「オススメの技術書」という言葉から、みなさんはどのような本を思い浮かべるでしょうか。

たとえばこれからプログラミング言語の学習を始めたいと思ったとき、またたとえば後輩の新人エンジニアから参考図書について尋ねられたとき、市場ニーズの高い書籍に関する知識があれば、その選択がぐっと豊かになるはずです。 

**今回は都内で第2位の売り場面積を誇る超大型書店「丸善 丸の内本店」にてコンピュータ書担当を務める大崎 朋彦さんに、エンジニア必読の“売れ筋”技術書や隠れた名著についてお話を伺いました。**

## 1万冊の技術関連書籍のなかから、珠玉の6冊を選ぶ！ ―入門編―　

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本日はよろしくお願いいたします。さすが丸善さんの本店店舗、売り場面積も広いですね。

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そうですね。**コンピュータ関連の書籍でおよそ1万冊程度の蔵書があるかと思います。**

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1万冊ですか！魅力的なタイトルの本が多くて、どれを読めばよいか迷ってしまいそうですね。
 
ぜひ本日は丸の内店の売れ筋商品を中心に、大崎さんのオススメ技術書について教えていただければ幸いです。

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はい。では入門編、中級～上級者編という順でご紹介できればと思います。

*① ITエンジニアのための＜業務知識＞がわかる本（三好康之／著）*

【目次】
第1章 会社経営
第2章 財務会計
第3章 販売管理
第4章 物流・在庫管理
第5章 生産管理
第6章 人事管理

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こちらは2004年に初版が発売され、2018年に最新の社会情勢や関連法規に対応した改訂新版（第5版）が出版されました。当店舗のみで累計200冊以上売り上げている人気の書籍です。
 
**エンジニアが顧客課題を解決する際に知っておくべき会社経営の知識や、情報システム構築に必要な業務知識などが網羅されていて、ITストラテジストの試験対策にも使える本ですね。**

*② スッキリわかるJava入門（中山清喬／著、国本大悟／著、株式会社フレアリンク／監修）*

【目次】
JAVAをはじめよう
第1部	ようこそJAVAの世界へ（プログラムの書き方／式と演算子／条件分岐と繰り返し　ほか）
第2部	すっきり納得オブジェクト指向（オブジェクト指向をはじめよう／インスタンスとクラス／さまざまなクラス機構　ほか）
第3部	もっと便利にAPI活用術（JAVAを支えるクラスたち／文字列と日付の扱い／コレクション　ほか）

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**“基本文法やオブジェクト指向の「なぜ？」が必ずわかる”ことを標榜した、JAVAを学習される方の入門書籍として人気の本です。**
 
2019年11月にJAVA11を基準とした第3版が刊行され、コレクションの解説が加わったほか、好評の仮想開発環境「dokoJava」もブラッシュアップされてさらに使い勝手がよくなったようです。

*③ 新しいLinuxの教科書（三宅 英明／著、大角 祐介／著）*

【目次】
CHAPTER01 Linuxを使ってみよう／CHAPTER02 シェルって何だろう?／CHAPTER03 シェルの便利な機能／CHAPTER04 ファイルとディレクトリ／CHAPTER05 ファイル操作の基本／CHAPTER06 探す、調べる／CHAPTER07 テキストエディタ／CHAPTER08 bashの設定／CHAPTER09 ファイルパーミッションとスーパーユーザ／CHAPTER10 プロセスとジョブ／CHAPTER11 標準入出力とパイプライン／CHAPTER12 テキスト処理／CHAPTER13 正規表現／CHAPTER14 高度なテキスト処理／CHAPTER15 シェルスクリプトを書こう／CHAPTER16 シェルスクリプトの基礎知識／CHAPTER17 シェルスクリプトを活用しよう／CHAPTER18 アーカイブと圧縮／CHAPTER19 バージョン管理システム／CHAPTER20 ソフトウェアパッケージ

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**Web系エンジニアの方にオススメ**なのが、『新しいLinuxの教科書』です。こちらは2015年に刊行され、当店でも450冊以上の販売実績があります。
 
**“MS-DOSを知らない世代のエンジニアに向けたLinux入門書”をテーマに、シェルスクリプトを用いたプログラミングや、Gitによるソフトウェア開発のバージョン管理などに関する解説が含まれている点が人気のポイントかと思います。**

## 1万冊の技術関連書籍のなかから、珠玉の6冊を選ぶ！ ―中級～上級者編―　

*④ ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープランニングの理論と実装（斎藤康毅／著）*

【目次】
1章	Python入門
2章	パーセプトロン
3章	ニューラルネットワーク
4章	ニューラルネットワークの学習
5章	誤差逆伝播法
6章	学習に関するテクニック
7章	畳み込みニューラルネットワーク
8章	ディープラーニング

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初版刊行から6年で当店でも2,700冊以上を売り上げた、ディープラーニングの本格的な入門書です。**やはり昨今はPython関連の書籍が人気ですね。**
 
特に「Pythonで〇〇しよう」といった活用技術に関する本が売れています。人気の言語という点では、あとはJavaでしょうか。C言語などはもはや新刊が出ていない状態ですね。

*⑤ アジャイルサムライ　達人開発者への道（Jonathan Rasmusson／著、 西村直人・角谷信太郎／監訳、近藤修平・角掛拓未／訳）*

【目次】
第1部	「アジャイル」入門
第2部	アジャイルな方向づけ
第3部	アジャイルな計画づくり
第4部	アジャイルなプロジェクト運営
第5部	アジャイルなプログラミング

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出版から11年が経過しても、依然として人気の高いロングセラーです。
 
**アジャイル開発技法にとどまらず、具体的なワークフローやプロジェクトの進め方などがわかるので、システムエンジニアの方全般におすすめできる一冊です。**

*⑥ 体系的に学ぶ安全なWebアプリケーションの作り方　脆弱性が生まれる原理と対策の実践（徳丸浩／著）*

【目次】
１　Webアプリケーションの脆弱性とは
２　実習環境のセットアップ
３　Webセキュリティの基礎～HTTP、セッション管理、同一オリジンポリシー、CORS
４　Webアプリケーションの機能別にみるセキュリティバグ
５　代表的なセキュリティ機能
６　文字コードとセキュリティ
７　脆弱性診断入門
８　Webサイトの安全性を高めるために
９　安全なWebアプリケーションのための開発マネジメント

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**Webアプリ開発者が知っておくべき攻撃と防御の知識を詳しく解説した一冊です。
 
**Webアプリにおいて脆弱性が生まれる原理と、セキュリティ向上のためにすべきことが豊富な実例とともに書かれているためわかりやすく、情報処理安全確保支援士を目指す人などにも入門的に読んでいただけると良いのではないかと思います。**

## 数学的思考を養うロングセラーで、エンジニアに必要なスキルを身に付ける

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ありがとうございます。最近のプログラミング言語のトレンドはやはりPythonということですね。ちなみに昨今話題のWeb3.0やメタバースといった分野の書籍についてはいかがですか？

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まさに人気のテーマですね。**特にメタバース、CG、NFT、ブロックチェーン関連の書籍が売れています。**
 
技術実務者でない一般の方が、ニュースなどでよく耳にするようなキーワードを解説した書籍がコンピュータコーナーに多数並んでいますが、立ち止まる方の数も多く注目度の高さを感じますね。

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ここまで、初級者編、中～上級者編と教えていただきましたが、そのほかに「玄人好みの一冊」などはありますか？

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難しいテーマですね（笑）直接エンジニア業務と関わる書籍ではないのですが、『いかにして問題をとくか』という本が、個人的にはオススメです。

*⑦ いかにして問題をとくか（G. ポリア／著、柿内賢信／翻訳）*

【目次】
第1部	教室にて（目標／問題の区分と主な問い　ほか）
第2部	いかにして問題をとくか（対話）
第3部	発見学の小辞典（ABC順）（新しい言葉と古い言葉／ボルツァノ　ほか）
第4部	問題・ヒント・解答（問題／ヒント　ほか）

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本書は数学読み物のジャンルに区分されるのですが、**数学的思考のプロセスから問題解決の方法を体系的に導く内容が特徴的で、エンジニアやビジネスパーソンのみなさんにも参考になる部分が多いかと考えます。**
 
1975年に初版が出版されただいぶ長い歴史を持つ書籍ですが、**基本的な概念は現代も変わらずビジネスで活かせる、まさにロングセラーです。**

## 定番の一冊こそ、不朽の名著

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問題解決思考を学ぶ根幹に位置付けられるような、とても興味をひかれる内容で、ぜひ私も読んでみたいと思いました。最後に、「迷ったらとりあえずこれを読め！」といったオススメ技術書はありますか？

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プログラマーの方に向けてということでしたら、当店でも人気の『リーダブルコード　より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック』はいかがでしょうか？

*⑧ リーダブルコード　より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック（Dustin Boswell・Trevor Foucher／著、須藤功平／解説、角征典／訳）*

【目次】
第1部	表面上の改善（名前に情報を詰め込む／誤解されない名前／美しさ／コメントすべきことを知る／コメントは正確で簡潔に）
第2部	ループとロジックの単純化（制御フローを読みやすくする／巨大な式を分割する／変数と読みやすさ）
第3部	コードの再編成（無関係の下位問題を抽出する／一度に1つのことを／コードに思いを込める／短いコードを書く）
第4部	選抜テーマ（テストと読みやすさ／「分／時間カウンタ」を設計・実装する）

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リーダブルコードとは、他者が一目で理解できる「正しく命名されたコード」のことです。本書では「コードは読んで理解しやすく、誰もが読んだとき短時間で理解できるように書かれるべき」として、**実務に落とし込みやすい手法で手順が解説**されています。**プログラミングの基本的な概念を体系的に学びたい方におすすめしたい本ですね。**

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まさにコーディングの原理原則に基づく実践的な一冊なんですね。いろいろとご紹介いただきましたが、大崎さんのお話を伺って感じたのは、**エンジニアにとって基本的な考え方や技術手法が書かれた書籍は、やはり長く読み続けられるロングセラーになるということですね。**

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結局は「定番」が残るんですよね。分野によっては新刊が続々と出るものの、ロングセラーが愛される理由は実際にそれらの本を手に取って読んでみるとわかるかと思います。
 
ちなみに当店は丸の内のオフィス街に位置していることもあってビジネスパーソンのお客様が多く、ExcelやPowerPointなどのビジネスにおける活用術に関する書籍も人気が高いです。入荷数が多く品揃えも豊富なため、ぜひニーズに応じてご利用いただければ嬉しいです。

いまや本を買うのもクリック一つで完了してしまう便利な時代になりましたが、実際に書店に足を運んでみると興味深いタイトルの本が所せましと並んでいて、あれもこれも読んでみたいという衝動に駆られました。

なにより、探し求めている情報と関連するジャンルやテーマが一目でわかるため、**幅広い知識を吸収できる場としての「本屋さんのよさ」を改めて痛感しました。**

技術の基礎を学びたい方、話題のテーマに関する知見を深めたい方、ビジネス思考を鍛えたい方…。みなさんのあらゆる思いに、本屋さんはきっと応えてくれるはずです！

12年勤務した大手人材会社を退職後、フリーランスライターに転身。会社員時代からIT業界のクライアントとの相性がよく、さまざまなIT系企業の採用活動支援や、エンジニアのスキル開発・育成支援業務に携わってきた。いまの一番の関心ごとは、子ども向けプログラミング教育の未来について。

金子 茉由

大崎さん

コンピュータ関連の書籍でおよそ1万冊程度の蔵書がある「丸善 丸の内本店」

オススメ技術書の入門編、中級～上級者編を紹介

ビジネスで活かせるロングセラー書籍も

都内屈指の大型書店「丸善 丸の内本店」コンピュータ書担当の大崎さんに聞く。エンジニア必読の一冊

世の中の膨大な事柄を「情報」として活用していくために必要とされるデータベース（以下DB）。特に幅広い分野で利用されているのは、データを2次元の表のかたちで管理するリレーショナルデータベース（以下RDB）ですが、RDBを上手く活用していくためには、それを操作するための言語「SQL」の知識が欠かせません。

そこで今回は、SQLの基本をわかりやすく解説している書籍『標準SQL＋データベース入門——RDBとDB設計、基本の力』（以下、本書）の著者・西村めぐみさんにインタビュー。SQLの基本や現場での活用法、データベースを設計するメリットなど、ITエンジニアが知っておくべきことを伺いました。

### [標準SQL＋データベース入門 ——RDBとDB設計、基本の力](https://www.amazon.co.jp/%E6%A8%99%E6%BA%96SQL%EF%BC%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E5%85%A5%E9%96%80-%E2%80%94%E2%80%94RDB%E3%81%A8DB%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%80%81%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%8A%9B%EF%BC%BBMySQL-PostgreSQL-MariaDB-Server%E5%AF%BE%E5%BF%9C%EF%BC%BD-ebook/dp/B0DGN5K3F6/ref=tmm_kin_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=)

出版社 ‏: 技術評論社‎ 　著者 ‏: ‎西村めぐみ

1990年代，生産管理ソフトウェアの開発およびサポート業務/セミナー講師を担当。その後，書籍および雑誌での執筆，PCおよびMicrosoft Officeのeラーニング教材作成/指導，新人教育にも携わる。おもな著書は『図解でわかるLinuxのすべて』（日本実業出版社），『シェルの基本テクニック』（IDGジャパン），『TCP/IP＆ネットワークコマンド入門』『Linux＋コマンド入門』『［新版 zsh&bash対応］macOS×コマンド入門 』（技術評論社）など。

## SQLを学べばエンジニアの業務を効率化できる

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SQLについてどこから手を付けるべきかわからない人も多いと思いますが、まず SQLとはどんなものか教えてください。

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**SQLはDBを操作するための言語です。ただしプログラミング言語とは少し異なっていて、データを2次元の表のかたちで管理するRDBという種類のDBを操作するために使います。**ちなみにDBを格納するところは、RDBで「テーブル」と呼ばれており、Excelでいう「シート」のようなイメージで使えます。

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SQLのテーブルは実際にどんなものか見せてもらえますか？

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例えば、ある塾の生徒に関するサンプルデータを、テーブル上で次のように管理してみました。「生徒マスター」というテーブル、「生徒番号」と「氏名」それから複数の校舎がある塾という想定で「校舎」という項目で作成しています。

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まず基礎情報を保存する入れ物として、テーブルを作るということですね。このデータを表示するSQL文はどのように書くんですか？

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基本のSQL文は「SELECT文」と呼ばれていて、例えば上記の「生徒マスター」のテーブルから、新宿校舎に通っている生徒の「生徒番号」と「氏名」を取得するためには次のように書きます。

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「SELECT」の後には、「生徒番号」と「氏名」など欲しい項目を書いて、FROMの後ろにテーブル名を書きます。このSELECT文は本書のサンプルデータで試すことができます。詳しい書き方は、後ほど詳しくお伝えできればと思います。

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SQLについて学んでおくと、エンジニアにとってどんなメリットがありますか？

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**RDBは多くのシステムやアプリケーションと深い関わりがあり、それに伴うエンジニアの業務はたくさんあるので、SQLについて知っておくと業務を円滑に進められます。**例えSQLを直接書かないとしても、SQLがわかれば、データをどう取得しているか、そのためにどのようなDB設計になっているのかを理解した上で業務に臨むことができます。

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SQLの知識がいろいろなところで活きるんですね。

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他にも前任者から引き継いだファイルにデータを取り出すある種の“呪文”としてSQLのメモが残されているケースがありますね。“呪文”で取り出したデータをExcelに入れてそれを毎回加工しています、なんてことも無駄ですし、何より手作業はミスの元にもなります。SQLを書き換えて自分の欲しい形に直して取得する方が良いですよね。

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なるほど。SQLは開発業務以外にも役立つんですか？

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もちろんです。私が関わっている範囲で言えば、財務会計や管理会計などの分野でもSQLが活用されていることがあります。**SQLで過去のデータを色々な形で抽出して分析に使えるので、さまざまなシーンでの課題解決に役立ちます。**また、SQLが頭に入っていると、DBの不備にも自然と気づくようになります。

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DBの不備というのはどのようなケースですか？

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典型的なのは「データをとりあえずその時必要な形で整えて、そのままメンテナンスし続けている」ケースです。そもそもがデータを正しく維持するための設計を行っていないので、データを更新するにも整合性のチェックのため多大な手間がかかる、あるいは整合性のチェックができない、新しい観点からデータを見なおそうとしてもあれこれ工夫しないと集計すらできない……。多くはExcelですが、ExcelでもDB設計を念頭に整備することでデータの使い勝手が良くなります。もちろんDBへの移行もしやすくなりますね。

## SELECT文でまず覚えるべき5つのルール

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西村さんの著書には、テーブルの作成方法についても書かれていますが、SQLに慣れていない初心者はどこから学んでいくのが良いのでしょうか？

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テーブル作成に一から取り組むのはハードルが高いので、まずはSELECT文に親しむのが良いと思います。テーブルについては、例えば、サンプルデータをMicrosoft社などからダウンロードしても良いし、GUIツールを活用して作って見るのも良いでしょう。DBMS（RDBを使うためのシステム、データベースソフト）は、クラウドなどでも使用できますがそのためにはまた別の知識が必要なので、無料で入手できるDBMSを使ってローカル環境で試す方が手軽です。なので、まずは次のような流れでDBを構築して、自由に試せるローカル環境でSELECT文をいろいろ入力してみましょう。

1. DBMSをダウンロードして、ローカル環境でSQLを試せるようにする
2. サンプルデータをダウンロード（Microsoft社など複数企業が提供）
3. サンプルデータを取り込んで、SELECT文を自由に試してみる

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たしかに、SQLを覚えるには実際にやってみるのが早そうですね。それでは、SELECT文の基本について教えてもらえますか？

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 SQLの基本的な記述ルールはいくつかありますが、まず**「各単語は半角スペースまたは改行で区切って、文末には『;』を付ける」**ということを覚えておきましょう。

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行頭にスペースを入れても問題ないでしょうか？

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はい、問題ありません。実際の入力例としては次のようになります。ここでは、studentsというテーブルにある「student\_id（生徒のID）」と「student\_name（生徒の氏名）」という列を表示していますが、どの書き方でもOKです。ちなみにWHEREで指定している「branch」には、生徒が通っている校舎の名前として池袋や新宿などの文字列が入っており、本書のサンプルデータ（sampledb）で実行できます。

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なるほど、これは覚えておきたいルールですね。他にも基本のルールはありますか？

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次の4つのルールも合わせて覚えておくと良いと思います。

● キーワードは大文字でも小文字でもよい
● テーブル名や列名には（原則として）半角英数字と「_」を使う
● 文字列や日付は「'〜'」（シングルクォーテーション）で囲む
● コメントは「--」の後ろか、「/\*」と「/\*」の間に書く

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コメントは「--」の後ろか、「/\*」と「/\*」の間に書く、というのは具体的にどういうことですか？

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例えば、先ほどのテーブルで新宿校舎に通っている生徒についてコメントを入れたいときには、次のように記載します。

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コメントはこうやって入れればいいんですね。SQLの基本的な記述ルールについて、よくわかりました。SELECT文が合っているかどうかは、どのように調べればいいんですか？

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DBMS付属のGUI環境やコマンドラインツールでSELECT文を実行すると、**その場で実行結果やエラーメッセージを確認できます。**

## データを絞り込み整形するSELECT文

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SELECT文のルールがわかったところで、基礎的な構文などがあれば教えてください。

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まず最初に書くのは取得したい列を指定する「SELECT句」です。「SELECT 列名, 列名,」とほしい列を並べて書いたり、列同士で計算したりすることができます。複数の列を指定したい場合は、先ほどの例のように「,」で区切って並べます。また、列名を「*」にすると、指定したテーブルのすべての列が対象になります。

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SELECT句を活用すれば、➌のように文字列を連結することもできるんですね。複数の条件を組み合わせて、絞り込んだデータを抽出するにはどうすれば？

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まず、**絞り込みの指定は「WHERE」を使うので、取得するデータの条件は「WHERE〜」で示します。**このWHERE句を使いつつ、複数の条件を「AND」と「OR」を組み合わせてSELECT文を打ち込みます。例えば「国語で100点」のデータを抽出するときには、次のようにANDとORを使います。

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この場合は、「国語」と「100点」の両方の条件に当てはまったデータだけが「真」として抽出されますが、「OR」を使えばどちらか一方が「真」の場合でも抽出されます。ORを使ったSELECT文の例は以下になります。

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ANDとORの両方を入れる場合、優先順位はどちらが上ですか？？

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**ANDとORなら、ANDの方が優先されます。**でも、両方を記載するときには、括弧で優先順位を明示しておく方が意図が明確になるのでおすすめです。

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ANDとORを上手く使いこなすことで、いろいろなデータを抽出できそうですね。

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SELECT文に慣れてくると、次のように複雑なデータも抽出して分析できるようになります。これは、生徒と受講科目を表示して、各科目の平均点を追加したSELECT文です。SELECT文の学習用に作ったもので、塾の生徒以外も模擬試験を受けに来ているケースを考慮しているためちょっと複雑になっていますが、**一度欲しい形のSELECT文を作ればいつ実行してもその時の最新データから一発で欲しい形のデータを取得できるというのもSQLの魅力**です。

## DB設計は「モノ」と「関係性」の組み合わせ

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西村さんが著書で紹介されているDBの設計についても教えてください。覚えておいた方が良いとは思いつつ、ちょっと難易度が高そうな気もしているんですが…。

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DBの設計というと壮大な話に聞こえるかもしれませんが、一つひとつの内容は意外とシンプルです。まず、DBを設計するときに役立つERモデルについて紹介します。

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ERモデルとは何ですか？

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ERモデルのEはエンティティ（＝モノ）の略で、Rはリレーションシップ（関係）の略です。つまり、**ER図は「存在するモノや事象」と「エンティティ間の関係性」の組み合わせでシステム内のデータやデータ間の処理構造を設計しています。**ただ、元々のERモデル用の図よりも、RDB用に調整された次のような図の方が、テーブルやテーブル同士の関係性をイメージしやすいでしょう。

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これは「生徒マスター」というエンティティと「試験結果」というエンティティがあり、試験結果の生徒番号は生徒マスターに必ず存在するというリレーションシップがある、ということを示しています。

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ER図が「モノ」と「関係性」で構成されているのは、たしかにシンプルですね。主キーと外部キーというのは？ 

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これはRDB用の定義で、個々のデータ（レコード）を特定するのに使う項目を表しています。ここでは生徒を特定するのに「生徒番号」を使う、ということで生徒番号を主キーとしています。「試験結果」にもこの生徒番号を入れることで、「生徒マスター」と「試験結果」の関係性を示します。関係性のために入っている、つまり、両者を結びつけるために入っているのが外部キーです。このようにDBで管理したいモノゴトを図に落とし込んだものがER図です。

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ER図を作成するとどんなメリットがありますか？

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**ER図を作る第一の目的はDBの設計ですが、事象をわかりやすく表現できるので全体を理解しやすくなります。**ビジネスの解析および設計にも等しい作業として捉えられることもあり、事業を分析して検討することにも使われます。ER図を見るのはDBの設計をする人だけではなく、入出力プログラムを書くシステム設計者などが参照することも。ときには現場の実務担当者に見てもらうこともあります。

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事業の分析に活用されているER図は具体的にどんなものなのか教えてください。

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次のようなER図を見ていただくとわかりやすいと思います。例えば、「商品」「仕入先」「倉庫」のER図を作成しようとすると、いくつかのパターンが考えられます。どこにリレーションシップがあるのかによって、ER図は異なりますし、それによってテーブルや参照の定義も変わってくるわけです。

~~「商品・仕入先・倉庫」のバリエーション~~

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ちなみに、❶と❷をそれぞれテーブルの定義に直すと次のようになります。M1、M2、M3がそれぞれ商品、仕入先、倉庫のマスターで、各列の定義は省略していますが構造はなんとなくわかると思います。この部分はGUIで作れるようになっていることが多いので心配せずに挑戦していただければと思います。

## SQLで多くの人がつまずく「NULL」の処理

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実際の現場では、SQLやDB管理についてどんな失敗が多いのでしょうか？

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大抵の方がつまずくのは、値のわからないデータを「NULL」として処理する場面です。例えば、塾の例でいうと「校舎が決まっていない」「電話番号が書かれていない」など、決められた項目に入れられる値がない場合にNULLと表現しますが、わからないときに何でもNULLとしてデータを入れていくとDBが機能しづらくなっていきます。

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わからない値をNULLで表現できるのは便利だと思うのですが。 

#### balloon sql_nishimura right
データを登録するときには便利かもしれませんが、その後のデータ活用・分析でNULLは扱いにくい値です。**NULLは「不明」という特殊な値なので、計算や大小比較に使うことができません。**NULLのデータが１件でもあると、SELECT文が予想外の結果を返すこともあります。

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NULLを数字の0や空白の文字列として見なすことはできないんですか？

#### balloon sql_nishimura right
処理の負荷を下げるためにそのような処理を行う場合もありますが、本来は異なります。そもそも、どの列に入るのか決まっていないデータを登録していいのかという問題も。本来は必要事項がわかっているデータだけを登録するべきです。

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その場合、NULLのデータはどのように処理すれば？

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NULLかどうかという判定はできるので、NULLを除外するという条件を加えます。とはいえ、**まずはNULLが発生しないテーブルを検討することが大切です。**生徒用のテーブルであれば、生徒番号や氏名はNULLを禁止、これらが判明するまでは登録しないという運用で良いはずです。生徒番号が未定であったり、さまざまな項目が不明な生徒も登録したいのであれば、それはどういう目的なのか、生徒番号が決まっている正規の受講生と同じテーブルで管理するのが適切なのか、などを検討します。SQLではテーブル作成時に「NOT NULL」を指定することでNULLを禁止することもできます。

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データに混乱をもたらすこともありますが、上手く使えばNULLは便利なので、運用と設計の両軸で対策を考えていただければと思います。

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便利だけど注意が必要ということですね。最後にSQLの活用について伝えたいことがあればお願いします。

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「今までSQLを使ったことがあるけど利便性を感じられなかった」、「思ったようにSQLを操作できない」という方は、まずRDB用のDB設計について知っていただければと思います。今回の記事でもお伝えしたように、テーブルではなくDBに問題があることも少なくないからです。DB設計についても学びながら、SQLを日々の業務効率化に役立てていただければと思います。

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SQLの基本をわかりやすく解説している書籍『標準SQL＋データベース入門——RDBとDB設計、基本の力』（以下、本書）の著者・西村めぐみさんにインタビュー。SQLの基本や現場での活用法、データベースを設計するメリットなど、ITエンジニアが知っておくべきことを伺いました。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

西村さん

SQL&データベースの基礎知識／書き方のルール

データを効率良く抽出する「SELECT文」の基本構文

データベース設計のメリットと活用イメージ

標準SQLとデータベースの入門知識！専門書の著者がSELECT文の書き方も解説

プレスリリース配信でお馴染みのPR TIMESが提供するタスク・プロジェクト管理ツール「Jooto（ジョートー）」が、AIを活用した新機能「AIタスク生成β版」をリリース。プロジェクトの概要を入力するだけで、必要なタスクを自動で洗い出し、最適な管理ボードを生成する革新的な機能です。シンプルな操作性と直感的なデザインが特徴の「Jooto」は、すでに40万人以上のユーザーが活用、2,400社の企業に有料導入されています。

本記事では、「Jooto」のプロダクト開発責任者である平野貴嗣氏へのインタビューを通じて、このツールの特徴や活用方法、そしてAI機能がもたらす革新性について詳しく解説します。タスク管理に課題をお持ちのエンジニアの方はぜひお読みください。

### [「Jooto（ジョートー）」](https://www.jooto.com/)

クラウド型のタスク・プロジェクト管理ツール。『誰でも、簡単に、直感的に使えるツール 』として、付箋感覚で使えるシンプルな操作性が特長。チームにおける業務・案件・プロジェクト管理や情報共有をスムーズにする。40万人を超えるユーザーと、有料利用企業2,400社に活用されている。

## PR TIMESがなぜタスク・プロジェクト管理ツールを？

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 PR TIMESさんのメイン事業は、プレスリリース配信やPR事業だと思いますが、なぜタスク・プロジェクト管理ツール「Jooto」の開発・提供を行なっているのでしょうか。

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PR TIMESは「行動者発の情報が、人の心を揺さぶる時代へ」というミッションを掲げ、行動者の情報発信をプレスリリース配信で支援していますが、ミッションを達成するためには行動者の具体的なアクションも支援する必要があると考えています。つまり、**具体的な行動とタスク管理を「Jooto」で支援し、その後の情報発信や成果の共有をプレスリリース配信サービス「PR TIMES」でサポートしていくということです。**

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なるほど、「タスク管理」と「情報発信」の両面で行動者の課題を解決していくということですね。各社はプロジェクトにおける情報発信で、どのような課題を感じているのでしょうか。

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よくあるのは、プレスリリースで新たな取り組みの意義を浸透させようと社会へ情報発信しても、社内の協力を完全に得られず頓挫してしまうケースです。**私たちはプロジェクト推進における孤独や不安を「Jooto」で解消していきたいと思っています。**

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「Jooto」は、他のプロジェクト管理ツールと比べてどのように違うんですか？ 

#### balloon jooto_hirano right
デザインと操作がシンプルでわかりやすく、誰でも直感的に使えるのが一番の特徴です。**タスクの状況を見える化したカンバン方式で管理でき、その内容をガントチャートでも表示できるため、付箋を使うような感覚で、一つひとつのタスクとプロジェクト全体の管理や情報共有を行えます。**

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タスク管理ツールを使ったことのない企業では、慣れるまで時間がかかるのでしょうか。

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そうですね、慣れるまでに時間がかかる場合もあります。ただ弊社では、そうした時間を短縮できるようにしっかりサポートを行っています。例えば、社内のITリテラシーが十分ではないお客さまに対しては、管理ボードの作成や運用ルールの整備を行い、活用説明会を通じてツールの使い方を分かりやすく説明しています。また、タスクの立て方に迷う方もいらっしゃるので、その点も含めてルール作りをサポートしています。

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そういった支援は、コンサルティング的なサポートになることもあるんですか？ 

#### balloon jooto_hirano right
はい、単にツールの導入支援にとどまらず、Jootoの活用を前提に、企業の根本的な課題解決につながるように業務の進め方自体を見直していただく提案を行うこともあります。例えば、エンジニアを多く抱えるお客様の社内では、定例ミーティングが非常に多く、いつも会議が長引くという課題を解決したことがあります。

#### balloon kishi left
会議の課題をどのように解決したんですか？

#### balloon jooto_hirano right
課題の背景には、情報共有が上手くできておらず、会議中の情報共有の時間が長いという要因としてありました。そこで「Jooto」で常に誰もが最新情報を確認できるように運用いただき、原則会議では情報共有は行わず、会議開催前までに、議題としてタスクに記載した内容について、相談や重要な決定を行う場することで、会議時間を大きく短縮できるようになりました。

## AIの実装でタスク管理はどう変わるのか

#### balloon kishi left
タスク管理ツールを使っているお客様から寄せられる課題は、どんなことですか？ 

#### balloon jooto_hirano right
最初の管理ボードを作る段階で課題を感じている方が多いですね。例えば、「管理したいことは決まっているけど、プロジェクトをどう作れば良いのだろうか」「管理ボードの作り方は決まったけど、必要なリストやタスクを洗い出せない」などの声が多いですね。

#### balloon kishi left
それはツールの操作以前の問題ですね。

#### balloon jooto_hirano right
 そうなんです。**「Jooto」のご利用者様の中には、プロジェクト管理ツールをはじめて導入された企業様も多いので、ツールの操作以前にプロジェクトの立て方やタスクの洗い出しについて、何が正解なのかわからないというケースも少なくありません。**そのような不安を解消するために「AIタスク生成β版」を開発しました。

#### balloon kishi left
「AIタスク生成β版」では、具体的にどのようなことができるのでしょうか？

#### balloon jooto_hirano right
**プロジェクトの概要を入力するだけで、タスクの洗い出しや最適な管理ボードを自動で生成できます。 **

#### balloon kishi left
自動でタスクを生成できるのはすごいですね。ちなみにAIは何を使っているんですか？

#### balloon jooto_hirano right
 OpenAI社の「GPT-4o mini」を使用しており、入力された情報はAI学習に使用されないように対応を済ませているので、安心してご利用いただけます。

## タスクの粒度を変えてプロジェクト管理を最適化する方法

#### balloon kishi left
自動で作成できる管理ボードはどんな種類があるんですか？ 

#### balloon jooto_hirano right
主要な管理ボードは４種類です。

1	「1案件を1ボードで管理したい」
2	「複数案件を1ボードで、それぞれのToDoも表示して管理したい」
3	「複数案件を1ボードで俯瞰し、全体進捗を見える化したい」
4	「部署間の共通業務を1ボードで見える化したい」

#### balloon jooto_hirano right
４種類から1つを選択していただくことで、管理ボードの内容が変わってきます。

#### balloon kishi left
それぞれ生成されるタスクの内容も変わってくるんですか？

#### balloon jooto_hirano right
そうですね、例えば2「複数案件を1ボードで、それぞれのToDoも表して管理したい」を選んだときには、リストが担当者になり各メンバーが抱えているタスクの内容や進捗状況をすぐに確認することができます。

#### balloon kishi left
選んだ目的に合わせて、最適な管理ボードが自動で出来上がるということですね。ガントチャートで表示することもできるんですか？

#### balloon jooto_hirano right
もちろんガントチャートも表示することができ、案件やクライアントごとの進捗状況を一覧で見れます。具体的な活用方法として、**一つひとつのタスクはカンバン方式で、全体像や進捗一覧はガントチャートで確認することも。**操作が簡単で直感的に使えるので、管理ツールをはじめて使う人にもわかりやすいと好評です。

#### balloon kishi left
生成されるタスクの精度を高めるためにはどうすれば？補足情報を入力する項目がありますが、入力するかしないかで生成される内容に影響は出ますか。

#### balloon jooto_hirano right
補足情報を入力することをおすすめします。例えば、テレワークの導入についてAIタスク生成した場合、「法務部門、労務部門、情報システム部門のそれぞれの観点でやるべきことを教えてほしい」という補足情報を入力した場合、法務部門等３つの部門ごとにリスト化され、それぞれに必要なタスクが生成されます。

#### balloon kishi left
なるほど。ちなみに、「AIタスク生成β版」を使わず、GPT-4o miniで同じように質問した場合、同じような結果が出ますか？

#### balloon jooto_hirano right
提案はされると思いますが、先ほど説明したようなカタチでは表示されません。**「AIタスク生成β版」で生成されるタスクは、弊社のカスタマイズで生成される内容です。特にプロンプトの精査にはとても時間をかけていますので、生成結果に大きな差が出てきます。**

## AIでタスクの洗い出しと抜け漏れのチェックを効率化

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「AIタスク生成β版」で生成された内容を、利用者はどのように活用しているのでしょうか。

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**多いのはAIで生成した内容を土台に、自社の細かい機密情報を追加したり、自社に必要ないタスクを削除したりしてブラッシュアップするケースです。**また、自力で作った管理ボードとAIで生成したものを比較して、タスク等の抜け漏れがないかチェックされている方もいらっしゃいます。

#### balloon kishi left
なるほど、管理ボードの土台として活用したり、タスクの抜け漏れを確認したり、使い方はいろいろあるんですね。

#### balloon jooto_hirano right
「AIタスク生成β版」で作ったものを土台にして自社のテンプレートを作り、別のプロジェクトで活用しているお客様も多いですね。業務効率化で効果を感じている方が多く、タスク管理の標準化に対する貢献度はとても高いと思います。

#### balloon kishi left
 AIでタスク生成する場合と自力で行う場合では、作業工数にどれくらいの差が出てくるのでしょうか？

#### balloon jooto_hirano right
定量的な数字までは調査していませんが、必要なタスクを洗い出して整理するのは圧倒的にAIを使う方が速いです。ビジネスパーソンが調べものに費やす時間は毎日1.6時間（※1） と言われており、必要なタスクを洗い出し整理するのにも多くの時間を要しますが、AIなら一瞬で終わります。

~~※1【社内業務に関する調査】ビジネスマンが「調べもの」に費やす時間は毎日1.6時間（オウケイウェイヴ総研調べ）~~

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自分でやろうとすると思ったより時間がかかりますが、AIのスピードは驚異的ですね。

#### balloon jooto_hirano right
自力の作業では、洗い出したタスクをリスト化してボードを作成する必要があるので、とにかく手間がかかります。**「Jooto」のAI生成ではタスク等を洗い出すと同時に、アニメーションのようなスピードで仕上がる**ので、見ていて面白いですよ。作られたタスクに自身でより細かなToDoや確認事項を追加したい場合は、チェックリストも簡単に追加できます。

#### balloon kishi left
タスクに関してリマインド機能もあるのですか？

#### balloon jooto_hirano right
 はい、**リマインド機能ではプロジェクト開始日や締切日を設定して、プッシュ通知でお知らせできます。Googleカレンダーとも連携していますし、スマートフォンアプリ版も展開しています。**なので、AIが作ったタスクに期日と担当者設定させれば簡単に新しいプロジェクト管理をスタートできます。

## タスク管理が「苦手な人」と「上手な人」の違い

#### balloon kishi left
「Jooto」のサービスを展開するなかで、エンジニアのタスク管理を数多く見てこられたと思うのですが、タスク管理が苦手な人と上手な人の差について感じていることはありますか？

#### balloon jooto_hirano right
タスクやプロジェクト管理が苦手な人には、共通点があるように思います。**それは「プロジェクトの全体像」や「タスクの優先順位」を一目で把握できる管理ができていないこと。**タスク管理が上手い人は、常に全体の進捗を意識しながらタスクを分解し、優先順位を決めています。

#### balloon kishi left
なるほど。タスクやプロジェクト管理が上手くいかない人のよくある失敗例も教えてください。

#### balloon jooto_hirano right
失敗例は大きく4つのケースに分けられると思っています。

1	「タスクの漏れと重複」
2	「タスクを細かく設定しすぎる」
3	「優先順位を間違ってしまう」
4	「エンジニアと非エンジニアのコミュニケーションエラー」

#### balloon jooto_hirano right
1と2の失敗例は、管理ツールを使用せずにExcelやチャットツールでのみプロジェクト管理を行っている場合に起こりがちです。

#### balloon kishi left
なぜ失敗が起こりやすいんですか？

#### balloon jooto_hirano right
日々のやりとりがタイムラインでどんどん流れてしまうからです。意識して別のツールに保存しなければ、重要な会話がどこにいったかわからなくなる。**その結果、同じタスクを複数人で行ったり、クリティカルなタスクを見落としたり、場合によっては優先順位を間違えてプロジェクトが遅延してしまうこともあります。**

#### balloon kishi left
4の「エンジニアと非エンジニアのコミュニケーションエラー」についても、失敗が起こる背景を教えてください。

#### balloon jooto_hirano right
会社によってはエンジニア向けのチケット管理ツールで、非エンジニアと一緒にタスク管理を使用していることもあるのですが、当然ながらエンジニア以外のメンバーがコードや開発内部のやり取りは理解できないという問題が生じます。非エンジニアにとっては余計な情報が溢れている状態ですので、混乱や拒絶が起き、**エンジニアと非エンジニア間で共有したい情報がうまく伝わらない状態に陥りやすくなります。このため、非エンジニアにとっても必要な情報が見やすい仕組みができているか**注意が必要です。

## エンジニアのタスク管理で最も大切なことは？

#### balloon kishi left
タスク管理の失敗を防ぐためには、どのようなことが必要ですか？

#### balloon jooto_hirano right
**失敗事例に共通していることは、タスクやプロジェクトの全体像を見える化できていないこと、そしてタスクに関するやりとりがプロジェクトごとに紐付けできていないことだと思います。**それらを解決するには、進捗状況などの全体像をガントチャートで見える化することが大切です。さらに、カンバン方式で全体像のタスク量も見える化しておくことも必要です。

#### balloon kishi left
ちなみにプロジェクト・マネージャーの場合はガントチャートで全体像を把握することがマストですが、プレイヤーであるエンジニアにとってタスク管理で必須なのはどのようなことだと思いますか？

#### balloon jooto_hirano right
自分が行うタスクに関するやりとりを集約し、タスクに紐付けることですね。**エンジニアはいくつものタスクを同時並行で進めているため、以前決めたことが分からなくなったときにすぐ確認できるよう、タスクと紐付けて記録しておくことが重要です。**「Jooto」はタスクごとにメンバー同士でコメントを入れられるので、必要な情報を探す手間がなくなります。

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