AnthropicのClaude MythosプレビューをめぐりホワイトハウスがAnthropicによる利用組織拡大を阻止した経緯と、OpenAIのGPT-5.5がAISIの評価でMythosと同等のサイバー攻撃自動化能力を示した事実を整理する動画である。国家安全保障上の懸念、コンピューティング資源の制約、ライセンス制度的な統制の出現、攻撃者と防御者双方への影響、AnthropicとOpenAIの姿勢の違い、David Sacksによる反論、そしてAI能力の急速な民主化が一般層にもたらす意味までを多角的に論じる内容となっている。
ホワイトハウスがClaude Mythosの拡大を阻止した
さて、AnthropicのClaude Mythosが再び話題になっています。今回はホワイトハウスがその利用拡大を阻止したいと動いている、という話です。深刻な国家安全保障上の懸念があり、政府はこのモデルへのアクセス人数を制限しようとしているのです。同時に、OpenAIのGPT-5.5が、Claude Mythosが達成したのとほぼ同じことを成し遂げた二番目のモデルとなりました。AISIによれば、GPT-5.5はMythosに次いで、複数ステップのサイバー攻撃シミュレーションをエンドツーエンドで完遂した二つ目のモデルだということです。
では、この話を順を追って解きほぐしていきましょう。Anthropicは、最新の恐ろしいモデルであるClaude Mythosプレビューの提供範囲を拡大したいと考えていました。このモデルはサイバーセキュリティ、特に脆弱性の発見において極めて優秀だとされています。Anthropicは新たに120の組織にアクセスを開放し、Claude Mythosを試してもらい、その実用性を確認してもらいたいと考えていました。報道によると、Anthropicはすでにアクセスが許可されている組織のリストにさらに70社・組織を追加しようとしていたそうです。これによって、Claude Mythosへのアクセスを持つメンティーの総数は120になるはずでした。
ところが、ウォール・ストリート・ジャーナルによれば、ホワイトハウスがそこに介入し、それは無理だと判断したのです。その理由がなかなか興味深いものでした。第一の主な理由として挙げられたのは、国家安全保障上の懸念、あるいは単に安全保障上の懸念です。このモデルをより多くの人が使えるようにすることで、問題が生じる可能性があるという話で、これは理にかなっています。しかし、もう一つ言及された理由が興味深かったのです。ホワイトハウスは、Anthropicがこれら新規の企業すべてに加えて、ホワイトハウス、つまり政府にもサービス提供できるだけのコンピューティング資源を持っているのか、それが分からない、と言ったのです。
要するに、Anthropicが他の全員にアクセスを許してしまえば、政府自身がMythosを使う能力が低下してしまうのではないか、と言っているわけです。Anthropic側は、コンピューティング資源が制約要因だという見方には反論しています。ですが、最近の業界内の話としては、Anthropicは必要なコンピューティング資源の量を大きく見誤っており、その代償を今になって払っている、という声があるのも事実です。
防御者への提供を望むAnthropicと拡大を懸念する政府
ですから、ここで生じている主な緊張関係はこうです。Anthropicは報道される通り、Mythosをより多くのいわゆる防御者の手に届けたいと考えています。つまり、このモデルを見て、その発見を活かして自社のサイバーセキュリティ防御を構築できる人々のことです。ホワイトハウス側は、より広いアクセスがサイバーセキュリティ上のリスクを増大させ、さらには政府自身のClaude Mythos利用能力を制限してしまうのではないかと懸念しています。
一方で、OpenAIはGPT-5.5サイバーを彼らの重要な防御者リストに展開しています。これらの人々は、自社のサイバーセキュリティ強化のためにこのモデルを使い、テストする予定です。そしてAISI、つまり英国AI安全保障研究所は、政府の支援を受けてフロンティアモデルの危険な能力を評価する機関です。皆さんも、Claude Mythosがマルチステップのサイバー攻撃シミュレーションをエンドツーエンドで完遂できることを示したあのチャートを覚えているかもしれません。これはつまり、エンタープライズレベルのターゲットに対するサイバー攻撃を持続的に展開できる、ということを意味します。
そして今、それを実行できると判明しているモデルが二つになったわけです。ホワイトハウスはMythosのさらなる展開を阻止しようとしています。一方でOpenAIは、同様の能力と特性を持つと見られるモデルを、自社の防御者リストに展開しているのです。
当初Anthropicは、Claude Mythosを利用するはずだった、つまりアクセス権を持っていた組織を約50組織抱えていました。ただし、どうやらDiscord上のあるグループがClaude Mythosにアクセスしていたという話があり、Anthropicはまだその件を調査中です。漏洩と呼ぶべきかは分かりませんが、何らかの形で無許可のアクセスを得ていた人々がかなりいたようです。しかし公式には、50グループだけだったわけです。
そこへAnthropicはさらに70を追加し、総数を120にしようとしていました。Anthropicはコンピューティング資源は問題ではないとも主張しており、最近Amazon、Google、Broadcomと結んだコンピューティング関連の契約を挙げていますが、それらをすべてオンラインにするには時間がかかります。
ですから、注目すべきは、ここでの実際的な問題は誰がアクセスを得るかだけではなく、限られたコンピューティング資源の中で誰が優先アクセスを得るのか、という点でもあるということです。政府はそこに発言権を持つのでしょうか。つまり、こちらでこのモデルを使いたい、だからあなたが追加しようとしている70組織は順番待ちをしてもらわないといけない、政府が必要な用途に必要なだけのコンピューティング資源を確保できるよう、優先利用できる状態にする、というような形です。
Mythosの脅威は本物だと示す各機関の反応
ここで重要なのは、Anthropicがただの誇張をしているだけだ、Claude Mythosに関する話は単なるマーケティングキャンペーンに過ぎない、という言説が世の中にあるという点です。怖いモデルだと言って皆を怖がらせているだけだ、というわけです。しかし実際には、他の組織がAnthropicの言っていることを裏付けているのです。
まず何より、ホワイトハウスがこれほど関心を寄せているという事実そのものが、明らかに何かを見ているということです。アクセスを得たすべての銀行、連邦準備制度は緊急会議を開き、これは本当にまずい、これは本当に我々のサイバーセキュリティを台無しにしかねない、と話し合っていたわけです。明らかに彼らは何かを見て震え上がったのです。彼らはAnthropicのPRチームの一員ではなく、宣伝のために騒いでいるわけではありません。彼らはこのモデルが何をできるかを見て、少し怖くなったのです。
同時に、AISI、つまり英国のAI安全保障研究所には、ラスト・ワンズと呼ばれるサイバーレンジがあります。これは32ステップのシミュレートされた企業ネットワーク攻撃です。何らかの企業を倒したい場合、ネットワークを停止させようとして、複数のステップにわたって時間をかけて攻撃を持続させなければなりません。AISIは、人間の専門家がこれを完遂するのに約20時間かかると見積もっています。
Claude Mythosプレビューは、最初に話が出始めたころ、まだ正式リリースされる前の段階で一部の組織に提供された時点で、10回中3回程度の試行でこれをエンドツーエンドで完遂したのです。そして今、GPT-5.5が同じテストを実行し、10回中2回完遂しました。同時に、GPT-5.5は専門家レベルのサイバータスクで71.4%のスコアを獲得し、Claude Mythosは68.6%でした。両者は非常に近接しており、GPT-5.5の方がほんのわずかに高い結果となっています。
Mythosが発見した脆弱性として多くの人が注目したのが、27年前のOpenBSDのバグでした。長年存在していて非常に安全だと思われていたものに、Claude Mythosが現れて簡単に脆弱性を見つけてしまったのです。GPT-5.5のテストでは、AISIはあるリバースエンジニアリングの課題を、このモデルがわずか10分22秒、API利用料約1ドル73セントで解決したと強調しています。つまり、たった1.73ドルのAPI使用料で、人間の専門家なら約12時間かかる問題を10分で解いてしまったわけです。
これは、こうした脆弱性を見つけるのにかかる時間だけでなく、コストも劇的に縮小しているということを意味します。2ドル以下でこうしたエクスプロイトを見つけられるのです。これは非常に、本当に安価です。これが世界中の誰もが利用できるようになれば、明らかに問題を引き起こす可能性があります。
SaaSではなく国家インフラとしてのAI
ではなぜこれがすべて重要なのでしょうか。まず第一に、私たちは今、これがもはやSaaS、つまりソフトウェア・アズ・ア・サービスのように扱われない領域に踏み込もうとしているように見えるからです。これは管理された国家インフラのように扱われています。Photoshopというよりは、兵器級のウランに近く、誰がこのソフトウェア、このAI技術にアクセスできるかを実質的に決めている状態です。制約があったり、国家安全保障上の脅威と見なされたりした場合に、ということです。
これは過去に話題に上ってきた、ある種のソフトな許認可制度のようにも見えます。政府が信頼する企業に、そのソフトウェアを動かす許可を与えるという仕組みです。検討はされていましたし、議論もされていました。しかし正式な法律は通っておらず、こうしたライセンスを発行できる政府の立法機関も存在しません。何も正式なものはないし、書面化されたものもありません。それでも、まさにそうしたことが起きつつあるように見えるのです。
そして、これらのモデルの能力は本質的にデュアルユースであることを理解することが重要です。AIラボは、アクセスを与える企業のことを防御者と呼んでいます。防御者はバグや脆弱性を発見し、より早くパッチを当てることができる、つまりこれらのモデルへのアクセスによって防御を構築できる、というわけです。そしてもちろん、攻撃者もこれらのバグをより早く発見し、悪用することができます。
一般人にとってのAIの本当のインパクト
オンライン上では、非常に賢いエンジニア、ソフトウェアエンジニア、極めて技術力の高い人々による意見をたくさん読んできました。彼らはこんな趣旨のことを言うのです。確かにAIはそうした脆弱性を見つけられるけれど、これは新しく開かれた能力ではない。賢いエンジニアなら、適切なリソースとインセンティブがあれば、こうした脆弱性を見つけられる、と。しかしハッキングは違法なので、そういう人たちはハッキングしないだけだ、何が大ごとなんだ、と。
私から見ると、これはあまり良くない捉え方です。このチャンネルを始めてからAIの発展について多くのエンジニアと話をする中で、こうした良くない捉え方にしばしば遭遇するようになりました。多くの非常に賢いエンジニアが、AIがサイバーセキュリティやコーディングなどのタスクにどれだけうまく採用されるかを考えるときに用いる根拠は、AIの能力を自分自身の能力と比較するというものです。
彼らはこう言うわけです。AIがコードを書けるからといって何だ、自分の方が上手く書ける、と。脆弱性を見つけられるからといって何だ、自分も見つけられる、と。AIの能力をその時点での自分の能力と比較しているのです。ここで重要なのは、彼らの能力は通常、世界クラスだということです。彼らは世界人口のごく一部に属する人々で、生まれ持った知性、教育、訓練、経験などにより、その能力を持つに至っています。
彼らからすれば、AIは魔法のようには感じられません。彼らに新しい何かを与えてくれるわけではないのです。しかし彼らは世界の1%でしかないかもしれません。高度な技術力を持つコーダー、エンジニア、ソフトウェア開発者は、人口のごく一部に過ぎず、彼らはAIにできることを、利用可能な最高の人間と比較しているわけです。最高クラスのエンジニアはこのことをAIより上手くできる、と言っているのです。
しかし、残りの99%の人々にとって、彼らはそれを自分にはできない、何もない状態と比較しています。コードを書けない人は、書けないのです。ですから、もしコードを書けるAIが現れれば、その人のコーディング能力は劇的に上がります。テック企業で高給を得ているエンジニアなら、お金を稼ぐためにウェブサイトや銀行をハッキングするような違法行為をしないでしょう。それは悪いアイデアです。合法的にたくさん稼げる方が、刑務所のリスクなしで済みます。
しかし、その理屈は世界の多くの人々には当てはまりません。英語が十分に話せず、技術力もなく、十分な収入がなく、追い詰められた状況にある人々がこのようなものへのアクセスを得れば、エクスプロイトを見つけてお金を稼ごうとする誘惑に駆られるかもしれません。こうしたモデルを使えば、もはや言語の壁はありません。仮に英語を完全に使いこなせなくても、これを使えば多くの英語圏の企業をハッキングしようと試みることができます。彼ら自身ではこうしたエクスプロイトを見つけられないかもしれませんが、こうしたモデルを使えば、それは取るに足らない作業のようです。
そう、それは違法かもしれません。しかし彼らは、潜在的な刑務所行きよりも現状の恐怖や絶望の方が大きい状況にあるかもしれません。あるいは単に、米国や英国などほど法律が厳しくない、追及されない場所にいるのかもしれません。
ですから、AIの能力について考えるとき多くの人が陥る大きな誤解は、こう問うことです。これは世界クラスで経験豊富なエンジニアをどう向上させるのか、と。私には分かりません。向上させないかもしれないし、するかもしれない。それは彼らに任せます。私の問いはこうです。これは平均的な人間をどれだけ向上させるのか、と。
今、私はGPT-5.5をCodexで使っていて、自分にとって非常に有用なものをたくさん作れています。コードに触れずに作れるのです。コーディングの知識ゼロで、かなり高度なソフトウェアを作れる段階に来ています。これは活版印刷のようなものです。誰もが本を作ったり読んだりできるようにし、それをはるかに広い読者に届けます。書記、つまり選ばれし者の一人でなければ本を書いて作れない、という時代ではなくなったのです。これは非常に広い人口層に対して民主化を進めるのです。
ライセンス制度に近づく現状とDean Abalの分析
Dean AbalがTwitterに投稿していました。彼はAI政策アナリストで、政府と密接に仕事をしてきました。ですから、こうしたことが実際にどう形作られ、どう推移するかを理解しています。彼はこうした決定が実際にどう下されるかをよく分かっていて、現在の技術・AI議論にも非常に深く関わっています。今起きていることを把握しているのです。
彼の言うところでは、ウォール・ストリート・ジャーナルの報道が真実なら、ホワイトハウスは少なくとも短期的には正しい判断を下していると言える、と。反応としては正しい判断かもしれない、しかし長期的にはこれは持たない、長期的な安全を生み出すには十分でない、津波に対して堤防を築くようなものだ、と言っています。
彼の核心的な論点は、こうした能力は今後6から18か月で拡散していく、ということだと思います。西側のAIラボから出るのでなければ、中国のオープンソースラボの一部、あるいは他のどこからでも、です。今のところは、私たちが知る大手の西側ラボに加え、こうしたオープンソースモデルを生み出している中国のラボすべてが主体です。政府が今後展開されるさらなるモデルを制限し続けるのなら、私たちは機能的には許認可制度の中にいることになります。これはまさに先ほど話したアイデアです。政府が特定のラボや特定の企業にこの技術へのアクセスを許可できるなら、これは政府による許認可制度です。今、私たちはそこにいるのです。
そしてもちろん、もしそうするのであれば、勘でやるわけにはいきません。形式的なルールが必要で、他の人々が理解できる法律が必要です。誰がライセンスを必要とし、誰が必要でないのか、などです。Dean Abalは、アクセス制限だけでなく、技術的な安全策の方が良いと主張しています。
彼の議論で特に興味深い部分の一つは、技術的なAI安全性は、防御者がより強力なシステムを安全に使えるようにするのであれば、加速主義的になり得るというものです。つまり、これらのモデルの安全性に取り組む技術的な安全性関係者は、より強力なAIモデルを防御者が安全に使うように指定できれば、AIの開発を実際に加速させることができる、ということです。
防御者がこれらの強力なシステムを安全に使ってあらゆる箇所にパッチを当てる一方、AIラボは安全に物事を進める方法、技術的安全策を加える方法、AIアラインメントの方法などを解明するために加速していく。そうすれば、AIの安全性が進歩を加速させるために使われるシステムが生まれる、ということです。これは違った考え方ですね。
拡大する能力と崩れていく時間とコストの曲線
ですから、ここでの大きなニュースは、特にGPT-5.5がClaude Mythosと同じ能力を持つ二つ目のモデルになったというのは、Mythosが一回限りの異常事態ではなかったことを示唆しているということです。これはより広範なフロンティアAIモデルのトレンドの一部であり、その後ろにはさらに多くが控えていて、時間とともに価格は下がり、アクセスはより容易になるということです。
もちろん、これらは管理された評価であり、実際の企業に対する実際の攻撃ではないことを理解しておく必要があります。すべてサンドボックス化されています。シミュレートされた環境には能動的な防御がなく、警告も発動せず、何もしません。防御ツールはありません。PvPではなくPvEのゲームに少し近いのです。あなたはリアルタイムであなたの行動に応答してくる別の人と対戦しているわけではありません。AISIも、現実世界の堅牢化されたシステムに対してこれがどう機能するかは実際には分からないと明言しています。非常に効果的なのか、まったく効果がないのか、本当のところは分かりません。
しかし時間とコストの曲線は崩壊しつつあります。つまり、こうしたものを実行することがより速く、より安くなっているのです。能力が向上する速度と同じく、今日驚くべきものに見えるものは、数か月後にはより速く、より安くなり、もっと良いものがリリースされていることを忘れないでください。また、AISIによれば、推論時のコンピューティング資源を増やすほど性能が向上するようです。つまり、より多くのハードウェアを投入すれば、より多くのGPUを回せば、これらのモデルの性能が向上するということです。
David Sacksの反論とMythosを神秘化しない視点
David Sacksもこれに対して別のフレーミングを示しました。David Sacksはベンチャーキャピタリストで、All-Inポッドキャストに出演しており、トランプ政権の顧問でもあります。彼は概してAI悲観論や規制の行き過ぎ、過剰に誇張された安全性の語り口に反対しています。
彼が言うには、Mythosの神秘性をはがす時期だ、ということです。Mythosは魔法ではない、終末兵器でもない。これはサイバーセキュリティのタスクを自動化できる多くのAIモデルの最初の一つに過ぎない、ちょうどAIがコーディングのタスクを自動化しているのと同じだ、と。OpenAIのGPT-5.5も同じことができ、中国の主要なモデルも含む他のすべてのモデルが、今後6か月以内にこの水準に到達すると彼は予想しています。
そして、これらのモデルは脆弱性を作り出すわけではない、ということです。これは実は重要な視点です。これらは新しい攻撃ベクトルを生み出すわけではなく、すでに存在していたものを露わにするだけです。すでに存在するバグを発見するのです。これは私たちが顕微鏡を発明したようなもので、小さな生き物が動き回っているのが見えるようになります。それを作り出したわけではなく、ただ見えるようになっただけです。皮膚の上をはう細菌を見られるようになったことが新たな危険を作ったわけではなく、それをよりよく研究し、よりよく理解し、よりよく防御策を作れるようにしただけです。
ですから、防御者にとっての至上命題は、これらのモデルを信頼できる防御者の手に素早く届けることだ、というわけです。Anthropicは、これは大きな分水嶺の瞬間であり、慎重なリリースが必要だと言っています。Sacksのフレーミングはもう少し、これは避けられない、神秘化するな、Mythosなどと呼ぶな、できる限り早く防御者を武装させろ、というものです。
政治的駆け引きと信頼の欠如
さて、この件の政治的側面についていくつかのポイントを述べましょう。AIモデルは攻撃的なサイバータスクにおいて急速に優秀になっています。攻撃と防御で言えば、防御は良いことですが、攻撃能力こそが本当の危険でありリスクです。政府は悪用を防ぎたく、ラボは検証済みの防御者に他の誰よりも先にアクセスを得てほしいと考えている、これは明らかです。これが多くの一般人が舞台裏で見ているものです。
しかしその下にある層を、ここで一段深いところを見ていく人は皆が皆理解しているわけではないかもしれません。フォローしていないからです。Anthropicは常にAI安全性、AI規制と最も関連付けられてきたラボです。彼らはAI安全性のラボなのです。トランプ政権とAnthropicの間にはいくらかの不信感があります。AnthropicのバイデンWorldとの過去のつながり、規制を推進してきたことなどから、両者の間にはある種の不信感があるわけです。
ペンタゴンとの紛争でこれは一気に拍車がかかりました。これは両者間だけでなく、観察している他の全員から見ても信頼の欠落が深まりました。何が起きていたのかを真に好意的に受け止めた人はいなかったと思います。立場はそれぞれ異なりました。一部の人々はペンタゴン側により共感し、いかなる外部企業もアメリカ政府にその技術がどう使われるかを指図すべきではない、また誰もモデルの利用方法を制御するバックドアを持つべきではない、と言いました。
もちろん、おそらく圧倒的に多くの人がAnthropicを支持したと思います。彼らは政府に、ある意味戦争マシーンに対して立ち上がり、越えたくない一定のレッドライン、具体的にはアメリカ市民の監視と、これらのモデルが自律戦闘に使われることを守ろうとしたからです。それが越えさせたくない二つの大きなレッドラインだったのです。
そう言いつつも興味深いのは、両者は結局のところ互いを必要としているということです。あの紛争が起きていたとき、両者が袂を分かったときにも私は話していましたが、こう言いました。あれだけのことがあっても、結局Claudeが政府で使われ続ける可能性はどれくらいだろう、と。良すぎて無視できないのです。利用したくなるはずです。
興味深いのは、その時点から状況が少し変わってきたことです。私は未来を見られるわけではなく、次に何が起きるか分かりません。しかしこういうことです。あのペンタゴン対Anthropicの一件があった時点では、Claudeは多くの面で群を抜いて最高のモデルでした。今、4月末の時点でそれが続いているでしょうか。私個人としては、そうは思いません。OpenAIが最新リリースでAnthropicを追い抜いたと思います。
これに反論する人もいるでしょうが、私は自分のAnthropicのMax Proプランをキャンセルする寸前まで来ています。そして昨日の時点で、OpenAIのサブスクリプションを二つ取りました。GPT-5.5の利用クォータに引っかかり始めて、本当にもう一つ必要だと感じたからです。ですから今、200ドルのOpenAIプランを二つ持っていて、Codexを使うときに行ったり来たりして切り替えています。一定のクォータに達したら、もう一方のプランに切り替えるのです。同じような使い方をしている人の参考になればと思います。
私と同じくらいCodexなどをよく使う人にとって、実は非常に便利なオープンソースのものがあります。インストール一行で、セッション単位と週次のリセット時の両方について、自分のクォータの残量を表示してくれるのです。OpenAIのCodexにもClaude Codeにも対応していて、非常に非常に便利です。そして作ったのは、誰だか想像できると思いますが、Open Clawの背後にいるピーター・スタインバーガーです。この人、寝てるんでしょうか。彼は、とんでもない速度でAIパワードな開発者ツールを作っていると言っています。私も同意します。本当にとんでもないです。具体的にインストールするのは彼のCodex barで、トークンが尽きませんように、というわけです。役立つ人がいればぜひお試しを。
コンピューティング資源の制約とMythosの位置づけ
もう一つ興味深いのは、これは安全保障政策だけの話ではない、ということです。これは私たち全員がアクセスできる非常に限られたコンピューティング資源についての話でもあるのです。AnthropicはAmazon、Google、Broadcomと新たな契約を結びましたが、これらの構築には時間がかかります。それがオンラインになるまで、そのコンピューティング資源が利用可能になるまでにはしばらくかかります。
もしMythosの需要が私たちが利用可能なコンピューティング資源より急速にスケールするなら、誰かのニーズが他の誰かのニーズよりも優先されるわけです。そしてもちろん、ここで連邦政府は列に並ぶ側にはなりたくありません。
ちなみに、なぜMythosがそれほどコンピューティング資源を圧迫するのか疑問に思うかもしれませんが、MythosはAnthropicが生産している中で最大規模のモデルで、まったく新しいクラスです。Anthropicの規模区分でいうと、一番下にHaiku、その上にSonnet、その上にOpusがあります。Opusはこれまで私たちがアクセスできた最大クラスのモデルでした。Anthropicに関して言えば、一般公開されてきた中で最大のモデルクラスです。
そしてMythosは、その次のレベル、そのクラスの最初のモデルと言えるものです。はるかに大きいのです。ですから、私たちがSonnetやOpusを使うような形で大半の用途に使うのは現実的ではありません。使用するコンピューティング資源の量がはるかに、はるかに大きくなります。例えば、Mythosを使ってアメリカのすべての主要企業に対してこうしたセキュリティチェックを実行したいと思っても、それを行うのに十分なコンピューティング資源を持っていないかもしれません。それには非常に、非常に長い時間がかかるかもしれません。
ということで、今回はここまでにしておきます。ただ、見終わって去る前にもう一つだけ。これも近いうちに遠い記憶のように感じられるかもしれません。なぜなら、私たちが知るサイバーセキュリティを根本から壊してしまうかもしれない、まったく別のものが迫っているからです。それはAIではないのですが、ある元OpenAIの社員、しかも元Googleでもある人物が、それが今後数年以内にやってくると非常にはっきりと警告しています。この件は今後の動画で扱いますが、本当に楽しい時代が待っています。シートベルトを締めてください。ご視聴ありがとうございました。グッドボタンとチャンネル登録もよろしくお願いします。
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