stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
デバッグ
基本的な手順 > バグの存在を認識する

バグの存在は予知できることも結果的に判明することもある。
経験を積んだプログラマはどこでエラーが起きやすいかをよく知っている。それはプログラムの部分ごとの複雑性やデータ破壊の危険性などから判断できる。例えば、ユーザが入力したデータは疑って扱うべきである。注意深く、データの形式および内容が正しいものであると検証すべきである。通信によって得たデータならば、メッセージ（データ）の全体を受信したか確かめねばならない。複雑なデータをパースまたは加工する際には、値の予期しない組み合わせを含んでいて正しく扱えないことがある。エラーの兆候らしき箇所にチェックを挿むことで、データがいつ破壊された、または正しく処理されなかったかを検出することができる。
もしエラーがプログラムを異常終了させるほど深刻なものだったなら、バグの存在は明らかである。プログラムがそこまで深刻ではない問題を検出した場合、エラーとなるかログメッセージが表示されるかすると、バグの存在を認識できる。しかしエラーが軽微で間違った結果を出すだけであったら、バグの存在を検出するのははるかに難しくなる。これはプログラムの結果を検証するのが困難であるか不可能である場合に特に成り立つ。
このステップの目的はバグのしるしを特定することである。問題のしるし、どのような条件の下で問題が起き、（可能なら）どのような回避策があったか、を観測することは後のステップで問題点をデバッグする大きな助けとなる。
基本的な手順 > バグの発生源を分離する

このステップはシステムのどの部分が問題を引き起こしているかを特定するものである。これは度々デバッグ作業で最も困難な（ゆえにやりがいのある）ステップとなる。都合の悪いことに問題の発生箇所は兆候の出現箇所と常に同じであるわけではない。例えば、入力レコードが破壊されていたら、プログラムが別のレコードを処理したり間違った情報に基づいて動作するまでエラーは起きないことがあり、その場合レコードが読み込まれてから長い時間が経ってしまっている。
このステップは反復的なテストを必要とすることが多い。プログラマは最初に入力が正しいことを検証し、次に正しく読み込まれたか、正しく処理されたかなどを検証していく。モジュール化されたシステムではモジュール間のインタフェースを通してやり取りされるデータの妥当性を検査することで、このステップをわずかに楽にすることができる。入力が正しく、しかし出力がそうでなければ、エラーの発生源はそのモジュールの中にある。入力と出力を反復的にテストすることでデバッガはエラーが起きている箇所を数行のコードまで特定することができる。
経験の厚いプログラマは、以前の似た状況からの類推でどこに問題があるか仮説を立てることができる。そして疑わしい箇所の入力と出力をテストする。このようなデバッグは科学的手法の一種である。経験の浅いデバッガはプログラムをステップ実行して、プログラムの振る舞いが期待のものと異なる箇所を探そうとする。異常な振る舞いを探すためにどの変数に着目するか決めなければならないので、これもまた科学的手法の一種である。別のアプローチは二分探索の類を使うことである。処理またはデータのフローの中央付近でテストすることで、エラーがプログラムのそれより前で起きているか後で起きているかを確定することができる。データに何も問題が検出されなければ、エラーはそれより後で起きていることになる。二分探索を使わない場合の探索時間が最大tだとすれば、二分探索を使った場合の探索時間は最大log2 tである。
基本的な手順 > バグの原因を特定する

バグの位置を見つけたら、次のステップはバグの実際の理由を突き止めることである。これにはプログラムの他の部分を調べることが必要な場合がある。例えば、データのフィールドが間違っていたためにプログラムが停止したとする。この次のステップはフィールドが間違っていた理由を特定することであり、それがバグの真の発生源である。プログラムが不正なデータに対処できないこともバグとみなせると主張する者もいるが。
システムをよく理解していることはバグの原因をうまく特定するのに不可欠である。熟練したデバッガなら問題がどこに由来するのかを特定することができるが、システムに詳しい者だけがそのエラーの真の原因を的確に突き止めることができる。原因が、例えば入力データなど、システムの外部に在ることもある。また、正しいデータを間違った方法で扱っているなど、ロジック上のエラーもありうる。他の可能性としてはデータの与えられ方（値の組み合わせ、数など）が予期しないものであったり、不正な参照など様々なものがある。
バグの原因を突き止めたら、コード中の類似した箇所を調べて間違いが繰り返されていないかを確認するのが良い考えである。重複コードが多ければこれはより面倒な作業となる。エラーがはっきりとしたタイポであったら可能性は低いが、プログラマが設計や仕様を誤解したものであったのなら同じか類似した間違いが他で犯されている可能性がある。
基本的な手順 > バグの修正方法を決定する

問題の源を特定したら、次はどのようにその問題を修正するかを決定する作業である。問題が非常に単純なものである場合を除いて、システムの深い理解が必要不可欠となる。なぜなら、修正によってシステムの現状の振る舞いを変更してしまい、予期しない結果を生むことになるかもしれないからである。その上、既存のバグの修正は新しいバグを生み出したり、修正したバグに隠れていたバグを顕在化させることがよくある。このような問題はコード中でそれまでテストされていなかった部分を実行する際によく発生する。
場合によっては、修正は単純で明確である。これはオリジナルの設計を間違って実装しているようなロジック上のエラーに特に当てはまる。反対に、問題がシステムの大部分に渡るような重大な設計上の不備を浮き彫りにした場合には、修正は悪ければ不可能となり、ソフトウェアの一からの書き直しが必要となる。
状況によって、恒久的な修正の前に"quick fix"の実装が応急処置的に望まれることがある。これは修正の性質や製品のスケジュール（またはさらに切迫した問題）以外にも、問題の緊急度、現れやすさ、頻度、副作用などを考慮して決定されることが多い。
基本的な手順 > 修正し、テストする

修正が適用された後にシステムをテストしてその修正が以前の問題に正しく対処しているか確認するのは重要である。テストを行うべき理由は2つある：
その修正が問題に正しく対処しているか
その修正が望ましくない副作用を引き起こしていないか
の確認のためである。
規模の大きなシステムではリグレッションテストを行うのがよい考えである。重大な変更やバグ修正の後で、このテストはシステムが依然仕様通りに動作することを検証するためにいつでも繰り返し実行される。新しい機能が追加されると、追加のテストがテストスイートに収録される。
リッカルド・ブレンゴーラ

| リッカルド・ブレンゴーラ |
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基本情報
生誕:   (1917-03-18) 1917年3月18日
出身地:   イタリアナポリ
死没:   (2004-05-16) 2004年5月16日（87歳没）
ジャンル:  クラシック音楽
職業:  ヴァイオリニスト
担当楽器:  ヴァイオリン
リッカルド・ブレンゴーラ（Riccardo Brengola、1917年3月18日 - 2004年5月16日）は、イタリアのヴァイオリニスト。
経歴

1917年、ナポリで生まれた。1937年、ウジェーヌ・イザイ・コンクール（ヴァイオリン部門） 第11位。キジアーナ弦楽五重奏団のメンバーとして世界中で演奏活動をした。また、64年間、キジアーナ音楽院の教授を長年務め、同音楽院の名誉教授となった。
2004年、ローマで没した。
訃報 2005年2月

訃報 2005年2月（ふほう 2005ねん2がつ）では、2005年（平成17年）2月中に物故した、又は物故が報じられた人物についてまとめる。
（1日 - 14日）

2月1日 - 中村通夫、国語学者（* 1911年）
2月1日 - 桂芳久、小説家（* 1929年）
2月2日 - マックス・シュメリング、ボクシング選手（* 1905年）
2月2日 - デビッド・ジョーンズ、パンアメリカン航空の広報担当支配人（* 1915年）
2月2日 - 野辺地正之、心理学者（* 1921年）
2月3日 - エルンスト・マイヤー、生物学者（* 1904年）
2月4日 - ルイス・サンチェ、元プロ野球選手（* 1953年）
2月5日 - 石濱渉、工学者（* 1919年）
2月5日 - 津山直一、医学者（* 1923年）
2月5日 - ニャシンベ・エヤデマ、トーゴ大統領（* 1937年）
2月6日 - 竹下重人、弁護士（* 1922年）
2月6日 - 藤田近男、実業家（* 1926年）
2月6日 - 土方鐵、作家（* 1927年）
2月6日 - ラザール・ベルマン、ピアニスト（* 1930年）
2月6日 - 皆川睦雄、元プロ野球選手（* 1935年）
2月8日 - 千早正隆、海軍軍人（* 1910年）
2月8日 - 大出晁、哲学者（* 1926年）
2月9日 - 浜田倫三、政治家（* 1914年）
2月9日 - 三富恒雄、プロ野球選手（* 1920年）
2月10日 - アーサー・ミラー、劇作家（* 1915年）
2月11日 - 稲原幸雄、高校野球監督（* 1913年）
2月11日 - ジュムガルベク・アマンバエフ、元キルギス副首相（* 1946年）
2月13日 - 島谷一美、柔道家・レスリング選手（* 1915年）
2月14日 - 淀井敏夫、彫刻家（* 1911年）
2月14日 - 戸沢政方、政治家・厚生官僚（* 1919年）
2月14日 - 松本正彦、漫画家（* 1934年）
2月14日 - ラフィーク・ハリーリー、元レバノン首相（* 1944年）
（15日 - 28日）

2月15日 - 坂根哲夫、公取官僚 （* 1911年）
2月15日 - 劉炳森、書家、政治家（* 1937年）
2月16日 - 河村英文、元プロ野球選手（* 1933年）
2月17日 - 天野建、元山梨県第5代知事（* 1928年）
2月18日 - 杉山英男、木質構造の学問・研究の草分け（* 1925年）
2月19日 - 岡本喜八、映画監督（* 1924年）
2月20日 - 児玉末男、政治家（* 1921年）
2月20日 - 長橋芙美子、ドイツ文学者（* 1929年）
2月20日 - ハンター・S・トンプソン、ジャーナリスト（* 1937年）
2月21日 - 橋口隆、政治家（* 1913年）
2月22日 - ズジスワフ・ベクシンスキー、画家・写真家・芸術家（* 1929年）
2月22日 - レジー・ロビー、元NFL選手（* 1961年）
2月22日 - 羽生未来、タレント（* 1974年）
2月24日 - 平井正穂、英文学者（* 1911年）
2月24日 - 蔦谷喜一、塗り絵作家（* 1914年）
2月24日 - 西野一夫、元・東宝代表取締役副社長（* 1918年）
2月24日 - 佐竹申伍、小説家（* 1921年）
2月24日 - 西山広喜、右翼（* 1923年）
2月25日 - ピーター・ベネンソン、イギリスの弁護士、アムネスティ・インターナショナル設立者（* 1921年）
2月26日 - 大西昭男、英文学者（* 1926年）
2月27日 - 那須博之、映画監督（* 1952年）
2月28日 - 飯島夏樹、ウィンドサーファー（* 1966年）
マックス・シュメリング／2月2日没
エルンスト・マイヤー／2月3日没
ルイス・サンチェ／2月4日没
ニャシンベ・エヤデマ／2月5日没
ラザール・ベルマン／2月6日没
皆川睦雄／2月6日没
千早正隆／2月8日没
アーサー・ミラー／2月10日没
ラフィーク・ハリーリー／2月14日没
河村英文／2月16日没
岡本喜八／2月19日没
ハンター・S・トンプソン／2月20日没
ズジスワフ・ベクシンスキー／2月21日没
アフマド・ジャンナティー

| イランの政治家アフマド・ジャンナティーاحمد جنتی |
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 (九月 2015)
生年月日:  1927年
出生地:  エスファハーン
現職:  監督者評議会書記
親族:  アリー・ジャンナティー（息子、現文化・イスラム指導大臣）
 監督者評議会書記
在任期間:  1988年 -
最高指導者:  ルーホッラー・ホメイニー、 アリー・ハーメネイー
 専門家会議議長
在任期間:  2016年5月 - 2024年5月
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アフマド・ジャンナティー（ペルシア語: احمد جنتی‎、Ahmad Jannati、1927年 - ）は、イランのシーア派ウラマー（アーヤトッラー）、政治家。監督者評議会書記（議長）、専門家会議議長（2016年5月-2024年5月）、公益判別会議議員。エスファハーン出身。
最高指導者アリー・ハーメネイーの盟友。保守強硬派。
監督者評議会書記（議長）を1988年からつとめており、2016年5月には専門家会議の議長に選出されている。
2018年3月に実施された専門家会議の第５期議長団の選挙で再度議長に再選された。
現文化・イスラム指導大臣（2013年8月-）のアリー・ジャンナティーは息子。
タカトシのバラエティだろ〜が!!

| タカトシのバラエティだろ〜が!! |
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ジャンル:  バラエティ番組
配信国:   日本
制作:  AbemaTV
出演者:  タカアンドトシ
外部リンク:  タカトシのバラエティだろ〜が！！

タカトシのバラエティだろ〜が!!（月曜時代）
配信時間:  月曜20時 - 21時（55分）
配信期間:  2017年4月10日 - 9月25日

タカトシのバラエティだろ〜が!!（水曜時代）
配信時間:  水曜20時 - 21時（55分）
配信期間:  2017年10月18日 - 2018年1月24日
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『タカトシのバラエティだろ〜が!!』（英題：takatoshi's variety!!）は、2016年4月10日からAbemaTVで配信されていたバラエティ番組である。
概要

タカアンドトシによる1時間のAbemaTV配信バラエティ番組。AbemaTVでは『もし相方がいなくなったら～タカオアトシ』（2016年）に続く冠番組となった。内容は時期によって大きく異なる。
著名人の自宅を訪問し、まだ明かされていないプライベートを探るロケーション番組として開始。その後、ゲスト女性タレントの「リベンジしたいエピソード」を基にするコントを交えたトークショー形式の番組となった。原則生配信。2018年1月24日に最終回を迎えた。
スタジオ

スタジオ収録形式となってからは紫と金の壁（タカいわく「霊界カラー」）に、ビキニを飾り付けたセットに白いソファーを置いて収録。隣り合うスペースに再現コント用の背景を移す大型モニターを設けていた。
出演者

MC：タカアンドトシ（タカ・トシ）
リベンジサポーター：相席スタート、おかずクラブ、スパイクなど（水曜日移動以降）
おもな内容

芸能人自宅訪問（#1 – 17、#19 – 23） - 著名人の自宅を訪問し、まだ明かされていないプライベートを探るロケ企画。前回の訪問者からもらったものを物々交換するわらしべ長者企画も行った。
北海道スターおもてなし（#18） - タカアンドトシの地元北海道のローカルスターたちによるプレゼン企画。北海道でのロケ収録形式で行われ、もっともおもてなし上手だった一組には東京進出の機会が与えられる。上杉周大、かみむらしんやを退けてフルーティーが勝利した。
フォトーク（#24） - 各テーマに沿って写真を出していき、視聴者の“いいね”数を競う写真共有アプリ決定戦。写真アプリの撮影や加工テクニックやエピソードトークも行われた。
絶対に見せつけてやる！ リベンジグラビア（#25 - 32） - グラビアアイドルが過去の憤りエピソードを披露し、憤った相手に水着で悩殺リベンジする企画。リベンジエピソードは本人を交えたコント形式で紹介された。30代が迫ったグラビアアイドルはアラサー山脈と呼ばれていた。タカによると「番組終了の危機を救うべくお色気要素を加えた」。
リベンジガール（#33 - ） - 上記のコーナーからグラビアアイドルの枠をなくした企画。グラビアアイドルも登場した。最終回ではパンサーの尾形貴弘、菅良太郎らも参加し、性別枠も取っ払われた。
スタッフ

製作：AbemaProduction
制作協力：クラフト
制作著作：AbemaTV
今沙栄子

| こん さえこ 今 沙栄子 |
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生年月日:  12月17日
出身地:  北海道
身長:  161 cm
職業:  女優
ジャンル:  テレビドラマ、映画、舞台、CM
活動期間:  2011年 -
事務所:  株式会社バッドテイスト
テンプレートを表示
今 沙栄子（こん さえこ）は、ドラマ、映画、舞台で活動中の日本の女優である。北海道出身。
人物

愛称：こんちゃん
趣味：パワースポット巡り・ひとりカラオケ・映画鑑賞・漫画。
特技：エレクトーン演奏・日本舞踊（藤間流）・よさこいソーラン・絶叫（※映画『丑刻ニ参ル』出演時に川松尚良監督にスクリーム・クイーン（ 絶叫クイーン ）と呼ばれたことから）
元保育士である。最初は札幌で保育士をしながら、ありとあらゆるオーディションを受け、飛行機で東京に通っていた。
俳優 永妻晃  の愛弟子であり、俳優 志村喬 の孫弟子にあたる。
漫画が好きで暇があれば携帯で漫画を読んでいる。好きな漫画は『るろうに剣心』『BASARA』他
スリーサイズ：B85・W63・H91。靴のサイズ：22.5cm。
出演歴 > テレビドラマ

陽はまた昇る 最終話第9話（2011年9月、テレビ朝日系列）- 父兄 役
HUNTER〜その女たち、賞金稼ぎ〜 第6話（2011年11月、関西テレビ・フジテレビ系）- 喫茶店客 役
聖なる怪物たち 第1話（2012年1月、テレビ朝日）- 太田由紀似の母親 役
遺品の声を聴く男（2012年1月、テレビ朝日）- ウェイトレス 役
妄想捜査〜桑潟幸一准教授のスタイリッシュな生活 第3話（2012年2月、テレビ朝日・東映）- 生徒 役
恋なんて贅沢が私に落ちてくるのだろうか？ 第1話（2012年3月、フジテレビ）- カップル女 役
結婚同窓会 〜SEASIDE LOVE〜 第1話（2012年7月、フジテレビ）- パーティ客 役
西村京太郎トラベルミステリー（2012年11月、テレビ朝日）- 婦警 役
妖怪女学園 第９話～第11話（2014年12月、千葉テレビ）- 人魚アリフ 役
オール☆in One - シークレットドリームタイム（仮） 第2,6,8話（2015年7月、テレビ埼玉）- 美咲 役
ドリームセブン 曰くつきシリーズ 第1話（2016年6月、千葉テレビ）- メグ 役（主演）
ドリームセブン 曰くつきシリーズ 第8話（2016年8月、千葉テレビ）- 渚 役（主演）
おかしな刑事(15)（2017年4月6日、テレビ朝日）- 団子屋看板娘 役
出演歴 > 映画

愛を歌うより俺に溺れろ！（2012年8月）- BLAUE ROZENファン 役
モンスター（2013年4月）- 受付嬢 役
丑刻ニ参ル（2015年11月）- 江里 役
俺は前世に恋をする（2019年3月23日公開）越坂 円 役
出演歴 > CM

アサヒビール「クリアアサヒ」（2011年秋期）- ショップ店員 役
日本生命「みらいサポート」（2013年春期）- 買い物客 役
オリエンタルバイオ企業CM「オリエンタルバイオ〜つながる社員編〜」（2017年1月）- OL 役
出演歴 > 舞台

新撰組伝 ～新章・150年後 最後の武士～（2013年12月／築地本願寺プディストホール）- 原田まさ 役
不知森の神石～アル・カポネに出逢ったら～（2015年10月／品川六行会ホール]）- ダリア 役
道先案内人 ～ハジメマシテ死神デス。～ （2016年5月／戸野廣浩司記念劇場）エマ・ワトソン 役
Dear kir（2016年6月／新宿シアターモリエール）- ハッサク 役
オサエロ（2016年8月／両国エアースタジオ）- 沢口夏子 役（ヒロイン）
十二人の怒れる女（2016年9月／東日本橋アクアスタジオ）- 4号 役
つかこうへい 作品 熱海殺人事件（2017年1月／東日本橋アクアスタジオ）- 片桐ハナ子 役（ヒロイン）
HATTORI半蔵III（2017年3月／六行会 品川六行会ホール）- 天津リクオ 役
HOME〜素晴らしき日の最後の一杯〜（2017年4月／池袋あうるすぽっと）- 真中優子 役
ずっとここにある小さな塊（2017年5月／阿佐ヶ谷アルシェ）- 山本東子 役（主演）
劇団時間制作第十四回公演「普通」（2017年6月／新宿サンモールスタジオ）胡 宇春 役
人魚の墓（2017年9月／新宿SPACE梟門）- 弥生 役（ヒロイン）
縁ろず屋×D-RactoRプロデュース公演『DISCUSSION』（2017年12月／Theater 新宿スターフィールド）理香役
英雄学園2〜March of Gods〜 （2018年2月／神奈川県立青少年センターホール）- ジャンヌ・ダリア 役（ヒロイン）
しみくれ#3「静かに笑う」（2018年3月／阿佐ヶ谷アルシェ） - 片山麻美 役（ヒロイン）
出演歴 > バラエティ

爆問パニックフェイス！　ザ・ドッキリ大連発SP（2012年10月、TBS）- 仕掛人 役
革命！グラドル新党#16（2014年9月、スカパー！）- ゲスト出演
走攻☆車楽！ 内コーナーガールズピットイン（2014年12月、テレビ大阪）ゲスト出演
出演歴 > ラジオ

グラジタル！（2014年12月、ニッポン放送）- 出演
Kyo’sプロジェクト Radio（2014年9月/2015年1月、エフエム浦安）- ゲスト出演
ドリームすちーまー（毎月第3木曜、FM下北沢）- MC出演
セクシー齋藤のトークファイター（2016年5月、エフエム浦安）- ゲスト出演
ラジオとラジコ（2017年6月、エフエム浦安）- ゲスト出演
出演歴 > 雑誌

札幌美少女図鑑（準メンバー合格）（2013年7月、フリペーパー）
週刊SPA！（2014年11月、扶桑社）
ぼろフォト解決シリーズ030 SONY Cyber-shot RX100 III プロの撮り方（2014年9月、デジタル出版）- 表紙モデル
FLASH（2015年3月、光文社）
FLASH（2015年5月、光文社）
出演歴 > モデル

フルーティー編集部（2014年8月）
東京 Girls Sense（2014年9月）
バーチャルムービー ぱのかの（2015年3月）
出演歴 > サイト

ヒロインコレクション（2014年7月）
マシェバラ まよバカ新人争奪戦（2014年9月）- 出演（投票ランキング1位）
マシェバラ FLASH写真集争奪戦（2015年3月）- 出演（決勝進出）
出演歴 > 撮影会

fresh！撮影会
Smooth撮影会
グラ☆スタ！撮影会
上時国家住宅

上時国家住宅の外観（2022年6月）
上時国家住宅（かみときくにけじゅうたく）は、石川県輪島市にある歴史的建造物の住宅。重要文化財に指定されている。本項では時国家のうち上時国家及び上時国氏庭園（国の名勝）についても述べる。
概要

時国家は元暦2年（1185年）に能登国に配流された平時忠を祖とする。時忠は大谷（現・珠洲市）の山中に居を構えていたが、その五男の平時国が姓を「時国」と改めて平野部に居を移し、やがて時国村を興したという。
ところが、天正9年（1581年）に能登国は加賀前田藩の藩領となり、一方で慶長11年（1606年）に時国村の一部が越中国を本拠とする土方領に替地となったため時国家は二重支配を受けることになった。この二重支配を脱するため、寛永11年（1634年）に第11代当主藤左衛門時保が二家に分立することを決断した。
時国家のうち土方領を本拠とした家は町野川上流に居を構えたことから「上時国家」と呼ばれた。土方領はのちに幕府直轄地となり、上時国家は農業、塩業、回船業で栄えた。
天保年間に居を移したのが「上時国家住宅」として残る建物で、2003年（平成15年）に重要文化財に指定された。
民間の建物ながら公開されていたが、新型コロナウイルス禍などによる観光客の減少により維持管理費の捻出が難しくなり、上時国家住宅の公開は2023年（令和5年）9月で終了した（同じく重要文化財の時国家住宅もほぼ同じ理由で2020年11月に一般公開を休止した）。
2024年（令和6年）1月1日に発生した能登半島地震で倒壊した。同年4月の時点で、再建に必要な費用を上時国家当主は「5億円はかかるのではないか」とみており、文化財の復旧事業費は85%を国、残りを自治体と所有者が負担するきまりであるとはいえ、「とても負担できない」と全額公費での再建を望む意向を示していた。その状態で、さらに令和6年9月能登半島豪雨で土砂が庭に流れ込んだために修理の必要な範囲が増え、当主は「元の姿に戻すことは諦めなければならないかもしれない」とも話している。
建築

上時国家住宅は主屋が大型の民家が多い北陸地方でも最大級の規模とされる。縁金折上格（ふちきんおりあげごう）天井などの内装、土間廻りの豪壮な梁組などの特徴をもち、重要文化財の指定では「江戸末期の民家の一つの到達点」と評価された。
上時国氏庭園

上時国家住宅の西、南、東の三方向に面する庭園である。2001年（平成13年）に国の名勝に指定された。池の護岸や築山に豪快な石組みがあり、背後の山腹から書院前庭に至るまで苔と樹林に覆われている。
アラジン (バンド)

| アラジン |
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出身地:   日本
ジャンル:  ロック コミックソング
活動期間:  1980年 - 1983年
レーベル:  アードバーク （キャニオン・レコード）

メンバー:  グレート高原（ボーカル） ラビット大森（ベース） スピード高橋（リードギター） スリル田中（サイドギター） パワー勝野（ドラムス） ハニー智子（ピアノ・ダンス） アイ寛美（コーラス） サニー尚子（コーラス） アラリン（オルガン）
アラジンは、1980年代に活動した日本のバンド。
概要

名古屋商科大学フォークソング研究会のメンバーを中心に結成された。「完全無欠のロックンローラー」でヒットを飛ばしたが、あとはヒット曲に恵まれず、2年ほど活動したのち1983年に解散。後に「一発屋」と呼ばれることとなる。
バンド名の由来は、フォークソング研究会の部室にあった石油ストーブ「アラジンブルーフレームヒーター」から。学内では、フュージョン、バラード、ラテンなど、さまざまなジャンルに挑戦するバンドだった。卒業間際に制作した「完全無欠の～」も、当時のロックンロールブームにあやかったものであった。
2003年6月29日、フジテレビ系列で放送された『27時間テレビ』で、1日限りの復活ライブを行った。
ディスコグラフィ > シングル

※　すべてレーベルは、AARD-VARK
| 発売日 | 品番 | 面 | タイトル | 作詞 | 作曲 | 編曲 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1981年11月14日 | 7A-0135 | A | 完全無欠のロックンローラー | 高原茂仁 | 高原茂仁 | アラジン |  |
| 1981年11月14日 | 7A-0135 | B | 道化師 | 高原茂仁 | 高原茂仁 | アラジン |  |
| 1982年3月21日 | 7A-0165 | A | ロックンローラー大放送 | アラジン | アラジン | アラジン |  |
| 1982年3月21日 | 7A-0165 | B | そばにいなくても | そらんじゅ | 高原兄 | 森田雅彦 |  |
| 1982年9月21日 | 7A-0216 | A | アラジンの「行きつけ…」ブギー | 売野雅勇 | 高原兄 | 鷺巣詩郎 |  |
| 1982年9月21日 | 7A-0216 | B | アラジンの恋の肘鉄娘（エルボー・スマッシュ） | 売野雅勇 | 高原兄 | 鷺巣詩郎 |  |
| 1983年1月21日 | 7A-0245 | A | レディー エプロン | 高原兄 | 高原兄 | 飛澤宏元 | フジテレビ系ドラマ「エプロンおばさん」主題歌。 |
| 1983年1月21日 | 7A-0245 | B | 街 | 高原兄 | 高原兄 | 飛澤宏元 | フジテレビ系ドラマ「エプロンおばさん」挿入歌。 |
ディスコグラフィ > アルバム

ALADDIN VS アラジン （1982年9月21日発売）
完全無欠のロックンローラー
作詞・作曲：高原兄／編曲：アラジン
アラジンの「行きつけ…」ブギー
作詞：売野雅勇／作曲：高原兄／編曲：鷺巣詩郎
バリバリ
作詞・作曲：アラジン／編曲：森田雅彦／編曲：真紅杜二夫
ボーイング747（ヨーロッパ編）
作詞・作曲：高原兄／編曲：鷺巣詩郎
男はいつでも
作詞・作曲：高原兄／編曲：森田雅彦
Pika-Pika
作詞：そらんじゅ／作曲：高原兄／編曲：前田憲男
ロックンローラー大放送
作詞・作曲・編曲：アラジン
アラジンの恋の肘鉄娘（エルボー・スマッシュ）
作詞：売野雅勇／作曲：高原兄／編曲：鷺巣詩郎
昼下りのジョージレス・ラブ
作詞：売野雅勇／作曲：高原兄／編曲：鷺巣詩郎
道化師の涙（ティアーズ・オブ・クラウン）
作詞：売野雅勇／作曲：高原兄／編曲：前田憲男
安福寺 (つくば市)

| 安福寺 |
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所在地:  茨城県つくば市西大橋459
位置:  北緯36度04分23.7秒 東経140度05分16.4秒﻿ / ﻿北緯36.073250度 東経140.087889度﻿ / 36.073250; 140.087889座標: 北緯36度04分23.7秒 東経140度05分16.4秒﻿ / ﻿北緯36.073250度 東経140.087889度﻿ / 36.073250; 140.087889
山号:  金剛山
院号:  無量寿院
宗派:  真言宗豊山派
本尊:  阿弥陀如来
創建年:  鎌倉時代中期
中興年:  文明元年（1469年）
中興:  良栄
公式サイト:  金剛山 安福寺 : 真言宗 豊山派 茨城県つくば市 鼠心経 大師様
 
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安福寺（あんぷくじ）は、茨城県つくば市にある真言宗豊山派の寺院。
歴史

鎌倉時代中期に開山された。その後、1469年（文明元年）に良栄によって中興された。
元禄年間（1688年 - 1704年）の火災で焼失したが、間もなく再建されている。
1956年（昭和31年）に大師堂を建てて、「厄除大師像」を安置した。以降、厄除大師信仰を集めている。
交通アクセス

研究学園駅より徒歩20分。
カメラブ

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商号:  GOOPASS、グーパス
ISIN:  8011001115860
事業分野:  レジャー・アミューズメント、サブスクリプション
設立:  2017年4月10日(フォトの日)
創業者:  高坂 勲
本社:  〒150-0001東京都渋谷区神宮前2-34-17住友不動産原宿ビル13階
サービス:  カメラのサブスク GOOPASS 、体験のサブスク GOOPASS GO 、店舗からお試しサブスクTAKEOUT RENTAL 、メディア/映像制作
売上高:  非公開
営業利益:  非公開
利益:  非公開
総資産:  非公開
純資産:  非公開
従業員数:  50名
ウェブサイト:  https://goopass.co.jp/
脚注 / 出典 許認可・届出：古物商許可 – 写真機商 東京都公安委員会許可番号 第303321706853号、無人航空機の全国包括飛行に係る許可 東空運第14391号、電気通信事業届出 A-30-16882
GOOPASS（英称：GOOPASS , Inc.）は、カメラやレンズなど撮影機材のサブスクリプションサービス『GOOPASS（ブランド名）』を展開する日本の企業。旧商号はカメラブ。
GOOPASSの他、ビックカメラと提携した『テイクアウトレンタル』、撮影スキルをeラーニングで配信する『GOOPASS GO』などのサービスを提供。
概要

2017年4月10日に高坂勲（現：代表取締役）により設立する。2018年11月5日にGOOPASSを開始する。
沿革

2017年4月 東京都渋谷区神宮前においてカメラブ株式会社を設立
2017年8月 求人・医療メディア制作受託事業を開始
2018年3月 東京都渋谷区神南1-10-6 に本社移転
2018年11月 カメラレンタルのサブスクリプションサービス「GooPass 」を提供開始
2019年6月 NVCC 、新生銀行、昭和リースらを引受先としたシリーズA ラウンドの第三者割当増資を実施
2020年9月 ビックカメラと業務提携契約を締結
2021年7月 体験のサブスクリプションサービス「GooPass PRIME 」を提供開始
2021年12月 「GooPass× 地域創生」プロジェクトにて北海道上川町と提携
2022年1月 シリーズB ラウンドの第三者割当増資を実施
2022年1月 プロバスケットボールクラブ「横浜エクセレンス」とのパートナー連携
2022年3月 「GooPass PRIME 」を「GOOPASS GO 」としてリニューアル
2022年4月 東京都渋谷区神宮前2-34-17 に本社移転
2023年1月 シリーズC ラウンドの第三者割当増資を実施
2023年3月 GOOPASS株式会社へ商号変更
サービスの特徴 > GOOPASS（カメラのサブスク）

撮影機材に特化したレンタルサービス。サブスクリプション形式で最新のミラーレス一眼カメラからプロ向けのフラッグシップ機、GoProなどアクションカメラやドローンなど約2,500種類以上の撮影機材（アクセサリーを含む）を取り扱っている。
ランク1から10の月額利用料金に応じてレンタル機材が異なる。
サービスの特徴 > GOOPASS GO（体験のサブスク）

「おすすめ体験」と「学びと実践」の2つカテゴリーで構成されるサブスクリプションサービス。
サービスの特徴 > GOOPASS GO（体験のサブスク） > おすすめ体験

日本全国に点在する撮影スポット近くの宿泊施設やツアーがお得に利用できるサービス。
サービスの特徴 > GOOPASS GO（体験のサブスク） > 学びと実践

撮影スキル・撮影ノウハウが学べるカメラを始めたての初級者向けeラーニング動画サービス。
サービスの特徴 > テイクアウトレンタル

大手家電量販店・ビックカメラの一部店舗で提供しているGOOPASSの派生サービス。店頭で気になった機材をそのまま自宅へ持ち帰って、レンタル期間中に購入を検討できるR2O方式のレンタルサービス。
運営メディア > GOOPASS MAGAZINE

撮影機材の紹介記事・撮影ノウハウ記事などを中心とした、ガジェット系Webメディア。
運営メディア > GOOPASS TRAVEL MAGAZINE

日本全国のオススメ撮影スポット・撮影名所など、『旅・ローカル×カメラ』をテーマにしたWebメディア。
運営メディア > GOOPASS ANIMAL MAGAZINE

『動物×カメラ』をテーマにしたWebメディア。
運営メディア > GOOPASS SPORTS MAGAZINE

『スポーツ×カメラ』をテーマにしたWebメディア。
運営メディア > MARSH（マーシュ）

写真家・フォトグラファー・クリエイターによる連載フォトコラムを中心としたWebメディア。相澤義和・別所隆弘・髙木美佑・花盛友里などが連載している。
加盟団体

社)日本サブスクリプションビジネス振興会
JUIDA / 社)日本UAS産業振興協議会
地方創生SDGs官民連携プラットフォーム
パートナー連携 > ビックカメラ

ビックカメラの店舗にて撮影機材の一部を自宅に持ち帰って購入を検討できるサービス『テイクアウトレンタル』を提供。
パートナー連携 > 横浜エクセレンス

国内バスケットボールリーグ・B3リーグに所属するプロバスケットボールチーム。パートナーとしてスポンサードしている。
メディア掲載実績、受賞歴

「日本サブスクリプションビジネス大賞2019」さくらインターネット賞
最尤推定

最尤推定（さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimationという）や最尤法（さいゆうほう、英: method of maximum likelihood）とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。
{\begin{array}{lcl}X&\thicksim &f(X\mid \theta _{0})\\{\hat {\theta }}&=&\arg \max \limits _{\theta }L(\theta \mid X=x)=\arg \max \limits _{\theta }f(X=x\mid \theta )\end{array}}
この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。
観測されたデータからそれを生んだ母集団を説明しようとする際に広く用いられる。生物学では塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。機械学習ではニューラルネットワーク（特に生成モデル）を学習する際に最尤推定（負の対数尤度最小化として定式化）が用いられる。
基本的理論

最尤推定が解く基本的な問題は「パラメータ  \theta が不明な確率分布 f_{D}に従う母集団から標本が得られたとき、データを良く説明する良い  \theta は何か」である。
ある母集団が確率分布関数  f_{D} と母数  \theta で表される離散確率分布  D を従うとする。そこから  n 個の標本  X_{1},X_{2},...X_{n} を取り出すことを考えよう。すると分布関数から、観察されたデータ（標本）が得られる確率を次のように計算できる（離散分布はP=f)：
\mathbb {P} (x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}\mid \theta )=f_{D}(x_{1},\dots ,x_{n}\mid \theta )
このとき、母集団分布  Dの形（確率分布 f_{D}）はわかっているが母数  \theta  は不明な場合、どうしたら  \theta  を良く推定できるか？利用できる情報はこの母集団から得られた  n 個の標本  X_{1},X_{2},...X_{n} である。
最尤法では 、 \theta を仮定したときに今回サンプリングされた標本が得られる確率に着目する。すなわち上記にある、母数  \theta  で条件付けられた確率Pに着目する。異なる  \theta （ \theta _{a}と  \theta _{b}）を仮定して P_{\theta _{a}}<P_{\theta _{b}}だった場合、これは何を意味するか？ 例えばコイン振りの表確率  \theta を  \theta _{a}=0.01と  \theta _{b}=0.5と仮定し、実際の標本が（表・表・表・表・裏）となって  \mathbb {P} (x\mid \theta =0.01)=0.000...9、 \mathbb {P} (x\mid \theta =0.5)=0.03125（ P_{\theta _{a}}<<P_{\theta _{b}}）だった場合、これは何を意味するか？
直感的には「 \theta _{b}=0.5の方がそれっぽい」と考えられる。すなわち2つの  \theta を仮定したとき、片方ではほぼあり得ない現象が起きたことになり、もう片方ではまぁありうる確率の現象が起きたと考えられるので、より \mathbb {P} (x\mid \theta )が大きい方が尤もらしいと推定しているのである。もちろん奇跡的に稀な表が続いた（  \theta _{a}=0.01である）可能性もありうるが、より尤もらしいのはより起きやすい現象であろう、という論理が最尤推定の根底にある論理である（「起きやすい現象が起きた」と「起きづらい現象が起きた」なら前者と考えるのが合理的、という論理）。
このような論理に基づき、母数  \theta  の一番尤もらしい値を探す（ \theta  のすべての可能な値の中から、観察された標本の尤度  \mathbb {P} (x\mid \theta )を最大にするものを探す）方法が最尤推定である。これは他の推定量を求める方法と対照的である。たとえば  \theta  の不偏推定量は、  \theta  を過大評価することも過小評価することもないが、必ずしも一番尤もらしい値を与えるとは限らない。
尤度関数を次のように定義する：
L(\theta )=f_{D}(x_{1},\dots ,x_{n}\mid \theta )
この関数を母数  \theta  のすべての可能な値から見て最大になるようにする。そのような値  {\hat {\theta }} を母数 \theta  に対する最尤推定量（さいゆうすいていりょう、maximum likelihood estimator、これもMLEと略す）という。最尤推定量は（適当な仮定の下では）しばしば尤度方程式（ゆうどほうていしき、likelihood equation）
の解として求められる。
基本的理論 > 注意

尤度は  \theta  を変数とし  x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n} を定数とする関数である。
最尤推定量は唯一ではないこともあるし、存在しないことさえある。
f_{D} を離散確率分布関数でなく確率密度関数として考えれば、上の定義は連続確率分布にも当てはまる。
基本的理論 > 注意 > 尤度の解釈

尤度  \mathbb {P} (x\mid \theta )は条件付確率の定義から「 \theta を仮定したときに今回サンプリングされた標本が得られる確率」である。「観測データから求まる、パラメータが \theta である確率」では決してない。それは事後確率  \mathbb {P} (\theta \mid x)である。
よって尤度最大の  \theta を求める最尤推定は「パラメータが \theta である確率をデータから最大化する統計的推論手法」ではない。起きやすい現象が起きた場合が最も尤もらしいという考えに基づいて、尤度を最大化する  \theta を母集団の推定値とする手法が最尤推定である。
基本的理論 > 他手法との関係性 > MAP推定

最尤推定は最大事後確率推定（MAP推定）の特殊例とみなせる。ベイズの定理より  \mathbb {P} (\theta \mid x)\sim \mathbb {L} (\theta \mid x)\cdot \mathbb {P} (\theta ) は常に成り立ちここで  \mathbb {P} (\theta ) を一様分布と仮定すると、 \mathbb {P} (\theta \mid x)\sim \mathbb {L} (\theta \mid x) となってこの最大値推定量はMLEと一致する（c.f. 計量経済学）。
例 > 離散分布で、母数が離散的かつ有限の場合

以下、コインを投げて表・裏（あるいは成功・失敗：その確率は0.5とは限らない）のいずれが出るかを見る場合（ベルヌーイ試行）を例にとる。
箱の中に3つのコインがあるとしよう。見た目では全く区別がつかないが、表の出る確率 pが、それぞれ p=1/3、 p=1/2、 p=2/3 である。（ p が、上で  \theta  と書いた母数にあたる）。箱の中から適当に1つ選んだコインを80回投げ、 x_{1}={\mbox{H}} 、  x_{2}={\mbox{T}} 、  \ldots  、  x_{80}={\mbox{T}} のようにサンプリングし、表(H)の観察された回数を数えたところ、表(H)が49回、裏が31回であった。さて、投げたコインがどのコインであったと考えるのが一番尤もらしいか？　一番尤もらしいコイン（すなわち、一番尤もらしい pの値）を推定するためには、次のように尤度を計算する：
{\begin{matrix}\mathbb {P} ({\mbox{49H/80}}\mid p=1/3)&=&{\binom {80}{49}}(1/3)^{49}(1-1/3)^{31}=0.000\\&&\\\mathbb {P} ({\mbox{49H/80}}\mid p=1/2)&=&{\binom {80}{49}}(1/2)^{49}(1-1/2)^{31}=0.012\\&&\\\mathbb {P} ({\mbox{49H/80}}\mid p=2/3)&=&{\binom {80}{49}}(2/3)^{49}(1-2/3)^{31}=0.054\\\end{matrix}}
こうして母数  {\hat {p}}=2/3 によって尤度が最大となることがわかり、これが  p に対する最尤推定量である。
例 > 離散分布で、母数が連続的な場合

こんどは上の例での箱に入っているコインの数は無限であると仮定する。それぞれがすべての可能な  0\leq p\leq 1 の値をとるとする。するとすべての可能な  0\leq p\leq 1 の値に対して次の尤度関数を最大化しなければならない：
{\begin{matrix}L(p)&=&f_{D}({\mbox{observe 49 HEADS out of 80}}\mid p)={\binom {80}{49}}p^{49}(1-p)^{31}\\\end{matrix}}
この関数を最大化するには  p に関して微分しその値を0にすればよい：
{\begin{matrix}0&=&{\frac {d}{dp}}\left({\binom {80}{49}}p^{49}(1-p)^{31}\right)\\&&\\&\propto &49p^{48}(1-p)^{31}-31p^{49}(1-p)^{30}\\&&\\&=&p^{48}(1-p)^{30}\left[49(1-p)-31p\right]\\\end{matrix}}
これを解けば  p=0 、  p=1 、  p=49/80 の3つの解が得られるが、そのうち尤度を最大化するのは明らかに  p=49/80 である（  p=0 と  p=1 では尤度は0になってしまう）。こうして  p に対する最尤推定量は  {\hat {p}}=49/80 と求められる。
この結果で、ベルヌーイ試行の成功数49を  t と置き、全回数80を  n と置けば一般化できる。  n 回のベルヌーイ試行で  t 回成功した場合に対する母数  p の最尤推定量は
{\hat {p}}={\frac {t}{n}}
となる。
例 > 分布、母数とも連続的な場合

よく出てくる連続確率分布に、次の正規分布がある：
f(x\mid \mu ,\sigma ^{2})={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}e^{-{\frac {(x-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}
この分布に従う  n 個の独立なランダム変数標本の密度関数は：
f(x_{1},\ldots ,x_{n}\mid \mu ,\sigma ^{2})=\left({\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}\right)^{\frac {n}{2}}e^{-{\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}
また計算しやすいように書き換えると：
f(x_{1},\ldots ,x_{n}\mid \mu ,\sigma ^{2})=\left({\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}\right)^{\frac {n}{2}}e^{-{\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}+n({\bar {x}}-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}
この分布には平均  \mu  と分散  \sigma ^{2} の2つの母数がある。上では1つの母数に対する最大化だけを議論したが、この場合も各母数に対して尤度  L(\mu ,\sigma )=f(x_{1},,\ldots ,x_{n}\mid \mu ,\sigma ^{2}) を最大化すればよい。上の書き方なら  \theta =(\mu ,\sigma ^{2}) とする（このように母数が複数の場合は母数ベクトル[要曖昧さ回避]として扱う）。
尤度を最大にするのは、尤度の自然対数を最大にするのと同じである（自然対数は単調増加関数であるから）。このような計算法はいろいろな分野でよく利用され、対数尤度は情報のエントロピーやフィッシャー情報と密接な関係がある。
{\begin{matrix}0&=&{\frac {\partial }{\partial \mu }}\log \left(\left({\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}\right)^{\frac {n}{2}}e^{-{\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}+n({\bar {x}}-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}\right)\\&=&{\frac {\partial }{\partial \mu }}\left(\log \left({\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}\right)^{\frac {n}{2}}-{\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}+n({\bar {x}}-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)\\&=&0-{\frac {-2n({\bar {x}}-\mu )}{2\sigma ^{2}}}\\\end{matrix}}
これを解くと  {\hat {\mu }}={\bar {x}}=\sum _{i=1}^{n}x_{i}/n となる。これはまさに関数の最大値、すなわち   \mu  の唯一の極値で、2次微分は負となる。
同様に、  \sigma  に関して微分し0とおけば尤度の最大値  {\hat {\sigma }}^{2}=\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\hat {\mu }})^{2}/n が得られる。
つまり、正規分布の母数  \theta =(\mu ,\sigma ^{2}) に対する最尤推定量は
{\hat {\theta }}=({\hat {\mu }},{\hat {\sigma }}^{2})=({\bar {x}},\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}/n)
となる。
生物の系統推定への応用

最尤法は生物の分子系統推定（分子系統樹作成）にも応用される。系統推定における最尤法は、塩基やアミノ酸配列の置換に関する確率モデルを仮定した上で、想定される樹形ごとに手持ちのデータ（配列の多重アラインメント）が得られる尤度を求め、最も尤度の高い樹形を採用する方法である。
最大節約法や距離行列法と比較して正確性の高い樹形が得られるとされるが、使用する進化モデルを変更すると系統解析の結果が大きく変化する場合がある。また、系統樹の枝（解析の対象とする生物の系統）ごとの進化速度が異なる場合、枝長（形質状態の遷移回数）の見積もりを誤って不正確な系統樹を導く場合もある。さらに、最大節約法やベイズ法と比較して計算速度も遅い。こうした欠点はソフトウェアやアルゴリズムの改良により徐々に解消されつつある。
2021年時点では最も広く分子系統解析に使用されている系統推定法である。最尤法を用いる代表的な系統推定ソフトウェアにはPAUP*（英語版）やTreefinderおよびRAxMLがある。
理論的妥当性

最尤推定の統計的推論としての最終目標は、手元の限られたデータ（標本）から真の母集団分布を得ることである。しかし一般に真の母集団分布は観測できず、ゆえに最尤推定された統計モデルが「正しいか」（真の母集団分布と一致するか）は検証が不可能である。人間にできることは推定されたモデルと真の分布のずれ（誤差）がどのように統計的に振る舞うかを検証することだけである（詳しくは汎化誤差）。
最尤推定そのものはあくまで、仮定された分布と観測されたデータから得られる尤度を最大化するパラメータを求める方法論である。最尤推定の枠組みは「常に真の分布と一致した分布を得られる」とは主張していないし「最尤推定を用いることが真の分布へ近い分布を得る唯一最良の方法である」とも主張していない。
これらの疑問点は汎化誤差をはじめとする研究によって検証される。
2016年の野球

2016年の野球（2016ねんのやきゅう）では、2016年の野球界における動向をまとめる。
→日本プロ野球（NPB）の動向については2016年の日本プロ野球、メジャーリーグベースボール（MLB）の動向については2016年のメジャーリーグベースボール参照
2015年の野球 - 2016年の野球 - 2017年の野球
出来事 > 1月

1月18日【プロ・アマ】 - 2016年度の野球殿堂表彰者が発表され、プレーヤー部門では工藤公康（最終所属：埼玉西武）、斎藤雅樹（最終所属：巨人）、エキスパート部門では榎本喜八（最終所属：西鉄）、特別表彰部門ではアマチュア野球の発展に尽くした功績により松本瀧藏（明治大学硬式野球部出身、元衆議院議員）、山中正竹（法政大学野球部出身、バルセロナオリンピック野球日本代表監督）の5名が選出された。
1月20日【独立・四国アイランドリーグplus】 - 四国アイランドリーグplusのトライアウトに昨年11月に挑戦し、合格したお笑いコンビ・360°モンキーズの杉浦双亮が愛媛マンダリンパイレーツと正式に契約を交わしたことを発表。登録名は「サブロク双亮」。なお、芸能人の独立リーグ入りは史上初めて。
1月22日【独立・四国アイランドリーグplus】- 徳島インディゴソックスは、中華職業棒球大聯盟初の2000本安打を達成した張泰山（前・統一セブンイレブン・ライオンズ）の入団を発表。
1月27日 - 【高校】第98回全国高等学校野球選手権大会の運営委員会が開催され、大会開幕日を8月7日とすることなどを決定。
1月29日 - 【高校】第88回選抜高等学校野球大会の選考委員会が開催され、21世紀枠の3校を含めた出場32校が選出。初出場は6校。
出来事 > 2月

2月16日 【独立・四国アイランドリーグplus】- 徳島インディゴソックスは、守備走塁コーチに元北海道日本ハムファイターズの駒居鉄平が就任すると発表。
2月17日 - 【高校】 桑田真澄、立浪和義らを輩出した高校野球の名門校であるPL学園（大阪府富田林市）が本年夏の大会を最後に硬式野球部を休部する方針であることが明らかに。なお、新入部員の受入は既に停止していた。
2月26日 - 【独立・ルートインBCリーグ】 巨人、楽天で活躍したジョン・ボウカーが、BCリーグの福島ホープスへの入団が決定。