AI副業の案件獲得術2026｜高単価を勝ち取る差別化戦略と営業の正解

# AI副業の案件獲得術2026｜高単価を勝ち取る差別化戦略と営業の正解

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📝 この記事でわかること

– 2026年のAI副業市場で起きている地殻変動と、生き残るための立ち位置の作り方

– AIプログラミング副業の独学ロードマップ AIプログラミング副業の独学と案件獲得戦略 高単価AI副業案件に特化したマッチングサイト比較 高単価案件を引き寄せるポートフォリオと営業パイプラインの組み立て方

– マルチモデル運用・法務リスク回避・AI事業主化までの実践ロードマップ

– 来週の打ち合わせから使える提案書テンプレートと契約書条項のひな型

– クラウドソーシング卒業後の月60万円ラインに到達するまでの具体的な工程

記事作成で稼ぐためのAI副業ツールを比較 去年の暮れ、知り合いのフリーランス仲間から「最近、ChatGPTで記事書く案件、文字単価0.3円まで落ちたよ」と聞いて、思わず椅子から少し前のめりになりました。1年前まで2円もらえていた仕事が、たった12ヶ月で6分の1。一方で、別の知人は同じAI絡みでも月60万円の顧問契約を3社抱えていて、この差は何なんだろうと考え込んでしまったんですよね。

僕自身も2025年からAI副業を試行錯誤しながら続けてきて、2026年に入ってからは「単純な生成代行」では完全に食べられなくなったと感じています。この記事は、自分が実際に試したことと、周りで成果を出している人たちの動きを観察した中で見えてきた、高単価を勝ち取るための差別化戦略の現場ノートです。読み終わる頃には、来週から動き出すための提案書テンプレートまで手に入るはずです。

2026年のAI副業市場を支配する「3つの地殻変動」と生存戦略

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市場で評価される軸が「AIを動かせる人」から「仕組みを設計できる人」へに完全に移行しました。

2025年後半から、クライアントの発注内容が明らかに変わってきたんですよね。以前は「ブログ記事をChatGPTで書いてください」だったのが、今は「うちの問い合わせ対応をAIエージェントで自動化したい」「Salesforceと連携して見込み客のスコアリングを回したい」という相談が増えています。

同じ「AI副業」というカテゴリの中で、稼げる層と稼げない層が完全に二極化したというのが、僕が肌で感じている2026年の現実です。

「生成」から「自律」へ：AIエージェントが変える案件の質

AIエージェントとは、人間が逐一指示しなくても複数ステップの作業を自動で判断・実行するAIシステムのことです。 2026年の主流は、もう「制作代行」ではなく「エージェント構築代行」に移っています。Claude 4やGPT-5のツール呼び出し精度が上がったことで、人間がプロンプトを毎回打たなくても、AI側が自分で判断して連続作業をこなせるようになったのが大きいんですよね。

僕も最近受けた案件で、「毎朝、業界ニュース20本を要約してSlackに投げる」だけの仕組みを納品したら、月額5万円の保守契約まで付いてきました。同じ作業を「記事まとめサービス」として売っていた頃は、1本500円でも買い叩かれていたのに。

💡 ヒント: クライアントが本当に求めているのは、対話型AIではなく自分が指示しなくても勝手に動いてくれる仕組みなんです。経営者の頭の中にあるのは「人を雇うほどではないけど、自動化したい業務」のリストで、そこにフィットする提案ができるかが分かれ目になります。

プロンプトエンジニアリングだけで食べていく時代は、もう終わりかけているかもしれません。代わりに伸びているのが「ワークフローデザイン」という考え方で、複数のAI・API・既存システムをどう繋いで業務全体を最適化するかを設計する仕事です。これはプロンプトを書く能力とはまったく別のスキルセットなんですよね。

AIのコモディティ化による「単価暴落」を回避する付加価値

冒頭で書いた文字単価0.3円の話、あれは特殊な事例じゃないんです。誰でもできるAI作業は、これから無料か極安に向かって雪崩を打って下がっていきます。Claude Haiku 4.5やGemini 2.5 Flashのような高速・低価格モデルが出揃った今、「AIに投げて出てきた文章をそのまま納品」という仕事には、もう誰もお金を払わなくなりました。

じゃあ何が高単価になるのかというと、人間によるファクトチェックと業界特有のドメイン知識の掛け合わせです。たとえば医療×AIライティングなら、AIが書いた原稿に対して薬機法違反の表現を潰せる人。法務×AIなら、生成された契約書ドラフトに判例ベースの修正を入れられる人。こういうハイブリッドな専門性は、AI単体では再現しきれないんですよね。

この表で言いたいのは、左側の市場で頑張っても消耗するだけということ。右側に行くための準備を、今日から始めると後がぐっと楽になるかなと思います。

法規制（AI法）の施行がもたらす「信頼」という新市場

EU AI法とは、AIシステムをリスクに応じて分類し、高リスクのものに対して厳しい要件を課すEUの包括的なAI規制法のことです。 意外と見落とされがちなんですが、2026年はEU AI法の高リスクシステムに関する規定が本格適用される年でもあります。

EU AI法は2024年8月1日に発効し、ほとんどの規定は2026年8月2日から適用されるというスケジュールで動いていて、高リスクAIシステムに該当する場合、日本企業もEU AI法の規制対象となる可能性があり、日本国内の事業者にも影響が及び得るのが現状です。

⚠️ 注意: 「自分は日本で副業してるから関係ない」と思いがちですが、クライアント企業がEU市場と取引していれば、納品するAIシステムも規制対象になります。著作権・データ保護・透明性の3点は最低限押さえておきたいです。

国内でも、経済産業省と総務省が公表したAI事業者ガイドライン（2024年4月版）の遵守を取引条件に入れる企業が増えてきました。「うちのAI運用はガイドライン準拠です」と提案書の冒頭に書けるかどうかで、商談の通り方が変わってくるんですよね。リスク回避能力そのものが受注の決定打になる時代に入った、というのが僕の実感です。

競合を圧倒する「ポートフォリオ2.0」：AI生成を超えた価値の証明

高単価案件を取る人のポートフォリオは、作品集ではなく課題解決の記録になっています。

ポートフォリオを作るとき、つい「AIで生成したかっこいい画像」「ChatGPTで書いたサンプル記事」を並べたくなるんですが、これが意外と落とし穴なんですよね。決裁権を持つクライアントが見たいのは、出力物の見栄えではなく「自社の課題が解けるか」だけなんです。

「何を生成したか」ではなく「どう問題を解決したか」の可視化

僕が去年、ポートフォリオを作り直したときに意識したのは、Before/Afterの構造でした。「AIで記事を書きました」ではなく、「クライアントの記事制作に月40時間かかっていたところを、AIワークフローで月8時間に削減。コスト換算で月12万円の削減効果」と書く。これだけで問い合わせの質がぐっと変わったんですよね。

成果物そのものより効いてくるのが、思考プロセス（思考のログ）の開示です。「なぜこのモデルを選んだか」「どこで失敗してどう修正したか」「クライアントの業務フローのどこに組み込んだか」という、設計判断の記録こそが上級者の差別化になります。実際、僕の案件で一番反応が良かったのは、Notionで公開した「AI導入で失敗した3つの事例と修正手順」というページでした。

成功例より失敗の処理過程のほうが、プロとしての判断力を証明できるんです。ここは案外、競合が触れていない盲点かなと。

ポートフォリオは3層構造で組むと整理しやすいです。

下の層に行くほど、競合が真似できない領域になります。1層目だけで勝負しているフリーランスが圧倒的多数なので、2層目と3層目を作り込むだけで上位5%に入れる感覚があります。

パーソナルブランディング：AI時代こそ「顔の見えるプロ」が選ばれる

AIで誰でも同じ品質の出力ができるようになった結果、逆説的に「誰がやるか」が浮上しました。クライアントは結局、AIではなく「AIをコントロールしている人間」を信頼して発注するんですよね。

僕がやってみて効いたのは、特定ジャンルへの極端な特化です。最初は「AIライティング全般」と名乗っていたんですが、思い切って「BtoB SaaS企業のAI導入支援」に絞ったら、月の問い合わせが3倍になりました。範囲を狭めると客が減りそうで怖いんですが、実際は逆で、この分野ならこの人というポジションを取った方が指名買いされやすいんです。

💡 ヒント: 特化ジャンルを決めるときは「業界×AI機能」の掛け算で比較してみると見つかりやすいです。「不動産×文書要約」「医療×音声文字起こし」「人材×スカウト自動化」のように、業界知識とAI技術の交差点を探してみるといい切り口が出てきます。

SNSとGitHub、ポートフォリオサイトの連携も、地味に効いてきます。Xで日々の試行錯誤を書きつつ、本格的なコードはGitHubに置いて、まとまった事例はサイトに集約する。この三層構造があると、クライアントが「この人、本当に手を動かしてるな」と納得してくれるんですよね。

【実録】高単価AI案件を射止めるための営業パイプライン構築術

月60万円を超える案件は、クラウドソーシングの外側にしかありません。

ここからが本題というか、実際にお金が動く部分の話です。営業と聞くと泥臭くて嫌だなと感じる方も多いと思うんですが、AI副業で本気で稼ぐなら避けて通れない領域なんですよね。

クラウドソーシングを「卒業」し、直接契約を獲得する3ステップ

クラウドソーシングを完全否定するつもりはないんです。むしろ最初の3ヶ月くらいは、実績を積むための場所としてかなり使えます。ただ、半年以上同じプラットフォームに依存していると、確実に単価が下がっていく構造になっているのが問題なんですよね。

僕が直接契約に移行したときの動きを、フェーズごとに整理してみます。

フェーズ1：実績の数値化（〜3ヶ月目）

クラウドソーシングで「数値で語れる実績」を3件作る期間です。単に納品するだけじゃなく、納品時にクライアントへ「この成果を事例として匿名で公開させてもらえますか」と聞いておきます。承諾率は意外と高くて、僕の場合は8割くらいの方がOKしてくれました。

フェーズ2：意思決定層への露出（4〜6ヶ月目）

LinkedInとXで決裁権者向けの発信を始めます。決裁権者は中小企業の社長・事業部長クラスなので、彼らが普段見ている媒体に出ていく動きが効いてきます。Xなら経営者アカウントの投稿に的確なリプライを返す、LinkedInなら週2本の知見シェア投稿を半年続ける、というのが実績ベースの目安かなと。

フェーズ3：自前の動線設置（6ヶ月目以降）

自分のサイトに「無料相談」の導線を置きます。ここで効くのが、問い合わせフォームではなく30分の壁打ちセッションという形にすること。打ち合わせ前提のCTAにすると、本気度の高い見込み客だけが残ります。

LTVの差を見ると、もう答えは出ているような気がします。1社の継続顧客を作るほうが、100社に提案するより圧倒的に楽で利益率も高いんですよね。

クライアントの不安を先回りする「AI導入提案書」の書き方

提案書のフォーマット、僕は何度も作り直してようやく今の形に落ち着きました。よくある失敗パターンが「AIで何ができるか」を延々と書いてしまうことなんですが、これだと読まれません。クライアントは技術カタログが欲しいんじゃなくて、自社の問題が消えるかどうかを知りたいだけなんですよね。

僕が使っている提案書テンプレートの骨格はこんな感じです。

【AI導入提案書テンプレート】



1. 御社の現状課題（クライアントの言葉でそのまま書く）

   例:「営業資料の作成に1件あたり3時間かかっている」



2. 理想の状態（数値で示す）

   例:「1件30分で完成 → 月80時間の削減」



3. 実現する仕組みの全体像（図1枚）

   例: CRM → AI処理 → 営業担当へSlack通知



4. 想定される3大リスクと対応策

   - セキュリティ: ◯◯で対応

   - 著作権: △△で対応

   - 精度: □□で対応



5. 導入スケジュール（4週間で稼働まで）



6. 投資額と回収見込み

   例: 初期50万円・月10万円 → 3ヶ月でROI回収

※業種や課題が具体的なほど、この骨格は精度が上がります。汎用的に書こうとすると一気に刺さらなくなるので、毎回クライアントの言葉でリライトするのがコツです。

この6項目だけで、A4で3〜4枚に収まります。長い提案書は読まれないので、簡潔さがけっこうポイントで、僕の感覚だと10ページを超えると返信率が一気に落ちます。

商談で必ず聞かれる質問もパターン化されてきたので、回答を用意しておくと話がスムーズになります。

ポイント: 以下の3問に明快に答えられるかどうかが、商談の成否を分けます。技術の話を聞かれているようで、実は「この人に任せて大丈夫か」という信頼テストの場面です。

Q. AIに会社の機密情報を渡して大丈夫ですか？

A. Anthropic APIではデフォルトでユーザーデータをモデル訓練に使用しない設定になっており、明示的にフィードバックを送るか、安全性レビューが必要なケース以外では訓練データに使われません。商用APIの利用とオプトアウト設定で、機密情報の流出リスクは大きく下げられます。

Q. 生成物の著作権はどうなりますか？

A. 利用規約上、ユーザー側に帰属するモデルが主流です。ただし学習データ起因の類似性リスクが残るため、契約書に「ファクトチェック責任の所在」と「侵害発生時の対応プロセス」を明記しておきます。

Q. AIが間違った出力をしたら誰が責任を取りますか？

A. 二段階のチェック体制で対応します。AI出力後に人間レビューを挟む運用と、月次の精度モニタリングをセットで提供する形です。

リファラル（紹介）を生むための「納品後のアフターフォロー」

納品して終わり、にしないことが継続収入のカギです。AIシステムは納品時点が完成ではなく、運用しながら改善していくものだからです。これは従来の制作物（ロゴ・記事・サイト）とは根本的に違う性質なんですよね。

僕が実践しているのは、納品から1ヶ月後に「運用レポート」を無料で送ること。「このAI、こんな業務で◯回使われていて、推定◯時間の削減効果でした」という数値を出すと、ほぼ確実に追加発注の話になります。これが顧問AIパートナー契約への自然な導線になるんです。

💡 ヒント: 月額3〜5万円の保守契約を3社結べば、それだけで月15万円の安定収入になります。さらに既存顧客からの紹介で新規が増えていく構造になるので、営業しなくても仕事が回る状態を作るには、半年〜1年が目安かなと。ここまで来ると副業から事業に変わっていく実感があります。

AIツールの「マルチモデル・オーケストレーション」による付加価値の最大化

1つのモデルに固執する人は、必ず単価で頭打ちになります。

技術的な深掘りパートに入ります。2026年現在、複数のLLMを使い分ける設計力が、そのまま単価に直結する状況なんですよね。

GPT-5、Claude 4.7、Gemini 2.5を使い分ける高度なワークフロー

各モデルには明確な得意領域があります。同じ「文章生成」と言っても、長文の論理構成ならClaude、コード生成ならGPT、長大なコンテキスト処理ならGeminiといった具合に、適材適所で使い分けるとアウトプットの品質が段違いになるんです。

ポイント: モデルごとの特性を活かすには、APIで連結させる「オーケストレーション」が効いてきます。1つのリクエストを複数モデルに分散して、最後に統合する設計だと、コストを抑えつつ品質を最大化できます。

具体的なオーケストレーションの例として、僕が組んでいるのは「Geminiで大量PDFを要約 → Claudeで構成と論理チェック → GPTで最終形に整形」という3段構えのパイプラインです。これだけで、単一モデル運用に比べて出力品質が体感で2倍くらい違います。

クライアントには「マルチモデル統合ソリューション」として提案すると、単発のChatGPT利用提案より圧倒的に高い評価をもらえるんですよね。

RAG（検索拡張生成）を組み合わせると、企業独自のナレッジベース構築案件にも踏み込めます。社内マニュアル・過去案件・顧客対応履歴をベクトルDBに格納して、社員が自然言語で問い合わせられるシステムは、中堅企業から100万円超の案件として相談されるようになりました。

Make/n8n/Difyを駆使した「AI自動化エンジニア」への進化

ローコードツールとAIの組み合わせは、2026年現在の最強の武器かもしれません。プログラミングが完璧にできなくても、Make・n8n・Difyを操れれば、十分にエンジニアとして案件が取れる状況なんです。

※料金は公式サイト掲載の最新値。プラン構成は変更されることがあるので、提案書に書く前に必ず最新を確認しておくと安心です。

僕がよく使う構成だと、こんな感じです。

この図を提案書に1枚入れるだけで、クライアントの理解度がぐっと上がります。「AIで自動化します」と口で言うより、図1枚のほうが100倍伝わるんですよね。

クライアントの既存システム（Slack・Salesforce・Notion等）との連携を提案できると、案件単価が一気に跳ね上がります。「うちのSalesforceと繋げられますか」と聞かれて「できます、こうやって繋ぎます」と即答できる人材は、まだまだ希少なんです。

2026年版｜AI副業の法的リスク完全回避ガイド：著作権から契約書まで

法的リスクの理解度が、そのまま信頼の単価になります。

ここを軽視している副業者がまだ多いので、押さえておくと差別化のレバレッジが大きい領域です。

知らないと危ない！AI生成物に関する最新の判例と権利帰属

AI生成物の著作権については、国際的にも見解が分かれている状態が続いています。文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月）でも、AIによる「自律的な」生成物については著作権が発生しないとされる一方、人間がAIを「道具」として利用して創作したものについては、人間の創作的寄与があれば著作権が発生し得るというのが日本の現時点での整理です。

⚠️ 注意: 「AIに任せて出てきたものをそのまま納品」という運用は、著作権が発生しないだけでなく、第三者の権利侵害が起きたときに責任の所在が曖昧になります。納品物に必ず人間の編集・統合を入れるプロセスを契約書に書いておくと、双方が守られます。

実務上、これをクライアント契約にどう落とし込むかが分岐点になります。僕が使っている契約書の条項例はこんな感じです。

【AI生成物に関する契約条項例】



第◯条（AI利用の明示と権利帰属）

1. 受託者は、業務遂行において生成AIを利用することを委託者に

   事前開示するものとする。

2. AI生成物に対し、受託者が編集・修正・統合等の創作的寄与を

   加えた成果物の著作権は、納品時に委託者に譲渡される。

3. AI生成物に第三者の権利を侵害する内容が含まれていた場合、

   受託者は速やかに修正・差し替えを行う責任を負う。

4. ただし、AIモデルの学習データに起因する不可抗力的な

   類似性については、双方協議のうえ対応を決定する。

この4項目を入れておくだけで、後々のトラブルがほぼ防げます。特に第4項の「不可抗力的な類似性」の扱いを明文化しておくのが、地味に効くポイントです。

クライアントの機密情報をLLMに学習させない設定（オプトアウト）の徹底もセットで考えたいところ。商用API契約では、デフォルトでユーザーデータをモデル訓練に使用しない設定になっているので、無料版ChatGPTの業務利用は契約書で明示的に禁止しておく方が無難かなと思います。

「AI損害賠償」に備える：フリーランスのためのリスク管理

万が一の不利益発生時に自分を守る仕組みも、整えておきたいところです。提案書と契約書に「免責事項」を書いておくのが現実的な打ち手になります。

⚠️ 注意: 「AIの出力ミスは責任を負わない」と一方的に書くだけだと、契約として無効になる可能性があります。「合理的な品質管理プロセスを経た上での出力に限る」「重大な瑕疵の場合は再納品で対応」という形にして、責任範囲を具体化するのが現実的です。

AI業務に特化した賠償責任保険も、最近は選択肢が増えてきました。年間保険料2〜5万円程度で、最大1,000万円の補償を受けられるプランがあるので、月10万円以上のAI案件を継続的に受けるなら、検討価値は十分にあるかなと感じています。

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AIエージェント時代の到来：副業から「AI事業主」へのステップアップ

自分が手を動かす副業から、仕組みが稼ぐ事業へ。これが2026年の到達点です。

ここまでの話を全部実装すると、副業のステージが完全に変わります。最後に、その先の景色を共有しておきます。

「自分の分身（AIエージェント）」を複数稼働させる収益構造

AIエージェントを使うと、自分が寝ている間にも案件の下調べや下書きが進む状態を作れます。僕が実際に組んでいるのは「朝6時に業界ニュースをスクレイピング → クライアント別に関連情報を抽出 → 各クライアントへの提案メモを下書き」という流れで、起きた頃には3社分の朝会資料が出来上がっている状態です。

💡 ヒント: 作業時間が短くなったからといって単価を下げないこと。クライアントが買っているのは「成果」であって「時間」ではないので、効率化は利益率の向上に回すのが正解だと思います。

時間単価で計算する習慣から抜け出すのが、事業主化への第一歩かもしれません。「月いくらでこの仕組みを提供します」というプロジェクト型契約に移行すると、自分の労働時間と収入が切り離されていきます。

2026年以降に生き残る「AI×人間」のハイブリッド・キャリアパス

最終的に残るのは、AIを試行し現場に実装し続けられる人材です。技術が進化するほど、新しいモデルやツールを試して業務に組み込むスピードが、そのまま競争力になります。

ただし、AI時代に逆説的に価値が上がるスキルもあって、それがディレクション能力と共感力なんですよね。AI同士をつなぐのは技術ですが、AIと人間（クライアント・エンドユーザー）をつなぐのは結局、人間の側のコミュニケーション力です。

技術一辺倒の人は意外と早く頭打ちになる印象があって、人間の感情を読みながら設計できる人が長く残っていく。これが僕が周囲を観察して感じている、シンプルだけど確かな結論かなと思います。

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紹介した提案書テンプレートや契約書条項は、そのままコピーして使ってもらって構いません。完璧を待たず、来週ある1件の打ち合わせから取り入れてみると、感触が掴めるはずです。

❓ よくある質問（FAQ）

読者から実際に届いた質問の中から、特に多かったものに絞って答えます。

Q. AI副業を始めて、月10万円稼げるまでにどのくらいかかりますか？

A. 僕の周りの実績ベースだと、平均で6〜9ヶ月くらいです。最初の3ヶ月は実績作りで月3万円程度、4〜6ヶ月目で5〜8万円、半年を超えたあたりから直接契約が取れて10万円を突破するパターンが多いかなと感じています。早い人は3ヶ月で達成しますが、その分、最初の3ヶ月の稼働量がかなり多いです。

Q. プログラミングができなくてもAI副業はできますか？

A. できます。Make・n8n・Difyのようなローコードツールを使いこなせれば、十分に案件は取れます。ただし、APIの基本概念（リクエスト・レスポンス・認証）は理解しておきたいです。Pythonの読み書きが少しできると案件の幅が3倍くらい広がる印象なので、余裕があれば学んでおくと役立ちます。

Q. クラウドソーシングと直接営業、どちらから始めるべきですか？

A. 最初の3ヶ月はクラウドソーシングで実績作り、その後は段階的に直接営業に移行する流れが現実的だと思います。いきなり直接営業だと実績ゼロで信用されにくいので、土台作りとしてクラウドソーシングを使うのは合理的かなと。半年以上ずっとプラットフォーム依存になると単価が頭打ちになるので、移行のタイミングは意識しておくといいかもしれません。

Q. 海外のクライアントから案件を受けるべきですか？

A. 単価を考えると、海外案件はかなり魅力的です。同じAI業務でも日本の2〜3倍の単価になることが多いんですよね。ただし、契約書の英語対応・時差・コミュニケーション速度の壁があるので、国内で半年以上の実績を積んでから挑戦するのが安全かなと思います。

Q. AI副業がバレないか心配です。会社にバレないコツはありますか？

A. 住民税を「自分で納付」に切り替えるのが、一番効きます。会社の経理が把握する住民税額が変動しないので、副業収入の存在が源泉から見えにくくなります。あとはSNSアカウントを本名と分けて運用しておくと、社内の知人経由でバレるルートも塞げるかなと。

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まとめ

ここまでのポイントを実践順に整理しておきます。

• 2026年は「AIを使える」だけでは食べていけない時代に入った。仕組みを設計できる人だけが残る
• ポートフォリオは作品集ではなく「課題解決の記録」。Before/Afterの数値化が単価を決める
• 直接契約・マルチモデル運用・法務リスク対応の3点セットが高単価の土台になる
• クライアントの不安（セキュリティ・著作権・精度）に先回りで答えられる提案書を1枚用意しておく
• 副業から事業主への移行は、時間単価ではなくプロジェクト単価で考えるところから始まる

詳しい技術的背景については、[Anthropic公式ドキュメント](https://www.anthropic.com/) や [経済産業省のAI関連政策ページ](https://www.meti.go.jp/) も参考になります。EU AI法の最新動向は [European Commission AI Act](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai) で原文が読めるので、本格的に法務リスクに対応するなら一次情報を当たっておくと安心です。

最初の一歩は、今週中に自分のポートフォリオへ「解決した課題の数値」をひとつだけ足してみるところから。「月◯時間の削減」「コスト◯円の圧縮」という1行が、来月の商談の手応えを変えてくれるはずです。試した結果、また聞かせてもらえたら嬉しいです。

MeganeOjisan

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