<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>人事DX &#8211; はっさーブログ</title>
	<atom:link href="https://nonbiri-ke.com/tag/%E4%BA%BA%E4%BA%8Bdx/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://nonbiri-ke.com</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Thu, 11 Dec 2025 16:05:35 +0000</lastBuildDate>
	<language>ja</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://nonbiri-ke.com/wp-content/uploads/2021/07/cropped-unnamed-5-1-32x32.jpg</url>
	<title>人事DX &#8211; はっさーブログ</title>
	<link>https://nonbiri-ke.com</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>freeeサーベイは離職を防げる？匿名性と効果を従業員・会社双方から検証</title>
		<link>https://nonbiri-ke.com/freee-survey-review/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[はっさー]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 11 Dec 2025 21:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[気になるニュース]]></category>
		<category><![CDATA[AI人事管理]]></category>
		<category><![CDATA[freeeサーベイ]]></category>
		<category><![CDATA[freee人事労務]]></category>
		<category><![CDATA[エンゲージメントサーベイ]]></category>
		<category><![CDATA[タレントマネジメント]]></category>
		<category><![CDATA[人事DX]]></category>
		<category><![CDATA[匿名アンケート]]></category>
		<category><![CDATA[従業員満足度調査]]></category>
		<category><![CDATA[離職予兆検知]]></category>
		<category><![CDATA[離職防止ツール]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://nonbiri-ke.com/?p=11566</guid>

					<description><![CDATA[<p><img src="https://nonbiri-ke.com/wp-content/uploads/2025/12/ChatGPT-Image-2025年12月12日-01_01_33-1024x682.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual" /></p>AIで従業員の本音をキャッチ！freeeサーベイの実力と注意点 AIで従業員の本音をキャッチ！freeeサーベイの実力と注意点 「会社に不満があるけど、正直に言ったら評価が下がるかも」「上司に相談しても変わらないだろう」 [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p><img src="https://nonbiri-ke.com/wp-content/uploads/2025/12/ChatGPT-Image-2025年12月12日-01_01_33-1024x682.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual" /></p>
<script async src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js?client=ca-pub-9399173969923018"
     crossorigin="anonymous"></script>
<!-- レスポンシブタイプ -->
<ins class="adsbygoogle"
     style="display:block"
     data-ad-client="ca-pub-9399173969923018"
     data-ad-slot="4717798537"
     data-ad-format="auto"
     data-full-width-responsive="true"></ins>
<script>
     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
</script>



<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>AIで従業員の本音をキャッチ！freeeサーベイの実力と注意点</title>
    <style>
        * {
            margin: 0;
            padding: 0;
            box-sizing: border-box;
        }
        
        body {
            font-family: 'Hiragino Sans', 'Noto Sans JP', sans-serif;
            line-height: 1.8;
            color: #333;
            background: #f5f5f5;
        }
        
        .container {
            max-width: 900px;
            margin: 0 auto;
            padding: 20px;
        }
        
        .intro-section {
            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
            color: white;
            padding: 40px;
            border-radius: 12px;
            margin-bottom: 30px;
            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        
        .intro-section h1 {
            font-size: 2em;
            margin-bottom: 20px;
        }
        
        .intro-section p {
            font-size: 1.1em;
            margin-bottom: 15px;
        }
        
        .content-section {
            background: white;
            padding: 35px;
            margin-bottom: 25px;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.08);
        }
        
        h2 {
            font-size: 1.7em;
            color: #667eea;
            margin-bottom: 20px;
            padding-bottom: 10px;
            border-bottom: 3px solid #667eea;
        }
        
        h3 {
            font-size: 1.3em;
            color: #764ba2;
            margin: 25px 0 15px 0;
        }
        
        p {
            margin-bottom: 20px;
            text-align: left;
        }
        
        .alert-box {
            background: linear-gradient(135deg, #ffeaa7 0%, #fdcb6e 100%);
            padding: 25px;
            border-radius: 8px;
            margin: 25px 0;
            border-left: 5px solid #f39c12;
        }
        
        .stats-container {
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(250px, 1fr));
            gap: 20px;
            margin: 25px 0;
        }
        
        .stat-card {
            background: linear-gradient(135deg, #a29bfe 0%, #6c5ce7 100%);
            color: white;
            padding: 25px;
            border-radius: 10px;
            text-align: center;
            box-shadow: 0 3px 10px rgba(0,0,0,0.15);
        }
        
        .stat-number {
            font-size: 2.5em;
            font-weight: bold;
            margin-bottom: 10px;
            background: linear-gradient(45deg, rgba(255, 235, 59, 0.4), rgba(255, 193, 7, 0.4));
            display: inline-block;
            padding: 5px 15px;
            border-radius: 5px;
        }
        
        .stat-label {
            font-size: 1.1em;
        }
        
        .comparison-table {
            width: 100%;
            border-collapse: collapse;
            margin: 25px 0;
            overflow: hidden;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        
        .comparison-table th {
            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
            color: white;
            padding: 15px;
            text-align: left;
        }
        
        .comparison-table td {
            padding: 15px;
            border-bottom: 1px solid #eee;
            text-align: left;
        }
        
        .comparison-table tr:hover {
            background: #f8f9ff;
        }
        
        .pros-cons-grid {
            display: grid;
            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(300px, 1fr));
            gap: 25px;
            margin: 25px 0;
        }
        
        .pros-box, .cons-box {
            padding: 25px;
            border-radius: 10px;
            border: 2px solid;
        }
        
        .pros-box {
            background: linear-gradient(135deg, #d4edda 0%, #c3e6cb 100%);
            border-color: #28a745;
        }
        
        .cons-box {
            background: linear-gradient(135deg, #f8d7da 0%, #f5c6cb 100%);
            border-color: #dc3545;
        }
        
        .pros-box h3, .cons-box h3 {
            margin-top: 0;
        }
        
        .pros-box ul, .cons-box ul {
            list-style: none;
            padding-left: 0;
        }
        
        .pros-box li, .cons-box li {
            padding-left: 25px;
            position: relative;
            margin-bottom: 12px;
            text-align: left;
        }
        
        .pros-box li::before {
            content: "✓";
            position: absolute;
            left: 0;
            color: #28a745;
            font-weight: bold;
        }
        
        .cons-box li::before {
            content: "×";
            position: absolute;
            left: 0;
            color: #dc3545;
            font-weight: bold;
        }
        
        .highlight-box {
            background: linear-gradient(135deg, #74b9ff 0%, #0984e3 100%);
            color: white;
            padding: 30px;
            border-radius: 10px;
            margin: 25px 0;
        }
        
        .highlight-box h3 {
            color: white;
            margin-top: 0;
        }
        
        .keypoints-box {
            background: #fff9e6;
            padding: 25px;
            border-radius: 8px;
            border-left: 5px solid #ffd700;
            margin: 25px 0;
        }
        
        .keypoints-box ul {
            list-style: none;
            padding-left: 0;
        }
        
        .keypoints-box li {
            padding-left: 30px;
            position: relative;
            margin-bottom: 15px;
            text-align: left;
        }
        
        .keypoints-box li::before {
            content: "✓";
            position: absolute;
            left: 0;
            color: #f39c12;
            font-weight: bold;
            font-size: 1.2em;
        }
        
        .conclusion-box {
            background: linear-gradient(135deg, #a29bfe 0%, #6c5ce7 100%);
            color: white;
            padding: 35px;
            border-radius: 12px;
            margin-top: 30px;
            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        
        .conclusion-box h3 {
            color: white;
            margin-top: 0;
        }
        
        .marker-high {
            background: linear-gradient(transparent 60%, rgba(255, 235, 59, 0.4) 60%);
            padding: 2px 0;
        }
        
        .marker-mid {
            background: linear-gradient(transparent 60%, rgba(255, 159, 159, 0.4) 60%);
            padding: 2px 0;
        }
        
        @media (max-width: 768px) {
            .container {
                padding: 10px;
            }
            
            .intro-section {
                padding: 25px;
            }
            
            .content-section {
                padding: 20px;
            }
            
            .pros-cons-grid {
                grid-template-columns: 1fr;
            }
            
            h1 {
                font-size: 1.5em;
            }
            
            h2 {
                font-size: 1.4em;
            }
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="intro-section">
            <h1>AIで従業員の本音をキャッチ！freeeサーベイの実力と注意点</h1>
            <p>「会社に不満があるけど、正直に言ったら評価が下がるかも」「上司に相談しても変わらないだろう」。そんな風に諦めたことはありませんか。2025年12月11日、フリー株式会社が提供を開始した「freeeサーベイ」は、AIを活用してあなたの本音を会社に伝える仕組みです。</p>
            <p>でも、本当に匿名性は守られるのか？正直に答えても大丈夫なのか？この記事では、従業員の立場から、freeeサーベイのメリットとリスクを徹底解説します。</p>
        </div>

        <div class="content-section">
            <div class="alert-box">
                <h3>重要なお知らせ</h3>
                <p>本記事の情報は<span class="marker-high">2025年12月12日時点</span>のものです。サービス内容や料金は変更される可能性があります。最新情報は公式サイトでご確認ください。</p>
            </div>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>freeeサーベイとは何か</h2>
            <p>freeeサーベイは、法政大学教授の田中研之輔氏との共同開発により誕生した、従業員の離職リスクを可視化するサービスです。従業員がわずか2分で回答できるアンケートを通じて、AIが離職の予兆を検知します。</p>

            <div class="stats-container">
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-number">2分</div>
                    <div class="stat-label">アンケート回答時間</div>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-number">4段階</div>
                    <div class="stat-label">離職リスク評価</div>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-number">50%割引</div>
                    <div class="stat-label">12ヶ月間（2026年6月30日まで）</div>
                </div>
            </div>

            <div class="alert-box">
                <h3>料金について</h3>
                <p><span class="marker-high">新規契約者限定で、利用料金を12ヶ月間通常価格の半額で提供</span>するキャンペーンを実施中（2026年6月30日申込分まで）。具体的な料金は従業員数規模によって異なり、公式サイトからの問い合わせが必要です。</p>
            </div>

            <h3>基本的な仕組み</h3>
            <p>freeeサーベイは、<span class="marker-high">キャリア開発研究の第一人者である法政大学の田中研之輔教授がサーベイ項目とAIロジックを監修</span>。学術的知見に基づいた10の設問により、従業員のリアルな状態を可視化します。</p>
            
            <p>従業員は月1回、簡単なアンケートに回答します。AIがその回答を分析し、<span class="marker-high">離職リスクを4段階で評価</span>。リスクが高いと判断された従業員に対しては、AIが面談アジェンダを自動生成し、すぐにフォローできる体制を整えます。</p>
            
            <p>また、「freee人事労務」と連携すれば、残業時間や深夜労働などの勤怠データと組み合わせて分析可能。コンディション低下の背景にある要因をより正確に把握できます。</p>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>このシステムの7つのメリット</h2>
            
            <div class="keypoints-box">
                <ul>
                    <li><strong>早期発見による対処</strong> &#8211; 労働調査機関の報告によると、<span class="marker-high">従業員の74%が退職の悩みを職場に相談しない</span>というデータがあります。freeeサーベイなら、言葉にならない不満や悩みをAIが検知し、手遅れになる前に対応できます。</li>
                    <li><strong>採用・育成コストの削減</strong> &#8211; freeeの試算によると、<span class="marker-high">従業員1名の早期離職による損失は採用費・教育費・機会損失を含め約188万円</span>とされています。離職を1件防ぐだけで、年間利用料を上回る効果が期待できます。</li>
                    <li><strong>匿名性による本音の回収</strong> &#8211; 回答者の匿名性が担保されているため、従業員は人事評価を気にせず正直に答えやすい環境が整っています。</li>
                    <li><strong>専門知識が不要</strong> &#8211; AIが分析から面談アジェンダの作成まで自動化。人事の専門知識がなくても、効果的なフォローアップが可能です。</li>
                    <li><strong>高い回答率</strong> &#8211; Slackなどのコミュニケーションツールでリマインドできるため、回答漏れを防ぎ、高い回答率を維持できます。</li>
                    <li><strong>データ連携による精度向上</strong> &#8211; 勤怠データと組み合わせることで、長時間労働などの客観的要因も把握でき、より精度の高い対策につながります。</li>
                    <li><strong>残された社員への配慮</strong> &#8211; 突然の離職は残された社員の疲弊を招きます。事前に対処することで、チーム全体のモチベーション維持に貢献します。</li>
                </ul>
            </div>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>注意すべき5つのデメリット</h2>
            
            <div class="pros-cons-grid">
                <div class="cons-box">
                    <h3>システムの限界</h3>
                    <ul>
                        <li><strong>匿名性への不信感</strong> &#8211; 従業員が本当に匿名性を信じられるかは別問題。特に小規模企業では、回答内容から個人が特定される不安を感じる可能性があります。</li>
                        <li><strong>適当な回答リスク</strong> &#8211; 匿名性が高いがゆえに、深く考えず適当に回答する従業員が出る可能性も。信頼性の低いデータでは正確な分析ができません。</li>
                        <li><strong>根本解決にならない</strong> &#8211; AIは離職リスクを検知できても、<span class="marker-high">問題の根本原因を解決するのは人間の仕事</span>。給与や労働環境の改善など、実際の対応が伴わなければ意味がありません。</li>
                    </ul>
                </div>
                
                <div class="cons-box">
                    <h3>組織文化との相性</h3>
                    <ul>
                        <li><strong>ワンマン企業では機能しづらい</strong> &#8211; トップダウンが強い組織や、経営陣が従業員の意見に耳を傾けない企業では、データを集めても活用されない可能性が高いです。</li>
                        <li><strong>コスト対効果の不透明性</strong> &#8211; 導入効果を数値で証明するのが難しいため、経営層の理解を得にくい場合があります。特に予算が限られる企業では導入のハードルが高いでしょう。</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>従業員は本当に正直に答えられるのか</h2>
            
            <h3>匿名性の課題と技術的担保</h3>
            <p>エンゲージメントサーベイ全般に共通する課題として、「本当に匿名なのか」という従業員の疑念があります。freeeサーベイでは、この不安に対して<span class="marker-high">技術的な安全策</span>を講じています。</p>
            
            <p><strong>最小開示人数（Minimum Disclosure Number）ポリシー</strong>：部署やチームの回答人数が一定人数を下回る場合、集計結果を管理者側に開示しないようシステム的に制御されています。これにより、小規模チームでも個人が特定されるリスクを最小限に抑えています。</p>
            
            <p>ただし、<span class="marker-high">システム上の匿名性が担保されていても、従業員がそれを信頼できるかは別問題</span>です。特に過去に情報漏洩があった企業や、心理的安全性が低い職場では、従業員の不信感を完全に解消するのは難しいでしょう。</p>
            
            <table class="comparison-table">
                <thead>
                    <tr>
                        <th>環境</th>
                        <th>正直に答えやすさ</th>
                        <th>理由</th>
                    </tr>
                </thead>
                <tbody>
                    <tr>
                        <td>大企業・大部署</td>
                        <td>高い</td>
                        <td>回答者が多く個人特定が困難</td>
                    </tr>
                    <tr>
                        <td>中小企業</td>
                        <td>中程度</td>
                        <td>ある程度匿名性が担保される</td>
                    </tr>
                    <tr>
                        <td>小規模チーム</td>
                        <td>低い</td>
                        <td>回答内容から個人を推測されやすい</td>
                    </tr>
                    <tr>
                        <td>心理的安全性が低い職場</td>
                        <td>非常に低い</td>
                        <td>報復への恐れから当たり障りのない回答に</td>
                    </tr>
                </tbody>
            </table>

            <h3>信頼構築が鍵</h3>
            <p>従業員が正直に答えるかどうかは、<span class="marker-high">組織への信頼度に大きく左右</span>されます。サーベイの目的や匿名性の仕組みを事前に丁寧に説明し、「回答内容が人事評価に影響しない」ことを明確に伝える必要があります。</p>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>本当に効果があるのか？</h2>
            
            <h3>効果が期待できるケース</h3>
            <div class="highlight-box">
                <h3>このような企業におすすめ</h3>
                <ul>
                    <li>従業員の声に真摯に耳を傾ける文化がある</li>
                    <li>人事リソースが限られているが、離職対策をしたい中小企業</li>
                    <li>データに基づいた改善策を実行できる体制がある</li>
                    <li>すでに「freee人事労務」を導入している企業</li>
                </ul>
                <p style="margin-top: 15px; font-size: 0.95em;">※公式発表では「エース社員のスコア低下を早期発見し、コミュニケーション改善で離職を防げた」などの事例が紹介されています。ただし、<span class="marker-high">サービス提供開始が2025年12月11日のため、具体的な離職率低下やコスト削減の数値効果はまだ限定的</span>です。</p>
            </div>

            <h3>効果が限定的なケース</h3>
            <p><span class="marker-high">ワンマン経営の企業や、トップダウンが極端に強い組織</span>では、データを収集しても経営陣が改善に動かなければ意味がありません。また、給与や労働条件の改善が難しい企業では、リスクを検知しても根本的な解決につながりにくいでしょう。</p>
            
            <p>さらに、心理的安全性が低い職場では、従業員が正直に回答しない可能性が高く、データの信頼性が低下します。</p>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>導入を成功させるためのチェックリスト</h2>
            
            <div class="keypoints-box">
                <h3>導入前に確認すべきポイント</h3>
                <ul>
                    <li>経営層が従業員の意見を尊重する姿勢があるか</li>
                    <li>サーベイ結果に基づいた改善策を実行できる予算や権限があるか</li>
                    <li>従業員に対してサーベイの目的と匿名性の仕組みを明確に説明できるか</li>
                    <li>最小開示人数ポリシーなど、技術的な安全策を従業員が理解できるよう説明できるか</li>
                    <li>AIが提示したアジェンダをもとに、実際に面談を実施できる体制があるか</li>
                    <li>継続的にサーベイを実施し、改善のサイクルを回せるか</li>
                    <li>AI分析の限界（偽陽性・偽陰性の可能性）を理解しているか</li>
                </ul>
            </div>
        </div>

        <div class="conclusion-box">
            <h3>まとめ：それぞれの立場で考える、このツールの意味</h3>
            
            <h4 style="color: white; margin-top: 20px; margin-bottom: 10px;">【従業員の立場から】</h4>
            <p>freeeサーベイは、あなたの職場の不満や悩みをAIが検知してくれるツールです。しかし、<span class="marker-high">本当に匿名性が守られるのか、正直に答えても不利益を受けないのか</span>。そこが最大の問題です。</p>
            <p>もしあなたの会社が「従業員の声に真摯に向き合う文化」を持っているなら、このツールはあなたを助けてくれるかもしれません。一方で、ワンマン経営や、意見を言うと評価が下がるような職場では、正直に答えることがリスクになる可能性もあります。大切なのは、<strong>会社の姿勢を見極めてから、正直に答えるかどうかを判断すること</strong>です。</p>
            
            <h4 style="color: white; margin-top: 20px; margin-bottom: 10px;">【会社・経営者の立場から】</h4>
            <p>freeeサーベイは、従業員の離職リスクを早期に察知する強力なツールです。しかし、<span class="marker-high">AIはあくまで予兆を検知するだけ</span>。本当の価値は、そのデータをもとに経営陣や人事担当者がどう動くかにかかっています。</p>
            <p>データを集めるだけで改善しない会社なら、従業員の時間と信頼を無駄にするだけです。「従業員の声に真摯に向き合いたい」という姿勢がある企業なら、freeeサーベイは大きな助けになるでしょう。<strong>まずは改善できる体制を整えてから導入を検討してください。</strong></p>
        </div>

        <div class="content-section">
            <h2>参考資料一覧（出典）</h2>
            <div style="background: #f8f9fa; padding: 20px; border-radius: 8px; border-left: 4px solid #667eea;">
                <h3 style="margin-top: 0; font-size: 1.1em; color: #333;">本記事で参照した一次情報源</h3>
                <ul style="list-style: none; padding-left: 0; line-height: 2;">
                    <li style="margin-bottom: 12px; text-align: left;">
                        <strong>1. freee株式会社 公式プレスリリース</strong><br>
                        「AIが従業員の離職予兆を可視化する『freeeサーベイ』の提供を開始」<br>
                        <a href="https://corp.freee.co.jp/news/20251211freee_survey.html" target="_blank" style="color: #667eea; text-decoration: none;">https://corp.freee.co.jp/news/20251211freee_survey.html</a><br>
                        <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">発行元: フリー株式会社 | 発行日: 2025年12月11日</span>
                    </li>
                    <li style="margin-bottom: 12px; text-align: left;">
                        <strong>2. freeeサーベイ 公式サービスページ</strong><br>
                        「エンゲージメントサーベイ｜freeeサーベイ」<br>
                        <a href="https://www.freee.co.jp/survey/" target="_blank" style="color: #667eea; text-decoration: none;">https://www.freee.co.jp/survey/</a><br>
                        <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">発行元: フリー株式会社</span>
                    </li>
                    <li style="margin-bottom: 12px; text-align: left;">
                        <strong>3. ITmedia AI+</strong><br>
                        「離職リスクの高い従業員、AIで可視化『freeeサーベイ』」<br>
                        <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">発行元: ITmedia | 発行日: 2025年12月11日</span>
                    </li>
                    <li style="text-align: left;">
                        <strong>4. エンゲージメントサーベイに関する調査・研究</strong><br>
                        <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">労働調査機関の報告（パーソル総合研究所、厚生労働省「労働者健康状況調査」など）</span>
                    </li>
                </ul>
                <p style="margin-top: 15px; font-size: 0.9em; color: #555; text-align: left;">※本記事の情報は2025年12月12日時点のものです。サービス内容や料金は変更される可能性があるため、最新情報は公式サイトでご確認ください。</p>
            </div>
        </div>
    </div>
</body>
</html>



<p><strong>最後までお読みいただきありがとうございます。↓↓のバナーをクリックして応援いただけると嬉しいです。</strong></p>



<div class="wp-block-group is-row is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-ad2f72ca wp-block-group-is-layout-flex">
<a href="https://news.blogmura.com/news_kininaru/ranking/in?p_cid=11149995" target="_blank"><img decoding="async" src="https://b.blogmura.com/news/news_kininaru/88_31.gif" width="106" height="37" border="0" alt="にほんブログ村 ニュースブログ 気になるニュースへ" /></a><br /><a href="https://news.blogmura.com/news_kininaru/ranking/in?p_cid=11149995" target="_blank">にほんブログ村</a>



<a href="https://blog.with2.net/link/?id=2071189" title="人気ブログランキング"><img decoding="async" alt="人気ブログランキング" width="106" height="37" src="https://blog.with2.net/img/banner/banner_22.svg"></a><br><a href="https://blog.with2.net/link/?id=2071189" title="人気ブログランキング" style="font-size: 0.9em;">人気ブログランキング</a>
</div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
