地震による大規模停電の後、防災用品として購入したのがこの大容量モバイルバッテリーでした。 blog.sapico.net 本当は安心度から考えるとAnkerのものが欲しかったのですが、大容量の20000mAhでお値段がセール価格でなんと1999円だったのでこちらを購入したのです。 ちなみに一度お値段が2400円ほどに戻っていましたが、今日はまた1999円になっていました。 Poweraddのモバイルバッテリー こちらが届いたPoweraddのPilot X7というモバイルバッテリーです。 なんだかAnkerのものに似た雰囲気もあるような…。 なかなか大きいモバイルバッテリーなのですが、パッケージはコンパクトな感じです。 うぉっ。 なかなかの迫力。 といってもなかなかこの大きさが写真では伝わらないと思いますので、さぴこが日常的に使用しているAnkerの２つのモバイルバッテリーと一緒に並べてみ

今月の日本株市場は、月前半に大型・小型株共に急落する局面がありましたが、その後は大型株中心に買われる展開となり株価指数は大きく上昇。 月間の株価指数の騰落率は、TOPIXが＋4.7％、東証二部指数が＋1.3％、マザーズ指数が＋2.7 ％、JASDAQ平均が＋0.2％でした。 ■９月の取引＆売買理由 【割安株・成長株】 ピックルス(2925)　　　　５００株（＠１３１６円） ホクリヨウ(1384)　　　　３００株（＠１４０６円） ハビックス(3895)　　　　９００株（＠９８７円） フロイント産業(6312)　　６００株（＠９０３円） ハリマ共和物産(7444)　　２００株（＠２３８４円） あらた(2733)　　　　　　７０株（＠５３２９円） 太陽化学(2902)　　　　　　　７００株（＠８５０円） ジャストシステム(4648)　　　２００株（＠８４０円） 日本管理センター(3276)　　３

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ようこそ《てぬキッチン》へ 料理大好き！でも面倒なことは大嫌い！な私が、いろいろな手抜き料理に挑戦していくブログです。 ☆レンチンかぼちゃケーキ☆ かぼちゃレシピの第四弾、今回は『レンチンかぼちゃケーキ』を作りました。 いつも同じことを言ってしまいますが、レンジで作るお菓子はあっという間に出来上がるので、すぐ食べたい時や時間をかけたくない時にはかなり重宝します。 今回作った『レンチンかぼちゃケーキ』もめっちゃ簡単で、食べたいと思って作り始めて15分後には一口目を美味しく味わうことができます♪ 簡単だけど味わいも逸品！かぼちゃの甘みが後を引く、かぼちゃ好きには堪らないケーキです。 出来立てはふんわりとしていて、翌日はもっちりして、どちらもオススメ！ ハロウィンのお菓子としても、おやつや朝ごはんにしてもピッタリ。とても簡単なので小さなお子さんと一緒に作るのもグッドです。 ぜひ、お気軽にお試しく

はーいどうも いつもの恒例行事になってきました 資産状況と人気記事トップ３の紹介です 取得銘柄 koコカ・コーラ 今月も３０万ｐｖを超えました。ギリギリですけど 第１位 ２位 ３位 関連記事 他のおすすめ記事 取得銘柄 koコカ・コーラ スポンサードリンク 保有数量　３０株 取得単価　４２，５４ 現在地　　４６，１９ 評価損益　+１０９，５０ コカ・コーラの株価が下がらないですね。 ７０株ぐらい買いたいんですけど４４ドルぐらいで買いたいので タイミング待ちしてます。 それかタイミング関係なしに買うって手もあるんですけど悩むな 得銘柄 T　ＡＴ＆T 保有数量　１０８ 取得単価　３６，１８ 現在地　　３３、５８ 評価損益　ー２８０、８０ 所有してる株で唯一含み損になってますが 徐々に上がってきてます。 ３１ドル付近でまた買いたいなって感じなんで でも順番的には最後なんでゆっくり上がってくれって

北海道北見のお土産として有名なこの「北海道オニオンスープ」。 このスープは道民の翼AirDOの機内サービスでも飲むことができるので、知らないうちに飲んだことがあるという方も多いかもしれません。 さぴこの子どもはオニオンスープが大好きなのですがスーパーなんかではコンソメスープは多くても意外とオニオンスープって見つけにくいのですよね。 先日あまり行かないスーパーへ買い出しに行った時に、以前北見出身の同僚が帰省の際に必ずお土産に買ってくれたこの「北海道オニオンスープ」を見かけたので購入しちゃいました。 グリーンズ北見の北海道オニオンスープ このスープ、簡単で手軽にコクのある美味しいオニオンスープができあがります。 スープのパッケージ裏の説明を見て、日本全国の約３０パーセントの収穫量が北海道北見市地方産だということを恥ずかしながら初めて知りました。 そんな北海道北見地方産の玉ねぎエキスがたっぷり凝

今回は行政機関（ぎょうせいきかん）です。 行政事務を行う、国家機関。地方公共団体の行政事務を行う機関を指すこともあります。 機関って、何なの？ 例えば、組織があっても、意思決定と言うのは、結局、人が行うものです、例えば、代表取締役（社長）などの様に、１人の人間だったり、複数の人間によって決定が行われます、そういう人や組織のことです。 機関は、特定の目的を達成するための組織、と言う言い方もします。 それで、行政を行う機関だから、行政機関（ぎょうせいきかん）なんだ。 国の場合、行政機関（ぎょうせいきかん）は、司法機関、立法機関に対するものです。 行政って何？ 国や地方公共団体が行う、国会（立法）、司法裁判所（司法）、以外の法律の範囲内で行う政務のことです。 なるほど、立法、司法以外の国の仕事をやる所は行政機関だ。 そうですね。

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どうもKAKA'（@teamkaka10）です。 ９月の不労所得で得た金額をふり返ります。 我が家の不労所得は下記の２つ。 株の配当（米国株と日本株、米国株の配当は¥１１３.６/＄で計算） 太陽光発電による売電金額 下に続きます。 不労所得の合計金額 ①配当 ②太陽光 合計 合計 ¥3,878 ¥83,566 ¥87,444 www.makers-teamkaka10.com ９月の配当 受領日 銘柄 数量 単価 （＄） 配当 税引後 備考 9/15 BND 35 0.187 4.72 9/15 XOM 50 0.82 29.42 合計 34.14 【エクソン・モービルを売却】 ９月に配当をもらってエクソン・モービルを売却しました。 私の株式への入金力では複数の個別銘柄を買って分散をおこなうよりも、ETFで分散をした方が自分にはあっていると感じたのが理由です。 配当受領履歴 月 配当 （ド

こんにちは、gatsbyです！！ 前回の続き、いきますね！！ ↓　前回の復習。 www.gatsby.website その数時間後ー 再び元カノからメールが来ました。 その内容は以下のようなものでした。 「gatsbyの幼馴染Aが心配で連絡を取りたいのだけど、以前に教えてもらったメアド が古くて連絡が取れない。新しいメアドを知っていたら教えてほしい。」 この文章に、 はぁ！？　( ﾟДﾟ) です。 新しいメアドも知らないという事は、もう十年以上は連絡していないという状態なは ずでした。 あ、ちなみに私が彼女と付き合っている時、幼馴染Aもいっしょに遊んだ仲でした。 そして幼馴染Aは二人の子を持つ既婚者です。 私は一瞬絶句しましたが、もしかしたら私の知らない所で交流があったのかもしれな いと思い、返事を返す事にしました。 「彼とはラインでしか連絡を取っていないのでメアドは知りません。私はライン

40代5人家族サラリーマン投資家の家計簿公開 毎月のどんぶり家計簿をざっくり公開シリーズです 9月の家計簿公開です 8月の家計簿はこちら www.kakeyforward.com 40代5人家族サラリーマン投資家の家計簿公開 家族構成ほか条件 家計管理方法 収支 支出明細 特別比除外一般収支 9月家計簿まとめ 家族構成ほか条件 地方在住40代会社員 幼児～小学生の子供3人の5人家族 2018年4月妻職場復帰。9時ー5時の時短中 持家あり。ローン返済中8年目。残金1,600万円ほど 車必須地域、複数台あり。ローンなし 家計管理方法 月締め後、レシート合計欄のみをエクセルに費目別入力 ※食費と日用品が多少混在しても気にしない 費目単位(食料品、外食、日用品、車両費など）の月額合計をマネーフォワードに手入力 引き落とし口座はマネーフォワードと連携 収支 マネーフォワード　家計簿画面より 久しぶり

おはようございます。 当ブログの読者の方から、海外ETFや外国株式購入時の手数料について以下のご質問をいただきましたので、回答させていただきます。 2018/4/18 「自動積立は本当にストレスフリーです。」の記事について 投資初心者です。いつも参考にさせていただいています。 現在米ドルを70,000ドルほど保有しています。 ＳＢＩ証券で自動積立で海外ETFを始めたいと思うのですが、一度に1111ドル以上を買付けないと手数料負けをしてしまう、とのことですが、この1111ドルはどういう計算で求められたのですか？ 3つほどETFを積み立てていこうかなと考えているのですが、そうなると2年も積立できないので一括でETFを購入したほうがいいのだろうか、と迷っています。 先生のご意見をお伺いしたく質問させていただきました。 どうぞよろしくお願い致します。 ご質問の内容は、 1) 外国株式を購入する場合

米国株の次なるイノベーション、人工知能【AI】分野 平たくいうとAIとは人工知能です。従来のロボットが指示・命令されたことに忠実なのに対し、最大の特徴は「自ら考える」というところになります。もっとも、考えるには根拠があります。根拠とはつまり、過去のデータです。 過去のデータをもとに最善を導き出す、解析が人工知能【AI】ということになります。深層学習【ディープラーニング】などとも表現されますね。 例えば、Googleの子会社ディープマインド社が作ったアルファ碁などもその１例です。将棋や碁、チェスといった盤上ゲームは数多くのパターンから、その場の最善を判断して意思決定を繰り返していきます。 これらのゲームが人工知能分野の向上、あるいは実験にふさわしいのは場面が限定されており、選択肢がある程度絞られるからです。それでも、将棋などは相手から獲得した手駒をそのまま活用できるため、パターンも多く、不確