Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
【devsumi2017】人工知能の研究開発チームが プロダクト・組織をどのように変えたのか
Search
Kazuki Taniguchi
February 16, 2017
Technology
3.7k
8
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
【devsumi2017】人工知能の研究開発チームが プロダクト・組織をどのように変えたのか
Developers Summit 2017【16-D-6】の発表資料です。
Kazuki Taniguchi
February 16, 2017
More Decks by Kazuki Taniguchi
See All by Kazuki Taniguchi
dbtとBigQueryで始めるData Vault入門
kazk1018
0
3.2k
経済学者に知ってほしい機械学習 ~反事実モデルによる予測~ / JEA2020 tutorial CFML
kazk1018
3
2.3k
CFML関連のライブラリの紹介 / cfml #3 libraries
kazk1018
1
320
CFMLの概要と研究動向 / cfml #1 introduction
kazk1018
5
1.1k
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
kazk1018
1
490
Counterfactual Machine Learning 入門 / Introduction to Counterfactual ML
kazk1018
5
2.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
JavaScript 研修 (2026)
recruitengineers
PRO
2
470
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
3
8.1k
LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
shibuiwilliam
2
630
GitHub CopilotのFinOps- AI CreditのObservabilityと価値を生むためのエージェント設計
yuriemori
0
140
Invisible to AI? Making TYPO3 Sites Quotable by AI Search Systems
wolfgangwagner
0
170
関東Kaggler会発表資料
takoi
1
200
【Google Cloud Next Tokyo'26】Gemini Enterprise と Oracle AI Database で実現する、業務データ活用を実現する AI エージェント実装
shisyu_gaku
0
230
モダンフロントエンド 開発研修
recruitengineers
PRO
4
570
もう一度考える SRE チームの作り方・育て方 / Rethinking SRE #1: Building and Growing SRE Teams
rrreeeyyy
6
1k
認知負荷をGemini で溶かす — GKE 基盤「Orbit」における AI エージェントの実践
sansantech
PRO
1
270
DatadogのBits Chatが開発組織にもたらしたもの / What Bits Chat Has Brought Us
sms_tech
1
130
侵入は突然に 〜 IoTマルウェアと悪用される家庭の機器 ~ / When Intrusion Strikes: IoT Malware and the Abuse of Home Devices
nttcom
0
1.6k
Featured
See All Featured
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
210
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
250
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
24k
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.2k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
2
1.8k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.9k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.3k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
950
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.5k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
530
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
480
Transcript
ਓೳͷݚڀ։ൃνʔϜ͕ ϓϩμΫτɾ৫ΛͲͷΑ͏ʹม͑ͨͷ͔ גࣜձࣾαΠόʔΤʔδΣϯτ ΞυςΫຊ෦ɹ"*-BC ୩ޱɹً ʲ%ʳ%FWFMPQFST4VNNJU EFWTVNJ%
୩ޱɹً σʔλαΠΤϯςΟετ 3%ΤϯδχΞ ύλʔϯೝࣝɾػցֶश "*-BC!BEUFDITUVEJP LB[L! \HJUIVC UXJUUFS^
BEUFDITUVEJP ΞυςΫຊ෦ʹ͋Δ ໊ۙ͘ͷΤϯδχΞ͕ॴଐ͢Δ։ൃ৫ ΞυςΫϊϩδʔʹؔΘΔଟͷϓϩμΫτͷ։ൃʹैࣄ
ݚڀ։ൃͱʁ ݚڀ։ൃ 3FTFBSDI%FWFMPQNFOU جૅݚڀ Ԡ༻ݚڀ ࣄͷجຊݪཧੑ࣭Λ୳ٻ ࣄۀਪਐͷͨΊʹݚڀΛ׆༻ جૅݚڀͱԠ༻ݚڀʹผ اۀʹ͓͍ͯಠٕࣗज़৽ͷ։ൃΛ
తͱͯ͠কདྷͷٕज़తڝ૪ྗΛ୲͏෦
ݚڀ։ൃͷཱͪҐஔ ΞυςΫຊ෦ͷݚڀ։ൃϓϩμΫτԣஅͰԠ༻ݚڀΛߦ͏ ΠϯϑϥνʔϜ ϓϩμΫτ $ ϓϩμΫτ % ϓϩμΫτ &
ϓϩμΫτ ' ϓϩμΫτ " ϓϩμΫτ # ݚڀ։ൃνʔϜ
ݚڀ։ൃͷཱͪҐஔ ݚڀ։ൃ νʔϜ ྗͷϓϩμΫτͷ߹෦ʹνʔϜΛ࡞Δ͜ͱ͋Δ
ࠓͷ͓͢Δ͜ͱ ݚڀ։ൃ νʔϜ ڞ௨৫ͱͯ͠ͷݚڀ։ൃνʔϜ
ࠓͷ͓͢Δ͜ͱ ݚڀ։ൃ νʔϜ ϓϩμΫτͷதͷݚڀ։ൃνʔϜ
ڞ௨৫ͱͯ͠ͷ ݚڀ։ൃνʔϜ
ݚڀ։ൃνʔϜͷུྺ ݱࡏ ΞυςΫຊ෦ॳͷ্ཱͪ͛ ݚڀ։ൃ͚ͩͰͳ͘ σʔλαΠΤϯεΛڧԽ͢ΔͨΊʹ৫มߋ ਓೳͷݚڀ։ൃͷ
ߋͳΔڧԽͷͨΊʹ໊শมߋ
ݚڀ։ൃνʔϜͷུྺ ݱࡏ ΞυςΫຊ෦ॳͷ্ཱͪ͛ ݚڀ։ൃ͚ͩͰͳ͘ σʔλαΠΤϯεΛڧԽ͢ΔͨΊʹ৫มߋ ਓೳͷݚڀ։ൃͷ
ߋͳΔڧԽͷͨΊʹ໊শมߋ
ॳͷݚڀ։ൃνʔϜ ৽ଔਓ ৫ͷ Ϧςϥγʔ σʔλॲཧج൫ ݚڀ։ൃͷલʹΞυςΫʹؔ͢ΔϏδωε͕ࣝܽ ݚڀςʔϚΛܾఆ͢Δͷʹଟ͘ͷ࣌ؒΛফඅ ࣈͱͯ͠,1*ΛݟΔ͜ͱଟ͔͕ͬͨσʔλΛݟΔͱ͍͏ ײ͡Ͱͳ͔ͬͨɺػցֶशʹ͍ͭͯ΄ͱΜͲແ
σʔλʹରͯ͠ΫΤϦΛ͛ͨΓɺूܭΛͯ͠ϨϙʔτΛ࡞Δ γεςϜ͕͋ͬͨɺେنσʔλΛॲཧ͢Δج൫͕ͳ͔ͬͨ
σʔλʹڧ͍৫࡞Γ
Ԡ༻ݚڀͱσʔλ Ԡ༻ݚڀࣗୡͷσʔλ͕͋Δํ͕༗ར ΫϦοΫ༧ଌ Ϩίϝϯυ ࠂͷ৴ϩά *NQSFTTJPO $MJDL Ϣʔβͷߪങཤྺ FY
ΦϯϥΠϯʹఏҊख๏ͷ༗༻ੑΛݕূՄೳͳจΛॻ্͘Ͱॏཁ
࣌ͷσʔλٕज़
࣌ͷݱͷσʔλٕज़ "NB[PO3FETIJGU "NB[PO&.3 ৴ϩάͷੜσʔλTʹอଘ ۙͷ৴ϩά3FETIJGUʹίϐʔɺΫΤϦͰूܭੳΛߦ͏ ूܭ༻్ʹ)BEPPQڥͰ)JWF$BTDBEJOH 4DBMB͕ओྲྀͩͬͨͷͰ4DBMEJOHͳͲͷར༻
࣌ͷσʔλͷ͍ํ ,1*ͷूܭϨϙʔτ ࠂओཧళʹఏࣔ͢Δࠂͷ৴Ϩϙʔτ جຊతʹࠂओΞυωοτϫʔΫຖʹ,1*Λूܭ ࠂͷΩϟϯϖʔϯຖͷޮՌΛϨϙʔτ ੳػցֶशͷͨΊʹͬͯΔ͜ͱͳ͔ͬͨ
ྫ ༧ଌ ͊͞ಛநग़ͩɾɾɾ ࠷ߴͷಛΛݟ͚ͭͯΔʂ Α͠ɺಛ0,ʂ ͜ΕͰϞσϧΛֶश͢Δͧʂ ࣮ࡍͷݱ ϨϙʔτʹΘͳ͍ΧϥϜ ϩάʹग़ͯ͠ͳ͍Αʁ
͑ͬɺͦΕԿʹ͏ͷʁ ݁ߏϩάग़͢ͷ໘ͩΑɾɾɾ ͦΜͳେنͳσʔλΛॲཧ͢Δ ج൫ͳΜͯͳ͍ΑɺͲ͏͢Δͷʁ ͜ΕͬͯͲ͏ͬͯݕূ͢Δͷʁ "#ςετʁ৴ͷϩδοΫͰʁ
༷ʑͳ՝ ͋Δ՝ʹରͯ͠σʔλΛͬͯղܾͱ͍͏จԽ͕ͳ͔ͬͨ େنͳػցֶशΛ࣮ߦͰ͖Δڥ͕ͳ͔ͬͨ ಋೖͨ͠ΞϧΰϦζϜΛݕূ͢Δํ๏͕ͳ͔ͬͨ
"E5FDI.BYJNT ʮܦݧΑΓσʔλΛɻײΑΓੳΛɻʯ
5BCMFBVͷಋೖ
ݕূڥͷඋ ϩδοΫ" ϩδοΫ" ϩδοΫ# ϩδοΫ$
$53 $53 $53 $53 (PPE
Ϋϥυڥͷॆ࣮ 1VCMJD$MPVE 1SJWBUF$MPVE
ݚڀ։ൃνʔϜͷུྺ ݱࡏ ΞυςΫຊ෦ॳͷ্ཱͪ͛ ݚڀ։ൃ͚ͩͰͳ͘ σʔλαΠΤϯεΛڧԽ͢ΔͨΊʹ৫มߋ ਓೳͷݚڀ։ൃͷ
ߋͳΔڧԽͷͨΊʹ໊শมߋ
σʔλαΠΤϯεͷڧԽ σʔλαΠΤϯε ϓϩμΫτͱͷ ີͳऔΓΈ ػցֶशͷ ಋೖ͕Ճ ϓϩμΫτͷσʔλ͔Β՝Λൃݟɾվળɾղܾ͢ΔͨΊͷ σʔλαΠΤϯεͷεΩϧ͕ॏཁʹ ͜Ε·ͰνʔϜͰಈ͍͍ͯͨମ੍͔Β֤ݸਓ͕ϓϩμΫτ
αϙʔτͱ͍͏ܗͰδϣΠϯ͢Δମ੍ ϓϩμΫτͷ։ൃϦιʔεΛར༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨ͜ͱ͔Β ػցֶशͷಋೖ͕ԁʹߦ͑ΔΑ͏ʹ
ϓϩμΫτͱͷڑ
࣌ͷಇ͖ํ ݚڀ։ൃνʔϜ ϓϩμΫτ" ϓϩμΫτ# ϓϩμΫτ$
ϓϩμΫτͱͷڑ ඪઃఆΛߦ͏ॴ ϓϩμΫτͷϝϯόʔͱ͍Δ࣌ؒ ϓϩμΫτ ݚڀ։ൃνʔϜ ͍ ͍ ԕ͍ ͍ۙ
ϓϩμΫτͱͷڑ ಋೖͷεϐʔυ ૣ͍ ͍ ͍ۙ ԕ͍ ϓϩμΫτͱͷڑ ՝ͷཧղ ਂ͘ཧղͰ͖Δ
ਅͷ՝Λଊ͍͑͢ ཧղ͕ઙ͍ ਅͷ՝Λଊ͑ʹ͍͘
ϓϩμΫτͷཱ ظతʙதظతͳඪ w ݩͷࣈ ച্ɾརӹɾίετ w ࣍ͷࣈΛ࡞͍ͬͯͨ͘Ίͷܭը w
ڝ߹Λҙࣝͨ͠ػೳ։ൃɺࠩผԽઓུ ݱࡏ
ϓϩμΫτͷཱ ݚڀ։ൃΛߦ͏ϝϯόʔϓϩμΫτͷதͰͬͯ΄͍͠ جຊతʹ৽͍͠ΞϧΰϦζϜΛ࣍ʑͱಋೖ͍ͨ͠
ݚڀ։ൃνʔϜͷཱ தظతʙظతͳඪ w ϓϩμΫτͷ࣍ͷثʹͳΔٕज़తڝ૪ྗͷ४උ w ৫શମΛݟͨظతͳݚڀ։ൃͷܭը w جૅݚڀ ݱࡏ
ݚڀ։ൃνʔϜͷཱ جຊతʹϓϩμΫτͱಉ͡ߟ͑ ͏·͍ٕͬͨ͘ज़͕͋ΕଞͷϓϩμΫτͰར༻͍ͨ͠ͱ͍͏ߟ͑ ৫શମͷ՝ͷͻͱͭͱ͍͏ೝࣝ ʴ
ྑ͍ڑ ϓϩμΫτ ϝϯόʔ ຊਓ ϓϩμΫτ ऀ ୈࡾऀ ݚڀ։ൃଆ ඪઃఆʹୈࡾऀΛؚΊͯߟ͑Δ
w ຊਓϓϩμΫτͱ͍ۙڑͰࣄͨ͠ํ͕ྑ͍ w தظతͳඪΛཱͯΔͨΊʹୈࡾऀͱඪΛܾΊΔ w ୈࡾऀ͜͜Ͱ։ൃٕͨ͠ज़Λԣల։Ͱ͖Δ͔ߟ͑Δ
ٕज़ͷใڞ༗ ୈࡾऀͷґଘΛݮΒ͢ w ֤ϓϩμΫτͰͷऔΓΈͳͲΛใڞ༗͢Δ w ϊϋΛੵͯ࣍͠ͷ՝ͷղܾͷޮԽΛਤΔ
ࣾͷใڞ༗ͷΈ BEUFDIEFWFMPQFSTDPOGFSFODF BEUFDITUVEJPͷΤϯδχΞ͕શһࢀՃ ҰؒͰར༻ٕͨ͠ज़ΛଞϓϩμΫτʹڞ༗͢Δ
ݚڀ։ൃνʔϜͷུྺ ݱࡏ ΞυςΫຊ෦ॳͷ্ཱͪ͛ ݚڀ։ൃ͚ͩͰͳ͘ σʔλαΠΤϯεΛڧԽ͢ΔͨΊʹ৫มߋ ਓೳͷݚڀ։ൃͷ
ߋͳΔڧԽͷͨΊʹ໊শมߋ
ਓೳͷݚڀ։ൃڧԽ ݚڀςʔϚͷ ໌֬Խ ࢈ֶ࿈ܞͷڧԽ ࠾༻ͷڧԽ কདྷͷٕज़తڝ૪ྗΛߴΊΔͨΊݚڀ։ൃͷॏཁੑ্͕ঢ ςʔϚΛ໌֬Խ͢Δ͜ͱͰݚڀ։ൃΛՃ ݚڀ։ൃΛ͞ΒʹՃͤ͞ΔͨΊʹେֶͷڭतݚڀһΛ ΞυόΠβʔͱͯ͠টᡈɺڞಉݚڀෳ݅։࢝
ΤϯδχΞ͚ͩͷ࠾༻͔Βݚڀһͷ࠾༻Λ։࢝ εΩϧηοτͷఆٛධՁํ๏ͳͲΛݕ౼
ݚڀࣝͷෆ
ࣄۀͷଟ༷Խ ࠂཧళ ϒϥϯσΟϯάࠂ Ґஔใ ಈըࠂ
ݚڀͷଟ༷Խ ࠂཧళ ϒϥϯσΟϯάࠂ Ґஔใ ಈըࠂ ཧ࠷దԽ ҼՌਪ ౷ܭϞσϦϯά ಈը૾ॲཧ
୲ൣғͷ֦େ ৽͍ٕ͠ज़ΛֶΔʂ ษڧ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ͳɾɾɾ ҼՌਪ ౷ܭϞσϦϯά ػցֶश
ֶशݚڀͷޮԽ ৽͍ٕ͠ज़ΛֶशͰ͖Δػձ͕ग़དྷΔ͜ͱૉΒ͍͠ ΑΓޮతʹֶशݚڀΛਐΊΔ͜ͱ͕ग़དྷͳ͍ͩΖ͏͔ʁ
࢈ֶ࿈ܞͷڧԽ ࢈ֶ࿈ܞ ڭत ݚڀһ ֶੜ ֶੜ ݚڀһ ݚڀһ ݚڀһ
اۀ
"*-BCͷ࢈ֶ࿈ܞ
࢈ֶ࿈ܞͷछྨ ڞಉݚڀ ΞυόΠβʔܖ ࿈ܞઌͷઌੜֶੜͱاۀଆͷ ݚڀςʔϚΛਐΊ͍ͯ͘ اۀଆͷ୲ऀݚڀͷਐḿͱ ඪઃఆΛߦ͍ͬͯΔ ࿈ܞઌͷઌੜݚڀһʹͪ͜Βͷ ݚڀʹؔ͢ΔΞυόΠεΛఆظత
ʹ͍ͨͩ͘ ઌੜʹઐʹؔ͢ΔߨٛΛ ࣾͰߦͬͯΒ͏
ΞυόΠβʔܖ ݄dͷϖʔεͰߨٛΛ࣮ࢪ
࢈ֶ࿈ܞͷޮՌ ઌੜͷߨٛΛ௨ͯ͠৽͍ٕ͠ज़ΛֶशͰ͖Δػձ͕૿͑ͨ ࣗୡ͚ͩͰग़དྷͳ͍ΑΓߴͳݚڀΛਐΊΔ͜ͱ͕ग़དྷΔΑ͏ʹͳͬͨ ࣾ֎͔Βʮ͋ͷઌੜͱݚڀΛɾɾɾʯͱΛ͔͚ΒΕΔΑ͏ʹͳͬͨ
ڞ௨৫ͱͯ͠ͷݚڀ։ൃνʔϜ σʔλΛ༻͍ͨ՝ղܾΛ৫શମͰଅਐ ଟͷݚڀͰ༗ࣝऀͱͷ࿈ܞΛڧԽ ϓϩμΫτͱୈࡾऀΛؚΊͨඪઃఆ
ϓϩμΫτͷதͷ ݚڀ։ൃνʔϜ
ϓϩμΫτͷհ εϚϗήʔϜʹಛԽͨ͠ϢʔβʔɺΞϓϦͷച্ɺ -57Λ࠷େԽ͢ΔϦλʔήςΟϯάϓϩμΫτ
ϓϩμΫτͷϝϯόʔߏ ։ൃ Ϗδωε ݚڀ։ൃνʔϜ
ࠂ৴ͷΈ Ҿ༻ɿϚΠΫϩΞυʢIUUQTXXXNJDSPBEDPKQTFSWJDFQMBUGPSNJOOPWBUJWFQIQʣ ʮେྔʹɺߴʹɺޮྑ͘ʯ͕ٻΊΒΕΔ
ΞϧΰϦζϜͷॏཁੑ ͜ͷͰ͜ͷϝσΟΞͳΒ̋̋ԁͰೖࡳ ͜ͷ ϝσΟΞ Ϣʔβ ੑผ ʜ ͳΒ̋̋ԁͰೖࡳ ΞϧΰϦζϜͷํ͕ࡉཻ͔͍Ͱޮྑ͘ධՁ͢Δ͜ͱ͕Մೳ
ਓؒ ΞϧΰϦζϜ
ϓϩμΫτͷ ཧղͷଅਐ
͋Δͷ.5( ͜͏͍͏՝͕͋Γ·ͯ͠ɾɾɾ ϩδοΫͰͲ͏ʹ͔ͳΓ·ͤΜ͔ʁ ϩδοΫʁʁʁ ʁʁʁʁ ϚδοΫϫʔυʮϩδοΫʯੜ Ϗδωεϝϯόʔ ࣗ
Կ͕ྑ͘ͳ͔ͬͨͷ͔ʁ ΞϧΰϦζϜͷϒϥοΫϘοΫεԽ w ΞϧΰϦζϜࣗମΛઆ໌͢Δͷ͕݁ߏେมͩͬͨ w ʮΘ͔Βͳ͍͜ͱʯʹϚδοΫϫʔυ͕͖͍͢ ਓೳػցֶशʹର͢Δೝࣝ w ͜ΕΒͷٕज़ʹର͢Δʮͦ͠͏ʯͱ͍͏ݻఆ֓೦
w ࣗୡʹͦͷྖҬͰԿग़དྷͳ͍ͱࢥ͍ࠐΜͰͨ
ΞϧΰϦζϜͷઆ໌
ڞ௨ݴޠΛ૿͢
ϝϯόʔͱϩδοΫΛߟ͑Δ ͜͏͍͏σʔλ͕ग़ͯΔ͔Β ͜ͷಛຖʹೖࡳΛม͑ΕΔͱྑ͍ͱࢥ͏͚ͩͲͲ͏ͩΖ͏ʁ ࠓಈ͔ͯ͠ΔϞσϧ͕վળ͢ΔͳΒͦΕͰ͍͍Ͷʂ ͡Ό͋͜ͷσʔλΛϞσϧʹམͱͯ͠ ೖࡳʹөͤͯ͞Έ·͠ΐ͏͔ʂ Ϗδωεϝϯόʔ ࣗ ϚδοΫϫʔυʮϩδοΫʯফ໓
Կ͕มΘͬͨͷ͔ʁ Ϗδωεϝϯόʔ ʮɾɾɾͱ͍͏՝ʯ ʮ͜ͷลΓͷσʔλΛݟΔͱؔ͋Γͦ͏ʯ ʮೖࡳʹөͤͯ͜͞ͷ,1*Λ্͍͛ͨʯ ϩδοΫΛҰॹʹߟ͑Δ͜ͱͰ͓ޓ͍ͷࣄ͕ཧղͰ͖ͨ ֬ͷߴ͍Ծઆ͔Βຊ൪·Ͱͷಋೖͷεϐʔυ্͕͕ͬͨ
Ϗδωεʹ͓͚Δػցֶश ਓ͕ग़དྷΔ͜ͱΛ࣌ؒશҊ݅ʹదԠͰ͖Δ ܾͯ͠ػցֶशΛΕউखʹ,1*্͕͢ΔΘ͚Ͱͳ͍ ͋͘·Ͱਓͷ΄͏͕༏लɺͦΕͰ্هʹ֘͢ΔͷΛସͰ͖Δ
·ͱΊ
ڞ௨৫ͱͯ͠ͷݚڀ։ൃνʔϜ σʔλͱ ৫จԽ ϓϩμΫτͱͷ ڑ ݚڀࣝͷ ෆ ৫શମͰͷจԽܗɺ༷ʑͳٕज़ΛऔΓೖΕͯɺ ΑΓσʔλΛ׆༻Ͱ͖Δ৫ʹมԽ
ୈࡾऀΛઃ͚Δ͜ͱͰϓϩμΫτͱͷڑۙ͘ɺٕज़ ΑΓ͘৫ʹ׆༻Ͱ͖Δମ੍ ࣾ֎ͷ༗ࣝऀͷڠྗΛಘΔ͜ͱͰଟछଟ༷ͳݚڀʹ ରԠͰ͖Δ৫Λܗ
ϓϩμΫτͷதͷݚڀ։ൃνʔϜ ڞ௨ݴޠ ΞϧΰϦζϜͷ ཧղ ػցֶशͷ ೝࣝ Ϗδωεϝϯόʔ։ൃϝϯόʔ͕ݟͯΘ͔ΔݴޠΛ ૿͢͜ͱͰίϛϡχέʔγϣϯίετΛԼ͛Δ ΞϧΰϦζϜͷجຊతͳߟ͑ํΛཧղͯ͠Β͏͜ͱͰɺ
ҰॹʹϩδοΫΛߟ͍͚͑ͯΔΑ͏ʹͳΔ Ϗδωεʹ͓͍ͯػցֶशΑΓ༏लͳਓ͕ؒग़དྷΔ͜ͱΛ ࣌ؒશҊ݅ʹదԠͰ͖Δ
Ξϯέʔτͷ͝هೖʹ ͝ڠྗ͍ͩ͘͞
࣭͝ͷ͋Δํ "TLUIF4QFBLFS·Ͱ
͝ਗ਼ௌ ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠
None