本記事は、2025 年 12 月 10 日に公開された Games Industry Lens update for the well-architected framework を日本語に翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの安藤怜央が担当しました。 ゲーム業界とライブサービスゲームが成長を続ける中、クラウドサービスは何百万ものプレイヤーに没入型の体験を提供する上で重要な役割を果たしています。世界中のゲーム開発チームは、Amazon Web Services (AWS) のインフラストラクチャを活用してゲームを構築、テスト、成長させています。彼らは分析を構築し、プレイヤーインサイトを獲得することで、開発を推進し、シームレスで低レイテンシーの体験を世界中に提供することに努めています。 本日、 AWS for Games チームは、AWS Well-Architected Games Industry Lens および ホワイトペーパー (Games Lens) のアップデート版 のリリースを発表できることを嬉しく思います。Games Lens は、クラウドでゲームを構築および運用する際の固有の特徴に対処することを目的としたベストプラクティスで構成されています。これらの推奨事項は、ゲーム業界の開発者、パブリッシャー、そして私たち自身の AWS for Games チームとの協働経験に基づいており、アップデートされた Games Lens に反映されています。Games Lens は、クラウドでゲームを構築および運用する際の特有の課題に対処するために設計されたベストプラクティスによって Well-Architected Framework を補完します。 以下は、Games Lens でカバーされている詳細なユースケースとパターンです。これには、スケーラブルなゲームバックエンドの開発、 Amazon GameLift を使用したマルチプレイヤーサーバーのオーケストレーションの効率化が含まれます。また、負荷テストの実施、開発および運用上の意思決定を行うためのデータのリアルタイム分析の実行も強調されています。 Games Industry Lens を使用する理由 新しい Games Industry Lens は、ゲーム固有の要件に沿った情報に基づいた設計上の意思決定を行うためのガイダンスを提供します。このレンズで詳述されているテクニックを適用することで、ゲームのインフラストラクチャの回復性、セキュリティ、効率性を検証できます。 Games Lens は、さまざまなゲームワークロードに共通する評価および改善領域を強調しています。また、AWS Well-Architected Framework の柱に沿って設計されており、以下の分野にわたる洞察を提供します： 運用上の優秀性 – あらゆる規模でクラウドベースのゲームを、デプロイおよび運用するためのベストプラクティスに焦点を当てています。これには、開発のサポート、効果的なワークロードの実行、運用に関するインサイトの獲得が含まれます。また、ビジネス価値を提供するためのサポートプロセスと手順を継続的に改善する能力も含まれます。 セキュリティ – リスク評価と軽減を通じてビジネス価値を提供しながら、情報、システム、資産を保護する能力が含まれます。 信頼性 – インフラストラクチャまたはサービスの中断から回復し、需要を満たすためにコンピューティングリソースを動的に取得し、設定ミスや一時的なネットワーク問題などの中断を軽減するシステムの能力をカバーします。 パフォーマンス効率 – 要件を満たすためのコンピューティングリソースの効率的な使用と、需要の変化やテクノロジーの進化に応じてその効率を維持することに関するガイダンスを提供します。 コスト最適化 – 最初の概念実証の初期設計から本番ワークロードの継続的な運用まで、コストを最適化するためのライフサイクル全体にわたるシステムの改良と改善の継続的なプロセスが含まれます。 持続可能性 – AWS ワークロードで持続可能性目標を達成するための設計原則、運用ガイダンス、ベストプラクティス、改善計画を提供します。 Games Industry Lens の更新点 Games Lens の各柱は、最新のガイダンスを組み込み、ゲーム開発者が利用できる新しい AWS サービスを取り入れるために更新されています。具体的には、レンズの新バージョンは以下の分野で既存の内容を強化しています： AWS でのゲームワークロードの設計。Games Lens に含まれる更新されたシナリオには以下が含まれます： サーバーレスバックエンドと組み合わせたセッションベースのゲームサーバーホスティング 低レイテンシーゲームのためのマルチリージョンおよびハイブリッドアーキテクチャ コンテナベースのゲームバックエンド サーバーレスベースのゲームバックエンド ゲーム分析パイプライン ゲームワークロードを運用化するための実装ガイダンスとベストプラクティス プレイヤー認証とバックエンドのセキュリティガイダンス 負荷テストガイダンス Amazon EC2 Graviton インスタンス を使用したパフォーマンスの最適化 Amazon GameLift を使用したゲームサーバーデプロイメントの管理 複数の AWS リージョンでゲームを運用するためのディザスタリカバリガイダンス AWS でのゲーム開発およびホスティングコストを最適化するためのベストプラクティス Games Industry Lens を使用すべき対象者 Games Industry Lensは、ゲームを構築する、またはゲーム会社にサービスを提供するすべての AWS のお客様を対象としています。これには、スタートアップゲームスタジオ、AAA ゲーム開発者、パブリッシャー、ゲーム開発またはホスティングソリューションを提供する企業が含まれます。Games Lens は、開発中、ローンチ準備中、または AWS でのライブ運用のスケーリングや最適化など、ゲーム制作のあらゆる段階で価値があります。 AWS Well-Architected Tool でレンズを使用する AWS Well-Architected Tool （AWS WA Tool）は、AWS のベストプラクティスを使用してアーキテクチャを測定するための一貫したプロセスを提供するクラウド内のサービスです。AWS WA Tool を使用して、AWS Well-Architected Framework で定義されたベストプラクティスに対してワークロードを文書化および測定できます。AWS WA Tool には、ワークロードに適用できるドメイン固有のレンズもあります。レンズは、業界のベストプラクティスに対してアーキテクチャを一貫して評価し、改善領域を特定するのに役立つドメイン固有のガイダンスを提供します。 AWS Well-Architected Framework レンズは、ワークロードが定義されると自動的に適用されます。ワークロードには 1 つ以上のレンズを適用できます。各レンズには、固有の質問、ベストプラクティス、メモ、改善計画のセットがあります。 ワークロードに適用できるレンズには 2 種類あります： レンズカタログ： ゲームワークロードのレビューを開始するには、公開されている AWS Well-Architected カスタムレンズの GitHub リポジトリ から、 Games Industry Lens をダウンロードして AWS Well-Architected Tool にインポートします。 カスタムレンズ： AWS の公式コンテンツではない、ユーザー定義のレンズです。 （訳者注：ここでの「カスタムレンズ」は、レンズカタログに含まれていないレンズを指します。Games Lens は AWS が公式にサンプルとして提供するカスタムレンズであり、GitHub からダウンロードしてインポートする形式で利用できます。） カスタムレンズの質問を特定のテクノロジーに合わせてカスタマイズしたり、組織内のガバナンスのニーズを満たすのに役立てたり、Well-Architected Framework と AWS レンズによって提供されるガイダンスを拡張したりできます。既存のレンズと同様に、マイルストーンを作成して時間の経過とともに進捗を追跡し、レポートを生成して定期的なステータスを提供できます。カスタムレンズは、AWS 提供のレンズを適用するのと同じ方法でワークロードに適用します。作成したカスタムレンズを他の AWS アカウントと共有することもでき、他の人が所有するカスタムレンズの共有を受けることもできます。 Games Lens は、 AWS Samples GitHub にカスタムレンズとして公開されています。 まとめ 既存のアーキテクチャに Games Industry Lens を適用することで、設計の安定性と効率性を検証し、特定されたギャップに対処するための推奨事項を提供できます。 Games Industry Lens を使用して独自の Well-Architected システムを構築する方法の詳細については、 AWS Well-Architected ウェブサイト の Games Industry Lens ホワイトペーパー をご覧ください。 新しいレンズを使用してワークロードを評価する方法については、 Well-Architected Tool および レンズカタログ のまとめをご覧ください。追加の専門家によるガイダンスが必要な場合は、AWS アカウントチームに連絡して AWS for Games ソリューションアーキテクトとの連携を依頼してください。 Adam Hatfield Adam Hatfield は、7 年以上にわたりお客様の AWS でのスケーリングを支援してきたシニアソリューションアーキテクトです。彼はゲームローンチの準備に注力しており、スタートアップゲームスタジオが成功するローンチを実現できるよう支援しています。

AWS では、データと AI を活用したイノベーションの推進を支援するため、「 AWS Data & AI イノベーションフォーラム:顧客成功事例から学ぶデータ活用の最前線 」というイベントを4/9,10に開催いたします。本記事では、4/10 の DAY 2 (Database 編) の詳細についてご案内します。 はじめに DAY 2 の見どころは、昨年 5 月に一般提供を開始した Amazon Aurora DSQL について、本番環境で使用中のお客様や検証したお客様をお呼びして、リアルな声をお届けするセッションです。 お客様の経験や課題解決のプロセスを知ることで、皆様のデータベース戦略にも活かしていただけます。 ぜひ会場でご参加ください。 イベント概要 本イベントは 2 日間にわたって開催され、AWS Data & AI 戦略の全体像から、実際のお客様事例まで幅広くご紹介します。 DAY 1 : AIML 、Analytics、Storage (別途お申し込みが必要です) DAY 2 : Database ※本記事でご紹介 DAY 2 では、AWS Director の Mehul Y. Shah による商用データベースの AWS 戦略についてのキーノートセッションから始まり、 DSQL を活用した次世代 DR 戦略の検討している東京海上日動システムズ様のセッション 、 DSQL を本番環境で実際に採用している Japan Digital Design 様による本番導入事例 、 本番環境を想定して DSQL のパフォーマンス検証を実施した Happy Elements 様のセッション 、そして AWS による RDS / Aurora や NoSQL 採用事例などを予定しています。 ※ 1 セッションからでもご参加いただけます。 ご興味のあるセッションのみの参加も歓迎いたします。 開催情報（Day 2） 項目 詳細 開催日時 2026 年 4 月 10 日 9:30 – 17:00 (日本時間) 開催場所 〒 141-0021 東京都品川区上大崎 3 丁目 1-1 目黒セントラルスクエア 17F AWS Startup Loft Tokyo 開催形式 オフライン (会場参加) 参加費 無料 定員 限定人数 (定員になり次第、受付を終了いたします) 申込方法 イベント申込ページ よりお申し込みください ※本イベントは定員に限りがございます。お早めにお申し込みください。 ※ DAY 1 (AIML 、Analytics 、Storage 編) の詳細・お申し込みは こちら からご確認ください。 プログラム詳細 時間 セッションタイトル 概要 登壇者 カテゴリ 09:30 – 09:35 Opening – – – 09:35 – 10:35 Keynote 「商用データベースの re:Invent : AWS が顧客起点で実現するデータイノベーション」 AWS が顧客の課題から出発する「Working Backwards」のアプローチを通じて、Amazon RDS をはじめとする商用データベースのイノベーションをどのように推進しているのかをご紹介します。re:Invent で発表された最新アップデート、パフォーマンス・スケーラビリティ・運用効率の向上、レガシーデータベースの移行からクラウドネイティブかつ AI 活用を見据えたデータ基盤の構築まで、厳選した事例とともにご紹介します。企業がコスト削減やリスク低減にとどまらず、商用データベースを戦略的資産として活用し、ビジネスイノベーションを加速している事例をご理解いただけます。 Mehul Y. Shah (Director for Amazon RDS and Oracle Database@AWS) AWS 戦略 10:45 – 12:00 【お客様登壇】 「DR 戦略の進化～ Amazon Aurora DSQL がもたらす新たな可能性と実践への第一歩～」 前半では、AWS より Aurora DSQL のアーキテクチャと主要な特徴を解説します。後半では、東京海上日動システムズ株式会社様より、既存システムの DR 構成における課題と、DSQL の Active-Active 構成がもたらす DR 戦略の変革の可能性についてお話しいただきます。DSQL 活用の検討段階で見えてきた課題にも触れていただくほか、AWS を戦略的に採用する判断基準についてもご共有いただきます。 山下 裕記 様 (東京海上日動システムズ株式会社 戦略企画部長) 小野 卓人 (AWS 金融ソリューション本部 シニアソリューションアーキテクト) DSQL 検討事例 12:00 – 13:00 昼食休憩 13:00 – 14:00 【お客様登壇】 「Amazon Aurora DSQL の本番導入事例のご紹介」 – 佐藤 慎 様 (Japan Digital Design 株式会社) DSQL 本番採用事例 14:15 – 15:15 【お客様登壇】 「実プロダクトで検証する Aurora DSQL の可能性と制約」 Happy Elements では、運用中のゲームタイトルの実プロダクトを使い、Aurora DSQL のパフォーマンス検証を行いました。検証から見えた Aurora DSQL の性能特性、楽観的同時実行制御や ALTER TABLE 制限などの制約、そしてコスト比較の結果を具体的な数値とともに余すことなく共有します。 長谷川 一輝 様 (Happy Elements 株式会社 チーフエンジニア インフラグループ グループリーダー) DSQL 検証結果 15:30 – 16:45 「AWS Database サービス最新顧客事例集」 AWS は、目的に応じた多様なデータベースサービスを提供しており、お客様のビジネス要件に最適なソリューションを選択いただけます。本セッションでは、実際のお客様事例を通じてデータベース採用の実践的なアプローチをご紹介します。オンプレミスや商用データベースから Amazon RDS / Aurora への移行事例、および NoSQL の効果的な採用事例を通じて、運用負荷削減、性能向上、コスト最適化を実現した事例についてご紹介します。 内山 義夫 (AWS) RDS/Aurora /NoSQL 事例 16:45 – 17:00 Closing こんな方におすすめ 本イベントは、特に以下のような方におすすめです: DSQL に興味があり、実際の本番・検証事例から学びたい方 DSQL の導入を検討されている方 データベースの移行やモダナイゼーションを検討されている方 データベース運用の効率化やコスト最適化を目指している方 他社のリアルな導入経験から具体的なヒントを得たい方 まとめ AWS Data & AI イノベーションフォーラム DAY 2 (Database 編) では、最新データベース戦略の解説から、実際のお客様による DSQL やその他データベースの移行事例まで、データベースに関する幅広い知見を得ることができます。 特に、DSQL について、お客様のリアルな声を直接お聞きいただける場となっております 。定員に限りがございますので、ぜひお早めにお申し込みください。 皆様のご参加を心よりお待ちしております。 今すぐ申し込む

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 だんだんと春めいてきて、花粉症に悩まされている方も多いのではないでしょうか。私はというと、今年はなぜか症状がほとんど出ず、久しぶりに快適に仕事ができています。 NRF 2026 で注目されたリテール AI の最新動向を扱う流通・小売・消費財むけイベントを 4月20日 に開催します。 「リテールの現場では「AIエージェントが“主”、人間が“従”」に　AWSジャパン・五十嵐氏に聞く小売業界におけるマルチエージェントの台頭」 こちらの記事 をご参照いただき、AWS メンバーへ気軽にお声がけください。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 2026年3月23日週の主要なアップデート 3/25(水) Amazon Bedrock AgentCore Runtime が永続的なエージェントファイルシステム状態のためのマネージドセッションストレージをサポート開始 (プレビュー) Amazon Bedrock AgentCore Runtime で、エージェントのファイルシステム状態を永続化できる機能がプレビュー開始されました。これまで AI エージェントがコードを書いたりパッケージをインストールしても、セッション終了時に全て失われていました。新機能により、エージェントが作成したファイルやインストールしたパッケージが自動的に保存され、次回のセッションでも継続して作業できるようになります。最大 1GB まで、14 日間データを保持します。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon SageMaker HyperPod が Slurm オーケストレーションクラスターの継続プロビジョニングをサポート Amazon SageMaker HyperPod の Slurm 環境で連続プロビジョニング機能が利用可能になりました。従来は一部のインスタンスグループでプロビジョニングが失敗すると、クラスター全体の作成や拡張が失敗してロールバックされていました。今回のアップデートにより、利用可能なインスタンスで即座に AI/ML トレーニングを開始でき、バックグラウンドで残りの容量を自動的にプロビジョニングします。失敗したノードは非同期で再試行され、複数のインスタンスグループでの同時スケーリングも可能です。CreateCluster API で NodeProvisioningMode を Continuous に設定することで有効化できます。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 P6-B300 と Slurm 25.11 をサポートした AWS ParallelCluster 3.15 AWS ParallelCluster 3.15 が一般提供開始となり、最新の NVIDIA Blackwell GPU を搭載した P6-B300 インスタンスと Slurm 25.11 をサポートしました。これにより AI/ML や高性能コンピューティング (HPC) ワークロードをより高性能な環境で実行できるようになります。EFA ネットワーク設定の改善や大規模クラスターでの密結合ワークロードの性能向上も実現し、科学技術計算がより効率的に処理できます。詳細は こちらのリリースノートをご参照ください。 AWS Transfer Family Applicability Statement 2 (AS2) が MDN の非同期受信をサポート AWS Transfer Family の AS2 で、非同期での MDN (Message Disposition Notifications) 受信がサポートされました。従来は同期のみでしたが、取引先の処理時間やネットワーク遅延に関係なく AS2 ワークフローを移行できます。ヘルスケアや製造業などでパートナーとの安全なデータ交換が可能になります。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon SageMaker AI が 12 の追加モデルに対してサーバーレス強化学習ファインチューニングをサポート Amazon SageMaker AI で 12 の新しいモデルに対してサーバーレス強化学習ファインチューニングが利用可能になりました。これまではインフラの準備や管理が必要でしたが、今回のアップデートにより Qwen や DeepSeek シリーズなどの最新モデルを手軽にカスタマイズできます。特にコード生成や数学的推論など、従来の教師あり学習では難しかった複雑なタスクに対応可能で、従量課金制のため小規模な実験からでも始められます。バージニア北部、オレゴン、東京、アイルランドリージョンで提供中です。 Amazon Aurora PostgreSQL が数秒でのデータベース作成と接続をサポート Amazon Aurora PostgreSQL で Express Configuration という新機能が登場し、サーバーレスデータベースを数秒で作成・接続できるようになりました。従来は VPC やネットワーク設定に時間がかかっていましたが、事前設定済みの構成により初期セットアップが大幅に高速化されています。インターネットアクセスゲートウェイが自動で設定され、 VPN や AWS Direct Connect なしで開発ツールから直接接続可能です。また IAM 認証がデフォルトで有効化されるため、パスワード不要でセキュアにアクセスできます。 AWS Free Tier でも利用可能なので、 PostgreSQL を手軽に試したい開発者には最適です。詳細は こちらの Blog 記事をご参照ください。 Amazon Aurora PostgreSQL が AWS 無料利用枠で利用可能になりました Amazon Aurora PostgreSQL が AWS 無料枠で利用可能になりました。新規ユーザーはサインアップ時に 100 ドルのクレジットを取得でき、追加で 100 ドルのクレジットも獲得できます。従来は有料プランでしか利用できなかった高性能な PostgreSQL データベースを、無料で試すことができるようになったのが大きなメリットです。express configuration を使えば数秒でデータベースを作成・クエリ実行が可能で、学習コストを大幅に削減できます。詳細は こちらをご参照ください。 Amazon Route 53 Profiles がリソースと VPC 関連付けに対する詳細な IAM 権限をサポート Amazon Route 53 Profiles で細かい IAM 権限設定が可能になりました。これまでは Profile 全体への権限管理でしたが、今回のアップデートでプライベートホストゾーンや DNS Firewall ルールなど、特定のリソースタイプごとに権限を制御できます。例えば、特定の VPC への関連付け操作のみを許可したり、特定のドメイン名のルールだけ編集権限を与えるといった細かな権限設定が実現できます。組織内で DNS 管理の責任を分散させつつ、セキュリティを保てるため大規模な環境での運用が格段に楽になります。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 3/26(木) AWS Advanced JDBC Wrapper が Valkey による自動クエリキャッシュをサポート AWS Advanced JDBC Wrapper が Valkey を使った自動クエリキャッシュ機能をサポートしました。従来は JDBC クエリの結果をキャッシュするために、開発者が手動でコードを書く必要がありましたが、今回のアップデートで数ステップの簡単な設定だけで自動化できるようになりました。Aurora や RDS の PostgreSQL、MySQL、MariaDB データベースのクエリ結果を Amazon ElastiCache for Valkey に保存し、頻繁にアクセスするデータの読み取り遅延を削減できます。これによりデータベースへの読み取り回数が減り、パフォーマンス向上とコスト削減を実現できます。Hibernate や Spring Data といった人気フレームワークにも対応しているため、既存のアプリケーションへの導入も簡単です。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 AWS AppConfig がフィーチャーフラグロールアウト中の拡張ターゲティングを追加 AWS AppConfig にフィーチャーフラグの段階的ロールアウト中に特定のユーザーやセグメントをターゲットできる新機能が追加されました。従来は段階的デプロイメント中に特定のユーザーグループだけに絞って配信することが難しかったのですが、今回のアップデートにより個別の ユーザー ID やセグメント単位での細かい制御が可能になります。これにより新機能のリリース時のリスクを大幅に削減でき、A/B テストや段階的な機能展開がより安全に実施できるようになります。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Writer の Palmyra Vision 7B が Amazon Bedrock で利用可能に Amazon Bedrock で Writer の Palmyra Vision 7B モデルが利用開始されました。このモデルは画像を理解してテキストを生成する AI で、文書分析やチャート解釈、手書き文字の抽出などが可能です。これまで画像内容を理解するには別のツールが必要でしたが、Bedrock 上で簡単に画像理解機能を組み込めるようになります。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 3/27(金) Amazon GameLift Servers が次世代 EC2 インスタンスファミリーでインスタンスサポートを拡張 Amazon GameLift Servers が EC2 第 5 ～ 8 世代インスタンスに対応しました。これまでより新しい世代の EC2 インスタンスを利用できるようになり、ゲームサーバーのホスティングにおいて価格性能比の向上と効率性が実現されます。汎用 (M シリーズ)、コンピューティング最適化 (C シリーズ)、メモリ最適化 (R シリーズ) の 3 つのインスタンスファミリーから、ゲームの負荷特性に応じて最適な選択が可能です。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 AWS Management Console でサービスとリージョンの表示を制御する設定をサポート開始 AWS Management Console で、表示するサービスとリージョンを制御できる設定が一般提供開始されました。これまで全てのサービスやリージョンが表示されていましたが、必要なもののみを表示することでナビゲーションが簡素化され、チームメンバーが利用可能なリソースを素早く特定できます。アカウント設定の Unified Settings から設定でき、CLI や SDK からのプログラム設定にも対応しています。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 AWS Lambda が Lambda マネージドインスタンスで最大 32 GB のメモリと 16 vCPU をサポート AWS Lambda Managed Instances で最大 32 GB のメモリと 16 vCPU がサポートされるようになりました。これまでは 10 GB メモリと約 6 vCPU が上限でしたが、大規模なデータ処理やメディア変換などの計算集約的なワークロードも実行可能になります。メモリ対 vCPU の比率 (2:1、4:1、8:1) も選択でき、ワークロードの特性に合わせて最適なリソース配分を設定できます。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon CloudWatch Logs が Infrequent Access 取り込みクラスでデータ保護、OpenSearch PPL、OpenSearch SQL をサポート開始 Amazon CloudWatch Logs の Infrequent Access (IA) クラスで、データ保護機能と OpenSearch PPL / SQL クエリがサポートされました。従来は Logs Insights のみでしたが、今回のアップデートにより SQL ベースの高度な分析が可能になります。また、ログ内の機密情報を自動検出・マスキングできるため、セキュリティ要件を満たしながらコスト効率的にログを統合できます。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 今週はアップデートの内容に少し偏りがあり、月・火は落ち着いていた一方で、週の後半に多くの更新が集中しました。 Bedrock まわりのアップデートが引き続き活発に行われる中、Webアプリ構築でよく使う基本サービスにも多くの改良がありました。特に、Amazon Aurora PostgreSQL がついに無料利用枠で使えるようになったのは大きな変化で、今後は Aurora を活用したアプリ開発がさらに進みそうだと感じています。 それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 戸塚 智哉(Tomoya Tozuka) / @tottu22 飲食やフィットネス、ホテル業界全般のお客様をご支援しているソリューション アーキテクトで、AI/ML、IoT を得意としています。最近では AWS を活用したサステナビリティについてお客様に訴求することが多いです。 趣味は、パデルというスペイン発祥のスポーツで、休日は仲間とよく大会に出ています。