2025年3月12日と13日にGoogleのGeminiに大きなアップデートが２個入りました。
１つ目はGemin 2.0 Flashによる画像生成です。
画像生成はいままでも様々な企業が提供してきたましたが今回話題になっているのが精度の高い「再現性」です。いままでも再現性を持たせた生成は可能でしたがそれがよりチャットベースで簡単に再現できるようになりました。
２つ目はDeep ResearchのモデルがGemini 1.5ProからGemini 2.0 Flashに上がったことです。
この二つについて解説していきます。

Deep Research
https://blog.google/products/gemini/new-gemini-app-features-march-2025

Gemin 2.0 Flash画像生成対応

これはGemini 2.0 Flash Experimental（実験的）というモデルのため、まだ正式な製品版ではありません。
そのため製品版に向けた内容の学習が行われますが、その代わりに利用料金が無料です。学習されては困ると考える方は製品版になるのを待ちましょう。

使い方ですがAI Studio（https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat）にアクセスして右のサイドバーからGemini 2.0 Flash Experimentalを選ぶだけです。見ての通り現時点ではInputとOutputが0ドルになってます。

早速試してみましょう。「東京駅の風景の写真を作ってください。」と入力してみます。英語の方が精度が高いと今のところ感じるので横にGoogle翻訳を置きながらやってみます。

いいですね。タイムラプスで撮影したような感じになっていますね。
確かに綺麗ですがこのぐらいのことでは今まで各社が提供してきたので目新しくはありません。そこで今回話題となっているのがこの画像をもとに指示を出すことで、忠実に変更してくれるという点で話題となっています。

Image and Text

次はこのままで昼間にしてもらいましょう。
「時間を夜にしてください」

画角が完璧です。ビル配置もOKですね。

次は人や動物を対象にした変更です。「公園を歩いている犬の画像」

文句なしです。「犬に洋服を着せてください」

「顔だけ横を向いてください」

一連の画像といわれたら気づかないかもしれません。
しかもこれは自分で撮影した画像を読み込ませて編集することも可能です。
これを人でやるとすればTシャツ姿をスーツにして後ろをグレーにして・・・証明写真完成！なんてことも。

Deep Researchについて

https://blog.google/products/gemini/new-gemini-app-features-march-2025

Deep ResearchについてはGoogleは昨年12月よりGemini1.5Proですでに導入されていました。それが2.0 Flashとなったというものです。
今年になりOpenAIが当初200ドルのプラン向けへ展開したことを皮切りに利用されるようになりました。ほかにはPerplexity AIによるDeep Researchなどです。つい数日前にManus（マヌス）というサービスも話題となっています。

Deep Research（ディープリサーチ）とは？

そもそもDeep Researchとは何なのかという話ですが、今まで生成AIは〇〇を調べてと言ったら表面的にサラサラっとしらべて終わり。という感じでした。

でも人がやるとすればそれで足りないところをさらに調べて～とやるはずです。
それを自動でレポート完了するまで自動化するものです。実際です。

https://gemini.google.com/app
今度はGeminiアプリの方です。個人だとあると思いますが、Google Workspaceだと利用のプランによっては無いことがあるかもしれません。

ではこの内容で試してみましょう。Deep ResearchにDeep Researchの賢い使い方を聞いてみます。

もっと内容を変えたければ計画を編集で方向修正できます。

開始するとちょっとまっててねと言われます。調査は数分かかります。最終的にはGoogleドキュメントにも出力できます。以下が結果です。

Deep Researchの賢い実践的な使い方：徹底解説

1. はじめに：AI駆動型リサーチの台頭

近年、人工知能（AI）は、私たちの仕事や生活のあらゆる側面でその存在感を増しています。特に、複雑な課題の解決や効率化が求められる分野において、AIの能力は目覚ましい発展を遂げてきました。その中でも、高度な情報収集と分析を目的としたAIツール、特にDeep Researchのような機能が登場し、注目を集めています。本稿では、このDeep Researchを深く理解し、その機能を最大限に活用するための実践的なガイドを提供することを目的とします。

2. Deep Researchの解剖：核となる概念と機能

• Deep Researchの定義： Deep Researchは、OpenAIのChatGPTやGoogleのGemini Advancedといったプラットフォームに統合されたAIエージェント機能です 1。これは、従来型のチャットボットから大きく進化し、自律的かつ多段階のリサーチを実行できる点が特徴です 1。従来のチャットボットは、学習済みの知識や単純なキーワード検索に依存していましたが、Deep Researchは、まるで人間の研究者のように、積極的にウェブを探索し、情報を分析し、包括的なレポートを生成します。この機能の中核となるのは、ユーザーの指示に基づき、複数のステップからなるリサーチプランを自律的に策定し、実行する能力です 1。これは、単一のクエリに対する回答に留まらず、関連する複数の情報を深掘りし、より深い理解を得ることを可能にします。大規模言語モデル（LLM）と膨大なオンライン情報を組み合わせることで、広範な情報収集と高度な分析・統合を実現しています 1。さらに、Deep Researchは、学術論文や専門的なレポートと同様に、引用情報を含むレポートを生成する能力を備えています 3。これにより、生成された情報の信頼性と検証可能性が高まります。情報の出所を明示することで、ユーザーは情報の信憑性を自身で確認し、より安心して情報を活用することができます。加えて、Pythonのような外部ツールとの連携機能も搭載されており、数値データの分析やグラフの作成など、テキストベースのリサーチに留まらない高度な活用が可能です 3。これにより、定量的なデータ分析もAIの支援のもとで行うことができ、より多角的な視点からの情報把握が可能になります。従来型の検索エンジンと比較すると、Deep Researchはその分析力と統合力において一線を画します 7。単に情報のリストを提供するのではなく、ユーザーの質問に対して直接的な回答を提供するために、複数の情報源からデータを抽出し、分析し、構造化された形式で提示します。
• 動作原理の理解：Deep Researchはどのように機能するのか： Deep Researchの典型的なワークフローは、ユーザーからのプロンプト入力から始まり、AIがリサーチプランを生成し、ウェブ検索と情報収集を行い、収集した情報を分析・統合して最終的なレポートを生成するという流れで進みます 2。AIは、ユーザーの指示に基づいて、どの情報を探索し、どのように分析するかを自律的に計画し、実行します。このプロセスの中核となるのは、反復的な検索と動的な戦略調整を含む多段階のリサーチプロセスです 2。最初の検索キーワードだけでなく、検索中に得られた結果に基づいて検索戦略を柔軟に変化させていくため、より深く関連性の高い情報を発見することができます。例えば、市場調査においては、競合製品や海外のレビューサイトを探索し、比較表や分析結果をまとめることができます。学術研究においては、学会や論文データベースを検索し、重要なポイントを引用文献とともに整理することが可能です。また、Deep Researchは、多様な情報源から得られた情報を推論によって統合し、分析する能力を備えています 4。単に情報を収集するだけでなく、複数の情報源からのデータを照らし合わせ、矛盾点や関連性を見つけ出し、そこから新たな洞察を導き出すことができます。さらに、Deep Researchは、ブラウザやPythonツールを活用する実世界のタスクをこなすために、強化学習によってトレーニングされています 4。この学習プロセスを通じて、AIは複数のステップが必要な調査タスクを計画し、順序立てて実行する方法を習得します。Deep Researchの透明性を高める機能として、検索中に閲覧したURLや、AIがどのように推論を進めて情報を統合したかの過程がユーザーに提示される点が挙げられます 3。これにより、ユーザーはAIのリサーチプロセスを理解し、その結果の妥当性を検証することができます。

3. 明らかになる利点：Deep Researchを活用するメリット

• 大幅な時間節約と効率向上： Deep Researchの利用は、従来のリサーチ手法と比較して、大幅な時間節約と効率向上をもたらします 2。専門家が数時間から数日を要する調査を、わずか数分から数十分で完了できる可能性があります。この時間効率の高さは、Deep Researchを導入する大きな動機となります。リサーチプロセスの大部分を自動化することで、人間の研究者は、分析、解釈、意思決定といったより高度なタスクに集中することができます。また、Deep Researchは、個人では時間的に困難な複雑なリサーチタスクを効率的に処理する能力を備えています 2。多段階のリサーチ能力により、複雑なトピックを管理可能なサブタスクに分解し、徹底的な調査を行うことが可能です。さらに、様々な専門分野におけるワークフローを効率化する可能性を秘めており 2、生産性の向上と迅速な意思決定に貢献します。リサーチ段階を迅速化することで、戦略立案、問題解決、イノベーションに必要な重要な情報へのアクセスを早めることができます。
• 包括的で構造化されたレポートの生成： Deep Researchによって生成されるレポートは、明確な見出し、箇条書き、参照元URLなどを含む、包括的で構造化された形式で提供されます 2。これにより、情報は容易に理解でき、検証も可能です。構造化された形式は、ユーザーが主要な調査結果を迅速に見つけ、情報の論理的な流れを把握するのに役立ちます。参照元URLの記載は、事実確認や元の情報源のさらなる調査を容易にします。専門分野においては、1万字を超える詳細なレポートが生成される可能性もあり 5、深い分析能力を示しています。このような長文のレポートは、複雑な主題に関する徹底的な分析と、大量の情報の統合を可能にします。さらに、生成されたレポートはGoogleドキュメントなどのプラットフォームにエクスポートできるため 2、編集や共同作業が容易になります。これにより、AIが生成したレポートを既存のワークフローに統合し、独自の洞察を追加したり、他のユーザーと情報を共有したりすることが簡単になります。
• 複雑で多層的なリサーチタスクへの対応力： Deep Researchは、競合分析や市場動向調査といった複雑なリサーチタスクに対応できます 2。複数の視点からの情報統合が必要な質問にも対応できるため、全体像を把握するのに役立ちます。例えば、競合他社の特定、それぞれの強みと弱みの分析、市場全体のトレンドの把握などを同時に行うことができます。学術研究においては、文献レビューや研究課題の特定にも貢献します 3。膨大な学術文献を迅速に調査することで、研究者は主要な論文を特定し、自身の研究分野の現状を把握し、さらなる研究が必要な領域を見つけることができます。
• 言語の壁を超える可能性： Deep Researchは、多言語での情報収集と分析が可能です ¹⁴。これにより、アクセス可能な情報の範囲が大幅に広がります。異なる言語で書かれた情報源も活用できるため、よりグローバルな視点でのリサーチが可能になります。

4. 考慮すべき限界：潜在的な欠点と注意点

• AI生成情報の正確性と信頼性： Deep Researchによって生成される情報には、「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしい誤情報が含まれるリスクがあります 3。そのため、ユーザーは生成された情報を鵜呑みにせず、批判的に評価し、提供された情報源に基づいて事実を確認する必要があります。特に、レポートに記載されている参照元URLを必ず確認することが重要です 3。情報源の信頼性を評価することで、誤情報の可能性を低減することができます。
• 処理時間と利用制限の可能性： 複雑なリサーチには数分（5〜30分）の処理時間を要する場合があります ²。即時の回答が必要なタスクには適さない可能性があります。また、特に無料プランや低価格帯のプランでは、1ヶ月あたりの検索回数に制限が設けられている場合があります ⁴。利用状況を把握し、制限を超えないように注意する必要があります。
• 批判的評価の重要性と潜在的なバイアス： AIが出力する情報は絶対的な真実として捉えるべきではありません 5。人間の判断が依然として情報の解釈と利用において不可欠です。AIモデルは学習データに基づいてトレーニングされており、そのデータに含まれるバイアスがAIの出力に反映される可能性があります。そのため、Deep Researchが提供する情報を批判的に評価し、潜在的な偏りを考慮する必要があります。また、AIの推論プロセスは、ある程度透明性が確保されているものの、完全に理解することが難しい「ブラックボックス」な側面も存在します 3。結論に至るまでの完全な理由を把握することが難しい場合があるため、AIの判断を全面的に信頼するのではなく、人間の専門知識と照らし合わせることが重要です。

5. 実世界での応用：Deep Researchの具体的な活用事例

• ビジネスインテリジェンス：
  • 市場分析とトレンドの特定 ²：電気自動車市場の成長や主要企業の特定など。
  • 競合調査とベンチマーキング ²：異なるクラウドストレージプロバイダーの機能と価格の比較など。
  • 戦略的計画と新たなビジネスチャンスの特定 ⁵：ソフトウェア会社にとっての潜在的な新規市場の調査など。
  • ウェブサイト分析と改善提案 ³⁵：企業のマーケティングウェブサイトにおける改善点の特定など。
  • ベンチャーキャピタル向け投資メモの作成 ³¹：AIヘルスケア分野のスタートアップの可能性評価のための情報収集など。
• 学術研究：
  • 論文や論文のための文献レビューと背景調査 ³：気候変動がサンゴ礁に与える影響に関する既存の研究の収集など。
  • データ合成と関連研究の特定 ³：特定の仮説を支持または反駁する研究の発見など。
  • ニッチなトピックの探索と専門的な情報の発見 ³：特定の希少な工芸品の歴史と文化的意義の調査など。
• 個人的な利用：
  • 購入に関する情報に基づいた意思決定（電化製品、旅行など） ²：特定の要件に基づいた異なるモデルのラップトップの比較など。
  • 旅行計画と旅程の作成 ²：特定の都市を訪れるのに最適な時期の調査や主要な観光スポットの特定など。
  • 新しいトピックの学習と深い理解の獲得 ²：人工知能の歴史の探索や量子コンピューティングの基礎の理解など。
  • 調査が必要な複雑な個人的な質問への回答 ⁵：特定の病状や法的問題に関する情報の発見など。

6. 効果的なプロンプトの技術：Deep Researchの可能性を最大限に引き出す

• 明確、簡潔、具体的なプロンプトを作成するための戦略：
  • リサーチの範囲と焦点を明確にするために、背景情報とコンテキストを提供することの重要性を強調します ⁵。提供する情報が多ければ多いほど、Deep Researchはユーザーの特定の要件に合わせて検索と分析を調整することができます。
  • トピックに関連する具体的なキーワードとフレーズを使用することを推奨します ³。明確で正確なキーワードは、Deep Researchがウェブ上で最も関連性の高い情報を見つけるのに役立ち、結果の効率と精度を向上させます。
  • 希望する出力形式（レポート、表、要約など）を明確に定義するようアドバイスします ³。出力形式を指定することで、Deep Researchは、詳細なレポート、簡潔な要約、構造化された表など、最も役立つ方法で調査結果を提示することができます。
  • 必要な詳細レベルと、焦点を当てるべき特定の側面を指定することを推奨します ⁵。分析の深さを示し、関心のある特定の領域を強調することで、Deep Researchはトピックの最も重要な側面に焦点を当てることができます。
• 反復的な改善とリサーチプロセスを導くためのテクニック：
  • Deep Researchは、リサーチの範囲を絞り込むために、しばしば明確化のための質問をすることを説明します ³⁴。このインタラクティブなアプローチは、AIがユーザーの意図を確実に理解するのに役立ちます。
  • 初期のリサーチプランを確認し、必要に応じて調整することを提案します ²。提案されたリサーチプランを確認することで、AIが最も関連性の高い情報源を探索し、適切な検索戦略を使用することを確認できます。ユーザーは、自分のリサーチ目標に合わせて改善を提案することもできます。
  • 生成されたレポートの特定の領域をより深く掘り下げるために、フォローアップの質問をすることを推奨します ²。フォローアップの質問をすることで、最初のレポートの特定の側面をより詳細に探索することができ、Deep Researchをインタラクティブなリサーチアシスタントとして効果的に活用できます。
  • AIのパフォーマンス向上に役立てるために、生成されたレポートに関するフィードバック（肯定的または否定的）を提供できることを強調します ⁷。ユーザーからのフィードバックは、Deep Researchの開発者にとって貴重であり、将来的に、より正確で関連性の高い結果を提供するために、AIのアルゴリズムを改善し、洗練させるのに役立ちます。

7. Deep Researchを始める：実践的なガイド

• 異なるプラットフォームでのDeep Researchへのアクセスと利用：
  • ChatGPT内でDeep Researchにアクセスする方法（「詳細なリサーチ」ボタンを有効にする、o3ベースのモデルを選択するなど）を説明します ⁵。
  • Gemini AdvancedでDeep Researchを使用する方法（「1.5 Pro with Deep Research」モデルを選択するなど）を説明します ²。
  • 同様の「ディープリサーチ」機能を提供する代替プラットフォーム（Perplexity AI、DeepSeek R1など）について言及します ¹。
• 効果的なリサーチのために活用すべき主要なステップと機能：
  • プロンプトを入力し、生成されたリサーチプランを確認するプロセスを詳細に説明します ²。
  • リサーチを開始し、レポートを待つ方法を説明します ²。
  • セクションのナビゲーションやソースリンクの確認など、生成されたレポートを確認する方法を説明します ²。
  • フォローアップの質問をする方法と、レポートをエクスポートするオプションについて説明します ²。
  • 複数のリサーチリクエストを同時に送信できることに言及します ¹⁷。
  • 過去のリクエストとレポートを管理および評価する方法を説明します ¹⁷。

8. 結論：より深い洞察のためのAIの力を活用する

Deep Researchは、効率的かつ包括的なリサーチのための強力なツールであり、その利用は、時間の大幅な節約、質の高いレポートの生成、複雑な課題への取り組みを可能にします。ただし、AI生成情報の正確性、処理時間、利用制限、そして批判的評価の重要性といった考慮すべき点も存在します。これらの利点と限界を理解し、効果的なプロンプト技術を駆使することで、Deep Researchはビジネス、学術研究、個人の情報収集など、様々な分野において、より深い洞察を得るための貴重なパートナーとなるでしょう。今後、AI技術がさらに進化するにつれて、Deep Researchのようなツールは、私たちのリサーチの方法を大きく変革していくことが期待されます。

プラットフォーム	アクセス要件	主な機能	強み	弱み
ChatGPT (OpenAI)	Proプラン（有料、月額$20）、Teamプラン、Enterpriseプラン	多段階リサーチ、引用生成、外部ツール連携（Python）、レポートエクスポート	深い分析力、広範な分野に対応	有料プラン限定、月間利用回数制限あり
Gemini Advanced (Google)	Gemini Advancedサブスクリプション（有料、トライアルあり）	多段階リサーチ、引用生成、レポートエクスポート、Googleドキュメント連携	無料枠あり（回数制限あり）、高速処理	日本語最適化は発展途上
Perplexity AI	無料プラン、Proプラン（有料、月額$20）	多段階リサーチ、引用生成、レポートPDFダウンロード	無料で利用可能、リアルタイム検索	OpenAIに比べて分析の深さはやや劣る
DeepSeek R1 (FELO)	無料で利用可能	多段階リサーチ、情報収集に特化	無料で利用可能、特定の視点での分析に強み	機能は限定的

ユースケース	プロンプト例	プロンプトの重要な要素
市場分析	「2024年から現在までの日本のスマートフォン市場のシェアと成長率の推移を、主要メーカー別に表形式でまとめてください。特に、5G対応機種の普及率と消費者の購買動向について詳しく分析してください。」	具体性、期間指定、出力形式指定（表）、焦点領域（5G、購買動向）
学術研究	「近年のアルツハイマー病の治療に関する最新の研究動向を、主要な臨床試験の結果と合わせて報告してください。特に、新しい薬剤の作用機序と副作用について詳しく記述し、引用文献を明記してください。」	具体性、焦点領域（作用機序、副作用）、出力形式指定（報告）、引用要求
個人的な購入	「ビジネス用途に適した、2024年以降に発売された14インチ前後のノートPCを、主要メーカーから3機種ずつ選び、スペック、特徴、価格を比較表にしてください。バッテリー駆動時間と携帯性を重視します。」	具体性、期間指定、出力形式指定（比較表）、重視する要素（バッテリー、携帯性）
旅行計画	「2025年ゴールデンウィークに家族4人（大人2人、子供2人）で楽しめる、東京都内のおすすめ観光スポットと、それぞれの所要時間、予算、アクセス方法をまとめた旅程を作成してください。子供向けの施設を優先し、公共交通機関での移動を基本とします。」	具体性、人数指定、場所指定、期間指定、出力形式指定（旅程）、優先事項（子供向け、公共交通機関）

旅行計画などはいいかもしれないですね。ある程度場所を決めてここで旅行するならどうするとか。
もちろん調整は必要でもその型を作ってくれそうです。

AI画像リスク

で、ここで考えられるのが特に画像生成の領域です。
問題点としては人物を生成したときです。AIは人物をランダムで生成します。ということはすくなくても７０億人の誰かに似るというより酷似する可能性もあるのです。さらにプロンプトを指定すればより酷似する可能性は高まります。つまり、社会通念上、本人と同一視される可能性があるということです。
そうなるとそれは本人を撮影したことと変わりないといってもいい状況になる可能性もあり、もしもそれが本人が目にした場合にどのような対応をとるかです。

現実問題としてこのような問題は最新の技術である以上、まだ司法の場でも多くなく判例の蓄積も十分ではありません。今後判例がたまるとは思いますが、それを待っていては何年後の話になるかわかりません。そのころには今の技術はすでに陳腐していると思いますので。そうなればいかに企業はそのリスクを内包し軽減する対策をとるかが戦略となります。

ルールを決めて運用する

これはあくまでも個人的思った一つの案です。企業で利用する場合にはそのケースについてもしもそのようなケースになった場合の「一次対応」をどうするかをルールとして決めておくというものです。

１.明らかに当人と判断できるもの

これに関しては即座に削除を行うというものです。
そしてその差し替えができるように常に２人目以降の生成を事前に行っておきそれに差し替えるというのを製作段階から行う。

もちろん考え方によっては毅然と突っぱねるという方法もありますが、これは企業と信用リスクと法的損害賠償リスク、SNS等での炎上リスクを鑑みる必要があります。企業信用性を考えれば即座削除が考えやすいのかなとは思いますが、そこは企業次第です。それであれば事前に広報運用担当者だけで判断しないようにどこに1次エスカレーションを上げるのか。また専門家は誰で、担当の誰がどのように連絡するのか。
そして1時回答としてどのような回答をするか。

ここら辺を事前にどれだけ具体的に事前に特定しておけるか、つまり「リスクマネジメント」をとれるかです。よく有名企業の会見などでも明らかに初動対応を誤り、ディスブランディング的対応をとる企業も多いためこのリスクマネジメント的思考は必要になってくるものと思われます。

２.言いがかりに近いもの

これは非常に難しいところです。例えば本人は似ていると言っているが何人かが見ても同一とは言えないケースです。でもそれはお互い主観のため、客観的な判断基準を設けることが重要です。まず、複数の第三者による判断を仰ぐ体制を考えますがそれもあくまでも企業側の主観です。

また、法的な観点からは、企業側の防衛策として「AIによる画像生成であり特定の個人を意図して作成したものではない」という免責事項を利用規約やサービス説明に明記しておくことも事前に必要かもしれません。それにより一次対応までの炎上を軽減させることもできるかもしれません。
とはいっても本当に同一と取れる場合には削除に応じるなど紳士的な対応も必要です。
さらに、個人的にあり得るケースとして明らかに悪意のある申し立てに対しては、逆に業務妨害として法的対応を検討する姿勢も大事かもしれません。
なぜなら「なりすましや競合他社による妨害行為」が考えられます。意図的に似た人物を逆に画像生成して炎上させるなど言った手法です。
その際には本人確認の手続きについても厳格化の内容なども検討する必要もありますが、本当に当人だった場合感情的になり会話ができないケースも想定しないといけないかもしれません。

最終的には、グレーゾーンのケースについては、ビジネス上のリスクと機会損失を天秤にかけた経営判断です。簡単に削除に応じれば先例となり、悪意ある申し立てを助長する可能性がある一方、対応が厳しすぎれば企業イメージを損なう恐れ。
このバランスを取るためには、個別ケースごとに柔軟に対応できる判断フローを事前に設計しておくことが肝要です。あとは生成時の作業画像を保存する、時刻、誰が行ったかなどを明確にするなど。ただやりすぎると承認作業ばっかでAI活用が進まないという本末転倒になるケースも。

このような、AI画像生成技術の発展に伴うリスクマネジメントは、技術的対策だけでなく、組織体制、法的対応、コミュニケーション戦略など包括的課題が多いですが、「リスクをとれるからこそメリットを享受できる」とも取れるので、リスク選好とは言わないまでも等価交換の意識を持ち、そのリスクを軽減できるかという経営戦略的思考がこれからより重要になってくると思われます。

まとめ

さらにこれが動画に派生したときに世間がリスクを許容してくれる時代になることも想定されますが、企業としてどのように対応していくべきか。その時がきたら対応するではそれまでに対応していた企業には遅れをとる可能性が非常に高いです。

正直、大衆にAIという内容はかなり一般化したといってもいいレベルにまで浸透してきているため、今早いか遅いかでいったらかなり遅い時期になり始めていると思います。どのように接していくべきかを強制的に決断を迫られる時間もすぐそこかもしれません。

この記事を書いた人