多数のアイドルグループに所属するアイドルが集って撮影された作品であり、最初はチアダンスやチームワークに不安があったという。出演者の一人である安斉は「初めて会った人ばかりで、ヤバい」と語り、秋山は「安斉と佐久間のダンスはやばいと思った」としている。また、リーダー的役割の吉川はチアダンスについて「できるか不安でした」と語っている。その後、練習期間や撮影期間中に少しずつまとまっていき、最終的には「みんな仲良くなれて、いい作品になった」と森詩織が語り、安斉と佐久間のダンスについては「ダンスの先生が号泣」するほどになった。また、この作品の撮影は真夏に行われ、暑さには苦労したという。
舞台は片田舎の女子高校。その女子高校に所属する11人の女子高生が部活動の予算獲得争いをしている最中に銅像を壊してしまった。その弁償をするために地元のチアダンス大会「Challenge★CUP北関東大会」で優勝し賞金の100万円を獲得しようと立ち上がる。少しずつグループとしてのまとまりを作り上げていく彼女達であるが、大会で優勝することはできるのだろうか？
岡山県内において、三菱ふそう車の新車・中古車（三菱自動車工業の頃に製造された車両を含む）と、産業用のエンジンの販売・修理などを行っている。
ラピノーは、女子選手が初めて収録されたFIFAシリーズ（EAスポーツ）のゲームソフトであるFIFA 16にアメリカ代表のチームメイトともに登場した。2015年9月、ラピノーはカーリー・ロイドについで二番目に高い選手レートに位置付けられた。
ラピノーはザ・デイリー・ショー、トゥデイ、レイチェル・マドー・ショー、グッド・モーニング・アメリカなどのテレビ番組に出演した経験がある。2012年、ESPNで放送されたアメリカ代表の特集番組Title IX is Mine: USWNT に出演した。また同年11月には、FOXスポーツでラピノー自身に焦点を当てた Fox Soccer Exclusive: Megan Rapinoe も放送された。2016年、チームメイトのホープ・ソロやクリスタル・ダンとともにドキュメンタリー番組 Keeping Score に出演した。このドキュメンタリーは2016年リオデジャネイロオリンピックに向けて準備する選手たちの姿を追うとともに、報酬の男女間格差や人種差別などの問題にも言及するものであった。2019年1月、セリーナ・ウィリアムズ、シモーネ・バイルズ、イブティハージ・ムハンマド（アメリカのフェンシング選手）、クロエ・キムら女性アスリートとナイキのCM "Dream Crazier" で共演した。このCMは2019年のアカデミー賞の途中に放送された。
ラピノーは2013年3月号のCurveで表紙を飾った。2012年8月6日号のスポーツ・イラストレイテッドおよび2012年7月号のOutで特集された。2013年8月11日のニューヨーク・タイムズでは、彼女のオリンピック・リヨンや代表での経験、同性愛のカミングアウトなどが取り上げられた。2019年、スポーツ・イラストレイテッドの水着特集に、同性愛者の女性としては初めて取り上げられた。
ラピノーは2016年から、雇用機会均等委員会に対する男女選手の賃金格差の是正を求める申し立てに参加している。2019年3月、27人の同僚選手とともに、アメリカ合衆国サッカー連盟が性差別的な待遇を行っているとして訴訟を起こした。同年のワールドカップ期間中の記者会見においても、ワールドカップの優勝賞金の男女間格差を指摘し、国際サッカー連盟（FIFA）を批判した。
偽陽性の危険はあるが、ブルームフィルタは同様の集合的データ構造（平衡2分探索木、trie、ハッシュテーブル、単純な配列、線形リスト）に比べて遥かに空間効率が良い。それらのほとんどはいずれも最低でも要素データ自体を保持する必要があり、要素データが小さな整数なら少なくて済むが、文字列のように任意長のデータではそれなりのメモリ領域を必要とする（trie は例外である。trie では例えば文字列の同じ位置が同じ文字であればそれを共有することができる）。リンクを持つデータ構造はポインタを格納するための追加のメモリ領域を必要とする。これに対し、誤り率 1% で k の値が最適化されているブルームフィルタでは、1要素当たり 9.6 ビットの格納領域があればよい。これは要素そのもののサイズとは無関係な値である。この利点は配列を利用している点と確率的特徴から生じている。1% の偽陽性率が高いという場合、要素毎に 4.8 ビットの領域を追加すれば、誤り率は 10分の1 になる。しかし、取りうる要素の種類が少なく、その多くが集合に含まれている場合は、ブルームフィルタより確定的なビット配列の方が効率が良い。確定的なビット配列では、取りうる要素あたり１ビットで表すことができるのだから。また、コリジョン発生率を無視するならハッシュテーブル（ただし、配列には値が入っているか否かの情報のみを格納する）も時間的・空間的に有利であり、これは事実上、k = 1 のブルームフィルタと同じものとなる。ブルームフィルタの珍しい特徴として、要素の追加も要素のクエリも O(k)の固定時間しかかからず、格納されている要素数には全く影響されないのである。固定サイズのデータ構造でこのような特徴を持つデータ構造はないが、コリジョンのない疎なハッシュテーブルはブルームフィルタよりも高速な場合がある。ブルームフィルタをハードウェアで実装すると、k 個のハッシュ関数を論理回路化して並行動作できるため、高速化が容易である。空間効率を理解するため、k = 1 のブルームフィルタの場合を考えて見よう。k = 1 のときに偽陽性発生率を十分低くするには、ビットが 1 となる部分が十分少なくなければならない。つまり、ビット配列はかなり大きくなり、その内容のほとんどは 0 になる。このときの配列の情報量もサイズに比較して低くなる。通常の（k が 1 より大きい）ブルームフィルタでは、1 となるビット数が増えても同程度の偽陽性発生率を維持できる。従って k と m というパラメータの組み合わせを適切にすれば、ほぼ半分のビットが 1 となる程度にでき、ちょうど情報量を最大にして冗長性を最小にできる。