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
データビジュアライゼーション講習のご案内
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Yuichi Yazaki
June 15, 2018
Design
0
310
データビジュアライゼーション講習のご案内
企業さま対象の出張研修「データビジュアライゼーション講習」のご案内資料です。
Yuichi Yazaki
June 15, 2018
Tweet
Share
More Decks by Yuichi Yazaki
See All by Yuichi Yazaki
Data visualization to expand your skills as a creator
n1n9
0
310
世界の行政機関 情報可視化 事例
n1n9
0
2.3k
コロナ禍におけるデータ可視化
n1n9
2
230
発信者主体の情報可視化作品作りにおけるスケッチの行い方考察
n1n9
2
760
残された我々のための「データ・ヒューマニティ」
n1n9
6
2k
Open Data Day logo generator
n1n9
0
300
IxDA Tokyo #3 Community Talk: Dissolving boundaries, building connections.
n1n9
0
1.2k
ハッカーズチャンプルー2017「データ・ビジュアライゼーションによる 地域や社会との関わり方」
n1n9
0
1.2k
第12回 東京 NPOxIT Meetup
n1n9
0
250
Other Decks in Design
See All in Design
CULTURE DECK/Marketing Director
mhand01
0
1k
maki setoguchi
maki_setoguchi
0
730
Drawing for Animation
lynteo
2
230
From the Visible Crossroads: Turning Outputs into Outcomes
takaikanako
2
1.3k
Build for the Web, Build on the Web, Build With the Web
csswizardry
0
270
AIエージェントが対話的なUIを返す!MCP−UIで変わるユーザ体験
daitasu
1
170
Figmaレクチャー会Part1 基本のき編@千株式会社 社内勉強会
designer_no_pon
2
280
生成AIの不確実性を価値に変える、「ビズリーチ」の体験設計 / KNOTS2026
visional_engineering_and_design
6
850
Treasure_Hunting
solmetts
0
320
モビリティプラットフォームの未来を築くクラウド基盤
kossykinto
0
240
はじめての演奏会フライヤーデザイン
chorkaichan
1
240
AI時代に求められるUXデザインのアプローチ
xtone
0
1k
Featured
See All Featured
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
480
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Accessibility Awareness
sabderemane
0
82
Fireside Chat
paigeccino
42
3.8k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
640
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
95
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.5k
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
150
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
140
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Transcript
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλར׆༻ σʔλ ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ ߨश ߹ಉձࣾϊʔςʔγϣϯʗ࡚༟Ұ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ࣮ࢪൣғͱޮՌ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͷ ϫʔΫϑϩʔͱຊࣄۀͰͷ࣮ࢪൣғ ϗϫΠτϘʔυɾ ࢴΛ༻͍ͨϫʔ ΫͰɺར༻σʔλ
ͱՄࢹԽܭըΛ౿ ·͑ͨԾઆΛཱͯ ΔϫʔΫͰ͢ɻ ݪཧݪଇΛΓɺσʔλͷ ߏʹ͋ͬͨՄࢹԽͷखஈ Λݕ౼͢ΔྗΛʹ͚ͭ· ͢ɻ Ұ͔ͭೋͭఔͷπʔ ϧʗٕज़ʹಛԽ͠ɺ ͍ํΛֶͼ·͢ɻ جૅతͳσʔλͷ ѻ͍ʢΫϨϯδϯά ɺ ूܭɺՃͳͲʣ Λֶͼ·͢ɻ ԾઆΛཱͯΔ hypothesize σʔλऩू collect σʔλܗ shape σʔλղੳ analyze ՄࢹԽܭը plan ࣮ implement දݱ represent ਫ਼៛Խ refine σʔλੳ σʔλՄࢹԽ σʔλੳ σʔλՄࢹԽ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλੳʹ͓͚Δ ຊࣄۀͰͷ࣮ࢪൣғ Ϗοάσʔλͷσʔλੳ ্ڃͷ౷ܭख๏ʢ&YDFMͰग़དྷͳ͍ʣΛ༻͍ͨσʔλੳ جૅతͳ౷ܭख๏ʢ&YDFMͰग़དྷΔʣΛ༻͍ͨσʔλੳ جૅతͳσʔλͷѻ͍ʢΫϨϯδϯάɺूܭɺՃͳͲʣ ՝ͷఆٛͱߏԽɺར༻σʔλͱՄࢹԽܭը ѻ͍·͢
ѻ͍·ͤΜ جૅతɾந ߴ͍ ઐత ͍ͣΕ͔Λબ͍͖ͨͩ·͢ σʔλੳ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλՄࢹԽʹ͓͚Δ ຊࣄۀͰͷ࣮ࢪൣғ άϥϑɺԁάϥϑɺ ંΕઢάϥϑFUD ཧۭؒɾ࣌ؒ αΠΤϯςΟϑΟοΫɾ ϏδϡΞϥΠθʔγϣϯ ѻ͍·͢
ѻ͍·ͤΜ ͍ͣΕ͔Λબ͍͖ͨͩ·͢ σʔλՄࢹԽ ωοτϫʔΫɾ֊ ΫϦΤΠςΟϒɾ ίʔσΟϯά %දݱ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ظͰ͖ΔޮՌ w σʔλΛѻ͏ϦςϥγʔΛʹ͚ͭΒΕΔ w νϟʔτΛಡΈղ͖ɺ͍͚ΔϦςϥγʔͷ্ w &YDFMͰߦ͏Ҏ্ͷՄࢹԽͷखஈΛʹ͚ͭΔ w
ใσβΠϯʢ৭ϨΠΞτʣͷϦςϥγʔͷ্ σʔλੳ σʔλՄࢹԽ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ߨशίʔεհ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλͷՄࢹԽʢඪ४ʣ σʔλՄࢹԽ σʔλͷՄࢹԽʹ͍ͭͯͷೖฤͱͯ͠ɺاըɺฤूɺσβΠϯɺΤϯδχΞͳͲɺଟ༷ ͳ৬ۀͷํʹ͝׆༻͍͚ͨͩΔʮϞϊͷݟํʯΛ͝ఏڙ͠·͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣσʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͷྺ࢙ʗΠϯϑΥάϥϑΟοΫͱσʔλϏ δϡΞϥΠθʔγϣϯͷҧ͍ʗ୳ࡧతՄࢹԽͱ֬ূతՄࢹԽʗՊֶతՄࢹԽͱใՄࢹ ԽʗσʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯʹग़དྷΔ͜ͱ ࣮शʢ࣌ؒʣΣϒΞϓϦͷૢ࡞ํ๏ͷجૅΛशಘ
ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ϏδωεɾσʔλɾϓϨθϯςʔγϣϯ σʔλՄࢹԽ ࢿྉʹඞཁͳνϟʔτͷબͼํෆదͳྫΛཧղ͠ɺσβΠφʔͰͳ͍ํʹใσ βΠϯ৭ͷ͍ํͷΤοηϯεΛ͝ఏڙ͠·͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣ͏ὃ͞Εͳ͍ʂνϟʔτؒҧ͍୳͠ʗਖ਼͍͠νϟʔτબͷͨΊͷجૅ ࣝʗใσβΠϯͱͯ͠ͷσʔλϓϨθϯςʔγϣϯʢʣ ࣮शʢ࣌ؒʣఆྔσʔλͷՄࢹԽΤΫααΠζʗఆੑσʔλͷՄࢹԽΤΫααΠζʗ෮ शɾࣗशɾ͓࣋ͪࠐΈνϟʔτͷݸผϨϏϡʔ
ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ཧۭؒͷՄࢹԽ σʔλՄࢹԽ ཧۭؒɺҰൠతʹਤͱͯ͠ΒΕ͍ͯΔͷͷՄࢹԽͷ۩ମతʹख๏ʹ͍ͭͯ ͝ఏڙ͠·͢ɻຊޠͰ͓ͦΒ͘͜͜ͰͷΈֶͿ͜ͱ͕Ͱ͖Δ༰Ͱ͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣਤͷجૅࣝʗओਤʗσʔλͷಛ࣭ͱਤදݱͷछྨʗΧϥʔεΩʔ Ϝʗ֊ڃྨ ࣮शʢ࣌ؒʣϕʔεϚοϓͱςʔϚσʔλͷछྨʗܗσʔλͷऔಘʗ2(*4Ͱͷଐੑ ςʔϒϧͷฤूʗίϩϓϨεϚοϓʗυοτϚοϓ
ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ࡒใͷՄࢹԽ σʔλՄࢹԽ ࡒॾදσʔλͷཧղ͔Β࢝·ΓɺಠࣗՄࢹԽπʔϧʹΑΔΛ༻͍ͯࢦඪ͔ΒҙຯΛൃ ݟ͠·͢ʢࠓޙ͝ఏڙ༧ఆʣɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣσʔλͷࡏΓॲʗ#4ɺ$4ɺ1-ͷݟํʗධՁࢦඪͷߟ͑ํ ࣮शʢ࣌ؒʣσʔλऩूʗऩӹੑͷੳ ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ωοτϫʔΫͷՄࢹԽ σʔλՄࢹԽ ωοτϫʔΫʢؔੑʣʹՁΛݟग़͢ωοτϫʔΫɾαΠΤϯεͱ͍͏ྖҬʹ͓͍ͯɺ ѻ͏ςʔϚ͕ࣗવՊֶɺࣾձՊֶɺࣾձֶͳͲҟͳΔͷͰ͋ͬͯɺڞ௨ͷੳख๏ ՄࢹԽख๏͕ద༻ՄೳͰ͢ɻ͜͜ͰՄࢹԽख๏ʹ͠ɺදݱύλʔϯ׆༻ྫΛ औΓѻ͍·͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣάϥϑཧʗωοτϫʔΫදݱͷछྨʗωοτϫʔΫͷϨΠΞτํ๏ʗ ωοτϫʔΫղੳख๏ʗࣄྫհ
࣮शʢ࣌ؒʣ(FQIJͷૢ࡞ํ๏ͷجૅΛशಘ ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ֊ߏͷՄࢹԽ σʔλՄࢹԽ ݹ͘फڭըɾՈܥਤ͔Βɺ࠷ۙͰגՁͷΦϯϥΠϯνϟʔτ·Ͱɻ֊ߏ͕࣋ͭ ੈք؍ͱͦͷ׆༻ํ๏Λ͝ఏҊ͠·͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣՄࢹԽͷྺ࢙ʗσʔλͷಛੑʗϏδϡΞϧมͷछྨʗՄࢹԽදݱͷछྨ ࣮शʢ࣌ؒʣΣϒΞϓϦͷૢ࡞ํ๏ͷجૅΛशಘ ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ࣌ؒͷՄࢹԽ σʔλՄࢹԽ ࣌ؒͷܦաʹΑͬͯɺ͋Δݱ͕Ͳ͏มԽ͢Δͷ͔ɻྺ࢙ͷΑ͏ͳ͍ظؒͷ၆ᛌ͔Β ݄͝ͱͷചΓ্͛ͷมԽ·Ͱɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣՄࢹԽͷྺ࢙ʗσʔλͷಛੑʗϏδϡΞϧมͷछྨʗՄࢹԽදݱͷछྨ ࣮शʢ࣌ؒʣΣϒΞϓϦͷૢ࡞ํ๏ͷجૅΛशಘ ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ΫϦΤΠςΟϒɾίʔσΟϯά σʔλՄࢹԽ ϓϩάϥϛϯάͰΞʔτදݱΛͭ͘Δख๏Ͱ͢ɻ1SPDFTTJOHʹΑΔॻ੶͕ຊޠͰଟ ग़൛͞Ε͍ͯ·͢ɻ ࠲ֶʢ࣌ؒʣΫϦΤΠςΟϒɾίʔσΟϯά֓r ࣮शʢ࣌ؒʣ1SPDFTTJOHʹΑΔ࣮शʢɾઢɾ໘ͱ࣍ݩΛ૿͠ͳ͕Βɺࣗ༝ʹඳ͘ʣ ॳڃ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ߨश༰ͷҰ෦հ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ωΠαϯɾγΣυϩϑ*OGPSNBUJPO%FTJHOͷʮཧղͷεϖΫτϧʯΛݩʹɺ࡚͕࡞ ܦݧ ɾΦʔϓϯσʔλ ɾηϯαʔσʔλ ͳͲଘࡏ͢Δ σʔλͯ͢ هԱʹ ΓͮΒ͍
ظهԱʹ Δ ظهԱʹ Δ ৗࣝʹͳΔ ใͱܦݧ͕ ड͚खͷதͰ ҰମԽͨ͠ͷ σʔλ͕ ɾநԽ ɾՄࢹԽ ͞Εͨͷ ଟ͘ͷਓ͕ ڞ༗͢Δ ࣝ σʔλ ใ ࣝ ܙ σʔλ͔Βܙ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE w ಈతͳදݱ͕Ͱ͖Δ w ରతͰ͋Δ w ఆੑσʔλΛ၆ᛌతʹѲͰ͖Δ w ࣍ੈͷਤ
w දݱͷ෯Λ֦ு w ूܭ͠ͳ͍ʗσʔλੳͷେऺԽ w ৽͍͠୯Ґ w ৽͍͠Ձ؍ w ၆ᛌࢹΛݸผࢹʹ σʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͳΒͰͷಛ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE σʔλεέʔϧ σʔλ ྔతσʔλ Quantitative Variable Qualitative Variable ordinal
scale interval scale ִؒεέʔϧ ratio scale ൺྫεέʔϧ ࣭తσʔλ ॱংεέʔϧ nominal scale ໊ٛεέʔϧ ࠷ස ར༻Մೳͳද ར༻Մೳͳ࢛ଇܭࢉ தԝ ࢉज़ฏۉ زԿฏۉ ࠷ස தԝ ࢉज़ฏۉ ࠷ස தԝ ࠷ස
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ॱং ࣌ܥྻ มԽ ߏ ൺֱ ྨ ԁάϥϑ
1JF$IBSU ϥΠϯɾνϟʔτ -JOF$IBSU )JTUPHSBN ώετάϥϜ εϩʔϓάϥϑ 4MPQFHSBQI όʔɾνϟʔτ #BS$IBSU EJNFOTJPO EJNFOTJPO EJNFOTJPO .VMUJ EJNFOTJPO όϒϧɾνϟʔτ #VCCMF$IBSU 4DBUUFSQMPU ࢄਤ ΤϦΞɾνϟʔτ "SFB$IBSU ϨΠμʔɾνϟʔτ 3BEBS$IBSU ύϥϨϧɾίʔσΟωΠτ 1BSBMMFM$PPSEJOBUFT ฏߦηοτ 1BSBMMFM4FU εϩʔϓάϥϑ 4MPQFHSBQI εϩʔϓάϥϑ 4MPQFHSBQI πϦʔɾϚοϓ 5SFF.BQ $JSDMF$IBSU αʔΫϧɾνϟʔτ Ϛϧνɾ ϥΠϯɾνϟʔτ .VMUJ-JOF$IBSU ੵΈॏͶ ΤϦΞɾνϟʔτ 4UBDLFE"SFB$IBSU Ϛϧνԁάϥϑ .VMUJ1JF$IBSU άϧʔϓɾ όʔɾνϟʔτ (SPVQFE#BS$IBSU UJNFTDBMF ΧϨϯμʔ νϟʔτ $BMFOEBS$IBSU ԁάϥϑ 1JF$IBSU νϟʔτͷରԠ͢Δσ Οϝϯγϣϯ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE υοτີϚοϓ %PU%FOTJUZ.BQPS%PU%JTUSJCVUJPO.BQ IUUQTGBUIPNJOGPOPUFCPPL υοτີϚοϓɺυοτΛ༻ͯ͠ɺσʔλͷཧతͳɺີɺɺεΩϡʔΛࣔ͢ਤͰ͢ɻ֤υοτɺಉ͡ ͷσʔλϨίʔυΛද͠·͢ɻͭͷυοτ͕ϨίʔυΛද͢߹ɺυοτͷྖҬ ϨίʔυΛࣔ͠·͢ɻ ඳը͞ΕΔυοτਖ਼֬ʹσʔλͷΛදݱ͍ͯ͠ΔΘ͚Ͱͳ͘ɺ͋͘·ͰີΛࣔͨ͢ΊͷͷͰ͋Γɺ͕ͦ͜ ʮυοτɾϚοϓʯͱͷҧ͍Ͱ͢ɻϙΠϯτγϯϘϧͱͯ͠ޡಡ͞ΕΔՄೳੑ͕͋Γ·͢ɻ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ར༻πʔϧ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ਤͷՄࢹԽπʔϧ ωοτϫʔΫՄࢹԽπʔϧ ςΩετσʔλͷੳπʔϧ Ϧʔαε ωοτϫʔΫՄࢹԽπʔϧ +VQZUFS/PUFCPPLͷΫϥυ൛ QMPUMZ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ։࠵·ͰͷྲྀΕ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ͝આ໌ ࣮ࢪܭըͱ͓ݟੵͷఏࣔ ͝ൃ ଧͪ߹Θͤ ࣮ࢪ ϑΥϩʔΞοϓ ฐࣾͷࣄۀ༰ʹ͍ͭͯ͝հ͍͖ͤͯͨͩ͞ɺ͝ґཔͷझࢫɺతͳͲΛ͓͍͍͖ͤͯͨͩ͞·͢ɻ ॳճ૬ஊ͔Β̍िؒҎʹɺฐ͔ࣾΒϝʔϧʹ͓ͯૹΓ͠·͢ɻ
ϝʔϧ͔ॻ໘ʹͯ͝ൃ͍͖ͨͩ·͢ɻ ࣮ࢪʹ͚ͯ۩ମతͳଧͪ߹ΘͤΛߦ͍·͢ɻ௨ৗʙճఔΛఆ͍ͯ͠·͢ɻ λΠϜςʔϒϧʹଇͬͯਐߦ͠·͢ɻ ඞཁʹԠͯ͡ɺ࣍ճࢪࡦͷఏҊใࠂॻ࡞ͷαϙʔτͳͲߦΘ͍͖ͤͯͨͩ·͢ʢΦϓγϣϯʣɻ ̍ʙ िؒҎ िؒʙ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ࣮հ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ։࠵࣮ʹ͍ͭͯ ϨΪϡϥʔߨٛɿגࣜձཱࣾ࡞ॴʗଟຎඒज़େֶ ʗσδλϧϋϦου ϋϯζΦϯɾϫʔΫγϣοϓͷڞ࠵ɾߨࢣɿγϒϠେֶ ʗֳʗถࠃେؗʗԣࢢܦࡁہʗ'044( )PLLBJEPʗ.53-,:050ʗͳͲଟ ߨٛɾߨԋɿࢿੜಊδϟύϯגࣜձࣾʗຊܦࡁ৽ฉ ࣾʗਗ਼ਫݐઃגࣜձࣾʗ૯ল౷ܭہʗཧใγες
ϜֶձʗσʔλΤΫενΣϯδίϯιʔγΞϜʗ౦ւେ ֶʢεΫʔʣʗ౦ژେֶ$4*4ʗ$PEF'PS+BQBOʗͳͲ ଟ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE දࣾһ࡚༟Ұʹ͍ͭͯ w ଟຎඒज़େֶใσβΠϯֶՊඇৗۈߨࢣ w ߹ಉձࣾϊʔςʔγϣϯදࣾһ w σʔλɾϏδϡΞϥΠθʔγϣϯɾδϟύϯൃىਓ w
ίʔυɾϑΥʔɾτΩϣද w ౦ژେֶۭؒใՊֶݚڀηϯλʔڠྗݚڀһ w ͓ͪΌίϯαϧλϯτ http://www.tamabi.ac.jp/dept/id/course_design.htm http://notation.co.jp/ https://www.facebook.com/groups/datavizjapan/ http://codefor.tokyo/ http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/index.html http://toy-by-algorithm.com/
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE IUUQCZMJOFTOFXTZBIPPDPKQZB[BLJZVJDIJ :BIPPχϡʔεݸਓͰࣾձ՝ʹ͍ͭͯͷهࣄΛ࿈ࡌ։࢝
3&4"4ͷڭՊॻ IUUQXXXBNB[PODPKQEQ ষ3&4"4ͰൃݟͰ͖Δ͜ͱ ষ3&4"4Ϛοϓ૯ཡ ষ࣏ࣗମɾҬͷੳࣄྫू ষ&YDFMͰ؆୯ʹͰ͖Δ౷ܭղੳ ʜ͓ͨʹදऔకখ୩༞Ұ࿕ࢯ ষڭҭݱʹ͓͚Δ׆༻ͷ࣮ࡍ ʜۚେֶদӜٛতࢯ ষݩͰϫʔΫγϣοϓΛ։͜͏
ʜ$PEFGPS5PLZP࡚༟Ұӿຊਅඒ ষਐԽΛଓ͚Δ3&4"4 ষ׆༻ΛՃ͢ΔΦʔϓϯσʔλू
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ྉۚʹ͍ͭͯ
/PUBUJPO--$ BMMSJHIUTSFTFSWFE ྉۚʹ͍ͭͯ ͓Ұਓɿສԁʢ੫ผʣʗʢߨٛ࣌ؒ ԋश࣌ؒʣ ʢසਓʹΑΔϘϦϡʔϜɾσΟεΧϯτɺରԠ͍ͨ͠·͢ɻʣ αϙʔτελοϑʢಉ࣌ʹ໊Ҏ্ͷ߹ʣ ɿҰਓ͋ͨΓສԁʗ
IUUQTEBUBWJ[MFDUVSFTDPN IUUQTOPUBUJPODPKQ IUUQTWJTVBMJ[JOHKQ JOGP!OPUBUJPODPKQ