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PROPERPEDIGREE 国際的活動
制作面においても国際的なコラボレーションが展開されている。PROPERPEDIGREEに所属するプロデューサー陣は、国内外のアーティストのリミックスや楽曲制作に関与している。例えば、YENTOWNのラッパーJNKMNとプロデューサーLil' Yukichiによる楽曲「転-Ten-」では、PROPERPEDIGREE/YENTOWNを代表するRyuw (石川竜太郎)がプロダクションを担当した。さらに、block.fmの『"INF SOUND"』では毎回海外ゲストDJをフィーチャーし、フランスや韓国、アメリカなどの新進気鋭アーティストとリアルタイムで交流し、その音楽を発信している。これらの活動は、PROPERPEDIGREEが日本にいながらにして世界規模でカルチャー発信とネットワーキングを行っている具体例と言える。
PROPERPEDIGREEは、海外のトレンドやカルチャーを積極的に取り入れつつ、それを日本独自の文脈で再解釈して発信している点も特徴的である。メンバーのファッションやライフスタイルもSNSを通じて国外のフォロワーから注目されており、ストリートファッションと音楽を融合させた彼らのスタイルは国境を越えて支持を集めている。総じて、PROPERPEDIGREEの国際的活動は「ボーダーレスな感性」を体現するものであり、日本のストリートカルチャーのグローバル化に大きく寄与している。
PROPERPEDIGREE ファッション・ビジュアル分野での活動
PROPERPEDIGREEは、音楽活動と並行してファッションブランドとしての側面も持ち、ビジュアル・デザイン分野でも積極的に活動している。グループ発足と同時に立ち上げられたファッションラインでは、「モード×ストリート」というテーマのもと独自のアパレルを制作し、限定ポップアップやコレクション発表を行ってきた。
2016年にはSpring Collection 2016をリリースし、原宿NUBIANでの販売開始日にレセプションパーティーを開催した。以降も不定期に新作ウェアを発表し、その都度イベントやパーティーと連動した形でブランドの世界観を打ち出している。PROPERPEDIGREEのウェアは、洗練されたハイファッションの感性とストリートのエッジーさを兼ね備えており、国内のストリートファッション愛好者の注目を集めている。
PROPERPEDIGREE ファッション・ビジュアル分野での活動
ファッション業界との関わりも深く、メンバー自身がファッションアイコン的な存在となっている。MARZYは、ストリートファッション系メディア「McGuffin」のチャンネルでスニーカーショップAtmosとのコラボ企画「SNEAKER ADDICT」のホストを務め、様々なラッパーとの対談やスニーカー紹介を行った。彼はまた、AdidasやTiffany & Co.など名だたるブランドが主催するパーティーにたびたび出演し、DJとして会場を盛り上げている。これらの活動は、MARZYが音楽だけでなくファッション分野においても影響力を持つことを示している。
一方、Nabewalksは自身のソックスブランド「FUN」を立ち上げ、大阪のストリートブランド「MAPLE COMICS」とコラボレーションした限定アイテムを制作した。そのプロモーションとして、YENTOWN/PROPERPEDIGREEの仲間と共に大阪のクラブでポップアップショップ兼パーティーを開催し、ファッションと音楽をボーダレスに結びつける試みを実践した。これらの事例は、PROPERPEDIGREEがファッションデザイナーやブランドプロデューサーの顔も持ち合わせ、ストリートファッションシーンにも具体的な影響を与えていることを示している。メンバー個々のファッション分野での活躍は、PROPERPEDIGREEが掲げる「モード×ストリート」の融合というコンセプトを具現化し、その多角的なクリエイティブ活動を強化している。
PROPERPEDIGREE 世間的評価と影響
PROPERPEDIGREEは、日本のストリートファッションおよび音楽シーンにおいて、革新的な存在として高く評価されている。音楽メディアblock.fmは、彼らを「知らない人はいないと言っても良いほどの知名度を誇るブランド/アートコレクティブ」と紹介しており、その人気と影響力の大きさを指摘している。ファッション雑誌や音楽誌のインタビューでは、PROPERPEDIGREEが「東京のユースカルチャーを牽引するクリエイティブ集団」と位置付けられることが多く、その活動スタイルが注目されている。ストリート出身の才能を束ね、音楽・ファッション・アートを横断する彼らの活動は、日本国内では他に類を見ないものとして認識されている。
PROPERPEDIGREE 世間的評価と影響
PROPERPEDIGREEの台頭は、2010年代以降の日本のヒップホップシーンとストリートファッションシーンの融合を象徴する動きとして評価されている。この評価は、単に彼らが両分野で活動しているという事実だけでなく、その活動がシーン全体の潮流を形成しているという認識に基づいている。メンバー個々が著名アーティストのバックDJやプロデューサーとして活躍する一方で、独自ブランドのデザイナーやインフルエンサーとしても影響力を持つ点は、新たな時代のクリエイター像を体現しているとの指摘がある。例えば、MARZYやNabewalksが音楽活動と並行してファッションブランド (AtmosやFUNなど)と協業し、ポップアップイベントを成功させたことは、音楽とファッションの垣根を取り払う象徴的な出来事として取り上げられた。これにより、PROPERPEDIGREEが「音楽クルーがライフスタイル全般に影響を与える」という新たなカルチャームーブメントを作り出したとされている。
PROPERPEDIGREEの影響は、若年層のファンだけでなく、業界内にも広く及んでいる。彼らの先鋭的なイベント演出やスタイリングは、他のクラブイベント主催者やブランドにも刺激を与え、類似のコンセプトを掲げるコレクティブが登場するきっかけとなった。さらに、PROPERPEDIGREEが掲げる“Dope x未来”というスローガンのもと、ストリートのリアルな感性を未来志向のクリエイティブに昇華するアプローチは、日本のみならず海外からも評価を受けている。これらの評価は、彼らが単なる流行の先端を行く存在ではなく、シーン全体の方向性を左右する影響力を持つことを示している。PROPERPEDIGREEは今や日本のストリートカルチャーを語る上で欠かせない存在となっており、その活動は音楽ファン、ファッション愛好者双方から厚い支持を集め続けている。
時給三〇〇円の死神
『時給三〇〇円の死神』（じきゅうさんびゃくえんのしにがみ）は、藤まるによる日本の小説。双葉社の双葉文庫より2017年12月14日に刊行された。
時給三〇〇円の死神 あらすじ
高校二年生の佐倉真司は、ある日、同級生の花森雪希から「死神」のアルバイトに誘われる。その仕事は、この世に未練を残して亡くなった「死者」の未練を晴らし、あの世へと見送ることだった。時給はわずか三百円だが、半年間勤め上げれば、どんな願いも一つだけ叶えてもらえるという特別な報酬がある。真司は雪希と共に、様々な事情を抱える死者たちと出会い、彼らの最後の願いに寄り添う中で、命の重さや生きることの意味を学んでいく。
時給三〇〇円の死神 登場人物
佐倉 真司（さくら しんじ）
本作の主人公。ごく普通の高校二年生。花森雪希に誘われて「死神」のアルバイトを始めることになる。
花森 雪希（はなもり ゆき）
真司の同級生で、ミステリアスな雰囲気を持つ美少女。真司を死神のアルバイトに誘う。
時給三〇〇円の死神 書誌情報
桐原いづみの作画によるコミカライズが、『月刊アクション』（双葉社）にて2020年9月号から2022年4月号まで連載された。単行本は同社のアクションコミックスより全3巻で発売された。
失われた美術品
失われた美術品（英語: Lost artworks）とは、 かつて存在したことが確認されているものの、現時点における美術館（または個人）の所蔵を確認できない美術品をさす。このような状況におかれる理由としては、故意または過失による損壊や、無知や審美眼の欠如に由来する。
自然災害や戦争といった歴史的な出来事が美術品の損壊や散逸を招いた例もある。たとえば、第二次世界大戦においてはナチス・ドイツによる略奪が展開されていた。うちナチス・ドイツが占領下においていたポーランドから持ち出したアレッサンドロ・トゥルキの絵画『聖母子』は1990年代にニューヨークで競売にかけられる形で見つかり、2022年にも競売にかけられる予定だったが、ポーランド政府によって止められ、2023年に返還された。また、ナチスがユダヤ人画商ヒルデブラント・グルリットを通じて集めたグルリット コレクションは、ヒルデブランドの死後、息子のコルネリウスに相続された。その後、コルネリウスの脱税によりこのコレクションの存在が露となり、略奪品と判明したものは元の持ち主やその遺族に返還され、それ以外はコルネリウスのもとに返されたのち、彼の死後スイスのベルン美術館に遺贈された。
失われた美術品
無名作家と誤認された例としては、カラヴァッジオの『エッケ・ホモ』が該当し、これが彼の作品だと気づいたスペイン政府が安価で競売にかけられるのを阻止した。
発注元と作者とのトラブルで破壊（もしくは撤去）に至った例としては、ディエゴ・リベラ の『十字路の人物』などが該当するほか、安全上の理由によるものとしてはリチャード・セラの『 ティルテッド・アーク（傾いた弧） 』が挙げられる。
失われた美術品 所在調査中の作品
失われた美術品や骨とう品を調査する会社としては、イギリスのアート・ロス・レジスターが挙げられる。また、アメリカではFBIがアメリカ国内外で盗まれた美術品をまとめたリストを公開しているほか、国際刑事警察機構も同様のアプリを公開した。
ベイズ強化学習
ベイズ強化学習（Bayesian Reinforcement Learning, BRL）とは、強化学習の領域において、ベイズ推定の手法を応用することで、学習プロセスにおける不確実性を明示的に扱い、かつ事前知識を効果的に活用することを目指すアプローチである。多くの伝統的な強化学習手法が環境のモデルや価値関数について一点の推定値を学習するのに対し、BRLではこれらの未知の量に関して確率分布（事後分布）を維持し、観測データに基づいて更新していく。この確率的なアプローチは、強化学習における根本的な課題の一つである探索と利用のジレンマへの対処や、事前情報を学習アルゴリズムへ統合するための、原理に基づいたメカニズムを提供する。
ベイズ強化学習 ベイズバンディット
多腕バンディット問題において、エージェントにとって未知なのは各腕を選択した際の報酬の確率である。ベイズ的アプローチでは、これらの確率を未知のパラメータベクトル（例えば、各腕の平均報酬を表すパラメータなど）によって特徴づけ、このパラメータに対して事前分布を仮定する。そして、エージェントが腕を選択し報酬を観測するたびに、ベイズの定理を用いて事前分布を事後分布へと更新していく。
例えば、各腕の報酬がベルヌーイ分布に従う場合を考える。このとき、各腕の成功確率パラメータの事前分布としてベータ分布を用いると、ベータ分布とベルヌーイ分布の共役性から、観測後の事後分布もまたベータ分布となり、パラメータの更新が容易に行える。
性能評価の際には、パラメータが固定されている場合の「頻度論的リグレット」と、パラメータの事前分布も考慮に入れた「ベイジアンリグレット（ベイズリスク）」が区別される。
頻度論的リグレットに関しては、ステップ数 T に対して対数オーダーを持つ、漸近的にタイトな下界が示されている。一方で、ベイジアンリグレットの下界は、腕の数 K とステップ数 T を用いて と表される。
ベイズ強化学習 ベイズバンディット
ギッテンスは、十分統計量が存在する多腕バンディット問題（例えば前述のベータ-ベルヌーイモデル）において、各腕に対して独立に計算できる「ギッテンス指数」という指標を導入した。そして、常にその時点で最も高いギッテンス指数を持つ腕を選択する戦略が、期待割引報酬を最大化するという意味で最適であることを証明した。この文脈で、バンディット過程（腕をプレイし続けるか、あるいはその腕の情報を凍結するかを選択するMDPと見なせる）や、そのようなバンディット過程の集まりである代替バンディット過程群（SFABP）といった概念が用いられる。
ベイズUCB（Bayes Upper Confidence Bound）は、UCBアルゴリズムの基本的なアイデアをベイズ的な設定に拡張したものである。このアルゴリズムでは、各腕の期待報酬に関する事後分布を保持する。そして、各ステップにおいて、その事後分布における期待報酬の上側信頼区間が最大となる腕を選択する。これは、「楽観主義」の原則に基づいた探索戦略の一形態と解釈できる。ベルヌーイ腕と一様事前分布という特定の条件下では、ベイズUCBは頻度論的リグレットの下界に整合する性能を達成することが理論的に示されている。
ベイズ強化学習 ベイズバンディット
トンプソンサンプリング（Thompson Sampling, TS）、または事後サンプリングとも呼ばれる手法は、非常に単純でありながら経験的に高い性能を示すことが知られているベイズ的ヒューリスティックである。アルゴリズムの動作は以下の通りである。
TSは、経験的に優れた性能を示すことが多くの研究で報告されており、理論的な性能保証もいくつか確立されている。また、情報理論的な観点からは、ベイジアンリグレットに関するバウンドも導出されている。TSの大きな魅力の一つは、その単純さにもかかわらず、文脈付きバンディット問題や、腕の間に相関関係が存在するような、より複雑な構造を持つバンディット問題へも自然に拡張可能であるという点である。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
モデルベースベイズ強化学習では、MDPのモデルパラメータ、すなわち遷移確率や報酬関数の分布などに関する事後分布を明示的に保持し、この事後分布に基づいて行動選択を行う。このアプローチの起源は、制御理論の分野におけるデュアル制御の初期の研究に見ることができる。
モデルパラメータに対する不確実性は、信念によって表現される。
特に、状態空間と行動空間が離散的であり、かつ事前分布が共役な場合、しばしば「ベイズ適応型MDP（Bayes-Adaptive MDP, BAMDP）」という枠組みが用いられる。
BAMDPにおいては、「ハイパー状態」という概念が中心的な役割を果たす。これは、環境の状態と、遷移モデルに関する現在の事後分布のパラメータの組 で定義される。報酬が未知の場合には、報酬モデルに関するパラメータもこのハイパー状態に含まれることになる。
エージェントがハイパー状態で行動を選択し、次の状態を観測すると、ハイパー状態は次のように遷移する。
BAMDPにおける状態遷移確率は、現在の事後分布パラメータの下での期待遷移確率と、が観測に基づいてへと決定論的に更新されるという事実を組み合わせたものとして定義される。
このBAMDPは、非常に大きな（しばしば無限の）状態空間を持つMDPとして捉えることができる。その最適価値関数 は、ベルマン方程式を満たす。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
「チェイン問題」は、モデルベースBRLのアルゴリズムの経験的な性能評価を行う際に、頻繁に用いられる代表的なベンチマーク問題の一つである。
BAMDPにおける最適方策 は、「ベイズ最適方策」と呼ばれる。この方策は、その定義から、探索（より情報量の多い事後分布をもたらすような行動）と利用（高い即時報酬をもたらすような行動）を本質的にバランスさせる性質を持つ。しかしながら、一般的にベイズ最適方策を厳密に計算することは、計算量の観点から非常に困難である。
ベイズ最適方策の計算が困難であるため、その近似解を求めるための様々な計画アルゴリズムが提案されている。
これらの手法は、エージェントが実際に行動を開始する前に、あらかじめ方策を計算しておくアプローチである。
代表的な手法として、有限状態コントローラ (FSC:  Finite-State Controllers) を用いる方法がある。これは、方策をコンパクトなグラフ構造で表現するものである。特定のFSCに対する期待価値は計算可能であり、勾配降下法などの最適化手法を用いて、所定のサイズのFSCの中から最良のものを見つけ出すことを目指す。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
BEETLE (Bayesian Exploration Exploitation Tradeoff in LEarning) は、まずハイパー状態をいくつかサンプリングし、それらに対応する連続状態POMDP（この場合の信念は物理状態 s とモデルパラメータの事後分布 φ の組 (s,φ) で表される）を考える。そして、このPOMDPを、α関数（φ に関する多項式として表現される）を用いた点ベースの手法で解くことにより、近似的な価値関数を得る。
これらの手法は、計画と実行を1ステップごと、あるいは短い間隔で逐次的に繰り返すオンライン的なアプローチである。
ベイズ動的計画法（Bayesian dynamic programming）は、バンディット問題におけるトンプソンサンプリングの考え方を強化学習へ拡張したものであり、以下のような手順を繰り返す。
このアプローチでは、行動選択の際に、期待報酬に加えて、1ステップ先の限定的な情報価値（VPI）を考慮に入れる。具体的には、各行動 a に対してを計算し、この値が最大となる行動を選択する。
これらの手法は、現在のハイパー状態を探索木のルートノードとし、そこから前方へ向かって探索木を構築することで、各行動の価値を評価する。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
前方探索は、固定された深さ d まで、到達可能な全てのハイパー状態を列挙して探索木を構築する。探索木の葉ノードでは、何らかのデフォルト方策やデフォルト価値関数を用いて価値を評価し、動的計画法的なバックアップ計算によってルートノードにおける各行動の期待リターンを推定する。ただし、この単純な前方探索は、状態空間の大きさが |S| である場合、計算量が O(|S|^d) となり、探索深度 d が大きくなると計算量が爆発的に増加するという問題がある。
ベイジアンスパースサンプリングは、この計算量増大の問題に対処するため、スパースサンプリングのアイデアをBAMDPへ適用したものである。探索木を構築する際に、全ての行動や次の（ハイパー）状態を考慮するのではなく、事後分布に基づいて確率的に行動と次の（ハイパー）状態をサンプリングする。
HMDPと呼ばれるアプローチでは、探索木の葉ノードの価値評価にQ学習を用い、木の中間ノードでのバックアップ計算には線形計画法を利用する。
分枝限定法は、探索木の各ノードにおいて、そのノードから得られる価値の上界と下界を維持し、明らかに最適解に繋がり得ない枝（ブランチ）を刈り込むことで、探索の効率を向上させる手法である。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
BOP (Bayesian Optimistic Planning) は、分枝限定法の一種であり、ノードの価値に関する楽観的な上界に基づいて、次に展開するノードを選択する。
BAMCP (Bayes-Adaptive Monte-Carlo Planning) は、UCT（Upper Confidence bounds for Trees）アルゴリズムをベイズ適応型に拡張したものである。探索木のルートノードでMDPモデルを一つサンプリングし、その探索木の構築フェーズにおいては、そのサンプリングされたモデルを用いてシミュレーション（ロールアウト）を行う。ロールアウトの結果から得られた情報を用いて、探索木上のノードのQ値をモデルフリー的に更新する。
このクラスのアルゴリズムは、「不確実性に直面した楽観主義（Optimism in the Face of Uncertainty）」と呼ばれる原則に基づき、PAC（Probably Approximately Correct）保証やそれに類する理論的な性能保証を提供することを目指す。
BFS3 (Bayesian Forward Search Sparse Sampling) は、ハイパー状態 (s,φ) 上のスパース探索木を構築し、各ノードの価値の上界と下界を用いてロールアウトの方向を決定する。
ベイズ強化学習 モデルベースベイズ強化学習
BOSS (Best of Sampled Sets) は、まず現在の事後分布から K 個のMDPモデルをサンプリングする。次に、これらのモデルを組み合わせた一種の「ハイパーモデル」を構築する。このハイパーモデルにおける行動は、元の行動とサンプリングされたモデルのインデックスの組に対応する。このハイパーモデルを解き、得られた方策に従って行動を選択する。
BEB (Bayesian Exploration Bonus) は、報酬関数に探索ボーナス項（例えば、状態行動対 (s,a) の訪問回数 N(s,a) を用いて β / (1 + N(s,a)) のように定義される）を加え、この変更されたMDPを解く。このアプローチは、BAMDPにおけるベイズ最適性を目標とする（PAC-BAMDP）。
VBRB (Variance-Based Reward Bonus) は、探索ボーナスを、モデルパラメータの事後分布の分散に基づいて定義する。これは、真の未知のMDPにおける最適性を目標とする（PAC-MDP）。
BOLT (Bayesian Optimistic Local Transitions) は、探索ボーナスを報酬ではなく遷移確率に加えることで、遷移確率を楽観的に評価するアプローチである。
ベイズ強化学習 モデルフリーベイズ強化学習
モデルフリーベイズ強化学習では、MDPの環境モデルを陽に学習する代わりに、価値関数や方策に関する事後分布を直接的に扱おうとする。
ガウス過程TD学習（Gaussian Process Temporal Difference, GPTD）は、価値関数をモデル化するためにガウス過程（GP）を用いるアプローチである。
その核となる考え方は、価値関数をガウス過程として扱い、観測される即時報酬を、ベルマン方程式を通じて価値関数 に関連付けられたノイズを含むサンプルと見なすことにある。
具体的には、ある状態 s から得られる割引収益は、その期待値である価値関数と、平均ゼロのノイズ項の和として分解できる。ベルマン方程式 にこの分解を代入し整理すると、という関係式が得られる。ここで、は新たなノイズ項である。
一連の遷移の軌跡が与えられると、上記の関係式は線形統計モデル 、エピソード的な問題設定では の形に書き直せる。ここで、は観測された報酬のベクトル、は対応する状態の価値のベクトル、はTD構造を反映する行列、はノイズのベクトルである。
ベイズ強化学習 モデルフリーベイズ強化学習
価値関数にGP事前分布を仮定し、各状態でのノイズが独立同分布なガウスノイズであると仮定すると、合成されたノイズ項もまた、構造化された共分散を持つガウス分布に従う。この結果、観測された報酬系列が与えられたときの価値関数 の事後分布 もガウス分布となり、その平均と共分散を解析的に計算できる。
MC-GPTDと呼ばれるこの枠組みには、パラメトリック版（価値関数をのように基底関数の線形結合で表現し、重みベクトルの事後分布を推定する）とノンパラメトリック版（価値関数の事後分布を直接推定する）の両方が存在する。ノンパラメトリックGPTDは、オンラインでのスパース化手法を用いることで、計算効率とメモリ効率を改善できる。
GPSARSAは、GPTDを行動価値関数の学習へと拡張したものである。状態行動空間上でGPを定義し、カーネル関数としては、状態に関するカーネルと行動に関するカーネルの積カーネル などが用いられる。
ベイジアン方策勾配法（Bayesian Policy Gradient, BPG）は、パラメータ化された方策の性能指標（期待収益）の勾配 に関する事後分布を維持し、それに基づいて方策パラメータを更新するアプローチである。
ベイズ強化学習 モデルフリーベイズ強化学習
方策勾配定理によれば、期待収益の勾配は と表現できる。BPGでは、この期待値計算に「ベイズ求積（Bayesian Quadrature, BQ）」と呼ばれる手法を適用する。BQは、積分 を評価する際に、被積分関数のうち不確実性が高い部分をGPでモデル化し（は既知であると仮定）、積分値自体をガウス確率変数と見なして、のサンプル点からその事後平均と事後分散を計算する手法である。
BPGアルゴリズムでは、方策勾配の式をBQの形で捉える。この際、被積分関数をGPでモデル化する部分 と既知と見なす部分 に分割する方法として、主に二つのモデルが提案されている。
ここで、フィッシャーカーネルは、軌跡のスコア関数 と、方策のフィッシャー情報行列 に依存する形で定義される。
方策の改善は、計算された勾配の事後平均の方向に方策パラメータを更新することで行われる。さらに、フィッシャー情報行列を用いた自然勾配の利用や、勾配の事後共分散を不確実性の指標としてステップサイズを適応的に調整することも可能である。
ベイズ強化学習 モデルフリーベイズ強化学習
ベイジアン・アクター・クリティック（Bayesian Actor-Critic, BAC）は、アクター・クリティック構造における方策勾配の推定に対して、前述のベイズ求積（BQ）の枠組みを適用するアプローチである。
アクター・クリティック形式の方策勾配は、と書ける。ここで、は状態の割引訪問頻度、は行動価値関数である。
BACでは、以下の戦略を取る。まず、クリティック、すなわち行動価値関数はGPでモデル化され、その事後分布はGPTD（具体的にはGPSARSAと同様の枠組み）を用いて逐次的に更新される。次に、アクターの方策勾配は、被積分関数が  と であるような積分と見なされ、BQによって推定される。
行動価値関数の事前分布としてフィッシャーカーネルを用いることで、方策勾配の事後モーメントを計算する際に現れる積分が解析的に計算可能となる。この計算において重要な役割を果たすのは、スコア関数とフィッシャー情報行列である。
ベイズ強化学習 リスク考慮型ベイズ強化学習
これまでの議論では、主に期待収益の最大化を目的としてきた。しかし、多くの実応用では、期待収益だけでなく、方策がもたらす結果の「リスク」も考慮することが重要となる。ここでいうリスクとは、収益の分散、特定の損失額を超える確率（Value-at-Risk, VaR）、あるいは期待ショートフォール（Conditional Value-at-Risk, CVaR）といった、期待収益以外の統計量を考慮した性能基準を指す。特にBRLの文脈では、MDPのパラメータに関する不確実性（パラメータ不確実性）に起因するリスクに焦点が当てられることが多い。
固定された方策と、遷移確率に関するディリクレ事後分布が与えられた場合に、その方策の価値関数 の事後的な平均 と事後的な二次モーメントに対する二次近似式が導出されている。これにより、価値関数の推定値の信頼区間などを評価することが可能になる。
この基準では、モデルの事後分布からサンプリングされたモデルにおいて、方策による期待収益が閾値以上となる確率が、少なくともであるような、最大のを見つけること（あるいは、そのようなを達成する方策を見つけること）を目的とする。この問題は一般にNP困難であるが、ディリクレ事前分布の場合には、の二次近似を用いることで、近似的に最適な方策を求めることができる。
ベイズ強化学習 リスク考慮型ベイズ強化学習
これは、パーセンタイル基準においてとした極限に対応する。すなわち、事後的にあり得る最も悲観的な（最悪の）モデルの下での性能を最大化することを目指す。実際には、事後分布からサンプリングされたモデルやシグマ点法によって生成された代表的なモデルからなる有限集合 を考え、という問題を最小最大動的計画法を用いて解くことで近似される。
個々のパーセンタイル値に着目するのではなく、パーセンタイル全体の測度を用いてリスクを総合的に評価するアプローチである。例えば、制約条件 を満たすような関数 のうち、を最大化するような方策と を求める。特に「k-of-N測度」と呼ばれる測度は注目に値する。これは、N個サンプリングされたモデルのうち、性能が悪い方からk番目のモデルに対する期待収益を評価するものであり、CVaRやマックスミン基準を近似することができる。このk-of-N測度に基づく最適化問題は、対応する二人ゼロサム不完全情報ゲームにおけるミニマックス後悔戦略を計算することで効率的に解くことができると報告されている。
ベイズ強化学習 その他拡張
ベイズ強化学習の基本的な枠組みは、様々な問題設定や目的に応じて拡張されている。
アルマンド・レセンディス
アルマンド・レセンディス（Armando Resendiz、1999年2月15日 - ）は、メキシコのプロボクサー。ナヤリット州リンコン・デ・グアヤビトス出身。現WBA世界スーパーミドル級暫定王者。
アルマンド・レセンディス 来歴
2018年2月23日、プロデビュー戦を行い4回3-0の判定勝ち。
2023年3月4日、カリフォルニア州オンタリオのトヨタ・アリーナで元WBAスーパー・IBF世界スーパーウェルター級王者のジャレット・ハードと対戦し、10回5秒TKO勝ちを収めた。
2023年9月30日、ネバダ州ラスベガスのT-モバイル・アリーナでWBAインターコンチネンタルミドル級王者のイライジャ・ガルシアとWBAインターコンチネンタル同級タイトルマッチを行うも、8回1分23秒TKO負けを喫し王座獲得に失敗した。
2025年5月31日、ネバダ州ラスベガスのミケロブ・ウルトラ・アリーナでWBA世界スーパーミドル級暫定王者のカレブ・プラントとWBA暫定世界同級タイトルマッチを行い、大番狂せとなる12回2-1（116-112×2、113-115）の判定勝ちを収め王座獲得に成功した。
かしわバター丼
かしわバター丼（かしわバターどん）は、香川県のご当地グルメ。バター醤油で炒めた鶏肉を乗せた丼物である。高松市中心部にある「武内食堂」が発祥とされる。
かしわバター丼 概要
鶏肉を醤油で蒸し焼きにした料理を食べた「武内食堂」の2代目店主がその料理にバターを入れるなどして改良し、1980年（昭和55年）頃に自身の経営する食堂のメニューとしたのがかしわバター丼のおこりである。高松以外ではあまり知られていないご当地グルメであるが、2024年時点で高松市を中心に香川県内50か所以上で提供されている。
チュクチ自治管区の賛歌
チュクチ自治管区の賛歌（ロシア語: Гимн Чукотского автономного округа）は、チュクチ自治管区の旧賛歌であり、旗、紋章とともに地域の象徴である。В.Ф. Митюхин、К.И. Зоринаによって作曲され、2000年10月4日に"Закон Чукотского автономного округа от 4 октября 2000 г. № 45-ОЗ «О Гимне Чукотского автономного округа»"として公式に制定された。
2022年に新しい賛歌の公募が行われ、"Меж двух океанов – край смелых и сильных"が公式に制定された。
リチャード・ル・ゴズ
リチャード・ル・ゴズ（Richard le Goz, 1025年ごろ - 1082年ごろ）は、ノルマン貴族、アヴランシュ子爵。
リチャード・ル・ゴズ 生涯
祖先はヴァイキングであると考えられている。父は子爵トルステイン・ル・ゴズ（Turstenus, cognomento Guz Ansfridi Dani filius）で、1015年から1040年まで活躍したことが確認されている。祖父はデーン人アンスフロワ（Ansfridus Danus）とみられる。
ウィリアム征服王は1046年以前にリチャードにアヴランシュ子爵の位を与えた。C・ウォーレン・ホリスターによれば、リチャードがこの領地を受け取ったのは、ギヨーム・ゲルランクが1055-56年頃に失脚した後のことであるという。リチャードは当時、クルリーの領主であった可能性がある。また、1064年のブルターニュ公との戦争直後、ウィリアム征服王により建設されたサン＝ジャム＝ド＝ブーヴロン城もリチャードに与えられた。
いくつかの記録によると、リチャードは1066年のヘイスティングズの戦いでウィリアム征服王に従って戦った一人であった。ただしウィリアム征服王の艦隊に30隻の船を派遣した「子爵ヒュー」は、リチャードの幼い息子ヒューではない。
リチャードは1070年から1079年の間、ラウル・テッソンとフォントネー修道院との間の裁判に関与した。1076年頃、リチャードはロバート・バートラムに対する判決を言い渡した裁判官の一人であった。
リチャードは1082年頃に亡くなった。
リチャード・ル・ゴズ 結婚と子女
彼はエマという女性と結婚した。その身元は定かではないがおそらくは、エルリュアン・ド・コントヴィルとアルレット・ド・ファレーズの娘でモルタン伯ロベールおよびバイユー司教オドの姉妹、ウィリアム征服王の異父妹とみられている。夫妻の間には、以下の子女が生まれた。
海江田順三郎
海江田 順三郎（かいえだ じゅんさぶろう、1928年 - 2025年5月5日）は、日本の実業家。高島屋開発社長、相談役、鹿児島市教育委員長、鹿児島県日中友好協会会長、名誉会長等を歴任。
海江田順三郎 経歴
鹿児島県鹿児島市出身。旧制の鹿児島商業学校（現鹿児島商業高等学校）から転校して、鹿児島県立第二鹿児島中学校（現鹿児島県立甲南高等学校）に入り1947年卒業。旧制中学生時代の1945年1月から勤労動員され、第4学年に進級した4月には長崎県佐世保市の海軍工廠へ動員される。1945年6月に陸軍航空士官学校入校の二次試験を受け（敗戦により学校解散のため入校せず）、熊本市（熊本陸軍幼年学校）が試験会場だったため、佐世保市にすぐ戻らず鹿児島市潮見町（汐見町）朝日通りの実家に帰省したところ、6月17日夜の鹿児島大空襲に遭遇する。勤労動員先の佐世保海軍工廠に戻り、6月28日夜に佐世保大空襲に遭遇。大空襲の経験から、後年に戦争体験や平和への思いを語り継いだ。
海江田順三郎 経歴
1950年旧制第七高等学校（現鹿児島大学）文科卒業。1953年に京都大学経済学部を卒業し、鹿児島市にて兄弟3人で倉庫業を営んでいたが、鹿児島市の百貨店「大見高島屋」（高島屋開発の前身）の創業・経営一族である犬伏家との縁談を受ける。1956年東京銀座の松屋入社を経て、1959年に大見高島屋へ入社して経営陣に加わる。大見高島屋の第二営業部長、常務、専務、1976年の商号変更により高島屋開発の専務、副社長を歴任。1993年に義兄犬伏康夫の後任として高島屋開発株式会社代表取締役社長に就任し、2007年まで務める。ファッションビル「タカプラ」の運営に尽力し、天文館地区の発展に貢献した。また、鹿児島県都市計画地方審議会会長や鹿児島経済同友会副代表幹事も務めた。晩年、高島屋開発相談役。
1986年6月から1998年6月まで鹿児島市教育委員会委員を務め、そのうち1987年から1996年は市教育委員長の任にあった。また、1982年に鹿児島市と中国長沙市が友好都市を結ぶ橋渡し役となり、2005年9月には鹿児島県日中友好協会を立ち上げて会長を務め、長年にわたって日中の交流に尽力。国際交流の推進をはじめ様々な分野において鹿児島市勢の発展に大きく貢献したとして、2017年11月に鹿児島市民表彰を受ける。2024年6月、会長を退いて鹿児島県日中友好協会名誉会長となる。
2025年5月5日午前10時17分、肺炎のため鹿児島市内の病院で死去。97歳没。2021年に亡くなった半導体工学者の赤崎勇とは第二鹿児島中学校の同級生で、生涯親交が深かった。
ハンティ・マンシ自治管区・ユグラの賛歌
ハンティ・マンシ自治管区・ユグラの賛歌（ロシア語: Гимн Ханты-Мансийского автономного округа — Югры）は、ハンティ・マンシ自治管区・ユグラの賛歌である。作詞はAlexander Radchenko、作曲はRadchenkoとViktor Khudoleyにより、2004年に公式に制定された。
Jam Photo Gallery
Jam Photo Gallery(ジャムフォトギャラリー)は、目黒区にある写真専門のギャラリー。
Jam Photo Gallery 概要
写真家の鶴巻育子が2019年3月に写真専門ギャラリーとしてオープン。精力的に活動している作家の表現スペースとして、また企画展やワークショップなど写真に関わるインベントを行っている。
Jam Photo Gallery Jam Photo School
目黒権之助坂・写真研究室として、ギャラリー営業時間外に主催の鶴巻育子、岡嶋和幸、大和田良の写真家3人が主に講座を行っている。
長栄寺 (新潟市)
長栄寺（ちょうえいじ）は新潟県新潟市中央区長嶺町にある日蓮宗の寺院。山号は那須山。奠師法縁（奠統会）。
長栄寺 (新潟市) 歴史
大正元年（1912年）に、心浄院日悟が山陰方面より布教行脚の際、当地に鬼子母神堂を建てたのがはじまりである。
昭和27年（1952年）に、長嶺教会と称した。のち、昭和38年（1963年）に寺号を公称し、長栄寺となった。
山号は開山の日悟の姓にちなんで那須山と称した。本尊勧様式は一塔両尊であり、祖像は読経像である。
長栄寺 (新潟市) 所在地
〒950-0085 新潟県新潟市中央区長嶺町1-4
蜚
蜚（ひ）とは、古代中国の地理書『山海経』に記載されている怪獣。
中国語ではフェイ（Fei）と言われる。『山海経』によると泰山に生息している。
蜚 特徴
蜚は牛の様な見た目に白い首、単眼で蛇の尻尾を生やしている。
蜚が、水の中を歩けば水が干上がり、平地を歩けば草木が枯れ、現れると疫病が蔓延すると言われていて、このことから蜚は疫鬼と言われている。また、水が干上がり、草木が枯れることから旱魃を引き起こすとも言われている。
蜚は鴆という鷲くらいの大きさの妖怪の好物でもある。
蜚 登場作品
『三國志 Online』において、口から猛毒を吐くモンスターとして登場。その毒には川を干上がらせ、草木を枯らし、疫病を撒き散らすという『山海経』においての蜚と酷似している。
ザ・スリル・オブ・イット・オール (ロキシー・ミュージックのCDボックス)
『ザ・スリル・オブ・イット・オール』（The Thrill Of It All）は、イングランドのロック・バンドであるロキシー・ミュージックのCDボックスである。1995年に発表された。
ザ・スリル・オブ・イット・オール (ロキシー・ミュージックのCDボックス) 解説
ディスク1から3には、8作のオリジナル・アルバムから50曲が収録された。以下に内訳を示す。
ディスク4にはシングル発表されたアルバム未収録曲が収録された。
ザ・スリル・オブ・イット・オール (ロキシー・ミュージックのCDボックス) 収録曲
作詞・作曲の記載がない曲はBryan Ferry作である。邦題は日本盤の記載に準拠。
モーリッツ・アブラハム・シュテルン
モーリッツ・アブラハム・シュテルン（独: Moritz Abraham Stern、 (1807-06-29) 1807年6月29日 - 1894年1月30日(1894-01-30)
）は、ドイツの数学者。
1858年にゲッティンゲン大学でカール・フリードリヒ・ガウスの後任として正教授となった。ユダヤ教から改宗せずにドイツで正教授となった初めてのユダヤ人であった。
大学教授として、シュテルンはガウスの生徒でもあったベルンハルト・リーマンを教えた。また、フェルディナント・アイゼンシュタインの平方剰余の相互法則の証明の定式化に協力した。他に平方数の2倍の数と素数の和で表現できるスターン素数について考究した。
シュテルンのdiatomic数列
1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 4, … （オンライン整数列大辞典の数列 A002487）
は、（同じべき乗は使用せずに）2のべき乗によって、数を表現する方法の個数の数列である。
1858年には、（1861年に同様にこの木について書いたアシル・ブロコの名と合わせて）現在シュテルン–ブロコ木と呼ばれる木を導入した。
五社神社 (飛騨市)
五社神社（ごしゃじんじゃ）は、岐阜県飛騨市古川町（旧・吉城郡古川町）にある神社。
五社神社 (飛騨市) 概要
旧吉城郡小鷹利村（現・飛騨市古川町畦畑、古川町高野、古川町谷、古川町信包、古川町平岩、古川町寺地、古川町黒内、古川町笹ケ洞）の産土神である。
創建時期は不詳。一説では飛騨国司の姉小路家が古川城の築城のさい、鎮守神として飛騨国荒城郡式内五社の祭神を祀ったのが最初という。祭られている神は荒城郡式内社の五社（大津神社、荒城神社、高田神社、阿多由太神社、栗原神社）の神である。
江戸時代は五社大権現とも称した。
1869年（明治2年）に白山神社を合祀。1872年（明治5年）に村社となる。1877年（明治10年）に現在地に移転。
1907年（明治40年）に小鷹利村大字平岩の神明神社を合祀。1932年（昭和7年）に郷社となる。
1949年（昭和24年）に合祀されていた神明神社が分離する。
五社神社 (飛騨市) 主祭神
荒城郡式内社
大津神社 - 大津神社（飛騨市神岡町）とすると祭神は 大彦命。天満神社（高山市国府町）とすると祭神は天津神。
荒城神社 - 祭神は大荒木之命。
高田神社 - 貴船神社（飛騨市古川町）とすると祭神は高龗大神。高田神社（飛騨市古川町）とすると祭神は高魂命。
阿多由太神社 - 阿多由太神社（高山市国府町）とすると祭神は大歳御祖神。中宮神社（大歳神社（飛騨市古川町）の境内社）とすると祭神は白山比咩命。
栗原神社 - 祭神は五十猛神。
五社神社 (飛騨市) 文化財
天正五年（1577年）作の高さ77.0cmの木像。1970年（昭和45年）4月7日に岐阜県の重要文化財に指定されている。
天正六年（1578年）作の高さ49.0cm寄木造の狛犬。1970年（昭和45年）4月7日に岐阜県の重要文化財に指定されている。
ネネツ自治管区の賛歌
ネネツ自治管区の賛歌（ロシア語: Гимн Ненецкого автономного округа, ネネツ語: Гимн Ненэцие” автономной округхы）は、ネネツ自治管区の賛歌である。作詞はInga Arteyeva、作曲はTatiana Artemyevaにより、2008年に公式に制定された。
東京経営大学
東京経営大学（とうきょうけいえいだいがく、英語: Tokyo Management University）は、東京都千代田区西神田二丁目2-10に本部を置く日本の私立大学。2025年創立、2025年大学設置。
学校法人大原学園によって設立された通信制大学。
東京経営大学 概要
建学の精神
将来の社会発展・平和のために、学習意欲がある全ての世代の方に『いつでも、どこでも、誰もが』学べる学修機会を提供し、将来の社会発展・平和に寄与できる人材を育成する。
東京経営大学 特色
授業およびレポート提出、試験はオンラインのみで卒業でき、通学によるスクーリングは不要としている。卒業とともに、学士（経営マネジメント学）の学位が授与される。
サム・プレスティ
サミュエル・プレスティ（Samuel Presti, 1977年11月1日 - ）は、アメリカ合衆国マサチューセッツ州コンコード出身のバスケットボールエグゼクティブ。NBAのオクラホマシティ・サンダーでゼネラルマネージャーを務めている。
サム・プレスティ 経歴
エマーソン大学を卒業後、当時サンアントニオ・スパーズでGMを務めていたR・C・ビュフォードからオファーを受けてスパーズでインターンを開始。
その後はビデオコーディネーターに始まり、2002年にスカウト補佐、2003年に選手人事部長、2005年には副社長兼GM補佐と出世を重ねた。
2001年のNBAドラフトではトニー・パーカーの指名を強く勧め、パーカーのプレー映像を持ってビュフォードの自宅を訪れることもあった。スパーズに指名されたパーカーはNBAで18年間プレーし、6度のオールスターゲーム選出、4度の優勝を果たした。パーカーは引退セレモニーの際、自分の指名を勧めてくれたプレスティに感謝の意を表している。
“サム、君がアリーナにいるのはわかっているよ。君とR・Cは時代を先取りしていたね。スパーズでの最初のワークアウトはひどいものだった。それでも君たちは僕に賭けてくれたんだ。"—トニー・パーカー
スパーズでは2003年、2005年、2007年と3度の優勝を果たした。
サム・プレスティ 経歴
2007年6月7日、シアトル・スーパーソニックスのGMに就任した。当時ソニックスのオーナーであったクレイ・ベネットはプレスティを「思慮深く、計画的で、慎重。スパーズの組織内で重要な役割を果たし、チームの勝利とビジネスに貢献した。」と高く評価し、球団社長のレニー・ウィルケンズを副社長に降格させ、プレスティに全権を与えた。これによりプレスティは当時のNBAで最年少、歴代でもジェリー・コランジェロに次ぎ2番目に若いGMとなった。
2006-07シーズン、ソニックスは31勝51敗と低調な成績に終わり、チーム再建へ舵を切った。2007年のNBAドラフトでは1巡目全体2位でケビン・デュラントを指名。さらにエースのレイ・アレンをトレードで放出し、獲得した全体5位指名権でジェフ・グリーンを指名した。また、アレンと同じく主力選手だったラシャード・ルイスもトレードで放出して2巡目指名権と900万ドルのトレードエクセプションを獲得。このトレードエクセプションを利用してカート・トーマスと1巡目指名権を獲得した。また、スパーズで同僚だったP・J・カーリシモを新たなヘッドコーチに雇用した。2007-08シーズンは球団ワーストとなる20勝62敗に終わったが、デュラントが新人王を受賞した。
2008年のNBAドラフトでは1巡目全体4位でラッセル・ウェストブルック、全体24位でサージ・イバーカを指名した。
サム・プレスティ 経歴
2008-09シーズン開幕前にソニックスはオクラホマシティへ移転し、オクラホマシティ・サンダーとなった。このシーズンは開幕から1勝12敗と不振で、ヘッドコーチのカーリシモを解雇し、暫定ヘッドコーチとしてスコット・ブルックスを起用した。最終的に23勝59敗で終え、シーズン終了後にブルックスを正式なヘッドコーチとして雇用した。
2009年のNBAドラフトでは1巡目全体3位でジェームズ・ハーデンを指名。2009-10シーズンはデュラント、ウェストブルック、ハーデンの「ビッグ3」を中心に50勝32敗と前年から大きく成績を伸ばし、第8シードでプレーオフに出場した。このシーズンはデュラントが初のオールスターゲームに選出され、史上最年少となる21歳で得点王を受賞した。デュラントがオールNBAファーストチーム、ハーデンがNBAオールルーキーセカンドチーム、ターボ・セフォロシャがNBAオールディフェンシブセカンドチームに選出されたほか、ヘッドコーチのブルックスがNBA最優秀コーチ賞を受賞した。プレーオフでは1回戦で第1シードのロサンゼルス・レイカーズに2勝4敗で敗れた。
2010-11シーズンはウェストブルックが初のオールスターゲームに選出された。このシーズンは55勝27敗で、第4シードでプレーオフに出場。カンファレンスファイナルに進出したが、ダラス・マーベリックスに1勝4敗で敗れた。
サム・プレスティ 経歴
2011-12シーズンはロックアウトにより短縮されたが、47勝19敗で、第2シードでプレーオフに出場した。デュラントが3年連続となる得点王を受賞したほか、ハーデンがシックスマン賞を受賞し、ウェストブルックが2年連続となるオールスターゲーム選出、イバーカがNBAオールディフェンシブファーストチームに選出された。プレーオフでは1回戦でダラス・マーベリックスに4勝0敗、カンファレンスセミファイナルでロサンゼルス・レイカーズに4勝1敗で勝利。カンファレンスファイナルではサンアントニオ・スパーズに4勝2敗で勝利し、ソニックス時代の1996年以来となるNBAファイナルに進出した。マイアミ・ヒートとのファイナルでは第1戦に勝利したが、その後4連敗し優勝を逃した。
サム・プレスティ 経歴
2012-13シーズン開幕前に、ハーデンとの契約延長交渉が難航。プレスティは4年総額5,500万ドルの契約延長をオファーしたが、これはハーデンが希望するマックス契約より450万ドル安いものだった。NBAのラグジュアリータックスのルールにより、高額な税金の支払いを避けたかったサンダーは、ハーデンとのマックス契約に消極的だった。交渉がまとまらず、ハーデンをトレードでヒューストン・ロケッツへ放出し、ケビン・マーティン、ジェレミー・ラム、複数のドラフト指名権を獲得した。このトレードによりデュラント、ウェストブルック、ハーデンの「ビッグ3」が崩れてしまったため、プレスティは批判にさらされた。このシーズンはハーデンを失ったものの、60勝22敗と前年からさらに成績を伸ばし、第1シードでプレーオフに進出。1回戦でハーデン率いるヒューストン・ロケッツに4勝2敗で勝利したが、ウェストブルックが相手のパトリック・ベバリーとの衝突で膝を負傷して長期離脱。ウェストブルックを欠いて迎えたメンフィス・グリズリーズとのカンファレンスセミファイナルでは1勝4敗で敗れてしまった。
2013-14シーズンは59勝23敗で、第2シードでプレーオフに出場。デュラントが初のシーズンMVPを受賞した。プレーオフでは2年ぶりにカンファレンスファイナルに進出したが、サンアントニオ・スパーズに敗れた。
サム・プレスティ 経歴
2014-15シーズンはデュラントが足の骨折により長期離脱。ウェストブルックが得点王を受賞したものの、プレーオフ出場を逃した。シーズン終了後、7年間ヘッドコーチを務めたブルックスを解雇し、新たにビリー・ドノバンを雇用した。
2015-16シーズンは55勝27敗で、第3シードでプレーオフに出場。プレーオフでは1回戦でダラス・マーベリックス、カンファレンスセミファイナルではシーズン67勝のサンアントニオ・スパーズに勝利した。過去6年で4度目の出場となったカンファレンスファイナルでは、シーズン73勝の新記録を樹立したゴールデンステート・ウォリアーズを3勝1敗と追い詰めるも、そこから3連敗し敗退した。シーズン終了後、9年間在籍したデュラントがFAでウォリアーズへ移籍した。
デュラント移籍後の2016-17シーズンはウェストブルックがオスカー・ロバートソンの持つシーズン最多トリプル・ダブルを更新し、シーズンMVPを受賞した。
2017-18シーズンはトレードでポール・ジョージ、カーメロ・アンソニーを獲得し、ウェストブルックを加えて共に新たなビッグ3を結成した。契約があと1年のジョージはシーズン終了後にFAでロサンゼルス・レイカーズへ移籍することを明言していたが、シーズン終了時には意見を変え、サンダーと再契約した。
サム・プレスティ 経歴
デュラント移籍後は3年連続でプレーオフ1回戦敗退に終わった。2018-19シーズン終了後、ジョージをトレードでロサンゼルス・クリッパーズへ放出し、シェイ・ギルジャス＝アレクサンダー、ダニーロ・ガリナリ、5つのドラフト1巡目指名権、2つの1巡目指名交換権を獲得。さらにフランチャイズプレイヤーのウェストブルックをトレードでヒューストン・ロケッツへ放出し、クリス・ポール、2つのドラフト1巡目指名権、2つの1巡目指名交換権を獲得した。
2019-20シーズンは低迷が予想されていたが、新加入のポールやシェイの活躍もあり、44勝28敗でプレーオフに進出した。プレーオフでは1回戦でウェストブルック、ハーデンを擁するヒューストン・ロケッツに3勝4敗で敗れた。オフにはポールやスティーブン・アダムズ、デニス・シュルーダーら主力選手をトレードで放出。5年間ヘッドコーチを務めたドノバンを解雇し、新たにマーク・デイグノルトを雇用した。
2020-21シーズンから再建へ舵を切り、ジョージのトレードで獲得したシェイを中心に据えた。チーム成績は大きく低迷し、2021年のNBAドラフトでは1巡目全体6位でジョシュ・ギディーを指名した。プレスティは2020年から2022年までドラフト指名権のトレードを積極的に行い、1巡目指名権と2巡目指名権を19個ずつ、合計38個も獲得し、GMとしての評価を高めた。
2022年のNBAドラフトでは1巡目全体2位でチェット・ホルムグレン、全体12位でジェイレン・ウィリアムズを指名した。
2022-23シーズンはシェイが初のオールスターゲーム、オールNBAファーストチームに選出されるなど、絶対的なエースに成長した。
2023-24シーズンは57勝25敗の好成績で、第1シードで4年ぶりにプレーオフへ進出。カンファレンスセミファイナルでダラス・マーベリックスに敗れた。オフにFAでアイザイア・ハーテンシュタインと契約。また、ギディーをトレードでシカゴ・ブルズへ放出し、アレックス・カルーソを獲得した。
2024-25シーズンは68勝14敗と前年からさらに成績を伸ばし、第1シードでプレーオフに出場。シェイがシーズンMVPを受賞した。プレーオフでは1回戦でメンフィス・グリズリーズ、カンファレンスセミファイナルでデンバー・ナゲッツ、カンファレンスファイナルでミネソタ・ティンバーウルブズに勝利し、13年ぶりとなるNBAファイナル進出を果たした。
BOOM BOOM BOMB-BA-YEA
「BOOM BOOM BOMB-BA-YEA」（ブンブンボンバイヤ）は、MAXの38枚目のシングルである。2024年11月13日にSONIC GROOVEから発売された。
BOOM BOOM BOMB-BA-YEA 収録曲
上記のCDに、以下の内容の2Blu-rayが加わる。
BOOM BOOM BOMB-BA-YEA リリースイベント
MAX：「BOOM BOOM BOMB-BA-YEA」発売記念リリースイベント
開催日時/開催会場
2024年11月12日(火)19:00〜/タワーレコード渋谷店 B1F CUTUP STUDIO
2024年11月23日(土)1回目：13:00〜/2回目：16:00〜/レイクウォーク岡谷 1F レイクコート
2024年11月24日(日)1回目：13:00〜/2回目：16:00〜/ピオニウォーク東松山 1F ピオニコート
2024年12月21日(土)1回目：13:30〜/2回目：16:30〜/サントムーン柿田川 本館1F セントラルコート
内容：ミニライヴ・特典会
セットリスト：「Give me a Shake」〜「BOOM BOOM BOMB-BA-YEA」〜「Lovin' Me」〜「Ride on time」
天ぷらまんじゅう
天ぷらまんじゅう（てんぷらまんじゅう）は、饅頭に衣を付け、油で揚げて天ぷらにした菓子。
天ぷらのサクッとした食感、饅頭の皮のしっとりとした食感、あんこの甘さが同時に味わえる。
天ぷらまんじゅう 概要
日本全国に郷土料理として点在している。長野県、福島県会津地方、岐阜県飛騨地方、東京都の一部、滋賀県、島根県大田市で親しまれている。
ふた口ほどの小さめの饅頭が使用され、饅頭の中はこしあんが定番となっている。祭事や来客の際の定番とも言える家庭料理である。
仏前に供えていた饅頭を安全に食べるために油で揚げたのがはじまりともいわれている。
天ぷらまんじゅう 点在する理由の推測
天ぷらまんじゅうが日本各地に点在している理由の鍵となるのが、石見国吉永藩（現・島根県大田市）である。
天ぷらまんじゅうの発祥は長野県とされ、1643年に保科正之が高遠藩（長野県）から会津藩に移る際に、福島県会津地方へと伝わった。
加藤明友は1634年に石見（大田市）に吉永藩を立藩した後、旧領である会津藩から職人を吉永藩に呼び寄せが、この際に天ぷらまんじゅうも石見に伝わったと推測される。吉永藩は39年しか続かず、1682年に近江国水口藩（現・滋賀県）に移り、この際に滋賀県に伝わったと考えらる。
ただし、これらは文献などで確認できる内容ではなく、歴史的な事柄からの推測である。
天ぷらまんじゅう 揚げ饅頭との違い
類似した菓子に揚げ饅頭があるが、こちらは売れ残って硬くなってしまった饅頭を揚げて食べたのがはじまりと言われており、揚げ饅頭は衣をつけずに揚げて作るのが最大の違いである。
天ぷらまんじゅうには、天ぷら衣に由来するサクっとした食感がある。
天ぷらまんじゅう 福島県会津地方
福島県会津地方では、天ぷらまんじゅうは、そのままおやつとして食されるのはむろんのこと、一般的な天ぷらと同様に天つゆや醤油につけて、おかずやおつまみとしても食されている。一般的な天ぷら同様にあたたかい蕎麦に乗せたり、ラーメンのトッピングとしても食されている。
強清水元祖 清水屋（こわしみずがんそ しみずや）（会津若松市）が天ぷらまんじゅうを考案した元祖とされる。