Google 検索は、検索漏れがしばしば発生したので、検索漏れに対しては、「登録しますから、その URL を報告してください」というページが用意されていた。しかし今は、そのページがなくなって、検索漏れの報告の受付をしなくなった。 かわりに、サイトの持主ならば、あらかじめサイトを登録しておくことで、検索漏れを報告する特別なページが使える。ただし、あらかじめサイトを登録しておくことが必要なので、手軽に報告することはできない。 また、いちいち(数分間をかけて)検索漏れを検証する必要があるので、多くのページを次々と報告することもできない。 結果的に、検索漏れのページがたくさん発生したまま、報告を受け付けないので、検索漏れのページがたくさん残っている。検索漏れのページは、昔はほとんどなかったのに、今ではたくさん発生するようになった。そのせいで、ブログを書いたあとで、サイト内検索をしても、Google
この記事は「言語学な人々 Advent Calendar 2023」の17日目の記事です。 adventar.org 前置き 小学館『日本国語大辞典(第2版)』(以下、日国)の JapanKnowledge 版(以下、JK版日国)は、紙媒体にはない検索機能を備えています。*1 JapanKnowledge Lib 使い方ガイド JapanKnowledge 全体を対象とした「詳細(個別)検索」でも以下の検索を行うことができますが、 見出し検索 or 全文検索 AND, OR, NOT検索 完全一致、前方一致、後方一致、部分一致 この詳細検索の対象を『日国』に限定すると、検索範囲(見出し or 全文 or 用例 or …)をさらに細かく設定できたり、品詞で絞ったりできるようになります。 方法は以下の通り。 「詳細(個別)検索」にマウスオーバーして「日本国語大辞典」 または、「詳細(個別)検索
'); var TaglistRoadKotsu = document.getElementById('Tag_RoadKotsu'); var TagsRoadOther = TaglistRoadKotsu.getElementsByTagName('abbr'); var TagsRoadKanren = TaglistRoadKotsu.getElementsByTagName('b'); //var TagsRoadTest = TaglistRoadKotsu.getElementsByTagName('blink'); var TagsBus0 = TaglistRoadKotsu.getElementsByTagName('dd'); var TagsBus1 = TaglistRoadKotsu.getElementsByTagName('del'); var TagsB
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな?あの画像が欲しいので、探してくれないかな?」と無茶振りされたことはありませんか? そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra (以下、 Kendra )で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
はじめまして。株式会社ナレッジセンスの門脇です。普段はエンジニア兼PMとして、「社内データに基づいて回答してくれる」チャットボットをエンタープライズ企業向けに提供しています(一応、200社以上に導入実績あり)。ここで開発しているチャットボットは、ChatGPTを始めとしたLLM(Large Language Models)を活用したサービスであり、その中でもRAG(Retrieval Augmented Generative)という仕組みをガッツリ利用しています。本記事では、RAG精度向上のための知見を共有していきます。 はじめに この記事は何 この記事は、LlamaIndexのAndrei氏による『A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG』[1]という記事で紹介されている「RAGに関するチートシート」について、And
ThinkAnyは、RAG技術を用いて高品質なコンテンツを検索・集約し、AIの賢い回答機能と組み合わせて、ユーザーの質問に効率的に答える新時代のAI検索エンジンです。
RAG is more than just embedding search¶ With the advent of large language models (LLM), retrieval augmented generation (RAG) has become a hot topic. However throughout the past year of helping startups integrate LLMs into their stack I've noticed that the pattern of taking user queries, embedding them, and directly searching a vector store is effectively demoware. What is RAG? Retrieval augmented
import * as fuzzySearch from './path/to/fuzzy-search.module.js'; const searcher = fuzzySearch.SearcherFactory.createDefaultSearcher(); const persons = [ { id: 23501, firstName: 'Alice', lastName: 'King' }, { id: 99234, firstName: 'Bob', lastName: 'Bishop' }, { id: 5823, firstName: 'Carol', lastName: 'Queen' }, { id: 11923, firstName: 'Charlie', lastName: 'Rook' } ]; const indexingMeta = searcher.i
九州支社で技術リサーチやビジネス開発などの業務を行っています。将棋が好きで、棋力はウォーズ二段ぐらいです。 こんにちは。暖冬と言われていたのに毎日寒いのは年齢のせいでしょうか。しゅっちんです。久しぶりのエンジニアブログへの投稿となります。今回は、話題の生成AIに関連してRAGの検証を行いたいと思います。 RAGについて 昨年は生成AI元年と言ってよい年でしたが、その生成AIに関連する注目技術の一つがRAGです。RAGとは Retrieval Augmented Generationの略で、日本語で検索拡張生成となります。訳すと余計に意味が分からなくなりますが、要はGPTなどの会話応答AIに関連情報を渡して、その情報を元に質問に回答させる仕組みです。 GPTなどの言語モデルは学習した情報が古かったり、専門知識が不足していたりしますが、RAGによって新しい知識や情報を得ることができ、専門的な質
やってはいけないこと (2358)やらないほうがよいこと (988)コミュニケーション (775)やってよかったこと (730)やったほうがよいこと (727)生活 (690)してはいけないこと (596)学校 (564)対人関係 (549)やらなかったほうがよかったこと (482)ADHD (475)やらなければよかったこと (421)人間関係 (390)友人関係 (376)インターネット (370)あの時こうしてれば… (328)恋愛 (316)学生 (298)食事 (283)ASD (282)した方がよいこと (261)性 (257)大学 (244)こうしたほうがよかったこと (240)友人 (238)対人コミュニケーション (231)黒歴史 (220)仕事 (202)メンタル (200)失敗したこと (183)高校 (181)気をつけるべきこと (176)ライフハック (170)健
Image credit: PimEyes 盗撮された写真を追跡できないという問題を解決するため、スタートアップの PimEyes は Googleの 画像検索機能よりも精度が高く、写真で人を検索することに特化した検索エンジンを開発した。関係者によると、現在、検索システムの精度は90%とのことだが、画像検索ができる便利なサービスであるものの、個人情報の流出や技術的な悪用など賛否両論があるようだ。 我々の周りの誰もが何らかの形で写真を盗撮された経験があるが、さらに悪いことは、盗撮さえたことにすら気づいていないということだ。 ポーランドに拠点を置くスタートアップ PimEyes は、AI 技術を使って、インターネット上に散らばるすべての写真を4秒で見つけ出し、それらを削除するための文書の作成を支援する。CNN の Rachel Metz 氏は、10年前に友人の結婚式で撮った写真を PimEye
はじめに こんにちは、SRE部 検索基盤SREブロックの花房と大澤です。普段はZOZOTOWNの検索関連マイクロサービスのインフラ運用を担当しています。 ZOZOTOWNの検索基盤では、商品検索に関わる大規模なデータを取り扱うためにElasticsearchを利用しています。Elasticsearchを運用していく中で、私たちはパフォーマンスとインフラコスト、運用トイルの問題に直面していました。本記事では、私たちが抱えていた問題と、それを解決したアプローチとしてシャーディング最適化とオートスケーラー開発の取り組みについてご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 パフォーマンスの課題 インフラコストの課題 運用トイルの課題 解決策 シャーディング最適化 Elasticsearchのシャーディング ノードのインスタンスタイプ変更 負荷試験によるパフォーマンス検証 コスト見積 安全なリリ
こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索機能の改善を目的とした施策の有効性をA/Bテストで検証しています。 A/Bテストは、新たな施策の有効性を評価する手法として信頼性の高い手法ではあるものの、下記のような制約があります。 統計的に有意な差が出るためには、多くのユーザーからのフィードバックが必要である 比較手法を実際のユーザーに提示するため、ユーザー体験に悪影響を与えるリスクがある これらの制約から、実験したい全ての施策をA/Bテストで検証することは困難なため、事前に有効な可能性が高い施策に絞った上でA/Bテストに臨むことが大切です。 事前に有効な可能性が高いことを示すためには、オフラインでの評価結果を活用します。しかし、オフライン評価とA/Bテストの結果は必ずしも一致しないことが知られており、ZOZOTOWNにおいても同様の問題が発生しています。 このよう
横浜市立図書館は15日、思いついた言葉や文章を入力すると人工知能(AI)が関連する本を提案する新しい蔵書検索サービスの運用を始める。オンライン上で同様のサービスを展開するのは全国初で、新しい図書との出合いが期待される。 市教育委員会によると、市立図書館18カ所で計約409万冊の蔵書がある。このうち本の内容が50文字以上の日本語で登録されている約74万冊の書誌情報をAIに学習させた。 従来の検索サービスではタイトルや著者、キーワードが書誌情報に一致しないと蔵書にたどり着けなかった。例えば「悲しい時に元気になれる本」というキーワードは従来、ヒットするものがなかったが、新しい検索サービスではAIが関連性があると類推した図書が表示されるという。従来の検索もできる。
UB Researchチームで2週間の短期インターンをしている梶川です。 現在、UB ResearchではRAGシステム構築に向けた研究を行っており、社内のさまざまなデータを正確に拾い上げるための検索エンジンの開発と評価を行っています。 今回、その検索エンジンに代わるモデルを用いて、実際の検索テキストで検索を実施した結果を報告します。 概要 近年、LLMを用いた文書生成が流行しており、その中でも外部情報を検索し、LLMに追加して生成させるRAGという技術が活用されています。RAGによって、LLMが知らない情報に対して正確な応答を返すことができ、UB Researchでもニュース記事や有価証券報告書などの情報に対してRAGを適用することを考えています。既存の検索エンジンには、国内データで学習されたBERTベースのモデルを用いていますが、今回、最新のモデルであるBGE-M3を用いて、検索を実施
2023年6月30日以降、Twitterでは「ツイートの閲覧にログインが必須になる」「1日当たりのツイート閲覧数に制限が設けられる」といった大規模な変更が実施されています。これらの変更が影響したためか、Googleの検索結果にTwitterのユーザーページやツイートが表示されにくくなったことが報告されています。 Twitter didn't just block unregistered users, it blocked Google Search https://searchengineland.com/twitter-didnt-just-block-unregistered-users-it-blocked-google-search-428943 Tweets aren’t showing up in Google results as often because of chan
「FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る『生成AI×プロダクト開発』で直面する課題と乗り越え方」は、生成AIをプロダクト開発にどのように活用しているか、その際に直面した課題と克服するためのアプローチなどをFastLabel、LayerX、LINEのエンジニアが共有するイベントです。ここで株式会社LayerXの中村氏が登壇。ここからは、LLMの精度評価における、LLMの処理以外で考えられる原因分析について話します。前回はこちらから。 精度評価 中村龍矢氏:では具体的に、精度評価と改善にいければと思います。 まず精度評価というと、パッとイメージしやすいのが、「どういうスコアをやるか」というところで。これは最近はツールもノウハウもいろいろ出ているので、あまり悩むことはないんじゃないかなと思っています。LLMが吐いた答えが正しいかどうかを判定する方法ですね。 一番シンプルな
「『生成AIを使ってこんなもの作ってみました』開発者LT大会」は、急速に発展しているChatGPTや生成AIといったAI技術を使って何かを作ってみた人たちがアイデアや成果を共有する、ログミーTech主催のイベントです。ここでPR TIMES社の土屋氏が登壇。「ChatGPTを使って文字コードを扱う負担を軽減できるか」という調査の内容と結果について紹介します。 Shun氏の自己紹介と、本セッションのアジェンダ Shun氏(以下、Shun):それでは、PR TIMES社の土屋が発表します。私の名前はShunといいます。PR TIMESに勤めていて、ソフトウェアエンジニアをやっています。 本日のアジェンダです。私の発表はどちらかというと、個人開発でChatGPTを使ったものを作って、それで実験をしてみたという内容になっております。 表題にもあるとおり、ChatGPTに文字コードのことを聞いてどん
ホーム >報道発表・広報活動 >報道発表資料 >最近の報道発表資料(令和5年) >10月 > (令和5年10月23日)Google LLCらによる独占禁止法違反被疑行為に関する審査の開始及び第三者からの情報・意見の募集について 令和5年10月23日 公正取引委員会 公正取引委員会は、Google LLC(法人番号 3700150072195)らによる独占禁止法違反被疑行為について、審査を開始し、また、後記のとおり第三者からの情報・意見を受け付けることとしました。 本件情報・意見の募集は、当委員会が令和4年6月に公表した「デジタル化等社会経済の変化に対応した競争政策の積極的な推進に向けて ― アドボカシーとエンフォースメントの連携・強化 ― 」(別紙参照)に基づき、個別事件の審査の初期段階において、初めて実施するものです。 なお、当委員会が、本件審査を開始したこと及び第三者からの情報・意見の
2024年1月、国立国会図書館サーチと、国立国会図書館オンラインが統合されて新しく新「国立国会図書館サーチ」となった。 関係者の方々、おつかれさまです。 白を基調にした明るい画面になった。 NDLオンラインが蔵書検索と申込システムで、NDLサーチがNDLを含む全国の図書館(公共図書館等)の蔵書検索と役割が若干違っていたので、その辺はどう調整するんだろう、などと思ったら検索対象を選択するチェックボックスがついていた。それはそうかと納得。 2012年に本格稼働してから、NDLサーチは「情報の種類や所蔵機関を意識することなく、上記を含めた様々な内容・形態の情報・文献を一度の検索で探すことができ」る(「新しい統合検索サービス 国立国会図書館サーチ」『国立国会図書館月報』604・605号、2011年)を目指してきたところではあるし、今回の統合は、長い時間をかけて歩んできた道のたぶん一つの大きな達成に
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。 本記事では、「xRAG」という手法について、ざっくり理解します。「xRAG」とは、RAGシステムでLLMに投げるドキュメント(通常、数千文字ほどですよね。)を、1トークンに圧縮できるのでは?という手法です。 この記事は何 この記事は、RAGをする際にLLMに渡すドキュメントを1トークンまで圧縮できる手法「xRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 「xRAG」は、RAGで渡すコンテキストを極限まで圧縮する手法です。北京大学/Microsoftの研究者らによって2024年5月に提案されました。「xRAG」を使うメリッ
絶対王者グーグルの支配が続く検索エンジン市場だが、生成AIの登場で大きな変化を伴うことになりそうだ。ガートナーが2月19日に発表した予測によれば、2026年までに検索エンジンのボリュームは25%も減少するという。こうした中でグーグルへの挑戦を明言しているスタートアップ企業が「Perplexity」だ。同社はNVIDIA、ジェフ・ベゾス氏、YouTubeの元CEOなど大物も出資ラウンドに参加しており、検索市場を攻めるマイクロソフトとも戦っていくことになる。果たしてその実力とポテンシャルとはいかなるものか。実際にグーグル、マイクロソフト、Perplexityの3つのサービスを試して結果を比較した。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ/音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日
What is Multimodal Search: "LLMs with vision" change businesses What if large language models (LLMs) had "vision", the ability to understand the meaning of images? Just like we have seen the innovation with LLMs with chatbots and text data, the ability would make another huge impact on businesses by letting LLMs look at and organize millions of images in enterprise IT systems. In this post, we wil
画像の類似度って難しいですよね? 同じものを表しているのに、画像としては全然違うものだからEmbeddingしてコサイン類似度を測ると遠くなることがよくあります。 なので、商品や動物などの物体を比較する場合は画像の類似度はあてになるけど、スポーツやビジネスシーン等の状況や場面の類似度は難しいという課題がありました。 例としてスポーツを見てみましょう。 以下の4枚の画像の類似度を出します。 画像1画像2画像3画像4画像1~3は野球で、画像4はバスケの画像です。 とりあえずAugNetで類似度を出しましょう。 結果 この結果を見ると一番似ているのは、画像1と画像4です。 野球画像の画像1~3同士は近く、画像4は他と遠くなって欲しい場合はどうしましょうか? そこでLLMを使ってみます。 ChatGPTのSceneXplainを使います。 SceneXplainはChatGPTのプラグインで、画像
ここ最近、ブロガー界隈でGoogleの検索結果が過去一でおかしいのでは無いか?というのが話題になっている。 事の発端は、10月に行われたコアアップデートと呼ばれる検索アルゴリズムのアップデートから始まっている。ブロガー達のリアルに生きるか死ぬかが分かれるイベント?とも言える。 ブログで飯を食っているようないわゆるアフェリエイターなどが、その検索結果の変動のせいで悶絶している状態だ。 まぁ、そんなアフィカスが悶えてるだけであればざまぁwだけで終わりそうなんだが ただ、今回のアップデートについては、ちょっと様子がおかしく、何故か検索結果が一般的な利用者にとって「害」でしか無いコンテンツだけが優遇されて表示されている状態だ。 ここ最近、グーグルの検索を使っていて、コレジャナイ感が増えた気がしないだろうか? わかり易い例で言うと、何かしらのモノレビューが、企業が有するWebサイトが優先的に表示され
最近では、RAG(Retrieval Augmented Generation)を使って、検索して得られた文書を生成時に活用することがありますが、その性能を改善するための手法の1つとしてハイブリッド検索が知られています。ハイブリッド検索は、2つ以上の異なる検索技術を組み合わせた検索方法です。最近は、全文検索とベクトル検索の組み合わせを見ることが多く、その良いとこ取りをすることで検索性能を改善します。 ハイブリッド検索の有効性はいたるところで報告されていますが、「適当に全文検索とベクトル検索を組み合わせるだけで性能が上がるのか?」というとそれには疑問があります。ハイブリッド検索では、全文検索とベクトル検索の結果をランク融合アルゴリズムを使って統合することが行われます。そのような仕組み上、どちらか片方の検索性能が低い場合、全体としての性能が下がることが考えられるはずです。 そこで本記事では、日
匿名化されたランドと情報源との通話画面のキャプチャ [The Verge](https://www.theverge.com/2024/5/29/24167407/google-search-algorithm-documents-leak-confirmation)が、[Sparktoro](https://sparktoro.com/blog/an-anonymous-source-shared-thousands-of-leaked-google-search-api-documents-with-me-everyone-in-seo-should-see-them/)や[iPullRank](https://ipullrank.com/google-algo-leak)に掲載されたGoogle の検索部門内部から大量に漏洩した API ドキュメントに関する内容が掲載され、その件に関
Googleによる新たな検索体験。知りたいことを検索すれば生成AIが要約してくれるように2023.09.03 09:0012,930 ヨコヤマコム この試験管はなんだろう。 Googleが、検索の新機能として生成AIによる検索体験(SGE)の試験運用を開始しました。 この機能は、GoogleのSearch Labsにアカウント登録をすることですぐに利用可能です。 PCでは、ChromeブラウザでGoogleトップページや検索結果ページにある「試験管アイコン」からSearch Labsのページへ。さらに「SGEを有効にする」というトグルをオンにすればOK。 スマートフォンでは、AndroidとiOSともGoogleアプリから利用可能。アプリにある「試験管アイコン」から、PCと同様にページへ遷移してトグルをオンにするだけです。 Googleが検索結果をAIで要約してくれるGIF: Google
はじめに 開発をするとき、GitHubのホームからPRやissueを毎回ボタンポチポチやスクロールをして頑張って開いてませんか? また、開発をするときなどに、『この技術はどう使うん?』と思って毎回ググってはいませんか?(GPT先生がいますが。。。🥺) そんなことはもうやめて、GitHubの検索機能を使うべき!!! ということで、 この記事では、GitHubの検索機能でPRやissue、ソースコードを検索することもいいよ! ということを伝えます! 以下に記載する内容は以下の記事を参考にしています。 GitHubの自己満tipsもあるよーーーーーーーーーーー😏 GitHubのソースコード検索の仕方 コード検索できること GitHubコード検索を使用すると、自分のコード、他人のオープンソースコード、チームのコード、コミュニティのコードを検索することができる。 特定のキーワードを持つリポジトリ
はじめに OpenAIのDevDayで発表されたText2SpeechのAPIを使ってみたいと思います。Text2Speechとは簡単にいうとテキストの読み上げ機能です。 日本語を読ませる場合、まだ少し英語訛りですが、なかなか人間っぽい発音を行います。 今回はこのText2SpeechのAPIを使って遊んでみたいと思います。 なにを作るのか? 先程記載したように、Text2Speechでは発話を行うことができます。 この特徴とGPTの会話ができる特性を組み合わせれば、会話っぽいことができるのではないかと思い実装してみました。 今回は試験的に実装を行うため、GPTには「動物博士」としてのロールを与えて動物の雑学を教えてもらいました。 完成形は以下のような動画になります。Text2Speechを利用しているため音声ONの状態での閲覧を推奨します。 発音が英語話者っぽくなっていることや漢字を稀に
>>Kindle unlimited、2カ月99円で読み放題を体験【8/31まで】 新しい働き方を実現する手段として、「AIの活用」に焦点が当たるようになってずいぶん経ちます。AIを使うことで、時間と労力の節約、業務の効率化が可能になったわけです。また業務クオリティを向上させることにより、働き方改革を実現することもできるはず。 なかでもいまもっとも注目されているのが生成AIの「ChatGPT」。人類の仕事を大きく変える可能性のあるツールとして、大きな話題になっていることはご存知のとおりです。『ChatGPT最強の仕事術』(池田朋弘 著、フォレスト出版)の著者も、ChatGPTによって次のような成果が共有されていることを認めています。 ・文章作成の効率が1.6倍になり、かつクオリティも高くなった ・カスタマーサポートでの対応速度が1.3倍になり、かつ顧客の評価も上がった ・業務プロセスの生産
2023-11-30toB 向け E ラーニングシステムに ChatGPT を導入して業務効率化を達成した事例について語ってもらいましたはじめにエンジニアの山田です。 弊社のニュースリリースにあるのですが、ジョブメドレーアカデミー(以下、アカデミー)では Azure OpenAI Service の GPT モデルを駆使した新機能「研修作成アシスタント」をリリースしています。 この生成 AI を活用した機能により研修作成担当者の作業時間を 75%軽減し、業務効率化に寄与するものになっています。 今回はこの研修作成アシスタントの開発について、担当した二人に話を聞きました。 インタビュイー紹介岸田さんSES 企業で業務システム開発、オフショア開発をしている会社でブリッジエンジニアという経験を経て、2019 年メドレー入社。 その後ジョブメドレーで開発をリード。現在はアカデミーのプロダクト責任者
Wanna listen to this story instead? Check out this week's Better Offline podcast, "The Man That Destroyed Google Search," available on Apple Podcasts, Spotify, and anywhere else you get your podcasts. This is the story of how Google Search died, and the people responsible for killing it. The story begins on February 5th 2019, when Ben Gomes, Google’s head of search, had a problem. Jerry Dischler,
ついに日本の当局が、「検索王」にクギを刺した。 公正取引委員会は4月22日、アメリカのIT大手・グーグルに対し、ヤフー(現LINEヤフー)への検索関連技術の提供をめぐり、独占禁止法に基づく行政処分を下した。 グーグルは独禁法に違反する疑いのある行為をすでにとりやめており、同法の「確約手続き」に基づいて今後の改善措置をまとめた計画を提出。そのため法違反こそ免れたが、計画の認定をもって、グーグルが初めて公取委から処分を下されるケースとなった。 提携4年で変更された契約の中身 メスが入ったのは、グーグルとヤフーが2010年に結んだ技術提携の中身だ。 グーグルは2010年からヤフーに対して、検索エンジンと検索連動型広告の技術を提供してきた。その技術を基に、ヤフーは自社のポータルサイトだけでなく、外部のポータルサイトなどの広告枠も活用した配信事業を展開。例えば「空気清浄機」と検索したユーザーの画面に
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