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  • 2023年以降の生成系AIの成長と、アメリカ、中国、日本における利用状況

2023年以降の生成系AIの成長と、アメリカ、中国、日本における利用状況

2023年以降の生成系AIの成長と、アメリカ、中国、日本における利用状況
目次

1. エグゼクティブサマリー

2023年以降、生成系AIは目覚ましい成長を遂げ、主要なAIモデルが注目を集めています。本レポートでは、アメリカ合衆国、中華人民共和国、日本における生成系AIの利用状況を分析し、各国の市場規模、導入状況、主要な活用分野、そして関連する政府規制について概観します。3ヶ国間での共通点、相違点、特筆すべき傾向を比較分析することで、グローバルな生成系AIの現状と今後の展望を明らかにします。

2. はじめに

生成系AIの定義とその重要性の高まり

生成系AIとは、テキスト、画像、音声、動画など、既存のデータから学習し、新しいコンテンツを生成するAI技術です 1。2022年末にOpenAIのChatGPTが登場して以来、その革新的な能力は社会に大きな衝撃を与え、私たちの働き方や生活様式を根底から変えつつあります 1。市場規模と投資額の著しい増加は、この分野への関心の高まりと、世界経済におけるその重要性の増大を示唆しています 1。理論的な可能性から現実世界での応用へと急速に移行しており、主要経済国におけるその展開を詳細に調査する必要があります。

レポートの範囲：米国、中国、日本への焦点

本レポートでは、生成系AIのグローバルな状況の中でも、特にアメリカ合衆国、中華人民共和国、日本という3つの主要国に焦点を当てます。これらの国々は、技術的な進歩、経済的な影響力、そしてAI開発と規制に対する異なるアプローチにおいて、世界のAI情勢を牽引する重要な役割を果たしています 6。AIの状況は世界的に広がっていますが、本レポートでは、これらの戦略的に重要な3地域における動向を深く掘り下げます。

手法：データ収集と分析へのアプローチ

本レポートの分析は、提供された調査スニペットに基づいて行われます。これらのスニペットには、業界レポート、ブログ記事、ニュース記事、学術論文などが含まれており、生成系AIの成長と利用に関する多角的な情報を提供しています。分析では、主要なAIモデルの特定、導入統計、活用事例、そして各国における規制の動向に焦点を当てます。

3. 主要な生成系AIモデル（2023年～現在）

2023年以降、数多くの生成系AIモデルが注目を集めています。以下に、主要なモデルとその中核的な能力を挙げます。

  • 大規模言語モデル（LLM）:
  • GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o (OpenAI): 高度な推論能力、自然なテキスト生成、多言語対応 1。GPT-4oは、テキスト、音声、画像など複数のモダリティを統合した最新モデル 3。
  • Gemini (Google DeepMind): テキスト、コード、画像を扱うマルチモーダルモデル。複雑なプロンプトの理解と事実に基づいた創造的な出力に優れる 1。
  • Claude (Anthropic): 長文の複雑なドキュメント処理能力、自然な会話、倫理的なAI開発に重点 3。
  • Llama (Meta AI): オープンソースで利用可能なLLM。カスタマイズと多様な用途に対応 1。
  • Mistral (Mistral AI): 効率性と高性能を両立。テキスト生成、言語翻訳、コード生成などに優れる 8。
  • Grok (xAI): リアルタイム情報アクセス、ウィットに富んだ応答、より制約の少ない対話を目指す 8。
  • DeepSeek (DeepSeek AI Technologies): 高いパラメータ数、効率的な処理能力、オープンソースでの利用 8。
  • Qwen (Alibaba): アリババが開発したLLM 8。
  • 画像・動画生成モデル:
  • DALL-E (OpenAI): テキスト記述から詳細で多様な画像を生成。DALL-E 3は、より複雑なプロンプトとテキストの理解度が向上 9。
  • Stable Diffusion (Stability AI): 高品質で多様な画像を生成するオープンソースの潜在拡散モデル 9。
  • Sora (OpenAI): テキストプロンプトに基づいて最長60秒のリアルな動画を生成 8。
  • コード生成モデル:
  • GitHub Copilot (GitHub, OpenAI, Microsoft): コード補完、バグ修正、テストケース生成、ドキュメント作成などを支援するAIペアプログラマー 11。
  • Code Llama (Meta): コーディング支援に特化したLLM 9。
  • Pangu-Coder2 (Guizhou Hongbo Communication Technology): コーディング関連タスク向けAIモデル 9。
  • Deepseek Coder (Deepseek AI Technologies): ソフトウェア開発者を支援するAIモデル 9。
  • StarCoder: コード生成AIモデル 9。
  • CodeT5: コード翻訳などに利用可能なモデル 105。
  • OpenAI Codex: 複数のプログラミング言語に対応したモデル 105。
  • Amazon CodeWhisperer (Amazon): コード提案とセキュリティチェック機能 15。
  • AskCodi: コード生成と説明を支援するツール 15。

4. 生成系AI技術の成長と進化

全体的な市場の成長と予測

生成系AIの市場は、2023年の84億ドルから2028年には624億ドルへと急成長すると予測されています 3。2025年には627億2000万ドルに達すると見込まれており 117、2024年の258億6000万ドルから2034年には1兆507億ドルに達し、2025年から2034年のCAGR（年平均成長率）は44.20%と驚異的な成長を示すと予測されています 118。AI市場全体も同様に拡大しており、2024年には1840億ドルに達し、2030年には8260億ドルを超える可能性があります 5。2023年には、生成系AIへの投資額は252億ドルに達し、2022年の約9倍という大幅な増加を記録しました 4。この市場規模と投資の急増は、生成系AI技術への強い期待と、その潜在的な価値への認識の高まりを示しています。

2023年以降の主要な進歩とトレンド

2023年以降、生成系AI技術は目覚ましい進歩を遂げています。AIモデルはより高性能になり、特定のニーズに合わせて高速化、効率化、カスタマイズされるようになっています 122。特に注目すべきは、GeminiやGPT-4oのようなマルチモーダルモデルの登場です。これらのモデルは、テキストだけでなく、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを処理し、生成する能力を備えています 1。また、小規模なモデルでも以前の大規模モデルに匹敵する性能を発揮できるようになり、AIの利用コストも大幅に低下しています 6。

AIエージェントの進化も重要なトレンドです。これらのエージェントは、自律的にタスクを実行し、ワークフローを効率化する能力を持ち、仕事のあり方を再定義する可能性があります 3。ユーザーは、AIアプリケーションをより細かく制御できるようになり、フィルター、コンテンツ操作、ガードレールなどをカスタマイズすることが可能です 122。さらに、ChatGPTストアのようなプラットフォームの登場により、カスタムAIモデルの作成と収益化が容易になり、AIの利用が多様化するAIミクロエコノミーが成長しています 3。

倫理的な側面への配慮も高まっており、バイアスやハルシネーションの低減、倫理的な課題への対処が重要な開発領域となっています 1。オープンソースLLMの進歩も目覚ましく、クローズドモデルとの性能差が縮まっており、イノベーションとアクセシビリティを促進しています 7。コンテキストウィンドウの拡大により、LLMはより多くの情報を処理し、記憶できるようになり 8、リアルタイムでのインタラクションや新しい情報への適応能力も向上しています 126。また、英語以外の言語での性能も改善が見られています 17。

5. アメリカ合衆国における生成系AIの利用状況

さまざまな分野における市場規模と導入率

米国におけるAI市場規模は、2024年には501億6000万ドルに達すると予測されています 5。2024年には、米国の民間AI投資額は1091億ドルに達しました 7。生成系AIは特に勢いを増しており、2024年には世界全体で339億ドルの民間投資を集め、米国はその主要な貢献国です 7。米国の組織の78%が2024年にAIを使用していると報告されており、2023年の55%から大幅に増加しています 6。組織の71%が2024年に少なくとも1つの業務機能で生成系AIを使用しており、2023年の33%から倍増しています 6。北米は生成系AIの導入をリードしており、導入率は40%です 4。調査対象となった米国人口の45%が生成系AIを使用しています 130。これらのデータは、米国が生成系AIの可能性を強く信じ、その導入と投資を積極的に進めていることを示しています。

生成系AIを活用している主要産業

  • マーケティングとセールス: 最も高い導入率を示しており、コンテンツ作成、コピーライティング、市場データ分析、画像アセット生成、パーソナライズされたコミュニケーションの自動化などに利用されています 5。
  • IT: プロセスの自動化、コード生成、生産性向上に広く利用されています 117。
  • ヘルスケア: パーソナライズされた治療計画、創薬、医用画像分析、管理効率化、患者エンゲージメントの向上に利用が拡大しています 3。
  • 金融: 不正検出、リスク評価、パーソナライズされた金融商品、顧客サービス、投資戦略の策定に利用が進んでいます 29。
  • 製造: 生産最適化、品質管理、サプライチェーン管理、製品設計に活用されています 5。
  • 小売・Eコマース: パーソナライゼーション、需要予測、サプライチェーン最適化、顧客体験の向上に利用されています 134。
  • ソフトウェア開発: GitHub CopilotのようなAIコーディングアシスタントが広く利用され、コード生成、デバッグ、テストなどに役立っています 11。
  • 教育: パーソナライズされた学習、コンテンツ作成、管理業務に利用が拡大しています 6。
  • 法律: 法務自動化、契約分析、調査などに利用されています 6。
  • メディア・エンターテイメント: コンテンツ生成、動画編集、音楽作成、ユーザー体験の向上に利用されています 5。
  • 輸送・物流: 自動運転車、ルート最適化、サプライチェーン管理に活用されています 5。

米国産業における主要AIモデルの具体的な活用事例

  • GPT-4: データ分析、リアルタイム翻訳、面接準備、画像分析、コーディング支援、会議の円滑化などに活用 18。
  • Gemini: パーソナライズされた顧客体験、産業計画の最適化、車両機能の強化、ヘルスケアの改善に利用 28。
  • Claude: 長文ドキュメント処理、コンテンツ作成、コーディング支援、Google Workspaceとの連携による生産性向上に貢献 33。
  • Llama: コンテンツワークフロー、求職活動、文化観光、M&A取引の効率化に活用 45。
  • Mistral: 保険書類処理、獣医診断、製造プロセスの強化に利用 57。
  • DALL-E 3: ロゴデザイン、広告ポスター、アート制作、コンテンツの強化に利用 79。
  • Stable Diffusion: デジタルメディア、アパレルデザイン、製品デザイン、広告に活用 91。
  • GitHub Copilot: コード補完、デバッグ、テストケース生成、ドキュメント作成に利用 107。
  • Sora: 多様なアプリケーション向けのリアルな動画コンテンツ作成に利用 97。
  • Grok: フィルターなしの応答、リアルタイム情報アクセス、研究支援に利用 66。

関連する政府規制と取り組みの概要

米国におけるAI規制のアプローチは、連邦レベルでは包括的なものではなく、既存の法律とガイドラインに大きく依存しています 154。バイデン政権は、安全でセキュアかつ信頼できるAIの開発と利用に関する大統領令を発行しました 156。FTC（連邦取引委員会）のような機関も、AIアプリケーションの監督において重要な役割を果たしています 154。ディープフェイクやアルゴリズム差別といった特定の問題に対処するため、州レベルでのAI規制も存在します 154。連邦レベルでは、No AI FRAUD ActやProtect Elections from Deceptive AI Actなど、AIに関連する法案が提案されています 154。米国における生成系AIの規制状況は依然として進化しており、特定の損害に対処し、責任あるイノベーションを促進することに重点が置かれています。包括的な連邦法が存在しないことは、より大きな柔軟性をもたらす一方で、企業にとっては潜在的な不確実性も生み出しています。

6. 中華人民共和国における生成系AIの利用状況

さまざまな分野における市場規模と導入率

中国のAI産業は、2024年には342億ドルに達すると予測されています 5。中国はAI研究論文の発表数で世界をリードしており、トップAIモデルの生産においても米国との性能差を縮めています 6。業界の意思決定者の83%が生成系AIの利用を報告しており、企業における導入率では世界をリードしています 164。2030年までに、AIは中国の国内総生産（GDP）の約26%に貢献すると予測されています 165。これらのデータは、中国がAI開発と導入に強くコミットしており、高い利用率と政府の強力な支援を受けていることを示しています。国産AIモデルの開発と米国との性能差の縮小に重点を置いていることは、この分野における中国の野心を示唆しています。

生成系AIを活用している主要産業

  • 製造: スマートシステム、自動化、品質管理、労働力不足への対応に重点を置き、AI統合の主要セクターとなっています 166。
  • Eコマース: パーソナライズされたショッピング体験とサプライチェーンの最適化にAIを活用しています 166。
  • ヘルスケア: 医用画像処理、診断、創薬、オンライン医療プラットフォームなどにAIが応用されています 32。
  • 輸送: 自動運転車と物流におけるイノベーションを推進しています 168。
  • 金融: 不正検出、リスク管理、顧客サービスにAIが利用されています 167。
  • メディア・エンターテイメント: 音楽生成、バーチャルアイドル、デジタル体験の向上にAIが活用されています 167。
  • 政府・公共サービス: 都市管理と公共サービス提供の効率化にAIが貢献しています 166。

中国産業における主要AIモデルの具体的な活用事例

  • DeepSeekの急速なユーザー増加とBaidu検索への統合は、中国市場におけるその影響力を示しています 124。
  • BaiduのErnieとDeepSeekは、OpenAIのGPT-4に対する中国の対応と見なされており、実用的なユースケースに最適化されています 169。
  • Huawei、SenseTime、Xiaomiは、チップ開発を含むAIハードウェアの進歩に取り組んでいます 171。
  • AlibabaとTencentは、海外で研究したトップAI人材を中国に呼び戻す努力を続けています 171。
  • POOK Technologyによるコンテンツ作成、広告掲載、顧客サービスにおけるAI活用事例 172。
  • Medlinkerによる一般的な病気の診断のためのMedGPTの立ち上げ 168。
  • 中国の自動車メーカーは、電気自動車の自動運転にAIを重点的に取り組んでいます 168。
  • 中国の研究者による軍事インテリジェンスアプリケーションのためのLlamaの利用 49。
  • DeepSeek-V3は、GPT-4oおよびClaude 3.5 Sonnetに対する費用対効果の高い競合モデルとして登場しています 75。

関連する政府規制と取り組みの概要

中国政府は、AIに関する一連の政策文書を発行しており、技術進歩を推進し、産業を高度化するための政策システムを構築しています 166。生成系AIサービスに関する規制では、モデルの登録、真実性と正確性の要件、社会主義の核心的価値観の反映が義務付けられています 167。中国サイバースペース管理局（CAC）は、AI生成コンテンツのラベル表示要件など、AI規制において重要な役割を果たしています 174。入力トレーニングデータとモデル出力に関する厳格な基準が実施されています 167。未登録の基盤モデルに基づく開発は禁止されており、海外のオープンソースモデルの利用に影響を与えています 167。中国の生成系AI規制に対するアプローチは、米国と比較してより指示的で中央集権的であり、国家安全保障、社会的価値観、データガバナンスに重点が置かれています。この規制環境は、イノベーションを促進する可能性と、潜在的に制約する可能性の両方を持っています。

7. 日本における生成系AIの利用状況

さまざまな分野における市場規模と導入率

日本の消費者向けAI市場規模は、2024年には18億7000万ドルと評価され、2030年には71億8000万ドルに達すると予測されており、2025年から2030年のCAGRは23.4%です 183。日本の生成系AI市場規模は、2023年の9億1800万ドルから2033年には約229億9500万ドルに達すると予測されており、2024年から2033年のCAGRは38%です 184。しかし、日本企業の生成系AIの利用は米国やヨーロッパに遅れており、業務に利用しているのは46.8%です。これは米国の84.7%と比較して低い数値です 187。試用段階の企業を含めると、日本の約70%の企業が生成系AIを利用していますが、米国とドイツの90%強と比較すると依然として低い水準です 187。これらのデータは、日本の生成系AI市場が大きく成長している一方で、企業における導入率は米国と比較して慎重な姿勢が見られることを示唆しています。しかし、市場予測は将来的に強い成長軌道を描いています。

生成系AIを活用している主要産業

  • 製造: 自動化、ロボット工学、既存プロセスの改善、労働力不足への対応に重点が置かれています 145。
  • ヘルスケア: 診断、高齢者ケアソリューション、創薬、患者体験の向上に利用が拡大しています 32。
  • エンターテイメント: アニメやゲーム業界において、アニメーション制作プロセスの自動化、NPCの行動強化、ダイナミックなストーリーラインの作成に活用されています 189。
  • 金融: テキスト要約やドキュメント処理などのタスクにおいて、より迅速なイノベーションと堅牢なパフォーマンスを実現するためにAIが活用されています 50。
  • 小売: 製品計画プロセスの改善と顧客体験の向上にAIが利用されています 145。
  • 物流: 配達ルートの最適化とサプライチェーン管理にAIが活用されています 145。

日本産業における主要AIモデルの具体的な活用事例

  • トヨタ自動車は、車両およびEVの設計を加速するためにAIを活用しています 145。
  • パナソニックは、生産性を向上させるためにChatGPTスタイルのAIアシスタントを導入しています 145。
  • 三菱電機は、手作業の効率を評価するための行動分析AIを開発しました 145。
  • 武田薬品工業は、従業員向けのAI搭載デジタルアシスタントを立ち上げました 145。
  • 三井物産とNVIDIAは、製薬業界向けの日本初の生成系AIスーパーコンピューターを立ち上げました 184。
  • ENEOSは、プラントの自動運転を開発するためにAIを利用しています 145。
  • みずほ銀行は、日本の4万5000人の従業員に生成系AI機能を展開しています 145。
  • ストックマークは、日本企業の効率化を支援するAI製品を開発しています 192。
  • 日本のヘルステックスタートアップであるUbieは、病院での患者と医療従事者の体験を向上させるためにGeminiを使用しています 32。
  • Preferred Networksは、Llama 3を使用してヘルスケアに特化したモデルを開発しています 193。
  • 野村證券は、AWS上でLlamaを活用し、テキスト要約や文書処理などのタスクにおいてイノベーションの加速と堅牢なパフォーマンスを実現しています 50。

関連する政府規制と取り組みの概要

日本は、AI規制に対して比較的緩やかなアプローチを採っており、包括的な規制よりもセクター固有の法律と自主的な業界ガイドラインを重視しています 194。政府は、イノベーションを促進しつつ、倫理的な利用を確保し、国民の権利を保護することを目指して、日本を世界で最もAIフレンドリーな国として位置づけようとしています 196。新しいAI法案「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案」は、AIの研究開発を支援し、リスク管理を強化することを目的としていますが、厳格な罰則規定はありません 195。政府は、AI政策を調整するために、首相を本部長とする高度なAI戦略本部を設置しています 195。個人情報保護委員会は、AI開発を支援するためにプライバシー規則の緩和を検討しています 199。総務省と経済産業省は、国際的な議論とトレンドに沿ったAIビジネスガイドラインVer 1.0を策定しました 200。日本における生成系AIの規制に対するアプローチは、厳格な管理よりも柔軟性と協調を重視した、イノベーションを促進する姿勢が特徴です。政府は、既存の法的枠組みと自主的なガイドラインを通じて、潜在的なリスクに対処しながら、AI開発を支援する措置を講じています。

8. 比較分析

3ヶ国間における生成系AIの導入と応用の類似点

3ヶ国すべてにおいて、2023年以降、生成系AIへの投資と導入が著しく増加しています。マーケティングとセールス、IT、ヘルスケア、金融、製造業は、いずれの地域でも生成系AIを活用している主要産業です。一般的なユースケースとしては、コンテンツ作成、顧客サービス自動化、コード生成、データ分析、プロセス最適化などが挙げられます。また、生成系AIの倫理的側面と責任ある開発に対する意識と焦点が高まっており、急速に進化するAIの状況において、イノベーションと規制のバランスを取る必要性に各国が取り組んでいます。

各地域で見られる主要な相違点と独自の傾向

米国は、AIへの総投資額が最も多く、企業と一般人口の両方で非常に高い導入率を示しています。中国は、企業における生成系AIの導入率で世界をリードしており、政府主導によるAI開発と規制へのアプローチが強く、産業アプリケーションに重点を置いています。日本は、生成系AI市場が成長しているものの、米国と比較して企業における導入率はやや低く、高齢化社会などの社会的課題への対応に重点を置いた、イノベーションを重視する規制姿勢が特徴です。オープンソースモデルは、中国と日本では強い存在感と影響力を持っているようですが、米国市場はプロプライエタリモデルが主流であるものの、オープンソースも重要です。規制環境は大きく異なり、米国は連邦レベルではより緩やかなアプローチを採り、中国はより指示的な管理を実施し、日本は緩やかなイノベーション重視の戦略を好んでいます。

米国、中国、日本における導入率とユースケースに影響を与える要因

  • 経済的要因: 投資能力、市場需要、生産性向上の可能性。
  • 技術インフラ: コンピューティングパワーの可用性、データインフラ、研究開発能力。
  • 文化的ニュアンス: リスク回避、自動化の受容、特定の産業への重点。
  • 規制環境: 政府の政策、データプライバシー法、知的財産権。

表1：米国、中国、日本における生成系AIの導入率と主要な応用分野の比較

項目アメリカ合衆国中華人民共和国日本
全体的なAI導入率（企業）78% (2024年) 683% (業界意思決定者、2024年) 164約70% (試用含む、2024年) 187
生成系AI導入率（企業）71% (2024年) 683% (業界意思決定者、2024年) 16446.8% (業務利用、2024年) 187
主要な導入産業マーケティング・セールス、IT、ヘルスケア、金融、製造、小売・Eコマース、ソフトウェア開発、教育、法律、メディア・エンターテイメント、輸送・物流製造、Eコマース、ヘルスケア、輸送、金融、メディア・エンターテイメント、政府・公共サービス製造、ヘルスケア、エンターテイメント、金融、小売、物流
主要なユースケースコンテンツ作成、顧客サービス自動化、コード生成、データ分析、プロセス最適化、パーソナライゼーションスマートシステム、自動化、品質管理、パーソナライズされたショッピング体験、診断、創薬、自動運転生産性向上、効率化、自動化、アニメ・ゲーム制作、業務プロセスの改善
主な生成系AIモデルGPTシリーズ、Gemini、Claude、Llama、Mistral、DALL-E、Stable Diffusion、Sora、GitHub Copilot、GrokDeepSeek、Baidu Ernie、Huaweiモデル、Tencentモデル、Alibaba Qwen、LlamaGPTシリーズ、Gemini、Claude、Llama、Mistral、DALL-E、Stable Diffusion、Sora、GitHub Copilot
規制アプローチ連邦レベルでは比較的緩やか、州レベルで特定の問題に対処指示的で中央集権的、国家安全保障と社会的価値観を重視イノベーション促進を重視した緩やかなアプローチ、セクター固有の法律と自主的なガイドライン
スニペットID（裏付けデータ）5,… (多数)49,… (多数)32,… (多数)

9. 結論と今後の展望

本レポートの分析から、2023年以降、生成系AIは驚異的な成長を遂げ、米国、中国、日本という世界の主要経済国において、その利用が急速に拡大していることが明らかになりました。3ヶ国はいずれも、生成系AIの持つ潜在的な価値を認識し、様々な産業でその応用を積極的に模索しています。マーケティング、IT、ヘルスケア、金融、製造業といった分野では、共通して高い導入率が見られ、コンテンツ作成、業務効率化、顧客体験の向上といったユースケースが普及しています。

しかし、各国の状況を比較すると、いくつかの重要な違いと独自の傾向が見られます。米国は、民間投資と企業による導入率において他を大きくリードしており、広範な分野でAIが活用されています。一方、中国は、政府主導の強力な推進力と、製造業を中心とした産業への応用、そして国産モデルの開発に重点を置いている点が特徴的です。日本は、市場規模は着実に成長しているものの、企業における導入は比較的慎重であり、高齢化社会への対応や伝統的な産業との融合など、独自の課題解決にAIを活用しようとする動きが見られます。また、規制環境についても、米国が比較的緩やかなアプローチを採るのに対し、中国はより統制された管理体制を敷き、日本はイノベーションを重視した柔軟な規制を目指すという、それぞれの国の政策スタンスが反映されています。

今後の展望としては、生成系AI技術はさらに進化し、より多様な分野での応用が期待されます。技術的な進歩、市場の成熟、そして規制の変化が、今後の利用状況を大きく左右するでしょう。企業や研究者は、この急速に進化する分野を継続的に監視し、新たなイノベーションの機会と、倫理的および規制上の課題に適切に対応していく必要があります。

引用文献

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