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参院選の事例で見る
Twitter分析の現状と課題
 株式会社ホットリンク 浅野弘輔
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
浅野 弘輔とは(自己紹介)
 株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。




               http://www.hottolink.co.jp/
 趣味:イラスト描き
 自作のアイコン→      http://tw...
浅野 弘輔とは(自己紹介)
 株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。
 ブログ分析ツール       の開発を担当。
 アプリケーション / フレームワーク開発(主にJava)
 WebUI開発(jQueryでゴリゴリと。「プロ...
浅野 弘輔とは(自己紹介)
 株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。
 ブログ分析ツール       の開発を担当。
 アプリケーション / フレームワーク開発(主にJava)
 WebUI開発(jQueryでゴリゴリと。「プロ...
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
クチコミ@参院選2010とは

2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク
 チコミから予測するプロジェクト




 URL:
 http://senkyo.kakaricho.jp/

 実施期間:
 2010/6/22 ~2010/7/...
クチコミ@参院選2010とは

2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク
 チコミから予測するプロジェクト
東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果



 URL:
 http://senkyo.kakaricho.jp/

 実施期間:
 ...
クチコミ@参院選2010とは

2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク
 チコミから予測するプロジェクト
東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果
クロスメディア分析

 URL:
 http://senkyo.kakaricho.jp/
...
クチコミ@参院選2010とは

2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク
 チコミから予測するプロジェクト
東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果
クロスメディア分析
Twitter分析
 URL:
 http://senkyo.kaka...
クチコミ@参院選2010とは

クチコミからは、民主党優位の予想
的中率はあまり伸びなかった(2009年衆院選は80%)
クチコミ@参院選2010とは

総得票数の予測精度は高かったが、都市部
 と地方部の違い、一票の格差、選挙戦略を読
 みきれなかった
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
Twitterで何を分析したかったのか

なぜTwitterか
  2009年以降、日本での利用者数が急増
                                              2010.7
             ...
Twitterで何を分析したかったのか

なぜTwitterか
 ネット選挙解禁に民主党も自民党も基本的に賛成
    民主党は藤末議員が旗振り、原口総務大臣のTweetが話題に
    自民党は広報本部が中心にTwitterの活用を呼...
Twitterで何を分析したかったのか

なぜTwitterか
 ネット選挙解禁に民主党も自民党も基本的に賛成
    民主党は藤末議員が旗振り、原口総務大臣のTweetが話題に
    自民党は広報本部が中心にTwitterの活用を呼...
Twitterで何を分析したかったのか

弊社サービス    の収集データを流用
分析の目的は当初は以下の3つ
 各政党の比較(トレンド)
 インフルエンサーの特定
 話題の内容、中心
Twitterで何を分析したかったのか

弊社サービス    の収集データを流用
分析の目的は当初は以下の3つ
 各政党の比較(トレンド)
 インフルエンサーの特定
 話題の内容、中心


ビジネス的には、実績つくりと話題つくり
Twitterで何を分析したかったのか

弊社サービス    の収集データを流用
分析の目的は当初は以下の3つ
 各政党の比較(トレンド)
 インフルエンサーの特定
 話題の内容、中心


ビジネス的には、実績つくりと話題つくり

...
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
参院選の分析でわかったこと
参院選の分析でわかったこと




今までの分析方法では
通用しなかった・・・
参院選の分析でわかったこと

Twitterトレンド分析




     ・民主党関連のTweet数が多い
     ・後半に従って伸びている
参院選の分析でわかったこと

Twitterトレンド分析




     ・民主党関連のTweet数が多い
     ・後半に従って伸びている

      ・・・で、だからどうした?
参院選の分析でわかったこと

特徴キーワード抽出
参院選の分析でわかったこと

特徴キーワード抽出




事情に明るければ、なんとなくは分かる
参院選の分析でわかったこと

影響力分析
 Tweetの影響力を定義して、影響力の高いユー
  ザーを抽出した。

 影響力:
    キーワード(今回は政党)に対するあるユーザの発言後、
    リツイートや、そのユーザのフォロワーが同じ...
参院選の分析でわかったこと

ユーザー層
 大多数は1,2回
 発言が多い層と2極化
参院選の分析でわかったこと

ユーザー層
 大多数は1,2回
 発言が多い層と2極化

 ほとんどの発言は反応
  されずスルー
 影響力も2極化
参院選の分析でわかったこと

ユーザー層
 大多数は1,2回
 発言が多い層と2極化

 ほとんどの発言は反応
  されずスルー
 影響力も2極化



 発言数、影響力上位のユーザーを調べてみた
参院選の分析でわかったこと
       結果
参院選の分析でわかったこと
         結果




政治思想的に特定の傾向を持つユーザー
(以後、特定層と呼ぶ)で上位が占められた。
参院選の分析でわかったこと

今までの分析方法の問題点
 分析の切り口が少ない
 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい
参院選の分析でわかったこと

今までの分析方法の問題点
 分析の切り口が少ない
 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい


    このままじゃ、まずい
参院選の分析でわかったこと

今までの分析方法の問題点
 分析の切り口が少ない
 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい


    このままじゃ、まずい

 Tweetの元データから徹底的に
 見直して分析方法を試行錯誤した
参院選の分析でわかったこと

Twitterトレンド分析+(仮)
 Tweetをとにかく分類
   反応(RT,QT)
   意見(RT,QTより前の文章)
   外部引用(URL)
   期間中の最初のTweet
 量と割合の2...
参院選の分析でわかったこと
     こうなりました。
参院選の分析でわかったこと

Twitterトレンド分析+(仮)
 盛り上がり方が推測できる
   発言が増えるパターン
   RT、QTで広がるパターン
 話題が広がる推移が分かる
   広がるときは新規ユーザーが増える
参院選の分析でわかったこと

Twitterトレンド分析+(仮)
 盛り上がり方が推測できる
   発言が増えるパターン
   RT、QTで広がるパターン
 話題が広がる推移が分かる
   広がるときは新規ユーザーが増える




...
参院選の分析でわかったこと

話題抽出
 RT,QTが多いTweetを集計
参院選の分析でわかったこと

話題抽出
 RT,QTが多いTweetを集計




     関心の推移がより見えてくる
参院選の分析でわかったこと

影響力分析・改(仮)
 影響力を「反応したTweet数」ではなく、「反応した
  ユーザー数」で考えた。
 Tweet数ベースの影響力とユーザー数ベースの影
  響力の比を取った。
 3つの影響力で順位比較...
参院選の分析でわかったこと
      こうなりました。
参院選の分析でわかったこと

影響力分析・改(仮)
 特定層の影響力を弱めた
 フォロワー数=影響力とは別の切り口
参院選の分析でわかったこと

影響力分析・改(仮)
 特定層の影響力を弱めた
 フォロワー数=影響力とは別の切り口


『発言に関する分野で実績や影響力のある人の
発言に周囲が反応している 』
参院選の分析でわかったこと

影響力分析・改(仮)
 特定層の影響力を弱めた
 フォロワー数=影響力とは別の切り口


『発言に関する分野で実績や影響力のある人の
発言に周囲が反応している 』


 インフルエンサーの新しい抽出手法
参院選の分析でわかったこと



 なんとかレポートとして
 マシなものができた。
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
今後、どんな分析が必要になるか

ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上
 面白いことはあまり出来ない
 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない
  Webサイトの更新
  Twitterでの情報発信
今後、どんな分析が必要になるか

ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上
 面白いことはあまり出来ない
 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない
  Webサイトの更新
  Twitterでの情報発信
 有権者は法律違反を心配...
今後、どんな分析が必要になるか

ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上
 面白いことはあまり出来ない
 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない
  Webサイトの更新
  Twitterでの情報発信
 有権者は法律違反を心配...
今後、どんな分析が必要になるか



  ネット上の選挙活動
   が解禁されたら


       ※もちろん、法律の内容次第で変わりますが
今後、どんな分析が必要になるか
 伝播の分析
  公式の情報(政策・演説動画等)への反応
 コミュニケーションの分析
  候補者のソーシャルグラフ
  コミュニケーションの広さや深さ
 ロケーション情報
  街頭演説の目撃情報とか...
今後、どんな分析が必要になるか



  今後の展開次第で
  面白いテーマになる
AGENDA

浅野 弘輔とは(自己紹介)
クチコミ@参院選2010とは
Twitterで何を分析したかったのか
参院選の分析でわかったこと
今後、どんな分析が必要になるか
最後に
最後に

参院選Twitter分析の収集、分析データ公開
 しています!
最後に

参院選Twitter分析の収集、分析データ公開
 しています!
 103,057tweets
 12,775users
 14,066tweet urls
 32,111user’s Social Graph
最後に

参院選Twitter分析の収集、分析データ公開
 しています!
  103,057tweets
  12,775users
  14,066tweet urls
  32,111user’s Social Graph
Le...
付録(Twitterデータの項目1)
付録(Twitterデータの項目2)
付録(Twitterデータの項目3)
付録(今回使ったプレゼンソフトの紹介)



pptファイルを   pdfにして   再生!       keynote っぽく!

                     keynote っぽいアクション


      詳しくは
    ...
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参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題(#TokyoWebmining)

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データマイニング+WEB勉強会資料第6回
参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題
http://atnd.org/events/7239

Published in: Business
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参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題(#TokyoWebmining)

  1. 1. 参院選の事例で見る Twitter分析の現状と課題 株式会社ホットリンク 浅野弘輔
  2. 2. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  3. 3. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  4. 4. 浅野 弘輔とは(自己紹介)  株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。 http://www.hottolink.co.jp/ 趣味:イラスト描き 自作のアイコン→ http://twitter.com/hirosuke_asano
  5. 5. 浅野 弘輔とは(自己紹介)  株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。  ブログ分析ツール の開発を担当。 アプリケーション / フレームワーク開発(主にJava) WebUI開発(jQueryでゴリゴリと。「プロの分析を直感操作で」) メンバーを幸せにする開発管理(方式設計、プロジェクトマネジメント) http://www.hottolink.co.jp/ 趣味:イラスト描き 自作のアイコン→ http://twitter.com/hirosuke_asano
  6. 6. 浅野 弘輔とは(自己紹介)  株式会社ホットリンクでWeb開発者やってます。  ブログ分析ツール の開発を担当。 アプリケーション / フレームワーク開発(主にJava) WebUI開発(jQueryでゴリゴリと。「プロの分析を直感操作で」) メンバーを幸せにする開発管理(方式設計、プロジェクトマネジメント)  大学・大学院では統計工学を専攻、データマーケ ティングの研究をしてました(Rもその時出会った)。 http://www.hottolink.co.jp/ 趣味:イラスト描き 自作のアイコン→ http://twitter.com/hirosuke_asano
  7. 7. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  8. 8. クチコミ@参院選2010とは 2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク チコミから予測するプロジェクト URL: http://senkyo.kakaricho.jp/ 実施期間: 2010/6/22 ~2010/7/30
  9. 9. クチコミ@参院選2010とは 2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク チコミから予測するプロジェクト 東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果 URL: http://senkyo.kakaricho.jp/ 実施期間: 2010/6/22 ~2010/7/30
  10. 10. クチコミ@参院選2010とは 2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク チコミから予測するプロジェクト 東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果 クロスメディア分析 URL: http://senkyo.kakaricho.jp/ 実施期間: 2010/6/22 ~2010/7/30
  11. 11. クチコミ@参院選2010とは 2010年参議院選挙の選挙結果をネットのク チコミから予測するプロジェクト 東京大学 松尾氏、末並氏の研究成果 クロスメディア分析 Twitter分析 URL: http://senkyo.kakaricho.jp/ 実施期間: 2010/6/22 ~2010/7/30
  12. 12. クチコミ@参院選2010とは クチコミからは、民主党優位の予想 的中率はあまり伸びなかった(2009年衆院選は80%)
  13. 13. クチコミ@参院選2010とは 総得票数の予測精度は高かったが、都市部 と地方部の違い、一票の格差、選挙戦略を読 みきれなかった
  14. 14. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  15. 15. Twitterで何を分析したかったのか なぜTwitterか 2009年以降、日本での利用者数が急増 2010.7 参議院選挙 2009.8 衆議院総選挙 日本のtwitter.comのユニーク訪問者数の推移(Google Trends for Website)
  16. 16. Twitterで何を分析したかったのか なぜTwitterか ネット選挙解禁に民主党も自民党も基本的に賛成  民主党は藤末議員が旗振り、原口総務大臣のTweetが話題に  自民党は広報本部が中心にTwitterの活用を呼びかけ 結局、解禁法案成立目前で会期切れで流れた。  参院戦目前の首相交代。法案審議の遅れ。  最終案はTwitterはNG、ブログはOK。
  17. 17. Twitterで何を分析したかったのか なぜTwitterか ネット選挙解禁に民主党も自民党も基本的に賛成  民主党は藤末議員が旗振り、原口総務大臣のTweetが話題に  自民党は広報本部が中心にTwitterの活用を呼びかけ 結局、解禁法案成立目前で会期切れで流れた。  参院戦目前の首相交代。法案審議の遅れ。  最終案はTwitterはNG、ブログはOK。 ユーザーや世間の『選挙とTwitter』への 関心は非常に高い
  18. 18. Twitterで何を分析したかったのか 弊社サービス の収集データを流用 分析の目的は当初は以下の3つ 各政党の比較(トレンド) インフルエンサーの特定 話題の内容、中心
  19. 19. Twitterで何を分析したかったのか 弊社サービス の収集データを流用 分析の目的は当初は以下の3つ 各政党の比較(トレンド) インフルエンサーの特定 話題の内容、中心 ビジネス的には、実績つくりと話題つくり
  20. 20. Twitterで何を分析したかったのか 弊社サービス の収集データを流用 分析の目的は当初は以下の3つ 各政党の比較(トレンド) インフルエンサーの特定 話題の内容、中心 ビジネス的には、実績つくりと話題つくり それが、あんなに苦労することになるなんて…
  21. 21. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  22. 22. 参院選の分析でわかったこと
  23. 23. 参院選の分析でわかったこと 今までの分析方法では 通用しなかった・・・
  24. 24. 参院選の分析でわかったこと Twitterトレンド分析 ・民主党関連のTweet数が多い ・後半に従って伸びている
  25. 25. 参院選の分析でわかったこと Twitterトレンド分析 ・民主党関連のTweet数が多い ・後半に従って伸びている ・・・で、だからどうした?
  26. 26. 参院選の分析でわかったこと 特徴キーワード抽出
  27. 27. 参院選の分析でわかったこと 特徴キーワード抽出 事情に明るければ、なんとなくは分かる
  28. 28. 参院選の分析でわかったこと 影響力分析 Tweetの影響力を定義して、影響力の高いユー ザーを抽出した。 影響力: キーワード(今回は政党)に対するあるユーザの発言後、 リツイートや、そのユーザのフォロワーが同じキーワード を含むツイート数を足し合わせたもの
  29. 29. 参院選の分析でわかったこと ユーザー層 大多数は1,2回 発言が多い層と2極化
  30. 30. 参院選の分析でわかったこと ユーザー層 大多数は1,2回 発言が多い層と2極化 ほとんどの発言は反応 されずスルー 影響力も2極化
  31. 31. 参院選の分析でわかったこと ユーザー層 大多数は1,2回 発言が多い層と2極化 ほとんどの発言は反応 されずスルー 影響力も2極化 発言数、影響力上位のユーザーを調べてみた
  32. 32. 参院選の分析でわかったこと 結果
  33. 33. 参院選の分析でわかったこと 結果 政治思想的に特定の傾向を持つユーザー (以後、特定層と呼ぶ)で上位が占められた。
  34. 34. 参院選の分析でわかったこと 今までの分析方法の問題点 分析の切り口が少ない 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい
  35. 35. 参院選の分析でわかったこと 今までの分析方法の問題点 分析の切り口が少ない 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい このままじゃ、まずい
  36. 36. 参院選の分析でわかったこと 今までの分析方法の問題点 分析の切り口が少ない 発言数の多いユーザーの影響を受けやすい このままじゃ、まずい Tweetの元データから徹底的に 見直して分析方法を試行錯誤した
  37. 37. 参院選の分析でわかったこと Twitterトレンド分析+(仮) Tweetをとにかく分類 反応(RT,QT) 意見(RT,QTより前の文章) 外部引用(URL) 期間中の最初のTweet 量と割合の2軸で表現 全部まとめて表示 すると・・・
  38. 38. 参院選の分析でわかったこと こうなりました。
  39. 39. 参院選の分析でわかったこと Twitterトレンド分析+(仮) 盛り上がり方が推測できる 発言が増えるパターン RT、QTで広がるパターン 話題が広がる推移が分かる 広がるときは新規ユーザーが増える
  40. 40. 参院選の分析でわかったこと Twitterトレンド分析+(仮) 盛り上がり方が推測できる 発言が増えるパターン RT、QTで広がるパターン 話題が広がる推移が分かる 広がるときは新規ユーザーが増える 政党間比較ができる切り口が増えた
  41. 41. 参院選の分析でわかったこと 話題抽出 RT,QTが多いTweetを集計
  42. 42. 参院選の分析でわかったこと 話題抽出 RT,QTが多いTweetを集計 関心の推移がより見えてくる
  43. 43. 参院選の分析でわかったこと 影響力分析・改(仮) 影響力を「反応したTweet数」ではなく、「反応した ユーザー数」で考えた。 Tweet数ベースの影響力とユーザー数ベースの影 響力の比を取った。 3つの影響力で順位比較した Tweet数ベースの影響力 ユーザー数ベースの影響力 フォロワー数ベースの影響力(=フォロワー数)
  44. 44. 参院選の分析でわかったこと こうなりました。
  45. 45. 参院選の分析でわかったこと 影響力分析・改(仮) 特定層の影響力を弱めた フォロワー数=影響力とは別の切り口
  46. 46. 参院選の分析でわかったこと 影響力分析・改(仮) 特定層の影響力を弱めた フォロワー数=影響力とは別の切り口 『発言に関する分野で実績や影響力のある人の 発言に周囲が反応している 』
  47. 47. 参院選の分析でわかったこと 影響力分析・改(仮) 特定層の影響力を弱めた フォロワー数=影響力とは別の切り口 『発言に関する分野で実績や影響力のある人の 発言に周囲が反応している 』 インフルエンサーの新しい抽出手法
  48. 48. 参院選の分析でわかったこと なんとかレポートとして マシなものができた。
  49. 49. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  50. 50. 今後、どんな分析が必要になるか ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上 面白いことはあまり出来ない 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない Webサイトの更新 Twitterでの情報発信
  51. 51. 今後、どんな分析が必要になるか ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上 面白いことはあまり出来ない 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない Webサイトの更新 Twitterでの情報発信 有権者は法律違反を心配しながらの情報発信 街頭演説の様子の画像アップやUstでの配信 不用意な発言を指摘され、粘着されることへの恐れ
  52. 52. 今後、どんな分析が必要になるか ネット選挙が解禁されないかぎり、これ以上 面白いことはあまり出来ない 当事者となる立候補者からの情報発信が出来ない Webサイトの更新 Twitterでの情報発信 有権者は法律違反を心配しながらの情報発信 街頭演説の様子の画像アップやUstでの配信 不用意な発言を指摘され、粘着されることへの恐れ クチコミ・コミュニケーションが発生しない
  53. 53. 今後、どんな分析が必要になるか ネット上の選挙活動 が解禁されたら ※もちろん、法律の内容次第で変わりますが
  54. 54. 今後、どんな分析が必要になるか  伝播の分析  公式の情報(政策・演説動画等)への反応  コミュニケーションの分析  候補者のソーシャルグラフ  コミュニケーションの広さや深さ  ロケーション情報  街頭演説の目撃情報とか  有権者の属性  支持政党、党派の予測  海外の事例の調査  ネット選挙がOKならどんなことになるかのケーススタディ
  55. 55. 今後、どんな分析が必要になるか 今後の展開次第で 面白いテーマになる
  56. 56. AGENDA 浅野 弘輔とは(自己紹介) クチコミ@参院選2010とは Twitterで何を分析したかったのか 参院選の分析でわかったこと 今後、どんな分析が必要になるか 最後に
  57. 57. 最後に 参院選Twitter分析の収集、分析データ公開 しています!
  58. 58. 最後に 参院選Twitter分析の収集、分析データ公開 しています! 103,057tweets 12,775users 14,066tweet urls 32,111user’s Social Graph
  59. 59. 最後に 参院選Twitter分析の収集、分析データ公開 しています! 103,057tweets 12,775users 14,066tweet urls 32,111user’s Social Graph Let’s mining! 続きはWebで!
  60. 60. 付録(Twitterデータの項目1)
  61. 61. 付録(Twitterデータの項目2)
  62. 62. 付録(Twitterデータの項目3)
  63. 63. 付録(今回使ったプレゼンソフトの紹介) pptファイルを pdfにして 再生! keynote っぽく! keynote っぽいアクション 詳しくは [Enter]でスポットライト [範囲選択]でハイライト [z]でズーム 「impressive」で検索! [Tab]でサムネイル

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