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ヘンリー・ドーネイ (第3代ダウン子爵) 生涯
1750年12月6日、王立協会フェローに選出された。1751年より王太子ジョージの寝室侍従を務め、以降1760年10月25日に王太子がジョージ3世として国王に即位するまで務めた。寝室侍従への任命により庶民院議員の資格喪失になるかについて1751年5月に庶民院で議論されたが、結果的にはダウン子爵が議員を留任した。
1754年イギリス総選挙を控えた1753年7月、父から影響力を引き継いだ第2代ロッキンガム侯爵チャールズ・ワトソン＝ウェントワースは友人第8代準男爵サー・ジョージ・サヴィルを候補者に指名しようとした。首相ペラムは現職議員への支持を表明、その兄にあたる初代ニューカッスル公爵トマス・ペラム＝ホリスは「全員選べたらよかった」（I wish they could all be chose）と明言を避けた。1753年7月16日にヨークで行われた会合は貴族8名を含む大規模な会合になったが、サヴィルの出馬反対という雰囲気だったためサヴィルは立候補辞退に同意、第4代ホルダーネス伯爵ロバート・ダーシーは次に空席が生じたときにサヴィルを支持すると約束した。そのため、ダウン子爵は1754年の総選挙でも無投票で再選した。
ヘンリー・ドーネイ (第3代ダウン子爵) 生涯
議会では1756年にヘッセン＝カッセル方伯領への援助条約（傭兵雇い入れ）に反対、1757年にミノルカ島陥落の調査委員会に関する採決で野党側に回った。1758年に陸軍中佐の名誉階級を与えられ、同年のサン・マロ襲撃と1759年のミンデンの戦いに参戦、後者で戦功を挙げた。1760年10月のクローステル・カンペンの戦いで負傷し、この負傷が原因となって同年12月26日に死去、ブランデンブルク＝プロイセン領デュースブルクで埋葬された。生涯未婚であり、弟ジョンが爵位を継承した。
木瀬哲弥
木瀬 哲弥（きせ てつや、1997年3月25日 - ）は、日本のモデル。滋賀県、埼玉県出身。レネオマネジメント所属。
木瀬哲弥 人物
身長184cm。
中学から高校まで剣道部に所属（三段）。大学では英語劇を行う。
2021年アメリカ合衆国週末興行成績1位の映画一覧
本項目は、2021年のアメリカ合衆国での週末興行成績1位の映画の一覧を記す。
康善寺
康善寺（こうぜんじ）は、福島県福島市五月町にある浄土真宗本願寺派の寺院。山号は無為山、院号は泥洹院。
康善寺 概要
親鸞の弟子で明教和尚により開山した。長野の康楽寺の僧侶を迎え現在の「康善寺」に改名する。
紗月
紗月（さつき、1994年7月25日 - ）は、日本の元芸妓。大阪府藤井寺市出身。祇園甲部組合所属であった。
2013年から7年連続で売花奨励賞1等賞を獲得。テレビ番組への出演に加え、雑誌やCMのモデルとしても活躍していた。
紗月 来歴
1994年7月25日、大阪府藤井寺市生まれ。母親の影響で小さい頃から着物好きだった。
2007年、中学1年の時、父親に見せられた海浜留学の新聞記事をきっかけに、1年間北海道の利尻島に留学。
当初はホームシックで泣いていたが、里親そして学校の人々の優しさで次第に楽しい生活を送ることができた。親から離れ生活したこの経験が、舞妓を目指す大きな自信となる。
中学2年に大阪へ戻ってテレビのドキュメンタリーで舞妓のことを知り、母親と祇園を訪れる。お座敷に向かう芸舞妓の美しさ、伝統的な着物を間近に見て、「私もこれになりたい！」と決心。中学校を卒業して「せめて高校を出てからにしなさい」との父親の反対を押し切って、偶然通りかかった人に屋形「つる居」を紹介してもらう。
2010年4月、祇園甲部屋形「つる居」で仕込みさんとなり、上下関係が厳しく、携帯電話使用も禁止の生活を送りつつ、京言葉や舞、茶道などを学ぶ。
2011年2月28日、お見世出し(舞妓としてデビュー)。同日に姉舞妓紗矢佳が襟替え、紗月がお見世出しというダブル行事は祇園甲部では23年ぶりの出来事だった。4月、J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」に姉舞妓杏佳とのペアでレギュラーデビュー。
紗月 来歴
2013年に年間売り上げトップの芸舞妓に贈られる「売花奨励賞1等賞」を受賞。
2015年2月23日、襟替えを行い芸妓へ。
2017年、自前芸妓として独立した後も、2019年まで合計7年間連続売り上げトップの座を守り抜く。
その実績、おっとりするが決断が速く男前の性格をかわれ、2019年からの2年間、タイ国政府観光庁大阪事務所の観光誘致ポスターのモデルに起用される。また、1年間20回以上のロケを経て芸妓としての紗月を描くNHK BSドキュメンタリー番組「京都・祇園 紗月の四季」が完成、2020年3月にNHK国際版、NHK4K版、そしてNHKBSプレミアムにて放送。
コロナ禍の中、京都の芸妓として何をなすべきか、立ち上げた公式インスタグラムで国内外のフォロワーと交流をしながら奮闘した。
2021年10月に引祝、11月1日に挨拶回りを行い、寿引退した。
2011年4月、J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」姉舞妓 杏佳とのペアでレギュラーデビュー。
2011年5月、「美しいキモノ」2011年夏号にお見世出しの様子とともにグラビア掲載される。
2011年9月25日、ムーブ21 (大阪府守口市生涯学習情報センター)にて、杏佳・紗月による「恋舞妓トーク&ライブ」が開催。
紗月 来歴
2011年11月6日、京都伝統工芸館にて、杏佳・紗月による「第1回恋舞妓ファンミーティング」が開催。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2011年12月前半回に放送)
2012年10月7日、京都国際ホテルにて、杏佳・紗月による「恋舞妓のランチミーティング」が開催。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2012年12月後半回に放送)
2013年11月23日、ホテル日航プリンセス京都にて、紗月・紗千穂、ゲストに紗矢佳、杏佳で「恋舞妓のランチミーティング2」が開催。(J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2014年1月前後半回に放送)
2014年8月9日、ホテルハトヤ瑞鳳閣にて、紗月・茉利佳による「恋舞妓ファンミーティング」が開催。(「恋舞妓の京都慕情」2014年9月前後半回に放送)
2015年1月17日、ホテルグランビア京都にて、紗月・茉利佳による「恋舞妓ファンミーティング2」が開催 (番組収録)、 紗月が番組「恋舞妓の京都慕情」の卒業を発表。180人が参加。(J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2015年3月前後半回に放送)
2015年3月、J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」番組卒業。
2015年5月、「美しいキモノ」2015年夏号に襟替えの様子とともにグラビア掲載される。
紗月 来歴
2015年7月19日、ホテルグランビア京都にて、茉利佳・佳つ扇による「恋舞妓ファンミーティング2015夏」に姉芸妓 紗矢佳とゲスト出演。(J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2015年9月前後半回に放送)
2015年4月、J:COMチャンネル「ジャポニカTV」放送開始。司会TKO木本武宏のアシスタントとして出演。（2019年12月、#111にて卒業）
2016年7月、フランス パリ・ノールヴィルパントで開催された「Japan Expo 2016」に茉利佳とともに京都市の代表として招待され、会場のサクラステージで京舞を披露。
同年同月31日、都ホテル 京都八条にて、茉利佳・佳つ扇・美月による「恋舞妓ファンミーティング2016夏」にゲスト出演 。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2016年9月前後半回に放送)「恋舞妓おふぃしゃるふぁんさいと」とともに紗月が発信するインスタグラムを開始したことを発表する。
2018年2月25日、ホテルグランビア京都にて、茉利佳・佳つ扇・美月による「恋舞妓ファンミーティング2018」に舞妓デビュー前の見習い あす佳とゲスト出演。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」2018年4月前後半回に放送)
紗月 来歴
2018年6月、プーケット国際マラソン挑戦。豪雨の中、見事ハーフマラソン完走。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」８月後半回に放送) 。
2018年9月、雑誌「フライデー」に特集ページ掲載。
2019年1月、タイ国政府観光庁大阪事務所の下で「芸妓紗月と行く古都チェンマイツアー」を展開、日本から約20名が参加。朝日新聞記事・「祇園甲部のトップ芸妓、花街とプライベートを語る」に紗月は、この時の和気藹々とした撮影会の様子を振り返っている。タイ国への観光誘致ポスター起用記念として、現地での撮影、観光地巡りの模様はJ:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」3月前後半回で放送。
同年同月、けいはんなプラザホテルで開催されたイベント「京文化・学びの集い」技芸文化の歴史や生活の紹介や京舞披露などを約100名の参加者で開催。
2019年2月、雑誌「美しいキモノ」2019年春号の付録冊子「祇園甲部 芸舞妓の四季暦」で、装いと8年間の芸舞妓生活について特集される。
2019年4月、タイ国政府観光庁の観光誘致のモデルとして起用されたポスターが公開（2021年3月まで）。とりわけ大きな象牙を持つ象とともに色紋付き姿で撮影されたポスターが話題を呼ぶ。
紗月 来歴
2019年5月、「恋舞妓 初夏・庭園の宴」開催。地震、台風によって大きな被害を受けた八幡市松花堂庭園の復興支援を目指したイベントに、紗月・茉利佳・美月・あす佳が参加し、野外で京舞や野点をおこなった後、国内外からの参加者約50名とトークショーで交流。 (J:COMチャンネル「恋舞妓の京都慕情」６月前後半回に放送)
2019年10月14日、「日･タイ･カルチャー･フェア in 京都 2019」にトークショー出演、京舞披露。
2019年10月27日、「ツーリズムEXPOジャパン 2019 大阪・関西」タイ国政府観光庁ブースにてトークショー出演。
2020年3月28日、NHK BSドキュメンタリー番組「京都・祇園 紗月の四季」放送。（その後、5月23日、NHK-BSプレミアムにて再放送）なお、この番組の撮影は2019年4月9日桜満開の鴨川沿いを歩くシーンから始まり、その後祇園祭、八朔、紅葉など京都の四季を撮影し、延べ20回を超えるロケを行った。また、その後も再放送が数回行われている。
紗月 来歴
2020年9月、熊本県合志市クリエイター塾の特別講師として登壇「人に好きになってもらうには」をテーマに東京の株式会社ロボットからオンラインにて生配信。紗月はこの時、「好きになってもらうために意図的にやっていることは少ないけれど、自分に自信を持ち、人にパワーを与えられる人になる。という事だけは常に心がけている」と述べ、初めて芸妓さんとオンラインで話す学生さんと対話をした。
2020年10月5日発売「週刊ポスト」に「京都の新しいおもてなし」「コロナ禍のお座敷事情」取材記事掲載。
2020年10月21日、朝日新聞に京都文化博物館にて開催中の特別展「舞妓モダン」のインタビューでは、岡本神草（しんそう）さんの「口紅」の絵に、化粧を塗る芸舞妓たちの楽屋にも似た光景があると感想を述べ、現役芸妓ならではの視点を披露。
2020年12月20日から開催の「2020京都環境フェスティバル」のWeb映像配信コンテンツ「京都から考えるSDGｓ」にゲスト出演し、芸妓の日常の中のエコライフを語る。進行役はアルファステーションの川原ちかよさん。
2021年1月放送 日本ケーブルテレビ連盟 J:COM制作「彩JAPAN 第7回 (京都) 京を彩る"赤"の流儀」に出演。
泉谷淑夫
泉谷 淑夫（いずみや よしお、1952年 - ）は、日本の洋画家、美術教育者。
泉谷淑夫 略歴
神奈川県伊勢原市生まれ。神奈川県立平塚江南高等学校、横浜国立大学教育学部美術科卒業。横浜国立大学大学院教育学研究科修士課程修了。岡山大学教育学部教授を経て、大阪芸術大学教授、岡山大学名誉教授。一陽会運営委員、岡山県美術展審査員。神奈川県美術展大賞、一陽展一陽賞、花の美術大賞展大賞、トリックアート大賞展大賞、岡山県美術展大賞、小磯良平大賞展優秀賞など受賞多数。特別展『月・歌会始御題によせて』（式年遷宮記念神宮美術館）、公募団体ベスト・セレクション（東京都美術館）出品。八千代の丘美術館、奈義町現代美術館、池田20世紀美術館で企画展。
金日成・金正日主義
金日成・金正日主義（キム・イルソン・キム・ジョンイルしゅぎ、朝鮮語: 김일성-김정일주의、英語: Kimilsungism-Kimjongilism）は、朝鮮民主主義人民共和国（以下、北朝鮮）で主体（チュチェ）思想と並ぶ指導思想である。
金日成・金正日主義 来歴
「金日成・金正日主義」への最初の言及は、北朝鮮の第3代最高指導者である金正恩が2012年4月6日に朝鮮労働党中央委員会の責任幹部を前にして行った演説『偉大な金正日同志をわが党の永遠なる総書記として高く戴き、チュチェの革命偉業を立派に成し遂げよう』で、「朝鮮労働党の指導思想は偉大な金日成・金正日主義です。」と論じたことに始まる。
この演説の中で金正恩は以下のように述べた。
金日成・金正日主義はチュチェの思想、理論、方法の全一的な体系であり、チュチェ時代を代表する偉大な革命思想です。われわれは金日成・金正日主義を指導指針として党建設と党活動を進めることによって、わが党の革命的性格を固守し、革命と建設を金日成同志と金正日同志の思想と意図どおりに前進させていかなければなりません。 — 金正恩、
また、金正恩は「金日成・金正日主義」について、「金正日の生前から党員と人民が『金日成の革命思想と金正日の革命思想を結びつけて』金日成・金正日主義と呼び、金日成・金正日主義を党の指導思想として認めてきたが、生前の金正日は『金正日主義はいくら掘り下げても金日成主義以外のものではない』として、『党の指導思想を自身の尊名と結びつけることを厳しく差し止めていた』」ことも明らかにした。
金日成・金正日主義 来歴
金正恩はこの演説から数日後の4月11日に開催された第4回党代表者会で金正日が務めていた朝鮮労働党総書記のポストについて、「朝鮮労働党総書記の職名は世代がいくら代わっても金正日のものでなければならず、金正日を永遠の総書記に推戴する」として永久欠番化して自らは第一書記に就任した。また、朝鮮労働党の党規約を改正して「金日成・金正日主義」の文言を加え、主体（チュチェ）思想と先軍政治を内包した朝鮮労働党の指導思想として定義したほか、2013年には「党の唯一思想体系確立の10大原則」を改定し、「全社会の金日成・金正日主義化」を共産主義に代わる朝鮮労働党の最高綱領とした。
マテウス・ボニファシオ・サウダーニャ・マリーニョ
マテウス・ボニファシオ・サウダーニャ・マリーニョ（Matheus Bonifácio Saldanha Marinho、1999年8月19日 - ）は、ブラジル・ミナスジェライス州ウベラバ出身のプロサッカー選手。UAEプロリーグ・アル・ワスルFC所属。ポジションはフォワード。
マテウス・ボニファシオ・サウダーニャ・マリーニョ 来歴
ECバイーアのユースチームでキャリアをスタートさせ、2020年トップチームに昇格。
2021年1月19日、J2リーグのジェフユナイテッド市原・千葉に期限付き移籍で加入することが発表された。4月5日に日本に入国した。
2022年1月2日、ジェフ千葉との契約を更新して完全移籍に切り替わったものの、8月4日には中国の成都蓉城足球倶楽部へ2022年シーズン終了まで期限付き移籍した。
2023年1月26日、1年間の期限付き移籍でアゼルバイジャンのネフチ・バクーに加入。しかし同年7月、セルビアのパルチザン・ベオグラードからオファーが届き、UEFAカンファレンスリーグの試合を控えていたネフチはこれを拒否したもの、選手がチーム練習をボイコットしたため、7月25日にネフチはサウダーニャのチームからの追放を決定したと発表した。
2023年7月28日、パルチザン・ベオグラードは4年契約でサウダーニャの獲得を発表した。一方、保有権を持っていたジェフユナイテッド千葉は7月30日に期限付き移籍でのパルチザン加入を発表し、同年12月26日に完全移籍を発表した。
2024年9月3日、ハンガリーのフェレンツヴァーロシュTCへの移籍が発表された。フェレンツヴァーロシュでは公式戦38試合に出場し14ゴールを記録した。
2025年7月11日、アラブ首長国連邦のアル・ワスルFCへの移籍が発表された。
飯田浩一
飯田 浩一（いいだ ひろかず、1962年3月28日 - ）は、日本の実業家である。
上用賀テニスクラブ代表、秀栄ウェルネス社長。
公益社団法人日本テニス事業協会理事、IHRSA国際ラケット＆スポーツクラブ協会会員。
ISPA国際スパ協会会員。
一般財団法人慶應連合三田会副会長。
飯田浩一 人物
東京都出身、彦根藩世田谷領代官飯田家第16代。
初代は永禄・元亀時代に、後北条氏の命により世田谷用賀の開発を行った飯田図書吉慶。
旅客機文化研究家。航空に関する多様なコレクションで知られる。各誌にて対談などに参加。
1996年、新規航空会社設立委員会(後のスカイマークエアラインズ)に参加。
FAA（アメリカ合衆国/連邦航空局）および国土交通省　自家用操縦士免許取得。
カーロウ統監
カーロウ統監（カーロウとうかん、英語: Lord Lieutenant of Carlow）は、イギリスの官職。統監の1つで、カーロウ県を担当する。1831年首席治安判事（アイルランド）法（Custos Rotulorum (Ireland) Act 1831）により、Governor職を置き換える形で設立され、カーロウ首席治安判事も兼任する。1922年に建国したアイルランド自由国では統監が任命されなくなったが、法律自体は残り、1983年制定法整理法で正式に廃止された。
斎藤真理子
斎藤 真理子（さいとう まりこ、1960年 - ）は、日本の韓国語翻訳者、著述家、編集者。
斎藤真理子 人物
新潟県新潟市生まれ。父は新潟大学名誉教授の物理学者で、宮沢賢治の研究者としても知られる斎藤文一。姉は文芸評論家の斎藤美奈子。明治大学文学部史学地理学科考古学専攻卒業。
1980年から大学のサークル「自主講座・朝鮮語」で朝鮮語を学び始め、1991年からソウル延世大学語学堂に留学。2015年、パク・ミンギュ『カステラ』で第1回日本翻訳大賞受賞。2020年に韓国文学翻訳院の第18回韓国文学翻訳賞文化体育観光部長官賞を受賞。2025年にハン・ガン『別れを告げない』で第76回読売文学賞（研究・翻訳部門）を受賞。
葉文玲
葉 文玲（よう ぶんれい、1942年11月4日 - ）は、中華人民共和国の小説家。代表作に小説『無夢谷』『無桅船』『無憂樹』。
葉文玲 略歴
1942年11月4日、浙江省玉環県楚門鎮で生まれる。兄は葉鵬。
13歳の時、処女作『夫妻間的小風波』は『玉環報』副刊掲載された。
1957年に台州専区黄岩高中に入学した。兄が当局に「反蘇反党」と評され、右派分子として画定されたため、葉文玲は株連を受け、退学を余儀なくされた。葉文玲は退学後、幼稚園教師、工場工人、車間主任、生産科統計員などを担当したことがある。
1962年には教員の王克起と結婚。
文化大革命の時、葉文玲はこっそりと自宅のミシンに書いた。
1963年4月、葉文玲は「春倩的心事」を発表した。
1973年2月、葉文玲の小説「当月計画完成的時候」が『文芸作品選』に発表された。
1977年、葉文玲の小説『丹梅』、『飄雪除夕』、『年飯』が『人民文学』雑誌に発表され、茅盾の接見を受けた。
1979年、葉文玲の『静静的山谷』、『赴考』、『誰是研究所所長』は『解放軍文芸』、『奔流』などの刊行物に発表された。同年に中国作家協会に加入し会員となった。
葉文玲 略歴
1980年、葉文玲の小説『心香』、『籐椅』、『勿忘草』が発表され、全国短編小説賞、『現代雑誌』栄誉賞を受賞した。
1986年、葉文玲は杭州市に引っ越し、浙江省作家協会に配属された。1990年、浙江省文連副主席に当選。1992年、浙江省作家協会主席兼茅盾文学院院長に就任。
1983年から、葉文玲は第6、7、8、9期の全国政治協商委員を続々と務めている。
1990年代から、葉文玲は『無盡的人生』（『無夢谷』『無桅船』『無憂樹』）の三部作を書いた。
1995年、葉文玲は米国ニューヨーク国際文化芸術センターの「中国文学創作優秀成就賞」を受賞した。
1997年、葉文玲は「魯迅文芸賞突出成就賞」を受賞した。
2012年、「文玲書院」は浙江省台州市で開館した。
東安寺
東安寺（とうあんじ）は、福島県福島市早稲町にある曹洞宗の寺院。山号は宝雲山。
東安寺 概要
以前は別の宗派の寺院として開山。後に曹洞宗の僧を招き再興したとされる。
ONEラグビー
『ONEラグビー』（わんラグビー）は日本テレビ他で月1回放送しているラグビーユニオン情報番組。正式名称は『ラグビー応援TV　ONEラグビー』。なおラグビーワールドカップ2019期間中はワールドカップ応援TVが番組名についた。
ONEラグビー 概要
番組目的は日本全体が、ラグビーでひとつになるための応援。
かつてサンウルブズの試合ハイライトを行ったことがある。
森野旧薬園
森野旧薬園（もりのきゅうやくえん）は、奈良県宇陀市大宇陀上新1880番地にある薬園。国指定史跡。
森野旧薬園 歴史
森野家は大和国宇陀郡松山（現・奈良県宇陀市大宇陀）で葛粉の製造を行っていた。享保14年（1729年）、森野家の11代目である森野藤助は本草学者で幕府採薬使の植村政勝に随行し、幕府薬園の薬草木を与えられて栽培や精製を許された。これに伴って、享保年間（1716年～1736年）に森野家の裏山に開かれたのがこの薬園である。江戸の小石川御薬園（現・小石川植物園）と並んで古い薬園であり、現存する日本最古の私設植物園であるとされる。森野藤助は図譜『松山本草』などを著している。
1926年（大正15年）2月24日に国指定史跡に指定され、1931年（昭和6年）10月23日に追加指定が行われた。約250種類の薬草木が植えられている。
森野旧薬園 解説
文化庁はこの薬園について、次のように解説している。
享保中森野通貞ノ創メシ所ニシテ今ニ支那産等舊時ノ藥種草木アリ其ノ子孫久シク之ヲ繼承シ江戸時代ノ藥園トシテ善ク舊態ヲ保テルモノナリ尚通貞夫婦ノ祠堂桃岳庵及碑石等ヲ存ス — 文化庁
市尾墓山古墳
市尾墓山古墳（いちおはかやまこふん）は、奈良県高市郡高取町市尾にある古墳。形状は前方後円墳。市尾宮塚古墳と合わせて国の史跡に指定されている。
市尾墓山古墳 概要
奈良盆地南縁、越智丘陵と竜門山塊に挟まれた盆地に築造された古墳である。南西には市尾宮塚古墳が所在する。1975年（昭和50年）以降に発掘調査が実施されている。
墳形は前方後円形で、前方部を北西方向に向ける。墳丘は2段築成で、土嚢を用いて構築される。墳丘外表では葺石のほか、石室付近で埴輪列が認められる。墳丘くびれ部には造出を付す。また墳丘周囲には盾形の周濠が巡らされるとともに、周濠外側には幅12メートル・高さ2-3メートルの幅広の外堤が巡らされており、周濠・外堤を含めた古墳全体としては100メートルにおよぶ。埋葬施設は後円部における片袖式の横穴式石室で、南西方向に開口し、内部には刳抜式家形石棺が据えられる。巨大な家形石棺であり、古式かつ最大級の規模になるとして注目される。石室内の調査では、装身具・武器・馬具・須恵器・土師器など豊富な副葬品が出土している。
築造時期は、古墳時代後期の6世紀初頭頃と推定され、市尾宮塚古墳に先行する首長墓に位置づけられる。周辺では水泥古墳・巨勢寺塔跡などの重要遺跡が分布することから、市尾宮塚古墳ととともに巨勢氏との関連が指摘され、特に本古墳の被葬者については巨勢男人に比定する説がある。
古墳域は1981年（昭和56年）に市尾宮塚古墳と合わせて国の史跡に指定された。現在では史跡整備のうえで公開されているが、石室内への立ち入りは制限されている。
市尾墓山古墳 埋葬施設
埋葬施設としては後円部において片袖式横穴式石室が構築されており、南西方向に開口する。石室の規模は次の通り。
石室は、奥壁側にも羨道・入り口を有するという特殊構造になる。これは石棺蓋石の搬入用として機能し、石室完成時に奥壁として石積みがなされたと見られる。石室内は全面に赤色顔料の塗布が認められる。
玄室内には刳抜式家形石棺が据えられる。石棺は、蓋が長さ2.71メートル・幅1.33メートル・高さ0.49メートル、身が長さ2.61メートル・幅1.20-1.27メートル・高さ0.90メートルを測り、蓋石には左右2対の縄掛突起計4個を付す。蓋石の一端面には線刻が認められるほか、石棺内部には赤色顔料が塗布される。古式の石棺であるとともに、家形石棺としては最大級の規模になるとして注目される。
この石室内は撹乱されているが、調査では多数の副葬品が検出されている。
市尾墓山古墳 出土品
石室内の調査で検出された副葬品は次の通り。
以上の出土品のうち、土器類は石室裾部、馬具類は石棺と石室右側壁の間、鉄刀・刀子・玉類は石棺内に納められたと推測される。
市尾宮塚古墳
市尾宮塚古墳（いちおみやづかこふん/いちおみやつかこふん）は、奈良県高市郡高取町市尾にある古墳。形状は前方後円墳。市尾墓山古墳と合わせて国の史跡に指定されている。
市尾宮塚古墳 概要
奈良盆地南縁、竜門山塊から北に延びる尾根から紀路を挟んだ独立丘陵上（標高106メートル）に築造された古墳である。現在は丘陵上に天満神社が所在し、丘陵の北東には市尾墓山古墳がある。1893年（明治26年）頃に一部発掘されて副葬品が出土しているほか、1975年（昭和50年）以降に調査が実施されている。
墳形は前方後円形で、前方部を北東方向に向ける。墳丘は2段築成。埋葬施設は後円部中央における両袖式の横穴式石室で、北北西方向に開口する。石室全長11.6メートルを測る大型石室で、石室内に凝灰岩製の刳抜式家形石棺を据えるほか、追葬時の木棺跡が認められる。石室内の調査では、副葬品として銀装龍文捩り環頭大刀・金銅装環頭大刀・装身具・馬具・須恵器など多数の副葬品が検出されている。
築造時期は、古墳時代後期の6世紀前半（または6世紀中葉）頃と推定され、市尾墓山古墳に後続する首長墓に位置づけられる。周辺では水泥古墳・巨勢寺塔跡などの重要遺跡が分布することから、市尾墓山古墳ととともに巨勢氏との関連が指摘される。
古墳域は1981年（昭和56年）に市尾墓山古墳と合わせて国の史跡に指定されている。現在では石室内への立ち入りは制限されている。
市尾宮塚古墳 埋葬施設
埋葬施設としては後円部中央において両袖式横穴式石室が構築されており、北北西方向に開口する。石室の規模は次の通り。
石室の石材は花崗岩の自然石。玄室の平面形は長方形で、床面には小礫を敷く。また壁面に沿って石組みの排水溝が認められる。天井石は、玄室では4枚、羨道では3枚。
玄室内には凝灰岩製の刳抜式家形石棺が据えられる。大きく破壊されているが、蓋石は長さ1.86メートル・幅1.21メートル・高さ0.48メートルを測り、前後1対・左右2対の縄掛突起6個を付す。石棺の外面には赤色顔料が塗布される。また石棺の前面には追葬時の木棺跡が認められる。
市尾宮塚古墳 出土品
石室内の調査で検出された副葬品は次の通り。
阿部勇治
阿部 勇治（あべ ゆうじ、1855年5月26日（安政2年4月11日）- 1919年（大正8年）8月29日）は、明治から大正期の地主、政治家。衆議院議員。
阿部勇治 経歴
陸奥国稗貫郡、のちの岩手県稗貫郡宮野目村（現花巻市）で、農業・大地主の家に生まれた。
1887年（明治20年）4月、村会議員に選出された。以後、岩手県会議員、稗貫郡会議員、同参事会員なども務めた。1901年（明治34年）10月、日本赤十字社特別社員となる。
1904年（明治37年）3月の第9回衆議院議員総選挙で岩手県郡部区から帝国党所属で出馬して初当選。その後、第11回総選挙（中央倶楽部所属）では落選したが、1915年（大正4年）3月の第12回総選挙で立憲同志会から出馬して再選され、その後憲政会に所属して衆議院議員に通算2期在任した。
宝林寺 (福島市)
宝林寺（ほうりんじ）は、福島県福島市御倉町にある時宗の寺院。山号は行樹山、院号は役誠院。
宝林寺 (福島市) 概要
宝林寺は福島市内で最も古い木造建築の一つとされ、享保11年（1726年）に再建された。福島県緑の文化財に指定されている樹齢およそ700年とされる大銀杏が屹立する。
ドラウグ
ドラウグ（古ノルド語: draugr、アイスランド語: draugur、フェロー語: dreygur、デンマーク語、スウェーデン語、ノルウェー語: draug）は、スカンディナヴィアのサガや民話に登場するアンデッド（死霊）を指す言葉である。中世文学に登場する似たような存在であるハウグブイ（haugbúi）やアプトルガンガ（aptrganga）についても、ドラウグに含めて説明されることがある。
ドラウグは自らの墓に住まい、副葬品として共に塚に収められた宝物を守っている。彼らは死霊だが、形や実体のない幽霊というよりは、肉体を持つ動く死体である。
マリアヌス1世 (アルボレア判事)
マリアヌス1世（Marianus I）とは、中世サルデーニャに存在したアルボレア (Judicate of Arborea) の初期の統治者（判事）である。彼の治世の正確な時期は分かっていない。歴史家フランシスコ・デ・ヴィコによると1000年から1020年までアルボレアを治めたとあるが、これを裏付ける証拠はない。またサルデーニャ出身の歴史家ジョバンニ・フランチェスコ・ファラは、残された資料を分析した結果、名前が残っていない判事がマリアヌス1世よりも前にサルデーニャを統治していたとし、マリアヌスの治世は1050年頃とみなした 。マリアヌスの治世を記した資料は残っておらず、彼の存在の重要性は、アルボレアを統治した最初の王朝であるラコン朝を創始したという点のみである。
予測分析
予測分析（よそくぶんせき、英: predictive analytics）は、データマイニング、予測的モデリング、機械学習などのさまざまな統計手法を包含しており、現在および過去の事実を分析して、将来または未知のイベントについて予測を行う。ビジネスにおいては、予測モデルは、履歴データや取引データに見られるパターンを利用して、リスクと機会を特定する。予測モデルは、多くの要因間の関係を把握することで、特定の条件集合に関連したリスクや可能性の評価を可能にし、取引候補の意思決定を導く。
これらの技術的アプローチの定義的な効果のねらいは、マーケティング、信用リスク評価、不正検出、製造、ヘルスケア、法執行機関を含む政府の業務など、多数の個人にまたがる組織プロセスを決定、情報提供、影響を与えるために、予測分析が各個体（顧客、従業員、医療患者、製品SKU、車両、コンポーネント、機械、またはその他の組織単位）に対して予測スコア（確率）を提供することである。
予測分析
予測分析は、保険数理、 マーケティング、 経営管理、スポーツ/ファンタジースポーツ、 保険、電気通信、 小売、 旅行、 経済的流動性、 ヘルスケア、児童保護、 医薬品、 キャパシティプランニング、 ソーシャルネットワーキングなどの分野で使用される。
最もよく知られている応用例の1つは、ビジネス管理全体で使用されるクレジットスコアリングである。スコアリングモデルは、顧客の信用履歴、ローン申請、顧客データなどを処理して、将来のクレジット支払いを予定どおりに行う可能性によって個人をランク付けする。
予測分析 定義
予測分析は、データから情報を抽出し、それを使用して傾向と行動パターンを予測することを扱う統計学の一分野である。予測Web分析の強化により、オンラインで将来のイベントの統計的確率が計算される。予測分析の統計手法には、データモデリング、機械学習、 人工知能（AI） 、深層学習アルゴリズム、データマイニングが含まれる。 多くの場合、関心のある未知のイベントは将来のものだが、予測分析は、過去、現在、または未来のあらゆるタイプの未知のものに適用できる。たとえば、犯罪が犯された後に容疑者を特定したり、クレジットカード詐欺の発生である。 予測分析の中核は、過去の発生から説明変数と予測変数との間の関係を把握し、それらを利用して未知の結果を予測することに依存する。ただし、結果の精度と使いやすさは、データ分析のレベルと仮定の質に大きく依存することに注意することが重要である。
予測分析 定義
予測分析は、多くの場合、より詳細なレベルで予測すること、つまり、個々の組織要素ごとに予測スコア（確率）を生成することとして定義される。予測分析は、予測と区別している。たとえば、「予測分析 - 経験（データ）から学習して、より良い意思決定を推進するために、個人の将来の行動を予測するテクノロジー」などである。 将来の産業システムでは、予測分析の価値は、潜在的な問題を予測および未然に防ぎ、ほぼゼロの故障を実現し、さらに意思決定の最適化のために処方的分析に統合することである。
予測分析 種類
一般的に、予測分析という用語は、予測モデリング、予測モデルによるデータの「スコアリング」、予測を意味するために使用されている。しかし、最近では、記述的モデリングや意思決定モデリング、最適化などの関連する分析分野を指すためにこの用語を使用する人が増えている。これらの分野には厳密なデータ分析も含まれており、ビジネスではセグメンテーションや意思決定のために広く使用されているが、目的は異なり、その基礎となる統計的手法も異なる。
予測モデリングでは、予測モデル（predictive models）を使用して、サンプル内の個体がもつ特定のパフォーマンス（性能）と、その個体の1つ以上の既知の属性または特徴との間の関係を分析する。モデルの目的は、異なるサンプル内の類似した個体が特定のパフォーマンスを示す可能性を評価することである。このカテゴリには、顧客パフォーマンスに関する質問に答えるために微妙なデータパターンを探し出すマーケティングや、不正検出モデルなど、多くの分野のモデルが含まれる。予測モデルは、例えば、ある顧客や取引のリスクや機会を評価し、意思決定の指針とするために、取引が進行中に計算を実行することがよくある。計算速度の進歩に伴い、個々のエージェントモデリングシステムは、与えられた刺激またはシナリオに対する人間の行動や反応をシミュレートすることができるようになった。
予測分析 種類
既知の属性と既知のパフォーマンスを持つ利用可能なサンプル個体は、「トレーニングサンプル」と呼ばれる。その他のサンプル個体のうち、属性は既知であるがパフォーマンスが不明なものは、「（トレーニング）サンプル外」個体と呼ばれている。サンプル外個体は、必ずしもトレーニングサンプル個体と時系列的な関係を持つとは限らない。例えば、トレーニングサンプルは、既知の属性を持つヴィクトリア朝の作家による著作物の文学的属性で構成されていてもよく、サンプル外個体は、新たに発見された作家不明の著作物であってもよい。予測モデルは、著作物を既知の作家に帰属させるのに役立つかもしれない。別の例として、犯罪現場における擬似血痕分析が挙げられ、この場合、サンプル外個体は犯罪現場からの実際の血痕パターンである。サンプル外個体は、トレーニング個体と同じ時間、以前の時間、または未来の時間からのものであってもよい。
予測分析 種類
記述的モデル（descriptive model）は、顧客や見込み客をグループに分類するためによく使用される方法で、データ内の関係性を定量化する。単一の顧客の行動（信用リスクなど）を予測することに焦点を当てた予測モデルとは異なり、記述的モデルは、顧客または製品間の多くの異なる関係を識別する。記述的モデルは、予測モデルのように、特定の行動を取る可能性によって顧客をランク付けることをしない。その代わりに、記述的モデルを使用して、製品の好みやライフステージによって顧客を分類することができる。記述的モデリングツールを使用して、多数の個別化された顧客をシミュレートして予測を行うモデルを開発できる。
意思決定モデル（decision model）は、多くの変数を含む意思決定の結果を予測するために、意思決定のすべての要素（すなわち、既知のデータ（予測モデルの結果を含む）、意思決定、および意思決定の予測結果）の間の関係を記述する。これらのモデルは最適化に使用され、特定の結果を最大化しながら他の結果を最小化できる。一般的に、意思決定モデルは、あらゆる顧客や状況に対して望ましい行動を生み出す意思決定ロジックまたは一連のビジネスルールを開発するために使用される。
予測分析 アプリケーション
予測分析は多くのアプリケーションで活用することができるが、予測分析が近年、好影響を与えているいくつかの例を概説する。
分析的な顧客関係管理（CRM）は、予測分析がさかんな商用アプリケーションである。予測分析の方法を顧客データに適用して、顧客の全体像を構築するす。CRMは、マーケティングキャンペーン、販売、および顧客サービスのアプリケーションで予測分析を使用している。分析的なCRMは、顧客ライフサイクル（獲得、クロス・セリング、維持、および奪還）全体に適用できる。
多くの場合、企業組織は業務記録や販売取引などの豊富なデータを収集し、維持している。このような場合、予測分析は、顧客の支出や利用状況、その他の行動を分析するのに役立ち、効率的なクロス・セールスや、既存顧客への追加製品の販売につながる。
予測分析を適切に適用することで、より積極的で効果的な顧客維持戦略につながる。顧客の過去のサービス利用、サービス成績、支払、その他の行動パターンを頻繁に調査することで、予測モデルは顧客がいつかサービスを終了する可能性を判断することができる。感性価値が高いオファーを介入することで、顧客を転換させたり、顧客を維持する可能性を高めることができる。予測分析では、サイレント・アトリション（顧客がゆっくりと、しかし着実に利用を減らす行動）を予測することもできる。
予測分析 アプリケーション
いくつかの児童福祉機関では、予測分析ツールを使用して、高リスクの問題にフラグを立て始めている。例えば、米国フロリダ州のヒルズボロ郡では、児童福祉機関が予測モデリングツールを使用することで、対象集団における虐待に関連した児童の死亡を防ぐことができた。
予測分析は、主に糖尿病、喘息、心臓病などの疾患を発症するリスクのある患者を決定するために医療で使用されている。さらに、高度な臨床意思決定支援システムには、医学的意思決定を支援するための予測分析が組み込まれている。
神経変性疾患に関する2016年の研究では、パーキンソン病の診断、追跡、予測、進行を監視するためのCDSプラットフォームの強力な例が示されている。
司法決定の結果の予測は、AIプログラムによって行うことができる。これらのプログラムは、この業界の専門職のための支援ツールとして使用できる。
予測分析 アプリケーション
多くの場合、分析の焦点は消費者ではなく、製品、ポートフォリオ、企業、業界、さらには経済にある。たとえば、小売業者は、在庫管理のために店舗レベルの需要を予測することに関心がある場合がある。あるいは、連邦準備制度理事会は、来年の失業率を予測することに興味を持つかもしれない。これらのタイプの問題は、時系列技術を使用した予測分析で対処できる（下記参照）。また、元の時系列を特徴ベクトル空間に変換し、学習アルゴリズムが予測力を持つパターンを見つけ出す機械学習アプローチでも対応できる。
多くの企業では、さまざまなサービスのためにリスク引き受けを考慮し、リスクをカバーするために必要なコストを決定する必要がある。予測分析は、病気、債務不履行、破産などの可能性を予測することで、これらのリスクを引き受けるのに役立つ。予測分析は、アプリケーションレベルのデータを使用して顧客の将来のリスク行動を予測することで、顧客獲得のプロセスを合理化できる。クレジットスコアの形での予測分析により、特に住宅ローン市場において、ローン承認にかかる時間を短縮した。適切な予測分析は適切な価格決定につながり、将来の債務不履行リスクを軽減することができる。
予測分析 テクノロジーとビッグデータの影響
ビッグデータは、従来のデータベース管理ツールを使用して作業するのが困難になるほど大規模で複雑なデータセットの集合体である。ビッグデータを扱う上で、その量、多様性、速度の観点から、獲得、保存、検索、共有、分析、および視覚化に関してさまざまな課題をもたらした。ビッグデータの情報源の例には、 Webログ、 RFID 、センサーデータ、ソーシャルネットワーク、インターネット検索インデックス、通話詳細記録、軍事監視、天文科学、生物地球化学、ゲノミクス、大気科学などの複雑なデータがある。ビッグデータは、IT組織が提供するほとんどの予測分析サービスの中核をなしている。 コンピューター・ハードウェアの技術的進歩（より高速なCPU、より安価なメモリ、 MPPアーキテクチャ）と、ビッグデータを処理するための分散処理（例：Hadoop 、 MapReduce）、データベース内分析およびテキスト分析などの新技術のおかげで、構造化データと非構造化データを大量に収集、分析、マイニングして新たな洞察を得ることが可能になった。 ストリーミングデータに対して予測アルゴリズムを実行することも可能である。 今日では、ビッグデータの探索と予測分析の使用は、これまでになく多くの組織の手の届くところにあり、そのようなデータセットを処理できる新しい方法が提案されている。
予測分析 分析手法
予測分析を行うために使用されるアプローチと手法は、大きく分けて回帰手法と機械学習手法に分類できる。
回帰モデルは、予測分析の主役である。焦点は、考慮されている異なる変数間の相互作用を表現するモデルとして数式を確立することにある。状況に応じて、予測分析を実行しながら適用できるさまざまなモデルがある。そのうちのいくつかを以下に簡単に説明する。
線形回帰モデルは、未知の係数を持つパラメータの線形関数として応答変数を予測する。これらのパラメータは、適合度が最適化されるように調整さる。モデル・フィッティングの取り組みの多くは、残差の大きさを最小化することと、モデルの予測値に対してランダムに分布していることを保証することに焦点を当てている。
回帰の目的は、残差2乗和を最小化するようにモデルのパラメータを選択することである。これは通常の最小二乗法（OLS）推定と呼ばれる。
予測分析 分析手法
重回帰（上記）は、一般的に、応答変数が連続的で、範囲に制限がない場合に使用される。多くの場合、応答変数は連続ではなく、むしろ離散である。数学的には、離散的に順序づけられた従属変数に重回帰を適用することは可能であるが、重回帰の理論の背後にある仮定のいくつかはもはや成り立たず、このタイプの分析により適した離散選択モデルのような他の手法がある。従属変数が離散的な場合、それらの優れた手法のいくつかは、ロジスティック回帰、多項ロジット、およびプロビット・モデルである。ロジスティック回帰とプロビット・モデルは、従属変数が二値の場合に使用される。
分類の設定では、観測結果を結果確率に割り当てるには、ロジスティック・モデル（ロジック・モデルとも呼ばれる）を使用する。ロジスティック・モデルは、バイナリ従属変数に関する情報を、無制限の連続変数に変換し、通常の多変量モデルを推定する。
ワルド検定と尤度比検定は、モデル内の各係数bの統計的有意性を検定するために使用される（OLS回帰で使用されるt検定に類似している。上記参照）。分類モデルの適合度を評価する検定は、「正しく予測されたパーセンテージ」である。
プロビット・モデルは、カテゴリー型の従属変数をモデル化するためのロジスティック回帰の代替手段を提供する。
予測分析 分析手法
従属変数が2つ以上のカテゴリを持つ場合に対する二項ロジットモデルの拡張は、多項ロジット・モデルである。このような場合、データを2つのカテゴリにまとめても意味がないか、データの豊富さが失われる可能性がある。多項ロジット・モデルは、特に従属変数のカテゴリが順序付けられていない場合（例えば、赤、青、緑のような色）に適切な手法である。一部の著者らは、ランダム多項ロジットのような特徴選択/重要度法を含むように多項回帰を拡張した。
2つの回帰は、ロジスティック分布がわずかに平坦になる傾向があることを除いて、同様にふるまう傾向がある。ロジット・モデルとプロビット・モデルから得られる係数は、通常、互いに接近している。しかし、オッズ比は、ロジット・モデルで解釈する方が簡単である。
ロジスティック・モデルよりもプロビット・モデルを選択する実際的な理由としては、次のようなものがある。
時系列モデルは、変数の将来のふるまいを予想または予測するために使用される。これらのモデルは、時間の経過とともに取得されたデータ・ポイントが、考慮すべき内部構造（自己相関、傾向、季節変動など）を持つ可能性があるという事実を説明している。その結果、標準的な回帰手法は時系列データに適用できず、時系列の傾向、季節的、周期的な要素を分解するための方法論が開発されてきた。
予測分析 分析手法
時系列モデルは、確率的な成分を含む差分方程式を推定する。これらのモデルの一般的に使用される2つの形式は、自己回帰モデル（AR）と移動平均モデル（MA）である。ボックス・ジェンキンス法法は、ARモデルとMAモデルを組み合わせて、定常時系列分析の基礎となるARMA（自己回帰移動平均）モデルを生成する。一方、ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルは、非定常時系列を記述するために用いられる。
近年、時系列モデルはより洗練され、条件付き不等分散性をモデル化しようとする試みがなされている。このようなモデルには、ARCH（分散自己回帰）モデルやGARCH（一般化ARCH）モデルがあり、どちらも金融時系列によく用いられる。
生存分析は、時間対事象分析の別称である。主に医学や生物学の分野で開発された手法であるが、工学だけでなく経済学などの社会科学分野でも広く利用されている。
生存データの特徴である打ち切りや非正規性は、重回帰などの従来の統計モデルを用いてデータを解析しようとすると困難を生じる。正規分布は対称分布であるため正の値と負の値を取るが、持続時間はその性質上負の値を取ることができず、持続時間/生存データを扱うとき正規性を仮定することができない。
予測分析 分析手法
持続時間モデルには、パラメトリック、ノンパラメトリック、セミパラメトリックがある。一般的に使用されるモデルには、カプラン・マイヤーやコックス比例ハザードモデル（ノンパラメトリック）がある。
分類木と回帰木（CART）は、ノンパラメトリックな決定木学習手法であり、従属変数がカテゴリ型か数値型かに応じて、それぞれ分類木と回帰木のどちらかを生成する。
決定木は、モデリングデータセット内の変数に基づくルールの集合によって形成される。
木の各枝は末端ノードで終わる。各観測値は1つの端末ノードに該当し、各末端ノードは一連の規則によって一意に定義される。
予測分析のための非常に一般的な手法は、ランダムフォレストである。
多変量適応回帰スプライン（MARS）は、区分的線形回帰を適合させることで柔軟なモデルを構築するノンパラメトリック手法である。
多変量適応回帰スプライン法は、モデルを意図的にオーバーフィットさせ、最適なモデルを得るために剪定する。このアルゴリズムは計算量が非常に多く、実際には基底関数の数に上限が指定されている。
機械学習には、回帰や分類のための高度な統計的手法が多数含まれており、医療診断、クレジットカード不正検知、顔や音声の認識、株式市場の分析など、さまざまな分野で応用されている。
予測分析 ツール
歴史的に、予測分析ツールを使用すること、およびその結果を理解することには、高度なスキルが必要であった。しかし、最新の予測分析ツールはIT専門家だけのものではなくなった。予測分析を意思決定プロセスに採用し、業務に統合する組織が増えるにつれ、情報の主な消費者はビジネスユーザーへと市場がシフトしている。ビジネスユーザーは、自分で使えるツールを求めている。ベンダーは、数学的な複雑さを取り除き、ユーザーフレンドリーなグラフィックインターフェースを提供したり、利用可能なデータの種類を認識して適切な予測モデルを提案できるショートカット（近道）を構築する新しいソフトウェアを開発することで対応している。予測分析ツールは、データの問題を適切に提示して分解できるほど洗練されているので、データに精通した情報活用者はデータを分析して意味のある有用な結果を取得できる。たとえば、最新のツールでは、考えられる結果の可能性を示すシンプルなチャート、グラフ、スコアを使って所見を提示する。
予測分析 ツール
市場には、予測分析の実行に役立つツールが多数ある。これらのツールは、ユーザーの高度な知識をほとんど必要としないものから、専門家向けに設計されたものまでさまざまである。これらのツールの違いは、多くの場合、カスタマイズのレベルと、許容されるデータ量の大きさにある。
予測モデルを表現するための標準言語として、予測モデルマークアップ言語（PMML）が提案された。このようなXMLベースの言語は、さまざまなツールが予測モデルを定義し、それを共有するための方法を提供する。PMML 4.0は2009年6月にリリースされた。
予測分析 批判
ハーバード大学の教授で、定量的社会科学研究所所長のゲイリー・キングをはじめ、コンピュータやアルゴリズムが未来を予測する能力には懐疑的な意見が多い。人は無数の方法で環境から影響を受けている。人々が次に何をするかを完全に予測するには、影響力のあるすべての変数を知り、正確に測定する必要がある。「人々の環境は、彼ら自身よりもさらに急速に変化する。天候から母親との関係まで、すべてが人の考え方や行動を変える可能性がある。これらの変数はすべて予測できない。それらが人にどのような影響を与えるかは、さらに予測不可能である。明日全く同じ状況に置かれた場合、彼らは全く異なる決断を下すかもしれない。これは、統計的予測が無菌の実験室条件でのみ有効であることを意味し、突然、以前のようには役に立たなくなってしまうことを意味している。」
1990年から2006年の間に『Information Systems Research』と『MIS Quarterly』に掲載された1072本の論文を調査したところ、予測的な主張を試みた経験的な論文は52本のみで、そのうち適切な予測モデリングやテストを実施したのは7本のみであった。
アシュリー・グラハム (モデル)
アシュリー・グラハム（Ashley Graham、1987年10月30日 - ）は、アメリカ合衆国のプラスサイズモデル、テレビ司会者である。
アシュリー・グラハム (モデル) 若い頃
8学年(日本では中学2年生に相当する)のとき、グラハムは家族とともにネブラスカ州リンカーンに移り住む。子どものころに、医者からADHDとディスレクシアと診断された。妹が2人いる。スコット・ミドルスクールに1999年から2002年まで、2002年から2005年までリンカーン・サウスウェスト・ハイスクールに在籍していた。2000年、ネブラスカ州オマハにあるオークビュー・モールで買い物していたところをI&Iエージェンシーに見いだされ、モデルとしての道を歩み始めた。
アシュリー・グラハム (モデル) キャリア
2001年、グラハムはモデル・コンヴェンションに参加した後にウィルヘルミーナ・モデルズとの契約にサインした。2003年にはフォード・モデルズとも契約を交わした。キャリア初期にはYMで活躍した。2007年4月には、ヴォーグ誌のサリー・シンガーに取り上げられた。2009年、『グラマー』誌10月号の社説「これらの身体はどのサイズでも美しい(These Body are Beautiful at Every Size)」で、ケイト・ディロン・レヴィン、エイミー・レモンズ、リジー・ミラー、クリスタル・レン、ジェニー・ランク、アナンサ・シムズら他のプラスサイズモデルとともに登場した。2010年、グラハムは、公開後に物議を醸したレーンブライアントのテレビコマーシャルに出演する。このCMはYouTubeにおいて動画再生数80万回を超え、ハフィントンポストやニューヨーク・ポストといった報道機関にも取り上げられた。2010年5月31日、彼女は「ザ・トゥナイト・ショー・ウィズ・ジェイ・レノ」にもゲストとして登場し、この騒動に言及した。彼女はまた、プラバル・グルンやマイケル・コース、ラブ・マグ、ドルチェ&ガッバーナ、H&M、トミー・ヒルフィガー、ラグ & ボーン、クリスチャン・シリアーノといった国際的なデザイナーのために、モデルとしてファッションショーへの出演を果たしている。
アシュリー・グラハム (モデル) キャリア
2010年12月、グラハムはバスト誌の社説にも登場した。また、リーバイスの広告キャンペーンにも参加し、サブリナ・カールソンやアナ・リスボア、マルキータ・プリング、マッケンジー・ラリーと撮影した"Curve ID SS 2011"と、レイチェルクラーク、アナ・リスボア、アナイス・マリ、マルキータ・プリング、アシュリー・スミスと撮影した"Boyfriend Collection F/W 10"の2つはとりわけ注目を集めた。さらに、ファッションブランドのマリーナ・リナルディの以下のキャンペーンにも参加している。:春/夏 2012、秋/冬　2012 デニム、秋/冬 2012 スポーツ。他にも、アディソン・エル、ブルーミングデールズ、エロミ・ランジェリー、エヴァンズ、ヘインズ、リズ・クレイボーン、メイシーズ、ノードストローム、シンプリィ・ビー、ターゲットのためにモデルを務めたことがある。2012年12月、グラハムはレーン・ブライアント社から同社がニューヨークに出している広告塔に選ばれた。
アシュリー・グラハム (モデル) キャリア
2013年、グラハムは、カナダのプラスサイズ衣料品小売会社のアディソン・エルにランジェリーのデザインを提供した She also appeared on MTV's Made, as a coach for an aspiring plus-size model.。彼女はまたMTVの番組"Made"に出演し、プラスサイズモデル志望にレクチャーした。2014年には、国際的なファッション誌『ハーパーズ バザー』5月号のプレフォール・コレクションとビューティーエディトリアルにも登場した。同年、『エル・ケベック』誌6月号のカバーガールとなった。
グラハムは「ボディ・ポジティビティ」と「ヘルス・アット・エブリイ・サイズ」を支持している。2016年、彼女は最初のサイズ16モデルとしてスポーツ・イラストレイテッド・スイムスーツ・イシュー誌の巻頭を飾った。雑誌グラマーはこのことについて「ファット・アクセプタンスをメインストリームへと持ち込んだ」と評した。
アシュリー・グラハム (モデル) 私生活
南アフリカで「センバ財団(英:Themba Foundation)」と共に人道援助に携わっていたことがある。
彼女の伴侶で、映像作家でもあるジャスティン・アーヴィンとは、2009年に教会で知り合い翌年結婚した。2019年10月、グラハムとアーヴィンは彼らの第一子が男の子であることを公にした。
2017年に行ったCBSとのインタビューでグラハムは、黒人であるアーヴィンとの異人種間交際に、ネブラスカ州に住む彼女の家族が衝撃を受けていたことを明かした。
I will never forget that feeling of just sitting there with Justin, thinking, 'I'm so embarrassed that I had to bring him in to meet these people, these people who raised me and taught me how to live, and he's being treated so terribly,' she said. "And he said to me, 'Racism is never surprising, but it's always disappointing.'
アシュリー・グラハム (モデル) 私生活
2020年1月18日、グラハムは出産した。男の子はアイザックと名付けられた
。また、2022年1月には男児の双子を自宅で出産した。
横浜地方気象台
横浜地方気象台（よこはまちほうきしょうだい）は、神奈川県横浜市中区山手町に所在する地方気象台である。関東大震災後の1927年に竣工したアール・デコ建築の本庁舎は、現存する日本の気象台建築として3番目に古い歴史を持つ。