1-1 社会で起きている変化

東京⼤学 数理・情報教育研究センター
2020年5⽉11⽇

東京⼤学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

1

概要


データサイエンスやAIとはどういう分野なのでしょうか？なぜ社会の関⼼を集めているのでしょうか？



本節では社会におけるデータ・AIの利活⽤例を幅広く学ぶことで、社会で起きている変化を知り、データサイエンスやAIを学ぶことの意義を理解することを⽬標とします

特にAIを活⽤した新しいビジネスやサービスは、複数の技術が組み合わさって実現していることに注⽬して下さい

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本教材の⽬次
1.
2.
3.
4.
5.
6.

データサイエンス⼊⾨
応⽤分野（⾃然科学）
応⽤分野（社会科学）
応⽤分野（ビジネス）
データサイエンティストとAIの関係
参考⽂献

4
11
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32
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1-1-1

データサイエンス⼊⾨

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データサイエンスとは

データを有効活⽤し、数理モデリングや計算技術と適⽤ドメインの専⾨知識を結合することで新たな知識を⽣み出し、その活⽤のシナリオを導き出すことです

なぜ注⽬を集めているのでしょうか？

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古くからあります

例えば17世紀の天⽂学者であるヨハネス・ケプラーは

(1) データの有効活⽤：ティコ・ブラーエが⻑年観測した惑星の運動データを⽤い

(2) 数理モデル・計算技術・適⽤ドメインの専⾨知識：
天⽂学の知識を活⽤し、⼿計算で惑星運動を分析し 計算機はおろか消しゴムすらまだありません

(3) 活⽤のシナリオ：仮説検証や知識発⾒などを通じてその後の天⽂学に⼤きな影響を与えました ケプラーの法則はニュートンの万有引⼒へと繋がっ
ていきます



出典：
[Kepler1627]
https://www.loc.gov/item/490
38330/

なぜ今注⽬を集めているのでしょうか？
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技術のブレークスルー：ハードウェア


計算機の進化 処理性能の向上CPU（ムーアの法則）、GPUの進歩
 記憶装置の進化メモリ、HDD、SSD
 情報通信技術の⾰新インターネット、クラウド、エッジ

ムーアの法則[OurWorldData]

集
積
度

年

GPUの実物CPUとGPUはどちらも計算処理を⾏う
計算機のいわば頭脳ですが、GPUはCPUに⽐べ簡単な計算を並列で⼤量に実⾏するのに向いています。

図の出典：
https://ja.wikipedia.org/wiki/NVIDIA#/media/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:NVI
DIA-GTX-1070-FoundersEdition-FL.jpg
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技術のブレークスルー：最適化技術


最適化技術の進歩により今まで最適化できなかった問題も「解ける」
ようになりました

AIと将棋棋⼠が熱戦を繰り広げられるようになったのも最適化技術の進歩による所が⼤きいです 電王戦（https://www.shogi.or.jp/match/denou/）同様にAIがゲームを上⼿にプレイできるようになったのも最適化技術の進歩による所が⼤きいです 後述する深層学習・強化学習と関連します

出典：[Jung](https://github.com/aleju/mario-ai)
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8データ量の増加
記録の電⼦化 紙媒体で記録していた時はデータを分析しようと思っても不可能でした。ペーパーレス化が進むとデータの有効活⽤に対するニーズが⾼まりました。
 インターネットの普及（あらゆるものが記録されます）
 ⼈と⼈が繋がりやすくなった結果、⺠泊などシェアリングエ
コノミーと呼ばれる新しいサービスも多く⽣まれました シェアリングエコノミーとは、個⼈が保有する資産をイン
ターネットを介して他者にも利⽤してもらう社会のことです

ペーパーレス化の例：
NACCS(輸出⼊・港湾関連情報処理システム)：国際貿易に関連する通関⼿続きは⾮常に⾯倒です。⽇本では⽐較的早い時期から電⼦⼿続きに移⾏しています(https://www.naccs.jp/)

2019年において：
 Youtubeでは毎分約450万本のビデオが再⽣されました Uberでは毎分約1万⼈がタクシー
を利⽤しました Googleでは毎分約450万件の検索が⾏われました（出典[Domo]）

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ビッグデータとAIの普及

マッキンゼーの調査[McKinsey2018]によれば、データサイエンスとAIによって、50％以上の企業がマーケティングのやり⽅が⼤きく変わったと回答し、30％以上の企業が研究開発のやり⽅も変わったと回答したそうです

同レポートによると、いわゆるIT企業だけでなくエネルギー産業やヘルスケア産業もビジネスのありかたが⼤きく変わったと回答した
そうです 影響を受けた業務の例：マーケティング、研究開発、サプライ
チェーンマネジメント、労務管理など



それではビッグデータとAIは具体的に学問やビジネスをどう変えているのでしょうか？
 まずは⾃然科学から⾒ていきましょう

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1-1-2

応⽤分野（⾃然科学）

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物理学


物理学では探査機から送られてくる⼤量のデータや望遠鏡で撮影された画像をAIで分析することで新たな発⾒が⽣まれています

例えばGoogle AIの研究者はNASAのケプラー探査機から送られてくる膨⼤な輝度のデータを深層学習で分析することによって、太陽系外惑星を発⾒する試みを⾏っています（ https://www.nasa.gov/pressrelease/artificial-intelligence-nasadata-used-to-discover-eighthplanet-circling-distant-star）
Video credit: NASA/Ames ResearchCenter

⽇本ではマルチスペクトル観測装置のMuSCATを駆使し同様の研究を⾏っています（https://gendai.ismedia.jp/articles/-/71410）
 地球と似た惑星が⾒つかる⽇もそう遠くないのかもしれません

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⽣物学


⽣物学では遺伝⼦データや画像分析技術などを⽤いて様々なデータサイエンスが⾏われています

⽇本のライフサイエンス統合データベースセンターでは、ライフサ
イエンス分野におけるデータベースの統合化に取り組んでいます（https://ds.rois.ac.jp/center1/）

DeepMindでは遺伝⼦データと深層学習を⽤いタンパク質構造を予想する試みに取り組んでいます AlphaFoldと呼ばれています[Senior et al.2020]（https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-forscientific-discovery）


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化学


化学でもビッグデータの利⽤は盛んです

例えば化学反応予測の分野では、既に判明している化学反応のデータをネットワークとして整理し、未知の反応の予測をリンク
予測問題として定義することで、新しい化学反応を探す試みが⾏
われています[Segler,Waller2017]
 同研究ではおよそ1400万の分⼦を対象にしたネットワークが活⽤されました。ノードを分⼦や反応とし、エッジを化学反応における役割として定義しています。



⽇本の物質材料研究機構でも情報技術と化学実験を融合すること
で物質・材料の研究開発を⾰新する試みが⾏われています（https://www.nims.go.jp/research/MaDIS/index.html）

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1-1-3

応⽤分野（社会科学）

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政治学と法律

政治学や法律でも様々な試みが⾏われています

⽶国議員の投票⾏動を、過去の投票パターン、法案の内容、議員同⼠のソーシャルネットワークのデータを⽤いてモデリングし、新規法案が提出された時に誰が賛成・反対するかを予想するモデルを提案している研究もあります[Song et al.2018] ⽶国では議員の投票⾏動データはオープンデータ化されており広く分析されています(http://www.ou.edu/carlalbertcenter/research/pipc-votes)



契約書を締結の度に読み直すのは⾮常に⼤変です。そのため契約書の⾃動分析ツールを提供する企業もあります eBrevia：契約書の⾃動分析(https://ebrevia.com/#overview)

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⽂学と⾳楽

データサイエンスとAIの活⽤範囲は⽂学や⾳楽にも及びます

例えば古⽂書の崩し⽂字を読めるようになるには専⾨的な訓練を必要とします。そこで広く⼀般層にも古⽂書を読んでもらえるように
機械学習を⽤い、崩し⽂字の「翻刻」（書き換え）に挑戦している研究者もいます[カラーヌワット2020]（https://about.google/intl/ALL_jp/stories/tensorflow-ai-japaneseculture/?utm_source=google&utm_medium=hpp&utm_campaign=J
apan）


他にもGoogleは与えられたメロディに対してバッハ⾵の伴奏を⾃動⽣成するツールを公開し話題になりました（https://www.google.com/doodles/celebrating-johann-sebastianbach）


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テキストや動画の新規⽣成

⽣成技術の進歩はフェイクニュースやディープフェイクなど新たな問題も⽣んでいます

OpenAIが公開したテキストの⾃動⽣成ツール
 OpenAIはAI研究に関する⾮営利団体で最初にいくつか⽂章を⼊⼒することで残りを勝⼿に⾃動⽣成してくれるツールを公開しました(https://talktotransformer.com/で試すことができます)

ディープフェイク動画
 ⼀例は次で⾒ることができます（https://www.youtube.com/watch?v=cQ54GDm1eL0）
Video credit: You Wonʼt Believe What Obama
Says In This Video! BuzzFeedVideo
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経済学
経済学でもビッグデータを活⽤した研究が⾏われています POSデータを⽤い物価をリアルタイムで計測する研究者もいます[渡辺2018] （POSデータとはコンビニなどレジのデータのことです）
 ビットコインの取引パターンとバブルの関係を分析することもあります[Bovet et al.2018]
取引パターンの類型


ビットコイン価格の時系列

出典：https://www.cmdlab.co.jp/price_utokyo/daily/

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19ファイナンス
ファイナンスでは従来利⽤されなかったようなデータ（オルタナティ
ブデータ）の活⽤が盛んです 下記以外にもPOS、GPS、衛星写真などが活⽤されています 例えば決算短信から株価に影響を与える因果チェーンの抽出を試みる
研究者もいます[Sakaji et al.2017]（左下） 因果チェーンとは「オリンピックが開催される」ことによって「建設需要が⾼まる」など事象の因果関係を表現したデータです 複数のデータベースをネットワーク上に格納し探索することで、株価に影響を与えるニュースが報道されるリスクを予測する試みもあります[Hisano et al.2020] （右下）


出典：https://socsim.t.u-tokyo.ac.jp/ccs/
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1-1-4

応⽤分野（ビジネス）

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フィンテックフィンテックとは技術で⾦融の不便を解消しようとする試みです フィンテック：ファイナンス ＋ テクノロジー



商・⾦融取引、⽀払い実績、交友関係などビッグデータを活⽤し、より正確に定量的リスク管理をすることで、それまで⾦融サービスを受けられなかった⼈へ⾦融サービスを拡⼤することができます こうした⾦融サービスの対象範囲の拡⼤は⾦融包摂と呼ばれます

例えば中国ではモバイルアプリの利便性が⾼く、キャッシュレス化が⾮常に進んでいます。これによって⼀元的に顧客情報をビッグデータとして分析でき、より顧客にあわせた⾦融サービスを提供できるようになりました[河合2018]
 https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/rel180314
b.pdf のpg20

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チャットボット問い合わせ業務の効率化を⽬標にチャットボットを導⼊する企業が増えています チャットボットとは⼈が⾔葉で質問すると機械が⾔葉で⾃動回答してくれるシステムのことです

ライフネット⽣命では、チャットボットによる保険⾒積もりや診断
を保険プランナーと併⽤することで、業務効率化を図っています[ライフネット⽣命2018]
 https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/data/rel
180810d2.pdfのpg13



サッポロホールディングスでも⼈事、総務、経理などに関する問い
合わせの45％を⾃動対応にすることに成功しているようです[野村総合研究所2018]
 https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/data/rel
180810d5.pdfのpg17
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アプリ開発

データサイエンスはアプリの機能改善にも役⽴ちます

LINEではユーザー調査、データ分析、実験などを通じてグループ作成機能の改善を⾏っています オンライン実験による機能改善の評価、データ分析に関する煩雑な処理の⾃動化などデータサインエスは多岐にわたって役
⽴っています 詳しくはhttps://logmi.jp/tech/articles/322207を参照してくだ
さい

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マッチング

経済取引は売りたい⼈と買いたい⼈が出会わなければ成⽴しません。
データサイエンスを⽤いることで上⼿に⼈と⼈を引き合わせることができます。



リクルートホールディングスはビッグデータを活⽤しマッチングを促進することで、⼈⽣の様々なライフステージにあったマッチング
サービスを提供しています [⼩川2017] グルメ、旅⾏、ファッション、ヘルスケア、就職、結婚、⾃動⾞購⼊、引っ越し https://www.boj.or.jp/announcements/release_2017/data/rel
171030a4.pdfのpg5

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IoTとロボット

モノのインターネット(IoT)やロボットの利⽤も盛んです Internet of Things：インターネット経由でセンサーを結合することです

例えばAkerではドローンを⾶ばして農作物をモニターするアプリを開発しています（https://www.akersolutions.com/）© 2003-2018 Aker Solutions ASA



ボストンダイナミクス社が作るロボットの例は皆さんも⾒たことがあると思います（https://www.youtube.com/watch?v=13il13vDH5w）
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機械稼働管理システム


機械の稼働状況をインターネットを介してサーバーに収集し、故障原因推定、修理の迅速化、盗難防⽌、コスト削減などの提案を企業側が⾏っています KOMTRAX（コマツ機械稼働管理システム）[KOMTRAX]

顧客ごとのニーズにあわせた購⼊・リースプランを案内できるのがポイントです 詳しくはhttps://sanki.komatsu/komtrax/を参照してください

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農業と⼟⽊

農業や⼟⽊でもIoT機器を使⽤することが多いです

例えば熟練した農家の栽培技術のAIでの再現を⽬標に、IoT機器と機械学習の技術で上⼿な⽔やりを学習し、⽢いトマトの栽培に成功した研究者もいます（https://www.jst.go.jp/kisoken/jyonetsu/interview/h29/mineno.ht
ml）

出典：2020 科学技術振興機構(JST)
峰野博史、多様な環境に⾃律順応できる⽔分ス
トレス⾼精度予測基盤技術の確⽴

ドローンで撮影した画像から被災地域の推定を⾏っている研究者もいます[MIT2019]（https://www.technologyreview.com/s/614246/ai-imagerecognition-improves-disaster-response/）

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⾃動制御


センサーからリアルタイムでデータを読み取り⾃動で複雑な制御を⾏
うこともあります

⾃動運転技術の開発が盛んです（https://www.tesla.com/autopilot）



例えばGoogleのデータセンターではパフォーマンスに影響がでないよ
うに空調管理することで、データセンターの⽀払い料⾦を最⼩化しています 料⾦を40％削減したことで有名になりました（https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-reducesgoogle-data-centre-cooling-bill-40）

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⾃動機械学習

機械学習モデルの開発タスク⾃体を⾃動化する試みもあります

⾃動機械学習とは問題設計を与えるだけで、基本的な分析や様々な機械学習のモデルを⾃動で計算してくれるツールのことです GoogleのAutoML(https://cloud.google.com/automl)
 MicrosoftAutoML(https://docs.microsoft.com/jajp/azure/machine-learning/concept-automated-ml)

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複数技術を組み合わせたAIサービス


⽢いトマトの栽培（pg28）、⾃動運転（pg29）、フィンテック
（pg22）の例に顕著ですが、AIサービスは複数の技術を組み合わせて作ることが多いです ⽢いトマトの栽培：画像認識技術、強化学習、IoT機器など
 ⾃動運転：画像認識技術、異常検知、強化学習、⾃動⾞制御など
 フィンテック：電⼦決済、デフォルトリスク予測、リスク管理な
ど



この他にも
 ビッグデータを管理するデータベースエンジニア
 IoT機器であれば通信技術・セキュリティ対策など⼀つのサービスを作るには多くの技術が必要になります

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1-1-5

データサイエンティストとAI

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AIとは


「賢い機械。特に賢いプログラムを作るための科学と⼯学である。」のことです ジョン・マッカーシー（⼈⼯知能の⽗）
 定義はこれ以外にもあります。⼈間のように考える機械に限定されないことがポイントです。



空調の⾃動制御や⾃動機械学習は⼗分に賢いプログラムと呼べます

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特化型AI と汎⽤AI
特化型AIとはあるタスクの処理に特化したAIのことです。それに対して汎⽤AIとは様々なタスクの処理に対応できるAIのことです。



現在のAIの多くは特化型で⼈間の専⾨家や職⼈同様に理解しているとは⾔えないものが多いです

ただし、AIが⼈間の専⾨家や職⼈同様に理解して動いていなくても⼗分に役⽴ちます ⼤雑把な分類結果でも⼗分有⽤だったり、⼈間が分析するにはデータ量が多すぎて機械のアシストが必要不可⽋だったり、理解は別としてとにかく予想が当たればよいなど様々な状況が考えれます

汎⽤AIは模索段階です

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データサイエンティストの必要性

データサイエンティストとはデータサイエンスを研究する⼈や、社会においてデータ分析やAIの活⽤を実践する⼈のことを指します

社会の⾄る所でデータサイエンス・AIの利⽤が広まっています Society 5.0、第４次産業⾰命、データ駆動型社会

AIの⾮連続的進化
 計算技術の進化、ビッグデータ、情報通信技術などが複合的に組み合わさることによって、急激にできることが広がりました 多くのサービスは複数の技術を組み合わせることでできています

それではなぜ、⼀部のエンジニア以外の⼈も、データサイエンスを学ぶ必要があるのでしょうか？

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データを起点としたものの⾒⽅

⼈間は直感的な速い思考と熟慮する遅い思考を使い分け意思決定をします[Kahneman2013]（2002年度ノーベル経済学賞受賞）
 速い思考：直感、遅い思考：計算など集中⼒が必要なもの
 ⽇常⽣活において⼀つ⼀つ丁寧に、まるで複雑な計算問題を解
くように、遅い思考で意思決定をすることは稀です 経験や直感を頼りに速い思考で意思決定をします

速い思考は社会問題を考える際には妨げになることがあります 速い思考の⻑所は、素早く意思決定ができ、脳の消費エネル
ギーも少ないことです（⼈は速い思考に頼りがちです）
 短所は先⼊観にとらわれ実態を無視する危険性があることです データを⾒て初めて問題の深刻さに気付くことはよくあります

データを起点としたものの⾒⽅によって、社会の実態に即した意思決定ができるようになります（データ駆動型社会）東京⼤学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA36

帰納的推論と演繹的推論


データを起点としたものの⾒⽅は、個々の事例から⼀般的な結論を導く⾏為で、帰納的推論に相当します 個々の事例を集める必要があるので⼿間がかかります演繹的推論は⼀般的に正しいとされる前提からある状況に対して結論を導く⾏為です 個々の事例を集める必要はないので、帰納的推論と⽐べて⼿間は少ないですが、誤った前提を元に結論を導くと間違えます

社会のように⼀般的に正しいとされる前提が曖昧で、かつ先⼊観に左右されやすい場合、データやAIを活⽤し、社会の実態に即しているか確認する帰納的推論が重要になります

逆にAIに弱点はないのでしょうか？

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AIの弱点

⼈間は遅い思考で構築した因果関係や理論を整理し、簡潔にものごとを理解できます

それに対してAIは⾃動で与えられたデータに対して、帰納的にモデルを適切にチューニングすることはできますが、必ずしも簡潔な理解を与えてくれるわけではありません 理解に関する論争は科学の黎明期からあります（pg37に続く）
 説明可能性の⾼いAIの開発は最先端領域です（ 「1-6 データ・
AI利活⽤の最新動向」参照）



また社会実装時には、仮にAIが社会の問題に解答を出したとしてもそれが社会的に許容されるかは別問題なこともあります 社会問題と⼈間中⼼の判断（pg40に続く）

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天⽂学の初期の論争
16-17世紀の天⽂学：惑星運動
 コペルニクス：円運動と周転円の組み合わせを提案
 ケプラー：楕円運動を提案

コペルニクス：⼤きい円運動に
⼩さい円運動を重ねる

ケプラー：楕円運動

出典：[Copernicus1543]
https://www.loc.gov/item/54054204/
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科学的理解への道

円運動と周転円の組み合わせ（複雑な記述）〜楕円（単純な記述）
 無限に周転円構造を⾜せば楕円と同等です

楕円構造を選ぶ基準があるとしたら「当時は」計算の簡易さです 計算機がない中では⼿計算に頼るほかありませんでした それでは仮にケプラーが現代の計算機を持っていたら本当に楕円を選んだでしょうか？[Kracker et al.2011]



計算機の進歩は、仮に簡潔に記述できる関係式であっても不必要に煩雑に記述することを可能にしますこれによって⼈間の理解が阻害されることもあります 例えば計算機が⾃動で複雑なモデルを構築してくれたとしても（円＋周転円）、結果的にごく初歩的な分析をしているのと変わらない（楕円）、という上記のような状況もありえます 上記の例では、最終的には簡潔に記述したケプラーの記述を元にニュートンは万有引⼒に辿り着きます東京⼤学 数理・情報教育研究センター 久野遼平 2020 CC BY-NC-SA

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計算技術の進歩の弊害


⾼度な計算技術がアクセスしやすくなればなるほど、不要に煩雑なモデルも簡単に構築できるようになります ⾃動機械学習：ボタン⼀つで実⾏可能
 何の理解にも繋がらない分析には注意が必要です

データサイエンス・AIを⼈間の知的活動を補完する形で上⼿に使うには、データサイエンス・AIの基礎知識が必要不可⽋です 学問分野に限った話ではなくビジネスでも同様です

現代の計算機の利点はいかしつつ、数理モデル・計算技術・適⽤ドメインの専⾨知識をフルに活⽤するようにしましょう

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社会問題と⼈間中⼼の判断


⽶国では予測型警察活動や司法判断でAIの活⽤が進んだ結果、 AIの偏⾒が⼤きな問題になっています 特定のデモグラフィック属性（年齢、性別、職業などの⼈⼝統計
学的特性）をもっている⼈の⽅が再犯率が⾼いと予想されました[ProPublica2016]

こうしたバイアスの問題は深刻に受け⽌められており、AIが社会的に正しく稼働しているか検証する監査⼈の必要性を主張する研究者もいます[Rawhan2017]



AIが何を⽬指すべきか考えるのはあくまで⼈間です 価値基準を与えるのは⼈間

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Society 5.0

データサイエンス・AIの適⽤範囲は広く、社会的にも有益になる可能性を秘めています Society 5.0とはサイバー空間とフィジカル空間を⾼度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両⽴する
⼈間中⼼の社会のことです

こうした社会では新たな社会問題も⽣じます バイアス、プライバシー、個⼈の尊重、競争法、AIの悪⽤[Brundage et al.2018]



AI時代に対応できる公共政策や法案を起案できる⼈材が今後は必要になってきます 公共政策に関しては[Buchanan and Miller2017]が有名です AIと憲法の関係については[⼭本2018]が論じています

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Society 5.0へ向けて

社会にとって望ましい技術と社会の融合を⽬指すのであれば、⼀部の技術者だけでなく、多くの⼈を巻き込んだ対話の結果として、新しい社会を作っていかなければなりません

そのためには、データサイエンス・AIをブラックボックス化せず、
かつての「読み・書き・そろばん」のように多くの⼈が基本を理解しなければなりません

出典：内閣府ホームページ(https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html)

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AI特区

スーパーシティ構想

⽇本でもAI特区を作ろうという動きがあります 2019年通常国会：廃案、秋国会：提出⾒送り
 2020年の通常国会で再度可決を⽬指すようです[毎⽇新聞2020年
2⽉4⽇]
 トヨタのコネクテッド・シティのCMを⾒たことのある⼈もいるかもしれません（https://tabi-labo.com/293535/toyota-woven-city）
 カナダや中国では同様の試みがすでに進⾏中です こうした試みは社会と技術の融合のあり⽅を考える上で、⾮常に重要なモデルケースとなります

今こそデータサイエンスを始めてみませんか？
出典：⾸相官邸ホームページ（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusento
c/supercity/openlabo/supercitycontents.html）[内閣府]pg4より
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まとめ


データサイエンスとは
 データを有効活⽤し、数理モデリングや計算技術と適⽤ドメインの専⾨知識を結合することで新たな知識を⽣み出し、その活⽤のシナリオを導き出すこと

なぜ注⽬を集めているか 計算技術、ビッグデータ、情報通信技術などの進歩により急激にできることが広がったことがその背景にあります

なぜ多くの⼈が学ぶ必要があるのか 社会にとって望ましい技術と社会の融合を実現するには、⼀部の技術者だけでなく、多くの⼈を巻き込んだ対話の結果として、
新しい社会を作る必要があります そのためには多くの⼈が基本的な理解をもっている必要があります
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参考⽂献

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発明者：渡辺努、渡辺広太．

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