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
インフラの企業研究の価値とこれから
Search
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
November 25, 2020
Research
7
19k
インフラの企業研究の価値とこれから
インターネット基盤技術の研究と企業における未来を見据えた研究組織設計と実践
2020/11/15
さくらインターネット株式会社
さくらインターネット研究所
上級研究員 松本 亮介
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
November 25, 2020
Tweet
Share
More Decks by MATSUMOTO Ryosuke
See All by MATSUMOTO Ryosuke
問いを起点に、社会と共鳴する知を育む場へ
matsumoto_r
PRO
0
770
さくらインターネット研究所 アップデート2025年
matsumoto_r
PRO
0
840
リモートワークにおけるパッシブ疲労
matsumoto_r
PRO
6
5.4k
エンジニアのキャリアパスはどう描く? まつもとりーさんと考える後悔しないキャリア選択
matsumoto_r
PRO
10
2.4k
まつもとりーのこれまでとCOGNANOのこれから
matsumoto_r
PRO
0
350
2022年の研究所の評価制度振り返りと今後
matsumoto_r
PRO
0
850
VUCAワールドから紐解く組織や評価制度の変遷と再設計
matsumoto_r
PRO
9
26k
コンテナの研究開発から学ぶLinuxの要素技術
matsumoto_r
PRO
2
1.6k
開発者体験をさらに向上させる 事業と研究との連携
matsumoto_r
PRO
2
2.5k
Other Decks in Research
See All in Research
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第36回: The Stepwise Deception: Simulating the Evolution from True News to Fake News with LLM Agents (EMNLP, 2025)
hkefka385
0
180
An Open and Reproducible Deep Research Agent for Long-Form Question Answering
ikuyamada
0
300
製造業主導型経済からサービス経済化における中間層形成メカニズムのパラダイムシフト
yamotty
0
490
教師あり学習と強化学習で作る 最強の数学特化LLM
analokmaus
2
910
音声感情認識技術の進展と展望
nagase
0
490
ブレグマン距離最小化に基づくリース表現量推定:バイアス除去学習の統一理論
masakat0
0
160
生成AI による論文執筆サポート・ワークショップ ─ サーベイ/リサーチクエスチョン編 / Workshop on AI-Assisted Paper Writing Support: Survey/Research Question Edition
ks91
PRO
0
150
それ、チームの改善になってますか?ー「チームとは?」から始めた組織の実験ー
hirakawa51
0
730
Satellites Reveal Mobility: A Commuting Origin-destination Flow Generator for Global Cities
satai
3
540
Proposal of an Information Delivery Method for Electronic Paper Signage Using Human Mobility as the Communication Medium / ICCE-Asia 2025
yumulab
0
190
地域丸ごとデイサービス「Go トレ」の紹介
smartfukushilab1
0
960
A History of Approximate Nearest Neighbor Search from an Applications Perspective
matsui_528
1
170
Featured
See All Featured
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.8k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Design in an AI World
tapps
0
150
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.1k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
210
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
280
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
8k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
53k
Crafting Experiences
bethany
1
59
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
210
Transcript
͘͞ΒΠϯλʔωοτגࣜձࣾ (C) Copyright 1996-2020 SAKURA Internet Inc ͘͞ΒΠϯλʔωοτݚڀॴ ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁͱ͜Ε͔Β 2020/11/25
্ڃݚڀһ দຊ ྄հ Πϯλʔωοτج൫ٕज़ͷݚڀͱاۀʹ͓͚ΔະདྷΛݟਾ͑ͨݚڀ৫ઃܭͱ࣮ફ
1. ͡Ίʹ 2. ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ 3. Πϯϑϥͷاۀݚڀͷ͜Ε͔Β 4. ·ͱΊ 2 ࣍
1. ͡Ίʹ
4 ɾ͘͞ΒΠϯλʔωοτݚڀॴ ্ڃݚڀһ ɾϖύϘݚڀॴ ٬һݚڀһ ݚڀސ ɾגࣜձࣾGrooves Forkewll ٕज़ސ ɾגࣜձࣾωοτϑΥϨετ
ٕज़ސ ɾใॲཧֶձ ITRC ֤छҕһ / IEEE ACM USENIX ֤छձһ ɾژେֶത࢜ʢใֶʣ দຊ྄հ / ·ͭͱΓʔ / @matsumotory
• InfraStudyͷΠϯϑϥٕज़ͷจ຺ʹ͓͚Δݚڀ։ൃͱʁ • ݚڀ։ൃͷҙٛߩݙͱʁ • ͳͥاۀͰݚڀॴΛ࣋ͬͯݚڀ͍ͯ͠Δͷ͔ʁ • ͜Ε͔Βݚڀ։ൃͲ͏ͳ͍͔ͬͯ͘ʁ ͘͞ΒΠϯλʔωοτͰશͯͰ͖͍ͯΔͱ͍͏Ͱͳ͘ɼ͜Ε͔ΒऔΓΜ Ͱ͍͖͍ͨ༰Ͱ͋Γ·͢ɽ
5 اۀʹ͓͚Δݚڀͱͳʹ͔
2. ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ
1. اۀͷݚڀऀͱ 2. ݚڀऀͷߩݙͱ 7 ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ
اۀͷݚڀऀͱ
• اۀͰςΫϊϩδʔΛ৽͘͠ੜΈग़͠ɼӥஐͱͯ͠ӬଓԽͯ͠վળΛ܁Γฦ͢ • ৽͠͞ΛΔͨΊʹաڈɾݱࡏͷؔ࿈ٕज़ɾاۀͷ՝Λௐࠪͯ͠ཧ • ઌͷٕज़τϨϯυΛݟਾ͑ͨݚڀͷௐࠪɾ৽ٕज़ఏҊͱͦͷڞ༗ • ඞͣʹཱ͔ͭͲ͏͔Ͱͳ͘ɼʹཱͨͳ͍͜ͱΔ • ͜Ε·Ͱͷؔ࿈ٕज़ͱٕज़ͷྺ࢙͔Βཧత͋Δ͍ࣗ໌ͳࣝΛಋ͘
• ࣾ֎ʹͦͷݟΛڞ༗͠ɼ͞ΒʹҰൠԽɾఆࣜԽͯ͠վળ͍ͯ͘͠ • ࣾͰจͳͲʹॻ͖͖Εͳ͍ຊԻͱݐલ͔ͬ͠Γͱڞ༗ • จܗ͚ࣜͩͰͳ͘ΑΓձࣾʹ࠷దԽͨ͠ݚڀՌࣝΛఏڙ͢Δ 9 ΫϥυɾϗεςΟϯάاۀͷݚڀऀͱ
• ࣗͨͪͷҙࣝείʔϓͷதͰɼެ։͍ͯ͠Δٕज़ΛਅࣅΔ͚ͩͰղ ܾͰ͖ͳ͍͜ͱ͕૿͖͍͑ͯͯΔ • ΤϯδχΞͰΞΠσΞΛग़ͯ͠ɼΛղܾͨ͠Γ৽͍͠ϓϩμΫτΛ࡞Δ • ͜ΕҰछͷݚڀ։ൃͰ͋Γଟ͘ͷձ͕ࣾͨΓલʹऔΓΜͰ͍Δ • ͜͜ͰऔΓ·Ε͍ͯΔ͜ͱͷՁܭΓΕͳ͍΄ͲૉΒ͍͠ •
ͦͷऔΓΈ͕ຊʹਖ਼͍͔͠Ͳ͏͔ɼཧ͠ධՁ͍ͯ͘͜͠ͱࠔ • ͏·͍ͬͨ͘ղܾϓϩμΫτΛ܁Γฦ͠ૂͬͯߦ͏͜ͱ͍͠ • औΓΈͷόΠΞε͕͔͔ͬͯ͠·͏Մೳੑ → ΈΜͳͰؒҧ͏ 10 ࣮ΤϯδχΞݚڀ૬ͷ͜ͱΛ͍ͬͯΔ
• ݚڀऀࣾͷٕज़ਐԽ՝ΛݴޠԽɾఆࣜԽɾධՁ͠ɼैདྷͷؔ࿈ٕज़ͱ ͷࠩΛ٬؍తʹݟग़ͯ͠ɼ৽ͨͳࣝɾӥஐͱཱͯͤ͠͞Δ͜ͱࣄ • ͜ΕΒͷࣝߏ͕ղ໌͞Ε͓ͯΓɼߋʹޮతʹٞɾ࠶ར༻Մೳ • ྑ͍՝ղܾϓϩμΫτΛ࠶ͼૂͬͯ࡞Γग़ͤΔΑ͏ʹ͢Δ • ʑΤϯδχΞ͕औΓΜͰ͍ΔࠩผԽΛαϙʔτͨ͠ΓɼͦΕΛઐʹऔ ΓΜͰղ໌ͨ͠ΓɼࣗΒఏҊ͠ɼݴޠԽɾҰൠԽͯ͠ݚڀίϛϡχςΟʹ
མͱ͠ࠐΈܧଓతʹվળ͢Δ୲ → όΠΞεͷআڈʹͳΔ • ςΫϊϩδʔ͕ࣄۀΛࠩผԽ͢Δاۀɾ࣌ʹগͰ͍Δͱྑ͍ 11 ͦ͜ͰใܥݚڀऀɾݚڀνʔϜͷొ
• ࣾͰͷ৴པؔͱཱͪҐஔΛߏங͍ͯ͘͜͠ͱ͕ͱʹ͔͘େࣄ • ٕज़త؍Ͱਖ਼͍͠վળͰ͔͋ͬͨͷॿݴ͞ΒͳΔఏҊ • ϓϩμΫγϣϯڥͰ݁Ռ͕ग़͍ͯΔ͔ΛධՁ͢ΔͨΊͷํ๏ͷఏҊ • ͦͷՌΛҰ൪͍ͬͯΔͷͱͯࣾ͠ڞ༗ɾ૬ஊ͞ΕΔଘࡏ • ͨΓલʹ࿈ܞ͕ੜ͡ΔݚڀऀɾνʔϜʹม͍͑ͯ͘ʢޙड़ʣ
12 اۀʹ͓͍ͯνʔϜͱׂͯ͠ΛՌͨ͢
ݚڀऀͷߩݙͱ
• ࣾͷαʔϏεϓϩμΫτɼձࣾʹରͯ͠ߩݙ͕ؒతͰ͋Δɼͱ͍͏Έ • ࣮αʔϏεෳͷؒతߩݙ͕བྷΈ߹࣮ͬͯݱ͞Ε͍ͯΔ • αʔϏεͷίʔυΛॻ͘͜ͱߩݙͱ͍͏Θ͚Ͱͳ͍ • αʔϏεΛੈʹ͛ͨΓɼݟͤํΛ͠ͳ͍ͱΘΕͳ͍࣌ • ܦӦɾใɾӦۀɾϚʔέςΟϯάɾόοΫΦϑΟεɾCSͳͲ༷ʑͳؒ
తߩݙ͕Έ߹Θͬͯ͞αʔϏεΛ࡞Γࢧ͍͑ͯΔ • ݚڀ՝ͷࠜຊతղܾະདྷͷαʔϏεʹඞཁͳٕज़ɼཁ݅ͳͲΛߟ͑ɼܗ ࣜͱͯ͠Ξτϓοτ͠ڞ༗͍ͯ͘͠ → ٕज़ϒϥϯσΟϯάʹͳΔ 14 اۀݚڀऀͷձࣾɾࣾձͷߩݙͱ
• ݚڀΛ͢Δ͜ͱͪΖΜɼͦΕҎ֎ʹͳʹ͕͋Δ͔ʁ • কདྷతʹٻΊΒΕΔநతͳٞʹ͍ͭͯదʹݴޠԽͯ͠ڞ༗͢Δ • ٬؍తʹٕज़Λଊ͑ͯධՁ͢Δ܇࿅Λ͍ͯ͠ΔͨΊɼࣾͷٞʹԠ༻ 15 اۀݚڀऀͷߩݙͷྫʢ̍ʣ
16 ٠ݚڀһʹΑΔΦϑΟεॖୀͷߟ ίϩφՒʹΛൃͨ͠ΦϑΟεݟ͠ʹؔ͢ΔҰߟ, https://research.sakura.ad.jp/2020/09/30/office-degeneracy/
• ݱࡏͷάϩʔόϧج४Ͱͷ࠷৽ͷݚڀʹ͍ͭͯཧղ͠ڞ༗͢Δ • state-of-the-artɼϕʔεϥΠϯɼຊޠͰ·ͱ·͍ͬͯͳ͍࠷৽ٕज़ใ • ࠜຊղܾʹඞཁͳෳࡶͳٕज़Λܟԕ͞Εͳ͍Α͏ʹదʹ͑ΔྗΛཆ͏ • ٕज़తͳධՁαʔϏεԽʹ͏ٙʹ͑ΒΕΔଘࡏʹͳΔ • ઐ֎ͷਓʹΘ͔Γ͘͢ݴޠԽͯ͠આ໌͢ΔྗΛཆ͏
• ઐԽͱͯ͠པΒΕձࣾӡӦʹ͓͚ΔબࢶΛఏڙ͢ΔྗΛཆ͏ • Βͳ͍ΛΒͳ͍ঢ়ଶʹࣝΛ༩͑ߩݙ͢Δ 17 اۀݚڀऀͷߩݙͷྫʢ̎ʣ
18 ٠ݚڀһʹΑΔΤοδϑΥάͱະདྷ ʮΤοδɾϑΥάίϯϐϡʔςΟϯάͷΓཱͪͱωοτϫʔΫΠϯϑϥͷ͜Ε͔Βʯߨԋࢿྉެ։ IUUQTSFTFBSDITBLVSBBEKQPWFSWJFXPGFEHFGPH
19 Ώ͏͏͖ݚڀһʹΑΔ࠷ઌݚڀͷղઆ Ϋϥυܥͷࠃࡍձٞ*&&&$-06%ࢀՃ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZJFFFDMPVE
20 ͭΔʔݚڀһʹΑΔҼՌ୳ࡧख๏ͷղઆ άϥϑΟΧϧϞσϧʹجͮ͘ҼՌ୳ࡧख๏ͷௐࠪ IUUQTCMPHUTVSVCFFUFDIFOUSZ
21 ۽୩ݚڀһʹΑΔ܈ೳΫϥελϦϯά ࣗࢄڠௐγεςϜతໝͱ܈ೳΫϥελϦϯά IUUQTLVNBHBMMJVNIBUFOBCMPHDPNFOUSZ
• ࣾ֎͚ͩͰͳࣾ͘ʹಋ͖ग़ͨ͠ݟݚڀՌΛڞ༗ • ҙ֎ͱݚڀऀΛ͍ͬͯΔͱࣾͰͷڞ༗͕͓Ζ͔ͦʹͳΓ͕ͪ • ڞ༗Λ௨ͯࣾ͡Ͱؾܰʹίϛϡχέʔγϣϯ͕Ͱ͖ΔؔੑΛߏங͢Δ • ͦͷ্ͰɼݚڀՌཧ͞Εͨ৽͍͠ݟΛ͜Ε͔Βͷٕज़ํ αʔϏεઃܭࡦఆɼձࣾํͷࢀߟʹͯ͠Β͏ •
࠷৽ͷٕज़τϨϯυະདྷͷߟʹ͍ͭͯબࢶΛఏڙ͢Δ • ΞτϓοτΛ௨ͯ͡اۀͷٕज़ϒϥϯσΟϯάϓϨθϯε্ 22 اۀݚڀऀͷߩݙͷ·ͱΊ
3. Πϯϑϥͷاۀݚڀͷ͜Ε͔Β
1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ 3. ܦӦํαʔϏεʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ 24 اۀݚڀऀɾݚڀॴӡӦʹٻΊΒΕΔ͜ͱ
νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ
26 1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ • ΤϯδχΞ্͕Γͷࣗݚڀ։ൃʹ༗རͩͱࢥ͍ͬͯͨ • ͠Β͘ݱ࣮తͰۙͷҙ͕ࣝੜͯ͡༗ར͔͠Εͳ͍ • ݚڀΛΓ࢝ΊΔͱΤϯδχΞϦϯάͷ͕࣌ؒݮΔ •
͕͍ࣗͬͯΔͱࢥ͍ͬͯΔΤϯδχΞϦϯάʹຯظݶ͕͋Δ • ؾ͕ͭ͘ͱݱͷٕज़େ͖͘มΘ͓ͬͯΓࡉ෦͕ཧղͰ͖ͳ͘ͳΔ • ࣗෛ͕ٕज़Λநతʹଊ͑͗ͯ͢ಉ͡ͷͩͱؒҧͬͯஅͨ͠Γ͢Δ • ݚڀͷΞΠσΞ͕ݶఆ͞Εͯ͠·ͬͨΓࠓͰ͖Δ͜ͱʹͩ͜ΘΓ͕ͪ
27 1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ • νʔϜͱͯ͠ݚڀ։ൃͷ୲ͭͭ͠ڠྗͯ͠औΓΉ͖ • ٬һݚڀһͱͯ͠ݱͷऔΓΈΛߦ͍ͬͯΔΤϯδχΞͱҰॹʹΔ • mizzy͞Μ੨ࢁ͞ΜͱҰॹʹٞ͢Δ͜ͱͰΪϟοϓΛཧղ͢Δ •
গͳ͘ͱΤϯδχΞ͚ͷࠃࡍΧϯϑΝϨϯεʹࢀՃͯٞ͢͠Δ • ݱͰΤϯδχΞϦϯάΛͯ͠ͳͯ͘ಘΒΕΔใҙࣝతʹಘΔ • USENIX LISAɺKubeConɺOpen Source/Linux SummitɺSREconͳͲ • ҙࣝతʹ͚ࣾͷڞ༗ͱνʔϜؒͰͷ৴པੑߏஙΛ৺͕͚Δ
ઃఆͱιϧόʔͳͲͷ ίϥϘϨʔγϣϯ
• ۙͷIEEE SERVICES / CLOUD 2020ͳͲࠃࡍձٞʹ͓͚ΔτϨϯυ • ػցֶशཧϞσϧɼ౷ܭతख๏Λιϧόʔͱͨ͠՝ղܾ • ιϧόʔͷબͷਖ਼֬ͳࠜڌΑΓ݁Ռͱͯ͠ͷ༗ޮੑͷධՁ
• ࣌എܠʹ߹ΘͤͨιϧόʔͷબʹΑͬͯ·ͣ݁ՌΛग़͢ϑΣʔζʁ • ઃఆιϧόʔߴͳઐత͕ࣝඞཁͳ࣌ʹͳΔ • ͦΕΛશͯҰਓͰΔ͖ͳͷ͔ʁ 29 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ
30 Ώ͏͏͖ͱͭΔʔͷίϥϘϨʔγϣϯ ϚΠΫϩαʔϏεʹ͓͚Δੑೳҟৗͷਝͳஅʹ͍ͨ࣌ܥྻσʔλͷ࣍ݩݮख๏ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZUTJGUFS
• ઃఆͷಘҙͳઐՈͱιϧόʔ(ػցֶशཧʣͷઐՈͷίϥϘ • ઃఆ͕Ͱ͖Δ͜ͱͱιϧόʔͷ͕ࣝ๛Ͱ͋Δ͜ͱ͘͠Ձ͕͋Δ • ઃఆ͕Ͱ͖ͳ͍ͱݚڀʹͳΒͳ͍ͷͰ͋Εɼιϧόʔ͕ͳͯ͘ݚڀ ʹͳΒͳ͍࣌ • ͬͱࡉԽͨ͠ಘҙͷίϥϘϨʔγϣϯඞཁʹͳ͍ͬͯ͘ •
ΤϯδχΞͷΞτϓοτ͍ͬͯΔ͜ͱͷՁΛӬଓԽͯ͠ӥஐʹ͢Δ • จΛॻ͘ྗɾݱͷࣝɾ՝Λཧ͢ΔྗɾՌΛ͛Δྗ͢Β୲ • ݸਓͰͯ͢ΛΔͷͰͳ͘νʔϜͰࡉ͔͘ڠྗͯ͠ݚڀՌΛग़࣌͢ 31 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ
ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛ Ճ͍͑ͯ͘ྗ
• اۀݚڀͷݸਓɾձࣾɾࣾձͷߩݙՁΛదʹݴޠԽ͢Δ • ݚڀͷՁʁจΛॻ͘ҙຯɼࠃࡍձٞͷҙຯʁձࣾͷߩݙʁ • ͜ͷεϥΠυ͕ͦͷҰͭͷߩݙʹͳΕ͍ • اۀͷςΫϊϩδʔઓུʹ͓͍ͯະདྷͷܭըͱݚڀܭըΛ༥߹ͤ͞Δ • ͱʹ͔ࣾ͘ͱͷڞ༗׆ಈܧଓ͠ɼগͣͭ͠৴པؔΛ࡞Δ
• αʔϏεɾϓϩμΫτΛߟ͑Δ্Ͱݚڀ৫ͱٞ͢Δ͜ͱΛͨΓલʹ • ݚڀ։ൃ৫ಉ͡ձࣾɾಉ͡νʔϜͰ͍ؔ͠Ͱ͋Δͣ • લड़ͨ͠ଟ໘తͰؒతͳߩݙΛΈ߹Θ͍ͤͯ͘ 33 3. ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ
• ݚڀΛαʔϏεɾϓϩμΫτʹ׆͔͠ʹ͍͘ͷͰͳ͍ • ݚڀνʔϜͱαʔϏε։ൃͦͷଞνʔϜͱ৴པΛߏஙͰ͖͍ͯͳ͍͔Β • ܦӦํαʔϏεͷߩݙʹݚڀ͕Ͳ͏ҙ͕ٛ͋Δ͔ΛݴޠԽ͖͢ • ձࣾʹ͓͚ΔاۀݚڀͷՁΛ·͕ͣࣗࣗཧղ͢Δͱ͜Ζ͔Β • ઐతͰ͍͠վળ࣮ݱίετΛ୲อͰ͖ΔઐੑΛ࣋ͪݴޠԽ͢Δ
• ৴པ͕ؔ͋ΕͨΓલʹ৫ͱׂͯ͠ΛຒΊ߹͑Δͣ • ͳΜͱͳͬͯ͘ΈͯͦͷޮՌΘ͔Βͳ͍ͱ͜Ζ͔ΒʮΘ͔Δʯະདྷ • ͦΕΛҾͬுΓαϙʔτ͍ͯ͘͠νʔϜ͕͜Ε͔ΒͷاۀݚڀνʔϜ 34 3. ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ
35 3. ܦӦઓུʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ
4. ·ͱΊ
• ·ͩզʑऔΓ͏ͱͯ͠ؤு͍ͬͯΔͱ͜Ζ • ͜ͷΑ͏ͳεϥΠυͷݴޠԽҰൠԽ·ͨݚڀऀͱͯ͠ഓͬͨεΩϧ • اۀݚڀͷՁߩݙɼ͜Ε͔Βͷاۀݚڀ׆ಈʹ͍ͭͯཧղ͠ߦಈ͍ͯ͘͠ • ݚڀνʔϜಛผͳଘࡏͰͳ͘ձࣾΛ௨ͯࣾ͠ձʹߩݙ͢ΔͨΊͷҰνʔϜ • νʔϜؒͰͷ৴པؔΛߏஙׂ͠Λཧղͯ͠Β͍ͳ͕ΒҰॹʹ͍ͬͯ͘
• ϓϩμΫταʔϏεΛͦΕͧΕͷׂ͔ΒҰॹʹͨΓલʹ࡞Δະདྷ • ʮͱΓ͋͑ͣΔʯ͔ΒʮͶΒͬͯΕΔʯ৫ 37 ·ͱΊ
• TCPriv: ଓݩϓϩηεͷΦʔφใʹجͮ͘TCPΛհͨ͠ಁաతͳݖݶ 38 ͓·͚ɿ࠷৽ͷࣗͷݚڀͷਐḿհ IUUQTXXXESPQCPYDPNTMKBCYBGF[VTTDMPVEUDQQSJWQEG EM