日本を代表する大手企業、LINEヤフーとソフトバンクが【全社員にAI活用を義務付け】るというインパクトある決断を発表しました。公式に示された新方針は、単なる業務のデジタル化に留まらず、社内生産性を【2倍】以上に向上させる明確な数値目標や、100以上のAIアプリ開発プロジェクトの推進など、これまでにない大規模な変革を狙っています。
「AI導入って結局、一部のIT部門だけの話じゃないの？」「想定外のコスト増や、現場の混乱が心配…」と不安に感じていませんか。LINEヤフーでは2023年以降、資料作成や議事録の自動化、日常的なチャット対応など、具体的な業務へAIを本格展開。その結果、1人あたりの作業工数を年間300時間削減するなど、定量的効果も次々に現れています。
また、世界的にも大手IT企業を中心にAI活用義務化の動きは急速に広がりつつあり、日本国内でもこの新たな働き方は大きな注目を集めています。「放置したままだと、世界標準の生産性や競争力から取り残されてしまう可能性も…」という不安は、多くの現場リーダーや経営者が共有する悩みです。
これから続く記事では義務化に至った背景や、LINEヤフー・ソフトバンクが描くAI活用の全体像、費用対効果や実際の現場対応まで、専門家の視点で深くわかりやすく解説します。本気で事業の生産性や働き方改革を考える方は、ぜひ読み進めてみてください。
LINEヤフー・ソフトバンクがAI利用を義務化する全体像と背景
義務化に至る背景と経緯の詳細解説
LINEヤフーおよびソフトバンクがAI利用を義務化した背景には、世界的なデジタル化の加速と業務効率向上への強い圧力が存在します。グローバル競争が年々激化する中、多様化・高度化する業務への対応力が求められています。
特に生成AIや大規模言語モデルの進化によって、日々の業務で高度な情報収集、分析、要約、コミュニケーションが可能となりました。日本国内でAI活用が進む一方、効率化や生産性向上を的確に実現できる企業体制の構築が急務です。
LINEヤフーとソフトバンクは、「全社員のAIリテラシー向上」と「現場主導でのAI活用促進」を戦略に掲げ、先進国と同水準の業務プロセス改革を目指しています。
LINEヤフー・ソフトバンクが公式発表した方針詳解
両社が公式に発表したAI利用義務化の方針は明快です。
- 全社員のAI利用を原則義務化
- 生産性2倍を公式目標に設定
- 自社開発AIや生成AIの全社定着を推進
具体的には、調査・資料作成・会議運営・議事録作成など多様な業務でAIツール活用が義務付けられました。プレスリリースでは、これによりイノベーション創出と本質的な業務へのシフト促進も明記されています。また、大規模データプラットフォームの統合や、社内DX施策とも連動し、拡張性あるAI活用体制を用意しています。
日本国内外のAI義務化・活用トレンド比較
世界ではAI活用の義務化が進む流れにあります。特にアメリカや欧州の大手IT企業では、社員向けにAIリテラシー教育や業務利用ポリシーを定める動きが活発です。
一方、日本でも大手企業を中心にAIの業務活用が急速に広まっていますが、LINEヤフーやソフトバンクが全社員レベルでAI利用を義務化したのは先駆的な事例です。下記の比較表で主要なポイントを整理します。
| 企業名 | AI利用方針 | 導入対象 | 目標 |
|---|---|---|---|
| LINEヤフー | 全社員義務化 | 全従業員 | 生産性2倍、新規事業創出 |
| ソフトバンク | 全社員義務化 | 全従業員 | 効率化・DX推進 |
| 外資系大手IT | 部分義務化・推進 | 技術職/一部部門 | 競争力強化 |
社員へのAI義務化が目指す働き方改革のビジョン
AI利用義務化の最大の目的は、「働き方そのものを根本から変える」ことにあります。
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単純作業や定型業務をAIで自動化し、社員が本質的な業務や創造的業務に集中できる環境をつくる
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新しい価値やサービスを創出できる組織文化の醸成
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AIを使いこなすスキル習得による人材の底上げ
これらによって、企業の競争力向上だけでなく従業員の働きがい・生産性向上も目指しています。AIにより、調査・議事録作成・ドキュメント要約など日々の負担が軽減され、常に最適な意思決定ができる環境が想定されています。今後もAIリテラシー教育と運用ルールの改善が重ねられ、全体の底上げが続く見込みです。
AI義務化対象業務と具体的なAI活用事例の深掘り
調査・資料作成における生成AIの実践利用
多くの企業で資料作成や調査業務が効率化されています。その中核を担うのが生成AIです。例えば、文章作成支援では、社員が下書きを入力するだけで自動的に情報の整理や要点抽出が実行され、校正・改善まで行えます。大規模な調査・集計にもAIが活用されており、業界動向や市場分析の初期アウトライン作成も迅速になりました。
主なAI活用例は次の通りです。
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ドラフト作成や要約作業の高速化
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定期レポートの自動執筆・提案
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専門文書の構成チェックと誤字脱字検出
従来数時間かかった資料作成の多くが、数十分で完成し、業務効率を大幅に向上させています。
会議サポートと議事録自動化の最先端運用
AIは会議運営でも不可欠な存在となっています。議題の自動整理や出席者ごとの発言要点のリアルタイム抽出、発言内容の構造化が進み、議事録作成の質も飛躍的に向上しました。特別なツールを用いることで、会議音声のテキスト化や重要ポイントのタグ付けも自動化されています。
議事録自動化の実際の流れは以下の通りです。
| 手順 | 詳細説明 |
|---|---|
| 会議音声データ取得 | 会議を録音デバイスで記録する |
| AIによる自動文字起こし | 発言内容をリアルタイムでテキスト化 |
| 要点自動抽出 | 議題・重要発言・決定事項を分類 |
| 即時共有 | クラウドでチーム全体に共有 |
これにより、会議後すぐに全員が内容を確認でき、意思決定の迅速化や抜け漏れ防止に役立っています。
顧客対応・マーケティング分野におけるAI活用事例
顧客対応の現場ではAIチャットボットが欠かせない存在になっています。顧客からの問い合わせに対し、AIが24時間自動応答し、サポートの質が大幅に向上しました。さらに、マーケティング部門では、広告文の自動生成やパーソナライズされたメール配信施策にもAIが活用され始めています。
主な導入例としては以下が挙げられます。
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AIチャットボットによる顧客の一次応対
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広告コピー・ランディングページ文章の自動生成
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セグメント別に最適化したキャンペーンメール配信
これらの活用により、顧客満足度の向上や業務負荷の削減が実現しています。
大量AIアプリ開発プロジェクトの現場レポート
LINEヤフー・ソフトバンクでは、「100個AIアプリ開発」といった大規模なAI導入プロジェクトが進行中です。各現場でエンジニアや業務担当者が連携し、日々新しい業務効率化アプリが創出されています。
特徴的な取り組みとしては、
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バーティカルSaaS型AIアプリの短期開発
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現場要望に合わせたカスタムAIツール設計
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PoCから本格導入へのスムーズな移行フロー
という流れが可視化され、技術と業務の橋渡しが格段に進んでいます。こうしたプロジェクトを重ねることで、組織全体のDXが加速し、先進的なデジタル変革が現場から実現しています。
AI義務化による組織文化・働き方の変革詳細と影響検証
生産性向上の定量的効果と成果指標
LINEヤフーおよびソフトバンクで推進されているAI利用義務化は、明確な数値目標と成果指標に基づき進められています。
| 指標 | 内容 |
|---|---|
| 生産性KPI | 業務効率化率・AI活用ログイン率・データ入力自動化率など |
| 業務短縮時間 | 会議準備・資料作成・議事録作成の平均作業時間の短縮効果 |
| 定量成果例 | 翻訳・要約など特定タスクで処理速度が最大2倍、エラー件数の減少 |
主なポイント
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業務プロセスごとにAI活用が定着しやすい環境を整備
-
月次・四半期ごとにKPIの効果測定とフィードバック
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社員が日常的にAI利用を意識しやすい設計
こうした指標によって、AI利用による生産性の向上効果が客観的に検証されています。
社員の受け止め方と順応プロセスの現状
AI利用義務化を受けた社員の反応は多様ですが、共通する懸念と期待が明確に見受けられます。
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懸念点
- 新しいツールやシステムへの適応負荷
- 個々のスキル差や習熟度
- AIによる業務自動化での役割変化への不安
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期待される効果
- 作業時間の大幅短縮
- 離席や移動中でも業務が可能な柔軟な働き方
- 社内ナレッジ活用の向上
受け入れ促進策として、企業側は社内説明会やフィードバックの場を定期的に設け、疑問や不安を解消する取り組みを進めています。業務現場の声に寄り添いながら、段階的な導入とサポートでスムーズな順応を図っています。
教育・トレーニング体制構築とサポートの実態
AIの義務化を実効的に機能させるためには、全社員を対象とした徹底的な教育・トレーニングが不可欠です。
| 施策内容 | 概要 |
|---|---|
| 初期AIリテラシー研修 | イントラネット上のeラーニング・動画マニュアル提供 |
| 実践型ワークショップ | 業務内容に応じたグループ演習や個別フィードバックを実施 |
| 社内ヘルプデスク | 専門スタッフがチャット・電話でリアルタイムに質問対応 |
| 定期フォローアップ | 新機能・活用事例など最新情報をメルマガやセミナーで案内 |
重要ポイント
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OJTや実践重視のトレーニング設計
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お問い合わせ対応やトラブル時サポートの強化
-
段階的に学びやすいカリキュラム展開
このように、AI活用を誰もが自分事として取り組めるサポート体制を構築し、安定した組織変革を実現しています。
他社事例と比較するLINEヤフー・ソフトバンクが持つ優位性と独自戦略
国内大手企業のAI活用義務政策との比較分析
LINEヤフーとソフトバンクは、大手IT企業としていち早くAI活用の義務化を推進しています。これにより、全社員が積極的にAIツールを業務に導入し、生産性向上を実現しています。他の国内大手企業もAI導入を進めていますが、義務化まで踏み込んだ事例は少数です。
| 企業名 | AI活用の取り組み | 義務化の有無 | 効果指標 |
|---|---|---|---|
| LINEヤフー | 全社規模でAI利用義務 | あり | 生産性2倍目標 |
| ソフトバンク | 社員にAI利用を義務付け | あり | 業務効率・質の向上 |
| 国内他社Ａ | 部署単位で部分的導入 | なし | 効果検証段階 |
| 国内他社Ｂ | AI導入を試験的に実施 | なし | 一部業務改善 |
強み
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AI活用の義務化による高速展開
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全社レベルでのノウハウ蓄積
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明確な効果測定指標の設置
弱み
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全員のリテラシー格差対応へのハードル
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初期導入コストと教育負担
LINEヤフーとソフトバンクは、既存の枠にとらわれず、全社一体でAIを推進する点が国内有力企業との差別化ポイントです。
グローバルトレンドに沿ったリーダーシップの位置づけ
世界の先進的IT企業と比較しても、LINEヤフー・ソフトバンクのAI活用戦略は極めて先進的です。海外では、GoogleやMicrosoftなどが全社規模でAI統合を進めていますが、日本企業でここまでの取り組みを進めている例はほとんどありません。
| 企業名 | 主要施策 | リーダーシップの特徴 |
|---|---|---|
| Microsoft | AIクラウドとオフィスAI統合 | エンタープライズ市場主導 |
| 全社AI研究／自社サービスへ反映 | イノベーション発信元 | |
| LINEヤフー | 義務化による業務最適化 | 日本市場リーダー |
| ソフトバンク | 社員教育・独自AI基盤強化 | 国内デジタルトランスフォーム |
主なポイント
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グローバル企業同等のスピードでAI導入を全社展開
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日本ならではの業務プロセスに即した独自最適解を提供
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国内外のAI産業成長と情報インフラとして重要な役割
AI活用の推進において、日本から世界に発信するリーダー的存在となっています。
パートナーシップや連携支援体制の詳細紹介
LINEヤフーとソフトバンクは、単独でのAI推進にとどまらず、多様なパートナー企業や機関との連携も積極的に展開しています。特にデータブリックスや先進AIベンダーとの共同プロジェクトは、国内外で注目されています。
主な連携強化の特徴
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データ基盤提供企業との協業により、多様な業種へAIサービス展開を加速
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社外のスタートアップや研究機関と連携した新サービス共同開発
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既存システムと連携しやすいAPI・プラットフォームの整備
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パートナー企業向けのAI教育・サポート体制の充実
全方位にわたる連携と支援体制により、今後さらにAI導入の裾野が広がることが期待されています。こうした柔軟なパートナーシップは、業界全体の進化をリードする重要な役割を果たしています。
AI義務化による業務効率化・費用対効果の実証と課題
AIツール導入費用の費用対効果詳細
AI活用を義務化した企業が最も注目するのが、導入費用に対して得られる実際の価値です。特にLINEヤフーやソフトバンクなど大手企業では、AIツール導入コストと得られるリターンを厳格に評価しています。下記のテーブルにて、主なAI導入にかかるコストと得られる主なリターンを整理します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 初期導入コスト | AIソフトウェアライセンス費用、インフラ整備費用、教育研修費など |
| 維持・運用コスト | サポート費、保守費、追加クラウド利用料 |
| 期待リターン | 業務スピード向上、人的コスト減、会議やドキュメント自動化 |
| 回収期間の目安 | 平均6～12か月で投資回収 |
多くの企業で初期投資はかかりますが、業務効率化による人的・時間的コスト削減と、AIの持続的な進化による業績向上が十分期待できます。
作業時間削減・コストカットのデータ分析
AI利用義務化により、日常業務やバックオフィス作業の大幅な効率化が進んでいます。実際のデータによると、社内AIツール活用前後で以下のような効果が報告されています。
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各種資料作成にかかる時間が約50%短縮
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議事録作成・会議要約業務は最大70%削減
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社内調査・リサーチ業務のコストが大幅ダウン
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人事・経理など定型業務の自動化による人件費削減
このような削減効果により、AI導入前と比較して実作業コスト・時間のいずれも明確な低減が実現。費用対効果を最大化させる取り組みが進んでいます。
人的リソースの最適化と副次的効果
AI利用義務化により見逃せないのが、人的リソースの再配置や社員満足度の向上です。AIによって単純作業や繰り返し業務が自動化されたことで、社員はより創造的なタスクや価値創出業務へ注力できるようになっています。
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残業時間の削減によるワークライフバランス改善
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社員のストレス軽減やモチベーション向上
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知的業務への集中を促す職場環境の進化
また、多様なバックグラウンドを持つ社員もAIツールによってスキルのギャップを補え、全社的なパフォーマンス向上につながっています。継続的な教育体制やAIリテラシー向上施策も重要な副次効果です。
AI利用義務化にまつわるQ&A（よくある質問）総合対応
義務化制度の適用範囲と違反対応
AI利用義務化の対象となるのは、基本的に正社員や契約社員、派遣社員を含めて全従業員です。一部のグループ会社や協力会社にもガイドラインが適用される場合があります。ルール違反や義務未達が発覚した場合には、まず上長からの注意や業務指導が行われ、状況によっては評価やキャリアへの影響も考慮されます。明確な故意や重大な違反については詳細な確認の上、就業規則に則った対応になります。
下記のテーブルで対象者や違反時の対応を整理しました。
| 対象者 | 適用範囲 | 主な違反時の対応 |
|---|---|---|
| 正社員 | 全業務 | 上長からの是正指導 |
| 契約社員・派遣社員 | 指定業務 | 一時業務停止/再教育 |
| グループ会社社員 | 適用範囲限定 | 個別指導・管理部門対応 |
| 協力会社スタッフ | 一部業務 | 契約内容による（要確認） |
日常的にAI活用が業務の一部となる流れが加速しているため、正しい運用方法やガイドラインの徹底が重要です。
効果検証や実効性の疑問解消
AI利用の義務化に効果はあるのかといった疑問は多く寄せられます。実際には、AI導入による業務効率の向上や生産性アップが数値で表れており、定期的な効果測定も行われています。たとえば、資料作成やリサーチの時間短縮、会議準備の負担軽減などで平均20～30％の作業効率化が報告されています。
具体的な検証ポイントは以下の通りです。
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作業時間の短縮
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ミスや手戻りの減少
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業務品質の均一化
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新しい価値創出への時間確保
評価方法としては、KPI（業務スピードや成果物の質など）や自己申告アンケート、定期的なヒアリングによって総合的に実効性が確認されています。疑問がある場合は社内で有識者や管理部門へ質問し、評価方法や数字の根拠を確認することを推奨します。
推奨ツール・サポート体制に関する質問
現場で推奨されているAIツールは、文書生成や要約、会議の議事録作成、データ解析など多岐にわたります。代表的なツールとしては以下が挙げられます。
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文書作成支援AI（ChatGPT、Bing AIなど）
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会議録自動化ツール
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データ分析専用AI
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業務効率化用プラットフォーム
導入時や利用中のサポート体制も強化されています。主な支援策は下記のテーブルの通りです。
| サポート内容 | 詳細 |
|---|---|
| 導入マニュアル配布 | 利用開始ガイドの提供 |
| 社内サポート窓口 | 専門担当による個別Q&A対応 |
| 定期研修と勉強会 | 操作方法や最新情報の共有 |
| トラブルシュート対応 | 利用障害時の即時サポート |
安心して利用を進めるため、どの業務でどのツールが使えるのか迷った時はサポート窓口を活用し、ガイドラインや手順書の確認を心掛けましょう。
AI義務化導入を検討する企業向け導入ステップとリスク管理
導入準備期の体制構築とリーダーシップ
AI利用を義務化するためには、まず確実な体制作りが重要です。強いリーダーシップと現場レベルの理解を両立させるために、下表のような組織体制の設計が有効です。
| 役割 | 主な業務内容 |
|---|---|
| 推進責任者 | 全体統括・目標管理・対外発信 |
| 現場リーダー | 部署横断の連携・進捗管理 |
| IT管理者 | システム導入・運用サポート |
| ファシリテーター | 教育研修・意識改革 |
強調したい主なステップ
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経営層によるビジョン提示と全社会議での説明
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コアメンバー選定と現場巻き込みのムード作り
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IT部門や法務との緊密な連携
導入準備段階で「なぜAI利用義務化が必要なのか」を丁寧に説明することで、現場の納得感が高まりスムーズな推進が実現します。
導入時の課題と解決策・失敗回避ポイント
AI義務化の実施段階では、社内の抵抗や効果測定の難しさ、既存フローとの衝突など複数の課題が想定されます。これらを未然に防ぐためのポイントは下記の通りです。
主な課題と解決策のリスト
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現場の負荷増加への配慮：AIツール選定時に直感的なUI・操作性を重視
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導入直後の混乱：段階的な運用開始とOJT形式の教育
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成果が見えにくい問題：KPIの段階設定と小さなスモールサクセスを共有
特に、「効果が分からない」「本当に業務が楽になるのか」という疑問に対しては、具体的な事例や、定量的な改善データを定期的に提示することが現場定着の鍵となります。
セキュリティ面の留意事項と運用ガイドライン
AIの導入が進む中で、情報漏えいや法令違反のリスク管理は不可欠です。機密情報や個人データの安全を守るには、以下のポイントが重要となります。
| セキュリティ対策例 | 詳細 |
|---|---|
| アクセス権限管理 | 業務範囲ごとに利用権限を分けて設定 |
| ログ管理 | AI操作や出力結果の利用履歴を記録 |
| 社内ポリシーの明文化 | 禁止事項や取り扱い注意点の明確化 |
| 定期的な教育と見直し | 法令・ガイドライン改訂時の随時更新 |
具体的な運用ガイドライン例
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機密性の高い資料はAIに入力しない
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不審なプロンプトや挙動への即時報告体制
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ユーザーごとの利用状況モニタリング
これらを徹底することで、AI導入による情報活用のメリットを最大限に引き出しつつ、安全性と法的安心も確保できます。
最新データで探るAI義務化の今後展望と長期動向
新技術・制度動向の最新情報
近年、企業におけるAI技術の活用が加速しています。特に大手企業を中心に「AIの利用義務化」が現実の政策となりつつあり、LINEヤフーやソフトバンクがその先頭を走っています。最新のレポートでは、AI利用義務化の背景には業務効率化や生産性向上、人材のスキル転換推進、グローバル競争力の強化といった戦略的な目的が挙げられています。これらの動きの中で、AIガバナンスや社内教育の制度設計も急速に整備されています。今後は、より多機能で柔軟なAIツールの導入や、AIリスク管理の社内規程強化など、新たな制度動向にも注目が集まっています。
最新動向まとめリスト
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業務効率化と人材スキル転換の両立
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AI活用に対応したガバナンス体制の構築
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多機能AIツールの導入拡大
国内外の先進事例をエビデンス重視で紹介
AI利用の義務化は国内外の大手企業で実際に進められています。たとえば、LINEヤフーは全社員にAI活用を義務化し、業務プロセスの自動化やデータ分析・資料作成の自動生成など多分野で成果を上げています。ソフトバンクでもAIチャットボットや自動議事録作成システムを導入し、生産性の向上と人的負担の削減が進行中です。
海外では、アメリカやイギリスのIT企業がAIトレーニングプログラムを全社員に提供するだけでなく、意思決定プロセスにAIシステムを組み入れています。公的機関・有識者によるレポートでも、こうした取り組みが組織のスピードアップとミス削減に寄与することが証明されています。
事例比較テーブル
| 企業・団体 | 主な取り組み | 効果・成果 |
|---|---|---|
| LINEヤフー | AI業務支援・自動化システム導入 | 業務効率化、社内DXの深化 |
| ソフトバンク | 全社員向けAI活用義務・教育制度拡充 | 生産性2倍目標、工数削減 |
| 海外IT企業 | AIで意思決定支援・教育等義務化 | タスク自動化、競争力向上 |
将来予測と今後期待される技術トレンド
AI技術とその制度は今後ますます進化する見通しです。AIは今後、データ分析や社内コミュニケーションの自動化だけにとどまらず、クリエイティブ分野や戦略立案にまで領域を広げていくと予測されています。また、AIアシスタントや自動要約ツール、自然言語処理技術の導入が今まで以上に主流になるでしょう。
今後重要になるのは、AIリスクマネジメントの強化や法制度との両立です。個人情報や倫理面の取り組みも拡大し、透明性と説明責任の要請が高まります。
今後期待される技術トレンドリスト
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社内全体にAI教育を義務化
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戦略立案や業務判断を支援するAIシステムの展開
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AIリスク管理体制の拡充
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生成AIや自動翻訳などの先進技術導入の広がり
数年先には、多くの企業がAI活用を前提とした働き方へシフトし、組織全体としての競争力が大きく変わっていくことが見込まれます。
AI義務化に関わる関連法規・倫理・社会的課題の詳細解説
関連法規とコンプライアンス要点
AIの義務化に際しては、国内法規や国際的な基準への対応が欠かせません。日本国内では個人情報保護法や労働関連法規、知的財産権の遵守がAI導入の前提となっています。海外ではGDPR（EU一般データ保護規則）対応も重要視されています。企業が安全かつ合法的にAIを活用するため、専門部門や外部アドバイザーによるガバナンス体制を強化する動きが広がっています。AI利用時に考慮すべき主な規制ポイントを以下にまとめます。
| 法規・ガイドライン | 対応ポイント |
|---|---|
| 個人情報保護法 | データの匿名化・同意取得 |
| 労働基準法 | 労働環境・AI導入による就業管理 |
| 知的財産権法 | AI生成物・著作物権利の確認 |
| GDPR（海外事業の場合） | プライバシー保護・権利行使手続き |
これらを意識した運用指針を明確にし、定期的な監査やコンプライアンス教育を重ねることが、リスク回避のために欠かせません。
AI倫理と社員教育の重要性
近年、AIの利用において倫理観や透明性、説明責任の確保が重視されています。社内でAIを義務化する場合、AIによる意思決定の公平性やバイアス排除、利用目的の明示が求められます。企業は独自のAI倫理ガイドラインを策定し、全社員への定期的な研修やワークショップの開催によって、リスク意識と適切な使い方を徹底しています。
社員教育の主なポイントは以下の通りです。
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AI倫理ポリシーの周知・遵守
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判断プロセスの可視化と記録管理
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AI利用による差別や偏見の防止
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情報セキュリティ・プライバシー教育
継続的な教育体制を整えることで、不適切利用や外部からの批判を避け、持続可能なAI活用を目指すことが可能です。
社会的影響と企業の社会的責任（CSR）
AIの義務化は、企業内部だけでなく社会全体に大きな影響を与えます。自動化による業務効率化や新たな価値創出といった恩恵が期待される一方で、雇用構造の変化や倫理的課題にも向き合う必要があります。企業には、AI活用による社会的な良心と責任ある行動が強く求められます。
企業の対応としては次のようなものが挙げられます。
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人材再教育やリスキル支援の充実
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AI導入による雇用バランスの配慮
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ステークホルダーへの説明責任と透明性確保
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公正な意思決定プロセスの維持
社会と調和したAI活用が企業評価へ直結する時代、CSRの観点でも積極的な対応が不可欠です。
