DXソリューション開発のプロフェッショナルが贈る、実践的な開発指南と成功事例の解説です。
要件定義から運用まで、現場で活きる知見を体系的にまとめました。
この記事で分かること
- DXソリューション開発における効果的な要件定義と機能設計の実践手法
- オフショア開発チームとの円滑なコミュニケーション戦略と実装方法
- 導入から運用までの一貫した支援体制の構築プロセス
- 具体的な成功事例と失敗から学ぶ実践的なノウハウ
- コスト最適化と品質管理の両立に向けた具体的アプローチ
この記事を読んでほしい人
- ソリューション開発者とシステムエンジニアの方々
- DX推進プロジェクトの導入コンサルタントの皆様
- プロジェクトマネージャーとして経験を積みたい方
- IT部門の管理職として成果を出したい方
- 経営層としてDX推進を担当されている方
DXソリューション開発の現状と課題
デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が全産業に広がる中、多くの企業が開発過程で様々な課題に直面しています。
本セクションでは、現状の分析と主要な課題について詳しく解説します。
産業界における開発の現状
グローバル市場の動向
デジタル化の加速により、世界のDXソリューション市場は2024年に前年比15.3%増の成長を記録しています。
特にアジア太平洋地域での需要が顕著で、製造業とサービス業を中心に導入が進んでいます。
市場調査会社IDCの予測では、2025年までにグローバルDX投資は2.8兆ドルに達する見込みです。
地域別の特徴
北米市場では、クラウドネイティブソリューションの採用が進み、AIと機械学習の実装が加速しています。
欧州では、GDPRへの対応を考慮したソリューション開発が重視されており、データプライバシーとセキュリティが重要な要素となっています。
アジア太平洋地域では、モバイルファーストの開発アプローチが主流で、特に金融技術と小売分野での革新が目立ちます。
日本市場の特徴
国内では、人材不足と技術革新の速さが主要な課題となっています。
経済産業省の調査によると、DX推進企業の56.7%が人材確保に苦心しているとの結果が出ています。
一方で、デジタル庁の設立以降、行政のデジタル化に伴う需要が増加しており、官民連携プロジェクトも活発化しています。
業界別の動向
製造業では、IoTとデジタルツインの実装が進み、生産性向上と品質管理の効率化が図られています。
小売業では、オムニチャネル対応のソリューション開発が加速し、消費者体験の向上に注力しています。
金融業では、レガシーシステムの刷新とAPI連携の強化が優先課題となっています。
開発現場が抱える主要課題
要件定義の不明確さ
ステークホルダー間での認識の相違や、ビジネス要件とシステム要件の乖離が多く見られます。
将来的な拡張性への考慮も不足しがちです。
日本品質管理学会の調査では、プロジェクト失敗の42%が要件定義の曖昧さに起因すると報告されています。
主な要因
要件定義の課題は複数の要因が絡み合っています。
ビジネス部門とIT部門のコミュニケーション不足、アジャイル開発における要件の変更管理の難しさ、そしてエンドユーザーのニーズ把握の不足などが挙げられます。
特に、グローバル開発チームとの協業では、言語や文化の違いによる解釈の相違も重要な課題となっています。
リソース管理の困難さ
人材確保の課題
専門人材の獲得競争が激化する中、必要なスキルセットを持つ開発者の確保が困難になっています。
特に、AIやブロックチェーンなどの新技術領域では、人材の需給ギャップが顕著です。
コスト管理の複雑化
クラウドサービスの利用拡大に伴い、インフラコストの最適化が課題となっています。
また、グローバル開発チームとの協業では、為替変動リスクや地域ごとの労務費の違いにも注意が必要です。
プロジェクト管理の課題
スケジュール管理
複数のステークホルダーとの調整や、アジャイル開発特有の柔軟な進行管理が求められる中、適切なスケジュール管理が困難になっています。
特に、グローバルチームとの協業では、時差やコミュニケーションの遅延も考慮する必要があります。
品質管理の複雑化
マイクロサービスアーキテクチャの採用や、クラウドネイティブ開発の増加により、テスト工程が複雑化しています。
継続的インテグレーション/デリバリー（CI/CD）の実践においても、品質担保の仕組み作りが課題となっています。
今後の課題と展望
テクノロジートレンド対応
急速な技術革新に追従しながら、ビジネス価値を創出することが求められています。
特に、AIやローコード開発プラットフォームの活用、セキュリティ対策の強化など、新しい技術要素への対応が重要になっています。
組織的な課題解決
DX推進には、技術面だけでなく、組織文化の変革も必要です。
アジャイル開発手法の導入や、DevOps文化の醸成など、開発プロセス全体を見直す動きが加速しています。
今後は、より柔軟な組織体制と、継続的な学習環境の整備が重要になると考えられます。
効果的なDXソリューション開発の実践手法
DXソリューション開発を成功に導くためには、体系的なアプローチと実践的な手法の適用が不可欠です。
このセクションでは、各開発フェーズにおける具体的な実践手法とポイントについて解説していきます。
要件定義フェーズの実践手法
ビジネス要件の把握と分析
ビジネス要件の把握では、まず現状業務フローの詳細な分析から始める必要があります。
経営層へのヒアリングを通じて、事業戦略との整合性を確認し、デジタル化によって実現したい具体的な目標を明確にしていきます。
その際、定量的な指標を設定し、投資対効果を測定できる形にまとめていきます。
業務プロセスの可視化手法
現状の業務プロセスを可視化する際には、部門横断的な視点で全体像を把握することが重要です。
各部門の業務フローを詳細に記録し、部門間の連携ポイントや情報の流れを明確にしていきます。
これにより、デジタル化による改善ポイントを特定することができます。
投資対効果の測定方法
投資対効果の測定では、定量的な指標と定性的な指標の両面から評価を行います。
コスト削減額や業務効率化の程度など、具体的な数値目標を設定し、プロジェクトの成果を可視化していきます。
システム要件への落とし込み方
ビジネス要件をシステム要件に変換する際には、技術的な実現可能性と制約条件を慎重に検討していきます。
システムの機能要件だけでなく、性能やセキュリティなどの非機能要件も含めて、包括的な要件定義を行っていきます。
技術要件の具体化プロセス
システムの技術要件を具体化する際には、現在の技術トレンドや将来的な拡張性を考慮します。
クラウドネイティブ技術の採用やマイクロサービスアーキテクチャの検討など、最新のテクノロジーを適切に取り入れる判断が必要になります。
機能設計フェーズの実践
アーキテクチャ設計のアプローチ
システムアーキテクチャの設計では、スケーラビリティとメンテナンス性を重視します。
クラウドサービスの選定やマイクロサービスの分割粒度、APIの設計指針など、システム全体の構成を決定していきます。
セキュリティ設計の重要ポイント
セキュリティ設計では、データの機密性、完全性、可用性を確保するための対策を講じます。
認証・認可の仕組み、暗号化方式、アクセス制御など、多層的なセキュリティ対策を実装していきます。
ユーザーインターフェース設計の実践
ユーザーインターフェースの設計では、使いやすさと業務効率の向上を両立させます。
ユーザー体験（UX）の設計手法を活用し、直感的な操作性と必要な機能性を確保していきます。
レスポンシブデザインの実装方針
さまざまなデバイスでの利用を想定し、レスポンシブデザインを採用します。
画面サイズに応じたレイアウトの最適化や、タッチ操作への対応など、マルチデバイス環境での利用性を確保します。
開発管理フェーズの実践
アジャイル開発手法の効果的な適用
アジャイル開発を効果的に進めるために、スプリント計画の立案と進捗管理を徹底します。
デイリースクラムやスプリントレビューを通じて、チーム内のコミュニケーションを活性化し、迅速な課題解決を図ります。
スプリント管理の具体的手法
スプリントの管理では、2週間から4週間程度の期間設定を行い、その中で達成可能な目標を設定します。
優先順位付けとタイムボックス管理を徹底し、確実な成果の創出を目指します。
品質管理プロセスの確立
品質管理では、コードレビューの基準設定とテスト計画の策定を行います。
自動テストの導入や継続的インテグレーションの仕組みを整備し、品質の維持向上を図ります。
テスト自動化の推進方法
ユニットテストから統合テストまで、可能な限り自動化を進めます。
テストケースの作成基準を明確にし、テストカバレッジの目標値を設定して、品質の可視化を行います。
導入支援フェーズの実践
ユーザートレーニングの計画と実施
システム導入時のユーザートレーニングでは、役割別の研修プログラムを用意します。
基本操作から応用操作まで、段階的な学習プログラムを提供し、確実な習得を支援します。
研修プログラムの設計方針
研修プログラムは、座学とハンズオンを組み合わせた実践的な内容とします。
実際の業務シナリオに基づく演習を通じて、システムの効果的な活用方法を習得できるようにします。
システム移行計画の立案と実行
システム移行では、データ移行計画の策定と並行運用期間の設定を行います。
移行リスクを最小限に抑えるため、段階的な移行アプローチを採用し、確実な切り替えを実現します。
データ移行の手順と検証方法
データ移行では、事前の移行リハーサルを実施し、データの整合性を確認します。
移行手順書の作成と検証環境での動作確認を通じて、本番移行時のリスクを低減します。
運用保守フェーズの実践
運用体制の構築と最適化
システムの安定運用を実現するため、監視体制の整備とインシデント対応プロセスを確立します。
運用手順書の整備や定期的な見直しを通じて、運用品質の向上を図ります。
監視項目の設定と閾値管理
システムの稼働状況を把握するため、適切な監視項目と閾値を設定します。
パフォーマンスメトリクスやログ監視など、多角的な監視体制を構築します。
継続的改善の推進方法
運用データの分析結果に基づき、システムの改善点を特定します。
ユーザーからのフィードバックや運用統計を活用し、継続的な機能改善とパフォーマンスチューニングを実施します。
改善提案の評価と実装プロセス
改善提案は、費用対効果と実現可能性の観点から評価を行います。
優先度の高い改善項目から順次実装を進め、システムの価値向上を図ります。
具体的な成功事例
DXソリューション開発の実践例として、様々な業界での成功事例を詳しく解説します。
これらの事例から、効果的な実装アプローチと成功のポイントを学ぶことができます。
製造業A社のスマートファクトリー実現事例
プロジェクトの背景と課題
A社では、生産管理システムの老朽化による生産効率の低下と、データ活用の遅れが大きな課題となっていました。
特に、生産現場のリアルタイムな状況把握ができないことで、タイムリーな意思決定が困難な状況でした。
解決に向けたアプローチ
この課題に対して、IoTセンサーとクラウドを活用したリアルタイム生産管理システムの構築を決定しました。
現場作業者の意見を取り入れながら、使いやすいインターフェースの設計にも注力しています。
実装したソリューションの詳細
クラウドベースの生産管理プラットフォームを中核に、各製造ラインにIoTセンサーを設置し、生産状況をリアルタイムで可視化する仕組みを構築しました。
モバイルデバイスからのアクセスも可能とし、現場での迅速な対応を実現しています。
システム構成の特徴
センサーデータの収集基盤には、スケーラビリティを考慮してAWSのIoTサービスを採用しました。
データの分析基盤には機械学習を活用し、予防保全の実現にも成功しています。
導入後の成果と効果
システム導入により、生産効率が30%向上し、不良品率も15%削減することができました。
さらに、在庫管理コストを25%削減し、リアルタイムでの生産状況把握が可能となりました。
小売業B社のオムニチャネル化推進事例
プロジェクトの背景と課題
B社では、実店舗とECサイトの在庫管理が別々に行われており、顧客の購買体験に課題を抱えていました。
また、顧客データの統合も遅れており、パーソナライズされたサービス提供ができない状況でした。
解決に向けたアプローチ
統合的な在庫管理システムの構築と、顧客データプラットフォームの整備を並行して進めることを決定しました。
顧客接点の統合と、データドリブンなマーケティングの実現を目指しています。
実装したソリューションの詳細
在庫管理システムと顧客管理システムを統合し、全チャネルでのシームレスな購買体験を実現しました。
AIを活用した需要予測機能も実装し、適切な在庫配置の実現にも成功しています。
システム構成の特徴
マイクロサービスアーキテクチャを採用し、各機能の独立した開発と展開を可能にしました。
また、リアルタイムデータ連携基盤により、即時の在庫反映と顧客応対を実現しています。
導入後の成果と効果
クロスチャネルでの購買率が45%向上し、在庫回転率も20%改善しました。
顧客満足度調査でも高評価を獲得し、リピート購入率の向上にもつながっています。
金融業C社のデジタルバンキング刷新事例
プロジェクトの背景と課題
C社では、レガシーシステムの維持コスト増大と、デジタルサービスへの対応遅れが経営課題となっていました。
特に、モバイルバンキングの機能不足による顧客離れが懸念されていました。
解決に向けたアプローチ
コアバンキングシステムの段階的な刷新と、新しいデジタルバンキングプラットフォームの構築を決定しました。
オープンAPIを活用した外部サービス連携も視野に入れています。
実装したソリューションの詳細
クラウドネイティブなアプリケーション基盤を構築し、モバイルファーストの新しいバンキングサービスを展開しました。
生体認証やAIチャットボットなど、最新技術も積極的に導入しています。
システム構成の特徴
マイクロサービスアーキテクチャとコンテナ技術を採用し、迅速な機能追加と安定運用を両立しています。
セキュリティ面では、多層防御とリアルタイムモニタリングを実装しました。
導入後の成果と効果
モバイルバンキングの利用率が120%増加し、運用コストを35%削減することができました。
新規口座開設のオンライン完結率も90%を達成しています。
サービス業D社のカスタマーサービス改革事例
プロジェクトの背景と課題
D社では、カスタマーサービスの応対品質にばらつきがあり、顧客満足度の向上が課題となっていました。
また、問い合わせ対応の効率化も求められていました。
解決に向けたアプローチ
AIを活用したカスタマーサービス基盤の構築と、ナレッジマネジメントシステムの整備を進めることにしました。
オペレーターの業務支援ツールの開発にも注力しています。
実装したソリューションの詳細
自然言語処理技術を活用したAIチャットボットと、オペレーター支援システムを統合的に構築しました。
顧客の問い合わせ履歴や対応ナレッジをリアルタイムで活用できる環境を整備しています。
システム構成の特徴
クラウドベースのAIプラットフォームを採用し、継続的な学習と精度向上を実現しています。
また、顧客とオペレーター双方の使いやすさを重視したインターフェース設計を行いました。
導入後の成果と効果
問い合わせ対応時間が40%短縮し、顧客満足度が25ポイント向上しました。
オペレーターの研修期間も半減し、業務効率の大幅な改善を実現しています。
効果測定と改善サイクル
DXソリューションの価値を最大化するためには、適切な効果測定と継続的な改善が不可欠です。
このセクションでは、効果的な測定方法と改善サイクルの実践について解説します。
KPIの設定と測定手法
定量的指標の設定プロセス
DXソリューションの効果を正確に把握するためには、適切な定量的指標の設定が重要です。
業務効率化率、コスト削減額、売上増加率など、ビジネス目標に直結する指標を設定していきます。
指標設定のポイント
測定可能で具体的な指標を設定することが重要です。
例えば、処理時間の短縮率や、エラー発生率の低減など、明確に数値化できる指標を選定していきます。
測定方法の標準化
効果測定の精度を高めるために、測定方法の標準化を行います。
データ収集のタイミングや方法、集計ルールなどを明確に定義し、継続的な測定を可能にします。
データ収集の自動化
測定の効率化と正確性向上のため、データ収集プロセスの自動化を進めます。
システムログやアプリケーションの利用統計など、自動的にデータを収集・集計する仕組みを構築します。
PDCAサイクルの実践方法
定期的なレビューの実施
月次や四半期ごとに定期的なレビューを実施し、設定したKPIの達成状況を確認します。
経営層やステークホルダーとの共有を通じて、改善の方向性を検討します。
レビュー会議の進め方
レビュー会議では、達成状況の報告だけでなく、課題の分析と改善案の検討まで行います。
現場からのフィードバックも重視し、実態に即した改善策を導き出します。
改善点の優先順位付け
発見された課題や改善点について、影響度と実現可能性を基準に優先順位付けを行います。
限られたリソースを効果的に活用するため、戦略的な改善計画を立案します。
優先度評価の基準
ビジネスインパクト、技術的な実現可能性、必要なリソース、実装までの期間など、多角的な視点で評価を行います。
また、ユーザーからのフィードバックも重要な判断材料となります。
継続的な改善プロセス
アクションプランの策定
優先順位付けされた改善点に対して、具体的なアクションプランを策定します。
実施時期、担当者、必要なリソースを明確にし、確実な実行を図ります。
実行管理の方法
アクションプランの進捗を定期的に確認し、必要に応じて計画の見直しや調整を行います。
また、実施結果の効果検証も忘れずに行い、次のアクションにつなげます。
フィードバックループの確立
改善活動の結果を次のサイクルに活かすため、フィードバックループを確立します。
得られた知見や教訓を組織内で共有し、継続的な改善文化を醸成します。
ナレッジの蓄積と活用
改善活動を通じて得られた知見やベストプラクティスを、ナレッジとして体系的に蓄積します。
これにより、類似の課題に対する効率的な対応が可能となります。
コスト最適化戦略
DXソリューション開発における重要な課題の一つが、コストの最適化です。
このセクションでは、開発から運用まで、各フェーズにおける効果的なコスト最適化戦略について解説します。
開発コストの適正化手法
リソース配分の最適化アプローチ
開発プロジェクトの成功には、適切なリソース配分が不可欠です。
社内リソースと外部リソースのバランスを考慮し、プロジェクトの特性に応じた最適な配分を検討していきます。
内製化と外注の判断基準
コア業務に関わる開発は内製化を検討し、汎用的な機能開発は外部リソースの活用を考慮します。
技術の重要度、開発期間、必要なスキルセットなどを総合的に評価して判断します。
開発環境の効率化
開発環境の整備では、クラウドサービスを効果的に活用します。
開発・テスト環境のオンデマンド化により、必要な時に必要なリソースだけを利用する柔軟な運用を実現します。
クラウドリソースの最適化
開発フェーズに応じて、必要なクラウドリソースを動的に調整します。
また、開発時間外のリソース停止やスポットインスタンスの活用など、コスト削減策を積極的に導入します。
運用コストの削減戦略
自動化の推進方法
運用業務の自動化を積極的に推進し、人的コストの削減を図ります。
監視、バックアップ、デプロイメントなど、定型的な業務から順次自動化を実現していきます。
自動化ツールの選定
自動化ツールの選定では、導入コストと運用コストのバランスを考慮します。
オープンソースツールの活用や、既存システムとの連携性も重要な判断基準となります。
インフラコストの最適化
クラウドインフラのコスト最適化では、リソースの使用状況を常時モニタリングします。
未使用リソースの特定と解放、リザーブドインスタンスの活用など、様々な手法を組み合わせます。
パフォーマンスとコストのバランス
システムのパフォーマンス要件とコストのバランスを慎重に検討します。
オートスケーリングの設定や、ストレージ階層の最適化など、コストを抑えながら必要なパフォーマンスを確保します。
長期的なコスト管理
コスト分析の実施方法
定期的なコスト分析を実施し、費用対効果を継続的に評価します。
システムの利用状況や、ビジネス価値の創出状況なども考慮した総合的な分析を行います。
コスト可視化の仕組み
プロジェクトごとのコスト内訳や、機能単位でのコスト配分を可視化します。
これにより、投資対効果の評価や、改善ポイントの特定が容易になります。
継続的な最適化プロセス
コスト最適化は一時的な取り組みではなく、継続的なプロセスとして確立します。
新しい技術やサービスの評価、運用プロセスの見直しなど、常に改善の機会を探ります。
最適化施策の評価
実施した最適化施策の効果を定期的に評価し、必要に応じて見直しを行います。
また、新たな最適化手法や技術動向にも注目し、より効果的な施策を検討します。
今後のトレンドと展望
DXソリューション開発の分野は、技術革新とビジネスニーズの変化により急速に進化を続けています。
このセクションでは、今後注目すべき技術トレンドと開発手法の展望について解説します。
技術トレンドの進化
ローコード/ノーコード開発の普及
開発者不足への対応として、ローコード/ノーコード開発プラットフォームの活用が加速しています。
ビジネス部門による開発参加が可能となり、IT部門との協業モデルも変化していきます。
導入における考慮点
ローコード/ノーコードツールの選定では、カスタマイズ性とセキュリティ面での考慮が重要です。
既存システムとの連携や、将来的な拡張性についても十分な検討が必要となります。
AI/ML活用の新展開
人工知能と機械学習の活用は、より実用的な段階に入っています。
特に、自然言語処理や画像認識技術の進化により、業務自動化の可能性が大きく広がっています。
実装アプローチの変化
AIモデルの開発と運用は、より効率的なアプローチに移行しています。
AutoMLの活用や、MLOpsの導入により、AI機能の実装と保守が容易になっていきます。
開発手法の進化
DevOpsの新たな展開
DevOpsの実践は、より包括的なアプローチへと進化しています。
セキュリティやコンプライアンスの考慮を開発初期から組み込む、DevSecOpsの導入が進んでいます。
自動化の範囲拡大
テストの自動化からデプロイメント、モニタリングまで、自動化の範囲が拡大しています。
AIを活用した異常検知や、自動修復機能の実装も進んでいきます。
マイクロサービスアーキテクチャの進化
システムの柔軟性と保守性を高めるため、マイクロサービスアーキテクチャの採用が進んでいます。
サービスメッシュの導入により、より効率的な運用が可能となっています。
実装パターンの標準化
マイクロサービスの実装パターンが標準化され、より効率的な開発が可能となっています。
コンテナオーケストレーションツールの進化により、運用の負担も軽減されています。
将来的な展望
クラウドネイティブ開発の深化
クラウドネイティブ開発は、より高度な段階へと進化していきます。
サーバーレスアーキテクチャの活用や、エッジコンピューティングとの連携が重要となっています。
プラットフォーム選択の多様化
クラウドプラットフォームの選択肢が増え、マルチクラウド環境での開発が一般的となっています。
クラウドサービス間の相互運用性も向上し、より柔軟な構成が可能となっています。
セキュリティ対策の進化
セキュリティ対策は、より包括的なアプローチへと進化しています。
ゼロトラストセキュリティの考え方が浸透し、継続的なセキュリティ評価と対策が重要となっています。
新たな脅威への対応
AI活用による高度な脅威検知や、量子暗号技術の実用化など、新たな技術を活用したセキュリティ対策が進んでいきます。
プライバシー保護技術の進化も注目されています。
教えてシステム開発タロウくん！！
DXソリューション開発に関する実践的な疑問や課題について、オフショア開発のエキスパートであるシステム開発タロウくんが分かりやすく解説します。
要件定義に関する質問
要件定義の工数はどれくらい見込むべきですか？
プロジェクト全体の20-25%程度の工数を要件定義に充てることをお勧めします。
特に、ステークホルダーが多い場合は、合意形成に時間がかかるため、余裕を持った計画が必要です。
工数配分のポイント
要件定義フェーズでは、現状分析、課題整理、要件確定、ドキュメント作成などの作業に十分な時間を確保することが重要です。
また、レビューと修正の時間も考慮に入れる必要があります。
開発体制に関する質問
オフショア開発チームとの連携で気をつけるべきポイントは？
コミュニケーション手段と頻度を明確に定めることが重要です。
定期的なビデオ会議の実施や、チャットツールの活用など、複数のコミュニケーションチャネルを確保しましょう。
コミュニケーション計画
日々のスタンドアップミーティングと週次の進捗報告会を基本とし、時差を考慮した会議時間の設定が効果的です。
また、文書でのコミュニケーションも併用することで、認識の齟齬を防ぐことができます。
品質管理に関する質問
テスト工程の効率化のコツを教えてください
テスト自動化の範囲を適切に設定することが重要です。
特に回帰テストの自動化は、開発の反復性を高め、品質の安定化に貢献します。
テスト計画のポイント
テストケースの作成では、業務の重要度に応じて優先順位をつけ、効率的なテスト実行を心がけましょう。
また、テスト環境の整備も忘れずに行う必要があります。
運用保守に関する質問
システム監視の効果的な方法は？
システムの健全性を継続的に確保するためには、多層的な監視体制の構築が重要です。
アプリケーションログ、システムメトリクス、ユーザー体験など、様々な観点からの監視が必要です。
監視設計のポイント
アラートの閾値設定は、false positiveを減らすよう慎重に行いましょう。
また、インシデント発生時の対応フローも事前に整備しておくことが重要です。
まとめ
DXソリューション開発の成功には、適切な要件定義、効果的な開発管理、そして継続的な改善サイクルの確立が不可欠です。
本記事で解説した実践手法とベストプラクティスを参考に、御社のDX推進を進めていただければ幸いです。
より具体的な導入方法や、御社の課題に合わせたソリューションについて、専門家による相談を承っております。
まずはお気軽にMattockの問い合わせフォームよりご相談ください。
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