多様性が的確な結果を導く
多様性予測理論
現代の意思決定を支える新たな知見
序論：多様性と集合知の関係性
近年、多様性の重要性がさまざまな分野で注目されています。
職場や教育現場、政策決定、そしてAIやデータサイエンスの分野でも、「多様性を持つグループがより良い結果を出す」という考え方が支持されています。
その背景には、多様性予測理論（Diversity Prediction Theorem）という数理的な基盤があります。
この理論は、意思決定や予測におけるグループの精度が、単なる個々の能力の平均だけではなく、メンバー間の多様性によっても大きく影響を受けることを明確に示しています。
この記事では、多様性予測理論の基本的な枠組みから、成立する条件、理論の誤用や欠点、さらにはその実社会での応用まで、包括的に解説していきます。
1 多様性予測理論の概要
① 多様性予測理論とは何か？
多様性予測理論は、集団意思決定や集合知（Collective Intelligence）の分野で重要な概念です。
この理論の中心的な公式は以下の通りです。
集団の誤差=平均的な個人の誤差−多様性の利得
この公式は、グループ全体の予測精度が、メンバー個々の予測精度と予測の多様性という2つの要素によって決まることを示しています。
特に重要なのは、多様性が高いほど、グループ全体の誤差が小さくなる（つまり予測精度が向上する）という点です。
公式の意味
個々の予測誤差の平均：グループ内のメンバーそれぞれが持つ予測の誤差の平均値。個人の能力や知識の精度を反映します。
予測の多様性：グループ内のメンバー間で予測がどれだけ異なるかを示す指標。視点の違いやアプローチの多様性を反映します。
グループ全体の誤差：グループ全体の意思決定や予測がどれだけ正確かを示します。
この公式が示すのは、個々の予測が正確であることに加え、多様性の確保がグループ全体のパフォーマンスにとって重要な役割を果たすという点です。
② 理論の背景と誕生
多様性予測理論は、アメリカの学者スコット・ペイジ（Scott Page）が提唱した概念であり、彼の著書『The Difference』で広く知られるようになりました。
この理論は、以下のような既存の知見を基盤にしています。
集合知（Wisdom of the Crowd）：グループ全体の意見や予測が、個人よりも正確である場合が多いという考え方。
多様性の価値：多様な視点や背景を持つメンバーが集まることで、より良い意思決定や問題解決が可能になるという仮説。
ペイジはこれらの概念を数理的に定式化し、特に多様性がどのようにグループの精度に寄与するのかを明確に示しました。
③ 多様性予測理論の応用範囲
この理論は、以下のようなさまざまな分野で応用されています。
〇 ビジネスと組織運営
・異なるバックグラウンドや専門性を持つチームの構成。
・新しい製品開発やマーケティング戦略の立案。
〇 データサイエンスとAI
・アンサンブル学習（複数の機械学習モデルを組み合わせる手法）の理論的基盤。
・データの偏りを減らすための多様なサンプル選択。
〇 政策決定とガバナンス
・多様な意見を取り入れた民主的な意思決定。
・地域社会や国際的な問題における多文化的なアプローチ。
〇 教育と学習
・異なる視点を持つ生徒同士のディスカッションを促進する教育手法。
2 多様性予測理論が成立する条件
多様性予測理論は単純な数式で表されますが、現実のグループでその効果を最大限に引き出すには、いくつかの前提条件が満たされる必要があります。
① 多様性予測理論が成立する4つの主要条件
多様性予測理論が有効に機能するためには、次の4つの条件が重要です。
１ 独立性（Independence）
・説明：グループの各メンバーが他のメンバーから干渉を受けずに独自の予測や意見を持つこと。
・理由：独立性が確保されていない場合、メンバー間で同調圧力や偏りが生じ、予測の多様性が損なわれる可能性があります。
・例：グループの一部のメンバーがリーダーの意見に影響されてしまうと、全体の多様性が低下し、理論が機能しなくなります。
２ 多様性（Diversity）
・説明：メンバー間で異なる視点、経験、知識、方法論を持つこと。
・理由：多様性があることで、さまざまな誤差やバイアスが互いに補完し合い、全体の精度が向上します。
・例：異なる分野の専門家（例えば、エンジニア、デザイナー、マーケティング担当者）をチームに含めることで、多様な視点が得られます。
３ メンバーの基本的な能力（Competence）
・説明：グループ内の各メンバーが、最低限の知識や能力を持っていること。
・理由：個々のメンバーが予測に関する基本的なスキルを持っていなければ、グループ全体の精度も向上しません。多様性があっても、基礎的な予測精度が著しく低い場合、理論の効果は限定的です。
・例：株式市場の予測を行うチームでは、最低限の金融知識が求められます。
４ 集約の仕組み（Aggregation Mechanism）
・説明：個々の予測をグループ全体の結論として統合する適切な方法があること。
・理由：個々の予測がどれだけ正確で多様性が高くても、それをうまく統合しなければ意味がありません。
・例：グループ内で意見を投票形式で集約したり、平均値を取るといった方法が適切に設計されている必要があります。
② 条件が満たされない場合の影響
これらの条件が満たされない場合、理論が期待する効果が得られなくなることがあります。
それぞれの条件が欠如した場合の影響について見てみましょう。
１ 独立性の欠如
・影響：グループ内の意見が似通い、実質的に多様性が失われます。これにより、グループ全体の予測精度が低下します。
・例：リーダーの意見に従う傾向が強いチームでは、同調圧力が生じて全体の意思決定が偏る可能性があります。
２ 多様性の欠如
・影響：異なる視点やアプローチが不足し、誤差が補正されずに残るため、グループの精度が個々の平均値を超えられません。
・例：全員が同じ背景や教育を受けている場合、似たような誤りを犯す可能性が高くなります。
３ メンバーの能力不足
・影響：個々のメンバーが予測精度を持たない場合、多様性があっても誤差の総和が大きくなり、グループの精度が悪化します。
・例：専門知識が全くない人々だけで高度な科学的議論を行うと、正確な結論に到達するのが難しくなります。
４ 集約の仕組みの不備
・影響：正確な個別予測があっても、それを効果的に統合できなければ、グループの結論は正確性を欠きます。
・例：意見を単純多数決で決めた場合、少数派の正しい意見が無視される可能性があります。
③ 理論が現実で成立しやすい条件
現実世界で多様性予測理論を適用する際、上記の条件を満たすためにはいくつかの工夫が必要です。
以下は、実際に理論を適用するためのヒントです。
１ 独立性を確保する方法
・メンバーが予測を行う前に、他者の意見を聞かないようにする。
・意見収集を匿名で行うことで、同調圧力を軽減する。
２ 多様性を強化する方法
・異なる背景やスキルセットを持つメンバーを意図的に選ぶ。
・外部の視点を取り入れる（例：顧客の声や第三者の専門家）。
３ 能力を向上させる方法
・メンバーに必要なスキルや知識をトレーニングで提供する。
・適切な基準でメンバーを選定する。
４ 集約方法を工夫する
・意見の集約方法を状況に応じて選ぶ（平均、重み付け、投票など）。
・少数意見も考慮する仕組みを設ける。
３ 多様性予測理論の誤った使用法
多様性予測理論は、グループの意思決定や予測精度を向上させる強力な理論ですが、その効果を正しく発揮するためには、理論の正確な理解と適切な適用が必要です。
ここからは、この理論がどのように誤用される可能性があるのか、またその結果としてどのような問題が生じるのかについて解説します。
① 多様性予測理論のよくある誤解
１ 「多様性があれば必ず成功する」という誤解
・説明：多様性が重要であることは事実ですが、それだけで成功が保証されるわけではありません。理論が成立するためには、上記で述べたような「独立性」「能力」「集約の仕組み」などの条件が満たされている必要があります。
・実例：多様なバックグラウンドを持つメンバーを集めても、十分な知識や能力が欠けていたり、意見をまとめる適切な仕組みがない場合、グループのパフォーマンスがかえって低下することがあります。
２ 「多様性だけを重視しすぎる」という誤解
・説明：多様性を重視するあまり、グループ全体の基本的な能力や目的の整合性が軽視されることがあります。多様性が重要なのは間違いありませんが、適切な能力を持ったメンバーで構成されることも同様に重要です。
・実例：企業が多様性を重視するあまり、専門知識のないメンバーをプロジェクトに参加させると、意見が混乱し、意思決定が非効率になる可能性があります。
３ 「同調圧力の影響を過小評価する」という誤解
・説明：多様性が確保されていても、グループ内で同調圧力が強い場合、独立性が失われ、理論の効果が発揮されません。同調圧力は、グループの意思決定を一方向に偏らせる大きな要因です。
・実例：会議で特定のリーダーが強い意見を持っていると、他のメンバーがその意見に従ってしまい、異なる視点が無視されることがあります。
４ 「集約の仕組みが不要だ」という誤解
・説明：理論が効果を発揮するためには、意見や予測を適切に集約する方法が必要です。単にメンバーを集めただけでは、まとまりのある結論を出すことはできません。
・実例：投票や議論のルールが曖昧なグループでは、結論がまとまらず、時間と労力だけが浪費されることがあります。
② 誤用による具体的なリスク
１ 非効率な意思決定
・説明：多様性を活用しきれない場合、グループの議論が混乱し、効率的な意思決定が妨げられることがあります。
・実例：メンバーが互いに異なる意見を持ちすぎていて、結論に至るまでに時間がかかりすぎる。
２ バイアスの増幅
・説明：多様性が不十分で、特定の意見や視点に偏った場合、グループ全体のバイアスが増幅される可能性があります。
・実例：同じ教育や職歴を持つメンバーだけで構成されたチームでは、同じような誤解や偏見が繰り返されることがあります。
３ 信頼の低下
・説明：メンバー間で意見の対立が解決されず、グループ内の信頼関係が損なわれることがあります。
・実例：多様な意見を尊重しないリーダーがいると、メンバーが意見を述べる意欲を失うことがあります。
③ 多様性予測理論を誤用しないためのガイドライン
多様性予測理論を効果的に活用するためには、以下のような実践的なガイドラインを守ることが重要です。
１ メンバーの能力を適切に評価する
・多様性を確保するだけでなく、プロジェクトに必要なスキルや知識を持つメンバーを選ぶことが重要です。
２ 独立性を確保する
・メンバーが他者の意見に引っ張られないよう、個別に意見を収集する仕組みを整えます。
・例：匿名アンケートやブレインライティング（全員が紙に意見を書く方法）を活用する。
３ 集約方法を慎重に設計する
・メンバー間の意見をどう集約するかを明確に決めます。単純な多数決ではなく、重み付けやコンセンサス（合意形成）の手法を採用することが効果的です。
４ 多様性を目的ではなく手段と考える
・多様性はグループの目的を達成するための手段であることを理解し、バランスを取ることが重要です。
５ リーダーの役割を明確にする
・リーダーはメンバー間の意見を調整し、多様性を最大限活用できる環境を作るべきです。
4 多様性予測理論の欠点と限界
多様性予測理論（Diversity Prediction Theorem）は、多様性が意思決定や予測の精度を向上させることを示す強力な理論ですが、万能ではありません。
ここから、理論が持つ欠点や限界、現実社会での適用における課題を掘り下げ、それを克服するための方法について考察します。
① 多様性予測理論の主な欠点
１ 適用範囲の制約
・説明：多様性予測理論は、主にグループの意思決定や予測精度に焦点を当てていますが、すべての場面で有効とは限りません。
・具体例
緊急性の高い場面：迅速な決定が必要な場合、議論や多様性を重視しすぎると、意思決定が遅れる可能性があります。
単純なタスク：解が明確な単純なタスクでは、多様性よりも専門性の高さが優先される場合があります。
・限界の理由
この理論は、特に複雑な問題や多様な視点が必要な課題に適しており、全ての場面に適用するのは非現実的です。
２ コストとリソースの問題
・説明：多様性を確保するためには、リソース（時間、資金、人材）を投入する必要があります。
・具体例
〇 多様なメンバーを採用するためには、採用プロセスやトレーニングに追加のコストがかかります。
〇 異なるバックグラウンドを持つメンバー間の意見調整には、通常よりも多くの時間が必要です。
・限界の理由
グループが小規模でリソースが限られている場合、必ずしも多様性を優先することが現実的ではありません。
③ 多様性の管理の難しさ
・説明：多様性が高いグループでは、意見の対立や摩擦が発生しやすくなります。
・具体例
〇 異なる文化的背景や価値観を持つメンバー間での衝突。
〇 意見が分かれすぎて結論がまとまらない「意思決定の停滞」。
・限界の理由
〇 多様性を管理するには、リーダーシップや調整能力が求められますが、これが不十分な場合、グループ全体の効率が低下します。
④ 集約方法の限界
・説明：個々の予測をグループ全体の結論として統合する方法が適切でない場合、理論が効果を発揮しません。
・具体例
〇 多数決による集約では、少数派の正しい意見が無視されることがある。
〇 平均値を取るだけでは、極端な意見の影響が排除されない可能性があります。
・限界の理由
〇 集約方法が適切でないと、多様性がむしろ混乱を引き起こす結果となります。
② 現実社会における課題
１ 同調圧力とバイアス
・課題：多様性が確保されていても、グループ内で同調圧力が強い場合、個々の意見が十分に発揮されません。
・実例
〇 職場の上下関係が強調される文化では、下位のメンバーが意見を出しにくい。
〇 会議でリーダーが先に意見を述べることで、他のメンバーがその意見に従う傾向が強まる。
２ 誤った多様性の理解
・課題：表面的な多様性（性別や年齢など）だけを重視し、実質的な多様性（視点やスキルの違い）を軽視するケースがあります。
・実例
〇 性別や人種が多様でも、全員が同じ教育や業界経験を持っている場合、意見が偏る可能性があります。
３ 短期的な成果のプレッシャー
・課題：短期的な成果を求める環境では、多様性の利点が十分に発揮される前に評価が下されることがあります。
・実例
〇 新しいメンバーを加えたばかりのチームでは、調整に時間がかかり、すぐには成果が出ない。
③ 多様性予測理論の欠点を克服するためのアプローチ
これらの課題を克服し、多様性予測理論を効果的に適用するためには、いくつかの戦略があります。
１ リーダーシップの強化
・説明：多様性をうまく管理するためには、リーダーが積極的に調整役を果たす必要があります。
・具体的な方法
〇 異なる意見を引き出し、全員の声を平等に扱う。
〇 同調圧力を抑えるため、リーダーは自分の意見を後回しにする。
２ 意見集約の仕組みの改善
・説明：適切な方法で意見を統合することで、多様性を最大限に活用できます。
・具体的な方法
〇 重み付け平均やコンセンサス（合意形成）を活用。
〇 投票前に全員が独立して意見を提出する仕組みを導入。
３ 多様性の「質」を高める
・説明：単なる外見的な多様性ではなく、実質的な多様性（視点やスキルの違い）を重視します。
・具体的な方法
〇 異なる業界や専門分野からメンバーを採用する。
〇 新しいアイデアを促進するため、異文化交流を推進する。
④ 短期的ではなく長期的視点を持つ
・説明：多様性の利点が現れるには時間がかかる場合があります。長期的な成果を重視する文化を醸成することが重要です。
・具体的な方法
〇 多様性を重視した取り組みの進捗を定期的に評価する。
〇 短期的な成果よりも、グループ全体の成長を優先する。
５ 多様性予測理論の応用例と成功事例
多様性予測理論（Diversity Prediction Theorem）は、ビジネス、データサイエンス、政策立案、教育など、幅広い分野で応用されています。
ここからは、理論の実際の活用例と成功事例を取り上げ、それぞれのケースから学べるポイントを解説します。
① ビジネスにおける応用例
１ 製品開発とイノベーション
・事例：プロクター・アンド・ギャンブル（P&G）の製品開発チーム
〇 P&Gは、異なる国籍、性別、職務経験を持つ多様なメンバーで構成されたチームを活用し、新製品を開発する取り組みを行っています。たとえば、同社の歯磨き粉「クレスト」の新シリーズでは、異なる文化圏での口腔ケア習慣を調査することで、地域ごとのニーズに対応した製品が生まれました。
・学び
〇 多様な視点を持つメンバーが集まることで、従来のアプローチでは気づけなかった顧客ニーズを発見できる。
２ マーケティング戦略の多様化
・事例：コカ・コーラの「Share a Coke」キャンペーン
〇 コカ・コーラは、消費者との親近感を高めるために、商品ラベルに一般的な名前を印刷するキャンペーンを展開しました。このアイデアは、多文化的なマーケティングチームによるブレインストーミングから生まれ、各地域ごとに異なる名前を選定するなど、文化的多様性を活用した戦略が成功を収めました。
・学び
〇 グローバル市場に対応するには、文化的背景や価値観の違いを理解したマーケティングが重要。
② データサイエンスとAIにおける応用例
１ アンサンブル学習の成功例
〇 Netflixは、ユーザーに映画やドラマを推薦するアルゴリズムの精度を向上させるために、「Netflix Prize」というコンペティションを開催しました。この際、参加者たちは個別のアルゴリズムを組み合わせた「アンサンブルモデル」を活用しました。多様なアルゴリズムを統合することで、個別のモデルよりも高い精度の予測が実現しました。
・学び
〇 多様なアプローチを統合することで、単一のモデルでは達成できない精度向上が可能になる。
２ 偏りの削減
・事例：AI倫理と多様性
〇 AIモデルのバイアス問題（例：顔認識技術での人種差別的な誤認識）を解決するため、多様なデータセットを使用し、モデルのトレーニングを行うことが重要視されています。例えば、GoogleやMicrosoftは、多様な国籍や文化圏のデータを統合し、AIの公平性を向上させる取り組みを進めています。
・学び
〇 データの多様性を確保することで、AIの偏りを軽減し、公平なシステムを構築できる。
③ 政策立案における応用例
１ 多様な市民の意見を反映した政策形成
〇 アイスランドでは、2008年の金融危機後に新しい憲法を作成するプロセスで、多様な市民の意見を取り入れる試みが行われました。市民参加型のワークショップやオンラインでの意見収集を通じて、多様な視点を反映した草案が作成されました。
・学び
〇 市民の多様な意見を反映することで、より多くの人々が納得できる政策を形成できる。
２ パンデミック対応における多文化的視点
・事例：COVID-19対策における国際協力
〇 WHO（世界保健機関）や各国政府は、COVID-19パンデミックに対応するために、異なる国や地域の医療データや文化的慣習を考慮した対策を立案しました。たとえば、ワクチン接種キャンペーンでは、各国の宗教的・文化的背景に配慮した啓発活動が行われました。
・学び
〇 グローバルな問題には、多文化的な視点を取り入れることで、より効果的な対応が可能になる。
④ 教育分野における応用例
１ 多文化教育の推進
・事例：国際バカロレア（IB）プログラム
〇 IBプログラムは、世界中の多文化的な視点を取り入れた教育カリキュラムを提供しています。このプログラムでは、生徒が異なる文化や視点を理解し、グローバルな問題を解決する能力を育むことを目的としています。
・学び
〇 教育の場で多様性を取り入れることで、生徒がより広い視野を持つようになる。
２ グループディスカッションの活用
・事例：多様なバックグラウンドを持つ生徒同士の議論
〇 異なる背景を持つ生徒同士がグループディスカッションを行うことで、他者の視点を理解し、自分の考えを深める機会が得られます。
・学び
〇 教育の場での多様性は、個人の成長や問題解決能力の向上につながる。
⑤ 成功事例から学ぶポイント
これらの事例から、多様性予測理論を実際に活用する際に重要なポイントをまとめます。
１ 多様性を目的ではなく手段として考える
〇 多様性は、意思決定や予測精度を向上させるための手段であり、それ自体が最終目的ではありません。
２ 多様性の質を重視する
〇 単に外見的な違いを重視するのではなく、視点や経験、スキルの違いを取り入れることが重要です。
３ 意見集約の仕組みを整える
〇 グループの多様な意見を統合するための明確なルールや方法を設けることが必要です。
４ 長期的視点を持つ
〇 多様性の利点は、短期的には目に見えにくいことがあります。長期的な成果を重視する文化を醸成することが求められます。
６ まとめと未来展望
ここまで多様性予測理論（Diversity Prediction Theorem）の概要、成立条件、誤用のリスク、欠点と限界、そして応用例と成功事例について解説しました。
これらを総括するとともに、多様性予測理論が未来の社会やテクノロジー、教育、そして地球規模の課題解決にどのように貢献していく可能性があるのかについて考察します。
① 多様性予測理論の重要なポイントの総括
多様性予測理論を理解し活用するために押さえておきたい、これまでの重要なポイントを振り返ります。
１ 理論の本質
・公式：集団の誤差=平均的な個人の誤差−多様性の利得
〇 グループのパフォーマンスは、個々の能力だけでなく、メンバー間の多様性に大きく依存します。
〇 多様性が高いほど、グループ全体の予測精度が向上する可能性が高い。
２ 成立条件
・独立性、多様性、メンバーの基本的能力、意見集約の仕組みという4つの条件が重要です。
・特に、独立性と適切な集約方法の確保が理論の成立に大きな影響を与えます。
３ 理論の限界
・多様性を確保するためのコストや、同調圧力、多様性の管理の難しさといった課題があります。
・また、単純なタスクや緊急性の高い場面では、多様性予測理論の適用が適切でない場合があります。
４ 実践のポイント
・質の高い多様性を重視し、短期的な成果ではなく長期的な視点でグループの成長を目指す。
・適切なリーダーシップと、意見を統合するための仕組み作りが欠かせません。
② 多様性予測理論が未来にもたらす可能性
・AIの公平性と多様性
〇 多様性予測理論は、AIのバイアス問題を解決する鍵となる可能性があります。多様なデータを用いてトレーニングを行うことで、AIモデルの公平性を高め、より信頼性の高いシステムを構築できます。
〇 例：顔認識技術や自然言語処理でのバイアス軽減。
・アンサンブル学習の進化
〇 AIの予測精度向上において、アンサンブル学習の理論的基盤として、多様性予測理論がますます重要になります。
２ 地球規模の課題解決
・気候変動への対応
〇 気候変動のような複雑な問題には、多様な国や文化の視点を統合することが必要です。多様性予測理論は、こうした多国籍な協力を成功に導く理論的枠組みを提供します。
〇 例：異なる国の科学者、政策立案者、市民が協力して再生可能エネルギーや持続可能な社会を構築。
・パンデミック対策
〇 COVID-19のようなパンデミックでは、各国の状況や文化に合わせた対応が求められます。多様な視点を持つ専門家チームがグローバルな戦略を立案することで、より効果的な対応が可能になります。
３ 教育の未来
・グローバル教育の強化
〇 世界中の多様な文化や価値観を学ぶことは、次世代のリーダーを育てる上で不可欠です。多様性予測理論を基にした教育プログラムは、学生が異なる視点を理解し、複雑な問題に対処する力を養う助けになります。
〇 例：国際バカロレア（IB）プログラムのような多文化的なカリキュラム。
・リモート学習と国際協力
〇 リモート学習技術の進化により、世界中の学生が互いに学び合う機会が増えています。このような多文化的な学習環境は、多様性予測理論の実践的な場となるでしょう。
４ ビジネスの未来
・イノベーションを加速させる組織設計
〇 グローバル化が進む中で、多様性を活用したチーム構築は、イノベーションを生み出す鍵となります。特に、リモートワークの普及により、世界中から多様な才能を集めることが容易になっています。
〇 例：多文化的なプロジェクトチームを活用した新製品開発。
・エシカルビジネスと多様性
〇 多様性を尊重する企業文化が、顧客や投資家からの信頼を高める要因となります。多様性予測理論を基にした意思決定は、倫理的で持続可能なビジネスモデルを支えるものとなります。
③ 多様性予測理論を未来に活かすための提言
１ 理論の普及と教育
・多様性予測理論の理解を広めるために、教育機関や職場でのトレーニングを推進する。
・例：リーダーシップ研修や意思決定トレーニングでの理論の導入。
２ 実証研究の拡大
・多様性予測理論を適用したケーススタディを増やし、具体的な成功要因や失敗要因を明らかにする。
・例：企業や政府機関との共同研究。
・AIやデータ分析を活用して、多様性が意思決定に与える影響をリアルタイムで評価するツールを開発する。
・例：グループディスカッションでの意見の多様性を可視化するアプリケーション。
４ グローバルな協力体制の構築
・地域や国を超えた協力を促進し、グローバルな課題に取り組むための多文化的なプラットフォームを構築する。
・例：国連や国際NGOのプロジェクトでの多様性予測理論の適用。
④ 結論：多様性予測理論が切り開く未来
多様性予測理論は、単なる学問的な理論にとどまらず、現実世界の複雑な問題を解決するための実践的な枠組みを提供します。
この理論が示すように、私たちが直面する多くの課題は、一人の優れた個人によって解決されるのではなく、多様な視点を持つグループの集合知によって解決されるべきものです。
未来に向けて、多様性予測理論を活用することで、より公平で持続可能な社会を築くことが可能です。
そのためには、理論を深く理解し、適切に応用するための努力が求められます。
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