Warp Terminalレビュー：料金・安全性・エージェント連携で見極める乗り換えの価値

エージェントによる変更のレビューや、コマンドラインでの作業手順の共有に繰り返し手間がかかるなら、Warpには今のターミナルを置き換える価値があります。このWarp Terminalレビューでは、判断を3つに分けます。ターミナルを導入するか、Warp独自のコーディングエージェントを使うか、チームのワークフローをクラウドに移すかです。まずは、信頼している既存のエージェントをWarp内で使ってみてください。エージェント自体の乗り換えは、Warpのエージェントが実際の仕事でその価値を示してからで十分です。

2026年10月31日時点のWarp公式製品サイト、料金ページ、ドキュメントと照合しています。本記事は公開ドキュメントに基づくレビューとワークフロー分析であり、ログインした状態での製品テストは実施していません。ターミナルの使い勝手、エージェント作業の調整、チームの知識の再利用、データ管理、課金の適用範囲を評価しています。

現在のWarpで何ができるのか

WarpはmacOS、Linux、Windows向けのターミナルアプリです。コマンド出力の構造化、コードの編集とレビュー、内蔵コーディングエージェント、外部コーディングエージェントとの連携に加え、Warp Driveを通じたコマンドライン作業のドキュメント共有に対応しています。独自のエージェントは、別途提供されるWarp Agent CLIを使って他のターミナルで実行することも、クラウドで動かすこともできます。また、同社は現在、ソフトウェア開発・提供に関わる作業全体でクラウドエージェントを連携させるWarp Factoriesも展開しています。ただし、これを採用するかどうかは、ターミナルをインストールする判断とは別です。実務上は、入力先となるアプリ、コードを変更するエージェント、共有する作業を保存・実行するホステッドサービスを分けて考える必要があります。Warpはそのすべてを提供していますが、一括で導入する必要はありません。この違いは、Warpの製品サイトとエージェントの概要で確認できます。

Warpへの乗り換えが向く人、今の環境を続けるべき人

シェルコマンド、エージェントとの会話、差分、繰り返し使う運用手順を日々行き来する開発者にとって、Warpは有力な候補です。強みは、それぞれの作業をつなげられる点にあります。すでに採用できるパッチを生成しているコーディングエージェントが、周囲のウィンドウを変えたからといって不要になるわけではありません。

以下の構成では、ターミナル内の整理、コーディング、ドキュメント共有をそれぞれ異なる場所で担います。比較しているのはこの役割分担であり、コーディングの品質や速度を測定したものではありません。

上記のエージェント機能は、AnthropicとOpenAIのドキュメントに記載されています。iTerm2もターミナル機能を公開しています。Warp側の連携機能はサードパーティーエージェントガイドで説明されています。

まずターミナルだけを変えてみるのがよいケースは、どのエージェントが待機中なのか、変更がどのブランチにあるのか、どのコマンドがエラーを出したのかを頻繁に見失う場合です。同じエージェントを使い続けながらWarpを試せば、変わるのは作業環境なので、効果を比較しやすくなります。

Warp独自のエージェントは別途検討してください。 ターミナルとの連携、モデルの選択肢、ローカルからクラウドへつながるワークフローに魅力を感じるなら、試す価値があります。ただし、機能一覧だけを見てClaude CodeやCodexを手放すべきではありません。乗り換えを判断するには、自分たちのリポジトリでの結果が必要です。採用できた変更、取りこぼした要件、パッチの修正に費やした時間、最終的な利用料金を確認してください。

チームへの展開を見送るべきケースは、既存のターミナル、スクリプト、エージェントで仕事が足りている場合や、使いたいクラウド機能を組織がまだ承認していない場合です。個人でのターミナル試用が有益でも、共有セッションの保存が本番環境のインシデント対応に適しているとは限りません。

WarpとiTerm2はどう選ぶ？

エージェントを操作し、実行可能な手順書を維持する共通の場所が足りないなら、Warpの導入理由は明確です。一方、iTerm2にもシェルと連動したナビゲーションやプロファイル切り替えなど、ターミナルを整理する機能が充実しています。それらと既存のスクリプトで課題を解決できている場合、新しいインターフェースを導入しても、ボトルネックは減らず、移行作業だけが増える可能性があります。

たとえば、決められたデプロイコマンドを実行してログを確認する仕事が中心のエンジニアは、複数のエージェントが並行して加えた変更をレビューするエンジニアほどの効果を得られないかもしれません。判断を分けるのは仕事の内容であり、アプリの見た目の新しさではありません。

Warpの代わりになるターミナルは？

OSになじむネイティブな操作感とGPUアクセラレーションを備えたターミナルを使い、コーディングエージェントは独立して選びたいなら、Ghosttyが候補になります。ドキュメントにはmacOS向けバイナリとLinuxでのインストール方法が記載されています。共有ワークフローサービスを導入せずにターミナル環境を改善したい開発者には、比較する価値があります。Ghosttyのドキュメント。

問題がコーディングエージェント自体にあるなら、まずはClaude Codeの代替ツール比較を参照してください。ターミナルとエージェントを同時に変えると、どちらが改善につながったのかを見極めにくくなります。

日々の作業に効く4つの機能と使い方

コマンドブロックでエラー出力を再利用しやすくする

Warpはコマンドとその出力をBlockという単位にまとめます。Blockごとに移動、コピー、検索、フィルタリング、ブックマークが可能です。成功したコマンド、失敗したビルド、無関係な診断出力が同じターミナルセッションに混在するときに、この構造が役立ちます。Warp Blocksのドキュメント。

ローカルビルドの失敗を調べる場面を考えてみてください。従来のスクロールバックから情報を引き継ぐ場合は、テキストの範囲を選び、コマンド自体が含まれているかを確かめ、関係のない出力を取り除く作業が生じがちです。Warpのブロックには区切りがあるため、コマンドとその実行結果をまとまった単位として扱えます。

試すなら、普段どおりにビルドを実行して失敗箇所を探し、そのブロックを通常作成するIssueへコピーして、該当コマンドを再実行してみてください。判断すべきなのは、状況を示す情報を集め直す手間が減るかどうかです。これは評価用の手順案であり、Warpによってビルドが速くなるという主張ではありません。

効果が特にはっきりするのは、他の人にも経緯を理解してもらう必要があるトラブルシューティングやオンボーディングです。短いコマンドを実行して短い結果を読む使い方が中心なら、日々の作業はあまり変わらないかもしれません。

また、ブロックにまとまったからといって、そのまま共有に適した出力になるわけではありません。きれいに区切られたエラーログにも、認証情報や顧客情報が含まれている可能性があります。ブロックをローカルでコピーすることと、セッションを共有公開することは、影響の異なる別の操作です。

外部コーディングエージェントを共通の画面でレビューする

WarpはClaude CodeとCodexを実行する環境として使えます。その周囲に、リッチなプロンプト入力、通知、レビューコメント、コードコンテキストの添付、リポジトリのメタデータを表示する縦型タブが加わります。Warpの現在の機能対応表では、両エージェントについてこれらの機能への対応が明記されています。サードパーティーCLIエージェントのサポート。

具体例として、サービスの変更を実装とテストのタスクに分ける場面があります。独立した作業をそれぞれ別のGit worktree、つまり同じリポジトリの別チェックアウトに配置し、各環境で選んだエージェントを実行します。タブのメタデータでブランチを見分け、差分を確認し、該当するエージェントへ的を絞ったレビューコメントを返します。

エージェントのセッションとレビュー作業を周囲のインターフェースが把握している点が、単なるターミナルウィンドウとの違いです。ただし、それだけで競合する編集を安全に扱えるわけではありません。作業を統合できるかどうかは、引き続きブランチの担当範囲、作業ディレクトリの分離、人によるレビューにかかっています。

押さえておきたい制約があります。 ローカルのClaude CodeやCodexのセッションは、WarpのConversation PanelやAgent Management Panelには表示されません。これらのパネルが扱うのは、Warp Agentの会話と、Warpが管理するクラウド上の作業です。外部CLIのセッションはターミナルペインに残り、状態はツールベルトや縦型タブに表示されます。幅広いエージェントに対応していても、実行中のすべてのエージェントの会話が同じ一覧に並ぶわけではありません。

既存のCLIセッションをチーム全員分まとめて見る中央ダッシュボードを想定しているリーダーには、この違いが重要です。Warpは各セッションの周辺操作を改善しますが、ドキュメントで示されているローカル連携の範囲は、そのようなダッシュボードの想定より限定的です。

Codexを使い続けるなら、Codex側の権限設定やリポジトリの運用規約も維持してください。その設定については、Codex CLIのセットアップとチーム設定ガイドで解説しています。ターミナルを移行するからといって、機能しているエージェントの管理設定を捨てる必要はありません。

Warp Agentにターミナルを使う一連の作業を任せる

コマンド、ファイル、対話型ツールをまたぐ作業では、Warp Agentを評価する価値があります。ターミナルでコマンドを実行し、出力を読み、次の操作を選びます。ドキュメントでは、対話型プログラム、コードベースのコンテキスト、ルール、スキル、権限制御についても説明されています。Warp Agentのドキュメント。

依存関係を変更した後、ローカルサービスが起動しなくなったとします。適切な依頼は、「失敗の原因を調べ、関係する設定と依存関係の変更を特定し、最小限の修正を提案して、プロジェクトの既存の検証を実行する」というものです。求める成果は、エラーのもっともらしい説明だけではありません。修正の根拠が明確で、サービスが正しく動くことを示す検証結果を伴ったパッチです。

作業を始める前に、**設定の「Code」→「Indexing and projects」**で、どのリポジトリがインデックス対象になっているかを確認してください。WarpのCodebase Contextは、インデックス済みの他のリポジトリも参照でき、各Git worktreeは個別にインデックス化されます。フロントエンドとAPIを別々のリポジトリで管理している場合は、両方を明示するとエージェントに作業範囲が伝わりやすくなります。Codebase Contextのドキュメント。

Claude CodeもCodexも、すでにファイルの調査、コードの変更、コマンド実行に対応しています。Warpの差別化要因は、独自のエージェント、ターミナルのインターフェース、レビューツール、共有コンテキストがどうつながるかです。エージェントが操作と結果確認を繰り返す仕組み自体は、Warpだけのものではありません。

環境への影響を抑えて試す方法もあります。既存のターミナル内でWarp Agent CLIを使う方法です。 Warpのドキュメントによると、アプリ、CLI、クラウドで同じ独自エージェントが動き、ルール、スキル、コンテキストも共有できます。ターミナルを既定のアプリにするか決める前に、エージェントの動作を評価できます。

WarpはChatGPTのサブスクリプションを接続し、対象モデルを利用することにも対応しています。これで変わるのは推論へのアクセス方法であり、Warp AgentがCodex CLIになるわけではありません。エージェントのソフトウェアと、モデルを利用するアカウントは、構成上別の要素です。WarpのChatGPT連携に関する発表。

Warp Driveで繰り返し使うコマンドを共有手順にする

便利なコマンドがチャット、個人のシェルエイリアス、古いオンボーディング資料に散らばっているチームには、Warp Driveが特に魅力的です。名前付きの入力項目を持つ保存済みコマンドであるWorkflowsと、実行可能な手順の横に説明を置けるNotebooksを組み合わせます。WorkflowsはYAML、NotebooksはMarkdownでエクスポートできます。Warp Drive。

データベース、アプリケーションプロセス、別のテストランナーから成るサービスに、新しいメンバーが参加する場面を考えてください。保存済みのコマンドだけでは足りません。想定する環境、各手順を実行する理由、セットアップの成功をどう判断するかも必要です。

DriveのNotebookにその説明をまとめ、埋め込んだWorkflowsで状況によって変わる入力を指定できます。価値があるのは、コマンドが短くなることではありません。次の担当者が、作成者に手順を思い出して説明してもらわなくても、運用の流れを理解して再現できることです。

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   使い慣れた手順を選ぶ

   チームがコマンドを理解している、読み取り専用の診断やローカル環境のセットアップから始めます。正式な管理元と責任者を明確にしておきます。

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   変更が必要な入力を明示する

   既存のコマンドを、意味の分かる引数を持つWorkflowにします。周囲のNotebookには想定環境と出力を記載します。説明のない破壊的なコマンドを、手軽に押せるボタンにしてはいけません。

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   他の人が手順を再現できるか確認する

   作成者の口頭説明なしで、別の開発者に手順を実行してもらいます。分かりにくかった箇所を記録し、必要に応じて、通常の運用ドキュメントと一緒にエクスポートしたコピーも保管します。

この試行で測るのは、具体的な引き継ぎの問題をWarpが解消できるかどうかです。

制約も明確です。Warp Driveはオフラインでは読み取り専用になります。これらのオブジェクトの作成、変更、同期にはインターネット接続が必要です。重要な復旧手順は、復旧しようとしているサービスに依存せず参照できる経路も確保してください。

Warpの料金：導入判断に必要な費用の見方

WarpのBuildプランは、有料のエージェント機能とワークフロー共有を使いたい個人に向いています。チームで必要なのが単なるAI利用量の追加ではなく、データ管理の一元化やシングルサインオン（SSO）であれば、Businessが検討対象になります。

Warp Terminalは無料で使える？

はい、ターミナルにはFreeプランがあります。月払いの料金は、Freeが$0、Buildが$20、Maxが$200、Businessがユーザーあたり$50、Enterpriseは個別見積もりです。Buildには毎月$20分のエージェント利用枠が含まれます。Businessには席あたり$20分が含まれ、最大25席に対応します。Freeの共同作業機能には制限があり、共有できるのはWorkflowsが10個、Notebooksが3個です。BuildではDriveのオブジェクト数の上限がなくなります。Freeには現在、定期的に付与されるエージェント利用枠の記載はありませんが、利用枠を購入したり、条件を満たす外部の推論サービスを持ち込んだりできます。これらの数値は2026年10月31日にWarpの料金ページで確認しました。プラン全体の比較はWarpの料金解説を参照してください。

購入前には、次の点を押さえてください。WarpのMaxのプランカードと料金FAQは、付属する利用枠について比較表と記載が一致していません。購入前に確認が必要です。また、下位プランでセルフサービス方式の推論持ち込みを利用できるのは、個人と従業員数が10人以下の組織に限られます。これは組織の規模に関する条件であり、大企業が少人数の試験導入を個人向けの条件で購入してよいという意味ではありません。どちらも料金ページに記載されています。

CLIを直接実行する場合と、管理対象のエージェントを実行する場合では費用が異なります。 Warpのドル建てプラットフォーム料金は、課金対象のエージェント稼働に対して毎時$3です。クラウドでの実行と、顧客が用意した推論を使うBusinessのローカル実行に適用されます。Enterpriseは契約に従います。したがって、仮に課金対象の稼働時間が10時間なら、プラットフォーム利用額は$30となり、対象の残高から差し引かれます。別途請求される推論やホステッド環境の計算リソースの費用は、この金額に含まれません。Warpの管理対象となる実行の外でclaudeやcodexを直接動かす場合、このプラットフォーム料金は発生しません。プラットフォーム利用量のドキュメント。

これは課金対象のエージェント稼働時間に対する費用であり、採用できた修正あたりの費用ではありません。後者を知るには、自分たちのタスク結果が必要です。また、セッションの経過時間をそのまま課金時間とみなすこともできません。Warpでは、独自エージェントと管理対象の外部エージェントで定義が異なります。

チーム展開の前に確認したい制約

Warp Terminalの安全性はどう判断する？

機密性の高い作業に使える環境としてチームがWarpを承認する前に、機能ごとのデータの扱いを確認する必要があります。モデル提供元のデータ保持、Warp自身の収集設定、共同作業のために意図的に保存するコンテンツは、それぞれ別の問題です。クライアントのオープンソース化やコンプライアンスに関する証明だけで、すべてに答えが出るわけではありません。

モデル提供元によるデータの扱い。 Warpによると、Warpが推論を提供する場合、対応するプロバイダーにはZero Data Retention契約が適用されます。自分のキー、サブスクリプション、エンドポイントを持ち込む場合は、そのプロバイダーのアカウントと利用条件に従います。こうした契約は、共有したランブックやセッションまで消去されることを約束するものではありません。Warpの料金とデータに関するFAQ。

Warp自身によるデータ収集。 プライバシーのドキュメントでは、Help improve Warpを無効にしない場合、概要レベルの分析データに加え、AIとのやり取りやAI機能に使われるコンソール入力が収集対象に含まれる可能性があるとしています。Send crash reportsは別の設定です。どちらも**設定の「Privacy」**にあります。現在の料金FAQによると、個人のZDRを有効にするためにHelp improve Warpを無効化することは、どのユーザーでも可能です。BusinessとEnterpriseでは、管理者が組織全体にこの設定を適用できます。Warpのプライバシー設定。

共同作業で保存されるデータ。 Warpによると、Driveと共有機能のデータは米国のGoogle Cloud Platformに保存され、転送時と保存時に暗号化されます。また、SOC 2 Type IIの保証報告についても公表しています。これらは保存と管理に関するベンダーの説明であり、本レビューのために独立したセキュリティ監査を実施したものではありません。Warpのセキュリティページ。

公開されているプライバシー通知では、適用される管理設定に従い、Warp独自のAI機能を支えるモデルの改善や学習にデータを利用できるとしています。また、顧客とのデータ処理契約の対象となる顧客の個人情報には、その契約が適用されるとも説明しています。そのためチームは、「Warpはどのようなデータも学習に使わない」と無条件に伝えるのではなく、承認したアカウント設定と契約条件を記録しておくべきです。Warpのプライバシー通知。

Secret Redactionは共有セッションには適用されない

WarpのSecret Redactionは設定可能な機密情報のマスキング機能ですが、初期状態では無効です。有効にすると、テキストの照合ルールである正規表現パターンを使って機密性の高い内容の検出を試み、Warpやモデル提供元へ送る前に、一致した部分をマスクします。設定したルールに一致しない秘密情報は、検出できない可能性があります。Secret Redactionのドキュメント。

さらに重要なのは、同じドキュメントにSecret RedactionはSession Sharingには適用されないと明記されている点です。ターミナルの共有は、画面共有と同じように扱ってください。AIリクエスト向けのマスキングを有効にしても、セッションの閲覧者に本番環境の認証情報を表示してよくなるわけではありません。

インシデント対応チームが取るべき行動は明確です。余計な情報のない新しいセッションで始め、どの時点から共有するかを意識して選び、認証情報を出力しないようにします。共同作業者にコマンド実行権限を渡すのは、必要な場合だけにしてください。機密性の高い環境では、この制約がリアルタイム共同作業の便利さを上回る判断材料になり得ます。

共有を止めても、保存データを早期削除できるわけではない

Warpの共有セッションのドキュメントによると、データの保存期間は共有を作成してから約1週間です。共有を停止すればライブアクセスは終了しますが、期限前に個別の共有セッションのデータを削除する専用の操作はありません。閲覧者にはログインが必要で、アクセス範囲は招待した相手、チーム、リンクを持つ全員のいずれかに設定できます。共有セッションの保持期間とアクセス設定。

インシデント後に必要なデータだけを即座に削除したいチームにとっては、無視できない制約です。誰かが機密情報を出力してから気づくのではなく、共有前にこの保持の仕組みを許容できるか判断してください。

幅広いエージェント対応にも、連携範囲の限界がある

Warpの外部エージェント連携では、ローカルのClaude CodeやCodexの会話が、独自の会話パネルやエージェント管理パネルに入るわけではありません。また、Warp独自のエージェント権限が、別途起動したCLIにも自動適用されることを示すものでもありません。外部エージェントの管理設定と、ターミナルの共有設定は、別の層として評価してください。連携の対象範囲。

運用上のリスクは、管理が一元化されたと思い込むことです。統一されたインターフェースを見たリーダーが、ポリシーと活動のすべてを管理できるコンソールだと受け取る可能性があります。必要な管理機能を明確にし、それをどの製品が提供するのか確認してください。

シェルの互換性とオフラインでの使い勝手も確認する

Warpのセットアップドキュメントでは、アカウント作成は任意とされ、対応シェルとしてBash、Fish、Zsh、PowerShellが挙げられています。Nushellなど非対応のログインシェルを使っている場合は、Zshにフォールバックすると説明されています。また、既知の問題のページには、FZFやOh-My-Tmuxを含むシェルプラグインやツールとの非互換性が掲載されています。これは実際の設定で動作を確かめる理由にはなりますが、それらのツールがどの使い方でも動かないという証拠ではありません。インストールとシェル設定と既知の問題。

補完、プロンプト、リモートセッションを大幅にカスタマイズしている開発者は、移行によって慣れた動作を失う可能性があります。評価中は以前のターミナルも使える状態にしておいてください。すでに生産性を支えているショートカットやスクリプトが壊れるなら、既定のインターフェースがすっきりしていても利点とはいえません。

また、ターミナルは初回にオンラインで起動した後であればオフラインでも動作しますが、クラウドAIやリアルタイムの共同作業は利用できません。Driveはオフラインでは読み取り専用です。オフィスの最良の回線環境ではなく、普段の仕事で耐えなければならない最も弱い接続環境を基準に選んでください。

Warp Terminalレビューの結論：乗り換えを決める基準

レビュー画面や共有ランブックによって、これまで手作業で行っていた仕事が繰り返し減るなら、Warpにはターミナルを置き換える価値があります。その効果が見えなければ、今のターミナルを使い続けてください。コーディングエージェントについても、別途比較して、乗り換えによって採用できる成果が改善すると分かるまでは、既存のものを維持するのがよいでしょう。

Warpでは、この切り分けが特に役立ちます。アプリ内で外部CLIエージェントを使える一方、独自のエージェントはアプリの外でも実行できます。片方の採用を決めなくても、もう片方を評価できます。

来週試すなら、予定している構成での利用を組織が認めているリポジトリを使ってください。まずプライバシー設定を確認し、同じエージェントを使ったまま、普段のデバッグ作業をWarpで繰り返します。出力の発見、プロンプトの作成、差分のレビュー、修正指示の返送にかかる手間を比較してください。課題がチームのドキュメントにあるなら、既存のランブックを1つ追加し、別の開発者に手順をたどってもらいます。

結果は、チームで判断に使える形で記録します。変更を採用できたか、手動修正は何だったか、見落とされた指示はあったか、操作上の不便は何か、課金対象の利用量はどの程度だったかです。後からWarp Agentと既存エージェントを比較するなら、同じタスクと受け入れ基準を使ってください。インターフェースの改善とコーディング成果の改善は別の結果です。どちらも導入理由になり得ますが、片方が優れていても、もう片方まで優れている証明にはなりません。

推奨する選び方は次のとおりです。 エージェントとターミナル操作を並行して扱う開発者には、作業全体を支える環境としてWarpを候補に入れることを勧めます。オンボーディングや運用の引き継ぎを繰り返すチームは、データ保持のルールと併せてWarp Driveを評価してください。軽量なターミナルと十分に使えるCLIエージェントに満足している開発者は、具体的な作業で利点がはっきりするまで、今の環境を続けてよいでしょう。

よくある質問

Warp TerminalとClaude Codeは何が違いますか？

Warpは独自のエージェントを備えたターミナル兼ワークフロー環境です。Anthropic Claude Codeはターミナルで実行できるコーディングエージェントです。Warp内でClaude Codeを動かし、その周囲でWarpの入力、通知、レビュー機能を使えます。ターミナルは仕事の進め方との相性で、エージェントは自分たちのコードに対する成果で選んでください。

Warp TerminalとGhosttyはどちらを選ぶべきですか？

エージェントのレビューを統合し、ランブックを共有することが重要なら、Warpが有力です。ターミナルを独立したものとして選び、エージェントを使うワークフローは自分で組み立てたいなら、Ghosttyを検討する価値があります。本レビューでは速度やメモリ使用量の実測比較は行っていません。

AIが使えるWarp Terminalの代替手段はありますか？

足りないのがコーディング支援機能であれば、既存のターミナルでClaude CodeやOpenAI Codex CLIを使うのが最も直接的な代替手段です。Warp Agent CLIでも、ターミナルアプリを置き換えずにWarp独自のエージェントを試せます。単独で動かせるエージェントを使うためだけに、環境全体を移行する必要はありません。

Warp Terminalのオープンソースの代替を探す前に、何を確認すべきですか？

現在のドキュメントによると、Warpのクライアント自体がすでにAGPL v3でオープンソース化されています。ただし、クライアントのコードが公開されていても、クラウド推論、共有機能、同期されるランブックまでローカルだけで完結するわけではありません。クライアントのライセンスとは分けて、どのホステッド機能が必要かを判断してください。Warpのオープンソース化に関する説明。

WarpとWaveはどう使い分けますか？

Wave Terminalは、リモートファイルの編集、SSH接続マネージャー、ファイルのプレビュー、ターミナルとWebビューを組み合わせるワークスペースを重視しています。主な課題がリモートファイルの扱いやワークスペースの視覚的な整理であればWaveを、エージェントのレビューや実行可能な手順の共有であればWarpを候補にしてください。Waveの機能概要。

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