ゲームをする側から作る側へ。 どうせ作るなら本気で行こう。 「ゲームつくろー」のコンセプトは「目指せ大規模本格ゲーム」 そして、目指せ出版（笑）
IT用語辞典バイナリ 索引トップ 用語の索引 ランキング 画像一覧 カテゴリー クロスライセンス契約 読み方：クロスライセンスけいやく 別名：クロスライセンス 【英】cross license, cross-licensing クロスライセンス契約とは、特許権の権利者どうしが互いに相手の特許権を利用することができるように締結するライセンス契約のことである。 通常の場合には、特許として認可された発明を使用する際には使用料が発生する。しかしクロスライセンス契約を結んだ場合には、特許使用料を支払わずに相手の特許発明を利用することができる。 クロスライセンス契約には、単に交換条件的に特許使用権を得ることができるという意味だけでなく、お互いの技術を用いて開発を推進して相乗効果的に技術の応用・向上を図ることができるという協業の効果がある。加えて、それぞれの技術の有用性や企業の有為性を高め、技術と企業の
生化学（せいかがく、英: biochemistry）または生物化学（せいぶつかがく、英: biological chemistry）は、生体内および生物に関連する化学的プロセスを研究する学問である[1]。化学と生物学の下位分野である生化学は、構造生物学、酵素学、代謝学の3つの分野に分けられる。20世紀の最後の数十年間で、生化学はこれらの分野を通じて、生命現象を説明することに成功した。生命科学のほとんどの分野は、生化学的な方法論と研究によって解明され、発展してきた[2]。生化学は、生きた細胞中や細胞間で生体分子に起こる過程を生み出す化学的基盤を理解することに重点を置いており[3]、それにより組織や器官、そして生物の構造と機能をより深く理解するのにつなげている[4]。また生化学は、生物現象の分子機構を研究する分子生物学とも密接に関係する[5]。 生化学は、タンパク質、核酸、炭水化物、脂質などの
新着コメント ■システム化したい時 1）既に回っていない、直ぐ回らなくなる事が目に見えて...... システム化と失業率 投稿者：きむこう ルート134さん、コメントありがとうございます。でも、ジョブズは嫌がるだろ...... iPhoneを発想できなかった日本 投稿者：mugendai ＞誰かが、iPhoneに接続できるキーボードを発明したりして。 ブルートゥー...... iPhoneを発想できなかった日本 投稿者：ルート１３４ ＞みんなで議論しないと前に進まないので、とんがった部分がなくなってしまう...... iPhoneを発想できなかった日本 投稿者：ルート１３４ 知人の話ですが 今月2次受けの面接に行ったとき、 営業に来てた話） フレ...... 近くて遠きもの、プログラマからクライアントまで 投稿者：きむこう ブログネットワークとは？ CNE
第9回 任天堂の業績推移 任天堂は10日、2007年3月期決算の業績見通しを売上高9000億円、経常利益2100億円とすることを発表しました。この数字は売上高、経常利益共に任天堂創業以来最高の数字となります。そして来期には売上高1兆円を目指すといいます。ということで、これまでの任天堂の業績の推移をグラフにしてみました。 これは1978年以降ということで、花札と業務用が中心な時代から、ゲーム&ウォッチ(80年発売)で急成長、そしてファミリーコンピューター(83年発売)の大ヒットで大企業へと成長していく所が伺えます。78年の売上高は約100億円、来期1兆円を目指すということですから、30年で100倍です。 1つ目のピークはスーパーファミコンの頃です。バブル崩壊で業績が低迷する他者を横目に毎年過去最高益を更新していきました。谷間はプレイステーションがヒットし、NINTENDO 64を発売し
※1 編集部推定 ※2 1ドル＝118円で計算。マイクロソフトは同社発表の数字のまま 任天堂のライバルのSCEIの規模は任天堂と同じくらい。意外だったのは、グーグルやアマゾンが、任天堂と近い売上だということだ。 なんとなく1兆円の規模感がつかめただろうか。 少数精鋭 続いて任天堂の従業員数に注目してみよう。2006年12月時点での同社の従業員数は3257人(参考：同社発表資料)。この数字は売上高1兆円を超える企業としては少ない気がするが、どうなのだろうか？ 任天堂と同程度の売上のソフトバンクは1万4182人、電通は1万5337人、博報堂DYホールディングスは7292人、SCEIは約4000人、グーグルは1万674人、アマゾンは約1万3900人。 SCEIも同様だが、任天堂の従業員はほかの企業に比べて少ない。 1人で3億円売り上げる さらに、売上高を従業員数で割ってみると驚くべき数字がはじき
インメモリー・データベースがもたらす 驚異のリアルタイム性能 ～ Oracle TimesTen In-Memory Databaseは データベースの限界を突破する ～ Oracle TimesTen In-Memory Databaseは、現時点で最も進化したインメモリー・データベースといえる。高速トランザクション性能、開発生産性の高さといった従来の特長に加え、2007年3月に発表された新バージョンではOracleデータベースとの親和性が高まった。高負荷Webアプリケーションの開発スタイルにどんな変革がもたらされるのか？ 「インメモリー・データベース」と聞いて、ピンと来るアプリケーション開発者はどれくらいいるだろうか。「インメモリー」というからには、データベースをメモリ上に常駐させてディスクI/Oのオーバーヘッドを減らすという程度の推測はできる。だが、一般のRDBMSと同等の耐障害性が
高パフォーマンスのDBシステムを安価なハードウェアで開発 ■幅広い用途で導入されるインメモリデータベース 「Oracle TimesTen In-Memory Database(以下、TimesTen)」は、パフォーマンス要件の高いアプリケーションにおけるイベント、トランザクション、データ処理・管理のためのインメモリデータベースです。 「TimesTen」によって構築されたデータベースシステムには、応答が速い、拡張性が高い、また長期にわたって利用が可能といった利点があり、時間、マンパワー、コンピュータリソースを最大限に活用することができます。 「TimesTen」はOS管理下の共有メモリに配置されたデータと、メモリに最適化されたアルゴリズムによって構成されています。 内部のデザインはユニークなものですが、業界標準に準拠したプログラミング・インターフェースやSQL、データモデル、およびシステ
プレナス投資顧問のレポートなどによると、日本のAI（人工知能）技術戦略は、官僚がその分野の権威筋の知恵を借りて作り上げるという形を取っている。しかしこの方式は、AIテラバイトデータ革命においては、あまりうまくいかない。なぜかというと、権威筋の学識は、AIテラバイトデータ革命のスピードに追いつけないし、また官僚の立案は、確実性と判断の誤りのないことが前提だが、AI革命では、この前提自体が成り立たないからだ。 人材 AI開発の人材は、育成されるものではなく、育つ環境を与えて、余計な干渉をしないところに育つようだ。AI革新に学会の権威は役立たない。たとえば、リナックスを作り上げたリーナスとＯＳの権威であるタネンバウム教授との論戦を思い起こしてほしい。２０歳の無名の若者が学会の権威に真っ向からたてつき、教授に、「君が私のクラスにいれば進級できないだろう」といわせたのである。 ■第５世代コンピュータ
2007/08/23 ECサイトやオンライン株取引などで肥大化するトランザクション量に対し、より高速なレスポンスを求めてオンメモリ型のデータベースを採用する動きが金融・通信といった分野で広がっている。そうした中、シアンス・アールは2007年8月23日、韓国で開発されたオンメモリ型のデータベース「Altibase」（アルティベース）を9月3日に出荷すると発表した。 Altibaseの特徴は、オンメモリ型のデータベースエンジンと、ディスクにデータを書き込む従来型のデータベースエンジンを単一のデータベース管理システムに内包している点。高速処理が必要なデータはメモリに常駐させ、それ以外のデータはディスクに格納するといった適材適所のデータ配置が可能になり、しかもアプリケーションからはメモリ／ディスクのどちらにデータがあるか意識する必要はないという。 日本市場におけるオンメモリ型データベースには、日本
2007年1月に、MySQL ABは新しいストレージエンジン※である「Falcon」のアルファ版をリリースした。Falconは、現在広く使われているストレージエンジン「InnoDB」に代わる選択肢のひとつとして期待されている。本稿は、このFalconの技術的な特徴について解説する。 ※テーブルの種類のこと。MySQLでは、InnoDBやMyISAMなど、さまざまな種類のテーブルがあり、テーブル単位でどれを使うか選択できる。 Falconの概要 - InnoDBと比較する Falconは、リレーショナルデータベース(RDBMS)界の権威であるJim Starkey氏と、彼の妻であるAnn Harrison氏を中心に開発が進められている。Jim Starkey氏はInterbaseの生みの親であり、またAnn Harrison氏とともにFirebirdのメインコミッタとしても活躍している。彼ら
日本オラクルにおいて15日、Sleepycat Softwareの元CEO Michael Olson氏を囲んだラウンドテーブルが開催された。Sleepycat Softwareは本年2月にOracleに買収されたばかり。Oracleによる買収の真のねらいはなにか、Michael Olson氏から真実を探る。 Oracle、Berkeley DBポートフォリオを獲得 Sleepycat Softwareは組み込み向けのオープンソースデータベースBerkeley DBの開発で有名なソフトウェアベンダ。Berkeley DBは組み込み機器やさまざまなFLOSSで採用されており、推定2億を越える機器やアプリケーションに配置されているとみられている。 組み込みデータベース市場は今後拡大を続け、2009年までには32億ドル市場まで膨れあがる見通し。Oracleは2月14日(米国時間)、Sleepyc
Demand for high performance and high availability combined with plummeting hardware prices has led to the widespread emergence of large computing clusters. Such environments offer great potential for highly efficient and fault-tolerant data management systems, but realizing this vision requires revisiting several fundamental assumptions about current systems. Web applications have become commonpla
An in-memory database (IMDb, or main memory database system (MMDB) or memory resident database) is a database management system that primarily relies on main memory for computer data storage. It is contrasted with database management systems that employ a disk storage mechanism. In-memory databases are faster than disk-optimized databases because disk access is slower than memory access and the in
「オンメモリー・データベース」を採用して，大容量データベースの処理性能を劇的に向上させたユーザー企業が出てきている。すべてのデータをストレージではなく，サーバーのメモリー上に置き，処理速度を改善。これまで「作れなかったシステム」を実現できるようになった。技術志向のベンチャーが相次いで製品を出し，安価に大容量データベースを処理したいユーザーがリスクをとって採用に動いている。（岡本 藍＝日経コンピュータ） 「システム統合を3年前から考えていたが，データベースの処理性能に限界があったため実現できなかった。オンメモリー・データベース製品に出会い，これを採用したことで，10億件の販売データを翌日すぐに分析できるシステムを構築できた。『システム統合は無理』，『実績のない新技術を使うのは無茶』と言われたが，思い切って取り組んだかいがあった」（ある食品スーパー）。 この食品スーパーが扱う販売実績データの総
セミナーの開催に当たって、NEC 第一コンピュータソフトウェア事業部・赤津素康事業部長が挨拶、「今年4月にInfoFrameを発表して以来、今回が初のセミナーとなる。当社では、このInfoFrameを中核に、個別最適化された各種情報システムの“情報統合”にフォーカスし、次世代情報管理の実現をサポートしていく」と述べた。 続けて、アイティメディア常務執行役員で＠IT発行人の新野淳一氏を講師に迎え、「Enterprise2.0時代の情報管理基盤とは」と題した特別講演を行った。 新野氏は、次世代企業情報システムとして今注目を集めている「Enterprise2.0」について、（1）Web 2.0 for Enterprise、（2）Next Enterprise Systemという2つの定義があると指摘。Web 2.0 for Enterpriseは、Web 2.0の概念を取り入れた情報システムの
米IBMは12月21日、データベースソフトウェアを提供する米Solid Information Technologyを買収すると発表した。買収金額は公表されていない。 Solidのソフトウェアはインメモリデータベース技術により、RAMから迅速にデータを引き出すことができる。そのため従来のハードディスクをベースとしたデータベースシステムと比較すると、データの保管、またデータへのアクセス時間を、10倍近く高速化できるという。IBMは今回の買収により、情報オンデマンド戦略を強化する。 2007年におけるIBMによる戦略的買収は、Solidで12社目となる。買収後Solid製品は、同社のInformation Management Software部門の製品として提供される予定。 関連記事 IBM、NovusCG買収でストレージ事業を強化 NovusCGは、ストレージソリューションの提供企業。IB
ネット専業銀行大手のイーバンク銀行（東京・千代田区）は、同業の先駆けとして2001年7月に開業。順調に成長を続け、2007年末に約253万口座、預金残高は年初の1.6倍の約7000億円に達した。大手銀行に比べて有利な金利、電子マネーや競馬の馬券購入・払い戻しなど外部サービスと連携したユニークなサービスを続々と打ち出して顧客を獲得している。 ただし、2007年9月に住信SBIネット銀行（東京・港区）が立ち上がるなど銀行業への新規参入は相次いでおり、競争は激化している。それだけに、取締役サービス戦略本部長兼Chief Information Officer（CIO、最高情報責任者）を務める佐藤昌弘氏の最も重要な役割は、常に新規サービスを投入し続けることだ。「先進性を失えば、生き残ることは難しい」と佐藤氏は気を引き締める。 佐藤氏は、大手建設会社の情報システム部門出身。創業当初からイーバンク銀行
Oracle Coherenceは ミッションクリティカルの常識を変えた！ 大量データをインメモリに展開し 高信頼性と高可用性を実現する “ミドルウェア・データグリッド” リアルタイム性と信頼性の両立が求められるミッションクリティカルなシステムを運用するうえで、最近特に問題となっているのがデータ処理に関するボトルネックだ。アプリケーションサーバに急激なアクセスが集中した場合、こうした部分がSPoF（単一障害点）となりかねない。また、大量のメモリ空間を確保するために導入されるSMP構成の大規模サーバは、初期コストの増大を招く。 こうした悩みに答えるのが「Oracle Coherence」だ。低コストなIAサーバでミドルウェア層にインメモリ・データグリッドを構築し、高速レスポンスと高いスケーラビリティを実現する。今回はその導入効果を中心に解説し、次回では詳細なアーキテクチャを明らかにする。 オ
お客様各位 ビジネスコミュニケーションのWebサイトをご利用いただき、ありがとうございます。 開設以来、多くの皆さまにご利用いただきましたが、 「月刊ビジネスコミュニケーション」の休刊に伴い、2024年10月31日を持ちまして、閉鎖させていただきました。 これまでご愛顧賜りました皆さまに、心より感謝申し上げます。 長らくのご愛顧誠にありがとうございました。
subject a subject b subject c subject d subject e subject f subject g subject h subject i subject j subject k topic a topic b subject l subject m topic c topic d topic e subject n subject o subject p 11/15掲載 11/15掲載 11/15掲載 11/17掲載 11/19修正 11/22掲載 11/28修正 11/29掲載 12/5掲載 12/9修正 12/9掲載 12/16掲載 12/25掲載 1/14掲載 1/17掲載 1/21修正 1/24掲載 1/30掲載 2/8掲載 2/11掲載 2/15掲載 3/1掲載
プログラミング関係リンク プログラミング/プログラマ関係で、自分が参考にしたり/しそうなページへのリンク集です 。 Win, game-lib, game, 3D, アルゴリズム, C/C++, アセンブラ, 圧縮, 画像圧縮, 文字コード, フォント, html, プログラマ, ゲーム職業, 資料, PC, etc Win32 C/C++プログラミング関係 msdn online 本家MSの開発者向けページ. msdn online Library プラットフォームSDK に Win-API関数のリファレンスあり(DirectX6のも. X7は別ページで入手可能)。その他技術文書/サンプルあり。 Direct X(開発/一般) DirectX関係の情報/記事やSDKのダウンロードあり. Win32 Sdkに関する情報 Welcome to MASAPICO'S Page
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この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ハッシュ関数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年6月) ハッシュ関数で名前と0から15までの整数をマッピングしている。"John Smith" と "Sandra Dee" のハッシュ値が衝突している。 ハッシュ関数 (ハッシュかんすう、英語: hash function) あるいは要約関数[1]とは、任意のデータから、別の（多くの場合は短い固定長の）値を得るための操作、または、その様な値を得るための関数のこと。ハッシュ関数から得られた値のことを要約値やハッシュ値または単にハッシュという。 ハッシュ関数は、主に
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "超高速データベース" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2008年5月) 超高速データベース（ちょうこうそくデータベース）とは、普通の関係データベース管理システム (RDBMS) で処理が間に合わない案件に対して、導入が検討されるデータベース管理システム（DBMS、一部そう表現できない物もあり）を指す。広義には以下の物が存在する。 オンメモリ又はインメモリデータベース群 高速にSQLを実行する、高パフォーマンスなオブジェクトデータベース (InterSystems Caché等) JavaScript等で作成された簡易デー
■ ★ホームページ移動のお知らせ★ データベース学からインタラクティブメディア設計学へ講座名が変更になったのに伴い、講座ホームページがここへ移動しました。本ホームページ以下は最新ではありませんのでご注意下さい。
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IDC Japanは9月4日、2006年の国内データベース管理システムの市場規模と2011年までの予測を発表した。これによると、2006年における国内データベース管理システム（DBMS）市場の規模は、前年比3.4％増の1822億円であった。 2006年は、国内企業の収益回復が継続しており、また金融やインターネットサービス分野を中心とする大型投資案件もあり、システムの中核となるRDBMSへの投資が堅調だった。2007年以降は成長率が鈍化するが、ベンダー間の価格競争、マルチコアCPUの普及に伴うハイエンド市場の成長鈍化、オープンソースによるエントリー市場の吸収などのマイナス要因もあり、その後も成長率が大幅に拡大することはなく、年率2％以下の
企業の明日を変える エグゼクティブのためのコミュニティー 「ITmedia エグゼクティブ」 上場企業および上場相当企業の課長職以上の方が約 6000人参加している会員制サービスです。無料で参加いただけるセミナーや勉強会などを通じた会員間の交流から「企業のあるべき姿」「企業の変革をつかさどるリーダーとしての役割」などを多角的に探っていきます。 入会の申し込みはこちら
IDC Japan株式会社は6月22日、2005年の国内データベース管理システム（DBMS）の市場規模および2010年までの予測を発表した。それによると、2005年のDBMS市場の規模は、前年比2.4％増の1763億円となった。 DBMS市場の機能別マーケットは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）が1511億円、プレ／ポストリレーショナルデータベース管理システム（プレ／ポストRDBMS）が139億円、エンドユーザーDBMSが104億円、オブジェクト指向データベース管理システム／XMLデータベース管理システム（ODBMS/XML DBMS）が9億円という結果となった。メインフレームが中心のプレ／ポストRDBMSは2けたの規模縮小となっている。 RDBMS市場でのベンダー別売上実績シェアを見ると、オラクルが0.8ポイント増の44.5％でトップ。ハイエンド市場でのRACなどのオ
ウィキペディア 索引トップ 用語の索引 ランキング カテゴリー DayDa.Laboo 出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2013/07/05 14:03 UTC 版) DAYDA.Laboo 開発元 株式会社ターボデータラボラトリー 最新版 / 2007/09/30 最新評価版 / 2007/11/09 対応OS クロスプラットフォーム プラットフォーム x86, x64 (WOW64) 種別 DBMS、超高速データベース ライセンス プロプライエタリ 公式サイト turbo-data.co.jp テンプレートを表示 DAYDA.Laboo(デイダ ラボー）とは、株式会社ターボデータラボラトリー(代表取締役：古庄晋二）により考案された成分分解法を基礎とするLFM(Leniar Filtering Method)と呼ばれるアルゴリズム群を持つオンメモリ型DB
１．Ｆｕｒｕｓｈｏ Ｍｅｔｈｏｄ データをベクトル成分に分解する｢ＦＡＳＴ（Filter Array STructure)構造｣の採用と、当社独自の 「ＬＦＭ（LinearFiltering Method)アルゴリズム」の適用により、高速なデータ処理を実現する手法 ２．DAYDA.Laboo（デイダラボー）�U（32ビット/64ビット） Ｆｕｒｕｓｈｏ Ｍｅｔｈｏｄによりオンメモリコンピューティングを実現する、ＳＭＰ＆マルチコアＣＰＵ対応 の大規模データ高速処理エンジン(Table-MSモデル対応) ３．LIFIT（ライフィット）�U Java Studio（32ビット/64ビット） 大規模データ高速処理エンジン｢ＤＡＹＤＡ.Ｌａｂｏｏ�U」を、より簡単に・快適に使うためのグラフィカ ルユーザインタフェース（ＧＵＩ） マウス操作履歴を基にデバッグ済みのJavaプログラムを
米Microsoftのビル・ゲイツ氏は、会長としては最後になる基調講演で、開発者がユーザー体験を強化し、データ駆動型アプリケーションを構築し、大規模エンタープライズプロジェクトを管理し、クラウドコンピューティング、モデリング、自然言語プログラミングなどの新しいトレンドを活用するための新技術を発表する（訳注：この記事は基調講演前に掲載された）。 ゲイツ氏は6月3日、Microsoft TechEd Developerイベントで基調講演を行う。Microsoft開発者部門の上級副社長S・“ソーマ”・ソマセガー氏などの幹部や技術者とともに、ゲイツ氏は、リッチインターネットアプリケーションプラットフォーム「Silverlight」の新しいβ版、IBMとのIBM DB2に関する技術協力、コードネームで「Velocity」と呼ばれる分散型メモリ内アプリケーションキャッシュプラットフォームの立ち上げを発
米Microsoftは、米フロリダ州オーランドで開催のTech・Edカンファレンスにおいて、Internet Explorer（IE） 8のβ2のリリース時期、IBMとの技術提携、「Silverlight 2」のβ2のリリース、新プロジェクト「Velocity」を含む、複数の発表を行った。 現在β1を配布中のIE 8について、20カ国語に対応するβ2を全世界で8月にリリースすることを明らかにした。またメディア再生用ブラウザプラグインSilverlight 2のβ2と、「Expression Blend 2.5 June 2008 Preview」「Silverlight Tools beta 2 for Visual Studio 2008」のリリースを発表した。 同社はまた、異種混合環境でのアプリケーション開発簡素化を目指し、IBMと提携。IBM DB2データベースを「Visual St
2008/03/14 「80マイクロ秒以内のレスポンスを実現するにはOracle TimesTenしかなかった」。米オラクルのリアルタイム＆エンベデッド データベース製品開発担当 バイスプレジデント マリーアン・ニーマット（Marie-Anne Neimat）氏は、ドイツ証券取引所がインメモリ・データベース「Oracle TimesTen」を採用した理由をこう説明する。手作業のカスタマイズでは実現できなかったレスポンス時間の短縮をTimesTenで可能にしたという。 TimesTenはデータ全体をメモリ上に格納するリレーショナル・データベース管理システム（RDMS）。アプリケーション層で動作し、複数のスレッドやプロセスが同一のデータストアを共有する。アプリケーション・プログラムと同一プロセスで動作し、メモリ上に直接アクセスするアーキテクチャのため、高速レスポンスが可能。Oracle Dat
DAYDA.Laboo(デイダ ラボー）とは、株式会社ターボデータラボラトリー(代表取締役：古庄晋二）により考案された成分分解法を基礎とするLFM(Leniar Filtering Method)と呼ばれるアルゴリズム群を持つオンメモリ型DBMSエンジンである。 DAYDA.Labooはその特殊なデータ構造（FASTと呼ばれる）によりインデックスや事前設計無しに多様な処理（一括更新・データ変換・計算・ソート・検索・集計・マッチング等）が非常に高速であり、特に大量データの一括処理では絶大な効果を発揮する。[1] その一方、一件処理を積み上げる逐次更新処理はさほど速くないとされる。[2] このような特性から既存のRDBMSをそのまま置き換えるものではなく、データベースというより巨大データの表計算を実現するデータ処理エンジンと評されている。 事前設計無しに自由にデータ構造を変更しながらバッチ処理
概要 ランダムアクセス（random access）とは、複数のデータや記憶領域にアクセスする際に、それらが並んだ順序とは無関係に、指定された位置のデータや領域を読み書きすること。 特に、記憶装置が記憶媒体にアクセスする際に、不連続な様々な位置からデータの読み書きを行っていく方式を指すことが多い。不連続な順序で読み込むことを「ランダムリード」（random read）、書き込むことを「ランダムライト」（random write）という。 「ランダム」はこの場合、記録された並び順を考慮せず任意の位置を指定して読み書きすることを指し、乱数などで無作為・不規則に次の位置を決定するという意味ではない（性能テストなどでは無作為に決定する方式が用いられることはある）。 一方、データや領域が並んだ順番に端から連続的にアクセスすることを「シーケンシャルアクセス」（sequential access）という
シーケンシャルアクセスとランダムアクセスの概念図 シーケンシャルアクセス (英: sequential access) とは、データ構造や記憶装置などにおけるデータへのアクセス方式のひとつであり、コンテナ（コレクション）または記憶媒体の先頭から順に検索しアクセスしていく。そのため、後ろに格納または記録されたデータに辿り着くまで時間がかかる。これは順次アクセスとも言われる。対になる方式はランダムアクセスである。 （かつての）カセットテープやビデオテープなどオーディオやビデオ用としては多用された。 コンピュータの付帯装置においては、利便性の点でランダムアクセスが可能な機器がもっぱらだが、業務用の磁気テープ（LTOなど）はシーケンシャルアクセスである。また、ランダムアクセスはシーク時間による遅延が発生するため、ディスクメディアに対して大容量のバックアップを行う場合などにおいては、シーケンシャルア
概要 シーケンシャルアクセス（sequential access）とは、複数のデータや記憶領域にアクセスする際に、それらが並んだ順番に連続して読み込みや書き込みを行うこと。 特に、記憶装置が記憶媒体にアクセスする際に、連続した領域を端から順番に読み書きしていくことを指すことが多い。端から順に読み込むことを「シーケンシャルリード」（sequential read）、書き込むことを「シーケンシャルライト」（sequential write）という。 一方、順番とは無関係に飛び飛びにアクセスすることを「ランダムアクセス」（random access）という。装置の種類やデータ構造によって異なるが、一般に同じ量のデータを処理する場合、シーケンシャルアクセスはランダムアクセスより高速なことが多い。磁気テープのようにランダムアクセスが極端に苦手な装置と、半導体メモリのように両者にあまり速度差が生じない
製品概要： 「高速機関®5」は、参照系アプリケーション、情報系アプリケーション用の高速データ処理エンジンです。従来型ＲＤＢに比べ、お よそ１００倍の検索・集計性能、１０倍のローディング性能、１０分の１のＤＢサイズ（注、データ処理内容、データの重複度によります）の性能 を誇っています。 特長： 従来型ＲＤＢに比べおよそ１００倍の性能 テーブル間の結合（ＪＯＩＮ）のコストがゼロ テーブルのサイズは元データの数分の１ ＬＯＡＤ／ＵＮＬＯＡＤの性能が１０倍以上 概要： ＳＱＬ９２準拠のリレーショナルＤＢ ＯＤＢＣ／ＪＤＢＣインターフェイス 主メモリモード（最大３２ＧＢ）サポート 高速プロシージャ 現在のプラットフォーム（Ｉｎｔｅｌ－Ｗｉｎ２Ｋ）
日立製作所は9日、10日から銀行や証券といった金融機関を中心に「大量高速データ処理ソリューション」の提供を開始すると発表した。2010年までに400億円の販売を目指す。 証券取引業務などを中心に、ミリ秒レベルと呼ばれる超高速なシステム応答性能を実現するシステムの開発競争が激化するなか、超高速トランザクションシステム構築と超高速バッチシステムの実現で先手を打つ。まずコンサルティングによりシステム設計を行い、株式市場などでの適用が検討されている超高速データ処理のための「インメモリデータ処理技術」や「グリッド処理技術」、「イベントストリーム処理技術」といった技術に対応した統合システム構築基盤「Cosminexus」製品群を活用してオンラインシステムやバッチシステムを構築。稼動後の保守サポートまでをワンストップで提供する。 これにより、例えば、証券取引システムなどで求められる超高速のオンライン取引
2007/02/06 日本インサイトテクノロジーは2月6日、米Tangosol（タンゴソル）とデータグリッド製品「Coherence」（コヒーレンス）の国内独占販売代理店契約を締結し、2月1日から販売を開始したと発表した。 Coherenceは、Tangosolが“データグリッドソリューション”と呼ぶJavaアプリケーション向けミドルウェアパッケージ。プラットフォームとして、BEA WebLogic、IBM WebSphere、IBM Grid Computing、Solaris、Linux、IBM AIX、Windows、HP-UXなどをサポートする。日本インサイトテクノロジーは、直販、SIベンダへのOEM提供で、初年度2億円の売り上げを見込む。 P2Pグリッドによる分散とキャッシュで高速アクセス Coherenceでは、独自のピア・トゥー・ピア・クラスタリングプロトコルを用い、多数のサ
日本オラクルは9月5日、「Oracle Fusion Middleware」の最新コンポーネントとしてインメモリ・データグリッド製品「Oracle Coherence 3.3」を9月11日から販売すると発表した。Coherenceは米オラクルが6月に買収した、米タンゴソルの同名の製品を新たにオラクルがミドルウェアに取り込んで販売するもの（参考記事：急成長中のデータグリッド製品“Coherence”が日本に上陸）。大量のトランザクションを高速に処理するための、新しいアーキテクチャを実現した「エポックメーキングな製品」（常務執行役員 システム製品統括本部長 三澤智光氏）という。 CoherenceはJavaが稼働するサーバで利用でき、BEA WebLogic、IBM WebSphere、Tomcat、JBoss、.NET Frameworkなどに対応する。独自プロトコルを用いて複数サーバをクラ
株式会社日立システムアンドサービス（以下、日立システム）は5月13日、独EXASOLが開発した次世代データウェアハウス（DWH）・エンジン「EXASolution」の日本語対応版を、9月1日から出荷すると発表した。 EXASolutionは、高速の検索性能を実現するインメモリデータベース（DB）。独自のインメモリDBMSと並列処理の技術により、TPC（Transaction Processing Performance Council）が公表したベンチマークで、世界最速に輝いた製品という。 複数のサーバーを並べることで、それぞれのメモリ空間を共有。インメモリDBMS技術でメモリ上での検索処理を可能にしているのが特長。また、データを分散配置することで、並列処理による高速化を実現している。単純にサーバー数を増やすことで性能アップが図れる上に、高価な専用ハードウェアを用意する必要はなく、汎用のイ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立システムアンドサービスは5月13日、独EXASOLが開発したインメモリデータベース（DB）技術を搭載したデータウェアハウス（DWH）・エンジン「EXASolution」の販売代理店契約を締結、同日から販売を開始し、同製品の日本語対応版を9月1日から出荷開始することを発表した。 EXASOLが開発するEXASolutionは、独自のインメモリDB管理システム（MS）と並列処理、独自の圧縮技術を採用、従来のインメモリDBMSと比較して、データのメモリ利用率を大幅に改善しているという。 トランザクション処理システムのベンチマークを定義し、実際のシステムに近い性能指標を作成する目的で設立された非営利団体である「Transaction Pro
OOps Something is a miss .... We are sorry, but the page that you were looking for could not be found. If you typed the page name directly into the address bar, please check the spelling and try again. Or use the navigation bar at the top to find what you are looking for. If you like assistance, please contact us. If you want to access a Reference URL (a.k.a. 'Short-ID'), please note, that the ref
企業内外の事実に基づくデータを組織的かつ系統的に蓄積・分類・検索・分析・加工して、ビジネス上の各種の意思決定に有用な知識や洞察を生み出すという概念や仕組み、活動のこと。また、そうした活動を支えるシステムやテクノロジを含む場合もある。 この言葉は、1989年に米国の調査会社ガートナーグループのアナリスト（当時）、ハワード・ドレスナー（Howard Dresner）が使ったのが最初だといわれている。彼は、経営者や一般のビジネスパーソンが、情報分野の専門家に頼らずに自らが売上分析、利益分析、顧客動向分析などを行い、迅速に意思決定することの実用性を説き、そのコンセプトをビジネス・インテリジェンスと呼んだ。 ドレスナーの考えるビジネス・インテリジェンスにはデータマイニングは含まれなかったようだが、今日では意思決定支援システム（DSS）、データウェアハウス、OLAP（online analytical
インメモリ技術で超高速データ処理、日立が新ソリューション：金融向けオンラインシステム、バッチシステムに適用 日立製作所は4月9日、オンラインシステムやバッチシステムの大量データを高速に処理する「大量高速データ処理ソリューション」を提供開始したと発表した。メモリ上で高速にデータ処理をする「インメモリデータ処理技術」などを組み合わせて構成。銀行や証券会社などミリ秒レベルのデータ処理が必要なシステムを抱える企業に販売する。 同ソリューションを使うことで、証券取引システムで求められる高速のオンライン取引システムや、金融システム向けのトランザクションシステム、大量データを短時間で処理することが求められるバッチシステムなどが構築できるという。 高速なデータ処理を実現するのはインメモリデータ処理技術で、日立は高速トランザクション処理基盤製品の「uCosminexus TP1/Server Base Ex
ライジングサンに帰るまで6年かかった話 こんにちは。お久しぶりです。このブログの管理人のぴっちです。 ここ数年は年末年始のベストアルバム記事以外は開店休業状態の当ブログですが、そもそも開設当初から僕の周りの音楽馬鹿の方々に向けただけの記事を作るだけのブログだったので気にせずにやります。 今…
世界最速DBが国内出荷へ、メモリ・グリッド技術を採用：日立システムが独社製「EXASolution」販売開始 日立システムアンドサービスは5月13日、ベンチマーク「TPC-H」で世界最速を記録したインメモリ型のDBMS「EXASolution」の日本語版の出荷を9月1日に開始すると発表した。リアルタイムで複雑な分析が求められるデータウェアハウス（DWH）、ビジネス・インテリジェンス（BI）向けのデータベースとして流通や通信、製薬企業に売り込む。 日立システムはEXASolutionを開発したドイツのEXASOL AGと販売代理店契約を締結した。TPC-Hの4月の結果によると、EXASolutionはデータストレージが100GB、300GB、1TBのカテゴリでOracleなどを退けて1位を獲得した。 EXASOLのCEO ゲルハルト・ランプフ（Gerhard Rumpff）氏、日立システムの
About US 高速屋は、データ処理性能を向上する独自ノウハウをお届けします。とくに、低負荷(CPU)・省メモリの実現による省電力化、高速処理による低遅延化、データハンドリングに伴う運用コストの低減などを実現します。 2002年の会社設立以降一貫して高速データ処理の独自技術を手掛け、高速インメモリデータベースの自社製品化、大手メーカとの共同研究によるカーナビ製品化等、「ソフトウェアによるデータ処理の高速化」というアプローチで様々な技術提供に努めてきました。例えば、当社の基本技術である高速ツリーアルゴリズム“STree”(特許取得済)。この技術を実装したカーナビ端末内の目的地検索機能では、わずか256KBのメモリで6千万件の複合検索及びダイナミック距離ソートを瞬時に実行し、大手メーカから高い評価を得ています。
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この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "データベース管理システム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年3月) データベース管理システム（データベースかんりシステム、DBMS; 英: database management system）は、コンピュータのデータベースを構築するために必要なデータベース運用、管理のためのシステム、およびそのソフトウェアのことである。データベースマネジメントシステムとも呼ばれる。 かつては、CODASYLが提唱したネットワーク型データモデルのDBMSや、階層型データモデルのDBMS、あるいは初期の非力なパーソナルコンピュータ
I wrote yesterday about the H-Store project, the latest from the team of researchers who also brought us C-Store and its commercialization Vertica. H-Store is designed to drastically improve efficiency in OLTP database processing, in two ways. First, it puts everything in RAM. Second, it tries to gain an additional order of magnitude on in-memory performance versus today’s DBMS designs by, for exa
Political issues around big tech companies The technology industry has an increasingly complex relationship to government and politics, most importantly in three areas: Privacy and surveillance. Censorship. Antitrust, general economic regulation, and other competition management. Here’s some of what I think about that, plus links to a lot more. 1. For a long time, I’ve maintained: Privacy and surv
概要 DBMS（Database Management System）とは、データベースを管理し、利用者や外部のソフトウェアからの要求に応えてデータの操作を行う専門のソフトウェア。 ハードディスクなどのストレージ装置（外部記憶装置）内に専用の管理領域を設け、データを記録するための構造体の作成や消去、構造の修正、データの書き込み、上書き、削除などを行う。条件を指定してデータを検索したり、特定のデータの集合を抽出したりする機能も提供する。 管理者や利用者が直接操作してこれらの操作を行うほかに、外部のソフトウェアからの接続を受け付け、指示を受けてこれらの操作を行うのもDBMSの重要な機能である。データの管理にDBMSを利用することで、個別のアプリケーションソフトがデータの記録・管理機能を自前で実装する必要がなくなり、自らの役割に専念することができる。 基本的な機能の他にも、誤ったデータの記録を拒
オブジェクトデータベースは、オブジェクト指向プログラミングで使うオブジェクトの形式で表現されるデータを格納するデータベースである。オブジェクト指向データベースともいう。オブジェクト指向プログラミングにおいて、オブジェクトをその接続構造（オブジェクトグラフ）ごと永続化するといった用途に利用するのが容易であるなどといった、オブジェクト指向プログラミングや、オブジェクト指向プログラミング言語との関連がある。 オブジェクトデータベースのデータベース管理システム (DBMS) を、 オブジェクトデータベース管理システム (ODBMS; Object DBMS) 、あるいは オブジェクト指向データベース管理システム (OODBMS; Object Oriented DBMS) という。 この項目ではオブジェクトデータベースそのものについての他、オブジェクトデータベース管理システム (ODBMS) につ
関係モデルは、IBMのエドガー・F・コッドが考案し[2]、現在もっとも広く用いられるデータモデルである。データベースの利用者は、クエリ（問い掛け）をデータベースに与え、データを検索したり、変更することができる。 データは表に似た構造で管理されるが、関係（リレーション）と呼ぶ概念でモデル化される。関係（リレーション）は組（タプル、表における行に相当する）、属性（アトリビュート、表における列に相当する）、定義域（ドメイン）、候補キー（主キー）、外部キーなどによって構成される。SQLなどに代表されるデータベース言語（問い合わせ言語）を用いて、関係に対して制限・射影・結合・和・差・交わりなどの関係代数演算（集合演算を含む）ないし関係論理演算を行うことで結果を取り出す。 関係を複数持つことも可能で、互いを関連させることも可能である。 例えばある食品を扱う（架空の）通信販売会社における顧客管理データベ
Hugh Darwen University of Warwick Department of Computer Science Former Visiting lecturer I retired from this post in 2014 but I have left my material in place for anybody who might find it helpful. CONTENTS CS319 Course Material CS252 Course Material (module discontinued in 2012) The Third Manifesto CS319 Course Material
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年1月） D は、クリス・デイトとヒュー・ダーウェンが著書 (共著) The Third Manifesto で提案した、関係データベースのデータベース言語が満たすべき要件の集合である。 D自体はデータベース言語ではない。 デイトとダーウェンは、2008年現在で広く使われているデータベース言語SQLを、関係モデルを正確に実装していないとして、批判している。 Tutorial D は、The Third Manifesto で説明され使われている、Dの抽象的な実装である。 Dの実装は、Tutorial D と必ずしも同じ構文である必要はない。 Dを正しく実装するために必要なことは、その実装が、Dで規定され
C言語で書かれた単純なコンピュータープログラムのソースコード。グレーの行は、人間のために自然言語で書かれたソースコードの内容の解説（コメント）。このソースコードをコンパイルして実行すると、「Hello, world!」という文字が出力される。 プログラミング言語（プログラミングげんご、英語: programming language）とは、コンピュータに対して命令を行うために考案された、正確に定義された記号と規則からなるコンピュータ言語である[1]。以前は、しばしばプログラム言語と表記された。プログラミング言語を使って行う作業のことを「プログラミング」といい、プログラミングをする人（あるいはそれを職業にしている人）のことを「プログラマ」という。 プログラミング言語には、関数名や構文名などに既存の自然言語（英語やフランス語など）の語彙・文法を流用している「アポステリオリ言語」と、それらを一切
ヒュー・ダーウェン（英: Hugh Darwen）は、関係データベース技術を専門とするイギリスのコンピュータ科学者である。関係データベースの関係モデルの初期から関係モデルに関わってきた。 ダーウェンは、1967年から2004年までの間は、IBM United Kingdom（IBMのイギリス法人）の社員であった。1978年から1982年までの間は、同社で Business System 12 の主席アーキテクトを務めた。Business System 12 は、関係モデルをかなり正確に実装したと評価されている関係データベース管理システム (RDBMS) である。ダーウェンは、ISO SQL 委員会 (JTC 1/SC 32/WG 3 Database languages) に、IBMを代表して、同社を退職するまで参加した。ダーウェンは、クリス・デイトと密接に連携して活動している。ダーウェン
Table of Contents Introduction 1 Information Representation 2 Conceptual Modeling 2.1 Ontological Commitment 2. 2 Properties and Relationships 3. Entity Properties 3.1 First Order Properties 3.2 Assertion Predicates 3.3 Second Order Properties 4 Group Properties 4.1 Third Order Properties 4.1.1 Entity Uniqueness 4.1.2 1OP (in Context) Dependencies 4.1.3 Aggregates Relationships 4.1.4 Meaning Crite
クリス・デイト クリス・デイト (Christopher J. Date、1941年 - ) は、関係データベース技術を専門とするコンピュータ科学者である。 特定の企業に属さず、独立した個人の立場で、関係データベースの分野で、研究・講演・技術書の執筆・コンサルティングなどの活動を行っている。 クリス・デイトは、イギリスのケンブリッジ大学で数学を専攻して、1962年に学士号を取得した。 その後デイトは、同国のロンドンの Leo Computers Ltd. で、数学の素養を持つプログラマとして、コンピュータの仕事を始めた。 その職場で仕事をするようになってすぐに、教育とトレーニングの仕事をするようになった。 1966年にケンブリッジ大学で修士号を取得した。 1967年に IBM Hursley (イギリス) にプログラミングの講師 (インストラクタ) として入社した。 1969年から1974
1973年、ストーンブレーカーと同僚の Eugene Wong はエドガー・F・コッドが発表した一連の論文を読み、関係データベース管理システム (RDBMS) の研究を開始した。当初そのプロジェクトは INGRES (Interactive Graphics and Retrieval System) と称し[5]、IBMのSystem Rと共に関係モデルの実用的かつ効率的な実装が可能であることを知らしめたシステムとなった。B木の採用、レプリケーション、データ完全性を保証する制約など、INGRESで導入されたアイデアはその後のRDBMSで広く採用された。また、トランザクション処理性能を保てるロック機構について様々な実験を行った[6]。 1970年代中盤、学生プログラマを使って実用可能なシステムを完成させた。INGRESはDECのマシンのUNIX上で動作するものだったため、メインフレームで動
コッドの12の規則（コッドの12のきそく、英語：Codd's 12 Rules）とは、データベース管理システム (DBMS) が関係に基づいたシステム（関係データベース管理システム、RDBMS）であると判断するために必要な基準として、エドガー・F・コッドが提唱した規則である。エドガー・F・コッドは、データベースにおける関係モデルを考案した人物である。 コッドは、関係データベースについての自分の考えが不十分なままで普及しつつあることを防ぐための個人的な活動の一環として、この12の規則を提唱した。コッドの認識では、1980年代前半に多くのDBMS開発企業が、自社の既存のDBMS製品を、関係に基づいているよう見せかけた偽のRDBMSに改変する傾向が、強くなっていた。コッドは、特にこうした傾向に対する反論として、この12の規則を考案した。 しかし実際には、コッドの12の規則は非常に厳しい基準であり
関係データベース管理システム（かんけいデータベースかんりシステム）またはリレーショナルデータベースマネジメントシステム（英語: relational database management system、略称：RDBMS）は、関係データベース (RDB) の管理システムである。RDB がデータベースの種類を示すのに対して、RDBMS は RDB の実装を示す。標準問い合わせ言語として SQL を用いたアクセスを行うため、相対する言葉として RDBMS 以外のデータベースを意味する NoSQL (Not only SQL) がある。 2007年の時点では、広く知られていてまた広く使われているデータベースのほとんどは関係データベースであったが、その後NoSQLが発展したため必ずしもそうとは言えなくなっている。 SQLを扱うRDBMSが表を使って演算を行う事から、全く異なる用途の表計算ソフトと間
<BODY BGCOLOR="#FFFFFF"> <H1>歴史データベース on the Web</H1> <BLOCKQUOTE> 宇宙の誕生から現在までの約6万6千件の歴史データから，さまざまな検索を行なって表示させることができます。 <DIV ALIGN="right"><A HREF="http://www.softvision.co.jp/">株式会社ソフトヴィジョン</A></DIV> </BLOCKQUOTE> <H3>検索の実行</H3> <UL> <LI><A HREF="today.html" >この日のできごと</A> <LI><A HREF="grouptbl.html">分類で選択</A> <LI><A HREF="country.html" >国で選択</A> <LI><A HREF="seireki.html" >年代(西暦)で選択</A> <LI><A HR
A company’s balance sheet (sometimes referred as the ‘Statement of Financial Position’) provides details that include the company’s liabilities, assets and owner’s equity or net worth. Financial statements are typically made up of a balance sheet, cash flow statement and income statement. Investors in companies should understand how to read a balance sheet, how a balance sheet is structured and ho
自分はネットのどのあたりにいるのだろう？ きっかけなど 皆でのほほんとブクマして，ネガコメつけづらい雰囲気を出していくといいんじゃないかな？ はてな ブックマークコメントのどの要素をもってネガティブとするかは、人によって異なるし線を引くことは容易ではないという話。 同じ場所で、求めるコミュニケーションが違う人同士がぶつかるから問題になりやすい。（略）自分が求めるコミュニケーションを自覚して、それに応じた場所で発言するのがお互いにとっても幸せ。 ネットでのコミュニケーションに何を求めるか - 北の大地から送る物欲日記 自分の立ち位置なり居場所なりを踏まえたうえでネットを歩いていきたい、という話。2007年10月の記事。 お気に入りのブックマーカーを紹介してみよう はてなブックマークのブックマークコメントに関する話題が盛り上がっているようです。 記事を読みながら、自分がお気に入りに登録している
小説作法の本を読んだことがありますか？ 読んでみるとこれが結構おもしろんですよ。小説を書くための具体的なアドバイスがわかるほかに、作家のウラ話なんかも載ってたりして、読み物としても楽しめます。 どの著者も口をそろえて言っていることは、おおざっぱに言ってこの３つ。 読む人のことを考えて、まず読みやすい原稿を書こう。（ネットで言えば読みやすいページレイアウトにしようということになりますね） 「胸がはり裂けそう」、「馥郁とした梅の香り」といった手垢のついた表現を使ってはいけない。自分にしか出来ない表現を考えよう。 好きな作家の短編を原稿用紙に書き写してみる。実際に原稿を書いた時のレイアウトと本になった時のレイアウトは違う。原稿用紙に書き写すことで、その作家の句読点の打ち方や、原稿を書く時の呼吸がわかる。（推理作家の岡嶋二人は、どんな文章作法の本を読むよりも、これをやったことがとても修行になったと
商業レベルの話ではなくって素人レベルの話なんですけどね。たとえば誰かが創作デビュー*1したいと思ったとき、ぱぱっとイラストを描いて「僕は角煮板の神になる！」となるのか、それともぱぱっと小説を書いて「僕はエロパロ板の神になる！」となるのか。 関連→はてなダイアリー 問題提起だけしておいて誰かに拾ってもらうのもいいんだけど、とりあえず自分の中での印象を簡単に書いておきます。 イラストの場合、誰もが最初は上手く描けない。けれど練習をすればするほど、どんどん上手くなっていきますよね。努力が報われるというか。細く長いトンネルが続いていくイメージ。「イラストンネル」って名前を思いついたけど誰も使わないだろうな。 小説の場合、それっぽいものは誰にだって書けるんですね。だって普段から日本語を使って言葉を紡いでるんだから。そしたらあとは、小説を書く上でのいくつかのルールを覚えて、ちょろちょろっと練習したら、
WEB Davinci Last update 20 Jun,2004. WuƂɂ͏cDɊ҂BvԊO WuguKN̍hɕqȕ|͂ǂꂾHvԊO eWB fڎ҂ɂ͒IŐ}v[gI ̃v`i{ 6/5UP cȐ̖{oł�Â錻݁A ̒{ɂ낢{ɏô͂ȂȂނB vĂǎ҂݂̂ȂɁA_EB`ҏW Acホテル東京銀座 東京都 Anaインターコンチネンタルホテル東京 東京都 Bellustar Tokyo, A Pan Pacific Hotel Bulgari Hotel 東京都 Hotel Indigo Tokyo Shibuya The Aoyama Grand Hotel 東京都 THE GATE HOTEL 東京 by HULIC 東京都 ウェスティンホテル東京 東京都 グランドプリンスホテル新高輪 東京都 ザ・キタノホテル東京 東京都 ザ・キャピトルホテル東急 東京都 ザ・プリンスギャラリー
ここでは小説を書くコツなどを例を挙げながら解説します。 脚本、漫画など他の媒体でも通じる内容もあると思います。 テキスト版ＤＬ ・ この小説講座で書かないこと 書く前と、書いた後に気にすること ……物語には何が必要か ……類似作を作らないために ……推敲の着目点 ……タイトルは何を気にすべきか ……舞台をどこにするか 構成・プロット ……物語に波をつくれ ……場面転換の注意点 ……読者は偶然を嫌う ……伏線・暗示 ……説明をどこに挟むか 登場人物 ……登場人物には憧れと共感を ……現実的な人物にするには ……人物像を感じてもらう ……心理描写 ……リアルなセリフ 書き方 ……最低限の文章作法 ……一人称 ……三人称 ……文章に変化を ……説明ではなく描写を ……動きの描写 …
登録：2000/02/21 改訂：2003/05/20 ● 小説（文章）を書くのに役に立つかもしれない豆知識 ● この豆知識は、基本的には私個人の覚え書きのようなものです。なにか文章を書きたい、と考えている人の参考になればと思い作ってみました。小説以外にも、文章を書くときに役立つことを書いていこうと思っているので、参考になれば幸いです。 目次 ♪豆知識１…編について ♪豆知識２…原稿用紙について ♪豆知識３…禁則処理等について ♪豆知識４…文章構成の基本について ♪豆知識５…点検と推敲について まえがき 小説を書くってなんだか難しそう、文章書くのは苦手という人は大勢居るとでしょう。実際書いて見るとそんなに難しいものではありません、上手下手はありますけど。要はどれだけ恥を捨てられるかです。度胸一発、一度書いてしまえば慣れます。どんどん書いていきましょう。 次ぎに文章力ですが、こ
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