stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
佐渡弁
特徴

|   |   |   | 京阪式 | 佐渡北部・南部 | 佐渡中央部 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 二拍名詞 | 1類 | 顔・風・鳥 | H●● | ●● | ●● |
| 二拍名詞 | 2類 | 音・石・紙 | H●○ | ●○ | ●○ |
| 二拍名詞 | 3類 | 犬・月・花 | H●○ | ●○ | ●○ |
| 二拍名詞 | 4類 | 糸・稲・空 | L○○ | ●● | ●● |
| 二拍名詞 | 5類 | 雨・声・春 | L○● | ●● | ●● |
文法的には、断定の助動詞に「だ」を用いる以外は全般に西日本的で、西日本方言の北陸方言に属している。新潟県のうち、佐渡を除く地域（越後）は、東日本方言に属する（越後方言参照）。
アクセントは、大きく、中央部と、北部・南部とに分けられる。二拍名詞でみると、「川」などの2・3類が頭高型（かわが）、「笠」などの4類が平板型（かさが）になる点で京阪式アクセントに近い。一方、「風」などの1類と、「雨」などの5類が同じアクセントになる点が特殊で、北部・南部では尾高型（かぜが、あめが）、中央部では4類と同じく平板型になる。これは京阪式アクセントに近いが佐渡独自のものである。
一人称を「おれ」二人称を「おめ」と言う。
語尾に「～だっちゃ」・「～っちゃ」を付ける。
語彙

〜けも → ～けど（そうらけもど＝そうだけど）
～のん → ～なの（そのんのん＝そんなの）
～ちょん → ～そんな（ちょんのん言うて、ちょんこと言うて＝そんなこと言って）
～てー → ～たい（重てー＝重たい、そうしてー＝そうしたい）
～とる → ～てる（考えとる＝考えてる、そうしとる＝そうしてる）
～ねー → 無い（否定の意味。金んねー、重とうねー、寝むてぇねー）
～ちゃ → ～です
～らち → ～たち（おいらち＝私たち、おめらち＝あなたたち）
～んもん → ～の人（おんなんもん＝女の人、おとなんもん＝大人の人）
あつごい → 厚い
いうてかす → 言って聞かす、説教する
おそんげえ・おそげえ → 怖い、恐ろしい
おぞい → 悪い、良くない、おぞましい
おめ → あなた、君、おまえ。（年齢不問で使う。おめ、なにんはやっとんのんやー）
かじる → 引っ掻く（ねこん、かじられた → 猫に、引っ掻かれた）
かじる → 食べる（ねずみん、かじられた → 鼠に、食べられた）
がめ → あほ、ばか （相手をどなるときに使う）
がんぞく → 夢も希望もない。どうしようもない。
くじる → つねる、ひねる
こーえー → 強（こわ）い、硬い
こーこー → たくわん
さどうちもん → 佐渡島内の人
しなしな → そろそろ、ゆっくり
(しなしな、終わらんかさ ＝ そろそろ、終わりましょう）
しゃつける → 叩く、殴る　〈「正気付ける」が語源か？〉
(そのんこと、ゆーとると、しゃつけるぞー ＝ そんなこと、言ってると、殴りますよ）
しぶてー、しびてー、ちゅぶたい → 冷たい（こら、やぼん、しびてーなぁー）
じんのび、じょんのび → リラックス
すたく → 泣く
たきもん → 焚き物
だちかん → らちがあかない、ダメ。（だっちゃかん、らっちゃかん、らちかん）
（そのんもんじゃ、だっちゃかんじぇ ＝ そんなものでは、だめですよ）
たびんもん → 島外の人（旅の者）
たぼうとく → とっておく
だんだん → ぼちぼち、そろそろ
(だんだん、帰らんならん ＝ そろそろ、帰らなければ、いけません)
てえそい、てえすい、てえしい→ 大層（たいそう）、だるい、疲れた、しんどい
ねぶいち、ねぶち → 湿疹、できもの（よく尻にできる）
ねまる → 座る （ねまれっちゃ、やー ＝ 座りなさい、よ）
はしけー → 芒（はしか）い、イガイガする、俊敏、うっとうしい
はやる → 生意気がる、騒ぐ、先走る、調子に乗る
びちゃる → 捨てる
ぶすいろ → 附子（ぶす）色、紫っぽい色（人体を指して、たとえば痣とか）
びんこー → ひたい
（びんこー、ぶって、ぶすいろん、なったーさー ＝ 額を、ぶつけて、痣が、できました）
ほたく → 騒ぐ、暴れる
むっさんこ → ものすごく、とても、むちゃくちゃ
むつごい → あまったるい、脂っこい、気持ち悪い、もういい!
もつけねぇ → かわいそう
やぼ → 野暮、すごく、ひどく（やぼん、ほてーとるっちゃ。そらやぼらっちゃ）
よんどこねえ → 拠所（よりどころ）が無い、申し訳ない、恥ずかしい
しょうしねえ → 笑止、申し訳ない、恥ずかしい
語彙 > 両津地方

まます → 片付ける、捨てる
～だし（だすけん） → ～だから
語彙 > 相川地方

ちょっぺ、(出っ張ったもの、軒など)
っとめ、こらけん、こいらけん ～っと（行こうっと＝行こうっとめ。帰ろっと＝帰ろうっとめ）
こいだけ、こらけん、こいらけん→ これだけ（それだけ＝そらけん。どれだけ＝どらけん。あれだけ＝あらけん）
～らし（らすけん） → であるから。
なー→あなた
おん→わたし
じぇ→家
語彙 > 真野地方

あこ → あそこ (あこんのん、びちゃって、くりー ＝ あそこのを、捨てて、ください)
そのん → そんな（そのんこた、ねーけもさ ＝ そんなことは、ないですけどね）
そんけ → それだけ（そんけ、あらぁ、いいけも ＝ それだけ、あれば、良いですが）
～ならん → ～いけない（やらん、ならん ＝ やらなければ、いけない）
やんべん、やんべと → ちゃんと、しっかり
（やんべん、しんきゃぁ、だめらんねんさ ＝ ちゃんと、しないと、ダメじゃないですか）
どうでも、どうれも、どぬんでも → どうしても
（どうれも、やらんと、らちかん ＝ どうしても、やらなければ、なりません）
どいれも → どれでも（どいれも、いいじぇ ＝ どれでも、良いですよ）
じくるう → 必死、あがく (そのん、じくるわんでも、いいんねかんさー)
どい → どう
（単独では使わない、どいんらさ ＝ どうしたのですか？、どいのん ＝ どうなってるの？）
わが → 自分、私
おれ → 自分、私（女性も使う。おれんのん ＝ 私のもの、おれんとこ＝私のところ）
おい → 自分、私（おいらち ＝ 私たち）
よのもん、よのんもん → よその人、よその人たち
どし → 同士、友達
あか → 赤ん坊
とーさん → 家の主人、旦那さん、男の人
かーさん → 家の主婦、奥さん、女の人
あんちゃん → （若い）男の人、息子
あねさん → （若い）お嫁さん、（若い）女の人、娘
じーじー → お爺さん
ばーばー → お婆さん
ほときさん → 仏さん（仏壇）
さみしねぇ、さびしねぇ → 寂しい
ねぶてぇ、ねむてぇ → 眠たい
けなりぃ → 異（け）なりい、うらやましい
（けなりぃて、けなりぃて、らちかん ＝ うらやましくて、うらやましくて、どうしようもない）
おもしぃ → おもしろい
おもてぇ、おぼてぇ → 重い
かーりぃ → 軽い
とぉくい → 遠い
ちかしぃ → 近い
ふるしぃ → 古い、旧い
はがいー → 歯痒い（はがゆい）、不満、イライラすること
かんねん → 観念、ごめんなさい（かんねんな ＝ ごめんなさいね）
かつける、かっつける → ～のせいにする、(罪を)なすりつける
でえなく、ええなく → もうすぐ
でえどこ → 台所
じょーり、じょり → 草履
たらみざ → 地面、板の間
えんばさき → 玄関
しんどー →国道350号
なんともねぇ → 何ともない、大丈夫、どうってことない
ううやり → ひとだんらく、安心
うう → 背負う、おんぶ（あかうう ＝ 赤ん坊をおんぶする）
おつくべえ → 正座
ずろてぇ → なまける、なまけもの
いざる、えざる → 動く、ずり動く (あら、ずろてーんもんし、じぇんじぇんいざらせん)
こくる → 擦る
たく → 焚く、沸かす（ふろ、てーて、くりぃ ＝ 風呂を、沸かして、ください）
はたく → 手でたたく、しばく
くらしつける → ぶん殴る
うしろこうべ → 後頭部
つばき → 唾
めんたん → 目玉
きんたん → 金玉
ちんちん → 男性器
まんまん → 女性器
できもん → おでき、湿疹
たんく、たんける → 持つ、担ぐ、背負う（たんけて、くりぃ ＝ 担いで、ください）
けつまづく → 躓く（つまづく）
ほこる → 放る、捨てる
よた → 与太、悪さ、いたずら
えしゃく → よけいなこと、大きなお世話 (えしゃく、ら ＝ よけいなこと、ですよ)
えぞい、おぞい → 悪い、気まずい、ダメ
へご → ずれた状態、変な状態
よぼる → 呼ぶ（よぼってこい ＝ 呼んできなさい）
がめ → ダメなやつ、どうしようもないやつ（に対する罵り)
あぁーいやぁー → なんてこった！
こびしょねぇ → 不潔、汚い
ぬくい → 温（ぬく）い、暖かい（きょーわー、やぼん、ぬくいっちゃなぁ ＝ 今日は、やけに、暖かい日ですね）
ぬくとまる → 暖まる（こたつぅへぇって、ぬくとまらんかさ）
ぬくとめる → 加熱する（料理とかで）
ひやかす → 冷やす
さーみー、さみー、さーびー、さびー → 寒い
ひとしぶ、ひっとしぶ → ずぶ濡れ
たっち → ももひき
さるまた → （男性の）パンツ
しみず → シュミーズ（女性の下着）
じぇん → お金、銭（ぜに）
しんげぇじぇん、しんげじぇん → 尊いお金、大事なお金
ひぼ → 紐
べーた → 木の板
たきもん →焚き物、薪、燃やす物
ゆう → 結う、結ぶ、組み立てる
じょろ → 如雨露（じょうろ）
べと → 泥
はぜ → 稲を干す為の丸木組み（新潟市周辺では「はざ木」)、竹を使う場合もある
ころ → 田植えの間隔を印付ける六角形の木枠
こびり → 農作業休憩時の軽食、おやつ
まま → ご飯、食事
（まま、くわんかさ ＝ ご飯を、食べませんか。まま、らーじぇ ＝ 食事、ですよ）
ええのかぜ → 北西の風（吹くと天気が悪くなる)
でーぼーあみ → 大謀網（魚を捕る、定置網の一種）
はかめーり → 墓参り
ふるめえ → 皆を招いて酒、飯を振る舞うこと（祝い事限定）
どぅ／つぅ → 朱鷺
いん → 犬（あかいん ＝ 赤犬）
ぶちねこ → 汚い猫、虎縞の猫、他人を揶揄する際に使うこともある
びちゃりねこ → 捨て猫
むいな、むじな → 狸、化け狸（伝承)
ありんじょ → 蟻
ども → ほっけ（魚）
こうぐり → かわはぎ（魚）
はちめ → メバル（魚）
ちんでえ → 黒鯛（魚）
いら → 行灯くらげ（小型。8月中旬以降大発生して泳げなくなる）
けーけー → 貝、貝遊び
かんらん → キャベツ
でーこん → 大根
ごんぼ → 牛蒡（ゴボウ）
にどいも、にろいも → じゃがいも
なんばん、あおなんばん → ピーマン
あかなんばん → 赤唐辛子
えちご → 苺（いちご）
語彙 > 南部地方

～けん → であるから
大横町

| 大横町 |
| --- | --- |
 町丁
 八王子市こども科学館
 大横町大横町の位置
 北緯35度39分51.52秒 東経139度19分44.72秒﻿ / ﻿北緯35.6643111度 東経139.3290889度﻿ / 35.6643111; 139.3290889
国:   日本
都道府県:   東京都
市町村:   八王子市
地域:  中央地域
面積
 • 合計:  0.163 km2
人口（2017年（平成29年）12月31日現在）
 • 合計:  909人
 • 密度:  5,600人/km2
等時帯:  UTC+9 (日本標準時)
郵便番号:  192-0062
市外局番:  042
ナンバープレート:  八王子
大横町（おおよこちょう）は、東京都八王子市の町名。丁番は持たない単独町名である。住居表示実施済み区域。郵便番号は192-0062。
地理

八王子市中心街の西北部に位置し、国道16号線（通称東京環状）が町内の中心を縦断している。
この道がかつて大善寺に通じていたことから、江戸期には「大善寺横町」とも呼ばれていた。
沿革

1882年（明治15年） - 町村分合による八王子の成立により、八王子宿の横町が八王子大横町となる。
1889年（明治22年） 4月1日 - 八王子町の成立により冠称が外れ大横町となる。
1897年（明治30年）4月22日 - 大横町を火元とした八王子大火が発生。
1917年（大正6年）9月1日 - 八王子町が市制施行。八王子市大横町となる。
1968年（昭和43年） - 住居表示を実施。（旧）1～121番地を（新）1～14番地に変更。
世帯数と人口

2017年（平成29年）12月31日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
| 町丁 | 世帯数 | 人口 |
| --- | --- | --- |
| 大横町 | 520世帯 | 909人 |
小・中学校の学区

市立小・中学校に通う場合、学区は以下の通りとなる。
| 番地 | 小学校 | 中学校 |
| --- | --- | --- |
| 全域 | 八王子市立第二小学校 | 八王子市立第四中学校 |
交通 > 路線バス

西東京バス
「サイエンスドーム前」「大横町」
施設

警視庁第9方面合同庁舎
八王子大横郵便局
コニカミノルタサイエンスドーム
大横町公園
極楽寺
エコス大横店
ファミリーマート八王子北大通り店
福全院
鶴巻良輔

鶴巻 良輔（つるまき りょうすけ、1926年11月12日 - ）は、日本の経営者。昭和シェル石油社長を務めた。新潟県出身。
経歴

1947年に長岡高等工業学校を卒業し、同年に昭和石油に入社。1978年3月に取締役に就任し、1983年3月に常務、1987年3月に専務を経て、1993年9月には社長に就任。1995年4月から相談役を務めた。
牧田吉明

| まきた よしあき 牧田 吉明 |
| --- | --- |
生誕:  1947年3月7日 静岡県静岡市
死没:   (2010-05-29) 2010年5月29日（63歳没） 岐阜県岐阜市
死因:  病死
遺体発見:  2010年6月1日
墓地:  静岡県静岡市葵区大鋸町8-1 玄忠寺
国籍:   日本
出身校:  成蹊大学除籍
職業:  民族主義者、アナーキスト、新左翼活動家
宗教:  大本教
親:  牧田與一郎
親戚:  保科正益、岩崎小弥太、岩崎久弥、調所広郷
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牧田 吉明（まきた よしあき、1947年〈昭和22年〉3月7日 - 2010年〈平成22年〉5月29日）は、日本の政治活動家。通称は爆弾屋。アナーキスト、新左翼、民族派の活動家
経歴 > ピース缶爆弾事件

登山の趣味があった牧田は奥多摩の林道工事現場にダイナマイト庫が存在することに注目し、共産同叛旗派に爆弾闘争を提案。そして1969年9月中旬、牧田ら5人は自動車で奥多摩の工事現場からダイナマイト1箱を盗み出した。同じ頃、牧田は大企業から父に贈られた藤田嗣治のエッチングなど5-6点を自宅から盗み出し、同志の現ミヅマアートギャラリー代表三潴末雄（当時成城大学在学中）の仲介で大手画廊に売却し、200万円の現金を得た。
この200万円とダイナマイトを使い、共産同叛旗派グループの桂木行人（当時東京農工大学在学中）らが爆弾教本『栄養分析表』復刻版などを参考にして爆弾約100個を製造。この爆弾を牧田らが1969年10月21日までに赤軍派中央軍、共産同戦旗派など3つのグループに提供し、京都地方公安調査局爆破事件で使用された他、立命館大学や中央大学で使用され、さらに警視庁第8・第9機動隊宿舎爆破未遂事件やアメリカ文化センター爆破事件が引き起こされた（なお、ピース缶爆弾製造と同じ頃、牧田は吉田喜重監督の映画『煉獄エロイカ』でテロリスト役を演じている）。また、このピース缶爆弾は10・21国際反戦デーにおける街頭戦で赤軍派による自衛隊攻撃に使用されたものの、全てが不発に終わった。これは、爆弾の組立を担当した赤軍派のメンバーが誤って導火線の根元に接着剤をつけ、火がダイナマイトまで届かなかったためである。
その後、警視庁第8・第9機動隊宿舎爆破未遂事件やアメリカ文化センター爆破事件を含む一連の爆弾テロ事件の容疑者として、1973年3月、極左活動家の増淵利行ら18人が起訴されたが、公判継続中の1982年5月、牧田自ら「自分こそが真犯人」と名乗り出たため大騒ぎになった。この時、弁護団の中心人物として牧田に証言させたのが仙谷由人であった。
1983年5月19日、東京地裁は増淵ら統一組被告人たちに全員無罪を言い渡した。判決は増淵らの自白調書の信用性を否定しつつ、一方では"疑いが強く残るが犯罪の証明がない"との判断を示し、また若宮・牧田証言についても「証言内容が大ざっぱだったり不自然な点が多い」と退けた。また、1984年3月22日、東京地裁は分離組の被告人たちにも自白の信用性は認められないとの判断を示し、全員無罪を言い渡した。若宮・牧田証言については「両名がそれぞれの事件に関与している疑いは相当強い」としつつ「全面的には信用し難い」と無罪の根拠には採用しなかった。これに対して東京地検は控訴したが、1985年12月13日、東京高裁が地裁判決を支持し、増淵らの無罪が確定した。一方で、牧田の行為については既に公訴時効が成立していたため、検察は牧田を逮捕起訴することが叶わず、大失態となった。この裁判に関しては、もともと増淵らの被疑事実を裏付ける証拠に決め手が乏しく、検察側の立証にも粗が目立つため、裁判の行方が大いに注目を集めていた。
この「真犯人騒動」の頃、テレビ朝日の番組で牧田にインタビューを行った田原総一朗は「左翼というよりは、むしろ民族派的な体質が感じられた。彼は共産主義でも社会主義でもなく、アナーキスト的色彩はありながら、日本について強く憂えていると、私は感じ取った」「あるいは三菱の"天皇"だった父親への強烈な反発ということもあったのかもしれない」と述べている。
家族・親族

母は岩崎小弥太の娘（庶子）で、箱根底倉温泉の老舗旅館「つたや」の経営者沢田鋓義の養女。小弥太は自分の娘の一人を與一郎に娶らしめたとき「浮気をしてもよいという条件でオレの娘を妻にせんか」と言ったとされる。母の養母、すなわち沢田の妻は上総飯野藩第10代藩主・保科正益の三女。従って三菱財閥の3代目総帥・岩崎久弥は吉明の母にとって実父の従兄かつ養母の義兄にあたり、元三菱銀行頭取・田実渉は吉明の母の従姉妹の夫という関係にあたる。従って牧田家は三菱の創業者一族・岩崎家及び三菱と縁の深い田実家と姻戚関係で結ばれている。
次姉和子は早川種三の長男一郎（三菱電機勤務）と結婚。三姉昌枝は広田弘毅の孫の広田弘太郎（三菱商事勤務）と結婚。
三兄・牧田安夫の妻紀美は調所一郎（日本国有鉄道理事中部支社長、鉄道弘済会理事、男爵）の次女で、調所広郷の玄孫。
語録

「私の思想について、人は、アナキストというが、アナキストかどうか、自分でいったことはない。少なくともマルクス主義者ではない。ただ、田辺（繁治）さんなんかに代表されるような"京大官学左翼"になんらかの落しまえをつけなければならないことだけは、確かです」
「冤罪事件でやられたのは、滝田修さんを除いた京大とか東大にはあまりいないんです。やられたのは二、三流の私学でしょ。その人たちが捕まったって、だれも騒いでくれなかった。例えば京大の人はつぶしがきくけど、立命館など二、三流私学の、いつもゲンコツや足に使われた人は、どこで浮かばれるんですか。田辺さんは京大全共闘の幹部だった。そういう人はそれなりの責任の取り方があるでしょう」
「私が何やかにやと活動を続けてこられたのは、実家から金を引っ張り出せたからだ、という人もいるかもしれないが、金ってものは、天下の回りもの。何かをするには必要なもの。政治でも何にしても、いろんなところから引っ張り出して来る。私の場合、それが実家から取ったということだろうと思う。そういうことは20歳ぐらいのときから割り切っていた。私は別に倫理運動をしていたわけではありませんから」
「確かに大日本帝国は中国や朝鮮で悪いことをしました。でも、ロシアやアメリカやイギリスがやってきたことに対して、少なくとも等価ですよ。中国が周辺国家に対してやってきたことと等価なんです。日本だけが極め付けに悪いわけではない。ところが戦後の日本の左翼は、日本が全面的に悪うございました論ね。日本人の底の底にはそういうことをする悪い根があるから鞭打とう、という一億総懺悔運動に変わってくるわけですよ。津村って野郎（津村喬）は華青闘の中国人学生に向って『俺は中国人にはナグラれても絶対にナグリ返さない』て言ったっていうだな（ママ）。それこそ差別主義だよ」
（冤罪で起訴された増渕に悪いと思わなかったかとの質問に）「申し訳ないなんて気持ちは全然ないよ。過激派である以上、官憲から弾圧されるのは当たり前のことじゃないの」
「10・21でピース缶爆弾が炸裂していれば、機動隊の指揮系統が崩れ、自衛隊が出動していたでしょう。ただ、革命なんてものが成功するはずはなくて、過激派は徹底的に鎮圧され、運動は有終の美を飾ったと思う。そうなっていれば、連合赤軍事件のような陰惨な内ゲバ事件も起こっていなかったでしょう。69年以降は爆弾テロで犠牲者が何人も出て、ピース缶爆弾事件でも冤罪で多くの人が捕まった。僕が真犯人だと名乗り出ようと思ったのは、そうした陰性の時代の気分を変えたいという気持ちがあったんだよ」
著書

牧田吉明『我が闘争 スニーカーミドルの爆烈弾』山猫書林、1984年4月。 NCID BN04758757。全国書誌番号:85014218。
野村秋介、牧田吉明、内藤国夫『時代に反逆する 面白く生きようぜ!』河出書房新社、1988年5月。ISBN 9784309005058。 NCID BN02351646。
関連書籍

清水一行『燃え盡きる』（1972、徳間書店。1995、集英社文庫）父・牧田與一郎の伝記小説。吉明も登場する。
映画出演作

『煉獄エロイカ』（1970, 監督:吉田喜重, 現代映画＝日本ATG）
脚註・出典

[脚注の使い方]
ジョン・ハミルトン (初代ラグラン伯爵)

初代ラグラン伯爵および第3代セルカーク伯爵ジョン・ハミルトン（英語: John Hamilton, 1st Earl of Ruglen, 3rd Earl of Selkirk、1665年1月26日洗礼 - 1744年12月3日）は、スコットランド貴族。
生涯

ハミルトン公爵ウィリアム・ダグラス＝ハミルトンと第3代ハミルトン女公爵アン・ハミルトンの四男として生まれ、1665年1月26日にハミルトンで洗礼を受けた。
1697年4月14日、ラグラン伯爵、リッカートン子爵、ヒルハウス卿（いずれもスコットランド貴族）に叙され、1698年7月19日にスコットランド議会（英語版）議員に就任した。スコットランド造幣局局長も務めたが、政府の施策に反対したため解任された。
1739年3月13日に兄チャールズが死去すると、セルカーク伯爵の爵位を継承した。
1744年12月3日にエディンバラで死去、クラモンド（英語版）で埋葬された。セルカーク伯爵の爵位は弟バジル（英語版）の孫ダンバー（英語版）が、ラグラン伯爵の爵位は娘アンが継承した。
家族

1694年6月21日、アン・カセルス（Anne Cassilis、第7代カセルス伯爵ジョン・ケネディの娘）と結婚、1男2女をもうけた。
ウィリアム（1696年 – 1742年2月20日） - リッカートン子爵の儀礼称号を使用
アン（1698年 – 1748年） - 第2代ラグラン女伯爵
スーザン（1699年11月1日 – 1763年2月8日） - 1738年10月6日以降、第8代カセルス伯爵ジョン・ケネディと結婚
1701年3月22日、エディンバラでエリザベス・ハッチンソン（Elizabeth Hutchinson、1672年頃 – 1734年3月10日、チャールズ・ハッチンソンの娘）と再婚したが、2人の間に子供はいなかった。
スポーン

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: 「スポーン」のその他の用法については「スポーン (曖昧さ回避)」をご覧ください。
| SPAWN |
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ジャンル:  漫画  ファンタジー・バトル 
漫画
作者: トッド・マクファーレン
出版社: イメージ・コミック
発表号: 1992年#1号 - 連載中
巻数: 既刊350巻（2024年3月現在）
テンプレート - ノート
スポーン (Spawn) は、1992年にアメリカのイメージ・コミック社から出版された、トッド・マクファーレン原作の複数のアメリカン・コミックタイトルとそれに登場するスーパーヒーローの名前。スポーンという語には「ヒヨッ子」という意味もあるが、「地獄の使い」と言う意味でその名が付けられた。2009年までに世界120カ国で約1億9000万部が出版された。2012年に創刊20周年を迎え、2015年にシリーズ250号を突破。ここではキャラクターとしてのスポーンと作品としてのスポーンに分けて記述する。
キャラクター

本名、アル・シモンズ。黒人。別名、ヘルスポーン。身長2m、体重200kg。妻はワンダ・ブレイク。
黒いコスチューム（ネクロプラズミック・アーマー）は、意思を有する魔界の寄生生物で、宿主であるスポーンを守るために巨大な真紅のマント、チェーン、スパイク、両腕の鉤爪などを操って自ら攻撃や防御を行う。マスクの中の素顔は醜く焼けただれている。既に死んだ肉体が魔力で動いているため傷がついても血が吹き出るようなことは一切なく、顔にバットラングが突き刺さっても裂けた傷口をスニーカーの靴ひもで縛っただけで済ませていた。魔界から与えられた強大な魔力を有し、それは緑の炎で現されることが多い。
魔力は有限であり、連載当初はスポーンが魔力を行使する度に読者のみに見える4桁の数字が段々減っていき、これが0になった時点でスポーンの魂は地獄に堕ちるとされていた。魔力で普通の人間に姿を変えることも可能ではあるが、生前とは全く似ていない白人の姿にしかなれないため、黒人であることにプライドを持つアルはほとんど使用していない。
コミック > 概要

作中に殺伐とした描写が多いのが特徴だが、主要なテーマに「愛」を掲げ、『愛の前には通常の善悪の基準など何ら意味をなさない』とするストーリー展開に創刊直後から人気が沸騰。創立直後のイメージ・コミックを、たちまち業界NO.3に引き上げた。作者自らが立ち上げたマクファーレン・トイズより発売されたアクションフィギュアは非常に出来がよく、1994年から2008年まで長期に渡りシリーズが出続けており、一時は日本でもコレクションが大ブームとなった。
原作者であるトッド・マクファーレンによれば、スポーンの原型はトッドがアマチュア時代に構想していたキャラクターであるという。作品の創立時点ではそのイメージや設定を練り直し、自身が家族を持っていた影響や人生観を反映したという。
コミック > コミックス・シリーズ

1992年からほぼ毎月1号が発行され、4～5巻で一つのストーリーを構成する形態をとる。
Book 1, "Beginnings", 1–5
Book 2, "Dark Discoveries", 6–9, 11
Book 3, "Book 3", 12–15
Book 4, "Book 4", 16–20
Book 5, "Death and Rebirth", 21–25
Book 6, "Pathway to Judgement", 26–30
Book 7, "Deadman's Touch", 31–34
Book 8, "Betrayal of Blood", 35–38
Book 9, "Urban Jungle", 39–42
Book 10, "Vengeance of the Dead", 43–47
Book 11, "Crossroads", 48–50 (50 is double-sized)
Book 12, "Immortality", 51–54
Spawn: Capital Collection (1993年1月)  issues 1-3
Spawn: The Armageddon Collection Part 1 issues 150–155
Spawn: The Armageddon Collection Part 2 issues 156–164
Spawn: The Complete Armageddon Collection issues 150–164
Spawn: New Flesh Collection (2007年12月) issues 166–169
Spawn: Neo Noir issues 170–175
Spawn: Endgame Volume 1 (2009年7月) issues 185–190
Spawn: Endgame Volume 2 (2010年4月) issues 191–196
Spawn: Endgame Collection (2011年1月) Endgame Vol 1 and 2 (issues 185–196)
Spawn: New Beginnings Volume 1 (2011年7月) issues 201–206.
Spawn: New Beginnings Volume 2 (2012年3月) issues 207–212.
(2011年10月 - 2015年2月) issues 213-250
Spawn: Resurrection (2015年11月) Spawn: Resurrection #1 および issues 251–255.
Spawn: Satan Saga Wars (June 21, 2016) – collects SPAWN #256-262
(2016年10月) #263-266
(2016年11月 - 連載中) #267-
コミック > あらすじ

優秀なCIA工作員であったアル・シモンズは、魔界第8階層の支配者マレボルギアの目に止まり、暗殺された。魔界に送り込まれたアルは最愛の妻ワンダと再会するためにマレボルギアと契約を交わし、魔界の軍団構成員“ヘルスポーン“となった。80億ものスポーンの軍勢を率いる将官候補として特別にスカウトされたアルは、マレボルギアの策略で「5年後の」地球に跳ばされた。そこでアルは、妻がかつての親友と再婚しており、子供までいることを知り絶望する。そんな彼の前にクラウンと名乗る小男が現れ、彼が超常的な力を持つ魔界の尖兵スポーンであることを告げる。
スラム地区に居を構えたスポーンは彼を王と慕うホームレスたちや自らを守るために、マフィアやサイボーグ、天界から送り込まれたアンチスポーン「リディーマー」らと戦う。天使アンジェラとは敵として相争い、その後は共闘する仲となっていく。
うち続く戦いの中で“地球”の意志に触れたスポーンは、魔界に属する存在ではなくなり、彼は自らの信じる正義に基づいて罪を犯した魂を殺害していく影のヒーローと変わっていく。
コミック > 邦訳コミック

全てメディアワークス刊。
権利の関係上全て絶版となっている。
スポーン 日本語版 1〜26巻
カースオブスポーン 日本語版 1〜6巻
スポーン・ブラッドフュード 日本語版
アンジェラ 日本語版
バイオレーター 日本語版
メディーバル/ウィッチブレイド 日本語版
スポーン/バットマン 日本語版
コミック > 邦訳コミック > その他

SHADOWS OF SPAWN 1〜3巻
映画

| 年 | 題名 | 監督 | 脚本 | 主演 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1997 | スポーン Spawn | マーク・A・Z・ディッぺ | アラン・B・マッケルロイ（英語版） | マイケル・ジェイ・ホワイト |
| 2025 |  King Spawn | TBA | スコット・シルヴァー マルコム・スペルマン（英語版） マット・ミクソン | ジェイミー・フォックス |
アニメ

| スポーン Todd McFarlane's Spawn |
| --- | --- |
ジャンル: バトルアクション スーパーヒーロー SF サスペンス ホラー
アニメ
原作: トッド・マクファーレン
監督: エリック・ラドムスキ フランク・パウル
音楽: シャーリー・ウォーカー J・ピーター・ロビンソン
アニメーション制作: マッドハウス→ムークアニメーション（主要スタジオ）
製作: トッド・マクファーレン・エンターテイメント HBOアニメーション
放送局: HBO
放送期間: 1997年5月16日 - 1999年5月28日
話数: 全18話
テンプレート - ノート
プロジェクト: 漫画・アニメ
ポータル: 漫画・アニメ
アメリカ合衆国のHBOにて、Todd McFarlane's Spawn というタイトルで1997年から1999年まで放送された。1999年、プライムタイム・エミー賞アニメーション番組部門（1時間以上) を受賞した。日本では1998年1月にフジテレビでシーズン1が日本語字幕で日本初放送。1年後にWOWOWでシーズン1とシーズン2の日本語字幕版を放送。その後カートゥーン ネットワークにおいて『SPAWN スポーン The Animated Series』というタイトルで日本語吹き替え版が12話まで放送された。
2018年より、Amazonプライムビデオにおいて『トッド・マクファーレンのスポーン』というタイトルで配信された。字幕版はシーズン3までの全18話があるが、日本語吹き替え版はシーズン2までのみとなる。
アニメ > 登場人物 > スポーンサイド

スポーン/アル・シモンズ（声 - 大塚明夫/英 - キース・デイヴィッド）
カリオストロ（声 - 北村弘一/英 - リチャード・A・ダイサート）
サム・バーク（声 - 小山武宏/英 - ジェームズ・キーン）
トゥイッチ・ウィリアムス（声 - 城山堅/英 - マイケル・マクシェーン）
ワンダ・ブレイク（声 - 林佳代子/英 - ドミニク・ジェニングス）
テリー・フィッツジェラルド（声 - /英 - ヴィクター・ラヴ）
サイアン（声 - /英 - キャス・スーシー）
ギャレッブ（声 - 神谷和夫/英 - マイケル・マクシェーン）
アニメ > 登場人物 > ヴィラン

バイオレーター/クラウン（声 - 千田光男/英 - マイケル・ニコロージ）
ジェイソン・ウィン（声 - 有本欽隆/英 - ジョイン・ラフター・リー）
ブルース・チャペル（声 - 小形満/英 - ルーベン・サンチャゴ＝ハドソン）
トニー・トゥイスト（声 - /英 - ジェームズ・キーン）
オーバートキル（声 - 中田和宏/英 - ジェームズ・ヘインズ）
ビリー・キンケイド（声 - /英 - ロニー・コックス）
ジェード/リサ・ウー（声 - /英 - ミン・ナ）
アニメ > 登場人物 > その他

アンジェラ（声 - /英 - デニス・ポワリエ）
スコット・マクミラン上院議員（声 - 北村弘一/英 - ロニー・コックス）
アニメ > スタッフ

制作総指揮 - トッド・マクファーレン
総監督 - エリック・ラドムスキ→フランク・パウル
音楽 - シャーリー・ウォーカー→J・ピーター・ロビンソン
OPアニメーション - マッドハウス（監督 - 川尻善昭、原画 - 兼森義則）
海外アニメーション制作 - KOKO ENTERTAINMENT（シーズン1）、マッドハウス（シーズン2）、DR MOVIE（シーズン3）、ムークアニメーション（シーズン3）
製作 - トッド・マクファーレン・エンターテイメント、HBOアニメーション
アニメ > 放送局

| 放送局 | 放送期間 | 放送時間 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- |
| フジテレビ | 1998年1月3日・1月4日 | 土曜 1時15分 - 2時15分 日曜 0時45分 - 2時10分 | 日本語字幕版を放送（シーズン1）。 |
| WOWOW | 1999年2月15日 - 2月17日 | 不明 | 日本語字幕版を放送（シーズン1・2）。 |
| カートゥーン ネットワーク | 2002年7月頃 | 不明 | 日本語吹き替え版を放送（シーズン1・2）。 |
ノヴェライズ

スポーン（著：ロブ・マグレガー、メディアワークス／主婦の友社）ISBN 4-07-308123-3
ゲーム

Todd McFarlane's Spawn: The Video Game（1994年、Acclaim、スーパーファミコン用ソフト）国内未発売
スポーン・ジ・エターナル（1997年、日本の発売はハドソン、 開発はSony Interactive Studios America、PlayStation用ソフト）
SPAWN THE ULTIMATE (1998年、オラシオン、PlayStation用ソフト) - 1997年の映画のマルチメディアショーケース
Spawn（1999年、コナミ、ゲームボーイカラー用ソフト）国内未発売
スポーン イン ザ デーモンズ ハンド（2000年、カプコン、アーケード、ドリームキャスト用ソフト)
スポーン 運命の鎖（2004年、ナムコ、PlayStation 2用ソフト、開発はPoint of View）
ソウルキャリバーII（2003年、ナムコ、Xbox / 2014年、PlayStation 3） - スポーンがゲスト登場。声は大塚明夫。
モータルコンバット 11（2019年 、ワーナー・ブラザース・インタラクティブ・エンターテイメント、PlayStation 4 、Xbox One、Nintendo Switch、Windows用ソフト）日本未発売、DLCゲストキャラクター
コール オブ デューティ モダン・ウォーフェアII/III、ウォーゾーン2.0（2023年、Activision、PlayStation 4、PlayStation 5、Xbox Series X/S、Xbox One、Windows用ソフト）MWII/WZ2.0 シーズン06にてスポーンがゲストキャラクターとして、バイオレーター、クラウン、ディスラプター、ソウルクラシャーはオペレータースキンで登場。
鈴木博之 (実業家)

鈴木 博之（すずき ひろゆき、1946年2月7日 - ）は、日本の経営者。丸一鋼管社長、会長を務めた。
来歴・人物

大阪府大阪市出身。1969年に東京大学工学部機械工学科を卒業し、同年に住友商事に入社した。1980年8月に丸一鋼管に転じ、1983年6月に取締役に就任し、1990年6月に常務、1997年6月に専務、1999年6月に副社長を経て、2003年4月に社長に就任。2013年6月には会長兼最高経営責任者に就任。
ImageNet

ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究において、ソフトウェアの最適化や性能の評価等に用いるために設計された、大規模な画像データセットである。またこのデータセットを作成するプロジェクトのこと。
ImageNetは、2009年にAI研究者のフェイフェイ・リーらが発表したデータセットで、1400万を超える画像が含まれており、さらにそれぞれの画像に写っている物体の種別を示す情報が付与されている。この物体種別は、20,000以上のカテゴリに細分されている。発表時点で既に存在していた他のデータセットと比較すると、ImageNetのカテゴリ数や画像数はともに約1000倍と桁違いに大きな規模であった。従来に類を見ない大規模な画像データセットの登場は、2010年台初頭から始まった画像分野のディープラーニングの隆盛の一因になったと評価されている。2024年時点ではさらに大きなデータセットも登場しているが、それでもなお、ディープラーニングにおけるモデルの学習や、性能評価に用いられ続けている。
また、2010年から2017年まで毎年、ImageNetプロジェクトはImageNetデータセットを題材とした、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。特に2012年のコンテストでディープラーニングを利用したAlexNetが優勝したことが、ディープラーニングという技術が注目される大きなきっかけになったとされている。
歴史・背景 > 背景

ImageNetが発表される以前は、ほとんどの機械学習の研究が小規模のデータセットがあれば十分なアルゴリズムに依存していた。特に人が手動で設計した特徴量を用いたり、タスクごとのドメイン知識や事前知識を活用したりするものも多かった。また、ImageNetと同様に複数のカテゴリの画像を含むデータセットとしては、Caltech101やPascal VOC、TinyImages等のデータセットがあったが、Caltech101やPascal VOCはImageNetと比較すると数千から数万枚と小規模であり、TinyImagesについてはそのラベルが正確であるか手動で確認されていないものだった。
こうした状況の中、AI研究者のフェイフェイ・リーは、大部分のAI研究がモデルとアルゴリズム、特定のタスクに焦点を合わせていることに気づいた。一方で彼女は、人間の子どもが実際に見たものをすぐに学んでいくのと同様の学習が、コンピュータにもできるのではないかと仮説を立てたのである。そこで、モデルではなくデータに着目し、AIアルゴリズムの学習に利用できるデータセットを拡張、改善したいと考えた。彼女は2006年にImageNetの実現に取り組み始めた。WordNetの作成者の1人であるプリンストン大学のChristiane Fellbaum教授と面会した際に、WordNetの単語データベースを元に画像をカテゴライズするという考えの元となるヒントを得たのである。リーはプリンストン大学の助教授として、2007年にImageNetプロジェクトに取り組むための研究者チームを編成した。
歴史・背景 > データセットの構築の歴史

2007年にプロジェクトチームを発足させたリー達は、研究助成金の申請が連邦政府に拒否される等、研究の意義が理解されないとともに、金銭的にも厳しい状況に置かれていた。前例のない巨大なデータセット構築には様々な課題があったが、WordNetを用いたカテゴライズやインターネットを利用した画像収集、クラウドソーシングを利用したカテゴライズ作業の実施等の工夫により、大規模データセットの構築を進めた。
構築には約2年半を要し、チームはフロリダで開催された2009年のConference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR（英語版））で、初めてデータベースを対外向けにポスターで発表した。
歴史・背景 > ILSVRC開催以降の歴史

その後、プロジェクトへの注目があまり高まらなかったため、チームはヨーロッパで毎年開催されているVOCチャレンジという画像認識コンペティションに、ImageNetも採用するように提案した。2010年からImageNetを用いたコンペティションであるImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）が始まった。このコンペティションは2017年まで毎年実施されており、ImageNetのデータを分類、検出するタスクを通じて、ImageNetのデータを分類、検出する能力を競うものである。ILSVRCは、2005年に設立されたPASCAL VOCチャレンジという、より小規模なコンテストの後を継ぐことを目的としたものである。PASCAL VOCチャレンジには、約20,000枚の画像と20の分類クラスしか含まれていなかった。ImageNetを開かれたものにするため、フェイフェイ・リーはPASCAL VOCチームに協同することを提案した。この取り組みは、研究チームが特定のデータセットでアルゴリズムを評価し、いくつかの視覚認識タスクでより高い精度を達成するために競争するというもので、これがILSVRCのはじまりである。ILSVRCには、画像に写る物体のカテゴリを特定するクラス分類、画像に写る特定の1カテゴリの物体の位置を特定するローカライゼーション、画像に写る所定のカテゴリにあてはまる全ての物体の位置を特定する物体検出の3つの部門があった。
2011年頃には、ILSVRCの分類タスクにおけるTop-5 エラー率は約25％だった。その後2012年に、AlexNetと呼ばれる深層畳み込みニューラルネットを用いたモデルがTop-5 エラー率約16％を達成した。さらにそこからの数年間で、Top-5エラー率は数パーセントまで低下した。2012年のAlexNetのブレイクスルーは「それまでに存在していたものの組み合わせ」であったが、AlexNetは大量のデータを学習することで劇的な性能改善を図っており、この大量データを学習できるようになる改善は、業界全体で人工知能ブームが始まるきっかけとなった。これ以降も、2014年に2位の成績を挙げたその非常にシンプルな構成も有名なVGGや、2015年に優勝した、勾配消失問題と呼ばれる大規模なモデルを学習することを阻害する問題への対策を含むResNetなど、後の画像認識に影響を与えるアルゴリズムが登場するコンテストであった。特に、ResNetはTop-5 エラー率約3.5%という好成績を叩き出し、ResNetを提案したMicrosoftの研究者チームは、狭いILSVRCタスクにおいては、CNNの認識性能が人間の能力を超えたとも報告した。
2014年までに、のべ80を超える団体がILSVRCに参加した。
2015年には百度の研究者が、1週間のうちに2回までしかモデルを提出できないという制限を、複数のアカウントを用いることで破ったとして、1年間参加を禁じられた。その後百度は、関与したチームリーダーを解雇し、エンジニアに助言する委員会を設置すると発表した。
2017年には、参加した38チームのうち29チームが95％を超える精度を達成した。こうしたことから、ImageNetももはやディープラーニング技術の進展を測るベンチマークとしては、データ量が少ないと指摘されることもある。精度の向上が進み上昇の余地が小さくなってきたことを理由に、2017年を最後に終了することを発表し、同年7月の大会が最後となった。
データセット

ImageNetのデータセットには、様々な文脈に応じて多くのバリエーションがある。オリジナルの完全なデータセットは"ImageNet-21K"と呼ばれている。このデータセットは 14,197,122枚の画像を含み、21,841クラスに分類されている。具体的には、「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった一般によく見られる様々な物体カテゴリが含まれており、それぞれのクラスは通常数百枚の画像で構成されている。文献によってはクラス数を繰り上げて、"ImageNet-22k"と呼称するものもある。また、最もよく使われるサブセットの一つは、 "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012-2017 image classification and localization dataset" である。このデータセットは、研究によっては "ImageNet-1K" や "ILSVRC2017"、"ImageNet 1K-ILSVRC"と呼ばれることもある。このデータセットは、ILSVRC用にクラス数を1000クラスに調整したもので、ImageNet-1Kは 1,281,167 枚の訓練画像と50,000枚の検証画像、100,000枚の評価画像を含んでいる。この他にも、プライバシーに配慮し人物の顔が映った画像を個人が特定できないようにしたものや、非公式での展開として、ImageNetV2と呼ばれる10,000枚ずつの3種の画像を含む新たなデータセットで、元々のImageNetのデータセットと同じ方法で構築されたものなどがある。
なお、ImageNetは画像のURLと画像それぞれに対するアノテーションのデータベースを提供しており、ImageNetから直接無料でダウンロードできるが、実際の画像自体はImageNetが所有しているわけではない。学術研究や非営利目的でのみ利用可能であり、利用者は別途与えられたURLをもとに画像をダウンロードする必要がある。また、コンペティションで用いられるデータセットについてはコンテスト開催時にデータが直接配布されており、ImageNet-1Kについては2024年現在においても、Kaggle経由でダウンロードすることができる。
データセット > オリジナル（ImageNet-21K）の構築

ImageNetの構築作業は、データの収集とデータのクリーニングの2つのステップに分かれている。
データの収集は、WordNetに基づくsynsetと呼ばれる単語が指す概念ごとに行われる。WordNetに含まれる類義語での言い換えや他言語への変換も行いながら、検索エンジンを用いてインターネット上から画像を収集する。synset毎に500~1000枚程度の画像を収集することが最終的な目的であるため、検索エンジンの精度も考慮し10000枚程度の画像を収集する。
その後、信頼度の低いカテゴライズがなされたデータを取り除くため、クリーニングを実施する。クリーニング作業にかかる工数は膨大で、リーは当初自分の大学に所属する学生にアルバイトを依頼したが、その作業ペースでは完了までに10年単位の時間がかかることや学生は試験などにより作業が想定通りに進まないこともあると気づき、中止したこともある。最終的に、データのクリーニングにはAmazonMechanicalTurkと呼ばれる、タスクを完了すると報酬が得られる、クラウドソーシングのプラットフォームが利用された。このプラットフォームを通じて、世界の約49000人の作業者に分担して作業を速やかに完了させることができるようになった。
このプラットフォームを通じて作業者に、synsetと対応する画像の組を提示し、1枚ごとにそのsynsetに対応するものが映っているかを選択させた。そして、同じ作業を複数の作業者に割り当て、最終的には多数決的なやり方でその画像に対応するクラスを決めるようにした。これは、作業者によって判断にブレが生じたり、たまたま偏った認識をしている可能性を排除するためである。また、作業者が不正に報酬を得るためにランダムに回答することを防ぐため、予め答えがわかっている画像も作業対象に含め、それらに対する正答率が高い作業者の結果のみを採用するなどの工夫もなされている。
データセット > ILSVRC向けのデータの構築

2010年から開始したILSVRCにデータセットを作成・提供するにあたり、大きな問題点が2つあった。一つは、コンペティションの公平な評価をするために、これまでに公開されていない新たな評価用のデータセットを準備することであり、もう一つはコンペティションで性能を測るタスクに応じてデータセットを調整したり、追加のアノテーションをしたりが必要になることである。
一つ目の問題点については、元々のImageNet-21Kを作った際の手順の一部を改めて用いることで解決した。
二つ目の問題点については、ILSVRCにある3つのクラス分類部門、ローカライゼーション部門、物体検出部門の3つのタスクごとに、さらに細分できる。
分類とローカライゼーションの学習用データについては、既存のImageNet-21Kをベースにカテゴリの調整を行った約1000クラスのデータセットを作成しており、これがImageNet-1Kと呼ばれるデータセットにあたる。クラスを1000クラスに絞っているのは、タスクの目的に適したクラスのみを選定したいことや、アノテーションの難易度などが理由である。また検出タスクについては、データセットの収集やアノテーションの難易度が高すぎるため、クラス数は200程度に絞りこみ、画像も新たに収集している。分類やローカライゼーションと異なり、画像を新たに収集したのは、検出タスクでは多数の物体が写り込む中からそれぞれの物体を識別することが求められるため、より雑然とした多様な物体が写る画像が適しているためである。
また、ローカライゼーションや検出タスクでは、もともとImageNetプロジェクトでは作成していなかった、物体のバウンディングボックス（英語版）を付与する必要がある。この作業は、画像に写る物体のカテゴリを単に特定する分類タスク向けのアノテーションよりも難しいため、作業効率の低下や品質低下が問題となる。
そこで、ローカライゼーションについては画像を1枚ずつ処理することとし、与えられたクラスの物体でまだバウンディングボックスが付与されていないものを一つだけ見つけバウンディングボックスを付与する役割と、新たに作成されたバウンディングボックスが正確かどうか品質を確認する役割と、画像内にまだバウンディングボックスが付与されていない物体が残っているかを判断する役割の3つに工程を分割した。これによって、各作業者がより簡便に作業を完了できるように、またその品質を保証できるようにしている。
検出タスクでも同様の手順を踏むが、検出タスクは画像内に映る全てのクラスの物体を検出する必要があるという性質上、ローカライゼーションの手順を単に実施するだけでは、ローカライゼーションのクラス数倍の工数が必要になってしまう。そこで、全てのクラスに対し一つ一つ画像に映っているかどうかを作業者に尋ねる代わりに、複数のクラスをまとめたより上位の概念、例えば「犬」や「猫」、「ウサギ」の代わりに「動物」が映っているかを聞くことで、効率的にアノテーションが必要なクラス数を絞るといった工夫を行っている。これは、同じ画像内に映る物体のカテゴリ同士には相関がある点や、通常は非常に多くのクラスの物体が1画像に同時に写っていることはあまりないという仮説を元にしている。
深層学習への貢献

2012年9月30日、 AlexNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、ILSVRC2012においてトップ5エラーで16.4%を達成した。これは、次点のものより約10%程度低い値で、顕著な好成績であった。エコノミスト誌は、「ディープラーニングは突如として、AIコミュニティに留まらず、テクノロジー業界全体で注目を集めるようになった。」と評している。2015年には、Microsoftが開発した100層を超える非常に層の深いCNNがAlexNetを上回り、ImageNet2015コンテストで優勝した。こうした大幅な性能向上の理由として、深層学習モデルの構造が発達したことや深層学習モデルの学習で並列計算に用いられるGPUの性能向上が著しいことに加え、深層学習モデルを十分に学習できるImageNetのような大規模データセットが登場したことも挙げられている。
ILSVRCは2017年に終了しているが、ImageNetのデータベースは現在でもモデルやアルゴリズムの性能を比較するためのベンチマークとして画像認識の分野でしばしば利用されている。また、大規模モデルの事前学習に活用されている例もある。
また、ImageNet自体が登場したことによる、深層学習研究への影響も大きい。画像分野ではAlexNetの成功以降、大量のデータを学習させることの重要性が認識されるようになっている。例えば、ノイズの多いデータセットでも大量にあれば画像分類タスクに高い性能を示すという研究や、ImageNetの貢献に触発され、ImageNetよりも大きなデータセットを作成し、データセットの大きさと性能の関係性を調査した研究がなされるなど、より大容量のデータセットに対する研究がますます進んでいる。
また、Medical ImageNetやActivityNetなど、画像分野の関連データセットにもImageNetを意識した命名がされていたり、他分野ではMusicNetと呼ばれるデータセットが登場したりなど、ImageNetが研究を行う上での標準として強く意識されている。さらに、「自然言語処理にもImageNetの瞬間がやってきた！」というタイトルのブログ記事が投稿されるなど、大規模なデータセットが成熟したことの象徴のように扱われている例もあると、(Denton et al. 2021, p. 6)は評している。