stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
公平性 (機械学習)
集団公平性規準 > 定義の間の関係

上記に与えた三つの定義に関する主要な結果を要約すると：
Y


{\textstyle Y}

が二値判別的であることを考えると、もし



A


{\textstyle A}

と



Y


{\textstyle Y}

が独立でなく、かつ



R


{\textstyle R}

と



Y


{\textstyle Y}

が独立でもなければ、独立性と分離性はともに保たれない。
もし同時分布としての



(
R
,
A
,
Y
)


{\textstyle (R,A,Y)}

がすべてのそのとりうる値についての'陽確率'（英: positive probabirity）をもち、かつ



A


{\textstyle A}

と



Y


{\textstyle Y}

が独立でないならば、分離性と充分性はともに保たれない。
集団公平性規準 > 集団公平性の定義の数学的定式化 > 基本定義

詳細は「 混同行列」を参照
公平性の統計的測定の多くは異なった計測にあるので、それらを定義することから始める。二値の分類による作業の場合、予測のものと実際の両方の分類は二つの値をとり得る：陽値と陰値。予測と実際の結果の間の、異なった可能な関係の説明から今始める：
次の規準はこの節の最初の、独立性、分離性、充分性の三つの主な定義の計測として理解できる。
右の表において、それらの間の関係をみることができる。
集団公平性規準 > 集団公平性の定義の数学的定式化 > 予測結果に基づく定義

この節における定義は客体の多様な確率分布についての予測結果



R


{\textstyle R}

に焦点をあてる。これらは最も単純で最も直接的な公平性の記述である。
統計的平価（英:  statistical parity）、承認（または容認）比率平価（英:  acceptance rate parity）または比較分析（英:  benchmarking）とも呼ばれる、人口統計的平価（英: demographic parity）。もし保護ならびに非保護の集団での客体が陽評価への割り当てへ等確率であるならば、分類子はこの定義を満足する。これは、次式を満足する場合である：
P(R=+\ |\ A=a)=P(R=+\ |\ A=b)\quad \forall a,b\in A
集団公平性規準 > 集団公平性の定義の数学的定式化 > 予測と実際の結果に基づく定義

これらの定義は予測結果



R


{\textstyle R}

だけでなく、それを実際の結果



Y


{\textstyle Y}

と比較することも考慮する。
全体精度平等（英: overall accurancy equality）。保護ならびに非保護の集団における客体が等予測精度を有するならば、分類子はこの定義を満たす。これは、ひとつの分類からの客体の確率がそれに承認される。これは次式を満足する場合である：
P(R=Y\ |\ A=a)=P(R=Y\ |\ A=b)\quad \forall a,b\in A
集団公平性規準 > 集団公平性の定義の数学的定式化 > 予測された確率と実際の結果に基づく定義

これらの定義は実際の結果



Y


{\textstyle Y}

とその予測された確率得点



S


{\textstyle S}

に基づく。
較正（英:  calibration）、または条件の度数の突合せ（英: matching conditional frequencies）とも呼ばれる、検査公平性（英: test-fairness）。諸個人が保護または非保護の集団のどちらかに属するときに、同一の予測確率得点



S


{\textstyle S}

をもつ彼ら個人が同一の陽分類での分類になる確率を有するならば、分類子はこの規準を満たす：
P(Y=+\ |\ S=s,A=a)=P(Y=+\ |\ S=s,A=b)\quad \forall s\in S\quad \forall a,b\in A
集団公平性規準 > 社会的厚生関数

何人かの学者はアルゴリズム的公平の定義を社会的厚生関数の術語で提示した。社会的厚生関数の使用は、アルゴリズムによって影響を受ける人々についての効用の用語をもって、アルゴリズムの設計者に公平性を考慮にいれ正確さを予測するようにさせることを彼らは主張する。それは設計者に原則的な方法での効率性と公平性（英: equity）の一得一失をさせる。
アルゴリズム設計者は恵まれない集団の絶対的な利得を認識するために社会的厚生関数を使うべきであることをセンディル・ムッライナタン（英語版）は述べた。例えば、犯罪の割合が一定である間も、純粋に人間による判定（英: judgment）よりも、黒人、ヒスパニック、など人種的少数派全般に対する拘留率を引き下げる、未決拘禁での意思決定アルゴリズムを使う研究が見られる。
個別公平性規準

公平性の定義における重要なひとつ大きな差異は集団と個別の概念の間のものである
。率直にいえば、集団公平性規準が、たいてい機微属性（たとえば、性別、民族、年齢、その他…）によって識別する、集団水準で数量比較するのに対し、個別規準は諸個人を比較する。言い換えれば、その規準は「似通った諸個人は似通った処理をすべきである」ことに従う。
不知を通した公平性（英: Fairness Through Unawareness、略してFTU）と通常称されるもの、あるいは（自動的な）決定を行う際に陽に機微特徴を用いないことを規定するものである、'無分別'（英: Blindness）によるものである、公平性に対するとても直観的な取り組み方がある。二人の個人が、その同じ結果を受け入れるような彼らの機微属性の値についてだけ異なっているため、これは個別公平性の概念に有効である。
最も一般的な個別公平性の概念は2012年にシンシア・ドワーク（英語: Cynthia Dwork）とその共同研究者らによる先駆的な仕事において導入された。そして、モデル写像におけるリプシッツ条件として表現される、入力としての特徴をとる決定写像が「似通った個人らは同じように写像する」ようにできることを組み立てられるべきであるところの原理の、ある数学的な翻訳として考えられる。彼らは、特定の状況でどの個人らが'似ている'かを査定することにおいて、適当な目的‐関係の距離計量の選択の重要性を強調したので、精確にはFTUとは対位法の、認識を通した公平性（英:  Fairness Through Awareness、略してFTA）と彼らはこの取り組み方を呼んだ。再び、この問題は、特定の文脈でいかなる変数が「正当」なものとして取り上げられうるかに関して持ち上がる論点にとても関連する。
因果関係にもとづく測定

因果性公平性（英: causal fairness）は、どちらのリソースの割り当てが公正な個人的な処理の受け入れに公平であるかの尊重をもった、特性の或る組み合わせにおいてだけ異なる者の、二つの似通った個々の利用者またはアプリケーションのものによる度数を測定する。公平性計測に関する学術的な研究の全部の分野は、機械学習モデルでの偏見を評価することに、因果性モデルを波及するよう発展してきた。この対処法は通常、同一に観測されるデータの分布は作用における変数の間の、ひょっとすると偏見のなんらかの形によって結果が影響されているか否かの違った表現の、違った因果性関係を隠しているかもしれない事実によって、根拠を示す。
(Kusner et al. 2017)は反事実（英語版）（英:  counterfactuals）を用いることを提案する、そしてもし任意の個人について、
機微情報が変化したときに反事実シナリオにおいて結果が変化しなければ、意思決定過程の反事実公平性（英: counterfactually fair）が満たされるものとして定義する。その数学的な定式化は次式を導く：
　
 P(R_{A\leftarrow a}=1\ |\ A=a,X=x)=P(R_{A\leftarrow b}=1\ |\ A=a,X=x),\quad \forall a,b;
ここに：機微属性が A=aでその他の特徴が X=xであるランダムな個人
と、 A=bを有する同じような個人について、彼らは承認になる機会が同じになるべきであるとする。
バイアス軽減戦略

3つの異なった方法により機械学習アルゴリズムに公平性を施しうる：データ前処理、ソフトウェアの学習（英: training）における数理最適化、もしくはアルゴリズムの後処理の結果。
バイアス軽減戦略 > 前処理

大抵、分類は単独では問題ではない；データセットも偏見化されている。



A
=
a


{\textstyle A=a}

と尊重するデータセット



D


{\textstyle D}

の偏見は次のように定義される：
 disc_{A=a}(D)={\frac {|\{X\in D|X(A)\neq a,X(Y)=+\}|}{|\{X\in D|X(A)\neq a\}|}}-{\frac {|\{X\in D|X(A)=a,X(Y)=+\}|}{|\{X\in D|X(A)=a\}|}}
バイアス軽減戦略 > 前処理 > 再計量

再計量（英:  reweighing）は前処理アルゴリズムの一例である。その考え方は、
指定された集団の尊重による計量された偏見が0になるように、各々のデータセットにある計量を割り当てることである。
センシティブ変数



A


{\textstyle A}

をデータセット



D


{\textstyle D}

が差別せず、目的変数



Y


{\textstyle Y}

が独立で、同時分布の確率が次のような確率の積であるならば：
 P_{exp}(A=a\wedge Y=+)=P(A=a)\times P(Y=+)={\frac {|\{X\in D|X(A)=a\}|}{|D|}}\times {\frac {|\{X\in D|X(Y)=+\}|}{|D|}}
バイアス軽減戦略 > 処理中に行う方法

別の対処法は学習時に偏見を直すことである。アルゴリズムの最適化をする目標に対して制約を課することによりこれはなされうる。保護された集団とその残りの個人らについての一定の測定の同じ比率を保つことによって、これらの制約はアルゴリズムに公平性を改善するようせしめる。たとえば、誤った陽割合が、保護された集団での個人と保護された集団の他のものとで同じになる、
目標の条件をアルゴリズムに追加することができる。
この取り組み方でのおもに用いられる測定は誤った陽割合、誤った陰割合、及び全部の誤分類割合である。アルゴリズムの目標にこれら制約のたった一つもしくは幾つかを追加することができる。
誤った陰割合の等しさは、これは機会の平等を意味するから、真の陽割合の等しさを意味することに注意せよ。問題についての制約を課したのち、解決しないかもしれない、そうなのでそれらにおける緩和が逆に必要かもしれない。
高精度に公平性を改善ことにおいてこのテクニックはよい結果を達成する、そして改善のための公平性の測定をプログラマーに選ばせる。しかしながら、各々の機械学習の作業は異なった適用可能な方法を必要とし、そして分類法での、常に可能とは限らないコードは修正が必要かもしれない。
バイアス軽減戦略 > 処理中に行う方法 > 突出した偏見の除去

同じ最急降下による方法（最急降下法を見よ）を通じて同時に二つの分類を矯正する。一つに、'予測器'（英: predictor）は、それの重み



W


{\textstyle W}

で修正された、何らかの損失関数




L

P


(



y
^



,
y
)


{\textstyle L_{P}({\hat {y}},y)}

を最小化させる、



X


{\textstyle X}

で与えられる入力の、目的変数の、



Y


{\textstyle Y}

の予測の作業を達成しようとする。二つに、'反対器'（英: adversary）は、なんらかの損失関数




L

A


(



a
^



,
a
)


{\textstyle L_{A}({\hat {a}},a)}

を最小化するような、その重み



U


{\textstyle U}

で修正された






Y
^





{\textstyle {\hat {Y}}}

が与えられ、機微変数の



A


{\textstyle A}

の予測を達成しようとする。
正確に進めるのに、ここで重要な点は、前述の






Y
^





{\textstyle {\hat {Y}}}

は、その離散的な予測ではなく、分類法の生の出力を意味しているに違いないことである；たとえば、人工ニューラルネットワークや分類問題をもって、ソフトマックス層の出力を






Y
^





{\textstyle {\hat {Y}}}

は意味する。
毎学習段階に勾配




∇

U



L

A




{\textstyle \nabla _{U}L_{A}}

に応じて




L

A




{\textstyle L_{A}}

を最小化するよう



U


{\textstyle U}

を更新し、次の式により



W


{\textstyle W}

を修正する：
 \nabla _{W}L_{P}-proj_{\nabla _{W}L_{A}}\nabla _{W}L_{P}-\alpha \nabla _{W}L_{A}
ここに、

α
\alpha

は毎段階で変化しうる、調整可能な超パラメーター（英語版）である。
直観的な考えは、'反対器'が 






Y
^





{\textstyle {\hat {Y}}}

からの機微変数の予測に失敗するから、'予測器'が




L

P




{\textstyle L_{P}}

（すなわち




∇

W



L

P




{\textstyle \nabla _{W}L_{P}}

）を最小化をするときに、同時に、




L

A




{\textstyle L_{A}}

（すなわち



−
α

∇

W



L

A




{\textstyle -\alpha \nabla _{W}L_{A}}

）をも最大化させたいことである。
バイアス軽減戦略 > 後処理

最後の方法は公平を達成する分類の結果を修正することを試みる。この方法では、各々の個人に対する得点を返すような分類を用い、そしてそれらについての2値の推測（英: prediction）を必要とする。低得点が陰なものを得そうなのに対して、高得点は陽な結果を得そうにみえる、しかし、望む場合に然りと答えるように、その決定をするような 閾値 を調整することができる。その閾値の値の変動は真の陽のものと真の陰のものにおける一得一失に影響を与えることに注意せよ。
バイアス軽減戦略 > 後処理 > 選択的な分類を避けること

P
(
+

|

X
)


{\textstyle P(+|X)}

を、事例



X


{\textstyle X}

が陽な分類＋に属するところの確率としての分類により計算される確率とするような、分類を考える。 



P
(
+

|

X
)


{\textstyle P(+|X)}

が1もしくは0に近い場合、その事例 



X


{\textstyle X}

は一定の高い頻度をもって順に＋か－に属することをもって表される。けれども、



P
(
+

|

X
)


{\textstyle P(+|X)}

が0.5に近いならば分類が大きく不確かになる。
引用文献 > ウェブサイト

Mattu, Julia Angwin,Jeff Larson,Lauren Kirchner,Surya (英語), Machine Bias
Zafar, Muhammad Bilal; Valera, Isabel; Rodríguez, Manuel Gómez; Gummadi, Krishna P., Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment
AI Fairness 360
(英語) Responsible AI practices
(英語) How we're using Fairness Flow to help build AI that works better for everyone
Kamiran, Faisal; Calders, Toon (2011-12-03), Data preprocessing techniques for classification without discrimination
Kamiran, Faisal; Karim, Asim; Zhang, Xiangliang (2012), Decision Theory for Discrimination-aware Classification
(英語) Attorney General Eric Holder Speaks at the National Association of Criminal Defense Lawyers 57th Annual Meeting and 13th State Criminal Justice Network Conference, (2014-08-01)
Dieterich, William; Mendoza, Christina; Brennan, Tim (2016), “COMPAS Risk Scales: Demonstrating Accuracy Equity and Predictive Parity”, Northpointe Inc
Angwin, Jeff Larson,Julia (July 29, 2016) (英語), Technical Response to Northpointe
Verma, Sahil; Rubin, Julia (2018), “Fairness definitions explained”, 2018 IEEE/ACM international workshop on software fairness (fairware) (IEEE):  pp. 1-7
Ziyuan Zhong (2018-10-22), Tutorial on Fairness in Machine Learning
Xu, Joyce (2019-01-18), Algorithmic Solutions to Algorithmic Bias: A Technical Guide
IBM AI Fairness 360 open source toolkit adds new functionalities, Tech Republic, (4 June 2020)
Wiggers, Kyle (2021-03-31) (英語), AI experts warn Facebook's anti-bias tool is 'completely insufficient'
Fairness Indicators, tensorflow, (2022-11-10)
引用文献 > 書籍

Dwork, Cynthia; Hardt, Moritz; Pitassi, Toniann; Reingold, Omer; Zemel, Richard (2012). “Fairness through awareness”. Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference on - ITCS '12. pp. 214–226. ISBN 9781450311151
Galhotra, Sainyam; Brun, Yuriy; Meliou, Alexandra (2017). Fairness Testing: Testing Software for Discrimination. 498–510. ISBN 9781450351058
Kusner, M. J.; Loftus, J.; Russell, C.; Silva, R. (2017), “Counterfactual fairness”, Advances in neural information processing systems, 30., ISBN 9781510860964
Barocas, Solon; Hardt, Moritz; Narayanan, Arvind (2023-11-28), Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities, MIT Press, ISBN 9780262048613
引用文献 > AV媒体

Mullainathan, Sendhil [in 英語] (2018年6月19日). Algorithmic Fairness and the Social Welfare Function. Keynote at the 19th ACM Conference on Economics and Computation (EC'18). YouTube.  48 該当時間:. In other words, if you have a social welfare function where what you care about is harm, and you care about harm to the African Americans, there you go: 12 percent less African Americans in jail overnight.... Before we get into the minutiae of relative harm, the welfare function is defined in absolute harm, so we should actually calculate the absolute harm first.
引用文献 > 雑誌

Mitchell, Shira; Potash, Eric; Barocas, Solon; d'Amour, Alexander; Lum, Kristian (2021-03). “Algorithmic Fairness: Choices, Assumptions, and Definitions”. Annual Review of Statistics and Its Application 8 (1):  141–163.
Friedler, Sorelle A.; Scheidegger, Carlos; Venkatasubramanian, Suresh (April 2021). “The (Im)possibility of fairness: different value systems require different mechanisms for fair decision making” (英語). Communications of the ACM 64 (4):  136–143.
Mehrabi, Ninareh; Morstatter, Fred; Saxena, Nripsuta; Lerman, Kristina; Galstyan, Aram (2021-07-13). “A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning”. ACM Computing Surveys 54 (6):  115:1–115:35.
Castelnovo, Alessandro; Crupi, Riccardo; Greco, Greta; Regoli, Daniele; Penco, Ilaria Giuseppina; Cosentini, Andrea Claudio (2022). “A clarification of the nuances in the fairness metrics landscape”. Scientific Reports 12 (1):  4209.
引用文献 > ウェブアーカイブ

Brian Hu Zhang; Blake Lemoine; Margaret Mitchell (2018-01-22), Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning
Caton, Simon; Haas, Christian (2020-10-04), Fairness in Machine Learning: A Survey
Chen, Violet (Xinying); Hooker, J. N. (2021), Welfare-based Fairness through Optimization
混同行列
(Barocas, Hardt & Narayanan 2023)で示された公平性規準の相互の関係。
Zhang, Lemoine & Mitchell 2018で示されたような、突出した偏見の除去で用いられるベクトルの図示。
ヴェンパイア・オア・ダーク・フェアリィテイルズ・イン・ファルスタイン

『ヴェンパイア・オア・ダーク・フェアリィテイルズ・イン・ファルスタイン』（原題：V Empire or Dark Faerytales in Phallustein）は、イングランドのエクストリーム・メタル・バンド、クレイドル・オブ・フィルスが1996年に発表したEP。
解説

2009年に至るまでバンドに貢献してきたバック・アップ・ボーカリスト、サラ・イザベル・デーヴァが初参加した作品に当たる。また、CDブックレットのクレジットには、2人目のギタリストとしてJared Demeterの名前と写真が記載されているが、これは架空のキャラクターで、顔写真はスチュアート・アンスティスとロビン・グレイヴスの写真を合成した物といわれている。「ザ・フォレスト・ウィスパーズ・マイ・ネイム」は、デビュー・アルバム『ザ・プリンシプル・オブ・イーヴル・メイド・フレッシュ』収録曲の再録音である。バンドは本作を最後に、デビュー当時に所属していたレーベル「カコフォノウス・レコーズ」との契約を終了した。
John Serbaはオールミュージックにおいて「バンドは本作において、元来のバソリーやヴェノムを思わせる生々しくスピーディーなサウンドに、シスターズ・オブ・マーシーやアイアン・メイデンのメロディを取り込み始めた」と評している。
1996年当時は日本発売されず、2001年3月23日にビクターエンタテインメントから初の日本盤CD (VICP-61326)が発売された。
収録曲

作詞はダニ・フィルス、作曲はクレイドル・オブ・フィルスによる。5.はインストゥルメンタル。
エボニー・ドレスト・フォー・サンセット - Ebony Dressed for Sunset – 2:49
ザ・フォレスト・ウィスパーズ・マイ・ネイム - The Forest Whispers My Name – 4:41
クイーン・オブ・ウィンター、スローンド - Queen of Winter, Throned – 10:27
ノクターナル・スプレマシー - Nocturnal Supremacy – 5:53
シー・モーンズ・ア・レングスニング・シャドウ - She Mourns a Lengthening Shadow – 3:42
ザ・レイプ・アンド・ルイン・オブ・エンジェルズ（ホザナス・イン・エクストリミス） - The Rape and Ruin of Angels (Hosannas in Extremis) – 8:52
参加ミュージシャン

ダニ・フィルス - ボーカル
スチュアート・アンスティス - ギター
ダミエン・グレゴリ - キーボード
ロビン・グレイヴス - ベース
ニコラス・バーカー - ドラムス
アディショナル・ミュージシャン
サラ・イザベル・デーヴァ - バッキング・ボーカル
Danielle Cneajna Cottington - バッキング・ボーカル
Rachel - バッキング・ボーカル
アルカジー・バブチェンコ

| アルカジー・アルカジエヴィチ・バブチェンコ Аркадий Аркадьевич Бабченко |
| --- | --- |
 2008年8月
生誕:   (1977-03-18) 1977年3月18日（47歳）  ソビエト連邦モスクワ
国籍:   ロシア
テンプレートを表示
アルカジー・アルカジエヴィチ・バブチェンコ（ロシア語: Аркадий Аркадьевич Бабченко、1977年3月18日 - ）は、ロシアのジャーナリスト、戦場特派員、編集者。アルカディー・バブチェンコ、アルカディ・バブチェンコと表記されることもある。
来歴

兵役中の1995年に第19自動車化狙撃師団隷下の第429自動車化狙撃連隊の通信兵として第一次チェチェン紛争に参加した。
ウクライナ東部紛争やシリア内戦をめぐってウラジーミル・プーチン政権を非難していた。2017年2月、自身や家族を脅迫されたとして、ロシアを出国、プラハ、イスラエルを経て、2017年8月からキエフに滞在。2018年5月29日、ウクライナ内務省は彼が何者かによって射殺されたと発表した。翌5月30日、記者会見場にバブチェンコが登場、同席したウクライナ治安当局幹部は、射殺発表はロシアの関係機関による彼の暗殺計画を防ぐために流した偽情報であり、容疑者を拘束した、と発表した。
アミノシクロプロパンカルボン酸オキシダーゼ

アミノシクロプロパンカルボン酸オキシダーゼ（aminocyclopropanecarboxylate oxidase）は、システイン、メチオニン代謝酵素の一つで、次の化学反応を触媒する酸化還元酵素である。
この酵素の基質は1-アミノシクロプロパン-1-カルボン酸、アスコルビン酸、O2で、生成物はエチレン、シアニド、デヒドロアスコルビン酸、CO2とH2Oである。
組織名は1-aminocyclopropane-1-carboxylate oxygenase (ethylene-forming)で、別名にACC oxidase、ethylene-forming enzymeがある。
ローンダミス

ローンダミス（生年不詳）は、日本のテーブルトークRPG、ソード・ワールドRPGシリーズに登場するキャラクター。アレクラスト大陸中原地方の王国オーファンの近衛騎士隊長を務める。
人物像

かつては冒険者であり、オーファン王国の武芸大会の決勝戦に乱入して優勝者を打ち倒し、大陸最強の戦士であるオーファン国王リジャールに挑戦した。しかしながら、リジャールの奇策の前に一撃で敗北し、狼藉者として捕らえられしばらく投獄された後、オーファンの騎士として仕官した。
その後リジャール王の領土拡大戦争に何度も従軍し、魔女と呼ばれる女魔術師ラヴェルナのアレクラスト大陸探索の旅にも同行、経験を重ねて大陸有数の戦士に成長し（同程度の剣技を持つ者はアーチボルト・アーウィン・ウィムジーなどごく少ない）、近衛騎士団長に昇進する。のちラヴェルナと結婚し、ラヴェルナの宮廷魔術師就任後はオーファンの重鎮として「岩と氷の夫婦」と呼ばれることになる。
性格

オーファンの宮廷においては重臣として己を抑えているが、本来極めて血気盛んな人物であり、新ソード・ワールドRPGリプレイの最終巻で登場した際にはその一端をのぞかせた。
関係者

リジャール-オーファン建国王。ある意味、剣技の師匠でもある。
ラヴェルナ・ルーシェン-オーファンの宮廷魔術師。ローンダミスの妻。
ネフェル-オーファン鉄の槍騎士団長。リウイ支持派のトップであり、高い指導力で主力部隊と自派を纏め上げている。
ディーター-オーファン銀の弓騎士団長。
アトレー
特務部隊隊長-ロマール王国の軍師ルキアルの策謀を追っていた。バブリーズに手もなく捻られる。
註

[脚注の使い方]
↑  アーチーがローンダミスを意識していることはバブリーズの登場するリプレイ、小説などでよく語られる。バブリーズの噂がオーファンに届いていることは魔法戦士リウイシリーズにおいて確認でき、当然その逆もありえると考えられる。
アフタヌーンドレス

ローブ・モンタントを着用する絢子女王（左端）、承子女王（左から2人目）、彬子女王（右から2人目）、正仁親王妃華子（右端）（2011年1月2日、新年一般参賀にて）
アフタヌーンドレス（英: afternoon dress）は、女性の昼間の礼装。日中の集会、式典、食事会などで着用される。
概要

女性の昼間の正装とされ、男性のモーニングコートやフロックコートと対をなす。
アフタヌーン（午後）のドレスといっても、現代では午前中の行事から着られる。アフタヌーン（午後）ドレスと呼ばれるのは、19世紀欧米の上流階級の婦人が、午前中に家事（実質的な家事は家事使用人が行うので、その指示）を行い、午後から社交行事のため外出に着たドレスからきた言葉だからである。
ワンピース型の衣服で、スカート丈は踝までの総丈か、それ以上の長さである。装飾性が高いドレスの場合は裾を床に長く引くこともある。夜間に着られるイブニングドレスとは対照的に、七分袖以上の長い袖を持ち、襟ぐりも浅く、肌が露出しないようになっている。
襟元が詰まって立ち襟になったものはローブ・モンタントと呼ばれ（ローブ・デコルテに対する言葉）、現在の日本では皇居での行事（新年一般参賀、講書始の儀、歌会始の儀、皇室慶事（成年式・結婚式）の昼の宴）で見られる。形が似ている襟が詰まり長袖のイブニングドレスとの違いは、招待された側が帽子有りならローブ・モンタント、帽子無しなら長袖のイブニングドレス、同伴の男性がモーニングコートなどの昼用ならローブ・モンタント、タキシードなどの夜用ならイブニングドレスと区別できる。
素材は無地の淡い色で光沢の無いもの、透けないものが用いられ、装飾品も真珠などあまり光沢の無いものを用いる。帽子が着用されることも多い。
第二次世界大戦前の宮中の観桜会・観菊会・行啓・賜謁に着用されたビジティング・ドレスが、丈を時代に即し礼装として格上げされアフタヌーンドレスとして着られ、スーツスタイルもアフタヌーンドレスに格上げされた。
略式ではスカート丈を膝丈程度にしたり、ツーピース型の衣服やレディーススーツが着用されることもある。またイブニングドレスの上にボレロなどの上着をはおって代替とすることもある。
アユーラ

アユーラ（AYURA）は、アインホールディングスの完全子会社の株式会社アユーラ ラボラトリーズが販売する化粧品ブランド名である。AYURAというブランド名はサンスクリット語で生命を意味するAYUSからの造語。西洋科学と東洋叡知の融合をコンセプトにし、健康的に美しくなることを目指した商品を開発・展開している。
2015年8月まで株式会社アユーラ ラボラトリーズは資生堂の完全子会社であり、資生堂が開発し、別会社を設立して販売しているブランド、「ノンエス（資生堂）」（「アウト・オブ・シセイドー」）の一つであった。「ノンエス」には、このほかにイプサ、ディシラ、エテュセなどがある。
仙台 - 石巻線

仙台 - 石巻線
仙台 - 石巻線（せんだい - いしのまきせん）は、宮城県仙台市と石巻市を結ぶ、ミヤコーバスが運行する高速バス（特急バス）である。
概要

1950年（昭和25年）6月、石巻 - 仙台間に仙北鉄道が急行バスの運行を始めたのが本区間の都市間輸送のはしりである。その後、宮城バス時代にかけて女川日水前 - 渡波駅前 - 石巻駅前 - 国道45号（矢本 - 松島案内所 - 本塩釜駅前） - 仙台駅前 - 北仙台間の急行バスに拡張されたが、松島海岸付近の渋滞激化等で定時性が保てなくなり、また国鉄仙石線の特別快速・快速列車の充実化もあって松島案内所（松島病院） - 塩釜営業所間の断絶をもって、県内民営1社の宮城交通に大同対等合併後の1970年代半ば頃に仙台直通の急行バスは姿を消した。
本路線の直接の前身は、石巻駅前 - 運転免許センター - 県庁市役所前 - 仙台駅前の特急バスであり、国道45号から当時の仙台松島道路（松島北出入口 - 利府中IC）を経由していたが、主眼は宮城県運転免許センター通いの旅客の便を図ることであり、更に仙台市内へ向かうには遠回りであったため、利用的にはふるわなかった（1992年度旅客実績:約14,000人/年・1日2往復、乗車率17.4%）。1993年の石巻運転免許センター開設で役割を終え、路線休止。本格的な都市間バスとして生まれ変わるには、1998年3月20日の三陸沿岸道路・石巻河南IC延伸まで待たねばならなかった。
三陸沿岸道路の石巻河南IC延伸が実現後の1998年8月1日、仙台 - 石巻線特急バスが運行を開始した。仙台 - 山形線（対仙山線）や仙台 - 福島線（対新幹線・東北本線）同様にJR仙石線と競合する路線である。しかし、前述の2路線と異なるのは、高速道区間が石巻河南IC - 利府中ICと短く、宮城県道8号仙台松島線（通称「利府街道」） - 仙台市道北四番丁岩切線（途中に仙山線新石巻街道踏切がある）など一般道路を走行する割合が高く、しかも時間帯によっては利府町内・国道4号山崎立体等にて渋滞する道路であるため、定時性はあまり保たれていなかった。その上、仙石線が快速・普通合わせて毎時2本であるが、高速バスは1日12往復（おおむね毎時1本）であったため、仙石線のほうが利用者が多かった。仙台市内では仙石線と直接競合する仙台駅周辺へ向かう乗客よりも、JR線が通っていない県庁市役所前など官庁街・一番町などの商店街へ行く乗客を主なターゲットにしており（このため2008年3月31日までは県庁市役所前先回りとなっていた）、石巻市内でも中心市街地以外にも住宅街や郊外の商業地域である中里（石巻営業所）や蛇田（蛇田歩道橋・イオン石巻）地区を経由し、こまめに乗客を拾っている。
2007年4月には、石巻河南ICすぐ脇に開店したイオン石巻ショッピングセンター（現・イオンモール石巻）にバス停を新たに開設した。同時に、石巻営業所 - 広渕（旧河南町）間在来路線の立ち寄り、石巻赤十字病院・石巻西高校・大街道方面ローカル路線の新設等も実施し、このSCを核とした誘客の工夫・利便性の向上等の培養策が打たれている。
2008年4月1日より、渋滞の激しい利府街道経由から、比較的定時性の保ちやすい仙台東部道路・仙台東IC - 新寺通経由（仙台駅前先回り）に経路変更を行っている（これにより、石巻地区 - 県庁市役所前など仙台市内中心部間の所要時間が延びることとなった）。また、一部便については、宮城県水産会館の仙台市青葉区からの移転に合わせて石巻専修大学への延長乗り入れが開始された。
2011年3月11日に発生した東北地方太平洋沖地震（東日本大震災）により、特に競合する仙石線が大津波により甚大な被害を受けた。当路線も高速道路の通行規制等の影響により震災後数日間は運休したが、同年3月19日には臨時便として運行を再開。その後は仙石線の全線復旧への見通しが全く立たない中、石巻と仙台を直結する数少ない公共交通機関としての地位を確立。急増した需要に応えるため、数度におよぶ増便を経て、2015年5月の仙石線復旧・仙石東北ライン開業まではほぼ震災前の倍の回数で運行していた。
また、それに伴い、本来の担当であるミヤコーバス石巻営業所のほか、一時期宮城交通仙台北営業所およびミヤコーバス吉岡営業所・ミヤコーバス築館営業所・ミヤコーバス古川営業所も運行を担当していた。
仙石線復旧・仙石東北ライン開業後は数回に及ぶ減便が行われている一方、東北大学病院への路線延長など新たな利用開拓も行われている。2016年9月3日の改正により女川発着と矢本経由が廃止された。2018年4月1日からは、開発の進む新蛇田地区に移転した県石巻合同庁舎前にバス停を新設するとともに、石巻方の出入を石巻港ICに変更するなどの改正を行った。
運行会社

ミヤコーバス
石巻営業所
運行経路 > 現在

東北大学病院前※ - （宮城県道264号大衡仙台線） - （宮城県道31号仙台村田線） - （宮城県道22号仙台泉線） - 県庁市役所前 - （国道286号） - 商工会議所前 - 仙台駅前（青葉通EDEN前21番） - （愛宕上杉通り） - （新寺通り） - （宮城県道137号荒浜原町線） - 宮城球場入口・聖和学園前 - （宮城県道23号仙台塩釜線） - 六丁の目駅  - （仙台東IC） - （仙台東部道路） - （三陸道） - （石巻港IC） - 石巻合同庁舎前 - イオンモール石巻前 - （宮城県道16号石巻鹿島台大衡線） - 蛇田歩道橋 - （石巻バイパス） - （国道398号） - （宮城県道6号石巻停車場線） - 石巻駅前 - （宮城県道6号石巻停車場線） - 千石町（下り） / 立町通り（上り） - （宮城県道33号石巻河北線） - 石巻営業所
東北大学病院前 - 県庁市役所前間は、仙台発6便・石巻発7便の平日運行。
東北大学病院前のバス停は、路線バスの「加齢医学研究所入口」バス停。
県庁市役所前 - 商工会議所前 - 仙台駅前（青葉通EDEN前21番のりば） - 宮城球場入口・聖和学園前 -六丁の目駅 -（仙台東IC） - （仙台東部道路） - （三陸道） - （石巻港IC） - 石巻合同庁舎前 - イオンモール石巻前 - 蛇田歩道橋 - 石巻駅前 - 千石町（下り） / 立町通り（上り） - 石巻営業所 - まきあーとテラス前 - 石巻専修大学
県庁市役所前 → 商工会議所前 → 仙台駅前 → 宮城球場入口・聖和学園前 → 六丁の目駅 -（途中無停車）→ 石巻専修大学
運行経路 > 過去の運行系統 > 2016年9月2日まで

県庁市役所前 - 商工会議所前 - 仙台駅前 - 六丁の目駅 - （仙台東IC） - （仙台東部道路） - （三陸道） - （石巻河南IC） - イオンモール石巻 - 蛇田歩道橋 - 石巻駅前 - 千石町（下り） / 中央三丁目（上り） - 石巻営業所 - （石巻バイパス） - （牧山トンネル） - （国道398号） - 渡波駅前 - （国道398号） - 浦宿 - 女川駅前 - 女川運動公園前
県庁市役所前 - 商工会議所前 - 仙台駅前（青葉通EDEN前21番のりば） - 六丁の目駅 -（仙台東IC） - （仙台東部道路） - （三陸道） - （矢本IC） - 矢本（東松島市コミュニティセンター前） - （国道45号） -  大街道新橋 - （石巻バイパス） - 石巻駅前 - 千石町（下り） / 中央三丁目（上り） - 石巻営業所
運行経路 > 過去の運行系統 > 2008年3月31日まで

仙台駅前 - 商工会議所前 - 県庁市役所前 - （利府中IC） - （三陸道） - 
（矢本・石巻方面 ※現行経路と同じ）
運行回数

平日1日22便（仙台発）21便（石巻発）、土休日1日18往復（うち2往復は当面の間運休）。
運賃

仙台 - 石巻間：大人片道900円。
交通系ICカード（icsca、Suica、PASMO等）が利用可能。
通勤・通学定期（icsca定期券）の設定あり。金額等は公式サイトを参照のこと。
また、廃止された各区間の運賃は以下のとおりであった。
仙台 - 矢本間：大人片道700円（通勤・通学定期（icsca定期券）も設定されていた）。
仙台 - 渡波間：大人片道900円。
仙台 - 女川間：大人片道1,000円。
回数券は2016年3月末をもって全ての発売を終了（有効期限までの利用となる）。 回数券の金額は以下のとおりであった。
仙台 - 矢本間：（2枚綴り）1,300円（10枚綴り）6,000円。
仙台 - 石巻間：（2枚綴り）1,500円（10枚綴り）7,000円。
仙台 - 渡波間：（2枚綴り）1,700円。
仙台 - 女川間：（2枚綴り）1,900円。
歴史

1998年（平成10年）8月1日 - 運行開始（1日4往復）。
2002年（平成14年）3月25日 - 1日7往復に増便、うち1往復を女川発着とする。
2004年（平成16年）10月1日 - 1日9往復に増便（石巻8・石巻経由女川1）。
2005年（平成17年）
3月16日 - 1日10往復に増便（石巻9・石巻経由女川1）。
9月1日 - 仙台駅前の発着場所が広瀬通宮城交通総合案内所前から青葉通さくら野百貨店前（仙台駅前33番ポール）に変更。
2006年（平成18年）10月1日 - 矢本停車便2往復新設により、1日12往復となる（蛇田経由石巻9・蛇田〜石巻経由女川1・矢本経由石巻2）。
2007年（平成19年）
1月1日 - 宮交石巻バスが分離子会社の事業再編に伴ってミヤコーバス（旧：宮交気仙沼バス）へ事業譲渡されたことに伴い、同社に運行事業者を変更。
4月1日 - 蛇田歩道橋経由便にて、「イオン石巻」停留所を新設。
2008年（平成20年）4月1日 - 石巻専修大学発着便を2往復新設、計1日14往復に増便。運行経路を利府中IC経由から仙台東IC・仙台東部道路経由に変更、それに伴い仙台市内の停車順序が変更（県庁市役所前始発・終着）となる。また吉岡営業所担当便が設定される。
2009年（平成21年）
3月1日 - この日よりメルシーカード、バスカード (仙台市営バス)、スキップカード、ジョイカードが利用不可となる。
4月1日 - 石巻専修大学発着便を1往復増便、計1日15往復となる。往復券を廃し、回数券（2枚綴り、10枚綴り：3ヶ月間有効）を新たに設定（なお、2枚綴り回数券は従来の往復券より100円割高である）。
2010年（平成22年）
4月1日 - 1往復増便、計1日16往復となる｡
10月1日 - 1往復増便、計1日17往復となる｡
2011年（平成23年）3月11日 - 東北地方太平洋沖地震発生。以降通常運行便は当分の間運休（以降は別項を参照のこと）。
2012年（平成24年）
3月17日 - 県庁市役所前・商工会議所前（仙台市内）の乗降扱いを再開。これにより震災前とほぼ同一ルートに復旧（女川町内の一部を除く）。平日の下り1本が石巻専修大学直行便となる（大学休校期間中は運休）。トータルでは平日1日33往復、土休日1日31.5往復に減便。ミヤコーバスの単独運行に戻る。
7月15日 - 停留所名変更（社名変更のため）：イオン石巻→イオンモール石巻
7月21日 - 平日1日34往復、土休日1日32往復に増便。増便分は築館営業所が担当（仙台 - 高清水線の間合い）。
2013年（平成25年）
4月1日 - 平日に2往復増便、1日36往復となる。
12月1日 - この日発売の回数券より有効期限を設定（2015年3月31日まで、適宜更新）。仙台 - 矢本間10枚回数券の価格を改定、仙台 - 渡波・女川間の10枚回数券の設定を廃止（価格等詳細については#運賃節を参照のこと）。
2014年（平成26年）3月21日 - 土休日に2往復増便、1日34往復となる。
2015年（平成27年）
5月30日 - JR仙石線が全線で運行再開（仙石東北ライン開業）。平日1日29往復、土休日1日27往復に減便。女川町内に「女川駅前」バス停を新設。
12月6日 - 仙台市地下鉄東西線開業に合わせ「六丁の目駅」バス停を新設。仙台側の一部発着便が「東北大学病院前」まで延伸。ICカード乗車券icsca・icsca定期券の適用開始。仙台駅前の発着場所がさくら野百貨店前から青葉通EDEN前（仙台駅前21番ポール）に変更。平日1日28往復、土休日1日25.5往復に減便。
2016年（平成28年）
1月26日 - 漫画「孤独のグルメ」とコラボレーションした石巻市観光PRラッピングバスの運行を開始。
3月26日 - Suicaおよび全国交通系ICカードとの相互利用開始。
4月1日 - 三陸沿岸道路の4車線化工事完了に伴い、所要時間を短縮。また、回数券（2枚綴り・10枚綴り）の発売をすべて終了。
9月3日 - 東北大学病院前に乗り入れる便を増便、女川発着および矢本経由を廃止。トータルで平日3往復、土休日1往復を減便、平日1日25往復、土休日24.5往復となる。
2018年（平成30年）4月1日 - 石巻合同庁舎前バス停を新設、それに伴い石巻方の出入りを石巻港ICに変更。また、イオンモール石巻バス停をイオンモール構内から市道上に移設し、バス停名をイオンモール石巻前に変更。
2019年（令和元年）
5月18日 - 新内海橋架替工事による道路改築に伴い、上り便の中央三丁目バス停を廃止、立町通りバス停を新設。
10月1日 - 運賃改定。
2020年（令和2年）
4月25日 - 新型コロナウイルス感染拡大の影響により、この日より当面の間一部便を減便。
7月1日 - 一部便の運行を再開。
8月8日 - この日より土休日の一部を減便。
2021年（令和3年）
2月1日 - この日より平日の一部（4往復）を減便。
3月29日 - この日より平日の一部便（1往復）の運行を再開。
6月21日 - 石巻市内（石巻専修大学系統）の経路を一部変更、「まきあーとテラス前」バス停を新設、「宮城県水産会館」バス停を廃止。また、マルホンまきあーとテラスでの催事開催にあわせ、この日から同年9月12日までの土休日とお盆期間（8月13日 - 8月16日）限定で、仙台駅前発まきあーとテラス前行の臨時直行便（1日3本）を運行するとともに、一部便をまきあーとテラス前に延伸。
2022年（令和4年）
3月1日 - 一部便の時刻を改正（平日下り1本を石巻営業所→石巻専修大学間延伸など）し、運賃を改定。
7月1日 - 宮城球場入口・聖和学園前バス停を新設。
2024年（令和6年）6月1日 - 運賃改定。
輸送実績

2000年度：48,719人/年、乗車率30.5%
2002年度～2007年度は以下のとおり（東北運輸局統計 (PDF) による）
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 年度 | 運行日数 | 運行便数 | 年間輸送人員 | 1日平均人員 | 1便平均人員 |
| 2002（平成14）年度 | 365 | 5,079 | 76,413 | 209.4 | 15.0 |
| 2003（平成15）年度 | 365 | 5,143 | 85,202 | 233.4 | 16.6 |
| 2004（平成16）年度 | 365 | 5,870 | 88,910 | 243.6 | 15.1 |
| 2005（平成17）年度 | 365 | 7,310 | 112,853 | 309.2 | 15.4 |
| 2006（平成18）年度 | 365 | 8,028 | 127,255 | 348.6 | 15.9 |
| 2007（平成19）年度 | 366 | 8,764 | 140,134 | 382.9 | 16.0 |
東日本大震災に伴う臨時バス > 歴史

2011年（平成23年）
3月11日 - 東北地方太平洋沖地震に伴う津波によって、石巻市街地や女川町内が被害を受け、通常運行を休止。
3月19日 - 仙台駅前 - 石巻（石巻消防本部に隣接する大橋臨時発着場）間において、途中無停車の臨時バスを1日4往復で運行開始。運行経路は、本震及び同年4月7日の余震による利府JCT以南の三陸道・仙台東部道路の通行止あるいは通行規制により、同日から4月10日まで、下記・矢本臨時バスも含め東北自動車道・仙台宮城IC～富谷JCT～仙台北部道路～利府JCT～三陸道経由で当線は運行された。
3月26日 - 仙台駅前 - 矢本間（途中無停車）臨時バスを1日2往復で運行開始（同年4月10日まで運行）。
3月28日 - 仙台駅前 - 石巻間（途中無停車）臨時バスを1日9往復に増便。
4月1日 - 仙台駅前 - 石巻間（途中無停車）臨時バスを1日22往復に増便。
4月11日 - 仙台駅前 - 石巻駅前間臨時バスを1日24往復に増便。途中イオン石巻、蛇田歩道橋（16.5往復） / 矢本、大街道新橋（7.5往復、うち朝の仙台行2本は大街道新橋始発）に停車。蛇田経由のうち5往復は石巻専修大学発着（土曜・日曜・祝日を除く）。なお、石巻駅前以降女川方面は運行休止、また、石巻駅前～石巻専修大学間の途中停留所も休止となる。
7月4日 - 仙台駅前 - 石巻駅前 - 石巻専修大学間臨時バスを1日27.5往復に増便。石巻専修大学発着便（平日のみ）を1日6往復に増便。
7月21日 - 仙台駅前 - 石巻駅前 - 石巻専修大学間臨時バスが平日と土休日の2本建てダイヤとなる。平日は6往復増の1日33.5往復、土休日は4往復増の1日31.5往復となる。石巻専修大学発着便（平日のみ）は1日7往復に増便。
8月22日 - 仙台駅前 - 石巻駅前 - 石巻専修大学間臨時バスの上り大街道新橋始発便のうち、平日の1便を除く全便を石巻駅前発に変更。運行回数は変わらず。
10月28日 - 石巻駅前 - 石巻営業所 - 女川間の運行を再開（途中停留所も運用再開）。なお、女川町内の停留所は浦宿、女川運動公園前となる。平日下り35本・上り37本、土休日下り33本・上り35本に増便。
使用車両画像

運行開始からの車両（いすゞ・スーパークルーザー） ※現在は廃車
東日本大震災以降の臨時バスに充当された名鉄グループからの譲受車両 ※現在は廃車
宮城交通からの移籍車両 ※現在は他営業所に転属後に廃車
新車も重点的に導入されている（いすゞ・ガーラ）
一時期宮城交通（本体）も運行を担当していた
アミノステロイド

パンクロニウム。最初に開発されたアミノステロイド系神経筋遮断薬。
アミノステロイドは、アミノ置換ステロイド核構造を有するステロイド化合物群である。 これらは神経筋遮断薬であり、ニコチン性アセチルコリン受容体（nAChR）の競合的アンタゴニストとして作用し、神経筋接合部におけるアセチルコリンのシグナル伝達を遮断する。これらの薬物には、ヨウ化カンドクロニウム（英語版）（ヨウ化カンドニウム）、臭化ダクロニウム（英語版）、ジヒドロカンドニウム（英語版）、ジピランジウム（英語版）、マルエチン、臭化パンクロニウム、臭化ピペクロニウム（英語版）、臭化ラパクロニウム（英語版）、臭化ロクロニウム、ヨウ化ステルクロニウム（英語版）、臭化ベクロニウムなどがある。