始めてのSQL基本編 – すぐに学べる入門ガイド

1.序章：SQLとは何か？

この節では、私たちの旅の出発点に立つために、まずはもっとも基本的な質問から把握しましょう。つまり、SQLとは何か、ということです。ここでは、データベースとSQLの基本概念についても解説します。

1.1 データベースとSQLの概要

データベースとは、綺麗に整理され、関連する情報が格納されているデジタルの倉庫のようなものです。「整理される」というのは、データベースがその中で保持する情報のピース（つまりデータ）を、何かしらの意味ある組み合わせで一緒にグループ化できるということを意味します。これにより、アプリケーションは必要な情報を瞬時に取り出し、利用者に提供することができます。

それでは、ここでSQLの舞台に立ちましょう。「SQL」は、「Structured Query Language」の略であり、「構造化クエリ言語」という意味です。データベースと利用者間で情報を送受信するためのプログラミング言語なのです。SQLは特に、「リレーショナルデータベース」の管理に向いています。リレーショナルデータベースは、情報を互いに関連付けられる2次元の表（つまりテーブル）形式で保持します。

1.2 SQLの役割とその重要性

それでは、SQLの役割とその重要性について語る前に、まずリレーショナルデータベースがどのように機能するのかを理解する必要があります。上述した通り、リレーショナルデータベースは、データをテーブル形式で保持します。私たちがこれらのテーブルから情報を取り出したり、情報を追加したり、情報を編集したり、情報を削除したりする方法は必要です。その方法が、まさにSQLなのです。

SQLの重要性は、データ駆動型の現代社会で、ますます高まっています。各種のビジネスから科学的な研究、社会のあらゆる側面まで、我々の社会的活動はデータに大きく依存しています。だからこそ、データベースとの効率的なコミュニケーションが求められ、そこにSQLが重要な役割を果たすのです。

ここでは、我々の日々の生活を適切に機能させるための背後の力、それがSQLであることを理解していただくことが重要です。つまり、ITの世界だけでなく、我々の日常生活のあらゆる側面で、信じられないほど多くのSQLが働いているのです。

2. SQLの歴史

データ分析やデータベース管理の世界では、SQLは不可欠なツールとなっています。しかし、その便利な技術がいつどのように生まれたのでしょうか。ここでは、SQLの歴史について簡単に説明します。

2.1 SQLの誕生

1970年代初頭、アメリカのIT巨人であるIBMに勤務していたエドガー・F・コッドという研究者が、リレーショナルデータベース理論を発表しました。この理論はデータを整理し、関連付ける新たな方法を示していたのです。これにより、データを検索しやすくするだけでなく、新たにデータを追加したり変更したりすることも容易になりました。

この断地的な理論を元に、IBMの研究者たちは新たなデータベース管理システムの開発に取り組みました。そして1974年には、SEQUEL (Structured English Query Language)と名付けられたその新システムが誕生しました。SEQUELはその名のとおり、構造化された英語の問い合わせ言語であり、人間が自然に使う言葉でデータベースに問い合わせることができました。そして後の1979年、商標の問題からその名前はSQL (Structured Query Language) と改称され、現在に至るまでその名が使われています。

2.2 SQLのバージョンの進化

SQLの最初のバージョンは、データを操作したり関連性を問い合わせたりする基本的な機能だけを持っていました。しかし、その後の数十年にわたり、SQLは幾多の改良と進化を遂げてきました。

その最初の一歩となったのは、関係データベース管理システム (RDBMS) という新しい形式のデータベースが登場した1986年でした。その結果、SQLはこの新しいシステムを利用するための標準化された言語となりました。この時点で、SQLは限定的な機能しか持っていませんでしたが、それでもデータの操作と管理に関して大きな恩恵をもたらしました。そして、SQLが初めてISOにより国際標準化されたのも1987年のことでした。

以降もSQLは進化を続け、1999年には大きなバージョンアップを遂げました。このバージョンでは、SQLはオブジェクト指向の概念とそれによるデータの操作が可能となりました。さらに、XMLの操作が可能となるなど、機能はより豊富になっていきました。

現在のSQLは、そのバージョンごとに新しい機能と改善を追加しています。これにより、データベースの要件が変わっても、SQLはそれに対応し続けています。そしてかつては想像もつかなかったような大規模なデータの管理や分析も可能としています。

3. SQLの基本

前二つの章では、SQLという言語の背景、そしてその存在意義を探りました。ここでは、実際にSQLを使用する上での基本知識を学びます。

3.1 SQLの種類と違い

SQLと一口に言っても、その使用方法はさまざまです。主にDDL（Data Definition Language）、DML（Data Manipulation Language）、DCL（Data Control Language）の3つに大別されます。

まずDDLは、テーブルの作成や変更など、データベースの構造を定義するために使われます。CREATE、ALTER、DROPなどが具体的な例です。

次にDMLは、データを実際に操作するための言語で、INSERT、UPDATE、DELETE、SELECTなどが該当します。

最後にDCLは、データベースへのアクセス権を制御するための言語で、GRANTやREVOKEなどが該当します。

これらの違いを理解することで、SQLをより理解深いレベルで使うことができます。

3.2 SQLの文法と構造

SQLは非常にシンプルな構造をしています。基本的には、”何を” “どうするのか” “どこで”という構造となっています。

  SELECT 何を
  FROM どこで
  WHERE どうするのか

例えば、”employees”というテーブルから”salary”が”5000″以上の”employee_name”を選択する場合、SQLでは以下のように表現されます。

  SELECT employee_name
  FROM employees
  WHERE salary >= 5000

このように、SQLは自然言語に近い構造をしており、使いこなせば非常に便利なツールとなります。

3.3 テーブルの理解

SQLで扱う主なデータは、表形式の”テーブル”です。テーブルは行（レコード）と列（フィールド）から成り立っています。1つのレコードは1つの項目（例えば、一人の社員や一つの商品）を表し、フィールドはその項目の具体的な特徴（例えば、社員の名前や商品の価格）を表します。

テーブルの理解は、SQLを使ったデータベース操作の基本となります。テーブルを適切に設計し、適切に操作することが求められます。

以上でSQLの基本について説明しました。次章では、これらの基本操作を更に掘り下げ、より具体的な操作方法を学んでいきます。

4.SQLのコア概念

SQLを使いこなすためには、データベースの基本的な構成要素、データ型とその利用方法、そしてキーとインデックスといったコア概念の理解が欠かせません。これらの理解が深まることで、コードのもつ意味やプログラムの動作理解がより豊かになるでしょう。

4.1 データベースの構成要素

データベースは一見すると複雑に思いがちですが、実はいくつかの基本的な構成要素から成り立っています。

最も基本的な構成要素はテーブルです。テーブルはデータベースの中心となる存在で、行（レコード）と列（フィールド）で構成されます。レコードは一連のデータを、フィールドはそのデータの特性を表します。

また、スキーマとは、データベースの構造自体を示す要素です。テーブルやフィールド、それらが持つデータ型など、データベースを構成する要素とその関係性を定義します。

4.2 データ型とその利用

SQLでは、データを扱うために様々なデータ型が存在します。文字列を扱うvarchar、数値を扱うintやfloat、日付や時間を扱うdatetimeなどが主要なデータ型です。データ型を適切に利用することで、データの取り扱いがより容易になり、エラーや不整合を予防することが可能です。

例えば、「商品価格」を扱うフィールドは数値型（intやfloat）を、商品名を扱うフィールドは文字列型（varchar）を設定します。このように適切なデータ型を設定することで、情報が正確に整理され、期待する動作を実現できます。

4.3 キーとインデックスの理解

データベースにおけるキーとインデックスは、情報の参照・検索を高速化し、データの整合性を保つための重要なコンポーネントです。

キーはテーブル内のレコードを一意に識別するための値であり、主キーはテーブル全体で唯一の値を持つフィールドを指します。キーを設定することで、一意なデータを正確に参照し、不正なデータの重複を防ぐことが可能です。

一方、インデックスは特定のフィールドのデータを素早く参照するための手段です。

データが大量にあるテーブルでデータ検索を行うとき、インデックスがあると、そのフィールドの値を基にした検索が格段に速くなります。

キーとインデックスを適切に設定することで、大量のデータを効率よく取り扱うことが可能となります。

5.SQLの基本操作

私たちが日常的に行うデータベースへの操作は、SQLの基本的なコマンド、いわゆるCRUD（Create, Read, Update, Delete）操作に集約されます。これらの操作はデータベースを操作する上で欠かせないものであり、ここではその基本となる4つのSQL文 – SELECT、INSERT、UPDATE、そして DELETEについて学びます。

5.1 SELECT文の理解と使用方法

SELECT文はデータベースから指定されたカラムのデータを取得するために用いられます。基本的な形はSELECT 列名 FROM テーブル名;となります。例えば、employeesテーブルから全ての従業員のnameとageを取得したい場合、SELECT name, age FROM employees;と記述します。全てのカラムを取得したい場合は*を使用し、SELECT * FROM employees;と記述します。

5.2 INSERT文の理解と使用方法

INSERT文は新規のデータをデータベースに追加するためのコマンドです。INSERT INTO テーブル名 (列名1, 列名2,...) VALUES (値1, 値2, ...);の形で使用します。たとえば、employeesテーブルに新たな従業員の情報、nameが’Suzuki’、ageが’25’を追加するには、INSERT INTO employees (name, age) VALUES ('Suzuki', 25);とします。

5.3 UPDATE文の理解と使用方法

UPDATE文は既存のデータを更新するために用います。UPDATE テーブル名 SET 列名 = 新しい値 WHERE 条件;の形で使用します。例えば、employeesテーブルでnameが’Suzuki’のageを’26’に更新したい場合、UPDATE employees SET age = 26 WHERE name = 'Suzuki';と記述します。なお、WHEREを忘れるとテーブル内の全てのデータが更新されてしまうので注意が必要です。

5.4 DELETE文の理解と使用方法

DELETE文 は不要なデータを削除するために使用します。DELETE FROM テーブル名 WHERE 条件;の形で使用します。例えば、employeesテーブルでnameが’Suzuki’の行を削除したい場合、DELETE FROM employees WHERE name = 'Suzuki';と記述します。こちらもWHERE句を忘れると全データが削除されるので注意が必要です。

以上がSQLの基本操作によるCRUD操作の使い方となります。これらを理解して活用すれば、データベースに対して基本的な操作が可能となります。

6.SQLの応用操作

これまでの節では、SQLの基本操作について学んできました。しかし、データベースからの情報取得が複雑になるとき、基本操作だけでは対応できません。そこで、この節では、SQLをさらにパワフルに使うための応用操作、JOIN、GROUP BY、HAVING、およびサブクエリについて解説します。

6.1 JOINの理解と使用方法

まずJOINについて学びましょう。JOINとは、複数のテーブルから情報を結合して取得するための操作です。テーブル間の関連付けを利用してデータを操作するため、関連データが複数に分散するリレーショナルデータベースでは重要な技術となります。

例えば、"Users"テーブルと"Orders"テーブルがあり、それぞれにuser_idという共通するカラムがあるとします。この2つのテーブルをJOINすることで、ユーザー情報とそのユーザーの注文情報を一度に取得することができます。

SQL文は以下のようになります。

SELECT Users.user_name, Orders.order_date
FROM Users
JOIN Orders ON Users.user_id = Orders.user_id;

このように、JOINを使うことで、複数のテーブルから一度に情報を取り出すことが可能となります。

6.2 GROUP BYとHAVINGの理解と使用方法

次にGROUP BYとHAVINGについて解説します。GROUP BYとHAVINGは集計処理において必要となる操作です。

GROUP BYはその名の通り、同じ値を持つデータをグループ化するための命令です。例えば、"Orders"テーブルから、商品ごとにいくつ注文があったかを調べたいときは以下のように書くことができます。

SELECT product, COUNT(order_id)
FROM Orders
GROUP BY product;

一方、HAVINGはGROUP BYで作成したグループに対して条件をつけるための命令です。これを利用すれば、上記の例に加え、注文数が10以上の商品だけを調べるといったことが可能となります。

SELECT product, COUNT(order_id)
FROM Orders
GROUP BY product
HAVING COUNT(order_id) >= 10;

GROUP BYとHAVINGを適切に使うことで、データの集計とフィルタリングが容易になります。

6.3 サブクエリの理解と使用方法

最後にサブクエリについて説明します。サブクエリは、クエリ内部で別のSQL文を実行するためのものです。これにより、複数ステップの情報取得を一度のSQL文で実装できます。

例えば、最も売れた商品の名前を調べたい場合は、次のようなサブクエリを作成します。

SELECT product 
FROM Orders 
WHERE order_id IN (
  SELECT order_id 
  FROM Orders 
  GROUP BY product 
  ORDER BY COUNT(order_id) DESC 
  LIMIT 1
);

このクエリは、最初に内部のサブクエリで売れた商品の順に注文を並び替え、最もよく売れた商品の注文IDを取得し、それを外部のクエリで利用して商品名を取得します。

サブクエリを使うことで、複雑な問い合わせも一つのSQL文で解決できます。

以上がSQLの応用操作になります。これらの操作をマスターすることで、SQLの処理能力は大幅に広がり、あらゆる情報の取得と分析が可能となります。

7.高度なSQLテクニック

ここでは、データベース操作における一歩進んだレベルのSQLのテクニックについて説明します。これらをマスターすることで、より効率的で実践的なデータベース管理が可能になります。

7.1 ビューの利用

ビューとは、仮想的なテーブルのことを指し、一つ以上のテーブルから導出された結果セット（行と列の組）を表します。ビューは実際のデータを含んでおらず、データは基になるテーブルに格納されています。

ビューの最も一般的な使用例は、一部の列だけを抽出したり、行をフィルタリングしたりすることです。たとえば、特定のユーザーがアクセスできる列を制限するためにビューを使用することがあります。さらに複雑なクエリをシンプルにするためにも利用されます。

7.2 トランザクション制御

トランザクションは一連の操作のまとまりで、すべての操作がうまくいく（コミット）か、一つでも失敗すればすべて元に戻る（ロールバック）ことを保証します。これらの操作はアトミック性、つまり不可分とされます。

SQLでは、トランザクションの開始と終了を明示的に指定することができます。例えば、顧客情報をアップデートしてからその変更を請求テーブルに反映させ、その間にエラーが生じた場合、全ての変更を元に戻すことができます。これにより、データの一貫性が保たれます。

7.3 ストアドプロシージャとトリガー

ストアドプロシージャは、一連のSQLステートメントを一つのプログラムとしてデータベースに保存するものです。これにより、一連の操作を一度に実行でき、再利用が可能となります。また、ストアドプロシージャは一般的には、SQL文がデータベースサーバーに毎回送信されるのではなく、一度だけ送信されるため、ネットワークトラフィックの軽減にも貢献します。

一方、トリガーは、データベースに対する特定のイベント（INSERT、UPDATE、DELETEなど）が発生したときに自動的に実行されるストアドプロシージャの一種です。これにより、データ完全性の保証や特定のビジネスルールの強制などが可能になります。

以上、ビュー、トランザクション制御、ストアドプロシージャとトリガーはSQLの高度な技術であり、これらを理解し実践することで、効率的で協調性のあるデータベース管理を行うことが可能となります。

8.SQLとデータ分析

現代のビジネス世界では、データの収集とその分析がますます重要になってきています。ソーシャルメディア、ウェブサイト、製品の使用状況など、数え切れないほどのソースからのデータが、マーケティングの効果を評価したり、顧客の行動を理解したり、新製品の開発を導いたりするのに利用されています。そのため、大量のデータを扱う能力は、現在の社会で非常に価値のあるスキルとなっています。そして、その能力を持つためにはSQLの知識が必須なのです。

8.1 データ分析でのSQLの使用方法

データ分析では、まずSQLを使用してデータベースから必要なデータを問い合わせることから始まります。SELECT文を使用して、特定の条件に一致する行を抽出したり、GROUP BY文を使用して、特定のカラムの値に基づいてデータをグループ化したりします。

また、JOINを使用して、複数のテーブルのデータを結合し、より詳細な情報を抽出することも一般的です。例えば、顧客テーブルと注文テーブルを結合することで、特定の時間帯や地域で最もよく購入される商品を特定できます。

さらに、HAVING文を使用して、GROUP BY文で作成したグループに追加の条件を適用することも可能です。これにより、例えば、特定の金額以上の注文を行った顧客だけを抽出するなどの複雑なクエリを簡単に実行することができます。

8.2 SQLを用いた高度な分析手法

SQLは、基本的なデータ抽出や集約操作だけでなく、より高度な分析手法を実行するための機能も提供しています。たとえば、ウィンドウ関数は、データセット全体に対する操作（例えば、ランキングや累積合計）を実行するのに役立ちます。

また、Common Table Expressions（CTE）は、一時的な結果セットを作成し、それを同じSQLクエリ内で何度も使用することを可能にします。これにより、複雑な問い合わせをより読みやすく、管理しやすい形に分割できます。

さらに、CASE文を使用すれば、特定の条件に基づいてデータを操作する柔軟な操作を行うことも可能です。たとえば、特定の顧客の購入履歴に基づいて、その顧客を「高価格商品の頻繁な購入者」、「低価格商品のたまの購入者」などのカテゴリに分けることができます。

SQLは、これらの機能により、初心者から上級者まで幅広いユーザーに対して、データ分析のための強力なツールを提供しています。データ分析の技術は進化し続けていますが、その根底にあるのはやはりSQLの基本的な概念であり、これらを理解しておくことが何より重要です。

9. データベースの設計

この章では、データベースの設計に焦点を当てます。具体的には、データモデリングの概念と、それを可視化するER図について深く掘り下げていきましょう。これらは、効率的なデータベース設計を成し遂げるために極めて重要な要素です。

9.1 データモデリング概念

データモデリングとは、必要なデータとその関連性を整理し、データベースの構造を計画するためのプロセスです。この結果、生じるデータの構造は実際のデータベースの設計となります。

データモデリングは3つの主要なステップからなります。

1. 概念データモデリング – データとその関連性を高レベルで定義し、どの情報が必要とされるのかについての理解を深めます。
2. 論理データモデリング – データの詳細な構造を定義し、属性、主キーや外部キー、テーブル間の関連性などを特定します。
3. 物理データモデリング – どのようにデータがデータベースシステムで保存されるかを決定します。これは、性能最適化やストレージの要件に関連しています。

これらのステップを理解して実施することは、欠陥のないデータベース設計への鍵であり、後の段階で思わぬトラブルを防ぐことに繋がります。

9.2 ER図とその作成

この次に、データモデリングを可視化するための一つの手法であるER図について説明します。

ER図とは、Entity-Relationship Diagramの略で、エンティティ(実世界のオブジェクトや事象)とそれらの間の関係を描くための図です。主に情報システムを設計するために使用され、そのシステムで必要とされるデータとその構造を明確にします。

ER図には通常、エンティティ、属性、リレーションシップという3つの主要な要素があります。

• エンティティ：データベースに保存される情報の実際のもの。（例：顧客、製品など）
• 属性：エンティティを詳細に説明する情報。（例：顧客の名前、製品の価格など）
• リレーションシップ：エンティティ間の関連性。（例：顧客が製品を購入するなど）

ER図の作成はテーブル間の関係を明らかにし、一貫性と精度を持たせることができます。また、ER図は他の人がデータベースの構造を理解するのに役立つ情報源ともなります。

ER図を作成するためには、データベースが必要とするビジネスルールを理解することが第一歩となります。これからデータベースを作成する方は、これらのステップを理解した上でER図を活用することが有効です。

10. SQLの学習リソース

SQLの学習は多くの場合、自己学習で行われます。そのため、適切な学習リソースを探知することが、効率的な学習に繋がります。ここでは、SQL学習におすすめの参考書籍とオンラインリソースをまとめています。

10.1 SQL学習における参考書籍

まずは、手元に置いておきたい参考書籍の紹介です。『SQL初心者がしっかり学べる本』は、例えば、SQLについて一から学びたいと考えている入門者や自己学習者に最適な一冊です。難解な理論を飛ばして、具体的な使い方をすぐにでも学びたい、という方にもオススメの一冊です。

また、『SQL実践入門』は、初心者から中級者までの方が広く学べる本です。利用シーン別のレシピ形式になっており、実際の問題解決に直結する内容が満載されています。

10.2 オンラインで利用できるSQLリソース

次に、オンラインで利用できるSQLリソースを紹介します。現在では、有料・無料問わず、非常に多くのオンラインリソースがあります。

まず、『Codecademy』はインタラクティブな学習が可能で、SQLを始めとする多くのプログラミング言語のコースが存在します。プログラミング初心者から経験者まで、各自のレベルに応じたコースを選ぶことができます。

また、『SQLZoo』はSQLに特化したオンラインリソースで、実際にクエリを書いて実行できる対話型の学習環境を提供しています。初心者向けの基本的なクエリから、実践的な課題まで揃っています。

これらの学習リソースを上手く活用して、一歩一歩自分のペースでSQLの知識を増やしていきましょう。

11. SQLによるキャリアと将来性

データ駆動の時代を迎え、SQLのスキルはますます重宝されるようになってきました。それでは、具体的にそのキャリアパスや将来性について見ていきましょう。

11.1 SQLスキルと職業

最も一般的な職業でSQLスキルが必要とされるのは、データベース管理者(DBA)やデータアナリストなどを挙げることができます。これらの職種ではデータベースの設計、管理、分析といった業務を担当します。しかし、それだけではありません。ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト、ビジネスインテリジェンスアナリストなど、様々な職種でSQLの力を活用することができます。

例えば、ソフトウェアエンジニアの場合、アプリケーションの開発や機能追加などの為にデータベースとアプリケーションとの連携が重要となり、これらの情報を操作するためにSQLが求められます。データサイエンティストやBIアナリストは、データの探索や分析、レポート作成などにSQLを用いることが多くなります。これらのプロフェッションでは、データの抽出、横断検索、集計などのSQLが得意とする操作が頻繁に必要とされる為です。

11.2 SQLの将来性

データは今後もますます増え続け、それを管理・活用するための手段として、SQLの重要性は高まり続けるでしょう。それはSQLが最も普及しているデータ操作言語であり、その普及範囲は非常に広いからです。最新のテクノロジー、例えばクラウドコンピューティングやビッグデータ、AI（人工知能）などでも、データを操作する基盤としてSQLが利用されます。

また、SQLは初心者にも学びやすい言語です。その構文は英語に近く、直感的に理解することが可能です。そのため初心者がプログラミングやデータ分析を学び始める際の第一歩として、また経験者がさらなるスキルアップを図るツールとして、どちらの場合でも優れた選択となるのです。故に、その普及の度合いはさらに増すことでしょう。

続いては、このようなSQLスキルを継続的に習得・維持するための方法についてご紹介します。

12. 結章：SQLの知識を継続的に磨こう

SQLは現代のデータドリブンな世界で重要なスキルの一つであり、私たちが理解し続けるべきものです。さまざまな時代やテクノロジーの変革がある中でも、SQLはその基本概念を維持し続けています。それは非常にプラクティカルで効果的なツールであり、その重要性は今後も増すでしょう。

12.1 継続的な学習の重要性

SQLの知識を習得することは良いことですが、それを継続的に磨いていくことが重要です。なぜなら、技術は常に進化し、新しいフレームワークやツールが登場しています。これはSQLにも当てはまります。新しい関数や構文が追加されていく可能性があり、これらを無視してしまうと、SQLの能力を最大限に活用するチャンスを逃すことになるかもしれません。

さらに、継続的な学習はあなたの能力を鍛え、より困難な問題に取り組む技術を持つことを可能にします。絶えず新しいことに挑戦し、あなたのゾーンを押し広げることで、信じられないほどの進化を遂げることができます。

12.2 SQLスキル向上のためのヒント

それでは、具体的にどのようにSQLスキルを向上させることができるのでしょうか？ここではいくつかのヒントを示します。まず、常に広範で実用的なアプリケーションを見つけ、それらをSQLで解決しようと挑戦してみてください。あなたがデータ分析の仕事をしているかどうかに関わらず、自身のアイデアを実現するためのツールとしてSQLを利用することは価値があります。

次に、新しい事柄にも

で臨むようにしましょう。新しい構文や関数について学ぶことはもちろん、SQL以外のデータベース技術についても学んでみてください。これにより、あなたの視野が広がり、新しい視点から問題を解決できるようになります。

最後に、SQLのエキスパートの解説やチュートリアルを読むだけでなく、自身でSQLのクエリを書いてみることです。自身でSQLを書くことで初めて様々な問題に直面し、それを解決する経験から学びます。また、違う人が書いたSQLを読んで理解し、そのSQLがどのように問題解決に役立っているのかを確認してみることも有益です。

これらのヒントはあなたがSQLのスキルを向上させ、最大限に活用する手助けとなるでしょう。技術は常に進化し続けていますが、原則は（そう、そうです、ちょうどSQLのように）変わらないものです。それらの原則をしっかりと理解し、それらが与えるチャンスを逃さないようにしましょう。