stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
未来の始めかた
収録曲

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
全編曲: SUPER BEAVER。
| # | タイトル | 作詞・作曲 | 時間 |
| 1. | 「星になりゆく人」 | 柳沢亮太 | 4:21 |
| 2. | 「ゼロ距離」 | 柳沢亮太 | 4:52 |
| 3. | 「歓びの明日に」 | 柳沢亮太 | 5:17 |
| 4. | 「ルール」 | 柳沢亮太 | 5:03 |
| 5. | 「your song」 | 柳沢亮太 | 5:39 |
| 6. | 「幻想」 | 柳沢亮太 | 5:09 |
| 7. | 「そして繋がる」 | 柳沢亮太 | 4:45 |
| 8. | 「その日を待つように」 | 渋谷龍太 | 5:15 |
| 9. | 「始まる、未来」 | 柳沢亮太 | 4:30 |
| 合計時間: | 合計時間: | 合計時間: | 44:51 |
ガルフカップ2002

| ガルフカップ2002> 大会概要 |
| --- | --- |
開催国:   サウジアラビア
日程:  2002年1月16日 - 1月30日
チーム数:  6
開催地数:  1
大会結果
優勝:   サウジアラビア （2回目）
準優勝:   カタール　
3位:   クウェート
4位:   バーレーン
大会統計
試合数:  15試合
ゴール数:  33点 （1試合平均 2.2点）
得点王:   ハーニー・アッ＝ダービト（5点）
最優秀選手:   ジャファール・ラーシド・アル＝クワーリー
  < 19982003 > 
ガルフカップ2002は、2002年1月16日から1月30日にかけて、サウジアラビアで開催された第15回目のガルフカップである。サウジアラビアが2回目の優勝を果たした。
イラクはクウェート侵攻の影響で参加資格停止のため前回大会に引き続き出場できなかった。
出場国

サウジアラビア（開催国）
クウェート（前回優勝）
カタール
バーレーン
オマーン
アラブ首長国連邦
結果

|  | 点 | 試 | 勝 | 分 | 負 | 得 | 失 | 差 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  サウジアラビア | 13 | 5 | 4 | 1 | 0 | 10 | 3 | +7 |
|  カタール | 12 | 5 | 4 | 0 | 1 | 7 | 4 | +3 |
|  クウェート | 5 | 5 | 1 | 2 | 2 | 4 | 6 | -2 |
|  バーレーン | 5 | 5 | 1 | 2 | 2 | 4 | 6 | -2 |
|  オマーン | 4 | 5 | 1 | 1 | 3 | 5 | 7 | -2 |
|  アラブ首長国連邦 | 3 | 5 | 1 | 0 | 4 | 3 | 7 | -4 |
{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| サウジアラビア  | 1 - 1 |  クウェート |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| アラブ首長国連邦  | 1 - 0 |  オマーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| カタール  | 1 - 0 |  バーレーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| クウェート  | 1 - 3 |  オマーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| アラブ首長国連邦  | 0 - 2 |  カタール |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| サウジアラビア  | 3 - 1 |  バーレーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| クウェート  | 0 - 0 |  バーレーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| オマーン  | 1 - 2 |  カタール |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| アラブ首長国連邦  | 0 - 1 |  サウジアラビア |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| クウェート  | 0 - 1 |  カタール |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| アラブ首長国連邦  | 1 - 2 |  バーレーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| サウジアラビア  | 2 - 0 |  オマーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| クウェート  | 2 - 1 |  アラブ首長国連邦 |

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| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| バーレーン  | 1 - 1 |  オマーン |

{{{team1}}} v {{{team2}}}
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| カタール  | 1 - 3 |  サウジアラビア |
表彰

以下の賞が与えられる。
| 賞 | 選手 |
| --- | --- |
フェアプレー賞:  サウジアラビア
MVP:  ジャファール・ラーシド・アル＝クワーリー
ベストGK:  モハメド・アル＝デアイエ
木村弘

木村 弘（きむら ひろし）は、日本の建設コンサルタント（造園部門・都市及び地方計画部門）。総合設計研究所代表取締役。
来歴

千葉大学園芸学部出身。駒沢公園などの設計を経て、1965年に総合設計研究所を設立した[要出典]。
来歴 > 賞歴

昭和54年度日本造園学会賞作品賞（大井第4公園設計ほか一連の造園設計）。
第26回日本公園緑地協会北村賞（2004年）
2013年（平成25年）度日本造園学会上原敬二賞
物体検出

80クラスの一般的な物体を検出できるCOCOデータセットで学習されたYOLOv3モデルを使用して、OpenCVのディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。
物体検出（ぶったいけんしゅつ、object detection）は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス（人間、建物、車といったカテゴリー）の物体を検出するものである。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、画像分類（英語版）や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている。深層学習（ディープラーニング）技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータセット作成における課題など、解決されるべき課題も残っている。
概要

物体検出は、動画像内に特定の属性を持つ物体が存在するかどうかを検出し、もし存在する場合には各物体の位置と範囲まで推論する技術である。物体の位置を示す方法として、バウンディングボックス（英語版）と呼ばれる物体を取り囲む最小の矩形を用いる方法が使われる。なお、画像認識一般において、認識対象がもつ属性を記号で表したものをクラスと呼ぶ。
物体検出は画像理解、コンピュータビジョンの分野において基礎的な技術であり、セグメンテーション（英語版）やシーン理解、物体追跡（英語版）、画像キャプション付与といった他のより複雑な画像認識タスクを解決するための基礎である。また実世界への応用についても、セキュリティ、自動運転、画像検索、ロボットビジョン等幅広い。類似の画像認識技術に、画像内の物体のクラスを識別するクラス分類タスクがあるが、物体検出ではクラスだけでなく物体の位置まで認識する必要があるため、検出器を作成するのはより難しい。また、タスクの特性上、認識対象外である背景の範囲に比べて認識対象の物体が少ないことも、物体検出が難しい一因である。
動画像から異なる物体を認識するためには、動画像から意味的でロバストな特徴表現（英語版）を抽出する必要がある。例えば自動車を撮影した画像間で比較しても、セダンやワゴン、トラックといった外見的な違いがあるものを自動車として検出しなければならない。実世界には同じクラスの物体でも多様な形状が考えられるし、形状が変化する場合も考えられるが、そうしたものを同じクラスで検出できるような頑健な特徴抽出手法が必要とされるのである。2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFT（英語版）が発表されて以降、研究者がよりロバストな特徴量を設計し物体検出に応用するのが盛んとなったが、2012年に深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた手法が画像分類において従来の記録を大きく上回る精度を記録したことで、物体検出でもDNNが活用されるようになり、2019年頃になってもDNNを用いた物体検出手法がなお盛んに研究されている。
歴史 > 初期

1970年代には既に物体検出を取り上げた研究が存在していた。初期の研究では、テンプレートマッチングや画像を分割し個別に検出アルゴリズムを使用するシンプルな手法が用いられており、顔検出などが対象になっていた。1990年頃までは幾何的なアプローチが主であったが、その後はサポートベクターマシン（SVM）やニューラルネットワーク等の統計的な手法の研究が盛んとなっていく。
歴史 > SIFT以降

上述したように動画像から異なる物体を認識するためには、意味的でロバストな特徴表現を動画像から得ることが重要である。回転、照明条件の違い、障害物の有無といった見た目の変化にも不変な局所的な特徴表現を学習する手法の研究が進んでいく。そうした中で2004年にスケール不変な特徴抽出手法であるSIFTが成功を収める等、研究者たちが様々な条件に不変な特徴抽出手法を提案するようになる。2001年に提案されたHaar-Like特徴（英語版）に基づくViola–Jones物体検出フレームワーク（英語版）は、主に顔検出への応用を目的とした手法で、予め作成した弱識別機を複数組み合わせ、識別器同士で互いの弱点を補い合い全体で一つの識別機を成す。但しこれらの手法のように研究者が手で特徴抽出手法を設計することについては、非常に多様な外観を持つタスクに対して完全に対処できる特徴量を得ることは難しいし、最適である保証もないとされる。
歴史 > 深層学習による革新

画像認識の分野では物体検出に限らず、上述のSIFTのような研究者がタスクの性質を分析し手作業で設計された手法が支持されていた。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた手法は研究されていたものの、局所最適解を得られる保証がなかったり学習が収束する保証がなかったこともCNNが活用されなかった背景である。そうした状況の中、2012年にAlex Krizhevskyらが画像認識（画像分類）のコンテストであるILSVRC2012で提出したCNNを用いたシステムが、従来の画像認識システムを大幅に超える精度を記録した。このシステムでは膨大な計算量を前提とし、大量のデータをニューラルネットワークの学習に用いるという特徴がある。GPU等の技術的な計算資源の向上も相まって、深層学習の活用が現実味を帯びてきた。
画像分類タスクにおけるこうしたCNNの成功を物体検出の分野にも応用しようという動きがあり、2014年にはR-CNNと呼ばれる検出システムが発表された。これは従来から存在した物体候補領域提案（region proposal、動画像内の物体が存在しそうな領域を複数提案するもの）手法を動画像に施した後、それらの候補領域それぞれにCNNを用いてその領域に対象クラスの物体が存在するか、存在する場合にはその正確なBounding boxの座標を学習するものであった。欠点として、前段の物体候補領域の提案にはCNNを用いていないことや、後段のクラス分類でも従来の機械学習手法であるSVMを用いていること、また候補領域の提案とクラス・Bounding boxの推論という二段構造になっていることによる推論速度の遅さ等があるが、こうした欠点の存在がその後の改善手法の提案に繋がっていった。
歴史 > 深層学習以降の進展

R-CNNの発表後、その欠点を改良した検出システムが発表されていく。2014年に発表されたSPPNetは、入力として固定サイズの画像しか受け取れないというR-CNNの欠点を解消した。2015年に発表されたFast R-CNNは、事前に画像全体に対してCNNを用いて特徴抽出を行い、そこに候補領域の情報を組み合わせることで、候補領域ごとにCNNを毎回適用しなければならないというR-CNNの欠点を解消した。さらに2015年に提案されたFaster R-CNNでは、前段の物体候補領域提案の部分がボトルネックとなっていたことに注目し、新たに物体候補領域提案の部分をニューラルネットワークを用いて置き換えた（Region Proposal Network（RPN）と呼ばれる）。これによりシステム全体がニューラルネットワークを用いて学習できるようになり、大幅な高速化を達成した。これ以降も、クラス分類・Bouding boxの座標推定に加え、Bounding box内の対象物体の領域を推定するブランチを追加しインスタンスセグメンテーション（英語版）を行えるようにしたMask R-CNN等、R-CNNから続く2ステージの検出システムは幅広く研究が進んでいる。
一方で、候補領域を予め抽出し、それについて検出・分類を行うという2ステージの検出システムは計算資源を要するため、特に携帯端末やウェアラブルデバイスといった容量や計算資源の限られた端末での応用が難しいという課題がある。そこで領域提案などを分離せず、入力からクラス分類・Bouding boxの座標推定までをエンドツーエンドで行う1ステージの検出システムの研究も進められている。2013年に発表されたOverFeatは、ILSVRC2013の検出部門にて最高記録を達成する。OverFeatは圧倒的な処理速度を達成するが、一方でその精度は2ステージの検出システムであるR-CNNには及ばなかった。その要因としてはOverFeatに用いられる全畳込みニューラルネットワーク（fully convolutional network）の学習が当時難しかったことが挙げられる。ただ、OverFeatの特徴は後発のYOLOやSSDに引き継がれた。2016年に発表されたYOLOは、画像を任意のピクセルごとのグリッドに区切り、グリッド毎に物体が存在する確率と物体が存在する場合の分類クラスを予測するというものである。YOLOは処理速度で45fpsを記録した。ただしグリッド毎に予測するという性質上、2ステージのFaster R-CNNと比べると位置の正確性は低くなった。特に1つのグリッド内に複数の物体がある場合の検出力が低いという欠点がある。2016年に発表されたSingle Shot MultiBox Detector（SSD）は、Faster R-CNNに用いられたRPNの考え方を持ち込んだもので、YOLOと比較して処理速度がさらに向上するとともに、精度面でもFaster R-CNNと同等の精度を達成した。2019年に発表されたEfficientDet等、1ステージ系でありながら条件によっては2ステージ系のMask R-CNNの精度を上回るシステムも出てきている。
手法

物体検出の手法は一般に、従来の機械学習ベースのアプローチまたは深層学習ベースのアプローチのいずれかに分類される。従来の機械学習をベースにしたアプローチの場合、まず以下のリストにあるような手法を用いて動画像内の「特徴」を定義し、その上でサポートベクターマシン（SVM）などの手法を使用してそれらの特徴が対象物体かそうでないかを分類する必要がある。一方、深層学習を用いた手法では、「特徴」を具体的に定義せずともエンドツーエンドで物体検出を行うことができる。通常、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いることが多い。2012年に深層学習がクラス分類タスクで大きな成功を収めて以降は、物体検出においても深層学習によるアプローチが主流となっている。
手法 > 古典的な機械学習によるアプローチ

先述したように、古典的な機械学習をベースにしたアプローチでは、まず画像から特徴量を抽出し、その特徴量を用いてマッチングを行うなどして物体を検出する。以下では特に検出手法について断りがない限り、前者の「画像から特徴量を抽出する」手法について述べている。
データセット

機械学習においては主にモデルの学習とその評価について、データセットを用いる。
一般に提案手法を公平に評価するため、一定の難易度があるデータセットをベンチマークとして用いることは重要である。また深層学習は大量の学習データを必要とするが、一般に物体検出のためのラベル付けは画像分類のラベル付けと比べると、画像に含まれる物体の種別を選択するだけでなく、その位置まで特定して描画する必要があり難易度がより高い。また、バウンディングボックスの付与はより物体領域を正確に囲うほど良いため、品質とコストの釣り合いを取ることが難しい。機械学習全体の課題として大規模なデータセットを単独で構築することが難しいということもあり、ラベル付けが行われた大量のデータにオンラインでアクセスできる環境が整うことで研究・開発が進むという側面もある。例えば2017年に発表された顔検出のためのデータセットであるUMD Facesというデータセットは、従来の大規模なデータセットの中には公表されていないものもあり、特に研究機関が自由にアクセスできる動画を含むデータセットを作成することを一つの目的として発表したとしている。また特に研究が盛んな特定の分野では、その分野に特有の物体を詳細にラベル付けしたデータセットが作成されることもある。

以下では一般物体検出のためのデータセットに加え、分野別のデータセットについても述べる。
データセット > 一般物体検出

動画像に多く出現する一般的な物体を広範なカテゴリに分類して取り揃えたデータセットを紹介する。
| 名称 | 発表年 | 枚数 | クラス数 | 特徴・備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pascal VOC | 2005 | 11,540 | 20 | 2005年に4クラスでスタートした後、現在の20クラスに増加。後発のデータセットに比べて小規模。 |
| ImageNet | 2009 | 1,400万枚以上 | 21,841 | サブセットであるImageNet1000は、コンペティションのベンチマークのデータセットとして使用されている。 |
| MS COCO | 2014 | 約328,000 | 91 | ImageNetが実世界に適応できないとの批判に対応し、小さな物体を多く含んだり遮蔽物（オクルージョン）が多いという改善を施したデータセット。2019年現在、物体検出におけるベンチマークの標準とされる。 |
| OpenImage | 2017 | 約900万枚 | 600 | 2019年現在、最大規模のデータセット。ラベル付与を半自動化し、人間の目でそれらをチェックしているのが特徴。 |
データセット > 顔検出

顔認識は本人認証のための生体認証技術であり、同時に軍事、セキュリティなど多くの分野に応用されている技術である。一般物体検出タスクと比較して、より広い範囲のスケールの対象物を認識する必要があること、一口に顔といってもパーツの配置や肌の色の違い等によって同じものが一つとして存在しないことといった違いがある。
| 名称 | 発表年 | 枚数 | 特徴・備考 |
| --- | --- | --- | --- |
| UMD Faces - Video | 2017 | 22,075 | 動画を含む |
| MegaFace | 2017 | 約470万 |  |
| MS-Celeb-1M | 2016 | 約100万 | Microsoftが開催したコンペティションで使用されたデータセット |
データセット > 道路シーン

物体検出の実世界への応用分野の一つとして自動運転が挙げられる。これは自動運転において、道路上の信号機や標識を認識することが必要だからである。以下では標識や信号機を含むデータセットを挙げている。
| 名称 | 発表年 | 枚数 | クラス数 | 特徴・備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| CityScapes | 2016 | 約5,000 | 30 | ドイツの各都市の道路シーン画像を収集　セグメンテーションラベルが付与されている |
| KITTI | 2012 | 約15,000 | 16 | 他にOptical Flowの情報や、3次元のアノテーションが付与されたデータも存在する |
| LISA | 2012 | 約6,610 | 47 | アメリカで撮影された道路シーン　動画を含むバージョンも存在する |
評価指標

物体検出タスクにおけるIoUの計算例。
物体検出システムの性能を測る指標としては、大きく2つの視点から挙げることができる。1つが処理速度であり、もう1つが精度である。特に処理速度を測る指標としてフレームパー毎秒(FPS)、精度を測る指標として適合率と再現率（英語版）がある。以上の指標は物体検出に限らず用いられる指標であるが、物体検出に特有の数値としてIoU（英語版）(Intersection over Union)がある。これはある推定結果と対応する正解がどの程度重なっているかを表す数値であり、完全に一致しているときには1、全く重なる部分がないときには0となる。実際の検出システムでは完全に正解と一致する結果を得ることは困難であるため、実運用評価の際にはこのIoUが一定値以上の結果を正解とみなし精度を測ることになる。また、適合率と再現率の他に、これらを組み合わせた平均適合率（Average Precision, AP）も用いられることが多い。推論時には推論した結果とともにどの程度の確からしさでその検出結果を得たかという指標も返されるが、この確からしさも用いて計算される指標である。適合率と再現率は一般にトレードオフの関係にある（後述）ため、双方の要素を取り込んだ平均適合率が使われる。
適合率（Presicion）
一般に以下の式で計算される。ここで、TPは推論結果の中で実際に正解しているもの、FPは推論結果の中で実際には正解でないものの個数である。
{\mathsf {Precision}}={\frac {TP}{TP+FP}}
適合率は推論結果のうち正解がどれだけ含まれているか、すなわち「どれだけ正解でないものを誤って正解と検出しないか」を表す指標である。
再現率（Recall）
一般に以下の式で計算される。ここで、FNは検出しなかったものの実際には正解であるような見逃した個数を表す。
{\mathsf {Recall}}={\frac {TP}{TP+FN}}
再現率は全ての正解として扱われるべきものの中で実際にどれだけ推論できたか、すなわち「どれだけ正解を見逃さなかったか」を表す指標である。式からも明らかであるが、見逃しを減らすためにより多くのものを検出しようとすればするほど再現率は高まるが、その分本来正解でないものを正解としてしまうパターンが増えるため適合率は下がりがちである。他方で、過検出を減らすために検出結果を絞り込むと適合率は高まるが、その分本来正解であるべきものを見逃すパターンが増えるため再現率は下がりがちである。すなわち、適合率と再現率はトレードオフの関係にある。
課題

本節では物体検出における課題を挙げる。なお、2020年現在物体検出の研究は深層学習を用いたものが主であり、本節で挙げる課題も深層学習を用いることを前提としているものが多い。
課題 > 回転

DNNは入力画像に幾何的な変換を加えた場合、得られる特徴マップは不変ではない。平行移動的な幾何学変化にはある程度強いものの、回転やスケールの変化などが大きいと結果が変化してしまう。そのため、幾何的なロバスト性を獲得するために様々な手法が提案されている。回転変換へのロバスト性については、テキスト認識や航空画像からの検出といった分野では研究例があり、データセットが作成された例もある。一方で、一般物体に関する大規模データセットは回転画像を含んでいないため、一般物体についての研究は限られている。
課題 > 障害物（オクルージョン）

実世界の画像にはしばしば、対象物体を遮蔽するような障害物が存在することがあり、対象物体からの情報を損なってしまう。対策手法として、予めオフセットを見込んだ畳み込み、プーリングを行うものが挙げられる。また、GAN等の生成ネットワークを用いて障害物を意図的に作る手法も提案されているが、オクルージョンを巡る課題はまだ解決されていない。
課題 > 画像の劣化

画像に生じるノイズも課題の一つである。原因として、照明条件、画像圧縮によるもの、安価な端末を用いることによるもの等が挙げられる。しかしこれまで作られた大規模データセットは高画質であることが前提であり、従来手法もこれらの画像の劣化を考慮していないことが多い。
この他にも、物体検出に固有の課題として、検出対象でない「背景」に分類されるクラスが圧倒的に多くなってしまうという、クラス間での正解数のアンバランス等が挙げられる。
顔検出の事例。画像中の人物の顔が矩形で検出されている。
Microsoft COCO testdevデータセットhttp://mscoco.orgを用いた場合の、様々な検出器の処理速度と精度の比較（全ての値は、これらのアルゴリズムの作成者によるhttps://arxiv.orgの記事に記載されている）
深層学習を用いた物体検出器の概念図。(a)が2ステージ系の一般的な構造を、(b)が1ステージ系の一般的な構造を表している。
ダス・シュヴァルツェ・コーア

Das Schwarze Korps、大見出しは「これが国家の敵たちだ」（1937年）
『ダス・シュヴァルツェ・コーア』 (Das Schwarze Korps) は、ナチス親衛隊の機関紙。日本では「黒い軍団」と呼称される場合もある。
毎週水曜日に発行され、一般市販された。親衛隊隊員はこれを読み、他者にも勧めることとされていた。
新聞は親衛隊保安諜報部（SD）と密接に協力して発行され、実質的には保安諜報部が編集を支配した。読者からの投書は保安諜報部による検閲を受けた。紙上では特にカトリック教会やユダヤ人を激しく非難し、多くのグループと敵対した。一方で、国外メディアによるドイツ批判を紹介しこれに反論する記事や、親衛隊から見てナチ思想にそぐわないナチ高官に対する批評も掲載された。
編集長はグンター・ダルケン（de:Gunter d'Alquen）、発行者はフランツ・エーア出版社のマックス・アマンである。初版は1935年3月6日に発行され、発行部数は70,000部。同じ年の11月には発行部数200,000部、1944年には750,000部に達した。第二次世界大戦終結直前の1945年4月を以て発行を停止した。
小笹奈津子

小笹 奈津子（こざさ なつこ、1994年6月17日 - ）は、日本の元女子バレーボール選手である。
来歴

千葉県佐原市（現在の香取市）出身。母親の影響で小学3年でバレーボールを始める。2007年4月、大阪府貝塚市立第二中学校に入学しJVAバレーボールアカデミーが運営するNT貝塚ドリームスに参加した。2009年12月に開催された全国都道府県対抗中学バレーボール大会に出場した貝塚ドリームスはベスト8まで進出し、小笹は優秀選手に選出された。
高校は東京都の強豪校である下北沢成徳高等学校に進学した。2年次で出場した2012年1月の春高バレーでは大竹里歩らとともにベスト4進出、2013年1月の春高バレーでは主将として10年ぶりとなるチーム優勝に導き、自らも優秀選手賞に輝いた。
2013年4月、V・チャレンジリーグの上尾メディックスに入団した。同年4月のVチャレンジマッチのパイオニア戦で途中出場し、デビューした。2013/14Vチャレンジリーグでは準優勝した。
2018年4月、Vリーグ機構の移籍公示リストで退団が公示された。
エピソード

高校時代のニックネームは「どすこい」。下北沢成徳高等学校（旧校名:成徳学園高等学校）チーム史上、「最もパワフルな選手」と謳われた。
所属クラブ

ズィークJr
貝塚ドリームス
下北沢成徳高等学校（2010-2013年）
上尾メディックス（2013-2018年）
受賞歴

2009年12月 - 全国都道府県対抗中学バレーボール大会 優秀選手
2013年1月
全日本バレーボール高等学校選手権大会 優秀選手
香取市市長特別表彰
個人成績

Vプレミアリーグレギュラーラウンドにおける個人成績は下記の通り。
参考

日本バレーボールリーグ機構の旧サイトにおけるプロフィール - ウェイバックマシン（2017年10月19日アーカイブ分）
上尾メディックス-Member
『月刊バレーボール』 2013年12月号臨時増刊 Vリーグ観戦ガイドブック 124ページ
星出尚志

星出 尚志（ほしで たかし、1962年 - ）は、日本の作曲家、編曲家。
人物・来歴

1962年、山口県生まれ。
14歳の時に、ヤマハ音楽振興会主催の「第5回ヤマハ・ジュニア・オリジナル・コンサート'76」にて、『GXの為のフガート』（エレクトーン曲の作曲と演奏）で奨励賞を受賞。
中学校、高等学校時代の吹奏楽部でトロンボーンを演奏するかたわら、バンドの指揮や編曲もしていたが、大学時代はシンセサイザーに没頭し、自宅のスタジオは機材やコンピューターで埋めつくされている。
東京藝術大学卒業後、ヤマハ系出版社に入社。最初の仕事が吹奏楽曲の楽譜の校正作業であったため、楽譜浄書と吹奏楽曲の作、編曲に携わるようになる。ヤマハ吹奏楽シリーズ「ニューサウンズ・イン・ブラス」では数多くのアレンジがある。作編曲の他、ミュージカルなどの舞台音楽、エレクトーン曲、ピアノ曲も手掛けている。
近年では、コンピュータの楽譜作成ソフトウェアFinaleの使用者として日本国における第一人者であり、著作もある。アップルコンピュータのユーザーである。
21世紀の吹奏楽“響宴”会員。過去4度の入選、4度の委嘱を手がけている。
主な作品 > 作曲

行進曲「紅毛氈」（東芝新･吹奏楽指導全集収録曲）〈1992〉
北川木挽歌による幻想曲（宮崎市民吹奏楽団委嘱、第1回 21世紀の吹奏楽“響宴”入選作品）〈1993〉
星の降る街（宮城県吹奏楽連盟委嘱作品）〈1994〉
三月桜の咲く頃で―女声合唱と吹奏楽のための―（宮崎市民吹奏楽団委嘱作品）〈1994〉
椎葉民謡によるラプソディー（宮崎市民吹奏楽団委嘱作品）〈1996〉
ブラボー･ブラス!（POPSTAGE2収録曲）〈1999〉
スタリー･ロード（POPSTAGE3収録曲）〈2001〉
丘の上のレイラ（第4回 21世紀の吹奏楽“響宴”委嘱作品）〈2001〉
ラ・グラン・マルシュ（第6回 21世紀の吹奏楽“響宴”委嘱作品）〈2003〉
行進曲「イースト･ウィンド」（陸上自衛隊東部方面音楽隊委嘱作品）〈2003〉
蒼の向こうへ（山形県立鶴岡東高等学校吹奏楽部委嘱作品）〈2003〉
東雲（陸上自衛隊東部方面音楽隊委嘱、第9回 21世紀の吹奏楽“響宴”入選作品）〈2004〉
陽炎（新アレグロ収録曲）〈2006〉
ポールとコリー（新アレグロ収録曲）〈2006〉
オン・ザ・パーム・アヴェニュー（航空自衛隊中部航空音楽隊委嘱作品）〈2007〉
フライ・ハイ（山口県・NEW CITY WINDS委嘱作品、POPSTAGE4収録曲）〈2008〉
激練りファンク（ヤマハ吹奏楽団浜松委嘱作品）〈2008〉
「トリロジー」第１曲「挑戦」～デフィ～（陸上自衛隊東部方面音楽隊委嘱作品）〈2009〉
行進曲「リラと月桂樹」（陸上自衛隊第1音楽隊委嘱作品）〈2010〉
ザ・レヴュー（滋賀県・大津シンフォニックバンド委嘱、第17回 21世紀の吹奏楽“響宴”入選作品）〈2011〉
行進曲「イーグル・アンド・ソード」（陸上自衛隊第12音楽隊委嘱、第18回 21世紀の吹奏楽“響宴”入選作品）〈2011〉
サイバー・アポカリプス（第16回 21世紀の吹奏楽“響宴”委嘱作品）〈2013〉
悠久奏想～義仲、巴によせて（富山県・小矢部市吹奏楽団委嘱作品）〈2013〉
アンバー・ドリーム〈2014〉
モヒート〈2015〉
ファンキー・ヘンズ〈2016〉
パッション・アンド・フレンドシップ（東京都・駒澤大学高等学校吹奏楽部委嘱作品）〈2016〉
サニーサイド・プロムナード〈2017〉
主な作品 > 編曲

ニュー・サウンズ・イン・ブラス
スーパーマリオブラザーズ
アメイジング・グレイス
ユー・レイズ・ミー・アップ
Mr.インクレディブル
ソーラン・ファンク
リトル・マーメイド・メドレー
ルパン三世のテーマ
ミッキーマウス・マーチ
ディズニー・ファンティリュージョン!
ホール・ニュー・ワールド
など
東亜天文学会 (小惑星)

| 東亜天文学会 3935 Toatenmongakkai |
| --- | --- |
仮符号・別名: 1987 PB
分類: 小惑星
軌道の種類: 小惑星帯
発見
発見日: 1987年8月14日
発見者: 関勉
軌道要素と性質 元期:2008年5月14日
近日点距離 (q): 1.9508571 AU
遠日点距離 (Q): 3.1301839 AU
離心率 (e): 0.2321034
公転周期 (P): 1479.0487202 日
軌道傾斜角 (i): 8.74169 度
近日点引数 (ω): 104.43158 度
昇交点黄経 (Ω): 300.54433 度
平均近点角 (M): 344.47008 度
物理的性質
絶対等級 (H): 12.10
アルベド（反射能）: 0.1962
■Template （■ノート ■解説） ■Project 
東亜天文学会(3935 Toatenmongakkai)は、1987年8月14日に関勉が高知県芸西村で発見した小惑星である。日本で最も古い天文同好会である東亜天文学会にちなんで命名された。
本禄哲英

本禄 哲英（もとろく てつえい、1930年（昭和5年）10月1日 - 2017年（平成29年）12月29日）は、日本の政治家。北海道北広島市長。
経歴

北海道天塩郡天塩町に生まれる。1956年（昭和31年）中央大学法学部を卒業し、北海道宗谷支庁に奉職する。次いで北海道庁に転じ、北海道民生部次長、札幌医科大学事務局長、北海道総務部知事室長、北海道議会事務局長を経て、1987年（昭和62年）10月、退職する。その後、北海道熱供給公社常務取締役を経て、1993年（平成5年）7月、広島町長に当選。1996年（平成8年）9月、市制施行により北広島市長となった。
2008年（平成18年）春の叙勲で旭日小綬章受章。2017年（平成29年）12月29日、肺炎のため死去、87歳。死没日をもって従五位に叙される。
フットボールサムライアカデミー

| フットボールサムライアカデミー |
| --- | --- |
原語表記:  Football Samurai Academy
呼称:  サムライ
愛称:  サムライ
クラブカラー:    赤
創設年:  2013年
所属リーグ:  Combined Counties Football League
所属ディビジョン:  Division One
ホームタウン:  イギリスロンドン
ホームスタジアム:  North Acton Playing Field
代表者:   宮原継享
監督:   柴崎正勝
コーチ:   Simon O'Neill  八木大
公式サイト:  公式サイト
■テンプレート（■ノート）■サッカークラブPJ
フットボールサムライアカデミー（Football Samurai Academy）はイギリス、ロンドンのアクトン (ロンドン)を本拠地とするヨーロッパ最大の日系サッカークラブ。トップチーム、ロンドンサムライローヴァーズ（London Samurai Rovers）は、Combined Counties Football League Division One（イングランド10部）に所属。
概要

2013年にロンドン・アクトン（Acton）を拠点にして活動を開始。資本金は20万3千ポンド（約2,850万円）。年々、会員数を増やし、現在は日本人・外国人あわせて約180人の選手が所属。
ホームグラウンドはNorth Acton Playing Field。初年度よりロンドン最大のリーグ”Harrow Youth League”に加盟をしている。
設立当初に元サッカー日本代表北澤豪がメンターとして参画し、元浦和レッズ監督のゲルト・エンゲルスが初代テクニカルダイレクターに就任。
現在は、サッカー日本代表キャプテンの吉田麻也が校長を務めておりクラブの株を30%保有。副校長は武藤嘉紀が務めている。クラブ理念は、“100% on the pitch” / “Respect each other”。
略歴

2013年 - 宮原継享、大場康弘、竹山友陽の3人でサッカークラブFootball Samurai Academyを立ち上げ、浅井將雄が会長に就任。
2014年 - U-9がロンドン最大級のリーグ戦Harrow Youth Leagueでグループ優勝。
2016年 - U-15がHarrow Youth League Division 4で優勝。
2017年
サッカー日本代表キャプテン吉田麻也が初代校長に就任
トップチーム、ロンドンサムライユナイテッド（London Samurai United）が始動
U-13がHarrow Youth League Division 6で優勝
2018年 - トップチームがJL Roversと合併し、London Samurai Roversと改名。
2019年
房総ローヴァーズ木更津FCとの提携締結
プレミアリーグニューカッスル所属の武藤嘉紀が副校長に就任
トップチームがMiddlesex County League Premier Division（イングランド11部）へ昇格
2021年
トップチームがCombined Counties Football League Division One（イングランド10部）へ昇格
2022年
トップチームがFAヴェイス(FA Vase)に初出場
アカデミー

2013年に宮原継享、大場康弘、竹山友陽の3人で立ち上げ。初年度から500チーム以上が参加するロンドン最大級のリーグ戦Harrow Youth Leagueに参入。2020年には、会員数が200人を超え、ヨーロッパ最大級の日系サッカークラブとなっている。
ブレントフォード、マンチェスターシティ、QPRなどのプロクラブとトレーニングマッチを行った実績がある。
アカデミー > 理念

“100% on the pitch” / “Respect each other”
クラブの理念は我々がどこに進んで行くのかの指針となります。オン／オフを切り替えることができ、オン・ザ・ピッチではフットボールの知識・理解を深め、オフ・ザ・ピッチでは規律・思いやり・礼儀を大事にできる選手を育成します。スキルアップ、チームアウェアネス、フィットネス、メンタリティーの総合的な向上を目指します。
アカデミー > 活動拠点・施設

ロンドン西部アクトンを拠点として活動している。ホームグラウンド及びクラブハウスはNorth Acton Playing Fieldsにある。
人工芝の5人制ピッチを自前で保有している他、天然芝の11人制ピッチ3面、9人制ピッチ1面、7人制ピッチ1面、5人制ピッチ1面を利用してホームゲームの開催及びトレーニングを行っている。
トップチーム

2017年にLondon Samurai Unitedとして発足。翌2018年にJL Roversと合併し、London Samurai Roversと改名。日系サッカーチームとして初のFAカップ出場を目標としている。
トップチーム > チーム成績

Middlesex County Football League Division 1　10位
Middlesex County Football League Division 1　優勝
Middlesex County League Premier Division（イングランド11部）　不明
Middlesex County League Premier Division（イングランド11部）　優勝
Combined Counties Football League Division One（イングランド10部）　17位
Combined Counties Football League Division One（イングランド10部）　3位（2-5位による昇格プレーオフ進出も初戦敗退）
Combined Counties Football League Division One（イングランド10部）　13位
Combined Counties Football League Division One（イングランド10部）　シーズン開幕前（2024/7/30現在）
FAヴェイス(FA Vase)　一次ラウンド(First Round Proper)敗退
トップチーム > 歴代監督

2017-18 大場康弘
2018-19 宮原継享
2019- 柴崎正勝
ユニフォーム > クラブカラー

赤
ユニフォーム > ユニフォームスポンサー （トップチーム）

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 掲出箇所 | スポンサー名 | 表記 | 掲出年 | 備考 |
| 胸 | 東海東京証券 | 東海東京証券  | 2018年 - |  |
| 鎖骨 | なし | - | - |  |
| 背中上部 | ASAHI INTECC | ASAHI INTECC | 2018年 - |  |
| 背中下部 | なし | - | - |  |
| 袖 | なし | - | - |  |
| パンツ | なし | - | - |  |
ユニフォーム > ユニフォームスポンサー （アカデミー）

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
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| 掲出箇所 | スポンサー名 | 表記 | 掲出年 | 備考 |
| 胸 | 日本ハム株式会社 | NH foods | 2018年 - |  |
| 胸（右上） | ASAHI INTECC | ASAHI INTECC | 2018年 - |  |
| 背中上部 | 東海東京証券 | 東海東京証券 | 2018年 - |  |
| 背中下部 | なし | - | - |  |
| 袖 | なし | - | - |  |
| パンツ | なし | - | - |  |
歴代スタッフ > 浅井將雄 (2013-)

フットボールサムライアカデミー創設者の１人で会長を務める。ロンドンに住む日本人の子供たちにも本場イングランドのリーグに参加させてあげたいという想いから創設に至る。約130億ドル（約1兆2000億円）の運用資産を擁する大手ヘッジファンド、キャプラ・インベストメント・マネジメントの共同創業者であり、イギリスの長者番付に日本人としてはじめてランクインした。
キャプラ・インベストメント・マネジメントのオフィスはロンドン中心部Green Parkのビル内にあり、同じビル内にはソフトバンク会長の孫正義の会社やアトレティコマドリードのオーナーであるイダン・オフェルの会社のオフィスなどがある。特にイダン・オフェルとはサッカーを通じて親交がある。それに伴い、浅井將雄が会長を務めるJAPAN@UKのサッカー代理人部門では、イダン・オフェルと親密な関係にあるジョルジュ・メンデスが設立したGestifuteと仕事をしている。
この他、レストランや食料品店の経営をしている。日系のスーパーマーケット「松竹」（ドイツ）や「ナチュラルナチュラル」（イギリス）を通じてサッカー日本代表南野拓実を始め、欧州の日本人サッカー選手の食のサポートをしている。
歴代スタッフ > 宮原継享 (2013-)

フットボールサムライアカデミー創設者の１人でマネージャーを務める。イングランドサッカー協会の代理人資格を保有し、唯一イギリス国内でサッカー代理人として活動をしている。ロンドン大学の大学院を卒業し、欧州で数々の移籍を成功させた。
2018-19シーズンにはトップチームの監督も務め、リーグ優勝を果たしチームを昇格させている。
元サッカー日本代表李忠成がサウサンプトンFCに移籍したころから彼と親交を深め、その後、欧州の日本人選手との交流が広がる。代理人業を通じ作り上げたコネクションを活かし、日本サッカー協会のマンチェスターシティー、アーセナル、チェルシー、QPR、レディングFC、フルハムFC といったチームへの視察活動にも貢献している。特にオランダ、ベルギー、ポルトガル、ドイツ、スペインの強豪チームに精通している。
歴代スタッフ > 大場康弘 (2013-18)

浦和レッズの下部組織出身で、ユース時代にはキャプテンを務めた。イギリスにサッカーコーチング留学中に宮原・竹山とともにサムライの立ち上げに尽力した。トップチーム立ち上げ時に初代監督に就任。UEFA Bライセンス保有。2018年に日本に帰国し、房総ローヴァーズ木更津FCの監督に就任。また、2019年にはサッカー留学をサポートするDream LINKを立ち上げた。
歴代スタッフ > 竹山友陽 (2013-19)

ロンドンメトロポリタン大学留学中に宮原・大場とともにサムライサムライの立ち上げに尽力した。高校卒業後にメキシコ・イタリア・イギリスへの留学経験があり、英語・イタリア語・スペイン語を話すことができる。宮原と同様に、コーチング以外にも代理人業にも取り組み、中でも日本およびイタリアに多くのコネクションを持つ。
歴代スタッフ > 植野亨(2013-2015)

2013年の夏にFAインターナショナルコーチングライセンス取得。日本のコーチングライセンス（GKを含めて）、教育免許をもつ。
歴代スタッフ > マリコ・エンゲルス（2015-2019）

ドイツ生まれで日本で育った。父は元浦和レッズ監督のゲルト・エンゲルス。QPRに選手として在籍しながらサムライでコーチ活動をしていた。
歴代スタッフ > Simon O'Neill (2018- )

マンチェスターユナイテッドのアカデミー出身でデビッド・ベッカムとともにプレーしていた。指導者転向後はアーセナルFCをはじめとしたビッグクラブでコーチングを歴任してきた。
歴代スタッフ > 柴崎正勝 (2019- )

2015年にイギリスにてFAコーチングライセンスレベル1を取得し、その後4年間、シンガポール最大の日系サッカークラブGlobal Football AcademyでアカデミーコーチとトップチームにあたるGFA Sporting Westlake FCのアシスタントコーチを務める。2019年に再渡英し、フットボールサムライアカデミーでアカデミーコーチとして活動開始。2019-20シーズンからはトップチームの監督に就任。
歴代スタッフ > 八木大 (2019- )

東北大学在学中にサッカーのコーチングキャリアをスタート。大学卒業後はつくばFCで小学生から男女チップチームにわたり幅広いカテゴリーでコーチングスタッフを務めた。日本サッカー協会公認指導者B級ライセンス保有。
スポンサー

オフィシャルWebサイトには、これまでのスポンサーがすべて掲載されている。
日本ハム株式会社
任天堂
朝日インテック株式会社
東海東京証券
MICHIKO LONDON KOSHINO
日本航空株式会社
Greenback Alan LLP
Cocoro Restaurant
その他 > JAL Acton Family Festival

フットボールサムライアカデミーとJALが共同で毎年開催しているフェスティバル。ホームグラウンドであるNorth Acton Playing Fieldsで毎年７月に開催されており、様々な国の料理の出店やサッカートーナメントが行われる。例年、地元住民１０００人以上が来場する。
Be (朝日新聞)

be（ビー）は、朝日新聞の週末別冊版（二部紙）のタイトルである。
概要

朝日新聞では、1959年4月5日から毎週日曜日（年末年始と1964年10月の東京オリンピック期間中を除く）に別冊特集「日曜版」（4ページ - 8ページ建て、オフセット印刷化は1968年10月6日付から）を発行し、「世界名画の旅」「100人の20世紀」など後にテレビ朝日系列でテレビ番組化された連載読み物やクロスワード、漫画「ハーイあっこです」（これも後に朝日放送からテレビアニメ化、みつはしちかこ著）などを掲載していた。それを2002年3月に廃止し、その代わりとして翌4月の紙面刷新を機に毎週土曜日に週末にゆったりと楽しんでもらえる内容として「Business&Entertainment」の頭文字を取って「be」を創刊させた。
この別冊新聞は2冊構成になっており、タイトルにもある様に、経済情報や社長などへのトップインタビューを核とした経済特集のページ（■青のbe）と、文化芸能、クロスワードなどのパズル、生活情報などで構成するエンターテインメント特集のページ（■赤のbe）の2分冊（土曜日付けの本編と合せると3分冊）で構成されている。
2005年4月からは、実質的には3年ぶりの復活となる日曜版「be on sunday」（■緑のbe）を創刊させたが、こちらは科学特集に特化した内容で掲載されている。これに伴い土曜版は「be on Saturday」と題して発行されている。さらに2007年3月からはこれに加えて「be television」（■金色のbe）も創刊させているが、こちらは1週間のテレビ番組表を各地域毎に掲載する他、テレビに関する情報も掲載している（同月末までは夕刊に「週間TV」が掲載されていた）。これによって日曜版も2分冊（本編と合わせて3分冊）となっている。
2009年4月の紙面刷新で、日曜版は廃止となり、日曜版に掲載されていた一部の連載記事・週間テレビ番組表は土曜版に移行した。2016年10月からは「be television」は「beテレビ」としてさらに分離した。なお日曜版はその後2年間休止ののち、2011年4月から、月曜日付に月2回中頁抜き取り形式で掲載していた「朝日新聞グローブ」を移設する形で再開している（第1週・第3週の日曜日のみ）。
ただ、他の全国紙の別冊版とは違い、年末年始の他（元旦前）、8月のお盆休みにも休刊となる（ただし「be TV」は通常通り発行し、休刊前の朝刊に挿入される）。
その他にも、不定期で「be extra」として様々なテーマを題材にした別冊版が発行される。
内容

1面 フロントライナー
2面 連載小説「暦のしずく」（沢木耕太郎）
3面 フロントライナー（1面より続く）、サザエさんをさがして、町のB級言葉図鑑（飯間浩明）
4面 be report日記、歴史のダイヤグラム（原武史）、それぞれの最終楽章
5面 知っ得なっ得、ののちゃんのDO科学
6面 はじまりを歩く、The Best!
7面 はじまりを歩く（6面より続く）、連載マンガ「コロコロ毛玉日記」（中川いさみ）、お宝発見 ご当地食、マイ走馬灯（みうらじゅん）
8面 全面広告
9面 Reライフ on Saturday そばに置きたい、上手に悩むとラクになる、好書好日 本と出会う
10面 be between、いわせてもらお、悩みのるつぼ、みなさんから、編集部から
11面 beパズル
トラブル

2017年6月10日付朝刊に別刷りとして封入される予定だった「beテレビ」はこの日から放送を開始する予定となっていたNHK総合テレビジョン『土曜ドラマ・神様からひと言』に主演する予定だった小出恵介へのインタビューが掲載されることになっていた。ところが、小出が女子高生と分かっていながら、淫らな行為や飲酒に誘っていたことが発覚したため、小出の所属事務所が、無期限活動停止を発表し、これを受けて上記ドラマの放送も中止（無期限放送延期）となった。それにより小出のインタビューを取り消し、急きょ別刷りとはせず、朝刊本編への差し込み（3ページ建て。表紙インタビューも竹内涼真に差し替え）とした。これに関して朝日新聞では同日朝刊に「一部地域には通常の別刷りも届く可能性もありますが、そのフロント面に掲載されている小出恵介さんのインタビューを取り消します」と説明した。
しかしながら、すでにこのインタビューは2017年5月30日収録で、問題が発覚した6月8日の段階ではすでに印刷済みの新聞が各販売店に配送されており、「記事が差し替えられなかった」としており、「各販売所には弊社より事前の抜き取りをするようにお願いしましたが、一部販売所では作業が間に合いませんでした」として、事実上、差し替え前の別刷りと、本編に掲載された修正版が重複発行される事態になった
夕刊への拡大

2007年4月の大幅な紙面刷新を機に、朝日新聞の夕刊の日替わり特集記事を「be evening」として掲載している（大阪本社発行紙面を除く）。月曜日は「ワーク」、火曜日は「トラベル」、水曜日は「アート」、木曜日は「スタイル」、金曜日は「エンタ」、土曜日は「スタディー」といった様々なテーマを中心とした記事が掲載されている。なお、木曜日の「スタイル」は2008年4月から「ライフスタイル」に変更されていた。
2016年4月より夕刊が大きくリニューアルするのに伴い「be evening」は終了、「Evening」となった。
テレビ版

BS朝日では、2008年3月までこのbeを題材にしたテレビ番組（サブタイトル：「大人の知的サプリメント」）を毎週日曜日に放送していた。
当初は「be on sunday」という表題だったが、先述の通り、2005年4月から新聞の日曜版のタイトルに使用される事から混同を避けるため「be on TV」を経て「be on AIR」となった。また、2007年は関連番組「beメディカル」が放送されていた。司会は吉田照美・久保田直子（テレビ朝日アナウンサー）だった。
テレビ版 > be on AIR

毎週日曜22:00 - 22:30（再放送：毎週月曜23:00 - 23:30）
主なコーナー：「フロントランナー」（beビジネスページ掲載のインタビューが原作。それに取り上げられた社長がその後どう活躍しているかを見る。）
2008年3月23日終了