著者注：MiniMaxが公式に公表している数値と、Valsによる第三者評価を項目ごとに照らし合わせ、MiniMax M3.1 Flashが自分に合うか、また、どんな場合に乗り換えるべきでないかを判断できるようにまとめました。
結論をひと言で：MiniMax M3.1 Flashは低コストで高速。オフィス業務の自動化、ビジョン、金融・税務系のエージェントタスクを得意とします。一方、長い手順を伴うターミナル作業や大規模なコードのリファクタリングでは、Claudeの最上位モデルに明確な差をつけられています。大量に処理でき、ルールが明確な仕事を任せるのに向いていますが、最も難しいタスクを担う主力モデルの代わりにはなりません。
まず、この記事の範囲を説明します：タイトルにある「実測」とは、主にVals AIによる公開済みの第三者評価をまとめたものです。私たち自身でベンチマークを実施したわけではなく、独自に測定したデータも掲載していません。数値にはすべて出典を明記し、「公式発表」（MiniMaxが公表）、「第三者評価」（Valsなど）、「不明・未公表」の3種類に分けています。
この記事でわかること：読み終えるころには、公式発表と第三者評価の数値がどこで食い違うのか、MiniMax M3.1 Flashの強みと弱みは何かがわかります。また、自分のタスクでモデルを切り替えるべきか判断するための、30分でできる自己テストのチェックリストもご紹介します。
MiniMax M3.1 Flashの主な機能を一気にチェック
まず、基本的な用語をいくつか確認しておきましょう。トークンは、モデルの料金計算や処理できるテキスト量を測る単位です。公式の換算では、英単語約750語が約1,000トークンに相当します。エージェントとは、モデルが自分でツールを呼び出し、複数の手順を踏んでタスクを完了する使い方です。たとえば、フォームへの自動入力、コマンドラインの実行、情報を調べてからレポートを作成するといったことができます。コンテキストウィンドウは、モデルが一度に「見る」ことのできる最大の情報量です。
以下の情報はすべてMiniMaxの公式ドキュメントと料金ページに基づいており、いずれも「公式発表」の内容です。
| 項目 | MiniMax M3.1 Flashの公式情報 | 説明 |
|---|---|---|
| モデル名 | MiniMax-M3.1-Flash | 旧名称のMiniMax-M3.1-Flash-Previewは提供終了。旧名称でリクエストを送ると、新しいモデルに自動転送されます |
| アーキテクチャ | MoE、総パラメーター数428B、アクティブパラメーター数約23B | M3と同じです。MiniMaxは、Flashで変更した点に関する技術レポートをまだ公開していません |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000トークン | Valsのページでは、最大出力は524,288トークンと記載されています |
| 入力／出力 | テキスト・画像・動画の入力、テキストの出力 | マルチモーダル理解に対応 |
| 思考の深さ（effort） | low / medium / high / xhigh / max | パラメーターを指定しない場合、デフォルトはmax |
| 料金（100万トークンあたり） | 入力 $0.15、出力 $0.60、キャッシュ読み取り $0.015 | コンテキストが長くても追加料金はありません |
| オープンウェイト | 公式Xの投稿では、10月23日に公開予定 | 記事執筆時点（10月22日）では未公開 |
MoE（混合専門家モデル）は、モデルの総パラメーター数は多くても、毎回その一部の「専門家」だけを計算に使うモデル構造です。モデルの容量を大きく保ちながら、推論コストを抑えられます。キャッシュ読み取りとは、固定のシステムプロンプトなど、入力内で繰り返し使われる内容がキャッシュにヒットした場合に、より低い単価で課金される仕組みです。
MiniMax M3.1 Flashの思考機能：弱めることはできても、無効にはできない
M3から移行する際に、特に注意したいポイントです。M3.1 Flashでは、思考機能を無効にできません。リクエストでthinking disabledまたはeffort noneを指定すると、APIは400エラーを返します。エラーの原文はmodel "MiniMax-M3.1-Flash" requires adaptive thinkingです。時間やトークンを節約したい場合は、effortを低く設定してください。
effortの設定が高いほど、モデルはより多くのトークンを使って考え、出力トークン数やレイテンシーも増えます。プロトコルによってパラメーター名は異なります。Anthropicプロトコルではoutput_config.effort、OpenAIプロトコルではreasoning_effort、Responsesプロトコルではreasoning.effortです。
また、思考内容は現在、最終回答とは別に返されます。OpenAI互換プロトコルでは、思考内容はreasoning_contentフィールドに入り、contentには最終回答のみが含まれます。これまでM3の<think>タグから思考内容を取り出していた場合は、該当するコードを修正する必要があります。
🚀 まず試すなら：記事執筆時点では、APIYIの料金ページにMiniMax-M3.1-Flashはまだ掲載されていません。このモデルはできるだけ早く追加する予定です。利用できるかどうかは、APIYIの料金ページでご確認ください。MiniMaxシリーズのAPI形式を先に試したい場合は、APIYI（apiyi.com）でMiniMax-M3を直接利用できます。OpenAIとAnthropic、両方のAPI形式に対応しており、ClaudeCodeグループでも利用可能です。
MiniMax M3.1 Flash の実測データ：公式発表と第三者評価
ベンチマーク（Benchmark）とは、決められた一連の問題を使ってモデルを評価するものです。同じテスト名でも、実施する機関やテスト環境が異なれば、スコアに大きな差が出ることがあります。そのため、数値を見る前に、誰がどのような条件で測定したのかを確認することが大切です。
| テスト項目 | スコア | 出典 | テスト条件・備考 |
|---|---|---|---|
| Automation-Bench v1.0.6 | 62.2（Opus 5 は 50.3） | 公式発表 | 公式の表に掲載。公式のコスト図では max 設定のスコアは 62.8 |
| BankerToolBench | 76.2（Opus 5 と同点） | 公式発表 | 銀行業務におけるツール呼び出しタスク |
| DeepSWE v1.1 | 73.7%（DeepSeek V4.1 Flash-1017 は 77.0） | 公式発表 | 公式の表では、競合モデルのほうが高い |
| OSWorld V2 | 61.7 | 公式発表 | 公式発表では、中国製モデルの中で首位 |
| Agents’ Last Exam（ALE） | 29.6 | 公式発表 | 公式発表では、中国製モデルの中で首位 |
| CyberGym | 82% | 公式発表 | セキュリティ関連タスク |
| Terminal Bench 4.0 | 38.1（Opus 5 は 51.8） | 公式発表 | Opus 5 を 13.7 ポイント下回る |
| SWE Refactor Bench | 23.0（Opus 5 は 31.0） | 公式発表 | コードのリファクタリングタスク |
| BabyVision（ツールあり） | 91.0 | 公式発表 | 視覚理解 |
| HLE（ツールなし） | 43.4 | 公式発表 | 高難度の総合質問応答 |
| Vals Index | 53.78%、22モデル中15位 | 第三者評価（Vals） | オープンウェイトモデル11種の中では5位。Xiaomi MiMo V2.6 Flash（54.83%）をわずかに下回る |
| Terminal-Bench 4.0 | 25.25%、51モデル中22位 | 第三者評価（Vals） | 公式 API、temperature 1、top_p 0.95、effort max、最大出力 262k |
| HLAB-Vals-1.1 | 7.50%、23モデル中17位 | 第三者評価（Vals） | 同上 |
特に注意したいのは、公式の表で Anthropic の比較対象となっているのは Claude Opus 5 であり、Opus 5.5 ではないという点です。Claude Opus 5.5 は現在も Anthropic の最上位フラッグシップモデルですが、公式は項目ごとの比較を行っていません。そのため、「M3.1 Flash が Opus 5.5 に追いついた」といった主張には根拠がありません。
MiniMax M3.1 Flashで数字が食い違う4つのポイント
- Terminal Bench：公式発表は38.1、Valsは25.25%。どちらもTerminal-Bench 4.0とされていますが、テストフレームワークが異なります。テストフレームワークとは、モデルが動作する実行環境とスケジューラーのことで、複数のコマンドをこなす際の成否に直接影響します。そのため、この2つの数字を直接比較したり、「公式が13ポイント水増しした」と言ったりすることはできません。両者から共通して言えるのは、ターミナル上での長時間タスクがM3.1 Flashの弱点だということです。公式の比較表ではOpus 5に後れを取り、Valsのランキングでも51モデル中、中位より下の位置にあります。
- Automation-Bench：コスト比較のグラフは62.8、表は62.2。同じ公式資料の中で2つの数字が示されており、差は0.6ポイントです。結論を左右するほどではありませんが、公式資料自体に食い違いがあることを示しています。引用する際は、表の数字を使い、出典を明記するのがおすすめです。
- コスト：「70%減」「3分の1」「半分」の3つの説明。公式ブログでは、エージェント系タスクの総合コストが前世代比で70%減、公式Xの投稿ではM3の3分の1とされています。トークン単価だけで見ると、FlashはM3の標準価格の半分です（$0.15対$0.30）。公式の説明はタスク単位のコストに基づいていますが、具体的な計算方法は公開されていません。
- 速度：「170+」「200+」「約150」。次のセクションで詳しく説明します。
MiniMax M3.1 Flashの速度をどう見る？TPSはすべて公式発表の数値
TPS（tokens per second）は、モデルが1秒あたりに出力するトークン数を指します。数値が大きいほど、文字が速く出力されます。P50は中央値です。すべてのリクエストの速度を低い順に並べたとき、ちょうど真ん中に位置する値で、平均値よりも「通常の状態」を表しやすい指標です。
現時点で公開されている速度データはすべてMiniMaxの公式発表によるもので、第三者による独立した計測結果は見つかりませんでした。
- 公式ブログ：通常の出力速度は200+ TPSに達し、P50は170+ TPSで安定
- 公式プロダクトページ：約150 tokens/秒
- 公式ブログとXの投稿：オンライン推論速度はM3の約3倍
これらの数値は測定条件が異なり、プロダクトページの表記はやや控えめです。さらに重要なのは、TPSが高くても、回答が速いとは限らないことです。M3.1 Flashのデフォルトのeffortはmaxで、思考トークンも出力としてカウントされます。タスクによっては、まず数千トークンを「考える」必要があるため、毎秒170トークンで出力できても、最終的な回答が届くまでにはそれなりに時間がかかります。実際の速度は「出力トークンの総数 ÷ TPS ＋ 最初のトークンが出るまでの時間」で決まるため、以下のセルフテスト項目では、トークン数と所要時間の両方を記録するようにしています。
MiniMax M3.1 Flash の能力の境界：得意なことと苦手なこと
まずは、Valsが記録した、前世代のM3からの進歩を見てみましょう。以下はすべて「第三者による評価」です。
| Valsのテスト項目 | M3.1 Flash | M3 | 変化 |
|---|---|---|---|
| Vibe Code Bench | 73.94% | 47.57% | 大幅に向上 |
| Tax Agent Bench | 32.14% | 20.59% | 明確に向上 |
| EMB v1.1 | 67.84% | 59.75% | 向上 |
| Finance Agent v2.1 | 58.83% | 54.34% | 小幅に向上 |
| Legal Research Bench | 34.13% | 29.81% | 小幅に向上 |
| 項目 | 評価 | 根拠 |
|---|---|---|
| Agentによるオフィス自動化 | 強い | 公式評価ではAutomation-Benchが62.2（Opus 5は50.3）、OSWorld V2が61.7 |
| 画像理解 | 強い | 公式評価ではBabyVision（ツール使用時）が91.0。画像と動画の入力に対応 |
| 金融・税務系Agent | やや強い | 公式評価ではBankerToolBenchが76.2。Valsの税務・金融テストでもM3を上回る |
| コストパフォーマンス | 強い | 公式価格はM3の標準価格の半額で、長いコンテキストによる追加料金もなし |
| 長い手順を伴うターミナル作業 | 弱い | 公式評価ではTerminal BenchのスコアがOpus 5より13.7ポイント低い。ValsのTerminal-Bench 4.0では51モデル中22位 |
| 大規模なコードのリファクタリング | 弱い | 公式評価ではSWE Refactor Benchが23.0（Opus 5は31.0） |
| 総合力 | 中位 | Vals Indexでは22モデル中15位 |
強みのまとめ
- 価格が安く、料金体系もシンプル：入力は$0.15、出力は$0.60。コンテキストが1M以内なら一律料金なので、大量のモデル呼び出しに向いています。
- オフィス業務や画像を扱うAgentに強い：表の整理、Webページの操作、画像の認識といったタスクでは、公式評価と第三者評価でおおむね同じ傾向が見られます。
- M3から大きく進歩：ValsのVibe Code Benchは47.57%から73.94%に上昇。日常的な小規模アプリの開発能力が一段階向上しています。
弱みのまとめ
- 複雑な開発タスクではまだ差がある：複数の手順を伴うコマンドライン操作や、複数ファイルにまたがる大規模な変更では、公式評価でもOpus 5に後れを取っています。
- 思考プロセスを無効にできない：短い質問への回答でも思考プロセスを経るため、最初のトークンが返るまでの遅延に敏感な用途には向きません。
- 透明性に課題がある：公式のコスト計算方法や技術レポートはまだ公開されておらず、「コストが1/3」という主張は現時点では独立して検証できません。
MiniMax M3.1 Flashに乗り換えないほうがよいケース
次の6つのケースでは、メインで使うモデルをM3.1 Flashにすぐ乗り換えるのは避けるか、少なくとも事前にテストしてから判断するのがおすすめです。
- 主な用途が、長い処理フローを実行するターミナルエージェント：CIの自動実行や、サーバーのトラブルシューティング、数十個のコマンドを一度に実行するようなケースです。公式データとValsのデータはいずれも、この用途を弱点として挙げています。現在Claude Opus 5.5で安定して動いているなら、モデル変更による手戻りのコストが、削減できるトークン料金を上回る可能性があります。
- 大規模なリファクタリングを頻繁に行う：10を超えるファイルにまたがるインターフェースの変更や、モジュールの分割といったタスクでは、公式のSWE Refactor BenchのスコアがOpus 5の31.0に対して23.0と、差が小さくありません。こうしたタスクは引き続きフラッグシップモデルに任せるのがおすすめです。
- 思考をオフにして、極めて低いレイテンシを求める：リアルタイムのカスタマーサポート、意図分類、オートコンプリートなどの用途では、M3.1 Flashの思考機能をオフにできません。low設定を使っても、思考機能のないモデルより待ち時間が長くなります。
- 既存の連携で
<think>タグの解析に依存しており、すぐに改修できない：M3.1 Flashでは、思考内容が独立したフィールドで返されます。モデル名だけを変更すると、解析ロジックでデータを取得できなくなったり、エラーが発生したりする可能性があります。 - 今すぐローカル環境にプライベートデプロイしたい：公式は重みを10月23日に公開するとしていますが、記事執筆時点ではまだ公開されていません。デプロイに必要なVRAMなどの情報も公式から発表されていないため、現時点では信頼できるハードウェア計画を立てられません。
- トークン単価は安くても、タスク単位では安いとは限らない：デフォルトのmax設定では、大量の思考トークンが発生します。回答が短いタスクが中心で、現在のモデルももともと安価なら、乗り換えても実際の請求額が下がるとは限りません。必ず「タスクあたりのコスト」で比較しましょう。
MiniMax M3.1 Flashを30分で試すチェックリスト
ベンチマークは平均的な性能を示すものですが、最終的な基準になるのはあなたのタスクです。以下の手順で、30分ほどかけて比較してみましょう。テストにはMiniMax公式APIのほか、OpenRouterのレート制限付き無料エンドポイント minimax/minimax-m3.1-flash:free も利用できます。
- タスクを選ぶ（約5分）：最近の実務から、3種類のタスクを選びます。各種類につき3〜5件用意しましょう。1つ目は、表の整理や要約作成など、量が多くルールが明確な作業。2つ目は、日常的に最もよく行う作業。3つ目は、複数ステップにわたるターミナル操作や複数ファイルの編集など、最も不安のある難しい作業です。
- 設定を固定する：まずM3.1 Flashをmediumで実行し、次にデフォルトのmaxで実行して、それぞれの設定を記録します。比較対象のモデルも同じ設定に固定し、途中で変更しないでください。
- 同じ課題で比較する（約15分）：2つのモデルにまったく同じプロンプトとコンテキストを与え、課題を1つずつ実行します。
- データを記録する：各タスクについて、入力トークン数、出力トークン数（思考部分を含む）、所要時間、1回で成功したかどうか、手動で修正する必要があった量を記録します。
- タスクごとのコストを計算する（約10分）：公式の計算式「使用量 ÷ 1,000,000 × 単価」に従い、入力・出力・キャッシュ読み込みの各項目を合算して、タスクごとの実コストを算出します。
- 種類ごとに結論を出す：ある種類のタスクで品質に問題がなく、タスクあたりのコストも下がるなら、その種類だけ切り替えます。3つ目の難しいタスクで明らかに失敗する場合は、引き続き元のモデルを使いましょう。
💡 比較対象のおすすめ：比較対象には、APIYI（apiyi.com）経由で同じAPIキーを使い、claude-opus-5-5やMiniMax-M3を呼び出す方法があります。比較テストのために複数のプラットフォームへ登録する必要がありません。
APIYI で MiniMax シリーズと Claude Opus 5.5 を組み合わせて使う
M3.1 Flashの特性を考えると、チームで唯一のモデルとして使うより、「大量処理をこなす担当」として活用するのが適しています。実用的なのは、タスクの難易度に応じて使い分ける方法です。低コストで大量に処理するタスクはMiniMaxシリーズに、難しい計画立案やリファクタリングはClaude Opus 5.5に任せます。
| モデル | 位置づけ | 適したタスク | 利用可能なプラットフォーム |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M3.1-Flash | 低価格・高速なAgentモデル | オフィス業務の自動化、ビジョン、金融・税務の大量処理 | MiniMax公式API / M Plan。APIYIで利用できるかは価格ページを確認 |
| MiniMax-M3 | 前世代の主力モデル | 中国語の日常的なタスク、大量処理 | APIYI apiyi.com（OpenAI / Anthropic両形式） |
| claude-opus-5-5 | Anthropic現行最強のフラッグシップモデル | 複雑な計画立案、大規模なリファクタリング、長い処理フローを伴うAgentタスク | APIYI apiyi.com |
| claude-opus-5 | 前世代のフラッグシップモデル | 公式ベンチマーク表での比較対象 | APIYI apiyi.com |
APIYIでは、1つのAPIキーでClaude、GPT、Geminiなどの海外モデルと、DeepSeek、MiniMaxなどの国内モデルを利用できます。モデルを切り替えるには、modelパラメータを変更するだけです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_APIYI_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # APIYI 统一接口
)
def ask(model, prompt):
resp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return resp.choices[0].message.content
# 便宜、量大的活交给 MiniMax 系列
print(ask("MiniMax-M3", "把这段会议纪要整理成 5 条待办"))
# 难的规划和重构交给 Claude Opus 5.5
print(ask("claude-opus-5-5", "为这个单体服务设计分阶段拆分方案"))
価格については、APIYIが公開している公式価格によると、claude-opus-5-5は入力が$4、出力が$20（100万トークンあたり）、claude-opus-5は入力が$5、出力が$25です。今後、APIYIの価格ページにMiniMax-M3.1-Flashが掲載された場合は、そこで公表されているモデル名と価格を確認して置き換えてください。
よくある質問（FAQ）
Q1：MiniMax M3.1 Flash の強みは何ですか？
公式発表とValsの評価によると、強みはエージェントによるオフィス業務の自動化、視覚理解、金融・税務関連のツール呼び出し、そして低価格です。Valsの22モデル中、総合ランキングは15位で、中位に位置しています。万能型のモデルではありません。
Q2：Claude Opus 5.5 と比べて、どちらが優れていますか？
公式はOpus 5.5との項目別比較を行っておらず、公式の比較表で対象としているのはOpus 5です。Opus 5との比較でも、M3.1 FlashはTerminal BenchとSWE Refactor Benchで後れを取っています。Opus 5.5は、引き続きAnthropic最強のフラッグシップモデルです。
Q3：公式のTerminal Bench 38.1とValsの25.25%、どちらが正しいですか？
どちらも実際の評価結果ですが、テストの枠組みが異なるため、数値を直接比較することはできません。両者に共通する結論は、長い手順を伴うターミナルタスクがM3.1 Flashの弱点だということです。
Q4：現在、APIYIでM3.1 Flashを呼び出せますか？
2026年10月22日時点で、APIYIの料金ページにはMiniMax-M3.1-Flashは掲載されていません。利用できるかどうかは、APIYIの料金ページでご確認ください。現在はAPIYI（apiyi.com）から、MiniMax-M3やclaude-opus-5-5などのモデルを直接呼び出せます。
Q5：effortはどのレベルに設定すればよいですか？
指定しない場合はデフォルトでmaxになります。最も十分な性能を発揮しますが、処理が遅く、出力トークン数も増えます。簡単なタスクをまとめて処理する場合は、lowまたはmediumから試し、品質が足りなければ上げていくのがおすすめです。思考自体を無効にすることはできません。
Q6：M Planのサブスクリプション用キーを、そのままAPIキーとして使えますか？
併用はできません。公式FAQによると、従量課金のAPIキーとM Planのサブスクリプション用キーは別の種類で、管理画面の異なる場所から取得する必要があります。M Plan各プランの月額料金は公式サイトでご確認ください。
Q7：低コストで性能を検証するには、どうすればよいですか？
まずはOpenRouterのレート制限付き無料エンドポイントで、いくつかのタスクを実行してみましょう。比較対象となるフラッグシップモデルは、APIYI（apiyi.com）から同じAPIキーで呼び出せます。この記事の30分チェックリストに沿って、トークン使用量と所要時間を記録してください。
MiniMax M3.1 Flashの要点
- 独自検証は未実施：数値はすべて、MiniMaxの公式発表または第三者によるValsの評価に基づいています。
- 総合評価は中位：Vals Indexは53.78%。22モデル中15位です。
- 強みは明確：オフィス業務の自動化、視覚理解、金融・税務分野のAgentタスクに強く、単価も低めです。
- 弱点も明確：長い工程を要するターミナル作業や大規模なリファクタリングは苦手です。公式の比較表でもOpus 5に後れを取っています。
- 数値の比較には注意：Terminal Benchの2つのスコアは単純比較できません。コストと速度は公式発表の数値です。
- 思考機能はオフにできない：調整できるのはeffortの引き下げのみです。M3から移行する場合は、
<think>タグの解析ロジックを変更する必要があります。 - 組み合わせて使うと効率的：APIYIで1つのAPIキーを使い、MiniMaxシリーズとOpus 5.5をタスクの難易度に応じて使い分けましょう。
まとめ
MiniMax M3.1 Flashの要点は次のとおりです。
- 得意・不得意の範囲：オフィス業務の自動化、視覚理解、金融・税務分野のAgentタスクが得意です。一方、長い工程を要するターミナル作業や大規模なリファクタリングは苦手です。
- 数値の前提：公式発表と第三者の数値ではテストの枠組みが異なります。また、公式資料内でも62.8と62.2のような小さな差があります。数値を引用する際は、出典を明記しましょう。
- 切り替えるべきか：大量に処理でき、ルールが明確なタスクなら試す価値があります。最も難しいタスクは、まず現状のモデルを使い続け、30分の比較テストで判断しましょう。
まずは実際のタスクで比較テストを行い、タスクの種類ごとに段階的に切り替えるのがおすすめです。一度にすべて置き換えるのは避けましょう。比較対象となる既存のMiniMax-M3やclaude-opus-5-5も、APIYI（apiyi.com）経由で統一して呼び出せます。同じAPIキーで比較テストを実施できます。
📚 参考資料
- MiniMax公式発表ブログ：M3.1 Flashの公式ベンチマーク結果、速度、価格
- リンク：
minimax.io/blog/minimax-m31f -
説明：公式発表データの主な情報源
-
MiniMax公式ドキュメント：モデル呼び出し：effortパラメーター、思考の仕組み、APIエンドポイント
- リンク：
platform.minimax.io/docs/guides/text-generation -
説明：移行や統合の際に必読のドキュメント
-
MiniMax公式価格ページ：M3.1 FlashとM3の料金体系
- リンク：
platform.minimax.io/docs/guides/pricing -
説明：タスクごとのコスト計算に使用
-
Vals AIモデルページ：M3.1 Flashの第三者評価結果
- リンク：
vals.ai/models/minimax_MiniMax-M3.1-flash -
説明：ランキングとテスト条件を掲載
-
MarkTechPostの記事：公式比較表のまとめ
- リンク：
marktechpost.com/2026/10/19/minimax-m3-1-flash-release - 説明：Opus 5との比較データやコストグラフの違いを掲載
著者：APIYI技術チーム
技術的なお問い合わせ：APIYI（apiyi.com）のトップページからお気軽にお問い合わせください。詳しい導入資料は、ドキュメントセンター（docs.apiyi.com）をご覧ください。
