stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
新旧分離
新旧分離を行った主な企業 > 出版・映像

誠文堂新光社
河出書房新社
キネマ旬報社
財界展望新社
ZAITENを発行する出版社。
柘植書房新社
中央公論新社
中央公論社（旧法人）は1990年代に経営危機に陥ったため、読売新聞社（後の読売新聞東京本社）が救済に乗り出し、1999年に読売の全額出資によって新社が設立され、営業を譲り受けた。2002年の読売グループ再編により、読売新聞グループ本社の子会社となって現在に至る。旧中央公論社は1999年2月1日付で「株式会社平成出版」に社名変更、同年8月23日に解散。同年12月27日に特別清算開始。2001年9月1日に清算が終了し、完全消滅した。
徳間書店
準大手の総合出版社。1990年代に住友銀行の管理下におかれたが、2005年に旧法人は債務整理会社「株式会社芝ホールディングス」に社名変更され、翌年清算。事業は新法人の「株式会社徳間書店」が引き継いだ。
理論社
2010年末に実施。無料BSチャンネル・“BS11”を運営する日本BS放送による受け皿会社へ事業譲渡、その後2012年7月にテレワンおよびシカゴコンサルティングの両社へ全株を分割売却したが、2018年1月に同業の国土社と共に再度日本BS放送の連結子会社となった。
アスキー
2003年にユニゾン・キャピタルにより実施。現在の角川グループホールディングスおよびアスキー・メディアワークス（2013年10月期よりKADOKAWA）。
（補記）
三五館シンシャは三五館の倒産により元社員が新規に設立した会社で、社名は合意の上で継承しているが、資本関係や事業継続性はない。
サンガ新社もサンガの倒産により元社員が新規に設立した会社で、社名は合意の上で継承しているが、資本関係や事業継続性はない。
五月書房新社も五月書房の倒産後に設立され、コードや著作隣接権は引き継いだが、この項の新旧分離ではない。
飛鳥新社は当初からこの名で、新旧分離ではない。
東京ムービー新社（現在のトムス・エンタテインメント）は東京ムービーの営業担当会社で、新旧分離ではない。
新旧分離を行った主な企業 > 電波メディア

CROSS FM
1993年9月1日に開局した福岡県を放送対象地域とする超短波放送局「株式会社エフエム九州」（愛称・CROSS FM）は開局当初から赤字状態が続いていた。エフエム九州は2008年5月7日、2007年度決算が6億円の債務超過となることから、自力での経営再建を断念。投資会社「ネクスト・キャピタル・パートナーズ」が受け皿会社となって新法人の「株式会社CROSS FM」が設立され、2008年7月1日午前0時をもって株式会社エフエム九州が行っていた放送事業・放送免許を新法人が引き継いだ。平成新局における新旧分離は当社が初の事例となる。
兵庫エフエム放送（新社、旧Kiss-FM KOBE）
2010年に新旧分離を実施。地上波としての放送業界での新旧分離は異例で、FMでは前者の「CROSS FM」から2例目となった。
エフエム岐阜
2001年4月1日に開局した岐阜県の超短波放送局「岐阜エフエム放送株式会社」が2013年3月期で3億円超の債務超過となったのを機に、エフエム東京とエフエム愛知などの出資により2013年8月に新会社「株式会社エフエム岐阜」を設立、2014年3月1日午前0時をもって岐阜エフエム放送から放送免許・放送事業を引き継いだ。地上波放送局ではCROSS FM、兵庫エフエム放送に次いで3番目の事例となる。
ニッポン放送
2006年4月1日に旧・ニッポン放送保有の資産をフジテレビジョン（現在のフジ・メディア・ホールディングス）への集約を目的として、新たに設立した「株式会社ニッポン放送」が放送事業・放送免許を引き継いだ。旧社は「株式会社ニッポン放送ホールディングス」に商号変更し、フジテレビに吸収合併された。（ニッポン放送の経営権問題も参照）
スター・チャンネル
2008年に実施。その後、2024年6月に親会社が東北新社からBSJapanextを運営する「ジャパネットブロードキャスティング」へ移行後、8月に吸収合併された。
（補記）
東北新社は創業者の植村伴次郎が、オペラのプロデュースを目的として創業した「東北社」で外国テレビ映画の日本語吹替を行い、社長と対立したことによって設立したもので、新旧分離ではない。
新旧分離を行った主な企業 > IT系

アイフォー
ハガキデジタルデザインソフト「筆王」で知られたIT関連企業。実は2003年の時点で既に新旧分離を実施しているが、のちに同社を買収した同業大手・イーフロンティアに吸収合併された。
元気
2008年3月に親会社・ダイコク電機により実施。詳細は新旧分離に関する項目
インデックス
2013年11月に実施。アトラスを始めとする事業をセガが設立した受け皿会社である同名新社のインデックス（設立時はセガドリーム、2016年にiXITへ社名変更）へ譲渡。旧社は2014年4月30日に民事再生手続廃止決定を受け、同年7月31日に破産手続開始決定。
ITX
2012年に実施。元親会社による不祥事による影響を受け日本産業パートナーズへ事実上の売却。
新旧分離を行った主な企業 > 金融

イオンクレジットサービス（旧社、新社名：イオンフィナンシャルサービス）
流通大手・イオンの上場子会社で、同じく上場子会社であるイオン銀行と実質的な経営統合を計画、2013年度初の中間持株会社移行時に実施。
ライフ/ライフカード
2011年7月に実施。親会社の消費者金融大手・アイフルが新たに設立したライフカード（ライフ新社）に全事業を譲渡して、ライフ旧社はアイフルへ吸収合併された。
レイク（現：新生フィナンシャル）
1998年11月に実施。GEキャピタルが設立した同名の新社に消費者金融事業を譲渡し、旧社は「株式会社エル」に社名変更。
新旧分離を行った主な企業 > その他

新来島どっく
旧法人時代は、「再建王」として有名な坪内寿夫のもと、四国を中心とした一大企業グループを築き上げていたが、世界的造船不況・プラザ合意以降の円高不況により、1986年頃に経営危機が表面化。1987年、受け皿法人である新法人に事業譲渡。旧法人は「株式会社来島興産」に商号変更後、1991年12月13日に解散決議がなされ、1992年3月30日清算結了、完全消滅した。
チッソ
日本における認定公害病である水俣病患者の救済へ向け万全な対応を期すため、事実上の純粋持株会社となり、従来の事業や連結・持分会社等は全て新設子会社・JNCへ譲渡している。
フォーライフ・レコード
吉田拓郎や井上陽水らによって設立されたレコード会社。ヒット曲に恵まれなかったことや有力歌手に移籍されるなどして1990年代後半より経営が悪化。2001年に新会社フォーライフミュージックエンタテイメントを設立し、営業権・総資産・所属アーティストを継承。旧法人は「三宿産業株式会社」に社名変更され2001年12月に特別清算を申請し、その後解散した。
東京法経学院
2007年に実施。
川奈ホテル
大映（後の角川書店映画事業部）
豊島園（遊園地・としまえん）
ドイト
再建スポンサーであるドン・キホーテにより2006年に実施。
北陽製紙（後の王子マテリア）
白元
2014年9月に実施。事業をアース製薬の子会社である白元アースへ譲渡。
ラ・パルレ
2010年10月に民事再生法を申請し、スピードパートナーズの支援を受け、2010年9月に設立されたビューティーパートナーズに移管。2014年7月からは、ニューアート・ラ・パルレが、ビューティーパートナーズからエステティック事業を承継する。
イエローキャブ
2014年に株式会社フェイスが立ち上げた新会社ドリームキャブにイエローキャブの業務を同社に移管した後、イエローキャブは2015年2月13日に破産申請。なお、ドリームキャブは2016年4月1日にFaith Artists Music Entertainmentに社名変更している。
生産技術
2009年に民事再生法を申請し、2010年にレンタルのニッケンに業務を移管した後2014年には「生産技術パートナーズ」として旧社が担っていた機械器具レンタル業務を分社化。旧社は土地等の資産売却の後2013年に解散。
北海道日本ハムファイターズ（日本ハム球団）
経営再建を目的としていないが新旧分離を行った例である。
本拠地が東京ドームだった時代の運営法人は「日本ハム球団株式会社」で日本ハム本社の全額出資だったが、北海道へ本拠地を移転するのにあたって、北海道財界と日本ハム本社の共同出資により設立された「株式会社北海道日本ハムファイターズ」に運営を移管し、旧法人（日本ハム球団）は特別清算により消滅した。
ジャニーズ事務所
ジャニー喜多川性加害問題を受け社名を株式会社SMILE-UP.に変更し被害者への補償業務に専念。タレントのマネジメント業務などは新会社のSTARTO ENTERTAINMENTに移行。
カネボウ
2006年に、当時のカネボウ株式会社に残っていた日用品・薬品・食品事業をカネボウ・トリニティ・ホールディングス並びに傘下事業会社に事業譲渡（カネボウフーズについては株式売却）。
海外の事例

日本以外の国においては当然根拠となる法令が異なるものの、新旧分離は経営再建の手法として幅広く用いられる。
2009年、アメリカ合衆国では自動車業界の“BIG 3”を形成していたクライスラーとゼネラル・モータースが相次いで経営破綻した。再建に係る適用法令は米連邦倒産法第11章であるが、これは日本では民事再生法に相当する法律とされる。同条に基づく再建の過程では、それぞれの会社を債務整理を目的とする旧社と、優良事業及びそれを継続させるための資産・人員のみ引き継ぐ新社とに分けることを骨子として進められた。新社にはいずれも国が出資し、急速に業績を回復させたが、それにより経営陣に多額の報酬が支払われたことについては大統領のバラク・オバマらが批判した。一方、「不採算」「不良」とされたブランドについては旧社に残され、中国などの外国メーカーに売却してその売却益が債務弁済に充てられた。
注記事項

↑  “「国鉄の分割民営化から３０年を迎えて」 国土交通省鉄道局”. 2024年11月26日閲覧。
↑  日本経済新聞2013年8月21日朝刊時事解析
↑  着物の老舗「鈴乃屋」　新旧会社引き継ぎでトラブル 日本経済新聞2024年10月7日 5:00
↑  “カーフェリー事業、船舶リース 宮崎カーフェリー（株）ほか１社”.   東京商工リサーチ. 2018年4月7日閲覧。
↑  “【ハザードマップ】福岡マゼラン／ファーストスプリング”. SankeiBiz. (2018年9月20日).  オリジナルの2018年9月20日時点におけるアーカイブ。. https://web.archive.org/web/20180920115434/https://www.sankeibiz.jp/business/news/180920/bsg1809200500006-n1.htm
↑  一日も出荷を休まず、旧社から新社に切り替えた
↑  「GEキャピタルがレイクの消費者金融事業を買収、"新レイク"が業務を開始」『月刊消費者信用』第16巻第12号、金融財政事情研究会、1998年12月1日、33-34頁、NDLJP:2857693/17、2024年10月6日閲覧。
通江県

| 中華人民共和国 四川省 通江県 |
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簡体字: 通江
繁体字: 通江
拼音: Tōngjiāng
カタカナ転写: トンジャン

国家:  中華人民共和国
省: 四川
地級市: 巴中市
行政級別: 県






面積
総面積: 4,125 km²

人口
総人口(2004): 72 万人








経済




電話番号: 0827
郵便番号: 636700
行政区画代碼: 511921

公式ウェブサイト： http://www.tjxzf.gov.cn/
通江県（つうこう-けん）は中華人民共和国四川省巴中市に位置する県。
地理

通江県は米倉山南麓に位置し、中低山間地域に属する。 当地の地形はおおよそ「三峡二谷」の様相を呈する。 また中山山脈北部にはカルスト地形が顕著である。
主な河川は通江川と月滩川である。
历史

天宝元年に壁州を始寧郡に変えて、諾水県を通江県、太平県を東巴県に変えた。
乾元元年に始寧郡は壁州に復し、五代前蜀を五代後蜀に変えた。
宋乾徳四年に東巴県が通江県に併入し、五年に広納県も通江県に併入しました。
熙寧5年に壁州が廃止され、符陽、白石2県が通江県に入り、利州路の巴州に属した。
宋に通江県は上通江と下通江の2県に分けられで、いずれも利州路の巴州に属している。
元に通江県に復置され、巴州に属し、明代に続いた。
清は保寧府に属しました。
清道光二年（1822年）、通江県安仁里竹峪関、黄鐘堡などが太平県に編入された。
民国前期、嘉陵道に属した。
民国24年、春に通江県を再設置し、四川省第15行政監督区に属した。
1954年、四川省通江県碑壩区は陝西省南鄭県に編入された。
1968年、達県地区に属した。
1993年10月、通江、南江、巴中、平昌の4県は達県地区から分離し、巴中地区を設立し、巴中地区に属した。
2000年12月、巴中地区を巴中市に変更し、現在は巴中市に属している。
行政区画

→「中華人民共和国の行政区分」を参照
街道:壁州街道
鎮:諾江鎮、民勝鎮、火炬鎮、広納鎮、鉄仏鎮、麻石鎮、至誠鎮、洪口鎮、沙渓鎮、瓦室鎮、永安鎮、鉄渓鎮、涪陽鎮、諾水河鎮、毛浴鎮、泥渓鎮、両河口鎮、板橋口鎮、新場鎮、楊柏鎮、三渓鎮、春在鎮、竜鳳場鎮、空山鎮、唱歌鎮、陳河鎮、青峪鎮、興隆鎮、煙渓鎮、長坪鎮
郷:松渓郷、勝利郷
健康・医療・衛生

通江県人民医院
空港通り

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: この項目では、空港通りについて説明しています。松山市の字については「空港通 (松山市)」をご覧ください。
空港通り（くうこうどおり）は、日本国内の空港の近くで見られる道路の愛称。
空港通り (成田市)
空港通り (国道193号)
空港通り (松山市)
空港通り (福岡市)
サセックス・ストリート

サセックス・ストリート、サセックス通り（サセックスどおり、Sussex Street）
サセックス・ストリート (ケンブリッジ)
サセックス・ストリート (シドニー)
トヨタ・プラッツ

| トヨタ・プラッツ SCP11/NCP1#型 |
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 前期型 フロント 1.0F プレミアムバージョン （1999年8月-2002年8月）
 前期型 リヤ 1.0F プレミアムバージョン （1999年8月-2002年8月）
 後期型 フロント 1.5X オプション装着車 （2002年8月-2005年11月）
概要
別名:  オセアニア・北米 : トヨタ・エコー トヨタ・ヤリス（初代）
販売期間:  1999年8月 - 2005年11月（日本）
デザイン:  トヨタ第2デザインセンター河津スタジオ
ボディ
乗車定員:  5人
ボディタイプ:  4ドア セダン 2ドア“クーペ”-米国 エコー
エンジン位置:  フロント
駆動方式:  前輪駆動/四輪駆動
プラットフォーム:  トヨタ・NBCプラットフォーム
パワートレイン
エンジン:  1NZ-FE型 1.5L 直4 DOHC 1SZ-FE型 1.0L 直4 DOHC 2NZ-FE型 1.3L直4 DOHC-4WD
最高出力:  1NZ-FE型 1999年8月-2002年8月 81kW (110PS) /6,000rpm 2002年8月-2005年11月 80kW (109PS) /6,000rpm 1SZ-FE型 51kW (70PS) /6,000rpm 2NZ-FE型 1999年8月-2002年8月 65kW (88PS) /6,000rpm 2002年8月-2005年11月 64kW (87PS) /6,000rpm
最大トルク:  1NZ-FE型 1999年8月-2002年8月 143N·m (14.6kgf·m) /4,200rpm 2002年8月-2005年11月 141N·m (14.4kgf·m) /4,200rpm 1SZ-FE型 1999年8月-2001年12月 95N·m (9.7kgf·m) /4,000rpm 2001年12月-2005年11月 93N·m (9.5kgf·m) /4,100rpm 2NZ-FE型 1999年8月-2002年8月 121N·m (12.3kgf·m) /4,400rpm 2002年8月-2005年11月 120N·m (12.2kgf·m) /4,400rpm
変速機:  4速AT/5速MT
サスペンション
前:  マクファーソンストラット
後:  トーションビーム 　　4リンク/車軸式-4WD
車両寸法
ホイールベース:  2,370mm
全長:  4,145mm - 4,180mm
全幅:  1,660mm
全高:  1,500mm - 1,510mm
車両重量:  850kg - 1,010kg
その他
国内累計販売台数:  17万8784台
系譜
先代:  トヨタ・ターセル （北米仕様） トヨタ・コルサ （トヨペット店） トヨタ・スプリンター （ネッツ店）
後継:  トヨタ・ベルタ （トヨペット店） トヨタ・カローラアクシオEX （ネッツ店）
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プラッツ（PLATZ）は、トヨタ自動車が製造・販売していた小型4ドアセダンである。
概要

北米向けターセル/日本向けコルサ4ドアセダン/スプリンターセダンの後継車にあたる。初代ヴィッツをベースにトランクを追加したモデルで、車台をはじめダッシュボードやフロントドアのアウターパネルなどをヴィッツと共有している。
エンジンは FF車に1.0L･1SZ-FE型、1.5L･1NZ-FE型を搭載、4WD車は1.3L･2NZ-FE型を搭載する。トランスミッションは4速AT（Super ECT）と5速MTが選択できた。
一方、米国市場では、車名をエコー（ECHO、型式はNCP12L）として販売され、4ドアセダンのほかにクーペの2ドア版（パセオ-日本名サイノス後継）や1:2ドア版もあり、バジェットカーとして人気があった。米国以外の一部の国々（主に東欧、オセアニア、中近東および一部の新興国など）では、ヤリス（YARIS）「ヤリスセダン」の名で販売された。中国においては、天津一汽夏利汽車ブランドで生産され、前期モデルがシャーリー2000（夏利2000）からヤァクー（雅酷）に名称を変更して、さらにマイナーチェンジの後期モデルはヴェラ（VELA/威楽）の名で販売された。
プラッツは、ヴィッツ系のパッケージングを持つため実用性や経済性に優れ、コンパクトなサイズ感の割に車内は広く、トランクの容量も大きい。インパネにアナログ式、デジタル式に関わらずセンターメーターレイアウトを採用、2,370mmという軽自動車並みのショートホイールベースを備える。同時発売されたファンカーゴとともに、当初からISOFIX対応のリヤシートが全車標準装備された。また、新車の価格帯も経済的に抑えられた設定で、社用車（法人）や小型警ら車といった需要もあった。
第20回 1999-2000 日本カー・オブ・ザ・イヤーをヴィッツ、ファンカーゴとともに受賞。
エコーセダン
（前期型）
エコーセダン
（後期型）
エコー“クーペ”
（前期型）
エコー“クーペ”
（後期型）
夏利
威楽
エコー
型式 CP1#型（1999年-2005年）

※日本・米国・東欧・オセアニア・中近東仕様：1999年 - 2005年、中国仕様：2000年 - 2013年
1999年（平成11年）8月30日 - 発表、および発売。キャッチコピーは「21世紀へ、お先に。」「安全プラッツ」「低燃費プラッツ」など。
2000年（平成12年）
8月 - 一部改良。
ボディカラーにペールローズメタリックオパールを追加設定。「1.0F Eパッケージ」が廃止され、FF車へ「1.5X プレミアムバージョン」と「1.0F プレミアムバージョン」を、4WD車に「1.3X プレミアムバージョン」および「1.3F プレミアムバージョン」を追加設定。「1.0F ビジネスパッケージ」にブレーキアシストとABSをそれぞれ標準装備化。全車「平成12年基準排出ガス25%低減レベル」（☆・G-LEV）を達成。
12月 - 一部改良。ボディカラーのスーパーホワイトIIをホワイトに変更、EBD付ABSを全車標準装備化。
2001年
8月 - 一部改良。「プレミアムバージョン」にメーカーオプションの専用ボディカラーホワイトパールマイカの追加設定と専用シート表皮の仕様変更。「F Lパッケージ」に「リミテッド」を追加設定し、ワイヤレスリモコンドアロックを全車標準装備化。
12月 - 一部改良。1.0L車が「平成12年基準排出ガス75%低減レベル」（☆☆☆・U-LEV）を達成。
2002年
8月29日 - マイナーチェンジ。CMキャラクターに高橋里奈を起用。
内装はインパネのデザイン・車内の全体的な色調などを、外装はマークエンブレム・フロントグリル・ヘッドライト・バンパー・リヤコンビネーションランプ・トランクリッドのデザインおよびリヤナンバープレートの位置などを変更。「1.5X Sパッケージ」を除く1.5L車のスチールホイール装着車はサイズを14インチ（タイヤサイズ 175/65R14）から15インチ（タイヤサイズ 165/65R15）に変更。全車「平成12年基準排出ガス75%低減レベル」（☆☆☆・U-LEV）を達成。
2003年8月 - 一部改良。
「X」と「F Lパッケージ」に助手席買い物アシストシート、フロントツインカップホルダー照明が追加装着され、「X」の5速MT車および「X Sパッケージ」が廃止される。ボディカラーのダークグリーンマイカをグレーマイカメタリックに変更。
2004年
2月 - 一部変更。全車「平成17年基準排出ガス50%低減レベル」（新☆☆☆・U-LEV）の達成。1.0Lおよび1.5L･5速MT車に「平成22年度燃費基準+5%達成車」、1.3Lの4WD･5速MT車および1.5L･4速AT車に「平成22年度燃費基準達成車」の認定がなされる。
4月1日 - ネッツ店での販売を終了。これよりトヨペット店の専売車種となる。
2005年
10月 ｰ 生産終了。在庫対応分のみの販売となる。
11月28日 - 在庫対応分が完売し販売終了。 実質的な後継車はベルタとなった。
センターメーター
レイアウト
（後期型）
デジタルメーター表示
（後期型）
プラッツ1.5X
プラッツ1.0
車名の由来

ドイツ語で「広場」という意味。
取扱ディーラー

発売以来トヨペット店（大阪地区は大阪トヨタ）とネッツ店にて取扱っていたが、2004年4月の旧ビスタ店と旧ネッツ店との統合（新ネッツ店）により、トヨペット店系のみの取扱いとなった。
後期型 リヤ
1.5X オプション装着車
（2002年8月-2005年11月）
（神奈川県警）
GPT-3

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作者:  OpenAI
初版:  June 11, 2020 (beta)
リポジトリ:  github.com/openai/gpt-3  
前身:  GPT-2
後継:  GPT-3.5
種別:  自己回帰モデル transformer 言語モデル
公式サイト:  openai.com/blog/openai-api
テンプレートを表示
GPT-3（ジーピーティースリー、Generative Pre-trained Transformer 3）は、2020年に発表された自己回帰型の言語モデルで、ディープラーニング（深層学習）により人間のようなテキスト（文章）を生成する。プロンプト（命令）として最初のテキストを与えると、そのプロンプトを継続するテキストを生成する。
アーキテクチャは、デコーダのみのTransformerネットワークで、2048トークン長のコンテキストと、1750億個のパラメータという前例のないサイズを持ち、保存するのに800 GBを必要とした。このモデルは、生成的な事前学習を用いて訓練され、以前のトークンに基づいて次のトークンが何であるかを予測するように訓練をされる。このモデルは、多くのタスクに対し、強力なゼロショット学習（英語版）と少数ショット学習を実証した。著者らは、自然言語処理（NLP）における言語理解性能が、GPT-nの『ラベル付与されていないテキストの多様なコーパスに対する言語モデルの生成的事前学習と、それに続く各特定タスクにおける識別的な微調整』のプロセスによって向上したことを説明した。これにより、人間による監督や、時間のかかる手作業でのラベル付けが不要になった。
GPT-3は、サンフランシスコの人工知能研究所OpenAIが開発したGPT-2の後継で、GPTシリーズの第3世代の言語予測モデルである。2020年5月に公開され、2020年7月にベータテストが実施されたGPT-3は、事前学習言語表現による自然言語処理（NLP）システムにおけるトレンドの一翼を担った。
GPT-3が生成するテキストの品質は、それが人間によって書かれたものであるかどうかを判断することは困難なほど高く、利点と危険性の両面があるとされる。GPT-3を紹介する原論文は、2020年5月28日、31人のOpenAIの研究者と技術者が発表した。彼らは論文の中で、GPT-3の潜在的な危険性を警告し、その危険性を軽減するための研究を呼びかけた。オーストラリアの哲学者デイヴィッド・チャーマーズは、GPT-3を『これまでに作られた最も興味深く、重要なAIシステムの一つ』と評した。2022年4月のニューヨーク・タイムズ紙では、GPT-3の能力について、人間と同等の流暢さで独自の散文を書くことができると論評している。
2020年9月22日、マイクロソフトは、GPT-3の『独占的な利用』を許諾したと発表した。他の企業が公開APIを使用して出力を受け取ることは引き続き可能だが、GPT-3の基礎モデルにアクセスできるのはマイクロソフトのみである。
背景

→詳細は「GPT-2」を参照
エコノミスト紙によると、アルゴリズムの改良、強力なコンピューター、デジタル化されたデータの増加が、機械学習の革命を促進し、2010年代の新しい技術によって、言語の操作を含む『タスクの急速な改善』をもたらしたという。ソフトウェアモデルは、『脳の神経アーキテクチャに大まかに基づいた構造』で、数千から数百万の事例を使用して学習するように訓練される。自然言語処理（NLP）で使用されるアーキテクチャの1つは、2017年に初めて登場した深層学習モデルTransformerに基づくニューラルネットワークである。GPT-nモデルは、Transformerに基づく深層学習ニューラルネットワーク型のアーキテクチャである。入力されたテキストを処理、マイニング、整理・結合し、対比し、質問に正しく答えることができるNLPシステムは多数存在する。2018年6月11日、OpenAIの研究者と技術者は、データセットを介して膨大で多様なテキストのコーパスを用いて事前学習できる生成モデル（言語モデル、人工知能システム）に関する、彼らが生成的事前学習（generative pre-training、GP）と呼ぶプロセスの原論文を発表した。著者らは、GPT-nで『ラベル付けされていない多様なテキストのコーパスを用いて言語モデルを生成的に事前学習し、その後、特定のタスクごとに識別的に微調整する』プロセスを通じて、自然言語処理（NLP）における言語理解の性能が向上したことを説明した。これにより、人間による監督や、時間のかかる手作業によるラベル付けが不要になった。
2020年2月、マイクロソフトは、『170億個のパラメータを持つ、これまでに発表された最大の言語モデル』と主張するTuring Natural Language Generation（T-NLG）を発表した。これは、テキストの要約や質問への回答を含む、さまざまタスクで、他のどの言語モデルよりも優れた性能を発揮した。
訓練と能力

GPT-3によって書かれた教育学に関する学生の小論の例
「学習スタイル」という概念は、学習スタイルが形成される過程を説明できない点で問題がある。ある学生は、特定の経験をしたために、特定の学習スタイルを身につけるかもしれない。別の学生は、自分の学習ニーズにあまり適していない学習環境に適応しようとすることで、特定の学習スタイルを習得するかもしれない。しかし最終的には、学習スタイルと環境および個人的要因との相互作用を理解し、それらがどのように私たちの学習方法や経験する学習の種類を形成するかを理解する必要がある。
2020年5月28日、OpenAIの31人の技術者と研究者のグループによるarXivの査読前論文で、第3世代の『最先端の言語モデル』であるGPT-3の開発について説明された。チームは、GPT-3の容量をその前身のGPT-2よりも2桁以上増やし、GPT-3をこれまでで最大の非スパース言語モデルにした。（補足: スパースモデルでは、パラメータ（英語版）の多くが定数に設定されているため、パラメータの総数が多くても、意味のある情報は少なくなる。）GPT-3は構造的に前身モデルと類似しているので、精度が向上したのは容量とパラメータ数の増加によると考えられる。GPT-3の容量は、当時知られていた2番目に大きなマイクロソフトのTuring NLGの10倍になる。
訓練と能力 > モデル

GPT-3のモデルアーキテクチャはGPT-2モデルのマイナーチェンジ版である。アーキテクチャ上の変更点は以下の通り：
アテンションレイヤー構造（スパースアテンション等）
アーキテクチャはほぼ同一であるが、GPT-3はGPT-2より大きなモデルとなっている。モデル上の変更点は以下の通り：
モデルパラメータサイズ: 1750億（dense等価で約10倍）
その他
訓練と能力 > データセット

GPT-3の重み付き事前学習データセットの60%は、Common Crawlのフィルタ処理された版から取得されたもので、4,100億バイト対符号化トークンで構成される。その他の情報源としては、WebText2からの190億トークン（加重合計の22%）、Books1からの120億トークン（8%）、Books2からの550億トークン（8%）、Wikipediaからの30億トークン（3%）がある。
| データセット | トークン数 | 学習データ中の割合 |
| --- | --- | --- |
| Common Crawl | 4100 億 | 60% |
| WebText2 | 190 億 | 22% |
| Books1 | 120 億 | 8% |
| Books2 | 550 億 | 8% |
| Wikipedia | 30 億 | 3% |
訓練と能力 > 能力

GPT-3は数千億個の単語で訓練されており、CSS、JSX、Pythonなどのプログラミング言語でコーディングすることも可能である。GPT-3の学習データはすべてを網羅しているため、個別の言語タスクのために訓練を追加する必要はない。この学習データにはときどき有害言語が含まれており、GPT-3は学習データを模倣した結果、有害言葉を発生することがある。ワシントン大学の研究によると、GPT-3は、同様の自然言語処理モデルであるGPT-2やCTRLと同程度の毒性基準で有毒言語を生成することがわかった。OpenAIは、GPT-3が生成する有毒言語の量を制限するために、いくつかの戦略を実装した。その結果、GPT-3は、前身モデルであるGPT-1よりも有毒言語の生成が少なくなったものの、Wikipediaのデータのみで学習した言語モデルであるCTRL Wikiよりも有毒言語は生成が多く、毒性基準も高かった。
2020年6月11日、OpenAIは、ユーザーがこの新しい技術の『長所と限界を探る』ために、使いやすいGPT-3 API『機械学習ツールセット』へのアクセスを要求できることを発表した。招待状には、このAPIは、通常の単一のユースケースではなく、ほぼ「あらゆる英語のタスク」を完了できる汎用的な『テキスト入力、テキスト出力』型のインターフェースを備えていると説明されている。OpenAI GPT-3 APIの非公開の早期リリースにアクセスしたあるユーザーによると、GPT-3は、いくつかの簡単なプロンプトだけで『驚くほど意味の通ったテキスト』を書くことができ、『不気味なほど優秀』だったという。最初の実験では、米国の80名の被験者に、200語程度の短い記事が人間によって書かれたものか、GPT-3によって書かれたものかを判断するように求められた。その結果、被験者は52%の確率で正しく判断し、ランダムに推測するよりもわずかに優れていた。
2021年11月18日、OpenAIは、APIに無制限にアクセスできるように保護手段を実装したことを発表した。OpenAIは、開発者がOpenAIのコンテンツポリシーを順守するのに役立つコンテンツモデレーションツールを提供した。2022年1月27日、OpenAIは、InstructGPTと総称される最新のGPT-3言語モデルが、同社のAPIで使用されるデフォルトの言語モデルになることを発表した。OpenAIによると、InstructGPTは、より適切に指示に従うことで、よりユーザーの意図に沿ったコンテンツを生成し、でっち上げの事実を減らし、有害なコンテンツをいくらか少なくできるとされた。
GPT-3は、『人間の評価者が人間が書いた記事と区別するのが難しいニュース記事を生成できる』ため、GPT-3には『言語モデルの有益な応用と有害な応用の両方を進める可能性がある』と評される。2020年5月28日の論文で、研究者らは『GPT-3が潜在的にもつ有害作用』について詳細に説明した。それには『誤った情報、スパム（英語版）、フィッシング、法律や政府のプロセスの悪用（英語版）、不正な学術論文の作成、ソーシャルエンジニアリングの口実（英語版）』が含まれている。著者らは、これらの危険性への注意を喚起し、リスクを軽減するための研究を呼びかけた。
GPT-3は、ゼロショット（英語版）、少数ショット、ワンショット（英語版）の学習を行うことができる。
2022年6月、Almira Osmanovic Thunströmは、GPT-3が自身に関する論文の主な著者であり、発表のために投稿し、査読を待っている間に事前公開されたと記した。
モデル

7種類のモデルがある。これらには GPT-3.5 と Codex は含まれない。
text-curie-001 - 2024年1月4日に提供終了
text-babbage-001 - 2024年1月4日に提供終了
text-ada-001 - 2024年1月4日に提供終了
davinci - 2024年1月4日に提供終了し、davinci-002 に置き換わる
curie - 2024年1月4日に提供終了し、curie-002 に置き換わる
babbage - 2024年1月4日に提供終了し、babbage-002 に置き換わる
ada - 2024年1月4日に提供終了し、ada-002 に置き換わる
反応 > 応用

GPT-3、特にCodexモデルは、さざまざなコードエディタやIDEで使用できるコード補完および生成ソフトウェア「GitHub Copilot」の基盤となっている。
マイクロソフトの特定の製品では、従来の言語を公式なコンピュータコードに変換するために、GPT-3が使用されている。
GPT-3は、CodexDBで、SQL処理用のクエリ固有のコードを生成するために使用されている。
GPT-3は、Jason Rohrerによる「Project December」というレトロなテーマのチャットボットプロジェクトで使用されている。このプロジェクトはオンラインでアクセス可能で、ユーザーはGPT-3の技術を使用してさまざまなAIと会話することができる。
ガーディアン紙において、AIは人間に無害であるという記事を書くためにGPT-3が使用された。いくつかのアイデアを与えられ、8つの異なるエッセイを作成し、最終的に1つの記事に統合された。
テキストベースのアドベンチャーゲームを生成するAI Dungeon（英語版）でGPT-3が使用された。その後、OpenAIが生成コンテンツに関するポリシーを変更したため、競合するモデルに置き換えられた。
スタートアップ企業のCopy.ai、Jasper.ai、TextCortex AIおよびHypotenuse AIによって、コピー（英語版）やその他のマーケティング資料の作成を支援するためにGPT-3が利用されている。
ドレクセル大学による2022年の研究では、GPT-3ベースのシステムが、アルツハイマー病の初期兆候のスクリーニングに使用できることが示唆された。
反応 > 論評

ニューヨーク・タイムズ紙のレビューで、Farhad Manjooは、コンピュータコード、詩、散文を生成するGPT-3の能力は、単に「驚くべき」「不気味」「謙虚」だけでなく『少しばかり恐ろしい』と述べている。
Daily Nousは、9人の哲学者によるGPT-3に関する一連の記事を紹介した。オーストラリアの哲学者David Chalmersは、GPT-3を『これまでに作られた中で最も興味深く、重要なAIシステムの1つ』と表現した。
WIREDは、GPT-3が『シリコンバレー全体に悪寒を引き起こした』と述べた。
The National Law Reviewは、GPT-3は『より大きなプロセスにおける印象的な一歩』であり、OpenAIや他の企業は『より汎用的な知能を目指す」取り組みを続けながら、『この力のすべてに有用な応用』を見つけていると述べている。
MITテクノロジーレビューの記事で、共同執筆したディープラーニング評論家のGary Marcusは、GPT-3の『世界の理解はしばしば深刻にずれており、GPT-3の言うことは決して信用できない』と指摘した。著者らによると、GPT-3は、各単語の背後にある意味を理解せずに、単語間の関係をモデル化しているという。
Facebook AIラボの責任者であるJerome Pesentiは、GPT-3は『安全ではない』と述べ、ユダヤ人、女性、黒人、およびホロコーストについて議論するよう求められたときに、システムが生成した性差別、人種差別、およびその他の偏見のある否定的な言葉を指摘した。
医療技術を専門とするフランスのスタートアップ企業のNablaは、OpenAI自身がそのような使用に対して警告を発していたにもかかわらず、GPT-3を医療用チャットボットとしてテストした。予想通り、GPT-3にはいくつかの限界があった。たとえば、メンタルヘルスの問題についてGPT-3の応答をテストしていたとき、AIは模擬患者に自殺するよう勧めた。
ノーム・チョムスキーは、GPT-3の科学的価値について次のような懐疑的な見方を示した。『これは言語モデルではない。不可能な言語に対しても、実際の言語に対しても同様に機能する。したがって、もし言語モデルとして意図されてたものであるならば、通常の科学的基準によって反論される。（中略）おそらく、何らかの目的には有用かもしれないが、言語や認知一般については何も教えてくれないようだ』。
ルチアーノ・フロリディとMassimo Chiriattiは、『良質で意味深い人工産物を安価に生産する』ことの危険性を強調した。
OpenAIのSam Altman自身は、彼が『GPT-3誇大広告』と呼ぶものを批判し、GPT-3には『深刻な弱点があり、時には非常に愚かな間違いを犯す。AIは世界を変えようとしているが、GPT-3はごく初期を垣間見るに過ぎない。』と認めている。
反応 > 批判

GPT-3の構築者であるOpenAIは、もともと、2015年に非営利法人として設立された。2019年、OpenAIは、このモデルがフェイクニュース（虚偽報道）を永続させるという懸念を挙げて、それまでのオープンソースの慣習を破り、GPT-3の前身モデルを公開しなかった。OpenAIは最終的に、オリジナルなモデルの8%のサイズのGPT-2を公開した。同年、OpenAIは営利企業となるため再編成された。2020年、マイクロソフトは、OpenAIへ数十億ドルを投資し、マイクロソフトの製品とサービス向けにGPT-3の独占的ライセンスを取得したと発表した。この契約により、OpenAIは公開APIを提供し、ユーザーはGPT-3にテキストを送信してモデルの出力を受け取ることができるが、GPT-3のソースコードにアクセスできるのはマイクロソフトのみとなる。
GPT-3のような大規模な言語モデルは、Googleの一部のAI倫理研究者から、モデルの訓練と保存が環境に与える影響についての批判を受けており、2021年にTimnit GebruとEmily M. Benderが共著した論文で詳述されている。
GPT-3やその他の言語ジェネレーターに基づく自動文章作成技術の使用が増加していることから[いつ?]、学問的誠実性に関する懸念が高まり、大学や学校が何をもって剽窃（ひょうせつ、盗作）などの学問的不正行為とみなすのかという問題が生じている。GPTは、12年間に6,000万ドメインから収集された著作権保護された記事、インターネット上の投稿、ウェブページ、書籍のコレクションであるCommon Crawlデータセットのデータを用いて構築された。TechCrunchによると、この学習データにはBBC、The New York Times、Reddit、オンライン書籍の全文などの著作物が含まれているという。OpenAIは、米国特許商標庁（USPTO）からの「人工知能イノベーションの知的財産保護に関する2019年のコメント要請」に対する回答で、『現行法のもとでは、（GPTモデルなどの）AIシステムの訓練は公正利用に合致する』と主張したが、『この点に関する適切な判例がないことから、OpenAIや私たちのような他のAI開発者は、かなりの法的不確実性とコンプライアンス・コストに直面している』と述べている。
GPT-3.5

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作者:  OpenAI
初版:  2022年3月15日 (2年前) (2022-03-15)
リポジトリ:  なし
前身:  GPT-3
後継:  GPT-4
種別:  自己回帰モデル transformer 言語モデル
ライセンス:  プロプライエタリ
公式サイト:  なし
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GPT-3.5 > 沿革

2022年3月15日、OpenAIは、GPT-3とCodexのAPIに、編集と挿入機能を持たせた新しいバージョンを「text-davinci-002」および「code-davinci-002」という名前で公開した。これらのモデルは、以前のバージョンよりも高性能であると説明され、2021年6月までのデータを用いて訓練された。
2022年11月28日、text-davinci-003を公開。
2022年11月30日、OpenAIはこれらのモデルを「GPT-3.5」シリーズに属すものとし、GPT-3.5シリーズのモデルを微調整したChatGPTをリリースした。
2023年6月13日、gpt-3.5-turbo-16k と関数呼び出し（function calling）を追加した。関数呼び出し（function calling）により、ChatGPT のプラグインのようなことが ChatGPT の外で実行できるようになった。
OpenAI は GPT-3.5 を GPT-3 に含めていない。GPT-3.5 の後継は GPT-4 。
GPT-3.5 > モデル

5種類のモデルがある。
会話用
gpt-3.5-turbo - 使用可能な文脈が最長4096トークン
gpt-3.5-turbo-16k - 使用可能な文脈が最長16384トークン
後続の文章生成用
text-davinci-003 - 2024年1月4日に提供終了
text-davinci-002 - 2024年1月4日に提供終了
code-davinci-002 - プログラミング用
参照項目

BERT (言語モデル) - Transformerアーキテクチャに基づく言語モデルの一種
Generative pre-trained transformer - 大規模なテキストデータで学習し、人間に近いテキストを生成する言語モデル
LaMDA - Googleが開発した会話型ニューラル言語モデルのファミリー
自然言語処理（NLP） - 自然言語データに対するコンピュータ処理に関する学際的な分野
ChatGPT - OpenAIによるGPTファミリー上に構築されたチャットボット
ハルシネーション (人工知能) - 人工知能モデルによる学習データで正当化されない欺瞞的な応答
八百長

八百長（やおちょう）とは、前もって勝敗を打ち合わせておき、表面だけ真剣に勝負を争うように見せかけること。 転じて、一般に、前もってしめし合わせておきながら、さりげなくよそおうこと。
概説

選手、審判およびその家族や関係者を脅し（または人質を取り）、わざと敗退を強要する場合もあれば、選手に金品などの利益を供与し、便宜を図って行われる場合もある。
勝負事においては競技の如何を問わず、常にブックメーカーや暗黒街の暴力団、マフィアの主導による非合法の賭博が絡むなどの現実的側面が付きまとっているため、公営ギャンブル対象競技はもちろん、公営ギャンブル対象ではない他の競技でも組織の内部規定によって永久追放・出場停止・降格など厳しく処分される。
なお、複数の選手が同時に参加する個人競技において、同じチームメイトが複数人参加している場合はチーム側の意向で参加選手の前後位置を入れ替える例（モータースポーツのチームオーダー）や、自身の好記録を目標とせずに仲間の走行を容易にするためにペース作りや風除けなどでサポートする例（自転車ロードレース競技のアシスト・陸上競技のペースメーカー・競馬のラビット）がある。これらの行為は個人競技において「個人の上位進出を目指さず、故意に敗退すること」を前提としているため、スポーツマンシップに反するとしてかつてはタブー視されたり明文ルールで禁止された事例もあるが、現在は日本競馬のラビットを除き容認ないし黙認されている。
日本においては公営競技（競馬・競輪・競艇・オートレース）やJリーグなど、「合法的な賭博」の対象となる競技は競馬法第32条の2〜第32条の4・自転車競技法第60条〜第63条・小型自動車競走法第65条〜第68条・モーターボート競走法第72条〜第75条・スポーツ振興投票実施法第37条〜第40条で選手などに対し八百長などの不正行為に対する刑事罰が規定されている。
また賄賂でなくても選手が金銭的利益のために競走について他人に得させるために全力を出さない状況にしないため、競馬法第29条・自転車競技法第10条・小型自動車競走法第14条・モーターボート競走法第10条・スポーツ振興投票実施法第10条で選手などが投票券を購入や譲り受けをすることについて刑事罰が規定されている。また競技場への選手による通信機器の持ち込みを禁止し、違反者は長期間の出場停止や選手資格の剥奪など処罰の対象になる。
さらに競馬では競馬法第31条で自己が財産上の利益を得なくても、「一時的に馬の競走能力を減ずる薬品などを使用した者」や「（競走について他人に得させるため）競走において馬の全能力を発揮させなかった騎手」に対する刑事罰が規定されている。陸上競技のペースメーカーに類似した競馬のラビットは、刑事罰を規定した競馬法第31条の条文「他人に得させるため競走において馬の全能力を発揮させなかった騎手」に解釈次第によっては該当する可能性がある。
公営競技とJリーグを除く勝負事の八百長を刑事罰に規定する直接の法律はない が、闇社会による賭博が絡む場合、賭博罪や詐欺罪の対象となる可能性がある。また懸賞金がからむ勝負事での八百長については懸賞金を出す者に対する詐欺罪、勝負事を業務とすることができれば偽計業務妨害罪の適用可能性がある。
八百長に伴う金銭の授受があった場合は、課税上の問題として現金を受け取った側に贈与税や雑所得としての所得税の課税対象になる可能性があるが、小額の場合は資産蓄積や対価性認定の問題もある。
由来

八百長は明治時代の八百屋の店主「長兵衛（ちょうべえ）」に由来するといわれる。八百屋の長兵衛は通称を「八百長（やおちょう）」といい、大相撲の年寄・伊勢ノ海五太夫と囲碁仲間であった。囲碁の実力は長兵衛が優っていたが、『八百屋の商品を買ってもらう商売上の打算』、『勝負の時間を調整する』などの理由で、互角の勝負になるよう手加減して機嫌を取っていたとされる。
しかし、その後、回向院近くの碁会所開きの来賓として招かれていた本因坊秀元と互角の勝負をしたため、周囲に長兵衛の本当の実力が知られるようになった。長兵衛が伊勢ノ海五太夫に行っていたのは相手には秘密の接待碁であったが、その後は真剣に争っているようにみせながら、事前に示し合わせた通りに勝負をつけることを八百長と呼ぶようになった。
2002年に発刊された日本相撲協会監修の『相撲大事典』の八百長の項目では、おおむね上記の通りで書かれているが、異説として長兵衛は囲碁ではなく花相撲に参加して親戚一同の前でわざと勝たせてもらった事を挙げているが、どちらも伝承で真偽は不明としており、「呑込八百長」とも言われたと記述されている。
1901年10月4日付の読売新聞では、「八百長」とは、もと八百屋で水茶屋「島屋」を営んでいた斎藤長吉のことであるとしている。
隠語

大相撲の隠語で、八百長は「注射」と呼ばれ、逆の真剣勝負は「ガチンコ」と呼ばれる。
対戦者の一方のみ敗退行為 を行う場合は「片八百長」「片八百」「半八百長」と呼ばれることがある。
主な事件・疑惑 > 関係者が処分された例 > 日本

山岡事件（競馬）。
黒い霧事件（日本野球機構、オートレース）。
新潟事件（競馬）
大相撲八百長問題（大相撲、日本相撲協会）
最高位戦八百長疑惑事件（麻雀）
西川昌希による八百長行為（競艇、順位不正操作）
鈴鹿ポイントゲッターズの八百長未遂（日本フットボールリーグ、クラブ幹部による敗退行為指示）
主な事件・疑惑 > 関係者が処分された例 > 日本国外

ブラックソックス事件（メジャーリーグ）
エスケープ事件（競馬）
2011年発覚イギリス競馬八百長事件（競馬）
黒鷹事件（台湾プロ野球）
黒米事件（台湾プロ野球）
2009年欧州サッカー八百長疑惑事件（2009 European football betting scandal）
Kリーグ八百長事件
ギリシャにおけるプロサッカースキャンダル
Vリーグ八百長事件
NBA八百長事件（プロバスケットボール、審判による八百長）
男子プロテニス八百長事件
セリエBの2010-11シーズンにおける八百長（イタリア）
オリンピック・マルセイユの八百長スキャンダル（フランス）
2012年韓国プロ野球八百長事件
クラッシュゲート（F1世界選手権2008年シンガポールグランプリ）
韓国プロバスケットボール八百長事件
2016年韓国プロ野球八百長事件
2019年テニス選手八百長事件
主な事件・疑惑 > 後日になって八百長を持ちかけられていたと告白した例

1973年10月20日中日対阪神戦（セ・リーグペナントレース）。
1987年世界卓球選手権女子シングルス準決勝 何智麗対管建華戦（何智麗事件）
2006 FIFAワールドカップ一次リーグ　チェコ対ガーナ戦
大相撲

前提として日本相撲協会は、八百長の概念を認めておらず、2011年の大相撲八百長問題においても「故意による無気力相撲」という表現を用いるにとどまっている。故意による無気力相撲の定義は「怪我や病気をしたままで場所に出ること」としている（週刊現代との訴訟における、当時の北の湖理事長の発言による）。
大相撲 > 主な疑惑

→「相撲競技監察委員会 § 実際に処分された者」も参照
大相撲 > 諸事情

2017年現在でいう意味での、「個人による八百長疑惑」が取りざたされるようになったきっかけは大鵬と柏戸の一戦の疑惑が取りざたされたころからである。
シカゴ大学の経済学者スティーヴン・レヴィットは、著書『ヤバい経済学』で、大相撲の過去の取組結果を元に調査を行った結果を次のように報告している。レヴィットが、1989年1月から2000年1月までの、本場所の上位力士281人による32,000番の取組から、千秋楽の時点で7勝7敗の力士と8勝6敗の力士の過去の対戦成績を抽出したところ、7勝7敗の力士の8勝6敗の力士に対する勝率は48.7%であったが、これが千秋楽の対戦になると79.6%に上昇していた。
さらに、その両者が次の場所で勝ち越しに関係がない対戦をした場合、前回7勝7敗の力士の勝率は40%に下がり、その次の試合では勝率約50%と、平均値に戻った。また、日本のマスコミが八百長疑惑について報じた直後の千秋楽では、7勝7敗の力士の8勝6敗の力士に対する勝率は50%前後に戻るという結果を得た。
こうした結果を元に、レヴィットは「勝ち越しが掛かっている場合に星のやり取りが行われ、次の場所で借りを返している」「八百長疑惑が報じられた直後は、力士たちは八百長を控えている」と述べ、「八百長がないとはとてもいえない」と結論している。
2011年の大相撲八百長問題では、疑惑が浮上した力士は主に十両力士だった。十両と幕下以下との待遇格差の大きさや、公傷制度の廃止などで故障のリスクが増したことによって、「安定志向」の力士が増えたことが八百長の動機として挙げられている。
真継伸彦

真継 伸彦（まつぎ のぶひこ、戸籍上は旧字の「眞繼」。1932年3月18日 - 2016年8月22日）は、日本の作家。元姫路獨協大学教授。京都市生まれ。
人と作品

京都大学文学部独文科卒業後の1954年に上京し、創元社の校正アルバイトに就き、1955年に専修大学図書館に就職。同人誌「半世界」に「杉本克己の死」の一部を発表。
一向一揆を題材にした小説を構想し、執筆に専念するために退職、1961年から青山学院大学ドイツ語非常勤講師となる。1963年、盗賊から浄土真宗に帰依する男を描いた歴史小説『鮫』で文藝賞を受賞。これに第二篇を加えて翌年刊行、また中村錦之助主演で東映で映画化された。
その後、芝浦工業大学に勤め、1967年に腹膜炎の手術で休職していた間に、同じく一向一揆を扱った続編『無明』執筆を開始。1968年に桃山学院大学に移り、当時の大学闘争の対応に追われながら、翌年発表。この続編『華厳』や、『親鸞』など、信仰の問題を追求した作品が多い。
宗教小説以外の代表作としては、スターリン批判とハンガリー動乱に揺れるある大学の共産党細胞の苦悩を描いた『光る聲』。実際にあった事件をモデルに、党の上部組織を批判できない立場の悲喜劇を「受難としての生命現象」として捉えている。他には『青空』、エッセー集『破局の予兆の前で』などがある。
高橋和巳、小田実、柴田翔らと同人誌「人間として」、及び「使者」で活動。
1955年、真継豊子と結婚、62年長女を儲けるが、92年に離婚、若い女性と再婚した（真継豊子『女運あれど男運なし』）
姫路獨協大学教授を務めたが、定年前に解雇通告され、無効を求めて他の二人の教授と共に提訴、2005年9月に勝訴した。
囲碁を趣味とし、かつて行われていた文壇名人戦・文壇本因坊戦などで強豪として知られ、プロ棋戦観戦記の執筆も行い、囲碁に関する著作もある。
2016年8月22日、急性肺炎により死去。84歳没。