「llms.txtを作ったほうがいいと聞いたけれど、何をどう書けばいいのかわからない」
AI検索対策の担当になった方から、いま最も多く寄せられる質問のひとつです。検索すればテンプレートは見つかりますが、そのとおりに作って本当に意味があるのか、上司やクライアントにどう説明すればいいのかまでは、なかなか書かれていません。
さらに2026年8月、提案元であるllmstxt.orgの仕様がv2へ更新され、「ファイルの書き方」だけでなく「AIエージェントに見つけてもらう方法」までが仕様の一部になりました。ネット上の解説記事の多くは、この更新前の内容のままです。
この記事では、llms.txtの書き方・作成方法・設置手順を最新のv2仕様に沿って解説したうえで、「実際に読まれているのか」を一次データで検証し、自社が今どこまで工数をかけるべきかの判断基準までを整理します。読み終える頃には、テンプレートを埋めて公開するところまで自力で進められる状態になります。
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目次
- 1 llms.txtの作り方は「書く・置く・導線をつくる」の3ステップ
- 2 llms.txtとは？robots.txt・sitemap.xmlとの違い
- 3 【2026年8月更新】仕様v2で変わった4つのポイント
- 4 llms.txtの書き方｜記述ルールと基本テンプレート
- 5 llms.txtの作成方法3パターン｜手動・ジェネレーター・CMS自動生成
- 6 llms.txtの設置手順｜5ステップ
- 7 llms.txtに効果はあるのか｜2026年の一次データで検証
- 8 llms.txtを作るべきか｜判断基準と運用時の注意点
- 9 llms.txt導入後の効果測定と、内製・外注の切り分け
- 10 llms.txtの作り方に関するよくある質問（FAQ）
- 11 まとめ｜正しく作り、導線をつなぎ、優先度を見極める
llms.txtの作り方は「書く・置く・導線をつくる」の3ステップ
作り方の全体像
llms.txtの作成に特別なツールや開発環境は必要ありません。全体像は次の3ステップです。
- 書く：サイト名・概要・重要ページのリンクをMarkdown形式でまとめる
- 置く：https://ドメイン/llms.txt としてアクセスできる場所にアップロードする
- 導線をつくる：ページ側からリンク関係を明示し、AIエージェントがファイルの存在に気づけるようにする
小規模なサイトであれば、1と2は30分ほどで完了します。差がつくのは3つめです。後述するとおり、AIツールは存在するかどうかわからないファイルを自発的に探しに来ることはありません。「置いただけ」で終わっているllms.txtが大半を占めているのが実態です。
先に押さえておく前提｜Google検索は順位に使用しない
作り方に入る前に、期待値を正しく設定しておきます。Googleは公式ドキュメント「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」のMythbustingセクションで、llms.txtを含む機械可読ファイルについて、Google検索（AI OverviewsやAI Modeを含む生成AI機能）に表示されるために作成する必要はなく、Google検索自体がそれらを使用していないと明記しています。
同時に、他のサービスやシステムのためにllms.txtを作成・維持すること自体は全く問題なく、Google検索での可視性や順位を高めることも損なうこともない、Google検索は無視する、という趣旨も併記されています。
注意： 「作ってはいけない」ではなく「Google検索の評価には関係しない」というのが公式の立場です。ここを取り違えると、社内での説明を誤ります。
つまりllms.txtは、Google検索対策ではなく、AIエージェントや一部のAIツールに向けた案内板として位置づけるのが正確です。この前提のうえで、作り方を見ていきましょう。
【出典】Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年7月10日最終更新） https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
llms.txtとは？robots.txt・sitemap.xmlとの違い
llms.txtとは、AIエージェント向けにサイトの要点と重要ページを案内するMarkdownファイルのこと
llms.txtとは、大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントがサイトの内容を効率よく把握できるように、サイトの概要と重要ページへのリンクをMarkdown形式でまとめた案内ファイルです。
提唱したのはAnswer.AIの共同創業者であるJeremy Howard氏で、最初の提案は2024年9月3日に公開されました。HTMLページはナビゲーションや広告、JavaScriptで情報が包まれており、そこから本文だけを正確に取り出すのは難しく、コンテキスト（AIが一度に扱えるテキスト量）も有限です。そこで、要点だけを1か所にまとめて渡そう、という発想から生まれた提案です。
注意しておきたいのは、これが業界標準として合意された規格ではなく、有志による提案仕様である点です。robots.txtやsitemap.xmlのような事実上の標準とは、成熟度が大きく異なります。
robots.txt・sitemap.xmlとの違い
名前と設置場所が似ているため混同されがちですが、対象も目的も別物です。
| 項目 | llms.txt | robots.txt | sitemap.xml |
|---|---|---|---|
| 主な対象 | AIエージェント・LLM | 検索エンジンのクローラー | 検索エンジンのクローラー |
| 目的 | サイトの要点と重要ページを案内する | クロールの許可・拒否を伝える | ページの所在と更新を通知する |
| 記述形式 | Markdown | プレーンテキスト | XML |
| 設置場所 | ルート直下または対象パス配下 | ルート直下のみ | 任意（ルート直下が一般的） |
| 使われ方 | 必要になったときに参照される | クロール時に必ず参照される | クロール時に参照される |
| 現在の位置づけ | 提案仕様・対応は限定的 | 事実上の標準 | 事実上の標準 |
決定的な違いは、llms.txtには何かを制御する力がないことです。robots.txtの記述はクローラーの挙動を実際に変えますが、llms.txtはあくまで案内役にとどまります。AIに引用させたいのであれば、robots.txtでGPTBotやGoogle-Extendedなどを誤ってブロックしていないか確認するほうが、実務上の優先度は高くなります。
また、sitemap.xmlはllms.txtの代わりにはなりません。サイトマップは人間向けページを網羅的に列挙するもので、Markdown版ページを含まず、外部サイトへのリンクも扱わず、全体としてコンテキストに収まらない量になるためです。両者は目的が違うものとして併存させます。
llms-full.txtとの違い｜こちらは公式仕様ではない
「llms-full.txtも作るべきか」という質問をよく受けますが、llms-full.txtはllmstxt.orgの仕様には存在しません。各ページの本文まで1ファイルに展開した全文版として、ドキュメント基盤などが独自に提供している実装慣習です。
llmstxt.orgが提案しているのは、あくまで「llms.txt（案内板）」と「各ページのMarkdown版（.md）」の組み合わせです。この違いを理解しておかないと、不要な巨大ファイルを作って更新負荷だけが増える結果になりかねません。
【2026年8月更新】仕様v2で変わった4つのポイント
llmstxt.orgの提案は2026年8月10日にv2として更新されました。2年間の普及状況を踏まえた改訂で、作り方そのものに関わる変更が含まれています。ネット上の解説記事の多くはv1準拠のままなので、ここは特に丁寧に確認してください。
変更点①：ページとllms.txtをつなぐ「導線」が仕様化された
v2で最も実務に影響するのがこの点です。「あるページを見たエージェントが、そのMarkdown版やllms.txtをどうやって見つけるのか」という課題に対し、標準的なリンク関係を使う方法が明記されました。
- rel=”alternate” type=”text/markdown”：そのページのMarkdown版を指す
- rel=”describedby”：そのページをカバーするllms.txtを指す
これらはHTMLの<link>要素としても、HTTPのLink:レスポンスヘッダーとしても提供できます。ヘッダー形式であればMarkdownファイルのようなHTML以外のリソースにも付与でき、ページを一切変更せずにWebサーバーやCDNの設定だけで対応できます。
Link: </docs/page.html.md>; rel=”alternate”; type=”text/markdown”, </docs/llms.txt>; rel=”describedby”
「作って置くだけ」から「見つけられる状態にするところまで」が作り方の範囲になった、と理解してください。
変更点②：サブパスへの設置が正式に定義された
v1では、ルート以外の場所に置いた場合の扱いが曖昧でした。v2では、llms.txtはそれが置かれたパスの配下をカバーし、複数該当する場合はより具体的なファイルが優先されると定義されています。
たとえば/docs/llms.txtは/docs/配下のページをカバーします。これにより、ホストのルートを触れない環境（共有ホスティング上のプロジェクトサイトなど）でも、自分が管理するパスに置いて仕様に沿った運用ができるようになりました。
注意： 「サブディレクトリに置くと認識されないので必ずドメイン直下に置くこと」と説明している記事が複数ありますが、これはv1時点の理解に基づくものです。v2では、対象範囲を意識したうえでのサブパス設置が正式に認められています。
変更点③：Markdown版ページのURL形式が2種類になった
v1では、元ページのURLに.mdを付ける形式（page.html.md）のみが示されていました。実際には拡張子を置き換える形式（page.md）を採用する公開ツールも多かったため、v2では両方の形式が認められています。ファイル名を持たないURLの場合は、index.html.mdまたはindex.mdを使います。
変更点④：Optionalセクションの扱いが変わった
v1では、llms.txtを1つの長い文脈に展開するツールが提案に含まれており、## Optionalセクションはそのツールに「省略してよい部分」を伝える機械的な意味を持っていました。
v2ではこの文脈展開ツールが提案から外れ、代わりに「エージェントがllms.txtを見て必要なものを判断し、リンクをたどる」という使われ方が明示されました。これに伴い、Optionalセクションの機械的な意味はなくなっています。慣習として補助的なリンクをまとめる用途では引き続き使えますが、「AIが必ず省略してくれる指示」ではない点に注意してください。
| 項目 | v1（2024年9月） | v2（2026年8月） |
|---|---|---|
| 導線の指定 | 規定なし | リンク関係（alternate／describedby）を推奨 |
| サブパス設置 | 言及のみで意味は未定義 | 配下をカバー・最も具体的なものが優先 |
| .md版のURL | .mdを付加する形式のみ | 付加形式・置換形式の両方を許容 |
| Optional | 文脈展開ツール向けの機械的意味あり | 機械的意味は廃止・慣習として存続 |
【出典】llmstxt.org「The /llms.txt file, v2」（2026年8月10日更新） https://llmstxt.org/ ／ 変更点の詳細は https://llmstxt.org/changes.html
llms.txtの書き方｜記述ルールと基本テンプレート
必須はH1だけ｜仕様が定める記述順
仕様は驚くほどシンプルで、記述順だけが決められています。上から順に、
- バイトオーダーマーク（BOM）※任意
- H1でプロジェクト名・サイト名（これだけが必須）
- 引用記法（>）による短い概要文
- 見出しを含まないMarkdownブロック（補足説明。省略可・複数可）
- H2で区切られた「ファイルリスト」（省略可・複数可）
ファイルリストの各行は[リンク名](URL)が必須で、そのあとに:を付けて補足説明を添えられます。必須はH1のみですが、概要文とリンク一覧がなければ案内板として機能しないため、実務上は3〜5がセットと考えてください。
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リンク先をMarkdown版（.md）にしている点に注目してください。仕様では、llms.txt内のリンクはAIが読みやすい形式のコンテンツを指すべきとされています。Markdown版を用意していない場合は通常のURLでも構いませんが、その場合はエージェント側でHTMLの解析コストが発生します。
書き方の5つのコツ
第一に、簡潔で明確な言葉を使うこと。装飾的な表現やキャッチコピーは削り、事実を短く書きます。第二に、リンクには必ず一言の説明を添えること。説明のないリンク一覧は、優先度の判断材料になりません。
第三に、曖昧な用語や説明のない専門用語を避けること。社内用語や略語は、そのままでは誤解の元になります。第四に、リンクを絞り込むこと。全ページを列挙したファイルは、かえってコンテキストを圧迫し、案内板としての価値を失います。
そして第五に、AIエージェントに実際に質問して検証することです。llms.txtだけを渡した状態で「この会社の料金体系を教えて」と尋ね、期待どおりの答えが返るかを確認します。これは仕様のガイドラインにも明記されている検証方法で、公開前に必ず一度は実施してください。
llms.txtの作成方法3パターン｜手動・ジェネレーター・CMS自動生成
手動でテキストエディタから作る
ページ数が少ないサイトなら、テキストエディタで直接書くのが最も確実です。前項のテンプレートをひな形に、サイト名・概要・重要ページを埋めていきます。どのページを優先させるかを自分の意図どおりに制御できるため、精度は最も高くなります。
ジェネレーターで自動生成する
サイトURLを入力すると構造を読み取って雛形を出力するツールが複数公開されています。ページ数が多いサイトの初期作成には向いていますが、機械的に生成された一覧は重要度の判断が甘くなりがちです。公開前に人の目で並び順と取捨選択を整える工程は省略しないでください。
CMS・プラグインで自動生成する
llmstxt.orgでは、llms.txtを自動生成できる基盤として、Mintlify、GitBook、Yoast SEO、AIOSEO、Wixなどが挙げられています。WordPressであればYoast SEOやAIOSEOのプラグイン機能で生成・維持ができ、ページの追加に追随できるため運用負荷を抑えられます。
| 作成方法 | 向いているサイト | 工数 | 精度 |
|---|---|---|---|
| 手動 | 数十ページ規模、優先度を厳密に管理したい | 中 | 高 |
| ジェネレーター | ページ数が多く、まず形にしたい | 小 | 中（要調整） |
| CMS・プラグイン | 更新頻度が高い、運用を自動化したい | 小 | 中（要確認） |
自動生成を使う場合でも、出力された内容を一度は目視で確認することをおすすめします。理由は後述するセキュリティの観点にあります。
llms.txtの設置手順｜5ステップ
STEP1〜3：作成・アップロード・表示確認
まず、作成した内容をファイル名llms.txtとして保存します。文字コードはUTF-8、形式はプレーンテキストです。次に、サイトのルートディレクトリ（または対象としたいパス）へアップロードし、https://ドメイン/llms.txtでアクセスできる状態にします。
最後にブラウザで実際にアクセスし、内容がそのまま表示されるかを確認します。あわせて、コマンドラインが使える環境であればレスポンスヘッダーも確認しておくと確実です。
curl -I https://example.com/llms.txt
HTMLとして返っていたり、404が返っていたりするケースは珍しくありません。ここで一度止まって確認しておくと、後の切り分けが楽になります。
STEP4：エージェントへの導線をつくる
v2で追加された、最も重要な手順です。ファイルを置いただけでは、エージェントはその存在を知る手段がありません。ページ側からリンク関係を明示します。
HTMLの<head>内に記述する場合は次のとおりです。
<link rel=”describedby” href=”/llms.txt”>
<link rel=”alternate” type=”text/markdown” href=”/products.html.md”>
ページを改修せずに対応したい場合は、WebサーバーやCDNの設定でHTTPレスポンスヘッダーとして付与できます。大規模サイトや、CMSのテンプレート改修に時間がかかる環境では、こちらのほうが現実的です。
このほか、ドキュメント内で言及する、エージェント向けの案内文に含めるなど、「ここにファイルがある」と伝える経路を複数用意しておくことが、読まれる確率を上げる唯一の方法です。
STEP5：ログで読まれているかを確認する
設置後は、サーバーログやボット解析でllms.txtへのリクエストを確認します。パスにllms.txtを含むリクエストで絞り込み、どのユーザーエージェントがアクセスしているかを見ます。
このとき、リクエストがあった＝内容が使われた、ではない点は押さえておいてください。取得されただけで内容を利用していない可能性は常にあります。ログでわかるのは「取得されたかどうか」までです。
llms.txtに効果はあるのか｜2026年の一次データで検証
ここが最も気になる部分だと思います。バクリの海外リサーチチームが収集した一次データをもとに、2026年時点の実態を整理します。
97%が「リクエストゼロ」だった大規模調査
Ahrefsは2026年6月、137,210ドメインのサーバーログとボット解析を対象とした調査結果を公開しました。主な結果は次のとおりです。
- llms.txtを公開していたのは全体の約28％（約38,000ドメイン）
- そのうち97％は2026年5月中に一度もリクエストを受けていない
- リクエストが発生した約1,100ドメインでは、96％がボットからのアクセス
なお、調査対象はSEOツールの利用企業であり技術的な感度が高い層に偏るため、28％という普及率は上限値として扱うべきだと調査自体が注記しています。
読んでいるのは「AI検索」ではなく「コーディングエージェント」
リクエストの内訳はさらに示唆的です。最も多いカテゴリはSEO監査ツール（21.7％）で、AI関連のボットを4分類合計しても19.5％にとどまります。
| ボットの種類 | 割合 |
|---|---|
| AIエージェント・エージェント基盤 | 10.5% |
| AI学習クローラー | 5.3% |
| AIアシスタント | 2.5% |
| AI検索の取得ボット | 1.1% |
**AI検索の回答生成に直結する取得ボットは、わずか1.1％**です。一方で、コーディングエージェントを含むエージェント系が最大の読み手になっています。GoogleのJohn Mueller氏も、llms.txtは検索のためのものではなく、AIコーディングツールがドキュメントを読む際にトークンを節約するための一時的な補助である、という趣旨の見解を示しています。
この構図は、AI各社が自社の開発者向けドキュメントにllms.txtを公開している状況とも一致します。llmstxt.orgでも、OpenAI・Anthropic・Geminiの開発者ドキュメントが例として挙げられています。
存在しないllms.txtを探しに来るAIボットはゼロ
同調査でもうひとつ重要なのが、llms.txtが存在しないURLへのアクセスを調べたところ、AIボットからのリクエストはゼロだったという結果です。404を返した/llms.txtへのアクセスは98％が人間によるもので、その多くは競合を調べているSEO担当者と見られています。
これが意味するのは明快です。AIツールは、リンクやインデックス、ユーザーの指示によって存在を知ったときにllms.txtを取得するのであって、自発的に探しには来ません。だからこそ、STEP4の導線づくりが作り方の一部として仕様に加えられたのです。
【出典】Ahrefs「We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read」（2026年6月15日公開／調査対象期間2026年5月） https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/
llms.txtを作るべきか｜判断基準と運用時の注意点
作る価値が高いケース／急がなくてよいケース
効果が限定的だとしても、リスクの高い施策ではありません。判断はコストと目的で行います。
| 状況 | 判断 |
|---|---|
| CMSやプラグインで自動生成でき、更新負荷がほぼない | 作ってよい |
| 開発者向けドキュメントを公開している | 作る価値が高い |
| 顧客がコーディングエージェントで情報収集する業種 | 作る価値が高い |
| 手動で数十時間かかる、専任者が必要になる | 優先度を下げる |
| 外部に高額な費用を払って作り込む提案を受けている | 慎重に判断する |
特に注意したいのは最後のケースです。2026年時点の実測データを踏まえると、llms.txtを主力施策として大きな予算を計上する合理性は乏しく、その原資はコンテンツの一次情報化に回したほうが投資対効果は高くなります。
プロンプトインジェクション対策｜llms.txtは「コード」として運用する
見落とされがちですが、無視できない論点です。前述のAhrefs調査では、prompt-injection-surveyと名乗る研究用ボットがllms.txtを体系的に収集していることが確認されています。エージェントが信頼して読み込む前提のファイルは、そのまま攻撃対象になりうるということです。
対策は難しくありません。llms.txtをコードと同じ扱いにすればよいだけです。
- バージョン管理下に置き、変更履歴を追える状態にする
- 編集権限を限定し、意図しない変更にアラートを設定する
- 記述内容をリンクと説明文に限定し、命令文のような書き方をしない
- 自社が管理するリソースのみをリンクする
- 自動生成された内容は公開前に必ずレビューする
古い情報や改ざんされた内容が残ったファイルは、それを読んだすべてのエージェントを誤った方向へ導きます。更新できないなら、公開しないほうが安全です。
llms.txtより先に取り組むべきAIO施策
llms.txtに工数をかける前に、AIに引用・推薦されるための土台を固めるほうが確実にリターンにつながります。ここでいうAIOの位置づけを明確にしておきます。
AIO（AI最適化）とは 主な対象：AI Overview＋各種生成AI（AI検索全般） 目的：AI Overview対策とLLM対策（その他AI対策）を合わせた総称。AI検索全体で引用・紹介される状態をつくる
Googleの公式ガイドが優先すべきものとして挙げているのは、独自の視点や一次情報を含む「ありふれていないコンテンツ」、クロール可能で明快な技術構造、そして適切な構造化データです。AEOやGEOといった呼び名は使われても、Google検索の観点では生成AI検索への最適化はSEOそのものである、とも明記されています。
llms.txtは、この土台が整ったうえで追加する補助的な一手だと考えてください。
llms.txt導入後の効果測定と、内製・外注の切り分け
ログ・ボット解析で「読まれたか」を測る
まず見るべきは、llms.txtへのリクエストの有無とユーザーエージェントの内訳です。ここで自社の顧客層に近いエージェント（コーディングエージェントなど）からのアクセスが確認できれば、継続する意味があります。まったくアクセスがない状態が数か月続くなら、導線づくりを見直すか、優先度を下げる判断材料になります。
AI検索での引用・推薦状況を可視化する
一方で、llms.txtの有無とAI検索での引用は別の話です。自社が実際にどのプロンプトでどう扱われているかは、ファイルのログからはわかりません。主要な生成AIに実際に質問を投げ、推薦率や言及内容を定点観測することで、はじめて施策の優先順位を判断できます。バクリでは、この可視化を起点に施策を組み立てる進め方をとっています。
内製できる工程／外注が向く工程
| 工程 | 内製しやすさ | 補足 |
|---|---|---|
| llms.txtの作成・設置 | 高い | テンプレートがあれば自社で完結する |
| 導線設定（Linkヘッダー等） | 中程度 | サーバー・CDN設定の知見が必要 |
| AI引用状況の可視化 | 低い | 継続的な計測設計と運用が必要 |
| コンテンツの一次情報化 | 中程度 | 設計は外部、実行は内製が現実的 |
ファイルの作成そのものは内製で十分です。判断が難しいのは「どこに工数を配分するか」であり、そこにこそ外部の知見を使う価値があります。
llms.txtの作り方に関するよくある質問（FAQ）
Q1. llms.txtを設置すると検索順位は上がりますか？
上がりません。Googleは公式ドキュメントで、Google検索および生成AI機能はllms.txtを使用せず、設置しても可視性や順位を高めも損ないもしないと明記しています。他のサービス向けに設置すること自体は問題ないとされています。
Q2. robots.txtとの違いは何ですか？
robots.txtはクロールの許可・拒否を伝える仕組みで、クローラーの挙動を実際に制御します。llms.txtはAIエージェントに向けた案内板で、制御する力はありません。対象も目的も別のものです。
Q3. llms-full.txtも作る必要がありますか？
llmstxt.orgの仕様にllms-full.txtは含まれていません。各ページのMarkdown版を用意することが仕様上の推奨であり、全文版はドキュメント基盤などが独自に提供している実装慣習です。必須ではありません。
Q4. WordPressではどう作りますか？
Yoast SEOやAIOSEOなど、llms.txtの生成機能を備えたプラグインを利用するのが最も手軽です。記事の追加に合わせて更新されるため運用負荷を抑えられますが、生成された内容は公開前に必ず確認してください。
Q5. 作った後は何を確認すればよいですか？
サーバーログでリクエストの有無とユーザーエージェントを確認します。あわせて、ページ側からのリンク関係が正しく設定されているかも点検してください。設置しただけではAIツールが自発的に取得しに来ることはありません。
まとめ｜正しく作り、導線をつなぎ、優先度を見極める
llms.txtの作り方そのものは難しくありません。必須の記述はH1だけで、テンプレートに沿ってサイト名・概要・重要ページを整理し、ルートまたは対象パスに置けば完成します。むしろ実務で差がつくのは、そのあとです。
2026年8月のv2更新で、リンク関係による導線づくりが仕様に加わりました。これは偶然の追加ではなく、「置いただけのファイルは読まれない」という2年間の実態を踏まえた改訂です。実際、大規模調査では公開されたファイルの97％が一度もリクエストを受けておらず、存在しないファイルを探しに来るAIボットはゼロでした。作るなら、見つけてもらうところまでを作り方の範囲だと考えてください。
そして期待値の設定も同じくらい重要です。Google検索はこのファイルを使用しないと公式に明言しており、現在の主な読み手はコーディングエージェントを中心とするエージェント系のツールです。低コストで用意でき、更新を続けられるなら作る価値はありますが、主力施策として大きな工数や予算を投じる段階ではありません。
限られたリソースは、AI検索全体で引用・紹介される土台や一次情報とクロール可能な情報構造に振り向けるほうが確実です。
自社サイトが生成AIにどう扱われているかを把握したうえで、llms.txtを含む施策の優先順位を整理したい方は、お気軽にご相談ください。
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