“北の国から”学ぶ『6次産業化』で1次産業の所得向上、地域活性を狙え！～テクノロジーによる6次産業化リスク軽減方法の模索～

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エントリーシリーズ
“北の国から”学ぶ『6次産業化』で
1次産業の所得向上、地域活性を狙え！
～テクノロジーによる6次産業化リスク軽減方法の模索～

1. はじめに
• 自己紹介
• はじめるまえに
• 六次産業化について
2. 株式会社INDETAIL スマート酪農の取り組み
3. 学校法人酪農学園大学 AI x 畜産の取り組み
4. 日本オラクルサクラマス陸上養殖による産業づくり
5. 対談・Q&A
本日のセッションに向けて
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自己紹介させてください

今回、オーガナイザーさせていただきます
武波健（たけなみたけし）
日本オラクル株式会社テクノロジー事業戦略統括
戦略ビジネス本部 DX推進室シニアマネージャー
2005年4月に国内SI会社に入社。
コンサルタントなど経験したのち、新たな事業モデルの立ち上げなどを行う。
2019年に日本オラクルに入社後、お客様に寄り添いながら、社会課題の解決につな
がるDX推進を行う。
ちょっと前の写真です。
コロナ禍になってから見た目
ちょっと変わっちゃいました。

4
•
•
Seeds
•
•
•
• PoC
• SDGs
• Society 5.0
• Connected-
Industry
•
DX
, ,
• AI/ML
• IoT
•
•
• AR/VR

交通×IoT
出産子育て×AI 街づくり×IoT 観光 ×IoT
製造×IoTマーケティング×AI
流通等民間事例へ変更

デジタルツインスマートホーム＆サービスコネクテッド・インダストリー
マイクロサービス・DevOps スポーツ・テック

はじめるまえに…

はじめるまえに
リアクションボタンあります。
興味ある話や参考になる話を聞けたらボタン押してみてくださいね！
WEBセミナーって皆様の顔が見れない分、登壇者は孤独なんです！！
ZooM最新バージョンだと、
ボタンが6つくらいあります！

ということでみなさん、押してみてください！

あと質問機能も使うかもしれませんので、
ちょっと試してみますね！

6次産業化について

6次産業化とは、1次・2次・3次それぞれの産業を融合することにより、新しい産業を形成しようとする
取り組みのことです。簡単に言えば、生産者（1次産業者）が加工（2次産業）と流通・販売（3次産業）
も行い、経営の多角化を図ることと言えます。
6次産業化の基礎
農林水産業工業商業
1次産業 2次産業 3次産業× × = 6次産業化
6次産業化という言葉が生まれたこ
ろはプラスで表記（今村さん）。
途中から掛け合わせて効果を生むっ
て追加の意図が加わりました。

野菜を育てて漬物にして
販売したり、体
験提供したり
農家加工
販売
レストラン
農業体験
× × = 6次産業化
例えば

安定した収入確保
メリット
所得向上地方創生雇用創出
伝統文化の保全

投資が大きすぎる
商品開発やパッケージデザイン、設備、衛生
管理、マーケティングへの投資など、加工品
を商品として販売するためには、多額の初期
費用がかかってしまいます。
課題
各産業の専門知識
厳格な衛生管理、品質保証

1次産業現場の改善を狙え！テクノロジー導入事例
1次産業の幸せづくり
坪井大輔氏
INDETAIL
代表取締役
山田未知氏
酪農学園大学
農食環境学群
循環農学類
准教授
横山慎一郎
日本オラクル株
式会社 DX推
進室データアナ
リスト
スマート酪農プロジェクト AI x 畜産の取り組みサクラマス陸上養殖
労働量削減だけじゃない！
テクノロジーによる現場改革
労働負荷の高い現場を変える。
いのちをつなぐテクノロジー
遊休資産の活用。
生まれ変わる地方産業

1次産業現場の改善を狙え！テクノロジー導入事例
1次産業の幸せづくり
坪井大輔氏
INDETAIL
代表取締役
山田未知氏
酪農学園大学
農食環境学群
循環農学類
准教授
横山慎一郎
日本オラクル株
式会社 DX推
進室データアナ
リスト
スマート酪農プロジェクト AI x 畜産の取り組みサクラマス陸上養殖
労働量削減だけじゃない！
テクノロジーによる現場改革
労働負荷の高い現場を変える。
いのちをつなぐテクノロジー
遊休資産の活用。
生まれ変わる地方産業
今回は、6次産業化の基礎固め編として…
一次産業現場のテクノロジー変革事例をご紹介。
（※2次産業以降との橋渡しは次回以降計画中）

株式会社
INDETAIL 代表取締役 CEO
・北海道のシリアルアントレプレナー
・2009年、起業ゲームと開発で年商10億円以上
・2019年、2事業を13億で一部上場企業へ売却ブ
ロックチェーンに集中
・ベトナム在住東京/札幌/海外を転々

株式会社INDETAIL 代表取締役CEO/Founder
株式会社DETAIL88 代表取締役会長/Founder
株式会社DETAIL40 代表取締役CEO/Founder
INDETAIL Gmbh Founder
株式会社MILESHARE 社外取締役
株式会社GREAT SKY ART IT担当顧問
株式会社SEC JAPAN 特別顧問
一般社団法人BHIP 代表理事
一般社団法人HMCC 副会長
ONUMA TRUST
有限会社水戸青果
スペシャルオーガナイザーア
ドバイザー
北海道科学大学客員教授
MBA（経営管理学修士）

4
2020.10.22 経済界倶楽部「価値経営」にて講演
2020.10.21 豊田通商企業セミナー「Why BlockChain」にて講演
2020.10.17 Vyvoセミナー東京「Why Vyvo 」にて講演
2020.10.16 Vyvoセミナー郡山「Why Vyvo 」にて講演
2020.10.15 NoMaps「しくじり列伝」にて講演
2020.10.14 NoMaps「ブロックチェーンがもたらす地域の未来」にて講演
2020.10.08 スマート酪農PoCにて講演
2020.10.04 Vyvoセミナー博多「Why Vyvo 」にて講演
2020.10.03 Vyvoセミナー京都「Why Vyvo 」にて講演
2020.10.02 Vyvoセミナー名古屋「Why Vyvo 」にて講演
2020.09.26 BLOCKCHAIN Business Exopにて「INDETAIL ユースケース」講演
2020.09.26 BLOCKCHAIN Business Exopにて「WHY BLOCKCHAIN 」講演
2020.09.18 Vyvoセミナー香川「Why Vyvo 」にて講演
2020.08.29 Vyvoセミナー福岡「Why Vyvo 」にて講演
2020.08.20 V-NEXTセミナー「WHY BLOCKCHAIN 」にて講演
2020.08.05 Vyvoセミナー札幌にて講演
2020.07.07 SHIBUYAQWS Innovation協議会「WHY BLOCKCHAIN 」にて講演
2020.06.16 「オープンイノベーションセミナーin江別」にて講演
2020.05.23 vyvo「WHY BLOCKCHAIN」にて講演
2020.05.17 マネー大学「アフターコロナとネットビジネス」にて講演
2020.03.26 WAOJE 「WHY BLOCKCHAIN」にて講演
2020.02.22 OUT OF FOCUS 書籍出版イベント三省堂書店にて講
演
2020.02.07 事業構想大学院大学「ブロックチェーン概論」にて講演
2020.01.30 札幌連携セミナー「札幌のビジネスの「今」を伝えるにて講演
2019.11.1９ WORK STYLING日比谷「WHY BLOCKCHAIN 書籍イベント」にて講演
2019.11.1７いいITつながる交流会にて講演
2019.11.12 日本ブロックチェーン協会定[例会にて講演
2019.10.25 ブロックッチェーン推進協会「ブロックチェーン羅針盤」にて特別講演
2019.10.24 SBIホールディングス「Beyond Blockchain テクニカルプログラム」にて講演
2019.10.16 NoMaps2019 デジタルカンファレンスにて登壇
2019.10.06 紀伊国屋札幌本店「WHY BLOCKCHAIN 書籍販売イベント」にて講演
2019.09.15 RAMICS 2019 第5回飛騨高山大会・貨幣革新地域通貨国際会議にて講演
2019.09.12 「道産子社長会」にて講演
2019.09.07 第68回北海道地区大会「結の力～持続可能な北海道へ～」にて講演
2019.08.27 「ISOU PROJECT」実証実験の現地視察会にて講演
2019.08.12 北の教育文化フェスティバル in 札幌にて講演
2019.08.06 Modern Cloud Day Tokyo｜日本オラクルにて講演
2019.07.11 TIS INTEC GROUP BUSINESS SUMMIT 2019にて講演
2019.07.08 ILSキックオフカンファレンスにて講演
2019.06.14 北海道科学大学電気電子工学科にて講演
2019.04.26 日本オラクル Meetup
2019.04.16 株式会社イマジンプラス社内研修にて講演
2019.03.28 監査法人法人内研修にて講演
2019.03.23 地（知）の拠点大学による地方創生推進事業（COC＋）シンポジウムにて講演
2019.03.19 「BLOCKCHAIN FESTIVAL2019inSAPPORO」主催
2019.02.20 日本オラクル株式会社にて講演
2019.02.18 某大手物流会社社内研修にて講演
2019.01.29 #2 Digital Asset Academy~ブロックチェーンとコミュニティの未来~にて講演
2019.01.25 北海道新聞社内向けセミナーにて講演
2019.01.24 日本マーケティング協会にて講演
約30本
年間講演数

WHY BLOCKCHAIN
なぜ、ブロックチェーンなのか?
全国550の主要書店で販売中
オリラジ中田さんYouTube大学の教材に
約1.3万部突破
2

OUT o f FOCUS
勝つための経営術
内容：
・レッドオーシャンを外す戦略
・視点を変える物事の考え方
・ベンチャー経営10年間の経験
・新しい時代に向き合う
全国550の主要書店で販売
2

内容：
・巻頭5ページにわたって掲載
・ブロックチェーンに出合った経緯
・WHY BLOCKCHAINを執筆した想い
・ISOU PROJECTが果たす使命
・過疎地域にこそブロックチェーン
巻頭ロングインタビュー
月暗号資産刊 2020年11月号
Interview
2

社名株式会社INDETAIL（インディテール）
資本金 1億2,900万円（資本準備金5,200万円含む）
本社所在地
〒060-0042 札幌市中央区大通西10丁目4-16ダンロップSKビル4F
TEL：011-206-9235 / FAX：011-206-9236
東京支店
ベトナム支店
ドイツ法人
〒100-0006 東京都千代田区有楽町1丁目1-2日比谷三井タワー12F（東京ミッドタウン日比谷）
TEL：03-6625-5258
10th floor CIENCO4 Building, No. 180 Nguyen Thi Minh Khai Street, Ward 6, District 3, HCMC.
Design Office Munchen Arnulfpark, Luise-Ulrich-Str.20, 80636 Munich, Germany
設立平成21年1月
従業員数 20人（2019年7月1日現在役員含）
沿革
スマホアプリ開発のITベンチャーとして設立。1億円の資本調達、
3つの事業（C2Cコマース、システム開発、ソーシャルゲーム運営）参入と売却を経験。現在は
、ブロックチェーンを駆使した新規事業の創出に専念。
2

タイトル
9
Our Vision
世界をアップグレードする

クラウド
ブ
チ
ロ
ェ
ッ
ーン
ク
I o T A I
産業 × 共創 × テクノロジー
DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現
× テクノロジー産業
データにまつわるテクノロジービジネスモデル、思考の変化が必須
3
1
独占
ではなく
共創 ×

• 広告主・企業同士でのクーポンを発行、相互決済も可能
• 番組のみならず、ビデオ・ゲーム・動画等に共通トークンの提供
• 利用年数の把握・機器の個体管理・不法投棄対策など
• 視聴やアクションに応じて提供したトークン発行、実績に合わせて広
告料など新たな広告モデルを構築
• 新たな閲覧ユーザーの指標化（属性・チャンネル切替・視聴時間）
• アンケートや選挙の遠隔投票に対する情報の信頼性向上
• ユーザー動向の分析による市場動向の把握
• 番組毎の閲覧状況を取得し、視聴者ニーズを番組制作に活用

・電力供給の不安定さへの課題解決
・ソーラーパネルと蓄電池を用いて電力を自給自足する仕組みを構築
・各施設ごとの発電や売電、電力の消費量などをブロックチェーンで管理
・信頼性の高い取り引きを実現
・各施設に余剰分の電力がある際には、施設ごとの営業時間の違いから出る
需要のピークタイムを活かし、AIによるダイナミックプライシングの導入も予定

• 生成したエネルギーのトラッキング
• 蓄電池ステータスの管理
• 利用したエネルギーのトラッキング
• P2P電気販売スマートコントラクト
• 負荷管理スマートコントラクト
ボーフム大学、ドイツ企業、ドイツ国境なき技師団、Don bosco solar & renewable energy center 、ガー
ナエネルギー資源大学の共同研究プロジェクトです

２０２０年９月
ガーナマイクログリッドプロジェクトは、ドイツ連邦環境・自然保護・原子力安全省より、ドイツ認定
による環境保護を推進していることが認められました。

スマート酪農プロジェクト
循環型で持続可能な近未来型放牧
北海道天塩町で
実証実験
2020年10月8日

放牧のメリット
酪農業
の課題
舎飼い放牧近未来型の放牧
後継者不足
長時間労働
飼料代コスト負担
乳牛の短命
糞尿処理の負荷
広大エリアの把握
牧草管理
放牧エリアの区画整理
後継者不足
長時間労働
舎飼い固有の課題は
放牧で軽減
従来の放牧の課題は
先進技術で軽減
牧草管理
放牧エリアの区画整理
ドローン・AI・IoT を
活用
広大エ軽リア減の把握輸入飼料代
値上がり
46

近未来型放牧の三本柱
放牧エリアの区画管理牧草の生育状況の把握
牧草の最適な可食時期、
刈り取り時期の予測
• 数日後の放牧エリアの事前予測
• 日ごとの食育量の管理
• 刈り取りに必要な草量の把握
• 投下肥料の適正化にも繋がる
ドローン AI IoT
日々の圃場管理や牧草管理業務の負担を軽減し、効率的な集約型放牧スタイルを確立
47
• 放牧エリアの把握を短時間で実施
• 目視確認が難しい箇所でも認識可能
• 日々の確認作業の負荷やバギーでの
転倒事故リスクを軽減
• エリア適正化により、牧草の食べ残し
を低減
• 食べ残しによる刈り取り作業の軽減
• ゲートの遠隔操作による効率化
• 電子柵への誤接触防止

システムの流れ
AI
エリアの囲い込み
牧草の育成状況の把握
自動飛行撮像
取得画像の自動送信
Map作成
エリア表示
学習機能
採草・食草判断
ゲート制御
自動・手動切替状態表示
操作・指示
捜査開始
（自動飛行）
フィードバック
（最適な放牧箇所をピックアップ）
データ送信
ゲート
リモート制御
酪農家
IoT
人間操作シ
ステム操作
48
Drone

生育状況
把握・判断
肥
料
自然循環型
サイクル
循環型の持続可能な
事業の創出
安定運用
サイクル
生乳品質UP
飼料代の低減
ブランド化牛の健康維持土牛
草
草食量に応じた
エリア選定
乳牛の
囲い込み
目指すべきゴール
51

酪農事業への
参入
2020.07月 2020.10月
基本研究
実証実験・
機能拡充・AI精度向上
2021.04月以降
法人化
事業化
2021年、宇野牧場と共同で農業法人を設立予定
“次世代の担い手に、酪農の魅力を伝える事業創出を目指して”
52

TV・新聞での報道
テレビ２社、新聞３社。実証実験の模様が掲載される
10月16日付
10月9日
10月9日
10月9日付
10月14日付
53

ご静聴ありがとうございました。
35

我が国養豚の現状と課題
～AIを活用した養豚業の試み～
酪農学園大学農食環境学群循環農学類
中小家畜飼養学研究室
山田未知

特徴１飼養規模の拡大
～農家養豚から企業養豚への移行～
戸頭頭頭頭
昭和40年
平成23年
平成27年は、世界農林業センサス実施年であるため調査を休止
ブタの飼養戸数・頭数
・・・
7,743,000
7,797,000
7,677,000
7,594,000
資料：農林水産省統計部「畜産統計」
3,976,000 －－ 5.7
8,106,000
8,020,000
6,010 9,768,000 901,800 8,186,000 1,625.3
8,145,000
　　30年 4,470 9,189,000 823,700 2,055.7
　　31年 4,320 9,156,000 853,100 2,119.4
　　28年 4,830 9,313,000 844,700 1,928.2
　　29年 4,670 9,346,000 839,300 2,001.3
　　26年 5,270 9,537,000 885,300 1,809.7
　　27年・・・・・・・・・・・・
　　24年 5,840 9,735,000 900,000 1,667.0
　　25年 5,570 9,685,000 899,700 1,738.8
1戸当たりの
飼養頭数
平成 3年 36,000 11,335,000 1,111,000 314.99,246,000
子取用雌頭数
701,600
年次　　飼養戸数　飼養頭数
肥育豚頭数

特徴２養豚用飼料費割合が高い
その飼料はほとんどが海外からの輸入
肥育豚1頭当たりの生産費
飼料費
61.7％
獣医師料及び医薬品費
6.0％
光熱水及び動力費
5.0％
建物費 4.6％
その他 8.8％
労働費 13.9％
注：飼料費には配合飼料価格安定
制度の補てん金は含まない。
資料：農林水産統計農業経営統計調査
平成30年費用合
計33,150円

飼料自給率を向上させるために
〇飼料自給率 → 食料自給率に影響
〇飼料自給率向上のための対応
（１）飼料米の活用
食用米を飼料米に転換し、食用米栽培の際の機械を活用
（２）エコフィードの活用
エコフィードとは？食品残さ等を利用して製造された飼料
例〕食品製造残さ、食品廃棄物、農場残さ
（３）国産トウモロコシの栽培

特徴３肉豚における三元交雑種の利用
• 食卓に上がる豚肉には、３品種の雑種(三元交雑豚)が広く利用されている。
• 雑種にすると、丈夫に育つ、子豚をたくさん産み、子育て上手になるといった利点がある。
×
ランドレース種♀ 大ヨークシャー種♂
×
一代雑種母豚♀ デュロック種♂
肉豚（三元交雑種）

特徴４経営形態は繁殖・肥育一貫生産が主流
〇以前は繁殖経営と肥育経営に役割分担
繁殖経営で子豚を生産し、その子豚を肥育経営で肥育 → 肉豚生産
〇養豚経営においての大きな課題：慢性疾病対策
慢性疾病とは？慢性的に経過することから、ひどくなって気が付く
〇いかに慢性疾病を農場内に入れない
→ ブタの導入機会を極力減らす
〇繁殖経営と肥育経営を１つの経営体で行う → ブタの導入機会が減少
子豚の生産（繁殖部門）が収益に直結

収益に直結する繁殖部門の課題
〇ブタの妊娠期間：114～115日
周年繁殖動物であるため年間平均分娩回数：2.2回程度
分娩頭数：12頭/回
〇課題１：いかに子豚を効率よく生産するか（非妊娠時期を短くするか）？
うまく発情を発見して交配する（発情の発見は熟練を要する）
〇課題２：分娩時の事故をいかに減らせるか？
→ 子豚を1頭でも多く生存状態で分娩させる
看護分娩：子豚の分娩を介助
無看護分娩：子豚の分娩介助なし
→ 死産子豚の危険性をはらむ
分娩管理も熟練を要する

豚肉生産は熟練のなされる業？
〇熟練された技術の伝承の必要性
農場内：ベテラン職員から新人職員への技術の伝承
その基礎知識を習得するために大学や専門学校が存在
〇飼養規模が拡大する中、養豚技術者の不足が課題
海外研修生等の活用で経営を行っている経営体も多い
いかに養豚技術者候補を増やし、育成していくかが課題

誰もが取り組める養豚
〇一方で、養豚初心者でもすぐに生産に取り組める体制づくりが必要
→ ヒトが判断していた熟練の技をAIで対応が可能か？
→ AIが授精適期や分娩開始時間、異常豚の有無を判断
→ 養豚経営の効率化や養豚初心者でも生産に取り組める
本学と日本オラクル株式会社との共同研究
「豚の分娩開始時刻をAIやIoTの技術を利用して予測する実証研究」
但し、養豚技術者はAIの判断を過信せず、ブタを観察し、経験を積む
ことが必要。
AIの判断はあくまで補助的な手段と考えるべき。

2020 10 28
AI/IoTで社会課題に挑む

プロジェクト関係機関(敬称略)と弊社の役割
• 実証実験
• カタクラフーズ
• 共同研究
• 北海道立総合研究機構
• 栽培水産試験場（室蘭）
• さけます内水面水産試験場、釧路水産試験場、網走水産試験場
• 工場試験場、環境科学研究センター
• 地域協力
• 稚内市
• わっかない産業クラスター研究会
• 稚内北星学園大学
• 協力機関（AI・IoT）
• NoMaps
• さくらインターネット株式会社
• 日本オラクル株式会社

水産資源枯渇は避けることができない現実
• 水産業を維持発展させるためには
• 資源管理と合わせた育てる漁業
• 地方の水産加工場が行う6次産業
「陸上養殖」

サクラマスとは？
• 寿命３～４年
• 河川で一生過ごすタイプ（ヤマメ）
• 河川で一年半過ごし、その後１年海洋生活（サクラマス）
• 海洋にでたものは主に春に沿岸で漁獲される
• 春サクラ咲くころ沿岸に戻り、その身は桜色でもあることから「サクラマス」
希少魚種
• 北海道サケマス漁獲量15万㌧/年程度に対し、サクラマス500～1000㌧/年
• スーパーには余り並ばず、幻の魚
• 脂がのり甘みを持つ幻の高級魚として味は絶品
とっても繊細な性格のため、サケ科魚類の中でも養殖が難しいとされている
サクラマスで成功すれば、他魚種での成功率は高い
養殖魚は「サクラマス」

陸上養殖の課題
海水温の影響
・エネルギーをかけ水温を下げる
・夏場を避ける
養殖飼料の主原料は「魚粉末」
・天然漁獲減少＝養殖飼料の高騰
稚内の優位性
低海水温を活かした夏場の養殖実施
• ・海水温が20℃を超える日は数日程度
未利用資源を活用した飼料原料の使用
・自社及び近隣で発生するホタテ未利用資源の活用
・飼料価格の削減
再生エネルギー（風力発電）活用の可能性

IoT・AIを利用した陸上養殖のプロジェクト概要
北海道No Maps様，道総研水産研究本部様及びカタクラフーズ様によるサクラマスの陸上養殖
にIoT技術の適応を試行し，性能及びコストにおける効果を測定します．
問題点
遠隔施設の監視が物理的に困難．また，養殖に関するアドバイス等をリアルタイムにコミニュ
ケーションできない
注排水やエアレーションなどの重要機器の管理が手動によるため，コスト及び危険度ともに高い
養殖経験知が少ないため，養殖魚の異常を早急に発見する必要がある
対応策
フィッシュプールにカメラを設置し，クラウド経由でモニターを可能とすることにより，関係者
のロケーション依存を改善
稼働各部を安価な仕組みでモニター及び分析し，状態をクラウドで共有することにより問題を最
小限にとどめる
養殖魚の運動を機械学習することにより，異常の拡大を防止する

システム概要
初期段階として画像によるフィッシュプール及び養殖魚群の監視を試行します
平面概要
側面概要
エアレーション
注水口
注水口
研究所
モバイル監視
遠隔監視
異常通知
映像
分析情報
アドバイス
単一画像より以下の状態を監視
• 注水口の水量
該当範囲の色調変化を監視
• エアレーションの気泡量
該当範囲の色調変化を監視

画像の加工
動画スライスjpeg/png Grayscale Canny
Laplacian ２値化（大津方式）
対象となるオブジェクトに対するフィルタの適応
• エアレーションは輝度をベースに数値化
• 給水はベクトルをベースに数値化

学習アルゴリズム
異常検知はすべてプール上部から撮影した単一画像の解析により行います。
注水口
養殖魚
正常時
異常時
1. 注水量
学習データ
正常水量時の画像色調及びその範囲。流量を時系列に変化させ異常時の画像
も学習。屋内照明などの変化パターンでもサンプリング
分析
学習データを使用したモデル
2. エアレーション
学習データ
正常排気時の画像色調及びその範囲．流量を時系列に変化させ異常時の画像
も学習．屋内照明などの変化パターンでもサンプリング
分析
学習データを使用したモデル

機械学習と監視アプリケーション

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本日はご参加いただきありがとうございました。
アンケート
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“北の国から”学ぶ『6次産業化』で
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