stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ジェイク・バウアーズ
経歴 > インディアンス時代

2018年12月13日にレイズとクリーブランド・インディアンスとマリナーズによる三角トレードが行われ、レイズはインディアンスにバウアーズを放出し、ヤンディ・ディアスとコール・サルサーを獲得、マリナーズはインディアンスにカルロス・サンタナを放出し、エドウィン・エンカーナシオンを獲得した。
2019年6月14日のデトロイト・タイガース戦（コメリカ・パーク）で、「8番・指名打者」で先発出場し、2回の第1打席で右二塁打を放つと、4回の第2打席は止めたバットでボテボテの投手内野安打となった。同じく4回に回ってきた第3打席で左中間へ三塁打を放ちサイクルに王手をかけ、第4打席は見逃し三振に倒れたが8回の第5打席で右越えに8号2点本塁打を放ち、サイクル安打を達成した。チームでは史上9人目。また、前日の13日にはロサンゼルス・エンゼルスの大谷翔平が同記録を達成しており、指名打者としては大谷に続いて史上7人目であった。2日連続でのサイクル安打達成は1912年6月9日のトリス・スピーカー（当時ボストン・レッドソックス所属）、翌10日のチーフ・メイヤーズ（英語版）が達成して以来107年ぶり3度目となった。
2020年はメジャーでの公式戦出場が無かった。
2021年は2年ぶりにメジャー復帰したが、6月5日にDFAとなった。
経歴 > マリナーズ時代

2021年6月10日に後日発表選手とのトレードで、マリナーズへ移籍した。レギュラーシーズン終了後の10月27日にマイナー契約で傘下のAAA級タコマ・レイニアーズへ配属された後、11月7日にFAとなった。
経歴 > レッズ傘下時代

2021年12月20日にシンシナティ・レッズとマイナー契約を結び、2022年のスプリングトレーニングに招待選手として参加することになった。
経歴 > ヤンキース時代

2022年6月3日に金銭トレードでニューヨーク・ヤンキースへ移籍し、傘下AAA級スクラントン・ウィルクスバリ・レイルライダースに配属された。
2023年4月29日にメジャー契約を結んでアクティブ・ロースター入りした。
経歴 > ブルワーズ時代

2023年11月17日にジェイス・アビナ、ブライアン・サンチェスとのトレードでミルウォーキー・ブルワーズへ移籍した。
2024年オフの11月4日に一度はFAとなったものの、翌2025年1月6日にマイナー契約で再契約を結んだ。同年のスプリングトレーニングには招待選手として参加する。
詳細情報 > 年度別打撃成績

| 年  度 | 球団 | 試合 | 打席 | 打数 | 得点 | 安打 | 二塁打 | 三塁打 | 本塁打 | 塁打 | 打点 | 盗塁 | 盗塁死 | 犠打 | 犠飛 | 四球 | 敬遠 | 死球 | 三振 | 併殺打 | 打率 | 出塁率 | 長打率 | OPS |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2018 | TB | 96 | 388 | 323 | 48 | 65 | 22 | 2 | 11 | 124 | 48 | 6 | 1 | 2 | 6 | 54 | 0 | 3 | 107 | 3 | .201 | .316 | .384 | .700 |
| 2019 | CLE | 117 | 423 | 372 | 46 | 84 | 16 | 1 | 12 | 138 | 43 | 3 | 3 | 0 | 3 | 45 | 0 | 3 | 115 | 3 | .226 | .312 | .371 | .683 |
| 2021 | CLE | 43 | 113 | 100 | 7 | 19 | 3 | 0 | 2 | 28 | 6 | 0 | 1 | 0 | 0 | 12 | 1 | 0 | 27 | 0 | .190 | .277 | .280 | .557 |
| 2021 | SEA | 72 | 202 | 182 | 20 | 40 | 4 | 0 | 2 | 50 | 13 | 6 | 0 | 0 | 0 | 18 | 0 | 2 | 51 | 1 | .220 | .297 | .275 | .572 |
| '21計 | SEA | 115 | 315 | 282 | 27 | 59 | 7 | 0 | 4 | 78 | 19 | 6 | 1 | 0 | 0 | 30 | 1 | 2 | 78 | 1 | .209 | .290 | .277 | .566 |
| 2023 | NYY | 84 | 272 | 242 | 28 | 49 | 15 | 0 | 12 | 100 | 30 | 3 | 2 | 0 | 3 | 27 | 0 | 0 | 95 | 3 | .202 | .279 | .413 | .692 |
| 2024 | MIL | 117 | 346 | 302 | 45 | 60 | 9 | 2 | 12 | 109 | 43 | 13 | 1 | 0 | 0 | 39 | 1 | 5 | 118 | 0 | .199 | .301 | .361 | .662 |
| MLB：5年 | MLB：5年 | 529 | 1744 | 1521 | 194 | 317 | 69 | 5 | 51 | 549 | 183 | 31 | 13 | 2 | 12 | 195 | 2 | 13 | 510 | 10 | .208 | .302 | .361 | .663 |
2024年度シーズン終了時
詳細情報 > MLBポストシーズン打撃成績

| 年  度 | 球 団 | シ リ ｜ ズ | 試  合 | 打  席 | 打  数 | 得  点 | 安  打 | 二 塁 打 | 三 塁 打 | 本 塁 打 | 塁  打 | 打  点 | 盗  塁 | 盗 塁 死 | 犠  打 | 犠  飛 | 四  球 | 敬  遠 | 死  球 | 三  振 | 併 殺 打 | 打  率 | 出 塁 率 | 長 打 率 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2024 | MIL | NLWC | 2 | 6 | 6 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | .333 | .333 | .833 |
| 出場：1回 | 出場：1回 | 出場：1回 | 2 | 6 | 6 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | .333 | .333 | .833 |
2024年度シーズン終了時
詳細情報 > 年度別投手成績

| 年  度 | 球  団 | 登板 | 先発 | 完投 | 完封 | 無四球 | 勝利 | 敗戦 | セ丨ブ | ホ丨ルド | 勝率 | 打者 | 投球回 | 被安打 | 被本塁打 | 与四球 | 敬遠 | 与死球 | 奪三振 | 暴投 | ボ丨ク | 失点 | 自責点 | 防御率 | WHIP |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2024 | MIL | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ---- | 20 | 4.0 | 5 | 0 | 4 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 2 | 4.50 | 2.25 |
| MLB：1年 | MLB：1年 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ---- | 20 | 4.0 | 5 | 0 | 4 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 2 | 4.50 | 2.25 |
2024年度シーズン終了時
詳細情報 > 年度別守備成績

| 年 度 | 球 団 | 一塁（1B）> 試  合 | 一塁（1B）> 刺殺 | 一塁（1B）> 補殺 | 一塁（1B）> 失策 | 一塁（1B）> 併殺 | 一塁（1B）> 守備率 | 左翼（LF）> 試  合 | 左翼（LF）> 刺  殺 | 左翼（LF）> 補  殺 | 左翼（LF）> 失  策 | 左翼（LF）> 併  殺 | 左翼（LF）> 守 備 率 | 右翼（RF）> 試  合 | 右翼（RF）> 刺  殺 | 右翼（RF）> 補  殺 | 右翼（RF）> 失  策 | 右翼（RF）> 併  殺 | 右翼（RF）> 守 備 率 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2018 | TB | 76 | 557 | 29 | 5 | 57 | .992 | 16 | 20 | 1 | 0 | 0 | 1.000 | 4 | 7 | 0 | 0 | 0 | 1.000 |
| 2019 | CLE | 31 | 184 | 8 | 2 | 13 | .990 | 53 | 79 | 3 | 1 | 0 | .988 | - | - | - | - | - | - |
| 2021 | CLE | 41 | 244 | 17 | 0 | 23 | 1.000 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| 2021 | SEA | 13 | 83 | 5 | 0 | 6 | 1.000 | 21 | 32 | 1 | 0 | 0 | 1.000 | 23 | 34 | 2 | 0 | 0 | 1.000 |
| '21計 | SEA | 54 | 327 | 22 | 0 | 29 | 1.000 | 21 | 32 | 1 | 0 | 0 | 1.000 | 23 | 34 | 2 | 0 | 0 | 1.000 |
| 2023 | NYY | 22 | 144 | 4 | 0 | 14 | 1.000 | 23 | 31 | 0 | 1 | 0 | .969 | 33 | 39 | 2 | 2 | 0 | .953 |
| MLB | MLB | 183 | 1212 | 63 | 7 | 113 | .995 | 113 | 162 | 5 | 2 | 0 | .988 | 60 | 80 | 4 | 2 | 0 | .977 |
2023年度シーズン終了時
詳細情報 > 記録

サイクル安打：1回（2019年6月14日）
詳細情報 > 背番号

9（2018年、2024年）
10（2019年、2021年 - 同年途中）
5（2021年途中 - 同年終了）
61（2023年）
AAA級ダーラム・ブルズ時代
（2018年4月13日）
クリーブランド・インディアンス時代
（2019年6月18日）
サミュエル・テトロー

サミュエル・テトロー（Samuel Tetrault、1985年7月5日 - ）は、カナダケベック州出身の男性フィギュアスケート選手。2002年JGPファイナル2位。パートナーはジェシカ・デュベ。
経歴

カナダのケベック州に生まれ、5歳のころにスケートを始めた。当初はアイスホッケーもやっていたという。のちに男子シングル選手として活動を始めるとともに、ジェシカ・デュベと組み結成しペアスケーティングでも活動を始めた。
2001-2002年シーズンからISUジュニアグランプリに参戦し、JGPハーグで3位、JGPSBC杯で2位となり、JGPファイナル進出を果たした。翌2002-2003年シーズンにはJGPブラオエン・シュベルター杯でISUジュニアグランプリ初優勝を飾り、2度目の出場となったJGPファイナルでは初表彰台の2位となる。2003年カナダ選手権ジュニアクラスで優勝、しかし世界ジュニア選手権では9位に終わった。シーズン終了後にジェシカ・デュベとのペアは解散する。
ペア解散後は男子シングル選手として2004年カナダ選手権に出場したものの、ジュニアクラスで19位に終わった。以後、活動は見られない。
主な戦績

戦績はジェシカ・デュベとのペア時。
| 大会/年 | 2001-02 | 2002-03 |
| --- | --- | --- |
| カナダ選手権 |  | 1 J |
| ニース杯 |  | 1 J |
| 世界Jr.選手権 |  | 9 |
| JGPファイナル | 6 | 2 |
| JGPブラオエン・シュベルター杯 |  | 1 |
| JGPモントリオール |  | 3 |
| JGPSBC杯 | 2 |  |
| JGPハーグ | 3 |  |
主な戦績 > 詳細

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
2002-2003 シーズン
| 開催日 | 大会名 | SP | FP | 結果 |
| 2003年2月24日-3月2日 | 2003年世界ジュニアフィギュアスケート選手権（オストラヴァ） | 12 | 9 | 9 |
| 2002年12月12日-15日 | 2002ジュニアグランプリファイナル（ハーグ） | 4 | 2 | 2 |
| 2002年11月 | ニース杯（ニース）ジュニアクラス | 3 | 2 | 2 |
| 2002年10月10日-6日 | ISUジュニアグランプリ ブラオエン・シュベルター杯（ケムニッツ） | 3 | 1 | 1 |
| 2002年9月26日-29日 | ISUジュニアグランプリ モントリオール（モントリオール） | 3 | 3 | 3 |
エアリーディスク

エアリーディスク
エアリーディスク（英: Airy disc）は、光学現象である。光には波の性質があるので、円形開口を通過した光は回折して開口部から遠く離れた観察平面上に同心円状の明暗のパターンをつくる（光の干渉を参照）。
均一光源から出て円形開口を通過した光は観察面上に回折パターンを生じるが、この中心には「エアリーディスク」とよばれる明るい領域があり、その周りを「エアリーパターン」と呼ばれる複数の同心円環がとりまく。ディスクと各円環は暗い同心円環に隔てられる。いずれもジョージ・ビドル・エアリーにちなんで名づけられた。このディスクの直径は光源が出す光の波長と円形開口の大きさによって異なる。
カメラや望遠鏡ではこれは重要な意味をもつ。有限の直径を持つレンズを通過した光線の焦点像は厳密には点にならず、回折によってエアリーディスクの大きさの円盤になる。無収差レンズを使った場合でも、このレンズがつくる焦点像の分解能には限界があり、回折による限界により光学系の分解能はきまるといってよい。よって写真技術で言ういわゆる小絞りボケも、エアリーディスクで理論的に説明できる。
エアリーディスクは物理学・光学・天文学では重要な概念である。
エアリーディスクの大きさ

円形開口から離れた遠視野（ファーフィールド）にできる最小の暗環と光軸との隔たりを円形開口平面と光軸が交わる点から計測した角度は次の式で与えられる。
ここで λ は光の波長、 d は円形開口の直径である。光学系に個別部品としての開口を導入せずとも、実際のレンズ等は必然的に有限の直径を持つため、理論的な「光を屈折させる装置」としてのレンズと開口との組み合わせ、等になっていることに注意。
さて、レイリーの判断基準による2つの像の分解の限界は、ある焦点像のエアリーディスクの中心ともうひとつの焦点像のエアリーディスクの第1暗環（エアリーディスクを取り巻く暗い同心環）が重なった状態である。回折限界系による角分解能は同じ式で与えられる。
例 > カメラ

2つの点光源の間隔を次第に狭めながら（2つの点光源とカメラがつくる角度は次第に小さくなる）カメラで撮影すると、2つの点光源によるエアリーディスクはある時点から重なりはじめ、やがて画像上では2つの回折像が互いに重なってぼやけ始め、はっきりと分離できなくなる。第1の回折像の光源のエアリーパターンの中心（最輝部）が第2の回折像のエアリーパターンの第1暗環に重なった状態を『最大分解』という。（レイリーの判断基準参照）
上で述べた2つの点光源の分離角の限界（レンズの分解能）は次の式で与えられる。
ここでθは十分小さいので次の近似値を与えることができる。
ここで xはフィルム上の点光源像の間隔である。 fのレンズとフィルムの距離は、レンズの焦点距離として計算する。
ここで  {\frac {f}{d}} はレンズの F値である。たとえば、快晴の日中によく使うのはF16である。このλの値は任意だがここでは仮に可視光域の約450ナノメートルとしてみると、 xは約0.01mmを与えられる。F16で撮影する場合、デジタルカメラでは受光体の分解能をこれより小さくしても実際の解像力は向上しない。ただし、カラーフィルタやサンプリング定理によりピクセルピッチをこれより小さくすることで解像力が向上する場合がある。
例 > 人間の目

人間の肉眼のF値は瞳孔がもっとも開いたときで約2.1である。その（網膜上の）解像力は約 1μm である。これは人間の眼球にある視細胞の間隔によるものである。
例 > レーザー光線

円形光の全域にわたって強度が均一なレーザー光線（平坦波）をレンズで集束すると焦点上でエアリーディスクを形成する。焦点上のレーザー光線の強度によりエアリーディスクの大きさが決定される。
エアリーディスクを観察する条件

均一の照明を与えられた円形開口を通過した光（または均一な平坦波）は、円形開口から遠く離れた観察平面上にエアリー回折パターンをみせる。光源と観察平面がそれぞれ円形開口から無限遠にある場合をフラウンホーファー回折といい、少なくとも一方が有限の距離にある場合をフレネル回折というが、ここでは前者を問題にする。
レンズを使わずにエアリーパターンを観察する条件は、1) 円形開口を照らす光が平坦な波動であり（光全体で波の位相がそろう）、2) 円形開口にあたる光の強度が開口面全面で一定であり、3) 回折光が観察できる位置と円形開口の距離 R （観察平面と円形開口の距離）が開口径と比較して十分大きく、4) 開口部の半径 a が光の波長  \lambda  と比較してあまり大きくないことである。3)、4) の条件は  R>a^{2}/\lambda  という式で表すことができる。
均一な照明の条件は円形開口から十分遠くに光源を置くことで満たされる。しかし円形開口が大きいなどの理由で回折像の観察面までの距離を十分とるという条件が満たされない場合は、円形開口のすぐ後方にレンズをおく（あるいはレンズ自体が開口絞りとなる）ことで円形開口に近い観察平面上に回折像を映すこともできる。その場合エアリーパターンは無限遠ではなくレンズの焦点上に結ばれるが、ここで生じるのはフラウンホーファー回折である
波の位相が揃った円形レーザー光（平坦波）がレンズにより結像するとやはりエアリーパターンを生じる。
カメラや結像光学系では十分遠方の被写体は対物レンズにより屈折してフィルムほかの検出器平面上に結像するので、遠視野回折像が検出器で観察される。円形開口の虹彩やレンズの外縁による制約で生じる回折像は、計算上多重同心円のエアリー回折パターンとなる。すでに述べたレンズ系の最大分解能がここから導かれる。
数式による解説

円形開口から生じるフラウンホーファー回折の強度は次の式で与えられる。
ここで  I_{0} は回折パターン中央における光の強さ、 J_{1} は第1種ベッセル関数、 k={2\pi }/{\lambda } は波数、 a は円形開口半径、 \theta  は視野角（円形開口の中心と回折像の周縁を結んだ線と光軸とがつくる角）である。
ここで q は観察平面（または焦点平面）の光軸からの半径であり、 N=R/d は光学系のF値である（d=2a は円形開口の直径、 R は円形開口と観察平面の距離)。円形開口の直後にレンズを置くと、レンズの焦点平面上にエアリーパターンができる。ここではR = f (f はレンズの焦点距離) である。ただし、 \theta \rightarrow 0 (または  x\rightarrow 0) の極限値は  I(0)=I_{0} である。
J_{1}(x) がゼロの値をとるのは  x=ka\sin \theta \approx 0,3.8317,7.0156,10.1735,13.3268,16.4706... のときである。これにより回折パターンの第1暗環は次の式で表される。
観察平面上の第1暗環の半径  q_{1} と \theta  の関係は次の式で表される。
ここで R は円形開口からの距離である。エアリーディスクの光強度の半値幅 (where  J_{1}(x)=1/2) は  x=1.61633...、 1/e2 点 ( J_{1}(x)=1/e^{2} で与えられる) は  x=2.58383...、第1明環の最輝部は  x=5.13562... で与えられる。
回折パターン中心の光の強度  I_{0} と円形開口を通る光の強度 P_{0} の関係は次の式であらわされる。
ここで  \mathrm {E}  円形開口の単位面積あたりの光の強度、A は円形開口の面積 ( A=\pi a^{2}) 、 R は円形開口からの距離である。レンズの焦点平面上では、 I_{0}=(P_{0}A)/(\lambda ^{2}f^{2}) である。第1明環の最大強度はエアリーディスク中心の強度の約 1.75% である。
すでに述べた  I(\theta ) の式は、回折パターンが所与の円内でどれだけの強度をもつかを示す次の式へと発展する。
ここで  J_{0} と  J_{1} はベッセル関数である。この式により算出される（中心に近いほうから）第1暗環・第2暗環・第3暗環 (ここでは  J_{1}(ka\sin \theta )=0) までの強度の累計は、集束した光の強度を100%とするとそれぞれ83.8% ・ 91.0% ・ 93.8% である。
中央を遮蔽した光によるエアリーパターン

この式は中央を遮蔽した光によるエアリー回折パターンにも応用できる
。すなわち円形開口（光）の中央を円形に遮蔽してできる環状の光の回折パターンである。
ここで  \epsilon  は円形開口の遮蔽率、言い方を変えると遮蔽円盤の直径と円形開口（光）の直径の比である。 \left(0\leq \epsilon <1\right) で、 x は  x=kasin(\theta )\approx {\frac {\pi R}{\lambda N}} で定義されるが、ここで R は焦点平面の光軸上の直径、 \lambda  は波長、 N は光学系の F値である。集束した光エネルギー (焦点平面の光軸上に中心をもつ直径R の円に集まる総エネルギーの比率) は次の式で与えられる。
\epsilon \rightarrow 0 のときは、以前述べた遮蔽を考慮しない式と同じである。
エアリーディスクとガウシアンビーム焦点の比較

放射照度が均一な円形のレーザー光をレンズで屈折させると、焦点平面に円形のエアリーパターンをつくる。焦点中心の強度は、 I_{0,Airy}=(P_{0}A)/(\lambda ^{2}f^{2}) となるが、ここで  P_{0} は入射光全体のパワー、 A=\pi D^{2}/4 は光の断面積 ( D は光の直径) 、 \lambda  は波長、  f はレンズの焦点距離である。
直径D の円形開口を通り、D の直径の  1/e^{2} に集束されたガウシアンビーム（入射瞳での放射照度が不均一･･････光軸上は強度が高く周縁ではゼロになる）は、焦点上でガウシアン形状の強度分布を見せる。この場合、焦点中心の強度は  I_{0,Airy} の0.924 倍である。
円形開口による回折。エアリーパターンは（ R>a^{2}/\lambda ）（つまり遠視野）のときに観察される。
円形開口にレンズを用いた回折。遠視野の像はR=f (f=焦点距離)の距離の焦点観察平面上にのみ観察される。視野角  \theta  はレンズがない場合と同じである。
レダ (企業)

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 本社のあるニューオータニガーデンコート
種類:  株式会社
市場情報:  非上場
本社所在地:   日本 〒102-8578 東京都千代田区紀尾井町4-1 ニューオータニガーデンコート4F
設立:  1979年10月18日 （セントラル通商株式会社）
業種:  持株会社
法人番号:  9010001073630
事業内容:  有価証券の保有及び管理、並びに経営コンサルタント業務
代表者:  代表取締役会長兼社長 加畑雅之
資本金:  1億円
発行済株式総数:  268,908株
売上高:  4億6,920万6千円 (2023年3月期)
営業利益:  1億4,904万5千円 (2023年3月期)
経常利益:  1億4,599万2千円 (2023年3月期)
純利益:  4,836万9千円 (2023年3月期)
純資産:  82億7,468万8千円 (2023年3月期)
総資産:  94億8,452万9千円 (2023年3月期)
決算期:  3月期
主要株主:  加畑雅之 80.73% 加畑郁子 14.67% 加畑知子 4.34% 加畑貴大 0.26%（2023年3月31日時点）
外部リンク:  https://www.ledagroup.co.jp/
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種類:  株式会社
本社所在地:   日本 〒102-8578 東京都千代田区紀尾井町4-1
設立:  2015年7月6日 （株式会社レダコーポレーション）
業種:  金属製品
法人番号:  7010001169059 
事業内容:  医療機器、美容健康関連商品の開発・製造・販売。
代表者:  代表取締役社長 大谷部啓一
主要株主:  株式会社レダグループホールディングス
関係する人物:  加畑雅之（創業者）
外部リンク:  http://www.leda.co.jp/
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株式会社レダ（英語: Leda Co., Ltd.）は、東京都千代田区に本社を置き医療機器、美容健康関連商品等の開発・製造・販売を手がける企業。株式会社レダグループホールディングスも記述する。
沿革

1979年10月に宮城県仙台市青葉区立町で、セントラル通商株式会社を設立する。1981年から欧州のファッションブランドを扱い、1993年からM&Aで事業拡大を図り、1998年に「熱海つるやホテル」を傘下とする。1999年にゲルマニウムを素材とした医療機器「プチシルマ」「レダシルマ」を発表する。2001年に本社を東京都中央区銀座5-11-13へ移転する。2003年5月に千代田区紀尾井町ニューオータニ ガーデンコートへ本社を移転し、11月に株式会社レダへ商号を変更する。2007年に株式会社レダペティート（現 株式会社ヴィヴァン・アンド・カンパニー）を設立する。2009年に東京女子医科大学・早稲田大学連携先端生命医科学研究教育施設「TWIns」にレダの研究室を開設、広告代理店 株式会社創広を傘下とする。2012年にKABホールディングス合同会社を設立して東証二部上場株式会社カーチスホールディングスの株式を取得し、加畑雅之が会長となる。2015年10月に吸収分割で株式会社レダコーポレーションへ商品製造・販売・レンタル事業を承継する。10月に株式会社KABホールディングスへ商号を変更する。12月にKABホールディングス合同会社を吸収合併する。2018年8月に株式会社レダグループホールディングスへ商号を変更する。「レダの酵素121℃ 極上」が上海協力機構青島サミットの開催御礼品に選定される。インターネットプラットフォーム「PicknBuy24.com」を開始する。第1回日中第三国市場協力フォーラムで新華錦集団有限公司と戦略合作意向書を締結する。2019年に山東新華錦の100％子会社青島新華錦汽車貿易有限公司と合弁会社「青島新馳汽車有限公司」設立に関する合弁契約を締結する。
2023年5月に株式会社オウケイウェイヴと資本・業務提携を発表するも8月に解消する。
おもな商品

一般医療機器 プチシルマ - 1999年発売。高純度99.999％ゲルマニウム素材使用の貼付型一般医療機器。肩・首・腰などコリを感じる部位に貼ることでコリを緩解[大言壮語的]。ゲルマニウム粒は半永久的に再使用可能。
プチシルマ・メディカルサポーター510K - 2013年発売。プチシルマ粒と機能性にこだわったサポーターを合体したサポーター。プチシルマ粒がサポーターに装着されて自分で貼る手間がなく使い勝手の良さが好評[要出典]の商品。腰用・多機能（ヒザ・足首など）用の2種類を販売。
管理医療機器 レダシルマ - 1999年発売。日本初のゲルマニウムとシルバーやゴールド、プラチナなどを融合した医療機器ジュエリー。ネックレス、ブレスレット、リングなど。
ピュアゲルマローラー999 - 2009年発売。ゲルマニウム素材の美顔ローラー。気軽に自宅でできるエステとして人気に[要出典]。
レダの酵素121℃シリーズ - 第1号のスタンダードタイプが2016年発売。熱や酸に強い酵素の主成分の特長が評価されて新しい酵素ドリンクのポジションを獲得[要出典]。2017年プレミアムタイプ発売。
プラピュア・Ｇ - 2012年発売。プラセンタを独自に商品化。高純度・質濃度のプラセンタエキスに美容と健康にうれしい[独自研究?]成分配合。
ヴィヴァン・バランス・プレミアム - 2013年発売。プリフェノールの一種レスベラトロール、多種類のプリフェノールを含有するアサイーをはじめスーパーフルーツ20種類ものフルーツ成分と機能性成分をバランスよく配合[大言壮語的]。
レダの水素ＳＰＡピュアプラス - 2014年発売。浴槽に入れて入浴するだけで肌が良い状態[大言壮語的]。自宅でエステ気分が味わえる商品として人気に[大言壮語的][要出典]。
グループ企業

株式会社レダグループホールディングスグループ - 有価証券の保有および管理。経営コンサルティング業、投資・金融および不動産賃貸業。
株式会社レダ - 医療機器、美容健康関連商品の開発・製造・販売。
株式会社ヴィヴァン・アンド・カンパニー - プチシルマ健康館フランチャイズチェーン店の運営・指導。医療機器、美容健康器具、美容健康のための装身具、加工食品（健康食品およびサプリメント）の販売。
株式会社創広 - 雑誌広告によるメディア戦略、クロスメディア戦略（テレビ・新聞・ラジオ・WEB等）、マーケティング、企画、コンサルティング、新商品の企画立案、セールスプロモーション。
株式会社グローバルキャピタルマネージメント - 宅地建物取引および不動産事業。
株式会社レダックス - 自動車の買取事業、自動車の販売事業、自動車の流通に関わる事業、子会社の経営管理等。
株式会社カーチス - 自動車流通業、整備事業、保険事業。
株式会社アガスタ - 中古車輸出業、中古車販売サイトの運営。
株式会社タカトク - 輸入車・国産車の自動車用品および部品の卸売販売。
宣伝・広告

いずれもプチシルマシリーズ
宣伝・広告 > テレビCM

研ナオコ（2002年 - 2010年代・2023年）
ともこ（2007年 - 2010年代・2023年）
ジャンボ尾崎（2002年）
林家ペー（2003年）
志村けん（2005年 - 2010年代）
中村玉緒（2012年・2015年）
宣伝・広告 > ラジオCM

ラジオ時報CM（2023年5月7日 -、JFNC系列）週末A枠、午前5:00 - 7:00。
チームでら

プロレスリング・チームでらは、愛知県名古屋市を中心に活動しているプロレス団体。プロレスリング・チームでらの前身である、でら名古屋プロレス（でらなごやプロレス）についても記述している。
歴史 > でら名古屋プロレス

2008年1月、DDTプロレスリングの高木三四郎が設立。
6月7日、Zepp Nagoyaで旗揚げ戦を開催。
2009年4月3日、代表の渋谷雅人が愛知県警察津島警察署に大麻取締法違反で現行犯逮捕された。
4月6日、代表の渋谷が逮捕されたことを受けて解散することを発表。
7月26日、中村スポーツセンターで開催する予定だった旗揚げ1周年記念大会を中止して入場無料の最終興行を開催して解散。
歴史 > プロレスリング・チームでら

7月27日、高井憲吾、入江茂弘、宮本武士、笠木峻が、でら名古屋プロレスの後継団体として設立。
9月19日、スポルティーバアリーナで旗揚げ戦を開催。
タイトル

チームでら認定ドラツェーガー王座
所属選手

高井憲吾
影山道雄
ドラゴーン
テバサキーダー
台湾ラーメンマン
ジ・インテリジェンス・センセーショナル・グランドパッションマスク4号
歴代所属選手

高木三四郎（DDTプロレスリング兼任所属）
高井憲吾
入江茂弘
宮本武士
笠木峻
榊原渉
SHIGERU
宮本武士
笠木峻
入江茂弘
蓮香誠
歴代スタッフ

松永郁恵（リングアナウンサー）
主成分分析

(1, 3) を中心とし(0.866, 0.5) 方向の標準偏差が 3、それに直交する方向の標準偏差が 1 の多変量正規分布に従うデータセットに対する主成分分析の結果。矢印で示される 2 つベクトルは共分散行列の固有ベクトルであり、ベクトルの長さはそれぞれの固有ベクトルの固有値の平方根に等しくなるようにスケールされている。また 2 つの固有ベクトルは分布の中心（平均）が原点となるように配置してある。
主成分分析（しゅせいぶんぶんせき、英: principal component analysis; PCA）は、相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法。データの次元を削減するために用いられる。
主成分を与える変換は、第一主成分の分散を最大化し、続く主成分はそれまでに決定した主成分と直交するという拘束条件の下で分散を最大化するようにして選ばれる。主成分の分散を最大化することは、観測値の変化に対する説明能力を可能な限り主成分に持たせる目的で行われる。選ばれた主成分は互いに直交し、与えられた観測値のセットを線型結合として表すことができる。言い換えると、主成分は観測値のセットの直交基底となっている。主成分ベクトルの直交性は、主成分ベクトルが共分散行列（あるいは相関行列）の固有ベクトルになっており、共分散行列が実対称行列であることから導かれる。
主成分分析は純粋に固有ベクトルに基づく多変量解析の中で最も単純なものである。主成分分析は、データの分散をより良く説明するという観点から、そのデータの内部構造を明らかにするものだと考えられる。多くの場合、多変量データは次元が大きく、各変数を軸にとって視覚化することは難しいが、主成分分析によって情報をより少ない次元に集約することでデータを視覚化できる。集約によって得られる情報は、データセットを元のデータ変数の空間から主成分ベクトルのなす空間へ射影したものであり、元のデータから有用な情報を抜き出したものになっている。主成分分析によるデータ構造の可視化は、可視化に必要なだけ先頭から少数の主成分を選択することで実現される。
主成分分析は探索的データ解析における主要な道具であり、予測モデル構築（英語版）にも使われる。主成分分析は観測値の共分散行列や相関行列に対する固有値分解、あるいは（大抵は正規化された）データ行列の特異値分解によって行われる。主成分分析の結果は主成分得点（因子得点、英: score）と主成分負荷量（因子負荷量、英: loadings）によって評価される。主成分得点とは、あるデータ点を主成分ベクトルで表現した場合の基底ベクトルにかかる係数であり、ある主成分ベクトルのデータ点に対する寄与の大きさを示す。主成分負荷量はある主成分得点に対する個々の（正規化された）観測値の重みであり、観測値と主成分の相関係数として与えられる。主成分分析は観測値の間の相対的なスケールに対して敏感である。
主成分分析による評価は主成分得点と主成分負荷量をそれぞれ可視化した主成分プロット、あるいは両者を重ね合わせたバイプロットを通して解釈される。主成分分析を実行するためのソフトウェアや関数によって、観測値の基準化の方法や数値計算のアルゴリズムに細かな差異が存在し、個々の方法は必ずしも互いに等価であるとは限らない（例えば、R言語における prcomp 関数と FactoMineR の PCA 関数の結果は異なる）。
直感的な説明

主成分分析は与えられたデータを n 次元の楕円体にフィッティングするものであると考えることができる。このとき、それぞれの主成分は楕円体の軸に対応している。楕円体の軸が短いほどデータの分散は小さく、短い軸に対応する主成分を無視することで、データの分散と同程度に小さな情報の損失だけで、データをより少ない変数で表現することができる。
楕円体の軸を見つけるには、データの平均を座標軸の原点に合わせる必要がある。そのため、データの共分散行列を計算し、共分散行列に対する固有値と固有ベクトルを計算する。また、それぞれの固有ベクトルを直交化し、正規化する必要がある。固有ベクトルの組として互いに直交する単位ベクトルが得られたなら、それらに対応する軸を持つ楕円体によってデータをフィッティングすることができる。それぞれの軸に対する寄与率（proportion of the variance: 分散の比）は、その軸に対応する固有ベクトルに対する固有値を、すべての固有値の和で割ったものとして得ることができる。
注意すべき点として、分散はデータのスケールに依存するため、主成分分析の結果はデータをスケール変換することで変わり得るということが挙げられる。
歴史と名称

主成分分析は1901年にカール・ピアソンによって導入された。ピアソンは力学における主軸定理（英語版）からの類推によって主成分分析の方法を得た。主成分分析は、ピアソンとは独立に1930年代にハロルド・ホテリングよっても導入され、ホテリングによって主成分分析 (principal component analysis) と呼ばれるようになった。（Jolliffe (2002, 1.2 A Brief History of Principal Component Analysis) 参照。）
主成分分析は応用分野によって様々な呼び名がある。
| 分野 | 呼び名 |
| --- | --- |
信号処理:  離散（コサンビ・）カルフネン・ロエヴェ変換  KL展開
品質管理:  ホテリング変換
機械工学:  固有直交分解
線型代数学:  行列 X の特異値分解  XTX の固有値分解
計量心理学:  因子分析  エッカート・ヤング定理  シュミット・ミルスキー定理
気象学:  経験的直交関数
雑音・振動:  経験固有関数分解  経験的成分分析  準調和モード  スペクトル分解
構造力学:  モーダル解析
関連する手法

主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。
主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である。
詳細

数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。
以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0 になるものを考える。データ行列の各列 p はそれぞれデータが持つ特定の指標に対応し、データ行列の各行 n はそれぞれ異なる事例に対する指標の組を表す。
主成分分析は p 次元ベクトル wk によってデータ行列 X の各行 xi を主成分得点のベクトル t(i) = (t1, ..., tk)(i) に変換することであり、主成分得点tk(i) はデータ点 xi と負荷量ベクトル wk の内積によって与えられる。
負荷量ベクトル w は単位ベクトルであり、各主成分得点の分散を第一主成分から順に最大化するように選ばれる。負荷量ベクトルの個数（つまり主成分の数）k は、元の指標の数 p に等しいか、より小さい数が選ばれる (k ≤ p)。負荷量ベクトルの個数、つまり新しいデータ空間の次元を元の空間の次元より少なくとることで、次元削減をすることができる（#次元削減を参照）。主成分分析による次元削減は、データの分散に関する情報を残すように行われる。
詳細 > 第一主成分

第一主成分に対応する負荷量ベクトル w1 は以下の条件を満たす。
さらに変数 w が単位ベクトルという制約を除けば、上述の条件は次の等価な条件に簡約化することができる。
右辺の最大化される量は XTX に対するレイリー商と見ることができる。XTX は対称行列だから、レイリー商の最大値は行列の最大固有値となり、それに伴い負荷量ベクトルは対応する固有ベクトルとなる。
第一負荷量ベクトル w1 が得られれば、データ点 xi に対応する主成分得点 t1(i) = xi · w1、あるいは対応するベクトル (xi · w1)w1 が得られる。
詳細 > 他の主成分

k 番目の主成分は k − 1 番目までの主成分をデータ行列 X から取り除くことで得られる：
負荷量ベクトルは新たなデータ行列に対して主成分得点の分散が最大となるようなベクトルとして与えられる。
このことから、新たな負荷量ベクトルは対称行列 XTX の固有ベクトルであり、右辺の括弧内の量の最大値は対応する固有値を与えることが分かる。したがって、すべての負荷量ベクトルは XTX の固有ベクトルである。
データ点 xi の第 k 主成分は主成分得点 tk(i) = xi · wk として負荷量ベクトルを基底とする表示が与えられ、また対応するベクトルは主成分得点に対応する基底ベクトルをかけた (xi · wk) wk となる。ここで wk は行列 XTX の第 k 固有ベクトルである。
X の完全な主成分分解は以下のように表わすことができる。
ここで W は p × p の正方行列であり、各列ベクトルは行列の XTX の固有ベクトルであり単位ベクトルである。
詳細 > 共分散

XTX はデータセット Xから与えられる経験的な標本共分散行列に比例する。
データセット X に対する、2つの異なる主成分の間の標本共分散 Q は以下のようにして得られる：
(∗) の変形において、wk が行列 XTX の固有値 λk に対応する固有ベクトルであることを利用した。XTX は対称行列であり、対称行列の異なる固有値に対応する固有ベクトル達は互いに直交するから、結局データセット X に対する異なる主成分間の標本共分散 Q(PCj, PCk) はゼロとなる。
上述の結果を言い換えると、主成分変換は経験的な標本共分散行列を対角化する座標変換であると特徴づけられる。
元々の基底に対する経験共分散行列 Q は行列記法によって以下のように表わすことができる。
ここで Λ は XTX の固有値 λk からなる対角行列である。固有値 λk は対応する添え字の主成分得点の二乗和に等しい。
行列 W が得られれば、行列 W の直交性を利用して、主成分ベクトルを基底とする経験共分散行列として次の表示が得られる。
詳細 > 次元削減

線型変換 T = XW はデータ点 xi を元の p 次元の空間から、与えられたデータセットに対して各成分が互いに無相関になるような p 次元の空間へ写すが、一部の主成分だけを残すような変換も考えることができる。第一主成分から順に、各主成分に関するデータの分散が単調減少するように負荷量ベクトルが得られるため、最初の L 個の負荷量ベクトルだけを残し、残りの説明能力の低い負荷量ベクトルを無視すると、次のような変換が得られる。
WL は p × L の行列であり、TL は n × L の行列である。上記の変換はデータ点 x ∈ Rp に対する変換として、t = WTx (t ∈ RL) と書くこともできる。つまり、主成分分析は p 個の特徴量を持つデータ点 x を L 個の互いに無相関な特徴量を持つ主成分得点 t へ写す線型変換 W : Rp → RL を学習する手法であるといえる。
データ行列を変換することで得られる主成分得点行列は、元のデータセットの分散を保存し、二乗再構成誤差 (reconstruction error) の総和、
を最小化するように与えられる。
元のデータセットの分散をできる限り残すように次元削減することは、高次元のデータセットを可視化する上で重要である。例えば、主成分の数を L = 2 に選び、2つの主成分がなす平面にデータセットを射影すると、射影されたデータ点は主成分のなす平面に対して最もよく分散し、データに含まれるクラスタはそれぞれ分離される。したがって、2つの主成分がなす平面はデータを平面上にプロットする上で都合がよい。射影平面として別の平面を選んだ場合、クラスタ間のばらつきは小さくなり互いに重なり合うようになるため、実質上はそれぞれのクラスタを分類することが困難になってしまう。
回帰分析でも次元削減は有効である。回帰分析において、説明変数の数を増やすほど特定のデータに対して過剰適合したモデル、すなわち他のデータセットに対して誤った結果を与えるモデルを得がちである。モデル生成に使ったデータに対してモデルが過剰適合しないためには、説明変数の個数を適当に制限する必要があり、一つのアプローチとして、互いに強い相関を持つ説明変数を削減し、より少数の主成分によって回帰分析を行う方法がある。この方法を主成分回帰（英語版）と呼ぶ。
次元削減はノイズの大きなデータを分析する上でも適切であることが多い。データ行列の各列、つまりそれぞれの特徴量に対して独立同分布なガウシアンノイズが含まれる場合、変換されたデータ行列 T の列にも同様に独立同分布なガウシアンノイズが含まれる（座標軸の回転操作 W に対して独立同分布なガウス分布は不変であるため）。しかしながら、最初の少数の主成分に関しては、全体の分散に比べてノイズに由来する分散が小さくなるため、シグナル・ノイズ比を高めることができる。主成分分析は主要な情報を少数の主成分に集中させるため、次元削減によってノイズが支配的な成分だけを捨て、データ構造を反映した有用な成分を取り出すことができる。
詳細 > 特異値分解

主成分変換は行列の特異値分解とも結び付けられる。行列 X の特異値分解は以下の形式で与えられる。
ここで、Σ は n × p の矩形対角行列であり、対角成分 σk が正の行列である。Σ の対角成分を行列 X の特異値という。U は n × n の正方行列であり、各列が互いに直交する n 次元の単位ベクトルとなる行列（つまり直交行列）である。各々の単位ベクトルは行列 X の左特異ベクトルと呼ばれる。同様に W は、各列が互いに直交する p 次元の単位ベクトルとなる p × p の正方行列である。こちらの単位ベクトルは行列 X の右特異ベクトルと呼ばれる。
X の特異値分解に基づいて XTX を表わせば、以下のようになる。
前節で示した XTX の固有値分解と見比べると、X の右特異ベクトルの組 W はまた XTX の固有ベクトルの組でもあり、X の特異値 σk は XTX の固有値 λk の平方根に等しいことが分かる。
特異値分解を主成分得点行列 T に対して行うと、以下のような分解が得られる。
T の各列は X の左特異ベクトルに対応する特異値をかけたものとして表わされることが分かる。この結果は T の極分解（英語版）によっても得られる。
主成分分析の実装として、X の特異値分解のアルゴリズムがしばしば利用される。
n × L に次元削減された主成分得点行列 TL は、固有値分解の場合と同様に、寄与の大きい最初の L 個の特異値とそれに対応する左特異ベクトルだけを残すことによっても得られる：
特異値分解から寄与の小さな特異値を除いて TL を作るということは、元の行列とのフロベニウスノルムで測った差を最小化するような階数 L の行列を選ぶことに相当する。この結果はエッカート・ヤング定理として知られる。
ソフトウェア

Origin 「Pro」バージョンに主成分分析を含む多変量解析機能が含まれる。
Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 統計解析ツール「R言語」は主成分分析を始め多変量解析を標準で行える自由ソフトウェア。他統計ソフトやExcelのファイル取込やODBC接続も可能。FDAの申請にも使用を認められ、CRANという仕組で世界の膨大なアプリケーションを無償で使える。可視化機能に優れる。マルチプラットフォーム。
SAS 主成分分析 (PCA: Principal Component Analysis)
SPSS 多変量解析の選び方・SPSSによる主成分分析 IBM 主成分分析
354の個体について、37のY染色体STRマーカーの反復回数から計算された Y-STR（英語版） ハプロタイプに対する主成分分析の結果。主成分分析により、個体のY染色体の遺伝的な系統についてクラスタリングするようなマーカーの線型結合を得ることに成功している。
ディアブロ (プロレスラー)

| ディアブロ> プロフィール |
| --- | --- |
リングネーム:  ディアブロ ゲレーロ・ディアブロ
本名:  非公開
ニックネーム:  暗闇からの使者
身長:  175cm
体重:  95kg
誕生日:   (1971-12-27) 1971年12月27日（53歳）
出身地:  悪魔王国
所属:  フリー
トレーナー:  エル・ソラール
デビュー:  1994年9月23日
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ディアブロ（1971年12月27日 - ）は、スペイン語で「悪魔」の意味を表す日本の覆面レスラー。
経歴

プロレスラーになるため、メキシコへ渡り、フライ・トルメンタとエル・ソラールに師事する。
1994年9月、日本に帰国。
9月23日、プロレスリング華☆激博多スターレーン大会でゲレーロ・ディアブロとして対アステカ戦でデビュー。
1995年、西日本プロレスに入団。
1996年、西日本を退団。
2000年4月、華☆激に入団してリングネームをディアブロに改名。
2009年1月11日、華☆激を退団。
入場曲

There's A Fire in the House（スティーヴ・ヴァイ）
タイトル歴

博多ライトヘビー級王座
IWCインターナショナルウェルター級王座
CLL認定守谷ワールドタッグ王座
DEP無差別級王座
TOH王座
DOVEタッグ王座
博多華味鳥杯1DAYタッグトーナメント優勝
WDW王座
道頓堀最強タッグキング優勝
ちがさきプロレス認定ツインウェーブタッグ王座
エピソード

チェーンを持って入場する。
典型的なパワーファイターである。
ヒール道を貫いている。チェーン攻撃にパイプ椅子の本気殴り（イスをフルスイング）、場外乱闘、急所攻撃など徹底して「悪い人」を演じて観客から悲鳴を上げさせている。場外に出た時は本気で観客が逃げるほど恐れられている。
プロレスリング華☆激ではアステカのライバルで裏エースとも言うべき存在だった。
インディー団体出身選手の中では腕の太さに関しては5本の指に入ると自負している。
肌が焼けており黒い。誰だかわからない位もっと黒くなりたいと述べている。
ゲレーロ・ディアブロとしてデビューする前に素顔でデビューしており、SGPに参加していた。このとき林田伸一とはよく対戦していた。
メディア出演ではリング上のファイトとは裏腹の軽快なトークで人気を博している。
趣味が競馬で予想が絶好調のため、その正確さから「馬券王」と呼ばれることがある。
ガンダム好きでガンプラのコレクターである。
マスクのコレクターである。
大阪プロレスでスペル・デルフィンとシングルをするというビッグマッチが回ってきた。一緒に参戦していたアステカに「いやぁー、ついに俺もここまで来たかー」、「（ヒールだから）大暴れして反則負け喰らってきてやるよ」、「デルフィンクラッチなんか絶対喰らわねぇよ」と言い、威勢よくリングに飛び出したもののデルフィンクラッチから6分で敗北してアステカに「6分、お前馬鹿か」と怒られた。
ジャン＝マルク・モルメク

| 基本情報 |
| --- | --- |
本名:  ジャン＝マルク・ジルベール・モルメク
通称:  The Marksman（狙撃手）
階級:  ヘビー級
身長:  181cm
リーチ:  188cm
国籍:   フランス
誕生日:   (1972-06-03) 1972年6月3日（52歳）
出身地:  フランス領, グアドループ
スタイル:  オーソドックス
プロボクシング戦績
総試合数:  41
勝ち:  36
KO勝ち:  22
敗け:  5
テンプレートを表示
ジャン＝マルク・ジルベール・モルメク（Jean-Marc Gilbert Mormeck、1972年6月3日 - ）は、フランスの男性プロボクサー。フランス領グアドループ、ポワンタピートル出身。元WBAスーパー・WBC世界クルーザー級王者。豪快なパンチを武器に「The Marksman（狙撃手）」の異名を持つハードパンチャー。