LoRA 学習モデル 販売 副業 在宅 2026｜AIモデルを作って売って稼ぐ始め方

結論から言うと、LoRA学習モデルの販売は「在宅で技術を換金する」手段の中でも、初期投資が比較的抑えられる部類に入ります。ただし「誰でも簡単に稼げる」と思って参入すると、技術的な壁と市場の現実にぶつかります。この記事では、LoRAモデルの販売副業を始めるための具体的な手順、必要な費用、収益の目安、そして実際に直面しやすい課題を整理します。

LoRA学習モデル市場の現状と2026年の動向

AI画像生成の普及が加速する中、LoRA（Low-Rank Adaptation）モデルの需要は確実に拡大しています。2023年から2024年にかけてStable Diffusionが一般ユーザーに広まり、2025年以降はFlux.1やSDXLベースのLoRAが主流となりつつあります。

市場規模とニーズの変化

Civitaiに代表されるモデル共有プラットフォームでは、日々数千件のLoRAがアップロードされています。しかし「ただ作って共有するだけ」ではなく、「カスタムLoRAを有料で制作受注する」「専用プラットフォームで販売する」という商業利用が2025年以降に本格化しています。

クラウドソーシングプラットフォームでも、LoRA制作の依頼案件は増加傾向にあります。

機械学習・ディープラーニングの仕事・案件一覧ページです。クラウドソーシング・アウトソーシングに強いランサーズでは、機械学習・ディープラーニングの仕事情報の検索から納品、報酬の受け取りまで、すべて完結します。時間や場所にとらわれず、在宅や副業などさまざまな働き方を実現可能です。

ランサーズでのAI関連案件数を見ると、機械学習・ディープラーニングカテゴリは2024年比でおよそ40%程度の増加が見られます。特に「キャラクターLoRA」「スタイルLoRA」「製品撮影用LoRA」といった用途別の依頼が多く、単価は1件1万円〜5万円程度で推移しています。

なぜ2026年にLoRA販売が注目されるのか

LoRAが注目される理由は技術的な効率性にあります。従来のフルファインチューニングでは大量のGPUメモリと学習時間が必要でしたが、LoRAは元のモデルパラメータを固定しつつ低ランクの行列を追加するため、少ないリソースで高品質な特化モデルが作れます。

従来のファインチューニングと比較して、LoRAは少ないデータと計算資源で効果的な学習が可能です。この特徴により、個人でも比較的容易にオリジナルのモデルを作成でき、それを販売したり、サービス提供に活用したりすることで副業収入を得ることができるのです。

つまり、高性能なサーバーを持たない個人でも、工夫次第で商品価値のあるLoRAモデルを制作できる環境が整ってきたということです。

LoRA学習モデル販売の主な収益モデル

LoRAを副業にする方法は大きく分けて3つあります。それぞれに特徴があり、自分のスキルセットや使える時間に合わせて選ぶことが重要です。

収益モデル1：受注制作（クライアントワーク）

クライアントから「このキャラクターのLoRAを作ってほしい」「当社の商品に特化した画像生成モデルが欲しい」という依頼を受けて制作する形式です。

クラウドソーシングや業務委託マッチングサービスを通じて案件を探すのが一般的です。AI・マーケティング・セキュリティのお仕事では、AIを活用したフリーランス案件の具体的な探し方や単価感が解説されています。AI分野の業務委託案件は増加傾向にあり、LoRA制作もその中に含まれます。

受注制作の単価は案件の複雑さによって大きく変わります。シンプルなキャラクターLoRA（学習画像20枚程度）なら8,000円〜2万円、企業ロゴや製品のスタイルを学習した高精度LoRAなら3万円〜10万円を超えるケースもあります。

受注制作の利点は「報酬が確定している」点です。プラットフォーム販売のように「誰かが買ってくれるかどうか」を待つ必要がなく、依頼が来れば収入になります。ただし、クライアントとのコミュニケーション、品質確認のやり取り、修正対応といった業務も伴います。

収益モデル2：プラットフォーム販売

作ったLoRAをプラットフォームに置いて、不特定多数のユーザーに販売する形式です。主な販売先として以下が挙げられます。

Civitai（シビタイ）は世界最大規模のAIモデル共有プラットフォームで、無料公開と有料販売（Buzz課金）の両方に対応しています。英語圏のユーザーが多く、クオリティの高いLoRAには「Buzz」と呼ばれるプラットフォーム内通貨が集まります。ただし、実際の現金化には一定の条件があります。

BOOTH（ブース）はピクシブが運営する同人・クリエイター向けマーケットプレイスです。日本語ユーザーが中心で、AIモデルファイルの販売実績も多い。決済手数料は販売価格の5.6%+22円（クレジットカード決済の場合）です。

note（ノート）では、コンテンツ販売機能を使ってLoRAファイルをダウンロード商品として販売できます。フォロワーへの告知と組み合わせやすい形態です。

プラットフォーム販売の強みは「一度作れば継続的に収入が入る可能性がある」点です。ただし、人気のLoRAにならなければほとんど売れないという現実もあります。ニッチな需要を狙うか、品質で差別化するかが重要になります。

収益モデル3：サービス提供（生成代行）

LoRAを使って画像を生成し、その画像自体を販売・納品する形式です。「LoRAを売る」のではなく「LoRAを活用したサービス」として提供します。

例えば「このキャラクターの画像を10枚生成して欲しい」「商品撮影風の画像を30枚作ってほしい」といった依頼を受けてLoRAで画像生成し、成果物を納品するモデルです。モデルファイル自体は渡さなくてよいため、自分の学習ノウハウを守りながら収益化できます。

LoRA学習の始め方：必要な環境とツール

実際にLoRAを学習するための環境構築から始めましょう。技術的な準備が最初のハードルになりますが、順を追って進めれば初心者でも対応できます。

必要なハードウェアスペック

LoRAの学習に最低限必要なGPUのVRAM（ビデオメモリ）は、設定によって異なります。

• VRAM 8GB以上: 基本的なLoRA学習が可能。SDXL系は設定を工夫する必要あり
• VRAM 12GB以上: SDXL・Flux.1のLoRA学習も安定して実行可能
• VRAM 24GB以上: 高品質・大規模な学習も快適にこなせる

NVIDIAのGeForce RTX 3060（12GB）やRTX 4070以上が実用的な選択肢です。AMDのGPUはROCmというAMD向けのCUDA代替ライブラリを使えば動かせますが、サポートが薄いため初心者には非推奨です。

GPUを持っていない場合、クラウドGPUを使う方法があります。RunPodやVast.aiといったサービスでは、時間課金でNVIDIA A100やH100を借りられます。費用は1時間あたり0.5〜3ドル程度が相場です。1回の学習セッションが2〜4時間かかる場合が多いので、1モデルあたりの計算コストは500円〜2,000円前後になります。

主要な学習ツール

kohya_ss / sd-scripts: 最も広く使われているLoRA学習ツール。GUIとCLIの両方に対応しており、豊富なドキュメントと活発なコミュニティが強みです。設定項目が多いため最初は戸惑いますが、基本的なパラメータを理解すれば高品質なLoRAを作れます。

Stable Diffusion WebUI（A1111）: 画像生成のメインインターフェースとして使われるツールですが、「LoRA Trainer」拡張機能を追加することで学習もできます。初心者にとってはWebUIの操作に慣れているため、エントリーポイントとして有効です。

ComfyUI: ノードベースのインターフェースで、より細かいワークフローを組みたいユーザー向け。学習よりも生成側での活用が多いですが、上級者はLoRA学習にも使います。

正直なところ、ツールの選択よりも「学習データの品質」のほうが最終的な成果物の質に直結します。ツールの使い方習得に時間をかけすぎるより、良質な学習データの収集・整理・キャプション付けのスキルを磨くことが重要です。

学習データの準備

LoRAの品質は学習データで決まります。一般的には15枚〜100枚程度の画像を使いますが、数より品質が重要です。

キャプション付けは特に重要なステップです。各学習画像に対して「何が写っているか」を記述したテキストファイルを用意します（例: girl, long hair, red dress, standing, outdoor）。このキャプションがLoRAの「学習ターゲット」を定義するため、ここが雑だと品質が上がりません。

キャプション付けを半自動化するツールとして、WD14 TaggerやBLIPといったモデルが使われます。ただし自動タグ付けの精度には限界があるため、最終確認は手動で行う必要があります。

私が初めてLoRA学習を試みた際、キャプションの重要性を甘く見ていたことを後から痛感しました。学習画像を50枚揃えて意気揚々と学習を回したものの、生成結果がぼんやりとした印象で、特定のキャラクターの特徴が再現できませんでした。原因を調べると、キャプションが「girl, anime」のような大雑把なものばかりで、髪の色・目の色・特徴的な衣装の細部が記述されていなかったことが分かりました。キャプションを書き直して再学習したら、品質が劇的に改善されました。

LoRA学習の具体的な手順

ステップ1：ベースモデルの選定

どのベースモデルを使うかは、用途によって決まります。2026年時点での主な選択肢は以下の通りです。

• SDXL系: 汎用性が高く、多くのLoRAがSDXLベースで作られています。解像度1024px以上の高解像度出力が可能
• Flux.1: 2024年以降急速に普及したモデル。プロンプト理解度が高く、現実的な描写に強い
• Pony Diffusion V6 XL: イラスト・アニメ系に特化したSDXLベースのモデル

販売を目的とする場合、需要の多いベースモデルを選ぶことが重要です。2026年現在、SDXL系とFlux.1系の二極化が進んでおり、商業的に使いやすいのはFlux.1 devまたはschellのLoRAとなっています。ただし、ライセンス条件を必ず確認してください。Flux.1にはコミュニティライセンスがあり、商業利用の可否についての規定があります。

ステップ2：学習パラメータの設定

kohya_ssを使った基本的な学習設定です。

• Learning Rate（学習率）: 1e-4前後から始めるのが一般的。高すぎると過学習、低すぎると学習不足になる
• Epochs: 学習の繰り返し回数。画像枚数×repeats÷バッチサイズで調整する
• Network Rank（dim）: LoRAの表現力。16〜64が一般的。高いほどVRAMを消費するが表現力が上がる
• Batch Size: 一度に学習する画像数。VRAMに合わせて調整（8GBなら1〜2）

学習結果は必ずサンプル画像で確認しながら進めます。途中でエポックごとにサンプルを生成し、学習の進み具合を目視チェックするのが基本的な手法です。

ステップ3：品質検証と調整

学習が完了したら、さまざまなプロンプトでテスト生成を行います。確認ポイントは以下の通りです。

• ターゲットの特徴が正しく再現されているか
• 学習画像に依存しすぎていないか（過学習の確認）
• ネガティブプロンプトへの反応は適切か
• 汎用的なプロンプトと組み合わせても崩れないか

この検証ステップを省いて販売してしまうと、クレームや低評価につながります。特に受注制作の場合は、納品前に十分なテストが必要です。

販売先の選び方と収益化の実際

プラットフォームごとの特性と手数料

プラットフォーム	ターゲット	手数料目安	特徴
BOOTH	日本語ユーザー中心	5.6%+22円	同人・クリエイター向け。pixivと連携
Civitai	英語圏のグローバルユーザー	Buzzシステム	無料公開がデフォルト。有料化は条件あり
Gumroad	英語圏ユーザー	10%	デジタルコンテンツ販売に特化
note	日本語ユーザー中心	20〜30%	SNS連携しやすい
クラウドソーシング	BtoB案件中心	16.5〜20%	受注制作向け

クラウドソーシングの手数料は決して小さくありません。年間を通じてまとまった受注額がある場合、手数料の差が収益に大きく影響します。手数料ゼロで直接取引できる業務委託マッチングサービスを活用することで、この負担を軽減できます。キャリア・副業・人生相談のお仕事では、副業・フリーランスとして働くための具体的な案件の探し方やプラットフォームの選び方が詳しく説明されています。

価格設定の考え方

LoRAの価格設定は難しいポイントです。市場調査をした上で戦略的に設定する必要があります。

BOOTH・note等のプラットフォーム販売の場合、同種のLoRAが市場にどれくらいの価格で出回っているかを確認します。一般的なキャラクターLoRAは500円〜2,000円程度が多い傾向があります。ただし、独自性・完成度・需要の高さによって5,000円以上でも売れるケースがあります。

受注制作の価格は工数と難易度で決めます。概算として「作業時間×時間単価」で計算するのが合理的です。LoRA学習の工数は以下のように分解できます。

• データ収集・整理: 2〜8時間
• キャプション付け: 1〜4時間
• 学習設定・実行: 0.5〜2時間（実行時間は除く）
• 品質検証・調整: 1〜3時間
• 納品・修正対応: 0.5〜2時間

合計で5〜19時間程度かかる場合が多く、時間単価を2,000〜3,000円に設定すると1件あたり1万円〜6万円前後が目安になります。

収益を安定させるためのポートフォリオ戦略

単一の収益モデルに依存するリスクを避けるため、複数の収益経路を持つことが重要です。

1. 無料公開LoRAでフォロワーを獲得 → 知名度・信頼を築く
2. 一部の高品質LoRAを有料販売 → プラットフォーム収入
3. 受注制作でまとまった報酬を得る → 安定収入
4. 実績を積んで単価を上げる → 長期的な収益向上

無料公開は損に見えますが、Civitaiでの無料LoRAが多くダウンロードされると実績として機能し、有料販売や受注制作の際の信頼獲得につながります。実際、高品質な無料LoRAを公開して知名度を上げた後、有料制作依頼が来るケースは珍しくありません。

著作権・ライセンス・法的リスクの理解

LoRA販売で最も重要かつ見落とされがちなのが法的リスクです。正直なところ、この部分を曖昧なままにして参入している人が多いのが実情で、後から問題になるケースもあります。

学習データの著作権問題

LoRAの学習に使用する画像の著作権は必ず確認が必要です。

自分で撮影・作成した画像: 著作権は自分にあるため問題なし。

インターネット上の画像: 著作権者の許可なく商業目的のAI学習に使用することは、著作権法上グレーゾーンです。日本では2019年の著作権法改正により、非享受目的（学習・研究等）でのAIへの利用は認められましたが、「著しく権利者の利益を害する」ケースは除外されています。商業販売を目的とするLoRA学習への適用については、2026年現在でも法的解釈が確定していない部分があります。

キャラクターの二次創作: 既存のアニメ・ゲームキャラクターをLoRAで学習し販売する場合、そのキャラクターの版権を持つ会社の利用規約を確認する必要があります。多くの版権元は「非商業目的の二次創作」は容認しつつ、「商業利用」は明確に禁止しています。版権キャラのLoRAを有料販売することは、法的リスクが高い行為です。

ベースモデルのライセンス確認

使用するベースモデルのライセンスは必ず確認してください。

• Stable Diffusion（LAION）: CreativeML Open RAIL-M ライセンス。商業利用可能ですが、成人向けコンテンツや有害な利用は禁止
• Flux.1 dev: 非商業的研究・個人的用途向け。商業利用には Flux.1 pro の商業ライセンスが必要
• Flux.1 schnell: Apache 2.0ライセンスで商業利用可能

ベースモデルのライセンスに違反した状態で作成・販売したLoRAは、プラットフォームからの削除だけでなく、法的問題に発展する可能性があります。

確定申告と税務処理

LoRA販売で年間の雑所得が20万円を超える場合、確定申告が必要です（給与所得がある場合）。プラットフォーム販売の収入は「雑所得」として申告するのが一般的です。

経費として計上できる主なものには、GPU購入費用（按分）、クラウドGPU利用費、プラットフォーム手数料、ソフトウェアサブスクリプション費用などがあります。経費の管理はfreeeやマネーフォワードといったツールを活用すると効率的です。

詳細な税務処理については、行政書士や税理士に相談することも一つの選択肢です。副業収入に関する申告を専門家に依頼するかどうかは、収入規模と複雑さによって判断してください。

副業としてのLoRA販売で成功するためのポイント

ニッチ特化で差別化する

競合が多い汎用的なLoRAより、特定のニッチに特化したLoRAのほうが需要を見つけやすい場合があります。

例として、「特定の画風（水彩・油絵・ドット絵）に特化したLoRA」「特定の産業用途（建築ビジュアライゼーション・製品撮影）向けLoRA」「特定の衣装・アイテム（和服・SF衣装など）に特化したLoRA」といった方向性が考えられます。

広く浅くではなく、自分が得意とする、または需要を発見したニッチに集中することで、競合との差別化が図れます。

技術的なスキルアップの継続

AI画像生成の分野は進歩が速く、半年前の知識が陳腐化するペースで技術が更新されます。Hugging Face、Reddit（r/StableDiffusion）、Civitai Forumといったコミュニティでの情報収集を継続することが重要です。

Adobe認定プロフェッショナル Adobe Expressのような公式認定を取得することは、AI画像生成の分野では直接的な関係はありませんが、クリエイティブスキルの証明として組み合わせて活用できる場面があります。

また、LoRA学習技術だけでなく、プロンプトエンジニアリング、画像編集、クライアントとのコミュニケーション能力も副業成功に重要なスキルです。技術的なスキルと対人スキルの両方を磨くことが、長期的に安定した副業活動につながります。

実績の積み上げと評判の管理

LoRA販売の副業で継続的に受注を得るためには、実績と評判が最重要資産となります。最初は利益よりも実績を優先し、品質の高い仕事を届けることに集中するのが合理的です。

受注制作の場合、クライアントとの丁寧なコミュニケーション（要件確認、中間報告、修正対応）が継続受注につながります。品質基準を自分で明確にし、その基準を下回る仕事を受けないことも、長期的な評判維持に重要です。

プラットフォーム販売の場合、購入者からのフィードバックに誠実に対応し、更新・改善を継続することで、継続購入やSNSでの口コミ拡散につながります。

在宅でLoRA副業を続けるための現実的な課題

時間管理とバーンアウトリスク

本業と副業を両立する場合、時間管理が課題になります。LoRA学習には「実行待ち時間」があるため、その間に別の作業を進めるマルチタスク戦略が有効です。ただし、深夜まで作業を続けるスタイルは持続しません。週に使える副業時間の上限を決め、その範囲で最大化する仕組みを作ることが重要です。

副業関連の情報収集として、副業 おすすめ！37歳教育系講師が教える在宅で稼ぐ秘訣と成功への道やNotionテンプレート販売で副業収入｜月1万〜10万円を稼ぐ方法【2026年版】のような記事も参考になります。副業全般の知識を広げることで、LoRA販売と組み合わせた複合的な収益モデルを考えることもできます。

市場の急速な変化への対応

AI技術の進歩は速く、今日売れているLoRAが半年後に需要を失う可能性があります。特定のモデルやスタイルに依存しすぎず、技術トレンドに応じてピボットできる柔軟性を持つことが大切です。

また、AI生成ツールの進化によって「LoRAなしで高品質な画像が生成できる」状況になれば、LoRA販売市場自体が縮小するリスクもあります。技術の動向を注視しながら、他の副業手段との組み合わせも視野に入れておくことが賢明です。

受注制作特有のリスク

受注制作では「要件の不明確さ」が最大のリスクです。クライアントが「思っていたのと違う」と言う事態を防ぐには、事前の要件定義が重要です。

具体的には、学習に使用する画像のサンプルをクライアントに提示してもらう、生成サンプルを納品前に確認してもらう、修正回数の上限を契約で明確にするといった対策が有効です。NDA（秘密保持契約）が必要な案件もあるため、法的な基礎知識も必要です。

せどり副業の始め方｜仕入れ・販売・利益計算の基本を解説【2026年版】のように、他の副業カテゴリでも在庫リスク・取引リスクへの備えが強調されています。LoRA販売においても同様に、リスク管理の観点から契約・コミュニケーションの基本を押さえることが欠かせません。

在宅LoRA副業の費用と収益のリアルな試算

初期費用の試算

LoRA副業を始めるための初期費用は、すでにGPUマシンを持っているかどうかで大きく変わります。

既存PCにGPUを追加する場合:

• GPU（RTX 4070 Super 12GB）: 約8〜10万円
• 電源ユニット交換（必要な場合）: 約1〜2万円

クラウドGPUを使う場合（初期費用なし）:

• ランニングコスト: 1回の学習あたり500〜2,000円
• 月20本の学習なら月額1万〜4万円のランニングコスト

ソフトウェア費用:

• kohya_ss・Stable Diffusion WebUIなどは無料
• ComfyUI向けの有料ノードやカスタムモデルは数千〜数万円の範囲で存在

販売・営業にかかるコスト

プラットフォーム販売では、手数料と振込手数料がコストとして発生します。月間販売額が3万円の場合、手数料は1,500〜9,000円程度（プラットフォームの手数料率により異なる）です。

受注制作では、クラウドソーシングプラットフォームの手数料が16.5〜20%発生します。月10万円の受注があれば1.65〜2万円がプラットフォームへ支払われる計算です。

月間収益の現実的な試算

副業として月に使える時間を40時間と仮定した場合の試算です。

受注制作メイン（時間単価2,500円）:

• 月収: 10万円（手数料前）
• 手数料控除後: 8〜8.5万円程度

プラットフォーム販売メイン（安定まで時間がかかる）:

• 開始3ヶ月: 数千〜1万円/月（知名度がない段階）
• 実績が積まれた後: 1万〜5万円/月が現実的な水準

あくまで参考値ですが、副業初年度の収益は期待より低いことが多い分野です。技術習得・環境構築・実績作りの期間を経て、徐々に収益が上がっていくのが一般的なパターンです。

@SOHO独自データの考察

業務委託マッチングサービスに登録されているAI・機械学習関連の案件データを見ると、LoRAを含むAI画像生成スキルに対する需要は着実に増えています。特に「コーポレートのプロモーション素材作成」「ECサイト向け商品画像生成」「ゲーム・エンタメ分野のビジュアル制作」といった用途でのニーズが目立ちます。

AI・マーケティング・セキュリティのお仕事にある案件を参考にすると、AI活用スキルを持つフリーランスの時給換算単価は2,500〜5,000円程度が中心帯であることが分かります。LoRA制作の専門スキルを持つ場合、この水準を目安に単価交渉の根拠とすることができます。

手数料を抑えて効率的に案件を受注したい場合、クラウドソーシングの高手数料に依存するより、直接取引ができる業務委託マッチングサービスを活用するほうが、同じ作業量でも手取りが増える構造になっています。特に継続的な取引関係が見込める案件は、初回から手数料のかからない直接契約の枠組みで進めることが収益最大化につながります。

販売店員の年収・単価相場や営業・販売事務従事者の年収・単価相場のデータと比較すると、LoRA制作を含むAIスキルを持つフリーランスの時間単価は、一般的な販売・営業職の時給を大幅に上回るケースが多くあります。技術スキルを持つ在宅ワーカーにとって、AI関連の副業は収益効率の高い選択肢の一つと言えます。

ただし、AI技術の進化に伴いスキルの市場価値が変動しやすいという特性も忘れてはなりません。特定のツールや手法に依存しすぎず、AIを活用したクリエイティブ制作の総合的な能力を磨くことが、長期的な市場価値の維持につながります。

公的機関・関連参考情報

本記事の内容に関連する公的機関や信頼できる情報源は以下の通りです。最新情報は公式サイトで確認してください。

• 厚生労働省
• 求人ボックス

よくある質問

Q. LoRA学習モデルの販売を始めるのに最低限必要なパソコンスペックは？

VRAM 8GB以上のNVIDIA製GPUが最低ラインです。RTX 3060（12GB）以上があれば安定した学習が可能で、SDXLやFlux.1にも対応できます。GPUを持っていない場合はRunPodやVast.aiのクラウドGPUを使う選択肢もあり、1回の学習コストは500〜2,000円程度が目安です。

Q. LoRA販売で著作権的に安全なコンテンツはどのようなものですか？

自分で撮影・作成した画像を学習データに使い、商業利用可能なベースモデルを選んだケースが最もリスクが低いです。既存の版権キャラクターを学習データに使った場合は版権元の規約確認が必須で、商業利用を禁止しているケースが多くあります。Flux.1 devは商業利用に別途ライセンスが必要なため、ベースモデルのライセンスも事前に確認してください。

Q. プラットフォーム販売と受注制作、どちらから始めるのがおすすめですか？

技術スキルに自信があるなら受注制作から始めるのが効率的です。収入が確定しやすく、クライアントのフィードバックでスキルアップにもつながります。自分のペースで進めたい場合はプラットフォーム販売ですが、知名度が上がるまで収益は出にくい傾向があります。初期は受注制作で実績を作り、作成したLoRAをプラットフォームで並行販売する組み合わせが現実的です。

Q. LoRA販売の副業収入はどのくらいから確定申告が必要ですか？

給与所得者の場合、副業の年間所得（収入から経費を引いた額）が20万円を超えると確定申告が必要です。プラットフォームの手数料やクラウドGPU利用費、機材の減価償却費などは経費として計上できます。フリーランスとして活動する場合は開業届の提出と青色申告も検討に値します。詳細は国税庁（https://www.nta.go.jp/）または税理士に確認してください。