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大砲とスタンプ
あらすじ

大公国には陸海空の三軍の他に、補給・輸送を主任務とする「兵站軍」が存在する。デスクワークが多く命の危険が少ない兵站軍将兵は、他の兵士たちから「紙の兵隊」と呼ばれ蔑まれていた。
そんな「紙の兵隊」になったばかりのマルチナ・M・マヤコフスカヤ少尉は、大公国と「帝国」との連合軍による占領地アゲゾコ要塞の補給廠への配属を命じられる。士官学校同期の中でもっとも早い任地入りに胸を弾ませるマルチナだったが、2年前からの戦争で占領されたアゲゾコ市には主敵である「共和国」寄りの住民も多く、要塞の駐屯軍にも腐敗がはびこり、真面目な彼女にとっては衝撃的な職場だった。
しかし、マルチナが配属された管理部第二中隊をはじめとして、アゲゾコの兵站軍組織には彼女により変化がもたらされてゆくことになる。まず第二中隊におけるやり方（彼女が来るまでは命令書すら作らず伝言ゲームで輸送管理を回していた、他）を片端から壊して回り、上官や部下から辟易されるも、その上官が彼女の突進ぶりに救われた後は書類手続きを定式化した。
その後は占領以前からの住民によるレジスタンス活動（占領軍にとっては「テロリスト」）との関わり、軍内部の腐敗を起因とする叛乱や謀略などへの対処、物資輸送先からの九死に一生を得た撤退や重要人物の護衛など、様々な任務や事件を通じて第二中隊を始めとする大公国兵士らの信頼を得るようになり、さらに占領住民に対する残虐行為という「戦争の現実」を通じて軍人としても成長を重ね、いつしかアゲゾコでの兵站軍任務に不可欠な存在となっていた。
やがて、長引く戦争に疲弊した大公国で革命が勃発。革命政府と共和国の突然の休戦を「裏切り」と判断した帝国軍によりアゲゾコは制圧され、大公国軍の司令官クラスも拘束。辛うじて難を逃れたマルチナたち第二中隊は、アゲゾコに残る大公国軍の全将兵を母国に帰還させようと、最後の戦いに挑むことになる。
登場人物 > 管理部第二中隊

正確にはアゲゾコ要塞補給廠管理部第二中隊とされる。軍需工場の経営や外国商人などとの取引など幅広く手を出して「手に入らないものはない」と謳われることから、他の部隊からは「タイプライター・ギャング」の異名で呼ばれている。
地名

劇中では、現実の地球におけるロシア、東ヨーロッパ、トルコ地域に似た地形が地図に表されている。以下の文章では、劇中の地名その他に対応すると思われる現実世界の単語を便宜のため使用することがある。
書誌情報

速水螺旋人『大砲とスタンプ』、講談社〈モーニングKC〉、全9巻
2011年12月22日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-387072-5
2012年12月21日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-387172-2
2013年12月20日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-387275-0
2014年12月22日発行（同日発売）、 ISBN 978-4-06-388412-8
限定版（大公国・帝国・共和国のピンズ3箇国セットを同梱）、ISBN 978-4-06-358753-1
2015年12月22日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-388545-3
2016年12月22日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-388677-1
2017年12月21日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-510809-3
2018年12月21日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-514059-8
2021年1月21日発行（同日発売）、ISBN 978-4-06-519907-7
樋口新葉

樋口 新葉（ひぐち わかば、英語: Wakaba Higuchi、2001年1月2日 - ）は、日本のフィギュアスケート選手（女子シングル）。2022年北京オリンピック団体戦銀メダリスト、個人戦4位入賞。2018年世界選手権銀メダリスト。
人物

開智日本橋学園中学校および日本橋女学館高校を卒業。2019年に明治大学に入学し、2023年に同大学を卒業した。元フィギュアスケート選手でボートレーサーの平川香織とは同じ中学校・高校の同学年で、同じクラスになったこともあった。
「新葉」という名前は、2001年1月2日という「新世紀の始まり」に生まれたことに由来しており、友人からは「ばっちょ」と呼ばれている。特技は縄跳びの三重跳び。また、50メートルを7秒1で走る。血液型はA型。
3歳の時に母親の勧めでスケートを始めた。4歳時から樋口を指導する岡島功治コーチからは、「身のこなしが天性のもの」と評されている。性格はしっかり者である一方で「試合に負けたら、家に帰って1時間くらい荒れている」「ありえないミスをすると悔しさで泣いてしまうんですよ」と言うほど負けず嫌いでアスリート気質な面も持っている。
同学年の坂本花織と仲が良く、試合の前には談笑して緊張をほぐし合ったりしている。他競技のアスリートでは競泳の池江璃花子、卓球の平野美宇と仲が良く、プライベートで3人で遊びに行くこともあるという。
幼少期のころから東京ヤクルトスワローズの大ファンである。
経歴 > ノービス時代

2010–2011シーズン、初めてとなる全日本ノービス選手権のBクラスに出場し12位。
2011–2012シーズン、全日本ノービス選手権ではBクラスで3位となりノービス強化選手に選ばれた。翌2012年4月、初めての海外公式戦となる2012年ガルデナスプリング杯ノービスクラスに出場し優勝。
2012–2013シーズン、全日本ノービス選手権Aクラスで2位となり、11歳で全日本ジュニア選手権に推薦出場し7位となる。
2013–2014シーズン、全日本ノービス選手権Aクラスで優勝。推薦出場した全日本ジュニア選手権ではショートプログラム19位からフリースケーティング（フリー）で6位と順位を上げ、総合で8位となる。また、このシーズンはNHK杯や世界選手権のエキシビションに特別招待され出演した。
経歴 > 世界ジュニア選手権2年連続銅メダル

2014–2015シーズン、初戦のアジアフィギュア杯のジュニアクラスで優勝。初参戦となったジュニアグランプリシリーズのチェコスケートに出場し、エフゲニア・メドベージェワに続いて2位に入る。続くB.シュベルター杯では、21世紀生まれの選手では初のジュニアグランプリ優勝を果たした。全日本ジュニア選手権では、ショートプログラム、フリーともに首位となり初優勝を飾る。初出場となったジュニアグランプリファイナルではショートプログラム5位からフリーで巻き返し、総合で3位に入った。ジュニアグランプリファイナルで日本人が表彰台に立つのは、2009年の村上佳菜子以来5年ぶりである。ジュニアから推薦出場した全日本選手権では、初出場にして3位となり新人賞を受賞する。中学2年生での表彰台は2004年大会の浅田真央以来であった。世界ジュニア選手権ではショートプログラム、フリーともに自己ベストを更新して銅メダルを獲得した。
2015–2016シーズン、ジュニアグランプリ初戦のオーストリア杯ではショートプログラムでジャンプのミスが響き8位と出遅れてしまい、フリーで4位、総合5位に終わった。この大会のフリーでは当時イリーナ・スルツカヤ、安藤美姫、アデリナ・ソトニコワ、同シーズンに成功させた青木祐奈の4人しか成功していない3回転ルッツ+3回転ループのコンビネーションを成功させ、史上5人目の快挙となった。続くクロアチア杯では本田真凜に続いて2位で入賞するも、2年連続のジュニアグランプリファイナル進出は叶わなかった。全日本ジュニア選手権では2連覇を達成、全日本選手権では前年より順位を上げ、銀メダルを獲得した。世界ジュニア選手権ではショートプログラム5位と出遅れたが、フリーではショートプログラムで転倒があった3回転ルッツ+3回転トウループを演技後半に成功させるなどで巻き返し自己ベストを更新、2年連続の総合3位となった。
経歴 > シニアデビュー

2016–2017シーズン、シニアに転向。初戦のロンバルディア杯で優勝する。グランプリシリーズに初参戦し、フランス杯では3位となるとなるものの、NHK杯では4位に終わり、グランプリファイナル進出とはならなかった。全日本選手権では宮原知子に次ぐ2年連続の2位に入り、世界選手権代表に選出された。四大陸選手権はジャンプにミスが相次ぎ総合9位に留まった。翌2018年2月開催の平昌オリンピック・女子シングル出場枠の掛かった世界選手権では、ショートプログラムで日本女子最高の9位につけるも、フリーでジャンプのミスがあり総合11位に留まった。その結果、日本女子上位2人の順位合計は5位の三原舞依と合わせて「16」となり、3枠獲得条件の「13」以下を満たせず、平昌オリンピック女子シングルの日本代表枠は前回大会の「3」から「2」に減少となった。世界国別対抗戦ではショートプログラムで自身初の70点超えとなる71.41点を記録し5位、フリーで当時日本女子歴代2位の145.30点を記録し3位、合計でも216.71点と自己ベストを更新し、日本チームを3大会ぶりの優勝へ導いた。
経歴 > 平昌オリンピック落選・世界選手権銀メダル

2017–2018シーズン、初戦のロンバルディア杯でショートプログラム、総合と自己ベストを更新し2位。グランプリシリーズ初戦のロステレコム杯では3位となる。2戦目の中国杯では、ショートプログラム・フリーともに大きなミスなくまとめ2位。獲得ポイント24点で自身初のグランプリファイナルの出場権を獲得した。グランプリファイナルではショートプログラムでミスを最小限にとどめ首位と僅差の5位につけるものの、フリーのジャンプでミスが相次ぎ6位、総合でも6位に終わった。
平昌オリンピックの最終代表選考会となる全日本選手権において、ショートプログラムでは2回転アクセルが1回転となるジャンプミスが響いて4位に。翌日の公式練習中、ジャンプの着氷時に右足首を故障、フリーは痛み止めを服用して出場した。怪我の影響もあってか、3回転サルコウが2回転となる失敗が出るなど5位、総合でも4位に留まった。平昌オリンピックの代表選考では、シーズン前半で実績を残した樋口と、同大会で2位に入った坂本花織とで大きな議論を呼んだ。その結果、全日本選手権で上位の坂本が選出されたため五輪落選となり、樋口も悔しさの余り号泣したという。しかし、一方でこれまでの実績も評価されて、2年連続で世界選手権への派遣が決定。宮原と共に次年度世界選手権女子シングルの出場3枠の確保を託されることとなった。世界選手権は、ショートプログラムで3回転の連続ジャンプで転倒してしまい8位と出遅れたが、フリーでは完璧な演技を披露して2位入賞・自身同大会初の銀メダルを獲得。宮原も3位・銅メダル獲得で、次年度世界選手権女子シングルの日本代表は最大の3枠に復活となった。
経歴 > 3回転アクセルへの挑戦

2018–2019シーズン、初戦のオータムクラシックは総合5位。グランプリシリーズのスケートカナダではショートプログラムで2位の好位置につけたが、フリーはジャンプミスが響いて7位、総合6位に終わった。グランプリ2戦目のロステレコム杯は、以前から痛めていた右足甲の怪我が悪化のため欠場した。5年連続5回目の出場となった全日本選手権では、ショートプログラム4位・フリー7位の総合5位に留まり、自身3年連続3回目の世界選手権代表選出はならなかった。2月のチャレンジカップでは、フリーの演目を前シーズンの『スカイフォール』に戻し、総合3位に入った。
2019–2020シーズン、8月の時点で3回転アクセルをコンスタントに着氷できるようになったが、その直後に左足甲の関節を痛めてしまう。怪我が完治しない中で挑んだ初戦のロンバルディア杯では、ジャンプのミスが相次ぎ8位に終わった。4シーズン目となったグランプリシリーズの1戦目のスケートアメリカでは、ショートプログラムで怪我の影響を感じさせない演技で新ルール移行後初となる70点超えを記録した。フリーでは3つのジャンプで転倒などのミスが出て6位。総合でも181.32点で6位であった。2戦目のフランス杯でも回転不足をはじめとするジャンプのミスが多く出て174.12点で6位となり、2年ぶりのグランプリシリーズ表彰台とグランプリファイナル進出は叶わなかった。6年連続の出場となった全日本選手権では、ショートプログラムでコンビネーションジャンプが乱れて4位発進。フリーは、練習で成功させていた3回転アクセルは回避したものの、3回転フリップで着氷が乱れた以外はほぼノーミスの演技で138.51点、総合206.61点で3年ぶりの表彰台となる2位となった。2月の四大陸選手権では、フリー直前の6分間練習で3回転アクセルを着氷。本番では転倒したものの回転は認定され、樋口は「しっかり回り切れて転けたので、次につながる」と話した。3月の世界選手権は、新型コロナウイルスの感染拡大の影響により中止となったため、2年ぶりの世界選手権出場はかなわなかった。
2020–2021シーズン、10月のジャパンオープンで3回転アクセルに挑戦。着氷が乱れたものの、片足で降りることに成功した。初戦のNHK杯（非公認大会）、ショートプログラムでは3回転アクセルで転倒し2位。フリーでは、クオーター（4分の1回転不足）と判定されたものの、3回転アクセルを試合で初めて着氷した。結果はフリー4位、総合2位。全日本選手権でもショートプログラム・フリー共に3回転アクセルに挑んだもののどちらも失敗、その他のジャンプでもミスが続き、総合7位に終わった。
経歴 > 北京オリンピック

2021–2022シーズン、10月のジャパンオープンで3回転アクセルを完璧に成功させた。非公認大会ではあるものの、実戦で3回転アクセルに成功したのはこれが初であった。グランプリシリーズ1戦目となるスケートカナダのフリーでは、ISU公認の大会では自身初となる3回転アクセルを成功させた 。チャレンジャーシリーズのオーストリア杯ではショートプログラムで初めて3回転アクセルを成功させ、自己ベストの79.73点を記録した。グランプリ2戦目フランス杯のフリーでも、回転が僅かに足りなかったものの3回転アクセルを着氷し、自己ベストの141.04点をマーク、合計204.91点で3位となり、非公認大会となった昨年のNHK杯を除くと4年ぶりとなるグランプリシリーズの表彰台に上った。
オリンピックの最終代表選考会となる全日本選手権では、ショートプログラムで3回転アクセルを回避しミスのない演技で2位発進。フリーでは冒頭の3回転アクセルで着氷が乱れたものの、その後は大きなミス無くジャンプを成功させ総合2位となり、北京オリンピック代表、世界選手権代表に選出された。
2022年北京オリンピックの団体戦ショートプログラムでは、3回転アクセルを回避しミスのない演技を見せ、74.73点で2位。日本の団体初のメダル獲得に貢献した。個人戦ショートプログラムではプログラム冒頭の3回転アクセルを成功させ73.51点を記録、オリンピックで3回転アクセルを成功させた史上5人目の女子選手となった。さらに、フリーでも冒頭の3回転アクセルを成功させ、自己ベストに迫る140.93点を記録して6位、トータル214.44点で5位入賞となった。オリンピックの女子シングル個人戦においてショートプログラム・フリーともに3回転アクセルを成功させたのは、バンクーバーオリンピックの浅田真央以来史上2人目である。
経歴 > 怪我による休養と復帰

3月の世界選手権はショートプログラム・フリー共にミスが相次ぎ、総合11位に終わった。2022年4月22日、東京都内の明大駿河台キャンパスで行われた特別功労賞贈呈式後、樋口は報道陣の取材に応じ「2月の北京五輪から帰国した日に右すね外側に激しい痛みを覚え、世界選手権では万全ではない状態で臨んでいたこと及び、医師の診断を受けた結果、右すねの外側を疲労骨折していた」ことを明かした。
2022–2023シーズン、樋口はロンバルディア杯に出場。150.20点で9位となった。グランプリシリーズを前に控えた10月5日、日本スケート連盟（JSF）から、2022–23シーズンの全ての競技会の出場を断念し、休養に入ることが発表された。樋口はJSFからの休養発表と共に「しっかり充電して、もう一段階ステップアップした魅力溢れるスケートをお見せできればと思っております」とメッセージを発した。休養期間中はホノルルでのフルマラソンに挑戦した。
2023–2024シーズン、樋口は国内大会のアクアカップで競技復帰を果たした。国際大会初戦のグランプリシリーズフランス杯に出場し、190.02点で総合5位となった。続くNHK杯ではフリーで3回転アクセルに挑戦し、回転不足で転倒。他のジャンプはまとめ上げたものの、回転不足判定や終盤の転倒が響き、総合9位となった。全日本選手権では、ショートプログラムでジャンプの転倒があり、15位発進。フリーでは3回転アクセルの転倒や他のジャンプのミスが響き、総合12位となった。
2024–2025シーズン。グランプリシリーズ第1戦アメリカ大会でショートプログラムは66.12点で4位も、フリーで予定していた連続ジャンプが単発になるなどがありながら、スピンやステップで最高評価を獲得し、130.81点をマーク。合計196.93で逆転し、僅差の勝負を制し総合1位の金メダルを獲得、GPシリーズで初優勝を果たした。GPシリーズ第3戦フランス大会でもフリーで139.10の1位で総合2位になり、ファイナルへの進出を決めた。
技術・演技

「ジェット噴射が付いているよう」と形容されることもある、スピードが最大の武器である。さらに力強いジャンプも特徴的で、同じく豪快なジャンプが持ち味であった伊藤みどりも「私と樋口さんはパワフルさで一緒」と高く評価している。
3回転ジャンプ全6種類を跳ぶことができる。コンビネーションでは、史上5人目となる3回転ルッツ+3回転ループを成功させた ほか、3回転ルッツ+3回転トウループ、3回転フリップ+3回転トウループ、3回転トウループ+3回転トウループ、2回転アクセル+3回転トウループを成功させた。
フリップジャンプを苦手としており、踏切エラーで減点されることがある。また、サルコウも苦手としている。
2013年ごろから3回転アクセルの習得に向けて練習をスタートさせた。2017年世界国別対抗戦の公式練習では初めて3回転アクセルの着氷に成功した ものの、平昌オリンピックシーズンには挑戦を断念。2018年ごろから挑戦を再開し、2021年スケートカナダのフリースケーティングで3回転アクセルに初成功、2022年北京オリンピックでは個人戦ショートプログラムでプログラム冒頭の3回転アクセルを成功させ、オリンピックで3回転アクセルを成功させた史上5人目の女子選手となった。同大会のフリーでも冒頭の3回転アクセルを成功させている。
課題として樋口は精神力を挙げており、「緊張感に負けない精神力をつけたいです」と話している。
競技成績 > ISUパーソナルベストスコア

SP - ショートプログラム、FS - フリースケーティング
TSS - 部門内合計得点（英: Total segment score）は太字
TES - 技術要素点（英: Technical element score）、PCS - 演技構成点（英: Program component score）
| 部門 | 種類 | 得点 | 大会 |
| --- | --- | --- | --- |
| 総合 | TSS | 214.44 | 2022年北京オリンピック |
| SP | TSS | 79.73 | 2021年オーストリア杯 |
| SP | TES | 46.25 | 2021年オーストリア杯 |
| SP | PCS | 34.19 | 2022年北京オリンピック団体戦 |
| FS | TSS | 141.04 | 2021年フランス杯 |
| FS | TES | 73.80 | 2021年フランス杯 |
| FS | PCS | 69.26 | 2022年北京オリンピック |
| 部門 | 種類 | 得点 | 大会 |
| --- | --- | --- | --- |
| 総合 | TSS | 217.63 | 2017年ロンバルディア杯 |
| SP | TSS | 74.26 | 2017年ロンバルディア杯 |
| SP | TES | 40.86 | 2017年ロンバルディア杯 |
| SP | PCS | 34.18 | 2017年グランプリファイナル |
| FS | TSS | 145.30 | 2017年世界国別対抗戦 |
| FS | TES | 75.65 | 2017年世界国別対抗戦 |
| FS | PCS | 70.29 | 2018年世界選手権 |
競技成績 > 主な戦績

GP - ISUグランプリシリーズ
CS - ISUチャレンジャーシリーズ
| 大会名 | 2016–17 | 2017–18 | 2018–19 | 2019–20 | 2020–21 | 2021–22 | 2022–23 | 2023–24 | 2024–25 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| オリンピック |  |  |  |  |  | 4位 |  |  |  |
| 世界選手権 | 11位 | 2位 |  | 中止 |  | 11位 |  |  | TBD |
| 四大陸選手権 | 9位 |  |  | 4位 |  |  |  |  | 5位 |
| GP ファイナル |  | 6位 |  |  |  |  |  |  | 4位 |
| GP NHK杯 | 4位 |  |  |  | 2位 |  | 欠場 | 9位 |  |
| GP スケートアメリカ |  |  |  | 6位 |  |  |  |  | 1位 |
| GP スケートカナダ |  |  | 6位 |  |  | 6位 | 欠場 |  |  |
| GP 中国杯 |  | 2位 |  |  |  |  |  |  |  |
| GP フランス杯 | 3位 |  |  | 6位 |  | 3位 |  | 5位 | 2位 |
| GP ロステレコム杯 |  | 3位 | 欠場 |  |  |  |  |  |  |
| CS ロンバルディア杯 | 1位 | 2位 |  | 8位 |  |  | 9位 |  |  |
| CS オータムクラシック |  |  | 5位 |  |  |  |  |  |  |
| CS オーストリア杯 |  |  |  |  |  | 1位 |  |  |  |
| チャレンジカップ |  | 1位 | 3位 |  |  |  |  |  |  |
| オリンピック団体戦 |  |  |  |  |  | 2位 |  |  |  |
| 世界国別対抗戦 | 1位 |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ジャパンオープン | 1位 |  |  |  | 1位 | 1位 |  |  |  |
| 全日本選手権 | 2位 | 4位 | 5位 | 2位 | 7位 | 2位 |  | 12位 | 3位 |
JGP - ISUジュニアグランプリシリーズ
J - ジュニアクラス
N - ノービスクラス
A - ノービスAクラス、B - ノービスBクラス
| 大会名 | 2010–11 | 2011–12 | 2012–13 | 2013–14 | 2014–15 | 2015–16 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 世界ジュニア選手権 |  |  |  |  | 3位 | 3位 |
| JGP ファイナル |  |  |  |  | 3位 |  |
| JGP クロアチア杯 |  |  |  |  |  | 2位 |
| JGP オーストリア杯 |  |  |  |  |  | 5位 |
| JGP B.シュベルター杯 |  |  |  |  | 1位 |  |
| JGP チェコスケート |  |  |  |  | 2位 |  |
| アジアフィギュア杯 |  |  | 2位 N | 1位 N | 1位 J |  |
| チャレンジカップ |  |  | 1位 N | 1位 N |  |  |
| ガルデナスプリング杯 |  | 1位 N |  |  |  |  |
| 全日本選手権 |  |  |  |  | 3位 | 2位 |
| 全日本ジュニア選手権 |  |  | 7位 | 8位 | 1位 | 1位 |
| 全日本ノービス選手権 | 12位 B | 3位 B | 2位 A | 1位 A |  |  |
プログラム使用曲

| シーズン | ショートプログラム | フリースケーティング | エキシビション |
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| 2024–25 | 映画『DUNE/デューン 砂の惑星』 『デューン 砂の惑星 PART2』より Herald of the Change Worm Ride Worm Army 曲：ハンス・ジマー 振付：ジェフリー・バトル | ・Nature Boy 作曲：ナット・キング・コール 演奏：AURORA ・Running Up That Hill 作曲：ケイト・ブッシュ 演奏：Krutikov Music 振付：シェイ＝リーン・ボーン | Primavera 曲：ルドヴィコ・エイナウディ |
| 2023–24  | Never Tear Us Apart  曲：Bishop Briggs 振付：シェイ＝リーン・ボーン | Fix You / Paradise 曲：コールドプレイ 振付：シェイ＝リーン・ボーン | Love on the Brain 曲：Madilyn |
| 2022–23  | Never Tear Us Apart  曲：Bishop Briggs 振付：シェイ＝リーン・ボーン | ・Hable con ella （映画『トーク・トゥ・ハー』より） 作曲：アルベルト・イグレシアス ・Créditos - La Identidad Inaccesible （映画『私が、生きる肌』より） 作曲：アルベルト・イグレシアス ・Le di a la caza alcance 曲：Estrella Morente 振付：シェイ＝リーン・ボーン |  |
| 2021–22 | Your Song  曲：エリー・ゴールディング 振付：シェイ＝リーン・ボーン | ・Spirit （映画『ライオン・キング』より） 曲：ビヨンセ ・Grasslands Chant （ミュージカル『ライオン・キング』より） 作曲：Lebo M.、ハンス・ジマー ・Stampede ・Remember （映画『ライオン・キング』より） 作曲：ハンス・ジマー 振付：シェイ＝リーン・ボーン | プリマベーラ 曲： ルドヴィコ・エイナウディ 振付：ジェフリー・バトル |
| 2020–21 | Bird Set Free  曲： シーア 振付：シェイ＝リーン・ボーン | Poeta 曲：ビセンテ・アミーゴ 振付：マッシモ・スカリ | OMG 作曲：SUSHIBOYSAnd I Am Telling You I'm Not Going 映画『ドリームガールズ』より ボーカル：ジェニファー・ハドソン 振付：ジェフリー・バトル |
| 2019–20 | Bird Set Free  曲： シーア 振付：シェイ＝リーン・ボーン | Poeta 曲：ビセンテ・アミーゴ 振付：マッシモ・スカリ | And I Am Telling You I'm Not Going 映画『ドリームガールズ』より ボーカル：ジェニファー・ハドソン 振付：ジェフリー・バトル |
| 2018–19  | エナージア ボーカル：ソフィー・タッカー 振付：シェイ＝リーン・ボーン | ヴァイオリン協奏曲「四季」より 作曲：アントニオ・ヴィヴァルディ 振付：シェイ＝リーン・ボーン 愛の讃歌 作曲：マルグリット・モノー 振付：佐藤有香 | マイケル・ジャクソンメドレー 振付：ブノワ・リショー |
| 2017–18 | バレエ『ドン・キホーテ』より ジプシーダンス 作曲：レオン・ミンクス 振付：マッシモ・スカリ | 映画『007 スカイフォール』より スカイフォール 作曲：アデル 振付：シェイ＝リーン・ボーン | ハレルヤ 作曲：ペンタトニックス 振付：望月梨早 |
| 2016–17 | 映画『ラ・カリファ』より 作曲：エンリコ・モリコーネ 振付：シェイ＝リーン・ボーン | シェヘラザード 作曲：ニコライ・リムスキー＝コルサコフ 振付：マッシモ・スカリ | 白夜を行く テレビドラマ『白夜行』サウンドトラックより 作曲：河野伸 振付：阿部奈々美 |
| 2015–16 | マンボー・ファンタジー 作曲：アルデマーロ・ロメロ 振付：阿部奈々美 | 映画『マスク・オブ・ゾロ』より 作曲：ジェームズ・ホーナー 振付：佐藤紀子 | You Can't Stop the Beat ミュージカル『ヘアスプレー』より 作曲：マーク・シャイマンAll About That Bass 曲：メーガン・トレイナー 振付：シェイ＝リーン・ボーン |
| 2014–15 | 愛しみのチャルダッシュ 作曲：古澤巌 振付：佐藤紀子 | ピアノ協奏曲 作曲：ジョージ・ガーシュウィン 振付：阿部奈々美 | Somewhere Only We Know ボーカル：リリー・アレン |
受賞歴

ビッグスポーツ特別賞（2017年、2022年）
上月スポーツ賞（2022年）
明治大学特別功労賞（2022年）
東京都都民スポーツ大賞（2022年）
新宿区スポーツ栄誉賞（2022年）
2016年世界ジュニア選手権
銀メダルを獲得した2018年世界選手権
オーストリア杯での樋口
スチェッキン・マシンピストル

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 スチェッキン APS
概要
種類:  マシンピストル
製造国:   ソビエト連邦
設計・製造:  設計：イーゴリ・ステーチキン  製造：ヴャツキエ＝ポリャンスキー機械工場
性能
口径:  9mm
銃身長:  140mm
使用弾薬:  9x18mmマカロフ弾
装弾数:  20発
作動方式:  シンプル・ブローバック方式 ダブルアクション
全長:  225mm
重量:  1220g
発射速度:  600-750発/分
銃口初速:  340m/s
有効射程:  50-200m
テンプレートを表示
スチェッキン・マシンピストル（露：Автоматический пистолет Стечкина（Avtomaticheskij Pistolet Stechkina：ステーチキン式全自動拳銃）略称：АПС（APS））は、ソ連軍の大型自動拳銃である。スチェッキン拳銃、スチェッキン・オートマチック・ピストル、APS拳銃とも呼ばれる。
チェ・ゲバラがボリビア山中で最期を遂げた際、身に着けていたピストルとしても知られる。
概要

APS拳銃は、1940年代末から1950年代初めに銃器設計技師のイーゴリ・ステーチキン（露：Игорь Стечкин（Igor' Jakovlevich Stechkin：1922-2001）により開発され、1951年に「АПС（APS）」の名称で戦車及び装甲車両の搭乗員、砲兵、擲弾筒手、将校の護身用武器としてソビエト連邦軍制式装備として採用された。
開発に当たってはおそらくボロ・モーゼル（いわゆる“モーゼル・ミリタリー”自動拳銃）を意識して開発され、現行のトカレフ拳銃やマカロフ PM拳銃と比較して火力、装弾数で勝り、最大750発/分の発射速度で連射が可能であった。ボロ・モーゼルと同じく、取り外し式の銃床を付ければ命中精度の向上も期待できた。
これらの利点にも拘らず、拳銃としては余りに大型で重く、特に個人携行装備としては戦闘車両からの緊急脱出の際に邪魔になるという欠点があった。その結果、ソ連軍の装備から除籍され、予備保管に回された。
1970年代にはAPS拳銃を元にサプレッサーとストック付きのАПСБ（露：Автоматический пистолет Стечкина бесшумный（APB：Avtomaticheskij Pistolet Besshumnyj）：消音器付ステーチキン式全自動拳銃）が開発され、軍及び内務省の特殊部隊用に生産された。АПСБ（APSB）は「АО-44（AO-44）」及び「6П13（6P13）」とも呼称される。
1990年代初め、ロシアの治安機関は犯罪件数の増大と共に、マカロフ拳銃では威力不十分で、AK系自動小銃では威力過剰であることに気付いた。これらの任務には短機関銃が最適と考えられたが、既にロシア軍は拳銃弾を使用する短機関銃を兵器体系として重視しておらず、ソビエト/ロシアでは第二次世界大戦以降新たな短機関銃を開発・生産していないため、OMON（オモン、特別任務民警支隊）、SOBR（ソーブル、緊急対応特殊課）は、軍から放出されたAPS拳銃を調達して装備した。最新の各種短機関銃や拳銃が存在する現在でも、治安機関職員はその安価さ、弾薬の入手し易さ、十分な性能からスチェッキンを愛用しており、現行の装備品ではより扱いやすい民間用、あるいは自家製の別製銃床が使用されている。
構成

APS拳銃は、ダブルアクション機構を有する大型自動拳銃である。ストレート・ブローバック方式で作動するため、銃身はフレームに固定されている。銃把の後部には、連射速度を抑制するレート・デューサーが内蔵されている。これは後退したスライドが内蔵された錘を突き下げ、下がった錘がばね力で上がり、錘が原位置に戻って初めてスライドが再び前進できる。この錘が下降・上昇に要する時間によって、スライドの動作が遅延される。安全装置はスライド後方の左側面に位置し、単発、連射の切り替え装置も兼ねている。原型の照準器は、25、50、100、200mに設定されている。弾倉は複列式で、20発を装弾できる。
制式の銃床は木製（初期型）または合成樹脂製（後期型）で、内部は空洞になっておりホルスターとしてAPS拳銃自身を収納できる。
拳銃本体とホルスター兼用のショルダーストック、予備弾倉2個入のものが2連になった弾倉ポーチ（銃本体のものと合わせて弾倉5個、携行弾数計100発）で装備としては1セットとなる。
派生型 > APB／AO-44

APB(GRAU：6P13)は、1970年代初頭に開発され、1972年に採用されたAPSの消音モデル。木製のホルスター兼用銃床を廃止し、金属製の軽量スケルトン銃床を使用する。またAPSの銃口にはネジ切りがないがAPBでは専用のサプレッサーを取り付けるためネジ切りが追加されている。このサプレッサーは携行時には銃床を組み合わせることでコンパクトに収めることができる。
銃床を取り外したAPB(右側面)
銃床を取り外したAPB(左側面)
APS(上)とAPB(下)
派生型 > S-APS

ロシア銃規制に従ってイジェフスク機械製作工場にて開発、民間向けに競技用大型拳銃として販売された民間仕様のAPS。ダブルカラムマガジンは廃止され、10連のシングルカラムマガジンを使用する。
派生型 > MA-APS

イジェフスク機械製作工場にて開発された民間向け仕様のピストルカービン。取り外し可能なサプレッサーの外見をしたカバーに覆われた長銃身を備え、銃床は木製のものだが取り外せないように固定されている。マガジンはS-APSと同様のシングルカラムの10連マガジンを使用する。
派生型 > MP-355

イジェフスク機械製作工場にて開発された9mm R.A.弾を使用する外傷性拳銃。10連のシングルカラムマガジンとAPS同様の木製のホルスター兼用の銃床が付属する。そして名目上は護身用に販売されているが1.2kgという比較的重い重量のため護身用には向かないと評価されている。
派生型 > VPO-504 "APS-M"

VPOブランドとして2007年から現在までロモトにて生産されている9×22mm T弾を使用する外傷性拳銃。外見はAPSを模しているがマガジンは10連のシングルカラムに変更されており、フルオートも削除されている。
外傷性拳銃なため護身用として所持できるが、本体がかなり大きく、重いので護身用でには向いていなく、値段も45〜46ルーブルとかなり高価となっている。
ショルダーストックホルスターを装着した状態。弾倉は挿入されていない
ショルダーストックを装着したAPS(画像上)及びサプレッサーとワイヤ式ストックを装着したAPSB（AO-44）（画像下）
参考文献・参照元

Jean-Frabcois DUPONT『月刊 GUN Professionals』スチェッキン・マシンピストル、ホビージャパン、2013年7月。
ハルシネーション (人工知能)

『ニューヨーク・タイムズ』の実在しない記事を要約するChatGPT
ハルシネーション (英語: hallucination)、または幻覚（げんかく）、でたらめ、作話（さくわ、英：confabulation）、ディルージョン（妄想、英：delusion）とは、人工知能によって生成された、虚偽または誤解を招く情報を事実かのように提示する応答のことである。
例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を搭載したチャットボットは、生成されたコンテンツ内にもっともらしく聞こえる嘘をランダムに埋め込む可能性がある。研究者はこの問題を認識しており、最大27％の確率で幻覚を起こし、生成されたテキストの46％に事実関係の誤りが存在すると推定している 。これらの幻覚を検出して軽減することは、LLMの実用面での普及とその信頼性にとって大きな課題となっている。一部の研究者は、この用語がコンピューターを不当に擬人化していると考えている。
概要

人工知能が虚偽または誤解を招く情報を事実として提示する現象は、精神医学における人間の幻覚（あるいは作話・妄想）とのアナロジーからその名が付けられている。ただし、人間にとっての幻覚とは「対象なき知覚」とも呼ばれ、感覚器官を通じて知覚している「対象が存在しないにもかかわらず真の知覚と区別できない知覚体験をすること」が一般的な定義とされる。それに対して人工知能の幻覚とは、どのような学習データとも整合しない回答をAIが生成することである。そのため、幻覚ではなく作話（confabulation）という表現を好んで使う研究者もいる。
歴史的には、2000年代初頭、コンピュータービジョンでは「幻覚」という言葉が、画像にディテールを加えるプロセスを説明する肯定的な意味合いで使われていた。たとえば、低解像度の入力から高解像度の顔画像を生成するタスクは「フェイス・ハルシネーション」と呼ばれる。
2010年代後半には、この用語は意味が変化し、翻訳や物体検出などのタスクにおいてAIシステムが不正確なまたは誤解を招く出力を生成することを意味するようになった。たとえば、2017年には、Googleの研究者が、ニューラル機械翻訳（NMT）モデルによって生成された応答がソーステキストに関連しない場合にこの用語を使用した。また、2018年には、コンピュータービジョンにおいて、敵対的攻撃によって存在しないオブジェクトが誤って検出された例を説明するためにこの用語が使用された。
「幻覚」という用語は、 AIブームの最中に大規模言語モデル（LLM）に基づく広く使用されているチャットボットの普及とともに広く認識されるようになった。2021年7月、MetaはBlenderBot 2のリリース時に、このシステムは「幻覚」を起こしやすいと警告した。Metaはこれを「真実ではない自信のある発言」と定義している。2022年は、ChatGPTやMicrosoft CopilotのようなLLMが公開されたこともあり、人工知能のハルシネーションについて以前にも増して注目が集まった年になった。2022年11月にOpenAIがChatGPTのベータ版をリリースした後、一部のユーザーから、生成されたコンテンツ内にもっともらしく聞こえる嘘がランダムに埋め込まれていることが多いと苦情が寄せられた。
こうした言語モデルが生成するコンテンツは「ソシオパス」を思わせるほど、一見もっともらしく聞こえるのに実際には無意味で無作為的な誤りが入り込む現象が起こり、一般の利用者からも不満の声が上がっている。また別の形のハルシネーションとして、人工知能が人間だと主張するケースもある。ニューヨークタイムズを含む多くの報道機関は、これらのモデルの時折不正確な、または一貫性のない応答を説明するために「幻覚」という用語を使い始めた。報道機関などは大規模言語モデルが普及するにつれて、利用者が出力結果を鵜呑みにしてしまい、様々な問題が起こると警鐘を鳴らしている。
また2023年の時点で、アナリスト[要曖昧さ回避]たちは大規模言語学習をめぐるテクノロジーにおいて、人工知能が頻繁にハルシネーションに陥ってしまう現象は、深刻な問題になるだろうと予想している。2023年に行われた、GPTをベースにしたMicrosoftのチャットボットであるBing AI Chatのデモンストレーションでも、AIがさまざまなハルシネーション状態に陥ったが、プレゼンターはそれに気づいていなかった。
→「Bing AI Chat § 問題点」も参照
「ハルシネーション」という概念は自然言語処理以外の分野にも適用される。人工知能が出力した確信的な回答で、しかし学習データからは正当化できないようなものは、いずれもハルシネーションと捉えうる。
2023年には、いくつかの辞書が「幻覚」の定義を更新し、AI分野での意味が含まれるようになった。
用語と批判

「幻覚」という用語は、ノースイースタン大学実験人工知能研究所の所長であるウサマ・ファイヤドによって、大規模言語モデルを誤解を招く形で擬人化しており、曖昧であるという理由で批判されている。
統計学者のゲイリー・N・スミスは、言語モデルは「言葉の意味を理解していない」ため、「幻覚」という用語は機械を不当に擬人化していると主張している。ジャーナリストのベンジ・エドワーズは「幻覚」という用語は議論の余地があるが、何らかの形の比喩は必要であると書いている。エドワーズは「創造的なギャップ埋め」を伴うプロセスのアナロジーとして「作話」を提案している。
自然言語処理では、幻覚は「事実のように見えるが根拠のない生成されたコンテンツ」と定義されることが多い。
LLM の文脈における「幻覚」という用語の使用、定義、または特徴付けのリストは次の通りである
「予測不能なタイミングで事実を捏造する傾向」（OpenAI、2023年5月）
「モデルの論理的誤り」（OpenAI、2023年5月）
「情報を完全に捏造しているが、あたかも事実を語っているかのように振る舞っている」（CNBC、2023年5月）
「情報の捏造」（The Verge、2023年2月）
原因

自然言語モデルが幻覚（ハルシネーション）を生じさせる理由によって、いくつかの分類に分けられる。出力がソースと矛盾するか、ソースから検証できないかによって、それぞれ内因性と外因性に分類される。出力がプロンプトと矛盾するかどうかによって、それぞれクローズドドメインとオープンドメインに分類できる。
原因 > データからの幻覚

データから幻覚（ハルシネーション）が生じる主な原因は、ソースと参照先の相違である。この相違は、ヒューリスティックなデータ収集の結果として、または必然的にそのような相違を含む一部のNLGタスクの性質により発生する。モデルがソースと参照 (ターゲット) の相違があるデータでトレーニングされると、モデルは根拠がなく、提供されたソースに忠実ではないテキストを生成するようになる可能性がある。
原因 > モデリングによる幻覚

幻覚（ハルシネーション）は、GPT-3などの訓練尤度を最大化するように訓練された不完全な生成モデルの統計的に避けられない副産物であることが示されており、回避するには能動的な学習（人間からのフィードバックによる強化学習など）が必要である。他の研究では擬人的な視点を取り、幻覚は新奇性と有用性の間の緊張から生じると仮定している。例えば、テレサ・アマビルとプラットは、人間の創造性を斬新で有用なアイデアの創出と定義している。さらに言えば、機械の創造性において新奇性に焦点を当てると、独創的ではあるが不正確な応答、つまり虚偽の応答を生み出す可能性がある一方、有用性に焦点を当てると、丸暗記された応答を生み出す可能性がある。
大規模なコーパスでモデルを事前トレーニングすると、モデルがパラメータに知識を記憶し、システムが組み込まれた知識に自信過剰になると幻覚（ハルシネーション）を引き起こすことが知られている。GPT-3などのシステムでは、AIは前の単語のシーケンス（同じ会話中にAI自身が以前に生成した単語を含む）に基づいて次の単語を生成するため、応答が長くなるにつれて幻覚の連鎖が発生する可能性がある。2022年までに、ニューヨークタイムズなどの新聞は、大規模言語モデルを基盤とするチャットボットが普及するにつれて、その回答に対するユーザーの過剰な信頼が問題を引き起こす可能性があるという懸念を表明した。
事例 > 科学研究

AIモデルは幻覚により、学術研究や科学研究の世界で問題を引き起こす可能性がある。具体的には、ChatGPTのようなモデルが、正しくないか存在しない情報源を引用したケースが複数記録されている。ある研究では、GPT-3が引用した合計178の参考文献のうち、69が不正確または存在しないデジタルオブジェクト識別子（DOI）を返した。さらに28はDOIが不明で、 Google検索で見つけ出すこともできないものであった。
ミシシッピ大学のジェローム・ゴダードも別の事例を記録している。ある実験で、ChatGPTはダニに関する疑わしい情報を提供した。回答の妥当性に確信が持てなかった彼らは、その情報がどこから収集されたのかを問い合わせた。情報源を見ると、DOIと著者名が幻覚であったことは明らかだった。著者の何人かに連絡を取ったところ、彼らは論文の存在を全く知らなかったことがわかった。ゴダードは、「ChatGPTの現在の開発状況では、医師や生物医学研究者はChatGPTに特定のトピックに関する情報源、参考文献、引用文献を尋ねるべきではない。尋ねる場合は、そのような参考文献はすべて正確性について慎重に精査されるべきである」と述べている。これらの言語モデルの使用は学術研究の分野ではまだ準備が整っておらず、慎重に扱う必要がある。
ChatGPTは、不正確または欠落した参考資料を提供するだけでなく、一部の参考資料の内容を幻覚的に表示するという問題もある。ChatGPTが提供した合計115の参考資料を分析した調査では、そのうち47％が捏造されたものだった。さらに46％は実際の参考資料を引用していたが、そこから誤った情報を抽出していた。残りの7％の参考資料のみが正しく引用され、正確な情報を提供していた。ChatGPTは、多くの誤った情報を「二重に利用」していることも観察されている。幻覚による可能性のある間違いについてChatGPTに質問すると、ChatGPTは自分自身を訂正しようとすることもあるが、回答が正しいと主張し、さらに誤解を招く情報を提供することもある。
言語モデルによって生成されたこれらの幻覚的な記事は、記事がAIによって生成されたかどうかを判断するのが難しいという問題も引き起こしす。これを示すために、ノースウェスタン大学シカゴ校の研究者グループは、既存のレポートに基づいて50のアブストラクトを作成し、その独創性を分析した。盗作検出器は、生成された記事に100％の独創性スコアを与えた。つまり、提示された情報は完全にオリジナルであるように見える。AIによって生成されたテキストを検出するように設計された他のソフトウェアは、これらの生成された記事を66％の精度で正しく識別することができた。研究者も同様のヒューマンエラー率を示し、これらの要約を68％の割合で識別した。この情報から、この研究の著者は、「一部の出版社はポリシーを定め始めているものの、科学的な執筆におけるChatGPTの使用の倫理的および許容可能な境界は依然として不明」と結論付けた。
AI生成物が場合によっては本物の科学研究として扱われてしまうことがあると考えれば、学術研究や科学研究の分野で言語モデルの利用は問題となる。存在しない参考資料や不正確な情報を返す可能性が高いため、これらの言語モデルに関して制限を設ける必要があるかもしれない。幻覚というよりは、これらのイベントは「捏造」や「偽造」に近く、これらの言語モデルの使用は分野全体にリスクをもたらすと主張する人もいる。
事例 > 自然言語処理

自然言語処理の世界において、人工知能のハルシネーションは「与えられたデータ (source content) からは信じがたい、あるいはナンセンスなコンテンツが生成されること」と定義されている。OpenAIの説明によれば、ハルシネーションにはクローズドドメインとオープンドメインに分類される。与えられた範囲（コンテクスト）の中だけで利用可能な情報を使用するように指示されたモデルが、その範囲に存在しない情報を作ってしまう場合（例えばある新聞記事を要約せよと言われたのに、要約には記事にない情報が含まれているなど）がクローズドドメインなハルシネーションであり、入力された特定のコンテクストを参照せずに、森羅万象について誤った情報を堂々と答える現象がオープンドメインなハルシネーションである。
GPT-3のようなシステムでは、人工知能は過去に入力された一連の単語をもとに次の単語を出力して文章を生成する。進行中の応答には、過去に人工知能自身が生成した文章をもとに出力された単語が含まれるため、応答が長文になるほどハルシネーションが起こる可能性は加速度的に大きくなる。
自然言語処理モデルが、ハルシネーションを起こすことにはさまざまな原因が考えられる。
例えば、
データに起因するハルシネーション ：与えられたデータに相違が生じている。大規模な学習用データセットを使う場合に起こりやすい。
学習に起因するハルシネーション ：データセットの相違が小さい場合でもハルシネーションは起こる。その場合はモデルが学習するときのやり方に由来している。このタイプの場合は、さらに様々な理由が考えられる。
トランスフォーマーからのデコードにエラーがある
モデルが以前に生成した過去の一連の文章からバイアスが生じている
パラメータ群に基づいてモデルが知識をエンコードする過程でバイアスが生じている
事例 > 物体検出

Wiredが引用したさまざまな研究者は、敵対的幻覚を高次元の統計的現象として分類したり、幻覚の原因を不完全な訓練データに帰したりしている。一部の研究者は、物体検出の場合に人間が「幻覚」と分類した一部の「誤った」 AIの応答は、実際には訓練データによって正当化される可能性がある、あるいはAIが人間のレビュー担当者が見逃している「正しい」回答を出している可能性があると考えている。たとえば、人間にとっては普通の犬の画像のように見える敵対的画像は、AIには、（本物の画像では）猫を見たときにのみ現れる小さなパターンが含まれているように見える可能性がある。この場合AIは、人間が感知できない現実世界の視覚パターンを検出している。
Wiredは2018年に、研究者による概念実証攻撃以外では記録された攻撃がないにもかかわらず、消費者向けガジェットや自動運転などのシステムが、AIに幻覚を引き起こす可能性のある敵対的攻撃の影響を受けやすいことに「ほとんど異論はない」と指摘した。例としては、コンピュータービジョンでは見えなくなった一時停止標識、人間には無害に聞こえるように設計されたがソフトウェアでは「evil dot com」と書き起こされた音声クリップ、 Google Cloud Visionが91％の確率で「犬」であると特定したスキー板に乗った2人の男性の画像などがある 。しかし、これらの調査結果は他の研究者によって異議を唱えられている。たとえば、モデルは表面的なバイアスに陥り、敵対的機械学習が現実のシナリオでは頑健ではない可能性があるという異議が唱えられた。
事例 > テキストから音声を生成するAI

テキストから音声を生成するAI、またはより広義にはテキストから音声への合成（TTS）として知られているAIは、モダリティによっては不正確で予期しない結果を生み出すことが知られている 。
事例 > テキストから画像を生成するAI

Stable Diffusion、MidjourneyなどのText to Imageのモデルは、テキストプロンプトから画像を生成する能力に優れているが、不正確な結果や予期しない結果を生成することがよくある。注目すべき問題の一つは、歴史的に不正確な画像が生成されることである。例えば、Geminiは古代ローマ人を黒人として描写した、またはナチスドイツ兵を有色人種として描写したため、論争が巻き起こり、GoogleはGeminiでの人物の画像生成を停止した 。
緩和策

幻覚（ハルシネーション）現象はまだ完全には解明されていない。研究者らは、幻覚（ハルシネーション）は避けられないものであり、大規模言語モデルの本質的な限界であるとも提唱している。そのため、その発生を軽減するための研究が現在も行われている。特に、言語モデルは幻覚を引き起こすだけでなく、この問題を軽減するように設計されたものであっても、かえって幻覚を増幅させることが示された。
門脇町 (石巻市)

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: 「門脇 (石巻市)」とは異なります。
| 門脇町 |
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 町丁
 震災遺構として整備された門脇小学校
 ja北緯38度25分24.5秒 東経141度18分33秒﻿ / ﻿北緯38.423472度 東経141.30917度﻿ / 38.423472; 141.30917座標: 北緯38度25分24.5秒 東経141度18分33秒﻿ / ﻿北緯38.423472度 東経141.30917度﻿ / 38.423472; 141.30917
国:   日本
都道府県:   宮城県
市町村:   石巻市
地域:  本庁地域
地区:  石巻地区

 人口情報（2022年（令和4年）2月末時点）
 人口:  538 人
 世帯数:  282 世帯
設置日:  1966年（昭和41年）5月1日
郵便番号:  986-2341
市外局番:  0225
ナンバープレート:  宮城
町字ID:  51001（一丁目） 51002（二丁目） 51003（三丁目） 51004（四丁目） 51005（五丁目）
運輸局住所コード:  04501-0218
 ウィキポータル 日本の町・字  ウィキポータル 宮城県  ウィキプロジェクト 日本の町・字
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門脇町（かどのわきちょう）は、宮城県石巻市にある町丁であり、門脇町一丁目から門脇町五丁目を擁する。郵便番号は986-0834。2022年（令和4年）2月末時点での人口は538人、世帯数は282世帯である。
地理

石巻市の南東に位置する町丁で、日和山丘陵麓の東側と南側にかけてを範囲とする。地区の東を旧北上川が南流し、石巻湾に出る。また、それと並行して県道7号が通り、県道に沿って住宅や商店が密集していたが東日本大震災の影響もあってか、現在は当時の跡形もなくなっている。
2022年（令和4年）現在、石巻南浜津波復興祈念公園の一角として整備されている。
歴史

→詳細は「門脇 (石巻市) § 歴史」を参照
1966年（昭和41年）5月1日 - 門脇字門脇町・字九軒町・字浜横町・字山岸・字中道上・字西山岸の各全部および門脇字海門寺前・字海門寺・字後町・字中道下・字善海田・石巻字本町の各一部をもって門脇町が成立。
施設

石巻南浜津波復興祈念公園
網地島ライン門脇乗り場
西光寺
称法寺
旧門脇小学校
MEET門脇
交通 > 鉄道

域内に鉄道は通っていないが最寄り駅はJR石巻駅（石巻線・仙石線・仙石東北ライン）である。
交通 > 道路

宮城県道7号石巻港線
宮城県道240号石巻女川線