【2026年9月最新】横浜市立図書館「蔵書検索AI」導入事例に学ぶ、自然言語検索の仕組みと社内ナレッジ検索への応用
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「あのテーマについて書かれた本、確かタイトルは覚えていないけど内容はうっすら覚えている」——そんな検索を、キーワードではなく思いついた文章のまま入力して探せたら便利だと思いませんか。
横浜市立図書館は、全国の公立図書館として初めて「蔵書検索AI」を導入し、利用者が思いついた文章や言葉をそのまま入力するだけで、関連する本をAIが紹介してくれる仕組みを実現しました。従来の「正確なキーワードを入力しないとヒットしない」検索の常識を変える取り組みとして注目されています。
この記事では、横浜市立図書館の事例をもとに自然言語検索という技術の仕組みを解説したうえで、非エンジニアの経営者が社内のナレッジ検索や顧客対応にこの技術をどう応用できるかを、弊社（株式会社GENAI）の実運用データを交えて紹介します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 CASE STUDY 横浜市立図書館「蔵書検索AI」とは 全国初、公立図書館でのAI検索導入事例
横浜市立図書館は、新しい図書館情報システムの稼働にあわせて、全国の公立図書館として初めてAIを活用した蔵書検索機能を導入しました。利用者が思いついた文章や言葉をそのまま入力すると、AIが内容を解釈し、関連性の高い本を提示してくれる仕組みです。
1-1. 導入されたサービスの全体像
今回の図書館システム刷新では、蔵書検索AIだけでなく、複数の利便性向上サービスが同時に導入されています。
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| 蔵書検索AI | 文章や言葉をそのまま入力すると、関連する本をAIが紹介 |
| 公式LINE連携 | 図書館の各種サービスをLINE上から利用できる連携機能 |
| AIチャットボット | 利用者からの問い合わせにAIが自動応答 |
| Web書棚サービス | 実際の書棚を模した見た目で本の配置を視覚的に確認できる機能 |
| デジタル図書館カード・オンライン登録 | 来館せずにスマートフォン等から利用者登録が可能 |
これらは個別の機能に見えますが、共通するのは「利用者が手間をかけずに、欲しい情報や本にたどり着けるようにする」という設計思想です。検索・問い合わせ・登録という複数の接点すべてで、利用者の手間を減らす工夫が施されています。
公共機関でのAI導入は「実験段階」のイメージを持たれがちですが、今回の事例のように利用者の日常的な体験を直接改善する形での実装が進んでいます。企業のDXにおいても参考になる視点です。
1-2. なぜ図書館という場でAI検索が求められたのか
図書館は、蔵書数が数十万〜数百万冊に及ぶ施設も珍しくありません。この規模になると、利用者が正確な書名や著者名を覚えていない限り、目的の本にたどり着くのは容易ではありませんでした。従来のシステムでは、司書に相談するか、キーワードを何度も変えて検索し直すしかなく、「情報量の多さが、かえって利用のハードルを上げてしまう」という逆説的な課題を抱えていました。
この課題は、実は多くの企業が社内資料に対して抱えている課題と本質的に同じです。情報が蓄積されればされるほど、必要な情報を探し出すコストが増えていく——この構造上の問題を解決する手段として、自然言語検索のような技術が有効だと考えられています。
1-3. 公共サービスにおけるAI活用の広がり
図書館に限らず、自治体の窓口業務や住民からの問い合わせ対応など、公共サービスの分野でもAIチャットボットや検索支援ツールの導入が徐々に広がっています。背景には、人手不足が進む中で「限られた職員でも、住民サービスの質を落とさずに対応する」という共通の課題があります。
この文脈は、多くの中小企業が抱える課題とも重なります。少人数体制でも顧客対応の質を維持したい、という点で、公共サービスと民間企業のAI活用の動機は本質的に共通しているのです。公共機関の事例は「予算も人員も豊富な大規模組織の話」と捉えられがちですが、導入の考え方自体は中小企業にも十分応用できる視点が含まれています。
実際には、大規模なシステム開発を伴わずとも、既存のAIチャットサービスを組み合わせるだけで、公共機関の事例に近い体験を低コストで実現できるケースも増えています。「予算がないから無理」と決めつける前に、既存ツールでどこまで代替できるかを検討することが、中小企業にとって現実的な第一歩です。
📚 用語解説
情報過多（インフォメーション・オーバーロード）：情報の量が増えすぎることで、かえって必要な情報を見つけにくくなる状態。デジタル化が進むほど蓄積される情報量は増加するため、検索性を高める技術の重要性が相対的に高まっています。
02 NATURAL LANGUAGE SEARCH 自然言語検索とは？従来検索との違い キーワード検索の限界を超える仕組み
蔵書検索AIの核となっているのが「自然言語検索」という技術です。
📚 用語解説
自然言語検索：人間が普段話したり書いたりする自然な文章のまま検索できる仕組み。「〇〇について書かれた本」のような曖昧な表現でも、AIが文章の意味を解釈して関連する情報を探し出します。
2-1. 従来のキーワード検索が抱えていた課題
従来の検索システムは、入力された単語が本のタイトルや説明文に「一致するかどうか」で結果を判定する仕組みが主流でした。この方式では、利用者が正確なキーワードを思い出せない場合や、抽象的な表現でしか説明できない場合、うまく検索結果にたどり着けないという課題がありました。
| 項目 | 従来のキーワード検索 | 自然言語検索 |
|---|---|---|
| 入力方法 | 単語・フレーズを正確に入力 | 思いついた文章をそのまま入力可能 |
| 判定方法 | 文字列の一致・部分一致 | 文章の意味・文脈を解釈 |
| 曖昧な表現への対応 | 苦手（表記ゆれでヒットしないことも） | 得意（意図を汲み取って関連情報を提示） |
| 利用者側の負担 | 適切なキーワードを考える必要がある | 普段の言葉で質問するだけでよい |
2-2. 意味を理解する仕組み：セマンティック検索
自然言語検索を支える技術の一つが「セマンティック検索」です。単語の一致ではなく、文章全体の「意味」を数値化して比較することで、表現が異なっていても意味が近い情報を探し出せるようになります。
このセマンティック検索の登場により、検索は「正解のキーワードを当てるゲーム」から「自分の意図をそのまま伝える対話」へと性質が変わりつつあります。この変化は、検索を利用する側の負担を大きく減らす一方で、検索システムを作る側には、より高度な言語理解の技術が求められるようになったことも意味しています。
📚 用語解説
セマンティック検索：検索キーワードと検索対象の文章を、単純な文字列一致ではなく「意味の近さ」で比較する検索技術。例えば「眠れない悩みを解決する本」と検索した場合、「不眠症」「睡眠の質」といった表現を含む本も、意味的に関連が深ければ検索結果に表示されます。
この仕組みにより、利用者が専門用語や正確なタイトルを知らなくても、自分の言葉でざっくり説明するだけで、意図に近い情報にたどり着けるようになります。図書館の蔵書検索AIも、この技術的な土台の上に成り立っていると考えられます。
AI鬼管理山崎
2-3. ベクトル検索という技術的な土台
セマンティック検索を実現する代表的な方法の一つが「ベクトル検索」です。文章の意味を数値の列（ベクトル）に変換し、意味が近い文章同士は数値上も近い位置に配置されるようにすることで、「意味の近さ」を計算で求められるようにする技術です。
📚 用語解説
ベクトル検索：文章やキーワードを数値の列（ベクトル）に変換し、その数値同士の距離の近さで「意味の近さ」を判定する検索技術。従来の文字列一致とは異なり、表現が違っても意味が近い情報を見つけ出せる点が特徴です。
このベクトル検索の仕組みは、図書館の蔵書検索AIだけでなく、企業向けのチャットボットや検索システムにも広く応用されています。技術的な詳細を理解する必要はありませんが、「言葉の意味を数値化して比較している」という大枠のイメージを持っておくと、AI検索サービスを選ぶ際の判断材料になります。
2-4. AIチャットボットとの組み合わせ
横浜市立図書館の事例でも、蔵書検索AIに加えてAIチャットボットが導入されています。検索と会話型の問い合わせ対応を組み合わせることで、「検索窓に何を入力すればいいか分からない」という利用者にも対応できる設計になっていると考えられます。
企業の顧客対応でも、この「検索」と「会話」を組み合わせる発想は有効です。顧客が具体的に何を探しているか自分でも整理できていない場合、チャットボットとの対話を通じて質問を掘り下げながら、最終的に必要な情報へ導くという体験設計が、満足度の高い顧客対応につながります。
2-5. Web書棚サービスに見る「視覚化」の工夫
横浜市立図書館の事例では、実際の書棚を模した見た目で本の配置を確認できる「Web書棚サービス」も導入されています。検索結果を単なるリストで表示するのではなく、視覚的に分かりやすい形で提示するという工夫は、検索技術そのものとは別の重要なポイントです。
企業の検索システムでも、検索結果の見せ方を工夫することで使いやすさは大きく変わります。テキストの羅列で結果を返すだけでなく、関連度の高い順に整理する、カテゴリ別に分類して表示するといった工夫が、実際の利用しやすさを左右します。
03 BUSINESS APPLICATION 企業における自然言語検索の応用 社内ナレッジ検索・顧客対応への活用
図書館の蔵書検索という事例は特殊に見えるかもしれませんが、「膨大な情報の中から、欲しいものを一言で探し出したい」というニーズは、あらゆる企業に共通しています。
3-1. 社内ナレッジ検索への応用
多くの企業では、業務マニュアル・過去の議事録・提案書・問い合わせ対応履歴などが、フォルダやツールに分散して蓄積されています。従来の検索機能では「ファイル名や正確なキーワードを覚えていないと見つからない」という問題が発生しがちですが、自然言語検索の仕組みを取り入れることで、「あの件について書いてあった資料」のような曖昧な質問でも該当資料にたどり着けるようになります。
特にベテラン社員が持つ「経験に基づく暗黙知」は、口頭でのやり取りやメモ書き程度でしか記録されていないことが多く、退職や異動によって失われてしまうリスクがあります。過去の議事録や日報を自然言語で検索できる状態にしておくことは、こうした暗黙知の散逸を防ぐ手段としても有効です。
属人化しがちな業務ノウハウを、検索可能な形でテキスト化・蓄積しておく取り組みは、AI検索の精度向上だけでなく、組織全体の情報資産価値を高めることにもつながります。日々の業務の中で「これは後で誰かの役に立つかもしれない」と感じた情報を、こまめに記録として残しておく習慣が、将来の検索精度を底上げする土台になります。
3-2. 顧客対応・FAQ検索への応用
カスタマーサポートの現場でも、顧客からの質問はキーワードではなく自然な文章で寄せられます。「〇〇の使い方が分からない」「解約する方法を教えてほしい」といった問い合わせに対し、自然言語検索を組み込んだFAQシステムであれば、的確な回答候補を素早く提示できます。
従来のFAQページは、質問と回答を一問一答形式でリスト化するだけの静的な仕組みが主流でした。しかし利用者の質問の言い回しは千差万別であり、想定していた質問文と少しでも表現が異なると検索にヒットしない、という課題がありました。自然言語検索を組み込むことで、「表現のブレを吸収してくれる、賢いFAQ」へと進化させることができます。
📚 用語解説
RAG（検索拡張生成）：生成AIが回答を作る際に、自社の文書データベースから関連情報を検索して参照する仕組み。自然言語検索の技術を土台に、検索結果をもとにAIが自然な文章で回答をまとめる用途で広く使われています。
RAGの仕組みを使えば、単に関連文書を提示するだけでなく、その内容を踏まえた回答文をAIが生成するところまで自動化できます。社内ヘルプデスクや顧客サポートの一次対応を効率化する手段として、多くの企業で導入が検討されています。
3-3. 営業・提案活動への応用
過去の提案書や商談メモの検索にも、自然言語検索の考え方は活用できます。「〇〇業界向けに料金交渉した事例」のような曖昧な条件でも、意味的に近い過去の提案書を探し出せれば、新しい提案書を作る際の参考資料としてすぐに活用できます。ゼロから資料を作るのではなく、過去の資産を再利用する速度を上げるという観点で、営業活動の効率化にも直結します。
営業担当者が変わるたびに過去の商談経緯がリセットされてしまう、という悩みを抱える企業は少なくありません。自然言語で過去の商談履歴を検索できる仕組みがあれば、引き継ぎの精度が上がり、顧客に対しても一貫性のある対応を続けやすくなります。
3-4. 採用・人事分野での応用
人事分野でも、過去の採用面接記録や社内規程を自然言語で検索できるようにしておくことで、「育児休業の申請手続きはどうすればいい」といった従業員からの質問に、担当者を介さずセルフサービスで回答できる仕組みを作ることができます。問い合わせ対応の工数削減という観点で、バックオフィス業務との相性も良い応用分野です。
人事・総務担当者は、同じような質問に何度も個別対応しているケースが多く、こうした定型的な問い合わせをセルフサービス化できれば、より付加価値の高い業務（制度設計や個別相談対応など）に時間を割けるようになります。
いきなり全社の情報を対象にするのではなく、まずは1つの部署・1つの業務領域（例: よくある質問への回答）に絞って自然言語検索を試すのがおすすめです。効果を確認してから対象範囲を広げていく方が、失敗のリスクを抑えられます。
利用者が自然な
文章で質問
AIが意味を解釈し
関連情報を検索
検索結果をもとに
AIが回答を生成
必要に応じて
人間が最終確認
RAGは検索対象のデータが古い・不正確だと、誤った回答を生成するリスクがあります。導入する際は、参照させる社内文書を定期的に整理・更新する運用が欠かせません。
04 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAIの社内ナレッジ検索の実例 Claude Codeを使った社内資料検索の効率化
弊社（株式会社GENAI）でも、社内に蓄積された過去の提案書・議事録・業務マニュアルを検索する際に、Claude Codeに自然言語で質問して該当情報を探すという運用を取り入れています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月額$200・約30,000円） |
| 活用場面 | 過去の提案書・議事録・マニュアルの検索 |
| 検索方法 | ファイル名やキーワードではなく、自然な文章で質問 |
例えば「先月〇〇社に提案した料金プランの内容を教えて」と質問するだけで、該当する提案書ファイルの内容を要約して提示してくれます。ファイル名を正確に覚えている必要がなく、フォルダを1つずつ開いて探す手間がなくなったことが、日々の業務での体感的なメリットです。
この運用を始める前は、新しく入社した社員が過去の資料を探すたびに、先輩社員に「あの資料どこにありますか」と聞いて回るという光景がよく見られました。検索の仕組みを整えたことで、新しいメンバーが自力で必要な情報にたどり着けるようになったことも、想定していなかった副次的な効果でした。
| 作業 | 従来の流れ | Claude Code活用後 | 概算削減時間 |
|---|---|---|---|
| 過去資料の検索 | フォルダを開いて手動で探す | 自然な質問文で該当資料を特定 | 都度10〜20分削減 |
| 複数資料の内容比較 | 各ファイルを開いて手動比較 | 内容を横断的に要約・比較してもらう | 都度30分削減 |
| 議事録からの情報抽出 | 議事録を読み返して該当箇所を探す | 質問形式で該当箇所をピンポイント抽出 | 都度15分削減 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、社内資料の整理状況や検索対象の量によって変動します。あくまで参考情報としてご覧ください。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
4-1. 検索精度を上げるために行っている工夫
弊社では、Claude Codeによる社内資料検索の精度を高めるために、「フォルダ構成と命名規則を一定のルールに揃える」という地味な取り組みを継続しています。AIがどれだけ賢くても、参照元の情報が整理されていなければ精度の高い検索結果は得られません。
この取り組みを始めた当初は、正直なところ「地味すぎて効果が見えにくい作業」だと感じていました。しかし数ヶ月続けたところで、検索結果の的中率が明らかに向上したことを実感し、「AIの精度は、AI自体の性能だけでなく、周辺の情報整備によっても大きく左右される」という認識に至りました。
| 工夫 | 内容 | 効果 |
|---|---|---|
| 命名規則の統一 | ファイル名に日付・案件名・種別を含める | AIが文脈を把握しやすくなる |
| 古い情報のアーカイブ化 | 使われなくなった資料を別フォルダに分離 | 検索結果に古い情報が混ざるのを防ぐ |
| 定期的な棚卸し | 四半期に一度、資料の整理・削除を実施 | 検索対象の情報鮮度を保つ |
これらは特別な技術ではなく、「AIに正しく検索させるための下準備」です。この地道な整理作業をどれだけ丁寧に行うかが、検索AIの実用性を大きく左右します。
弊社の経験上、こうした整理作業は一度に完璧を目指すのではなく、「新しく作る資料から徐々にルールを適用していく」方が現実的です。過去の資料をすべて一斉に整理し直そうとすると、作業量の多さに挫折してしまうことが多いため、少しずつ整った状態に近づけていくアプローチをおすすめします。
05 CAUTIONS 【独自】検索AI導入時に押さえるべき注意点 非エンジニアが陥りやすい落とし穴
5-1. 【注意点1】情報の整理を後回しにしない
自然言語検索やRAGは強力な技術ですが、検索対象となる情報が整理されていなければ、精度の高い結果は得られません。古い情報と最新情報が混在したまま検索させると、誤った内容を提示してしまうリスクがあります。導入前に、まず検索対象とする資料の整理・棚卸しを行うことが重要です。
5-2. 【注意点2】機密情報の取り扱いに注意する
社内ナレッジ検索を導入する際、顧客情報や契約内容など機密性の高い情報も検索対象に含まれることがあります。利用するAIサービスが入力データをどう扱うか（学習に使われるか、外部に送信されるか）を必ず確認し、必要に応じてアクセス権限を適切に設定しましょう。
全社員が全ての社内資料を検索できる状態は、情報漏洩のリスクを高めます。役職・部署に応じたアクセス権限の設計は、検索AI導入と同時に検討すべき重要な項目です。
5-3. 【注意点3】AIの回答を鵜呑みにしない
自然言語検索やRAGを使った回答生成は便利ですが、AIが検索結果を誤って解釈したり、古い情報をもとに回答したりする可能性は常にあります。重要な判断に関わる場面では、AIが提示した情報の出典（元の資料）を確認する習慣をつけることが大切です。
代表菅澤
5-4. 導入の進め方：小さく始めて広げる
検索AIの導入を成功させるための現実的な進め方を整理すると、以下のような流れになります。
対象範囲を
1業務に絞る
対象資料を
整理する
小規模に
試験導入する
効果を確認し
範囲を拡大
いきなり全社規模で導入しようとすると、情報整理の負担が大きくなりすぎて途中で頓挫しがちです。「まずは1つの部署、1つの業務領域で小さく試す」ことが、結果的に最も早く効果を実感できる進め方です。
5-5. 効果測定の指標を決めておく
検索AIを導入した効果を実感するためには、導入前に「何を測定するか」を決めておくことが重要です。「資料を探すのにかかっていた時間」「問い合わせ対応にかかっていた時間」など、具体的な指標を導入前後で比較することで、投資対効果を客観的に判断できるようになります。
定量的な数値だけでなく、担当者の「楽になった」という感覚的な変化も、継続的な運用のモチベーションを保つ上で軽視できない要素です。数値と感覚の両方を記録しておくことで、経営層への報告や、次の投資判断の材料としても活用しやすくなります。
06 CONCLUSION まとめ ── 「探す」を変える技術は、自社にも応用できる 図書館の事例から学べる普遍的な視点
この記事では、横浜市立図書館の蔵書検索AI導入事例をもとに、自然言語検索・セマンティック検索・RAGといった技術の仕組みと、企業での応用方法までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
「思いついた言葉で検索できる」という体験は、図書館の利用者だけでなく、社内で情報を探すすべてのビジネスパーソンにとって価値のある改善です。まずは自社の中で「探すのに時間がかかっている情報」が何かを洗い出すところから始めてみてはいかがでしょうか。
横浜市立図書館の事例が示しているのは、AI導入の成功は必ずしも高度な独自開発を必要としないという点です。既存のAIサービスや技術の組み合わせであっても、「利用者の日常的な困りごとをどう解決するか」という視点で設計すれば、大きな価値を生み出せることを、この事例は教えてくれます。
自社の業務においても、「これはうちには関係ない事例」と切り捨てず、「この技術の本質を、自社のどの課題に応用できるか」と読み替える習慣を持つことが、AI活用の引き出しを増やす近道になります。
本記事で紹介した自然言語検索・セマンティック検索・RAGといった技術は、いずれも「情報と人をつなぐ距離を縮める」という共通の目的を持っています。業種や規模を問わず、この視点は今後さらに重要性を増していくと考えられます。
代表菅澤
社内の「探す」を効率化する仕組み作り、AI鬼管理がサポートします
社内資料や過去のやり取りを探すのに時間がかかっているという方に向けて、弊社の実運用ノウハウをもとに個別にご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
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よくある質問
Q. 自然言語検索と通常のキーワード検索、どちらが優れていますか？
A. 一概にどちらが優れているとは言えません。正確な用語が分かっている場合はキーワード検索の方が速いこともありますが、曖昧な表現でしか説明できない場合は自然言語検索の方が目的の情報にたどり着きやすい傾向があります。
Q. 中小企業でも自然言語検索の仕組みを導入できますか？
A. 可能です。ChatGPTやClaude CodeのようなAIツールに社内資料を読み込ませて質問する形であれば、大掛かりなシステム開発をせずに近い効果を得られます。まずは小規模な範囲で試すことをおすすめします。
Q. RAGを導入するには専門的な開発が必要ですか？
A. 本格的なRAGシステムの構築には一定の技術知識が必要ですが、既存のAIサービスの中にはRAGに近い機能を簡易的に使えるものもあります。まずは既存ツールでできる範囲を試し、必要に応じて専門的な開発を検討する順序がおすすめです。
Q. 検索AIを導入すれば、社内の情報整理は不要になりますか？
A. いいえ、むしろ情報整理の重要性は増します。検索AIは既存の情報から答えを探す仕組みであるため、元の情報が整理されていなければ精度の高い検索結果は得られません。
Q. 顧客対応にAI検索を導入する際、気をつけることはありますか？
A. AIの回答をそのまま顧客に送信するのではなく、重要な内容については人間が確認するフローを設けることをおすすめします。特に契約や料金に関わる問い合わせは、誤った情報が顧客に伝わらないよう注意が必要です。
Q. 図書館のようなAI検索システムを自社で真似ることはできますか？
A. 図書館ほど大規模なシステムを個別に構築する必要はありません。ChatGPTやClaude Codeなど既存のAIツールに自社の資料を読み込ませるだけでも、同様の「自然な言葉で検索する」体験に近づけることができます。
Q. 自然言語検索の導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
A. 既存のAIツールを使って小規模に試すだけであれば、数日〜数週間程度で開始できます。本格的な社内システムとして構築する場合は、対象資料の整理状況にもよりますが、数ヶ月単位の期間を見込むのが現実的です。
Q. 検索AIの精度が低いと感じた場合、どうすればいいですか？
A. まず検索対象となっている資料が整理されているか、古い情報が混在していないかを確認してください。多くの場合、AI自体の性能よりも、参照元データの整理不足が精度低下の原因になっています。
検索AIの導入効果を最大化するには、技術そのものだけでなく、日々の情報整理を組織文化として根付かせることが欠かせません。ツールの導入はあくまで出発点であり、継続的な運用改善が本当の成果につながります。
横浜市立図書館の事例が全国のニュースとして取り上げられたのは、単に技術が目新しかったからではなく、「誰もが日常的に感じていた不便さを、具体的に解消した」からだと考えられます。企業のAI活用においても、技術の目新しさよりも「誰のどんな不便を解消するか」を起点に企画することが、成功する取り組みの共通点だと言えるでしょう。
この記事を読んで少しでも「自社にも当てはまる課題がある」と感じた方は、まず小さな一歩として、社内でよく聞かれる質問や、繰り返し探している資料をリストアップすることから始めてみてください。その一覧こそが、自社にとっての「蔵書検索AI」を設計するための最初の材料になります。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
