20社合同会社説明会 for Engineers

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1. 1 20社合同会社説明会 for Engineers 会社説明資料 2023 年 6月14日
2. 2 ファストドクター 医療版AWS/Amazon? Openlogiさんと似ている?
3. 社外秘 実家の母親から電話が来ました。 「父親がめまいと頭痛がする言っている、意識はある どうしたら良いだろう」 母親は不安そうです。どうしますか? [深夜 23:23]
4. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
6. サービス全体像 toC toG toB クリニック ポータル toC コールセンター 自治体 コールセンター 法人事業部 コールセンター フロントオペレーション バックエンドオペレーション 薬剤管理 備品管理 労務管理 医師採用支援 フォローアップ 保険証回収 医師シフト管理 ドライバーシフト管理 レセプト請求の精算管理 往診バッグのパッキング 薬剤発注 医師面談 死亡診断書 等の提出 発生届 疑義照会 幹となる業務フロー
7. 7 FD Saga の再理解と アーキテクチャ選択 医療DXをリードする3社が考える プロダクト・アーキテクチャ CTO 宮田芳郎 2022 年 12月6日
8. 8 本日のテーマ x
9. 9 書籍の概要 具体的なコンテキストに沿って アーキテクチャの議論を進める https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=19 https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=22 今日は書籍の内容については説明しないため、内容について知りたい方は 翻訳者 島田浩二 さんの スライドをご参照ください 翻訳者 島田浩二 さんの スライド「ソフツェアアーキテクチャ ハードパーツ」より 翻訳者 島田浩二 さんの スライド「ソフツェアアーキテクチャ ハードパーツ」より
10. 学んだこと、考えていることの共有 10 資料の目的 • 現在進行形のもの • 現時点の理解・構想です • ここは、もっとこう考えると良いのでは? フィードバック、アドバイス頂けると嬉しいです
11. 11 私の発表の範囲 https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=25 翻訳者 島田浩二 さんの スライド「ソフツェアアーキテクチャ ハードパーツ」より
12. VISON2030 1億人のかかりつけ機能を担う 05 ファストドクターのこれから •ビジョンについて 広域で“生活者の不安と医療者の負担をなくす”ためのアップデート VISON2025 不要な救急車搬送を3割減らす 厚労省の医療計画の核となる「 5疾病6事業および在宅医療」 地域包括的に 事業を推進 救急医療の領域を超えて、5疾病6事業および在宅医療の全 般で”医療”インフラとしての使命を発揮 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
13. 1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 13 AGENDA
14. 14 FD Saga の コンポーネント構造 アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理
15. 15 FD Saga の アーキテクチャ アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事 務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理 データベース クリニック向け モノリシック アーキテクチャ(一部サービスベース)
16. 1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 16 AGENDA
17. 17 FD Saga の 課題① アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理 ①業務の幅が広い
18. 18 FD Saga の 課題① アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理 ①業務の幅が広い これまでの対処 少数精鋭のエンジニアがDRYに効率良く多様な業務を記述
19. 19 FD Saga の 課題② アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事 務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理 新サービス申込みサイト① 新サービス①用 周辺業務 ②新サービス追加時に各業務に影響が出る
20. 20 FD Saga の 課題③ アプリ 患者マイページ 申込 サイト 自治体 申込 サイト1 自治体 申込 サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータ オンライン診療 コーディネータ 往診診察 オンライン診察 診療点数計算 院内処方 医療事 務 院外処方 請求 オペレータ管理 医師管理 ドライバー管理 新サービス申込みサイト① 新サービス①用 周辺業務 ③新サービス立ち上げは平行する 新サービス②用 受付業務 新サービス②用 フォローアップ業務
21. 21 FD Saga の 課題④ https://www.mhlw.go.jp/content/000620995.pdf オンライン診療の特例的解禁 2020年4月10日 厚生労働省事務連絡 ファストドクター オンライン診療サービスリリース 2020年4月16日 6日後 ④数日でリリースしたい • オペレーションのみで回すことも • 管理用のスプレッドーシートを作ることも • 最低限の機能を開発することも ※ 必ずしも開発することを意味しない
22. 22 FD Saga の課題⑤ ⑤社内人員が急に増加する → 少数精鋭のエンジニアがDRYに効率良く多様な業務を記述、の アプローチが維持しづらい
23. 1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 23 AGENDA
24. 24 今後の構想 現状のシステムは「急性期」向 け。別の業務が登場する見込 み。
25. 主要なアクター x 業務 25 FD Saga の データ上の特徴 患者 医師 オペレータ ヒアリング 問診 診察(往診) ドライバー 診察(On) バックオフイ ス系
26. 26 データのあり方の見込み 患者A 診療科1 診療科2 診療科3 診療科4 患者B ロジックはある患者の 他業務・システムのデータには 強い関心がある(持ちたい) ロジックは他の患者のデータには ほとんど関心が無い (集計業務は除く) ロジックごとにデータへの関心のばらつきが強い見込み
27. 1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 27 AGENDA
28. 28 現状のアーキテクチャ選択のアプローチ アーキテクチャ決定 開発戦術を立てる 未来予想図を描いて 枠組みを決める +
29. 29 現状のアーキテクチャ選択 Classic Stack Next Stack Database ①新モジュール ②新モジュール ③ ④ ①ベースプロジェクトを作る → ②新規のモジュールで形にする → ③既存のモジュールを載せ替えていく Now!
30. 選択理由 • TypeScriptなのは? ◦ 型がついているため、新規参入者にやさしい(と思う) ◦ Webフロントではデファクトであり競技人口が多い • フロントもバックエンドもTypeScriptなのは? ◦ 統一出来ると、フロント/バックのチームを柔軟に組める ◦ API仕様のコミュニケーションがPRで済む • VueJSなのは? ◦ 社内で使われていたため • NestJSなのは? ◦ Nodeのフレームワークで上から下までの充実度が高いと感じた ◦ TypeORMがあってRDBをDBにしたときに、Railsと近しい開発プロセスを取れる • API通信は? ◦ 現状RESTのAPI 30 現状のアーキテクチャ選択
31. 1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 31 AGENDA
32. アーキテクチャ量子 • アーキテクチャ量子 ◦ 他のモジュールに影響を与えないリリース可能単位 ◦ マイクロサービスにDBが属していれば、基本的にリリース可能と思う ◦ API通信形式の大幅な変更や同期的なマイグレーションをどうするか → 現状は利用していないがKubernetes でサービス間のバージョン、起動順序をコントロールする必 要が出てきそう 32 悩んでいる点
33. 以上です 33
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38. 修正済 •全国22都道府県の夜間・休日に対応 トリ ※2022年11月時点 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
39. 修正済 •プラットフォーム利用件数（往診・オンライン診療） 診療対応エリアの拡大とともに、プラットフォーム利用数も増加 2022年 2020年 2021年 2022年 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
40. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 審査員からの評価コメント 夜間・休日の時間外救急のプラットフォームとし て、症状に応じて救急病院案内や往診、オンライ ン診療など適切な医療を選択できるように支援 することで、救急医療の新しい選択肢となるサー ビスに先鞭をつけたこと、コロナ禍においてそうし た救急医療の社会的な期待に応えていることが 高く評価された。また、医療機関や行政との連携 による医師や看護師の確保や、患者からの診察 評価フィードバックを品質改善に活用する等によ り、地道で丁寧なサービスデザインがなされてい る点も評価された。
41. 41 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
43. 43 2024年問題: 医師の時間外労働の上限規制 医師の働き方改革について - 厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/content/10800000/000991166.pdf
44. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
45. 課題③ 社会保障における医療・介護費が増大 超高齢社会の進行が国の財政を圧迫 年金受給年齢は引き上げされ、支給額は現在の半分になることが予測されているため伸び率が低い一方で、医療・介護費は大幅増となり、社会保 障費を圧迫している要因に。 
 出典：2040年を見据えた社会保障の将来見通し（議論の素材） －概要－（内閣官房・内閣府・財務省・厚生労働省　平成 30年5月21日） 要修正 出典：2040年を見据えた社会保障の将来見通し (議論の素材) ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
46. 生産年齢人口が7500万人→6000万人に減少 医療+介護費は50兆円→95兆円に倍増 課題の整理 2022年 → 2040年 46 日本社会の持続可能性のため テクノロジーを駆使した医療/介護の生産性革新が必要 2022年 → 2040年
47. 47 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
48. 48 事業価値 全国の医療リソースを滑らかに 異職種コラボレーション 偏在リソースの平滑化 コラボレーションする 場の創出
49. 49 事業価値 全国の医療リソースを滑らかに 異職種コラボレーション 偏在リソースの平滑化 コラボレーションする 場の創出
50. これまで 医療は半径10kmのサークルの中で 50 ファストドクターのニューネイバーフッド 引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」 
 https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/
51. 医療リソースは人口が密集する大都市圏に集中 リソースが限られた地域は感染拡大時の逼迫リスクが大 51 ファストドクターのニューネイバーフッド 引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」 
 https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/ 引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」 

52. ファストドクターをハブにして 全国の医療従事者が全国の患者様に医療を提供 52 ファストドクターのニューネイバーフッド 引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」 
 https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/
53. 53 事業価値 全国の医療リソースを滑らかに 異職種コラボレーション 偏在リソースの平滑化 コラボレーションする 場の創出
54. 54 異職種コラボレーション 医療 医師 看護師 薬剤師 オペレーション DX BizDev エンジニアリング エリア統括 コールセンター CS 法人事業 法人事業 オンライン診療事業 これまで 異なる職種は異なる組織
55. 55 異職種コラボレーション 医療 医師 看護師 薬剤師 オペレーション DX BizDev エンジニアリング エリア統括 コールセンター CS 法人事業 法人事業 オンライン診療事業 職種を横断したチーム編成
56. ハブになる越境人材 56 異職種コラボレーション 看護師 → MBA SQLで分析しBotを自 作する看護師 薬剤師資格を持つ コールセンターSV 薬剤師資格を持つ Webエンジニア
57. 57 修正済 •入社後早期活躍への取り組み トリ
58. 58 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
59. VISON2030 1億人のかかりつけ機能を担う 05 ファストドクターのこれから •ビジョンについて 広域で“生活者の不安と医療者の負担をなくす”ためのアップデート VISON2025 不要な救急車搬送を3割減らす 厚労省の医療計画の核となる「 5疾病6事業および在宅医療」 地域包括的に 事業を推進 救急医療の領域を超えて、5疾病6事業および在宅医療の全 般で”医療”インフラとしての使命を発揮 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
60. About FD Technologies ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
61. 61 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
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63. 63 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
64. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
65. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
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67. R&D テーママップ 経路最適化 個別化した 診察時間予測 問診自動化 感情抽出 Speech2Text 診察支援AI 電子処方箋 診察時間短縮 医療情報標準規格 自動割当 PHR基盤 リモート診察 需要予測 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
68. テクノロジースタック Classic Stack Next Stack Native App Database Template Based Microservice Part of Web frontend Infrastructure Data Analysis Light Weight Dev Solver ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
69. 69 登壇資料 https://docs.google.com/presentation/d/1sfLZdPUIDyikiNI34M6dZ-_BIzjoxno2YmE6ISTwnOU/edit#slide=id.g1a20b53e503_12_1
70. ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
71. 71 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
73. Go, GEMBA 答えは常に現場にある。 定期的に現場に足を運び、現場から解決の糸口を見つけよう。 現場・顧客志向を大切にしたい
74. Try Fast, Learn Fast スピードと改善姿勢を大切にしたい 失敗は成功の糧。 その学びを次に活かすことで、失敗は大きな価値を持つことができる。 多くの物事に正解はない。まずは今、チャレンジ。
75. Think Forward 中長期的な視点を大切にしたい 常に本質を見据えよう。本質に近道はない。 ゴールに向かって一歩ずつ進んでいこう。 それを仕組み化し、この先に活かそう。
76. Tsunageru Team 組織間の壁をなくしたい ／ 感謝や尊重を大切にしたい ミッションの実現を目指し、全員一丸で挑もう。 仲間の悩みに本気で向き合い、ともに解決し、感謝と賞賛を贈り合おう。
77. Responsible for Future 新しい文化を築く意識を大切にしたい 医療のプロフェッショナルとして、より良い未来の医療を創ろう。 そして、関わる全ての関係者に誠実であり続けよう。
78. 78 01 人間性 vs 合理性 02 サービス紹介 03 社会課題 04 外部に提供するもの 05 内在するもの 06 越境人材と育成 導入 ニューネイバーフッド アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
79. 79 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
80. 80 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
81. 急病にかかったとして自社サービスを利用 81 ミステリーショッピング:患者の立場で知る 申込み~オペレータ対応~受診~事後対応~支払い 工程ごとに感想・改善点を 全体にシェア ※感染拡大時には運用停止 自社サービスを最初から最後まで体験
82. 82 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
83. 83 往診同行:医師の立場で知る → 工程分析 往診にスタッフとして同行 後日システムや仕組み面での改善点を検討 改善施策案
84. 84 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
85. 85 全員FD → 業務をやってみる https://note.com/fastdoctor/n/n50a1903d2126?magazine_key=m480082ebc6a9
86. 86 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
87. 87 データ分析基盤 数理シュミレーション データ分析基盤 数理的シミュレーション 科学的に解いていくことも重視
88. 88 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
89. 89 横断コントロールルーム → ボトルネックグリップ Day1:工程Aを手当 Day3:工程Fを手当 Day2:工程Eを手当 ボトルネック ボトルネック ボトルネック 1. 横断コントロールルームを置く 2. 負荷状況・リソースの不足状況の情報を集約 3. 仕組みの改善 or リソースの追加で手当 4. ボトルネックがシフトしたのであれば次の工程へ着目
90. 90 Fast DOCTORの道具箱 往診同行 データ分析 基盤 分析チーム ミステリー ショッピング 目の前で やってもらう 工程分析 ユニットエコ ノミクス分析 自動化 全員FD ボトネック グリップ 横断 コントロール ルーム 数理シュミ レーション 業務を やってみる 知る 考える/作る 回す 体験 俯瞰 発展的に 解く 早く小さくリ リース
91. 91 自動化 https://note.com/fastdoctor/n/n40f7ea6027af?magazine_key=m480082ebc6a9 【解説】 現状の制度では、医療機関は全てのコロナ陽性患者を HER-SYS（ハーシス）という感染者把握システムに登録するこ とが求められます。 個人情報から重症化リスクまで、 「陽性者1人あたり10分」もの 時間がかかるこの入力作業は、爆発的な感染者増となった第 7 波では大変な負担に。しかし、患者さまを国の保護下におくた めには入力の遅れは許されない …。 そこで、社内のデジタル庁［ DX推進チーム・技術開発部 ］と［ 医療統括部 ］がプロジェクトを組み「自動入力システム」を自社 開発したのです。しかも、現場のヘルプに即応してわずか数日 で完成というスピードで、まさに「 医療現場をDXで進化させる 」 ファストドクターらしい連携でした 。
92. 92 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック 導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから
93. VISON2030 1億人のかかりつけ機能を担う 05 ファストドクターのこれから •ビジョンについて 広域で“生活者の不安と医療者の負担をなくす”ためのアップデート VISON2025 不要な救急車搬送を3割減らす 厚労省の医療計画の核となる「 5疾病6事業および在宅医療」 地域包括的に 事業を推進 救急医療の領域を超えて、5疾病6事業および在宅医療の全 般で”医療”インフラとしての使命を発揮 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..
94. 94 一緒に取り組んでくれる仲間を募集しています ファストドクターテクノロジーズ 採用サイト ファストドクターテクノロジーズ 紹介スライド
95. 95 ご清聴ありがとうございました