【印刷会社・出版社】校正・校閲AIエージェント——誤字脱字・固有名詞・表記ゆれ・差別表現を一括チェックする仕組み【プロンプト4種完全公開2026年版】

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金曜18時、社史800ページの初校が刷り上がった。来週月曜には著者校正へ送らなければならない。隣の席にいたベテラン校閲者は今春退職、自分は校正歴2年。「この本、固有名詞だけで2,000以上ある……」と、赤鉛筆を握る手が止まる。創業者の名前は3種類の漢字で混在し、子会社名は新旧入り混じり、地名は合併前の表記が残る。月曜朝までに人名・地名のブレを潰し切れる気がしない。蛍光灯の下、過去刊行物の社史第1巻を膝に置きながら、佐藤さん（仮名・37歳）はため息をつく。

この記事では、こうした「人手では追いつかない校正・校閲現場」を支援する校正・校閲AIエージェントの設計と、そのままコピペで動かせる実装プロンプト4種を公開します。

> 注記: 本記事は2026年5月時点の生成AI技術と、出版・印刷業界で進む業務効率化の流れを踏まえたビジョン・実装提案です。実在の特定書籍・特定企業の導入実績を断定するものではなく、「こう設計すれば現場が回り始める」という具体的な設計図として読んでください。実装にあたっては、機密情報の取り扱い範囲・著者との契約条項・出版社の編集方針を必ず社内で事前に協議してください。

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この記事で得られるもの

– 中小印刷会社・中堅出版社・社内報・自治体広報・士業ニュースレター制作者向けの校正・校閲AIエージェント全体像
– そのままコピペで動かせる実装プロンプト4種（誤字脱字／固有名詞ブレ／表記ゆれ＋差別表現／用語統一辞書 自動更新）
– 「校正」と「校閲」の違いと、AIに任せていい領域・人間が最終判断すべき領域の線引き
– 差別表現を5段階リスクスコアで見える化する仕組み
– 過去刊行物から用語統一辞書を自動学習・自動更新する設計
– 機密情報（未公表書籍・著者個人情報）の取り扱いルール

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「校正」と「校閲」の違い——AIに任せていい領域はどこか

最初に、現場でも混同されがちな2語を整理します。誤解したままAIを使うと「やってはいけない領域」までAIに任せてしまうからです。

| 区分 | 主な対象 | 例 | AI活用の可否 |
|——|——–|—-|————|
| 校正 | 文字の誤り | 誤字脱字、送り仮名、助詞抜け、ルビ違い、行末禁則 | ◎ 得意 |
| 校閲（事実） | 内容の真偽 | 固有名詞の実在、年号、引用、データ | △ 補助のみ。最終確認は人 |
| 校閲（文体） | 著者の文体・表現 | 漢字ひらく／閉じる、括弧の種類、改行ルール、トーン | ✕ 著者・編集者の領域 |
| 差別表現確認 | 用語の社会的可否 | 職業差別語、属性差別語、世代偏見、ジェンダー表現 | △ リスクスコアまで。可否判断は人 |

つまり、AIエージェントが本領を発揮するのは「校正」と、校閲のうち機械的に検出できる範囲（表記ゆれ・固有名詞のブレ・差別語の候補抽出）までです。著者の文体や、グレーな差別表現の最終可否は、必ず人間（著者・編集者・出版社の編集方針）に委ねます。

これを最初に決めておかないと、現場は「AIが直してくれたはず」「いや人間が見るはず」のお見合いで漏れが出ます。

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なぜ今、校正・校閲AIエージェントなのか

中堅出版社・印刷会社・社内報担当が共通して抱える課題は、規模差があれど驚くほど似ています。

– 熟練校閲者の退職 — 1990年代に大量採用された世代が定年を迎え、引き継ぎ期間が短い
– 固有名詞の累積疲労 — 社史・記念誌・自治体広報誌は、合併前後の社名・地名・人名が常に混在する
– 表記ゆれの属人化 — 「ユーザ」「ユーザー」「user」のどれを使うか、社内ルールが口承で残っている
– 差別表現の難しさ — 同じ語でも、文脈・対象読者・10年後の社会情勢で評価が変わる
– 過去刊行物の活用不足 — 「あの本でどう書いたっけ」を毎回紙でめくっている

総務省・経済産業省の白書でも繰り返し指摘される通り、出版・印刷業界はDXの遅れが目立ちます。AIエージェントは、人間にしかできない判断を残しつつ、機械的な検出作業を巻き取る現実的な打ち手だと考えられます。

なお、AIによる業務改善のスキルを体系的に学びたい方は、[Udemy](https://trk.udemy.com/c/7221214/3193860/39854)に「AI×業務効率化」「ChatGPT×ライティング」など編集現場でも使える講座が揃っています。社内勉強会の教材としても向いています。

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校正・校閲AIエージェントの全体像

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[原稿（Word/PDF）] + [過去刊行物（PDF/テキスト）]
│
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┌─────────────────────────────────────────┐
│ ① 誤字脱字検出エージェント │
│ タイポ・送り仮名・助詞抜けを検出 │
│ → 修正候補3案＋確信度 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────────────┐
│ ② 固有名詞ブレ検出エージェント │
│ 人名・地名・社名・商品名の表記揺れを照合 │
│ → 推奨表記＋過去刊行物の出現箇所 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ ③ 表記ゆれ統一＋差別表現リスクエージェント │
│ カタカナ・送り仮名・数字表記を統一 │
│ 差別表現を5段階スコア（0〜4）で評価 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────────────┐
│ ④ 用語統一辞書 自動更新エージェント │
│ 過去刊行物から表記を学習 │
│ 今回の判断結果を辞書に追記 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
[出力]
(A) 指摘箇所一覧（行番号・該当箇所・推奨修正）
(B) 修正候補3案
(C) 判断必要箇所のサマリー（人間判断用）
(D) 用語統一辞書の更新案（差分形式）
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エージェントは順番に処理しますが、出力はすべてドラフトです。校閲者の最終判断を置き換えるものではなく、「人間が判断に集中できる状態まで整えるアシスタント」と位置付けてください。

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プロンプト①：誤字脱字検出エージェント

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あなたは出版社・印刷会社で20年の経験を持つ校正者として振る舞ってください。
日本語書籍・社史・広報誌・パンフレットの初校原稿に対し、「文字の誤り」だけを検出する役割です。

入力

– 原稿テキスト：[原稿本文をここに貼り付け]
– ジャンル：[書籍／社史／社内報／自治体広報／士業ニュースレター]
– 想定読者：[一般読者／専門家／高齢者／中高生／自治体職員]
– 文体方針：[常体／敬体／です・ます混在可]

検出対象（この4類型のみ）

1. 誤字（同音異義の誤変換、字形類似のミス）
2. 脱字（助詞抜け、語尾抜け、句読点抜け）
3. 送り仮名の誤り（行う/行なう、表す/表わす など）
4. 単純なタイポ（「こんにちわ」「ふいんき」など）

検出しない範囲（明示的に除外）

– 著者の文体・好み（漢字ひらく/閉じる、括弧の種類、改行ルール）
– 表記ゆれ（このプロンプトでは扱わない。プロンプト③へ）
– 固有名詞の真偽（プロンプト②へ）
– 差別表現の可否（プロンプト③へ）

処理手順

1. 原稿を行番号付きで内部展開する
2. 各行を上記4類型で走査する
3. 疑義のある箇所のみ抽出する（疑義がない行は出力しない）
4. 各疑義に「修正候補3案」と「確信度（高／中／低）」を付ける
5. 確信度「低」が10件を超える場合は「文体方針の確認が必要」と注記する

出力形式（CSVライク）

| 行番号 | 該当箇所 | 種別 | 修正候補A | 修正候補B | 修正候補C | 確信度 | 補足 |
|——|——–|—-|———|———|———|——|—-|

品質基準（自己チェック）

– 確信度「高」のみ自動置換を推奨してよい
– 確信度「中」「低」は必ず人間に判断を仰ぐと注記する
– 著者の意図的な表現（古語・方言・造語）を誤字と断定しない
– 同じ箇所を異なる類型で重複検出した場合、より重い類型に統合する

制約

– 著者の文体を勝手に修正しない
– 「より良い表現」の提案はしない（誤りの指摘のみ）
– 専門用語は判断保留にする（「専門家確認推奨」と注記）

カスタマイズ変数

– [原稿本文]：チェック対象テキスト
– [ジャンル]：書籍/社史/社内報/広報誌/ニュースレター
– [想定読者]：誰が読むか
– [文体方針]：常体/敬体
– [専門領域]：医療/法律/会計など。判断保留に使う

使用例（入力）

原稿：「来年度の経営方針については、社長より以下のとうりお伝えします。」
→ 出力：行1／該当「とうり」／種別＝送り仮名の誤り／A「とおり」B「通り」C「とうり」（保留）／確信度＝高
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このプロンプトの肝は「検出しない範囲の明示」です。多くの現場で起きるのは、AIが親切心で文体まで直してしまい、編集者が「いや、ここは著者がわざと変えてるんだ」と全部戻すムダ作業です。検出範囲を契約のように縛ることで、確信度の高い指摘だけが上がってきます。

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プロンプト②：固有名詞ブレ検出エージェント

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あなたは出版社・印刷会社の校閲ベテランとして振る舞ってください。
原稿に登場する固有名詞（人名・地名・社名・商品名・組織名）の表記ブレを検出します。

入力

– 原稿テキスト：[原稿本文]
– 過去刊行物の用語集：[過去の本・記事から抽出した用語リスト。形式：用語|推奨表記|出現書籍|備考]
– 媒体ジャンル：[書籍／社史／広報誌／ニュースレター]
– 厳密度：[厳格／標準／緩やか]

検出対象

1. 人名のブレ
– 漢字違い（齋藤／斎藤／斉藤）
– 送り仮名違い（佐々木／ささき／佐佐木）
– 敬称の有無（社長／さん／氏／様の混在）
2. 地名のブレ
– 合併前後（旧○○町／○○市○○地区）
– 漢字／カタカナ／英字（東京／TOKYO／とうきょう）
3. 社名・組織名のブレ
– 旧社名／新社名（○○工業／○○ホールディングス）
– 法人格表記（株式会社○○／(株)○○／○○Co.,Ltd.）
4. 商品名・サービス名のブレ
– ロゴ表記（A&B／A and B／AandB）
– バージョン違い（○○2023／○○2024）

検出しない範囲

– 著者の意図的な表記（旧字体への愛着、古い時代描写）
– 引用箇所内の表記（原典通りが原則）
– 注記で別表記を使うと宣言された箇所

処理手順

1. 原稿から固有名詞候補を抽出する（人名／地名／社名／商品名で分類）
2. 過去刊行物の用語集と照合する
3. 同一エンティティで2種類以上の表記が出現したらブレ候補とする
4. 推奨表記を提示する（過去刊行物で多数派／最新の刊行物の表記を優先）
5. 引用・古い時代描写などの除外候補も別表に出す

出力形式

[A] ブレ検出表
| エンティティ | 出現表記 | 出現箇所（行） | 推奨表記 | 根拠 |

[B] 除外候補（人間確認）
| エンティティ | 表記 | 行 | 除外を推奨する理由 |

[C] 過去刊行物に未登録の固有名詞
| 新出固有名詞 | 行 | 推奨確認先（著者／資料） |

品質基準

– 同名異人（同姓同名の別人）を機械的に統合しない
– 一文字違いでも別人の可能性があれば人間確認に回す
– 旧社名→新社名は「執筆時点」を確認のうえ推奨を決める

制約

– 過去刊行物に存在しない固有名詞を「正しい」と断定しない
– 著作権・肖像権に関わる固有名詞（実在人物の伝記等）は確信度を必ず「低」とする
– 推測で氏名・地名を補完しない

カスタマイズ変数

– [原稿本文]
– [過去刊行物の用語集]
– [媒体ジャンル]
– [厳密度]

使用例

原稿：「創業者の齋藤一郎は、1968年に斎藤工業を設立した。」
→ 出力：齋藤一郎／斎藤工業の「斎」字違い／推奨「齋藤」（過去社史第1巻で多数）／要人間確認
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固有名詞ブレは、社史制作で最も時間が取られる工程です。AIで一次抽出するだけでも、人間は「グレー候補だけを見る」状態になります。

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プロンプト③：表記ゆれ統一＋差別表現リスクスコアリングエージェント

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あなたは出版社の編集校閲チームのシニアメンバーとして振る舞ってください。
原稿の(1)表記ゆれと(2)差別表現リスクを同時に検出し、後者は5段階スコアで提示します。

入力

– 原稿テキスト：[原稿本文]
– 社内表記ルール：[カタカナ末尾の長音／送り仮名／数字表記／英字大小]
– 媒体ジャンル：[書籍／社史／社内報／自治体広報／士業ニュースレター]
– 想定読者層：[年齢／職業／属性]
– 公開予定時期：[YYYY年MM月]（社会情勢の参照点として使用）

検出対象A：表記ゆれ

1. カタカナ末尾の長音（コンピュータ／コンピューター）
2. 送り仮名（行う／行なう、引っ越し／引越し）
3. 数字表記（2025年／二〇二五年／令和7年／2025/4/1／2025-04-01）
4. 英字大小・略称（AI／A.I.／人工知能、HP／ホームページ）
5. 単位表記（％／パーセント、kg／キログラム）

検出対象B：差別表現リスク（5段階）

– スコア4（重大）：明らかな差別語・現在使用が回避される語（例：身体・職業・属性に関する歴史的差別語）
– スコア3（高）：文脈次第で差別性が指摘されうる語（例：旧称呼、世代偏見、ジェンダー固定）
– スコア2（中）：誤解・配慮不足を招きやすい表現（例：高齢者を一括りにする表現）
– スコア1（低）：時代の変化で配慮が望ましい語（例：「主婦」「独身」など対象限定が必要）
– スコア0（情報のみ）：差別的ではないが、媒体方針に応じて検討を要する語

検出しない範囲

– 引用文・歴史記述で原典通りに使う必要がある語（前後文脈で判断保留）
– 著者の主張として明示的に使われている語（その場合は意図確認のため別表に出す）

処理手順

1. 表記ゆれ候補を抽出し、社内ルールと照合する
2. 差別表現候補を抽出し、5段階スコアを付与する
3. スコア3以上は必ず「文脈・代替案・人間判断推奨」を併記する
4. スコア4は記事内に残すかを必ず編集会議に上げるよう注記する
5. 引用箇所のスコア3以上は別表に出し、出典明記の要否を提案する

出力形式

[A] 表記ゆれ統一表
| 行 | 該当 | 出現数 | 推奨統一 | 根拠（社内ルール／多数派） |

[B] 差別表現リスク表
| 行 | 該当 | スコア | 文脈要旨 | 代替案 | 判断推奨者 |

[C] 編集会議エスカレーション一覧（スコア3以上のみ）
| 該当 | 推奨対応 | 理由 |

品質基準

– スコア決定の根拠を必ず併記する（「○○のため」）
– 同じ語でも文脈で異なるスコアを付ける（機械的な辞書置換をしない）
– 著者の意図が読み取れない場合はスコアを1段下げ、判断推奨者を「著者」とする

制約

– AIだけで「公開可／不可」を断定しない
– 法的判断（名誉毀損・プライバシー侵害）は弁護士確認推奨と注記する
– 過去刊行物にあった表現でも、公開予定時期の社会情勢を踏まえて再評価する

カスタマイズ変数

– [原稿本文]
– [社内表記ルール]
– [媒体ジャンル]
– [想定読者層]
– [公開予定時期]
– [編集方針キーワード]：自治体広報/学術書/自費出版など

使用例

原稿：「主人がサラリーマンの主婦の方々に向けて……」
→ 出力：「主人」スコア2／「主婦」スコア1／代替案「配偶者がお勤めの方々」「ご家庭で家事を担う方々」／判断推奨者：編集者
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差別表現は、辞書的な置換だけでは扱えません。文脈・媒体・公開時期で評価が変わるため、スコアと根拠と代替案をセットで人間に渡す設計が現実的です。

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プロンプト④：用語統一辞書 自動更新エージェント

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あなたは出版社・印刷会社の編集データベース担当として振る舞ってください。
過去刊行物から用語統一辞書を学習し、今回のプロジェクトで決まった判断結果を反映して辞書を更新します。

入力

– 既存の用語統一辞書：[CSV形式。列：用語ID／用語／推奨表記／カテゴリ／登録日／更新日／確信度／備考]
– 過去刊行物の本文（最大10冊分）：[テキスト]
– 今回プロジェクトでの判断ログ：[行／該当／決定された推奨表記／決定者／決定日]
– 辞書方針：[厳格／推奨／参考の3層]

学習対象（過去刊行物から）

1. 同一エンティティで複数表記がある場合の多数派
2. 直近3年で表記が変わったエンティティ（旧→新）
3. 既存辞書に未登録の固有名詞・専門語・社内用語

学習しない範囲

– 単発の使用例（出現1回のみは登録しない）
– 引用箇所内の表記
– 著者の独自表現（注記が付いているもの）

処理手順

1. 既存辞書を読み込む
2. 過去刊行物から表記候補を抽出する
3. 既存辞書と差分を取る（追加／更新／削除候補）
4. 今回プロジェクトの判断ログを反映する（最新の判断を優先）
5. 厳格／推奨／参考の3層に分類する
6. 更新案を差分形式で出力する（人間レビュー用）

出力形式

[A] 追加候補
| 用語 | 推奨表記 | カテゴリ | 出現数 | 推奨確信度 | 出典 |

[B] 更新候補
| 用語ID | 旧推奨 | 新推奨 | 変更理由 | 影響範囲（既刊数） |

[C] 削除候補
| 用語ID | 用語 | 削除理由（出現減・使用回避など） |

[D] 矛盾警告
| 用語 | 既存辞書 | 過去刊行物多数派 | 今回判断 | 矛盾理由 |

品質基準

– 自動で辞書を上書きしない（必ず人間レビューを経る）
– 出現1回の語は「参考」層に留める
– 判断ログと過去刊行物多数派が矛盾する場合は警告を出す
– 旧字体・新字体の置換は慎重に扱い、影響範囲を必ず併記する

制約

– 著作権者から個別の表記指定がある語は「厳格」層に維持する
– 法律用語・医学用語は専門家確認推奨フラグを必ず付ける
– 著者ごとの個性表現は辞書に組み込まない（プロジェクト辞書に分離）

カスタマイズ変数

– [既存の用語統一辞書]
– [過去刊行物の本文]
– [今回プロジェクトでの判断ログ]
– [辞書方針]
– [専門領域フィルタ]：医学／法律／会計など

使用例

既存辞書：「コンピュータ＝コンピュータ（多数派／2018年登録）」
過去刊行物（直近3年）：「コンピューター」が「コンピュータ」を上回る
→ 出力：更新候補：コンピュータ→コンピューター／変更理由＝直近3年で多数派逆転／影響範囲＝既刊5冊
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辞書はメンテナンスされなければ陳腐化します。「学習＝自動取り込み」ではなく、「学習＝差分提示」までで止め、判断は人間が行う設計が安全です。

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Before / After 業務フロー比較

| 工程 | Before（人手のみ） | After（AIエージェント併用） |
|——|—————-|————————|
| 初校受領 | 紙の初校＋赤鉛筆。机に積み上げ | Wordファイルをエージェントに投入 |
| 誤字脱字 | 1ページずつ目視。深夜残業で疲労蓄積 | 確信度高の指摘だけを校閲者が確認（数分） |
| 固有名詞照合 | 過去刊行物を物理的に開いて照合 | 用語集とAIが照合、グレー候補のみ人が判断 |
| 表記ゆれ | Excel管理。更新が追いつかない | エージェントが統一案を提示 |
| 差別表現 | 「気になる箇所」を編集会議に持参 | 5段階スコアと代替案つきで自動エスカレーション |
| 辞書更新 | 個人のメモに留まりがち | 過去刊行物から自動学習・差分レビュー |
| 著者校正前 | 2回読み直しで疲労蓄積 | グレー箇所のみ集中レビュー（想定） |
| 月曜朝の出し前 | 深夜残業で総点検 | 最終確認1パス（想定） |

数値の削減効果は、原稿のジャンル・固有名詞数・社内ルールの整備度合いで大きく変動します。「○％削減」と断定はできませんが、校閲者の体感としては「グレー判断に集中できる」状態に近づくことが想定されます。

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人間が最終判断する3つの領域

AIエージェントを導入しても、以下の3領域は必ず人間（著者・編集者・出版社）が判断してください。これを明文化しておかないと、現場で責任の所在が曖昧になります。

1. 著者の文体・スタイル

漢字をひらく／閉じるか、句読点の打ち方、改行ルール、括弧の種類、語尾のトーン——これらは著者の個性そのものです。AIが「より一般的」な表現を提案しても、最終決定は著者と編集者の対話で行います。

2. 固有名詞の真偽

人名・地名・組織名が実在するか、引用が正確か、年号が正しいか。AIは過去刊行物との一致は確認できますが、その過去刊行物自体が誤っている可能性は判定できません。一次資料（戸籍、登記、公式発表）の確認は人間の責任です。

3. 差別表現の最終可否

スコア3以上の表現を残すか／差し替えるかは、媒体の編集方針・想定読者・公開時期の社会情勢によって変わります。出版社の編集会議または自治体の広報担当の合議で決定してください。

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機密情報の取り扱い・運用設計

AIエージェントに原稿を渡すという行為は、未公表の著作物を外部のAIサービスに送信することを意味します。社内で必ず以下を事前に決めてください。

– AIに渡してよい原稿の範囲：未公表書籍は原則NG／自治体広報誌は決裁後OK／社内報は人事情報を伏せてOK、など
– 個人情報のマスキング：実在する個人の氏名・住所・連絡先・センシティブ属性は、AI送信前にダミー化する
– データ保持ポリシー：使用するAIサービスのデータ保持・学習利用ポリシーを契約担当が確認する
– ログの残し方：誰がいつ何を送信したか、社内DBに記録する
– オフライン運用の選択肢：機密度の高い案件は、オンプレ・社内サーバ運用のLLMを別途検討する

機密情報の管理は、AIの精度より優先される論点です。「便利だから使う」ではなく「使える原稿の範囲を決める」が最初の一歩です。

なお、印刷会社の経理・請求まわりをクラウド化したい場合は、[freee会計](https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=4B1WM3+16V8C2+3SPO+9FDI8Y)が中小企業の導入実績を多く持ち、印刷業界の見積・請求の運用にも合います。AI活用と並行して、バックオフィスのデジタル化を進めるとさらに効果が出ます。

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向いている案件・向いていない案件

向いている案件

– 社史・記念誌（固有名詞が大量で人手が追いつかない）
– 自治体広報誌（合併前後の地名・人名のブレが多い）
– 社内報（表記ルールが口承で属人化している）
– 士業ニュースレター（用語統一の精度が信用に直結する）
– 学術書の初校（タイポ検出だけでも工数削減に直結）

向いていない・慎重な案件

– 文学作品（著者の文体を機械的に直すと作品が壊れる）
– 機密度の極めて高い案件（未公表M&A・有価証券報告書など）
– 一次資料のみで構成される歴史書（過去刊行物との照合では真偽が判定できない）
– 法律文書（条文・判例の引用は専門家確認が前提）

「効率」だけで導入すると、文学作品で著者と衝突します。ジャンルごとに導入方針を分けるのが現実解です。

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導入ステップ（3ヶ月想定）

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[1ヶ月目] 試験導入
□ 機密度の低い案件を1冊選ぶ（社内報・パンフレット）
□ プロンプト①②のみで運用してみる
□ 校閲者の体感を記録（時間／疲労／見落とし）

[2ヶ月目] 範囲拡大
□ プロンプト③（差別表現スコア）を追加
□ 過去刊行物の用語集をCSV化
□ 編集会議でスコア3以上の判断ルールを合意

[3ヶ月目] 辞書自動更新の運用化
□ プロンプト④で辞書差分レビューを月次運用
□ ジャンル別の運用ルールを文書化
□ 機密度の高い案件への適用可否を経営会議で決裁
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最初から全工程に導入しない。1冊で運用感を掴む→ジャンル別に広げるが定着の近道です。

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まとめ

校正・校閲AIエージェントは、ベテラン校閲者の置き換えではなく、「人間が判断に集中できる状態まで下ごしらえするアシスタント」です。誤字脱字・固有名詞ブレ・表記ゆれ・差別表現の一次抽出までをAIに任せ、著者の文体・固有名詞の真偽・差別表現の最終可否は人間が決める——この役割分担を社内で明文化することが、導入成功の鍵になります。

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*このプロンプトはChatGPTで動作確認しています（2026年5月時点）。モデルのアップデートにより出力が変わる場合があります。導入時は社内の機密情報取り扱いポリシーを必ずご確認ください。*