主題：パソコン講座 PowerPointプレゼンテーション作成の基礎
講師：増田 健太 技師 (京都大学医学部附属病院)
  昨今、学会や研修会で講演を行う際に35mmスライドを用いることはほとんどなくなってきており、Microsoft PowerPointでのプレゼンテーションが多く使用される。
  受講者には、見本となる4枚のスライドからなるプレゼンテーションと同じものを一から作成してもらった。一枚一枚のスライドの中にテキストボックスやコンテンツを配置していき一つのプレゼンテーションを作成するにあたっての手順には様々なものがあるが、PowerPointに用意されているツールをできるだけ使用して簡便に作成できる手順を紹介した。
  また、35mmスライドではなくPowerPointを使う最大の利点の一つで、最近多く使われつつあるアニメーションを含むスライドも作成してもらい、順を追って作成していけば誰にでもある程度のアニメーションを使えることを知ってもらった。
  以下にプレゼンテーション作成に用いた技術を記す。
    ･PowerPointの起動
    ･スライドのデザイン･レイアウト･背景の決定(デザインの配色･背景の塗りつぶし効果)
    ･テキストボックス(フォントサイズ･フォントスタイルの変更)
    ･コンテンツの挿入
    ･テキストボックス(段落下げ･箇条書きの段落記号)
    ･オートシェイプの追加(大きさ･塗りつぶし･線の変更)
    ･オートシェイプへのテキストの追加
    ･図形の調整/配置･整列
    ･アニメーションの設定(種類・開始・方向・速さ・タイミング)
    ･スライドショーの実行

　今回、受講者が3人と非常に少なかったので、前面スクリーンを使用せずに講師・受講者が並んで座って配布資料の説明をしながら、それに従い各人がプレゼンテーションを作成していき、疑問点はその都度質問してもらう形式とした。多くの質問が出たが少人数であったために終了時刻の約30分前には予定していた内容を終えてしまったので、残り30分くらいは配布資料に記載されていない内容(PowerPointに限らず)についての解説をしたり質問を受けたりする時間とした。話題は尽きることなく終了時刻となり、有意義な時間だったのではないかと思われる。

平成21年02月04日報告：増田　健太

主題：分散分析
講師：大森　崇　准教授（京都大学大学院医学研究科社会健康医学専攻）
　今回は医療統計学シリーズ最終回となる第6回の講演会となる。
主題は「分散分析」で、2群の比較をする際のt検定の復習と、3群以上での差を検定するための分散分析についての講演であった。
◎平均値の差の検定(t検定)
t検定は、平均値の差を検定する手法でもっともよく用いられるもので、手順の概略は以下のようなものである。
1)帰無仮説を設定する
「もしもこうであったら」という仮説
通常は示したいことの逆を帰無仮説とする
「2群のそれぞれの平均値には差がない」
2)有意水準αを決める
慣例的に通常は(両側検定で)α＝5%
3)データからt値を計算する
t＝平均値の差/平均値の差の標準誤差
4)帰無仮説に基づくt値の分布を作る
同じ研究を何度も繰り返してt値を計算すると、その都度t値は異なる
そのt値の分布を考える
5)p値を計算する
手順3)で計算されたt値が、手順4)で考えた分布図のどのあたりに位置するかを計算する(＝p値)
6)p値が小さい場合は、帰無仮説が間違っていたのであろうとみなす
手順5)で得られたp値を有意水準αと比較し以下のように解釈する
●p値が小さかった場合
△帰無仮説(差が0)が起こりえないわけではないが起こる可能性はわずか
△帰無仮説が間違っていたと考えることにする
△帰無仮説を棄却する
●p値があまり小さくなかった場合
△帰無仮説を棄却する根拠はないとする
△差がないことを示せたわけではない!!
◎3群以上の平均値の比較
2群の平均値の差を比較するときには前述のt検定を用いることができるが、3群以上となるとt検定は使うことができない。
そこで利用されるのが分散分析である。その中の一元配置分散分析の手順のは以下のとおりである。
1)帰無仮説を設定する
「もしもこうであったら」という仮説
通常は示したいことの逆を帰無仮説とする
「3つのグループで平均値は同じ」
2)有意水準αを決める
慣例的に通常は5%
(t検定とは異なり両側検定は通常考えない)
3)データからF値を計算する
F値＝平均値の分散/誤差の分散
(詳細な式は省略)
4)帰無仮説に基づくF値の分布を作る
同じ研究を何度も繰り返してF値を計算すると、その都度F値は異なる
そのF値の分布を考える
5)計算されたF値よりp値を計算する
手順3)で計算されたF値が、手順4)で考えた分布図のどのあたりに位置するかを計算する(＝p値)
6)p値が小さかった場合は、帰無仮説が間違っていたとみなす
手順5)で得られたp値を有意水準αと比較し以下のように解釈する
●p値が小さかった場合
△帰無仮説(平均値が3つのグループで同じ)が起こりえないわけではないが起こる可能性はわずか
△帰無仮説が間違っていたと考えることにする
△帰無仮説を棄却する
●p値があまり小さくなかった場合
△帰無仮説を棄却する根拠はないとする
△平均値が全て同じだということを示せたわけではない!!
◎多重比較について
分散分析にて注意が必要なのは、手順6)でp値が小さかった場合、「3つのグループに差がない」ということが棄却されたのみであって、どのグループ間に差があるのかは知ることができないということである。
それでは以下のようにt検定を行えばいいのであろうか。
−群1 vs 群2 (α＝5%)
−群2 vs 群3 (α＝5%)
−群3 vs 群1 (α＝5%)
しかし、この方法は妥当ではない。なぜならα＝5%の検定を繰り返すと
3群の平均値が同じであるときに
誤って少なくとも1回棄却されてしまう確率が、約14.3%に跳ね上がってしまう
その理由は
・1回の検定で2つの群間に差がないときに
　(正しく)棄却されない確率＝1−0.05
・3つの群で平均値が同じの場合に、
　3回の2群比較の検定を繰り返した時に、
　すべて棄却されない確率＝(1−0.05)^3
・3回検定を繰り返し、少なくとも1回は
　棄却されてしまう確率＝1−(1−0.05)^3
＝14.3%
つまり、検定を繰り返すことにより、個々の検定の有意水準がαであっても全体としての有意水準がαよりも大きくなってしまい、本当は平均値が同じなのに繰り返しの検定のどこかで誤って有意と判定されやすくなってしまうという問題がある。
「下手な鉄砲数撃ちゃ当たる」ということである。
その対処法としては、
○有意水準やp値を調整してt検定を行う
代表的なものとしてBonferroniの方法
個々の検定の有意水準を、検定の回数で割る
つまり有意水準を5/3%とする
シンプルでよく使われるが、個々の検定が厳しすぎるので有意差がでにくくなる
○多重比較をぜんていとした検定を用いる
Tukey-Kramerの検定(名前のみ紹介)
Dunnettの検定(名前のみ紹介)

平成20年03月26日報告：増田　健太

主題：検査法の評価
講師：大森　崇　准教授（京都大学大学院医学研究科社会健康医学専攻）
　今回は医療統計学シリーズ第5回の講演会となる。主題は「検査法の評価」で、新しく開発された検査法や改良された検査方法を評価するための方法としての、感度 0〜20箱/年 51人
なし 67人
合計144人
4つの喫煙習慣グループそれぞれについて尤度比を求める(疾患あり確率/疾患なし確率)と
尤度比 喫煙≧40箱/年 20.43
20〜40箱/年 1.01
0〜20箱/年 0.55
なし 0.76
とある臨床現場にて、ある患者の状態から気道閉塞であろう確率は約10%と思われた。
(これを事前確率という)
そして喫煙習慣を尋ねると、「40箱/年以上」ということが判明した
喫煙習慣を知った上で、その患者が気道閉塞である確率はどの程度だろうか？
(これを事後確率という)
事後オッズ計算の公式
事後オッズ = 尤度比×事前オッズ
手順(1)「確率のはなし」の項にあったように
事前オッズ = 事前確率 / (1-事前確率) = 0.1 / (1-0.1) = 0.11
手順(2)事後オッズ計算の公式により
事後オッズ = 20.42 × 0.11 = 2.27
手順(3)「確率のはなし」の項にあったように
事後確率 = 事後オッズ / (1+事後オッズ) = 2.27 / (1+2.27) = 0.69
以上の手順により、この患者が気道閉塞である確率は69%と求めることができる。
感度・特異度ではこの予測をすることは不可能であり、
また、陽性予測度・陰性予測度は、有病割合に依存してしまう。
しかし、尤度比を用いた予測によりこの目的は達成可能である。
実際の臨床現場ではこの3手順を踏むことは煩雑であり、ノモグラムが用いられている。

◎ROCプロット
診断に用いたい検査値は「陽性・陰性」という場合だけでなくしばしば連続した値をとる。
良い診断を行うために、どの値をカットオフにすべきかが問題となる。
例)骨髄移植を受けた患者で急性GVHDとなった17名と、ならなかった20名のある検査の測定値を調査
この測定値をある値で2つのカテゴリーに分け、患者が急性GVHDであるかどうかの指標としたいというような場合に、ROC曲線というものが用いられる。
カットオフ値をいろいろに変化させてみて、それぞれについて感度と特異度を計算し感度を縦軸、1-特異度を横軸にプロットしたものをROC曲線という。
実際のROC曲線の図は省略するが、以下のようなことがいえる。
・曲線が左にいくほど、上にいくほどよいカットオフ値
・45度線より上でないと意味はない
・感度と特異度のどちらを重視するかによって、異なるカットオフ値が選択されることもある

平成20年02月22日報告：増田　健太

主題：管理図による検査データの精度管理
管理図の数理とその見方
講師：大森　崇　准教授（京都大学大学院医学研究科社会健康医学専攻）
今回は医療統計学シリーズ第4回の講演会となる。　
主題は「管理図による検査データの精度管理」で、実際の臨床検査業務においても必須となる管理図について数理的な背景も交えて解説していただいた。
○位置と尺度の指標
　データを要約する指標として次のようなものがある。
・平均値
・標準偏差
・分散
・範囲
　これらの指標はあるデータ集団に対して一つ導き出される値であるが、そのデータ集団を複数回とると、それらの指標もその都度変化する(ばらつく)。
そのような指標のばらつきを示す指標のことを「標準誤差」という。
○正規分布
　正規分布の特徴としては、次のようなものがある。
・かたちは左右対称で、全て足すと1になる
・二つのパラメータ(一般的にはμとσ)があり、それが決まると正規分布のかたちが一つに決まる
・μ±σの間に68.3%のデータが入る
・μ±σの間に95.5%のデータが入る
・μ±σの間に99.7%のデータが入る
　誤差を伴う測定値の理論的な分布として、正規分布を利用することで、おおよその範囲にどれだけのデータが入るのかを推定することが出来る。
○管理図のみかたる高血圧患者を、降圧薬として利尿剤が使われたかどうかで分類し、高尿酸血症を発生するかどうかを追跡
コホート研究の特徴
　観察の時間的順序と因果の順序が同じ
　実験に近い
　費用0.008〜0.13　となった
　結論としては、どちらも役立たずである。つまり、
ケース1「少なすぎる悲劇」
大きな差がある可能性は高い
しかし、差がないことも否定できない
ケース2「多すぎる喜劇」
差がないことは否定できる
しかし、ほとんど差はない
　大きい差があるときは統計的に有意となって、たいして差がないときは統計的に有意とならないような、そんなサンプルサイズを求めるにはどうしたらよいのだろうか。
　リスク差＝プログラム実施グループの禁煙割合と未実施グループの禁煙割合との差
　βエラー＝本当は差があるのに「差がある」ことを見逃す間違い
　検出力　＝1−βエラー
とすると、サンプルサイズとリスク差と検出力の三者には一定の関係が成り立つ。
　(今回の講習会では式は省略)
　つまり、
　(1)サンプルサイズと真のリスク差とが決まると、検出力が計算できる
　(2)サンプルサイズと検出力が決まると、検出できるぎりぎりの真のリスク差が計算できる
　(3)検出したい真のリスク差と検出力を決めれば、必要なサンプルサイズが計算できる

平成20年01月17日報告：増田　健太

主題：疫学と医療統計学-疫学研究の古典的な事例と考え方について-
講師：佐藤　俊哉　教授（京都大学大学院医学研究科社会健康医学専攻）
　情報システム分野では今年度、京都大学から医療統計学の先生を招いて6回シリーズにて医療統計の講演会を開催するが、その第一回の講演会である。
　第一回は「疫学と医療統計学」という主題で、古典的な疫学研究の事例と、よく誤解されやすい検定という二つの柱について解説していただいた。
　統計学というと難しい数式が出てきて、といったイメージが強い中、そういうものは一切なく、実際の事例をもととして簡単な計算のみにて分かりやすく解説され、聴いていて楽しい、時間を忘れるような二時間であった。受講者は少なかったが、熱心に耳を傾ける様子がうかがわれた。
　以下に、第二回から初めて参加される方のために今回の講演内容を記す。
　11月17日まで期間限定でWeb公開している第一回講演会資料も参照されたし(URLは行事案内文に記載)。
1.疫学研究の事例
　「アスピリンとライ症候群」の両者に因果関係があるのかどうかという事例。
　1980年代はじめに4つのケースコントロール研究が行われ、アスピリンを含む製剤を投与された乳幼児はライ症候群のリスクが増加するというエビデンスが示された。このエビデンスではオッズ比は10倍であった。
　このエビデンスに対して、疫学研究においてよく見られるようなお決まりの反論がいくつか出された。
1.アスピリンはライ症候群の初期症状治療のために使われたもの
2.ライ症候群の素因のある子供にアスピリンが使用された
3.ライ症候群患児の親はアスピリンが使用されたことを思い出しやすい
4.アスピリンを投与された子供はライ症候群と診断されやすい
5.ライ症候群にアスピリン使用があると報告されやすい
　しかし、このようなお決まりの反論があったからといって10倍のオッズ比を打ち消すほどのものになるのだろうか？
　観察研究の結果だけから、因果関係を証明することはできない。では因果関係はいつになったら示されるのだろうか？
　この事例においては結局、因果関係は示されないまま米国小児科学会、公衆衛生局長は1982年に「急性ウイルス感染症の小児に対し、アスピリンの使用を避けること」という勧告を行った。因果関係についての十分な証拠というものはありえないことから、因果関係が証明されていないからといって公衆衛生対策を遅らせてはいけない、という考え方に基づくものである。
　その勧告によってライ症候群の発症がどうなったかというと、勧告前は年間250名から500名の乳幼児が発症していたのに対し、勧告後は年間100名以下の発症にまで減少した。
　かつてBiostatistics(生物統計学r> 　・1,000,000名追跡したら�行うのとを比較すると、マウスのみの作業がいかに時間を要し、効率が悪いものであるのかが見えてくる。この効率悪い作業を続けるのは、その個人の貴重な時間を無駄に費やすのみなら良いが、それによって意味のない残業が発生してしまうならば、病院や企業経営にも影響を及ぼしかねない。ショートカットキーは覚えにくいとよく言われる。全てのショートカットキーを一度に覚えることなどは誰にもできるものではなく、地道に一つずつ覚えるしか道はない。また机上でいくら学習しても、それを実際に使用できることにつながるとは限らないので、やはり実践において「もっと効率よくできる方法はないものか」と模索することが肝要である。そういう模索を反復することによってその技術は必ず身につく。「いまこうして時間をかけてしている作業は、無駄ではないのか？」と常に自らに問いながら仕事に取り組むことがこれからの臨床検査技師にも必要となってくるはずである。

平成19年03月21日報告：増田　健太

主題：パソコン講座　タッチタイピング入門
講師：増田　健太　技師（京都大学医学部附属病院）
　今日、多くの病院で電子カルテが導入されていることにともない、臨床検査の領域においてもキーボードで文字を入力する機会が増えてきて、文字入力しないでは成り立たないような場面に多々遭遇する。しかし実情では、キーボードを見ながらの文字入力に時間を割かれてしまい、本来の臨床検査技師の正確で精密な検査を迅速に臨床へ返すという使命のうち、"迅速に"という一面が多少なりとも阻まれている感が否めない。我々は検査という業務を遂行するために毎日検査室へ来ているのであって、パソコンを触るために来ているわけではない。できるだけ検査以外の部分に割かれる時間を短縮することが、結果的にはさらなる診療支援となるものであり、そのためにタッチタイピングという技術は欠かせないものである。そういった観点から、今回"タッチタイピング入門"という主題にて講習会を開催し、この1回の講習会だけではなかなかマスターできないものではあるが、参加者にはその手始めとなる内容にて練習に取り組んでいただいた。

平成19年01月05日報告：増田　健太

主題：パソコン講座　Excel講習会〜関数〜
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　Excelを用いて行う様々な繰り返し作業を、関数を用いてより効率的にするための、基本的な関数から一歩進んだ関数までを解説していただいた。
・関数を使うメリットとは
・関数の種類
　　財務・日付/時刻・数学/三角・統計・検索/行列・データベース・文字列操作・論理・情報エンジニアリング
・構文の基本
　　引数、関数名
・引数の種類
　　数値・数式・文字列・論理値・セル参照・関数・エラー値・配列
・演算子の種類
・エラー値の種類
・ネストした関数
・基本的な関数
COUNT,COUNTA,COUNTIF
MAX,MIN
AVERAGE,MEDIAN,QUARTILE,MODE
LARGE,SMALL
STDEV,STDEVP,VAR,VARP
・データベース関数
DSUM,DAVERAGE
DCOUNT,DCOUNTA
DMAX,DMIN
DGET,DPRODUCT
DSTDEV,DSTDEVP
DVAR,DVARP

平成19年01月05日報告：増田　健太

主題：パソコン講座　Excelでのデータベース処理
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　表計算ソフトの中でも最もよく利用されるMicrosoft Excelを用いて大量のデータを効率的に処理するために必須となる技術について解説していただいた。
・データベースとは
　　フィールド名
　　レコード
　　フィールド
　　リスト
・Chapter1:基本
　　名前の定義
　　単票形式(データフォーム)での入力
　　ウインドウ枠の固定
・Chapter2:入力と加工
　　列の非表示
　　TabキーとEnterキー
　　オートコンプリート機能
　　ユーザー定義の表示形式
　　ふりがな
　　文字列の連結
　　条件付き書式
　　検索
　　置換
　　入力規則
　　郵便番号辞書
・Chapter3:並べ替えと抽出
　　昇順で並べ替え
　　降順で並べ替え
　　並べ替え
　　並べ替えオプション
　　オートフィルタ
・Chapter4:集計
　　特定の項目の小計と総計
　　集計の解除
　　集計結果のデータのみコピー

平成19年01月04日報告：増田　健太

主題：パソコン講座　PowerPoint　プレゼンテーション作成の基礎
講師：増田　健太　技師（京都大学医学部附属病院）
　「PowerPoint プレゼンテーション作成の基礎」の主題にて実技講習会を行った。参加者には、講習会前半は大学や専門学校などでの講義にPowerPointを用いる場合の講義資料を、また後半は学会で発表を行う場合のプレゼンテーションを作成してもらった。前半は新しいプレゼンテーションを一から作ることを眼目とし、また後半は、ある程度完成したプレゼンテーションをそれぞれの好みにカスタマイズすることを中心とした。二つのプレゼンテーションを作成するにあたって必要とするスキルを以下に示す。
・スライドの新規作成
・スライドマスタ(箇条書きの行頭文字)
・テキストボックスの挿入
・図の挿入
・オートシェイプの挿入
・新しいスライドの挿入
・組織図の挿入
・表の挿入
・表の編集(罫線・セルの塗りつぶし)
・Wordからテキストの挿入
・スライドのデザイン変更(配色)
・スライドの背景変更
・Excelからグラフの挿入
・テキストを入力(段落)

平成18年10月14日報告：増田　健太

主題：パソコン講座　Excelを使っての文書作成
講師：増田　健太　技師（京都大学医学部附属病院）
　「Excelを使っての文書作成」の主題にて実技講習会を行った。文書作成によく使われるMicrosoft WordではなくMicrosoft Excelを使うことのメリットを生かして文書を作成することを重視して解説を行った。「精度管理調査申込書」「アンケート報告書」「好中球の核の左方移動と右方移動」の3題の文書を参加者には作成してもらい、その作成手順の随所に様々な機能を使用し、またExcel特有の機能をも用いることによって、効率よい文書作成を目指した。
・ページ設定
・テキストボックス
・右揃え、左揃え、均等割付
・行幅、列幅
・グラフ挿入
・セルを結合して中央揃え
・罫線
・ファイルから図の挿入
・図の貼り付け
・フォントサイズ

平成18年10月01日報告：増田　健太

主題：シニアコースのためのExcel知っ得機能
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　今回はExcelのシニアコースの総括としての研修会であった。Micrsoft Excelについて普段行っている作業をいかに効率的にするかを5カテゴリ・35例について実例を挙げてPCを操作しての講習会であった。具体的にはショーットカットキーや、シフトキー、コントロールキーなどを使用した入力、マウスの右クリックの操作、またグラフを作り直すことなく、グラフの種類を変えることても可能であることなどである。同じ結果を得れるのであれば、作業効率を上げた方がよいということ、またExcelには様々な機能がまだまだ隠れていることを実感して頂いたと思う

平成18年02月11日報告：丹羽　紀実

主題：パソコンジュニアコース・ジュニアコースのためのウラ技講座とQ&A
講師：増田　健太　技師（京都大学医学部附属病院）
　今回はExcelのジュニアコースの総括としての研修会であった。
内容を以下に列挙する。
Excel起動、コマンド、編集、セルへの入力、セル内容の削除、セルのコピー・貼り付け、セルの切り取り・貼り付け、元に戻す、名前を付けて保存、セルの削除、既存のファイルを開く、アクティブセルの移動、範囲の選択、行の切り取り、行の挿入、データーベースへの入力、次のデータへ移動、オートフィルタ、検索、置換、ジャンプ、空白セルのみ選択、複数セルへの同じ値の入力、広いセル範囲の選択、グラフの作成、形式を選択して貼り付け、オートSUM、オートフィル、列の挿入、セルの値の結合、列の非表示、セルの結合、オートシャイプ、上付き文字、記号と特殊文字の挿入、罫線、入力規則、条件付き書式、データベースへの入力

平成17年12月16日報告：丹羽　紀実

主題：パソコンジュニアコース・統計学を絡めて2
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　今回はExcelの関数と統計学の基礎と絡めた2回目の研修会であった。
内容を以下に列挙する。
度数分布表、ヒストグラム、平均値、中央値、最頻値、四分位、分散、標準偏差、変動係数、標準誤差、歪度、尖度、標準偏差と標準誤差の使い分け

平成17年12月16日報告：丹羽　紀実

主題：パソコンジュニアコース・統計学を絡めて1
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　今回はExcelの関数と統計学の基礎と絡めた研修会であった。
内容を以下に列挙する。
統計計算はサンプルから母集団を推定する、統計計算できること、統計計算できないこと、誤差（バラツキの原因）、統計学を学ぶのはなぜ難しいか？、度数分布表、Sturgesの公式、階級、階級値、度数、相対度数、累積度数、累積相対度数、ヒストグラム

平成17年11月04日報告：丹羽　紀実

主題：パソコンジュニアコース・関数-さまざまな関数
講師：丹羽　紀実　技師（京都大学医学部附属病院）
　関数の種類、関数の基本、引数の種類、算術演算子、比較演算子、文字列演算子、参照演算子、エラー値、ネストした関数、関数を使うメリット、引数を確認しながらの入力、キーボードからの関数の入力、目的にあった関数の見つけ方、同じ関数を別のセルで利用する、複数のセルに関数を一度に入力する方法、引数のセル範囲を変更する方法、参照するセルを固定する方法（絶対参照、相対参照）、引数の内容をわかりやすく指定する方法、引数に別の関数を指定する方法、引数に複数行・列の表を指定する方法、複数のセルに入ったデータを一度に計算する方法、、より高度な関数を利用する方法

平成17年10月05日報告：丹羽　紀実

平成17年08月26日報告：丹羽　紀実

日時：平成17年07月09日（土）（15:00〜17:00；京都大学医学部保健学科）
参加人数：18（18）人　分類：B-34-10点

平成17年07月11日：丹羽　紀実

平成17年06月21日報告：丹羽　紀実

平成16年12月21日報告：丹羽　紀実

平成16年11月19日報告：丹羽　紀実

平成16年10月29日報告：丹羽　紀実

平成16年09月27日報告：丹羽　紀実

平成16年09月14日報告：丹羽　紀実

平成16年07月13日報告：丹羽　紀実

平成16年01月15日報告：丹羽　紀実

平成15年12月15日報告：丹羽　紀実

平成15年11月28日報告：丹羽　紀実

平成15年10月21日報告：丹羽　紀実

平成15年09月26日報告：丹羽　紀実