FastLabelの開発部で機械学習エンジニアをしている W.F.です。本記事では、オープンデータセットを業務で利用する際の留意点について紹介します。オープンデータセットは、AI開発において非常に有用なリソースですが、利用する際には利用条件やアノテーションの品質、データの偏り、プライバシーやセキュリティなどに注意する必要があります。オープンデータセットの利用条件に関する情報の精査と、品質のばらつきの問題に対して、実際にどのように対応したかを具体的に紹介します。AI開発における「オープンデータセット」とはオープンデータセットとは、規約やライセンス・著作権の範囲内で自由に利用・再配布できるデータセットのことです。例えば、画像分野ではImageNetやOpenImages、自然言語処理の分野ではWikipediaやCommon Crawl、音声処理の分野ではLibriSpeechなどが挙げられます。こうしたオープンデータセットは、様々なAIモデルの性能を比較するためのベンチマークとしても利用されます。共通のデータセットを用いることで、異なるモデルの公平な性能評価が可能になるのです。オープンデータセットを使うメリットは、他に下記のような点が挙げられます。学習データの量を大幅に増やすことができる多様な環境や状況下で収集されたデータを含むため、AIモデルの汎化性能を高めることができるデータ収集・アノテーションにかかるコストを削減し、開発期間を短縮することができるオープンデータセットを使う際の留意点オープンデータセットは、AI開発において非常に有用なリソースです。しかし、利用する際は、いくつかの重要な注意点があります。利用条件の確認は必須オープンデータセットには、利用条件が付与されている場合があります。例えば、商用利用の制限や、特定の目的での利用が禁止などが挙げられます。利用前に必ずその条件を確認しその条件に従って利用する必要があります。アノテーションの品質に注意オープンデータセットに付与されているアノテーション（データにラベルやタグを付ける作業）の品質は必ずしも保証されていません。誤ったアノテーションが含まれている可能性もあるため、利用する際は注意が必要です。既存のアノテーションを絶対視せず、モデルを改善していく有効な方策としてアノテーションに手を入れることも検討しましょう。データの偏りを把握するオープンデータセットは、多様なデータを含む一方で特定のデータに偏っている可能性もあります。実業務においてAIモデルが遭遇するデータの分布とは異なります。データの偏りを把握し収集・整理・編集するキュレーション作業が必要になります。プライバシーとセキュリティへの配慮オープンデータセットには、個人情報や機密情報が含まれている可能性があります。利用する際は、プライバシーとセキュリティに配慮し、適切な取り扱いを行う必要があります。特に、個人を特定できる情報が含まれている場合は、匿名化などの処理が必要になります。データ形式と互換性の確認オープンデータセットは、様々なデータ形式で提供されています。利用するAIモデルやフレームワークとの互換性を確認し、必要に応じてデータ形式を変換します。法的リスクに注意AIに学習をさせる場⾯において、著作権・個⼈情報保護法・肖像権といった観点で注意する必要があります。詳細については、AI開発と法的リスク：著作権・個人情報保護法・肖像権を参照ください。利用条件に関する実務上の留意点特に利用条件に関して、オープンデータを利用する際には以下の点に留意することが重要です。入手時に同意した条件を順守するデータを入手する際に同意した利用条件は必ず遵守しましょう。利用条件には、データの利用範囲や禁止事項、著作権表示の義務などが記載されています。同意した条件に違反すると、法的トラブルに巻き込まれる可能性があります。利用条件は、Webサイト、データファイルに添付されたREADMEファイル、LICENSEという名前のファイルなどで確認できます。昨今では利用可能となった後にオプトアウトされたサンプルを削除する連絡体制が求められるケースもあり、一回きりの合意にとどまらず継続的な体制構築が必要になることもあります。特定のコマンドで1発でダウンロードできるケースでも、使って良いとは限らないデータセットの元を辿って、利用条件を確認することが重要です。Web ページをよく読んだり、ライブラリに付属する場合は元データを探って確認したりするなど、必ず利用条件を確認するようにしましょう。GitHubやデータポータルサイトなど、データの入手元によって、利用条件の確認方法が異なる場合があります。アノテーションとデータ本体の利用条件が異なるケースがあるアノテーションとデータ本体は、それぞれ異なる利用条件が付与されている場合があります。アノテーションとデータ本体の利用条件をそれぞれ確認し、両方の利用条件に違反しないように利用する必要があります。AI開発の分野では、アノテーションデータ自体よりデータ本体の方が厳しい利用条件が適用されていることも多く、注意が必要です。オープンデータセットを安全に活用するために - FastLabelでの取り組み事例本記事では、公開されているソースコードに関するデータセットから、権利関係が明確で、かつ業務利用に耐えうる品質を満たしていると考えられるデータだけを厳選した事例を紹介します。使われたデータセットと課題選別元となったデータセットは各所の公開Gitリポジトリから収集（クロール）されており、リポジトリ名・ファイル名・リポジトリ自体が表明する利用条件（ライセンス）がメタデータとして含まれていました。利用条件（ライセンス）はScanCode LicenseDBのキーを参照する形で書かれていました。これらを詳細に確認すると以下のような課題が浮かび上がりました。情報の不整合メタデータをEDAの一巻として集計し、特にメタデータの利用条件を想定される業務と照らし合わせたところ「商用利用不可」など受け入れ不能なものが多数見つかりました。メタデータに記載された利用条件と、コード内に埋め込まれた利用条件（ライセンス）に関する条項が矛盾する場合がありました。例えばリポジトリ全体ではMIT Licenseだが、そのリポジトリにはコード自体に商用利用を制限する条項が埋め込まれているケースが見つかりました。コード品質のばらつき"Hello World"程度の単純なコードやプログラマーがスキル習熟のために書いて公開していると思われるコード、使用すべきでない関数呼び出しやアルゴリズムが不適切など、品質が低いコードも含まれていました。そこでプロジェクトの目標を以下のように定めました。%3Cdiv%20class%3D%22point%20point1%22%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22title%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22txt%22%3EPOINT%3C%2Fp%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22tit%22%3E%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AE%E7%9B%AE%E6%A8%99%0A%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22desc%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22text%22%3E%E6%A8%A9%E5%88%A9%E7%9A%84%E3%81%AB%E5%95%8F%E9%A1%8C%E3%81%AE%E3%81%AA%E3%81%84%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AB%E3%80%81%20%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E7%B2%BE%E6%9F%BB%E3%81%97%E3%80%81%E6%A8%A9%E5%88%A9%E7%9A%84%E3%81%AB%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%81%A7%E6%A5%AD%E5%8B%99%E5%88%A9%E7%94%A8%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E3%81%BF%E3%82%92%E6%8A%BD%E5%87%BA%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%82%E5%8A%A0%E3%81%88%E3%81%A6%E6%98%8E%E3%82%89%E3%81%8B%E3%81%AB%E6%A5%AD%E5%8B%99%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%AB%E8%80%90%E3%81%88%E3%81%AA%E3%81%84%E4%BD%8E%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%92%E9%99%A4%E5%A4%96%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%82%0A%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%0A%3Cstyle%3E%20%0A.point%7B%20%0Abackground%3A%20%23FFFFFF%3B%20%0Aborder-radius%3A%208px%3B%20%0Aflex%3A%20none%3B%20%0Aheight%3A%20auto%3B%20%0Apadding%3A%2030px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0Abox-sizing%3A%20border-box%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.title%7B%20%0Adisplay%3A%20flex%3B%20%0Ajustify-content%3A%20flex-start%3B%20%0Aalign-items%3A%20flex-start%3B%20%0Amargin%3A%200px%200px%2015px%200px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20p%7B%20%0Amargin%3A%200%3B%20%0Afont-size%3A%2017px%3B%20%0Aline-height%3A%201.79%3B%20%0Afont-weight%3A%20400%3B%20%0Afont-family%3A%20Lato%3B%20%0Acolor%3A%20%23333%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.txt%7B%20%0Amargin-right%3A%2010px%3B%20%0Abackground%3A%20%23535fff%3B%20%0Aborder-radius%3A%20100px%3B%20%0Afont-size%3A%2014px%3B%20%0A%0Aline-height%3A%201.4%3B%20%0Acolor%3A%20%23fff%3B%20%0Apadding%3A%202px%2015px%202px%2015px%3B%20%0Afont-family%3A%20system-ui%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.tit%7B%20%0Afont-size%3A%2018px%3B%20%0Afont-weight%3A%20700%3B%20%0Aline-height%3A%201.4%3B%20%0A%7D%20%0A.point1%7B%20%0Aborder%3A%201px%20solid%20%23535fff%3B%20%0A%7D%20%0A.point1%20.tit%7B%20%0Acolor%3A%20%23535fff%3B%20%0A%7D%20%0A.point2%7B%20%0Aborder%3A%201px%20solid%20%233fa9f5%3B%20%0A%7D%20%0A.point2%20.txt%7B%20%0Abackground%3A%20%233fa9f5%3B%20%0A%7D%20%0A.point3%7B%20%0Abackground%3A%20%23f6f9fc%3B%20%0A%7D%20%0A%40media%20screen%20and%20(max-width%3A%20540px)%20%7B%20%0A.point%20%7B%20%0Apadding%3A%2020px%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.title%7B%20%0Aflex-direction%3A%20row%3B%20%0Aflex-wrap%3A%20wrap%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.tit%7B%20%0Aflex%3A%200%200%20100%25%3B%20%0Amargin-top%3A%2015px%3B%20%0A%7D%20%0A%7D%20%0A%3C%2Fstyle%3E実施方法とその結果利用条件に関する情報の精査とコード品質のばらつきの問題に対応するため、大きく3つのステップで絞り込みを行うことにしました。%3Cdiv%20class%3D%22point%20point3%22%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22title%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22txt%22%3ESTEP%201%3C%2Fp%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22tit%22%3E%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22desc%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22text%22%3E%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A8%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AB%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%9F%8B%E3%82%81%E8%BE%BC%E3%81%BE%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E5%88%A9%E7%94%A8%E6%9D%A1%E4%BB%B6%EF%BC%88%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9%EF%BC%89%E6%9D%A1%E9%A0%85%E3%82%84%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%92%E5%AF%BE%E8%B1%A1%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%97%E3%80%81%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E7%9A%84%E3%81%AB%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%92%E8%A1%8C%E3%81%86%E3%80%82%0A%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%0A%3Cstyle%3E%20%0A.point%7B%20%0Abackground%3A%20%23FFFFFF%3B%20%0Aborder-radius%3A%208px%3B%20%0Aflex%3A%20none%3B%20%0Aheight%3A%20auto%3B%20%0Apadding%3A%2030px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0Abox-sizing%3A%20border-box%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.title%7B%20%0Adisplay%3A%20flex%3B%20%0Ajustify-content%3A%20flex-start%3B%20%0Aalign-items%3A%20flex-start%3B%20%0Amargin%3A%200px%200px%2015px%200px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20p%7B%20%0Amargin%3A%200%3B%20%0Afont-size%3A%2017px%3B%20%0Aline-height%3A%201.79%3B%20%0Afont-weight%3A%20400%3B%20%0Afont-family%3A%20Lato%3B%20%0Acolor%3A%20%23333%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.txt%7B%20%0Amargin-right%3A%2010px%3B%20%0Abackground%3A%20%2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かなりの割合のサンプルが、権利関係または品質の面で問題があると判定されました。結局利用に耐えると判定されたのは前提の1/4以下でした。コード品質：人目で検出された問題はほぼ検出され、逆に人目で見逃されていた問題が見つかりました。細かい精査は必要なものの有効なスクリーニングとなりえることがわかりました。最終判断: 上記の処理結果をキーとして付与し、利用者側で最終的な判断ができるようにしました。データの絞り込みで難しかった点と工夫した点データセットは小規模とは言えないほど大きく、精度追及に時間を使っていると、バッチ処理のための残り時間が減っていくのが厳しいところでした。そのため、今回の取り組みでは下記の点を工夫しました。データ量と処理時間: クラウドのLLMサービスで全件処理するにはあまりに大規模で応答時間も厳しいものでした。そこでローカルLLMを載せた複数の仮想マシンを並列で動作させて、実際の処理はクラウド上のキューサービスを用いて分散処理しました。分類精度: 分類結果を混同行列を書いて評価を行っていたのですが、なかなか精度が出せずに苦労しました。プロンプト（LLMに与える指示）を、分類タスクの概要、より詳細な基準、判別したいデータ、出力形式の順番でマークダウン形式で与えて分類結果を得るのですが、基準や文言が曖昧だということを聞かなくなります。特に判別したいデータを何も考えずに全て与えると悪影響が極めて大きくなるため、データの中身に踏み込み絞り込んで与えました。さらにローカルで動作させるため量子化の影響を抑える実行環境整備も有効でした。柔軟な処理パイプラインの構築: サンプルデータをハイライト付きで表示したり分類結果を併せて閲覧できる業務システムを短期間で構築することで、状況を柔軟に確認でき効率的に作業を進めることができました。「権利クリア」なデータセットの購入やキュレーションも選択肢のひとつここまで事例で紹介したように、オープンデータセットに手を加えて権利クリアなデータだけに絞り込み、業務利用で受け入れ可能な形にするのは手間と時間がかかる作業です。もし、最初から権利クリアであることが担保されたデータセットを購入できるのであれば、早い段階でAI開発を始められます。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%8E%E9%9B%86%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%BE%E3%81%A7%EF%BC%81%3Cbr%3E%E6%A8%A9%E5%88%A9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%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%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E6%AC%A0%E3%81%8B%E3%81%9B%E3%81%AA%E3%81%84%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%82%E5%81%8F%E3%82%8A%E3%81%AE%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%E3%81%8B%E3%81%A4%E7%9B%AE%E7%9A%84%E3%81%AB%E9%81%A9%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%BA%96%E5%82%99%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%80%81AI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E6%80%A7%E3%81%A8%E5%85%AC%E5%B9%B3%E6%80%A7%E3%81%AE%E6%8B%85%E4%BF%9D%E3%81%AB%E7%B9%8B%E3%81%8C%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E3%81%9D%E3%82%82%E3%81%9D%E3%82%82%3Cstrong%3E%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%3C%2Fstrong%3E%E3%80%81%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%20%3Cstrong%3E%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A7%E3%81%AF%E8%A6%81%E4%BB%B6%E3%81%AB%E5%90%88%E3%81%86%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%8C%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%20%E5%95%86%E7%94%A8%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%AE%E9%9A%9B%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E5%95%8F%E9%A1%8C%E3%81%8C%E4%B8%8D%E5%AE%89%3C%2Fstrong%3E...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%81%AF%E5%B0%91%E3%81%AA%E3%81%8F%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%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%E3%81%8A%E5%AE%A2%E6%A7%98%E3%81%AE%E8%A6%81%E4%BB%B6%E3%81%AB%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%A6%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%81%AE%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%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%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%83%BB%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%83%BB%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%99%E3%81%AB%E3%81%82%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%A6%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%96%B0%E8%A6%8F%E6%92%AE%E5%BD%B1%3C%2Fli%3E%0A%3Cli%3E%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E6%B8%88%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AA%E3%82%89%E3%80%81%E6%9C%80%E7%9F%AD3%E5%96%B6%E6%A5%AD%E6%97%A5%E7%A8%8B%E5%BA%A6%E3%81%A7%E6%8F%90%E4%BE%9B%3C%2Fli%3E%0A%3Cli%3E%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%91%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%8A%E3%83%BC%E3%81%A8%E9%80%A3%E6%90%BA%E3%81%97%E3%80%812%E5%84%84%E7%82%B9%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%3Cp%3E%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%A8%AE%E5%88%A5%E3%82%92%E5%95%8F%E3%82%8F%E3%81%9A%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%82%92%E4%BB%98%E4%B8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%94%E7%B4%8D%E5%93%81%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82AI%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%AB%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%AA%E3%82%89%E3%80%81%E3%81%9C%E3%81%B2%E3%81%94%E7%9B%B8%E8%AB%87%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%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-all-info%3Fid%3Dcta-blg-btn-toc-adg%22%20class%3D%22ctwhite-button%22%20id%3D%22cta-blg-btn-toc-adg%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%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