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計算資源とインフラ / 01GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ:分子ドッキングのケーススタディarXiv cs.DC
01 / IN FOCUS

GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ:分子ドッキングのケーススタディ

arXiv cs.DC
安全性・政策・ガバナンス / 02EvoCache:パブリックキャッシュアンカーによるブラウザ上での大規模言語モデル配信の高速化arXiv cs.DC
02 / IN FOCUS

EvoCache:パブリックキャッシュアンカーによるブラウザ上での大規模言語モデル配信の高速化

arXiv cs.DC
エージェントと自動化 / 03Kimi Hosted Agents 発表:Harness ランタイムがクラウドホスティングへ移行 11月5日、Kimiオープンプラットフォームは Kimi Hosted Agents(ホスト型エージェント)を発表し、Harness as a Service としてクラウド実行フレームワークを提供します。開発者は自前で構築することなく、7×24時間のホスト環境を利用でき、長時間タスクやマルチエージェント協調をサポートします。エージェントは必要に応じて設定可能で、企業内監視・運用対応に活用したり、製品に組み込んで投資調査やカスタマーサポートアシスタントを提供したりできます。また、独立したサンドボックスとネットワーク権限制御も備えています。 剛剛 0AIBase AI资讯
03 / IN FOCUS

Kimi Hosted Agents 発表:Harness ランタイムがクラウドホスティングへ移行 11月5日、Kimiオープンプラットフォームは Kimi Hosted Agents(ホスト型エージェント)を発表し、Harness as a Service としてクラウド実行フレームワークを提供します。開発者は自前で構築することなく、7×24時間のホスト環境を利用でき、長時間タスクやマルチエージェント協調をサポートします。エージェントは必要に応じて設定可能で、企業内監視・運用対応に活用したり、製品に組み込んで投資調査やカスタマーサポートアシスタントを提供したりできます。また、独立したサンドボックスとネットワーク権限制御も備えています。 剛剛 0

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Kiroプログラミング・開発

Kiroは開発者向けのAIエンジニアリングツールで、要件を仕様・アーキテクチャ・タスクに整理し、エージェントによってコードを生成するとともに、属性テスト、実行時の記憶、開発ツールとの統合により、計画段階からコードレビューまでのフローをサポートします。

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MemoAI音楽・オーディオ

MemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。

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JAXモデル・インフラ

JAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。

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AI Short文章・コンテンツ

AISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド

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EvoMapエージェント・自動化

EvoMapは、AIエージェントの経験再利用を目的としたインフラストラクチャであり、GEPプロトコルによって再利用可能な戦略と検証履歴付きの修正アセットを整理し、市場順位や品質順位を提供することで、異なるエージェントが既存の能力を発見・評価・継承できるよう支援します。

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Open Designデザイン・3D

OpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。

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AssemblyAI音楽・オーディオ

AssemblyAIは開発者向けの音声AIプラットフォームで、事前録音・リアルタイム・短編動画の同期字幕生成APIを提供し、話者認識、感情分析、章節および要約の解析に加え、音声アシスタント、文字起こし、機密情報処理などの機能を組み合わせて、音声アプリケーションの構築を支援します。

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Fin企業・カスタマーサポート

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Zoom Workplace業務・生産性

Zoom Workplaceは、Zoomのチームコラボレーションプラットフォームであり、ビデオ会議、チャット、スケジュール、ドキュメントなどの業務を統合し、組み込みのAIによって議論の整理、メッセージの下書き、タスクのフォローアップを支援します。

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いま起きている AI の変化

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2026-10-27
時系列で変化を追う
12:00

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB:ローカルAI向けのハイブリッド視覚言語モデル

arXiv:2610.33039v1 発表タイプ:新規 要旨:私たちは、ローカルなエージェント型ワークロードにおいて、使用するメモリ1GBあたりの速度と知能を最適化したハイブリッドMamba-Transformer視覚言語モデルであるNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBを紹介します。Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12Bモデルファミリーを基に構築されたNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBは、メモリ制約下での展開向けに、Star Elastic圧縮と2ビット量子化-aware蒸留を組み合わせています。本モデルは推論、エージェントによるツール利用、およびウェブや端末との対話に最適化されています。また、当社は本モデルと同時にリリースされるLiLiCorrスペキュラティブドラフト生成器も訓練し、目標とする推論速度の達成を目指しました。その結果得られたモデルは、一般的なエージェント型タスクに関する多数のベンチマークにおいて、同程度のメモリフットプリントと速度を持つ最先端モデルよりも高い精度を実現しています。

モデル発表・更新原文を読む 経緯と関連報道
12:00

証拠に基づく直感:マルチモーダルエージェントのための適応型デュアルメモリ

arXiv:2610.33019v1 発表タイプ:新規 要旨:マルチモーダルエージェントが持続的な相互作用を行う際、長期記憶は細粒度の証拠の想起と、全体的理解のための内面化された解釈という、二つの明確でありながら補完的な機能を果たす。エピソード記憶と潜在記憶はそれぞれ、明示的な履歴記録と内面化された経験を通じてこれらの要求に対応しているものの、エピソード記憶における証拠の網羅性と統合の限界、および潜在記憶における事実の基盤形成の限界により、いずれのパラダイムだけではタスク間で多様な記憶特性を十分に捉えることはできない。このギャップを埋めるために、我々はデュアルメモリフレームワークを提案する。これは、モデル固有の潜在記憶を直感的な事前分布として統合し、同時に複数インデックスを持つエピソード記憶を用いて、検索条件に基づく共同アライメントによって正確な証拠の再構築を実現するものである。At i

学習・微調整・アラインメント原文を読む 経緯と関連報道
12:00

多様体上のフローマッチングにおける互換性のある尤度

arXiv:2610.31981v1 発表タイプ:新規 要旨:最も単純な非ユークリッド多様体である1次元平坦トーラスにおいて、データ分布からサンプルを押し離す速度場によって、リーマン幾何学的フローマッチングの最近提案された拡張手法が全局的に最適化される分布を示す。我々は、この失敗モードを「互換性」と呼ぶ性質に起因すると指摘する。尤度に基づくフローマッチング目的関数が互換的であるとは、その母集団最小化解がデータと結合によって誘導される周辺速度場を再現する場合をいう。我々は互換性に関する一般条件を提示し、それを既存の手法に適用した上で、互換性のもとで消滅する残差成分の観点から最悪ケースの誤差を評価する。さらに、既存の互換性を満たす目的関数は、コンパクト多様体上では実現不可能な速度に密度を付与してしまうことを指摘する。

論文・研究動向原文を読む 経緯と関連報道
12:00

事後学習は大規模言語モデルの価値観の好みをどのように形成するのか?

arXiv:2610.33371v1 発表タイプ:新規 要旨:事後学習の過程で、大規模言語モデル(LLMs)は、異なる人口統計グループに関連する意見が不均衡な割合で含まれるコーパスから価値観の好みを学習します。こうした不均衡が増幅されることで、一部のグループの意見がさらに過小評価される可能性があります。しかし、意見の混合状態が事後学習の各経路において価値観の好みにどのような影響を及ぼすのかは依然として不明です。この疑問に答えるため、私たちは、異なる意見の混合状態を持つ事後学習用コーパスと、SFT、DPO、GRPOに基づく5つの事後学習経路を用いた制御実験を行いました。その結果、事後学習によって意見の不均衡が各経路ごとに異なる形で増幅されることが明らかになりました。一度価値観の好みが増幅されると、さらなる事後学習によってそれを除去できるかどうかは、事後学習の

学習・微調整・アラインメント原文を読む 経緯と関連報道
12:00

ソーシャルワールドモデル評価のギャップ

arXiv:2610.33014v1 発表タイプ:新規 要旨:交渉支援システムは、相手の反応を正確に予測しなくても良好な取引を成立させることができる。そこで、社会的世界モデルに対する評価がその予測を直接検証しているのかという疑問を提起する。1999年から2026年にかけて発表された113件の研究を調査したところ、9件の主要な評価では、システムまたは実験者が選択した行動に対する実際の人の反応が測定されていた。そのうち、明示的な反応予測と実際の反応を比較しているのはわずか2件であり、しかもそれらの予測手法は行動選択時に利用可能な情報を用いており、評価対象の反応は適合過程から除外されていた上、介入手法もランダム化されていた。さらに、言語モデルに関する25件の研究について全文を個別に確認した結果、これらの条件を満たす実験は見当たらなかった。他の評価は、現状推論やタスク成功、あるいは予測機能の評価を行っているにすぎない。

モデル評価・ベンチマーク原文を読む 経緯と関連報道
12:00

それぞれが独自の限界を持つ:多様な証拠状態にわたる言語モデルの校正

arXiv:2610.33237v1 発表タイプ:新規 要旨:言語モデルは、十分な証拠があるかどうかをどのように判断できるのでしょうか。多くの場合、言語モデルは与えられた証拠が不十分であっても回答してしまいます。回答するべきか、あるいはさらに証拠を集めるべきかを決めるには、利用可能な証拠のもとで回答が正しい確率を正確に推定することが必要です。しかし、これまでの校正研究の多くは入力を固定したまま扱い、証拠の変化に応じてこの推定値がどう変わるべきかについては議論していませんでした。そこで私たちは「証拠状態校正」を提案します。これは、回答前のモデルの信頼度が、その回答が正しい確率と一致し、証拠がその確率を変えるたびにそれに応じて調整されるように求められる手法です。さらに、私たちは\ours{}(Suffi**ci**ency **C**onfidence **E**stimation)を提案し、これを微調整することで

モデル発表・更新原文を読む 経緯と関連報道
12:00

医療質問応答における摂動ベースのデータ選択

arXiv:2610.33440v1 公告タイプ:新規 要旨:既存の質問応答データベースから医療用言語モデルを適応させる際、コンパクトな学習サブセットを選択することは重要なステップである。本研究では、最終層表現に対するガウス分布による摂動から導かれる二つの指標—予測変化頻度と非フリッピングマージン収縮—を用いた摂動ベースのデータ選択手法を検討する。共通のエントロピーによる事前フィルタリングを経た後、表現感度優先順位付け(RSP)は自動的な平方平均スケーリングによりこれらの指標を組み合わせる一方、RSP-Dropは収縮のみに基づいて候補をランク付けする。両手法とも、選択時には質問と回答選択肢のみを用いる。我々は、MedGemma-4Bを用い、保持セットのサンプル数が64、128、256の各条件下で、5つの医療質問応答データセットに対して評価を行った。主なサンプル数128の条件下では、

業種別の活用原文を読む 経緯と関連報道
12:00

LooseLeaf:計算ノートブック向けのサーバーレスGPUを実現

arXiv:2610.33275v1 発表タイプ:新規 要旨:計算ノートブックはセッション全体にわたってGPUを占有しますが、GPUが計算を行うのはセルが実行中であり、それ以外の時間はアイドル状態です。サーバーレス実行であれば、セル間でGPUを解放できますが、新しいワーカー上で蓄積されたノートブックの状態を再構築するには、各GPUセルごとに大きなコストが伴います。本論文では、対話型ノートブック向けのサーバーレスGPUプラットフォームであるLooseLeafを提案します。LooseLeafは、各セルの状態とインポートクロージャー、すなわちそのセルが必要とする最小限の変数やパッケージを導出します。5,000件の実世界のノートブックに対する分析から、これらのクロージャーは小さく、ユーザーによるセルの編集によって準備に要する時間は数秒程度であることが示されています。LooseLeafは、ユーザーがセルを編集している間に、これらのクロージャーを用いてGPUワーカーを準備します。実行後、ワーカーは…

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
12:00

大規模言語モデルの信頼性検出のための表現シグネチャーの適応的転送

arXiv:2610.33442v1 公開タイプ:新規 要旨:大規模言語モデル(LLMs)は、ハルシネーションや推論エラーを含む信頼性に関する問題に脆弱であると報告されています。既存の品質検出器は、内部表現に基づいて信頼性の低い出力をある程度の精度で予測できます。しかし、これらの検出器を訓練するには、多くの場合、特定分野に特化した大量のラベル付きデータが必要であり、そのため新たな分野への適用が制限されます。私たちは、この課題に対処するために、関連する複数の分野間で表現シグネチャーを転送することを提案します。具体的には、まず各分野ごとに低次元のシグネチャーを抽出し、次にクロスフィッティングを用いて、分野固有の予測器の組み合わせ重みを学習する統計的枠組みを構築します。この重みは、各ソース分野における予測の重要性に応じて適応していきます。

モデル発表・更新原文を読む 経緯と関連報道
12:00

ゲインを超えて:エージェントスキルの引退に向けたスキルの定着度測定

arXiv:2610.32322v1 発表タイプ:新規 要旨:LLMエージェントは、最大約10万件のエントリーを保持し、多数のモデルにサービスを提供する公開ハブからスキルを取得します。モデルが進化するにつれて、ハブは特定のモデルが既に内蔵しているスキルを見出し、そのモデルにとってそれらが不要になったことを示すためにそれらのスキルを廃止しなければなりません。しかし、内蔵の度合いはこれまで知られている信頼性で測定されていません。既存のルールでは、スキルを有する場合と無する場合の実行結果を比較し、その差分のみを基準としてスキルの廃止を判断しています。ところが、内蔵されたスキルの場合も、モデルもスキルもその能力を発揮しない状態(我々はこれを「未解明」と呼んでいます)でも、得られる効果はほぼゼロです。そこで、私たちはむしろそのスキルを保留し、それに基づいて合成されたタスクにおいてモデルを評価し、別のモデルがそのスキルによって得点を上げる場合にのみ、補助なしでの高得点を信頼することにしています。なぜなら、高得点のほぼ半数は、何らかのタスクに基づくものであり、

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12:00

クラウドにおける大規模言語モデル:アーキテクチャ、オーケストレーション、推論に関する議論

arXiv:2610.33475v1 発表タイプ:新規 要旨:クラウドデータセンターにおける基盤となる大規模言語モデル(LLM)の広範な導入は、ステートレスなディープラーニングから分散型でメモリ集約的な生成ワークロードへと、根本的なパラダイムシフトを示しています。しかし、厳しいサービスレベル目標(SLO)の下で巨大な基盤モデルを運用するには、重要な物理的およびシステム上のボトルネックが露呈します。これらの課題には、依然として克服されていない高帯域幅メモリ(HBM)の壁、計算負荷に依存するプリフィル処理とメモリ帯域幅に制約されるデコードとの間の運用上の非対称性、急増するキー・バリュー(KV)キャッシュの膨張、コスト面で非常に負担の大きいサーバーレス環境でのコールドスタート、さらにはハードウェアの信頼性に関する脆弱性などが含まれます。既存の文献レビューは依然として層ごとの分断状態にあり、低レベルのアクセラレーター仮想化とクラスター間の連携が切り離されたままです。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
12:00

執筆アドバイスから原稿ガバナンスへ:学術的改訂のための制約付き変換フレームワーク

arXiv:2610.33001v1 発表タイプ:新規 要旨:学術的な改稿は、正当な執筆上の目的が衝突する場合、ガバナンス上の問題を生じさせる。執筆プロセスおよび社会科学の研究は、改稿が再帰的であり、文言には認識論的・学問分野固有の約束が伴うことを示している。これらの文献は重要な制約を特定しているものの、簡潔さや掲載媒体の形式、文体の多様性が証拠や主張の境界と対立する際に、どの目的を優先すべきかについては明確にしていない。本論文では、改稿を順序付けられた制約下での許容可能性の問題としてモデル化する。タスクに依存する不変量、文脈上の制約、そして変更可能な表現選択が許容可能な領域を定義し、証拠と判断を認可された主張の境界に結び付ける主張保持契約が設定される。さらに、四つのガバナンスに関する命題が具体化される。

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12:00

溶媒:多段階逆合成における長期的視野による推論

arXiv:2610.32308v1 発表タイプ:新規 要旨:多段階の逆合成反応では、目的分子を連続する反応ステップを通じて購入可能な構成要素へと再帰的に変換する必要があります。近年の研究では、この課題に取り組むために大規模言語モデル(LLM)による推論が活用され始めています。その最新の進化において、LLMによる推論は長期的な視野の領域へと拡張されました。すなわち、モデルは相互依存的な各ステップにわたって目標を追求し、環境と相互作用しながらフィードバックに適応します。このような変化により、AI主導の数学研究における画期的な成果が示されるなど、LLMの能力は著しく向上しています。この最先端の領域において、我々はSolventを提案します。これは8B規模のLLMであり、長期的な視野での推論を多段階の逆合成反応へと効果的に拡張することに成功しました。二段階の事後訓練カリキュラムを通じて、Solventは反復的な処理を織り交ぜる能力を習得します

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12:00

音声言語モデルにおける制御可能な発話スタイルキャプションのベンチマーク

arXiv:2610.33036v1 公表タイプ:新規 要旨:発話スタイルキャプション(SSC)は、声の質感、プロソディー、表現力といったパラリンガリスティックな属性を捉えながら、話し方がどのように伝えられているかを自然な言語で記述することを目的としています。会話型AIエージェント、制御可能な音声生成、大規模な音声アノテーションなど、多くの下流アプリケーションでは、単一で区別されない記述ではなく、話者の特性、感情、発話スタイルなど、特定の側面を対象とした次元別のスタイルキャプションが必要とされています。しかし、既存の研究には、制御可能な発話スタイルキャプションに関する統一的な定式化が欠けています。本研究では、このギャップを埋めるために、SSCを指示に従う音声言語タスクとして定式化し、明示的な指示によって発話スタイルの次元を指定する形で取り組みました。

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12:00

DMAIC-Bench:多段階の分析タスクにおけるエージェントの自己反省から自己抑制へ

arXiv:2610.32305v1 発表タイプ:新規 要旨:多段階の分析タスクでは、LLMエージェントが次の行動を継続するか、転送するか、あるいは停止するかを判断するために、中間的な証拠を用いる必要があります。エージェントが自身の出力を批判する自己反省は広く研究されていますが、その批判だけでは、証拠が次の行動に影響を与えたかどうかを示すことはできません。私たちはこの能力を「自己抑制」と呼んでいます。既存のエージェントベンチマークの多くは、タスクの完了度や出力品質を測定するだけで、この点については未検証です。DMAIC-Benchは、リーン・シックスシグマの明示的な統計的要件に基づいて構築された、4つの産業分野における15の産業事例にわたる97の種付け済みタスクを用いて、この能力を評価します。対になる反事実的変種では、同じワークフロー上の同一位置で相反する行動を要求し、正当な抑制と無差別な停止を区別します。私たちは実行トレースを用いて評価を行います。

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12:00

歴史文書の文字起こしにおけるOCRシステムのエンティティ認識対応評価

arXiv:2610.33004v1 発表タイプ:新規 要旨:光学文字認識(OCR)は歴史的アーカイブのデジタル化において不可欠であるが、文字誤り率(CER)などの標準的な評価指標だけでは、氏名や日付、識別子といった有意義な情報が確実に保持されているかどうかを必ずしも反映しない。本研究では、歴史文書におけるOCR品質を評価するための補完的な視点として、OCRエラーのエンティティレベルでの分析を検討する。公開されているBerruttiアーカイブの175件の文書から構成されるベンチマークを用い、受理後に公開予定の手動でアノテーションされた5,209件のエンティティ言及を追加することで、逐次認識型OCRシステム、OCR専用のビジョン・ランゲージモデル、および汎用のビジョン・ランゲージモデルを比較する。全体的な転写精度にとどまらず

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12:00

LeafSkill:再帰的LLMエージェント向けの効率的な葉レベルのアクション接地

arXiv:2610.32412v1 発表タイプ:新規 要旨:再帰型の大規模言語モデル(LLM)エージェントは、分解・実行・環境からのフィードバックを通じて長期的なタスクを解決する。しかし、原子的なサブタスクを生成した後、しばしば同じ大規模モデルを再度呼び出して、馴染みのある指示を実行可能なアクションに変換している。我々は、高レベルの計画はタスク固有である一方で、葉レベルのアクションの具現化はタスク間で繰り返され、環境が許容するアクションと照合可能であることを観察した。そこで、セマンティックに関連する具現化の経験を取得し、アクションテンプレートを現在のオブジェクトおよび許容されるアクションに結びつけ、軽量な17億パラメータの選択器によって結び付けられたアクションを選択するか、あるいは変更のないサブタスクを元のエージェントに委ねる外部再利用層であるLeafSkillを提案する。スキルは外部に留まり…

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12:00

ヒューリスティクスと商用ナビゲーションを超えて:救急車の所要時間推定を支援するAI拡張型意思決定支援

arXiv:2610.31968v1 発表タイプ:新規 要旨:救急車の移動時間の正確な推定は、緊急医療の dispatch において極めて重要である。しかし、既存の意思決定支援手法は、多くの場合、静的な照会テーブルや、救急車の移動時間が一般の乗用車とどのように異なるかに関する単純化された仮定に依存している。例えば、救急車は一般の乗用車よりも一定の割合(例:5%)だけ速く走ると想定されることが多い。しかし、こうした仮定は実際の救急車の運用データによって検証されることがほとんどなく、走行中の優先度や時間的背景、出発地・目的地の影響を捉えきれていない可能性がある。本研究では、スウェーデンのスコーネ地域における過去の救急車の運行データを用いて、これらの限界に対処する。分析の結果、救急車の移動時間は時間帯や曜日、さらには…によって大きく変動することが明らかになった。

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12:00

スパースな探索履歴を用いた検索:不完全な探索ログとゼロコストの代理モデルからのタスク間アーキテクチャ探索

arXiv:2610.32179v1 発表タイプ:新規 要旨:ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)はコストが高額であるが、タスク間の転移により過去のタスクから得た知識を再利用することでコストを削減できる。しかし、既存手法はスパースな探索履歴やタスク固有の転移失敗に苦慮している。本研究では、チャンピオンベースの初期化とペアワイズランカーによる共同事前学習を通じて、スパースなソースログとゼロコストの代理モデルを組み合わせるリスクロバストな戦略を提案する。TransNAS-Bench-101において、本提案は深刻な最悪ケースでの失敗を緩和し、マイクロ自動符号化における最悪10%順位を290から43へ、マクロ室内レイアウトにおける最悪10%順位を465から45へと低下させた。さらに、13種類のセルスペースターゲット全体で、平均性能および最悪ケース性能の両面において、代理モデルのみを使用したランカーを10ターゲットで上回りつつ、競争力のある平均性能も維持した。

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12:00

バースト性の高いワークロード下におけるサーバレス自動スケーリング戦略の比較評価のための統一されたキューイングベースフレームワーク

arXiv:2610.35564v1 発表タイプ:新規 要旨:サーバレスコンピューティングプラットフォームは、高度にバーストし予測不可能なワークロードに対応しつつ、サービス品質(QoS)を維持しなければなりません。QoS要件やサービスレベルアグリーメント(SLA)を満たしながらワークロードの変動に対処するため、これらのプラットフォームはリソースの自動スケーリングに依存しています。商用の関数即時実行(FaaS)プラットフォームでは、アクティブな関数インスタンスの数や利用可能な処理能力を動的に調整するために、さまざまな自動スケーリング戦略が採用されています。本研究では、代表的な3つの自動スケーリング戦略——リクエストごとのスケーリング(SPR)、同時実行度ベースのスケーリング(CLS)、メトリクスベースのスケーリング(MBS)——をモデル化し、比較しました。独自のプラットフォーム固有の実装に依存しない体系的な評価を可能にするため、我々は…

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