コラム
社内アンケート集計AI化｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第44回
アンケートのAI集計は、組織内の声を迅速かつ正確に把握するための重要な仕組みといえます。従来の手作業による集計やグラフ作成に時間を要していた…
<p>アンケートのAI集計は、組織内の声を迅速かつ正確に把握するための重要な仕組みといえます。従来の手作業による集計やグラフ作成に時間を要していた業務を自動化することで、組織運営における意思決定のスピードと客観性を高められます。</p>
<p>今回の焦点は「アンケート分析レポート雛形を整備する」ことにあります。定量結果と自由記述を統合的に分析できる雛形を整えることで、次回以降の調査を継続的に価値創出へとつなげる基盤を形成します。この仕組みが確立されれば、調査実施のたびに発生していた集計業務の負担が大幅に軽減され、分析結果をより迅速に経営判断へ反映できるようになります。</p>
<hr />
<h2>目次</h2>
<ol>
<li>アンケートAI集計の全体像を理解する</li>
<li>集計とグラフ化の自動処理を設計する</li>
<li>感情スコアと自由記述分析を組み合わせる</li>
<li>AI分析レポート雛形を整備・運用する</li>
</ol>
<hr />
<h2>1. アンケートAI集計の全体像を理解する</h2>
<p><strong>学習目標：AI集計の目的と構成要素を正しく理解する。</strong></p>
<p>アンケートAI集計とは、回答データをAIによって自動的に整理・分析し、可視化レポートとして出力する仕組みを指します。目的は、数値としての傾向（定量データ）と、自由記述から読み取れる背景感情や洞察を併せて把握することにあります。</p>
<p>この二つの視点を組み合わせることで、手作業では捉えにくかった潜在的な課題や改善機会を早期に検知できます。例えば、満足度スコアは高いものの自由記述に不安の声が多い場合、数値だけでは見えない組織課題が潜んでいる可能性があります。</p>
<h3>AI集計を構成する主な処理</h3>
<p>AI集計は次の三つの処理で構成されます。</p>
<p><strong>①回答データの整形</strong></p>
<p>CSV形式などで収集された回答データを、分析可能な形式に整理します。列名の統一、欠損値の処理、重複データの除去などを行い、分析の精度を高めます。</p>
<p><strong>②定量集計とグラフ化</strong></p>
<p>選択式設問の回答を集計し、平均値・回答率・分布などの指標を算出します。さらに、棒グラフや円グラフなどの視覚表現に変換することで、傾向を一目で把握できるようにします。</p>
<p><strong>③自由記述の自然言語処理</strong></p>
<p>記述式設問の回答をテキスト分析し、頻出キーワードの抽出や感情傾向の判定を行います。これにより、数値化できない「温度感」や「心理的傾向」を定量的に捉えます。</p>
<p>これらをPythonやChatGPT APIなどの生成AI機能を組み合わせて自動化する設計が有効です。特にグラフ化は意思決定者の理解を促す重要要素であり、設計段階で指標と出力形式を明確に定義することが求められます。</p>
<hr />
<h2>2. 集計とグラフ化の自動処理を設計する</h2>
<p><strong>学習目標：定量データの集計と可視化を自動化する手順を理解する。</strong></p>
<p>AI集計設計の基礎は、回答データの前処理にあります。まず、CSV形式などで取得した回答データを整理・標準化します。PythonのPandasライブラリを利用して列名を統一し、不要列を除去した上で、平均値や回答率などの主要指標を算出します。</p>
<p>この前処理が適切に行われていないと、後続の分析やグラフ化の段階でエラーが発生したり、誤った結果が出力されたりするリスクがあります。そのため、データ受領後は必ず構造確認と整形処理を最初に実施します。</p>
<p>続いてMatplotlibライブラリでグラフを自動生成し、設問ごとの傾向を視覚化します。視覚化により、数値の羅列では見落としがちなパターンや異常値を直感的に把握できるようになります。</p>
<h3>運用上の安全注記</h3>
<p>データ構造の変更や列名の誤記があると出力エラーが発生するおそれがあります。自動スクリプトを実運用に導入する前に、必ずサンプルデータで正常動作を確認します。</p>
<p>また、個人を特定可能な情報は入力データから除外し、個人情報保護法（2020年改正法）に従って取り扱う必要があります。匿名化処理を徹底し、分析用データには氏名・社員番号・部署名などの直接識別情報を含めないことが原則です。</p>
<h3>自動グラフ化の実装例</h3>
<table border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width:750px;background-color: #f5f5f5;">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>import pandas as pd<br />
import matplotlib.pyplot as plt</p>
<p># CSVファイルの読み込み<br />
data = pd.read_csv("survey.csv")</p>
<p># 数値列の平均値を算出<br />
summary = data.mean(numeric_only=True)</p>
<p># 棒グラフを作成<br />
summary.plot(kind="bar")<br />
plt.title("設問別平均スコア")<br />
plt.ylabel("平均スコア")<br />
plt.xlabel("設問項目")<br />
plt.savefig("result_chart.png")</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>上記のコードにより基本的なグラフ化が可能です。これをAPI経由で定期実行することで、回答が集まるたびに最新レポートを自動更新できる仕組みを構築できます。定期実行設定により、リアルタイムに近い形で組織の状態を把握し、迅速な対応判断が可能となります。</p>
<hr />
<h2>3. 感情スコアと自由記述分析を組み合わせる</h2>
<p><strong>学習目標：定量結果に加え、自由記述の感情傾向を把握する。</strong></p>
<p>自由記述分析では、ChatGPTなどの自然言語処理モデル※を利用して感情スコア（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの割合）を算出します。これにより、数値化しにくい「職場の温度感」や「心理的安全性」に関する傾向を定量的に捉えることが可能となります。</p>
<p>例えば、「業務量が多い」という記述と「やりがいがある」という記述では、同じ業務に対する感情が大きく異なります。感情スコアを併用することで、こうした微妙なニュアンスの違いを組織全体の傾向として可視化できます。</p>
<h3>感情スコア出力の例</h3>
<table border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width:750px;background-color: #f5f5f5;">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>prompt = f"""以下のコメントの感情傾向を0〜1のスコアで示してください:<br />
{comment}"""</p>
<p># 出力例<br />
{"positivity": 0.72, "negativity": 0.18, "neutrality": 0.10}</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>分析上の留意点</h3>
<p><strong>①1件ずつ処理する原則</strong></p>
<p>感情分析モデルは文脈依存性が高く、複数コメントをまとめて処理すると精度が低下します。1件ずつ評価することが基本です。処理時間が増加しますが、精度を優先すべき場面では個別処理を徹底します。</p>
<p><strong>②倫理的な利用範囲の明確化</strong></p>
<p>結果を補足的に利用し、従業員個人を判定・評価する目的では用いないことが倫理的に重要です。感情スコアはあくまで組織全体の傾向を把握するためのものであり、個人の査定材料としては使用しません。</p>
<p><strong>③可視化による理解促進</strong></p>
<p>抽出されたキーワードをタグ化し、ワードクラウドなどの可視化を組み合わせることで、全体傾向の理解を深められます。視覚的な表現により、経営層や管理職が直感的に課題を把握しやすくなります。</p>
<p>AIによる感情分析結果は、あくまで組織全体の傾向把握や対話促進の参考情報として利用するのが適切です。この位置づけを明確にすることで、従業員の心理的安全性を損なうことなくデータ活用を進められます。</p>
<p>※自然言語処理（NLP）：人間の言語をAIが理解・生成・解析する技術の総称。</p>
<hr />
<h2>4. AI分析レポート雛形を整備・運用する</h2>
<p><strong>学習目標：AI集計結果をレポート形式にまとめ、継続運用できる雛形を作成する。</strong></p>
<p>AI集計の出力結果は、毎回一貫した構成でまとめることが望まれます。レポート形式を標準化することで、過去データとの比較が容易になり、経年変化や施策効果の検証が可能となります。</p>
<p>レポート雛形には、次の要素を標準項目として設計します。</p>
<h3>レポート雛形の構成要素</h3>
<p><strong>①調査概要（目的・対象・回収率）</strong></p>
<p>いつ、誰を対象に、何のために実施したかを明記します。回収率や有効回答数も記載し、データの信頼性を示します。例えば「従業員満足度調査／対象200名／回収率85%／有効回答170件」といった情報を冒頭に配置します。</p>
<p><strong>②定量分析（設問別スコア・グラフ）</strong></p>
<p>選択式設問の集計結果を数値とグラフで表示します。前回調査との比較や、部署別・年代別などのセグメント分析を含めることで、より具体的な示唆が得られます。グラフは棒グラフ・折れ線グラフ・レーダーチャートなど、伝えたい情報に応じて使い分けます。</p>
<p><strong>③自由記述要約（キーワード・感情スコア）</strong></p>
<p>頻出キーワードのランキング、感情スコアの分布、代表的なコメントの抜粋を掲載します。これにより、数値の背景にある従業員の生の声を経営層に届けることができます。</p>
<p><strong>④所見・改善提案欄</strong></p>
<p>AIの分析結果を踏まえた人間の考察と、具体的な改善アクションの提案を記載します。この欄があることで、レポートが単なるデータ報告ではなく、組織改善の起点となる文書として機能します。</p>
<p>これらをWordまたはExcelのテンプレート化し、AIの出力を自動挿入できるように設定します。APIを利用すれば、AIが生成した分析結果をテンプレートに自動埋め込み、レポートを自動生成するワークフローを構築できます。</p>
<h3>運用上の注意と法的配慮</h3>
<p><strong>①人間による確認・監修の必須化</strong></p>
<p>AIの自動分析結果を最終報告として直接使用するのではなく、常に人間の確認・監修を経たうえで最終レポート化することが必要です。AIの誤判定や不適切な表現を見逃さないための安全弁として、この工程を省略してはなりません。</p>
<p><strong>②AIの位置づけの明確化</strong></p>
<p>AIが提示する内容は「提案」または「補助分析結果」として位置づけ、最終的な意思決定は人によって行われなければなりません。レポートにもこの旨を明記し、AI依存のリスクを回避します。</p>
<p><strong>③個人情報保護への配慮</strong></p>
<p>レポートに個人名、具体的発言内容を含める場合は、本人同意または匿名化処理を行い、社内規程に基づいて適正に管理します。「従業員Aさん」ではなく「30代管理職」など、個人を特定できない表現を用います。</p>
<p>この運用体制を明示することで、AIが業務効率を支援しながらも、評価と判断の透明性・説明責任を確保できます。運用ルールを文書化し、関係者全員に周知することで、継続的かつ健全なAI活用が実現します。</p>
<hr />
<h2>まとめ</h2>
<p>本稿では、アンケートAI集計を活用して「アンケート分析レポート雛形を整備する」方法を体系的に整理しました。定量集計と自由記述分析を統合することで、単なる数値比較にとどまらず、組織の実態をより多面的に理解することが可能となります。</p>
<p>この雛形をもとに、以降のアンケート結果を継続的に蓄積・可視化し、組織改善や人材施策の科学的判断材料として活用できるようになります。データを蓄積することで、経年変化の分析や施策効果の検証が可能となり、PDCA サイクルを回す基盤が整います。</p>
<p>自社のAI導入や教育支援に関するご相談は、HANAWA AIラボ公式問合せフォームよりお知らせください。</p>
<hr />
<p>※AI集計：人工知能が回答データを自動で整理・分析する技術。<br />
※感情スコア：テキストデータからポジティブ・ネガティブ・ニュートラルなどの感情傾向を数値化した指標。<br />
※自然言語処理（NLP）：人間の言語をAIが理解・生成・解析する技術の総称。</p>
<hr />
<h2>免責および準拠</h2>
<p>本稿は、2025年11月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。</p>
<hr data-end="1323" data-start="1320" />
<p data-end="1355" data-start="1325"><a href="https://hanawa-office.jp/ai-lab/">AIに関するご相談はコチラ</a></p>
<p data-end="2558" data-start="2427"> </p>
<p>今回の焦点は「アンケート分析レポート雛形を整備する」ことにあります。定量結果と自由記述を統合的に分析できる雛形を整えることで、次回以降の調査を継続的に価値創出へとつなげる基盤を形成します。この仕組みが確立されれば、調査実施のたびに発生していた集計業務の負担が大幅に軽減され、分析結果をより迅速に経営判断へ反映できるようになります。</p>
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<h2>目次</h2>
<ol>
<li>アンケートAI集計の全体像を理解する</li>
<li>集計とグラフ化の自動処理を設計する</li>
<li>感情スコアと自由記述分析を組み合わせる</li>
<li>AI分析レポート雛形を整備・運用する</li>
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<h2>1. アンケートAI集計の全体像を理解する</h2>
<p><strong>学習目標：AI集計の目的と構成要素を正しく理解する。</strong></p>
<p>アンケートAI集計とは、回答データをAIによって自動的に整理・分析し、可視化レポートとして出力する仕組みを指します。目的は、数値としての傾向（定量データ）と、自由記述から読み取れる背景感情や洞察を併せて把握することにあります。</p>
<p>この二つの視点を組み合わせることで、手作業では捉えにくかった潜在的な課題や改善機会を早期に検知できます。例えば、満足度スコアは高いものの自由記述に不安の声が多い場合、数値だけでは見えない組織課題が潜んでいる可能性があります。</p>
<h3>AI集計を構成する主な処理</h3>
<p>AI集計は次の三つの処理で構成されます。</p>
<p><strong>①回答データの整形</strong></p>
<p>CSV形式などで収集された回答データを、分析可能な形式に整理します。列名の統一、欠損値の処理、重複データの除去などを行い、分析の精度を高めます。</p>
<p><strong>②定量集計とグラフ化</strong></p>
<p>選択式設問の回答を集計し、平均値・回答率・分布などの指標を算出します。さらに、棒グラフや円グラフなどの視覚表現に変換することで、傾向を一目で把握できるようにします。</p>
<p><strong>③自由記述の自然言語処理</strong></p>
<p>記述式設問の回答をテキスト分析し、頻出キーワードの抽出や感情傾向の判定を行います。これにより、数値化できない「温度感」や「心理的傾向」を定量的に捉えます。</p>
<p>これらをPythonやChatGPT APIなどの生成AI機能を組み合わせて自動化する設計が有効です。特にグラフ化は意思決定者の理解を促す重要要素であり、設計段階で指標と出力形式を明確に定義することが求められます。</p>
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<h2>2. 集計とグラフ化の自動処理を設計する</h2>
<p><strong>学習目標：定量データの集計と可視化を自動化する手順を理解する。</strong></p>
<p>AI集計設計の基礎は、回答データの前処理にあります。まず、CSV形式などで取得した回答データを整理・標準化します。PythonのPandasライブラリを利用して列名を統一し、不要列を除去した上で、平均値や回答率などの主要指標を算出します。</p>
<p>この前処理が適切に行われていないと、後続の分析やグラフ化の段階でエラーが発生したり、誤った結果が出力されたりするリスクがあります。そのため、データ受領後は必ず構造確認と整形処理を最初に実施します。</p>
<p>続いてMatplotlibライブラリでグラフを自動生成し、設問ごとの傾向を視覚化します。視覚化により、数値の羅列では見落としがちなパターンや異常値を直感的に把握できるようになります。</p>
<h3>運用上の安全注記</h3>
<p>データ構造の変更や列名の誤記があると出力エラーが発生するおそれがあります。自動スクリプトを実運用に導入する前に、必ずサンプルデータで正常動作を確認します。</p>
<p>また、個人を特定可能な情報は入力データから除外し、個人情報保護法（2020年改正法）に従って取り扱う必要があります。匿名化処理を徹底し、分析用データには氏名・社員番号・部署名などの直接識別情報を含めないことが原則です。</p>
<h3>自動グラフ化の実装例</h3>
<table border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width:750px;background-color: #f5f5f5;">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>import pandas as pd<br />
import matplotlib.pyplot as plt</p>
<p># CSVファイルの読み込み<br />
data = pd.read_csv("survey.csv")</p>
<p># 数値列の平均値を算出<br />
summary = data.mean(numeric_only=True)</p>
<p># 棒グラフを作成<br />
summary.plot(kind="bar")<br />
plt.title("設問別平均スコア")<br />
plt.ylabel("平均スコア")<br />
plt.xlabel("設問項目")<br />
plt.savefig("result_chart.png")</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>上記のコードにより基本的なグラフ化が可能です。これをAPI経由で定期実行することで、回答が集まるたびに最新レポートを自動更新できる仕組みを構築できます。定期実行設定により、リアルタイムに近い形で組織の状態を把握し、迅速な対応判断が可能となります。</p>
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<h2>3. 感情スコアと自由記述分析を組み合わせる</h2>
<p><strong>学習目標：定量結果に加え、自由記述の感情傾向を把握する。</strong></p>
<p>自由記述分析では、ChatGPTなどの自然言語処理モデル※を利用して感情スコア（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの割合）を算出します。これにより、数値化しにくい「職場の温度感」や「心理的安全性」に関する傾向を定量的に捉えることが可能となります。</p>
<p>例えば、「業務量が多い」という記述と「やりがいがある」という記述では、同じ業務に対する感情が大きく異なります。感情スコアを併用することで、こうした微妙なニュアンスの違いを組織全体の傾向として可視化できます。</p>
<h3>感情スコア出力の例</h3>
<table border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width:750px;background-color: #f5f5f5;">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>prompt = f"""以下のコメントの感情傾向を0〜1のスコアで示してください:<br />
{comment}"""</p>
<p># 出力例<br />
{"positivity": 0.72, "negativity": 0.18, "neutrality": 0.10}</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>分析上の留意点</h3>
<p><strong>①1件ずつ処理する原則</strong></p>
<p>感情分析モデルは文脈依存性が高く、複数コメントをまとめて処理すると精度が低下します。1件ずつ評価することが基本です。処理時間が増加しますが、精度を優先すべき場面では個別処理を徹底します。</p>
<p><strong>②倫理的な利用範囲の明確化</strong></p>
<p>結果を補足的に利用し、従業員個人を判定・評価する目的では用いないことが倫理的に重要です。感情スコアはあくまで組織全体の傾向を把握するためのものであり、個人の査定材料としては使用しません。</p>
<p><strong>③可視化による理解促進</strong></p>
<p>抽出されたキーワードをタグ化し、ワードクラウドなどの可視化を組み合わせることで、全体傾向の理解を深められます。視覚的な表現により、経営層や管理職が直感的に課題を把握しやすくなります。</p>
<p>AIによる感情分析結果は、あくまで組織全体の傾向把握や対話促進の参考情報として利用するのが適切です。この位置づけを明確にすることで、従業員の心理的安全性を損なうことなくデータ活用を進められます。</p>
<p>※自然言語処理（NLP）：人間の言語をAIが理解・生成・解析する技術の総称。</p>
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<h2>4. AI分析レポート雛形を整備・運用する</h2>
<p><strong>学習目標：AI集計結果をレポート形式にまとめ、継続運用できる雛形を作成する。</strong></p>
<p>AI集計の出力結果は、毎回一貫した構成でまとめることが望まれます。レポート形式を標準化することで、過去データとの比較が容易になり、経年変化や施策効果の検証が可能となります。</p>
<p>レポート雛形には、次の要素を標準項目として設計します。</p>
<h3>レポート雛形の構成要素</h3>
<p><strong>①調査概要（目的・対象・回収率）</strong></p>
<p>いつ、誰を対象に、何のために実施したかを明記します。回収率や有効回答数も記載し、データの信頼性を示します。例えば「従業員満足度調査／対象200名／回収率85%／有効回答170件」といった情報を冒頭に配置します。</p>
<p><strong>②定量分析（設問別スコア・グラフ）</strong></p>
<p>選択式設問の集計結果を数値とグラフで表示します。前回調査との比較や、部署別・年代別などのセグメント分析を含めることで、より具体的な示唆が得られます。グラフは棒グラフ・折れ線グラフ・レーダーチャートなど、伝えたい情報に応じて使い分けます。</p>
<p><strong>③自由記述要約（キーワード・感情スコア）</strong></p>
<p>頻出キーワードのランキング、感情スコアの分布、代表的なコメントの抜粋を掲載します。これにより、数値の背景にある従業員の生の声を経営層に届けることができます。</p>
<p><strong>④所見・改善提案欄</strong></p>
<p>AIの分析結果を踏まえた人間の考察と、具体的な改善アクションの提案を記載します。この欄があることで、レポートが単なるデータ報告ではなく、組織改善の起点となる文書として機能します。</p>
<p>これらをWordまたはExcelのテンプレート化し、AIの出力を自動挿入できるように設定します。APIを利用すれば、AIが生成した分析結果をテンプレートに自動埋め込み、レポートを自動生成するワークフローを構築できます。</p>
<h3>運用上の注意と法的配慮</h3>
<p><strong>①人間による確認・監修の必須化</strong></p>
<p>AIの自動分析結果を最終報告として直接使用するのではなく、常に人間の確認・監修を経たうえで最終レポート化することが必要です。AIの誤判定や不適切な表現を見逃さないための安全弁として、この工程を省略してはなりません。</p>
<p><strong>②AIの位置づけの明確化</strong></p>
<p>AIが提示する内容は「提案」または「補助分析結果」として位置づけ、最終的な意思決定は人によって行われなければなりません。レポートにもこの旨を明記し、AI依存のリスクを回避します。</p>
<p><strong>③個人情報保護への配慮</strong></p>
<p>レポートに個人名、具体的発言内容を含める場合は、本人同意または匿名化処理を行い、社内規程に基づいて適正に管理します。「従業員Aさん」ではなく「30代管理職」など、個人を特定できない表現を用います。</p>
<p>この運用体制を明示することで、AIが業務効率を支援しながらも、評価と判断の透明性・説明責任を確保できます。運用ルールを文書化し、関係者全員に周知することで、継続的かつ健全なAI活用が実現します。</p>
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<h2>まとめ</h2>
<p>本稿では、アンケートAI集計を活用して「アンケート分析レポート雛形を整備する」方法を体系的に整理しました。定量集計と自由記述分析を統合することで、単なる数値比較にとどまらず、組織の実態をより多面的に理解することが可能となります。</p>
<p>この雛形をもとに、以降のアンケート結果を継続的に蓄積・可視化し、組織改善や人材施策の科学的判断材料として活用できるようになります。データを蓄積することで、経年変化の分析や施策効果の検証が可能となり、PDCA サイクルを回す基盤が整います。</p>
<p>自社のAI導入や教育支援に関するご相談は、HANAWA AIラボ公式問合せフォームよりお知らせください。</p>
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<p>※AI集計：人工知能が回答データを自動で整理・分析する技術。<br />
※感情スコア：テキストデータからポジティブ・ネガティブ・ニュートラルなどの感情傾向を数値化した指標。<br />
※自然言語処理（NLP）：人間の言語をAIが理解・生成・解析する技術の総称。</p>
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<h2>免責および準拠</h2>
<p>本稿は、2025年11月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。</p>
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<p data-end="1355" data-start="1325"><a href="https://hanawa-office.jp/ai-lab/">AIに関するご相談はコチラ</a></p>
<p data-end="2558" data-start="2427"> </p>