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テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか? ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
新しくリリースされたChatGPTプラグインを使うことで、世界中の最新ニュースや研究論文を効率的に知ることができたり、高度なSEO分析、高クオリティな画像生成AIのプロンプトを自動で生成、動画の自動生成などなど、今までChatGPT単体ではできなかったことが簡単に実現可能になっている。 ここではそんな便利なChatGPTプラグインの中でも、特に業務効率化に役立つプラグインを3つ紹介する。 基礎)ChatGPTプラグインの導入方法Chat GPTプラグインを使用できるのは、現時点では有料版のChatGPT Plusを利用している方限定になっている。 実際にプラグインの導入方法と使用方法について解説する。 すでにこの方法はご存知という方はこのセクションはスキップして頂いて結構だ。 ChatGPT Plusに登録している状態で、画面左下にあるSettingsのBeta featuresからPlu
サービスを0→1でつくる上でまず必要になるのが、サービスのコンセプトづくりです。 いままで自社事業や様々な企業との共同プロジェクトを通じてサービスづくりに取り組む中で、サービスのコンセプトづくり、すなわちコンセプトメイキングのプロセスにもある種の型があることに気付きました。 このnoteでは社内ドキュメントである「サービスコンセプトのつくり方」の内容を一部NDAでシェアできない資料を除いて全公開します。 <コンセプトメイキングの大前提>🧐 STEP1:コンセプトとは何かを知ろうコンセプトが何かを知る上で、コンセプトの立ち位置と役割を知ろうコンセプトそれ自体は様々な形があり、非常に漠然としている。 なので、コンセプトがそれ以外の要素とどういった関係にあるのか、どういった役割を果たすのかという観点からコンセプトとは何かを理解しよう。 まずサービスアイデアは下図のような構造を持っている。 ある
Amazonがここまで生成AI領域で遅れを取っている理由は何だろうと考えてみると、逆説的に生成AI領域での勝ち筋のヒントが掴めるのではないかと思って徒然に考えてみた。 発明企業を標榜するAmazonがここまで出遅れてしまっている理由としては、以下の3点が大きいのではないだろうか。 1. ファウンダーのコミットの薄さMicrosoftには、今回のAI革命をGUI以来の衝撃と称するビル・ゲイツが復帰してきていて、OpenAIへの巨額の投資によって自社製品の次世代化やクラウドレイヤーのAzureのシェア拡大を実現するという、リスクも大きいが得られる果実も大きい領域で大胆な動きができている。 Metaも社名にするほど注力していたメタバースからZuckもBozも軽やかにAIにシフトできたのはZuckが陣頭指揮を取っていることが大きいと思われる。 Amazonも一応、Hugging FaceやStab
前回記事で本質的なUX改善によってプロダクトを伸ばしていくサイクルについて書きましたが、今回はその中でも特に重要なユーザーテストについて書こうと思います。 UX改善による本質的グロースハックのプロセス グロースハックは10回の施策で1回でも当たれば良い、とよく言われますが、自分はグロースハックのサイクルの中でユーザーテストを実施するようにしてから10回に8回は狙ったとおりに数値を改善することができるようになりました。 本記事ではグロースハックにおいて何故そこまでユーザーテストが強力なのかの理由と、ユーザーテストの実践方法の全体像について書いていきます。 ※ 今回は先の記事で書いた以下グロースサイクルのKPI設定が終わっている前提で進めます。 データ分析とユーザーテストの役割の違いまず、データ分析が「サービスの問題が"どこに"あるか」を特定するものであるのに対して、ユーザーテストは「サービス
スタートアップにおいて、メンバーがスタープレイヤーに育つ環境を整えてあげるのは企業として成功するためにも、先の見えない危険な賭けに乗ってくれたメンバーに応えるためにも非常に重要だと考えています。 今日はMESON社内で実施している、若手をサービスデザイン・グロースの領域におけるプロフェッショナルに育て上げるプログラムを公開します。 このプログラムは、リアルタイムで進化させているので足りていない部分もありますが、自分がグロースハックの書籍を出せるまでになった最初のスタートアップ(VASILY)で学ばせてもらったことや、アメリカやインドでの修行時代の経験を全て統合したプログラムです。 この方法で実際に育成しているMESONの若手が驚異的なスピードで成長しているので、ぜひ皆さんの会社の育成プログラムや、みなさんが個人的に学習する際の参考にして頂き、日本に優れたサービスデザイナーやグロースハッカー
ChatGPTの新機能として一般公開されたCode Interpreterがすごすぎて結構感動しているのだが、Code Interpreterで色んなことができるが故に「一言で言うと何なのか?」「一体それでなにができるのか?」疑問に思っている人も多いのではないだろうか? このnoteではそうした疑問に答えるべき、まず最初にCode Interpreterでできることを紹介した上で、最後に一言でこれを説明すると一体なんなのかを紹介していきたい。 Code Interpreterで主にできること1. データ分析とビジュアライズまずこれが最もベーシックな使い方だろう。 特定のデータセットをエクセルファイルやcsvファイルでアップロードすると、そのデータの中身を読み取ってくれて、ビジュアライズしてもらうことができる。 ビジュアライズの際の分析の切り口やデザインを細かく指示することも、ChatGPT
グロースハック(※)が必要なのは分かっているが、実際にどうやれば良いか分からないという相談を頻繁に受ける。 というよりは相談の99%がそれだ。 多くのスタートアップがサービス成長の指針を描けていないという状況は日本のスタートアップ環境全体として憂うべき状況なので、グロースハックを具体的にどういったプロセスで行っていけば良いかを本記事でまとめて公開することにした。 タイトルの釣りっぽい「継続率4倍の効果!」だが、私が実際にインドのあるスタートアップをこのプロセスを使ってハンズオン支援し、7日間継続率が4倍になった実績があるため付けた。 実際に大きな改善実績があるので、長い記事だが騙されたと思って読んでいただきたい。 ※ この言葉が嫌いであれば「サービスの成長」に置き換えてもらっても良い。グロースハック嫌いの人はまず間違いなく言葉を正しく理解していないので、こちらの記事を是非読んでもらいたい。
世界中で大きな盛り上がりを見せる「生成AI」。 生成AIを活用したChatGPTが史上最速で月間ユーザー数1億人を突破し、TIME誌の表紙を飾ったことは、その勢いを象徴する出来事だろう。 だが、ここで以下の2つの問いが浮かぶ。 生成AIは今までのAIと明確に何がちがうのか? なぜ今このタイミングで生成AIがここまで盛り上がっているのだろうか? この記事では上記2つの問いを海外のいくつかの記事を参考にしつつ解説していく。 生成AIと今までのAI技術との関係性まず生成AI技術とこれまでのAI技術との関係性を概観しておこう。 広い意味でのAI技術として、データの特徴を学習してデータの予測や分類などの特定のタスクを行う機械学習が生まれ、その中でデータの特徴をマシン自体が特定するディープラーニング技術が発展した。 そして、生成AIはこのディープラーニング技術の発展の延長上にある技術だと言える。 そし
大規模言語モデルの優秀さの秘訣ChatGPTなどに代表されるサービスで採用されている大規模言語モデル(LLM)によって、AIは今までとは比べ物にならないくらい自然な対話ができるようになった。 なぜLLMでは自然な対話ができるかというとその秘訣の1つは、LLMは大量のテキストを学習する際に、文章内の単語を「ベクトル(向きと長さを持つ数学的な量)」に変換して処理しているからだ。 GPTでは各単語は数万という次元でベクトル化されており、単語ベクトルは意味が近いほどベクトル同士の距離が近くなる。 https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddingsこれこそが大規模言語モデルがここまで高い言語能力を獲得したポイントであるが、たまたま最近読んだ脳科学、言語学、文字学の本の中で、このLLMにおけるベクトル化の仕組みは非常に理にかなってい
「Sora」の衝撃OpenAIが新たに発表した "動画生成AI"「Sora」が凄すぎると話題になっています。 個人的に一番驚いた生成動画は以下で、電車の中から車窓を映しているような映像で、窓の反射具合や、窓が暗くなった時に映り込む女性の像など、今までの動画生成AIとはレベルが数段違う生成結果です。 OpenAIのSoraで生成された動画で一番衝撃的なのはこの動画。 窓の反射具合とか、窓が暗くなった時に映り込む女性の像とか、昨日まででこれ見せられたら自分でも「これはAI生成ではないですねー」って答えてしまっていたと思う。 pic.twitter.com/5yY4ZEyoOU — KAJI | 梶谷健人 / 新刊「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」発売! (@kajikent) February 16, 2024 物理世界のシミュレーター?そんな中で、OpenAIのTechnical
自分やチームがきちんとデータに基づいて仮説を構築し、その仮説に基づいて施策を立案し、それを検証していく思考ができるようなフレームワークを作ってみました。 イケてるテック企業というのは例外なくエンジニアやデザイナーなどの創り手がイキイキしています。そして、彼らがイキイキしているためにはメンバーからの理不尽なオーダーがない状態、つまり全ての議論や意思決定がデータや仮説を起点にしてなされている状態が必要だと思っています。 自分はMESONという「3DモデルのGoogle」のようなサービスを作る会社をやっているのですが、おかげさまで順調に人が増えてきました。 MESONは今後人数が増えていってもエンジニアやデザイナーがイキイキしている会社にしたいので、それを仕組みで実現するためにこのフレームワークを作りました。 チームの議論や意思決定を、よりデータドリブンかつ仮説ドリブンにしていきたいと考えている
国内でも生成AIを使ったプロダクトづくりに取り組む企業は増えていますが、ユーザー体験の正解はまだほとんど体系化されていません。 そのため、サービスの実例を掲載しながら「生成AIサービスにおけるUXデザインのベストプラクティス」についてまとめました。 何でもかんでもチャットUIにしない Webサイトノーコード制作サービス「Wix」のAI機能は、テキストや画像など編集したい箇所をクリックした際にAI機能のボタンが出現する。 このように、制作系のサービスにおいて生成AI機能を提供する際には、むやみにチャットUIにせず、対象箇所に紐づいてAIをアシスタント的に呼び出せるようにするのがポイントだ。 Wixの生成AI機能のUXには以下のようなポイントも押さえられており、非常に参考になる。 ユーザーにプロンプトエンジニアリング力を求めない。UIのインプットフィールド側で必要な情報を過不足なく吸い上げられ
AdeptやWayveなどに投資するAI特化のベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が160ページ以上に渡って、AIの現状をまとめたレポート、「State of AI」の2023年版が、2023年10月12日に公開された。 このレポートには今押さえておくべき生成AI市場や技術の状況が豊富な事例やデータとともにまとまっており、生成AIに事業として取り組む関係者は一度は目を通すべき内容になっている。 とはいえボリューミーなレポートを読む時間をなかなか確保できないという方も多いだろう。本記事では、そんな方々向けに特に興味深いスライドをピックアップして紹介していく。 State of AIについてこのレポートは、英国のAIに特化したベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が2018年から毎年発行している、AIの現状を、豊富な統計データとともに網羅的にまとめ
グロースハックにおいて、最も有名なモデルはおそらく 「AARRR(アー)」モデルでしょう。 サービス全体をユーザーの行動に合わせた5段階のステージに分け、各段階の離脱率をファネル(ろうと)の形で整理したものです。 「AARRR」 は 、 ①ユーザーを獲得 (Acquisition、アクイジション)し、②そのユーザーにサービスの価値を感じさせ(Activation、アクティベーション)、③繰り返しサービスを使ってもらい(Retention、リテンション)、 ④友人紹介 (Referral、リファラ ル)や⑤課金(Revenue、レベニュー)をしてもらう、という5つの段階でユーザーの流れを整理し、改善箇所を発見するためのフレームワークです。 AARRRモデルはユーザーの動きを把握するフレームワークとしては非常に強力です。 しかし、このモデルに沿って
ある研究によると、80%のユーザーがプロダクトの機能のうち20%しか使っていないことが分かっています。 優れた体験のプロダクトを作り上げ成長を実現する上で、複雑性の弊害をしっかりと理解し、それに正しく対処することはスタートアップや新規事業を始める企業にとって必要不可欠な能力です。 この記事では、複雑性がUXに与える悪影響を複数の研究を引用しながら示し、プロダクトの複雑性を最適化して優れたサービス体験を作り上げる10個の方法を紹介します。 複雑性がUXに与える悪影響プロダクトに機能を追加しすぎることによる弊害は、"フィーチャークリープ "と呼ばれています。 プロダクトを作る際に、機能を追加すればするほどより機能的になると思い込んでいる人も多いかと思います。 しかし、ほとんどの場合でその結果は期待と正反対になります。闇雲に機能を増やすと、プロダクトのユーザビリティが低下し、ユーザーにとって負荷
私は複数社の生成AIサービスのアドバイザーをしているのですが、最近ある考えが確信に変わりつつあります。 それは、「日本市場においてはAIサービスに対する期待値が米国に比べて高い」ということです。 ToB領域で米国でユニコーンになっている生成AIサービスを日本市場にそのまま持ってきても、米国では「まあ、AIってこれくらいの精度だよね。それでも十分実用的だよね」となってガンガン導入進んでいくのに対して、日本市場においては企業担当者の期待値が高く、実際にAIで出せるパフォーマンスと期待値の溝がなかなか埋まらず苦労するケースが多いように感じています。 これには様々な要因があると思いますが、あえて辛辣な言い方をすると、レイオフ(解雇)の心配のない企業担当者が、危機感の薄さから生成AI技術に自らが触わって試す時間をしっかり取らず、メディアやSNSで騒がれている事例やインパクトという表層的な知識だけイン
自分たちMESONは、AR時代のユースケースとUXをつくる会社として様々なARサービスを作っているのですが、その中でARサービスデザインのプロセスやメソッドに関する知見がかなり溜まってきたので、現時点でのARサービスデザインに関する知見を一気にシェアしたいと思います。 ちなみにMESONが主に制作した2つのサービスはAWEという世界最大のARカンファレンスのアワードでSnapchatやMagicLeapなどと並んでソフトウェア領域では日本で初めてファイナリストに選ばれていたので、グローバルでもARのサービスデザイン力は高い方かなと自負しています。 ARのサービスデザインにおいては以下の4つの視点が非常に重要だと考えており、この記事ではその4つについて解説していきたいと思います。 1. アイデア: 優れたARサービスのチェックリストと、それをクリアするために大事な3つのこと 2. ロードマッ
「若手で強みが何もない状態からどうすれば圧倒的に成長できるか?」という相談への回答を自分がキャリア1~2年目にやっていたことを思い出しながら考えてみます。 正直、一番成長できるのは「超成長フェーズの会社で経営者などの優秀なメンターに弟子入りすること」です。 自分が成長できたのは初期にVASILYという会社で代表の金山さんや諸先輩方の下で超修行させてもらえたことに依るところが大きいです。 なので、まずはそうした環境に自分を置けないかを考えてみましょう。 しかし、そうした環境に身を置けるかは正直「運」ですし、そうした会社で弟子入り許可をもらうためにも一定の能力が必要です。 (実際自分は最初の面接で落とされて、社交辞令で呼ばれた社内の飲み会に凸ってお酒の力で入れてもらいました笑) そうした環境以外で自分を最も成長させてくれたものは何かを考えると、以下の7つの自己成長ハックを意識的に実行していたこ
スタートアップを経営するにあたって、避けては通れないのが組織の課題だと思います。 創業者同士の関係性、チームの士気、部下の育成/モチベーション管理などなど。 自分の周りの経営者仲間も上記のような問題で結構悩んでいたりするのですが、自分が経営しているスタートアップでは「Retro」という仕組みを行っていて我ながらかなりうまく組織を回せているのかなと思っています。 実際、組織の課題で相談してきた経営者仲間に試しにRetroを勧めてやってみてもらうと、問題が結構簡単に解決していたりするので是非日本のスタートアップ経営者にも「Retro」が広まればいいなと思って今回のブログで解説してみようと思います。 RetroとはRetroとはRetrospectiveの略で、簡単に言えば振り返りです。 自分とRetroとの出会いは、San FranciscoのTradecraftというところで3ヶ月間サービス
ARサービスのデザインには、まだ確立された理論や正解がありません。 なので私達MESONでは、ARサービスを日々作る中で自分たち自身がその理論を作り上げるべく議論を重ねています。 まだ体系化された理論には至らないのですが、キーワードレベルではいくつか重要な概念が見つかってきたので今日はその中でも以下の4つを紹介します。 【ARサービスのデザインにおける4つのキーワード】 1. 視界と環境のデザイン 2. 建築 3. 操作インターフェイス 4. 余白と見立て 1. 視界と環境のデザイン従来のアプリやWEBサービスはデバイスのスクリーンにユーザーの視界と環境が閉じていた。 ところが、ARサービスはスマホ型であろうとグラス型であろうとスクリーンの制約は存在せず360度が情報表示の場となった。 したがってARサービスのデザインにおいては、制約のない視界とユーザーの環境を考慮したサービス設計が必要で
スタートアップにおいて重要なのは、ただ一つ。プロダクト・マーケット・フィットに到達することだけだ。 「インターネットの覇者」とも呼ばれるNetscapeの創始者、そしてFacebookやeBayのボードメンバーとしても知られるマーク・アンドリーセン氏が発したスタートアップに関する格言です。 自身の起業経験や投資家としてスタートアップを知り尽くしてきたアンドリーセン氏が、スタートアップにとって唯一重要だと語るプロダクト・マーケット・フィット(PMF)。 本記事は、PMFの定義から達成に至るまでのプロセスまでを詳細に説明します。 ※この記事はgrowiz.usにて森竜太郎と共著で書いた記事になります。 目次 ・はじめに ・前後のフェーズで理解するプロダクトマーケットフィットの定義と重要性 ・プロダクトマーケットフィットの検証方法 ・プロダクトマーケットフィット達成に向けて ・まとめ 前後のフェ
セミナー後のQ&Aでよく「動きの早い生成AI領域でどのように新しい情報を追っているのか?」という質問をよく受ける。 色々なやり方を試したが自分がメインでAI関連ニュースを追っている方法は以下の2つだ。 1. X(Twitter)で「世界のAIトップランナーがフォローしている人」をフォローするX(Twitter)上でOpenAI代表のSam Altmanや、Midjourney代表のDavid Holzなど個人や、Google AIやMeta AIなどのR&D組織など、世界のAIトップランナーをフォローするところまではやっている人も多いかと思う。 自分はそこからもう一歩踏み込んで「そうしたアカウントがフォローしている人」も見に行ってフォローするようにしている。 こうした世界のトップランナーがフォローしているということはAI領域で彼らがお墨付きをしている良質な投稿をしているアカウントである可能
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凄まじいテクノロジーを目の当たりにすると、私達って難しいことを考える前にまずスゲー!って童心に返りますよね。 自分はAR/VR領域の会社を経営しているので、その領域に関係してきそうな最新の研究や技術はできるだけウォッチするようにしていて、ほぼ毎日のようにオフィスでスゲー!って吠えてます。 その中でSIGGRAPHというが毎年開催されるコンピューターグラフィックスの世界的なカンファレンスがあるのですが、そこで紹介される研究や技術たちは、どれも魔法のような技術の目白押しです。 iPhoneで取った写真が三次元になったり、写真の背景だけを瞬時に変えられたり、自分ひとりにだけ立体に見えるプロジェクションマッピングだったり。 今日は、そんな本来は老若男女幅広く感動してもらえるはずの最新技術を分かりやすく伝えるために、俳句のリズムに乗せて最新技術を紹介していこうと思います。 ※ 俳句は本来季語を含んで
ポスト・スマホ時代としてのARの波は、すぐそこまで来ている。 今年末から来年頭にかけて発売されるnrealやSpectacles 3は、一般消費者が日常的にARグラスを使い始める時代まであと数歩のところまで来たことを感じさせる。 このペースで行けば自分の楽観シナリオの読みでは、来年末ごろにはイノベーター層が普段使いしたくなるようなデバイスが発表されると思っている。 ではそうしたARグラスが一般普及した時代に、デザイナーは、更にはARサービスを活用する企業は何を意識するべきか。 それは「SX Design」だと自分は考えている。 この記事ではSX Designとは何か、SX Designにおいて扱っていくべき変化について書いていこうと思う。 ◆ SX Designとは ~デジタルにおける従来のUXデザインとの比較~SX Designとは、 Spatial Experience Design
ここ1~2年の生成AIの動きで「ジェネラリストの復権」が顕著になっていると感じる。 今まではクリエイティブ至上主義、スペシャリスト礼賛主義が台頭しており、一部の経営者を除いてジェネラリストは器用貧乏としてどちらかと言えば地位が貶められていたように感じる。 しかし、生成AIで専門的な技能がなくてもコードや画像、最近ではCGアニメーションも簡単に作成できるようになり、どちらかと言えば日々新しく登場するAI技術にキャッチアップして、幅広い知識やスキルを組み合わせて成果を生むジェネラリストの価値が相対的に上がっている。 実際に私自身もエンジニアやCGアーティスト、イラストレーターではないが、普通にコードを書いたり、以下のような建築画像やイラストを生成したりしている。 筆者がAIで生成した画像 筆者がAIで生成した画像 MITメディアラボのNeri Oxmanは、生成AIが話題になるはるか前からAg
デザインの単位が "User" から "You" へ変わる「ユーザー体験」「ユーザー中心デザイン」「ユーザーインターフェース」などの言葉に現れている通り、基本的にサービスのデザインの対象を捉える単位は "ユーザー" である。 しかし私は、これから生成AI技術が発展し、それがサービスのインターフェースに取り入れられていく中で、デザインの対象を捉える解像度が従来の "ユーザー" から "個人" へと細分化されるのではないかと考えている。 その兆しとなるサービスが、顧客ごとにパーソナライズされた動画コンテンツの生成を可能にする「tavus」だ。 tavusでは、1つの動画を撮るだけで相手ごとにパーソナライズされた動画を生成することができる。ユーザーが商品紹介などのビデオを1つ録画すると、相手の名前や会社名などに該当する部分を生成されたユーザーの声で自動で置き換え、あたかも相手だけに作成されたかの
「AR(拡張現実)が普及したら私達の生活の何が大きく変わるんですか?」って聞かれたら皆さんはどう答えますか? この質問にきちんと答えるのは意外と難しいと思います。ARの大きな可能性に気づいている人は多いですが、それが社会に対してどういうインパクトを与えるかをきちんと整理できている人は少ないからです。 ARにフォーカスしたMESONという会社をやっている者として、ARが今後社会に対して起こす変化に対する自分なりの考えをまとめてみました。 みなさんがARの今後を考える際の役に立てば幸いです。 先に結論を言ってしまえば、AR(拡張現実)とそれを拡張したMR(複合現実)によって、今まで人間が超えることができたなかった以下5つの超越が可能になると考えています。 1. O/Oの超越 2. 知覚の超越 3. 距離の超越 4. 時間の超越 5. 規模の超越 1. O/Oの超越オンラインとオフラインの間には
スタートアップの登竜門として有名なY combinatorのPodcastを仕事への行き帰りの移動中に聞いているのだが、彼らはとにかく「Growth」という言葉を連呼する。 スタートアップにとって、サービスの成長が全てだからだ。 ではそのサービス成長を実現するにあたっての最初の一歩はなんだろう? それは数値計測を正しく行えるようにすることだ。 なぜなら数値が正しく取れなければ、サービスが正しく成長しているかどうかすらわからないからだ。 ここで「正しく」としているのは、単純なDAUやPVではサービスの成長を正しく取れないからだ。 では日本のスタートアップ、大企業の新規サービスにおいて、正しく数値計測ができているかと言うと壊滅的と言わなければならない。 3年以上運営されているWEBサイトでいまだにGoogle Analyticsしか入れておらず、MixpannelやAmplitudeなどのイベ
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