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鹿島郡 (茨城県)
古代

下総国海上国造の後裔を称する他田日奉神護が正倉院文書に遺した「他田日奉部直神護解」には、神護の祖父忍が孝徳期に海上郡少領であったことが書かれており、香島評の立評に同意したことが窺える。大化から天武天皇期にかけて順次設置されたとされる八神郡のひとつであり、鹿島神宮の所在地として重んじられ、養老7年（723年）11月16日には郡司に近親者の連任が許されている。一般に郡を治める郡司に近親者を続けて任命することは禁止されていたが、香島郡（鹿島郡）では神社を代々まつってきた鹿島氏が重視されたものである。
8世紀以降の郡衙（郡家）跡は、鹿島神宮の南約1.5kmに位置する神野向遺跡（かのむかいいせき、鹿嶋市宮中、北緯35度57分19.29秒 東経140度38分1.67秒﻿ / ﻿北緯35.9553583度 東経140.6337972度﻿ / 35.9553583; 140.6337972﻿ (鹿島郡家跡（神野向遺跡）)）で発見されている。この場所は『常陸国風土記』において「其の社の南」に郡家があるという記載とも一致する。遺構は8世紀前半から10世紀初め頃までの郡庁内郭・厨家相当施設・正倉院等で構成され、特に正殿周囲に回廊を有する点が注目される。現在、遺跡は国の史跡「鹿島神宮境内」のうちに附（つけたり）として指定されている。
古代 > 式内社

『延喜式』神名帳に記される郡内の式内社。
| 神名帳> 社名 | 神名帳> 読み | 神名帳> 格 | 神名帳> 付記 | 比定社> 社名 | 比定社> 所在地 | 比定社> 備考 | 集成 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
鹿島郡 2座（並大）
| 鹿島神宮 | カシマノ | 名神大 | 月次新嘗 | 鹿島神宮 | 茨城県鹿嶋市宮中 | 常陸国一宮 |  |
| 大洗礒前薬師菩薩明神社 | オホアライソザキノヤクシホサツノ- | 名神大 |  | 大洗磯前神社 | 茨城県東茨城郡大洗町磯浜町 |  |  |
近世以降

「旧高旧領取調帳」に記載されている明治初年時点での支配は以下の通り。●は村内に寺社領が、○は寺社除地が存在。幕府領は小川達太郎支配所・安藤伝蔵支配所・大竹左馬太郎支配所・林金五郎支配所が管轄。（127村）
| 知行 | 知行 | 村数 | 村名 |
| --- | --- | --- | --- |
| 幕府領 | 幕府領（小川） | 9村 | 荒地村、田谷沼新田、爪木村、深芝村、柳川新田、須田新田、知手村、竪内新田、奥野谷村 |
| 幕府領 | 幕府領（安藤） | 8村 | 鹿田村、田崎村、造谷村、●○上釜村、沢尻村、○下太田村、○網掛村、上太田村 |
| 幕府領 | 幕府領（安藤・大竹） | 1村 | ●宮ヶ崎村 |
| 幕府領 | 幕府領（小川）・旗本領 | 4村 | 徳宿村、二重作村、山野上村、沼尾村 |
| 幕府領 | 幕府領（林）・旗本領 | 1村 | 須賀村 |
| 幕府領 | 旗本領 | 77村 | 安房村、玉田村、鳥栖村、秋山村、子生村、勝下新田村、大戸村、駒木根村、飯名村、鉾田村、烟田村、柏熊新田、滝浜村、柏熊村、勝下村、塔ヶ崎村、籾山村、当間村、下富田村、上富田村、大和田村、江川村、中居村、上幡木村、志崎村、武井釜村、大小志崎村、飯島村、上沢村、汲上村、台濁沢村、梶山村、阿玉村、札村、大蔵村、浜津賀村、荒井村、角折村、明石村、田谷村、猿田村、田野辺村、林村、奈良毛村、中村、棚木村、塙村、春秋村、小見村、立原村、武井村、大船津村、下塙村、谷原村、佐田村、鉢形村、粟生村、木滝村、長栖村、平泉村、下幡木村、筒井村、賀村、息栖村、高浜村、石神村、田畑村、木崎村、下津村、小宮作村、矢田部村、東下村、太田新田、日川村、萩原村、芝崎村、溝口村 |
| 藩領 | 常陸水戸藩 | 6村 | 海老沢村、駒場村、○小堤村、○紅葉村、○磯浜村、大貫村 |
| 藩領 | 陸奥守山藩 | 7村 | ●○成田村、●○神宿村、城之内村、●○神山村、○大竹村、荒野村、○神向寺村 |
| 幕府領・藩領 | 旗本領・守山藩 | 12村 | 白塚村、菅野谷村、青山村、安塚村、青塚村、小山村、清水村、津賀村、平井村、国末村、泉川村、居切村 |
| その他 | 寺社領 | 2村 | 宮中村、根三田村 |
慶応4年
6月27日（1868年8月15日） - 安藤支配所管轄の幕府領が常陸知県事の管轄となる。
7月2日（1868年8月19日） - 旗本領および小川・大竹・林支配所管轄の幕府領が安房上総知県事の管轄となる。
明治初年 - 竪内新田が溝口村に合併。（126村）
明治2年2月9日（1869年3月21日）
常陸知県事の管轄区域が若森県の管轄となる。
安房上総知県事の管轄地域が宮谷県の管轄となる。
明治3年12月24日（1871年2月13日） - 陸奥守山藩が藩庁を移転して常陸松川藩となる。
明治4年
7月14日（1871年8月29日） - 廃藩置県により、藩領が水戸県、松川県の管轄となる。
11月14日（1871年12月25日） - 第1次府県統合により、全域が新治県の管轄となる。
1875年（明治8年）
5月7日 - 第2次府県統合により茨城県の管轄となる。
塙村・春秋村・小見村・立原村が合併して和村となる。（123村）
1878年（明治11年）12月2日、 郡区町村編制法の茨城県での施行により、行政区画としての鹿島郡 が発足。郡役所が鉾田村に設置。発足した当時の郡域は、下記の区域にあたる。
鹿嶋市、神栖市の全域
鉾田市の大部分（概ね巴川より南西を除く）
東茨城郡茨城町の一部（海老沢・宮ヶ崎・城之内・網掛・小堤・駒場・神宿）
東茨城郡大洗町の一部（成田町・神山町）
同年 - 磯浜村・大貫村の所属郡が東茨城郡に変更。（121村）
1884年（明治17年） - 鉾田川上流に舟木村が起立。（122村）
近世以降 > 町村制以降の沿革

1889年（明治22年）4月1日 - 町村制の施行により、下記の町村が発足。（2町20村）
夏海村 ← 成田村（現・鉾田市、東茨城郡大洗町）、上釜村、沢尻村、荒地村（現・鉾田市）、神山村（現・東茨城郡大洗町）
大谷村 ← 上太田村、下太田村、造谷村、鹿田村、玉田村、田崎村、子生村（現・鉾田市）
沼前村 ← 海老沢村、宮ヶ崎村、城之内村、網掛村、小堤村、駒場村、神宿村（現・東茨城郡茨城町）
巴村 ← 上富田村、紅葉村、菅野谷村、大和田村、下富田村、鳥栖村、当間村（現・鉾田市）
徳宿村 ← 徳宿村、飯名村、大戸村、駒木根村、秋山村、舟木村（現・鉾田市）
諏訪村 ← 籾山村、滝浜村、勝下村、勝下新田村、柏熊新田、安房村、柏熊村（現・鉾田市）
鉾田町 ← 鉾田村、塔ヶ崎村（現・鉾田市）
新宮村 ← 烟田村、安塚村、白塚村、大竹村（現・鉾田市）
上島村 ← 梶山村、汲上村、二重作村、青山村、台濁沢村（現・鉾田市）
白鳥村 ← 札村、江川村、中居村、飯島村、上幡木村、上沢村、大蔵村、阿玉村（現・鉾田市）
大同村 ← 津賀村、志崎村、大小志崎村、武井村、武井釜村、浜津賀村、和村、棚木村、荒井村、青塚村、角折村（現・鹿嶋市）
中野村 ← 中村、荒野村、奈良毛村、林村、小山村（現・鹿嶋市）
波野村 ← 神向寺村、清水村、明石村、小宮作村、下津村（現・鹿嶋市）
豊郷村 ← 須賀村、田谷村、猿田村、田谷沼新田、田野辺村、沼尾村、山野上村（現・鹿嶋市）
豊津村 ← 大船津村、爪木村（現・鹿嶋市）
鹿島町 ← 宮中村、根三田村（現・鹿嶋市）
高松村 ← 木滝村、佐田村、下塙村、谷原村、長栖村、国末村、粟生村、鉢形村、平井村、泉川村（現・鹿嶋市）
中島村 ← 平泉村、息栖村、居切村、深芝村、下幡木村、筒井村、賀村（現・神栖市）
軽野村 ← 知手村、木崎村、高浜村、石神村、田畑村、溝口村、芝崎村、萩原村、奥野谷村、日川村（現・神栖市）
若松村 ← 柳川新田、須田新田、太田新田（現・神栖市）
矢田部村、東下村（それぞれ単独村制。現・神栖市）
1896年（明治29年）7月1日 - 郡制を施行。
1923年（大正12年）4月1日 - 郡会が廃止。郡役所は存続。
1925年（大正14年）1月1日 - 中島村が改称して息栖村となる。
1926年（大正15年）7月1日 - 郡役所が廃止。以降は地域区分名称となる。
1928年（昭和3年）1月1日 - 東下村が町制施行・改称して波崎町となる。（3町19村）
1954年（昭和29年）9月15日 - 鹿島町・高松村・豊津村・豊郷村・波野村が合併して、改めて鹿島町が発足。（3町15村）
1955年（昭和30年）
2月11日 - 沼前村が東茨城郡長岡町・上野合村・川根村と合併して東茨城郡茨城町が発足。（3町14村）
2月15日 - 矢田部村が波崎町に編入。（3町13村）
3月1日 - 息栖村・軽野村が合併して神栖村が発足。（3町12村）
3月3日 - 夏海村・大谷村・諏訪村が合併して旭村が発足。（3町10村）
3月15日 - 鉾田町・巴村・徳宿村・新宮村が行方郡秋津村と合併して、改めて鉾田町が発足。（3町7村）
3月31日（3町5村）
白鳥村・上島村が合併して大洋村が発足。
大同村・中野村が合併して大野村が発足。
7月23日 - 旭村の一部（神山および成田の一部）が東茨城郡大洗町に編入。
1956年（昭和31年）2月15日 - 若松村が分割し、一部（太田新田の一部）が神栖村に、残部（柳川新田・須田新田および太田新田の残部）が波崎町に編入。（3町4村）
1970年（昭和45年）1月1日 - 神栖村が町制施行して神栖町となる。（4町3村）
1995年（平成7年）9月1日 - 鹿島町が大野村を編入のうえ改称、即日市制施行して鹿嶋市となり、郡より離脱。（3町2村）
2005年（平成17年）
8月1日 - 神栖町が波崎町を編入のうえ即日市制施行して神栖市となり、郡より離脱。（1町2村）
10月11日 - 鉾田町・旭村・大洋村が合併して鉾田市が発足。同日鹿島郡消滅。
近世以降 > 変遷表

自治体の変遷
| 明治22年4月1日 | 明治22年 - 昭和29年 | 昭和30年 | 昭和31年 - 昭和63年 | 昭和31年 - 昭和63年 | 平成1年 - 現在 | 現在 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 鉾田町 | 鉾田町 | 昭和30年3月15日 鉾田町 | 鉾田町 | 鉾田町 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 巴村 | 巴村 | 昭和30年3月15日 鉾田町 | 鉾田町 | 鉾田町 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 徳宿村 | 徳宿村 | 昭和30年3月15日 鉾田町 | 鉾田町 | 鉾田町 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 新宮村 | 新宮村 | 昭和30年3月15日 鉾田町 | 鉾田町 | 鉾田町 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 行方郡 秋津村 | 行方郡 秋津村 | 昭和30年3月15日 鉾田町 | 鉾田町 | 鉾田町 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 大谷村 | 大谷村 | 昭和30年3月3日 旭村 | 旭村 | 旭村 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 夏海村 | 夏海村 | 昭和30年3月3日 旭村 | 旭村 | 旭村 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 諏訪村 | 諏訪村 | 昭和30年3月3日 旭村 | 旭村 | 旭村 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 白鳥村 | 白鳥村 | 昭和30年3月3日 大洋村 | 大洋村 | 大洋村 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 上島村 | 上島村 | 昭和30年3月3日 大洋村 | 大洋村 | 大洋村 | 平成17年10月11日 鉾田市 | 鉾田市 |
| 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 平成7年9月1日 改称市制 鹿嶋市 | 鹿嶋市 |
| 高松村 | 昭和29年9月15日 鹿島町に編入 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 平成7年9月1日 改称市制 鹿嶋市 | 鹿嶋市 |
| 豊津村 | 昭和29年9月15日 鹿島町に編入 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 平成7年9月1日 改称市制 鹿嶋市 | 鹿嶋市 |
| 豊郷村 | 昭和29年9月15日 鹿島町に編入 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 平成7年9月1日 改称市制 鹿嶋市 | 鹿嶋市 |
| 波野村 | 昭和29年9月15日 鹿島町に編入 | 鹿島町 | 鹿島町 | 鹿島町 | 平成7年9月1日 改称市制 鹿嶋市 | 鹿嶋市 |
| 大同村 | 大同村 | 昭和30年3月3日 大野村 | 大野村 | 大野村 | 平成7年9月1日 鹿島町に編入 | 鹿嶋市 |
| 中野村 | 中野村 | 昭和30年3月3日 大野村 | 大野村 | 大野村 | 平成7年9月1日 鹿島町に編入 | 鹿嶋市 |
| 中島村 | 大正14年1月1日 改称 息栖村 | 昭和30年3月1日 神栖村 | 神栖村 | 昭和45年1月1日 町制 | 平成17年8月1日 市制 | 神栖市 |
| 軽野村 | 軽野村 | 昭和30年3月1日 神栖村 | 神栖村 | 昭和45年1月1日 町制 | 平成17年8月1日 市制 | 神栖市 |
| 若松村 | 若松村 | 若松村 | 昭和31年2月15日 神栖村に編入 | 昭和45年1月1日 町制 | 平成17年8月1日 市制 | 神栖市 |
| 若松村 | 若松村 | 若松村 | 昭和31年2月15日 波崎町に編入 | 波崎町 | 平成17年8月1日 神栖町に編入 | 神栖市 |
| 東下村 | 昭和3年1月1日 町制施行 波崎町 | 波崎町 | 波崎町 | 波崎町 | 平成17年8月1日 神栖町に編入 | 神栖市 |
| 矢田部村 | 矢田部村 | 昭和30年2月15日 波崎町に編入 | 波崎町 | 波崎町 | 平成17年8月1日 神栖町に編入 | 神栖市 |
| 沼前村 | 沼前村 | 昭和30年2月15日 東茨城郡茨城町の一部 | 東茨城郡 茨城町 | 東茨城郡 茨城町 | 東茨城郡 茨城町 | 東茨城郡 茨城町 |
関連文献

下生成安 編『鹿島郡史談』柳沢平、1892年。NDLJP:763693。
消滅した郡の一覧
鹿行 - 本郡および行方郡に相当する広域地名。
| 表 話  歴常陸国の郡 |
| --- | --- |
 新治郡  真壁郡  筑波郡  河内郡  信太郡  茨城郡  行方郡  鹿島郡  那珂郡  久慈郡  多賀郡 
  カテゴリ
| 表 話  歴茨城県の郡 |
| --- | --- |
 東茨城郡  西茨城郡*  那珂郡  久慈郡  多賀郡*  鹿島郡*  行方郡*  稲敷郡  新治郡*  筑波郡*  真壁郡*  結城郡  猿島郡  北相馬郡 
 *印は消滅。  Category:茨城県の郡・Category:茨城県の郡 (消滅)
| 表 話  歴 茨城県の自治体 |
| --- | --- |
市部:  水戸市  日立市  土浦市  古河市  石岡市  結城市  龍ケ崎市  下妻市  常総市  常陸太田市  高萩市  北茨城市  笠間市  取手市  牛久市  つくば市  ひたちなか市  鹿嶋市  潮来市  守谷市  常陸大宮市  那珂市  筑西市  坂東市  稲敷市  かすみがうら市  桜川市  神栖市  行方市  鉾田市  つくばみらい市  小美玉市 
東茨城郡:  茨城町  大洗町  城里町 
那珂郡:  東海村 
久慈郡:  大子町 
稲敷郡:  美浦村  阿見町  河内町 
結城郡:  八千代町 
猿島郡:  五霞町  境町 
北相馬郡:  利根町 
  Category:茨城県の市町村
| 典拠管理データベース  |
| --- | --- |
全般:  VIAF 
国立図書館:  日本 
神野向遺跡（鹿島郡家跡）
1.夏海村 2.大谷村 3.沼前村 4.巴村 5.徳宿村 6.諏訪村 7.鉾田町 8.新宮村 9.上島村 10.白鳥村 11.大同村 12.中野村 13.波野村 14.豊郷村 15.豊津村 16.鹿島町 17.高松村 18.中島村 19.軽野村 20.若松村 21.矢田部村 22.東下村（桃：鹿嶋市 紫：神栖市 赤：鉾田市 橙：東茨城郡茨城町 黄：東茨城郡大洗町）
石渡嶺司

石渡 嶺司（いしわたり れいじ、1975年4月1日 - ）は、日本のライター。大学ジャーナリスト。
来歴

1975年、北海道札幌市生まれ。父は北海道新聞の記者をしていた。母は専業主婦であったが高校1年生の時に他界した。北嶺中学校・高等学校を経て、東洋大学社会学部を卒業。大学では鉄道研究会に所属していた。教育ジャーナリストの山内太地は、大学・学部・部活の後輩。
日用品の実演販売や編集プロダクション勤務を経て、2003年から大学や教育問題、就職活動などに評論を発表する。2008年までに国内の大学を300校余り見学した。
2013年に雑誌SPA!に『珍名学部』が掲載された。また2014年にはニコニコ動画で西村博之と対談したが、その支離滅裂な言動のために大炎上を巻き起こした。
2018年『Yahoo!ニュース 個人 オーサ―コメントアワード』を受賞。同年、『バイキング』（フジテレビ系）で日本大学フェニックス反則タックル問題を扱った際、専門家として連日出演した。
ネット記事では2017年に『短大氷河期サバイバル～青山学院女子短大募集停止でどうなる？』を、2023年に『女子大氷河期サバイバル～私立女子大65校の未来像をデータから検証』等の記事を執筆した。
著書

『学費と就職で選ぶ大学案内―パパ・ママ・ワタシも納得のお宝情報１３７校』（三五館）　ISBN　9784883202713
『15歳からの大学選び―「なりたい自分」になるための進路を決める！』（小学館）　ISBN　9784098375615
『15歳からの大学選び　トレンド業種志望編』（小学館）　ISBN　9784098375622
『最高学府はバカだらけ―全入時代の大学「崖っぷち」事情』（光文社新書）　ISBN　9784334034191
『就活のバカヤロー―企業・大学・学生が演じる茶番劇』（光文社新書）　ISBN　9784334034818
『転職は1億円損をする』（光文社新書）　ISBN　9784047101555
『進路図鑑2012』（光文社ペーパーバックス）　ISBN　9784334934590
『女子学生はなぜ就活で騙されるのか―志望企業全滅まっしぐらの罠』（朝日新書）　ISBN　9784022736406
『大学の学科図鑑 （改訂版）』（ＳＢクリエイティブ）　ISBN　9784815610128
『就活のワナ―あなたの魅力が伝わらない理由』（講談社新書）　ISBN　9784065226223
『キレイゴトぬきの就活論』（新潮新書）　ISBN　9784106107016
『就活のコノヤロー―ネット就活の限界。その先は？』（光文社新書）　ISBN　9784334037741
『教員採用のカラクリ―「高人気」職のドタバタ受験事情』（中公新書ラクレ）　ISBN　9784121504777
『バカ学生に誰がした？―進路指導教員のぶっちゃけ話』（中公新書ラクレ）　ISBN　9784121504548
『なぜ学生の９割は就活に疲れるのか―みんなの就活ヒサン日記』（主婦の友社）　ISBN　9784072861202
竹内実 (バレーボール)

竹内 実（たけうち みのる、1971年2月23日 - ）は、日本の男子バレーボール選手である。元全日本代表。
来歴

神奈川県川崎市出身。中央大学卒業後、NKKナイツに入部し、アタッカーとして活躍。第26回日本リーグ（1993年）ではサーブ賞を獲得している。
NKKの休部に伴い、1994年にNECブルーロケッツへ移籍。
90年代後半の日本代表チームにおいて、キレのあるスパイクを武器に活躍する一方、所属チームのNECでもチームのリーグ優勝に貢献し、当時のバレー界を代表する選手の一人であった。
しかし、当時の日本男子バレーは低迷期に入っており、1996年のアトランタオリンピック、2000年のシドニーオリンピック両最終予選に出場したものの、結局オリンピック出場を果たすことはできなかった（2000年のシドニー五輪予選にはキャプテンとして出場している）。
後年は選手兼任コーチとしてNECを支える。2006年に現役引退。
コーチを経て2008年NECブルーロケッツ監督に就任する。低迷していたチームにおいてその手腕が期待されていたが、1シーズンでチーム休部となり、結果的にNEC最後の監督を務める事となってしまった。
2024年現在はNECレッドロケッツアカデミーのスタッフとしてバレーボールの指導を行っている。
球歴

全日本代表としての主な国際大会出場歴
世界選手権 - 1998年
ワールドカップ - 1999年
所属チーム

藤沢高等学校
中央大学
NKKナイツ（1993-1994年）
NECブルーロケッツ（1994-2006年）
ルービン因果モデル

ルービン因果モデル（ルービンいんがモデル、Rubin causal model、RCM）は、ネイマン-ルービン因果モデルとしても知られ 、ドナルド・ルービンにちなんで名付けられた、潜在アウトカムのフレームワークに基づく原因と結果の統計分析へのアプローチである。 「ルービンの因果モデル」という名前は、 Paul W.Hollandによって最初に造られた 。潜在的な結果のフレームワークは、1923年の修士論文でイェジ・ネイマンによって最初に提案されたが 、完全にランダム化された実験の文脈でしか議論されなかった 。ルービンはそれを観察研究と実験研究の両方で因果関係について考えるための一般的な枠組みに拡張した 。
前書き

ルービン因果モデルは、潜在的な結果のアイデアに基づいている。たとえば、大学に通っていた場合は40歳で特定の収入があるが、大学に通っていなかった場合は40歳で別の収入がある。この人の大学への進学の因果関係を測定するには、両方の選択肢の将来における同じ個人の結果を比較する必要がある。両方の潜在的な結果を一度に確認することは不可能であり、潜在的な結果の1つが常に欠落している。このジレンマは「因果推論の根本的な問題」である。
因果推論の根本的な問題のため、ユニットレベルの因果効果を直接観察することはできない。ただし、ランダム化された実験では、母集団レベルの因果効果の推定が可能である 。ランダム化実験では、人々を無作為に処置（この例では大学進学の有無）に割り付ける。無作為割り付けのために、グループは（平均して）同等であり、40歳での収入の違い以外にはグループ間の唯一の違いがない。このため、40歳での収入が大学進学の有無の割り付けに起因する可能性がある。次に、平均因果効果（平均処置効果とも呼ばれる）の推定値は、処置群の標本（大学に通った人たち）とコントロール群の標本（大学に通わなかった人たち）の間の平均の差を計算することによって取得できる。
ただし、多くの場合、倫理的または実践的な懸念から、ランダム化実験は不可能である。このようなシナリオでは、ランダムではない割り付け方法が存在する。大学進学の例の場合、人々は大学進学を無作為には割り当てられていない。むしろ、人々は自分の経済状況や両親の教育などに基づいて大学に進学するかを選ぶだろう。傾向スコア・マッチングなど、因果推論のために多くの統計手法が開発されている。これらの方法は、処置群の標本とよく似たコントロール群の標本を見つけ、割り付け方法に対して修正しようとする。
拡張例

ルービンは以下のように因果効果を定義している。
直感的には、特定の被験者の時刻  t_{1} から  t_{2} における処置 C に対する処置 E の因果効果とは、「時刻  t_{1} から処置 E を行った場合に時刻  t_{2} において何が起こるか」と「時刻  t_{1} から処置 C を行った場合に時刻  t_{2} において何が起こるか」との差である。
「1時間前に、グラス一杯の水を飲むだけではなく、アスピリンを 2 錠内服していれば、今ごろ頭痛はなくなっていただろう」とか、「1時間前に、グラス一杯の水を飲むだけではなく、アスピリンを 2 錠内服したので、もう頭痛はなくなった」とか。
我々が定義した処置 E に対する処置 C の因果効果は、この直感的な意味を反映している。
RCM によると、1時間前にアスピリンを服用したかどうかの因果関係は、ケース1（アスピリンを服用）とケース2（アスピリンを服用しない）で頭がどのように感じたかの違いである。頭痛がアスピリンなしで残るが、アスピリンを服用した場合に消えるならば、アスピリンを服用することの因果効果は頭痛の軽減である。ほとんどの場合、1つは一般に「治療」と呼ばれ、もう1つは「コントロール」と呼ばれる2つの未来を比較することに関心がある。これらのラベルはやや恣意的である。
拡張例 > 潜在アウトカム

ジョーが新しい高血圧薬のFDAテストに参加していると仮定する。私たちが全知ならば、治療（新薬）とコントロール（治療なし または標準治療）の両方の下でのジョーのアウトカム（結果）が分かる。因果効果、すなわち治療効果は、これら2つの潜在アウトカム Potential outcomesの違いである。
| 件名 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 135 | −5 |
Y_{t}(u) はジョーが新薬を服用した場合の血圧を示す。
一般に、この表記法は、被験者 u における治療 t から生じる潜在アウトカムを表す。
同様に、 Y_{c}(u)は、被験者 u に対するコントロールの効果を示す。
この例だと、 Y_{c}(u) は新薬を服用しない場合のジョーの血圧を示す。
 Y_{t}(u)-Y_{c}(u) が新薬を服用した場合の因果効果を示す。
この表からは、ジョーにおける因果効果だけがわかる。
他の被験者は、全員、新薬を服用すると血圧が上昇するかもしれない。
他の被験者の因果効果に関係なく、ジョーの因果効果は、新薬を服用していなかった場合の血圧に比べて血圧が低いこと、となる。
被験者を増やしてみる。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 135 | −5 |
| メアリー | 140 | 150 | −10 |
| サリー | 135 | 125 | 10 |
| ボブ | 135 | 150 | −15 |
因果効果は、すべての被験者で異なっているが、因果効果がマイナスであることから、新薬はジョー、メリー、ボブに「有効」であるといえる。彼らの血圧は、それぞれが新薬を服用しなかった場合よりも新薬を使用した方が低くなる。一方、サリーの場合、新薬は血圧の上昇を引き起こす。
潜在アウトカムが意味を成すためには、少なくとも事前（a priori）にそれが可能でなければならない。
たとえば、ジョーがどうやっても新薬を入手できない場合は、  Y_{t}(u) は彼には不可能である。
それは決して起こり得ない。そしてもし Y_{t}(u) が理論的にも観察することができないのならば、ジョーの血圧に対する新薬の因果効果は定義されない。
拡張例 > 操作なくして因果なし

新薬の因果効果は、2つの潜在アウトカムの単純な差であり、どちらも発生する可能性があるため、明確に定義されている。この場合、私たち（または他の何か）は、少なくとも概念的には世界を操作できるため、あることが起こったり、別のことが起こったりする可能性がある。
潜在アウトカムの 1 つが発生しない場合、この因果効果の定義は問題になる。たとえば、ジョーの身長が体重に及ぼす因果関係は何だろうか？素朴に考えると、これは他の例と似ているように思える。 2つの潜在アウトカムを比較する必要がある。処置群（3 インチ高い身長として定義）の場合のジョーの体重と、コントロール群（現行の身長として定義）の場合のジョーの体重だ。
少し考えれば問題が浮き彫りになる：ジョーの身長を上げることはできない。ジョーを背の高くする方法がないため、概念的にも、ジョーが背が高い場合の体重を観察する方法はない。ジョーの身長を「操作」することはできないので、身長が体重に及ぼす因果関係を調査することは意味がない。そこでスローガン：
NO CAUSATION WITHOUT MANIPULATION（操作なくして因果なし）
—Holland,Statistics and Causal Inference
拡張例 > SUTVA

ある被験者における [潜在アウトカムの] 観測は、他の被験者への治療の割り付けによって影響を受けないようにする必要がある
—D. R. Cox,Planning of Experiments
ドナルド・ルービンは、以下の 2 つを満たすものを Stable Unit Treatment Value Assumption（SUTVA）として定義した。
なお、サトヴァと発音する。
解析の単位（個人、集団など）間で相互干渉がない - there is no interference between units
同じ処置なら内容は同じ（内容が違うなら別の処置として扱う）- there are no hidden versions of treatmen how unit i received treatment
これまでの例で考えると、ジョーの血圧はメアリーが新薬を受け取るかどうかに依存するべきではない。しかし、もしそうならどうなるだろうか？ジョーとメアリーが同じ家に住んでいて、メアリーがいつも料理をしているとする。新薬を服用するとメアリーは塩辛い食べ物が食べたくなり、新薬を服用しない場合よりも多くの塩を使って調理する。
高食塩食はジョーの血圧を上昇させる。
したがって、ジョーのアウトカムは、ジョーが服薬とメアリーの服薬の両方に依存する。
SUTVA違反は、因果推論をより困難にする。より多くの治療を検討することにより、それに依存する観測値を説明できる。
ジョーの服薬の有無だけでなく、メアリーの服薬の有無も加味して、以下の4パターンを考える。
| ジョーの服薬 | メアリーの服薬 | ジョーの血圧 |
| --- | --- | --- |
| なし | あり | 140 |
| あり | あり | 130 |
| なし | なし | 125 |
| あり | なし | 120 |

因果効果は、2つの潜在アウトカムの違いとして定義される。
この例では潜在アウトカムが2つより多く、複数の因果関係が考えられる。
第一に、メアリーが服薬した場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 130-140 として計算される。
第二に、メアリーが服薬しなかった場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 120-125 として計算される。
第三に、ジョーが服薬しなかった場合における、メアリーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 140-125 として計算される。
ジョーの血圧に対する因果効果は、メアリーの服薬によるものの方がジョー服薬によるものよりも大きく、その方向は反対である。
このように、より多くの潜在アウトカムを検討することにより、SUTVAを保持させることができる。
ただし、ジョー以外の被験者がメアリーの服薬に依存している場合は、さらなる潜在アウトカムを考慮する必要がある。
従属ユニットの数が多いほど、考慮しなければならない潜在アウトカムが多くなり、計算が複雑になる（20 人の治療のそれぞれが 20 人全員のアウトカムに影響を与える事態を想像しよう）。
コントロールと比較した単一の処置の因果効果を（簡単に）推定するためには、SUTVAの成立が必要である。
拡張例 > 平均的な因果効果

以下の例を考える
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 135 | −5 |
| メアリー | 130 | 145 | −15 |
| サリー | 130 | 145 | −15 |
| ボブ | 140 | 150 | −10 |
| ジェームズ | 145 | 140 | +5 |
| 平均 | 135 | 143 | −8 |
すべての因果効果の平均を取ることにより、平均因果効果を「計算」することができる。
反応をどのように測定するかは、推論結果に影響する。血圧の変化を絶対値ではなく変化率として測定したとき、具体的な値によっては、平均的な因果効果としては血圧の上昇になる可能性がある。
たとえば、ジョージの血圧がコントロールで154、治療で140になると仮定する。因果効果の絶対値は -14 だが、治療した場合の140に対してパーセンテージの差を計算すると -10％ である。サラの血圧が治療で200、コントロールで184である場合、因果効果は絶対値では +16 だが、治療値では +8％ である。ジョージの血圧の変化は絶対値では小さい（-14対+16）が、変化率では大きくなる（-10％対+8％）。ジョージとサラの平均因果効果は絶対値では +1 だが、パーセンテージで考えると -1 となる。
拡張例 > 因果推論の根本問題

これまでに見たアウトカムは、実際には測定されない。定義上、特定の期間にわたって被験者に対する複数の治療の効果を観察することは不可能である。ジョーは「新薬を服用すること」と「新薬を服用しないこと」の両者を同時に満たすことはできない。したがって、データは次のようになる。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | ？ | ？ |
疑問符は、観察できなかった反応を示す。因果推論の根本問題 Fundamental Problem of Causal Inference  とは、因果効果を直接観察することは不可能であるということである。ただし、これによって「因果推論」そのものが不可能になるわけではない。特定の技術と仮定により、根本問題を克服することができる。
次のデータがあると仮定する。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 |  ? |  ? |
| メアリー |  ? | 125 |  ? |
| サリー | 100 |  ? |  ? |
| ボブ |  ? | 130 |  ? |
| ジェームズ |  ? | 120 |  ? |
| 平均 | 115 | 125 | −10 |
効果が一定であるものとを仮定した場合、コントロールにおけるジョーの潜在アウトカムを推測できる。
そして
観測されていない値を推測したい場合、効果が一定であることを仮定することができる。次の表は、効果が一定であることを仮定した場合に合致するデータを示している。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 140 | −10 |
| メアリー | 115 | 125 | −10 |
| サリー | 100 | 110 | −10 |
| ボブ | 120 | 130 | −10 |
| ジェームズ | 110 | 120 | −10 |
| 平均 | 115 | 125 | −10 |
治療した場合のアウトカムは異なるが、すべての被験者の因果効果は同じである。
拡張例 > 割り付け方法

割り付け方法（被験者に処置をどのように割り付けるか）は、平均因果効果の計算に影響を与える。無作為割り付けは割り付け方法の 1 つである。各被験者について、コインを投げて、彼女が治療を受けているかどうかを判断することができる。 5人の被験者に治療を受けさせたい場合は、帽子から選んだ最初の5つの名前に治療を割り当てることができる。無作為に治療を割り付けると、異なる答えが得られる場合がある。
このデータが真実であると仮定する。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 115 | 15 |
| メアリー | 120 | 125 | −5 |
| サリー | 100 | 125 | −25 |
| ボブ | 110 | 130 | −20 |
| ジェームズ | 115 | 120 | −5 |
| 平均 | 115 | 123 | −8 |
真の平均因果効果は -8 である。しかし、これらの個人の因果関係は、この平均に等しくなることはない。因果効果は、一般的に（常に？）実際の生活と同じようにさまざまである。処置を無作為に割り付けた後、因果効果を次のように推定することができる。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | ？ | ？ |
| メアリー | 120 | ？ | ？ |
| サリー | ？ | 125 | ？ |
| ボブ | ？ | 130 | ？ |
| ジェームズ | 115 | ？ | ？ |
| 平均 | 121.66 | 127.5 | −5.83 |
処置の割り付け方が異なると、平均因果効果の推定値も異なる。
| 被験者 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | ？ | ？ |
| メアリー | 120 | ？ | ？ |
| サリー | 100 | ？ | ？ |
| ボブ | ？ | 130 | ？ |
| ジェームズ | ？ | 120 | ？ |
| 平均 | 116.67 | 125 | −8.33 |
標本数が小さく、応答の分散が大きいため、平均的な因果効果は異なる。標本数が大きく、分散が小さければ、誰が処置に無作為に割り付けられるかに関係なく、平均因果効果は真の平均因果効果に近くなる。
男性を治療に、女性をコントロールに割り付ける場合を考える。
| 件名 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | ？ | ？ |
| ボブ | 110 | ？ | ？ |
| ジェームズ | 105 | ？ | ？ |
| メアリー | ？ | 130 | ？ |
| サリー | ？ | 125 | ？ |
| スージー | ？ | 135 | ？ |
| 平均 | 115 | 130 | −15 |
この割り付け方法では、女性が治療を受けることは不可能であるため、女性の被験者に対する平均的な因果関係を判断することは不可能となる。被験者への因果関係を推測するには、被験者が治療を受ける確率が 0 より大きく 1 より小さい必要がある。
拡張例 > 完璧な医師

割り付け方法として「完璧な医師」を採用する。完璧な医師は、各被験者が処置またはコントロールにどのように反応するかを知っており、各被験者を最も利益をもたらす方に割り付ける。完璧な医師は、患者に関する以下の情報を知っている。
| 件名 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | 130 | 115 | 15 |
| ボブ | 120 | 125 | −5 |
| ジェームズ | 100 | 150 | −50 |
| メアリー | 115 | 125 | −10 |
| サリー | 120 | 130 | −10 |
| スージー | 135 | 105 | 30 |

| 平均 | 120 | 125 | −5 |
この知識に基づいて、完璧な医師は次のように割り当てる。
| 件名 |  Y_{t}(u) |  Y_{c}(u) |  Y_{t}(u)-Y_{c}(u) |
| --- | --- | --- | --- |
| ジョー | ？ | 115 | ？ |
| ボブ | 120 | ？ | ？ |
| ジェームズ | 100 | ？ | ？ |
| メアリー | 115 | ？ | ？ |
| サリー | 120 | ？ | ？ |
| スージー | ？ | 105 | ？ |

| 平均 | 113.75 | 110 | 3.75 |
完璧な医師は、処置とコントロールの両方に対する悪い反応を排除することにより、それぞれの平均を歪める。平均因果効果の推定量である平均の差も歪み、歪む方向は細部に依存する。たとえば、スージーのように薬を服用することで害を受けた被験者は、完璧な医師によってコントロール群に割り当てられるため、薬の悪影響は隠される。
結論

ある時点での単一の被験者に対する治療の因果効果は、治療ありと治療なしのアウトカムの差である。因果推論の根本的な問題は、単一の被験者に対する因果効果を観察することが不可能であるということだ。あなたはアスピリンを服用するか、服用しないかのどちらかだ。結果的に、欠落している反事実を推定するために仮定を置く必要がある。
ルービン因果モデルは操作変数法や構造方程式モデリングなどの因果推論手法にも関連がある 。
黒の線刻画

『黒の線刻画』（くろのせんこくが）は、松本清張の小説シリーズ。『日本経済新聞』1975年3月9日付 - 1977年4月6日付に連載された。
概要

『網』（『日本経済新聞』・1975年3月9日付 - 1976年3月17日付）
『渦』（『日本経済新聞』・1976年3月18日付 - 1977年1月8日付）
『馬を売る女』（『日本経済新聞』・1977年1月9日付 - 1977年4月6日付、連載時のタイトルは『利』）
シリーズ開始にあたり作者は「線刻画は原始時代の絵画である。（中略）要するに原始時代人の落書で、当時、興味をもったものを対象にした写生である。現代も人間模様の上では、原始性が残っている。これを眼についたままに写そうと思う。（後略）」と記している。
硝酸銅(II)

| 硝酸銅(II) |
| --- | --- |


IUPAC名二硝酸銅(II)
識別情報
CAS登録番号: 3251-23-8
RTECS番号: GL7875000
特性
化学式: Cu(NO3)2
モル質量: 187.57 g/mol,  241.60 (Cu(NO3)2.3H2O), 232.59 (Cu(NO3)2.2.5H2O
外観: blue crystals
密度: 2.32 g/cm3 (anhydrous)
融点:  114.5 °C (三水和物) 210°C 昇華(無水物) 
沸点:  170 °C (分解) 
水への溶解度: 138 g/100 mL (0 °C) 三水和物
危険性
安全データシート(外部リンク): Cu(NO3)2.3H2O
主な危険性: Toxic, irritant
NFPA 704:    0 2 0  
Rフレーズ: R22 R36/37/38 R48/20/21/22 R66
関連する物質
関連物質: CuSO4, 硫酸銅(II)
特記なき場合、データは常温 (25 °C)・常圧 (100 kPa) におけるものである。
硝酸銅(II)（しょうさんどう(II)、Copper(II) nitrate）は、化学式がCu(NO3)2の無機化合物である。単に硝酸銅といえばこの硝酸銅(II)を指す。無水物の外見は青色の結晶。水和物も青色で、学校などでダニエル電池の演示実験に用いられる。
構造と性質

無水物と水和物の違いは結晶水の効果によって説明される。
構造と性質 > 無水物

鮮やかな青色の揮発性の固体で、真空中では昇華する。気相ではCu中心が4個の酸素原子に囲まれた平面四角形構造をとり、凝縮させるとポリマー化する。
構造と性質 > 水和物

Cu(NO3)2(H2O)2.5はCu中心が水と硝酸イオンに囲まれた正八面体構造をとる。この水和物は約170℃で酸化銅(II)と二酸化窒素と酸素に分解する。
合成と反応

Cu(NO3)2は金属銅を四酸化二窒素で処理することによって得られる。
水和物は無水物の加水分解か、金属銅を硝酸銀水溶液または希硝酸で処理することによって得られる。
硝酸銅を熱することによって発生した気体を水に通すことによって硝酸が生成する。これはオストワルト法の最終段階に似ている。
乾隆ガラス

清朝第8代皇帝道光帝期の蓮が彫られた花瓶。色は清朝の国旗（黄龍旗）の黄色から「インペリアル イエロー」と呼ばれている。
乾隆ガラス（けんりゅうガラス、英語: Peking glass）は、清朝第6代皇帝の高宗乾隆帝の在位した18世紀頃に作られたガラスを指すが、広義的に乾隆ガラスは清代に作られたガラスのことを指す。
それまで中国で作られたガラスに対して、ヨーロッパから伝わったガラスの着色技術によって乾隆ガラスには多彩な色ガラス作品が多く作られた。ガラスの着色にはイスラムガラスのラスター法と同様に金属酸化物を使用するが、添加する金属酸化物の量によって膨張率が異なるために生産は習熟が求められ困難である。色ガラスの生産を初めとした乾隆ガラスの発達にはヨーロッパからのベネチアンガラスの技術の移入とともに、中国独自の技法と造形の確立によって大成された。
海禁政策の解除にともない乾隆ガラスはヨーロッパに渡り、従来のヨーロッパ美術からの転換を唱えた美術運動であるアール・ヌーヴォーの展開のきっかけとなった。こうして乾隆ガラスは、製造方法と技法を清に伝えたヨーロッパの芸術にも大きな影響を与えている。
技法

乾隆ガラスには、カメオ彫り・無垢彫琢法といった世界的にも特異な技法・様式が特徴である。カメオ彫りは中国で古くから確立されていた玉細工の技法が、ガラス工芸にも浸透して乾隆カメオ・ガラスが大成した。 乾隆ガラスの創始者でもあり、画期的な技術を清に伝えたとされるのはイエズス会宣教師のジュゼッペ・カスティリオーネ、ガブリエル＝レオナール・ド・ブロサール (Gabriel-Léonard de Brossard) である。特に、 カスティリオーネはエナメル絵付け技法を初めて清へ導入することで乾隆ガラスの色合いを多彩なものにした。他にも、 ヨーロッパからの技法の移入とともに乾隆ガラスは清国内でも技術革新が活発になり、フラックスである硼砂や脱色を可能とする亜ヒ酸といった物質の利用、金アベンチュリンの開発などが進んだ。
化学組成

乾隆ガラスはソーダガラスであり、ナトリウムを初めアルカリ分に富んだ化学組成をしている。中国では乾隆ガラスが作られるようになった清代以前にも、ガラスが漢代の頃から作られている。ガラスの中国における起源に対する明確な説はないものの戦国時代の遺跡からガラス器具が出土している。ローマガラスは乾隆ガラスの含まれるソーダガラスの一種であるナトロンガラスと古代中国で作られたガラスは異なる化学組成である。このために、中国でのガラスは独自の起源をもち、紀元前に起源があるとの考えの説も提唱されている。また、ヨーロッパからの技術移入で乾隆ガラスが作られるようになった17世紀のガラスはソーダガラスであったのに対して、1世紀前の16世紀の明代の中国では鉛を用いた鉛ガラスが作られていた。乾隆ガラスがソーダガラスから作られているのに対して古代中国で作られてにたガラスは主に鉛ガラスであり、歴史的に中国で使われた鉛ガラスと乾隆ガラスとには製法に断絶がある。中国でのガラスの化学組成の変化からも、ヨーロッパから伝わったガラス製法により乾隆ガラスが作られるようになったと考えられる。
普門院 (江東区)

| 福聚山善應寺普門院 |
| --- | --- |
 
所在地:  東京都江東区亀戸3-43-3
位置:  北緯35度42分12.6秒 東経139度49分21.0秒﻿ / ﻿北緯35.703500度 東経139.822500度﻿ / 35.703500; 139.822500座標: 北緯35度42分12.6秒 東経139度49分21.0秒﻿ / ﻿北緯35.703500度 東経139.822500度﻿ / 35.703500; 139.822500
山号:  福聚山
院号:  （寺号・院号）善應寺 普門院
宗旨:  新義真言宗
宗派:  真言宗智山派
本尊:  大日如来
創建年:  1522年(大永2年)
開山:  長賢上人
開基:  千葉中務大夫自胤
正式名:  福聚山善應寺普門院 福聚山善応寺普門院
札所等:  御府内八十八箇所 40番 亀戸七福神 毘沙門天
法人番号:  6010605000248 
  
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普門院（ふもんいん）は、東京都江東区亀戸にある真言宗智山派の寺院。山号は福聚山。亀戸七福神のうち毘沙門天を祀る。
歴史

福聚山善應寺普門院は、大永2年（1522年）武蔵国豊島郡三原にあった開基とされる千葉自胤の城中に創建された。創建時の本尊は聖観音で、千葉自胤の家臣佐田善次盛光が冤罪によって斬罪に処されるところ、日頃の信心によって、この観音に身を救われたことから、千葉自胤が感じ入り寺院を建立したのだという。後に年代不詳ながら別に堂が建てられ、元和2年（1622年）に現在の土地に移った。その際、船で釣鐘を運ぼうとしたところ、誤って隅田川に落としてしまい、これを引き上げることはできなかった。これが鐘ヶ淵の地名の由来となっている。慶安2年（1649年）には徳川家光が立ち寄った際、5石の朱印状を拝領した。安永年間(1772～1781)には栄範上人によって本尊が聖観音から大日如来に改められた。また、江戸期には葛飾区青戸にある薬王山真頂寺宝持院の末寺であった。
文化財

大島伯鶴歌碑
応永の石灯籠
古筆了意の碑
木食の碑
墓所

伊藤左千夫（歌人）
秀ノ山雷五郎（大相撲力士）
今半創業者 高岡常太郎、相澤半太郎
戦災殉難者供養碑
交通アクセス

亀戸駅北口より徒歩11分（経路案内）。
奉天市地下鉄道

奉天市地下鉄道（ほうてんしちかてつどう）は、満州国奉天省奉天市（現在の中華人民共和国遼寧省瀋陽市）の中心部及び郊外に敷設が計画されていた地下鉄路線。
1940年に委託を受けた大阪市電気局（のちの大阪市交通局）が計画を立てたもので、実現すれば満州国内のみならず中国大陸初の地下鉄となるはずであった。しかし計画より先へ話が進まず、終戦と満州国崩壊により実現することなく未成線となった。
なお運行事業者は明確に記されていないが、建設規約の中で「奉天市の徽章」を車輛に標記するとしており、奉天市が事業者として予定されていたことが分かる。
概要 > 背景

奉天市は古くから満洲の中でも重要な地位を占める都市であり、清の前身に当たる後金の首都となったほか、遷都後も副都扱いされていた。近代になると満洲族の故地への他民族の入植を禁じた封禁令の廃止による開発の活発化、ロシア帝国による東清鉄道南部線の開通と鉄道附属地の設定による新市街地の形成により、奉天はさらにその規模を大きくすることとなった。
やがて東清鉄道南部線が南満洲鉄道となり、朝鮮と満洲を連絡する安奉線が接続するようになると、奉天は日満間を結ぶ経路の通過地点として交通の重要拠点となる。1932年に満洲国が樹立され、満洲国有鉄道や華北交通の成立により全満洲及び中国の鉄道の運営権が実質的に満鉄に移ると、日満間だけでなく、日満中間三国を結ぶ経路としてもさらに重要度が増して行き、人口もうなぎ登りとなって行った。
そしてついに1938年（康徳5年）の時点で当市の人口は78万5320人となり、首都の新京（現在の長春）の2倍以上の人口を抱える巨大都市となった。この人口はこのままの伸びで行けば1945年（康徳12年）には150万人、1960年（康徳27年）には300万人に達するという推計も行われ、これからも膨張の一途をたどると考えられた。
概要 > 発案

このような背景から生み出されたのが、奉天市中心部を中心として地下鉄を敷設しようという「奉天市地下鉄道」の構想であった。この構想を計画として形にすべく、1940年に大阪市電気局（のちの大阪市交通局）へ委託して路線計画が行われることになった。なお、当時東京市と大阪市の両方に地下鉄が存在しながら、大阪市の方に白羽の矢が立った理由は記録に一切残されておらず明らかではないが、民営まかせの東京に対し、都市計画とからめて市の直営で整備を進めていた点が考慮されたと考えられる。
この発想に至った理由として、まず既存の交通機関だけでは増え続ける人口に追いつかないと見られたことが挙げられる。当時の奉天には路面電車やバスの他、馬車（マーチョ＝小形の賃馬車）や洋車（ヤンチョ＝人力車）があった。しかし現在はこれらでさばき切れていても、150万人、300万人となると路面電車やバスは需要にこたえられず、馬車や洋車は増えすぎれば道路交通に支障を来すことになって道路交通が麻痺を起こしかねない。その点、地下鉄ならば大量輸送が可能なので、これを中心に据えればうまく人口増加に対応出来ると考えられたのである。
次に周辺住宅地との交通確保がある。奉天の周囲にはすでに郊外住宅地が形成されていたが、交通機関がなく住民が大変な不便をこうむっていた。特に中心部からすぐ外側に当たる北部の北陵地区や南部の砂山地区は、バスこそ通っていたものの充分ではなかった。さらに奉天の外側に衛星都市が構想されており、さらに高速交通機関の必要性が生じて来た。これら外周の住宅地との連絡確保は市街の発展のためにも重要であり、それに一番適するのが地下鉄とされた。
三つ目に防空上からの必要性がある。当時は日中戦争の真っ最中であり、満洲も戦場ではないとはいえ、有事の際に備える必要があった。空襲が行われた際、地上を走る交通機関がことごとく潰滅しても、地下を走る地下鉄だけは被害を受けずに交通を確保出来るだけでなく、隧道がそのまま防空壕として利用出来ることは、既に欧米のいくつかの都市で証明されていた。これを奉天にも造ろうというわけである。
最後に都市計画との兼ね合いがある。当時奉天は都市計画によってあちこちで街作りの真っ最中であった。これでもし都市計画に沿って全てが出来上がった後で、地下鉄のような高速鉄道を造ろうと考えると、せっかく造った街を壊したり、工事が難工事になったりと無用の労力を要することになりかねない。それならばいっそ、都市計画の一部として最初からやってしまう方がよいと考えたのである。