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🧠 編集部の感想:
このアートブックの配布は、ファンにとって素晴らしいチャンスですね。ゲームに関連する特典を得るための簡単な手続きも、参加を促進しています。ただ、参加資格が厳しいことが少し残念ですが、それが特別感を生む要因でもあります。

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「夏限定!Eversolo DMP-A10特価販売」

ニュース記事紹介:Eversoloブランドのミュージックストリーマー「DMP-A10」が特別価格で登場

2025年7月11日、ブライトーンはEversoloブランドのミュージックストリーマー「DMP-A10」を、期間限定の特別価格で販売する夏のキャンペーンを開始したと発表しました。このキャンペーンは、音楽愛好者や新たに高音質の音楽体験を求める人々にとって魅力的な機会となるでしょう。

DMP-A10の特長

「DMP-A10」は、ハイレゾ音源の再生に対応しており、クリアで豊かな音質を実現します。また、Wi-FiやBluetooth接続が可能で、ストリーミングサービスにも対応しているため、幅広い音楽ライブラリを楽しむことができます。デザインもシンプルでスタイリッシュなため、どんなインテリアにも合います。

期間限定の特別価格

このキャンペーンでは、通常価格よりもお得な特別価格でDMP-A10を購入できるチャンスです。この機会に、音楽の楽しみ方を一新してみるのはいかがでしょうか。

まとめ

ブライトーンの「DMP-A10」は、音楽ストリーミングを更に充実させるデバイスです。特別価格での提供は、音楽ファンにとって見逃せないチャンスとなります。興味がある方は、ぜひこの機会を活用してください。

🧠 編集部より:

ブライトーンの夏のキャンペーンについて

ブライトーンは、Eversoloブランドのミュージックストリーマー「DMP-A10」を期間限定で特別価格で販売する夏のキャンペーンを、7月11日より開始しました。このDMP-A10は、高音質で音楽をストリーミングできるネットワークプレーヤーです。多様な音楽サービスに対応しており、特にハイレゾ音源に強いのが特長です。

補足説明

DMP-A10は、インターネット接続を通じて音楽をストリーミングできるだけでなく、USBやWi-Fi経由でも音源を再生できるため、使い勝手が非常に良いです。Bluetooth機能も備えているため、スマートフォンやタブレットからの音楽も簡単に楽しむことができます。また、シンプルでスタイリッシュなデザインは、どんなインテリアにもマッチします。

背景や豆知識

音楽ストリーミングサービスは、ここ数年で急速に普及しました。SpotifyやApple Musicなど、多くのサービスが登場し、リスナーは手軽に膨大な音楽ライブラリにアクセスできるようになりました。高音質でのストリーミングは、特に音楽ファンにとって重要な要素であり、DMP-A10のような高性能なストリーマーの需要が高まっています。

関係するページへのリンク

この夏は、DMP-A10で音楽を存分に楽しみましょう!

  • キーワード: キャンペーン

DMP-A10 をAmazonで探す



※以下、出典元
▶ 元記事を読む

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Amazon Nova Canvas の Virtual try-on の機能検証 #Python



Amazon Nova Canvas の Virtual try-on の機能検証 #Python

はじめに

株式会社 NTT データ デジタルサクセスソリューション事業部の @ren8k です.

2025/07/02 に,Amazon Nova Canvas の新機能である,Virtual try-on と Style options for image generation がリリースされました

公式ドキュメントAPI のリクエストの形式を見ると,想像以上に Virtual try-on の機能が複雑かつ豊富だったので,Dive Deep して機能検証してみました.

※ GitHub に,検証時に利用した Jupyter Notebook を公開しています.

Virtual try-on とは

Virtual try-on は,衣服の画像を,人物が写っている画像に重ね合わせ,試着をシミュレーションする機能です.具体的には,(1) ソース画像,(2) 参照画像,(3) マスク画像 の 3 つの画像を入力とし,マスク画像に示した編集領域に合うように,参照画像をソース画像に合成する Inpaint 機能です.

本機能の特徴として,既存の画像生成タスクのように,テキストプロンプトやネガティブプロンプトを利用しない点が挙げられます.また,推論パラメータを指定することで,マスク画像をモデルに自動生成させることが可能であり,この場合はマスク画像の入力は不要です.

(1) ソース画像 (2) 参照画像 (3) マスク画像 (4) 試着画像
human.png swag_top_engineer.jpg exp1-1_mask_seed=42.png exp1-1_seed=42.png

本記事におけるソース画像・生成画像は,Amazon Nova Canvas で生成した画像であり,実在の人物ではありません.参照画像で利用している衣服は,AWS のイベントでいただいたものを使用しています.

検証用 Python 関数

本節以降,AWS SDK for Python (boto3) を使用し,Virtual try-on の機能を検証します.説明のため,Amazon Nova Canvas によりマスク画像,試着画像を生成して表示するヘルパー関数 generate_image を定義します.

def generate_image(
    payload: dict,
    num_image: int = 1,
    cfg_scale: float = 6.5,
    seed: int = 42,
    model_id: str = "amazon.nova-canvas-v1:0",
) -> None:
    client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
    body = json.dumps(
        {
            **payload,
            "imageGenerationConfig": {
                "numberOfImages": num_image,  # Range: 1 to 5
                "quality": "premium",  # Options: standard/premium
                "height": 1024,  # Supported height list above
                "width": 1024,  # Supported width list above
                "cfgScale": cfg_scale,  # Range: 1.0 (exclusive) to 10.0
                "seed": seed,  # Range: 0 to 214783647
            },
        }
    )

    response = client.invoke_model(
        body=body,
        modelId=model_id,
        accept="application/json",
        contentType="application/json",
    )

    response_body = json.loads(response.get("body").read())
    base64_image = response_body.get("images")[0]
    base64_bytes = base64_image.encode("ascii")
    image_bytes = base64.b64decode(base64_bytes)

    image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
    image.show()

    if "returnMask" in payload.get("virtualTryOnParams", {}):
        mask_base64 = response_body.get("maskImage")
        mask_bytes = base64.b64decode(mask_base64.encode("ascii"))
        mask_image = Image.open(io.BytesIO(mask_bytes))
        mask_image.show()

ヘルパー関数の引数 payload に Virtual try-on のパラメータを指定します.本パラメータの説明については後述します.

また,入力画像を Base64 エンコードするためのヘルパー関数 load_image_as_base64 と,画像をリサイズするためのヘルパー関数 resize_image を定義します.Amazon Nova Canvas に入力可能な画像のサイズは 4,194,304pixel 未満であるため,resize_image では 2048×2048 のサイズにリサイズしております.

def load_image_as_base64(image_path) -> str:
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


def resize_image(reference_img_path, resized_reference_img_path) -> None:
    img = Image.open(reference_img_path)
    img = img.resize((2048, 2048), Image.LANCZOS)
    img.save(resized_reference_img_path)

検証 1: T シャツの試着

本検証では,基本的な機能を確認することを目的とし,男性が写ったソース画像に対し,T シャツ (2025 Japan AWS Top Engineer の Swag) の参照画像を合成 (試着) することが可能かを確認します.

ソース画像 参照画像
human.png swag_top_engineer.jpg

以下のパラメータをヘルパー関数 generate_image に指定することで, Virtual try-on による試着を実現できます.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT", # マスク画像 (衣服) を自動生成
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "UPPER_BODY",
            },
            "returnMask": True,  # マスクを返す
        },
    },
)

taskType には VIRTUAL_TRY_ON を指定し,virtualTryOnParams に,ソース画像,参照画像,マスク画像に関するパラメータを指定します.以下に,各パラメータの説明を示します.

  • sourceImage: ソース画像.source_img_path にはソース画像のパスを指定しています.
  • referenceImage: 参照画像.reference_img_path には参照画像のパスを指定しています.
  • maskType: マスク画像の設定.GARMENT を指定することで,衣服に特化したマスクを自動生成しています.
  • garmentBasedMask: 置換対象の衣服の設定.本設定に基づき,マスク画像を生成します.
  • garmentClass: 事前定義された衣服のクラスであり,ソース画像内で置換したい対象領域 (衣服) を指す.UPPER_BODY を指定することで,図中の上半身のマスクを自動生成します.
  • returnMask: マスク画像を返すかどうか.True を指定することで,マスク画像を返します.

参考に,garmentClass一覧を以下に示します.

garmentClass 一覧 (折りたたんでます)
  • UPPER_BODY – 上半身
  • LOWER_BODY – 下半身
  • FULL_BODY – 全身
  • FOOTWEAR – 履物
  • LONG_SLEEVE_SHIRT – 長袖シャツ
  • SHORT_SLEEVE_SHIRT – 半袖シャツ
  • NO_SLEEVE_SHIRT – ノースリーブシャツ(袖なしシャツ)
  • OTHER_UPPER_BODY – その他の上半身衣服
  • LONG_PANTS – 長ズボン
  • SHORT_PANTS – 短パン(ショートパンツ)
  • OTHER_LOWER_BODY – その他の下半身衣服
  • LONG_DRESS – ロングドレス
  • SHORT_DRESS – ショートドレス
  • FULL_BODY_OUTFIT – 全身衣装
  • OTHER_FULL_BODY – その他の全身衣服
  • SHOES – 靴
  • BOOTS – ブーツ
  • OTHER_FOOTWEAR – その他の履物

以下に,自動生成されたマスク画像と,試着画像を示します.

マスク画像 試着画像
exp1-1_mask_seed=42.png exp1-1_seed=42.png

maskTypeGARMENT を指定し,garmentBasedMaskgarmentClassUPPER_BODY を指定しているので,画像中の男性の上半身の領域を黒で示したマスク画像が自動生成されいることが確認できます.また,マスク画像の黒色の領域で,参照画像 (T シャツ) が自然に合成されていることも確認できます.

garmentClass について
今回の例では,garmentClassLONG_SLEEVE_SHIRT (長袖シャツ) を指定しても,同様の結果が得られます.ただし,garmentClass に ソース画像内の衣服と異なるクラス,例えば SHORT_SLEEVE_SHIRT (半袖シャツ) を指定した場合,マスク画像が適切に生成されず,試着結果が不自然になることがあります.(以下に実行結果を示します.)

そのため,garmentClass には,ソース画像内の衣服と同じクラスを指定するか,ソース画像内の衣服に依らず汎用的なクラスである UPPER_BODY を指定すると良いでしょう.

SHORT_SLEEVE_SHIRT を指定した結果 (折りたたんでます)

以下の結果では,マスク画像の生成自体はソース画像の長袖を認識していますが,試着画像では,ソース画像の長袖の袖部分が置換されておらず,ソース画像における半袖部分のみが置換される結果,不自然な画像が生成されています.

マスク画像 試着画像
exp1-3_mask_seed=42.png exp1-3_seed=42.png

検証 2: 上着の試着

検証 2-1

本検証では,上着の試着が可能かを確認することを目的とし,検証 1 と同様のソース画像に対し,パーカー (生成 AI 実用化推進 PG の Swag) の参照画像を合成 (試着) することが可能かを確認します.

ソース画像 参照画像
human.png swag_aws_hoodie.jpg

まず,検証 1 と同一のパラメータを指定し,ヘルパー関数 generate_image を実行してみます.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT",
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "UPPER_BODY",
            },
            "returnMask": True,
        },
    },
)

以下に,自動生成されたマスク画像と,試着画像を示します.

マスク画像 試着画像
exp2-1_mask_seed=42.png exp2-1_seed=42.png

結果としては,前開きの状態でパーカーをソース画像に合成 (試着) させることができました.しかし,以下の点において,課題があると考えられます.

  • (1) パーカー特有のフードや全体の膨らみを表現できておらず,不自然
  • (2) ソース画像のインナーが変わってしまっている
  • (3) 試着画像内のマスク領域の境界部分 (合成されたパーカーの周り) に不自然な継ぎ目が見える (これは検証 1 でも同様)

以降,推論パラメータの調整により,これらの課題を解決できるかを確認します.

検証 2-2

本検証では,検証 2-1 の「パーカー特有のフードや全体の膨らみを表現できておらず,不自然な課題」を解決できるかを確認します.この課題の原因は,合成 (試着) 結果はマスク画像におけるマスクの領域 (ソース画像の衣服の形状) に依存するためです.具体的には,ソース画像から生成されたマスク画像の領域 (白シャツの領域) が,パーカーのフードや全体の膨らみを表現できない程度に狭いことにあると考えられます. (マスク画像の精度が高い故の課題です.)

そこで,マスク画像のマスクの形状を Bounding Box に変更し,マスク (編集可能な領域) を広くすることで,パーカーのフードや全体の膨らみを表現できるかを確認します.マスクの形状は,garmentBasedMask の設定内で maskShape: "BOUNDING_BOX" を指定することで変更できます.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT",
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "UPPER_BODY",
                "maskShape": "BOUNDING_BOX",
            },
            "returnMask": True,
        },
    },
)

以下に,自動生成されたマスク画像と,試着画像を示します.

マスク画像 試着画像
exp2-2_mask_seed=42.png exp2-2_seed=42.png

結果として,マスク画像の形状が Bounding Box (四角形)となっており,マスク領域 (黒色の領域)が広くなっていることが確認できます.これにより,試着画像では,パーカーのフードや全体の膨らみが表現されており,より自然な合成 (試着) が実現できています.

しかし,マスクの形状を Bounding Box に変更したことで,検証 2-1 の課題である「試着画像内のマスク領域の境界部分に不自然な継ぎ目が見える課題」がより強調される結果となっています.

検証 2-3

本検証では,検証 2-1 の「ソース画像のインナーが変わってしまっている課題」を解決できるかを確認します.公式ドキュメントを深く確認すると,Virtual try-on のパラメータには上着を重ね着する際の設定パラメータ garmentStyling が用意されており,garmentStyling の設定内で "outerLayerStyle": "OPEN" を指定することで,ソース画像の衣服を保持しつつ,上着を試着することが可能です.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT",
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "UPPER_BODY",
                "maskShape": "BOUNDING_BOX",
                "garmentStyling": {
                    "outerLayerStyle": "OPEN",
                },
            },
            "returnMask": True,
        },
    },
    seed=1,
)

以下に,自動生成されたマスク画像と,試着画像を示します.

マスク画像 試着画像
exp4-2-2_mask_seed=1.png exp4-2-2_seed=1.png

結果として,ソース画像の衣服が編集されないように,マスク画像内の中央部(ソース画像の白シャツ部)に白い縦長の領域が追加されております.これにより,ソース画像の白シャツが保持され,パーカーを重ね着したような自然な合成 (試着) が実現できています.なお,本検証では複数の seed 値を試しており,seed=1 の結果が最も自然だったので,その結果を示しています.

検証 2-4

本検証では,検証 2-1 の「試着画像内のマスク領域の境界部分に不自然な継ぎ目が見える課題」を解決できるかを確認します.こちらも,公式ドキュメントを深く確認すると,Virtual try-on のパラメータには合成 (試着) のスタイルを指定する mergeStyle が用意されており,mergeStyle の設定内で "SEAMLESS" を指定することで,マスク画像とソース画像の境界線が目立たないように合成 (試着) することが可能です.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT",
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "UPPER_BODY",
                "maskShape": "BOUNDING_BOX",
                "garmentStyling": {
                    "outerLayerStyle": "OPEN",
                },
            },
            "mergeStyle": "SEAMLESS",
            "returnMask": True,
        },
    },
    seed=1,
)

以下に,自動生成されたマスク画像と,試着画像を示します.

マスク画像 試着画像
exp3-2-1_mask_seed=1.png exp3-2-1_seed=1.png

結果として,マスク画像の Bounding Box の形状が,試着画像に継ぎ目として浮き出てくる事象を解消することができました.この点は,検証 2-3 の結果を拡大して比較すると,より明確に確認できます.

まとめ

本稿では,Virtual try-on の様々な機能について,一つずつ検証しました.検証の結果,ソース画像と試着対象の参照画像を用意し,適切にパラメータを設定することで,かなり自然な試着画像を生成できることを確認しました.

本記事では取り上げておりませんが,ソース画像内の人物のポーズを保持・変更する機能や,衣服以外 (室内の家具等) の配置にも対応しており,Virtual try-on の機能は奥が深いです.

是非,本記事や公式ドキュメントを参考に,Virtual try-on の機能を試してみて下さい!

おまけ

AWS Community Builders の Swag (帽子) を試着させようとすると,面白い結果が得られました.帽子などのアクセサリーにはまだ対応していないようです.(靴やズボンなどは対応しております.)

生成 AI の想像力 (創造力) はすごいですね笑

ソース画像 参照画像
human.png swag_aws_cb_cap.jpg
マスク画像 試着画像
expXXX_mask_seed=42.png expXXX_seed=42.png
実行コード

garmentClassOTHER_UPPER_BODY (その他の上半身衣服) を指定することで,帽子のマスク画像を生成しようと試みましたが,帽子のマスク画像は生成されず,ソース画像の上半身のマスク画像が生成されてしまいました.

generate_image(
    {
        "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
        "virtualTryOnParams": {
            "sourceImage": load_image_as_base64(source_img_path),
            "referenceImage": load_image_as_base64(resized_reference_img_path),
            "maskType": "GARMENT",
            "garmentBasedMask": {
                "garmentClass": "OTHER_UPPER_BODY",
            },
            "returnMask": True,
        },
    },
)





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「死の直前、運命の走馬灯が脳波に」

📌 ニュース:
死の直前に「走馬灯」を見るという話はよく聞かれますが、科学的証拠が得られたのは2022年のことです。米ルイビル大学のチームが、てんかん患者の男性の脳波をスキャンし、心肺停止の30秒前後に特異な脳波が記録されました。その波形は、夢や記憶を想起する際のものと類似していました。

この研究は「走馬灯の科学的証拠」とされ、臨死体験のメカニズムに光を与えています。心臓停止直前に観察されたガンマ波は、高度な注意力や記憶のフラッシュバックと関連しています。研究主任のゼンマー氏は、この時に人生の素晴らしい瞬間が再生される可能性を示唆しています。

  • この記事のポイントをまとめましたので、ぜひご覧ください!😊

    1. 走馬灯の科学的証拠 🧠
      初めての脳スキャンによって、死の前後30秒間の脳波が記録され、「走馬灯」が実際に観察された可能性があります。この現象は、夢や記憶の想起と関連しています。

    2. 臨死体験のタイプ 🌌
      臨死体験には、肉体からの離脱やトンネルを通過する感覚が共通しており、脳の左半球・右半球によって異なる体験がされることがあるそうです。この研究が、その理由を探る手がかりになるかもしれません。

    3. 最後の瞬間の幸福な想い出 💖
      研究者は、死の直前に脳が人生の素晴らしい瞬間を再生している可能性があると伝えています。この洞察は、愛する人を失う辛さの中でも希望を見出す手助けになるかもしれません。


※以下、出典元
▶ 元記事を読む

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ClaudeCodeでContext Engineeringに沿った開発フローを探索する




はじめに
日々変化するAIの世界において、「Context Engineering」という言葉がVibe Codingに続く新たなトレンドとなりつつあります。
トレンドとなったきっかけはこの2人のツイートのようです。
https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626
https://x.com/tobi/status/1935533422589399127
!
※Vibe Codingの生みの親であるAndrej Karpathyさんですね!

Vibe Codingの普及により、POC開発や趣味プロジェクトにおいては、人間が1行もコ…



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ジョン・バティステ、新作『BIG MONEY』リリース!MVも必見!

2025年7月12日、ジョン・バティステが彼の通算9作目となるスタジオアルバム『BIG MONEY』を8月22日にリリースすることを発表しました。このアルバムには、先行シングル「BIG MONEY」が含まれており、すでに配信がスタートしています。

アルバムに合わせて公開されたミュージックビデオは、ジョン・バティステが“怪しげな鶏の餌売り”というユーモラスで風刺的なキャラクターに扮しており、見ている人々に強い印象を与えます。音楽だけでなく、視覚的な表現も重視する彼のアプローチが伺えます。

ジョン・バティステは、ジャンルを超えた多才なアーティストとして知られ、その音楽スタイルにはジャズ、ソウル、R&Bなどの要素が融合しています。今回のアルバムも、彼の独自のスタイルと視点を反映した作品となるでしょう。ファンの期待が高まる中、リリースが待ち遠しいです。

🧠 編集部より:
ジョン・バティステは、アメリカのマルチミュージシャンであり、特にジャズやソウルに根ざした音楽スタイルで知られています。彼の通算9作目となるスタジオアルバム『BIG MONEY』は、2025年8月22日にリリース予定です。このアルバムに先立ち、先行シングル「BIG MONEY」が配信されています。

### アルバム『BIG MONEY』について
このアルバムは、現代社会の消費主義や経済といったテーマに焦点を当てています。バティステは、ウィットに富んだ歌詞やリズムで、ファンやリスナーに新たな視点を提供することを目指しています。

### MVのユニークなコンセプト
先行シングル「BIG MONEY」のミュージックビデオでは、彼が「怪しげな鶏の餌売り」として登場しています。このようなユーモラスで風刺的なアプローチは、彼の音楽スタイルの一部であり、聴衆に楽しみながら考えさせる要素を持っています。バティステはしばしば社会問題に対するメッセージを音楽に取り入れることで知られています。

### ちょっとした豆知識
ジョン・バティステは、アメリカの人気テレビ番組『ザ・レイト・ショー・ウィズ・スティーヴン・コルベア』のバンドリーダーとしても活躍しており、そのパフォーマンスは多くの人々にインスピレーションを与えています。また、彼はグラミー賞を受賞するなど、音楽業界でも高い評価を得ているアーティストです。

この新アルバムも、彼の独自の音楽性と社会的メッセージを融合させた作品となる期待が高まっています。

  • キーワード: BIG MONEY

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※以下、出典元
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「れいわ新選組、消費税廃止で7議席狙う!」

動画の内容を以下のようにまとめました。

## れいわ新選組の消費税廃止戦略と山本代表の動き

### 消費税廃止を訴えるれいわ新選組
れいわ新選組の山本代表は、最近の選挙戦で「消費税廃止」を積極的に訴えています。彼は結党から6年間、この政策を一貫して押し進めてきたと主張し、「今すぐ消費税廃止」と力強く呼びかけています。消費税を撤廃することで、日本の経済を復活させたいとの意欲を示しています。

### 世論の支持
FNNの世論調査によると、消費税の減税や廃止を求める声が約7割を超えており、これはれいわ新選組にとって有利な状況と言えます。しかし、減税のための財源が国債に依存していることには不安の声もあり、国民の中にはその持続可能性に疑問を持つ人々もいます。

### 選挙戦の厳しさ
参院選の前哨戦である東京都議選では、れいわ新選組は議席を獲得できず、これは支持基盤の拡大においての課題を示唆しています。山本代表はこの事実を踏まえ、より一層の努力が必要と認識しています。

### 街頭演説とSNS戦略
山本代表は、公示日の前に都内を集中的に訪れ、23カ所で街頭演説を行う計画です。また、SNSの重要性を強調し、演説を聞いていた人々に自身や候補者との写真撮影を呼びかけ、SNSでの拡散を促進しています。このアプローチは、党に対する批判的な声も受け入れ、存在感を際立たせることを目的としています。

### 目標と展望
最終的な目標は、選挙で7議席を獲得することです。山本代表は、この目標に向けて懸命な選挙戦を展開しています。消費税を巡る議論が高まる中、れいわ新選組が今後どのように支持を広げていくのか、注目されるところです。

この内容は、動画の主なポイントを整理し、読者がれいわ新選組の戦略と山本代表の活動について理解しやすくするためにまとめたものです。

🧠 編集部より:

補足説明

今回のYouTube動画では、れいわ新選組の山本太郎代表が消費税廃止を強く訴えている様子が紹介されています。結党当初から消費税の廃止を掲げてきたれいわ新選組は、物価高対策として減税を主張する他の野党に対して、一歩踏み込んだ主張を展開しています。

消費税廃止の政策背景

消費税は、1989年に導入されて以来、日本経済に大きな影響を与えてきました。近年のFNNの世論調査では、減税や廃止を求める声が7割を超えると報じられており、これは消費者の生活負担が増加していることを反映しています。しかし、山本代表が直面している課題は、減税の具体的な財源です。国債に頼る財源確保に不安を感じる国民も多く、ここでの説明責任が求められます。

SNS戦略と選挙戦

れいわ新選組は、SNSを活用した選挙活動を重視しています。山本代表は街頭演説の際に、聴衆との写真撮影を行い、その写真をSNSでシェアするよう呼びかけており、これにより積極的な支持者拡大を図っています。前回の東京都議選で議席を獲得できなかったことがあるため、今回の参議院選挙では7議席獲得を目指す強い意気込みが見えます。

豆知識

消費税の廃止に関しては、他国の事例も参考になることがあります。例えば、デンマークでは消費税が25%と高いものの、所得税の負担が低いという税制が採用されています。国の財政状況や社会保障制度と密接に関連しているテーマで、各国のアプローチから貴重な教訓を得ることができるでしょう。

関連リンク

動画での山本代表の発言や選挙戦略についての詳細を知りたい方は、ぜひ関連リンクをチェックしてください。今後の選挙戦の動向にも注目です。

  • キーワード: 消費税廃止

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「イーブイガーデン」でマスボ狙え!ブイズデッキ紹介

ポケポケ新拡張パック「イーブイガーデン」実装!注目デッキを紹介

2025年7月11日、ポケモンカードゲームの新拡張パック「イーブイガーデン」が6月26日にリリースされました。このパックには、人気のポケモン「イーブイ」とその進化形「ブイズ」が多数含まれており、特に「ブイズ」に特化したパックは今までになかった試みです。

ランクマッチに新たな変化

新シーズンのランクマッチ「シーズンA3b」では、ハイパーボールやマスターボールランクでも連勝ボーナスが導入されました。2連勝で3ポイント、3連勝で6ポイントなど、最大で6連勝以降は一定ポイントが付与され、よりスムーズにマスターボールに到達できるようになっています。実際に、私の経験では、300戦以上かかっていたマスターボール到達が196戦で達成できました。

現環境の混沌

今シーズンの環境は非常に多様化しています。新しいカードが追加されたことで、過去のデッキも姿を変えながら健在で、戦略が多岐にわたります。

この混乱の中で特に注目されるのは「ブースターex」「リーフィアex」「ニンフィアex」から成るデッキです。これらのデッキは安定性があり、特に「リーフィアex」は草エネルギーを活かした強力な攻撃が可能です。

「ブースターex&リーフィアex&ニンフィアex」デッキの使い方

初手では「イーブイ(イーブイガーデン)」か「イーブイex」をバトル場に出し、状況に応じて引くカードを工夫します。理想は「リーフィアex」に進化させ、草エネルギーを付けて早い段階で攻撃を開始することです。

リーフィアexがエネルギーを貯めている間に、ベンチで「ブースターex」を育てることも重要です。「ブースターex」は特性「バーンアップ」により、トラッシュからエネルギーを回収して高火力で攻撃することができます。

環境との相性

このデッキは、草ポケモンであるリーフィアexと炎ポケモンのブースターexを主軸に戦います。環境デッキとの対戦では、それぞれのデッキに対する勝率が異なりますが、炎ポケモンを主軸とするデッキに対し、相性が良い場合が多いです。

また、今回のデッキでは「ニンフィアex」を追加し、安定性を向上させています。特性「ハッピーリボン」がカードドローの役割を果たすため、戦略の幅が広がります。

まとめ

「ブースターex&リーフィアex&ニンフィアex」デッキは、特に「イーブイガーデン」拡張パックを楽しむファンに向けて設計されています。今期の環境では個性的なデッキでの挑戦が可能になり、連勝ボーナスによって結果を出すチャンスも増えています。

これからランクマッチに挑戦したい方には、ぜひこのデッキを試してみてほしいです。特にマスターボール到達後も安心してランクマッチを楽しむことができるようになりましたので、次回以降のプレイが楽しみです。

連勝ボーナスの効果でマスターボール到達がかなり楽になった

🧠 編集部より:

補足説明と豆知識

「イーブイガーデン」拡張パックについて

「イーブイガーデン」は、ポケモンカードゲームの新たな拡張パックで、特に人気のポケモン「イーブイ」から進化する各種ポケモン、
いわゆる「ブイズ」をテーマにしています。ブイズは多様性があり、それぞれ異なる特徴や技を持っているため、戦術の幅が広がります。実は、イーブイは進化先が多いことで知られ、今までのパックでも様々な形で登場してきましたが、特化したパックはこれが初めてです。

ランクマッチの新ルール

新たに導入された連勝ボーナスは、プレイヤーに励ましの要素を提供します。これにより、連続して勝利することが重要視され、プレイヤーに戦略を求めます。いままでよりも少ない試合数で高ランクに到達できる可能性が高まり、競争が激化しています。

デッキの戦術と流れ

具体的なデッキの流れとしては、最初に「イーブイ」や「イーブイex」を場に出し、それを進化させることが重要です。特に「リーフィアex」はコントロールが効くカードで、エネルギーを効率よく付加できます。戦闘中は、エネルギー管理が勝敗を大きく左右しますので、優先順位を意識しながら行動することが必要です。

環境デッキとの相性

このデッキは特定の環境デッキと好相性を持っています。特に「ギラティナex」や「マッシブーンex」との対戦成績が良好です。逆に、「リザードンex」デッキなどには苦戦する傾向にあります。これは、炎ポケモン(ブースターex)の弱点を突かれるためです。デッキの組み方によって、特定の相手に戦う際のプランを立てる必要があります。

豆知識

イーブイとその進化系は、ポケモンシリーズにおいて非常に人気のあるキャラクターであり、その進化先は毎回異なる性能を示しています。そして、「ニンフィアex」の登場により、これまで以上にデッキのスピードと効率が改善されつつあります。ポケモンカードにおいては、特性や技をいかに活用するかが鍵になります。

関連リンク

これから新しいデッキでの挑戦を考慮しているプレイヤーには、ぜひ「ブースターex&リーフィアex&ニンフィアex」デッキを試してみて欲しいと思います。各ポケモンの特性を駆使し、ストラテジーを構築する楽しさを感じてください。

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『ポケモンスリープ』不眠で1兆円損失!

『Pokémon Sleep』と筑波大学の共同調査が明らかにした不規則な睡眠による経済損失

ポケモンのスマートフォンアプリ『Pokémon Sleep』(ポケモンスリープ)は、約8万人の日本ユーザーを対象にした新たな調査結果を発表しました。これは筑波大学国際統合睡眠医科学研究機構(IIIS)との合同調査によって行われたものです。調査では、労働生産性と睡眠パターンとの関連が詳しく分析されました。

ポケモンスリープ調査

経済損失の概要

調査結果によると、平日と休日の睡眠時刻のズレ(ソーシャルジェットラグ)がある群は、健康的な睡眠を取る群と比較して、労働生産性の低下が著しく、年間13.6万円の経済損失に相当するとされました。この影響は日本全体において年間約1兆円になると推定されています。

調査の背景

『Pokémon Sleep』は、世界中で2800万ダウンロードを突破し、10億回以上の睡眠が計測されています。今回の調査では、睡眠データを使用して、ユーザーを「健康的な睡眠」「長時間睡眠」「中途覚醒が多い」「寝付きが悪く中途覚醒も多い」「ソーシャルジェットラグ」の5つのグループに分類しました。

主な調査結果

  1. 睡眠パターンの分類: 約8万人のユーザーから得られたデータは、上記の5つのグループに分けられ、その中でもソーシャルジェットラグ群が最も労働生産性が低いことが示されました。

  2. 経済的影響: ソーシャルジェットラグと寝付きが悪い群は、それぞれの労働生産性につながる評価が低く、個々の年間損失は13.6万円に達しました。

  3. 日中の眠気: ソーシャルジェットラグ群は、日中の眠気や不眠の訴えが特に高い結果を示しました。

柳沢正史教授は、「規則正しい睡眠リズムが日中のパフォーマンスに重要であることが示された」とコメントしています。睡眠の「量」や「質」だけでなく、「リズム」も重視されるべきとのことです。

今後の展望

『Pokémon Sleep』では、2周年を記念して「2周年記念フェスティバル」が開催され、様々なポケモンと出会える機会や新機能の追加があります。ユーザーはゲームを通じて、自分の睡眠リズムを楽しみながら整えることができます。

2周年記念フェスティバル

まとめ

不規則な睡眠が日本社会に与える影響は大きく、多くの人々がこの問題に対処する必要があります。『Pokémon Sleep』のようなアプリが、睡眠の質を向上させる手助けになることが期待されます。

🧠 編集部より:

補足説明

最近、ポケモンのスマートフォン向けアプリ『Pokémon Sleep』と筑波大学の共同研究から、不規則な睡眠が日本経済に与える影響について興味深いデータが発表されました。このデータによると、睡眠の質やパターンの乱れが、労働生産性に影響を及ぼし、その結果、日本全体で年間約1兆円の経済損失が見込まれるとのことです。

睡眠の重要性とその背景

良質な睡眠は、心身の健康や生産性に直結しています。睡眠不足や不規則な睡眠は、集中力の低下や判断力の鈍化を引き起こし、企業におけるパフォーマンスにマイナスの影響を与える可能性があります。特に「ソーシャルジェットラグ」という現象は、平日と休日で入眠・起床時刻のズレが生じ、生活リズムを乱す要因とされています。

豆知識: 睡眠と生産性

  1. 睡眠の質: 質の良い睡眠は、心身の完全な復活を促します。睡眠中に行われる記憶の整理や情報の統合は、歩行能力や創造力を高める鍵となります。

  2. 国際的な視点: 他国でも、睡眠が働き手のパフォーマンスに重大な影響を与えるという研究結果があります。たとえば、アメリカでは睡眠不足が年間数千億ドルの経済損失を生んでいるとされています。

  3. 生活習慣の見直し: 適切な睡眠の確保には、就寝前のデジタルデバイスの使用を控えたり、リラックスできる環境を整えることが効果的です。

【参考文献】

  • 図書館やオンラインリソースでの睡眠に関する研究
  • 国際睡眠学会の報告書

この調査結果を基に、生活習慣の見直しや、より良い睡眠環境の整備が求められています。睡眠の重要性を再認識し、賢いライフスタイルの選択をしていきましょう。

  • キーワード: ソーシャルジェットラグ

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太鼓の達人専用コントローラ「太鼓とバチ」が再入荷。各種ハードでアーケードさながらのプレイ環境を作り出せる



 HORIは本日(2025年7月11日),「太鼓の達人」シリーズの専用コントローラ「太鼓とバチ for PlayStation5,PlayStation4,Windows PC」の再入荷分の販売を開始した。価格は9980円(税込)

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 本製品は,PS5,Steam,Windows PC向けの「太鼓の達人 ドンダフルフェスティバル」に対応した専用コントローラだ。付属のバチで面の部分を叩くと「ドン」,フチの部分を叩けば「カッ」判定がなされ,自宅でもアーケード版さながらの操作感覚で太鼓の達人が楽しめる。
 なお,Nintendo Switch,Xbox Series X|S版の「太鼓の達人 ドンダフルフェスティバル」には対応していないので,注意してほしい。

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「太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ」公式サイト

<以下,メーカー発表文の内容をそのまま掲載しています>

【再入荷のお知らせ】
太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ for PlayStation5,PlayStation4,Windows PC
再入荷分の販売を開始しましたのでお知らせいたします。

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太鼓を叩いてみんなで盛り上がろう♪
『太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ for PlayStation5,PlayStation4,Windows PC』
面の部分を叩くと「ドン」
フチの部分を叩くと「カッ」がゲーム内で反応!
おうちでも臨場感のある演奏を楽しめるドン!

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■ボタン操作もできる!
太鼓に操作ボタンがついているから、ゲーム中の操作もできるドン!

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■安定感ばっちりで叩きやすい!
八の字型でズレにくい台座。バチも置けるドン!

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■対応ソフト
本品「太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ for PlayStation(R)5, PlayStation(R)4, Windows PC」は、PlayStation(R)5版、Steam(R)版およびWindows PC版「太鼓の達人 ドンダフルフェスティバル」に対応しております。
Nintendo Switch(TM)版およびXbox Series X|S版「太鼓の達人 ドンダフルフェスティバル」 には対応しておりませんのでご注意ください。
※本品にゲームソフトは同梱しておりません。

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【製品仕様】
太鼓コントローラー
・外形寸法:(幅)約23.1cm × (奥行)約22cm × (高さ)約20.5cm
・質量: 約950g
・ケーブル長: 約2m
・接続方式: USB Type-A 接続
・対応機種 : PlayStation5, PlayStation4, Windows PC
※ PCとの互換性は、株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメントによりテスト、および保証はされていません。
専用バチ
・外形寸法: 約27cm φ約2.6cm
・質量: 約50g(1本の重さ)
【PCでご使用の場合】
・必要環境:USB Type-A 端子
・対応OS: Windows 11 / 10
・入力方式: XInput
本品はXInput対応のゲームのみ対応しています。DirectInput対応のゲームには対応しておりません。
【商品概要】
製品名:太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ for Xbox Series X|S, Windows PC
販売価格:9,980円(税込)
発売日:2024年11月7日
品番:SPF-042
JAN:4961818037908
発売元 株式会社ホリ
製品ページ:https://hori.jp/products/p5/spf-042/
購入先:Amazon:https://www.amazon.co.jp/dp/B0DF7B7TB5
ホリストア:https://horistore.com/shop/g/gSPF-042/
楽天市場:https://item.rakuten.co.jp/horistore-r/spf-042/
【ご注意】
※本品をPlayStation5およびPlayStation4でご使用になる前に、各ハードウェアの取扱説明書を必ずご確認ください。
※ PlayStation5およびPlayStation4本体のシステムソフトウェアを最新のバージョンに更新してください。
※ PlayStation5およびPlayStation4本体のバージョンを更新する際はインターネット接続環境が必要となります。
※PSボタンでPlayStation5 およびPlayStation4本体の起動はできません。
※PSボタンでPlayStation5のレストモードおよびPlayStation4のスタンバイモードからの復帰はできません。
※一部のPlayStation5およびPlayStation4規格ソフトウェア(ゲームソフト)ではお使いいただけない場合があります。あらかじめご了承ください。
※本品は以下の機能を搭載しておりません。これらの機能を使用するゲームでは快適にプレイすることができません。
・アダプティブトリガー ・モーションセンサー機能 バイブレーション(振動)機能 ・左スティック ・右スティック ・タッチパッド ・タッチパッドボタン ・マイク ・スピーカー ・ライトバー ・プレーヤーランプ ・ヘッドセット端子 ・L2/R2アナログ入力
※ゲームソフトによっては、期間券(利用券)などを使用後、遊べる時間に制限がある場合がございます。
本品の接続を完了してから期間券(利用券)などをご購入ください。
※接続方法は取扱説明書に【接続方法】をご確認ください。
【ご注意・その他】
本品はワイヤレスコントローラーではありません。
写真と本品は多少異なる場合があります。
本品の仕様および外観は改良のため予告なく変更することがありますのでご了承ください。
記載されている機能以外は搭載しておりません。
本品の故障などによって有料コンテンツをご利用できなかった場合でも、弊社は一切その責任を負いません。あらかじめご了承ください。
すべての商標に関する権利は、それぞれの権利所有者に帰属します。
株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメントまたはその関連会社からのライセンスに基づいて製造および販売されています。
「太鼓の達人」および「太鼓とバチ」は株式会社バンダイナムコエンターテインメントの登録商標です。

「太鼓の達人専用コントローラー 太鼓とバチ」公式サイト



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🧠 編集部の感想:
「太鼓の達人専用コントローラ『太鼓とバチ』」の再入荷は、ファンには嬉しいニュースです。アーケードに近い体験が自宅で楽しめるので、友人と一緒に盛り上がる場面が増えそうですね。ただ、他のプラットフォームには対応していない点が少し残念です。

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