米事案と路地狩るプログラミング

店頭サポート

2010-07-04T22:59:00.001+09:00

,即日口座開設,投資相談窓口,トレーディングルーム,店舗サポート特徴
松井証券 ,- ,- ,- ,-
岡三オンライン証券 ,- ,- ,- ,-
クリック証券 ,- ,- ,- ,-
SBI 証券 ,全国の支店にて、インターネット口座、対面口座の開設を受付しており、即日口座開設と即日取引（一部商品）が可能です。 ,全国のお近くの支店や金融仲介業者約100店舗で（※2010年6月現在）ＳＢＩ証券の口座を開設や投資相談などが可能です。 ,- ,全国の店舗では、即時口座開設が可能でございます。（※インターネット口座、対面口座）また、随時ミニセミナーも開催中です。
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カブドットコム証券 ,東京三菱UFJ銀行のWEBサイトから ,- ,- ,-
マネックス証券 ,- ,- ,- ,口座開設を受け付けている他、人気講師を招いてミニセミナーを実施。ラウンジ内のパソコンを使って、スタッフがわかりやすくオンライントレードを案内。投資関連書籍やＤＶＤも閲覧可能。

情報サービス

2010-07-04T22:58:00.001+09:00

,無条件でリアルタイム株価提供,"会社概要
（四季報等）情報",株主優待情報,アナリストレポート,ポートフォリオ分析ツール,"株式スクリーニング
ツール","投資信託スクリーニング
ツール"
松井証券 ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,-
岡三オンライン証券 ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,-
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SBI 証券 ,○ ,○ ,○ ,○ ,- ,○ ,○
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取扱商品

2010-07-04T22:57:00.002+09:00

,制度信用取引,無期限信用取引,"IPO
（新規公開株式）",ミニ株・S株・ポケット株,カバード・ワラント,米国債,中国債,賃株サービス
松井証券 ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,-
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投資信託

2010-07-04T22:57:00.001+09:00

,取り扱い数,国内株式型,国際株式型,,,国内債券型,国際債券型,バランス型,インデックス型,"REIT
（不動産投資信託)"
,,,一般,先進国,新興国
松井証券 ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,- ,○
岡三オンライン証券 ,67,○ ,○ ,○ ,○ ,- ,○ ,○ ,○ ,○
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SBI 証券 ,775,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○
楽天証券 ,694,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○
丸三証券 ,200,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○
カブドットコム証券 ,300,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○
マネックス証券 ,200,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○ ,○

サービス比較

2010-07-04T22:56:00.001+09:00

,"日計り注文
（デイトレード）",出合・期間指定注文,逆指値注文,リレー注文,ループ注文,連携決済サービス
松井証券 ,○ ,「当日」または「週末まで」の選択が可能 ,○ ,- ,○ ,みずほ銀行、三菱東京UFJ銀行、三井住友銀行、ゆうちょ銀行、ジャパンネット銀行、セブン銀行、楽天銀行、スルガ銀行、京都銀行、りそな銀行、埼玉りそな銀行、近畿大阪銀行、じぶん銀行
岡三オンライン証券 ,○ ,10営業日先までの期間指定可能 ,○ ,- ,- ,みずほ銀行、三井住友銀行、三菱東京ＵＦＪ銀行、ジャパンネット銀行、住信ＳＢＩネット銀行、りそな銀行、埼玉りそな銀行、イーバンク銀行、スルガ銀行、セブン銀行
クリック証券 ,○ ,「当日限り」または「週末まで」の選択が可能 ,- ,- ,- ,ジャパンネット銀行、住信SBIネット銀行、みずほ銀行、三井住友銀行、三菱東京UFJ銀行、ゆうちょ銀行、楽天銀行、りそな銀行
SBI 証券 ,○ ,発注日を含めて最長7営業日までの期間指定が可能です ,○ ,- ,○ ,住信SBIネット銀行、みずほ銀行、スルガ銀行、三菱東京UFJ銀行、ジャパンネット銀行、三井住友銀行、楽天銀行、セブン銀行、ゆうちょ銀行
楽天証券 ,○ ,「当日限り」または「週末まで」の選択が可能 ,○ ,- ,○ ,みずほ銀行、三菱東京UFJ銀行、三井住友銀行、ゆうちょ銀行、ジャパンネット銀行、楽天銀行、セブン銀行
丸三証券 ,○ ,「当日限り」と「週末まで」が選択可能 ,- ,- ,- ,みずほ銀行、三菱東京UFJ銀行、三井住友銀行、ジャパンネット銀行、イーバンク銀行
カブドットコム証券 ,○ ,21日先まで指定可能 ,○ ,○ ,○ ,必要入金額を銀行口座から自動引落でスイープできます。ネット振込サービスからの入金で24時間即時に買付可能額へ反映できます。株式・プチ株・投信つみたて等の購入時の不足金を、ご登録金融機関から自動引落（口座振替）で決済できます。
マネックス証券 ,○ ,30日先までの期間指定可能 ,○ ,○ ,○ ,即時入金サービス（ジャパンネット銀行、三菱東京UFJダイレクト、みずほ銀行スーパーデビット、三井住友銀行SMBCダイレクト、ゆうちょダイレクト、スルガ銀行インターネットバンキング、イーバンクかんたん入金）、ゆうちょ銀行Ftnet　※手数料無料

信用手数料

2010-07-04T22:55:00.001+09:00

,指値注文,,,,,成行注文
,10万,100万,500万,1000万,,10万,100万,500万,1000万
松井証券 ,21,1050,5250,10500,松井証券 ,21,1050,5250,10500
岡三オンライン証券 ,75,200,200,200,岡三オンライン証券 ,75,200,200,200
クリック証券 ,140,140,140,140,クリック証券 ,140,140,140,140
SBI 証券 ,150,400,400,400,SBI 証券 ,150,400,400,400
楽天証券 ,262,472,472,472,楽天証券 ,262,472,472,472
丸三証券 ,210,1050,5250,5250,丸三証券 ,210,1050,5250,5250
カブドットコム証券 ,483,798,1155,1260,カブドットコム証券 ,483,798,1155,1260
マネックス証券 ,1575,1575,7875,15750,マネックス証券 ,1050,1050,5250,10500

手数料現物

2010-07-04T22:52:00.000+09:00

,指値注文,,,,,成行注文
,10万,50万,100万,200万,,10万,50万,100万,200万
松井証券 ,21,525,1050,2100,松井証券 ,21,525,1050,2100
岡三オンライン証券 ,99,300,500,1000,岡三オンライン証券 ,99,300,500,1000
クリック証券 ,105,315,525,1050,クリック証券 ,105,315,525,1050
SBI 証券 ,145,358,639,1209,SBI 証券 ,145,358,639,1209
楽天証券 ,145,358,639,1209,楽天証券 ,145,358,639,1209
丸三証券 ,210,525,1050,2100,丸三証券 ,210,525,1050,2100
カブドットコム証券 ,1025,1575,1575,2415,カブドットコム証券 ,500,1050,1050,1890
マネックス証券 ,1575,1575,1575,3150,マネックス証券 ,1050,1050,1050,2100

2010-04-26T00:20:00.001+09:00

社名,2008年売上（百万円）
千趣会,66342
ニッセン,57834
ヨドバシカメラ,34468
ジャパネットたかた,31594
ファミマ・ドットコム,29807
ECカレント,27748
ビックカメラ,26973
ディノス,22163
セシール,21000
セブンアンドアイ,18605

2010-04-23T02:13:00.001+09:00

,2001年,2002年,2003年,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年,2009年,2010年
北海道 ,442,458,477,474,482,496,500,499,494,499
東北 ,526,597,634,642,644,736,756,768,768,806
関東 ,1914,1914,1952,1923,2031,2113,2214,2268,2290,2859
甲信越 ,328,338,322,315,307,305,304,308,305,299
北陸 ,190,215,221,223,225,236,251,255,266,277
東海 ,640,640,643,625,641,643,647,659,663,784
近畿 ,1861,1816,1806,1735,1747,1766,1809,1847,1836,2035
中国 ,412,446,453,447,449,463,480,510,528,530
四国 ,312,337,357,366,375,383,405,429,422,417
九州 ,755,835,869,871,902,930,964,980,995,1012
合計 ,7380,7596,7734,7621,7803,8071,8330,8523,8567,9518
上海 ,53,69,91,103,160,218,279,285,283,294

,2001年,2002年,2003年,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年,2009年,2010年
北海道 ,442,458,477,474,482,496,500,499,494,499
東北 ,526,597,634,642,644,736,756,768,768,806
関東 ,1914,1914,1952,1923,2031,2113,2214,2268,2290,2859
甲信越 ,328,338,322,315,307,305,304,308,305,299
北陸 ,190,215,221,223,225,236,251,255,266,277
東海 ,640,640,643,625,641,643,647,659,663,784
近畿 ,1861,1816,1806,1735,1747,1766,1809,1847,1836,2035
中国 ,412,446,453,447,449,463,480,510,528,530
四国 ,312,337,357,366,375,383,405,429,422,417
九州 ,755,835,869,871,902,930,964,980,995,1012
上海 ,53,69,91,103,160,218,279,285,283,294

2010-04-23T01:06:00.001+09:00

2001年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,442,443,445,449,457,459,460,461,458,464,464,462
東北 ,526,527,535,537,552,564,571,574,578,585,586,600
関東 ,1914,1916,1919,1924,1936,1950,1953,1960,1962,1964,1964,1957
甲信越 ,328,331,332,333,334,334,334,337,337,337,337,340
北陸 ,190,190,190,191,195,204,205,207,209,211,213,216
東海 ,640,641,641,641,646,649,650,648,650,650,652,649
近畿 ,1861,1861,1861,1861,1863,1881,1874,1853,1839,1826,1830,1841
中国 ,412,412,415,416,423,429,429,432,437,440,445,445
四国 ,312,312,313,314,315,316,317,317,324,328,329,336
九州 ,755,761,765,770,782,797,797,801,806,806,813,837
合計 ,7380,7394,7416,7436,7503,7583,7590,7594,7600,7611,7633,7683
上海 ,53,55,55,56,57,58,59,59,60,66,68,69

2002年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,458,460,460,466,469,468,466,468,469,470,471,476
東北 ,597,599,599,600,600,606,607,609,611,613,615,633
関東 ,1914,1884,1865,1870,1876,1900,1901,1901,1906,1912,1923,1953
甲信越 ,338,330,326,324,326,325,322,322,321,323,321,324
北陸 ,215,212,212,212,212,215,215,216,217,217,218,222
東海 ,640,627,626,622,625,627,629,631,631,633,639,642
近畿 ,1816,1793,1778,1778,1780,1787,1789,1791,1792,1794,1799,1802
中国 ,446,445,444,445,445,448,446,448,450,451,453,454
四国 ,337,337,337,338,343,347,347,348,347,348,349,357
九州 ,835,833,832,835,840,848,847,850,852,854,860,871
合計 ,7596,7520,7479,7490,7516,7571,7569,7584,7596,7615,7648,7734
上海 ,69,71,72,75,75,78,83,84,87,90,91,89

2003年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,477,478,474,474,477,476,475,475,472,475,473,475
東北 ,634,633,627,632,632,634,631,635,640,640,640,641
関東 ,1952,1962,1918,1911,1913,1919,1914,1914,1911,1917,1921,1924
甲信越 ,322,321,319,320,320,321,320,318,319,319,319,315
北陸 ,221,222,219,221,221,224,223,224,224,225,224,224
東海 ,643,640,627,625,622,625,620,620,621,622,621,626
近畿 ,1806,1799,1772,1773,1762,1761,1748,1742,1734,1735,1734,1735
中国 ,453,455,448,449,447,451,452,449,451,449,449,448
四国 ,357,359,364,369,368,369,369,364,365,366,368,367
九州 ,869,865,856,857,860,868,866,866,865,866,867,870
合計 ,7734,7734,7624,7631,7622,7648,7618,7607,7602,7614,7616,7625
上海 ,91,91,89,88,90,92,94,94,96,96,100,99

2004年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,474,473,470,467,471,475,476,477,479,482,483,485
東北 ,642,637,636,639,644,646,646,647,645,644,644,646
関東 ,1923,1928,1933,1943,1958,1980,1984,1991,1999,2010,2013,2028
甲信越 ,315,312,311,311,312,312,310,310,308,308,308,311
北陸 ,223,220,220,221,222,224,223,222,223,223,223,224
東海 ,625,622,624,627,632,629,625,626,630,631,639,644
近畿 ,1735,1722,1726,1723,1735,1740,1734,1739,1740,1743,1751,1756
中国 ,447,444,445,446,448,450,449,449,447,446,447,449
四国 ,366,369,368,366,368,371,370,369,371,370,371,378
九州 ,871,873,873,876,879,884,883,885,888,889,892,900
合計 ,7621,7600,7606,7619,7669,7711,7700,7715,7730,7746,7771,7821
上海 ,103,106,109,116,120,126,129,134,144,146,148,153

2005年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,482,484,484,484,491,494,494,492,493,495,495,494
東北 ,644,646,647,645,652,661,658,663,684,704,702,721
関東 ,2031,2025,2034,2044,2049,2060,2061,2068,2078,2092,2095,2114
甲信越 ,307,305,305,306,307,306,305,305,304,306,305,308
北陸 ,225,226,229,230,232,233,232,233,234,234,234,236
東海 ,641,636,637,636,643,646,645,645,645,644,643,647
近畿 ,1747,1741,1738,1739,1738,1753,1755,1758,1764,1764,1763,1774
中国 ,449,450,454,454,458,463,459,459,458,461,462,463
四国 ,375,370,372,373,374,382,377,377,378,384,384,387
九州 ,902,907,906,905,907,911,910,911,914,921,923,933
合計 ,7803,7790,7806,7816,7851,7909,7896,7911,7952,8005,8006,8077
上海 ,160,165,168,172,177,184,186,197,204,210,212,215

2006年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,496,498,496,500,504,504,502,503,500,499,499,500
東北 ,736,738,738,738,739,744,743,745,747,746,747,755
関東 ,2113,2113,2124,2140,2149,2164,2165,2171,2174,2175,2173,2183
甲信越 ,305,305,306,304,303,305,304,303,306,306,306,304
北陸 ,236,237,236,239,242,244,244,246,246,249,249,249
東海 ,643,638,639,636,636,646,648,646,656,656,660,662
近畿 ,1766,1770,1780,1781,1782,1788,1786,1796,1800,1805,1807,1818
中国 ,463,465,465,465,464,467,466,470,475,474,476,482
四国 ,383,389,386,390,391,395,396,400,400,404,407,407
九州 ,930,930,931,939,945,953,951,952,953,959,964,971
合計 ,8071,8083,8101,8132,8155,8210,8205,8232,8257,8273,8288,8331
上海 ,218,225,230,237,247,255,263,269,276,285,280,281

2007年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,500,502,503,506,503,501,500,500,504,499,498,500
東北 ,756,755,755,755,763,768,770,772,775,776,776,770
関東 ,2214,2209,2219,2228,2228,2249,2251,2255,2264,2265,2273,2286
甲信越 ,304,303,301,301,308,310,310,310,310,309,310,308
北陸 ,251,250,250,249,251,252,251,250,252,253,256,256
東海 ,647,648,649,649,649,661,660,656,652,651,651,665
近畿 ,1809,1817,1818,1815,1814,1831,1822,1825,1839,1837,1838,1855
中国 ,480,478,480,481,483,493,493,491,499,501,505,509
四国 ,405,411,410,412,413,416,415,420,423,425,426,429
九州 ,964,966,965,968,970,974,969,968,970,976,978,986
合計 ,8330,8339,8350,8364,8382,8455,8441,8447,8488,8492,8511,8564
上海 ,279,277,280,285,283,283,281,282,284,291,292,286

2008年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,499,502,500,499,499,499,500,500,498,499,497,496
東北 ,768,773,775,774,777,778,776,774,772,771,770,771
関東 ,2268,2272,2281,2278,2283,2287,2279,2283,2290,2294,2293,2295
甲信越 ,308,310,307,308,310,311,310,307,306,307,307,306
北陸 ,255,258,261,261,261,263,263,263,264,265,266,266
東海 ,659,660,662,664,665,663,660,658,660,666,667,663
近畿 ,1847,1853,1858,1856,1851,1858,1847,1847,1840,1845,1846,1845
中国 ,510,512,514,513,517,521,522,524,523,524,525,525
四国 ,429,431,432,432,429,426,423,423,423,426,426,424
九州 ,980,982,986,991,993,997,994,997,1000,1000,1002,996
合計 ,8523,8553,8576,8576,8585,8603,8574,8576,8576,8597,8599,8587
上海 ,285,278,279,279,281,283,284,282,284,287,285,282

2009年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,494,492,492,491,494,495,496,496,496,497,497,498
東北 ,768,771,770,768,771,772,772,800,802,805,806,807
関東 ,2290,2297,2320,2314,2312,2324,2319,2829,2837,2840,2846,2866
甲信越 ,305,302,303,303,304,305,304,304,300,300,299,299
北陸 ,266,267,268,268,270,270,269,268,270,273,274,276
東海 ,663,663,664,664,665,665,664,774,777,770,775,784
近畿 ,1836,1832,1829,1825,1831,1832,1826,2006,2009,2016,2024,2037
中国 ,528,529,527,527,526,527,526,526,526,526,528,531
四国 ,422,421,421,421,423,424,423,423,420,419,419,417
九州 ,995,996,995,998,998,1000,999,1001,1005,1001,1003,1012
合計 ,8567,8570,8589,8579,8594,8614,8598,9427,9442,9447,9471,9527
上海 ,283,284,284,285,286,287,292,294,299,300,296,294

2010年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月
北海道 ,499,504,506,506,512,515,515,516,518,517,518,518
東北 ,806,810,810,811,810,815,815,818,819,822,825,828
関東 ,2859,2858,2859,2859,2860,2863,2873,2884,2893,2901,2906,2919
甲信越 ,299,297,297,297,295,298,299,300,299,301,304,303
北陸 ,277,278,281,284,286,290,288,291,292,293,293,292
東海 ,784,789,794,797,801,812,811,811,818,816,823,826
近畿 ,2035,2035,2044,2049,2045,2056,2050,2057,2061,2068,2072,2075
中国 ,530,533,532,530,532,534,531,536,537,541,543,548
四国 ,417,418,420,419,419,419,417,418,418,416,417,416
九州 ,1012,1018,1019,1021,1025,1027,1032,1034,1039,1039,1037,1036
合計 ,9518,9540,9562,9573,9585,9629,9631,9665,9694,9714,9738,9761
上海 ,294,293,293,292,290,288,288,287,296,300,296,298

,#REF!

2010-04-23T00:19:00.000+09:00

2001年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,442,443,445,449,457,459,460,461,458,464,464,462,5464
東北 ,526,527,535,537,552,564,571,574,578,585,586,600,6735
関東 ,1914,1916,1919,1924,1936,1950,1953,1960,1962,1964,1964,1957,23319
甲信越 ,328,331,332,333,334,334,334,337,337,337,337,340,4014
北陸 ,190,190,190,191,195,204,205,207,209,211,213,216,2421
東海 ,640,641,641,641,646,649,650,648,650,650,652,649,7757
近畿 ,1861,1861,1861,1861,1863,1881,1874,1853,1839,1826,1830,1841,22251
中国 ,412,412,415,416,423,429,429,432,437,440,445,445,5135
四国 ,312,312,313,314,315,316,317,317,324,328,329,336,3833
九州 ,755,761,765,770,782,797,797,801,806,806,813,837,9490
合計 ,7380,7394,7416,7436,7503,7583,7590,7594,7600,7611,7633,7683,90423
上海 ,53,55,55,56,57,58,59,59,60,66,68,69,715

2002年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,458,460,460,466,469,468,466,468,469,470,471,476,5601
東北 ,597,599,599,600,600,606,607,609,611,613,615,633,7289
関東 ,1914,1884,1865,1870,1876,1900,1901,1901,1906,1912,1923,1953,22805
甲信越 ,338,330,326,324,326,325,322,322,321,323,321,324,3902
北陸 ,215,212,212,212,212,215,215,216,217,217,218,222,2583
東海 ,640,627,626,622,625,627,629,631,631,633,639,642,7572
近畿 ,1816,1793,1778,1778,1780,1787,1789,1791,1792,1794,1799,1802,21499
中国 ,446,445,444,445,445,448,446,448,450,451,453,454,5375
四国 ,337,337,337,338,343,347,347,348,347,348,349,357,4135
九州 ,835,833,832,835,840,848,847,850,852,854,860,871,10157
合計 ,7596,7520,7479,7490,7516,7571,7569,7584,7596,7615,7648,7734,90918
上海 ,69,71,72,75,75,78,83,84,87,90,91,89,964

2003年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,477,478,474,474,477,476,475,475,472,475,473,475,5701
東北 ,634,633,627,632,632,634,631,635,640,640,640,641,7619
関東 ,1952,1962,1918,1911,1913,1919,1914,1914,1911,1917,1921,1924,23076
甲信越 ,322,321,319,320,320,321,320,318,319,319,319,315,3833
北陸 ,221,222,219,221,221,224,223,224,224,225,224,224,2672
東海 ,643,640,627,625,622,625,620,620,621,622,621,626,7512
近畿 ,1806,1799,1772,1773,1762,1761,1748,1742,1734,1735,1734,1735,21101
中国 ,453,455,448,449,447,451,452,449,451,449,449,448,5401
四国 ,357,359,364,369,368,369,369,364,365,366,368,367,4385
九州 ,869,865,856,857,860,868,866,866,865,866,867,870,10375
合計 ,7734,7734,7624,7631,7622,7648,7618,7607,7602,7614,7616,7625,91675
上海 ,91,91,89,88,90,92,94,94,96,96,100,99,1120

2004年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,474,473,470,467,471,475,476,477,479,482,483,485,5712
東北 ,642,637,636,639,644,646,646,647,645,644,644,646,7716
関東 ,1923,1928,1933,1943,1958,1980,1984,1991,1999,2010,2013,2028,23690
甲信越 ,315,312,311,311,312,312,310,310,308,308,308,311,3728
北陸 ,223,220,220,221,222,224,223,222,223,223,223,224,2668
東海 ,625,622,624,627,632,629,625,626,630,631,639,644,7554
近畿 ,1735,1722,1726,1723,1735,1740,1734,1739,1740,1743,1751,1756,20844
中国 ,447,444,445,446,448,450,449,449,447,446,447,449,5367
四国 ,366,369,368,366,368,371,370,369,371,370,371,378,4437
九州 ,871,873,873,876,879,884,883,885,888,889,892,900,10593
合計 ,7621,7600,7606,7619,7669,7711,7700,7715,7730,7746,7771,7821,92309
上海 ,103,106,109,116,120,126,129,134,144,146,148,153,1534

2005年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,482,484,484,484,491,494,494,492,493,495,495,494,5882
東北 ,644,646,647,645,652,661,658,663,684,704,702,721,8027
関東 ,2031,2025,2034,2044,2049,2060,2061,2068,2078,2092,2095,2114,24751
甲信越 ,307,305,305,306,307,306,305,305,304,306,305,308,3669
北陸 ,225,226,229,230,232,233,232,233,234,234,234,236,2778
東海 ,641,636,637,636,643,646,645,645,645,644,643,647,7708
近畿 ,1747,1741,1738,1739,1738,1753,1755,1758,1764,1764,1763,1774,21034
中国 ,449,450,454,454,458,463,459,459,458,461,462,463,5490
四国 ,375,370,372,373,374,382,377,377,378,384,384,387,4533
九州 ,902,907,906,905,907,911,910,911,914,921,923,933,10950
合計 ,7803,7790,7806,7816,7851,7909,7896,7911,7952,8005,8006,8077,94822
上海 ,160,165,168,172,177,184,186,197,204,210,212,215,2250

2006年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,496,498,496,500,504,504,502,503,500,499,499,500,6001
東北 ,736,738,738,738,739,744,743,745,747,746,747,755,8916
関東 ,2113,2113,2124,2140,2149,2164,2165,2171,2174,2175,2173,2183,25844
甲信越 ,305,305,306,304,303,305,304,303,306,306,306,304,3657
北陸 ,236,237,236,239,242,244,244,246,246,249,249,249,2917
東海 ,643,638,639,636,636,646,648,646,656,656,660,662,7766
近畿 ,1766,1770,1780,1781,1782,1788,1786,1796,1800,1805,1807,1818,21479
中国 ,463,465,465,465,464,467,466,470,475,474,476,482,5632
四国 ,383,389,386,390,391,395,396,400,400,404,407,407,4748
九州 ,930,930,931,939,945,953,951,952,953,959,964,971,11378
合計 ,8071,8083,8101,8132,8155,8210,8205,8232,8257,8273,8288,8331,98338
上海 ,218,225,230,237,247,255,263,269,276,285,280,281,3066

2007年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,500,502,503,506,503,501,500,500,504,499,498,500,6016
東北 ,756,755,755,755,763,768,770,772,775,776,776,770,9191
関東 ,2214,2209,2219,2228,2228,2249,2251,2255,2264,2265,2273,2286,26941
甲信越 ,304,303,301,301,308,310,310,310,310,309,310,308,3684
北陸 ,251,250,250,249,251,252,251,250,252,253,256,256,3021
東海 ,647,648,649,649,649,661,660,656,652,651,651,665,7838
近畿 ,1809,1817,1818,1815,1814,1831,1822,1825,1839,1837,1838,1855,21920
中国 ,480,478,480,481,483,493,493,491,499,501,505,509,5893
四国 ,405,411,410,412,413,416,415,420,423,425,426,429,5005
九州 ,964,966,965,968,970,974,969,968,970,976,978,986,11654
合計 ,8330,8339,8350,8364,8382,8455,8441,8447,8488,8492,8511,8564,101163
上海 ,279,277,280,285,283,283,281,282,284,291,292,286,3403

2008年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,499,502,500,499,499,499,500,500,498,499,497,496,5988
東北 ,768,773,775,774,777,778,776,774,772,771,770,771,9279
関東 ,2268,2272,2281,2278,2283,2287,2279,2283,2290,2294,2293,2295,27403
甲信越 ,308,310,307,308,310,311,310,307,306,307,307,306,3697
北陸 ,255,258,261,261,261,263,263,263,264,265,266,266,3146
東海 ,659,660,662,664,665,663,660,658,660,666,667,663,7947
近畿 ,1847,1853,1858,1856,1851,1858,1847,1847,1840,1845,1846,1845,22193
中国 ,510,512,514,513,517,521,522,524,523,524,525,525,6230
四国 ,429,431,432,432,429,426,423,423,423,426,426,424,5124
九州 ,980,982,986,991,993,997,994,997,1000,1000,1002,996,11918
合計 ,8523,8553,8576,8576,8585,8603,8574,8576,8576,8597,8599,8587,102925
上海 ,285,278,279,279,281,283,284,282,284,287,285,282,3389

2009年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,494,492,492,491,494,495,496,496,496,497,497,498,5938
東北 ,768,771,770,768,771,772,772,800,802,805,806,807,9412
関東 ,2290,2297,2320,2314,2312,2324,2319,2829,2837,2840,2846,2866,30394
甲信越 ,305,302,303,303,304,305,304,304,300,300,299,299,3628
北陸 ,266,267,268,268,270,270,269,268,270,273,274,276,3239
東海 ,663,663,664,664,665,665,664,774,777,770,775,784,8528
近畿 ,1836,1832,1829,1825,1831,1832,1826,2006,2009,2016,2024,2037,22903
中国 ,528,529,527,527,526,527,526,526,526,526,528,531,6327
四国 ,422,421,421,421,423,424,423,423,420,419,419,417,5053
九州 ,995,996,995,998,998,1000,999,1001,1005,1001,1003,1012,12003
合計 ,8567,8570,8589,8579,8594,8614,8598,9427,9442,9447,9471,9527,107425
上海 ,283,284,284,285,286,287,292,294,299,300,296,294,3484

2010年,3月 ,4月 ,5月 ,6月 ,7月 ,8月 ,9月 ,10月 ,11月 ,12月 ,1月 ,2月 ,通年
北海道 ,499,504,506,506,512,515,515,516,518,517,518,518,6144
東北 ,806,810,810,811,810,815,815,818,819,822,825,828,9789
関東 ,2859,2858,2859,2859,2860,2863,2873,2884,2893,2901,2906,2919,34534
甲信越 ,299,297,297,297,295,298,299,300,299,301,304,303,3589
北陸 ,277,278,281,284,286,290,288,291,292,293,293,292,3445
東海 ,784,789,794,797,801,812,811,811,818,816,823,826,9682
近畿 ,2035,2035,2044,2049,2045,2056,2050,2057,2061,2068,2072,2075,24647
中国 ,530,533,532,530,532,534,531,536,537,541,543,548,6427
四国 ,417,418,420,419,419,419,417,418,418,416,417,416,5014
九州 ,1012,1018,1019,1021,1025,1027,1032,1034,1039,1039,1037,1036,12339
合計 ,9518,9540,9562,9573,9585,9629,9631,9665,9694,9714,9738,9761,115610
上海 ,294,293,293,292,290,288,288,287,296,300,296,298,3515

,2001年,2002年,2003年,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年,2009年,2010年
北海道 ,5464,5601,5701,5712,5882,6001,6016,5988,5938,6144
東北 ,6735,7289,7619,7716,8027,8916,9191,9279,9412,9789
関東 ,23319,22805,23076,23690,24751,25844,26941,27403,30394,34534
甲信越 ,4014,3902,3833,3728,3669,3657,3684,3697,3628,3589
北陸 ,2421,2583,2672,2668,2778,2917,3021,3146,3239,3445
東海 ,7757,7572,7512,7554,7708,7766,7838,7947,8528,9682
近畿 ,22251,21499,21101,20844,21034,21479,21920,22193,22903,24647
中国 ,5135,5375,5401,5367,5490,5632,5893,6230,6327,6427
四国 ,3833,4135,4385,4437,4533,4748,5005,5124,5053,5014
九州 ,9490,10157,10375,10593,10950,11378,11654,11918,12003,12339
合計 ,90423,90918,91675,92309,94822,98338,101163,102925,107425,115610
上海 ,715,964,1120,1534,2250,3066,3403,3389,3484,3515

,2001年,2002年,2003年,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年,2009年,2010年
北海道 ,5464,5601,5701,5712,5882,6001,6016,5988,5938,6144
東北 ,6735,7289,7619,7716,8027,8916,9191,9279,9412,9789
関東 ,23319,22805,23076,23690,24751,25844,26941,27403,30394,34534
甲信越 ,4014,3902,3833,3728,3669,3657,3684,3697,3628,3589
北陸 ,2421,2583,2672,2668,2778,2917,3021,3146,3239,3445
東海 ,7757,7572,7512,7554,7708,7766,7838,7947,8528,9682
近畿 ,22251,21499,21101,20844,21034,21479,21920,22193,22903,24647
中国 ,5135,5375,5401,5367,5490,5632,5893,6230,6327,6427
四国 ,3833,4135,4385,4437,4533,4748,5005,5124,5053,5014
九州 ,9490,10157,10375,10593,10950,11378,11654,11918,12003,12339
上海 ,715,964,1120,1534,2250,3066,3403,3389,3484,3515

,2001年,2002年,2003年,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年,2009年,2010年
上海 ,715,964,1120,1534,2250,3066,3403,3389,3484,3515

2010-04-23T00:16:00.001+09:00

ローソン上海,2004年,2005年,2006年,2007年,2008年
営業利益,-13,-7,20,77,13
当期純利益,0,3,8,8,22
店舗数,210,283,291,287,300

,"利益単位
（百万円）"

ローソン全体,2007年,2008年,2009年
売上,1386630,1415106,1558781
営業利益,44513,46610,49186
当期純利益,20983,22119,25306

semantic netの試験対策のためのノート

2008-07-14T14:54:00.011+09:00

sentence: "I know what I like and I like what I know."

I.
Q1) frame size = 5の語彙共起行列

	I	know	what	like	and
I	null	6	3	7	5
know	3	null	3	3	1
what	6	3	null	6	4
like	7	3	6	null	5
and	5	1	4	5	null

Q2)frame size = 5, radius = 2の共起頻度行列（IAWではなくKey-Word Based）


	I	know	what	like	and
key:I		3	4	4	2
key:know	3		2
key:what	3	2		2
key:like	4		2		2
key:and	2			2

Q3) Q2の共起頻度行列から得られる重みなし無効グラフと隣接行列

	I	know	what	like	and
I	0	1	1	1	1
know	1	0	1	0	0
what	1	1	0	1	0
like	1	0	1	0	1
and	1	0	0	1	0

III.
Q1) ４ノードからなる完全グラフと隣接行列

	node1	node2	node3	node4
node1	0	1	1	1
node2	1	0	1	1
node3	1	1	0	1
node4	1	1	1	0

Q2) Q1の辺の数：3+2+1 = 6

Q3)
完全グラフなので、４つのノードから考えられる3-クリークの数と実際のグラフに存在する3-クリークの数は一致する。
よってcurvature = 1である。

Q4) danglingノードが６つのスターグラフと隣接行列

	node1	node2	node3	mpde4	mpde5	node6	node7
node1	0	1	1	1	1	1	1
node2	1	0	0	0	0	0	0
node3	1	0	0	0	0	0	0
node4	1	0	0	0	0	0	0
node5	1	0	0	0	0	0	0
node6	1	0	0	0	0	0	0
node7	1	0	0	0	0	0	0

Q5) スターグラフでは、3-クリークが一つも存在しないのでcurvature = ０である。

Q6) ノード１の次元は６、それ以外のノードの次元は１である。

III.
Q1)
cos similarity を計算する関数の定義（Rでの関数定義）

cos_value <- function(a,b){
inner_product_ab <- sum(a*b)
norm_a <- sqrt(sum(a*a))
norm_b <- sqrt(sum(b*b))
product_norm_ab <- norm_a*norm_b
cos_val <- inner_product_ab/product_norm_ab
cos_val
}

cosmonauteとastronauteのcos similarityを計算。
cosm <- c(8,9,4,1,10)
astr <- c(10,8,3,8,2)
cos_value(cosm,astr)
[1] 0.7640857 Q2)

IIIの表から得られる二部グラフと隣接行列。

	cosmonaute	astronaute	space	ship	rocket	NASA	Soviet
cosmonaute	0	0	1	1	1	1	1
astronaute	0	0	1	1	1	1	1
space	1	1	0	0	0	0	0
ship	1	1	0	0	0	0	0
rocket	1	1	0	0	0	0	0
NASA	1	1	0	0	0	0	0
Soviet	1	1	0	0	0	0	0

Q3)
２部グラフの定義：
グラフG = (V,E) について以下のことが成り立つとき、Gを二部グラフと呼ぶ。

頂点集合V1,V2を以下のように定義する。
このとき、V1の任意の２つ頂点間に辺が存在しない、かつV2の任意の２つの頂点に辺が存在しないなら、Gは二部グラフである。

V = V1∪V2 (V1∩V2 = φ：空集合)
（このようなV1,V2を独立点集合という）

if
∀ei, ej ∈ V1 , ∉ E
∀es, et ∈ V2, ∉ E

then G is bi-patite graph.

二部グラフの特徴:

n部グラフはn色彩色可能（定理）　→　２部グラフは２色彩色可能
奇閉路が存在しない

III
Q1) だいたいwikipediaに書いてある。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E6%84%8F%E5%91%B3%E8%A7%A3%E6%9E%90

Q3)
絵画に画像解析を行い、絵画の特徴を自然言語を用いて語るという研究がある。
これは、人間は絵画を見ることで感じる”印象”を自然言語で語っていることに注目した研究である。
具体的には、絵画の様々な画像情報と用意された印象語との対応をコンピュータに解析・学習させるというものである。

ここで、このアプローチを私なりにさらに改良したものを提案する。
先攻研究では、印象語をあらかじめ用意していた。
しかし、この印象語が絵画を語るのに十分である保証はない。
そこで、私は以下に述べることを提案する。

先攻研究では絵画の特徴を規定の印象語の尺度で語って終わりであった。
私の提案する方法は、絵画の特徴を自由な印象語で語り、さらにその印象語がもつ潜在的な意味を大規模コーパスから見いだすものである。
この方法により、先攻研究の手法よりさらに言語の持つ特徴を利用した解析が行えるのではないかと期待する。

Q3)
言語の意味を語るものは言語である。
これは終わりのない再帰的な関係である。
仮に終わりがあるのであれば、言語全体を語るのに十分な基底ベクトルのような言語が存在することになる。
ここで、この基底ベクトルを基底言語と呼ぶことにする。
私は、この基底言語の集合の部分集合が意味なのだと考える。
つまり、言語とは基底言語の部分集合族のようなものと考えるわけである。
基底言語集合が有限であるのか無限であるのかは分からない。
また、基底言語が自然言語として存在しているのかどうかも分からない。
しかし、私はこのような基底言語が存在することを信じている。

エルブラン解釈

2008-07-11T14:19:00.005+09:00

先々週くらいに生協で見つけて思わず買ってしまった”新・人工知能の基礎知識（太原育夫）”という本がとてもGoodです。
人工知能における探索、論理、知識、仮説推論、準矛盾推論について、具体例を豊富にあげながらわかりやすく書いてあります。

そして、いままで全くもって理解できなかったエルブラン解釈というものが少し理解できた気がします。

わかった気になっているうちに、なんとなくでもわかったことを書いておきたいと思います。

述語論理の意味論における解釈
命題論理では、論理式の意味はその論理式が真であるのか偽であるのかであった。
述語論理でも同様に、述語論理における論理式の意味はその論理式が真であるか偽であるかある。

命題論理では原始式に真偽の割当てを行い、論理式が充足可能であるかどうかを判定する。
述語論理では原始式ではなく変数を扱う述語に真偽の割当を行い、論理式（節集合）が充足可能であるかどうかを判定する。
また、述語以外に関数記号、個体定数、個体変数にたいしても割当を決めなければいけない。
述語論理では、これらの割当のことまとめ解釈と呼ぶ。

領域のすべての要素について、あらゆる解釈のもとでの節集合の充足可能性を判断すれば、節集合の充足可能性は判定できる。

ここで、充足不能性を証明する事を考える。
説集合があらゆる解釈の上で充足不能であることを証明できるば、その節集合は充足不能であるが、これは事実上不可能である。

しかし、少なくとも充足不能性を示すために十分な対象領域が存在する。
それがエルブラン領域である。

エルブラン領域におけるエルブラン解釈を節集合に行い充足不能性が示されれば、その節集合の充足可能性を示した事と等しくなる。

以上が、述語論理におけるエルブラン解釈が必要（？）な理由です。

なぜ十分なのかはわかりません。
べつにそこまでわかりたいとも思いません。

とにかく、エルブラン領域・定理というのが何なのかがすこしでも理解できてよかったです。

Combining Probability and Logic with ICL, PRISM and SLPs

2008-07-09T18:35:00.017+09:00

"Integrating by Separating: Combining Probability and Logic with ICL, PRISM and SLPs"
James Cyssens
Department of Computer Science
University of York
January 25, 2005

PRISMのコード付きで文章が書かれている論文だったので興味本位で読んでみました。
主な内容は、以下の３つの確率的論理プログラミングの関係についてでした。
ちなみに古くから発表されているICLというのは初耳でした。

The independent statistical logic (ICL) [Poole,1993b,1997]
Programming in statistical modelling (PRISM) [Sato,1995; Sato & Kameya,2001]
Stochastic logic programs (SLPs) [Muggleton,1996; Cussens,2001]

論文のはじめに、佐藤先生により要約されたICLとPRISMの明白なbasic ideaが紹介されていました。要約内容は、

論理プログラムDBは、事実(fact)の集合Fと規則(rule)の集合Rの和集合からなる集合
DB = F∪R である。

Fにより同時分布P_Fが与えられるとき、Rを用いてこれをDBの最小モデル集合上の同時確率P_DBへと拡張できる。

ふむ、とりあえずICLとやらもPRISMのような分布意味論を基礎としたフレームワークらしいです。

論文では、ICLとPRISMをHMMの具体的な例をあげながら解説しています。
両者が基礎とする分布意味論（ICLでは分布意味論とは言わないのかな？）をどう表現しているのかを比較しながら話は進んでいきます（ほぼPRISMメイン）。
しかし、話題がサンプリングの話になってからよくわからなくなってしまいました。

ICLとPRISMの話が終わるとSLPsの話です。
SLPsは、Uniqueness Conditionを自動的に保証するICL/PRISMモデルの特殊なケースと考えられると言ってます。
論文には、SLPsでPRISMのプログラム（HMM）をシミュレートするコードが紹介されてます。
あとの話はよくわかりません。

読み終えての感想は、やっぱりSLPsはよくわからない！ということです。
PRISMやICLは確率空間と確率測度を明確にしてコルモゴロフの公理に基づく確率を扱っていることを明白にしてる感じがしますが、SLPsは全然そんな気がしません。

SLPsで扱っている”確率”って何なのでしょうか？
”０〜１の値をとる単なる重み”にしか感じません。
ちゃんとそこんとこは説明されてるんでしょうか？

とにかく、分布意味論の良さを確認できた気がしますので、これから分布意味論についてちゃんと理解したいと思います。

古川先生の「帰納論理プログラミング」講義資料を読んで

2008-07-04T14:44:00.010+09:00

途中何度か寝そうになりながら、昨日落としてきた古川先生の帰納論理プログラミングの講義資料をさっと読みました。
とりあえず、イメージは分かりました。

しかし、本題の帰納論理プログラミングよりも、最後の講義資料に載っていた”確率と述語論理の融合”でまとめられていた資料が目に留まりました。

「ベイジアンネットワークの表現力の向上」

KBMC (Knowledge-Based Model Construction)

CPTの構築にPrologを使い、述語論理の表現力をBNへ。
節の含意部に確率を与える。
意味論も確率空間もない　→　あくまでBNの構造とCPTの構築のために述語論理を用いる。

SLP (Stochastic Logic Programimng)

確率文脈文法の拡張。
節の含意部に確率を与える。
確率空間の議論がない。
論理式の証明に確率を割り当てたので、意味論的に問題が多い。(exp. P(A∧A)≠P(A)となる可能性がある)

PRISM (Programing in Statistical Modeling)

最初から単一の確率空間を構成して、その上で論理式の確率を議論する立場をとる。
論理プログラムの意味論の確率的拡張を与える。

KBMCのアプローチだと、基本的に確率空間をあらかじめ定義することはないそうです。
あくまで知識の表現としてだけに述語論理を用いて、確率を語るためには一度確率的命題論理（BNなど）を構築する必要があると思って間違いはないでしょうかね。
Bayesian Logic ProgramやLogical Bayesian NetworksもKBMCの立場からのアプローチなので、確率空間を考えたりはしてないんですね。

個人的には、PRISMやProbLogのような確率空間をあらかじめ定義するような手法の方が理解しやすいです。
たぶん、実際にPRISMでプログラムを書いたことがあるからでしょうけど。
とりあえず、ProbLogにさらに興味を持ってきたのでさらに勉強してみたいです。

帰納論理プログラミング(Inductive Logic Programming)

2008-07-03T18:08:00.008+09:00

帰納論理プログラミング(ILP)を勉強したいのですが、Googleスカラーで見つかる特集記事が難しくて困ります。

いろいろ探していたら、慶応の古川先生の”帰納論理プログラミング”という講義の講義資料を発見。
これを使えばきっと基礎は分かるんだと信じます。

ProbLog: A Probabilistic Prolog and its Application in Link Discovery

2008-07-03T12:25:00.007+09:00

"ProbLog: A Probabilistic Prolog and its Application in Link Discovery"
Luc de Raedt, Angelika Kimming and Hannu Toivonen
Machine Learning Lab, Albert-Ludwigs-University Freiburg, Germany
(IJCAI-07)

ProbLogという確率的Prologの紹介。
Stochastic Logic Programmings(SLPs)、PHA、PRISM、probabilistic Datalog(pD)との違いを述べている。
PHAとpDはまだ見た事がなかったので早速調べてみたいと思う。

何となく分かった事は、他の確率的論理プログラミングとは違い、すべてのclauseに対してtrueになる確率を付与していることらしい。
Bayesian Logic Programming(BLP)などでは、確率的なprobabilisitic clauseと決定的なlogical clauseという２つの（本当は３つくらいあったかも）clauseを区別して考えている。
ProbLogでは、clauseがtrueになる確率を１にすることでlogical clauseを表現できる。

ProbLogでは、clauseの確率計算をDNFを通して行う。
DNFを使った確率計算の効率化のためにbinary decision diagrams(BDD)というものを利用するらしい。

あまり詳しく読んでいないから、実際のプログラムをどのように書けばいいのかがわかりません。
ProbLogを使って既存の確率モデル(BNとか)をどう表現できるのかをコード付きで説明してもらえるとうれしいです。

論文を読んでみる感じでは、そこそこ変数の数が大規模なデータでも動くらしいのでもう少し勉強してみたい。

PROLOG Programming for Artificial Intelligence

2008-07-01T16:14:00.004+09:00

"PROLOG Programming for Artificial Intelligence (third edition)"
Ivan Bratko

先週、AmazonでPrologについての本を探していたら見つけた本です。
先生におねだりして買ってもらいました。

Prologの基本的なプログラミング作法から、人工知能分野でホットな技術まで幅広く網羅してます。
Constraint Logic Programming、Machine Learning、Inductive Logic Programming、Bayesian Networkなどがソコード付きで解説されてます。

ちょこちょこ読んでますが、とってもおもしろいです。
Prologを使った研究をしたいと思わされます。

この本を読んで、どのようにベイズ統計と絡めていくかを具体的に模索してきたいです。

研究用ブログ

2008-07-01T16:04:00.002+09:00

研究資料の記録用にブログ開設しました。

研究のモチベーション維持のためにもまめに更新していきたいものです。