AWS Bedrockの可能性とは？
AWS Bedrock、新モデルで性能3割増。この数字がAI導入の未来をどう変えるのか？
「Amazon Bedrock、新モデルで30%性能向上」というニュース、あなたも目にしましたか？正直なところ、私がこの知らせを聞いた時、最初は「また数字のゲームか？」なんて少し懐疑的に構えてしまったんですよね。AI業界に20年近くいると、毎年「画期的な進歩」という触れ込みのニュースが山ほど飛び交うから、どうしても冷静になってしまうものです。でもね、今回の「30%」という数字は、単なるベンチマークの更新以上の意味を持っているんじゃないかと、今はそう感じています。あなたはどう感じましたか？この業界の先輩として、今回は少し深く掘り下げて、このニュースの本質と、それが私たち、つまりビジネスの現場や投資家、そして技術者たちにとって何を意味するのかを一緒に考えていきたいと思います。
私がこの業界に入った頃、AIはまだルールベースのシステムが主流で、専門家が膨大な量の知識をプログラムに手入力していくのが当たり前でした。それから統計的機械学習、ディープラーニングと進化し、画像認識や音声認識の世界で「ブレイクスルー」と呼ばれる瞬間を何度も見てきました。そのたびに、それまで不可能とされていたことが、あっという間に当たり前になっていく光景は、何度見ても興奮するものですよ。特に近年、大規模言語モデル（LLM）の登場で、AIはさらに一段上のステージへと駆け上がりましたよね。GPT-3が世に出た時の衝撃は今でも鮮明に覚えています。
そんな中でAWSが提供するAmazon Bedrockは、75%以上の企業にとって、この最先端のLLMを手軽に導入できる「扉」として非常に重要な存在になっています。かつては、LLMを自社で構築・運用するには莫大なリソースと専門知識が必要でした。しかし、Bedrockのようなマネージドサービスが登場したことで、企業はインフラの心配なく、AnthropicのClaude、MetaのLlama、Stability AIのStable Diffusionといった多種多様な基盤モデル（FM）を選択し、自社のデータでファインチューニングしたり、RAG（Retrieval Augmented Generation）を組み合わせたりして、具体的なビジネス課題に適用できるようになりました。これは本当に大きな変化で、AI導入のハードルを劇的に下げたと言えるでしょう。
さて、今回の「30%性能向上」というニュースの核心に迫りましょう。これは単一のモデルが30%向上したというよりも、Bedrockが提供するモデルポートフォリオ全体の底上げ、特に最新モデルの導入と最適化によって、平均的な性能が向上したと理解するのが適切です。具体的には、AnthropicのClaude 3 HaikuやSonnet、そして先日発表されたMetaのLlama 3シリーズ、さらに画像生成モデルのStable Diffusion 3といった最先端のモデル群がBedrockのプラットフォーム上で利用可能になり、それぞれのモデルが持つ高い性能を企業が享受できるようになったことが大きいでしょう。もちろん、AWSが自社で開発しているTitanモデル群（Titan TextやTitan Embeddings）も着実に進化を続けています。
この「30%向上」が何をもたらすかというと、まず考えられるのは推論速度の向上とコスト効率の改善です。AIモデルの性能が上がれば上がるほど、より少ないリソースで同等、あるいはそれ以上の結果を出せるようになります。これは、秒間あたりのリクエスト処理能力が増えたり、複雑なプロンプトでも素早く正確な回答を生成したりすることを意味します。結果として、API呼び出しにかかるコストが削減され、AI活用におけるROI（投資対効果）が向上するわけです。特にエンタープライズ領域では、コストは非常に重要な要素ですから、このインパクトは小さくありません。
次に、応答品質と精度の向上が挙げられます。例えば、カスタマーサポートのチャットボットであれば、より自然で正確な回答を生成できるようになり、顧客満足度が高まるでしょう。コンテンツ生成や要約、翻訳といったタスクでは、人間が修正する手間が減り、作業効率が大幅に向上します。プログラマーのコード生成支援においても、より複雑なロジックや特定のプログラミング言語に対応できるようになり、開発サイクルの短縮に貢献するはずです。
さらに、マルチモーダル対応の進化も見逃せません。画像や音声、テキストを統合的に処理できるAIモデルは、これまで考えられなかったような新しいユースケースを創出します。例えば、製造現場で画像とセンサーデータを解析して異常を検知したり、医療分野でMRI画像と患者の病歴を組み合わせて診断を支援したりと、その可能性は無限大です。Bedrockが多様なマルチモーダルモデルを提供することで、より75%以上の企業がこの恩恵を受けられるようになるでしょう。
このような性能向上は、企業がAIを導入する際の敷居をさらに下げる効果があります。以前は「AIを導入したいけど、思ったような精度が出ない」「費用対効果が見合わない」といった課題で足踏みしていた企業も、今回の進化を受けて再検討する価値は大いにあるはずです。特に、AWSの堅牢なインフラとセキュリティ、そしてAmazon SageMakerのような開発ツール群との連携は、企業が安心してAIを活用するための強力な基盤を提供します。
市場全体で見れば、この動きはAWSがMicrosoft Azure OpenAI ServiceやGoogle Cloud Vertex AIといった競合と繰り広げる生成AI市場での競争をさらに激化させることになります。各社が魅力的なモデルを次々と投入し、プラットフォームの使いやすさやエコシステムの充実度で差別化を図っています。Bedrockの強みは、やはり「選択肢の多さ」と「AWSエコシステムとの親和性」にあると私は見ています。多様なモデルの中から自社の用途に最適なものを選び、必要に応じて切り替える柔軟性は、特定のモデルにロックインされたくない企業にとって大きな魅力となるでしょう。
では、この状況を受けて、投資家や技術者は具体的に何をすべきでしょうか？
投資家の皆さんへ： AWSの親会社であるAmazonのAI戦略は、今後も引き続き注視すべきポイントです。Bedrockの成長は、AWS全体の収益に貢献するだけでなく、顧客のクラウド利用をさらに加速させるでしょう。また、AnthropicやMeta、Stability AIといったBedrockのパートナー企業にも注目してください。彼らのモデルがBedrock上でどれだけ採用され、どのような具体的なビジネス成果を生み出しているのかを見ることで、AI市場の次のトレンドを掴むヒントが得られるかもしれません。特定産業、例えば金融、医療、製造業などでのAI導入事例の増加にも目を光らせるべきです。これらの業界では、データ量が膨大であり、規制も厳しいため、信頼性の高いBedrockのようなプラットフォームでのAI活用が進む可能性が高いからです。さらに、クラウドとエッジAIの連携も重要なテーマになってきます。
技術者の皆さんへ： 今回の性能向上は、新たな可能性を広げると同時に、私たちに新たな課題も突きつけています。まず、Bedrockで利用可能になった最新モデル群を積極的に評価し、それぞれのモデルがどのようなタスクに最適なのかを深く理解することが重要です。プロンプトエンジニアリングのスキルはますます重要になりますし、RAGと組み合わせることで、モデルの持つ汎用性と企業固有の知識を融合させ、より高精度なシステムを構築する腕が試されます。コストと性能のバランスを見極め、最適なモデルと設定を選択する能力も必須です。そして何よりも、AI倫理や責任あるAI利用の原則を忘れずに、安全で公平なAIシステムを設計・開発していく責任があることを肝に銘じてください。AWSはこれらの課題に対処するためのツールやガイドラインも提供していますから、積極的に活用していくべきでしょう。
今回の「30%性能向上」というニュースは、まさに生成AIが「使い物になる」フェーズから「ビジネスに不可欠なインフラ」へと進化していく過程を示す重要な指標だと私は捉えています。もちろん、まだ完璧ではありませんし、AIが引き起こす社会的な課題も山積しています。正直なところ、私自身もまだ見えていない未来がたくさんあります。しかし、それこそがこの業界の面白いところじゃないかと思うんですよ。この進化の波をどう捉え、どう乗りこなしていくか、あなた自身も考えてみてほしいんだ。これからのAIの進化が、私たちの働き方や暮らしをどう変えていくのか、一緒に見届けていきましょう。
だからこそ、この「30%性能向上」という数字は、単なる技術的な進歩の指標にとどまらず、ビジネスの現場におけるAI活用のあり方を根本から変えうるポテンシャルを秘めていると、私は確信しているのです。
先ほども触れましたが、この性能向上は、単純な計算速度の改善だけではありません。より高度な推論能力、文脈理解の深化、そして多様なデータ形式への対応力向上といった、AIの「知性」そのものが一段階上がったと捉えるべきでしょう。例えば、これまでAIでは難しかった、複雑なニュアンスを含む文章の意図を正確に汲み取ったり、複数の情報を横断的に分析して示唆に富む洞察を導き出したりすることが、より現実的になってきています。これは、AIが単なる「ツール」から、ビジネスパートナーとして、より深いレベルで貢献できるようになることを意味します。
具体的に、どのような変化が期待できるでしょうか。まず、創造的な業務におけるAIの活用範囲が格段に広がるでしょう。例えば、マーケティング部門では、ターゲット顧客のペルソナをより詳細に分析し、それぞれの層に響くキャッチコピーや広告クリエイティブを自動生成することが可能になります。また、製品開発の現場では、市場のトレンドや顧客の声を分析し、新たな製品アイデアの創出を支援するAIアシスタントが登場するかもしれません。これまで「AIにはできないだろう」と思われていた、人間の感性や創造性が求められる領域へのAIの参入が、現実味を帯びてくるのです。
次に、意思決定のスピードと質が飛躍的に向上することも考えられます。企業は日々、膨大な量のデータに直面しています。その中から、ビジネスの成否を分ける重要なインサイトを見つけ出すのは至難の業です。しかし、性能が向上したAIは、こうした複雑なデータを高速かつ高精度に分析し、リスクとリターンの両面から、より客観的でデータに基づいた意思決定を支援してくれるようになります。例えば、金融業界では、市場の変動要因をリアルタイムで分析し、最適な投資戦略を提案するAIが、より洗練されたものになるでしょう。製造業では、サプライチェーン全体のリスクを予測し、事前に回避策を講じるための高度な分析が可能になります。
さらに、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライゼーションが、より一層深化するでしょう。一人ひとりのお客様の過去の購買履歴、閲覧履歴、問い合わせ履歴などをAIが深く理解し、そのお客様にとって最も価値のある情報やサービスを、最適なタイミングで提供できるようになります。これは、単なるレコメンデーション機能を超え、まるで専属のコンシェルジュがついているかのような、きめ細やかな顧客体験を実現することに繋がります。結果として、顧客ロイヤルティの向上や、LTV（顧客生涯価値）の最大化に大きく貢献することが期待できます。
これらの変化は、企業規模の大小に関わらず、あらゆるビジネスに影響を与えるでしょう。特に、これまでAI導入にリソースを割けなかった中小企業にとっては、Bedrockのようなマネージドサービスが提供する高度なAI機能を、より身近なものとして活用できるチャンスが広がります。AWSの提供するインフラの堅牢性や、既に75%以上の企業が利用しているAWSエコシステムとの連携のしやすさは、企業がAIを導入する際の初期投資や運用負荷を大幅に軽減してくれるはずです。
しかし、ここで忘れてはならないのは、AIはあくまで「道具」であるという側面です。性能が向上したからといって、魔法のように全ての課題が解決するわけではありません。AIを効果的に活用するためには、やはりそれを使いこなす人間の能力が不可欠です。
技術者の皆さんへ、改めて強調したいのは、プロンプトエンジニアリングの重要性です。 AIの性能が向上すればするほど、その能力を最大限に引き出すための「問いかけ方」が重要になります。より具体的で、文脈を理解したプロンプトを作成することで、AIは驚くほど精度の高い、期待通りのアウトプットを生成してくれます。これは、単なる指示出しではなく、AIとの対話を通じて、共に課題解決を進める「共創」のプロセスと言えるでしょう。
また、RAG（Retrieval Augmented Generation）の活用も、ますます重要になってきます。 基盤モデル（FM）が持つ汎用的な知識と、自社が持つ固有のデータやドメイン知識を組み合わせることで、より専門的で、かつ精度の高い回答を生成することが可能になります。例えば、企業の内部規定や過去のプロジェクトデータなどをRAGで活用すれば、社内向けの専門的なFAQシステムや、過去の事例に基づいたコンサルティングレポートの自動生成なども実現できるでしょう。これは、AIの「知性」を、自社のビジネスに特化した「知恵」へと昇華させるための鍵となります。
そして、AI倫理や責任あるAI利用への意識も、これまで以上に高める必要があります。 性能が向上し、より複雑なタスクをこなせるようになったAIだからこそ、その判断や生成結果に偏見や差別が含まれていないか、プライバシーを侵害するような情報を取り扱っていないかなど、常に注意深く監視し、是正していく必要があります。AWSも、Responsible AIの原則に基づいたツールやガイドラインを提供しています。これらを積極的に活用し、社会に貢献できるAIシステムの開発を目指していくことが、技術者には求められています。
投資家の皆さんにとっても、この動向は非常に興味深いものです。 AWS Bedrockの進化は、単にAWSという企業の成長だけでなく、AIを活用することで新たなビジネスモデルを創出し、市場をリードしていく企業群の台頭を意味します。AIによるデジタルトランスフォーメーション（DX）は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではなく、あらゆる産業において競争優位性を確立するための必須要素となりつつあります。AI関連技術への投資はもちろん、AIを積極的に活用して事業変革を進める企業への投資も、今後ますます重要になってくるでしょう。特に、これまでAI導入に消極的だった伝統的な産業が、Bedrockのような手軽なサービスを通じてAIを取り込み始める動きは、新たな投資機会を生み出す可能性があります。
私自身、この業界に長く身を置いてきましたが、AIの進化のスピードには常に驚かされています。そして、今回の「30%性能向上」というニュースは、その進化が単なる技術的な進歩にとどまらず、私たちの働き方、ビジネスのあり方、そして社会全体に、より具体的で、より大きな影響を与え始めることを強く示唆しているように感じています。
もちろん、AIの進化はまだ始まったばかりです。今後も、さらに高性能なモデルが登場し、新たな技術革新が次々と起こるでしょう。しかし、重要なのは、こうした変化の波に乗り遅れることなく、積極的にAIという強力なツールを活用していくことです。AWS Bedrockは、そのための強力な味方となってくれるはずです。
あなたも、このAIの進化の波を、どのように捉え、どのように活用していくか、ぜひ考えてみてください。それは、これからのビジネスにおける、そしてあなたのキャリアにおける、大きなチャンスとなるはずですから。
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だからこそ、この「30%性能向上」という数字は、単なる技術的な進歩の指標にとどまらず、ビジネスの現場におけるAI活用のあり方を根本から変えうるポテンシャルを秘めていると、私は確信しているのです。
先ほども触れましたが、この性能向上は、単純な計算速度の改善だけではありません。より高度な推論能力、文脈理解の深化、そして多様なデータ形式への対応力向上といった、AIの「知性」そのものが一段階上がったと捉えるべきでしょう。例えば、これまでAIでは難しかった、複雑なニュアンスを含む文章の意図を正確に汲み取ったり、複数の情報を横断的に分析して示唆に富む洞察を導き出したりすることが、より現実的になってきています。これは、AIが単なる「ツール」から、ビジネスパートナーとして、より深いレベルで貢献できるようになることを意味します。
具体的に、どのような変化が期待できるでしょうか。まず、創造的な業務におけるAIの活用範囲が格段に広がるでしょう。例えば、マーケティング部門では、ターゲット顧客のペルソナをより詳細に分析し、それぞれの層に響くキャッチコピーや広告クリエイティブを自動生成することが可能になります。また、製品開発の現場では、市場のトレンドや顧客の声を分析し、新たな製品アイデアの創出を支援するAIアシスタントが登場するかもしれません。これまで「AIにはできないだろう」と思われていた、人間の感性や創造性が求められる領域へのAIの参入が、現実味を帯びてくるのです。
次に、意思決定のスピードと質が飛躍的に向上することも考えられます。企業は日々、膨大な量のデータに直面しています。その中から、ビジネスの成否を分ける重要なインサイトを見つけ出すのは至難の業です。しかし、性能が向上したAIは、こうした複雑なデータを高速かつ高精度に分析し、リスクとリターンの両面から、より客観的でデータに基づいた意思決定を支援してくれるようになります。例えば、金融業界では、市場の変動要因をリアルタイムで分析し、最適な投資戦略を提案するAIが、より洗練されたものになるでしょう。製造業では、サプライチェーン全体のリスクを予測し、事前に回避策を講じるための高度な分析が可能になります。
さらに、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライゼーションが、より一層深化するでしょう。一人ひとりのお客様の過去の購買履歴、閲覧履歴、問い合わせ履歴などをAIが深く理解し、そのお客様にとって最も価値のある情報やサービスを、最適なタイミングで提供できるようになります。これは、単なるレコメンデーション機能を超え、まるで専属のコンシェルジュがついているかのような、きめ細やかな顧客体験を実現することに繋がります。結果として、顧客ロイヤルティの向上や、LTV（顧客生涯価値）の最大化に大きく貢献することが期待できます。
これらの変化は、企業規模の大小に関わらず、あらゆるビジネスに影響を与えるでしょう。特に、これまでAI導入にリソースを割けなかった中小企業にとっては、Bedrockのようなマネージドサービスが提供する高度なAI機能を、より身近なものとして活用できるチャンスが広がります。AWSの提供するインフラの堅牢性や、既に75%以上の企業が利用しているAWSエコシステムとの連携のしやすさは、企業がAIを導入する際の初期投資や運用負荷を大幅に軽減してくれるはずです。
しかし、ここで忘れてはならないのは、AIはあくまで「道具」であるという側面です。性能が向上したからといって、魔法のように全ての課題が解決するわけではありません。AIを効果的に活用するためには、やはりそれを使いこなす人間の能力が不可欠です。
技術者の皆さんへ、改めて強調したいのは、プロンプトエンジニアリングの重要性です。 AIの性能が向上すればするほど、その能力を最大限に引き出すための「問いかけ方」が重要になります。より具体的で、文脈を理解したプロンプトを作成することで、AIは驚くほど精度の高い、期待通りのアウトプットを生成してくれます。これは、単なる指示出しではなく、AIとの対話を通じて、共に課題解決を進める「共創」のプロセスと言えるでしょう。
また、RAG（Retrieval Augmented Generation）の活用も、ますます重要になってきます。 基盤モデル（FM）が持つ汎用的な知識と、自社が持つ固有のデータやドメイン知識を組み合わせることで、より専門的で、かつ精度の高い回答を生成することが可能になります。例えば、企業の内部規定や過去のプロジェクトデータなどをRAGで活用すれば、社内向けの専門的なFAQシステムや、過去の事例に基づいたコンサルティングレポートの自動生成なども実現できるでしょう。これは、AIの「知性」を、自社のビジネスに特化した「知恵」へと昇華させるための鍵となります。
そして、AI倫理や責任あるAI利用への意識も、これまで以上に高める必要があります。 性能が向上し、より複雑なタスクをこなせるようになったAIだからこそ、その判断や生成結果に偏見や差別が含まれていないか、プライバシーを侵害するような情報を取り扱っていないかなど、常に注意深く監視し、是正していく必要があります。AWSも、Responsible AIの原則に基づいたツールやガイドラインを提供しています。これらを積極的に活用し、社会に貢献できるAIシステムの開発を目指していくことが、技術者には求められています。
投資家の皆さんにとっても、この動向は非常に興味深いものです。 AWS Bedrockの進化は、単にAWSという企業の成長だけでなく、AIを活用することで新たなビジネスモデルを創出し、市場をリードしていく企業群の台頭を意味します。AIによるデジタルトランスフォーメーション（DX）は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではなく、あらゆる産業において競争優位性を確立するための必須要素となりつつあります。AI関連技術への投資はもちろん、AIを積極的に活用して事業変革を進める企業への投資も、今後ますます重要になってくるでしょう。特に、これまでAI導入に消極的だった伝統的な産業が、Bedrockのような手軽なサービスを通じてAIを取り込み始める動きは、新たな投資機会を生み出す可能性があります。
私自身、この業界に長く身を置いてきましたが、AIの進化のスピードには常に驚かされています。そして、今回の「30%性能向上」というニュースは、その進化が単なる技術的な進歩にとどまらず、私たちの働き方、ビジネスのあり方、そして社会全体に、より具体的で、より大きな影響を与え始めることを強く示唆しているように感じています。
もちろん、AIの進化はまだ始まったばかりです。今後も、さらに高性能なモデルが登場し、新たな技術革新が次々と起こるでしょう。しかし、重要なのは、こうした変化の波に乗り遅れることなく、積極的にAIという強力なツールを活用していくことです。AWS Bedrockは、そのための強力な味方となってくれるはずです。
あなたも、このAIの進化の波を、どのように捉え、どのように活用していくか、ぜひ考えてみてください。それは、これからのビジネスにおける、そしてあなたのキャリアにおける、大きなチャンスとなるはずですから。
例えば、これまでAIに任せるには精度が足りなかった、あるいは専門知識が不足していたような、より高度でニッチな業務領域にも、AIが現実的な選択肢として登場してきているのです。たとえば、法務部門における契約書のレビューや、医療分野における診断支援、あるいは科学研究における仮説生成といった、高度な専門性が求められる領域での活用が、これまで以上に進むことが予想されます。Bedrockが提供する多様なモデルの中から、それぞれのタスクに最も適したものを選択し、さらに自社のデータでファインチューニングすることで、これらの専門領域においても、人間を凌駕する、あるいは人間と協働することで、飛躍的な効率化と精度向上を実現できる可能性が広がっています。
これは、企業が持つ「データ」という資産の価値を、これまで以上に高めることにも繋がります。AIがデータをより深く、より広範に理解できるようになれば、隠れたパターンや相関関係が明らかになり、新たなビジネスインサイトの発見につながります。例えば、顧客の行動データをAIが分析することで、これまで見過ごされていた顧客セグメントを発見したり、将来的な顧客ニーズを予測したりすることが可能になるでしょう。これは、マーケティング戦略の最適化はもちろん、新製品開発やサービス改善にも大きく貢献します。
さらに、今回の性能向上は、AIの「倫理的」な側面や「安全性」に関する議論を、より一層深める契機にもなるでしょう。高性能化が進むということは、AIが悪用された場合のリスクも高まるということです。そのため、AWS Bedrockのようなプラットフォームを提供する側は、モデルのバイアス低減、説明責任の確保、そして不正利用の防止といった、責任あるAI開発・運用に向けた取り組みを、より一層強化していく必要があります。利用者側も、AIの出力を鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持つこと、そしてAIの利用に関するガイドラインを策定し、遵守していくことが重要です。
個人的には、この「30%性能向上」という数字は、AIが単なる流行りや一過性の技術ではなく、社会インフラとして、あるいはビジネスの基盤として、確固たる地位を築きつつあることの証だと感じています。かつてインターネットが登場した時、多くの人がその可能性に興奮し、そしてその普及が社会を根底から変えていくのを目の当たりにしました。AIも、今、まさにそのような変革の渦中にいるのではないでしょうか。
投資家の皆さんへ、もう一度お伝えしたいのは、AI関連への投資は、もはや「成長分野への投資」というだけでなく、「未来への投資」であるということです。 Bedrockのようなプラットフォームの進化は、AWSのクラウド事業全体の成長を牽引するだけでなく、その上でAIを活用してイノベーションを起こすスタートアップや、既存事業をAIで変革していく大企業への投資機会を創出します。特に、AIの社会実装が進むにつれて、AI倫理やセキュリティ、そしてAI人材育成といった関連分野への投資も、ますます重要になってくるでしょう。
そして、技術者の皆さんへ。この進化のスピードについていくためには、常に学び続ける姿勢が不可欠です。 新しいモデル、新しい技術、そして新しいユースケースが次々と登場します。それらを積極的にキャッチアップし、自らのスキルセットをアップデートしていくことが、この変化の激しい時代を生き抜くための鍵となります。Bedrockのようなプラットフォームを使いこなすことはもちろん、その基盤となる技術や、AIを社会に実装していく上での課題についても、深く理解していくことが求められます。
この「30%性能向上」というニュースは、私たちに多くの可能性と、同時にいくつかの課題を突きつけています。しかし、それらを乗り越えた先に、より豊かで、より効率的な未来が待っていることは、疑いようがありません。
AWS Bedrockの進化は、これからも続いていくでしょう。その動向を注視し、変化を恐れず、積極的にAIという強力なツールを使いこなしていくことが、これからの時代を生き抜くための、そして成功を掴むための、最も確実な道だと私は信じています。
あなたも、このAIの進化の波を、どのように捉え、どのように活用していくか、ぜひ考えてみてください。それは、これからのビジネスにおける、そしてあなたのキャリアにおける、大きなチャンスとなるはずですから。
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