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贈る結婚祝い 【 】 ケンディ ケンディ型水柱 色絵ケンディ 珍品・希少!? 古美術 骨董品 江戸時代 旧家蔵出品 代理品・古美術品 色絵磁器
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60,000円 200,000円
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カテゴリ
  • アンティーク、コレクション
  • 工芸品
  • 陶芸
  • 日本の陶磁
  • 陶磁一般
  • 色絵磁器
状態
  • 傷や汚れあり

古美術 色絵ケンディ型水柱

□商品詳細
品名 色絵ケンディ型水柱

サイズ(約):横(最大幅)18㎝ ·高さ17㎝



材質:磁器
推定年代:江戸時代


色絵の技法により描かれた花のデザインが美しく、なかなかお目にかかれない「色絵ケンディ型水柱」です。

比較的流通している「染付ケンディ型水柱」とは異なり彩色豊かな色絵の技法が施された逸品となっております。

傷がございますが大変細やかにデザインが色絵の技法で施されており大変希少な逸品となっております。

このようなお品とは滅多にお目にかかれません。
傷がございますので特別価格での出品です。是非この機会にいかがでしょうか?
美しき逸品、お見逃しなく!!




【ケンディ型水柱】
ケンディ型水柱は中国で焼かれた東南アジア向けの飲水器です。
交易の中、東南アジア諸国やヨーロッパへ運ばれていきました。
ヨーロッパでは東洋趣味の流行からケンディの独特な形状が受けてオランダと交易を行っていた日本へも求められ東インド会社へと製造され輸出されることになりました。
このケンディ型水柱はそのような時代の中、日本で焼かれたものになります。



※大き目の傷と変色(画像8枚目)、内部に汚れ、経年劣化による絵柄の擦れ傷がございます。
全体的に小傷、汚れの付着がございます。
軽い洗浄はしておりますが、内部は漱いだだけとなっておりますので汚れている場合がございます。

素人目の確認のため経年劣化や見過ごしたにゅうやホツがある可能性がございます。
年代物で上記の理由がございますので気になる方のご入札はご遠慮ください。




【古美術品について】
旧家の蔵移転のため収まりきらなくなった古美術品を家主の方から委託されたものになります。

当方、古美術品は専門外のため委託主よりいただいた情報を商品詳細に記載させていただいております。

そのため詳しい情報につきましてはわかりかねますので画像にてご確認·ご判断ください。

古い製品のため梱包サイズを大きめに設定しております。
万全を期して梱包させていただくためご了承ください。
□支払詳細
·Yahoo!かんたん決済
·2018年3月のヤフオクシステム変更によりYahoo!かんたん決済のみとなっております。
※銀行振り込みは行っておりません。

·落札後2日以内にご入金をお願いいたします。
(※かんたん決済支払い期日までにご入金が確認できなかった場合は「落札者の都合」により取り消させていただきます。その場合、自動にて「非常に悪い」がつきます。ご理解の程よろしくお願いいたします。)
□発送詳細
ゆうパック(おてがる版)
·発送日は毎週水曜日となっております。
·水曜日の午前5時までのご入金で落札日の同週の水曜日発送となります。それ以降のご入金の場合は、次週の水曜日となります。
(例)〇月12日〈日曜日〉落札→〇月15日〈水曜日〉の午前5時までにご入金→〇月15日発送
〇月12日〈日曜日〉落札→〇月15日〈水曜日〉の午前5時を過ぎご入金→〇月22日(次週の水曜日)発送
※発送日は状況により変わる場合がございます。その場合はメッセージにてご連絡させていただきます。

·ご落札者様のご都合に発送日が合わない場合は、ご連絡ください。変更できる可能性がございます。(ご希望に添えない場合もございます。)
 · ※当お取引では「ゆうパック おてがる版」を使用しておりますので配達日指定はできません。ご了承ください。
(お届け日数につきましてはゴールデンウィーク等の大型連休·年末年始·大雨、地震などの発生等の場合に配送の遅延が生じる場合がございます。ご了承ください。)

·送料につきましては商品価格下の「送料」よりご確認ください。
(同梱の場合配送料金は変わる可能性がございます。

·※同梱につきましては必ず「まとめて取引」よりご依頼ください。「まとめて取引」のご依頼がない場合は同梱を承れません。(詳細は注意事項よりご確認ください。)
□注意事項
ご閲覧いただき誠にありがとうございます。お取引のトラブルを避け円滑なお取引を実施し、ご落札者様がお気持ちよくご落札できますよう、下記の注意事項をしっかりとお読みになりご理解いただきご入札くださるようお願い申し上げます。

(商品·商品画像、説明について)
·画像の茶筅·花台は付属いたしません。ご了承ください。
·盆栽などはご到着後できるだけ早く開封ください。
·画像にて判断できる方のみご入札ください。
·品種は断定できないので画像にて自己責任でご判断ください。
·石は植え替えや日常のお手入れに支障がでないよう完全に固定されておりませんので多少ぐらつく場合がございますが生育には一切問題ございません。(※石付きミニ盆栽のみ適用)
·葉の状態につきましては多少変化する場合がございます。
落葉樹などは秋にかけて紅葉·落葉等で葉が減る(無くなる)場合もございます。
·商品画像は照明の具合で現物と若干の相違が見られる場合がございます。

(お支払いについて)
·落札後2日以内にご入金をお願いいたします。
(※かんたん決済支払い期日までにご入金が確認できなかった場合は「落札者の都合」により取り消させていただきます。その場合、自動にて「非常に悪い」がつきます。)
·ヤフオクシステムの変更によりお支払い方法は「Yahoo!かんたん決済」のみとなっております。(※銀行振込は行っておりません。)

(発送·同梱について)
·発送日は毎週水曜日となっております。
·同梱をご依頼の場合は、下記のURLをご参考にご依頼ください。
https://www.yahoo-help.jp/app/answers/detail/p/353/a_id/109740/~/%E5%90%8C%E3%81%98%E5%87%BA%E5%93%81%E8%80%85%E3%81%8B%E3%82%89%E8%A4%87%E6%95%B0%E3%81%AE%E5%95%86%E5%93%81%E3%82%92%E8%90%BD%E6%9C%AD%E3%81%97%E3%81%9F%E5%A0%B4%E5%90%88%EF%BC%88%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81%E3%81%A6%E5%8F%96%E5%BC%95%EF%BC%89
(※同梱の場合、個数により梱包サイズ、配送料金は変わる可能性がございます。)
(※同梱の数が多く最大梱包サイズに収まらない場合は複数個口に分けての梱包になる可能性がございます)
(※なお、当取引ではゆうパックおてがる版を使用しておりますので複数ご落札後、単品で「住所連絡·取引開始」をされた場合、同梱への変更等は不可能となります。)

(ご質問について)
·終了時間間際のご質問の場合は詳しい回答ができない場合もございますのでお時間に余裕を持ちご質問ください。
·夜間~早朝にかけてはご対応致しかねますのでご了承ください。
·代理出品のものは詳しくはわかりませんのでご了承ください。

(ご入札について)
·トラブルへの対策として、評価が低い方は取り消させていただく場合がございます。
·発送詳細、支払い詳細、注意事項を必ずご一読いただきご入札ください。

(その他)
·商品到着後は受取確認ボタンを押してくださるようお願いいたします。
·最近悪質な落札者様が増えております。誠に申し訳ございませんが理不尽なクレーム·いたずら入札等(詳しくは下記の◇にて)はブラックリスト登録の対象となります。ご理解ください。(※ご入金の都合などの場合はご連絡ください。)
◇ ·質問からの無理なご依頼·落札商品のキャンセル依頼·ご理解不足による理不尽なクレーム·発送詳細、支払い詳細、注意事項をご一読いただかずご理解不足によるトラブル、クレーム·Yahoo!かんたん決済期限内にご入金がない場合(こちらからご連絡後、ご入金いただけた場合は例外)等です。

·ご落札者様と円滑なお取引を行えるよう心がけますので上記の事項をご理解いただいたうえ、ノークレーム·ノーリターンでご入札をお願いします。
□コメント
この度は当商品をご閲覧いただき誠にありがとうございます。
基本は植物や盆栽、園芸用品を中心に出品しますが、時折委託品としてあずかった様々な物も出品します。他にも多数出品しておりますのでご覧いただけると幸いです。
商品について分からないことがありましたらお気軽にご質問ください。分かる範囲で回答いたします。
出品物や植物関連情報についてTwitter「https://twitter.com/zf2gS2CATtfAoz5」にてご紹介致しますのでフォローいただけると幸いです。相互フォローに努めますのでよろしくお願いいたします。
paypayフリマやメルカリでも出品させていただいておりますのでぜひご機会がございましたらご覧ください。アプリ内商品検索より「盆栽販売の大正浪漫」で検索!
丁寧な対応·発送を心がけますので、ぜひご入札をお願い申し上げます。

+ + + この商品説明はで作成しました  + + +
No.202.005.005



(2020年 3月7日 20時 11分 追加)
誠に申し訳ございませんがサイズ表記に誤りがございました。
正しくは

(約)横17cm·縦18cm

です。

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最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング() ” 。

ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、について知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。

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引用:Gucci - ノリゾウ様専用FOXEY - omame様ご専用になります

今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、とは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報に加え、ビジネスに実際どう導入されているのかなど事例を含めながら解説していきます!


とは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習のことです。

DNNとは、ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもので、昨今注目を浴びています。

—MITが発刊している『STYLE CROCO 長財布 マットクロコダイル革 ラウンドファスナー 白色』には、以下のように記載されています。


dy2437-d◆◇赤絵千筋文 手描き珍味入 2段 10客(B)◇◆食器

が羨望を受けるきっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でを用いたシステムで圧勝したことです。

皆さんの記憶に新しいのは、に人工知能の囲碁プログラム「AlphaGo (*2)」が、世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士に勝利したことでしょうか。

それまでも、「人工知能」というのは、過去2回ブームがあり、2013年以降は第3次AIブームと言われていますが、この3度目のブームを引き起こしたのは間違いなくといっても過言ではありません。

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の何がそんなに画期的で凄い技術なのかを次に見ていきましょう。

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今までの話で、人工知能と機械学習、と3つのキーワードが出てきて、すでに混同している方も多いとは思いますが、そこまで難しく考えることはありません。

3つのキーワードの関係は、大まかにいうと「人工知能>機械学習>」という構造になっています。

どれも違う技術ということではなく、図解すると以下のようなベン図になります。

良くある誤解ですが、G-SHOCK - sony2004様専用☆ G-SHOCK MT-G 5544 MTG-B1000という位置付けです。

大まかな構造がわかったところで、1つ1つのワードについて深掘りしていきましょう。

①人工知能(AI)

“AI“、最近よく聞くワードになりつつあると思いますが、巷では何にでもAIと使われがちで、学者の中でも定義は人それぞれで統一的見解はありません。

今回は「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書からの抜粋)という立場を取りたいと思います。

AIは、大まかに2つに分類することができます。

■弱いAI:人間の知能の一部を代替する、一見知的な限られた問題解決を行えるもの

∟特化型AI:特定の決まった作業を遂行するためのもの(囲碁AIなど)

∟汎用型AI:特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているもの

■強いAISONY PlayStation4 Pro 本体 CUH-7200CB01

ニュースなどでよく見かけるのは、弱いAIで中でも特化型AIです。

現実的にはまだ汎用型AIは難しいと言われています。

(追記 6/18:強いAIは、汎用人工知能(AGI)とも呼ばれます。弱いAIの汎用型AIとどう違うのかというところですが、その差は人工知能自体に意識があるか、ないかというところにあると思っており、強いAI≒ドラえもん のようなイメージを持っていただけると分かりやすいのではないかと思います。)

②機械学習(ML)

機械学習とは、機械学習のパイオニアの1人であるアーサー・サミュエルによると、

” The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

と定義されており、日本語に訳すと「人が明示的に挙動を指示することなしにコンピューターに学習能力を与えること」 ということになります。

具体的に機械学習にも以下のような学習の仕方に種類があります。

■教師あり学習:正解(正しい出力)付きのデータを機械に学習させる方法

∟回帰:データを入力すると、出力として数値を返す方法(予測)

 用途:株価予測など

∟分類:データを入力すると、出力としてデータの属性や種類を返す方法(ラベリング)
用途:メールのスパム検知など

■教師なし学習鷲見太郎 イーグルヘッドビーズセット

∟クラスタリング:データを入力するとそのデータのグルーピング結果を返す方法

■強化学習:自ら試行錯誤して最適な行動を見つける学習で、直近の目標を達成し、報酬を与えることで上達していく方法。

③ (DL)

冒頭に記載したように「十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習」ということで、人工知能の中の1つの要素技術です。

といってもアルゴリズムに種類があり、それぞれ得意分野が違うのでビジネスにを導入する際、どのアルゴリズムを使うのが適切なのか検討する必要があります。

今回は、大まかに3つ紹介しますが、もっと知りたい方はboistore様専用 にマッピングされているものが記載されているのでご覧になってみてください。

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■DNN(Deep Neural Network,ディープニューラルネットワーク)

ニューラルネットワーク(NN)というパターン認識をするように設計された、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化したもの。

■CNN(Convolutional Neural Network,畳み込みニューラルネットワーク)

局所的な情報の抽象化及び位置普遍性をもたせた順伝播型ニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。DNNを2次元データに対応させたもので、画像に対して高いパターン認識能力を示します。

主な用途:画像認識

■RNN(Recurrent Neural Network,再帰型ニューラルネットワーク)

音声、動画データのような可変長のデータを扱えるようにするために中間層に再帰的な構造をもたせた双方向に信号が伝播するニューラルネットワークを利用したアルゴリズム。

DNNを横に繋いで時間変化する、連続的なデータに対応させたものですが、あまり長時間のデータには向きません。

また最近では、Google Translateなど自然言語処理にも使われています。

主な用途:音声認識、動画認識、自然言語処理

そもそもビジネスに導入したい際には、のアルゴリズム等を検討する前に、それが機械学習の方が適切なのか、DeepLearningの方が適切なのかでも変わってきます。


上図のように、 は中間層を多層にすることで情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になります。

深層学習と言われるくらいなので、ここまでは想像がつくと思いますが、具体的にどういった過程を踏むのか例に出して説明します。

このSotaくんのように「目の前においてある果物が何なのか」を認識させるようにするにはどうすればいいのかを例に説明します。

竹風 能舞図 桐共箱付 布袋屋掛軸HC-760

下図のように、大まかに学習処理のフェーズ、推論処理のフェーズに分かれます。

実際にビジネスに導入する際、学習済みのモデルを使用する場合には推論の処理のみなので大規模な計算資源は必要ないです。

しかし、もし学習モデルの作成から行う場合には大量のデータだけではなく、膨大な量のデータを処理するための時間や電力、GPUのように大量のデータを処理できるサーバーが必要となります。

サントリー - 響 ジャパニーズハーモニー

逆にいうと、には、テストデータが少ないと性能が出ない、識別結果のチューニングが難しいという弱点があります。

で、大量のデータさえあれば、従来の機械学習などではできなかった複雑な扱いづらいデータも処理を行うことが可能になったという点が大きな変化と言えます。


では、具体的にで今何ができるのかを見ていきたいと思います。

まず入力するデータの種類別に、以下のように分類できます。

①画像認識

画像動画を入力とし文字や顔などの特徴を認識・検出する技術です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となる特徴を特定し認識します。

(例: Facebookのタグ付け(顔認証)、自動運転、感情分析など

②音声認識

音声を認識させる技術です。人間の声を認識してテキストに出力したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりできます。

(例:iPhoneの「Siri」のような音声入力など

③自然言語処理

人間が日常的に使う自然言語(書き言葉・話し言葉)をコンピューターに処理・理解させる技術です。

(例:銀行のコールセンターでの問い合わせ対応、文書要約、機械翻訳など

④異常検知

産業機器などに取り付けられたセンサーなどの時系列データから異常の兆候を感知する技術です。

(例:工場内の監視(故障や異常動作の検知)など


■製造

Rist(Deep Inspection):画像の中で特定のパターンに一致する箇所を認識させ、工場などにおける不純物の検知などを行うことができる。

URL : U08076 東京芸大 高橋誠 色絵 蓮に翡翠 八角 陶額 /3Fhttps://www.deep-inspection.com/

■流通

ViSENZE:ECサイトなど電子商取引のプラットフォーム上でファッションアイテムなどを画像で検索ができる。

URL : https://www.visenze.com/

■医療

Atomwise:既存の薬の分子構造などから新しい薬をディープラーニングによって発見し、新薬発見のプロセス短縮を目指している。

URL : イギリス発送 ハイクオリティ 透明度の高いカコクセナイト ブレスレット 黄金の天使の羽 クリスマスギフト 年末年始60年代 HANOVER IMPERIAL ウイングチップ 中古 ビンテージ 革靴 サイズ 9 1/2 A/AAA

Enlitic:レントゲン写真やCTスキャン、超音波検査、MRIなどの画像からがんなどの悪性腫瘍を検出する。

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■セキュリティ

Deep Instinct:ディープラーニングアンチウイルスパッケージというディープラーニングを用いて自動で危険なコードを認識するソリューション。

URL : ◆コレクション/湖東焼 赤絵煎茶碗 5客(USED)◆

■金融

goro's - WINGROCK ウイングロック メタル P-72Aを活用した金融トレーディングプラットフォーム。トレーディングを行う人が自分の投資タイミングの判断をチャート上からAIに学習させ、同様の投資タイミングが発生したときにお知らせするトレーディング意思決定支援機能をメイン機能としている。

URL : https://www.alpaca.ai/

他にも、大量の顔写真の表情から感情を分析することができたり(人気★ HERNOヘルノ フード付きサテンAライン ダウンジャケット)、「LINE」のスタンプのレコメンド、ニュースアプリ「グノシー」の年齢推定、音楽ストリーミングサービスの「Spotify」の類似した曲のレコメンドなど身近に使っているアプリにもは活用されています。

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の期待されているところは、今まで機械学習などでは処理ができなかった複雑なデータを扱うことが可能になり、人間が行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができるようになることです。

それだけでなく、技術自体がコモディティ化し、皆がを使えるようになり、データの活用の仕方次第であらゆる領域で新しい体験などが生み出され社会の仕組み自体をも変える技術になるだろうという部分にあると思っています。

実際富士キメラ総研の調査結果によると人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になり、2015年度の14倍になると言われています。

参考:Karen Millen*シャツミディワンピース*スタリオン織り/MONOU08077 東京芸大 高橋誠 色絵 烏瓜に雀 陶額 /3F

今後もより幅広いあらゆる領域で、が活用されていくでしょう。

現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、が普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していくと弊社は考えております。


今まで読んでいただいた中で少しでもDeep Learingについて深まりましたでしょうか。

今後も弊社は様々なパートナー様と一緒に、あらゆる領域において取り組むことでの普及を盛り上げていきたいと思っております。

また、この記事を読んで、を自社のサービスや製品に導入してみたいと感じても、知見やリソースが足りないなど、様々な障壁があってなかなか実現が難しいと思っている方も多いと思います。

手軽に短期間でを導入したい方向けに「ディープラーニング導入検討サービス」を提供しております。画像データをご用意いただければ、弊社のエンジニアが技術検証を代行させていただきます。
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その他、ご要望・ご質問等ございましたら bussiness@leapmind.io までお問い合わせください。


<注釈>

*1人工知能の競技会( ILSVRC )

120万枚の画像から1000クラスのカテゴリ識別を行い、精度を競うコンペティション。

*2 AlphaGo

米Google DeepMind社が開発した、ディープラーニングを応用した人工知能。最近、人類最強の棋士・柯潔に勝利し、囲碁対局から引退。


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