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街の天使

| 街の天使 |
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 Street Angel
 
監督:  フランク・ボーゼイギ
脚本:  フィリップ・クライン ヘンリー・ロバーツ・サイモンズ マリオン・オース（脚色）
原作:  モンクトン・ホッフェ
製作:  ウィリアム・フォックス
出演者:  ジャネット・ゲイナー チャールズ・ファレル
撮影:  アーネスト・パーマー
編集:  バーニー・ウルフ
配給:  フォックス
公開:   1928年4月9日  1928年12月
上映時間:  102分
製作国:   アメリカ合衆国
言語:  サウンド版・英語中間字幕
興行収入:  1,700,000ドル（北米配収）
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『街の天使』（まちのてんし、原題：Street Angel）は、1928年に製作・公開されたアメリカ合衆国の映画である。
概要

前年の『第七天国』に続くフランク・ボーゼイギ監督とジャネット・ゲイナー、チャールズ・ファレルのトリオ作品であり、ゲイナーとファレルの二作目の共演となった。
BGMを録音したサウンド版として製作されている。
あらすじ

病気の母のために売春をしているアンジェラはあまりにも娼婦として売れなかったため強盗を働き、刑務所に服役中に脱獄した。
巡業の見世物屋に参加していたところ、彼女は画家のジーノと恋に落ちた。
だが、竹馬の上演中、彼女を追っていた警官と偶然鉢合わせ、彼女は竹馬から落ちて骨折した。
入院中、ジーノは彼女に絵の才能があることに気付くが、そこへ再びその警官が表れた。
キャスト

アンジェラ：ジャネット・ゲイナー
ジーノ：チャールズ・ファレル
警官：アルベルト・ラバグリアティ
警官：ジーノ・コンティ
グイド・トレント
ヘンリー・アーメッタ
ルイス・リゲット
ミルトン・ディキンソン
ヘレナ・ハーマン
ナタリー・キングストン
デイヴ・カシュナー
ジェニー・ブルーノ
スタッフ

監督：フランク・ボーゼイギ
製作：ウィリアム・フォックス
脚本：フィリップ・クライン、ヘンリー・ロバーツ・サイモンズ
脚色：マリオン・オース
撮影：アーネスト・パーマー
編集：バーニー・ウルフ
美術：ハリー・オリヴァー
衣裳：サム・ベンソン（クレジットなし）
アカデミー賞受賞・ノミネーション

受賞
主演女優賞：ジャネット・ゲイナー（『第七天国』『サンライズ』と併せた三作の演技に対する授賞）
ノミネーション
撮影賞：アーネスト・パーマー
美術賞：ハリー・オリヴァー
Macintosh Color Classic

Macintosh Color Classicは、1993年にApple Computerから販売されたパソコン「Macintosh」の一機種。このページでは、派生モデルのPerforma 250や後継機種のColor Classic IIなどについても記述する。
Color Classic

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製造元:  Apple Computer
発売日:  1993年2月10日
標準価格:  1400US$
販売終了日:  1994年5月16日
OS:  System 7.1-Mac OS 7.6.1
CPU:  Motorola 68030   @ 16 MHz
メモリ:  4 MB, 10 MBまで拡張可能    (100 ns 30-pin SIMM)
Classic IIの後継機種として発売された。ただし当時の他のMacintoshシリーズのモデルチェンジでも見られるように、先行のClassic IIも引き続き併売されていた。
(Compact Macintosh) として初のカラーディスプレイを持ち、ブラウン管として10インチのソニー社トリニトロンが採用された。ロジックボードの仕様としては、同世代のMacintoshであるLC IIと近似しており、メモリやCPUバス、LC ProcessorDirectSlotが互換となっている。LCなどと同様、このスロットにApple IIeカード (Apple IIe Card) を差してAppe II用のディスプレイ (Apple II graphics#High-Resolution (Hi-Res) Graphics) を繋ぎ、ディスプレイを切り替えると、Apple IIeの互換機種として使うことができる。これ以外の拡張カードとして、CPUアクセレータ、イーサネットカード、ビデオカードなどがある。
アメリカ合衆国では本機をベースに付属品などを充実させたMacintosh Performa 250も販売された。
エスプレッソデザイン言語を採用した最初の製品である。
Color Classic II

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製造元:  Apple Computer
発売日:  1993年10月1日
販売終了日:  1995年5月16日
OS:  System 7.1-Mac OS 7.6.1
CPU:  Motorola 68030   @ 33 MHz
メモリ:  4 MB, 36 MBまで拡張可能    (80 ns 72-pin SIMM)
Color Classic の後継機種として発売された。
ロジックボードの仕様としては、同世代のMacintoshであるLC IIIと近似しており、メモリやCPUバス、LCIII ProcessorDirectSlotが互換となっている。
本機をベースに付属品などを充実させたMacintosh Performa 275も販売された。
Mystic

Appleが計画していたとされるColor Classic IIの後継機種の開発コードネームとして愛好家の間では認知されていた[要出典]ことから、意味は転じてColor Classic系のロジックボードを LC575 ないし Performa575 のそれと交換する改造のことをこのように称する[要出典]。当時普及の始まったインターネットで改造の情報交換が行われたこともあり、愛好家たちの間で流行した[要出典]。
注釈、出典

[脚注の使い方]
↑  “Macintosh Performa 250 Specs: EveryMac.com”. everymac.com. 2020年2月8日閲覧。
↑  “A Long-Discontinued Macintosh Still Thrills Collectors to the Core”. 2021年2月28日閲覧。
↑  A Long-Discontinued Macintosh Still Thrills Collectors to the Core - New York Times
プラキシノスコープ

A praxinoscope made by Ernst Plank, of Nuremberg, Germany, and powered by a miniature hot air engine. It is now in the collection of Thinktank, Birmingham Science Museum.
プラキシノスコープ
プラキシノスコープ（英: Praxinoscope）は、回転のぞき絵（ゾートロープ）の進化したアニメーション機器の一種である。1877年、フランスのエミール・レイノーが発明した。ゾートロープと同様、円筒の内側に少しずつ変化する絵を並べて描き、円筒を回転させる。ゾートロープが円筒に開けられたスリットから反対側の内側をのぞく形式だったのに対して、プラキシノスコープは回転軸を鏡で囲い、その鏡に反射して映る絵を見る形態であった。円筒を回転させると、鏡に映る絵が次々に入れ替わり、あたかも動いているかのように見える。ゾートロープに比較すると像が明るく歪みが小さい。
1889年、レイノーはテアトル・オプティークという投射式のプラキシノスコープを開発し、より長い映像をスクリーンに映し出せるようにした。これを使って彼は手描きのカートゥーンのアニメーションを観衆に見せる興行を行ったが、リュミエール兄弟のシネマトグラフに人気を奪われることとなった。
名称の由来は、ギリシア語で「action viewer（動作観察器）」という意味である。
Bande animée de La Rosace Magique
Bande animée de Le Trapèze
Bande animée de Le singe musicien
Bande animée de Le fumeur
広布

広布、廣布（こうふ、くゎうふ）
広宣流布の略称。法華系仏教、日蓮宗、日蓮正宗、および創価学会での教義の一つ。
創価学会での愛唱歌（学会歌） – 広布に走れ。
日蓮正宗の寺院名
広布寺 – 福島県福島市に所在する日蓮正宗の寺院。
広布坊 – 日蓮正宗総本山大石寺の塔中坊の一つ。
広布（ひろめ）
昆布の古名。
弓削駅

| 弓削駅 |
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 駅舎（2009年6月）
  ゆげ  Yuge  
 ◄誕生寺 (3.0 km) (4.0 km) 神目►
 
 岡山県久米郡久米南町下弓削下沖366北緯34度55分31.83秒 東経133度57分28.22秒﻿ / ﻿北緯34.9255083度 東経133.9578389度﻿ / 34.9255083; 133.9578389座標: 北緯34度55分31.83秒 東経133度57分28.22秒﻿ / ﻿北緯34.9255083度 東経133.9578389度﻿ / 34.9255083; 133.9578389
所属事業者:  西日本旅客鉄道（JR西日本）
所属路線:  ■津山線
キロ程:  40.5 km（岡山起点）
電報略号:  ユケ
駅構造:  地上駅
ホーム:  2面2線
乗車人員 -統計年度-:  151人/日（降車客含まず） -2021年-
開業年月日:  1898年（明治31年）12月21日
備考:  簡易委託駅
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弓削駅（ゆげえき）は、岡山県久米郡久米南町下弓削下沖にある、西日本旅客鉄道（JR西日本）津山線の駅である。
歴史

1898年（明治31年）12月21日：中国鉄道本線（現・津山線）開業に伴い設置される。
1944年（昭和19年）6月1日：中国鉄道鉄道部門が国有化され、国有鉄道津山線の駅となる。
1971年（昭和46年）11月15日：貨物取扱廃止。
1984年（昭和59年）2月1日：荷物扱い廃止。
1985年（昭和60年）12月1日：駅員無配置駅となる。
1987年（昭和62年）4月1日：国鉄分割民営化により西日本旅客鉄道の駅となる。
1998年（平成10年）3月：駅待合室・トイレ・駅前の花壇を改修。
2013年（平成25年）11月25日：岡山県立誕生寺支援学校のアンテナショップ「野の花ショップ夢元」が駅舎内で営業を開始する。
駅構造

相対式ホーム2面2線を有し、交換設備と木造駅舎を有する地上駅である。貨物用切欠きホームがある。久米南町が保有する駅舎は2番のりば側にあり、反対側の1番のりばへの移動は、跨線橋を利用する。反対側のホームには待合室がある。便所は水洗式。木造駅舎を有する。
駅構内には町のマスコットキャラクターである河童（かっぱ）の「カッピー君」に纏わる様々なモニュメントが設置されている。
津山駅管理の簡易委託駅で、窓口が設置されている。
2013年（平成25年）11月、旧駅事務室を改装して、岡山県立誕生寺支援学校のアンテナショップ「野の花ショップ夢元（ゆげ）」が営業を開始した。毎週火・木の昼間に開店し、同校の学生が製作した手工芸品や農産物の販売や喫茶コーナーの営業が行われている。
駅構造 > のりば

| のりば | 路線 | 方向 | 行先 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  津山線 | 上り | 津山行き | 行違い時のみ |
| 2 |  津山線 | 上り | 津山行き | 原則としてこのホーム |
| 2 |  津山線 | 下り | 福渡・岡山方面 |   |
2番のりばを上下本線、1番のりばを上下副本線とした一線スルーとなっており、行違いがない限りは上下列車とも2番のりばに発着する。
利用状況

1日平均乗車人員は以下の通り。
| 乗車人員推移> 年度 | 乗車人員推移> 1日平均人数 |
| --- | --- |
1999: 384
2000: 364
2001: 351
2002: 350
2003: 339
2004: 323
2005: 323
2006: 316
2007: 305
2008: 301
2009: 290
2010: 252
2011: 215
2012: 196
2013: 213
2014: 221
2015: 215
2016: 208
2017: 202
2018: 203
2019: 196
2020: 161
2021: 151
駅周辺

久米南町役場
弓削郵便局
ハピーマート弓削店（スーパーマーケット）
久米南町立久米南中学校
国道53号
岡山県道52号勝央仁堀中線
隣の駅

構内（2009年6月）
広州魯氏

| 広州魯氏 |
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 氏族
国:  朝鮮
領地:  広州市
家祖:  魯弼商
広州魯氏（クァンジュノし、광주노씨）は、朝鮮の氏族の一つ。本貫は京畿道広州市である。2015年調査では、654人である。
魯姓の起源は中国にあり、中国周代に伯禽が魯に封じられ魯姓を名乗ったことに由来する。
中国の戦国時代の斉の魯仲連の子孫である魯弼商が李氏朝鮮代に通政大夫の官職を務め、魯弼商の子孫が広州に定着し、魯弼商を始祖として広州魯氏を創始した。
集姓村

光州広域市光山区
光州広域市北区牛峙洞
慶尚南道昌寧郡
咸鏡南道甲山郡
平安北道定州郡馬山面東倉洞
全羅南道咸平郡
デ・トマソ

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業種:  自動車産業 
設立:  1959年 
創業者:  アレッサンドロ・デ・トマソ 
本社:  モデナ 
親会社:  フォード・モーター 
デ・トマソまたはデ・トマゾ（伊: De Tomaso）は、イタリアの自動車メーカーである。
1959年にアウトモービリ・デ・トマソ (Automobili De Tomaso) として、アルゼンチン出身のアレッサンドロ・デ・トマソがイタリアのモデナにて設立した。アレハンドロは技術者でも、新事業を積極的に立ち上げることに野心を燃やす実業家でもなく、レーサーとして腕を鳴らした人物だった。2003年にアレハンドロが亡くなり、会社は2004年5月に解散された。その後2009年11月、フィアットの元重役であったイタリアの実業家ジャン・マリオ・ロシニョーロが商標権を取得。2011年ジュネーブモーターショーにて「デ・トマソ」ブランドで新型車を発表、新生デ・トマソとして復活したが、資金不足により再び解散。
2019年に香港のアイディアル・ベンチャーズより再び復活する。
エンブレムはアレハンドロの母国・アルゼンチンの国旗にも使われる「水色・白・水色」の配色に古代エジプトの女神「イシス」を表す象形文字（ヒエログリフ）を組み合わせたもの。アレハンドロは「妻・イザベル」のイニシャルと称していたというが、その主張に従うとアレハンドロ自身は冥界の王オシリスに当たることから、ローマンカトリックのお膝下たるイタリアではタブー視されていた。
歴史

デ・トマソは、はじめから市販車の生産をしていたわけではなかった。起業してからの数年間はフォーミュラマシンの自社製作にほとんどを費やしていた。しかも、コンポーネント製作もフレームに限っての話で、エンジンや駆動系は市販のものを搭載していた。
1963年に3台の試作車を発表。このうちの1台であるヴァレルンガ1500は、アルミボディのオープンカーからクーペタイプのFRP製ボディに変更して市販され、マトラ・ジェットに次ぐ、初期のミッドシップ・ロードゴーイング・スポーツカーの1台として名を知られるようになった。エンジンはフォード製、トランスミッションはフォルクスワーゲン製（中身はヒューランド）と非常に堅実で、元来リアエンジン用のトランスミッションは、デ・トマソ製のクラッチ・エンジンアダプターを介して前後逆に取り付けられている。また、リアハブはマグネシウム合金で作られている。
1966年、2台目の市販車はマングスタで、フォードと共同開発した最初の車種であった。デ・トマソ初期においてフォードは、経営判断にかかわるような重要な影響を与えていた。マングスタではフォードのチャレンジャー289 V8エンジンを採用している。マングスタのボディワークはカロッツェリア・ギアでおこなわれている。マングスタは400台程製作された。
1971年にはフォードのスポーツカープロジェクトに参加して生まれたパンテーラを発表。アレハンドロとフォード社社長アイアコッカの関係を象徴するように、カロッツェリア・ギアのボディにフォード・351C-4V V8を載せた上に、アメリカではフォードのリンカーン、マーキュリーの契約ディーラーで販売された。パンテーラはデ・トマソ史上最大の生産台数を記録し、商業的にも成功したが、品質の低さでフォードに打撃を与えた。フォードとの契約期間であった1971年から1973年の間には6,128台がモデナで生産された。
1970年代初頭の第一次オイルショックのため、後ろ盾であったフォードが手を引き、フォード向けパンテーラの生産は1973年で終了している。通常の自動車にとっても厳しい時代となったこの時期、大排気量スポーツカーにとってはまさに冬の時代で、スポーツカーメーカーの中には会社解散に追い込まれるところもあった。
しかし、アレハンドロは1975年、マセラティの買収を皮切りに、イノチェンティ、ベネリと次々と買収し、1970年代から1980年代にかけて事業拡大という経営方針によって乗り切ろうとした。この時期にはマセラティのビトゥルボが商業的に成功を見たが、依然として品質の低さは解決できていなかった。また、イノチェンティがBLMC・Miniにダイハツ製エンジンを搭載した小型車も生産した他、1980年代中盤には、1978年にフォードを解雇され、その後クライスラー会長となったアイアコッカの依頼により、 クライスラーの車体にマセラティのエンジンを搭載した「TC バイ・マセラティ｣の生産を行い、販売的には失敗したものの、マセラティとデ・トマソに利益をもたらした。
デ・トマソ自体は1970年代以降、リファインを繰り返しながらパンテーラ、高級サルーンのドーヴィル、ドーヴィルの車体を短縮したGTカー、ロンシャンなどを販売していた。
新たに一から設計された車両として1994年になってようやくグアラを登場させたが、少量生産されたのみにとどまった。次いでFR2シーターのスポーツカー、ビグアの開発に賭けることとしたが、度重なる商標権の移動などでデ・トマソとしての販売には至らず最終的にはクヴェール・モデナによってマングスタ（Qvale Mangusta）という車名で販売されることで世に出たものの短命に終わり、MGローバーのクヴェール・モデナ買収によってMG XpowerSVの基礎となった。
パンテーラの生産を打ち切った1993年、創始者のアレハンドロが病に冒され入院。療養していたものの2003年5月21日に心不全が原因で他界。2004年5月、会社はアレハンドロの遺族によって解散された。
2011年、ジュネーブモーターショーにて復活したデ・トマソはコンセプトカーを発表した。しかし2012年、再度資金難に陥り、2014年にモデナ工場を閉鎖、2015年4月、最終的に中国企業に売却された。
その後、2019年にアイディアル・ベンチャーズにより再び復活。同年11月にデ・トマソ・P72を発表。P72はドイツ・ニュルブルクリンク付近に新設された工場で製造された。P72は2023年末に納車が予定されている。
2022年にはサーキット専用車であるP900を発表。18台限定で製造される。
レース活動

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参戦年度:  1961 - 1963 , 1970
出走回数:  10
コンストラクターズタイトル:  0
ドライバーズタイトル:  0
優勝回数:  0
通算獲得ポイント:  0
表彰台(3位以内)回数:  0
ポールポジション:  0
ファステストラップ:  0
F1デビュー戦:  1961年フランスGP
初勝利:  －
最終勝利:  －
最終戦:  1970年アメリカGP
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1961年にはアルファロメオを、1970年にはコスワースのエンジンをそれぞれ搭載してF1に参戦したが、結果を残せず早々に撤退した。
1970年の参戦の際にはのちにウィリアムズF1チームを創設するフランク・ウィリアムズがチームの運営を行っていたが、第5戦オランダグランプリでピアス・カレッジが事故死したこともあり、わずか1年で再び撤退、以降参戦することはなかった。
過去の車種

ヴァレルンガ
マングスタ
パンテーラ
ドーヴィル
ロンシャン
クヴェール・マングスタ (en: Qvale Mangusta)
グアラ
アレッサンドロ・デ・トマソ
デ・トマソ・ヴァレルンガ
デ・トマソ・パンテーラ
デ・トマソ・P72
1970年シーズンの参戦車両（ティーポ505）
國重惇史

國重 惇史（くにしげ あつし、1945年12月23日 - 2023年4月4日）は、日本の実業家。楽天証券社長、同社会長、楽天銀行社長、同社会長、楽天副会長などを歴任した。
人物・経歴

山口県生まれ。1968年東京大学経済学部卒業後、住友銀行（現三井住友銀行）入行。東大の同期にはフジサンケイグループ元議長の鹿内宏明（日本興業銀行出身）やみずほフィナンシャルグループ初代社長の前田晃伸（富士銀行出身、現・日本放送協会会長）が、住銀の同期には後に三井住友銀行頭取となる奥正之がいる。
渋谷東口支店長、審議役などを経て、1991年本店営業第一部長に就任。1993年丸の内支店長。1994年取締役に昇格。1995年日本橋支店長。1997年本店支配人東京駐在。同年住友キャピタル証券副社長。
1999年からディーエルジェイディレクト・エスエフジー証券（現楽天証券）社長を務め、同社の売却を、楽天の三木谷浩史会長に提案し、西川善文三井住友銀行頭取との間を仲介。
売却に伴い楽天グループ入りし、2005年楽天副社長に就任。2006年楽天証券会長。2008年イーバンク銀行（現楽天銀行）社長。2012年楽天銀行会長。楽天グループのM&Aなどを担った。2014年楽天副会長に就任するものの、同年「一身上の都合」で退任。2015年リミックスポイント社長。
2023年4月4日、死去。77歳没。亡くなる数年前より国指定の特定疾患である進行性核上性麻痺に罹患し闘病していた。
著書

『住友銀行秘史』講談社 2016年
鈴鹿中等教育学校

| 鈴鹿中等教育学校 |
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  全景（2011年） 出典：『国土交通省「国土画像情報（カラー空中写真）」（配布元：国土地理院地図・空中写真閲覧サービス）』
 北緯34度52分56秒 東経136度31分53秒﻿ / ﻿北緯34.88209度 東経136.53136度﻿ / 34.88209; 136.53136座標: 北緯34度52分56秒 東経136度31分53秒﻿ / ﻿北緯34.88209度 東経136.53136度﻿ / 34.88209; 136.53136
国公私立の別:  私立学校
設置者:  学校法人鈴鹿享栄学園
設立年月日:  1963年（昭和38年）4月（高等学校） 1986年（昭和61年）4月（中学校） 2017年（平成19年）4月（中等教育学校）
創立記念日:  11月2日
共学・別学:  男女共学
中高一貫教育:  中等教育学校
課程:  全日制課程
設置学科:  普通科
学校コード:  D224310065016 
高校コード:  24504G
所在地:  〒513-0831
 三重県鈴鹿市庄野1230
外部リンク:  公式サイト
 ウィキポータル 教育  ウィキプロジェクト 学校
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鈴鹿中等教育学校（すずかちゅうとうきょういくがっこう）は、三重県鈴鹿市庄野町にある私立中等教育学校。
概要

三重県北部を流れる鈴鹿川のそばに所在する。三重県内では一番新しく立てられた中高一貫校である。鈴鹿中等教育学校は完全中高一貫教育カリキュラムを組む為に2020年（令和2年）からは高校に相当する様な後期課程に外部から編入学することはできないようになっている。
概要 > 授業概要

理系・文系とも多くの講座があり、夏季・冬季の補習なども恒例な行事で、夏休みや冬休みにも出校日が設けられている。全学年で朝の小テスト（BC）がある。講座・学習指導は以下の通り。
毎朝10分の小テスト
夏期休暇中の課外講座
冬期休暇中の課外講座
8月の学習合宿（3・4年、3泊ほど）
放課後の課外講座
土曜講座
オリエンテーション合宿（1年入学時）
なお、鈴鹿中等教育学校完全移行前の2019年（令和元年）度まで、鈴鹿高等学校の外部入学者の一部が、鈴鹿中学校（中高一貫6年制）卒業生の進学先である、鈴鹿高校の6年制コースに編入することが認められていた。
概要 > 建学の精神

「誠実で信頼される人に」を建学の精神とする
これは、享栄学園の建学の精神で、「誠実さを基にして生徒は教師を信頼し、教師は生徒を信頼することのできる教育の場にして、ここで培った信頼感を社会に広げたい」と念願して堀敬文前理事長により掲げられた。
概要 > 校訓

「誠実で信頼される人に」
沿革

1963年（昭和38年）4月 - 鈴鹿高等学校を開校、全日制普通科・商業科を設置。
1970年（昭和45年）4月 - 定時制家庭科を設置、全日制普通科・商業科ともに男女共学となる。
1971年（昭和46年）4月 - 定時制に普通科を設置。
1979年（昭和54年）3月 - 定時制課程を廃止。
1980年（昭和55年）4月 - 普通科に特進学級を開設。
1983年（昭和58年）4月 - 普通科に進学級を開設。
1986年（昭和61年）4月 - 鈴鹿中学校を開校。
1989年（平成元年）3月 - 商業科の募集を停止
1994年（平成6年）4月 - 類別体制を導入。
2003年（平成15年）
4月 - 2期制を導入。
9月 - 40周年記念館（新体育館）完成。
2007年（平成19年）4月 - 3期制に変更、同時に類体制から学年体制に移行。
2009年（平成21年）4月 - 正式に類別からコース体制へ（探究・創造）、学年体制は継続。
2010年（平成22年）4月 - 探究コースに少人数・特別進学クラスとして「Sクラス」を新設、探究コースで慶應義塾大学と連携して総合学習の一部を論理コミュニケーションの授業を実施。
2011年（平成23年）
4月 - 論理コミュニケーションの授業が国語の中の論理コミュニケーション科として週に一時間授業が行われている。
4月 - 論理コミュニケーションの有志生徒と教員が論理コミュニケーションの教科書を作成し発行。
2014年（平成26年）4月 - 法人再編に伴い運営者が鈴鹿享栄学園に変更。
2016年（平成28年）8月2日 - 平成28年度第1回私立学校審議会にて中等教育学校の設置が認可される。
2017年（平成29年）
3月30日 - 情報メディア教育センターが完成。
4月 - 三重県内初となる中高一貫の鈴鹿中等教育学校を開校し、鈴鹿中学校を募集停止。
2018年（平成30年）8月29日 - 平成30年度第1回私立学校審議会にて鈴鹿中学校の廃止が認可される。
2019年（平成31年）3月31日 - 鈴鹿中等教育学校移行完了に伴い、鈴鹿中学校を廃校。
学校行事

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 4月 入学式  1学期始業式  防災訓練  新入生探究オリエンテーション合宿  校外研修 5月 PTA総会  1学期中間試験 6月 学園創立記念日  クラスマッチ（3年） 7月 1学期期末試験  三者懇  1学期終業式 8月 富士登山（希望者） 9月 2学期始業式  防災訓練  文化祭  :  10月 競技会  2学期中間試験 11月 研修旅行（2年） 12月 2学期中間試験  三者懇  2学期終業式 1月 3学期始業式  スキー研修（1年）  推薦・帰国子女入試 2月 一般入試  マラソン大会（1･2年）  卒業式 3月 3学期期末試験  クラスマッチ（1･2年）  終了式
部活動 > 運動部

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 前期 バスケットボール  硬式テニス  サッカー  軟式野球  バレーボール  陸上競技  :  後期 硬式テニス（男女）  陸上競技  バスケットボール同好会  フットサル同好会
部活動 > 文化部

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 前期 吹奏楽  美術  科学  茶道  放送  英語  ボランティア  クイズ  :  後期 吹奏楽  美術  科学  茶道  放送  英語  ボランティア  クイズ
享栄学園グループ

当校を運営する学校法人。
鈴鹿中等教育学校
鈴鹿高等学校
享栄高等学校
栄徳高等学校
享栄幼稚園
鈴鹿大学
鈴鹿大学短期大学部
山辺村 (千葉県)

| やまべむら 山辺村 |
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廃止日:  1951年4月1日
廃止理由:  新設合併 大網町、瑞穂村、山辺村 → 大網町
現在の自治体:  大網白里市
廃止時点のデータ
国:   日本
地方:  関東地方
都道府県:  千葉県
郡:  山武郡
市町村コード:  なし（導入前に廃止）
隣接自治体:  大網町、土気町、瑞穂村、大和村、丘山村
山辺村役場
所在地:  千葉県山武郡山辺村
座標:  北緯35度32分01秒 東経140度17分59秒﻿ / ﻿北緯35.53353度 東経140.29981度﻿ / 35.53353; 140.29981﻿ (山辺村)座標: 北緯35度32分01秒 東経140度17分59秒﻿ / ﻿北緯35.53353度 東経140.29981度﻿ / 35.53353; 140.29981﻿ (山辺村)
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山辺村（やまべむら）は、千葉県山武郡（山辺郡）にかつて存在した村である。
現在の大網白里市の西部にあたる。もともと旧郡名に由来する広域地名であり、大網駅の設置により大網町の中心部と一体化しているため、地域名として使われる以外は、ほとんどその名をとどめていない。
沿革

1889年（明治22年）4月1日 - 町村制施行に伴い、金谷郷村、餅木村、大竹村、池田村、南玉村が合併して山辺郡山辺村が発足。
1897年（明治30年）4月1日 - 山辺郡、武射郡が統合されて山武郡となる。
1951年（昭和26年）4月1日 - 大網町・瑞穂村と合併し、改めて大網町を新設。同日山辺村廃止。
交通 > 鉄道

国鉄（現JR東日本）
房総東線（現外房線） - 大網駅
大網駅は1972年（昭和47年）に移転しているため、現在とは位置が異なる。現在の駅も旧村域に所在する。
交通 > 道路

大網街道
教師あり学習

教師あり学習（きょうしありがくしゅう, 英: Supervised learning）とは、機械学習の手法の一つである。
既知の「問題」xiに対する「解答」yiを「教師」が教えてくれるという方法であり、「生徒」であるアルゴリズムが未知の「問題」xに対応する「解答」yを推論する事から名付けられたものである。そのような訓練に用いるデータを事を教師データとも呼ぶ。
概要

教師あり学習では、未知の確率分布 p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )を対象に学習を行う。実応用上は何らかを入力(x)、出力(y)とみなせる事が多く、例えばyはxに未知の関数Fを施した値F(x)に小さなノイズが載ったものである。アルゴリズムには、 p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )に従うxとyの組 (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})が訓練データとして与えられる。アルゴリズムが解くべきタスクは訓練データに属していない（かもしれない）データxに対し、条件付き確率分布 p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )ないしそこから決まる値（たとえば p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )の期待値）をよく近似することである。近似の精度は事前に定められた損失関数という関数を使って評価する。したがって損失関数の値の期待値を小さくする事が、教師あり機械学習の目標であると言える。
機械学習の定義に沿って言えば、教師あり機械学習は以下のような機械学習であるといえる：
| タスク | 経験 | 性能指標 |
| --- | --- | --- |
|  p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )ないしそこから決まる値をよく近似する事 | 訓練データ (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n}) | 損失関数の期待値 |
アルゴリズム

教師あり学習では事前知識である (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})から、未知のxに対応するyの分布 p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )を当てる事が求められる。このため、アルゴリズムが未知のxから p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )（ないしそこから決まる値）を求める操作を汎化もしくは推論（inference）と呼ぶ。タスクによっては「予測」「判断」「認識」等と呼ばれる事もある。
アルゴリズムは未知のデータxからxに対応するyの分布の情報を推測する必要があるが、この推論の為に事前知識として与えられる訓練データにはxiから推論しなければならないyiが「解答」としてついている。
アルゴリズム > 訓練フェーズと汎化フェーズ

多くの教師あり機械学習のモデルでは、実際の汎化を行う前に訓練もしくは学習と呼ばれる作業が発生し、機械学習のモデルは「訓練アルゴリズム」と「汎化アルゴリズム」のペアとして捉える事ができる。訓練アルゴリズムは訓練データを入力として受け取り、パラメータと呼ばれる値θを出力する。パラメータは直観的には訓練データから有用な情報を引き出した「学習結果」であり、汎化の際にはこの「学習結果」であるθを使って汎化を行う。すなわち、汎化アルゴリズムは入力xの他にパラメータθをも入力として受け取り、 p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )（ないしそこから決まる値）を求める。
アルゴリズム > 変数の名称

教師あり機械学習において、変数xを説明変数(explanation variable)、yを目的変数、目標変数(target variable)、もしくは標的(target)と呼ぶ。これらは別の名称で呼ばれる事も多く、xを予測変数(predictor)、yを応答変数（response variable）と呼んだり、xを独立変数（independent variable）、yを従属変数(dependent variable)と呼んだりする事もある。またタスクによってはこれら以外の名称で呼ばれる事もある。
タスク

教師あり学習に属する代表的なタスクとして回帰と分類がある。教師あり学習において、目的変数yが量的変数である場合を回帰(regression)、有限集合に値を取るカテゴリ型変数のである場合を分類(classification)もしくは判別と呼ぶ。
典型的な訓練データ（例題）はベクトル（問題） {\mathbf {x} }_{i} とラベル（回答） y_{i}の組として、 ({\mathbf {x} }_{1},y_{1}),({\mathbf {x} }_{2},y_{2}),... のように与えられる。ここで、 ({\mathbf {x} }_{i},y_{i})は i 番目のデータを表し、 y_{i} は0または1の2値を取るのラベルで、 {\mathbf {x} }_{i} はベクトルを表す。
典型的な訓練データは分類問題では y_{i} が離散値を、回帰問題では実数値を取る。
これらのデータに何らかの基準でもっとも合う関数関係  y=f(x) を求める「学習」によって求められることで、未知のデータ  {\mathbf {x} } にに対して、予言  y=f({\mathbf {x} }) を得ることができる。 y=f(x)を分類問題であれば分類器、回帰問題であれば回帰曲線などと称する。
タスク > 回帰

回帰の目標は入力xが与えられたとき、 p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )に関する情報を予想する事である。典型的には
 \mathbf {y} =F(\mathbf {x} )+\mathbf {\varepsilon }
のようにyが未知の関数Fの像F(x)にランダムなノイズεを加えたデータであるケースにおいて、入力xからyの可能な限り正確な予想値 {\hat {\mathbf {y} }}を出力する事が求められる。なお回帰で扱う目的変数yは連続量であり、典型的には実数を複数並べた数値ベクトルである。
他の教師あり機械学習アルゴリズムと同様、回帰アルゴリズムは p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )に従って選ばれた訓練データの集合 D=\{(\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})\}をとして受け取る事ができ、これらの訓練データをヒントにして入力xに対応するyの予想値
 {\hat {\mathbf {y} }}={\hat {F}}_{D}(\mathbf {x} )
を出力する。予想の正確さは損失関数 L({\hat {\mathbf {y} }},\mathbf {y} )によって測られる。回帰では損失関数 L({\hat {\mathbf {y} }},\mathbf {y} )としては自乗誤差損失
 L({\hat {\mathbf {y} }},\mathbf {y} )=||{\hat {\mathbf {y} }}-\mathbf {y} ||^{2}
を用いる事が多い。
回帰の目標は、汎化誤差（予測誤差、予測損失とも）
 E[L({\hat {\mathbf {y} }}(\mathbf {x} ),\mathbf {y} )]=\iint L({\hat {\mathbf {y} }}(\mathbf {x} ),\mathbf {y} )p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )\mathrm {d} \mathbf {x} \mathrm {d} \mathbf {y}
を小さく抑える事である。ここで {\hat {\mathbf {y} }}(\mathbf {x} )=M(\mathbf {x} ,\theta )は汎化アルゴリズムの出力であり、E[・]は期待値を表す。
タスク > 分類

分類タスクでは、事前に定められた有限個のクラスが定められていて、各クラスには、「ネコ」、「イヌ」などのクラスラベル（もしくは単にラベル）と呼ばれるクラス名が割り振られている。分類タスクの目的は与えられた入力xがのいずれに属するかを当てる事である。
分類タスクを解くアルゴリズムには大まかに「決定論的アプローチ」と「確率論的アプローチ」の２種類があり、前者は分類タスクでは入力xが与えられたとき、xが属すると思われるクラスラベルを出力するというものであり、損失関数としては典型的には0-1損失
 L({\hat {y}},y)={\begin{cases}1&{\text{if }}{\hat {y}}\neq y\\0&{\text{otherwise}}\end{cases}}
を使う。
一方、後者はクラスラベルを直接出力するのではなく、確信度（confidence score） {\widehat {y_{1}}},\ldots ,{\widehat {y_{k}}}を出力するというものである。ここで {\widehat {y_{j}}}はxがj番目のクラスに属しているとどの程度確信しているかを表す尺度であり、 0\leq {\widehat {y_{j}}}\leq 1と {\widehat {y_{1}}}+\cdots +{\widehat {y_{k}}}=1を満たす。
確信度を出力させる分類タスクでは、訓練データ (\mathbf {x} _{i},\mathbf {y} _{i})のyiも確信度と整合性が取れるように符号化する。すなわち、xiがj番目のクラスに属している場合、 \mathbf {y} _{i}=\mathbf {e} _{j}とする。ここでejはj番目の成分が1でそれ以外の成分が0のベクトルである（このように1つの成分だけが1でそれ以外は0となるベクトルをone-hotベクトルとい、one-hotベクトルによりデータを表現する事をone-hot表現 という）。損失関数としては典型的には交差エントロピー
 L({\hat {\mathbf {y} }},\mathbf {y} )=-\sum _{k}y_{k}\log {\widehat {y_{k}}}
を使う。
タスク > 回帰と分類の関係性

確信度を使った分類タスクに対するアルゴリズムを設計する典型的な手法は、回帰タスクのアルゴリズムを流用するというものである。すなわちクラスをone-hotベクトルで符号化した訓練データ (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})を使って回帰タスクのアルゴリズムを訓練し、訓練結果のアルゴリズムを分類タスクに利用するという手法である。ただし、回帰タスク出力 {\widehat {\mathbf {u} }}=({\widehat {u_{1}}},\ldots ,{\widehat {u_{k}}})は、分類タスクの出力である確信度と違い、 0\leq {\widehat {u_{j}}}\leq 1と {\widehat {u_{1}}}+\cdots +{\widehat {u_{k}}}=1という条件を満たさないという問題が起こる。そこで一旦ソフトマックス変換
 \mathrm {softmax} ~:~\mathbb {R} ^{k}\to [0,1]^{k},(u_{1},\ldots ,u_{k})\mapsto {1 \over \sum _{j=1}^{k}e^{u_{j}}}(e^{u_{1}},\ldots ,e^{u_{k}})
をかける事でこの問題を解決する。
逆に確信度を使った分類タスクを回帰タスクに流用する事もでき、この場合は上と同様の理由でソフトマックス変換の逆変換をかける必要がある。
バイアスと分散のトレードオフ > ベイズ規則

L、p(x,y)をそれぞれ回帰や分類といった教師あり学習のタスクに対する損失関数、データ分布とし、関数Fに関する予測損失を R_{L}(F)=E_{(x,y)\sim p}[L(F(x),y)]と書き表す。このとき、予測損失の下限
 {\underset {F}{\mathrm {inf} }}R_{L}(F)
を損失関数Lのもとでのベイズ誤差(Bayes error)と呼び、下限を達成するFをベイズ規則(Bayes rule)という。ここで {\underset {F}{\mathrm {inf} }}は可測関数全体の集合における下限である。
ベイズ規則は理論上の最良の予測関数であるが、実際には確率分布p(x,y)が未知なので、p(x,y)に関する予測損失 R_{L}(F)=E_{(x,y)\sim p}[L(F(x),y)]を計算できず、ベイズ規則を求める事ができない。このため教師あり学習では既知のデータ (\mathbf {x} _{1},\mathbf {y} _{1}),\ldots ,(\mathbf {x} _{n},\mathbf {y} _{n})から可能な限りベイズ規則に近い値を出力するアルゴリズムを探索する事が求められる。
バイアスと分散のトレードオフ > ベイズ規則 > 回帰

自乗損失を損失関数として選んだ場合、次の定理が成り立つ：
定理 (自乗損失に関する回帰のベイズ規則) ― p(x,y)を \mathbb {R} ^{\ell }\times \mathbb {R} ^{k}上の確率分布とし、
 L({\hat {\mathbf {y} }},\mathbf {y} )=||{\hat {\mathbf {y} }}-\mathbf {y} ||^{2}
とする。このとき、汎化誤差 R_{L}(F)=E_{(x,y)\sim p}[L(F(x),y)]を最小にする F(\mathbf {x} )は、
 F(\mathbf {x} )=E[\mathbf {y} |\mathbf {x} ]
である。ここでEはp(x,y)から定まる条件付き確率分布 p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )からランダムにyを選んだときの期待値である。
E[L(F(\mathbf {x} ),\mathbf {y} )]=\iint ||F(\mathbf {x} )-\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {x} ,\mathbf {y} )\mathrm {d} \mathbf {x} \mathrm {d} \mathbf {y}  =\int \left(\int ||F(\mathbf {x} )-\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} \right)p(\mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {x} 
を最小にするには、各xに対し、
 S=\int ||F(\mathbf {x} )-\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} 
を最小にすればよい。
 {\begin{aligned}S&=||F(\mathbf {x} )||^{2}\int p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} -2F(\mathbf {x} )\cdot \int \mathbf {y} p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} +\int ||\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} \\&=||F(\mathbf {x} )||^{2}-2F(\mathbf {x} )\cdot E[\mathbf {y} \mid \mathbf {x} ]+\int ||\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} \\&=||F(\mathbf {x} )-E[\mathbf {y} \mid \mathbf {x} ]||^{2}-||E[\mathbf {y} \mid \mathbf {x} ]||^{2}+\int ||\mathbf {y} ||^{2}p(\mathbf {y} \mid \mathbf {x} )\mathrm {d} \mathbf {y} \end{aligned}}
よりSが最小になるのは、
 F(\mathbf {x} )=E[\mathbf {y} \mid \mathbf {x} ]
の場合である。
関数 f(\mathbf {x} )=E[\mathbf {y} |\mathbf {x} ]を回帰関数と呼ぶ事もある。
バイアスと分散のトレードオフ > ベイズ規則 > 分類

（確信度ではなくクラスを直接出力するタイプの）分類タスクにおいて、0-1損失関するベイズ規則は以下のようになる：
半教師あり学習

半教師あり学習の一種は部分のデータがラベルを付き、部分のデータがラベルを付かないこと。他の状況は、学習の目標はデータのラベルよりも多い場合。例えば、画像のボックスのラベルだけで、分割の役割を果たすこと。
プラチナ (漫画)

| プラチナ |
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ジャンル: 青年漫画
漫画
作者: かわすみひろし
出版社: 講談社
掲載誌: モーニング
レーベル: モーニングKC
発表期間: 2006年 - 2007年
巻数: 単行本：全2巻
テンプレート - ノート
プロジェクト: 漫画
ポータル: 漫画
『プラチナ』は、かわすみひろしの漫画。ウェディングプランナーを主人公とした、結婚式場を舞台とした物語である。雑誌掲載時は『－天使の舞い降りるチャペル－』（てんしのまいおりるチャペル）の副題が付いていた。
『週刊モーニング』2006年36・37合併号に「純情ウェディング物語」と銘打ち、パイロット版として結婚式場を舞台とした読み切りの『プラチナ・チャペル』が掲載され、その後、同作品を『プラチナ』（意味は「純愛」）のタイトルに省略変更し、同年48号から2007年16号にかけて連載された。しかし、途中で若干の休載を挿みながら、同年3月に連載が終了した（17号の掲載では“第一部終了”と記載されている。なお、かわすみのコメントはないまま終了されている）。
概要 > あらすじ

東京都下町を舞台として、主人公の真理子翔太は、かつての名門結婚式場で亡き祖父が創った「マリコ・マリッジ」の駆け出しである、創造者一族の青年ウエディングプランナーである。伯父の放漫な経営で、優秀なスタッフは大手ホテルに引き抜かれた。そのために男を誘惑するフェロモンを持つ優秀な奈良こぶし先輩、離婚調停中の安田主任、元「帝王ホテル」のプライドの高い御厨（みくりゃ）料理長など癖のあるスタッフに苦戦しながらも、倒産寸前の結婚式場を健気に支えて、自ら営業活動を続けている。
単行本所収

モーニングKCより全2巻。
2007年4月23日発行 ISBN 978-4-06-372586-5
2007年5月23日発行 ISBN 978-4-06-372604-6
垂水廉売市場

垂水廉売市場（たるみれんばいいちば）は兵庫県神戸市垂水区神田町の市場。2022年3月で営業終了となる。
歴史

1934年（昭和9年）2月に24店舗が参加して開設された。
住民の増加により路地が延長され1957年（昭和32年）には店舗数は80店舗になった。しかし、大型商業施設の進出や街区の老朽化が進み、2019年（令和元年）7月に垂水廉売市場を含む中央東地区の再開発について都市計画決定された。
2022年（令和4年）3月で営業終了（2021年12月末で閉店した店舗もある）。
跡地には高さ約100mの高層ビルが建設され、中高層部はマンション（約280戸）、低層部は商業施設となる予定である。
津山口駅

| 津山口駅* |
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 駅舎（2023年10月）
  つやまぐち  Tsuyamaguchi  
 ◄津山 (1.9 km) (3.4 km) 佐良山►
 
所在地:  岡山県津山市津山口北緯35度3分16.57秒 東経133度58分58.20秒﻿ / ﻿北緯35.0546028度 東経133.9828333度﻿ / 35.0546028; 133.9828333座標: 北緯35度3分16.57秒 東経133度58分58.20秒﻿ / ﻿北緯35.0546028度 東経133.9828333度﻿ / 35.0546028; 133.9828333
所属事業者:  西日本旅客鉄道（JR西日本）
所属路線:  ■津山線
キロ程:  56.8 km（岡山起点）
電報略号:  ツク
駅構造:  地上駅
ホーム:  1面1線
乗車人員 -統計年度-:  15人/日（降車客含まず） -2021年-
開業年月日:  1898年（明治31年）12月21日
備考:  無人駅
 * 1923年に津山駅から改称。
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津山口駅（つやまぐちえき）は岡山県津山市津山口にある、西日本旅客鉄道（JR西日本）津山線の駅である。
歴史

岡山県北部の中心地である旧津山町の玄関口として、津山町から吉井川を挟んだ佐良山村（1941年に津山市へ編入）内に津山駅（つやまえき）として開業した。しかし1923年（大正12年）、福岡村内（1929年に津山町を中心とした町村が合併し津山市が成立）でより利便性の高い場所に現在の津山駅が開業すると、それに先立って当駅は津山口駅（つやまぐちえき）に改称され、津山町の玄関口としての機能は現在の津山駅に移っていった。1944年に中国鉄道が国有化されるまでは、当駅が中国鉄道と国有鉄道作備線（のちに姫新線支線）との境界駅であった。
歴史 > 年表

1898年（明治31年）12月21日：中国鉄道本線（現・津山線）開業時に津山駅（つやまえき）として開設。当初は終着駅。
1923年（大正12年）
8月1日：津山口駅（つやまぐちえき）に改称。
8月21日：国有鉄道作備線の一部として津山駅 - 当駅間開業。
1929年（昭和4年）4月14日：線路名称改定。作備西線開業に伴い、作備線が作備東線に改称。
1930年（昭和5年）4月1日：線路名称改定。当駅 - 津山駅 - 新見駅間全通に伴い、作備東線が作備線に改称。
1936年（昭和11年）10月10日：線路名称改定。姫路駅 - 新見駅間全通に伴い、作備線の津山駅 - 当駅間は姫新線の支線となる。
1944年（昭和19年）6月1日：中国鉄道鉄道部門が国有化され、国有鉄道の駅となる。この時、旧・中鉄本線に姫新線支線（津山駅 - 当駅間）を合わせた津山駅 - 岡山駅間が津山線とされ、同線所属となる。
1971年（昭和46年）11月15日：貨物及び荷物扱い廃止。無人駅化。
1987年（昭和62年）4月1日：国鉄分割民営化によりJR西日本の駅となる。
2020年（令和2年）3月：新駅舎完成。供用開始。
駅構造

津山方面に向かって左側に単式ホーム1面1線を有する地上駅（停留所）。棒線駅のため、津山行と岡山行双方が同一ホームより発車する。
かつては、津山線の前身である中国鉄道が開通した時のターミナル駅であり、2面3線のホームを有していたため構内は広い。古いホームは一部残っている。
津山駅管理の無人駅である。駅舎は待合室兼用の簡易的なものであり、自動券売機等の設備は無い。
利用状況

1日の平均乗車人員は以下の通りである。
| 乗車人員推移> 年度 | 乗車人員推移> 1日平均人数 |
| --- | --- |
1999: 43
2000: 35
2001: 29
2002: 28
2003: 32
2004: 30
2005: 28
2006: 23
2007: 27
2008: 26
2009: 29
2010: 21
2011: 20
2012: 24
2013: 19
2014: 22
2015: 21
2016: 20
2017: 19
2018: 22
2019: 15
2020: 12
2021: 15
駅周辺

住宅地が広がる。駅前にはロータリーがある。
津山口郵便局
積善病院
卸売団地
ツモクボウリング
ごんごバス西循環線「津山口駅前」停留所
隣の駅

旧駅舎（2009年6月）
構内（2023年12月）