スピーカー
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成績証明書
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| オリヴィア・リッピンコット |
繰り返しますが、レコーダーは以前はオンになっていましたが、多くの場合ミュートになり、私は再びオンになります。 |
| ジェイソン・ウィギンズ、JMP |
右。 こんにちは、みんな。 どう致しまして |
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あの恐ろしい体重計。 |
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したがって、私にとって、物を測定するツールのない生活を想像することは困難であり、物を測定することは非常に人間的な特性です。 私たちはただそうするだけです。 |
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私は測定システムが適切に動作していると非常に幸せを感じますが、そうでない場合は確かにイライラします。 |
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測定システムの開発、改良、さらには正しく使用するには、それが単純であろうと複雑であろうと、それに関連するコストがかかります。 |
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私の経験では、この費用は、欠陥のある計器からのデータを使用したり、正常な計器からのデータを悪用したりすることによる結果的なコストと比較すると、わずかです。 |
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その好例がハッブル宇宙望遠鏡です。 |
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1990年の打ち上げ直後に主鏡の収差が発見された。 |
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この収差は望遠鏡の画像の鮮明さに影響を与えました。実際、これは前後です。 |
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問題の原因は、ミラーを研磨するために使用された機器の校正が間違っていたことに遡ります。 |
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6億2000万ドル以上。 それは 1993 ドルです。それはかなりのお金です。 |
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そして、ミラーを研磨する前に測定システムの分析が行われていれば、このコストは完全に回避できたはずだと私は信じています。 |
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さて、ハッブル望遠鏡…ハッブル宇宙望遠鏡の修理は、高コストの測定事故の好例ですが、測定システムの問題は、たとえ賭け金が低くても、同じくらいイライラする可能性があると私は感じています。 たとえば、私の恐ろしい体重計を考えてみましょう。 |
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昨年…昨年の12月、私は減量の旅を始めました。 |
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そして、私が時間の経過とともに、そして日々見てきたことについて感覚を与えてください。 |
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日常的に体重が4ポンド増加していました。 今、もし私がここにいて、目標体重に近いとしたら…目標体重の周りをうろうろしているとしたら、ご存知かもしれませんが、プラスまたはマイナス 4 ポンドの変動があると思います。 |
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期待するのは非現実的なことではありません。 さて、感情的には、このプロセスの早い段階で何か違うことが起こり、 |
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ちょっと絞って、これについて少し話してみます。 これが私です。私は体重を減らすために非常に熱心に努力し、正しいことをすべて行っています。 |
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そしてある朝目覚めると、体重が4ポンドも増えていました。 それはイライラしますよね？ そして、それが他の人にも共感してもらえることを願っていますが、私の質問は |
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これ全体を通して（おそらくこの旅を始める前に測定システムの分析を行うべきでした）、そのようなものをいつ見るかという私の質問は |
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その4ポンドのうちどれくらいが私で、どれくらいが測定システムのノイズですか? そこで、この質問に答えるために測定システム分析を実行しました。 さて、ここからはネタバレ注意です。 |
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私が最初に行った研究はあまり良いものではありませんでした。 ゲージはひどいです。 捨ててもよかったのですが、電子機器をリサイクルしたいと思っています。 |
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結局のところ、これは使いやすいゲージではありませんでした。 |
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今日の私の目標の 1 つは、つまり、これは、おそらく誰もが共感できる現実の測定システムに関する楽しい探求であるということですが、私のもう 1 つの目的は、いくつかの利点を強調することです。 |
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測定システム分析に EMP メソッドを使用する方法。 これを行うために、いくつかの基本的な定義を説明し、次に次を使用して方法を示します。 |
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より適切に動作するゲージからの MSA の結果です。 さて、安心してください。ほんの 1 分後に、私の恐ろしく恐ろしい体重計の例に戻ります。 |
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さて、それではまず、測定システム分析とは何ですか? 私にとって、これを簡単に説明すると、実験を実行することになりますが、実験から得たいのは、測定システムの限界を特定または測定することです。 |
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私たちの目標は何ですか? そうですね、測定システムを分析すれば、使用している測定システムが十分に優れているかどうかを確実に判断できます。 |
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使用するか、改善が必要かどうか。 しかし、私はそれがより重要であり、EMPメソッドが輝く場所であると感じています |
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それは、測定データの利用基準を定めたいということです。 完璧な測定システムなどというものはありません。では、測定データを効果的に使用するために導入できる基準にはどのようなものがあるでしょうか? |
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どうやってできたのですか？ これは分散成分分析なので、測定システムに関連する分散成分を探します。 |
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そして、願わくば、これらの値は、当社の部品に関連する測定値の変動に比べて小さいものであることが望まれます。 したがって、すべての測定値の合計変動があり、さらに成分があり、これら 2 つの異なる変動成分を理解する必要があります。 |
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では、EMPとは何でしょうか？ 測定プロセスの評価を意味します。 ドナルド・ウィーラー博士によって開拓されました。 ぜひ手に取っていただきたい素晴らしい本があります。 |
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私にとって、EMP について考える最も単純な方法は、測定データを効果的に使用するための統計的アプローチを提供するということだと思います。 つまり、自分のゲージが良いか悪いかを知るだけでは十分ではありません。 |
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したがって、第 1 クラス、第 2 クラス、第 3 クラス、これらはプロセスの変化を検出する確率に基づいています。 |
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私が最初に学んだ古い手法である GRR、パーセント R&R、AIAG 手法では、ゲージ分類に任意のしきい値が使用されます。 それで、ここで私が遭遇した問題があります。それが実際に私をEMPに導いたきっかけでした。 |
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何年も前、私は破壊試験に取り組んでいたので、これは測定システムです。 |
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そして、測定システムの分析を行ったところ、パーセント R&R 基準で第 4 クラスのゲージであることが判明しました。 まあまあ、 |
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それはわかりますが、それは私たちに何を伝えているのでしょうか？ そして、それが腹立たしかったのは、この破壊的テストを使用していたという事実でした。 |
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収益を生み出す製品開発における意思決定を行うためです。 それは便利なゲージだったので、パーセント R&R はゲージの有用性について何も教えてくれませんでした。 |
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そのゲージの使用方法に関する推奨事項。 そのため、私にとってパーセント R&R アプローチには、測定データを効果的に使用するために必要な情報が本当に不足していると感じています。 |
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さて、イライラが少なく、より行儀の良いゲージの例です。 こちらは三次元測定機です。 |
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オブジェクトの形状を測定します。 これは、長さの一次元を測定するだけの非常に単純な実験です。 |
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したがって、ここにある小さなジョイスティックのように、パーツの長さはノイズ変数です。 当社では測定システムにオペレーターが関与しています。 これの自動化バージョンを見たことがあるので、オペレーターを含めないかもしれませんが、この場合はオペレーターを含めます。 |
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パーツにバリエーションを関連付けてから、オペレーターとパーツの相互作用を持たせます。 これは...DOE を愛する皆さんにとってのこの相互作用用語です。 |
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インタラクションがあらゆる場所で発生することは誰もが知っていますが、非常に一般的なオペレーターとパーツのインタラクションの例を示すために最善を尽くします。 だから私が持っているのはちょっとしたもの |
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金属シリンダーとダイヤルキャリパーを持っています。 |
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私はするつもりだ |
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この部分の直径を測ってみると、約19ミリメートルであることがわかりました。 |
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これのサイズがわかっている場合、またはその直径がどのくらいであるべきかという予想がある場合、私が行うことは、実際にゲージのダイヤルに多かれ少なかれ圧力をかけることかもしれません |
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予想通りの測定値を達成できました。 今、これはどこでも起こっています。 私はそれをしている自分に気づきます。 私たち人間が測定システムと対話するたびにこのようなことが起こるとしたら、 |
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これを調べるための実験を構築するためのお金と予算がある場合は、間違いなくそれをお勧めします。 |
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さて、JMP16。 これはちょっと楽しいことですね。 私はこの新しいツールが大好きです。 そこには... |
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申し訳ありません...JMP 16 の DOE メニューにある MSA 固有の実験計画ツール。 |
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このデモを実際に見ていきますが、その前に、ランダム化について少し議論しておきたいと思います。 |
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DOE や測定システムの分析を行う私たち全員にとって、隠れた変数が結果に影響を与えるリスクを軽減したいためにランダム化を行うことはわかっています。 それは当然のことですよね？ |
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完全にランダム化しない場合、潜在的にいくつかの問題が発生する可能性があります。 |
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また、私が推奨したいのは、オペレーターがランダムな実行命令を認識できないようにすることです。 私とキャリパーを想像してみてください。私は 10 個の異なる部品を測定していますが、どの部品を測定しているのかまったくわかりません。したがって、測定する機会は少なくなります。 |
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その情報を知っているだけで、私は実験、つまり測定システムの分析実験にバイアスをかけることになります。 ランダムなので、できればブラインドにしてください。 |
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ランダム化の問題が発生した場合は、分割プロット設計またはランダム化問題に対処するその他の手段を検討することもできますが、できる限りそれを実行したいと考えています。 |
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さて、見てみましょう。 DOE、特別目的、私たちの MSA 設計があります。 |
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JMP の他のすべての DOE ツールと同様に、因子の名前を入力できますが、ここで演算子に別の因子を追加する必要があるかもしれません。 |
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ここで私が本当に気に入っている点の 1 つは、これに MSA ロールを与えることができ、これがこれから生成するデータ テーブルの列プロパティとしてコピーされることです。 |
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したがって、オペレーターに別の名前があるとします。しかし、それを MSA でオペレーターの役割として使用しているという事実への少なくとも何らかのアンカーが必要であり、それは可能です。 それはかなりすごいですね。 |
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この実験では、4 つの異なるパーツ、4 つの異なる演算子があり、2 つの複製を実行します。 これはどういう意味ですか |
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それは、私が実験を最初に実行したオリジナルのコピーを持っているということです。それをあと 2 回繰り返すつもりです。 したがって、元のバージョンでは実行ごとに 3 つの測定値が得られます。 |
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実験。 |
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完全にランダム化して、デザインを見てみましょう。 DOE とほぼ同じです。実験計画の簡単なプレビューを取得して、それを確認できます。 |
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一般に、それが私たちにとって意味があるかどうか、それが私たちがやりたかったことであるかどうか、そして私たちが見ているものが正しいかどうかを確認します。 このツールで私が本当に気に入っているのは、デザイン診断です。たとえば、カスタム デザイナーで表示されるものとは少し異なります。 |
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またはデザイン比較ツールで。 この背後で実行されているシミュレーションがあり、それを試すことができます...おそらく、テストに関連する分散成分を調整しており、バックグラウンドで実行されているシミュレーションがあります。 そして、私たちはそれができます |
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いくつか質問してください。 私たちの実験計画は、第一級のゲージがあればそれにタグ付けできるほど十分に設定されていますか? 本当に素晴らしいことです。 |
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私はこれがとても気に入っています。なぜなら、これは測定システム分析に非常に重点を置いているからです。DOE と同じように、部品や演算子を追加したり、複製を追加したりする必要がある場合は、テーブルにダンプせずにプラットフォーム内で操作できます。すぐに。 |
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さて、標準の MSA を見てみましょう。 |
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いくつかの基本的なグラフィック出力を見ていきたいと思います。 このプロセスを数回繰り返すことになるため、少しゆっくりと実行します。 |
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この測定システムの場合、EMP レポートから得られるグラフィック出力は、実際には非常に優れています。 たとえば、この平均グラフは、 |
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ここで平均ではなくデータを表示すると、変動属性ゲージ チャート ツールから得られる結果とまったく同じになります。 |
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では、私の測定結果が何を示しているのかというと、私の測定値のほとんどが制御要素の外にある場合、部品間の差異を検出できる可能性が非常に高いということです。 |
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標準偏差、および分散の範囲を選択した場合については、後ほどでもう少し詳しく説明します。 |
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これは再現性を視覚化するので、すべてが制限内に収まるようにしたいのですが、このゲージの場合も同様です。 それで、あといくつか。 |
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ここに私のお気に入りの 1 つがあります。 繰り返しますが、オペレーターと部品の相互作用です。 このグラフで線が交差している場合は、ここで相互作用が可能であることを示しています。 それで |
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それらはありません...これらの行は互いに重ねる必要はなく、隙間があっても構いませんが、レポート内で行が交差しないことを願っています。 平均値の分析、これは気に入っています。手順ツールとして使用できます。 |
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これは、演算子 1 の平均測定値が低く、演算子 2 と演算子 3 の測定値が高い傾向があることを示しているだけです。 |
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それは必ずしも悪いことではないかもしれませんが、もしそうなら、ソースを掘り下げることができるかもしれません。 ご存知のように、演算子 1 の測定値が平均して低いのはなぜですか? それで、もう一度、 |
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テスト、再テスト、エラー比較。 私たちは、各オペレーターの測定方法に矛盾があるかどうかを示しているだけです。 |
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それらがグラフィックです。 追加の EMP 用語について少しお話しましょう。 EMP におけるゲージ分類の基礎のようなものは、クラス内相関です。 それは部品からの変動の割合です。 |
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そして、in inside が繰り返し測定の部分と関連していることを願っています。 |
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および演算子とバイアス項の一部。 これらが全体に比べて小さいことを私たちは本当に望んでいます。そのため、この統計では高いほど優れています。 1つは完璧です。 |
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また、Wheeler の本を読んで、分散成分からのクラス内相関などについて手計算を行う場合は、必ず分散タイプとして標準偏差グラフを使用してください。 |
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Wheeler は著書の中で、どのような場合にレンジを使用するかについて非常に優れた議論を行っています。それを、バスルームスケール測定システムで見てみましょう。 したがって、もしあなたの...あなたの精度がかなり洗練されているなら、あなたはおそらく |
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標準偏差分散タイプを使用できます。 それが分厚い場合は、おそらくレンジの方がより良いアプローチになるでしょう。 |
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エラーの可能性があります。 私たちはこれをいくつかの異なる場所で見ることになるでしょう。 これには多くの有用性があり、本から抜粋しました。 |
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Wheeler はこれを「測定値は少なくとも半分の時間でこの量以上の誤差が生じるため、いかなる測定値もプラスまたはマイナス 1 つの確率誤差よりも正確であると解釈すべきではない」と説明しています。 したがって、この統計はいくつかの異なる場所で使用されることになります。 |
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特に、測定増分と、 |
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これは推定誤差の関数であり、測定値の期待精度を調整するため、小数点以下何桁まで報告する必要があります。 |
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そして、確率的エラーがガード バンディングで使用される別の場所、つまりスペック制限の統計的ガード禁止が見られます。 |
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さて、レポートをざっと見てから、実際に JMP の手順を見ていきます。 |
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現実的なゲージ分類が得られるので、これは第 2 クラスと言えます。 Wheeler 氏の推奨事項は、測定プロセスをグラフ化することを決定できるため、この測定を行う前にコントロールを実行することをお勧めします。 |
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それは議論の余地があります。 ご存知のように、また予算に関する話になります。 そんなことをする時間はありますか？ はい...そうであれば、そうしてください。 |
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いいえの場合、ゲージを改善するのにかかる費用はいくらですか? 第一級ゲージに移してもいいでしょうか？ それを実現するには、プロジェクトにどれくらいの費用がかかると考えられますか? |
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このモニターの分類の凡例。 少し時間をかけてみてください。管理図作成...またはグラフ作成のためのガイドラインをいくつか抽出できます |
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実際のプロセス。 このゲージの有効解像度では、桁を削除する必要があります。 どのようにそれを行うかを説明します。 |
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分散成分、これは素晴らしいですね。 Part にはほとんどの差異が含まれているので、それは良いことですが、まだ演算子がいくつかあります。 |
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オペレータと部品の相互作用も含まれます。 グラフ分析でもそれが分かりました。 さて、それでは... |
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アドインを作成しました。今はそれをデモンストレーションの目的で使用するつもりです。 少しバグがあります。 それらの問題のいくつかを解決できたら、投稿します。 |
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しかし、これは EMP プラットフォームを起動するだけであり、その後、他の機能や、関連する他のオプションが提供されることになります。 |
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EMPレポート。 よし。 したがって、部分と演算子だけを覚えておいてください。 この場合は標準偏差を使用します。 |
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そして、行きます。 「OK」をクリックします。 以上がスライドで説明した内容のすべてです。 |
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そこに見るべきものは何もないと思います。 さて、これは EMP から直接提供されたもので、私がやっているのは、測定システムのノイズを考慮して、どのように...どのような製品適合性が期待できるのかを尋ねていることです。 |
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仕様制限を厳しくすることでそれを改善できますか? そこで、統計を使用してバンドを保護します |
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私のスペックの限界。 ハイテク製造に従事している人なら、ガード バンディングの仕様制限について聞いたことがあるでしょう。 場合によっては、パーセントだけで実行されることもあります。 |
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しかし、私は EMP が大好きです。なぜなら、確率誤差を使って計算できるからです。 |
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これらの制限を厳しくする場合、測定システムのノイズが考慮されます。 これが何を言っているのかというと、96% の適合性については、 |
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バンドを締める必要があります。 小数点以下の桁を調整するのを忘れましたが、56 ～ 74 になります。 |
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なので1ミリだけ締めます。 どちらの側でも、どちらの仕様でもそれだけです。 黒い線は、元の仕様限界であり、当社がお客様のために設定したものです。 |
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これらの仕様限界でゲージを実行すると、約 64% の適合性が期待できるため、ここにはトレードオフがありますよね。 |
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スペック制限を厳しくしたい場合は、コストがかかります。 さらに多くの部品を拒否する予定ですが、お客様の保護はもう少し良くなるでしょうか? 間違いなく。 実際、仕様限界から 4 つのエラーが考えられる場合、 |
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99.9% の適合性は得られますが、さらに多くの製品が拒否されることになり、その製品の一部は実際に顧客にとって役立つ可能性があります。 |
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ここでのトレードオフは、ビジネスの声と顧客の声であり、それはビジネス上の決定であり、決定する前に議論する価値があります。 |
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仕様制限をどの程度厳しくするか。 オーケー、これは行儀の良いゲージだ、そして我々は見た...ああ、忘れていた、見せようと思っていた |
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小数点以下の桁の精度の問題にどう対処するか。 そのため、座標測定機は小数点以下の桁を大量に吐き出します。 |
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EMP は私に、本当に数字を落とすべきだと言いました。 私のやり方は、around 関数を使って数式列を作成し、それを調整して今の位置が 0 になるようにするだけですが、実際には 2 と 1 を試してみました。 |
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そしてEMP分析を再実行しました。 そして、それぞれ...EMP がもう 1 桁も落とす必要がないと言うとすぐに、それが私が報告する精度です。 |
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さて、製造説明書です。 繰り返しますが、これは、計算で推定誤差と測定増分が使用されるもう 1 つの場所です。 |
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それは素晴らしい。 これは、ご存知のとおり、ハイテク製造業では一般的なものに対する統計的アプローチです。それはガードバンディングです。 測定システムのノイズを使用してそれを行うことができます。 |
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計算をします。 さて、恐ろしい体重計の話に戻りましょう。 よし、これはちょっと楽しい。 |
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デザインについてご説明します。 |
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これについて私が面白いと思うのは、DOE であれ測定システム分析であれ、実験を開始するときに、 |
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少し創造性を発揮する必要があります。 そしてそうしなければなりませんでした。 正直に言うと、これにはほとんど困惑しました。 つまり、私が自分の体重を測ったり、家族の誰かが自分の体重を測ったりすることに関連するノイズ要因は、そうですね、私たちもいます。 私は体重計の上に立っています。 |
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パート...パートについて考えると、私の毎日の体重変動のようなものですよね？ |
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私は、プラスマイナス 4 位だとしましょう。 一週間食べすぎて体重が2キロ増えました。 それは私が検出できるようにしたいものです。 |
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実際、それを得るのはちょっと大変です。毎日の体重の変動を、オペレーター側、つまり私自身の側から割り出す必要があるからです。 |
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私がそれに取り組んだ方法...これを行うにはおそらくさまざまな方法がありますが、私がそれに取り組んだ方法は、測定システムの分析に参加者、つまり家族を参加させることです。 彼らは自分の体重を測定し、 |
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体重計から降りると、私が彼らにダンベルを渡すと、彼らはまた体重計に乗ります。 それらを差し引いて重量を求めるので、それが私の部位の測定値になります。 |
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これを目標体重のスケールに当てはめて少し理解しやすくするために、それを正規化するだけです。 |
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そしてそれはただ...スケールを私にとってもう少し意味のあるものに変更しているだけです。 さて、これがどのように見えるかを見てみましょう。 わかりました。アドインをもう一度実行します。 それに値するものがある |
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注記。さて、これを思い出せば、またオペレーターとパートを思い出すことになると思います。 これは分厚い測定値です。 レンジチャート分散タイプを使用し、デザインをクロスさせます。 |
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さて、すでに、すぐに、おそらく検出できないことがわかりました |
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毎日の体重の違い。 ここには、私が実験を実行した方法に関連する何かがある可能性があります。それは確かに可能です、 |
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しかし見た目はあまり良くありません。 他のいくつかを見てみましょう。範囲グラフはかなり良いようです。 ああ...おっと、問題が発生しました。 私の内部変動は、私の繰り返し測定に関連しています。まあ、それは私の部品よりも大きいです...私の部品間の変動に関連する私の分散。 |
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それは良いことではありません。 |
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それで問題 2 です。 これらの他のいくつかを通過することもできます。 テスト、再テストはかなり良いようです。 平均値に関するバイアス比較分析の結果は良好なようです。 さて、別の問題があります。 考えられるエラーのサイズを見てください。 覚えておいて、私は少なくとも見ることができることを本当に望んでいます |
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体重が1ポンド違うだけで、それに意味があるのです。 まあ、確率的な誤差はそれよりも 3 倍大きくなり、それが問題になります。 |
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一桁落とすように言われています。 これを繰り返す場合、実際には科学的表記法を使用して 2 桁の数値を報告し、さらに近づける必要があります。 |
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それでも、可能性のある誤差は非常に大きいので、それがゲージの使用に関してどのように問題となるかは、もう少し先で見ていきます。 |
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右の三等ゲージ。 したがって、ゲージを使用する必要がある場合は、間違いなく測定プロセスをグラフ化することになるため、管理または標準を実行する必要があります。 |
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毎日の体重測定の前に。 オペレーターと部品の相互作用が再び行われます。 オペレーター 3 は私の義理の弟なので、これは面白いことです。 彼は一種の賢い男で、私は彼がテストを攻略できないようにしようとしましたが、彼はテストを攻略していたと思います。 |
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したがって、それは私の研究に関連している可能性があり、必ずしもゲージに関連しているわけではありません。単なる私の観察です。 そこで、96% の適合性ゲームをもう一度プレイし、それをゼロまで下げます。 ああ、いや、限界値を計算することはできません。 実際、私の下限は実際には |
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私の上限を超えています。 そしてなぜそれが起こったのでしょうか？ まあ、計算上は |
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（見てみましょう、私が示した場所に戻ってみると）、 |
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その可能性のあるエラーが大きすぎると、問題が発生するため、これには少し制限があります。 |
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ウィーラーが著書の中で使用しているツール。 でも、私にとって、これが言いたいのは、この体重計はジャンク品だから、新しいものを買う必要があるということです。 だから私はちょっと安っぽくて、 |
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でも、50 ドルはおそらく不当な値段ではないと判断したので、Fitbit スケールを購入しました。どうなるか見てみましょう。 |
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おお。 |
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スタディを再度実行します。 |
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範囲も同じにします。 そうですね、すでに少しずつ改善が見られています。 私の座標測定機ほど優れているわけではありませんが、私の測定値のいくつかは実際に管理限界を超えているので、それは改善されたとみなします。 |
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それも見てください。 私の内部分散成分は実際には一部未満です。 というか、まだちょっと大きいんですが、 |
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でも50ドル…もしかしたら100ドルか1,000ドル使えばもう少し安くなるかもしれないけど、それでも我慢できると思う。 わかりました、エラーの可能性が高いです。 少なくとも1ポンド未満です。 |
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そしてもちろん、桁の切り捨てを考慮する必要があるため、これについても丸めの練習を行うことになります。そして、小数点以下の精度がゼロであることを報告することが、私たちがやりたいことであることがわかりました。 これを見てみましょう。適合率は 96% です。 |
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繰り返しになりますが、実際には妥当なものが得られました。 だから私にとっては、 |
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この体重を減らす練習全体に向けて私が期待として設定したのは、180の目標体重になりたいということでした。 |
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しかし、私はプラスマイナス5ポンドの体重変動に喜んで耐えます。 そして、この旅を経験するうちに、食べるものが変化し、水分の重量が1日以内に増加する可能性があることに気づきました。したがって、これはかなり合理的な予想です。 今、確かめたいのなら、 |
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自分の目標に忠実であり続けるためには、仕様制限を 1 ポンド減らす必要があるかもしれません。 |
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体重を減らし、ひどい体重に取り組むというかなり長い道のりを経て、ある種のイライラする練習として始まったものですが、私は耐えられるものに到達し、実際には満足しています。 それで |
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それは私が持っているすべてです。 ありがとう。 これが測定システム分析の EMP 手法についての面白いウォークスルーになったことを願っています。 |
| オリヴィア・リッピンコット |
そうだ、録音を止めてください。 |
| ジェイソン・ウィギンズ、JMP |
そして間に合うよ、ああ、よかった。 |
