カプコンは2011年3月31日にグッズ特設サイト「AIROU FROM THE MONSTER HUNTER」を正式オープンした。造型は『ぽかぽかアイルー村』シリーズ同様のディフォルメデザイン。全国のサービスエリアを中心に、ご当地アイルー、ご当地メラルーが発売されているほか、ハローキティやマイメロディといったサンリオキャラクターとのコラボレーションも行われる。また、モンスターハンターシリーズとタイアップしたグッズではゲーム内のアイルーたちに近い造型のものもある。
『モンスターハンター ポータブル 2nd G』より、ハンターの狩りに同行するオトモアイルーが登場している。オトモアイルーはそれぞれ性格や攻撃系統・傾向が異なり、『MHP2nd G』ではシングルプレイの際に一匹同行する。『モンスターハンター ポータブル 3rd』ではシングルプレイの際に二匹まで同行するようになり、アイルーの武具や装備のカスタマイズが可能となった。またダウンロード特典で手に入るオトモアイルーを除き自由に名前を付けられるようになった。『モンスターハンター 4』にも登場しており、新たにネコ式火竜車などの合体技が登場する。『モンスターハンター フロンティアG』においてはG5アップデート時にパートニャーという名称で実装されている。しかし「ラスタ」や「パートナー」といった人間のNPCハンターが充実している本作ではそれらと比較すると戦力としてはほとんど期待できない。
【食雑目 アイルー科　全長:約39cm 全高:約116cm 足の大きさ:約13cm】モンスターとして登場する一方で、人間の言葉を学習し喋る（語尾が「ニャ」となることが多い）者もおり、一部は人類と街や村で共生している。なお、モンスターとして登場している者はネコの鳴き声をあげているだけのように見えるが、実際はアイルー独自の言語で喋っているという設定で、人間社会にいるものたちは自力で人間の言語を学習したバイリンガルである。ハンターギルドに所属しているアイルーは、クエストやモガの森で力尽きたハンターを荷車でキャンプまで運ぶ救助隊を担っている。『モンスターハンター ポータブル』以降、キッチンアイルーとしてハンターのステータスにさまざまな一時的効果をもたらす食事係を担うようになった。『モンスターハンターポータブル 2nd』では板前バージョンも登場。モンスターハンター ポータブルシリーズではネコバァがアイルーの斡旋を行っている。ロックラックの観光協会（『モンスターハンター3』）に所属するアイルーたちは、おそろいの制服で街中のガイドを行っている。
アイルー (AIROU) は、カプコンのハンティングアクションゲーム『モンスターハンターシリーズ』に登場する架空の獣人で、ネコに近い容姿をしている。亜種にメラルーがいる。アイルーたちを主人公としたスピンオフ作品にモンハン日記 ぽかぽかアイルー村シリーズがある。AIROU FROM THE MONSTER HUNTERとして単独のキャラクター展開も行われているほか、宝島社のブランドムックにも取り上げられている。
パン生地を極薄く伸ばしたもので、農夫がパンを焼く前に釜の温度を推測するために焼いたものが起源といわれる。伝統的なトッピングは、長方形に薄く伸ばしたパン生地にサワークリーム、スライスした玉ねぎとベーコンをのせて焼いたもの。
ショーン・ギャラガー（Shaun Gallagher）は、アメリカ合衆国の哲学者。身体化された認知、社会的認知、行為主体性、精神病理学の哲学の業績で知られる。2011年から、メンフィス大学リリアン＆モリー・モス哲学上級講座教授を務め、フンボルト基金アンネリーゼ・マイヤー研究賞を受けている（2012-2017年）。2014年から、ウーロンゴン大学（オーストラリア）法・人文学・学芸学部の専門フェロー。コペンハーゲン大学哲学名誉教授（2010-2015年）、ダラム大学（イギリス）哲学名誉教授（2012年から）、トロムソ大学（ノルウェー）健康科学部名誉教授も兼任している。
伊瀬 仙太郎（いせ せんたろう、1913年 - 1999年12月17日）は、東洋史学者。香川県伊吹島に生まれる。香川師範学校、東京高等師範学校を経て、東京文理科大学卒。同副手、助手、東京第一師範学校、東京学芸大学助教授、教授、1961年「中国民族と周辺諸民族との交流に関する研究 特に隋唐時代を中心として」で東京教育大学文学博士。1978年定年退官、名誉教授、立正大学教授。日本歴史学協会委員長。
n 個の要素からなる配列から 'a' という要素を探す問題を考える。この配列の各要素は半分が 'a' で残りが 'b' である。単純な手法は、配列の各要素を順次見ていく方法だが、配列の先頭の方に 'b' がかたまっている場合に長時間かかってしまう（n/2回の操作）。逆の順番で見て行っても、1つおきに見ていったとしても同じような問題が発生する。実際、要素を調べる順序が固定されている全ての戦略（決定性アルゴリズム）では、あらゆる組合せの入力に対して常に高速なアルゴリズムであるとは保証できない。一方、配列要素を「無作為な」順序で調べる場合、入力がどうであっても、高い確率で 'a' を素早く見つけ出すことができる。上の例では、乱択アルゴリズムは常に正しい答えを返す。実行時間が長くなる可能性も確率は低いが存在する。しかし、エラーを返す可能性を認めてでも、常に素早く答えを得たいということもある。前者のような乱択アルゴリズムをラスベガス法と呼び、後者のような乱択アルゴリズムをモンテカルロ法と呼ぶ。ラスベガス法で所定の時間内に完了しない場合に間違った答えを返すようにすれば、モンテカルロ法に変換される。また、確率解析学はありうべき全ての入力の集合に何らかの前提を設ける。この前提が効率的なアルゴリズムの設計に使われる。あるアルゴリズムへの入力の性質が不明な場合、確率解析的手法は使えない。乱択アルゴリズムでは、プログラム内の擬似乱数生成機能が使われることが多い。あるアルゴリズムが乱択であると言えるのは、その出力が入力だけでなく擬似乱数にも依存する場合である。