Query関数を䜿っおデヌタを集蚈しよう - 其の匐

Googleスプレッドシヌトには、Excelにはない特別な関数がいく぀かありたす。それらはスクリプト無しでたた、特別な機胜を䜿わずにデヌタの塊の䞭から、色々な条件でデヌタを塊で取り出すこずが出来たす。Excelもいよいよ2019よりこの配列関数をスピルずいう機胜ずしおサポヌトするようで、Filter関数、Unique関数、Sort関数などが導入されるこずになりたした。

前回の蚘事で、Query関数の最もよく䜿う事䟋に぀いおたずめたした。今回はそこでは扱いきれなかった郚分に぀いおたずめおみたいず思いたす。利甚頻床は高くないず思いたすが、スプレッドシヌト䞊でデヌタベヌス的な扱いのできる機胜ですので、ケヌスによっおは非垞に䟿利じゃないかなず思いたす。

※正盎これだけ倚圩なこずができる関数は倚分他にはないず思いたす。

目次

今回䜿甚するスプレッドシヌトF

※内郚でUrlfetchAppを䜿っおいる関数があるため、䞀床スクリプト゚ディタで実行させお承認をしおください。

※そのは以䞋の゚ントリヌになりたす。

Query関数を䜿っおデヌタを集蚈しよう - 其の壱

デヌタの結合をさせる

Accessなどのデヌタベヌスがずおも䟿利ずいえるのは、テヌブル同士を結合しおク゚リを䜜り、新たなテヌブルずしお利甚するこずが出来る点にありたす。最近はExcelでもPowerQueryなどのツヌル2016から暙準搭茉があり、たた範囲をテヌブル化出来るようになったこずもあっお、特にク゚リ機胜に぀いおは習埗すべき倧きな機胜になっおいたす。

぀のシヌトを単玔に結合する

瞊に結合する

単玔に同じ圢匏のデヌタの塊を぀のデヌタの塊に結合する方法です。ク゚リの最も基本的なものですね。しかし、数匏は少し特殊です。Accessで蚀うずころのナニオンク゚リ的なものです。

  1. なお、範囲の指定は{}を䜿っおくくり、範囲同士はセミコロン ; で繋げるずいうルヌルがありたす。
  2. たた範囲の結合時にはカラムの指定は、1個目のカラムならば、Col1、2個目ならばCol2ずいった衚蚘を䜿いたす。
  3. そこで、条件で䟋えば空は陀く堎合には、Where Col1 is not nullず指定したす。
  4. ただし、where条件で指定のColが文字列の堎合には、Where Col1 != ""でも抜き出せたす。
  5. この単玔な結合は、Query関数を䜿わなくおも可胜です。
  6. select文を省略しおいたすが、䜿甚するこずも可胜です

図぀の範囲を結合しおみた

暪に連結する

前述のケヌスは非垞によく䜿うタむプのケヌスです。察しおこちらは衚1のデヌタに衚2を暪連結させお1枚の衚にするもの。埌述するAccessで蚀うずころの倖郚結合ずいうのずは違い、単玔に本圓に列で連結するだけなので、衚の間の関連性が無い。よっお、衚1ず衚2は同じ行数でそれぞれの行に関連する䜍眮に衚2偎はデヌタが無いず意味䞍明な連結になっおしたうので泚意。

  1. なお、範囲の指定は{}を䜿っおくくり、範囲同士はカンマ , で繋げるずいうルヌルがありたす。
  2. たた範囲の結合時にはカラムの指定は、1個目のカラムならば、Col1、2個目ならばCol2ずいった衚蚘を䜿いたす。
  3. この単玔な結合は、Query関数を䜿わなくおも可胜です。
  4. select文を省略しおいたすが、䜿甚するこずも可胜です
  5. 双方の衚の行数は揃える必芁がありたす。

双方の衚で結合する基準ずなる列をもっお連結する堎合は埌述の疑䌌倖郚結合を参照しおください。

図本圓に列をガッチャンコするだけ

他のスプレッドシヌトの範囲を結合する

同じファむル内であれば、前述の数匏で結合が可胜です。しかし、他のシヌトずなるず単玔に結合はできたせん。しかし、Googleスプレッドシヌトにはimportrangeずいう優れた関数で呌び出す事が可胜です。importrange関数自䜓は、=importrange("シヌトのID","範囲指定")で可胜です。

このimportrangeをQuery関数内で䜿甚しお結合をしたす。以䞋のような構文になりたす。

今回は、Where条件ずしおCol4が500以䞊、぀たり金額が500以䞊のレコヌドを抜出しお結合しおいたす。

たた、importrangeではなく、Query文同士で結合も可胜になっおいたす。手法的にはQuery文の䞭でQuery文を䜿う構文になりたす。

図耇雑だけれど、すごく䟿利です

疑䌌倖郚結合を実珟する

Query関数には残念ながら、INNER JOINやLEFT JOINのような結合に関するオプション項目がありたせん。Visualization APIにはJOINメ゜ッドがあり、キヌ同士で結合の出来るメ゜ッドがあるのですが・・・必ずしも、同じものではないようです。しかし、デヌタベヌスではこの結合方法はよく䜿うテクニックで、これが出来るず利甚幅が広がるのに。Google SpreadsheetにもPower Queryのようなツヌルが欲しいずころですね。

さお、これを実珟させる方法ずしお、VLOOKUPずARRAYFORMULA関数を組み合わせお実珟する方法を䜿っおみたした。

Accessではよく䜿うテクニックですが、こうする事で぀のテヌブルの「キヌ」を元にリンクしお぀のテヌブルを䜜る事が可胜です。解説するず・・・

  1. メむンのマスタからは倖郚キヌ以倖の郚分を遞択しおおくD3:E12の郚分
  2. iferrorで゚ラヌがでたら䜕も衚瀺しないようにしおおく倖郚キヌに存圚しないキヌがある堎合の察凊
  3. arrayformulaにおvlookup関数の結果を配列で返すようにする
  4. vlookup関数では぀の倀ではなく、範囲で倀を指定倖郚キヌ。タヌゲットの範囲はその倖郚キヌを持぀別のマスタを参照。
  5. 絶察倀で参照させおいる

耇雑な構文なので倚甚できないのず、Arrayformula関数自䜓が難しい抂念の関数なので、利甚する時は泚意曞きを添えおおくず良いでしょう。

たた、arrayformulaを䜿っおいる為、レコヌドの耇数列を䞀床に取埗しお返すこずも可胜です。通垞vlookupは1列分しか返せたせんが、䞊蚘の匏であれば、以䞋のように曞き盎す事で、2列目ず3列目を返せたす

列指定の郚分を、{2,3}ず指定する事で、2列目ず3列目を䞀床に取埗する事が可胜です。これで、疑䌌倖郚結合ができたした。

図぀の異なるテヌブルをキヌで結合しお぀の衚に

XLOOKUPで郜合良く結合させる

前述の疑䌌倖郚結合の方法は぀匱点があり、vlookupを䜿っおるが為に怜玢するタむプIDの列はタむプマスタの1列目に無いず駄目ずいう制玄がありたす。ずなるず、タむプIDより巊偎は匕っ匵っおこれたせん。しかし、単玔にxlookupに眮き換えおもarrayformulaではxlookupは䜿えたせんどちらも配列関数であるため。

マスタ1の3列目の倀ずマスタ2の3列目を連結しお、マスタ1の党郚の列ずマスタ2の郜合の良い列を匕っ匵る為には、xlookupだけじゃなくmap関数ずLAMBDA関数を䜿うこずで実珟可胜です。ベヌスにしたのはこちらの蚘事。

  1. A2:E6は1぀目のマスタ党郚の領域を指定これが結合のベヌスになる
  2. map関数を䜿っお1぀目マスタのC列の倀を元にし぀぀、xlookup関数で2぀目マスタのC列を怜玢する
  3. xlookupはLAMBDA関数のパラメヌタxxを基準に2.の結果ずしお2぀目マスタのB列ずD列を返すように構築
  4. LAMBDA関数のxx郚分は、mapのc2:c6の倀を䞀個ず぀取り出しお入っおきたす。それがxlookup偎のxxにも入っおくる仕組みです
  5. query関数で1.ず3.を単玔結合する

ずいった仕組みです。mapずlambdaずいう぀が䞀番の理解するのが難しい関数です。mapの郚分だけを取り出すず2぀目マスタのB,D列が芋事に抜出出来おるので、これずA2:E6を単玔結合させおるわけです。xlookupを䜿っおるので、怜玢列の巊偎も持っおこれるのが特城。

2぀目マスタのレコヌド順番を動かしおも結果はきちんず出おきたす。䞻な䜿い所は、同じキヌずなる列を持぀党く別皮のマスタヌシヌト同士瀟員マスタずPC管理マスタ、双方メアドを持っおるずいったような堎合で、メアド列が先頭に無いようなデヌタをがっちり連結しお぀にしたいずいったようなケヌスがこれに該圓したす。

図マスタ1党郚ずマスタ2のB,D列ずをアドレスを基準に結合

完党倖郚結合颚の衚を䜜る

2぀の類䌌の衚でそれぞれに結合するための基準ずなる列䟋えばIDがあった堎合、SQLで蚀うずころのFULL OUTER JOINな結合をした衚を䜜りたい堎合がありたす。この堎合2぀の衚を結合する堎合、それぞれの衚のIDは数や衚1、衚2それぞれにあるIDの倀が䞀臎しない堎合がありたす。そうであっおも双方のIDのナニヌクな倀を衚瀺し぀぀、そのIDに連なる衚ず衚のそれぞれの倀を連結させお衚瀺したいのが今回のテクニック。

よっお、2列目以降は空癜のものが出おきたすが双方にあるものが完党に衚瀺されるようになりたす。ただし今回のテクはちょっずトリッキヌなので、぀の数匏を利甚したす。

  1. 1列目では、2぀の範囲のID列を取っおUnique関数でナニヌクな倀を取り出し、sort関数で降順゜ヌトしおおきたす。2぀の範囲は{ }で括った状態で、セミコロンで結合するず取るこずが可胜です。
  2. 2列目は1.の結果を利甚しおquery関数で擬䌌倖郚結合ず同じようなテクで2列目衚1の2列目を衚瀺のルックアップ、3列目衚2の2列目を衚瀺を{ }で暪で結合させおいたす。
  3. するず、ナニヌクなIDをもずにそれぞれの衚の該圓する倀を衚瀺し、1枚の衚ずしお圢成するこずが可胜です。
  4. それぞれの範囲はA列党郚やD列党郚ずいったように列の倀すべおを範囲ずしお利甚するように数匏を䜜りたす。

こうするこずで、衚1ず衚2のレコヌドが増えおも2぀の数匏でそれぞれ蚈算しQuery関数で結合するので、メンテナンスフリヌで完党倖郚結合な衚が䜜成するこずができたす。

図2枚の衚を結合しお党郚の倀を衚瀺できた

特殊な抜出オプション

NULL倀を基準にデヌタを抜出

デヌタが空のもの、そうでないものを抜出する機䌚が以倖ず倚いです。Accessのク゚リではこれを甚いお䞍䞀臎や重耇などのク゚リを䜜ったりもしたすね。デヌタが空ずは぀たり「NULL」なので、IS NULLで空のデヌタ、IS NOT NULLで空ではないデヌタを抜出するこずが可胜です。Where条件に加えお䜿甚したす。

今回は3列目が空のデヌタを操䜜しおみたした。

図空癜が぀たりNULLです。

正芏衚珟を甚いおデヌタを抜出

Googleの関数系やメ゜ッドは「正芏衚珟」が䜿えるものが倚い印象。その正芏衚珟を甚いお合臎するデヌタを抜出するオプションが、Query関数にもありたす。その際にWhere条件に䜿甚するのがMATCHESです。正芏衚珟が䜿えるず、ほずんどのデヌタをこれ䞀぀で凊理ができたすが、正芏衚珟自䜓がずっおも難しいものなので、無理しお䜿わなくおも良いず思いたす。

よくあるのは、メヌルアドレスの圢匏ルヌルに埓っおるかどうかチェックなどなど。。。今回は「ベニ」を含むキノコ名を抜出しおみたした。

図䟿利だけれど難しくおどうにも苊手・・・

指定文字列を含むデヌタを抜出

指定文字列を含んでいるものだけを抜出はよく利甚したす。どの䜍眮であっおも良いので、ずにかくその文字を含んでるものは党お抜出したいずいうわりず倧雑把な抜出だからこそ、利甚シヌンは倚いですね。

この時に䜿うのがWhere条件にCONTAINSです。Drive APIのsearchメ゜ッドなどでも芋かけたしたね。たた、逆に「含たない」ずいうケヌスもありたすね。その堎合は、NOTで条件をくくればOKです。

図ベニを含むキノコだけを抜出しおみた

ワむルドカヌドを䜿っお抜出その

前方䞀臎、埌方䞀臎、郚分䞀臎ずいった類の抜出方法で、Where条件にLIKEを䜿い、通垞はアスタリスクを䜿うのですが、Query関数では「%」を䜿っお衚珟したす。キノコの名前のうち「タケ」で終わるものだけを抜出するようにしおみたした。

䟋えば、「ベニ%」ずすれば、ベニで始たるキノコずなり、「゚%ギ」ずするず、゚から始たりギで終わるキノコずいった具合に柔軟に抜出が可胜ずなりたす。

図埌方䞀臎で芋事に抜出できた。

ワむルドカヌドを䜿っお抜出その

もうひず぀のワむルドカヌドずしおアンダヌバヌ_を䜿った抜出法がありたす。これは、アンダヌバヌの数 = 文字数に合臎するものを抜出するずいうもので、4぀䜿えば4文字のデヌタずいうこずになりたす。こちらもその同様に「゚__ギ」ずいった指定をすれば、゚からはじたり、ギで終わる4文字のキノコずいう事で抜出が可胜です。

同じく、WhereにおLIKEを䜿いたす。

図4文字のキノコを抜出しおみた

頭文字が䞀臎するレコヌドを抜出

ワむルドカヌドが䜿えれば、䜿う機䌚はないのですが、手っ取り早く、前方䞀臎頭の文字で䞀臎するものを抜出するためのオプションがstarts with句です。whereに続けお列を指定し、starts with '頭文字'ずいった具合に入れるず、頭の文字が䞀臎するレコヌドを抜出しおくれたす。

図ドクから始たるきのこを抜出

埌ろ文字が䞀臎するレコヌドを抜出

こちらもあたり䜿う機䌚は無いず思いたすが、埌方䞀臎埌ろの文字が指定の文字で終わるデヌタを抜出するためのオプションがends with句です。where条件に列を指定し、ends withに続けお文字列を入れるず、抜出が可胜です。ワむルドカヌドでももちろん代甚可胜。

図タケで終わるきのこを抜出しおたす。

グルヌプ化する

Accessではおなじみのグルヌプ化。Group By句を䜿っお同じ名前のものはたずめお、さらにSUMを䜿うこずで総合蚈を集蚈できる。リストのデヌタの察象の列の項目ごずにグルヌプ化を行うので、耇数のグルヌプ化も行うこずが可胜。Pivotでも非垞によく利甚する。グルヌプ化する堎合は、必ずSUMやCOUNTなどでの集蚈列が必芁になるので、䜿甚時は泚意。

たた、集蚈関数を䜿うので、LABEL句を䜵甚する必芁もありたす。

図こんな集蚈衚が関数䞀発でできる魅力

衚瀺圢匏を線集する

元のオリゞナルの衚は、䟋えば数倀に察しお「個」であったり、「円」ずいった単䜍の぀いた文字列がない堎合、衚瀺圢匏から装食が可胜ですが、オリゞナルデヌタに察しお手を加えたくない堎合もありたす。そんな時、Query関数で特定の列だけ、䞀時的に装食をするこずが可胜です。Format句を䜿っお衚珟したす。

ちなみに、この結果䜜成された衚の倀をSUM関数などで集蚈を掛けおやるず、集蚈されるだけでなくきちんず付けた装食を継承しおくれるので、個ずか円の衚瀺がなされたす。ずおも䟿利。他にも、”format C ‘yyyy幎mm月dd日'”ずいった衚蚘をすれば、元の数倀から日付圢匏を生成も可胜です。

図元の衚を匄らなくお枈むので利点は倧きい

トップ10衚瀺をする

Accessでもよくやるトップ10集蚈ク゚リ。党郚のデヌタは必芁ないけれど、䞊䜍10件だけ欲しいずいった衚蚘の集蚈衚が必芁なケヌスは倚々ありたす。この衚蚘もQuery関数で䞀発で可胜。この際に利甚するのは、limit句ずなりたす。ほが必ず、ORDER BY句も䜵甚しお゜ヌトするのが定石です。ORDER BY はDESCで降順、ASCで昇順になりたす。limitの埌の数倀を倉えればトップ○○は倉曎可胜

図TOP10も簡単に䜜れおしたう。恐ろしい

䞋䜍ランキング

前述のlimit句ずは異なり、逆に䞋䜍○○のランキングも必芁なケヌスはあるかもしれたせん。ブヌビヌは誰なのかずいったゲヌムなどでは䜿う機䌚がありそうですね。この衚蚘もQuery関数なら䞀発です。offset句を利甚したす。limit句同様にORDER BY句を䜵甚するのが定石。䜆し、limitず異なり、これは䞊䜍○○分のレコヌドを省くずいう意味なので、指定する数倀は、今回の事䟋だず8を指定するず、10レコヌド出すこずができたした党郚で18レコヌドあるので、8を省くず䞋䜍10レコヌドになるため。ここが厄介なポむントですね。

図ブヌビヌは新宿支店のモりセンゎケ800円

2列を比范しお䞍䞀臎の倀だけ抜出

完党なマスタヌである列ず比范しお、もう列の倀を比范し、䞀臎しないデヌタだけを抜出ずいった事䟋に斌いおもQuery関数は力を発揮したす。今回はA列に䞀郚のデヌタだけを蚘茉し、B列に完党なデヌタの列を甚意。比范しおB列を基準ずしお、B列からA列にいる人を陀倖した倀を抜出したす。

䞋のスクショをみるず、

  • karon@tomato.comに぀いおはA,B䞡方にいるので結果から陀倖されたす。
  • B列にだけいる人は結果に衚瀺されたす。
  • A列にだけいる人は結果から陀倖されたすB列基準である為

A列のkaron@tomato.comを消しおB列に远加するず、結果にkaron@tomato.comが出おくるずいう仕掛けです。よっお、䞊蚘の数匏も結果はB2:Bで出力し぀぀、Where条件ではnot BなのでB列に居ない者ずいう意味になりたす。

matchesで結合したA列ず比范をした結果、䞊蚘のような耇雑な条件にマッチしたものだけを抜出する事が出来たす。

図きちんず理解する必芁のある比范です

ちょっず倉わった高等テクニック

総合蚈を付け加える

Query関数はこのように倧倉䟿利なのですが、その集蚈結果に手動で毎回SUMなどの数匏を入れおる人も倚いず思いたす。しかし、この堎合、Query関数の蚈算結果、配列が広がった堎合、このSUMの数匏の堎所が邪魔しお、゚ラヌになっおしたいたす䞊曞きされないため。

そこで、配列数匏を利甚しお、Queryの蚈算結果に察しおいわゆる総合蚈を加える手法がありたす。䞻に、QueryでGroup Byでグルヌプ化合蚈を取ったものに察しお、総合蚈を぀けるような事䟋で利甚したす。このケヌスの堎合、数匏が広がっおも、自動的に総合蚈が぀いお来おくれたす。

数匏に{}が぀いおるのが特城。だからずいっお、arrayformulaでやっおみるず゚ラヌになりたす。たた、この時䜿甚する2぀目の匏のSUMでQueryの小蚈を参照しお合蚈を取ろうずするず、埪環参照ずなり゚ラヌになりたす。なので、参照すべきは元の衚です。詊しに぀新しい支店の情報を加えおみるず、手動でSUMで合蚈取った時ずの倧きな違いがわかりたす。

※WHERE条件などを加えおフィルタしおしたっおる堎合にはSUMではなくSUMIFSなどで同じようなフィルタ合蚈を取る数匏を加えるず良いです。

図自動総合蚈を付け加えられる

Pivotの結果の行列入れ替え

あたり䜿う機䌚はないず思いたすが、pivotを䜿ったクロス集蚈結果の行ず列を入れ替えたい堎合、数匏を倉えるのではなくTranspose関数を䜿うこずで行列転換が可胜です。

図瞊暪転換はQuery関数の結果に察しおも有効だった

Pivotの瞊の結果に総合蚈を加える

䞊蚘の2項目をさらに組み合わせお、pivotの結果に察しお総合蚈を加えるずいうテクニックを䜿うこずも可胜です。かなり耇雑なので理解するのに時間が掛かるず思いたすが、総合蚈を自動で加えるこずが可胜になるので、非垞に䟿利です。Transpose関数ももちろん利甚したすし、Group Byも利甚したす。。

理屈ずしおは、Pivotで取ったQuery関数の配列結果ず、別に䜜った特定項目のGroup Byで集蚈したQuery結果をTransposeで反転、これを配列数匏で結合させたものになりたす。なので、総合蚈の行は別の数匏で䜜っおるわけです。ですので、この結果を曎にTransposeで反転させれば、行の合蚈に早倉わりになるわけです。

図クロス集蚈の各列の総合蚈を取るこずも可胜

図反転させれば行の合蚈ずなる

Pivotの瞊暪の結果に総合蚈を加える

列の合蚈たでは前項たでに出したした。しかし、さらに行の合蚈も同時に欲しい堎合がありたす。ずいうか集蚈衚を名乗るなら、瞊暪にそれぞれ総合蚈を蚭けるのが定石でしょう。それを行うには、かなり耇雑な数匏になるので、䜕段階かに分けおqueryの結果を容易し、Transposeで反転させおは、たたそれを結合させたりするずいう䜜業を行いたす。

ただしこの䜜業を行う堎合には、䞀番最初のQueryでのPivotは自分が欲しい行列の組み合わせずは逆のものを甚意しおおく事に泚意しおください。1回必ずTransposeで反転が必芁ですから。たた、それぞれの総合蚈列も1回transposeするので、LABELの付け方に泚意が必芁です。

手順を簡単に説明するず

  1. たずは目的のクロス集蚈ずは瞊暪逆のものをQuery関数で䜜っおおく
  2. 次にA列を基準にGroup Byで集蚈したQuery関数の結果をTransposeで反転させたものを䜜るこれが3.にお、行の総合蚈になる
  3. 1.ず2.を配列数匏で結合させたものを䜜り、Transposeで反転させるここで目的のクロス集蚈の圢になる。
  4. 次にC列を基準にGroup Byで集蚈したQuery関数の結果に、総合蚈を加えお、配列数匏で結合させたものを䜜り、Transposeで反転させおやるこれが列の総合蚈になる
  5. 3.ず4.の数匏を配列数匏で結合させる。

こんな感じ。Query関数はトヌタル3回䜿いたす。Transpose関数も同じく3回䜿いたす。これで、芁玠が远加されおも、自動的に瞊暪それぞれに総合蚈が加わるので、以降は結果に手動でsumで数匏を䜜る必芁はありたせん。

図䜜るのは倧倉だけれど、1床䜜ればメンテフリヌ

番倖線

マトリックス図をリストに倉換

Microsoft PowerQueryには「ピボット解陀」ずいう機胜が装備されおいたす。これは、よくあるクロス集蚈衚のような圢で集蚈されおいるものを、集蚈前のリスト衚に倉換しおくれる非垞にありがたい機胜なのですが、GoogleスプレッドシヌトおよびQuery関数にはそのような関数は装備されおいたせん。これは、Transpose関数ずは意味が異なり、実際にデヌタの二次利甚をする䞊では、リストでないず困るシヌンがたくさんありたす。

これを実珟するためにはナヌザ定矩関数ずしお、Google Apps Scriptで䜜成する必芁がありたす。Query関数に装備しおほしい機胜ですね。

図リストに分解するず二次利甚がしやすくなる

GASでVisualization APIを䜿う

本来、Visualization APIずは、JavaScriptなどから䜿う為のラむブラリであるので、Google Apps Scriptから䜿うのは正攻法ではないのですが、UrlfetchAppを利甚するこずで、アクセスする事が可胜です。これをスプレッドシヌトの関数ずしお䜿っおみたした。結論ずしおは、䜿えたした。ただ、参照させたシヌトが「他のシヌトを結合」であったので、ちょっず遅かったです。単䜓のシヌトならば実甚できるかも。

この手法であればQuery関数にはない、Visualization APIの機胜を䜿っおアクセスさせる事も可胜です。ただし、UrlfetchAppを䜿っおいる関係で、䞀床スクリプト゚ディタ内で実行させお承認をさせないず利甚ができたせん。たた、1日に利甚できる回数も限られおいるので、倧量に䜿う事はできないので、䜿い所を芋極める必芁がありたす。

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