アニメでは物語の途中で衝撃的な展開を迎える作品が数多く存在します。 主人公がダークサイドに墜ちてしまったり、大切な仲間が死んでしまったり、愛していた恋人に裏切られたり……。視聴者を驚かせる悲劇的なエピソードは、近年では"鬱展開"と呼ばれ、一部のファンを惹きつけています。 【フォト】[好きな鬱展開アニメは?] ランキングTOP5を画像で確認する そこでアニメ!アニメ!では、「好きな鬱展開アニメは?」と題した読者アンケートを実施しました。5月18日から5月25日までのアンケート期間中に195人から回答を得ました。 男女比は男性約35パーセント、女性約65パーセントと女性が少し多め。年齢層は19歳以下が約50パーセント、20代が約30パーセントと若年層が中心でした。 ■アクションやホラーなど多ジャンルのタイトルが上位に!
ディ・テクノは、『ひぐらしのなく頃に 命』において、最新情報を公開した。 <以下、プレスリリース> 漫画家コラボガチャ開催!赤瀬とまと先生による竜宮レナが登場!! 6月16日(水)より漫画コラボガチャを開催!コミカライズ版「ひぐらしのなく頃に 業」の「赤瀬とまと先生」描き下ろしの新限定カード『SSR【手作りベントー】竜宮レナ』が登場しました。同時にピックアップガチャも開催!限定SSRカードをぜひGETしてください! 【ピックアップガチャ開催期間】 2021年6月16日(水)16:00 ~ 2021年6月23日(水)14:59 ◆SSR【手作りベントー】竜宮レナ 『★6進化時』 ■『ひぐらしのなく頃に 命』 公式サイト 公式Twitter App Store Google Play (C)2020竜騎士07/ひぐらしのなく頃に製作委員会 (C)D-techno
ボタン/赤…約71% ボタン/虹…大当り濃厚!? 羽入出現…大当り濃厚!? 校舎外のリーチのなかで信頼度が1番高い。 手押し車、ポスター、ボタンが赤なら大チャンス。 「校舎内・かくれんぼリーチ」 ●パターン別・信頼度 トータル…約22% チャンスアップ/なし…約12% チャンスアップ/1つ(赤いモップ、赤い壁)…約33% チャンスアップ/2つ…約71% 羽入出現…大当り濃厚!? モップ、背景の壁が赤ならチャンスアップ。 「校舎内・開錠リーチ」 ●パターン別・信頼度 トータル…約24% チャンスアップ/なし…約14% チャンスアップ/1つ(赤い非常口、掃除板)…約38% チャンスアップ/2つ…約73% ボタン/赤…約73% 非常口、掃除板が赤ならチャンス。 「校舎内・保健室リーチ」 ●パターン別・信頼度 トータル…約46% チャンスアップ/なし…約28% チャンスアップ/1つ(赤い人形、赤いチャンスの文字)…約68% チャンスアップ/虹…大当り濃厚!? ボタン/赤…約71% ボタン/虹…大当り濃厚!? 羽入出現…大当り濃厚!? 校舎内のリーチのなかで信頼度が1番高い。 人形とボタンが赤、チャンスの文字出現で信頼度大幅アップ。 「レナに遭遇するタイミング」 ・1パターンに大きくわけて4つ遭遇するタイミングがあり、序盤と去り際はスーパー発展の期待大 (スーパー発展期待度…序盤/約75%、中盤/約20%、終盤/約40%、去り際/約75%) 「時短5回転時」 ・レナ出現で大チャンス(平均信頼度約43%) 「大当り時」 ・鉈落下時のBGMがYOUなら絆結びRUSH突入濃厚!? 絆結びRUSH 【シャッター演出以外の予告が発生でチャンス】 「カウントダウン予告」 ●トータル信頼度…約46% カウント0で絆当り獲得!? 「星花火予告」 「回想予告」 ●トータル信頼度…約32% 「シャッター演出」 シャッターが閉まると転落のピンチ。 ボタン連打で開けばハズレ、閉まりきるとRUSHが終了して真・身隠しモードへ。 「ホールド予告」 ●トータル信頼度…約28% 「変動開始時エフェクト予告」 ●トータル信頼度…約33% 「絆結びゾーン」 ●トータル信頼度…約90% 【右図柄に羽入停止で大当り濃厚!? 】] 停止する図柄のキャラの組み合わせが重要で、基本的に左図柄は圭一以外が停止すれば大チャンス。 圭一が停止しても右図柄に鷹野や入江、富竹が停止すればアツい。 ・圭一(左図柄) ●右図柄別・信頼度 レナ…約27% 魅音…約26% 詩音…約26% 梨花…約26% 沙都子…約26% 鷹野…約65% 悟史…大当り濃厚!?
ひぐらしのなくころに めぐり 319ばーじょん メーカー名 Daiichi(メーカー公式サイト) Daiichiの掲載機種一覧 大当り確率 1/319. 69(通常時) 1/7. 72(右打ち中実質確率) ラウンド数 4or6or9or10R×10カウント 確変突入率 - 時短突入率 100% 賞球数 3&1&4&7&15 大当り出玉 約450or900or1350個(払い出し) 電サポ回転数 1or5or99回転(転落小当りを引くまで継続) 導入開始日 2020/01/06(月) 機種概要 1種2種+転落タイプの新感覚スペックで運命が再び廻り始める!! 2つのモードをループさせるゲーム性となっており、「真・身隠しモード」は時短1or5回転の連チャンゾーン。もうひとつの「絆結びRUSH」は大当りor転落するまで継続する連チャンゾーンでトータル継続率は約89%を誇る。 演出面ではパチンコオリジナルキャラクターの「西園寺 雅」が、おなじみのストーリーや演出をさらに盛り上げる! 大当り詳細 ゲームフロー PR動画 演出・解析情報 ボーダー情報 ボーダー ●4. 0円(25個)※250個あたり 20. 7回転 ●1. 0円(100個)※200個あたり 16. 5回転 ※電サポ中の出玉増減-10%、通常時10万回転から算出 初当り1回あたりの期待出玉 3, 857玉 各種シミュレート値 期待収支(貸玉料金4円) ※各交換率の表記の玉数は交換後の1玉4円換算での値 ※時間あたりのプラス個数は交換後の1玉4円換算での値 演出情報 共通 裏ボタン 「通常時・背景変更」 左右ボタンの左を10秒長押しすればエンジェルモート、右を10秒長押しで煌モードに強制的に移行する。 「電サポ中・楽曲全開放」 図柄揃い後の運命分岐ゲートを狙う指示が出ている画面でボタンを10秒長押しすれば、すべての楽曲が選択可能になる。 搭載楽曲 【全13曲搭載!! 】 ・ひぐらしのなく頃に ・コンプレックス・イマージュ ・奈落の花 ・光の空のクオリア ・you ・なのです☆ ・プレイスオブピリオド ・追想のディスペア ・HAPPY! LUCKY! DOCHY!
"と叫んでしまうぐらい信じられないような展開が連発。とくに最新作の『業』には驚かされました」とホラーやミステリーとしての面白さがファンを掴んでいます。7月からは『ひぐらしのなく頃に卒』が放送予定です。 ■そのほかのコメントを紹介!! 『School Days』には「ラブコメ作品かと思いきや、どんどんドロドロ展開になっていくところが印象的」や「三角関係の物語がこのような結末を迎えるのかと驚きました」。 『91Days』には「主人公をはじめ、すべての登場人物がドミノ倒しのように間違った道を進んで破滅していくのが悲しい。ラストシーンの澄んだ寂寥感が何年経っても心に残っている」。 『機動戦士Vガンダム』には「あれだけ仲間が犠牲になるなんて。途中からチームに加わるシュラク隊が、くしの歯が欠けたように退場していくのは衝撃でした」。 『星合の空』には「12話のラストがショッキングすぎて……。何としても続きを実現してもらいたいです」と続編の制作が待ち望まれているタイトルにも投票がありました。 今回のアンケートではインパクトの強いエピソードやシーンのある作品が数多くランクイン。美しい友情や激しいバトルなど、多彩な魅力を備えたタイトルが目立っており、憂鬱な展開も作品を盛り上げるために必要な要素であることがよくわかる結果となりました。 ■ランキングトップ10 [好きな鬱展開アニメは?]
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3. 00
ギョウジャニンニク二郎
4. 33
ユウキ
ちゃふ
3. 83
アル
3. 33
ミンチ
2. 67
らっとん
海熊
2. 83
マスクマン
かい
おはてんバケ将軍
シリーズ機種
Pひぐらしのなく頃に〜囁〜
導入開始日: 2021/07/05(月)
Pひぐらしのなく頃に〜瞬〜
導入開始日: 2021/02/08(月)
Pひぐらしのなく頃に~憩~
導入開始日: 2020/07/20(月)
Pひぐらしのなく頃に~廻~219ver. 導入開始日: 2020/05/11(月)
この機種の関連情報
動画
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女王道 72回 〜倖田柚希〜【Pひぐらしのなく頃に~廻~319…
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パチンコ新台
05. 13 DWHで解決できる課題と導入メリットとは? 続きを読む ≫
"データ"を取り巻く用語には、様々な用語が存在します。例えば、以下のような用語が存在します。 データレイク データマート データウェアハウス(DWH) これらは、データを蓄積して、分析や機械学習に使うためのものですが、それぞれの役割は大きく異なっています。それぞれ、どのような意味で、どのような役割があるのでしょうか? 本記事では、『データレイク』と『データウェアハウス(DWH)』の違いについてご紹介していきます。 そもそも、データとは? そもそも、なぜデータをためておく必要があるのでしょうか? その前にデータについての理解度を統一するために、データの定義を説明します。日本工業規格の「X0001 情報処理用語-基本用語」において、「データ」の用語定義は 「情報の表現であって、伝達、解釈または処理に適するように形式化され、再度情報として解釈できるもの」 とされています。つまり、 コンピュータや機械によって出力された事実やその記録 再度読み込みや利用が可能 というもののことを言います。 例えば、サーバーのログ、自動車の走行記録、実験記録、仕事で作成した書類、音楽ファイル、動画ファイルなどが、「データ」に該当します。 データの種類 データの種類は、以下の2種類に分かれます。 構造化データ 非構造化データ それぞれ、どのような特徴を持っているのか、記載していきます。 構造化データとは? 構造化データとは、エクセルのように「列」「行」があり、「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているデータのことです。例えば、天気予報で1時間おきの気温が記載されている表を思い浮かべてみてください。1時間ごとの気温が、「列」または「行」で記載されていると思います。 このように、列または行に関係性があり、「どこに何があるか」が決められているデータのことを、構造化データといいます。構造化データは以下のような特徴があります。 構造化データの特徴1. データレイクとデータウェアハウスの違いとは. 簡単に分析できる 天気予報で1時間おきの「構造化データ」をみて、何時にどれくらいの気温か、ということは一目でわかります。このように、構造化データは特殊なツールを使わなくても、簡単に分析が行えるのが特徴です。 構造化データの特徴2. 加工しやすい 「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているため、データの削除や挿入といった加工がしやすいのが特徴です。また、特定の条件を持つデータだけ抽出する、といったことも可能です。 非構造化データとは?
企業活動では、毎日膨大なデータが発生します。それらを格納して有効利用する方法は、いくつかあります。その中で近年注目を浴びているのが「データレイク」と呼ばれるデータベースです。その特徴やメリットは、理解しておくべきでしょう。 本記事では、データレイクの特徴や データウェアハウス との違いなどについて解説します。 データレイクとは? まずはデータレイクとはどのようなデータベースなのかを理解しましょう。 データレイクとは、ビッグデータをさまざまな形式でそのまま保存する中央ストレージリポジトリ(保管場所)のことです。 データレイクは規模を問わず、構造化データや半構造化データ、非構造化データなどすべてのデータを格納することができます。データレイクではデータをそのままの形で保存できるため、構造化の工程が不要になります。つまり、比較的簡単な作業でデータの一元管理を可能にしています。 構造化データと非構造化データは本来別々の管理が必要ですが、両者を区別なく一元的に保存できるデータレイクを利用すれば、データ活用をさらに推進できるでしょう。 データウェアハウスとは?
全てのデータタイプ vs. データレイクとデータウェアハウスの違いとは？. 構造化データ データレイクは、様々なソースから構造化された形式だけでなく、 非構造化 された形式のデータを受け取ることから、人々はデータレイクと呼んでいます。パッケージが整理整頓されている事が多いウェアハウス(倉庫)とは異なり、データレイクは湖に似ており、様々なソースから水が流れ込み、それゆえに様々なレベルのデータ構成やデータのクリーンさを保持しています。 ユーザーはスキーマ・オン・リードベースでデータにアクセスするので、データレイクに入ったときには非構造化されています。データには多くのテキストが含まれているかもしれませんが、価値のある情報はほとんど、または全く含まれていないかもしれません。このため、多くのユーザーは構造化される前のデータを理解するのに苦労することになります。これはデータレイクが一般的にデータサイエンティストか同等のデータに対する理解を持つ人によってだけ活用する事が可能だと考えられる理由です。 データウェアハウスは構造化されたデータのみを扱い、直接的に質問に答えないデータは除外されています。つまり、CEO、マーケティングチーム、ビジネスインテリジェンスの専門家、またはデータアナリストは常に、整理されたクリーンなデータを参照し、活用することができます。 3. 分離されたストレージとコンピューティング vs. 密接に組み合わされたストレージとコンピューティング データレイクは、分離されたストレージとコンピューティングが特徴としてよく取り上げられます。クラウドをベースにしたデータウェアハウスにも、この重要な特性が含まれています。ストレージとコンピューティングが分離されているため、両者は互いに独立してスケールすることができます。データレイクでは、処理されることのない膨大な量のデータが保存される可能性があるので、これは重要です。そのため、コンピューティングを増やすことは、多くの場合、不必要かつコストがかかります。アジリティを強みとする企業や、年間の利益が小さい中小企業は、このオプションを好むかもしれません。 オンプレミスデータウェアハウスの場合、密接に結合されたストレージおよびコンピューティングを使用します。一方がスケールアップすると、もう一方もスケールアップしなければなりません。ストレージだけを増やすことは、一般的にストレージとコンピュートの両方を同時にスケーリングするよりもはるかに安価なため、これはコスト増加要因になります。しかし、同時により高速な機能性を意味するので、多くの場合、特に トランザクション・システム では不可欠です。 4.
DWHとデータレイクは一長一短です。どちらかがもう一方を淘汰する関係ではない点に注意しましょう。どちらのシステムを選ぶべきかは、業種によって大きく左右されます。例として2つの業種を見てみましょう。 教育 近年、教育現場におけるデータ活用の重要性が認識されています。生徒が抱える問題の把握や予測、解決にデータを役立てます。生徒に関する情報は非構造化データが多いです。 したがって、それらの保存・活用に適したデータレイクが用いられています。 金融 金融業では、専門知識を要するデータを企業全体で扱えることが重要です。また、刻一刻と変化する経済状況を把握するため、高度なリアルタイム性も求められるでしょう。 したがって、誰でも見やすい状態ですぐにデータを確認できるDWHが適しています。 DWHやデータレイクの導入前にするべきことは? DWHやデータレイクの導入前にやるべきことを解説します。 収集データの分類 データを集約する際によく発生する問題が、欲しいデータが見つからないということです。データを正しく定義できていない、あるいは検索の質が低いのが原因です。 これを解消するには、メタデータを活用してデータの分類を行う必要があります。メタデータとは、データの性質を示したデータのことです。たとえば、ファイルの保存日時や作成者名、タグ情報などがあります。 これらの情報を整理し、情報を検索しやすい状態にすることでデータ活用が円滑化します。 予算の策定 データレイクとDWHはどちらも高額なコストがかかります。データレイクは大容量のストレージが、DWHは検索に優れた高性能なストレージが必要です。 具体的にどのくらいの金額になるかは、サービスによって大きく異なります。利用量やその形態によっても変わるでしょう。まず自社がDWHやデータレイクにかけられる予算を決めることが大切です。 現在多くの企業がIT投資を増やしています。一方、大型投資の反動で一時的に投資を減少させている企業もあります。自社の投資の現状と今後の展望を踏まえたうえで予算を策定しましょう。 DWHとデータレイクの違いを知り、適切なデータ収集を! DWHとデータレイクには以下の違いがあります。 ■格納するデータ構造 ■利用目的の明確性 ■エンドユーザー どちらを選ぶべきかは企業や業種によって異なります。構造化データと非構造化データのどちらを扱いたいのかよく検討しましょう。 以下の記事では、DWHを導入することによってどのような課題を解決できるのか、また他にどのようなメリットがあるのかについて詳しく説明しています。DWHの導入を検討している方は、是非参考にしてみてはいかがですか。 関連記事 watch_later 2021.
ビジネスではしばしば、性能面で優れているデータレイクを導入するのが正解という意見を見聞きします。しかしながら、必ずしもデータレイクが正解とは言えません。大切なのは、ビッグデータ分析に何を求め?かつ予算との兼ね合いなどを考慮することです。 データウェアハウスは長年発展してきた経緯から、コモディティ化が進みデータを管理するためのコストがデータレイクよりも圧倒的に安くなります。そのため、非構造化データを扱わないような企業の場合、性能面で優れているデータレイクよりもデータウェアハウスを導入する方が正解だと言えます。 何が正解で何が不正解なのかは各企業の環境と、ビッグデータ分析などの目的に応じて変わります。自社にとって必要なものは何か?をしっかりと見極めていきましょう。
もちろん、利用用途が明確になっているのであれば、データウェアハウス(DWH)を構築するのがベストです。 データレイクを活用するにはクラウドを利用しましょう データレイクは先述の通り、容量が大容量になる場合があります。場合によってはペタバイト級の容量が必要になる場合があります。ペタバイト級のデータを保存する場合、高性能なストレージ製品が数台~数十台必要になります。加えて、データ分析用のコンピュータも用意する必要があります。このように、データレイクを一から構築するには、多大なコストがかかってしまいます。 従って、AWSやGoogle Cloudのようなパブリッククラウドのサービスを利用してみましょう。先述のように、AWSのS3やGoogle CloudのCloud Storageを利用すれば、大容量のデータレイクがすぐに構築できます。また、 Google CloudのBigQuery を利用すれば、構造化データのみになりますが、データの保存のほかに、高速な分析も可能になります。 他の企業との競争力を維持するためにも、クラウドサービスを利用し、データの利活用を積極的に行ってみてはいかがでしょうか? 弊社トップゲートでは、 Google Cloud 、または Google Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください! トップゲート経由でGoogle Cloudをご契約いただけるとGoogle Cloudの利用料金はずっと3%オフとお得になります! お申込みはこちら データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介! 最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。 データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事 データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説 データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介! データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介 クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事 クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS, Azure, GCPを比較しながら分析の手順も解説!