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2023年4月30日のブックマーク (4件)

  • 「ボクシングは痛いし怖い。でも…」糖質制限ときつい増量、岸井ゆきの(31)が主演映画『ケイコ 目を澄ませて』で考え抜いたこと | 文春オンライン

    ――お久しぶりです。朝ドラ「まんぷく」の放送が終わったタイミングに、インタビューでお目にかかりました。覚えていらっしゃいますか? 岸井ゆきのさん(以下、岸井) 両国の街を歩きながら撮影して、(腕を大きく広げて)お相撲さんのポーズをとったり、あんみつ屋さんでおいしいカレーべましたよね。覚えてます。すごく楽しかったです。 ――あのインタビューの直後に、主演された映画『愛がなんだ』が公開されて。 岸井 ちょうど4年前ですね。 ――『愛がなんだ』で日アカデミー賞新人俳優賞を受賞されましたが、今年3月には映画『ケイコ 目を澄ませて』では最優秀主演女優賞を。おめでとうございます。余韻がすごくて、映画館で2回も観てしまいました。 岸井 ありがとうございます。 セリフがないことへの恐怖 ――1回目に拝見したとき、劇伴がまったくなくて、ケイコが鉛筆で日記を書くカリカリという音とか、川沿いを走る電車の音

    「ボクシングは痛いし怖い。でも…」糖質制限ときつい増量、岸井ゆきの(31)が主演映画『ケイコ 目を澄ませて』で考え抜いたこと | 文春オンライン
  • 「30歳に見えない、背が小さい、美人じゃない」…岸井ゆきの(31)が語るコンプレックスと、日本アカデミー賞受賞後の“意外なプレッシャー” | 文春オンライン

    ――劇中でケイコがノートに日記をつけるシーンが印象的でした。あれは岸井さんの文字ですか? 岸井 そうです。岸井さんの(笑)、文字です。 ――いつもは意識しないような、カリカリと乾いた鉛筆の音も素敵でした。普段からなにか書かれていますか? 岸井 はい、書きます。日記ではなくて、説明するのがすごく難しいんですけど、「言葉」を書いてますね。 ――手書きで? 岸井 手書きです。ボールペンも絶対これというものがあって、(おもむろにペンを探して取り出して)パイロットの「ハイテックCコレト」! いまはあまり売っていなくて、家に何か用意して、替え芯もたくさん揃えてあります。いつなくなるかわかんないから。 女優じゃなくて俳優でいいのかな ――どれくらいの期間書いているんですか? 岸井 もう12年くらい書いてますね。19歳のときから、か。 ――19歳ということは、すでに事務所に所属している頃でしょうか。 岸

    「30歳に見えない、背が小さい、美人じゃない」…岸井ゆきの(31)が語るコンプレックスと、日本アカデミー賞受賞後の“意外なプレッシャー” | 文春オンライン
  • “破滅の無頼派” 西村賢太が残したものは 玉袋筋太郎 尾崎世界観 田中慎弥が語る|NHK|NHK

    去年2月、54歳で急逝した芥川賞作家・西村賢太さん。 家族の犯罪により一家離散、15歳で日雇い労働に就き、独り東京を放浪。 孤独を抱えながらもペンを手にし、自らの人生をモデルにした「私小説」を書き続けました。 酒飲みで女好き。すぐに人を罵倒し、時に手もあげてしまう。 それでも小説だけを信じ続けた。 そんな“破滅の無頼派”の物語に「救われた」という声が、作家の没後も多く聞かれます。 西村賢太さんの生きた道、そして残したものを見つめる「ETV特集」が4月29日(土)に放送されます。 親交の深かった玉袋筋太郎さん、影響を公言する尾崎世界観さん、芥川賞作家の田中慎弥さんらのことばを、放送に先だって紹介します。 (NHK名古屋 河合哲朗)

    “破滅の無頼派” 西村賢太が残したものは 玉袋筋太郎 尾崎世界観 田中慎弥が語る|NHK|NHK
  • 統計的因果推論と因果探索について|M3 Data Science Blog

    こんにちは。エムスリーデータ分析グループの中島です。 記事ではマーケティングやデータサイエンスの文脈で重要度が高まっている統計的因果推論への足掛かりをデータ分析グループの業務と結び付けながらご紹介したいと思います。 1. はじめに「A→Bの因果関係がある」とは、Aへ介入する(Aを変化させる)ことよって、要因Bを変化させることができることを意味します。 具体例で考えると、投薬(A)の有無によって病気の治癒率(B)が変化する場合、投薬→治癒率の因果関係があるといえるわけです。 このような因果関係をデータを活用して解き明かそうとするのが統計的因果推論の目的ですが、大別するとさらに次の2つに分類されます。 (1) 因果の方向を既知のものとして因果の大きさを評価(因果推論) (2) 因果の方向の決定・探索(因果探索) これらの基的な考え方と手法について紹介をしたいと思いますが、その前に重要な概念

    統計的因果推論と因果探索について|M3 Data Science Blog