現在の社会的および経済的な混乱やトレンドの中で成功を収めるためには、CIOや他のITリーダーが未来を見据えることが求められます。本記事で挙げられるの2025年トップ戦略的技術トレンドは、組織や企業が安全に未来へと進んでいくための道標となるでしょう。
本記事はそれぞれの強力な新しいトレンド技術のビジネス上の利点、セキュリティ、どのようにイノベーションの障害を克服するか、企業における活用事例、日本での導入状況などを詳しく解説していきます。
2025年から2030年までのIT技術・テクノロジートレンドトップ10
Gartner（ガートナー）の発表によると、 2025年に企業や組織にとって重要なインパクトを持つ戦略的テクノロジトレンドトップ10は次の通りです。
カテゴリー①： AIの必須要素とリスクが組織に自己防衛を促す
トレンド１：エージェント型AI (Agentic AI) – 自律型AI
エージェント型AIは、ユーザーの特定の目標を達成するために独立して意思決定を行い、行動を起こすよう設計されたソフトウェアプログラムを指します。これらのプログラムは、メモリ、計画、環境の感知、ツールの使用、安全ガイドラインの遵守といった機能を備え、さまざまなAI技術を組み合わせて自律的に目標達成のためのタスクを遂行します。
ガートナーの予測
2028年までに、日常業務における意思決定の少なくとも15％がエージェントAIによって自律的に行われるようになり、2024年の0％から増加する見込みです。
❒ どうして流行っているか：エージェント型AIの自律的または半自律的に行動を起こす能力は、CIOが生成AIを活用して組織全体の生産性を向上させるというビジョンを実現する助けとなる可能性を秘めています。
❒ ビジネス上の利点：人間や従来のアプリケーションの業務を支援、軽減、強化するためのエージェントによる仮想ワークフォースを実現。
❒ 課題：プロバイダーやユーザーの意図に沿った行動を確保するため、強力なガードレールが必要。
❒ ユースケース
・自然言語を通じて、従業員がより複雑で技術的なプロジェクト（マイクロオートメーションから大規模プロジェクトまで）を開発・管理できるように支援する。
・各段階でのデータ分析に基づいた精密な意思決定により、顧客体験を自動化する。
・より迅速なデータ分析と予測インテリジェンスにより、組織内の意思決定を変革し、状況認識を向上させる。
レリパのCTOによると、数年前には、証券やコインの分野でAgentic AIが使用され、予測や意思決定に役立てられていました。しかし、AIの進化があまりにも速いため、「Agentic AI」というトレンドは徐々に「Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）」に置き換えられつつあります。レリパの最新テクノロジーへの迅速なアプローチにより、優れたIT人材の確保が可能になります。
トレンド２：AIガバナンス・プラットフォーム (AI Governance Platform)
AIガバナンスプラットフォームは、AIシステムが責任を持って倫理的に使用されるよう管理・制御するのに役立ちます。これにより、ITリーダーはAIが信頼性、透明性、公平性、説明責任を備え、安全および倫理基準を満たしていることを確認できます。これにより、AIが組織の価値観や社会全体の期待と一致することが確保されます。
ガートナーの予測
2028年までに、AIガバナンスプラットフォームを利用する企業は、競合他社と比べて30%高い顧客信頼度評価と25%優れた規制遵守スコアを達成するでしょう。
❒ どうして流行っているか：AIは、特に厳しい規制がある業界で多くの分野で活用されています。AIの普及に伴い、バイアスやプライバシーの問題、人間の価値観との整合性の必要性といったリスクも増加しています。特定のグループに害を与えたり、市場を操作したり、重要なシステムを制御したりしないようにすることが重要です。
❒ ビジネス上の利点：AIの責任ある使用を確保するためのポリシーを作成、管理、施行し、AIシステムの仕組みを説明し、モデルのライフサイクル管理を行い、透明性を提供することで信頼と責任を構築します。
❒ 課題：AIガイドラインは地域や業界ごとに異なるため、一貫した実践を確立することが難しい。
❒ ユースケース
・バイアス、プライバシー侵害、社会への悪影響など、AIシステムがもたらす可能性のあるリスクや害を評価する
・モデルガバナンスプロセスを通じてAIモデルを導き、モデルのライフサイクル全体で適切なゲートやコントロールが確実に守られるようにする
・使用状況の追跡、AIシステムのパフォーマンスの監視、意思決定プロセスの監査を行い、AIシステムがガバナンス基準に一貫して適合するように維持する
トレンド３：偽情報セキュリティ (Disinformation Security)
偽情報セキュリティは、信頼できる情報を特定するために設計されています。その目的は、情報の正確性を保証し、信憑性を検証し、なりすましを防止し、有害なコンテンツの拡散を監視するシステムを構築することです。
ガートナーの予測
2028年までに、企業の50％がディスインフォメーション（虚偽情報）に対するセキュリティ用途に特化した製品、サービス、または機能を採用するようになります。これは2024年の5％未満から大幅に増加する見込みです。
❒ どうして流行っているか：ディスインフォメーションはデジタルの軍拡競争です。フィッシング、ハクティビズム、フェイクニュース、ソーシャルエンジニアリングはすべて、恐怖を煽り、混乱を広げ、詐欺を行おうとする敵対者によって強化されています。AIや機械学習ツールがより高度かつ利用しやすくなるにつれ、企業を狙ったディスインフォメーションが増加すると予想され、放置すれば重大で長期的なリスクをもたらす可能性があります。
❒ ビジネス上の利点：身元確認のための管理を強化することで不正を減らし、リスクスコアリング、状況認識、継続的適応型信頼モデルを通じてアカウントの乗っ取りを防止し、有害なストーリーを特定することでブランドの評判を保護します。
❒ 課題：継続的に更新される多層的で適応型の学習とチームアプローチが求められます。
❒ ユースケース
・許可されたコンテキストでの合成メディアの使用を検出（検証、リアルタイムコミュニケーション、クレームの確認など）
・経営陣、製品、サービス、ブランドをターゲットとしたマスメディアやソーシャルメディアでのストーリーの拡散を監視するインテリジェンスモニタリング
・従業員、契約者、サプライヤー、顧客など、組織と取引している人物のなりすましを防止
カテゴリー②：コンピューティングの ニュー・フロンティア
トレンド４：ポスト量子暗号 (Postquantum Cryptography)
ポスト量子暗号（PQC）とは、量子コンピュータによる潜在的な脅威に対して安全であるよう設計された暗号手法を指します。
ガートナーの予測
2029年までに、量子コンピューティングの進歩により、従来の非対称暗号のほとんどが安全に使用できなくなるでしょう。
❒ どうして流行っているか：量子コンピューティングは、この10年以内に現実のものとなり、多くの従来の暗号化方法を時代遅れにする可能性があると予測されています。これによりデータセキュリティに重大なリスクが生じます。犯罪者たちはこの変化をすでに見越しており、現在のうちに暗号化データを奪取し、いずれ量子技術で解読することを目的とした「今すぐ収集して、後で解読する」という戦略を採用しています。この新たな脅威により、量子解読から保護できるPQC（ポスト量子暗号）への準備の必要性が加速しています。
❒ ビジネス上の利点：量子コンピューティングの出現に伴うセキュリティリスクからデータを保護します。
❒ 課題：PQCアルゴリズムは、既存の非対称アルゴリズムの代替としてそのまま置き換えられるものではありません。現在のアプリケーションでは、パフォーマンスの問題が発生する可能性があり、テストが必要であり、再構築が求められる場合があります。
❒ ユースケース
・システムを将来に対応させ、量子コンピューティングの世界でも機密の財務データが安全に保たれるようにする
・貴重な知的財産をサイバー脅威から保護し、将来の量子攻撃を含む競合他社やハッカーが機密情報を解読できないようにする
・暗号化されたメッセージ、契約、業務データが量子技術を使った敵対者によって傍受や解読されないようにする
トレンド５：環境に溶け込むインテリジェンス (Ambient Invisible Intelligence)
環境に溶け込むインテリジェンスとは、様々な物体や環境の位置や状態を追跡するために、小型で低コストなタグやセンサーを広範に使用することを指します。この情報はクラウドに送信され、分析および記録のために保存されます。これらの技術は日常の物体に組み込まれ、ユーザーがそれを意識することなく利用されることが多くなるでしょう。
ガートナーの予測
2028年までに、環境型不可視インテリジェンスの初期の事例は、アイテムの低コストな追跡やセンシングを可能にすることで、即時的な問題の解決、コスト削減、または効率向上に焦点を当てるでしょう。
❒ どうして流行っているか：低コストのタグやセンサーの技術がより手頃になり、経済的な魅力が増しています。これにより、リアルタイムの可視性が提供され、組織やサプライチェーンにとって価値あるものとなり、将来的にはより広範なエコシステムに拡大する可能性があります。Bluetoothやセルラー・ネットワークなどのワイヤレス規格の進展や、バックキャッターや印刷電子技術といった新技術が、新たなユースケースを支えるでしょう。このインテリジェンスは、AIや分析の重要なデータソースとなり、製品やプロセスの改善に役立つと期待されています。
❒ ビジネス上の利点：低コストでリアルタイムの追跡とセンサー機能を可能にし、アイテムの可視性と効率を向上させる。また、改ざん不可能な起源証明や、物体が自身の識別情報、履歴、特性を報告する新たな方法を提供する可能性があります。
❒ 課題：プロバイダーはプライバシーに関する懸念に対応し、一部のデータ利用に対して同意を得る必要があります。ユーザーはプライバシーを保護するためにタグを無効にすることを選択する場合もあります。
❒ ユースケース
・小売環境では、顧客の行動に基づいて照明や音楽、商品推薦を自動的に調整する。
・オフィス環境で従業員の利用状況を監視し、環境要素を自動的に調整する。
・医療分野では、ウェアラブルデバイスを使用せずに患者を継続的にモニタリングし、緊急時にリアルタイムで対応できるようにする。
トレンド６：エネルギー効率の高いコンピューティング (Energy-Efficient computing)
エネルギー効率の高いコンピューティングとは、コンピューター、データセンター、その他のデジタルシステムの設計および運用において、エネルギー消費とカーボンフットプリントを最小限に抑える方法を指します。
エネルギー効率の高いコンピューティング: より効率的なアーキテクチャ、コード、アルゴリズムの導入や、効率に最適化されたハードウェア、再生可能エネルギーの使用を通じて、持続可能性を高めるアプローチ。
ガートナーの予測
現在、ほとんどのIT組織にとって最も重要な考慮事項はカーボンフットプリントです。
❒ どうして流行っているか：持続可能性は今や経営層レベルの重要課題となっています。ITは、特に金融サービスやITサービスといった業界において、環境への影響に大きく寄与しています。エネルギー集約型のAIなどの技術がエネルギー消費を増加させているためです。従来の処理能力の向上が限界に達しつつある中、グラフィックス処理ユニット（GPU）、ニューロモルフィックコンピューティング、量子コンピューティングといった新しいコンピューティング技術が、今後5年から10年で必要とされる大幅なエネルギー効率向上をもたらすと期待されています。
❒ ビジネス上の利点：法的、商業的、社会的な圧力に対応し、カーボンフットプリントの削減を通じて持続可能性の向上を図ります。
❒ 課題：新しいハードウェア、クラウドサービス、スキル、ツール、アルゴリズム、アプリケーションが求められます。新しいコンピューティングプラットフォームへの移行は複雑で高額になる可能性があります。また、グリーンエネルギーの需要が高まるにつれて、短期的にはエネルギー価格が上昇する可能性もあります。
❒ ユースケース
・サーバーや冷却システムの電力消費を削減することで、データセンターのコストを削減
・エネルギー効率の高いコンピューティングを活用し、消費エネルギーの少ない製品を設計することで持続可能な製品開発を実現
・スマートな電力管理システムを使用して、オフィスネットワーク全体の電力消費を削減
トレンド７：ハイブリッドなコンピューティング・パラダイム (Hybrid Computing)
ハイブリッドなコンピューティング・パラダイムは、CPU、GPU、エッジデバイス、ASIC、ニューロモーフィック、量子、フォトニックシステムなど、さまざまな技術を組み合わせて複雑な計算問題を解決します。これにより、各技術の強みを活かしたハイブリッド環境が構築されます。
❒ どうして流行っているか：ハイブリッドコンピューティングにより、企業はフォトニック、バイオコンピューティング、ニューロモーフィック、量子システムといった新技術を活用し、革新的な影響をもたらすことが可能になります。複雑な問題の解決には、大規模な計算能力、ネットワーキング、ストレージが必要とされる生成AIがその代表例です。
❒ ビジネス上の利点：非常に効率的で高速、かつ変革的なイノベーション環境；現行の技術限界を超えて性能を発揮するAI；高度な自動化によって動く自律型ビジネス；大規模なリアルタイムパーソナライズを可能にし、人間の身体をコンピューティングプラットフォームとして利用する拡張された人間の能力です。
❒ 課題： 初期段階で非常に複雑な技術には専門的なスキルが必要とされること、自律型モジュールのシステムがセキュリティリスクを伴うこと、実験的な技術と高いコストが関わること、さらにオーケストレーションと統合が必要であることです。
❒ ユースケース
・コスト効率の高いスケーラビリティ：重要なワークロードはセキュリティ上の理由から社内で維持し、繁忙期にはクラウドを利用してピーク負荷に対応する
・データセキュリティとコンプライアンスの強化：機密データは社内に保存し、厳格なデータプライバシー規制を遵守する一方で、クラウドを利用して機密性の低い業務や分析を行う
・イノベーションと開発の加速：クラウドベースの開発ツールを活用しつつ、本番環境には安全なオンプレミス環境を維持する。
カテゴリー③：人間とマシンの相乗効果
トレンド８：空間コンピューティング (Spatial Computing)
空間コンピューティングは、デジタルコンテンツを現実世界に「アンカー」することで物理的な世界を拡張し、ユーザーがそれと没入感があり、現実的で直感的な体験でインタラクトできるようにします。
ガートナーの予測
2028年までに、20％の人々が週に一度、恒常的に固定されたジオポーズコンテンツを利用した没入型体験をするようになります。これは、2023年の1％未満から大幅な増加です。
❒ どうして流行っているか：空間コンピューティングは、拡張現実（AR）、複合現実（MR）、およびAI技術の進展により注目を集めており、ゲーム、ヘルスケア、eコマースなどの分野で没入型デジタル環境を実現しています。5Gの普及やApple Vision ProやMeta Quest 3といった新しいデバイスの登場が消費者需要を促進し、新しいビジネスモデルの可能性を開いています。NvidiaやQualcommなどの大手企業がエコシステムを構築しており、市場は2023年の1,100億ドルから2033年には1.7兆ドルに成長すると予測されています。
❒ ビジネス上の利点：ゲーム、教育、eコマースにおいて、没入型でインタラクティブな体験を求める消費者の需要に応え、医療、小売、製造業における意思決定と効率化のための高度なビジュアライゼーションツールへの需要を満たします。
❒ 課題：ヘッドマウントディスプレイは高価で扱いにくく、頻繁な充電が必要であり、ユーザーを孤立させる上に事故の可能性を高めるかもしれません。また、ユーザーインターフェースが複雑であり、データのプライバシーとセキュリティが大きな懸念事項となっています。
❒ ユースケース
・チームと没入型3D環境で協力し、リモート会議をよりインタラクティブで効果的にする。
・実践的な学習を模倣したリアルなシミュレーションを用いた社員トレーニングを作成し、トレーニングコストとリスクを削減しながら、スキルの習得と定着を向上させる。
・インタラクティブなバーチャルアシスタントを使って店舗や購入の意思決定をナビゲートし、ショッピング体験を向上させ、エンゲージメントと売上を高める。
トレンド９：多機能型スマート・ロボット (Polyfunctional Robots)
多機能型スマート・ロボットとは、人間の指示や手本に従い、複数のタスクを実行できる機械です。これらのロボットは、デザイン面でも動作面でも柔軟性を持っています。
ガートナーの予測
2030年までに、毎日スマートロボットと関わる人は現在の10％未満から80％に増加すると予測されています。
❒ どうして流行っているか：多機能型スマート・ロボットが注目されているのは、人件費の上昇や、倉庫業や製造業などでのROI（投資収益率）向上の需要が高まっているためです。ベンダーは競争力のある価格設定でメディアの注目を集め、先進的なロボット技術がより利用しやすくなっています。価格や性能の幅は広いものの、早期導入者はこれらのロボットが複数のタスクをこなせる可能性を模索しており、企業に柔軟性とコスト効率の向上をもたらすことが期待されています。
❒ ビジネス上の利点：効率の向上、迅速なROI（投資対効果）、アーキテクチャの変更や固定インフラが不要であるため、迅速な導入、低リスク、そしてスケーラビリティが実現される。また、人間の代替や協働も可能です。
❒ 課題：業界では、価格や最低限必要な機能についての標準化はまだ行われていません。
❒ ユースケース
・倉庫環境において、商品ピッキング、梱包、輸送などの複数のタスクを処理する
・医療分野での支援として、医療用品の配達、患者の移動補助、空間の消毒などのさまざまなタスクを実行する
・フィールドサービスにおいて、機器の点検、定期メンテナンスの実施、リモートや危険な環境での故障修理を行う
トレンド１０：神経系の拡張 (Neurological Enhancement)
神経系の拡張とは、脳活動を読み取り解読し、必要に応じて脳に情報を書き込む技術を用いて人間の認知能力を向上させるプロセスを指します。
ガートナーの予測
2030年までに、IT従業員の60%が、2024年に急速に普及しつつある双方向ブレイン・マシン・インターフェース（BBMI）などの技術によって強化され、その技術に依存するようになるでしょう。これには、企業や個人が資金提供するものも含まれます。
❒ どうして流行っているか：神経系の拡張が注目されているのは、脳の透明性を実現する可能性があり、医療を革新するからです。AIが急速に進化する中で、企業は脳と機械を接続するインターフェースを活用し、従業員の認知能力を強化することでスキルアップを促し、競争力を維持する方法を模索しています。また、次世代のマーケティング手法を通じて、より深くパーソナライズされた消費者体験やインタラクションを創り出すための手段としても注目されています。
❒ ビジネス上の利点：人材のスキル向上、安全性の向上、個別化された教育、高齢者がより長く働ける環境の提供、次世代マーケティング。
❒ 課題：初期費用が高く、バッテリー寿命やモビリティ、ワイヤレス接続の選択肢が限られています。侵襲的でリスクが伴い、UBMIおよびBBMIは人間の脳と直接接続するため、セキュリティ上の課題を生みます。また、現実認識の変化などの倫理的な懸念も存在します。
❒ ユースケース
・研修医としての外科医の訓練期間を1年短縮する
・学生向けの教育資料をリアルタイムで個別化する
・職場での事故やけが、産業災害の削減
・神経データを用いて相性の良い同僚を特定することで採用と定着率を向上させる
低コストで質の高いオフショア開発会社にお探しなら、弊社の得意な技術スキルを向上しながら、世界の最先端技術にキャッチアップし続けているRelipaにお問い合わせください。
他のテクノロジートレンド
仮想空間（メタバース）
メタバースとは、インターネット上に仮想的につくられた、いわばもう1つの世界であり、利用者は自分の代わりとなるアバターを操作し、他者と交流するものです。仮想空間でありながら、メタバース上で購入した商品が後日自宅に届くなど、現実世界と連動したサービスも試験的に始まっているほか、仮想的なワークスペースとしてBtoBでの活用への広がりも期待されています。
総務省の「Web3時代に向けたメタバース等の利活用に関する研究会」は、メタバースに関する課題を「空間内の課題（アバター、相互運用性、構築・利活用、データ取得）」と「空間外の課題（UI/UX、社会的影響）」に分類し、取組として国際的な共通認識の形成や標準化、ガイドラインの策定を提案しました。
また、「安心・安全なメタバースの実現に関する研究会」では、民主的な価値に基づくメタバースの発展を目指し、オープン性・信頼性に関する「メタバースの原則」を検討中です。国際的にはOECDが没入型技術に関する議論を進め、総務省もIGF京都で「民主的価値に基づくメタバース」の実現をテーマにした国際セッションを開催しました。
ロボティクス
日本はロボティクス技術に強みがあり、特に産業用ロボットで世界市場の46％を占めています。労働人口減少を背景に、生産性向上や労働力不足解消、新たな産業創出への期待も高まっています。2015年に「ロボット新戦略」を策定し、30以上の技術開発プロジェクトを実施しましたが、導入現場のニーズと技術のギャップから社会実装が進んでいません。
NEDOは2023年に「ロボット分野におけるアクションプラン」を公表し、8分野でのロボット活用を進める短期・中長期の施策をまとめました。今後、技術開発と環境整備を進め、国家プロジェクト化を目指します。
2024年には428億2,000万ドルに達する見通しです。特にサービスロボティクスが市場の主力で、2028年までに年平均成長率11.25％で655.9億ドルに達すると予測されています。
自動運転技術
自動運転技術は、人口減少や高齢化が進む地域での公共交通や物流の維持に貢献が期待され、社会導入の推進が求められています。政府は「デジタル田園都市国家構想総合戦略」で、2025年度に50か所、2027年度までに100か所以上で地域限定の無人自動運転サービスを展開する目標を掲げています。また、「デジタルライフライン全国総合整備計画」では、2024年度に新東名高速道路で100km以上の自動運転車専用レーンを設置し、自動運転トラックの運行実現を目指します。これらの計画実現に向け、関係省庁が連携して取り組んでいます。
自動運転技術市場は今後も成長し、2026年には約620億ドルの規模に達すると予想されています。
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日本における最新テクノロジー導入状況
日本では、AIやメタバースの利用状況がヨーロッパやアメリカと比べて低いものの、約70％の人々が将来的な利用に前向きであり、潜在的な需要が非常に高いです（出典：令和6年版情報通信白書）。
現在、日本ではAIやメタバースなどを活用したサービスが、教育、就業支援、介護などの多くの分野で開発・利用されています。
生成AIの導入状況
2023年3月17日、OpenAIとペンシルバニア大学が発表した論文によれば、80%の労働者が、彼らの持つタスクのうち少なくとも10%が大規模言語モデルの影響を受け、そのうち19%の労働者は、50%のタスクで影響を受けます。なかでも高賃金の職業、参入障壁の高い業界（データ処理系、保険、出版、ファンドなど）ではLLMの影響が大きいと予測されています。一方で、生成AIによって大きなビジネス機会を引き出す可能性もあります。ボストンコンサルティンググループの分析によると、生成AIの市場規模について、2027年に1,200億ドル規模になると予想されています。最も大きな市場は「金融・銀行・保険」で、次に「ヘルスケア」、「コンシューマー」と続きます。（出典：Soumu.go.jp）
総務省のアンケート調査によると、生成AIの活用方針が定まっているかどうかを尋ねたところ、日本で“活用する方針を定めている”（「積極的に活用する方針である」、「活用する領域を限定して利用する方針である」の合計）と回答した割合は42.7％であり、約8割以上で“活用する方針を定めている”と回答した米国、ドイツ、中国と比較するとその割合は約半数であった。
メタバース・デジタルツインの導入状況
各国の企業に対し、メタバースやデジタルツインの「商品開発」「製造」「物流」など業務での活用について導入検討状況を尋ねたところ、「有用だと考え、既に導入済み」と回答した割合は、日本ではいずれの業務でも10％未満にとどまりました。これは、約45～60％が導入済みと回答した米国と比べると低い割合となっています。
ロボティクスの導入状況
各国の人々の生活や娯楽におけるロボット利用に対する意識を調査するため、ロボットが想定される6つの場面ごとに利用意向を尋ねました。その結果、「家事（掃除、洗濯、料理など）をロボットに任せたい」と前向きに回答した人の割合は日本で75.3％と高く、米国、ドイツ、英国と同程度でした（図表Ⅰ-5-1-10）。また、米国、ドイツ、英国では、6つの利用場面のいずれに対しても「利用したくない」と回答した割合が約30％と比較的大きい傾向が見られました。
自動運転の導入状況
完全自動運転車（ドライバーが不在での運転が可能）の利用意向について質問したところ、日本では設定された5つの場面のすべてにおいて「利用意向がある」（ぜひ利用してみたい、または条件によっては利用を検討する）と答えた人が約6割を占めました。一方、「利用したくない」と答えた人の割合は日本で約2割でしたが、米国、ドイツ、英国では約3割に上り、これらの国々では利用に対する慎重な姿勢が見られました。
まとめ
本記事では、2025年のテクノロジートレンドトップ10と、日本における最新テクノロジーの導入状況について解説しました。これらのテクノロジートレンドは、日本ではまだ十分に普及していないことが分かりました。
そこでRelipaは、情報技術、ブロックチェーン、AIといった分野で、日本のIT企業の信頼できる委託先として8年間活動してきた実績があります。低コストで効率的なオフショア開発を提供し、日本語力に優れたBrSEやプロジェクトマネージャー、高品質な開発者が契約期間中100％日本語で「報連相」を行い、品質保証をお約束します。
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