AIはデータを「学習」することで賢くなり、画像認識・自然言語処理・音声認識などさまざまな分野で活用されます。AIの「学習」には膨大な量のデータが必要です。例えば、AIが車の画像を見分けられるようにするには、何千、何万枚もの「車」の画像を覚えさせなければなりません。こうしてAIは多くのデータを基に、「これは車だ」「これは違う」と判断できるようになるのです。しかし、AI技術を活用するには次のような解決しなければならない課題があります。良質なデータを大量に確保する必要があるデータの準備に専門的な知識が必要多くの人員を確保する必要があるコストがかかる倫理的・社会的な配慮をする必要があるこの記事では、AIに知識や能力を獲得させるプロセスとしての「AIの学習」の基礎知識や手順について解説しています。また、AIの学習における課題も紹介していますので、ぜひ最後までお読み下さい。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3EAI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%EF%BC%9F%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3EAI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AF%E3%80%81%E8%A6%81%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%81%8B%E3%82%89%E5%A7%8B%E3%81%BE%E3%82%8A%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%8E%E9%9B%86%E3%80%81%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%97%E3%81%A6%E9%96%8B%E7%99%BA%E5%BE%8C%E3%81%AE%E9%81%8B%E7%94%A8%E3%83%BB%E6%94%B9%E5%96%84%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AB%E3%82%92%E5%9B%9E%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%82%92%E6%94%B9%E5%96%84%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%8F%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%80%81%3Cstrong%3E%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%81%AEAI%E4%BA%BA%E6%9D%90%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%A9%E3%81%86%E9%80%B2%E3%82%81%E3%82%8C%E3%81%B0%E3%81%84%E3%81%84%E3%81%8B%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%E5%A4%96%E6%B3%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%AE%E5%93%81%E8%B3%AA%E6%8B%85%E4%BF%9D%E3%81%AB%E8%AA%B2%E9%A1%8C%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%80%81%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AEAI%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E6%94%AF%E6%8F%B4%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%AB%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cul%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E6%A7%8B%E6%83%B3%E7%AD%96%E5%AE%9A%E3%80%81%E8%A6%81%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%81%8B%E3%82%89%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%BE%E3%81%A7%E3%82%92%E4%B8%80%E6%B0%97%E9%80%9A%E8%B2%AB%E3%81%97%E3%81%A6%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E6%9C%80%E9%81%A9%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%80%81%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%82%92%E5%AE%9F%E6%96%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AB%E5%BF%9C%E3%81%98%E3%81%A6%E3%80%81%E4%BF%9D%E5%AE%88%E5%8F%8A%E3%81%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E7%B5%8C%E9%A8%93%E8%B1%8A%E5%AF%8C%E3%81%AAAI%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%8C%E3%80%81%E3%81%8A%E5%AE%A2%E6%A7%98%E3%81%AEAI%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%82%92%E6%94%AF%E6%8F%B4%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%82%BA%E3%82%84%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AE%E7%9B%AE%E7%9A%84%E3%81%AB%E5%BF%9C%E3%81%98%E3%81%A6%E6%94%AF%E6%8F%B4%E5%86%85%E5%AE%B9%E3%81%AE%E3%82%AB%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22sd%20appear%20button-container%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Ffastlabel.ai%2Fresources%2Fpamphlet-adc%3Fid%3Dcta-blg-btn-toc-adc%22%20class%3D%22ctwhite-button%22%20id%3D%22cta-blg-btn-toc-adc%22%20target%3D%22_parent%22%3E%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%81%AF%E8%B3%87%E6%96%99%E3%82%92%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%99%E3%82%8B%3C%2Fa%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%09%3C%2Fdiv%3E%0A%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%3Cstyle%3E%0A%09body%20%7B%0A%09%09font-family%3A%20-apple-system%2C%20%22Hiragino%20Sans%22%2C%20%22Yu%20Gothic%22%2C%20sans-serif%3B%0A%09%09font-weight%3A%20normal%3B%0A%09%7D%0A%0A%09.ctwhite%20%7B%0A%09%09align-content%3A%20flex-start%3B%0A%09%09align-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Intelligence)とは、別名「人工知能」と呼ばれており、人間が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術のことです。現在ではさまざまな分野で活用されており、販路拡大や業務効率化に貢献しています。冒頭でも解説したように、いわゆる「AIの学習」と呼ばれるものは人工知能（AI）に知識や能力を獲得させるプロセスのことです。詳しくは後述しますが、AIの学習の種類は主に以下の3つに分けられます。教師あり学習データに正解ラベルを付けた状態でAIに学習させていく手法教師なし学習データに正解ラベルを付けない状態でAIに学習させる手法強化学習AIが試行錯誤しながら性能を最大化させる手法AIの学習についてしっかりと理解するために、まずAIとはなにか、そして関連する「機械学習」や「ディープラーニング」との違いを押さえておくことが大切です。これらはしばしば混同されますが、それぞれ異なる概念です。AI（人工知能）人間が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術機械学習データの特徴に基づき、高い精度で予測・分類するシステムディープラーニング2012年ごろから注目され出した機械学習の手法の1つ。分類や予測の性能が高く、多くの生成系AIでもディープラーニングが用いられている。AIの学習の主な種類基本的に、AIの学習は機械学習によって行われますが、機械学習は大きく次の3つに分類することができます。教師あり学習教師なし学習強化学習それぞれの学習方法の特徴について見ていきましょう。教師あり学習教師あり学習は、正解ラベルを付けたデータを用いてAIに学習させる手法です。正解ラベル付きのデータを「教師データ」と呼びます。この方法では、AIがデータの正解・不正解を判断できるよう、あらかじめ答えがわかっている情報を基に学習を進めます。まるで教師が指導しているような仕組みであることから「教師あり学習」と呼ばれます。例えば、AIに「ねじの正規品と欠損品の分類」をさせたい場合を考えてみましょう。その場合は、用意したねじの画像データに、「正規品」「欠損品」といったラベルを付けてAIに学習させます。こうしてAIは、「これは正しい形のねじだ」と判断できるようになります。この仕組みのおかげで、AIは正確な分類が可能になるのです。教師なし学習教師なし学習とは、データに正解ラベルを付けない状態でAIに学習させる手法です。この方法では、AIがデータの法則を導き出して、自動的にグルーピングすることを得意としています。そのため、正解・不正解が明確でない分類などに役立ちます。教師なし学習の目的は、データ内に存在する未知のパターンを見つけ出すことにあります。世の中には、正解・不正解が明確でない問題が数多くあるため、それらの解明に役立つのです。しかし、教師なし学習で導き出される結果は、必ずしも正しいとは限らないため、得られたパターンやグループの解釈には注意が必要です。強化学習強化学習とは、与えられた報酬によって、試行錯誤しながらAIの性能を最大化させる手法です。強化学習の大きな特徴は、長期的な視点に立ちながら価値を提供できることです。ゲーム開発や、株の売買による利益を最大化させるための提案などに活用されています。機械学習の方法については、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：機械学習をわかりやすく解説！ディープラーニングとの違いや主要アルゴリズムも紹介ここからは、AIの学習の中の「教師あり学習」に焦点を当てて解説していきます。AIの教師あり学習の実施手順AIの教師あり学習の主な実施手順は以下の通りです。データの準備アノテーション作業の実施学習評価実運用ここでは「3.学習」までを説明します。1.データの準備まずは、AIモデルに読み込ませるためのデータを準備します。データの主な収集方法は、以下の通りです。【データ収集方法】社内データを活用するオープンデータセットを活用する自社で新たにデータ収集するデータセットを購入する2.アノテーション作業の実施AIモデルに読み込ませるために、用意したデータにラベルを付けて教師データを作成していきます。この作業をアノテーションといいます。AIモデルには、膨大な量の高品質な教師データが必要です。そのため、アノテーション作業は効率化していくことが大切です。アノテーション作業に関しては、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：【事例あり】アノテーション作業の課題を解決！精度向上と業務効率化を実現するポイント3.学習作成した教師データをAIモデルに読み込ませていきます。教師データを読み込ませていけば、アルゴリズムはデータに基づき正誤判断が行えるようになります。教師データを学習をさせたら、必ずテスト評価を行いましょう。テストデータを読み込ませて、正確にデータ判別できるかテストを実施して精度を確かめたらAI開発の完成です。 AIの教師あり学習における課題手順だけを見ると、社内でも実施できそうに思えるかもしれません。しかしAIの学習では、以下のような課題が発生するケースが多くあります。良質なデータを大量に確保する必要があるデータの準備に専門的な知識が必要多くの人員を確保する必要があるコストがかかる倫理的・社会的な配慮をする必要があるでは、これらの課題について詳しく解説します。良質なデータを大量に確保する必要があるここまで何度も解説したように、AIの精度を高めるには膨大なデータが必要です。さらには、そのデータの質も重視しなければなりません。そのため、データの確保には十分なリソースを使って対応する必要があります。データの母数が少なかったり、質の低いデータが混じっていたりすると、精度が低下するといった悪影響を受けてしまいます。データの準備に専門的な知識が必要良質なデータの準備には、AIの使用領域に特化した専門知識が不可欠です。例えば、医療分野では病変の判断基準、工業領域では製造プロセスなど、その領域に特化した知識が求められます。これらの知識がないままデータを準備すると、アノテーション作業データのクレンジングデータの前処理などの工程で誤った判断をするリスクがあります。また、データの前処理には「欠損値」や「外れ値」に対する適切な処理が必要で、これらを行うには専門的な技術が必要です。多くの人員を確保する必要があるデータを準備する際には、データ収集アノテーション作業前処理など複数の工程が必要です。そのため、迅速にAI開発を行うのであれば、多くの人員を確保する必要があります。しかし、社内では十分なリソースを確保できないケースは少なくありません。求めるデータの量や質によっては、社内での作業が困難になることもあるでしょう。そのため多くの企業では、アノテーションサービスに代行を依頼しています。コストがかかるAIの学習をおこなう際に、多くの人員を確保する必要があると解説しましたが、それに伴い多くの人件費も発生します。外部に代行を依頼するよりも、社内で実施した方がコストを抑えられそうに思えます。しかし、実際は外部に委託した方がコストを抑えられるケースも珍しくありません。倫理的・社会的な配慮をする必要があるAIの学習を行う上で、以下のような倫理的・社会的な配慮が必要です。データに偏りがないようにするプライバシーに配慮する著作権を侵害していないか確認するデータに偏りがあると、特定の人種・性別・年齢などに対して、不利な判断や評価を行う可能性があります。さらに、データを収集・利用する際に、プライバシーを侵害しないような配慮をしたり、学習データが著作権を侵害していないかチェックすることも大切です。教師データ作成を効果的に進める方法教師データ作成を効率的に進める方法としておすすめなのが、以下の2つです。アノテーションツールの導入・見直しアノテーションサービスの利用では、詳しく解説します。アノテーションツールの導入・見直しアノテーションツールとは、アノテーションを効率化するためのツールです。主に以下のような機能が搭載されており、AIに読み込ませたいデータ（画像・音声・文章）に対して、タグなど付加情報を効率的に設定できるようになります。対象の抽出とラベル付け自動アノテーションデータの出力コラボレーション機能進捗管理すでにアノテーションツールを導入している企業も、ツールの見直しを行うことで効率化できる可能性があります。特に、事業所やアノテーターごとに違うツールを使用している場合は、ツールを一元化させましょう。アノテーションツールの選び方については、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：アノテーションツールの失敗しない選び方！機能やツールを活用した企業事例も紹介アノテーションサービスの利用データ準備のための人材が不足している場合は、アノテーションサービスを活用しましょう。データ収集からアノテーションや前処理まで依頼できるため、人材不足だけでなく専門知識を有する人材がいない場合も効率的に開発を進められるようになります。ただし、アノテーションサービスによっては専門知識が必要な領域に対応できなかったり、進捗状況が確認できなかったりします。そのため、下記の選び方を参考にして、適切なサービスを選定しましょう。▼アノテーションサービスの選び方対応分野に適した専門知識があるかテクノロジーによる効率化を実施しているかツール上で進捗状況が確認できるかオンボーディングを実施しているか明瞭会計で見積もりがわかりやすいか柔軟なサポート体制があるかアノテーションサービスの選び方については、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：アノテーションサービスの選び方｜費用相場の内訳まで徹底解説AIの教師あり学習の課題解決なら「FastLabel」にお任せ弊社FastLabelでは、AI開発に必要なデータの収集や提供、さらにアノテーション代行を通じて、データ不足や品質確保、人材不足といった課題を解消します。データ収集・販売サービス日本企業のAI開発のニーズに対応した権利クリアなデータセット、2億点超のストックフォトを活用したオーダーメイドパッケージ、新規撮り下ろし・データ収集サービスをご提供しています。これにより、AI開発に必要なデータをスムーズに確保できます。アノテーション代行サービス専門知識を持つプロフェッショナルによるラベル付けを行い、高品質なアノテーションを実現します。これまでに数百社以上の依頼を受けてきた実績があり、幅広い業界での経験とノウハウが豊富な人材による高品質なアノテーション代行を実現します。アノテーションツールの提供FastLabelの提供するアノテーションツールは、プロジェクト管理や進捗確認、品質管理を効率化するための機能が充実。オンボーディング機能も備えており、新しいアノテーターの教育も容易に行えます。お客様自身がツールでプロジェクトを管理する場合、管理費は不要です。充実したサポート体制アノテーション業務を進める中で出てくるさまざまなリクエストにも迅速に対応。柔軟かつ親身なサポートを通じて、要望を実現します。まとめ本記事では、AIの学習の基礎知識や種類、実施手順などについて解説しました。最後にまとめをご覧ください。▼AI・機械学習・ディープラーニングの違いAI（人工知能）人間が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術機械学習データの特徴に基づき、高い精度で予測・分類するシステムディープラーニング2012年ごろから注目され出した機械学習の手法の1つ。分類や予測の性能が高く、多くの生成系AIでもディープラーニングが用いられている。▼AIの学習の主な種類教師あり学習教師なし学習強化学習▼AIの教師あり学習の実施手順データの準備アノテーション作業の実施学習評価実運用▼AIの教師あり学習の課題良質なデータを大量に確保する必要があるデータの準備に専門的な知識が必要多くの人員を確保する必要があるコストがかかる倫理的・社会的な配慮をする必要があるAIの学習を効率的に行うのであれば、アノテーションツールの導入や見直し、アノテーションサービスの利用を検討しましょう。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3EAI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%EF%BC%9F%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3EAI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AF%E3%80%81%E8%A6%81%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E7%BE%A9%E3%81%8B%E3%82%89%E5%A7%8B%E3%81%BE%E3%82%8A%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%8E%E9%9B%86%E3%80%81%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%97%E3%81%A6%E9%96%8B%E7%99%BA%E5%BE%8C%E3%81%AE%E9%81%8B%E7%94%A8%E3%83%BB%E6%94%B9%E5%96%84%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AB%E3%82%92%E5%9B%9E%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%82%92%E6%94%B9%E5%96%84%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%8F%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%80%81%3Cstrong%3E%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%81%AEAI%E4%BA%BA%E6%9D%90%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%A9%E3%81%86%E9%80%B2%E3%82%81%E3%82%8C%E3%81%B0%E3%81%84%E3%81%84%E3%81%8B%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%E5%A4%96%E6%B3%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%AE%E5%93%81%E8%B3%AA%E6%8B%85%E4%BF%9D%E3%81%AB%E8%AA%B2%E9%A1%8C%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%80%81%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E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