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007/ゴールドフィンガー (映画) ストーリー
メキシコで革命家ラミレスの薬物工場を爆破した英国秘密情報部（MI6）のジェームズ・ボンド（ショーン・コネリー）は、その後女とシャワーを浴びようとするが、襲ってきたラミレスの手下をバスタブで感電させて返り討ちにした。
ボンドはマイアミへ飛び、CIAのフェリックス・ライター（セク・リンダー）と再会。ホテルのプールサイドで富豪のオーリック・ゴールドフィンガー（ゲルト・フレーベ）が行っていたカードゲーム（ジン・ラミー）のイカサマを妨害して、イカサマの手伝いをしていたジル・マスターソン（シャーリー・イートン）と親密になる。だが、ボンドはゴールドフィンガーの部下オッドジョブ（ハロルド坂田）に襲われ気絶し、その間にジルは裏切りの報いで全身に金粉を塗られて窒息死する。
その後、ロンドンに戻ったボンドはM（バーナード・リー）から、ゴールドフィンガーが金を密輸する手口に関し調査するよう命令され、彼の経営するゴルフ場で旧ナチス時代のドイツの金塊（トプリッツ湖より回収した、その量実に5000ポンドにものぼる1940年エッセン製のもの）を餌に賭けゴルフを行う。ボンドはラフに入ったゴールドフィンガーのボールを足で踏みつけ隠すと、オッドジョブが偽ボールを用意してイカサマをしたので、ボールをすり替えてルール違反で負けさせた。
007/ゴールドフィンガー (映画) ストーリー
ボンドは、ゴールドフィンガーのロールス・ロイスにホーマー（発信器）をつけ、アストンマーチン・DB5で彼とロールスロイスが乗ったブリティシュ・ユナイテッド航空の「ATL-98カーベア」を追う。スイスのジュネーブ空港からボンドカーで尾行中、フルカ峠である女性がゴールドフィンガーを狙った弾が当たりそうになり、ボンドは彼女のフォード・マスタングを追跡して、特殊装備でタイヤをパンクさせる。彼女はティリー・ソームズと偽名を名乗ったが、実はジルの妹ティリー・マスターソン（タニア・マレット）で、ゴールドフィンガーを姉の仇と狙っていたのだった。
その夜、ボンドはオーリック社の工場に潜入し、ゴールドフィンガーと彼の会社の手下の中国人リン（バート・クウォーク）との話を盗み聞き、ロールス・ロイスのボディが実は18金製で、工場で分解されたことを知ったうえに、「グランド・スラム計画」なる言葉を聞く。一方、ティリーはゴールドフィンガーを再度狙撃しようとし、ボンドはそれを阻止するが二人は一味に発見される。ボンドはティリーを逃がそうと援護するが、彼女はオッドジョブに殺されてしまう。捕まったボンドは、一時は見張りのスキを突いて逃走を図るも、カーチェイスの末に再び捕まってしまいレーザー光線で殺されそうになるが、「グランド・スラム計画」を知っているとはったりを言って救われる。
007/ゴールドフィンガー (映画) ストーリー
ボンドは女性パイロットのプッシー・ガロア（オナー・ブラックマン）が操縦する飛行機で、アメリカのケンタッキー州に連行される。途中、洗面所でマイ・リー乗務員の監視をすり抜け、ホーマーを自らの靴底に装着する。プッシー・ガロア空中サーカスがある飛行場に到着後、ゴールドフィンガーが競走馬を飼うオーリック牧場の地下に監禁されるが、牢獄を抜け出し、「グランド・スラム計画」の概要を盗み聞きする。「グランド・スラム計画」とは、アメリカ連邦政府が大量の金塊を保管している「合衆国金塊貯蔵庫」があるケンタッキーのフォート・ノックス陸軍基地上空で、プッシー達の空中サーカスがミスター・ミッドナイトより手に入れたガスを散布。プッシーらはこのガスを「吸い込むと24時間失神するが15分間で消滅する神経ガス」と説明されており、その報酬でバハマ移住を計画しているが、その正体は人間を即死させるデルタ9（殺人ガス）である。その後にゴールドフィンガー一味がフォート・ノックスに入るというものだった。
007/ゴールドフィンガー (映画) ストーリー
ゴールドフィンガーから計画を明かされたシンジケートのボスたちは、口封じのためにデルタ9で皆殺しにされる。ボンドは計画から手を引いたボスの一人ソーロー（マーティン・ベンソン）にCIAのライターに居所を知らせるための発信機と計画の概要を記したメモを忍ばせるが、ソーローは空港へ送られる途上でオッドジョブに殺され、リンカーン・コンチネンタルごとスクラップにされてしまった。
ボンドはプッシー・ガロアに捕まりゴールドフィンガーの下に送られる。ボンドはゴールドフィンガーに、グランド・スラム計画は失敗すると断言する。たとえ一味がフォート・ノックスに入れたとしても、重い大量の金塊を持ち出すには200台の大型トラックを用意しても2週間以上かかり、アメリカ軍が基地を取り返しに出動するまでに金塊貯蔵庫から全てを盗むのは絶対に不可能だ、と。ゴールドフィンガーは、計画の本当の目的は金塊を盗むのではなく、核物質をまき散らす一種の「汚い爆弾」を金塊貯蔵庫の中で爆発させることなのだ、と説明する。金塊は放射性物質で汚染されて58年間は搬出不可能となり、西側諸国の金価格は暴騰。ゴールドフィンガーが保有している金の価格も急上昇し、汚い爆弾を用意するなど計画に協力する中国も世界的経済混乱から何らかの利益を得る、というものであった。
007/ゴールドフィンガー (映画) ストーリー
ボンドは、厩舎でプッシー・ガロアと親密になって彼女を改心させ、CIAに連絡させる一方、散布するガスを詰め替えさせた。グランド・スラム計画当日、空中サーカスの散布したガスでフォート・ノックスを警備する将兵たちは倒れ、ゴールドフィンガーらは金塊貯蔵庫に入り核物質をまき散らす爆弾を設置する。しかし死んだふりをしていた兵士らが起き上って貯蔵庫を攻撃、一味の計画は失敗し、ゴールドフィンガーは米陸軍将校に変装すると部下のリンを殺し、ボンド、オッドジョブ、腹心のキッシュ（マイケル・メリンジャー）を貯蔵庫に閉じこめたまま逃走した。キッシュは爆弾の時限装置を停止させようとするが、オッドジョブに1階から地下3階（12m）に落とされて死ぬ。ボンドはオッドジョブと格闘して感電死させ、時限装置は起爆7秒前に停止された。
ボンドはアメリカ大統領に招待されて迎えのロッキード ジェットスターに乗る。だが同機の乗務員はゴールドフィンガーとその手下にすり替わっていた、機内での戦いの際に客席の窓の1つが銃撃で割れ、その中でゴールドフィンガーは空中に吸い出された。飛行機は墜落するがボンドとプッシーは、辛くもパラシュートで脱出し助かるのであった。
007/ゴールドフィンガー (映画) キャスト
※NETテレビ版と日本テレビ版は、2012年にキングレコードから発売された「TV放送吹替初収録 特別版DVD」に収録。
007/ゴールドフィンガー (映画) 音楽
「ジェームズ・ボンドのテーマ」
作曲 - モンティ・ノーマン / 編曲・演奏 - ジョン・バリー
「ゴールドフィンガー」
作詞 - レスリー・ブリキュース、アンソニー・ニューリー / 作曲・指揮 - ジョン・バリー / 歌 ‐ シャーリー・バッシー / 楽曲プロデュース ‐ ジョージ・マーティン
シャーリー・バッシーの歌う同タイトル曲は英米でヒットとなり、一躍、シャーリー・バッシーの名を知らしめた。イギリスの「ミュージック・ウィーク」誌では、最高位21位だったが、アメリカの「ビルボード」誌では、最高位第8位を記録している。さらに、同サウンドトラック・アルバムは、007シリーズ史上、唯一の全米第1位を獲得している。
また、ジョン・バリー・オーケストラによる同主題曲も「ビルボード」誌で「チャート入り」を果たし、最高位72位を記録している。ジミー・ペイジ、ジョン・ポール・ジョーンズがセッションミュージシャンとして参加している。
007/ゴールドフィンガー (映画) 興行成績
本作は300万ドルの予算に対し、1億2500万ドルもの興行収入を獲得、1964年の世界興行収入で1位の映画となり、日本では1965年4月1日に、東京は日比谷映画劇場・丸の内東宝など東宝洋画系でロードショー公開された。配給収入は7億632万円を記録し、日本映画も含めた興行成績で第1位となった。また、本作は『アカデミー音響効果賞』を受賞し、『グラミー賞 映画・テレビサウンドトラック部門』と英国アカデミー賞の『プロダクション・デザイン賞（カラー部門）』にそれぞれノミネートした。
英国映画協会が選出した『イギリス映画トップ100』で70位に選ばれた。
NBAドラフト全体1位指名選手
NBAドラフト全体1位指名選手（NBAドラフトぜんたい1いしめいせんしゅ）は、北米プロバスケットボールリーグNBAのドラフトにおいて、全体1位指名を受けた選手の一覧である。1位指名権はNBAドラフト抽選によって与えられるが、ほとんどの場合、前シーズンの成績が最下位などのチームである。
NBAドラフト全体1位指名選手 概要
これまでに全体1位指名を受けた選手75名のうち、47名がオールスターまたはオールNBAチームに選出され、19名が殿堂入りを果たしている。また、22名が新人王、11名がMVPを獲得している。一方で最初期にはNBA入りを選択しなかった選手も2名存在した。
外国籍で指名を受けた選手は13名で、このうちアメリカの高校・大学でのプレー経験がないのは姚明/アンドレア・バルニャーニ/ビクター・ウェンバンヤマ/ザカリー・リザシェイの4名である。また、高卒で指名を受けた選手はクワミ・ブラウン、レブロン・ジェームズ、ドワイト・ハワードの3名である。最も1位指名選手を輩出した大学はデューク大学（6名）で、ケンタッキー大学（3名）がこれに続く。
F値 (評価指標)
F値（F尺度とも、英: F-measure、F-score）は、二項分類の統計解析において精度を測る指標の一つである。F値は適合率と再現率から計算される。適合率とは陽性と予測したもののうち（この中には正しく予測できていないものも含まれる）実際に正しく予測できたものの割合で、再現率は全ての陽性のうち実際に陽性であると予測できたものの割合である。適合率は陽性的中率（Positive predict value、PPV）とも、再現率は感度 (sensitivity) と呼ばれることもある。
F1 Score(F1)は適合率と再現率の調和平均で計算される。より一般的なF値も考えることができて、重み付けF値 (Weighted F-score) は適合率または再現率に何らかの重みをかけた上で調和平均をとって算出する。
F値が取りうる最大値は1.0であり、これは適合率と再現率がともに1.0 (=100%) の場合である。逆にF値がとりうる最小値は0で、このとき適合率と再現率の少なくともいずれかが0である。
F値 (評価指標) 言葉の由来
F値 (F Score) という名前は、第4回メッセージ理解会議（MUC-4, 1992）で紹介されたとき、Van Rijsbergen 氏の著書に記載されていた別のF関数にちなんで名付けられたとされている。
F値 (評価指標) 定義
従来のF値またはバランスF値（F1Score）は、適合率と再現率との調和平均である。
F1 Scoreは、実整数係数  を用いてより一般化して定義できる。
ここで β は、適合率と比較して再現率を何倍重視するかを表す係数である。
第一種過誤と第二種過誤に関しては、これは次のようになる。
。
特に再現率をより重視する目的で β=2、適合率をより重視する目的で β=0.5 としたものがよく使われる。
Van Rijsbergenの有効性尺度に基づいている。
。
ただし、
F値 (評価指標) 応用
F値は、情報検索の分野で、検索、文書分類、クエリ分類の性能を測定するためよく使われる。初期の研究では主に F1 Score に注目していたが、大規模な検索エンジンの普及に伴い、パフォーマンスの目標が適合度 precision や再現率 recall のいずれかに重点を置くようになったため、 が広く使われるようになった。
F値は機械学習でも使用される。しかし、F値は真陰性を考慮しないため、バイナリ分類器の性能を評価するには、マシューズ相関係数、インフォームドネス、コーエンのカッパなどの尺度が好ましいかもしれない。
F値は、固有表現抽出やテキストセグメンテーションの評価など、自然言語処理の文献で広く使用されている。
F値 (評価指標) 批判
デビッド・ハンド氏らは、F1 Scoreは精度と再現率を同等に重視していることから批判している。実際には、誤分類の種類が異なれば、コストも異なる。適合率と再現率の相対的な重要性が問題となる。
Davide Chicco と Giuseppe Jurman によると、F1 Scoreは、バイナリ評価分類のマシューズ相関係数よりも真実性と情報量が少ないとのこと。
David Powersは、F1 Scoreが真陰性を無視するため、不均衡なクラスでは誤解を招くとを指摘している。
F値 (評価指標) Fowlkes–Mallows インデックスとの違い
F値は再現率と適合率の調和平均だが、Fowlkes–Mallows インデックスはそれらの幾何平均である。
F値 (評価指標) 多クラス分類への拡張
F値は、3つ以上のクラスの分類問題（多クラス分類）の評価にも用いられる。この設定では、最終的なスコアは、ミクロ平均（クラスの頻度によるバイアスがある）またはマクロ平均（すべてのクラスを同等に重要視する）によって得られる。マクロ平均では、2つの異なる計算式が使用される。すなわち、クラスごとの適合率と再現率の平均に基づくF値、ないしクラスごとのF値の平均ある。後者の方がより望ましい特性を示す。
泉清人
泉 清人（いずみ きよと、1934年7月1日 - 1997年10月7日）は、日本の建築学者。
東京出身。1960年北海道大学工学部建築学科卒業。1966年ハワイ大学大学院建築学専攻修士課程修了。1983年サウサンプトン大学音響振動研究所客員研究員。室蘭工業大学教授を経て、1997年室蘭工業大学学長。建築環境工学専攻。
桃月あいり
桃月 あいり（ももつき あいり、2000年4月17日 - ）は、日本のグラビアアイドル、女優。静岡県出身。かつてイエローキャブに所属していた。
桃月あいり 略歴
専門学校在学時、先生から勧められてイエローキャブのオーディションを受けたのがデビューのきっかけ。
2020年11月、舞台初出演で初ヒロインに抜擢される。
2021年6月、第4回ミス週刊実話のファイナリストに選ばれる。
2021年9月、1stDVD「ミルキーグラマー」（竹書房）を発売。
2022年8月6日、同年7月27日をもってイエローキャブとの2年間の契約満了となり退社したことと、芸名を「堀田 あいり」（ほった あいり）に改名し暫くの間フリーランスで活動することを自身のTwitter（現・X）で報告した。
しまねがドラマになるなんて!
『しまねがドラマになるなんて!』は、2021年10月20日から12月22日まで毎週水曜 20:54 - 21:00にさんいん中央テレビ（TSK）で放送されたテレビドラマ。全10回。主演は田鍋梨々花。
親の転勤で島根県へと引っ越してきた東 京子が、生粋の出雲人である地元の男子高校生3人組（出雲陽人、石見真之介、隠岐達也）との交流を通じて、島根の様々な人々と出会い島根の魅力を体感していくミニドラマ。
ドラマの撮影は個人宅や地元の高校、店舗など全て島根県で行われた。なお、エキストラもほとんどが島根在住の人々であり、高校のシーンでも地元の高校生に協力してもらうなど正に県民参加型のドラマに仕上がっているという。全10回の平均視聴率は島根県を含む山陰地区で13.1%と公表された。
また、当作品の制作には島根県庁が広告主として関わり、県内在住の中学生や高校生、またその親世代に対して島根県での暮らしに肯定的なイメージを持ち、将来も県内で暮らす選択を促そうとした。島根県は本作品の放送開始前と総集編の放送前にそれぞれ報道発表を行い、本放送後には県の公式YouTubeチャンネル「しまねっこCH」で公開した。
2022年2月15日、2021年に鳥取県・島根県内の制作者が制作した広告作品を対象とした「山陰広告賞2022」で本作品にグランプリが与えられたことが、同賞主催者の山陰広告協会から発表された。
しまねがドラマになるなんて! キャスト
東 京子
演 - 田鍋梨々花
本作の主人公。親の転勤で東京から島根に越してきた女子高生。
出雲陽人
演 - 椿原慧
隠岐達也
演 - 平木幹太
石見真之介
演 - 林裕太
しまねがドラマになるなんて! 主題歌
To Dom Seventh.「ぼくの街から」
しまねがドラマになるなんて! 放送日程
サブタイトルは全て何らかの作品名のパロディ。同時に、島根県にまつわる文物を織り込んでいる。
マリリン・スミス
マリリン・ルイズ・スミス（Marilynn Louise Smith、1929年4月13日 - 2019年4月9日）はアメリカ合衆国の女子プロゴルファー。1950年のLPGA創設に貢献した13人のうちの一人。LPGAツアーで2つのメジャー大会を含み21勝した。世界ゴルフ殿堂メンバー。
マリリン・スミス アマチュア時代の成績
カンザス州トピカで生まれ、12歳でゴルフを始めた。1946年から1948年まで、カンザス州アマチュア大会で3連勝した。1949年にはカンザス大学に所属し全米大学ゴルフ選手権の個人の部 (national individual intercollegiate golf championship) で優勝した。
マリリン・スミス プロとしての成績
1949年にプロ転向し、スポルディング社のスタッフに加わった。1950年のLPGA創立時には13人の創設者の一人に数えられた。1952年のフォートウエインオープンでプロ初優勝、最終的にはLPGAツアーで21勝し、その中には2つのメジャー大会（1963年及び1964年の女子タイトルホルダーズ選手権）が含まれる。1961年から1972年にかけて、年間賞金ランキングの10位以内に9回入り、1963年、1968年、1970年は4位だった。1963年にはLPGAによるその年に最も向上したプレーヤーとして表彰された。1958年から1960年にかけてはLPGAの会長も務めた。2006年6月、世界ゴルフ殿堂生涯貢献部門に選ばれ、同10月に殿堂入りした。
1973年に女性として初めて男子ゴルフのテレビ放送にスタッフとして加わった。
2019年4月9日、ファウンダーズカップインフェニックス大会 (Founders Cup in Phoenix) の週に転倒し、感染症による合併症で死亡。90歳の誕生日の4日前だった。
マリリン・スミス メジャー大会
1 18ホールのプレーオフで、スミス72、ライト73
青山豊久
青山 豊久（あおやま とよひさ、1965年〈昭和40年〉3月12日 - ）は、日本の農林水産官僚。
青山豊久 来歴
岐阜県多治見市出身。東海高等学校を経て、1988年（昭和63年）3月、東京大学法学部を卒業。同年4月、農林水産省へ入省。入省後、経営局金融調整課長、生産局生産流通振興課長、同局農産部地域作物課長、林野庁林政部林政課長、内閣官房内閣参事官、農林水産省大臣官房秘書課長、農林水産技術会議事務局研究総務官などを歴任。日本初の棚田オーナー制度の企画や食料・農業・農村基本法の作成に携わり、農林水産技術会議事務局研究総務官在任中は、ロボット、AI、IoTなどの先端技術を活用したスマート農業の推進や農業データ連携基盤を担当した。
2020年（令和2年）8月3日、農林水産省大臣官房総括審議官に就任。
2021年（令和3年）7月1日、農林水産省大臣官房技術総括審議官兼農林水産技術会議事務局長に就任。
2022年（令和4年）6月28日、農林水産省農村振興局長に就任。
2023年（令和5年）7月4日、林野庁長官に就任。2025年（令和7年）7月1日、農林水産省を退官。
ダラツムマブ
ダラツムマブ（Daratumumab）は、多発性骨髄腫細胞で過剰発現しているCD38に結合する抗がん剤である。2013年に米国で多発性骨髄腫を対象とした画期的治療薬に認定された。また、多発性骨髄腫、びまん性大細胞型B細胞リンパ腫、濾胞性リンパ腫、マントル細胞リンパ腫を対象とした希少疾病用医薬品に認定された。日本では2017年に既治療の多発性骨髄腫、2019年に未治療の多発性骨髄腫について承認された。
ダラツムマブ 効能・効果
多発性骨髄腫（再発/難治性）
少なくとも1回の前治療を受けたことのある成人における再発性または難治性の多発性骨髄腫の治療（デキサメタゾン・レナリドミド併用）
前治療歴1回以上の成人における再発・難治性多発性骨髄腫の治療（デキサメタゾン・ボルテゾミブ併用）
前治療歴1～3回の患者における再発・難治性多発性骨髄腫治療（デキサメタゾン・カルフィルゾミブ併用）
レナリドミドおよびプロテアソーム阻害剤を含む少なくとも2種類の前治療を受けたことのある成人における、再発または難治性の多発性骨髄腫の治療（デキサメタゾン・ポマリドミド併用）
プロテアソーム阻害剤と免疫調整剤を含む少なくとも3種類の治療歴のある成人、またはプロテアソーム阻害剤と免疫調整剤に共に抵抗性を示す成人における再発・難治性多発性骨髄腫の治療（単剤療法）
ダラツムマブ 副作用
重大な副作用として知られているものは、
アナフィラキシー、鼻閉、咳嗽、悪寒、気管支痙攣、低酸素症、呼吸困難等
血小板減少（17.6%）、好中球減少（16.1%）、リンパ球減少（7.0%）、発熱性好中球減少症（1.0%）等
肺炎（6.9%）、敗血症（1.3%）等
である。
多発性骨髄腫にダラツムマブを投与すると、ナチュラルキラー細胞（ウイルスに対する自然免疫系の主な防御機能）が死滅するため、患者が細菌やウイルスに感染しやすくなる可能性がある。ダラツムマブは、未知の機序でヒトサイトメガロウイルス（CMV）の再活性化を頻繁に引き起こす。また、注射関連反応（炎症のようなもの）もよく見られる。
ダラツムマブ 相互作用
ダラツムマブは赤血球上のCD38と結合し、臨床的に重要な抗体のルーチン検査を妨害する。この場合、自己陽性対照を含む血液型非特異性抗体パネルが得られるが、これは臨床的に重要な抗体の存在を覆い隠す傾向がある。抗体パネルの細胞をジチオトレイトール（DTT）で処理して検査を繰り返すと、赤血球表面のCD38に対するダラツムマブの結合が効果的に無効化されるが、DTTはジスルフィド結合を破壊することにより、赤血球表面の多くの抗原を不活性化／破壊する。影響を受ける抗原系のうち、一般的で臨床的に重要な抗体と関連するのはケル式血液型のみであり、緊急輸血が必要な場合にはケル陰性の赤血球を用いたクロスマッチ試験が合理的な代替手段となる。したがって、治療を開始する前には、ベースラインの抗体検査とRhおよびケル血液型（タイプとスクリーン）を行うことが望ましい。抗体検査が陰性の場合、治療中は血液型を合わせた輸血を施行する。抗体検査が陽性の場合は、特異抗原陰性の血液を輸血する。不適合は、薬の服用を中止した後も6ヶ月間は持続する可能性がある。さらに、このような検体を送る際には、常に輸血センターに通知する必要がある。
ダラツムマブは、多発性骨髄腫のフローサイトメトリー検査にも干渉し、形質細胞が明らかに欠如することがある。
ダラツムマブ 作用機序
ダラツムマブは、CD38に対するIgG1kモノクローナル抗体である。CD38は、多発性骨髄腫の細胞で過剰に発現している。ダラツムマブは、抗CD38モノクローナル抗体であるイサツキシマブとは異なるCD38エピトープのアミノ酸配列に結合する。CD38に結合したダラツムマブは、抗体依存性細胞傷害、補体依存性細胞傷害、ミトコンドリア移行阻害、抗体依存性細胞貪食を介して細胞をアポトーシスに導く。
これらの効果は、フラグメント結晶化可能領域の免疫エフェクター機構に依存する。抗体依存性細胞傷害作用は、ナチュラルキラー細胞によるものである。
直接的にアポトーシスを誘導するイサツキシマブとは異なり、ダラツムマブは間接的にしかアポトーシスを誘導しない。
CD38の発現量が多い多発性骨髄腫細胞は、CD38の発現量が少ない細胞よりも、ダラツムマブを介した細胞溶解が大きくなる。CD38の酵素は、免疫抑制物質であるアデノシンの生成をもたらすため、CD38を含む細胞を排除することは、免疫系のがん排除能力を高めることになる。
ダラツムマブ 臨床試験
2012年6月、再発性多発性骨髄腫患者を対象とした第I/II相臨床試験において、有望な予備的結果が報告された。2012年12月に発表された最新の試験結果によると、ダラツムマブは引き続き有望な単剤での抗骨髄腫活性を示している。2015年に実施された試験では、単剤投与の8mg/kgと16mg/kgの月1回から週1回の間隔の投与が比較された。
ダラツムマブは、多発性骨髄腫の併用療法薬（セカンドライン）として、米国食品医薬品局（FDA）から優先審査資格を与えられた。
多発性骨髄腫を対象としたダラツムマブの第III相試験では、レナリドミドおよびデキサメタゾンとの併用療法、ならびにボルテゾミブおよびデキサメタゾンとの併用療法が実施された。
ダラツムマブ 承認
2015年11月、米国食品医薬品局は、ダラツムマブを、少なくとも3つの前治療を受けたことのある患者の多発性骨髄腫の治療薬として承認した。また、2016年5月、欧州医薬品庁から多発性骨髄腫の治療薬として条件付きで承認され、欧州委員会から同年5月20日に販売承認が付与された。
2016年11月、FDAは、少なくとも1回の前治療を受けたことのある多発性骨髄腫患者の治療において、ダラツムマブとレナリドミドまたはボルテゾミブおよびデキサメタゾンとの併用を承認した。
2018年5月、FDAは、ボルテゾミブ、メルファラン、プレドニゾンとの併用に対するダラツムマブの承認を拡大し、自家幹細胞移植に不適格な新規診断多発性骨髄腫患者の治療にも適用した。
欧州では、プロテアソーム阻害剤と免疫調整剤を含む前治療歴があり、最後の治療で疾患の進行が確認された成人の再発・難治性多発性骨髄腫の単剤治療を適応としている。
日本では、2017年9月に「再発又は難治性の多発性骨髄腫」について承認された後、2019年8月に未治療の多発性骨髄腫について追加承認されて、効能・効果名が「多発性骨髄腫」となった。
渡邉心結
渡邉 心結（わたなべ みゆ、2007年9月4日 - ）は、日本の女優。神奈川県出身。
渡邉心結 経歴
2019年、第1回スター★オーディションで、グランプリを受賞しスターダストプロモーションに所属。
2020年10月20日、日本テレビ系シンドラ『バベル九朔』第1話がテレビドラマ初出演である。渡邉は、池田鉄洋演じる四条の娘役を演じた。
2021年7月2日、日本青年館ホールにて行われたミュージカル『オープニングナイト～桜咲高校ミュージカル部～』で舞台初出演。同年7月30日、『都会のトム&ソーヤ』で映画初出演。同年10月16日から12月18日まで放送の日本テレビ系土曜ドラマ『二月の勝者-絶対合格の教室-』では柳楽優弥演じる主人公が勤める塾に通う生徒役としてドラマで初めてのレギュラー出演を果たした。
2023年12月8日、映画『ブルーを笑えるその日まで』で角心菜とW主演を務め、映画初主演。
狭間鎮秀
狭間 鎮秀（はざま しずひで）は戦国時代の武将。大友家家臣。官途は山城守。鑑秀とも。狭間家17代最後の当主。
狭間鎮秀 略歴
鎮秀は狭間鑑秀の子としてに誕生。
心が寛く、武略に優れた人物だったという。また領民から慕われる領主としての一面も兼ね備えていた。
鎮秀に関する書状は殆ど残っていないが、甲斐清右衛門宛連署安堵状が発見されており、行政面でも活躍していることがわかる。
天正年間に大友宗麟に仕え、宗麟（義鎮）の「鎮」の字を頂いている。
天正6年（1578年）の耳川の戦いでは日向国土持氏攻めで奮戦し、松尾城・土持城攻略の後宗麟の子・大友義統から【土持落去刻自身分捕之由、粉骨の儀候、弥馳走肝要候必、追而一段可賀之候、恐々謹言 卯月十五日 大友義統 狭間勘解由允 殿】という感状を得た。しかし大友氏は島津義久に惨敗し、鎮秀も家臣や弟を失ったが、重傷の同僚（勘解由某）を避難させ、しんがりを見事務めている。
天正14年（1586年）豊薩合戦が起こると、仙石秀久や十河存保・長宗我部元親ら豊臣軍の援軍が来るも、戸次川の戦いで惨敗し、府内城にいた宗麟・義統父子は丹生島城に逃げ込んだ。なお義統に至っては恐怖のあまり高崎山に逃亡し女を呼ぶ始末だった。この状況を庄内の大津留氏・湯布院の奴留湯氏はあきれ返ってみていたが、鎮秀だけは義統を励ます発言をしたという。
狭間鎮秀 略歴
鎮秀は宗麟ら逃亡の際にしんがりを務め、妙見神社に戦勝祈願をした後、領民を守るために居城の権現岳城・燕鳥岳支城に家臣の馬場庄蔵・向井藤蔵・仲元寺甲斐之助・平野馬之丞・三ヶ尻長門・園田六郎・二宮源助・宮崎大学・須美太郎右衛門・平井将監ら400名と共に籠城した。
高長谷山に進駐する島津義弘配下の新納右衛門佐久時（久将）を大将とする4000を迎え撃った。島津軍は二手に分かれて攻撃を仕掛けてきたが鎮秀は城下の猿渡川で奇襲し、川が血に染まる激戦となった。その後も島津軍・新納忠元と狭間軍・平松上野介と向井藤蔵による戦いもみられる。
毎晩の夜襲や矢・大木・岩石による攻撃で島津軍は多くの将兵が戦死し、一方狭間軍も重臣・二宮源助らの戦死者や長い籠城で病死・餓死者が続出していた。
1ヶ月後、島津軍は講和を提案し停戦となった。講和の条件は鎮秀の息子を人質として島津軍の兵士10人と交換することだった。
このとき息子の塩松丸は病にかかり脱出中、大竜で死亡している。そのため源助の弟である二宮庄次郎の志願により身代わりに出している。こうして鎮秀は苦渋の決断の末、島津家久に和平書を調印し戦は終了した。翌年、島津家は豊臣秀吉に降伏し、豊薩合戦が終了。この年、宗麟が病死している。
狭間鎮秀 略歴
豊薩合戦終了後、鎮秀の単独講和に異議を唱える大友家臣が出た。壮絶な討死を遂げたものや戦争終了まで戦い続けたものが多い大友家中では鎮秀の行動はよく思われなかったのである。特に狭間氏の支配下にある宇佐龍王城で奮戦した家臣達は、援軍が一切なく苦戦を強いられたことを恨み、鎮秀が島津軍と内通しているのではと疑ったという（当時の情報伝達状況を考えると、狭間軍が島津軍に降参し、大友本拠への進軍を許した、すなわち寝返りに見えるため、家中での疑いの目はやむを得ないものである。）。
弁明のため、鎮秀は鬼瀬で討ちとった島津兵の首9つを主君・義統に差し出し忠誠を見せたので不問となった。また人質に出していた二宮庄次郎を救出することにも成功している。
しかしその後、大友の重臣層からの讒訴があり、義統から「鎮秀追討」の命令が出され、鎮秀は逃亡を余儀なくされる。
天正16年（1587年）6月2日鎮秀は数十人の家来を連れて湯布院に逃れるも、宗像掃部助鎮続・大津留民部少輔によって殺害された。
龍祥寺にいた父・鑑秀もこの報を聞くと自害している。これにより事実上狭間氏は滅亡となる（鎮秀の子に秀長なるものがおり、また子孫とされる方の存在から血筋は続いていることは確認できる）。狭間氏に関する文書も多くが処分されている。
慶長8年（1603年）に供養塔が建てられ始めると池ノ上の慶福寺・龍祥寺墓地・向原の光源地蔵庵の三ヶ所に建てられた。墓は湯布院と挾間にある。
狭間鎮秀 狭間氏について
狭間氏は大友家2代当主・大友親秀の4男・狭間四郎直重が祖である。
文永11年（1274年）10月20日に蒙古が襲来し、直重は兄で3代目当主の大友頼泰に従い、文永の役での鳥飼潟の戦い・弘安の役での志賀島の戦いで奮戦する。その後恩賞により挾間村に住み始め土着した。また阿南荘地頭職・松富名など35町の地頭職を兼任し大友惣領家からの信任が厚い人物だった。阿南郷竜原村権現岳に城を構えたと伝わるが、これは後世の作為だとされている。
直重は怪力であり、普通の人間では持ち上げられない大石を軽々と運んだ逸話がある。
南北朝時代、狭間直親は南都警固や後醍醐天皇の信任に活躍がみられる。
狭間政直は足利尊氏に属して転戦し、また主家大友家を助け、守護大名としての大友家を作り上げた。
応安3年（1370年）に狭間氏の菩提寺・籍水山龍祥寺が放牛和尚によって開山されている。
狭間親貞は主君・大友親治に従って大内氏と戦い、豊前国規矩郡に詰め寄った。
戦国時代以降も狭間氏は大友家に重用される。
狭間氏は初代から6代までの通名を「直」、7代から14代は「親」、15代以降は「秀」とした。
作詩・作曲が挾間奉安、編曲が加藤正人の『陣屋の歌』という鎮秀の歌が作られている。
二宮修二氏（由布市文化財調査委員会委員長）と 佐藤末喜氏（挾間史談会事務局長）らによる研究も進んでいる。
秋倉諒子
秋倉 諒子（あきくら りょうこ、1991年〈平成3年〉4月5日 - ）は、千葉県出身の女優、タレント、モデル。旧名Ryoko→諒子。
秋倉諒子 略歴
過去にネイリスト、ヘアメイクアーティストでの経験を経て、Ryokoとして広告、モデルなどで活動開始。
Stella Houseに移籍後、モデル、タレント業をスタート。現在はパーソナルトレーナーなどで活動。
2018年にグリーンメディア移籍後、諒子に改名。同年、『海月姫』（フジテレビ）で女優デビュー。2021年に、『バチェラー・ジャパン シーズン4』（Amazon Prime Video）に出演し話題となった。
2023年3月21日、実業家の黄皓と結婚・入籍していたことを報告した。
2024年7月14日、黄皓と正式に離婚していることを報告した。離婚した正確な日にちは明らかにしていない。
農家のミカタ
『農家のミカタ』（のうかのミカタ）は、2021年10月23日の16時 - 16時55分にテレビ東京系列で放送されたテレビドラマ。主演は犬飼貴丈。
群馬県高崎市を舞台に地域創生による町おこしをするべくUターン転職してきた進藤優弥が日本の農業の現実を知ることで人間として成長していく物語。高崎市の農業の魅力をPRする企画で、2020年9月に放送された地域創生バラエティ番組『畑そのまんまレストランにする。in 高崎』に続く第2弾として制作された。
農家のミカタ キャスト
進藤優弥
演 - 犬飼貴丈
高崎市役所の農林課職員。町おこしを志し、Uターン転職した。
仁田涼子
演 - 松村沙友理
農家に転身した新規就農者であり、進藤と同い年。
大木拓
演 - マギー
高崎市役所の農林課長。進藤の上司。
桐石大地
演 - 中島歩
高崎市役所の農林課職員であり、進藤の先輩。
田中久子
演 - 高橋ひとみ
田中茂
演 - 杉本哲太
高崎市在住の農家夫妻。進藤や仁田をサポートする。
藤井理行
藤井 理行（ふじい よしゆき、1947年 - ） は、日本の雪氷学者。元国立極地研究所所長。元南極地域観測隊隊長。元日本雪氷学会会長。
藤井理行 人物・経歴
東京生まれ。1970年東京工業大学理工学部土木工学科卒業。建築家の若山滋名古屋工業大学名誉教授は高校・大学の同級生で友人。大学卒業後、名古屋大学で樋口敬二に師事し、1975年名古屋大学大学院理学研究科博士課程単位取得退学、国立極地研究所助手。
1976年第18次南極地域観測隊隊員。1981年名古屋大学理学博士、イギリス南極観測隊交換科学者。1982年国立極地研究所助教授。1983年第25次南極地域観測隊隊員。1990年第32次南極地域観測隊副隊長兼越冬隊長。1993年国立極地研究所教授、総合研究大学院大学教授。1995年第37次南極地域観測隊隊長兼越冬隊長。1997年国際氷河学会評議員。2000年文部科学省科学官。
藤井理行 人物・経歴
国立極地研究所北極圏環境研究センター長、国立極地研究所副所長を経て、2003年Annals of Glaciology編集委員。2004年北海道大学低温科学研究所運営協議委員。2005年国立極地研究所所長、気候変動に関する政府間パネル国内連絡会メンバー。
2006年理化学研究所仁科加速器研究センター共用促進委員会委員、総合地球環境学研究所運営会議委員。2007年日本雪氷学会会長、宇宙科学振興会評議員、宇宙航空研究開発機構宇宙科学評議会委員。2009年日本極地振興会評議員。2011年国立極地研究所北極観測センター特任教授。2012年総合研究大学院大学監事、国立極地研究所名誉教授、総合研究大学院大学名誉教授。
勾配ブースティング
勾配ブースティング（こうばいブースティング、Gradient Boosting）は、回帰や分類などのタスクのための機械学習手法であり、弱い予測モデル weak prediction model（通常は決定木）のアンサンブルの形で予測モデルを生成する。決定木が弱い学習者 weak learner である場合、結果として得られる予測器は勾配ブースト木と呼ばれ、通常はランダムフォレストよりも優れている。他のブースティング手法と同様に段階的にモデルを構築するが、任意の微分可能な損失関数の最適化を可能にすることで一般化している。
勾配ブースティング 歴史
勾配ブースティングのアイデアは、ブースティングが適切なコスト関数に対する最適化アルゴリズムとして解釈できるというレオ・ブライマンの観察に端を発している。その後、ジェローム・H・フリードマンが回帰勾配ブースティングアルゴリズムを開発し、Llew Mason、Jonathan Baxter、Peter Bartlett、MarcusFreanがより一般的な関数型勾配ブースティングの観点から発表した 。後者の2つの論文では、ブースティング・アルゴリズムを反復的な関数型勾配降下アルゴリズムとして捉えることが紹介された。すなわち、負の勾配方向を向く関数（弱い仮説 weak hypothesis）を繰り返し選択することにより、関数空間上のコスト関数を最適化するアルゴリズムである。このブースティングの関数型勾配としての見方により、回帰や分類にとどまらず、機械学習や統計学の多くの分野でブースティング・アルゴリズムが開発されている。
勾配ブースティング 簡単な紹介
本節では、Li による勾配ブースティングの説明を紹介する。
他のブースティング方法と同様に、勾配ブースティングは、弱い学習器を反復的に結合し1つの強い学習器を構成する。最小二乗回帰の設定で説明するのが簡単で、
とする。ここで、 は訓練集合におけるインデックスであり は 訓練集合のの標本数である。目標は、平均二乗誤差  を最小化することにより未知の に対する予測値を によって得るようなモデル  を訓練することである。
ここで、 個のステージがからなる勾配ブースティング・アルゴリズムについて考える。勾配ブースティングの （）ステージ目において、いくつかの不完全なモデル  を想定する。 が小さいうちは、このモデルは単にy の平均値を返すだけかもしれない（）。 を改善するために新しい推定量  を追加すると、
または、同等に、
したがって、勾配ブースティングは、h を残差   に適合させる。他のブースティング手法と同様、 は前任者のエラーを修正しようとする。二乗誤差以外の損失関数や分類・ランク付け問題に一般化すると、モデルの残差  は  に関する平均二乗誤差損失関数の負の勾配に比例する。
。
したがって、勾配ブースティングは勾配降下アルゴリズムに特化したものであり、これを一般化するには、異なる損失とその勾配を「プラグイン」する必要がある。
勾配ブースティング アルゴリズム
多くの教師あり学習問題では、出力変数 y と入力変数のベクトル x があり、相互に何らかの確率分布で関連している。目標は、入力変数の値から出力変数を最もよく近似する関数  を見つけることである。これは、損失関数  の最小化として形式化することができる。
。
勾配ブースティング法では、実数 y を仮定し、クラス の関数  （基本学習者 base learners ないし弱い学習者 weak learners）の加重和の形で近似  を求める。
通常、既知の標本 x に対応する y の値からなるトレーニングセット  が提供される。経験的リスク最小化の原則に基づき、トレーニングセットにおける損失関数の平均値を最小化する（経験的リスクを最小化する）近似 を探索する。これは定数関数  に基づくモデルから開始し、貪欲法で段階的に拡張する。
、
ここで、 は基本学習関数。
残念ながら、任意損失関数Lに対して各ステップで最適な関数 h を選択することは、一般に計算上実行不可能な最適化問題である。そのため、単純化されたバージョンにアプローチを限定する。
勾配ブースティング アルゴリズム
この最小化問題に最急降下法のステップを適用する。
最急降下法の基本的な考え方は、 を反復することによって損失関数の極小値を見つけることである。
ここで  。これは、次のことを意味する。  。
損失関数が最小値を取る  をみつけることで、 を最適化することができる。
連続的な場合、つまり、  を  上の任意の微分可能な関数の集合と考えるト、次の式に従ってモデルを更新する
ここで、関数 ,   を微分する。がステップ長である。離散的な場合、すなわち集合  が有限の場合、L の勾配に最も近い h を選択する。この候補関数の係数 γ は、上記の方程式の線型探索を使用して計算できる。このアプローチはヒューリスティックであるため、特定の問題に対する正確な解決策ではなく、近似値が得られることに注意。擬似コードでは、一般的な勾配ブースティング方法は次のとおり。
勾配ブースティング 勾配ツリーブースティング
勾配ブースティングは通常、固定サイズの決定木（特にCART木）を基本学習者として使用する。フリードマンは、この特殊なケースに対して、各基本学習者の適合性を向上させる勾配ブースティング法の修正を提案している。
一般的な勾配ブースティングでは、m 番目のステップにおいて、決定木  を疑似残差に適合させる。 をその葉の数とする。ツリーは入力空間を  個の互いに素な領域 に分けて各地域の定数値を予測する。入力 x に対する出力  を指示関数を使って記述すると
ここで、は領域  における予測値を表す。
次に、係数  に （損失関数を最小化するように線型探索で選択する）を乗じ、モデルは次のように更新される。
フリードマンは、木全体に対する  ではなく、領域毎に異なる別の最適値  を選択するようにこのアルゴリズムを修正することを提案している。彼は修正されたアルゴリズムを「TreeBoost」と呼んでいる。係数  を破棄して、モデルの更新規則は次のようになる。
勾配ブースティング 勾配ツリーブースティング
は木の末端ノードの数であり、本手法のパラメータで、手元のデータセットに合わせて調整できる。これは、モデル内の変数間の交互作用の最大許容レベルを制御する。 （決定株）では、変数間の交互作用は許可されていない。また、 では、最大2つの変数の間の交互作用の影響をモデルに含めることができる。
Hastie らは、典型的には  でブースティングが上手くいき、結果は  の選択にあまり影響を受けないが、 では不十分であり、 が必要になることはあまりないと述べている。
勾配ブースティング 正則化
トレーニングセットをフィットさせすぎると、モデルの汎化能力が低下してしまう。正則化と呼ばれるいくつかの手法は、フィッティング手順を制約することで、このオーバーフィッティングを軽減する。
自然な正則化パラメータの一つに、勾配ブースティングの反復回数 M （すなわち、基本学習者が決定木である場合、モデルに含まれる木の数）がある。 M を増加させると、トレーニングセットのエラーが減少するが、M が大きすぎると、オーバーフィッティングにつながる可能性がある。M の最適な値は、別の検証データセットで予測誤差を監視することによって選択されることが多い。 Mの制御以外にも、いくつかの正則化手法が使用される。
もう1つの正則化パラメータは、木の深さである。この値が大きいほど、モデルがトレーニングデータに過剰適合する可能性が高くなる。
勾配ブースティング方法の重要な部分は、収縮による正則化であり、更新規則を次のように変更することである。
ここでパラメータ は「学習率」と呼ばれる。
経験的には、小さな学習率（例えば  など）を用いると、学習率を下げずに勾配ブースティングを行った場合（）に比べて、モデルの汎化能力が劇的に向上することが分かっている。
ただし、学習率が低いと反復回数が多くなり、学習時と検索時の計算時間が長くなる。
勾配ブースティング 正則化
勾配ブースティングが導入後されて間もない頃、フリードマンは、ブレイマンのブートストラップ・アグリゲーション（バギング）法を参考にして、アルゴリズムのマイナーチェンジを提案した。具体的には、アルゴリズムの各反復において、置換なしでランダムに抽出されたトレーニングセットのサブサンプルにベース学習器を適合させることを提案した。。フリードマンは、この変更により、勾配ブースティングの精度が大幅に向上することを確認しました。
サブサンプルはトレーニングセットから一定の割合で選ばれる。 のとき、アルゴリズムは決定論的であり、上記のものと同じになる。 の値が小さいと、アルゴリズムにランダム性を導入し、オーバーフィッティングの防止に役立つ。回帰木は各反復でより小さなデータセットに適合させるため、アルゴリズムも高速になる。フリードマンは小規模および中規模のトレーニングセットのいて  で良好な結果が得られることを突き止めた。そのため、 は通常は0.5に設定される。これは、トレーニングセットの半分が各基本学習者の構築に使用されることを意味する。
勾配ブースティング 正則化
また、バギングの場合と同様に、サブサンプリングでは、次の基本学習者の構築に使用されなかった観測値の予測を評価することで、予測性能の向上のアウトオブバッグエラーを定義できる。アウトオブバッグの推定値は、独立した検証データセットの必要性を回避するのに役立つが、実際の性能向上や最適な反復回数を過小評価することがよくある 。
勾配ツリーブースティングの実装では、木の末端ノードでの観測の最小数を制限する正則化もよく使用される。この正則化は、木の構築プロセスにおいて、この数より少ないトレーニングセットインスタンスを含むノードにつながる分割を無視する。
この制限を設けることで、葉での予測のばらつきを抑えることができる。
勾配ブーストツリーのもう1つの有用な正則化手法は、学習したモデルのモデルの複雑さにペナルティを課すことである。モデルの複雑さは、学習したツリーの葉の数に比例するものとして定義できる。損失とモデルの複雑さの共同最適化は、損失をしきい値で減らすことができない枝を取り除くポストプルーニング・アルゴリズムに対応する。他の正則化の種類としては、正則化を行うことで、オーバーフィッティングを防ぐことができる。
勾配ブースティング 使用法
勾配ブースティングは、ランク付けの学習の分野でも利用されている。商用ウェブ検索エンジンであるYahoo! や Yandex は、機械学習型のランキングエンジンに勾配ブースティングの変法を使用している。また、高エネルギー物理学の分野でも、データ解析に勾配ブースティングが利用されている。大型ハドロン衝突型加速器（LHC）では、ヒッグス粒子の発見に使用されたデータセットにおいて、勾配ブースティングを用いたディープニューラルネットワーク（DNN）が、機械学習ではない解析方法の結果を再現することに成功した。
勾配ブースティング 名前
この方法にはさまざまな名前が付けられている。
フリードマンは、自分の回帰手法を「Gradient Boosting Machine」（GBM）として紹介した。
メイソン、バクスターらは、一般化された抽象的なクラスのアルゴリズムを「関数的勾配ブースティング」と表現している 。フリードマンらは、勾配ブーストモデルを発展させたものを Multiple Additive Regression Trees（MART）と表現し、Elithらは、そのアプローチを「Boosting Regression Trees」（BRT）として説明する。
R言語のオープンソースの実装では「Generalized Boosting Model」と呼んでいるが 、「BRT」を使用している。また、木ベースの方手法を開発した研究者の1人であるSalford System社のDan Steinbergによる初期の商用実装にちなんで、TreeNet とも呼ばれている。XGBoostは、2次最適化などの拡張機能を備えた最新の実装として人気がある。
勾配ブースティング 短所
ブースティングは、決定木や線形回帰などの基本学習者の精度を高めることができるが、分かりやすさ intelligibility や解釈のしやすさ interpretability を犠牲にする 。また、計算量が多くなるため、実装が難しくなることもある。
木庭竜一
木庭 竜一（こば りゅういち、1954年3月17日 - ）は、日本の実業家。チッソ代表取締役社長。
木庭竜一 来歴
熊本県出身。1977年（昭和52年）4月、チッソに入社。広州ES繊維有限公司総経理、チッソポリプロ繊維株式会社守山工場長などを歴任。
2012年（平成24年）4月、チッソ水俣本部長に就任。また、チッソの完全子会社であるJNCの常務執行役員に就任。
2018年（平成30年）3月31日、チッソの代表取締役の一人、大衡一郎が同職を辞任。同年5月14日開催の取締役会で木庭が後任の代表取締役に異動することが内定（6月28日の取締役会で同職に就任）。
この頃、同年5月1日に開催された水俣病犠牲者慰霊式の式後の取材で、チッソ代表取締役社長の後藤舜吉は「異論はあるかもしれないが、私としては（水俣病被害者の）救済は終わっている」と発言した。この発言に患者団体は強く抗議。発言撤回と辞任要求にまで発展し、追い込まれた後藤は同年12月21日、社長を辞任。後任として木庭が同日付で代表取締役社長に就任した。
2019年（令和元年）6月26日、チッソ株主総会が開催。総会後、木庭は取材に応じ、水俣病被害者救済法（特措法）に基づく事業子会社JNC株の上場・売却について、業績低迷を理由に現状では困難との考えを示した。
ふなばしミュージックストリート
ふなばしミュージックストリートは、毎年10月に船橋駅周辺の屋内・屋外の複数の会場で行われる音楽イベントである。
ふなばしミュージックストリート 概要
毎年10月の日曜日に船橋駅を中心に、広場や店先、ライブハウスやホールといった屋内・屋外の複数の会場で約100組の出演者が演奏を披露する。
当日はストリートピアノ、うたごえ喫茶体験、スタンプラリー等の体験型企画や、「船橋の中心で船橋愛を叫ぶコンテスト（第2回）」、「大声コンテスト（第3回）」、「ギターソリストコンテスト（第3回）」、「弾き語りコンテスト（第5回、第6回、第7回）」、「船橋ドドンパ歌姫太郎コンテスト(「音楽のまち・ふなばし 千人の音楽祭」のフィナーレでテーマ曲「船橋ドドンパ」を歌う歌手を選出する。第2回、第3回、第5回、第6回)」などのコンテストが行われている。
出演にあたっての住所要件等はなく、プロ・アマ、年齢問わず、毎回の出演者募集要項に記載された事項に従えば応募できる。
「音楽のまち　ふなばし」を掲げる船橋市をさらに活性化させることを目的として船橋市が約750万円の予算を組んでおり(第4回）、音楽イベントは都内や他の地区でもあるが、市が主催しているケースは珍しいという。
ふなばしミュージックストリート 歴史
船橋市は船橋市立船橋高等学校、千葉日本大学第一高等学校といった全国レベルの吹奏楽の強豪校が多く、平成6年に船橋アリーナ落成記念事業として始まった「千人の音楽祭」では市内の学生（小中高生）や市民で組むオーケストラなど2,000人以上の出演者が参加し、チケットも毎回抽選となるなど人気のイベントになっている。その状況を見て、千人の音楽祭実行委員会のメンバーはまち行く人にも音楽を楽しんでもらえるよう平成26年度から屋外にもフィールドを広げ「ふなばしミュージックストリート」を開催した。
第1回の企画にあたっては『すみだストリートジャズフェスティバル』実行委員会の助力を得ている。
ふなばしミュージックストリート 主な会場
天沼弁天池公園噴水広場
船橋グランドホテル「カフェグランデ」
船橋駅北口おまつり広場
東武百貨店船橋店８階屋上スカイガーデン
船橋市民文化創造館（きららホール）
京成船橋駅フェイスビル連絡デッキ
船橋市勤労市民センター
船橋市民文化ホール
SHIRASE 5002（元南極観測船しらせ)
ふなばしミュージックストリート 内容
開催日時：2014年10月26日
この年は12会場で行われ、105組が参加した。
ゲスト出演者としてDreamers Union Choir、タダシンヤ（多田慎也）が参加し、グランプリにはKATZE Wind Orchestra（カッツェウインドオーケストラ）が選ばれた。
開催日時：2015年10月11日
この年は15会場で行われ、110組が参加した。
第1回は音楽のライブイベントに寄りすぎたとの感想から、第2回ではグランプリとゲスト演奏を無くし、代わりに同日開催の他のイベントとコラボしたり アコースティック楽器体験や管楽器体験、「船橋の中心で船橋愛を叫ぶコンテスト」など一般参加型の企画を考えたりと、地域の人に楽しんでもらえるイベントを目指した。
開催日時：2016年10月23日
この年は17会場で行われ、693名の中から審査を通過した132組が参加した。
今回の企画として、船橋駅とららぽーとTOKYO-BAYを往復するシャトルバス内でライブを行う「ふなばしミュージックバス」を運行した。
開催予定日：2017年10月22日
ふなばしミュージックストリート 内容
この年は当日に船橋市内に大雨警報が発令されたために中止となった。
予定では16会場で開催され、105組の公募ミュージシャンが参加することとなっており、船橋市の姉妹都市であるアメリカカリフォルニア州ヘイワード市と中国陝西省西安市からもゲスト演奏者が来て演奏を行うこととなっていた。
開催日時：2018年10月21日
この年は17会場で行われ、117組が参加した。
第4回に引き続きアドバイザーとして平井堅・絢香・欅坂46などを手掛けている音楽プロデューサーの松浦晃久を招聘し、10年後、20年後の方向性を見据えて様々な企画を実施した。
開催日時：2019年10月20日
この年は11会場で行われ、82組が参加した。
会場として新たにSHIRASE5002（元南極観測船しらせ）が加わった。
9月26日には船橋競馬場で冠競争「音楽でまちを元気に！10月20日開催　ふなばしミュージックストリート記念 Ｃ1(二)(三)」が開催された。
開催日時：2020年10月18日
ふなばしミュージックストリート 内容
2020年初頭より、新型コロナウイルス感染症が拡大。これにより、第7回ふなばしミュージックストリートはオンラインフェスとして、「船橋市民文化創造館（きららホール）」、「イトウシティホール」、「スタジオパックス船橋店」でのライブをそれぞれのYouTubeチャンネルから同時配信及び事前録画した動画を「第7回FMS 動画出演ch」で配信するという形で開催した。出演者はライブ出演26組、動画出演16組の計42組、ライブ配信の3チャンネル合計の視聴数は5,000回超となった。
参加チーム
ライブ出演
Astrya/Amane＊天音/あみ/アンサンブル・アミキャル/伊瀬雄亮/唄三線 てらっちょ/オールドファッションバディーズ/Oギリン/おりー/Yumiko Onda/KRANKE MAN BAND/Kei S./55nuts/THE GOSCH/さいからサンセット/JOYFUL PAIR/多田ことえ/Daddies All Stars/CIRO'S/土日＊祭日/Naritoshi・Junichi/browny/MAKUNOUCHI/ミノルフォン(MINORU PHON)/Re:UPS/LiCaCo