$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ToC(制約理論)入門 / ToC Introduction
Search
Recruit
PRO
September 09, 2022
Technology
6
7.8k
ToC(制約理論)入門 / ToC Introduction
2022年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
Recruit
PRO
September 09, 2022
Tweet
Share
More Decks by Recruit
See All by Recruit
事業の財務責任に向き合うリクルートデータプラットフォームのFinOps
recruitengineers
PRO
2
230
AI-DLCを現場にインストールしてみた:プロトタイプ開発で分かったこと・やめたこと
recruitengineers
PRO
2
260
プロダクトマネジメントの分業が生む「デリバリーの渋滞」を解消するTPMの越境
recruitengineers
PRO
3
900
あなたの知らない Linuxカーネル脆弱性の世界
recruitengineers
PRO
4
340
dbtとBigQuery MLで実現する リクルートの営業支援基盤のモデル開発と保守運用
recruitengineers
PRO
5
260
『ホットペッパービューティー』のiOSアプリをUIKitからSwiftUIへ段階的に移行するためにやったこと
recruitengineers
PRO
4
1.8k
経営の意思決定を加速する 「事業KPIダッシュボード」構築の全貌
recruitengineers
PRO
4
430
Browser
recruitengineers
PRO
12
4.1k
JavaScript 研修
recruitengineers
PRO
9
2.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
さくらのクラウド開発ふりかえり2025
kazeburo
2
1.2k
20251222_サンフランシスコサバイバル術
ponponmikankan
2
140
Bedrock AgentCore Evaluationsで学ぶLLM as a judge入門
shichijoyuhi
2
260
"人"が頑張るAI駆動開発
yokomachi
1
620
Bedrock AgentCore Memoryの新機能 (Episode) を試してみた / try Bedrock AgentCore Memory Episodic functionarity
hoshi7_n
2
1.9k
Identity Management for Agentic AI 解説
fujie
0
480
Introduce marp-ai-slide-generator
itarutomy
0
130
LayerX QA Night#1
koyaman2
0
270
AWS運用を効率化する!AWS Organizationsを軸にした一元管理の実践/nikkei-tech-talk-202512
nikkei_engineer_recruiting
0
170
20251218_AIを活用した開発生産性向上の全社的な取り組みの進め方について / How to proceed with company-wide initiatives to improve development productivity using AI
yayoi_dd
0
710
2025-12-27 Claude CodeでPRレビュー対応を効率化する@機械学習社会実装勉強会第54回
nakamasato
4
1.1k
MySQLのSpatial(GIS)機能をもっと充実させたい ~ MyNA望年会2025LT
sakaik
0
130
Featured
See All Featured
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
1
210
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
0
78
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
31
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
170
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
820
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
3
35k
Visualization
eitanlees
150
16k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.3k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
0
89
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
53
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8.3k
Transcript
גࣜձࣾϦΫϧʔτ ϓϩμΫτσΟϕϩοϓϝϯτࣨ ൢଅྖҬϓϩμΫτσΟϕϩοϓϝϯτ6 ʢॅ·͍ɾϚϦοδˍϑΝϛϦʔɾࣗಈंɾཱྀߦʣ ൢଅ6ྖҬΤϯδχΞϦϯά෦ ݉ൢଅ6ྖҬσΟϨΫγϣϯ෦ ্ౡݡ࢜ʢ4BUPTIJ6&+*."ʣ ੍ཧʢ5P$ʣೖ
"HFOEB 1. ੍ཧʢTOCʣͱ 2. اۀͷΰʔϧʢඪʣͱ 3. ੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ 4. όοναΠζͱϦʔυλΠϜ 5.
ιϑτΣΞ։ൃݱͰͷ 6. ·ͱΊ
50$ʢ5IFPSZPG$POTUSBJOUTɿ੍ཧʣͱ ΠεϥΤϧͷཧֶऀΤϦϠϑɾΰʔϧυϥοτത࢜ʹΑͬͯఏএ͞Εͨ ੜ࢈ཧܦӦͷશମ࠷దԽͷվળख๏ “ͲΜͳγεςϜͰ͋Εɺৗʹ͘͝গͷཁૉ/ҼࢠʹΑͬͯɺ ͦͷతୡʹ͚ͨύϑΥʔϚϯε੍͕ݶ͞Ε͍ͯΔ” “੍ʹϑΥʔΧεͯ͠ղܾΛߦ͑ɺখ͞ͳมԽͱ খ͞ͳྗͰ࣌ؒͷ͏ͪʹஶ͍͠Ռ͕ಘΒΕΔ” ※ຊݚमͰΰʔϧυϥοτത࢜ͷஶॻʮβɾΰʔϧʯͷΤοηϯεͷհͱɺ
ιϑτΣΞ։ൃͷݱʹ͓͚ΔྫΛަ͑ͨઆ໌Λ͍͖ͯ͠·͢ɻ
اۀͷΰʔϧʢඪʣͱ ʰ͓ۚΛṶ͚ଓ͚Δ͜ͱʱ
اۀͷΰʔϧʢඪʣͱ ʰ͓ۚΛṶ͚ଓ͚Δ͜ͱʱ ܦӦͷࢦඪ • ७རӹ • ࢿճऩ • Ωϟογϡϑϩʔ ݱͷࢦඪ
ʁʁʁ
اۀͷΰʔϧʢඪʣͱ ܦӦͷࢦඪ • ७རӹ • ࢿճऩ • Ωϟογϡϑϩʔ ݱͷࢦඪ •εϧʔϓοτɿൢചʢNot
ੜ࢈ʣΛ௨͓ͯۚ͡Λ࡞Γग़ׂ͢߹ •ࡏݿɿൢച͠Α͏ͱ͢ΔΛߪೖ͢ΔͨΊʹࢿͨ͠શͯͷ͓ۚ •ۀඅ༻ɿࡏݿΛεϧʔϓοτʹม͑ΔͨΊʹඅ͓ۚ͢ ʰ͓ۚΛṶ͚ଓ͚Δ͜ͱʱ
੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ • ϋΠΩϯά • ͱ͋Δ • ܧଓվળʹ͚ͨ5εςοϓ
ϋΠΩϯάʢୂྻΛΈతΛࢦ͢ʣ
ྻͷ͕͞ͲΜͲΜ͘ͳΔ ͠Β͘͢Δͱʜ
ґଘతࣄʢͭͳ͕Γʣ 8km/࣌ͷೳྗ 3km/࣌ͷೳྗ ͨͱ͑8km/࣌Ͱา͚ͨͱͯ͠ɺ લͷΧΤϧ͕3km/͔࣌͠า͚ͳ͚Ε 1࣌ؒʹ3km͔͠ਐΉ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ ʢ͘ਐΉʹ੍ݶ͕͋Δʣ ౷ܭతมಈʢΒ͖ͭʣ ฏۉ3km/࣌
ۺඥΛͨ͠Γɺ͵͔ΔΈΛආ͚ͨΓͰ 2km/࣌ͰਐΉ͜ͱ͋Εɺલͱͷڑ ΛॖΊΔͨΊʹ4km/࣌ͰਐΉ͜ͱ͋Δ ʢਐΉ͞ʹόϥ͖͕ͭ͋Δʣ ౷ܭతมಈͱґଘతࣄ
౷ܭతมಈͱґଘతࣄ ͘า͘ ʢ= มಈʣ ۺඥ݁ͿͨΊʹ ࢭ·Δ ʢ= มಈʣ ࢭ·Δ ͘า͘
͘า͘ า͘ ʢ3km/࣌ʣ ґଘ ґଘ ґଘ ͘ਐΉʹ੍ݶ͕͋Δ͕ɺ͘ਐΉʹ੍ݶ͕ແ͍ͨΊɺୂྻແ੍ݶʹ͘ͳ͍ͬͯ͘ɻ Ұ͘ͳͬͯ͠·ͬͨୂྻΛݩͷ͞ʹͨ͢ΊʹɺޙΖΛา͘શͯͷΧΤϧ͕ ࣗͷલʹִ͕ͬͨؒͷ߹ܭʢมಈͷੵʣΛઌ಄ͷΧΤϧͷฏۉΑΓ͘า͘ඞཁ͕͋Δɻ มಈʹΑΓִ͕ͬͨؒ
ྻͷ͕͞ͲΜͲΜ͘ͳΔ ͠Β͘͢Δͱʜʢ࠶ܝʣ ʢগ͠ϦΧόϦʣ ʢલ͕͍ͷͰ ͍ൈ͔ͨ͠ʣ ※า͘ͷ͕ Ұ൪͍
ʲࡐྉͷೖʳ ʲͷൢചʳ εϧʔϓοτʢ ↘︎ ʣ ྻͷ͞ = ࡏݿʢ ↗︎ ʣ
า͘ͷʹඞཁͳΤωϧΪʔ = ۀඅ༻ʢ ↗︎ ʣ ͜ͷୂྻΛʮา͍ͨಓʯͱ͍͏Λ࡞͍ͬͯΔͱΈͳ͢ͱɺઌ಄͕ະ౿ͷಓΛา͘ = ੜ࢈Λ։࢝ɺ ࠷ޙඌ͕า͍ͯ͡Ί͕ͯൢച͞ΕΔ͜ͱʹͳΔɻΑͬͯɺ࠷ޙඌͷา͘εϐʔυ = εϧʔϓοτɻ ઌ಄͕า͖࢝Ίɺ࠷ޙඌ͕า͖ऴΘΔ·Ͱͷಓֻ෦ͷࡏݿʹͳΔɻ ੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ
ʲࡐྉͷೖʳ ʲͷൢചʳ ※า͘ͷ͕ Ұ൪͍ ੍ݶ ୂྻશମͷεϧʔϓοτΛܾΊ͍ͯΔ = ੍ʢϘτϧωοΫʣ ੍ʢϘτϧωοΫʣҎ֎ͷϓϩηεͷೳྗΛ্ͤͯ͞εϧʔϓοτͷ૿Ճʹد༩͠ͳ͍ɻ ͦΕͲ͜Ζ͔ɺࡏݿۀඅ༻Λ૿Ճͤ͞ΩϟογϡϑϩʔͷѱԽΛͨΒ͢߹͋Δɻ
੍ʢϘτϧωοΫʣʹ͚ͩϑΥʔΧεͯ͠ରॲ͍ͯ͘͜͠ͱ͕શମ࠷దΛͨΒ͢ɻ ੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ
ྻͷ͞ = ࡏݿʢ ↘︎ ʣ ୂྻͷઌ಄ ୂྻશମͷΛҰ൪า͘ͷ͕͍ΧΤϧʹैΘͤΔ͜ͱͰྻ͕͘ͳͬͯ͠·͏͜ͱΛ੍ɻ ͔͠͠ɺεϧʔϓοτΛ্͛ΔͨΊʹɺઌ಄ͷΧΤϧͷεϐʔυΛԿʹ্͛Δ͔͕伴ɻ ͍ ͓ͦ
Α པΉ ੍ʹଞΛैଐͤ͞Δ ੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ
ෛՙʢॏ͍ՙʣΛࢄ = UP εϧʔϓοτʢ ↗︎ ʣ ੍ʢϘτϧωοΫʣͷෛՙΛܰͯ͘͠ೳྗΛ্ͤͨ͜͞ͱʹΑΓεϧʔϓοτ্͕ͨ͠ɻ ੍ͱͦΕҎ֎ʢඇ੍ʣͷ۠ผΛ͚ͭΔ͜ͱ͕ॏཁɻΤϦϠϑɾΰʔϧυϥοτࢯᐌ͘ɺ ʰ੍ͱඇ੍ͷ۠ผΛ͍ܽͨԿͳΔྗܾ࣮ͯ͠Λ݁ͳ͍ʱ ੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ
ʢඇ੍ϦιʔεͰ੍ ϦιʔεΛॿ͚Δ͜ͱͰʣ ੍ͷੑೳΛ্͛Δ
੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ • ϋΠΩϯά • ͱ͋Δ • ܧଓվળʹ͚ͨ5εςοϓ
ͱ͋Δʢػց ਓखͰϞϊΛ࡞Δʣ ʮࠓͷ࣌·Ͱʹݸ࡞ͬͯग़ՙͤΑʯ 12࣌ 13࣌ 14࣌ 15࣌ 16࣌ 17࣌ Έཱͯ
25ݸ Έཱͯ 25ݸ Έཱͯ 25ݸ Έཱͯ 25ݸ ग़ՙ 100ݸ Έཱͯɾ ༹ࡁΈ ༹ 25ݸ ༹ 25ݸ ༹ 25ݸ ༹ 25ݸ Έཱͯʢฏۉ25ݸ/࣌ʣ ༹ʢฏۉ25ݸ/࣌ʣ ग़ՙ·ͰͷఔʮΈཱͯʯͱʮ༹ʯͷΈɻ ֤ఔͷฏۉॲཧྔ͔Βܭࢉ͢Δͱ17࣌·Ͱʹ100ݸ࡞Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δͣ…
ͱ͋Δʢػց ਓखͰϞϊΛ࡞Δʣ ʮࠓͷ࣌·Ͱʹݸ࡞ͬͯग़ՙͤΑʯ 12࣌ 13࣌ 14࣌ 15࣌ 16࣌ 17࣌ Έཱͯ
2519ݸ Έཱͯ 2521ݸ Έཱͯ 2528ݸ Έཱͯ 2532ݸ ग़ՙ 10090ݸ Έཱͯɾ ༹ࡁΈ ༹ 2519ݸ ༹ 2521ݸ ༹ 25ݸ ༹ 25ݸ Έཱͯʢฏۉ25ݸ/࣌ʣ ༹ʢฏۉ25ݸ/࣌ʣ ΈཱͯఔʹΒ͖ͭʢ౷ܭతมಈʣ͕͋Γɺͦ͜ʹͭͳ͕Γʢґଘతࣄʣͷ͋Δ༹ఔʹ • 12࣌ͱ13࣌ɿॲཧೳྗΑΓগͳ͍෦͔͠ྲྀΕͯ͜ͳ͔ͬͨɻ • 14࣌ͱ15࣌ɿॲཧೳྗΛ͑ͨ෦͕ྲྀΕ͖͕ͯͨɺաॲཧͰ͖ͳ͔ͬͨɻ
ᶃ੍ʢϘτϧωοΫʣΛൃݟ͢Δ ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ100% ఔA ఔB ఔC ఔD ࡏݿɿ30 ࢿࡐೖ 100
ࡏݿɿ20 ग़ՙ 48 ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ60 Քಇɿ80% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ48%
ग़ՙ 48 ॲཧೳྗɿ60 Քಇɿ80% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ48% ᶃ੍ʢϘτϧωοΫʣΛൃݟ͢Δ ఔA ఔB ఔC
ఔD ࡏݿɿ32 ࢿࡐೖ 100 ࡏݿɿ20 ੍ʢϘτϧωοΫʣ εϧʔϓοτΛܾΊ͍ͯΔ ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ100%
ग़ՙ 48 ॲཧೳྗɿ60 Քಇɿ80% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ48% ఔA ఔB ఔC ఔD
ࢿࡐೖ 100 ࡏݿɿ20 ᶄ੍ʢϘτϧωοΫʣΛ࠷େ׆༻͢Δ Ճࢿͷલʹ·ͣపఈతʹ׆༻͢Δํ๏Λߟ͑Δ • Քಇ͕80%→100%Λࢦ͢ • ͍·ඞཁͳϞϊ͚ͩ࡞Δ • Bఔͷෛՙࢄ ࠷େ׆༻Λߟ͑Δ ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ100% ࡏݿɿ32
ग़ՙ 60 ॲཧೳྗɿ60 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ60% ఔA ఔB ఔC ఔD
ࡏݿɿ8 ࢿࡐೖ 100 ࡏݿɿ32 ᶄ੍ʢϘτϧωοΫʣΛ࠷େ׆༻͢Δ ͜͏ͳΔͣ -24 +12 ඇ੍Λ੍ͷೳྗΛ͑ͯಇ͔͍ͤͯΔͨΊൃੜ͢Δ༨ࡏݿ →ɹݮΒ͍ͨ͠ʢҰఆͷόοϑΝඞཁ͚ͩͲʣ ʢඇ੍ϦιʔεͰ੍ϦιʔεΛॿ͚Δ͜ͱͰʣ ੍ͷੑೳΛ্͛Δ ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ85%
ఔA ఔB ఔC ఔD ग़ՙ 60 ࢿࡐೖ 100→ 80 ᶅଞͷܾఆΛ੍ʢϘτϧωοΫʣʹैΘͤΔ
ϘτϧωοΫʹ߹Θͤͯࢿࡐೖ ※όοϑΝʢࡏݿɾظؒʣߟྀ ੍ʹଞΛैଐͤ͞Δ ࡏݿɿ8 ࡏݿɿ12 ॲཧೳྗɿ60 Քಇɿ100% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ60% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ80% ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ85% -20 ࡏݿͷݮগ = ΩϟογϡϑϩʔͷྑԽ
ఔA ఔB ఔC ఔD ग़ՙ 60 • ઃඋࢿ • ࡞ۀվળ
• ఔվળ ᶆ੍ͷೳྗΛߴΊΔ ࢿࡐೖ 80→ 90 Ͳ͏ͳΔ͔ʁ +10 +30ʁ Ϝμ͕࠷খԽ͞Εͨঢ়ଶͰɺࢿʹΑΓϘτϧωοΫͷೳྗ্ = εϧʔϓοτ্Λૂ͏ɻ ॲཧೳྗɿ80→90 ॲཧೳྗɿ100 ॲཧೳྗɿ100 ॲཧೳྗɿ80
ఔA ఔB ఔC ఔD ग़ՙ 68 ࡏݿɿ8 ࡏݿɿ22 ॲཧೳྗɿ90 Քಇɿ75.5%
ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ68% ॲཧೳྗɿ100 Քಇɿ90% ॲཧೳྗɿ80 Քಇɿ85% ᶇ੍͕ղফͨ͠Βᶃ੍Λݟ͚ͭΔɺʹΔ ࢿࡐೖ 80→ 90 +10 ੍ʢϘτϧωοΫʣ +8 ੍͕ҠΔͱγεςϜҎલͱશ͘ผʹͳΓɺݹ͍ํࣗମ੍͕ʹͳΔɻ ˞ଦੑʹؾΛ͚ͭͯܧଓతʹվળ͢Δඞཁ͕͋Δɻ
੍ʢϘτϧωοΫʣͱεϧʔϓοτ • ϋΠΩϯά • ͱ͋Δ • ܧଓվળʹ͚ͨ5εςοϓ
'PDVTJOH4UFQT ᶅ ଞͷશͯΛᶄͷܾఆʹ ैଐͤ͞Δ ᶆ ੍ͷೳྗΛߴΊΔ ᶄ ੍ΛͲ͏పఈ׆༻ ͢Δ͔ܾΊΔ ᶇ
੍͕ղফͨ͠Β ᶃʹΔ ᶃ ੍Λݟ͚ͭΔ
੍ͷλΠϓɾಛ ཧత੍ ࢢͷ੍ ํͷ੍ ஔઃඋɺਓతϦιʔεʹىҼ͢Δͷ धཁސ٬ͳͲͷࢢཁૉʹىҼ͢Δͷ ձࣾͷํ׳शʹىҼ͢Δͷ ※ѹతʹ͜ͷ੍͕ଟ͍ʂ ੍ͷಛ ✓
ࡏݿ͕ཷ·Δ ✓ ॲཧ͕͍࣌ؒ ✓ τϥϒϧ͕ଟ͍ ✓ Քಇߴ͍
੍ͷλΠϓɾಛ ཧత੍ ࢢͷ੍ ํͷ੍ ஔઃඋɺਓతϦιʔεʹىҼ͢Δͷ धཁސ٬ͳͲͷࢢཁૉʹىҼ͢Δͷ ձࣾͷํ׳शʹىҼ͢Δͷ ※ѹతʹ͜ͷ੍͕ଟ͍ʂ ੍ͷಛ ✓
ࡏݿ͕ཷ·Δ ✓ ॲཧ͕͍࣌ؒ ✓ τϥϒϧ͕ଟ͍ ✓ Քಇߴ͍ 㾎੍ʮѱʯͰͳ͘ʮࣄ࣮ʯ 㾎Ѳͯ͠ίϯτϩʔϧ͢Δ͜ͱ͕େࣄ
όοναΠζͱϦʔυλΠϜ • Ұճ͋ͨΓͷॲཧྔͷ͜ͱΛʮόονʯ • όονͷେ͖͞ΛʮόοναΠζʯ • όοναΠζΛখ͘͢͞Δ͜ͱͰϦʔυλΠϜ͕͘ͳΔ = εϧʔϓοτ্͕͕Δʢ߹͕͋Δʣ
࡞ۀͷྲྀΕ ଟ͘ͷ࡞ۀ ʮᶃηοτΞοϓλΠϜʢஈऔΓͷ࣌ؒʣ→ᶄϓϩηελΠϜʢॲཧͷ࣌ؒʣ → ᶅΩϡʔλΠϜ&ΣΠτλΠϜʢ࡞ۀͪͷ࣌ؒʣʯͷ࿈ଓ ※ͦͯ͠େମʹ͓͍ͯʮΩϡʔλΠϜ&ΣΠτλΠϜʯ͕͔͔͘Γ͕ͪɺͱ͞Ε͍ͯΔ ᶃηοτΞοϓλΠϜ
ʢόοναΠζʹΑΔมಈͳ͠ʣ ᶄϓϩηελΠϜ ʢόοναΠζͰมಈʣ ᶅΩϡʔλΠϜ&ΣΠτλΠϜ ʢόοναΠζͰมಈʣ ఔA ఔB ఔC
όοναΠζʹΑΔ-5ൺֱʢྫʣ ŰƄŕŧšŘţƄ:1 ఔA ఔB ఔC ఔA ఔB ఔC ఔA ఔB
ఔC ఔA ఔB ఔC ఔA ఔB ఔC ŰƄŕŧšŘţƄ:5 ఔA ఔB ఔC 5ݸ·ͰͷϦʔυλΠϜ͕͍ = εϧʔϓοτߴ͍
όοναΠζখͯ͘͞-5͕͘ͳΒͳ͍͜ͱ ✓ େ͖ͳόονͰେྔʹॲཧͨ͠ํ͕ϓϩηελΠϜ͕͘ͳΔ߹ → ಉ࣌ฒߦͰେྔੜ࢈Ͱ͖ΔػցΛಋೖ͢ΔͳͲʢਓखͩͱجຊ1͔ͭͣͭ͠ॲཧͰ͖ͳ͍ʣ ✓ ʮηοτΞοϓλΠϜʯ͕େ͖͍߹ όοναΠζʹΑΔมಈ͕ແ͘
όον૿ʹΑΔΦʔόʔϔουେ
όοναΠζΛখ͘͢͞ΔϝϦοτᶃ •࡞ۀ͕࣌ؒ͘ͳΔʢ߹͕͋Δʣ • ૣظʹग़ՙ͢Δ͜ͱͰࠜઇߏతʹࣄۀՁͷੵͷ࠷େԽʹد༩͢Δʢ߹͕͋Δʣ ※ηοτΞοϓλΠϜ͕খ͍͞ɺ·ͨेʹখ͘͢͞Δ͜ͱ͕ՄೳͰ͋Ε༗ޮ ʢͦ͏Ͱͳ͚Εɺେ͖ͳόονͰਐΊͯ͠·͏ํ͕͍͍ʣ
ϜμʹͳΔྔ͕ଟ͍ όοναΠζΛখ͘͢͞ΔϝϦοτᶄ •ෆ࣮֬ੑʹΑΔϜμΛগͳ͘͢Δ ɹ - ϛεෆ۩߹ɺೝࣝҧ͍ɺఆ֎ͷࣄͳͲΛૣظʹݕ͢Δ͜ͱͰɺϜμΛ࠷খԽ͢Δ ※ඇఆܕ࡞ۀɺ৽͍͠औΓΈɺ࣭తͳΒ͖ͭɺ࣮ݧతཁૉ͕ڧ͍ͳͲͷ߹༗ޮ ʢෆ࣮֬ੑ͕͚͘Εେ͖ͳόονͰਐΊͯ͠·͏ํ͕ྑ͍ʣ
ιϑτΣΞ։ൃݱͷ λεΫA λεΫB λεΫC λεΫD λεΫE λεΫF λεΫG ϓϩδΣΫτόοϑΝ ΫϦςΟΧϧνΣʔϯ
ʢ࡞ۀఔͷैଐؔͱϦιʔεͷैଐؔͷ྆ํΛߟྀʹೖΕͯɺ ࡞ۀॴཁظؒΛܾΊ͍ͯΔ࠷͍࡞ۀͷྲྀΕʣ όοϑΝλεΫຖͰͳ͘PJશମͱͯ࣋ͪ͠ɺ ΫϦςΟΧϧνΣʔϯ্ͷλεΫʹԆ͕ൃੜͨ͠ࡍʹऔΓ่͢
ιϑτΣΞ։ൃݱͷ
ιϑτΣΞ։ൃݱͷ ྫʣCSΞΫγϣϯ࠷େԽΛ͍ͯ͘͠ϓϩμΫτνʔϜ ʮεϧʔϓοτʯʮࡏݿʯʮۀඅ༻ʯΛܭଌɾϞχλϦϯά ※εϧʔϓοτՁΛࢢʹఏڙ͢Δ·Ͱʢto CashʣͳͷͰɺ ։ൃ͚ͩͰͷܭଌͰͳ͘ʮاը~։ൃ~ݕূʯʢBMLαΠΫϧʣͷશମΛର
ιϑτΣΞ։ൃݱͷ ྫʣCSΞΫγϣϯ࠷େԽΛ͍ͯ͘͠ϓϩμΫτνʔϜ ੍ʢϘτϧωοΫʣʹϑΥʔΧεͯ͠ܧଓతʹվળΛਐΊΔ 1. σʔλ͔Βʮςετʯ͕ϘτϧωοΫͰ͋Δ͜ͱ͕໌ ʲ੍Λݟ͚ͭΔʳ 2. ςετͷՔಇ্͛ΔʢاըؚΊνʔϜશମͰςετ ʲ੍Λ࠷େ׆༻ʳ 3.
ςετͷεϧʔϓοτʹ߹Θͤاըͷྲྀྔ੍ݶΛߦ͏ ʲ੍ʹैଐͤ͞Δʳ 4. ϦϑΝΫλϦϯά্ͨ͠ͰɺςετίʔυಋೖɾࣗಈԽ ʲ੍ͷੑೳΞοϓʳ 5. ੍͕։ൃ͔ΒϦϦʔεޙͷʮABςετݕূʯʹҠͬͨ ʲ੍͕ղফɾҠಈʳ ɹ ※ҎԼɺ܁Γฦ͠
ιϑτΣΞ։ൃݱͷ How
·ͱΊ 㾎اۀͷΰʔϧ͓ۚΛ͚ଓ͚Δ͜ͱ 㾎εϧʔϓοτɾࡏݿɾۀඅ༻ 㾎౷ܭతมಈʢΒ͖ͭʣͱґଘతࣄʢͭͳ͕ΓʣͷΈ߹Θͤ 㾎੍ʢϘτϧωοΫʣ͕શମͷεϧʔϓοτΛܾΊΔ 㾎੍ͱඇ੍Λ۠ผͯ͠ɺ੍ʹ͚ͩϑΥʔΧε 㾎ʰ੍ͱඇ੍ͷ۠ผΛ͍ܽͨԿͳΔྗܾ࣮ͯ͠Λ݁ͳ͍ʱ 㾎ଦੑʹؾΛ͚ͭͯܧଓతʹվળ͢Δʢ'PDVTJOH4UFQTʣ 㾎ʰ੍͕ҠΔͱγεςϜҎલͱશ͘ผʹͳΓɺݹ͍ํࣗମ੍͕ʹͳΔʱ 㾎੍ʮѱʯͰͳ͘ʮࣄ࣮ʯɻίϯτϩʔϧ͢Δ͜ͱ͕େࣄɻ
㾎όοναΠζΛখ͘͢͞ΔͱϦʔυλΠϜ͕͘ͳΔεϧʔϓοτ͕͋Δ 㾎࡞ۀ͕࣌ؒ͘ͳΔʢ߹͕͋Δʣɻ 㾎ෆ࣮֬ੑʹΑΔϜμ͕ݮΔɻ
·ͱΊ ΰʔϧυϥοτത࢜ᐌ͘ ʮ50$ΛҰݴͰݴ͑ͱ͍͏ͳΒɺͦΕʮϑΥʔΧεʯ ͩɻ͔͠͠ɺେࣄͳͷɺϑΥʔΧε͢ΔͱɺԿΛ͢ ͖͔͍ͬͯΔͱಉ࣌ʹɺԿΛ͖͢Ͱͳ͍͔ͬͯ ͍Δͱ͍͏͜ͱͩɻͳͥͳΒɺͯ͢ʹϑΥʔΧε͢Δ ͷɺͲΕʹϑΥʔΧε͠ͳ͍ͷͱಉ͔ͩ͡Βͩɻʯ
·ͱΊ 㸝ݸผ࠷దԽ㱠શମ࠷ద ΤϯδχΞϦϯάͰ੍Λίϯτϩʔϧͯ͠ ࣄۀՁΛߴΊ͍͖ͯ·͠ΐ͏