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第17回朝日杯将棋オープン戦
第17回朝日杯将棋オープン戦（だい17かい あさひはいしょうぎオープンせん）は、2023年度（2023年6月24日 - 2024年2月10日）の朝日杯将棋オープン戦である。朝日新聞社および日本将棋連盟が主催し、三井住友トラスト・ホールディングスの特別協賛で実施される。また、本戦の名古屋対局には豊田自動織機、豊田通商の特別協賛が付いている。
本戦シードは前期成績上位4名を含む8名、二次予選シードは16名。このシード棋士24名および休場者1名を除く棋士146名と、アマチュア選手10名、主催者推薦の女流棋士3名を加えた159名が一次予選に参加する。
今期の一次予選から自動棋譜記録システム「HEROZ Kishin Eye」を一部導入している。
2023年8月7日、「第17回朝日杯将棋オープン戦」に三井住友トラスト・ホールディングス株式会社が特別協賛することが日本将棋連盟から公表された。
今期の女流枠から出場者のうち、西山朋佳女流三冠が「朝日杯」に於いて女流棋士として初めて一次予選決勝で勝利し二次予選に進出した。
【全対局 : 持時間 各40分（チェスクロック使用）、切れたら1分、振駒】
第17回朝日杯将棋オープン戦 本戦トーナメント
日程：2024年 1月13日 - 2024年 2月10日（組合せ発表：2023年12月13日）
公開対局
第17回朝日杯将棋オープン戦 二次予選
日程：2023年11月17日 - 2023年12月15日（組合せ発表：2023年10月22日）
※ 組合せは日本将棋連盟ウェブサイトに基づく。
※ 対局日のリンクは棋譜ファイル（二次予選 全局）
本戦進出：8名
第17回朝日杯将棋オープン戦 一次予選
日程：2023年6月24日 - 2023年10月6日（組合せ発表：2023年6月6日）
※組合せは日本将棋連盟ウェブサイトに基づく。
二次予選進出：16名
※一次予選2組の西山朋佳女流三冠の二次予選進出は「朝日杯」に於いて女流棋士初。
（下線の側が先手 / ○：先手勝ち / ○：後手勝ち / ●：先手負け / ●：後手負け）
愚かな金持ちの譬え (レンブラント)
『愚かな金持ちの譬え』（おろかなかねもちのたとえ、蘭: De rijkaard uit de gelijkenis van de rijke dwaas、英: The Parable of the Rich Fool）、または『両替商』（りょうがえしょう、英: The Money Changer） は、17世紀オランダ黄金時代の巨匠レンブラント・ファン・レインが1627年にオーク板上に油彩で制作した絵画である。レンブラント初期の作品で、新約聖書中の「愚かな金持ちの譬え」を描いており、モデルはレンブラントの父といわれている。作品は、ベルリン絵画館に所蔵されている。
愚かな金持ちの譬え (レンブラント) 主題
本作の主題は、新約聖書の「ルカによる福音書」(12:13-21) に記述されている「自分のために富んでも、神の前に豊かにならない者」である。レンブラントは、この人物を体現する老人を狭苦しい仕事場で書物と帳簿、そして膨れた財布の山積する机に向かう姿で描いている。聖書との関連は、ヘブライ語らしき文字と老人の衣服によってわずかに示唆されている。この衣服は古代のものではないが、ベレー帽、挽石式と呼ばれる襞襟、外套という不調和な取り合わせは、当時の鑑賞者には「古代風」に移ったことであろう。
老人は、右手に持った硬貨を眼鏡越しに眺めており、その右手が部屋を照らす光源のロウソクを鑑賞者の視線から遮っている。夜景を選択していることで、老人の富に対する執着を強調すると同時に、「愚かな者よ、今夜、お前の命は取り上げられる、お前が用意した物は、いったいだれの物になるのか」という神の宣告を示唆している。
愚かな金持ちの譬え (レンブラント) 作品
レンブラントは、この絵画において単一の光源による光の効果を開拓している。老人の右手は前景に強い陰を生み出し、眼鏡は細い線を彼の顔に映し出している。財布の紐が形作る不安定な陰影は、財布の下に横たわる書物のなめし革の装丁に鑑賞者の注意を向ける。外套の縁飾り、眼鏡の縁、鼻の先端などは、寸分の違いもない正確なハイライトを施されている。
本作に静物を描き込んでいるのは、的を得た着想である。静物画は、しばしば「現世の富」の虚しさについての瞑想を主題としているからである。画面の金持ちの老人は、自分を取り囲む「世俗的静物」の儚さに気づいていない。たとえば、秤は貪欲を示すだけでなく、神のもとにおける「最後の審判」の象徴でもある。
レンブラントは、「貪欲についての瞑想」という絵画の主題、およびロウソクというモティーフ双方をヘンドリック・テル・ブルッヘンを初めとするユトレヒトのカラヴァッジスティ (イタリア・バロック絵画の巨匠カラヴァッジョの追随者) の絵画から学んだ。老人、眼鏡による光の屈折、強烈なキアロスクーロ、モノクローム調の色彩などは、すべてカラヴァッジョ派の絵画に由来している (以下の関連作品を参照)。
コロッサル・オーダー (企業)
コロッサル・オーダー（英:Colossal Order）は、フィンランドのタンペレに本社を置くビデオゲーム開発会社。経営シミュレーションゲーム「Cities in Motion」シリーズや都市開発シミュレーションゲーム「Cities: Skylines」シリーズで知られる。パラドックスインタラクティブとパブリッシャー契約を結んでおり、同社はコロッサル・オーダーのすべてのゲームのテスト、販売、配布および著作権を所有している。
エリアグループ
エリアグループ（Elia Group S.A. / N.V.）は、ベルギー・ブリュッセルに本拠を置き、ベルギーおよびドイツ東部の基幹送電網を管理する送電事業者。ユーロネクスト・ブリュッセル上場企業（Euronext: ELI ）。
エリアグループ 沿革
エリアグループは、ベルギーの電力事業の民営化に伴い、2001年6月28日に設立、2002年9月、ベルギーの電力法に沿った送電事業者に指定を受けた。2005年、ユーロネクスト・ブリュッセルに株式を上場した。
2010年3月、スウェーデンのバッテンフォールの傘下にあったドイツの送電事業者の50Hertz Transmission GmbHを、オーストラリアの投資ファンドのIFM Investorsと共同で買収することに合意に達し。 同年5月に欧州委員会の承認を受けた。このため、ベルギーの基幹送電網に加えて、首都ベルリンを含む旧東ドイツ全域およびハンブルク周辺の基幹送電網を保有することになった。
グループの売上はドイツの送電事業（50Hertz Transmission）が約6割、ベルギーの送電事業（Elia Transmission）が約4割となっている。株式の約45％をベルギーの地方自治体が出資する協同組合会社のPubli-Tが保有している。
エリアグループ イギリス・ベルギー間海底送電ケーブル事業
2015年3月、イギリスの送電事業者であるナショナル・グリッドと、ジョイントベンチャーのNemo Linkを設立、イングランド南東部のラムズゲートとベルギーのゼーブルージュを結ぶ国際連系線の建設が開始され、2019年1月に送電が開始された。
なお、日本の住友電気工業のグループ会社であるジェイ・パワーシステムズが高圧直流ケーブルを2015年6月に受注、完工させている。
ラファエル・ヴィッティ
ラファエル・アレンカル・ヴィッティ (ポルトガル語: Rafael Alencar Vitti、1995年11月2日 - ) はブラジルの俳優。
アルビバクター属
アルビバクター属（Albibacter）は真正細菌のプロテオバクテリア門アルファプロテオバクテリア綱ヒフォミクロビウム目メチロシスティス科の属の一つである。
アルビバクター属 概要
"Albibacter"は、ラテン語で「白」を意味する形容詞"albus"と、新ラテン語で「桿菌」を意味する男性名詞"bacter"を組み合わせた造語であり、「白い桿菌」を意味する。グラム陰性、好気性、胞子無形成、無色の桿菌である。非運動性、又は細胞側方の単一鞭毛によって運動性を示す。二分裂によって増殖し、単独、2連鎖、又はクラスターで存在する。メタノール又はPYG寒天培地で培養したコロニーは直径1～2mmの半透明又は不透明の円形、白色、凸状、且つ粘液状である。メチルレッド及びフォーゲスプロスカウエル試験では陰性を示す。水溶性の蛍光色素は生成されない。窒素源として硝酸塩を含む培地にてインドールをトリプトファンから合成する。硝酸塩から亜硝酸塩への還元能を持つ。呼吸型の代謝を行う偏性好気性菌であり、硝酸塩の存在下においても嫌気的増殖は行われない。糖から酸化的に酸を生成するが、発酵的な生成能は持たない。でんぷんを加水分解するが、ゼラチンやセルロースは加水分解できない。好中性及び中温性であり、生育温度範囲は10～37℃且つ生育pH範囲は6.0～9.0である。塩化ナトリウム濃度3%では生育しない。
アルビバクター属 概要
最大の特徴であり注目点は、リブロース-1,5-ビスリン酸(RuBP)経路によりC1化合物を同化する能力を持つ通性化学無機栄養且つメチル栄養細菌である点である。炭素源及びエネルギー源として広範な多炭素化合物を生育基質とする。窒素源としては、アンモニウム塩、硝酸塩、尿素、ペプトン、一部のアミノ酸、及びメチルアミンを利用できる。
主なユビキノンはQ-10である。主なリン脂質は、ホスファチジルエタノールアミン、ホスファチジルグリセロール、ホスファチジルコリン、及びカルジオリピンである。主要な細胞脂肪酸は、cis-バクセン酸（c18:1ω7）及びパルミチン酸（16:0）である。DNAのGC含量は66.7mol%である。
アルビバクター属 種
"methylovorans"は、新ラテン語で「メチル基」を意味する中性名詞"methylum"と、「食べる」を意味する現在分詞"vorans"を組み合わせた造語であり、「メチル基を食べる」を意味する。
アルビバクター属 種
非運動性の短桿菌であり、直径0.9～1.0μm、長さ1.2～1.8μmである。ウレアーゼ及びカタラーゼ陽性であり、オキシダーゼ活性は非常に低い。最適な生育条件はpH 7.5～8.0且つ温度28～30℃である。次の有機化合物は炭素源として利用可能である；ジクロロメタン(DCM)、メタノール、メチルアミン、ギ酸、CO2/H2、D-グルコース、D-フラクトース、D-マンノース、L-アラビノース、D-キシロース、ソルボース、リボース、マルトース、スクロース、D-ソルビトール、D-マンニトール、イノシトール、グリセロール、ダルシトール、アドニトール、エタノール、酢酸、α-ケトグルタル酸、フマル酸、ピルビン酸、コハク酸、リンゴ酸、クエン酸、オキサロ酢酸、プロピオン酸、cis-アコニット酸、L-グルタミン酸、L-アラニン、及びアセトアミド。一方で、次の有機化合物は利用不可能である；メタン、クロロメタン、ホルムアルデヒド、ジメチルアミン及びトリメチルアミン、チオシアン酸塩、チオ硫酸塩、ジメチルスルホキシド(DMSO)、及びジメチルアセトアミド。酵母エキス（0.01% w/v）又はビオチン/チアミン混合物（両20μg/L）によって生育を刺激することが可能である。ペニシリンとリファンピシンには耐性を持つが、ゲンタマイシン、カナマイシン、アンピシリン、ネオマイシン、ノボビオシン、ナリジクス酸、テトラサイクリン、リンコマイシンには感受性を示す。
タイプ株はDM10T(= VKM B-2236T、= DSM 13819T)である。この株の16S rRNA遺伝子配列のGenBank/EMBL/DDBJアクセッション番号はAF273213である。DNAのGC含量は66.7mol%である。
"helveticus"は、ラテン語で「ヘルヴェティア（現在のスイス）由来」を意味する男性形容詞である。メチロフィラ・ヘルベティカ（Methylopila helvetica）のバシオニムである。炭素源及びエネルギー源として、ジクロロメタン、メタノール、メチルアミン、及び様々な多炭素化合物をicl-セリン経路によって利用できる。主要な細胞脂肪酸はC18:1、C16:0、C18:0、Ccy19:0であり、主要なキノンはQ-10である。タイプ株はDM9T（=CIP 106788T、=VKM B-2189T）である。この株の16S rRNA遺伝子配列のGenBank/EMBL/DDBJアクセッション番号はAF227126である。
アルビバクター属 歴史
2016年に、メチロフィラ属のメチロフィラ・ヘルベティカ（Methylopila helvetica）がアルビバクター属であることが判明し、名称がアルビバクター・ヘルベティカス（Albibacter helveticus）に変更されるべきであることが報告された。アルビバクター・メチロボランスは非運動性であったが、アルビバクター・ヘルベティカスは鞭毛により運動性を示し、従ってアルビバクター属の説明が修正された。
電動モビリティシステム専門職大学
電動モビリティシステム専門職大学（でんどうモビリティシステムせんもんしょくだいがく、英語: Professional University of Electric Mobility Systems）は、山形県西置賜郡飯豊町に本部を置く私立の専門職大学である。略称はPUEMS。
電動モビリティシステム専門職大学 概要
宮城県仙台市に本拠を置く赤門自動車整備大学校を運営する学校法人赤門学院が2022年8月31日に認可を受け、東北地方初の専門職大学として2023年4月1日に開学した。学長はエリーカの開発に携わった慶応大学名誉教授の清水浩。清水は「EVに変わることで多くの技術者の雇用が必要になるため、パイオニアを育てる」と語っている。当初は2021年4月に専門職短大として開学することを目指していたが、文部科学省への認可申請を2度取り下げたり、2年制から4年制に変更したりした結果、大学の設置認可が下りたのは2022年8月であった。
大学を誘致した飯豊町は町内にリチウムイオン電池などの産業を集積する「飯豊電池バレー構想」を提唱しており、本学はその中核施設と位置付けられている。町は校舎などの整備費3億5000万円を補助し、土地を無償貸与している。
電気自動車と自動運転に特化した専門職大学は日本初で、卒業時に学士（専門職）が取得でき、大学院に進むことも可能。また、1-2年時の一般教養課程はなく、1年から研究室に入ることが可能。初年度（2023年）の定員は40名。
電動モビリティシステム専門職大学 概要
専門4分野である、「電池」「モーター・インバータ」「車体」「自動運転」を基軸にし、化学、電気工学、機械工学、情報工学が必修科目となる。
ロゴマークデザインはジョルジェット・ジウジアーロによるもので、長男のファブリツィオ・ジウジアーロは非常勤講師に着任。
2024年10月、2025年度入学者選抜による全ての学生募集を行わないことを発表した（後述）。在校生が全員卒業したのち、大学の廃止手続きを行う。
飯豊町は大学を存続させるべく運営を承継する法人を探し、学校法人赤門学院・町の三者による協議が行われていたが、2025年5月14日、飯豊町議会の全員協議会において嵐正人町長から三者の交渉が不成立に終わったことが報告された。費用の分担や資産の譲渡をめぐり赤門学院と引き継ぎを検討している法人との間で折り合いがつかなかったといい、町としてはなおも大学を残したい意向ではあるものの、今後積極的に承継者を探すことはしないという。
電動モビリティシステム専門職大学 沿革
2022年11月 - 初めての選抜試験を実施。受験者はゼロ名。
2023年2月 - 一般選抜を実施し3名合格。3月に追加選抜を実施し2名合格。
2023年4月5日  - 初めての入学式を開催。初年度入学者3名。
2023年11月25日 - 総合型選抜Ⅰ（オープンキャンパス参加型）試験を実施し1名合格。
2024年3月 - 一般選抜（C日程）を実施し1名合格。
2024年4月5日  -  2024年度入学式を開催。定員40人に対し入学者2名。
2024年10月21日  -  2025年度入学生の募集停止を発表。開学以来志願状況が振るわず、経営改善や他法人への経営承継も不調に終わったことから新規学生募集の停止を決定した、と説明。2024年10月現在の在学生4名（1年生1名、2年生3名、2023年度の入学者のうち1名は自主退学）については、卒業するまで引き続き教育活動を行い、希望する進路に就けるようサポートするという。在学生が全員卒業したのち、廃学の手続きを行う。廃学後の校地・施設などの利用は白紙。本学を誘致した飯豊町は「町としては非常に残念だ」「今後の対応を検討する」（商工観光課）という。
電動モビリティシステム専門職大学 沿革
2025年3月25日 - 文部科学省は省令に基づき、令和6年度（2024年度）の「設置計画履行状況等調査」の結果を公表。この中で本学について、「令和7年度から学生募集を停止したことに関し、在学生への教育の継続はもとより、大学としての研究、社会貢献等、本学が果たすべき責務を全うするよう、法人と大学が一丸となり努めること。また、引き続き学生等への丁寧な説明、支援を継続すること。」との「指摘事項（改善）」を付した。
さよならの空はあの青い花の輝きとよく似ていた
『さよならの空はあの青い花の輝きとよく似ていた』（さよならのそらはあのあおいはなのかがやきとよくにていた）は日本のバンド三月のパンタシアのボーカル、みあが書いた小説。
この小説の作家である「みあ」はバンドでボーカル活動をしながら自分のノートに小説を投稿している。
さよならの空はあの青い花の輝きとよく似ていた あらすじ
海辺で歌を歌うのが趣味だった主人公水原心音はいつも通り母の遺品であるギターを持って歌っていた。だが、突然現れた男の子瀬戸千景によって彼女は引っ張られて疑問の家に辿る。家の中には同じ学校の学生村瀬うみ、高橋玄弥があった。千景は慌てている心音に俺たちは夏の潮野祭り(しおのまつり)への参加が決まっていてボーカル担当のメンバーを探していたと言った。後に時刻した1年後輩坂口唯も合流して完全体のバンドになったついでに練習することにした。あがり症を患っていた心音は拒否したが、何故か声がよく出た。
翌日、学校でバンドメンバー達に出会った。ここにバンドの名前がayame(菖蒲)であることを知る。
後にあがり症のためバンド生活を諦めることにしたがその度、千景は心音の慰めてバンド生活を続けることにした。千景は心音の物語を歌詞に表現するために心音に作詞を頼む。
さよならの空はあの青い花の輝きとよく似ていた あらすじ
数週後、作詞作曲が終わった完成曲を音合わせにみんなが熱心に練習を飾る。成功的に終わった音合わせに全員が疲れて休んでいたがもう迫った潮野祭りを期待した。千景が心臓病を告白するまでは。相まって、彼の手術日は潮野祭りの当日だった。
バンドメンバー達(千景含み)は空席になったギター役割を心音の父に代わった。ついに当日、メンバー達は千景の病室まで公演の熱気が届くように、壇上に立つ。
千景の手術は成功的、唯を除くメンバーたちは高校を卒業し、一生忘れないように高校最後の音合わせをした。
ピート・ターナー
ピート・ターナー（Pete Turner、1934年5月30日 - 2017年9月18日）は、アメリカ合衆国の写真家。強い色調のカラー表現で知られる。
ターナーの代表的な作品集には、初の写真集「ピート・ターナー・フォトグラフス」（エイブラムス・ブックス, 1986年）、ナショナル ジオグラフィック協会とエアストリーム社のウォーリー・バイアムの協力によるアフリカ紀行「ピート・ターナー・アフリカン・ジャーニー」（グラフィス・インコーポレイテッド, 2001年）、CTIレコードをはじめとするジャズ・アルバムのLPジャケット写真を集めた「ザ・カラー・オブ・ジャズ」（RCS メディア・グループ, 2006年）などがある。
ピート・ターナー 人生と業績
ターナーは1945年より写真を始めた。1948年からカラー表現に手を染め、1952年にロチェスター工科大学に入学した。同期にはラルフ・ハタズリー、ロバート・バグビー、レス・ストローベル、マイナー・ホワイト、ブルース・デヴィッドソン、ジェリー・ユルズマンがいた。ターナーが同大を卒業した1956年には早くも彼の写真が写真誌「ポピュラー・フォトグラフィー・アニュアル」に掲載されたが、その後、彼は陸軍の色彩研究所で働いた。
その頃から、ターナーは音楽プロデューサーのクリード・テイラーの面識を得て、1959年からレコードジャケットの撮影を始めた。始めはアーティストのポートレイトが主だったが、やがて抽象的なオブジェや風景も写すようになった。報道写真の分野でも活動し、1959年にケープタウンからカイロにいたるアフリカ紀行の撮影を始め、1961年にはエスクァイアにアメリカの鉄道記事を発表している。1968年には初の展覧会をフォトキナとジョージ・イーストマン・ハウスで催した。
ピート・ターナー 人生と業績
批評家のA.D.コールマンは、「ターナーの表現には、劇的で強烈な色使いと、言葉に尽くせないほどの明確な客観性が見られる。」と評した。アメリカの業界人向けの写真誌、フォト・ディストリクト・ニューズは、1981年に史上最も影響力のある20名の写真家のひとりにターナーを選出し、アメリカ・メディア写真家協会 (ASMP) は、ターナーに優秀写真賞を授与した。
ピート・ターナーの作品はパリのヨーロッパ写真美術館、東京都写真美術館、ニューヨークの国際写真センターをはじめとする、各国の主要な美術館の常設コレクションに収蔵されている。ターナーの作品を数多く収蔵するロチェスターのジョージ・イーストマン・ハウスは、2007年にターナーの回顧展を催した。
ピート・ターナーは2017年9月18日にロングアイランドの自宅で癌のために死去した。
感情分析
感情分析（かんじょうぶんせき、英: sentiment analysis）は、オピニオンマイニング（英: opinion mining）や感情AI（英: emotion AI）とも呼ばれ、自然言語処理、テキスト解析、計算言語学、バイオメトリクス (en:英語版) などを使用して、感情状態や主観的情報を体系的に識別、抽出、定量化、探究する技術である。感情分析は、マーケティングから顧客サービス、臨床医学に至るまで、さまざまな用途で、レビューやアンケート回答などの顧客の声、オンラインメディアやソーシャルメディアのコンテンツ、ヘルスケア情報などの分析に利用されている。RoBERTaのような深層言語モデルの登場により、たとえば記者が暗黙のうちに感情を表現することが多いニューステキストなど、より困難なデータ領域も分析できるようになった。
感情分析 例
感情分析の目的と課題は、いくつかの簡単な例で説明することができる。
感情分析 種類
感情分析の基本的なタスクの1つは、与えられたテキストの極性（polarity）を、文書、文、または特徴／側面のレベルで決定することである。つまり、文書、文、またはエンティティ（実体）の特徴／側面で表現された意見が、肯定的（positive）、否定的（negative）、または中立的（neutral）かどうかを分類する作業である。「極性を超えた」高度な感情分類では、たとえば、喜び、怒り、嫌悪、悲しみ、恐怖、驚きなどの感情状態も考慮する。
感情分析以前には、文中のパターンを数値化することで洞察を与えた General Inquirer や、それとは別に、言語行動に基づいて人の心理状態を分析する心理学研究などの方法があった。
その後、VolcaniとFogelが特許を取得した方法は、特に感情に焦点を当て、さまざまな感情尺度でテキスト内の個々の単語やフレーズ（熟語、言い回し）を識別した。彼らの研究に基づいて開発されたEffectCheckというシステムは、各尺度において感情喚起のレベルを増減させるために使用できる同義語を提示する。
感情分析 種類
その後の多くの取り組みはあまり洗練されておらず、感情を肯定的と否定的を両極に配した極性尺度で表現していた。たとえば、TurneyとPangは、それぞれ製品レビューと映画レビューの極性を文書レベルで検出するために異なる方法を適用した。しかし、PangとSnyderらのように、文書の極性を多方向スケールで分類しようとする試みもあった。たとえばPangとLeeは、映画レビューを肯定的か否定的かのいずれかに分類するという基本的なタスクを拡張し、3つ星または4つ星スケールでの星評価を予測しfた。Snyderは、レストランのレビューを詳細に分析し、料理や雰囲気など、与えられたレストランのさまざまな側面に対する評価を5つ星スケールで予測した。
2004年、アメリカ人工知能学会（AAAI）スプリングシンポジウムで、テキストにおける情動、魅力、主観性、感情に関する体系的な計算研究のために、学習・語彙・知識ベースなどのさまざまな手法を統合する第一歩が踏み出された。そこでは、言語学者、コンピュータ科学者、その他の関心を持つ研究者が互いの関心領域を調整し、共有タスクやベンチマーク用データセットを提案した。
感情分析 種類
多くの統計的分類法は、中立的なテキストが二値分類器の境界近くに位置するという前提で中立クラスを無視しているが、あらゆる極性問題と同様に、3つのカテゴリを識別する必要があることを示唆する研究者もいる。最大エントロピーやサポートベクターマシン（SVM）などの特定の分類器では、中立クラスを組み込むことで、分類精度が全体的に向上することが実証されている。中立クラスを組み込む仕組みとして2つの方法がある。アルゴリズムが最初に中立的な言葉を特定し、フィルタで除外して、残りのテキストを肯定的な感情と否定的な感情の観点から評価する方法と、1つのステップで3方向の分類システムを構築する方法である。この2番目の方法では、多くの場合、すべてのカテゴリに対する確率分布を推定する（たとえば、NLTKで実装されている単純ベイズ分類器による）。中立クラスを含めるかどうか、またどのように含めるかは、データの性質に依存する。データが中立的、否定的、肯定的な言葉に明確に分類されている場合、中立的な言葉を除外して、肯定的な感情と否定的な感情の間の極性に焦点を当てることは理にかなっている。一方、データのほとんどが中立的で、肯定と否定の感情がわずかに偏差をもつ場合、この戦略をとると、2つの極性を明確に区別することが難しくなる可能性がある。
感情分析 種類
感情を決定する別の方法は、スケーリングシステムを使用することである。一般的に否定的、中立的、または肯定的な感情と関連付けられた単語に、-10から+10のスケール（最も否定的から最も肯定的まで）、または単純に0から+4などの正の上限値で対応する数値が付与される。これにより、ある用語の感情を、その文脈（通常は文レベル）に関して調整することができる。構造化されていないテキストを自然言語処理で分析する場合、指定された文脈内の各概念は、その概念に対する感情語の関わり方と感情値に基づいてスコアが付与される。これにより、ある概念の感情値を周囲のあらゆる変化に対して相対的に調整できるため、感情をより高度に理解することができるようになる。たとえば、概念によって表現された感情を強める、緩和する、否定する単語は、そのスコアに影響を与える。また、テキストの全体的な極性や強さではなく、テキスト内の感情を判断することを目的とするなら、テキストに肯定的および否定的な感情強度スコアを与えることができる。
感情分析には他にも、アスペクトベース感情分析、グレーディング感情分析（肯定、否定、中立）、多言語感情分析、感情検出など、さまざまな種類がある。
感情分析 種類
主観性分析のタスクは一般に、与えられたテキスト（通常は文・文章）を、客観的または主観的な2つのクラスのいずれかに分類することと定義される。単語やフレーズの主観は文脈に依って変わり、たとえば、人々の意見を引用したニュース記事のように、客観的な文書の中に主観的な文が含まれることもあるため、この作業は極性分類よりも難しい場合がある。さらに、Suが指摘したように、主観性分析の結果は、テキストに注釈する際に使用される「主観性の定義」に依存する。しかし、Pangは、極性分類を行う前に文書から客観的な文を削除することで、成績を向上させることができることを示した。
文や文書に含まれているのが客観的な事実なのか、それも主観的な意見なのかを識別することは、感情分析の新たな側面である。この作業では、構文的特徴や意味的特徴、機械学習を使用する。しかし、事実と意見を識別することは新しく生まれたものではなく、1979年にイェール大学のCarbonellによって発表されている。
客観的という用語は、事実や実際の出来事に基づいた情報を指している。
感情分析 種類
主観的という用語は、客観的な事実に反する情報を指しており、個人的な意見、判断、予測などさまざまな形がある。Quirkらはこれを「個人的言及（private states）」と言及している。次の例では「私たちアメリカ人」という表現があり、個人的言及を反映している。さらに、Liu（2010）が述べているように、これらの意見の対象は、有形の製品から無形の話題まで多岐にわたる。また、Liuは、肯定的意見、中立的意見、否定的意見の3種類の態度を特定している。
この分析は主観性分類問題として分類することができる。
注釈のないテキストから望ましいパターンを探し出すために各クラスが使用する単語やフレーズの集まりは標識として定義されている。主観的表現に特化した別の単語リストが作成されている。これらの指標のリストは、Riloff et al.（2003）が述べているように、言語学者や自然言語処理分野の研究者によって開発されたものである。与えられた表現を測定するためには、抽出ルールの辞書を作成する必要がある。主観認識のための特徴抽出では、長年にわたって、手作業による特徴の収集・整理から自動化された特徴学習へと進歩してきた。現在、自動学習法は教師あり学習と教師なし学習に分けることができる。学術研究者は、注釈付きテキストと注釈なしテキストの両方について、機械学習によるパターン抽出を広く研究してきた。
感情分析 種類
しかし、表現に関する不変のルールセットを開発することは、研究者が認識しているように、いくつかの課題がある。これらの課題は、テキスト情報の性質に起因しており、次の6つの要因が含まれている。1）比喩表現、2）文体の不一致、3）文脈への依存、4）使用頻度の少ない代表的な語、5）時間的な制約、6）増え続ける量。
これまでの研究では、主に文書レベルで分類することに焦点が当てられていた。しかし、文書にはさまざまな種類の話題が含まれているため、文書レベルの分類では正確さに欠く傾向がある。ある調査では、客観的表現が支配的と予想されるニュース記事に対して、実際には主観的表現が40%以上含まれていることが明らかになった。
このような課題に取り組むため、研究者は、分類器の有効性は、パターンを学習する精度に依存すると結論付けている。そして、大量の注釈付き学習データで訓練した学習器は、あまり包括的でない主観的特徴で訓練した学習器よりも優れていることが分かっている。しかし、手作業で注釈された文の大規模なデータセットを作成することは、この種の作業を行う上で大きな障害となっている。手作業による注釈が自動学習より好まれない理由は3つある。
感情分析 種類
前述の要因はすべて、主観的データと客観的データを分類する効率と効果に影響を与える可能性がある。その結果、注釈のないテキストデータから言語パターンを学習するために、2つのブートストラップ法が開発された。どちらの手法も、少数のシードワード（種単語）と注釈のないテキストデータから始める。
ThelenとRiloffによって開発されたBasilisk法 （Bootstrapping Approach to Semantic Lexicon Induction using Semantic Knowledge）は3つの段階を持つ。 第1段階：抽出パターンを作成する。第2段階：パターンプールから最良のパターンを候補単語プールに移動する。第3段階：上位10単語に着目して辞書に追加する。これを繰り返す。
これらのアルゴリズムは、主観的および客観的な分類を含む作業における自動パターン認識および抽出の必要性を強調するものである。
主観的および客観的な分類器を使用することで、さまざまな自然言語処理のアプリケーションを強化することができる。この分類器の主な利点の1つは、さまざまな業界でデータ駆動型の意思決定プロセスの実践を普及させたことである。Liuによると、主観的／客観的識別のアプリケーションは、ビジネス、広告、スポーツ、および社会科学で実践されている。
感情分析 種類
特徴や側面に基づく感情分析は、携帯電話やデジタルカメラなど製品や、銀行などサービスなどの、実体が持つさまざまな特徴や側面に対して表明された意見や感情を特定して分析するものである。ここで、特徴（feature）や側面（aspect）とは、たとえば携帯電話の画面、カメラの画質、レストランのサービスなど、実体が備え持つ属性や構成要素のことである。この方法の利点は、関心のある対象についてのニュアンス（微妙な差違）を捉えることができることである。たとえば、あるホテルは便利な立地だが食事は平凡であるなど、異なる特徴によって異なる感情反応が引き出されることがある。このような分析には、関連する実体の識別、その特徴／側面の抽出、それぞれの特徴／側面について表明された意見が肯定、否定、中立かどうかの判断など、いくつかの下位問題が含まれる。特徴の自動識別は、構文解析、トピックモデリング、ディープラーニング（深層学習）などによって行われる。このレベルの感情分析の詳細については、Liuの論文で議論されている。
感動や感情は、本質的に主観的なものである。文書、文、あるいは特徴／側面のいずれのレベルであっても、与えられたテキストに表現される感動や感情がどの程度の強度を示すかは一件一件異なる。しかし、感動や感情だけを予測しても、必ずしもメッセージを包括的に理解できるとは限らない。感動や感情の強度や水準（例:「良い」対「すばらしい」）は、1つのクラス内の正確な感性を理解する上でしばしば重要な役割を果たす。これらに対応するため、一部の手法では出力を組み合わせたスタックアンサンブル法を採用し、畳み込み型ニューラルネットワーク、長期短期記憶ネットワーク、およびゲート付き回帰型ユニットに基づく深層学習モデルを組み込み、感動と感情の強度を予測している。
感情分析 方法と特徴
感情分析における既存の手法には、知識ベース技術、統計的手法、ハイブリッド手法の3つの主要カテゴリがある。知識ベース技術は、幸せ（happy）、悲しい（sad）、恐い（fraid）、退屈（bored）などの感情語の明確な存在に基づいて、テキストを感情カテゴリに分類する。知識ベースの中には、決まりきった感情語を列挙するだけでなく、任意の単語に特定の感情との「親和性」を付与するものもある。統計的手法では、潜在意味解析、サポートベクターマシン、バッグオブワード、意味的指向の自己相互情報量、意味空間モデルや単語埋め込みモデル、ディープラーニング（深層学習）などの機械学習要素を使用する。より高度な手法では、単語の文法的関係を利用して文脈の中で意見を掘り下げ、感情の保有者（その感情状態の持ち主）とその対象（その感情が感じられる実体）を特定し、発言者が述べた意見から特徴を得ようとする。文法的な依存関係は、テキストを詳細に構文解析することで得られる。ハイブリッド手法は、機械学習と、オントロジーや意味ネットワークなどの知識表現要素の両方を組み合わせ、他の概念に暗黙的にリンクする概念など、意味の微妙な表現を検出する。
感情分析 方法と特徴
さまざまなオープンソースのソフトウェアツールや、無償／有償の感情分析ツールは、機械学習、統計、自然言語処理の技術を使用して、ウェブページ、オンラインニュース、インターネット上のディスカッショングループ、オンラインレビュー、ウェブブログ、ソーシャルメディアなど、大規模テキストに対する感情分析を自動化する。一方、知識ベースシステムは、一般公開されているリソースから、自然言語の概念に関連する意味情報や感情情報を抽出し、システムが感情的な常識推論を行うことを可能にする。感情分析は、画像や動画などのビジュアルコンテンツにも適用できる（マルチモーダル感情分析を参照）。この分野の最初の手法として、ビジュアルコンテンツの形容詞-名詞ペア表現を利用した SentiBank がある。さらに、ほとんどの感情分類手法では、文脈や文法だけでなく語順さえも無視するバッグオブワードモデルに依存している。単語がより長いフレーズの意味を構成する方法に基づいて感情を分析する手法は、注釈に伴う追加作業が発生するが、より良い結果を示している。
感情分析では、自動システムが個々のコメント投稿者の過去の傾向やその理由を分析することができず、表現された感情を誤って分類することが多いため、人間による分析工程が必要である。人間が正しく分類したコメントのうち、約23%が自動システムと異なる。しかし、人間はお互い異なる意見を持ち、人間どうしの合意は、自動化された感情分類器が最終的に到達できる上限を規定すると主張する研究者もいる。
感情分析 評価
感情分析システムの精度は、基本的には人間の判断との一致度に基づいて評価され、通常は、否定的テキストと肯定的テキストの2つのカテゴリに対する適合率と再現率の変量指標で測定される。しかし、研究により、人間の評価者は80%程度しか同意しないことが示されている（評価者間信頼性を参照）。そのため、70%の精度を持つプログラムは、精度は優れないようにも取れるが、人間とほぼ同等と考えられる。また、人間はどのような答えに対しても20％程度は反対する傾向があるため、仮にプログラムの精度が100%であっても20％程度は同意しないことになる。
しかし、コンピュータシステムと人間の評価者の精度を比較することは、誤りの種類が異なるため、完全に適切とは言えない。たとえば、コンピュータシステムは、否定、誇張、冗談、皮肉など、一般的に人間が理解しやすい表現を不得手とすることがある。コンピュータシステムによる誤りの中には、人間にとってあまりに幼稚に見えるものもある。一般的に、学術研究から定義された感情分析の実用性は商業目的においては疑問視されている。その主な理由は、否定から肯定への単純な一次元の感情モデルでは、ブランドや企業の評判に及ぼす世論の影響を懸念する顧客にとって、十分に実用的な洞察を提供しないためである。
感情分析 評価
感情分析の評価は、市場の要求に応えるため、PR代理店や市場調査の専門家と共同で開発された課題指向の指標に移行している。たとえば、RepLabの評価データセットでは、調査対象のテキストの内容そのものよりも、テキストがブランドの評判に与える影響に重点が置かれている。感情分析の評価はますます課題指向になってきているため、特定のデータセットに対してより正確な感情表現を得るために、それぞれの事例ごとに個別の訓練モデルが必要となる。
感情分析 Web 2.0
ブログやソーシャルネットワークなどのソーシャルメディアの台頭により、感情分析への関心が高まっている。オンラインレビュー、評価、推奨など、 オンライン上の表現が豊富になったことで、企業はこの一種の仮想通貨を使用して、製品のマーケティング、新しい機会の発見、評判の管理などを目指すようになった。そして多くの企業は、ノイズを除去し、会話を理解し、関連するコンテンツを特定し、適切な対処をとる過程を自動化するために感情分析に注目している。しかし、4chanやRedditといった匿名によるソーシャルメディア・プラットフォームの台頭は、この過程に複雑さを加えている。Webの次の段階では、Web 2.0がパブリッシング（出版）の民主化とすれば、すべての公開コンテンツに対するデータマイニングの民主化となる可能性がある。
研究の分野において、この目標に向けた第一歩が進められている。2009年現在、世界中の大学のいくつかの研究チームが、感情分析によって電子コミュニティ内の感情のダイナミクスを理解することに専念している。たとえば、2010年のCyberEmotionsプロジェクトでは、ソーシャルネットワーク上での議論を推進する上で、否定的な感情が重要な役割を果たすことを明らかにした。
感情分析 Web 2.0
感情分析アルゴリズムの多くは、単純な用語を使用しているため、製品やサービスに関する感情を表現するのに課題を抱えている。しかし、文化的な要因、言語的なニュアンス、文脈の違いによる影響もあり、記述されたテキストを単純に賛成／反対の感情に変換する非常に困難を伴う。さらに、テキストの感情の解釈に関する人間どうしの意見の相違は、コンピュータにとってこの作業がいかに難しいかを表している。さらにテキストの長さが短いほど、その難しさが増してくる。
Twitterは短い文字列のために難しいが、マイクロブログ上の感情分析により、政治的感情の有効なオンライン指標となることが実証された。ツイートの政治的感情は、政党や政治家の政治的立場と密接に対応しており、Twitterメッセージの内容がオフラインの政治情勢を反映していることが示唆される。さらに、Twitterの感情分析は、医薬品の副作用や人間の生殖サイクルなど、公衆衛生に関する問題や背後にある世界的な世相を捉えられるのに有効であることが立証されている。
感情分析 Web 2.0
感情分析は、ソーシャルメディアや製品レビューなど、著者が明示的に意見を表明する領域（「この映画は素晴らしい」）で広く利用されているが、感情が暗黙的または間接的に現れる他の領域に対する堅牢な手法が近年になって開発された。たとえば、ニュース記事では、ジャーナリズムの客観性が期待されるため、ジャーナリストは情報の極性を直接述べるのではなく、行動や出来事を説明することがよくある。辞書や表面的な機械学習機能を用いた従来の手法では、「行間の意味」を捉えることができなかったが、最近、研究者は、ニュース記事の感情を分析できるディープラーニングに基づく手法とデータセットを提案した。
感情分析 推薦システムへの応用
感情分析は、レコメンダーシステム（推薦システム）のための有益な技術であることが実証されている。レコメンダーシステムの主な目的は、あるアイテムに対する対象ユーザーの好みを予測することである。ほとんどの主流のレコメンダーシステムは、明示的なデータセットに基づいて動作する。たとえば、協調フィルタリングは評価行列で動作し、コンテンツ依存フィルタリングはアイテムのメタデータに基づいて動作する。多くのソーシャル・ネットワーキング・サービスや電子商取引サイトでは、ユーザーがアイテムに関するレビュー、コメント、フィードバックをテキストで提供することができる。これらのユーザーが作成したテキストは、さまざまなアイテムに対するユーザーの感情的意見が豊富に含まれている。テキストはまた、あるアイテムに関する特徴／側面の種類だけでなく、それぞれの特徴に対するユーザーの感情の両方を明らかにすることができる。レコメンダーシステムにとって、これらの特徴／側面は、コンテンツ依存フィルタリングにおけるメタデータと同様の役割を果たすが、前者の方がより価値がある。ユーザーが記述したテキストによる幅広い特徴に言及しているため、アイテムに対するユーザー体験の影響を大きく反映した最も重要なものと考えられる。これに対し、一般に生産者が提供するアイテムのメタデータは、ユーザーが懸念する重要な特徴を見落とす可能性がある。ユーザーは、特徴を共有するさまざまなアイテムに対して、異なる感情を抱くかもしれない。また、同じアイテムの特徴であっても、ユーザによって異なる感情が生じる可能性がある。ユーザの特徴に対する感情は、アイテムに対するユーザの好みを反映した多次元評価スコアとして考えることができる。
感情分析 推薦システムへの応用
ユーザが作成したテキストから抽出した特徴／側面と感情を基づき、ハイブリッド推薦システムを構築することができる。ユーザにアイテム候補を推薦する動機は2つある。第一の動機は、候補アイテムがユーザーが好みのアイテムと多くの共通点を持つことであり、第二の動機は、候補アイテムがその特徴に対して高い感性スコアを獲得していることである。あるアイテムが好みのアイテムと同じ特徴を持つ場合、ユーザーはそのアイテムを好むと考えるのが妥当である。一方、特徴を共通とする2つの候補アイテムの場合、他のユーザが一方に肯定的で、もう一方は否定的な感情を抱く可能性がある。もちろん、評価の高いアイテムがユーザーに推奨されるはずである。この2つの動機に基づき、類似性と感情評価の組み合わせることで、候補アイテムごとのランキングスコアを算出することができる。
感情分析を行うことの本質的な難しさとは別に、感情分析をレビューやフィードバックに適用する場合、スパムや偏ったレビューという課題にも直面する。これに対し、各レビューの有用性を評価することに重点を置いた研究がなされている。書き方が不十分なレビューやフィードバックは、レコメンダーシステムにとってほとんど役に立たない。さらに、よく書かれているレビューが、特定の製品の販売を妨害するように意図されている場合、レコメンダーシステムにとって有害となる可能性もある。
感情分析 推薦システムへの応用
研究により、ユーザーが生成した長文のテキストと短文のテキストは、異なる扱いをする必要があることが明らかになった。興味深いことに、短文のテキストでは無関係な情報を除外しやすいため、長文よりも有益な場合があるという。長文のテキストを長くしても、テキスト内の特徴や感情の数が比例して増えるとは限らない。
Lamba & Madhusudhanは、今日の図書館利用者の情報ニーズに対応するため、Twitterなどのソーシャルメディアから感情分析の結果を再パッケージ化し、さまざまな形式で利用できる時間ベースの統合化サービスとして新たな方法を紹介した。また、ソーシャルメディアマイニングと感情分析を利用した、図書館の新しいマーケティング方法も提案している。
GPT (言語モデル)
GPT（英: Generative Pre-trained Transformer、日: 生成的事前学習変換器）とは、OpenAIによる言語モデルのファミリーのことである。通常、大規模なテキストデータのコーパスで訓練され、人間的な文章を生成する。
Transformerアーキテクチャのデコーダー部分のみを使用し、Universal Language Model Fine-tuning(ULMFiT)と同じ言語モデルアプローチを採用している。テキスト生成、翻訳、文書分類など諸々の自然言語処理に合わせてファインチューニングできる。名称に含まれる"pre-trained"（事前訓練）とは、大量のテキストコーパスによる最初の訓練プロセスを指し、モデルは、各節に続く単語を予測するよう学習する。これによりもたらされる強固な基盤によって、各処理固有の下流処理が限定的なデータ量であってもモデルが適切に動作する。
GPT (言語モデル) GPT-1
2018年6月11日、OpenAIは"Improving Language Understanding by Generative Pre-Training"というタイトルの論文をリリースし、その中でGPT（Generative Pre-trained Transformer）を導入した。
この時点では最高のパフォーマンスを行うニューラル自然言語処理モデルは、主に手動でラベル付けされた大量のデータからの教師あり学習を採用していた。この教師あり学習への依存は、十分に注釈が付けられていないデータセットの使用を制限するだけでなく、非常に大規模なモデルの訓練に莫大な費用と時間がかかっていた。多くの言語（スワヒリ語やハイチ・クレオール語など）は、コーパス構築に使用できるテキストが不足しているため、このようなモデルを使用して翻訳や解釈をすることが難しい。これに対して、GPTの「半教師あり」アプローチには2つの段階が含まれていた。2つの段階は、言語モデリングの目的を使用して初期パラメータを設定する教師なし生成「事前訓練」段階と、これらのパラメータがターゲットとするタスクに適合された教師あり識別「ファインチューニング」段階である。
訓練には NVIDIA Quadro P600 を8枚30日使用し、実行効率33%のため、0.96ペタFLOPS・日となった。
GPT (言語モデル) GPT-4
2023年3月14日、OpenAI のGPT 基盤モデルである GPT-4 がリリースされた。ユーザーは ChatGPT のプレミアムバージョンを通じて直接アクセスでき、開発者は OpenAI の API を利用して他の製品やサービスに組み込むことができる。
GPT (言語モデル) GPT-5
2025年8月7日、OpenAIのGPTモデルであるGPT-5がChatGPT経由で無料ユーザーを含むすべてのユーザーに公開され、API経由でも利用が可能になった。以前のモデルより健康的な質問への返答の正確性向上、早いレスポンス、より少ないハルシネーション、創造的な文章制作能力などが向上した。
Ikenfell
『Ikenfell』（アイケンフェル）は、カナダのインディーゲームスタジオHappy Ray Gamesが開発しHumble Gamesより2020年10月8日（日本時間では10月9日）に発売されたRPG。
Ikenfell 概要
異変が起きている魔法学院アイケンフェルが物語の舞台で、行方不明の姉サフィーナを捜すために学院を訪れた主人公のマリットが仲間たちと敷地内を巡り、その中で学院に秘められた謎に迫っていく。
本作の開発は、ペーパーマリオシリーズとハリー・ポッターシリーズへの愛情が動機になっている。魔法学院を舞台としたのはレインボー・ローウェルの小説『Carry On』の影響もあり、魔法学院という限られた範囲にすれば個人開発の規模としてちょうどいいという思惑も働いている。また、本作のグラフィックはドット絵で描画されているが、これはゲームボーイアドバンス用ソフトのドット絵に対する愛情からくるもので、特に影響を受けたソフトとして『ポケットモンスター ルビー・サファイア』と『MOTHER3』を挙げている。
本作の中には、LGBTQのキャラクターが多く登場する。本作ゲームデザイナーのシェビー・レイ・ジョンストン自身もLGBTQで、協力を依頼した3人のライターもクィアであり、当事者だけではなく誰にでも居場所のある優しい世界を目指したとしている。
2016年6月24日から7月24日の期間にKickstarterでクラウドファンディングを実施し、2万5000カナダドルの目標に対して6万1787カナダドルの資金が集まった。
Ikenfell システム
戦闘シーンは、縦3マス×横12マスのフィールドで各キャラクターがターンごとに行動するという簡易的なストラテジーゲームの形式で行われる。味方キャラクターは後述のように最大6人になるが、戦闘に参加できるのは3人まで。画面上部には敵味方を含めた行動順が表示されている。
攻撃、回復、補助などの行動は、アイテムの使用を除き全て魔法で行う。効果が及ぶマスの範囲は魔法ごとに異なる。本作には一般のRPGのようなMPは無く何度でも魔法を使用できるが、一部の魔法は1度使用すると再使用までに数ターンの経過が必要などの制限がある。
魔法使用時のアニメーションに合わせてタイミングよくコントローラボタンを押すと「NICE!」または「GREAT!」、失敗すると「OOPS!」と表示される。「GREAT!」では威力が増加し、「OOPS!」では減少する。また、敵から攻撃を受ける際にも同様にタイミングを計り、「GREAT!」では威力が減少、「OOPS!」では増加する。なお、HPが0になる攻撃を受けた際に「GREAT!」を出すと1度だけHP1で踏みとどまることができる。
Ikenfell システム
セーブは各所にいる猫に話しかけることで行う。また、この際に全員のHPが全回復するほか、移動中と戦闘中に表示される操作キャラクターの並べ替えを行うこともできる。
オプション設定の中には、前述の戦闘時のタイミングを自動的に「NICE!」または「GREAT!」にする機能や、戦闘を勝利扱いにして即終了させる機能、センシティブなシーンの直前に警告してシーンを飛ばすことができる機能などがある。
Ikenfell 主な登場人物
マリット・ヒルデガルド（Maritte Hildegaard）
主人公。サフィーナの妹。
学院の生徒であるサフィーナが夏休みになっても家に帰って来ず連絡もないことを不審に思い、学院へ捜索に向かう。
生まれつき魔法が使えない「マホウレス（英：Ordinary = 普通の人）」であることに引け目を感じていたが、学院に向かう道中で突然炎の魔法を使えるようになる。物語中盤ではサフィーナが学院の異変に関与していたことを知ってショックを受け魔法を一旦放棄するが後に取り戻し、この際に右目の瞳の色が変化してオッドアイとなる。
ペトロネラ（Petronella）
サフィーナの同級生。周囲からは「ネル（Nel）」と呼ばれる。以前にサフィーナと行動を共にしていた。
学院の敷地外に出たところで学院の門が閉じられて寮に戻れなくなり、近くの宿「ストック亭（Stoc 'N' Barrol）」で途方に暮れていたが、マリットからサフィーナの捜索活動に誘われ同行することになる。
おどおどした態度をとり自分を卑下することもあるが、一方で錬金術を扱う技量に優れ、戦闘では錬金術で生成したポーション各種を用いる。
英語版のエンディングでは、ペトロネラを指す三人称として、性別を特定しない表現の「they」を用いている。
ルック（Rook）
サフィーナの同級生。以前にサフィーナと行動を共にしていた。
Ikenfell 主な登場人物
学院内のルックの自室前で出会ったマリットたちから、大魔法使いとして知られるアイバンがサフィーナを捜しているという話を聞いて興味を抱き、捜索活動に加わる。読書家で、戦闘では本や文具を得物として闇の魔法を発動させる。
サフィーナと恋仲だった時期があるが、仲間のペトロネラを差し置いて二人きりになろうとするサフィーナの姿勢に反発し、以降疎遠になっている。
初対面時のサフィーナからは新入り男子（new guy）と呼ばれ、英語版ではルックを指す三人称として「he（彼）」を用いているが、本人はノンバイナリーを自認している。
ペルティシア・アベデネゴ（Pertisia Abednego）
サフィーナの同級生。周囲からは「ペル（英：Perty）」と呼ばれる。また、サリア・スノウ（Salia Snow）の名前で舞台に上がりピアノ演奏を披露することもある。
サフィーナによって図書館の地下にある鏡の中に閉じ込められていたがマリットたちにより救出され、以降行動を共にする。戦闘では氷の魔法を得意とする。
以前にサフィーナと学院の地下を移動していた際に闇の魔物に襲われて顔に大きな傷を負い、後述のアイマに依頼して魔法で傷を隠している。
Ikenfell 主な登場人物
上記の出来事以降サフィーナに対して喧嘩腰となり、ペトロネラとルックとは仲間になった後も距離を置いている。一方、マリットには魔法を取り戻した場面で突然好意を示し始め、エンディングでは相思相愛となって共に旅に出る。
アイマ（Ima）
学院の7年生。成績がトップクラスであることから、1年生に歴史学を教える教員としても活動している。
絵筆で絵を描いて魔法を発動させる能力を持っているが、ある時に召喚した星型の精霊、通称「キラりん（英：Twinkle）」に飲み込まれてしまう。マリットたちによって救出された後にサフィーナの一件を聞き、真相究明に協力する。
サフィーナの失踪以前、サフィーナが自身の発明で1000年以上前の呪文書を見つけ、その知見をもとに学院長エルドラの秘密を暴こうとしていたことに強い懸念を抱いている。
アイマを指す三人称として、性別を特定しない表現の「彼人（かのと、英：ze）」を用いている。
ギルダ・ナタイ（Gilda Nhatai）
サフィーナの同級生。
サフィーナの才能と人気に激しく嫉妬し、その妹であるマリットにも張り合おうと何度も戦いを挑むが、アイマに諭されて考えを改め、学院の危機を救うべくマリットたちに協力する。
学院の授業では魔法を満足に扱えずサフィーナにからかわれることもあったが、ある時に突然雷の魔法を使えるようになり自信をつける。