hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
藤子・F・不二雄キャラクターズ 大集合!SFドタバタパーティー!! ミニゲーム
フィールド内でプレイヤーたちを追いかけるハッピー（『21エモン』）たちから逃げ続ける。ハッピーに取りつかれると体力が減少するが、ハッピーが取りついていない他のプレイヤーに触れたり「ゴンスケパネル」を取得したりするとハッピーを剥がすことができる。制限時間終了時点で残り体力が多いプレイヤーから順位付けされる。
一発勝負！ヒョンヒョロを探せ！！
部屋内のどこかに隠されている「ヒョンヒョロ」（『ヒョンヒョロ』）を探し出す。場所を選択するチャンスは1度だけで、先に見つけ出したプレイヤーが勝利、間違った場所を選ぶと即脱落となる。
透視で見抜け！エスパー訓練
キャラクターが描かれた見本のカードと同じものを、伏せられた4枚のカードの中から選ぶ。4枚のカードの絵は時間が経過するにつれて透けて見えるようになり、早く正解するほど多くの点数を獲得できる。3回試行後に合計点数の多いプレイヤーから順位付けされる。
飛んで集めて！大空中レース
画面手前から奥の方向に向かって飛行するレースを行う。空中に浮いている得点アイテム（10点または50点）を取得していき、ゴールした時点で獲得点数の多いプレイヤーから順位付けされる。コースの途中には飛行速度をアップさせる加速アイテムもある。
藤子・F・不二雄キャラクターズ 大集合!SFドタバタパーティー!! ミニゲーム
チーム対抗！雪だるま遊び
2人対2人で行うゲームで、事前に表示されるお手本の雪だるまと同じ大きさになるように雪玉を転がして雪だるまを作成し、より近いチームの勝利となる。
キテレツスイッチ！発明を完成させろ！！
2人対2人で行うゲームで、5x5に並んだ正方形の「回路パネル」を回転させて左上から右下まで電気が通るようにし発明を完成させていく。制限時間終了時点でより多くの発明を完成させたチームの勝利となる。回路パネルに混じっている「おじゃまパネル」に電気を通すと、相手のパネルを乱すことができる。
タッグで挑戦！ペア合わせ！！
2人対2人で行う神経衰弱風のゲームで、伏せられている12枚のカードから2人が1枚ずつめくり、絵柄が一致すればカードに書かれている点数が加算されてプレイ続行、不一致ならば相手チームの番になる。操作キャラクターと同じ作品のカードがペアとなった場合は2点多く加算される。3ターン終了時点で獲得点数が多いチームが勝利となる。
響け！ジャイアンリサイタル！！
1人対3人で行うゲームで、プレイヤーの1人がジャイアン（『ドラえもん』）になる。ジャイアンはプレイヤー1人を指定して相手を痺れさせる歌を聞かせ、対象者がタイミングよく耳を塞いでこれを阻止するというやり取りを制限時間内で繰り返し、全員が痺れればジャイアンになったプレイヤーの勝利、最後まで耐えきれば残りの3人の勝利となる。
藤子・F・不二雄キャラクターズ 大集合!SFドタバタパーティー!! ミニゲーム
スタコラ！オットー大追跡！！
1人対3人で行うゲームで、プレイヤーの1人がオットー（『モジャ公』）になる。迷路の中でオットーが残りの3人から逃げ続け、制限時間終了時点まで逃げ切ればオットーになったプレイヤーの勝利、その前までに捕まえれば残りの3人の勝利となる。迷路内にはオットーだけが通過できる場所がある。
ラジコン宇宙人で危機一髪！
1人対3人で行うゲームで、プレイヤーの1人がひみつ道具「組み立て円盤セット」の空飛ぶ円盤を操縦し、地上にいる他のプレイヤーを攻撃する。円盤が攻撃した跡はしばらく地面に残る。制限時間終了までに3人に攻撃を当てれば円盤を操縦するプレイヤーの勝利、最後まで逃げ切れば残りの3人の勝利となる。
ミニドラえもん ウォッシュ！
フィールド内に次々と現れるミニドラえもんにスプレーの泡を吹きつけて汚れを洗い落とし、その数を競う。光っているミニドラえもんは5体分洗ったとカウントされる。各プレイヤーは対戦前に、対戦の状況を変化させる特殊技を複数の候補から1つ選択し、対戦中に1度だけ使用できる。
玉木泰男
玉木 泰男(たまき やすお、1910年8月22日 - 2007年3月21日）は、日本の経営者。横浜ゴム社長、会長を務めた。東京都出身。
玉木泰男 経歴
1935年に東京帝国大学法学部法科を卒業し、同年に第一銀行に入行。1963年3月に横浜ゴムに転じ、1963年8月に取締役に就任し、1965年8月に常務、1967年8月に専務、1971年8月に副社長を経て、1977年12月に社長に就任。1981年3月に会長に就任し、1983年3月に取締役相談役を経て、1985年に相談役に就任。
1984年4月に勲三等旭日中綬章を受章した。
2007年3月21日、心不全のために死去。96歳没。
むっしゅ
むっしゅは、日本の漫画家、イラストレーター。島根県出身。
ウィーン市電E2形電車
E2形は、オーストリアの首都・ウィーンの路面電車であるウィーン市電に導入された電車（動力車）。ドイツ（旧：西ドイツ）の企業とライセンス契約を結んだオーストリア国内の鉄道車両メーカーによって製造された。この項目では、E2形と連結して使用される付随車のc5形についても解説する。
ウィーン市電E2形電車 概要
1976年まで製造が行われたE1形（動力車）およびc4形（付随車）に続く形で導入された車両。E2形・c5形共に右側通行に適した片運転台・片方向型車両で、E2形は2車体連接車、c5形はボギー車となっている。
両形式共にドイツの鉄道車両メーカーであったデュワグ（現：シーメンス）とライセンス契約を結んだオーストリアの企業によって生産された車両で、同社がそれまで製造していた路面電車車両（デュワグカー）から窓の大きさの拡大、電気機器の変更などの改良を施した「マンハイム形（Typ Mannheim）」と呼ばれる車種である。動力車であるE2形の制御装置については製造当初電磁開閉器を用いた抵抗制御方式のものが用いられていたが、2009年から2012年に電機子チョッパ制御方式の機器への交換が行われている。また、車内レイアウトについては製造当初から信用乗車方式に対応している。
ウィーン市電E2形電車 運用
E2形は1977年から1990年まで122両が製造され、そのうちシメリンク・グラーツ・パウカー（SGP）は98両（4001 - 4098）、ロータックスは24両（4301 - 4324）を生産した。一方、c5形は1978年から1991年までに117両（1401 - 1517）がロータックスによって生産されている。
2020年時点でE2形は119両、c5形は116両が在籍し、E2形 ＋ c5形の2両編成を主体としてウィーン市電の各系統で使用されているが、超低床電車（D形）の増備による置き換えにより、2026年までに全車営業運転を終了する予定になっている。ただしロシアによるウクライナ侵攻の影響により超低床電車の製造スケジュールに遅れが生じており、一部車両は2026年以降も使用される事が想定されている。
鈴木久章
鈴木 久章(すずき ひさあき、1921年10月10日 - 2012年8月3日）は、日本の経営者。横浜ゴム社長、会長を務めた。東京都出身。
鈴木久章 経歴
1946年に早稲田大学商学部を卒業し、同年に橫濱護謨製造(のちの横浜ゴム)に入社。1973年8月に取締役に就任し、1979年3月に常務、1980年3月に専務を経て、1981年3月に社長に就任。1987年3月に会長に就任し、1993年3月に取締役相談役を経て、1995年4月に相談役に就任。
1984年4月に藍綬褒章を受章し、1992年11月に勲二等瑞宝章を受章した。
2012年8月3日、老衰のために死去。90歳没。
本山一雄
本山 一雄 (もとやま かずお、1926年 <大正15年> 1月1日 - 2019年 <令和元年> 7月13日) は、日本の経営者。横浜ゴム社長、会長を務めた。位階は従四位。
本山一雄 経歴
東京都出身。1949年に東京大学経済学部を卒業し、同年に橫濱護謨製造(のちの横浜ゴム)に入社。1980年3月に取締役に就任し、1984年3月に常務を経て、1987年3月に社長に就任。1993年3月に会長に就任し、1999年6月には相談役に就任。
1990年11月に藍綬褒章を受章し、1996年4月に勲三等旭日中綬章を受章した。
2019年7月13日、心不全のために死去。93歳没。死没日付をもって従四位に叙された。
萩原晴二
萩原 晴二(はぎわら せいじ、1932年6月23日 - 2000年2月24日）は、日本の経営者。横浜ゴム社長、会長を務めた。東京都出身。
萩原晴二 経歴
1949年に慶應義塾大学経済学部を卒業し、同年に橫濱護謨製造(のちの横浜ゴム)に入社。1985年に取締役に就任し、1989年に常務を経て、1993年3月に社長に就任。1999年4月に会長に就任。
1998年に藍綬褒章を受章。
2000年2月24日、心不全のために死去。67歳没。
公平性 (機械学習)
機械学習における公平性（こうへいせい、英: fairness）は、機械学習モデルを用いた自動意思決定の過程でのアルゴリズムバイアスを是正する取り組みのことを指す。機械学習のプロセスを経たコンピュータによる意思決定が機微な変数に基づいている場合、そのような意思決定は不公平とみなされる場合がある。機微な変数の具体例には、性別、民族、性的指向、障害の有無などが挙げられる。他の多くの倫理的な概念と同様に、公平性やバイアスの定義は常に論争の的となってきた。一般に、意思決定が人々の生活に影響を与える場合、公平性やバイアスの問題が重要になってくると考えられる。機械学習の分野では、アルゴリズムバイアスの問題はよく知られており、広く研究の対象となっている。結果は多様な要素によって歪められ、特定の集団や個人にとって不公平とみなされる場合がある。このような事例の例として、ソーシャルメディアサイトがパーソナライズされたニュースを消費者に配信する場合などが挙げられる。
公平性 (機械学習) 背景
機械学習における公平性の議論は比較的最近の論点である。2016年からその論点における研究で急な増加があった。この増加はある程度アメリカ合衆国の裁判所で累犯を予測するのに広く用いられる、 COMPASソフトウェアが、人種上のバイアスであること主張するところの、プロパブリカによる影響力のある報告とみなされる。一つの研究の論点および議論は、機械学習のモデルを判断するには困難にさせるものである、普遍性をもった定義は無くそして異なった定義はたがいに矛盾しうるものとしての、公平性の定義である。他の研究の論点は、発生論（英:  origins of bias ）、類型論（英:  types of bias ）、および低減方法論（英:  methods to reduce bias）を含む。
公平性 (機械学習) 背景
近年高度な技術を持った企業は機械学習でのバイアスの探知と低減の方法に関する道具（ソフトウェアツール、略してツール）と取扱書をつくらせた。ソフトウェアバイアスを低減しその公平性を上昇させる特別なアルゴリズムをもったPythonとR言語のツールをIBMは持っている。Googleは機械学習でのバイアスを研究し撃退する指針とツールを発表した。フェイスブックは彼らのツールの利用、公平性の流れ（英: Fairness Flow）、彼らの人工知能でのバイアスの探知を報告した。しかしながら、それら企業の努力は十分でなく、そのような従業員によるツールの少しの利用を報じることは、ツールの利用が選択的であっても、そしてそれが可能であっても、すべての彼らのプログラムにたいして使うことはできないことを、論評者たちは主張した。
公平性 (機械学習) 論争
法律上のシステムでのアルゴリズム的な意思決定の利用は、吟味のもとでの利用での注目に値する領域でありつづけてきた。2014年に、アメリカ合衆国司法長官エリック・ハンプトン・ホルダーは、「リスクアセスメント」の方法が、被告の教育水準や社会経済的背景のような、彼らの管理の下ではない要因に過度に焦点をあてさせるかもしれないという問題を提起した。COMPASに関するプロパブリカによる2016年の報告は、黒人の被告が白人の被告よりもたいてい二度高リスクとして誤って分類される可能性が高く、これに対して白人において逆の誤りがなされることを主張した。COMPASの製作者の、Northepointe Inc.は、彼らのツールが公正でプロパブリカが統計的誤りをしたことを主張して、その報告と争った。これは引き続きプロパブリカにより再度反論された。
公平性 (機械学習) 集団公平性規準
分類問題において、アルゴリズムは、既知の特性から、目的の変数である、離散的な特性を予測する関数を学習する。を、含まれた幾つかの特性を変換するかまたは、機微な特性（性別、民族、性的指向、その他）として考えるにおいて'陰的に'（英: implicitly ）変換するものである、離散的な確率変数とする。最後に、分類子（英: classifier）の予測をで記す。
今、幾つかのこれら機微な変数によって影響されない予測であるかどうか、与えられた分類子が公平であるならば、三つの主な評価規準を定義する。
確立変数が、もしその機微な特性変数が予測子 と確率的に独立であるとき、独立性を満たすと呼び、

と記す。この記法は次の式でも表すことができる：

これは、各々の目的クラスの分類比率は機微な特性変数を尊重する異なった集団に属する人々に等しいことを意味する。
確立変数が、もしその機微な特性変数が目的変数によって与えられる予測子 と確率的に独立であるとき、分離性を満たすと呼び、

と記す。この記法は次の式でも表すことができる：

これは、機微な属性に関する判別 のすべての独立性は真の目的変数の実際の独立性と一致されなくてはならないことを意味する。
公平性 (機械学習) 集団公平性規準
確立変数が、もしその機微な特性変数が予測子によって与えられる　目的変数と確率的に独立であるとき、充分性を満たすと呼び、

と記す。この記法は次の式でも表すことができる：
上記に与えた三つの定義に関する主要な結果を要約すると：
公平性の統計的測定の多くは異なった計測にあるので、それらを定義することから始める。二値の分類による作業の場合、予測のものと実際の両方の分類は二つの値をとり得る：陽値と陰値。予測と実際の結果の間の、異なった可能な関係の説明から今始める：
次の規準はこの節の最初の、独立性、分離性、充分性の三つの主な定義の計測として理解できる。
右の表において、それらの間の関係をみることができる。
この節における定義は客体の多様な確率分布についての予測結果に焦点をあてる。これらは最も単純で最も直接的な公平性の記述である。
統計的平価（英:  statistical parity）、承認（または容認）比率平価（英:  acceptance rate parity）または比較分析（英:  benchmarking）とも呼ばれる、人口統計的平価（英: demographic parity）。もし保護ならびに非保護の集団での客体が陽評価への割り当てへ等確率であるならば、分類子はこの定義を満足する。これは、次式を満足する場合である：
公平性 (機械学習) 集団公平性規準
これらの定義は予測結果だけでなく、それを実際の結果と比較することも考慮する。
これらの定義は実際の結果とその予測された確率得点に基づく。
較正（英:  calibration）、または条件の度数の突合せ（英: matching conditional frequencies）とも呼ばれる、検査公平性（英: test-fairness）。諸個人が保護または非保護の集団のどちらかに属するときに、同一の予測確率得点をもつ彼ら個人が同一の陽分類での分類になる確率を有するならば、分類子はこの規準を満たす：
何人かの学者はアルゴリズム的公平の定義を社会的厚生関数の術語で提示した。社会的厚生関数の使用は、アルゴリズムによって影響を受ける人々についての効用の用語をもって、アルゴリズムの設計者に公平性を考慮にいれ正確さを予測するようにさせることを彼らは主張する。それは設計者に原則的な方法での効率性と公平性（英: equity）の一得一失をさせる。
アルゴリズム設計者は恵まれない集団の絶対的な利得を認識するために社会的厚生関数を使うべきであることをセンディル・ムッライナタンは述べた。例えば、犯罪の割合が一定である間も、純粋に人間による判定（英: judgment）よりも、黒人、ヒスパニック、など人種的少数派全般に対する拘留率を引き下げる、未決拘禁での意思決定アルゴリズムを使う研究が見られる。
公平性 (機械学習) 個別公平性規準
公平性の定義における重要なひとつ大きな差異は集団と個別の概念の間のものである
。率直にいえば、集団公平性規準が、たいてい機微属性（たとえば、性別、民族、年齢、その他…）によって識別する、集団水準で数量比較するのに対し、個別規準は諸個人を比較する。言い換えれば、その規準は「似通った諸個人は似通った処理をすべきである」ことに従う。
不知を通した公平性（英: Fairness Through Unawareness、略してFTU）と通常称されるもの、あるいは（自動的な）決定を行う際に陽に機微特徴を用いないことを規定するものである、'無分別'（英: Blindness）によるものである、公平性に対するとても直観的な取り組み方がある。二人の個人が、その同じ結果を受け入れるような彼らの機微属性の値についてだけ異なっているため、これは個別公平性の概念に有効である。
公平性 (機械学習) 個別公平性規準
最も一般的な個別公平性の概念は2012年にシンシア・ドワーク（英語: Cynthia Dwork）とその共同研究者らによる先駆的な仕事において導入された。そして、モデル写像におけるリプシッツ条件として表現される、入力としての特徴をとる決定写像が「似通った個人らは同じように写像する」ようにできることを組み立てられるべきであるところの原理の、ある数学的な翻訳として考えられる。彼らは、特定の状況でどの個人らが'似ている'かを査定することにおいて、適当な目的‐関係の距離計量の選択の重要性を強調したので、精確にはFTUとは対位法の、認識を通した公平性（英:  Fairness Through Awareness、略してFTA）と彼らはこの取り組み方を呼んだ。再び、この問題は、特定の文脈でいかなる変数が「正当」なものとして取り上げられうるかに関して持ち上がる論点にとても関連する。
公平性 (機械学習) 因果関係にもとづく測定
因果性公平性（英: causal fairness）は、どちらのリソースの割り当てが公正な個人的な処理の受け入れに公平であるかの尊重をもった、特性の或る組み合わせにおいてだけ異なる者の、二つの似通った個々の利用者またはアプリケーションのものによる度数を測定する。公平性計測に関する学術的な研究の全部の分野は、機械学習モデルでの偏見を評価することに、因果性モデルを波及するよう発展してきた。この対処法は通常、同一に観測されるデータの分布は作用における変数の間の、ひょっとすると偏見のなんらかの形によって結果が影響されているか否かの違った表現の、違った因果性関係を隠しているかもしれない事実によって、根拠を示す。
(Kusner et al. 2017)は反事実（英:  counterfactuals）を用いることを提案する、そしてもし任意の個人について、
機微情報が変化したときに反事実シナリオにおいて結果が変化しなければ、意思決定過程の反事実公平性（英: counterfactually fair）が満たされるものとして定義する。その数学的な定式化は次式を導く：
ここに：機微属性がでその他の特徴がであるランダムな個人
と、を有する同じような個人について、彼らは承認になる機会が同じになるべきであるとする。
公平性 (機械学習) バイアス軽減戦略
3つの異なった方法により機械学習アルゴリズムに公平性を施しうる：データ前処理、ソフトウェアの学習（英: training）における数理最適化、もしくはアルゴリズムの後処理の結果。
大抵、分類は単独では問題ではない；データセットも偏見化されている。と尊重するデータセットの偏見は次のように定義される：
再計量（英:  reweighing）は前処理アルゴリズムの一例である。その考え方は、
指定された集団の尊重による計量された偏見が0になるように、各々のデータセットにある計量を割り当てることである。
センシティブ変数をデータセットが差別せず、目的変数が独立で、同時分布の確率が次のような確率の積であるならば：
別の対処法は学習時に偏見を直すことである。アルゴリズムの最適化をする目標に対して制約を課することによりこれはなされうる。保護された集団とその残りの個人らについての一定の測定の同じ比率を保つことによって、これらの制約はアルゴリズムに公平性を改善するようせしめる。たとえば、誤った陽割合が、保護された集団での個人と保護された集団の他のものとで同じになる、
目標の条件をアルゴリズムに追加することができる。
公平性 (機械学習) バイアス軽減戦略
この取り組み方でのおもに用いられる測定は誤った陽割合、誤った陰割合、及び全部の誤分類割合である。アルゴリズムの目標にこれら制約のたった一つもしくは幾つかを追加することができる。
誤った陰割合の等しさは、これは機会の平等を意味するから、真の陽割合の等しさを意味することに注意せよ。問題についての制約を課したのち、解決しないかもしれない、そうなのでそれらにおける緩和が逆に必要かもしれない。
高精度に公平性を改善ことにおいてこのテクニックはよい結果を達成する、そして改善のための公平性の測定をプログラマーに選ばせる。しかしながら、各々の機械学習の作業は異なった適用可能な方法を必要とし、そして分類法での、常に可能とは限らないコードは修正が必要かもしれない。
同じ最急降下による方法（最急降下法を見よ）を通じて同時に二つの分類を矯正する。一つに、'予測器'（英: predictor）は、それの重みで修正された、何らかの損失関数を最小化させる、で与えられる入力の、目的変数の、の予測の作業を達成しようとする。二つに、'反対器'（英: adversary）は、なんらかの損失関数を最小化するような、その重みで修正されたが与えられ、機微変数のの予測を達成しようとする。
公平性 (機械学習) バイアス軽減戦略
正確に進めるのに、ここで重要な点は、前述のは、その離散的な予測ではなく、分類法の生の出力を意味しているに違いないことである；たとえば、人工ニューラルネットワークや分類問題をもって、ソフトマックス層の出力をは意味する。
毎学習段階に勾配に応じてを最小化するようを更新し、次の式によりを修正する：

ここに、は毎段階で変化しうる、調整可能な超パラメーターである。
直観的な考えは、'反対器'が からの機微変数の予測に失敗するから、'予測器'が（すなわち）を最小化をするときに、同時に、（すなわち）をも最大化させたいことである。
最後の方法は公平を達成する分類の結果を修正することを試みる。この方法では、各々の個人に対する得点を返すような分類を用い、そしてそれらについての2値の推測（英: prediction）を必要とする。低得点が陰なものを得そうなのに対して、高得点は陽な結果を得そうにみえる、しかし、望む場合に然りと答えるように、その決定をするような 閾値 を調整することができる。その閾値の値の変動は真の陽のものと真の陰のものにおける一得一失に影響を与えることに注意せよ。
を、事例が陽な分類＋に属するところの確率としての分類により計算される確率とするような、分類を考える。 が1もしくは0に近い場合、その事例 は一定の高い頻度をもって順に＋か－に属することをもって表される。けれども、が0.5に近いならば分類が大きく不確かになる。
公平性 (機械学習) 引用文献
Zafar, Muhammad Bilal; Valera, Isabel; Rodríguez, Manuel Gómez; Gummadi, Krishna P., Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment
(英語) Attorney General Eric Holder Speaks at the National Association of Criminal Defense Lawyers 57th Annual Meeting and 13th State Criminal Justice Network Conference, (2014-08-01)
公平性 (機械学習) 引用文献
Dwork, Cynthia; Hardt, Moritz; Pitassi, Toniann; Reingold, Omer; Zemel, Richard (2012). “Fairness through awareness”. Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference on - ITCS '12. pp. 214–226. ISBN 9781450311151
公平性 (機械学習) 引用文献
Mullainathan, Sendhil [in 英語] (2018年6月19日). Algorithmic Fairness and the Social Welfare Function. Keynote at the 19th ACM Conference on Economics and Computation (EC'18). YouTube.  48 minutes in. In other words, if you have a social welfare function where what you care about is harm, and you care about harm to the African Americans, there you go: 12 percent less African Americans in jail overnight.... Before we get into the minutiae of relative harm, the welfare function is defined in absolute harm, so we should actually calculate the absolute harm first.
公平性 (機械学習) 引用文献
Mitchell, Shira; Potash, Eric; Barocas, Solon; d'Amour, Alexander; Lum, Kristian (2021-03). “Algorithmic Fairness: Choices, Assumptions, and Definitions”. Annual Review of Statistics and Its Application 8 (1):  141–163.
Friedler, Sorelle A.; Scheidegger, Carlos; Venkatasubramanian, Suresh (April 2021). “The (Im)possibility of fairness: different value systems require different mechanisms for fair decision making” (英語). Communications of the ACM 64 (4):  136–143.
Mehrabi, Ninareh; Morstatter, Fred; Saxena, Nripsuta; Lerman, Kristina; Galstyan, Aram (2021-07-13). “A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning”. ACM Computing Surveys 54 (6):  115:1–115:35.
Castelnovo, Alessandro; Crupi, Riccardo; Greco, Greta; Regoli, Daniele; Penco, Ilaria Giuseppina; Cosentini, Andrea Claudio (2022). “A clarification of the nuances in the fairness metrics landscape”. Scientific Reports 12 (1):  4209.
富永靖雄
富永 靖雄(とみなが やすお、1937年3月5日 - ）は、日本の経営者。横浜ゴム社長、会長を務めた。神奈川県出身。
富永靖雄 経歴
1960年に慶應義塾大学経済学部を卒業し、同年に橫濱護謨製造(のちの横浜ゴム)に入社。1991年3月に取締役に就任し、1995年3月に常務、1996年6月に専務を経て、1999年4月に社長に就任。2004年6月に会長に就任。
三並恒功
三並 恒功（みなみ つねよし、1968年2月13日 - ）は、東京都出身の実業家。株式会社PBM代表取締役Producer。
祖父は自動電気炊飯器発明者の三並義忠。
三並恒功 人物
駒澤大学卒業後、凸版印刷株式会社に入社。
写真集「Santa Fe」やGQジャパンなど、雑誌や写真集の制作を数多く担当する中、「通販生活」でもおなじみの「ピカイチ事典」を流通改革を含め提案し250万部のミリオンヒットを生み出す企画制作の原動力となる一員として活動するなど、その時々で確実にヒットを飛ばす。
カセットコンロのカセットフーでおなじみ岩谷産業のハウスエージェンシーの株式会社アイ・プロモーションに入社。
イワタニグループ全体のブランディングや広報、及びプロモーション全般を請け負うプロデューサーとして活動。
三並恒功 来歴
2005年2月に株式会社PBMを設立。
ユナイテッドアローズのイメージ映像及びパンフレットなどのクリエイティブディレクションを始め、女子高生など若年層に人気の109ブランド「Me Jane」や「Mars」のイメージプロデュースを行い、ギャルブームの火付け役ともなるブランドのプロデューサー兼クリエイティブディレクター。
WEBの分野でも、ECサイト「快適ねこ生活」「快適いぬ生活」のブランドプロデュースを行い、人気のある犬・猫系のグッズ及びフードの販売サイトへと成長させるなど、活躍の場は企業ブランドプロデュースを始め、俳優やミュージシャンに携わる商品クリエイティブディレクション、さらには店舗設計・デザインや商品開発など多岐にわたり、イメージ映像などの広告全般、カタログ、ポスター等のプロモーション企画・制作までトータル的にブランドプロデュースを行う。
現在は、企業のブランドイメージのプロデュースを数多く行い、各方面でブランドプロデュース論について講演などを行っている。
自身の経験を踏まえた自己プロデュース論セミナー（タイトル・なりたい自分の見つけ方セミナー）では、中高生が抱える将来への不安や葛藤などを解決する道しるべとして核心に迫りつつも、それぞれの世代にあわせた内容と演出であると言われている。
三並恒功 実績
クリエイティブディレクション・プロデュース
麻生専門学校グループ/太陽有限責任監査法人/UNITED ARROWS/Me Jane/佐藤 健/ポルノグラフィティ/Begin など
なりたい自分の見つけ方セミナー
東福岡高等学校/博多女子高等学校/純真高等学校/沖学園高等学校/精華女子高等学校/長崎女子商業高校/鹿屋女子高等学校 他多数
その他セミナー
福岡大学/福岡女子商業高校/鳥栖商業高校/佐賀学園高等学校/佐賀商業高校/河原学園 他多数
伊勢崎市立茂呂小学校
伊勢崎市立茂呂小学校（いせさきしりつもろしょうがっこう）は、群馬県伊勢崎市にある、公立小学校である。
伊勢崎市立茂呂小学校 概要
学校教育目標は、「自ら学び考え､お互いを認め合い、助け合う思いやりの心をもち目標に向かって挑戦できる茂呂小の子」である。また、その中に「知」・「徳」・「体」でそれぞれ、目標を立てている。
伊勢崎市立茂呂小学校 沿革
明治6年に茂泉小学校として、開校した。その後、茂呂尋常小学校と改名した。戦後、昭和22年に現在の名称である伊勢崎市立茂呂小学校 となった。
昭和61年、県及び市より体力つくり実践推進校に指定された。
平成4年、市より道徳研究指定を受けた。
平成26年、県より「確かな学力｣研究推進校に指定された。
尼崎市アウティング問題
尼崎市アウティング問題（あまがさきしアウティングもんだい）は、当時尼崎市職員であった両性愛者（バイセクシュアル）の男性が業務中に市民団体へ性的指向をカムアウトしたことに対して、市幹部職員が控えるよう指導、またその過程・最中にアウティングを行った問題である。暴露された男性はのちに依願退職し、市はこの問題を人権侵害に当たると結論付け、性的少数者に関する職員研修の見直しを行った。
尼崎市アウティング問題 概要・経過
男性は市の保健所に務めており、その業務中、動物愛護団体（市民団体）の人物に「彼女は？ 結婚は？」などと迫られたため「男性のパートナーがいる」と返答した。後述する面談で男性は「結婚観を何度も聞かれ、話を終わらせたくて、セクシュアリティを正直に答えたことがある」と話している。
2019年11月、団体より市の幹部職員へ「職員に性的指向を明かされて困惑した」「不愉快だ」との苦情があった。幹部職員は、男性が所属する部署内の複数の職員に「男性が市民にバイセクシュアルだと伝えていると、団体から申し入れがあった」と伝え、事実関係等を調査するよう職場内に指示を出した。この際、幹部は男性には何も説明しておらず、また男性がバイであることを初めて知った職員もいた。翌12月、幹部は他の職員とともに同男性職員と面談を行い、「社会全体が成熟しているわけではないから、言葉を選ぶべきだ」、「言葉を慎む勉強をしてほしい」などと指導した。また、
私だったら白血病だったり借金があったりしても、相手にどう思われるか分からない私的なことは市民に言わない
とも述べたという。なお、同席した職員は当時、男性の性的指向を知らなかった。
尼崎市アウティング問題 概要・経過
2020年3月、男性は依願退職した。神戸新聞の取材に対し「市は自分の性的指向を『不快』とした団体側に何の意見もせず、それ（カムアウト）が悪いことであるかのように一方的に注意された。納得できず退職を決めた」と述べた。
2021年9月、同市市議会で議員の1人がこの問題を取り上げた。市側は「職員研修で多様性への理解を深める」との回答に終始していた。その後12月に神戸新聞がこの問題を報じた。すると全国から抗議や批判が殺到した。
12月20日、同市市長の稲村和美が「多様な性を理解していこうとする最中の出来事で、今後繰り返すことがないよう取り組む」として、職員への人権研修を拡充していく方針を示した。
2022年3月、市が有識者とのワーキングチームの調査結果を報告した。一方、神戸新聞はこの報告書をもとに『悪意はなくても－尼崎市アウティング問題から』と題して、性的少数者を巡る問題についての連載を開始した。
近畿大学教授で公務員倫理に詳しい中谷常二は
相手側が公務と関係がないことを話題にし、職員個人の私的な事柄に対して「不快」と示してきた段階で、行政組織として職員を守るべきだった。
と評した。また、LGBT法連合会事務局長の神谷悠一は、アウティングだけでなく「SOGIハラ」や「カスタマーハラスメント」に該当すると指摘した。
フランシスコ・アントニオ・デ・アルメイダ・ジュニオル
フランシスコ・アントニオ・デ・アルメイダ・ジュニオル（Francisco Antônio de Almeida Júnior、1851年5月4日 - 1928年9月12日）は、19世紀後半に活躍したブラジルの天文学者、エンジニア、大学教授、作家。アルメイダは1874年の金星の太陽面通過において、太陽の年周視差を計算するために任命された委員会の一員であった。あまり知られていないが、アルメイダは映画製作の発展において重要な人物である。また、日本に来航した最初のブラジル人と推定される。
フランシスコ・アントニオ・デ・アルメイダ・ジュニオル 作品一覧
1879年 - 『フランスから日本へ：旅行記と中国、日本、およびアジアの他の国々の歴史、習慣、描写』（Da França ao Japão: narração de viagem e descrição histórica, usos e costumes dos habitantes da China, do Japão e de outros países da Ásia）
『日本帝国の地図』（Carta do Império do Japão、上記作品に含まれている）
深谷勝清
深谷 勝清（ふかや かつきよ、1933年8月25日 - 2001年6月17日）は、日本の経営者。北海道放送社長を務めた。北海道出身。
深谷勝清 経歴
1958年に早稲田大学文学部を卒業し、同年に北海道放送に入社。1988年に取締役に就任し、1989年に常務を経て、1995年6月に社長に就任。
2001年6月17日肺癌のために死去。67歳没。
横山恵理
横山 恵理（よこやま えり）は、日本の文化情報学・人間文化学者。大阪工業大学情報科学部情報システム学科准教授。博士（文学）（奈良女子大学）。画像電子学会第4回デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会2022幹事。国文学研究資料館地域資料専門委員会委員。
専門は、文化情報学・デジタル人文学・人間文化学、図書館情報学・人文社会情報、人間科学・教育科学。
横山恵理 略歴
2003年奈良女子大学文学部卒業。2005年同大学院人間文化研究科比較文化学専攻修士課程修了。のちに、博士（文学）（奈良女子大学）。2016年大阪工業大学情報科学部講師。2022年より同学部情報システム学科准教授。
主な所属学会は、日本文学協会、説話文学会、中世文学会、中古文学会、画像電子学会、情報処理学会。 主な著書は、『天文文化学序説 : 分野横断的にみる歴史と科学』（共著、思文閣出版 2021、学術書）、『狭衣物語 文学の斜行』（共著、翰林書房2017、学術書）。
横山恵理 主な研究
文化情報学・デジタル人文学の対外啓蒙活動として、枚方産学公連携フォーラム2021での講演（テーマ：「古典×IT」で未来の学びを創出）、奈良シニア大学2019（テーマ：尼門跡寺院と〈孝〉の物語 〜法華寺蔵「七草絵巻」を中心に）での講師、奈良女子大学附属中等教育学校の古典文学作品のVR動画化プロジェクト（パナソニック教育財団実践研究助成2021）のサポートを行っている。
北アルプス文化センター
北アルプス文化センター（きたあるぷすぶんかせんたー）は、富山県中新川郡上市町法音寺1番地に所在するホールである。
北アルプス文化センター 概要
1984年（昭和59年）より総工費13億4千万円にて工事着手し、1985年（昭和60年）9月18日に開館。一般財団法人上市町健康文化振興財団が指定管理者として同施設を運営している。
鉄筋コンクリート造地下1階地上4階建て（開館当時は1階に山岳博物館、2階に薬草・売薬資料館を備えていた）、延床面積4,350m2。
エコーホール
この他、リハーサル室1室、楽屋3室を備える。
駐車場は無料駐車場50台分、上市町役場駐車場利用可。
横手市雪となかよく暮らす条例
横手市雪となかよく暮らす条例（よこてしゆきとなかよくくらすじょうれい、平成17年横手市条例第16号）は、雪を「暮らしにうるおいを与えてくれる自然の恵み」とし、市民の雪との共生・共存を目的とする秋田県横手市の条例。
横手市雪となかよく暮らす条例 概要
横手市は日本有数の豪雪地帯で、昭和48年豪雪では2.5メートルもの雪が降り積もったこともあった。人口が密集する市街地でも豪雪に見舞われるため、屋根の雪下ろしを始めとした除雪への負荷が大きく、特に高齢化が進む横手市のような地方自治体では、悩みの種となっている。
ただ、雪は地域経済活動の支障となる反面、大切な水資源であり、雪国特有の文化を育む源であるとし、市民の意識を変えることを目的に条例が制定された。旧横手市にて2001年（平成13年）に制定されていたものを、市町村合併（2005年10月1日）後の（新）横手市へ引き継ぎ、2005年（平成17年）10月1日に施行された。
条文では、「暮らしにうるおいを与えてくれる自然の恵みとして雪を積極的に受け入れ、雪を生かし、市と市民、事業所が一体となって快適なまちづくりを進め、魅力のある雪国を創ることを目的」としている（条例1条）。
横手市雪となかよく暮らす条例 概要
この条例に基づき、市では雪と市民の距離を近づけるため、「利雪・親雪・克雪」をキーワードに様々な取り組みを行っている。横手市朝倉町にある「あさくら館（朝倉地区交流センター）」では、雪冷房と呼ばれる雪を使った冷房システムがあり、県内で初めて公共施設に導入された。また、市では「雪と親しむ日」を設け、かんじきを履いて雪道を歩く「かんじきウォーキング」や、雪中宝探し、あまえこかき氷早食いなど、雪に関するイベントを企画・実施している。横手市を代表するイベントである「横手の雪まつり」もその一つで、伝統行事のかまくらやぼんでんの他、市民がミニかまくら作りに参加できるようにするなど雪へ親しむ機会が設けられている。
その他、高齢者に対する雪下ろし支援事業など、雪の克服にも力を入れている。
横手市雪となかよく暮らす条例 内容
条例は全7条からなる。
（前文）私たちの横手市は、全国でも指折りの雪の多いまちとして知られ、その暮らしは雪と共に営まれてきました。「かまくら」や「ぼんでん」などの冬の伝統行事をはじめ、雪国特有の生活と文化が育まれ、現代に伝えられてきました。

私たちは、この雪と共に生きる文化を未来へ伝えるとともに、近年の社会の大きな変化に対応できるまちのあり方や住まいのつくり方、そして雪国の暮らしについて見つめ直していく必要があります。また、雪に親しみ雪と楽しく暮らす生活スタイルの確立に取り組んでいくことも大切です。

私たちは、克雪のまちづくりを進めるとともに、雪国で明るく元気な市民性の創造と、行政、市民及び事業所がお互いに協力し、マナーを守って雪となかよく暮らすことのできるまちを目指します。 — 横手市雪となかよく暮らす条例
本条に基づいて表彰された者は雪国マイスターとして認定され、その者は本条例の普及に努めるものとされている（本条例推進要綱第8条）。これまでに雪国マイスターと認定された者は、かまくら作りの第一人者・名人や、かんじきマラソンを行っている団体、やかんを使ったカーリングである「や・カーリング」を行っている区などがある。
陽気な仲間の二人の男と二人の女
『陽気な仲間の二人の男と二人の女』（ようきななかまのふたりのおとことふたりのおんな、蘭: Gezelschap van twee mannen en twee vrouwen、英: Merry Company with Two Men and Two Women）、または『訪問』（ほうもん、英: The Visit）は、17世紀オランダ黄金時代の画家ピーテル・デ・ホーホが1657年ごろ、キャンバス上に油彩で制作した絵画である。 当時のオランダで人気のあった「陽気な仲間」の主題を表した風俗画の一例である。お互いに仲間同士として楽しんでいる一群の人物を描いているが、肖像画として意図されたものではない。作品は、砂糖製造業で財を成した資本家へイヴマイヤー氏のコレクションにあったが、1929年に氏の遺贈によりニューヨークのメトロポリタン美術館に収蔵された。
陽気な仲間の二人の男と二人の女 作品
デ・ホーホは、本作を「フォールハイス (蘭: voorhuis)」と呼ばれる、一番よく日の当たる細長い家の窓側の部屋に設定している。窓の配置と空間の構造は、当時デ・ホーホがフェルメールと親しく対話をしていたことを明らかにしている。しかし、催淫剤となる牡蠣の皿などの要素は、おそらくデ・ホーホがこの特別な場面を健全な家ではなく、売春宿として意図していたことを示唆している。
1910年、本作について研究者のホフステーデ・デ・フロートは以下のように記述した。
陽気な仲間の二人の男と二人の女 作品
192. 室内の二人の男と二人の女。ジョン・スミス (美術史家) の著作で34番。人物たちは、部屋の左手の、上半分が上げられている大きな窓の横に集っている。テーブルの左端には少女が立っており、ワインを注いでいる。彼女は、白い毛皮で縁取られた赤い上着、青いスカート、大きな白いエプロンを身に着けている。幅広いカラーの付いた白い服を着て、縁の垂れた帽子を被っている若い紳士がテーブルの後ろに立ち、少女を見ている。彼は、右手で椅子の背もたれに寄りかかり、左手にはパイプを持っている。テーブルの右側には、黒いケープを纏っていて、長いカールした髪が顔を隠している男が座っている。彼は横に座っている少女の腕を取っているが、彼女は警戒しつつも悪戯っぽい表情で彼を見ている。右側の前景には、彼の縁の垂れた帽子が落ちている。右側の背後には、カーテンの付いたベッドがある。ベッドの上には、男の肖像画がかかっており、その横には銘文の記されたオランダの港の地図がある。光は左から射している。良い絵で、光と色の扱いにおいて力強く、輝かしい。バーガーはフェルメールの作品だと見なした。1866年の『ガゼット・デ・ボザール』14号の551ページを参照のこと。板絵。縦27インチ、横22と1/2インチ。
1833年、ドゥレセール (Delessert) 男爵のコレクション (ジョン・スミス)。
売却歴。1869年5月15日、フランソワ・ドゥレセール、36番　(150,000フラン)。1883年4月5日、パリの B. ナリシュキーヌ (B.Narischkine) (160,000フラン)。
1889年7月1日、パリのウジェーヌ・スクレタン (270,000フラン)。その後、パリのデュラン・リュエルの所有。現在、ニューヨークのへイヴマイヤー・コレクション蔵。
虎に翼
『虎に翼』（とらにつばさ）は、2024年（令和6年）度前期放送のNHK「連続テレビ小説」第110作で、2024年4月1日から9月27日まで放送された日本のテレビドラマである。脚本は吉田恵里香、主演は伊藤沙莉。
「虎に翼」は、中国の法家・韓非子の言葉で「鬼に金棒」と同じく「強い上にもさらに強さが加わる」の意味で、日本書紀の中でも引用されていることわざ。
虎に翼 制作
2023年2月22日、制作が発表された。原作は存在せず、日本で初めて女性として弁護士、判事、裁判所長それぞれを務めた三淵嘉子をモデルに、オリジナルストーリーのフィクションとして制作される。清永聡NHK解説委員が宇田川潤四郎や元裁判官から聴いたブルーパージ体験談等を書いた『家庭裁判所物語』（2018年、日本評論社）を読んだ尾崎裕和・石澤かおる両プロデューサーから三淵嘉子のドラマ化について相談を受けてその取材担当となり、資料の提供、脚本の監修、勉強会開催を行ない、ドラマの中の原爆裁判や総力戦研究所も取り入れて『三淵嘉子と家庭裁判所』（2023年、日本評論社）を著し、法律考証は田畑忍から薫陶を受けた村上一博があたり、両担当者が放映後解説を公開。裁判所考証は荒井史男。
ヒロイン選定に際してはオーディションは行われず、2022年末にNHK側から伊藤側へ直接オファーされた。伊藤は、2017年度第96作の『ひよっこ』以来2回目の朝ドラ出演となる。
出演者は、2023年7月31日に主人公の寅子とその生家・猪爪家の人々、8月1日に寅子が通う明律大学の仲間たち、8月2日に「法の世界」の先達たち、2024年1月25日に法を学ぶ寅子が出会う人々、1月26日に寅子の運命を導く人々を、それぞれ発表した。
虎に翼 制作
2023年9月28日につくばみらい市のオープンセットでクランクインして、番組ロゴを発表した。番組主題歌として米津玄師「さよーならまたいつか!」を採用することを、2024年1月18日に発表した。
2011年度第85作『カーネーション』のヒロイン・尾野真千子が、語りを担当することを1月19日に発表した。この尾野のナレーションについては初週から、主人公の心の声となっていて心地よいなどと話題になった。
2月29日には、森優太が音楽を担当することを発表して、メインビジュアルを公開し、公式ウェブサイトを開設した。
7月15日の放送では寅子が判事になって新潟地方裁判所に赴任し「新潟編」がスタートした。
8月31日にクランクアップし、9月4日には、次作『おむすび』のヒロイン・橋本環奈とのバトンタッチセレモニーが大阪で行われた。
2025年1月20日に公式SNSが終了し、同月27日に、2025年度前期放送の「あんぱん」へアカウントが引き継がれた。
衛星波のNHK BSとBSプレミアム4Kで土曜日に1週間分をまとめて再放送する『今週の連続テレビ小説』の放送時間が、BSは8時15分 - 9時30分に、BSプレミアム4Kは10時15分 - 11時30分に変更となるほか、地上波の週末ダイジェスト版（土曜8時初回）の放送のうち、日曜11時の回が廃止された。
虎に翼 あらすじ
昭和6年（1931年）の東京。女学生の猪爪寅子は母親はるの勧めで気乗りしないお見合いを続けていた。下宿人佐田優三の夜学に弁当を届けにいった寅子は、教鞭を取る桂場等一郎と穂高重親に出会う。穂高から明律大学女子法科への進学を勧められた寅子は願書を提出するが、はるは猛反対する。後日、桂場が寅子に「（女性が法曹になるのは）時期尚早」と言うのを聞いたはるは激怒し、その足で書店に赴き寅子に六法全書を買い与える。こうして寅子は念願の進学を許されたのだった。
昭和7年（1932年）春、晴れて女子法科に入学した寅子は、華族の桜川涼子、弁護士夫人の大庭梅子、留学生の崔香淑と同じ二期生になる。しかし一期生は80人の入学者が7人しか残らなかったこと、男子に嘲笑されたり縁談を断られたりと困難な状況にあることを知る。さらに女子に弁護士資格を与える法改正が延期される。学校を飛び出した山田よねを追いかけた寅子は東京地方裁判所で離婚裁判を傍聴。離婚できない妻が夫から着物を取り返せないと聞いて立腹するが、法律上どうすることもできないとよねに言われる。翌日穂高にこのことを質問すると、穂高は生徒たちに弁護を考えさせる。穂高と女生徒たちは裁判を見学。「権利の濫用」を理由に妻が勝訴。寅子は「法律は人を守るもの」と理解する。
虎に翼 あらすじ
寅子が入学して1年、大量の退学者と入学者減少で女子部は存続の危機にあった。寅子たちは「毒饅頭殺人事件」をモデルにした法廷劇上演を計画。皆と距離を置くよねも加わり本番を迎えるが、男子学生らが野次で進行を妨害、食ってかかったよねが突き飛ばされる。劇は中止に追い込まれた上、新聞に興味本位で掲載され、学長から注意される。寅子たちは怪我をしたよねから辛い生い立ちを聞く。よねと和解するため寅子は家で饅頭を作って検証し、事件の不自然さに気付く。涼子は学長が客の興味をひくため脚本を改変していたことを告白する。話し合う寅子たちを見て、花江は誰にも褒めてもらえないと泣きだす。よねは苛立つが寅子は弱者に寄り添うことを呼びかける。昭和10年（1935年）春、寅子たちは女子部を卒業し、共学の本科に進む。
虎に翼 あらすじ
寅子たちは法学部へ進学。予想に反して男子学生たちは女子学生たちを友好的に迎える。ある日穂高に代わり梅子の夫の大庭徹男が教壇に立つ。徹男は判例を紹介しながら、妻の梅子の容姿や能力をくさす。後日男子と女子はハイキングに行く。梅子は末息子の光三郎を連れてきていたが、男子学生が徹男の妾の話をするのを聞き寅子が止めに入る。花岡は寅子と口論の末、崖から落ち大けがをして入院。梅子は女子部に進学した理由を告白する。花岡は退院の日、轟に諭されて梅子に謝罪し寅子とも和解。その直後に寅子が帰宅すると、玄関に多数の男がおり、はるがその男らに土下座する様子を目にする。直言が贈賄の疑いで突然逮捕され、検察が猪爪家へ家宅捜索に来たという。「共亜事件」として報道され、寅子も大学に行けない日々が続く。麻布の笄町では新聞記者に監視される猪爪家に花岡と穂高がこっそり訪ねてくる。
虎に翼 あらすじ
穂高は直言の弁護を引き受ける。寅子は大学に復帰。逮捕から4か月後の10月、裁判前の予審で罪を自白した直言が帰宅する。寅子ははるの手帳の記録をもとに直言を問い詰め、ついに無実との証言を引き出す。穂高は寅子を共亜事件被告人の弁護士たちに引き合わせ、無実を主張すると話す。証拠集めをする寅子は暴漢に襲われ、新聞記者の竹中に助けられるが、首をつっこむなと言われる。裁判官は桂場も務めることになる。昭和11年（1936年）1月第1回公判。直言は予審で自白を強要されたと無実を訴える。弁護人の穂高たちは無実の証拠を検察に次々突き付ける。昭和11年（1936年）12月、16人の被告全員が無罪となる。判決文を書いた桂場は寅子に裁判官になりたいのかと問う。
虎に翼 あらすじ
昭和12年（1937年）6月、寅子らは高等試験に臨むが、不合格となる。女子部出身者の合格者がゼロとなったため、明律大学は翌年以降の女子部の募集を中止すると発表した。香淑をはじめ女子部出身者一同は、次は必ず合格する、あと1年だけ待ってほしいと大学側に頼み込む。穂高からの助言もあり、学長は来年度の試験で合格者がでれば女子部の募集を再開すると決定する。時が経ち、昭和13年、弁護士事務所で働きつつ勉強を続け、再度高等試験に臨んだ寅子は先輩の久保田、中山とともに合格を勝ち取る。しかし、この1年間に涼子や梅子、香淑らが家庭事情などから法曹の道を断念。よねは口述試験の最後に試験官から容姿に難癖をつけられ反発、不合格となる。3人の合格祝賀会で新聞記者からの質問に対し、男女関係なく弱者を助ける弁護士になりたいと寅子は宣言。場はしらけ、翌日の新聞ではほぼ全紙が黙殺するなか、竹中だけは寅子の主張を前向きに紹介する記事を書いていた。
虎に翼 あらすじ
昭和14年（1939年）、寅子は修習生として雲野法律事務所で働き始める。一方、花岡は修習後の試験に合格し裁判官として佐賀地裁に赴任する。二人は互いに惹かれあっていたが、それぞれの道を進むことを選ぶ。一年半の修習期間を無事に終えた寅子は弁護士資格を取得したが、女性だからと客に弁護を断られる日々が続く。意気消沈する寅子は、婚約者と連れ添って歩く花岡とばったり出会う。未婚が社会的に信頼されない理由の一つだからと、寅子は再びお見合いすると決め、両親に頭を下げ結婚相手を探してもらう。しかし、相手探しは難航。そんななか、寅子が結婚相手を探していると聞いた優三がプロポーズ、寅子は優三と結婚する。その甲斐もあってか弁護の依頼人も現れ、寅子は名実共に一人前の弁護士として活躍し始める。
虎に翼 あらすじ
寅子は手伝いとして働くよねとともに、子の親権をめぐって義父母と争う女性・領国満智の依頼を引き受ける。寅子は奮闘するが、満智の嘘を見抜けず自身の甘さを痛感する結果となる。一方、私生活では子供を授かり猪爪・佐田両家は大きな喜びに包まれる。そんな中、寅子は久保田から、夫の実家のある鳥取に移住し、弁護士も辞めると聞かされる。久保田や中山が弁護士を辞め、女性の弁護士は私しかいないと身重で頑張る寅子だったが、無理がたたって倒れる。雲野や穂高から子育てに専念すべきだと諭され、寅子も弁護士を辞める決意をする。昭和19年（1944年）春、寅子は娘・優未（ゆみ）を出産、地獄のような日々から解放され幸せに暮らしていたが、佐田家に召集令状が届く。優三は「必ず帰って来る」と言いつつ出征する。
虎に翼 あらすじ
昭和20年（1945年）、太平洋戦争が激化し本土への空襲も始まり猪爪家は疎開。直道の戦死が伝えられ、花江は泣き崩れる。8月15日、日本は降伏し終戦を迎える。東京に戻った猪爪家に、岡山から直明が帰って来て一家は明るさを取り戻す。猪爪家は細々と内職で食いつなぐ。ある日、病で直言が倒れる。はるや花江と直言を看病していた寅子は、優三の戦病死を記した告知書を見つける。寅子が悲しむからと、直言は長らく隠し続けていたことを打ち明け謝罪し、数日後、静かに息を引き取る。優三の遺品だけが届き寅子は悲しみに暮れるが、はるに促され優三の死と向き合うなか、新聞で日本国憲法の「すべての国民は法の下に平等」という条文を目にする。寅子は「人生をやり切る」という優三の言葉を思い出し、法律の世界に戻ると決心する。