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伊良湖岬をサイクリングして、戦争遺構「陸軍伊良湖射場」を見学しました。

◆本動画で訪問したお店、施設
・道の駅「伊良湖クリスタルポルト」
https://tahara-michinoeki.com/crystal
・陸軍伊良湖射場跡（田原市HP）
https://www.city.tahara.aichi.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/000/163/tahara120801.pdf
・お食事処みなみ
http://i-minami.cocolog-nifty.com/plus/

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45551755

【考察：都道府県別 拉致被害者数から見える3つの傾向】
①大都市圏と北部地域に集中する傾向
東京都、大阪府、北海道といった人口の多い大都市圏および北日本地域に被害者数が突出している。これらの地域はいずれも交通や海上ルートが発達しており、国外移送が容易だった可能性が高い。また、当時の社会的活動範囲が広かった若年層が多く存在したことも、拉致対象として狙われやすい背景になったと考えられる。

②日本海側の県における被害の多さ
新潟、石川、福井、山口など日本海に面する県では中程度の被害が見られる。これは、北朝鮮方面への海上距離が比較的短く、密航・密輸ルートが存在した地理的要因と一致している。特に新潟は地理的にも拉致事件の象徴的地域であり、全体傾向の中でも重要な位置を占める。

③内陸県や南西地域での被害の少なさ
山梨、奈良、熊本などの内陸県や南西諸県では1〜2人規模と被害が極めて少ない。これは海上ルートへのアクセスが制限されていたことに加え、人口密度が低く、夜間行動の監視が行き届いていたことなど、地理的・社会的防壁が働いた結果と推察される。全体として、被害は「日本海側＋都市圏」に偏在し、地形と国際情勢が密接に絡み合った構造的問題であることが見えてくる。

【出典】
特定失踪者問題調査会. (2018). 北朝鮮による拉致被害者および拉致の可能性ある失踪者一覧（公開者）
2018年1月現在. 特定失踪者問題調査会.
取得先 https://www.chosa-kai.jp/wp-content/uploads/2018/07/sissoshalist.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45550920

【DELL EMC D-PCR-DY-01】はデータ保護とバックアップ戦略に関する実践的な知識を問う認定試験です。

本動画では、2025年対応の最新試験傾向に基づき、出題領域を以下のポイントに分解してわかりやすく解説します：

- データ保護ポリシーとリスク管理
- バックアップ／リカバリ手法（クラウド／オンプレ対応）
- EMCソリューションにおける実装例
- シナリオ問題へのアプローチ方法

さらに、AI時代における自動化対応や、実務に直結するスキルの活用方法も取り上げます。

本動画で使用している問題集は、Killtest日本語版サイトにて配布中です。
（PDF版／ソフトウェア版、日本語・英語両対応）

試験準備中の方は「いいね！」とチャンネル登録をぜひお願いします！

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45549975

【収録内容（No.13〜No.24）】
13｜覚醒剤取締検挙件数
14｜参院選2025自民党得票率
15｜浮気率
16｜参院選2025立憲民主党得票率
17｜出生率
18｜参院選2025国民民主党得票率
19｜最高気温
20｜参院選2025日本維新の会得票率
21｜喫煙率
22｜参院選2025参政党得票率
23｜高市の名字人数
24｜参院選2025公明党得票率

【出典】
警察庁／政府統計ポータルサイトe-Stat「犯罪統計（覚醒剤取締法違反）」
統計リアル：https://www.stats47.jp/stat/518/2022.html

参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率） 2025年7月社会新報／

社民党 参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

相模ゴム工業 調査データ
https://www.sagami-gomu.co.jp/project/nipponnosex/ranking_sex.html 厚生労働省

「令和4年（2023年）人口動態統計（確定数）の概況」
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411598 e-Stat

「統計でみる都道府県のすがた2025」 社会・人口統計体系（統計表：自然環境／気象データ）
URL：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?
page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001225961&cycle=0&tclass1=000001225962&tclass2val=0

国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」 https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/data/dl/index.html#smoking

名字由来net「高市さん都道府県別ランキング」
https://myoji-yurai.net/myojiPrefectureRanking.htm?myojiKanji=%E9%AB%98%E5%B8%82 #都道府県MAP

#47都道府県 #統計データ #得票 #気温ランキング #浮気率 #出生率 #データで見る日本 #日本分析

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45544494

【考察：都道府県別 公明党得票率から見える3つの傾向】
①都市部と地方の支持基盤の差が明確
大阪・福岡・愛媛・宮崎・和歌山など、西日本の主要県で10％を超える高得票率が集中している。これらの地域は都市機能が密集し、宗教的・組織的ネットワークが地域社会に根を下ろしている構造が影響していると考えられる。一方、東北・北陸では7％前後にとどまり、支持の広がりに地域的な限界が見られる。
②安定地域と浮動地域の二極化が進行
茨城・埼玉・大阪・熊本などは全国平均を上回る安定した支持率を維持しており、固定支持層の厚さが際立つ。対して、新潟・石川・富山などは5〜6％台と低水準で、他党との競合が激しく、浮動層の動向が得票率に直結している構図が見える。支持の地盤が明確な地域とそうでない地域との差が拡大していると言えるだろう。
③地方中核都市での組織力回復が進む
鳥取・岡山・徳島・長崎・沖縄など、人口規模に比して高い得票率を示す県が多い。これは地域密着型の支援網が機能しており、地方再生都市を中心に組織的な選挙運動が再び浸透し始めていることを示唆する。都市部依存から地方分散へと戦略軸が移りつつある傾向といえる。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率），2025年7月社会新報／社民党
参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

#都道府県 #都道府県ランキング #公明党支持率

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45543791

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【考察：都道府県別 参政党得票率から見える3つの傾向】
①地方保守層の共感と中部圏の突出
石川県・群馬県・和歌山県・福岡県など、中部〜西日本にかけてスコア7〜9の高得票地域が並ぶ。これらの県は地方の保守基盤が厚く、独自の地域共同体意識が残る傾向がある。参政党の主張する「自立」「教育」「健康」への訴えが、既存政党への不信感と結びつき、共感を得た結果と考えられる。とくに石川県は16.03％と全国最高で、地元での草の根活動が浸透していた可能性が高い。

②都市部の低調と情報発信構造の差
一方で東京都・神奈川県・大阪府など大都市圏では得票率が11〜12％台とやや低迷している。情報が多様化する都市部では、政策よりも即効性のある経済・生活支援策への関心が高く、参政党の理念型メッセージが相対的に届きにくかったとみられる。また都市生活者はSNS上での討議には活発だが、投票行動への転化率が低い傾向も影響していると推測される。

③地方ネットワークと草の根組織の影響
中小規模県での得票率上昇には、党員主体のボランティア活動や講演会など、地域密着型の運動が強く作用したと考えられる。特に北陸・九州の中堅県では、SNS発信よりも口コミや地域イベントを通じた支持拡大が顕著だった可能性がある。全国的な広告よりも「地域の知人が薦める政党」という信頼経路が形成され、都市部との情報伝達構造の違いが投票行動に表れたとみられる。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率），2025年7月社会新報／社民党
参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45538138

SAP公式認定試験「C_BCBAI_2509」は、SAP Build Apps を中心としたノーコード開発・AI統合型ビジネスプロセスを理解することが求められる新しいタイプの試験です。

本動画では、以下のポイントを中心に解説しています：

- C_BCBAI_2509試験の出題構成と試験範囲
- SAP Build Apps の基本概念と業務自動化の流れ
- AIとの連携機能（推奨エンジン、オートメーション）
- 効率的な学習のためのポイントと模擬問題の活用法

ノーコード開発や業務改善に関心のある方、SAP Buildを初めて学ぶ方にもおすすめの試験です。

試験対策用の日本語＆英語問題集（PDF形式＋模擬試験ソフトウェア）はgowukakuにて提供されています。学習にご活用ください。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45537732

ピアノ演奏: Ron Lubetsky（ MIDI録音 ）
https://kunstderfuge.com/chopin.htm

使用音源：Pianoteq v8.4.1
I. Pleyel (1835) Revoiced モデル音源

収録音律：
1. 12等分平均律
2. キルンベルガー第1法
3. ヴァロッティ音律
4. テンペラメント・オルディネール　ルソー 1768, 桒形解釈案2009
5. ラモー 「理論的音楽の新体系」1726 桒形解釈案2009
6. A.シュニットガー ハンブルグ聖ヤコビ教会オルガン音律復元 H.Edskes 1996
　
古典音律 引用元：
・オルガンの歴史とその原理 平島達司
神戸松蔭女子学院（短期）大学学術研究会
https://ja.wikipedia.org/wiki/ヴァロッティ音律
・「不等分か等分か――フランス18世紀音律の色彩、その曖昧さの魅力」 桒形亜樹子
東京藝術大学音楽学部紀要 (35), 59-73, 2009、東京藝術大学音楽学部
https://ci.nii.ac.jp/naid/120005610545
・Cornelius H. Edskes. ”Über die Stimmtonhöhe und Temperatur der Arp Schnitger-
Orgel von St. Jacobi in Hamburg” in Cornelius H.Edskes, Doctor Honoris Causa:
Publication in Honor of Cornelius H.Edskes, 19–42. Göteborg: Göteborg University, 1996.
https://gupea.ub.gu.se/bitstream/handle/2077/15641/gupea_2077_15641_5.pdf table.16

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45536412

ご視聴いただきありがとうございますm(__)m
この動画では「NATO類別制度（NATOカタログ制度）」の概要を説明しています。

Part 1
https://www.nicovideo.jp/watch/sm45333237
Part 2
https://www.nicovideo.jp/watch/sm45353813
Part 3
https://www.nicovideo.jp/watch/sm45400469

-----参考資料---------------------------------------------
【防衛装備庁セミナー資料】
https://www.mod.go.jp/atla/ncs/seminar_matl_20240919.pdf

【防衛省HP】
https://www.mod.go.jp/atla/ncs.html
-----------------------------------------------------------------

音声：VOICEVOX:ずんだもん
https://voicevox.hiroshiba.jp/

BGM：BGMer
https://bgmer.net/

NCAGEコードの制度を解説した動画はこちら
https://youtu.be/QNvEJ6ZMEMs

#NATO類別制度#NATOカタログ制度#NCAGE#NCAGE コード #SAM#NATOCodification System

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45533880

【考察：都道府県別 日本維新の会得票率から見える3つの傾向】
①関西圏への極端な集中
維新の得票率は大阪府27.43％、京都府16.6％、兵庫県15.9％、奈良県15.49％と、近畿圏で圧倒的な支持を維持している。特に大阪は全国平均を大きく上回り、もはや「地域政党」の枠を超えた独自の地盤を確立しているといえる。地元発の政策訴求力と改革志向が一体化し、他党が食い込めない構造が続いている印象だ。

②東日本での浸透の鈍さ
東北・北関東では依然として支持が低く、ほとんどの県で3％前後に留まる。これは維新の政策テーマが都市型・改革型に寄りすぎており、地方の生活課題と結びつきにくいことが一因と考えられる。特に青森・岩手・秋田などで2〜3％台にとどまる現状は、組織力の弱さや候補者不在の影響が顕著だ。

③中部・九州での“静かな拡張期”
愛知・福岡・静岡・徳島などでは4〜6％台で安定した得票を得ており、関西以外でも一定の存在感を示し始めている。特に愛知の5.45％は中部経済圏の改革ムードを反映しているともいえる。今後、地方都市部への政策発信を継続できれば、関西依存から全国展開への転換期を迎える可能性がある。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率），2025年7月社会新報／社民党
参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45533745

〇ChatGPTの参照(引用)元
https://www.city.kami.lg.jp/soshiki/4/profile.html?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.kami.lg.jp/?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.kami.lg.jp/soshiki/16/zinko.html?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.kami.lg.jp/soshiki/4/census-kokusei.html?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.kami.lg.jp/uploaded/attachment/7719.pdf?utm_source=chatgpt.com
https://jp.gdfreak.com/public/detail/jp010050000001039212/7?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.kochi.kochi.jp/deeps/01/010999/renkei-nidankaiiju/city_list/kochi/monobegawa-area/kami-city.html?utm_source=chatgpt.com
https://monobegawa.com/monobest/kami-shi/?utm_source=chatgpt.com
https://ryugadou.or.jp/?utm_source=chatgpt.com
https://www.kigenhaeikayo.com/?utm_source=chatgpt.com
https://kochi-iju.jp/other/details_1436.html?utm_source=chatgpt.com
https://iju.inakami.com/about/?utm_source=chatgpt.com
https://iju.inakami.com/?utm_source=chatgpt.com

高知県香美市についてChatGPTに聞いてみました

・香美市について
・香美市のトピック
・香美市の今後について

小春六花/CeVIO AI　つくよみちゃん/COEIROINK
効果音ラボ　Written with ChatGPT　Google Earth Pro　DOVA-SYNDROME　地図イラスト　Wikipedia市町村旗
※ChatGPTの回答は必ずしも正しいとは限りません。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45532097

AIによる生成動画です。誤りがある可能性があります。
あくまでも参考資料として作成された動画です。
そのことに留意し原文等でのお取り扱いが原則になります。


引用、参照　出典リンク
https://www.chuo-u.ac.jp/uploads/2025/04/research_introduction_elsi_elsi_university_summit_02.pdf
https://www5.cao.go.jp/j-j/sekai_chouryuu/sh24-01/pdf/s1-24-1-3.pdf
https://www.rieti.go.jp/jp/publications/pdp/18p009.pdf
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1561296.html
https://gpa.net/blogs/global/global-imf-ai-will-impact-40-of-jobs-and-worsen-inequality
https://ainow.ai/2024/02/29/275843/
https://www.developmentaid.org/api/frontend/cms/file/2024/01/SDNEA2024001-1.pdf
https://torihada.co.jp/creatorspost/3482/
https://www.dlri.co.jp/report/ld/316000.html
https://www.dlri.co.jp/report/ld/316000.html

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45531505

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【考察：都道府県別 国民民主党得票率から見える3つの傾向】
①中部・東海エリアでの高い得票率
愛知・静岡・富山を中心とした工業地帯では、経済政策への現実的な姿勢や、雇用と賃上げに直結する政策提案が産業労働層に浸透している。特に製造業の集積がある地域では、安定志向の有権者層が多く、国民民主党の立ち位置が受け入れられやすい構造といえる。

②首都圏の中位安定
東京・神奈川・埼玉などの大都市圏では、現実路線が評価され、教育・子育て支援、労働環境の改善など身近なテーマが共感を呼んでいる。都市部では無党派層の流動が大きいが、その中で一定の存在感を維持している点は注目といえる。

③西日本から九州にかけての伸び悩み
特に鹿児島や熊本では得票率が低く、地域保守勢力の強さや政党浸透度の差が影響している。加えて、地元密着型の政治文化が根強く、全国政党としてのメッセージが届きにくい側面もある。全体としては、政策が都市・産業圏で支持を集め、一方で地域性の強いエリアでは課題が残る構図となった。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率），
2025年7月社会新報／社民党 参照元PDF： https://sdp.or.jp/wpcontent/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45528228

この動画はAIによる生成されたものを動画に編集しています。
AIによるレポートの要約分析の為、誤りがある場合があります。
また、音声による不備もあります。不完全ながら
レポートの要点を整理して、長文でわかりにくいレポートを少しでも理解するために参考としての目的で作成されました。AIによる生成物であることに留意し、あくまでも参考情報に留め原文での取り扱いをしてください。

［引用、参照］
The Global Risks Report 2025 20th Edition INSIGHT REPORT
https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Risks_Report_2025.pdf

WEF公式紹介ページ
https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2025/

2025年のリスク予測
https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/voice/risk_prediction_2025.html

Risk Outlook 2025
https://www.internationalsos.com/newsroom/press-announcements/risk-outlook-2025

https://www.internationalsos.co.jp/newsroom/blog/GlobalRisk

社会の安心・安全を支える サイバーレジリエンス
https://www.global.toshiba/content/dam/toshiba/jp/technology/corporate/review/2025/04/a01.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45523362

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【考察：都道府県別 立憲民主党得票率から見える3つの傾向】
①東北・新潟の“リベラル主軸化”と組織再生
岩手22.73％・新潟21.18％・青森19.36％・長野19.06％など、北日本・中部山岳地帯で高得票が集中した。共通項は、旧民主党時代からの組織基盤（自治労・農協・教職員組合）と地方紙が担う情報共同体の存在。地域社会が依然として中間層中心で、生活者視点の政策が浸透しやすい。自民党や維新が組織票を持ち込めない領域であり、立憲は「地域分権・生活保障」の看板を再評価された形だろう。

②都市部の存在感低下：メディア主導型から実感主導型へ
東京11.71％・神奈川12.13％・愛知12.72％など大都市圏は低位安定。政策よりも“即効性”や“効率”を重視する都市有権者に対し、立憲のメッセージが抽象的に映った。SNS空間では維新や無党派系が情報量で優位に立ち、立憲は「誠実だが遅い」印象に留まった。都市では社会課題より生活費・住宅・雇用への直接支援を訴える再設計が不可欠となっている。

③西日本の脆弱地帯：大阪・和歌山・兵庫の断層
大阪5.76％・和歌山7.34％・兵庫8.89％など、関西一円でスコア1〜3が並ぶ。維新の「実務政治」と地域メディア露出が固定票を奪い、立憲の支持は政策以前に“存在感の希薄さ”に起因すると予想。地方紙・地方局が小規模な西日本では、旧民主系の系譜が可視化されず、新陳代謝の遅れが響いた。西日本の再構築には、地域候補の掘り起こしと「都市型リベラル」の現地化が鍵となる。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率），2025年7月社会新報／社民党 参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45522413

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【考察：都道府県別 自民党得票率から見える3つの傾向】
①地方回帰と「現場主義」への共鳴
地方票の強さが決定打となった。鳥取・島根など伝統的な保守地盤で自民党得票率が依然として高く、石破氏の「地方創生」「防災」「農業・中小産業重視」という実務志向が、都市型リーダーに対する倦怠感の受け皿になった。
②中央集権から現場分権への再設計
石破政権は、霞が関主導から自治体主導への転換を掲げ、「現場で決める政治」を旗印にした。これまでの自民党主流派が依存してきた東京中心の政策決定を是正し、地方の行政職出身者・中小企業団体・一次産業関係者を重視する布陣を採用。これにより、都市部での支持低下を招いたのではないか。
③維新の支配構造化
大阪11.48％は、維新が都市行政・教育改革・財政健全化を通じて「実務で成果を出す政党」として固定票を築いた結果。京都・兵庫・奈良にもその影響が波及し、自民は既存支持層の高齢化と若年層への浸透不足が露呈。関西圏では“組織動員型”から“成果体験型”の政治への転換が進み、保守再編の震源地となっている。

【出典】
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率）
2025年7月社会新報／社民党 参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45518115

【WEFレポート、グローバルリスク報告書2025-AIが徹底的に深堀】

【AI（NotebookKL）を使用したAI生成物】を編集したものです。

引用、参照：「The Global Risks Report 2025 20th Edition I N S I GHT REPORT」https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Risks_Report_2025.pdf

※本作品は知見拡充を目的とした参考資料として作成されました。
AIの生成物でああるため、誤り、誤認、等々がある可能性があります。
その点を留意の上、必ず原文での取り扱いをお願いいたします。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45515257

【AIによる要点整理と分析】WEFレポート：「グローバルリスク報告書2025」を読み解く
「AI生成」-NotebookLMによる


AIが使用したレポート
引用、参照元：
「The Global Risks Report 2025 20th Edition I N S I GHT REPORT」
https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Risks_Report_2025.pdf

※AIが生成したものだあるため、また知見拡充のための参考情報を目的として作られたものです。
AIの生成物は誤り、誤認等々を含め、完全なものでなく、あくまでも参考に留め、原文での取り扱いをお願いする。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45515127

『鉄道にっぽん! Real Pro 特急走行! 名古屋鉄道編 』のプレイ動画に、 『中部国際空港へ行こうとしたら車内BGMがノリノリだった件について』（2019年制作）を追加してみました。

タイミング揃えば実写でも再現可能…かも！？

※株式会社ソニックパワードの配信ガイドラインに沿って投稿しております
https://www.sonicpowered.co.jp/_idx-guideline/Guideline.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45514751

本動画は Huawei HCIP-Collaboration（H11-861_V4.0） の出題領域を、日本語の模擬問題を使って整理しながら解説します。通話制御、SIP/VoIP、会議・メッセージング、端末/ゲートウェイ連携、運用設計の観点で「なぜその選択肢が正しいのか」を丁寧に確認します。
AI活用ポイント
学習では、問題文→根拠キーワード→設計原則の順に分解。AIに「誤答理由の共通パターン抽出」「用語の要約」「弱点分野の自動タグ付け」をさせると復習効率が上がります。自分の解答ログに対し、AIで 誤りの原因（設定前提・規格制約・用語混同など）をラベル化するのがコツです。
想定視聴者
H11-861_V4.0 をこれから受験する方
UC/コラボレーション基盤（SIPトランキング、会議、IM&P）の設計・運用に関心がある方
模擬問題で体系的に弱点を見つけたい方
収録内容（抜粋）
試験ドメインの要点整理（通話制御／コラボアーキテクチャ／端末・ゲートウェイ／管理運用）
代表的な模擬問題の解説（根拠の拾い方と排除思考）
ラボ観点のチェックリスト（QoS、番号計画、冗長化、トラブル切り分け）
日本語学習者向けの用語ミニ辞典（SIP 3xx/4xx、CODEC、DTMF、媒体交渉 など）
学習リソースについて
日本語サイト ktest では、日本語版／英語版 の練習用問題集（PDF／ソフトウェア形式）を用意しています。受験準備の補助資料としてご活用ください。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45511532

この動画は、以下のレポート：PDFを読み込ませ、NotebookLMにて音声生成したものである。

Global Risks Report 2025: Current and Long-Term Threats
https://reports.weforum.org/docs/WEF_Advancing_Responsible_AI_Innovation_A_Playbook_2025.pdf

”この文書は、世界経済フォーラム（World Economic Forum）によって作成された「Global Risks Report 2025」の抜粋であり、世界の主要なリスクに関する詳細な洞察を提供しています。特に、調査回答者が今後2年間で最も深刻なリスクとして挙げた国家間の武力紛争（State-based armed conflict）や、長期的な懸念である地政学的な対立（Geoeconomic confrontation）、そして環境問題としての汚染（Pollution）の複合的な影響について分析しています。また、AI技術の悪影響や超高齢化社会に伴う社会保障制度の不備など、多岐にわたる課題と、それらを緩和するための行動計画も提示されています。レポートは、Marsh McLennanやZurich Insurance Groupなどの協力のもと、世界的な専門家の意見を取り入れ、その知見に基づいています。”

※この動画は、あくまでも参考資料に留めてご利用ください。
AIにて生成された音声です。AIは誤りがある可能性があります。
必ず、原文を参照して下さい。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45511384

📊 各県の“地元の声”を募集中！
コメント欄で「地元の実感」や「データとの違い」を教えてください！
今後の分析動画に反映させていきます！

全国47都道府県の特徴をデータで可視化した
「都道府県別MAPシリーズ」No.1〜No.12を再編集した総集編（約20分）です！
行方不明者数・暴力団員数・年収・魅力度など、日本各地のリアルをまとめて比較できます。

【収録内容（No.1〜No.12）】
01｜◯人認知件数
02｜交通事故死亡者数
03｜平均寿命
04｜◯◯数
05｜平均年収
06｜幸福度
07｜暴力団員数
08｜行方不明者数
09｜平均身長
10｜平均貯蓄額
11｜初めての年齢
12｜【2025年最新】魅力度

【使用データ・出典】
人口推計（令和4年10月1日現在）- 都道府県別人口（総務省統計局） https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html
総務省統計局 犯罪統計 「第6表 重要犯罪・重要窃盗犯 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員」（殺人含む）- 警察庁 / e-Stat https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195003
SBIインズウェブ「交通事故発生ランキング（都道府県別）」
（各都道府県の“人口10万人あたりの交通事故死者数（2024年）”を掲載） https://www.insweb.co.jp/car/kisochishiki/jidosha-jiko/jiko-ranking.html
インズウェブ 警察庁「令和6年における交通事故の発生状況について」（元データ） https://www.npa.go.jp/publications/statistics/koutsuu/jiko/R06bunseki.pdf
厚生労働省「令和2年都道府県別生命表」 （各都道府県の平均寿命を掲載） https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/tdfk20/index.html

その他出典は各単体動画から

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45509847

続きはこちら
https://girlgrowthclub.booth.pm/items/7426900
形式：99ページ(pdf, jpg, mp4)
下記の話は無料公開中です。購入検討されている方は参考にしてください。 https://girlgrowthclub.booth.pm/items/6548080
全話一覧はこちら
https://girlgrowthclub.booth.pm/item_lists/8aYTJ998
かつて、背の低さを嘲笑され、テニスコートで悔し涙を飲んだ少女がいた。その名は、今、伝説となる。 政府が極秘開発した「人体を活性化させる音」が、とある学校の校内放送に密かに混ぜ込まれた時、一人の女子生徒の運命は劇的に変わる。体内に満ちる熱いエネルギーと共に、彼女の身体は日を追うごとに驚異的な成長を遂げていく。 小柄なテニス部員だった彼女は、当初160cmの男子生徒に見下され、ラケットに振り回される自分に劣等感を抱いていた。しかし、「成長音」の影響か、わずか数日でその男子生徒の身長に追いつき、瞬く間に追い抜き去る。身長だけでなく、手足の長さ、体幹、動体視力、そして胸やお尻までもが目覚ましい変化を見せ、そのテニススキルは常識を逸脱したレベルへと進化していく。 かつて彼女を見下していた男子生徒は、その圧倒的な変貌と力の差に驚き、焦り、そして最終的には絶望へと追い込まれる。彼女の成長は止まることを知らず、テニスコートを股下とするほどの巨躯の女王へと君臨。その巨大な身体から繰り出されるプレーは、もはや誰も止められない。立っているだけで勝利が確定するほどの圧倒的な存在となった彼女は、「成長音は女子だけを成長させる」という事実を突きつけ、究極の支配を体験する。 「見下ろされる側」から「見下ろす側」へ、そして絶対的な「女王」へと変貌を遂げる彼女の姿は、成長の喜びと、全てを支配する快感を余すことなく描き出す。女子たちの成長は、まだ続いていく…。この規格外の成長譚が、あなたを未体験の興奮へと誘う！

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45509681

本動画では SAP C_TB120_2504 の最新5問を取り上げ、解き方の筋道と“ひっかけ”を日本語で手短に解説します。出題領域の例：ナビゲーション／マスタデータ／取引処理／レポート活用／運用シナリオ。
学習者が短時間で弱点を特定できるよう、各設問ごとに根拠と再チェック項目を提示します。
活用ヒント
まずはノーカットで5問を通し解答 → 間違えた設問だけ再視聴
解説の「根拠キーワード」を自分のノートに転記し、次回のチェックリスト化
2025年版のAI活用：設問の要点要約／誤答の共通パターン抽出／用語の英日対訳化
演習素材（中立情報）
日語サイト gowukaku では、C_TB120_2504の学習に使える**演習問題セット（日本語・英語／PDF版・ソフト版）**を用意しています。ご自身の学習方針に合わせてご利用ください。※試験仕様は変更される場合があります。最新情報は必ず公式サイトでご確認ください。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45508583

2025年版のVMware VCAP-CMA Design（3V0-32.23）試験に向けて、最新の模擬問題5問を紹介します。
試験構成や出題傾向を理解し、効率的に準備するためのポイントを解説。
AI技術の進化に合わせた設計・自動化の知識を確認したい方にもおすすめです。
この動画は killtest が提供する学習支援コンテンツの一部で、
英語版・日本語版の練習問題（PDF・ソフトウェア形式）にも対応しています。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45499906

北海道の列車クイズの第2弾を作りました。
北海道の道南を走る列車名、今は走っていない列車名などをクイズにしました。

DOVA-SYNDROMEの「なんでしょう？ 」をBGMに使用しています。

PDF版も作成しています。
A4用紙3枚です。
↓クイズの問題↓
https://dc392a7b-047f-48a2-827f-c6542c0e2df7.usrfiles.com/ugd/dc392a_115ba14b141046aea64cc148edc5b186.pdf

↓クイズの答え↓
https://dc392a7b-047f-48a2-827f-c6542c0e2df7.usrfiles.com/ugd/dc392a_07befb0a93144f99ac8223317e000709.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45497699

北海道の列車クイズを作ってみました。
北海道の道南を走る列車、今は走っていない列車などクイズにしました。

魔王魂の「still」と「彩を失くしたアメジスト」のショートバージョンを音楽に使用しています。

PDF版も作成しています。
A4用紙3枚です。
↓クイズの問題↓
https://dc392a7b-047f-48a2-827f-c6542c0e2df7.usrfiles.com/ugd/dc392a_b6b720d8895e4079b5f08bd398f82631.pdf

↓クイズの答え↓
https://dc392a7b-047f-48a2-827f-c6542c0e2df7.usrfiles.com/ugd/dc392a_34fc3f888f404eec8b8d1b116e558fb2.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45497656

Juniper 認定資格 JN0-481（Automation and DevOps, Specialist） の最新試験情報と模擬問題を紹介します。
本動画では、実際の試験範囲に基づいた質問例をもとに、自動化・スクリプト運用・Ansible・Python・Juniper Automation Stack など、出題頻度の高いトピックを整理しています。
学習のポイント：
試験構成と出題傾向の理解
CLI と API の連携操作
DevOps ツールチェーンと自動化実装の理解
実際のシナリオベース問題の演習方法
詳しい問題集（日本語版／英語版、PDF・ソフト形式）は gowukaku.jp で入手可能です。
自分のペースで効率的に学習し、2025年の認定合格を目指しましょう。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45495901

▼参考文献・引用
・北海道新聞『新幹線駅東口に空中歩廊　札幌市など計画　広場2カ所も整備』
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1209427
・札幌市まちづくり政策局都市計画部『北５条東1丁目地区地区計画の決定』
https://www.city.sapporo.jp/keikaku/info/tokeishin/ankensetsumei/documents/132_n4w3_simon_hosoku.pdf
・釧路市『釧路都心部まちづくり計画 【事業構想編 】( 概 要 版 )』
https://www.city.kushiro.lg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/006/201/000164502.pdf
・北海道新聞『釧路駅高架下「2車線直線化」　市長が道路整備方針　現行案見直し　経費増、スケジュール遅れ懸念』（2025年8月26日）
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1203446/
・国土交通省『一般国道5号創成川通(都心アクセス道路)事業の概要』
https://www.hkd.mlit.go.jp/sp/douro_keikaku/e1lg9o000000auwz.html
・北海道新聞『札幌都心のアクセス道路、本年度着工　まずは北8条周辺、地下トンネル340メートル』（2025年8月19日）
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1200533
・北海道新聞『未着工の国道・白鳥新道　室蘭市、新整備案作成へ　「津波浸水で２万人孤立」調査結果受け』（2025年9月22日）
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1214879/
・札幌市交通局『札幌市交通事業経営計画（2024年3月改訂案）』
https://www.city.sapporo.jp/st/zaimu/documents/2024honsho.pdf
・国土交通省『新幹線鉄道について』
https://www.mlit.go.jp/tetudo/tetudo_fr1_000041.html
・鉄道チャンネル『JR函館線「函館～長万部間」どうなる？　北海道新幹線の札幌延伸開業時も貨物鉄道の機能を維持　国と道の有識者検討会議「中間とりまとめ」【コラム】』
https://tetsudo-ch.com/13011485.html
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm45493754

SAP C_BCHCM_2502（SAP Certified Application Associate - SAP Build and Process Automation）試験に向けた最新の5問を紹介します。
本動画では、2025年対応の出題傾向を反映した模擬問題をもとに、理解すべきポイントや対策のコツをわかりやすく解説。
これから受験を予定している方にとって、学習計画を立てる上で役立つ内容となっています。
gowukaku（ごううかく）では、SAP C_BCHCM_2502 試験に対応した日本語版・英語版の模擬問題集を提供中。
PDF版・ソフトウェア版の両方を利用でき、自宅で効率的に学習を進められます。
AI時代に求められる「自動化スキル」を、今のうちに確実に身につけましょう。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45492581

この動画では、VMware vSphere 8.x 環境に関する知識を中心に、
2V0-17.25（VCP-DCV）試験の出題傾向・重要ポイント・実践問題 をまとめて紹介しています。
実際の試験準備に役立つ学習の流れや、理解を深めるためのヒントも解説。
こんな方におすすめ
初めて VMware 認定資格を目指す方
旧バージョンからアップデートしたい方
効率的に短期間で合格を目指したい方
英語版・日本語版の練習問題集（PDF／ソフトウェア版）も利用可能です。
学習を始める前に最新の試験範囲を確認し、2025年合格を目指しましょう。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45489563

2025年最新版の SAP Certified Application Associate - SAP S/4HANA Cloud, Public Edition – Sourcing and Procurement（C_S4CPR_2508） 対応動画です。
この動画では、試験範囲の概要や頻出トピックに加えて、AIを活用した理解促進方法、実際の模擬問題（日本語／英語）の例題を交えて解説しています。

学習リソースとして使用している模擬問題は、gowukaku日語サイトで提供されているPDF・ソフト形式のものです。試験形式の理解や弱点確認に役立ててください。
本動画は学習目的の内容であり、実試験問題の開示や保証は行っておりません。

http://www.nicovideo.jp/watch/sm45487085