近年の WEBサイトの閲覧環境は,PCだけでなく,スマートフォンやタブレット等多岐にわたっている.それらに合わせるために, ユーザーインタフェースは,フラットデザインのようなシンプルかつ簡易的なデザインが増加した.同時に,Google が発表したマ テリアルデザインのような,フラットデザインの欠点を補うようなデザインも登場した. 本研究では,「フラットデザイン」と「マテリアルデザイン」を題材に,WEB サイトにおける UI デザインで,最低限どのような 要素を守れば良いか,といった使用場面の明確化をすることによる,UIデザインの効率化とユーザビリティとビジュアルの両立を 提案する.

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「e スポーツ×地方創生」の事例は日本各地で注目されており、大阪ミナミもその一例である。しかし大阪ミナミは、民間鉄道事業者がe スポーツ事業を展開することや、産官学が連携した”大阪e スポーツ研究会”が発足するなど、他の地域とは異なる特徴を持っている。そこで本研究では、大阪ミナミのe スポーツの事例、関連する先行事例をまとめることで、「eスポーツ×地方創生」の観点から、なぜ日本のeスポーツの市場規模が世界基準に達していないのかの課題点を「プレイ人口」と「プレイ環境」、「法規制（自治体の理解）」の評価軸から検討した。その結果、コロナ禍においてプレイヤーのプレイする機会・大会や配信を見る機会が増加したこと、多くのプレイヤーが自宅にゲーミング環境がないこと、そして、法整備は整っていないものの、自治体から前向きな姿勢がうかがわれたことが明らかにされた。

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A unit effluent load has been widely used for evaluation of pollutant loads flowing into eutrophic lakes and inner bays, although the applicability of the unit effluent load for non-point sources has been severely limited. This study presents newly an unsteady unit effluent load for roof-deposit load, one of non-point sources in urban area, using its association with dry fallout. For this purpose, we have conducted a long-term, continuous monitoring of the amount of sediments and nutrients on the roof (SS_roof, TN_roof and TP_roof) during two years. The measured results indicate the good correlations not only between SS_roof and dry fallout, but also between SS_roof and TN_roof (TP_roof) . The unsteady effluent load is described with these relations and measured SPM. This method was applied to evaluate the temporal variations of roof-deposit loads, showing the fundamental validity of the present method.

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里山林における下刈りがチョウ類の種多様性および群集構造に与える影響を明らかにするために,1999年および2001年に,大阪府北部の三草山の里山林「三草山ゼフィルスの森」においてトランセクト調査を行った.調査地の林床は1999年にはササに被われていたが,2000年の秋以降,下層植生の下刈・非下刈帯を25m間隔で縞状に配置する管理(縞状管理)が試験的に行われた(Fig. 2). 2年間の調査の結果,合計52種1750個体のチョウ類が観察された(Table 1).そのうち日華区系(日浦, 1973)の種は35種(4種の日本固有種を含む)と全体の約67%を占めた.寄生植物に注目すると,落葉広葉樹食者(14種)や高茎草本食者(11),藤本食者(8),低木食者(7)などが多かったが,常緑広葉樹食者(2)は少なかった.低木食者にはササ食者を含めたが,そのうち3種のヒカゲチョウ類(クロヒカゲ,ヒカゲチョウ、サトキマダラヒカゲ)が両調査年ともに最上位の優占種であった(Table 2).このほか,落葉広葉樹食者であるミヤマセセリやミズイロオナガシジミ,アカシジミ,高茎草本食者であるヒメウラナミジャノメやジャノメチョウなども優占種に含まれた.チョウ類の種数と個体数は,縞状管理の完成前(1999年)の調査では41種975個体であったが,完成後(2001年)には46種775個体となり,種数は増加したものの,個体数は減少した(Table 1).チョウ類群集の種多様度や均衡度(H', 1-λ, J')は,いずれも2001年(3.99, 0.89, 0.72)のほうが1999年(3.40, 0.83, 0.64)よりも高かった.2001年のみに確認されたチョウ類は11種で,その中にはミドリヒョウモンやオオウラギンスジヒョウモンなどの森林性草本食者やウラミスジシジミ,ウラキンシジミ,ウラジロミドリシジミなどのゼフィルス類,環境省のレッド種であるオオムラサキなどが含まれていた.一方,1999年のみに確認されたチョウ類は6種で,そのうちの半数はオープンランド性の種(イチモンジセセリ,ジャコウアゲハ,ツバメシジミ)であった.寄生植物や成虫の食物,分布,化性などに基づいて分類した各グループの種の割合は,種数については調査年間での違いは認められなかった(Table 3).しかし,個体数の割合については,両調査年とも,日華区系の種であり,多化性,樹液食,ササ食の種でもあるクロヒカゲ,ヒカゲチョウ,サトキマダラヒカゲの3種が優占していたが,これらの種の割合は2001に大きく低下した(Tables 2, 3).それに対して,2種の1化性ヒョウモンチョウ類(ミドリヒョウモン,メスグロヒョウモン)を含む花蜜依存種や森林性草本食のチョウ類の個体数は2001年に増加した.季節変化をみると,種類は1999年には6月(16種)と8月(19)に2つの,2001年には6月(19),7月(16),8月(18),9月(12)に4つのピークが認められた(Fig. 3).密度については,両年ともに6月と9月にピークが認められたが,9月のピークは1999年(約フ5個体/km)の方が2001年(35)よりも高かった.また,種多様度(1-λ)は,両年とも5-9月の間,約0.8前後で比較的安定していたが,夏期と秋期については2001年の方がやや高かった.ヒョウモンチョウ類の密度は1999年より2001年の方が高く,特に9月下旬に最大(約3.5個体/km)となった.それに対して,ヒカゲチョウ類では2001年に密度が低下し,特に夏世代の密度は1999年(最大約65)に比べて,2001年(30)は2分の1以下であった(Fig. 4).以上のような結果から、縞状の下層植生管理は,調査地のチョウ類群集の種構成に大きな影響を及ぼさす,優占種であるササ食者の密度の低下や森林性草本食者の増加などを通じて,群集の種多様度を増加させることが示された.

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The data of social media has received much attention to observe and predict real-world events. For example, It is used to predict financial markets, products demand, and voter turnout. While these works regards social media as a sensor of real world, as social media become more popular, it become more natural to think social media significantly effects on real worlds events. The canonical example might be cryptocurrencies, where supply and demand are more susceptible to investor sentiment and therefore interactions within social media cause significant effects on the price of them. On the hypothesis that social media actuate real-world events, we propose a neural network based model to predict the price fluctuations of financial assets, including cryptocurrencies. We model the effect of social media which cannot be directly observed, using an end-to-end neural network, Recurrent Neural Network. By simulating the effect within the social media, we show that the method that models the effect of social media on financial markets can observe and predict the price fluctuations of cryptocurrencies more precisely and stably. By analyzing the model, we suggest that networks within social media can be influential relationships throughout time, even if they are not directly connected, and that the intensity of the influence from social media on financial markets varies depending on the nature of the financial assets.

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