本日、 Amazon Bedrock と Claude Platform on AWS で Claude Fable 5 が利用可能になったことをお知らせいたします。Claude Fable 5 は、Mythos レベルの機能をすべてのお客様が利用できるようにするとともに、より広く安全に使用できるように設計された強力な保護手段を備えています。Fable 5 は、テストされたほぼすべてのベンチマークで最先端であり、ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワークタスク、ビジョンにおいて並外れたパフォーマンスを発揮し、野心的で長期にわたる作業向けに構築されています。 Claude Fable 5 on Bedrock を使用すると、既存の AWS 環境内で構築し、推論ワークロードをスケールできます。また、Claude Platform on AWS を通じて Claude Fable 5 を使用することも可能です。これにより、Anthropic のネイティブプラットフォームエクスペリエンスが得られます。 Anthropic によると、Claude Fable 5 は、AI モデルで達成できることの段階的な変化を表しています。このモデルの利点は次のとおりです。 長時間の非同期実行 – Claude Fable 5 は、以前のモデルでは維持できなかった複雑なタスクを処理し、コーディングやナレッジワークのタスクを介入なしに長期間実行します。 高度なビジョン機能 – Claude Fable 5 は、ファイルや PDF にネストされた図、チャート、表を理解します。これにより、財務、法務、分析、建築、ゲームにおけるリサーチや文書を多用する作業が可能になります。コーディングでは、モデルは忠実度の高い設計を実装し、ビジョンを使用してそのアウトプットを目標と照らし合わせます。 積極的な自己検証 – 本モデルは学習内容に基づいてスキルを自己更新し、独自のハーネスと評価を開発します。 Claude Fable 5 には、誤用のリスクが高い特定の領域でのパフォーマンスを制限する保護手段が含まれています。サイバーセキュリティ、生物学、化学、健康に関連する有害なプロンプトは、代わりに Opus 4.8 からの応答を受け取るようにフォールバックします。Anthropic はより強力な保護手段を開発することで、Claude Fable 5 の最先端機能のほぼすべてへのアクセスを拡大することができます。制限のない同一モデルが Claude Mythos 5 であり、精査された少数のお客様のみが利用できます。 動作中の Claude Fable 5 モデル Claude Fable 5 は Amazon Bedrock と Claude Platform on AWS の両方でご使用いただけます。この投稿では、Amazon Bedrock へのアクセス方法と使用方法に関するガイダンスをご紹介します。Claude Platform on AWS に関するガイダンスについては、 ドキュメント にアクセスして詳細をご確認ください。 Amazon Bedrock の使用を開始するには、 Anthropic Messages API を使用してプログラムでのみモデルにアクセスし、Anthropic SDK を介して bedrock-runtime エンドポイントまたは bedrock-mantle エンドポイントを呼び出します。 AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) と AWS SDK を介して bedrock-runtime の Invoke API と Converse API のみ引き続き使用できます。 コンソールのサポートは近日開始予定です。 Claude Fable 5 モデルにアクセスするには、モデルを呼び出す前に Data Retention API を使用し、 provider_data_share を設定してデータ共有を有効にする必要があります。リリース時には、この設定用のコンソールユーザーインターフェイスはありません。 curl -X PUT https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/data_retention \ -H "x-api-key: <your-bedrock-api-key>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "mode": "provider_data_share" }' bedrock-runtime エンジンを使用している場合は、以下のサンプルスクリプトを実行してください。 curl -X PUT https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com/data-retention \ -H "Authorization: Bearer <your_bearer_token>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "mode": "provider_data_share" }' このモードでは、Amazon Bedrock は推論データをモデルプロバイダーの要件に従って保持し、共有できます。Anthropic では、30 日間のインプットとアウトプットの保持と、人間によるレビューが必要です。詳細については、「 Amazon Bedrock の乱用検知 」をご覧ください。 まずは Anthropic SDK for Python から、 bedrock-mantle エンドポイントで Messages API を使ってみましょう。Anthropic SDK をインストールします。 pip install anthropic Claude Fable 5 モデルを呼び出すための Python コードのサンプルは次のとおりです。 import anthropic client = anthropic.Anthropic( base_url="https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic", api_key= <your-bedrock-api-key> ) message = client.messages.create( model="anthropic.claude-fable-5", max_tokens=4096, messages=[ { "role": "user", "content": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions", }, ], ) print(message.content[0].text) 詳細については、複数のユースケースとさまざまなプログラミング言語に対応した Anthropic Messages API のコード例 と ノートブックの例 をご覧ください。 Bedrock コンソー ルで Claude Fable 5 を使用できるようになりました。 Playground で Claude Fable 5 を選択してテストします。 bedrock-mantle におけるコンソールサポートは近日中に実装予定です。 また、Claude Fable 5 を bedrock-runtime エンドポイントの Invoke API と Converse APIと併用することもできます。AWS SDK for Python (Boto3) を使用して Converse API を呼び出し、統一されたマルチモデルエクスペリエンスを実現する例を次に示します。 import boto3 bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") response = bedrock_runtime.converse( modelId="global.anthropic.claude-fable-5", messages=[ { "role": "user", "content": [ { "text": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions." } ] } ], inferenceConfig={ "maxTokens": 4096 } ) print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"]) 詳細については、AWS SDK を使用して Amazon Bedrock ランタイムを使用する方法を示す コード例 をご覧ください。 知っておくべきこと 役立つと思われる重要な技術的詳細をいくつかご紹介します。 モデルアクセス – Claude Fable 5 へのアクセスは、すべての AWS アカウントに徐々に拡張されます。アカウントにまだアクセスできない場合は、Bedrock の使用状況にもよりますが、すぐに有効になります。このモデルにすぐにアクセスしたい場合は、通常の AWS サポートにお問い合わせください。 価格設定 – 有害なプロンプトが Fable 5 ではなく Opus 4.8 にルーティングされた場合、支払うのは Opus の料金のみです。会話の途中でリクエストがブロックされた場合、最初のトークンは Fable レートで請求され、その後のトークンはOpus レートで請求されます。詳細については、「 Amazon Bedrock の料金 」ページにアクセスしてください。 データ保持 – 同等かそれ以上の機能レベルを持つBedrock の Fable 5、Mythos 5、および将来のモデルでは、Anthropic は Mythos クラスモデルのすべてのトラフィックを 30 日間保存する必要があります。データを一定期間保持することで、Anthropic は、1 回のやりとりでは見えない悪用のパターンを検出できます。データ保持を選択すると、データは AWS のデータとセキュリティの境界から外れます。 Claude Mythos 5 on Bedrock (限定プレビュー) – 脆弱性の発見、ドラッグデザイン、バイオディフェンススクリーニングなど、サイバーセキュリティとライフサイエンスに関する Anthropic の最も有能なモデルも使用できます。これらのドメインは二重使用であるため、現在アクセスは制限されています。詳細については、 モデルカードのドキュメント をご覧ください。 今すぐご利用いただけます Anthropic の Claude Fable 5 モデルは、本日から、米国東部 (バージニア北部) および欧州 (ストックホルム) リージョンの Amazon Bedrock でご利用いただけます。今後のアップデートについては、 リージョンの全リスト をご確認ください。Claude Fable 5 は、北米、南米、欧州、アジアパシフィックリージョンの Claude Platform on AWS でもご利用いただけます。 Claude Platform on AWS の Amazon Bedrock API を使用して Claude Fable 5 をお試しいただき、 AWS re:Post for Amazon Bedrock に、または AWS サポートの通常の連絡先を通じて、ぜひフィードバックをお寄せください。 – Channy 原文は こちら です。

お知らせ 2026年7月からオンラインでサーバーレスに関するワークショップを4件開催します。ぜひ、ご参加ください。 7/7 10:00〜12:00  Kiroによるサーバーレス開発 7/9 10:00〜12:00  イベント駆動アーキテクチャ・アプリケーションの構築 7/14 10:00〜12:00 AWS Lambda durable functions によるコード型ワークフロー 7/16 10:00〜12:00 AWS Lambda マネージドインスタンス 本記事は2026年2月6日に公開された Building fault-tolerant applications with AWS Lambda durable functions を翻訳したものです。翻訳はSolutions Architectの加藤 諒が担当しました。 ビジネスアプリケーションでは、顧客オンボーディング、決済処理、大規模言語モデル推論のオーケストレーションなど、確実に実行する必要がある、あるいは長期間の待機が必要な、複数のステップを連携させることがあります。これらは、一時的な中断やシステム障害があってもプロセスを完了する必要があります。そのため、開発者はビジネスロジックではなく 進捗の追跡、障害の処理、外部イベントの待機時のリソース管理のメカニズムの実装といった付加価値を生まない作業に時間を費やしています。 re:Invent 2025で、 Amazon Web Services (AWS) は AWS Lambda durable functionsを発表しました。これは、使い慣れたプログラミング言語を使用して耐障害性のある複数のステップが必要なアプリケーションとAIワークフローを構築するための新しい機能です。基本的に、durable functionsは通常のLambda関数であるため、Lambdaの開発および運用プロセスは引き続き適用されます。ただし、Lambda関数を作成する際に、durable executionを有効にすることで、進捗のチェックポイント保存、障害からの自動回復が可能になります。また、human-in-the-loopプロセスなどの長時間実行タスクを待つ間、最大1年間実行を一時停止できます。 標準のLambda関数を使用する場合、コードは単一の呼び出しで開始から終了まで実行されます。実行中のいずれかの時点で障害が発生した場合、呼び出し元のイベントソースによって関数全体を再試行する必要があります。実行間で保持する必要がある状態は、明示的に保存および取得する必要があります。これは通常、 Amazon DynamoDB や Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 )などの外部ストレージサービスを使用して行われます。さらに、同じイベントの重複（同時）呼び出しを防ぎ、イベントの処理を継続しながら安全に更新をデプロイする対策を講じる必要があります。 対照的に、Lambda durable functionsでは、開発者はイベントハンドラーで「Steps」や「Waits」などのdurable operationsを使用して、進捗をチェックポイントし、障害を処理し、Lambda関数のコンピュート料金を発生させることなく待機期間中に実行を一時停止します。これらのdurable operationsとそれらから任意で返される状態は、durable execution backendで管理され、 自動的に永続化されます。実行中に障害が発生した場合、または一時停止後に関数が実行を再開した場合、Lambdaは関数を再度呼び出し、イベントハンドラーを最初から実行することで以前の状態を復元（リプレイ）しますが、完了したdurable operationsはスキップします。開発者向けがこのチェックポイント/リプレイの仕組みを簡単に利用できるようにするため、Lambda durable execution SDKを使用してイベントハンドラーをラップまたはアノテーションできます。具体的には既存のLambdaコンテキストにcontext.step()やcontext.wait()などのいくつかの新しいメソッドが追加されます。さらに、context.waitForCallback()などのメソッドを使用して、”human-in-the-loop”シナリオなどの外部ジョブや非同期プロセスを待機できます。SendDurableExecutionCallbackSuccessまたはSendDurableExecutionCallbackFailureレスポンスがLambda APIに送信されるまで実行は一時停止されます。 AWS Serverless Application Model (AWS SAM) で、AWS Quick Start Templateを使用して新しいdurable functionを作成します。 sam init コマンドで実行できます。 Lambda durable functionsは、 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 、 AWS CloudFormation 、およびTerraformなどの他のinfrastructure as code (IaC)フレームワークでもサポートされています。 ユーザーオンボーディングを実行する以下の関数を考えてみましょう。まず、ユーザーの入力データに基づいてユーザープロファイルを作成し、次に検証のためにメールを送信し、ユーザーがメールアドレスを確認するか、24時間のタイムアウトに達するまで待機します。最後に、確認を送信します。 import { DurableContext, withDurableExecution, } from '@aws/durable-execution-sdk-js'; export const handler = withDurableExecution( async (event: OnboardingEvent, context: DurableContext) => { try { // Create user profile const profile = await context.step("create-profile", async () => createUserProfile(event.email, event.name) ); // Wait for email verification via callback const verification = await context.waitForCallback( "wait-for-email-verification", async (callbackId) => { // Send email to user and pass callbackId await sendVerificationEmail(profile, callbackId); }, { timeout: { hours: 24 } } ); // Send confirmation and welcome email const result = await context.step("complete-onboarding", async () => { if (!verification || !verification.verified) return { ...profile, status: 'failed' }; await sendWelcomeEmail(profile.email, profile.name); return { ...profile, status: 'active' }; }); return result; } catch (error) { // omitted } } ); durable functionsには、組み込みでステップ用の カスタマイズ可能なエラー処理があります。たとえば、プロファイルが正常に作成され検証されたが、確認の送信時に一時的なエラーが発生した場合、そのステップが再試行されます。再試行では、プロファイル作成やコールバックなど、以前に完了したチェックポイントはスキップされます。確認送信ステップ内のコードのみが再度実行されます。 次に、durable functionを含めるためにAWS SAMテンプレートを更新します。関数にDurableConfig設定を含めることで、Lambda durable functionを作成します。現在、後からLambda関数にdurable configurationを追加することはできないことに注意してください。ExecutionTimeoutは、暴走やデッドロックといったアプリケーションバグから保護するために、durable executionがタイムアウトする時間を定義します。この設定は、単一の呼び出しが実行できる時間を定義するinvocation timeoutとは別です。単一関数呼び出しの最大invocation timeoutは15分で変わりません。Lambda durable functionsでは、SDKでの待機機能や自動再試行を使用する場合など、通常、1回の’durable executionにつき複数の呼び出しが発生します。非同期呼び出しを使用する場合、ExecutionTimeoutを最大1年間設定できます。 RetentionPeriodInDaysは、実行完了後にdurable executionの実行データが利用可能な期間を定義します。 AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Transform: AWS::Serverless-2016-10-31 Resources: UserOnboardingFunction: Type: AWS::Serverless::Function Properties: FunctionName: UserOnboardingFunction CodeUri: ./src Handler: index.handler Runtime: nodejs24.x Architectures: - x86_64 MemorySize: 256 Timeout: 60 // 1回のInvocationに対するタイムアウト DurableConfig: // この設定によりdurable functionsになる ExecutionTimeout: 90000 // durable execution全体のタイムアウト（25時間） RetentionPeriodInDays: 7 UserOnboardingFunctionRole: Type: AWS::IAM::Role // omitted for brevity また、関数に必要な権限を含める必要があります。たとえば、マネージドポリシー AWSLambdaBasicDurableExecutionRole を設定します。このポリシーはセキュリティを向上させるためにチェックポイントとログの作成/取得のための最小限の AWS Identity and Access Management (IAM) アクションのみを許可します。したがって、他の（durable）関数を呼び出したり、コールバックを管理する場合はこれでは権限が不足します。詳細については、 ドキュメント を参照してください。 関数をデプロイする前に、AWS SAM local invokeを使用してローカルでテストできます。 AWS SAMは関数をローカルで呼び出し、 context.waitForCallback() に到達するまでイベントハンドラーを実行します。コールバックを完了するために、AWS SAMはコールバックを必要とするdurable functionsをローカル実行した際に対話的にコールバックの返却ができます。この例では、コールバックを完了するために Success レスポンスを送信します。レスポンスに関連データを含めることもできます。画面上のガイドを使用して直接レスポンスを送信するか、別のプロセスから別のAWS SAM CLIコマンドを使用してレスポンスを送信できます。 sam local callback succeed <your-callback-id> --result '<your data>' AWS SAMを使用してdurable functionsの実行履歴を取得できます。これには、以下のサンプルコードに示すように、ステップ、コールバック、待機時間に関する詳細が含まれます。 sam local execution history <execution-arn> 必要にに応じて、代わりにコールバックにFailureレスポンスを送信し、コード内でそれらのエラーを処理できます。 sam local callback fail <your-callback-id> --error-data '<your data>' たとえば、後続のステップで補償ロジックを定義している場合にそれの動作を試すことができます。 関数が意図したとおりに動作することを確認できたので、 sam deploy コマンドを使用してAWSにデプロイします。 Lambda durable functionの呼び出しには、エイリアスやバージョンなどの修飾された Amazon Resource Name (ARN) が必要です。速度優先のプロトタイピングやローカルテスト以外では、 $LATEST 修飾子を使用しないことをお勧めします。明示的なバージョンを使用することで、リプレイが実行開始時と同じコードで常に実行されることが保証されます。これは、決定論的実行を確保し、実行中に関数コードを更新する際の不整合を防ぐためです。 お好みのパッケージマネージャーを使用して、durable execution SDKを関数コードにバンドルすることをお勧めします。SDKは高速に進歩しているため、新機能が利用可能になったときに依存関係を更新できます。 アプリケーションの構築に使用できる、Lambda durable functions SDKの その他のdurable operations があります： waitForCondition() ：条件が満たされるまで関数の実行を一時停止します。たとえば、APIでポーリングされるジョブのステータスなどです。これを機能させるには、waitStrategyとステータスをポーリングするチェック関数を提供します。 parallel() ：同じ関数内で複数のdurable operationsを並列実行し、最大同時ブランチ数や望ましい障害動作などの設定可能なオプションを提供します。これにより、同時非同期アクションの耐久性とチェックポイント管理が合理化されます。 map() ：提供されたマッピング関数に基づいて、配列の各項目に対してdurable operationとチェックポイントを作成します。項目は同時に処理されます。 invoke() ：別のLambda関数を呼び出し、その結果を待機します。SDKはチェックポイントを作成し、ターゲット関数を呼び出し、呼び出しが完了すると関数を再開します。これにより、関数合成とワークフロー分解が可能になります。 詳細については、 開発者ガイド を参照してください。 Lambdaコンピュート料金は、リプレイを含むすべての呼び出しに適用されます。待機操作を使用する場合、関数は実行を一時停止し、Lambda関数の実行が再開されるまで実行時間料金は発生しません。また、durable operations、書き込まれたデータ、データ保持に対しても課金されます。Lambda durable functionsの料金について詳しく知るには、 Lambda料金 ページを参照してください。 最新のリージョン可用性については、 AWS Capabilities by Regionページ をご覧ください。 AWS Lambda durable functionsは、使い慣れたプログラミングパターンを使用して簡単に耐障害性のある長時間実行アプリケーションの構築するために、Lambdaのプログラミングモデルを拡張します。Lambda durable functionsを使用して、チェックポイントとエラー回復を自動的に処理する組み込みメソッドを使い、お好みのプログラミング言語でマルチステップワークフローを記述できます。これによりシンプルなアーキテクチャを維持したまま、ビジネスロジックに集中できます。また、課金は実際に処理を行っている時間のみなのでコストを最適化できます。 Lambda API、 AWS Management Console 、AWS CLI、AWS CloudFormation、AWS SAM、AWS SDK、およびAWS CDKを使用して、Python、Node.jsまたはJavaベースのLambda関数用のdurable functionsを構築できます。 開始するには、 Lambda Developer Guide をご覧いただくか、 re:Invent breakout session をご視聴ください。

2026 年 6 月 5 日、 Amazon Bedrock における新しいコンソールエクスペリエンスをお知らせします。このコンソールでは、高いパフォーマンスと信頼性、および強力なセキュリティを実現するために構築された Amazon Bedrock の次世代推論エンジン上で、最新の AI モデルを用いて、実験、イテレーション、スケールできます。このコンソールは、最新の GPT、Claude、およびオープンウェイトモデルをサポートする bedrock-mantle エンドポイント向けに最適化された、刷新されたワークフローを備えています。OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API、および Anthropic Messages API に対応しています。 新しいコンソールエクスペリエンスにより、適切なモデルを簡単に見つけ、評価から本番に迅速に移行できます。 新しいモデルカード機能 – モデルカタログ全体を閲覧し、機能、モダリティサポート、コンテキストウィンドウ、適用可能なサービスクォータを 1 つの画面で並べて比較できます。ドキュメントや制限計算ツールからの情報をつなぎ合わせる必要がなくなります。 プロジェクトベースの作業 – 生成 AI アプリケーションの構築ライフサイクルを反映した 1 つの効率的なワークフローで、評価を実行したり、使用状況に関するインサイトを確認したりするプロジェクトを作成できます。 ライブドキュメント – プロジェクトに対応したライブドキュメントを使用できます。コードサンプル、SDK スニペット、API リファレンスは、プロジェクト変数が自動的に事前入力されます。コンソールからスニペットをアプリケーションに直接コピーして、変更せずに実行できます。 開始方法 Amazon Bedrock コンソール 内から [Bedrock Mantle コンソールを試す] を選択するか、または 新しいコンソールのリンク を使用して、新しいエクスペリエンスを試すことができます。 プロジェクトベースのダッシュボードでは、最近の日付範囲、最近使用したモデル、プロジェクトリストに基づいて、推論リクエストとエラーを表示できます。プロジェクトを作成し、モデルを割り当て、API キーを設定して、数分で推論リクエストの実行を開始できます。 新しいモデルカタログには、 bedrock-mantle エンジンでサポートされている最新の GPT、Claude、およびオープンウェイトモデルが表示されます。機能、トークン、料金、入出力、料金情報、および利用できるリージョンの詳細を確認できます。また、1 つのビューで最大 3 つのモデルを比較することもできます。 プロジェクトダッシュボードを選択すると、プロジェクトで使用されているモデル、トークン使用量の分布 (合計トークン使用量、1 分あたりのトークン使用量、1 分あたりの推論リクエスト、推論リクエストあたりのトークンなど) を確認できます。これは、モデルの選択、プロンプトの最適化、ワークロードの一貫性に関する意思決定に役立ちます。 最大 3 つのモデルを選択して評価を開始し、同じプロンプトに対する応答を並べて比較できます。 プロジェクトでアプリケーションを構築するには、 [開始方法] を選択します。既存のコードを移行したり、Anthropic または OpenAI SDK を使用して新しいアプリケーションを構築したり、AI コーディングアシスタントを Bedrock に接続したりできます。 [API & SDK] を選択し、SDK (Anthropic または OpenAI)、使用するプログラミング言語、認証方法を選択します。これらの設定をターミナルで実行して簡単にテストしたり、アプリケーション用に .env ファイルに保存したりするための環境コードが表示されます。また、サンプルコードスニペットを使用して最初のリクエストを送信し、セットアップを検証することもできます。 [クライアント] を選択すると、Claude Code、Cline、Codex、Cursor、OpenCode など、 bedrock-mantle エンジンに接続する AI コーディングエージェントのソースを選択できます。AI エージェントのインストール方法、AWS IAM 認証情報または Bedrock API キーの使用方法、環境変数の設定方法、各 AI エージェントからのリクエストを Bedrock を通じてルーティングする方法に関する手順が表示されます。 Anthropic および OpenAI 互換 API の詳細については、 [ライブ API ドキュメント] を選択します。Claude モデルの Messages API などの機能にアクセスするには [Anthropic API プロトコル] を、Responses API などの機能にアクセスするには [OpenAI API プロトコル] を選択できます。 例えば、OpenAI Response API を選択すると、指定されたモデル ID を持つモデルレスポンスが取得されます。これらの API リファレンスには、プロジェクトの選択されたモデル ID、リージョン、 bedrock-mantle エンドポイント URL、および API キーリファレンスが自動的に入力され、モデルや設定を変更すると、それに合わせて更新されます。 また、既存の Bedrock コンソールを選択して、エージェント、ナレッジベース、ガードレール、ファインチューニング、InvokeModel API、Converse API など、フルマネージド機能を管理し、 bedrock-runtime エンドポイントで実行することもできます。 今すぐご利用いただけます 新しいコンソールエクスペリエンスは、 bedrock-mantle エンドポイントが提供されているすべての AWS リージョン (米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (ジャカルタ、ムンバイ、シドニー、東京)、欧州 (フランクフルト、アイルランド、ロンドン、ミラノ、ストックホルム)、南米 (サンパウロ)) でご利用いただけます。今後のアップデートについては、 リージョンの詳細なリスト をご確認ください。 新しいコンソールエクスペリエンスを 新しい Amazon Bedrock コンソール でお試しいただき、 AWS re:Post for Amazon Bedrock 宛てに、または通常の AWS サポート担当者を通じて、フィードバックをぜひお寄せください。 – Channy 原文は こちら です。