そらちぃさんの自己紹介
今出川FMは株式会社ヘルプヒールの今お届けするポッドキャストです。
というわけで、今日もスペシャルなゲストにお越しいただきました、
データエンジニアリングユニットユニットリーダーのそらちぃさんです。
そらちぃさんどうぞよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
そらちぃさんといえば、万博会に1回出演いただいたと思うんですけども、
意外とピンでのご出演は初めてということで、どうぞよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
簡単にそらちぃさん普段どんなお仕事をしているか、自己紹介していただいてもよろしいでしょうか。
了解です。僕はデータエンジニアリングユニットっていうところのユニットリードを今はしているんですが、
この会社に入ったのは去年の9月ぐらい。
その時はアプリケーションのエンジニアをやってて、1年ぐらいずっとやってて、
それから突如データエンジニアリングユニットってものが爆誕して、
そこのユニットリードになったみたいな、そういう感じの経緯をしてますと。
普段やってる仕事は、例えばこのデータのところがいろいろ相談とかが来るので、
それをいい感じに実現の方向に持っていったりとか、
あとは既存のデータ基盤はもう既にあるんですけど、
それがなかなかちょっと問題があるので、その問題を潰しにいったりとか、
あとはドキュメントを整えたりとか、そういう感じのお仕事をしてます。
要はデータエンジニアリングに関する領域は大体やるみたいな、そんな感じです。
データエンジニアリングユニットの現状
なるほど、ありがとうございます。ちなみにデータエンジニアリングやるぞって話が来たときどう思いましたか?
なんか、うーん、来たかみたいな。
元々この会社に入る前に、データエンジニアリングとかデータアナリティクスとかアナリティクスエンジニアリングとか呼ばれる領域は一通り経験をしてたんですよ。
それで、僕はデータとかの話がちょっとなめた解釈をしてて、
全てはSQLを抽象化しただけに過ぎない。
これは偽物の境地だったんですけど、偽物の境地に至ってしまって飽きちゃったっていうのが、
実はアプリケーションエンジニアに転向した背景としてはあります。
それから1年ぐらいやってて、データエンジニアリングという話になったので、あんま逃げられるもんでもないのかなって思います。
なるほど。
気持ち的にはアプリケーションエンジニアについては、かなり好きな業務領域の一つだったって感じなんですか?
いや、意外とそんなこともないなっていうのが。
僕がいろいろやってて、語る言葉の量みたいなのを目分量で計測してみたんですよ。
リアクトのバージョンがどうこうとか、リアクトのフックがどうこうみたいな話をしてるような時よりも、
データにカウントする話をしてる時の量が圧倒的に多いという感じで。
なるほど、それめちゃくちゃ面白いですね。
そっちの方が好きなんだろうなという気持ちはあって、こうなるとこれでいいのかなっていうような感じですね。
その言葉の感度っていうのはどうやってやったんですか?
これは勘です。目分量です。
はい、目分量で書いた資料とかを見返すと。
どんぶり勘帳。
なるほど、面白いですね。
やっぱり自分が好きなこととか、いろいろ好きなものがある人っていうのは、
こういうふうに自分が語る言葉の量とかで計測をすると本当に何が好きなのかっていうのは大体わかるというようなことが最近わかりました。
なるほど、これもまたちょっとデータエンジニアリングっぽい話ですね。
これはとあるアニメから取ってきたもので、元ネタがわかる人はぜひ話したいという感じですね。
いいですね。アニメの名前を捨てた状態で、元ネタがわかる方はそらしたんにご連絡を入れた方がいいってことですね。
なるほど、わかりました。ありがとうございます。
実際、データエンジニアリングユニットのユニットリーダー就任はいつでしたっけ?
今年の10月ですなので、1ヶ月前かな。
ちょうど2ヶ月ぐらいかな。
そうですね。
その後、様子はどうですか?
そうですね。当初、僕が引き継いだのはデータエンジニアリングユニットっていう名前だけだったので、引き継ぎとは言わないんですけど、それを。
なので、正直現状どうなってるのかっていうのが全然わからなかったっていうのが、その時の話としてはあるんですよ。
あなたはデータエンジニアリングユニットのユニットリーダーです。
はい、そうですか、という。
ということと、あとはメンバーがいくつか引き継ぎになってというところ、そのぐらいなんですよね。
で、それから実は結構いろいろやりまして、例えばこういうユニットのコアミーティングを再編したりとかして、大事なメンバーが実は今まで入ってなかったという事態があったんで、それをちゃんと直したりとか。
あとは、カンサログとかビッグクエリはインフォメーションスキーマーがあるんで、そこからあれをよく見ると結構いろんなことがわかるんですよ。
現状としてどういうデータ活用が進んでいるのかとかっていうのを把握したり、やっぱり過去の歴史をちゃんと整理して、今までどういう取り組みをして、何がうまくいかなかったのかっていうのはちゃんと考えたりとかっていうのをやってた。
要は現状の把握を徹底的にやるというのをこの2ヶ月ぐらいからずっとやってて、もちろんヒアリングとかもしたんですよ。
いいですね。
なんとなくこの会社がどういう会社で、この会社のデータ分析が現状はどうなって、今まではどうなってて、となるとどういう風にやっていけばいいのかなっていうのは、なんとなく見えてはきたなというのが今のところの感覚としてはありますね。
なるほど。ちょっとやや戦略レイヤーのところも含めてそらちさんは見てるっていう感じなんですね。
データ活用の未来
そうですね。今まで誰も見てなかった。
見てはいたんだけど、全部個別最適の中でずっとみんな見てて、実はそれだけではなかった。全体を合わせてみると、やっぱりどういうやり方がいいのかなっていうのは浮かんでくるかなっていうのが今のところです。
面白いですね。さっきしろっと話題に出てましたけど、ビッグクエリーのインフォメーションスキーマっていうのは結構ここから分かる情報多いんですか?
分かりますね。誰がどんなクエリを書いて、どんなテーブルにクエリを書けてるのかとかっていうのは分かったりとか。
そうだな。さっきやったんだと、開発部とマーケティング部とビジネス部が3大勢力っていうか、それで全部なんですね。
ビッグクエリーユーザー3大勢力って感じなんですね。
開発部は予想通りなんですけど、例えばマーケティング部とかはセールスフォースのデータをガンガン見てたりとか、ビジネス部の方々はオールハンズっていう全社会のミーティングがあるんですけど、そこで出す資料を結構頑張ってスケール変えてやってたりとかっていうのが見えたりしてて、
開発部の話はともかくとして、社定県内に今まで入ってきてたんでともかくとして、マーケティング部とかビジネス部の方々っていうのは今まで我々のデータ戦略を考える上では実は結構見えていなかった領域ではあったりとか、そういうのが分かったりしていったりとか。
面白いですね。
フィッカースタジオのカーストログとかも結構面白いんですよ。僕が全く把握してなかったデータソース。要はデータに対するソースの概念を抽象化したオブジェクトみたいなものがあって、要はそのデータソース1個1個がビッグクエリのクエリに対応したりとか、スプレッドシート1個とかGA4のデータソース1個に対応したりとかっていうような感じのやつなんですけど、それで僕が全然把握してないデータソースが結構使われたりとか。
つまり何が言えるかっていうと、ヘルフィール結構分散型の組織だと思うんですよ。
セルフドライブを標榜してる分、そのセルフドライブができる人を雇ってて、となるとやっぱり自力で持続できる人たちが多い。そういう組織のデータ活用どうなるかっていうと、乱世。戦国時代みたいな感じになってて。
文系的な公明の法則って感じがしますね。
それはその通りです。公明の法則そのものですよあれは。
なるほど。
そう、となると、という状況なんです。持続力があるのはとても良いことで、自分で調べて自分で何とかできるような人たちが集まってて、前回りは何とかしてきた部分も大きいと。
それでできることって結構限界があるんですよね。
そうですね。
技術的にはプロジェクト横断の分析とかっていうのは結構どうやったって個別体的な観点ではできないはずなんですよ。パイプライン作らないと無理な話なんであれは。
そういうものとかはまずできないですし、そもそもできないことがあるっていう話と、あとはデータの品質が重要になる場面とかはあるんです。
顧客向けのレポーティングとかはうちらは提供してるんで、そういう場面でやっぱり個別体的に頼ろうとすると、どこかで負担が絶対にやばいという状態になる。
つまり分散的にある程度データ活用が進んでいるが、その中でも選択的にどこかでやらなきゃいけない部分というのが出てきて、そこを集中的にやっていくのが我々のユニットの価値の出し方なのかなと。
監査ログを見てインフォメーションスキーまでクエリの状況を把握すると、やっぱりここまでやり方が見えてくるというところはあるかなと思います。
この監査ログっていうとかインフォメーションスキーとかその手の既存の取っていたログなりから見るだけでもこれだけのことが見えてくるっていうのもちょっと面白い領域ではありますね、そう考えると。
そうですね、やっぱりこの会社がどういう会社なのかっていうのがよくわかる。
それが実態として反映されるのがそういう実物のオーディットログみたいなもんだと思うので、この会社に合ったやり方でデータ活用をしていくっていうのが一つポイントになるのかなと。
つまりあんまり中央集権集権にしまくるっていうのはそんなに良い話ではないんですよね。
なるほど、ここは結構議論が分かれるところって感じがしますよね。
そうですね。
ある中央集権的な一箇所でここ行けば全部見えますよっていうところがあった方が便利なシステムもあるし、かといってそれにスコープが依存するリスクみたいなところもあると思うので。
そうですね、ある程度分散的な組織であるっていう前提だと、責任を分割するっていうところもポイントになるのかなって思ってて。
我々のユニットは専門的なデータのエンジニアリングのユニットなので、データの品質とかそのデータソースの方には責任が多いけど、データをどう見るかとかUIとかにどうするかっていうところにそこは各自やってくださいというふうにするっていうのは責任の分割としては全然ありというか、それで最近はやろうとしてるっていうところがあります。
なるほど、責任の境界線が結構最近は綺麗に見えてくるようになってきたっていうところがあるんですかね。
まだこれでいけるかなって試してるところですね。これでいけるかどうかはわからんけど。
なるほど、いいですね。結構試行錯誤が始まったぐらいの感じか、そういう意味では。
そうですね。今はどういうフェーズかっていうと、分散的な乱世の状態から何とか秩序を見いらさなきゃいけないところに秩序をもたらしていくっていうのをやってるところ、まあ初めの一歩ですよ。
データエンジニアリングの統一
いいですね。ちょうどオダドムナガ的な時代になって、まず統一されそうな感じがするっていうところですね。
そうですね。あんなおもろではないですけど。
いいじゃん、データエンジニアリング界のオダドムナガっていうダツナで言っちゃうのありかもしれないですね。
統一するべきところを統一するっていうところがポイントだと思います。
引き編める必要がある。
2つ領域の話があると思ってて、プロジェクト横断でのものが必要なものと、あとはそもそも品質を重視しなきゃいけないもの。
この2点に絞って、統一を何とか秩序をもたらしていくっていうのを今はやりたいですね。
今やりたいっていうか、やらなきゃいけないというか、やる必要があるというか。
なるほど。じゃあ面白いですね結構。
ちょっとそらちぃさんのキャラクター的なところにも踏み込んで聞いてみたいんですけど、
今話した通り結構データエンジニアリング領域に対する興味だったり、
こうしたほうがもっと良いプラットフォームになるんじゃないかっていう熱量だったりを結構私は感じ取ったんですけども、
もともとこういうデータエンジニアリングっていう領域自体にはずっと長い間興味があったのか、
それとも何かをきっかけにどんどん深掘りしたのかとか、
この領域そのものに対してはそらちぃさんの人生スパンでいくと、
なんていうか幼稚園生の頃から好きでしたからあんまりない領域だったんですよ。
例えば極端な領域だと。
一方で大人になるとこの領域自体が好きっていう人も一応いっぱいいると思っていて、
そらちぃ人生史の中でどのタイミングでデータエンジニアリング、
データそのものだったりの興味があったのかをちょっと聞いてみたいですね。
そうですね、僕は学生の頃経済学をやってて、経済学ってだいたい二つあるんですね。
理論経済学、理論と実証の話があって、
理論は正式考えたりとかモデルを考えたりする話なんですけど、
僕が興味があったのは実証の方だったんです。
要は理論で云々考えて、それを実際のデータでどうなってるかっていうのを
ちゃんと確認をしていく、すごいんですよ実証経済学の論文って。
よくそんなデータ集めてきたなとか、どこからそんなデータを取ってきたんですかとか。
生データのやつとかそもそも実証しようがないからってことなんですね。
そうなんですよ、とか仮にデータがあったとしてそのやり方は思いつかないなみたいな。
そういう論文とかすごい面白かったんですよね。
というわけなんでデータ分析の世界にまずは入っていったんですよ、一つずつから。
データ分析を一通りやってて、やってて思ったんですけど、
これは別に俺がやる必要ないなっていうレベルのものばっかなんですよね、実はデータ分析ってね。
別にこれ俺やらなくていいなっていう気がしてきて、
そうなるとアナリティクスエンジニアリングっていう領域が次にやってくるんですよ。
これは何かっていうと、例えばBI、ビジネスインテリジェンスのダッシュボードとかをもっといい感じに作ったりとか、
それを作るためのテーブルの設計をしたりとか、パイプラインのテーブルの設計とか、
要は分析の過程をスケールアウトさせるための手段をやるみたいな感じのがアナリティクスエンジニアリングのさっくりとした仕事の内容です。
それをやってるじゃないですか。やってて、このパイプラインそのものがイケてねえなって思った。
要はアナリティクスエンジニアリングって、アナリティクスエンジニアリングってことをまず分かりづらいと思って、
例え話で説明すると、これはSREとアプリケーションエンジニアの関係に似てるんですよ、データエンジニアとアナリティクスエンジニアの関係性。
SREとかってプラットフォームを作るじゃないですか。アプリケーションエンジニアはプラットフォームの上で何とかする仕事。
データエンジニアリングは基本的にプラットフォーマーだと僕は思うんですよね。
アナリティクスエンジニアはそのプラットフォームの上で何とかすると。
僕はアナリティクスエンジニアとして働いてて、プラットフォームそのものがダメって言い方悪いんですけど、改善できるポイントがたくさんあるなという。
大人の言いましに変化しましたね。
そういうところがあるかなと思ってて、思うようになってきたんですよね。
というわけなんで、何やったかっていうと、全部ぶち壊してもう一回作り直したんですよ。
データ分析の重要性
なるほど。
大変でしたけどね。
すごいですね。それが全職時代ですか?
全職時代です。
全部データ基盤作り直して結構な応答ですよね。
大変でしたよ。
逆にそのレベルで作り直す必要あるぐらい、結構まだ当時は基盤があんまりいけてなかったっていう感じだったんですかね、そういう意味では。
そうですね。
そんなことをやってて、障害の発生頻度がほぼゼロになったりとか、そういうことをいろいろやりながらやってて、
僕はかなり珍しい人間として、データエンジニアの仕事で前社長を取ったことがある。
すごい。
この仕事にしては相当珍しい方なんですか?
そうですね。派手なフロントエンド寄りの仕事だと割とイメージつきやすいとかはあると思うけど、
データエンジニアってある種、意味のない領域で社長的な前社長的なものを取るってなかなか珍しいですよね。
そうですね。だいぶ珍しいことだと思います。
そんなことをやってましたという感じで、ただ飽きちゃってですね。
全部SQL抽象化してるだけじゃん、こんなのみたいな思い出じゃん。
あんまり良くないですけどね。というわけなんで、アプリケーションエンジニアに転校して、
転校する際にいろいろあったんですけど、これはまた後で話しましょう。
いいですね。
その中でまたヘルフィールに来ましたという中、ヘルフィールに来るまでの話です。
僕は合理的な意思決定が好きなんですよ。裏を返すとクソみたいな意思決定が嫌いなんですよ。
そっちの気持ちの方が強いかもな。クソみたいな意思決定が大嫌いなんですよ。
なんでそんなバカなことをするんだろうって本当にずっと思ってて。
過去、類々いろいろあったんですね。そこら辺のもやもやすることとか。
そうなんですよね。経済学の実証分析の世界とかだと、やっぱりすごい鮮やかで美しいし、
原理そのインサイトというのが生かされて制作とかになったりしてるって、
すごいデータ分析自体のインパクトが強いなって思うようになったんですよね。
そこのきっかけは学生時代のこれにあるのかなと。
結構そこの制作に反映できる規模の経済学だと割とマクロ的な分析になってくるのかなと思うんだけど、
実際の会社で取り扱うデータ量ってほとんどの会社は実はそんなにマクロ経済学の規模に至らないような、
むしろミクロの部分だと思うんだけど、でもやっぱりそこは生きてくるところっていうのはあるんですか、データの規模が違えど。
あともう一個重要な観点として、スケールをさせることの重要性っていうのがやっぱりJISMでは大きい。
データ分析それ自体が好きっていうのはそれはあるんですけど、僕はその分析の過程をスケールさせることに興味があるっていうのがちょっと、
そこはそうしないとエンジニアリングの話にはなってこないんですよね。
だから僕自身はデータ分析をしたいわけではないというのは思うこととしてはあります。
人がやってるのを見るのは好きだし、それにとっても意味があることだとは思うけど、僕自身がやりたいわけじゃない。
やりたいのはそれをスケールさせる方だなっていうようなところが今はありますね。
面白いですね。ある志向。
意思決定の過程をスケールアウトさせたいんですよね。
意思決定の過程をスケールアウトさせたい。結構いいパンチライン出ましたね。
そうなんですよ。一人でやる。僕が思うこととしては、やっぱり人はこれをどう、
言葉を選んでますね。
ポッドキャストに出していい言葉でどう表現するかを今ちょっと考えてるんですけど。
出していけない言葉先に言ってから出していい言葉に変換してみますか。
そこは編集に期待しましょうか。
ちなみにほぼノーヘンシューなんで今でが良いですけど。
そうなんですか。
放送禁止用語じゃなければ別にしゃべっちゃっていいと思いますけど。
やっぱ個人が強くあって欲しいんですよね、僕は。
強い個人が好きっていう感覚がまずある。
強いやつが好き。
なので人々には強くなってもらいたいんですよね、僕は。
人々が強くなる手段ってやっぱりいっぱいあると思うんですけど。
3食ちゃんと食べるとか筋トレしろとか勉強しろとかいっぱいあると思うんですけど。
その中にデータをちゃんと見ろというのがある。
ファクトベースの話をしようというのがある。
僕が目指したい世界観はそこなんですよ。
個人が強くなる世界観をやって欲しい。
やっぱその個人の力の強さって僕は結構重要だと思ってて。
僕は個人主義者なんですよ、集団主義者じゃない。
強い個人が社会の基礎だと思うんですよね。
そのためにデータを使って欲しいなっていう気持ちがある。
なのでやっぱ意思決定のスケールアウトをさせるっていうのは重要なんですよ。
誰かが人々の中でごくわずかな人たちがデータを見れないっていうのは僕はダメだと思うんですよね。
ある種民主化されてない状態で権力勾配が一極集中している状況ですもんね、構造的に。
僕は自由主義者で個人主義者なんですよ。
いいパンチライト言いますね。
なのでやっぱりそうなんですよね。
なんでデータアナリストからアナリティックスイッチになったのっていうところはそこなんですよ。
意思決定の過程をスケールさせるのはやっぱりエンジニアリングだと思うからってところなんだと思います。
面白いですね。やっぱこの基盤がみんな使えますようになってきたときに初めて
ストレスフリーにデータにアクセスできることによってデータを根拠とした意思決定だったりができるから
その分正確性というか取らなくていいリスクを取らずに済むみたいなところもありますしね、データにアクセスするとか。
そうですね。意思決定の過程、PDCAをちゃんと回しましょうと。
そのためにはやっぱりデータを分析してファクトをベースにして議論をしましょうっていうのは大事だし
もう1個大事なのはそれをみんなができるようになりましょうと。
1人だけ部長だけとか課長だけとかができても意味ないよ。全員がやりましょうと。
そうすれば要は今分析している、今は役職がないような人々の中から将来の部長課長とかが生まれると思うし
どんどん打ち倒していってほしいと思うんですよね。
個人主義と民主化
いいですね。部長たち課長は打ち倒していって、乗せ上がっていくの大事ですからね。
やっぱりどんどんどんどん乱れた世の中になっていってほしいですよ。
どんどんどんどんやるべきだと思うし。
いいっすいいっすね。
プロガイさんね、外国状大歓迎って言われてるので、いいっすねいいっすね。
そうですね。やっぱり強い個人が来そうと思う。
なるほどね。いいですね。図らずも構想議論というか、思想的なところも含めて議論できたのはちょっと面白かったですね今日。
これは本当に出しても大丈夫ですか。
全然大丈夫と思いますよ。
いいねいいねって言いながら私も話聞いてたんで、ある種の共犯関係なんで安心してください。
わかりました。ありがとうございます。
いいですね。でも結構大事ですよね。個人個人が強い集団であって、ヘルシーな議論がバチバチある中で
良いアウフ平面が起きるみたいなところが結構大事だと思っていて、
それがない組織って結局職位で意思決定が決まっちゃう組織だと思ってその逆を取ると、
あんまり健全ではないんですよね。絶対間違えない人というか、無病性は兄を求めるというか、そんな人間はいないので基本的には。
そこのある種、信じるところと信じないところが明確に分かれるっていうところも、
仕事に対する考え方としては結構面白い考え方ですよね。
そうですね。健全な対立が生まれてほしいですよね。
大事ですね。いいねいいねだけじゃ良くならないですからね。
そうですね。
なるほど。めっちゃ面白い話聞きましたね。ありがとうございます。
ちょっといろいろお話を深掘りした際に聞きたかったんですけれども、
アプリケーションエンジニアに転向するときにいろいろあった話とか聞ければと思ってましたが、
実はお時間がだいぶ迫ってきてまいりまして、ちょっと延長して話聞いちゃいますか。
いいですよ。
前職時代に常にアプリケーションエンジニアに転向したんでしたっけ。
前職の頃はわきわきデータエンジニアリングばっかりやってて、
ちょっとアプリっぽいことはやってはいたがちょっとしたことぐらいなので、
本当に職名経歴書に書けるようなことではなくみたいな。
じゃあ転職してついにアプリケーションエンジニアに転向してだったんですね。
もともと個人開発でアプリケーションの話をやってたんですよね。
確かに確かに。
ヘルペルに面接するときとかもずっとその話してましたもんね。
そうですね。
爆誘いしましたよね普通に。
そうですね。
ある種のプラットフォームを作られてたと思うんですけれども、
ちゃんとユーザーがついていて定期的にバズってっていうプラットフォームなんで、
そこを作り込めてるのはすごいですよね。
ありがとうございます。
あれは結構いろんな面接でも出したんですか?
そうですね。
面接では出しはしたがそこまでという感じでしたね。
そうなんですね。うちだと爆誘いでしたもんね多分。
なるほどね。
結構それもあって、アプリケーションエンジニアとしてのベースはあった状態なんですかね、そういう意味では。
そうですよね。ベースはあってという感じで。
実際JISM入るとどうでした?
こんな感じかだったのか、それとも意外とむずいぞだったのか。
そうですね。こんな感じかっていう気持ちと、
もうやっぱ半分はあって、やっぱりちょっとJISMはJISMとして、
JISMというかヘルフィール独特みたいなところもやっぱりちょっとあったりとか、
ヘルフィール、今の技術スタックの得意なところとかっていうのもあったり、
なかなか。
なるほど。
じゃあ実際今アプリケーションエンジニアとデータエンジニアリング領域と両方やってるところはあると思うんですけれども、
結構どっちが好きとか、どっちもそれぞれ面白いけどとかっていうのはありますか。
今はデータエンジニアリングの方が面白いかなと思って、
やっぱ面白いというか課題感と直に向き合えるというのは良いところかなと。
アプリケーションの方も結構重要といえば重要で、
アプリケーションの中にデータを渡してるとかっていう話とかも出てはいて、
そういう時の議論とかはアプリケーションエンジニアとしての基礎は生きてはくるかなって、
そんな感じのところはあります。
未来のデータエンジニアに向けて
分かりました、ありがとうございます。
ちょっとお時間も迫ってきたので最後に一言、
もしかしたら未来のデータエンジニアリングユニットメンバーも聞いてるかもしれないし、
ファンに関心を知りながら聞いてるだけの人もいるかもしれないですが、
ぜひ聞いていただいてる皆さんに一言メッセージをお願いします。
ありがとうございます。
そういう感じでデータエンジニアリングって結構やることとかがいっぱいあるんで、
もし気になった方はぜひ僕とお話ししましょう。よろしくお願いします。
ありがとうございます。
というわけで本日もスペシャルなゲスト、
データエンジニアリングユニットユニットリーダーのそらしさんにお越しいただきました。
そらしさんどうもありがとうございました。
ありがとうございました。
今で川FMは過去の全エピソードもSpotifyやApple Musicなのでお聞きいただけます。
ぜひ感想もお待ちしています。
Xでハッシュタグ、シャープ今で川FMで投稿してください。
ではまた次回もお楽しみに。
