今回は、OpenAIが出したGPT-6 Astraを触ってみて、少し前に取り上げたAnthropicのClaude Fable 5.1との使い分けを掘り下げました。
同じプロンプトでLPを作らせると、Claude CodeとCodex CLIは、素のままだとデザインの質に差がつきます。ところがClaude Designを挟んだ途端、評価がひっくり返る。知識のカットオフの違いが、エージェントやオーケストレーションのような新しい概念を扱う作業でどう表れるか、という見立ても出てきます。
阿部さんはGPT-6 Astraをオーケストレーターに据えた側。呼び出したサブエージェントを数秒おきに見に行くせいでトークンが燃える初期の問題、一週間分のリミットが30分で消えた体験、effortをLowに落としてからの落ち着き方まで、実際に起きたことが並びます。長いコンテキストで脱線しない粘り強さを買う阿部さんに対して、僕は指示に従いすぎるところが足かせにもなると見ています。
後半は、Anthropicのサブスクリプションで選べるモデルの顔ぶれと、上限に達したときに何が止まり何が残るのかという設計の違いへ。実力が拮抗した先で効いてくるのは、モデルそのものではないのかもしれません。
【関連リンク】
▼GPT-6 Astra(OpenAI公式ドキュメント)
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
▼Claude Fable 5.1(Anthropic公式発表)
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1
▼Claude Design(公式製品ページ)
https://claude.com/product/design
▼Codex CLI(GitHub)
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同じプロンプトでLPを作らせると、Claude CodeとCodex CLIは、素のままだとデザインの質に差がつきます。ところがClaude Designを挟んだ途端、評価がひっくり返る。知識のカットオフの違いが、エージェントやオーケストレーションのような新しい概念を扱う作業でどう表れるか、という見立ても出てきます。
阿部さんはGPT-6 Astraをオーケストレーターに据えた側。呼び出したサブエージェントを数秒おきに見に行くせいでトークンが燃える初期の問題、一週間分のリミットが30分で消えた体験、effortをLowに落としてからの落ち着き方まで、実際に起きたことが並びます。長いコンテキストで脱線しない粘り強さを買う阿部さんに対して、僕は指示に従いすぎるところが足かせにもなると見ています。
後半は、Anthropicのサブスクリプションで選べるモデルの顔ぶれと、上限に達したときに何が止まり何が残るのかという設計の違いへ。実力が拮抗した先で効いてくるのは、モデルそのものではないのかもしれません。
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▼GPT-6 Astra(OpenAI公式ドキュメント)
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
▼Claude Fable 5.1(Anthropic公式発表)
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サマリー
今回のエピソードでは、OpenAIの最新モデル「GPT-6 Astra」とAnthropicの「Claude Fable 5.1」の実力を比較し、それぞれの使い分けについて深掘りしました。同じプロンプトでランディングページ(LP)を作成させた場合、素の状態ではGPT-6 Astraのデザイン品質が優れていましたが、Claude Designを介すとClaude Fable 5.1が圧倒的な差を見せつけました。これは、モデルの知識カットオフの違いが、エージェントやオーケストレーションといった新しい概念を扱う際に影響を与える可能性を示唆しています。 阿部氏はGPT-6 Astraをオーケストレーターとして使用した際の具体的な体験談を共有しました。初期のトークン消費問題や、1週間分のリミットが短時間で枯渇した経験、そして「effort」をLowに設定することで安定した運用が可能になった経緯が語られました。阿部氏はGPT-6 Astraの長いコンテキストでの粘り強さを評価する一方、山本氏は指示に従いすぎる点が逆に制約となる可能性を指摘しました。後半では、Anthropicのサブスクリプションモデルにおけるモデル選択肢と、上限到達時の挙動の違いに触れ、モデル自体の性能だけでなく、サービス設計の違いが重要になる可能性についても言及されました。
GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1の概要と初期比較
こんにちは、AI駆動開発部の日常へようこそ。このポッドキャストは、日々AI駆動開発を行う、企業家の山本とエンジニアの阿部が、AI駆動開発のリアルを緩く語り合う番組です。
はい、じゃあ、本日もよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、えー、ではですね。
うん。
今日は、えー、GPT-6 Astra。
はい。
ですね。について、まあ話したいなと思ってて。
まあ、ちょうど前回フェーブル5.1どう?みたいな話したので。
まあ、そこから1週間経って、まあ、その辺の使用感とか、違いとかも話できたらいいのと。
あと、まあ、多分みんな気になってるのは、GPT-6 Astraとフェーブル5.1、じゃあどういう風に使い分けるの?みたいな話とか。
どっちの方がいい?みたいな話とか。
なんかその辺が、まあ、できるといいのかなという風に思ってます。よろしくお願いします。
LP作成におけるデザイン品質の比較と知識カットオフの影響
はい、お願いします。
はい。まあ、まず、結構ね、なんか、3Dの、まあ、ゲームとか。
うん。
私でここまでできたみたいなんで、GPT-6 Astraのモデルが、まあ、世間を賑わしてるというか。
うんうんうん。
っていうような感じかなという風に、はい、思っております。
で、えっと、実際に、そうだな、まあ、いいモデルではあるっていうのは間違いないよね。
いやー、うん。僕は結構良くなったなって。まあ、GPTのこれまでのモデルと比較して。
まあ、そりゃそう。
うん。
フェーブル5.1と比べてどうか?みたいな話とか。
はい。
なんかその辺ができた方がいいのかな。
そう。で、まあ、お互いなんかどう感じてるか?みたいな。
まあ、いいよねっていうのは多分前提な気がするんだけど。
その辺の話できたらいいのかなって思ってるんですけど。
まあ、じゃあ、クローズのフェーブル5.1とアストラとGPT-6のアストラとどっちがどう?みたいな話で言うと、
個人的には、なんか使いやすさベースで言うと、フェーブル5.1の方が使いやすいです。
うんうんうん。
で、えっと、一応なんかそのサービスのLPとかを同じプロンプトでやらせてみたんですよね、2つ。
うんうん。
すると、えっと、デザインの質に関してはGPT-6のアストラの方が良かった。
へー。あ、そうなの?
そう。良かったんですけれども、
うんうんうん。
クロードデザイン、まあ、素でね、素のクロードコードとコーデックスCLIでやると、まあもちろんアストラが良かったんですけど、
明らかにクロードデザインを使った時の方が圧倒的に良いっていうのは、
クロードデザインでもフェーブル5で。
フェーブル5。あ、そうそうそう。でやってって感じで、っていう感じですね。
で、なので、まあデザイン素でやったら良いんだけど、結局クロードデザイン使うんだったらクロードの方が良いよねっていう状況。
うんうんうん。
で、まあ3Dモデリングとかそういうのはやらしてないから、まあそのあたりのなんか世間におにぎわしてる感じは、
まあ僕はなんかそんなに得てないかなって感じ。
そのなんかデザイン良いんだけど、別になんかびっくりするほど良いかって言われると別にそうではないなみたいな。
うんうんうんうん。
うん。感じ。
そうなんだ。
そう。で、なんかめっちゃ使えるかって言われると、別になんかそれも、
まあなんかリセット末時でありがたいけど、まあバンバン燃えるなみたいな感じなんで、
なんか個人的にはなんかフェーブルの5.1のローを使うのがなんかしっくりきてる。
はいはいはいはい。
っていう感じですね。
うん。
で、あとちょっと僕的に、なんか僕の利用用途が結構、エージェントワークフローとかオーケストレーションとか、
ちょっと新しい概念のことをさせることが多いんですけど、の開発?
なんか単純なシステム開発みたいなのって言うと多分傾向してると思うんですけど、
なんかそこが、その、まあAIエージェントとかオーケストレーションの仕組みとか、
ちょっと概念が新しいものをさせようとした時に、ちょっと知識カットオフの差が結構出るんじゃないかなと思ってて、
で、4月30日なんですよね。あのロクアストラ、GPTロクアストラが。
うんうんうん。
で、えっと、フェーブルが6月なんですよね。
なるほどね。
なので、ここは聞いてる方が僕にとっては優位に働いてる可能性はあるなっていう、
そのなんか単純な頭の良さというよりは、なんか持ってるこう知識の問題というかみたいな感じで、
なんかいいかなーみたいな感じ。
うーん、ああそうなんだ。
はい。
GPT-6 Astraのオーケストレーターとしての利用体験と課題
確かにカットオフの問題は結構、エージェント開発とかをするにおいては、
AIはねすごい、すぐ指摘をしたら全部コードとかスクリプトで解決しようとして、
もうちょっとAIの自立性を持たせたいなみたいなことが、なかなかやりにくかったりするので、
なんかカットオフが最新で、もうちょっとエージェントとは何ぞやを、
なんか理解してくれてる方が使いやすそうだなみたいな印象が、もうなんかそんな気がしてる。
まあ使いやすいとはいえ、とはいえですけど、やっぱプログラム書きたがるなみたいな。
まああるので、まあそこはやっぱまだまだまだなんか概念として新しいから、
なかなかAIがうまく振る舞ってくれないなーみたいな感覚はある。
うんうんうんうん。
うん、って感じですね。
なるほどね。
阿部ちゃん的には?
そうね、まあまず僕もね、あのどっちも使ってて、
まあやっぱりその、僕はヤマチャンみたいにクロードコードとコーデックス、
それぞれでデザインをさせるっていうことはしてなかったんだけど、
もうなんかクロードデザインとかを使っていると、もう明らかに質のレベルが違うようなアウトプット、
なんかデザインとしてちゃんとまあシステムに、システムとして使えそうなものを作り込んでくれるなっていう感覚はあって、
まあなんかその単純にタスクを進めるとか、あとはコードを書いてもらうっていう以外にもデザインを作って、
僕たちとかだと自宅開発とかね、もうすべてもうフルスタックにやったりするので、
デザインとかも含めて進めていくことを考えたら、なんかフェーブル、まあそもそもクロード使いたいよねみたいな気持ちがあるなーっていうのはありつつ、
今回その、GPT-6アストラになったことによって、
僕はかなりその、もともとGPTになんか対してなんか比較的こう信頼度が高い状態だったのと、
ちゃんとタスクはきっちりこなしてくれるなっていう信頼度が高かったのと、
これまでなんかかなりこうコミュニケーション取りにくくて、もうなんか会話したくないなみたいな感覚が、
まあアストラになったことによってほぼなくなったというか、
普通に会話できるな、フェーブルぐらい柔軟に会話できるなみたいな感覚を得たので、
結構まあ、なんかそのトークンがめっちゃ燃えるって話もあったんですけど、
まあなんか場合によってはなんか、アストラのアカウントを使う手も結構ありなんかなっていうのは、
体感としては感じているというか、
で、リビントの話はね、なんかAXとかでも話題になってたんですけど、僕もまあ同じことに想像してて、
なんかあの、アストラを使ってコーデックスを動かすと、
サブエージェントを、なんかアストラを呼び出したりとか、
あとは呼び出したサブエージェントを、なんか10秒とか数秒に1回確認しに行くので、
まあめちゃくちゃトークンが燃えるみたいなのは、
なんか、まあ今現状起きている初期の問題としてあるらしくて、
なんか僕とかなんかは、
なんかリリース直後にあの、オープンエアがリミットリセットできるバンクで、
まあ2個か3個ぐらい配布してくれてたんですけど、
気にしないで使ったらもう1個のリミット、
1週間分のリミットが30分とか1時間でもう枯渇するみたいな、
それは当時あのアストラのMAXをちょっとどんぐらいできるのかなと思ってやってたんですけど、
もう一瞬で消えるみたいなことが起きて、結構焦ったっていうのはあったんですよね。
で、そこからあの僕は、
アストラのLOWに切り替えても全然普通に仕事してくれるっていうのを理解したんで、
LOWを使ってるっていうのと、
必ずサブエージェントはLUNA使って、定期的に見に行かないで、
まあ結構時間を置いてから見に行くように指示をベッドするようになってからは、
かなり緩やかなっているって感じですね。
なのでまあリミットもちょっと注意しなければいけないけど、
まあなんとなく使えれるかなみたいな感覚を得ているっていう感じですね。
コーデックス、アストラとフェーブルがそういう知識カットオフとか、
モデル間の使い分けとコストパフォーマンスの考察
そういうなんか細々したところ以外は、
まあなんかあんまり変わらんよねみたいな感じになってきたら、
何だったら別に素で言うとアストラの方が強いみたいな感じになっていってると思ってて、
そうした時にコーデックスのリセットの話、
よくリセットをもらえるっていうところで、
なんか比重をアストラ、というかコーデックスに、
最近だとね、今までフェーブルなかった間はずっとコーデックス編長で多分僕たち、
コーデックスの方がちゃんとしっかり仕事してくれるからいいよねみたいな感じで、
フェーブル出てきたらフェーブルやっぱ話しやすいし、
あとちゃんとこっちの論理を理解してくれやすいから、
クロード編長になってて、
アストラ出てきて、コーデックス編長にまたちょっと重心を変えていいかなみたいな感覚にはなってきてるよね。
オーケストレーションをフェーブルの5.1のローとかにしておいて、
あと実装とかレビューとか計画策定とか、
そのあたりはもう諸々アストラで、実装は実際はGLM5.3フラッシュでいくけど、
みたいな感じの、その辺が一番高コスパにできるのかなみたいな。
僕は最近それで言うと、
オーケストレーターとしてもアストラを使ってみようかなと思って、
試しに結構大きな回収させるのを、
オーケストレーターはアストラにして、
とにかくオープンコードとかを、
僕たちが使っているハーネスみたいなものは、
結構そのコーデックスからオープンコード呼び出したりとかもできるから、
コーデックスとかを呼び出して作業するようにしてくださいって指示を与えてたら、
1日ずっと作業してたけど、
ウィークリーのリミットが10%、20%ぐらいに収まっていたので、
結構使えるんじゃないかなって感覚があったっていうのと、
あと僕ね、あれなんですよ。
フェイブル5.1とGPT-6のアストラ使ってて、
GPT-6 Astraの文脈保持能力と伴奏力
なんかここ違うかなって感じた時が1回あって、
それぞれ任せたタスクっていうのは違うんですけど、
アストラはインフラをコストカットするために、
結構リニューアルするっていうタスクをまずやるっていうのと、
もう1つフェイブルの方は、
僕たちの会社に余っているMac miniを複数台管理して、
PCとして構えるみたいな、
ちょっとそっち側のオンプレ管理みたいなのをやってもらいたいっていうのがあって、
それぞれ僕が喋りながら、
ステップバイステップで共同作業をして構築していくっていうのをやっているんですけど、
なのでロングコンテキストで、
コンパクションとかもほとんど挟まずに、
ずっとこれこうしたい、ああしたいとか、
こういう構成にしたい、ああしたいとか、
リリースしてほしいとか、初期化してほしいとか、
いろいろ指示を与えながら一緒に進めてるんですけど、
なんとなくAstraの方が文脈保持というか、
脱線しないっていうのが強いなっていうふうに思っていて、
フェイブルだとやっぱりロングコンテキストになってきたときに、
もともと前提として一緒にやっていきましょうみたいな話してたのに、
勝手に先走っても、
作業完了まで向かおうとしたりしていて、
いや、それだとちょっと状況が見えないので一緒にやりたいですみたいなことを
何回も補正したりしていたんですけど、
Astraはきっちり一緒に二人三脚で進めてくれて、
かつ調査も今までのGPTのカッチリとした感じの強みもあって、
使いやすいなっていう感じがあったので、
そういう一緒に仕事をする上での伴奏力みたいなのも、
Astraは高いのかなっていうのを感じてました。
なるほどね。
Claude Fable 5.1の指示追従性とメタ認知
これはけどフェイブルも一緒っちゃ一緒だけど、
論理は理解してくれるようになったよね。
ちゃんと裏の背景というか。
そうだね。
裏っていうか、ユーザーとして話したものの糸の背景まで組んでくれてるなみたいな感覚を
ようやく得るようになった気がしますね、GPTに対して。
ただ視野の広さで言うとフェイブルのほうがまだ一番岩手なのかなっていう感覚が、
メタ認知というかみたいなのが。
指示追従性がフェイブルより強固なんだけど、
それが逆に足枷になってるみたいな感覚はちょっと得てるから。
正直近差なんで、どっちなんだろうってなったら、
フェイブルかコーデックスどっちがいいですかって今言われたら、
コスパだけで言ってコーデックスの方がいいんじゃないっていう
ルナとかも使えるっていう前提に立った時に、
コスパだけだとコーデックスの方がいいんじゃない?みたいなツール。
ツールでクロードかコーデックスかどっちの方が好きなんですか?
ぐらいの感覚で選んでいいレベルには来てるんじゃないかなっていう風には思うよね。
確かにそうだね。
Anthropicサブスクリプションモデルの課題とCodexの優位性
アンソルピックのサブスクリプションモデルで使えるモデルって
ハイクとソネットとオーパスとフェイブルって。
微妙だよね。フェイブル以外使えないっていう。
正直微妙。それはエンジニアリングのタスクをこなすっていう意味では得になってやって、
もしかしたらビズタスクとかは意外とソネットでいいよねとかあるような気もするんだけど、
少なくともしっかり開発を進めていきたいってなった時には、
フェイブルじゃないと不安。
僕は最近オーパスのエフォートをマックスにするっていうので、
オーケストレーションやらせたりとかはするんだけど、
やっぱり若干の不安は抱えながら進めるみたいな形になって。
オーパスで俺パニックってたからね。
ループする。
そうそう。中華モデルでよくあるループみたいな感じで。
オーパスのオーケストレーションがまさにコーデックスの、
何回も確認しすぎるみたいな問題がよく起きてて。
クロードのオーパス5はオーケストレーターには向いてない感覚はある。
無駄にコンテキスト消費してるみたいな感じがあるんで。
だったらルナマックスが結構使えるから、
ルナマックスで、
そういう意味でトータルで見るとコーデックスの方がいいなみたいな感じ。
ルナマックスがなかなかいいんですよね。
やっぱりしっかりとつなくこなしてくれるし、
そこそこ早いんで。
ルナマックスとアストラの組み合わせで僕は基本動かすんですけど、
コーデックス使うときとかは。
そう、けどルナマックスは正直、
あいつ勝手にソロとか呼び出したりしやがるから、
ルナマックスコスパよく進めたいのにソロとか呼び出したりとかしちゃうから、
それはプロンプトの問題とかもあるけど、
とはいえそんなことを勝手にされると困るなみたいな感じなんで、
基本的には最上位モデルをコーデックスかクロードで使って、
実装者はディープシークV4フラッシュもしくはGLM5.3フラッシュのどっちかにやらせるっていう前提に立ったときに、
ルナの居所もいないんですけど、
クロードの中途半端にサブスクモデルが残っちゃう問題を消化しないとみたいな、
一時考えるのめんどくさいよねっていうのと、
あとチャットまで使えなくなる問題、
サブスクリプション枠が分離してない、
クロードは分離してないじゃないですか、
GPTはコーデックスが切れててもチャットの方は使えるみたいなのがあるんで、
ちょっと相談したいみたいなときには、
クロードは全部使えなくなるんだけどみたいな、
クロードデザインもクロードチャットもクロードコアークも当然だし、
クロードコードも全部使えなくなる、
そうそうそう、っていうことを考えたときに、
コーデックスの方が総合評価高いなみたいな感覚にはなるよね、
あと何回か前に話してた、
チャットのロクプロに相談するっていう、
チャットの方にピーターステインバーガーさんみたいな人がいる、
オラクルCLIっていう、
そう、オラクルCLI、
あの仕組みも使えるんで、そういう意味でもコスパは高いし、
そうだね、リセットありきのちょっとあれもあるけどね、
リセットもあるし、だからだから、
トータル的にやっぱりユーザーに優しいよね、
GPTの方が、オープンAIの方が、
そんな感じをするよね、
一応多分Astroのローでも全然動くはずなんで、
Fableのローを使ってるのをAstroのローにして、
やってもいいのかなみたいな、
価格はあるって感じかな、
ローモデルの進化と今後の展望
今までローモデルっていうのかな、
リーズニングをローにすると、
結構なんだろうな、
思考が荒れるというか、
本当に思考が浅いなって感覚を得てたんですけど、
Fable5.1もそうだし、
Astroもそうなんだけど、
ローにしても結構ちゃんとやってくれるっていうのに、
今回気づけたので、
すごいな、
ローでちゃんと深く考えてるって、
どういうことなんだろうっていう、
なかなかいいですよね、
ありがたい、本当に。
そんなこんなでね、
4.1フラッシュが爆速で、
みたいな話が出てきて、
そうすると、
ただでさえ生産性爆発起きてるのに、
これでね、
AIの速さが爆速になってくれたら、
もう、
うはうはですよ。
あとは僕らが実行するコンピューターの、
ボトルネックがね、
最近浮き彫りになってきてますもんね。
うん、ね。
あべちゃんはね、最近買い替えたから、
あれだけど、
僕はもうなんか、
パソコンが熱くなりすぎて、
普通のパソコン操作すら、
心持たなくなるっていう問題が。
まあちょっと、
AIエージェントを動かすのをクラウド化するっていうのも、
取り組みとしてはやっていきたいなっていうところですよね。
分散させないと。
うーん、
まあそうですね。
まあとりあえずそんな感じで、
かなりいい感じなんで、
まあそうですね、
デザイン室でやったら、
アストラいいけど、
フェーブル使った、
クラウドデザインの方が一番良かった。
ですが総合評価としては、
Codexの方が、
ユーザーにとっては優しいから、
まあどっちかってなったら、
Codexで選ぶかなみたいな感じが、
ちょっと総評という感じで、
はい。
ということで、
今日は以上にできればと思います。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
本日もAI駆動開発部の日常を
お聞きいただきありがとうございました。
いかがでしたでしょうか。
今回はGPT-6のアストラが出たので、
実際に
フェーブル5.1も
使っていって、
アストラも使って、
ちょっとどんな感じの間違いとか、
使用感を得ているかなというところの
シェアとなりました。
こんな感じでいつもですね、
いろんなAIモデルとか使って、
情報シェアしているので、
このPodcast気に入ってくれた方は、
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それではまた次回もお楽しみください。
バイバイ。
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