トップAI研究者が明かす雇用の恐ろしい未来

Top AI Researcher Reveals The Scary Future Of Employment

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このビデオはとても重要です。

なぜなら雇用の未来について議論しているからです。しかも、これは単なる一般人の意見ではありません。アヴァタル・バルウィットからのものです。彼女は実際にフロンティアラボやアンスロピックで働いている人物で、仕事や雇用の未来がどのように変化するかについての彼女の洞察は、あなたや私のような個人にとって非常に重要です。
私はこの全体について深く掘り下げていきます。なぜなら、これは本当に重要で、あなたが未来に先んじることができると強く信じているからです。もし、AIを使ってあなたの人生をより良くする方法や、AGI(汎用人工知能)に備える方法、例えばAIにどう投資するか、そしてこの業界に流れ込んでいる何兆ドルもの資金からどう利益を得るかに特化した動画を楽しんでいただけるなら、私のポストAGI準備グループをチェックしてみてください。このような動画は、そこで数日早くアップロードされています。
さて、時間を無駄にせずに、ビデオの内容に戻りましょう。本当に重要なことなので。基本的に、これは彼女の過去5年間の仕事に関する投稿です。もしこの重要性が分からないなら、少なくとも最初の10分間は見てください。本当に信じられないほど素晴らしい内容です。
ここにあるのは、アヴァタル・バルウィットによる投稿です。彼女はアンスロピックのチーフ・オブ・スタッフです。これは一種の個人的な振り返り、日記のようなもので、平均的な人にとって、経済における仕事や位置づけ、そして物事がどのように機能するかに関して、今後数年間の経済がどのようになるかについて書かれています。
私がこれを取り上げる理由は、これがおそらく我々が幸運にも得られる最も注目すべき洞察の一つだと思うからです。フロンティアラボの人々の多くは、実際には仕事の未来がどうなるかについて語ることはほとんどありません。だからこそ、これは非常に重要な議論だと思います。特に、この記念碑的な時期においては本当に重要なことです。
主に4つのポイントがあります。タイムスタンプを下に付けますが、まずこれを見てください。彼女は言います。

「私は25歳です。そして、これから3年間は私が働く最後の数年間かもしれません。」

これは、アンスロピックのチーフ・オブ・スタッフの言葉です。これは第一に驚くべき発言ですが、第二に、我々が本当に直面している事態の重大さを示しています。
彼女は続けます。「私は病気でもなく、専業主婦になるわけでもありません。また、自主的に退職できるほど経済的に恵まれているわけでもありません。私は、もしそれが到来すれば、私の知る雇用を終わらせる可能性が高い技術的発展の時代に立っているのです。」
これは単なるクリックベイトのタイトルではありません。私があなたを引き込もうとしているのではなく、これはアンスロピックで実際に働いているこの人物の正確な言葉なのです。アンスロピックは、Claude 3を作った主要なAI研究所の一つです。Claude 3には、非常に効果的に機能しているフロンティアモデルの一つであるClaude Opusが含まれています。
ここで見られるのは、絶対に信じられないことです。彼女は明確に述べています。もしそれが到来すれば…我々はその瀬戸際に立っているのです。そしてそれは雇用を終わらせる可能性が高いのです。ご存じの通り、多くの場合、特定のコミュニティの個人は、労働や仕事を、あなたや私のような多くの個人にとってもちろん存在し続けるものとして議論するかもしれません。しかし、私が継続して見ている多くの業界リーダーからの主流の傾向は、ある一定期間後には、実際の仕事はなくなるだろうということです。なぜなら、来たるべき技術的発展がこのパラダイムを終わらせる可能性が高いからです。だからこそ、ポストAGI準備が必要なのです。あなたがこれをナビゲートできるようにするためです。
基本的に、彼女はこう述べています。「私はフロンティアAI企業で働いています。モデルの各イテレーションで、私はより能力が高く、より汎用的なものに直面しています。」これは本当に驚くべきことです。「モデルの各イテレーションで、私はより能力が高く、より汎用的なものに直面しています。」
現段階で、それは幅広いトピックについて完全にコンテンツを生成することができます。テキストを要約し、分析することができます。おそらく上手に。かつてフリーランスのライターとしてお金を稼ぎ、大量のコンテンツを素早く書く能力を誇りに思っていた人間として（凍った池から氷の塊を切り出すようなスキルは、おそらく時代遅れになっていますが）、これらの進歩に気づかないわけにはいきません。フリーランスのライティングは常に供給過剰なスキルセットでしたが、言語モデルの導入により競争はさらに激化しています。覚えておいてください。これらの動画の全ポイントは、あなたが注意を払っていることを確認することです。

多くの人々は単に「ああ、新しい仕事を見つけるさ。大丈夫だよ」と言います。そして私はそれがとても無知だと思います。なぜなら、進行中の開発の種類を無視するのは非常に難しいからです。最終的には、それらはほぼ地球上のあらゆる産業に影響を与えることになるでしょう。

彼女は言います。「知識労働者の間での言語モデルに対する一般的な反応は、否定的なものです。」これが、私がこのビデオを作る理由です。なぜなら、皆さんに理解してほしいからです。確かに、以前の技術革命、例えば産業革命で農業産業が変わったときや、多くの人々が「ああ、これらのコンピューターが私たちの仕事を奪うだろう」と考えていたときのように、問題は、私たちはもはや農業産業で必要とされなくなるだろうということです。そのため、社会での私たちの位置を失うかもしれません。しかし、その段階では確かに私たちにはまだたくさんのことをする余地がありました。

しかし、今回が異なる理由、そしてあなたが否定的であるべきではない理由、特に知識労働者の間で、AIは自動化の自動化だからです。それはフィードバックループです。なぜならAIは自身を自動化できるものだからです。これは以前の世代とは異なります。覚えておいてください、今回は違うのです。

彼女は言います。「彼らは、そのようなモデルがまだ苦戦している、常に縮小している領域にしがみつきます。むしろ、人間レベルに達したか、それを超えた、常に拡大している課題の範囲に気づくべきです。」これは、私が本当に人々に理解してほしいと思うことです。AIの問題をどのように見るかについてです。多くの人々は、LLMが1、2回幻覚を見たり、生成AIの画像が時々間違いを犯したりすることにだけ焦点を当てます。しかし、全体を見ると、「待てよ、AIの全体像を考えると、全体的には、イテレーションごとに成長し続けている小さな部分があり、一方で多くの人々は「ああ、これはまだできない」「あれもまだできない」と言い続けています。

そして最終的に何が起こるかというと、すべてがAIによってできるようになるのです。

つまり、もしあなたが今この段階にいて、AIが徐々に人間の認知能力を超えつつあることが分かるなら、「よし、ここで注意を払おう。少なくとも自分の立ち位置を考えよう」と考えるのが最善です。彼女が述べているように、否定的な立場にいるのではなく。彼女は言います。

「多くの人々は、AIシステムがまだ受賞作の本を書いていないとか、発明の特許を取得していないことを指摘するでしょう。しかし、これが最も重要なポイントです。私たちのほとんどもこれらのことはしていません。」

これが私が言っていることです。多くの場合、人々は「AIは一から完全な小説を書くことはできない」とか「AIはこれを描くことはできない」、「AIは5秒でこのポスターをテキストと一緒に一貫して作ることはできない、私ならできるけど」と言います。

しかし、あなたにはできないでしょう。ほとんどの人にはできません。AIは平均的な人よりもはるかに多くのことができるのです。これが重要なポイントです。ほとんどの人はこれらのことをしません。そして、これは多くの人々が認識できていないことです。

ほとんどのタスクにおいて、経済的および政治的に関連する比較は、言語モデルが最高の人間よりも優れているかどうかではなく、それ以外の場合にそのタスクを行う人間よりも優れているかどうかです。これが最も重要な区別です。もう一度言います。

ほとんどのタスクにおいて、経済的および政治的に関連する比較は、言語モデルが最高の人間よりも優れているかどうかではなく、それ以外の場合にそのタスクを行う人間よりも優れているかどうかです。

基本的に、この質問が最も重要な質問です。なぜなら、それは物事がどの時点で自動化されるかを示すからです。これは私が以前に話したことです。例えば、店で働く人を想像してください。以前はその人が食料品店のレジで働いていたとします。現在、私たちにはAIのセルフチェックアウトやその他のクレイジーなものがあります。もちろん、セルフチェックアウトは単なる技術の一部ですが、重要なのは、

任意のシナリオでタスクを行う平均的な人よりもAIシステムが優れていれば、その労働の自動化が起こるということです。最高の人よりも優れている必要はありません。単に平均的なタスクよりも優れている必要があるだけです。これが重要な区別です。

多くの人々は、このものがハリウッドのブロックバスター映画を作れないから映画産業に影響を与えないと考えています。しかし、それは他の産業、例えば映画産業、写真産業、その他すべての産業に影響を与えるでしょう。特に、将来のモデルがどれほど賢くなるかを考えると。単にアインシュタインほど賢くないからといって、平均的な研究者よりも賢くないわけではありません。これは非常に興味深いことです。
そして彼女は言います。「これにより、AIシステムがまだ長いシーケンスをコーディングしていないとか、基本的な数学以上のことを自力で行っていないという反論は、より関連性が高くなります。しかし、これらのシステムはすべての認知タスクで改善し続けるでしょう。」これは重要な区別です。なぜなら、多くの認知労働は、私たちが見ることができる傾向から離れつつあるからです。

人工知能分野の共通の目標は、何でもできるシステムを作ることです。そして彼女は言います。「私たちはすぐにそれに到達すると予想しています。

もし私が正しければ、仕事の来たる思春期についてどのように考えるべきでしょうか。」ここで、社会の未来について話します。彼女は言います。「最初に注目に値するのは、今日でさえ、仕事は社会に参加する唯一の方法ではありません。しかし、それでも富と資源を移転する最良の方法であることが証明されています。社会的つながり、地位、意味といった個人的な利益を提供し、もちろん政治的安定性のような社会的利益も提供します。」
そしてここで、クレイジーなことに入ります。「これを考えると、その喪失の可能性に悲しみ、恐れ、喜び、あるいは希望を持って向き合うべきでしょうか。AGIの全体的な経済効果を予測するのは難しく、ここでは人々が仕事なしでどのように感じるか、幸せになれるかどうかという問題に焦点を当てます。もちろん、人々がどのように物質的なニーズを満たすことができるかなど、他の重要な質問もあります。多くの人がこの問題を検討しました。そして、これが重要な部分です。これが私がコミュニティを立ち上げ、私たちがこれらすべてに取り組んでいる理由です。多くの人がこの問題を検討しましたが、まだ最終的な答えはありません。この偶発事態に対する公式の政策として、どの政府も採用していません。

つまり、この問題を見て、「数年後にこれが問題になる。どのように取り組むべきか」と考えている政府は一つもないのです。これは重要だと思います。なぜなら、多くの人は「政府が面倒を見てくれるだろう」と考えているかもしれませんが、私は政府はベビーシッターではないと言いたいです。

彼らはただ時々あなたを見て、あなたが大丈夫かどうか、死にそうでないかどうかを確認するだけです。政府はあなたのことをそれほど気にかけていません。もちろん、あなたがどこに住んでいるかによって異なりますが、これは議論の余地があります。しかし、私は大多数の社会と大多数のことについて、これは非常に真実だと思います。
そして、ここでは、人々が普遍的基本所得やその他の移転を通じてニーズを満たすことができると仮定し、人々が仕事なしで幸せになれるかどうか、少なくとも現在と同じくらい幸せになれるかどうかという問題にのみ集中します。
ここで、知識労働の陳腐化について話します。彼女は、AIは今日よりもはるかに優れたものになると予想しています。AIシステムに関する研究は、より良いアルゴリズム、より多くのより良い品質のデータ、そしてもちろんより多くの計算能力が与えられれば、予測可能に改善されることを示しています。研究所はアルゴリズムを実行するコンピューターのグループであるクラスターをさらにスケールアップする過程にあり、機械学習は発見の点で莫大な量の簡単に手に入る成果がある若い分野です。これは、研究者がAIシステムのアルゴリズムに継続的に改良を見出すことができることを意味します。
ここでのポイント、そして私はこれがレオポルド・アッシェンブレナーが言ったことに戻ると思うのですが、簡単に手に入る成果がたくさんあるという事実を見ると、私たちの意見が変わります。これは、私たちが知っていること、少なくとも知っていると思っているすべてのことの限界にいて、今後20年から50年間でブレークスルーが起こる可能性が非常に低いような成熟した分野ではありません。

これは、もし我々が10倍スケールアップすれば、さらに多くのことができるようになることがわかっている分野です。

データの品質と量を改善すれば、さらに多くの改善が得られることがわかっています。また、私たちが使用している非効率的なアルゴリズムがたくさんあることもわかっています。これらのモデルを改善するための文字通り100万の異なる方法があることを知っています。アルゴリズムの効率性や応答方法の点で。
ここでのポイントは、この業界には簡単に手に入る成果がたくさんあり、私たちはこれらのモデルが何ができるかのフロンティアにいるにすぎないということです。もし私たちが計算能力をすべて使い果たし、すべてのアルゴリズムの発見を使い果たし、知恵の限界にいて、これらが私たちが持っているシステムだとしたら、おそらく成長の終わりに近いと主張できるかもしれません。特に曲線の観点から、成長が減速し始めるかもしれません。
だからこそ、私はこれが本当に重要だと思います。なぜなら、さらなる指数関数的な利益を本当に与えてくれる可能性のある、簡単に手に入る成果がたくさんあるからです。そして、彼女は言います。「すでに膨大な量のデータがこれらに供給されていますが、まだ見つけられるものがあります。そして、システム自体によっても生成できます。スケーリング法則を考えると、これらの入力が尽きるまで、これらのシステムは少なくとも改善し続けると合理的に予見できます。」
彼らはどのくらいのペースで良くなるのでしょうか？言語モデルは、ほとんどの場合、連続的に改善しているわけではありません。不連続な飛躍で良くなります。現在のLLMプロセスの大まかな類推は、新しいモデルを作ることはケーキを焼くようなものです。データとアルゴリズムを決めます（生地を混ぜるようなもの）、そしてモデルを事前トレーニングします（多数のコンピューターで数ヶ月間実行するようなもの）、それはケーキをオーブンに入れるようなものです。その後、ポストトレーニングを行います（ケーキにフロスティングをかけて飾り付けるようなもの）。これにより、特定の方法でモデルを調整して、より強固にしたり、より正直にしたり、特定のスキルや使用ケースに適したものにしたりできます。
しかし、私たちのほとんどにとって、モデルの能力に関して重要なのは、少なくとも現時点では、基礎となるケーキです。これは、最初からやり直して全く新しいものを焼くことなしには簡単に調整できません。
進歩の速度に関して、

これらのモデルが停滞しているように見えるとき、実際には次のモデルがオーブンの中にあるが、まだ出てきていないだけだと仮定すべきです。

基本的に、彼らが述べていることは、確かにOpenAIでの反復的な展開について話す人もいますが、私たちが見ることができるLLMの成長は、このようなものです。私たちは階段を上り、階段を上り、階段を上ります。なぜなら、本質的に、例えばGPT-5があって、これが私たちをこのレベルに引き上げ、そしてGPT-4があり、そしてGPT-5があります。
このような形になる理由は、彼らが言ったように、ここに中間部分があり、モデルがトレーニングされているからです。そして最後に、ポストトレーニングがあります。そしてここにプリトレーニングがあります。本質的に、この期間全体でモデルをトレーニングしています。色を謝罪します。モデルをトレーニングし、そしてポストトレーニングの後にモデルがリリースされ、そしてそれが新しいジャンプを得る時です。
だからこそ、今のところ物事が停滞していると言うのは非常に難しいのです。なぜなら、これらのモデルは多くの場合、トレーニングに数ヶ月かかるからです。特に、クラスターがそれほど多くの作業をサポートできないからです。
ここで、私たちは次のことを見ることができます。多くの人々は、AIが最終的にすべての経済的に有用なタスクを行うことができるようになると予想しています。これは本当に狂った声明です。多くの人々がAIがすべての経済的に有用なタスクを行うことができるようになると予想しているのです。これは絶対に狂っています。そして、彼女も同意していることを覚えておいてください。これはアンスロピックのチーフ・オブ・スタッフです。
彼女は言います。

「現在の技術の軌道を考えると、私はAIがまずあらゆる種類のオンライン作業で優れるようになると予想しています。本質的に、リモートワーカーができることは何でも、AIがより良く行うでしょう。

コピーライティング、税務申告、カスタマーサービス、その他多くのタスクは、現在または近い将来、大規模に自動化されるでしょう。ソフトウェア開発や契約法など、情報を読み、分析し、統合し、それに基づいてコンテンツを生成するタスクは、言語モデルによる置き換えの準備ができているように見えます。
基本的に、ここでは、真に自動化されつつあるいくつかのキャリアについての最初の洞察が得られます。これを書き留めておくといいでしょう。もちろん、私のスクールコミュニティにはすべてのノートがあり、皆さんが簡単に読んで情報を消化できるようになっています。しかし、これは人々が注目していない重要な声明です。
ここでの主なポイントは、コンピューター上のもの、リモートのもの、オンラインのものすべて、これらのことについて今考える必要があるということです。もし私がリモートワーカーで、世界中を旅しながら人生を楽しんでいる人、またはそうしたいと思っている人なら、これらの産業について考え、自分をどのように位置づけるかを考える必要があります。自動化されないようにするか、少なくともAIシステムよりも経済的に価値が低くならないようにする必要があります。
確かに、あなたはAIシステムよりも10%優れているかもしれません。しかし、覚えておく必要があるのは、あなたの高給をはるかに安価なAIシステムに置き換えるほうが、企業にとってはるかに簡単だということです。そして、私は将来、本当に効果的なAIシステムを見ることになると思います。もちろん、24時間稼働できるシステムです。

覚えておいてください、あなたは人間です。AIシステムのように24時間稼働することはできません。

そして、バックエンドで構築されているすべてのAIエージェントを信じてください。物事は本当に混乱の準備ができています。
だから、「これをどのようにすることができるか、そしてどのように自分をよりよく管理できるか」を考える必要があります。少なくとも、自分がこのものよりも経済的に価値が低い立場にならないようにするためです。
ここで、さらにいくつかのことがあります。ここで、陳腐化の部分に到達し、特定の産業と物事がどのように変化するかを実際に見始めます。基本的に、彼女がここで述べたのは、これはすべての産業で同じペースで来るわけではないということです。ある日、みんなが働いていて、次の日、誰も働いていないというわけではありません。この領域が今影響を受け、この領域が今影響を受け、この領域が今影響を受けるという状況になります。そして、これは間違いなくAIシステムのリリースに比例するでしょう。
例えば、GPT-5がリリースされたとき、私は広範囲の仕事が完全に自動化されるわけではないが、非常に近い、切断レベルにあるようになると予想しています。潜在的にさらなる大規模な解雇の波や、以前は人々を雇っていた企業が人々を雇わなくなる可能性があります。
問題は、これらの影響が下流にあるということです。つまり、将来会社を設立しようとしていた誰かが、会社を設立しないことを選択した場合、あなたはその影響を12〜48ヶ月後まで経験しません。なぜなら、あなたを雇わなくなった古い会社に取って代わるはずだった会社が、もはや存在しないからです。結果として、その市場全体が縮小しているのです。
基本的に、ロボット工学の改善のペースは認知的自動化に大きく遅れをとっています。それも改善していますが、より遅いペースです。これは基本的に、彼らが言っていることです。

手を使って何か非常に繊細なことを行う場合、例えば、外科医、庭師、配管工、宝飾品製作者、美容師、そしてアイロン作業を修理したりステンドグラスを作ったりする人々は、彼らの手作業が社会に貢献し続けるのをさらに多くの年月見ることができるかもしれません。

これはもちろん非常に真実です。私は、これらの産業の人々は、配管工と同じくらい上手にできるロボットにとっては非常に難しいユニークなスキルセットを持っていると思います。家に入り、顧客と対応し、何が問題なのかを特定し、水の流れを止め、どんな問題であれ、それらすべてのことを調整する必要があることを考えると。エンジニアのチームにそれをするロボットを作らせようとすれば、それは非常に高価で、非常に費用がかかるでしょう。
しかし、コンピューターを制御できるAIシステムは、はるかに簡単です。だからこそ、デスクで働く多くの人々は、肉体労働をする人よりもリスクが高いのです。この傾向に注目することが重要だと思います。
もちろん、医療や公務員のような規制された産業は、より長期間人間の関与を持つでしょうが、そこでも、AIシステムを補完として働く人間労働者の数が増えると予想しています。

基本的に、これは、規制された産業で働いているか、そこに入ろうと考えている場合、それらの産業は将来的にもまだかなり良いということです。

なぜなら、規制委員会などは人々が彼らの産業に入るのを許可するのに多くの時間がかかるからです。例えば、医者になるには、すべてのテストを受けなければなりません。弁護士になるには、司法試験に合格しなければなりません。これは全体的な事です。
ステータスと呼びたいかどうかは別として、AIシステムの方が優れていても、人間的な側面があるため、AIがその時点でどのように見られるかによっては、AIはおそらくこれらの産業にすぐには浸透しないでしょう。CEOのインセンティブはより多くのお金を稼ぐことなので、彼らはおそらくそうするでしょうが、将来的に物事がどのように機能するかは驚くかもしれません。
ここで、最も興味深い2つの概念に入ります。彼女はイアン・M・バンクスの「カルチャー」ブックについて話します。これは完全な豊かさ後の社会で、お金は資源を配分するための粗野で無関係なものとみなされています。資源、生活空間、原材料、エネルギーは、市民のために豊富に生産され、その生産手段の能力は、想像力豊かな市民が作り出すことができるあらゆる合理的な要求を普遍的かつ包括的に超えています。しかし、カルチャーには、この豊かさでは満たせないニーズが少なくとも一つあります。そのニーズとは、無用感を感じたくないという欲求です。
基本的に、ナンセンスを切り捨てると、この一節は、AIが自分自身よりも大きな何かに貢献しているという感覚を持つという根本的なニーズを強調しています。たとえすべての物質的なニーズが満たされる楽園であっても、心理的なニーズはまだ存在します。
彼女はここで言います。

「今、あなたは他の人々よりも明らかに下手なことを、純粋にそれをすることの価値のために何かしていますか？」

彼女は、20代半ばでバレリーナになることは長い間過ぎてしまったにもかかわらず、そのように体を動かすことはまだ彼女に喜びをもたらすと話します。
ここで、ポストAGIについて話します。彼女は言います。「有名なAI研究者が私に言ったことがあります。

彼はポストAGIに備えて、特に得意ではない活動、柔術やサーフィンなどを練習し、優秀さなしでもその行為自体を楽しんでいます。これは、私たちがもはや最高ではなくなっても、まだ日々をどのように過ごすかを選ばなければならない未来に備える方法です。」

また、私たちは皆失業し、これが主な心配事である文脈の中で、一人で時間をどのように過ごすかを選ぶ必要はありません。それは、私たちがかなり整列した人工汎用知能を構築したことを意味します。AGIに到達すると予想するのと同じ理由で、私はそれがこの点を超えて進歩し、超人的なシステムになると予想します。同じ理由で、これらのシステムは役立つはずです。もし私たちがこの未来の世界で意味を持たないなら、これらのシステムがその問題を解決するのを助けることができると予想すべきです。
私はこの記事が非常に重要だと思います。私が言ったように、私のスクールには短い私的なブログがあり、そこですべてを要約して素晴らしいものにします。この動画は、おそらくスクールコミュニティで数日早くリリースされるでしょう。なぜなら、これは私たちがこれらのことをどのようにナビゲートできるかを議論するコミュニティだからです。
私はあなたたちに「何もできることはない」と感じてほしくありません。仕事の最後の数年間に積極的になれることはたくさんあります。あなたが行える投資、一つの分野から別の分野へのキャリアの移行、あなたが使用できるマインドセット、最初に自動化されないように生活に適用できるフレームワークがあります。自動化は確かに来ていますが、もしあなたが道を譲り、経済の中でまだ比較的価値があるならば、最初にあなたに来るかもしれません。
この文書全体についてどう思うか教えてください。これは間違いなく長いものですが、おそらく私の時間制限を超えてしまったかもしれません。しかし、これはおそらく最も重要な記事の一つだと思います。なぜなら、少なくとも2027年までに、私たちは物事がどこに向かっているかの軌道を本当に見ることになると思うからです。
その時点で、

私たちは少なくとも2030年までにAI開発の4〜5年を経験しているはずです。最大のクラスターが構築され、物理的なハードウェアを最大限に活用しているでしょう。したがって、これ以上の改善が得られにくくなり、現在人間に存在する仕事がかなり長期間存在し続けるだろうということがわかるでしょう。

これは、ほとんどの人が見逃してしまったものですが、ポストAI経済の未来を心配している人々にとって、この記事は間違いなく価値があるものだと確信しています。
これらすべてがどのように展開されるか、そしてあなたの計画についてのあなたの考えを教えてください。もしこの動画を楽しんでいただけたなら、次の動画でお会いしましょう。