AI検索で画像が「新しい仕事」を持つ時代へ ― Google特許が示す画像優先の兆候

AI検索で画像が「新しい仕事」を持つ時代へ ― Google特許が示す画像優先の兆候

要点: Search Engine Land(2026年8月27日、Myriam Jessier氏執筆)が、AI検索における画像の役割が「人間の購買判断を助ける視覚的説得材料」から「AIが解析する機械可読トークン」へ変化していると報じた。Google Lensは月200億件、Pinterestは全検索の30%が視覚検索(コンバージョン率はテキスト検索より62%高い)、Alibabaは1日1000万件超という視覚検索の規模データに加え、2023年出願・2026年4月公開のGoogle特許が「画像マッチが先に選ばれ、その後に周辺テキストが回答構築に使われる」流れを説明している。ただし発見者のAndy Chadwick氏自身が「これは出願段階であり確認された本番動作ではない」と留保をつけている点は重要だ。

最終更新日: 2026年08月30日

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何が起きたのか

Search Engine Landが報じた「画像の仕事の変化」

2026年8月27日、Search Engine Land(著者Myriam Jessier氏、編集Angel Niñofranco氏、レビューDanny Goodwin氏)は「Your images have a new job in AI search(あなたの画像は、AI検索で新しい仕事を持つ)」と題する記事を公開した(原文はこちら)。記事の核心は、画像がこれまで担ってきた「人間の購買判断を後押しする視覚的説得材料」という役割に加えて、いまや「AIが解析する数学的トークン」としての役割を新たに担い始めている、という論点だ。

記事はまず、画像が人間の購買行動に影響を与えてきた歴史を振り返っている。1897年、Sears(シアーズ)のカタログは顧客に対し「まるで店頭で商品を選んでいるかのように、賢く注文できる("order intelligently... as well as if you were in our store selecting the goods from stock")」と説明し、1916年には年間5000万部規模にまで発行部数を伸ばした。1990年代に10代女性を主な読者層としたアパレルカタログ「Delia's」は、ピーク時に年間5500万部を配布し、写真プロデューサーのJim Trzaska氏は、当時のティーン読者が「カタログそのものを、親を服の購入に説得するための営業ツールとして使っていた("use the book itself as a sales tool to sell their parents on the clothing")」と振り返っている。つまり画像は100年以上にわたって、一貫して「人間を説得するための視覚素材」だった。

AIは画像を「数学的トークン」として解析する段階へ

記事によれば、この構図がAI検索の普及によって変わりつつある。生成AIは画像を単なる装飾やビジュアル訴求の手段としてではなく、フレーム内に写っている内容・その意味・ページ本文のテキストとの一貫性を解析する「機械可読なトークン」として扱う段階に移行している。この変化を裏づけるデータとして、記事は次の3つの視覚検索の規模を挙げている。

• Google Lens: 月間およそ200億件の視覚検索が行われている
• Pinterest: 全検索のうち30%が視覚検索であり、テキスト検索と比較してコンバージョン率が62%高い。Pinterest Lens単体でも月間15億件の視覚検索がある
• Alibaba: 1日あたり1000万件を超える視覚検索が発生している

これらの数字は、テキストクエリだけでなく「画像そのものを起点とする検索」がすでに大規模なユーザー行動として定着していることを示している。AI検索エンジンにとって、画像はもはや「テキストの補助」ではなく、それ自体が検索・回答生成の入力になりうる情報源として扱われ始めているというのが、記事の基本認識だ。

Google特許が示す「画像マッチ優先」の回答生成フロー

記事のもう一つの柱が、Googleが保有する特許の存在だ。この特許は2023年に出願され、2026年4月に公開された。特許の内容は、AIが検索クエリへの回答を生成する際、まず画像のマッチング(視覚的な一致)によって引用元となるソースが選ばれ、その後に周辺のテキストが抽出されて回答の構築に使われる、という流れを説明しているという。

この特許を発見したのは、SEOコンサルタントのAndy Chadwick氏だ。同氏は特許の内容について「引用元となるソースは、まず画像マッチによって選ばれ、その後に周辺テキストが引き込まれて回答が構築される("the cited source is chosen by image match first, then the surrounding text is pulled in to build the answer")」と説明している。

ただしChadwick氏は同時に、次のように明確な留保をつけている。

"this is a patent application, not confirmed production behavior. Google files thousands of these, and plenty never ship as described." (「これは特許出願であって、確認された本番動作ではない。Googleはこの種の特許を大量に出願しており、記載通りに実装されないものも多い」)

そのうえでChadwick氏は、方向性としては「これは、段落ではなく写真こそが、あなたのページを回答に引き込む要因になる、という最も明確な公開シグナルだ("directionally, it's the clearest public signal yet that the picture, not the paragraph, is what gets your page pulled into the answer")」とも述べている。

つまりこの特許は、Googleが実際にこのロジックを本番のAI OverviewsやAI Modeで稼働させていることを保証するものではない。特許出願はあくまで「Googleがこの方向性を検討し、技術的に実装可能な形で権利化を試みた」という事実を示すにとどまり、本記事でもこの点を事実として明確に区別して扱う。もっとも、Googleが画像マッチを起点とする回答生成フローを検討していること自体は、画像を「機械可読なトークン」として扱う流れが技術ロードマップ上に存在することを示す一つの傍証にはなる。

従来のALT最適化と、新しく求められる要件の対比

記事はこの変化を踏まえ、従来の画像SEOの発想と、マルチモーダルAI時代に求められる発想の違いを整理している。従来型の画像SEOは、ファイル名にキーワードを含める、alt属性は人間の閲覧者・スクリーンリーダー利用者向けにアクセシビリティを意識して書く、画像は「1つの仕事(人間への視覚的訴求)」だけをこなせばよい、という前提で最適化されてきた。

これに対して記事が示す新しい要件は、alt属性が機械にも解読可能であること、パッケージや商品ラベルの文字が機械的に読み取れる解像度で撮影されていること、そして画像が「複数の仕事」――人間への視覚的訴求と、回答エンジン(AI検索)による検索・引用の両方――を同時にこなす必要があること、の3点に整理できる。ファイル圧縮についても、従来はCore Web Vitalsのスコア改善が主目的だったが、新しい観点では圧縮後も画像が機械的に解析可能な状態を維持できているかが問われる。E-E-A-Tのシグナルについても、従来はページ周辺のテキスト情報だけで評価されてきたが、新しい観点では画像そのものに写っているブランドの実体(店舗、商品パッケージ、人物など)や著者性の情報を、機械が認識できる形で示すことが求められる。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

画像が「回答の入口」になりうるという前提の転換

この変化がaiseo-llmo.comのユーザーにとって重要なのは、AI検索エンジンが回答を組み立てる際の起点が「テキスト」だけではなくなりつつある、という前提の転換だ。従来のLLMO/GEO施策は、本文テキストの構造化(FAQ形式、見出し設計、簡潔な回答文)や、構造化データの実装が中心だった。しかし今回のGoogle特許が示す方向性――画像マッチが先に選ばれ、その後にテキストが引き込まれる――が仮に一部でも実装されているとすれば、画像そのものの「機械可読性」が、テキスト施策と並ぶ、あるいはそれ以上に優先度の高い施策になりうる。

これは既報の「AI Overviewに画像が引用されるalt最適化の実装手順」で解説した「alt・キャプション・周辺テキストの整合性」という論点の延長線上にあるが、今回のニュースはさらに一歩踏み込み、「画像ファイル自体の解像度・文字の可読性・所有権(オリジナル性)」という、より画像そのものの物理的品質に焦点を当てている点が異なる。従来記事が扱った「AIにどう説明するか(テキスト情報の設計)」に加えて、今回のニュースは「AIが画像そのものから何を読み取れるか(画像自体の機械可読性)」という新しい軸を追加するものと理解するとよい。

業種別の実務インパクト

• EC・D2Cブランド: 商品パッケージ、ラベル、成分表示などの文字情報が、機械的に読み取れる解像度・コントラストで撮影されているかが問われる。ストック写真や競合と使い回しの商品画像は、視覚的な「所有権」の観点で不利になる可能性がある。複数アングル・複数の訴求軸(サイズ感、使用シーン、素材感など)をカバーする画像セットの整備が、AIのファンアウトクエリ(1つの商品に対する複数の派生質問)への対応力を左右する。
• メディア・比較サイト: 図解、比較表を画像化したもの、スクリーンショットなどが、テキストと矛盾なく機械的に解析可能かどうかが重要になる。画像内の文字が小さすぎたり、装飾的なフォントで判読しにくかったりすると、AIがOCRで内容を正確に抽出できず、機会損失につながりうる。
• LLMO・GEO担当者: 従来のalt属性最適化のチェックリストに加えて、画像そのものの解像度・コントラスト・オリジナル性を定量的に測定する新しい評価軸(後述のスコアカード)を、既存のSEO監査プロセスに組み込む必要が出てくる。既報の「JSON-LD構造化データがAI検索の理解を高める理由と実装ガイド」で扱ったテキストの構造化データ整備と合わせて、画像側の構造化データ(ImageObject等)・機械可読性の両輪で施策を進める発想が求められる。
• BtoB・サービス業: 直接の商品画像が少ない業種であっても、図解・スクリーンショット・スタッフの人物写真などがAI回答の裏付けとして引用される可能性がある以上、これらの画像についても「本文の主張と矛盾しないか」「機械的に何を示しているかが明確か」を点検する価値がある。

今すぐできる対応策

Myriam Jessier氏が記事内で提示している「画像SEOスコアカード」は、5つの指標とそれぞれの測定方法から構成されている。いずれもGoogle Cloud Vision APIの各機能、あるいはScreaming Frog・OpenAI Visionとの組み合わせで定量的に測定できる設計になっている。以下、実装レベルで解説する。

1. 画像の所有権確保(Ownership Rate)

何を測るか: ヒーロー画像(記事・商品ページの主要画像)のうち、どれだけの割合が「本当に自社オリジナルで、重複・準重複・視覚的に類似した代替画像がカテゴリ内で使い回されていないか」を測る指標。ストック写真や、競合他社も使っている汎用画像は、この指標を下げる要因になる。

測定方法: Google Cloud Vision APIの Web Detection機能を使い、fullMatchingImages(完全一致画像)、partialMatchingImages(部分一致画像)、visuallySimilarImages(視覚的に類似した画像)、pagesWithMatchingImages(その画像が掲載されている他ページ)を確認する。リクエスト例は以下の通り。

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" \
  -d '{
    "requests": [{
      "image": { "source": { "imageUri": "https://example.com/products/item-01.jpg" } },
      "features": [{ "type": "WEB_DETECTION", "maxResults": 20 }]
    }]
  }'

レスポンス中のfullMatchingImages・pagesWithMatchingImagesの件数が多いほど、その画像は他サイトでも流通している「使い回し画像」である可能性が高い。ヒーロー画像に対してこの検査を定期的に実施し、他ドメインでの完全一致がゼロに近い画像の比率をKPIとして追跡するとよい。

2. 機械可読性の向上(Legibility Rate、OCR対応)

何を測るか: 商品パッケージや商品タグに記載された文字・数値・属性情報が、機械(OCR)にとって読み取り可能な解像度・コントラストで撮影されているかを測る指標。

基準値: 記事が参照する文献(Cognex等の産業用OCR知見)によれば、文字の高さが30px未満、グレースケールのコントラストが40未満、過度に装飾的なフォント、反射によるハレーションがある場合、OCRの読み取り失敗率が高まるとされる。したがって、撮影・レタッチの現場では「文字高30px以上・コントラスト40以上」を最低ラインの目安として運用するのが実務的だ。

測定方法: Google Cloud Vision APIの TEXT_DETECTION機能を使う。

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" \
  -d '{
    "requests": [{
      "image": { "source": { "imageUri": "https://example.com/products/package-detail.jpg" } },
      "features": [{ "type": "TEXT_DETECTION" }]
    }]
  }'

返ってきたtextAnnotationsの抽出テキストと、実際にパッケージに印字されている文字(商品名、成分、内容量など)を突き合わせ、抽出漏れや誤読が多い画像を「要撮り直し」としてリストアップする運用が現実的だ。

3. コンテキスト制御(Context Match)

何を測るか: フレーム内に写り込んでいる要素(背景の小物、同時に写っている別商品、シーンの設定など)が、承認済みのブランドストーリーを正しく伝えているかどうかを測る指標。

測定方法: Google Cloud Vision APIの OBJECT_LOCALIZATION機能で、画像内に検出されたオブジェクト名・信頼度スコア・バウンディングボックス位置を取得する。

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" \
  -d '{
    "requests": [{
      "image": { "source": { "imageUri": "https://example.com/lifestyle/scene-03.jpg" } },
      "features": [{ "type": "OBJECT_LOCALIZATION", "maxResults": 15 }]
    }]
  }'

このAPI自体はブランドガイドラインとの適合を自動判定してくれるわけではない。検出されたオブジェクトのリストを、社内のブランドガイドライン(「競合ブランドのロゴが写り込んでいないか」「意図しない小物が主役の商品より目立っていないか」等)と人間が突き合わせて確認する運用になる。

4. センチメント一貫性(Sentiment Alignment)

何を測るか: ライフスタイル写真に写っている人物の感情表現が、企画意図(例:「安心感」「高揚感」)と一致しているかを測る指標。

測定方法: Google Cloud Vision APIの FACE_DETECTION機能を使い、faceAnnotations内の感情enum(joyLikelihood、sorrowLikelihood、angerLikelihood、surpriseLikelihoodなど、UNKNOWN〜VERY_LIKELYの5段階)と信頼度スコアを確認する。目標としては信頼度0.90以上の検出を基準にし、0.70〜0.89は準主要画像として許容、0.60未満はノイズとして除外するという運用目安が示されている。

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" \
  -d '{
    "requests": [{
      "image": { "source": { "imageUri": "https://example.com/lifestyle/family-scene.jpg" } },
      "features": [{ "type": "FACE_DETECTION" }]
    }]
  }'

企画意図(例:「家族団らんの安心感を伝えるカット」)に対してjoyLikelihoodがVERY_LIKELYであれば意図と一致、逆にsorrowLikelihoodやangerLikelihoodが高く検出された場合は、企画意図と実際の写真表現がずれている可能性がある。

5. コンテンツギャップ解決(Fan-out Coverage)

何を測るか: 「画像が視覚的に示唆している、あるいは暗示している内容」のうち、ページ本文のテキストが実際には確認・言及していない部分の割合を測る、定性的な指標。AI検索が1つの質問から複数の派生質問(ファンアウト)を生成する際、画像だけが答えを持っていてテキストが持っていない、という状態を可視化する狙いがある。

測定方法: Screaming Frogのクロールデータと、OpenAI Visionなどの画像解析APIを組み合わせて運用する。具体的には、画像ごとにVision APIで内容を言語化させ、その内容がページ本文中のテキストとして明示的に言及されているかを突き合わせる。購買者が持ちうる複数の疑問(サイズ感、素材の質感、使用シーン、付属品の有無など)に対応する簡潔な画像を複数用意し、各画像のキャプションを画像直下に配置することで、テキストと画像の対応関係を明確にすることが推奨されている。

alt属性の書き方の転換

従来のalt属性は「ファイル名にキーワードを含める」「人間の閲覧者・スクリーンリーダー利用者向けに書く」「画像1枚につき1つの仕事(視覚的訴求)をこなせばよい」という前提だった。新しい要件では、alt属性自体が「機械が抽出・引用できる主張(claim)」として機能することが求められる。

<!-- 従来型: 人間向け・単一の仕事 -->
<img src="product1.jpg" alt="スニーカーの写真">

<!-- 新しい要件: 機械可読・複数の仕事(訴求+抽出可能な主張) -->
<img src="white-canvas-sneaker-eu42-rubber-sole.jpg"
     alt="白いキャンバス地ローカットスニーカー EU42サイズ、黒ゴム底、内側にブランドロゴの型押し"
     width="800" height="800" loading="lazy">

さらにImageObjectの構造化データ(JSON-LD)で、alt属性と一致する内容を機械可読な形でも提供することで、テキスト情報・画像自体・構造化データの三重の整合性を確保できる。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "https://example.com/images/white-canvas-sneaker-eu42-rubber-sole.jpg",
  "caption": "白いキャンバス地ローカットスニーカー EU42、黒ゴム底",
  "description": "内側にブランドロゴを型押ししたキャンバス地スニーカー。サイズ展開EU36〜45。",
  "creditText": "自社スタジオ撮影",
  "creator": {
    "@type": "Organization",
    "name": "自社ブランド名"
  }
}

このJSON-LDの実装方法は、既報の「JSON-LD構造化データがAI検索の理解を高める理由と実装ガイド」や「FAQスキーマでAI引用を増やす実装ガイド」で解説したテキスト側の構造化データ設計と組み合わせることで、ページ全体としての機械可読性を底上げできる。

運用上の優先順位

上記5指標をすべて一度に整備するのは現実的ではない。実務上は、まず(1)所有権確保 → (2)機械可読性(OCR対応)の2指標を優先し、その後(3)コンテキスト制御 → (4)センチメント一貫性 → (5)ファンアウト対応の順で拡張していくのが、投資対効果の観点からは妥当だろう。特に商品パッケージのテキストが読み取れるかどうか(指標2)は、ECサイトにとって比較的低コストで検証・改善できる項目であり、優先的に着手する価値がある。

今後の見通し

今回のニュースが示す方向性は、あくまで一つの特許出願と、視覚検索の利用規模データという2つの事実の組み合わせであり、Googleが本番のAI OverviewsやAI Modeで「画像マッチ優先」のロジックを実際に稼働させていることを確認したものではない。Chadwick氏自身が繰り返し強調している通り、Googleは大量の特許を出願しており、その多くは記載通りの形では実装されない。この点は、本サイトが継続的に報じてきた「Google公式発言と実測データの乖離」というテーマ(直近では「GoogleのJohn Mueller氏『GEOに特別な対応は不要』と明言」でも扱った論点)とも通じるところがある。特許出願や公式見解を鵜呑みにせず、自社サイトでの実測(どの画像がAI検索でどう扱われているか)を継続的に確認する姿勢が引き続き重要になる。

一方で、Google Lens月200億件・Pinterest視覚検索30%・Alibaba1日1000万件超という数字自体は、特許の実装有無にかかわらず確定した事実であり、視覚検索という検索モダリティそのものがすでに大規模なユーザー行動として定着していることを示している。この事実だけを取っても、画像を「人間向けの訴求material」としてのみ扱う従来の発想を、「機械可読なコンテンツ資産」として扱う発想へ拡張しておくことには、特許の実装可否とは独立した実務的な意味がある。

業種別に見ると、EC・D2Cのように商品画像そのものが購買判断の中心となる業種では、画像の所有権・機械可読性への投資が比較的早く効果測定できる可能性が高い。一方でBtoB・サービス業のように画像の役割が相対的に小さい業種では、優先度としてはテキスト・構造化データの整備が引き続き中心になるものの、図解やスクリーンショットなど「答えの一部を担っている画像」については同様の観点でのチェックを組み込む価値がある。

Search Engine Land記事自体には、この特許が実際にどの程度のトラフィックシェアに影響するか、あるいは他のAI検索プラットフォーム(ChatGPT、Perplexity等)が同様のロジックを採用しているかについての言及はない。本サイトでは、今後この特許の実装状況やAI検索での画像引用の実態について、確認できる続報があれば改めて報じる方針である。

よくある質問

Q1. この記事の核心的な主張は何ですか?

AI検索において画像の役割が「人間向けの視覚的説得材料」から「AIが解析する機械可読トークン」へ変化しつつある、という点です。Google Lens月200億件などの視覚検索データと、2026年4月公開のGoogle特許(画像マッチが回答生成の起点になりうることを示す)が、その根拠として示されています。

Q2. Google特許は本当に画像を優先する仕組みを実装済みなのですか?

いいえ、確認されていません。この特許は2023年出願・2026年4月公開の「出願」段階の文書であり、発見者のAndy Chadwick氏自身が「これは出願段階であり確認された本番動作ではない。Googleはこの種の特許を大量に出願しており、記載通り実装されないものも多い」と明確に留保をつけています。特許の存在は「Googleがこの方向性を検討している」ことを示す傍証にとどまります。

Q3. Andy Chadwick氏はどのような立場の人物ですか?

Search Engine Landの記事内で、この特許を発見したSEOコンサルタントとして紹介されています。特許の技術的な内容(画像マッチ優先の回答生成フロー)を解説する一方、それが本番動作として確認されたものではないという留保も同時に述べています。

Q4. Google Lens・Pinterest・Alibabaの視覚検索データは何を意味しますか?

Google Lensは月間約200億件、Pinterestは全検索の30%(テキスト検索よりコンバージョン率62%高い)、Alibabaは1日1000万件超の視覚検索が発生していることを示すデータです。これらは特許の実装有無とは独立した既成事実であり、画像そのものを起点とする検索がすでに大規模なユーザー行動として定着していることを裏づけています。

Q5. 画像SEOスコアカードの5指標とは何ですか?

(1)画像の所有権確保(Ownership Rate)、(2)機械可読性(Legibility Rate、OCR対応)、(3)コンテキスト制御(Context Match)、(4)センチメント一貫性(Sentiment Alignment)、(5)コンテンツギャップ解決(Fan-out Coverage)の5つです。いずれもGoogle Cloud Vision APIの各機能(Web Detection、TEXT_DETECTION、OBJECT_LOCALIZATION、FACE_DETECTION)や、Screaming Frog + OpenAI Visionの組み合わせで定量的に測定できます。

Q6. Google Cloud Vision APIを使うには何が必要ですか?

Google Cloud Platformのプロジェクトを作成し、Vision APIを有効化したうえで、サービスアカウントの認証情報またはOAuthアクセストークンを取得する必要があります。gcloud auth print-access-tokenでアクセストークンを取得し、images:annotateエンドポイントにHTTP POSTリクエストを送ることで、Web Detection・TEXT_DETECTION・OBJECT_LOCALIZATION・FACE_DETECTIONなど各機能を呼び出せます。料金は機能・呼び出し件数に応じた従量課金です。

Q7. 従来のalt属性最適化と何が違うのですか?

従来のalt属性最適化は、ファイル名にキーワードを含める、人間の閲覧者・スクリーンリーダー利用者向けに書く、画像1枚が担う仕事は「視覚的訴求」の1つだけ、という前提でした。新しい要件では、alt属性自体が機械にとって「抽出・引用可能な主張」として機能する必要があり、画像1枚が「人間への訴求」と「回答エンジンでの検索・引用」という複数の仕事を同時にこなすことが求められます。パッケージや商品ラベルの文字が機械的に読み取れる解像度で撮影されているかも新たに重視されます。

Q8. ストック写真を使い続けるとどうなりますか?

「画像の所有権確保(Ownership Rate)」の観点で不利になる可能性があります。Google Cloud VisionのWeb Detection機能でfullMatchingImagesを確認すると、同じ画像が他の多数のサイトでも使われていることが判明するケースが多く、AIが「その画像がどのブランド・商品を代表するものか」を一意に特定しにくくなります。自社で撮影したオリジナル画像への切り替えが、中長期的には有利に働くと考えられます。

Q9. この変化は今すぐ本番のAI検索結果に影響しますか?

現時点では確認されていません。今回報じられた特許はあくまで出願段階の文書であり、本番のAI OverviewsやAI Modeで実際にこのロジックが稼働しているという確証はありません。ただし視覚検索の利用規模データ自体は既成事実であるため、特許の実装可否にかかわらず、画像の機械可読性を高めておくこと自体には実務的な価値があります。

Q10. どの業種が最初に対応すべきですか?

商品画像が購買判断の中心となるEC・D2Cブランドが、最も早く効果を測定できる可能性が高い業種です。特にパッケージ・ラベルの文字が機械的に読み取れるかどうか(機械可読性/OCR対応)は、比較的低コストで検証・改善できるため、優先的に着手する価値があります。メディア・比較サイトも、図解やスクリーンショットの可読性という観点で同様のチェックを組み込む価値があります。

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