stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ディープラーニング
歴史 > 学習モデルの複雑化・数学的抽象化の時代（2012年 - 現在）

コンピュータのハード性能の急激な進歩、インターネット普及によるデータ収集の容易化、CPUよりも単純な演算の並列処理に優れたGPUの低価格化、また、それらの計算資源の拡張を礎として、画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃からは急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来したとされている。これ以後は様々なアプリに人工知能が組み込まれ、ユーザーに最適な回答を返す事が出来るようになって行った。
2016年、グーグル翻訳はディープラーニングを利用して、従来の統計的翻訳から、ほぼ人間レベルの翻訳へと変貌を遂げた。その結果、人間にとって機械翻訳は日常生活での常識となり、計算神経科学などを研究する学者が揺るがされる時代となった。2022年には、Stable Diffusionなどにおけるディープラーニングの利用がPixivのような画像投稿サイトを変革し、ディープラーニングを利用したChatGPTなどが世界に革命をもたらした。
利用

ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。また、Googleをはじめとした多くのIT企業が研究開発に力を入れている。国家の経済成長を大きく左右する技術であるため、国家間の研究開発競争は経済戦争を引き起こしている。
GoogleのAndroid 4.3は、音声認識にディープラーニング技術を活用することで、精度を25から50パーセント向上させた。2012年、スタンフォード大学との共同研究であるグーグル・ブレイン（英語版）は、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、3日間で猫の画像に反応するニューラルネットワークを構築したと発表して話題となった。この研究では、200ドット四方の1,000万枚の画像を解析させている。ただし、人間の脳には遠く及ばないと指摘されている。GoogleLeNetと呼ばれるチームによるトロント大学との共同研究では、画像の説明文を自動で生成できる「Image to Text」と呼ばれるシステムを開発した。これは、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせ、ユーザーがアップロードした画像を認識し、説明文を表示するものである。2015年3月、Schroffらは800万人の2億枚の画像を99.6%の精度で判定した（22層）。2016年1月、AlphaGoと呼ばれるシステムが中国系フランス人のヨーロッパ囲碁王者である樊麾と2015年10月に対局し、5戦全勝の成績を収めていたことが発表された。主に開発に携わったのは2013年にGoogleが買収したDeepMind。囲碁はチェスよりも盤面が広いために打てる手数の多さは比較にならないほどで人間のプロと互角に打てるようになるまでさらに10年はかかるという予測を覆した点と、囲碁に特化したエキスパートマシンではなく汎用的にも用いることができるシステムを使っている点に注目が集まった。2016年から2017年にかけては、いずれも世界トップクラスの棋士である韓国の李世乭と中国の柯潔と対戦し、2016年の李世ドルとの5番勝負では4勝1敗、2017年の柯潔との3番勝負では3連勝を収めた。
→「DQN (コンピュータ)」、「Google DeepMind」、「AlphaGo」、および「AlphaGo対李世ドル」も参照
Facebookは、ユーザーがアップロードした画像を、ディープラーニングによって認識させ、何が写っているかの判別精度を向上させている。また、人工知能研究ラボを2013年に立ち上げ、その成果としてディープラーニング開発環境を2015年1月16日にオープンソースで公開した。これは、GPU環境において、従来のコードの23.5倍の速度を実現しており、ディープラーニングの研究開発の促進が期待されている。
ニューラルネットワークによるディープラーニングを使ったニューラル機械翻訳（NMT）が登場したことで、翻訳の品質が大幅に向上した。
エンターテインメントにおいても、NPCのAIはメタ解析によるディープラーニングが主流となり、ゲームデザインには人間とAIの協調が求められるようになった。また、自動運転車の障害物センサーや医療にも使われている。
利点が多い一方で、倫理[要曖昧さ回避]的な問題や犯罪も発生している。例えば、中国では天網に代表されるようにディープラーニングが国民に対する当局の監視強化を目的に急速に普及しており、世界のディープラーニング用サーバーの4分の3を占めているとされる。米国政府によれば2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。ヒントンらと並んで「ディープラーニングの父」と呼ばれているヨシュア・ベンジオは中国が市民の監視や独裁政治の強化に人工知能を利用していることに警鐘を鳴らした。また、ディープフェイクという、本物と区別の付かない偽画像生成技術が登場し、特定の有名人の顔や声を使って事実と異なる発言やポルノ（フェイクポルノと呼ばれる）を収めた動画が多数流通するようになってからは、重大な名誉毀損や人格権の侵害の可能性があることから、警察が作成者やサイト運営者の摘発に動いている。さらに、偽の画像や音声を用いて様々な無人制御システムを撹乱する攻撃が想定されるため、被害を未然に防ぐ観点から対策が行われている。
日常生活では、ディープフェイクなどの用途で有名であるが、学術分野では医学や生物学の分野に革命をもたらしている。
ネットワークモデル

ネットワークモデルは現在も盛んに研究されており、毎年新しいものが提案されている。
ネットワークモデル > 畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks: CNN) とは、全結合していない順伝播型ニューラルネットワークの一種。特に2次元の畳込みニューラルネットワークは人間の視覚野のニューロンの結合と似たニューラルネットワークであり、人間の認知とよく似た学習が行われることが期待される。結合がスパース（疎）であるため、全結合しているニューラルネットワークに比べて学習が高速である。
1979年に福島邦彦が発表したネオコグニトロンから発展し、1988年にHomma Toshiteruらが音素の認識に、1989年にYann LeCunらが文字画像の認識に使用し、1998年にLeCunらが発表したLeNet-5へと続き、2012年にILSVRCでの物体カテゴリ認識で優勝したAlexNetも深層畳み込みニューラルネットワークである。ネオコグニトロンの時から深層であったが、近年は深層であることを強調するため、深層が頭につき、深層畳み込みニューラルネットワークと呼ばれることもある。自然言語処理に対する応用もなされはじめた。
ネットワークモデル > スタックドオートエンコーダ

まず3層のオートエンコーダで学習を行い、学習が完了したら次の層（4層目）をオートエンコーダとして学習する。これを必要な分だけ繰り返していき、最後に全層の学習を行う。事前学習とも呼ばれる。類似技術にディープビリーフネットワーク、ディープボルツマンマシンなどがある。
ネットワークモデル > Residual network

入力データを出力に変える変換を学習するのではなく、残差[要曖昧さ回避]を学習する。通常の多層ニューラルネットより勾配消失がおきにくく、はるかに多層化できる。実験的には1000層まで学習されたものもある。欠点としては、入力次元数と出力次元数を変えることができない。
ネットワークモデル > 敵対的生成ネットワーク

→詳細は「敵対的生成ネットワーク」を参照
2つのネットワークが相反した目的のもとに学習するネットワークモデル。Discriminatorが損失関数の役目を担う。二乗誤差最小化などでは、ピークが一つしか無いことを仮定しているが、discriminatorはニューラルネットであるのでピークを複数持つ確率分布を近似でき、より一般の確率分布を扱うことができる。
ネットワークモデル > Transformer

→詳細は「Transformer (機械学習モデル)」を参照
Self-Attention機構（自己注意機構）を利用したモデルである。再帰型ニューラルネットワークの代替として考案された。
ネットワークモデル > MLP-mixer

従来のニューラルネットワークとは異なり、本来ディープラーニングには使われないはずの純粋な多層パーセプトロンのみで構成された画像認識モデルである。画像を多数のパッチに分け、それらのパッチごとにパラメータ共有された層とパッチ間での変換を行う層を用意することで大幅な精度の向上がされている。欠点としては、固定されたサイズの画像しか入力が出来ない。
ネットワークモデル > ボルツマンマシン

→詳細は「ボルツマンマシン」を参照
統計的な変動をもちいたホップフィールド・ネットワークの一種。
ネットワークモデル > ボルツマンマシン > 制限ボルツマンマシン

同一層間では接続を持たないボルツマンマシン。
ネットワークモデル > 回帰型ニューラルネットワーク

→詳細は「回帰型ニューラルネットワーク」を参照
回帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）とは、有向閉路を持つニューラルネットワークのこと。それ以前の入力によって変化する状態を保持する（オートマトン）。動画像、音声、言語など、入力データの順序によって出力が変わる場合に有効である。また、順伝播型ニューラルネットワークでは、近似できるピーク数が中間層の素子数に依存するのに対して、回帰型ニューラルネットワークでは無限の周期性を持つ関数を近似することが可能である。
1980年代から研究が始まり、1982年に発表されたホップフィールド・ネットワークが初期の研究。その後ElmanネットワークやJordanネットワークが発表され、1997年にS. HochreiterおよびJ. SchmidhuberらがLSTMネットワーク（長・短期記憶、Long short-term memory）を発表した。
特有の問題 > 勾配消失問題

→詳細は「勾配消失問題」を参照
確率的勾配法は誤差から勾配を計算して中間層の重みを修正するが、シグモイド関数などは見てすぐにわかる通り、勾配が0に近い領域が存在する。偶然その領域に進むと勾配が0に近くなり、重みがほぼ修正されなくなる。多層NNでは一か所でも勾配が0に近い層が存在すると、それより下の層の勾配も全て0に近くなるため、確率的には層数が増えるほど学習が難しくなる。詳しくはバックプロパゲーション、活性化関数も参照のこと。
特有の問題 > 過学習

トレーニングデータでは高識別率を達成しながら、テストデータでは識別率が低い現象。過剰適合も参照のこと。
特有の問題 > 局所最適解へのトラップ

学習が、大域的な最適解ではなく、局所的には適した解へと収束し、抜け出せなくなること。
テクニック > データ拡張

深層学習以外でも広く使われているが、入力データが画像など、どのようなテストデータが来るかあらかじめある程度の想定（モデル化）ができる場合は、たとえば画像の回転や引き延ばしを行うことで入力データ数を増やすことも昔から行われている。
テクニック > 活性化関数

ニューラルネットワークにおいては古くからシグモイド関数や  tanh 関数がよく使われていたが、多層のニューラルネットでは層数の増加に伴って、最適なパラメータを決めるため用いる勾配を逆伝播法で求める際に、勾配消失といわれる問題が生じ易くなる困難があった。そこで近年では勾配消失を避けるために、ReLUなどの他の種類の関数が活性化関数として用いられるようになった。詳しくは活性化関数を参照。
テクニック > 活性化関数 > ReLU

→詳細は「正規化線形関数」を参照
ReLU（rectified linear unit ランプ関数とも呼ばれる。ランプは坂道の意味である）
出力が0.0 - 1.0の範囲に制限されないので勾配消失の問題が起きにくく、またシグモイド関数に比べて計算が簡単であるため学習が速く進む等のメリットがある。
テクニック > 活性化関数 > maxout

複数の次元の最大値を出力する関数。入力値のどれか一つでも大きい値を持っていれば良いので勾配消失問題が生じる確率が極めて低くなる。CNNのプーリングと同じ計算である。高性能と言われるが、性質上、次元が減少する。特徴選択も兼ねていると言える。
テクニック > ドロップアウト

ドロップアウト[要曖昧さ回避]はランダムに任意のニューロン（次元）を何割か無視してしまう技術である。入力データを増やせずとも、次元を減らすことで解の有意性を上げることができる。ドロップアウトして得た学習結果は、テスト時には同時に使用し、結果は平均して用いる。これはRandom forestと同様、検出率の低い識別器でも並列化することで信頼度を上げることができるためである。
テクニック > スパースコーディング

ラッソ回帰とも呼ばれる。辞書行列と係数行列の内積（線形結合）で入力データ(列ベクトル)を近似するとき、係数行列は疎行列（非零の要素が僅かしかない行列）になる。L1正則化のこと。
→「正則化」、「逆問題」、および「回帰モデル」も参照
テクニック > バッチ正則化

バッチ学習を行う際に、バッチ正則化層を設け、白色化 (入力データを平均 0、分散 1 に正則化) する。従来は、内部共変量シフト (internal covariance shift) を抑えることで、学習が効率的に進むとされていたが、現在では単に内部共変量シフトだけによるものではないと考えられている。
テクニック > 量子化

深層学習における量子化（英: quantization）は活性化値の連続-離散変換である。
情報科学一般における量子化と同様に、連続値を離散値へ変換・近似する。深層学習では誤差逆伝播に勾配連続性が必要であるため、中間層で量子化を採用するには何らかの工夫が必要である。また、大きな入力セットのサンプル値データを小さな出力セットのサンプル値データに変換することでもある。
以下は勾配生成アルゴリズムの一例である：
以下は量子化を深層学習モデルへ組み込む技法の一例である：
| 手法名 | 量子化単位 | 勾配 | 利用モデル名 | 原論文 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ベクトル量子化, VQ 英: vector quantization | ベクトル | STE | VQ-VAE |  |
| 英: product quantization  | サブベクトル | softmax or STE |  |  |
| 英: residual vector quantization, RVQ | ベクトル |  | SoundStream |  |
| 英: finite scalar quantization, FSQ  | スカラー | STE |  |  |
テクニック > AdaGrad

→詳細は「確率的勾配降下法 § AdaGrad」を参照
テクニック > Adam

→詳細は「確率的勾配降下法 § Adam」を参照
ライブラリ

Caffe - Python, C++
torch - Lua
Theano - Python。関数型言語。並列化に特化し、GPUのコードが自動的に生成される。
Pylearn2 - Python
Blocks - Python
Keras - Python。TensorFlowのラッパー。Theanoでも動作可能。
Lasagne - Python
deepy - Python
cuDNN - NVIDIAが提供するCUDAベース (GPUベース) のDNN用プリミティブライブラリ。
Deeplearning4j - Java、Scalaが使用されている。
EBlearn - C++で書かれているCNN用ライブラリ。
cuda-convnet - C++/CUDA実装のCNN。基本的な機能はEBlearnと同じ。
Chainer - Python
TensorFlow - Python, C++
ReNom - Python
PyTorch
Microsoft Cognitive Toolkit - Python, C++, C#。以前はCNTKと呼ばれていた。
DyNet - Python, C++
教科書

岡谷貴之：「深層学習」(初版)、講談社サイエンティフィク、ISBN 978-4-06-152902-1 (2015年4月7日).　※ 改訂第2版が2022年に。
人工知能学会 (監修)：「深層学習」、近代科学社、ISBN 978-4-7649-0487-3 (2015年10月31日).
瀧雅人：「これならわかる深層学習 入門」、講談社サイエンティフィク、ISBN 978-4-06-153828-3 (2017年10月20日).
田中章詞、冨谷昭夫、橋本幸士：「ディープラーニングと物理学：原理がわかる、応用ができる」、講談社サイエンティフィク、ISBN 978-4-06-516262-0 (2019年6月20日).
岡谷貴之：「深層学習」(改訂第2版)、講談社サイエンティフィク、ISBN 978-4-06-513332-3 (2022年1月17日).　※初版に比べて大幅に分量が増加。
岡野原大輔：「ディープラーニングを支える技術：「正解」を導くメカニズム[技術基礎]」、技術評論社、ISBN 978-4-297-12560-8 (2022年1月21日).
岡野原大輔：「ディープラーニングを支える技術2：ニューラルネットワーク最大の謎」、技術評論社、ISBN 978-4-297-12811-1 (2022年5月4日).
柳井啓司、中鹿亘、稲葉道将：「深層学習」、オーム社、ISBN 978-4-274-22888-9 (2022年11月20日).
甘利俊一：「深層学習と統計神経力学」、サイエンス社（SGCライブラリ185）、ISBN 978-4-7819-1574-6 (2023年6月25日).
和田山正：「モデルベースと深層学習と深層展開」、森北出版、ISBN 978-4-627-85731-5 (2023年6月26日).
小池敦：「図解 深層学習」、近代科学社、ISBN 978-4-7649-0675-4 (2023年12月31日).
岡留剛：「深層学習 生成AIの基礎」、共立出版、ISBN 978-4-320-12575-9 (2024年3月30日).
李銀星、山田和範：「ニューラルネットワーク入門」、共立出版、ISBN 978-4-320-12522-3 (2024年6月5日).
Christopher M. Bishop and Hugh Bishop: Deep Learning：Foundations and Concepts, Springer, ISBN 978-3-031-45468-4 (2024).
教科書 > 主にライブラリやフレームワークの利用法の解説書

浅川伸一：「Pythonで体験する 深層学習：Caffe, Theano, Chainer, Tensorflow」、コロナ社、ISBN 978-4-339-02851-5 (2016年8月18日).
中井悦司：「Tensorflowで学ぶディープラーニング入門」、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-6088-9 (2016年9月27日).
巣籠悠輔：「詳解ディープラーニング：TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」(初版)、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-6251-7 (2017年5月25日).　※第2版が2019年に
石川聡彦：「Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい深層学習の教科書：機械学習の基本から深層学習まで」、翔泳社、ISBN 978-4-7981-5857-0 (2018年10月22日).
木村優志：「現場で使える！ Python深層学習入門：Pythonの基本から深層学習の実践手法まで」、翔泳社、ISBN 978-4-7981-5097-0 (2019年6月20日).
小川雄太郎：「つくりながら学ぶ！ PyTorchによる発展ディープラーニング」、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-7025-3 (2019年7月25日).
青野雅樹：「Kerasによるディープラーニング」、森北出版、ISBN 978-4-627-85481-9 (2019年10月25日).
巣籠悠輔：「詳解ディープラーニング 第2版：TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理」、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-6951-6 (2019年11月27日).
Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili：「[第3版] Python 機械学習プログラミング：達人データサイエンティストによる理論と実践」、インプレス、ISBN 978-4-295-01007-4 (2020年10月21日).
齋藤勇哉：「動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門」、オーム社、ISBN 978-4-274-22640-3 (2020年11月19日).
クジラ飛行机、杉山陽一、遠藤俊輔：「すぐに使える！業務で実践できる！　PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方：TensorFlow2対応」、ソシム、ISBN 978-4-8026-1279-1 (2020年11月13日).
Eli Stevens、Luca Antiga、Thomas Viehmann：「PyTorch実践入門：デープラーニングの基礎から実装へ」、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-7469-5 (2021年1月28日).
赤石雅典：「最短コースでわかる　PyTorch ＆ 深層学習プログラミング」、日経BP、ISBN 978-4-296-11032-2 (2021年9月21日).
Laurence Moroney、菊池彰(訳): 「動かして学ぶ　AI・機械学習の基礎：TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ」、オーム社、ISBN 978-4-87311-980-9 (2022年6月1日).
Jon Krohn：「Python，TensorFlowで実践する　深層学習入門：しくみの理解と応用」、東京化学同人、ISBN 978-4-8079-2038-9 (2022年9月13日).
Sebastian Raschka、Yuxi (Hayden) Liu、Vahid Mirjalili：「Python 機械学習プログラミング[PyTorch ＆ scikit-learn編]」、インプレス、ISBN 978-4-295-01558-1 (2022年12月21日).
John P. Mueller、Luca Massaron：「ミュラー Pythonで学ぶ深層学習」、東京化学同人、ISBN 978-4-8079-2030-3 (2023年3月3日).
Marco Peixeiro: 「Pythonによる時系列予測」、マイナビ出版、ISBN 978-4-8399-8296-6 (初版、2023年10月25日).
新しい文学のために

『新しい文学のために』（あたらしいぶんがくのために）は、大江健三郎の著書。文学とは何か、文学の読み方、文学の書き方などが語られた文学論である。1988年に岩波新書の新赤版として刊行された。
岩波新書は1988年に表紙を黄版から新赤版へリニューアルしたが、新赤版の追番の1が本書であった。
概要

大江にはもともと1978年に出版された『小説の方法』（岩波書店）という文学理論をまとめた著作があった。1987年に、当時の自身の作家活動の集大成として出版した長編小説『懐かしい年への手紙』を執筆した経験を踏まえた上で、『小説の方法』で展開された文学理論を新書向けに、若い読み手、書き手を想定して、入門として語り直したものである。「想像力」、「異化」、「グロテスク・リアリズム」、「トリックスターと神話的な女性像」という大江の重視する文学概念が説明されている。
| 表 話  歴大江健三郎 |
| --- | --- |
長編小説:  芽むしり仔撃ち  われらの時代  夜よゆるやかに歩め  青年の汚名  遅れてきた青年  叫び声  日常生活の冒険  個人的な体験  万延元年のフットボール  洪水はわが魂に及び  ピンチランナー調書  同時代ゲーム  M/Tと森のフシギの物語  懐かしい年への手紙  キルプの軍団  人生の親戚  治療塔  治療塔惑星  燃えあがる緑の木  宙返り  取り替え子  憂い顔の童子  二百年の子供  さようなら、私の本よ!  美しいアナベル・リイ  水死  晩年様式集 
連作短編集:  「雨の木」を聴く女たち  新しい人よ眼ざめよ  河馬に嚙まれる  静かな生活 
中・短編小説:  奇妙な仕事  死者の奢り  他人の足  飼育  人間の羊  見るまえに飛べ  不意の啞  セヴンティーン  性的人間  空の怪物アグイー 
中・短編集:  われらの狂気を生き延びる道を教えよ  みずから我が涙をぬぐいたまう日  いかに木を殺すか  僕が本当に若かった頃 
随筆・評論:  ヒロシマ・ノート  沖縄ノート  核時代の想像力  新しい文学のために  あいまいな日本の私  私という小説家の作り方  大江健三郎作家自身を語る  親密な手紙 
その他の項目:  大江光  若い日本の会  飼育 (映画)  ジョン・ネイスン  へるめす  革命女性  大江健三郎・岩波書店沖縄戦裁判  大江健三郎賞  尾崎真理子 
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欧州連合の予算

欧州連合の予算（おうしゅうれんごうのよさん）では、加盟27か国とは別に独自の議会や執行機関を持つ欧州連合の財政・予算の制度や状況について概説する。欧州連合では加盟国間で共通の法規が施行され、欧州連合全体としての共通政策に対する支出が行われている。これを賄うために欧州連合では2007年度で1160億ユーロ規模の予算が承認され、また2007年から2013年の予算総額の規模としては8620億ユーロとすることが合意されている。この額は欧州連合の域内総生産 (GDP) のおよそ1%にあたる。なお比較として、イギリスの2004年の歳出規模は7590億ユーロで、フランスは8010億ユーロであった。また1960年の欧州連合（当時は欧州経済共同体）の予算規模はGDPの0.03%であった。
予算の策定

欧州連合には欧州連合理事会、欧州委員会、欧州議会の3つの運営機構が設置されており、この3者すべてが毎年の欧州連合予算の決定に携わる。単年度、あるいは複数年度の予算はその対象期間の前に決められるが、各加盟国の拠出額は、予算年度が終了し、歳入・歳出額が判明するまで決定することができない。また欧州連合の歳入とイギリスからの拠出金のバランスによって変動する対英優遇措置の算定も予算額の最終決定に影響する。
歳入

欧州連合は加盟国の国庫からの支払い金を受け取ることで、欧州連合の市民から間接的に歳入の多くを得ている。歳入は大きく3つに分類される。
伝統的固有財源とは、欧州連合に代わって上乗せされる税で、これはおもに欧州連合域内に輸入される商品に課される関税である。この税を徴収しているのは、輸入された商品が到着し、域内での流通が開始された国の政府である。なお各国はこの運用にかかる費用を賄うため、徴収した関税の25%を受け取ることが認められている。欧州委員会では加盟国による伝統的固有財源の徴収を調査する人員を派遣する制度を実施しており、法規に従って徴収がなされているかを確認している。ある国が伝統的固有財源の徴収を適切に行っていなければ、そのために別の国が余計な財源負担を強いられることになり、このため税務当局では利害衝突の潜在的な対象となっている。しかしながら各国では、徴収の実施にさいしての過失により適切な歳入を得られなくても、これが黙認されているという状況がある 。
付加価値税に基づく固有財源とは欧州連合の市民に課される税で、各加盟国において徴収された付加価値税の一部である。付加価値税の税率や課税対象外商品は国によって異なるため、統一された課税基準による算定法が用いられ、これにより欧州連合に支払われる財源が決められている。この財源の算定基準となっているのは各国で徴収された付加価値税の総額であるが、この総額に対してそれぞれの国ごとで施行されている付加価値税率の加重平均から中間の課税基準を策定して調整し、また付加価値税が課されない特定商品にかんしても調整がなされる。基準額には上限が決められており、その国の国民総所得 (GNI) の50%を超えてはならないとされている。これらによって算出された額に対してコール金利を適用した額が欧州連合に支払われる。コール金利は一部の国で異なるものであるが、大体が0.33%である。2007年から2013年にかけて適用される率はオーストリアで0.225%、ドイツで0.15%、オランダとスウェーデンで0.1%となっている。
加盟国は付加価値税の税収額を欧州連合に対して、予算年度終了後から7月までに報告することが求められる。欧州連合は欧州委員会の予算総局や税制・関税同盟総局の職員による訪問の実施も含めて各国から提出された報告書が適切なものか調査し、その結果を対象国に示している。調査報告書で問題が指摘された場合、当事国はそれに対処し欧州連合との協議を行って双方の合意をまとめるか、欧州連合司法裁判所 (CJEU) の判断を仰ぐことになる。各加盟国の代表者からなる固有財源諮問委員会においても欧州連合の調査報告書を受け取って議論を行っている。2006年には9か国で監査官の調査が行われ、その監査官には調査初参加となる新規加盟5か国出身者も含まれていた。2007年には11か国を対象とする調査が行われる。欧州連合では1度の調査で3年度分の監査を行っている。
GNI に基づく固有財源は欧州連合の資金の最大部を占めており、加盟国の GNI 比に基づいて算出されるものである。この財源は年度ごとにある引き上げることが可能で、その額は予算全体額を確保するために既定の範囲内で調節することができる。この上限は欧州連合全体のGNIの1.24%に制限されている。
GNI は予算総局に代わってユーロスタットの専門職員が定められた規則にしたがって算定している。各加盟国は当該予算年度が開始される直前の9月22日までに算定の基本となる情報を提示しなければならない。また監査官による訪問調査や対立事案の解決のための協議が行われることもある。なお算定にかんしていずれの加盟国も欧州委員会と何らかの合意を設定していない。
加盟国による欧州委員会に対する支払は毎月行われている。固有財源の支払は徴収されるたびに月1度行われているが、付加価値税や GNI の変動による月ごとの返戻金の支払はその年度の予算見通しに基づいて、直後の修正に従って行われる。
その他の歳入は欧州連合予算全体のおよそ1%を占めている。この歳入には預金や支払遅延による利子、非欧州連合機関からの支払、共同体の各種計画事業からの収入、前年度予算の剰余金が含まれる。
歳出

歳出の中で最も大きな割合を占めているのが共通農業政策関連の支出であり、予算全体の45%に達している。次に大きいのが地域政策の30%、外交政策の8%、運営費用の6%、調査研究費の5%と続く。
加盟国ごとの分析

以下の表は予算全体に対する各国からの負担額と予算執行による各国への支出額の割合である。この表ではイギリスに対する優遇特例措置（2006年においてはおよそ48億ユーロ）を含めたものとなっている。またルクセンブルク、ベルギー、フランスに対する歳出額には、これらの国におかれている各機関の支出が含まれている。
| 加盟国 | 予算負担額 (€, 2006) | 予算負担額 (%, 2006) | 政策支出額 (€, 2006) | 政策支出額 (%, 2006) | 差額 (€, 2006) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  欧州連合 | 87,322,900,000 | 100% | 97,443,400,000 | 100% | 10,120,500,000 |
|  ドイツ | 17,573,300,000 | 20.1% | 12,242,400,000 | 12.6% | -5,300,900,000 |
|  フランス | 15,353,200,000 | 17.6% | 13,496,200,000 | 13.9% | -1,857,000,000 |
|  イタリア | 11,933,500,000 | 13.7% | 10,922,300,000 | 11.2% | -1,011,200,000 |
|  イギリス | 9,830,200,000 | 11.3% | 8,294,200,000 | 8.5% | -1,536,000,000 |
|  スペイン | 8,601,900,000 | 9.9% | 12,883,000,000 | 13.2% | 4,281,100,000 |
|  オランダ | 4,487,100,000 | 5.1% | 2,190,400,000 | 2.2% | -2,296,700,000 |
|  ベルギー | 2,635,200,000 | 3.0% | 5,625,100,000 | 5.8% | 2,989,900,000 |
|  スウェーデン | 2,297,700,000 | 2.6% | 1,573,400,000 | 1.6% | -724,300,000 |
|  ポーランド | 2,174,600,000 | 2.5% | 5,305,600,000 | 5.4% | 3,131,000,000 |
|  オーストリア | 2,013,900,000 | 2.3% | 1,830,100,000 | 1.9% | -183,800,000 |
|  デンマーク | 1,869,700,000 | 2.1% | 1,501,900,000 | 1.5% | -367,800,000 |
|  ギリシャ | 1,629,700,000 | 1.9% | 6,833,700,000 | 7% | 5,204,000,000 |
|  フィンランド | 1,429,600,000 | 1.6% | 1,280,400,000 | 1.3% | -149,200,000 |
|  アイルランド | 1,279,700,000 | 1.5% | 2,461,800,000 | 2.5% | 1,182,100,000 |
|  ポルトガル | 1,260,700,000 | 1.4% | 3,634,800,000 | 3.7% | 2,374,100,000 |
|  チェコ | 886,300,000 | 1.0% | 1,330,000,000 | 1.4% | 443,700,000 |
|  ハンガリー | 678,300,000 | 0.8% | 1,842,200,000 | 1.9% | 1,163,900,000 |
|  スロバキア | 346,500,000 | 0.4% | 69,6200,000 | 0.7% | 349,700,000 |
|  スロベニア | 243,800,000 | 0.3% | 406,000,000 | 0.4% | 162,200,000 |
|  ルクセンブルク | 198,300,000 | 0.2% | 1,194,800,000 | 1.2% | 996,500,000 |
|  リトアニア | 195,800,000 | 0.2% | 799,800,000 | 0.8% | 604,000,000 |
|  ラトビア | 132,700,000 | 0.2% | 402,600,000 | 0.4% | 269,900,000 |
|  キプロス | 120,700,000 | 0.1% | 239,600,000 | 0.2% | 118,900,000 |
|  エストニア | 111,000,000 | 0.1% | 300,000,000 | 0.3% | 189,000,000 |
|  マルタ | 39,400,000 | 0.0% | 157,000,000 | 0.2% | 117,600,000 |
出典： EU budget 2006 Financial Report
将来

欧州委員会では欧州連合の予算の将来についての議論を始めている。欧州委員会ではこの議論の主要な争点を公開しており、広く意見を求めている。
批判

ブリュッセル自由大学欧州研究所教授アンドレ・サピールはいわゆるサピール報告書の中において次のように批判している。
"As it stands today [in 2003], the EU budget is a historical relic. Expenditures, revenues and procedures are all inconsistent with the present and future state of EU integration."
日本語訳
現在のところ[2003年]、EUの予算は歴史的な遺物である。支出、収益、手続きはすべて、EU統合の現在および将来の状態と一致していない。
2004年度における歳入の財源

  伝統的固有財源
  付加価値税に基づく固有財源
  GNIに基づく固有財源
  その他の歳入
2004年度における分野別歳出

  共通農業政策
  構造基金
  域内政策
  地方開発
  運営費
  結束基金
  対外活動
  加盟前支援
  競争政策
  積立金
ラ・ロシェット (サヴォワ県)

| La Rochette |
| --- | --- |
  
行政
国:   フランス
地域圏 (Région):  オーヴェルニュ＝ローヌ＝アルプ地域圏
県 (département):  サヴォワ県
郡 (arrondissement):  シャンベリ郡
小郡 (canton):  モンメリアン小郡
INSEEコード:  73215
郵便番号:  73110
市長（任期）:  アンドレ・デュラン （2014年-2020年）
自治体間連合 (fr):  fr:Communauté de communes Cœur de Savoie
人口動態
人口:  3694人 （2015年）
人口密度:  743人/km2
住民の呼称:  Rochettois
地理
座標:  北緯45度27分34秒 東経6度07分16秒﻿ / ﻿北緯45.4594444444度 東経6.12111111111度﻿ / 45.4594444444; 6.12111111111座標: 北緯45度27分34秒 東経6度07分16秒﻿ / ﻿北緯45.4594444444度 東経6.12111111111度﻿ / 45.4594444444; 6.12111111111
標高:  平均:m 最低:322m 最高:807m
面積:  4.66km2
 La Rochette
公式サイト:  la-rochette.com
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ラ・ロシェット （La Rochette）は、フランス、オーヴェルニュ＝ローヌ＝アルプ地域圏、サヴォワ県のコミューン。
地理

ラ・ロシェットは、シャンベリから約30km、グルノーブルから約40km離れたサヴォワ県の町である。ユルティエール連峰から急流となって下り次に川となるジェロン川が町を横切り、北東のシャムー・シュル・ジェロン方面へ向かう前にジュドロン川と合流する。ジェロン川は18世紀に製作されたカッシーニ地図においてラ・ロシェット川と明記された。
ラ・ロシェットの町には、コレージュ1校、小学校1校、保育園が2か所ある。最寄りのリセはイゼール県のポンシャラにある。最寄りのスキー・リゾートはル・コレ・ダルヴァールで、ラ・ロシェットから約20kmである。
由来

ラ・ロシェットという地名は、岩を意味するrocheに接尾辞の-etteを付けたものである。したがって、ラ・ロシェットとは『険しい要塞または、岩場の露頭にあるもの』となる。古フランス語でrocheは『岩の上に建てられた城』であり、rocheはラテン語とガリア語のroccaに由来する。
13世紀に村について言及され、1233年にはRochera、その後1252年にはapud Rupeculamとなった。
アルピタン語では、コミューン名はコンフラン書記法でLa Roshetaと書く。
歴史

1895年から1932年まで、町にはメーター・ゲージの二次鉄道、トラムのポンシャラ-ラ・ロシェット-アルヴァール線が停車していた。標準軌に転換され、路線は1988年まで商品サービスを提供し続けた。
人口統計

| 1962年 | 1968年 | 1975年 | 1982年 | 1990年 | 1999年 | 2006年 | 2015年 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2424 | 2926 | 3078 | 3190 | 3124 | 3098 | 3221 | 3694 |
参照元:1962年から1999年までは複数コミューンに住所登録をする者の重複分を除いたもの。それ以降は当該コミューンの人口統計によるもの。1999年までEHESS/Cassini、2006年以降INSEE。
史跡

ラ・ロシェット城 - 11世紀建設。ルイ13世の命令によりルネサンス時代に解体され、18世紀に再建された。アランジュ家、その後レイ家の所有となった。
姉妹都市

メムリンゲン、ドイツ
1923年頃に撮影された駅
土一海人

土一 海人（どいち かいと、1999年7月2日 - ）は、ジャパンラグビーリーグワン東京サントリーサンゴリアスに所属するラグビー選手。
プロフィール

東京都出身。
ポジションはフッカー(HO)。
身長 175 cm、体重 105 kg
略歴

中学1年からラグビーを始めた。
2018年、東海大相模高校卒業後、東海大学に入る。なお東海大相模高校時代、高校日本代表に選ばれたことがある。
2022年、東海大学卒業後、日野レッドドルフィンズに加入。同年12月17日に行われたJAPAN RUGBY LEAGUE ONE第1節日本製鉄釜石シーウェイブス戦に途中出場でリーグワン公式戦初出場を果たした。
2023年、東京サントリーサンゴリアスに加入。
チャールズ・ゴードン＝レノックス (第8代リッチモンド公爵)

第9代リッチモンド公爵
第8代リッチモンド公爵チャールズ・ヘンリー・ゴードン＝レノックス（英語: Charles Henry Gordon-Lennox, 8th Duke of Richmond,DSO MVO、1870年12月30日 - 1935年5月7日）はイギリスの貴族、政治家。
出生から1903年にかけてはセトリントン卿を、1903年から自身が爵位を継承する1928年にかけてはマーチ伯爵をそれぞれ儀礼称号として用いた。
生涯

マーチ伯爵チャールズ・ゴードン＝レノックス(第7代リッチモンド公爵)と前妻エイミー・メアリー・リッカード（Amy Mary Ricardo、1848年10月10日 - 1879年8月23日）との長男として誕生した。イートン校に学んだのち、オックスフォード大学、クライストチャーチ・カレッジに進学した。1895年から1898年にかけてマリ統監を務めた。
1899年から翌年にかけてボーア戦争に従軍、同年12月には次席参謀の地位を得た。同戦争中の1900年には在南アフリカ陸軍総司令官たるフレデリック・ロバーツ将軍（英語版）付副官に任じられた。同年には殊功勲章を受勲したのち、1905年にはロイヤル・ヴィクトリア勲章を叙されている。第一次世界大戦直前の1914年7月8日にサセックス・ヨーマン連隊（英語版）付中佐に昇進している。
1928年に父よりリッチモンド公爵を含む9つの爵位を継承したのち、1935年に64歳で死去した。長男は夭折、次男は第一次世界大戦で戦死していたため、爵位は三男フレデリックが相続した。
家族

1893年6月8日にヒルダ・メイドライン・ブラッシー（英語版）（Hilda Madeline Brassey、庶民院議員ヘンリー・ブラッシー（英語版）の娘）と結婚して、3男2女をもうけた。
エミー・グウェンドリン・ゴードン＝レノックス（1894年5月5日 - 1975年4月27日）第3代準男爵サー・ジェームズ・コーツと結婚、子供あり。
チャールズ・ヘンリー・ゴードン＝レノックス（1895年8月15日 - 1895年9月5日）
ドリス・ヒルダ・ゴードン＝レノックス（1896年9月6日 - 1980年2月5日）
チャールズ・ヘンリー・ゴードン＝レノックス（1899年1月26日 - 1919年8月24日）セトリントン卿(儀礼称号)を称した。第一次世界大戦で戦死。
フレデリック・チャールズ・ゴードン＝レノックス（1904年2月5日 - 1989年11月2日）第9代リッチモンド公爵
教会ボクスグラヴ・プライオリ（英語版）にある8代公とその息子のメモリアル。
やめないで,PURE

「やめないで,PURE」（やめないで ピュア）は、KinKi Kidsの6枚目のシングル。1999年2月24日に8cmCDで発売。発売元はジャニーズ・エンタテイメント。
ジャケット写真が印刷されている手帳サイズのディバイダーと、携帯やPHSに使えるオリジナル着信メロディ・シート（「やめないで、PURE」、「愛されるより 愛したい」、「全部だきしめて」、「Happy Happy Greeting」）と、8cmサイズの写真集が同封されている。
2007年12月26日に12cmCD（マキシシングル）として再発売をしている。
解説

前作まで2作連続で両A面であったため、オリコンチャートでは「やめないで,PURE／BABY LOVE」と両A面表記されたこともあるが、現在は修正されている。また、タイトルの“,”が“、”と句読点で表記されることも多いが、本作は単独A面であり、タイトルも「やめないで,PURE」が正しいものである。
チャート成績

オリコン週間ランキングで、初週35.5万枚を売り上げ、初登場1位を獲得した。CD累計売上は64.8万枚（オリコン調べ）を記録した。
収録曲

やめないで,PURE
（作詞：伊達歩 / 作曲：筒美京平 / 編曲：WACKY KAKI）
堂本剛主演の日本テレビ系土曜ドラマ『君といた未来のために 〜I'll be back〜』主題歌。
タイアップドラマの放送開始からしばらくはエンディングテロップで「タイトル未定」とクレジットされていた。テレビドラマで流れるバージョンはボーカル分担がなく全編ユニゾンで歌われているなど、CDとは違いが多い。
『C album』と『KinKi Single Selection』ではそれぞれバージョン違いで収録されている。2017年に発表された『The BEST』にて、オムニバスを除き初めてシングルバージョンでのアルバム収録となった。
出版者：日本テレビ音楽株式会社
BABY LOVE
（作詞：山本英美 / 作曲：飯田建彦 / 編曲：船山基紀）
出版者：ブライト・ノート・ミュージック
やめないで,PURE (オリジナル・カラオケ)
BABY LOVE (オリジナル・カラオケ)
参加ミュージシャン

※クレジットは『KinKi Single Selection』より
やめないで,PURE
Arrange, Key: WACKY KAKI
Programmer: 柏原利勝
Guitar: 増崎孝司
Chorus: 飯田建彦
収録アルバム

やめないで,PURE
KinKi Kids名義
C album（アルバムバージョン）
KinKi Single Selection（別アルバムバージョン）
The BEST
オムニバス
THE HIT MAKER -筒美京平の世界-
BABY LOVE
映像作品

やめないで,PURE
KinKi KISS Single Selection
KinKi Kids Dome Tour 2004-2005 -Font De Anniversary.-
KinKi you DVD
KinKi Kids 2010-2011 〜君も堂本FAMILY〜
K album（初回限定盤）
KinKi Kids Concert -Thank you for 15years- 2012-2013
KinKi Kids Concert 2013-2014「L」
2015-2016 Concert KinKi Kids
We are KinKi Kids Dome Concert 2016-2017 TSUYOSHI & YOU & KOICHI
MTV Unplugged: KinKi Kids
KinKi Kids O正月コンサート2021
P album（初回盤B）
KinKi Kids Concert 2023-2024 〜Promise Place〜
BABY LOVE
Asian Biggest Live with 光一Birthday KinKi Kids 3 days Panic! at TOKYO DOME '98-'99
日本バスケットボール振興会

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団体種類:  特定非営利活動法人
設立:  1978年（昭和53年）
所在地:  東京都千代田区神田神保町2-20 新協ビル304
法人番号:  2010005013028 
主要人物:  会長 諸山文彦
活動地域:   日本
ウェブサイト:  日本バスケットボール振興会
2007年より特定非営利活動法人
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特定非営利活動法人日本バスケットボール振興会（にほんバスケットボールしんこうかい）は、元バスケットボール選手や実業団バスケットボール関係者らで構成されるバスケットボール団体。バスケットボールの発展、普及の為の支援活動を行っている。
1978年に発足した日本実業団バスケットボール連盟協力会が前身。現在の会長は、1964年東京五輪オリンピアンの諸山文彦。
概要と歴史

1978年 「日本実業団バスケットボール連盟協力会」発足。
1988年 「実業団バスケットボール協力会」に改称。
1992年 「日本実業団バスケットボール協力会」に改称。
1993年 「日本バスケットボール振興会」に改称。
2007年3月5日 特定非営利活動法人登記完了。
吉原崇宏

吉原 崇宏（よしはら たかひろ）は、日本のラグビーレフリー（審判員）。2021年現在、日本協会A級公認レフリーを務めている。
プロフィール

長崎県長崎市出身。
選手時代のポジションはセンター(CTB)、フルバック(FB)。
三和中学校ラグビー部監督を務めたことがある。
略歴

長崎北陽台高校、鹿屋体育大学を経て、長崎県立中学校に勤めながらレフリーになる。
アレグザンダー・ウェッダーバーン (初代ロスリン伯爵)

ジョシュア・レノルズによる肖像画、1785年。
初代ロスリン伯爵アレグザンダー・ウェッダーバーン（Alexander Wedderburn, 1st Earl of Rosslyn PC KC FRS FSA、1733年2月15日 – 1805年1月2日）は、イギリスの裁判官、政治家、貴族。スコットランドの弁護士から法制の異なるイングランドの弁護士に転身し、法務次官、法務長官、庶民間訴訟裁判所主席裁判官（英語版）へと昇進を繰り返し、最後は国務大官である大法官に上り詰めた。しかしその過程で盟友を裏切ることも多く、同時代の政界からの評価は低かった。
生涯 > 出生

裁判官ピーター・ウェッダーバーン（英語版）と妻ジャネット（Janet、デイヴィッド・オグルヴィの娘）の息子として、1733年2月13日にエディンバラで生まれた。父が裁判官だったほか、高祖父ピーター・ウェッダーバーン（英語版）も裁判官だった。弟デイヴィッドは陸軍大佐になり、1773年にインドで戦死した。
生涯 > スコットランドの弁護士

ダルキースの学校に通った後、1746年3月18日にエディンバラ大学に入学した。エディンバラ大学で学位を修得しなかったが、歴史学者のウィリアム・ロバートソン（英語版）教授、当時弁護士協会の図書館長を務めていた哲学者デイヴィッド・ヒューム、生涯にわたる友人となった経済学者アダム・スミスと知り合った。1753年5月8日にインナー・テンプルに入学し、以降毎年のようにロンドンを訪れたが、このときはスコットランドの弁護士を目指し、1754年6月29日にスコットランドにおける法廷弁護士の登録を受けた。ウェッダーバーンはすぐに弁護士として頭角を現し、わずか21歳でスコットランド教会総会（英語版）の長老職に就任、デイヴィッド・ヒュームが教会に非難されたときに彼を擁護した。このとき、教会総会ではヒュームを異端として非難すべきかが弁論され、ウェッダーバーンやロバートソンはヒュームがスコットランド国教会を離脱したため教会総会に彼を処罰する権限がないと主張し、総会がその主張を受け入れた。
ジョン・ヒューム（英語版）牧師が悲劇『ダグラス（英語版）』を著し、それが公演されると、ウェッダーバーンは職を失いそうになったヒュームを弁護した。教会総会ではスコットランド国教会の聖職者に『ダグラス』の観劇を禁止することが討議され、ウェッダーバーンは反対したが、結局禁止が決定された。
エディンバラの知識人の間で結成されたセレクト・ソサエティ（英語版）の最年少メンバーであり、1756年に『エディンバラ・レビュー（英語版）』誌の編集者を務めた。
1756年8月11日に父が死去して、エディンバラを去る意欲を強めたが、最終的にイングランドに渡ることを決定づけた出来事は劇的だった。1757年8月、スコットランド民事控訴院（英語版）で審議された事件において、ウェッダーバーンはジャコバイトのアレグザンダー・ロックハート（英語版）を相手に勝訴した。このとき、ウェッダーバーンはスコットランド法曹界とスコットランド全体に対する焦燥感を言葉にして、ロックハートと裁判長のグレンドイック卿（英語版）を攻撃し、ほかの裁判官から撤回と謝罪を求められた。ウェッダーバーンはその場で法服を脱いで、今後再度着ることはないとして裁判官の前に法服を置き、一礼して裁判所から退出した。そして、その夜のうちに出発してロンドンに向かい、イングランドの法曹界に入ることにした。
生涯 > イングランドの弁護士

ウェッダーバーンはロンドンのインナー・テンプルで法律を勉強する傍ら、俳優トマス・シェリダン（英語版）とジェームズ・クィン（英語版）から発声法のレッスンを受け、スコットランド訛りを直した。そして、ロンドンに着いてわずか3か月後の1757年11月25日にイングランドでの弁護士資格免許を取得した。
イングランドの弁護士になった後、しばらくは弁護士業がふるわなかったが、同じスコットランド出身の第3代ビュート伯爵ジョン・ステュアートの親しい友人になった。そして、1760年に国王ジョージ2世が死去して、ジョージ3世が即位すると、権力を手にしたビュート伯爵はウェッダーバーンを後援した。また1761年5月にウェッダーバーンの姉妹ジャネットがビュート伯爵の後援する第5代準男爵サー・ヘンリー・アースキン（英語版）（『英国議会史（英語版）』で「寵臣の寵臣」と形容された）と結婚したことも追い風だった。