ゴルフ産業を活性化することで地域に貢献することを掲げる株式会社ウィルトラスト(本社:茨城県水戸市、代表取締役社長:礒崎博文、以下ウィルトラスト)は、日本初の "Golf & Entertainment空間" として「ROYAL GREEN Mito」へリニューアルしてから7月24日(土)に3か月を迎えました。累計来場者数は累計2. 5万人を突破、そしてICカードの登録者の約半数、約56%が20代~40代と従来のゴルフ練習場の属性に「変化」が起こっています。そのうち、女性の来場者も約15%ととなっています。 今後は、採択された「事業再構築補助金」を活用し、「地域貢献」「エンターテイメント拡充」「商圏の拡大」を切り口にゴルフ業界のDXへ挑戦してまいります。 「ロイヤルグリーン/ ROYAL GREEN Mito」とは 「ロイヤルグリーン」は、茨城県水戸市とひたちなか市にある「ゴルフ練習場」です。「ROYAL GREEN Mito」へリニューアル(グランドオープン)することにより、「ゴルフの練習をする施設」という価値提供から脱却、単なる「ゴルフ練習場」をやめ、トップトレーサー・レンジを導入することで、多くの方にゴルフに興味をもち、家族や仲間で「一緒に過ごす時間」をゴルフと共に楽しんでいただく場所、" Golf & Entertainment 空間 " を提供しています。 *サイトはこちら: ゴルフ練習場としては異例、20代~ 40 代の 登録者 が約半数&女性が全体の約 15 % 4月24日(土)にグランドオープンしてから累計来場者数は2. “Golf & Entertainment空間”「ROYAL GREEN Mito」、来場者数が累計2.5万人を突破！登録者の半数が20代～40代 - 水戸経済新聞. 5万人を超えた「ROYAL GREEN Mito」は、単なる練習場だけではなく、家族や仲間で過ごす空間を提案するため、1)初心者向けプログラムやグループ打席・女性専用打席 2)トップトレーサー・レンジの導入 3)カフェ&バー を提供してまいりました。 その結果、6月末時点で ・延べ来場者は累計2. 5万人を突破 ・ICカードの登録者の約半数、約56%が20代~40代(そのうち、女性の登録者は全体の約15%) となり、ゴルフ練習場の属性が従来の顧客層(70~80代中心)から大きな変化 これは、コロナ下において、従来の余暇に充てられなかった生活者も増え、2020年のゴルフ練習場の売上げは116%(経済産業省特定サービス産業動態統計調査調べ)と前年を上回っていることも後押しされておりますが、若い世代向けの「立ち寄りたくなるような」空間やサービス提供もこの来場属性の実現を可能にしています。 経済産業省の「 事業再構築補助金 」に採択が決定 また、6月18日には経済産業省の「事業再構築補助金」(卒業枠)に採択が決定しました。(採択率約0.
夏はアイス! シロクマって美味しいよね。 なんでサイズやらなんやら色んな種類あるの? 一社の商標じゃないのかな。 美味しいから、どうでもいいか。 さて、今年もアレの季節がやって来た。 いや、実は季節って言っても、若干バラバラ。 ワタクシの進捗次第みたいなところもあって、ゴメンて感じなんだけど。 で、何がやって来たかというと、Team REC Tシャツ2021年モデル〜! みんなでチームね!ってことで、今年もTシャツを製作する。 早速、昨日から受注が始まったので、ご紹介。 まずは、定番ロゴ。 やっぱりこれは外せないよね。 ちなみに、袖の#09プリントはニューバージョンだ。 続いては、ニューバージョン! いい感じじゃない? 「TENNIS」の文字がテニスマンぽくていい! で、以前大好評だったカモフラを入れてみた。 これは買いだな。 そして、3バージョン目。 TRM(Team REC Members)ロゴである。 こちらのロゴにもカモフラを加えてみた。 これもいい感じだなぁ。(自画自賛) 実は今回、シャツのボデイを変えてみた。 そのおかげもあって、こんなバージョンが実現。 WOMMENS企画のボディね。 少し袖がフレンチっぽくなっていてカワイイ。 カラーとサイズに制限はあるけど、いい感じでしょ。 さらには、もちろんのロンTもご用意。 ちゃんと3パターンのロゴで準備しているので、ぜひどうぞ。 どうでしょ? 【本日、鈴木コーチが最終日となります】お世話になりました | ステップゴルフ. どれもいい感じじゃない。 ご注文は8月15日まで。 お申し込みはレックテニススクール各校フロントへどうぞ。 スクール会員ではないけど、我こそはTeam RECという方は、 う〜ん・・・誰か知り合いを探してください。 またはHPのお問い合わせかTeam REC Facebookページのメッセージなどでお問い合わせください。 なんとかします。(できるかな) ということで、今年もTeam REC Tシャツで盛り上がりましょう!
最寄り駅はJR京王線線 仙川駅。三鷹駅と吉祥寺駅へのバスは10~15分間隔で出ており、新宿まで19分、渋谷まで18分程と、都心へのアクセスもスムーズです。 駅周辺は「西友」「京王ストア」「マルショウ」などスーパーマーケットが充実している他、「クイーンズ伊勢丹」などのショッピングセンターやお洒落なインテリア・雑貨店、カフェやレストランなど様々なショップがあり、ショッピングや食事を楽しむことができるのが魅力。またスポーツクラブやゴルフ練習場、ボーリング場などのレジャー施設も見逃せません。 建物の敷地内には緑が多く、四季折々の木々や草花など自然に寄り添う癒しの空間。近隣には24時間営業の「グルメシティ」やコンビニエンスストア他、生鮮食品などが揃う「スーパーしんめい」などがあり、毎日の買い物に大変便利です。 敷地内や周辺には家庭的保育や病児保育、一時保育など子育てをサポートしてくれる施設が充実しており、小中学校も徒歩10分圏内。また、敷地内に「新川クリニック」や、徒歩5分に杏林大学医学部付属病院があるため安心です。 子育てにぴったりの落ち着いた環境で、ゆとりあるファミリーライフを送ることができるでしょう。
(ドラえもんふうで) この先を見据え、テニスを核にしながらも、 様々なアイテムを提供できなければいけないだろうということで、 テニスにも親和性の高そうなパデルを体験してみることにしたのだ。 当然ながらここには壁付きのパデルコートはない。 が、雰囲気だけでも味わってみようと、バボラジャパンさんにラケットをお借りした。 パデルラケットって重いのね。 350gくらいある。 長さがないから取り回しにくさはない。 実は前の週、ふと気づいた。 ボールがない。 バボラさんに「テニスボールでいいんでしょ?」と言ったら、 「違います!ちゃんとパデル専用ボールがあるんです」とのこと。 ならば準備しておかなければと、新宿の有名テニスショップに買いに行くも、 パデルボールは売っていなかった。 まだ常時店頭に並べるようなレベルじゃないのかな。 困ってしまった時は、HEADのコバヤシさん。 電話して、「パデルのボール売ってください」と言ってみた。 「なんでまた?」 「実はスタッフでパデル体験会をしようと思って」 「そうなんですね。ラケットはありますか?」 「ゴメン、バボラさんから借りちゃった。ボールだけで」 体験会ってことで、サンプルボールを探してくれて、送ってくれた。 「パデル導入の際にはぜひHEADのラケットを採用してください」 と、ちゃんと営業トーク付き。 コバヤシさん、ありがとうございます! ということで、道具も揃った。 なぜか勝ち誇るフカダコーチ。 キミ、なんにもしてないから。 さっそく皆で体験会。 順番にラリーをしてみる。 壁がないので、基本はテニスと一緒。 ボレーの弾きっぷりが気持ちいいね。 で、よく分からないけど、試合をしてみる。 さらに分からないままに2チームに分けて団体戦。 パデル、面白いな。 これホントのコートだともっと楽しいんだろうね。 DRKさんのダイビングショットなど、かなり盛り上がった。 パデル、いいかも。 ただ、ウチの会社、何やってもとにかく盛り上がるから、 実際のところ、本当にどうなのか分からないんだよなぁ。(苦笑) しかし、最近急激に競技人口が増えてきた種目であることに違いはない。 常に情報を収集しつつ、新たなチャンスを探していきたい。 次は本物のコートで体験だね。 また盛り上がろう!! (それやりすぎなんだって)
そして皆さん。 一緒に、偏見のない平和な世界を作っていきましょうよ!! 「確率」全 12 記事をまとめました。こちらから次の記事をCHECK!! あわせて読みたい 確率の求め方とは?【高校数学Aの解説記事総まとめ12選】 「確率」の総まとめ記事です。確率とは何か、その基本的な求め方に触れた後、確率の解説記事全12個をまとめています。「確率をしっかりマスターしたい」「確率を自分のものにしたい」方は必見です!! 熱くなったところで終わりです。
モンティ・ホール問題とは モンティ・ホール問題 0:三つの扉がある。一つは正解。二つは不正解。 1:挑戦者は三つの中から一つ扉を選ぶ。 2:司会者(モンティ)は答えを知っており,残り二つの扉の中で不正解の扉を一つ選んで開ける。 3:挑戦者は残り二つの扉の中から好きな方を選べる。このとき扉を変えるべきか?変えないべきか?
…これであればどうですか? 最初の選択によほど自信がある場合以外、変えた方が良いですよね??? このとき、ドア $C$ に変更して当たる確率は $\displaystyle \frac{9}{10}$ です。 なぜなら、ドア $A$ のまま変更しないで当たる確率は $\displaystyle \frac{1}{10}$ のまま変化しないからです。 ウチダ ドアの数を増やしてみると、直感的にわかりやすくなりましたね。本当のモンティ・ホール問題の確率が $\displaystyle \frac{2}{3}$ となることも、なんとなく納得できたのではないでしょうか^^ 最初に選んだドアに注目 実は最初に選んだドアに注目すると、とってもわかりやすいです。 こう図を見てみると… 最初に当たりを選ぶと → 必ず外れる。 最初にハズレを選ぶと → 必ず当たる。 となっていることがおわかりでしょうか!
こんにちは、ウチダショウマです。 いつもお読みいただきましてありがとうございます。 さて、確率論で最も有名と言っても過言ではない問題。 それが「 モンティ・ホール問題 」です。 【モンティ・ホール問題】 $3$ つのドアがあり、$1$ つは当たり、$2$ つはハズレである。 ⅰ) プレーヤーは $1$ つドアを選ぶ。 ⅱ) 司会者(モンティさん)は答えを知っていて、残り $2$ つのドアのうちハズレのドアを開ける。 ここで、プレーヤーは最初に選んだドアから残っているまだ開けられていないドアに変えることができる。 プレーヤーがドアを変えたとき、それが当たりである確率を求めなさい。 ※ヤギがハズレです。当たりは「スポーツカー」となってます。 少々ややこしい設定ですね。 皆さんはこの問題の答え、いくつだと思いますか? ↓↓↓(正解発表) 正解は $\displaystyle \frac{1}{2}$、…ではなく $\displaystyle \frac{2}{3}$ になります! 条件付き確率の解説（モンティ・ホール問題ほか） | カジノおたくCAZY（カジー）のブログ. 数学太郎 え!だって $2$ 個のドアのうち $1$ 個が当たりなんだから、正解は $\displaystyle \frac{1}{2}$ でしょ?なんでー??? そう疑問に思った方はメチャクチャ多いと思います。 よって本記事では、当時の数学者たちをも黙らせた、モンティ・ホール問題の正しくわかりやすい解説 $3$ 選を 東北大学理学部数学科卒業 実用数学技能検定1級保持 高校教員→塾の教室長の経験あり の僕がわかりやすく解説します。 目次 モンティ・ホール問題のわかりやすい解説3選とは モンティ・ホール問題を理解するためには、 もしもドアが $10$ 個だったら…【 $≒$ 極端な例】 最初に選んだドアに注目! 条件付き確率で表を埋めよう。 以上 $3$ つの考え方を学ぶのが良いでしょう。 ウチダ 直感的にわかりやすいものから、数学的に厳密なものまで押さえておくことは、理解の促進にとても役に立ちますよ♪ ではさっそく、上から順に参りましょう! もしもドアが10個だったら…【極端な例】 【モンティ・ホール問題 改】 $10$ 個のドアがあり、$1$ つは当たり、残り $9$ 個はハズレである。 ⅰ) プレーヤーは $1$ つドアを選ぶ。 ⅱ) 司会者(モンティさん)は答えを知っていて、残り $9$ つのドアのうちハズレのドア $8$ つを開ける。 ここで、プレーヤーは最初に選んだドアから残っているまだ開けられていないドアに変えることができる。プレーヤーはドアを変えるべきか?変えないべきか?
勝率が変わるなら、どのように変わるのか? こういうときの鉄則は 「極端な例を考える」 ということだ。 たとえばドアの数を10000個あったとする。そのなかでアタリはやっぱり1つ。そしてモンティはアタリと挑戦者が選んだドアを残してぜんぶ開けます(9998個のドアを開ける)。 そしたらどうだろう? 勝率は本当に1/2だろうか?
背景 この問題は, モンティ・ホールという人物が司会を務めるアメリカのテレビ番組「Let's make a deal」の中で行われたゲームに関する論争に由来をもち, 「モンティ・ホール問題」 (Monty Hall problem)として有名である. (1) について, 一般に, 全事象が互いに排反な事象 $A_1, $ $\cdots, $ $A_n$ に分けられるとき, 「全確率の定理」 (theorem of total probability) P(E) &= P(A_1\cap E)+\cdots +P(A_n\cap E) \\ &= P(A_1)P_{A_1}(E)+\cdots +P(A_n)P_{A_n}(E) が成り立つ. (2) の $P_E(A)$ は, $E$ という結果の起こった原因が $A$ である確率を表している. モンティ・ホール問題のわかりやすい解説３選【あのマリリンだけが正解した問題】 | 遊ぶ数学. このような条件付き確率を 「原因の確率」 (probability of cause)と呼ぶ. (2) では, (1) で求めた $P(A\cap E) = P(A)P_A(E)$ の値を使って, 条件付き確率 $P_E(A) = \dfrac{P(A\cap E)}{P(E)}$ を計算した. つまり, \[ P_E(A) = \dfrac{P(A)P_A(E)}{P(E)}\] これは, 「ベイズの定理」 (Bayes' theorem)として知られている.