ちゃんと人間が書いています。 Claude Codeをこれから使い始める初学者の方から、 すでに使っているけれど もっと活用したい上級者の方まで、 幅広く対象にしています。 2026/02/18時点のAnthropic公式のベストプラクティスと、私の開発の知見を元にまとめています。 上から順に読んでいけば、誰でもプロになれるように書きました。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさん、ClaudeCodeを使っていますか? (「バチバチ使いこなしているぜ!」という方は読んでも意味ないので、この記事は閉じてください!) 私はClaudeCodeが好きで、業務はもちろん日常生活でもほぼ毎日使っています。なるべくClaudeCodeに仕事をさせるように、設定やSkillを日々いじくり回しています。 ただ、ClaudeCodeは便利な反面、難しいツールでもあります。難しい理由は「機能の豊富さ」と「爆発的なアップデート速度および頻度」から来ていると思っています。気を抜くとすぐに自分の知らない機能が増えています。私もな
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社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code を安全に使おう勉強会 」を開催しました。 Claude Code をセキュアに使う上での、 基本的な考え方や権限/サンドボックス機能の紹介、簡単なデモを実施しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 以下勉強会で連携した設定サンプルです。 Claude Code を安全に使おう勉強会: 補足資料 - Gist スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 イントロ 勉強会の目的やアジェンダ、スコープについて話します。 勉強会の目的 Claude Code (に限らず、AIエージェント) はとても便利です。 しかしリスクもあり、暴走もします。 この勉強会では、 Claude Codeが適切な範囲で適切に動けるような、 ガードレールの敷き方 を学
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD(テスト駆動開発)を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole
カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
連載目次 Anthropic公式が提供するオンライン講座「Anthropic Academy」に、AI開発ツール「Claude Code」などで利用できる新しい概念「エージェントスキル(Agent Skills)」を解説するコースが追加された。動画の公開日から判断すると、このコースは最近(2026年3月初旬ごろ)公開されたものとみられる。なお、このコースは無料で受講できる。 エージェントスキルとは、Claudeに特定のタスクを実行させるための指示や処理手順を「スキル」として定義し、必要な場面で再利用できる仕組みである。これにより、毎回同じプロンプト(指示文)を書く必要がなくなり、AIエージェントの作業を効率化できる。 Claude Codeでは、エージェントスキルという仕組みにより、よく行う作業の手順や指示を「スキル」としてあらかじめ定義しておき、必要なときに呼び出して実行できる。例えば、
はじめに AIで開発は本当に速くなったのか? 「AIを使えば開発が速くなる」 このフレーズ自体は、もう聞き飽きるほど目にしてきました。 実際、コード補完は賢いし、ちょっとした関数やエラー修正なら一瞬で解決することもあります。 でも本当に“開発全体”は速くなりましたか? コードを貼り付けて修正してもらう。 生成されたコードをコピペする。 動かない。 足りなかった前提を説明し直す。 気づけば、コンテキストの説明に時間を使い、差分の確認に神経を使い、結局自分で修正する。 そんな経験ないでしょうか? AIは優秀ですが、「ワークフローに組み込まれていないAI」は、強力な検索エンジンとあまり変わりません。 私はClaude Codeを個人開発に導入する際、プロンプトを工夫するのをやめて、AIが迷わない構造そのものを設計することにしました。 その結果、Issue作成、実装、PR作成までを一貫して任せられ
Anthropic Claude Codeのnpmパッケージにソースマップが含まれ、1,902ファイル・51万行超のTypeScriptソースが公開状態に。未公開プロジェクト「KAIROS」や107個のフィーチャーフラグなど、内部コードの全貌を解説する。 Anthropicが「うっかり」自社ツールの中身を全公開した Anthropicが提供するAIコーディングツール「Claude Code」の中身が丸見えになった。 ハッキングされたわけではない。Anthropicが自分でnpm(JavaScriptのパッケージ管理システム)にコードを公開するとき、「ソースマップ」という本来含めてはいけないファイルを一緒に入れてしまった。いわば設計図を製品と一緒に箱に入れて出荷してしまったようなものだ。 発見したのはセキュリティ研究者のChaofan Shou氏。対象は @anthropic-ai/clau
その②:通知をONにする モデルが強化されるにつれて、長時間の作業を自律的に行えるようになっています。その間、人間がずっと見ている必要はないため、作業が終わったら通知で連絡をもらうように設定しましょう。 個人的に参考になったブログはこちらです。 その③:音声入力を活用する 音声入力なら、タイピングの 3 〜 4 倍の情報量を、背景や意図を含めて自然に伝えられます。入力の負担が減って思考に集中できます。 個人的に参考になった動画はこちらです。 2. CLAUDE.md を作成し、育てる CLAUDE.md とは? CLAUDE.md は、Claude にプロジェクトの背景知識(コンテキスト)を持たせるための設定ファイルです。通常、AI は会話のたびにプロジェクトの構成やルール(コーディング規約など)を忘れてしまうため、毎回説明する必要があります。しかし、プロジェクトのルートディレクトリに C
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3(Opus)が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
はじめに 2026年1月、Anthropicが「The Complete Guide to Building Skills for Claude」という32ページのPDFを公開しました。 スキルとは、Claudeに特定のタスクを一貫して実行させるための仕組みです。Markdownファイルをフォルダに入れるだけで、Claudeの振る舞いを変えられます。プロンプトのコピペや毎回の説明が不要になる、いわば「再利用可能なプロンプト」です。 このガイドは中身が濃いものの、32ページのPDFを英語で通読するのはなかなか骨が折れます。この記事では、ガイドの核心を要約し、実務で使うときに本当に効く部分を解説します。 対象読者 Claude Code / Claude.ai を業務で使っている方 毎回同じ説明を繰り返すのが面倒な方 MCPは知っているけど、スキルはまだ触っていない方 この記事で得られること
AIを使ったスライド作成は以前から可能でしたが、作った後に編集できないという課題がついて回りました。例えばNotebookLMでは、多彩なデザインのスライドをpptxファイルとして出力できるものの、各ページが1枚の画像として埋め込まれるため、文字や図表を後から修正するのが困難です。 その点、Claudeで作成したスライドはパーツごとに分かれたpptxファイルとしてダウンロードできるため、PowerPoint上でそのまま編集できるのが大きな強みです。さらに、専用のスキルを活用すれば、洗練されたデザインのスライドを安定して繰り返し生成できます。 本記事では、このパワポスライド作成用スキルの作り方と使い方を解説します。今回作成したスキルも公開しますので、ぜひご活用ください。 1.パワポスライド作成用スキルの作り方(1) 参考にするスライドの準備最初に、参考にするスライドやスライド作成のためのプロ
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
非エンジニアの私でも実践できた! ObsidianとGemini CLIで、あなたのノート術は劇的に変わる 「第二の脳」として無限の可能性を秘めたツール、Obsidian。 しかし、そのあまりの自由さゆえに、私たちはいつしか「思考する」ことよりも「整理する」ことに頭を悩ませてはいないでしょうか。 ファイル名の迷宮: 「このノート、後で探せる名前はなんだろう…」 フォルダ分けの深淵: 「このメモは『アイデア』?それとも『タスク』?」 美学という名の呪縛: 「自分で決めたルールだけど、守るのが正直しんどい…」 私自身もエンジニアではありませんが、この「小さな面倒」の積み重ねが思考の勢いを削いでしまう感覚に、ずっと悩まされてきました。 そんな中で試行錯誤の末にたどり着いたのが、先日発表された、GoogleのAIアシスタント「Gemini CLI」との連携です。 この記事では、専門知識がなくても使
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 AI企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット([GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O))や、アマゾン・ドット・コム([AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O))が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
Anthropic のグロースマーケティングチームが Claude Code で広告コピー自動生成、Figma プラグイン自作、MCP サーバー構築、メモリシステムによる A/B テスト改善を実現した事例。非技術者 1 人で広告作成した手法 Anthropic が公式ブログで、社内チームが Claude Code をどう使っているかの事例を公開した。中でもグロースマーケティングチームの使い方がえぐい。しかも全部、真似できる X で毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Claude Code テクニックを中心に情報を配信しています 再現してみた。Figma プラグインとサブエージェントを作る 2026/02/22。具体的な方法はこちらに書きました!↓ このチームは検索広告、SNS 広告、アプリストア、メールマーケティング、SEO を担当していて、驚くのは「非技術者 1 人のチーム」というこ
アップルが開発中の次世代Siriは、グーグルの大規模言語モデル「Gemini」を活用することになるようだ。米メディアBloombergが11月5日に報じている。 同紙によると、アップルはグーグルが開発した1兆2千億パラメーターの大規模言語モデルを採用し、年間約10億ドル(約1570億円)を支払う契約を結んだという。 パラメーターとは、AIモデルが質問を理解して応答する能力を測る指標だ。一般的にパラメーター数が多いほど高性能になるが、訓練方法やアーキテクチャも性能に影響する。Bloombergによれば、グーグルのモデルはアップルの現行モデルのパラメーター数を「大幅に上回る」という。 ちなみに現在のクラウド版Apple Intelligenceは1500億パラメーターを使用しているが、アップルが開発中の他のモデルの具体的な数値は明らかになっていない。 アップルはGeminiを要約機能や複数ステ
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう?と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう!ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました! 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・? 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額$20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
Anthropicは10月16日(現地時間)、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ(ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答)を繰り返したかの回数です。 v1(新規作成)の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python(32.9 秒)と Ruby(33.2 秒)が僅差でトップ、JavaScript(36.0 秒)が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua(96.4 秒)や OCaml(80.9 秒)も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
最近もっぱら Roo から Claude Code をメインに移しているが、その界隈の進歩は今までの変化とは明らかに質が違うという感覚がある。それを今の時点で言語化しておきたい。 最初にいっておくと、自分はシンギュラリティ論自体には否定派というか、シンギュラリティが来たところで世の中の問題の大多数が解決されるとは思っていない。(特にレイ・カーツワイルは典型的なフェイク野郎だと思っている) 実現したところで、そんなものかになるという程度の話だと思っている。実現したところで、シンギュラリティ万能論者はゴールをずらし続けることで否定するだろう。終末論はいつもそうだ。 という前置きの上で、今確実に転換期を迎えている AI とプログラミングの話をしたい。 特異点があるとしたら、今はその瀬戸際。 tl;dr Claude Code は Claude Code によって 90%が開発されている その改善
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ(原文ママ)。 システム:あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
はじめに 「Skillを自作したいけど、毎回ゼロからSKILL.mdを設計して詰む」 Claude Codeを使っている方なら、一度はこの壁にぶつかったことがあるのではないでしょうか。 Anthropicが公開している skill-creator は、まさにこの問題を解決するための「Skillsを作れるSkills」です。自然言語で対話しながら、Claudeが自動でSkillのフォルダ構成・SKILL.mdファイル・必要なスクリプトを生成してくれます。 この記事では、skill-creatorの導入から実際の使い方、そして活用時の注意点までを体系的に解説します。 この記事で解決できる課題 SKILL.mdの書き方がわからない Skillのディレクトリ構成で毎回迷う 作ったSkillがバリデーションエラーで動かない Progressive Disclosure(段階的開示)の設計原則が理解で
Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い Claude Codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をClaude Codeに読み込ませたら、Claude Codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements(機能要件)・design(設計)・tasks(タスクリスト)を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が
1. はじめに Claude Code は、Anthropic が開発したコマンドライン上で動作する agentic coding ツールです。agentic coding とは、AI が自律的にコードを読み書きし、テストの実行やファイル操作、Git 操作などを組み合わせながら、開発者と協働してソフトウェア開発を進める手法を指します。 Claude Code は意図的に低レベルで設計されており、特定のワークフローを強制せず、開発者が自由にカスタマイズできる柔軟性を提供します。この設計思想により、様々な開発環境やプロジェクトに適応でき、スクリプト化や自動化にも対応できるパワーツールとして機能します。 本記事では、Claude Code の効果的な環境セットアップから始まり、基本的なワークフローの確立、最適化技術、そして高度な自動化やマルチインスタンス運用まで、段階的に実践的なベストプラクティ
Claude Codeのドキュメントやブログには有益な情報がたくさん書かれていますが、量がとてつもないです。また、日本語のページの更新が遅く、英語のページに最新の情報が書かれています。 この情報を全て追っていくのは非常に時間がかかるため、この本ではClaude Codeのドキュメントやブログなど、全ての情報を集約してカテゴリごとにまとめています。 これからClaude Codeを触ってみようとしている人、今Claude Codeを触っている人、Claude Codeの理解を深めたい人などはぜひ興味ある章から読み進めて下さい。 辞書的に使用してもらいたいので、最初から読んでいくのではなく気になる章や自身が必要としている情報を見るようにして下さい。 まとめているドキュメントは以下です。 ・https://platform.claude.com/docs Claude APIやSDKを使った開発
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない?」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル(LLM)だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは? 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
Claude Codeを使い始めて、様々な発信をしてきました。今回は「Agent Skills」について。これも設定しておくと、Claude Codeがグッと使いやすくなる機能です。 Claude Code の settings.json は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude Code の CLAUDE.mdは設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude Code の .claude/commands/**.md は設定した方がいい - じゃあ、おうちで学べる Claude CodeのHooksは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる Claude CodeのSubagentsは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる はじめに 「このプロジェクトではpython-pptxを使ってスライドを作って」「SQLは必ずこのフォーマットで書いて」
●この記事のポイント 生成AI市場で続いてきたOpenAIの「一強体制」が揺らいでいる。2026年、アンソロピックは約300億ドル(約4.6兆円)を調達し、売上は前年比10倍と急拡大。法人向けAI「Claude」や自律型エージェント「Cowork」が企業導入を加速させている。一方、グーグルは100年債を含む社債発行で約200億ドル(約3.1兆円)を調達し、AIインフラ投資を強化。AI競争は技術優位から資本力・収益性重視へと転換し、業界構造は「アンソロピック」「グーグル」「OpenAI」の三極体制へ移行しつつある。AI覇権は“資本戦争”の局面に入った。 生成AIが世界を一変させたChatGPTの登場から約3年。市場を牽引してきたOpenAIの「独走体制」に、いま明確な綻びが見え始めている。 その最大の要因が、同社の元メンバーらが設立したアンソロピック(Anthropic)の急成長だ。加えて、
新年明けましておめでとうございます。 年明け早々ですが、昨年の私が「これは良かった」と思ったClaude Code開発テクニックについて、記録に残しておきます。 1. 前提 昨年は会社で使っているSaaSサービスからMarkdownファイルを生成するツールを複数作成していました。 この他にも、Amazon SNSへ送信するメール本文整形LambdaをClaude Codeと一緒に作成しました。 2. Skills Skillsは良かったです。 最近は「会社で使っているSaaSサービスからMarkdownファイルを生成するツール」を作成していますが、これをSkill化しました。 作成にあたってはAnthropics公式のskill-creatorを使用しました。 新しいCLIツールを開発したときは、最後に振り返りをお願いして、Skillを改善できるか検討しています。 まだ「スラッシュコマンド
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