遺体の身元はすぐに判明しました。遺体は菅野直之さんです。菅野直之さんはどんな人物だったのでしょうか? ・遺体発見場所から車で10分のところに住んでいる ・両親と祖母の4人暮らし ・26歳で独身 ・原発保守会社の営業主任 ・地元の青年会のレクリエーション担当部長 ・スポーツと音楽が好きでバンド活動もしていた この情報だけでも、菅野直之さんが好青年だったことが分かります。実際に 人望が厚く、青年会では中心的な存在であり、結婚式ではよく司会を頼まれていた とのことです。 村で行われる選挙では26歳ながら、応援演説を頼まれるような人物でした。みんなから慕われていて、信頼されていたことは間違いないでしょう。 だから、そんな好青年の菅野直之さんが覗きのために便槽内に入るなんて、とても考えられないのです。 もちろん、表向きはどんなに素晴らしい人でも、裏ではどんなことをしているかは分からないし、とんでもない性癖を持っていることもあり得ます。 ただ、 菅野直之さんは女性教員と知り合いで、普段から相談に乗るほど親しかった んです。狭い村の中で、わざわざそんな知り合いの便槽に忍び込むのか?そんな疑問もわいてきますね。 福島便槽内怪死事件で亡くなった 菅野直之さんはどうやって便槽内に入ったのか? 出典: そもそも、菅野直之さんはどうやって便槽内に入ったのでしょうか?便槽内の広さをもう一度確認しておきましょう。 出典: ・便器口は直径20cm ・汲み取り口の直径は36cm ・便槽内の幅は125cm ・便槽の高さは50cm(一部分は47cm) 男性の肩幅の平均は45. 未解決事件ファイル#6「福島女性教員宅便槽内怪死事件」 - 蛍の未解決事件ファイル. 6cm、菅野直之さんと同年齢の25~29歳の男性の肩幅の平均値は46. 0cmです。ちなみに、女性の25~29歳の肩幅のサイズの平均は40.
ついにあの事件の謎を解きました!福島女性教員宅便槽内怪死事件の謎に迫る!【未解決事件】 - YouTube
: 良い映画を褒める会。 渡邊文樹監督自ら出演して、事件関係者にインタビューし、再現ドラマを交えながら真相を突き詰めていく映画 です。 DVD化はされていませんので、現在は見ることができません。 福島便槽内怪死事件のまとめ 福島便槽内怪死事件をまとめました。覗き目的で便槽内に入り、出られなくなって死亡とされていますが、いろいろな情報をたどっていくと、そのようには思えなくなります。 原発関係なのか、選挙関係なのか?それともいたずら電話の主が犯人なのかは不明ですが、菅野さんの名誉だけは守られると良いですね。
この事件は古くて資料に乏しいから、残っている資料から考察するしかなかった そんな中で、自信ありげに「当日は0-1度だった」と語る人物が突如として現れたから そのような資料があるのなら是非見てみたいし、他にもどのようなことが書かれているのか、知りたいんだよ もしかしたら、そこに書かれている内容から新しい考察が生まれるかもしれないからね それを、どうでもいいこと、とは言えないだろ? そもそも事故派だって死因は「凍死」なんだから、「当日はとても寒かった」ということに異論はないわけで あくまでも知りたいのは、どこから「当日0-1度」という情報が出てきたのか?ってだけだよ 少なくとも、 >>877 からはそうは読み取れない >>904 「気温はさておきその記事を見れば他の有益な情報が得られると思った」 こういうことね 因みに0-1度は俺がついた真っ赤な嘘だ 寒かったというのを取り敢えず0-1と言っときゃいいかなと思って書いただけだよ 女性の糞便覗きマンが何も考えず入ったというよりは途中から後退できず前進して体勢を立て直そうと試みて失敗したと思っている 新情報が無いんなら推理は結構だよ 出尽くした話を焼き直したところで意味はないし、双方の見解が変わることもない >>907 ここお前のスレじゃないぞ あ、ごめんね >>906 は僕宛てに自分の見解を披露しようとしているかのように読めたから、僕宛には要らないといったまで そもそも、こんな昔の事件に関心を持ち続けている人なら、当然これまでの資料には目を通してるんでしょ? その上で誰かが僕と違う見解を持ったなら、それはその人個人の人間性に依るものであって、今更擦り合わせを試みても先は見えてるんだよ 同じものを見て、腐ってるという人もいれば、美しいという人もいる そこで争っても仕方ない 例えばAERAにあるように現場が板張りの教員住宅が4軒並ぶ内の一軒で、しかも便槽の蓋が空いていたとなれば、 「男性が大声を出したら誰かに聞こえたのでは?」と考えるのが自然 遺体が抱えていた衣類も、同誌の通り「フード付きジャンパー」であるならば、それは槽内の汚れから身を守るための外套だったかもしれない でも、そう考えたくない人は「でっちあげ」だの「ソースがあっても信憑性に欠ける」となる これはもう宗教だよ いいんだよ ミステリーにしといてあげないと遺族に残るのは恥しかないだろ?
レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。 未解決事件・失踪/行方不明事件・印象に残った事件 【福島女性教員宅便槽内怪死事件】 平成元年(1989). 2. 28発生 郡山から車で1時間ほどの阿武隈山地に位置する福島県田村郡都路村(現田村市)。 山間の静かな村にある教員住宅で事件は起こった。 平成元年2月28日の18時ごろ、村内の小学校に勤める女性教員のAさん(23)が、 住まいとしている小学校に隣接した教員住宅に帰宅し、トイレに入って何気なく中を覗くと靴のようなものが見える。 (※靴のうち1足が頭部付近にあった。もう一足は自宅付近の土手で発見された) 驚いて外の汲み取り口へ周ると蓋が開いていて、中を覗くと人間の足が見える。 Aさんはすぐに教頭先生ほか同僚の教員を呼び、同僚の先生が警察へ通報した。 まず近くの駐在から警官が駆け付け、続いて村の消防団員と三春署員が到着した。 署員らは便槽から中の人物を引っ張りだそうとするが狭くて出すことができず、 周りを重機で掘り起こし、便槽を壊してどうにか出すことができた。 (便槽は後にSさんの父親が復元して保存している) 便槽の中の人物はすでに死亡していた。遺体は真冬というのに上半身裸で、 着ていた上着を胸に抱えて膝を折り、顔をやや左に傾けた形で固まっていた。 前スレ 福島女性教員宅便槽内怪死事件★7 「女教師研究所データベース」 (1989.
怪死した男性を取り巻く環境はいかにも異様で、自身は原発関連の企業に勤めていたり、界隈では、この怪死事件の他にも3件の不審死が囁かれていたり、事件後、村の二人の駐在始め、三春警察署の刑事課などの関係者全員が移動となったりなど、異様ずくめ。 村長選挙では青年部代表で応援演説をするくらいの存在で、女性教師とは幼なじみ。村というのは何かと狭いものだから、色々なものが絡まっているんだろうなぁとは想像できるものの、それを具体的にしろとなると難しいのでしょう。 とはいえ、村人たちもこの事件はおかしいと考えたようで、1ヶ月余りで4000人余りの署名が集まり真相究明を求めたものの、警察はそれを「事件性がない」と却下しています。 素人目にはどう考えても事件でしかないと思うのですが。 仮に怪死した男性が変態だったとしてもです。 もっとも僕には怪死した男性が変態だったとは1mmも思えないのですが。
CTC →事例・レポート →よくわかるIT新発見 第8回 「テキストマイニング実践の勘所」 コトバンク →テキストマイニングとは 表計算ツール「Microsoft Excel 」を利用して、 テキストマイニング を行うこともできる。 高度な テキストマイニング ツールと比較すると、機能/性能面における制約などはあるが、基本的な機能を持つ テキストマイニング ツールとして活用できる。 Excel で行う テキストマイニング の身近な例としては、アンケート分析などがある。アンケートに書き込まれた「自由記述」に対して、「文章単位」「段落単位」「文節単位」「単語単位」に細分化を行い、頻出語を集計することにより、キーワードのマイニングを行える。 このブロックでは、「 Excel を利用したデータマイニング」について「活用法」や「 Excel アドイン」についてまとめられたサイトを紹介。 Excelで学ぶテキストマイニング ポイント Excel を使用した テキストマイニング の方法や考え方について解説されている。 テーマ ■テキストマイニングとは? ■文章を単語化する「分かち書き」 →相関係数 →クラスター分析 →主成分分析のV1、V2を使用した散布図 ■キーワードを分かち書きしても終わりではない!? ページリンク →Knowledge Data Service →テキストマイニングについて|Excel(エクセル)で学ぶデータ分析ブログ Excelで「E2D3(Excel to)」を利用してワードクラウドを作成する方法 Excel で「」ベースのグラフ作成ツール「E2D3( Excel to)」を利用して、ワードクラウドを作成する方法についてまとめられている。 ■ワードクラウドって何? 『ビッグデータってデータウェアハウスじゃだめですか?』というタイトルで講演します：EnterpriseZine（エンタープライズジン）. ■ワードクラウドを作ってみよう! ■オープンデータで試してみよう! ■まとめ →コラバド →Excelだけでワードクラウドをつくってみた!
データウェアハウス(DWH)とは、企業に蓄積される膨大なデータを格納するシステムのことです。 データウェアハウスは、データベースの一種であるものの、利用の目的や格納するデータには違いが見られます。本記事では、データウェアハウスの基礎知識から、データウェアハウスを構成する4つの特徴、そして実際の分析の流れについて解説します。 DWH(データウェアハウス)とは?
「データマート」という言葉をご存知でしょうか? 先日、とある記事を読んでいたところ、データマートが当然のように登場しており、用語の解説すらありませんでした。しかしながら、データマートという言葉はそれほどメジャーな言葉とは思えず、知っているという人も少ないのではないかと感じています。そこで今回は、このデータマートをクローズアップしてみることにしましょう。 データマートとは?
2%が導入済と答えており、すでにビジネスに必須のツールになったことが伺えます。 従業員規模では、従業員が多くなればなるほど導入率が高くなっており、グループウェアの導入によって業務改善を図ろうとしている傾向があるといえます。 グループウェアの導入社数シェア シェアトップは「サイボウズOffice」、2位に「Microsoft Office 365」が続くのは変わりありませんが、Office 365がシェアを大きく伸ばし、サイボウズに迫ってきているのが注目されます。 しかしサイボウズは「 サイボウズGaroon 」もシェア3位に食い込む伸びを見せており、この2社で全体の50%以上を占め、2強の様相を呈してきているといえるでしょう。 その他、4位以下は僅差で並ぶ結果で、順に「IBM Notes」「NEC StarOffice」「Microsoft Exchange Server」「 Desknet's NEO 」「IBM Connection Cloud」「富士通 TeamWARE」「 Google Workspace 」となっています。 次の記事では、グループウェアのシェア・市場規模についてより詳しく解説しています。 シェア上位のサービスから最新のおすすめサービスを徹底紹介するので、検討にぜひお役立てください!