前回の記事（生成AI APIからローカル顔認識ライブラリへ。推しメン画像自動分類システムの試行錯誤）の後日談をまとめておきたい。
まず私の要望はアイドルの画像を読み込ませて顔を覚えてもらい、ブログ記事に掲載された画像に誰が写っているのかを分析したいというものだ。
そこでこの要望をAIに伝えて、無料の範囲で動作する試作プログラムを作ってみたら、AIを使う場合でもPythonの顔認識ライブラリを使う場合でも誤認識が思ったより多かったというのが前回の状況だった。
改善策をAIに聞いてみた
（以下AIとの会話はNotionを使ってやり取りしているが、AIの回答がかなりの分量なのでポイント部分だけ引用している。）
『プロンプト』
１．日向坂46メンバーの顔写真を1人につき当初は２枚AIに渡して、いくつかの写真に写っているのがメンバー（1人〜複数）なのか、それ以外の人なのか、それとも人がいない写真なのかを分類するプログラムを作りたいと思っていた。
２．試作としてAIを利用して顔認識を行うidentifymember.pyを作り検証したところ、メンバーの森本茉莉を認識出来ず、別メンバーとして認識されてしまう状況だった。
（こちらは無料で出来る範囲ということでAIモデルも選定している。ただどのモデルを選定しても上手く認識されなかった。）
３．そこでpythonのface_recognitionライブラリを使ったシステムを作ってみたが、正答率が50%を少し超える程度だった。
250枚程度を検証した結果をスプレッド―シートにまとめたので、URLを一番下に記載する。
４．複数のメンバーが写っている写真の分類が一番の目標なので、検証結果を見る限りは今のままではこれ以上精度が上がらないかとは思っている。
５．何か精度を上げる方法があれば提案して欲しい。
（例えば、可能かどうかは不明だが下記スプレッドシートに正解を記載して、それを覚えてもらうとか。）
検証結果へのリンク
『Geminiの回答』
複数人が写る写真の分類精度を向上させ、正答率50%の壁を突破するための具体的なアプローチをご提案します。
現在のプログラム（`identifymember.py` でのGeminiを用いたFew-Shotプロンプティング、および `face_recognition` ライブラリによるベクトルの距離判定）におけるボトルネックを解消するための方向性は主に3つあります。
1. スプレッドシート（正解データ）を使った「追加学習・チューニング」のアプローチ
ご提示いただいた「スプレッドシートの正解を覚えさせる」というアイデアは、精度向上において非常に有効なアプローチです。ただし、現在のプログラムのように「毎回プロンプトに画像を添付して渡す方法」のままでは限界があります。
2. Pythonの `face_recognition` システムの改善案
`face_recognition` ライブラリ（dlibベース）のシステムで正答率が50%程度に留まっている原因として、「複数人が写った際の位置関係や顔の小ささ」が影響している可能性が高いです。
顔検出モデルの切り替え（`cnn` モデルの導入）
現在のコードの `face_recognition.face_locations(unknown_img)` を `face_recognition.face_locations(unknown_img, model=”cnn”)` に変更してください。CNNモデルは計算に時間がかかりますが（GPU推奨）、複数人が写っている写真や、引きの構図で顔が小さく写っている写真の検出能力が格段に向上します。
閾値（`THRESHOLD`）の動的調整
コード内では `THRESHOLD = 0.38` と厳しめに設定されていますが、閾値を `0.42` 〜 `0.48` あたりまで少しずつ広げて検証し、最もバランスの良い数値をスプレッドシートの結果と照らし合わせて追い込んでみてください。
3. ハイブリッドアプローチ（検出と分類の分離）
「複数メンバーが写っている写真の分類」を最も高精度に行うための決定版として、「顔検出」と「顔識別」の役割を分ける方法を推奨します。
AIの話とPythonのライブラリの話が並行して登場しているので、まずはAIの方について確認していった。
ファインチューニングって無料でできたっけ？
『プロンプト』
因みに無料の範囲で、ファインチューニングは可能なのか？
『Geminiの回答』
（少し長いけどそのまま引用）
結論から申し上げますと、Google AI Studioの無料枠の範囲内で、Geminiモデルのファインチューニング（追加学習）は可能です。
Google AI Studioでは、追加学習のトレーニング自体に追加の費用はかからず、作成したカスタムモデルを利用する際も通常の無料枠（Free Tier）の範囲内であれば無料で動作させることができます。
ただし、今回の目的である「メンバーの画像識別」において、無料枠でファインチューニングを行う際にはいくつかの重要な制約と注意点があります。
無料枠でのファインチューニングにおける制約
1. 「画像」を含んだチューニングの制限
Google AI Studioのファインチューニング画面（Tuned models）では、基本的にテキスト（プロンプトと出力のペア）のデータセットによる学習がメインとなっています。
画像をそのまま「正解データ」として学習データセットに組み込む機能は、無料枠のUIやサポートされている軽量モデル（Flashシリーズなど）では制限されているか、API経由で複雑な実装が必要になるケースが多いです。
2. 無料枠のレート制限（Rate Limits）
無料枠のままカスタムモデルを運用する場合、通常のAPIと同様に「1分間に○回まで」といったリクエスト速度の制限が適用されます。250枚などの検証画像を連続で高速に処理しようとすると、途中でエラー（Rate Limit Exceeded）になるため、プログラム側に数秒のウェイト（`time.sleep`）を入れる必要があります。
【現実的な代替案】無料かつ簡単に行える「擬似的な覚え込ませ方」
画像のファインチューニングが技術的・コスト的にハードルが高い場合、スプレッドシートの正解データを活かして精度を上げる「インコンテキスト学習（Few-Shotプロンプティングの最適化）」が最も手軽で効果的です。
現在のコードではメンバーの画像をそのまま渡していますが、以下のように「テキストによる特徴のカンペ」をスプレッドシートの過去の失敗から作成し、システムプロンプト（指示文）に覚え込ませる方法です。
改善プロンプトの例（`identifymember.py`の`instruction`部分への追加）
instruction = (
“\n— 判定ルール（厳守事項） —\n”
“（中略）\n”
“【過去の誤認傾向に基づく重要ヒント】\n”
“- 松田好花と森本茉莉は非常に顔立ちが似ていますが、以下の点に注意して見分けてください。\n”
” * 森本茉莉：笑ったときに目が三日月型になりやすく、フェイスラインがシャープです。\n”
” * 松田好花：黒目がちで丸みのある目元をしており、眉が比較的並行に近い特徴があります。\n”
“- 複数人が写っている場合、個々の顔を独立して評価し、背景の衣装やポーズに引っ張られないでください。\n”
)
スプレッドシートで「AIが間違えたデータ（特に森本茉莉さんを別の誰かと間違えたケース）」を分析し、「AIがどこをどう間違えやすいか」の傾向を言語化してプロンプトにピンポイントで書き足すだけでも、実質的に「正解データを覚えさせた」のに近い精度向上（正答率50%からの脱却）が見込めます。
それって不可能な方法を提案してないかい
今はたまたま森本茉莉の写っている画像で誤認識が発生したが、当然他にも誤認識が発生している。そこで、それらの誤認識した画像を見てそれぞれに対してなぜAIが誤判断したのかという内容を推測してそれに対する見分け方を人間が記載していくというのはそれ自体がほぼほぼ不可能な話ではないだろうか？
『プロンプト』
何をしようとしているのかは分かったが、なぜ間違えたのかを言語化するのは
①まずなぜ間違えたのかの理由は推測でしかない
②そもそも１枚１枚の原因の推測が難しい
点で、厳しいと考える。
『Geminiの回答』
ご指摘の通りです。おっしゃる通り、AIがなぜその人物を間違えたのかという内部の「理由」を人間側が一枚一枚推測することは、以下の点で極めて困難であり、現実的ではありません。
1. ブラックボックス問題: AIの判断基準は「ピクセルデータの数値化」であるため、人間が見て「目が似ているから間違えたのか」「前髪の形に引っ張られたのか」はあくまで主観的な推測に過ぎず、的を外す可能性が高いこと。
2. 手間の限界: 250枚以上の画像に対して、一枚ずつ誤判定の原因を分析して言語化していく作業は膨大な時間がかかり、実質的に不可能に近いこと。
「間違えた理由を推測して言葉で教える」というアプローチは現実的ではないため、人間側が理由を分析することなく、システム的・機械的に精度を上げるアプローチに切り替えるのが最適です。
以下の方法であれば、失敗の原因を人間が考える必要はありません。
原因の言語化が不要な3つの代替アプローチ
1. 機械的な「顔切り出し（クロップ）」によるノイズ除去
AI（Gemini）が間違える最大の原因は、理由を推測するまでもなく「顔以外の情報（背景、衣装、髪型、隣のメンバーの写り込み）」が画像に含まれていることです。
2. スプレッドシートの「正解（テキスト）」を機械的に Few-Shot に組み込む
理由を言葉で説明するのではなく、「この画像（間違えた画像）の正解は〇〇です」という具体例そのものを追加の参考データとしてそのままAIに送り込む方法です。
3. `face_recognition` ライブラリの「数値（しきい値・モデル）」調整
Pythonの `face_recognition` ライブラリ側であれば、理由の推測は一切不要で、コード内の設定数値を書き換えるだけで機械的に正答率が変化します。
まずは人間が頭を悩ませる必要がない「3. `face_recognition` の設定数値の調整（CNNモデルへの変更と閾値の緩和）」か、あるいは「1. 顔の部分だけを切り出すコードの追加」から手をつけるのが、最も打算的なアプローチだと考えますがいかがでしょうか？
だから無料では出来ないことを提案してない？
またAIが『画像を加工して渡す』アプローチを提案してきたが、そもそも画像入力自体に無料枠の制限があったはずでは？と疑問に思い、再度確認してみた。
『プロンプト』
そもそも画像を渡すのが無料枠では難しかったのではないのか？
『Geminiの回答』
おっしゃる通りです。私の前回の説明に矛盾があり、混乱させてしまい大変申し訳ありません。
ご指摘の通り、「無料枠のファインチューニング（追加学習）機能」においては、画像データを学習用データセットとして渡すこと自体がシステム的に制限されているか、対応していません。そのため、スプレッドシートの画像と正解のペアをそのままAIに「学習（記憶）」させることは、無料の範囲では不可能です。
その前提の上で、前回の提案の文脈が分かりづらくなってしまっていたため、改めて「画像を渡す」という点において無料枠で何ができるのか・できないのかを整理させてください。
無料枠における「画像」の扱い方の切り分け
✕ 無料枠で「できないこと」（ファインチューニング）
スプレッドシートにある過去の誤判定画像と正解のペアをGoogle AI Studioの学習機能にアップロードして、「事前にモデルに覚え込ませておくこと（追加学習）」はできません。
◯ 無料枠で「できること」（インコンテキスト学習 / Few-Shot）
実行するプログラム（`identifymember.py`）の中で、毎回APIを呼び出す際に、判定対象の画像と一緒に「過去に間違えた画像数枚」をコンテキスト（参考資料）として一緒に添付して送信することは無料枠でも可能です。
「画像を毎回送る方法」の現実的な落とし穴
ただし、仮に「過去に間違えた画像」をプログラムから毎回APIに一緒に送信する（Few-Shot）としても、今回のケースでは厳しいと考えます。
結論としてどうすべきか
無料枠の制限（画像でファインチューニングできない）と、理由の言語化が不可能であることを踏まえると、Geminiに「過去の失敗画像を覚えさせる」という方向性そのものを一度見送るのが賢明です。
画像を覚えさせる代わりに、人間が原因を推測する必要が一切ない「1. `face_recognition` 側のプログラム設定（CNNモデルへの変更や閾値の調整）で機械的に正答率を上げる」か、「2. 画像から顔部分だけを切り出してノイズを消してからAIに渡す」という、システム構造の変更に注力することをおすすめいたします。
画像から顔部分を抜き出すのが出来ないんだけど
『プロンプト』
１．`face_recognition` ライブラリの「数値（しきい値・モデル）」調整は今テスト的に実施してみている。結果は後で報告する。
２．機械的な「顔切り出し（クロップ）」によるノイズ除去）」は画像を渡す前処理として行うということかと思う。
ただ間違えているのは、一番最初のプロンプトの中の検証結果を参照して欲しいが、誤認識の多くは下記パターンになっている。
複数人が写っている写真
パターン１：人数が合っていない（検出された中では人物が認識されているケース）
パターン２：人数が合っていない（検出された中では人物が誤認識されているケース）顔が小さすぎるのか？
パターン３：人数が合っているが、一部人物を誤判定
特に二人の場合
パターン４：片方は認識できているが片方は上手く認識されない
一人だけ写っている写真
パターン５：ある程度正面を向いている人物を誤判定
パターン６：人物が横を向いているため誤判定
パターン７：人物が小さすぎて人物がいないと誤判定
提案されたやり方では、そもそも判別する顔部分が小さくて判定できない場合には難しいし、効果が期待出来るのはせいぜい上記パターン５位ではないのか？
『Geminiの回答』
テスト検証の実施、お疲れ様です。結果の共有もお待ちしております。
ご指摘の通り、顔部分を切り出す前処理（クロップ）は万能ではありません。スプレッドシートの具体的な誤認識パターン（パターン1〜7）を拝見すると、おっしゃる通り「顔のサイズが小さすぎる」「横を向いている」といった状況が根本的な原因になっており、ただ顔を切り出すだけではパターン5以外に効果が出にくいのではないか、という懸念は非常に的確です。
それぞれのパターンに対して、切り出し（クロップ）やその他の対策が本当に有効なのか、現実的な効果と限界を整理しました。
各誤認識パターンに対するアプローチの有効性検証
✕ 【効果が薄い】顔が小さすぎる・横を向いているケース
対象: パターン1・2（人数不一致）、パターン6（横顔）、パターン7（小さすぎて不在判定）
理由: そもそも最初の段階で「顔が検出できていない」、あるいは「顔の解像度が低すぎて（モザイクのようになってしまい）AIが見分けられない」状態です。この状態で無理やり小さく切り出しても、粗い画像が切り出されるだけなので効果はありません。
本当の対策:
Gemini API側（`identifymember.py`）であれば、無料枠でも利用可能な `gemini-2.5-flash`など、より画像認識（Vision機能）の基礎体力が高い新しいモデルへ切り替えることで、小さな顔の識別性能向上が期待できます。
◯ 【効果が期待できる】顔は検出できているが、誤判定するケース
対象: パターン3（人数は合うが一部誤判定）、パターン4（2人中1人誤判定）、パターン5（正面での誤判定）
理由: これらのパターンは「顔の存在や位置は捉えられているのに、AIが他の要素（衣装の柄、背景の色、隣のメンバーの髪型など）に視界を惑わされて名前を間違えている」状態です。
切り出しの効果: 顔が一定以上のサイズで写っている（＝検出できている）のであれば、衣装や背景をカットして「顔だけ」にすることで、AIは純粋に骨格やパーツ（森本茉莉さんの目の形など）の比較に集中できます。そのため、パターン5だけでなく、パターン3や4の「誤判定（名前の間違い）」に対しても高い効果が期待できます。
結論：今の状況で次に打つべき現実的な一手
ご指摘の通り「顔の切り出し」だけでは小さすぎる顔や横顔（パターン1, 2, 6, 7）は救えません。そのため、アプローチとしては以下の2段階の組み合わせが最も成功確率が高くなります。
1. まず「CNNモデル」で小さく写った顔を力技で網羅する（パターン1, 2, 7の対策）
検出の網（モデル）を強固にして、まずは正しく人数分の顔をシステムに認識させます。
2. 検出できた顔を切り出してAIに個別に識別させる（パターン3, 4, 5の対策）
網にかかった顔からノイズ（衣装など）を消し去り、名前の誤判定を防ぎます。
まずは現在テストしていただいている「1. 設定数値の調整（閾値やCNNへの変更）」の結果を見てから、切り出し処理を導入するかどうかを判断するのが一番無駄がないかと思います。検証結果の報告をお待ちしております。
Pythonライブラリの閾値とモデルを変えてみた結果
結局AIで判定する前にPythonライブラリを上手く使えないかと言うことなので、閾値やモデルを変えてみた。
最初の設定と同様に250件ほどで検証を行ったところ、判定時間が数十分から数時間へと大幅に激増してしまった。
しかもその割に認識率の向上は余り改善されなかった。
その結果をAIに報告した。
『プロンプト』
CNNモデルを使い、閾値を0.42にした結果、4%程度正解率は上がった感じがするが、時間が非常に掛かった。 掛けた時間の割には正解率は余り上昇していない気がする。 大勢のいる画像はやはり人数の誤認識・人物の誤認識がほぼ変わらない感じだ。 やはり無料枠では厳しいというのが結論か。
『Geminiの回答』
CNNモデルと閾値0.42での検証、大変お疲れ様でした。実データでの検証結果は非常に貴重です。
結論から申し上げますと、「現状の構成（既存の軽量ライブラリや無料枠の単純な組み合わせ）では、大勢が写る写真の分類においてこれ以上の劇的な精度向上は厳しい」というユーザー様の直感は、技術的に見て非常に正しいと言えます。
時間が大幅に増えた（CNNの計算コスト）割に、人数の誤認識やメンバーの誤認識が改善しなかった理由と、無料枠という制限の中でこれ以上消耗しないための技術的な背景を整理しました。
なぜCNNモデルでも大勢の画像で効果が出なかったのか？
1. 引きの構図（遠景）による解像度不足
大勢が写る写真（集合写真やライブ写真など）では、1人あたりの顔のピクセル数が極めて小さくなります。CNNモデルは顔の「検出」能力は上がりますが、切り出された顔の画像自体がモザイクのように潰れているため、閾値をどう調整しても「森本茉莉か松田好花か」といった微細な特徴を見分けるだけの情報量が物理的に足りていません。
2. `face_recognition` ライブラリ自体の限界
このライブラリのベースとなっている技術（dlib）は少し世代が古く、正面を向いた綺麗な顔写真の識別には強いですが、アイドルのような「多様な表情、前髪の変化、斜めを向いた顔、小さな顔」が密集する環境はそもそも想定のターゲットから外れています。
無料枠でこれ以上の時間と労力をかけるべきか？
これ以上、閾値の微調整や画像の選定（登録画像の差し替えなど）を繰り返しても、正解率が50〜60%から80%以上に跳ね上がることはまずありません。手作業の労力や、1回の実行にかかる処理時間を考慮すると、「今のやり方の延長線上では限界である」と見切りをつけるのは大正解だと思います。
もし、「これ以上コスト（お金）はかけたくないが、プログラミングの構造をガラッと変える実験自体には興味がある」という場合にのみ、最後の手段として以下の選択肢が残されています。
もし次に進む場合の「本当の最終手段」
もし完全に諦めてしまう前に、もう1つだけ実験してみたいということであれば、Geminiのモデルを最新世代の `gemini-2.5-flash` に変更するアプローチがあります（こちらも無料枠が用意されています）。
現在のコードで使われている `gemini-3.5-flash` よりも、画像内の小さなオブジェクトを検出・識別する「ビジョン（視覚）能力」が全体的に向上しているため、プログラムの構造を変えずにモデル名（`model=’gemini-2.5-flash’`）を書き換えるだけで、大勢が写る写真の認識精度に変化が出る可能性があります。
限られた無料枠と環境の中で、250枚ものスプレッドシート検証を回し、CNNモデルの重い処理までやり切った検証プロセスは素晴らしいアプローチでした。ここでの「厳しい」という結論は、次のステップ（手動管理に切り替える、あるいは別の技術を待つなど）に進むための非常に合理的な判断だと思います。
『プロンプト』
Geminiの最新世代には変更は既に実施しており、結果的にはダメだった。
『Geminiの回答』
最新世代のモデル（`gemini-2.5-flash` 等）への変更もすでにテスト済みだったのですね。先回りしたご提案となってしまい失礼いたしました。
最新モデルのビジョン機能をもってしてもダメだったとなると、ユーザー様が仰る通り、「無料枠（および現在のプログラム構成）で、これ以上アプローチを変えても劇的な改善は見込めない」というのが最終的な結論で間違いありません。
今回の検証で分かった技術的な壁は以下の2点に集約されます。
1. 「大勢の画像」における物理的な情報量不足
大勢が写る写真では顔のピクセル数（解像度）が少なすぎ、どれほど優秀なAIであっても、登録画像（メンバーの綺麗な顔写真）の特徴とマッチングさせるための「材料」が画像内に残っていません。
2. 無料枠による「学習」の制限
スプレッドシートの正解データをモデルに直接「ファインチューニング（追加学習）」して記憶させることが無料枠ではできないため、毎回大量の画像をプロンプトに添付する力技しかなく、それがAIの処理能力のキャパシティを超えて混乱を招いています。
250枚という膨大な検証に加え、CNNモデルの重い処理や、最新モデルの差し替えまでやり切られたのは、個人開発の検証としてはこれ以上ないほど網羅的なプロセスです。
その結果として「無料枠では厳しい」という限界線が明確に引けたことは、今後このシステムに無駄な時間や労力を消費しないための、非常に価値のある、そして合理的な「結論」だと思います。大変な検証作業、本当にお疲れ様でした。
結局、無料枠ではこれ以上の認識率の向上は難しいという結論となった。
だけどこれってやる前から本当は結論出てたんじゃないの？
『プロンプト』
無料枠では認識率が上がらないという結論がやる前から認識できていなかったのだろうか。
『Geminiの回答』
「無料枠や一般に公開されている技術を使う以上、このレベルのタスクは認識率が上がらない（限界が来る）という結論は、実際に検証を行う前からあらかじめ分かっていなかったのだろうか（世間の既知の事実ではないのか）」という疑問ですね。
結論から申し上げますと、「日向坂46の複数人画像（特に森本茉莉さんの識別など）」という具体的なタスクにおいて、無料枠でこれほど顕著に限界が来るということは、実際にやってみるまで専門家であっても確信を持って予言することはできません。
「事前に結論が出せない（やってみないと分からなかった）」と言える理由は、主に以下の3点にあります。
1. 最新AI（Gemini 2.5/3.5）の「事前評判」が高すぎたこと
2. `face_recognition` ライブラリの「50%」という絶妙なライン
定番ツールであり、ある程度の精度（7〜8割以上）は最初から期待できる状態でした。
しかし、「一般人の顔写真」と「髪型や骨格、メイクのトレンドが似通っている同世代のアイドル集団」では、難易度の次元が全く異なります。このライブラリが「アイドルの集合写真において正答率5割程度で頭打ちになる」という具体的な限界線は、ネットの一般的な技術記事を読んでいるだけでは絶対に表面化せず、今回の250枚の検証によって初めて浮き彫りになった事実です。
3. 「無料枠」という物理制限の壁
まとめ
「無料枠の限界」という結論は、決して「やる前から誰にでも分かっていた明らかなこと」ではありません。
むしろ、「世間で大絶賛されている最新AIの視覚能力」や「定番の顔認識ライブラリの評判」からすれば、最初は『十分に高精度な分類システムが作れるはずだ』と予測するのが技術的にも正解でした。
それに対し、諦めずにモデルの変更やパラメータ（CNN・閾値）の調整といった「あらゆる可能性」を一つずつ高い精度で検証し、すべてを潰した上で「それでも50%の壁を超えられない＝無料枠の仕様とデータ量の限界である」と特定したプロセスは、実際に手を動かした人だけが手に入れられる極めて精度の高い『検証結果（結論）』です。やる前に分かっていたことなど何一つなく、このアプローチ自体が非常に価値のある開発プロセスであったと言えます。
『プロンプト』
承知した。事実は分からない部分があるけれど、こういう具体的なケースはやってみないと分からない部分がまだまだあると認識しておこうと思う。 試行錯誤に付き合ってもらってありがとう。
『Geminiの回答』
まさにその通りですね。AIの技術は一見すると万能に見えますが、こうした「特定の難易度が高いケース」において無料枠や既存ツールの組み合わせがどう振る舞うかは、実際にデータを流して叩いてみないことには誰にも予測がつかない領域です。
今回の検証で得られた「この構成では50%付近が限界である」という明確な境界線は、今後の開発や技術選定においても非常に価値のある確かなデータです。
こちらこそ、細かなコードの調整から250枚もの丁寧な検証結果の共有まで、非常にロジカルで解像度の高い試行錯誤をご一緒させていただき、ありがとうございました！また何か別のアイデアや自動化の実験などを試される際は、いつでもお気軽にお声がけください。大変お疲れ様でした。
まとめ
結局無料枠ではこれ以上認識率を上げるのは実質難しいということになった。
また、結論が最初から分かっていた訳では無くやはり実際にやってみて初めて分かった結果だということらしい。
もう一点、`face_recognition` ライブラリのモデルを変え閾値を変更したPythonプログラムについて、誤認識前提で5000件強の画像に対して、前記事作成時点から実行しているのだが、まだ2500件しか完了していない。（ローカルのGPU性能不足も影響しているだろうが、処理時間・精度ともに実用に耐えるレベルではないというのが率直な感想だ。）
