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
授業評価アンケートのテキストマイニング
Search
Yuichiro Kobayashi
August 06, 2024
Research
1
370
授業評価アンケートのテキストマイニング
外国語教育メディア学会 (LET) 第63回年次研究大会(2024年8月6日、名古屋学院大学)
Yuichiro Kobayashi
August 06, 2024
Tweet
Share
More Decks by Yuichiro Kobayashi
See All by Yuichiro Kobayashi
機械学習による言語パフォーマンスの評価
langstat
6
800
テキストマイニングことはじめー基本的な考え方からメディアディスコース研究への応用まで
langstat
1
150
コーパス分析における特徴語抽出手法の比較ー機械学習モデルの特性と注意点
langstat
1
440
学習者コーパス研究におけるマルチレベル順序ロジットモデルの活用
langstat
2
370
この脅迫状を書いたのは誰か? コンピュータが明らかにする「文章の指紋」
langstat
0
1.1k
J-POPの歌詞から見る社会 計量テキスト分析入門
langstat
3
1.8k
機械学習と学習者コーパスに基づく自動採点システムの改良
langstat
0
750
Other Decks in Research
See All in Research
熊本から日本の都市交通政策を立て直す~「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」の実現へ~@公共交通マーケティング研究会リスタートセミナー
trafficbrain
0
180
Composed image retrieval for remote sensing
satai
2
130
KDD論文読み会2024: False Positive in A/B Tests
ryotoitoi
0
240
データサイエンティストをめぐる環境の違い 2024年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
780
ソフトウェア研究における脅威モデリング
laysakura
0
930
CoRL2024サーベイ
rpc
1
1.1k
精度を無視しない推薦多様化の評価指標
kuri8ive
1
290
第 2 部 11 章「大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて」に向けて / MLOps Book Chapter 11
upura
0
430
Weekly AI Agents News! 8月号 プロダクト/ニュースのアーカイブ
masatoto
1
210
20241115都市交通決起集会 趣旨説明・熊本事例紹介
trafficbrain
0
700
システムから変える 自分と世界を変えるシステムチェンジの方法論 / Systems Change Approaches
dmattsun
3
900
snlp2024_multiheadMoE
takase
0
460
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
6
510
Building Your Own Lightsaber
phodgson
103
6.1k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
326
24k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
26
1.5k
BBQ
matthewcrist
85
9.4k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
95
17k
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
How GitHub (no longer) Works
holman
311
140k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
365
19k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
26
1.9k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5.1k
Transcript
तۀධՁΞϯέʔτͷ ςΩετϚΠχϯά খྛ ༤Ұ ֎ࠃޠڭҭϝσΟΞֶձ -&5 ୈճ࣍ݚڀେձ ʢ݄ɺ໊ݹֶӃେֶʣ 1
͜ͷεϥΠυͷެ։ • 4QFBLFS%FDLͰެ։த • IUUQTTQFBLFSEFDLDPNMBOHTUBU • ʮTQFBLFSEFDL MBOHTUBUʯͰݕࡧ 2 •
໌Ҏ߱ɺ༧ࠂͳ͘ɺεϥΠυΛमਖ਼ͳ͍͠আ͢ΔՄೳੑ͋Γ
ຊͷྲྀΕ • ࣗݾհ • ςΩετϚΠχϯάͷجૅ • جຊతͳߟ͑ํ • ओͳੳํ๏ •
तۀධՁΞϯέʔτͷੳ • ࣗ༝هड़ͷੳ • ؆୯ͳੳྫ • ൃలతͳੳํ๏ • 2"ʢ͕࣌ؒ͋Εʣ 3
ࣗݾհ • খྛ ༤Ұʢ͜͠ Ώ͏͍ͪΖ͏ʣ • େࡕେֶେֶӃ ݴޠจԽݚڀՊ • ത࢜ʢݴޠจԽֶʣ
• ຊֶज़ৼڵձ ಛผݚڀһ%$ʢʣ • ຊֶज़ৼڵձ ಛผݚڀһ1% • ໋ཱؗେֶʢจֶ෦ɺҥּ૯߹ݚڀػߏʣ • ౦༸େֶ ࣾձֶ෦ ϝσΟΞίϛϡχέʔγϣϯֶՊ • ॿڭ • ݱࡏ ຊେֶ ੜ࢈ֶ෦ ڭཆɾجૅՊֶܥ • ॿڭˠઐߨࢣˠ।ڭत 4
• ओͳؔ৺ྖҬ • ίʔύεݴޠֶ • ςΩετϚΠχϯά • ڭҭσʔλੳ • ओͳஶॻ
• ʰ͜ͱͷσʔλαΠΤϯεʱʢேॻళɺʣ • ʰ3ʹΑΔڭҭσʔλੳೖʱʢΦʔϜࣾɺɺڞஶʣ • ʰ3ʹΑΔ͍͞͠ςΩετΞφϦςΟΫεʱʢΦʔϜࣾɺʣ • ΣϒαΠτ IUUQTTJUFTHPPHMFDPNTJUFLPCBZBTIJ 5
• ͿΓͷ-&5ͷ84 • ۮવʹʢʁʣલճ໊ݹֶӃେֶ 6 IUUQTXXXMFUDIVCVOFUNPEVMFTYQXJLJ ?3ʹΑΔڭҭσʔλੳೖ
ຊͷྲྀΕ • ࣗݾհ • ςΩετϚΠχϯάͷجૅ • جຊతͳߟ͑ํ • ओͳੳํ๏ •
तۀධՁΞϯέʔτͷੳ • ࣗ༝هड़ͷੳ • ؆୯ͳੳྫ • ൃలతͳੳํ๏ • 2"ʢ͕࣌ؒ͋Εʣ 7
ςΩετϚΠχϯάͷجૅ • ςΩετϚΠχϯά • ʮςΩετʯͱݺΕΔݴޠσʔλΛରͱ͢ΔσʔλϚΠχϯάͷཧ͓ Αͼٕज़ͷ૯শ • େྔͷݴޠσʔλΛղੳ͠ɺσʔλͷഎޙʹજΉ༗ӹͳใΛ୳͠ग़͢͜ͱ ͕ओͳత 8
ຊޠςΩετϚΠχϯάͷ ߹ʢ͋͘·ͰҰྫʣ
ੳܭըͱσʔλ • σʔλઃܭ • ඇৗʹॏཁʢˠʰ͜ͱͷσʔλαΠΤϯεʱୈষʣ • (BSCBHF*O (BSCBHF0VU (*(0 •
ΰϛͷΑ͏ͳσʔλ͔ΒɺΰϛͷΑ͏ͳ݁Ռ͔͠ಘΒΕͳ͍ • ੳσʔλͷେݪଇ • దͳूஂͷఆ • దͳαϯϓϦϯάͷ࣮ߦ • దͳσʔλཧ • ʮσʔλʯʮੳܭըʯʹ߹ΘͤͯूΊΔͷ • ʮखڐʹσʔλ͕͋Δ͔ΒɺͳΜͱͳ͘ੳͯ͠ΈΑ͏ʯຊདྷతͰͳ͍ 9
ओͳࣗવݴޠॲཧͷٕज़ • ຊޠͷܗଶૉղੳ • ୯ޠ୯Ґͷׂ • ʮࢲೣΛࣂ͍ͬͯ·ͨ͠ʯˠʮࢲʗʗೣʗΛʗࣂͬʗͯʗ͍ʗ·͠ ʗͨʯ • ࢺใͷ༩
• ʮࢲʯ͕ʮ໊ࢺʯ • ʮʯ͕ʮॿࢺʯ FUD • ୯ޠͷݪܗͷ෮ݩ • ʮ·͠ʯͷݪܗʮ·͢ʯ FUD 10
• ܗଶૉղੳͷ͠͞ʢྫ͏ΒʹΘʹʹΘͱΓ͕͍Δʣ • ཪఉʹ͕͍ܲΔ • ཪఉʹೋӋτϦ͕͍Δ • ཪʹϫχ͕͍ܲΔ • ཪఉʹྠऔΓ͕͍Δ
IUUQTKBXJLJQFEJBPSHXJLJܗଶૉղੳ 11
• ຊޠͷߏจղੳʢΓड͚ղੳʣ 12
• Γड͚ղੳͷ͠͞ʢྫ಄͕͍ڕΛ৯Δೣʣ 13 IUUQTYDPNOBLBNVSBLJIJSPTUBUVT
• ӳޠͷࢺɾݪܗͷಉఆ 14 XPSE QPT MFNNB 5IF %5 UIF 5SFF5BHHFS
/1 5SFF5BHHFS JT 7#; CF FBTZ ++ FBTZ UP 50 UP VTF 7# VTF 4&/5 5SFF5BHHFS
• ӳޠͷߏจղੳʢ۟ߏղੳɺΓड͚ղੳʣ 15 4UBOGPSE1BSTFS
• ҙຯղੳʢͷҰ෦ʣ 16 ղੳٕज़ ༻్ ݻ༗දݱநग़ ݻ༗໊ࢺɺɾ࣌ؒɾֹۚදݱͳͲΛநग़ ड़ޠ߲ߏղੳ จͷड़ޠͱɺରɾ࣌ؒɾॴͳͲΛද໊͢ࢺ߲ͷ ؔΛಛఆ
ޠٛᐆດੑղফ ଟٛతͳ୯ޠͷҙຯΛಛఆ ײੳ ॻ͖खͷײධՁΛਪఆ ײੳʢධੳʣʹ͍ͭͯɺ ͋ͱͰৄड़
• রԠղੳ • ʮ͋Εʯʮ͜ΕʯʮͦΕʯʮ൴ʯʮ൴ঁʯͳͲͷ໊ࢺ͕ԿΛࢦ͍ࣔͯ͠͠ Δ͔Λಛఆ͢Δٕज़ • ͨͱ͑ɺҎԼͷ ͷจʹ͓͚Δʮ൴ঁʯ͕
ͷจʹʮ࠺ʯͷݴ͍͑ Ͱ͋Δͱఆ (1) ࠺ٽ͖·ͨ͠ɻ ࢲ͕ෆஅ͔ΒͻͶ͘Εͨߟ͑Ͱ൴ঁΛ؍͍ͯ͠ΔͨΊʹɺͦΜͳࣄ ͍͏Α͏ʹͳΔͷͩͱ࠘Έ·ͨ͠ɻ ʢՆᕸੴʰ͜͜Ζʱʣ 17
• ஊߏղੳ • จͱจ͕ͲͷΑ͏ͳҙຯతͳؔͰͭͳ͕͍ͬͯΔͷ͔Λղੳ͢Δٕज़ • ʮͳͥͳΒʯʮҰํʯͷΑ͏ͳදݱʹ͢Δ͜ͱͰɺʮཧ༝ʯʮର ൺʯͷΑ͏ͳจͱจͷؔΛಛఆ • ͨͱ͑ɺҎԼͷ
ͷจʹ͓͚Δʮͱ͍͏ͷʯͱ͍͏දݱʹ͠ɺ ͷจͷʮཧ༝ʯΛ ͷจ͕ఏ͍ࣔͯ͠Δͱఆ Έ͢΅Β͍͠ͷݹຊͰɺผஈோΊΔఔͷܠ৭Ͱͳ͍ͷ͕ͩɺࢲʹ Ұੇಛผͷڵຯ͕͋ͬͨɻ ͱ͍͏ͷɺࢲ͕ۙࠒ͜ͷനകݢͰ߹ʹͳͬͨҰਓͷົͳஉ͕͋ͬͯɺ ໊લ໌ஐখޒͱ͍͏ͷ͕ͩɺΛͯ͠ݟΔͱԿʹมΓऀͰɺͦΕͰ಄ ͕Α͞૬ͰɺࢲͷࠍΕࠐΜͩ͜ͱʹɺ୳ఁখઆͳͷ͕ͩɺͦͷஉͷ༮ೃછ ͷঁ͕ࠓͰ͜ͷݹຊͷঁʹͳ͍ͬͯΔͱ͍͏ࣄΛɺ͜ͷલɺ൴͔Βฉ͍ ͍͔ͯͨΒͩͬͨɻ ʢߐށཚาʰ%ࡔͷࡴਓࣄ݅ʱʣ 18
ओͳසूܭͷํ๏ • γϯϓϧͳ୯ޠͷසूܭ • ςΩετதͷશͯͷ୯ޠͷසΛूܭ • ୯ޠͷఆٛʹΑͬͯɺ݁Ռ͕มΘΔ • ʮ౦ژେֶʯޠʁ •
ʮ౦ژʯͱʮେֶʯͷޠʁ • ܗଶૉղੳͷޡΓ͕͋ΔͱɺͦͷӨڹ Λड͚Δ • จࣈྻ͕ಉ͡Ͱ͋Εɺҙຯͷҧ͍͕ ߟྀ͞Εͳ͍Մೳੑ • ࢺಡΈͷใΛ༻͍ͯɺʮ࠷ தʯʢ͍ͪ͞Ύ͏ʣɺʮ࠷தʯʢ͞ ͳ͔ʣɺʮ࠷தʯʢͳ͔ʣͳͲΛ ۠ผ͢Δ͜ͱͰ͖Δ͕ɺͦͷਫ਼ ᘳͰͳ͍ 19
• ୯७ʹશͯͷ୯ޠΛूܭ͢ΔͱɺͲͷ ςΩετʹߴසͰग़ݱ͢Δػೳޠ ͕සදͷ্ҐΛΊΔ • ͪͳΈʹɺͲͷΑ͏ͳςΩετͰɺ ͘͝গͷ୯ޠ͕ۃΊͯߴසͰɺ Ҏ্ͷ୯ޠۃΊͯස • ετοϓϫʔυΛࢦఆͯ͠ɺߴසޠ
Λআ֎͢Δͱ͍͏͜ͱͰ͖Δ • ͔͠͠ɺԿΛʮετοϓϫʔυʯͱ ͢Δ͔ͷఆٛɺዞҙతʹͳΓಘΔ 20
• ෳͷ୯ޠʢOHSBNʣͷूܭ • ͋Δఔɺ୯ޠ͕ग़ݱ͢Δจ຺͕Θ͔Δ • Կ୯ޠͣͭूܭ͢Δ͔ɺੳऀ͕அ͢Δ͜ͱ͕ଟ͍ • ୯ޠ୯ҐͰͳ͘ɺจࣈ୯Ґࢺ୯ҐͰूܭ͞ΕΔ͜ͱ͋Δ 21
• ڞىޠʢίϩέʔγϣϯʣͷूܭ • ͋Δ୯ޠͷʮۙ͘ʯʹʮΑ͘ҰॹʯʹݱΕΔ୯ޠΛूܭ • ੳରͱ͢Δ୯ޠΛத৺ޠɺͦͷʮۙ͘ʯʹʮΑ͘ҰॹʯʹݱΕΔ୯ޠ ΛڞىޠͱݺͿ • ʮۙ͘ʯͱʮΑ͘Ұॹʯͷఆ͕ٛඞཁ •
த৺ޠͷલޙԿޠ·ͰΛूܭൣғͱ͢Δ͔ʁʢεύϯʣ • ස͍ͭ͘Ҏ্ͷڞىޠʹ͢Δ͔ʁʢڞىڧʣ 22
• ڞىڧ • ڞىසʢத৺ޠͱڞىޠͷ୯७ͳසʣΛ༻͍Δͷ͕Θ͔Γ͍͕͢ɺສ ೳͰͳ͍ • ͲͷςΩετʹߴසͰग़ݱ͠ɺͲͷ୯ޠͷۙ͘ʹߴසͰݱΕΔػ ೳޠͳͲ͕ଟ͘रΘΕͯ͠·͏ • ੳతʹΑͬͯɺڞىޠͱͯ͠ूܭ͢Δ୯ޠͷසΛݶఆ
• ͷΫνίϛͳͲΛΓ͍ͨ߹ɺ໊ࢺʢ໊ͳͲʣͱڞى͢Δܗ ༰ࢺಈࢺͷΈΛूܭʢܗ༰ࢺධɺಈࢺར༻γʔϯʣ • ίʔύεݴޠֶͷͰఏҊ͞Ε͍ͯΔ༷ʑͳ౷ܭࢦඪΛ༻ • 5είΞΛ༻͍ΔͱɺൺֱతߴසͳڞىޠΛर͍͍͢ • .*είΞΛ༻͍ΔͱɺൺֱతසͳڞىޠΛर͍͍͢ • ରൺΛ༻͍Δͱɺ 5είΞͱ.*είΞͷதؒతͳ݁ՌʹͳΔʢͱݴ ΘΕ͍ͯΔ͕ɺ࣮ࡍʹɺ͔ͳΓ5είΞدΓͷ݁Ռʣ FUD 23
ओͳ౷ܭੳͷํ๏ • ςΩετͷൺֱ • σʔλੳͷجຊɺԿ͔ͱԿ͔ΛൺΔ͜ͱ • ୯ҰͷσʔλΛோΊ͍ͯΔ͚ͩͰɺ໘ന͍͜ͱ͕ݟ͑ʹ͍͘ • ୯Ұͷσʔλ͔͠ͳ͍߹ɺผੳΛݕ౼͢Δ͖ ˣ
• ಛޠੳ • ෳͷςΩετʹ͓͚Δ୯ޠͷසΛ౷ܭతʹൺֱ • ݸʑͷςΩετʹݦஶͳ୯ޠΛಛఆ ˣ • ԾઆݕఆʢରൺݕఆɺUݕఆͳͲʣ • ػցֶशʢϥϯμϜϑΥϨετɺ-"440ͳͲʣ • ͦͷଞʢࠩҟɺ5'*%'ͳͲʣ 24
• ςΩετͷΫϥελϦϯά • ςΩετதͷ୯ޠͷසΛख͕͔Γʢมʣͱͯ͠ɺશମతͳ୯ޠͷ͍ํ ͷύλʔϯ͕ࣅ͍ͯΔςΩετΛάϧʔϐϯά • ओੳɺରԠੳɺΫϥελʔੳͳͲ 25 %JNFOTJPO
%JNFOTJPO "@BHVOJOP@LBNJ "@JTTFLJXB "@KBTIVNPO "@LBQQB "@LJLBJOB@TBJLBJ "@SBTIPNPO "@UPTIJTIVO "@VNBOP@BTIJ "@VNJOP@IPUPSJ "@ZBCVOP@OBLB %@HPPECZF %@IBTIJSF@NFSPTV %@LZPHFOOP@LBNJ %@LZPLPOP@IBSV %@PUPHJ@[PTIJ %@QBOEPSBOP@IBLP %@TBSVNFO@LBOKZB@TIJO %@TIBZP %@VCBTVUF %@WJZPO
• τϐοΫϞσϧ • ΫϥελϦϯάख๏ͷҰछ • ʮͦΕͧΕͷςΩετΛಛ͚ͮΔෳͷτϐοΫʯͱʮͦΕͧΕͷτϐο ΫΛಛ͚ͮΔෳͷ୯ޠʯΛਪఆ • Ξϯέʔτͷࣗ༝هड़ͷΫνίϛΛੳ͢Δͱ͖ͳͲɺੳσʔλΛ ͲͷΑ͏ͳΧςΰϦʔʹ͚ΕΑ͍͔͕͔Βͳ͍ͱ͖ʹ༗ޮ
26 1 2 3 4 Keisatsu_H20.txt Keisatsu_H21.txt Keisatsu_H22.txt Keisatsu_H23.txt Keisatsu_H24.txt Keisatsu_H25.txt Keisatsu_H26.txt Keisatsu_H27.txt Keisatsu_H28.txt Keisatsu_H29.txt Keisatsu_H22.txt Keisatsu_H20.txt Keisatsu_H21.txt Keisatsu_H23.txt Keisatsu_H24.txt Keisatsu_H27.txt Keisatsu_H29.txt Keisatsu_H25.txt Keisatsu_H26.txt Keisatsu_H28.txt 0 1 2 3 4 Cluster Dendrogram Height
• ςΩετͷྨ • ςΩετதͷ୯ޠͷසΛख͕͔Γʢઆ໌มʣͱͯ͠ɺςΩετͷଐੑͳ ͲʢతมʣΛ༧ଌ • จֶ࡞ͷஶऀਪఆ • ϝʔϧͷεύϜఆ •
ΣϒαΠτͷδϟϯϧਪఆ • ӳ࡞จͷࣗಈ࠾ • ผੳɺܾఆੳͳͲ 27
• ༻ྫݕࡧ • ࣗવݴޠॲཧ౷ܭॲཧͷ݁Ռ͚ͩͰͳ͘ɺඞ࣮ͣࡍͷ༻ྫΛ֬ೝ • ༻ྫͷ֬ೝɺੳ݁ՌΛղऍ͢Δ͚ͩͰͳ͘ɺ৽ͨͳண؟Λൃݟ͢Δͷ ʹ༗༻ 28
ςΩετϚΠχϯάͷνΣοΫϦετ • దͳੳܭը • దͳσʔλऩू • దͳલॲཧ • දهΏΕͷղফɺίʔσΟϯάɺλά͚ͳͲ •
దͳੳ߲ͷઃఆ • ୯ޠͷසΛมʹ͢Δͷ͔ʁ ͦΕҎ֎ͷݴޠใΛ͏ͷ͔ʁ • ୯ޠͷසͷ߹ɺશͯͷ୯ޠΛ͏ͷ͔ʁ • దͳ౷ܭख๏ͷબ • ౷ܭख๏ʹ߹ΘͤͨܗࣜͷσʔλΛ༻ҙ • ख๏͝ͱͷ༻తɺಘΒΕΔ݁ՌͷΛѲ • దͳੳ݁Ռͷղऍ • ʮੳҰॠɺղऍҰੜʯ 29
• ςΩετϚΠχϯάʹ͑ΔπʔϧʢͷҰ෦ʣ 30 πʔϧ ༗ঈ PSແঈ ϓϩάϥϛϯά εΩϧ ຊޠͷੳ ӳޠͷੳ
6TFS-PDBM ແঈ ෆཁ ̋ º ,)$PEFS ༗ঈ ʢҰ෦ແঈʣ ෆཁ ̋ ̋ *#.4144.PEFMFS 5FYU"OBMZUJDT ༗ঈ ෆཁ ̋ ̋ 3 ແঈ ඞཁ ̋ ̋ 1ZUIPO ແঈ ඞཁ ̋ ̋ ʢίʔύεʣݴޠֶऀ͚ͷͷɺاۀ͚ͷͷͳͲɺ͜ΕҎ֎ʹ͍Ζ͍Ζ͋Δ
ຊͷྲྀΕ • ࣗݾհ • ςΩετϚΠχϯάͷجૅ • جຊతͳߟ͑ํ • ओͳੳํ๏ •
तۀධՁΞϯέʔτͷੳ • ࣗ༝هड़ͷੳ • ؆୯ͳੳྫ • ൃలతͳੳํ๏ • 2"ʢ͕࣌ؒ͋Εʣ 31
तۀධՁΞϯέʔτʹجͮ͘तۀվળ • तۀධՁΞϯέʔτ • ݸʑͷڭһ͕ࣗΒͷतۀ࣮ફΛৼΓฦΓɺֶੜͷ࣮ଶʹԠͨ͡तۀվળʹऔ ΓΉͨΊͷʮؾ͖ͮʯΛಘΔ͜ͱ͕త • จ෦ՊֶলͷௐࠪʹΑΕɺྩʹ͓͍ͯɺֶੜʹΑΔतۀධՁΛ࣮ࢪ ͨ͠େֶɺࠃཱେֶʢʣɺެཱେֶʢʣɺࢲཱେֶ ʢʣͰɺࠃެࢲཱશମͰେֶʢʣ
ˣ • ಉͷେֶੜ͕ສਓͰ͋ͬͨ͜ͱΛߟ͑ΕɺतۀධՁΞϯέʔτ ɺߴڭҭʹؔ͢ΔϏοάσʔλ 32
• ҰൠతͳतۀධՁΞϯέʔτͷݚڀ • ʙஈ֊ʢʮڧͦ͘͏ࢥ͏ʯɺʮશͦ͘͏ࢥΘͳ͍ʯͳͲʣͰධՁ͞Ε֤ͨ ߲ͷฏۉͳͲΛੳ • Ξϯέʔτͷࣗ༝هड़ཝΛఆྔతʹੳ͢Δࣄྫ૿Ճ ˣ • ࣗ༝هड़ͷఆྔతੳ
• ैདྷܕͷख࡞ۀʹΑΔੳͱൺͯੳऀͷઌೖ؍ͷӨڹΛड͚ʹ͍ͨ͘Ίɺ ઍਓສਓͷֶੜΛରͱͨ͠େنௐࠪͷΈͳΒͣɺेਓ͔Βඦ ਓΛରͱͨ͠খنɾதنͷௐࠪʹ͓͍ͯ༗ޮ • तۀͷʮྑ͔ͬͨʯʮվળ͖͢ʯɺֶੜ͔ΒͷʮχʔζʯͳͲΛ Ѳ 33
34 ݄ʹݕࡧ
35 ݄ʹݕࡧ
36
37
तۀධՁΞϯέʔτͷੳɺΫνίϛੳͷҰछʁ • Ϋνίϛੳ • ΞϯέʔτΠϯλʔωοτ্ʹॻ͔ΕͨจষΛରͱ͢ΔςΩετϚΠχ ϯά • ϚʔέςΟϯάۀվળʹͭͳ͕ΔݟΛಋ͖ग़ͨ͢Ίͷڧྗͳํ๏ͱ͠ ͯ׆༻ •
ͦͷɺҙతʹଊ͑ΒΕ͍ͯΔͷ͔ɺͦΕͱ൱ఆతʹଊ͑ΒΕͯ ͍Δͷ͔ʁ • ফඅऀɺͦͷͷͲ͜ΛධՁ͍ͯ͠Δͷ͔ʁ • ͦͷɺͳͥചΕߦ͖͕ѱ͍ͷ͔ʁ • ͦͷɺ͍ͭɺͲͷΑ͏ͳ໘ͰΘΕ͍ͯΔͷ͔ʁ • ࣗࣾͷڧΈΛ׆͔ͨ͠৽ͷ։ൃʹ༗ӹͳώϯτͳ͍ͷ͔ʁ FUD 38
• ͜ΕΒΛतۀʹஔ͖͑Δͱʢ͋͘·ͰҰྫʣ • ͦͷतۀɺҙతʹଊ͑ΒΕ͍ͯΔͷ͔ɺͦΕͱ൱ఆతʹଊ͑ΒΕ ͍ͯΔͷ͔ʁ • ফඅऀडߨੜɺͦͷڭһͷͲ͜ΛධՁ͍ͯ͠Δ͔ʁ • ͦͷतۀͷडߨੜɺͳͥചΕߦ͖͕ѱ͍ͷ͔ʁ •
ͦͷFϥʔχϯάίϯςϯπɺ͍ͭɺͲͷΑ͏ͳ໘ͰΘΕ͍ͯΔͷ ͔ʁ • ࣗࣾͦͷڭһͷڧΈΛ׆͔ͨ͠৽৽͍͠ڭࡐڭҭํ๏ͷ։ൃʹ༗ӹͳ ώϯτͳ͍ͷ͔ʁ 39
• ଞͷํ๏ண؟ΛੵۃతʹԠ༻ • ڞىදݱ • ܗ༰ࢺʴ໊ࢺʢྫɿ͍͠ςετɺڭࣨ פ͍ʣ • ໊ࢺʴಈࢺʢྫɿ8J'JΕΔɺϓϦϯτ ཉ͍͠ʣ
• ܗ༰ࢺ • ʮ΄͍͠ʯʢྫɿϨϙʔτͷ༰Λૣ͘ڭ͑ͯ΄͍͠ɺࢼͯ͠΄͍͠ʣ • ෭ࢺ • ʮͬͱʯʮ͏গ͠ʯʢྫɿͬͱৄ͘͠ɺ͏গ͠Ώͬ͘Γʣ • ൱ఆදݱ • ʮͳ͍ʯʢྫɿεΫϦʔϯ͕ݟ͑ͳ͍ɺतۀ՝ͷ͕࣌ؒΓͳ͍ʣ 40 ٕज़తʹɺөըͷϨϏϡʔੳͳͲࢀߟʹͳΔ
• Ϋνίϛੳ • ݱͷϏδωεύʔιϯͷݟΛ׆༻ • तۀධՁΞϯέʔτੳ • ݱͷतۀ୲ऀͷݟΛ׆༻ ˣ •
υϝΠϯ͕ࣝॏཁ • ੳͷಈػ • ண؟ͷൃݟ • ੳ݁Ռͷղऍ • ҙࢥܾఆ 41 IUUQTXBLBNFNTETDPNXIBUJTEBUBTDJFODF
؆୯ͳੳྫ • ੳσʔλ • େֶͷߨٛՊʹର͢ΔतۀධՁΞϯέʔτ ʢਓʣ • ੜ͕ਓɺੜ͕ਓɺੜ͕ਓ • உࢠֶੜ໊͕ɺঁࢠֶੜ໊͕
• Ծσʔλʢ࣮ࡍͷΞϯέʔτΛվมʣ • ʰ3ʹΑΔ͍͞͠ςΩετΞφϦςΟΫεʱ ୈষͷσʔλ 42
• ճޠͷهड़౷ܭ • σʔλશମͷճޠɺޠ • ճޠͷฏۉɺޠ • ճޠͷதԝɺޠ 43
• ୯७ͳසूܭʢ୯ޠ୯Ґɺࢺ୯Ґʣ • 3.F$BCʹΑΔܗଶૉղੳ 44 ॱҐ ୯ޠ ස ɻ
ͨ ͷ ͕ ɺ ʜ ʜ ʜ ॱҐ ࢺ ස ॿࢺ ໊ࢺ ॿಈࢺ ಈࢺ ه߸ ʜ ʜ ʜ • ୯७ͳසूܭͷ݁Ռ͚ͩݟͯɺେͨ͜͠ͱ͔Βͳ͍ • ҙͷதසɾසʹ͢Δ͜ͱ͋Δ͕ɺዞҙతʹͳΓ͕ͪ
• ࢺผͷසूܭʢ໊ࢺʣ • ස্ҐҐ·ͰΛՄࢹԽ 45 तۀ ઌੜ ڭࣨ ͷ εϥΠυ
༰ Ϩϙʔτ ͜ͱ ֶੜ ςʔϚ Α͏ ڭՊॻ ຖճ ߨٛ ࣭ આ໌ ͓ئ͍ ࡶஊ ࣈ
• ʮڭࣨʯͷ,8*$ ,FZ8PSE*O$POUFYU तۀͰ͍ͬͯΔ<ڭࣨ>ͷ8J 'J͕ ͋Γ·ͤΜɻ͍ͭ<ڭࣨ>͕פ͍ͷɼ ͕͍͍ͱࢥ͏ɻ<ڭࣨ>ͷྫྷ͕פ͗͢Δ ʹͯ͠΄͍͠ɻ<ڭࣨ>͕͖Ε͍Ͱɼྋ͔ͬ͠ ऑΊͳͷͱɼ<ڭࣨ>ͷిݯ͕গͳΊͳ ·ͨ͠ɻී௨ͷ<ڭࣨ>Ͱͳ͘ɼύιίϯ
ͱࢥ͍·ͨ͠ɻ<ڭࣨ>ͷྫྷ͕͖͍ͭͱ͖ ͢Δճɼίϯϐϡʔλ<ڭࣨ>Λ͑Δͱศརͩ ޙظָ͠ΈͰ͢ɻ<ڭࣨ>Ͱిݯ͕͑Δॴ ࡞ۀ͕Ͱ͖ͳ͍ɻ<ڭࣨ>ͷిݯΛͬͱ֬อ ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ<ڭࣨ>ͷిݯ͕গͳΊͳ ͨͱࢥ͍·͢ɻ<ڭࣨ>͕פͯ͘ɼࢼݧ ཧΛΊͯɼ<ڭࣨ>͝ͱʹԹΛઃఆ ɻಛʹͳ͠ɻίϯϐϡʔλ<ڭࣨ>ͰतۀΛड͚ΒΕΔ ͳ͍ͷͰخ͍͠Ͱ͢ɻ<ڭࣨ>ͷ8J 'J͕ 46 ίϯϐϡʔλར༻ڥ ڭࣨͷԹ
• ࢺผͷසूܭʢܗ༰ࢺʣ • ස্ҐҐ·ͰΛՄࢹԽ 47 ΄͍͠ Α͔ͬ ͳ͠ ໘ന͔ͬ ͔ͬ͢
͘͢ Α͍ ͍ ໘ന͘ ͳ͍ ߴ͍ ૣ͘ ͍͍ ʹ͍͘ ΄͔ͬ͠ Ԛ͘ ڵຯਂ͍ ॵ͘ খ͘͞ ਂ͍
• ʮ΄͍͠ʯͷ,8*$ ͱͱͯͯ͠͠<΄͍͠>ɻϨϙʔτͷॻ͖ํΛ ͍ͷͰɼϨδϡϝ͕<΄͍͠>Ͱ͢ɻઌੜͷ͠ํ ʹ࣭ͯ͠<΄͍͠>ɻࢼݧͷͱ͖ʹ ͬͱ࣭Λͯ͠<΄͍͠>ɻಛʹͳ͠ɻֶੜ ͷͰɼͲ͏ʹ͔ͯ͠<΄͍͠>ɻઌੜͷ͕ ɻϨδϡϝʹͯ͠<΄͍͠>ɻڭ͕͖ࣨΕ͍Ͱ Ͱͯ͠<΄͍͠>Ͱ͢ɻतۀͰѻ͏ ࠲੮ࢦఆΛΊͯ<΄͍͠>ɻͦͷͷؾ
࠲੮ࢦఆΛΊͯ<΄͍͠>ɻεϥΠυ͕Α͘࡞Γ Λͬͱ֬อͯ͠<΄͍͠>ɻઌੜͷεϥΠυͷ Ͱ͖ΔΑ͏ʹͯ͠<΄͍͠>ɻಛʹͳ͠ɻίϯϐϡʔλ ֶੜʹ࣭ͯ͠<΄͍͠>ɻઌੜͷࡶஊ͕ 48
• ࢺผͷසूܭʢ෭ࢺʣ • ස্ҐҐ·ͰΛՄࢹԽ 49 ͏গ͠ ಛʹ ͬͱ ͱ͖Ͳ͖ ͱͯ
͍ͭ Ͳ͏ Α͘ ͋·Γ ͦΜͳʹ ͪΐͬͱ Ͳ͏ͯ͠ Ͳ͏ͯ͠ Ͳ͏ʹ͔ Ώͬ͘Γ ΑΖ͘͠ ҙ֎ͱ Կͱ͔ গ͠
• ʮ͏গ͠ʯͷ,8*$ ɼϨϙʔτͷςʔϚΛ<͏গ͠>ૣ͘ൃද͖ͯ͠ క͕ݫ͍͠ͷͰɼ<͏গ͠>࣌ؒΛΊʹͱͬͯ΄͔ͬ͠ ΄͔ͬͨ͠ɻޙظ<͏গ͠>༨༟Λͬͨεέδϡʔϧ ճస͕͍ͷͰɼ<͏গ͠>Ώͬ͘Γͩͱཧղ͕ ͕ͨɼՁ͕֨<͏গ͠>͍҆ͱΑ͔ͬͨͰ͢ ͯͭΒ͔ͬͨͰ͢ɻ<͏গ͠>ԹΛԼ͛ΒΕͨΒ ɼϨϙʔτͷࣈΛ<͏গ͠>গͳΊʹ͖ͯ͠ ࣈ͕খ͍͞ͷͰɼ<͏গ͠>େ͖͘ॻ͍͚ͯΔͱ
Ͱਫ਼Ұഋͩͬͨɻ<͏গ͠>ૣ͘ςʔϚΛڭ͑ͯ ϨϙʔτΛॻ͘ͷ͕<͏গ͠>ָʹͳͬͨؾ 50 ͍Ζ͍Ζ͢Έ·ͤΜɻɻɻ
• ʮͬͱʯͷ,8*$ ͨɻֶੜͨͪʹ<ͬͱ>࣭Λͯ͠΄͍͠ ൣғ͕͍ͷͰɼ<ͬͱ>࠷ޙʹ·ͱΊͷ࣌ؒ ࣗମ໘ന͍ͷͰɼ<ͬͱ>ී௨ʹͯ͠ ͦ͠͏ͳͷͰɼ<ͬͱ>ਂ͍༰ษڧ͠ ͕໘ന͔ͬͨͷͰɼ<ͬͱ>ਂ͍ฉ͍ͯ ɻڭࣨͷిݯΛ<ͬͱ>֬อͯ͠΄͍͠ɻ ڭ͑ͯ͘ΕͨΒɼ<ͬͱ>Α͍ϨϙʔτΛॻ͚ͨ ໘ന͍ߨٛͰͨ͠ɻ<ͬͱ>ૣ͘͜ͷतۀΛཤम
51
• ࢺผͷසूܭʢಈࢺʣʢ͓·͚ʣ • ස্ҐҐ·ͰΛՄࢹԽ 52 ͠ ͢Δ ͋Δ ײ͡ ͍
Ͱ͖ ࢥ͍ ͔Γ ͋Γ ॻ͘ ͍ͩ͘͞ ͳΓ Ε ͬ ͖ ͍Δ ͳͬ Ί ࢥ͏ ॻ͍
ςΩετϚΠχϯάπʔϧͷ͍ํͱҙ 53 IUUQTUFYUNJOJOHVTFSMPDBMKQ
• ҆қʹϫʔυΫϥυΛ͏͖Ͱͳ͍ • ͜ͷਤ͔Βɺ࣮࣭తʹԿ͕͔Δ͔ʁ • ස্ҐޠΛଈ࠲ʹѲͰ͖Δ͔ʁ 54
• ϫʔυΫϥυ • ୯ʹ୯ޠͷසͷߴʢʹจࣈͷେখʣΛൺֱ͠ɺਤதʹϥϯμϜʹஔ͠ ͍ͯΔ͚ͩ • ͔͠͠ɺਓؒͷɺจࣈͷେখؔΛҰʹͨ͘͞ΜѲ͢Δͷ͕ඞͣ͠ ಘҙͰͳ͍ • ͦͷ݁Ռɺʮͨ·ͨ·ʯੳऀͷʹͱ·ͬͨ୯ޠʹҙ͕͚ΒΕɺዞҙ
తͳղऍΛট͘ةݥੑΛሃΉ ˣ • ߴසޠΛ֬ೝ͚ͨ͠ΕɺසදΛ࡞͢Δ͚ͩͰे • Ͳ͏ͯ͠ՄࢹԽ͍ͨ͠ͷͰ͋Εɺස্Ґͷ୯ޠΛάϥϑͳͲͰՄࢹ Խ͢Δํ͕Α΄ͲޮՌత 55
• ࢺผͷසूܭ 56
ڞىωοτϫʔΫ • ༗ҙຯͳਤͱແҙຯͳਤ • ୯७͗͢Δͱɺେͨ͠ ݟಘΒΕͳ͍ʢίϩ έʔγϣϯͷੳ༻ྫ ݕࡧͰेʣ • ෳࡶ͗͢ΔͱɺͰݟͯ
Α͔͘Βͳ͍ʢωο τϫʔΫͷ౷ܭతੳΛ ࢼ͢ʁʣ 57
• ڞىωοτϫʔΫͷྫ 58 ။݉ ʮςΩετϚΠχϯάΛཧͷतۀʹͲ͏׆͔͔͢ʁʯ ʰେֶͷཧڭҭʱ r
୯ޠͷྨࣅ • ୯Ұʢ͘͠খنʣͷςΩετͷੳͷ߹ɺ༗ӹͳݟ͕ಘΒ Εͳ͍͜ͱ͕ଟ͍ʢੳͷతʹΑΔʣ 59
• Γड͚ղੳ • ຊޠͷੳͰ༗ޮ • ͔͠͠ɺղੳͷίετ͕ߴ͘ɺղੳޡΓ͋ΓಘΔͷͰɺίϩέʔγϣϯ OHSBNͷੳͰ༻͢Δ߹ଟ͍ 60
• ײੳ • ʮϙδςΟϒʯͱʮωΨςΟϒʯͷൺΛग़͢πʔϧ͕ଟ͍͕ɺͦͦς Ωετͷେ෦ɺͦͷͲͪΒͰͳ͍ʮதཱʯͳ୯ޠ • ͭ·ΓɺςΩετͷ͘͝Ұ෦ͷใΛ֦େͯٞͯ͠͠͠·͏ةݥੑ 61
62 • Ұݟɺศརͦ͏͕ͩɺ͍ํʹཁҙ • ͱ͖ʹղੳਫ਼ͷ
• ײੳɺٕज़తʹ͍͠ • ݄ʹʰಀ͛Δஏ͕ͩʹཱͭʱͱ͍͏ਓؾυϥϚʢ௨শʮಀ ͛ஏʯʣͷ৽य़εϖγϟϧ͕์ૹ • ͦͷಛ൪ʹର͢Δ5XJUUFS্ͷԠ͓͓ΉͶҙతʢʹݟ͑ͨʣ • ͔͠͠ɺ์ૹऴྃޙʹʮ:BIPPϦΞϧλΠϜݕࡧʯͰʮಀ͛ஏʯΛௐͨ ͱ͜ΖɺʮωΨςΟϒʯͳπΠʔτ͕ѹతʹଟ͍ͱ͍͏݁Ռ
• υϥϚͷλΠτϧ5XJUUFSͷϋογϡλάʹؚ·Ε͍ͯΔʮಀ͛ʯʮஏʯ ͱ͍͏୯ޠΛػցతʹʮωΨςΟϒʯͱΧϯτ͍ͯͯ͠͠Δʁʁ 63
• ୯ޠϨϕϧͷڞىͷ • ͍͋ͭɺͷۚͰ᩵ͳΒ͠Λ͍ͯ͠ΔʢωΨςΟϒʁʣ • ͋ͷళͷদࡔڇʹɺ᩵ͳຯΘ͍͕͋ΔʢϙδςΟϒʁʣ • ΑΓ͍จ຺ͷ • ʮ͓લɺόΧͩͳʯʢϙδςΟϒʁ
ωΨςΟϒʁʣ • ײੳΛϒϥοΫϘοΫεͰ͍ɺ݁Ռͱͯ͠ग़ྗ͞ΕΔ͚ͩ ʹ͢Δͷةݥ 64
͓ΘΓʹ • तۀධՁΞϯέʔτ • ͕ࣗڭ͍͑ͯΔतۀͰ͋Εɺී௨ʹಡΜͩํ͕༗ӹͳ͜ͱ͕ଟ͍ • େֶશମֶ෦શମͳͲͷେنͳσʔλʹରͯ͠ɺςΩετϚΠχϯά ͕༗ޮ • ςΩετϚΠχϯάͷ͍ํ
• ϒϥοΫϘοΫεͷπʔϧ͕ग़ྗ͢Δ͚ͩΛݟΔͷةݥ • ࣗಈղੳ͕ߴʹͳΔ΄ͲʢܗଶૉղੳʻΓड͚ղੳʻҙຯղੳʣɺղੳ ਫ਼͕Լ͕Γɺͦͦࣗಈղੳͷ͍͠λεΫͱͳΓಘΔ͜ͱʹҙ • ༻ྫݕࡧͳͲΛ༻͍ͯɺྔతੳͱ࣭తੳΛซ༻ 65
ຊͷྲྀΕ • ࣗݾհ • ςΩετϚΠχϯάͷجૅ • جຊతͳߟ͑ํ • ओͳੳํ๏ •
तۀධՁΞϯέʔτͷੳ • ࣗ༝هड़ͷੳ • ؆୯ͳੳྫ • ൃలతͳੳํ๏ • 2"ʢ͕࣌ؒ͋Εʣ 66 "OZ 2VFTUJPOT
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ • ຊൃදͷओͳݩωλ 67