Amazon Bedrock：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なAmazon Bedrock提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Updated
Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)
GPT-6 Astra (max)Claude Opus 5 (max)Claude Opus 5 (xhigh)Claude Opus 5 (high)Intelligence Index
モデル合計：85件
最速
Ministral 3 3BMinistral 3 8B
Grok 4.3 (high)Nova MicroGrok 4.3 (non-reasoning)出力速度
モデル合計：85件
最安料金
Nova Micro
Gemma 3 4BNova Lite
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)gpt-oss-20b (low)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：85件
Amazonは85モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Amazonで知能が上位のモデルはClaude Sonnet 5.5 (max with fallback)（56）、GPT-6 Astra (max)（53）、Claude Opus 5 (max)（51）です。
- 出力速度が最も速いモデルはMinistral 3 3B（417 t/s）、Ministral 3 8B（317 t/s）、Grok 4.3 (high)（306 t/s）です。
- 遅延では、Grok 4.3 (non-reasoning)（0.62秒）、GPT-5.6 Terra (non-reasoning)（0.69秒）、GPT-5.5 (non-reasoning)（0.74秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Nova Micro（$0.03）、Gemma 3 4B（$0.04）、Nova Lite（$0.05）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大3.4倍の差があります。
- Amazonで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはClaude Sonnet 5.5 (max with fallback)（1M）、Claude Opus 5 (max)（1M）、Claude Opus 5 (xhigh)（1M）です。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Intelligence Indexと料金
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
料金
Intelligence Indexと料金
性能の概要
出力速度と料金
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
出力速度
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
遅延: 最初の回答トークンまでの時間
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
エンドツーエンド応答時間と料金
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Sonnet 5.5 (max with fallback) | 1M | 独自 | 56 | -- | 135 | 397.72 | 401.43 | -- | |||
GPT-6 Astra (max) | 524k | 独自 | 53 | $3.26 | 66 | 354.78 | 362.33 | -- | |||
Claude Opus 5 (max) | 1M | 独自 | 51 | $5.86 | 52 | 48.32 | 57.92 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | 独自 | 50 | $4.88 | 53 | 32.95 | 42.44 | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | 独自 | 48 | $3.61 | 50 | 26.01 | 36.10 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (max) | 1M | 独自 | 47 | $2.83 | 95 | 96.63 | 101.90 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | 独自 | 45 | $2.19 | 48 | 6.20 | 16.64 | -- | |||
 Kimi K3 (max) | 1M | オープン | 44 | $3.58 | 167 | 1.28 | 16.24 | 11.97 | |||
Claude Opus 5.5 (low with fallback) | 1M | 独自 | 42 | $0.55 | 57 | 14.04 | 22.82 | -- | |||
GPT-5.6 Terra (max) | 1M | 独自 | 42 | $1.95 | 121 | 165.86 | 169.98 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | 独自 | 42 | $4.21 | 60 | 35.79 | 44.14 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | 独自 | 41* | -- | 60 | 19.53 | 27.83 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | 独自 | 39 | $1.10 | 47 | 3.14 | 13.78 | -- | |||
GPT-5.4 (xhigh) | 272k | 独自 | 39* | -- | 145 | 121.02 | 124.46 | -- | |||
GPT-5.5 (xhigh) | 272k | 独自 | 38 | $4.77 | 111 | 53.76 | 58.26 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | 独自 | 38 | $6.21 | 74 | 233.70 | 240.49 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (max) | 1M | 独自 | 37 | $1.02 | 205 | 81.19 | 83.63 | -- | |||
GPT-5.5 (high) | 272k | 独自 | 37 | $2.65 | 106 | 17.24 | 21.96 | -- | |||
GPT-5.5 (medium) | 272k | 独自 | 34 | $1.50 | 101 | 5.92 | 10.89 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | 独自 | 32* | -- | 43 | 16.18 | 27.91 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high) | 1M | 独自 | 31* | -- | 56 | 1.52 | 10.51 | -- | |||
GPT-5.5 (low) | 272k | 独自 | 31* | -- | 98 | 1.37 | 6.46 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 200k | 独自 | 30 | $2.83 | 70 | 119.02 | 126.15 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | 独自 | 29* | -- | 48 | 18.25 | 28.73 | -- | |||
GPT-5.6 Sol (non-reasoning) | 1M | 独自 | 28* | -- | 79 | 0.77 | 7.08 | -- | |||
GPT-5.4 (low) | 272k | 独自 | 28* | -- | 107 | 2.00 | 6.65 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | 1M | 独自 | 26* | -- | 41 | 1.67 | 13.85 | -- | |||
Grok 4.3 (high) | 524k | 独自 | 25 | $0.39 | 265 | 10.55 | 12.43 | -- | |||
Grok 4.3 (medium) | 524k | 独自 | 25* | -- | 240 | 6.51 | 8.59 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | 200k | 独自 | 25* | -- | 57 | 1.37 | 10.14 | -- | |||
Grok 4.3 (low) | 524k | 独自 | 24* | -- | 251 | 3.20 | 5.19 | -- | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | 200k | 独自 | 24* | -- | 47 | 1.73 | 12.44 | -- | |||
Kimi K2.5 | 256k | オープン | 23* | -- | 54 | 2.07 | 66.53 | 55.16 | |||
Claude Sonnet 5 (non-reasoning) | 1M | 独自 | 23* | -- | 57 | 1.80 | 10.55 | -- | |||
GPT-5.5 (non-reasoning) | 272k | 独自 | 23* | -- | 98 | 0.75 | 5.86 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | 独自 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 GLM-4.7 | 200k | オープン | 22* | -- | 53 | 1.72 | 48.86 | 37.72 | |||
Kimi K2 Thinking | 256k | オープン | 22* | -- | 122 | 1.38 | 21.86 | 16.38 | |||
 DeepSeek V3.2 | 128k | オープン | 21* | -- | 56 | 1.64 | 46.40 | 35.81 | |||
GPT-5.6 Terra (non-reasoning) | 1M | 独自 | 21 | $0.19 | 97 | 0.70 | 5.87 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | 独自 | 21 | $0.56 | 46 | 11.56 | 22.45 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | 1M | 独自 | 19* | -- | 46 | 1.51 | 12.35 | -- | |||
 MiniMax-M2 | 205k | オープン | 19* | -- | 123 | 1.14 | 21.39 | 16.20 | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | 200k | 独自 | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.4 (non-reasoning) | 272k | 独自 | 18* | -- | 105 | 0.76 | 5.53 | -- | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 200k | オープン | 17* | -- | 59 | 1.66 | 10.09 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku | 200k | 独自 | 17 | $0.34 | 112 | 15.38 | 19.84 | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 128k | オープン | 16* | -- | 55 | 1.43 | 10.60 | -- | |||
GPT-5.6 Luna (non-reasoning) | 1M | 独自 | 16 | $0.06 | 188 | 0.77 | 3.43 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | 200k | 独自 | 15* | -- | 100 | 0.84 | 5.85 | -- | |||
GLM-4.7-Flash | 200k | オープン | 15* | -- | 150 | 1.11 | 17.77 | 13.33 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (medium) | 256k | 独自 | 14* | -- | 113 | 13.24 | 35.28 | 17.63 | |||
Grok 4.3 (non-reasoning) | 524k | 独自 | 14 | $0.32 | 230 | 0.64 | 2.81 | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 128k | オープン | 14* | -- | 99 | 1.72 | 6.75 | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | 独自 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Omni (medium) | 1M | 独自 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 | 128k | オープン | 13* | -- | 109 | 1.51 | 24.46 | 18.36 | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | 独自 | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova 2.0 Lite (high) | 1M | 独自 | 13* | -- | 183 | 12.63 | 26.33 | 10.96 | |||
Nova 2.0 Pro Preview (low) | 256k | 独自 | 13* | -- | 124 | 11.28 | 31.45 | 16.13 | |||
Nova 2.0 Lite (medium) | 1M | 独自 | 12* | -- | 179 | 14.28 | 28.22 | 11.15 | |||
 Qwen3 235B 2507 | 256k | オープン | 12* | -- | 77 | 1.37 | 7.84 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B | 262k | オープン | 12* | -- | 100 | 1.26 | 6.24 | -- | |||
Nova 2.0 Lite (low) | 1M | 独自 | 12* | -- | 192 | 9.33 | 22.37 | 10.44 | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 12 | $0.11 | 85 | 1.00 | 30.41 | 23.53 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 128k | オープン | 11 | $0.22 | 144 | 1.15 | 20.91 | 16.29 | |||
Nova 2.0 Omni (low) | 1M | 独自 | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7-Flash (non-reasoning) | 200k | オープン | 11* | -- | 136 | 1.14 | 4.81 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 88 | 1.11 | 29.56 | 22.76 | |||
 Llama 4 Maverick | 128k | オープン | 10* | -- | 210 | 0.81 | 3.20 | -- | |||
Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning) | 256k | 独自 | 10* | -- | 106 | 1.07 | 5.81 | -- | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | オープン | 10* | -- | 71 | 14.76 | 50.10 | 28.27 | |||
Qwen3 Coder 30B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | 238 | 1.03 | 3.13 | -- | |||
 Mistral Large 3 | 256k | オープン | 9 | $0.10 | 55 | 1.22 | 10.27 | -- | |||
Qwen3 Coder Next | 128k | オープン | 9 | $0.78 | 67 | 1.09 | 8.52 | -- | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | オープン | 9 | $0.01 | 89 | 42.96 | 71.11 | 22.52 | |||
Nova 2.0 Lite (non-reasoning) | 1M | 独自 | 9* | -- | 169 | 1.06 | 4.02 | -- | |||
Magistral Small 1.2 | 128k | オープン | 9* | -- | 74 | 1.65 | 35.31 | 26.93 | |||
Nova 2.0 Omni (non-reasoning) | 1M | 独自 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 4 Scout | 128k | オープン | 8* | -- | 150 | 0.85 | 4.18 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (Oct) | 200k | 独自 | 8* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | オープン | 8* | -- | 89 | 1.19 | 6.79 | -- | |||
Qwen3 32B (non-reasoning) | 32.8k | オープン | 7* | -- | 115 | 1.18 | 5.51 | -- | |||
Claude 3.5 Sonnet (June) | 200k | 独自 | 7* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nova Pro | 300k | 独自 | 7* | -- | 130 | 1.14 | 4.99 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | オープン | 7* | -- | 183 | 0.73 | 3.46 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning) | 131k | オープン | 7* | -- | 167 | 1.16 | 4.15 | -- | |||
Mistral Large 2 (Jul) | 128k | オープン | 7* | -- | 30 | 1.79 | 18.72 | -- | |||
Nova Lite | 300k | 独自 | 7* | -- | 169 | 0.96 | 3.92 | -- | |||
Llama 3.1 70B Standard | 128k | オープン | 7* | -- | 87 | 1.36 | 7.09 | -- | |||
Llama 3.1 70B Latency Optimized | 128k | オープン | 7* | -- | 113 | 1.27 | 5.69 | -- | |||
Ministral 3 14B | 256k | オープン | 6 | $0.14 | 202 | 1.16 | 3.64 | -- | |||
 Jamba 1.5 Large | 256k | オープン | 6* | -- | 47 | 2.62 | 13.25 | -- | |||
Nova Micro | 130k | 独自 | 6* | -- | 249 | 0.87 | 2.88 | -- | |||
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning) | 128k | オープン | 6* | -- | 202 | 1.12 | 3.59 | -- | |||
Mistral Large (Feb) | 32.8k | 独自 | 6* | -- | 43 | 1.55 | 13.17 | -- | |||
Claude 3 Haiku | 200k | 独自 | 6* | -- | 86 | 0.83 | 6.63 | -- | |||
Ministral 3 8B | 256k | オープン | 5 | $0.07 | 269 | 0.94 | 2.80 | -- | |||
Llama 3 70B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Jamba 1.5 Mini | 256k | オープン | 5* | -- | 54 | 4.48 | 13.77 | -- | |||
Mixtral 8x7B | 32.8k | オープン | 5* | -- | 24 | 1.11 | 21.80 | -- | |||
Mistral 7B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 27B | 128k | オープン | 5 | $0.47 | 57 | 1.47 | 10.30 | -- | |||
Ministral 3 3B | 256k | オープン | 5 | $0.04 | 415 | 0.95 | 2.16 | -- | |||
Gemma 3 4B | 128k | オープン | 5* | -- | 183 | 1.08 | 3.81 | -- | |||
Llama 3 8B | 8.19k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 12B | 128k | オープン | 4 | $0.24 | 105 | 1.31 | 6.07 | -- | |||
Claude Sonnet 5.5 (low with fallback) | 1M | 独自 | -- | -- | 91 | 1.34 | 6.82 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Amazon Bedrockに関するよくある質問
Amazon Bedrockが提供し、当社が追跡しているモデルは85モデルです：Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)、GPT-6 Astra (max)、Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Opus 5 (high)、GPT-5.6 Sol (max)、Claude Opus 5 (medium)、Kimi K3 (max)、Claude Opus 5.5 (low with fallback)、GPT-5.6 Terra (max)、Claude Opus 4.8 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Claude Opus 5 (low)、GPT-5.4 (xhigh)、GPT-5.5 (xhigh)、Claude Sonnet 5 (max)、GPT-5.6 Luna (max)、GPT-5.5 (high)、Claude Sonnet 5.5 (low with fallback)、GPT-5.5 (medium)、Claude Opus 4.6 (max)、Claude Opus 4.7 (non-reasoning, high)、GPT-5.5 (low)、Claude Sonnet 4.6 (max)、Claude Opus 4.5、GPT-5.6 Sol (non-reasoning)、GPT-5.4 (low)、Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high)、Grok 4.3 (high)、Grok 4.3 (medium)、Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high)、Grok 4.3 (low)、Claude Opus 4.5 (non-reasoning)、Kimi K2.5、Claude Sonnet 5 (non-reasoning)、GPT-5.5 (non-reasoning)、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、GPT-5.6 Terra (non-reasoning)、Claude 4.5 Sonnet、Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning)、MiniMax-M2、GPT-5.4 (non-reasoning)、GLM-4.7 (non-reasoning)、Claude 4.5 Haiku、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、GPT-5.6 Luna (non-reasoning)、Claude 4.5 Haiku (non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、Nova 2.0 Pro Preview (medium)、Grok 4.3 (non-reasoning)、DeepSeek V3.1 (non-reasoning)、DeepSeek V3.1、Nova 2.0 Lite (high)、Nova 2.0 Pro Preview (low)、Nova 2.0 Lite (medium)、Qwen3 235B 2507、Qwen3 Coder 480B、Nova 2.0 Lite (low)、gpt-oss-120b (high)、DeepSeek R1 (Jan)、GLM-4.7-Flash (non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、Nova 2.0 Pro Preview (non-reasoning)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 Coder 30B A3B、Mistral Large 3、Qwen3 Coder Next、gpt-oss-20b (high)、Nova 2.0 Lite (non-reasoning)、Magistral Small 1.2、Qwen3 32B (non-reasoning)、Nova Pro、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)、Nova Lite、Ministral 3 14B、Nova Micro、NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning)、Ministral 3 8B、Mixtral 8x7B、Gemma 3 27B、Ministral 3 3B、Gemma 3 4B、Gemma 3 12B。
Amazon Bedrockで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア56のClaude Sonnet 5.5 (max with fallback)です。
Amazon Bedrockで出力速度が最も速いモデルは、毎秒416.9トークンのMinistral 3 3Bです。
Amazon Bedrockで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.62秒のGrok 4.3 (non-reasoning)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Amazon Bedrockでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.03のNova Microです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Amazon Bedrockのモデル間では料金に最大284倍の差があり、Nova Microの100万トークンあたり$0.03から、GPT-6 Astra (max)の$7.70までとなっています。
Amazon Bedrockの85モデル中24モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
Amazon Bedrockの85モデル中83モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Amazon Bedrockは48推論モデルを提供しています：Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)、GPT-6 Astra (max)、Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Opus 5 (high)、GPT-5.6 Sol (max)、Claude Opus 5 (medium)、Kimi K3 (max)、Claude Opus 5.5 (low with fallback)、GPT-5.6 Terra (max)、Claude Opus 4.8 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Claude Opus 5 (low)、GPT-5.4 (xhigh)、GPT-5.5 (xhigh)、Claude Sonnet 5 (max)、GPT-5.6 Luna (max)、GPT-5.5 (high)、Claude Sonnet 5.5 (low with fallback)、GPT-5.5 (medium)、Claude Opus 4.6 (max)、GPT-5.5 (low)、Claude Sonnet 4.6 (max)、Claude Opus 4.5、GPT-5.4 (low)、Grok 4.3 (high)、Grok 4.3 (medium)、Grok 4.3 (low)、Kimi K2.5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、Claude 4.5 Sonnet、MiniMax-M2、Claude 4.5 Haiku、GLM-4.7-Flash、Nova 2.0 Pro Preview (medium)、DeepSeek V3.1、Nova 2.0 Lite (high)、Nova 2.0 Pro Preview (low)、Nova 2.0 Lite (medium)、Nova 2.0 Lite (low)、gpt-oss-120b (high)、DeepSeek R1 (Jan)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (low)、gpt-oss-20b (high)、Magistral Small 1.2。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Amazon Bedrockの85モデル中33モデルがオープンウェイトです：Kimi K3 (max)、Kimi K2.5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、MiniMax-M2、GLM-4.7 (non-reasoning)、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、GLM-4.7-Flash、DeepSeek V3.1 (non-reasoning)、DeepSeek V3.1、Qwen3 235B 2507、Qwen3 Coder 480B、gpt-oss-120b (high)、DeepSeek R1 (Jan)、GLM-4.7-Flash (non-reasoning)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 Coder 30B A3B、Mistral Large 3、Qwen3 Coder Next、gpt-oss-20b (high)、Magistral Small 1.2、Qwen3 32B (non-reasoning)、NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (non-reasoning)、Ministral 3 14B、NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning)、Ministral 3 8B、Mixtral 8x7B、Gemma 3 27B、Ministral 3 3B、Gemma 3 4B、Gemma 3 12B。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Amazon Bedrockのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。