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
20180218BacklogWorld.pdf
Search
Yusuke Kokubo
February 19, 2018
Technology
2.7k
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20180218BacklogWorld.pdf
Yusuke Kokubo
February 19, 2018
More Decks by Yusuke Kokubo
See All by Yusuke Kokubo
マネージャーゼロでマネジメントする組織
yusukekokubo
0
100
エンジニアが長く働ける会社とは
yusukekokubo
0
160
わかりやすい正解を捨てて、コトに向き合う - スクラムフェス金沢2024 スポンサーセッション
yusukekokubo
1
1.8k
よいプロダクトをつくるためのよいチームのつくられかた
yusukekokubo
3
6.1k
BacklogがSlackやChatworkと連携したときのチームのようす
yusukekokubo
0
160
名古屋に住みながら毎週京都に通う生活
yusukekokubo
2
220
チーム開発を支える情報共有とそれを支えるesa
yusukekokubo
5
5.4k
Sketch入門
yusukekokubo
0
310
AgileJapan2016 島根サテライト session1
yusukekokubo
0
2.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
QAタスクをスキル化したいときに考えること
aomoriringo
0
140
toio・myCobotでフィジカルAIっぽいことを行うための検討(とりあえず調査) / フィジカルAI LT(IoTLTによる開催)
you
PRO
0
230
AI ネイティブな組織に Gemini Enterprise Agent Platform がなぜ必要なのか
asei
1
140
ここは地獄!つらい朝会を体験することで、チームとしてのより良い振る舞いに気づくワークショップ / The stand-up meeting from hell in the game industry
scrummasudar
0
520
AIQAのナレッジ構築について
qatonchan
1
140
組織にどうSREを根付かせるか?〜IVRyの場合〜
abnoumaru
0
240
『三匹の子ぶた』から学ぶネットワークセキュリティの昔と今 / Network Security: Then and Now Through the Lens of The Three Little Pigs
nttcom
1
740
AIで楽になるはずが、なぜ疲れる?
kinopeee
0
150
【CEDEC2026】ゲームシナリオライターを支援するAIツール開発の実践 ― 設計とプロンプトの工夫 ―
cygames
PRO
1
160
それでも、技術なブログを書く理由 #kichijojipm / Why I Still Write Tech Blogs Even Now
shinkufencer
0
1.5k
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
11
3.1k
QAと開発の両側から進める AI活用 -QAプロセスAI支援ツールキットと Inner Loop / Outer Loopの取り組み-
legalontechnologies
PRO
2
400
Featured
See All Featured
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.3k
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
160
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.6k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.4k
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
860
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
330
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
250
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.7k
Transcript
#BDLMPH8PSME 'FC 4VO *#&-*7&5)&108&3 0'5)&5&".803, גࣜձࣾψʔϥϘɹখٱอ༞հ
None
ࣗݾհ খٱอ༞հ!ZVTVLF@LPLVCP ▸ ໊ݹࢢࡏॅ ▸ ψʔϥϘҎલ໊ݹͰ4*FSɺελʔτΞοϓ ▸ ݄ψʔϥϘೖࣾ ▸ ψʔϥϘژॴଐ
▸ ि ࣗͰϦϞʔτɺΓژPSԬPS౦ژ ▸ झຯࣸਅΛࡱΔ͜ͱ
Լי
י י
وધ
ࠓ͢͜ͱ ࠓͷςʔϚ ▸ ϓϩδΣΫτཧͰେࣄͳνʔϜϏϧσΟϯάʹ͍͓ͭͯ ͠·͢ ▸ #BDLMPHνʔϜʹδϣΠϯ͔ͯ͠Βͷϲ݄ͰɺԿΛײ͡ɺ Ͳ͏͍͏औΓΈΛ͖ͯͨ͠ͷ͔͝հ͠·͢
ͱ͖ͷ͜ͱ ೖࣾͨ͠
ೖࣾͨ͠ͱ͖ͷ͜ͱ όάमਖ਼ػೳվળΛ͢ΔνʔϜʹδϣΠϯ
ೖࣾͨ͠ͱ͖ͷ͜ͱ όάमਖ਼ػೳվળΛ͢ΔνʔϜʹδϣΠϯ ▸ ༏लͳΤϯδχΞ͕ͨ͘͞Μἧ͍ͬͯΔ
ೖࣾͨ͠ͱ͖ͷ͜ͱ όάमਖ਼ػೳվળΛ͢ΔνʔϜʹδϣΠϯ ▸ ༏लͳΤϯδχΞ͕ͨ͘͞Μἧ͍ͬͯΔ ▸ ڧྗͳΧελϚʔαϙʔτਞ
ೖࣾͨ͠ͱ͖ͷ͜ͱ όάमਖ਼ػೳվળΛ͢ΔνʔϜʹδϣΠϯ ▸ ༏लͳΤϯδχΞ͕ͨ͘͞Μἧ͍ͬͯΔ ▸ ڧྗͳΧελϚʔαϙʔτਞ ▸ ΈΜͳ͕ϑϥοτͳؔ
ೖࣾͨ͠ͱ͖ͷ͜ͱ όάमਖ਼ػೳվળΛ͢ΔνʔϜʹδϣΠϯ ▸ ༏लͳΤϯδχΞ͕ͨ͘͞Μἧ͍ͬͯΔ ▸ ڧྗͳΧελϚʔαϙʔτਞ ▸ ΈΜͳ͕ϑϥοτͳؔ
ͰɺͳΜ͔͏· ͘·Θͬͯͳ͍ײ
Λཧ͠ ͯΈΔ
Λཧͯ͠ΈΔ ͜͜Ͱਓ͕૿͑ͯΔ ▸ ͚ͩͲ͏·͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕औΕ͍ͯͳ͍ʁ ▸ ˠࠓ·ͰͷΓํ͕͑ΒΕͳ͘ͳ͍ͬͯΔ
Λཧͯ͠ΈΔ ͜͜Ͱਓ͕૿͑ͯΔ ▸ ͚ͩͲ͏·͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕औΕ͍ͯͳ͍ʁ ▸ ˠࠓ·ͰͷΓํ͕͑ΒΕͳ͘ͳ͍ͬͯΔ ੲ
Λཧͯ͠ΈΔ ͜͜Ͱਓ͕૿͑ͯΔ ▸ ͚ͩͲ͏·͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕औΕ͍ͯͳ͍ʁ ▸ ˠࠓ·ͰͷΓํ͕͑ΒΕͳ͘ͳ͍ͬͯΔ ੲ
Λཧͯ͠ΈΔ ͜͜Ͱਓ͕૿͑ͯΔ ▸ ͚ͩͲ͏·͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕औΕ͍ͯͳ͍ʁ ▸ ˠࠓ·ͰͷΓํ͕͑ΒΕͳ͘ͳ͍ͬͯΔ ੲ ࠓ
Λཧͯ͠ΈΔ ͜͜Ͱਓ͕૿͑ͯΔ ▸ ͚ͩͲ͏·͘ίϛϡχέʔγϣϯ͕औΕ͍ͯͳ͍ʁ ▸ ˠࠓ·ͰͷΓํ͕͑ΒΕͳ͘ͳ͍ͬͯΔ ੲ ࠓ
Λཧͯ͠ΈΔ #BDLMPHνʔϜͷࣄ
Λཧͯ͠ΈΔ #BDLMPHνʔϜͷࣄ ▸ Ԭɺژɺ౦ژ /:ʹΑΔࢄڌ
Λཧͯ͠ΈΔ #BDLMPHνʔϜͷࣄ ▸ Ԭɺژɺ౦ژ /:ʹΑΔࢄڌ ▸ ΕͨڌͷਓͱإΛ͋ΘͤΔػձ͕গͳ͍
Λཧͯ͠ΈΔ #BDLMPHνʔϜͷࣄ ▸ Ԭɺژɺ౦ژ /:ʹΑΔࢄڌ ▸ ΕͨڌͷਓͱإΛ͋ΘͤΔػձ͕গͳ͍ ▸ ΦϯϥΠϯձٞৗతʹͬͯΔ ▸
ˠͦΕҎ֎ͷձ͕ੜ·Εʹ͍͘
ਓ͕ଟ͘ͳΔͱʜ ਓ͕গͳ͍ͱ͖͔Β
Λཧͯ͠ΈΔ ਓؒؔ ▸ إ໊લ͍֮͑͢ ▸ ձ͍͢͠ ▸ ձͷྲྀྔ͕গͳ͍ ਓ͕গͳ͍ͱ͖
Λཧͯ͠ΈΔ ਓؒؔ ▸ إ໊લ͍֮͑͢ ▸ ձ͍͢͠ ▸ ձͷྲྀྔ͕গͳ͍ ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
Λཧͯ͠ΈΔ ਓؒؔ ▸ إ໊લ͍֮͑͢ ▸ ձ͍͢͠ ▸ ձͷྲྀྔ͕গͳ͍ ▸ ໊લΛ֮͑Δ͚ͩͰେม
▸ ྲྀྔ͕ଟͯ͘Λ͍͔͚ Δ͚ͩͰେม ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩδΣΫτ ▸ Ͱ͖Δ͜ͱ͕ݶΒΕΔ ▸ ࠓԿΛΔ͖͔໌֬ ▸ पΓʹࣗવͱ͕ߦ͘ ਓ͕গͳ͍ͱ͖
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩδΣΫτ ▸ Ͱ͖Δ͜ͱ͕ݶΒΕΔ ▸ ࠓԿΛΔ͖͔໌֬ ▸ पΓʹࣗવͱ͕ߦ͘ ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩδΣΫτ ▸ Ͱ͖Δ͜ͱ͕ݶΒΕΔ ▸ ࠓԿΛΔ͖͔໌֬ ▸ पΓʹࣗવͱ͕ߦ͘ ▸ Ͱ͖Δ͜ͱ૿͑Δ
▸ ͚Ͳཧ͕ࡶʹͳΔ ▸ ίϛϡχέʔγϣϯͷί ετ૿͑Δ ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩμΫτͷϩʔυϚοϓ ▸ ීஈͷίϛϡχέʔγϣϯ Ͱࣗવͱڞ༗Ͱ͖Δ ਓ͕গͳ͍ͱ͖
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩμΫτͷϩʔυϚοϓ ▸ ීஈͷίϛϡχέʔγϣϯ Ͱࣗવͱڞ༗Ͱ͖Δ ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
Λཧͯ͠ΈΔ ϓϩμΫτͷϩʔυϚοϓ ▸ ීஈͷίϛϡχέʔγϣϯ Ͱࣗવͱڞ༗Ͱ͖Δ ▸ ࣄ͕ࡉԽ͞ΕΔ ▸ ݟ͑Δൣғ͕ڱ͘ͳΔ ▸
ˠڞ༗͕͘͠ͳΔ ਓ͕গͳ͍ͱ͖ ਓ͕ଟ͘ͳΔͱ
݁ࠓͷମ੍ʹ͋Θ ͤͨΈͱϚΠϯ υηοτ͕ඞཁ
ͯ͞Ͳ͏͢Δʁ ཧͰ͖ͨ
ͯ͞Ͳ͏͢Δʁ ͳʹ͔Β͡ΊΔ͔ ▸ ݸʑͷΤϯδχΞ༏ल ▸ ϙςϯγϟϧແݶେ ▸ ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ▸ ·͔ͣ͜͜Β͡ΊΔ
ͱʁ ʮΔʯ
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ʮΔʯͱʁ IUUQTOVMBCJODDPNKBQSFTTSFMFBTFQSHPPEBDUJPO
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ʮΔʯͱʁ ▸ ϓϩμΫτΛҰॹʹͭ͘Δؒͷ͜ͱ ▸ ͲΜͳׂͷਓ͕Ͳ͏͍͏ߟ͑Ͱಈ͍͍ͯΔͷ͔ IUUQTOVMBCJODDPNKBQSFTTSFMFBTFQSHPPEBDUJPO
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ʮΔʯͱʁ ▸ ϓϩμΫτΛҰॹʹͭ͘Δؒͷ͜ͱ ▸ ͲΜͳׂͷਓ͕Ͳ͏͍͏ߟ͑Ͱಈ͍͍ͯΔͷ͔ ▸ ϓϩμΫτͷϛογϣϯͱϏδϣϯ ▸ ԿނΔͷ͔ɺԿΛΔͷ͔ɺϓϩμΫτͷՁ
IUUQTOVMBCJODDPNKBQSFTTSFMFBTFQSHPPEBDUJPO
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ʮΔʯͱʁ ▸ ϓϩμΫτΛҰॹʹͭ͘Δؒͷ͜ͱ ▸ ͲΜͳׂͷਓ͕Ͳ͏͍͏ߟ͑Ͱಈ͍͍ͯΔͷ͔ ▸ ϓϩμΫτͷϛογϣϯͱϏδϣϯ ▸ ԿނΔͷ͔ɺԿΛΔͷ͔ɺϓϩμΫτͷՁ
▸ ձࣾͷ͜ͱʢࠓճͷ͔Βলུʣ ▸ จԽͱ͔ʢҰճࣾһ૯ձΛͬͯ·͢ʣ IUUQTOVMBCJODDPNKBQSFTTSFMFBTFQSHPPEBDUJPO
ίϥϜ νʔϜͷࣗݾ৫Խʹඞཁͳͭͷ͜ͱ
ίϥϜ νʔϜͷࣗݾ৫Խʹඞཁͳͭͷ͜ͱ ▸ ͔͏͖ʮతʯ
ίϥϜ νʔϜͷࣗݾ৫Խʹඞཁͳͭͷ͜ͱ ▸ ͔͏͖ʮతʯ ▸ ࣮ߦͰ͖Δʮݖݶʯ
ίϥϜ νʔϜͷࣗݾ৫Խʹඞཁͳͭͷ͜ͱ ▸ ͔͏͖ʮతʯ ▸ ࣮ߦͰ͖Δʮݖݶʯ ▸ அʹඞཁͳʮใʯ ▸ ใ͕ͳ͍ͱஅ͕Ͱ͖ͳ͍
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ͯ͢ʮΔʯ͜ͱ͔Β࢝·Δ
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ͯ͢ʮΔʯ͜ͱ͔Β࢝·Δ ▸ Βͳ͚Εʹؾ͚ͮͳ͍͠ɺվળͰ͖ͳ͍
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ͯ͢ʮΔʯ͜ͱ͔Β࢝·Δ ▸ Βͳ͚Εʹؾ͚ͮͳ͍͠ɺվળͰ͖ͳ͍ ▸ ΔͨΊʹಓͳυΩϡϝϯτԽ ձ
ඞཁͳͷʮΔ͜ͱʯ ͯ͢ʮΔʯ͜ͱ͔Β࢝·Δ ▸ Βͳ͚Εʹؾ͚ͮͳ͍͠ɺվળͰ͖ͳ͍ ▸ ΔͨΊʹಓͳυΩϡϝϯτԽ ձ ▸ #BDLMPHνʔϜࢄ͍ͯ͠ΔͷͰΔػձ͕ෆ͍ͯ͠Δ ▸
ˠͳΒͦͷػձΛͭͬͯ͘͠·͓͏ʂʂ ▸ ʢνϟοτπʔϧͷҙਤతʹলུͯ͠·͢ʣ ▸ 8F—
ʮΔʯ औΓΈ #"$,-0(νʔϜͷ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̍1SPEVDU0XOFSνʔϜ݁
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̍1SPEVDU0XOFSνʔϜ݁ ▸ ϩʔυϚοϓͷಁ໌Խ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̍1SPEVDU0XOFSνʔϜ݁ ▸ ϩʔυϚοϓͷಁ໌Խ ▸ Ϗδϣϯɾϛογϣϯͷ໌֬Խ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̍1SPEVDU0XOFSνʔϜ݁ ▸ ϩʔυϚοϓͷಁ໌Խ ▸ Ϗδϣϯɾϛογϣϯͷ໌֬Խ ▸ ͦͦͷࣗͨͪͷϓϩμΫτΛఆٛ͢Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̍1SPEVDU0XOFSνʔϜ݁ ▸ ϩʔυϚοϓͷಁ໌Խ ▸ Ϗδϣϯɾϛογϣϯͷ໌֬Խ ▸ ͦͦͷࣗͨͪͷϓϩμΫτΛఆٛ͢Δ ▸ ͜ΕΒΛىʹνʔϜͷίϛϡχέʔγϣϯΛ׆ੑԽ͢Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ෛͷ॥͔Βਖ਼ͷ॥ ʮ͜ͷϓϩδΣΫτԿ͕ΰʔϧͳ ΜͩΖ͏ʁʯ ʮϦϦʔε͞Εͨ͜ͷػೳԿ͕خ͠ ͍ͷʁͲ͏ͬͯ͏ͷʁʯ ʮਐḿ͕ͯ࣍͘ͷاը͕Ͱ͖ͳ ͍ʜʯ ෛͷ॥ʢۃͳྫʣ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ෛͷ॥͔Βਖ਼ͷ॥ ʮ։ൃ σβΠϯ ΛਐΊͨΒͬͱ اըʹ͋ͬͨΓํΛݟ͚ͭͨʂʯ ʮϢʔβʔΛϫΫϫΫͤ͞ΔϓϩϞʔ γϣϯΛߟ͑ͨͥʂʯ ʮ࣍͜Μͳ͜ͱߟ͑ͯΔ͔ΒΈΜ ͳͷҙݟͪΐ͏͍ͩʯ
ਖ਼ͷ॥
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̎#BDLMPH(BUIFSJOH
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̎#BDLMPH(BUIFSJOH ▸ #BDLMPHϝϯόʔ͕ΈΜͳԬຊࣾʹू·Δاը ▸ 'SPNژɺ౦ژ ▸ ΤϯδχΞɺαϙʔτɺϚʔέςΟϯάɺσβΠφʔɺΧ ελϚʔαΫηε
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̎#BDLMPH(BUIFSJOH ▸ #BDLMPHϝϯόʔ͕ΈΜͳԬຊࣾʹू·Δاը ▸ 'SPNژɺ౦ژ ▸ ΤϯδχΞɺαϙʔτɺϚʔέςΟϯάɺσβΠφʔɺΧ ελϚʔαΫηε ▸
lࣗͨͪͷࣄΛͬͱָ͘͠ɺ໌Δ͘ɺݩؾʹ͢Δz
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͦͷ̎#BDLMPH(BUIFSJOH ▸ #BDLMPHϝϯόʔ͕ΈΜͳԬຊࣾʹू·Δاը ▸ 'SPNژɺ౦ژ ▸ ΤϯδχΞɺαϙʔτɺϚʔέςΟϯάɺσβΠφʔɺΧ ελϚʔαΫηε ▸
lࣗͨͪͷࣄΛͬͱָ͘͠ɺ໌Δ͘ɺݩؾʹ͢Δz ▸ ීஈΦϯϥΠϯͷ͜͏ଆʹ͍ΔਓͱϦΞϧʹձ͢Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ৬छΛ͑ͯ͜ɺڞ௨ͷͰΓ্͕Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ৬छΛ͑ͯ͜ɺڞ௨ͷͰΓ্͕Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ৬छΛ͑ͯ͜ɺڞ௨ͷͰΓ্͕Δ ▸ ࣗͷνʔϜͷ͜ͱ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ৬छΛ͑ͯ͜ɺڞ௨ͷͰΓ্͕Δ ▸ ࣗͷνʔϜͷ͜ͱ ▸ ଞͷਓͷνʔϜͷ͜ͱ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ৬छΛ͑ͯ͜ɺڞ௨ͷͰΓ্͕Δ ▸ ࣗͷνʔϜͷ͜ͱ ▸ ଞͷਓͷνʔϜͷ͜ͱ ▸ ϓϩμΫτͷϩʔυϚοϓ
(BUIFSJOHͷࣸਅΛೖΕΔ ࡢ݄ͷ༷ࢠ σβΠφʔ ΤϯδχΞ
ࡢ݄ͷ༷ࢠ
ࠓ݄ͷ༷ࢠ ϓϩμΫτ Ϛωδϟʔ ϚʔέςΟϯά ΤϯδχΞ
ࠓ݄ͷ༷ࢠ
ΦϑϥΠϯ͔ͩΒͦ͜ΘΔ ਓͷۭؾײΈ͍ͨͳͷ͕͋ͬ ͯɺͱͯྑ͍ͱࢥ͍·ͨ͠ɻ ࢀՃऀͷίϝϯτ ࣌ͷ༷ࢠ
લ৬Ͱ."3,&5*/(4"-&4 ৫ͳͲʹؔͯ͠ͷձͳ͘ ͯࠓճ৭ʑͳͯ͠ฉ͔ͤͯ Βͬͯͱͯڵຯਂ͔ͬͨͰ͢ɻ ࢀՃऀͷίϝϯτ ࣌ͷ༷ࢠ
ීஈͳ͔ͳ͔Ͱ͖ͳ͍ΛͰ͖ ͨͷ͕ྑ͔ͬͨɻ ଞͷνʔϜͷਓͷଘࡏΛ࣮ײͱ ͯ͠ײ͡ΒΕͨͷྑ͔ͬͨɻ ࢀՃऀͷίϝϯτ ࣌ͷ༷ࢠ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͬͯͲ͏͔ͩͬͨ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͬͯͲ͏͔ͩͬͨ ▸ ҧ͏৬छͷਓͰڞ௨ͷΛ͢͜ͱͰΓ্͕ΕΔ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͬͯͲ͏͔ͩͬͨ ▸ ҧ͏৬छͷਓͰڞ௨ͷΛ͢͜ͱͰΓ্͕ΕΔ ▸ ୯ʹࣗݾհ͢ΔҎ্ͷ͜ͱΛ͓ޓ͍ʹΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͬͯͲ͏͔ͩͬͨ ▸ ҧ͏৬छͷਓͰڞ௨ͷΛ͢͜ͱͰΓ্͕ΕΔ ▸ ୯ʹࣗݾհ͢ΔҎ্ͷ͜ͱΛ͓ޓ͍ʹΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ▸ ˠࠓޙܧଓͯ͠औΓΜͰ͍͖͍ͨ
#"$,-0(νʔϜͷʮΔʯऔΓΈ ͬͯͲ͏͔ͩͬͨ ▸ ҧ͏৬छͷਓͰڞ௨ͷΛ͢͜ͱͰΓ্͕ΕΔ ▸ ୯ʹࣗݾհ͢ΔҎ্ͷ͜ͱΛ͓ޓ͍ʹΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ▸ ˠࠓޙܧଓͯ͠औΓΜͰ͍͖͍ͨ
νʔϜϏϧσΟϯάͰ େࣄʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ ͓·͚
͓·͚ νʔϜϏϧσΟϯάͰେࣄʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ
͓·͚ νʔϜϏϧσΟϯάͰେࣄʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ ▸ ࣗ૬खᘳ͡Όͳͯ͘Α͍ɺͱࢥ͑Δงғؾͮ͘Γ ▸ ͩΕͩͬͯϛε͋ΔɺΈΜͳͰॿ͚߹͏
͓·͚ νʔϜϏϧσΟϯάͰେࣄʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ ▸ ࣗ૬खᘳ͡Όͳͯ͘Α͍ɺͱࢥ͑Δงғؾͮ͘Γ ▸ ͩΕͩͬͯϛε͋ΔɺΈΜͳͰॿ͚߹͏ ▸ ݽಠͳࣄͱͱͷڑΛ͚ۙͮΔ ▸ ψʔϥϘͰΤϯδχΞҎ֎ͷਓͭͶʹϚΠϊϦςΟ
͓·͚ νʔϜϏϧσΟϯάͰେࣄʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ ▸ ࣗ૬खᘳ͡Όͳͯ͘Α͍ɺͱࢥ͑Δงғؾͮ͘Γ ▸ ͩΕͩͬͯϛε͋ΔɺΈΜͳͰॿ͚߹͏ ▸ ݽಠͳࣄͱͱͷڑΛ͚ۙͮΔ ▸ ψʔϥϘͰΤϯδχΞҎ֎ͷਓͭͶʹϚΠϊϦςΟ
▸ ࡶஊͰ͖ΔΛ͋͑ͯͭ͘Δ ▸ ΦϯϥΠϯ͚ͩͰࣄͷʹͳΓ͕ͪ
ࠓޙͷ
ࠓޙͷ શମΛ͏͔͢͝ΈΛͭ͘Δ
ࠓޙͷ શମΛ͏͔͢͝ΈΛͭ͘Δ ▸ νʔϜͱͯ͠ͷͰ͖ͨ
ࠓޙͷ શମΛ͏͔͢͝ΈΛͭ͘Δ ▸ νʔϜͱͯ͠ͷͰ͖ͨ ▸ ͜Ε͔ΒΈΛ͍ͭͬͯ͘͘ஈ֊
ࠓޙͷ શମΛ͏͔͢͝ΈΛͭ͘Δ ▸ νʔϜͱͯ͠ͷͰ͖ͨ ▸ ͜Ε͔ΒΈΛ͍ͭͬͯ͘͘ஈ֊ ▸ ࠓ·ͰͷจԽΛյ͢͜ͱͳ͘ɺձΛॏͶ͍ͯͭͬͯ͘͘
͍͞͝ʹϓϩμ Ϋτͷޭͱʁ
ࠓޙͷ ϓϩμΫτͷޭͱʁ ▸ ͭͷόϥϯεͰΓཱ͍ͬͯΔ ▸ ͭͰ͚ܽͨΒཱ͠ͳ͍
Ҏ্Ͱ͢ɻ
͋Γ͕ͱ͏͝ ͍͟·ͨ͠ɻ
IUUQTXXXXBOUFEMZDPNDPNQBOJFTOVMBC ଓ͖ͪ͜Β ౦ژɺژɺԬ ɾ+BWB4DBMBΤϯδχΞ ɾϑϩϯτΤϯυϚʔΫΞοϓΤϯδχΞ ɾεΫϥϜϚελʔΞδϟΠϧίʔν ౦ژͷΈΧελϚʔαΫηε