給与処理を改善

6つのステップで、効率とコンプライアンスを高めます。
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効率とコンプライアンスを高める給与計算処理の最適化

ProcessMindは、給与処理に潜む非効率やボトルネックを明らかにします。業務に影響する支払い遅延、手動での手戻り、コンプライアンスリスクを特定できます。プラットフォームが理想的なプロセスからの逸脱を可視化し、給与処理を期限どおり正確に進められるよう支援します。どこを改善すべきかを把握し、ワークフロー全体を効率化できます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

給与処理を最適化:効率を高め、コンプライアンスを確保

給与処理は、従業員満足度、法令遵守、財務の健全性に直接影響する、あらゆる組織にとって重要かつ機密性の高い業務です。その重要性にもかかわらず、多くの組織では、見えにくいプロセス、潜在的な非効率、継続的なコンプライアンスリスクに悩まされています。これらは、高額なエラーや遅延につながる可能性があります。ProcessMindの給与処理向けプロセスマイニングは、最初のタイムシート提出・承認から、複雑な総支給額から手取り額への計算、税控除、福利厚生の管理、正確な支払いの実行まで、アクティビティの流れを最初から最後まで透明化します。ソースシステムが生成するイベントログを詳細に分析することで、ProcessMindは各給与レコードが実際にたどった経路を明らかにします。すべてのステップ、判断の分岐点、引き継ぎ、想定されたプロセス経路からの逸脱を把握できます。この詳細な可視性により、遅延がどこで蓄積しているのか、再処理や手作業が繰り返されている箇所、現在の給与業務にかかる実際のコストと工数を正確に特定できます。現在利用しているソフトウェア、ERP、構成にかかわらず、プロセスの実態を把握できる点も特長です。推測や経験談ではなく、データに基づいて給与処理の実態を捉え、この重要な業務を改善するための判断につなげられます。

給与処理における課題は多岐にわたり、広く発生しており、大きな財務上・評判上の損失につながることがあります。組織内の複数のシステムに分散したデータ、複雑で変化し続ける規制要件、手作業の介在によって、こうした問題はさらに深刻になります。その結果、企業は支払いの遅延、控除額の誤り、複雑な照合作業、想定を超える処理コスト、労働法や税務規制への違反リスクに直面しています。これらの課題は、従業員の不満や規制当局からの罰金につながるだけでなく、財務・人事チームの事務負担も増やします。ProcessMindで給与処理を分析すれば、こうした課題を具体的な改善機会に変えられます。エラーの根本原因を特定して体系的に取り除くことで正確性を高め、微細なボトルネックまで見つけて解消することで給与サイクルを短縮し、対象を絞った自動化によって手作業を大幅に減らせます。ERPや専用の給与アプリケーションなど、既存システム内のワークフローを整えながら、地域および国際的な規制への遵守状況を監査可能な形で維持し、内部統制を強化できます。さらに、リソース配分の効率化、大幅なコスト削減、信頼性とコンプライアンスを備えた給与業務の確立にもつながります。これにより、組織全体の従業員を継続的かつ効果的に支援できます。

ProcessMindの分析機能は、単なるプロセスの可視化にとどまらず、変化を生み出すための具体的な分析結果を提供します。重要な承認段階の間で遅延が蓄積する場所、特定の役割や部門で業務量の偏りが続いている箇所、手作業が不要なリスクや非効率を生んでいる場所を正確に把握できます。繰り返しのデータ入力、頻繁な訂正、再提出など、再処理のパターンを特定し、時間とリソースへの影響も定量化できます。さらに、コンプライアンスに反するプロセス経路を検出して是正し、すべての支払いが社内規程、労働協約、法令および税務上の義務に厳密に従っていることを確認できます。通常はERP、HRISなどの取引ソースシステムに保存されているイベントデータを抽出・分析することで、ProcessMindは現在の給与処理をデータに基づいて明確に示します。こうした詳細な分析結果をもとに、自動化の効果が大きい対象を特定し、給与業務全体でベストプラクティスを標準化し、主要なKPIに対するプロセスのパフォーマンスを継続的に監視できます。ProcessMindの導入は簡単で、短期間で効果を確認できるよう設計されています。使いやすい[データテンプレート]で給与イベントデータを抽出し、安全にProcessMindへアップロードするだけで、正確性とコンプライアンスを備えた効率的な給与処理に向けた改善を始められます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

従業員のタイムシートに対するマネージャーの承認が遅れると、給与サイクルの開始時点で大きなボトルネックが生じます。その結果、給与チームは重要な計算・検証作業を急いで行うことになり、エラーや支払い期限超過のリスクが高まります。

プロセスマイニングでは、タイムシートの提出から承認までの所要時間を追跡し、遅延の原因となっている部門やマネージャーを特定できます。ボトルネックを可視化することで、自動リマインダーの設定や承認タスクの再割り当てを行い、給与処理を予定どおり進められます。

処理開始後に給与レコードを修正する手作業が頻繁に発生する場合、データ品質に関する構造的な問題やトレーニング不足が考えられます。こうした再処理のループは貴重な時間を消費し、標準ワークフローを妨げるだけでなく、人的ミスやコンプライアンス違反のリスクを大きく高めます。

ProcessMindは、レコードが訂正のために前の段階へ戻されたすべてのケースを特定します。手作業が発生した根本原因を分析し、上流のデータソースを修正して手作業の負荷を減らせるよう支援します。その結果、より自動化された信頼性の高いプロセスを実現できます。

給与レコードの大部分で監査例外が発生すると、給与チームは調査作業に追われます。検証ルールの設定不備などが原因で大量のフラグが発生すると、プレビュー段階が遅れ、給与実行全体の最終承認にも影響します。

プロセスマイニングでは、給与サイクル中に発生した監査フラグの頻度と種類を分析します。Pay Groupや税務管轄区域などの属性と例外を関連付けることで、検証ロジックを見直し、構造的な問題を解消して監査段階全体を効率化できます。

最終銀行振込ファイルの生成が遅れると、支払い時間帯に間に合わず、従業員への給与支払いが遅れて信頼を損なう可能性があります。サービスレベル合意を満たせない原因は、最終承認段階に潜むボトルネックであることが多く、手遅れになるまで発見されない場合があります。

ProcessMindは、給与の最終承認から銀行振込ファイルの生成までのリードタイムを追跡します。この重要な引き継ぎを滞らせている具体的なステップを特定し、計算から支払いへの移行を最適化することで、すべての支払いを期限どおりに実行できるよう支援します。

サイクルの終盤にインセンティブ、コミッション、賞与のデータを取り込むと、給与チームはリスクの高い状況で緊急の再計算を行うことになります。こうした遅い入力は標準の検証を経ないことが多く、変動報酬を正確に受け取る必要がある従業員の手取り額に誤りが生じる可能性があります。

プロセスマイニングでは、外部データの取り込み時点を給与処理全体のスケジュールと照らしてマッピングします。これにより、外部データフィードと給与スケジュールを同期させ、直前の混乱を防ぎ、報酬のすべての要素を正確に反映できます。

過去の給与期間に対する調整が大量に発生したり、給与期間外の支払いを頻繁に実行したりする場合、プロセスに問題がある可能性があります。こうした再処理は非常に時間とコストがかかり、総勘定元帳や税務申告の不整合につながることもあります。

ProcessMindは、確定済みの給与期間を対象とする調整の頻度と根本原因を分析します。どの部門が変更を期限内に報告できていないのかを特定し、コミュニケーションの改善と初回処理の正確性向上につなげることで、高コストな再処理を減らせます。

支払いを実行しても、給与処理が完了したとは限りません。税務申告や給与明細の公開など、支払い後の作業が長引くことがあります。こうした遅延は税務当局に対するコンプライアンスリスクを生み、従業員が報酬の詳細を確認できないことで問い合わせも増加します。

プロセスマイニングにより、支払い後のプロセスを可視化し、税務申告や給与明細の公開への移行を追跡できます。必要な申告を期限どおりに完了し、従業員へ速やかに情報を提供することで、コンプライアンスリスクと事務負担を減らせます。

部門、地域、給与グループによって処理速度に大きな差があると、中央の給与担当部門の業務量を予測できなくなります。標準化されていない状態では業務の拡張が難しく、リソースを過剰に消費する地域固有の非効率も見えにくくなります。

プロセスマイニングでは、従業員グループや事業部門ごとにエンドツーエンドのパフォーマンスを比較します。高い成果を上げている部門と遅れている部門を特定し、根本原因を調査してベストプラクティスを標準化することで、より均衡の取れた予測可能な給与サイクルを実現できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

タイムシートの承認が遅れると、その影響が連鎖し、給与チームは計算を急ぐことになってエラーのリスクが高まります。最初の段階を早めることで、正確な検証に使える時間が増え、給与サイクル全体を予定どおりに開始できます。その結果、予測可能性が高まり、担当者の負担も減ります。

プロセスマイニングは承認ワークフロー全体を可視化し、ボトルネックの原因となっているマネージャーや部門を特定します。システム内で提出から承認までにかかる時間を可視化することで、遅延の根本原因を把握し、自動リマインダーやプロセスの再設計など、対象を絞った対策を実施できます。

給与計算の開始後に手作業で修正を行うと、非効率や支払いミスにつながりやすくなります。修正のたびに管理業務が増え、給与額が不正確になるリスクも高まります。データ入力を一度で正しく完了する体制を整えることは、安定性と信頼性が高く、コスト効率にも優れた給与計算プロセスに欠かせません。

当社のプラットフォームは、接続したシステムのイベントログを分析し、手作業による修正が「どこで、いつ、なぜ」発生しているのかを特定します。頻繁に発生する手戻りのループとそのきっかけを明らかにすることで、データ品質に関する構造的な問題を発生源で解消できます。より適切な検証ルールを設定したり、対象を絞ったトレーニングを実施したりすることで、エラーを未然に防止できます。

最終確認の段階で監査上の例外が大量に発生すると、大きなボトルネックとなり、支払いの確定が遅れます。例外処理を効率化すれば、処理速度を落とさずにコンプライアンス基準を満たせます。給与計算チームは、繰り返し行う確認や検証ではなく、本当に重要な問題に集中できます。

プロセスマイニングは、監査フラグを自動的に分類し、その原因となる上流のアクティビティを特定します。こうしたパターンを把握することで、業務ルールやシステム設定を見直し、よくある例外を未然に防止できます。その結果、手作業による介入なしで監査段階を通過できるレコードが増えます。

臨時支払いは処理コストが高いだけでなく、データ入力の遅れや計算ミスなど、通常の給与計算に問題があることを示しています。臨時支払いを減らすことで業務効率が高まり、管理コストを抑えられます。また、通常の支給サイクルで従業員に正確な給与を支払えるようになります。

給与レコードの一連の流れを分析すると、プロセスマイニングによって臨時支払いの申請につながる根本原因を明らかにできます。新入社員の登録が遅れた場合や、インセンティブデータが反映されなかった場合など、原因に応じて上流のプロセスを修正できます。通常の給与計算にまとめられる支払いを増やし、コストのかかる例外処理を減らせます。

給与計算の承認から銀行振込ファイルの生成までの最終工程は、支払い期限を守るうえで重要です。この段階で遅延が発生すると、金融機関側の処理に使える余裕が減り、従業員への支払いが遅れるリスクや信頼低下につながります。最後の工程を最適化することで、資金を確実かつ期限どおりに送信できます。

ProcessMindは、システム内で最終承認のアクティビティからファイル生成のマイルストーンまでにかかった時間を測定します。この引き継ぎを可視化することで、プロセスを遅らせている技術上または手作業上の障害を特定し、解消できます。すべての支払いSLAを確実に満たせるようになります。

部門、地域、従業員グループによって処理速度に大きな差があると、予測が難しくなり、給与計算サイクル全体が遅れる可能性があります。処理実績を標準化すれば、安定して管理しやすいプロセスになり、リソース計画やグローバルレポーティングも容易になります。

当社のプラットフォームは、すべての給与グループのサイクルタイムを相互に比較し、成果の高いチームと効率的なワークフローを自動的に特定します。データに基づく分析結果を使って、組織全体にベストプラクティスを展開できます。全体のばらつきを抑え、より調和の取れた予測可能な給与計算業務を実現します。

コミッションや賞与などの変動報酬データに遅れや誤りがあると、通常の給与計算フローが滞り、臨時支払いにつながることがあります。こうしたデータの取り込みを通常の給与計算カレンダーに合わせることが、従業員に総報酬を正確かつ期限どおりに支払うための鍵となります。

データの取り込み時期と給与計算サイクルの開始時点を可視化すると、プロセスマイニングによって繰り返し発生する遅延や連携上のボトルネックを特定できます。これにより、レポートの締め切りやデータの引き継ぎ方法を見直し、すべての変動報酬項目をスムーズで一括した給与計算に間に合わせられます。

支払いを実行しても給与計算プロセスは完了しません。期限どおりの税務申告や給与明細の公開は、コンプライアンスと従業員満足度を保つうえで重要です。これらの最終工程が遅れると、高額な罰金が発生したり、従業員から人事部門への問い合わせが急増したりして、不要な管理業務が増えます。

プロセスマイニングは、支払い実行後に行われるアクティビティを追跡し、支払い、申告完了、給与明細公開の間にかかった時間を測定します。支払い後のワークフローにおける遅れを特定することで、文書作成やレポーティングの工程を効率化し、法令上および社内の期限を継続的に守れるようになります。

給与処理を最適化する6つのステップ

1

データを接続して発見

実施内容

給与システムから、ケースID、アクティビティ名、タイムスタンプを含むイベントログを抽出します。正確な分析に必要なデータの品質と完全性を確保します。

重要な理由

意味のあるプロセス分析には、確かなデータ基盤が欠かせません。これにより、給与プロセスが実際にどのように実行されているかが明らかになります。

期待される成果

実際の給与アクティビティを反映した、プロセスマイニング用の詳細なデータセット

得られる成果

給与計算プロセスに潜む効率化の余地を見つけ出す

ProcessMindは、データ入力から最終支払いまで、給与計算が実際にどのように進んでいるかを明らかにします。各手順を正確に把握し、改善すべき領域を特定できます。
  • 実際の給与計算ワークフローを可視化
  • ボトルネックとコンプライアンス上のリスクを特定
  • タスクの割り当てとリソースの使い方を最適化
  • 処理エラーと処理時間を削減
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

給与計算の効率を向上

給与計算にプロセスマイニングを導入すると、よくあるボトルネックや非効率を明らかにでき、精度、コンプライアンス、処理速度を大幅に改善できます。ワークフローの最適化と繰り返し作業の自動化によって、こうした成果を実現します。

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承認サイクルを短縮

給与入力の承認時間を平均で短縮

タイムシートなどの給与入力に関する承認プロセスを効率化すると、ボトルネックを防止できます。給与計算を予定どおりに開始し、支払いを遅延なく処理できます。

0 %
給与計算の手戻りを削減

手作業による修正と再計算の件数を削減

データエラーや計算差異の根本原因を特定して対処することで、組織は手作業による調整や給与計算結果の確認を繰り返す必要性を大幅に減らし、時間と労力を節約できます。

0 %
監査上の例外を削減

手作業による介入やフラグ付けが必要なレコードを削減

プロセスマイニングは、構造的な問題やデータの不一致を早期に特定します。その結果、監査フラグや例外が大幅に減少し、法令遵守の水準が高まり、関連するリスクも抑えられます。

0 hours
給与明細をより早く確認

従業員が支払い関連書類を確認できるまでの時間を短縮

支払い後のプロセスを最適化することで、組織は支払い実行から電子給与明細を確認できるまでの遅れを大幅に短縮できます。従業員満足度が高まり、人事部門への問い合わせも減少します。

0 %
臨時支払いを削減

予定外の支払い処理の発生頻度を削減

通常の給与計算で発生するエラーの根本原因を最小限に抑えることで、コストと労力のかかる臨時支払いの必要性を減らせます。業務効率が高まり、管理業務の負担も軽減されます。

0 %
支払いファイルの精度を向上

初回の支払い処理をエラーなく完了できる割合を向上

支払いファイルを初回から正しく生成できれば、後続のエラーを最小限に抑え、コストのかかる修正を減らせます。正確で期限どおりの支払いを継続することで、従業員からの信頼も維持できます。

成果は、組織の給与計算プロセス、システム設定、データ品質によって異なります。ここで示す数値は、導入に成功した事例で一般的に得られている効果を示したものです。

推奨データ

まず給与計算の主要なアクティビティと必要な属性をインポートし、そこから詳細な分析に必要な追加データを取り込んでいきます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

各給与レコードを一意に識別するIDです。通常は、従業員IDと特定の給与期間を組み合わせて作成します。

重要な理由

すべてのプロセスイベントを1つのケースに結び付ける主キーです。これにより、各レコードの給与サイクルをエンドツーエンドで分析できます。

給与プロセス内で発生した特定のタスク、イベント、またはステップの名称です。

重要な理由

プロセスマップ上のステップを定義します。アクティビティを分析することで、何が起きているかを把握し、ボトルネックや手戻りのループを見つけられます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントを正しい順序に並べるために欠かせない属性です。処理時間や所要時間の計算、ボトルネックの特定など、時間に基づくすべての分析に使われます。

アクティビティを実行したユーザー、従業員、またはシステムエージェントの名前またはIDです。

重要な理由

業務量、チームのパフォーマンス、自動化の度合いを分析できます。手戻りや例外処理に関わるユーザーやチームを特定するのにも役立ちます。

従業員が所属する給与処理グループです。通常は、給与支払頻度や従業員区分によって定義します。

重要な理由

異なる給与サイクルを比較分析できます。プロセス上の問題が特定の従業員層や給与支払頻度に限られるものかを確認するのに役立ちます。

従業員の給与コストを配賦する部門、事業部門、または財務コードです。

重要な理由

組織別に分析し、給与処理の問題、遅延、非効率が特定の部門や事業部門に集中しているかを確認できます。

控除や税金を適用する前に、この給与レコードについて計算された従業員の支給額合計です。

重要な理由

プロセスに財務面の情報を加え、遅延、手戻り、例外処理による金銭的影響を分析できます。また、金額に基づいてケースを分類できます。

この給与レコードが対象とする給与サイクルの最終日です。

重要な理由

給与処理のパフォーマンスを時系列で分析できます。季節性の特定や、給与期間ごとのプロセス改善の効果測定に役立ちます。

通常処理、臨時処理、賞与支給など、給与計算の種別を示します。

重要な理由

標準処理と例外処理を区別できます。臨時処理を分析することは、プロセス上の問題を把握し、コストの高い非標準の支払いを減らすうえで重要です。

アクティビティに手動での変更、介入、またはデータ訂正が含まれていたかを示す真偽値フラグです。

重要な理由

プロセスの負荷と非効率を直接測定できます。手動訂正率が高い場合、データ品質の低さ、自動化の不備、コンプライアンスリスクの増大が考えられます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

給与期間における従業員の勤怠データが最初に提出されたことを示します。このイベントは、進行中の給与計算サイクルを開始する主なきっかけであり、通常は従業員または直属の上司が実行します。

重要な理由

このアクティビティは、ほとんどの給与レコードにおける開始点です。発生時刻を追跡することは、給与計算サイクル全体の時間を測定し、データ収集の遅れを特定するうえで重要です。

従業員が提出した勤怠データを、管理者または上司が正式に承認したことを示します。記録された勤務時間を給与計算に使用することを認める、重要な検証ステップです。

重要な理由

承認は、処理を先に進めるための重要な関門です。ここでの遅延は給与計算のスケジュールに直接影響し、大きなボトルネックになる可能性があるため、パフォーマンス分析で確認する必要があります。

システムの中核計算エンジンが実行され、すべての支給額、控除、税金を処理して最終的な手取り額を算出したことを示します。生の入力データを支払い可能な結果に変換する、システムによるアクティビティです。

重要な理由

給与計算プロセスの中心となる工程です。所要時間と成功率を測定することは、システムのパフォーマンスとデータ品質が処理効率に与える影響を評価するうえで重要です。

権限を持つユーザーが、給与期間の計算結果を最終承認したことを示します。この操作によって通常は給与データがロックされ、それ以上の変更ができなくなり、システムが支払いに進める状態になります。

重要な理由

支払い前のプロセスにおける、後戻りできない重要な時点です。計算と検証の段階が終了したことを示し、期限どおりに処理できたかを測定する重要なマイルストーンになります。

従業員が資金を受け取れる状態になった日、または小切手が発行された日を示します。この時点で、当該期間の給与支払い義務が金銭面で完了します。

重要な理由

従業員から見た給与計算プロセスの最終的な成果です。支払いの適時性とプロセス全体の成功を測定する重要な日付になります。

セルフサービスのポータルを通じて、電子給与明細を従業員が確認できる状態にしたことを示します。給与に関する通知を完了する工程です。

重要な理由

給与明細を期限どおりに確認できることは、従業員満足度と透明性を保つうえで重要です。支払いから公開までの遅れを分析することで、支払い後のコミュニケーションの効率を評価できます。

給与原価と財務データを総勘定元帳または財務システムへ転送したことを示します。このイベントによって、給与計算サイクルの会計処理が完了します。

重要な理由

会社の財務情報に給与費用が正確に反映されることを確保する、最後の連携工程です。ここで遅延が発生すると、決算プロセスの速度と精度に影響する可能性があります。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 特定のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、給与システムのイベントログを分析し、給与サイクルのすべてのステップを可視化します。承認ステップの遅延や繰り返し行われる手作業による調整など、ボトルネックが発生する箇所を明らかにし、最適化や自動化の対象を絞り込めます。

固有のPayroll Record ID、アクティビティのタイムスタンプ、実行された具体的な操作を含むイベントログを抽出する必要があります。通常はシステムのAPIへの接続、またはタイムシートの提出から最終的な銀行振込ファイルの作成までのステータス変更を記録したシステムログのエクスポートを行います。

給与記録が変更されたすべてのケースをマッピングすることで、プロセスマイニングは手戻りの根本原因を特定します。特定のデータ入力箇所や遅れた入力が修正の原因になっているかを確認し、対象を絞ったトレーニングや自動化によって、コストのかかるサイクル外の調整を最小限に抑えられます。

データ接続後、多くの組織では2~4週間以内に初期プロセスマップを確認し、主要なボトルネックを特定できます。このベースラインを確立すると、手作業による手戻りの削減や最終支払いの作成時間の短縮につながる具体的な機会がすぐに見えるようになります。

データ分析の前に、社会保障番号や個人の給与率などの機密項目を仮名化することで、データのプライバシーを保護します。プロセスマイニングでは、個々の従業員の個人情報ではなく、Payroll Recordのタイムスタンプとステータス変更に焦点を当てます。

いいえ。プロセスマイニングは、給与システムがすでに作成している監査証跡とログを読み取る、業務に干渉しない技術です。分析を始めるために給与チームの業務方法を変更する必要はありませんが、分析結果に基づいて後から設定を更新することは可能です。

給与サイクル内で実行されたすべての操作を完全かつ透明性高く可視化することで、プロセスマイニングはデジタル監査証跡として機能します。すべての監査例外が手順に従って処理されることを確認し、さまざまな規制上の申告におけるコンプライアンスの証拠を提示します。

システムは、タイムシートの提出から最終承認まで、さまざまなアクティビティ間の経過時間を追跡します。遅延が頻繁に発生する特定の部門や給与グループを明らかにすることで、管理者は処理時間を標準化し、組織全体のワークフローを効率化できます。

多くの組織では過去のサイクルを対象とした事後監査から始めますが、API連携によって継続的なモニタリングを設定できます。特定の部門の処理が遅れている場合や、給与確定前に手作業による介入が異常に多く発生した場合に、アラートを受け取れます。

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