㹇㹑㹑㹌 㸯㸱㸲㸱㸫㸷㸷㸰㸶኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲䠎䠌䠎䠏ᖺ䠕᭶㻌 䠲䠫䠨䠊䠎䠒㻌ᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍

目

次

巻頭言
With コロナ及び After コロナの時代に大学を変革する DX の実現に向けて
徐 浩源 ----3

論文
xR 技術を活用した教育 DX システムの実証評価
東 昭孝, 西山 宣昭, 堀井 祐介，小林 恵美子 ----4
組織内端末の Web アクセスの規則性に着目したプロキシログ中の異常検知
名倉 悠, 青木 茂樹, 宮本 貴朗 ----12
標的型サイバー攻撃検知技術によるセキュリティ懸念の調査と対応事例
伊藤 智博 ----22

事例紹介
北陸ブロック 活動報告
吉川 雄也 ----32
東北・関東ブロック報告
田島 靖久 ---42

東海地区における活動について
戸田 智基 ---45
近畿ブロック活動報告
宮本 貴朗 ---48
九州ブロック活動報告
情報セキュリティ対策自己診断システムの構築
青木 謙二 ---52

事務局だより2022 年度 IS 研活動報告
1.総会
2.各ブロック活動--------------------------------------------------------58--------------------------------------------------------59『総会開催』および『論文募集』について----------------------------------63

論文誌「大学情報システム環境研究」について
編集委員会規則---------------------------------------------------------64

発行要領---------------------------------------------------------64

査読要領--------------------------------------------------------65

論文誌「大学情報システム環境研究」執筆要領 -------------------------------66

国公立大学情報システム研究会 会則--------------------------------------------70
編集後記-----------------------------------------------------------74

会員所属機関一覧---------------------------------------------------------75኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/‫ת‬ಆ‫ݶ‬
:LWK αϫψ‫ ;ٶ‬$IWHU αϫψ͹࣎େͶ୉ָΝรַͤΖ '; ͹ࣰ‫ݳ‬Ͷ޴͜ͱ
7RUHDOL]HDUHDOGLJLWDOWUDQVIRUPDWLRQLQKLJKHGXFDWLRQLQDQHUDRIFRH[LVWHQFHZLWK&29,'DQGLQSRVW&29,'HQYLURQPHQWճௗ অ ߔ‫ݱ‬ʤ+DR\XDQ;8ʥԥශࠅཱི୉ָ ָௗಝ೜ึࠦ
ช෨Ռָ঴߶౵‫گ‬ү‫ۃ‬ͺɼྫ࿪  ೧  ݆຦͹ࣆແ࿊ཙͲɼ৿‫ܗ‬αϫψΤ΢ϩη‫״‬ઝ঳͗  ྪ‫״‬ઝ঳ͶҢߨͤΖ‫خ‬ຌద͵‫״‬ઝଲࡨ͹ߡ͓๏Ν௪எ͢Ήͪ͢ɽ͞ΗΉͲ  ೧༪ΕͶΚͪΕɼָਫ਼͹ָर‫ؽ‬ճ͹֮ฯͳ‫״‬ઝଲࡨ͹ྈཱིΝਦΖͪΌ͹͠Ή͡Ή͵޽෋Νߪͣͱ͘Ήͪ͗͢ɼ:LWK αϫψʀ$IWHU αϫψͲͺɼೖ৙Ͷ͕͜Ζ‫خ‬ຌద͵‫״‬ઝଲࡨΝߨ͏͵͗Δ΍ɼ୉ָ͵ʹͶ͕͏ͱͺɼ‫گ‬ү‫׈ڂݜ‬ಊ͹‫ܩ‬କΝ઴఑ͳͪ͢৏Ͳɼָਫ਼͹ָर‫ؽ‬ճ͹֮ฯɼָरंຌҒ͹‫گ‬ү‫׈‬ಊΝࣰࢬͤ
Ζ͞ͳ͗॑གྷͳ͠ΗΉͤɽ͠ͱɼ͞ΗΉͲߑ஛͢ͱͪ͘୉ָ͹৚ๅ΢ϱϓϧ‫ڧ؂‬ͺɼ৿‫ܗ‬αϫψະԈ͢ͱ͏ͪ࣎‫غ‬Ͷࢧ͑௪Εઅ‫ ͪ͢ܯ‬,7 γʖϑηΏઅඍ͹‫ؽ‬೵Νཤ༽ंଈɼͯΉΕָ;ଈ͹ָਫ਼Ώ‫͓گ‬Ζଈ͹‫گ‬ҽɼ‫ݜ‬‫ڂ‬Νਬ਒ͤΖ‫ंڂݜ‬Ͷͺͨ͹Ճ஍Νै෾Ͷ఑‫ͤڛ‬Ζ͞ͳ͗Ͳ͘ΉͦΞͲͪ͢ɽ͞͹Γ͑͵੊ֆ‫و‬ໝ͹ड़པࣆͶΓͮͱɼଡ͚͹୉ָͺɼώʖοϡϩΫϡϱϏηɼηϜʖφϤωώʖετΡɼυζνϩΫϡϱϏηɼυζνϩϤωώʖετΡ͹ߑ૟͵ʹΝ଩ͬड़͢ɼϛηφαϫψΝ‫ݡ‬ੀ͓ͪɼ৿
ͪ͵୉ָ͹ ';ʰ'LJLWDO7UDQVIRUPDWLRQʱրַߑ૟ΏϕϧϱΝ‫ݗ‬౾‫;ٶ‬ൺ࿒͢Ήͪ͢ɽυζνϩٗढ़͹‫༽׈‬ͶΓΖ୉ָ͹‫گ‬үͳ‫׈ڂݜ‬ಊɼ֦झ‫ۂ‬ແ͹ӣӨͶรַΝ΍ͪΔͨ͑ͳ͢ͱ͏Ήͤɽ͏ΚΑΖɼυζνϩΝ‫ͪ͢༽׈‬୉ָʀ߶౵‫گ‬ү͹߶ౕԿΝࣰ‫͢ݳ‬Γ͑ͳ͏͑ಊ͗࢟͘Ήͮͱ͏Ήͤɽαϫψͺɼ͞͹੊ֆΝҲรͦ͠Ήͪ͢ɽ:LWK αϫψʀ$IWHU αϫψ͹࣎େͶͺɼ୉ָ‫گ‬ү͹υζνϧ΢κʖεϥϱ͖͗ܿͦ͵͏ͳɼชՌ঴͗  ೧ౕ͹ʰ୉ָ‫گ‬ү͹υζνϧ΢κʖεϥϱʀ΢ωεΠτΡϔਬ਒җ୙ࣆ‫ۂ‬ʱ͹ޮู͗൅න͢Ήͪ͢ɽ6RFLHW\ Ͷ‫ٽ‬ΌΔΗΖ৿ͪ͵Ճ஍Ν૓
ଆͲ͘Ζਕࡒү੔Ͷ޴͜ͱυζνϩٗढ़Ͳ୉ָ‫گ‬ү͹Ճ஍Ν࠹୉‫ݸ‬Ͷ߶ΌɼָसंιϱφϨρ
έ͹ָ;Ν૓ଆͤΖ͞ͳͶ໪ࢨ͢ͱ͏ΖͪΌͫͳࢧ͏ΉͤɽΉͪɼ୉ָ͗खΕૌ΋ '; ͺɼέϧΤχαϱϒϣʖτΡϱήΏυʖνιϱνʖٗढ़͹਒ิͶΓΕɼ͞ΗΉͲ͹ୱ͵Ζ৚ๅ͹υζνϩԿͳͺҡ͵Εɼώʖοϡϩͳ‫ͳࣰݳ‬͹༧߻͵ʹΝߡ͓Ζචགྷ͍͗Εɼਇ͹̛̯͹ຌ࣯Ν‫ٽ‬Όࢾߨࡪ‫Ͳޣ‬۹ΕԾ͝Ζ͞ͳͶοϡϪϱζ͢͵͜Ηͻ͵ΕΉͦΞɽ,6 ‫ݜ‬͹࿨ชࢿͺɼΉ͠Ͷ͞ΗΔ͹՟ୌմ݀Ͷ޴͜ͱ͠Ή͡Ή͵खΕૌΊΏࢾΊΝ٠࿨Ώ൅න͹৖ͳ͵ͮͱ͏Ήͤɽͧͽɼ,6 ‫ݜ‬ճҽ͹և༹͗ຌ࿨ชࢿͳ͏͑ϕϧρφϓΧʖϞͲೖຌ͹୉ָ͹ '; ͹ࣰ‫ݳ‬Ͷ޴͜ͱ‫׈‬༄ͤΖ͞ͳΝ‫غ‬ଶ͢ͱ͏Ήͤɽ

3኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/xR ᢏ⾡ࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱ DX ࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇドホ౯Experimental evaluation of an educational DX system using xRtechnology.
ᮾ ᫛Ꮥ, すᒣ ᐉ᫛, ᇼ஭ ♸௓㸪ᑠᯘ ᜨ⨾ᏊAkitaka HIGASHI, Nobuaki NISHIYAMA, Yusuke HORII
and Emiko KOBAYASHI㔠ἑ኱ᏛKanazawa University㔠ἑ኱ᏛᏛ⾡࣓ࢹ࢕࢔๰ᡂࢭࣥࢱ࣮ࡣ㸪 ᖺᗘ࠿ࡽ඲Ꮫ '; ࢆ᥎㐍ࡍࡿ⤌⧊࡜ࡋ࡚㸪ḟୡ௦ࡢᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࢆ┠ᣦࡋ㸪࣓ࢱࣂ࣮ࢫࡢ฼⏝ࡸ㸪ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ 9); ࢩࢫࢸ࣒ࢆ⏝࠸ࡓࢫࢱࢪ࡛࢜ࡢ᧜ᙳ➼㸪ᩍ⫱ࢆ୰ᚰ࡜ࡋࡓ '; άື࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡿ㸬≉࡟ '; άືࡢ୰ᚰ࡜࡞ࡿᩍ⫱ '; ࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚㸪95 ࡸ 05 ࡢ⥲⛠࡛࠶ࡿ [5 ࢆ኱Ꮫࡢ඲ᵓᡂဨࡀ฼⏝࡛ࡁࡿ [5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒ࡢᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬⌧ᅾࢩࢫࢸ࣒ࡣᩚഛ୰࡛࠶ࡿࡀ㸪୍㒊ࡢㅮ⩏࡛ 95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࢆ฼⏝ࡋ࡚㸪ࢩࢫࢸ࣒࡟⤌ࡳ㎸ࡳணᐃࡢ '; ᩍᮦࢆ㛤Ⓨࡋ࡚ㅮ⩏࡛฼⏝ࡋࡓ㸬ᮏ✏࡛ࡣ㸪㔠ἑ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿᩍ
⫱ '; ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏≧ἣ㸪ㅮ⩏࡛ᐇドࡋࡓホ౯࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿ㸬࣮࣮࢟࣡ࢻ㸸';95[5ᩍᮦసᡂ
The Emerging Media Initiative at Kanazawa University has been working on
DX activities to promote higher education since 2021. With the aim of creating anext-generation education system, we have particularly committed ourselves tomaking original contents with a real time VFX system in studios for metaverse.
Setting an educational DX system in the center of the DX activities, we are
currently developing the xR Campus System for the use of all members of theuniversity. Although we are in the process of completing the system, we havedeveloped and implemented some of the DX educational contents with a use of
VR headsets for a few lectures in real classes. This paper reports on the present
status of the educational DX system at Kanazawa University and theevaluation of the system and contents which have been used in the real classes.
Keywords㸸DX㸪VR㸪xR, Creation of teaching materials    ࡣࡌࡵ࡟

ࡿ㸬≉࡟࣓ࢱࣂ࣮ࢫෆ࡛ㅮ⩏ࢆ⾜࠼ࡿࡼ࠺࡟

㔠ἑ኱ᏛᏛ⾡࣓ࢹ࢕࢔๰ᡂࢭࣥࢱ࣮ࡣ㸪'; ࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡿ㸬࣓ࢱࣂ࣮ࢫෆ࡛ຠᯝⓗ࡞ ᖺᗘ࡟඲Ꮫࡢ '; ィ⏬ࢆᡓ␎ⓗ࡟⤫ᣓ࣭ㅮ⩏ࢆ⾜࠺ࡓࡵ࡟㸪' ࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋࡓ ';᥎㐍ࡍࡿࢥ࢔⤌⧊࡜ࡋ࡚ᨵ⤌࡟ࡼࡾయไᙉ໬

ᩍᮦࢆసᡂࡋ࡚㸪ࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝ࡋ࡚ㅮ⩏࡛ࡉࢀ㸪ᩍ⫱ࢆ୰ᚰ࡜ࡋࡓ '; άືࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡿ㸬'; ࢆ᥎㐍ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㸪ࢩࢫࢸ࣒ࡢᩚഛࡀᚲせ࡛࠶ࡾ㸪㔠ἑ኱ᏛᏛ⾡࣓ࢹ࢕࢔๰ᡂࢭࣥࢱ࣮
ࠛ ▼ᕝ┴㔠ἑᕷゅ㛫⏫,QIRUPDWLRQ0HGLD&HQWHU.DQD]DZD8QLYHUVLW\ࠛ.DNXPDPDFKL.DQD]DZD(PDLOKLJDVKL#VWDIINDQD]DZDXDFMSసᡂࡋࡓ '; ᩍᮦࢆ฼⏝ࡍࡿࡓࡵ࡟㸪ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔㛤Ⓨࡢᑓ㛛▱㆑ࡀ࠶ࡿ⫋ဨࢆ㞠⏝ࡋ㸪ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㛤Ⓨ࡜ᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬95㸦௬᝿

4኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/⌧ᐇ㸧࣭$5㸦ᣑᙇ⌧ᐇ㸧㸪95 ࡜ $5 ࢆໟᣓࡍࡿ

࡛࠶ࡿ㸬ࡑࡢࡓࡵࡢྲྀࡾ⤌ࡳ࡜ࡋ࡚㸪ᵝࠎ࡞

05㸦ΰྜ⌧ᐇ㸧ࢆྵࢇࡔᣑᙇ⌧ᐇࡢ⥲⛠࡛࠶'; ࢩࢫࢸ࣒ࡢᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬⌧ᅾ㸪ᩚഛࡿ [5 ࢆᑐ㇟࡜ࡋ࡚㸪ᵝࠎ࡞ࢹࣂ࢖ࢫ࡛฼⏝ྍࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿࢩࢫࢸ࣒ࢆ⤂௓ࡍࡿ㸬ᴫせ࡜ࡋ⬟࡞ࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚ᩚഛࡋ࡚࠸ࡿ㸬௦⾲ⓗ࡞࡚㸪ᅗ  ࡟ '; ྲྀࡾ⤌ࡳ඲యᅗࢆ♧ࡍ㸬ࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚㸪సᡂࡋࡓ '; ᩍᮦࢆ㏻ᖖࡢࣈ

 '; ᩍᮦࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࢩࢫࢸ࣒

ࣛ࢘ࢨ࡛㜀ぴ࣭᧯సࢆ⾜࠸㸪ᑓ㛛ⓗ࡞▱㆑ࡀ[5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒㸦ᅗ ղ㸧࡛ࡣ㸪↓ࡃ࡜ࡶ '; ᩍᮦࢆ฼⏝ྍ⬟࡞ࢩࢫࢸ࣒ࡸ㸪95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࢆ฼⏝ࡍࡿࢧ࣮ࣅࢫࢆᥦ౪ண

95࣭05 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺ㸪ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛࡛࣓ࣥࢱ

ᐃࡔࡀ㸪ᩚഛࡲ࡛᫬㛫ࡀ࠿࠿ࡿࡇ࡜ࡸ㸪95 ࣊ࣂ࣮ࢫ࡜ࡋ࡚㸪ㅮ⩏࡛⮬⏤࡟฼⏝࡛ࡁࡿࢩࢫ

ࢵࢻࢭࢵࢺ➼㸪ࢹࣂ࢖ࢫࡢ‽ഛࢆࡍࡿࡢࡀ኱

ࢸ࣒ࡢᵓ⠏ࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬௚࡟ࡶࣜ࢔ࣝࢱ࢖

ኚ࡛࠶ࡾ㸪ࡍࡄ࡟ '; ᩍᮦࢆά⏝ࡍࡿࡢࡣ㞴ࡋ࣒ 9); ࢩࢫࢸ࣒ࢆά⏝ࡋࡓ᧜ᙳࡀྍ⬟࡞ㅮ⩏࠸㸬ࡑࢀࢆ⿵࠺ࡓࡵ㸪ࣈࣛ࢘ࢨ࡛ ' ࢹ࣮ࢱࡢ࡟ࡶ฼⏝ྍ⬟࡞ࢫࢱࢪ࢜ࢆᩚഛࡋࡓ㸬ࡇࡢࢫ㜀ぴ࣭᧯సࢆ⾜࠸㸪ㅮ⩏࡟฼⏝ྍ⬟࡞ '; ᩍᮦࢱࢪ࡛࢜ࡣ㸪సᡂࡋࡓ '; ᩍᮦࢆ฼⏝ࡋࡓ᧜ᙳࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࢩࢫࢸ࣒㸦ᅗ ղ㸧ࢆᵓ⠏୰ࡶྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ࢩࢫࢸ࣒㛤Ⓨ࡛ࡣ୺࡟ 8QLW\࡛࠶ࡿ㸬ࢡࣛ࢘ࢻࢧ࣮ࣅࢫ࡟ࡶྍ⬟࡞ࢩࢫࢸ࡜࿧ࡤࢀࡿ࢚ࣥࢪࣥࢆ฼⏝ࡋ࡚࠾ࡾ㸪୺࡟ࢤ࣒ࡣᥦ౪ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡀ㸪≉ᐃࡢ฼⏝⪅࡟࢔ࢡ࣮࣒㛤Ⓨࢆ୰ᚰ࡜ࡋ࡚฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡶࡢ࡛

ࢭࢫไᚚࡍࡿࡇ࡜ࡀ㞴ࡋ࠸ࡇ࡜ࡸ㸪㜀ぴグ㘓࠶ࡿࡀ㸪㏆ᖺࡣࢤ࣮࣒⏘ᴗ௨እ࡛ࡶά⏝ࡉࢀࢆྲྀࢀ࡞࠸➼ࡢ⌮⏤࡟ࡼࡾ㸪⊂⮬ࢩࢫࢸ࣒࡛

࡚࠸ࡿ㸬ᩍ⫋ဨࡢ኱Ꮫࡢ◊✲࣭ᴗົ㸪Ꮫ⏕ࡢᵓ⠏ࡋ࡚࠸ࡿ㸬'; ᩍᮦࢆⓏ㘓ᚋ㸪Ꮫ⩦⟶⌮ࢩᑵ⫋άືࡸᑵ⫋ᚋࡢᴗົ➼㸪ᑗ᮶ᙺ❧ࡘᢏ⾡ࢫࢸ࣒➼ࡢࣜࣥࢡ࠿ࡽ㜀ぴ⏝ࡢ 85/ ࡟ㄏᑟࡍ࡜ุ᩿ࡋ㸪ࡇࡢᢏ⾡ࡢᨭ᥼άືࡶ⾜ࡗ࡚࠸ࡿ㸬 ࡿࡇ࡜࡛㸪㏻ᖖㅮ⩏࡛ᐜ᫆࡟฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡀ
ࡲࡓ 8QLW\ ࢆ㏻ࡌ࡚ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢᩍ⫱ࡢㅮྍ⬟࡟࡞ࡿ㸬ᑐᛂࢹ࣮ࢱࡣ㸪' ࢹ࣮ࢱࡢ REM⩏ࡸ㸪ࢫࢱࢪ࢜ࡢࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ 9); ࢩࢫࢸ࣒ᙧᘧ࣭IE[ ᙧᘧ㸪 ᗘ㟼Ṇ⏬࣭ື⏬㸪8QLW\ࢆ฼⏝ࡋࡓㅮ⩏ࡶ⾜ࡗ࡚࠸ࡿ㸬௒ᅇ㸪95 ࣊ࢵࡢ࢔ࢭࢵࢺᩍᮦ㸦:HE*/ ᙧᘧ㸧➼ࡢᵝࠎ࡞ᙧࢻࢭࢵࢺ࡛㔜Ⅼ⛉┠ࡢ୍ࡘ࡛ᑓ⏝ࡢ '; ᩍᮦࢆᘧࡀ฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ㅮ⩏ࡢ฼⏝ࢆ⪃៖ࡋ࡚

㛤Ⓨࡋ㸪ㅮ⩏ࢆ⾜ࡗࡓ㸬ᮏ✏࡛ࡣ㸪ࡇࢀࡽࡢㅮ⩏㛵ಀ⪅ࡢࡳ㜀ぴྍ⬟࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆྍ'; άືࡢࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏≧ἣ㸪'; ᩍᮦࢆ฼⏝⬟࡟ࡋ㸪࢔ࢡࢭࢫࣟࢢࡢᥦ౪ࢆ⾜࠸㸪ㅮ⩏࡟ࡋࡓㅮ⩏࡛ᐇドࡋࡓホ౯࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿ㸬⪏࠼ࡽࢀࡿࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ㄆドࡣ㔠ἑ኱Ꮫ⤫ྜㄆドࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝ࡋ㸪඲Ꮫ ,' ࡛࠶ ᩍ⫱ '; ࢩࢫࢸ࣒ᩚഛ

ࡿ㔠ἑ኱Ꮫ ,' ࡟ࡼࡿㄆド࡛㸪ࢩࣥࢢ࣭ࣝࢧ࢖ ᴫせ࣭ࣥ࢜ࣥ࡟ࡼࡾ㸪㔠ἑ኱Ꮫࡢ඲ᵓᡂဨࡀࢩ࣮

సᡂࡋࡓ '; ᩍᮦࢆㅮ⩏࡛฼⏝ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㸪 ࣒ࣞࢫ࡟฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ㄆド࡞ࡋࡢ㜀ぴタᐃࡶྍ⬟࡛㸪Ꮫእ⪅࡟ࡶ฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬' ࢹ࣮ࢱࢆ⾲⌧ྍ⬟࡞ࢩࢫࢸ࣒ࡀᚲせ୙ྍḞᅗ '; ྲྀࡾ⤌ࡳ඲యᅗ

5኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/ [5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒

 '; ᩍᮦసᡂ࡜సᡂ᪉ἲ

xR ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒㸦ᅗ 1 ղ-2㸧ࡣ㸪࣓'; ᩍᮦࡣ㸪⏝㏵࡟ྜࢃࡏ࡚ᵝࠎ࡞సᡂ᪉ἲ

ࢱࣂ࣮ࢫෆ࡛㸪࢔ࣂࢱ࣮࡜ࡋ࡚⮬ศࡢศ㌟ࡀ

ࢆ⏝࠸࡚࠸ࡿ㸬0D\D ࡸ %OHQGHU ➼ࡢ ' ࣔࢹཧຍྍ⬟࡞ࢩࢫࢸ࣒࡛࠶ࡿ㸬ྠᵝࡢࢧ࣮ࣅࢫ

ࣜࣥࢢࢯࣇࢺ࡛᭱ึ࠿ࡽ ' ࢹ࣮ࢱࢆసᡂࡍࡿ

ࡣᏑᅾࡋ࡚࠸ࡿࡀ㸪⊂⮬࡛సᡂࡋࡓ 3D ࢹ࣮᪉ἲ㸪' ࢫ࢟ࣕࢼ࣮ࡢ฼⏝㸪ࣇ࢛ࢺࢢ࣓ࣛࢺ

ࢱࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚௵ពࡢ⾲⌧ࡀྍ⬟࡞ DX ᩍࣜ࡜࿧ࡤࢀࡿ  ḟඖࡢ෗┿ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ ' ࢹ࣮ᮦࢆ฼⏝࡛ࡁࡿࢧ࣮ࣅࢫࡀ࡞࠸㸬ࡲࡓྠ᫬࡟

ࢱࢆసᡂࡍࡿ᪉ἲ㸪' ࢹ࣮ࢱࡑࡢࡶࡢ࡛ࡣ࡞

ྠࡌ✵㛫࡟ཧຍ࡛ࡁࡿேᩘไ㝈ࡀ࠶ࡾㅮ⩏ࡢ࠸ࡀ㸪 ᗘ࣓࢝ࣛࢆ฼⏝ࡋࡓ  ᗘ㟼Ṇ⏬

ᒚಟ⪅඲ဨࡢཧຍࡀ㞴ࡋ࠸ࡇ࡜➼ࡢ⌮⏤࡟ࡼࡸ  ᗘື⏬ࢆ฼⏝ࡋ࡚ᩍᮦࢆసᡂࡍࡿ᪉ἲ

ࡾ㸪㧗࠸ᩍ⫱ຠᯝࡀぢ㎸ࡵࡿㅮ⩏ࢆ⾜࠺ࡇ࡜࡛ᩍᮦࢆసᡂࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡑࢀࡒࢀࡢ '; ᩍᮦࡢࡣ㞴ࡋ࠸࡜ุ᩿ࡋࡓ㸬ࡑࡢࡓࡵ㸪⊂⮬࡛ࢩࢫసᡂ᪉ἲࡢẚ㍑ࢆ⾲  ࡟♧ࡍ㸬ホ౯ࡢ‫ڹࠐ۔‬ࢸ࣒ࢆ㛤Ⓨࡋ࡚ᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬సᡂࡋࡓࡣ㸪‫ࡀ۔‬᭱ࡶ㧗ホ౯࡛ࡀ᭱ࡶపホ౯࡛࠶DX ᩍᮦࢆ฼⏝ࡋࡓㅮ⩏ࡸ㸪㑊㞴カ⦎➼ࡢྛࡿ㸬㈝⏝ࡣ୍␒Ᏻ౯࡞ᡭἲࡀ‫۔‬㸪⩦⇍᫬㛫ࡣ㸪✀࢖࣋ࣥࢺ㸪┦ㄯᐊࡢࡼ࠺࡞ᶵ⬟ࡢᐇ⿦ࢆ㐍⤒㦂ࡀᑡ࡞ࡃ࡚ࡶ฼⏝࡛ࡁࡿᡭἲࡀ‫۔‬㸪సᡂࡵ࡚࠸ࡿ㸦ᅗ 2㸧㸬ㅮ⩏ࢆ୰ᚰ࡟⪃࠼࡚࠾ࡾ㸪᫬㛫ࡣ㸪୍␒᪩ࡃ᏶ᡂࡍࡿᡭἲࡀ‫۔‬㸪ᚋຍᕤVR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺ㸪ࣃࢯࢥࣥ㸪ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛

ࡣ㸪ࡑࢀࡒࢀࡢᡭἲ࡛సᡂࡋࡓᚋ࡟㸪' ࣔࢹ࡛ࣥ฼⏝ྍ⬟࡜ࡋ㸪඲ㅮ⩏᝟ሗ࡜ᢸᙜᩍဨ㸪ࣜࣥࢢࢯࣇࢺ➼࡛㸪ぢࡓ┠ࡢಟṇ㸪ࢹ࣮ࢱ㔞ᒚಟ⪅᝟ሗࢆ཯ᫎࡋ࡚㸪඲Ꮫ ID ࡛࠶ࡿ㔠ἑ኱ࡢ๐ῶ㸪✰ᇙࡵฎ⌮➼ࡢᡭ㛫ࡀ୍␒࠿࠿ࡽ࡞

Ꮫ ID ࡛ㄆドࡍࡿࡇ࡜࡛㸪඲ᵓᡂဨࡀ඲ㅮ⩏࡛࠸ᡭἲࡀ‫࡚ࡋ࡜۔‬ホ౯ࡋࡓࡶࡢ࡛࠶ࡿ㸬ࡍࡄ࡟฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬⾲ '; ᩍᮦసᡂ᪉ἲࡢẚ㍑⾲
ᡭἲ㈝⏝ ⩦⇍ సᡂ ᏶ᡂ ᚋຍ᫬㛫 ᫬㛫 ᗘᕤ
'ࣔࢹࣜࣥࢢ
‫۔‬


‫۔‬
‫۔‬
'ࢫ࢟ࣕࢼ࣮



ࠐ

ࠐ

ࠐ

‫ڹ‬

ࣇ࢛ࢺࢢ࣓ࣛࢺࣜ

‫ڹ‬

‫ڹ‬

‫ڹ‬

ࠐ

‫ڹ‬

ᗘ㟼Ṇ⏬࣭ື⏬ ‫ڹ‬

‫۔‬

‫۔‬

ࠐ

ࠐ

ࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽ㸪' ࢹ࣮ࢱࢆసᡂࡋ࡚㜀ぴ࣭

ᅗ 2 xR ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒ᴫせᅗ '; ᩍᮦ᧯సࡍࡿࡔࡅ࡛ࡣ㸪ᚑ᮶ࡢᩍᮦ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ᩍ ᩍ⫱ '; ࡜≺࠸⫱ຠᯝࡀ㧗ࡲࡿ࡜ࡣゝ࠼࡞࠸㸬ࡑࡢࡓࡵసᡂ

ᩍ⫱࡛ '; ࢆά⏝ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㸪ࡲࡎࡣᚑ᮶

ࡋࡓ ' ࢹ࣮ࢱࡢᩍᮦࢆ 8QLW\ ࡟࢖࣏࣮ࣥࢺࡋ

࡜ẚ㍑ࡋ࡚⌮ゎᗘࡀ῝ࡲࡿᩍ⫱ຠᯝࢆぢ㎸ࡵ࡚㸪ࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆ฼⏝㸦ᅗ ձ㸧ࡋ㸪' ࢹࡿࢹࢪࢱࣝᩍᮦࡢసᡂ㸦ᅗ ձ㸧ࡀᚲせ୙࣮ࢱࡢ୍㒊ࢆື࠿ࡍࡇ࡜ࡸ㸪ㄝ᫂㡢ኌࡢ෌⏕㸪ྍḞ࡜⪃࠼ࡓ㸬ᚑ᮶ࡢ =RRP ࡸ :HEH[ ➼ࡢ࢜ࣥຠᯝ㡢ࡸどぬⓗ࡞⾲⌧ࢆ⾜࠸㸪ㄝ᫂ࢸࣟࢵࣉ

ࣛ࢖ࣥ㓄ಙ࡟ࡼࡿㅮ⩏ࡢㄢ㢟࡜ࡋ࡚ࠕㅮ⩏࡟➼ࢆ⾲♧ࡍࡿࡇ࡜࡛㸪ᩍ⫱ຠᯝࡀ㧗ࡲࡿ '; ᩍ㞟୰ࡋ࡟ࡃ࠸ࠖࠕே࡜ࡢ஺ὶࡀᑡ࡞࠸ࠖࠕᤵᴗ

ᮦ࡜ࡋ࡚฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡿ㸬࡬ࡢពḧࡀపୗࡍࡿࡇ࡜ࠖࠕㄢ㢟ࡀከ࠸ࡇ࡜ࠖ ᩍᮦ฼⏝➼ࡀᣲࡆࡽࢀࡿࡇ࡜ࡀከ࠸>@㸬ࡇࡢㄢ㢟ࡢゎసᡂࡋࡓ '; ᩍᮦࡣ㸪ᚋ㏙ࡍࡿ [5 ࢫࢱࢪ࢜Ỵ⟇࡜ࡋ࡚㸪ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟⮫ሙឤࡀ࠶ࡿ✵ࡸ [5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒㸪'; ᩍᮦࢹ࣮ࢱ࣋

㛫࡛ ' ࢹ࣮ࢱࢆ฼⏝ࡋࡓᩍᮦࢆㅮ⩏ࡸ᧜ᙳ࡛࣮ࢫࢩࢫࢸ࣒➼ࡢᵝࠎ࡞⏝㏵࡛↓㥏࡞ࡃຠ⋡฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛㧗࠸ᩍ⫱ຠᯝࡀぢ㎸ࡵࡿࡢ࡛ⓗ࡟฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬⡆᫆ ' ࣔࢹࣜࣥࢢࢶ࣮

ࡣ࡞࠸࠿࡜ุ᩿ࡋ㸪'; ᩍᮦࡢసᡂࢆ㛤ጞࡋࡓ㸬ࣝࡢ 8QLW\ ࡢ 3UR%XLOGHU ࢆ฼⏝ࡋ࡚ ' ࢟ࣕ

6኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/ࣥࣃࢫࢹ࣮ࢱࡶసᡂࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿࡀ㸪ࢡࣛ࢘ ࢫࢱࢪ࢜ᩚഛ

ࢻࢧ࣮ࣅࢫ࡛࣓ࢱࣂ࣮ࢫࢆయ㦂ྍ⬟࡞ [5 ࢫࢱࢪ࢜&OXVWHU>@ࡸ 95&KDW>@ࡢࢧ࣮ࣅࢫ࡟ࡶࢹ࣮

 ᖺ  ᭶࡟㸪ᮏࢭࣥࢱ࣮࡟࠶ࡗࡓࣃࢯࢥ

ࢱࢆ࢔ࢵࣉ࣮ࣟࢻࡋ㸪ୡ⏺୰ࡢㄡ࡛ࡶ㔠ἑ኱ࣥᐇ⩦ࡀྍ⬟࡞₇⩦ᐊࢆᗫṆࡋ࡚ [5 ࢫࢱࢪ࢜Ꮫࡢ࢟ࣕࣥࣃࢫࢆయ㦂࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ᩚഛࢆ㐍࡜ࡋ࡚ᩚഛࡋࡓ㸦ᅗ 1 ճ-1㸧㸬ࡇࡢࢫࢱࢪ࡛࢜

ࡵ࡚࠸ࡿ㸬ࡇࡢ ' ࡢ࢟ࣕࣥࣃࢫࢹ࣮ࢱࡢᩍᮦ

ࡣ㸪ࢢ࣮ࣜࣥࣂࢵࢡࡢ࣮࢝ࢸ࣭࣮ࣥ࢝࣌ࢵࢺ

ࡣ㸪[5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒࡛ࡶ฼⏝ࢆணᐃࡋࢆᩚഛࡋ࡚ࢡ࣐࣮ࣟ࢟ࡀ฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ࡲ࡚࠸ࡿ㸬 ᗘ㟼Ṇ⏬࣭ື⏬ࡢᩍᮦࡣ㸪㏻ᖖ

ࡓࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ 9); ࢩࢫࢸ࣒࡛࠶ࡿ 9L]UW>@ࡣ❧ࡕධࡾࡀ㞴ࡋ࠸ሙᡤࡢ⤂௓ࡸ㸪㐲㝸ᆅ࡟ࢩࢫࢸ࣒ࢆᑟධࡋࡓ㸬ࡇࡢࢩࢫࢸ࣒ࡣ㸪኱ᡭ࠶ࡿᩥ໬㑇⏘➼ࡢㄝ࡛᫂ά⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬

ࡢᨺ㏦ᒁࡸ Hࢫ࣏࣮ࢶࡢ᧜ᙳ➼࡛ࡶ฼⏝ࡉࢀ య㦂ᆺㅮ⩏ྥࡅ '; ᩍᮦసᡂ࡚࠾ࡾ㸪᧜ᙳ୰࡟ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟ ' ࢢࣛࣇ࢕ᐇ㝿ࡢㅮ⩏฼⏝ࡢࡓࡵ㸪య㦂ᆺࡢㅮ⩏࡜ࡋࢵࢡࢫࢆ '; ᩍᮦ࣭⫼ᬒ࣭ࢸࣟࢵࣉ➼࡜ྜᡂࡋ㸪࡚㸪⮫ሙឤࢆ㔜どࡋ࡚㸪VR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࡢ

ࡑࡢሙ࡛ࡢど⫈ࡸ =RRP ࡸ :HEH[ ➼ࢆ฼⏝ࡋࡓ

Meta Quest 2[4]ࢆᑐ㇟࡟ Unity ࢆ฼⏝ࡋ࡚ DX

࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㓄ಙࡀྍ⬟࡞ࢩࢫࢸ࣒࡛࠶ࡿ㸬㘓ᩍᮦࢆసᡂࡋࡓ㸬⮬㌟ࡀ࢔ࣂࢱ࣮࡜࡞ࡾ᧯స

⏬ࡋ࡚࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ࡛ࡢ฼⏝ࡀྍ⬟࡛㸪どࡋ㸪2 ࣃࢱ࣮ࣥࡢᏛ⩦࣮ࣔࢻ࠿ࡽ㑅ᢥࡋ࡚⮫⫈࣭࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㓄ಙ࣭㘓⏬࡜㸱ࡘࢆྠ᫬࡟⾜ሙឤࡢ࠶ࡿయ㦂ࡀ࡛ࡁࡿ㸬୍ࡘࡵࡢ࣮ࣔࢻࡣ㸪 ࠺ࡇ࡜ࡶྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬࣓࢝ࣛࡢᫎീ࡜ 9L]UW㸪┦ᡭࡢ࢔ࣂࢱ࣮࡜ᑐே㊥㞳ࢆࠕᐦ᥋㊥㞳ࠖࠕಶ

8QLW\㸪8QUHDO(QJLQH ୖ࡛ືసࡋ࡚࠸ࡿ ';య㊥㞳ࠖࠕ♫఍㊥㞳ࠖࠕබ⾗㊥㞳ࠖࢆࢤ࣮࣒ឤ

ᩍᮦࡶ᧜ᙳ࡛฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛㸪ࣛ࢖ࣈぬ࡛య㦂ྍ⬟࡞ࣃ࣮ࢯࢼࣝࢫ࣮࣌ࢫᩍᮦ࡛࠶

ࢫ࢖ࢵࢳ࣮࡛ࣕࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟ྜᡂ㸦ᅗ 㸧ࡿ㸬⮬㌟ࡢ࢔ࣂࢱ࣮࡜Ṍࡁᅇࡿ࢔ࣂࢱ࣮࡜ࡢ

ࡋ㸪㓄ಙࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬㊥㞳ࡸᑐே㊥㞳ࢆ⾲♧ࡋ࡚య㦂ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ࡶ࠺୍ࡘࡢ࣮ࣔࢻࡣ㸪ᅗ 3 ࡢ㏻ࡾ㸪ᅜ⡠࡜ᛶูࡢ㐪࠸࡛ࠕᑐே㊥㞳ࡢᩥ໬ⓗ㐪࠸ࠖࢆయ㦂ࡍࡿᩍᮦ࡛࠶ࡿ㸬3 ಶࡢᅜ⡠࡜ᛶูࡢ㐪࠸࡛ 6✀㢮ࡢ఍ヰࡢ㊥㞳ࢆయ㦂࡛ࡁࡿᩍᮦ࡛࠶ࡿ㸬ࡇࡢ஧ࡘࡢ࣮ࣔࢻ࡛య㦂ྍ⬟࡞ᩍᮦࡣ㸪Meta
Quest 2 ࡢࢥࣥࢺ࣮࣮ࣟࣛࢆ⏝࠸࡚᧯సࡍࡿࡀ㸪ᅗ [5 ࢫࢱࢪ࢜ᴫせᅗᐇ㝿࡟Ṍ࠸࡚฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡶྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬[5 ࢫࢱࢪ࢜ࡢ᧜ᙳࢫ࣮࣌ࢫࡢᶓ࡟ࡣ㸪㧗ᛶ⬟࡞ࣃࢯࢥࣥࡸ ' ࢫ࢟ࣕࢼ࣮㸪࣮ࣔࢩࣙࣥ࢟
ࣕࣉࢳࣕ➼ࡢྛ✀ᶵჾࢆᩚഛࡋ࡚㸪᧜ᙳࡋࡓື⏬ࡢ⦅㞟ࡸ㸪'; ᩍᮦࡢసᡂᨭ᥼㸪ᩍ⫱ᨭ᥼ࡢሙᡤ࡜ࡋ࡚ࡶά⏝࡛ࡁࡿ᪋タ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿ㸬[5 ࢫࢱࢪ࢜࠿ࡽࡢ㓄ಙࡣㅮ⩏㸦ᅗ 1 ճ-2㸧ࡸ࢖࣋ࣥࢺࡢࡳ࡛ࡣ࡞ࡃ㸪Ꮫ఍ࡸ◊✲㞟఍➼࡛ࡶ฼⏝ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡲࡓ㐲㝸࡛ࡶ㸪࣮ࣔࢩࣙࣥ
ࢭࣥࢧ࣮࡛࢔ࣂࢱ࣮࡜࡞ࡾ㸪฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺
࡟ᩚഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬ᅗ 3 ᑐே㊥㞳య㦂 VR ࣉࣟࢢ࣒ࣛ ከ┠ⓗᩍᐊࢫࢱࢪ࢜
࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣮ࣛࢽࣥࢢࡢㅮ⩏➼࡛฼⏝ࡉࢀ7኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/࡚࠸ࡿከ┠ⓗᩍᐊ࡟ࡶ㸪㏻ᖖㅮ⩏ࡶව⏝ࡋ࡞㸦ᅗ մ㸧ࢆ㐪࠺ෆᐜࡢ⛉┠࡜ࡋ࡚ᖺ㛫 ࡀࡽ㸪ᚲせ࡟ᛂࡌ࡚ࢢ࣮ࣜࣥࣂࢵࢡࡢ࣮࢝ࢸ

⛉┠㛤ㅮࡋࡓ㸬ࡑࢀࡒࢀ඲  ᅇ࡛㸪ࣉࣟࢢ࣭࣮ࣛࣥ࢝࣌ࢵࢺࢆ‽ഛࡋ࡚ࢡ࣐࣮ࣟ࢟࡟ࡼࡿ

࣑ࣥࢢ࠿ࡽጞࡲࡾ㸪8QLW\ ࡢ㛤Ⓨ᪉ἲࢆᏛࡧ

᧜ᙳࡀྍ⬟࡞ࢫࢱࢪ࢜ࢆᩚഛࡋࡓ㸦ᅗ 1 ճ-3㸧㸬 ࡞ࡀࡽ㸪ᐇ㊶ⓗ࡞₇⩦ᙧᘧ࡛ࢧࣥࣉࣝࢤ࣮࣒
ᖜࡀᗈ࠸ࢢ࣮ࣜࣥࣂࢵࢡࢆᩚഛࡋࡓࡇ࡜࡛㸪ࢆ㛤Ⓨࡍࡿ㸬ᑗ᮶ࢆぢ㉺ࡋ࡚ 8QLW\ 㛤Ⓨࡀྍ㉮ࡾᅇࡿࡼ࠺࡞㐠ື⣔ࡢ᧜ᙳࡸ㸪ከேᩘࡀྠ

⬟࡞ேᮦࡢ⫱ᡂࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸬᫬࡟ཧຍࡍࡿࢢ࣮ࣝࣉ࣮࣡ࢡࡢ᧜ᙳࡀຠᯝⓗ

 '; ᩍᮦࡢホ౯࡟᧜ᙳྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ᚲせ࡞ᶵᮦࢆᦙධࡍࡿࡇ

࡜࡛㸪xR ࢫࢱࢪ࢜࡜ྠᵝࡢ᧜ᙳࡶྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬  ㅮ⩏฼⏝㔠ἑ኱Ꮫ࡛㛤ㅮࡉࢀ࡚࠸ࡿ㔜Ⅼ⛉┠ࡢ୍ࡘ࡛ 8QLW\ ᨭ᥼࠶ࡿࠕ␗ᩥ໬㛫ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࠖ[7]࡛ࡣ㸪 8QLW\$FDGHPLF$OOLDQFHᩥ໬⫼ᬒࡢ␗࡞ࡿேࠎ࡜ຠᯝⓗ㸪࠿ࡘ㸪㐺ษ࡟ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ⾜࠺ࡓࡵ࡟ᚲせ࡞ᇶࢩࢫࢸ࣒㛤Ⓨࡢ୰ᚰ࡜ࡋ࡚฼⏝ࡋ࡚࠸ࡿ

8QLW\ ࡣ๓㏙ࡋࡓ࡜࠾ࡾࢤ࣮࣒⏘ᴗ௨እ࡛ࡶ㸪 ♏ⓗ⬟ຊࡢᵓᡂせ⣲࡟ࡘ࠸࡚Ꮫ⩦ࡋ࡚࠸ࡿ㸬⮬ື㌴⏘ᴗ࣭ᘓタ⏘ᴗ࣭୙ື⏘⏘ᴗ➼㸪Ẹ㛫ࡇࡢㅮ⩏ࡣ᭱኱ 52 ேࡢᏛ⏕ࡀᒚಟྍ⬟࡛㸪」

௻ᴗ࡛ࡶᵝࠎ࡞⏝㏵࡛฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬ᑗ᮶ᩘࡢᩍဨࡀᢸᙜ࡜࡞ࡾ㸪඲ 8 ᅇࡢྠࡌෆᐜ࡛

ⓗ࡟ࡶᙺ❧ࡘᢏ⾡࡛࠶ࡾ㸪' ࢹ࣮ࢱࡢᢅ࠸᪉

1 Ꮫᮇ࠶ࡓࡾ 4㹼8 ⛉┠㸪1 ᖺ࡛ 24 ⛉┠⛬ࡢㅮࡶᏛ⩦࡛ࡁࡿࡇ࡜㸪ẚ㍑ⓗ⩦ᚓࡋࡸࡍ࠸ &ゝ⩏ࡀ⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿ㸬㔜Ⅼ⛉┠࡜࠸࠺ࡇ࡜ࡶ࠶

ㄒࢆ฼⏝ࡋ࡚࠸ࡿࡓࡵࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢᏛ⩦࡟ࡾ㸪ẖᅇ㧗ಸ⋡ࡢᢳ㑅ࡀ⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿேẼㅮ㐺ࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜㸪ᕷሙࡀᛴ㏿࡟ᣑ኱ࡋ࡚࠸ࡿ

⩏࡛࠶ࡿ㸬඲ 8 ᅇࡢ࠺ࡕ㸪ᅜ⡠ࡸᛶูࡢ㐪࠸࣓ࢱࣂ࣮ࢫ࡜ࡢぶ࿴ᛶࡶⰋ࠸➼ࡢ⌮⏤࡟ࡼࡾ㸪 ࡟ࡼࡿ㸪ᑐே㊥㞳ࡢឤࡌ᪉ࢆᏛࡪᅇࡀ࠶ࡿ㸬ᩍ⫱ᨭ᥼ࢆ㛤ጞࡋࡓ㸬ࡑࡢ୍⎔࡜ࡋ࡚㸪ᚑ᮶ࡣᏛ⏕ྠኈࡀᐇ㝿࡟࠾஫࠸࡟㊥㞳ࢆ☜ㄆᖺ  ᭶࡟ 8QLW\$FDGHPLF$OOLDQFH>@㸦௨ࡋ࡚㸪ᅜ⡠ࡸᛶู࡟ࡼࡿᑐே㊥㞳ࢆᏛࢇ࡛࠸

ୗ㸪8$$ ࡜ࡍࡿ㸬㸧ࡢዎ⣙ࢆ⥾⤖ࡋ࡚ᨭ᥼ࢆ⾜ࡿ㸬ࢥࣟࢼ⚝࡜࠸࠺ࡇ࡜ࡶ࠶ࡾ㸪㏆㊥㞳࡛యࡗ࡚࠸ࡿ㸦ᅗ մ㸧㸬ࡇࢀࡣ 8QLW\ ࡢᣦᑟ㦂ࡍࡿࡇ࡜ࢆ㑊ࡅࡿࡓࡵ࡟㸪ࡇࡢయ㦂ࢆ DX⪅ࢆᩍ⫱ࡍࡿࡓࡵࡢᨭ᥼ࡸ㸪Ꮫ⏕࡟ᑐࡋ࡚ᩍ

ᩍᮦ࡜ࡋ࡚ᥦ౪ࡍࡿࡇ࡜࡟࡞ࡗࡓ㸬௒ᅇࡣ㸪⫱ᨭ᥼ࡀྍ⬟࡞ྲྀࡾ⤌ࡳ࡛࠶ࡿ㸬8QLW\ ㄆᐃࡇࡢᑐே㊥㞳ࢆᏛࡪᅇࢆᑐ㇟࡟ 3 ⛉┠ࡢㅮ⩏ヨ㦂ཷ㦂ᩱࡢ↓ൾ໬㸪ࣛ࢖ࢭࣥࢫ࣮࣋ࢫ〇ရ࡛฼⏝ࡋࡓ㸬௒ᅇࡣ 50 ே⛬ࡢᏛ⏕ࡀṌࡅࡿࢫࡢ๭ᘬࡁ➼ࡢ≉඾ࢆཷࡅࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬 ࣮࣌ࢫࡢᩍᐊࡢ‽ഛࡣ㞴ࡋ࠸ࡓࡵ㸪᳔Ꮚ࡟ᗙࡗ

 8QLW\ 㛤Ⓨᨭ᥼࡚ᩍᮦࢆ฼⏝ࡋࡓ㸬 ㅮ⩏ᨭ᥼

8QLW\ ࢆ฼⏝ࡋࡓㅮ⩏ࡸ◊✲㸪8QLW\ 㛤Ⓨ࡟⯆࿡ࡢ࠶ࡿᏛ⏕࣭ᩍ⫋ဨࡀቑ࠼࡚ࡁ࡚࠸ࡿ㸬

3.4 ⠇࡛㛤Ⓨࡋࡓ DX ᩍᮦࢆ⣙ 60 ྎࡢ VR ࣊ࡇࢀࡽࡢே㐩ࡢࡓࡵ࡟ 8QLW\ ࡢ㛤Ⓨᨭ᥼ࢆ⾜ࢵࢻࢭࢵࢺ࡟࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡋ࡚‽ഛࡋࡓ㸬ㅮ⩏ࡗ࡚࠸ࡿ㸦ᅗ մ㸧㸬ࡲࡔᑡᩘࡔࡀ '; ࢩࢫ᪥ࡢ๓᪥࡟ P 㞳ࢀࡓᩍᐊ࡟ᦙ㏦ࡋ㸪ࣂࢵࢸࢸ࣒㛤Ⓨࡢ⤒㦂ࢆά࠿ࡋ࡚㸪8QLW\ ࡢ฼⏝᪉࣮ࣜࡢ඘㟁ࢆᐇ᪋ࡋࡓ㸬ㅮ⩏୰ࡣ ே⛬ࡢ⫋ἲ࣭㛤Ⓨᡭἲ࣭ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ᪉ἲ➼ࡢᨭ᥼

ဨࡀ 95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࡢ㓄ᕸ㸪ㄝ᫂➼ࡢᨭ᥼ࢆࡢྲྀࡾ⤌ࡳࡶ⾜ࡗ࡚࠸ࡿ㸬ᐇ᪋ࡋࡓ㸬95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࡣ㸪እ࠿ࡽᫎീࡀ

 8QLW\ ㅮ⩏☜ㄆ࡛ࡁ࡞࠸ࡓࡵ㸪௦ࢃࡾ࡟⿦╔ࡋ࡚㸪ᫎീ

8$$ ࡢᩍ⫱ᨭ᥼ࡢྲྀࡾ⤌ࡳࡸࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚

ࢆ☜ㄆࡋ࡞࠸࡜ఱࡢၥ㢟ࡀⓎ⏕ࡋ࡚࠸ࡿࡢ࠿

ࣥࢫᩍ⫱ࡢ୍ࡘ࡜ࡋ࡚㸪 ᖺ  ᭶㸦➨ ࡶ୙࡛᫂࠶ࡾ㸪ㅮ⩏ࢆ෇⁥࡟㐍ࡵࡿࡓࡵ࡟ࡣ㸪ࢡ࢛࣮ࢱ࣮㸧 ࠿ࡽ㸪8QLW\ ࢆ฼⏝ࡋࡓㅮ ⩏」ᩘேࡢᨭ᥼ࡣᚲ㡲ࡔࡗࡓ࡜ゝ࠼ࡿ

8኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/ ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝ㞳ࡢㄝ᫂➼ࢆ☜ㄆྍ⬟࡛࠶ࡾ㸪ࡑࡢᶵ⬟ࡢ⿵DX ᩍᮦయ㦂ᚋ㸪௒ᚋࡢ VR ᩍ⫱ࡢ᪉ྥᛶࢆ

ຓࡶ࠶ࡾ㸪⌮ゎᗘࡀ῝ࡲࡗࡓ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬᥈ࡿࡇ࡜㸪ㅮ⩏࡛ DX ᩍᮦࢆ VR ࡛฼⏝ࡋࡓ㝿ࡢ᭷⏝ᛶ㸪࣓ࣜࢵࢺ㸪ࢹ࣓ࣜࢵࢺࢆㄪᰝࡍ
ࡿࡓࡵ㸪ㅮ⩏୰࡟ LMS ࡛グྡᘧࡢᤵᴗ࢔ࣥࢣ
࣮ࢺࢆᐇ᪋ࡋࡓ㸬タၥࡣ 8 㡯┠࡛ 127 ேࡢᅇ⟅ࡀ࠶ࡗࡓ㸬ᅇ⟅࡟ࡘ࠸࡚⪃ᐹࡍࡿ㸬タၥ ௒ࡲ࡛ 95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࢆ౑ࡗࡓࡇ࡜ࡀ
࠶ࡾࡲࡍ࠿㸽ᅗ 7 タၥ 3 ᅇ⟅ᅇ⟅ࡣᅗ 5 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬኱ከᩘࡢᏛ⏕ࡀ௒タၥ ࡇࡢ 95 ᩍᮦࡢ౑࠸຾ᡭࡸ᧯సᛶࡣ‶㊊

ᅇࡢㅮ⩏࡛ึࡵ࡚ VR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࢆ฼⏝ࡋࡓ࡛ࡁࡿࡶࡢ࡛ࡋࡓ࠿㸽࡜ࡢᅇ⟅࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡑࡢࡓࡵ㸪᧯స᪉ἲࡀࢃ࠿

ᅇ⟅ࡣᅗ 8 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬᧯సᛶ࡟‶㊊ࡋ

ࡽ࡞࠸Ꮫ⏕ࡀከ࠿ࡗࡓࡀ㸪ࡍࡄ࡟័ࢀ࡚ၥ㢟࡞࡚࠸ࡿᅇ⟅ࡀ 83.4%ࢆ༨ࡵ࡚࠾ࡾ㸪 ᧯సᛶࡶࡃ᧯స࡛ࡁ࡚࠸ࡿᏛ⏕ࡀከ࠿ࡗࡓ㸬ࡇࢀࡣ஦๓

ᴫࡡၥ㢟࡞࠸࡜ᛮࢃࢀࡿࡀ㸪㏻ᖖࡢ VR ࣊ࢵࢻ

ࡢㄝ᫂㈨ᩱࡢ㓄ᕸ࡜ᩍဨࡀ㟁※ࡢධࢀ᪉࠿ࡽࡍ

ࢭࢵࢺࡢ᧯స࡜ࡣ㐪࠺Ⅼࡶ࠶ࡾ㸪ᨵၿࡢవᆅࡣ࡭࡚ヲ⣽࡟ㄝ᫂ࡋࡓࡇ࡜࡟ࡼࡿࡶࡢࡀ኱ࡁ࠸㸬࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡿ㸬௒ᚋ㸪ࡼࡾㅮ⩏ࡀࢫ࣒࣮ࢬ࡟㐍⾜࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ᨵⰋࡋ࡚࠸ࡃᚲせᛶࢆឤࡌࡓ㸬ᅗ 5 タၥ 1 ᅇ⟅タၥ ࡇࡢ 95 ᩍᮦ࡟ࡼࡗ࡚ᑐே㊥㞳ࡢᩥ໬࣭ᅗ 8 タၥ 4 ᅇ⟅ᛶู࡟ࡼࡿ㐪࠸ࢆయ㦂࡛ࡁࡲࡋࡓ࠿㸽ᅇ⟅ࡣᅗ 6 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬⫯ᐃⓗ࡞ᅇ⟅ࡀタၥ ㏻ᖖࡢᑐ㠃ࡲࡓࡣ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᩍᮦ࡛ࡢ

93.7%ࢆ༨ࡵ࡚࠾ࡾ㸪ㅮ⩏ࡢ┠ⓗ㏻ࡾ㐪࠸ࢆᩍဨ࠿ࡽࡢㄝ࣭᫂ㅮ⩏࡟ຍ࠼࡚ 95 ᩍᮦࢆ౑⏝ࡍయ㦂࡛ࡁࡓ࡜ゝ࠼ࡿ㸬VR ࡛⮫ሙឤࡢ࠶ࡿయ

ࡿࡇ࡜࡛㸪Ꮫ⩦ࡀຠᯝⓗ࡟⾜࠼ࡿ࡜ᛮ࠸ࡲࡍ

㦂࡛㐪࠸ࢆឤࡌࡽࢀࡓࡢ࡛ࡣ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬࠿㸽ᅇ⟅ࡣᅗ 9 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬⫯ᐃⓗ࡞ពぢࡀ
88.2%ࢆ༨ࡵ࡚࠾ࡾ㸪VR ࡢᩍᮦࢆే⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡣຠᯝⓗ࡞Ꮫ⩦࡜ឤࡌࡓᏛ⏕ࡀከࡃ࠸ࡿࡇ࡜ࡀ
ࢃ࠿ࡿ㸬⮫ሙឤࡢ࠶ࡿయ㦂࡟ࡼࡿࡇ࡜ࡀ኱ࡁ࠸
࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ᅗ 6 タၥ 2 ᅇ⟅タၥ ࡇࡢ 95 ᩍᮦ࡟ࡼࡗ࡚ᑐே㊥㞳ࡢᩥ໬࣭ᛶู࡟ࡼࡿ㐪࠸ࢆ⌮ゎ࡛ࡁࡲࡋࡓ࠿㸽ᅇ⟅ࡣᅗ 7 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬ࡇࡕࡽࡶ⫯ᐃⓗ࡞ᅇ⟅ࡀ 93.7%ࢆ༨ࡵ࡚࠾ࡾ㸪⌮ゎࡀ῝ࡲࡿᩍᮦࢆసᡂࡋࡓゝ࠼ࡿ㸬ᩍᮦᐇ⾜୰ࡶᑐே㊥ᅗ 9 タၥ 5 ᅇ⟅

9኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/࡟Ꮫ⩦࡛ࡁࡓࡢ࡛ࡣ࡞࠸࠿࡜ᛮࢃࢀࡿ㸬タၥ ࢤ࣮࣒ࢆࡼࡃࡍࡿ᪉ࡔ࡜ᛮ࠸ࡲࡍ࠿㸽 ㄢ㢟ᅇ⟅ࡣᅗ 10 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬ࢤ࣮࣒࡟័ࢀ࡚
࠸ࡿᏛ⏕ࡣ㸪VR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࡢ᧯సࡶࢫ࣒

࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝ࠿ࡽ㸪ᴫࡡ㧗ホ౯࡜ゝ࠼ࡿ࣮ࢬ࡟⾜࠼ࡿ࡜ุ᩿ࡋ࡚ᐇ᪋ࡋࡓタၥࡔࡀ㸪⤖ᯝ࡛࠶ࡗࡓࡀ㸪ከࡃࡢㄢ㢟ࡶᾋࡁ᙮ࡾ࡟࡞

⌧ᅾࡢᏛ⏕ࡣ඲ဨࡀࡍࡄ࡟᧯స࡟័ࢀ࡚᧯స

ࡗࡓ㸬኱ࡁ࡞ㄢ㢟ࡣ௨ୗࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬ࡋ࡚࠾ࡾ㸪┦㛵㛵ಀࡣ࡞࠿ࡗࡓ࡜ゝ࠼ࡿ㸬z

1 ⛉┠࠶ࡓࡾ 50 ே୰ 3 ே⛬ࡣ㏵୰࡛Ẽᣢࡕᝏࡃ࡞ࡿ VR 㓉࠸ࡀㄆࡵࡽࢀ㸪ㅮ⩏࡟ཧຍ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓᏛ⏕ࡀ࠸ࡓzᩍဨࡣᏛ⏕ࡀ࡝ࡢ⏬㠃ࢆ⾲♧ࡋ࡚࠸ࡿ࠿㸪ṇᖖ࡟᧯స࡛ࡁ࡚࠸ࡿ࠿ࡀ୙࡛᫂࠶ࡗࡓ

zVR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࢆึࡵ࡚฼⏝ࡍࡿᏛ⏕ࡀከࡃ㸪DX ᩍᮦࡢ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ

ᅗ 10 タၥ 6 ᅇ⟅㉳ືࡍࡿࡲ࡛࡟᫬㛫ࡀ࠿࠿ࡗࡓタၥ ࡇࡢ 95 ᩍᮦࡣ⥲ྜⓗ࡟᭷ព⩏࡞ࡶࡢ࡛

z

ࡋࡓ࠿㸽

ఱྎ࠿ࡣࢥࣥࢺ࣮࣮ࣟࣛࡀຠ࠿࡞࠸㸪㟁※ࡀධࡽ࡞࠸➼ࡀⓎ⏕ࡋ㸪య㦂ࡀ࡛ࡁ࡞ᅇ⟅ࡣᅗ 11 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿ㸬⥲ྜⓗ࡟‶㊊ࡋ࠿ࡗࡓᏛ⏕ࡀ࠸ࡓ

ࡓᏛ⏕ࡀ 92.9%ࢆ༨ࡵ࡚࠾ࡾ㸪VR ࣊ࢵࢻࢭࢵzᚑ᮶ࡣ 20 ศ⛬࡛᏶஢ࡍࡿయ㦂ࡔࡗࡓࡀ㸪ࢺ࡛฼⏝ࡍࡿ DX ᩍᮦࡣ㧗࠸ᩍ⫱ⓗຠᯝࡀぢ45 ศ࡯࡝ࡢ᫬㛫ࡀྲྀࡽࢀ㸪௚ࡢᏛ⩦࡟࠿㎸ࡵࡿ࡜ゝ࠼ࡿ㸬ࡅࡽࢀࡿ᫬㛫ࡀᑡ࡞ࡃ࡞ࡗࡓ
z

60 ྎࡢ VR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺࡢᦙ㏦࡜඘㟁ࡣ
኱ኚࡔࡗࡓ

z

50 ே⛬ࡢᏛ⏕࡟ᩍဨ 1 ே࡛ᑐᛂࡣ㞴ࡋ࠸௒ᚋ㸪ࡇࢀࡽࡢㄢ㢟࡟ࡘ࠸࡚㸪࡝ࡢࡼ࠺࡟

ゎỴࡋ࡚࠸ࡃ࠿᳨ウࡋ࡚࠸ࡃᚲせࡀ࠶ࡿ㸬୍౛࡜ࡋ࡚ VR ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺ௨እࡢࢫ࣐࣮ࢺࣇ
ᅗ 11 タၥ 7 ᅇ⟅࢛ࣥ➼࡛฼⏝ྍ⬟࡟ࡍࡿ㸪ᩍဨࡀᏛ⏕ࡢ⏬㠃タၥ ᮏ 95 ᩍᮦ࡟ࡘ࠸࡚㸪࡝࠺ࡒ⋡┤࡞ࡈពࢆ☜ㄆࡍࡿᡭẁࡢᥦ౪➼ࡀ⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ぢࢆ࠾⪺࠿ࡏୗࡉ࠸㸬 ホ౯ࡇࡢタၥࡣ⮬⏤グ㏙࡛࠶ࡿ㸬࠸ࡃࡘ࠿ࡢᅇ⟅࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝ࠿ࡽ '; ᩍᮦࢆ 95 ࡜ࡋ࡚฼࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿ㸬ྰᐃⓗ࡞ពぢ࡜ࡋ࡚㸪㓉ࡗ⏝ࡋࡓㅮ⩏ࡣ㸪㧗࠸ホ౯ࢆᚓࡓ࡜ゝ࠼ࡿ㸬௒࡚Ẽᣢࡕᝏࡃ࡞ࡗࡓ࣭࢔ࣉࣜࡢ㉳ື᪉ἲࡀࢃ࠿

ᅇࡢ '; ᩍᮦࡣᑐ㠃ㅮ⩏࡛ࡢ฼⏝ࡢࡓࡵ㸪ࡾ࡟ࡃ࠿ࡗࡓ࣭᧯సࡀࢃ࠿ࡾ࡟ࡃ࠸㒊ศࡀ࠶ࡗ⠇࡟ᣲࡆࡓㄢ㢟࡜ࡣ┤᥋ⓗ࡞ẚ㍑ࡣ࡛ࡁ࡞࠸

ࡓ࣭ᐇ㝿࡟Ṍ࠸࡚య㦂ࡋࡓ࠿ࡗࡓ࣭║㙾ࢆ௜ࡅࡀ㸪ࡇࡢ '; ᩍᮦࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ฼⏝ࡋࡓ࡜௬࡚࠸ࡿ࡜౑࠸࡟ࡃ࠿ࡗࡓ࣭ᶵჾࡀ㔜࠿ࡗࡓ࣭᭎

ᐃࡋࡓሙྜ㸪඲ဨࡀ㛵ᚰࢆᣢࡗ࡚ㅮ⩏࡟ྲྀࡾࡗ࡚ぢ࠼࡟ࡃ࠿ࡗࡓ➼ࡢពぢࡀ࠶ࡗࡓ㸬║㙾࡛⤌ࢇ࡛࠸ࡓࡇ࡜࠿ࡽࠕㅮ⩏࡟㞟୰ࡋ࡟ࡃ࠸ࠖ

ࡣ౑࠸࡟ࡃ࠸㸪ᶵჾ࡟㛵ࢃࡿၥ㢟ࡣࡍࡄࡢゎỴࠕᤵᴗ࡬ࡢពḧࡀపୗࡍࡿࡇ࡜ࠖࡢ  ಶ࡟ࡘࡣ㞴ࡋ࠸ࡀ㸪ᩍᮦࡸࢩࢫࢸ࣒ࢆᨵⰋࡍࡿࡇ࡜࡛

࠸࡚ᨵၿࡋࡓ࡜ゝ࠼ࡿ㸬ࡓࡔࡋ㸪㏻ᖖㅮ⩏࡜ᨵၿ࡛ࡁࡿពぢࡶ࠶ࡾ㸪௒ᚋࡢཧ⪃࡟ࡋࡓ࠸㸬ẚ㍑ࡍࡿ࡜ᵝࠎ࡞ㄢ㢟ࡀ࠶ࡾ㸪㏻ᖖ฼⏝ࡣ㸪⫯ᐃⓗ࡞ពぢ࡜ࡋ࡚ࡣ㸪ᴦࡋࡵࡓ่࣭⃭ⓗࡔࡗ᫬ᮇᑦ᪩࡜ឤࡌࡓ㸬௒ᅇ࡛ᚓࡓ⤒㦂ࢆࡶ࡜࡟ࡓ➼ࡢពぢࡀ࠶ࡗࡓ㸬ࢤ࣮࣒ឤぬ࡛ᴦࡋࡴࡇ࡜

ᨵၿࢆ㐍ࡵ㸪'; ᩍᮦ࡜ࡋ࡚ព࿡ࡢ࠶ࡿᙺ࡟❧ࡀ࡛ࡁࡿࡓࡵ㸪㏻ᖖࡢㅮ⩏ࡼࡾࡶᴦࡋࡃ่⃭ⓗࡘᩍᮦࢆసᡂࡋ࡚࠸ࡃᚲせᛶࢆᙉࡃឤࡌࡓ㸬

10኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

u.ac.jp//portal/Public/Syllabus/SyllabusSearchStart.aspx?lct_year=2022&fac_cd=&lct_no=74C00a.413&je_cd=1(2023 ᖺ 3 ᭶
2 ᪥ ཧ↷)

 ࡲ࡜ࡵ
ᮏ✏࡛ࡣ㸪ᮏᏛࡢ '; άືࡢᵝࠎ࡞ྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⤂௓ࡋࡓ㸬'; ᩍᮦࡣ㸪సᡂ࠿ࡽ [5 ࢫࢱࢪⴭ⪅␎Ṕ࢜᧜ᙳ࣭[5 ࢟ࣕࣥࣃࢫࢩࢫࢸ࣒➼ࡢࢩࢫࢸ࣒
฼⏝࣭05 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺ࡛ࡢ฼⏝࡜୍㐃ࡢὶࢀᮾ ᫛Ꮥ

࡛ᵝࠎ࡞⏝㏵࡛฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬ㄢ㢟࡜ࡋ࡚㸪ᖹᡂ  ᖺ㔠ἑ኱Ꮫ኱Ꮫ

ᮏᏛࡢ '; άື࡛ࡣ ' ࢹ࣮ࢱࡢᢅ࠸㸪ࢩࢫࢸ㝔⮬↛⛉Ꮫ◊✲⛉㟁Ꮚ᝟࣒ᩚഛ㸪8QLW\ ࡛ '; ᩍᮦసᡂ➼㸪ᑓ㛛ᛶࡢ㧗ሗ⛉Ꮫᑓᨷಟ஢㸬༤ኈ࠸ࢫ࢟ࣝࡀᚲ㡲࡛࠶ࡾ㸪ேᮦࡢ☜ಖࡸ㧗࠸ࢫ㸦ᕤᏛ㸧㸬ᖹᡂ  ᖺࢯࣇ࢟ࣝࢆ㌟࡟╔ࡅࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿ㸬ࢺ࢙࢘࢔㛤Ⓨ఍♫࡟ධ♫㸬

௒ᅇ '; ᩍᮦࢆ 95 ࣊ࢵࢻࢭࢵࢺ࡛  ே⛬ࡢᖹᡂ  ᖺ  ᭶ࡼࡾ㔠ἑㅮ⩏࡛ᐇ㊶฼⏝ࡋ࡚ホ౯࣭⪃ᐹࡋࡓ㸬ᨭ᥼ࡀ኱Ꮫ࡟࡚Ꮫෆ࣏࣮ࢱࣝࡢࢩࢫࢸ࣒ᵓ⠏࣭㐠⏝⾜ࡁᒆࡃ  ே⛬ࡢ୰つᶍࡢయ㦂ᆺࡢㅮ⩏ᙧែࢆᢸᙜ㸪⌧ᅾࡣ௧࿴  ᖺ  ᭶࡟㔠ἑ኱ᏛᏛ⾡࡛⮫ሙឤࡢ࠶ࡿᩍᮦࡀ㐺ࡋ࡚࠸ࡓࡇ࡜ࡶ࠶ࡿ

࣓ࢹ࢕࢔๰ᡂࢭࣥࢱ࣮ຓᩍ࡜ࡋ࡚ᚑ஦㸬ࡀ㸪Ꮫ⏕࠿ࡽ㧗࠸ホ౯ࢆᚓࡓࡇ࡜࠿ࡽ㸪'; ᩍすᒣ ᐉ᫛ ᮦࡢ᭷⏝ᛶࢆ☜ㄆ࡛ࡁࡓ㸬௒ᚋ㸪ᵝࠎ࡞ᙧែ᫛࿴  ᖺ஑ᕞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ಟኈㄢ⛬㎰Ꮫ◊✲⛉ࡢㅮ⩏࡜ࡑࢀ࡟ྜ࠺ '; ᩍᮦࢆసᡂࡋ㸪ᐇ᪋ຠ㎰ⱁ໬Ꮫᑓᨷಟ஢㸬ᕤᏛ༤ኈ㸪⌧ᅾ㸪㔠ἑ኱ᯝࢆ᳨ドࡋ࡚࠸ࡃᚲせᛶࢆᙉࡃឤࡌࡓ㸬ᵝࠎᏛᏛ⾡࣓ࢹ࢕࢔๰ᡂࢭࣥࢱ࣮ᩍᤵ㸬⏕≀≀࡞ㄢ㢟ࡶᾋࡁ᙮ࡾ࡜࡞ࡾ㸪ㄢ㢟ࢆゎỴࡋ࡞ࡀ⌮࣭໬Ꮫ≀⌮࣭ࢯࣇࢺ࣐ࢱ࣮ࡢ≀⌮㸪⛉Ꮫᩍࡽ㧗࠸ᩍ⫱ⓗຠᯝࡀ࠶ࡿᩍᮦసᡂ㸪ࢩࢫࢸ࣒⫱ࡢ◊✲࡟ᚑ஦㸬ᩚഛࡀᚲせ࡛࠶ࡿ㸬௒ᚋࡶ࣓ࢱࣂ࣮ࢫ㸪[5 ࢆᇼ஭ ♸௓ ୰ᚰ࡜ࡋࡓྲྀࡾ⤌ࡳࢆࡶ࡜࡟㸪ࢫࣆ࣮ࢻឤࢆᖹᡂ  ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ゝㄒᩥ໬◊✲⛉ゝㄒ

ࡶࡗ࡚ '; ࢆᒎ㛤ࡋ㸪ᵝࠎ࡞ྲྀࡾ⤌ࡳࡢᐇ᪋ࡋ㸪 ᩥ໬Ꮫಟ஢㸬༤ኈ㸦ゝㄒᩥ໬Ꮫ㸧㸬⌧ᅾ㸪㔠ἑ኱Ꮫᩘ⌮࣭ࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫ࣭$, ᩍ⫱ࢭࣥࢱ᪂ࡋ࠸ᙧࡢᩍ⫱ࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡃ㸬࣮ᩍᤵ㸪ᑓ㛛ศ㔝ࡣ㸪኱Ꮫホ౯㸪Ꮫ⩦ᨭ᥼㸪



ཧ⪃ᩥ⊩

ࢹ࣐࣮ࣥࢡㄒ㸪໭Ḣ⚄ヰ㸪࣏࣮ࢱࣝࢩࢫࢸ࣒

(1) ᒸ⏣ ెᏊ, Ꮫ⏕࠿ࡽࡳࡓ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗࡢ

ࡢ◊✲࡟ᚑ஦㸬኱Ꮫᩍ⫱Ꮫ఍㸪᪥ᮏ㧗➼ᩍ⫱࣓ࣜࢵࢺ࡜ࢹ࣓ࣜࢵࢺ 㸫࢜ࣥࣛ࢖ࣥ⎔ቃᏛ఍㸪᪥ᮏẚ㍑ᩍ⫱Ꮫ఍㸪㧗➼ᩍ⫱㉁ಖドᏛୗࡢ࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣮ࣛࢽࣥࢢ࡟↔Ⅼࢆᙜ࡚఍఍ဨ㸬࡚㸫, 㛗ᓮ኱Ꮫ ᩍ⫱㛤Ⓨ᥎㐍ᶵᵓ⣖せ, 11,ᑠᯘ ᜨ⨾Ꮚ

pp.25-41, 2021 ᖺ 3 ᭶ᖹᡂ  ᖺ 8QLYHUVLW\RI2NODKRPD ࢥ࣑ࣗࢽࢣ

(2) Cluster, https://cluster.mu/ (2023 ᖺ 3 ᭶ 2 ᪥࣮ ࢩ ࣙ ࣥ Ꮫ ◊ ✲ ⛉ ༤ ኈ ㄢ ⛬ ಟ ஢ 㸬 3K'ཧ↷)(3) VRChat, https://hello.vrchat.com/ (2023 ᖺ 3
᭶ 2 ᪥ ཧ↷)(4) Meta Quest 2, https://www.meta.com/jp/(2023ᖺ 3 ᭶ 2 ᪥ ཧ↷)(5) Vizrt, https://www.vizrt.com/ (2023 ᖺ 3 ᭶ 2᪥ ཧ↷)(6) Unity
Academic
Alliance,https://unity.com/ja/products/unity-academicalliance (2023 ᖺ 3 ᭶ 2 ᪥ ཧ↷)(7) ␗ᩥ໬㛫ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࢩࣛࣂࢫ,https://eduweb.sta.kanazawa-&RPPXQLFDWLRQ 㸬⌧ᅾ㸪㔠ἑ኱Ꮫᅜ㝿ᇶᖿᩍ⫱㝔ᩍᤵ㸪ᑓ㛛ศ㔝ࡣ㸪ࢪ࢙ࣥࢲ࣮࡜㐓⬺⾜ືࡢᩥ໬ẚ㍑㸪ྜ⌮ⓗពᛮỴᐃࣔࢹࣝ㸪᪥⡿ẚ㍑㸪ࢥࣥࢺ࣮ࣟࣝ⌮ㄽ㸪࣍ࣇࢫࢸࢵࢻࡢᩥ
໬ḟඖ㸪≢⨥⌮ㄽࡢ␗ᩥ໬㐺ᛂᛶ㸪␗ᩥ໬㛫ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ◊✲࡟ᚑ஦㸬$PHULFDQ
6RFLHW\ RI &ULPLQRORJ\ 㸪 ,QWHUQDWLRQDO$VVRFLDWLRQIRU&URVV&XOWXUDO3V\FKRORJ\㸪᪥ᮏᩍ⫱♫఍Ꮫ఍఍ဨ㸬11኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

組織内端末の Web アクセスの規則性に着目した
プロキシログ中の異常検知

Anomaly detection of proxy log focused on
website access pattern of organization device
名倉 悠 ∗ ，青木 茂樹 ∗,† ，宮本 貴朗 ∗,†Yu NAGURA∗ , Shigeki AOKI∗,† , and Takao MIYAMOTO∗,†
大阪府立大学 ∗Osaka Prefecture University

大阪公立大学 †Osaka Metropolitan University

近年，不正侵入して組織内の機密情報を窃取する攻撃が増加している．このような攻撃は未然に防ぐことが難しいため，侵入後の迅速な検知が求められている．攻撃の早期発見には情報システム内に蓄積されたログを解析し，各端末の普段とは異なる挙動を検出する必要がある．本稿では，組織内で使用される端末の通信は，使用するユーザごとに固有の規則性が現れると仮定し，確率モデルによりユーザの通信パターンを学習して異常を検知する手法を提案する．実験では，大阪府立大学の職員用端末のログと，公開データセッ
トを用いて有効性を確認した．また，不特定多数が使用する端末のログを用いた場合や従来手法を用いた場合との比較評価を行った．
キーワード: ログ解析，侵入検知，確率モデル

Recently, cyber attacks that compromise devices, and steal conﬁdential information are increasing.
Since it is diﬃcult to prevent intrusion of them, rapid detection of the infected devices is needed. Inorder to detect the devices early, we need to ﬁnd unusual behaviors of each device. In this paper, we
assume that communication patterns of devices used within organization are unique to each user, andpropose a method for anomaly detection using probability model learned the communication pattern ofthe device. In order to conﬁrm the eﬀectiveness of our method, we conducted experiments using proxylog of devices used by staﬀs of Osaka Prefecture University.
KeyWords: Log analysis, Intrusion detection, Probability model

1が行えず，情報漏洩のリスクが効果的に解消されはじめにない問題がある．このため，侵入された後に端末
近年，端末に不正侵入し，機密情報を窃取するの挙動を解析し，迅速に異常を検知するシステム

攻撃の増加が社会問題となっており，情報システの開発が求められている．

ムを健全に運用するために，対策が急務となって標的型攻撃等の検知のため，教師あり学習手法

いる．従来では，ネットワークの境界に Firewall

を用いた手法が多く提案されている．しかし，情報を設置することや，シグネチャ型侵入検知システシステムに対する攻撃の検知においては，攻撃のムを適用することにより，不審な通信を遮断して種類が膨大であることや，亜種攻撃など未知の攻組織内ネットワークへの侵入を未然に防ぐなどの撃の発生頻度が高いために，十分な教師付きデー対策が行われてきた．しかし現在では，標的型攻タを収集することが難しい．そこで，今日では教撃 [1] のように攻撃の複雑化，巧妙化が進んでおり，

師付きデータを必要としない教師なし学習を用い

侵入前に検知する従来の手法だけでは十分な対策た研究が盛んに行われている．このような教師な∗ 大学院人間社会システム科学研究科

し学習による異常検知手法の例として，文献 [2] がGraduate School of Humanities and Sustainable System
Sciences† 情報基盤センター〒 599–8531 大阪府堺市中区学園町 1–1
Center for Information Initiative
1–1, Gakuen-Cho, Naka-ku, Sakai, Osaka, 599–8531,
Japan.

挙げられる．この手法では，Proxy ログの各行をク
ラスタリングして，得られたクラスタ番号を端末ごとに並べた系列を作成し，系列中のクラスタ間遷移の出現頻度を用いて異常を検知している．し12኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

かし，異常ログが長期間連続した場合などに正し幅広く紹介している．紹介されている異常検知手

く異常として検知することが難しいという課題が法の 1 つに，シンボル間の遷移にマルコフ性を仮ある．

定し，遷移を学習した後に新たなシンボル系列の一方文献 [3] では, 情報端末の位置情報などから生起確率を求めて異常検知する手法がある．文献抽出した，ユーザの普段の行動パターンを表すシ[3] では，無線 LAN 利用ログから端末の位置情報

ンボルの系列を学習することで高精度に異常を検や送受信パケット数を抽出し，これらの特徴量の知する手法を提案している．

時系列変化をユーザの普段の行動パターンとして

本稿では，組織内で使用される利用者が固定さ確率モデルで学習して行動認証を行っている．端れた端末の通信は，使用するユーザごとに固有の末が普段の行動には見られない不審な移動をして規則性が現れると仮定し，Proxy ログから抽出しいた場合，その一連の行動の生起確率が小さくな

たユーザ固有の通信パターンを学習した確率モデる．そこで生起確率が閾値より小さい場合に異常ルを用いて，異常を検知する手法を提案する．実として識別する．このように行動パターンを学習験では，大阪府立大学の職員用端末の Web アクセ

して異常検知を行うことで，高精度な検知を可能

ス履歴と，公開データセットを用い，本手法の有効にしている．また文献 [5] では，Proxy ログの各行性を確認した．また，不特定多数が使用する端末をから特徴量を抽出してクラスタリングした後，ク用いた場合や従来手法 [2] との比較評価を行った．

ラスタシーケンスを作成し，ユーザの通信パター
ンを学習する手法を提案している．検出対象のク

2

ラスタシーケンスが，学習した確率モデルから生関連研究成される確率を求め，閾値より小さい場合に異常として検知している．しかしこの手法では，長い本研究に関連する研究として，Proxy ログの各セッションが多いことや，要素数が少ないクラス

行に付与したシンボルの遷移確率を基に異常を検タが多数存在する影響で，シーケンス長が極端に知する文献 [2] と，シンボルの遷移単体ではなく，長い正常シーケンスが存在する場合などに誤検知

遷移を基にして得られる規則性を学習して異常をが多く発生することが課題として挙げられている．

検知する手法を紹介している文献 [4]，無線 LAN

URL から抽出した文字列を用いて異常検知を行っている研究について述べる．文献 [6] では，URL
や HTML タグから特徴量を抽出し，CBA アルゴ
リズムを用いて不審な URL を検出する手法を提案

利用ログから抽出した端末の利用状況の時系列パ
ターンを基に異常検知する手法 [3]，Proxy ログの各行に付与したシンボルの時系列パターンを基に異常検知する手法 [5] について述べる．また，URLしている．この研究では，URL から抽出する特徴の文字列を利用した異常検知の研究として，文献量として，“;” や “ ” をはじめとした記号や特定の[6, 7] について述べる．
文献 [2] の手法では，まず Proxy ログの各行から URL の全長や受信データサイズなどの 67 次元

単語が現れる回数を利用している．また文献 [7] では，HTTP リクエストのパラメータから特徴量を抽出し，各パラメータの文字列を，アルファベットの特徴量を抽出し，クラスタリングする．その後や数字などの属性ごとに新たに定義したクラスに

Proxy ログを端末ごとに分類し，各ログに付与し変換する．変換したクラス列を学習し，解析対象たクラスタ番号を時系列順に並べてクラスタシーのデータから新たに作成したクラス列との類似度

ケンスを作成する．クラスタシーケンス中のクラを用いて異常検知を行う手法を提案している．以スタ間遷移を bi-gram で抽出し，各遷移の発生確上の文献 [6, 7] では，異常検知において URL の文率を求める．全ての遷移について発生確率を求め字列をそのまま扱うのではなく，加工して様々なた後，各ログについて，前後 5 行の間に存在する遷情報を抽出している．近年では一般的にセキュリ移の確率を用いてスコアリングする．そして，算ティ意識が高まっており，HTTP 通信暗号化を施出したスコアが閾値より小さい場合に異常なログした通信が用いられている．そのため Proxy ログ

として検出する．この手法では，スコアリングのに記録される Web アクセス履歴では URL のパス

際にシーケンス中の 11 行のログのみに注目してい以下のパラメータが容易に取得できないことが多ることから，異常ログが長期間連続する部分でス

くなっている．本手法ではこのような事態を想定

コアが大きくなり，異常を正しく異常として検知

し，URL のドメイン部分から多くの情報を抽出ですることが難しい場合がある．

きるよう，文献 [6, 7] を特徴量選定の参考として

一方，文献 [4] では，シンボルの系列を用いた異いる．

常検知手法について取り上げており，様々な異常検知手法をその性質や特徴ごとに分類したうえで13኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

表 1: 特徴量の一覧
特徴量次元

受信データサイズ1

ドメインの長さ1

ドメインに含まれる数字の数1

ドメインに含まれる大文字の数

1

ドメインに含まれる単語の数

1

リクエスト URL 内の IP アドレスの有無

23

図 1: ログと特徴量抽出の例

提案手法
3.2

提案手法は大きく分けて，特徴抽出，クラスタ

クラスタシーケンス作成

シーケンス作成，確率モデル作成，異常検知の 4

前節で作成した特徴ベクトルを混合ガウスモデ

ステップで構成されている．以下，それぞれのス

ル (Gaussian Mixture Model, GMM) によりクラテップについて詳しく述べる．

スタリングする．GMM とは，複数のガウス分布
を重ね合わせ，データ点がそれぞれの分布に所属3.1

する確率を求め，最も所属確率が高い分布をその特徴抽出

データ点が所属するクラスタとして決定する手法

本手法では，ユーザが行った各通信の特徴がである．クラスタリング後，各クラスタにつけた

Proxy ログの各行のパラメータに現れると考え，文献 [2, 6, 7] を参考に，Proxy ログから SSL 通信の場合でも安定して抽出できると考えられる，表 1

ラベルを用いて，ログの各行にラベル付けを行う．
一般的に，ある個人が業務等において組織内の端末を用いてアクセスする Web ページの閲覧パに示す 6 種類，7 次元の特徴量を抽出する．まず，ターンには，それぞれ固有の特徴が表れると考え受信データサイズ，ドメインの文字列の全長，ドられる．特に，ポータルサイトからメール，各種業

メインに含まれる数字の数，ドメインに含まれる務に用いるシステムやページへのアクセス等，各

大文字の数，“.” (ドット) で区切ったドメインに場面での短期的な遷移はある程度習慣化されてお含まれる単語の数を特徴量として抽出する．これり，そのユーザの特徴が顕著に表れると考えられ

らは各特徴量の尺度を合わせるために平均 0，標準

る．そこで，個人の各業務で行われる短期的な通偏差 1 となるように標準化する．次に，リクエス

信パターンを正しく学習できるように，時間情報

ト URL の文字列中に，IP アドレスが直接書きこを基に Proxy ログを分割し，複数行のログの組かまれている部分が存在するかを調べる．一般に，正らなるセッションを定義する．セッションに含まれ常なサイトの URL 中に IP アドレスが含まれるこる各ログに与えられたクラスタのラベルの系列をとは稀であり，URL 中に IP アドレスが含まれる

クラスタシーケンスとする．クラスタシーケンス

ことの異常検知に対する重要度は高いと考えられの作成の例を図 2 に示す．まず，Proxy ログを，送るため，存在する場合に (1, 0)，存在しない場合に信元 IP に注目して端末ごとに分類する．次に，端(0, 1) となるように 2 次元のベクトルで表す．こちらも他の 5 次元の特徴量と同様に標準化する．本

末ごとにセッション単位に分割する．セッション単手法で使用するログと抽出する特徴量，抽出方法

る．あるログから次のログまでのタイムスタンプの具体的な例を図 1 に示す．図 1 の例では，受信の間隔が 15 秒以内の場合は同じセッションとしてデータサイズはログに記述された通り 1508 Byte

扱い，15 秒を越える場合にはそこで分割し，別のである．また，ドメインに関しては，リクエスト

セッションとして扱う．セッションに分割した後，URL 中の “www.ABCD.1234.com” の部分に着目する．この場合，ドメインの全長が 17，数字の数が 4，大文字の数が 4 である．単語の数はドメインの文字列をドット記号で区切ってカウントし 4 となる．リクエスト URL 内の IP アドレスの有無にクラスタリング時に付与されたクラスタのラベル

位への分割には各ログのタイムスタンプに注目すの系列を，時系列順を維持したまま抽出し，クラスタシーケンスとする．

3.3

ついては，先述したように URL 部分に着目して調べる．この例では IP アドレスの文字列が存在しな

確率モデル作成

前節で作成した端末ごとのクラスタシーケンス

いため，特徴ベクトルは (0, 1) となる．

の集合を用いて，単純マルコフ連鎖の確率モデル

14

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

グに対して，3.2 節と同様の手法によりクラスタἩἿỿἉἿἂỉɟᢿЎϮϬ͗ϬϬ͗Ϭϭϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϴϬĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺ

シーケンスを作成する．ここで作成したクラスタϮϬ͗ϬϬ͗ϬϮϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯďďď͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺ

シーケンスが，学習済みの確率モデルから生成さϮϬ͗ϬϬ͗Ϭϱϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϮϰϰϯĐĐĐĐĐ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗ϬϬ͗ϭϳϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺ

れる確率を求め，尤度とする．マルコフ連鎖におϮϬ͗ϬϬ͗ϭϴϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϮϴϬĚ͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺ

いて各状態は独立であるため，シーケンスの生起ϮϬ͗ϬϬ͗ϱϵϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϯϰϰϯĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺ

確率はシーケンス中の全遷移の確率の積で求めらϮϬ͗Ϭϭ͗ϬϬϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϮϰϰϯĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗Ϭϭ͗Ϭϵϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯďďď͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺ

れる．また，尤度について，小数点以下の比較をϮϬ͗Ϭϭ͗ϭϴϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϮϰϰϯĐĐĐĐĐ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗Ϭϭ͗Ϯϳϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϯϰϰϯĚ͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺ

平易にするために対数尤度を用いて求め，シーケϮϬ͗Ϭϭ͗ϯϴϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯĐĐĐĐĐ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺ‫ڭ‬

ンスの長さによる不均衡を解消するためにシーケ
ンス長で正規化を行う．求める尤度 D を式 (2) にᵧᵮỴἛἾἋ൑ỆЎ᫏

示す．

ϮϬ͗ϬϬ͗Ϭϭϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϴϬĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗ϬϬ͗ϬϮϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯďďď͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗ϬϬ͗ϭϳϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯĂĂĂ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗Ϭϭ͗Ϭϵϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯďďď͘ũƉĐůƵƐƚĞƌͺϮϬ͗Ϭϭ͗ϯϴϭϱϳ͘ΎΎ͘ΎΎΎ͘ϭϰϰϯĐĐĐĐĐ͘ĐŽŵĐůƵƐƚĞƌͺ‫ڭ‬DἍἕἉἹὅỆЎлἁἻἋἑἉὊἃὅἋ˺঺

=

T
−1
1
log10
Pi
T
i=1

(2)

ここで，Pi は前節で述べた i 番目のクラスタのᵏᵓᵕᵌᵈᵈᵌᵈᵈᵈᵌᵏỉἁἻἋἑἉὊἃὅἋᵘᴾᶙᵟᵊᴾᵡᵊᴾᵢᶛᵊᴾᶙᵠᶛᵊᴾᶙᵟᶛᵊᴾḠ

ラベルから i+1 番目のクラスタのラベルに遷移する確率を表している．T はクラスタシーケンスの全長であり，長さ T のクラスタでは，T − 1 回の

図 2: クラスタシーケンス作成の例

遷移が行われている．ここで，例えば普段訪れるページとは全く類似しないページに訪れた場合なを作成する．
まず，シーケンス中に現れるあるクラスタからど，検出対象のクラスタシーケンスに現れる遷移

次のクラスタへと遷移する確率を求める．遷移のの中には，学習した確率モデルに存在しない遷移

確率は式 (1) で表される．

が含まれている場合がある．遷移確率が 0 の場合
正しく尤度を求められないため，遷移確率に十分

Pi = P (Xi+1 |Xi )小さい値を与える．式 (2) で算出する対数尤度 D(1)は，シーケンス中に出現頻度が低い遷移が多く含

ここで，Xi ，Xi+1 はそれぞれシーケンス中のまれているほど値が小さくなる．したがって，普段

i，i+1 番目のクラスタのラベルを表す．求める遷移確率 Pi は条件付き確率であり，シーケンス中のi 番目のクラスタのラベルからの遷移のうち，i+1
番目のクラスタのラベルへと遷移するものの割合の通信パターンに類似した正常なシーケンスでは
尤度が大きくなり，そうでない場合は尤度が小さくなる．算出した尤度が閾値より大きい場合，そのシーケンスおよびセッションは正常とし，閾値として求める．端末ごとに作成したシーケンス中

以下の場合，異常であると判断する．

に存在する全てのクラスタ間遷移について遷移確率を求め，それらを成分とした状態遷移行列を作成し，異常検知に用いる確率モデルとする．ここで，マルコフ連鎖では各シーケンスの先頭状態が決定される確率を初期分布として定義する必要がある．しかし本手法では，シーケンスの生起確率

4

実験と考察

4.1

実験条件

本手法の有効性を確認するために実験を行った．

を用いて異常検知を行うことから，初期状態は固実験では，大阪府立大学（以下，本学とする）の定しなければならず，任意の値で決定することがProxy サーバに記録された職員用端末 10 台の Web
アクセス履歴に，MWS2018 の BOS データセット[8] から抽出した異常ログを挿入したデータと，同様にチェコ工科大学 (CTU) が公開している CTU
データセット [9] から抽出した異常ログを挿入したできない．そこで，先頭記号 (“[BOS]”) を設置し，全てのシーケンスは必ず先頭記号から始まることとし，各シーケンスの最初のクラスタのラベルは先頭記号からの遷移確率で決定する．

データを使用した．実験に使用するデータセット

3.4の詳細については次節で述べる．

異常検知

また，本手法で用いる GMM クラスタリングで
前節で作成した確率モデルを用いて異常を検知

は，クラスタリングを行う前にあらかじめクラスタする．学習に用いたものとは別の期間の Proxy ロ

数を決定する必要がある．本手法では，ベイズ情報15኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ ᖺ  ᭶92/

量基準 (Bayesian Information Criterion, BIC) を
表 2: BOS 混合データの内訳

用いて最適なクラスタ数を推定して決定している．

データ

BIC とは，統計モデルの有効性を評価するための指標の 1 つであり，この値が小さいほど有効性が高いモデルとなる．実験では，クラスタ数を 1 か

日付

正常

異常

学習データ
本学職員用端末Web アクセス履歴

2019/9/29

端末ごとにから 7 日間異なる

0

テストデータら十分大きな値まで 1 ずつ増加させながらクラス

本学職員用端末

端末ごとにタリングを行い，BIC を用いて分類結果を評価し，Web アクセス履歴

異なる

BOS

BIC の値が最小となる時のクラスタ数を異常検知

データセットで用いるクラスタ数としている．さらに本手法で2018/1/23, 26

22476

0

0

1617

は，外れ値による極端な影響を抑えるため，クラ表 3: CTU 混合データの内訳

スタの要素数が 50 以下のクラスタを全てまとめ，

データ

新たな 1 つのクラスタとした．実験結果の評価には，ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲

本学職員用端末Web アクセス履歴

線を描いたときの，AUC (Area Under the Curve)

2019/9/29

端末ごとにから 7 日間異なる

本学職員用端末

端末ごとに

Web アクセス履歴

異なる

CTU

実験データ

データセット

実験に用いるデータについて述べる．本学職員

異常02013/8/20

26840

0

0

1501

ウェアの実行後 C2 サーバとの通信が発生したが，用端末のログには正常／異常のラベル付けはされ成立しなかった場合に進行度 3，4，5，マルウェアていないが，実験に用いるログの期間には異常をの実行後，C2 サーバとの通信が発生し，かつ成立報告されていないことから，本実験では全て正常していた場合に進行度 6，7，8 と定義され，期間として扱った．公開データセットについては，各ごとにデータが分類されている．なお，提供されデータに含まれる異常ログを抽出し，実験データているデータは pcap 形式であるため，あらかじに挿入後も異常ログとして扱う．また，異常ログ

め pcap 形式のデータを Proxy ログの形式に変換の挿入について，BOS データセットの場合は C2

した．

(Command and Control) サーバと通信している
ログを，CTU データセットの場合はボット通信を行っているログを抽出し，職員用端末の Web アク実験では，学習用データには本学職員用端末のWeb アクセス履歴中の 2019 年 9 月 29 日から 7 日
間分のログを抽出して使用した．ここで，組織内セス履歴の任意の部分に，その部分の時刻に変換

端末の通信パターンは曜日ごとに特徴が現れるとして時系列順を維持したまま挿入した．

考え 7 日間とした．なお，一度でも端末が通信を

その後，本学職員用端末が不審な通信を行って行った日のみを 7 日間分使用している．そのため，いることを疑似的に再現するため，挿入するログ

ログが一行も存在しない日については日数にカウの送信元 IP アドレスを挿入先の端末と同じ IP ア

ントしていない．これにより，起算してから 7 日

ドレスに変換した．どちらのデータを使った実験

目のログの日付や，抽出するログの行数は端末ごにおいても，正常ログのみが含まれる本学職員用とに異なっている．テストデータには，本学職員

端末の Web アクセス履歴を用いて学習し，当該端用端末の，9 月 29 日から 8 日目以降の Web アクセ

末の別期間の Web アクセス履歴に異常ログを挿入

ス履歴に，BOS データセットの進行度 8 のデータ

したデータを用いて評価した．

4.2.1

正常

テストデータ値を用いた．

4.2

日付
学習データ

(2017 年 12 月 23 日，26 日) から C2 サーバと通信が行われている異常ログを抽出し，挿入した 24093
行のログを使用する．テストデータについてはど

実験データ 1 (BOS 混合データ)の端末を用いた実験においても同じ行数としていMWS2018 データセットのうちの 1 つである BOS
データセット [8] は，標的型攻撃のマルウェアをローる．以下，本学職員用端末のデータと BOS データ
セットとの混合データセットを BOS 混合データとカルネットワークに接続された端末に感染させ，感する．表 2 に内訳を示す．

染後の挙動を記録したデータセットである．BOS
データセットは，端末と C2 サーバとの通信状況によって，進行度 1 から進行度 8 までの段階が定義されている．マルウェアを実行したが C2 サーバとの通信が発生しなかった場合に進行度 1，2，マル

16

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


1.0

表 4: 実験結果
学習データ数AUC (BOS)

AUC (CTU)

77324 行

0.99

0.92

端末 B

79443 行

0.99

0.95

端末 C

70096 行

0.83

0.86

端末 D

81650 行

0.86

0.98

端末 E

32346 行

0.98

0.97

端末 F

35187 行

0.99

0.93

端末 G

71545 行

0.98

0.95

端末 H

51914 行

0.92

0.96

端末 I

36146 行

0.96

0.96

端末 J

69730 行

0.98

0.95

4.2.2

0.8
TPR: True positive rate

端末
端末 A

0.6

device A (AUC = 0.99)
device B (AUC = 0.99)
device C (AUC = 0.83)
device D (AUC = 0.86)
device E (AUC = 0.98)
device F (AUC = 0.99)
device G (AUC = 0.98)
device H (AUC = 0.92)
device I (AUC = 0.96)
device J (AUC = 0.98)

0.4
0.2
0.0
0.0

0.2

0.4
0.6
FPR: False positive rate

0.8

1.0

図 3: BOS 混合データの ROC 曲線
1.0

実験データ 2 (CTU 混合データ)

0.8
TPR: True positive rate

CTU データセット [9] はチェコ工科大学 (Czech
Technical University in Prague, CTU), Stratosphere Research Laboratory の Stratosphere IPSTeam が研究用に収集，作成したデータセットで0.6

device A (AUC = 0.92)
device B (AUC = 0.95)
device C (AUC = 0.86)
device D (AUC = 0.98)
device E (AUC = 0.97)
device F (AUC = 0.93)
device G (AUC = 0.95)
device H (AUC = 0.96)
device I (AUC = 0.96)
device J (AUC = 0.95)

0.4
0.2

ある．マルウェアによる通信をキャプチャしたト
ラフィックデータや IoT 端末のトラフィックデータ

0.0
0.0

など多数の研究用データセットが公開されている．

0.2

0.4
0.6
FPR: False positive rate

0.8

1.0

本実験ではその中でもマルウェアによるボットネッ
トトラフィックをキャプチャし，端末の挙動を観測

図 4: CTU 混合データの ROC 曲線

したラベル付きデータを使用した．
学習用データには BOS 混合データと同様に本験結果の大半がどちらのデータを用いた場合でも学職員用端末の 2019 年 9 月 29 日から 7 日間

AUC 値 0.95 以上を記録し，本手法の有効性を確認のログを使用した．テストデータには起算からできた．端末ごとに普段の通信パターンを学習し

8 日目以降の本学職員用端末の Web アクセス履
歴に，CTU データセット中の MALWARE CAPTURES に収録されている 2013 年 8 月 20 日のたことにより，学習データに用いたログの行数にデ ー タ (CTU-Malware-Capture-Botnet-4/2013-

や BOS 混合データセットと CTU 混合データセッ

08-20 capture-win2.weblogng.labeled か ら 取 得)からボット通信を行っているログを一部抽出し，挿入した 28341 行のログを使用する．こちらのデーしている．次節で，それぞれのケースについて考よらず，全体を通して高い検知精度となったと考えられる．しかしながら，中には精度が低い端末
トとの間で AUC 値に大きな差がある端末が存在察する．

タもどの端末を用いた実験においても同じ行数としている．以下，本学職員用端末のデータと CTU

4.4

データセットとの混合データセットを CTU 混合
データとする．表 3 に内訳を示す．

誤検知，検知漏れにおける考察

全てのデータにおいて誤検知が発生する原因として，正常ログの中には要素が少ないクラスタに4.3分類されるログも存在することが挙げられる．例

実験結果

えば普段訪れないページにアクセスすると，出現実験に使用した 10 台の本学職員用端末を順に端

頻度が小さいクラスタ間遷移が発生し，結果とし

末 A〜端末 J とする．表 4 に端末ごとに使用したて尤度が小さくなることがある．これにより，正学習データのログの行数と，BOS 混合データでの常なシーケンスでも誤って異常であると識別されAUC 値，CTU 混合データでの AUC 値を示す．また，BOS 混合データを用いた実験結果の ROC 曲
線を図 3 に，CTU 混合データを用いた実験結果のROC 曲線を図 4 に示す．BOS 混合データを用いた結果の AUC 値は 0.83〜0.99，CTU 混合データを用いた結果の AUC 値は 0.86〜0.98 となった．実る場合がある．学習時には存在しない遷移がテス
トデータ中に現れるケースもいくつか存在しており，この場合遷移確率に小さい値が与えられるため，尤度がかなり小さくなり正常なシーケンスが異常であると識別されやすい傾向があった．本実
験では，このような誤検知を抑えるよう外れ値を17኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


考慮して極端に要素数が少ないクラスタをまとめて 1 つのクラスタとして扱う処理を行ったが，こ

端末の処理の最適化が必要であると考えられる．

表 5: 学生端末の実験結果
AUC (BOS) AUC (CTU)

両データセットの実験結果ともに検知精度が低

端末 X

0.59

0.78

くなっている例について述べる．端末 C の結果は，

端末 Y

0.87

0.95

AUC 値が BOS 混合データで 0.83，CTU 混合デー
タで 0.86 となり，どちらも本実験で使用した 10 台

端末 Z

0.81

0.80

の中で最も検知精度が低い．これは，多数の正常た．不特定多数のユーザが使用する例として，本学ログで構成されたシーケンス長が大きいシーケンの共有スペースに設置されている学生用の端末をスの中に，数行の異常ログが含まれていた場合に，用いた．これらは利用可能な時間であれば学生が正しく異常シーケンスとして識別できないことが任意の時間に任意の端末を利用できる．実験では大きな原因であったと考えられる．また，異常ロ

これら学生用端末 3 台の Web アクセス履歴を使用

グの一部が，正常データのクラスタに割り当てらした．実験データについては，4.2 節で述べた実験れたために，尤度が大きく算出され，誤って正常条件と同様に作成した．各端末の 7 日間の Web アとしている場合があり，こちらも検知精度が低く

クセス履歴を学習データとし，8 日目以降の Webなった原因となっている．

アクセス履歴に BOS，CTU データセットから抽

続いて端末 A や，端末 D，端末 F に見られる出した異常ログを挿入したものをテストデータとような，BOS 混合データと CTU 混合データとでした．なお，テストデータのログの行数は 4.2 節

AUC 値に差があり，一方の精度が低くなっているで述べた実験データと同じ 24903 行，28341 行で例の原因について考察する．本実験では，公開デー揃えた．

タセットから抽出した異常ログを本学職員用端末の Web アクセス履歴に挿入する際，それぞれ任意

4.5.2の行に挿入している．また，同じ職員用端末のデー

比較実験結果，考察 1

タを用いた場合でも，BOS 混合データを挿入する

実験に使用した 3 台の端末をそれぞれ端末 X，端場合と CTU 混合データを挿入する場合とで挿入

末 Y，端末 Z とする．表 5 に実験結果を示す．表のする箇所も異常ログの行数も異なっている．したとおり，AUC 値にはかなりばらつきがあることががって，セッション中の異常ログの数や，セッショ

分かる．端末 Y の AUC 値は職員用端末を用いたン中の正常ログと異常ログの比率，セッションの場合と大差ない結果となっているが，端末 X，端長さなどがデータセットにより異なる．そのため，

末 Z の AUC 値は職員用端末と比較して低い結果

BOS 混合データと CTU 混合データとで AUC 値となっている．4.3 節で示した実験結果と比較して，の傾向が異なる結果になったと考えられる．またWeb アクセス履歴の性質によって，実験結果が大検知精度の低さについては，こちらも端末 C の場

きく変わることが分かった．
検知精度が低くなる原因については，概ね 4.4 節合と同様の理由による検知漏れが発生している傾で述べた例と同じ傾向があると考えられる．学生

向が見られた．
以上で述べた検知漏れの大きな原因となった，セ用の端末は，学生が任意のタイミング，任意の期ッションが長く正常ログの割合が大きいセッション

間，任意の目的で用いるため，訪れる Web ページ

については，実環境においても，通常の Web ペーの性質や滞在時間も多岐にわたる．このため，出ジの閲覧中に C2 サーバとのビーコン通信が発生

現頻度が小さいクラスタ遷移や，学習データに存した場合などに発生しうると考えられるため，対在しないクラスタ遷移が多く発生し，正常セッショ策の検討が必要であると考えられる．

ンであるにも関わらず異常であると識別される例
が顕著に現れた．そのため，全体的に検知精度が

4.5

4.5.1

低くなっていると考えられる．このように，不特比較実験 1 :
不特定多数が利用する端末を用いた
実験

定多数が利用する端末が行う通信には規則性が表れづらいため，上手く学習できない．本手法は，組織内の職員の端末のような，通信がある程度固定化，習慣化されている端末に対して特に有効であ

比較実験条件 1

ると考えられる．

組織における業務用に用いられる端末ではなく，不特定多数のユーザがそれぞれの目的のために用いる端末の Web アクセス履歴を用いて実験を行っ18኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


4.6.2

表 6: 従来手法 [2] の検証に用いた特徴量の一覧
特徴量

比較実験結果，考察 2

表 7 に端末 A〜端末 J それぞれの実験結果を示

次元

受信データサイズ

1

す．従来手法を用いた場合の AUC 値は，BOS 混合

URL の全長

1

データでは 0.04〜0.51，CTU 混合データでは 0.36

URL のパスの長さ

1〜0.92 となり，こちらも全体的に提案手法より検URL のクエリの長さ

1

知精度が低い結果となった．特に，BOS 混合デー

URL でクエリされた値の数

1

タでは検知精度が大幅に低下しており，異常デー

リクエスト URL 内の IP アドレスの有無

2

タをほとんど検知できていない結果となった．従リクエストファイルの有無

2

宛先 IP アドレスの 2 進数表記

32

来手法ではセッションを定義せず，bi-gram を用いて遷移を抽出しスコアリングを行っているため，提案手法よりも検知精度が低くなったと考えられる．

表 7: 従来手法 [2] を用いた場合の実験結果
端末
AUC (BOS) AUC (CTU)

検知漏れが多く発生した原因について順に考察する．まず，従来手法においても遷移確率の導出

端末 A

0.18

0.75

時，スコアリング時に条件付き確率を使用してい

端末 B

0.22

0.77

る．ここで，異常ログはそれぞれ同じクラスタに

端末 C

0.08

0.71

属していることが多く，異常ログから異常ログへ

端末 D

0.51

0.92

の遷移が起こった場合，同じクラスタから同じク

端末 E

0.13

0.36

ラスタへの遷移が多く起こることとなる．これら

端末 F

0.04

0.76

により，たとえ全体のログの行数に対する異常ロ

端末 G

0.20

0.77

グの割合が小さい場合でも，異常ログから異常ロ

端末 H

0.28

0.76

グへの遷移確率が，いくつかの正常ログから正常

端末 I

0.09

0.60

ログへの遷移確率よりも大きく算出されることが

端末 J

0.29

0.85

ある．そして，同じクラスタに分類されている異常ログが長く連続している期間があった場合に，多4.6

比較実験 2 : 従来手法 [2] との比較

くの異常ログを正しく異常であると識別できない

4.6.1

比較実験条件 2

グの前後 5 行のログを用いて行っているが，注目問題が発生していた．スコアリングは注目したロ
した異常ログの前後 5 行のログの中に，正常ログ

従来手法との比較を行うため，文献 [2] で用いらから異常ログへの遷移，もしくは異常ログから正れている手法を用いて実験を行った．使用する実常ログへの遷移が存在していた場合は正しく識別験データ，クラスタ数については 4.1 節，4.2 節でできることが多かった．これは，正常ログから異述べた条件と全て同一とした．ただし，従来手法

常ログへの遷移や異常ログから正常ログへの遷移

では学習データとテストデータを分割していないの出現確率が低いためである．しかし，注目したため，この実験ではデータを連結して使用してい異常ログの前後 5 行のログ全てが同じクラスタにる．表 6 に今回の比較実験で抽出した特徴量を示属している異常ログであった場合，尤度が高くな

す．ここで，従来手法で抽出されているが，今回り，正しく異常であると識別できなかった．BOSの実験で用いるデータでは抽出が不可能な特徴は混合データには数百行の異常ログが連続，もしく

省略している．また，URL のパス以下の情報につは密集している時間帯が存在しており，この問題

いては，HTTPS 通信などでログに記録されていが顕著に表れ，検知精度が著しく低下したと考えない場合，値が 0 となるよう加工した．宛先 IP ア

られる．提案手法の場合では，この時間帯の正常，

ドレスの 2 進数表記については，宛先 IP アドレス

異常を含めた数百行のログが少数のセッションにを 2 進数に変換し，それぞれの桁を 1 次元，計 32

まとまっているため，検出精度に与える影響が軽次元の特徴ベクトルとして扱っている．これらの微であったと考えられる．今回の従来手法との比

特徴量は抽出後全て平均 0，標準偏差 1 となるよ較実験では抽出した特徴量が若干異なっているこ

うに標準化した．尤度の算出方法については，従とや，異常検知をログ単位で行う等の相違点がい来手法と同じ条件でスコアリングを行った．

くつかあるため，提案手法との単純な比較はできないが，セッションに区切る考えを導入し，ユー
ザの通信パターンに着目した確率モデルを用いることで，提案手法は従来手法よりも高精度に異常19኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ける認証，情報処理学会研究報告，Vol.2019-

検知できることを確認した．

IOT-44 No.2 (2019)

4.7[4] Varun Chandola, Arindam Banerjee, andVipin Kumar：Anomaly detection for discrete

考察

これまで 4 節全体で述べた実験結果から，提案

sequences:A survey, IEEE, Vol. 24, No. 5, pp.
823-839 (2012)

手法では組織内の利用者が固定された端末が行う普段の通信の規則性を正しく学習し，普段見られ[5] 名倉 悠，青木 茂樹，宮本 貴朗：プロキシロ
グから抽出した通信パターンによる異常検知，
暗号と情報セキュリティシンポジウム 2022 講
演論文集，2B4-2 (2022)ない通信が発生した場合に異常として検知できることを確認し，また，提案手法が従来手法と比べて優れた検知精度であることを確認した．今後の検知精度向上の課題として，正常ログが多く含まれるシーケンス中に少数の異常ログが含まれてい[6] Sandra Kumi, ChaeHo Lim, and Sang-

る場合に正しく検知するための対策が挙げられる．

Gon Lee : Malicious URL Detection Based

そのための例として，遷移確率が単純な条件付き

on Associative Classiﬁcation, Entropy 2021,
Vol.23(2), pp.182-194 （オンライン） , 入手先<https://doi.org/10.3390/e23020182 >

確率だけではない他の確率モデルを用いた場合の有効性の検証などが挙げられる．

(2021)

5

おわりに[7] 鐘本 楊 : Web アプリケーションに対するサイバー攻撃の効率的な検知，京都大学学
術情報リポジトリ KURENAI，（オンライン）入手先 <https://doi.org/10.14989/
doctor.k22573 > (2020)

本稿では，情報システムに蓄積されたログの解析により，通常の通信パターンとマルウェア感染時の通信パターンの違いに着目し，ユーザの通常の通信パターンを表す確率モデルを作成し，検知
対象のクラスタシーケンスの生起確率を用いて異[8] 高田 雄太，寺田 真敏，松木 隆宏，ほか：マルウ
ェア対策のための研究用データセット〜MWS
Datasets 2018〜，情報処理学会研究報告，Vol.
2018-CSEC-82，No. 38，pp. 1-8 (2018)

常を検知する手法を提案した．実験では 10 台の本
学の職員用端末の Web アクセス履歴と 2 種類の公開データセットを用いて本手法の有効性を確認し，さらに本学の学生用の端末を用いて学習を行った[9] Stratosphere

場合と，bi-gram を利用した従来手法を用いた場:

StratosphereLabora-tory Datasets, （オンライン） ，入手先
<https://www.stratosphereips.org/
datasets-overview> (参照 2021-10-19)

合で比較評価を行った．今後の課題としては，誤検知を削減するために有効な対策の検討が必要であり，例えば本実験で用いていない他の確率モデ
ルを用いた場合の有効性の検証などが挙げられる．

著者略歴
参考文献

名倉 悠

2021 年 大阪府立大学現代システム科

学域知識情報システム学類卒業．2023 年 同大大学

[1] 総 務 省：標 的 型 攻 撃 へ の 対 策 ，国 民 の ため の 情 報 セ キュリ ティサ イ ト (オ ン ラ イン) ，入 手 先 <https://www.soumu.go.
jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/business/admin/07.html> (参 照 2021-219)

院人間社会システム科学研究科博士前期課程修了．
現在，BIPROGY 株式会社．在学中，情報セキュ
リティに関する研究に従事．

1998 年 大阪府立大学総合科学部卒
業．2004 年 同大大学院工学研究科博士後期課程修了．同年，熊本電波工業高等専門学校電子制御工学科助手．2006 年 大阪府立大学総合教育研究機構
青木 茂樹[2] 石井 将大，猪俣 漸，京山 剛大，ほか：プロキシログのクラスタ間遷移に着目した異常検

講師，学術情報センター兼務．現在，大阪公立大

知手法の評価，暗号と情報セキュリティシン

学大学院情報学研究科准教授，情報セキュリティ

ポジウム 2018 講演論文集，4B2-5 (2018)

センター，情報基盤センター兼務．専門は情報セ
キュリティ，情報システム工学，パターン認識．博[3] 八切 有市，青木 茂樹，宮本 貴朗：ユーザの行動パターンに注目した無線 LAN 利用にお士（工学）．

20኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


宮本 貴朗

1987 年 大阪府立大学大学院総合科
学研究科修士課程修了．1988 年 同大大学院工学研
究科博士後期課程退学．同年 同大計算センター助手．現在，大阪公立大学大学院情報学研究科教授，
情報学研究科長，情報セキュリティセンター長，情報基盤センター副センター長．専門は情報セキュ
リティ，情報システム工学．博士（工学）．

21኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱ᢏ⾡࡟ࡼࡿࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࡢㄪᰝ࡜ᑐᛂ஦౛
Report on Security Concerns Surveys and Effective Use Cases with
Malicious Intrusion Process Scanఀ⸨ᬛ༤*Tomohiro Itoᒣᙧ኱Ꮫ*Yamagata University*
ᬯྕ໬㏻ಙࡀᙜࡓࡾ๓࡟࡞ࡾ㸪㏻ಙෆᐜࢆ᳨ᰝࡋ࡚㸪࢘࢕ࣝࢫࢫ࢟ࣕࣥࢆࡍࡿࡇ࡜ࡀᅔ㞴࡛࠶ࡿ㸬ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱ᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚㸪,3 ࢔ࢻࣞࢫẖࡢ༴㝤ᗘࡸ࣊ࢵࢲ࣮࡞࡝ࡢ᝟ሗࡀ᫬⣔ิ࡛ྍど໬ࡉࢀ㸪⬣ጾࡢ≉ᐃࡀᐜ᫆࡟࡞ࡗࡓ㸬ࡑࡢᑐᛂ஦౛࡜ࡋ࡚㸪୙ṇ࡞ᐇ⾜ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ
ࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡸࢧ࣮ࣂ࡬ࡢ౵ධ㸪እᅜ࡬ࡢ 66/931 ࢆㄪᰝࡋࡓ㸬ᮏㄽᩥ࡛ࡣ㸪ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷ
ᧁ᳨▱ᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚ࠊ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࢆ㎿㏿࡟ㄪᰝ࡛ࡁࡿྍ⬟ᛶ࡟ࡘ࠸࡚㏙࡭ࡿ㸬࣮࣮࢟࣡ࢻ㸸ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱㸪୙ṇ࢔ࣉ᳨ࣜ▱㸪7/6 ㏻ಙ᳨ᰝ㸪1'5
Encrypted communication has become commonplace, and it is no longer possible to examine
the contents of communication and scan for viruses. The risk level and headers informationof each IP addresses would be visualized in time series by malicious intrusion process scan
technology, and making risk identification easier. We reported the surveys of the malicious
program downloads, the intrusion for server and the SSL-VPN connection to foreigncountries as the effective use cases.The malicious intrusion process scan technology canquickly survey the information security concerns.
Keywords: Malicious Intrusion Process Scan,0alicious Program, TLS Traffic Inspection,
Network Detection and Response࢚ࣥࢻ࣏࢖ࣥࢺࣉࣟࢸࢡࢩࣙࣥ(EPP)ࡢᑟධ
ࡣ㸪ᣢ㎸➃ᮎࡢ࣐࢙ࣝ࢘࢔ࡢ㥑㝖ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿ㸬
ࡋ࠿ࡋ㸪AV-TEST ࡢ Security ࣏࣮ࣞࢺ࡟ࡼࡿ
࡜㸪2018 ᖺࡢ࢘࢕ࣝࢫ࡜࣐࢙ࣝ࢘࢔ࡢ⏕ᡂ௳ᩘࡣ㸪1.375 ൨௳࡛࠶ࡾ㸪1 ᪥ᙜࡓࡾ࡟ 38 ୓௳ࡢ᪂✀ࡀฟ⌧ࡋࡓ 6)㸬஦ᐇୖ㸪ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢ
࡟ࡼࡿ EPP ࡛ࡣࠊ࣐࢙ࣝ࢘࢔࠿ࡽࡢ⬣ጾࢆ㜵ࡆ࡞࠸࡛࠶ࢁ࠺㸬➃ᮎෆ࡛ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ୙ᑂ࡞ືసࢆ᳨▱ࡍࡿ EDR ࡣ㸪➃ᮎෆࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢᣲືࡸ࢔ࢡࢭ
ࢫඛࡢࣟࢢࢆ཰㞟ࡋ㸪ࣟࢢࢆゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡛㸪ࣛࣥࢧ࣒࢙࢘࢔ࡸ࣐࢙ࣝ࢘࢔ࢆ᳨▱ࡍࡿ㸬ᐑᓮ኱Ꮫ࡛ࡣ㸪⫋ဨྥࡅ࡟ EDR ࢆᑟධࡋࡓ 7)㸬ࡋ࠿ࡋ㸪ᮏᏛ࡛ࡣ㸪ண⟬ࡸࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ಖㆤࡢほⅬ࠿ࡽ㸪ᣢ㎸➃ᮎ࡟ EDR ࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜ࡣ㞴ࡋ࠸㸬
⾲ 1 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ୺࡞ࢭ࢟ࣗࣜ ͺͣΌͶ኱Ꮫ࡛ࡣᏛ⏕࡞࡝ࡢᣢࡕ㎸ࡳ➃ᮎࡀከࡃ࡞ࡗ
࡚࠸ࡿ 1-5)㸬ᐑᓮ኱Ꮫ࡛ࡣ 2010 ᖺ࠿ࡽẁ㝵ⓗ࡟ᣢ㎸➃ᮎࢆᑟධࡋ࡚࠸ࡿ 1)㸬2016 ᖺࡢ኱Ꮫ ICT᥎㐍༠㆟఍ 㸦AXIES㸧 ICT ฼ά⏝ㄪᰝ㒊఍ࡢሗ࿌࡟ࡼࡿ࡜඲Ꮫⓗ࡟ᑟධࡋ࡚࠸ࡿ኱Ꮫࡀ 32%࡛࠶ࡗࡓ 2)㸬
̿̾̿̿̿̿̿
*኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉(ව௵)᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢭࣥࢱ࣮
ࠛ992-8510 ᒣᙧ┴⡿ἑᕷᇛ༡4-3-16
Graduate School of Science and Engineering
ࠛ992-8510 4-3-16, Johnan, Yonezawa-shi,
Yamagata, JAPANE-mail : tomohiro@yz.yamagata-u.ac.jp22኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ࢸ࢕ᠱᛕࡣ㸪3 ࡘ࡟ศ㢮ࡉࢀࡿ㸬1 ࡘ┠ࡣ㸪኱Ꮫࡢࢧ࣮ࣂ࠿ࡽࡢእ㒊࡬ࡢ୙ṇ࡞㏻ಙ࡛࠶ࡾ㸪኱Ꮫࡢࢧ࣮ࣂ࡟౵ධࡋ㸪ᨵࡊࢇࡸ୙ṇ࡞ࣉࣟࢢࣛ
࣒ࢆືసࡉࡏ㸪኱Ꮫࡢࢧ࣮ࣂ࠿ࡽእ㒊࡟୙ṇ࡞
㏻ಙࢆヨࡳࡿࡶࡢ࡛࠶ࡿ㸦⾲ 1 ࡢ 1㸧㸬2 ࡘ┠ࡣ㸪᝟ሗ₃ὤ࡞࡝ࡢࡾࢡࢫࡢ㧗࠸㏻ಙ࡛࠶ࡾ㸪฼⏝⪅➃ᮎ࡟୙ṇ࡞ࣉ࣒ࣟࣛࢆ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡋ㸪᝟ሗ✼ྲྀ⬣ጾ࡟Ⓨᒎࡍࡿࡶࡢ࡛࠶ࡿ(⾲ 1 ࡢ 2)㸬3
ࡘ┠ࡣ㸪㐪ἲᛶࡢ㧗࠸㏻ಙ࡛࠶ࡾ㸪ⴭసᶒ౵ᐖࢥ
ࣥࢸࣥࢶࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡸࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢዎ⣙࡟㐪཯ࡋࡓ㍺ฟ࡞࡝࡟Ⓨᒎࡍࡿሙྜ࡛࠶ࡿ㸦⾲ 1
ࡢ 3㸧
㸬኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ୺࡞᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࡣ㸪ᶵᲔⓗ࡟᳨▱࡛ࡁࡿሙྜ࡜࡛ࡁ࡞࠸ሙྜࡀ࠶ࡿ㸬⾲ 1 ࡢ 1 ࡜ 2 ࡣ㸪㏻ಙඛࡢ IP ࢔ࢻࣞࢫࡸࢩࢢࢿ
ࢳ࣮ࣕࢆࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ໬ࡋࡓ⤫ྜ⬣ጾ⟶⌮(UTM)⿦⨨࡟ࡼࡗ࡚㸪ᶵᲔⓗ࡟᳨▱࣭㐽᩿ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿ 13)㸬⾲ 1 ࡢ 3 ࡣ㸪UTM ࡢ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩ
ࣙࣥࣇ࢕ࣝࢱ࣮ᶵ⬟࡟ࡼࡾ㸪㐪ἲᛶࡢ㧗࠸㏻ಙ࡟౑ࢃࢀࡿࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆᶵᲔⓗ࡟᳨▱࡛ࡁࡿ㸬ࡋ࠿ࡋ㸪ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ฼⏝࡟ࡼࡿ㐪ἲᛶࢆᶵᲔⓗ࡟᳨▱ࡍࡿࡇ࡜ࡣ୙ྍ⬟࡟➼ࡋ࠸㸬
ᬯྕ໬㏻ಙ(HTTPS ㏻ಙ)ࡣ㸪㟁Ꮚド᫂᭩࡟ࡼࡗ࡚㸪ࢧ࢖ࢺ࡟ಙ㢗ᛶࡸᏳ඲ᛶࢆᢸಖ࡛ࡁࡿ㸬2019 ᖺࡈࢁ࠿ࡽ㸪↓ᩱࡢ㟁Ꮚド᫂᭩ࡀᥦ౪ࡉࢀ

ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗࡓ㸬ከࡃࡢࢧ࢖ࢺࡀᖖ᫬ᬯྕ໬㏻
ಙ㸦ᖖ᫬ SSL ໬㸧࡟ᑐᛂࡋࡓ㸬2020 ᖺ࡟ࡣ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢࢧ࢖ࢺࡶᖖ᫬ SSL ໬ࡉࢀࡓ㸬ゝ࠸᥮
࠼ࢀࡤ㸪SSL ໬ࡉࢀࡓࢧ࢖ࢺࡀᏳ඲࡛࠶ࡿド᫂ࡀ࡞ࡃ࡞ࡗࡓ㸬
ᬯྕ໬㏻ಙࡣ㸪ࡲࡗࡓࡃ᝟ሗࡀㄞࡳྲྀࢀ࡞࠸ヂ࡛ࡣ࡞࠸㸬Server Name Indication㸦SNI㸧せ⣲ࡸ TLS1.2 ࡢࢧ࣮ࣂド᫂᭩ࡢ᝟ሗࡣ㸪ㄞࡳྲྀࢀࡿ㸬
SNI ࡛ࡣ㸪➃ᮎ࠿ࡽ㜀ぴࡋࡓ࠸࣍ࢫࢺྡࢆࢧ࣮
ࣂ࡟▱ࡽࡏࡿࡓࡵ࡟㸪TLS ࡢᬯྕ㏻ಙࢆせồࡍࡿ Client Hello ࣓ࢵࢭ࣮ࢪෆ࡟㜀ぴ࣍ࢫࢺྡࢆ
SNI せ⣲࡜ࡋ࡚ᖹᩥ࡛㏦ಙࡍࡿ 14)㸬TLS1.2 ࡛ࡣ㸪ࢧ࣮ࣂド᫂᭩ࡢ᝟ሗࡀࢧ࣮ࣂ࠿ࡽ➃ᮎ࡟
Server Hello ࡜ࡋ࡚ᖹᩥ࡛㏦ಙࡉࢀࡿ㸬㏆ᖺ࡛ࡣ㸪฼⏝⪅ࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ಖㆤࡸ㏻ಙඛࡢ⛎ᐦࢆᏲࡿࡓࡵ࡟㸪ࢧ࣮ࣂド᫂᭩ࡸ SNI せ⣲ࢆᬯྕ໬ࡋࡓ TLS1.3 ࡸ ESNI ࡀᶆ‽໬ࡉࢀࡓ 15),16)㸬
㏻ಙࣃࢣࢵࢺࢆ┘どࡋ㸪㏻ಙࡢ᣺ࡿ⯙࠸࠿ࡽᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁࢆ᳨▱ࡍࡿᢏ⾡ࡀⓏሙࡍࡿ㸬ᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࢆ୍᪦ಖㆤࡉࢀࡓ✵㛫࡛ືసࡉࡏ㸪ࡑࡢືసᣲື࠿ࡽ⬣ጾࢆ᳨▱ࡍࡿࢧࣥࢻ࣎ࢵࢡ
ࢫᆺ࡜ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ㏻ಙᣲື࠿ࡽ⬣ጾࢆ᳨▱ࡍࡿ NDR(Network Detection and Response)ᆺ
ࡢ 2 ࡘ࡛࠶ࡿ㸬

⾲1኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ୺࡞᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕ

␒ྕศ㢮୺࡞ཎᅉࡸෆᐜ

኱Ꮫࡢࢧ࣮ࣂ
࠿ࡽእ㒊࡬ࡢ୙ṇ࡞㏻ಙ(ཎᅉ)ࢧ࣮ࣂෆࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ⬤ᙅᛶ 8)2᝟ሗ✼ྲྀ⬣ጾ
ࡢྍ⬟ᛶࡢ㧗
࠸㏻ಙ(ཎᅉ)Ꮫෆ➃ᮎࡀ࣐࢙ࣝ࢘࢔ࡸࣂࢵࢡࢻ࢔࡟ឤᰁ 9)(ཎᅉ)ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢ࣓࣮ࣝ࡞࡝ࢆ౑ࡗ࡚㸪୙ṇ࡞࢔ࣉࣜࢆ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝ 9)(ෆᐜ)ࢲ࣮ࢡࢿࢵࢺ࡞࡝ࡢ୙ṇ࡞㏻ಙඛ࡬ࡢ㏻ಙ 10)(ෆᐜ)ࢧ࢖ࣂ࣮✵㛫࡟࠾ࡅࡿᵝࠎ࡞⤒㊰ࢆ௓ࡋࡓ᝟ሗ
✼ྲྀ➼ࡢᅜእ➼࡬ࡢᢏ⾡ὶฟ㠀ᬯྕ㏻ಙࡸ࣓࣮
ࣝࡣ㸪UTM ࡢ࢔ࣥࢳ࢘࢕ࣝࢫᶵ⬟᳨࡛▱ྍ⬟㸬IP ࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ࡟ࡼࡿ᳨▱ྍ⬟.

3㐪ἲᛶࡢ㧗࠸
㏻ಙ(ཎᅉ)฼⏝⪅ࡢ▱㆑୙㊊ࡸᶆⓗᆺᨷᧁ 11)(ෆᐜ)ⴭసᶒ౵ᐖࢥࣥࢸࣥࢶࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡸ࢔ࢵࣉ࣮ࣟࢻ(ෆᐜ)ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ౑⏝チㅙࡸ⡿ᅜ෌㍺ฟつไ࡞࡝࡟㐪཯ࡋࡓࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡞࡝ࡢ㍺ฟ(ෆᐜ)Ᏻ඲ಖ㞀㍺ฟ⟶⌮ୖࡢᶵᚤ࡞᝟ሗࡀࢧ࢖ࣂ࣮✵㛫ࢆ௓ࡋ࡚ὶฟ 11,12)

UTM ࡢ࢔ࣉࣜࢣ
࣮ࢩࣙࣥࣇ࢕ࣝࢱ
࣮ᶵ⬟࡛ᐇ⾜ࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆ᳨▱ྍ⬟(P2P ࡞࡝)1ᶵᲔⓗ᳨▱(ཎᅉ)ࢧ࣮ࣂࡢ฼⏝⪅࢔࢝࢘ࣥࢺࡢᦢྲྀࡸ஌ࡗྲྀࡾ 8)(ෆᐜ)ࢧ࣮ࣂ࡟౵ධࡋࠊᨵࡊࢇࡸ୙ṇ࡞ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ࡼ
ࡿእ㒊࡬ࡢ࣓࣮ࣝ㏦ಙࡸ࣏࣮ࢺࢫ࢟ࣕࣥࢆᐇ᪋ 8)

23

IP ࢔ࢻࣞࢫࡸ
URL ࢹ࣮ࢱ࣮࣋
ࢫ࠿ࡽ᳨▱ྍ⬟኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


NDR ᆺࡢၟရ໬࡟ࡘ࠸࡚㸪ⴭ⪅ࡀㄪᰝࡋࡓ࡜
ࡇࢁ, 2017 ᖺ᫬Ⅼ࡛㸪PFU ♫ࡢ iNetSec MP ࡸ
Trend Micro ♫ࡢ Deep Discovery Inspector ࡀ㈍኎ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸬ࡑࡢᚋ㸪Vectra AI ♫ࡢ Vectra
Platform㸪DARKTRACE ♫ࡢ Darktrace Cyber
AI Platform㸪Fortinet ♫ࡢ FortiAI ࡀၟရ໬ࡉ
ࢀ࡚࠸ࡿ㸬ᮏᏛ࡛ࡣ㸪➇தධᮐࡢ⤖ᯝ㸪PFU ♫ࡢ iNetSec MP 2040F ࢆ 2018 ᖺ࡟ᑟධࡋࡓ㸬iNetSec MP 2040F ࡟ࡣࠊPFU ⊂⮬ࡢᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱ᢏ⾡ࡀᦚ㍕ࡉࢀ࡚࠸ࡿ 17)㸬NDR ⿦⨨ࡣ㸪ࢫ࢖ࢵࢳ࠿ࡽࡢ࣑࣮ࣛࣃࢣࢵࢺ
ࢆ඲࡚ㄞࡳྲྀࡾ㸪㏻ಙࡢᩚྜᛶࡸ㏻ಙඛ㸪ࢥࣥࢸࣥࢶࡢ✀㢮㸪HTTP ࡢࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣊ࢵࢲ࣮ࡸ
TLS ㏻ಙࡢ࣓ࢵࢭ࣮ࢪࢆ㧗㏿࡟ᢳฟࡍࡿ 18)㸬ࡑࡢᢳฟ᝟ሗ࠿ࡽ㸪㏻ಙඛ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫࡢ㢖ᗘ㸪ᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻ๭ࡾฟࡋ㸪༴㝤ࢧ࣮ࣂࢆ᫬⣔ิ࡟ྍど໬㸪┦㛵ゎᯒࢆ⾜࠺ 19-21)㸬༴㝤ࢧ࣮ࣂ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫ㢖ᗘࡸ࿘ᮇᛶࢆඖ࡟㸪➃ᮎࡢホ౯್㸦༴㝤ᗘ㸧ࢆ๭ࡾฟࡋ࡚࠸ࡿ 19)㸬༴㝤ࢧ࣮ࣂࢆศ㢮ࡍࡿᶵ⬟ 22)ࡸ㟁Ꮚド᫂᭩ࡢ᳨ᰝ
ᢏ⾡ 23)ࡢᶵ⬟ࢆ᭷ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ᮏᏛ࡛ࡣ㸪NII SOCS㸪ࢧ࣮ࣅࢫ┘ど㸪฼⏝⪅࠿ࡽࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㏻ሗ࡬ࡢᑐᛂ࡜ࡋ
࡚㸪ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢࢆศᯒࡋ㸪฼⏝⪅࡬
ࡢ㏻▱࡜ࡑࡢᑐฎࢆ౫㢗ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡋ࠿ࡋ㸪ᖖ᫬
SSL ໬࡟ࡼࡿᬯྕ໬㏻ಙࡸ◊✲ᐊ࡛ࡢ↓⥺ LAN

࣮ࣝࢱ฼⏝ࡀከࡃ࡞ࡿ࡟ࡋࡓࡀࡗ࡚㸪ࢭࢵࢩࣙࣥ༢఩ࡢグ㘓࡛࠶ࡿࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࡛
ࡣ㸪฼⏝⪅➃ᮎࡢ≉ᐃࡀᅔ㞴࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡑࡇ࡛㸪ࢭࢵࢩࣙࣥࡢ࣊ࢵࢲ࣮ࡸࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣎ࢹ࢕ࢆศ
ᯒ࡛ࡁࡿ NDR ⿦⨨ࢆ౑⏝ࡋ࡚㸪᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ
࢕ୖࡢ㏻ሗࡢㄪᰝࢆ㎿㏿࡟࡛ࡁࡿ࡜⪃࠼ࡓ㸬ᮏㄽᩥ࡛ࡣ㸪ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱⿦⨨ࡢᑟධ࡟ࡼࡗ࡚㸪ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࡢㄪᰝ࡜ࡑࡢ
ᑐᛂ࡬ࡢ᭷ຠᛶ࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿ㸬 ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱⿦⨨ࡢタ⨨࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺࡢᵓᡂ

ᅗ㸯࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ
ࡣ㸪SINET6 ࡢᒣᙧ DC ࡜ 4 ࡘࡢ࢟ࣕࣥࣃࢫࢆ
10Gbps ࡢ୺ᅇ⥺࡛᥋⥆ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡑࢀࡒࢀࡢ࢟
ࣕࣥࣃࢫ࡟ࡣ㸪1Gbps ࡢࣂࢵࢡ࢔ࢵࣉᅇ⥺ࢆ᥋⥆ࡋ࡚࠸ࡿ㸬
୺ᅇ⥺ࡣ㸪SINET6 ࡢ௬᝿኱Ꮫ LAN
ࢧ࣮ࣅࢫࡸ L2VPN ࢆ฼⏝ࡋ࡚㸪࢟ࣕࣥࣃࢫ㛫ࡢ᥋⥆ࢆࢱࢢ VLAN ࡟ࡼࡗ࡚ከ㔜໬ࡋࡓ㸬ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ෕㛗໬ࡣ㸪IP ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢᢏ
⾡ࢆ౑⏝ࡋࡓ㸬ᑠⓑᕝ㸪㣤⏣㸪⡿ἑ࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟
ࡣ㸪࣮࣎ࢲ࣮࣮ࣝࢱࢆタ⨨ࡋࡓ㸬ࣂࢵࢡ࣮࣎ࣥࢿ
ࢵࢺ࣮࣡ࢡࡣ㸪࣮࣎ࢲ࣮࣮ࣝࢱ࠿ࡽ୺ᅇ⥺࡜ࣂࢵࢡ࢔ࢵࣉᅇ⥺࡟᥋⥆ࡋࡓ㸬2 ࡘࡢᅇ⥺ࡢ෕㛗໬ไᚚ࡟ࡣ㸪OSPF ࡜ iBGP ࢆ౑⏝ࡋࡓ㸬

SINET6aᒣᙧDC୺ᅇ⥺ (10 Gbps)
ࣂࢵࢡ࢔ࢵࣉᅇ⥺(1 Gbps)
SINET ௬᝿኱ᏛLAN

eBGP

eBGP

eBGP
ᇶᖿ
ࢫ࢖ࢵࢳ

ERSPAN

ᇶᖿ
ࢫ࢖ࢵࢳ

ᑠⓑᕝ
࣮࣎ࢲ࣮
࣮ࣝࢱ

㣤⏣
࣮࣎ࢲ࣮
࣮ࣝࢱ

ࣂࢵࢡ࢔ࢵࣉᅇ⥺

ᇶᖿ
ࢫ࢖ࢵࢳ

iBGP

SPAN

⡿ἑ
࣮࣎ࢲ࣮
࣮ࣝࢱ

iBGP
ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝ
᥋⥆ࢭࢢ࣓ࣥࢺ

ࣇ࢓࢖࢔
࢛࣮࢘ࣝ

㭯ᒸෆ㒊
ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᅗ 1

ERSPAN࢝ࣉࢭࣝ໬ゎ㝖⿦⨨CISCO ASR 1002

BGP(Private AS)

ࣇ࢓࢖࢔
࢛࣮࢘ࣝ

ᑠⓑᕝෆ㒊ࢿ
ࢵࢺ࣮࣡ࢡ

ࣇ࢓࢖࢔
࢛࣮࢘ࣝ

㣤⏣ෆ㒊
ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ

ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ
᳨▱⿦⨨iNetSec MP2040F⡿ἑෆ㒊ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ

࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢㄽ⌮ᵓᡂ࡜ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱⿦⨨ࡢᑟධ㒊ศ(a)24኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡬ࡢ᥋⥆ࡣ㸪୺ᅇ⥺ࡢ㞀ᐖ᫬࡟㸪ࣂࢵࢡ࣮࣎ࣥࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⤒⏤ࡋ࡚㸪௚ࡢ࢟ࣕࣥࣃࢫ࠿ࡽ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡟᥋⥆ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡣ㸪」ᩘࡢ࣮࣎ࢲ࣮࣮ࣝࢱ࡜
ࣉࣛ࢖࣮࣋ࢺ AS ࡟ࡼࡿ BGP ⤒㊰ไᚚ࡟ࡼࡗ࡚㸪෕㛗໬ࡋࡓ㸬ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝ᥋⥆ࢭࢢ࣓ࣥࢺ
ࡣ㸪SINET6 ࡢ௬᝿኱Ꮫ LAN ࢆ౑⏝ࡋ࡚㸪୺ᅇ⥺࡟ᵓ⠏ࡋࡓ㸬ᒣᙧ DC ࡜ᮏᏛ࡟ศᩓ㓄⨨ࡉࢀࡓ 3 ྎࡢ࣮࣎ࢲ࣮࣮ࣝࢱࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ᥋⥆㏻ಙࢆ࣏࣮ࢺ
࣑࣮ࣛࣜࣥࢢࡍࡿࡇ࡜࡛㸪඲Ꮫࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵ
ࢺ㏻ಙࣃࢣࢵࢺࢆ 1 ྎࡢ NDR ⿦⨨࡟㏦ಙࡋࡓ㸬ᶵჾࡢᵓᡂ࡜㐠⏝᪉㔪
NDR ⿦⨨ࢆᑟධࡍࡿ࡟࠶ࡓࡾ㸪୺࡟౑⏝ࡋࡓᶵჾࢆ⾲ 2 ࡟♧ࡍ㸬
⾲ 2 NDR ⿦⨨ࡢᑟධ࡟ᚲせ࡞ᶵჾྡ⛠ᆺ␒

NDR ⿦⨨PFU iNetSec
2040F

ᇶᖿࢫ࢖ࢵࢳ

CISCO
6807XL࢝ࣉࢭࣝ໬ゎ㝖⿦⨨CISCO ASR 1002

ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝCISCO ASA 5555-X
with
FirePOWERServiceMP

Catalyst 㐠⏝᪉㔪࡜ࡋ࡚㸪ᮏᏛࡢබᘧ࡞ DNS ࢟ࣕࢵࢩࣗࢧ࣮ࣂࡸ SPAM ᳨▱⿦⨨ࢆ࣍࣡࢖ࢺࣜࢫࢺ࡟
Ⓩ㘓ࡋࡓ㸬EPP ࡸ UTM ࡢᐃ⩏ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࢘
࣮ࣥࣟࢻࢧ࢖ࢺࡶ࣍࣡࢖ࢺࣜࢫࢺ࡟Ⓩ㘓ࡋࡓ㸬↓ᩱ࡛ᥦ౪ࡉࢀࡿࢻ࣓࢖ࣥࣂࣜࢹ࣮ࢩࣙࣥ㟁Ꮚド᫂᭩(↓ᩱ DV 㟁Ꮚド᫂᭩)ࢆⓎ⾜ࡍࡿㄆドᒁࡢ
CA ド᫂᭩ࡣ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢࢧ࢖ࢺ࡟฼⏝ࡉࢀࡿྍ⬟ᛶࡀ࠶ࡿࡓࡵ㸪࣍࣡࢖ࢺࣜࢫࢺ࡟Ⓩ㘓ࡋ࡞࠿ࡗࡓ㸬ࣃࢫࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࡢ㏻ಙࡣ㸪ᇶᖿࢫ࢖ࢵࢳ
ࡢ࢝ࣉࢭࣝ໬࣮ࣜࣔࢺ SPAN(ERSPAN)ᶵ⬟࡟ࡼࡗ࡚㸪⡿ἑ࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟タ⨨ࡉࢀࡓ ERSPAN࢝ࣉࢭࣝ໬ゎ㝖⿦⨨࡟㏦ಙࡋࡓ㸬࢝ࣉࢭࣝ໬ゎ㝖⿦⨨ࡣ㸪GRE ࢝ࣉࢭࣝ໬࠾ࡼࡧ ERSPAN ࡢ࣊ࢵࢲ࣮᝟ሗࢆ๐㝖ࡋ㸪㏻ಙࣃࢣࢵࢺࢆ NDR ⿦⨨࡟㏦ಙࡍࡿ㸬 ホ౯᪉ἲ
ㄪᰝᮇ㛫ࡣ㸪 2021 ᖺ 9 ᭶࠿ࡽ 2022 ᖺ 6 ᭶ࡢ
10 ࠿᭶㛫࡜ࡋࡓ㸬ㄪᰝ࢚ࣜ࢔ࡣ㸪඲Ꮫ࡜ࡋࡓ㸬NII SOCS㸪ࢧ࣮ࣅࢫ┘ど㸪฼⏝⪅࠿ࡽࡢ᝟ሗࢭ
࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㏻ሗࢆཷࡅࡓ➃ᮎ࡟ࡘ࠸࡚㸪ึ
ືᑐᛂ࡜㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡㄪᰝࢆᐇ᪋ࡋࡓ㸬ึືᑐᛂࡣ㸪ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࠿ࡽ㏻
ಙࡢ᭷↓ࢆ☜ㄆࡋࡓ㸬㏻ಙࡀ᭷ࡢሙྜ㸪NDR ⿦⨨ࢆ⏝࠸࡚㸪㏻ሗ᪥᫬࡟࠾ࡅࡿ㏻ሗෆᐜࡢ㏻ಙ
ࢭࢵࢩࣙࣥࡢ᳨▱ࡢྍ⬟ᛶࡸᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡢ᭷
↓ࢆㄪᰝࡋࡓ㸬฼⏝⪅࡟㸪஦ᐇ㛵ಀࡢㄪᰝ౫㢗࡜ᑐฎ᪉ἲࢆఏ࠼ࡓ㸬ㄪᰝ᫬㛫ࡣ㸪㏻ሗ☜ㄆ࠿ࡽ฼⏝⪅ࡢㄪᰝ᏶஢ࡢሗ࿌ࡲ࡛ࡢᖹᆒ᫬㛫࡜ࡋࡓ㸬
㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡㄪᰝ࡜ࡣ㸪NDR ⿦⨨ࢆ⏝࠸࡚㸪ヱᙜ➃ᮎ࡟㏻ሗෆᐜ௨እࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗ
ࣜࢸ࢕ᠱᛕࢆ☜ㄆࡋ㸪஧ḟⓗ࡞᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ
࢕ୖࡢᠱᛕࢆᮍ↛࡟㜵ࡄࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚࠸ࡿ㸬㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡࡢㄪᰝࡢㄪᰝᮇ㛫ࡣ㸪㏻ሗ᪥᫬࠿ࡽ 1 ࢝᭶๓࡜ࡋࡓ㸬㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜ
ࢫࢡࡣ㸪NDR ⿦⨨ࡢࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥ㏻ಙ⾲♧ᶵ⬟ࢆ⏝࠸࡚㸪᳨▱ࡋࡓ༴㝤ࢧ࣮ࣂ࡬ࡢ㏻ಙࡢ୰࠿
ࡽ㏻ሗෆᐜ௨እࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࢆㄪᰝ
ࡋࡓ㸬㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡࡀ᳨▱ࡉࢀࡓሙྜ㸪ࡑࢀ௨๓ࡢ᪥᫬௨እ࡟㸪ྠᵝࡲࡓࡣ௚ࡢ㏻ሗෆ
ᐜ௨እࡢࣜࢫࢡࢆㄪᰝࡋࡓ㸬ࡲࡓ㸪ྠࡌ༴㝤ࢧ࣮
ࣂ࡬ࡢ㏻ಙࡢ࿘ᮇᛶࡶ☜ㄆࡋࡓ㸬 ⤖ᯝ ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕㏻ሗ࡜ࡑࡢ᳨▱⤖ᯝ
⾲ 3 ࡟㸪᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㏻ሗෆᐜ㸪NDR
⿦⨨ࡢ᳨▱ᩘ࠾ࡼࡧ㏻ሗ௨እࡢࣜࢫࢡࡢ᳨▱ࡢࡲ࡜ࡵࢆ♧ࡍ㸬 ࣏࣮ࢺ࣑࣮ࣛࣜࣥࢢࡢタィᅗ㸯ࡢ a ࡣ㸪NDR ⿦⨨ࡢᑟධ࡟క࠸㏣ຍࡋࡓ㒊ศ࡛࠶ࡿ㸬NDR ⿦⨨ࡣ㸪ᮏᏛ࡛㸪᭱ࡶ㏻ಙ㔞ࡢከ࠸⡿ἑ࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟タ⨨ࡋࡓ㸬⡿ἑ࢟ࣕࣥࣃࢫࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࡢ㏻ಙࢆ࣏࣮ࢺ࣑࣮ࣛࣜ
ࣥࢢ(Switching Port Analyzer, SPAN)࡟ࡼࡗ࡚㸪
NDR ⿦⨨࡟㏦ಙࡋࡓ㸬ᑠⓑᕝࡲࡓࡣ㣤⏣࢟ࣕࣥ

25






኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


⾲3᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㏻ሗෆᐜ㸪NDR ⿦⨨࡛ࡢ᳨▱ᩘ࠾ࡼࡧ㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡ
㏻ሗෆᐜ

㏻ሗᩘ

᳨▱ᩘ ㄪᰝ᫬㛫ͤ ㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡᴫせ

␒ྕ

㏻ሗඖ

1

NII SOCS ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢブḭࢧ࢖ࢺ࢔ࢡࢭࢫ

160

㸫࡞ࡋ(120 ศ)2

NII SOCS Log4j ࡢ⬤ᙅᛶ฼⏝

30㸫እᅜࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖᠱ
(60 ศ) ᛕࡢṧࡿ SSL-VPN ㏻ಙ㸦ㄪᰝ᫬㛫 90 ศ㸧

3

NII SOCS ୙ṇ࢔ࣉࣜࢲ࢘ࣥࣟ
࣮ࢻ

5

1

20 ศ ࡞ࡋ
(120 ศ)4ࢧ ࣮ ࣅ ࢫ ㏻ಙᶵჾ␗ᖖ
┘ど

1

1

10 ศ ࡞ࡋ

5

฼⏝⪅

1

1

30 ศ ࡞ࡋ

୙ṇ࢔ࣉࣜࢲ࢘ࣥࣟ
࣮ࢻͤㄪᰝ᫬㛫ࡣ㸪㏻ሗ☜ㄆ࠿ࡽ฼⏝⪅ࡢㄪᰝ᏶஢ࡲ࡛ࡢ᫬㛫࡛࠶ࡿ㸬㸦㸧ෆࡢ᫬㛫ࡣࠊ1'5 ࡢຠᯝࢆᚓࡽ
ࢀ࡞ࡗࡓሙྜࡢㄪᰝ᫬㛫࡛࠶ࡿ㸬
⾲ 3 ࡢ 1,2 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢブࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࠖ࡜᳨ฟࡉࢀ㸪༴㝤ᗘࡣ㧗ḭࢧ࢖ࢺ࢔ࢡࢭࢫ㸪Log4j ࡢ⬤ᙅᛶࡢ㏻ሗࡣ㸪࡛࠶ࡗࡓ㸬ᅗ 2 ࡢ a ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪㏻ಙᴫせ᳨▱௳ᩘࡀ 0 ௳࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡲࡓ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥ

ࡢ࢔ࢡࢭࢫඛ࡟ࡣ㸪HTTP ࢔ࢡࢭࢫࡢ URLࢢブḭࢧ࢖ࢺ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫ࡜ྠ᫬࡟୙ṇ࢔ࣉ࡛㸪ࣇ࢓࢖ࣝྡࡣグ㏙ࡉࢀ࡚࠸࡞࠿ࡗࡓ㸬㛵ࣜࢆࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡋࡓሙྜࡣ⾲ 3 ࡢ 3 ࡟ศ㢮㐃ࣇ࢓࢖ࣝࡣ㸪dll ࡢᣑᙇᏊࡢࣇ࢓࢖ࣝྡ࡛࠶

ࡋࡓ㸬NDR ⿦⨨ࡣ㸪ேⅭⓗ࡟Ⓨ⏕ࡍࡿ࢙࢘ࣈ

ࡾ㸪ᐇ⾜ࣇ࢓࢖࡛ࣝ࠶ࡗࡓ(ᅗ 2 ࡢ b)㸬

࢔ࢡࢭࢫࡢࡼ࠺࡞࿘ᮇᛶࡢ࡞࠸㏻ಙࢆ᳨▱࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ㸬⾲ 3 ࡢ 2 ࡢ Log4j ࡢ⬤ᙅᛶ฼⏝D

࡛ࡣࠊ㏻ሗ 3 ௳࡟ᑐࡋ࡚ 1 ௳ࡢ㏻ሗෆᐜ௨እ
ࡢࣜࢫࢡࡀⓎぢࡉࢀࡓ㸬㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫ
ࢡࡣ㸪እᅜࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖᠱᛕࡢṧࡿ
SSL-VPN ㏻ಙ࡛࠶ࡗࡓ㸬E

⾲ 3 ࡢ 3 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪NII SOCS ࠿ࡽ㏻ᅗ 2ሗࡢ࠶ࡗࡓ୙ṇ࢔ࣉࣜࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡢ␲࠸࡟
㛵ࡋ࡚ࡣ㸪㏻ሗ 5 ௳࡟ᑐࡋ࡚ 1 ௳ࡣ᳨▱࡛ࡁࡓ㸬⾲ 3 ࡢ 4,5 ࡢࡼ࠺࡟㸪ᮏᏛࡢࢧ࣮ࣅࢫ┘DLL ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡢ☜ㄆ⏬㠃ࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣊ࢵࢲ࣮࠿ࡽࡣ㸪ᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝどࡸ฼⏝⪅ࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㏻ሗࢆⓎࢆࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡋࡓ஦ᐇࡀ☜ㄆ࡛ࡁࡓ㸬ࣞࢫぢࡋࡓࢣ࣮ࢫ࡛ࡣ㸪ࡑࡢཎᅉ࡜࡞ࡿ㏻ಙࢆ⢭࣏ࣥࢫ࣊ࢵࢲ࣮࡟ࡼࡿ࡜ Content-Type ࡣᰝࡍࡿ㐣⛬࡛㸪
NDR ⿦⨨ࡀຠᯝࢆⓎ᥹ࡋࡓ㸬ࠕ application/x-msdownload ࠖ㸪 Content-

Disposition ୙ṇ࢔ࣉࣜࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡢㄪᰝ࡜ᑐᛂ

ࡣࠕ

attachment;

filename="xxx.dll"ࠖ࡜⾲♧ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸬ࣞࢫ

⾲ 3 ࡢ 5 ࡟ヱᙜࡍࡿ୙ṇ࢔ࣉࣜࢲ࣮࢘ࣥࣟ

࣏ࣥࢫ࣎ࢹ࢕࡟ࡣ㸪0x4D5A ࡜⾲♧ࡉࢀ㸪ᐇࢻࡣ㸪฼⏝⪅࠿ࡽࠕ࣓࣮ࣝ࡟ῧ௜ࡉࢀ࡚࠸ࡿ

⾜ࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆ♧၀ࡋ࡚࠸ࡓ㸬

Excel ࣇ࢓࢖ࣝࢆ㛤࠸࡚㸪࣐ࢡࣟࢆ᭷ຠ໬ࡋ

ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࡟ࡣ㸪HTTP ࢔ࢡ

ࡓࠖ࡜ࡢ㏻ሗ࠿ࡽ㸪ㄪᰝࡀ㛤ጞࡉࢀࡓ㸬NDR

ࢭࢫࡢ URL ࡀグ㘓ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸬ᮏᏛࡢࣇ࢓

⿦⨨ࡢࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥ࡟ࡣ㸪ࠕάື㸸ᐇ⾜ࣇ࢓࢖26኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


࢖࢔࢛࣮࡛࢘ࣝࡣࠊࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣊ࢵࢲ࣮᝟ሗ

Ṇࡋ㸪ᐇ⩦⏝ࢧ࣮ࣂࣛࢵࢡ࡬ࡢ㏻ಙࡀ඲࡚೵

ࢆグ㘓࡛ࡁ࡞࠸ࡢ࡛㸪ᐇ⾜ྍ⬟࡞ࣇ࢓࢖ࣝࢆ

Ṇࡍࡿ࡜࠸࠺኱つᶍ࡞㞀ᐖ࡛࠶ࡗࡓ㸬
NDR ⿦⨨࡛㸪ࢧ࣮ࣂࢭࢢ࣓ࣥࢺࡢ IP ࢔ࢻࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡋࡓᙧ㊧ࡣṧࡽ࡞࠸㸬฼⏝⪅࡟ࡣ㸪DLL ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻ

ࣞࢫࢆᑐ㇟࡟༴㝤ᗘࢆㄪᰝࡋࡓ㸬100 ྎ୰ 1ࡀ☜ㄆࡉࢀࡓ஦ᐇࢆఏ࠼㸪࣐࢙ࣝ࢘࢔ࡸࢥࣥ

ྎࡢ IP ࢔ࢻࣞࢫࡢ༴㝤ᗘࡀࠕ୰ࠖ࡜⾲♧ࡉࢀࣆ࣮ࣗࢱ࢘࢕ࣝࢫࡢឤᰁࡢྍ⬟ᛶࡀ㧗࠸ࡢ࡛࡚࠸ࡓ㸦ᅗ 3 ࡢ a㸧㸬ヱᙜ IP ࢔ࢻࣞࢫࡣ㸪࢘࢘࢕ࣝࢫࢫ࢟ࣕࣥࢆ౫㢗ࡋࡓ㸬ㄪᰝ᫬㛫ࡣ࢙ࣈᶵ⬟ࡀ೵Ṇࡋࡓࢧ࣮ࣂࡢ IP ࢔ࢻࣞࢫ࡜

30 ศ࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡣ␗࡞ࡗࡓ㸬ࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥࢆㄪᰝࡍࡿ࡜㸪࢘

⾲ 3 ࡢ 3 ࡟ヱᙜࡍࡿ୙ṇ࢔ࣉࣜࡢࢲ࢘ࣥࣟ

࢙ࣈᶵ⬟ࡀ೵Ṇࡍࡿ 2 ᫬㛫๓࡟㸪ࠕࣜࢫࢡ㸸᛹

࣮ࢻࡣ㸪NII SOCS ࠿ࡽࡢ㏻ሗ࡟ࡼࡾ㸪ㄪᰝࡋ࠸ࣇ࢓࢖ࣝࢆ᧯సࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࢲ࢘ࣥ

ࢆ㛤ጞࡋࡓ㸬୺࡟ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢ࡟ࡼࡗ࡚㸪୙࣮ࣟࢻࡉࢀࡓ୙ᑂ࡞ࣇ࢓࢖ࣝࢆ᳨ฟࡋࡓࠖ࡜

ṇ࡞࢔ࣉࣜࢆ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡉࡏࡼ࠺ࡍࡿ⾜Ⅽ㏻ಙࡢ✀㢮࡟⾲♧ࡉࢀ࡚࠸ࡓ(ᅗ 3 ࡢ b)㸬࡛ࣜ࠶ࡗࡓ㸬5 ௳୰ 1 ௳ࡢ᳨▱࡛㸪NDR ⿦⨨ࡢࢫࢡࡢᴫせ࡟ࡣ㸪࢔ࢡࢭࢫඛࡢ URL ࡟ᣑᙇຠᯝࡣ㝈ᐃⓗ࡛࠶ࡗࡓ㸬᳨ฟ࡛ࡁࡓ 1 ௳ࡣ㸪Ꮚ exe ࡢᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡀྵࡲࢀ࡚࠸ࡓ㸬ࣞࢫ

android ࢔ࣉࣜࡢ apk ࣇ࢓࢖ࣝࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻ࣏ ࣥ ࢫ ࣊ ࢵ ࢲ ࣮ ࡟ ࡣ 㸪 Content-Type ࡀ࡛࠶ࡗࡓ㸬NDR ⿦⨨ࡢ᳨▱ࡋࡓ࢔ࢡࢭࢫඛ

ࠕapplication/x-msdos-programࠖ࡜⾲♧ࡉࢀࡣ㸪http://࠿ࡽጞࡲࡾ㸪apk ࣇ࢓࢖ࣝྡ࡛⤊࡚࠸ࡓ㸬ࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣎ࢹ࢕࡟ࡣ㸪0x4D5A ࡜ࢃࡿ URL ࡛࠶ࡗࡓ㸬User Agent ࡟ࡣ㸪⾲♧ࡉࢀ㸪ᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡀ☜ࠕMozilla/5.0 (Linux; Android 10; xxx-xxx)

ㄆࡉࢀࡓ㸬AppleWebKit (௨㝆㸪┬␎)ࠖ࡜⾲♧ࡉࢀ࡚࠾ࡾ㸪➃ᮎࡢ OS ࡸᆺᘧࢆ☜ㄆ࡛ࡁࡓ㸬Ꮫෆ LAN ࡟᥋⥆ࡉࢀ࡚࠸ࡿࢹࣂ࢖ࢫࡢ
MAC ࢔ࢻࣞࢫ࠿ࡽ㸪↓⥺ LAN ࣮ࣝࢱ࡛࠶ࡗࡓ㸬タ⨨㈐௵⪅࡟㸪➃ᮎࡢ࣓࣮࣮࢝ྡ㸪㹍㹑㸪ᆺᘧࡸ୙ṇ࢔ࣉࣜࡢࣇ࢓࢖ࣝࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࡢ
ᅗ 3 ༴㝤ᗘࠕ୰ࠖࢆ♧ࡋࡓࢧ࣮ࣂࡢࢱ࢖࣒
ࣛ࢖ࣥ␲࠸ࡀ࠶ࡿࡢ࡛㸪ㄪᰝࢆ౫㢗ࡋࡓ㸬5 ศᚋ࡟↓⥺ LAN ࣮ࣝࢱࡢタ⨨㈐௵⪅࠿ࡽᅇ⟅ࡀ࠶ࡾ㸪ࠕ฼⏝⪅ࡀㄗࡗ࡚ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥ࡟ᒆ࠸ࡓ

᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ㔜኱࡞ᠱᛕࡀண᝿ࡉ

SMS ࡢ URL ࢆࢱࢵࣉࡋࡓ㸬࢔ࣉࣜࡀࢲ࢘ࣥ

ࢀ㸪⥭ᛴᑐᛂࢆ⾜ࡗࡓ㸬ࡍࡄ࡟㸪CSIRT ࡢ㈐࣮ࣟࢻࡉࢀ㸪᛹ࡋ࠸࡜ᛮࡗࡓࡢ࡛㸪࢖ࣥࢫࢺ௵⪅࡟ሗ࿌ࡋࡓ㸬฼⏝⪅࡬ࡢᴗົࡢᙳ㡪ࢆ࣮᭱ࣝࡣࡋ࡚࠸࡞࠸ࠖ࡜ࡢᅇ⟅࡛࠶ࡗࡓ㸬ᑠ࡟ࡍࡿࡓࡵ࡟㸪௦᭰ࢧ࣮ࣂࢆ‽ഛࡋ࡞ࡀࡽ㸪

NDR ⿦⨨ࡣ㸪ㄪᰝ᫬㛫ࢆ 1 ᫬㛫௨ୖ▷⦰ヱᙜࢧ࣮ࣂࡢᙳ㡪⠊ᅖࡢᢕᥱࢆᛴ࠸ࡔ㸬3 ᫬

࡛ࡁࡓ㸬NDR ᳨࡛▱࡛ࡁࡓ㝿ࡢㄪᰝ᫬㛫ࡣ㛫ᚋ࡟㸪ヱᙜࢧ࣮ࣂࢆࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࠿ࡽษࡾ

20 ศ࡛㸪
᳨▱࡛ࡁ࡞࠸㝿ࡣ 120 ศ࡛࠶ࡗࡓ㸬㞳ࡋࡓ㸬ࡑࡢ 1 ᫬㛫ᚋ࡟ࡣ㸪௦᭰ࢧ࣮ࣂ࡬ࡢ
ษࡾ᭰࠼సᴗࡀ᏶஢ࡋࡓ㸬 ㏻ಙᶵჾࡢ㞀ᐖࡢㄪᰝ࡜ᑐᛂ
⾲ 3 ࡢ 4 ࡟ヱᙜࡍࡿ㏻ಙᶵჾࡢ㞀ᐖࡣ㸪ࢧㄪᰝ㛤ጞ࠿ࡽᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻ
ࡢ☜ㄆࡲ࡛ࡢㄪᰝ᫬㛫ࡣ 10 ศ࡛࠶ࡗࡓ㸬ᶵ࣮ࣂࢭࢢ࣓ࣥࢺࡢ 1 ྎࡢࢧ࣮ࣂࡢ࢙࢘ࣈᶵ⬟⬟೵Ṇࡋࡓࢧ࣮ࣂ࡟╔┠ࡋ࡚㸪ㄪᰝࢆࡋ࡚࠸

೵Ṇࡢ㞀ᐖ᳨▱࠿ࡽㄪᰝࡀ㛤ጞࡉࢀࡓ㸬ᩍ⫱ࡓࡽ㸪እ㒊࠿ࡽࡢ౵ධࢆⓎぢ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓྍ

ᐇ⩦⏝ࢧ࣮ࣂࣛࢵࢡ࡟ᑟධࡉࢀ࡚࠸ࡿ㏱㐣ᆺ⬟ࡶ࠶ࡿ㸬NDR ⿦⨨ࡣ㸪ࢧ࣮ࣂࡢ୙ṇ࡞ᐇ⾜ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝ(Fortigate 200D)ࡀᶵ⬟೵ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࢆ᳨▱࡛ࡁ㸪ឤᰁ

27

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


᭩࡟ࡼࡿ᳨▱࡛࠶ࡗࡓ㸬ᅗ 5 ࡢ b ࡟♧ࡍࡼ࠺ᣑ኱ࢆᮍ↛࡟㜵ࡄຠᯝࡀ࠶ࡿ㸬࡟㸪࢔ࢡࢭࢫඛࡣ㸪https://࠿ࡽጞࡲࡾ㸪࣍ࢫࢺྡ࡟ࡣ IP ࢔ࢻࣞࢫࡀグࡉࢀࡿ URL ࡛࠶ࡗ 㟁Ꮚド᫂᭩ࡢ᳨ᰝᢏ⾡࡟ࡼࡿ᝟ሗࢭ
࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖᠱᛕࡢṧࡿ㏻ಙㄪᰝ
⾲ 3 ࡢ 2 ࡟ヱᙜࡍࡿ Log4j ࡢ⬤ᙅᛶ฼⏝ࡢࡓ㸬ᅗ 5 ࡢ c ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪㟁Ꮚド᫂᭩ࡢ
Subject Common Name(SCN)࡟ࡣ㸪”vpn”ࡢ

㏻ಙࡣ㸪NII SOCS ࠿ࡽᏛእ࡬ࡢ LDAP ࣏࣮ᩥᏐิࡀྵࡲࢀ㸪እᅜࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖ

ࢺࡸᮏᏛ࢙࢘ࣈࢧ࣮ࣂ࡬ࡢᨷᧁࡢ㏻ಙ࡟ࡘ࠸

ᠱᛕࡢṧࡿ㏻ಙ┦ᡭࡢࢻ࣓࢖࡛ࣥ࠶ࡗࡓ㸬ࡇ࡚ࡢㄪᰝ౫㢗ࡀ࠶ࡗࡓ㸬NDR ⿦⨨࡛ࡣ㸪389

ࡢẁ㝵࡛㸪஧ḟⓗ࡞᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࡀ

ࡸ 636 ࣏࣮ࢺ࡬ࡢ㏻ಙࡣ㸪☜ㄆ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ㸬␲ࢃࢀࡓ㸬ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࠿ࡽ㸪㏻ሗ 3 ௳࡟ᑐࡋ࡚ 1 ௳ࡀ㸪እᅜࡢ IP ࢔ࢻࣞࢫࡢ 389 ࣏࣮
ࢺ࡬ࡢ㏻ಙ࡛࠶ࡗࡓ㸬ヱᙜ➃ᮎࡢ฼⏝⪅࡟☜ㄆࡋࡓ࡜ࡇࢁ㸪฼⏝⪅ࡀ࢔ࣉࣜࢆ᧯సࡍࡿ㐣⛬࡛Ⓨ⏕ࡍࡿṇᖖ࡞㏻ಙ࡛࠶ࡗࡓ㸬ㄪᰝ᫬㛫
ࡣ 60 ศ࡛࠶ࡗࡓ㸬ヱᙜ➃ᮎࡢ㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡㄪᰝ࡛㸪
NDR ⿦⨨ࡢ᳨▱᝟ሗ࡟ࡣ㸪ᅗ 4 ࡢ a ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪༴㝤ᗘࡀࠕ㔜኱ࠖ࡜⾲♧ࡉࢀࡓ㸬Ꮫእࡢ IP ࢔ࢻࣞࢫ࡬ࡢᬯྕ໬㏻ಙࡢ࢔ࢡࢭࢫᅗ 5㟁Ꮚド᫂᭩ࡢ᳨ᰝᢏ⾡࡟ࡼࡗ᳨࡚▱ࡉࢀࡓ㏻ಙඛࡢ᝟ሗ
㏻ಙࣉࣟࢺࢥࣝࡣ㸪ṇつࡢᡭ㡰࡛࠶ࡗࡓ㸬ࡀ☜ㄆࡉࢀ㸪
ࠕάື:C&C ㏻ಙࠖࡀ᳨▱ࡉࢀࡓ(ᅗ 4 ࡢ b)㸬NDR ⿦⨨ࡢࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥࢆࡉ࠿

ࡑࢀࡺ࠼࡟㸪୙ṇ࡞࢔ࣉࣜࡀ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡉ

ࡢࡰࡿ࡜㸪ྠᵝࡢ㏻ಙࡣ 1 ࢝᭶࡟ 20 ᅇ⛬ᗘࢀࡓྍ⬟ᛶࡣప࠿ࡗࡓ㸬ヱᙜ➃ᮎࡀ࣏࣮ࢺࢫ

࠶ࡾ㸪࿘ᮇᛶࡀ☜ㄆࡉࢀࡓ㸬ࡉࡽ࡟ࢱ࢖࣒ࣛ

࢟ࣕࣥࡍࡿࡼ࠺࡞㏻ಙࡣ㸪NDR ⿦⨨ࡢࢱ࢖࢖ࣥࢆࡉ࠿ࡢࡰࡿ࡜㸪ྠᵝࡢ㏻ಙࡣ㛗ᮇⓗ࡟࣒ࣛ࢖ࣥࡸࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࠿ࡽࡶ☜⧞ࡾ㏉ࡉࢀ࡚࠸ࡓ㸬ㄆࡉࢀ࡞࠿ࡗࡓ㸬ࡇࡢ᫬Ⅼ࡛㸪஧ḟⓗ࡞᝟ሗDࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢᠱᛕࡢྍ⬟ᛶࡣప࠸࡜ุ᩿
ࡋࡓ㸬ㄪᰝ࡟㈝ࡸࡋࡓ᫬㛫ࡣ 90 ศ࡛࠶ࡗࡓ㸬ᚋ᪥ CSIRT ࡟ࡼࡿㄪᰝ࡛㸪ᙜヱ◊✲ᐊࡢ㏻
ᖖάືࡢ୍⎔࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ☜ㄆ࡛ࡁࡓ㸬
NDR ⿦⨨ࡀ᳨▱࡛ࡁࡓ⌮⏤ࡣ㸪࿘ᮇⓗ࡞ᬯྕ໬㏻ಙ࡛࠶ࡗࡓ࠿ࡽࡔ࡜᥎ᐹࡋ࡚࠸ࡿ㸬ᮏᏛࡢබᘧ࡞࢙࢘ࣈࢧ࣮ࣂࡣᏛእ࡟タ⨨ࡉࢀ㸪↓ᩱ DV 㟁Ꮚド᫂᭩ࢆ౑ࡗ࡚࠸ࡿ㸬ࡋ࠿ࡋ࡞E

ࡀࡽ㸪NDR ⿦⨨࡟ࡼࡗ࡚㸪ࡇࡢࢧ࣮ࣂ࡬ࡢᬯ
ྕ໬㏻ಙࢆ୙ṇ࡞㏻ಙ࡜ࡋ᳨࡚▱ࡋࡓ౛ࡣᴟ
ࡵ࡚ᑡ࡞࠿ࡗࡓ㸬ࡑࢀࡺ࠼࡟㸪↓ᩱ DV 㟁Ꮚᅗ 4

ド᫂᭩ࡢⓎ⾜ᶵ㛵ࢆಙ㢗ࡋ࡞࠸㐠⏝࣏ࣜࢩ࣮㏻ሗෆᐜ௨እࡢࣜࢫࢡㄪᰝ࡟࠾ࡅࡿ
ࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥ

࡟ࡼࡿ᳨▱࡜࠸࠺ࡼࡾࡣ㸪࿘ᮇᛶ࡟ࡼࡗ᳨࡚
▱ࡉࢀࡓྍ⬟ᛶࡀ㧗࠸࡜⪃࠼ࡽࢀࡿ㸬ᅗ 5 ࡢ a ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪ᨷᧁ࡟฼⏝ࡋࡓ␲࠸ࡢ࠶ࡿ SSL/TLS ࢧ࣮ࣂド᫂᭩ࡸ CA ド᫂

28኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


㻟㻚㻝㻚㻠㻺㻵㻵㻌 㻿㻻㻯㻿 䛾㏻ሗ䜢᳨▱୙⬟䛺㏻ಙ䜔㻺㻰㻾 ⿦⨨䛷䛾䜏᳨▱ྍ⬟䛺㏻ಙ㻌 ⾲ 3 ࡢ 1 ࡢࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢブḭࢧ࢖ࢺ࡬ࡢ࢔

ࢀࡤ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢࢧ࢖ࢺ࡬ࡢ୙ṇ࡞㏻ಙࢆ
᳨▱࡛ࡁ࡞ࡃ࡞ࡿ㸬ࡑࡇ࡛㸪⾲㸲࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪࢔ࢵࣉࢹ࣮ࢺࢧ࢖ࢺࡢ SCN ࢆ࣍࣡࢖ࢺ

ࢡࢭࢫࡀ᳨▱࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓⅬ࡟ࡘ࠸࡚⪃ᐹࡍ

ࣜࢫࢺ࡟Ⓩ㘓ࡋࡓ㸬ࡿ㸬ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࠿ࡽ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢブḭࢧ࢖ࢺ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫࡣ HTML ࡢ࢘⾲ 4 ࣍࣡࢖ࢺࣜࢫࢺ࡟Ⓩ㘓ࡋࡓ SCN

࢙ࣈ࣮࣌ࢪ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫ࡛࠶ࡗࡓ㸬NDR ⿦⨨ࡢ༴㝤ᗘࡣ㸪୺࡟ࠕ୰ࠖࡸࠕ㧗࡛ࠖ࠶ࡗࡓ㸬
NDR ⿦⨨ࡣ㸪ᐇ⾜ࣇ࢓࢖ࣝࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻ
ࢆ୙ṇ࡞㏻ಙࡢࣇ࢙࣮ࢬࡢ㸯ࡘࡋ᳨࡚▱ࡍࡿࡼ࠺࡟タィࡉࢀ࡚࠸ࡿ 19)㸬ࡋ࠿ࡋ㸪HTML ࣮࣋ࢫࡢ࢙࢘ࣈ࣮࣌ࢪ࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫ࡛ࡣࠊᐇ⾜ࣉࣟࢢ࣒࡛ࣛࡣ࡞࠸ࡓࡵ㸪୙ṇ࡞㏻ಙࡢࣇ࢙

SCN

ㄆドᒁ

*.ubuntu.com

R3*.gnome.org

R3*.zabbix.com

R3

ftp.jaist.ac.jp

R3*.redhat.com

Red

Hat

Entitlement

Operations Authority࣮ࢬ࡜ࡋ᳨࡚▱ࡉࢀ࡞࠸࡜᥎ᐹࡋࡓ㸬*.fortinet.com

 ⾲ 3 ࡢ 4 ࡣ㸪NDR ⿦⨨࡛ࡢࡳ᳨▱࡛ࡁࡓ
㏻ಙ࡛࠶ࡗࡓ㸬ࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࠿ࡽ

Support ⤖ㄽࡣ㸪1 ࢝᭶࡯࡝๓࠿ࡽ౵ධࢆヨࡳࡓ㏻ಙࡀ࠶

ᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱ᢏ⾡ࡣ㸪᝟ሗࢭ࢟ࡗࡓ㸬NDR ⿦⨨ࡣ㸪ᐇ⾜ࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆࢲ࢘ࣥ

ࣗࣜࢸ࢕ୖࡢ஦ᐇ㛵ಀࢆ㎿㏿࡟ㄪᰝ࡛ࡁࡿ㸬࣮ࣟࢻࡋࡓẁ㝵࡛㸪୙ᑂ࡞㏻ಙ࡜ࡋ᳨࡚▱ࡋᮏᏛࡢࣇ࢓࢖࢔࢛࣮࢘ࣝࡢࣟࢢ࡟グ㘓ࡉࢀ࡞ࡓ㸬ࡑࡢ௚࡟ࡶ㸪HTTPS ࡢ㏻ಙ࡟࠾࠸࡚ URL

࠸ࣞࢫ࣏ࣥࢫ࣊ࢵࢲ࣮ࡢ᝟ሗ࠿ࡽ㸪฼⏝⪅➃ࡀ IP ࢔ࢻࣞࢫࡢࡳࡢ㏻ಙࡀ࠶ࡾ㸪㏻ಙࡢ༴ᮎࡢᶵ✀ࡸᐇ⾜ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻࢆ

㝤ᗘࡣࠕ㧗࡛ࠖ࠶ࡗࡓ㸬ࡇࡢ㏻ಙࡣ㸪ྠ୍➃ㄪᰝ࡛ࡁࡿ㸬ᬯྕ໬㏻ಙ࡛࠶ࡗ࡚ࡶ㸪㟁Ꮚド

ᮎࡢ௚ࡢ㏻ಙ࠿ࡽ㸪ṇᖖ࡞࢔ࣉࣜࡢ C&C ㏻

᫂᭩ࡢ᝟ሗ࠿ࡽ㸪᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ୖᠱᛕࡢ

ಙ࡛࠶ࡗࡓ㸬᳨▱౛ࡀᑡ࡞࠸ࡢ࡛Ỵᐃ࡛ࡁ࡞ṧࡿ㏻ಙ┦ᡭࢆㄪᰝ࡛ࡁࡿ㸬࠸ࡀ㸪IP ࢔ࢻࣞࢫࡢࡳࡀグ㘓ࡉࢀࡓ HTTPS㏻ಙࡣ TLS1.3 ࡢ୙ᑂ࡞ᣲືࡢ㏻ಙࢆ᳨▱ࡋㅰ㎡ࡓࡢ࡛࠶ࢁ࠺㸬ㄽᩥࡢᇳ➹࡟࠶ࡓࡾ㸪ࡈຓゝ࣭ࡈᣦᑟࢆ࠸
ࡓࡔࡁࡲࡋࡓᮏᏛ⡿ἑ࢟ࣕࣥࣃࢫ㛗ࢆጞࡵᇳ 㟁Ꮚド᫂᭩᳨▱ࡢࡓࡵࡢᨵၿⅬ⾜㒊ࡢⓙᵝ࡟ឤㅰ⏦ࡋୖࡆࡲࡍ㸬᪥㡭࠿ࡽ㸪↓ᩱ DV 㟁Ꮚド᫂᭩ࡢㄆドᒁࡢ R3(Let’sᮏᏛࡢࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕☜ಖࡸࣟࢢࡢゎᯒ࡟ᚑ஦

Encrypt)ࡸ࣓࣮࣮࢝⊂⮬ㄆドᒁ࠿ࡽⓎ⾜ࡉࡋ࡚࠸ࡓࡔ࠸࡚࠸ࡿ᝟ሗ⣔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫࢱࢵ

ࢀࡓ㟁Ꮚド᫂᭩ࡀ㸪ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ⮬ື࢔ࢵࣇࡢⓙᵝ࡟ឤㅰ⏦ࡋୖࡆࡲࡍ㸬ࣉࢹ࣮ࢺ࡟౑ࢃࢀ࡚࠸ࡓ㸬ᐃᮇⓗ࡟࢔ࢵࣉࢹ
࣮ࢺࣉࣟࢢ࣒ࣛࡀᐇ⾜ࡉࢀ㸪࿘ᮇᛶࡀ㧗࠸ࡓཧ⪃ᩥ⊩ࡵ㸪୙ṇ࡞㏻ಙ࡜ࡋ᳨࡚▱ࡉࢀࡓ㸬IP ࢔ࢻࣞ(1) 㟷ᮌㅬ୕, ᅬ⏣ㄔ, 㯮ᮌர, ᕝ⏿ᆂ୍㑻,ᘘ᪥ฟຬ㸸”ᐑᓮ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿࣃࢯࢥࣥ
ᚲᦠ໬ࡢྲྀࡾ⤌ࡳ”㸪”᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ࿌, Vol. 2015-IOT31”, pp.1-5 (2015)ࢫᙜࡓࡾࡢࢱ࢖࣒ࣛ࢖ࣥࡢ௳ᩘࡣ㸪10 ୓௳௨ୖ࡛࠶ࡗࡓ㸬NDR ⿦⨨ࡢࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࡢ౑
⏝⋡ࡀ 70%௨ୖ࡟࡞ࡾ㸪ฎ⌮⬟ຊࡀపୗࡋࡓ㸬(2) ࿴⏣ᬛோ㸸” ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿᚲᦠࢹࣂ࢖ࢫ
࡟㛵ࡍࡿ୍⪃ᐹ ̾ ࢱࣈࣞࢵࢺᚲᦠ໬
ࡢྲྀ⤌ࢆ㋃ࡲ࠼࡚—”, ”Ꮫ⾡᝟ሗฎ⌮◊✲㸪No. 24”, pp. 28–35 (2020)

R3 ࡢㄆドᒁࡣ㸪ࣇ࢕ࢵࢩࣥࢢࢧ࢖ࢺࡢ㟁Ꮚド᫂᭩ࡢⓎ⾜࡟౑ࢃࢀࡿࡇ࡜ࡀከ࠸㸬R3 ࡢㄆドᒁࢆ NDR ⿦⨨ࡢ࣍࣡࢖ࢺࣜࢫࢺ࡟Ⓩ㘓ࡍ

29኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


(14)D. Eastlake 3rd㸸 ”Transport Layer
Security (TLS) Extensions: Extension
Definitions”, RFC 6066, (2011).

(3) ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ (AXIES) ICT ฼ά⏝ㄪᰝ㒊఍㸸”2016 ᖺᗘ BYOD ࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱ᨵၿ࡟㛵ࡍࡿㄪᰝ◊✲ ⤖ᯝሗ࿌᭩”, ”2016 ᖺᗘ BYOD ࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱ᨵၿ࡟㛵ࡍࡿㄪᰝ◊✲⤖ᯝሗ࿌᭩”
https://axies.jp/report/ict_survey/2016s
urvey/ (2022 ᖺ 6 ᭶ 10 ᪥ཧ↷)(15)E. Rescorla: ”The Transport Layer
Security (TLS) Protocol Version 1.3”,
RFC 8446, (2018).
(16)C. Huitema: ”Issues andRequirements for Server Name
Identification (SNI) Encryption in
TLS”, RFC 8744, (2020).

(4) Ḉ⏣ṊႹ,୕ᓥ࿴ᏹ,ⴗཎὒ୍,⃝㝯ᙪ㸸”➃ᮎࡢ↓࠸ PC ᩍᐊࡢᐇ⌧ − BYOD ໬ࡢࡓࡵࡢ௬᝿➃ᮎᩍᐊࡢタィ࡜ᐇ⌧−”,“ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ㸤࢚ࢹࣗࢣ࣮ࢩࣙࣥ,Vol.42“ , pp.12-18 (2017)(17)PFU㸸”ࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱࣭SOC 㐠⏝ຠ⋡໬ iNetSec MP 2040”,
https://www.pfu.ricoh.com/inetsec/prod
ucts/mp/ 㸦2022 ᖺ 6 ᭶ 20 ᪥ཧ↷)(5) ᰿ᮏ ㈗ᘯ, ୕ᓥ ࿴ᏹ, 㟷ᒣⱱ⩏㸸”㟷ᒣⱱ⩏:ࢥࣟࢼ⚝ࢆྵࡴ⣙ 5 ᖺ㛫ࡢ௬᝿➃ᮎᐊࡢ฼⏝≧ἣࡢሗ࿌࡜⪃ᐹ”, ”Ꮫ⾡᝟ሗฎ⌮◊✲㸪No. 25”, pp. 29–38
(2020)(18)⩚⸨ 㐓ᩥ,ᒣୗ ᗣ୍,ᑠฟ ࿴ᘯ: “᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪᪉ἲ࠾ࡼࡧࣉࣟࢢ࣒ࣛ”, JP
Patent No. 5917678.

(6) AV-test: “SECURITY REPORT
2018/19” https://www.avtest.org/fileadmin/pdf/security_report/
AV-TEST_Security_Report_20182019.pdf (2022 ᖺ 6 ᭶ 19 ᪥ཧ↷)(19)ᑠฟ ࿴ᘯ, 㐨᰿ ៞἞:㸸”୙ṇάືุᐃ᪉ἲ࠾ࡼࡧ୙ṇάືุᐃ⏝ࣉࣟࢢ࣒ࣛ㸪୪ࡧ࡟㸪᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪άືุᐃ᪉ἲ࠾ࡼࡧάືุᐃ⏝ࣉࣟࢢ࣒ࣛ”, JP
Patent No. 6097849.

(7) 㟷ᮌ ㅬ஧, ᅬ⏣ ㄔ, 㯮ᮌ ர, ᕝ⏿ᆂ୍㑻: ”ᐑᓮ኱Ꮫ᪂࢟ࣕࣥࣃࢫ᝟ሗࢩࢫ
ࢸ࣒ࡢᵓ⠏”, ”኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲, Vol. 23”, pp. 3-10 (2020)(20)ᑎ⏣ ᡂ࿃, 㐨᰿ ៞἞,ᑠᯘ ᓧ㸸”᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪㏻ಙ᳨ᰝ᪉ἲཬࡧࣉࣟࢢ࣒ࣛ”,JP Patent No. 7045949.
(21)ᑠᯘ ᓧ,ᑠฟ ࿴ᘯ,ᑎ⏣ ᡂ࿃㸸”᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪᪉ἲ࠾ࡼࡧࣉࣟࢢ࣒ࣛ”, JP
Patent No. 5925287.

(8) NISC㸸 ᨻᗓᶵ㛵➼ࡢࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗ
ࣜࢸ࢕ᑐ⟇ࡢࡓࡵࡢ⤫୍ᇶ‽https://www.nisc.go.jp/policy/group/gen
eral/kijun.html (2022 ᖺ 9 ᭶ 29 ᪥ཧ↷)(22)ᑎ⏣ ᡂ࿃,㐨᰿ ៞἞㸸”᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪୙ṇάືศ㢮᪉ἲ࠾ࡼࡧ୙ṇάືศ㢮⏝ࣉࣟࢢ࣒ࣛ”, JP Patent No. 6869100.

(9) Ἔ㇂᭐㸸” ኱Ꮫ࡜࠸࠺⤌⧊ࡢࢭ࢟ࣗࣜࢸ
࢕஦᝟”, ”᝟ሗࡢ⛉Ꮫ࡜ᢏ⾡ Vol. 70”㸪pp.249-254 (2020)(23)ᑠᯘ ᓧ,ᑎ⏣ ᡂ࿃㸸”᝟ሗฎ⌮⿦⨨㸪᪉ἲ࠾ࡼࡧࣉࣟࢢ࣒ࣛ”, JP Patent No.
6084278(10)➟㛫 ㈗ᘯ㸪஭ୖ ኱௓㸸”኱つᶍࢲ࣮ࢡࢿࢵࢺほ ࡜⬟ືⓗࢫ࢟ࣕࣥ࡟ࡼࡿ࣐
࢙ࣝ࢘࢔ឤᰁ IoT ᶵჾࡢศ㢮”, ”᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ Vol. 58”, pp.13881398(2017)ⴭ⪅␎Ṕఀ⸨ᬛ༤ 1998 ᖺᒣᙧ(11)ᶫᮏ㟹᫂㸸”ࢧ࢖ࣂ࣮࣭ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢖ࡢ
⌧≧࡜᪥ᮏࡢᑐᛂ”, ”ᅜ㝿Ᏻ඲ಖ㞀
Vol.41”㸬pp.27-43 (2013)኱ᏛᕤᏛ㒊≀㉁ᕤᏛ⛉༞ᴗ㸪2003 ᖺྠ኱኱Ꮫ

(12)ᩥ㒊⛉Ꮫ┬㸸 ኱Ꮫࡢᅜ㝿໬࡜༴ᶵ⟶⌮࡟ࡘ࠸࡚ 㹼Ᏻ඲ಖ㞀㈠᫆⟶⌮࡟㛵ࡍࡿ
ほⅬ࠿ࡽ㹼
https://www.mext.go.jp/content/202103
04-mxt_gakkikan-000013198_11.pdf(2022 ᖺ 9 ᭶ 29 ᪥ཧ↷)㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢㸪ྠᖺ 4 ᭶ྠ኱Ꮫ᝟ሗฎ⌮ࢭࣥࢱ࣮ຓᡭ㸪2007 ᖺྠ኱ᏛᏛ⾡᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮ຓᩍ㸪2009 ᖺ 10 ᭶(13)㕥ᮌ ᙪᩥ㸪Ọ஭ ୍ᘺ㸪ὸᕝ ᆂྐ㸪௒஭ ⨾㤶㸪୙◚ Ὀ㸸”ಙᕞ኱Ꮫㄆドࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࠕࢭ࢟ࣗ࢔ࢿࢵࢺ 2010ࠖ࡟࠾ࡅࡿㄆドࢫ࢖ࢵࢳࡢᣑᙇ࡜ᩚഛ”, "Ꮫ⾡᝟ሗฎ⌮◊✲ Vol. 14", pp.21-30(2010)ྠ኱኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉ຓᩍ㸦ྠ኱ᕤᏛ㒊Ꮫ⾡᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮වົ㸧㸪2010 ᖺ 8 ᭶࠿ࡽᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ Ꮫ⾡ㄆドࣇ࢙ࢹ࣮ࣞࢩ

30኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ࣙࣥࢱࢫࢡࣇ࢛࣮ࢫࡢጤဨࢆව௵㸪2013 ᖺ఍సᴗ㒊఍ࡢጤဨࢆව௵㸪2015 ᖺ࠿ࡽᒣᙧ

4 ᭶ྠ኱኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉෸ᩍᤵ㸪2013┴㆙ ࢧ࢖ࣂ࣮≢⨥➼ࢸࢡࢽ࢝ࣝ࢔ࢻࣂ࢖ࢨ

ᖺ࠿ࡽᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ Ꮫ⾡ㄆド㐠Ⴀጤဨ࣮ ࢆව௵㸪 ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧

31኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


32኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


33

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


34

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


35

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


36኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


37኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


38኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


39

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


40኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


41

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


IS

LAN(1284Wireless)

IT
2022

2023/3/10

2

31

42

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


LAN
2021.8
ARUBA, AP+LCX

Trouble shootings
LCX
Web

MAC address(2.4GHz)LAN
2023/3/10

3312024.3PC

PC
2023.4PC

2024.9
(GbE)
LAN

DX

(2022.5 )TF
ISMS

2023/3/10

4

31

43

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
SINET6
DC 10G+VLAN

1G 10G

BGP

DC

1
3

3

(2023.01)

2023/3/10

5

31

44

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


•
•

•
•

•
•
•
•
•
•
•
•
•

45

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


•
•

•
•
•

•
•
•

•
•

•
•
•

•
•
•

•
•
•

46

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


•
•

•
•
•
•
•
•
•

•
•
•
•

•
•
•
•

47

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/






+6





&:

5GTXKEG0QY

22023.03.10

48

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


5+0'6
)+)#

$;1&

2%

)OCKN)QQING9QTMURCEG

9GD

3

2023.03.10

5+0'6)DRU
5+0'6

)+)#

.#0

9K(K
$;1&
)QQING/KETQUQHV

9K(K

4

2023.03.10

49኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/



.#0
+&

551

9GD

./5
2%

#2

%#..



5

2023.03.10

5CPFDQZ)OCKN
9GD)QQING%NCUUTQQO
12#%6

2023.03.10

50

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/




9GD
9GD
8.#0
8.#0

7

2023.03.10

51

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


52኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


53

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


54

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


55

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


56

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


57

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


஦ ົ
 ᒁ
 ࡔ ࡼ ࡾ ᖺᗘ ,6 ◊άືሗ࿌
㸯㸬⥲఍㸦ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢺ㛤ദ㸧 ఍ሙ㸸ᐩኈ㏻ᰴᘧ఍♫ ᮏ♫஦ົᡤ  㝵 ኱఍㆟ᐊ ᪥  ᫬㸸 ᖺ  ᭶  ᪥㸦㔠㸧 㹼  ཧຍᐇ⦼㸦㡰୙ྠ㸧             ࠾ⲔࡢỈዪᏊ኱Ꮫ

኱ศ኱Ꮫ኱㜰ᩍ⫱኱Ꮫ

኱㜰බ❧኱Ꮫ

኱㜰ᗓ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔㔠ἑ኱Ꮫ໭ぢᕤᴗ኱Ꮫ

ᒱ㜧኱Ꮫ㡰ኳᇽ኱Ꮫ

㛗ᓮ኱Ꮫྡྂᒇ኱Ꮫ

୍ᶫ኱Ꮫරᗜ┴❧኱Ꮫ

⚟஭኱Ꮫ໭㝣ඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ

ᐑᓮ኱Ꮫᐊ⹒ᕤᴗ኱Ꮫ

ᒣᙧ኱Ꮫᶓ὾ᅜ❧኱Ꮫ

࠙ࣉࣟࢢ࣒ࣛࠚ

㛤఍ᣵᣜ
 





ㄽᩥⓎ⾲  ࠕ[5 ᢏ⾡ࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱ '; ࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇドホ౯ࠖ   ఍㛗 ᶓ὾ᅜ❧኱Ꮫ ᚎ ᾈ※㔠ἑ኱Ꮫᮾ ᫛Ꮥ໭㝣ࣈࣟࢵࢡ࠿ࡽࡢ஦౛Ⓨ⾲ࠕ,6 ◊໭㝣ࣈࣟࢵࢡάືሗ࿌ࠖ
⚟஭኱Ꮫ ྜྷᕝ㞝ஓᮾ໭࣭㛵ᮾࣈࣟࢵࢡ࠿ࡽࡢ஦౛Ⓨ⾲ࠕᮾ໭࣭㛵ᮾࣈࣟࢵࢡሗ࿌ࠖ
ᒣᙧ኱Ꮫ ⏣ᓥ 㟹ஂㄽᩥⓎ⾲  ࠕ⤌⧊ෆ➃ᮎࡢ :HE ࢔ࢡࢭࢫࡢつ๎ᛶ࡟╔┠ࡋࡓࣉࣟ࢟ࢩࣟࢢ୰ࡢ␗ᖖ᳨▱ࠖ ኱㜰ᗓ❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 ྡ಴ ᝆᮾᾏࣈࣟࢵࢡ࠿ࡽࡢ஦౛Ⓨ⾲ࠕᮾᾏᆅ༊࡟࠾ࡅࡿάື࡟ࡘ࠸࡚ࠖ
ྡྂᒇ኱Ꮫ ᡞ⏣ ᬛ㏆␥ࣈࣟࢵࢡ࠿ࡽࡢ஦౛Ⓨ⾲ࠕ㏆␥ࣈࣟࢵࢡάືሗ࿌ࠖ
኱㜰බ❧኱Ꮫ ᐑᮏ ㈗ᮁㄽᩥⓎ⾲  ࠕᶆⓗᆺࢧ࢖ࣂ࣮ᨷᧁ᳨▱ᢏ⾡࡟ࡼࡿࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᠱᛕࡢㄪᰝ࡜ᑐᛂ஦౛ࠖ ᒣᙧ኱Ꮫ ఀ⸨ ᬛ༤஑ᕞࣈࣟࢵࢡ࠿ࡽࡢ஦౛Ⓨ⾲ࠕ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᑐ⟇⮬ᕫデ᩿ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏ࠖᐑᓮ኱Ꮫ 㟷ᮌ ㅬ஧㛢఍ᣵᣜ                             ㆟㛗 ኱㜰බ❧኱Ꮫ ᐑᮏ ㈗ᮁ58኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


2. 各ブロック活動໭ᾏ㐨ࣈࣟࢵࢡάື  ᖺ  ᭶  ᪥7HDPV ࡟ࡼࡿ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ఍㆟ ࠕ໭ᾏ㐨ᆅ༊኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ࠖࢆ㛤ദཧຍ⪅ᡤᒓᶵ㛵 ᩗ⛠␎࣭㡰୙ྠ ࣭໭ぢᕤᴗ኱Ꮫ  ྡ  ࣭ᐊ⹒ᕤᴗ኱Ꮫ  ྡ  ࣭ᑠᶡၟ⛉኱Ꮫ  ྡ  ࣭᪫ᕝ་⛉኱Ꮫ  ྡ  ࣭࣭බ❧༓ṓ⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ  ྡ ͤ୰ᗙ
࣭ᐩኈ㏻ -DSDQ ᰴᘧ఍♫ ໭ᾏ㐨ᨭ♫ࠊᩍ⫱ࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥࣅࢪࢿࢫ᥎㐍㒊 ࢸ࣮࣐኱Ꮫ㹂㹖 ୡヰேᣵᣜ໭ぢᕤᴗ኱Ꮫ ᝟ሗฎ⌮ࢭࣥࢱ࣮㛗 ༖஭ ὒᚿᵝ ࡈㅮ₇ᅜ❧኱Ꮫἲே໭ᾏ㐨ᅜ❧኱Ꮫᶵᵓ ᑠᶡၟ⛉኱Ꮫ ࢢ࣮ࣟ࢝ࣝᡓ␎᥎㐍ࢭࣥࢱ࣮ᩍᏛ ,5 ᐊ ෸ᩍᤵ すฟ ᓫᵝࡼࡾࠗ,5 ࡢࡓࡵࡢ᝟ሗᇶ┙࡜ࡑࡢά⏝ᑠᶡၟ⛉኱Ꮫࡢ஦౛ࢆ୰ᚰ࡟࠘࡟ࡘ࠸࡚ࡈㅮ₇ㅮ₇ᴫせ㸸
࣭ ,5 ࡣ⤌⧊ෆࡢ≧ἣࡸㄢ㢟ࢆᢕᥱࡋࠊࡑࡢ᝟ሗࢆά⏝ࡋពᛮỴᐃࡸ௻⏬❧᱌ࡢࢶ࣮ࣝ࣭ ኱Ꮫࡀ࠾࠿ࢀ࡚࠸ࡿཝࡋ࠸⎔ቃࠊㄝ᫂㈐௵ࡢᚲせᛶ࡞࡝ࢆ⌮⏤࡟ ,5 ࡀὀ┠ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࣭ 㒊ᒁᶓ᩿ⓗ࠿ࡘᑓ㛛ⓗ࡟ศᯒࢆࡋࠊά⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡀ⤌⧊ෆእ࠿ࡽồࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿ࣭ ⚾Ꮫ࡛ࡢᚿ㢪⪅☜ಖ࡞࡝ࠊ,5 ࡢ┠ⓗࡸ఩⨨௜ࡅࡣ኱Ꮫ࡟ࡼࡾᵝࠎ࣭ ᐃᖖⓗ࡞ࢹ࣮ࢱࡢࣔࢽࢱࣜࣥࢢࡸㄢ㢟ᚿྥࡢㄪᰝ࡜ศᯒࠊࢹ࣮ࢱ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࢆᐇ᪋࣭ ࢶ࣮ࣝࡸᇶ┙ࠊࢹ࣮ࢱࡢ⟶⌮᪉ἲࡣ⤌⧊࡟ࡼࡗ࡚ᵝࠎ࣭ ࢹ࣮ࢱࢆ⮬ືⓗ࡟ᢳฟ࣭ຍᕤࠊᐃᮇⓗ࡞࣏࣮ࣞࢺฟຊ࣭ ࣮࢜ࣉࣥࢯ࣮ࢫ〇ရࢆ୰ᚰ࡟ᵓᡂ㸦௬᝿࣐ࢩࣥୖ࡟ࢧ࣮ࣂࢆᵓ⠏㸧࣭ ᪥ᖖᴗົࡢᇶ┙ࡣ 56WXGLR6HUYHU ࢆά⏝࣭ ,5 ࡣศᯒ⤖ᯝࡀࠊᨵၿࡸពᛮỴᐃ࡟┤⤖ࡍࡿࢃࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ⤫ィศᯒࡢ⣲㣴ࡀ࡞࠸ே࡟ࡶゎࡾ᫆ࡃ♧ࡋࠊࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࡸពᛮỴᐃࢆಁ㐍ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࣭ ⌧≧ࡣྍど໬࡟␃ࡲࡿࠊㄢ㢟ࡸၥ㢟ព㆑ࡀ࡞ࡅࢀࡤศᯒࡀᡂ❧ࡋ࡞࠸ࡈㅮ₇࡬ࡢ㉁␲ᛂ⟅ෆᐜ㈗Ꮫ࡛ࡣᇶ┙ࢆ࣮࢜ࣉࣥࢯ࣮ࢫ⣔࡛ᵓ⠏ࡉࢀࠊ࢔ࢵࣉࢹ࣮ࢺࡀ኱ኚࡔ࡜ᛮ࠺ࡀࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡟ᑐᛂࡉࢀ࡚࠸ࡿ࠿㸽࣭ ≉࡟࢔ࣥࢣ࣮ࢺᇶ┙ UHVSRQ ࡣ᭶  ᅇ⛬ᗘ࢔ࢵࣉࢹ࣮ࢺࡀ࠶ࡾࠊࢫࢡࣜࣉࢺࢆグ㏙ࡋ࡚ᑐᛂࡋ࡚࠸ࡿࠋ
ᮏ᮶ࡣ ,5 ᇶ┙࡜ࡋ࡚᝟ሗࢭࣥࢱ࣮࡜㐃ᦠࡋ࡚⟶⌮ࡍ࡭ࡁ࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ
 ᐩኈ㏻ -DSDQ ࠿ࡽࡢ᝟ሗᥦ౪
ᐩኈ㏻ᰴᘧ఍♫ -DSDQ ࣮ࣜࢪࣙࣥ ࣅࢪࢿࢫ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺᮏ㒊 ᡓ␎௻⏬ᐊ ࢩࢽ࢔࢚ࣂࣥࢪ࢙ࣜࢫࢺ すᮏఙ୍Ặࡼࡾࠗࢹ࣮ࢱࢻࣜࣈࣥ᫬௦࡟࠾ࡅࡿࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ࡢ♫఍ᐇ⿦࡟ࡘ࠸࡚࠘ࢆ᝟ሗᥦ౪ ពぢ஺᥮఍ ྛ኱Ꮫᵝ࠿ࡽࡢ኱Ꮫࡢ '; ࡟ᑐࡍࡿྲྀ⤌ࡳࡸ᳨ウ≧ἣ࡞࡝ࡢ⤂௓ ໭ぢᕤᴗ኱Ꮫ࣭  ኱Ꮫἲே⤫ྜ ᅜ❧኱Ꮫᶵᵓ࡜ࡋ࡚  ᖺ  ᭶ࡼࡾࢫࢱ࣮ࢺ࣭ ࢹ࣮ࢱ⤫ྜࡣࠊ௒ᖺᗘ࠿ࡽ᳨ウணᐃ࣭  ኱Ꮫ඲యࡢㄢ㢟࡜ಶࠎࡢㄢ㢟ࠋㄢ㢟ࡀ஧㔜໬ࡋ࡚࠸ࡿ࣭ ᩘ⌮࣭ࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫ࣭$, ᩍ⫱≉ᐃศ㔝ᰯ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ࣭ ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒࡟࡚௚኱Ꮫ࡬ࡢၨⵚ࡞࡝ᩍ◊ࢆᢸ࠺ᙺ๭ࢆ⪃࠼࡚࠸ࡿ
 ᑠᶡၟ⛉኱Ꮫ࣭ ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫࢱࢵࣇయไ㸸ィ  ྡ࣭  ᖺᗘ  ኱ࢩࢫࢸ࣒ࢆ᭦᪂
ӷ࢟ࣕࣥࣃࢫ 1: ࢩࢫࢸ࣒ㄆド୙ලྜ࠶ࡾᪧ 66/931 ࢆ⥅⥆฼⏝୰ӷᏛእ฼⏝࡟ㄢ㢟௬᝿ࢹࢫࢡࢺࢵࣉࢩࢫࢸ࣒
ӷ࣓࣮ࣝࢩࢫࢸ࣒

0LFURVRIW ഃ㞀ᐖࡀከ࠸ࠊ࣓࣮ࣝ㞀ᐖࡢࡓࡵ㏻▱୙ྍ࣭ 6,1(7 ࡟᭦᪂࣭ ၟ⏝ࢹ࣮ࢱࢭࣥࢱ࣮໭ぢ /931 ฼⏝ᐊ⹒ᕤᴗ኱Ꮫ
࣭ 6,1(7 ࡬ࡢ᭦᪂㸦*ESV㸧᫖ᖺ  ᭶ࠊᐊ⹒ࢹ࣮ࢱࢭࣥࢱ࣮㛤タ࣭ ඲Ꮫ᝟ሗᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒  ᖺ  ᭶✌ാணᐃ࢟ࣕࣥࣃࢫ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡜᝟ሗᇶ┙ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࢆ୍ᮏ໬࣭ 㐲㝸ᤵᴗᑐᛂ㸦%<2' ࡢά⏝ࠊᑐ㠃ࠊ㐲㝸ᤵᴗ࡬ࡢᑐᛂ㸧࣭  ᖺ⏕ྥࡅ࣊ࣝࣉࢹࢫࢡ㛤タ࣭ ࣉࣛ࢖࣮࣋ࢺࢡࣛ࢘ࢻࢆ౑ࡗࡓᤵᴗࡢᐇ᪋࣭ ࣮࢞ࣝࣥ࡬ࢢ࣮ࣝࣉ࢙࢘࢔ࢆ᭦᪂㸦⌧ᅾ ),7 *$3 ᳨ド୰㸧࣭ ,606%&06᫖ᖺ  ᭶⌰⌫኱Ꮫ࡜ࡢ┦஫┘ᰝ࣭ ࢧ࣮࣋࢖ࣛࣥࢫᑂᰝ  ᭶ணᐃ࣭ ᢏ⾡⿵బဨࡢ㞠⏝㛤ጞࠋᏛ⏕࢔ࣝࣂ࢖ࢺ᥇⏝࣭ :LIL ㄆドHGXURDP୍ඖ໬࣭ ᭷⥺ /$1 ᩍဨࢭࢢ࣓ࣥࢺศ㞳໬ࢆ᳨ウ࣭ 㟁Ꮚ࣓࣮ࣝࢆά⏝ࡍࡿእ㒊ࡢࢧ࣮ࣅࢫࢆᑟධ
 ஦ົᒁ࠿ࡽࡢ㐃⤡஦㡯ࠊ㛢఍

59኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/





















60

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


















61

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


62኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ࠗ⥲఍㛤ദ࠘ཬࡧࠗㄽᩥເ㞟࠘࡟ࡘ࠸࡚  ,6 ◊࡛ࡣ㸪ྛᆅᇦࣈࣟࢵࢡ࡛ࡢ◊✲άືࡢ௚࡟㸪ࡇࢀࡽάືෆᐜ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ᝟ሗ஺᥮ࡸ
఍ဨ┦஫ࡢၨⓎ࡜ぶ╬ࢆᅗࡿⅭ࡟㸪ᖺ  ᅇࡢ⥲఍ࢆ㛤ദࡋ࡚࠾ࡾࡲࡍ㸬  ᮏ⥲఍࡛ࡣ㸪᪥㡭ࡢ◊✲ᡂᯝࡢㅮ₇Ⓨ⾲ࡸ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝࡟㛵ࡍࡿㅖၥ㢟࡟ࡘ࠸࡚ࡢウ㆟ࢆ⾜࠺࡞࡝㸪఍ဨ࡟࡜ࡗ࡚኱ኚ᭷ព⩏࡞ࡶࡢ࡛࠶ࡿ࡜⪃࠼࡚࠾ࡾࡲࡍ㸬  ୍᪉㸪኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃࢆ⛉Ꮫⓗ࡞ぢᆅ࠿ࡽ◊✲ࡋ㸪Ꮫၥ࡜ࡋ࡚ࡢ♫఍ⓗ࡞ホ౯ࢆ☜❧ࡍ࡭ࡃ㸪ୖグᆅᇦࣈࣟࢵࢡάືࡸ⥲఍࡛Ⓨ⾲ࡉࢀࡓㄽᩥࢆㄽᩥㄅ࡜ࡋ࡚Ⓨ⾜ࡍࡿࡇ࡜ࡶᮏ◊✲఍ࡢ኱஦࡞஦ᴗࡢ୍ࡘ࡛࠶ࡾࡲࡍ㸬  ࡘࡁࡲࡋ࡚ࡣ㸪 ᖺᗘࡢ⥲఍࡜ㄽᩥເ㞟࡟ࡘ࠸࡚ୗグࡢ㏻ࡾࡈ᱌ෆࡉࡏ࡚࠸ࡓࡔࡁࡲ
ࡍ㸬఍ဨࡢⓙᵝ࡟࠾࠿ࢀࡲࡋ࡚ࡣዧࡗ࡚ࡈᢞ✏㈷ࡾࡲࡍࡼ࠺࠾㢪࠸⏦ࡋୖࡆࡲࡍ㸬  ௒ᖺᗘࡣ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝඲⯡ ≉࡟ࢩࢫࢸ࣒ᑟධ஦౛➼఍ဨࡢඹ㏻
ࡢ฼┈࡟㈨ࡍࡿෆᐜ࡛ເ㞟࠸ࡓࡋࡲࡍ㸬᝟ሗࢭࣥࢱ࣮㒊㛛௨እࡢ᪉ࡶᢞ✏࡛ࡁࡲࡍࡢ࡛㸪ࡐࡦࡈᢞ✏ࢆ࠾㢪࠸࠸ࡓࡋࡲࡍ㸬ᑦ㸪ࡈᢞ✏ㄽᩥࡢㄽᩥㄅᥖ㍕࡟ࡘࡁࡲࡋ࡚ࡣ㸪஦๓࡟ᆅᇦࣈࣟࢵࢡάືཪࡣ⥲఍࡛Ⓨ⾲ࡍࡿࡇ࡜ࢆ๓ᥦ࡜ࡋ࡚࠾ࡾࡲࡍࡢ࡛㸪ࡇࢀࡽࡢࢫࢣࢪ࣮ࣗࣝࢆᛕ㢌࡟࠾࠸࡚ᇳ➹࠸ࡓࡔࡁࡲࡍࡼ
࠺࠾㢪࠸⏦ࡋୖࡆࡲࡍ㸬グ㸯㸬⥲఍᪥᫬ 㸸 ᖺ  ᭶ୖ᪪㸦༗ᚋ㸧  㸰㸬ሙᡤ   㸸࢜ࣥࣛ࢖ࣥࡲࡓࡣࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ࡛㛤ദ㸱㸬ㅮ₇㸭ㄽᩥࢸ࣮࣐㸸௨ୗࡢࡼ࠺࡞᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝࡟㛵ࡋ≉࡟ࢩࢫࢸ࣒ᑟධ஦౛➼
఍ဨࡢඹ㏻ࡢ౽┈࡟㈨ࡍࡿෆᐜ࡛ເ㞟 䠍㻕᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢᑟධ࣭ᵓ⠏㸪⟶⌮࣭㐠Ⴀ࡟㛵ࡍࡿෆᐜ
䠎㻕᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝࡟㛵ࡍࡿෆᐜ㸦ά⏝஦౛➼㸧䠏㻕᝟ሗࢩࢫࢸ࣒࡟ᦠࢃࡿேᮦࡢ⫱ᡂࡸ฼⏝⪅ࡢᩍ⫱࡟㛵ࡍࡿෆᐜ
䠐㻕᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࢆ⟶⌮㐠Ⴀࡍࡿ⤌⧊ࡸேᮦ㸪฼⏝つᐃࡸ࣏ࣜࢩ࣮࡞࡝࡟㛵ࡍࡿෆᐜ
䠑㻕᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢホ౯ࡸᑗ᮶ィ⏬࡟㛵ࡍࡿෆᐜ
䠒㻕ࡑࡢ௚㸪኱Ꮫࡢ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒࡟㛵ࡍࡿෆᐜ࡛㸪఍ဨ㛫࡛᝟ሗඹ᭷ࡍࡿ࡜᭷┈࡞ࡶࡢ 㸲㸬ㄽᩥᛂເせ㡿㸸 ᭶ࡈ᱌ෆணᐃ          ເ㞟᱌ෆ࡟ῧ௜ࡉࢀࡓ⏦㎸᭩࡟࡚஦ົᒁᐄࡈᛂເ㢪࠸ࡲࡍ㸬 㸳㸬ᇳ➹せ㡿 㸸ࠗ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲࠘ᇳ➹せ㡿ࡈཧ↷㸬 㸴㸬ㄽᩥㄅⓎ⾜ࢫࢣࢪ࣮ࣗࣝ㸦ணᐃ㸧䠍㻕 ㄽᩥເ㞟࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭ ᖺ  ᭶䠎㻕 ㄽᩥ Ⓨ⾲㺃ㄽᩥㄅᢞ✏ ᛂເ⥾ษ࣭࣭࣭࣭࣭ ᖺ  ᭶  ᪥䠏㻕 ㄽᩥཬࡧⓎ⾲ཎ✏⥾ษ࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭ ᖺ  ᭶  ᪥䠐㻕 ᰝㄞ࣭ಟṇᮇ㛫࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭ ᭶㹼 ᭶䠑㻕 ㄽᩥㄅⓎ⾜࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭࣭ ᭶ 㸵㸬ࡑࡢ௚ ᮏ◊✲఍ࡢㄽᩥㄅࡣᅜ❧ᅜ఍ᅗ᭩㤋࠾ࡼࡧ⛉Ꮫᢏ⾡᣺⯆ᶵᵓ -67 ࡟ᐤ㉗ࡉࢀ㸪グ㍕ㄽᩥࡣ୧ᶵ㛵ࡢࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ࡟཰㘓㸪බ▱ࡢᢏ⾡᝟ሗ࡜࡞ࡾࡲࡍ㸬-67 ཰㘓࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ㄽᩥᢒ㘓せ⣙ ࡢཎᩥ↓ᩱグ㍕ࢆチㅙࡋ࡚࠾ࡾ㸪ࡲࡓ㸪ㄽᩥ࠾ࡼࡧⓎ⾲ண✏ࡣㄽᩥㄅᥖ㍕ᚋ㸪ᮏ◊✲఍࣮࣒࣮࣍࣌ࢪୖ࡛බ㛤ࡉࢀࡿணᐃ࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡲࡍ㸬ணࡵࡈᢎ▱࠾ࡁ㢪࠸ࡲࡍ㸬

௨㻌 ୖ㻌

63

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ㄽᩥㄅ䛂኱Ꮫ᝟ሗ䝅䝇䝔䝮⎔ቃ◊✲䛃䛻䛴䛔䛶⦅ 㞟 ጤ ဨ ఍ つ ๎㸯㸬ᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍㸦௨ᚋ㸪IS ◊࡜࠸࠺㸧ࡣ㸪ㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖࢆ෇⁥࡟Ⓨ⾜ࡍࡿࡓࡵࡢㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ఍㸦௨ᚋ㸪ጤဨ఍࡜࠸࠺㸧ࢆ⨨ࡃ㸬㸰㸬ጤဨ఍ࡣ㸪IS ◊࡟ࡼࡗ࡚Ⓨ⾜ࡍࡿㄽᩥㄅ࡟ᢞ✏ࡉࢀࡓㄽᩥ㸪ሗ࿌㸪ゎㄝ➼࡟ࡘ࠸୍࡚ᐃࡢᰝ ㄞ⪅ࢆỴᐃࡍࡿ࡜ඹ࡟㸪ࡑࢀࡽ࡟ᑐࡍࡿᰝㄞ⪅ࡢᡤぢ࡟ࡋࡓࡀࡗ࡚ㄽᩥㄅᥖ㍕ࡢྍྰࢆᑂ㆟Ỵᐃࡍࡿ㸬1) ጤဨ఍ࡣ㸪IS ◊⥲఍ࡲ࡛࡟ᢞ✏ࡉࢀࡓㄽᩥ➼࡛㸪ᥖ㍕ࡋ࡚౯್ࡢ࠶ࡿࡶࡢ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ࡑࡢᖺᗘෆ
࡟Ⓨ⾜ࡍࡿㄽᩥㄅ࡟ᥖ㍕࡛ࡁࡿࡼ࠺ດࡵ࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸㸬2) ጤဨ఍ࡣ㸪ࡑࡢ௚ㄽᩥㄅⓎ⾜࡟㛵ࡍࡿᚲせ஦㡯ࢆᑂ㆟Ỵᐃࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬㸱㸬ጤဨ఍ࡣ㸪఍㛗㸪ྛᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢୡヰே࡜஦ົᒁဨ࡛ᵓᡂࡍࡿ㸬㸲㸬ጤဨ఍࡟ጤဨ㛗ࢆ⨨ࡃ㸬1) ጤဨ㛗ࡣጤဨࡢ஫㑅࡟ࡼࡗ࡚Ỵᐃࡍࡿ㸬2) ጤဨ㛗ࡢ௵ᮇࡣ䠍ᖺ࡜ࡋ㸪෌௵ࢆጉࡆ࡞࠸㸬3) ጤဨ㛗ࡣጤဨ఍ࢆᣍ㞟ࡋ㸪ࡑࡢ㆟㛗࡜࡞ࡿ㸬㸳㸬ྛᖺᗘࡢ➨䠍ᅇጤဨ఍ࡣ㸪IS ◊⥲఍ࡢ๓࡟㛤ദࡉࢀ࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸㸬  ➨䠎ᅇ௨㝆ࡢጤဨ఍ࡣ㸪㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࡟ࡼࡿᣢࡕᅇࡾ఍㆟࡟᥮࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬㸴㸬ጤဨ఍ࡣ㸪ᚲせ࡟ᛂࡌ࡚ጤဨ௨እࡢ⪅ࡢពぢࢆ⫈ྲྀࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬௨ ୖⓎ ⾜ せ 㡿㸯㸬ㄽᩥㄅࡢⓎ⾜ࡣ㸪ᖺ䠍ᕳࢆཎ๎࡜ࡍࡿ㸬㸰㸬ཎ✏ࡢཷ௜ࡣ㸪ᖺᗘጞࡵ࠿ࡽ⥲఍㛤ദࡢ䠍ࣧ᭶๓㎾ࢆཎ๎࡜ࡍࡿ㸬㸱㸬ᢞ✏ࡢཷ௜ࡣ㸪ᩍ⫱࣭◊✲ᶵ㛵㸪ࡲࡓࡣ㈶ຓ఍ဨ࡟㝈ᐃࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㸲㸬ᢞ✏ࡍࡿཎ✏ࡣ㸪IS ◊⥲఍ࡲࡓࡣᆅᇦࣈࣟࢵࢡ◊✲఍࡟࠾࠸࡚Ⓨ⾲ࡋ࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸㸬  ᢞ✏ࡉࢀࡓཎ✏ࡣ㸪ㄽᩥࡲࡓࡣゎㄝ㸪ሗ࿌㸪ࡑࡢ௚㸦⥲ㄝ࣭ᒎᮃ࣭ᢏ⾡⤂௓ etc.㸧࡜ࡋ࡚ྲྀ  ࡾᢅ࠺ࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㸳㸬ᢞ✏ࡉࢀࡓཎ✏ࡢᰝㄞࡣ㸪ㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ఍࡛⾜࠺ࡇ࡜ࢆཎ๎࡜ࡍࡿ㸬ࡓࡔࡋ㸪ཎ✏ࡢᑓ㛛ศ㔝࡟ࡼࡗ࡚ࡣ㸪ጤဨ௨እࡢ⪅࡟౫㢗ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬㸴㸬ᢞ✏ࡍࡿཎ✏ࡢᇳ➹せ㡿࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ู㏵ᐃࡵࡿ㸬㸵㸬ㄽᩥㄅࡢ༳ๅ࠾ࡼࡧ㓄ᕸ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪IS ◊஦ົᒁ࡟୍௵ࡍࡿ㸬
௨ ୖ

64

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
ᰝ ㄞ せ 㡿㸯㸬ࠕㄽᩥࠖࡢᰝㄞ࡟ࡘ࠸࡚
㸯㸧ᰝㄞ⪅ࡣ௨ୗࡢ㡯┠ࢆㄪᰝࡋ㸪ㄽᩥ࡜ࡋ࡚㐺ᙜ࡛࠶ࡿ࠿ྰ࠿ࢆᰝㄞࡋ㸪ຍ➹࣭ಟṇࡋࡓᰝㄞ⏝ཎ✏࡜࡜ࡶ࡟㸪㸰㐌㛫௨ෆ࡟⦅㞟ጤဨ㛗࡟ሗ࿌ࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㸰㸧ᰝㄞ⪅ࡣ㸰ྡ௨ୖ࡜ࡍࡿ㸬㸱㸧ㄪᰝ㡯┠(1) ࢜ࣜࢪࢼࣝ࡞◊✲ࡢሗ࿌࡛࠶ࡿ࠿ ࣭࣭࣭ ࠕཎⴭㄽᩥࠖ࡜ࡋ࡚ホ౯ࡍࡿ㸬(2) ึࡵ࡚ࡢヨࡳ࣭ᐇ㦂ࡢ⤖ᯝሗ࿌➼ ࣭࣭࣭ ࠕᐇ㊶ㄽᩥࠖ࡜ࡋ࡚ホ౯ࡍࡿ㸬(3) ᩥ❶⾲⌧࡞࡝࡟୙㐺ษ࡞⾲⌧ࡀ࡞࠸࠿㸬(4) ㏣ヨࡋ㸪෌⌧ᛶࢆࢸࢫࢺฟ᮶ࡿࡔࡅࡢ᝟ሗ㸦ᘬ⏝ᩥ⊩ࣜࢫࢺ࡞࡝㸧ࡀグ㍕ࡉࢀ࡚ ࠸ࡿ࠿㸬
(5) ฟ᮶ࡿࡔࡅ⡆₩࣭᫂░࡟᭩࠸࡚࠶ࡿ࠿㸬

㸰㸬
ࠕゎㄝࠖ
ࠕሗ࿌ࠖ
ࠕࡑࡢ௚㸦⥲ㄝ࣭ᒎᮃ࣭ᢏ⾡⤂௓ etc.㸧
ࠖࡢᰝㄞ࡟ࡘ࠸࡚
㸯㸧ᰝㄞ⪅ࡣ௨ୗࡢ㡯┠ࢆㄪᰝࡋ㸪ゎㄝ㸪ሗ࿌㸪ࡑࡢ௚㸦⥲ㄝ࣭ᒎᮃ࣭ᢏ⾡⤂௓ etc.㸧࡜ࡋ࡚㐺ᙜ࡛࠶ࡿ࠿ྰ
࠿ࢆᰝㄞࡋ㸪ຍ➹࣭ಟṇࡋࡓᰝㄞ⏝ཎ✏࡜࡜ࡶ࡟㸪㸰㐌㛫௨ෆ࡟⦅㞟ጤဨ㛗࡟ሗ࿌ࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㸰㸧ᰝㄞ⪅ࡣ㸯ྡ௨ୖ࡜ࡍࡿ㸬㸱㸧ㄪᰝ㡯┠(1) ᗈ⠊ᅖࡢேࠎࡢ㛵ᚰࢆᘬࡁ㉳ࡇࡋࡑ࠺࡞ヰ㢟㸪⪃࠼᪉㸪࢔࢖ࢹ࢔㸪ᐇ㦂⤖ᯝ➼ ࢆྵࡴゎㄝ㸪ሗ࿌㸪ࡑࡢ௚㸦⥲ㄝ࣭ᒎᮃ࣭ᢏ⾡⤂௓ etc.㸧࡛࠶ࡿ࠿㸬(2) ᩥ❶⾲⌧࡞࡝࡟୙㐺ษ࡞⾲⌧ࡀ࡞࠸࠿㸬(3) ㄞ⪅ࢆ⣡ᚓࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀฟ᮶ࡿࡔࡅࡢ᝟ሗ㸦ᘬ⏝ᩥ⊩ࣜࢫࢺ࡞࡝㸧ࡀグ㍕ࡉࢀ࡚ ࠸ࡿ࠿㸬
(4) ฟ᮶ࡿࡔࡅ⡆₩࣭᫂░࡟᭩࠸࡚࠶ࡿ࠿㸬㸱㸬IS ◊࡟࠾ࡅࡿⴭసᶒࡢᖐᒓ࡟ࡘ࠸࡚
㸯㸧ⴭసᶒࡣᇶᮏⓗ࡟ⴭ⪅࡟ᖐᒓࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㸰㸧IS ◊⥲఍㐠Ⴀ㸪IS ◊ㄽᩥㄅⓎ⾜࡟ᚲせ࡞⠊ᅖ࡛ᇳ➹⪅࡟฼⏝チㅙࢆཷࡅࡿᙧᘧ࡜ࡍࡿ㸬
௨ ୖ

65

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


ㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖᇳ➹せ㡿
Guideline to Prepare the Paper
for “Academic Information Processing Environment Research"‫ۑ‬ᒣ ኴ㑻㸨㸪‫ڹ‬ᕝ ⰼᏊ͊Taro MARUYAMA* and Hanako SANKAKUGAWA†‫ڧڧ‬኱Ꮫ㸨
ᐩኈ㏻ᰴᘧ఍♫͊

FUJITSU LIMITED†□□ University*ㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖᥖ㍕ㄽᩥ࡟㛵ࡋ࡚,᪥ᮏㄒࢱ࢖ࢺࣝ,ⱥᩥࢱ࢖ࢺࣝ,᪥ᮏㄒᇳ➹⪅ྡ,ⱥᩥᇳ➹⪅ྡ,᪥ᮏㄒᡤᒓ,ⱥᩥᡤᒓ,㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫ,᪥ᮏㄒ࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ,᪥ᮏㄒ࣮࣮࢟࣡ࢻ,ⱥᩥ࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ,ⱥᩥ࣮࣮࢟࣡ࢻ,ᮏᩥࡢᙧᘧ,ࣇ࢛ࣥࢺࡢ✀㢮,኱ࡁࡉ,ᅗ࣭⾲࡟㛵ࡍࡿᣦ♧,ཧ⪃ᩥ⊩ࡢ᭩ࡁ᪉,ⴭ⪅␎Ṕ,෗┿ࡢ఩⨨,༳ๅ᫬ࡢయ⿢ࢆᐃࡵࡿ.ᇳ➹⪅ࡣ࡛ࡁࡿࡔࡅࡇࡇࡢᣦᐃ࡟ᚑ࠺ࡇ࡜ࢆᮇᚅࡉࢀ࡚࠸ࡿ.
࣮࣮࢟࣡ࢻ㸸኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲㸪ᇳ➹せ㡿㸪༳ๅぢᮏ
The author can find the details about how to prepare a camera-ready paper for“Academic Information Processing Environment Research" from the view point of
position, font, and size of title, author name(s), affiliation, abstract, keywords, figure,table, references, and so on in Japanese and English respectively. The author is strongly
expected to follow the guideline to prepare a camera-ready paper for “Academic
Information Processing Environment Research".
Keywords : Guideline for “Academic Information Processing Environment Research”,
camera-ready paper

1. ࡣࡌࡵ࡟
᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮

ㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖࡣᅜࠛ‫ڧڧ┴ڧڧ‬ᕷ‫ڧڧ‬බ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ ,6◊✲఍ ࡀ

Information Technology Centerᖺ  ᅇⓎ⾜ࡍࡿㄽᩥ㞟࡛࠶ࡿ㸬኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ

ࠛ000-0001 1-1-1, □□, □□-shi, □□, JAPAN᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ⟶⌮࣭㐠Ⴀࡸ฼ά⏝࡞࡝࡟㛵E-mail : ○○@□□.ac.jpࡍࡿෆᐜࢆሗ࿌ࡍࡿࡇ࡜࡛఍ဨ┦஫ࡢ᝟ሗඹ

͊᭷ࢆ෇⁥࡟⾜࠺ࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࡲࡓ኱Ꮫࣅࢪࢿࢫ᥎㐍㒊ࠛᮾி㒔 ༊ᮾ᪂ᶫ 

ࡇࡢࡼ࠺࡞᪥㡭ࡢάື࡟㛵ࡍࡿሗ࿌ࡀ࡞࠿࡞

Higher Education Business Promotion࠿ᶒጾ࠶ࡿᏛ⾡ㄽᩥㄅ࡟ㄽᩥ࡜ࡋ࡚᥇㘓ࡉࢀ

Dept.

࡟ࡃ࠸⌧≧ࢆ㋃ࡲ࠼㸪ᴗ⦼࡜ࡋ࡚ㄆࡵࡽࢀࡿ

ࠛ105-7123 1-5-2, higashi-shinbashi,ࡼ࠺࡟㸪Ꮫ఍࡜ྠࣞ࣋ࣝࡢᰝㄞࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿ㸬

Minato-ku Tokyo, JAPANᮏㄅ࡟ᢞ✏ࡍࡿ࡟ࡣ㸪஦๓࡟ྛᆅ༊ࣈࣟࢵࢡ

E-mail : ᶭᶭ@jp.fujitsu.com

ࡢ◊✲఍࡛Ⓨ⾲ࡍࡿ࠿㸪ᖺ࡟ ᅇࡢ⥲఍࡛Ⓨ⾲ࡍࡿࡇ࡜ࡀせㄳࡉࢀ࡚࠸ࡿ㸬ᨵࡵ࡚㛵ಀ⪅ࡢ㈉⊩ࢆḼ㏄ࡋࡓ࠸㸬ࡇࡇ࡛ࡣࡇࡢㄽᩥㄅ࡟

66኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
 ୖవⓑࡣ PP㸪ୗవⓑࡣ PP ⛬ᗘ࡜ㄽᩥ㸪ሗ࿌࡞࡝ࢆᢞ✏ࡍࡿ㝿࡟ࡲࡶࡿ࡭ࡁࢫ

ࡍࡿ㸬ࢱ࢖ࣝ࡟ࡘ࠸࡚ゎㄝࡍࡿ㸬 ᇶᮏ᪉㔪 ᕥవⓑ㸪ྑవⓑࡣ㸪PP ⛬ᗘ㸪ẁⴠࡢ

z グ㏙ゝㄒࡣ᪥ᮏㄒࡲࡓࡣⱥㄒ࡜ࡍࡿࡇ࡜㸬㛫ࡣ PP ⛬ᗘ࡜ࡍࡿ㸬z ᭱⤊ཎ✏ࡣ 3') ࣇ࢓࢖ࣝ࡜ࡍࡿࡇ࡜㸬ࡑ ᮏᩥࡣㄞࡳࡸࡍ࠸ᩥᏐ㛫㝸࣭⾜㛫㝸ࢆ࡜ࡿࡇ࡜㸬

ࡢ㝿㸪ࣇ࢛ࣥࢺࢆᇙࡵ㎸ࢇ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ ᮏ ᩥ ࡢ ࣇ ࢛ ࣥ ࢺ ࡣ ᚋ ㏙ ࡍ ࡿ ࡼ ࠺ ࡟ᮃࡲࡋ࠸㸬z ཎ✏ࡣ $ ࣏࣮ࢺࣞ࢖ࢺ ⦪㛗㸪ヲ⣽ࡣᚋ ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿࡀ㸪 ࣏࢖ࣥ㏙ ࡜ࡋ㸪≉࡟ᯛᩘ࡟ไ㝈ࢆタࡅ࡞࠸ࡀ㸪ࢺࡀ㞴ࡋ࠸ሙྜࡣ  ࣏࢖ࣥࢺ࡛ࡶⰋ

㏻ᖖࡢᏛ఍ㄽᩥㄅ࡟‽ࡌ࡚  ࣮࣌ࢪ⛬ᗘ࠸㸬 ࣮࣌ࢪࡣ  ⾜ Ꮠ ẁ⤌࡜ࡍࡀᮃࡲࡋ࠸㸬グ㏙ࡀ෕㛗࡟࡞ࡽ࡞࠸ࡼ࠺

ࡿ㸬࡟༑ศ࡟ὀពࡍࡿࡇ࡜㸬z ㄽᩥ࡟ࡘ࠸࡚ࡣཎⴭㄽᩥ㸪ᐇ㊶ㄽᩥࡢ ぢฟࡋ࡞࡝

✀㢮ࡀ࠶ࡾ㸪≉࡟ࠕ࢜ࣜࢪࢼࣝ࡞◊✲㸪ୡ⏺࡛ึࡵ࡚ࡢᐇ㦂࣭ヨ⾜ࡢ⤖ᯝ࡟ࡘ࠸⾲㢟࠿ࡽ㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫࡲ࡛ࡢグ㍕㡰

࡚㏙࡭ࡓࡶࡢࠖࡣཎⴭㄽᩥ࡜ࡋ㸪ඛ㐍ⓗ఩ࡣ௨ୗࡢ㡰࡜ࡋ㸪ࡇࢀࡽ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ୍ẁ⤌࡞ヨࡳ࡟ࡘ࠸࡚㏙࡭ࡓࡶࡢ➼ࡣᐇ㊶ㄽᩥ

࡛୰ኸᥞ࠼࡜ࡍࡿ㸬ᩥᏐࣇ࢛ࣥࢺࡶୗグ࡟ᣦ࡜ࡋ࡚ྲྀࡾᢅ࠺㸬ᐃࡉࢀࡓࡶࡢ㸪ࡲࡓࡣࡑࢀ࡟࡛ࡁࡿࡔࡅ㏆࠸z ㄽᩥ ཎⴭ㸪ᐇ㊶ ࡢ௚࡟㸪ゎㄝ㸪ሗ࿌㸪ࡶࡢࢆ᥇⏝ࡍࡿࡇ࡜㸬ࡑࡢ௚ ⥲ㄝ࣭ᒎᮃ㸪ᢏ⾡⤂௓࡞࡝ ࡜࠸ ᪥ᮏㄒࢱ࢖ࢺࣝ

࠺ศ㢮ࢆタࡅࡿ㸬ࢦࢩࢵࢡయ㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡋ㸪ኴᏐ࡛z ศ㢮࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ⴭ⪅ࡀ⏦࿌ࡍࡿࡶࡢ࡜

ᙉㄪࡍࡿࡇ࡜㸬ࡍࡿࡀ㸪ㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ఍࡟࠾࠸࡚ศ㢮 ⱥᩥࢱ࢖ࢺࣝ

ࡢኚ᭦ࡀᚲせ࡜ุ᩿ࡋࡓሙྜ࡟ࡣⴭ⪅ࡢ&HQWXU\㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬஢ゎࡢࡶ࡜࡟ศ㢮ࡢኚ᭦ࢆ⾜࠺㸬 ᪥ᮏㄒᇳ➹⪅ྡz ⦅㞟ጤဨ఍࡟࠾࠸࡚㸪Ⓨ⾲ෆᐜ࡟ࢥ࣓ࣥ

᫂ᮅయ㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡋ㸪ḟࡢࡼ࠺࡞ࢺࡀࡘ࠸ࡓሙྜࡣಟṇࢆồࡵࡿ㸬ࡑࡢ㝿

Ⅼ࡟ὀពࡍࡿࡇ࡜㸬ࡢ⥾ษࡣཎ๎࡜ࡋ࡚ಟṇ౫㢗ࡢ㐃⤡ᚋ஧z ྡᏐ࡜ྡ๓ࡢ㛫ࡣ඲ゅࡢࢫ࣮࣌ࢫ 㐌㛫௨ෆ࡜ࡍࡿ㸬ࡓࡔࡋ᭱⤊ཎ✏ࡢ⥾ษಶࢆᤄධࡍࡿ㸬z 」ᩘࡢᇳ➹⪅ࡀ࠸ࡿሙྜ࡟ࡣ㸪ྡ๓࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪≧ἣ࡟ᛂࡌ࡚ㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ఍ࡀᣦᐃࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬ࡣ࣐࡛࢝ࣥ༊ษࡿࡇ࡜㸬z ཎ๎࡜ࡋ࡚ㄽᩥࡣ  ྡ௨ୖࡢᰝㄞጤဨࡀ㸪z ᡤᒓẖ࡟㸪࣐࣮ࢡ࡛㆑ูࡋ࡚㸪ᡤᒓࡑࡢ௚ࡢཎ✏ࡣ  ྡ௨ୖࡢᰝㄞጤဨࡀᰝ

㒊ᒁ㸪ఫᡤ㸪㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫ➼ㄞࢆ⾜࠺㸬ᰝㄞጤဨࡣㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ఍

ࡢ⿵㊊᝟ሗࡣ⬮ὀ࡟グ㏙ࡍࡿ㸬ࡇࡇࡀ᥎⸀ࡋ࡚㸪
஦ົᒁ࠿ࡽᰝㄞࢆ౫㢗ࡍࡿ㸬࡛ࡢ⬮ὀ࣐࣮ࢡ࡟ࡣᩘᏐ௨እࡢ࣐

࣮ࢡࠊ͊ࠊ͋ࠊ➼ ࢆ౑⏝ࡍࡿࡇ

3. ཎ✏ࡢෆᐜ࡜య⿢࡜㸬࡞࠾㸪㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫࡢグ㍕ࡣ

༳ๅ᫬ࡢయ⿢

௵ព࡛࠶ࡿ㸬 ⱥᩥᇳ➹⪅ྡ ཎ✏ࡣ $ ࣏࣮ࢺࣞ࢖ࢺ ⦪㛗 ࡜ࡍࡿ㸬

67኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
&HQWXU\㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡋ㸪ḟࡢࡼ࠺࡞&HQWXU\㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬౛ࡣᮏ

Ⅼ࡟ὀពࡍࡿࡇ࡜㸬✏ࢆཧ⪃࡟ࡉࢀࡓ࠸㸬z ྡ๓࡜ྡᏐࡢ㛫ࡣ༙ゅࡢࢫ࣮࣌ࢫ ᮏᩥ

ಶࢆᤄධࡋ㸪ྡᏐࡣ඲࡚኱ᩥᏐ࡛グ㍕ࡍࡿ㸬ᮏᩥࡣ஧ẁ⤌࡜ࡋ㸪ⴭసࡢ✀ู࡟ࡼࡽࡎ㸪z ᇳ➹⪅ࡀ  ྡࡢሙྜࡣ DQG ࡛ࡘ࡞ࡄ㸬ྠ୍ࡢᙧᘧ࡜ࡍࡿ㸬ᮏᩥࡣ᫂ᮅయ㸪 ࣏࢖ⴭ⪅ࡀ  ྡ௨ୖࡢሙྜ࡟ࡣ㸪᭱ᚋࡢࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬ḟࡢࡼ࠺࡞Ⅼ࡟ὀពࡍࡿࡇ࡜㸬ேࡣ࣐࢝ࣥ࡜ DQG ࡛ࡘ࡞ࡄ㸬 ⱥㄒࡢ␎ㄒ࡟ࡣᣓᘼ᭩ࡁ࡛ ࣇࣝࢫ࣌z ᡤᒓẖ࡟㸪᪥ᮏㄒྡ࡜ྠࡌ࣐࣮ࢡ࡛ࣝ ࢆࡑ࠼ࡿࡇ࡜㸬┦஫ࡢ㛵ಀࢆ᫂♧ࡋ㸪᪥ᮏㄒࡢ⿵㊊ ྃㄞⅬࡣ͆㸪͇࡜͆㸬͇ ࣐࢝ࣥ࡜ࣆࣜ࢜

᝟ሗ࡜ྠᵝ࡟ⱥᩥࡢ⿵㊊᝟ሗࢆ⬮

ࢻ ࡜ࡋ㸪
͆ࠊ
͇࡜͆ࠋ͇࡛ࡣ࡞࠸ࡢ࡛ὀ

ὀ࡟᪥ᮏㄒࡢ᝟ሗ࡟⥆ࡅ࡚グ㏙ࡍពࡉࢀࡓ࠸㸬ࡿ㸬 㡯␒ࡢ௜୚᪉ἲࡣḟࡢ౛࡟ᚑ࠺ࡇ࡜㸬 ᪥ᮏㄒᡤᒓ

ぢฟࡋࡣࢦࢩࢵࢡ࡜ࡍࡿࡇ࡜㸬᫂ᮅయ㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬⤌⧊ࡢࢭࢡࢩࣙࣥ

௦⾲ྡࡢࡳグ㏙ࡍࡿ㸬ࢧࣈࢭࢡࢩࣙࣥ ⱥᩥᡤᒓ

ࡲࡓ㸪ࠕࢭࢡࢩࣙࣥࠖࡢࡼ࠺࡞ࢭࢡ&HQWXU\㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬⤌⧊ࡢࢩࣙࣥࡢぢฟࡋࡣᮏᩥࡼࡾࡸࡸ኱ࡁࡵ

௦⾲ྡࡢࡳグ㏙ࡍࡿ㸬ࡢ  ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬ࡲࡓࠕࢧࣈ
ࢭࢡࢩࣙࣥࠖࡢࡼ࠺࡞ࢧࣈࢭࢡࢩࣙࣥ

࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ࡜࣮࣮࢟࣡ࢻࡢぢฟࡋࡣᮏᩥ࡜ࢭࢡࢩࣙࣥࡢぢฟࡋࡢ୰㛫ࡢ኱ࡁࡉࡢ  ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬➨  ⠇࡛♧ࡋࡓ㡯┠࡟⥆ࡅ࡚㸪࢔ࣈࢫࢺ ᅗ࣭⾲࡟ࡘ࠸࡚ࡣḟࡢ㏻ࡾ࡜ࡍࡿ㸬ࣛࢡࢺ࡜࣮࣮࢟࣡ࢻࢆḟࡢせ㡿࡛グ㏙ࡍࡿ㸬z ཎ๎࡜ࡋ࡚ᮏᩥ୰࡟ྲྀࡾ㎸ࡴࡇ࡜㸬ࡇࢀࡽࡣᕥワࡵ㸪୧➃ᥞ࠼࡛㸪୍ẁ⤌࡜ࡍࡿ㸬z ẁ⤌ࡢไ⣙ࢆཷࡅ࡞࠸ࡀ㸪஧ẁ࡟ࡲ ᪥ᮏㄒ࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ
᫂ᮅయ㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬ぢฟࡋࡓࡀࡿሙྜ࡟ࡣୖ࠿ୗ࡟ࡲ࡜ࡵࡿᴫせ㸪࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ࡞࡝࡜࠸࠺ゝࡇ࡜㸬ⴥ ࢆࡘࡅࡎ࡟ᮏᩥࡢࡳࢆグ㍕ࡋ㸪ฟz ᅗ࡟ࡣᅗࡢୗ࡟㸪⾲࡟ࡣ⾲ࡢୖ࡟ྡ᮶ࢀࡤ⾜㛫ࢆᑡࡋワࡵ㸪ᮏᩥ࡜ࡢ༊ู

⛠ࢆグ㍕ࡍࡿࡶࡢ࡜ࡋ㸪ྡ⛠ࡢ⾲⌧ࢆศ࠿ࡾࡸࡍࡃࡍࡿࡇ࡜㸬ࡲࡓ  ⾜ࡢ࡟ࡘ࠸࡚ࡣḟࡢ㏻ࡾ࡜ࡍࡿ㸬ᖜࢆᮏᩥࡢ⾜ᖜࡼࡾࡶᑡࡋ▷ࡃࡋ㸪༊ᅗ࣭⾲✀ู㸪ᅗ࣭⾲␒ྕ㸪ࢫ࣮࣌ࢫูࡀࡘࡃࡼ࠺࡟ࡋ࡚ࡶⰋ࠸㸬ಶ㸪ᅗ࣭⾲ࡢྡ⛠㸺౛㸼 ᪥ᮏㄒ࣮࣮࢟࣡ࢻᅗ  ࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂᅗ

᫂ᮅయ㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬౛ࡣᮏ ཧ⪃ᩥ⊩ࡣᩥᮎ ⴭ⪅␎Ṕࡢ๓ ࡟ࠕཧ✏ࢆཧ⪃࡟ࡉࢀࡓ࠸㸬⪃ᩥ⊩ࠖ࡜࠸࠺ぢฟࡋ ࢦࢩࢵࢡᕥワ ⱥᩥ࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ&HQWXU\㸪 ࣏࢖ࣥࢺ࡜ࡍࡿ㸬᪥ᮏㄒࡵ ࡟⥆ࡅ࡚㸪୧ᣓᘼ௜ࡢ㏻ࡋ␒ྕ㸪࢔ࣈࢫࢺࣛࢡࢺ࡜ྠᵝࡢ㓄៖ࢆ⾜࠺㸬ⴭ⪅ྡ㸪ㄽᩥࢱ࢖ࢺࣝ㸪᭩ྡࡲࡓࡣㄽ

౛ࡣᮏ✏ࢆཧ⪃࡟ࡉࢀࡓ࠸㸬ᩥㄅྡ㸪ᕳྕ㸪࣮࣌ࢪᩘ㸪Ⓨ⾜ᖺ࡜࠸࠺㡰␒࡛グ㍕ࡋ㸪ཧ⪃ᩥ⊩ࡣᘬ⏝ሙᡤ ⱥᩥ࣮࣮࢟࣡ࢻ

68኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
 ࡜࠸࠺ࡼ࠺࡟グ㍕ࡍࡿࡇ࡜࡜ࡍࡿ㸬‫ڹ‬ᕝᕝⰼᏊ [[[[ ᖺ  ᭶‫ڧڧ‬኱Ꮫ༞㸪ྠᖺ  ᭶85/࡟ࡼࡿᘬ⏝ࡣ㸪᫬㛫ࡢ⤒㐣࡟ࡘࢀ

ᐩኈ㏻ᰴᘧ఍♫ධ♫㸪6(㒊㛛࡟㓄ᒓ㸪௨᮶㛵࡚ᐇయࢆཧ↷࡛ࡁ࡞ࡃ࡞ࡿྍ⬟ᛶࡀ࠶ᮾᆅ༊ࡢ኱Ꮫ◊✲ᡤ㛵ಀࡢࢩࢫࢸ࣒ᵓ⠏࣭㐠ࡿࡢ࡛㸪࡛ࡁࡿࡔࡅ㑊ࡅ࡚ḧࡋ࠸ࡀ㸪⏝ᨭ᥼࣭3.* 㛤Ⓨ࡞࡝࡟ᚑ஦㸪[[[[ ᖺ  ᭶࠿ࡸࡴࢆᚓ࡞࠸ሙྜ࡟ࡣ౛ࡢࡼ࠺࡟グ㏙ࡽ⌧⫋㸬ࡍࡿ  㸬ཧ⪃ᩥ⊩ࡣᘬ⏝㡰࡟グ㍕ࡍࡿࡇ࡜㸬 ⴭ⪅␎Ṕࡣཧ⪃ᩥ⊩ࡢᚋ࡟ࠕⴭ⪅␎Ṕࠖ࡜࠸࠺ぢฟࡋ ࢦࢩࢵࢡᕥワࡵ ࡟⥆ࡅ࡚㸪ⴭ⪅ࡢ෗┿ ➨୍ⴭ⪅ࡢࡳ㸪ⓑ㯮ࡀᮃࡲࡋ࠸㸪PPPP 㸪ྡ๓ ࢦࢩࢵࢡ 㸪␎Ṕ ඲ဨ ࢆ෗┿ࡢྑഃ࠿ࡽ
᭩ࡁጞࡵ㸪஧ẁ⤌࡛グ㍕ࡍࡿ㸬␎Ṕࡣ㸪ཎ๎ⓗ࡟ᨵ⾜࡞ࡋ୍࡛ேศࢆ  ⾜⛬ᗘ௨ෆ࡟ࡲ࡜ࡵࡿ㸬ㅰ㎡ᮏ◊✲ࡢᐇ᪋࡟㝿ࡋ࡚ࡣ‫ۑ‬኱Ꮫࡢ‫ڹڧ‬ᩍᤵ࡟᭷┈࡞ࡈᣦᑟࢆ㡬ࡁࡲࡋࡓ㸬ࡇࡇ࡟グࡋ࡚ឤㅰࡢពࢆ⾲ࡋࡲࡍ㸬ཧ⪃ᩥ⊩ ‫ۑ‬ᒣኴ㑻㸪‫ڹ‬ᕝⰼᏊ㸪‫ڧ‬㇂ྜྷ⏨㸸͆኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ 9RO͇㸪SS
 [[[[
 ᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍
KWWSZZZLVNHQJUMS[[[[ ᖺ [ ᭶ [ ᪥ཎ✏ཷ௜[[[[ ᖺ [ ᭶ [ ᪥

᥇㘓Ỵᐃ

ⴭ⪅␎Ṕ
‫ۑ‬ᒣኴ㑻 [[[[ ᖺ᝟ሗ⎔ቃ኱Ꮫ༞ᴗ㸪[[[[ ᖺྠ኱Ꮫ㝔‫⛉✲◊ۑۑ‬༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢㸪ྠᖺ  ᭶ྠ኱Ꮫ‫ۑۑ‬Ꮫ㒊ຓᡭ㸪[[[[ ᖺྠ኱Ꮫ᝟ሗฎ⌮ᩍ⫱ࢭࣥࢱ࣮෸ᩍᤵ㸪[[[[ ᖺྠ኱Ꮫᩍᤵ㸪[[[[ ᖺ ᭶࠿ࡽ [[[[ ᖺ  ᭶ࡲ࡛᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮㛗㸪
ᕤᏛ༤ኈ㸬

69

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
ᅜ බ❧኱Ꮫ᝟ሗ䝅䝇䝔䝮◊✲఍఍㻌 㻌 㻌 ๎

➨䠍᮲

䠄ྡ⛠䠅

ᮏ◊✲఍ࡣ㸪ࠕᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ࠖ㸦␎⛠ IS ◊㸧࡜⛠ࡍࡿ㸬㸦௨ୗ㸪ᮏ఍࡜⛠ࡍ㸧

➨䠎᮲

䠄┠ⓗ䠅

ᮏ఍ࡣ㸪኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ᝟ሗ࣭㏻ಙฎ⌮ࡢᇶ┙࡜࡞ࡿ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓᡂ࣭ᵓ⠏ἲ㸪㐠⏝⟶⌮➼࡟㛵㐃ࡍࡿ஦㡯㸪᝟ሗ࣭㏻ಙฎ⌮ᶵ⬟࠾ࡼࡧ᝟ሗࢧ࣮ࣅࢫ࡟ࡘ࠸࡚⛉Ꮫⓗ࡞ぢᆅ࠿ࡽ◊✲ࡋ㸪Ꮫၥ࡜ࡋ࡚ࡢ♫఍ⓗ࡞ホ౯ࢆ☜❧ࡍࡿ஦ࢆ┠ᣦࡍ࡜࡜ࡶ࡟఍ဨ┦஫ࡢၨⓎ࡜ぶ╬ࢆᅗࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡍࡿ㸬

➨䠏᮲

䠄஦ᴗ䠅

ᮏ఍ࡣ㸪➨㸰᮲࡟ᐃࡵࡿ┠ⓗࢆ㐩ᡂࡍࡿࡓࡵḟࡢ஦ᴗࢆ⾜࠺㸬㸯㸬᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ཬࡧ᝟ሗࢧ࣮ࣅࢫᶵ⬟࡟㛵ࡍࡿ㛤Ⓨ࣭◊✲άື࠾ࡼࡧ኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿ
᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝࡟㛵ࡍࡿㄪᰝ࣭◊✲άື㸬㸰㸬఍ဨ┦஫ࡢ᝟ሗ஺᥮㸪◊✲Ⓨ⾲఍ࡢ㛤ദཬࡧㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖࡢⓎ⾜㸬㸱㸬௒ᚋࡢ᝟ሗ⏘ᴗࡢⓎᒎ࡟㈨ࡍࡿ஦ᴗ㸬㸲㸬ࡑࡢ௚㸪ᮏ఍ࡢ┠ⓗࢆ㐩ᡂࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡞஦ᴗ㸬

➨䠐᮲

䠄఍ဨ䠅

ᮏ఍ࡣ㸪ḟࡢྛྕ࡟ᥖࡆࡿ఍ဨࢆࡶࡗ࡚⤌⧊ࡍࡿ㸬㸯㸬ṇ఍ဨ  ᮏ఍ࡢ┠ⓗ࡟㈶ྠࡋ࡚ධ఍ࢆᕼᮃࡍࡿ㸪᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏࣭㐠⏝࡟ᦠ       ࢃࡿ኱Ꮫࡢᶵ㛵ཬࡧ኱Ꮫ➼ࡢᩍ⫋ဨ㸬㸰㸬㈶ຓ఍ဨ ᮏ఍ࡢ┠ⓗ࡟㈶ྠࡋ㸪஦ᴗࢆ㈶ຓࡍࡿᅋయ㸬
఍ဨࡢධ㏥఍࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ୡヰே఍ࡢุ᩿࡟࠾࠸࡚チྍࡍࡿ㸬

➨䠑᮲

䠄ୡヰே䠅

ᮏ఍ࡢάືࢆ෇⁥࡟᥎㐍ࡍࡿࡓࡵ㸪ᆅᇦẖ࡟ୡヰேࢆ࠾ࡃ㸬㸯㸬ୡヰேࡣ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡෆࡢṇ఍ဨ࡟ࡼࡿ஫㑅࡟ࡼࡗ࡚Ỵᐃࡍࡿ㸬㸰㸬௵ᮇࡣ䠎ᖺ࡜ࡋ㸪෌௵ࡣጉࡆ࡞࠸㸬㸱㸬௵ᮇෆ࡟࠾࠸࡚ୡヰே࡟␗ື࠶ࡿሙྜࡣ㸪ࡑࡢ௵ᮇࡣ๓௵⪅ࡢṧ௵ᮇ㛫࡜ࡍࡿ㸬➨䠒᮲䠄ᆅᇦ䝤䝻䝑䜽άື䠅ᮏ఍ࡣᆅ⌮ⓗ࡟㏆᥋ࡋࡓṇ఍ဨ࡟ࡼࡗ࡚ᵓᡂࡍࡿ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࢆ༢఩࡜ࡋ㸪᪥ᖖࡢ◊✲άືࢆ⾜࠺㸬ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡣ㸪໭ᾏ㐨㸪ᮾ໭࣭㛵ᮾ㸪ᮾᾏ㸪໭㝣㸪㏆␥㸪୰ᅜ࣭ᅄᅜ㸪஑ᕞࡢ  ᆅᇦ
࡜ࡍࡿ㸬

70

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
➨䠓᮲䠄ୡヰே఍䠅

ᮏ఍࡟ࡣୡヰே఍ࢆ࠾ࡁ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡάື࡟ᇶ࡙ࡃ඲యⓗ࡞άືࢆ෇⁥࡟᥎㐍ࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡞஦㡯ࢆᑂ㆟Ỵᐃࡍࡿ㸬ୡヰே఍ࡣ㸪఍㛗㸪ྛᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢୡヰே୪ࡧ࡟㈶ຓ఍ဨ࡛ᵓᡂࡋ㸪㆟㛗ࡀᣍ㞟ࡍࡿ㸬㸯㸬㆟㛗ࡢ஫㑅㸬㸰㸬ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢ㏣ຍ࣭ኚ᭦࡟㛵ࡍࡿ஦㡯㸬㸱㸬⥲఍ࡢ௻⏬࡜᥎㐍㸬㸲㸬ࡑࡢ௚㸪඲ᅜ࡟ඹ㏻ࡋࡓ㸪఍ࡢ㐠Ⴀ࣭఍ົࡢᇳ⾜࡟㛵ࡍࡿ஦㡯㸬

➨䠔᮲

䠄఍㛗䠅

ᮏ఍࡟㸪఍㛗ࢆ࠾ࡃ㸬㸯㸬఍㛗ࡣ㸪ୡヰே఍ࡢ᥎⸀ࢆࡶࡗ࡚඘࡚ࡿ㸬㸰㸬௵ᮇࡣ䠎ᖺ࡜ࡋ㸪෌௵ࡣጉࡆ࡞࠸㸬

➨䠕᮲

䠄⥲఍䠅

⥲఍ࡣ㸪ᮏ఍ࡢάື᪉㔪➼㸪ᮏ఍ࡢάື࡟ᚲせ࡞஦㡯ࢆᑂ㆟Ỵᐃࡍࡿ㸬㸯㸬⥲఍ࡣ㸪ୡヰே఍ࡢᣍ㞟࡟ࡼࡗ࡚ᖺ䠍ᅇ㛤ദࡍࡿ㸬㸰㸬ḟࡢ஦㡯ࡣ⥲఍࡟ᥦฟࡋ࡚㸪ࡑࡢᢎㄆࢆཷࡅ࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸㸬  (1) ఍๎ࡢᨵゞ  (2) ࡑࡢ௚㸪ୡヰே఍࡟࠾࠸࡚ᚲせ࡜ㄆࡵࡓ஦㡯

➨䠍䠌᮲

䠄஦ົᒁ䠅

ᮏ఍ࡢ஦ົࡣ㸪஦ົᒁ࡟࠾࠸࡚ฎ⌮ࡋ㸪఍ົ඲⯡ࡢ஦ົࢆྲྀࡾᢅ࠺㸬㸯㸬ᮏ఍ࡢ஦ົᒁࡣ఍ဨࡢᡤᒓࡍࡿᶵ㛵࡟࠾ࡃ㸬㸰㸬ྛᆅᇦෆ࡟ᆅᇦࣈࣟࢵࢡ஦ົᒁࢆ࠾ࡁ㸪ࣈࣟࢵࢡάື࡟㛵ࡍࡿ஦㡯ࢆྲྀࡾᢅ࠺㸬

➨䠍䠍᮲

䠄఍ィ䠅

㸯㸬ᮏ఍ࡢ⤒㈝ࡣḟࡢྛྕ࡟ࡼࡾᨭᘚࡍࡿ㸬  (1) ㈶ຓ఍ဨ࠿ࡽࡢ㈶ຓ㔠  (2) ࡑࡢ௚ࡢ཰ධ
㸰㸬ᮏ఍ࡢ఍ィᖺᗘࡣ㸪ẖᖺ䠐᭶䠍᪥࡟ጞࡲࡾ㸪⩣ᖺ䠏᭶䠏䠍᪥࡟⤊ࢃࡿ㸬

➨䠍䠎᮲

䠄䛭䛾௚䠅

ᮏ఍ࡢάື࡟࠶ࡓࡗ࡚ࡣ㸪ࡑࡢヲ⣽࡟ࡘࡁู࡟ᐃࡵࡿࡶࡢ࡜ࡋ㸪ᚲせ࡟ᛂࡌ࡚఍ဨ┦஫
ࡢ㈇ᢸ࡟ࡼࡾᐇ᪋ࡍࡿ㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠑ᖺ䠏᭶䠎䠐᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠕ᖺ䠏᭶䠏䠍᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬71኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
㝃๎㻌 㻌 䛣䛾఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠍䠏ᖺ䠍䠎᭶䠒᪥䛛䜙᪋⾜䛩䜛䠊㻌㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠍䠐ᖺ䠍䠎᭶䠐᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠍䠒ᖺ䠍䠎᭶䠎᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬➨䠓᮲㻌 䠄ᆅᇦ䝤䝻䝑䜽άື䠅ᮏ఍ࡣᆅ⌮ⓗ࡟㏆᥋ࡋࡓṇ఍ဨ࡟ࡼࡗ࡚ᵓᡂࡍࡿ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࢆ༢఩࡜ࡋ㸪᪥ᖖࡢ◊✲άືࢆ⾜࠺㸬ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡣ㸪໭ᾏ㐨㸪ᮾ໭࣭㛵ᮾ㸪ᮾᾏ㸪໭㝣㸪㏆␥㸪୰ᅜ࣭ᅄᅜ㸪஑ᕞࡢ  ᆅ
ᇦ࡜ࡍࡿ㸬

㝃๎
 ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠎䠐ᖺ䠐᭶䠍᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬➨䠍᮲ 㻌 䠄ྡ⛠䠅㻌㻌 㻌 㻌 ࠕᅜබ❧኱Ꮫࢭࣥࢱ࣮᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ࠖࢆࠕᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ࠖ࡟ኚ᭦㸬➨䠎᮲ 㻌 䠄┠ⓗ䠅㻌  ኱Ꮫࢭࣥࢱ࣮ࢆ኱Ꮫ࡟ኚ᭦㸬 ➨䠏᮲㻌 䠄஦ᴗ䠅 㸯㡯㸬 ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ཬࡧ᝟ ሗࢧ࣮ࣅࢫᶵ⬟࡟㛵ࡍࡿ㛤Ⓨ࣭◊✲άື ࠾ࡼࡧ኱Ꮫ࡟࠾
ࡅࡿ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝࡟㛵ࡍࡿㄪᰝ࣭◊✲άື㸬࡟ኚ᭦㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠎䠒ᖺ䠏᭶䠓᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬➨䠔᮲㻌 䠄ୡヰே఍䠅ᮏ఍࡟ࡣୡヰே఍ࢆ࠾ࡁ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡάື࡟ᇶ࡙ࡃ඲యⓗ࡞άືࢆ෇⁥࡟᥎㐍ࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡞஦㡯ࢆᑂ㆟Ỵᐃࡍࡿ㸬ୡヰே఍ࡣ㸪఍㛗㸪ྛᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢୡヰே୪ࡧ
࡟㈶ຓ఍ဨ࡛ᵓᡂࡋ㸪㆟㛗ࡀᣍ㞟ࡍࡿ㸬㸯㸬㆟㛗ࡢ஫㑅㸬㸰㸬ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢ㏣ຍ࣭ኚ᭦࡟㛵ࡍࡿ஦㡯㸬㸱㸬⥲఍ࡢ௻⏬࡜᥎㐍㸬㸲㸬ࡑࡢ௚㸪඲ᅜ࡟ඹ㏻ࡋࡓ㸪఍ࡢ㐠Ⴀ࣭఍ົࡢᇳ⾜࡟㛵ࡍࡿ஦㡯㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠎䠒ᖺ䠏᭶䠓᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬➨䠕᮲㻌 䠄఍㛗䠅㻌㻌ᮏ఍࡟㸪఍㛗ࢆ࠾ࡃ㸬㸯㸬఍㛗ࡣ㸪ୡヰே఍ࡢ᥎⸀ࢆࡶࡗ࡚඘࡚ࡿ㸬㸰㸬௵ᮇࡣ䠎ᖺ࡜ࡋ㸪෌௵ࡣጉࡆ࡞࠸㸬72኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/
㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠎1 ᖺ䠍䠎᭶䠏᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬㻌 䠄ୡヰே䛾ᐟἩ㈝䚸᪑㈝䚸➼䠅ୡヰேࡀ IS ◊ࡢ㐠Ⴀୖᚲせ࡟ᛂࡌ࡚⾜࠺ୡヰே఍㸪⦅㞟ጤဨ఍㸪⥲఍㸪➼ࡢάື࡟࡚Ⓨ⏕ࡍࡿㅖ⤒㈝㸦஺㏻㈝㸪ᐟἩ㈝㸪➼㸧࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪ୡヰேࡢᡤᒓࡍࡿྛᶵ㛵ࡢつᐃୖࡢྲྀᢅ࠸ࢆ༑ศ☜ㄆࡢୖ㸪≉࡟ၥ㢟࡞ࡁሙྜ࡟㝈ࡾ㸪IS ◊㈶ຓ఍ဨ௻ᴗ࡟ࡼࡿ㈇ᢸࡀྍ⬟࡜ࡍࡿ㸬ణࡋ㸪㈇ᢸ࡛ࡁࡿࡢࡣ㸪ྛୡヰே࠿ࡽ஦ົᒁ࡬ணࡵࡢせㄳࡀ࠶ࡗࡓ
ሙྜ࡟ࡼࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪ᖹᡂ䠎1 ᖺ䠍䠎᭶䠏᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬䠄⥲఍䠈ᆅᇦ䝤䝻䝑䜽άື䛻䛚䛡䜛᠓ぶ఍㈝⏝䛻䛴䛔䛶䠅 㻌⥲఍㸪ཬࡧྛᆅᇦࣈࣟࢵࢡάື࡟࠾ࡅࡿ᠓ぶ఍㸦஺ὶ఍➼㸧ࡢ㈝⏝ࡣ㸪ᇶᮏⓗ࡟఍㈝ไ㸪ࡲࡓࡣ㸪⥲఍㸪ᙜヱࣈࣟࢵࢡάືࡢཧຍ㈝⏝࠿ࡽ඘࡚ࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ 㸬ణࡋ㸪,6◊㈶ຓ఍ဨ௻ᴗ࠿ࡽࡶྍ⬟࡞⠊ᅖ࡛⿵ሸࡍࡿሙྜࡶ࠶ࡾᚓࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬㝃๎ ࡇࡢ఍๎ࡣ㸪௧࿴䠏ᖺ䠐᭶䠍᪥࠿ࡽ᪋⾜ࡍࡿ㸬➨㸳᮲㸦ㄽᩥㄅ௦㔠㸧ࢆ๐㝖ṇ఍ဨࡣ㸪ᮏ఍ࡼࡾ㓄ᕸࡉࢀࡿㄽᩥㄅ௦㔠࡜ࡋ࡚ᖺ㢠 5,000 ෇ࢆ⣡ධࡍࡿࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬ࡓࡔࡋ㸪ᮏ఍ࡢ཰ධつᶍୖ㸪ᾘ㈝⛯⣡ධࢆච㝖ࡉࢀ࡚࠸ࡿ㛫ࡣ㸪ᾘ㈝⛯ࢆㄳồ࣭ᚩ཰ࡋ࡞࠸ࡶࡢ࡜ࡍࡿ㸬➨㸯㸰᮲ 㸦఍ィ㸧    ㄽᩥㄅ௦㔠ࢆ๐㝖㸯㸬ᮏ఍ࡢ⤒㈝ࡣḟࡢྛྕ࡟ࡼࡾᨭᘚࡍࡿ㸬    ㄽᩥㄅ௦㔠    ㈶ຓ఍ဨ࠿ࡽࡢ㈶ຓ㔠    ࡑࡢ௚ࡢ཰ධ
㸰㸬ᮏ఍ࡢ఍ィᖺᗘࡣ㸪ẖᖺ㸲᭶㸯᪥࡟ጞࡲࡾ㸪⩣ᖺ㸱᭶㸱㸯᪥࡟⤊ࢃࡿ㸬




௨ ୖ

73

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


⦅㞟ᚋグ/Editor’s Noteᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍㸦IS ◊㸧ࡢㄽᩥㄅࠕ኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲ࠖ➨ 26 ྕࢆ࠾ᒆࡅࡋࡲࡍࠋᮏྕ࡟ࡣ㸱⦅ࡢㄽᩥ࡜㸳⦅ࡢᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢάືሗ࿌ࢆᥖ㍕ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋㄽᩥ
ࡣ㸪xR ᢏ⾡ࡢᩍ⫱࡬ࡢᛂ⏝࡟㛵ࡍࡿሗ࿌ࡀ㸯⦅㸪ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᙉ໬࡟㛵ࡍࡿሗ࿌ࡀ㸰⦅࡜࠸࠺ෆヂ࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡲࡍࠋࡲࡓ㸪ᆅᇦࣈࣟࢵࢡࡢሗ࿌࡟ࡣ㸪᝟ሗᇶ┙ᩚഛ㸪DX ᥎㐍㸪᪂ᆺࢥࣟࢼᑐᛂ㸪ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᙉ໬࡞࡝࡟㛵ࡍࡿྛ኱Ꮫࡢάືࡀሗ࿌ࡉࢀ࡚࠾ࡾ㸪⯆࿡῝࠸ෆᐜ࡜࡞ࡗ
࡚࠸ࡲࡍࠋ
2023 ᖺ㸳᭶㸶᪥࡟᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕ࡣ㸳㢮ឤᰁ⑕࡟⛣⾜ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࡢࡇ࡜࡟㇟ᚩࡉ
ࢀࡿࡼ࠺࡟㸪ࢥࣟࢼ⚝௨๓ࡢ⏕άࡀᚎࠎ࡟ᡠࡗ࡚ࡁ࡚࠸ࡲࡍࠋᙜ఍ࡢ⥲఍ࡶ 2020 ᖺ࠿ࡽ 2022ᖺࡲ࡛ࡢ㸱ᖺ㛫ࡣ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദ࡛ࡋࡓࡀ㸪2023 ᖺ 3 ᭶ 10 ᪥ࡢࠕ➨ 31 ᅇᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩ
ࢫࢸ࣒◊✲఍⥲఍ࠖࡣ㸪ᑐ㠃࡜࢜ࣥࣛ࢖ࣥࡢࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ࡛㛤ദࡉࢀࡲࡋࡓࠋ㐠Ⴀࡢ㞴ࡋࡉࡀ࠶ࡾࡲࡋࡓࡀ㸪ཧຍࡋࡸࡍࡃ᭷ព⩏࡞⥲఍࡛ࡋࡓࠋ
ࡇࡢ㸱ᖺ㛫㸪኱Ꮫࡢ᝟ሗ㒊㛛ࡣ᪂ᆺࢥࣟࢼᑐᛂ࡟㏣ࢃࢀ኱ኚ࡛ࡋࡓࡀ㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗࡸ㐲㝸఍㆟ࡢᬑཬ㸪LMS ࡢᣑ඘㸪ᴗົࡢ㟁Ꮚ໬ࡀࡇࢀࡲ࡛࡟࡞࠸㏿ᗘ࡛㐍ࡳࡲࡋࡓࠋࡇࢀ࠿ࡽࡣ㸪᪂ᆺࢥࣟࢼᑐᛂ࡛ᑟධࡋࡓࢩࢫࢸ࣒ࡢ᭱㐺໬㸪DX ᥎㐍㸪AI ࡢά⏝㸪ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᙉ໬ࡀྛ኱
Ꮫ࡛㐍ࡵࡽࢀ࡚࠸ࡃ࡜ᛮࢃࢀࡲࡍࠋ࢔ࣇࢱ࣮ࢥࣟࢼࡢ᫬௦࡟㸪ࡇࢀࡽ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᡂᯝࡀከᩘ
Ⓨ⾲ࡉࢀࡿࡇ࡜ࢆᮇᚅࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ
ᘬࡁ⥆ࡁ㸪ᮏᏛ఍࡬ࡢᢞ✏ࡸཧຍࡢࡈ༠ຊࢆ࠾㢪࠸࠸ࡓࡋࡲࡍࠋ
Ⓨ⾜࡟࠶ࡓࡾࡈ༠ຊ㡬ࡁࡲࡋࡓⓙᵝ㸪≉࡟ࡈᐤ✏㡬࠸ࡓ᪉ࠎ㸪ᰝㄞ࣭ᰯṇ➼࡟ᚚᑾຊ࠸ࡓࡔࡁ
ࡲࡋࡓ⦅㞟ጤဨࡸᰝㄞጤဨࡢ᪉ࠎ㸪࡞ࡽࡧ࡟◊✲఍஦ົᒁࡢⓙᵝ࡟῝ࡃᚚ♩⏦ࡋୖࡆࡲࡍࠋ
⦅㞟ጤဨ㛗ᐑᓮ኱Ꮫ ᘘ᪥ฟ ຬ74኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


75

኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ◊✲                      ᖺ  ᭶92/


䠥◊䠯㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻌㼥㼟㼠㼑㼙㻌

㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌ᅜබ❧኱Ꮫ᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ ஦ົᒁࠛᮾி㒔 ༊ᮾ᪂ᶫ㸯㸫㸳㸫㸰           㸦ộ␃ࢩࢸ࢕ࢭࣥࢱ࣮㸧(PDLO㸸IMLVNHQEXUHDX#GOMSIXMLWVXFRP
85/ 㸸KWWSVFVLVXILQLW\MSLVNHQͤ↓᩿㌿㍕ཝ⚗       ᮏ᭩࡟ྵࡲࢀࡿㄽᩥ࣭グ஦ࡢ↓᩿㌿㍕ࢆ⚗ࡌࡲࡍ㸬」෗࡞࡝ࢆࡈᕼᮃ


ࡢ᪉ࡣ㸪ୖグ஦ົᒁ㸪ࡲࡓࡣ┤᥋ⴭస⪅࡟࠾ၥ࠸ྜࢃࡏࡃࡔࡉ࠸㸬