top of page
先端IT技術に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
自動運転の障害物認識とは？課題と対策・製品を解説
目的・課題で絞り込む
AI・人工知能
カテゴリで絞り込む
AI・人工知能 |
デジタル人材育成支援 |
ブロックチェーン |
量子コンピューティング |
その他先端IT技術 |
AI・人工知能における自動運転の障害物認識とは？
自動運転システムが、走行中に存在する車両、歩行者、自転車、動物、落下物などの障害物を正確かつ迅速に検知・識別する技術です。これにより、安全な走行経路の判断や衝突回避を実現します。
各社の製品
絞り込み条件：
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
【自動車・自動運転向け】シミュレーション高速化 SimA
【宇宙用途向け】ロボボにゃん
FRANKA RESEARCH 3
【AI-EYE】スマートX-rayシステム
『スマートX-rayシステム』は、AIによってX線検査装置の映像から危険物を
検知するシステムです。
包丁、ナイフ、カッターなどの刀剣類や銃器類など危険物5品目、ペットボトル、
紙パックや缶などの飲料水など液体類5000品目を検知することが可能。
危険物検出による目視判別の補助で保安検査員の負担を軽減します。
また、検出を自動で行えるため、保安検査業務の正確性と効率性が
向上することが期待されます。
【特長】
■ディープラーニングによる映像認識
■空港での手荷物検査をAIで検知
■保安検査業務での機内持ち込み禁止品の検知漏れを防ぐ
■保安検査業務における検査員の熟練度による検知精度の差異を解消
■旅客数増加とX線検査要員不足による保安検査待ち時間の増加を解消
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
エッジAIソリューション
当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。
Embedded Technology West 2017／組込み総合技術展 関西では、PiCameraを使用した、似ている芸能人判定アプリの技術デモを行いました。
これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
GPUメモリ不足にお困りの方必見！AIを使ったHWの効率的な利用
巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。
その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現！
【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
Hostメモリへ転送可能
・Nvidia Driverを拡張する ことで、Hostメモリが不足した際に
HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
移動体検出・追跡ソフトウェア『AI-CHASE』
モーションキャプチャ【※オンラインデモ実施中】
光学式モーションキャプチャ『OptiTrack（オプティトラック）』は、誰でも簡単に1mm以下の精度で三次元動作計測が可能です。
人間の計測はもちろん、ドローンやロボットアームの計測・リアルタイム制御、VR分野等、幅広い分野で使用されております。
【特長】
■1mm以下の精度で三次元動作計測が可能
■キャリブレーションは約5分で完了
■最新版Motive3.Xソフトウェアにより、1kHzのハイスピード撮影、300剛体以上の計測 が可能
『Cobra Gloves』は従来では計測できなかった、指の開き・反りを計測できるフィンガーキャプチャグローブです。
IMUセンサーを使用したグローブは回転データ（ヨー・ピッチ・ロール）によって骨格モデルを推定します。
『OptiTrack』と一緒に使用すれば手の位置も同時に取得可能です。
【特長】
■指の開き・反りが計測可能
■ワンクリックキャリブレーション
■ヘッドマウントディスプレイと連携し、VR空間で自身の指を見ながら作業可能
※詳しくはカタログをご覧下さい。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
高品質・低コストな教師データ作成 Annotation One
【Annotation Oneとは】
『Annotation One(アノテーションワン)』では、教師データ(学習データ/教師画像)の要件定義といったコンサルティング業務から、教師データ作成、AI用の元データ作成、AIモデルの継続的な精度向上を低コストで行うことを目的とした再学習運用体制構築までを一気通貫にサポートしております。
【アノテーションサービスの特長】
■高品質：自社でのAI開発ノウハウや専属チームに蓄積したアノテーション の知見を生かし品質の高いデータを作成
■高セキュリティ：データは全て暗号化した状態でクラウド上で管理/共有、物理的セキュリティ（有人監視/顔認証による作業者管理）も徹底
■契約内容：データの著作権は発注企業に譲渡、瑕疵担保期間の設定も可能
Annotation Oneにはアノテーションサービスの他、AIプロジェクトを一気通貫でサポートさせていただくサービスをご用意しております。
詳しくはPDF資料をダウンロードしていただくか、お気軽にお問合せください。
【AIコンピュータシステム】MIC-743-AT
論文調査・実装サービス 海外論文調査や実装をフルオーダーでご支援
■このようなニーズにお応えします。
・技術戦略立案や開発にあたって、世界最先端の技術レベルがどのようなものかを幅広く調査して欲しい。
・実現したい機能や要求にマッチした技術を、複数の論文を探して比較検討して欲しい。
・気になる論文があり、実際のビジネスで活用可能かを調査・実装の上で評価して欲しい。
・論文で提供されていないプログラム（学習・推論スクリプト等） を論文をベースに作成して欲しい。
・論文ではTensorFlowで実装されているものを、PyTorchで動作するように作り変えて欲しい。
■サービスの特長
１．フルカスタムによる対応
調査のみ、実装のみなど、目的やご予算に応じて柔軟な対応が可能。
目的に沿った調査・評価項目を検討し、各論文を比較検討できる比較表、
調査結果の分析や考察など、社内での報告や共有に活用可能なレポートを作成します。
２．エンジニアリング力
最先端の海外論文調査・実装が得意な高い英語力を有するエンジニアが多数在籍。
３．信頼の実績
大手企業の研究開発部門からも多くの依頼があり、研究開発のアウトソース先として技術面、品質面で高い評価を得ています。
LIPSense 3D Body Pose SDK 6.0
AI行動推定システム『AI-Behavia』
AI/自動運転の品質安全に関する指針書「SEAMSガイドライン」
AI技術が日々進化しており、AI技術を用いた製品やサービスが生活や社会、経済に及ぼす影響は大きくなってきています。
AI化の需要が高まる中で、現時点ではAIの品質安全保証に関する規格や基準は検討・策定中であり、品質・安全を保証するには十分な状況ではありません。
そのような開発課題を「SEAMSガイドライン」はサポートします。
※AIビジネスのマッチングを提供する場であるデル・テクノロジーズ株 式会社主催のDell de AI "デル邂逅（であい）"セミナーvol.2に弊社社員が登壇いたしました。
弊社社員のセミナー内容は、「AI搭載システムの品質安全保証のポイント ～AI技術進展の半歩先～」であり、「SEAMSガイドライン」のお話もさせていただきました。
下記URLより無料参加申込可能（2023年4月15日まで）
https://v2.nex-pro.com/campaign/38795/apply
AI向けワークステーション『Noel Spec』
コンパイラフレームワーク『EdgeCortix MERA』
EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネット ワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。
また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。
AI向け画像アノテーション
マイクロストーン株式会社
Annotation Platform
当社では、お客様の各種データが対応可能な『Annotation Platform』を
ご提供いたします。
多種多様のモジュールがあり、お客様ニーズによって、モジュール一部
OR全部利用・配置可能です。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【機能】
■データ管理：upload、download、preview
■ラベル管理：データセットラベル管理
■可視化：見る、聞く、読む
■連続伝送：Webブラウザでも大データ伝送可能
■MD5重複処理：重複データ較正、削除処理可能
■自動annotation：予測識別でannotation（一部）
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。
独立成分分析法のパターン認識・画像処理への応用とMATLAB
陳 延偉 立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授（工学博士）
＜著者略暦＞
1985年 神戸大学工学部卒業
1987年 大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了 工学修士
1990年 大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了 工学博士
1991年 （財）レーザー技術総合研究所 研究員
1994年 琉球大学工学部電気電子工学科 講師
1996年 琉球大学工学部電気電子工学科 助教授
2003年 琉球大学工学部電気電子工学科 教授
2004年 立命館大学情報理工学部メディア情報学科 教授
＜刊行日＞2007年10月16日
＜定 価＞52,290円（税込）
＜体 裁＞ B5判 ハードカバー 約156頁
人工知能・機械学習・ ディープラーニング関連技術とその活用
何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用
◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！
◎画像認識・音声認識・自 然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎
◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎
人工知能を活用するには何が必要になるのか？R Python Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！
◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎
◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎
自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！
マーカーレスでモーションキャプチャ 「VisionPose」
VisionPoseは、カメラ映像から人の骨格情報をリアルタイムに検出する、高精度な姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。
■特長
・人体30キーポイントを最大60FPSでリアルタイムに検出可能※PCスペックで変動
・2台のカメラで3D推論（Standard）と、1台のカメラで3D推論（Single3D）に対応
・すぐに使える２つの アプリを標準添付
・商用利用を含め、用途に制限はありません
・SDKとして提供しており、C#/C++/Swiftでの開発が可能
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションサービスで、実施には条件があります
■利用分野
・スポーツの運動解析
・医療／リハビリの歩行解析
・産業／工場内の作業者の作業解析
・ロボットの動作解析
・ネットワークカメラ（IPカメラ）の映像解析・監視
・動物の骨格検出、姿勢検知
・エンタメ向け簡易モーションキャプチャー（ゲーム、アバター操作）
深層距離学習モデルを用いた20000クラス分類モデル開発事例
『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。これまで自社技術のみだけでは実現できなかった案件や長年解決できなかった技術的課題を解決できる可能性があります。
【AI開発事例：情報の距離を最適化する行列を学習する深層距離学習AIモデルの適用】
■20000クラス分類にあたり顔認証などに適用される深層距離学習（Metric Learning）を選定
■Metric Learningモデルにより特徴量を登録→入力画像の特徴量と比較することで分類を行う
■適用できそうな事例：顔認証、店舗商品分類、良品学習 等
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
3次元AIモデル
当社で研究開発している『3次元AIモデル』の特長や技術について
ご紹介いたします。
開発された「3次元形状認識AIモデル」は、形状の特長を認識し指定された
グループに分類する「形状分類」、複数の形状の特長を比較しそれらの
類似性を判断する「形状類推」、複数の形状の特長を混合し新しい形状を
生成する「形状合成」などの機能に応用できます。
ご用命の際は、当社へお気軽にご相談ください。
【特長】
■可変のネットワーク構造を畳み 込むことを可能にし、
それにより効率的に3次元形状をAIに認識させることができる
■形状分類、形状類推、形状合成などの機能に応用可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
非接触型アイトラッカーFX3アドオン「Facekitモジュール」
触らなくても操作可能「AIによる機器制御開発」
書籍【WS256】『独立成分分析法(ICA)の パターン認識・画像処理への応用とMATLABシミュレーション』【弊社指定外商品】
書籍【WS256】『独立成分分析法(ICA)のパターン認識・
画像処理への応用とMATLABシミュレーション』【弊社指定外商品】
■□■書籍内容■□■
情報化社会において、「画像」というメディアはますます注目される
ようになっている。計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高い
画像処理・認識・理解を行わせるためには、人間の持つ視覚情報処理能力と
学習能力や適応能力などを融合した、新しい画像処理法が必要である。
本書では、近年新しい多次元信号解析法として注目されている
独立成分分析法(ICA)を用いたパターン認識と画像処理について解説する。
ICAは、独立な信号が重なり合った混合信号をいくつかの異なる条件で観測し、
それを基に独立な原信号を分離する問題として定式化される。一方、
ICAを用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって、
画像を効率良く表現することができる。また、従来のフーリエ変換や
wavelet変換などに比べると、画像に適した基底関数を抽出できるので、
柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる。
生成AI開発向け エッジAI サーバー「AIR-520」
「AIR-520」は、Phison社(本社：台湾)の特許技術である大量のデータをエッジで効率的に処理するためのAIシステム「aiDAPTIV+」 に対応したエッジAIサーバーです。
AMD EPYC 7003シリーズプロセッサ、SQ ai100 AI SSD、NVIDIA GPUカードなど高性能のハードウェアに加え、開発を支援するツール「AIR-520 for Gen AI Applications」と「NVIDIA AI Enterprise」を提供することで迅速な運用を実現します。
「AIR-520」は、システム規模やアプリケーションに合 わせて、“L13B”、“L33B”、“L70B”、“L70B Plus”の 4モデルをラインナップしました。
未来の防衛を担うテクノロジー：AIと位置情報技術の可能性
点群データとAIを活用した3D/ARモデル作成
外部環境でARを精度良く行うためには点群の作成が必要ですが、通常は
ARGlassからのステレオ画像のみから点群を作る必要があるため、
点群の精度が低くなる場合があります。
そこで、既存のコンピュータグラフィックスとAIを活用することで、
高精度の点群生成が可能！
95％の精度で高解像度の3D点群を生成し、顧客のニーズに対応。
また、迅速なデータ処理により、リアルタイムでの3Dシーン再構築を実現します。
【技術詳細】
■幾何学的対応、カメラ幾何学、シーン幾何学を含むエピポーラ
幾何学ベース多視点ステレオアルゴリズム
・MVS
■正 確な深度マップ生成のための深度推定ネットワーク
・DenseDepthなど
■エンドツーエンドの視差マップ予測のためのステレオマッチングネットワーク
・PSMNet、GCNetなど
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【資料】シミュレーションをAIのスピードで
当資料では「シミュレーションをAIのスピードで」について
掲載されております。
「シミュレーションと人工知能の連携」では、AnsysのCTOが、人工知能との
融合で当社がどのようにテクノロジーを進化させているかをご紹介。
また「SimAIとは」で、クラウド対応の生成AIプラットフォームである
「Ansys SimAI」について解説しております。
【掲載内容(抜粋) 】
■シミュレーションと人工知能の連携
■SimAIとは
■Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
■AIを活用した設計で自動車の安全性を最適化
■セキュアでクラウドネイティブなAIによりシミュレーションによる
効果を最大化
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【AI画像解析システム Ipsotek】重要なインフラと政府機関
AIソリューション
当社では、AI映像分析システム「AI-EYE」とAI最適化プランニング
システム「A!-Planner」といったAIソリューションをご提供しております。
「AI-EYE」は、CCTVビデオに映る人や物を認識するシステムで、
ディープラーニング技術を利用したエンジンをビデオ予測システムに
適用して過去データの分析、リアルタイム異常監視、未来状況予測等に
応用できます。
また「A!-Planner」は、工程・作業・スケジューリングなどの業務を
AIに より最適化計画します。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
【ラインアップ】
■AI映像分析システム「AI-EYE」
■AI最適化プランニングシステム「A!-Planner」
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
AI知能サービス
アノテーションサービス
深層学習による非線形予測制御・画像認識ソリューション
ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。
本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。
時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。
また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。
Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。
ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。
https://www.neorium.co.jp/contact-us/
【AIによる正確な顔認識！】顔認証システム、Ei-A100
【当製品の主な特長】
■Intel Atom E3950、およびIntel Movidius Myriad X VPU MA2485 x1を搭載
■超高精細なコンテンツ再生を実現するNVIDIA GeForce GT 1030グラフィックスを搭載
■Intel OpenVINOツールキット対応
■Edge AI Suite搭載
■独立4画面同時HDMI出力
■セキュリティアプリケーション用にTPM 2.0を搭載
■サイネージコンテンツ管理組込みソフトウェア搭載
■低電力でファンレスなサイネージプレーヤー
※詳しい情報につきましては、下記のデータシートをダウンロードしていただくか、アドバンテックまでお気軽にお問い合わせください。
ディープラーニン グ推論エンジン「SoftNeuro」
【資料】AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途
動画解析とは？AIを用いた新しい技術や活用例
Dynamic Neural Accelerator(DNA)
『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな
推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。
他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、
ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【特長】
■超低遅延性AI推論用IPコア
■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク
■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能
(写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です）
※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。
参照リンク：https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/
リアルタイム地理的位置情報ソリューション『Edgybees』
『Edgybees』は人工知能と機械学習アルゴリズムを使用！防衛から災害対策まで幅広くサポート
画像やドローン映像を古い参考写真と整合させ、
比類のない精度で確認したい位置情報を特定することができるリアルタイム地理的位置情報です。
人工知能と機械学習アルゴリズムを使用し、タイポイントを検出し、数秒以内で数百箇所の位置合わせを実施。
天候や照明の違いなどは、空撮画像の特長を確認する能力に影響を
与えますが、当製品は完璧に位置を合わせ、新しい画像に正確な位置を追加することができます。
【特長】
■不正確動画・衛星画像は1m精度へ補正
■120ミリ秒のリアルタイム処理
■機械学習・AIを適応できるデータ態勢プロセスの自動化
■地理空間情報オーバーレイ・土地被覆時間とともに変化等を対応
■クラウド/オンプレミスサーバー運用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
お探しの製品は見つかりませんでした。
1 / 1
AI・人工知能における自動運転の障害物認識
AI・人工知能における自動運 転の障害物認識とは？
自動運転システムが、走行中に存在する車両、歩行者、自転車、動物、落下物などの障害物を正確かつ迅速に検知・識別する技術です。これにより、安全な走行経路の判断や衝突回避を実現します。
課題
多様な環境下での認識精度低下
悪天候（雨、雪、霧）、夜間、逆光、複雑な都市環境など、視界が悪化する状況下での障害物認識精度が低下する。
未知の障害物への対応
学習データにない、予期せぬ形状や動きをする障害物（例：動物の飛び出し、落下物）に対して、正確な認識や予測が困難である。
リアルタイム処理の遅延
膨大なセンサーデータをAIがリアルタイムで処理し、瞬時に判断を下す必要があるが、処理能力の限界やアルゴリズムの複雑さから遅延が発生する可能性がある。
誤認識・見落としのリスク
AIが障害物を誤って認識したり、逆に障害物を見落としたりするリスクがあり、これが重大な事故につながる可能性がある。
対策
センサーフュージョン技術の高度化
カメラ、LiDAR、レーダーなど複数のセンサーからの情報を統合し、それぞれの弱点を補完することで、あらゆる環境下での認識精度を向上させる。
深層学習モデルの継続的な学習と更新
多様なシナリオと障害物データを用いてAIモデルを継続的に学習・更新し、未知の障害物や複雑な状況への対応能力を高める。
エッジコンピューティングの活用
車両側でセンサーデータの一次処理を行う エッジコンピューティングを導入し、AIのリアルタイム処理能力を高め、遅延を最小限に抑える。
冗長化された認識システム
複数の独立した認識アルゴリズムやシステムを並行して動作させ、いずれかのシステムに異常が発生しても、もう一方のシステムが安全を確保できるようにする。
対策に役立つ製品例
統合センサーデータ処理システム
複数のセンサーからのデータをリアルタイムで統合・解析し、AIによる障害物認識の精度と速度を向上させる。
アダプティブ学習型認識アルゴリズム
走行データから学習し、未知の障害物や変化する環境に動的に適応することで、認識能力を継続的に改善する。
高精度リアルタイム画像認識エンジン
複雑な画像データから障害物を高速かつ正確に識別し、自動運転システムに即座に情報を提供する。
セーフティ検証・シミュレーショ ンツール
様々な危険シナリオをシミュレーションし、AIの障害物認識システムの安全性と信頼性を事前に検証・評価する。
⭐今週のピックアップ
読み込み中
bottom of page