オープニングとテーマ紹介
デザインの味付け
はい、始まりました。デザインの味付け。
この番組は株式会社アジケ代表の梅本とその仲間たちが、デザインについて雑談を交えながら話す番組です。
今日のお相手は、ちょっと久しぶりの登場になります。
アジケで人事責任者をやってくれてます、山口さんです。山口さん、よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
2回目の登場ですね。
はい、ありがとうございます。
もともと何になりたかった、みたいなのおっしゃってましたよね。
そうですね、学生時代の時にラジオパーソナリティになりたかった時期があります。
この番組がめちゃくちゃ有名になったらそうなるかもしれないですけど。
前回出演させていただいて、すごく20年ぶりぐらいに自分の中でラジオ熱が再燃しまして。
最近すごく聞いてます。
あの回、結構知り合いからまた人事の方出ないんですかって聞かれたんだよね。
あれじゃないですか、原ちゃんを休ませたいリップサービスじゃなかったんですか。
休ませたいリップサービスもあると思うんですけど。
それもあると思うんですけど、会社のことに対して興味を持ってくださっている方もたまにいらっしゃるんで。
ありがたいですね。
デザインの話ももちろんメインで聞きたいというのはあると思うんですけども、
会社のことでどういう制度になってんの、みたいなのも聞きたかったということで。
まあまあ知れてよかったです、みたいな声もほんと3人ぐらいしかいないんですけど、3人ぐらい聞きましたっていう感じですね。
ありがたいです。嬉しいです。
こういう形で、ちょっと今日もね、そういうお声のリクエストもいただいたので出ていただいたという次第でございます。
はい、ありがとうございます。
今日のテーマは何でしょうか。
AI活用における現場の課題
はい、今日はAI時代の人材育成をどうするかっていうことをお話しさせていただきたいと思います。
難しいテーマ。
絶賛悩み中のテーマ。
絶賛悩み中、もう確実に今日は回答ない問いだと思いますから、好きかって話でいいんじゃないかなと思いますけど、なぜこのテーマにしたんですか。
はい、少し前の話にはなるんですけれども、現場でリードのUIデザイナーで最近すごく活躍している方と、
ミーティングの時の雑談の中でAI、最近どういうふうに使ってるとか、どういう状況みたいな話が出まして、
その中でこんなことを聞いたんですね。
結局現場でワークフローの中で当たり前に使うようになったんだけれども、やっぱりスキルがまだない方とか若手の方が使っても思うような良い成果物につながらないんだよねっていう話を聞きまして、
これは現場で実際にそうなんだっていう一つ気づきがあったことと、やっぱりそれだとこの先育成の部分ちょっとだいぶ問題になるんじゃないかなっていうところは自分は少し危機感を、
これは急ぎ対応すべきなんじゃないかなっていうことがしおぎって、そこからちょっと考えるテーマだったので今日持ってきました。
ありがとうございます。いやぁ、まさにっていう感じですよね。
若手のAIが作ってるやつとかもずっと失敗してるみたいな感じで見るもんね。
そうですか。
これは良くない例を話しますけど、私が使ったらこういう想定成果物ってもう結構すぐ出るのにとか思っちゃうんだけど、
だからこの辺ぐらいだったらできるかなと思って一回AI使って頑張ってみてっていうふうに依頼してみたら、2日ぐらい経っても全然できてなかったりとか、
なるほどみたいな、ちょっと聞いてみたらここ詰まってたんだみたいなことを経験したことあります。
なるほど。私がお話ししたデザイナーの方はやっぱり完成形のイメージがついてないから使っても持ってくことができないっていうふうに言っていたんですけど、
梅本さんの状況もそれに近い形ですか?
そうですね。ゴールイメージがやっぱり湧いてなかったのかなとか思いましたね、その時は。
なるほど。じゃあ一緒ですね。
アジケ社内のAI活用状況
その辺も踏まえて、例えば現場の話ちょっと入りましたけど、今現場で起きていることってその方との話どういうことだったんですか?
具体的にどういう状況だったかっていうことですかね。
そうですね。
その方はデザイナーだったので、自分が一緒にプロジェクトに入ったりマネジメントしているデザイナーの方が、
おそらく現場のプロジェクトの中で成果物とか実際のアウトプットを作るときにAIを使うんだけれども、
上がってくるもの、それから結局フィードバックをたくさんしなければいけないものであって、
だからといって、ジュニアでもすぐにお客様に出せるようなものになったりとか、そういう状況ではないっていうことを話してくださいました。
なるほど。
ここはあれか、私が回答しなきゃいけなかったのか質問を受けなきゃいけなかったのか。
今日はまずこのお話をするにあたって、自分もそうですし、聞いてくださっている皆さんにも参考になるかなと思うんですけど、
今現場で実際にAIのツール等をどれぐらい、どのように活用しているかということを、
私よりメモさんの方が詳しいので、まずはじめにお伺いしてみたいと思ったんですけれども、いかがですか。
ありがとうございます。
まず、うちの社内の環境としては、Gemini、Googleワークスペースのビジネス版を使っているので、
Geminiは基本的に皆さんがイメージしやすい、チャットとかでやり取りするという標準のツールがGeminiです。
エンジニアの方は、これはちょっと分かれるんですけども、カーソルというエディターツールでAIがついているものがあるんですが、それを使っていたり、
クロードコードを使っているエンジニアもいます。
あとはデザイナーもクロードコードを使っている人も、最近結構増えているような気がするので、10人ぐらいいるんじゃないかなと思いますけど、
そういう選べる環境があって、あとはFigmaとかについているAIを使ったりとか、そういうことはやっていると思います。
今は個人の範囲で、全社的なワークフローが標準的に組み込んで置き換わっているというよりは、個人の範囲とかプロジェクトの範囲で適宜活用しているというような状況が近いですか。
そうですね。一番広いところだと、プロジェクトでこういうAIを使ったワークフローでやりましょうというのはできていると思うんですけども、
それを全社のルールとかにしてやっているのはないかな。全社のAI活用術、Tipsみたいなのは共有はしている会議体とかチームもあるんですけど、
全社統合ルールみたいなまではまだいけてないっていうのが実情ですね。
なるほど、ありがとうございます。一番使っているのって、例えば企画段階の壁打ちだとか、最初に情報設計とかワイヤフレームの叩きを出すところの形をベースを作るのに使ったりだとか、
そういうことをプロと早めに出すとか、デザイナーと言うとその辺ですか。
そうだと思います。これも私が見えている範囲だけなので、もっと違う使い方をしている社員もいると思うんですけども、
まさに企画の壁打ちを作って、それをFigmaメイクとかを使って作ってみて、それで何度か壁打ちしてからFigmaで成形したりとか、
あともうちょっと動かしてみたいなというときはもうFigmaのプロトタイプじゃなくて、クロードコードにつないでデモにしてみたみたいな人もいるというのは聞いてはいますね。
なるほどですね。効率化されて、少し手間だった部分がだんだん早くなっていきますね。
そうですね。どこまで試作品というかお客様に出せるものを、お客様に出すものも当然試作品なんですけども、
お客様に出せるものの9大点をクリアしたものを、早くは出せるようになっているんですけども、やっぱりこれで出していいよね、
これだとお客様が何を判断していいか分かるよねっていう状態まで持っていけるまではまあまあ苦労しているんじゃないかなという気がしますね。
そこはあれですね、やっぱり最初のところの課題と同じで、やっぱりある程度ベースは出してもそこからどうしていくかっていうところがすごく知見がいるというところなんですかね。
そうですね。ある程度みんな助かっている人多いと思いますね。
AI時代のワークフローの変化と専門性の育成
梅本さんはAIワークフローに関する書籍を8月の24日に出版されるということで、今ちょうど執筆が無事終わったような状況かと思うんですけれども、
今後私たちのワークフローとかデザイナー、エンジニア、ディレクターの現場の仕事がどのように変わっていくというふうにお考えかをちょっと今お伺いしてみてもいいですか。
ありがとうございます。まずはちょっと宣伝も挟んでいただいたので、8月24日、AIとデザインワークフローの本を出しますので、皆さんちょっと詳細な内容はまたもう少しリリースできると思いますけど、ぜひお買い求めください。よろしくお願いします。
で、あれですね、ワークフローがどう変わっていくのかっていう話ですよね。
私が観測している範囲というか、これも多分一般的なAIを活用している会社さんの流れですけども、企画はまずAIと一緒に壁打ちをする。
で、製作になってくると、今までは多分Figmaとかでデザインを作ってプロトタイプを作って、OKが出たらコーディングというか開発をして、それでリリースをしていくっていう流れでしたけども、企画の段階で大体固まってきたらそこからもう一気にプロトタイプを作ってみて合意を取る。
合意を取ったプロトタイプを元に、次はテンプレートになり得るようなページをみんな作り込んでいるような気がします。
例えば、B2BのSAS系のサービスだと管理画面とかあったら、ナビゲーション部分とかメインコンテンツ部分とかってパーツを分けられるじゃないですか。
そのパーツをしっかり作り込んで、AIが読みやすいデザインに作り込む。
その後にAIで量産をして、その量産の時に当然エラーが少なくなるようなプロンプトとか仕組みとかハーネスとかいうんですけども、そういうのをやって最後にテストとかも品質を上げていくみたいな。
今までだと順番に順番にやっていったものが、一気にテンプレートを作ってから量産をして整えるみたいなやり方に変わっているような気がします。
なるほど。
あれですよね、AIっていうツールもチームの一員として開発に加わるような状況になると、先にルールを定義したり、そのルールの元になっている思想とか背景とかルールそのものとかをログとして、
AIの中に貯めつつ、各人間が、メンバーがそれを使いながらアップデートしたり演習していくみたいな、そういうイメージですかね。
そうですね。まさに、AI、エージェントとか言いますけど、めちゃくちゃ量産とか決まったものを複製するのはめちゃくちゃ得意な人がいるみたいな感じなんで、その人の活用ポイントはどこなんだっけみたいな感じだと思いますね。
なるほどですね。そうするとやっぱり、そもそものテーマに立ち返りたいんですけれども、そのプロジェクトだったりサービスとか事業とかプロダクトの、今課題は何でどちらに向かっていくべきかとか、どういうことを検証するべきかとか、どういうふうにルールを枠組みを整えたらいいのか。
そこら辺の精度とかがすごい求められていて、作ったりとか形にしたりとか、プロタイプ組んだりとかそういったところはどんどんどんどん、今までジュニアがそういうところを皆さんやりながらだんだんだんだん自分のスキルを伸ばしていったようなところはだんだん置き換わっていくイメージですよね。
そうですね。本当にそうだと思います。
どうするんでしょうか。
元のテーマは教育だもんね。
そういうアプローチがだんだんフロー自体が変わってくると、部屋が出してくれるものとかを通じてどうやって経験値を若手の人とか部屋の人とか集んでいけばいいのかなってところがすごくまだ不透明だなっていうふうに思いますよね。
いやー悩ましいよね。これは本当に今皆さんが直面している新人に対する教育とは言わないけど、新人の人が仕事を覚えてもらうためのステップっていうのをどういうふうにしていってプロとしての判断を身につけてもらうのかっていうのを悩んでるポイントだよね。
そうですね。梅本さんの書籍の中にも、ものづくりを自分で作れる人はそういったものさしが備わっているけど、そのものさしがない状態で部屋を使ってもなかなか難しいっていうようなことをどこかに記載されてたと思うんですけど、まさにそのものさしはどこで作るのか。
いや本当にものさしをどうやって作るのかっていうのは、新しいものづくりのやり方っていうのがどこかのタイミングでは確立されると思うんで、さっき私が言ったよくわからないことを言ったと思うんですけど、あれも一つこうやってサービスを作り上げていけばいいんだってなると、たぶんその人はその一連の業務を通して完成物とかゴールがわかってくるわけじゃないですか。
だからゴールがわかるとやっぱりものさしになるので、それを踏まえて自分はどの部分が得意とかどの部分がわかってないからみたいなので、修練させていくみたいなことになってくるのかなとか思いますよね。
うーん、そうですよね。やっぱりこう、すぐなんかプロンプト入れたらすぐ出てくるから、それをそのままどんどん活用していって、スピードとか効率だけを早めればいいっていうのではなくて、やっぱりどういうレビューをするかとか、どういうものを重ねるかとかどういう判断をするかっていう、何て言うんですかね、判断ポイントとか指針を身に備えていってもらう必要がありますよね。
おっしゃる通りですね。これも多分巷でよく言われてることですけど、AI時代に人間のクリエイターの価値は何になってくるかっていうと、判断することと責任を負うことは基本的には人間が持つ。
作るところっていうのはまだもちろん人間しか作れない部分あると思うんですけども、そこは何かいずれAIが侵食しやすい領域になってくるみたいなところで。お客さんが目の前にいると思うとわかると思うんですけども、何かいいものを作りますよってパパパってAIで作って、何かはいこれどうですかって見せたときに、まあいいね、じゃあこれちゃんと動くのとか、これでちゃんとビジネスになるのって言うと、何か分かりませんって言うと、何だそりゃみたいになると思うんですよね。
なのでそこに発生していることってやっぱり責任感とかその人の、その人の判断が合っているのかどうかっていうのを聞かれているみたいなことだと思うので、その3つに分けて考えると、どういうスキルというか、コンピテンシーを持っていけばいいのかなっていうのも整理されてくるのかなと思ってます。
なるほど。方向性とかなんとなくの理想像は見えるんですけど、具体で自分の会社の中を見たときに、本当にどういう風にしていくのがいいのかなって、やっぱり具体のところはちょっとまだ悩みますよね。
悩むね。今まで言ってもOJTって何らかんだ言っても別にあるわけじゃないですか、実際は。
はいはいはい。
案件に入って先輩について、座学やったことあるけど、実際やってからようやくわかるみたいな、下積みイコールOJTであり教育の機会だったみたいなのがあると思うんですけど、それがなくなる前提になったっていうのが今じゃないですか。
はいはい、なるほど。
だからそうなってきたときの育成というかプロになってもらうための育成方針っていうのを考えて作んなきゃいけないっていう状況なんでしょうね。
本当におっしゃる通りです。その中身を考えなければいけないんですけど、めちゃくちゃ難しい。
それはなんかおっさんとかが、経験ある人ができるぞっていう話じゃないもんね。
技術を伝えたりとか、知識をインプットしたりとか、アウトプットの積み重ねで身につけてきた部分は全部そこら辺はAIとかが回答とか実務もこなしてくれるってなったときに、そのやり方ではない方法でそれを習得していけば、そのいわゆる物差しは育たないわけじゃないですか。
はいはいはい。
今度、AIが出してきたものに対するレビューとか、自分で方向性を作りながら膨らませていったり判断するっていう、そういう積み重ねでその類似の経験をしていくんだと思うんですけど、
そういったことを、そういう何て言うんですかね、ちょっとわかりにくいことをどうやって教育体系とか育成のプランに落とし込むのかなっていうところが今の自分の迷いっぽい。
そうですね、全体像か。
前段の話はさっきなんていうの、OJTで育てられなくなったから、OJTに変わる教育プランが必要だよねみたいなのが多分前段の共通理解としてあって、
そっからじゃあどうするのよみたいな話のテーマだと思うんだけど、
AI時代における教育・育成方針の模索
僕もわかんない流れに喋ってるくらいですけど、
AIって結構なんていうのかな、ノートブックエレベーターとか見てもそうだけど、チュートリアルを作るのとか得意じゃないですか。
なるほど。
知識とそれに対してこういうふうにやったらいいんだっていうデータ作りというか、
参考作りはすごくできると思うんですよね。
まずはやっぱりAIが得意なところとか、新人の方も学習しやすいっていう意味では、
業務手順とか、理解度テストとか、練習問題とかあるじゃないですか、
ノートブックエレベーター作れそうな、そういうチュートリアルはまず充実させていくみたいな前提があって、
例えばこう、仕事って知らなくてもできることと、知らないと価値にならないことの2つに分けて考えていってあげたらいいのかなとか、
ちょっとぼんやりと思ってまして、
なるほど。
知らなくてできることっていうのは車の運転とかだと、エンジンの構造とか知らなくても一応車は運転できるみたいなので、
AIの本当のブラックボックスみたいなのは私も当然分かっていない部分は多分ありますけど、
でもやっぱりAIを使って何かを作ることができるっていうのは、
知らなくてもお客さんが求める成果物を作っていけるようにはなるっていう領域の話と、
知らないと価値にならないというのはさっき言った判断とかですね。
これがお客さんにとってどういう価値があるのかっていう判断してあげるとか、
お客さんが持っている情報をどういうふうに捉えて、
AIに作らせるとお客さんにとって意味のあるものになってくるのかとか、
そういう知らなくてもできることと知らないと価値にならないようなことをちゃんと分けて、
学ばせてあげるみたいな準備がいいのかなとか思ってました。
なるほど。前者はこうやっぱ環境づくりですよね。
後者は現場の中でどういうマネージェントを聞かせてやっていくかみたいなところですよね。
そうね。後者の方がどっちかというとOJTに近いかもしれないですね。
そうですね。やっぱり結構大事かなと思っているのは、
やっぱり教育制度とかそういうことではなくて、
PMとか管理者とかリードの方とか上の方がどういうふうにお客さんに対してとか、
プロジェクトに対してサービスに対して向き合うのかみたいなところをやっぱり示しつつ、
成果物そのものに対してのフィードバックではなくて、
その質を高めるための観点とか、そういったところをフィードバックしていくっていう、
そういう文化づくりみたいなのがちょっといるのかなと思っているっていうのが今ですかね。
まさにまさにそうだと思います。
これは実際にやって浸透させて成果を出そうと思うとなかなか難しいテーマですね。
本当そう。1年ごとに何かトライするっていう感じなんじゃないですかね。
採用におけるAIの影響と個人の評価
あとは新人の人には多分もうOJT、OJTっていうのはそもそもやっぱり難しいから、
ふわふわしたこと言われるけど、都度学習サイクル回してねみたいな姿勢のある人と、
そういうスタイルだよっていうふうに言っといてあげるっていうのもいいかもしれないね。
なるほどですね。ありがとうございます。
すごい余談なんですけど、今採用の方も割とこのAI出てきて状況変わってて、
今年にすごい。うちで途中で課題選考があってアウトプット出してもらうじゃないですか。
あれをもうみんなすごいAIで作ってくるようになって、成果物を。
最初そこまでみんなそんな風に新卒候補の人とかやってくるってことは分からなかったんで、
一番最初のうちは出てきたものを見てこんなみんなAI使って出しちゃうんだみたいな驚きがあって、
これでは意味がないからということで途中から一応そのスキルについて後々伸ばせるから、
今はこうあなたの考え方とかアプローチを知りたいんで使わないでくださいっていうふうにしてるんですけど、
それが正解かもちょっと分からなかったりするんで、採用の方とかもちょっと。
やっぱりアウトプットを通じてその方のスキルを見るとかがちょっと状況が変わってきてるんで、
本当に難しいなと思ってます。
山口さんはよく考える人のことをすごく評価するタイプだと思うんで、
その事象に対してあなたはどう捉えたのかみたいな、そういうことをやっぱり知りたいっていうことだよね。
そうですね。
さっき判断が残るって言ったからまさにそういうことだよね。
そうですね。難しい。
ありがとうございます。
梅本氏の書籍と今後の展望
今日は私の本の話もしてくれて嬉しいよ。
本当にずっと前から原稿は徐々に徐々に梅本さんと編集者の方がやりとりされての横目で見つつ、
Google Docsの原稿が全然読めなくて。
難しいね。
最近やっとPDFでデザインされたものが上がってきて、私も読むことができたっていう。
読めるじゃねえか。
なんか夜携帯で読んじゃったんですけど、なんか上がってきてのチェックしようと思って見たら、
面白くてバババーっと暗がりで全部読んでしまう。
本当?嬉しい。
すごく読みやすかったです。
本当ワークフロー変わるって去年ぐらい言って、
ワークフローについて本を書いてみたいと思ってから、もう変わってきてんじゃんみたいな状態になって。
本当大変そうでしたよね。事例の部分とかでどんどんスピード速く状況変わってくるから何度も書き直しされたり。
本当だよ。AIモデル出しすぎだよ。やり方変えすぎと思ってた。
初執筆でこういうすごい難しいテーマで書き始めたらどんどん変わっちゃうっていう。
いやいやでも本当幸せ者ですね。なんか本を書けるなんてそんな日が来ると思ってませんでしたよ。
いやもう梅本さんは本当にどんどん本を出していただける方っていう。
本当か。
やっと一冊目が出るっていうことで大変嬉しく思っております。
いろいろお願いしますこの先も。
もう結構なんかね、もうお腹いっぱいだなって今思ってたところだったけど。
なんか全然違う、哲学の本とかいいんじゃないですか。
いやなんか、そう最近は本当もうまた仏教なしかやってるぐらいまた仏教のみ込んでるんで、やっぱデザインは仏教なんじゃないかなと思ってるぐらい。
デザインは仏教。すごいですね。それ読んでみたいです。デザイン仏教。組み合わせが。
デザイナーを志すんだったら多分仏教知っといた方が楽なんじゃないかっていう感じですね。
いいです。そういう方向性の本はないんじゃないですか。
でもそうなると私仏教語れるぐらい知識とか正しくないから、
ちゃんと誰か正しい人のもとに僕はこう思うんだけど、合ってますかみたいな感じで聞いてみたいね。
そういえば哲夫しかいないじゃないですか。
いやいや、恐れ多いですよね。
いいですね、こういう仏教の話とか。
すみません、宗教っぽくなっちゃったら申し訳なかったですけど、
今日はそんな話ですね。だから今日のタイトルはAI時代の人材育成どうする。専門性を高める経験が詰めない問題。
というところで前提変わっていく話ですけど、ワークフローが変わったりしてます。
その時にワークフローが変わったりAIが変わっていくんだから、我々が今までやってた教育というかやり方も変えていかないといけないよね。
そういう考え方があるんじゃないかみたいな話ですよね。
そうです、ありがとうございます。
山口氏の料理とセカンドキャリア
今日は結構いろいろ聞いていただいたのでしゃべる回でした。
すみません、ごめんなさい。いっぱい質問してしまって。
また山口さん来てもらって社内の紹介とかもしてもらえたらと思います。
はい、ぜひ。ありがとうございます。
今日も聞いていただきましてありがとうございました。
ありがとうございました。
編集コウキ、お疲れ様でした。
お疲れ様でした。
山口さんも何か書籍出したほうがいいんじゃない?
私ですかね、興味あるのは料理ですね。料理。
あれ、ヨガのインストラクターの資格も持ってるけど、料理。
そうですね、ヨガ、インド哲学とか古典的なヨガとかも、先ほど仏教の話だったら興味ありますけど。
でも料理はすごい通ずるところあると思ってて、
最近すごく料理好きな理由としては、
主婦歴が、主婦というか子供が生まれてたくさん料理するようになってから4年半ぐらい経つんですけど、
やっぱこれまでの人生と比べると、すごいアウトプットの数じゃないですけどめちゃくちゃやってるんですよね。
確かにアウトプットすごいです。
そうするとやっぱりすごい気づきがあってやる中で、
すごいこのいわゆる料理本に書いてある、
なんで1センチじゃなくて8ミリなのかとか、
なんで強火じゃなくて中火なのかとか、
それこそさっき出てきましたけど観点みたいな、
おいしくするにはどういう考え方とかやり方が必要なのかっていうのがやってたらわかってきたんですよね。
すごい。
それで今すごい興味持ってますね。
すごい。
これちなみに1センチと8ミリの話聞いてもいいけど、なんで8ミリなのとか。
おいしいと感じる料理の構成要素って多分決まってると思うんですけど、
香りとか味以外に食感とか、
厚みとかで言うとちょっと厚み違うだけで食感とか火の香りとかが違うんですよ。
なるほどなるほど。
だからこの厚さとかこの形で切ることが最適、おいしい、おいしい最適解であるみたいな、
やっぱ1センチだと分厚すぎるし5ミリだと薄すぎるし、
やっぱそれはその料理家の人がいろいろ試した中で、
5ミリがおいしいとか8ミリがおいしいっていう一つの回答なんだなっていう。
やってたら気づきます、本当。
これ厚すぎてちょっと食べづらいなとか。
えー。
そういうことがすごいたくさんあって、
昔やっぱその単純に味付けとかしかあんまり観点がないんですけど、
良くなってきました。
なるほど、その辺気づけるんだね、やっぱアウトプット多いとね。
そうです、やっぱすごい繰り返す中で気づきがいっぱいあって、
これが専門家がやってる観点とかやり方だとかっていうので、
私のセカンドキャリアがあるとしたら、料理の話に行きたいと思います。
セカンドキャリア。
いやー、食べてみたいね、なんかね。
家が遠いからね、私ね。
そうですね。
ちょっと機会があれば、
ぜひ何か行きたいですね、なんかみんなでね。
なるほどね、そうね。
そういう機会も探しましょう。
はい。
エンディング
今日もありがとうございました。
はい、ありがとうございました。
ありがとうございました。
