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2022 FIFAワールドカップ・決勝トーナメント 準々決勝
ワールドカップでの対戦成績はブラジルの2勝である。
ワールドカップでの対戦成績はオランダの2勝1敗2分（うち1分はPK戦）である。
2022年大会まで、この試合はFIFAワールドカップ史上、最も多いイエローカード（18枚）が出された試合である。
ワールドカップでの対戦成績は1勝1敗である。
「ドーバー海峡ダービー」と言われるこの一戦、ワールドカップでの対戦成績はイングランドの2勝である。
2022 FIFAワールドカップ・決勝トーナメント 準決勝
ワールドカップでの対戦成績は1勝1敗である。
両者は過去5回親善試合で対戦経験があり、フランスの3勝2分である。
2022 FIFAワールドカップ・決勝トーナメント 3位決定戦
本大会グループFでの対戦（0-0）以外、両者は1996年の親善試合が唯一の対戦であり、2−2で引き分けている。
ズー・ル＝ヒッジャ
ズー・ル=ヒッジャ(アラビア語: ذُو ٱلْحِجَّة, 実際の発音：IPA: [ðu‿l.ħid͡ʒ.d͡ʒah](ズ・ル＝ヒッジャ)）またはズー・アル＝ヒッジャ(ラテン字転写:Dhū al-Ḥijjah)は、イスラム暦における12番目（最後）の月。非常に神聖な月とされ、イスラム圏の人々はこの月にハッジの巡礼やイード・アル＝アドハーという犠牲祭を実施する。
「ズー・ル＝ヒッジャ」という語句は「巡礼の主」または「巡礼の月」という意味である。この月に、世界中のムスリム巡礼者がメッカに集結してカアバを訪れる。ハッジの巡礼はこの月の8日、9日、10日に行われる。アラファの日はこの月の9日に行われる。イード・アル＝アドハーの犠牲祭は10日目から始まって13日の日没で終了する。
ズー・ル＝ヒッジャ ハディース（言行録）
イスラム圏の伝統によれば、ズー・ル＝ヒッジャ最初の10日間は善行や祝事を行うための最も祝福された日で、指導者アリーによると「ズー・ル＝ヒッジャの9-10日は婚姻契約(nikah)にとって最高の日である」という。
イブン・アッバースの供述。預言者は「他の日に行われた善行が、これら（ズー・ル＝ヒッジャ最初の10日間）で行われた事に勝ることはない」と言った。すると預言者の付き人数名が「ジハードでも勝らないのですか？」と言った。彼は「ジハードでも駄目だ、自分自身と自分の財産を危険に晒してそれを実行し、それが何も戻らない人は例外だが」答えた。（ティルミズィー著）
ムハンマドがこの月最初の9日間を断食に費やしたのは、これら日々の認識された美徳が理由である。
ムハンマドの妻達の一人は「アッラーの使者は、アーシューラーの日々ことズー・ル＝ヒッジャ（最初の）9日間を断食に費やし、そして毎月3日間を断食していた」と語った。（アブー・ダーウード著）
ズー・ル＝ヒッジャ タイミング
イスラム暦は太陰暦であり、新月が目撃された時点が月初となる。イスラムの太陰暦は太陽暦よりも11日から12日短いため、ズー・ル＝ヒッジャは（というかイスラム暦の月は全て）四季を通して毎年10日ほどずれていく。サウジアラビアの暦(Umm al-Qura calendar)に基づくズー・ル＝ヒッジャの推定開始日と終了日は次のとおり。
ズー・ル＝ヒッジャ 所定の崇拝行為
ズー・ル＝ヒッジャ最初の9日は、次の行為が定められている。
クーバニの日々こと、ズー・ル＝ヒッジャの10日と11日と12日と13日は、生贄に捧げる動物（クーバニ）の血をこぼす事が最も素晴らしい行動。
ズー・ル＝ヒッジャ 断食とタハッジュドに対する報い
ハディースによると、ズー・ル＝ヒッジャ最初の9日間の日中を断食し、かつ最初の10夜に起立礼拝（タハッジュド）することへの大きな報いが書かれている。
アッラーの預言者は言った。ズー・ル＝ヒッジャの10日間よりもアッラーが人々に崇拝される日々など存在せず、それら日々の断食は一年の断食に相当する。そして毎晩（サラートして）立つことは、みいつの夜に立つこと同義である。—ティルミズィー, 758
この言行録は、多くの学者により弱い(daeef)ハディースに分類されている。
この10日間が特別扱いされる理由は、この時期に礼拝、断食、慈善行為、タクビール、ハッジが重なっているためである。
ズー・ル＝ヒッジャ最初の9日間以降は、2年間の罪の償いとしてアラファの日に断食することが特に推奨されている。
アブ・カタダは、ムハンマドがアラファの日における断食について尋ねられたことを供述している。彼はこう言った。アラファの日の断食について、私はアラファした年（つまり今年の罪）とその前年をアッラーが許すであろうと予想している。—ティルミズィー, 758
ジャカルタ国際スタジアム
ジャカルタ国際スタジア厶はインドネシアの首都ジャカルタ北部のタンジュンプリオクにある開閉式スタジアム。収容人数は約8万2千であり、ゲロラ・ブン・カルノ・スタジアムを上回るインドネシア最大規模の多目的スタジアムである。2022年に完成した。
メタルIP電話
メタルIP電話（メタルIPでんわ）は、2024年1月1日から導入されているNTT東西のツイストペアケーブルを利用した固定電話サービスである。公衆交換電話網のNGNへの置き換えのために導入され、基礎的電気通信役務として位置づけられる。
メタルIP電話 概要
PSTNからの移行は、電気通信事業者の電話網設備のみの変更となるため、既存の電話機がそのまま使え、電話機に電話線から電力を供給する局給電機能についても存続する。
2025年頃にPSTNの設備は維持限界を迎えるとしてPSTNマイグレーションは行われた。NTTは次の段階として、ランニングコストの効率が悪化するメタル設備は、2035年頃を目途に縮退せざるを得ない旨が表明。2025年8月6日の2025年度 第1四半期決算で、2035年までを目途にメタルから光/モバイルを活用した固定電話への移行する方針が公表された。利用者や事業者等に不測の支障が生じないように留意して行う必要がある。
メタルIP電話から光回線/モバイル回線へのサービス移行スケジュールは、2026年度からメタル回線の終了措置を始め、2028年度ごろから地域単位のサービス終了計画を順次公表、2035年度ごろまでの移行完了を目指す。
移行先サービスとしては、2025年10月1日に従来サービスのひかり電話とは別の光回線電話を全国のフレッツ光提供エリアで提供開始。その後、一部地域で提供されているワイヤレス固定電話を全国で提供開始予定。モバイル網固定電話についても、提供が検討されている。
メタルIP電話 PSTNマイグレーションによる契約変更
加入電話・INSネットの加入者へ複数回の書面による通知の後、解約の意思表示がない場合、付加サービスとともに「メタルIP電話（加入電話・INSネット相当）」の契約に自動移行し、マイラインは廃止された。事業者識別番号（00XY）を付加した通話サービスは継続される。
法人契約で、マイライン事業者登録の通話区分登録全てがKDDIまたはソフトバンク場合、KDDIまたはソフトバンクの法人向け通話サービスに自動移行した。
音声通話については、契約手続き・加入者宅内工事はなく、電話機などはそのまま使えることを広報し、悪質な勧誘が行われないよう消費者庁・電気通信事業者が連携して取り組むこととなった。
メタルIP電話 料金
基本的な音声サービスは、基本料をPSTNと同じとし、通話料金を全国均一とする。PSTNの通話料金の割引サービスは、手続き不要で終了した。
公衆電話は、発信側であるNTT東西が全国一律の料金を設定する。
基本料⾦（回線使⽤料）は、2026年4月1日から値上げする予定。
記載されている通話料金は全て税込。
メタルIP電話 サービス
事業継続が技術的に困難、もしくは、大幅な値上げが避けられないサービスについては、加入者機器での機能代替・IP網での代替サービスを案内する。
2025年2月1日から固定電話の双方向番号ポータビリティが義務付けられるが、メタルIP電話については技術的な制約から対象外となっている。
メタルIP電話 技術
発着2者間でIP制御網を国際標準化されたインターフェースで直接接続し、複数事業者間での従量精算機能は簡素化する。
災害時優先電話は、輻輳発生時、「片方向セッション管理方式」で優先的に取り扱う。
緊急通報の回線保留・逆信機能は、モバイル・IP電話発信時と同様に「コールバック」と次の機能により対応する。
Threads
Threads（スレッズ）は、Metaが開発・提供するテキストベースのソーシャル・ネットワーキング・サービスのひとつ。2023年7月6日にリリースされた。
Threads 概要
リアルタイムでの会話や共有を目的としたプラットフォームとして開発され、不特定多数に投稿と会話を公開できるミニブログの一種であるという点で、X（旧：Twitter）と類似している。また、Xとは異なり、ActivityPubに対応してMastodonなどと相互運用の可能な分散型SNSとなる予定である。
同社が運営するInstagramに付随するサービスとなっており、アカウントを共有可能。Instagramユーザーは同じアカウント名やフォロワーをそのまま持ち込むことができる。また、同社のFacebookと連動することも可能となっている。
なお、Facebookでは個人が登録する場合は、原則として実名のみしか登録できないのに対し、本SNSではInstagramと同様に、匿名での登録も可能となっている。
Threads 歴史
2019年10月にFacebook（現：Meta）はAndroidとiOS向けのアプリのThreads（現在公開されているアプリとは別のもの）を公開した。このアプリはSnapchatに類似したもので、メッセージやビデオを使いながらチャットを行うものであった。このアプリの開発や公開は2021年12月に終了した。
イーロン・マスクによるTwitterの買収以降、多くのユーザーが他のプラットフォームへの移行を試みる動きが見られ、Twitterの競合各社もこの動きに乗じることを試みた。Metaで2022年後期に行われたTwitterへの対抗戦略を考案することに焦点を当てたブレインストーミング会議が行われ、Metaの従業員らはInstagramのノート機能を拡張することやテキスト形式に特化した新規のアプリを開発することについて話し合われた。
Threads 歴史
Threadsの開発は2023年1月に始動。アプリ開発の情報は3月にMoneycontrol（ネットワーク18グループのウェブサービス）によってつかまれ、当時アプリは「Project 92」のコードネームで呼ばれていた。また、2023年6月には、Metaのチーフ・プロダクト・オフィサーのクリス・コックスがTwitterへの同社の対応として説明した「Project 92」に関する社内会議の詳細がザ・ヴァージによって掲載された。記事では、「Project 92」がInstagramをベースにしたアプリとなることなどが報じられた。
Threadsの詳細は7月に入ると明らかにされるようになり、アプリ開発者のアレッサンドロ・パルッツィはTwitterでProject 92がGoogle PlayにThreadsの名でリリースされたことを発信した。このアプリのGoogle Playでの公開は数時間で取り下げられたが、パルッツィはアプリの機能のスクリーンショットを数枚公開している。7月3日にはApp StoreでThreadsが7月6日に公開されるという情報が公開された。
Threads 歴史
当初は2023年7月末のリリース予定であったが、同月初旬にTwitterの閲覧にログインが必須になったことや、Twitterアカウントを持つユーザーの機能が制限されたことに伴う混乱をうけて、7月6日にリリースが前倒しされた。また、Threadsの公式Webページの「threads.net」が公開され、サービス開始まではカウントダウンを行う時計とアプリのダウンロードリンクが掲載されていた。
Threads 歴史
この前倒し公開により、Threadsは2023年7月6日8時（日本時間）に、日本を含む100か国でサービスを公開したが、欧州連合（EU）ではデジタル市場法の施行により規定を遵守する必要がある為、同日の公開は見合わされた。また、イランでは政府がThreadsをブロックし、検閲を行うソーシャルメディアのプラットフォームのリストに追加した。中華人民共和国ではグレート・ファイアウォールによる検閲が行われているにも関わらず、中国のApp Storeで無料ソーシャルアプリのランキングで一時4位となっていた。7月10日18時ごろ（日本時間。サービス開始から106時間程度）にはユーザー数が1億人を超えた。この登録者数の伸びは消費者向けアプリで1億人に達したスピードは2ヶ月で1億人を達成したChatGPTの記録を凌ぐものである。同年12月14日に欧州連合加盟地域とイギリスで提供を開始した。前述のTwitterでの混乱や不信で同ユーザーが他のミニブログ型SNSに活動を移す流れの中、Twitterに代わるSNSとして注目を集めることとなり、リリース直後はTwitter超えなるかと目された。しかしその勢いは短期間で失われた。
同年8月25日、正式にWeb上でのサービスを開始した。これまでは、共有されたスレッドの表示のみに制限されていたがこの正式リリースによってWeb上で自分のThreadsアカウントにログインできる様になった。それによって、Webからの投稿や返信、再投稿、検索、通知などの機能が利用可能となった。
2024年4月15日、Metaは同年4月29日よりトルコでのサービスを一時的に終了すると発表した。これについて、地元当局によるThreadsとInstagram間のデータ共有を禁止する暫定命令を発行したことによるものとしている。
2025年4月24日、Webアプリ版のドメインが「threads.net」から「threads.com」に切り替えられた。Webアプリのリリース当初、「threads.com」は既にSequoiaが支援するSlackの代替新興企業が所有していたが、2024年6月に同企業がShopifyに買収されたことにより、Metaが2024年9月に「threads.com」のドメインを取得した。なお、「threads.net」は「threads.com」へのリダイレクトに変更した（それ以前はMetaがドメイン取得後に「threads.com」が「threads.net」のリダイレクトとなっていた）。
Threadsの公開を受けて、Twitterを運営するX社はThreadsがTwitterの知的財産権を侵害しているとして訴訟を起こすと警告した。X社の弁護士がMetaのCEOであるマーク・ザッカーバーグに宛てた手紙では、Twitterの元従業員を採用して得られた企業秘密や知的財産を使ってアプリの開発を行ったと主張している。Meta側はこれを否定し、ThreadsのエンジニアリングチームにTwitterの元従業員は一人もいないと主張している。
Threads 機能と特徴
テキスト、画像、動画の投稿と共有できる他、投稿への返信や再投稿、「いいね」をつけることが可能である。短文投稿は500文字まで記述可能。Instagramでは原則画像とともに公開することが前提となっている投稿を、テキストおよびURLのみの投稿、無加工シェア、引用が可能となっている。2023年12月7日からは（ハッシュタグに類似する）タグ付け機能が導入されたが、Instagramとは異なりタグ付けが可能なトピックは1つのみに限られている。ただし、（いいねではない）ブックマークは利用できない。
Threads上での投稿は「ポスト」、タイムライン表示は「フィード」の用語が振られている。
Threads 機能と特徴
ThreadsのアカウントはInstagramのユーザー名、プロフィール写真、名前を共有し、これらの変更はInstagramから行うという点でアカウントと密接に関連付けられている。また、ユーザーはInstagramのフォロー、フォロワー、ブロックしているユーザーをThreadsに引き継ぐか選択できる。アカウントを削除する際にはInstagramのアカウントを削除することとなる。ただし、Instagramの責任者であるアダム・モッセーリはInstagramのアカウントとThreadsのアカウントをそれぞれ個別に削除する機能を検討中であると述べている。また、Metaによるユーザーのトラッキングやプロファイリングを無効にすることはできない。
分散型SNSとしての性質やActivityPubプロトコルとの互換性により、 @user@threads.netにおけるユーザーページとしてMastodonなど他のActivityPubによる互換性を持つ分散型SNSのユーザーからのアクセスが可能となる予定である。Threadsのユーザーは投稿へ返信するユーザーを制限することができる。この機能により他の分散型SNSに投稿を共有しないことも可能となる。
ThreadsはiOSやAndroidに加えてWeb版にも対応している。
Sleepwalking
Sleepwalking (スリープ・ウォーキング)
万代クロッシング
万代クロッシング（ばんだいクロッシング）は、新潟市中央区万代にある地下横断歩道。国道7号（萬代橋通り）を横断する。
万代クロッシング 概要
建設省北陸地方建設局（当時）によって1990年度に事業化。当初は新潟駅から萬代橋に至る国道区間の計4箇所（ダイエー前、新潟トヨタ自動車前、流作場五差路交差点、東大通二丁目交差点）の地下に休憩・遊び場・情報発信機能などを備えた広場を建設し、横断歩道橋を撤去する計画であったほか、将来的にこれらを幹線地下歩道で結ぶ計画もあったが、地盤の問題で断念しダイエー前（万代1丁目）のみ建設されたものがこれである。
総事業費約49億円をかけて建設され、1997年（平成9年）12月に開通。歩行者および自転車の通行が可能とされ、エレベーター2基も設置された。地下通路の延床面積は約1600 ㎡で、建設中に出土した初代萬代橋の基礎杭に関するモニュメントや展示コーナーも設けられた。
当初から利用者が低迷し市議会では「巨大な穴」と揶揄された。
2009年には社会実験として期間限定の駐輪場が設置された。これは、ラブラ万代前の駐輪場を屋外カフェ等のイベントスペースに充てるため、その代替として行われたものである。しかし人が滞留する問題があり、その後の進展はない。
万代クロッシング 概要
前述の通り、当初は横断歩道橋の撤去が行われる計画であったが、実際には万代クロッシングの開通後も残された。この横断歩道橋はラブラ万代をはじめ、商業地区万代シテイ内各施設の2階を繋ぐ回廊に接続していた。
しかしその後、新潟日報メディアシップ開業と前後して一部が撤去され、残る部分も2021年11月に閉鎖された。
2021年11月に歩道橋撤去にあわせて東港線十字路がスクランブル交差点化された。スクランブル交差点の誕生によってますます万代クロッシングの地位は低下しており、ミサイル攻撃等の避難シェルターなどとして転用が図られている。
アルコ&ピースのほんの気持ちですが!
『アルコ&ピースのほんの気持ちですが!』は、テレビ神奈川で2022年4月2日から2024年3月30日まで放送されたバラエティ番組。アルコ&ピースの冠番組。略称・番組公式ハッシュタグは「ほんきも」。
アルコ&ピースのほんの気持ちですが! 概要
開局50周年を迎えるテレビ神奈川で始まる新番組の1つで、周年コンセプト「感謝のカタチ」に沿って、アルコ&ピースが街ぶらするドキュメントバラエティ。これまでの縁や新しい出会いに感謝しながら、2人がアルピーなりの“ほんの気持ち”でさまざまな恩返しをしていく。
テレビ神奈川で毎週土曜夜9時55分から放送されるほか、地方の一部の民放テレビ局でも遅れて放送される。また、神奈川での放送後、サブスクリプション動画配信サービスでも順次配信される。
またテレビ神奈川では毎週土曜夜10時25分から5分間、次回の番組の見どころを紹介するミニ番組『アルコ&ピースのほんの前置きですが!』が放送されている。『前置き』は放送終了後、tvk公式YouTubeチャンネルにて公開される。
アルコ&ピースのほんの気持ちですが! 出演者
字幕放送は酒井の声は黄色、平子の声は水色、その他の声は白で表示されている。
酒井は地元神奈川の川崎出身、平子は相方が川崎出身であったり、家族で横浜に出かけるなど、何かと神奈川は縁深い。
アルコ&ピースのほんの気持ちですが! 配信
2023年3月20日から同月31日まで、tvk開局50周年記念イベントの一環として、期間限定で在京民放キー局5社が共同運営しているTVerでの配信を行った。なお、本番組は日本テレビが運営している無料動画配信サービス「日テレ無料TADA!」に提供しており、TVerでは更にその供給を受ける形で配信されている。この経緯から、TVerでは日本テレビ系列の番組として扱われていた。
視覚と自然言語の融合研究
視覚と自然言語の融合研究（英語: Vision and Language）とは、コンピュータビジョンと自然言語処理を融合した研究分野である。画像や動画からのキャプション生成、画像や動画を対象とした質問応答（VQA）などのタスクが含まれる。
1960年代からヒューマン・ロボット・コラボレーションの分野を中心に初期の研究が始められており、1990年代ごろから画像検索、2000年代から画像キャプション生成の研究も始められた。2010年代に深層学習の適用によってコンピュータビジョンと自然言語処理が大きく発展したことに伴い、融合研究も発展を遂げている。多くの研究が行われている一方で、データセットバイアスなどの研究課題も残されている。
視覚と自然言語の融合研究 背景
視覚と自然言語の融合研究は、コンピュータビジョンと自然言語処理を融合した研究分野である。2つの分野は独立して研究されてきたが、視覚と自然言語を組み合わせることにより、ヒューマンコンピュータインタラクション、視覚障害者の支援、ヒューマン・ロボット・コラボレーション、自動運転、ナビゲーション、画像検索といった分野への応用が期待されることもあり、融合研究が注目されるようになった。
コンピュータビジョンは、コンピュータに画像や動画の内容を理解させる分野である。主なタスクとしては画像分類や物体検出などが含まれる。敵対的生成ネットワーク（GAN）などによる画像生成が含まれる場合もある。
自然言語処理は、人間が使用する言語（自然言語）をコンピュータに処理させる分野である。主なタスクとしては情報検索、質問応答、機械翻訳などが含まれる。
視覚と自然言語の融合研究 主な研究分野
視覚と自然言語の融合研究として以下のような分野が研究されている。
画像・動画の説明生成
画像や動画に対する説明を生成するタスクである。この融合分野の代表的なタスクとされる画像キャプション生成も含まれる。
画像キャプション生成の研究は2000年代から行われており、検索エンジンやソーシャルメディアなどで画像の説明を生成するために利用されている。
画像・動画への質問応答（Visual Question Answering、VQA)
自然言語処理における質問応答は、人間の質問に対して回答するタスクである。質問応答では、質問に回答するにあたって必要な情報を得るために、なんらかの文書を参照する場合もある。質問応答が自然言語のみを使用するのに対して、VQAは質問応答タスクを拡張した、画像や動画に関する質問に答えるタスクである。
未知の物体にも対応するようなVQAは2014年に研究が始められた。
画像検索（Image Retrieval）
多数の画像の中から、画像を検索するタスクである。キーワードや文章などの自然言語をクエリとして使用するタスク、画像をクエリとして類似している画像を検索するタスク、手書きの絵をクエリとするタスクなどが研究されている。
視覚と自然言語の融合研究 主な研究分野
従来は画像に人間がつけたキャプションなどを利用して検索を行っていたが、1990年代から画像に含まれる視覚情報も用いて検索を行う研究が行われるようになった。検索エンジンでも使用されている。
画像・動画に関する対話（Visual Dialog）
画像や動画に含まれる情報に対して、自然言語を用いて対話を行うタスクである。例えば、人間が対話システムに画像の内容に関する複数の質問を問いかけるという対話において、対話システムは過去の対話内容も考慮して回答する必要がある。
Visual Dialogは2017年に提案されて研究が始まった。
画像の参照表現（Visual Referring Expression）の理解・生成
参照表現（Referring Expression）とは「左の三つの玉のうちの一番右の玉」のように複数の物体の中から特定の物体を識別するための言語表現である。視覚との融合分野では、自然言語で与えられた参照表現に対応する物体を画像中で示したり、画像中の物体に対応する参照表現を生成するタスクが研究されている。
視覚と自然言語の融合研究 主な研究分野
参照表現生成の研究は自然言語処理の分野で1970年代から行われているが、2010年代まで画像などに含まれる視覚情報を直接使うような手法はほとんど研究されていなかった。深層学習を用いた画像の参照表現の理解と生成の最初の研究は2016年に発表され、画像から直接の参照表現の理解・生成を行う研究が始まった。
画像の含意関係認識（Visual Entailment）
自然言語処理において、含意関係認識という「ある文章が正しければもう一方の文章も正しいと言えるか」を判別するタスクがある。例えば「川端康成は「雪国」などの作品でノーベル文学賞を受賞した」という文章が正しいときは「川端康成は「雪国」の作者である」も正しいという関係を判別することが求められる。視覚との融合分野では、画像に示された状況が正しいときに与えられた文章が正しいと言えるかを判別するタスクが提案されている。
2018年にVisual Entailmentのタスクを提案する研究が発表された。
マルチモーダル機械翻訳
機械翻訳タスクを拡張して、元の言語の文章に加えて、文章に対応した画像や動画が与えられた状況で翻訳を行うというタスクである。
2016年にタスクが提案された。
文章に対する画像生成
与えられた文章に対応した画像を生成するタスクである。
視覚と自然言語の融合研究 主な研究分野
敵対的生成ネットワーク（GAN）の登場に伴い、2016年に文章から画像を生成する最初の研究が発表された。
Visual Reasoning
画像分類や物体検出を拡張したタスクであり、画像や動画に含まれる視覚情報を理解するタスクである。一例として、画像に含まれる複数の物体同士の関係性などを理解するタスクなどが含まれる。Visual Reasoningは視覚情報に対する質問に回答するための過程として定義されることもある。すなわち、VQAやVisual Dialogのモデルは（明示的に設計されていなくても）Visual Reasoningを行なっていることになる。Visual Reasoningの手法を評価するために、VQAを用いることも一般的である。
初期の研究は1960年代から行われている。
視覚と言語を用いたナビゲーション
ナビゲーションはロボットなどに対して目的地までの道順を案内するタスクであり、視覚情報もしくは自然言語のみでのナビゲーションが研究されてきた。これらを拡張して、視覚と自然言語の両方の情報を使用するタスクが融合分野として研究されている。
視覚と自然言語の両方の情報を用いるナビゲーションとしては、最初のデータセットが2017年に発表されている。
視覚と自然言語の融合研究 歴史
1968年から始められたSHRDLUというプロジェクトが、視覚と自然言語の融合における最初期の研究のひとつとされている。SHRDLUは人間が自然言語で指示をすることで、コンピュータ内の仮想空間の積み木を操作できるコンピュータプログラムである。これ以降の視覚と自然言語の融合研究では、ロボットを自然言語による対話で操作するという分野が多く研究されてきた。
画像検索も視覚と自然言語の融合研究における最初期のタスクのひとつである。従来は画像に人間がつけたキャプションを利用していたが、1990年代から画像の視覚情報も用いて検索を行う研究が行われるようになった。
画像キャプション生成は2000年代ごろから研究が行われており、主にテンプレートを用いた手法が提案されていた。テンプレートを用いて文章を生成するためにSIFTやHOGなどの局所画像特徴量に対してサポートベクターマシン（SVM）などの分類器を適用するなどの手法が提案された。
視覚と自然言語の融合研究 歴史
2010年代の深層学習の適用によって、画像と自然言語処理の融合分野も大きな発展を遂げた。VQA（2014年）、マルチモーダル機械翻訳（2016年）、Visual Dialog（2017年）、視覚と言語を用いたナビゲーション（2017年）といったタスクの研究も2010年代に始まった。
深層学習が適用されるようになってからは、主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて画像や動画の特徴量を、回帰型ニューラルネットワーク（RNN）を用いて自然言語の特徴量を抽出して、2種類の特徴量を統合する手法が研究されてきた。2019年からはTransformerという共通のモデルを用いる手法が研究されている。
視覚と自然言語の融合研究 手法
視覚と自然言語の融合研究の手法について、視覚情報や自然言語の特徴量を得る機構などには共通点が多く、2018年ごろまでの多くの手法は、(1)視覚情報処理、(2)自然言語処理、(3)二つの情報の統合を行う3個のサブシステムを持っていた。
視覚情報処理には、かつてはSIFTなどの局所画像特徴量が用いられていたが、深層学習が適用され始めてからは主にCNNが使用されてきた。2017年まではCNNが出力する特徴量をそのまま利用するモデルが多かったが、バウンディングボックスやグラフ構造を中間表現として利用する研究も行われるようになった。
自然言語処理には単語ベクトルが使われることが多かったが、深層学習が適用され始めてからは主にRNNで得られる文章全体の特徴量が使用されてきた。
これらの手法によって得られた画像や動画と自然言語の情報を統合するための手法は、タスクごとに様々なものが利用されている。CNNやRNNから得られた特徴量ベクトルを統合する最も単純な方法は、二つのベクトルを連結したりアダマール積をとることである。より高度な手法として、注意機構（Attention）という手法を適用して、画像や自然言語からそれぞれのクエリに対して重要な情報を自動的に選択して利用することが提案されている。
視覚と自然言語の融合研究 手法
事前学習とは、機械学習のモデルを大規模なデータセットで学習することで、さまざまなタスクに用いることができる特徴量を抽出できるモデルを学習する手法である。大規模なデータセットで事前学習を行ったのちに、比較的小規模のデータセットを用いて個別のタスクにチューニングを行うことで、高い性能を持つモデルを学習できることが知られている。コンピュータビジョンにおいてはCNNをImageNetなどの大規模なデーセットで事前学習することは広く行われてきたが、RNNを用いた自然言語処理で事前学習を行うことは少なかった。2017年に発表された自然言語処理の新しいモデルであるTransformerに対して事前学習を行う手法が2018年に提案され、自然言語処理においても文章全体について事前学習を行う研究が行われるようになった（BERTなど）。2018年には動画にTransformerを適用する研究が提案され、2020年には画像にTransformerを適用する研究も始められた（Vision Transformer）。
視覚と自然言語の融合研究においても、2019年からTransformerを用いて画像・動画と自然言語の事前学習を同時に行う研究が行われている。
視覚と自然言語の融合研究 主なタスクの研究・評価手法
視覚と自然言語の融合研究のタスクには共通点があるが、タスクごとに異なる手法が研究されている。ここでは主なタスクの手法と評価手法を紹介する。
画像キャプション生成の手法
研究が始められた2000年代ごろには主にテンプレートを用いた手法が提案されていた。テンプレートを用いて文章を生成するためにSIFTやHOGなどの局所画像特徴量に対してSVMなどの分類器を適用するなどの手法が提案された。
深層学習を用いた手法が発展した2010年代には、CNNとRNNを用いる方法が一般的になった。さまざまなモデルが提案されているが、単純かつ一般的に使用されている手法としては教師あり学習を用いたエンコーダ・デコーダモデルがある。これは、CNNを用いて画像特徴量を抽出して、画像特徴量をRNNに入力してキャプションを生成するという手法である。2019年には画像と自然言語の両方にTransformerを使用する手法も提案されている。
評価手法
主に使用されているのは、生成された説明とデータセットに含まれる説明の類似度による評価である。BLEU、ROUGE、METEORといった機械翻訳などの自然言語処理タスクで使用されている評価基準が使われている。
手法
視覚と自然言語の融合研究 主なタスクの研究・評価手法
2014年に研究が始められた当初の手法は、あらかじめ定義された形式の回答に限定されたものだったが、2015年には回答の形式を限定しないような質問にも対応できるモデルが提案された。2015年に提案されたモデルのひとつは、CNNで抽出された画像の特徴量ベクトルと質問文章の単語ベクトルの両方をエンコーダのRNN（LSTM）に入力することで特徴量を統合し、デコーダのRNNで回答を生成する手法である。同時期には、特徴量の統合の方法を変更したり、注意機構（Attention）の適用や、データベースを利用する方法など、様々な手法が提案されている。2019年には自然言語処理にTransformerを使用するモデルや、Transformerを用いて画像と自然言語の特徴量を統合的に事前学習する手法が提案されている。
評価手法
VQAの回答は画像キャプションなどよりは短いことが多いため、単純な評価手法が使用されることが多いが、高度な評価手法も研究されている。単純な手法のひとつは、生成された回答とデータセットに含まれる回答が厳密に一致しているかを評価することである。高度な手法としては、回答の意味の類似度を評価する手法が研究されている。
手法
さまざまな種類のクエリに対する画像検索が研究されているが、文章か画像をクエリとする研究が多く研究されている。
視覚と自然言語の融合研究 主なタスクの研究・評価手法
文章をクエリとする検索について、2019年でもウェブ検索では人間がつけたキャプションなどの自然言語の情報を利用しているとされている。キャプションがない画像も検索するために、画像キャプション生成などを用いて自動的にアノテーションを行う手法を適用することが研究されている。
人間がつけたキャプションなどを利用しない方法として、1990年代から画像をクエリとして類似する画像を検索する研究が行なわれている。画像をクエリとした画像検索は、画像から特徴量を抽出して類似度を評価することで行なわれる。初期の研究として色、形、質感などを特徴量として使用する方法が研究されてきたが、それだけでは画像が表す意味の類似性を比較することができないことが課題だった。そのため、深層学習が適用される以前から、画像全体の意味も表すような特徴量も併用する試みが研究されてきた。深層学習を使用した方法も数多く提案されており、CNNを利用して画像検索に有用な特徴量を抽出する研究が行なわれている。
評価手法
視覚と自然言語の融合研究 主なタスクの研究・評価手法
画像検索には情報検索の評価手法が用いられる。評価手法として様々なものがあり、想定される適用先などによって使い分けることが求められる。広く用いられているのは適合率（Precision）と再現率（Recall）、およびF値である。ここで、検索結果の上位k個の画像を「検出された」と判定するとする。また、評価の際には、検出されるべき正解の画像（複数の場合もある）が分かっているとする。下式のように、適合率（P）は検出された画像の中で、正解の画像（tp）の割合で表される（fpは誤って検出された画像の数）。再現率（R)は検出されるべき正解の画像の中で、実際に検出された画像（tp）の割合で表される（fnは正解の画像だが、検出されなかった画像の数）。
F値は適合率と再現率の調和平均で求められる。
手法
2016年からGANを応用した手法が提案されていたが、文章で条件付けしない通常の画像生成と比較すると、生成される画像の質が低かった。画像の質を高めるために複数のGANを使用したり、文章全体の意味を画像に反映するために注意機構（Attention）を使用する研究が提案された。
評価手法
GANなどのコンピュータビジョンにおける画像生成タスクで使用される評価指標が使われている。Inception Scoreという指標を用いて画像の質や多様性を評価できるが、Inception Scoreでは文章に対応した画像を生成できているかを評価することができないので、R-Precisionという指標も併用される。
視覚と自然言語の融合研究 データセット
大規模なデータセットを用いて学習することは、深層学習モデルの汎化性能を高める重要な要素のひとつである。視覚と自然言語の融合研究においても大規模なデータセットは重要な役割を果たしており、モデルの学習と評価に不可欠な存在である。写真の共有サイトであるFlickrなどから提供される画像データとクラウドソーシングによるアノテーションによって、大規模なデータセットを作ることが可能になった。このような既存の画像を収集するだけではなく、データセットのために作成されることもある。
さまざまなデータセットが提案されているが、データセットのサイズ（含まれる画像や文章の数）、画像の質や多様性、文章の長さ、文章に含まれる単語や構文の多様性、アノテーションの豊富さなどの異なる性質を持っており、それぞれのデータセットに利点と欠点がある。
本節では主なデータセットを紹介する。
データセットには画像と説明文が含まれるが、データセットによってデータの数や質、収集方法などが異なる。
視覚と自然言語の融合研究 データセット
異なる特徴を持ったさまざまなデータセットが提案されている。実世界の画像を用いたデータセットが良く使われているが、画像認識の能力ではなく意味を理解できているかの評価に注目するために、クリップアートで作成された絵を用いたデータセットも提案されている。初期のデータセットは画像中の情報を理解できれば質問に答えられるものであったが、2015年に発表されたKB-VQAというデータセットなどは、画像中の情報だけでは質問に正しく回答することはできず、外部データベースの知識を用いることが求められる。2017年に発表されたVisual Genomeというデータセットでは、画像のシーングラフ（物体をノード、物体同士の関係（位置関係など）をエッジとするグラフ）が与えられている。
視覚と自然言語の融合研究 課題
データセットバイアスとは、機械学習モデルの学習に使用したときに誤った結論を導く可能性がある、データセットの偏りのことである。例えば、画像データセットを用いて「自動車」を認識する機械学習モデルを学習するときに、ImageNetというデータセットでは「自動車」というラベルにスポーツカーを多く含むため、自家用車の検出性能が低くなってしまうという問題が起こることがある。逆に、学習データとテストデータは多くの場合は同じ条件で集められているため、学習データを記憶するだけでテストデータにも対応できてしまい、実際の性能よりも高く評価されてしまうという問題が起こることもある。
データセットバイアスはコンピュータビジョンや自然言語処理のそれぞれの分野でも問題となるが、両方の分野を対象とする融合研究ではより深刻な影響を受けるとされている。一例として、VQAのデータセットにおいて、質問に対する回答に偏りがあると画像を使わなくても一定の精度を達成できてしまうことが知られている。例えばデータセットに「画像中に〜がありますか」という形式の質問が複数あり、答えとして「はい」が多いという偏りがあるとする。機械学習モデルは画像の内容を確認して答えることが期待されるが、自然言語の質問だけを見て「画像中に〜がありますか」という形式の質問には常に「はい」と答えるように学習をされてしまうことが起こり得る。
視覚と自然言語の融合研究 課題
解決方法としてデータセットからバイアスを取り除く方法が研究されているが、大規模なデータセットにおいてあらゆる要素のバイアスを取り除くことは不可能に近く、未解決の問題とされている。
評価手法はコンピュータビジョンと自然言語処理の各分野においても課題のひとつであるが、融合研究においてはさらに大きな問題となっているとされている。特に自然言語生成に関係するタスクにおける評価は難しいとされる。例えば画像キャプション生成において「男性が木の横を歩いている」と「男が木のそばを散歩している」という二つの文章はほとんど同じ意味を表しているが、自動的に類似度の評価を行うことは難しい。また、VQAにおいて「鳥」という答えが正解とされている問題に対して、「鷹」という答えが正しいのかどうかを自動的に評価することは難しい。
評価手法を改善する研究は行われているが、未解決の問題となっている。
小林剛也
小林剛也（こばやし ごうや）は日本の財務官僚。
小林剛也 来歴
熱帯魚が好きで中学・高校時代にグッピーを自家繁殖させていた。埼玉県立大宮高等学校卒業後は東京水産大学に進学。東京水産大学入学後は魚や環境の研究者になろうと考えていたが、自然環境保全を現実に実施するには法律や予算、行政組織の裏付けがなければ絵に描いた餅であり、自分の目標が実現しないと考え、東京水産大学を中退し、早稲田大学政治経済学部経済学科へ進学。環境経済学を専攻した。早大政経学部卒業。2003年 財務省入省（主税局調査課）。ドイツ・EU、スウェーデンの税制調査をする。2006年7月 大臣官房総合政策課企画第一係長。経済財政諮問会議や財政演説の起案などを担当する。2008年 ザールラント大学ロースクール留学。2009年 フランクフルト大学大学院博士課程（法と経済学）留学。2010年7月 理財局国有財産企画課長補佐。その後は内閣府東日本大震災被災者生活支援チーム、理財局総務課長補佐（企画）兼理財局総務課調査室課長補佐（調査・日本銀行）、在ドイツ日本大使館一等書記官、主計局主計官補佐（国土交通係主査）などを経て、2018年7月17日 大臣官房文書課長補佐兼大臣官房文書課業務改革・情報化調整官兼大臣官房地方課総務調整企画室長。2020年7月10日 山形県みらい企画創造部長。2022年4月1日 山形県総務部長。
旧三井家下鴨別邸
旧三井家下鴨別邸（ きゅうみついけしもがもべってい）は、京都府京都市左京区下鴨宮河町にある三井家の旧別邸。望楼が特徴的な主屋を始めとして和洋を併せ持つ意匠や独創的な茶室など、近代京都における別邸建築として歴史的価値を高く評価され、重要文化財に指定されている。
旧三井家下鴨別邸 沿革
現所在地一帯は、明治31年（1898年）に三井家が芦田家から購入し、明治42年（1909年）に三井家の祖霊社である顕名霊社（あきなれいしゃ）を遷座した。その参拝休憩所として三井総領家北家の第10代三井八郎右衛門（三井高棟）が、三井11家の共有する建物として建てて大正14年（1925年）に竣工したのが本建築である。建物は、主屋が鴨川下流の木屋町にあった別邸からの移築で、明治13年（1880年）の建築。これに移築と同時に玄関棟と茶室が増築されている。
旧別邸は、昭和24年（1949年）に国有化され、京都家庭裁判所の所長宿舎として使用された。平成23年（2011年）に重要文化財に指定され、平成25年（2013年）に所有権が文化庁に移管。保存修理の後に平成28年（2016年）10月から一般公開が始まり、京都市が管理団体となっている。
旧三井家下鴨別邸 建築概要
所在地は下鴨神社の社叢の南端で、高野川と鴨川の合流部の北岸に位置する。建物は、主屋を中心に西側に接客空間を有する玄関棟、東側に茶室を配する複合建築で、南側に庭園を備える。
主屋は明治13年に木屋町三条に建てられた木屋町別邸を移築したもので、古写真との比較で木屋町別邸当時とほぼ同じ姿であることが分かっている。木造3階建で建築面積は230.02平方メートル。1階は、南庭に面する場所に主座敷（8畳）と次の間（6畳）を配し、両部屋の北側に4畳と3畳の部屋が付き、これらに縁側を廻らす。主座敷の北東には客用の水回りと2回への階段、次の間の北には内向きの階段と茶の間・八畳間・炊事場などの水回りと続く。2階は南面して座敷（14畳）を配して、その北側には三畳間が2つ付き、これらに縁が廻る。座敷の北東には中3階への階段がある。座敷北側には廊下を介して内向きの四畳間と八畳間が付く。中3階は五畳間のみで、矩折れに階段を上ると3階の物見台に至る。物見台は1間半四方で4面にガラス戸。
旧三井家下鴨別邸 建築概要
主屋西側に位置し、大正14年に竣工。木造平屋で建築面積は105.89平方メートル。西面中央に車寄せ都市器台を備える表玄関、その北側に応接間、南側に広間を配する。意匠は内外ともに和風の造りだが、天上が高く近代的な椅子坐式の構え。主屋とは南北2つの廊下で繋がり、その間に中庭を持つ。
茶室は、慶応4年（1868年）の建築で、本建築が移築する前からこの土地にあったと考えられる。南庭に向かって三畳次の間付の四畳半、その北側に一畳台目小間と一畳大の水屋が付き、廊下を還して便所が付く。四畳半は北面に踏込み床のみの簡素な作りで、三畳次の間は梅鉢型窓（北）と丸窓（南）を相対する構成。
アレクセイ・アダーシェフ
アレクセイ・フョードロヴィチ・アダーシェフ(アダシェフとも。ロシア語:Алексей Фёдорович Адашев)は、16世紀ロシア・ツァーリ国で、ツァーリ、イヴァン4世（在位1547年-1583年）に仕えた、士族出身の官吏である。アダーシェフは、宮廷付き司祭シリヴェーストルとともに、イヴァン4世の統治初期を支え、大貴族による政治から、ツァーリと士族を中心とした中央集権制への改革を牽引した。
アレクセイ・アダーシェフ モスクワ国家システムの変容
モスクワ大公国はウラジーミル・スズダリ公国の辺境の分領公国として出発し、13世紀末から14世紀初頭にかけて次第に領土を増やしていった。
16世紀はじめになると、モスクワ大公の専制的性格が強まっていく。神聖ローマ皇帝の使者として、2度モスクワを訪れたオーストリア人フォン・ヘルベルシュタインは、イヴァン4世の父、大公ヴァシリー3世(在位1505年-1533年)の専制君主ぶりを書き残している。
大公は、俗人と同様に聖職者をも、それが財産であれ生命であれ、支配している。顧問官は大公の意見に異を唱えず、公の意志は神の意志であり、公の行為は神の意志によっている、とかたく信じている。（中略）大公の前では万人が自分を奴隷だと称している — ヘルベルシュタイン、ロシア史〈1〉9世紀-17世紀,P206
同時に16世紀半ばになっても、地方の門閥貴族階級はいまだに強力であり、「ツァーリは命じ、貴族が決定する」体制は、貴族会議とともに続いていた。ヴァシリー3世が専制君主の称号たるツァーリを自称することもあったが、国内に対しては用いず、小国に対する時だけであった。
アレクセイ・アダーシェフ モスクワ国家システムの変容
大公権力の増大は、貴族層の性質も変えた。貴族のあいだで格差が広がった。ボヤーレと呼ばれるかつての大貴族はごく一部となった。かつてのボヤーレは各地の公への勤務が可能であったが、モスクワがロシアを統一するにつれ、勤務の対象はモスクワ大公のみになっていった。またリトアニアやタタール出身の諸公、ハーンの一族もモスクワ大公に仕えようとした。この陰では、限られた勤務先を狙って、貴族どうしの激しい争いが繰り広げられた。要職を得られるか否かは、能力ではなく、家柄や先祖の働きによって決まった。これを「門地制（もんちせい）」と呼ぶ。
一方、小世襲領主や宮廷の家臣たちが、下層封建階級層を形成し、士族（ドヴォリャーネ）となった。士族は大公のために働く代わりに、大公から領地を与えられた。この封地制度によって、大公と士族は直接結びつくようになった。士族軍は数万人になり、彼らの影響力も強まった。とはいえ門地制のため、士族が貴族会議に参加するのは不可能であり、国政に直接関与することができなかった。新しい統治制度が必要になっていた。
アレクセイ・アダーシェフ 若きツァーリと改革派の士族
のちに「雷帝」と呼ばれるイヴァン4世が、父ヴァシリー3世の死によってモスクワ大公に即位したのは1533年、3歳の時である。1547年、17歳のイヴァンはツァーリとして戴冠し、親政を開始した。名門貴族や公たちを排除し、完全な専制君主となることが彼の願いであった。
1549年、イヴァンは、1530年代には12名であった貴族会議の定員を32名にまで増やした。貴族会議の執行機関としての力を大幅に削いだのである。
若きツァーリは、中央官庁（プリカース）の官僚たちと親交を結んだ。官僚は当時のもっとも教養のある人々であり、中央集権という改革理念を広めていた。中でもイヴァン4世が信頼したのがアレクセイ・アダーシェフである。
アダーシェフは買収を拒否する清廉な人物であった。勤務を怠ける者に対しては、貴族であろうと厳しく罰した。
アレクセイ・アダーシェフ 若きツァーリと改革派の士族
イヴァンは、アダーシェフを始めとする士族層の代表を抜擢し、アダーシェフを指導者とする「選抜会議」を組織した。この改革政府を「選抜会議」と呼んだのは、イヴァンの親友であり、後にリトアニアに亡命するアンドレイ・クールプスキー公である。その名がのちの研究史上での呼び名となった。
選抜会議の具体的なメンバーは不明だが、アダーシェフの他に、宮廷つき司祭シリヴェーストルが加わっていたと考えられる。
シリヴェーストルは、ロシアの模範的な家父長制的家庭規範を記した『家庭訓（ドモストロイ）』の著者、あるいはその一人として有名である。無欲であり教養豊かで、かつ狂信に近いほど敬虔な人物であり、イヴァンの教師であり宗教的指導者であった。
アレクセイ・アダーシェフ 初期の改革
1549年2月（ユリウス暦）、イヴァン4世によって、貴族会議と教会会議、軍司令官、士族らも参加する合同会議が開かれた。イヴァンはこの席で、貴族たちによる士族や農民に対する抑圧を責め、またその罪を許すことを宣言し、もって改革が始まった。この会議は研究史上「和解会議」と呼ばれるようになる。
改革は中央集権化と士族の立場の向上を目指すものであった。
使節官署、大蔵官署、補任（ぶにん）官署、嘆願官署などの官署（局、あるいは庁）を含んだ中央官庁（プリカース）が本格的に設置された。
アダーシェフはまず嘆願局に勤務し、めざましい働きを示した。これは士族層が、貴族や高官の横暴をツァーリに対して訴える機関である。訴えの内容を検討し、他の行政機関を監督した。また、地方長官の監視も行った。アダーシェフ改革以前の地方長官は１年から３年の任期のあいだに、住民をできるかぎり搾り取るという状況だったのである。彼らは中央から派遣されていたが、中央からの報酬はなく、管轄地で徴収した税の一部を扶持として受けていた。
他の中央行政機関（イズバー）も設置された。外務局、駅逓（えきてい）局などである。
アレクセイ・アダーシェフ 初期の改革
ロシア・ツァーリ国の初期には、いわゆるタタールのくびきから解放されてはいたが、クリミア・ハン国やカザンの騎馬部隊が国境地帯から国内深くまで侵攻しては暴れまわり、ロシア人を捕まえては奴隷にしていた。モスクワは、カザン・ハン国やアストラハン・ハン国の征服を計画しはじめた。
アダーシェフを初めとする選抜会議政府でも、軍制の改革は喫緊の課題であった。銃兵隊（ストレリツィ）の創設、作戦行動中の門地争いの禁止などが定められた。
1550年6月に、1497年に発行された法令集に代わり、全99条からなる新法令集が発布された。新しい法令は地方行政への監視強化を命じ、また修道院や貴族の領地に制限を加えることで士族層への土地分配を目指す内容となっている。もっとも、士族に充分な土地を与えるにはこの法令だけでは不十分であった。1551年の教会会議では、教会や修道院の風紀粛正とともに、司祭シリヴェーストルは修道院所有地の国有化を訴えたが、これは否決された。決議は百章（ストグラフ）にまとめられた。
アレクセイ・アダーシェフ カザン・ハン国攻略と1553年危機
アダーシェフら選抜会議の改革は、1552年のカザン・ハン国征服と続く1553年3月危機によって一旦停止する。
1553年3月の危機とは、イヴァン4世の重い熱病による危篤状態に際して、一部の貴族たちが皇位継承者である乳呑み児ドミトリーに対する忠誠の誓いを望まなかったという事件を指す。この事件はのちにツァーリ・イヴァンと公式年代記によって、反逆あるいは陰謀として貴族を非難する元になった。具体的には、貴族らはアダーシェフの父フョードルも含めて乳児への忠誠を望まず、重病のツァーリが厳しい言葉で呼びかけてようやく宣誓を行った、という事件である。もっとも、スクルィンニコフによると、史料は公式年代記の付記だけであり、この編纂にはイヴァン自身も携わっていた。多くの歴史家は信憑性が低いと見ている。
アレクセイ・アダーシェフ アダーシェフ政府後期の改革
前期の改革では、アダーシェフは嘆願局の長官として地方長官の横暴を監督した。
1555年から1556年にツァーリは、農民やポサード民からの地方長官に対する不満の声を受けて、地方長官の職務そのものを廃止する旨の通達を出した。地方長官職を廃止し、住民が地方長官に支払っていた扶持料は直接国庫に納めさせた。地方長官行政の代わりに、上層ポサード民と富裕な農民、彼らを支える宣誓人からなる住民共同体が国政機関とされた。
また、1539年に導入されたグバー制が強化された。グバー制とは、グバー（郡）という特別区ごとに、グバー長老と呼ばれる士族を責任者とする一種の警察である。1550年代半ばになると、グバー長老の役割が強められ、グバー制に関する法がつくられ、中央には盗賊取締局が置かれた。
これら地方長官の廃止、グバー制の強化といった措置は、地方社会を国家行政の末端に置くことで中央集権をはかるものであったが、これは地方にとっては負担の増大になった。一連の改革の後、国有地農民の税は激増した。
アレクセイ・アダーシェフ アダーシェフ政府後期の改革
1555年ないし1556年に「勤務に関する法令」が発布された。門閥貴族の世襲領主も士族の封地領主も、みずから騎馬で出陣するのみならず、領地面積ごとに一定の武装兵士を差しだすよう定める内容であった。良質の耕地100チェトヴェルチ（約160ヘクタール）につき、１人の完全武装の騎兵である。
1555年には、「君主の系譜書」が作成された。これはツァーリを初めとする名門家系の系図で、家門と作戦上の地位が釣り合わない場合に起きる「門地争い」の予防となった。アダーシェフが主導する補任局では、「君主の系譜書」を初めとする一連の軍務関係の資料が整備されはじめ、軍人間の争いを防ぐ役割を果たした。
ロシア軍の力は強大になっていった。1550年代については諸説があって判然としないが、C.M.セレドニンの推計によると、16世紀末には、士族中心の騎兵が7万5000（士族は２万5000で他はその従者）、銃兵（ストレリツィ）、カザーク兵2万、タタール兵1万、外国人傭兵4000の合計11万人になる。
アレクセイ・アダーシェフ リヴォニア戦争と退場
1558年1月に4万のロシア軍がリヴォニアに侵攻した。
初年にはめざましい戦果を挙げ、5月にはナルヴァ、6月にはドルパート（ユーリエフ、現タルトゥ）を奪った。1559年になると、半年間の休戦条約が結ばれた。これはクリミア遠征のためにアダーシェフ政府が結んだと考えられるが、リヴォニア騎士団に態勢を立て直す余裕を与えることになった。リヴォニアはリトアニアやスウェーデン、デンマークといった周囲の大国に援助を求めた。
アダーシェフの主張したクリミア遠征はさしたる成果がなかった。一方、休戦条約の直前にリヴォニア騎士団がユーリエフ近郊に戻ってきて、ロシア軍部隊を破った。
ツァーリ・イヴァンはアダーシェフを初めとする選抜会議のメンバーを怒りとともに追放した。アダーシェフは前線に向かわされた。。
ロシア軍の精鋭はエルメス近郊で騎士団を撃破し、フェリン城を占拠した。だがアダーシェフらは、この有利な状況をうまく利用できず、パイダ城（ヴァイセンシュタイン）攻略に失敗し、ロシア軍の勢いは止まった。