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ビジネス定量分析(前編)

  • 0h 49m (5sections)
  • 分析
  • 中級

こんな人におすすめ

・意思決定能力を高めたい方
・数字を使って人を説得したい方
・数字による分析能力を高めたい方

このコースについて

「なんとなく数字に苦手意識がある」という方もいるかもしれませんが、ビジネスで使われる定量分析の基本は、とてもシンプルです。

前編・後編を通して、事例を用いながら、ビジネスの意思決定に求められる分析の基礎、分析の際の考え方、グラフでの見せ方などを学んでいきます。
まず前編では、分析とは何か、そのための仮説思考の考え方をおさえ、分析の視点を養います。
物事を経験や感覚ではなく、定量的な根拠を持って考察し、判断する能力を身につけましょう。

※「ビジネス定量分析」は「前編」「後編」の2コースからなります。
「前編」を修了した方は、「後編」も視聴されることをお薦めします。
・ビジネス定量分析(後編)
https://hodai.globis.co.jp/courses/ddf49175

※2020年9月23日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。内容に変更はありません。
 旧版でコースを修了している場合、本コースは未視聴・未修了の状態となります。
 旧版の修了証はマイページの「学習の履歴」より引き続き発行いただけます。

講師プロフィール

鈴木 健一 グロービス経営大学院 教員

東京大学大学院工学系研究科修了、米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了。
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。

コース内容

  • コース紹介
  • 分析とは何か
  • よい分析のための「仮説思考」
  • データ収集
  • 分析の「5つの視点」

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • k-hot

    メディカル 関連職

    講義内容は工夫されていて面白かったです。
    一方で、わかりづらいとコメントが多かった設問3〜4を(勝手に)解説します。

    設問3の選択肢2は「自分自身が・・・」とあり、サンプルサイズが1人だけで、データの数が不十分なため、適切でないになったと推測されます。ただし、この選択肢ちょっと分かりづらいですね。冗長な表現を避けて、「旅行時に、自分の支払いの全記録をつける」など、簡潔な表現に変更した方がわかりやすいと思いました。

    設問4は、「商品Aの売上」と「天気」との関係性を見ており、2つのデータの関係性は「相関」と呼びます。この相関については、後編のSection8あたりから説明されていきます。一方の「ばらつき」とは、データの大きさがそろっていない状態、変動の大きさを示しますが、やはり後編で視覚的に見たほうがわかりやすいと思います。ということで、設問4は後編に続く布石として、つい先走って挙げてしまったのだろうと思われます。

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------
    爆撃機のクイズ問題、「3」を選んで間違えたので、調べてみたら、奥深くて面白いですね。オリジナルは、コロンビア大学の数学者・統計学者のエイブラハム・ウォールドが戦時中に行った分析法による「生存バイアス」として有名みたいです。生還した航空機の損傷分布だけでなく、帰還していない航空機も含めた全体像を想定する手法が客観的・科学的で良いですね。

    さらに、機体部をAとBに分けて、被弾を☓、被弾なしを○にして、生還機をA☓B○とします。すると、帰還できていない爆撃機の考えられる組み合わせは全部で4パターンになります。
    生還機:    A☓ B○  (比較対象) 
    パターン1:  A☓ B☓  (全体損傷)      → Bを補強すべき
    パターン2:  A○ B☓   (生還機と反対)   → Aを削減し、Bを補強すべき
    パターン3:  A☓ B○   (生還機と同じ)   → 機体以外に資源を投入
    パターン4:  A○ B○   (完全無傷・爆撃なし) → 作戦中止、方針変更
    そして、生還機と『比較』すると、1と2の場合はBを補強すべき(今回の正答)になります。一方、3の場合は生還・非生還とも差がないので、機体の補強はやめて(逆に軽量化して、操縦性能を増し)、爆撃された時の生還スキルを磨くなどに資源を投入すべきでしょう。最後の4では、逃げた・捕まった、敵に取り込まれたなど想定外の事態が生じていると考えて、直ちに作戦を中止し、現状把握や、撤退・交渉など大きな方針変更を考慮すべきかと考えました。

    2021-07-10
  • kikunojou

    営業

    最後のテスト,もう少し補足がほしい。ばらつきのところ。何度ビデオをみても理解できない。。。

    2020-11-10
  • take_917

    メーカー技術・研究・開発

    飛行機の例は、ある個所に被弾がないため生存できたというのは良いと思うのですが、yes/noの質問になっているため、例えば「重要な部分に被弾しているものの、撃墜されるまでには至らなかった」という現象を見逃している気がします。絵を見るとプロペラ部に被弾があるとありますが、プロペラにあまりに被弾しすぎると撃墜されるのは目に見えているため、この設問と答えには若干の違和感があります。もちろん帰還した飛行機が被弾していない部分は、ちょっとでも被弾すると即死な部分である可能性が高いでしょうが、閾値を超えると撃墜になる部分も考慮する必要があるように思います。これは、何が主要因となって撃墜しているのか、もう少しよく見ないといけないと思います(例えばプロペラ被弾が多いことによる撃墜が多いのであれば、先にプロペラ部の強化もしくは被弾の低下を検討したほうが良い)。
    また、被弾していない部位についても、重要な部分でなくとも構造的に被弾しにくいだけという可能性があります。となると、一概にそこは重要な部分とはならず、とりあえず強化すればよいという話ではないと感じます。

    2020-12-12
  • user-0d53ec7ebb

    メーカー技術・研究・開発

    愛の値段、よい例でした。

    2021-01-31
  • masashigenosue

    メーカー技術・研究・開発

    設問3について、詳しく説明してほしいです。

    2020-10-04
  • tsh

    営業

    最後のテストの設問3への問いが多いようですが、選択肢2についてはサンプルの母数がN=1しかなく、サンプリングバイアスそのものであり、不適と思います。

    2021-02-12
  • kenjiroyoshida

    マーケティング

    最後のテストの意図がわksらなかった

    2020-10-06
  • hiro_yoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    ・e-stat、リサーチ・ナビ使ってみます

    2021-05-22
  • tosatosi

    経営・経営企画

    最後のテストの説明がほしいです

    2021-02-10
  • yuki_0719

    マーケティング

    データ分析を有効活用するためにはまず目的を明確にすることが重要。その上で、仮説を立て、データを収集し、仮説を検証する必要がある。データはアウトプットを予測して自分の思い込みを正当化することもできるので、まず目的が正当か、データの母集団が恣意的でないかを確認してアウトプットをみることも重要。

    2020-09-26
  • wkiymbk

    IT・WEB・エンジニア

    分析の本質は比較であることを学びました。
    今後、分析する際には必ず、「何と比較しているのか」を確認します。

    2020-12-02
  • r_konishi

    営業

    分析の本質は比較とは、とても同感できます。
    現在、一部のマスコミで視聴インパクトを上げるために本質を表現していないデータ・グラフを多く目にしますが、ミスリードしますので、自身の仕事ではその様な事が無いよう、確りとした分析を行いメンバーへ示していきたいと思います。

    2021-05-16
  • take24

    営業

    仕事の上では売り上げ予測、製品の不良改善の注力すべき対象などの分析を行い効率的にかつ最大の成果をあげることに寄与できると思う。
    日常生活においてはクレジットカードやスーパーでの出費をエクセル等に記入し、いつどのタイミングに多くお金を使うことが多いのか、などを分析すると無駄な出費を抑えたりすることができそう。

    2020-09-26
  • kei0415

    経営・経営企画

    非常に面白い。やっぱり自分は数字が好きなんだなと再認識。

    2021-07-02
  • saggi

    その他

    分析の5つの視点
    1.インパクトある分析なのか?
    2.比較対象は明確化
    3.トレンドは?
    4.ばらつきは?
    5.パターンは?

    というポイントを抑えて、商品やサービスの分析をしようと思う。

    分析の本質は「比較すること」を意識すること

    2021-01-24
  • sa_shi_mi

    その他

    業務で分析結果を必要とする場面が多いため、Apple to Appleになっているか、サンプリングバイアスがないかを注意することはとても重要だと感じた。これまでも経験や先輩から得たノウハウなどで同様のことは行っていたが、改めて学習した内容を踏まえて効果的なデータが得られるよう心掛けたい。

    2024-02-09
  • w-abe

    メーカー技術・研究・開発

    定量的に分析することで、誰でも同じ見解になる事がわかりました。自分だけが理解しているまたは思い込みをしていることがないよう、日頃からツールとして使っていきたい。

    2022-11-09
  • kaki_077

    メーカー技術・研究・開発

    例題がよく腑に落ちるものが多かったです

    2022-09-06
  • live_volo

    営業

    米国選挙予想において、調査会社のサンプリングバイアスがよく起こる。データを収集する方法と5つの視点から分析する事の重要性を学びましたが、これだけではデータ間の整合性は保てない為、上記のようなサンプリングバイアスが起こる可能性があると考える。データの抽出、比較方法を詳しく学んで現場で活かしていきたい。

    2021-05-16
  • nsasame

    販売・サービス・事務

    自分が取り組もうとしていることに対してその効果と優先順位を考えるべきだと
    ちょうどアドバイスをもらったばかりだったので、動画をみて分析が足りなかったと痛感しました。
    データの集め方と分析するための5つの視点はぜひ参考にしたいです。

    2024-02-05
  • nabe_0625

    営業

    普段のビジネスシーンにおいても活用できると感じました。
    売上分析をするにあたり、比較や仮説思考・5つの視点における分析は重要ですし、社内で発言の材料するにしても、より説得力が増すものであると考えます。

    2021-05-03
  • kzhr2358301

    金融・不動産 関連職

    インパクトを考えずに分析をしていたことがあることを反省。
    ばらつき、パターンは先入観で判断しそうにも思うので5つの視点で総合的に判断していこうと思います。

    2020-12-27
  • kenih

    メディカル 関連職

    データについて考える際に、批判的に見る上で役立つ。
    データは後ろ向きで集められらものが多く、意図したかどうかに関わらず、サンプリングバイアスが含まれるため。

    2022-12-21
  • himawarin

    専門職

    改めて、日頃の業務で定量分析を行う場面はよくあると自覚した。日頃はあまり意識せずに分析していたので、体系的に学べてよかった。サンプリングバイアスにならなように気を付けたい。

    2024-02-29
  • maytokyo

    マーケティング

    既存データで国会図書館のデータの所在参考になりました。
    仮説思考の4つのステップさらに意識します。
    映画のマネ―ボールのエピソードや、鈴木先生のプロ選手の誕生日月の分析、子ども時代の自己効力感と結びつく説、面白かったです。 

    2021-03-15
  • saito-yoshitaka

    メーカー技術・研究・開発

    入手しやすいデータのみで分析するとリスクが高い為、目的を意識した分析を心がけます。

    2022-01-31
  • kanbekurosiba

    人事・労務・法務

    分析で大事なのは、○インパクト○トレンド○ギャップ○ばらつき○パターン

    2022-10-08
  • yaski

    営業

    インパクトの少ない部門に身を置いている人は、どうすれば良いのでしょうか。。。やはり、山勘と竹槍?

    2021-01-19
  • nakibokuro9

    経営・経営企画

    販売商材がたくさんある場合が多く、インパクトを理解し販売優先順位をつけることが非常に大切と感じた。

    2023-12-22
  • djmpajmpkm

    営業

    なるほどと合点の行くことが多かったが、アウトプットするには難しい

    2021-12-14
  • minachan

    販売・サービス・事務

    愛の値段の測り方の視点が、ユニークで妙に腑に落ちました。
    目標があるとつい「成功した側の情報を重視して真似てみる」という、
    生存者バイアスを用いた思考に陥りがちなので「見る・聞く・行う」
    真の目的を押さえ、適切な比較対象を見極める必要があると感じました。
    私も数字のワンダーランドに行けるよう正しい要点から、
    使えるデータを収集して分析できるように頑張ります!(笑)

    2024-02-07
  • jt007

    メーカー技術・研究・開発

    飛行機の例はとても印象に残りました。
    生存者バイアスを意識して、業務に取り組みたいと思います。

    2023-02-21
  • chesswing

    メーカー技術・研究・開発

    分析の時にインパクトを見落としがちでした。
    問いに応えられる分析軸は何か、きっちり抑えてから仮説を立てていきたいと思う。

    2021-07-16
  • eijima

    マーケティング

    データ分析の基本は比較なのでApple to Appleを肝に銘じて比較していきたい

    2023-09-15
  • ukns0116

    販売・サービス・事務

    データをきちんと収集して、必要性も考慮しながら、レポート分析する際に活用できたらと思います。

    2024-02-07
  • bipapa

    メーカー技術・研究・開発

    定量分析は比較が大事だが、対象の有無で比較する。目的を達成するために仮説を立ててデータ収集(収集方法)して検証する。
    忘れがちなインパクトを意識するが良かった。その他、ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンなども参考にしたいと思います。

    2023-10-23
  • sumire0006

    販売・サービス・事務

    同一条件のもと、目的を抑え、バイアスを掛けずに、比較分析して行きたい。

    2021-02-07
  • tk_libra

    その他

    成果を生み出す要因を数値化し、その要因の全体に占めるインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンを分析し、成果を上げるキードライバを見出して、成果を上げやすくする。

    2023-08-08
  • mappon_osk

    営業

    問3.4で間違えた。よく復習しなければ

    2021-09-25
  • kenjee

    経営・経営企画

    仮説を持ってデータを見ること、そして客観的に見ることを意識していく。

    2022-01-02
  • makiko1729

    メーカー技術・研究・開発

    データ分析をしなくてはいけないと言われて久しく、何をすることがデータ分析なのだろうと訝しく思っていたが、実はエンジニアとしてやってきたことそのものご割と既にデータ解析であり、普通のことをやれと言われてるに過ぎないことが分かった。

    2020-10-10
  • mt_tera1800mm

    経理・財務

    5つの視点について、当たり前に思っていた事でも言語化テキスト化して学べた事によって理解が深まった。これらを意識して今後の業務に役立てたい。

    2023-10-23
  • kmiya

    メーカー技術・研究・開発

    データをきちんと収集することが大事だと感じました。

    2022-05-26
  • ma_an

    専門職

    出てきたデータを確認するだけではなく、もう少し俯瞰的に見るようにしていきたい。

    2023-10-24
  • musasapi

    経理・財務

    これまでは情報収集に手間をかけることを避けてきたが、一手間で大きな差が開く、ということを学んだことで、情報収集の一手間を大切にしていこうと考えた。

    2024-01-29
  • nobu99003

    専門職

    仮説を立ててよく分析したうえで、意思決定をし、説明するようにしたいと思います。

    2022-10-06
  • y_yamamot

    その他

    様々な要因を考えながら、また、必要性も考慮しながら、業務に活用していきたい。

    2023-12-27
  • kumotri

    IT・WEB・エンジニア

    データ収集に一手間かけることが大事

    2023-11-19
  • naoko_hara

    IT・WEB・エンジニア

    自社商品のライナップを増やそうとするときに、既存の商品やその販売の傾向(地域や、購入者の特徴など)を分析して、売れそうな商品を企画する。

    2023-10-20
  • taichi047

    営業

    改めて定量分析において重要な考え方を理解することができた。
    分析の5つの視点については、場数を踏んでそれぞれの視点を組み合わせて考えられる、もしくはどの視点がそのシチュエーションで重要となるのか即座に判断できるようになりたい。
    この5つのどの視点を使って分析すべきかを判断し、分析する練習問題があればより理解が深められて良いと思う。

    2021-08-17
  • thenakashima

    メーカー技術・研究・開発

    理解しました

    2022-09-09
  • tmykhn

    コンサルタント

    e-STARTは早速使ってみる。

    2023-05-24
  • 8080ns

    販売・サービス・事務

    ありがとうございました!
    分析だけでなく、仮説だてなどにも重要な観点がたくさんあり大変勉強になりました!

    2023-01-09
  • father3

    営業

    分析にも仮説思考が有効であること知った。目的意識を持ちつつ正しい順番で思考する試行回数を重ねていきたい。

    2021-02-16
  • asa0509

    その他

    5つの分析方法、即アウトプットすることは厳しいですが今後の業務で使ってみます。

    2024-02-09
  • shioa

    IT・WEB・エンジニア

    最後のテストの解説を詳細に聞きたい。

    2023-11-05
  • animals5

    IT・WEB・エンジニア

    やみくもにデータを収集して分類するのではなく、仮説を先に立てることでデータ分析に掛ける時間を最小限にすることができる。
    適切な仮説を立てるためには、論理的思考と、仮説を立てるための日頃の肥やしが必要。
    良いデータ分析ができるためには、日々の積み重ねがを努力して行きたいと思いました。

    2021-04-09
  • skrn215

    販売・サービス・事務

    定量分析をする際に仮説思考が必要になるという考え方がなかったので勉強になりました。
    実践できるイメージをまだ持てていませんが、普段の業務の中に取り入れていこうと思いました。

    2023-07-08
  • oritani

    人事・労務・法務

    愛の比較値段の付け方、なるほどと感じさせる問題でした

    2023-11-07
  • masa1104

    営業

    これまで、アンケートをたくさん取ってきたが、取得後に利用していないデータも多く存在し、かつ欲しいデータが結局は取れてないこともあったため、目的、仮説、収集、検証のサイクルを常に意識して取り組む

    2022-03-16
  • adachi_shinji

    メーカー技術・研究・開発

    何について分析するかをしっかりと把握してデータを集めることが大事

    2023-11-09
  • mth

    営業

    思い込みで物事を進めないよう留意するために活用したい。

    2023-03-03
  • kuroda-josui

    資材・購買・物流

    物事を分析する上でも5つの方法があることを知りました

    2022-11-04
  • noel3516

    その他

    アンケート時にサンプリングバイアスに気をつける

    2023-03-11
  • megumi_kubo

    専門職

    理解が深まってよかった。

    2023-10-09
  • t008231

    専門職

    爆撃機の話は、解説を聞くまで、まったく分かりませんでした。
    思い込みによることもありました。
    違った観点で分析できるようになりたいです。

    2023-11-16
  • ryoichi_fujii

    メーカー技術・研究・開発

    分析の本質は比較!
    比較対象に何を持ってくるのかについては、分析の目的に合っているかどうかを考慮して、選ぶ必要がある。
    日々、意識していきたいところです!

    2021-07-12
  • hiroshi_dba

    IT・WEB・エンジニア

    SEなのであまり情報を活用する場面は少ないが、いろいろなことを判断する際に定量分析をすることでバイアスによって自分に騙されないようにしたい。

    2022-12-05
  • t_hisamoto

    販売・サービス・事務

    5つの視点を活かしてまいります。
    比較する際のベースには注意いたします

    2022-12-10
  • uti2

    人事・労務・法務

    5つの視点が大事

    2022-09-04
  • take1224

    営業

    分析手法の実例がわかりました。

    2024-01-28
  • inoue-hirofumi

    IT・WEB・エンジニア

    仮説思考が必要なこと及び、適切な比較対象を選定することが大事なことだと理解しました。

    2022-09-12
  • choukou

    マーケティング

    サンプリングバイアスは怖い。マーケットリサーチの際には常に想定して解釈する必要がある

    2022-01-19
  • kawasaki_hr

    専門職

    サンプル取得 条件、頻度の設定

    2023-10-30
  • ttsk_kitaro

    IT・WEB・エンジニア

    No.3の問題を2度間違えました。サンプルが少なすぎることに気づけませんでした。これは、目の前の言葉を聞いたのみで、深く理解できていなかったことにほかなりません。今後に活かしていきたいです。

    2021-10-03
  • spirale4101

    メーカー技術・研究・開発

    今回学んだことを活かせる場面をしっかり見出して役立てられるようにしていきたい

    2024-02-08
  • kaz0529

    専門職

    自分の業務量を定量分析し、効率化に向けた仮説を考える。

    2024-02-09
  • gattu19930719

    人事・労務・法務

    分析にあたり5つの視点を持ち、他と比較をした上で仮説を立てることが大切だと学んだ。

    データ収集にリサーチナビやe-statがあるということは知らなかったので今後の分析ツールとして活用していきたい。

    2022-02-19
  • mipisandayo

    営業

    「分析の本質は比較」覚えました。

    2023-11-02
  • t_tamra

    メーカー技術・研究・開発

    データを収集する際に気をつける5つのポイントを気にし、そのデータ収集方法は正しいのか1歩引いて考える。

    2023-02-09
  • tai_k

    メーカー技術・研究・開発

    定量分析と聞くと難しいイメージがありましたが、仮設思考の講義ではアスレチックスの例で詳しく説明していただいた為、とてもわかりやすかったです。データ収集のやり方や分析の5つの視点(インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン)についても、今後仕事に活かしていきたいと思います。

    2023-09-30
  • naka4477

    販売・サービス・事務

    一回見ただけでは自分の物にならないので繰り返し見ようと思います。

    2023-11-07
  • knsk_0213

    メーカー技術・研究・開発

    データの比較分析は業務でも行うものなのでこの講座での学びを仕事に生かしたい。

    2023-10-14
  • t_shinjo

    経営・経営企画

    まず、分析を行う意味合いと、ビジネスにかかわるインパクトを考え、やみくもに分析をしないということが重要であると認識すした。また、バイアスのなるべくかかっていない情報をいかに収集するかも重要であると思った。

    2022-04-30
  • tomomomoko

    メーカー技術・研究・開発

    ネットに情報が多く氾濫しているからこそ、情報を精査し自分の手を加えてわかりやすく伝えることが大事であると学びました。

    2022-12-04
  • lpnh

    IT・WEB・エンジニア

    分析とは、正しい比較を行うこと。という大前提を基に仮説を立てていく事だと分かった。

    2021-08-06
  • nephrite

    営業

    比較を行い分析することで今後の戦略が見えてくる

    2024-03-27
  • yuko1115

    販売・サービス・事務

    比較してから決定する事を学びました

    2023-09-21
  • yw_

    マーケティング

    分析の基本は比較。

    2022-10-04
  • yoshidanoikeda

    専門職

    インパクトが大事と思いました

    2023-11-05
  • sa__as

    IT・WEB・エンジニア

    データ分析するのに、何をデータ元にするのかをまず決めることが大切かなと思いました。
    (分析前作業に結構手間暇かけないと、いい分析に入れなさそうということ)

    2024-02-15
  • hidetoshi_0101

    マーケティング

    pos分析に利用します

    2024-02-20
  • shigema2

    コンサルタント

    他の講義とひと味違って面白かった。
    生存者バイアスなど、聞いたことあるけどよく分からなかった単語について知れたので良かった。

    2022-03-29
  • minoru524

    営業

    アナライザーとしての重要な視点が明確になった。

    2024-01-10
  • ohnishit

    営業

    数値化することは重要だが、様々な背景を考慮したうえで数字を扱わないと、逆に期待しない定量分析になりかねない。

    2023-08-04
  • masayah

    専門職

    目的を明確にして、分析で何を得たいかを最初に決めておく事も重要

    2021-12-16
  • kosei_s

    営業

    分析に対する大枠の理解が出来ました。

    2022-01-04
  • mabodof

    資材・購買・物流

    まあ知っていたことではあるが体系的だった

    2023-01-02
  • tkik

    IT・WEB・エンジニア

    目的に対するインパクトは重要

    2022-06-06
  • onikam

    マーケティング

    数値化・可視化することで定量的に測るよう意識し、かつ定量化できたデータの裏付けを考えることをクセづけていきます

    2023-09-12

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