一時期のGoogleやTwitterもそうだったけど、「倭国で開示や削除の命令が出ても従わない、具体的に差押えとかを受けるリスクが高まってはじめて対応する」みたいな外資企業は多いわけで、別に崇高な理念に基づく行動ではなく、単に倭国の法律や裁判所をなめているだけです November 11, 2025

GoogleBrainTokyo（現GoogleDeepMindTokyo）は2017年頃から存在し、実はアジア初のGoogleBrainの拠点でした。しかし、倭国でその存在を知る人はどれくらいいるでしょうか？もっとインパクトがあり、目立つ存在になれたはずです。当初は、JeffDeanとも親しく、奥様が倭国人で流暢な関西弁を話すドイツ人の「おじさん」、MikeSchusterがトップになる予定でした。しかし彼は去ってしまい、その後、現在のSakanaAIのCEOが引き継ぐことになりました。彼個人や彼の研究テイストには敬意を払っています（実用性は抜きで）。しかし、彼は主流ではない研究者を採用する道を選び（その中に倭国人は含まれていませんでした）、それは残念なことでした。もしGoogleBrainTokyoをMikeSchusterが率いていたら、彼は倭国のトップ大学の卒業生を採用し、シリコンバレーの本社で行われているTransformerやBERTといった主流の研究に直接貢献させていたかもしれません。もしそうなっていれば、倭国から少なくとも2〜3個はMistral級のAIスタートアップは生まれていたでしょう。しかし今、手元には何もありません。

数年前、Sakana AIのCEOが去った際、私はGoogle Brain Tokyoの再編とリーダーシップを申し出ましたが、彼の部下たちが反対しました。2年前も私たちがGeminiを構築している間、彼らは独自の関心に基づいた研究をするだけで、LLMには貢献しませんでした。彼らがモデリング作業を主導できないのも無理はありません。

なぜこのような話をしたか説明します。私は、Google Brain Tokyo（現Google DeepMind Tokyo）に、昔のアジアに於けるMicrosoft Research Beijingのような存在になってほしかった。あれこそが、現在のフロンティアモデルにおける中国の優位性を生み出した直接的な要因だからです。また後に解説します。

しかし、もう手遅れですし、組織的な制約もあって私が東京を率いているわけでもありません。倭国には素晴らしい若い才能がいます。優秀なエンジニアもいます。主流で勝負したいと思っている人たちが昔からいます。Google Brain Tokyoがその受け皿になれればよかったのですが、それは叶いませんでした。 November 11, 2025

これは生成AI開発レースの転換点を示す非常に象徴的な記事だと思います。
ついに「OpenAIがGoogleを追う側になった」ことをアルトマンのメモを元にまとめてます。
・Gemini3.0リリース前後でアルトマンが実際にかなりの危機感を持っており、当分は「体制の遅れ」があることを認識している
・事前学習のスケーリングでOpenAIは失敗したが、Googleは成功した。（Google以外の研究者も言語モデルでの事前学習スケーリングの復活に驚いたと書いてあるが、これは私も同様）
・OpenAIも事前学習の問題を解決したコードネーム付モデルを現在開発中である
https://t.co/RI9kDaf8LC November 11, 2025

OpenAI陣営がヤバいのが、Gemini3.0でGoogleに完全に差をつけられたのに、OpenAIのほうがLLM1回利用あたりかかる原価コストが高いということ。
GoogleはTPUを自社開発で安く調達し、OpenAIはNvidiaに高い費用を払う必要がある。
つまり同じ価格でAIを提供してもGoogleは利益を出せる時に、OpenAIは利益を出せない。

つまりOpenAIが有料課金ユーザーを増やして収益化を頑張ろうとしても、OpenAIが利益を出せないようにGoogleは性能がより高いものを安く提供してくる。

OpenAIの収益化が不可能または非常に難しくなったことを意味する。
収益化が出来なければ投資家も離れていくので、いずれOpenAIは資金が尽きる。
大きな改善をしなければ、長期戦になればなるほど不利になってしまう。 November 11, 2025

米アルファベット傘下のグーグルは20日、自社のスマートフォン「Pixel」最新シリーズ向けに、米アップルのファイル共有機能「AirDrop」を利用して「iPhone」と画像やファイルをやり取りできる技術を開発したと明らかにした。 https://t.co/PmnSRevUvZ November 11, 2025

⌖マネージャー投票方法
﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋﹋
①SPOONイベントページの〔一次投票開始〕
②〔投票のタブ〕
③〔Googleフォーム投票〕
④Googleにログイン
⑤CASTと企画は飛ばしても大丈夫
⑥𖢕᷉݊𝚁𝚎:𝚗𝚘𝚗 ꘦専ⱌⱜⱀᴹᴳ と @otf_manager を入力

　　2~3分で終わりますので👉🏻👈🏻💦

入れてくださった方教えてください❣️ November 11, 2025

ウォーレン・バフェットがNVIDIAを殺した会社に投資したばかりだ。

11月14日、バークシャー・ハサウェイはAlphabetへの51億ドルの株式保有を明らかにした。

その13日前、GoogleはIronwoodを発表した…NvidiaのGPUと同じことを、コストの5分の1で実現するチップだ。

提出から6日後、GoogleはGemini 3を公開した。地球上で最も先進的なAIモデルだ。

それはNVIDIAのチップを一切使わずに訓練された。

これは見出しではない。これは独占の終わりだ。

すべてを変える数学

Googleを除くすべてのAI企業は、最先端モデルを訓練するためにNvidiaに30億〜40億ドルを支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使って6億〜7億5千万ドルを支払う。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta…彼らはみな、同じ計算能力に対して400%多く支払っている。

Googleは工場を所有している。他の皆は道具を借りているだけだ。

これがあなたにとって重要な理由

Nvidiaは、重要なAIチップの唯一の供給者であることで、3.5兆ドルの帝国を築いた。

その独占は今、崩壊した。

Anthropicはすでに100万台のGoogle TPUに関する契約に署名した。OpenAIは交渉中と噂されている。移行は始まっている。

競合他社があなたのコストの20%でモデルを訓練できるようになったら、あなたのビジネスはなくなる…カウントダウン・タイマーが始まるだけだ。

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを見逃した」と語った男が、2025年にそれを買った。

安いからではない…Nvidiaの34倍に対して27倍の利益で、それは確かに安いが。

Googleが人質に取られない唯一のAI企業だからだ。

Alphabetは地球上で3つの最大のプラットフォームを支配している：Search、Android、YouTube。

今、それはこれまでに構築された最も安価なスーパーコンピュータ基盤を支配している。

バフェットは可能性を買うのではない。必然を買うのだ。

次に何が起こるか

Google Cloudが今四半期に45%を超えて成長すれば、Nvidiaの価格決定力は崩壊する。

TPUのコストがGPU同等品の75-80%下で留まれば、すべての合理的なAIラボが切り替える。

Geminiがこのペースで改善を続けていれば、モデル戦争はすでに終わっている。

AI経済全体が1つの事実を中心に再価格設定されようとしている：

チップを所有する者が未来を所有する。

Googleがチップを所有している。

バフェットがGoogleを所有している。

そしてあなたはまだNvidiaとそのドラマを見続けている！

詳細はこちら - November 11, 2025

Google側がエアドロップの仕様を解析してハックした感じに見える。 https://t.co/pE10Aefxj6 November 11, 2025

Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
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■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 November 11, 2025

オルツなどは論じるまでもありませんが、当該企業に関しても、Claude等へのプロンプトエンジニアリングを「AIScientist」や「AICudaEngineer」といった独自のモデル開発成果であるかのように発表している点は、実態と乖離しています。評価手法にも疑問が残ります。一般層や非専門家に向けた「見せ方」や論文執筆の能力は卓越していますが、OpenAIやGoogle、Anthropicといったトップティアのエンジニア界隈では、「倭国の競争環境の無さに助けられているに過ぎない」という評価であり、技術的に習える所は皆無です。さらに言えば学者界隈でも評判は悪いです。 https://t.co/LWBX7hT5AW November 11, 2025

大家都对 Gemini 3.0 Pro 感到兴奋.....

但几乎没人真正知道如何用它来替代真正的工作。

我收集了 10个超级提示，把 Gemini 变成了一个完整的生产力引擎👇

第一类：利用“超长上下文” (Long Context) —— 吞噬巨量信息

1. 代码库级重构助手 (The Codebase Architect)

场景： 你接手了一个屎山代码，或者需要为一个庞大的开源项目写文档。

操作： 直接将整个项目的文件夹（ZIP包）或几十个核心代码文件拖入对话框。

提示词：
"我上传了整个项目的代码库。请像一位资深的首席技术官（CTO）一样阅读这些代码。

架构图解：用 Mermaid 语法画出核心模块的数据流向图。
痛点分析：找出代码中耦合度最高、最容易出 Bug 的 3 个模块，并解释原因。

重构建议：如果我要将数据库从 A 迁移到 B（或接入某新 API），请列出详细的 Step-by-step 修改清单，精确到文件名。"

优势： 它不是看片段，而是有了“上帝视角”，能理解文件间的引用关系。

2. 个人风格克隆写作 (The "Ghostwriter" Clone)

场景： 你想让 AI 写邮件或推文，但 AI 味太重。

操作： 上传你过去写过的 50 篇高质量推文、博客或发送的 20 封长邮件作为“样本”。

提示词：
"请仔细阅读附件中我过去的写作内容，分析我的行文风格（包括语气、常用词汇、句子长短节奏、幽默感）。 任务：基于这个知识库，帮我把以下这段干巴巴的‘产品发布说明’改写成一篇文章。 要求：必须完全模仿我的风格，让人觉得这就是我亲手写的，不要使用任何典型的 AI 词汇（如'Delve', 'Realm'等）。"

优势： 利用长上下文进行“小样本学习（Few-Shot Learning）”，效果远超简单的角色扮演。

第二类：利用“原生多模态” (Native Multimodal) —— 听懂看懂

3. 视频会议的一键不再场证明 (The Meeting Wraith)

场景： 错过了一个 1 小时的产品评审会视频录像，不想看。

操作： 直接上传视频文件（或音频）。

提示词：
"作为项目经理，请分析这段会议视频。

决策提取：列出所有达成的最终结论（忽略中间的争论）。
待办事项：生成一个 Markdown 表格，包含：[任务内容]、[责任人]、[截止时间]（如果提到了）。

潜台词分析：在谈论到 [某个敏感功能] 时，团队的情绪是积极的还是犹豫的？请引用具体的时间戳证明。"

优势： Gemini 是原生的多模态，它能“听”到语气，甚至“看”到屏幕分享上的 PPT 内容。

4. 竞品 UI/UX 像素级分析 (The UI Spy)

场景： 做产品调研，截图了一堆竞品的界面。

操作： 上传 5-10 张竞品 App 的截图。

提示词：
"你是一位顶级 UX 设计师。这里有 A、B、C 三款竞品的首页截图。
交互逻辑反推：请分析他们的导航结构有何不同？

视觉热点：分析他们在引导用户点击‘付费’按钮上，分别用了什么视觉心理学技巧？

优化建议：基于这三者的优点，为我的产品（附上一张我的草图）提出 3 个具体的 UI 修改建议。"

优势： 只有多模态大模型能真正看懂“按钮”和“留白”的关系。

5. 手绘白板转代码 (Napkin to Code)

场景： 开会时你在白板上画了个潦草的系统架构或网页布局。

操作： 拍张照片上传。

提示词：
"这是我们新落地页的白板草图。
理解布局：请用文字描述你看到的各个板块是什么。
生成代码：请直接生成一个基于 Tailwind CSS + React 的单页代码。要求响应式布局，且配色方案请采用‘科技蓝’风格。"

优势： 极大地缩短了从“想法”到“原型”的时间。

第三类：利用“逻辑推理与搜索” (Reasoning & Grounding) —— 深度思考

6. 深度研报合成器 (The Research Synthesizer)

场景： 需要了解一个新行业（如“具身智能”），手头有 5 份 PDF 研报，还要结合最新新闻。

操作： 上传 PDF，并开启联网搜索功能。

提示词：
"请阅读上传的 5 份 PDF 报告，并结合 Google 搜索获取本周最新的行业动态。 输出目标：写一份‘差异化分析报告’。

共识与分歧：这几份报告在市场规模预测上有何共识？在技术路线上有何分歧？

盲点扫描：这些报告（大多是半年前的）遗漏了最近发生的哪些重大事件？

一页纸摘要：为 CEO 准备一份 500 字的决策摘要。"

优势： 能够处理冲突信息，不仅仅是总结，而是进行“交叉验证”。

7. 模拟“事前验尸” (The Pre-Mortem Simulator)

场景： 你做了一个完美的策划案，需要找漏洞。

提示词：
"我现在要推出 [描述你的产品或计划]。 假设现在是 6 个月后，这个项目彻底失败了。 请运用第一性原理和逻辑推理，复盘导致失败的 5 个最致命、最隐蔽的原因（不要说‘资金不足’这种废话，要具体的执行层面原因）。 并针对这 5 个原因，给出现在的预防措施。"

优势： 强迫 AI 进行逆向逻辑推理，Gemini 3 Pro 的逻辑深度能挖掘出很多人类忽略的盲点。

8. 复杂数据清洗与可视化 (The Data Alchemist)

场景： 你有一堆乱七八糟的 CSV 数据，或者直接贴入一段混乱的 Log 日志。

提示词：
"分析这段数据（或日志）。
清洗：提取出其中的 [字段A] 和 [字段B]，并修正格式错误。
洞察：找出数据中的异常值（Outliers），并推测可能的原因。
代码生成：写一段 Python 代码（使用 Matplotlib 或 Plotly），将处理后的数据绘制成一个交互式的热力图，直接给我代码。"

优势： 结合了代码解释器和逻辑分析，直接从脏数据到可视化结果。

第四类：终极生产力 —— 自我迭代

9. Prompt 逆向工程师 (The Prompt Refiner)

场景： 你写不出好的提示词，或者想优化现有的工作流。
提示词：

"我想让你帮我完成 [任务X]，但我不知道如何最好的向你提问才能发挥你的最大潜能。 请作为一位 Prompt Engineering 专家，反向采访我。 你需要问我 3-5 个关键问题，等我回答后，你帮我生成一个基于‘思维链（Chain of Thought）’框架的超级 Prompt，让我以后可以直接复制使用。"

优势： 让 AI 自己教你如何使用它，通常能得到针对该模型微调过的最佳指令。

10. 学习路径生成器 (The Curriculum Creator)

场景： 你想在一个周末学会“n8n 自动化”或“Rust 语言”。

提示词：

"我想在 48 小时内掌握 [技能/工具] 的核心用法，目标是能独立完成 [具体项目，如做一个推特监控机器人]。 请利用你的知识库，为我设计一个**帕累托最优（80/20法则）**的学习路径。

核心概念：只列出我必须学的 20% 的关键概念。
实战练习：设计 3 个难度递增的 Mini Project。
避坑指南：列出初学者最容易卡住的 3 个技术难点及解决方案。"

优势： 过滤掉无效信息，利用 AI 的知识广度进行降维打击。 November 11, 2025

12月の《月イチ歌舞伎》は…
『歌舞伎NEXT　#阿弖流為〈アテルイ〉』✨

全国での上映期間は12月5日(金)～11日(木)
大迫力の舞台を映画館のスクリーンで臨場感たっぷりにお楽しみください🔥

また、本作の魅力をより多くの方々に知ってもらうため、
シネマ歌舞伎や歌舞伎の舞台でご鑑賞経験のあるお客様にお願いが…🥺

📣『歌舞伎NEXT 阿弖流為〈アテルイ〉』 の
【おすすめポイント】や【作品の魅力】【思い出】などを教えてください💬

こちらのポストにコメント、 または、Googleフォームにてご投稿ください！
📫https://t.co/tL7IIMUqeS

皆さんからいただいたコメントは【#前田航基のシネマ歌舞伎試写室】12月号で、
シネマ歌舞伎アンバサダーの前田航基さんにご共有🎬✨
さらに、シネマ歌舞伎公式SNSやメルマガなどで皆様にご紹介させていただく可能性も…！

お待ちしております😄❣ November 11, 2025

Gemini3.0 というか、nanobanana pro

このプロンプトのみで文字破綻なし、文字装飾もフォトショレベルで出してくるのさすがにやばい

いよいよ「デザイン」を理解してきた、Google恐るべし… https://t.co/lbxIxYb3sc November 11, 2025

研究論文『フラットランドを超えて：スマートシティが愚かな市民を生み出すとき』2018年
https://t.co/I3SaRUAGle
～効率化の代償は人間性の喪失

スマートシティは便利なはずなのに、なぜか私たちはどんどん考えなくなっている。GPSがないと道も歩けず、スマートフォンが壊れたら何もできなくなる。 この便利さの代償は、私たちの「考える力」そのものなのかもしれない。

🔹過剰な技術解決主義
今や自己撮り棒は当たり前。食べ過ぎを警告する「スマートフォーク」、飲み物の温度を教える「スマートマグ」まで登場した。これらは一見便利だが、実は私たちが自分で考え、感じ、判断する機会を奪っている。道に迷わない代わりに方向感覚が鈍り、食べ過ぎを警告される代わりに自分の腹加減がわからなくなる。技術が私たちの代わりに考えるほど、私たち自身は考えなくなるのだ。

🔹「無料」の代償
GoogleもFacebookも無料で使える。街中のWi-Fiも無料。しかしこれらは本当に「ただ」なのか？その代償は私たちの「データ」という個人情報だ。しかも危険なのは、この便利さに感謝するうちに、技術を無条件に信頼するようになること。監視されていることに気づかず、管理を受け入れてしまう。私たちは知らないうちに、技術という主人に仕える使用人になり下がっている。

🔹予測技術の幻想
犯罪を予測するソフト、交通渋滞を回避するシステム。スマートシティは「未来がわかる」と約束する。しかし現実は、自然災害やパンデミックが示すように、世界は本質的に予測不可能だ。技術に頼りすぎると、想定外の事態に対処する力が弱まる。最も危険なのは、「安全だ」と錯覚することである。

📌 不便さの価値を見直す
スマートシティの真の危険は、技術そのものではなく、それに依存する私たちの思考停止にある。時にはスマートフォンを置いて散歩しよう。迷ってもいいから地図を見ながら歩こう。不便さの中にこそ、人間らしさを取り戻すヒントがある。賢い市民こそが、真にスマートな都市を作るのだ。

参考文献：Beyond flatland: when smart cities make stupid citizens (2018) -Michael McGuire November 11, 2025

フィギュア化好きとしては見逃せない！
話題のNano Banana Proを試してみました。
⠀
すごい。
⠀
ちなみに、わたしは「Google Workspace」から出力しています。無料版GeminiではNano Banana Proの使用回数は「3回」ですが、わたしはいまのところ「14回」使えています。さすがに上限回数はありそうですがどうでしょう。
⠀
プロンプト：
この画像を超精密なフィギュア風にして
製品紹介ページデザインを作ってください。
商品名は「失恋ガールズ」です。
1/7フィギュアです。
メーカー名は「TENNEN」です。
ロゴは角丸青色正方形にTENNENの文字
「TEN」で改行、文頭揃えて「NEN」
角丸青色正方形内に最大配置。
部分拡大図等を配置して製品紹介らしく
見栄え良くプロっぽくデザインしてください。
「失恋ガールズ」もロゴっぽくしてください。
製品紹介ページらしくしてください。
2025年冬発売予定
原型製作：てんねん November 11, 2025

⚠️注意喚起⚠️
#拡散希望

ﾊﾟｷNEKO【@itachi09990 】に
詐欺に合いました

詐欺の内容は、｢スペース中にアイコンを描いて欲しい｣という会話になり、

｢今から描くね｣と言って描いてもらいました

私はそのお礼として3,500円を支払いました

しかし、後にGoogleレンズで検索してみたところ何処かから拾った画像だったのです

私は返金を求めましたが、それ以降音沙汰無しです

他にも被害者複数います

彼には気をつけてください
ブロック推奨です

ツリーに証拠画像貼っておきます November 11, 2025

ウォーレン・バフェットは “NVIDIAを殺した企業” を買った

11月14日、バークシャー・ハサウェイは アルファベット株を51億ドル保有 していると開示した。

その 13日前、Googleは Ironwood を発表した――
NVIDIAのGPUと同じことを、5分の1のコストで実現するチップだ。

さらに開示から 6日後、Googleは世界で最も高度なAIモデル「Gemini 3」を発表した。

その学習には NVIDIAのチップが一切使われていない。

これは単なるニュースではない。
独占の終わりだ。

⸻

すべてを変える数学

Google以外のAI企業は、最先端モデルを学習するために
30〜40億ドルをNVIDIAに支払っている。

Googleは自社のIronwood TPUを使うため、
コストは 6〜7.5億ドル で済む。

OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta……
全員が 同じ計算能力に対して400%も高いコスト を払っている。

Googleは「工場」を持っている。
他の企業は「工具をレンタル」しているだけだ。

⸻

これがあなたにとって重要な理由

NVIDIAは「AIに必要な唯一のチップ」の独占で
3.5兆ドルの帝国を築き上げた。

その独占が今まさに崩壊した。

Anthropic はすでに 100万個のTPU契約を結んだ。
OpenAI も移行の噂がある。
“脱NVIDIA” はもう始まっている。

競合が あなたの20%のコストでモデルを訓練できる なら、
それはビジネスではない。
ただのカウントダウンだ。

⸻

バフェットが送ったシグナル

2004年に「Googleを買い逃した」と語った男が、
2025年にGoogleを買った。

理由は「割安だから」ではない。
（実際にアルファベットはPER27倍、NVIDIAは34倍だが。）

理由は、Googleだけが人質にされないAI企業だから。

Alphabet は世界最大級の3つのプラットフォームを持つ：
•Search
•Android
•YouTube

そして今、
史上最も安いスパコンインフラ を手に入れた。

バフェットは「可能性」を買わない。
彼が買うのは “必然” だ。

⸻

これから何が起きるか
•もし Google Cloud が今期 45%以上成長 すれば、
　NVIDIAの価格支配力は崩壊する。
•もし TPUコストが GPUの 75〜80%安いまま なら、
　すべてのAIラボが切り替える。
•もし Gemini がこのペースで進化し続ければ、
　「モデル戦争」はもう終わったも同然。

AI経済のすべては、この1つの事実に再評価される：

“チップを持つ者が未来を支配する。”

Googleはチップを持っている。
バフェットはGoogleを持っている。

なのにあなたはまだ NVIDIA のドラマを見ているだけだ！ November 11, 2025

㊗️2025年10月14日

アドバイスにより
Googleアドセンス合格です💯
おめでとうございます😊

素晴らしい成果をおさめられて
本当に良かったです💪

https://t.co/I4UmAvpwmd https://t.co/YiDupZT0Hi November 11, 2025

iPhone完全終了へ

ついにAndroidとiPhoneで“AirDrop”相互送受信が可能に　グーグル「Pixel 10」から解禁（アスキー）
#Yahooニュース
https://t.co/4npqM3PbLh November 11, 2025

【イベント応募は下記リンクから🩵】

“美しさの再生”を体験する
リジン独自のスキンブースター☝🏻

#リジンブースター
無料モニターを募集します🩵
※前回の募集を含めて、選定さえていただきます❕

❄️応募方法❄️
①Googleフォームのご入力
②公式X (@lijinclinic_jpn) をフォロー
③こちらの投稿をリポスト/いいね

❄️募集条件❄️
①施術前後の写真提供
②院内での施術動画撮影にご協力いただける方
※撮影素材は当院SNS等で活用させていただきます。
（1部モザイク処理も可能）

❄️対象施術❄️
リジンブースター

❄️募集人数❄️
未定でございます☝🏻
どしどし応募をお願いいたします🩵

参加希望の方は、プロフィールのリンクツリーもしくはこの投稿に添付されているリンクよりお申込みくださいませ🩵

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