stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
予測分析
種類 > 意思決定モデル

→詳細は「en:Decision model」を参照
意思決定モデル（英語版）（decision model）は、多くの変数を含む意思決定の結果を予測するために、意思決定のすべての要素（すなわち、既知のデータ（予測モデルの結果を含む）、意思決定、および意思決定の予測結果）の間の関係を記述する。これらのモデルは最適化に使用され、特定の結果を最大化しながら他の結果を最小化できる。一般的に、意思決定モデルは、あらゆる顧客や状況に対して望ましい行動を生み出す意思決定ロジックまたは一連のビジネスルールを開発するために使用される。
アプリケーション

予測分析は多くのアプリケーションで活用することができるが、予測分析が近年、好影響を与えているいくつかの例を概説する。
アプリケーション > ビジネス

分析的な顧客関係管理（CRM）は、予測分析がさかんな商用アプリケーションである。予測分析の方法を顧客データに適用して、顧客の全体像を構築するす。CRMは、マーケティングキャンペーン、販売、および顧客サービスのアプリケーションで予測分析を使用している。分析的なCRMは、顧客ライフサイクル（英語版）（獲得（英語版）、クロス・セリング（英語版）、維持、および奪還）全体に適用できる。
多くの場合、企業組織は業務記録（英語版）や販売取引などの豊富なデータを収集し、維持している。このような場合、予測分析は、顧客の支出や利用状況、その他の行動を分析するのに役立ち、効率的なクロス・セールス（英語版）や、既存顧客への追加製品の販売につながる。
予測分析を適切に適用することで、より積極的で効果的な顧客維持戦略につながる。顧客の過去のサービス利用、サービス成績、支払、その他の行動パターンを頻繁に調査することで、予測モデルは顧客がいつかサービスを終了する可能性を判断することができる。感性価値が高いオファーを介入することで、顧客を転換させたり、顧客を維持する可能性を高めることができる。予測分析では、サイレント・アトリション（顧客がゆっくりと、しかし着実に利用を減らす行動）を予測することもできる。
アプリケーション > 児童保護

いくつかの児童福祉機関では、予測分析ツールを使用して、高リスクの問題にフラグを立て始めている。例えば、米国フロリダ州のヒルズボロ郡では、児童福祉機関が予測モデリングツールを使用することで、対象集団における虐待に関連した児童の死亡を防ぐことができた。
アプリケーション > 臨床意思決定支援システム

予測分析は、主に糖尿病、喘息、心臓病などの疾患を発症するリスクのある患者を決定するために医療で使用されている。さらに、高度な臨床意思決定支援システム（英語版）には、医学的意思決定を支援するための予測分析が組み込まれている。
神経変性疾患に関する2016年の研究では、パーキンソン病の診断、追跡、予測、進行を監視するためのCDSプラットフォームの強力な例が示されている。
アプリケーション > 法的意思決定の結果の予測

司法決定の結果の予測は、AIプログラムによって行うことができる。これらのプログラムは、この業界の専門職のための支援ツールとして使用できる。
アプリケーション > ポートフォリオ、製品、経済レベルでの予測

多くの場合、分析の焦点は消費者ではなく、製品、ポートフォリオ、企業、業界、さらには経済にある。たとえば、小売業者は、在庫管理のために店舗レベルの需要を予測することに関心がある場合がある。あるいは、連邦準備制度理事会は、来年の失業率を予測することに興味を持つかもしれない。これらのタイプの問題は、時系列技術を使用した予測分析で対処できる（下記参照）。また、元の時系列を特徴ベクトル空間に変換し、学習アルゴリズムが予測力を持つパターンを見つけ出す機械学習アプローチでも対応できる。
アプリケーション > 引受業務

多くの企業では、さまざまなサービスのためにリスク引き受けを考慮し、リスクをカバーするために必要なコストを決定する必要がある。予測分析は、病気、債務不履行、破産などの可能性を予測することで、これらのリスクを引き受けるのに役立つ。予測分析は、アプリケーションレベルのデータを使用して顧客の将来のリスク行動を予測することで、顧客獲得のプロセスを合理化できる。クレジットスコアの形での予測分析により、特に住宅ローン市場において、ローン承認にかかる時間を短縮した。適切な予測分析は適切な価格決定につながり、将来の債務不履行リスクを軽減することができる。
テクノロジーとビッグデータの影響

ビッグデータは、従来のデータベース管理ツールを使用して作業するのが困難になるほど大規模で複雑なデータセットの集合体である。ビッグデータを扱う上で、その量、多様性、速度の観点から、獲得、保存、検索、共有、分析、および視覚化に関してさまざまな課題をもたらした。ビッグデータの情報源の例には、 Webログ、 RFID 、センサーデータ、ソーシャルネットワーク、インターネット検索インデックス、通話詳細記録、軍事監視、天文科学、生物地球化学、ゲノミクス、大気科学などの複雑なデータがある。ビッグデータは、IT組織が提供するほとんどの予測分析サービスの中核をなしている。 コンピューター・ハードウェアの技術的進歩（より高速なCPU、より安価なメモリ、 MPPアーキテクチャ）と、ビッグデータを処理するための分散処理（例：Hadoop 、 MapReduce）、データベース内分析およびテキスト分析などの新技術のおかげで、構造化データと非構造化データを大量に収集、分析、マイニングして新たな洞察を得ることが可能になった。 ストリーミングデータに対して予測アルゴリズムを実行することも可能である。 今日では、ビッグデータの探索と予測分析の使用は、これまでになく多くの組織の手の届くところにあり、そのようなデータセットを処理できる新しい方法が提案されている。
分析手法

予測分析を行うために使用されるアプローチと手法は、大きく分けて回帰手法と機械学習手法に分類できる。
分析手法 > 回帰手法

回帰モデルは、予測分析の主役である。焦点は、考慮されている異なる変数間の相互作用を表現するモデルとして数式を確立することにある。状況に応じて、予測分析を実行しながら適用できるさまざまなモデルがある。そのうちのいくつかを以下に簡単に説明する。
分析手法 > 回帰手法 > 線形回帰モデル

線形回帰モデルは、未知の係数を持つパラメータの線形関数として応答変数を予測する。これらのパラメータは、適合度が最適化されるように調整さる。モデル・フィッティングの取り組みの多くは、残差の大きさを最小化することと、モデルの予測値に対してランダムに分布していることを保証することに焦点を当てている。
回帰の目的は、残差2乗和を最小化するようにモデルのパラメータを選択することである。これは通常の最小二乗法（OLS）推定と呼ばれる。
分析手法 > 回帰手法 > 離散選択モデル

重回帰（上記）は、一般的に、応答変数が連続的で、範囲に制限がない場合に使用される。多くの場合、応答変数は連続ではなく、むしろ離散である。数学的には、離散的に順序づけられた従属変数に重回帰を適用することは可能であるが、重回帰の理論の背後にある仮定のいくつかはもはや成り立たず、このタイプの分析により適した離散選択モデルのような他の手法がある。従属変数が離散的な場合、それらの優れた手法のいくつかは、ロジスティック回帰、多項ロジット（英語版）、およびプロビット・モデルである。ロジスティック回帰とプロビット・モデルは、従属変数が二値の場合に使用される。
分析手法 > 回帰手法 > ロジスティック回帰

→詳細は「ロジスティック回帰」を参照
分類の設定では、観測結果を結果確率に割り当てるには、ロジスティック・モデル（ロジック・モデルとも呼ばれる）を使用する。ロジスティック・モデルは、バイナリ従属変数に関する情報を、無制限の連続変数に変換し、通常の多変量モデルを推定する。
ワルド検定（英語版）と尤度比検定は、モデル内の各係数bの統計的有意性を検定するために使用される（OLS回帰で使用されるt検定に類似している。上記参照）。分類モデルの適合度を評価する検定は、「正しく予測されたパーセンテージ」である。
分析手法 > 回帰手法 > プロビット回帰

プロビット・モデル（英語版）は、カテゴリー型の従属変数をモデル化するためのロジスティック回帰の代替手段を提供する。
分析手法 > 回帰手法 > 多項ロジスティック回帰

従属変数が2つ以上のカテゴリを持つ場合に対する二項ロジットモデル（日本語版）の拡張は、多項ロジット・モデルである。このような場合、データを2つのカテゴリにまとめても意味がないか、データの豊富さが失われる可能性がある。多項ロジット・モデル（英語版）は、特に従属変数のカテゴリが順序付けられていない場合（例えば、赤、青、緑のような色）に適切な手法である。一部の著者らは、ランダム多項ロジット（英語版）のような特徴選択/重要度法を含むように多項回帰を拡張した。
分析手法 > 回帰手法 > ロジット対プロビット

2つの回帰は、ロジスティック分布がわずかに平坦になる傾向があることを除いて、同様にふるまう傾向がある。ロジット・モデルとプロビット・モデルから得られる係数は、通常、互いに接近している。しかし、オッズ比は、ロジット・モデルで解釈する方が簡単である。
ロジスティック・モデルよりもプロビット・モデルを選択する実際的な理由としては、次のようなものがある。
基礎となる分布が正規分布であるという強い信念がある
実際のイベントは、二値的な結果（破産状況など）ではなく、割合（債務レベルが異なる人口の割合など）である。
分析手法 > 回帰手法 > 時系列モデル

時系列モデルは、変数の将来のふるまいを予想または予測するために使用される。これらのモデルは、時間の経過とともに取得されたデータ・ポイントが、考慮すべき内部構造（自己相関、傾向、季節変動など）を持つ可能性があるという事実を説明している。その結果、標準的な回帰手法は時系列データに適用できず、時系列の傾向、季節的、周期的な要素を分解するための方法論が開発されてきた。
時系列モデルは、確率的な成分を含む差分方程式を推定する。これらのモデルの一般的に使用される2つの形式は、自己回帰モデル（AR）と移動平均モデル（MA）である。ボックス・ジェンキンス法法は、ARモデルとMAモデルを組み合わせて、定常時系列分析の基礎となるARMA（自己回帰移動平均）モデルを生成する。一方、ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルは、非定常時系列を記述するために用いられる。
近年、時系列モデルはより洗練され、条件付き不等分散性をモデル化しようとする試みがなされている。このようなモデルには、ARCH（分散自己回帰）モデルやGARCH（一般化ARCH）モデルがあり、どちらも金融時系列によく用いられる。
分析手法 > 回帰手法 > 生存または持続時間分析

生存分析は、時間対事象分析の別称である。主に医学や生物学の分野で開発された手法であるが、工学だけでなく経済学などの社会科学分野でも広く利用されている。
生存データの特徴である打ち切りや非正規性は、重回帰などの従来の統計モデルを用いてデータを解析しようとすると困難を生じる。正規分布は対称分布であるため正の値と負の値を取るが、持続時間はその性質上負の値を取ることができず、持続時間/生存データを扱うとき正規性を仮定することができない。
持続時間モデルには、パラメトリック、ノンパラメトリック、セミパラメトリックがある。一般的に使用されるモデルには、カプラン・マイヤー（英語版）やコックス比例ハザードモデル（ノンパラメトリック）がある。
分析手法 > 回帰手法 > 分類木と回帰木（CART）

→詳細は「en:Decision tree learning」を参照
分類木と回帰木（CART）は、ノンパラメトリックな決定木学習手法であり、従属変数がカテゴリ型か数値型かに応じて、それぞれ分類木と回帰木のどちらかを生成する。
決定木は、モデリングデータセット内の変数に基づくルールの集合によって形成される。
変数の値に基づくルールは、従属変数に基づいて観測値を区別するための最良の分割を得るために選択される。
ルールが選択されてノードが2つに分割されると、同じ処理が各「子」ノードに適用される（つまり、再帰的な手続きである）。
分割は、CARTがこれ以上のゲイン（利得）を得られないと判断した場合や、あらかじめ設定された停止ルールが満たされた場合に停止する。(あるいは、可能な限りデータを分割してから、後から木を剪定（英語版）するという方法もある)。
木の各枝は末端ノードで終わる。各観測値は1つの端末ノードに該当し、各末端ノードは一連の規則によって一意に定義される。
予測分析のための非常に一般的な手法は、ランダムフォレストである。
分析手法 > 回帰手法 > 多変量適応回帰スプライン

多変量適応回帰スプライン（英語版）（MARS）は、区分的線形回帰を適合させることで柔軟なモデルを構築するノンパラメトリック手法である。
多変量適応回帰スプライン法は、モデルを意図的にオーバーフィットさせ、最適なモデルを得るために剪定する。このアルゴリズムは計算量が非常に多く、実際には基底関数の数に上限が指定されている。
分析手法 > 機械学習手法

機械学習には、回帰や分類のための高度な統計的手法が多数含まれており、医療診断、クレジットカード不正（英語版）検知、顔や音声の認識、株式市場の分析など、さまざまな分野で応用されている。
→詳細は「Machine learning § Models」を参照
ツール

歴史的に、予測分析ツールを使用すること、およびその結果を理解することには、高度なスキルが必要であった。しかし、最新の予測分析ツールはIT専門家だけのものではなくなった[要出典]。予測分析を意思決定プロセスに採用し、業務に統合する組織が増えるにつれ、情報の主な消費者はビジネスユーザーへと市場がシフトしている。ビジネスユーザーは、自分で使えるツールを求めている。ベンダーは、数学的な複雑さを取り除き、ユーザーフレンドリーなグラフィックインターフェースを提供したり、利用可能なデータの種類を認識して適切な予測モデルを提案できるショートカット（近道）を構築する新しいソフトウェアを開発することで対応している。予測分析ツールは、データの問題を適切に提示して分解できるほど洗練されているので[要出典]、データに精通した情報活用者はデータを分析して意味のある有用な結果を取得できる。たとえば、最新のツールでは、考えられる結果の可能性を示すシンプルなチャート、グラフ、スコアを使って所見を提示する。
市場には、予測分析の実行に役立つツールが多数ある。これらのツールは、ユーザーの高度な知識をほとんど必要としないものから、専門家向けに設計されたものまでさまざまである。これらのツールの違いは、多くの場合、カスタマイズのレベルと、許容されるデータ量の大きさにある。
ツール > PMML

予測モデルを表現するための標準言語として、予測モデルマークアップ言語（英語版）（PMML）が提案された。このようなXMLベースの言語は、さまざまなツールが予測モデルを定義し、それを共有するための方法を提供する。PMML 4.0は2009年6月にリリースされた。
批判

ハーバード大学の教授で、定量的社会科学研究所所長のゲイリー・キング（英語版）をはじめ、コンピュータやアルゴリズムが未来を予測する能力には懐疑的な意見が多い。人は無数の方法で環境から影響を受けている。人々が次に何をするかを完全に予測するには、影響力のあるすべての変数を知り、正確に測定する必要がある。「人々の環境は、彼ら自身よりもさらに急速に変化する。天候から母親との関係まで、すべてが人の考え方や行動を変える可能性がある。これらの変数はすべて予測できない。それらが人にどのような影響を与えるかは、さらに予測不可能である。明日全く同じ状況に置かれた場合、彼らは全く異なる決断を下すかもしれない。これは、統計的予測が無菌の実験室条件でのみ有効であることを意味し、突然、以前のようには役に立たなくなってしまうことを意味している。」
1990年から2006年の間に『Information Systems Research』と『MIS Quarterly』に掲載された1072本の論文を調査したところ、予測的な主張を試みた経験的な論文は52本のみで、そのうち適切な予測モデリングやテストを実施したのは7本のみであった。
ぐるたみん

| ぐるたみん |
| --- | --- |
生誕:  1909年8月24日（自称）
出身地:   日本・千葉県習志野市津田沼
職業:  シンガーソングライター
担当楽器:  ボーカル
活動期間:  2009年6月5日 - 
公式サイト:  GLUTAMINE OFFICIAL WEB SITE
ぐるたみんは、日本のシンガーソングライター。歌い手としてニコニコ動画での活動を主に活動。ぐるたんが主な愛称。
概要

はじめはニコニコ動画において、趣味でボカロ曲を歌った動画をアップロードしていた。デビュー作は「【うるおぼえで歌ってみた】ロミオとシンデレラ【ぐるたみん】」。以降「うるおぼえで歌ってみた」という、歌詞をあまり覚えずに曖昧な発音、あるいは鼻歌も交えつつ歌うシリーズを投稿していた。また、第4弾の「【ちゃんと歌ってみた】天樂【ぐるたみん】」より、歌詞を覚えて歌う動画も多く投稿している。第10弾の「【うるおぼえで歌ってみた】only my railgun【ぐるたみん】」では、ニコニコ動画の歌ってみたカテゴリに存在する動画の中で10位の再生回数を得ている（2025年1月12日現在）。主に「うるおぼえで歌ってみた」シリーズと、歌詞を覚えて曲の雰囲気を重視して歌った「そんなふいんきで歌ってみた」シリーズがある。ニコニコ動画での合計再生回数は4481万6264回（2015年2月18日現在）である。2011年12月28日発売の「EXIT TUNES PRESENTS ぐ 〜そんなふいんきで歌ってみた〜」でEXIT TUNESよりメジャー・デビュー。同社からシングル2枚、アルバム4枚（ベスト含む）をリリースした。2015年12月21日、UNIVERSAL-Wへの移籍を発表。活躍の場をロックシーンに移し、2016年4月19日、『GIANT KILLING』をリリース。赤坂BLITZを皮切りに全国LIVE-GツアーGIANTKLLING開催。また同年8月24日、初の全曲自作アルバム『GRACE』を発売し全国ツアーGRACEを開催。その後、2018年よりフリーとして活動。
来歴

2009年
6月5日、ニコニコ動画に「【うるおぼえで歌ってみた】ロミオとシンデレラ【ぐるたみん】」をアップロード。ぐるたみんのデビュー作である。
2010年
8月12日、ニコニコ動画に「【うるおぼえで歌ってみた】only my railgun【ぐるたみん】」をアップロード。1023万4098回を記録（2024年11月19日現在）。ぐるたみんの動画の中では最も再生回数が伸びる動画となる。
2011年
3月31日発売のFLATのアダルトゲーム「シークレットゲーム CODE:Revise」のOPテーマ「Dread Answer」を担当。
12月23日、EXIT TUNES主催のライブイベント、「EXIT TUNES ACADEMY」に参加。自身初のライブとなる。
12月28日、1stアルバム「EXIT TUNES PRESENTS ぐ 〜そんなふいんきで歌ってみた〜」を発売。オリコンウィークリーランキング5位を記録。
2012年
7月28日、自身がニコニコ生放送で配信した「ポケットモンスター エメラルド」の実況で通常のプレイでは出現しないはずの挙動が発生したことで、このデータが違法ダウンロード（割れ）ではないかという疑惑が発生し炎上。本人及びEXIT TUNESは違法ダウンロードを否定している。われたみん騒動
2013年
3月6日、2ndアルバム「EXIT TUNES PRESENTS る 〜そんなふいんきで歌ってみた〜」を発売。オリコンウィークリーランキング5位を記録。
9月6日、公式ファンクラブ「ぐるた民」が発足。
10月12日、自身初となるワンマンライブ「LIVE-G 〜ぐるたみん 1st solo live 2013〜」がスタート。（〜11月17日。追加公演含む）
2014年
3月19日、3rdアルバム「EXUT TUNES PRESENTS た 〜そんなふいんきで歌ってみた〜」を発売。オリコンウィークリーランキング6位を記録。
4月26日、ワンマンツアー、「LIVE-G TOUR 2014 EXIT TUNES PRESENTS 『た』 〜そんなふいんきで歌ってみた」がスタート。（〜5月6日、全国5会場。）
11月5日、1stシングル「センセーション・シグナル」を発売。テレビアニメ『マジンボーン』の主題歌にも抜擢される。オリコンウィークリーランキング13位を記録。
2015年
2月18日、4thアルバムで初のベスト・アルバム、「み -GLUTAMINE BEST-」を発売。オリコンウィークリーランキング17位を記録。
3月14日、自身初のファンブック、「ぐるたみんの本」を発売。
5月30日、ワンマンツアー「LIVE-G TOUR 2015 -LIVE HOUSE CIRCUIT-」がスタート。（〜8月1日、全国20会場21公演。）
8月19日、2ndシングル「JOURNEY」を発売。
12月21日、ユニバーサル ミュージックと株式会社ワーロックが共同で設立した新レーベル「UNIVERSAL-W」から新曲を2016年4月20日にリリースすることが発表。
2016年
3月17日、自身初となる実写撮影のミュージック・ビデオ「GIANT KILLING」を公開。この楽曲はCDTV4月度エンディングテーマに決定。
3月23日、自身初となるボカロPとして初音ミクを使用した「飛行少女と僕」をニコニコ動画と、中国のビリビリ動画で公開。日中のVOCALOIDチャートにて1位を獲得。
4月29日、「GIANT KILLING」リリース記念ワンマンライヴ「LIVE-G 2016 GIANT KILLING PRESENTED BY UNIVERSAL-W」が赤坂Blitzにて開催。
6月、7月、仙台、札幌、熊本、福岡、名古屋、大阪の全国6か所で「LIVE-G TOUR 2016 -GIANT KILLING-」が決定。
8月24日、自身初の全曲作詞作曲アルバム『GRACE』を発売し「LIVE-G TOUR2016~17-GRACE-」を全国9ヶ所12公演（追加公演を含む）で開催。
2017年
8月30日、自身4枚目のシングル「WAKE UP」を発売。
12月27日、自身5枚目のシングル「英雄は今夜僕たちが作る。」を発売。
ディスコグラフィ

最高位は、オリコンウィークリーチャートに基づく。
ディスコグラフィ > シングル

| 枚 | 発売日 | タイトル | 規格 | 規格品番 | 最高位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2014年11月5日 | センセーション・シグナル  | 初回限定盤A | QWCE-00393 | 13位 |
| 1st | 2014年11月5日 | センセーション・シグナル  | 初回限定盤B | QWCE-00394 | 13位 |
| 1st | 2014年11月5日 | センセーション・シグナル  | 通常盤 | QWCE-00395 | 13位 |
| 2nd | 2015年8月19日 | JOURNEY | 初回限定盤A | QWCE-00479 | 24位 |
| 2nd | 2015年8月19日 | JOURNEY | 初回限定盤B | QWCE-00480 | 24位 |
| 2nd | 2015年8月19日 | JOURNEY | 通常盤 | QWCE-00481 | 24位 |
| 3rd | 2016年4月20日 | GIANT KILLING | 初回限定盤A（DVD付） | UICZ-9059 | 15位 |
| 3rd | 2016年4月20日 | GIANT KILLING | 初回限定盤B | UICZ-9060 | 15位 |
| 3rd | 2016年4月20日 | GIANT KILLING | 通常盤 | UICZ-5068 | 15位 |
| 4th | 2017年8月30日 | WAKE UP | 初回限定盤（DVD付） | UICZ-9096 | 38位 |
| 4th | 2017年8月30日 | WAKE UP | 通常盤 | UICZ-5091 | 38位 |
| 5th | 2017年12月27日 | 英雄は今夜僕たちが作る。 | 通常盤 | UICZ-5093 |  |
ディスコグラフィ > アルバム > カバー・アルバム

| 枚 | 発売日 | タイトル | 規格 | 規格品番 | 最高位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2011年12月28日 | EXIT TUNES PRESENTS ぐ 〜そんなふいんきで歌ってみた〜 | CD | QWCE-00214 | 5位 |
| 2nd | 2013年3月6日 | EXIT TUNES PRESENTS る 〜そんなふいんきで歌ってみた〜 | CD | QWCE-00241 | 5位 |
| 3rd | 2014年3月19日 | EXIT TUNES PRESENTS た 〜そんなふいんきで歌ってみた〜 | CD | QWCE-00330 | 6位 |
ディスコグラフィ > アルバム > ベスト・アルバム

| 枚 | 発売日 | タイトル | 規格 | 規格品番 | 最高位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2015年2月18日 | み -GLUTAMINE BEST- | 初回限定盤（パスケース付） | QWCE-00433 | 17位 |
| 1st | 2015年2月18日 | み -GLUTAMINE BEST- | 通常盤（ストラップ付） | QWCE-00434 | 17位 |
ディスコグラフィ > アルバム > オリジナル・アルバム

| 枚 | 発売日 | タイトル | 規格 | 規格品番 | 最高位 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1st | 2016年8月24日 | GRACE | 完全生産限定盤A（GOODS付） | UICZ-9070 | 17位 |
| 1st | 2016年8月24日 | GRACE | 完全生産限定盤B（DVD付） | UICZ-9069 | 17位 |
| 1st | 2016年8月24日 | GRACE | 通常盤 | UICZ-4362 | 17位 |
ディスコグラフィ > タイアップ

| 楽曲 | タイアップ | 時期 |
| --- | --- | --- |
| センセーション・シグナル | TX系アニメ「マジンボーン」オープニングテーマ | 2014年 |
| GIANT KILLING | TTBSテレビ系「CDTV」エンディングテーマ | 2016年 |
| Yell for | テレビ朝日系全国放送「musicるTV」9月度エンディングテーマ | 2016年 |
ディスコグラフィ > キャラクターソング

| 発売日 | 商品名 | 歌 | 楽曲 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2019年1月23日 | 劇団プリンス 1st Mini Album | 鳩里右近（スタンガン）、稲葉啓介（しゃけみー）、森崎幸人（りする）、相模シュトゥルムウントドラング潤司（ぐるたみん）、塚本凛空（しるばーな）、新屋敷諒（かんせる） | 「Curtain Call」 | ゲーム『劇団プリンス』オープニングテーマ |
出演 > ゲーム

劇団プリンス（2019年、相模シュトゥルムウントドラング潤司）
その他

2014年6月25日に稼働したコナミデジタルエンタテインメントのアーケード版音楽ゲーム『pop'n music ラピストリア』にて、ゲームキャラクターとして5月病マリオによるぐるたみんのイメージイラストをモデルにした「ぐるたみん」が登場している。本人が歌う「ローリング・サバイバー」と「脳漿炸裂ガール」を担当しており、プレイヤーキャラクターとして使用することも可能（pop'n musicの登場キャラクター#pop'n music ラピストリアも参照）。2014年7月30日よりゲームで入手できるトレーディングカード「ポップンミュージックカード ラピストリアvol.1」の内の1枚として「ぐるたみん」のカードも登場していた。
割れ騒動

配信で行なっていたポケットモンスター第3世代の技のエフェクトが、通常では存在しないエフェクトであったことから割れ疑惑が浮上。これは割れ対策に施されたデータだと思われ、実機による検証により相違点があがった。
学校法人和光学園

| 学校法人和光学園 |
| --- | --- |
法人番号:  7012305000188 
所在地:  東京都町田市金井ヶ丘5-1-1
ウェブサイト:  和光学園
 プロジェクト:学校/学校法人の記事について  Portal:教育
テンプレートを表示
学校法人和光学園（がっこうほうじんわこうがくえん）は、日本の学校法人である。
教育の特徴

体験を重視した独自の教育課程がある。
総合学習・教科教育・教科外教育の3領域を軸にカリキュラムが作られ、例えば小学校では、多摩川、鶴見川、真光寺川、食の研究、平和学習などをテーマに、半年以上の長期間かけた総合学習・研究に取り組む。中高でもテーマ別の選択授業が多く組まれる。
幼稚園から高校まで、ほぼ全学年で宿泊行事がある。
子どもたちによる自治活動が盛んで、児童会や生徒会による学校への要求運動などを行い自分たちのルールを作っている。役員は選挙制。運動会、劇の会、文化祭、歌の会など多くの行事もあり、自治や行事を通じた子どもの成長に重点を置く。
工作技術、自治文化などの独自の科目がある。
和光小学校の教員・父兄で構成される和光世田谷９条の会を設置し、平和教育にとても力を入れている。
設置校 > 和光幼稚園・小学校

世田谷キャンパス（世田谷区桜2-18-18）
和光幼稚園
和光小学校
→詳細は「和光小学校」を参照
設置校 > 和光鶴川幼稚園・鶴川小学校/和光中学校・高等学校

真光寺キャンパス（町田市真光寺町1271 北緯35度35分51.1秒 東経139度27分26.2秒﻿ / ﻿北緯35.597528度 東経139.457278度﻿ / 35.597528; 139.457278 ）
和光鶴川幼稚園
和光鶴川小学校
真光寺キャンパス（町田市真光寺町1291（鶴川小学校とは道路を挟み隣接している） 北緯35度35分51秒 東経139度27分30.6秒﻿ / ﻿北緯35.59750度 東経139.458500度﻿ / 35.59750; 139.458500 ）
和光中学校
和光高等学校
設置校 > 和光大学

町田大学キャンパス（町田市金井ヶ丘五丁目1-1（敷地の半分以上は神奈川県川崎市麻生区岡上） 北緯35度34分29.2秒 東経139度28分23.8秒﻿ / ﻿北緯35.574778度 東経139.473278度﻿ / 35.574778; 139.473278 ）
和光大学
和光大学大学院
→詳細は「和光大学」を参照
アクセス

和光大学・和光大学大学院
小田急線鶴川駅から徒歩15分、もしくは送迎バス（乗車の際には学内で購入できる整理券が必要）。
和光鶴川幼稚園・小学校・中学校・高等学校（最寄り駅は鶴川駅）
鶴川駅から
鶴11・鶴12・鶴13・町50系統で鶴川団地下車。
鶴21・鶴23系統で和光学園下車。
上記停留所はどちらもほぼ同じ位置だが、定期券は共通でないので注意。
鶴31・鶴32・多04・桜24・町36系統で、岩子山（いわこさん）下車。
若葉台駅（下黒川）・黒川駅から
鶴21系統で、和光学園下車。
永山駅から
鶴31・桜24系統で、岩子山下車。
多摩センター駅から
鶴32・多04系統で、岩子山下車。
町田駅／町田バスセンターから
町36系統で、岩子山下車。（バスセンターから・本数少）
町50系統で、鶴川団地下車。（町田駅から・昼時間帯のみ）
和光幼稚園・和光小学校
小田急線経堂駅から徒歩12分。
沿革

1929年 成城事件の元となる小原國芳による学校法人玉川学園創立。
1933年 成城事件を機に成城学園を離れた教師、父母らによって和光学園創立。
1934年 和光学園小学校（現、和光小学校）開校。
1946年 和光学園高等女学校開校（中学校開校とともに閉鎖）。
1947年 和光中学校開校。
1950年 和光高等学校が開校し東京教育大学の梅根悟教授らが主宰したコアカリキュラム連盟（現、日本生活教育連盟）の実験校となる。
1956年 和光幼稚園開園（戦前も幼稚園を開園していた）。
1966年 和光大学開学（初代学長梅根悟）。
1968年 高校を大学キャンパスに移転して私服校とし、丸木政臣が和光学園校長となる。
1969年 鶴川団地内に和光鶴川幼稚園開園。和光学園はこの頃、幼稚園教員養成機関として短期大学の設立を目指していたが諸事情により断念。
1977年 中学校・高等学校を町田市真光寺町に移転。
1990年 鶴川幼稚園を真光寺キャンパス内に移転。
1991年 丸木政臣校長が辞任し、校長は幼稚園・小学校と中学校・高等学校に分かれて置かれることになり、丸木は園長（枠は変わらないが実務は校長）になる。
1992年 和光鶴川小学校開校。
2003年 和光大学大学院開学。
和光学園の他、玉川学園と明星学園が、成城学園より独立した私立学校である。教育学者の中野光は、これら3つの学園を「3きょうだい」と呼んだ。
関連人物

和光学園は総合学園としては小規模ながら、特に文化・芸能に関して多く著名人を輩出した。芸能人、文化人の子弟の在籍も多い。
→「和光大学の人物一覧」も参照
関連人物 > 出身者

幼稚園・小学校・中学校・高等学校・大学・大学院のいずれか（または複数）の卒業生を挙げている。
ミッキー・カーチス（歌手・俳優）[要出典]
今井通子（登山家・作家・医師）[要出典]
三枝成彰（作曲家）[要出典]
佐々木愛（女優）[要出典]
田辺靖雄（歌手）[要出典]
KEEPON（シンガーソングライター）
松岡きっこ（女優・俳優谷隼人の妻）[要出典]
早川義夫（元ジャックスリーダー、フォークシンガー）[要出典]
水橋春夫（元ジャックスギタリスト）[要出典]
小野進也（俳優）[要出典]
木田高介（元ジャックス、元休みの国、高石ともやとザ・ナターシャーセブン、1980年没）[要出典]
高橋照幸（休みの国リーダー）[要出典]
町田忍（自称「庶民文化研究家」、エッセイスト）[要出典]
根岸吉太郎（映画監督）[要出典]
舟越桂（彫刻家・舟越保武の次男で、舟越家の子息6人すべて和光に在学した）[要出典]
三ツ木清隆（歌手・俳優）[要出典]
井上鑑（キーボード奏者、作詞家、作曲家、編曲家、音楽プロデューサー）[要出典]
古川享（初代日本マイクロソフト株式会社社長・慶應義塾大学教授）大学中退。[要出典]
栗野宏文（ユナイテッドアローズ常務取締役、チーフ・クリエイティヴオフィサー）[要出典]
岡田惠和（脚本家）[要出典]
鶴田法男（映画監督・脚本家）[要出典]
宮川彬良（作曲家・舞台音楽家）[要出典]
島朗（棋士）[要出典]
切通理作（文芸評論家。和光高等学校卒業後に和光大学へ進学。卒業後、和光大学で非常勤講師も務める。）[要出典]
丸田祥三（写真家）棋士丸田祐三の子息であり、切通理作とは同期で共著がある。[要出典]
岩代太郎（作曲家、和光小学校・和光中学校卒業）[要出典]
さねよしいさ子（シンガーソングライター）[要出典]
田邊伸明（日本サッカー協会認定選手エージェント・歌手田辺靖雄の甥）[要出典]
金剛地武志（ミュージシャン・俳優）[要出典]
小沢健二（ミュージシャン）
大鶴義丹（俳優）[要出典]
きだしゅんすけ（作曲家）[要出典]
小山田圭吾（ミュージシャン）
スケートシング（グラフィックデザイナー）[要出典]
LITTLE CREATURES（ミュージシャン）[要出典]
大塚直哉（東京藝術大学音楽学部教授・器楽科古楽（チェンバロ））
堤未果（ジャーナリスト・エッセイスト・参議院議員川田龍平の妻）[要出典]
堤大介（ピクサー・アートディレクター・堤未果の弟）[要出典]
尾藤桃子（歌手）[要出典]
佐藤琢磨（レーシングドライバー）
長嶋智彦（お笑いコンビダーリンハニー）
吉川正洋（お笑いコンビダーリンハニー）
栗原心平（料理研究家・事業家）[要出典]
三遊亭司（落語家）[要出典]
板倉令奈（元バスケットボール選手）[要出典]
ハンサード友夢マイケル（バスケットボール選手）
浜野謙太（ミュージシャン、作曲家、俳優）[要出典]
河野由佳（女優・タレント）[要出典]
酒井景都（モデル・デザイナー）[要出典]
eri（デザイナー）[要出典]
東野翠れん（モデル・カメラマン）[要出典]
木村光佑（メジャーリーグサッカー初の日本人選手）[要出典]
幸田もも子（漫画家）[要出典]
魚住優（NHKアナウンサー）[要出典]
鈴木工務店（放送作家）[要出典]
THE BAWDIES（ミュージシャン）[要出典]
Taigen Kawabe（Bo Ningenベース・ボーカル）[要出典]
和田泰右（俳優）[要出典]
柄本佑（俳優）[要出典]
大原桃子（声優）[要出典]
丸本凛（俳優）
渡辺裕太（俳優・父の徹が学園理事）[要出典]
柄本時生（俳優）[要出典]
小林竜樹（俳優）[要出典]
福田朱子（歌手・SDN482期生）[要出典]
OKAMOTO'S（ミュージシャン）[要出典]
大和田健介（俳優）[要出典]
RINA（SCANDAL ドラマー）[要出典]
吉田匡（相対性理論ベーシスト・OKAMOTO'Sの初代ベーシスト（オカモトマサル））[要出典]
丸山英紀（LIPHLICH ドラマー）[要出典]
清原惟（映画監督・映像作家）
チャラン・ポ・ランタン（ミュージシャン）（小春とももの姉妹とも）
入夏（モデル）[要出典]
菅井円加（バレエダンサー）[要出典]
大原櫻子（女優・歌手）[要出典]
土屋太鳳（女優）[要出典]
高倉麻子（元サッカー選手、サッカー指導者）[要出典]
鈴木健人（俳優）[要出典]
竹澤汀（シンガーソングライター）[要出典]
石崎ひゅーい（シンガーソングライター）[要出典]
上野鈴華（女優）[要出典]
横山歩夢（プロサッカー選手）
山野達也（元フットサル選手、ASVペスカドーラ町田）
櫻井海音（俳優・ドラマー）
角田裕毅（レーシングドライバー）
関連人物 > 在籍したことのある人物

寺尾聰（俳優）
緒形直人（俳優）
久保建英（プロサッカー選手）
関連人物 > ゆかりのある人物

池辺晋一郎（作曲家・現、和光小学校の校歌・和光鶴川小学校の校歌を作曲）
北村西望（彫刻家・校章を作成）
三木睦子（元内閣総理大臣三木武夫の妻）和光学園の理事をしていたことがある。
渡辺徹（俳優）和光学園理事を務めた。
古関彰一（憲法学者）2015年10月～2022年2月末まで和光学園理事長を務める。
小森陽一（国文学者）2022年3月より和光学園理事長に就任。
その他

埼玉県蕨市に「学校法人 和光幼稚園」が存在するが、和光学園とは関連がない。
脚注および参照

[脚注の使い方]
↑  中野光『大正自由教育研究の軌跡』学文社、2011年、p.138
↑  「卒業生インタビューvol.35、大塚直哉さん」【和光学園】2017年
↑  “KIDS－UNIVERCITY｜佐藤琢磨 オフィシャルサイト｜takumasato.com”. 2022年5月30日閲覧。
↑  “卒業生インタビューvol.29” (2017年3月29日). 2022年8月1日閲覧。
↑  学校法人 和光幼稚園
真光寺キャンパス（和光中学校・高等学校）
町田大学キャンパス
核兵器

核兵器（かくへいき、英: nuclear weapon）は、核分裂の連鎖反応、または核融合反応で放出される膨大なエネルギーを利用して、爆風、熱放射や放射線効果の作用を破壊に用いる兵器の総称。原子爆弾、水素爆弾、中性子爆弾などの核爆弾（核弾頭）とそれを運搬する運搬兵器で構成される。技術の根幹が原子力発電と同様であり、原子力発電による生成物が核兵器の燃料となり得る。そのため核兵器の燃料が単純製造されることはほとんど無く、核兵器保有国の自国内にある原子力発電所から供給される使用済み核燃料が利用される。
核兵器は生物兵器、化学兵器と合わせてNBC兵器（またはABC兵器）とよばれる大量破壊兵器である。一部放射能兵器も含めて核兵器と称する場合があるが、厳密には放射能兵器を核兵器に分類するのは誤りである。
核兵器は、人類が開発した最も強力な兵器の一つであり、一つの爆弾で都市を壊滅させる事も可能である。通常兵器と比較して広範囲に、無差別に、残留放射能として長年にわたり破壊的影響を与える。開発されてから20世紀後半に配備数が世界中に増えるにつれ核戦争の脅威が想定されるようになり、単なる兵器としてだけではなく国家の命運、人類の存亡にも影響するものとして、開発・配備への動きのみならず、規制・廃棄の動きなど様々な議論の対象となってきた。現在までに実戦使用されたのはアメリカ合衆国による、第二次世界大戦における日本への2発（広島・長崎）のみである。
核兵器は核分裂を主とする原子爆弾と核融合を主とする水素爆弾の大きく二つに分類される。この二つを同程度の兵器サイズで比較すると、原子爆弾は設計が容易だが大威力化に限界があり、水素爆弾は複雑な設計が要求されるが最大威力を大きくすることができる。また、兵器の形態としても、開発当初は大型航空爆弾のみであったが、その後ミサイルや魚雷の弾頭、砲弾までも様々なものが開発されている。
核兵器の分類 > 原理による分類

主に核分裂によるもの - 原子爆弾
主に核融合によるもの - 水素爆弾・中性子爆弾
主に残留放射能 - コバルト爆弾(純粋水爆と対比される）
ガンバレル型 - 核燃料を片側へ押し込む方式
インプロージョン型(爆縮型) - 核燃料を球状の中心へ圧縮する方式
核兵器の分類 > 使用目的による分類

戦術目的 - 戦術核兵器。戦場で使用される核兵器。非戦略核兵器の意味では戦域核兵器を含む。
戦略目的 - 戦略核兵器。敵国本土を攻撃目標とするため、長距離運搬手段と組み合わせて用いる。ただし、各国の地理的条件により、戦略核兵器と戦術核兵器の明確な境界は無い。
核兵器の分類 > 兵器の形態による分類

ミサイル - 核ミサイル
弾頭 - 核弾頭
航空爆弾 - 核爆弾
魚雷 - 核魚雷
地雷 - 核地雷（中型核爆破資材）
爆雷 - 核爆雷
砲弾 - 核砲弾
核兵器の分類 > 事故についての分類

アメリカ軍では核兵器に関する事故を次のように分類している (en:United States military nuclear incident terminology)。
ブロークンアロー （英語：Broken Arrow「折れた矢」の意）- 紛失・暴発・投棄・破壊・強奪・核兵器施設等の核汚染などの事故
1950年ブリティッシュコロンビアB-36爆撃機墜落事故
1956 B-47 disappearance
1958 Mars Bluff B-47 nuclear weapon loss incident
1958 Tybee Island mid-air collision
1961 Yuba City B-52 crash
1961年ゴールズボロ空軍機事故
1964 Savage Mountain B-52 crash
1964 Bunker Hill AFB runway accident
沖縄近海A-4水没事故
パロマレス米軍機墜落事故
チューレ空軍基地米軍機墜落事故
1980 Damascus Titan missile explosion
ベントスピア （英語：Bent Spear「曲がったやり」の意）- ブロークンアローより軽微な事態。輸送ミス、輸送部品の破損など
2007 United States Air Force nuclear weapons incident - 輸送ミス事件
ダルソード（英語：Dull Sword「なまくらの剣」の意）- 核兵器に関わるスパナやテスターの破損などの小さなインシデントを報告する際の用語
Nucflash - 核戦争を起こしかねない核爆発が起こったことを報告する際の符牒
歴史

→詳細は「核兵器の歴史」を参照
歴史 > 第二次世界大戦と核兵器開発

1930年代、中性子による原子核の分裂が連鎖的に行われれば、莫大なエネルギーが放出されると仮説が立てられていた。オットー・ハーンによるウランの核分裂の発見を経て、1939年、レオ・シラード、エンリコ・フェルミ、フレデリック・ジョリオ＝キュリーの3グループはウランの中で中性子数が増倍する現象を発見し、これによって連鎖反応が可能になることを示した。それを受けて各国で原子炉の開発が開始された。
当初は必ずしも兵器目的ではなかったが、この年の9月に第二次世界大戦が勃発すると、核分裂の巨大エネルギーを兵器として利用する原子爆弾の可能性が活発に議論されることになる。1940年5月3日付けの理研の仁科芳雄と東京帝国大学理学部化学科の木村健二郎等の論文に、ウラン238に高速中性子を照射した実験において、今では核兵器の爆発によって生成することが知られているネプツニウム237
を生成した ことが記され、同年、アメリカ合衆国の物理学誌フィジカル・レビューに掲載された。また、同実験では、１回の核分裂で10個以上の中性子が放出され核分裂連鎖反応（超臨界）を伴うことが知られている対称核分裂による生成物 が生成されたことが、『Fission Products of Uranium produced by Fast Neutrons（高速中性子によって生成された核分裂生成物）』と題して、同年7月6日付けの英国の学術雑誌ネイチャーに掲載された。原爆の検討は連合国側・枢軸国側ともに行われていた。
歴史 > 第二次世界大戦と核兵器開発 > マンハッタン計画

→詳細は「マンハッタン計画」を参照
この時代で原爆開発を組織的に最も推進できたのはアメリカ合衆国であった。当時のアメリカ合衆国にはナチス・ドイツのユダヤ人迫害から逃れてアメリカに移民した優秀な科学者が大勢おり、その一人のレオ・シラードが1939年8月にアルベルト・アインシュタインの署名を得て、大統領のフランクリン・ルーズベルトに核連鎖反応の実現への協力とアドルフ・ヒトラーの核保有の危険性を訴える手紙を送った。これがアメリカ合衆国の原爆開発に至る最も早いきっかけとなった。その後、1941年10月にウラン爆弾が実現可能であることを伝える報告書がイギリスのMAUD委員会からもたらされ、1942年6月に原子爆弾の秘密開発プロジェクト、マンハッタン計画が開始された。
ウラン濃縮プラント・プルトニウム生産炉の各巨大工場の建設、そしてロバート・オッペンハイマーが率いるロスアラモス研究所には優秀な科学者を全米から集め、アメリカ合衆国の軍・産・学の総力を挙げた国家プロジェクトとなった。最初の原爆は1945年7月16日に完成（3個）し、そのうち1個（ガジェット）によりアラモゴードの砂漠で世界最初の原爆実験を実施した。残りの2つの原爆が日本に投下された。
歴史 > 第二次世界大戦と核兵器開発 > 日本への原爆投下

→詳細は「日本への原子爆弾投下」を参照
→「広島市への原子爆弾投下」および「長崎市への原子爆弾投下」も参照
世界初の原子爆弾の実使用は、1945年8月6日午前8時15分に広島に対して濃縮ウラン型原爆リトルボーイのB-29（エノラ・ゲイ）からの投下で実行された。ついで1945年8月9日午前11時2分には長崎に対してプルトニウム爆縮型原爆ファットマンがB-29（ボックスカー）から投下された。
原爆投下により両都市は一瞬にして壊滅し、数十万人が無差別に殺害された。原爆炸裂によるキノコ雲の頂点は17kmと成層圏に達し、雲からは放射性物質を含む黒い雨が30kmの範囲に降り注ぎ、被曝の人的被害を拡大した。
原爆の成功に軍当局は喜んだが、原爆使用の実体が明らかになってくると世界は震撼し、原爆開発に関係した科学者からも原爆反対の声があがっていくことになる。
核の力によるアメリカ合衆国の単独覇権は想定通りとならなかった。予想以上に早く、1949年にソ連が原爆実験に成功したからである。これ以降、世界は核の均衡の上の冷戦の時代に突入する。
→詳細は「ソ連による原子爆弾開発計画」を参照
なお、ソビエト連邦（ソ連）の原爆開発には、CFR（外交問題評議会）メンバーであり、ルーズベルト政権の商務長官兼任大統領主席補佐官であったハリー・ホプキンスが、意図的にソ連に原爆技術を移転（ヴェノナ文書も参照）したという、レーシー・ジョーダン（en:George Racey Jordan）少佐のアメリカ議会委員会での宣誓供述がある。
歴史 > 冷戦時代の核競争

冷戦時代には、アメリカ合衆国とソ連の間で核兵器の大量製造、配備が行われた。1952年にイギリス、1960年にフランス、1964年に中華人民共和国（中国）、1974年にインドが原子爆弾を開発・保有した。1952年にアメリカ合衆国、1955年にソビエト連邦、1958年にイギリス、1967年に中国、1968年にフランスが水素爆弾を開発・保有した。核兵器の量は地球上の全人類を滅ぼすのに必要な量を遥かに上回っていた。核兵器保有国は最盛期には、アメリカ合衆国は1966年に約32,000発、ソビエト連邦は1986年に約45,000発、イギリスは1981年に350発、フランスは1992年に540発、中国は1993年に435発、五か国合計で1986年に約7万発 を保有していた。また、核による先制攻撃を通じて相手国に致命的なダメージを負わせ、戦争に勝利するという戦略を不可能にするべく、相手国の攻撃を早期に探知し、報復するためのシステムが構築された。この戦略は相互確証破壊と呼ばれ、冷戦期の核抑止をめぐる議論で重要な役割を果たした。また核兵器を搭載したロケット、ミサイルの性能を誇示するため宇宙開発競争が起こり、ボストーク1号の有人宇宙飛行、アポロ11号の有人月面着陸に繋がった。
また核兵器の小型化にともない冷戦期には戦略的な使用のみならず戦場などで使用される戦術核兵器も開発され、同時代のミサイルの信頼性の低さを補うための対空核ミサイル、潜水艦を確実に沈めるための核魚雷、敵部隊を一撃で殲滅するための核砲弾など、ありとあらゆるものの核兵器化が行われた。戦略爆撃機、弾道弾搭載原子力潜水艦（SSBN）、大陸間弾道弾（ICBM）の三つは戦略核の三本柱（トライアド）といわれた。
冷戦期には核兵器管理に関連してブロークン・アロー（核兵器の紛失・落下事故）も問題となった（パロマレス米軍機墜落事故やチューレ空軍基地米軍機墜落事故を参照）。
歴史 > 核の冬

核兵器の大量使用の後には、地表は放射性物質で汚染され、また放射性物質を含む灰（放射性降下物）が降ることになる。巻き上がった灰によって日光が遮られ、地表の気温が低下し、植物が枯れ、人間が生存できない環境になることが指摘された。このような状態は核の冬と呼ばれる。この核の冬を生き延びるための手段は用意されなかった。爆心からある程度離れた地点で、核爆発時の熱、爆風、放射線を逃れ、核爆発後の放射能の減衰を待つための核シェルターと呼ばれる地下施設が考案されたのみである。このように核兵器を使用すること自体が人類の絶滅に直結するため、核兵器の使用につながる戦争を抑止できるとされる。
核兵器の恐怖や核戦争のリスク、放射線による殺傷の残酷さなどは知識人、作家、政治家、政治活動家、一般市民など多くの人々の関心を呼んだ。そのため反核運動が生まれた。一方で、核兵器を廃絶することで通常兵器による戦争が誘発されるため、平和のために核抑止力を維持すべきとの主張もみられる。
歴史 > 冷戦終結後の核兵器

ソ連崩壊後は、経済情勢の悪化や汚職の蔓延に伴う管理体制の不備から、旧ソ連地域から第三国への核兵器や技術者の流出が危惧された。
1998年にはパキスタンが核保有国となり、カシミール地方の領有権を巡るインド・パキスタンの国境紛争が核兵器の使用につながる可能性があると懸念された。
北朝鮮は、2006年10月9日に核実験を実施、核保有国となった。その後も2009年5月25日、2013年2月12日、2016年1月6日、同9月9日、2017年9月3日に核実験を行った。