Decart AIのLSD v2ブレイクスルーにより、リアルタイムで低遅延のAI動画生成が実現
Brief news summary
過去一年で、OpenAIのSora 2やGoogleのVeo 3などのAIビデオ拡散モデルは視覚的リアリズムを進化させましたが、逐次フレーム生成による遅延や動画長の制限といった課題に直面しています。Decart AIのLSD v2は、因果的で自己回帰的なアーキテクチャを採用することで、こうした問題を克服し、無制限で瞬時に連続的な動画作成を可能にしました。改善された拡散強制や履歴増強といった革新的な技術により、誤差の蓄積を防ぎ、ユーザーの入力にシームレスに適応する高品質な無限動画を実現します。ライブインタラクションに必要なサブ秒レベルの低遅延を達成するために、DecartはNvidia Hopper GPUを最適化し、「メガカーネル」やアーキテクチャに基づくプルーニング、ショートカット蒸留といった技術を導入。これにより、コンパクトモデルでも高速なノイズ除去を実現しています。このブレークスルーは、ライブストリーミング、ゲーム、教育、設計などのダイナミックな用途を支援し、最小限の遅延でリアルタイムのコンテンツ修正を可能にします。LSD v2は、リアルタイムかつ無制限のAIビデオ生成の重要な進歩であり、インタラクティブなストーリーテリングやクリエイティブな表現の新しい時代を切り開きます。過去一年で、AI生成の動画拡散モデルは視覚的リアリズムにおいて著しい進歩を遂げており、OpenAIのSora 2、GoogleのVeo 3、RunwayのGen-4などのモデルによって示されている。AI動画生成は重要な節目に差し掛かっており、最新のモデルは驚くほどリアルで美しい映像を作り出すことが可能となっている。しかし、これらのモデルのアーキテクチャはリアルタイムのインタラクティブアプリケーションでの使用を制限しており、動画フレームを複雑で計算負荷の高い段階を経て逐次生成しているためだ。各チャンクを処理して次に進むまでに遅延が生じるため、ライブのAI動画ストリーミングは実現できていない。多くのAI実務者は後から視聴するためのクリップ生成に注力しており、ライブで即座にAI動画を変換・生成することは依然として数年先の課題とされている。 そこで、Decartのチームはこのアーキテクチャ的障壁に挑戦し、LSD v2というモデルを開発した。これは、さまざまなAIモデルに適用可能な新しいアプローチを用いることで、最小限の遅延を実現できることを示している。彼らはGPUの利用効率を最大化するためのインフラ最適化を行い、誤差の蓄積を防ぐために重要なデノイジング過程の高速化にも成功した。LSD v2は因果的・自己回帰的なアーキテクチャを採用し、出力の持続時間制限なく、動画を瞬時かつ連続して生成できる。 主要な革新点は次のとおりである。 1. **因果的・自己回帰モデルによる無限生成** ストリーミング出力を可能にするには、動画モデルは「因果的」に動作し、各フレームを前のフレームのみに基づいて生成し、計算負荷を軽減する必要がある。このアプローチは継続性を実現するが、時間の経過とともに誤差が蓄積しやすく、小さな誤り（誤った影など）が歪みやすくなるため、多くのモデルは短いクリップに制約されてしまう。これに対し、Decartは「拡散強制（diffusion forcing）」を強化して生成中のフレームのノイズを除去し、「履歴拡張（history augmentation）」を導入して、モデルが破損した出力を認識し修正できるよう訓練した。これにより、過去に生成されたフレームや現在の入力、ユーザープロンプトを考慮した因果的なフィードバックループを形成、アーティファクトを特定・修正し、高品質なコンテンツを永続的に出力できる。これにより、ユーザーの入力に基づくリアルタイムの編集や変換が可能となる。 2.
**GPU最適化によるサブ秒遅延の実現** リアルタイムなインタラクティブAI動画には、1フレームあたり40ミリ秒以内の生成速度が必要だが、因果的AIモデルは計算負荷が高いため、現代のGPUの設計と相性が良くない。DecartはNvidiaのHopper GPUのカーネルを徹底的に最適化し、頻繁な停止やデータの移動を避けるため、多数の小さなカーネルを使う代わりに、一つの「巨大カーネル」にすべての計算を統合した。このアプローチはGPUの利用効率を飛躍的に高め、処理時間を約10倍高速化し、フォードの組立ラインに例えられるシーケンシャルな作業工程の合理化と同様の効果をもたらしている。 3. **プルーニングとショートカット蒸留による効率化** ニューラルネットワークは過剰なパラメータを持ち、必要のない情報も多く含まれることが多い。Decartは「アーキテクチャ認識型プルーニング」を適用し、不要なパラメータを削減、モデルをハードウェアに合わせて最適化した。さらに、「ショートカット蒸留（shortcut distillation）」を開発し、小型・軽量なモデルを微調整することで、大きなモデルと同等のデノイジング速度を実現した。これらのショートカットモデルを使えば、コヒーレントなフレームを生成するためのステップ数を減らし、時間の節約と出力の高速化を同時に達成している。 これらの革新は、サブ秒の遅延で動画を生成できることを可能にし、従来不可能だったインタラクティブな動画応用の扉を開いている。ユーザーは映像をリアルタイムで編集し、プロンプトや視聴者からの入力に応じてダイナミックにコンテンツを変換できる。ライブ配信やTwitch配信者にとって、コンテンツを放送中に自由に変更できるこの能力は非常に魅力的だ。 エンターテインメントを超え、この技術はライブゲームや没入型教育、イベントマーケティングにも応用可能であり、プレイヤーの選択や状況に応じてAI生成のシーケンスがリアルタイムに変化するなど、新たな可能性を示している。また、建築家やインテリアデザイナーなどのプロフェッショナルにとっても、最終的なデザイン決定前にプロンプトを用いた迅速な試作を可能にするニューラルレンダリングエンジンとして利用できる。 最も画期的なのは、遅延を排除しつつ無限の動画生成を実現したことで、制作者は長尺コンテンツをインタラクティブに探索・調整できる。シーンや照明、カメラアングル、キャラクターの表情もリアルタイムで変えられ、物語性がダイナミックでユーザー主導の新しいストーリーテリング体験へと進化している。 Decart AIの創設者でありサンフランシスコオフィスの責任者であるKfir Abermanは、リアルタイム生成映像の研究を実用化する取り組みを率いている。彼の仕事は、最先端の研究と創造的なユーザー体験を融合させたインタラクティブでパーソナライズされたAIシステムの構築に重点を置いている。
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AIを活用した映像圧縮技術がストリーミング品質を向上
人工知能の進歩は、動画コンテンツの圧縮とストリーミングの方法を変革しており、映像品質の大幅な向上と視聴者体験の向上をもたらしています。最先端のAIを活用した動画圧縮技術がこれらの技術革新を牽引しており、バッファリング時間の短縮やストリーミングプラットフォームの解像度向上に貢献しています。従来の動画圧縮方法は、ファイルサイズと映像品質の間でトレードオフの問題に直面し、内容に関係なく一定の圧縮を施す静的なアルゴリズムに頼ることが多かったため、ファイルが大きすぎたり、画像の鮮明さが損なわれたりすることがありました。それに対し、AI駆動の手法はこの一律のアプローチから脱却し、高度な機械学習アルゴリズムを使用して動画内容を詳細に分析し、圧縮設定を動的に調整します。これらのAIモデルは、動画内の動き、テクスチャの複雑さ、シーンの切り替えなどの要素を評価し、より正確に圧縮パラメータを最適化します。各フレームの複雑さを識別することで、重要な部分には多くのデータを割り当てて鮮明さを保ちつつ、重要でない部分のビットレートを減少させ、品質の低下を感じさせない範囲で圧縮します。この戦略は、重要なディテールを維持しながら、あまり重要でない領域をより積極的に圧縮することを可能にします。さらに、AIを用いた圧縮技術は、コンテンツの特性だけでなくネットワークの状態にも適応します。ストリーミングサービスはしばしば、帯域幅の変動や接続品質の低下に直面し、それがバッファリングや解像度の低下を招き、視聴体験を損なうことがあります。AIアルゴリズムはこれらのネットワーク変数をリアルタイムで監視し、それに応じて圧縮レベルを調整します。これにより、データ使用と映像品質のバランスをとりながら、スムーズな再生を実現しています。これらの進歩の効果は、コンテンツ提供者と視聴者の双方にとって非常に大きいものです。ストリーミング企業にとっては、より効率的な圧縮によりストレージや帯域コストを削減でき、より少ないインフラ投資でより広い視聴者層に届けることが可能になります。視聴者は、より速い読み込み時間や中断の減少、鮮明な映像による満足度とエンゲージメントの向上を享受しています。高精細や超高精細フォーマットのストリーミングの需要が増す中、効率的な配信システムの必要性はますます高まっています。動画圧縮におけるAIの導入は、画期的な解決策として業界標準になる兆しを見せています。主要なストリーミングサービスもこれらの技術を調査・導入し、絶え間なく高まるユーザーの期待に応えようとしています。専門家は、今後さらに進化したAI圧縮アルゴリズムは、人間の視覚認知をより深く理解し、予測ネットワーク解析と融合させることで、動画品質の向上とデータ消費量の削減を実現すると予測しています。これらの進歩により、高解像度ストリーミングも限られた帯域幅の中で可能となり、より高い品質の映像配信が実現されるでしょう。結論として、人工知能は、よりスマートで適応性の高い高効率なエンコード技術を可能にし、動画圧縮を革新しています。この進歩により、バッファリングの減少、解像度の向上、リソースの最適化を実現した優れたストリーミング体験がもたらされます。AI技術が今後も進化し続けることで、デジタルメディア配信の未来に与える影響はますます大きくなり、クリエイターと視聴者の両方にとってエキサイティングな新たな機会を創出していくでしょう。
SkillSpotは、「AIを使ったB2B販売のマスター」コースを開始し、販売成績の変革を目指す
アレン、テキサス州—（Newsfile Corp.
Metaの新しいAIロードマップ：マンゴーとアボカドモデル
Metaは、果物の名前を冠した2つの新しい生成モデルを開発し、AI分野で大胆な一歩を踏み出しています。ウォールストリートジャーナルによると、Metaは画像や動画生成に特化した「マンゴー（Mango）」と、テキストやコードの能力向上を目指す大型言語モデル「アボカド（Avocado）」を開発中です。 OpenAIやAnthropic、Googleなどの競合に遅れをとったMetaの既存のアシスタント、Meta AIはプラットフォームに組み込まれ続けていますが、広く浸透しているわけではありません。マンゴーとアボカドを通じて、Metaは単なる実用的ツールではなく、基盤となるAI技術を構築しようとしています。 これらのモデルは、2026年前半にMetaの新しい超知能部門のリーダーであるScale AIの共同創設者アレクサンドル・ワンの指揮のもとで開発されており、どちらも登場が期待されています。これはマーケターにとって非常に重要な動きです。 **MetaのAI研究所で今何が起きているか** Metaスーパーインテリジェンス研究所（MSL）は、アレクサンドル・ワンやチーフプロダクトオフィサーのクリス・コックスを新たなリーダーに迎え、再編されました。彼らは、「世界モデル」を作り出すことを目指しています。これは、あらゆるシナリオに対する exhaustive（総合的な）訓練なしに、コンテンツを生成したり、推論し、計画し、行動したりできるモデルです。 アボカドはコーディングや論理的推論に適しており、マンゴーは高品質な画像や動画の生成を狙っています。これらは、コンテンツ作成からARやVR体験まで、メタのマルチモーダルAI戦略を支える技術です。ただし、課題もあり、新たな人材流入にもかかわらず、最近ではChief AI Scientistのヤン・ルカンなどが退職し、自身のスタートアップを立ち上げています。 **AIマーケティングにとっての重要性** これまでのMetaのAI機能は控えめで、Facebook、Instagram、WhatsAppのプラットフォーム内で検索やコンテンツ提案として部分的に導入されてきました。マンゴーとアボカドは、それを一段高めるものであり、基盤モデルを基にした新しいクリエイティブやコーディングツールを、Metaのエコシステムに直接組み込むことができます。これにより、ソーシャル動画やブランド用ビジュアル、キャンペーン用コピーなどが自動生成される可能性があります。 マーケターにとっては、以下の点が重要です。 - Metaの広告やコンテンツプラットフォームに組み込まれたネイティブのAI作成ツールの習得：これにより、サードパーティのAIクリエイティブツールへの依存を減らせる。 - 会話型広告作成やスマートなキャンペーンプランニング、自動生成された素材といった新しいインターフェースの導入。 さらに、アボカドの高度な推論能力は、マーケターとAIの関わり方を単なるダッシュボード操作から、AIシステムとのコラボレーションへと変革させる可能性があります。 **マーケターへの戦略的ポイント** 2026年に登場予定のマンゴーとアボカドに備えるには、以下の点を検討すべきです。 1
ローカルSEO最適化におけるAIの役割
ローカル検索エンジン最適化（SEO）は、企業が自分たちの直近の地理的エリア内の顧客とつながるための不可欠な戦略となっています。現在のデジタル環境において、人工知能（AI）の活用はローカルSEOへのアプローチを変革しており、より正確なターゲティングとオンラインでの可視性向上を実現しています。AI技術は、ローカル検索の動向やユーザー行動を分析する重要な役割を果たし、企業が効果的にオンラインプレゼンスを調整できるよう貴重なインサイトを提供します。この高度な分析により、地域の観 audienceに固有のパターンや好みを特定し、それに合わせて戦略を調整することが可能になります。 AI駆動のローカルSEOの重要な要素の一つは、オンラインレビューの管理です。顧客のフィードバックは信頼と信用を確立するために非常に重要であり、AIツールはレビューを迅速に監視し対応することで、企業の良好なオンライン評判を維持するのに役立ちます。さらに、AIはレビュー内の感情トレンドを検知し、企業が製品やサービス、顧客対応を改善するための実用的なデータを提供します。 Googleマイビジネスのプロフィール最適化も、AIが大きな利点をもたらす分野です。AIアルゴリズムは、営業時間の更新、写真の追加、説明文の改善など、店舗情報の改善を提案し、プロフィールをより魅力的にします。この最適化により、ローカル検索結果への表示確率が高まるだけでなく、正確で最新の情報を提供することでユーザー体験も向上します。 特定の場所に合わせたコンテンツの作成も、AIによって強化されるローカルSEOの重要な側面です。自然言語処理やデータ分析を活用して、ターゲットとなる観 audienceに響く、関連性が高く魅力的な地域特化型コンテンツを生成できます。このターゲット戦略は、検索エンジンのランキングにおいて重要な役割を果たす、地域に対する強いアイデンティティと関連性を構築します。 AIをローカルSEO戦略に組み込むことで、多くのメリットが得られます。ローカル検索結果での可視性を高めることで、企業は地元の顧客をより多く引き付け、実店舗への来客数を増やすことが可能です。さらに、AIによるインサイトはより情報に基づく意思決定を支援し、競争の激しい市場で先行することを可能にします。 AIを取り入れることで、自社のオンラインプレゼンスを強化するとともに、地域コミュニティとの深いつながりを築くこともできます。こうしたつながりは顧客忠誠心を高め、持続可能なビジネス成長を促します。 デジタルマーケティングの分野が進化し続ける中、AIのローカルSEOにおける役割はさらに拡大すると予想されており、より洗練されたツールや手法によってローカルリーチの最適化が進められています。これらの進展を最大限に活用したい企業は、AI駆動のローカルSEO戦略に焦点を当てたリソースを調査することを推奨します。 人工知能がローカルSEOの最適化をどのように再構築しているかに関心のある方には、詳細な情報や専門的なガイダンスを提供する「ローカルSEO」がおすすめであり、地域市場で成功を目指す企業にとって価値あるサポートを提供しています。
フィンランドのAI企業、書籍向け市場分析ツールを発売
ヘルシンキを拠点とするGet Lostは、著者や出版社が従来の権威ある出版社にしかアクセスできなかった洞察を提供するAI駆動の原稿解析ツール「BookID」のアルファ版リリースを発表しました。 このツールは、Get Lostが「目的別に構築された小説の分類体系で、数百の分析的に定義されたサブジャンルを持つ」と説明するものを使用して、アップロードされた原稿を検査します。BookIDは、「感情パターン分析、読者ペルソナ、市場ポジショニングの提案、BISACカテゴリーのガイダンス」を含むレポートを生成します。 共同創設者のスティーブ・エルシャラウィは「このツールは、権力のバランスを作家に取り戻すものだ」と語ります。「私にとってこの技術の最もエキサイティングな点は、作家が最大限の創造的自由を持てることです。」 Get Lostは、テレビ、モバイルゲーム、データ駆動型のクリエイティブ制作、AI、観客心理学に経験を持つジェームズ・クレーマ、エルシャラウィ、ニック・モレノ、イーロ・ジスケのチームによって設立されました。クレーマは、同社が恋愛小説からダン・ブラウン風のスリラーまで、多数のサブジャンルにわたる文学フィクションをシステムに学習させていると述べました。 同社は、すべての原稿解析は同社のオフラインハードウェア上で行われており、原稿が外部のAIモデルのトレーニングに使用されることはないと強調しています。 「私たちはローカルモデルを使っています」とクレーマはPWに語りました。「ChatGPTやClaudeは使っていません。すべてを自社ハードウェアに保存しています。」 現在はセルフパブリッシャーの著者に焦点を当てている同社は、自己出版は従来の出版よりも3倍以上速く成長しているにもかかわらず、マーケティングが独立系作家にとって最大の課題であることを強調しました。 2023年には、260万冊以上の書籍が自己出版され、インディーズ作家は世界の電子書籍売上の40％以上、約90億ドルを占めているとクレーマの調査は示しています。 「私たちのチームの目標は、ただ多くの人に自分が愛する本を発見して読んでもらう手助けをすることに尽きます」とクレーマは付け加えました。「これを達成する上で大きな障害となるのは、業界全体のデータ不足です。BookIDは、その解決に向けた最初の一歩です。」 今後、クレーマは、これまでの経験を生かし、モバイルゲーム開発のベストプラクティスを出版の世界に応用する長期的なビジョンを持っていると説明しました。その一環として、自動化されたマーケティングキャンペーンや、「バーストキャンペーン」と呼ばれる促進資料の徹底的なテストを行い、効果的なマーケティングコンテンツを特定し、大規模なプロモーション投資の前に最も効果的な戦略を見極めることを目指しています。
劉烈宏：「『AI+』がどこに行っても、そこで高品質なデータセットが構築される」
劉烈宏、党組織の党委書記兼国家データ局長は、最近、急速に拡大する人工知能（AI）発展の分野において、高品質なデータセットの重要性を強調しました。AIアプリケーションの将来の道筋について議論する中で、劉氏は、「AIプラス」イニシアチブが広がる場所では、その土台となるのは常に優れたデータセットの創造であると指摘しました。これは、さまざまな分野でのAIの進歩を推進する上で、よく整備され堅実なデータが果たす不可欠な役割を示しています。 AIがさまざまな産業を変革し続ける中、正確で網羅的なデータセットの必要性はますます顕著になっています。劉氏の発言は、AI駆動のプロジェクトの成功が単にアルゴリズムの複雑さだけに依存しているのではなく、同時に使用されるデータの完全性と質にも大きく左右されることを示しています。データセットが十分で、正確で、文脈に適したものであれば、AIシステムはより良いパフォーマンスを達成でき、より効果的な意思決定やより賢明な自動化を促進します。 この視点は、特にソーシャルメディアマーケティングの分野で重要です。ここでは、AIを活用したツールが膨大なデータを解析し、ユーザー行動を予測し、トレンドを読み取り、コンテンツをパーソナライズし、広告戦略を最適化します。高品質なデータセットにより、これらのアプリケーションはターゲットとなるオーディエンスや市場動向を深く理解でき、最終的にはより強いエンゲージメントと効率的なマーケティング結果につながります。 「AIプラス」という概念は、AI技術と伝統的な産業の融合を指し、これらのデータセットが提供する基盤に依存しています。医療、金融、製造、教育などの各分野にAIが浸透していく中で、標準化された高品質なデータセットを確立することは不可欠です。劉氏の発言は、イノベーションを促進し、AI分野での競争優位を維持するためには、データの質を優先する必要性を政策決定者が認識していることを反映しています。 劉氏の指導の下、中国の国家データ局は、データガバナンスの形成、データ共有の促進、こうしたデータセットの収集と管理を支えるインフラの構築において重要な役割を果たす予定です。これらの取り組みは、AI研究と商業利用を加速させ、中国のAI adopt and progressにおける国際的な地位を強化すると期待されています。 また、高品質なデータセットの取得には、技術的・倫理的な課題も伴います。データ収集はプライバシー法や規制を遵守しながら行わなければならず、個人の権利を保護しつつ意義のあるAI革新を可能にします。劉氏のコメントは、イノベーションと責任のバランスを取る枠組みの必要性を暗に示しています。 データの質に対する注目は、産業界と政府機関が協力して透明な基準やプロトコルを確立することも促します。こうした協力は、AIシステムの改善だけでなく、一般市民のAI技術への信頼を深めることにもつながります。AIが日常生活により浸透するにつれて、この信頼を育むことは、その広範な受容と実用化にとって不可欠です。 結論として、劉烈宏の声明は、関係者全てに対して、人工知能の力は、それを訓練し推進するデータセットの質に密接に結びついていることを思い起こさせるものです。優れたデータなしには、AIの変革力は十分に発揮されません。「AIプラス」イニシアチブが成長する中で、高品質なデータセットの開発と維持に対するコミットメントは、AI駆動の革新の成功と持続可能性の基盤となるでしょう。
AIビデオ監視システムが都市部の公共安全を向上させる
近年、世界中の都市中心部では公共の安全を向上させるために、人工知能（AI）を搭載した映像監視システムの導入が進んでいます。これらの先進的な技術は公共スペースに展開され、リアルタイムで活動を監視し、潜在的な脅威が深刻な事態に発展する前に特定することを目的としています。AIを活用した監視は、異常行動の検知、顔認識、犯罪活動の予測分析などの能力を可能にし、従来の方法に比べて大きな進歩を遂げています。 これらのシステムの最大の利点は、膨大な映像データを迅速かつ効率的に分析できる点にあります。人間のオペレーターが疲労したり、多数の映像を処理する制約を受けたりするのに対し、AIアルゴリズムは休むことなく常に内容をスキャンし評価します。高度なパターン認識を利用して、制限区域での長時間滞留、突然の集団行動、地域の通常とは異なる行動など、犯罪意図を示す行動異常を検出します。早期に識別することで、法執行機関は迅速に対応でき、犯罪の防止やエスカレーションの抑制につながります。 顔認識技術も多くのAI監視ソリューションに不可欠な機能です。この技術は、カメラで捕らえた顔を、既知の犯罪者や関心者のデータベースと照合し、より迅速な特定と逮捕を支援します。いくつかの都市では、法執行機関のデータベースと連携させることで、アラートの発行や速やかな人員配置を効率化し、この技術を導入した地域の警備効率を大きく向上させています。 予測分析は、過去のデータや行動傾向を用いて潜在的な犯罪活動を予測し、AI監視の能力を拡張します。これにより、当局はリスクの高い場所や時間に戦略的に資源を配分し、予防的なアプローチを採用して犯罪を減少させ、コミュニティの安全を向上させることが可能です。 これらの利点にもかかわらず、AIを活用した監視の普及は、プライバシーや市民の自由に関する議論を引き起こしています。批評家は、広範な監視が公共空間での個人のプライバシー権を侵害し、政府の過剰な監督や情報の悪用、匿名性の喪失につながると警告しています。特に顔認識技術は偏見を示しやすく、色覚差や社会的に疎外されたグループに対して誤認識を引き起こし、不当な疑いや拘留の原因となることもあり、公共の信頼を損なう懸念もあります。 データの保存と管理も課題の一つです。敏感な情報を不正アクセスや漏洩から守ることが重要であり、監視システムが法的・人権的基準を遵守していることを確保することが、安全性と個人の自由のバランスを取る上で不可欠です。 それに対処するため、いくつかの都市では、公共の安全におけるAI活用の規制枠組みを作るため、市民参加や専門家の意見を積極的に取り入れています。これには、監視範囲を高リスク地域に限定すること、データ保存期間に厳しい制限を設けること、第三者監査機関を設置して監督や苦情処理を行うことなどが含まれます。技術の能力や限界についての透明性も、市民の信頼を得るために重要です。 結論として、AIを活用した映像監視は、都市の安全保障において革新的なツールを提供し、リアルタイムの監視と犯罪予防を飛躍的に向上させる可能性があります。一方で、法執行や公共の安全において大きな進展をもたらす一方、複雑な倫理的・法的課題も浮上しています。適切なバランスをとるには、政策立案者、法執行機関、技術提供者、市民社会、一般市民との継続的な議論と協力が必要です。慎重な規制と監視の下、AI監視のメリットを享受しつつ、基本的人権や自由を犠牲にしない方法を模索していくことが求められます。
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