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		<title>和から株式会社</title>
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		<description><![CDATA[和から株式会社]]></description>
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			<title>統計データとは｜質的・量的データの種類と使い方を例で解説【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:57:52 +0000]]></pubDate>
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			<title>等式とは｜右辺・左辺・等式の性質をやさしく解説【中学数学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:57:23 +0000]]></pubDate>
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			<title>中央値の求め方と意味｜平均値・最頻値との違いを例で解説【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:42:07 +0000]]></pubDate>
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			<title>クラスに同じ誕生日の人がいる確率｜23人で50%超になる仕組みを解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:41:38 +0000]]></pubDate>
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			<title>分散の求め方と意味｜標準偏差・変動係数との関係を例題で解説【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:41:09 +0000]]></pubDate>
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			<title>平均値の求め方と意味｜中央値との違い・使い分けを例で解説【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:40:38 +0000]]></pubDate>
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			<title>時系列データとは｜傾向変動・季節変動・不規則変動を例で解説【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 13:39:24 +0000]]></pubDate>
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			<title>標準偏差とは？分散との違いと求め方｜ばらつきを直感で理解</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:18:56 +0000]]></pubDate>
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			<title>「未満」の意味と「以下」との違い｜境界値の含み方を例で整理</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:18:40 +0000]]></pubDate>
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			<title>一次関数とは？y=ax+bの意味・傾き・切片を例題でやさしく解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:18:21 +0000]]></pubDate>
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			<title>速さ・時間・道のりの関係｜「はじき」に頼らない速度算の解き方</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:18:02 +0000]]></pubDate>
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			<title>「以上」「以下」の意味と違い｜不等号の正しい使い方を例で解説</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:17:42 +0000]]></pubDate>
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			<title>相対度数と累積相対度数の求め方｜度数分布表の例題でわかる【統計学】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:17:25 +0000]]></pubDate>
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			<title>点対称と線対称の違い・見分け方｜例題と図でマスター【算数】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 11:16:48 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第1回：AIはツールではなく、“同僚”として考えてみる</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 08:53:06 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第4回：「またその質問？」を言わなくてよくなる仕事の任せ方</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 08:50:07 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第2回：「調べて、まとめて、報告するだけの仕事」を丸ごと引き取らせる</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 08:48:57 +0000]]></pubDate>
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			<title>ゼロからはじめるGoogle Antigravity-コードを書かずに日本語だけで自分だけのアプリを作ってみよう-</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 07:55:09 +0000]]></pubDate>
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			<title>マストーク</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 07:24:03 +0000]]></pubDate>
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			<title>データ活用の第0歩！「きれい」なデータを作るためのデータクレンジング超入門</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 07:01:40 +0000]]></pubDate>
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			<title>機械学習超入門</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 06:57:05 +0000]]></pubDate>
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			<title>文系のための「統計超入門セミナー」-目で見てわかるビジネス統計学-</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 06:56:24 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第7回：「調べてまとめる同僚」を“業務仕様書”として作る</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 04:07:31 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第6回：その同僚、どうやって“雇う”の？Difyで仕事を任せる仕組みを作る</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 04:04:54 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第5回：「考え始める前が一番しんどい仕事」を整えてもらう</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 04:02:41 +0000]]></pubDate>
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			<title>仕事を引き取るAIの同僚－第3回：「毎回ゼロから考えている文章」を先に書かせる</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 03:57:28 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第3回：そのデータ、信じて大丈夫？「情報の源」を辿る技術【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 02:37:10 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第1回：勘と経験にサヨナラ！情報の価値を見極める【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 02:36:23 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第5回：スクレイピング入門！自動で情報をかき集める魔法【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 02:08:15 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第7回：知らないと怖い！守るべきデータの法律とマナー【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 02:07:38 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第8回：バラバラの数字が宝に変わる！データの整理と要約術【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 00:27:03 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン－第6回：文系でもデキる！AIと作る自分専用の収集ツール【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 00:21:39 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第4回：AIは最高のリサーチ助手！最新ツールで時短術【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 00:16:53 +0000]]></pubDate>
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			<title>「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第2回：探す前に「考える」！目的設定の黄金ルール【データリテラシーをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sun, 26 Apr 2026 00:11:57 +0000]]></pubDate>
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			<title>AIに開発させる時代のプログラミング入門－第1回：プログラミングはもう書かない？「バイブコーディング」とは【生成ＡＩをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 15:27:49 +0000]]></pubDate>
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			<title>AIに開発させる時代のプログラミング入門－第5回：AIと一緒にアプリを作ってみよう【生成ＡＩをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 15:23:05 +0000]]></pubDate>
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			<title>AIに開発させる時代のプログラミング入門－第3回：AIにアプリを作らせるツール「antigravity」とは【生成ＡＩをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 15:22:24 +0000]]></pubDate>
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			<title>AIに開発させる時代のプログラミング入門－第4回：AIにどう指示する？バイブコーディングの進め方【生成ＡＩをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 15:19:37 +0000]]></pubDate>
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			<title>AIに開発させる時代のプログラミング入門－第2回：AIが仕事を進める？AIエージェントのしくみ【生成ＡＩをやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 15:19:15 +0000]]></pubDate>
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			<title>変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第8回：歴史7つの波から導く、生成AI時代のリスキリング戦略総まとめ</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 14:33:01 +0000]]></pubDate>
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			<title>変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第7回：インターネットが“場所”を溶かした日――新しい働き方の誕生</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 14:30:59 +0000]]></pubDate>
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			<title>変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第6回：PC革命が示した「使える人」と「使えない人」の分岐点</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 14:29:34 +0000]]></pubDate>
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			<title>変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第5回：ガソリン車からEVへ――“価値が移動する時代”のスキル論</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 14:28:44 +0000]]></pubDate>
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			<title>テキストデータ分析のキホン－第1回：数字だけでは分からない“理由”を読み解く！テキストデータ分析の全体像【統計学をやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 13:40:18 +0000]]></pubDate>
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			<title>Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第5回：数字の“違い”を読み解く比較とランキング</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 09:15:33 +0000]]></pubDate>
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			<title>Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第4回：ぐちゃぐちゃなデータも一発で整理</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 09:14:56 +0000]]></pubDate>
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			<title>Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第3回：数字に“意味”を見つける分析思考</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 09:14:18 +0000]]></pubDate>
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			<title>Excel業務が変わる！Copilot×Python自動化術－第1回：AIに最初にやらせるべき“あの作業”とは？</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 09:13:40 +0000]]></pubDate>
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			<title>テキストデータ分析のキホン－第6回：テキストデータ分析を“仕事に定着させる”ための考え方【統計学をやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 08:35:01 +0000]]></pubDate>
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			<title>テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】</title>
			<pubDate><![CDATA[Sat, 25 Apr 2026 08:34:17 +0000]]></pubDate>
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