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デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
12月9日からウレンゴウ川沿いに進み、12月14日からシホテアリニ山脈を登る。シホテアリニを越えたのちはムイゲ川沿いに下り、ビキン川のウデへ族のもとで滞在してクリスマスを祝った。12月26日に出発してビキン川を渡り、ターズの老人キテンブが案内人に加わるが、キテンブの犬はトラに襲われて獲られてしまった。
12月30日にトゥルーグウに着き、12月31日にはシーゴウ（西溝）で年を越し、メルズリャコフと再会した。年が明けてからカザークの馬橇で出発し、1月4日にウスリー鉄道に着いて1月7日にハバロフスクへ帰還した。
デルスウの最期
視力が衰えたデルスウは、探検終了後にアルセーニエフと共にハバロフスクで生活するが、街になじめなかった。銃が撃てないこと、戸外で寝られないこと、薪や水を買うことなどが彼を驚かせ、不機嫌にした。
やがてデルスウは山へ出かけたいとアルセーニエフに懇願する。デルスウが失われた自由のために苦しんでいるとアルセーニエフは考え、デルスウが山へ行くのを認めた。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
アルセーニエフはデルスウが出かける前に、1ヶ月後にウスリー川に同行すると約束した。しかし、2週間後にアルセーニエフのもとに電報が届き、デルスウの死を知らせた。デルスウは3月13日にハバロフスクの南25キロにあるコルフォフスカヤ駅の近くで見つかり、焚き火のそばで死んでおり、銃は奪われていた。おそらく銃と金品を狙ったロシア人によって睡眠中に殺害されていた。アルセーニエフはデルスウの埋葬を見守り、1910年に再びコルフォフスカヤへ行ったが、開発によって埋葬場所は分からなくなっていた。デルスウを最後に見かけた労働者たちは、銃を持った男が木にとまったカラスと話しているのを見て、酔っ払いだと思ったという。
観察力
自然のわずかな変化から、情報を得る能力に優れていた。探検隊の1日後に出発をして追いついた時には、誰かが靴を変えたことや、脚にケガをしたことを知っており、兵士たちを驚かせた。焚き火などの野営跡からも多くの情報を得ており、そこにいた民族、年齢、仕事を当ててみせた。
銃声を聞いた時に、音の反響によって天気を予想して的中させた。たとえば霧の中で強い反響がある時は大雨になると予想した。
生物への配慮
デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
デルスウは、あらゆる動物が生きることに心を砕いた。ある夜、アルセニーエフが肉片を焚火に入れると、デルスウは肉を火から出した。デルスウによれば、残った肉は後からくるアナグマ、カラス、ネズミ、アリたちが食べるが、火で燃やすとなくなってしまう。「タイガには、いろんなひとがいる」とデルスウは言った。
同行していた犬のアリパが寒そうな時には、枯れ草や自分のジャケットを敷いて眠れるようにした。他方で仲間を危険にさらす行為に厳しく、もう1匹の犬のレーシが狩りでパニックに陥って人を転ばせたため、一緒にやれないと怒った。
デルスウは、人間以外の生物や無生物についても「ひと」と呼んだり、「ひと」として表現した。天気がはっきりしない時は、「霧が雲になるか散ってしまうか自分でも知らない」と表現した。薪がうまく燃えないときは「わるいひと」と呼んだ。
狩猟
デルスウは銃の腕前に優れ、隊の兵士との腕くらべでも勝利をして感心された。先住民にとって銃弾は貴重品であり、狩りでは急所を狙うことも必要であるため身についた技だった。
デルスウは身を守ったり食料を得るために銃を使うことには積極的だったが、必要ではない狩りには慎重だった。デルスウは以前にトラと出会った時に、トラが逃げたのに撃ち殺してしまった。それ以来デルスウは恐怖を感じ、いずれ自分が報いを受けると考えた。
食生活
デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
デルスウは鹿の尾（中国語で鹿尾巴、ルーイーバ）をアルセーニエフにふるまった。袋状の尾に白い肉が詰まっており、ご馳走として知られていた。また、肉をフキの葉で包んで穴の中で蒸し焼きにしたものが美味であり、隊はデルスウの方法を見習った。一晩かけて燻製を作る時もあった。
工作
夜の洪水が予想される時には、日中に薪を集めて別の避難場所を用意し、探検隊を助けた。大雨が急に降った時には、樹皮から即席の傘を作った。
経済観念
狩りで得た獲物は等分に分配した。民族や宗教を問わず、隣人には自分と同じ分け前を与えた。同行者に抗議されることもあったが、デルスウは1人でみんなを取るのは悪いと反論した。デルスウは儲けた体験を気前よく話すため、他人に利用されて金を取られることもあった。
ウスリー川流域やシホテアリニの自然について、アルセニーエフは旅の中で書き留めている。草食動物ではノロジカ、アカシカ、リス、ジャコウジカ、ヘラジカなど。肉食や雑食動物ではクマ、ヤマネコ、アカオオカミ、カワウソ、フイリアザラシ、イノシシなど。鳥類については、森と海辺に大きく分けてまとめて記録している。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
アルセーニエフは、タイガを考える時に最もふさわしい場所としてシナンツァの森をあげている。樹木はタモ、エゾノダケカンバ、ハンノキ、エゾマツ、オガラバナ、ウラボシザクラ、ヤナギ、ドロノキ、シベリアマツ、ハシドイなどで、森の縁や低い林はエゾコウギ、ヤマブドウ、クズの茂みになっている。
動植物のほかに、興味深い自然現象にも触れている。海の光、蜃気楼、身体が沈んでしまう浮砂などが記されている。山火事の影響もあちこちに残っており、デルスウの回想によれば、約20年前の山火事でスンガリー川流域からシホテアリニにトラの集団移動が起きたという。アルセーニエフは休息時の夕暮れや夜空を美しいと表現してたびたび書いているが、デルスウは天体への関心は低かった。
先住民
本書には南方ツングース系のナナイ族、ウデヘ族、ソロン族が登場する。ナナイ族やウデヘ族は、シベリアや極東地域に住んでいたツングース語族に属する。ウデヘ族はターズとも呼ばれていた。
ウデヘ族は寒さに強く、服やまつ毛に霜が降りる外気の中でも眠ることを、アルセーニエフは驚いて記している。ウデヘ族は地理を理解する能力に優れており、砂地に棒で正確な地図を書いた。アルセーニエフが平面図法の地図をウデヘ族に見せると、すぐに理解した。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 内容
ソロン族は17世紀にアムール川上流とゼーヤ川流域に住んでいたとされ、ロシアとの紛争で居住地が荒廃したため、清によって移住させられた。現在の中国では索倫郡温克（ソロン・エヴェンキ）とも呼ばれる。スンガリーのソロン族の中には、清と馬賊の紛争を避けてウスリー川へと逃れた者もいた。
ウデヘ族をはじめ先住民には移民に対して借金を負っている者がおり、返済不可能な額に達していた。借金のかたに奴隷化される者もおり、アルセーニエフはターズが搾取されていたと記している。
移民
清やロシアが北東アジアへ進出するにつれて、人の移動とともに病気も伝わり、先住民族が減少した。デルスウの妻や子も天然痘で亡くなっている。デルスウによれば、子供時代はナナイ族やウデヘ族だけが住んでいた。そこに中国人、ロシア人、朝鮮人、日本人が来た。山火事が増えて森の獲物も減り、これからどうやって生きてゆけばよいかとデルスウは語っている。
アルセーニエフが出会った移民には、警戒する者、歓待する者の両方がいた。ドゥンターウィズでは中国人に親切にされ、洪水のあとで物資も提供された。他方で金鉱を探していた者には警戒された。借金のかたに先住民を酷使している者もいた。
本書で旧信徒と表記されているスタロヴェールは、ロシア正教会による奉神礼改革に反対した人々を指す。古い様式を保持するために辺境での暮らしを選んでおり、探検隊は何度か出会っている。中にはデルスウとの交流が長い者もいた。スタロヴェールは新しい移民がものを奪ったり資源の奪い合いをするため、移民を「追われもの」と呼んで距離をとっていた。スタロヴェールの中には先住民と友好的な関係を築き、耕作や牧畜で生活を助けた村もあった。
猟師の生活
先住民と移民ともに、高価なクロテンをはじめとして毛皮猟を行なった。クロテンは明の時代に中国の宮廷で人気を集め、清以降も高値で取り引きされた。先住民にとっては、シカやクマよりも肉や毛皮の量が少ないクロテンは重要ではなかったが、交易の価値があるために毛皮を傷つけない罠猟で狙った。クロテンの毛皮は秋から冬にかけてのものが質がよく、アルセーニエフ隊が旅をした秋はクロテン猟のシーズンであり、各地でクロテン猟師に出会っている。また、他の猟師が仕掛けた獲物を狙うクロテン泥棒も出没し、犯行が明らかになった者が集落を追放される光景をアルセーニエフも目撃している。その他に高価なものとしてシカの角があり、骨化する前の袋角を取って中国人が強壮薬とした
ゴールドラッシュ
ウラジオストックでは、ジギト湾で砂金やダイヤモンドが採れるという噂が広まり、金を探す者がやってきた。探検隊はその中の何人かと出会っている。金を見つけられなかった者は移民局で補助金を受け取って移民となった。中国系や朝鮮系の人間にも金を探す者たちがおり、デルスウは森林で餓死した金探しの骨を見つけている。
食文化
アルセーニエフは出会った民族や集団の食文化も記録している。ウデヘ族のご馳走である冷凍の生魚、旧信徒が行っている北限の養蜂などが描かれている。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 出版・評価
本書はソヴィエト連邦成立後の1922年にウラジオストックで出版された。1917年から1922年にかけてはソヴィエト連邦の赤軍と反革命派の白軍による内戦によって極東も混乱状態にあり、一時は極東共和国（1920年-1922年）も建国された。アルセーニエフは1917年には軍務を離れており、極東移住委員会の要請でカムチャッカの調査を行なったほか、漁業局の検査官、ウラジオストック教育大学の民族学講座、ハバロフスク地誌博物館の館長などの仕事についた。探検隊のメンバーだった兵士たちの多くは、第一次世界大戦の東部戦線で戦死した。
アルセーニエフは、本書の他にも極東をテーマに著述を行なった。紀行として有名なものには、1902年や1906年の探検に関する『ウスリー地方探検記』（1921年）や、本書発表後の1908年から1910年の探検に関する『シホテ・アリニ山地にて』（1937年）、1927年の探検に関する『タイガを通って』（1950年）などがある。調査報告書としては『ウスリー地方の軍事・地理学および軍事統計学的概論』（1912年）が高く評価された。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 出版・評価
本書が全国的に知られるようになったきっかけは、作家のマクシム・ゴーリキーだった。ゴーリキーは、友人のミハイル・プリーシヴィンから送られた『ウスリー地方探検記』を読み、アルセーニエフと書簡を交わすようになった。アルセーニエフは、1928年1月4日のゴーリキー宛の手紙では3部作としての出版を構想していた。それによれば、1902年から1906年の探検（『ウスリー地方探検記』）、1907年から1908年の探検（本書）、そしてデルスウ没後の1908年から1910年の探検（『シホテ・アリニ山地にて』）に分けるというものだった。
ゴーリキーは、1928年1月24日のアルセーニエフ宛の手紙で本書を賞賛して、ジェイムズ・フェニモア・クーパーとアルフレート・ブレームを統一した内容だと述べた。そして、「どうしてあなたはこの労作を出版するよう国立出版所に申し出ないのですか。その重要さはその美しさと同じように文句をつけようのないものです」と書いて中央での出版をすすめた。ゴーリキーのすすめもあり、1930年にはモスクワの国立出版所「若き親衛隊」から本書が出版され、ソヴィエト連邦全土で人気を呼んだ。
デルスウ・ウザーラ (書籍) 出版・評価
初版以外はソ連による検閲を受け、削除された内容もあった。先住民に関する内容に差別的な表現があるというのが理由で、アルセーニエフは排他的な民族主義者という扱いを受けた時期もあった。アルセーニエフの死後、地質委員会の研究員だった妻のマルガリータは反政府活動の罪で1937年に銃殺刑となり、娘のナターリヤも1941年に10年の刑を受け、1973年に死亡した。先妻のアンナと息子のウラジーミルは、アルタイの森林管理所に住んでいたため当局から逃れた。
アルセーニエフ一家の不遇とは別に、著作は読まれ続けた。1947年から1949年にかけて全6巻の作品集がウラジオストックで出版された。本書は1926年に青少年向けの簡略版も出版されてロングセラーとなった。アルセーニエフは有名になり、彼の名を冠したアルセーニエフ駅も建設された。
『デルスウ・ウザーラ』の最初の日本語訳は、新京（現：長春）の満洲事情案内所から1942年に出版された。訳者の長谷川四郎によれば、南満州鉄道に在社時の1943年にアルセーニエフの著作を読み、『デルスウ・ウザーラ』の翻訳がないことを知って自ら訳したという。
その他のアルセーニエフの紀行も、当初は南満州鉄道会社調査部の社内刊行物として翻訳された。1939年に報告書用に翻訳された『ウスリー地方探検記』が、最初のアルセーニエフの日本語訳とされる
デルスウ・ウザーラ (書籍) 出版・評価
1961年版
アガシ・ババヤン監督によって『デルスウ・ウザーラ (1961年の映画)』として映画化された。
1975年版
黒澤明監督によって『デルス・ウザーラ』というタイトルで映画化された。デルスウとアルセーニエフの出会いから、デルスウの死までが描かれており、『ウスリー地方探検記』と『デルスウ・ウザーラ』の2冊分の内容を含んでいる。アルセーニエフの著作を黒澤に紹介した堀川弘通は、1939年頃に神田の古書店で『ウスリー地方探検記』を入手した。面白い内容だったので黒澤に紹介したところ、黒澤は「これは映画になるな」と語ったという。のちに黒澤も堀川の話を認めており、1902年の探検については助監督時代に帝国図書館の蔵書で読んだとも語っている。黒澤は映画化の動機として、デルスウという人物に魅力があった点をあげている。
映画のタイトルは、1973年のシナリオ決定稿では『デルスウ・ウザーラ』となっているが、「ウ」が重なって発音しにくいという理由で最終的に『デルス・ウザーラ』となった。アルセーニエフはユーリー・ソローミン、デルスウはマクシーム・ムンズークが演じた。デルスウやアルセーニエフ隊の他に、ジャンバオ、リー・ツンピン、旧信徒らも登場する。
龍泉寺 (北京市)
龍泉寺（りゅうせんじ、中国語: 龙泉寺、longquansi）は、中国北京市海淀区鳳凰嶺自然風景公園内に位置している寺院。建立は遼の時代の応歴初年になり、歴史は1000年以上になる。当初、鳳凰嶺は南京の析津府昌平県にあったが、当時兄弟子の嫉妬にあった釈継升は白馬寺を追い出されてしまい、唯一の財産であった金剛経に導かれ、北に向かい、この鳳凰嶺にたどり着き、この地に龍泉寺を建立したという。
清王朝の光緒十六年（1889年）に高僧として有名な印光大師がこの地を訪れ行堂（寺院の掃除や皿洗いなどの雑用係）を行ったとされている。またその後に東院の壁に南無阿弥陀仏の文字を残していった。
1995年に鳳凰嶺が一般開放されると、当時の現地政府と蔡群氏たちにより、修繕作業が行われた。2004年に釈学誠法師と弟子8人が入ったことにより、多くの法会が行われ、2010年からは百人近い僧侶たちが修行に励んでいる。
格闘技振興議員連盟
格闘技振興議員連盟（かくとうぎしんこうぎいんれんめい）は、自由民主党や立憲民主党などを中心に結成された日本の超党派の議員連盟。
格闘技振興議員連盟 概要
新型コロナウイルスの影響で、多くの格闘技の興行が行われなくなり、超党派の国会議員団が応援団として発足した。初代会長は元プロレスラーでもある馳浩氏が務めた。2022年12月6日の会合で、3月に石川県知事に就任した馳浩氏に代わり、自民党の萩生田光一政調会長を新会長に選出した。。
膣痙
膣痙(ちつけい、英: vaginism、独: vaginismus)とは膣を取り巻く骨盤底筋の痙攣により膣口の閉塞を引き起こしている状態で陰茎の侵入は不可能であるか、痛みを伴い困難になる。都市伝説の膣痙攣と混同されることが多いが無関係である。
膣痙 診断
身体診察により症状に基づいて疑う。診断には解剖学的または身体的に問題がなく、挿入が女性自身が望んでいる行為であることが必要で拒絶している場合は異常ではない。
性器の挿入だけでなく膣鏡やタンポン、ディルドなどの使用を含める
。
2013年にDSM-5に掲載されて以来、非器質性膣痙と発作不全の診断は生殖器骨盤痛挿入障害として別に存在しており、これは2つの障害を確実に区別できないという科学的判断に基づいている。
ICD-10ではN94.2は心因性を除外した状態で、心因性膣痙はF52.5に分類されている。
膣痙のDSM-IV診断基準で膣の筋肉痙攣が強調されているのとは対照的に、膣痙の筋肉痙攣の経験的証拠を提供できなかったため、診断の要点は挿入の問題になる。
膣への挿入による痛みへの恐怖は膣痙の特徴であり、これは診断が発作不全と密接に関連していることを示唆している。影響を受けた人々はしばしば、性的問題に関して劣等感だけでなく自尊心が傷ついていることが報告されている。
膣痙 原因
一般的な原因は、挿入によって自分が傷つくことへの恐怖がある。
膣痙 治療法
段階的な脱感作療法を行い、慣れさせる。手術は一般的に適応されない。一般的に予後は良好である。
膣拡張器による定期的なリハビリテーションは全ての場合に役立ち、このリハビリは身体の開発と性行為の受け入れに向けられている。
膣痙 疫学
どの程度の頻度で起きるのか所説あり、Ferri's Clinical Advisorでは女性の0.5％が発症していると推定している。
林建華
林 建華（りん けんか、1955年10月 - ）は、中華人民共和国の教育者・官僚・政治家。山東省昌濰専区高密県出身。第11回、第13回全国人民代表大会代表。現職は第13期全国人民代表大会外事委員会副主任委員、第13期全国人民代表大会常務委員会委員。
林建華 経歴
1955年10月、山東省昌濰専区高密県で生まれる。1973年から1978年まで内モンゴル自治区ジャライド旗巴達胡農場中学の教師です。1976年7月に中国共産党入党。1978年、北京大学化学系に入学した。1986年を卒業。同年、自身の母校である北京大学にて助手に着任し、以後、助教授、教授と昇任した。1997年7月、北京大学化学与分子工学院副院長に就任。翌年6月、北京大学化学与分子工学院院長兼中国共産党北京大学委員会委員に就任。2001年4月、北京大学学長助理（輔佐官）、北京大学教務長を兼務。翌年9月、北京大学副学長を兼務。2004年12月、北京大学常務副学長に昇格。
2010年12月に、重慶大学へ移り重慶大学学長兼党委員会委員に着任。
2013年6月に浙江大学へ転じて浙江大学学長に就任。
2015年2月、王恩哥の後任として、北京大学学長に任命された。2017年4月には同校党委員会副書記を兼務する。2018年3月、第13期全国人民代表大会外事委員会副主任委員、第13期全国人民代表大会常務委員会委員を兼務。
スイスの政治
この記事ではスイスの政治（スイスのせいじ、politics of Switzerland）について記述する。スイスは半直接民主主義を採用する連邦共和国であり、連邦での立法は国民議会と全州議会からなる二院制の連邦議会が担う。行政権を担う連邦参事会は、連邦議会が選出する七人のメンバーで構成される。司法部門は、スイス連邦最高裁が頂点に君臨し、連邦議会が選出する。
また、スイスには直接民主制の伝統があり、いかなる改正であれ憲法改正に際しては、国民投票が義務付けられており（義務の国民投票）、かつ法のいかなる変更に対しても、国民投票が請求されうる（任意の国民投票）。加えて国民は、連邦憲法を改正するための国民発議を行える。スイスに憲法裁判所は存在しないが、国民が同様の役割を担っており、法の支配の番人となっている。
カントンと自治体の政治は、カントンによって異なり、制度も違ってくる。
エコノミスト・インテリジェンス・ユニットは2019年に、スイスを「完全な民主主義」に格付けした。
工藤セシリア
工藤 セシリア（くどう セシリア）は、日本のピアニスト。フランス・リール生まれ。音楽家三代目。本名、工藤祐意・セシリア（くどうゆうい・セシリア）。
日本人としては少ないドビュッシーピアノ奏者。また西洋近現代絵画、特に後期印象派の影響を受けており自身のピアノ演奏においても印象派の作品群のイメージが反映されていると語っている。
工藤セシリア 経歴
4歳よりピアノを始め、1999年よりパリ国立地方音楽院にて、J.M.コテ夫妻に、パリ・エコール・ノルマル音楽院にて、L.ベルリンスカイヤに師事。
B.リグット、J.ルヴィエ、B.ベルマン、A.コンタルスキー、G.ケルヌ、S.ペルティカローリ、A.ナセトキン、鷲見加寿子に師事。
幼少の頃よりフランス国内にてスタインウェイ・コンクールやフランス音楽国際コンクール、ダリウス・ミヨー・コンクール等多くのコンクールに参加、最優秀賞・優秀賞を受賞している。
2009年にはフランスのラジオ番組「若い演奏者たち」に出演。
2010年のサンテミリオン音楽祭では、Sortir en Gironde紙（2010年6月16日付）に「 …Ceciliaのピアノは気品があり、優雅さにあふれていた…」と評された。
2012年〜2014年、ピアノトリオ・ラミー（Trio Lamy）のメンバーとして日本ツアーに参加。
2013年に実父、工藤重典と共演したステージが関係者の耳にとまり、オーディションを経て翌年デビューが決まった。
工藤セシリア 経歴
2014年7月、ヤマハホールでデビュー・リサイタルを開催。
デビューに際し、「ピアノ女神逆輸入-生まれも育ちもフランス…世界的フルート奏者の一人娘―」という見出しで、東京中日スポーツの文化欄で掲載された。
同年、ソニー・ミュージック・ダイレクトより初のソロアルバム「オマージュ・ア・ドビュッシー
」をリリース。ヤマハミュージック銀座店の2014年7月の売上ランキング1位獲得、「レコード芸術」誌で「準」に選出された。
2015年には、実父、工藤重典と「ウィーンの薫り～フルートソナタ集」と 「アンコール」続けてリリースし、「レコード芸術」の「特選」に選ばれる。
工藤重典、F.アゴスティーニ、原田禎夫、店村眞積、森下幸路、W.アウアー、J.L.ボーマ ディエ、C.アリマーニ、P.ジェニッソン、R.バローの他、NHK交響楽団のメンバー（通称：N響）と共演。
近年は日本での活動が多くなっている。東京や札幌、横浜、大阪、岐阜、浜松、松戸、柏などでソロや室内楽の公演を行っている。
工藤セシリア 経歴
2017年8月から、独自の音楽観の披露をコンセプトとしたサロン・コンサートシリーズ「セシリアの部屋」をサロン・ランパルで開催している。
ピアノ三重奏、四重奏、ピアノ2台などの室内楽の奏者としての活躍の場を広げている。
海外での活動はフランス国内が最も多い。ビル・ダブレー城でのリサイタルをはじめ、サンテミリオン音楽祭、メール音楽祭へ参加。
工藤重典のシンガポールやロシア (モスクワ、サンクトペテルブルク)、韓国、台湾、中国で伴奏ピアニストとしてツアーに参加し、中国ではソロリサイタルも行った。
ソルフェージュ音楽学を8才から5年間、M.L.ルミートルに師事。
2004年、技術バカロレアF.11 （芸術系：音楽）を取得。
2012年、フランスのシネマ UGC Ciné Cité Bercyで封切りされた、Bren-Ya Ba監督の心理映画「ミミの日記」に友情出演 。ミミ役 (主演)。
将豊竜将太
将豊竜 将太（しょうほうりゅう しょうた、1996年10月12日 - ）は、秋田県横手市出身で、時津風部屋所属の現役大相撲力士。本名は吉田 将太（よしだ しょうた）。身長170.5cm、体重151.5kg。最高位は西幕下3枚目（2021年3月場所）。2020年1月場所3日目より弓取り担当力士。
将豊竜将太 来歴
秋田県横手市十文字町（旧・平鹿郡十文字町）出身。小学校1年から相撲を始めた。中学3年時には東北大会で3位に入賞するなどの活躍を見せた。
秋田県立平成高校3年時に、中学生時代から交流のあった時津風部屋に入門し、2014年9月場所初土俵。初土俵の同期には貴景勝がいる。序ノ口を1場所、序二段を2場所で通過し、入門5場所目の2015年5月場所で新三段目に昇進した。しばらく三段目で足踏みしていたが、2018年9月場所で新幕下に昇進した。
2019年の春巡業から、巡業部副部長の15代花籠（元関脇・太寿山）からの打診を受けて、巡業での弓取式を務めるようになった。その後は中川部屋の春日龍と共に巡業で弓取式を務めていたが、2020年1月場所3日目より、春日龍に代わり、新たに本場所でも弓取式を担当することになった。2021年9月場所は初日の取組で右肩を負傷したため、2日目以降は聡ノ富士に代理を任せて弓取式の担当から外れ、自身の取組は務めていたものの、結局6番目から取組も休場することになった。
ドリームチーム (テレビドラマ)
『ドリームチーム』は、NHK総合およびNHK BS4Kの「ドラマ10」枠で2021年1月22日から3月12日まで、毎週金曜日の22時00分 - 22時45分に放送された日本のテレビドラマ。主演は山口紗弥加。
ドリームチーム (テレビドラマ) あらすじ
高校時代のバスケ部の恩師・安東勝仁のお別れ会に集まった元部員たち。その中でも不幸のオーラを身にまとう元キャプテンの3人（榎木香菜、鶴賀優子、三代澤茜）。それぞれが予想外の出来事に遭遇したばかりで「自分のピークは高校時代だった」と自嘲する。
お別れ会で恩師の妻・佳恵の「バスケ寮に住まない?」という一声で事態が一変。共同で住むことになった3人に、恩師の息子・悠一と香菜の娘・環が加わり、6人の生活が始まる。
ドリームチーム (テレビドラマ) 登場人物
榎木香菜（えのき かな）
演 - 山口紗弥加
主婦。コメンテーターとしても活躍する大学教授の夫・圭吾と娘・環に囲まれ順風満帆な生活を送っていると世間から思われているが、実際は圭吾からモラハラとDVを受けている。ある日、圭吾の大学でのセクハラとアカハラの件が週刊誌に報じられたことに耐えきれず家を飛び出してしまう。
鶴賀優子（つるが ゆうこ）
演 - 財前直見
大手広告代理店勤務。仕事ができ、プライベートでは年下の彼氏と交際し、公私ともに順調であったが、セクハラとパワハラで訴えられたことで左遷され、さらに彼氏が浮気していたことが発覚。恋愛には疎い。
三代澤茜（みしろさわ あかね）
演 - 桜庭ななみ
実生活は地味な自分に反して、SNSの中でキラキラした女子を取り繕い称賛を得ることが何よりの楽しみ。しかし、とあることがきっかけで大炎上してしまう。口癖は「ムリ」「ヤダ」「ない」。
榎木圭吾（えのき けいご）
演 - 前川泰之
香菜の夫。大学教授。コメンテーターとしても活躍するものの、家庭では香菜に対しモラハラとDVを働いている。ある日、自身の大学でのセクハラとアカハラの件が週刊誌に報じられてしまう。かなりの味音痴で、どんな料理にも粉チーズを大量に振りかけ、せっかくの味付けを台無しにして食べる。
ドリームチーム (テレビドラマ) 登場人物
安東勝仁（あんどう しょうじ）
演 - 伊武雅刀
香菜・優子・茜の高校時代のバスケットボール部の恩師。故人。
安東佳恵（あんどう よしえ）
演 - 余貴美子
勝仁の妻。香菜・優子・茜に寮生活を提案する。
安東悠一（あんどう ゆういち）
演 - 味方良介
勝仁の息子。
榎木環（えのき たまき）
演 - 根本真陽
香菜の娘。
庄野壮介（しょうの そうすけ）
演 - 村上新悟
IT会社社長。度々香菜の前に現れ、後に重要な関わりを持つ。
川口隼人（かわぐち はやと）
演 - 松田悟志
内装関係の会社を経営している。香菜とは高校時代に行き違いで、お互いに振られたと思っていた。妻は香菜の同級生。
阿部次郎（あべ じろう）
演 - みのすけ
圭吾の雇った弁護士。
川口美奈子（かわぐち みなこ）
演 ‐ 西村亜矢子
隼人の妻。
長江千尋
ドリームチーム (テレビドラマ) 登場人物
演 - ベッキー
安東先生の過去を知る謎の女。
中野恵子
演 - 村井美樹
香菜のママ友。思わぬ特技が香菜の再出発を応援することに。
大橋麻里
演 - 大後寿々花
茜の元同僚。茜がSNSで炎上したきっかけを作った張本人。
田上昭彦
演 - 国広富之
佳恵が盲腸で運び込まれた病院で発覚した佳恵の彼氏。
川田善明
演 - 木村達成
優子や茜が即採用を決めたキッチンカーのイケメンアルバイト。
旅館の女将　尾上
演 - ふせえり
悠一が香菜を誘った旅先で泊まった、古びた旅館のクセが強い女将。
タイ人の従業員　ウアン
演 - ナリン
武藤杏奈
演 - 釈由美子
ベンチャーIT企業・KeyPの社員。社長の庄野の元妻で香菜のライバル。
秋山夏苗
演 - 西山繭子
香菜の高校時代の後輩。大きい方の「かな」で、愛称は「オーカナ」。
岡延右衛門
岡 延右衛門（延右エ門、おか のぶえもん、1899年（明治32年）3月15日 - 1970年（昭和45年）12月1日）は、大正末から昭和期のジャーナリスト、政治家。衆議院議員（1期）。カトリック教徒。
岡延右衛門 経歴
長崎県北松浦郡黒島村（現佐世保市黒島町）でカトリックの家に生まれる。1924年（大正13年）早稲田大学専門部政治経済科を卒業した。同年、母校にカトリック研究会を設立し、公教青年会のメンバーとしても活躍した。
大学卒業後、『萬朝報』の記者となり、社会部長、政治部長、整理部長、編集局長を歴任。戦時下に内閣情報部嘱託、情報局嘱託、内閣嘱託となり、情報局から日・満・支のカトリック統合の使命を帯びて北京に派遣された。
戦後、鳩山一郎らの日本自由党に加わり、内閣官房長官秘書、少年保護司、民主自由党情報副部長などを務めた。1946（昭和21年）4月の第22回衆議院議員総選挙に長崎県全県区から日本自由党公認で立候補して落選。1947（昭和22年）4月の第23回総選挙に長崎県第2区から立候補したが落選。1949（昭和24年）1月の第24回総選挙では民主自由党公認で出馬して当選し、衆議院議員に1期在任した。この間、衆議院文部委員長代理などを務めた。1952（昭和27年）10月の第25回総選挙で自由党公認で立候補したが落選した。
その後、自由民主党同志会理事長、保健衛生協会理事長などを務めた。1970年12月1日、脳卒中のため東京都杉並区の自宅にて死去。70歳。告別式は同月3日、カトリック高円寺教会で行われた。死没日をもって勲四等旭日小綬章追贈、従五位に叙される。
Cavalry scout
Cavalry Scout（キャバルリースカウト、訳：騎兵隊スカウト）は、米国陸軍の戦闘兵器部門で19D装甲偵察スペシャリストの軍事専門職を達成した人物を指すために使用される役職。
騎兵隊スカウトの仕事は、地域で最初の人員の1人として活動すること。
騎兵隊の偵察隊は、降車および乗車した偵察パトロールによって敵に関する情報を収集する。騎兵スカウトは、フィールドで対戦車兵器と偵察車両を使用して敵と交戦し、敵の動きと活動を追跡して報告し、さまざまな武器システムの使用を敵に向ける。
イヴァン・ステヴァノヴィッチ
イヴァン・ステヴァノヴィッチ
イヴァン・ステヴァノヴィッチ（Ivan Stevanović） - セルビア出身のサッカー選手
イヴァン・ステファノヴィッチ (ジャーナリスト)（Yvan Stefanovitch） - フランスのジャーナリスト、著述家
ブライラ市電
ブライラ市電（ルーマニア語: Tramvaiul din Brăila）は、ルーマニアの都市・ブライラ市内に存在する路面電車。1900年に開通した長い歴史を持つ路線網で、2020年現在はブライラの公共交通機関を運営する公営組織であるブライカー（S.C. Braicar S.A.）によって運営されている。
ブライラ市電 概要・歴史
19世紀後半、ルーマニアの都市・ブライラは経済的な発展を遂げ、それに伴い公共交通機関の拡充が求められるようになった。それに応えるため、同年代以降市内に路面電車を建設するプロジェクトが提案され始め、1880年代にベルギーの企業から提案されたプロジェクトは実現しなかったものの、1890年代にドイツのエリオス（Helios）社から提案されたプロジェクトは市から承認され、1898年から建設が実行された。そして1900年6月19日、ブライラ市中心部と郊外の観光地であるラクサラト（Lacu Sarat）を結ぶ最初の路線が開通した。
当初はヘリオス社による運営が行われていたが、同社は1911年にベルギーの企業へ運営権を売却し、その後1942年には発電所の運営権と合わせてブライラ市による所有・管理体制へと移管した。その後も共産主義時代・民主主義時代の間で何度も運営組織の再編が実施されており、現在のブライカーによる運営体制となったのは1998年である。
ブライラ市電 概要・歴史
共産主義時代は路線網の拡張が積極的に行われ、最盛期となった1980年代には毎日の利用者数が10万人以上を記録し、3車体連接車を含めて45両の車両が営業運転に投入されていた。だが、民主化後の1990年代以降はこれらの車両の経年劣化によるメンテナンスコストや走行費用の増加、更に快適性の低下が課題となった。そこで1990年代以降は後述するようにドイツやオランダ、オーストリアといったヨーロッパ各地から状態の良い中古車両を多数導入し、安価での近代化を図った。また、劣化が進んでいた軌道についても2010年代以降長期運休を経た大規模な近代化工事が行われた。ただし2015年時点で工事が完了したのは一部に過ぎず、車両についても長年の利用による老朽化が課題となっていることから、ブライラ市では更なる近代化を目的に路面電車を優先投資先の1つとしている。
ブライラ市電 運用
2020年現在、ブライラ市電は以下の3系統が運行している。運賃は2レイである他、乗車区間や季節によって額が変わるサブスクリプション制の乗車券も発行している。
ブライラ市電 車両
開業時は2軸車による運営が行われていたブライラ市電には、第二次世界大戦後の共産主義時代にルーマニア国産の電車（V3A、ティミス2等）やチェコスロバキア製のタトラカーと呼ばれる車両（タトラT4R）が多数導入されたが、民主化後はこれらの車両の老朽化が課題となった。そこで1990年代後半以降、ブライラ市電には欧州、特に西ヨーロッパ諸国で使用されていた状態が良い中古車両が多数譲渡され、従来の車両を置き換える事で安価での近代化が図られた。
2020年現在在籍する車両は以下の通り。これら以外にも1997年にドイツのニュルンベルク市電（ニュルンベルク）から譲渡されたT4（ボギー車）やB4（付随車）も在籍したが、2011年までに廃車されている。また現存する車両についても多数の車両が廃車されており、同年時点で在籍する営業用車両の総数は15両のみとなっている。
ブライラ市電 今後の予定
前述したとおり、ブライラ市では欧州連合の支援を受けてブライラ市内の公共交通機関の再建および近代化を進める計画を発表している。一部区間については電気バスへの置き換えにより廃止される予定である一方、残りについては経年を超えたレールの交換をはじめとした大規模な改修工事が実施される。また、車両面についてもルーマニアの国産超低床電車であるインペリオ（2車体連接車）を最大10両導入する計画を立てており、2023年から2026年にかけて納入が実施される事になっている。
フロイドの三角形
フロイドの三角形（フロイドのさんかっけい）は、計算機科学の教育で使用される自然数に関する配列の一種。イギリスの計算機科学者ロバート・フロイドにちなんで名付けられた。これは、階段状の表を左上隅から自然数で埋めることによって作られる。
プログラミング初学者には、表が与えられた状態でフロイドの三角形となるようなプログラムを作成するタスクが割り当てられることがある 。
三角形の左端の数字は怠けた仕出し屋の数列になり、右端の数字は三角数となる。
フロイドの三角形のn段目の列の総和は、の魔方陣の一列の和と等しくなる。(オンライン整数列大辞典のA006003)
フロイドの三角形の1段目からn段目までを足し合わせると、n番目の二重三角数になる。(オンライン整数列大辞典のA002817)
1             = 1 = T(T(1))                                            


1               = 6 = T(T(2))                                                                  
2 + 3

1 
2 + 3      = 21 = T(T(3))
4 + 5 + 6
Transformer (機械学習モデル)
Transformer（トランスフォーマー）は、2017年6月12日にGoogleの研究者等が発表した深層学習モデルであり、主に自然言語処理 （NLP）の分野で使用される。
自然言語などの時系列データを扱って翻訳やテキスト要約などのタスクを行うべく設計されているのは回帰型ニューラルネットワーク （RNN）と同様だが、Transformer の場合、時系列データを逐次処理する必要がないという特徴がある。たとえば、入力データが自然言語の文である場合、文頭から文末までの順に処理する必要がない。このため、Transformer では 回帰型ニューラルネットワークよりもはるかに多くの並列化が可能になり、トレーニング時間が短縮される。
Transformer (機械学習モデル)
その導入以来、Transformer モデルは自然言語処理の多くの問題に取り組む上で広く選択されており、 Long Short-term Memory（LSTM）などの古い回帰型ニューラルネットワークモデルに取って代わった。Transformer モデルはトレーニング中の並列化を容易にするため、より大きなデータセットでのトレーニングを可能にした。このことが、 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）や GPT （Generative Pre-trained Transformers）などの事前トレーニング済みシステムの開発につながった。これらは、巨大な一般言語データセットでトレーニングされており、特定の言語タスクにファインチューニングできる。
Transformer (機械学習モデル) 背景
トランスフォーマー登場以前には、自然言語処理の分野で注意機構（アテンション）を回帰型ニューラルネットワークモデルに追加するモデルが広く採用されていた。
注意機構（英: attention mechanism）またはアテンション（英: Attention）は系列信号の重み付き統合である。
アテンションの基本は次のモデル式で表される。
系列信号に対し、 番目の信号  からベクトル値  とスカラ重み  を計算し、系列全長にわたって重み付け和したものがアテンションである。系列の特定時刻に大きな重みを置くことを動物における注意に例えてアテンションと名付けられた。アテンション  はベクトルの和で求められるため系列長に関わらず同じshapeを持ち、また  と  は動的に算出される。ゆえにアテンションは可変長系列を入力に取れる。
ニューラルネットワークの分野ではLSTMやGRUなどの回帰型ニューラルネットワークにアテンション機構を追加したモデルが高性能な自然言語処理システムで採用されてきた。
Transformer (機械学習モデル) 背景
ゲート付き RNN はトークンを順次処理し、各トークンの後に表示されるデータの表現を含む状態ベクトルを維持する。
 番目のトークンを処理するとき、モデルは文の  番目のトークンまでを表現する状態と、新しいトークンの情報とを組み合わせて新しい状態を作り出す。
そしてこの新しい状態が文の  番目のトークンまでを表現する。
理論的には、あるトークンに関する情報を全ての時点でエンコードし続ける場合、シーケンスの任意の長さまで伝播できる。
しかし実際には勾配消失問題を一因としてこの機構は不完全であり、長い文の終わりにおける状態からは、初期のトークンに関する情報の多くは不正確ないし抽出不可能である。
Transformer (機械学習モデル) 背景
この問題は、アテンション機構の導入によって対処された。
アテンション機構により、モデルは文の前の任意の時点の状態を直接見て、そこから引き出すことができる。
アテンション層は以前のすべての状態にアクセスでき、現在のトークンとの関連性の学習値に従ってそれらを重み付けして、遠く離れた関連するトークンに関する明瞭な情報を提供する。
アテンションの効用の明確な例は翻訳である。
英語からフランス語への翻訳システムでは、フランス語出力の最初の単語は、英語入力の最初の単語に最も強く依存することが想定される。
しかし、古典的なエンコーダー/デコーダー LSTM モデルでは、フランス語出力の最初の単語を生成するために、英語入力の最後の単語の状態ベクトルのみがモデルに与えられる。
理論的には、このベクトルは英語の文全体に関する情報をエンコードして、モデルに必要なすべての知識を与えることができるが、実際には、この情報はしばしば欠落している。
アテンション機構が導入されている場合、モデルは代わりに、フランス語の出力の始まりを生成するときに初期の英語トークンの状態に対応することを学習できるため、翻訳対象の概念をよりよく伝えることができる。
Transformer (機械学習モデル) 基本設計
Transformer 以前に発明されたモデルと同様に、Transformer はエンコーダ・デコーダ構造である。エンコーダは、入力を次々と繰り返し処理する一連のエンコード層で構成され、デコーダは、エンコーダの出力に対して同じことを行う一連のデコード層で構成される。
各エンコード層の機能は、入力のどの部分が互いに関連しているかに関する情報を含め、入力を処理してエンコーディングを生成することである。
各エンコード層は一連のエンコーディングを次のエンコーダ層に入力として渡す。
各デコーダーレイヤーは行うことはこの逆であり、すべてのエンコーディングを取得して処理し、組み込まれたコンテキスト情報を使用して出力シーケンスを生成する。
これを実現するために、各エンコーダ層とデコーダ層はアテンション機構を利用する。
アテンション機構は、各入力について、他のすべての入力との関連性で重み付けし、情報を引き出し、出力を生成する。
各デコーダ層には、エンコーディングからの情報を取得するより前に、前のデコーダ層からの情報を取得するためのアテンション機構がある。
エンコーダ層とデコーダ層の両方に、出力をさらに処理するためのフィードフォワードニューラルネットワークがあり、残りの接続と層の正規化手順が含まれている。
Transformer (機械学習モデル) 基本設計
Transformer の基本的な構成要素は、Scaled dot-product attention unit と表現されるアテンション単位である。文が Transformer モデルに渡されると、アテンションの重みがすべてのトークン間で同時に計算される。アテンション単位は、コンテキスト内の全てのトークンの埋め込みを生成するが、そこにはトークン自体の情報だけでなく、他の関連トークンとの関連（についてアテンションの重みで重み付けされたもの）も含まれる。
具体的には、Transformerモデルは、各アテンション単位について、クエリの重み行列  、キーの重み行列  、値の重み行列  の 3 つを学習する。 番目のトークンに対し、入力の埋め込み  に重み行列のそれぞれを乗じることで、クエリベクトル 、キーベクトル 、値ベクトル ができる。アテンションの重み  はクエリベクトル  とキーベクトル  の内積（dot product）として計算され、勾配の安定化のためにキーベクトル  の次元の平方根   で除算され（scaled）、さらにソフトマックス関数で重みの合計が 1 に正規化される。
Transformer (機械学習モデル) 基本設計
クエリの重み  とキーの重み  は異なる行列であり、アテンションが非対称になりうることに注意が必要である。トークン  がトークン  に関心を向ける（すなわち  が大きい）場合であっても、トークン  がトークン  に注意を向ける （すなわち  が大きい）とは限らない。トークン  へのアテンション単位の出力はすべてのトークンの値ベクトルの加重和であり、アテンションの重み （トークン  からそれぞれのトークンへのアテンション）で重み付けされている。
すべてのトークンのアテンションの計算は、1つの大きな行列計算として表現できる。これは、行列演算を高速に実行できる行列演算最適化を用いたトレーニングに役立つ。行列 、、 の  番目の行は、それぞれ、クエリベクトル 、キーベクトル  、値ベクトル  に相当する。
Transformer (機械学習モデル) 基本設計
行列の 1 セットがアテンションヘッドと呼ばれ、Transformer モデルの各層には複数のアテンションヘッドがある。1つのアテンションヘッドは各トークンに関連するトークンに注意を向けるが、複数のアテンションヘッドがあると、モデルは様々な定義の「関連性」に対して同様の操作を行うことができる。トランスフォーマーの多くのアテンションヘッドは、人間が解釈可能な関連性関係をエンコードしていることが研究によって示された。たとえば、主に次の単語に注意を向けるアテンションヘッド、主に動詞から直接目的語に注意を向けるアテンションヘッドなどがある。
Transformer モデルには複数のアテンションヘッドがあるため、表層レベルからセマンティックまで、多くのレベルと関連性関係の型をとらえることができる。マルチヘッドアテンション層からの複数の出力は、連結されてフィードフォワードニューラルネットワーク層に渡される。
Point-wise Feed-forward サブレイヤでは、位置  における入力ベクトル  に対しフィードフォワード全結合ネットワーク（MLP）を適用する。重み   は位置  に依らず共有されている（異なるレイヤでは異なる重み）。すなわち特徴量をチャネルとした位置方向への 2-layer pointwise Conv1d と等価の処理をおこなう。
Transformer (機械学習モデル) 基本設計
FFNは層内の並列計算が可能である。ゆえにこのサブレイヤは位置方向に並列計算が可能であり、Transformerの目標である高い並列性の学習が可能になっている。
サブレイヤはResidual connection内で利用されるため、入出力次元を合わせることが好ましい。原論文では入出力次元を  で固定したうえで 中間層の次元を入出力より大きくしている。
各エンコーダは、セルフ・アテンション機構および point-wise フィードフォワードサブレイヤ（FFサブレイヤ）の2コンポーネントで構成されている。セルフ・アテンション機構は、前のエンコーダからの一連の入力エンコーディングを取り込み、それらの相互の関連性を重み付けして、一連の出力エンコーディングを生成する。次にFFサブレイヤは、各出力エンコーディングを個別にさらに処理する。これらの出力エンコーディングは、最終的に、デコーダに加えて次のエンコーダへの入力として渡される。
最初のエンコーダは、エンコードではなく、位置情報と入力シーケンスの埋め込みを入力として受け取る。他の部位では位置情報を使用しないため、位置情報は Transformer がシーケンスの順序を使用する上で必須である。
各デコーダは、セルフ・アテンション機構、エンコーディングに関するアテンション機構、FFサブレイヤの3コンポーネントで構成されている。デコーダはエンコーダと同様に機能する、エンコーダによって生成されたエンコーディングから関連情報を引き出す追加のアテンション機構が挿入される。
最初のエンコーダと同様に、最初のデコーダは、エンコーディングではなく、位置情報と出力シーケンスの埋め込みを入力として受け取る。ただし、Transformer は現在または将来の出力を使用して出力を予測するべきではないため、この逆の情報フローを防ぐために出力シーケンスを部分的にマスクする必要がある。最後のデコーダーの後には、最終的な線形変換とソフトマックス層が続き、語彙に対する出力確率が生成される。
Transformer ベースのアーキテクチャのトレーニングは、特に長い文の場合、非常にコストがかかる可能性がある。代替アーキテクチャとして挙げられるReformer では、計算負荷  から  へと減らす（ただし、 はシーケンス長）。Reformer は、局所性鋭敏型ハッシュと可逆層を使用する。
Transformer (機械学習モデル) 訓練
Transformer は一般に、半教師あり学習（教師なし学習による事前学習とその後の教師あり学習によるファインチューニング）を受ける。
ラベル付けされたトレーニングデータの可用性は限られているため、事前学習はファインチューニングよりもはるかに大きなデータセットに対して行われることが多い。事前学習およびファインチューニングのタスクは以下のようなものである。
Transformer (機械学習モデル) 実装
Transformer モデルは、TensorFlow や PyTorch などの主要なディープラーニングフレームワークに実装されている。
Transformer の単純な実装の疑似コードを以下に示す。
Transformer (機械学習モデル) 応用
Transformer は機械翻訳や時系列予測などの自然言語処理の分野で主に応用されてきた。GPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4、ChatGPT）、BERT、XLNet、RoBERTaなどの多くの事前トレーニング済みモデルは、Transformer がそのような自然言語処理関連のさまざまなタスクを実行する能力を実証しており、以下の様な現実世界のタスクに応用しうる。
2020年には、Transformer のアーキテクチャを用いた GPT-2 をファインチューニングすることで、チェスをプレイできることが示された。
Google の研究チームが 2020 年に発表した Vision Transformer では、Transformer のアーキテクチャを画像認識の分野に適用することで、畳み込みニューラルネットワークを凌駕する成績が得られた。
Rainych
Rainych（レイニッチ、1992年10月20日 - ）は、インドネシアの歌手、YouTuber。スマトラ島のリアウ州在住。
Rainych 来歴
2020年4月にドージャ・キャットの「Say So」を日本語でカバーしたYouTube動画がドージャに絶賛されたことから世界的に注目を浴びた。日本のアニメソングや1970・80年代のシティ・ポップをカバーした動画を投稿、多くの再生回数を記録している。
同年8月23日にはNHK BSの『COOL JAPAN〜発掘!かっこいいニッポン〜』に出演し、松原みきの「真夜中のドア〜Stay With Me」を披露した。同年10月2日には「Say So」がtofubeatsのリミックスでSMEJから配信リリースされ、日本でデビューを果たした。
2015年からYouTubeに動画を公開してきた。音楽を専門的に勉強した経験はなく、日本語で楽曲を歌っているが、日本語を話すことはできない。大学では数理科学を学んでおり、YouTuberとして注目を浴びる前は専門学校でロボット工学を教えた経験を持つ。
POCKET MUSIC (2020 Remaster)
『POCKET MUSIC (2020 Remaster)』（ポケット・ミュージック 2020リマスター）は、2020年11月25日 (2020-11-25)に発売された、山下達郎のアルバム『POCKET MUSIC』のリイシュー・アルバム。
POCKET MUSIC (2020 Remaster) 解説
山下は以前から『POCKET MUSIC』と『僕の中の少年』をリマスターしたいと『サンデー・ソングブック』で語っていたが、コンサート・ツアーやアルバムのレコーディングで実現しなかった。
新型コロナウイルスによる緊急事態宣言を受けレコード会社が出社自粛するなどのトラブルはあったが、2020年11月25日 (2020-11-25)に『僕の中の少年』と共に最新リマスター&ボーナス・トラック、山下自身によるアルバム楽曲解説を収載して発売されることが決定した。
1986年4月23日 (1986-04-23)に発売された『POCKET MUSIC』のオリジナル・マスターには、心残りの部分が多くあり、1991年にシングル曲以外をミックスしなおした『POCKET MUSIC ('91 REMIX)』として再発されたが、今回のリマスター盤は'91年版に基づいて編成されている。
POCKET MUSIC (2020 Remaster) リリース、プロモーション、マーケティング
本作は、『POCKET MUSIC』に続き1988年に発売された『僕の中の少年』の最新リマスタリング盤である『僕の中の少年 (2020 Remaster)』と同時リリースされた。そして、対象商品（初回プレス仕様）である『POCKET MUSIC (2020 Remaster)』(CD/LP)と『僕の中の少年 (2020 Remaster)』(CD/LP)のうちいずれかどれでも2つを購入・応募した人の中から抽選で450名に当時のシングルの仕様を復刻した4種の7インチ・レコード（「風の回廊（コリドー）」「土曜日の恋人」「踊ろよ、フィッシュ」「GET BACK IN LOVE」）のうち1種を1枚プレゼントする「7インチ・シングル・レコード プレゼント・キャンペーン」が実施された。
POCKET MUSIC (2020 Remaster) 収録曲
土曜日の恋人 (1995 "TREASURES" MIX)  –  (3:14)
1995年発売のベスト・アルバム『TREASURES』用にミックスし直された最終ヴァージョン。2012年発売のオールタイム・ベスト『OPUS 〜ALL TIME BEST 1975-2012〜』にもこのミックスが使われている。山下曰く「ようやく、満足のいく仕上がりになった」としてアルバム本編に組み込まれた。他のミックスもボーナス・トラックとして収録されているので「お聴き較べいただければと」としている。
LADY BLUE (LIVE VERSION)  –  (6:07)
アルバム発売時のライブで一度だけ演奏された、1986年7月31日 (1986-07-31)中野サンプラザでのライブ音源。なお、この日演奏された他の曲のうち、「SPARKLE」「プラスティック・ラブ」が、ライブ・アルバム『JOY –TATSURO YAMASHITA LIVE–』に収録されている。
POCKET MUSIC (2020 Remaster) 収録曲
土曜日の恋人 (ORIGINAL KARAOKE)  –  (3:11)
初音源化となる「1995 "TREASURES" MIX」を基にしたカラオケ。本当は「風の回廊」のカラオケもあればよかったというが、ミックスの時にギターを弾きながらミックス・ダウンしており、当然その音がマルチ・トラックに入っていないため、再現不可能となってしまった。そのためカラオケを作る余裕がなく、存在しないという。
POCKET MUSIC (2020 Remaster) アナログ盤
アナログ盤は2020年リマスタリング音源のオリジナル本編のみを重量盤180g仕様のディスク2枚に分けて4面に収録（CDに収録されたボーナス・トラックのうち、「MY BABY QUEEN」のみレコードにも収録）。山下達郎による解説と曲目解説を収載（CDと同内容）。カッティングはワーナーミュージック・マスタリングの北村勝敏が担当。
ウッズカンパニー
株式会社ウッズカンパニー（英称:Wood's Company）は、日本の住宅建設会社。1994年設立。鳥取県倉吉市に本社を置き、鳥取市、米子市と支店を拡大し、鳥取県全域を活動拠点としている。