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エネルギー・電力

AIエージェントの消費エネルギー、通常の生成AIの最大136倍…韓国研究チームが試算

AIエージェントの消費エネルギー、通常の生成AIの最大136倍…韓国研究チームが試算

2026/07/07

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韓国の研究チームは、AIエージェントが通常の生成AIと比較して1クエリあたり最大136.5倍のエネルギーを消費するという分析結果を発表した。複雑な処理によるモデルの呼び出し回数増加とGPUの待機が要因となる。

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半導体

キオクシア、岩手県北上工場よりAI向け第10世代NANDメモリのサンプル出荷を開始

キオクシア、岩手県北上工場よりAI向け第10世代NANDメモリのサンプル出荷を開始

2026/07/06

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キオクシアは2026年7月3日、AIデータセンター向けに第10世代の3次元フラッシュメモリであるBiCS FLASHのサンプル出荷を開始した。積層数を332層に引き上げ、従来世代と比べて高い記憶密度と電力効率を実現している。生成AIの普及に伴うストレージ需要の急増に対応し、岩手県北上市の新拠点から世界市場への供給体制を本格化させる。

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半導体

米マイクロン、広島工場でAI向け次世代メモリー新棟を着工・総額1.5兆円を投資

米マイクロン、広島工場でAI向け次世代メモリー新棟を着工・総額1.5兆円を投資

2026/07/05

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米半導体大手マイクロン・テクノロジーは2026年7月4日、広島県東広島市の工場で人工知能（AI）向け次世代メモリーの量産に向けた新製造棟の起工式を開いた。総額約1兆5,000億円を投資し、生産能力を大幅に増強する。経済産業省は最大5,360億円の支援を決定しており、先端半導体の国内サプライチェーン強化に直結する大型案件となる。

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ロボティクス

川崎重工業、ファナック、安川電機、フィジカルAIで協業、VTLAモデル開発へ

川崎重工業、ファナック、安川電機、フィジカルAIで協業、VTLAモデル開発へ

2026/07/03

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川崎重工業、ファナック、安川電機の国内産業用ロボット大手3社は、製造現場における「フィジカルAI」の社会実装に向け、視覚や触覚などを統合したデータセットの共同構築を開始する。経済産業省とNEDOが推進する生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」に採択された。競合する大手メーカーが枠組みを越えてデータ仕様を共通化し、複雑な手先作業の自動化基盤を整備する。

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ロボティクス

BMW工場に“人型AIロボ”Figure 03が導入、前モデル超えで部品仕分けまで自律化へ

BMW工場に“人型AIロボ”Figure 03が導入、前モデル超えで部品仕分けまで自律化へ

2026/07/02

米サウスカロライナ州のBMW工場にフィギュアAIの最新ヒト型ロボットFigure 03が導入された。2025年に3万台の車両生産を支援した前モデルに続き、新たに複雑な部品順立て業務を担う。視覚と動作を統合したAIモデルHelix 02により、不規則に届く部品の自律的なピッキングと運搬を実現している。

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航空・宇宙・軍事ビジネス

トヨタと米ジョビー「空飛ぶクルマ」量産に向けた合弁会社を米国に設立

トヨタと米ジョビー「空飛ぶクルマ」量産に向けた合弁会社を米国に設立

2026/07/01

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トヨタ自動車と米国の新興企業ジョビー・アビエーションは、「空飛ぶクルマ」と呼ばれる電動垂直離着陸機（eVTOL）の商用生産を担う合弁会社の設立で合意した。両社の技術と製造ノウハウを融合させ、将来の需要拡大を見据えた量産体制の構築を目指す。トヨタの出資比率は51%となり、実用化に向けた連携をさらに深める。

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PLM・PDM・MES・SCADA・QMS

日本の製造業が「儲かる工場」に変わる？ IVIが提唱する「製造業PLM」の全貌

日本の製造業が「儲かる工場」に変わる？ IVIが提唱する「製造業PLM」の全貌

2026/06/23

製品開発から生産まで、情報が一方通行になりがちな日本の製造現場。設計と製造のデータが分断されたまま、膨大な調整コストが発生し続けている。この構造的な問題を解決する新たな概念「製造業PLM（製品ライフサイクル管理）」が、日本発の国際標準として動き出した。その核心とは何か。

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製造業セキュリティ

DXで“工場停止リスク”が急拡大…OTセキュリティは「見える化だけ」では守れない

DXで“工場停止リスク”が急拡大…OTセキュリティは「見える化だけ」では守れない

2026/06/16

DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進は、製造現場に革新をもたらす一方で、「工場のネットワーク化」という新たなサイバーリスクを生み出した。ひとたびインシデントが起きれば、被害は情報漏えいにとどまらず、サプライチェーン全体を巻き込んだ「操業停止」という致命的な事態に直結する。事業継続を揺るがすこうした危機を防ぐために、いま現場が直面する課題と取り組むべき対策の要点をひもとく。

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AI・生成AI

なぜ、現場のAI活用は組織の成果に直結しないのか？「情報の文脈化」が生み出す、製造業DXのブレイクスルー

なぜ、現場のAI活用は組織の成果に直結しないのか？「情報の文脈化」が生み出す、製造業DXのブレイクスルー

2026/06/01

ビジネスの現場において、生成AI活用は生産性向上や人手不足の解消など多くのメリットを期待できる。ただし、活用においては、ビジネスパーソンが個人レベルでAIの恩恵を感じる一方、その成果が組織全体の生産性向上に直結しないケースも珍しくない。個々の「点」のAI活用を、いかにして組織という「面」の力へと昇華させるのか。そのためのカギとなる情報管理と共有の効果的な手法を解説する。

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RPA・ローコード・ノーコード

AI時代の業務自動化はなぜ失敗？ 「とりあえず導入」を終わらせる実装戦略とは

AI時代の業務自動化はなぜ失敗？ 「とりあえず導入」を終わらせる実装戦略とは

2026/05/29

生成AIやAIエージェントへの期待が高まる一方、「とりあえず導入」を繰り返す企業では成果が出ないケースが後を絶たない。その根本には、デジタルの“使い分け”と“組織への実装”という課題が横たわっている。AI時代に真の競争力を生み出すには、何が必要なのか。

ホワイトペーパー

購買・調達

不透明な購買管理でムダ発生…？ 自社の課題をあぶり出す「最適化チェックリスト」

不透明な購買管理でムダ発生…？ 自社の課題をあぶり出す「最適化チェックリスト」

2026/05/26

紙ベースの経理処理、不透明な管理状況など、多くの企業が間接材や備品などの購買業務に課題を抱えている。だが、これらの課題を解決し、購買プロセスを改善することで、業務効率化やコスト削減へとつながる。そこで本資料では、発注・請求・購買管理の3領域にわたって、自社の購買業務における課題をチェックリストによって明確化し、各課題が引き起こす弊害や、購買業務を効率的に最適化するための取り組みについて解説する。

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運輸業・郵便業

2024年問題を「チャンス」に変えた物流企業の秘密　改革に成功する2つの共通点

2024年問題を「チャンス」に変えた物流企業の秘密　改革に成功する2つの共通点

2026/05/25

2024年4月に施行されたドライバーの時間外労働上限規制により、物流業界はトラック手配やドライバーの処遇、確保など、さまざまな課題に直面している。しかし、この「2024年問題」を危機ではなく好機ととらえ、大胆な経営改革に乗り出す物流企業も出てきている。本資料では、こうした企業に共通する2つのポイントを経験豊富な物流コンサルタントが企業の成功事例を交えて解説する。また、国が公表している荷主向けチェックリストの活用法、荷主との交渉力を高めるデータ活用にも触れる。「短期的な調整も視野に入れたうえで、適切に交渉を進める姿勢」が長期的な成長につながる。本資料では、その交渉力のヒントを解説する。

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東京都 2026/07/17

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ものづくりDX&AI フォーラム 2026 夏 東京

ものづくりDX&AI フォーラム 2026 夏 東京

 

少子高齢化や地政学リスク増大、国際的な開発競争が激化する中、日本の製造業は新たな転換期を迎えています。日本のものづくり復活のためにもデジタルトランスフォーメーションとAIの活用は、企業の競争力を大きく左右する要素となり、サプライチェーンの再構築や生産効率の向上に不可欠となっています。本フォーラムでは、製造業の未来を切り拓く最前線の事例や技術、AIデジタルツインやロボットによる製造プロセス革新、日本型サプライチェーンの再構築、次世代のスマートファクトリーの実現に向けた取り組みを事例で紹介します。製造業のリーダーたちが集い、AI活用とDX推進における課題と解決策を深掘り、日本製造業の新たな成長戦略を探るイベントです。シン・二ホンのモノづくりを体感してください。

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オンライン 2026/07/15

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物流・倉庫業のDX最適解

物流・倉庫業のDX最適解

 

物流・倉庫業界では、慢性的な人手不足や属人化した現場運用、EC市場の拡大による物流需要の変化など厳しい事業環境が続いています。2024年4月に施行された働き方改革関連法による時間外労働規制に加え、物流関連2法（物流効率化法・貨物自動車運送事業法）も本格施行となり、各種法改正への対応が急務となっています。 限られた人員と労働時間の中で生産性と収益性を高めるには、AI活用やDX推進、SaaS・クラウド活用を通じた業務プロセス改革に加え、デジタルツインによる現場可視化、AIによる自動化、フィジカルAIやヒューマノイドロボットを視野に入れた次世代ソリューションが必要です。本企画「物流・倉庫業のDX最適解」では、倉庫管理、配車・在庫最適化、省人化、現場データ活用など、導入検討に役立つ最新の物流／倉庫DX・AIソリューションを、事例や選定ポイントを交えて分かりやすく解説します。現場の負荷を抑えながら、持続的に成長できるオペレーションへ変革するために何から着手すべきかを整理し、自社の課題に合う一歩を見つける機会として、ぜひご参加ください。

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オンライン 2026/07/16

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製造業のデータ活用・分析セミナー 2026 夏

製造業のデータ活用・分析セミナー 2026 夏

 

AI技術の発展により、製造業におけるデータの重要性が急速に高まっています。製造業者は、リアルタイムでデータを収集し、それをAIによって解析・活用する事により、市場の需要に応じた柔軟な生産体制を築きました。その結果、効率性が向上、製品の品質向上やカスタマイズされた製品の提供など、様々な面で競争力を高めることに成功しています。他方では、リアルタイムのセンサーデータと組み合わせ、AIによって解析・活用した、予兆保全や安全確保の取り組みの実現も導入されています。製造業におけるデータとAIの活用は、時代の変遷と共に進化し、今や製造プロセスやビジネス戦略の根本を変えつつあります。本セミナーでは、今後の製造業の発展に欠かすことのできないデータのAIの活用状況について、効率的に調査、リード収集を行います。

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オンライン 2026/08/06

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物流2法改正時代のデータドリブン経営と運送DXの実践

物流2法改正時代のデータドリブン経営と運送DXの実践

 

物流2024年問題への対応が本格化し、物流2法改正への対応も求められる中、運送業界を取り巻く環境は大きく変化しています。 「ドライバー不足によって従来の運行体制が維持できない」「業務効率化の必要性は感じているものの、何から取り組めばよいかわからない」「デジタル化を進めたいが、現場に定着しない」など、多くの運送会社様が経営課題に直面しているのではないでしょうか。 また、法改正対応に向けて労働時間や稼働状況の把握が求められる一方で、「日報の管理が紙やExcel中心になっている」「運行データを十分に活用できていない」「荷主との運賃交渉に必要な根拠データを整備できていない」といった課題を抱える企業も少なくありません。 今後の運送経営においては、法改正への対応だけでなく、現場業務の効率化と収益力向上を両立させるためのDX推進がますます重要になっています。 そこで本セミナーでは、物流クライシスや物流2法改正が運送会社の経営に与える影響を整理するとともに、業務効率化と収益向上を実現する運送DXの考え方について解説します。 現場の生産性向上を実現する「カイゼンDX」の進め方や、データ分析を活用した利益改善・経営判断のポイントを、具体的な事例を交えながらご紹介します。また、それらを実際のツールでどのように実現できるのかを解説するとともに、法改正対応に向けた日報自動化や稼働分析によるデータ整備の考え方についてもご紹介します。 法改正対応を単なる業務改善にとどめず、生産性向上や交渉力強化、さらには利益創出につなげる運送DXの実践手法を学びたい企業様におすすめの内容です。

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オンライン 2026/07/23

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【環境変化に即応する製造業へ】原価・調達・設備を即時につなぐ経営基盤の作り方

【環境変化に即応する製造業へ】原価・調達・設備を即時につなぐ経営基盤の作り方

 

原材料価格の高騰や部材調達の遅れが日常化する中、「影響が分かるのは月次締め後」という管理サイクルでは、気づいたときにはすでに利益が削られています。外部環境が秒単位で変わる時代に、社内の管理が月単位のままでは、コスト変動への即断は実現できません。 原価・調達・生産・設備保全の情報がシステムごとに分断され、現場の変化が経営判断に届くまでに時間がかかる。この構造的な問題を放置すれば、変化即応経営への道は遠のくばかりです。 本セミナーでは、製造業向け基幹システム「mcframe7」とワークフロー基盤「ServiceNow」を組み合わせ、単価変更の即時承認・反映から設備停止の損失可視化まで、現場の変化を今すぐ経営判断に直結させる仕組みをご紹介します。

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購買・調達

「調達クライシス」どう突破？1億円超の削減も…「60分→8分」ちりつも時短の“威力”

「調達クライシス」どう突破？1億円超の削減も…「60分→8分」ちりつも時短の“威力”

2026/06/29

調達・購買部門は、企業の原価と粗利を大きく左右する重要部門だ。長年にわたりコスト削減が最重要課題とされてきたが、今、その役割が根本から問い直されている。そこで、サプライヤーからも社内からも“選ばれるバイヤー”になるには、何を変えるべきなのか。調達改革の専門家である福原 政則氏と組織の購買改革を支援するMonotaROの塔下 新人氏に、今やるべき実務改革とそれらがもたらす効果を聞いた。

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PLM・PDM・MES・SCADA・QMS

日本の製造業が「儲かる工場」に変わる？ IVIが提唱する「製造業PLM」の全貌

日本の製造業が「儲かる工場」に変わる？ IVIが提唱する「製造業PLM」の全貌

2026/06/23

製品開発から生産まで、情報が一方通行になりがちな日本の製造現場。設計と製造のデータが分断されたまま、膨大な調整コストが発生し続けている。この構造的な問題を解決する新たな概念「製造業PLM（製品ライフサイクル管理）」が、日本発の国際標準として動き出した。その核心とは何か。

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製造業セキュリティ

DXで“工場停止リスク”が急拡大…OTセキュリティは「見える化だけ」では守れない

DXで“工場停止リスク”が急拡大…OTセキュリティは「見える化だけ」では守れない

2026/06/16

DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進は、製造現場に革新をもたらす一方で、「工場のネットワーク化」という新たなサイバーリスクを生み出した。ひとたびインシデントが起きれば、被害は情報漏えいにとどまらず、サプライチェーン全体を巻き込んだ「操業停止」という致命的な事態に直結する。事業継続を揺るがすこうした危機を防ぐために、いま現場が直面する課題と取り組むべき対策の要点をひもとく。

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ロボティクス

中部電力が明かす「OTセキュリティ」の鉄則、制御システムはこう守り抜け

中部電力が明かす「OTセキュリティ」の鉄則、制御システムはこう守り抜け

2026/06/05

自社の工場やインフラ設備がサイバー攻撃を受けた際、「操業停止」という最悪のシナリオを回避することは可能だろうか。サプライチェーン攻撃が急増する現在、稼働年数が長い制御システム（OT）にも関連し、企業の事業影響につながる被害が発生している。「セキュリティはIT部門の仕事」という意識のままでは、昨今の高度な攻撃は防げない。地域インフラの要である中部電力が実践する防御戦略の「鉄則」について、同社でサイバーセキュリティを担う長谷川弘幸氏が明かす。

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AI・生成AI

なぜ、現場のAI活用は組織の成果に直結しないのか？「情報の文脈化」が生み出す、製造業DXのブレイクスルー

なぜ、現場のAI活用は組織の成果に直結しないのか？「情報の文脈化」が生み出す、製造業DXのブレイクスルー

2026/06/01

ビジネスの現場において、生成AI活用は生産性向上や人手不足の解消など多くのメリットを期待できる。ただし、活用においては、ビジネスパーソンが個人レベルでAIの恩恵を感じる一方、その成果が組織全体の生産性向上に直結しないケースも珍しくない。個々の「点」のAI活用を、いかにして組織という「面」の力へと昇華させるのか。そのためのカギとなる情報管理と共有の効果的な手法を解説する。

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RPA・ローコード・ノーコード

AI時代の業務自動化はなぜ失敗？ 「とりあえず導入」を終わらせる実装戦略とは

AI時代の業務自動化はなぜ失敗？ 「とりあえず導入」を終わらせる実装戦略とは

2026/05/29

生成AIやAIエージェントへの期待が高まる一方、「とりあえず導入」を繰り返す企業では成果が出ないケースが後を絶たない。その根本には、デジタルの“使い分け”と“組織への実装”という課題が横たわっている。AI時代に真の競争力を生み出すには、何が必要なのか。

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ホワイトペーパー

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購買・調達

自社に最適な「購買管理システム」6つの選定ポイント、早期に効果が表れる導入ステップ

自社に最適な「購買管理システム」6つの選定ポイント、早期に効果が表れる導入ステップ

2026/05/26

間接材の戦略的な購買が求められる中、業務効率化やコスト削減などのメリットをもたらす購買管理システムへの期待が高まっている。代表的なシステムは4種類あり、導入効果を最大化するためには、それらの特徴や機能を把握した上で、自社に最適なシステムを選定することが不可欠である。本資料では、購買管理システムを選定する際に重要な6つのポイントや具体的な導入への取り組み方などを解説する。

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購買・調達

【完全ガイド】間接材のコスト削減を最大化する「集中購買」導入・4つのステップ

【完全ガイド】間接材のコスト削減を最大化する「集中購買」導入・4つのステップ

2026/05/26

消耗品など間接材のコスト削減手法として「集中購買」に取り組む企業が増加している。特定の部門で集中して購買することでコスト削減を実現できるが、分散購買と比べて柔軟性が低く、短納期対応や納期変更といった細かい要望に対応できないなどのデメリットもある。この課題を解決するためには、まず購買管理システムを導入することがカギとなる。本資料では、集中購買の特徴や分散購買との違い、実現するためのポイントや具体的な4つのステップなどを解説する。

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購買・調達

不透明な購買管理でムダ発生…？ 自社の課題をあぶり出す「最適化チェックリスト」

不透明な購買管理でムダ発生…？ 自社の課題をあぶり出す「最適化チェックリスト」

2026/05/26

紙ベースの経理処理、不透明な管理状況など、多くの企業が間接材や備品などの購買業務に課題を抱えている。だが、これらの課題を解決し、購買プロセスを改善することで、業務効率化やコスト削減へとつながる。そこで本資料では、発注・請求・購買管理の3領域にわたって、自社の購買業務における課題をチェックリストによって明確化し、各課題が引き起こす弊害や、購買業務を効率的に最適化するための取り組みについて解説する。

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製造業セキュリティ

製造現場のセキュリティ課題をワンストップで解決

製造現場のセキュリティ課題をワンストップで解決

2026/06/16

OTセキュリティの現場で直面する課題の中で、優先して取り組むべき課題について、現状の把握から対策に至る流れを多数のお客様とのワークショップや導入経験に基づき解説いたします。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催 2026年4月21日 「製造DX時代のOTセキュリティ」より

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AI・生成AI

点（個人）のAI活用を、面（共創）の生産性向上へ ―― 組織の知見をプロンプトに変える新しい業務プロセス

点（個人）のAI活用を、面（共創）の生産性向上へ ―― 組織の知見をプロンプトに変える新しい業務プロセス

2026/06/01

AIを個人の効率化に留めず、チームの「共創力」を引き出すために活用することで、合意形成の強化、可視化を図り、生産性を向上する方法をお伝えします。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催 2026年3月13日「ものづくりDX&AI フォーラム 2026 春 東京」より

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AI・生成AI

製造業におけるAI活用の現状と、これからの取り組み ～今後の課題は「個人」から「組織」のAI活用～

製造業におけるAI活用の現状と、これからの取り組み ～今後の課題は「個人」から「組織」のAI活用～

2026/03/30

製造業におけるDXは一定の成熟期を迎え、現在はAI活用が新たな軸となりつつあります。 設計、生産、品質管理といった各プロセスにおいて、AIをどのように活用できるかが、重要な要素となっています。 個人レベルではAI活用が進む一方、組織的なデータ活用には依然として多くの壁が存在しています。 本セッションでは、このようなAI導入が進む中で顕在化している組織的課題を解説し、AIとともに進化する製造現場の未来像を描きます。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT)　主催　2026年1月28日「製造工場DXを加速するデータ活用セミナー」より

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