ゼミ試験に関しては、毎年のように根拠なき噂や怪情報が流れるものですがが、いくつかの点はここで明確にしておきます。

１）1・2年のゼミ履修経験者を優遇することはありません。情コミという学部の性質上、1・2年のうちに多くの先生のゼミに所属する利点は大きいと考えています。既存のゼミ生優遇は、この利点を否定することになってしまいます。もちろん、1・2年のゼミ履修者の方が、その学生についての「よく知っている」ことになりますが、それは有利にも不利にもなりますので、トータルでは有利不利はないと考えてかまいません。
　
２）成績順（GPA順）に決めることもありません。優秀な成績を取ることは素晴らしいことではありますが、学生の特徴が成績だけに反映されているわけではありません。

３）特徴「重視」といっても、目立つタイプや奇人・変人を「優遇」するという意味ではありません。面接で一発勝負の派手なパフォーマンスを仕掛けよう、などとは間違っても思わないように願います。

４）モジュールに関してはあまり考慮しておりません。ゼミ選択と科目履修とは区別して考えております。
　
以上、いくつか気づいた点を書いてみましたが、なお疑問点があるときは、遠慮なくメール（essy59 [at] gmail.com）やtwitter（@massa27）のDMなどで質問してください。噂や怪情報に振り回されるのではなく、自分で動いて情報を取る姿勢が重要です。
　
参考までに、過去の応募者数と入室試験合格者の推移は次のとおりです。年は面接試験の実施年をあらわします。
　
2005年：【着任前につきゼミ募集せず】
2006年：【着任前につきゼミ募集せず】

2007年（ゼミ1期生＝情コミ3期生）20名入室
　一次募集：29名応募（当日2名欠席、受験：男12・女15）→男5・女14
　二次募集【募集 1】：2名応募（男1・女1）→女1
2008年（ゼミ2期生）20名入室
　一次募集：32名応募（当日4名欠席、受験：男13・女15）→男8・女12
　二次募集：実施せず
2009年（ゼミ3期生）20名入室
　一次募集：42名応募（全員受験：男19・女23）→男7・女13
　二次募集：実施せず
2010年（ゼミ4期生）19名入室（20名中、1名が休学）
　一次募集：33名応募（全員受験：男14・女19）→男6・女14
　二次募集：実施せず
2011年（ゼミ5期生）20名入室
　一次募集：39名応募（全員受験：男18・女21）→男4・女16
　二次募集：実施せず
2012年（ゼミ6期生）30名入室　※この期にかぎりゼミを2クラス開設
　一次募集：29名応募（全員受験：男6・女23）→全員入室
　二次募集【募集 1】：2名応募（男2）→男1

2013年：【在外研究のため募集せず】
2014年：【在外研究のため募集せず】

2015年（ゼミ7期生）20名入室
　一次募集：20名応募（全員受験：男5・女15）→全員入室
　二次募集：実施せず
2016年（ゼミ8期生）21名入室
　一次募集：22名応募（全員受験：男5・女17）→男5・女13
　二次募集【募集 2】：5名応募（男1・女4）→男1・女2
2017年（ゼミ9期生）22名入室
　一次募集：21名応募（全員受験：男8・女13）→男6・女10
　二次募集【募集 4】：14名応募（男5・女9）→男0・女6
2018年（ゼミ10期生）15名入室
　一次募集：13名応募（全員受験：男6・女7）→男6・女7
　二次募集：【募集 7】4名応募（男2・女2）→男1・女1
2019年（ゼミ11期生）22名入室
　一次募集：24名応募（全員受験：男9・女15）→男6・女12
　二次募集：【募集 2】13名応募（男7・女6）→男0・女4
2020年（ゼミ12期生）20名入室
　一次募集：23名応募（全員受験：男10・女13）→男5・女11
　二次募集：【募集 4】6名応募（男4・女2）→男3・女1
2021年（ゼミ13期生）20名入室
　一次募集：24名応募（全員受験：男12・女12）→男8・女12
　二次募集：実施せず
2022年（ゼミ14期生）20名入室
　一次募集：28名応募（全員受験：男16・女12）→男10・女10
　二次募集：実施せず
2023年（ゼミ15期生：現4年生）19名入室（20名中、1名が休学）
　一次募集：24名応募（全員受験：男16・女8）→男7・女8
　二次募集：【募集 5】12名応募（男11・女1）→男4・女1

2024年（ゼミ16期生：現3年生）21名入室（復学者1名を含む）
　一次募集：44名応募（全員受験：男20・女24）→男7・女13
　二次募集：実施せず

江下のX（旧twitter）アカウントやゼミのInstagramアカウントもあります。質問があれば気軽に尋ねてみてください。

社会人の多くは30歳前後になると「学生時代にもっと勉強しておけばよかった」と悔やみます。そして、社会人になってから「学生時代にもっと勉強を」と思うことのほとんどは一般教養と基礎的な専門知識に属するものです。物事を考えるための基礎力の不足を痛感するからです。

当ゼミではリサーチの実務を重視します。何を数値データかすべきを考え、面倒なことでもデータ化し、調べるべき資料を調べ、基本文献や論文を通じて学んだ原理や法則を用い、さまざまな情報を関連づける。「現場」の観察を通じ、身近な現象からさまざまな「徴候」をデータ化し、分析をもとにして提案に結びつける。リサーチをするうえで、ごくあたりまえのことを地道に積み重ねようと考えています。

2025年度の重点分野は今年度とおなじく「メディアをデータサイエンスする」です。

「データサイエンスする」とは、分析ツールを使ってデータを作成し、かつ処理することを通じ、日常的な「発見」「気づき」を言語化することです。メディアを理解するには、メディアがどう使われているのかを把握しなければなりません。ご存じのとおり、時代はすでにネットとスマホが主役です。音楽の流行はCDの売れ行きではわかりません。SpotifyやYouTubeでの再生回数や「いいね」の数、SNSでのトレンドの方がむしろ流行の現在形を伝えてくれます。

我々がネットを利用すると、その「痕跡」がネットに残ります。それが蓄積されてビッグデータとなります。そして多くのビッグデータは一定の手続きを踏まえればアクセスでき、データ解析ができるのです。どのような解析が実際にできるのかを知りたい人は、「こちら徒然研究室(仮称)」というサイトを見てみてください。ここは広告代理店でリサーチの仕事をしている江下の知人が個人的に運営しているサイトです。

メディアで起きている現象を理解するには、もはやデータサイエンスは不可欠なツールとなりつつあります。もちろん、ツールは数字を出してくれるだけですので、その意味を解釈するにはメディアや消費行動の基礎的な理論を知っておく必要があります。当ゼミでは、従来の基礎理論を習得に加え、変化や徴候を数字で説明するためにデータサイエンスの手法を身につけるようにしたいと思います。これが「データサイエンスする」の意味です。

では、データサイエンスの手法とは？　それはプログラミングを学ぶこととイコールではありません。たしかにPythonという言語を習得できれば非常に強力な手段を身につけたことになります。Python自体は比較的学びやすい言語です。しかし、Pythonはツールにすぎません。重要なことは、問題解決の際に、どういう数値データを作る必要があるかを考えることです。そして、出てきたデータをちゃんと解釈できることです。データの解釈はプログラミングでは学べません。みなさんは、なぜプログラミングを学ぶことが難しいと思いますか？　ひとつの答えは、プログラミングを日常的に使わないからです。座学で覚えただけでは身につきません。使い続けてはじめて身につくのです。

データサイエンスのツールもおなじです。理論やツールの使い方を覚えたところで、使わなければ忘れてしまいます。だからこそ、本当に重要なのはリサーチをし続けることなのです。データサイエンスは手段にすぎません。だからこそ当ゼミはリサーチの実践がメインなのであって、データサイエンスはそのための手法という位置づけであることを強調しています。

3年生になれば否応なく就活を意識することでしょう。インターンシップに振り回されることになるかもしれません。しかし、就活で最も重要なことは、リサーチを通じ、ぐぐっても出てこないオリジナルの知識を一つでも獲得することです。これこそが「自分らしさ」「自分の強み」となるのです。生成AIへの質問やネットで簡単に掘り出せてしまう程度の知見に、たいした付加価値はありません。本に載っていることも、すでに「周知」の事柄が大半です。

もちろん公開された情報をもとに知識を蓄えることは重要ですが、その上で、「ぐぐっても出てこない」オリジナルの知識を得ることが必要なのです。そのためには非常に泥くさく、そして「回り道」をさすらうようにして積み重ねる作業が不可欠なのです。

なお、リサーチの重要さについては、以前、twitterでつぶやいた内容を、ゼミ生の一人がまとめてくれました。そちらをぜひ参考にしてください。

当ゼミでは、データサイエンスのツールを駆使したリサーチの実務習得を目指します。自分の身近な出来事をリサーチし、自分なりの発見をしてみたいと思う学生を歓迎します。

欲張った目標を掲げるゼミですので、日ごろの活動はハードです。3年ゼミに関しては、4科目分ぐらいの負担があると思ってください。どのぐらいハードなのかは、このサイトで公開している活動記録を読めばわかると思います。無駄に時間をついやすつもりは毛頭ありませんが、ある程度の量をこなすには、どうしても相応の時間が必要なのです。当然、向き不向きがありますので、ゼミ活動に対する自分のニーズと適合するかどうかを十分に検討してください。

ハードな内容にするのには二つの理由があります。
第一に、情コミ学生の多くは3年生になると学習モチベーションが上がります。1・2年生のうちは高校の延長のような科目が多かったのに対し、3年になって多くの専門科目に接することで視点が一気に広がるはずです。そうした感覚が新鮮なうちに、がんがん鍛えた方が効果的に決まっています。

第二に、就活の問題があります。3年生の夏休みはインターンシップに、4年生の春学期は否応なく学生は就活に時間を取られてしまいます。そういうことを前提にしたゼミ活動を進めねばなりません。ならば、その分を3年生、とりわけ春学期のうちにやっておいたほうが合理的でしょう。それは同時に、就活前に自分の強みや関心を再確認することにもつながります。

以上が当ゼミの基本的な考え方です。データサイエンスということの実践を学んでメディアの基礎をしっかりと理解したい、リサーチ実務を習得することを通じて自分の「ひきだし」を増やしたい人は、ぜひ挑戦してください。こだわりを持ってなにかに打ち込むことが好きな人は大歓迎です。

ゼミの日常的な活動はほとんどがグループワークです。そのため、当ゼミではいろいろなタイプの学生に集まってもらいたいと考えております。リーダーシップのある学生も歓迎しますが、全員がリーダーである必要はありません。聞き上手な人、裏方仕事が苦でない人、渉外が得意な人、いろいろなキャラクターで形成されたチームを編成したいと考えています。実際、コミュニケーションが苦手なメンバーが加わることで、むしろ全体の結束力が高まることがあります。当ゼミの活動で重要なことは、「お互いに長所を活かしながら、メディアとデータサイエンスの勉強をしたい」という「あなた」自身の意欲です。

ゼミ活動を進めるにあたり、かならず了解しておいてほしいことがあります。

１）Slack を連絡用プラットフォームに用いる。
２）場合によってはゼミの終了が20時過ぎになっても問題がない。
３）夏のゼミ合宿（メディア研究インカレ原村2026）が実施されるときは参加する。

ただし、部活の都合により、たとえば月に一度は4限終了後に帰らねばならない、というようなケースにも柔軟に対応しております。不都合があれば遠慮なく相談に来てください。

以上

2．発表内容
■ 呉グループ
テーマ： Mrs. GREEN APPLEの歌詞と人気の関係性
人気アーティスト「Mrs. GREEN APPLE」を題材に、歌詞の内容とアルバムごとの人気との関連を数量的に分析した。
歌詞をテキストマイニングし、共起ネットワークやコサイン類似度を用いて「ミセスらしさ」の指標を算出。アルバム間での類似度の差を比較することで、
作風や感情表現の変化を可視化した。分析の結果、感情語や具体的表現の変化がアルバムの人気の高低に一定の影響を与えている可能性が示唆された。
今後は、人気指標（再生回数・評価など）の数値化を進め、歌詞構造との相関をより明確にする方針が共有された。

■ 伊東グループ
テーマ： 専門家と一般視聴者によるドラマ評価の違い
ドラマに対する評価が専門家と一般視聴者でどのように異なるかを比較した。
複数の作品（『VIVANT』『海に眠るダイヤモンド』『御山先生』など）を対象に、批評記事とレビューサイトのテキストを感情分析し、評価軸の差を可視化。
その結果、専門家は構成・脚本・演出といった作品内部の完成度を重視する一方、視聴者はキャストや感動・共感といった体験的側面を評価している傾向が明らかになった。
また、プラットフォームによる評価語の違いも確認され、評価構造の多層性を分析する意義が示された。

３．今後の予定
次回（7月1日）は小沢グループ・鈴木グループによる発表を実施。
全体講評・質疑応答も翌週に実施。

作成　鈴木

2．活動内容
各グループが途中経過を共有。
図や表などの可視化方法を検討し、数値やデータを使った説明の重要性を確認。
音楽・ドラマの人気指標（サブスク、SNS、アワード、再生回数など）を整理。

3．教授からのコメント
理屈よりも「人気とは何か」を具体的に見せることが重要。
先行研究を読むだけでなく、ツールを使って自分の手で結果を出すこと。
数字を作る・見つけることで説得力が生まれる。
量を集めて整理・分類し、一般化・言語化するプロセスを意識すること。
統計やSNSのデータなどを用いて、自分なりの「人気の把握方法」を示すこと。

4．今後の予定
次回（6月24日）は研究発表会を実施。各グループがこれまでの成果を発表する。

作成　鈴木

2．活動内容
各グループが研究テーマの進捗の確認を行い、研究方針を示した。
班ごとに分かれ、引き続き研究を進めた。

3．今後の予定
次回（6月17日）は、発表前最後、効率的に研究を進めよう。

作成　鈴木

2．活動内容
各グループで、前回出たアイデアをもとに研究目的・仮説・分析視点を確認。
「人気を何で測るか」「話題と人気をどう区別するか」という共通課題を再確認。
各班とも、今後のデータ収集・分析の進め方について初期方針をまとめ、発表。教授からフィードバックあり。

3．今後の予定
次回（6月10日）も引き続き、グループでの活動がメインとなる。
発表日は6月24日。

作成　鈴木

2．活動内容
各グループで音楽、ドラマについてブレインストーミングを実施し、研究テーマのアイデアを出し合った。
人気を測る指標として、SNS投稿数、再生回数、視聴率、検索数、ハッシュタグ数など多様な観点が挙がった。
「話題性」と「人気」は必ずしも一致しない点を確認し、どの要素を研究対象とするかを検討した。

3．教授からのコメント
人気は単純な視聴率や再生回数では測れず、社会的影響や話題の広がりを含めて捉える必要がある。
「話題」と「人気」の違いを明確にし、どちらを研究の焦点とするかを整理すること。
抽象的な概念を分解して分析する意味微分法の考え方を応用できる。
どの層（一般ユーザー・コアファン）を対象にするかで人気の定義が変わるため、分析対象を明確にすること。
Googleスカラーを用いる場合は、上位1〜2ページの主要文献を中心に確認すること。

4．今後の予定
次回（6月3日）は、研究の進度を共有した後、各班グループで研究を進める。

作成　鈴木

2．発表内容
■ 伊東グループ
テーマ：「訪日外国人の滞在日数と日本文化への関心」
訪日外国人の滞在日数が長いほど、日本の日常文化（サービス精神やマナー）に関心を持つのではないかという仮説を立て、YouTube動画や掲示板サイトの書き込みをもとにデータを収集・分析した。滞在期間の長短と文化的関心の深さの相関を明らかにし、訪日客の体験志向の傾向を示した。

■ 鈴木グループ
テーマ：「外国人投資家による観光事業への参入」
外国人投資家による観光開発の成功・失敗事例（ニセコ、富良野、白馬、妙高、京都、シーガイア、ハウステンボスなど）を比較・検討し、投資先として選ばれる観光地の条件を分析した。成功要因を多角的に整理した上で、将来的な外国人観光客の動向を踏まえ、糸島を新たなリゾート開発候補地として提案した。

３．グループ講評
■ 伊東グループ
良い点
「人と文化」という観点に早い段階で着目しており、導入が明確でわかりやすい。
広告代理店的なレポートとして、現在のトレンドを的確に読み取ろうとする姿勢が評価された。
一次情報を収集し、テキストマイニングという現代的手法を適切に導入している。
頻出語や特徴語に注目した分析アプローチが良く、言語データを有効に活用している。

改善点
各節で扱う対象（東京／全国）が異なり、構成上の一貫性に欠ける。
背景説明が弱く、「なぜこのトレンドが起きているのか」という文脈的補足が不足。
提言部分の言及量が少なく、深堀りが必要。
テキストマイニングの精度向上（ストップワード設定や複数パターンの比較）が今後の課題。
redditのデータを扱う際、アメリカ人視点への焦点化がより明確だと良い。

■ 鈴木グループ
良い点
ケーススタディとしての完成度が非常に高く、構成が明確。
金融機関の調査レポートのように整理され、外国人投資家という明確なターゲット設定が効果的。
各事例（ニセコ・富良野・白馬・妙高）で、具体的な投資会社名・数値を示し説得力を持たせている。
図表の活用が適切で、データと場面情報のつながりが明快。
糸島提案では成功パターンの応用として筋の通った推論を示しており、論理性が高い。

改善点
ニセコの「世界有数」などの表現に客観的データ（ランキング等）の補強が必要。
京都事例の位置づけがやや唐突で、都市型開発とリゾート投資の体系整理が求められる。
周辺地域（小樽、美瑛など）との連携可能性を考慮した分析が望ましい。
失敗事例の選定が古く、近年のインバウンド文脈に合う事例に差し替える必要あり。
成功・失敗要因の体系化が不十分で、共通構造を整理した分析モデル化が課題。
糸島提案においても、他地域との比較やリスク回避根拠の補強が求められる。

■ 呉グループ
良い点
コンサルティング提案書的な構成で全体の完成度が高く、論理展開が明快。
シンクタンク的な分析ではなく、地方自治体向けの提案書に近い実践的アプローチを採用。
冒頭で仮説を明確に提示し、聞き手の関心を引く構成。
柔軟な思考と即応性を示し、研究姿勢としても優れている。
改善点
観光メディア分析の焦点が国内向けに偏っており、インバウンド分析には不十分。
国際的メディア（例：ミシュランガイド、トーマスクック）の参照や比較を導入すべき。
SNS分析ではインバウンド向けか否かの区別が曖昧で、訪日観光客の視点が後回しになっている。
聴衆から詳細な指摘を受けやすい構成であり、分析範囲と目的の整合性を強化する必要がある。

■ 小沢グループ
良い点
全体的な完成度が高く、分析レポートとして非常に良く構成されている。
冒頭で全体の傾向を明確に示し、データに基づく論理展開が読みやすい。
データと場面情報の結びつきが的確で、どのような変化がどのような場面につながるかを的確に導出している。
為替の視点が説得力を持つ分析軸として機能しており、現実的な説明力を備えている。
中国市場の分析が合理的で、さらに中盤以降で中国以外の市場もフォローしている点が優秀。
観光庁データを適切に読み取り、図表を効果的に活用。
数値とテキストのバランスが良く、読み手への伝達力が高い。

改善点
為替の分析において、2024年特有の長期・中期・短期トレンド差に注意が必要。
　→一面的な評価を避け、複数スパンでの動向を考慮すること。
宿泊施設データの補強が必要。観光庁データのみでは不十分で、平均値だけでは説明しきれない要因があるため、他の統計やフィールド情報を活用することが望ましい。
奈良県への着目根拠が弱い。なぜ奈良なのかという選定理由の必然性を明確にする必要がある。

４．全体講評
仮説・方法・結果の整理を徹底すること。
各グループのテーマを横断的に比較し、全体構造を意識する。
データの出典を明示し、再現性を確保すること。
質疑は研究を発展させるための対話として活用する。
質問を考えながら聞く姿勢が大事。聞きながら「どこを質問しようか」を意識すること。
カジュアルに質問することに慣れる。機械的でも構わないので、質問をする練習を重ねる。

作成：鈴木

2．発表内容
(1) 小沢グループ
　テーマ：「訪日外国人の動向 ― 消費行動の変化：モノ消費からコト消費へのシフト」
　発表内容：
　訪日観光客の中でも割合の上位を占める中国人観光客の消費行動の変化を調査。
　日本の体験型観光の充実と、自国経済の成長による消費意識の変化という双方の要因を分析し、
　「体験への関心」へのシフトが起きた背景を明らかにした。
　政府機関やリサーチ会社、研究機関などのデータを活用する調査方法を身につけた点も成果として報告された。

(2) 呉グループ
　テーマ：「SNSバズと観光地化」
　発表内容：
　観光メディアの歴史的変遷を踏まえ、TikTokのハッシュタグ投稿数分析や検索動向データを活用し、
　SNSのバズが観光地化に与える影響を考察。
　特に父母が浜を事例に、SNSによる観光地化の成功要因を比較分析した。
　データ分析を通じて、SNSのバズが持続的な観光地化を生み出す条件を明らかにした。

3．質疑・ディスカッション
　発表後は全体で質疑応答を実施。
　江下先生より、発表は「説明」ではなく、他者との対話の場として捉えることが重要との指導があった。
・質問は研究内容を深めるための対話として行う。
・聴講者はどんな些細な疑問でも積極的に発表する。
・発表者は質疑を通じて、自身の研究の課題や次の展開を明確にする。

4．今後の予定
　次回（5月20日）は、伊東グループおよび鈴木グループが発表を実施予定。
　発表後に全体講評および各グループへのフィードバックを行う。

作成　鈴木

2．活動内容
　各グループで研究の方向性を整理し、資料収集やレポート作成の進行状況を確認。
　途中で途中経過報告の時間が設けられ、各グループの代表がこれまでの進捗を全体に共有した。
　発表後は、江下先生より内容に関するコメントと今後の進め方への助言があった。
　その後、グループごとに次回発表（5月13日）に向けた準備を継続した。

3．先生からのフィードバック
　キーワードからフレーズを作成し、生成AIを応用して文章を構築する。
　400〜600字程度の短いレポートを繰り返し作成し、思考を小さな単位で言語化していくことが重要。
　作業の段取りを明確にし、各自でできることと対面でしかできないことを区別して効率化を図ること。
　最短でレポートを完成させるため、計画的に作業を進めること。

4．今後の予定
　次回（5月6日）は休講。
　グループ発表は5月13日（第4回）に実施予定。

作成　鈴木

2．自己紹介
お題は「最近見たおすすめの映画・ドラマ・本・アニメとその理由」

3．講義内容
自己紹介後は座学中心で進行。江下先生による自己紹介および講義。
データサイエンスの導入として、Pythonの仕組み、パソコンの構造、ターミナルの役割などを説明。
プログラミングに入る前段階として、コンピュータの動作原理を理解すると良い。

4．コメント
自己紹介を通じて、各自の関心分野の多様さが感じられ、非常に興味深かった。

作成者：鈴木

２．活動内容
　テーマ「インバウンド需要を増やすには」
　２グループ30分間の発表を行った。

【男子グループ】
　台湾からの訪日外国人の旅行満足度を高めることで、消費額を伸ばす。
【女子グループ】
　地方でのコト消費を促進し、300億円の増加を目指す。

作成：大橋
編集：川西

２．活動内容
来週の発表に向けての準備を行った。主にデータ分析と資料集め。
テーマ「インバウンド需要を増やすには」
【データ収集】
・資料を大雑把に検索して大量にダウンロード（200くらい）　
・内容をフィルタリング

※情報源が古い場合（グーグルスカラーだと最新年が2023年だったりする）
→信頼性の高い情報源を探す、ネットの声を調べる
・上記のプロセスと並行して着眼点を考えて、独自性を加えたレポートを目指す。

作成：川西
編集：川西

○先生が最後に食べたい朝ごはん
　胃もたれしないさっぱりしたスープ。

○先生の今日の朝ご飯
　普段はサンドイッチ。具は生ハムとレタス。

○お勧めのキムチ
　東海漬物のこくうまキムチ。
　普通のキムチはすぐ不味くなるが、こくうまは一週間耐えられる。

○卒業旅行にお勧めの国
　ドイツ
　ドイツは大きな街が少ない。小さな街を一か所一泊と順に巡ると外れが無い。

○先生のハマっているもの
　ハマっている漫画は、七つ屋志のぶの宝石匣

○最近見た面白かったドラマ
　光る君へ

○先生の価値観を変えたコンテンツ
　あさきゆめみし

○自分の好きや興味を言語化する方法
・「なぜ」を3回繰り返しても答えられるようにする。
・時間を決めてリストアップする
（例）自分が楽しいと思う時間の過ごし方を3分でリストアップ

○自分の得意を見つける方法
・他人と比べて速くこなせるもの
（例）エクセルのデータ入力が速い。目的地まで速く到着できる。

・合わせ技でオンリーワンになれるもの

○先生からのアドバイス
　有給休暇は新卒一年目から全部消費する。

作成：川西
編集：川西