反実仮想機械学習とは何か

@『反実仮想機械学習』出版記念イベント#1 https://cfml.connpass.com/event/313112/

Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4297140292

質疑応答: https://docs.google.com/document/d/1P9C6ajiJZVGL0u77TbHvspJs_vfLE_b9puTxlSrVVuM/edit?usp=sharing

概要： 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたとしたら、ユーザの行動はどのように変化するだろうか？」や「仮に個々の生徒ごとに個別化されたカリキュラムを採用したら、1年後の平均成績はどれほど改善するだろうか」などのビジネス・実社会でよくある問いに答えるためには、反実仮想に関する正確な情報を得る必要があります。こうした反実仮想の推定や比較に基づく意思決定の最適化を可能にするのが、反実仮想機械学習(CFML)と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。

本講演では、未だその定義がはっきりと定まっていない感のある反実仮想機械学習を、教師あり学習や強化学習との比較を行いながら明確に位置付けることを目指します。 また反実仮想機械学習の重要な基礎技術である『オフ方策評価（Off-Policy Evaluation; OPE）』についてその典型的な定式化と基本手法を紹介します。 最後に、本書で扱っているさまざまな問題設定について、その有用性と技術的な面白さ、応用事例などを網羅的に解説します。

Transcript

1. ൓࣮Ծ૝ػցֶश $PVOUFS'BDUVBM .BDIJOF
   -FBSOJOH
   $'.- ͱ͸Կ͔ʁ ʰ൓࣮Ծ૝ػցֶशʱग़൛ه೦Πϕϯτ ᜊ౻ ༏ଠ :VUB
   4BJUP
2. ؆୯ʹࣗݾ঺հ ໊લɿᜊ౻ ༏ଠ !VTBJU ܦྺɿ๺ւಓੜ·Ε 
   ౦޻େ 
   ถίʔωϧ
   ςοΫاۀʹજೖ͠ڞಉݚڀ ݚڀྖҬɿػցֶश 
   ҼՌਪ࿦ 
   ਪનɾݕࡧγεςϜ ڞಉݚڀ౳ɿ$ZCFS"HFOU
   ιχʔ
   %..
   -*/&Ϡϑʔ
   ϦΫϧʔτͳͲ ͦͷଞ  'PSCFT
   +BQBO
   
   6OEFS
   
    XJUI
   ࠤʑ໦࿕ر౤खΒ  'PSCFT
   +BQBO
   
   6OEFS
   
   
   ΞυόΠβϦʔϘʔυ  ೔ຊΦʔϓϯΠϊϕʔγϣϯେ৆
   ಺ֳ૯ཧେਉ৆  ଙਖ਼ٛҭӳࡒஂୈظੜ 
   ધҪ৘ใՊֶৼڵࡒஂ঑ֶੜ  5XP4JHNB
   1I%
   'FMMPXTIJQ`
   3VOOFSVQ
   5PQ
   
   
     ࢪࡦσβΠϯͷͨΊͷػցֶशೖ໳ 
   ൓࣮Ծ૝ػցֶश ͷࣥච
3. ຊ೔ͷྲྀΕ ˔ ڭࢣ͋Γֶशͷ͓͞Β͍ʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶश $'.- ͱ͸ʁʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशɾΦϑํࡦධՁͷجૅʢ෼ʣ ˔ ࣥචͷഎܠɾ࠷ۙͷऔΓ૊Έɾࠂ஌ʢ෼ʣ DGNMCPPL
4. ຊ೔ͷྲྀΕ ˔ ڭࢣ͋Γֶशͷ͓͞Β͍ʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶश $'.- ͱ͸ʁʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशɾΦϑํࡦධՁͷجૅʢ෼ʣ ˔ ࣥචͷഎܠɾ࠷ۙͷऔΓ૊Έɾࠂ஌ʢ෼ʣ DGNMCPPL
5. ڭࢣ͋Γֶशͱ͸ τϨʔχϯάσʔλΛ΋ͱʹಛ௃ྔYͱ໨తม਺ZͷରԠؔ܎Λ ໌Β͔ʹ͠ɺ৽ͨͳಛ௃ྔͷ໨తม਺Λਖ਼֬ʹ༧ଌ͢Δ໰୊ ڭࢣ͋Γֶशͷ໰୊ͷ۩ମྫ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δಈըίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δ޿ࠂʹର͢ΔΫϦοΫ֬཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δϝʔϧ௨஌ͷ໊݅ʹର͢Δ։෧཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ױऀͷݕࠪ݁ՌYΛ΋ͱʹɺ֤छ౤ༀޙͷ࣏༊཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ੜెͷ੒੷YΛ΋ͱʹɺ͋ΔΫϥε෼͚Λͨ͠ͱ͖ͷ੒੷վળ཰ZΛ༧ଌ͢Δ
6. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔlయܕతͳzτϨʔχϯάσʔλ खݩʹ؍ଌ͞ΕΔ ಛ௃ྔ ໨తม਺ ͷσʔλ ಛ௃ྔ ໨తม਺ Λੜ੒͢Δ ະ஌ͷಉ࣌෼෍ օ͞Μͷݱ৔ͷ໰୊͕͜ͷlయܕతzͳఆࣜԽʹ౰ͯ͸·Δ͜ͱ͸·ͣ͋Γಘͳ͍ͷͰɺ࣮ࡍ͸օ͞Μࣗ਎Ͱ σʔλͷੜ੒աఔΛϞσϧԽ͢Δඞཁ͕͋Δɻ͜͜Ͱ͸ศ্ٓɺڭՊॻతͳྫΛఏ͍ࣔͯ͠Δʹա͗ͳ͍ɻ
7. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔlయܕతͳzτϨʔχϯάσʔλ ಛ௃ྔYʹج͖ͮɺରԠ͢Δ໨తม਺ZΛਖ਼֬ʹ ۙࣅͰ͖Δ༧ଌؔ਺ ΛಘΔ͜ͱ τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮୡ੒͍ͨ͜͠ͱ
8. ڭࢣ͋Γֶशͷجຊखॱ ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͍ͯ༧ଌؔ਺GΛಘΔͨΊͷجຊखॱ  ༧ଌؔ਺Gͷྑ͞ɾਖ਼֬͞ ໨తؔ਺ Λఆٛ͢Δ  τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮɺͰఆٛͨ͠໨తؔ਺Λਪఆ  Λ ࢓ํͳ͘ ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ༧ଌؔ਺GΛಘΔ ̍ɾ൪໨ͷखॱʹର͢Δҙ͕ࣝബ͍͜ͱ͕ͱͯ΋ଟ͍ ΑΓ ॏཁ
9. ڭࢣ͋Γֶशͷجຊखॱ ओཁ,1* ͷ࠷దԽ ਅͷ໨తؔ਺ͷ࠷దԽ ໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔͷ࠷దԽ ͜Ε͔Βɺجຊखॱʹର͢ΔΑΓ۩ମతͳΠϝʔδΛߏங͍ͯ͘͠ զʑ͕೔ࠒߦ͍ͬͯΔ Ϟσϧͷ࠷దԽ͸͜ͷ෦෼ʹ֘౰ ऩӹ
   ձһ਺
   ੜଘ೔਺ͳͲ ࠷্Ґͷ,1* ,1*ͷ࠷దԽʹͭͳ͕Δ໨తؔ਺Λ ݱ৔͝ͱʹద੾ʹઃఆ͢Δ͜ͱ͕ ػցֶशΛ׆༻͢Δࡍͷ ࠷ॏཁɾ࠷௿ݶͷ४උ
10. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷઃఆ ྫ͑͹ೋ৐ޡࠩ Λ༻͍ΔͳΒ͹ظ଴ϦεΫ͸ ͱͳΔ ᶃ ༧ଌؔ਺ͷྑ͞ɾਖ਼֬͞ ໨తؔ਺ Λఆٛ͢Δ lڭՊॻతʹ͸zҎԼͷظ଴ϦεΫ͕໨తؔ਺ͱͯ͠༻͍ΒΕΔ
11. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷઃఆ ྫ͑͹ઌʹఆٛͨ͠໨తؔ਺ Λ༻͍Δ৔߹ɺզʑ͕ਅʹղ͖͍ͨ໰୊͸ ᶃ ༧ଌؔ਺ͷྑ͞ɾਖ਼֬͞ ໨తؔ਺ Λఆٛ͢Δ ݱ৔΍,1*ʹΑͬͯద੾ͳ໨తؔ਺͸΋ͪΖΜҟͳΔͷͰɺ࣮ࡍ͸օ͞Μࣗ਎ͷ੹೚ͷ΋ͱͰ ద੾ͳ໨తؔ਺Λઃఆ͠ͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍͍ͯ͠Δ͸ͣͰ͢ΑͶʁ Ծʹ໨తؔ਺ͷద੾ͳઃఆΛଵ͍ͬͯΔ৔߹ɺͦͷ໨తؔ਺ͷվળʹͲΕ΄Ͳҙຯ͕͋Δͷ͔ٙ೦͕࢒Δɻ
12. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ ྫ͑͹ઌʹఆٛͨ͠໨తؔ਺Λ༻͍Δ৔߹ɺզʑ͕ਅʹղ͖͍ͨ໰୊͸ ಛ௃ྔ ໨తม਺ Λੜ੒͢Δະ஌ͷಉ࣌෼෍ ͜͜Ͱ͸ະ஌ͷ໨తؔ਺͕ઃఆ͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ ͷͰɺखݩʹ؍ଌ͞ΕΔ τϨʔχϯάσʔλ ʹج͍ͮͯۙࣅ͢Δඞཁ͕͋Δ ໨తؔ਺͕ط஌Ͱ͋Ε͹ɺͦ΋ͦ΋σʔλͳͲඞཁͳ͍
13. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ਅͷ෼෍ ະ஌ͷྖҬ ਅͷ ໨తؔ਺ ؍ଌՄೳͳ৘ใ σʔλΛ؍ଌ ໨తؔ਺Λਪఆ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ
14. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ͜͜ͰΑ͘༻͍ΒΕΔͷ͸ҎԼͷܦݧฏۉʹجͮ͘"7(ਪఆྔ Α͘༻͍ΒΕΔ͚ͩͰɺօ͞Μ͕༻͍Δ΂͖͔͸ݸผʹ෼ੳ൑அ͕ඞཁ ֤؍ଌʹ͓͚Δଛࣦͷܦݧฏۉ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ
15. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔϞσϧֶश ᶅ ਪఆྔΛ ࢓ํͳ͘ ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ༧ଌؔ਺ΛಘΔ ༧ଌؔ਺ΛಘΔͨΊʹཧ૝తʹղ͖͍ͨ໰୊ ༧ଌؔ਺ΛಘΔͨΊʹ࢓ํͳ͘ղ͘໰୊ ਪఆޡ͕ࠩଘࡏ ਅͷ໨తؔ਺
16. ͜Ε͕͏·͍ͨ͘͘Ίʹ͸໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔ ͕ਖ਼֬Ͱ͋Δ΂͖ ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔϞσϧֶश զʑ͸ɺσʔλ͔Βܭࢉɾ࣮૷Մೳͳ Λ୅ཧతʹ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ ଟ͘ͷ৔߹ະ஌Ͱ͋ΔਅͷҙຯͰͷਖ਼֬͞ Λؒ઀తʹ௥ٴ͍ͯ͠Δ ઌ΄Ͳͷయܕతͳઃఆͷ΋ͱͰ͸ l౷ܭతzػցֶश "7(ਪఆྔ͸ҰԠɺෆภੑΛຬͨ͢
    
    ͜ΕΛ෼ੳ͠ͳ͍ͱɺσʔλ্Ͱߦ͏Ϟσϧֶश͕ɺຊ౰ʹਅͷ໨తؔ਺Λվળ͢Δ΋ͷͰ͋Δ͔ɺ ͸ͨ·ͨվѱͤͯ͞͠·͏΋ͷͰ͋Δ͔͕ෆ໌ͳ··ͳΜͱͳ͘ઌʹਐΜͰ͠·͍ͬͯΔ͜ͱʹͳΔ
17. ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔϞσϧֶश ͔͠͠ɺ༧ଌؔ਺Λֶश͢ΔͨΊͷਪఆྔ͸"7(Ҏ֎ʹ΋৭ʑ͋ΓಘΔ ˔ "7(ਪఆྔΑΓ΋౷ܭతʹਖ਼֬ͳਪఆྔΛ࡞Δ͜ͱ͸Մೳ ˔ ༧ଌؔ਺ͷਖ਼֬͞ͷఆٛ΍σʔλͷ؍ଌߏ଄͕มΘͬͨΒਪఆྔ΋มΘΔ ͜Ε͕͏·͍ͨ͘͘Ίʹ͸໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔ ͕ਖ਼֬Ͱ͋Δ΂͖ "7(ਪఆྔ͸ҰԠɺෆภੑΛຬͨ͢
    
    ઌ΄Ͳͷయܕతͳઃఆͷ΋ͱͰ͸ զʑ͸ɺσʔλ͔Βܭࢉɾ࣮૷Մೳͳ Λ୅ཧతʹ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ ଟ͘ͷ৔߹ະ஌Ͱ͋ΔਅͷҙຯͰͷਖ਼֬͞ Λؒ઀తʹ௥ٴ͍ͯ͠Δ
18. $'.-తͳࢹ఺Ͱݟͨڭࢣ͋Γֶश ˔ ڭࢣ͋Γֶशͱ͸ಛ௃ྔYͱ໨తม਺ZͷରԠؔ܎Λ τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮ໌Β͔ʹ͢Δ໰୊ ˔ ͦͷͨΊཧ૝తʹ͸ਅͷ໨తؔ਺ʹج͖ͮ༧ଌؔ਺Λֶश͍ͨ͠ͱ͜Ζ͕ͩɺ ਅͷ໨తؔ਺ʹ͸جຊతʹະ஌ͷ΋ͷ͕ઃఆ͞ΕΔ օ͞Μ࣍ୈͰ͕͢ ˔ ΑͬͯτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਅͷ໨తؔ਺Λࣄલʹਪఆ͠ɺ ͦΕΛ࢓ํͳ͘࠷దԽ͢Δ͜ͱͰਅͷ໨తؔ਺Λؒ઀తʹ࠷దԽ͢Δ
19. $'.-తͳࢹ఺Ͱݟͨڭࢣ͋Γֶश ˔ ڭࢣ͋Γֶशͱ͸ಛ௃ྔYͱ໨తม਺ZͷରԠؔ܎Λ τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮ໌Β͔ʹ͢Δ໰୊ ˔ ͦͷͨΊཧ૝తʹ͸ਅͷ໨తؔ਺ʹج͖ͮ༧ଌؔ਺Λֶश͍ͨ͠ͱ͜Ζ͕ͩɺ ਅͷ໨తؔ਺ʹ͸جຊతʹະ஌ͷ΋ͷ͕ઃఆ͞ΕΔ օ͞Μ࣍ୈͰ͕͢ ˔ ΑͬͯτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਅͷ໨తؔ਺Λࣄલʹਪఆ͠ɺ ͦΕΛ࢓ํͳ͘࠷దԽ͢Δ͜ͱͰਅͷ໨తؔ਺Λؒ઀తʹ࠷దԽ͢Δ $'.-ʹशख़͢Δ্Ͱ͸ɺಛʹҎԼΛҙࣝ͢Δ͜ͱ͕ॏཁ ˔ ໨తؔ਺΍σʔλͷੜ੒աఔ͸օ͞Μࣗ਎͕ಠࣗʹఆࣜԽ͢΂͖΋ͷ ˔ ఆࣜԽʹΑͬͯద੾ͳਪఆྔ͸มԽ͢ΔͨΊɺ౎౓ઃܭ෼ੳ͕ඞཁ
20. ຊ೔ͷྲྀΕ ˔ ڭࢣ͋Γֶशͷ͓͞Β͍ʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶश $'.- ͱ͸ʁʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशɾΦϑํࡦධՁͷجૅʢ෼ʣ ˔ ࣥචͷഎܠɾ࠷ۙͷऔΓ૊Έɾࠂ஌ʢ෼ʣ DGNMCPPL
21. ڭࢣ͋Γֶश 
    ϩάσʔλʹجͮ͘༧ଌؔ਺ͷ࠷దԽ τϨʔχϯάϩάσʔλ ςετকདྷσʔλ ϩάσʔλ 
    ಛ௃ྔͱ໨తม਺ͷ૊ͷू߹ ༧ଌؔ਺ Λֶश ৽ͨͳಛ௃ྔʹରԠ͢Δ໨తม਺ ΛΑΓਖ਼֬ʹ༧ଌ͢Δ ڭࢣ ͋Γ ֶश
22. ༧ଌͰ͸ͳ͘ɺҙࢥܾఆͷ໰୊Λߟ͑Δͷ͕$'.- ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δಈըίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δ޿ࠂʹର͢ΔΫϦοΫ֬཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δϝʔϧ௨஌ͷ໊݅ʹର͢Δ։෧཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ױऀͷݕࠪ݁ՌYΛ΋ͱʹɺ֤छ౤ༀޙͷ࣏༊཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ੜెͷ੒੷YΛ΋ͱʹɺ͋ΔΫϥε෼͚Λͨ͠ͱ͖ͷ੒੷վળ཰ZΛ༧ଌ͢Δ ڭࢣ͋Γֶशͷ۩ମྫ
23. ༧ଌͰ͸ͳ͘ɺҙࢥܾఆͷ໰୊Λߟ͑Δͷ͕$'.- ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δಈըίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δ޿ࠂʹର͢ΔΫϦοΫ֬཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺ͋Δϝʔϧ௨஌ͷ໊݅ʹର͢Δ։෧཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ױऀͷݕࠪ݁ՌYΛ΋ͱʹɺ֤छ౤ༀޙͷ࣏༊཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ੜెͷ੒੷YΛ΋ͱʹɺ͋ΔΫϥε෼͚Λͨ͠ͱ͖ͷ੒੷վળ཰ZΛ༧ଌ͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺࢹௌ࣌ؒSΛ࠷େʹ͢ΔίϯςϯπBΛબ୒͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺΫϦοΫ֬཰SΛ࠷େʹ͢Δ޿ࠂBΛબ୒͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺϝʔϧ௨஌ͷ։෧཰SΛ࠷େʹ͢Δ໊݅BΛબ୒͢Δ ˔ ױऀͷݕࠪ݁ՌYΛ΋ͱʹɺ࣏༊཰SΛ࠷େʹ͢Δ࣏ྍༀ౤ༀྔBΛબ୒͢Δ ˔ ੜెͷ੒੷YΛ΋ͱʹɺ੒੷վળ཰SΛ࠷େʹ͢ΔΫϥε෼͚BΛબ୒͢Δ ࣮ࡍͷͱ͜Ζɺҙࢥܾఆͷ໰୊Λղ͍ͯ͸͍ͳ͍͔ʁ
24. ϩάσʔλʹجͮ͘
    ༧ଌ WT
    ҙࢥܾఆ τϨʔχϯάϩάσʔλ ςετকདྷσʔλ ڭࢣ ͋Γ ֶश ϩάσʔλ 
    ಛ௃ྔͱ໨తม਺ͷ૊ͷू߹ ৽ͨͳಛ௃ྔʹରԠ͢Δ໨తม਺ ΛΑΓਖ਼֬ʹ༧ଌ͢Δ ൓࣮ Ծ૝ ػց ֶश ϩάσʔλ 
    աڈͷҙࢥܾఆͷ݁Ռͷू߹ ҙࢥܾఆؔ਺ Λֶश ৽ͨͳಛ௃ྔʹରͯ͠ ࠷దͳߦಈΛબ୒͢Δ ༧ଌؔ਺ Λֶश
25. ϩάσʔλʹجͮ͘
    ༧ଌ WT
    ҙࢥܾఆ τϨʔχϯάϩάσʔλ ςετকདྷσʔλ ϩάσʔλ 
    ಛ௃ྔͱ໨తม਺ͷ૊ͷू߹ ϩάσʔλʹ͓͍ͯ͸ਖ਼ղ ໨తม਺ ͕൑໌ 
    ൓࣮Ծ૝తͳঢ়گ͸ଘࡏ͠ͳ͍ ৽ͨͳಛ௃ྔʹରԠ͢Δ໨తม਺ ΛΑΓਖ਼֬ʹ༧ଌ͢Δ ൓࣮ Ծ૝ ػց ֶश ϩάσʔλ 
    աڈͷҙࢥܾఆͷ݁Ռͷू߹ ϩάσʔλʹ͓͍ͯ΋ਖ਼ղ ࠷దߦಈ ͕ෆ໌ 
    ൓࣮Ծ૝తͳঢ়گ͕ଘࡏ͢Δ ҙࢥܾఆؔ਺ Λֶश ৽ͨͳಛ௃ྔʹରͯ͠ ࠷దͳߦಈΛબ୒͢Δ ༧ଌؔ਺ Λֶश ڭࢣ ͋Γ ֶश
26. ϢʔβJͷ ଐੑͳͲ ҙࢥܾఆ࠷దԽ໰୊ͷϩάσʔλʹଘࡏ͢Δl൓࣮Ծ૝z ϢʔβJʹ ਪનͨ͠өը өըͷ ࢹௌ࣌ؒͳͲ өը ߦಈ өը ߦಈ өը ߦಈ ਪનʂ ෼ ？ ࣮ࡍʹਪનͨ͠ өըʹؔ͢Δ݁Ռ͸ ؍ଌ͞ΕΔ ਪન͠ͳ͔ͬͨ өըʹؔ͢Δ݁Ռ͸ ؍ଌ͞Εͳ͍ ൓࣮Ծ૝ ͜͜Ͱ͸ɺөըdͷ͏ͪ ͲΕ͕࠷దߦಈ Ͱ͋Δ͔ෆ໌Ͱ͋Δ
27. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷҐஔ෇͚ ༧ଌ ΦϑϥΠϯ ϩάσʔλʹجͮ͘ ڭࢣ͋Γֶश ҙࢥ ܾఆ ΦϯϥΠϯ ৽ͨʹσʔλΛऩू
28. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷҐஔ෇͚ ΦϯϥΠϯֶश όϯσΟοτ ɾڧԽֶश ڭࢣ͋Γֶश ༧ଌ ΦϑϥΠϯ ϩάσʔλʹجͮ͘ ҙࢥ ܾఆ ΦϯϥΠϯ ৽ͨʹσʔλΛऩू
29. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷҐஔ෇͚ ΦϯϥΠϯֶश όϯσΟοτ ɾڧԽֶश ൓࣮Ծ૝ ػցֶश ҙࢥܾఆԽ ΦϑϥΠϯԽ ڭࢣ͋Γֶश ༧ଌ ΦϑϥΠϯ ϩάσʔλʹجͮ͘ ҙࢥ ܾఆ ΦϯϥΠϯ ৽ͨʹσʔλΛऩू
30. ຊ೔ͷྲྀΕ ˔ ڭࢣ͋Γֶशͷ͓͞Β͍ʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶश $'.- ͱ͸ʁʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशɾΦϑํࡦධՁͷجૅʢ෼ʣ ˔ ࣥචͷഎܠɾ࠷ۙͷऔΓ૊Έɾࠂ஌ʢ෼ʣ DGNMCPPL
31. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͱ͸ τϨʔχϯάσʔλΛ΋ͱʹಛ௃ྔYͱߦಈB
    ใुSͷରԠؔ܎Λ ໌Β͔ʹ͠ɺ৽ͨͳಛ௃ྔʹରͯ͠ΑΓྑ͍ߦಈΛબ୒͢Δ໰୊ ൓࣮Ծ૝ػցֶश ϩάσʔλʹجͮ͘ҙࢥܾఆֶश ͷ໰୊ͷ۩ମྫ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺࢹௌ࣌ؒSΛ࠷େʹ͢ΔίϯςϯπBΛબ୒͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺΫϦοΫ֬཰SΛ࠷େʹ͢Δ޿ࠂBΛબ୒͢Δ ˔ ϢʔβଐੑYΛ΋ͱʹɺϝʔϧ௨஌ͷ։෧཰SΛ࠷େʹ͢Δ໊݅BΛબ୒͢Δ ˔ ױऀͷݕࠪ݁ՌYΛ΋ͱʹɺ࣏༊཰SΛ࠷େʹ͢Δ࣏ྍༀ౤ༀྔBΛબ୒͢Δ ˔ ੜెͷ੒੷YΛ΋ͱʹɺ੒੷վળ཰SΛ࠷େʹ͢ΔΫϥε෼͚BΛબ୒͢Δ
32. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͱ͸ ྫ
    ίϯςϯπਪન ݱࡏӡ༻தͷ ҙࢥܾఆؔ਺ํࡦ چϩδοΫ ӡ༻தͷํࡦ͕ऩूͨ͠ ϩάσʔλτϨʔχϯάσʔλ ϩάσʔλΛ༻͍ͯɺΑΓྑ͍ ҙࢥܾఆؔ਺ํࡦΛֶश͍ͨ͠ ΍Γ͍ͨ͜ͱ ϩάσʔλ͕ଘࡏ 
    ΦϑϥΠϯతঢ়گ
33. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚ΔlయܕతͳzτϨʔχϯάσʔλ ಛ௃ྔ ߦಈ ใु ͷ؍ଌσʔλ ಛ௃ྔ ߦಈ ใु Λੜ੒͢Δ ະ஌ͷಉ࣌෼෍ چํࡦ զʑࣗ਎͕ಋೖ͢Δҙࢥܾఆؔ਺͕σʔλੜ੒աఔͷҰ෦Λ੒͢ 
    ͲͷΑ͏ͳσʔλΛੜ੒͢Δ͔ʹ͍ͭͯɺզʑ͕ҰఆͷݖݶΛ࣋ͭ ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͍ͯ͸ɺσʔλੜ੒͸׬શʹ؀ڥґଘͩͬͨ
34. ಛ௃ྔYʹج͖ͮɺใुSΛ࠷େʹ͢ΔߦಈBΛ ਖ਼֬ʹબ୒Ͱ͖Δҙࢥܾఆؔ਺ ΛಘΔ͜ͱ τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮୡ੒͍ͨ͜͠ͱ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚ΔlయܕతͳzτϨʔχϯάσʔλ چํࡦ
35. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷجຊखॱ  ҙࢥܾఆؔ਺ͷྑ͞ɾਖ਼֬͞ ໨తؔ਺ Λఆٛ͢Δ  τϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮɺͰఆٛͨ͠໨తؔ਺Λਪఆ  Λ ࢓ํͳ͘ ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰҙࢥܾఆؔ਺Λ৽ͨʹಘΔ ̍ɾ൪໨ͷखॱΛҙࣝ͢Δ͜ͱ͕ΑΓҰ૚ॏཁʹͳΔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͍ͯҙࢥܾఆؔ਺ΛಘΔجຊखॱ ΑΓ ॏཁ
36. ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷجຊखॱ ओཁ,1* ͷ࠷దԽ ਅͷ໨తؔ਺ͷ࠷దԽ ໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔͷ࠷దԽ ͜Ε͔Βɺجຊखॱʹର͢ΔΑΓ۩ମతͳΠϝʔδΛߏங͍ͯ͘͠ զʑ͕೔ࠒߦ͍ͬͯΔ Ϟσϧͷ࠷దԽ͸͜ͷ෦෼ʹ֘౰ ऩӹ
    ձһ਺
    ੜଘ೔਺ͳͲ ࠷্Ґͷ,1* ,1*ͷ࠷దԽʹͭͳ͕Δ໨తؔ਺Λ ݱ৔͝ͱʹద੾ʹઃఆ͢Δ͜ͱ͕ ػցֶशΛ׆༻͢Δࡍͷ ࠷ॏཁɾ࠷௿ݶͷ४උ
37. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ ͜Ε͸͢ͳΘͪɺҙࢥܾఆؔ਺Λ࣮ࡍʹಋೖͨ͠ࡍʹಘΒΕΔظ଴ใु ˔ ਪનϞσϧΛಋೖͨ͠ͱ͖ͷظ଴ࢹௌ࣌ؒ ˔ ౤ༀྔܾఆϞσϧΛಋೖͨ͠ͱ͖ͷظ଴ੜଘ೔਺ͳͲ ᶃ ҙࢥܾఆؔ਺ͷੑೳɾྑ͞Λఆٛ͢Δ lڭՊॻతʹ͸zҎԼͷظ଴ใु͕໨తؔ਺ͱͯ͠༻͍ΒΕΔ
38. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ઌʹఆٛͨ͠໨తؔ਺ Λ༻͍Δ৔߹ɺզʑ͕ਅʹղ͖͍ͨ໰୊͸ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ ݱ৔΍,1*ʹΑͬͯద੾ͳ໨తؔ਺͸΋ͪΖΜҟͳΔͷͰɺ࣮ࡍ͸օ͞Μࣗ਎ͷ੹೚ͷ΋ͱͰ ద੾ͳ໨తؔ਺Λઃఆ͠ͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍͍ͯ͠Δ͸ͣͰ͢ΑͶʁ Ծʹ໨తؔ਺ͷద੾ͳઃఆΛଵ͍ͬͯΔ৔߹ɺͦͷ໨తؔ਺ͷվળʹͲΕ΄Ͳҙຯ͕͋Δͷ͔ٙ೦͕࢒Δɻ
39. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ઌʹఆٛͨ͠໨తؔ਺Λ༻͍Δ৔߹ɺզʑ͕ਅʹղ͖͍ͨ໰୊͸ ಛ௃ྔ ߦಈ ใु Λੜ੒͢Δະ஌ͷಉ࣌෼෍ ૬มΘΒͣ͜ͷ໨తؔ਺͸ະ஌ ͳͷͰɺզʑͷखݩʹ؍ଌ͞Ε͍ͯΔ ϩάσʔλ ʹج͍ͮͯਪఆ͢Δඞཁ͕͋Δ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ ໨తؔ਺͕ط஌Ͱ͋Ε͹ɺͦ΋ͦ΋σʔλͳͲඞཁͳ͍
40. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ਅͷ෼෍ ະ஌ͷྖҬ ਅͷ ໨తؔ਺ ؍ଌՄೳͳ৘ใ σʔλΛ؍ଌ ໨తؔ਺Λਪఆ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ
41. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ͷ౷ܭతਪఆ ྫ͑͹ɺڭࢣ͋ΓֶशͰ΋༻͍ΒΕΔܦݧฏۉʹجͮ͘"7(ਪఆྔ͸ ᶄ ໨తؔ਺ΛτϨʔχϯάσʔλʹج͖ͮਪఆ ৽چҙࢥܾఆํࡦʹΑΔߦಈબ୒͕ Ұக͍ͯ͠Δ৔߹ͷใुͷܦݧฏۉ
42. ҙࢥܾఆؔ਺ΛಘΔͨΊʹཧ૝తʹղ͖͍ͨ໰୊ ҙࢥܾఆؔ਺ΛಘΔͨΊʹ࢓ํͳ͘ղ͘໰୊ ޡ͕ࠩଘࡏ ਅͷ໨తؔ਺ ະ஌ ᶅ ਪఆྔΛ ࢓ํͳ͘ ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰҙࢥܾఆؔ਺ΛಘΔ
43. ͜Ε͕͏·͍ͨ͘͘Ίʹ͸໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔ ͕ਖ਼֬Ͱ͋Δ΂͖ ͞΋ͳ͍ͱ࠷దԽΛؤுͬͨͱ͜ΖͰɺ͋Β͵ํ޲ʹਐΜͰ͍Δ͚͔ͩ΋͠Εͳ͍ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚ΔϞσϧֶश զʑ͸ɺσʔλ͔Βܭࢉɾ࣮૷Մೳͳ Λ୅ཧతʹ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ ଟ͘ͷ৔߹ະ஌Ͱ͋ΔਅͷҙຯͰͷੑೳ Λؒ઀తʹ௥ٴ͍ͯ͠Δ l౷ܭతzҙࢥܾఆֶश ڭࢣ͋Γֶशʹ͓͚ΔయܕతͳઃఆͰ͸ɺ "7(ਪఆྔ͸ਅͷ໨తؔ਺ʹରͯ͠ෆภੑΛ͍͕࣋ͬͯͨ
44. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δਪఆྔઃܭ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͍ͯ͸ɺ "7(ਪఆྔ͸όΠΞεΛ࣋ͭ  ൓࣮Ծ૝ͷଘࡏʹΑΓɺ ڭࢣ͋Γֶशͱ͸େ͖͘ࣄ৘͕ҟͳΔ ͜Ε͕͏·͍ͨ͘͘Ίʹ͸໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔ ͕ਖ਼֬Ͱ͋Δ΂͖ զʑ͸ɺσʔλ͔Βܭࢉɾ࣮૷Մೳͳ Λ୅ཧతʹ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ ଟ͘ͷ৔߹ະ஌Ͱ͋ΔਅͷҙຯͰͷੑೳ Λؒ઀తʹ௥ٴ͍ͯ͠Δ
45. ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δਪఆྔઃܭ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ਪఆ 
    lΦϑํࡦධՁz ൓࣮Ծ૝ͷଘࡏʹΑΓɺڭࢣ͋Γֶशͱ͸ࣄ৘͕ҟͳΔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͍ͯ͸ɺ "7(ਪఆྔ͸όΠΞεΛ࣋ͭ  ͜Ε͕͏·͍ͨ͘͘Ίʹ͸໨తؔ਺ʹର͢Δਪఆྔ ͕ਖ਼֬Ͱ͋Δ΂͖ զʑ͸ɺσʔλ͔Βܭࢉɾ࣮૷Մೳͳ Λ୅ཧతʹ࠷దԽ͢Δ͜ͱͰ ଟ͘ͷ৔߹ະ஌Ͱ͋ΔਅͷҙຯͰͷੑೳ Λؒ઀తʹ௥ٴ͍ͯ͠Δ
46. ΦϑํࡦධՁͷॏཁੑ ൓࣮Ծ૝ػցֶशʹ͓͚Δ໨తؔ਺ਪఆ 
    lΦϑํࡦධՁz • ൓࣮Ծ૝ػցֶश ΦϑϥΠϯҙࢥܾఆֶश ͸ ΦϑํࡦධՁͷ࿈ଓʹΑΓɺΑΓྑ͍ҙࢥܾఆؔ਺Λ୳͢࡞ۀ • ৽ͨͳҙࢥܾఆؔ਺ͷੑೳΛਪఆ͢Δ͜ͱࣗମ͕ɺ ΦϑϥΠϯධՁͳͲͱ΋ݺ͹ΕΔ࣮ફ্ඇৗʹॏཁͳӦΈ ΦϑํࡦධՁ͸ɺ΄΅൓࣮Ծ૝ػցֶशͦͷ΋ͷͰ͋Γ ͦΕࣗମͰ΋࣮༻ੑΛ΋ͭඇৗʹॏཁͳج൫ٕज़
47. ΦϑํࡦධՁɾ$'.-Λ ཧղ͢Ε͹ཧ༝͸໌ന ΦϑํࡦධՁͷ೉͠͞ #PPLJOHDPNʹΑΔ༗໊ͳใࠂ ,%%` ΦϑϥΠϯධՁࢦඪ ΦϯϥΠϯϏδωεࢦඪ ΦϯϥΠϯࢦඪͱ ΦϑϥΠϯࢦඪ͕ શ͘૬͍ؔͯ͠ͳ͍
48. ΦϑํࡦධՁͷॏཁੑ ˔ ྫ͑͹ɺ"7(ਪఆྔ͸ΦϑํࡦධՁʹ͓͍ͯෆภੑ΋Ұகੑ΋ ࣋ͨͣɺඞવతʹΦϯϥΠϯࢦඪͱͷޡࠩΛੜΉ ˔ ͦͷͨΊΦϑํࡦධՁͷ෼໺Ͱ͸ΑΓચ࿅͞Εͨਪఆྔ͕ ਺ଟ͘ఏҊ͞Ε͍ͯΔ *14
    %3͸ͦͷதͷجຊख๏ ˔ ΍ ͷϦαʔνϟʔɾΞφϦετ͸ΦϑํࡦධՁʹ ਫ਼௨͓ͯ͠Γɺݚڀɾࣾ಺πʔϧ։ൃ΋׆ൃʹߦΘΕ͍ͯΔ ˔ $'.-ຊͰ͸ɺdষ·ͰΦϑํࡦධՁΛపఈղઆɾ෼ੳ
49. $'.-ຊͷߏ੒ ˔ ୈষɿجૅ஌ࣝͷ੔ཧ ˔ ୈষɿඪ४తͳΦϑํࡦධՁ ˔ ୈষɿϥϯΩϯάʹ͓͚ΔΦϑํࡦධՁ ˔ ୈষɿߦಈಛ௃ྔΛ༻͍ͨΦϑํࡦධՁ ˔ ୈষɿΦϑํࡦධՁʹؔ͢Δ࠷৽ͷ࿩୊ ˔ ୈষɿΦϑํࡦධՁ͔ΒΦϑํࡦֶश΁ ˔ ୈষɿΦϑํࡦධՁɾֶशͷݱ৔׆༻
50. $'.-ຊͷߏ੒ • ୈষɿجૅ஌ࣝͷ੔ཧ ◦ ֬཰ɾ౷ܭɾڭࢣ͋ΓֶशɾҼՌਪ࿦ͷجૅΛ $'.-ͱͷ઀ଓʹಛԽ͢ΔܗͰ෮श • ୈষɿඪ४తͳΦϑํࡦධՁ ◦ ΦϯϥΠϯ࣮ݧʹ͓͚Δ"7(ਪఆྔ ◦ ΦϑํࡦධՁʹ͓͚Δ%.*14%3ਪఆྔ ◦ ΦϑํࡦධՁʹ͓͚ΔجຊతͳԾఆ͕ ຬͨ͞Εͳ͍৔߹ͷ෼ੳͱ࣮ݧൺֱ ◦ جຊਪఆྔΛվળ͢ΔςΫχοΫू $'.-ʹ͓͚Δجૅதͷجૅ
51. $'.-ຊͷߏ੒ • ୈষɿϥϯΩϯάʹ͓͚ΔΦϑํࡦධՁ ◦ ݕࡧ΍ਪનͷ໰୊ʹΑ͘ग़ݱ͢Δ ϥϯΩϯάͷઃఆʹ͓͚ΔΦϑํࡦධՁ ◦ σʔλͷߏ଄ʹ༷ʑͳԾఆΛஔ͘͜ͱͰ ਪఆྔͷόΠΞεɾόϦΞϯεΛࣗࡏʹ੍ޚ • ୈষɿߦಈಛ௃ྔΛ༻͍ͨΦϑํࡦධՁ ◦ ߦಈʹؔ͢Δಛ௃ྔΛ׆༻͢Δ͜ͱͰɺ ·ͬͨ͘৽ͨͳ*14ਪఆྔΛಋग़͢Δ ◦ ᜊ౻ࣗ਎͕೥͔ΒߦͬͨݚڀͷΈͰߏ੒ యܕతͳҼՌਪ࿦ʹ͸ແ͍࢐৽ͳ࿩
52. $'.-ຊͷߏ੒ • ୈষɿΦϑํࡦධՁʹؔ͢Δ࠷৽ͷ࿩୊ ◦ ڧԽֶशʹ͓͚ΔΦϑํࡦධՁͳͲ • ୈষɿΦϑํࡦධՁ͔Βֶश΁ ◦ ΦϑํࡦධՁͷٕज़Λҙࢥܾఆͷֶश΁֦ு • ୈষɿΦϑํࡦධՁɾֶशͷݱ৔׆༻ ◦ έʔε໰୊ΛҰ͔ΒఆࣜԽ͠ɺ $'.-ٕज़Λ׆༻͢ΔྲྀΕΛମݧ͢Δ ◦ ͦͷ͍ͭͰʹֶज़తʹ΋৽͍͠ख๏Λ࡞Δ ֶश΁ͷ֦ுͱ$'.-ͷ࣮ફ
53. $'.-ຊͷಛ௃ ˔ ੈքॳͷ$'.-ʹؔ͢ΔڭՊॻ ˔ ΦϑํࡦධՁͷجૅͷపఈղઆ  ষ ˔ యܕతͳҼՌਪ࿦ʹ͸ແ͍ ࠷৽Ͱ࢐৽ͳਪఆྔઃܭ෼ੳज़  ষ ˔ ຊจதʹొ৔͢Δ࣮ݧ݁Ռ͸ ͢΂͔ͯΒ࣮૷ ࣮૷΋ެ։ ˔ ষͰ͸ɺ͠Α͏ͱࢥ͑͹࿦จʹͰ͖Δ ఆࣜԽɾख๏Λষ಺Ͱ৽ͨʹ։ൃ *https://github.com/ghmagazine/cfml_book
54. ຊ೔ͷྲྀΕ ˔ ڭࢣ͋Γֶशͷ͓͞Β͍ʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶश $'.- ͱ͸ʁʢ෼ʣ ˔ ൓࣮Ծ૝ػցֶशɾΦϑํࡦධՁͷجૅʢ෼ʣ ˔ ࣥචͷഎܠɾ࠷ۙͷऔΓ૊Έɾࠂ஌ʢ෼ʣ DGNMCPPL
55. ৭ʑͳ໰୊ҙࣝ ˔ ͜Ε·Ͱʹ͋Δఔ౓ͷ਺ͷ࿦จΛॻ͍͖͕ͯͨɺ ୯ʹ࿦จΛॻ͚ͩ͘Ͱ͸ݚڀ͍ͯ͠Δҙຯ͕ͳ͍ͱײͨ͡ ˓ ࿦จ͚ͩॻ͍͍ͯͯ΋ݱ৔ͷਓʹಡ·Εͳ͍ ˓ ࿦จ͸ख๏Λ࣮ફऀʹ఻͑ΔͨΊʹద੾ͳϑΥʔϚοτͰ͸ͳ͍ ˓ ख๏ͷద੾ͳར༻ํ๏͸ݱ৔ʹΑͬͯҟͳΔ ˔ ػցֶशͷॏཁͳ෦෼͕΄ͱΜͲख෇͔ͣɺඇৗʹ໪ମແ͍ ˓ ໨తؔ਺΍σʔλੜ੒աఔͷఆࣜԽɺਪఆྔઃܭ෼ੳɺֶशͷྲྀΕΛ ݎ࣮ʹճ͍ͤͯΔਓݱ৔ʹະͩग़ձͬͨ͜ͱ͕ͳ͍ ˓ ࠷దԽ͕ਐΉํ޲Λܾఆ෇͚Δ෦෼ͳͷͰɺ༰қʹ੒Ռ͕ग़΍͍͢ ͋͘·Ͱᜊ౻ݸਓͷᅂ޷ੑͰ͋Γɺ ଞͷݚڀऀͷํʑ΁ͷࢦఠͰ͸ͳ͍
56. ͱ͍͏͜ͱͰݚڀҎ֎ʹ৭ʑ΍͍ͬͯΔ ˔ ॻ੶ࣥච ˓ ࣗ෼͕࡞ͬͨख๏΍ͦͷաఔͰಘͨצॴΛ࣮຿޲͚ʹ࠶ฤूͯ͠ग़൛ ˓ ʮຊʹͯ͠ചΕΔ͔ʁʯ͕ݚڀΞΠσΞΛߟ͑ΔҰͭͷج४ ˔ ίϯαϧɾडୗ෼ੳɾڞಉݚڀ ˓ اۀ͞ΜʹࣗΒೖ͍ͬͯͬͯϞσϦϯάͷิॿɺ෼ੳͷ࣮ߦ ˓ Ͳͷݱ৔Ͱ΋΄ͱΜͲख෇͔ͣͳͷͰɺ༰қʹ੒Ռ͕ग़΍͍͢ ˓ ࣗ෼ͰखΛಈ͔ͯ͠෼ੳͰ͖ͳ͚Ε͹ɺ࿦จॻ͍ͯ΋આಘྗ͕ͳ͍ ˔ ֶੜࢦಋ ˓ ֶ෦ֶੜͰݚڀνʔϜΛ࡞Γڞಉݚڀʹ౤ೖɺւ֎Ӄ߹֨ऀ΋ഐग़
57. • ݚڀɺίϯαϧͳͲͱฒߦ͠ͳ͕Β ೥΄ͲͰࣥච ࣥච։࢝ 
    ೥݄೔ • dׂ͸ᜊ౻ͷݚڀ੒ՌͰߏ੒ • ஶऀओಋͷຊॻษڧձ΋։࠵༧ఆ • ᜊ౻ͷݚڀ಺༰͕dׂΛ઎ΊΔ ࣍ճ࡞ʹ΋औΓֻ͔Δ༧ఆ ͜ͷϞνϕʔγϣϯͷҰ؀Ͱ͏·Εͨͷ͕$'.-ຊ
58. ग़൛ه೦Πϕϯτͷ༧ࠂ • ݄த० !
    ौ୩ • ݱ஍ࢀՃͷΈɺdਓ • ʰ൓࣮Ծ૝ػցֶशͷ࣮ફ Ծ ʱ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠