素材・化学の課題の種化学・鉄鋼・非鉄・電線・繊維素材・紙・ガラス・ゴム
素材・化学が取り組む困りごとを、集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案で集めたページです。課題の種に出た時期、取り組む会社、効く道具、セッションで語られたことも並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月5日この業界の案 15
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業務の場ごとの最近の挑戦案
素材・化学が取り組む困りごとの挑戦案を、会社の中のどこで取り組むか（業務の場）ごとに、新しいものを並べました。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
モノを動かす9案のうち新しい3案
大手の進出で技術者が引き抜かれても、現場の勘が会社に残るようにする
大手の進出は地元の優秀な技術者に新しい選択肢を与える。一方、中小では育てた一人が抜けるだけで工程が止まる。辞められても困らない職場に変わる。
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- 事業として
- 人材紹介の手数料(年収の3割前後)と、退職後の不良発生や立ち上げ遅延による損失。
- 勝てる理由
- 十年かけた作業の勘どころは本人の語りの中にあり、同じ職場の人しか聞き出せない。
- どの前提を疑うか
- 「人は辞めない」前提を疑う。熟練者2人にAIを聞き手に作業の判断理由を語ってもらい、記録を評価と採用の設計に回す。
- この案が強いのは
- 熟練者から信頼されている現場の管理職でなければ、勘どころは語ってもらえない。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ 日本特殊陶業 2026年9月中間決算【会見全文】：記者会見録（中日BIZナビ・2026年11月2日）
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極限環境でしか取れない兆候から、工場の突発停止をゼロにする
広大なプラントの微弱な振動や温度変化は、人間の巡回では見落とされがちだった。兆候を常時捉えられれば、年数回の突発停止による数千万円の損失と危険な緊急保全作業が完全に消える。
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- 事業として
- 年商数十億円規模の化学・素材工場が予知保全に投じる外注費や停止損失は年間3000万円以上。そこから出る。
- 勝てる理由
- 対象設備の稼働履歴と、ベテラン保守員が肌で知る「壊れる直前の異音」の記録を持つ工場自身にしか学習させられない。
- どの前提を疑うか
- 過去3年間の突発停止ログを洗い出し、定期修繕を待たずに微小データで予兆を捉える前提へ保全予算の配分を組み替える。
- この案が強いのは
- 危険物取扱やプラント保安の現場を長年管理してきた事業主ほど、検出すべき兆候の優先度が正確に判断できる。
2026年10月7日・紙面では畳んだ案・きっかけ アイスキューブにノーベル賞 南極でニュートリノ観測―物理学賞、千葉大も参加 - 時事ドットコム（時事ドットコム・2026年10月7日）
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危険な作業環境をAIが常時監視し、事故ゼロの工場にする
密閉空間での作業における酸欠や有毒ガス発生のリスクをAIがリアルタイムで検知し、作業員の命を守る。これまで人手では不可能だった24時間365日の監視体制を構築する。
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- 事業として
- 安全対策費、労災補償費、事故による生産停止損失など、年間数億円規模のコスト削減と企業価値向上に貢献。特に人命に関わる事故は企業の存続を脅かすため、投資対効果は大きい。
- 勝てる理由
- 工場内の既存センサーデータや作業員の生体データを統合・解析するノウハウは、現場に深く入り込んだ企業にしか蓄積できない。特定の化学物質に対する検知精度は、長年の経験が活きる。
- どの前提を疑うか
- 既存の安全管理体制とAI導入によるリスク低減効果を比較し、事業継続計画（BCP）におけるAIの役割を再定義する。
- この案が強いのは
- 化学プラントの設計思想や過去の事故データに関する深い知見を持つ企業が、最も効果的なAI監視システムを構築できる。
2026年8月23日・きっかけ ライトケミカル工業の工場で作業員２人死亡…釜の研磨作業中、酸欠か（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年8月23日）
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商品・サービスをつくる2案
実験ノートの微細な記述のズレから、次世代材料の再現性を誰もが担保できるようにする
研究員の経験や勘に依存していた触媒反応の成功条件が明文化される。再現実験に浪費されていた数ヶ月の時間が消え、チーム全体が次の新素材探索に即座に挑める。
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- 事業として
- 材料化学ラボで年間数千万円かかる実験試薬の無駄遣いや、若手研究員の外注支援費を圧縮できる。
- 勝てる理由
- 自社ラボの生の手書きノートや計測装置のRAWデータフォーマットの解釈ノウハウは門外不出。
- 誰を、どう動かすか
- 自作した実験ノートの差異抽出コードを動かし、条件分岐の盲点をまとめたレポートを開発定例会で上長に突きつける。
- この案が強いのは
- 日々の配合実験で試薬の溶け方や攪拌速度の微妙な違いを五感で知る実験室の担当者。
2026年10月8日・紙面では畳んだ案・きっかけ 東京理科大の硤合憲三・名誉教授らにノーベル化学賞、選考委「１世紀以上にわたる化学の謎に答え示した」 - 読売新聞（読売新聞・2026年10月8日）
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競技力向上へ、メーカーが選手の能力を引き出す新素材を開発できる
選手のパフォーマンス向上に直結する用具開発は、試行錯誤に多大な時間とコストを要する。AIが選手のバイオメカニクスデータ、材料特性、競技環境データを統合分析し、最適な新素材や設計を提案することで、開発期間を短縮し、他社との差別化を図る。
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- 事業として
- スポーツ用品メーカーが、研究開発費の一部（年間数千万円〜数億円）を新素材探索・設計に割り当て、市場での優位性を確立する。新製品の売上増に直結し、ブランド価値も向上。
- 勝てる理由
- 長年にわたり培われたスポーツ用具の素材開発に関する知見と、アスリートからのフィードバックデータ、製造プロセスに関する独自のノウハウ。
- どの前提を疑うか
- これまでのスポーツ用具開発における素材選定や設計基準を見直し、AIによるシミュレーション結果を開発プロセスに組み込むことを検討する。特に、競技パフォーマンスへの影響度が高い要素を特定する。
- この案が強いのは
- スポーツ用具開発における独自の製造技術と、トップアスリートとの共同開発実績。
2026年9月4日・紙面では畳んだ案・きっかけ バレー推し：深津英臣、急きょA代表の河東祐大に求めるのは「試合に出て…」 - 毎日新聞（毎日新聞・2026年9月4日）
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経営と企画2案
供給が足りない時の配分を、顧客離れの損失まで比べて決められる
注文の1%しか出せない状況を想定し、営業企画がAIに「長期顧客優先」「利益優先」「新規の戦略顧客優先」などの配分案を投げる。違約金、将来の取引減、値上げへの反応をそれぞれ対話しながら試算させ、役員が選べる形にする。
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- 事業として
- 試算:月商50億円の品目で3割が不足すれば月15億円分を配分する計算。誤配分で主要顧客1社を失えば年数億円の損。
- 勝てる理由
- 顧客ごとの取引年数・利益率・代替調達のしにくさを営業が把握しており、試算にそのまま当てはめられる。
- AIに何から聞くか
- 営業企画が主要30社の過去3年の取引額・粗利・契約条項を整理し、3つの配分案をAIと比べて役員向けの一枚にまとめる。
- この案が強いのは
- 誰が値上げに耐え、誰が他社へ移るかを肌で知る営業経験者なら、AIの試算の違和感を見抜ける。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ NVIDIA、中国のAIチップ迂回アクセスを制限する新ルールを導入（Fox Business・2026年11月5日）
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埋もれた基礎研究の芽から、十年先の基幹事業を迷わず選べるようにする
有望な基礎科学の知見があっても、収益化の確信が持てず投資を見送る損失が消える。産業化の確度を見通して巨額の先行投資をためらわずに決断できるようになる。
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- 事業として
- 製薬や化学素材大手における年間数十億円規模の探索研究・外部提携の目利き予算から出る。
- 勝てる理由
- 自社が過去に蓄積した膨大な配合実験の失敗ログや、実用化に至らなかった特許の知見は外部から不可侵。
- AIに何から聞くか
- 自社の過去20年の未公開実験データと近年のノーベル賞級学術知見をAIに突き合わせ、商業展開の筋道を対話で洗い出す。
- この案が強いのは
- 研究開発の死屍累々たる失敗配合データを自社資産として持ち続けている研究所幹部。
2026年10月8日・紙面では畳んだ案・きっかけ 東京理科大の硤合憲三・名誉教授らにノーベル化学賞、選考委「１世紀以上にわたる化学の謎に答え示した」 - 読売新聞（読売新聞・2026年10月8日）
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管理部門1案
化学プラントの安全基準をAIが自動で評価し、国際標準に適合させる
複雑な国際安全基準や規制要件をAIが解析し、自社のプラントがどの程度適合しているかを自動評価。コンプライアンスリスクを低減し、グローバル展開を加速させる。
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- 事業として
- 法務・安全担当者の調査工数を大幅に削減。規制違反による罰金や事業停止リスクを回避し、企業の信頼性を向上させる。
- 勝てる理由
- 各国の化学物質規制や安全基準に関する専門知識と、自社のプラント設計・運用データとの紐付けは、長年の事業経験を持つ企業にしかできない。規制当局との関係性も重要。
- 何を、どう測るか
- 主要な国際安全基準（例：OSHA、REACH）の文書をAIに読み込ませ、自社の安全管理規定との差異を洗い出す調査を開始する。
- この案が強いのは
- 特定の国や地域における化学物質規制の変遷と、その規制が自社の製品開発や製造プロセスに与える影響に関する深い洞察が、AIの価値を最大化する。
2026年8月23日・紙面では畳んだ案・きっかけ ライトケミカル工業の工場で作業員２人死亡…釜の研磨作業中、酸欠か（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年8月23日）
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社内の共通業務1案
危険作業の熟練技術をAIが継承し、次世代の安全エキスパートを育成する
熟練作業員の危険予知能力や判断基準をAIが学習し、若手作業員へのOJTやシミュレーション訓練に活用。人手不足の中でも安全な作業を継続できる体制を構築する。
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- 事業として
- 熟練作業員の引退による技術継承の課題を解決し、新人教育にかかるコストと時間を削減。事故発生率の低減は、保険料の削減にも繋がる。
- 勝てる理由
- 熟練作業員が持つ言語化されていない「勘」や「経験」をデータとして抽出し、AIに学習させるための独自の手法やツールは、現場との密接な連携がなければ開発できない。
- AIに何から聞くか
- 熟練作業員へのインタビューや作業中の行動記録を通じて、危険予知の判断基準や対処法に関するデータを収集し、AIでパターンを抽出する可能性を探る。
- この案が強いのは
- 特定の危険作業における熟練作業員の「暗黙知」を形式知化し、AIに学習させるためのノウハウは、その現場でしか培われない。
2026年8月23日・紙面では畳んだ案・きっかけ ライトケミカル工業の工場で作業員２人死亡…釜の研磨作業中、酸欠か（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年8月23日）
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ほかの業界が主で、この業界にも当たる案38案のうち新しい6案
主に取り組むのはほかの業界ですが、素材・化学にも当たると判定された案です（札の業界は、主に取り組む業界）。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
生産現場の設備台帳と契約書を結びつけ、工場の売却時に動かせない重要機器を即座に特定できる
法務部門が工場の設備台帳データと過去の保守・ライセンス契約を機械的に突合し、売却先へ引き継げない機器や専用部材を一覧化する。法務と工場の間を埋めることで、製造を止めずに事業を切り出せる条件を早期に確定できる。
詳しく ▸
- 事業として
- 試算。譲渡対象の設備500台の契約確認に外部弁護士を使えば約500万円。社内で事前特定すれば調査費と事業停止リスクを大幅に圧縮できる。
- 勝てる理由
- 一般的な契約精査ツールと違い、自社の設備台帳や型番情報と契約上の移転制限を直結させて判定できる点。
- 誰を、どう動かすか
- 老朽化設備の更新計画を持つ主力工場を1つ選び、重要設備50台の台帳と保守契約書を照合する手順を試す。
- この案が強いのは
- 工場現場の保全履歴と契約書双方の文脈を知る法務担当だからこそ、型番と利用権条項を紐付ける規則を組める。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ 中国、ソフトバンクGの買収阻止へ ABBロボット事業 FT報道（時事通信） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月6日）
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拠点の周りの町工場が、何ができるかを大手に見える形で並べられるようにする
町工場の設備と技能は口コミや看板でしか伝わらず、大手は近くに腕のいい会社があっても知らない。見つけてもらえなかった仕事が、地元に回り始める。
詳しく ▸
- 事業として
- 自治体や商工会議所の産業振興・取引あっせんの事業費と、大手が新規調達先探しに使う調査や出張の費用。
- 勝てる理由
- 実際の加工能力は、日ごろ付き合う地元機関にしか率直に話されない。全国型の申告サイトでは浅くなる。
- 誰を、どう動かすか
- 商工会議所の工業部会に聞き取り会を持ちかけ、10社の設備と加工実績を共通の言葉に整えた台帳の試作を見せる。
- この案が強いのは
- 地元の町工場と長く付き合ってきた人が、各社の本当の腕前を聞き出せる。
2026年11月2日・きっかけ 日本特殊陶業 2026年9月中間決算【会見全文】：記者会見録（中日BIZナビ・2026年11月2日）
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3500億円の投資が、半年後に取引先の発注に出る形まで見通せるようになる
大きな投資の記事は、取引先の発注や納期にいつ届くかまでは書かない。連鎖を読める担当者がいれば、半年前に在庫と段取りを動かせて、急な割増調達が減る。
詳しく ▸
- 事業として
- 購買・営業が急な需要増で払う緊急調達の割増費と、欠品による失注。いずれも現場の損益に毎期出ている。
- 勝てる理由
- 取引先ごとの発注の癖や納期感は担当者の頭の中にしかなく、外の誰も持っていない。
- AIに何から聞くか
- 過去の大型投資報道のあと発注がどう動いたかを書き出し、AIに波及の順序を問いかけて経験で赤入れし、一枚の波及図にする。
- この案が強いのは
- 取引先の発注の癖を肌で知る担当者だから、AIの答えの嘘を見抜ける。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ 日本特殊陶業 2026年9月中間決算【会見全文】：記者会見録（中日BIZナビ・2026年11月2日）
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大型投資の発表を待たず、自社の部材が効いている工程を数字で言える会社になる
部材メーカーは顧客の投資を報道で知り、自社の部材が歩留まりや工程のどこに効いているかを言えない。交渉が原価の話に偏る状態から、価値の話ができる状態へ変わる。
詳しく ▸
- 事業として
- 経営企画・営業が価格交渉や設備投資の判断のために買う調査会社のレポート費と、値引き要求で失う粗利。
- 勝てる理由
- 不良返却や仕様変更の履歴は納入側にしかなく、調査会社も競合も見られない。溜めた会社が先に語れる。
- 何を、どう測るか
- 過去3年の納入先別の不良解析・仕様変更の記録を集めて工程別に整理し、顧客が公開した投資計画と突き合わせた一覧を作る。
- この案が強いのは
- 納入現場で不良解析に立ち会ってきた人だけが、数字の意味を読み解ける。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ 日本特殊陶業 2026年9月中間決算【会見全文】：記者会見録（中日BIZナビ・2026年11月2日）
この日の読み解き →
決算会見録の長文から、顧客の投資の気配だけが毎朝一枚で届くようになる
会見録は一社で数万字あり、誰も全部は読めない。顧客が投資に踏み出す兆しは発言の端に埋もれたまま流れていく。毎朝五分で、顧客の動きに気づける状態に変わる。
詳しく ▸
- 事業として
- 営業企画が情報収集に払う有料データベースやニュース購読(年数十万円〜)と、会見録を読む担当者の人件費。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただし自社の製品名・顧客名・工程語で絞った辞書は、使うほど精度が上がり手放しにくくなる。
- どう作るか
- 公開の決算会見録を10社分集め、自社の製品語と顧客名を指定して該当発言を原文つきで抜き出し、朝の一枚にまとめる。
- この案が強いのは
- 顧客の言い回しの癖を知る営業なら、拾うべき発言の目利きができる。
2026年11月2日・紙面では畳んだ案・きっかけ 日本特殊陶業 2026年9月中間決算【会見全文】：記者会見録（中日BIZナビ・2026年11月2日）
この日の読み解き →
折りたたみ向け部材を、納めて終わりにせず、壊れ方の実績で選ばれる側に回る
画面不具合が出ても、原因が部材・組立・使い方のどこにあるか外から見えない。壊れ方の実績を示せる部材は、曲げ回数の数字だけで比べられる立場から抜け出せる。
詳しく ▸
- 事業として
- 端末メーカーの信頼性試験・品質保証の費用と、部材の購入単価への上乗せが原資。原因切り分けの調査費は、いま双方が負担している。
- 勝てる理由
- 納入ロットごとの製造履歴と納入先との取引関係は、部材メーカー自身しか持たない。他社は壊れ方と部材を結べない。
- どの前提を疑うか
- 『曲げ回数で選ばれる』という前提を疑う。公開された故障報告をAIで部位別に分け、自社の仕様とロット履歴に重ねた仮説の表を作り、営業と品質に見せる。
- この案が強いのは
- 納入先の品質会議で、不具合の責任の押し付け合いを見てきた人が、実績で語る価値に気づける。
2026年11月1日・きっかけ 鴻海、iPhone Duoの需要急増への対応に自信－世界の生産拠点活用 - Bloomberg（Bloomberg・2026年11月1日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月23日〜2026年11月5日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む業界が「素材・化学」と判定された案の数です。近い業界と並べています。週ごとの棒の高さは業界ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
挑戦案の数（業界ごと）
- この業界の案は15案で、課題の種の全体の1%（うち紙面に掲載した案 3）。
- いちばん多かったのは2026年8月17日の週（6案）。きっかけは「工場での酸欠事故」などの話題でした。
- ほかの業界が主で、この業界にも当たる案が38あります（上の数には入れていません）。
この業界の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この業界の案を出した業務の場全体と比べて
素材・化学の案が、会社の中のどこで取り組む案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい場所です。
この業界の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
取り組む会社4社
素材・化学の会社のうち、会社自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）にAIの取り組みが書かれている会社です。札の「発表」は会社自身の発表です。
2026年6月24日
発表富士フイルムホールディングス：AIやiPS細胞を用いた評価技術を活用したサービスを国内外の創薬初期段階の顧客に提供する。
研究開発・設計・会社自身の発表 35件・記事 14本・資料
2026年11月2日
効く道具発表 5件
道具の種の発表・リリースのうち、素材・化学で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
発表の多い製品
- HMAX 日立製作所発表 1件・7月7日・判断する・見張る
- Microsoft Discovery Microsoft発表 1件・6月3日・読む・調べる・書く・作る
最近の発表
- 発表日立、設備保全向けフィジカルAIを開発2026年10月20日・日立製作所
- 発表再生プラスチック向けAI技術を研究開発2026年9月24日・日立製作所
- 発表NECがProChemist/CMPを提供開始2026年9月24日・NEC
- 発表日立、最適運転ガイダンスを年内販売2026年7月7日・HMAX
セッションで語られたこと
この業界の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この業界の案が多くつながったものです。
現場に眠る映像・音声・図面が競争資産に（スライド）
第4回（2026年9月3日）・栗山（スライド記載）
流れで読む →この場面を見るメンバー
「『データ優位』の定義が変わる。蓄積済みのテキストではなく、現場に眠る映像・音声・図面が競争資産になる。デジタルで出遅れた『現場を持つ企業』にこそ反撃の機会がある。製造・物流・医療・建設など、IT化しにくいとされた産業がAIの主戦場になり、モデルは共通化へ向かい、価値は独自データ×業務文脈の側に移る。」
セッションの体験4件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この業界の困りごとに関わるものです。
つながり
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む業界ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業界は課題の棚から。