サミュエル・ゴールドウィンは、「口頭での契約は、書かれた紙の価値がない」と有名に述べています。 紙の契約は現在も使用され続けていますが、すべてのワークスペースのデジタルトランスフォーメーションにより、紙の価値がなくなる可能性があり、デジタル契約はまもなくビジネスプレイスで認識および共有される唯一の契約形態になる可能性があります。 さらに一歩進んで、契約はデジタルで保存および共有できるだけでなく、インテリジェントマシンによって管理することもでき、それによって契約インテリジェンスの文化につながりました。
コントラクトインテリジェンスとは何ですか? 契約管理の領域のどこに該当しますか? その長所と短所は何ですか?
定義:契約、契約管理、契約分析、および契約インテリジェンス
契約
A 縮小することはできません。 は、起業家的、社会的、または個人的な活動のXNUMX人以上の参加者の間の合意であり、彼らは集まって、すべての人に利益をもたらす特定の最終目標に向けて協力します。 それらは、パートナーシップ契約、雇用契約、買収/入札/合併契約など、ビジネスセクターでの多数の契約、公共部門でのライセンスベースの契約、結婚およびその他の個人契約である可能性があります。 契約は法的義務であり、法律によって執行可能です。
契約は太古の昔からビジネスドメインの一部であり、契約法の最も初期の記録は 6世紀のローマ.
契約管理
契約は、その用語が理解され、分析され、実行されない限り、単に紙に書かれた単語の集まりです。 契約の作成、その分析と実行、事実上、 契約管理は、多くの場合、企業の運用パフォーマンスと財務パフォーマンスの両方にとって重要です。
契約管理は、契約の作成、分析、実装、およびその他すべての側面を網羅する包括的な用語です。 契約管理は簡単な作業ではありません。 これは、複数の利害関係者と協力し、さまざまな能力を備えた大企業に特に当てはまります。 このような場合の契約管理は、
- 手動で追跡するのが容易ではない大量の契約と補遺
- 契約の集中リポジトリとすべての利害関係者へのアクセスの欠如
- 専門的な契約の文言、条件、および条項により、すべての利害関係者が理解できなくなる可能性があります
Harvard Business Reviewによると、契約数が少ない中小企業でも、契約がない場合、特定の取引の価値の5%から40%が発生する可能性があるため、効率的な契約管理が必要です。 このような損失は、契約の望ましくない終了、違反に対する法的措置、重要な期限と日付の欠落、規制上の罰金、および契約における役割と責任のあいまいさから生じる可能性があります。
契約分析
契約管理の重要な側面は、契約分析です。これは、契約を効果的に実行できるようにするための、契約の徹底的かつ批判的な評価です。 契約のレビューと分析には、契約の条件の検証、規制要件の履行、新しい法律によってもたらされた変更のフラグ付け、契約の完全なセット全体にわたる企業リスクの評価、および契約の文言の検証が含まれます。契約条項の実施中の抜け穴またはあいまいさ。
契約分析は従来は手動で実行されていましたが、次のセクションで説明する落とし穴があります。
コントラクトインテリジェンス。
コントラクトインテリジェンスは、コントラクト分析におけるAIツールの使用です。 AIツールの力は、静的な契約から貴重なビジネス資産を抽出するために使用され、すべての利害関係者を法的な問題や契約違反のリスクから保護し、生産性を向上させることができます。
事実上、コントラクトインテリジェンスは、AIツールを使用してコントラクト分析の重要なタスクを実行し、手動のコントラクト分析に関連する落とし穴を回避します。
手動契約分析の落とし穴
契約管理の既知の落とし穴を防ぐには、契約の主要な条件と条項を調べて理解することが重要です。 手動の契約分析は、克服できない多くの課題に直面しています。
- 遅延:手動の契約レビューは、時間と労力を要するプロセスです。 多くの場合、実装前に契約を分析するために、企業の一部として、または外部からの法務チームが必要になります。 契約は通常、多くのページの長さであり、複数のセクション、反復、修正、条項、およびその他の法的要素に関連付けられています。 これらすべての要素を注意深く分析すると、最も有能な法律専門家でさえ数日または数週間かかる場合があります。 さらに、契約は万能型ではありません。 したがって、各契約は綿密に検証する必要があり、これは過度の時間遅延につながります。 コーポレートカウンセル協会(ACC)は、2018年に社内の法務部門が 法務担当者173人あたり平均XNUMX件の契約を確認しました.
- 費用:法務チームはお金がかかります。 契約の分析にはお金がかかります。 世界の商取引と契約 単純な契約の平均コストは $6.900、契約の規模と範囲に応じてコストが大幅に加速します。
- ヒューマンエラー:手動の契約分析では、見落としやヒューマンエラーが発生しやすくなります。 契約には通常、多くの利害関係者や参加者が関与するため、誤解や誤りのリスクが高くなります。 契約アナライザーがこれらの間違いを見つけられなかった場合、企業とすべての参加者は、個人レベルと企業レベルの両方で、法的な影響、収益の損失、関係の損傷のリスクにさらされます。
- 構造の複雑さ:契約は通常、専門用語と非構造化または可変構造化フォーマットによって特徴付けられます。 これは、いくつかのセクション、サブセクション、段落、ロゴ、およびさまざまなタイプの句、要素、複雑なテーブルなどの集合体で構成されている場合があります。 言われているように、悪魔は契約の詳細にあります。 人間の分析者がこれらすべての要素を批判的に見ることは、特に締め切りに制約されている場合、圧倒される可能性があります。
- バージョンの複雑さ:契約が、今ここにあり、私たちが順調に進んでいることを示すことはめったにありません。 作成中であっても、バリエーションやバージョンが必ずあり、契約が締結された後でも、修正や調整が行われる可能性があります。 契約分析では、バージョン、変更、および修正を綿密に追跡する必要があります。これは、手動で行うと悪夢になる可能性があります。
- 契約リスクの追跡:契約分析では、契約内のリスクを特定する必要があります。 経済的損失やコンプライアンス違反を回避するためには、リスクを迅速に特定して対処することが不可欠であり、これを手動で実行すると困難になる可能性があります。
インテリジェントコントラクト分析
専用のソフトウェアツールが数十年前から契約分析に使用されてきましたが、これらの標準的な契約分析システムは、当事者の名前や終了日などの単純な用語や条項を抽出するためだけに使用されます。 過去XNUMX年間の人工知能の出現により、契約分析を含むあらゆる形態の分析活動の自動化が可能になりました。 契約インテリジェンスは、人工知能(AI)機能を使用して、契約の条項の意味を抽出、理解、および解釈します。
コントラクトインテリジェンスツールを使用すると、パフォーマンスの洞察とリスク分析に適した方法で、コントラクトポートフォリオからすべての関連データを簡単かつ正確に抽出できるため、手動のコントラクト分析の前のセクションで説明した多くの欠点を取り除くことができます。
コントラクトインテリジェンスの実用的なアプリケーション
契約インテリジェンスは、主に契約分析の分野で見られますが、理想的には契約管理プロトコル全体で使用できます。
- データの抽出と分類:契約からの自然言語処理(NLP)とMLベースのデータ抽出の使用には、データの前処理、自動データ抽出、例外の発生が含まれます。これらはすべて、手動で行うと繰り返し発生する日常的な作業です。 インテリジェントな条項検出により、他の契約管理エンティティは、組織の事前承認された条項ライブラリ内の契約条項などの関連情報に簡単にアクセスできます。 契約インテリジェンスツールは、企業の契約管理のニーズを満たすように構成できます。
- 契約の作成:AI対応の契約管理で可能なすべてのデータ抽出と分類により、契約の作成も簡単にできます。 MLツールは、使用時に学習し、以前の契約から抽出された情報を使用して、ループ内の人間がさらに微調整できる新しい契約のフレームワークを作成できます。
- 情報セキュリティ:契約インテリジェンスにより、組織は、契約から選別されたさまざまなレベルのデータおよび情報へのアクセスルールを定義できます。 契約や細字の独占的でしばしば秘密主義の性質を考えると、そのような情報セキュリティは契約管理において重要です。
- 契約ワークフローの合理化:ハイエンドの契約インテリジェンスツールを使用すると、定期的なチェックと再ルーティングによる承認、例外処理、およびすべての利害関係者間の自動通信により、契約ワークフローを自動化できます。 このような自動化されたワークフロー分析と通知は、ワークフロープロセス内のボトルネックと異常を早期に検出するのに役立ちます。これにより、契約ライフサイクルが短縮され、契約管理の効率が向上します。
- スマートリスク管理:AIツールを使用して、契約データに直感的なグラフィックを提供し、リスクマッピングと評価機能を提供できます。 AIプラットフォームは、リスク確率パターンとリスクエクスポージャーを分析できるリスク評価マトリックスを作成できます。 リスクに関する知識は、コースの修正や契約の変更を計画するのに役立ちます。 リスク管理は契約の説明責任の主要な要素であり、AIツールは、ソースから契約へのリスク評価を改善するための一連の革新的な機能を提供できます。
MLとニューラルネットワークの手法により、契約に固有のキーワードを理解できます。 たとえば、彼らは認識するのを助けることができます
- 専門用語による日付(「需要から5営業日以内」)と金額(「AB、Incの株主資本のXNUMX%に相当」)の説明
- 「本契約の締結時」や「契約締結時」など、同じ意味の特別な契約固有のフレーズ。 どちらのフレーズも同じ意味であり、コントラクトインテリジェンスツールによってそのように認識されます。
- 意味的類似性(言い回しが異なっていても)
- さまざまな定式化の場合でも、規定と条項は正しく
コントラクトインテリジェンスのメリット
ガートナーによると、2024年までに、AIベースの契約分析ソリューションの採用により、契約レビュープロセスの手作業が現在の50%削減されます。 これは、コントラクトインテリジェンスの次の利点によって推進されます
- 透明性:自動契約分析により、情報と関連する成果物をデジタル化して中央リポジトリに保存するだけでなく、ニューラルネットワーキングや機械学習などのツールを介した分析も可能になります。 したがって、義務、サービスレベル、およびマイルストーン、成果物、KPIなどの他の重要な情報をスマートに抽出することで、意図したビジネス成果を確実に実現できます。
- リスクの軽減:契約インテリジェンスのMLツールを使用すると、エラー、誤った契約言語、およびその他の製図エラーをタイムリーに識別できるため、是正措置を遅滞なく開始できます。
- 契約作成プロセスの最適化:AIツールを使用して、既存の契約ポートフォリオからの情報と過去のパフォーマンスデータをマイニングできるため、企業の能力に合った関連する条項、条件、およびポジションへのポインターを提供できます。 このような洞察は、より良いリスク管理を備えた先物契約の起草に役立ちます。
- 不測の事態への対応の改善:契約を混乱させる予期しない出来事の典型的な例は、最近のCOVIDのパンデミックです。その間、企業はレガシーポートフォリオを分析および再設計して、パンデミックおよび関連する封鎖の影響を受ける契約内の場所を特定する必要がありました。 契約プロセス全体でAIツールを使用すると、このような予期しないイベントに対処するのに役立ち、契約の方向を変えて 不可抗力 自然の。
- より良いビジネス上の意思決定:優れたビジネス上の意思決定は、健全なデータに基づいて行われます。 契約リポジトリは、契約のフレーミング中と実装中の両方で戦略的意思決定を行うのに役立つビジネスインテリジェンスのソースとして使用できます。 この機能は、契約の更新時に特に役立ちます。パフォーマンスデータに対する契約のスマートな分析は、将来の契約の条項を決定するのに役立ちます。
コンプライアンスレビューにおける契約インテリジェンス
契約管理でAIを使用すると、規制コンプライアンスを簡素化できます。
- 規制コンプライアンスを確保するには、条項、セクション、義務、規制などのページをふるいにかける必要があります。これは、法務およびコンプライアンスチームに数日かかる可能性のあるタスクです。 AIベースの自動化を使用すると、契約書のデジタル化、キーワードの選択、脱落の追跡、および従う手順に関する洞察の提供に役立ちます。
- 規制やコンプライアンスルールは、頻繁に更新および変更されます。 すべての契約を更新および変更されたコンプライアンスルールと一致させることは、管理上の悪夢になる可能性があります。 AIツールは、すべての契約をXNUMXつの場所で照合し、契約を自動的に選別して更新された規制と一致しない領域を見つけるのに役立ち、それによって常に完全なコンプライアンスを確保します。
- 契約インテリジェンスのAIツールは、契約管理のコミュニケーションの側面を引き継ぐこともできるため、すべての利害関係者は、規制とコンプライアンスの事実、および契約と規制要件の不一致を常に認識できます。 これにより、契約のすべての利害関係者に権限が与えられ、規制の状況全体にわたる監査証跡が提供されます。
- 高度な分析、機械学習、ディープラーニングなどのテクノロジーは、契約の遵守と履行義務の不一致を特定し、アラートに即座にフラグを立てて、規制上の落とし穴を回避するために修正手順を時間内に実行できるようにします。
コントラクトインテリジェンスプラットフォームの制限
他のテクノロジーで強化されたプロセスと同様に、コントラクトインテリジェンスには制限がないわけではなく、その多くは実装プラットフォームを慎重に選択することで克服できます。
- あらゆるプロセスでAIツールを使用することへの最初の抑止力は、実装に費用と時間がかかることです。 新しいテクノロジーは、最初はそのような問題に関連付けられていますが、使用を増やすことで、これらの障害をある程度克服することができます。 費用に関しては、企業は費用便益分析を実行して、契約インテリジェンスプラットフォームが実際に長期的に有利なRoIを持っているかどうかを確認する必要があります。
- 新しいテクノロジーの実装は、学習曲線に関連しています。 コントラクトインテリジェンスは複雑な機能を提供します。これは、明らかなパフォーマンスの向上によるメリットとデメリットの両方ですが、実装と使用には開発が必要な一定量の専門スキルセットが必要なため抑止力があります。 企業に契約インテリジェンスを組み込むには、必ずトレーニング要素を含める必要があります。このトレーニング要素では、利害関係者は、契約への関与に応じてさまざまなレベルの専門知識を習得できます。
- 多くの人に共通する感情は、間違いを犯すのは人間ですが、物事を汚すには機械が必要だということです。 これは必ずしも真実である必要はなく、未知への恐れから生じます。 態度のオリエンテーションと従業員のトレーニングは、契約の利害関係者の間でテクノロジーへの信頼を高めるのに役立ちます。
- AI対応の契約管理の機能は、企業の管理ニーズに見合ったものでなければなりません。 雇用契約のみを扱う会社は、従業員のオンボーディングに加えて、合併、買収、販売、株式を扱う多国籍企業と比較して、よりシンプルな契約インテリジェンスプラットフォームを必要としています。
コントラクトインテリジェンスプラットフォームの選び方は?
コントラクトインテリジェンスソリューションの選択を左右する基本的な要素は次のとおりです。
- 必要な自動化のレベル: 契約インテリジェンス プラットフォームを選択する際には、企業の契約管理慣行に必要な機能のレベルを考慮する必要があります。プラットフォームの選択は、企業のニーズに加えて、そのレベルのテクノロジーに取り組む能力と、職場文化に適合するかどうかにも依存します。
- 予算の制約: 前述したように、コントラクト インテリジェンスにはテクノロジーと専門知識の調達が伴います。これは利用可能な資金の量に左右され、それはビジネスの規模、収益、会社の投資可能性に依存します。
- 使いやすさ:コントラクトインテリジェンスの実装には、ある程度の人間の関与が必要であるため、特定のスキルセットが必要です。 適切なツールを選択する前に、トレーニングと技術サポートの必要性に対処する必要があります。
- 関係する利害関係者の数と組織階層:契約インテリジェンスにより、契約への利害関係者の参加レベルに応じてさまざまなレベルで、すべての利害関係者の可視性が向上します。 契約には承認と署名が含まれる場合があり、ワークフロー管理、承認ルーティングなどのタスクを実行するために契約インテリジェンスツールが選択される場合があります。
- 会社で使用されている他のシステムとの統合:契約インテリジェンスはスタンドアロンエンティティにすることができますが、より大規模なものに統合することもできます ハイパー自動化 組織のシステム。 契約インテリジェンスツールを選択する前に、現在または将来の期間におけるハイパー自動化の必要性と有用性を評価する必要があります。 将来の統合の場合、ツールはビジネスプロセス自動化のより大きなシステムと互換性がなければなりません。
- リポジトリの設定:契約インテリジェンスエンジンは、レガシー契約のポートフォリオ全体をデジタル化します。 企業は、デジタル化されたデータを保存する場所を決定し、この要件に適合するプラットフォームを選択できます。
- 深いデータ抽出:コントラクトインテリジェンスは、単純なデータ抽出を超えて、条項、義務、サービスレベル、料金表などへの洞察を提供するデータの分類と分析を可能にします。 これは、ほとんどの契約管理ワークフローに必要な機能であり、プラットフォームの選択では、これらの機能の可用性を確認する必要があります
コントラクトインテリジェンスに関するいくつかのFAQへの回答
AIエンジンは契約を読み取り、それによって機密性とデータの安全性を損なう可能性がありますか?
この質問は、マシンに対する一般的な不信から生じます。 AIツールは、データパターンに基づいて予測と分析を行うアルゴリズムです。 したがって、機械学習は何をすべきかを学習しますが、人間のようにそれを識別することはできません。 したがって、悪役のボンドの悪役がMLからデータを抽出し、悪役を実行するように命令しない限り、AIエンジン(またはATMとしてのATM)のリスクはありません。 シェルドン 恐れ)機械旅団の突撃を主導する。
コントラクトインテリジェンスは意味のある方法でデータを抽出できますか?
はい、人間にとって意味があります。 ルールと経験からの学習に基づいて、エンジンはデータと情報を選択し、ヒューマンインザループにとって意味のある方法でそれらを分類できます。 前の質問で答えたように、機械は人間のようにデータに意味を見いだしません。 少なくともまだ。
コントラクトインテリジェンスによって提供される情報は信頼できますか?
MLの学習精度は、最初はかなり高く、使用するにつれて向上します。 いずれにせよ、AIベースの契約管理は、手動管理と同じくらい効率的または効率的であり、時間の節約と、より意味のある活動への人間の努力の方向転換という追加の利点があります。
取り除く
契約インテリジェンスは、企業の能力のコンテキストで契約の動的分析を可能にする契約管理への新しいアプローチです。 契約インテリジェンスで使用されるAIツールは、契約のライフサイクル全体を通じて契約の意図を確実に実現すると同時に、コンプライアンスと契約管理の成功に役立つリアルタイムで影響力のある洞察を提供します。 契約インテリジェンスは、リスクを最小限に抑え、規制やビジネス環境の変化に応じて適切なアクションをトリガーできます。 それは企業とともに学び成長することができ、それによって他の点では無機的な支援ツールへの有機的な拡張を提供します。
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