【返品送料無料】 ■MNML■D150 デニムダメージ加工 リラックスフィット◇送料込◇ デニム・ジーパン
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6,234円 9,590円
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必ず【お問い合わせ】から在庫確認の連絡をよろしくお願いします。
商品は全てお客様からのご注文後のお取り寄せですので
お届けまで2〜3週間程頂戴しております。
お急ぎの方は海外速達便(+4000円)をご利用下さい。(5日〜10日程度)


【商品説明】
リラックスフィット
ダメージ加工
ストラップ
拡張股下
ストレッチなし

【素材説明】
コットン100%


◆MNML◆
MNML(ミニマル)はロサンゼルス発のファッションブランドです。
名前の通り、余計なディテールをそぎ落としシンプルなデザインにこだわったベーシックデイリーウェアを展開しています。
余計なディテールをそぎ落とすというコンセプトですが、デザイン性が高くLA初のインポートブランドにも関わらず、
価格もファストファッションブランド並みでリーズナブル感があり、注目度の高いブランドです。


【ご注意】
注文後のキャンセル及びサイズ交換はお受けしておりません。
必ずご注文前にご確認ください。
商品在庫の変動が激しいのでご注文前に在庫状況をお問い合わせ下さい。
商品は全てブランド正規品ですが、ごくまれにわずかな擦り傷・縫製の甘さ等見られることがございます。海外製品の検品基準値はクリアしていますのでご了承下さい。


BUYMA「あんしんプラス」「返品補償制度」のご利用での返品のみ可能です。
(返品補償制度)
 http://help.buyma.com/useful/4937/#area01
(あんしんプラス)
 http://qa.buyma.com/bm/1006.html


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【サイズガイド】
サイズウエスト股下  もも周りすそ周り
28   74.9cm91.4cm53.3cm34.9cm
29   77.5cm91.4cm54.6cm35.6cm
30   80.0cm91.4cm55.9cm36.2cm
31   82.6cm91.4cm57.2cm36.8cm
32   85.1cm91.4cm58.4cm37.5cm
33   87.6cm91.4cm59.7cm38.1cm
34   90.2cm91.4cm61.0cm38.7cm
36   95.3cm91.4cm63.5cm40.0cm
38   100.3cm91.4cm66.0cm41.3cm
40   105.4cm91.4cm68.6cm42.5cm
42   110.5cm91.4cm71.1cm43.8cm

【モデルサイズ】
モデル着用:30
モデルの身長:185cm


※サイズ詳細
サイズ表はサイトに記載されている目安となっています。(ヌードサイズ)
多少の誤差があることがございます。予めご了承ください。
色や質感は、モニター環境により見え方に違いが出る可能性がございます。

















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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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