【SALE/37%OFF】 天然 ゴムシート 7mm厚×幅0.5M×長さ3.2M ゴム製
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8,448円 14,080円

●天然ゴム
●カラー…ブラック
#ゴムの性質上、若干の寸法公差があり直線や直角は保証できませんので並べた際にすき間が生じることなどがあります。ご容赦くださいませ。また色が移行する場合がありますので、接地する部分にご注意ください。

一番人気、迷ったらコレ!
ゴムシートドットコムで最もご注文数と出荷量の多いゴムシートです。
厚み、幅のバリエーション共に多く、防振ゴム·防音ゴム·現場養生材·敷ゴム·滑り止めなど様々な用途に使える安価なゴムシートです。

天然ゴムは最も安価で厚さ、幅のバリエーションが多いのですが、耐候性や耐油性などは合成ゴムより劣ります。
それでもオススメする理由はご用途によっては早い段階で使いつぶすことが考えられるからです。

高価な合成ゴムを傷まない様に丁寧に扱うよりも、安価な天然ゴムをダメになったら交換していただくくらいの方が作業効率が落ちずに良い場合があります。

また、少々劣化(硬化→ひび割れ)しても使う目的を果たす場合もありますので、私たちの納品実績、経験に基づいてオススメのゴム種類をご提案いたしました。


↓下記、ゴムシート使用事例とオススメのゴムシートをご覧くださいませ。

★お急ぎの方でも大丈夫です!
自社在庫、自社加工のため、午前中のご注文(ご入金)で当日出荷可能です!

















■ゴムシート使用事例とオススメのゴムシート

·トラックの荷台の滑り止め保護マットとして(厚さ3〜10ミリ)→ がオススメ


·未舗装路(軟弱地盤など)での仮設道路化(厚さ5〜10ミリ)→ と がオススメ


·駐車場や空き地などでの雑草防止(歩行程度なら厚さ2〜3ミリ)→ がオススメ


·スロープや坂道の段差防止、滑り止め(厚さ3〜10ミリ)→ がオススメ


·アスファルト(舗装道路など)での重機走行対策(10ミリ以上)→ がオススメ


·イベント会場でのケーブル保護など安全対策(3ミリ)→ がオススメ


·室内イベントのケーブル保護など安全対策(2ミリ)→臭いのしない がオススメ


·厩舎、馬房の洗い場での滑り止めなど安全対策(10ミリ以上)→ がオススメ


·ドラムセットの防音、防振対策(厚さ5〜10ミリ)→ がオススメ


·グレーチングの騒音対策(厚さ3ミリ)→ がオススメ


·スチールラックの滑り止め、キズ防止(厚さ3〜10ミリ)→ と がオススメ 2mmまでで良ければ、臭いがせず滑り止め効果が高い が最もオススメ


·パレットの滑り止めと製品保護(厚さ3〜5ミリ)→ がオススメ


·カゴ台車の騒音対策(厚さ5〜10ミリ)→ もオススメ


·学校の校庭での工事養生(厚さ10ミリ以上)→ がオススメ


·駐車場の芝生養生 泥はね防止と駐車場の緑化など(厚さ10ミリ)→ がオススメ


·工事現場の階段や歩行路などの養生と滑り止め(厚さ3〜5ミリ)→ がオススメ


·倉庫内の養生(美観の保持·安全の意識付け)(厚さ3〜5ミリ)→ がオススメ


·遊具周りの安全対策(厚さ3〜5ミリ)→雰囲気が暗くならない がオススメ



■ゴムシート、ゴムマットのカテゴリ



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NTTデータは、日本のIT市場において、トップクラスのシステムインテグレーター(SI)です。 政府や企業の委託を受けて、管理と運営の問題を解決し、新たな技術機能を実現するための、高度にカスタマイズされたITシステムを構築しています。 そして、顧客のプロジェクトにきめ細やかに対応するため、ソリューションエキスパートのチームを配属しています。 Twitterは、NTTデータとのおよそ10年にわたる貴重なパートナーシップを通じて、ツイートに関する全量データを提供し、NTTデータの数々のプロジェクトをサポートしています。

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の世界的パンデミック(世界的大流行)は未曾有の事態をもたらしました。日本の観光産業は他の国と同様、停滞の様相を呈しています。 Twitter活用事例のインサイトは、パンデミック以前に公開されたものですが、人々が旅行を再開できるようになったとき、日本が国内外の旅行者を迎え入れる上で理想的な体制を整えることを支援します。 またこのインサイトは、観光産業を通じた日本の景気回復の支援にも活用されます。

日本経済を支える重要な取り組みの、1つは観光産業です。 パンデミックの発生以前には、日本政府の年間訪日外国人旅行者数の目標は4,000万人、関連収益は4兆円でした。 訪日観光客のほとんどは東京、京都、大阪など人気の観光名所を訪れています。観光政策や事業に関わる担当者は、実は観光スポットの導線を全国津々浦々にある素晴らしい観光名所まで拡大することを課題としていました。 日本全国に広がる観光スポットを紹介でき、利用者がアクセスしやすい情報が存在しませんでした。データの収集、観光名所の辞書を作るための言語処理の自動化、そして辞書データベースの継続的更新は、不可能に近い業務でした。

システムインテグレーター企業としてグローバル展開するNTTデータは、観光産業に関連するプロジェクトの支援体制を強化しています。主な強化ポイントは、データを収集して分析し、旅行者は人気の観光スポット以外で訪れている場所があるかを理解すること、そして旅行者の好みに合わせた観光スポットの提案を観光政策や観光事業の担当チームが行えるようになることでした。下記3つの視点で観光関連情報をまとめました。

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この二次元グラフは、X軸がツイート数、Y軸が採点スコア数を示しています。穴場スポット(左上)は、旅行者の良い評価を反映したスコアが高いものの訪問者は少ない傾向にある寺院を示しています。 つまり、穴場スポットに該当する寺院は一般に知られていないものの、旅行者が訪れた場合は高い確率で満足することが期待できるため、観光産業にとって魅力的な観光スポットになり得るのです。

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実現に向けて、ディープラーニング技術とNTTデータのプロファイル推定エンジンを組み合わせTwitterデータを分析しました。特にTwitterデータの特有の要素が旅行者が訪れた観光地を正確に特定し分析する取り組みにつながりました。 例えば、Twitterデータには、観光体験、名産品、イベント、アトラクション、観光名所、食べ物や農産物直売市、散策などに関する幅広い会話が含まれています。旅行者が特定の観光地を好む理由を把握できると考えたのです。

隠れた観光スポットの例:、投稿者は、寺院の敷地内にある大変風情のある階段を写真付きで紹介しています。

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観光産業を取りまとめる地方自治体などでは、旅行者の満足度に関する新たな知見を活用することが可能です。旅行者の声を大切にしながら、観光地で旅行者向けに提供される体験とサービスを改善できるようになりました。

地方自治体の観光担当部署でも観光に訪れた旅行者の本音を把握することの限界に直面していました。 各地方自治体は現在、Twitterデータの分析で得られた集約されたインサイトに基づき、従来のアンケートでは捉えきれなかった、満足度の低い旅行者を定量的に把握して、旅行のプロモーションイベントやサービスの優先順位を、数値データを基に決めることができるようになります。

旅行者のトレンドを地域ごとに把握して、今まで実現が難しかった特定の層の旅行者に最もアピールする旅行プログラムを、戦略的に提示が可能です。 たとえば、データから得られたインサイトを使用して、それまで北米やヨーロッパからの旅行者には無名だった観光地のプロモーションを行った事例では、結果的に訪問者数が2倍に増加しました。

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TwitterはNTTデータの観光関連プロジェクトを通じて、日本の観光産業のプロモーション活動の支援に参加しています。同時に、Twitterデータエコシステムのさらなる拡大によりNTTデータとのパートナーシップの下、数4,000万人の目標を達成などの、より大きな社会課題の解決支援に向けて取り組んでいます。

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