【2026年最新】報告書作成におすすめのAIツール7選｜ChatGPT・Copilot・Claude Code／Codexの比較から、報告書を自動生成するワークフロー設計まで徹底解説
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「週報・月報・業務日報の作成に毎回1〜2時間かかっている」「同じような内容を毎回ゼロから書いている」——報告書作成の非効率さに悩んでいる経営者・バックオフィス担当者の方は多いはずです。2026年現在、AIを活用すれば報告書作成の時間を大幅に短縮できるだけでなく、最終的には「自動生成」に近い状態まで持っていくことができます。
この記事では、報告書作成に使えるおすすめAIツール7選を用途別に比較し、実際に速く書くためのプロンプトテクニックを紹介します。さらに後半では、AI鬼管理（運営: 株式会社GENAI）がクライアント企業で実装してきた「データを集めてClaude Code／Codexが報告書の骨格を自動生成し、人は確認・修正するだけ」という完全自動化ワークフローの設計手順を解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 WHAT CHANGES 報告書作成にAIを使うと何が変わるのか 「書く」から「確認する」に仕事の性質が変わる
報告書作成においてAIが担当できる工程は大きく4つあります。これを理解することで「どのAIを何に使うか」が明確になります。
| 工程 | AIが担当できること | 人間に残る作業 |
|---|---|---|
| 情報収集・整理 | 関係するデータや文書から要点を自動抽出。複数ファイルの内容をまとめる | 「何を含めるか」の判断と、追加すべき現場情報の提供 |
| 構成の設計 | 目的と読者に合わせた章立て・見出し構成の提案 | 目的・読者・伝えたいメッセージの確認 |
| 文章の執筆 | 箇条書き・キーワード・数値から、読みやすい文章を生成 | 事実確認と、判断・評価を含む部分の加筆 |
| 整形・校正 | 表記統一・敬語チェック・句読点の調整・長さ調整 | 最終確認と送信判断 |
AIに上記4工程を任せることで、報告書作成の所要時間は大幅に短縮できます。ただし現時点では、「事実として何が起きたか」「どう評価するか」「次に何をするか」という判断部分は人間が担当する必要があります。AIは「書く作業」を速くする道具であり、「考える作業」の代替ではありません。
📚 用語解説
AIエージェント：質問に答えるだけのAIと違い、「タスクを与えると自律的に複数のステップを実行して結果を出す」AIシステム。報告書自動化の文脈では、データ収集→整理→文章生成→フォーマット整形を一連でこなすClaude Code/Codexが該当する。人間の指示は最初の1回だけで、以降は自動で処理が進む。
📚 用語解説
週次報告書（週報）：週単位で作成・提出する業務報告書。その週の業務成果・課題・来週の予定を記載するのが一般的。頻度が高いためAI活用の効果が最も大きく、年間換算で最大50〜100時間の削減が見込める。
AI鬼管理山崎
02 RECOMMENDED TOOLS おすすめAIツール7選：用途別の特徴と選び方 目的に合わないツールは使わないのと同じ。用途別に最適解を選ぶ
報告書作成に使えるAIツールは多数ありますが、「文章を速く書くためのAI」と「業務フロー全体を自動化するAI」は役割が違います。以下の7ツールを用途別に整理しました。
① ChatGPT（OpenAI）
月額：無料〜3,000円程度（ChatGPT Plus）
最も知名度が高いAIチャットツール。「会議の議事録を報告書スタイルに変換して」「このデータから週報を作って」という指示を日本語で入力するだけで、すぐに文章を生成できます。GPT-4oモデルの無料版でも十分な品質の報告書下書きが作れます。ファイルのアップロードも可能で、CSVや議事録テキストをそのまま渡せます。
② Microsoft Copilot（Word・Outlookと連携）
月額：無料〜Microsoft 365 Copilotは月3,750円程度（企業向け）
WordやOutlookに直接組み込まれているAIアシスタント。Wordで文書を開いた状態で「この内容を1ページの報告書にまとめて」と指示するだけで、Wordフォーマットのまま報告書が生成されます。Outlookのメール本文からそのまま報告書の下書きを作る使い方も有効です。すでにMicrosoft 365を使っている会社であれば、最もスムーズに導入できます。
③ Claude（Anthropic）
月額：無料〜3,000円（Claude Pro）
長文処理と論理的な文章生成が得意なAI。20万トークン超の長いコンテキストウィンドウを持ち、長い議事録や複数の資料を一度に渡して報告書にまとめる作業に向いています。日本語の敬語表現や、論理的な流れを意識した報告書文体の生成精度が高い点も特徴です。
④ Notion AI
月額：Notionプランに＋10ドル（約1,600円）
Notion上にある情報（会議メモ・タスクリスト・プロジェクトログ）を直接参照して報告書を生成できます。Notionで日々の業務記録をつけている会社にとっては、最も自然なワークフローになります。「先週の会議メモと完了タスクから月次報告書を作って」という指示一つで、Notion内の情報を自動集約します。
⑤ Gemini（Google）
月額：無料〜2,900円（Google One AI プレミアム）
Google DocsやGoogle スプレッドシートと連携が強みです。スプレッドシートの数値データを読み込んでレポートの分析文を生成したり、Gmailの内容をもとに業務報告を作成したりできます。Googleワークスペースを使っている会社なら、Workspace向けGeminiの導入が最もシームレスです。
⑥ Perplexity AI
月額：無料〜2,950円（Pro）
Web検索と文章生成を組み合わせたAI。市場動向・競合情報・業界データを調べながら報告書に組み込む作業に向いています。「○○業界の最新動向をまとめて、月次報告書の市場環境セクションを作って」という用途に最も適しています。純粋な社内データの報告書作成よりも、外部情報を含むレポートで威力を発揮します。
⑦ Claude Code／Codex（報告書の完全自動化）
月額：Claude Codeは月3,000円〜（利用量に応じて）
上の6ツールが「人間が使う道具」なのに対し、Claude Code／Codexは「報告書作成というタスク全体をAIが自律実行する」次元のツールです。「毎週月曜9時に先週の業務データを集めて報告書を生成し、Slack投稿と上司へのメール添付まで自動で行う」——このような無人の定期実行ワークフローを構築できます。詳細は第6章で解説します。
| ツール | 月額目安 | 最も向いている用途 | 操作方法 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 無料〜3,000円 | 汎用的な文章生成。議事録→報告書変換 | チャット形式で指示 |
| Copilot（Word） | 無料〜Microsoft 365連携 | Wordファイルでの報告書作成・整形 | Word内で直接使用 |
| Claude | 無料〜3,000円 | 長文整理。複数資料からの要約生成 | チャット形式で指示 |
| Notion AI | ＋1,600円/月 | Notion内の情報から自動生成 | Notionページ内で使用 |
| Gemini | 無料〜2,900円 | Googleスプレッドシート・ドキュメント連携 | Google Workspace内 |
| Perplexity | 無料〜2,950円 | 外部情報を含む市場レポート作成 | チャット形式で指示 |
| Claude Code/Codex | 3,000円〜 | 定期的な報告書の完全自動生成 | ワークフロー設計（初回のみ） |
報告書作成AI初心者には、まず無料で使えるChatGPT（GPT-4o）かClaude（無料版）から始めることを推奨します。どちらも日本語に強く、「議事録→報告書変換」「箇条書き→文章化」が即座にできます。慣れてきたらCopilotやNotion AIとの連携、さらにClaude Code/Codexによる自動化へとステップアップしていくのが現実的なルートです。
代表菅澤
03 PRACTICAL TIPS AIで報告書を速く書く実践テクニック（プロンプト例付き） ツールを使いこなすための「指示の出し方」が品質を決める
AIツールを入れても「うまく使えない」という方の多くは、指示の出し方（プロンプト）に問題があります。効果的な指示の3つの要素と、コピペで使えるプロンプト例を紹介します。
3-1. 効果的なプロンプトの3要素
3-2. そのまま使えるプロンプト例
【週次業務報告：プロンプト例】
あなたは社内報告書の作成補助者です。 以下の【今週の業務メモ】をもとに、上司向けの週次業務報告書を作成してください。 【出力形式】 ・見出し3つ以上（今週の成果、課題、来週の予定） ・各見出しの下に箇条書き2〜4項目 ・全体500字以内 ・です・ます調 【今週の業務メモ】 （ここに今週あったことをメモ形式で貼り付ける）
【会議議事録→報告書変換：プロンプト例】
以下の【会議議事録】から、社内報告書を作成してください。 【出力形式】 ・宛先：◯◯部長 ・報告日：本日 ・件名：◯◯月◯◯日 ◯◯会議 報告 ・本文：結論ファーストで、決定事項・懸案事項・次回アクションを整理 ・全体800字程度 【会議議事録】 （ここに議事録テキストをそのまま貼り付ける）
3-3. AIの出力品質を上げるコツ
📚 用語解説
プロンプトエンジニアリング：AIに対して効果的な指示（プロンプト）を設計する技術・手法のこと。同じAIツールでも、指示の出し方によって出力品質が大きく変わる。役割・フォーマット・制約条件・具体例を組み合わせた指示が基本。報告書作成では「役割（誰が書くか）」「読者（誰向けか）」「フォーマット（何文字・何見出し・どの文体）」の3点を明示するだけで精度が上がる。
これらのテクニックを使えば、ChatGPTやClaudeを使った報告書作成の時間を30〜60%削減できます。ただし「毎回プロンプトを書いて・素材を貼って・確認して・修正して」というサイクルは、依然として人間の作業が残ります。これを完全になくすには、テンプレート化と自動化が必要です。
AI鬼管理山崎
04 TEMPLATING テンプレート化で報告書作成を標準化する 「毎回ゼロから作る」をなくす。品質の均一化と作成時間の圧縮を同時に達成する
報告書作成の非効率さの大きな原因の一つが「毎回フォーマットを考え直している」こと。テンプレートを用意して、AIに「このテンプレートを埋めて」と指示する形にすると、作業時間が大幅に短縮されます。
4-1. 良いテンプレートの条件
4-2. 月次業務報告書のテンプレート例
【月次業務報告書テンプレート】
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 月次業務報告書 報告日: ○年○月○日 報告者: [氏名] 宛先: [上長氏名] 様 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【今月の主な成果】（箇条書き3〜5項目・各1〜2行） ・ ・ ・ 【進行中の課題と対応状況】（箇条書き1〜3項目） ・[課題]：[対応状況] ・ 【来月の重点目標】（箇条書き2〜3項目） ・ ・ 【数値実績】（該当するもの） ・売上/件数/完了タスク数 など：○件（目標比○%） 【特記事項】（省略可） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
このテンプレートを使えば、AIへの指示は「以下のテンプレートに合わせて、この【業務メモ】から月次報告書を作成して」の1行で済みます。毎回構成を考える手間がなくなり、出力品質も均一になります。
4-3. AIプロンプトとテンプレートを組み合わせる
テンプレートを最初から自分で作るのが面倒な場合は、AIに「月次業務報告書のテンプレートを作って。見出し4つ・全体800字想定・部長向け」と依頼するのが最速です。出てきた叩き台を調整する方が、ゼロから作るより圧倒的に速い。
代表菅澤
05 BEYOND EFFICIENCY 「AIで速くなった」だけでは足りない理由 定型報告書に毎回AIに指示し続けることへの疑問
ここまでのテクニックを実践すれば、報告書作成時間は30〜70%削減できます。週報が60分から20分になれば十分に見えます。しかしもう少し踏み込んで考えると、「毎週AIに指示して報告書を作らせる」という行為自体に無駄が残っていることに気づきます。
月次報告書なら月1回の作業です。それでも1年に12回、10年なら120回、同じプロセスを繰り返します。そのプロセスに使うデータが自動収集できるなら、報告書そのものを自動生成できるはずです。
これらは「人間がAIを使う」限り避けられない問題です。解決策は「AIに使わせてもらう」ではなく、「AIが自律的にやる」仕組みを作ること——つまり報告書作成ワークフローの完全自動化です。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
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06 FULL AUTOMATION 【核心】Claude Code／Codexで報告書作成を"完全自動化"する 毎週・毎月の定型報告書をトリガー起動で自動生成する仕組みを作る
📚 用語解説
Claude Code／Codex：Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供するAIエージェント。チャット型AIと違い、「業務フロー全体を自律的に実行する」ことができる。報告書作成の文脈では、データ収集→整理→文章生成→送信まで、人間の介在なしに一連の作業を実行できる。日本語で設計・指示できるため、非エンジニアでも業務自動化ワークフローを構築できる。
📚 用語解説
データパイプライン：複数のデータソース（CRM・Excel・メール・フォーム）からデータを収集し、整形・変換して目的のフォーマットに出力するまでの一連の処理の流れ。報告書自動化においては「どこからデータを取るか・どうAIに渡すか」という接続部分の設計がパイプライン設計にあたる。
6-1. 報告書作成の「完全自動化」とはどういう状態か
完全自動化とは次の状態です。「毎週月曜日の8時に、先週の業務データ（CRMデータ・Excelファイル・メール）を自動で収集し、テンプレートに基づいて報告書を生成し、指定のSlackチャンネルに投稿し、上司にメールで添付送信する」——これを一度設計してしまえば、以降は人間が何もしなくても毎週実行される状態です。
（タイマートリガー）
（CRM・Excel・メール）
が報告書を生成
＋上司へメール送信
してOKを出すだけ
6-2. 自動化できる報告書の種類
| 報告書の種類 | 自動化の仕組み | 自動化で節約できる工数 |
|---|---|---|
| 週次業務報告 | 完了タスク・実績データを自動収集→テンプレートで生成→Slack投稿 | 毎週60分→確認10分（月3.5時間削減） |
| 月次売上レポート | CRM・売上データから自動集計→グラフ付きレポート生成→配信 | 毎月2〜3時間→確認20分（月2時間削減） |
| プロジェクト進捗報告 | タスク管理ツールの進捗を自動取得→報告書生成→関係者へ配信 | 毎週30分→確認5分（月1.7時間削減） |
| 顧客対応サマリー | 対応ログを自動集約→件数・傾向・特記事項をAI分析→報告書生成 | 毎週45分→確認10分（月2.5時間削減） |
6-3. ワークフロー設計の手順（AI鬼管理の実践例）
AI鬼管理では、クライアント企業の報告書自動化を次の5ステップで設計・実装しています。この設計手順を理解することで、「自社の報告書もこの形にできる」というイメージが掴めます。
何を含めるか・データ在り処
AI向けに対応明示
Claude Code/Codexで構築
過去データとの突合
定期自動実行
6-4. AI鬼管理（株式会社GENAI）での実践事例
AI鬼管理では、週次業務報告・月次売上レポート・顧客対応サマリーの自動化をクライアント企業で複数実装してきました。共通しているのは、「最初の設計に2〜3時間かけることで、その後の毎週の作業が確認5分に変わる」という経済効率です。月次で換算すると、5〜10時間の節約が永続的に発生します。
「でも自社のデータはバラバラで複雑だから自動化できないかも」と思われるかもしれません。弊社の経験では、「データが複雑」ではなく「データの在り処と取得方法が整理されていない」だけのことがほとんどです。整理してしまえば自動化できます。次章では、この整理段階でつまずく独学の壁を解説します。
AI鬼管理山崎
07 THE 3 WALLS ただし独学には「3つの壁」がある──AI鬼管理の伴走支援 Claude Code/Codexで報告書自動化に挑戦した会社の多くがどこで止まるか
Claude Code／Codexは強力なツールですが、「業務の自動化として成果を出す」には設計・検証・定着の型が必要です。独学でトライした会社の多くが、次の3つの壁で止まります。
壁1：「何を報告書に入れるか」の言語化ができない
報告書を人間が作るときは、無意識に「重要なこと」「先週と違うこと」「上司が気にしていること」を判断して書いています。これをClaude Code／Codexに指示するには、その暗黙の判断基準を明示的に言語化する必要があります。「重要なことを書いて」ではAIは動けません。「売上実績・前週比・特記事項（異常値があった場合のみ）」という形で、含めるべき情報と条件を具体的に定義する必要があります。
壁2：データの「取得経路」を整理できない
「CRMの今月数字を取ってきて」という指示は、CRMがどのAPIやエクスポート方法を提供しているかを理解していないと設計できません。独学では「データをどうやってAIに渡すか」という接続部分の設計でつまずきます。この「データパイプライン」の整理は、業務知識と技術知識の両方が必要な領域で、独学で一人でやり切るのが最も難しい部分です。
壁3：「自動化が止まったとき」の対処ができない
本番稼働後、必ず「先週のデータが入っていない」「フォーマットが崩れた」という問題が起きます。このとき「どのステップで何が起きたか」をデバッグする手順を知らないと、毎回手動に戻すことになります。自動化は「本番稼働後の保守運用」まで設計して初めて完成します。
| 独学で自動化 | AI鬼管理（伴走支援）で自動化 | |
|---|---|---|
| 言語化の支援 | 自力で「何を含めるか」を定義する（数十時間） | 業務棚卸しセッションで一緒に言語化。1〜2時間で完了 |
| データ接続の設計 | API・エクスポート・ファイル取得を自力で調査 | 典型的なデータソース（CRM・Excel・Slack等）の接続パターンを提供 |
| 本番後の保守 | 止まったら原因不明。毎回手動に戻る | 保守・デバッグの手順まで研修。自社で対処できる状態になる |
| 第2の報告書への展開 | 1種類で力尽きることが多い | 設計パターンを習得後、複数の報告書に横展開 |
「AI鬼管理」とは──3〜6ヶ月の伴走で報告書業務を"不要"にする
AI鬼管理（運営: 株式会社GENAI）は、Claude Code／Codexによる業務自動化を、貴社の実業務・実データを使って3〜6ヶ月間オンラインで伴走するトレーニングプログラムです。座学ではなく、受講者が自社の報告書フローを実際に設計・構築・稼働させることを目標にしています。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
08 COMPARISON & SUMMARY 手作業 vs AIアシスト vs 完全自動化 徹底比較・まとめ 自社の状況に合った「次のステップ」を選ぶ
| 手作業（テンプレートあり） | AIアシスト（ChatGPT等） | Claude Code/Codex完全自動化 | |
|---|---|---|---|
| 作成時間 | 30〜120分/回 | 10〜30分/回（AIに指示） | 確認5〜15分/回（生成は自動） |
| 品質の安定性 | 担当者依存（バラつき大） | 指示の仕方で変動 | 一定（テンプレート固定） |
| 担当者不在時 | 作成できない | AIの使い方を知っている人が必要 | 担当者不在でも自動実行 |
| 初期設定コスト | テンプレート作成のみ | プロンプト整備（数時間） | 設計・実装（数〜十数時間） |
| 報告書以外への展開 | できない | 同様の操作を繰り返せる | 設計パターンを他業務に転用可 |
報告書作成の「正解」は、今の状況と目標によって変わります。
最終的な目標は「報告書を作ることを考えなくていい状態」です。毎月同じ作業を繰り返していることに慣れてしまうと、改善のチャンスを見逃します。「今やっている定期的な報告書を数えてみる」「毎月何時間かけているか計算する」——まずそこから始めてみてください。
代表菅澤
貴社の定期報告書、どこまで自動化できるか診断します
「週報・月報・進捗報告を毎回作るのに時間がかかっている」「AIを試したが品質が不安定」「自動化したいが何から始めればいいかわからない」——そういったご相談を、AI鬼管理は無料の初回診断で受け付けています。
今作っている報告書の一覧と所要時間をお聞きし、「どこから・どの順番で・どこまで自動化できるか」をその場でご提案します。
AI鬼管理山崎
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
AI活用を自社で回せるようになりたい方へ
AI鬼管理
Claude Code・Cowork導入支援から業務設計・社内浸透まで実践ベースで伴走。「自社で回せる組織」を90日で作る経営者向けトレーニング。
よくある質問
Q. 報告書作成にAIを使うメリットは何ですか？
A. 主に3つのメリットがあります。①作成時間の短縮（30〜70%削減が一般的）、②品質の安定化（テンプレートとAIを組み合わせると担当者によるばらつきが減る）、③定型業務からの解放（完全自動化まで進めると、報告書作成という作業自体を考えなくてよくなる）です。特に毎週・毎月必ず作成する定期的な報告書に対してAIは最も効果を発揮します。
Q. 報告書作成AIツールはどれを選べばよいですか？
A. まず「何が目的か」で選びます。文章を速く生成したいだけなら無料のChatGPT（GPT-4o）かClaude（無料版）で十分です。WordやExcelと連携させたいならMicrosoft Copilot、Notionで業務管理しているならNotion AI、Google Workspaceを使っているならGeminiが最も自然な導入になります。定期的な報告書を完全自動化したいなら、Claude Code/Codexによるワークフロー設計が本命です。
Q. AIが生成した報告書の精度は信頼できますか？
A. AIが生成する文章の「事実情報」は必ず確認が必要です。AIは渡されたデータをもとに文章を作りますが、数値の計算ミスや、コンテキストの誤解による事実誤認が起こる場合があります。「AIが文章の構成・表現を担当し、人間が事実確認・数値チェックをする」という役割分担で使うのが現実的です。検証の型を持てば、確認作業は5〜10分で完了できます。
Q. 報告書作成の自動化に必要なプログラミング知識はありますか？
A. Claude Code/Codexを使った自動化であれば、プログラミング知識は不要です。ワークフローの設計は「どのデータをどのテンプレートのどこに入れるか」という業務知識の整理が主体で、AIへの指示は日本語で行います。ただし「データの取得経路（どうやってExcelやCRMからデータを引っ張るか）」の整理には、最初にサポートが必要なケースが多いです。AI鬼管理ではその部分から伴走します。
Q. 週報・月報を自動化した場合、どのくらいの工数削減になりますか？
A. AI鬼管理のクライアント企業の実績では、週次報告書（毎週60分→確認10分）、月次報告書（毎月2時間→確認20分）というケースが多いです。週報担当が3人いれば、週3時間の削減が毎週続き、年間で156時間（約3週間分の業務時間）の節約になります。一度設計した自動化は永続的に効果が続くため、初期の設計投資に対するリターンは非常に高くなります。
Q. AIで作った報告書と手書きの報告書、どちらが読み手に評価されますか？
A. テンプレートとAIを正しく使えば、手書きの報告書より品質が安定することがほとんどです。人間が手書きする場合、締め切り直前の疲労・担当者によるクオリティのばらつき・抜け漏れが発生しがちですが、AIを使うと構成が一定でフォーマットが崩れません。ただし「評価された判断」「現場にしかない情報」「次のアクションの意思決定」の部分は必ず人間が加えてください。AIは事実を整理する道具、判断は人間の仕事です。
Q. 報告書の自動化は独学でもできますか？
A. 技術的には可能ですが、「何を含めるかの言語化」「データの取得経路の設計」「本番後の保守運用」という3つの壁があり、独学で全部やり切るのは時間がかかります。シンプルな週報であれば独学でも実現できますが、複数のデータソースを統合する月次レポートや、担当者が変わっても動き続ける保守性を持たせるには、設計の型を学ぶ必要があります。AI鬼管理の無料相談で、自社の報告書フローの自動化可能性を診断することをお勧めします。
Q. ChatGPTなどのAIで作った報告書は情報漏洩のリスクがありますか？
A. ChatGPT等のクラウド型AIに社内の機密情報を入力する場合、利用規約を確認し、必要に応じてAPIプランやエンタープライズプランを使うことで学習への利用を制限できます。OpenAI・Anthropicともに、有料プランではユーザーが入力したデータをモデルの学習に使わないことを明示しています。高度な機密情報を扱う場合は、ローカル処理できる環境の構築や、社内情報を含む具体値を記号化して渡す（「○社の売上実績」→「A社:X億円」と置き換えて渡す）方法も有効です。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
