stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
瑞浪駅
駅構造 > のりば

| 番線 | 路線 | 方向 | 行先 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  中央本線 | 上り | 多治見・名古屋方面 | 当駅始発は2・3番線 |
| 2 |  中央本線 | 下り | 中津川・長野方面 | 下りの一部列車は3番線発着 |
| 3 |  中央本線 | 上り | 多治見・名古屋方面 |  |
（出典：JR東海:駅構内図）
名古屋方面からの一部列車が当駅で折り返しており、多くは3番線での折り返しである。3番線は2番線と一括で中津川方面のホームと案内されているが、実際には名古屋方面の始発列車の方が多い。
駅遠景
改札口
ホーム
駅名標
利用状況

「岐阜県統計書」によると、当駅の1日平均乗車人員は以下の通り推移している。
2006年度 - 4,881人
2007年度 - 4,764人
2008年度 - 4,721人
2009年度 - 4,587人
2010年度 - 4,724人
2011年度 - 4,713人
2012年度 - 4,813人
2013年度 - 4,871人
2014年度 - 4,729人
2015年度 - 4,780人
2016年度 - 4,729人
2017年度 - 4,756人
2018年度 - 4,726人
駅周辺

駅南側は瑞浪市の中心市街地であるが、市役所や店舗・商業施設といった都市機能は、小里川・土岐川の南側にかけて広く分散している。駅北側は丘陵地帯やその裾野を中央自動車道や岐阜県道352号大西瑞浪線がJR中央線と並走するように通る。敷地の広さや自動車交通の便が重要な施設（博物館やスポーツ、工場など）の多くは駅北側にある。
瑞浪市役所
瑞浪市総合文化センター
瑞浪市中央公民館
瑞浪市民図書館
地域交流センターときわ
瑞浪市民公園
瑞浪市化石博物館
瑞浪市市之瀬廣太記念美術館
瑞浪市地球回廊
瑞浪市陶磁資料館
瑞浪市民体育館
岐阜県先端科学技術体験センター（サイエンスワールド）
瑞浪市窯業技術研究所
ミュージアム中仙道
瑞浪郵便局
東濃信用金庫瑞浪支店
陶都信用農業協同組合瑞浪支店・土岐支店
瑞浪市立土岐小学校
瑞浪市立瑞浪小学校
瑞浪市立瑞浪中学校
瑞浪市立瑞浪北中学校
岐阜県立瑞浪高等学校
中京高等学校
中京短期大学
麗澤瑞浪中学校・高等学校
東濃厚生病院
瑞浪インターチェンジ - 中央自動車道
国道19号
瑞浪市消防本部 瑞浪市消防署
JAとうと瑞浪支店
スーパーマーケットバロー瑞浪中央店
バス路線

東濃鉄道バス
瑞浪=東駄知=多治見線：東駄知・多治見駅前方面
明智線：明智駅前方面
瑞浪市コミュニティバス（平和コーポレーション委託）
恵那市自主運行バス山岡行き（平和コーポレーション委託）
瑞浪天徳バスストップ（高速バス用で中央自動車道沿い）
隣の駅

「ホームライナー瑞浪」発着駅
谷琢磨

谷 琢磨（たに たくま、1977年11月17日 - ）は、日本の男性ボーカリスト。2005年に結成された切ナ色歌謡ロックバンド「実験台モルモット」コエ担当。2011年からは男の娘として活動。歌手、モデル、イラストレーターなどで活動中。東京都出身。本名、谷琢磨。既婚。
略歴

3歳からピアノを15年、声楽は18年習っていた。専門学校在学中にリヴァプールへ留学し、腹式呼吸の歌唱法ではなく、「共鳴腔」という体の穴の空いている部分に声を増幅させる歌い方をトレーニングし、現在の歌い方を習得。帰国後は、ミュージックステーションなどのコーラス隊の指導を担当し、現在に至る。
2005年、切ナ色歌謡ロックバンド「実験台モルモット」結成。コエ担当としてボーカル、作詞・作曲、イラストワークを担当。路上ライブやライブハウスでの活動を始める。
2011年、ロリータ雑誌の撮影モデルが急遽欠席になり「谷君出てくれない?」と、世話になっていた会社から依頼され女装。以後、バンド活動のステージ衣装でも女装した男性「男の娘」として活動。
2013年、オリジナルデザインの「涙タイツ」を本数限定発売。
2014年、Zepp Tokyoでのライブの為、大伴涙（ねこみみ。）、ティッシュ姫、透ch（美女♂men）らとともに一夜限りの「男の娘」バンド「少年シンデレラ」結成。ボーカルを担当し、初ステージながら大成功を収めた。その後も企画ライブなどで復活し、会場ではオリジナル曲と其々のバンドの曲を収録したアルバム『男の娘ンピレーション』や限定グッズが発売されている。
2014年、オリジナルデザインのコルセットスカート「めいめい森のスカート」、「嘘泣きシール」発売。
2015年、オリジナルデザインの「格子涙のスカアト」を30着限定発売、即日完売。「みんなのウィッグやさん」より谷琢磨オリジナルボブウィッグ発売。
2015年、12月運転免許証を女装の姿で更新。「事前に免許センターに問い合わせた所、免許には性別の記載はなく普段の生活に支障ない格好で更新できる」と自身のTwitterやブログに記載した。
2016年、KOKOMI（ex.Asriel）と男女逆転ユニット「AuteCouture（オートクチュール）」を結成。4月の音楽即売会M3にて「Merry sad AntiQue doll」を発売し、現在もアニメイト、メロンブックス、コミックとらのあな、あきばお〜こくにて委託販売をしている。同年9月にはライブも行われた。
2017年1月、朗読劇&Live「リム・カナン」に出演。2日間で3公演。
2020年10月、ねこみみ。にゲストボーカルとして参加。『ねこみみ。featuring 谷琢磨』として楽曲配信リリース。
2020年3月、ぱんだ楽坊。にボーカルとして参加。11月、『パンダの宝物』CDとしてリリース。
2024年8月、ぱんだ楽坊、ファーストアルバム『ぱんだの贈り物』CDとしてリリース。
作品 > 実験台モルモットCD

「中野ノ街ニ雨ガ降ル」 （1stシングル廃盤）
「ヒポコンデリー」 （2ndシングル廃盤）
「ピカピカのバッジ」 （3rdシングル廃盤）
『六人六様』 （セルフカバーアルバム廃盤）
『箱庭の音樂会』 （全10曲、1stアルバム、JAN4582360410010）
「世界の終わりゴッコ」 （全3曲、アルバム未収録曲、2010年、JAN4582360410027）
『良い子のための感傷キセカヱ型録』 （全8曲、2011年、JAN4582360410034）
『千編万歌』 （全5曲、セルフカバーアルバム、2012年、JAN4582360410041）
『見開キ♡こころ 断面図』 （全10曲、2013年、JAN4582360410072）
「鮮やかな灰色のパレヱド」 （2014年、シングル音品物語）
「ジアスターゼの鞄」 （2015年、シングル音品物語）
「病猫タナトフォビア」 （2015年、シングル音品物語）
「メルクマールの表彰台」 （2015年、シングル音品物語）
『メランコリパルフェ』 （全10曲、2015年、JAN4582360410201）
赤松町 (神戸市)

赤松町（あかまつちょう）は神戸市灘区の町名の一つで、昭和7年（1932年）9月に八幡字岨・勘太郎・西ノ川・山田、高羽字楠岡を併せて成立した。神戸大学南の住宅地である。一～三丁目まである。
北は六甲台町、東は寺口町、南は曽和町、東は篠原北町。郵便番号657-0061。
令和2年国勢調査（2020年10月1日）における世帯数は320、人口730で内男性351人・女性379人。
由来

明治41年（1908年）、旧高羽村山中で建物の遺構や石垣跡が検出された。これこそが大山寺文書の親良親王令旨に「当国赤松城に馳せ参ぜしむべし」とある赤松城にちがいないという郷土史家の意見から、神戸大学構内に「赤松城之址」という標柱も立てられ、昭和7年9月に赤松町と名づけられた。
しかし、実際の赤松城は播磨国佐用郡の苔縄城であり、ここにあったのは一王山十善寺の跡であることが判明。赤松氏は戦いの際、寺院を城砦として使用することが多く、赤松円心が摩耶山城に拠った時、当寺も利用したため戦火で焼けた。
池田建太

| 池田建太 |
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生年月日:  8月25日
出生地:  東京都葛飾区柴又
出身地:  福岡県北九州市
身長:  180cm
職業:  演出家、劇作家、作詞家、俳優
所属劇団:  劇団SAKURA前戦
事務所:  ケルスプロモーション
公式サイト:  https://www.sakuzen.com/kenta
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池田 建太（いけだ けんた、8月25日 - ）は日本の演出家、劇作家、作詞家、俳優、殺陣道場宗家。
人物

出生地は東京都葛飾区。
・合同会社ケルスプロモーション代表および総合プロデューサー
・劇団SAKURA前戦の代表および演出、俳優、殺陣振り付け
・士剣流殺陣道場 宗家
演出作品 > 【劇団SAKURA前戦】

・不知火シリーズ「花てまり」「鳥かぐら」「仇討ち・しぐれ傘」
・暁のワルプルギス
・コープスナイト
・明日の私の忘れ物
・パンドラの乙女たち
・花いちもんめ
演出作品 > 【TAFプロデュース】

・幕末疾風伝MIBURO～壬生狼～
戯曲

おもに代表を務める「劇団SAKURA前戦」のアトリエ公演作品として執筆。
・うっかりあきらのさわやか青春日記（1999年）
・ヒーロー列伝（1999年）
・ファンタスティック☆らんぷ（2000年）
・サイボーグあかり（2003年）
・ベースマン（2003年）
・THE 射的!!!（2004年）
・☆闘源郷☆（2007年）
・宝塚ドリーム（2008年）
・ハッピー同窓会（2013年）
・ヒーロー列伝改訂版（2015年）
出演作品 > ◎舞台｜国内 > 【劇団SAKURA前戦】

・1999年9月　紫雲の涯て（NTT夢天神ホール）‐ 武蔵坊弁慶
・2000年4月　Heart Land～あなたがいた風景～（NTT夢天神ホール）- 新三郎、立花（二役）
・2001年2月　紫雲の涯て2001（NTT夢天神ホール）‐ 武蔵坊弁慶
12月　ポセイドンの娘（NTT夢天神ホール）- シュウジ
・2002年5月　ポセイドンの娘（NTT夢天神ホール）- シュウジ
10月　サンセットシンドローム（スカラエスパシオ）- 土方歳三
11月　紫雲の涯て（福岡市立平尾中学校）- 武蔵坊弁慶
・2003年5月　サンセットシンドローム（福岡市早良市民センター）- 土方歳三
11月　サンセットシンドローム｜筑陽学園創立記念公演（福岡サンパレス）- 土方歳三
・2004年6月　永遠 -えいえん-（福岡市中央市民センター）- 黒崎
9月　永遠 -えいえん-（NTT夢天神ホール）- 黒崎
・2005年6月　紫雲の涯て2005（福岡市早良市民センター）- 武蔵坊弁慶
12月　永遠 -えいえん-（福岡市中央市民センター）- 黒崎
・2006年11月　サンセットシンドローム（NTT夢天神ホール）- 土方歳三
12月　サンセットシンドローム（男女共同参画センター「ムーブ」）- 土方歳三
・2008年5月　まほろば物語（福岡市早良市民センター）- ミカゲ
9月　まほろば物語（シアターグリーンBIG TREE THEATER）- ミカゲ
・2009年9月　100年目の眠り姫（福岡市早良市民センター）- 八神、林太郎（二役）
9月　100年目の眠り姫（シアターグリーンBIG TREE THEATER）- 八神、林太郎（二役）
・2011年5月　MOON ～鬼が棲む森～（NTT夢天神ホール）- 柊木
9月　MOON ～鬼が棲む森～（シアターグリーンBIG TREE THEATER）- 柊木
・2014年12月　殺陣演舞「仇討ち・しぐれ笠」（Studioケルス）
・2015年11月　殺陣演舞「仇討ち・しぐれ笠」（Studioケルス）
12月　不知火シリーズ Vol.1「花てまり」（Studioケルス）- 左平次
・2016年11月　不知火シリーズ Vol.1「花てまり」（Studioケルス）- 左平次
・2017年5月　TAFプロデュース「幕末疾風伝MIBURO～壬生狼～」（かめありリリオホール）- 土方歳三
9月　不知火シリーズ Vol.1「花てまり」（茨城・笠間公民館）- 左平次
・2018年1月　不知火シリーズ Vol.1「花てまり」（Studioケルス）- 左平次
・2019年3月　不知火シリーズVol.2「鳥かぐら」（Studioケルス）‐ 左平次
出演作品 > ◎舞台｜海外

・2000年5月　Heart Land（マサン国際演劇祭）｜韓国
・2001年5月　紫雲の涯て（マサン国際演劇祭）｜韓国
・2002年7月　紫雲の涯て（チュンチョン国際演劇祭）｜韓国
10月　サンセットシンドローム（マサン国際演劇祭）｜韓国
・2003年5月　サンセットシンドローム（マサン国際演劇祭）｜韓国
8月　サンセットシンドローム（チュンチョン国際演劇祭）｜韓国
・2004年5月　永遠 -えいえん-（マサン国際演劇祭）｜韓国
7月　永遠 -えいえん-（チュンチョン国際演劇祭）｜韓国
・2005年7月　Over the Purple Cloud（世界演劇祭・Théâtre des Variétés）｜モナコ
・2006年7月　紫雲の涯て（ポハン国際演劇祭）｜韓国
7月　紫雲の涯て（チュンチョン国際演劇祭）｜韓国
8月　Over the Purple Cloud（Estivades演劇祭）オープニング公演｜ベルギー
・2007年7月　サンセットシンドローム（ポハン国際演劇祭）｜韓国
・2010年7月　MOON （ポハン国際演劇祭）｜韓国
9月　MOON （チュンチョン国際演劇祭）｜韓国
・2013年7月　Sunset Diaries（世界演劇祭・Salle Garnier）｜モナコ
出演作品 > ◎殺陣イベント（振付）

・2012年10月　葛飾区産業フェスティバル（テクノプラザ葛飾）
・2013年4月　五色桜EKIDEN（荒川河川敷ステージ）
11月　東京電機大学「旭祭」（東京電機大学）
・2014年11月　1Dayフェスinあだち（西新井ギャラクシティ）
・2015年10月　足立区NPOフェスティバル（足立区役所ホール）：振付のみ
・2016年5月　葛飾わいわいフェスティバル（テクノプラザ葛飾）
・2018年2月　韓国・ウォンジュ（原州）ダンスカーニバル
作詞 > 【劇中曲】

・月下-gekka-｜不知火シリーズ 主題歌
・旅路のむこう｜幕末疾風伝MIBUROー壬生狼ー 主題歌
作詞 > 【風船Land】※赤崎なつ名義で歌詞提供

・100日すまいる、たぶんスマイル
・脱力系しなやかと、あの日の思い出は青い空
・僕の夏は、今も続いている
・赫焉ーかくえんー
・立ち止まっていた夢を
・君への手紙
・プラチナの瞳
・手を伸ばした先に
津田正矩

津田 正矩 （つだ まさのり、文政4年（1821年） - 天保13年12月4日（1843年1月4日）） は、加賀藩の重臣、人持組津田玄蕃家第9代当主。
父は津田政本。子に津田正邦（斯波蕃）、養子に津田正直。通称乙三郎。
生涯

文政12年（1829年）、父の死去により家督と知行1万石を相続する。天保6年（1835年）、定火消となる。
天保13年（1842年）、死去する。家督は分家の正直が養子となって相続した。実子の正邦は父の死後に生まれ、後に津田家12代を相続した。
開洋丸

| 開洋丸 |
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基本情報
船種:  漁業調査船
船籍:   日本
所有者:  水産庁
運用者:  水産庁
建造所:  三井造船玉野艦船工場
母港:  東京
航行区域:  国際航海
船級:  JG（第三種船）
信号符字:  JNZL
IMO番号:  8920012
MMSI番号:  431025000
経歴
起工:  1990年3月14日
進水:  1991年2月19日
竣工:  1991年7月31日
就航:  1991年11月1日
現況:  就航中
要目
総トン数:  2,630 トン（国内） 2,942 トン（国際）
載貨重量:  1,252 トン
全長:  93.01 m
垂線間長:  83.00 m
型幅:  15.00 m
型深さ:  9.20/6.80 m（船楼甲板/上甲板）
喫水:  6.00 m
機関方式:  ディーゼル
主機関:  中速ディーゼル 2基 推進電動機 1基
推進器:  4翼可変ピッチスキュードプロペラ 1軸
出力:  7,000 PS（ディーゼル主機） 1,100 kW（推進電動機）
最大速力:  19.07ノット
航海速力:  17.0ノット
航続距離:  約14,000海里
搭載人員:  65名（職員22名、部員25名、調査員11名、その他7名）
テンプレートを表示
開洋丸（かいようまる）は、水産庁が保有する漁業調査船。2023年に3代目が就航したが、本項目では、1991年に就航した2代目を取り扱う。
概要

開洋丸 (初代)の代船として、三井造船玉野艦船工場で建造され、1991年7月31日に竣工した。船名の揮毫は当時の農林水産大臣であった近藤元次による。
流氷域から熱帯域に至る全ての海域で水産資源調査、海洋環境調査などの基礎的研究を行う漁業調査船である。照洋丸が漁業取締船に転用されたため、2014年以降は水産庁が保有する唯一の大型漁業調査船となっている。
設備 > 観測機器

電気伝導度水温水深計（CTD）
スライド式高速曳航体
投下式水深水温計（XBT）
多筒採水器（ロゼットサンプラー）
多要素観測装置（CTD用オクトパス）
超音波流速計（ADCP）
投下式水深海流計（XCP）
計量魚探
動物プランクトン計量システム
モクネス曳航式多段プランクトンネット
魚体長測定システム
魚獲物重量測定システム
人工衛星データ受信装置
気象APT受画装置
全周・半周ソナー
設備 > 支援設備

海洋観測ウインチ（13000m/12mm、6000m/6mm、3000m/6mm）
MOCNESSネットウインチ（2000m/6.4mm）
CTDウインチ（7000m/7.4mm）
ROVウインチ（1000m/19mm）
NetSonarウインチ（2000m/12.3mm）
スライド式曳航体ウインチ（400m/8.3mm）
Aフレーム2基
クレーン2基
設備 > 研究室

第1海洋研究室（ドライラボ）
第2海洋研究室（ウェットラボ）
化学研究室
第1生物研究室（ドライラボ）
第2生物研究室（ウェットラボ）
音響研究室
計算機室
飼育室
追風

追風（おいかぜ、おいて）
順風。船尾方向から吹く風。
大日本帝国海軍の駆逐艦（おいて）
追風 (初代神風型駆逐艦)
追風 (2代神風型駆逐艦)
退任

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渡辺香墨

渡辺 香墨（わたなべ こうぼく、本名：渡辺 助治郎（わたなべ すけじろう）、1866年6月27日（慶應2年5月27日） - 1912年（大正元年）12月28日）は、日本の法律家、俳人。
正岡子規の門人で、台湾俳壇の基礎を作った一人。
略歴・人物

1866年（慶應2年5月27日）、常陸国稲敷郡君原村に生まれる。1886年（明治19年）に東京法学校（現・法政大学）卒業し、裁判官となる。1894年（明治27年）、正岡子規の門人となる。
1898年（明治31年）に新潟県の裁判所に赴任し、新潟県における新派俳人の草分けとして活動、子規から『著き進歩を現したる者』として『東京に五城あり、越後に香墨あり、大阪に青々あり』とし、『香墨は漸を追ふて進む者基礎既に堅し』と評されている。1900年（明治33年）に台湾総督府法院の検察官として台湾に赴任、俳誌『相思樹』を創刊し、台湾俳句界の指導者的立場として活動する。また、在台中、毎年、子規にバナナを送っており、子規から『相別れてバナナ熟する事三度』という句を添えて礼状を送られている。
句集

『香墨句帖』
関連本

『渡辺香墨-俳人』市毛豊備 （双樹社、1952）
参考

『日本近代文学事典』（講談社、1984）
『明治大正人物事典Ⅱ』（日外アソシエーツ、2011）
『相思樹』小考-台湾最初の俳誌をめぐって-　沈美雪
『正岡子規-死生観を見据えて-』宮坂静生（明治書院、2001）
『子規と四季のくだもの』 戸石重利（文芸社、2002）
| 典拠管理データベース  |
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全般:  VIAF 
国立図書館:  日本 
学術データベース:  CiNii Books  CiNii Research
辛

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: この項目では、十干の一つについて説明しています。その他の用法については「辛 (曖昧さ回避)」をご覧ください。
辛（しん、かのと）は、十干の8番目である。
陰陽五行説では金性の陰に割り当てられており、ここから日本では「かのと」（金の弟）ともいう。
概要

「辛」という漢字の起源についてはこれまで様々な提案がなされてきたが定説は無い。十干の八番目を指す単語に用いるのは仮借による。
西暦年の下一桁が1の年が辛の年となる。なお、年を表す時の別名は重光。
中国語の化合物命名法では、オクタン、オクチル基など、炭素を8つ含む化合物や官能基の名に付けられる。
反対側は、丙（ひのえ）。
恵方は、南南東やや南（165度）。
辛を含む干支

辛未
辛巳
辛卯
辛丑
辛亥
辛酉
銀魂 万事屋ちゅ〜ぶ ツッコマブル動画

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ジャンル:  ツッコマブル動画
対応機種:  Wii
開発元:  ナツメ
発売元:  バンダイナムコゲームス（バンダイレーベル）
人数:  1 - 2人
メディア:  Wii用12cm光ディスク
発売日:  2007年10月25日
対象年齢:  CERO：A（全年齢対象）
その他:  WiiConnect24対応
テンプレートを表示
『銀魂 万事屋ちゅ〜ぶ ツッコマブル動画』（ぎんたま よろずやちゅーぶ ツッコマブルどうが）は、2007年10月25日にWii専用ソフトとして発売された、ツッコミを目的としたゲームである。銀魂のゲーム作品では第4作目になる。タイトルの元ネタは「YouTube」。予約特典は「3年Z組銀八先生」のオリジナルドラマCD。
特徴

基本的に気になるところにつっこむと色々なリアクションが発生する。それ以外にミニゲームがあり、場合によって発生することがある。
本編中に撮った写真、コスパ、動画はWiiConnect24を介してWiiフレンドに送ることができる。更に似顔絵チャンネルで作成したMiiをメニュー画面に登場させたり、登場キャラとの記念撮影ができる。（これらの機能は第六訓をクリアしないとできない。）
登場キャラ

坂田銀時
神楽
志村新八
志村妙
定春
お登勢
キャサリン
桂小太郎
エリザベス
土方十四郎
沖田総悟
近藤勲
山崎退
松平片栗虎
結野アナ
ハタ皇子
じい
長谷川泰三
平賀源外
屁怒絽
西郷特盛
星海坊主
『地球防衛基地』の店主
怪盗フンドシ仮面
武蔵っぽい人
猿飛あやめ
坂本辰馬
服部全蔵
高杉晋助
河上万斉
来島また子
岡田似蔵
武市変平太
視覚と自然言語の融合研究

VQAの問題の例。
視覚と自然言語の融合研究（英語: Vision and Language）とは、コンピュータビジョンと自然言語処理を融合した研究分野である。画像や動画からのキャプション生成、画像や動画を対象とした質問応答（VQA）などのタスクが含まれる。
1960年代からヒューマン・ロボット・コラボレーション（英語版）の分野を中心に初期の研究が始められており、1990年代ごろから画像検索、2000年代から画像キャプション生成の研究も始められた。2010年代に深層学習の適用によってコンピュータビジョンと自然言語処理が大きく発展したことに伴い、融合研究も発展を遂げている。多くの研究が行われている一方で、データセットバイアスなどの研究課題も残されている。
背景

視覚と自然言語の融合研究は、コンピュータビジョンと自然言語処理を融合した研究分野である。2つの分野は独立して研究されてきたが、視覚と自然言語を組み合わせることにより、ヒューマンコンピュータインタラクション、視覚障害者の支援、ヒューマン・ロボット・コラボレーション（英語版）、自動運転、ナビゲーション、画像検索といった分野への応用が期待されることもあり、融合研究が注目されるようになった。
背景 > コンピュータビジョン

詳細は「コンピュータビジョン」を参照
コンピュータビジョンは、コンピュータに画像や動画の内容を理解させる分野である。主なタスクとしては画像分類や物体検出などが含まれる。敵対的生成ネットワーク（GAN）などによる画像生成が含まれる場合もある。
背景 > 自然言語処理

詳細は「自然言語処理」を参照
自然言語処理は、人間が使用する言語（自然言語）をコンピュータに処理させる分野である。主なタスクとしては情報検索、質問応答、機械翻訳などが含まれる。
主な研究分野

視覚と自然言語の融合研究として以下のような分野が研究されている。
主な研究分野 > コンピュータビジョンのタスクの拡張

Visual ReasoningのデータセットであるCLEVRの画像の例。質問の例として「小さい円柱は金属製の物体より多いですか？」などが想定される（回答は「いいえ」）。
歴史 > 黎明期（1960年代以降）

1968年から始められたSHRDLUというプロジェクトが、視覚と自然言語の融合における最初期の研究のひとつとされている。SHRDLUは人間が自然言語で指示をすることで、コンピュータ内の仮想空間の積み木を操作できるコンピュータプログラムである。これ以降の視覚と自然言語の融合研究では、ロボットを自然言語による対話で操作するという分野が多く研究されてきた。
歴史 > 深層学習以前（1990年代〜2000年代）

画像検索も視覚と自然言語の融合研究における最初期のタスクのひとつである。従来は画像に人間がつけたキャプションを利用していたが、1990年代から画像の視覚情報も用いて検索を行う研究が行われるようになった。
画像キャプション生成は2000年代ごろから研究が行われており、主にテンプレートを用いた手法が提案されていた。テンプレートを用いて文章を生成するためにSIFT（英語版）やHOG（英語版）などの局所画像特徴量に対してサポートベクターマシン（SVM）などの分類器を適用するなどの手法が提案された。
歴史 > 深層学習の適用（2010年代以降）

2010年代の深層学習の適用によって、画像と自然言語処理の融合分野も大きな発展を遂げた。VQA（2014年）、マルチモーダル機械翻訳（2016年）、Visual Dialog（2017年）、視覚と言語を用いたナビゲーション（2017年）といったタスクの研究も2010年代に始まった。
深層学習が適用されるようになってからは、主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて画像や動画の特徴量を、回帰型ニューラルネットワーク（RNN）を用いて自然言語の特徴量を抽出して、2種類の特徴量を統合する手法が研究されてきた。2019年からはTransformerという共通のモデルを用いる手法が研究されている。
手法 > 視覚情報と自然言語情報の統合（2018年ごろまでの主流）

視覚と自然言語の融合研究の手法について、視覚情報や自然言語の特徴量を得る機構などには共通点が多く、2018年ごろまでの多くの手法は、(1)視覚情報処理、(2)自然言語処理、(3)二つの情報の統合を行う3個のサブシステムを持っていた。
視覚情報処理には、かつてはSIFTなどの局所画像特徴量が用いられていたが、深層学習が適用され始めてからは主にCNNが使用されてきた。2017年まではCNNが出力する特徴量をそのまま利用するモデルが多かったが、バウンディングボックスやグラフ構造を中間表現として利用する研究も行われるようになった。
自然言語処理には単語ベクトルが使われることが多かったが、深層学習が適用され始めてからは主にRNNで得られる文章全体の特徴量が使用されてきた。
これらの手法によって得られた画像や動画と自然言語の情報を統合するための手法は、タスクごとに様々なものが利用されている。CNNやRNNから得られた特徴量ベクトルを統合する最も単純な方法は、二つのベクトルを連結したりアダマール積をとることである。より高度な手法として、注意機構（Attention）という手法を適用して、画像や自然言語からそれぞれのクエリに対して重要な情報を自動的に選択して利用することが提案されている。
手法 > 統合的な事前学習（2019年以降）

事前学習とは、機械学習のモデルを大規模なデータセットで学習することで、さまざまなタスクに用いることができる特徴量を抽出できるモデルを学習する手法である。大規模なデータセットで事前学習を行ったのちに、比較的小規模のデータセットを用いて個別のタスクにチューニングを行うことで、高い性能を持つモデルを学習できることが知られている。コンピュータビジョンにおいてはCNNをImageNetなどの大規模なデーセットで事前学習することは広く行われてきたが、RNNを用いた自然言語処理で事前学習を行うことは少なかった。2017年に発表された自然言語処理の新しいモデルであるTransformerに対して事前学習を行う手法が2018年に提案され、自然言語処理においても文章全体について事前学習を行う研究が行われるようになった（BERTなど）。2018年には動画にTransformerを適用する研究が提案され、2020年には画像にTransformerを適用する研究も始められた（Vision Transformer（英語版））。
視覚と自然言語の融合研究においても、2019年からTransformerを用いて画像・動画と自然言語の事前学習を同時に行う研究が行われている。
主なタスクの研究・評価手法

視覚と自然言語の融合研究のタスクには共通点があるが、タスクごとに異なる手法が研究されている。ここでは主なタスクの手法と評価手法を紹介する。
データセット

大規模なデータセットを用いて学習することは、深層学習モデルの汎化性能を高める重要な要素のひとつである。視覚と自然言語の融合研究においても大規模なデータセットは重要な役割を果たしており、モデルの学習と評価に不可欠な存在である。写真の共有サイトであるFlickrなどから提供される画像データとクラウドソーシングによるアノテーションによって、大規模なデータセットを作ることが可能になった。このような既存の画像を収集するだけではなく、データセットのために作成されることもある。
さまざまなデータセットが提案されているが、データセットのサイズ（含まれる画像や文章の数）、画像の質や多様性、文章の長さ、文章に含まれる単語や構文の多様性、アノテーションの豊富さなどの異なる性質を持っており、それぞれのデータセットに利点と欠点がある。
本節では主なデータセットを紹介する。
データセット > 画像・動画の説明生成

データセットには画像と説明文が含まれるが、データセットによってデータの数や質、収集方法などが異なる。
データセット > 画像・動画の説明生成 > キャプション付き画像データセット

| 名称 | 発表年 | 画像の枚数 | 各画像のキャプション数 | 特徴 | 出典 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SBU Captioned Photo Dataset | 2011 | 1,000,000 | 1 | Flickrから集められた写真で、ユーザがつけたキャプションを利用している。 |  |
| Flickr 30K Images | 2014 | 31,014 | 5 | Flickrから集められた写真に対して、クラウドソーシングでキャプションを付けている。 |  |
| Microsoft COCO Dataset | 2014 | 123,287 | 5 | Flickrから集められた写真に対して、クラウドソーシングでキャプションを付けている。広く利用されているデータセット。 |  |
データセット > 画像・動画の説明生成 > 説明付き動画データセット

| 名称 | 発表年 | 動画の数 | 動画の合計時間 | 文章の数 | 特徴 | 出典 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Microsoft Research Video Description Corpus | 2011 | 1,970 | 5.3時間 | 70,028 | YouTubeの動画に、クラウドソーシングで説明をつけている。複数言語の説明がつけられている。 |  |
データセット > 画像への質問応答

異なる特徴を持ったさまざまなデータセットが提案されている。実世界の画像を用いたデータセットが良く使われているが、画像認識の能力ではなく意味を理解できているかの評価に注目するために、クリップアートで作成された絵を用いたデータセットも提案されている。初期のデータセットは画像中の情報を理解できれば質問に答えられるものであったが、2015年に発表されたKB-VQAというデータセットなどは、画像中の情報だけでは質問に正しく回答することはできず、外部データベースの知識を用いることが求められる。2017年に発表されたVisual Genomeというデータセットでは、画像のシーングラフ（物体をノード、物体同士の関係（位置関係など）をエッジとするグラフ）が与えられている。
| 名称 | 発表年 | 画像の枚数 | 質問の数 | 回答の数 | 説明 | 出典 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Visual Question Answering Dataset (v1.0) | 2015 | 204,721 + 50,000 | 614,163 + 150,000 | 6,141,630 + 1,500,000 | MS COCOの画像（204,721枚）とクリップアートで作成された絵（50,000枚）に対して、クラウドソーシングで質問と回答がつけられている。 |  |
課題 > データセットバイアス

データセットバイアスとは、機械学習モデルの学習に使用したときに誤った結論を導く可能性がある、データセットの偏りのことである。例えば、画像データセットを用いて「自動車」を認識する機械学習モデルを学習するときに、ImageNetというデータセットでは「自動車」というラベルにスポーツカーを多く含むため、自家用車の検出性能が低くなってしまうという問題が起こることがある。逆に、学習データとテストデータは多くの場合は同じ条件で集められているため、学習データを記憶するだけでテストデータにも対応できてしまい、実際の性能よりも高く評価されてしまうという問題が起こることもある。
データセットバイアスはコンピュータビジョンや自然言語処理のそれぞれの分野でも問題となるが、両方の分野を対象とする融合研究ではより深刻な影響を受けるとされている。一例として、VQAのデータセットにおいて、質問に対する回答に偏りがあると画像を使わなくても一定の精度を達成できてしまうことが知られている。例えばデータセットに「画像中に〜がありますか」という形式の質問が複数あり、答えとして「はい」が多いという偏りがあるとする。機械学習モデルは画像の内容を確認して答えることが期待されるが、自然言語の質問だけを見て「画像中に〜がありますか」という形式の質問には常に「はい」と答えるように学習をされてしまうことが起こり得る。
解決方法としてデータセットからバイアスを取り除く方法が研究されているが、大規模なデータセットにおいてあらゆる要素のバイアスを取り除くことは不可能に近く、未解決の問題とされている。
課題 > 評価の難しさ

評価手法はコンピュータビジョンと自然言語処理の各分野においても課題のひとつであるが、融合研究においてはさらに大きな問題となっているとされている。特に自然言語生成に関係するタスクにおける評価は難しいとされる。例えば画像キャプション生成において「男性が木の横を歩いている」と「男が木のそばを散歩している」という二つの文章はほとんど同じ意味を表しているが、自動的に類似度の評価を行うことは難しい。また、VQAにおいて「鳥」という答えが正解とされている問題に対して、「鷹」という答えが正しいのかどうかを自動的に評価することは難しい。
評価手法を改善する研究は行われているが、未解決の問題となっている。
画像キャプション生成のデータセットの例。
Visual Dialogの説明。「それは何色ですか」（What color is it?）という質問に対して、対話の履歴から犬の色を聞かれていることを理解する必要がある。
視覚と言語を用いたナビゲーションの例。
画像キャプション生成の例。画像の特徴量を得るためにCNNを利用し、文章を生成するためにRNNを用いている。
VQAの手法の例。画像に注意機構（Attention）を適用している。
適合率（Precision）と再現率（Recall）（英語版）の説明。
谷本政一

| 谷本 政一 |
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 実業之世界社編『現代人物史』より
生誕:  1904年6月28日  日本・香川県香川郡檀紙村
死没:  没年不明  日本 不明
所属組織:   大日本帝国海軍  警察予備隊  保安隊  陸上自衛隊
最終階級:   海軍中佐（帝国海軍）  陸将補（陸自）
親族:  有馬真喜子（長女）
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谷本 政一（たにもと まさかず、1904年（明治37年）6月28日 - 没年不明）は、日本の海軍軍人、陸上自衛官、実業家。最終階級は海軍中佐（帝国海軍）、陸将補（陸自）。
陸上自衛隊武器学校初代校長。東急車輛製造元取締役・大宮工場長。東邦特殊自動車工業（現・新明和工業）元常務取締役。
光海軍工廠建設の中心人物であり、同廠活動の基礎を築いた話は有名。香川県高松市・東京都目黒区元在住。
長女は評論家・ジャーナリストの有馬真喜子。
経歴

香川県香川郡檀紙村（現・高松市檀紙）出身（神奈川県出身と記載された文献あり）。1924年（大正13年）、海軍機関学校（33期）を卒業。以来30有余年を武官ひとすじに生き抜いた。1943年（昭和18年）6月1日、海軍中佐に進み、海軍航空本部部員海軍省人事局局員、兼軍需省軍需官として勤務中に終戦を迎えた。
戦後は、1951年（昭和26年）警察予備隊に入り、1952年（昭和27年）から1953年（昭和28年）まで武器学校長を務める。1953年（昭和28年）防衛庁陸上自衛隊需品補給処長、1955年（昭和30年）同武器補給処長を歴任。1956年（昭和31年）陸将補にあげられた。
その後、1961年（昭和36年）に東邦特殊自動車工業の常務となり、陸将補から実業界に入った異色の業界人として注目される。
1964年（昭和39年）1月、東急車輛製造取締役・大宮工場長に就任。1968年（昭和43年）1月、同職を退任。
人物

趣味は狩猟とゴルフ。妻・清子（1908年生）との間に3男4女の子供がいる。その内、長女の有馬真喜子（1933年生）は津田塾大学を卒業後、朝日新聞本社に勤務した（同社女性初の記者）。長男の政知（1935年生）は早稲田大学を卒業後、三菱重工業に勤務した。随筆家の谷本真由美は、いすゞ自動車の技術者であった三男・政則（1943年生、東京理科大学卒）の長女にあたる。
性格

軍権が華やかだった時代を通りながらも、失われなかった谷本の「寛仁大度」の人柄について『現代人物史』（実業之世界社編）では以下のように記述されている。
法的確信

法的確信（ほうてきかくしん、羅：opinio juris sive necessitatis）とは、通説によれば国際慣習法の成立要件の一つ。法的信念、必要信念とも呼ばれる。国家による行為（国家実行）が国際法上の義務として行われているという認識のこと。法的確信がない国家実行は反復されても国際慣習法を形成しない。
国際礼譲

法的確信がない国家実行が反復される例として国際礼譲がある。例えば、「軍艦に対する礼砲」は儀礼として行われているものであり、国際法で定められた義務として行っているわけではないので、国際慣習法とは区別されている。ただし、当初は法的確信がなく儀礼として行われている行為であっても、後に諸国家が法的確信のもとに国家実行を反復すれば国際慣習法の成立要件を満たす為、国際慣習法となりえる。
行列の基本変形

行列の基本変形（ぎょうれつのきほんへんけい）とは、行列の変形のうち下の六つである。
定義 > 基本変形

以下の六つの変形を、行列の基本変形という。
二つの列を入れ替える
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}3&2&4\\6&5&7\\1&8&9\end{bmatrix}}）
ある列を0でない定数倍する
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}2&12&4\\5&24&7\\8&4&9\end{bmatrix}}）
ある列に、他のある列の定数倍を加える
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}5&3&4\\11&6&7\\9&1&9\end{bmatrix}}）
二つの行を入れ替える
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}5&6&7\\2&3&4\\8&1&9\end{bmatrix}}）
ある行を 0 でない定数倍する
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\16&2&18\end{bmatrix}}）
ある行に、他のある行の定数倍を加える
（例： {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\8&1&9\end{bmatrix}}\to {\begin{bmatrix}2&3&4\\5&6&7\\6&-2&5\end{bmatrix}}）
行に関する変形三つをまとめて行に関する基本変形、列に関する変形三つをまとめて列に関する基本変形という。
定義 > 基本行列

以下のような (n, n) 型行列を基本行列という。
P_{i,j}={\begin{bmatrix}1&&&&&&\\&\ddots &&&&&\\&&0&&1&&\\&&&\ddots &&&\\&&1&&0&&\\&&&&&\ddots &\\&&&&&&1\\\end{bmatrix}}(1\leq i\neq j\leq n)
Q_{i,c}={\begin{bmatrix}1&&&&&&\\&\ddots &&&&&\\&&1&&&&\\&&&c&&&\\&&&&1&&\\&&&&&\ddots &\\&&&&&&1\\\end{bmatrix}}(1\leq i\leq n,c\neq 0)
R_{i,j,c}={\begin{bmatrix}1&&&&&&\\&\ddots &&&&&\\&&1&&c&&\\&&&\ddots &&&\\&&&&1&&\\&&&&&\ddots &\\&&&&&&1\\\end{bmatrix}}(1\leq i\neq j\leq n,c\neq 0)
つまり、
Pi, j は、単位行列の i 行目と j 行目を取り換えた行列
Qi, c は、単位行列の (i, i) 成分を c にした行列
Ri, j, c は、単位行列の (i, j) 成分を c にした行列
である。
基本変形と基本行列の関係

ある行列に基本変形を適用することは、基本行列を掛けることと同値である。
ある(m, n) 型行列 Aに、
Pi, j を左からかけると、i 行と j 行が交換される。
Pi, j を右からかけると、i 列と j 列が交換される。
Qi, c を左からかけると、i 行が c 倍される。
Qi, c を右からかけると、i 列が c 倍される。
Ri, j, c を左からかけると、 i 行に j 行の c 倍が加わる。
Ri, j, c を右からかけると、 j 列に i 列の c 倍が加わる。
つまり、ある行列を、基本変形を繰り返して変形することは、基本行列を繰り返し掛けることと同値である。左からかける基本行列は (m, m) 型, 右からかける基本行列は (n, n) 型の基本行列である。
このことから、行に関する基本変形を左基本変形、列に関する基本変形を右基本変形とも呼ぶ。
基本変形、基本行列の性質

基本行列は正則行列であり、その単純な形から簡単に行列式や逆行列を求めることができる。
また、任意の(m, n)型行列は基本変形を繰り返し適用することによって、以下のような単純な形の(m, n)型行列(以下、標準形 (*) と呼ぶ)に変形することができることが知られている。さらに、このような変形を得るための決定的な手続きも知られている。
{\begin{bmatrix}1&&&&&&&\\&1&&&&&&\\&&\ddots &&&&&\\&&&1&&&&\\&&&&0&&&\\&&&&&0&&\\&&&&&&\ddots &\\&&&&&&&\\\end{bmatrix}}
今、(m, n) 型行列 Aに関して基本変形を繰り返し適用することによって上のような標準形 F に変形できたとする。
このとき、基本変形と基本行列の同値性から、p 個の (m, m)型基本行列 M1, ... Mp と q 個の (n, n)型基本行列 N1, ... Nq とを用いて下のように表せる。
このとき、A についてのさまざまな量を計算することができる。
基本変形、基本行列の性質 > 階数

rank A = rank Fである。
基本変形、基本行列の性質 > 行列式

m = n のとき、A には行列式 det A が存在する。
であるので、
である。
基本変形、基本行列の性質 > 逆行列

m = n で、 A が正則行列であるとき、逆行列 A-1が存在する。
A が正則であるとき、 F が単位行列であることに注意すれば、
より、
である。
さらに、A が正則であるとき、p と q どちらかを 0 にできる、つまり、左か右のどちらかのみの基本変形を繰り返し適用することによって、単位行列に変形できることが知られている。今、q = 0であるとすると、
である。つまり、A を単位行列に変形するのと同じ変形を単位行列に適用することによって A-1 が得られる。
基本変形、基本行列の性質 > 逆行列 > 逆行列の計算例

例として、
A={\begin{bmatrix}2&6\\1&4\\\end{bmatrix}}
の逆行列を計算する。
A　の、左基本変形による単位行列への変形を試みる。
よって、この三つの変形を単位行列に適用すれば、逆行列が求まる。
線型方程式系

線型方程式系 Ax = b においても、基本変形により解を求めることができる。
A に左基本変形を繰り返し施すことによって単純な形に変形できれば、同じ変形を b にも施すことによって、同値な方程式系
を解くことに帰着できる。左基本変形のみでは、一般には上の標準形 (*) まで変形することはできないが、線型方程式系を解くのには十分簡単な形まで変形することができる。詳しくは、これを実現するアルゴリズムであるガウスの消去法に譲る。
線型方程式系 > 線形方程式系の解の計算例

A={\begin{bmatrix}2&2&1&-3\\1&2&5&4\\-1&-4&-14&-15\\\end{bmatrix}},b={\begin{bmatrix}4\\3\\-5\\\end{bmatrix}}
のとき、Ax = b を解くことを考える。
A, b に同じ左基本変形を加え、A　を解きやすい形に変形する。
これにより、Ax = b を同値な方程式系
{\begin{bmatrix}1&0&-4&-7\\0&1&{\frac {9}{2}}&{\frac {11}{2}}\\0&0&0&0\\\end{bmatrix}},b={\begin{bmatrix}1\\1\\0\\\end{bmatrix}}
に変形できた。
これを解くのは簡単で、x3, x4は自由であるので、x3 = 2α, x4 = 2β とおくと、
x_{2}+{\frac {9}{2}}x_{3}+{\frac {11}{2}}x_{4}=1
より、
x_{2}=1-9\alpha -11\beta
であり、
x_{1}-4x_{3}-7x_{4}=1
より
x_{1}=1+8\alpha +14\beta
である。よって、
と、解を得ることが出来た。
薩摩川内市立峰山小学校

| 薩摩川内市峰山小学校 |
| --- | --- |
 
 北緯31度49分56秒 東経130度14分16秒﻿ / ﻿北緯31.83231度 東経130.23766度﻿ / 31.83231; 130.23766座標: 北緯31度49分56秒 東経130度14分16秒﻿ / ﻿北緯31.83231度 東経130.23766度﻿ / 31.83231; 130.23766
過去の名称:  高江村立峰山小学校 峰山尋常小学校 峰山国民学校 高江村立峰山小学校 川内市立峰山小学校
国公私立の別:  公立学校
設置者:   薩摩川内市
校訓:  考える子 助け合う子 元気な子
設立年月日:  1869年
共学・別学:  男女共学
学期:  3学期制
学校コード:  B146210000694 
所在地:  〒895-0131
 鹿児島県薩摩川内市高江町526-1
外部リンク:  公式サイト
 ウィキポータル 教育  ウィキプロジェクト 学校
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薩摩川内市立峰山小学校（さつませんだいしりつ みねやましょうがっこう）は、鹿児島県薩摩川内市高江町にある市立小学校。
概要

児童数は2015年4月現在35人が在籍している。
歴史

1869年（明治2年） - 村立手習所を開設
1894年（明治27年） - 高江村立峰山小学校となる
1901年（明治34年） - 峰山尋常小学校と改称
1941年（昭和16年） - 国民学校令施行に伴い、峰山国民学校と改称
1947年（昭和22年） - 学制改革により高江村立峰山小学校と改称
1956年（昭和31年） - 高江村が川内市に編入されたのに伴い、川内市立峰山小学校に改称
2004年（平成16年） - 川内市が新設合併し、薩摩川内市となったのに伴い、薩摩川内市立峰山小学校と改称
通学区域

峰山小学校の通学区域は以下の区域が指定されている。
高江町
進学先中学校

薩摩川内市立川内中央中学校
周辺施設

JA高江支所
達成度テスト

達成度テスト（たっせいどテスト、英: achievement test）
学力検査（学力試験・学力テスト等とも） - 一般的な「achievement test」の日本語訳であり、「学力の達成度・習熟度のテスト（試験）」。
大学入学共通テスト - 大学入試センター試験の後身。
アチーブメントテスト - かつて神奈川県で実施されていた業者テスト。
門司警察署

|  福岡県門司警察署  |
| --- | --- |
 
都道府県警察:  福岡県警察
管轄区域:  北九州市門司区
交番数:  5（一つは連絡派出所）
駐在所数:  3
所在地:  〒801-0841　 福岡県北九州市門司区西海岸二丁目3番13号 
位置:  北緯33度56分24.3秒 東経130度57分12.4秒﻿ / ﻿北緯33.940083度 東経130.953444度﻿ / 33.940083; 130.953444座標: 北緯33度56分24.3秒 東経130度57分12.4秒﻿ / ﻿北緯33.940083度 東経130.953444度﻿ / 33.940083; 130.953444
外部リンク:  門司警察署
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門司警察署（もじけいさつしょ）は、福岡県警察が管轄する警察署の一つで、北九州地区に属す。
概要

山口県警察と隣接する警察署であり、また海運や鉄道の拠点として繁栄していた地域であったため、署長の階級はかつては警視正であったが、人口と事案件数の減少による見直しで警視に降格した[要出典][いつ?]。
所在地

北九州市門司区西海岸二丁目3番13号
管轄区域

北九州市門司区
沿革

1891年（明治24年）3月7日　小倉警察署文字ヶ関警察分署として発足。
1891年（明治24年）10月9日　門司警察分署と改称。
1893年（明治26年）11月25日　小倉警察署から分離独立し、門司警察署に昇格。
1948年（昭和23年）3月7日　警察法施行により、自治体警察の門司市警察署となる。
1954年（昭和29年）7月1日　警察法改正により福岡県警察が発足し、福岡県門司警察署となる。
1982年（昭和57年）9月22日　現庁舎を新築し移転。
2003年（平成15年）8月27日　県下全域交番駐在所再編成により、大里東、原町、小森江、葛葉、老松、田野浦の交番及び井ノ浦、畑の駐在所を廃止し、恒見駐在所を松ヶ江交番に、錦町交番を門司港交番に、藤松交番を西門司交番に、それぞれ変更、改称。
2008年（平成20年）4月1日　北九州水上警察署の廃止に伴い、同署の門司地区の業務が移管される。旧水上警察署庁舎は当署の分庁舎となり、門司地区の警備艇も当署に移管された。
組織

総務第一課
総務第二課
会計課
生活安全課
刑事課
交通課
警備課
地域課
交番

（　）は、読み・所在地。
門司港交番（もじこう・北九州市門司区本町1番24号）
大里交番（だいり・北九州市門司区柳町3丁目6番17号）
西門司交番（にしもじ・北九州市門司区藤松1丁目1番1号）
松ヶ江交番（まつがえ・北九州市門司区恒見1370番地）
駐在所

白野江駐在所（しらのえ・北九州市門司区白野江3丁目1番1号）
黒川駐在所（くろかわ・北九州市門司区黒川東1丁目3番6号）
柄杓田駐在所（ひしゃくだ・北九州市門司区大字柄杓田1413番地の7）
連絡派出所

門司駅前連絡派出所（もじえきまえ・北九州市門司区中町1番32号）
検問所

関門国道門司口検問所（かんもんこくどうもじぐち・北九州市門司区東門司1丁目5番21号）
警備艇

北九州水上警察署の廃止に伴い、門司地区配置の警備艇が当署に移管されたもの。
めかり　福3
たかとう　福6
「めかり」(17m型)
1893年（明治26年）に建てられた初代の門司警察署
赤松燎

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: 「赤松亮」あるいは「赤松瞭」とは別人です。
赤松 燎（あかまつ りょう、1922年9月9日 - 1996年5月31日）は、昭和・平成期の日本画家。