time series

"結論から言うと、日経225構成銘柄の3ヶ月後の値動き方向を67.3%の精度で的中させるモデルが完成しました。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

時系列予測をマスター：LightGBMとPolarsで挑むKaggleの旅

Zenn ML•2026年3月26日 09:06•research▸

research #nlp 📝 Blog|分析: 2026年3月26日 21:00•

公開: 2026年3月26日 09:06

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•Zenn ML

分析

この記事は、データサイエンティストが初めて挑むKaggleコンペについて、時系列予測のパイプライン設計とデバッグに焦点を当てており、大変興味深い内容です。著者のアプローチは学習と実践に重点を置いており、ラグ特徴量や逐次予測といった中核的な概念をマスターすることの価値を強調しています。この記事は、構造化された学習に焦点を当てており、非常に価値のあるリソースとなっています。

要点と引用▶

引用・出典

"このコンペの役割は「型を作る場所」です。"

Z

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

JointFM-0.1: 新しい基盤モデルで時系列予測を革新

ArXiv ML•2026年3月24日 04:00•research▸

research #llm 🔬 Research|分析: 2026年3月24日 04:03•

公開: 2026年3月24日 04:00

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•ArXiv ML

分析

この技術レポートは、結合された時系列データの予測方法を変革する可能性を秘めた、画期的な基盤モデルであるJointFMを紹介しています。JointFMは、タスク固有の適応を不要にし、分布予測への効率的で合理化されたアプローチを約束します。この革新は、より正確で信頼性の高い予測を提供することにより、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があります。

要点と引用▶

引用・出典

"純粋なゼロショット設定で動作するにもかかわらず、JointFMは、目に見えない合成SDEによって生成されたオラクル結合分布を回復する際に、最強のベースラインと比較してエネルギー損失を14.2%削減します。"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

LightGBMのGroupKFoldによる時系列予測の精度向上！

Qiita ML•2026年3月23日 12:21•research▸

research #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月23日 12:30•

公開: 2026年3月23日 12:21

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•Qiita ML

分析

この記事では、競馬データのような時系列データに特化した機械学習モデルの評価を改善する方法を紹介しています。 GroupKFoldとTimeSeriesSplitを使用してデータのリークを防ぎ、より正確で信頼性の高いモデル性能を実現しています。この革新的なアプローチは、CVスコアの信頼性を向上させるのに役立ちます。

要点と引用▶

引用・出典

"この記事では、競馬の時系列特性に合わせた GroupKFold および TimeSeriesSplit の実装を解説します。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

時系列データ分析を革新！競馬データに最適なクロスバリデーション

Qiita ML•2026年3月16日 20:49•research▸

research #nlp 📝 Blog|分析: 2026年3月16日 21:00•

公開: 2026年3月16日 20:49

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•Qiita ML

分析

この記事は、時系列データ、特に競馬分析における適切なクロスバリデーション技術の重要性に焦点を当てています。通常のKFold法がデータリークを引き起こす可能性を指摘し、TimeSeriesSplitの利用を推奨することで、より正確なモデル評価を実現します。このアプローチを採用することで、アナリストはより堅牢で信頼性の高い予測モデルを構築できます。

要点と引用▶

引用・出典

"scikit-learnのTimeSeriesSplitは、常に「過去のデータで学習→未来のデータで検証」という分割を行います。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

Geminiの長期LLM行動を公開：38日間の時系列予測研究

r/MachineLearning•2026年3月13日 06:38•research▸

research #llm 📝 Blog|分析: 2026年3月13日 08:02•

公開: 2026年3月13日 06:38

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•r/MachineLearning

分析

この研究は、Geminiのような大規模言語モデル（LLM）が長期間にわたってどのように動作するかを垣間見ることができるエキサイティングなものです。理由と感情を伴う毎日の予測を記録したユニークなデータセットは、予測の安定性とナラティブの変動を理解するための貴重なリソースを提供します。インタラクティブなプラットフォームとオープンデータセットにより、誰でもこの魅力的な分野を簡単に探索できます。

要点と引用▶

引用・出典

"約1.5か月後、Hugging Faceで完全なデータセットを公開します。"

R

r/MachineLearning

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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深層学習のブレークスルー：時系列データに最適な収束率を達成

ArXiv Stats ML•2026年3月13日 04:00•research▸

research #deep learning 🔬 Research|分析: 2026年3月13日 05:02•

公開: 2026年3月13日 04:00

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•ArXiv Stats ML

分析

本研究は、深層ニューラルネットワークを用いたノンパラメトリック回帰におけるエキサイティングな進歩を示しています。強混合データ処理モデルの最適な収束率達成に焦点を当てているため、複雑な時系列観測を扱うアプリケーションに新たな道を開きます。これは、AIモデルを現実世界のシナリオでより効果的にするための重要な一歩です。

要点と引用▶

引用・出典

"本論文は、強混合観測からのノンパラメトリック回帰を考察します。提案されたアプローチは、最小誤差エントロピー（MEE）原理を用いた深層ニューラルネットワークに基づいています。"

A

ArXiv Stats ML

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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時系列インターンを指導：学びと成長の旅

r/learnmachinelearning•2026年3月11日 09:15•business▸

business #ml 📝 Blog|分析: 2026年3月11日 11:17•

公開: 2026年3月11日 09:15

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•r/learnmachinelearning

分析

この記事は、時系列分析という魅力的な世界で、機械学習インターンを指導するエキサイティングな体験を強調しています。データの機密保持と、インターンの学術プロジェクトを育成しながら、自分の技術知識を広げることにおける課題と機会を強調しています。経験から学ぶ素晴らしい例です！

要点と引用▶

引用・出典

固定リンク r/learnmachinelearning

"彼女が実際の会社のデータを使用して会社の直接的な問題を解決していないため、大学の審査員が彼女の卒業プロジェクトを承認しないのではないかと心配しています。"

R

r/learnmachinelearning

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

AIトレーダーの優位性：アンサンブルモデルが金融予測を安定化

Zenn ML•2026年3月6日 06:39•research▸

research #agent 📝 Blog|分析: 2026年3月6日 07:30•

公開: 2026年3月6日 06:39

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•Zenn ML

分析

この開発は、LightGBMとLSTMモデルの組み合わせを使用して、金融時系列予測の安定性を高める有望なアプローチを示しています。アンサンブル手法は、異なる帰納バイアスを活用することで、単一モデルに関連するリスクを軽減することを目的としており、より堅牢なトレーディング戦略につながる可能性があります。この肯定的な結果は、金融市場の複雑さを乗り越えるためのこの技術の可能性を浮き彫りにしています。

要点と引用▶

引用・出典

"今回の実験では、LightGBMとLSTMのアンサンブルモデルは、市場の不確実性が高い局面において、予測の安定化に寄与し、極端なシグナルを抑制する傾向が見られました。"

Z

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

ボルテラシグネチャによる時系列データの新時代：革新的なアプローチ

ArXiv Stats ML•2026年3月6日 05:00•research▸

research #nlp 🔬 Research|分析: 2026年3月6日 05:03•

公開: 2026年3月6日 05:00

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•ArXiv Stats ML

分析

この研究は、歴史依存システムを分析するための革新的なアプローチであるボルテラシグネチャを紹介しています。テンソル代数を活用することで、複雑な時系列データを理解し、モデル化する新しい方法を提供し、さまざまなアプリケーションのパフォーマンスを向上させる可能性があります。

要点と引用▶

引用・出典

"私たちは、歴史依存システムのための、原理に基づいた明示的な特徴表現として、ボルテラシグネチャ$\mathrm{VSig}(x;K)$を提案します。"

A

ArXiv Stats ML

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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KaggleとPythonで時系列トレンドをマスター！

Zenn AI•2026年3月5日 14:23•research▸

research #time series 📝 Blog|分析: 2026年3月5日 15:52•

公開: 2026年3月5日 14:23

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•Zenn AI

分析

この記事は、Kaggleフレームワーク内で、Pythonを使用して時系列分析への素晴らしい入門を提供しています。移動平均と時間ダミーを利用して長期的な変化をモデル化する方法を、洗練された方法で説明しており、複雑な概念を簡単に理解できるようにしています。データサイエンスの強固な基盤を築きたい人には必読です。

要点と引用▶

引用・出典

"時系列のトレンド成分とは、その系列の平均における持続的かつ長期的な変化を表します。"

Z

Zenn AI

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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金融AIの強化：ロバストな予測のためのアンサンブル手法

Zenn ML•2026年3月4日 04:25•research▸

research #ai 📝 Blog|分析: 2026年3月4日 06:45•

公開: 2026年3月4日 04:25

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•Zenn ML

分析

この記事は、金融AIが市場の変動性という課題をどのように克服できるかに光を当てています。モデルアンサンブルを採用し、LightGBM、LSTM、Transformerのような多様なAIモデルを組み合わせることで、より安定したロバストな予測を達成することを目指しています。この革新的な戦略は、リスクを軽減し、AI主導の取引の精度を向上させるエキサイティングな道筋を提供します。

要点と引用▶

引用・出典

"複数の異なる特性を持つモデルを組み合わせることで、各モデルの弱点を補完し合い、全体のロバスト性を向上させる手法です。"

Z

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

金融予測をブースト！LightGBM、LSTM、Transformerが躍進！

Zenn ML•2026年3月4日 03:51•research▸

research #transformer 📝 Blog|分析: 2026年3月4日 06:45•

公開: 2026年3月4日 03:51

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•Zenn ML

分析

この記事では、LightGBM、LSTM、そしてTransformerといった異なる機械学習モデルを組み合わせ、金融時系列予測の複雑な課題に挑むという、刺激的な可能性を探求しています。結果は、予測精度と頑健性を向上させる革新的なアプローチを示しており、より信頼性の高い金融分析への道を開きます。

要点と引用▶

引用・出典

"これらの特性の異なるモデルの予測結果を組み合わせることで、それぞれの弱点を補完し、全体の予測精度と頑健性を向上させます。"

Z

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

因果関係AIの誕生：計量経済学と機械学習が政策決定をスマート化

ArXiv ML•2026年3月3日 05:00•research▸

research #ml 🔬 Research|分析: 2026年3月3日 05:02•

公開: 2026年3月3日 05:00

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•ArXiv ML

分析

この研究は、時系列政策決定を改善するために、計量経済学的手法と因果機械学習の興味深い融合を探求しています。英国のCOVID-19政策に焦点を当てた研究は、この重要なアプリケーションにおけるさまざまなアルゴリズムのパフォーマンスを理解するための現実世界のケーススタディを提供します。より良い理解と意思決定のためにこれらの方法を組み合わせる可能性は非常にエキサイティングです。

要点と引用▶

引用・出典

"計量経済学から因果関係MLに組み込むべき教訓があるかどうかを理解し、これらの計量経済学的手法の結果を最も広く使用されているベイジアンネットワークRライブラリであるbnlearnに変換するためのコードを提供します。"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

Nash-Sutcliffe損失を用いた時系列予測の革新

ArXiv Stats ML•2026年3月3日 05:00•research▸

research #nlp 🔬 Research|分析: 2026年3月3日 05:03•

公開: 2026年3月3日 05:00

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•ArXiv Stats ML

分析

この研究は、Nash-Sutcliffe損失を用いた時系列予測評価への革新的なアプローチを紹介しています。Nash-Sutcliffe効率に基づくモデル推定のための決定論的基盤を提供し、予測モデルの評価と改善方法に新たな視点を提供します。これにより、さまざまなアプリケーションでより正確な予測が可能になる可能性があります。

要点と引用▶

引用・出典

"私たちは、$L_{\text{NS}}$ が、ナッシュ・サトクリフ関数と名付けた、抽出可能で識別可能な多次元関数に対して厳密に整合性があることを証明します。"

A

ArXiv Stats ML

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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AIC公開：機械学習におけるモデル選択を簡素化！

Qiita ML•2026年3月1日 06:38•research▸

research #model selection 📝 Blog|分析: 2026年3月1日 06:45•

公開: 2026年3月1日 06:38

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•Qiita ML

分析

この記事は、機械学習モデルを比較するための重要な指標である赤池情報量規準（AIC）を分かりやすく解説しています。モデルの適合性と簡潔さのバランスについて専門的に説明しており、ユーザーが最も効果的なモデルを選択できるように導いています。 Pythonコードの例も含まれており、AICの理解と適用をさらに容易にし、より広い普及を促進しています。

要点と引用▶

引用・出典

"AIC（赤池情報量規準）は、モデルの良さを評価するための指標です。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

LLMの埋め込み: 時系列予測を革新

ML Mastery•2026年2月27日 14:40•research▸

research #llm 📝 Blog|分析: 2026年2月27日 14:49•

公開: 2026年2月27日 14:40

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•ML Mastery

分析

この記事は、時系列予測の分野における大規模言語モデル (LLM)の出力の新たな応用を示唆しています。革新的な特徴量エンジニアリングアプローチは、予測能力を大幅に向上させ、より正確で信頼性の高い予測への道を開きます。これは多くの業界にとって大きな変革となる可能性があります。

要点と引用▶

引用・出典

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M

ML Mastery

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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北京大学チーム、新しい損失関数DistDFで時系列予測に革命を起こす

雷锋网•2026年2月26日 12:45•research▸

research #llm 📝 Blog|分析: 2026年2月26日 13:15•

公開: 2026年2月26日 12:45

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•雷锋网

分析

北京大学チームの研究は、時系列予測のための画期的な損失関数DistDFを導入し、モデルの性能評価方法に新しい視点を提供します。従来の平均二乗誤差 (MSE) の限界に対処することで、DistDFは時系列モデルの精度と堅牢性を向上させ、より効果的なアプリケーションへの扉を開きます。

要点と引用▶

引用・出典

"DistDFの提案は、時系列予測のための新しい損失関数設計のアイデアを提供するだけでなく、より一般的な意味で、シーケンスモデリングにおける「何を最適化すべきか」という長年の疑問に対する新しい答えを与えています。"

雷

雷锋网

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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時系列予測を強化！Dual-MLPモデルによる新アプローチ！

ArXiv ML•2026年2月24日 05:00•research▸

research #nlp 🔬 Research|分析: 2026年2月24日 05:02•

公開: 2026年2月24日 05:00

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•ArXiv ML

分析

この研究は、マルチバリアント時系列予測を大幅に改善する革新的なDual-MLPモデルを紹介しています。トレンドと季節的成分を個別に処理することにより、既存の最先端モデルと比較してエラー率を削減することに成功しました。また、モデルは効率的な計算で現実世界での強力な効果を示しています。

要点と引用▶

引用・出典

"これらの戦略を通じて、既存の最先端モデルのエラー値を削減することに成功し、最終的に計算効率の高いソリューションとしてDual-MLPモデルを導入します。"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

医療診断を変革：新しいAIアプローチが心電図と脳波データの分析を改善

ArXiv ML•2026年2月24日 05:00•research▸

research #transformer 🔬 Research|分析: 2026年2月24日 05:02•

公開: 2026年2月24日 05:00

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•ArXiv ML

分析

この研究は、EEGやECGなどの医療時系列データの分析に大きな進歩をもたらすことを約束する、新しいAIアプローチ、CoTARを紹介しています。注意メカニズムを集中化することで、CoTARは従来のTransformerモデルの限界を克服するように設計されており、脳や心臓の状態のより正確な診断につながる可能性があります。計算量を2次から線形に削減するという革新は、特にエキサイティングな開発です。

要点と引用▶

引用・出典

"このミスマッチに対処するために、我々は分散型アテンションを置き換えるように設計された、集中型のMLPベースのモジュールであるCoTAR (Core Token Aggregation-Redistribution)を提案します。"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

時系列分析に革命！深層学習が隠れたダイナミクスを解き明かす

Qiita AI•2026年2月22日 21:38•research▸

research #computer vision 📝 Blog|分析: 2026年2月22日 21:45•

公開: 2026年2月22日 21:38

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•Qiita AI

分析

本研究は、深層学習を用いて時系列データから動的状態を分類する、画期的な新しいアプローチを紹介しています。 Recurrence Plot (RP) 画像を DBResNet-50 モデルに直接入力することで、従来の特征抽出技术と比較して優れた分类精度を達成し、より効率的な方法を提供します。シミュレーションデータと、天文学的および実験的なデータを含む実世界のデータの両方を分析できることは、この方法の広範な適用可能性を実証しています。

要点と引用▶

引用・出典

"結果は、RP画像を用いた深層学習が、計算効率と解釈性を兼ね備えた動的状態分類の強力な手法であることを示唆する。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

JOAI 2026：TransformerとBiLSTMを活用した3位解法

Qiita AI•2026年2月20日 15:18•research▸

research #transformer 📝 Blog|分析: 2026年2月20日 15:30•

公開: 2026年2月20日 15:18

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•Qiita AI

分析

Element138は、JOAI 2026のコンペティションで目覚ましい3位を獲得し、時系列の特徴量エンジニアリングと高度なニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせる力を示しました。このソリューションの優雅さはそのシンプルさにあり、TransformerとBiLSTMをベースにした2つのモデルのみを使用しています。データ拡張と疑似ラベリングの使用は、モデルのパフォーマンスをさらに向上させました。

要点と引用▶

引用・出典

"時間方向の操作中心の特徴量作成（1・2階差分など）やメタデータの埋め込みの上で、TransformerとBiLSTMをバックボーンとして用いることで、良好な成果が得られました。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

AIを活用した予知保全：設備異常検知を革新

ArXiv ML•2026年2月18日 05:00•research▸

research #embeddings 🔬 Research|分析: 2026年2月18日 05:01•

公開: 2026年2月18日 05:00

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•ArXiv ML

分析

この研究は、予知保全のためのエキサイティングなハイブリッドアプローチを示しています！ディープラーニングの力と従来の統計的手法を組み合わせることで、システムはHVAC設備の異常検知において驚くべき精度を達成し、より効率的で信頼性の高い産業運用への道を開いています。

要点と引用▶

引用・出典

"64台の設備ユニットと51,564個のサンプルを用いた実験では、30日、60日、90日の期間における異常予測において、Precision（精度）91～95％、ROC-AUC 0.995を達成しました。"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

時系列予測を革新：適応型損失関数が道を拓く

雷锋网•2026年2月12日 02:45•research▸

research #time series 📝 Blog|分析: 2026年2月12日 05:00•

公開: 2026年2月12日 02:45

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•雷锋网

分析

北京大学の林宙辰氏のチームが、時系列予測で大きな進歩を遂げています！彼らの研究は、損失関数自体を適応させることで、多段階時系列予測を改善するという革新的なアプローチを導入しており、さまざまなアプリケーションでより正確で信頼性の高い予測につながる可能性があります。

要点と引用▶

引用・出典

"研究では、訓練目標の加重構造を再構築することにより、予測ステップの相関と不確実性の違いの明示的なモデリングを導入しています。"

雷

雷锋网

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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AIによるデータ前処理の高速化：時間短縮の勝利！

Qiita AI•2026年2月9日 17:44•research▸

research #generative ai 📝 Blog|分析: 2026年2月9日 17:45•

公開: 2026年2月9日 17:44

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•Qiita AI

分析

この記事では、AIがいかにデータ前処理、特に時系列データの分割とリーク防止において革命を起こせるかを紹介しています。AIを使用することで、初期にはわずか10分、その後Generative AIモデルの助けを借りてわずか1分で全体プロセスを完了できる効率性の向上を実証しています！

要点と引用▶

引用・出典

"結果は、AIで代替できることを確認することができました。"

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

MixSeek Quant Insight: アルゴリズム量産から特徴量設計までを網羅するオープンソースAIエージェント

Zenn LLM•2026年2月7日 02:18•product▸

product #agent 📝 Blog|分析: 2026年2月14日 03:37•

公開: 2026年2月7日 02:18

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•Zenn LLM

分析

MixSeek Quant Insightは、アルゴリズム取引や特徴量エンジニアリングなどの重要なタスクを自動化することで、計量ファイナンスに革命を起こすために設計された、エキサイティングな新しいオープンソースパッケージです。競争力のあるAIエージェントアーキテクチャに基づいて構築されており、並列処理と継続的な評価の力を活用して、金融モデルを洗練させています。この革新的なアプローチは、洗練された取引戦略の開発と展開を加速することを約束します。

要点と引用▶

引用・出典

"MixSeek Quant Insightは、アルゴリズム量産から特徴量設計までをカバーするコンペ型AIエージェントです。"

Z

Zenn LLM

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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太陽エネルギー予測の最適化：損失関数戦略への深い洞察！

r/deeplearning•2026年1月19日 20:42•research▸

research #time series 📝 Blog|分析: 2026年1月20日 02:32•

公開: 2026年1月19日 20:42

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•r/deeplearning

分析

これは、再生可能エネルギーの時間系列予測モデルを最適化する素晴らしい探求です！ RMSEとMAEを評価に使用し、MSEをバックプロパゲーションに使用することは、モデルのトレーニングと現実世界の応用のギャップを埋めるための実際的なアプローチを示しており、精度を向上させています。

要点と引用▶

引用・出典

"Is it "cheating" or bad practice to optimize hyperparameters based on a metric (RMSE) that isn't exactly the loss function used for weights updates (MSE)? Or is this standard industry procedure?"

R

r/deeplearning

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

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ローリング集計：AIを活用したデータ前処理の実践ガイド

Qiita AI•2026年1月13日 16:45•research▸

research #data preprocessing 📝 Blog|分析: 2026年1月13日 17:00•

公開: 2026年1月13日 16:45

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•Qiita AI

分析

この記事では、時系列分析とデータ前処理の基本的な手法であるローリング集計特徴量の作成について概説しています。しかし、Pythonの実装、使用される具体的なデータ、またはGeminiの適用に関する詳細がないため、その実用的な価値は非常に初歩的な概要に限定されています。

要点と引用▶

引用・出典

"AIでデータ分析-データ前処理(51)-集計特徴量：ローリング集計特徴量の作..."

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

AIデータ分析：ラグ特徴量作成のデータ前処理実践ガイド

Qiita AI•2026年1月12日 16:44•research▸

research #feature engineering 📝 Blog|分析: 2026年1月12日 16:45•

公開: 2026年1月12日 16:44

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•Qiita AI

分析

この記事は、AIにおける時系列データの前処理で不可欠なラグ特徴量の作成について簡潔に説明しています。 Geminiの使用に言及していることから、コード生成や理解にAIを活用した、実践的でわかりやすいアプローチが示唆され、特徴量エンジニアリング技術を学ぶ人にとって有益です。

要点と引用▶

引用・出典

"The article mentions using Gemini for implementation."

Q

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。

MemKD: Memory-Discrepancy Knowledge Distillation for Efficient Time Series Classification

ArXiv ML•2026年1月9日 05:00•Machine Learning▸

Machine Learning #Time Series Analysis, Knowledge Distillation, Efficiency 🔬 Research|分析: 2026年1月16日 01:52•

公開: 2026年1月9日 05:00

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•ArXiv ML

分析

The article introduces a new method called MemKD for efficient time series classification. This suggests potential improvements in speed or resource usage compared to existing methods. The focus is on Knowledge Distillation, which implies transferring knowledge from a larger or more complex model to a smaller one. The specific area is time series data, indicating a specialization in this type of data analysis.

要点と引用▶

•MemKD is a new method for time series classification.
•It utilizes Knowledge Distillation to potentially improve efficiency.
•Focuses on optimizing performance for time series data.

引用・出典

"MemKD: Memory-Discrepancy Knowledge Distillation for Efficient Time Series Classification"

A

* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。