サンプルとして、本フォームの簡単な説明を載せます。
＊調査を実施する差異には、ここで調査の概要を説明します。

１．サンプルフォームについて

　本フォームはPythonのライブラリであるFlaskを用いて作成されています。マトリックス形式の調査と機械学習を組み合わせることができます。

２．回答データの処理方法について

　回答されたデータに対しては、個別のIDが付与され、全てのページ・フォーム間で紐づけることができます。データを出力する仕組みとしては、Google Cloud Storageなどを用いることで、csvで簡単に書き出すことができます。

３．本フォームのデプロイについて

　DockerイメージをGoogle Cloud Runを用いてデプロイしています。Google Cloud Runは同時アクセスに対応することが可能で、大きいサイズのメモリーを設定することで、機械学習の大きいサイズのモデルを読み込むこともできます。同時アクセスを好きなタイミングで増やすこともでき、慣れればデプロイも簡単にできます。

４．条件分岐や群分けについて

　FlaskではSubmitのValueに応じて提示するページを分けたり、回答内容によって提示するページを変えたり、ランダムにページを提示することができます。

以下のようにチェックボックスを設定することで、
同意の確認をすることもできます。

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