hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
キングジョイ 戦績
2009年、上半期は阪神スプリングジャンプから始動してトーワヒヨシマルの4着、中山グランドジャンプでもスプリングゲントの2着に終わったが、秋初戦の東京ハイジャンプ4着から臨んだ中山大障害では、好位から押し上げて最後はメルシーエイタイムを2馬身差下して連覇達成。2009年度のJRA賞選考では2年連続で最優秀障害馬に選出された。2010年は前年同様に阪神スプリングジャンプから中山グランドジャンプへのローテーションが予定されていたが長期休養を余儀なくされ、2011年の阪神スプリングジャンプで復帰後は4戦して未勝利に終わり、2012年4月27日付で競走馬登録を抹消された。
引退後は栗東トレーニングセンターで乗馬となった。
キングジョイ 競走成績
以下の内容は、JBISサーチ、netkeiba.comに基づく。
大田原富清
大田原 富清（おおたわら とみきよ）は、下野大田原藩の第13代藩主。
天保7年（1836年）7月7日、丹波綾部藩の第9代藩主・九鬼隆都の次男として生まれる。嘉永4年（1851年）に大田原藩の第12代藩主・大田原広清が死去したため、その養子となって家督を継いだ。12月28日に従五位下・飛騨守に叙位・任官する。
嘉永6年（1853年）9月から嘉永7年（1854年）9月まで駿府城加番を務めた。安政5年（1858年）8月から安政6年（1859年）まで大坂城加番を務めた。文久2年（1862年）閏8月からも大坂加番に任じられて任地に赴くが、間もなく病に倒れて9月2日に大坂で死去した。享年27。跡を長男・一清が継いだ。
自動計画
自動計画（じどうけいかく、英: Automated planning and scheduling）は、人工知能のテーマの1つであり、戦略や行動順序の具体化をすること。典型的な例として、知的エージェント、自律型ロボット、無人航空機などでの利用がある。古典的制御システムや統計分類問題とは異なり、自動計画の解は複雑で未知であり、多次元空間における発見と最適化が必要となる。
自動計画 概要
機械であるか人間であるかに関わらず、周囲の状況が既知で、その構造がよく理解されている場合、計画や戦略というものは行動する前にあらかじめ組み立てておく(計算しておく)ことができる。一方未知の環境では、周囲の状況が明らかになるにつれて、戦略の修正を迫られる場合も多い。前者はオフラインプランニング、静的プランニングなどと呼ばれ、後者は動的プランニング、オンラインプランニングなどと呼ばれる。計画の修正のことを特にリプランニングとも呼ぶ。いずれのプランニングでも、人工知能によく見られる試行錯誤の反復過程が必要となることが多い。自動計画には、動的計画法、強化学習、組合せ最適化が含まれる。
自動計画 概要
プランナ(自動計画器)は一般に、外界の初期状態、目標とされるゴール、とりうるアクションの集合という3つの入力を必要とする。これらは STRIPS をはじめとする形式言語で記述される。STRIPSはプログラミング言語のような見た目をしているため、ある程度人間にも読め、かつ機械可読である。プランナ(自動計画器)は初期状態からゴール状態へと状態を変化させる一連のアクションの計画を生成する。例えば、右図は Blocksworld (つみ木の世界) と呼ばれる、教科書でよく使われるSTRIPS問題の例を示している。初期状態は積み木が地面に置いてある状態、ゴールは積み木がA,B,Cの順で積まれている状態である。この問題のプランは、ロボットアームが積み木を運ぶ動作に相当する。今日では、STRIPS入力形式に拡張を加えたen:PDDLが主に使われている。
プランニングの難しさは、前提の単純化（不確実性、観測可能性、並列性、時間、連続変数）をどの程度行うかに依存する。そのため、単純化のレベルによりその様々な変種が存在し、またそれに適したアルゴリズムが提案されている。単純化したモデルは現実世界をモデル化するのに必ずしも実用的であるとは限らないが、実用的な場合も存在するし、またその存在意義には、単純なモデルで発見された知見は基礎的であり、より複雑なモデルにも適用できるはずだという期待が込められている。
ただし注意したいのは、最も基礎的な古典的プランニングでさえその計算複雑性クラスがPSPACE完全であり、すでにあきれるほど難しいという事実である。
拡張を加えることは、問題が上位の複雑性クラス(例えばEXPTIME)などに繰り上がることを意味している。
自動計画 古典的プランニング
古典的プランニング (Classical Planning) は、それらの前提を全て単純化した基礎的なモデルである(不確実性なし、完全情報、アクションの並列実行なし)。人工知能黎明期から存在し、よく研究されている。計算複雑性クラスはPSPACE完全に属する。
STRIPSプランニングはクラスPSPACE完全に属し、一般に「計算量理論に基づき難しい」と考えられているNP完全問題以上に難しいと考えられている。ただし、であってもかはまだ証明されていない。
プランニング問題を解く手法の研究は主に２つのカテゴリに大別できる。
１つ目のカテゴリは、誤解を招く名称であるが、プランニング分野における Model-based Planning である。このグループの手法は、PDDLによって表現された問題を充足可能性問題（Satplan）や整数計画問題 に変換して解く。この種類の研究では、主に２つの問題が主眼となる。１つ目は、対象となるソルバへの変換が多項式時間で行えるか、そして２つ目は対象となるソルバが枝刈りを行いやすいようにいかに追加の冗長な制約 (SATにおける項、整数計画における不等式制約) を与えるかである。
自動計画 古典的プランニング
２つ目の、より主流の探索手法は、状態空間探索である。
状態空間探索の研究にも２つのカテゴリがある。
まず１つ目のカテゴリはヒューリスティック関数の開発である。
ヒューリスティック関数は、状態空間探索における探索ノードに対する評価関数であり、探索ノードを順位づけし、分枝限定法における下界関数として振る舞い枝刈りに寄与する。
２つ目のカテゴリは探索手法の開発である。
それぞれの探索手法は、ヒューリスティクス関数を持ちいてどのように状態空間を探索するかを決定し、これはメモリの使用量、実行時間、解の質(quality)や性質(characteristics)に影響する。
探索手法と評価関数は独立であり、おおよそ任意の探索手法と任意の枝刈り手法を組み合わせることができる。
プランニング問題の計算複雑性は、問題に様々な仮定を入れることで下げることができることが知られている。
この事実を利用して、与えられた問題に制約を加えた簡単な問題 (緩和問題)を解くことで、元の問題を解く際の枝刈りに用いる手法が多数提案されている。
プランニングのおけるヒューリスティック関数とは、緩和によって簡単になった問題を解くことによって得られる緩和コストのことである。
近年の研究は、特定のドメインに依存しないドメイン非依存ヒューリスティックの研究に集中している。
自動計画 古典的プランニング
一方で、ドメイン依存ヒューリスティックの研究も、特定の重要な応用分野においては行われている。
ドメイン依存ヒューリスティックの例としては、迷路における経路探索において、ゴールまでのユークリッド距離やマンハッタン距離をA*探索などのアルゴリズムにおいて使うことに相当する。
この場合、ユークリッド距離は「壁の存在しない迷路」という緩和問題の解コストと捉えることができる。
注意したいのが、ここにおける「ヒューリスティック」と、焼きなまし法や遺伝的アルゴリズムなどの文脈における「ヒューリスティック手法」という言葉における「ヒューリスティック」とでは
意味合いが異なるという点である。後者では解の収束性や実用的に得られる解の最適性などの理論的保証に問題があり、「実応用ではおおよそ動くヒューリスティック(勘)」という意味合いがあるのに対して、
プランニングにおけるヒューリスティックはあくまで「アルゴリズムにとって人間の勘に相当するもの」という意味合いであり、
また実際に分枝限定法の下界関数として振る舞うため解の最適性が証明されている。
以下には、特に古典的プランニングの代表的なドメイン非依存ヒューリスティックについて述べる。
自動計画 古典的プランニング
削除効果緩和: 現在最も主要な緩和手法である。削除効果を持たないプランニング問題を最小ステップで解く最適解を得る問題は、NP完全である。この事実は、Landmark-Cut , Operator Counting  など近年の枝刈り手法の基礎となっている。これらの手法では、緩和によってNP完全になった問題をさらに緩和してPに落とすことにより、計算量と緩和の質をバランスさせている。
コスト分割 (Cost partitioning): ある問題Pのすべてのアクションにおいて、アクションのコストcをc=c_1+c_2 と分割し、分割されたコストをコストにもつ２つの問題P1,P2に複製することを考える。このとき、P1の最小解コストとP2の最小解コストの和はPの最小解コストの下界となる。このことを利用して、適切にコスト分割を施せば、それぞれの小さな問題を解くことでより高速に下界を得ることができる。
現在最も多数派の探索手法は前方探索(Forward search)である。
このカテゴリの基礎的なものとしては、A*(ダイクストラ法+ヒューリスティック関数)、反復深化A*(反復深化深さ優先探索+ヒューリスティック関数)、貪欲最良優先探索(Greedy Best First Search)などがある。
自動計画 古典的プランニング
後方探索は、ゴールから逆にたどってどのようにすれば初期状態にたどり着けるかを探索する。
後方探索には前方探索にない固有の技術的困難があり、近年では研究が停滞している。
ここ近年活発に研究され始めたものが双方向探索である。双方向探索は70年台に研究されていたが、探索の効率性を担保する理論的発展が得られず研究が衰退していた。
2016年のMMアルゴリズムの発見によって前方探索と後方探索のフロンティアが探索深さの中心点で出会う保証がなされ、
近年再び活発に研究が行われている。
またもや誤解を招く名称であるが、プランニング分野における Symbolic Planning (PDDLプランニングの分野全体が記号的AIに含まれるにもかかわらず) とは、二分決定図 / Binary Decision Diagram によって、多数の探索ノードを圧縮表現として保持、かつ圧縮されたまま操作する探索手法である。これは前方/後方探索のどちらにも対応しており、国際コンペティション IPC 2014 にてSymBA*プランナーが優勝している。
自動計画 古典的プランニング
近年の新たな方向性としては、Top-K プランニングおよび多様性プランニング(Diverse Planning)がある。
これは、実応用では複数の「次善の策」を用意しておくことが求められること、および(人間による間違ったモデリングにより)プランナの返却した最適解が現実の問題の最適解になっていないことを考慮して、
複数の、質的に異なるプランを返却する。
2008年の "How Good is Almost Perfect?." (AAAI08 Best Paper)  という論文によって、
ヒューリスティック関数をどれだけ改善しても、完璧なヒューリスティック(緩和を行わない=計算するのにもとの問題を解くのと同じだけの計算量がかかるので非実用的)を得ない限り究極的には指数爆発が避けられないケースがあることが示された。
以来、上記２つとは独立した探索手法の改善、ないし枝刈り手法が求められている。
このうち代表的な手法に、対称性検知(symmetry breaking)、行き止まり検知(dead-end detection)、Dominance Pruning、Partial Order Pruningなどがある。
対称性検知は、探索グラフのうちisomorphicな部分グラフを検知して、その一つを残してすべて枝刈りする。
行き止まり検知は、現在のノードからはゴールにたどり着けないことを、実際にゴールを探索し尽くすことなく検知する。
Dominance Pruningは、「あるノードが別のノードよりも悪い」ことを、ヒューリスティクス関数/下界関数による分枝限定法とは別の仕組みで検知する。
Partial Order Pruningは、順序を入れ替えただけのアクションの列のうち、一つを残して枝刈りする。
自動計画 不完全情報に基づくプランニング
不完全情報を取り入れたプランニングは、「センサなしでも確実に実行できるプランを生成する」Conformant Planning,「センサによる観測アクションを含めた実行プランを生成する」Contingent Planning に分類される。
自動計画 不確実性のある環境でのプランニング
アクションの実行結果に不確実性を取り入れたプランニングは 非決定的プランニング(Nondeterministic Planning) と呼ばれる。
非決定的プランニングのもとでは、一つのアクションの結果として複数の実行結果がありえ、どの状態に遷移するかがわからない。
古典プランニングの解がアクションの列であるプランを返すのに対し、非決定的プランニングの解はアクションのDAGであるポリシーである。
これは、非決定性の影響でアクションの実行結果が枝分かれするからである。
非決定的プランニングの探索グラフは、アクションの非決定性を表現できるAND-OR木である。
非決定的プランニングのうち、それぞれの結果について遷移確率があたえられる場合を 確率的プランニング(Probabilistic Planning) と呼ぶ。
確率的プランニングはマルコフ決定過程 (MDP) として定式化される。また、不完全情報での確率的プランニングは部分観測マルコフ決定過程 (POMDP) によってモデル化される。
非決定/確率的プランニング問題を表現するモデル言語として、PDDLの拡張言語、Probabilistic PDDL (PPDDL) が2004年に提唱され、コンペティションおよび実応用で用いられている。
自動計画 不確実性のある環境でのプランニング
非決定的プランニングに対する古典的な探索アルゴリズムの代表的なものに、Value IterationおよびAO*アルゴリズムがある。
Value Iterationはヒューリスティクスを用いない知識なし探索であるため、ダイクストラ法の非決定的プランニングへの拡張と捉えることができる。
この理解のもとでは、AO*はValue Iterationにヒューリスティクスを足した知識有り探索版であり、またA*を非決定的プランニングに拡張したものとも捉えられる。
ダイクストラやA*と同様、AO*は、許容的ヒューリスティック関数(厳密な下界関数)を用いれば最適ポリシーを発見できる。
これらのアルゴリズムは確率的プランニングにも同様に適用できる。
非決定的プランニングのうち、解ポリシーにループを含む必要がある場合(すなわち、ポリシーが非DAGとなる場合)AO*は適切な解を生成しない。この点を改善したのがLAO*である。
非決定的環境に対する確率的探索アルゴリズムの代表的なものとして、モンテカルロ木探索(MCTS)がある。
確率的アルゴリズムであること(アルゴリズムが乱択に基づくこと)と、環境の振る舞い(アクション)が確率的であることは別の概念であることに注意したい。
確率的アルゴリズムであるMCTSは、時間を無限大にとる極限では最適解に収束するが、実時間ではこれは保証されない。
自動計画 不確実性のある環境でのプランニング
非決定的プランニング問題への強力なヒューリスティクス関数として、決定化(Determination)がある。
これは、現在ノードからゴールまでのコストの下界を、問題が決定的であると仮定して解くことにより得る手法である。
この手法は驚くほどシンプルであるが、国際コンペティション IPC 2004 確率的プランニング部門で優勝し、その後活発に研究された。
決定化にも複数の種類が有り、「成功」と「失敗」と言ったように片方がもう一方をdominateする場合には「成功」だけを採択して決定化する手法や、
すべての非決定的実行結果を別のノードとして扱うことによる決定化、
あるいは(確率的プランニングで最適性が求められない場合)もっとも確からしい結果のみを用いる決定化などが存在する。
近年、ポリシーを実数値関数としてニューラルネットワークにより近似し、これを強化学習によって訓練する手法が活発に研究されている。
これらの手法によって得られたポリシー関数・Q関数は、プランニングにおけるヒューリスティック関数を同様、実行時に探索を誘導する役目を持っている。
しかし、これらの学習された関数とプランニングにおけるヒューリスティック関数には大きな違いがある。
自動計画 連続変数を許すプランニング
実数/連続変数を許すプランニングは Numeric Planning と呼ばれ、卑近な例ではピタゴラスイッチのような(重さ、角度などを考慮に入れた)問題を解けることを目指す。
実数に対する操作をSTRIPS/PDDL言語に導入する拡張は、PDDL2.1として2003年に導入された。
また、実数に微分方程式によって連続的に変化させる拡張は、PDDL+として2006年に提案された。
主なアプローチとしては、SMTソルバを用いて制約充足問題として解く手法と、
不等式制約によって定義された区間への帰属を離散変数とし、古典プランニングアルゴリズムを適用する手法などがある。
特に近年では、ランドマークの概念を連続変数に適用したNumeric Landmarkが研究されている。
自動計画 連続変数を許すプランニング
連続空間を対象にするプランニングは Motion Planning とも呼ばれ、ロボットアームの動作や、建物内を移動するロボットの経路探索に応用される。
Motion PlanningとNumeric Plannningは、ともにプランニングであることから用いられる要素技術には共通点も多いが、
Motion Planning は主に衝突検知、可動域の制限など、ロボットという主要アプリケーションのための幾何学的な制約に特化しており、異なるアルゴリズムが用いられる。
代表的なものに、RRT 、
PRM  などがある。
一方、RRTアルゴリズムなどの連続空間経路探索の知見を古典プランニングに逆輸入しようとする試みも見られる。
自動計画 並列性を許すプランニング
同時並行に複数のアクションを実行できるプランニング問題は スケジューリング問題、ないしTemporal Planning問題とも呼ばれる。オペレーションリサーチではスケジューリング問題がよく研究されているが、それらがある特定の決められた問題ドメイン (例:特定の種類の組み立て問題や特定の種類の配送問題など) を解くことを目標としているのに比べて、AIおよび自動プランニング・スケジューリングでの目標は、与えられるまで未知の問題ドメインを解くことが出来る汎用問題解決機を実現することである。
連続変数の場合と同様、
ランドマークの概念をこの問題に拡張したTemporal Landmarkが研究されている。
自動計画 階層的なアクション定義を許すプランニング
計画問題を記述する他の言語としては階層型タスクネットワーク (HTN) があり、タスクを階層的に細分化することで一連の基本的アクションの計画を生成する。
HTNプランニングから階層を除いたものはSTRIPSプランニングに帰着する。
HTNプランニングにも複数のバリエーションが有り、その計算複雑性はPSPACE完全、EXPTIME、DEXPTIME、決定不能などに分かれる。
HTNはSTRIPSよりも高い表現性を持ち、STRIPSよりもさらに通常のプログラミング言語に似ている。
実際、HTNはCommon Lispプログラミング言語のまるで一部であるかのように見え、実際にSmart Information Flow Technologies (SIFT)で用いられているオープンソースHTNソルバSHOP3はCommon Lispによって書かれている。
SIFTの主な顧客に代表されるように、HTNは多くの実用アプリケーション、特に宇宙分野や軍事用途に用いられている。
自動計画 階層的なアクション定義を許すプランニング
永らく実応用に用いられてきたため、理論的な定式化は共通しているにもかかわらず異なる入力フォーマットをとるソルバが複数存在していた。
この状況を改善するため、2019年、複数のソルバ作成者グループの共同研究により HDDL (Hierarchical Domain Description Language) が作成され、
正式な国際コンペティションが開催された。
この入力フォーマットはPDDLの拡張言語になっているため、既存のパーサに対する追加の労力は最小限に抑えられる。
HTNプランニングをSTRIPSプランニング問題に直接変換することは可能だが、その際には問題サイズが指数的に大きくなってしまい、非実用的である。
ただし、HTNプランニングのうち末尾再帰的(Tail-Recursive)な問題は、多項式時間でSTRIPSに変換することができる。
実応用に使われるHTNプランニング問題の多くは、全体が末尾再帰的ではないにしろ、一部に末尾再帰的な要素が含まれているため、
この問題を末尾再帰的に緩和した問題はもとの問題のよい下界を返すことが期待される。
これに基づいて、HTNプランニングのヒューリスティクス関数として、HTNプランニングをSTRIPSに緩和して解く手法がある(Hierarchy Relaxation)。
緩和の結果得られたSTRIPS問題は、既存のSTRIPSソルバによって解かれる(これはさらに削除効果緩和やランドマークによる多項式時間緩和問題を解くことで探索する)。
自動計画 オンラインプランニング
自律飛行ドローンなど、状態や時間発展の不確実性、外乱などの様々な理由により、プランの作成と実行を交互に繰り返しながら適切に自律行動をすることが求められる実用分野がある。
このような実用アプリケーションでは、時間という資源を適切に使うことが求められる。
たとえば、時間をプランニングに費やしすぎれば反応時間が遅れてドローンは墜落してしまうし、
一方短期的なプランばかりを生成してすぐさま実行に移していると、いつのまにか渓谷など安全には脱出不可能な状況に陥ってしまう可能性がある。
オンラインプランニングのアルゴリズムで代表的なものはSMA*などがあるが、
近年の研究では、環境のモデルから Safe state を自動的に検出し、これを用いて脱出不可能な状況を避ける手法が提案されている。
自動計画 マルチエージェントプランニング
無線ネットワークでつながった多数のロボットを用いた倉庫管理など、複数の分散エージェントを用いたプランニング問題を考える。
この問題をSTRIPSプランニングとして定式化すると、STRIPSが完全情報問題を前提としているため、問題の計算量がエージェントの数に従って指数爆発する。
この問題を解決するために提案されたのが、
MA-STRIPS  言語を用いるマルチエージェントプランニング問題である。
マルチエージェントプランニング問題は、すべてのアクションがエージェント引数を持ち、エージェント間での情報交換が制限される。
このクラスの問題の計算複雑性や、問題を解く様々なアルゴリズムが提案されている。
実応用上の要求から特に経路探索問題が重点的に研究されており、この場合には MAPF (Multi-Agent Path Finding) と呼ばれる。
自動計画 現実世界での応用例
ハッブル宇宙望遠鏡では、短期計画システム「SPSS」と長期計画システム「Spike」が使われている。
大田原一清
大田原 一清（おおたわら かずきよ）は、下野大田原藩の第14代（最後）の藩主。
大田原一清 人物
文久元年（1861年）10月8日、第13代藩主・大田原富清の長男として生まれる。文久2年（1862年）に父が死去したため、家督を継いだ。慶応4年（1868年）からの戊辰戦争では藩は新政府に恭順し、明治元年（1868年）10月21日に一清は従五位下・飛騨守に叙位・任官する。明治2年（1869年）6月、版籍奉還により大田原藩知事に任じられ、同時に戊辰戦争の功績により5000両を与えられた。版籍奉還ののち住居を移転した。明治4年（1871年）7月15日の廃藩置県で藩知事を免官される。慶應義塾を経て明治17年（1884年）の華族令で同年7月8日に子爵を叙爵した。明治20年（1887年）12月に正五位に昇叙する。明治32年（1899年）7月28日、貴族院子爵議員補欠選挙で当選し、大正7年（1918年）7月9日まで在任。
樋口一葉の『日用百科全書 通俗書簡文』（1896年5月刊）の巻頭には大田原一清の筆による書が掲載されている。
1923年（大正12年）5月5日に隠居した。昭和5年（1930年）10月28日に死去した。享年70。
ガリアーノ・デル・カーポ
ガリアーノ・デル・カーポ（イタリア語: Gagliano del Capo）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約5,100人の基礎自治体（コムーネ）。
ガラティーナ
ガラティーナ（イタリア語: Galatina）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約2万7000人の基礎自治体（コムーネ）。
レッチェ、ナルドに次ぎ、県内第3位のコムーネ人口を持つ。
ガラティーナ 行政
ガラティーナには、以下の分離集落（フラツィオーネ）がある。
ガラトーネ
ガラトーネ（イタリア語: Galatone）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1万5000人の基礎自治体（コムーネ）。
ジュッジャネッロ
ジュッジャネッロ（イタリア語: Giuggianello）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1,200人の基礎自治体（コムーネ）。
ジュルディニャーノ
ジュルディニャーノ（イタリア語: Giurdignano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1,900人の基礎自治体（コムーネ）。
グアニャーノ
グアニャーノ（イタリア語: Guagnano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約5,600人の基礎自治体（コムーネ）。
グアニャーノ 地理
隣接するコムーネは以下の通り。括弧内のBRはブリンディジ県 所属を示す。
レークイレ
レークイレ（イタリア語: Lequile）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約8,600人の基礎自治体（コムーネ）。
レヴェラーノ
レヴェラーノ（イタリア語: Leverano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1万4000人の基礎自治体（コムーネ）。
リッツァネッロ
リッツァネッロ（イタリア語: Lizzanello）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1万2000人の基礎自治体（コムーネ）。
マルターノ
マルターノ（イタリア語: Martano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約9,000人の基礎自治体（コムーネ）。
マティーノ
マティーノ（イタリア語: Matino）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約11,000人の基礎自治体（コムーネ）。
久保田悠羅
久保田 悠羅 （くぼた ゆうら、1967年 - ）は、主にテーブルトークRPG(TRPG)を手がけるゲームデザイナー。ファーイースト・アミューズメント・リサーチ (F.E.A.R.)開発部長・総務部長。文教大学卒。通称は「ゆーら」。
「久保田悠羅」はペンネームで、本名は非公開としている。
久保田悠羅 人物
F.E.A.R.においては、TRPGゲームシステムのデザインと世界観構築の双方をこなし、さらにはリプレイやゲーマー向けの歴史解説書（新紀元社のトゥルース・イン・ファンタジーシリーズ）の執筆、さらにはエディトリアルデザインを含む総合編集作業やゲーム製作の進行管理まで行うマルチプレイヤー。代表作は『ドラゴンアームズ バハムートハウリング』(エンターブレイン刊)。
1992年頃にパソコン通信を通じて菊池たけしと知り合い、その縁で菊池のアシスタントとして『セブン＝フォートレスRPG』の製作や『超女王様伝説 セント★プリンセス』の運営などの主要スタッフとして参加するようになる。『女神天国』については菊池たけしから引継ぐ形でメインライターとなっていた（当時のペンネームは悠浦紫亜）。
イラストレーターの井上純弌、システムデザイナーの遠藤卓司とは学生時代からのゲーム仲間であり、彼らのグループ中では最も早く業界入りした人物でもある。
井上や遠藤と組んで制作にあたった『アルシャード』では世界観設計を受け持っている。
古武道に造詣が深く、プレイヤーとして参加した「アリアンロッド・リプレイ・ブレイド」では人体の急所攻撃の描写をリアルに演出してゲームマスターや他のプレイヤーに「怖い」と言わしめた逸話を持つ。
久保田悠羅 作品
ゲームシナリオ
いずれも「トゥルース・イン・ファンタジー」シリーズの一巻。
メレンドゥーニョ
メレンドゥーニョ（イタリア語: Melendugno）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約10,000人の基礎自治体（コムーネ）。
メレンドゥーニョ 行政
メレンドゥーニョには、以下の分離集落（フラツィオーネ）がある。
ミッジャーノ
ミッジャーノ（イタリア語: Miggiano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約3,500人の基礎自治体（コムーネ）。
メリッサーノ
メリッサーノ（イタリア語: Melissano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約7,100人の基礎自治体（コムーネ）。
メルピニャーノ
メルピニャーノ（イタリア語: Melpignano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約2,200人の基礎自治体（コムーネ）。
ミネルヴィーノ・ディ・レッチェ
ミネルヴィーノ・ディ・レッチェ（イタリア語: Minervino di Lecce）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約3,600人の基礎自治体（コムーネ）。
モンテローニ・ディ・レッチェ
モンテローニ・ディ・レッチェ（イタリア語: Monteroni di Lecce）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1万4000人の基礎自治体（コムーネ）。
モンテサーノ・サレンティーノ
モンテサーノ・サレンティーノ（イタリア語: Montesano Salentino）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約2,700人の基礎自治体（コムーネ）。
モルチャーノ・ディ・レウカ
モルチャーノ・ディ・レウカ（イタリア語: Morciano di Leuca）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約3,200人の基礎自治体（コムーネ）。
ムーロ・レッチェーゼ
ムーロ・レッチェーゼ（イタリア語: Muro Leccese）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約4,900人の基礎自治体（コムーネ）。
ネヴィアーノ
ネヴィアーノ（イタリア語: Neviano）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約5,200人の基礎自治体（コムーネ）。
ノチーリア
ノチーリア（イタリア語: Nociglia）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約2,300人の基礎自治体（コムーネ）。
ノーヴォリ
ノーヴォリ（イタリア語: Novoli）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある人口約8,000人の基礎自治体（コムーネ）。
オルテッレ
オルテッレ（イタリア語: Ortelle）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約2,400人の基礎自治体（コムーネ）。
パルマリッジ
パルマリッジ（伊: Palmariggi）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1,500人の基礎自治体（コムーネ）。
パラービタ
パラービタ（イタリア語: Parabita）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約8,900人の基礎自治体（コムーネ）。
テイ子・正太のピカキン!
『テイ子・正太のピカキン！』（テイこ・しょうたのピカキン）は、2007年4月6日から2011年3月25日までエフエム大阪 (fm osaka → FM OSAKA) で放送されていたラジオ番組である。
金曜午前に放送されていたワイド番組で、前番組『もぐもぐ』木曜・金曜のDJであった若宮テイ子と下埜正太が引き続き出演していた。月曜 - 木曜の同じ時間帯には、KOJIがDJを務める『Hello!』→『PEACE!』が放送されていた。放送時間が最も長かった頃には、朝の7時台からランチタイムの12時台まで5時間半にわたって放送されていた。
番組全体としては、『もぐもぐ』金曜から引き続き551蓬莱の提供で放送されていた（コーナー単位では、他社による提供コーナーも一部あり）。その関係から、番組は551関連のインフォマーシャルコーナーや551各店の店長に電話インタビューをするコーナーをレギュラーで設けていた。リスナーへのプレゼントも、551で使える豚まん引換券と豚まん巾着の「豚きんセット」が定番であった。
番組の終了後、若宮は同じ時間帯に放送の後番組『WELCOME!』を、下埜は『WELCOME!』の終了30分後から放送される『ET-KINGのパーッと行こう！〜大阪元気にしたるわい〜』を担当した。
マイクネーム
マイクネームとはラジオパーソナリティ・ディスクジョッキー・スポーツ競技等の実況担当者・リポーターなどラジオ出演者が活動上用いる名義。
芸能活動や文筆活動等で用いている芸名やペンネームなどをそのままラジオ出演時に使用する者も多いが、このような場合にはあえてマイクネームとは言わないことが一般的である。用いたマイクネームを後にラジオ出演以外の活動でも使用する者もいる。
また、結婚や離婚等により本名の姓が変更になって以降も旧姓でラジオ出演を続ける者もいる（同様のことはラジオ出演者に限らずいる。これをビジネスネームと称することもある）。
中には、特定の番組または特定の番組内の特定のコーナーに限ってマイクネームを名乗る者もいる。
代表的なものとしては、みのもんた（本名：御法川 法男（みのりかわ のりお））が挙げられる。これは、もともと文化放送のアナウンサー時代に名乗ったものである。
異名でラジオ出演する者は古くからいたが、それがマイクネームといわれるようになったのは1990年頃からである。
DTIME
DTIME（またはTIME）は、計算複雑性理論における決定性チューリング機械での計算時間という計算資源を表す。実在の一般的コンピュータが、ある問題を特定のアルゴリズムで解くのに要する時間の量（ステップ数）を表す。実際のリソース（プログラムの実行にかかる時間）と直接対応することから、最もよく研究されている計算資源の1つである。
DTIMEという資源は複雑性クラスの定義に使われる。複雑性クラスとは、ある特定の計算時間量で解ける全ての決定問題の集合である。入力長  の問題を解くのに  の計算時間がかかる場合、その複雑性クラスは （または ）となる。このとき使用するメモリ空間量に制限はないが、他の複雑性尺度は制限されることもある。
DTIME DTIME による複雑性クラス
多くの重要な複雑性クラスが DTIME を使って定義される。それらのクラスは決定性時間のある量を使って解ける問題を含むものである。任意の時間構成可能関数を使って複雑性クラスを定義できるが、研究に値するクラスは限られている。一般に、複雑性クラスは計算モデルを変更しても安定していることが望ましく、サブルーチンの合成について閉じているのが望ましい。
DTIME は時間階層定理に従う。すなわち、漸近的に多くの時間を指定すると、常により大きな問題の集合が生成される。
よく知られている複雑性クラス P は、多項式量の DTIME で解ける問題のクラスである。形式的には以下のように定義される。
P は線形時間問題  を含む最小の安定したクラスである (AMS 2004, Lecture 2.2, pg. 20)。また、Pは「現実的計算可能」な最大の複雑性クラスの一つと考えられている。
決定性時間を使うより大きなクラスとして EXPTIME がある。EXPTIME は決定性機械で指数関数時間を使って解ける問題のクラスである。形式的に示せば、以下のようになる。
より大きな複雑性クラスも同様に定義できる。時間階層定理により、これらのクラスは厳密な階層を形成する。例えば  などとなる。
DTIME 計算機械モデル
DTIMEの定義に使われる機械モデルは様々あるが、資源に関する能力に差はない。特に小さい時間クラスを論じる場合、多テープ型のチューリング機械が使われることが多い。多テープ型の決定性チューリング機械は単一テープのチューリング機械に比較しても高々2乗の時間性能の向上にしかならない (Papadimitriou 1994, Thrm. 2.1)。
定数倍の形で表される時間の違いは DTIME によるクラス表現に影響しない。定数倍の性能向上は有限状態制御における状態数を増やすことで実現される。Papadimitriou (1994, Thrm. 2.2) によれば、言語 L について以下のように記されている。
であるとき、任意の  について   となる。ここで  である。
DTIME 一般化
決定性チューリング機械以外のモデルを使って、DTIME を一般化したり制限したりした概念も各種存在する。例えば、非決定性チューリング機械を使った場合、その時間資源はNTIMEで表される。DTIME や他の計算資源の表現能力の関係は未だよく分かっていない。
磯貝宗和
磯貝 宗和（いそがい そうわ、1854年 - 1940年）は、石州流の家元。号は桃可菴。都古流華道流祖の空瓢堂磯貝一阿彌の夫人。本名は和歌。
磯貝宗和 経歴
片桐宗猿に伝わる片桐石州の茶の湯を梶宗龍より継承する。宗猿の茶系譜は宗和によって東京中心に広められた。
川崎インターネット
川崎インターネット株式会社（かわさきいんたーねっと 英：KawasakiInternet Inc.）は、神奈川県川崎市に本社を置くインターネットサービスプロバイダ・ソフトウェア開発企業。通称はKINET（ケイアイネット）。
パトゥ
パトゥ（イタリア語: Patù）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約1,700人の基礎自治体（コムーネ）。
ポッジャルド
ポッジャルド（イタリア語: Poggiardo）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約5,900人の基礎自治体（コムーネ）。
ポッジャルド 地理
レッチェ県南東部に位置する。
隣接するコムーネは以下の通り。
ポルト・チェザーレオ
ポルト・チェザーレオ（イタリア語: Porto Cesareo）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県にある、人口約6,300人の基礎自治体（コムーネ）。
ポルト・チェザーレオ 地理
ポルト・チェザーレオの街は、レッチェ県北西部（サレント半島のターラント湾側）に位置し、ナルドの北西約15km、県都レッチェの南西約25km、ターラントの東南東約59km、州都バーリから南東へ約129kmの距離にある。
隣接するコムーネは以下の通り。括弧内のTAはターラント県所属を示す。
ポルト・チェザーレオ 文化・観光
16世紀、サレント半島には海岸線防衛のために塔が築かれた。ポルト・チェザーレオの市域には4つの塔が建設され、うち3つは旧状を残している。
スティーヴン・コルベア
スティーヴン・タイロン・コルベア（Stephen Tyrone Colbert、1964年5月13日 - ）はアメリカ合衆国出身のコメディアン、俳優、作家。その皮肉たっぷりのスタイルで知られている。3度エミー賞を受賞している。また2006年と2012年に、タイム・マガジンの「最も影響力のある人物100人」の一人に選ばれている。造語「ウィキアリティ」の考案者として知られる。
スティーヴン・コルベア 経歴
コルベアはワシントンD.C.で生まれ、サウスカロライナ州で育った。彼の家庭はアイルランド系カトリックで、コルベアは11人兄弟の末っ子であった。父親は Medical University of South Carolinaの学務部長であった。しかし1974年、コルベアが10歳のときに父と二人の兄が飛行機事故 (en:Eastern Air Lines Flight 212) で亡くなってしまう。その後、母と共に引っ越したコルベアは、変化に適応するのが難しく、友人を作ることもあまりなかったという。そんな彼はSFやファンタジー小説、特にJ・R・R・トールキンの熱烈なファンとなる。また、RPG『ダンジョンズ&ドラゴンズ』にも熱中した。
その後、チャールストンにある米国聖公会系のPorter-Gaud Schoolに通い、いくつかの学校劇に出演。若いころは海洋学を学びたいと思っていたが、しかし、鼓膜にダメージを負ったことで、スキューバ・ダイビングやそれに類する事柄が出来なくなってしまった。コルベアはヴァージニア州のハムデン＝シドニー大学に入学、哲学を学びながら学生劇に参加。次第に演劇への興味が大きくなり、2年後にノースウェスタン大学に転校し、即興劇団に参加するようになる。卒業後、即興劇団のセカンド・シティに参加。
スティーヴン・コルベア 経歴
元々俳優になるべく学んでいたが、大学在学中に、即興コメディ・グループのセカンド・シティの演出家であったデル・クローズと知り合い、即興演劇に興味を持つようになった。コルベアのプロとしての初舞台は、シカゴのセカンド・シティの舞台で、スティーヴ・カレルの代役を務めた時であった。当時の劇団員には、後にコメディ・ショー Exit 57で高い評価を得るポール・ディネロやエイミー・セダリスなどがいた。
また、コメディ番組『ダナ・カービー・ショー』で脚本・出演を果たし、次にポール・ディネロやエイミー・セダリスと共に『ストレンジャー・ウィズ・キャンディ』(Strangers with Candy) を製作した。彼はこの番組で、カミングアウトしていないゲイの歴史教師Chuck Nobletを演じて注目される。また、コメディ・セントラルのパロディ番組『ザ・デイリー・ショー』で演じた記者役も有名である。
スティーヴン・コルベア 経歴
2005年に『ザ・デイリー・ショー』を去り、スピンオフ作品の『コルベア・レポー』(The Colbert Report)に出演。このシリーズのスタイルは『ザ・デイリー・ショー』と同じで、特にビル・オライリーのニュース番組『ザ・オライリー・ファクター』のような、パーソナリティ中心の意見番組のパロディを主としている。『ザ・コルベア・レポー』はエミー賞にノミネートされ、またコルベアが2006年にホワイトハウスの記者クラブの晩餐会に招かれたことで、コメディ・セントラルでも最高視聴率を誇る番組となった。
2017年のエミー賞のホスト（司会）に選出されたことが発表された。
スティーヴン・コルベア コメディアンとしてのキャリア
コルベアはノースウェスタン大学在学中に演劇を学んでいたが、コメディにはあまり興味がなく、主に実験演劇などに出演していた。そのうち、シカゴのAnnoyance Theatreの一部であった、デル・クローズのImprovOlympicでインプロ（即興演劇）にかかわるようになるが、その劇団は即興コメディよりもインプロを重視していた。後にコルベアは“セカンドシティで活動するつもりはなかった。”と語った。“なぜなら、Annoyance Theatre は、あれは本当の即興ではないとしてセカンド・シティを見下していたからです。Annoyance Theatre の人々には多少お高く留まったところがありました。”1986年に大学卒業後、セカンド・シティのボックス・オフィスで働いていた友人が、そこでの電話応対や売店での接客の仕事をコルベアに紹介した。働き始めてすぐ、セカンド・シティのメンバーになると、トレーニングセンターで演劇のクラスを無料で受講出来ることに気づき、コメディ・グループに反感を持っていたものの、そのクラスを楽しんで受けるようになる。
スティーヴン・コルベア コメディアンとしてのキャリア
その後すぐにコルベアは、スティーヴ・カレルの代役としてセカンド・シティのツアーメンバーとなる。コルベアは、後に共に働くことになるエイミー・セダリスとポール・ディネロに出会うが、この3人は当初はあまり気が合わなかったと後に語っている。当初ディネロは、コルベアは神経質で冷淡、もったいぶっている感じ、コルベアはディネロのことを"an illiterate thug"(無教養な悪党)だと思ったという。しかし3人は同じコメディ・センスを持っていることに気づき、ツアー中に親友となった。
エイミー・セダリスとポール・ディネロがHBOのテレビシリーズを制作する機会に恵まれたとき、コルベアはセカンド・シティを去ってニューヨークに移り、彼らと共にスケッチ・コメディ・ショーExit 57の制作に関わった。1995年にコメディ・セントラルで放映開始になったこの番組は、翌年まで続いた。12エピソードしか制作されなかったものの、番組は好評を得て1995年のw:CableACE Awardで、脚本賞などを含む5つの賞を受賞した。
スティーヴン・コルベア コメディアンとしてのキャリア
Exit 57の後、コルベアは6ヶ月の間The Dana Carvey Showで脚本を執筆、また出演もした。この番組にはスティーヴ・カレル、ロバート・スミゲル、チャーリー・カウフマン、ルイス・C・K、ディノ・スタマトプーロスなどが出演していた。このシリーズは過激であったため、最初のエピソードが放映された後にスポンサーが降りてしまい、結局7エピソードを制作してキャンセルになった。その後コルベアは短期間、ロバート・スミゲルと共にサタデー・ナイト・ライブに参加。スミゲルは最初The Dana Carvey Showで放映していたThe Ambiguously Gay Duoというアニメ番組をSNLに移動させて放映し、コルベアはスティーヴ・カレルと共に声優として出演した。更にコルベアは台本コンサルタントとしてVH1やMTVでも働いた。また、『グッド・モーニング・アメリカ』にも出演したが、彼が出演した2コマのうち1つだけしか放映されなかった。しかしこの番組で、後にザ・デイリー・ショーのプロデューサーとなるマデリーン・スミスバーグと出会っている。
スティーヴン・コルベア コメディアンとしてのキャリア
コルベアは同じ頃、再びエイミー・セダリスとポール・ディネロと共に、コメディ・セントラルのために新しいシリーズ『ストレンジャーズ・ウィズ・キャンディ』(w:Strangers with Candy) の構想を練っていた。コメディ・セントラルはこのシリーズを1998年より放映した。コルベアはその時すでに『ザ・デイリー・ショー』に出演していたため、『ストレンジャーズ・ウィズ・キャンディ』への出演を減らし、また『ザ・デイリー・ショー』も年に12回の撮影となった。
コルベアはコメディ・セントラルのパロディ・ニュース番組『ザ・デイリー・ショー』に1997年から参加することになった。コルベアは4人いる特派員のうちの一人を演じた。2年の後、ホストのクレイグ・キルボーンが番組を去り、ジョン・スチュワートがホストとなり、脚本やプロデュースも手掛けるようになる。この時から『ザ・デイリー・ショー』は政治色を強め、更に人気を集めて行った。コルベアは特派員としてだけでなく、スタジオでの出演もするようになる。
スティーヴン・コルベア コメディアンとしてのキャリア
『ザ・デイリー・ショー』からスピンオフした番組で、アメリカでは『ザ・デイリー・ショー』に続き午後11時30分から放送されている。番組名は「Colbert」を「コルベア」と発音することにひっかけ「Report」を「レポー」と読ませるようになっている。この番組でのコルベアは本人ではなく、あくまでもキャラクターとしてのコルベアを演じ、明らかにビル・オライリーをモデルにしたネオコン・保守の論客として番組のホストをつとめながら、暗にブッシュ政権を風刺するというスタイルをとっている。
『ザ・デイリー・ショー』同様に番組の後半ではゲストとの対談が行われるが、ゲストが登場するのを迎えるという形ではなく、ゲストが待っている席にコルベアが観客の拍手を浴びながら向かっていくという形式をとっているのが特徴的である。
2006年4月29日、コルベアはワシントンDCで開かれた、ホワイトハウスでの記者クラブ主催の晩餐会に招待された。その晩餐会で16分にわたるスピーチと、7分のビデオを上映し、その様子は政治専門チャンネルC-SPANやニュース専門局のMSNBCで放映された。数ヤード離れた所にはアメリカ合衆国大統領ジョージ・W・ブッシュがおり、聴衆にはセレブリティ、政治家、ホワイトハウス付きの記者達がいる中でコルベアは、強烈なブッシュ批判、メディア批判を行った。コルベアはテレビ・パーソナリティのスティーヴン・コルベアではなく、『ザ・コルベア・レポー』の政治批評家のコルベアとして、ビル・オライリーやショーン・ハニティーの大げさなパロディを演じた。
コルベアはホワイトハウス記者クラブの会長、マーク・スミスに招待された。ニューヨーク・マガジンのリポートによると、スミスはコルベアのショーを見たことがほとんどなかったという。晩餐会には2500名もの著名人が招かれており、中にはファースト・レディのローラ・ブッシュやアメリカ統合参謀本部議長のピーター・ペース、アメリカ合衆国司法長官のアルバート・ゴンザレス、AOLの設立者スティーヴ・ケース、テニス選手のアンナ・クルニコワ、俳優のジョージ・クルーニーもいた。
2014年4月10日、2015年春のレターマンの引退によるレイト・ショー・ウィズ・デイヴィッド・レターマンの放送終了に伴い、後継に指名されたコルベアは9月8日からCBSで放送がスタートする『ザ・レイト・ショー・ウィズ・スティーヴン・コルベア』の司会に抜擢された。
2025年7月17日、CBSは『ザ・レイト・ショー・ウィズ・スティーヴン・コルベア』を2026年5月で終了することを発表した。深夜番組を巡る財政的な判断を理由としており、ドナルド・トランプを始めとした政権批判とは無関係と説明している。
プレシッチェ
プレシッチェ（イタリア語: Presicce）は、イタリア共和国プッリャ州レッチェ県に存在した、人口約5600人の基礎自治体（コムーネ）。
2019年5月15日にアックーアリカ・デル・カーポと合併し、プレシッチェ＝アックーアリカの一部となった。
プレシッチェ 文化・観光
「イタリアの最も美しい村」クラブ加盟コムーネである。
広報大使
広報大使（こうほうたいし）とは、政府または地方公共団体、あるいはその他の行政機関、公益法人などが広報あるいは啓蒙のために任命するイメージキャラクターあるいはマスコットキャラクターの役職・称号のひとつ。あるいは類似した役職の総称としても用いられる。PR大使やアンバサダーとも。その他類似するものに観光大使、ふるさと大使などがある。主に日本や韓国において、芸能人、文化人、アナウンサー、ゆるキャラが委嘱される例が多い。日本では総務省の地上デジタル放送推進大使、日本赤十字社の赤十字広報特使などがその代表例である。
ゆるキャラの例では和歌山県高野町では2013年8月、市のゆるキャラである「こうや君」を特別町民として登録。同町観光広報大使を委嘱しており、文化人の例では同年8月、自衛隊栃木地方協力本部が栃木県出身のピアニスト岩山淳子を栃木県自衛隊広報大使に任命。自衛隊音楽隊との共演や自衛隊式典への出演を行っている。広義の広報大使といえるものに鹿児島県の観光広報を行う薩摩大使があり、これまでに歌手の小椋桂、作曲家の吉俣良、元プロ野球選手の村田兆治のほか、アイドルグループAKB48のメンバー柏木由紀が任命されている。
遠雷 〜遠くにある明かり〜
「遠雷 〜遠くにある明かり〜」（えんらい とおくにあるあかり）は、HIGH and MIGHTY COLOR8枚目のシングル。
遠雷 〜遠くにある明かり〜 収録曲
遠雷 〜遠くにある明かり〜
毎日放送･TBS系『機動戦士ガンダムSEED DESTINY SPECIAL EDITION III 運命（さだめ）の業火』エンディングテーマ。
作曲はSASSYが担当した。
歌詞は、マーキーが実際に遠雷を見たときに思ったことが詞になっている。
「GuitarFreaksV4/DrummaniaV4」より、女性ボーカルグループBeForUのメンバーである小坂りゆのカバー曲として収録されている。
RUN☆RUN☆RUN
「RUN☆RUN☆RUN」（ランランラン）は、HIGH and MIGHTY COLORメジャー3枚目のシングル。
RUN☆RUN☆RUN 解説
初回盤には「キラ☆キラ☆ ハイカラステッカー」が封入されている。
表題曲「RUN☆RUN☆RUN」は、ロッテガム『ピュアホワイトシトラス』CMソングに起用された。
苗代田停留場
苗代田停留場（なわしろだていりゅうじょう）は、かつて大阪府大阪市阿倍野区にあった南海電気鉄道平野線の駅（電停）である。
苗代田停留場 概要
庚申街道と交差する踏切を挟んで西側に平野方面行きホームが、東側に阿倍野・今池方面ホームがあった。
文ノ里停留場方面から当駅にかけては、平野線の中間駅間では随一の勾配区間であり、朝のラッシュ時には、満員の電車が喘ぐかのように坂を登ってきたという。
現在、鉄道の遺構は何も残っていないが、踏切の東側にある喫茶店の形状は、ほぼ当時のままである。
苗代田停留場 歴史
昭和初期まで当地にあった旧地名「苗代田」による。
苗代田停留場 停留場構造
千鳥式ホーム2面2線を有する地上駅であった。
苗代田停留場 隣の停留場
南海電気鉄道
■平野線
阿倍野停留場 - 苗代田停留場 - 文ノ里停留場
僕が僕であるために (テレビドラマ)
僕が僕であるために（ぼくがぼくであるために）は1997年1月3日に放送されたフジテレビ系列の正月ドラマスペシャル番組で、『新春ドラマスペシャル』として放送。主演はSMAP。SMAPのメンバー全員で出演した数少ないドラマである。視聴率は23.5%。
2016年12月10日、『SMAPグラフィティ』の一環として『土曜ワイド』枠で19年ぶりに再放送されたが、その際は大幅なカットがされた。
僕が僕であるために (テレビドラマ) あらすじ
社会人になってそれぞれ違う道を歩んできた高校時代の元駅伝部の仲間5人が、久しぶりに再会する。考え方も当時とはだいぶ変わっていて、そんな5人の私生活での葛藤や仲間とのすれ違い、友情の再構築、自分らしさなどを模索していく青春群像ドラマ。
僕が僕であるために (テレビドラマ) キャスト
成瀬隼人
演 - 中居正広
駅伝部エースでキャプテンだった。最後の大会で靴が脱げ、裸足で最後のランナーを抜いて優勝したことで注目され大手ハートスポーツに就職しており、仲間の中で唯一の現役ランナーである。
ランナーでは一目置かれているが好きになった夏美が黒澤力の彼女だったこともあり、彼に嫉妬心を抱えている。エツがおじいちゃん達を自殺に追い込んでしまった際に電話がかかってくるも、デート中だったため切ってしまい、エツを自暴自棄にさせ事故で死なせることになる。
5人が主演であるが、物語は主に隼人の視点で進行しており、実質的な主人公である。
黒澤力
演 - 木村拓哉
ランナーとしては成瀬と実力は同等であり、最後の大会で5人抜きの活躍を見せたが、靴が脱げながらも優勝した隼人に人気を持っていかれた上に、大手から声がかからず、スカウトがきたのが中小企業からだったために不貞腐れて、フリーターになった。タレント事務所を装い、了承を得ずAVに出させたとして警察に捕まり、尋問を受ける。ラストでは正(父親)に頭を下げ、静岡に帰って真面目に農作業をしている。
木下正己
演 - 稲垣吾郎