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【京かんざし】145★遠田藤舟 島善織物 手染友禅作家 特選訪問着★即決送料無料!

●――――――――――――― 寸法(約) ――――――――――――――



身丈(肩山総丈):162 cm  裄丈:65 cm(袖幅:33 cm)  袖丈:49 cm  

前幅:23.5 cm 後幅:30 cm



●――――――――――――― 縫い代(約) ―――――――――――――



裄丈 :7 cm  身丈: 6 cm   袖丈: 8 cm



●――――――――――――― 素材 ――――――――――――――


正絹



●―――――――――――― コメント ―――――――――――――


遠田藤舟 島善織物 手染友禅作家 特選訪問着 共八掛 ほていや扱い
遠田藤舟は島善織物の手染友禅作家として活躍しており、
山田藤舟、藤平藤舟と続く女流作家の「藤舟」の系譜を受け継ぎ、
伝統的な文様を基礎としながら、女性らしい若い感覚を取り入れた
現代風の草花文様を優しい色使いで表現しています。そのため、女性から高い支持を得ており、
多くのファンが存在しますが、中古市場ではあまり出回っておりません。
遠田藤舟は日本に昔から伝わる草木染とは少し違う、
やわらかな香りを感じる事ができる一風変わったハーブ染めというラインナップを展開しており、
ラベンダーやカモミールなどのハーブを生地の下染めに用い、
そこに手描きの友禅を施した作品を生み出しました。
ハーブの効用は、色合いがきれいに出るだけではなく、
防虫効果や着用する事でハーブの薬効を皮膚から吸収する事ができるそうです。
そんなハーブ染めは古くから使われてきたもので、
クレオパトラの衣装にも使われていた技法だったようです。
古くからの技法と、現代の意匠を見事に融合させた遠田藤舟の作品は
手描き友禅ですので同じような柄付けでも1点たりとも同じ物は存在しません。
遠田藤舟の作品は十日町友禅という新潟県の十日町地方で染められている友禅染めで、
十日町友禅は昭和30年頃から京友禅の技術を導入して発展してきました。
女性らしいお色味は着る人をより優し気に引き立てます
洗練を極めた技術、そしてそれによって生み出された
意匠が映える素敵な和姿を、是非お楽しみ下さいませ。
使用感のない、とても状態の良い綺麗な美品のお品でございます。
現物は画像以上に色合い・生地共に素晴らしいものですので、この機会に是非ともどうぞ!
格安でお安く出品致します。即決は送料無料となっております。是非この機会にいかがでしょうか。



ご連絡方法

ご落札後は、お取置・同梱御希望の方も、またその商品1点のみご購入の方も
まずはお届け先フォームよりお届け情報のご入力お願い致します。
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当店とのやりとりは、全て取引ナビにてお願いいたします。
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当店は土日祝日とお休みいたしております。
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2.お取置期限内 最初の商品の落札日より2日間、お好きな商品を落札してください。
(例:4/1に落札→4/3が期限となります)

3.お取置期限翌日にYahoo!かんたん決済にてお支払いください。

・同梱希望のご連絡がない場合は、同梱はいたしかねます
・落札後のやりとりは取引ナビのみにて対応致します。
・原則お取り置きの場合はお取り置き期限終了後に送料をお知らせ致しておりますが、もしお取り置き期限内にお支払いをご希望されます場合はその旨取引ナビにてお知らせくださいませ。
できるだけ早く送料をお知らせいたします。
・土日祝日はお休みをいただいておりますため、お休み中は送料のご連絡等お返事が遅れますことをご容赦ください。

お取置期限日は厳守にてお願いします。
期限日の過ぎたご落札品は同梱いたしかねます為別送となります。



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・24時間365日お支払いが可能です。
・振り込み間違いや二重払い、トラブルを防止できます。

かんたん決済とは、380以上の金融機関やクレジットカード、コンビニからお支払い方法を選択できる大変便利なお支払いシステムです。 ウェブ上で払う方法(Yahooマネー、預金払い、クレジットカード、インターネットバンキング、ジャパンネット銀行等)はもちろん、「ウェブでのお支払いは心配・・」とご不安な方には直接コンビニや銀行ATM等(全国すべてのATM・銀行窓口が利用可能です)でのお支払いもご選択していただくことが可能です。


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即決価格のご落札で、日本全国どこでも送料無料!(※沖縄・鹿児島離島・小笠原諸島除く)
同梱ありの場合その内1点でも即決での落札なら、同梱商品何点でも送料無料でおトクです。
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●――――― 本州・四国・九州(鹿児島離島・小笠原諸島除く) ――――――

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●――――――――― 沖縄・鹿児島離島・小笠原諸島―――――――――

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・不可能な日時指定された場合は日時指定なし、上記以外の時間帯指定された場合はご希望に近い時間帯を指定します。

・落札後のキャンセルは固くお断り致します。ノークレーム・ノーリターンでおねがいいたします。



その他

・検品は行っておりますが、主に長期保存・中古品のため、シミ、傷などがある場合がございます。特に匂いは感じ方に個人差がございますので、完璧を望まれる方、小さな事でも気になされる神経質な方は入札を一切お断りいたします。

・採寸は一品ずつ行っておりますが、若干の誤差が生じる場合がございます。

・丈のお直し・ご紋入れ等加工、またそれに関連するご質問は対応しておりません。

・画像の商品のお色は、お使いのモニター等の違いにより実物と多少異なる場合がございます。

・当方からお客様への評価は、ご希望頂いた方のみ致します。

・早期終了する場合がございます。終了理由については一切お答え致しません。




京都呉服店・京かんざし


休日土・日・祝日 
営業時間午前9時~午後6時

ご覧いただきありがとうございます。
以上、ご理解頂いた上でのご入札を、スタッフ一同心よりお待ち申し上げます。



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4/ 5stars
梅の酸っぱさが効いてて美味しいです。 私はゆかりのご飯にこれを混ぜ込んで作るおにぎりが好きでよく作っています。 食欲の無い朝用に冷凍保存しています。
京刺しゅう「月聖子」・花と宝物とベル・ブルーグレー訪問着・美品 P-59 - by , 2022-11-30
5/ 5stars
おいしいです 梅の刻み方かと思うのですが、他メーカーの商品に比べご飯にとても馴染んでくれるので、おにぎりが上手においしく作れます 常備品なので時々他メーカーの商品も購入しますが、これが一番おいしいです
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4/ 5stars
サラダやおにぎりに大活躍です。リピートです。
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5/ 5stars
梅ひじきふりかけを作るために購入しました。歯応えが思っていた程ではありませんでしたが、国産の梅で安心していただけるのでいいかな。
着物屋こころ■極上 小紋 花更紗 地紋起こし 反端付き 着丈 157cm 裄 67.5cm 正絹 逸品 未使用 kk919 - by , 2023-01-08
4/ 5stars
縮緬雑魚とネギ少々でチャーハンにします。 マジ美味しくて、毎回褒められます。 あれば最後に青紫蘇を乗せると赤い梅とで 本当に綺麗ですよ
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5/ 5stars
テレビの番組でカリカリ梅のおにぎりがあり、食べてみたいと思い発注しました。作って食べてみましたが、口当たりが良く気に入りました。国産の梅で安心です。
2Fきもの 千總 訪問着 逸品 落款有 手描き友禅 ちらし地紋 灰汁色 梅松文様 竹屋町刺繍 金彩 丸洗済 汚れなし 155cm 送料無料 (01-03-021) - by , 2023-01-06
4/ 5stars
今回初めてお試しで購入してみましたが、熱々ご飯に 混ぜて作ったお握りは梅の歯ごたえもあり、とても 美味しかったです。今回大袋入りを購入したので 小瓶に小分けしましたが、ちょっと割高になるかも しれませんが、小分けパックの方が使い安いかも しれません。
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5/ 5stars
やっと見つけた❗と思いました。 味も刻みも満足です。好みのカリカリ梅を探してたどり着きました。 好きな食べ方は、ご飯にじゃこ、刻みカリカリ梅、胡麻油を入れおにぎり。 最高に満足でした。 一袋は梅好きの知人に差し上げたので、また、リピします。 届くのもポスト投函で数日でした。

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『L 3シーズン スペシャル特価!「ロウ・ブランド」イタリア製・ゴムのウエスト・キレイ目・ダークブルー・ウール♪サイズ3(L)』には、以下のように記載されています。


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が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、Schottショット☆本革ライダースジャケット38☆シングルライダース立襟ブラック黒メンズUSA製アメリカ製ライディングジャケットバイカーという位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

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ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

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∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方は定価14500円 アディダス ディズニー スーパースター / DISNEY SUPERSTAR スニーカー 24cm 未使用 GV7912 にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

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下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

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逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

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■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

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■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

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Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

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■金融

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他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(シマノ 20 ブルズアイ 遠投 4-520P 即決)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

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今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
お気軽に資料請求・お問い合わせください!

その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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