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Web系関連記事: プログラミング、開発関連

いずれPythonのライバルに?新言語「Julia」の人気が急上昇

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/19(日) 17:51:51.43 _USER
8月第2週に発表されたTIOBEのプログラミング言語人気インデックスでは、Pythonの人気が今後C++を追い越す可能性が高いとして話題になったが、実はこのとき、まだ新しい言語である「Julia」が、初めて同ランキングのトップ50入りを果たしていた。

開発会社のコンサルティングが専門の調査会社RedMonkの共同創業者Stephen O'Grady氏も、Juliaに対する関心が高まってきていると述べている。同言語は、RedMonkが発表した最新のプログラミング言語人気ランキングで、過去3カ月の間に順位を3つ上げて36位にランクインした。1年前には52位だったJuliaは、同ランキングで4四半期連続で順位を上げている。

 O'Grady氏は、RedMonkが先週初めて、Juliaに関する問い合わせを受けたと述べている。同氏がこれに特に強い関心を持ったのは、問い合わせてきたのが大手ベンダーだったためだ。質問は、「Juliaについてどう思うか?今後もニッチな言語のままなのか、それとも成長するのか、消えていくのか?」というものだったという。

 Juliaの人気が高まっている理由は、2012年にJuliaが公開された際、この言語の4人の開発者が語った目標を聞けばある程度理解できるかも知れない。その目標とは、科学技術計算、機械学習、データマイニング、大規模な線形代数計算、分散・並列コンピューティングのタスクに適した、完璧な言語を作るというものだ。

 開発者らは、「われわれは、自由度が高いライセンスが適用された、オープンソースの言語を求めている。C言語の速度と、Rubyのダイナミズムを求めている。同図像性を持ち、Lispのように真のマクロを使用できるが、Matlabのような分かりやすくなじみ深い数学的記法を利用できる言語を求めている」と述べている。

 さらにこの説明は、「われわれは、Pythonのように一般的なプログラミングにも使え、Rのように統計を簡単に扱え、Perlのように文字列の処理を自然に行うことができ、Matlabのように線形代数に強く、シェルのようにプログラムを繋ぎ合わせることにも強いものを求めている。学習しやすいが、深い技術的知識を持つハッカーでも満足させられる言語だ。インタラクティブでありながら、コンパイルできるものを求めている」と続く。

 同言語はこれまでに200万回ダウンロードされているという。

 もちろんまだJuliaの人気は、歴史があって広く教えられている言語や、比較的新しいがモバイルプラットフォームの台頭によって急速に普及した言語(Android向けのKotlinや、iOS用のAppleの言語であるSwiftなど)には及ばない。

 O'Grady氏はランキングのコメントで、Juliaの着実な台頭は関心を持って注視すべきものだとしながらも、「同言語は難解であり、ニッチな状況に止まる可能性がある」と付け加えている。

 RedMonkの最新のトップ10リストには、いつもの顔ぶれが並んでおり、1位から順にJavaScript、Java、Python、PHP、C#、C++、CSS、Ruby、そして同順でCおよびObjective-Cとなっている。
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https://japan.zdnet.com/article/35124177/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534668711/


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プログラミング言語のシェア競争は安定期に? 人気ランキングから見えてきたこと

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/18(土) 16:55:35.94 _USER
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プログラミング言語のシェア争いは安定期に入ったかもしれない──。そんな実態が、最新のプログラミング言語ランキングから見えてきた。この5年以内にアップルの「Swift」やAndroidアプリ開発者に人気の「Kotlin」といった新しいプログラミング言語が登場してきたが、どのようにランキングは推移してきたのか。そこから見えてきたこと。

アップルが開発した「Swift(スウィフト)」とAndroidのアプリケーション開発者に支持されている「Kotlin(コトリン)」は、かつてない速さで人気が高まっている言語である。だが最新のリポートによると、その成長が減速し始めているかもしれない。

調査会社のRedMonkは、さまざまなプログラミング言語に対するプログラマーの関心を2011年から追いかけてきた。それ以来、どの言語よりもSwiftとKotlinが急速に広がったのだという。グーグルの「Go」やMozillaの「Rust(ラスト)」と比べてもである。アップルが2014年に発表したSwiftは今年に入ってから、定番ともいえる「Objective-C」と並んでRedMonkのランキングで10位となった。

ところが8月上旬に発表された最新ランキングによると、10位だったSwiftは11位、Kotlinは27位から28位に順位を落としている。だからといって、SwiftとKotlinが衰退の道をたどっているとか、もうピークを過ぎているというわけではない。

プログラミング言語ランキング(出典:RedMonk)
1. JavaScript
2. Java
3. Python
4. PHP
5. C#
6. C++
7. CSS
8. Ruby
9. C
9. Objective-C
11. Swift
12. Scala
12. Shell
14. Go
14. R
16. TypeScript
17. PowerShell
18. Perl
19. Haskell
20. Lua

ランキングの分析結果について、RedMonkの共同創業者であるスティーヴン・オグラディは、次のようにブログに記している。「一般論として、読者にはランキングの小さな変化は気にしないように忠告したい。順位が1つ入れ替わるくらいは、一般的にはささいな問題である」

2016年ころには顔ぶれが固定化
またRedMonksのランキングには、ある言語が商業プロジェクトにどれほど広く使用されているかや、その言語に熟知したプログラマーがどれほど職を得られるかといったことは、必ずしも反映されていない。

RedMonksが開発者の関心の指標としているのは、Q&Aサイト「StackOverflow」においてプログラマーがそれぞれの言語について質問をした数や、ソースコードの共有プラットフォーム「GitHub」におけるプロジェクト数である。これによってトレンドが分かり、企業が新しいプロジェクトにどの言語を使うべきかを判断する際の目安になる。

プログラミング言語は一般的に、公開されてから最初の数カ月や数年の間に最も注目を集める。このため、時間の経過とともに熱が冷めるのは驚きではない。だが、プログラム言語の世界は過去10年の変革期を経て、少し安定しつつあるのかもしれない。
https://wired.jp/2018/08/18/apple-swift-android-kotlin-rankings/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534578935/


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プログラミング学習に「GitHubを使用すること」の効果とは?

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/16(木) 20:24:41.68 _USER
ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubは、2018年6月から学校などの教育機関で行われるプログラム教育をサポートする「GitHub Education」と呼ばれるサービスを提供しています。GitHub EducationではGitHubの有料アカウントを無料で作成できるなど、数多くのサポートを受けることができ、学校でのプログラミング教育がより実践的になることが期待されています。サービス開始以降、プログラミング教育にGitHubが使用されることで学生にどのような変化があったのか、GitHubが8000人の学生や教員にアンケートを取っており、調査結果を公開しています。

以下のグラフは、GitHub Educationを使用した学生と教員を対象に「どのプログラミング言語の学習で使用したか」アンケートをとったものです。以下のグラフを見ると、「JavaScript」「HTML」「CSS」「Java」「Python」の5つの言語が高い割合となっていることから、教育現場ではウェブやスマートフォンアプリ、AIなどの開発を重視した教育プログラムが組まれていることがわかります。
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以下のグラフは「プログラミング教育を受けて、開発者の一員になる意識が芽生えたかどうか」を調査したものです。このアンケートはGitHub Educationで学習を受けた人(青)だけでなく、通常のプログラム教育のみを受けた人(緑)にも行っており、実際にどのような違いがあるかを比較しています。この質問は5段階評価で回答する形式となっていて、1が最低、5が最高評価となっています。グラフを見ると、GitHub Educationで教育を受けた学生の方が「4」または「5」と高い評価を付ける人が多く、その差も10ポイント以上開いています。この結果から、GitHubを学習で使用する方が高い開発者意識が芽生える傾向にあることがわかります。
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次のグラフは「学習を通してプロジェクト管理について学べたか?」を調査したものです。このグラフでも、4、5と評価している学生の割合は、GitHub Educationの学習を受けた方が10ポイント以上高いことが明らかになっています。
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「将来のインターンシップやキャリアに役立つと感じたか?」について調査したグラフがコレ。このグラフでは4と回答した学生の割合に大きな差はありませんでしたが、それでも4、5と回答した学生の割合はGitHub Educationで学習した方が高いことがわかります。
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このグラフは「チーム開発や共同開発について学べたか?」を調査したものです。他のグラフと同様に4、5と評価している学生の割合は、GitHub Educationで学習した学生の方が高いことが明らかとなりました。実際に生のソフトウェア開発を体験することで、学生にも高い意識が生まれやすいことが結果に表れています。

GitHub Educationの責任者を務めるバネッサ・ジェナレリ氏は「この調査によって、GitHubをプログラミングなどのコンピューターサイエンスの学習に使用することが、効果的であることが示されました」と語っています。

しかし、GitHubを使った学習で教員やチームメンバーから必要なサポートを受けられなかったとして、不満に感じる学生が2割〜3割ほどいたことも明らかになっています。このため、ジェナレリ氏と共に調査を行ったコートニー・シン氏は「GitHubを学習に使用するには教師やチームメンバーのサポートも重要です」と述べています。
https://gigazine.net/news/20180816-github-education-learner-outcome/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534418681/


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AIが高校野球の戦評記事を即時作成 朝日新聞社が開発

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/15(水) 21:27:16.66 _USER
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スコアブックを読み込んで、勝敗を分けたポイントを読み解く戦評記事をすばやく書く――。そんなAI記者「おーとりぃ」が、朝日新聞社に誕生しました。いま、阪神甲子園球場で行われている第100回全国高校野球選手権記念大会の3回戦から、本格デビューします。

AI記者「おーとりぃ」を開発したのは、朝日新聞社内の様々なシステムを構築する情報技術本部の研究開発チーム(ICTRAD)。今回は、昨夏まで米スタンフォード大に留学してプログラミングを学んだ40歳の開発リーダーが中心になったチームが取り組みました。この開発リーダーは「大相撲の力士の顔認識アプリ」など、「遊び心」を持ったシステム開発にもチャレンジしていて、今年に入って研究に乗り出したのが、高校野球の戦評記事を書くAI記者でした。

 まず、過去にスポーツ面、地域面に載った約8万の高校野球の戦評記事とイニングを組み合わせたデータをAI(人工知能)に覚えさせました。「このゲーム展開になったら、こういう戦評となることが多い」という傾向をAIに分析させ、記事を書けるようにしていったのです。

 具体的には、甲子園球場でスポーツ記者がパソコンで電子スコアブックを入力。これを「おーとりぃ」が読み込み、試合の特徴の中から注目したいプレーを選び出し、その組み合わせに見合った文を作り出します。

 一球一球に注目しているので、「初球を〜」「フルカウントから〜」といった表現も出てきます。チームの戦績も記録していくので、「今大会初の」や「2試合連続の」といったデータにも対応できるのです。

 たとえば今大会の1回戦の注目カードとなった大阪桐蔭―作新学院で「おーとりぃ」が書いた戦評は次の通り。

 「大阪桐蔭が接戦を制した。2回一死三塁の場面で、山田の左犠飛で先制した。先発柿木は被安打6、無四球8奪三振1失点で完投。守備陣も無失策の堅守でもり立てた。作新学院は9回、沖の右前適時打で2点差に詰め寄ったが及ばなかった。」

 劇的な幕切れとなった済美―星稜戦の戦評は次のようになりました。

 「タイブレークまでもつれた打撃戦を済美が逆転サヨナラで制した。8回に6点差をひっくり返し、再びリードを奪われた13回も矢野の満塁本塁打で逆転。星稜は1回に南保の右適時打で先行。13回にも加点したが及ばなかった。」

 実際のプレーは見ていませんので、ファインプレーや特大ホームラン、などの表現はできません。勝ち越しのシーンにこだわるため、一番盛り上がったシーンをはずすこともありますが、そこはご愛敬。開発リーダーは「記者に少しでも近づき、地方大会を含めた全試合のわかりやすい速報戦評を届けたい」と話します。大会を追うにつれ、「おーとりぃ」もどう成長していくか、楽しみにしてください。
https://www.asahi.com/articles/ASL890GLKL88ULZU011.html
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534336036/


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セキュリティ人材で大切な資質とは--育成ブームに「苦言」

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/14(火) 22:25:42.62 _USER
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サイバーセキュリティの重要性が増す中で世界的にセキュリティ人材の不足が叫ばれ、人材育成がブームの様相を見せる。こうした状況に専門家がセキュリティ人材に求められる資質を説くとともに、育成ブームに苦言も呈している。

 セキュリティテストなどのオープンソースコミュニティー「Institute for Security and Open Methodologies(ISECOM)」の共同創設者でマネージングディレクターを務めるPete Herzog氏は、7月に米Cylanceが運営するブログに投稿したエントリで、「本当に動物が好きでなければ、動物を管理する仕事をすべきではない。これはサイバーセキュリティにも当てはまる」と言及している。

 同氏は、以前に務めていたという動物を管理する仕事でのエピソードを紹介し、当時の同僚がアライグマの“脱走劇”に対応できず、いらだちを募らせて事態を収束できなかったことに触れ、この同僚がアライグマを嫌っていたのではないかと振り返る。仮にこうした、仕事を好きになれない人物がセキュリティの業務に従事しても、刻一刻と変化するセキュリティ侵害の状況に対応できずコントロールを失うだけであり、そうした人物は不要だと断言する。

 また2001年に、当時在籍した銀行でセキュリティチームを立ち上げる際の採用試験では、社内外のネットワークにも熟知する聡明な開発者が、業務に関するシナリオに基づいた質問への回答をあきらめることがあった。Herzog氏は、この開発者の代わりに、セキュリティの知識がないマーケティング出身の女性を採用したという。その理由は、彼女が独学でデザインツールの活用法を習熟した点にあったといい、課題に対する解決策を提案できる能力を備えていたことが決め手になったと紹介している。

 Herzog氏は、大学などがセキュリティ人材を大量に養成し、近い将来に“セキュリティを知っている”と称する膨大な新人がセキュリティ業界にやってくるだろうと指摘する。しかし、その大半は製品に詳しくてもセキュリティの本質を理解しておらず、仕事で不満を感じることがあれば、より良い給料を求めて別の仕事に移るだろうと見る。

 彼らは自身の習得した技術あるいは知識に依拠するにとどまり、状況の変化や新しいソリューションの理解といったことには目を向けない。セキュリティの知識を持たずとも、常に変化や新しい技術への関心を抱き、問題解決を目指すために学び続ける姿勢を持った人材の方がサイバーセキュリティには適していると解説している。

 人材不足はセキュリティに限らずITのさまざまな領域で起きている課題だが、その穴を埋めようとテクニックだけを学ばせた人材を大量に育成、輩出するようでは、問題の本質に対応できないというのがHerzog氏の主張であるようだ。セキュリティ人材にまつわる話題は、ぜひ下記の記事もご覧いただきたい。
https://japan.zdnet.com/article/35123889/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534253142/


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機械学習を用いると匿名のソースコードから個人を識別可能であることが判明

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/13(月) 17:24:20.61 _USER
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プログラミング言語を用いて書かれた「ソースコード」はあらかじめ定められた規則に従って記述する必要があり、匿名で公開されたコードから個人を識別することは困難に思えるかもしれません。ところが、実際にはコードにも個人の特徴が色濃く表れており、機械学習を用いてコードのサンプルから個人を識別できることが判明しました。

ドレクセル大学のコンピューターサイエンス准教授であるレイチェル・グリーンシュタット氏と、ジョージ・ワシントン大学でコンピューターサイエンスの准教授を務めるアイリン・カルスキン氏は、プログラミング言語で書かれたコードは完全に匿名のものではなく、機械学習を用いて個人を識別可能だという研究結果を発表しました。

2人は機械学習のアルゴリズムにコードサンプルを分析させ、用いた言葉の選択やコードの長さ、コードのまとめ方といったあらゆる特徴を抽出しました。次に2人は抽出された特徴の中から、開発者個人を識別するのに役立つ特徴のみを選別し、コードから個人を特定する時に注目するべきリストを絞り込んだとのこと。コードの書き手は通常の文章と違い、一定の規則に従ってコードを書き進めなければならないという制約がありますが、それでもコードから個人を識別可能な特徴を抽出できるようです。

また、コードサンプルは非常に長いものである必要があるわけでもなく、グリーンシュタット氏らが発表した2017年の論文(PDF)によればGitHubに公開されたほんの短いコードの断片であっても、特定の開発者とそれ以外の開発者を識別できるとのこと。加えて、すでに0と1で表される機械語にコンパイルされたコードからでも、個人の識別が可能だとカルスキン氏は述べました。

カルスキン氏らの研究チームは、Googleが開催するプログラミングコンテストのGoogle Code Jamで書かれたコードをもとに、100人の開発者が書いたコードをアルゴリズムに識別させました。すると、実に96%の精度で個人を識別することができたとのこと。また、識別する開発者数を600人にまで拡大した場合でも、83%の精度で個人を識別できたとしています。

グリーンシュタット氏とカルスキン氏は、プログラミングを勉強する学生が他のコードを盗用したのかどうかを判断する場合や、マルウェアの開発者を特定する時などにコードから個人を識別するAIが役立つとしています。また、関係のない第三者を装って行われたサイバー犯罪に対しても、背後にいる人物の存在をあぶり出すことができるとのこと。

一方でオープンソースプロジェクトに匿名で参加しているプログラマーや、匿名でコードを公開しているプログラマーのプライバシーが脅かされる可能性もあります。「コード開発者の身元を100%隠すことは、一般的に考えて難しいと理解する必要があります」とグリーンシュタット氏は述べており、将来的にはコードから個人を識別不可能にするツールが開発されるかもしれないが、しばらくは匿名で公開したコードから個人を特定される危険性があるとしました。

また、グリーンシュタット氏らはプログラミングの初級者と上級者では、上級者のほうが個人を識別しやすいという事実も発見しました。これは、初心者がコードの一部をプログラミング練習サイトからコピーしてくる場合があって特徴が出にくいのに対し、上級者になればなるほどコーディングがこなれてきて、個人間に差異が出やすいためだそうです。他にも、2人はコードのサンプルが「簡単な問題を解決するために書かれたコード」である場合よりも、「複雑な問題を解決するために書かれたコード」である場合のほうが個人の識別精度が向上することも突き止めました。

グリーンシュタット氏らが行った予備調査では、カナダ人の書いたコードと中国人の書いたコードを90%以上の精度で判別できるなど、コードから得られる情報は予想以上に多いようです。記事作成時点では、コードによる個人の識別は指紋による個人識別のように100%に近い精度を持っているわけではありませんが、今後さらに識別精度が向上していくだろうと考えられています。
https://gigazine.net/news/20180813-machine-learning-identify-code-authors/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534148660/


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客に誤解されがちな「技術的には可能です」<どう言い換える?

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/13(月) 17:19:32.37 _USER
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クライアントから肯定的な意味であると誤解されやすい「技術的には可能です」という表現は、現場でどう言い換えるのがベターか、Twitterで議論が沸騰している。

 発端となったのは、8月11日付のuni1000yama1000さんのツイート。「技術的には可能です」は、一般的に「普通はやらない&やると非常に困難を伴うので諦めてほしい」という言外のニュアンスが込められているが、クライアントの中にはそれらを全く解せず、「可能性はゼロではない」「無理を言えばやってもらえる」と解釈してしまう人が少なくない。そのため、どのような言い回しであれば理解してもらいやすいかをTwitter上で投げ掛けたところ、さまざまなアイデアが寄せられ、今に至っているというわけ。中には現職の人が使っているフレーズも寄せられており、過去に泥沼にハマった経験がある人は、ぜひチェックしてほしい。
https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1137833.html
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1534148372/


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フラッシュメモリーの記憶容量が1000倍になる新材料発見! 広島大学の西原禎文准教授ら

1: ♨名無しさん@涙目です。(北海道) [US] 2018/08/12(日) 21:23:25.45 BE:422186189-PLT(12015)
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広島大学大学院理学研究科の西原禎文准教授らは、市販の不揮発性メモリーに比べて1000倍以上の
情報を収納できるフラッシュメモリーの開発につながる分子を発見した。内部に空洞があるカゴ状の
分子を使い、情報を記録するメモリーとして機能することを突き止めた。フラッシュメモリーなど
記憶装置の大容量化・小型化が期待される。

https://newswitch.jp/p/14042
引用元: http://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1534076605/


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プログラミング言語別の年収ランキング、中央値1位は「Go」

1: 田杉山脈 ★ 2018/08/07(火) 19:58:14.56 _USER
調査は6月30日、スタンバイに掲載されている正社員の求人情報のうち、プログラミング言語が含まれる案件の提示年収の中央値を集計した。

 1位のGoは米Googleが開発したコンパイル言語で、C言語の置き換えとして、コンテナ型仮想化環境の「Docker」の開発などに採用されている。国内の求人数は、2017年に比べて1.9倍に増加しており、さらなる注目が予想されるとビズリーチは分析している。

 2位には、17年の平均年収ランキングで1位だった「Scala」がランクイン。年収中央値はGoと同額の600万円ながら、最大年収が1300万円のため1位をGoに譲った。ScalaはJava仮想マシン上で動作する関数型言語。米Twitterや米LinkedInで利用されている。高い需要に対し扱える人材が少なく、年収が高い傾向にあるという。

 3位以下は「Python」(575万1000円)、「Kotlin」(575万円)、「TypeScript」(575万円)、「R」(574万8000円)、「Ruby」(550万円)、「Swift」(550万円)、「Perl」(525万円)、「C」(525万円)と続く。

 5位のTypeScriptは米Microsoftが開発する、JavaScriptを拡張したプログラミング言語。静的型付け言語のため、堅牢なコードを記述できるのが特徴。17年の平均年収ランキングでは、9位にJavaScriptが入った一方TypeScriptは圏外だったのに対し、今回のランキングではJavaScriptが圏外、TypeScriptがランクインと逆転した。

求人検索エンジン「スタンバイ」を運営するビズリーチは8月7日、日本国内でのプログラミング言語別の年収ランキング(提示年収の中央値)を発表した。1位は「Go」で中央値600万円、最大1600万円だった。
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http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1808/07/news087.html
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1533639494/


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AI普及で「中スキルの仕事減った」 需要増の業務は?

1: ムヒタ ★ 2018/08/06(月) 09:46:42.10 _USER
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 内閣府は3日、2018年の経済財政白書を発表した。AI(人工知能)やIT(情報技術)の高度化によって経理や秘書など「中スキル」の職種の労働需要が減少し、高度な専門的知識を必要とする職種と、単純労働の職種に労働市場が二極化しつつあると分析。そのうえで、「機械に代替されにくいスキルを持つ人材を育成することが重要」と指摘した。

 内閣府が約2400社を対象に実施した調査では、多くの企業がAIなどの技術の進展で「一般事務・受付・秘書」「総務・人事・経理等」「製造・生産工程・管理」などの需要が減ると回答。一方で「技術系専門職」「営業・販売」「事務系専門職」などの需要は増えると見込む企業が多かった。

 さらに、管理職や専門職を「高スキル」、事務補助員などを「中スキル」、販売や単純作業などを「低スキル」の職種と定義したうえで、経済協力開発機構(OECD)のデータを分析したところ、1995年からの20年間で高スキルと低スキルの仕事が各国で増えた一方、中スキルの仕事は減ったと指摘した。

 日本経済の現状については、景気は緩やかに拡大を続けており、アベノミクスによる「『経済の好循環』が着実に回りつつある」と評価。物価については「デフレ脱却に向け着実に局面変化は見られる」と昨年の白書より強い表現で分析したが、「デフレ脱却までには至っていない」との認識は変えなかった。(森田岳穂)
2018年8月6日07時48分
https://www.asahi.com/articles/ASL827D5JL82ULFA035.html
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1533516402/


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