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
企業研究の価値と事業との連携
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
February 17, 2021
Research
0
1.5k
企業研究の価値と事業との連携
第8回さくらインターネット研究会
2021/02/17
さくらインターネット株式会社
さくらインターネット研究所
上級研究員 松本亮介 @matsumotory まつもとりー
MATSUMOTO Ryosuke
PRO
February 17, 2021
Tweet
Share
More Decks by MATSUMOTO Ryosuke
See All by MATSUMOTO Ryosuke
問いを起点に、社会と共鳴する知を育む場へ
matsumoto_r
PRO
0
760
さくらインターネット研究所 アップデート2025年
matsumoto_r
PRO
0
820
リモートワークにおけるパッシブ疲労
matsumoto_r
PRO
6
5.4k
エンジニアのキャリアパスはどう描く? まつもとりーさんと考える後悔しないキャリア選択
matsumoto_r
PRO
10
2.4k
まつもとりーのこれまでとCOGNANOのこれから
matsumoto_r
PRO
0
340
2022年の研究所の評価制度振り返りと今後
matsumoto_r
PRO
0
830
VUCAワールドから紐解く組織や評価制度の変遷と再設計
matsumoto_r
PRO
9
26k
コンテナの研究開発から学ぶLinuxの要素技術
matsumoto_r
PRO
2
1.6k
開発者体験をさらに向上させる 事業と研究との連携
matsumoto_r
PRO
2
2.5k
Other Decks in Research
See All in Research
ローテーション別のサイドアウト戦略 ~なぜあのローテは回らないのか?~
vball_panda
0
280
離散凸解析に基づく予測付き離散最適化手法 (IBIS '25)
taihei_oki
PRO
1
680
SREのためのテレメトリー技術の探究 / Telemetry for SRE
yuukit
13
2.9k
生成的情報検索時代におけるAI利用と認知バイアス
trycycle
PRO
0
240
Stealing LUKS Keys via TPM and UUID Spoofing in 10 Minutes - BSides 2025
anykeyshik
0
180
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第36回: The Stepwise Deception: Simulating the Evolution from True News to Fake News with LLM Agents (EMNLP, 2025)
hkefka385
0
150
国際論文を出そう!ICRA / IROS / RA-L への論文投稿の心構えとノウハウ / RSJ2025 Luncheon Seminar
koide3
13
7.2k
生成AI による論文執筆サポート・ワークショップ 論文執筆・推敲編 / Generative AI-Assisted Paper Writing Support Workshop: Drafting and Revision Edition
ks91
PRO
0
110
ForestCast: Forecasting Deforestation Risk at Scale with Deep Learning
satai
3
370
Community Driveプロジェクト(CDPJ)の中間報告
smartfukushilab1
0
160
[Devfest Incheon 2025] 모두를 위한 친절한 언어모델(LLM) 학습 가이드
beomi
2
1.4k
説明可能な機械学習と数理最適化
kelicht
2
910
Featured
See All Featured
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
750
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.6k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
0
170
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
630
Claude Code のすすめ
schroneko
67
210k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.8k
From π to Pie charts
rasagy
0
120
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.7k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
210
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
240
Transcript
͘͞ΒΠϯλʔωοτגࣜձࣾ (C) Copyright 1996-2021 SAKURA Internet Inc ͘͞ΒΠϯλʔωοτݚڀॴ اۀݚڀͷՁͱࣄۀͱͷ࿈ܞ 2021/02/17
্ڃݚڀһ দຊ ྄հ ୈ8ճ͘͞ΒΠϯλʔωοτݚڀձ
1. ͡Ίʹ 2. ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ 3. Πϯϑϥͷاۀݚڀͷ͜Ε͔Β 4. ·ͱΊ 2 ࣍
1. ͡Ίʹ
• ͘͞ΒΠϯλʔωοτͷΠϯϑϥٕज़ͷจ຺ʹ͓͚Δݚڀ։ൃͱʁ • ݚڀ։ൃͷҙٛߩݙͱʁ • ͳͥاۀͰݚڀॴΛ࣋ͬͯݚڀ͍ͯ͠Δͷ͔ʁ • ͜Ε͔Βݚڀ։ൃͲ͏ͳ͍͔ͬͯ͘ʁ ͘͞ΒΠϯλʔωοτࣾͰͰ͖͍ͯΔͱ͍͏Ͱͳ͘ɼ͜Ε͔ΒऔΓΜ Ͱ͍͖͍ͨ༰Ͱ͋Γ·͢ɽ
4 اۀʹ͓͚Δݚڀͱͳʹ͔
2. ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ
1. اۀͷݚڀऀͱ 2. ݚڀऀͷߩݙͱ 6 ΠϯϑϥͷاۀݚڀͷՁ
اۀͷݚڀऀͱ
• اۀͰςΫϊϩδʔΛ৽͘͠ੜΈग़͠ɼӥஐͱͯ͠ӬଓԽͯ͠վળΛ܁Γฦ͢ • ৽͠͞ΛΔͨΊʹաڈɾݱࡏͷؔ࿈ٕज़ɾاۀͷ՝Λௐࠪͯ͠ཧ • ઌͷٕज़τϨϯυΛݟਾ͑ͨݚڀͷௐࠪɾ৽ٕज़ఏҊͱͦͷڞ༗ • ඞͣʹཱ͔ͭͲ͏͔Ͱͳ͘ɼʹཱͨͳ͍͜ͱΔ • ͜Ε·Ͱͷؔ࿈ٕज़ͱٕज़ͷྺ࢙͔Βཧత͋Δ͍ࣗ໌ͳࣝΛಋ͘
• ࣾ֎ʹͦͷݟΛڞ༗͠ɼ͞ΒʹҰൠԽɾఆࣜԽͯ͠վળ͍ͯ͘͠ • ࣾͰจͳͲʹॻ͖͖Εͳ͍ຊԻͱݐલ͔ͬ͠Γͱڞ༗ • จܗ͚ࣜͩͰͳ͘ΑΓձࣾʹ࠷దԽͨ͠ݚڀՌࣝΛఏڙ͢Δ 8 ΫϥυɾϗεςΟϯάاۀͷݚڀऀͱ
• ࣗͨͪͷҙࣝείʔϓͷதͰɼެ։͍ͯ͠Δٕज़ΛਅࣅΔ͚ͩͰղ ܾͰ͖ͳ͍͜ͱ͕૿͖͍͑ͯͯΔ • ΤϯδχΞͰΞΠσΞΛग़ͯ͠ɼΛղܾͨ͠Γ৽͍͠ϓϩμΫτΛ࡞Δ • ͜ΕҰछͷݚڀ։ൃͰ͋Γଟ͘ͷձ͕ࣾͨΓલʹऔΓΜͰ͍Δ • ͜͜ͰऔΓ·Ε͍ͯΔ͜ͱͷՁܭΓΕͳ͍΄ͲૉΒ͍͠ •
ͦͷऔΓΈ͕ຊʹਖ਼͍͔͠Ͳ͏͔ɼཧ͠ධՁ͍ͯ͘͜͠ͱࠔ • ͏·͍ͬͨ͘ղܾϓϩμΫτΛ܁Γฦ͠ૂͬͯߦ͏͜ͱ͍͠ • औΓΈͷόΠΞε͕͔͔ͬͯ͠·͏Մೳੑ → ΈΜͳͰؒҧ͏ 9 ࣮ΤϯδχΞݚڀ૬ͷ͜ͱΛ͍ͬͯΔ
• ݚڀऀࣾͷٕज़ਐԽ՝ΛݴޠԽɾఆࣜԽɾධՁ͠ɼैདྷͷؔ࿈ٕज़ͱ ͷࠩΛ٬؍తʹݟग़ͯ͠ɼ৽ͨͳࣝɾӥஐͱཱͯͤ͠͞Δ͜ͱࣄ • ͜ΕΒͷࣝߏ͕ղ໌͞Ε͓ͯΓɼߋʹޮతʹٞɾ࠶ར༻Մೳ • ྑ͍՝ղܾϓϩμΫτΛ࠶ͼૂͬͯ࡞Γग़ͤΔΑ͏ʹ͢Δ • ʑΤϯδχΞ͕औΓΜͰ͍ΔࠩผԽΛαϙʔτͨ͠ΓɼͦΕΛઐʹऔ ΓΜͰղ໌ͨ͠ΓɼࣗΒఏҊ͠ɼݴޠԽɾҰൠԽͯ͠ݚڀίϛϡχςΟʹ
མͱ͠ࠐΈܧଓతʹվળ͢Δ୲ → όΠΞεͷআڈʹͳΔ • ςΫϊϩδʔ͕ࣄۀΛࠩผԽ͢Δاۀɾ࣌ʹগͰ͍Δͱྑ͍ 10 ͦ͜ͰใܥݚڀऀɾݚڀνʔϜͷొ
• ࣾͰͷ৴པؔͱཱͪҐஔΛߏங͍ͯ͘͜͠ͱ͕ͱʹ͔͘େࣄ • ٕज़త؍Ͱਖ਼͍͠վળͰ͔͋ͬͨͷॿݴ͞ΒͳΔఏҊ • ϓϩμΫγϣϯڥͰ݁Ռ͕ग़͍ͯΔ͔ΛධՁ͢ΔͨΊͷํ๏ͷఏҊ • ͦͷՌΛҰ൪͍ͬͯΔͷͱͯࣾ͠ڞ༗ɾ૬ஊ͞ΕΔଘࡏ • ͨΓલʹ࿈ܞ͕ੜ͡ΔݚڀऀɾνʔϜʹม͍͑ͯ͘ʢޙड़ʣ
11 اۀʹ͓͍ͯνʔϜͱׂͯ͠ΛՌͨ͢
ݚڀऀͷߩݙͱ
• ࣾͷαʔϏεϓϩμΫτɼձࣾʹରͯ͠ߩݙ͕ؒతͰ͋Δɼͱ͍͏Έ • ࣮αʔϏεෳͷؒతߩݙ͕བྷΈ߹࣮ͬͯݱ͞Ε͍ͯΔ • αʔϏεͷίʔυΛॻ͘͜ͱߩݙͱ͍͏Θ͚Ͱͳ͍ • αʔϏεΛੈʹ͛ͨΓɼݟͤํΛ͠ͳ͍ͱΘΕͳ͍࣌ • ܦӦɾใɾӦۀɾϚʔέςΟϯάɾόοΫΦϑΟεɾCSɾΤϯδχΞɾσβ
ΠφɾݚڀɾϒϥϯσΟϯάͳͲؒతߩݙ͕Έ߹Θͬͯ͞αʔϏεͱͳΔ • ݚڀ՝ͷࠜຊతղܾະདྷͷαʔϏεʹඞཁͳٕज़ɼཁ݅ͳͲΛߟ͑ɼܗ ࣜͱͯ͠Ξτϓοτ͠ڞ༗͍ͯ͘͠ → ٕज़ϒϥϯσΟϯάʹͳΔ 13 اۀݚڀऀͷձࣾɾࣾձͷߩݙͱ
• ݚڀΛ͢Δ͜ͱͪΖΜɼͦΕҎ֎ʹͳʹ͕͋Δ͔ʁ • কདྷతʹٻΊΒΕΔநతͳٞʹ͍ͭͯదʹݴޠԽͯ͠ڞ༗͢Δ • ٬؍తʹٕज़Λଊ͑ͯධՁ͢Δ܇࿅Λ͍ͯ͠ΔͨΊɼࣾͷٞʹԠ༻ 14 اۀݚڀऀͷߩݙͷྫʢ̍ʣ
15 ٠ݚڀһʹΑΔΦϑΟεॖୀͷߟ ίϩφՒʹΛൃͨ͠ΦϑΟεݟ͠ʹؔ͢ΔҰߟ, https://research.sakura.ad.jp/2020/09/30/office-degeneracy/
• ݱࡏͷάϩʔόϧج४Ͱͷ࠷৽ͷݚڀʹ͍ͭͯཧղ͠ڞ༗͢Δ • state-of-the-artɼϕʔεϥΠϯɼຊޠͰ·ͱ·͍ͬͯͳ͍࠷৽ٕज़ใ • ࠜຊղܾʹඞཁͳෳࡶͳٕज़Λܟԕ͞Εͳ͍Α͏ʹదʹ͑ΔྗΛཆ͏ • ٕज़తͳධՁαʔϏεԽʹ͏ٙʹ͑ΒΕΔଘࡏʹͳΔ • ઐ֎ͷਓʹΘ͔Γ͘͢ݴޠԽͯ͠આ໌͢ΔྗΛཆ͏
• ઐԽͱͯ͠པΒΕձࣾӡӦʹ͓͚ΔબࢶΛఏڙ͢ΔྗΛཆ͏ • Βͳ͍ΛΒͳ͍ঢ়ଶʹࣝΛ༩͑ߩݙ͢Δ 16 اۀݚڀऀͷߩݙͷྫʢ̎ʣ
17 ٠ݚڀһʹΑΔΤοδϑΥάͱະདྷ ʮΤοδɾϑΥάίϯϐϡʔςΟϯάͷΓཱͪͱωοτϫʔΫΠϯϑϥͷ͜Ε͔Βʯߨԋࢿྉެ։ IUUQTSFTFBSDITBLVSBBEKQPWFSWJFXPGFEHFGPH
18 Ώ͏͏͖ݚڀһʹΑΔ࠷ઌݚڀͷղઆ Ϋϥυܥͷࠃࡍձٞ*&&&$-06%ࢀՃ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZJFFFDMPVE
19 ͭΔʔݚڀһʹΑΔҼՌ୳ࡧख๏ͷղઆ άϥϑΟΧϧϞσϧʹجͮ͘ҼՌ୳ࡧख๏ͷௐࠪ IUUQTCMPHUTVSVCFFUFDIFOUSZ
20 ۽୩ݚڀһʹΑΔ܈ೳΫϥελϦϯά ࣗࢄڠௐγεςϜతໝͱ܈ೳΫϥελϦϯά IUUQTLVNBHBMMJVNIBUFOBCMPHDPNFOUSZ
• ࣾ֎͚ͩͰͳࣾ͘ʹಋ͖ग़ͨ͠ݟݚڀՌΛڞ༗ • ҙ֎ͱݚڀऀΛ͍ͬͯΔͱࣾͰͷڞ༗͕͓Ζ͔ͦʹͳΓ͕ͪ • ڞ༗Λ௨ͯࣾ͡Ͱؾܰʹίϛϡχέʔγϣϯ͕Ͱ͖ΔؔੑΛߏங͢Δ • ͦͷ্ͰɼݚڀՌཧ͞Εͨ৽͍͠ݟΛ͜Ε͔Βͷٕज़ํ αʔϏεઃܭࡦఆɼձࣾํͷࢀߟʹͯ͠Β͏ •
࠷৽ͷٕज़τϨϯυະདྷͷߟʹ͍ͭͯબࢶΛఏڙ͢Δ • ΞτϓοτΛ௨ͯ͡اۀͷٕज़ϒϥϯσΟϯάϓϨθϯε্ 21 اۀݚڀऀͷߩݙͷ·ͱΊ
3. Πϯϑϥͷاۀݚڀͷ͜Ε͔Β
1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ 3. ܦӦํαʔϏεʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ 23 اۀݚڀऀɾݚڀॴӡӦʹٻΊΒΕΔ͜ͱ
νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ
25 1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ • ΤϯδχΞ্͕Γͷࣗݚڀ։ൃʹ༗རͩͱࢥ͍ͬͯͨ • ͠Β͘ݱ࣮తͰۙͷҙ͕ࣝੜͯ͡༗ར͔͠Εͳ͍ • ݚڀΛΓ࢝ΊΔͱΤϯδχΞϦϯάͷ͕࣌ؒݮΔ •
͕͍ࣗͬͯΔͱࢥ͍ͬͯΔΤϯδχΞϦϯάʹຯظݶ͕͋Δ • ؾ͕ͭ͘ͱݱͷٕज़େ͖͘มΘ͓ͬͯΓࡉ෦͕ཧղͰ͖ͳ͘ͳΔ • ࣗෛ͕ٕज़Λநతʹଊ͑͗ͯ͢ಉ͡ͷͩͱؒҧͬͯஅͨ͠Γ͢Δ • ݚڀͷΞΠσΞ͕ݶఆ͞Εͯ͠·ͬͨΓࠓͰ͖Δ͜ͱʹͩ͜ΘΓ͕ͪ
26 1. νʔϜͱͯ͠ͷݚڀ։ൃ • νʔϜͱͯ͠ݚڀ։ൃͷ୲ͭͭ͠ڠྗͯ͠औΓΉ͖ • ٬һݚڀһͱͯ͠ݱͷऔΓΈΛߦ͍ͬͯΔΤϯδχΞͱҰॹʹΔ • mizzy͞Μ੨ࢁ͞ΜͱҰॹʹٞ͢Δ͜ͱͰΪϟοϓΛཧղ͢Δ •
গͳ͘ͱΤϯδχΞ͚ͷࠃࡍΧϯϑΝϨϯεʹࢀՃͯٞ͢͠Δ • ݱͰΤϯδχΞϦϯάΛͯ͠ͳͯ͘ಘΒΕΔใҙࣝతʹಘΔ • USENIX LISAɺKubeConɺOpen Source/Linux SummitɺSREconͳͲ • ҙࣝతʹ͚ࣾͷڞ༗ͱνʔϜؒͰͷ৴པੑߏஙΛ৺͕͚Δ
ઃఆͱιϧόʔͳͲͷ ίϥϘϨʔγϣϯ
• ۙͷIEEE SERVICES / CLOUD 2020ͳͲࠃࡍձٞʹ͓͚ΔτϨϯυ • ػցֶशཧϞσϧɼ౷ܭతख๏Λιϧόʔͱͨ͠՝ղܾ • ιϧόʔͷબͷਖ਼֬ͳࠜڌΑΓ݁Ռͱͯ͠ͷ༗ޮੑͷධՁ
• ࣌എܠʹ߹ΘͤͨιϧόʔͷબʹΑͬͯ·ͣ݁ՌΛग़͢ϑΣʔζʁ • ઃఆιϧόʔߴͳઐత͕ࣝඞཁͳ࣌ʹͳΔ • ͦΕΛશͯҰਓͰΔ͖ͳͷ͔ʁ 28 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ
29 Ώ͏͏͖ͱͭΔʔͷίϥϘϨʔγϣϯ ϚΠΫϩαʔϏεʹ͓͚Δੑೳҟৗͷਝͳஅʹ͍ͨ࣌ܥྻσʔλͷ࣍ݩݮख๏ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZUTJGUFS
• ઃఆͷಘҙͳઐՈͱιϧόʔ(ػցֶशཧʣͷઐՈͷίϥϘ • ઃఆ͕Ͱ͖Δ͜ͱͱιϧόʔͷ͕ࣝ๛Ͱ͋Δ͜ͱ͘͠Ձ͕͋Δ • ઃఆ͕Ͱ͖ͳ͍ͱݚڀʹͳΒͳ͍ͷͰ͋Εɼιϧόʔ͕ͳͯ͘ݚڀ ʹͳΒͳ͍࣌ • ͬͱࡉԽͨ͠ಘҙͷίϥϘϨʔγϣϯඞཁʹͳ͍ͬͯ͘ •
ΤϯδχΞͷΞτϓοτ͍ͬͯΔ͜ͱͷՁΛӬଓԽͯ͠ӥஐʹ͢Δ • จΛॻ͘ྗɾݱͷࣝɾ՝Λཧ͢ΔྗɾՌΛ͛Δྗ͢Β୲ • ݸਓͰͯ͢ΛΔͷͰͳ͘νʔϜͰࡉ͔͘ڠྗͯ͠ݚڀՌΛग़࣌͢ 30 2. ઃఆͱιϧόʔͳͲͷίϥϘϨʔγϣϯ
ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛ Ճ͍͑ͯ͘ྗ
• اۀݚڀͷݸਓɾձࣾɾࣾձͷߩݙՁΛదʹݴޠԽ͢Δ • ݚڀͷՁʁจΛॻ͘ҙຯɼࠃࡍձٞͷҙຯʁձࣾͷߩݙʁ • ͜ͷεϥΠυ͕ͦͷҰͭͷߩݙʹͳΕ͍ • اۀͷςΫϊϩδʔઓུʹ͓͍ͯະདྷͷܭըͱݚڀܭըΛ༥߹ͤ͞Δ • ͱʹ͔ࣾ͘ͱͷڞ༗׆ಈܧଓ͠ɼগͣͭ͠৴པؔΛ࡞Δ
• αʔϏεɾϓϩμΫτΛߟ͑Δ্Ͱݚڀ৫ͱٞ͢Δ͜ͱΛͨΓલʹ • ݚڀ։ൃ৫ಉ͡ձࣾɾಉ͡νʔϜͰ͍ؔ͠Ͱ͋Δͣ • લड़ͨ͠ଟ໘తͰؒతͳߩݙΛΈ߹Θ͍ͤͯ͘ 32 3. ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ
• ݚڀΛαʔϏεɾϓϩμΫτʹ׆͔͠ʹ͍͘ͷͰͳ͍ • ݚڀνʔϜͱαʔϏε։ൃͦͷଞνʔϜͱ৴པΛߏஙͰ͖͍ͯͳ͍͔Β • ܦӦํαʔϏεͷߩݙʹݚڀ͕Ͳ͏ҙ͕ٛ͋Δ͔ΛݴޠԽ͖͢ • ձࣾʹ͓͚ΔاۀݚڀͷՁΛ·͕ͣࣗࣗཧղ͢Δͱ͜Ζ͔Β • ઐతͰ͍͠վળ࣮ݱίετΛ୲อͰ͖ΔઐੑΛ࣋ͪݴޠԽ͢Δ
• ৴པ͕ؔ͋ΕͨΓલʹ৫ͱׂͯ͠ΛຒΊ߹͑Δͣ • ͳΜͱͳͬͯ͘ΈͯͦͷޮՌΘ͔Βͳ͍ͱ͜Ζ͔ΒʮΘ͔Δʯະདྷ • ͦΕΛҾͬுΓαϙʔτ͍ͯ͘͠νʔϜ͕͜Ε͔ΒͷاۀݚڀνʔϜ 33 3. ܦӦαʔϏεͷํʹݚڀ׆ಈΛՃ͍͑ͯ͘ྗ
4. ·ͱΊ
• ·ͩզʑऔΓ͏ͱͯ͠ؤு͍ͬͯΔͱ͜Ζ • ͜ͷΑ͏ͳεϥΠυͷݴޠԽҰൠԽ·ͨݚڀऀͱͯ͠ഓͬͨεΩϧ • اۀݚڀͷՁߩݙɼ͜Ε͔Βͷاۀݚڀ׆ಈʹ͍ͭͯཧղ͠ߦಈ͍ͯ͘͠ • ݚڀνʔϜಛผͳଘࡏͰͳ͘ձࣾΛ௨ͯࣾ͠ձʹߩݙ͢ΔͨΊͷҰνʔϜ • νʔϜؒͰͷ৴པؔΛߏஙׂ͠Λཧղͯ͠Β͍ͳ͕ΒҰॹʹ͍ͬͯ͘
• ϓϩμΫταʔϏεΛͦΕͧΕͷׂ͔ΒҰॹʹͨΓલʹ࡞Δະདྷ • ʮͱΓ͋͑ͣΔʯ͔ΒʮͶΒͬͯΕΔʯ৫ 35 ·ͱΊ
• TCPriv: ଓݩϓϩηεͷΦʔφใʹجͮ͘TCPΛհͨ͠ಁաతͳݖݶ 36 ͓·͚ɿ࠷৽ͷࣗͷݚڀͷਐḿհ IUUQTXXXESPQCPYDPNTMKBCYBGF[VTTDMPVEUDQQSJWQEG EM