イスラエルのヘルスケアスタートアップAntidote Healthは、2021年1月に、保険に入っていないアメリカ人に、スマートなチャットボットで、またビデオ通話でユーザーと医師をつなぐ、人工知能（AI）を活用したバーチャルHMOを提供することを目的としたB2C企業ですが、そのサービスをカリフォルニア州で開始したことを発表しました。&nbsp;Antidote社のサービスは、すでにニューヨーク、ニュージャージー、ミシガン、フロリダ、ノースカロライナで提供されています。個人向けの月額29ドルから家族向けの月額59ドルまでの支払いプランが用意されており、カリフォルニア州の3900万人の住民のうち、300万人以上が現在保険に加入していないという状況でも利用できるようになりました。&nbsp;イスラエルの保険業界とテクノロジー業界のベテランが2020年に設立したAntidote Health社は、アクセスを増やし、医療従事者に会うためのコストの障壁を下げるソリューションを構築することで、アメリカのヘルスケアシステムを再構築しています。&nbsp;

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イスラエルの新興企業Antidote health社がカリフォルニアで低コストのバーチャルHMOを開始

Wonderは、妥協なく多様な食のニーズに応えるミールタイムプラットフォームとして、Texasへの事業拡大を発表しました。今回の進出は、同社にとってNortheastおよびMid-Atlanticを初めて離れる展開であり、マルチリージョン事業者としての次の成長フェーズに入る動きです。対象エリアはDallas-Fort Worth、Houston、Austin、San Antonioの各都市圏で、最初の足掛かりは米国で最も成長の速い都市圏とされるDallas-Fort Worthになるとしています。Wonder North AmericaのCEOであるTony Hoggettは、Texasに進出し、シェフ監修メニュー、圧倒的なバリエーション、シームレスな利便性というWonderの特徴をより多くの人に届けられることを歓迎すると述べました。Texasの活発なフードカルチャー、人口増加、郊外の広がりは、デリバリーファーストの同社モデルと整合的であり、Northeastで築いたシステム、インフラ、運営経験を土台に、地域コミュニティへの投資を強めながら長期的成功を目指すとしています。&nbsp;WonderはTexasを、持続的で長期的な成長機会が大きい市場と位置付けています。州内では家族世帯や若年層世帯を中心に、週に複数回の多様な食シーンに対応できる、高品質でバリエーションと利便性を兼ね備えた食の提供が求められているとしています。加えて、人口密度の高いコミュニティが点在し、車移動を前提とする郊外インフラが多い点は、デリバリー最適化で実績を持つWonderのモデルに合致すると説明しています。同社は、2027年初頭の最初の開店に先立ち、Texas各地で店舗建設、キッチンの立ち上げ、テクノロジー基盤整備、専門サービスなどに対する大規模投資を進めるとしています。今後2年間で州内に数千の新規雇用を創出し、2027年末までにTexasで100拠点超を開設する計画です。&nbsp;Texasの利用者は、日常のさまざまな機会において、シェフ監修メニューと幅広い選択肢、そして手間の少ない注文体験を利用できるようになります。Wonderの特徴である複数レストラン同時注文により、Bobby Flay Steak、Marcus SamuelssonのStreetbird、Di Fara Pizza、そしてTexas発のTejas Barbecueなど、異なるWonderレストランの料理を一つの注文で組み合わせられるとしています。Wonderは、Northeastで積み上げた運営経験、強化されたインフラ、拡大に向けた実証済みの手順を背景に、次の成長フェーズへ進むとしています。同社は直近で100拠点目を達成しており、年末までに200拠点超に到達する見通しだと述べています。品質と一貫性を保ちながら効率的にスケールできることを示す材料だと位置付けています。&nbsp;Wonderについて Wonderは、デリバリー、持ち帰り、店内飲食、ミールキット、シェフ主導のフードイノベーションを一つの体験として統合するミールタイムプラットフォームです。Bobby Flay、José Andrés、Marcus Samuelssonなど著名シェフのメニューや、Tejas Barbecue、Di Fara Pizzaなどのレストランブランドを提供し、複数レストラン同時注文により、複数のシェフやレストランの料理を一度に組み合わせて注文できる点を特徴としています。WonderはFast CompanyのMost Innovative Companiesに選出されたとされ、ミールキットのBlue Apron、フードデリバリーマーケットプレイスのGrubhub、メディア企業Tastemade、レストランテクノロジーのSpyce、レストランの成長と集客を支援するClaimなどのブランド群を擁し、いつでもどこでも望む形で良い食にアクセスできるようにすることを目指しています。&nbsp;

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複数レストラン同時注文で食の選択肢を広げるデリバリーファースト外食プラットフォームのWonder、Texasへ進出し100拠点超を計画

Weaviateは、オープンソースのAIデータベースとして、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、Gemini CLIなどの主要なコーディングエージェントに、Weaviate向けワークフローの本番対応コードを生成するための精密なツール群を提供するWeaviate Agent Skillsを発表しました。Agent Skillsはオープンソースのリポジトリとして公開され、AIエージェントが誤ったコードを生成しやすいという課題に対し、検証済みのモジュールを通じて開発を安定化させる狙いです。本リリースは、Weaviateが2025年3月にプレビューし、2025年9月に一般提供したQuery Agentの流れを受けたものです。Query Agentは、複数コレクションをまたぐ自然言語クエリに対応し、マルチコレクションルーティング、インテリジェントなクエリ拡張、複雑な質問の分解、ユーザー定義フィルター、最適化のためのリランキングなどの機能を備えています。開発者はWeaviate Cloudの無料Sandboxクラスターを使い、Agent Skillsをすぐに試せるとされています。Sandboxは実験用の小規模インスタンスで、14日間利用でき、延長または本番向けのShared Cloudへアップグレードも可能だとしています。&nbsp;Agent Skillsのリポジトリは、基本操作からアプリ全体までをカバーする構成で、2つの中核領域に分かれています。/skills/weaviate配下のWeaviate Skillsは、スキーマ確認、コレクション作成、メタデータ取得といったクラスター管理に加え、CSV、JSON、JSONLからのインポートやサンプルデータ生成などのデータライフサイクル操作を含みます。さらにQuery Agentを用いたエージェント型検索や、セマンティックとキーワードをalphaでブレンドするハイブリッド検索、純粋なセマンティック検索、キーワード検索などの高度なリトリーバルにも対応します。/skills/weaviate-cookbooks配下のCookbooksは、本番アプリを構築するためのエンドツーエンドの設計図として提供され、FastAPIのバックエンドとNext.jsのフロントエンドで構成するQuery Agentチャットボット、ModernVBERTによるマルチベクター埋め込みとOllamaまたはQwen3-VLによる生成を組み合わせたマルチモーダルPDF RAGパイプライン、分解とリランキングを含むRAG実装、DSPyで最適化したエージェントとカスタムツールや永続メモリの組み込みなどが含まれるとされています。&nbsp;Agent Skillsは、AIコーディングエージェントが自動発見して実行できる6つのスラッシュコマンドも提供します。/weaviate:askはQuery Agentを用いて引用付きの回答を生成し、/weaviate:collectionsはスキーマ一覧や特定コレクションの確認を行い、/weaviate:exploreは件数などのメトリクスとサンプルを表示し、/weaviate:fetchはID指定や条件指定でオブジェクトを取得し、/weaviate:queryは自然言語検索を実行し、/weaviate:searchはハイブリッド、セマンティック、キーワード検索をalphaなどのパラメータ付きで実行できるとしています。これにより、エージェント主導の開発で起こりがちな手戻りを減らし、Weaviateとのやり取りを定型化する狙いです。&nbsp;Co-Founder兼CEOのBob van Luijtは、Weaviateを2019年3月にオープンソースのベクトル検索エンジンとして立ち上げたとして、Agent Skillsは高速なAIコーディングと信頼できるインフラの間のギャップを埋め、エージェントのハルシネーションのデバッグに追われることなく高度なAIシステムを構築できるようにすると述べました。Weaviateは、ベクトル検索、構造化フィルタリング、エージェント型機能を統合したバッテリー同梱のスタックとして、現代のAIアプリケーション開発を支える位置付けです。導入は迅速で、npx skills add weaviate/agent-skillsのような単一コマンド、またはClaude Codeなどのプラグイン管理から追加できるとしています。無料SandboxのWeaviate CloudエンドポイントとAPIキーを環境変数に設定し、/weaviate:quickstartを実行すればガイド付きでセットアップできると説明されています。Weaviateは2025年の取り組みとして、Query Agentの一般提供、TypeScriptとPythonのSDK強化、マルチターン会話、ストリーミング応答、C#とJavaクライアントの提供なども挙げています。コミュニティには、リポジトリへのスター、Cookbooks追加のプルリクエスト、GitHubやフォーラム、Slack、Xでの議論参加を呼びかけています。&nbsp;Agent Skillsが狙うのは、AIエージェントがベクトルデータベース向けのコードを不正確または不完全に生成しやすいという、開発現場の痛点の解消です。検証済みのモジュール型ツールを提供することで、プロトタイプから本番までの反復を速めるとしています。Weaviateは、早期導入者がRAGパイプラインやエージェント型アプリのデバッグ時間を3分の1に削減したと述べており、今後は生成モジュール、テナンシー分離、ハイブリッドクラウド展開などをカバーするスキル拡張も計画しています。&nbsp;Weaviateについて Weaviateは、生成AIを大規模に運用するためのストレージ、検索、オーケストレーションを担うオープンソースのAIデータベースです。エンタープライズ向けのWeaviate Cloudサービスを背景に、単純なセマンティック検索から複雑なマルチエージェントシステムまでのエージェント型ワークフローを支え、数十億オブジェクト規模でもサブ秒レイテンシを目指すとしています。&nbsp;

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AIコーディングエージェントの生成コードを本番品質へ近づけるオープンソースAIデータベースのWeaviate、Agent Skillsを公開

Vezaは、アイデンティティセキュリティの先駆企業として、Veza Platformの大幅な拡張を発表し、企業の複雑なアイデンティティおよびアクセスガバナンス業務を自動化する目的特化のAIエージェント群であるVeza Access Agentsを投入しました。あわせて、AI Agent Security製品も強化し、サードパーティのAIエージェント、LLM、AIアプリ、AIインフラであるMCPに対する可視性、リスク把握、制御機能を深めるとしています。企業が業務効率化のためにエージェント型AIを急速に導入する中で、アイデンティティに基づくアクセスの量と複雑性は転換点に達しているとVezaは指摘します。Ballistic VenturesのパートナーでGoogle Cloudの元CISOでもあるPhil Venablesは、AIエージェントのアイデンティティセキュリティはサイバーセキュリティにおける最も緊急かつ未解決の課題の一つだと述べています。将来、AIエージェントが人間を80対1以上で上回る可能性がある中で、権限付与と認可はミッションクリティカルになり、明確なガバナンス、可視性、制御がなければ、AIエージェントは機械スケールで新たなリスク層を持ち込むとしています。Veza Access Agentsは、人間のアイデンティティに求める厳格さと同等のポリシー知識と認可規律を、急増するAIエージェントにも適用する狙いです。&nbsp;Veza Access Agentsは、Veza Access Graphの力を活用し、IAMチームやエージェント型AIプログラム、アイデンティティセキュリティのユースケースに対して対話的な体験を提供するとされています。基盤にはAWS Bedrockを採用し、エンタープライズ向けのコンプライアンス制御のもとで、タスクごとに最適なモデルを選択し、素早い回答から深い推論まで、品質と正確性を損なわずに実行できるとしています。早期アクセスとして提供が始まる最初のエージェント群には、自然言語で複雑な問いに答え、エージェントや機械、人間のアイデンティティに関する企業リスクの理解を助けるVeza Prompt Agent、自然言語クエリで全アイデンティティと権限関係を可視化できるVeza Access Search Agent、そして高リスク項目に焦点を当ててレビュー疲れを軽減し、文脈に基づく推論で判断を支援するVeza Access Review Agentが含まれます。&nbsp;VezaのCo-Founder兼CEOであるTarun Thakurは、自律AIの時代にはアイデンティティがセキュリティの基盤であり、将来的には何兆ものAIエージェントが存在し得る中で、AIエージェントのアイデンティティセキュリティは未解決の問題だと述べました。Veza Access Graphは企業システム全体のアイデンティティと権限データを束ね、誰が、何が、どのデータへアクセスできるのかを理解することを可能にし、人、非人間アイデンティティ、AIエージェントにまたがるアクセスの可視化、統制、管理を支えるとしています。Access Agentsの導入により、アクセスセキュリティとガバナンスの負担を手作業から、知的で自動化された推論へ移し、機械スピードでエージェントに決定論的なポリシーを適用する基盤を築くことで、VezaをEnterprise Agent Identity Control Planeへ進化させるビジョンを示しました。AI Agent Securityの強化では、OpenAI Agent Platform、Claude Code、MCPサーバーなど外部のAIエージェントやインフラの保護能力を拡張し、半自律的なAIが生むアイデンティティの死角を埋めることを目指します。Gartnerは、2028年までにAI施策の50％超が、エージェント型アイデンティティ課題が解決されず管理不能となり停止する可能性があると指摘しているとVezaは引用しています。&nbsp;機能強化としてVezaは、MCPサーバーの発見にとどまらず、JiraのMCPサーバー呼び出しのようなツール単位まで識別し、エージェントが接続アプリ内で実行を許可されたアクションを把握できるようにするとしています。エージェントからアクセス対象のデータリソースやAPIまでの経路も可視化し、実態を追えるようにします。さらにShadow AI対策として、AIエージェントやサービスアカウントを人間のオーナーへ自動的に紐付けるSuggested Owner Agentを導入し、責任の所在を明確にして分散型のリスク是正とアクセスレビュー精度の向上を図ります。Access Graphを用いたAI Blast Radiusの可視化では、AIエージェントごとにアクション単位の影響範囲を定量化し、影響を受ける機微データやシステム資源を把握できるとしています。AISPMでは、AIインフラとアイデンティティの継続評価により設定不備や過剰権限ボットを検出し、NIST AI Risk Management Frameworkとの対応付けで、AIスタック全体の予防的な是正とコンプライアンスを支援するとしています。AI Agent Security Dashboardでは、標準ダッシュボードでAIアイデンティティの全体像を集約し、エージェントの増殖、休眠アイデンティティ、権限ドリフトを追跡しながら、ServiceNowやJiraで自動ワークフローを起動できるとしています。エンタープライズ対応としてVezaは、AWS Bedrockの活用により高いセキュリティとプライバシー基準を満たし、VezaのSaaS展開と専有テナントのVeza Secure SaaSの両方で動作するハイブリッドアーキテクチャを提供するとしています。すべての認可について継続的な監査を維持し、さらに透明性のために、Veza Access Agentsが結果を導出する際に使用したツールやAPIを管理者に記録・共有する仕組みも用意すると説明しています。提供時期は、Veza Access Agentsが選定顧客向けに早期アクセスとして提供開始され、一般提供は2026年第2四半期末を予定しています。&nbsp;Vezaについて Vezaは、企業全体にわたるデータアクセスを保護するアイデンティティセキュリティ企業です。Enterprise Agent Identity Access Platformにより、従来のIAMやIGAを超えて権限を可視化し、監視と制御を行うことで、最小権限とコンプライアンスの実現を支援します。Wynn Resorts、Expedia、Blackstoneなどのグローバル企業が、特権アクセス監視、非人間アイデンティティのセキュリティ、アクセス権限管理、SaaSアクセスセキュリティ、ISPM、次世代IGA、エージェント型AIのアイデンティティセキュリティなどの用途でVezaを利用しているとされています。Vezaは2020年創業で、米国カリフォルニア州Los Gatosに本社を置き、Accel、Bain Capital、Ballistic Ventures、Google Ventures、New Enterprise Associates、Norwest Venture Partners、True Venturesなどから資金提供を受けています。&nbsp;

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アイデンティティセキュリティのVeza、Enterprise Agent Identity Control Plane構想を発表

VAST Dataは、VAST Forward 2026において、CrowdStrikeと戦略的パートナーシップを発表しました。両社は、VASTのネイティブなデータレイヤーのガバナンスとプラットフォーム制御に、CrowdStrikeのエンタープライズ水準の脅威検知と自動対応を組み合わせます。これにより、VAST AI Operating System内で機能を統合し、テレメトリーをCrowdStrike Falconサイバーセキュリティプラットフォームへ接続することで、データ取り込み、モデル学習、実行時運用、推論に至るAIライフサイクル全体を横断して協調防御を可能にするとしています。現代のAIシステムが依存するデータと運用状態に対し、多層的なセキュリティを提供する狙いです。&nbsp;企業のAI活用が実験段階から本番運用、さらには自律システムへ移るにつれて、リスクの性質も変化しています。AIは継続的なデータ取り込み、動的なワークフロー、分散した実行環境に依存するため、開発から本番までの一連の環境内で、継続的な検知、ワークフローのスキャン、そして対応を組み込むことが重要になります。今回の提携は、AIが構築され、学習され、運用される場そのものにセキュリティ機能を組み込み、AIライフサイクルを一体として守る設計です。VAST DataのFounder兼CEOであるRenen Hallakは、VASTはセキュリティとガバナンスをプラットフォーム設計に組み込んだAIのオペレーティングシステムとして構築してきたと述べました。その上でCrowdStrikeとの提携により、AIワークフローと実行環境に継続的な脅威検知と協調対応を拡張し、顧客がAIをスケールさせる際の確信を高めるとしています。両社は、顧客メリットとして、データレイヤーでの本番対応セキュリティの強化を挙げています。VASTのプラットフォーム制御に対し、CrowdStrikeがAIデータパイプラインとコンテナ化された実行環境における継続監視と脅威検知を加えることで、AI運用を安全に拡大できるとしています。さらに、AIが動作する場所に検知と対応を統合することで、セキュリティをAIワークロードのネイティブ要素とし、マルウェア、侵害されたデータや信頼できないデータ、不正アクセスがAIシステムに影響することを防ぎ、モデルポイズニングやデータ漏えいといったリスク低減につなげると説明しています。加えて、データレイヤーと企業のセキュリティ運用の間でテレメトリーを共有することで、より早期の検知と精密で協調した対応を可能にし、運用への影響を最小化しながら脅威を発生源で封じ込めるとしています。&nbsp;この提携は、両社が進めてきたNVIDIAとの協業領域にも拡張され、AIパイプラインをエンドツーエンドで保護する取り組みを強化します。NVIDIAのAIインフラ、CrowdStrikeのAI駆動の脅威検知と実行時保護、VASTのリアルタイムなデータレイヤーの強制制御を組み合わせることで、学習から推論までのAIパイプラインを包括的に守るアプローチを提供するとしています。CrowdStrikeのCEO兼FounderであるGeorge Kurtzは、AIが現代企業のオペレーティングシステムになりつつあると述べました。VASTはAIが実体化するデータレイヤーで動作し、CrowdStrikeは企業価値が生まれる領域を守るとして、両社でAIの基盤から保護する姿勢を示しました。VAST Data、CrowdStrike、NVIDIAは、スケールするエンタープライズAIの防御の在り方を前進させ、データレイヤーでのセキュリティを強化しながら、本番AIを安心して展開できる環境づくりを目指します。&nbsp;VAST Dataについて VAST Dataは、AI Operating Systemを掲げ、AIの潜在力を最大化するために設計された統合ソフトウェア基盤スタックを提供する企業です。VAST AI OSは、基盤となるデータサービスとコンピュートサービス、そしてエージェント型の実行を単一のスケーラブルなプラットフォームに統合し、AIエージェント間の通信、リアルタイムデータに基づく推論、複雑なワークフローの自動化をグローバル規模で可能にすることを目指しています。基盤には、性能、スケール、シンプルさ、レジリエンスのトレードオフを排除するとするDASEアーキテクチャを採用し、推論型AIのためのグローバルなインフラファブリックへ進化させていると説明しています。&nbsp;

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統合防御を実現するデータレイヤーセキュリティのVAST Data、CrowdStrikeと提携しVAST AI OSに脅威検知と自動対応を統合

ThetaRayは、金融犯罪対策コンプライアンス向けのCognitive AIを提供する企業として、AML、金融犯罪、コンプライアンス領域のシステム統合を担うサービスインテグレーターであるMatrix USAと戦略的パートナーシップを発表しました。両社は、2026年に米国および欧州で監督・規制環境の大きな変化が予定される中、金融機関が取引モニタリングを近代化しやすくすることを狙います。銀行やフィンテックは、規制当局からAMLプログラムの実効性を高めるよう求められており、単にコンプライアンスのチェックリストを維持するだけでは不十分になりつつあります。米国ではFinCENの近代化の取り組みが進み、欧州では新たなAMLRの導入やAMLAの設立が進行しています。こうした動きは、高度分析、機械学習、適応的モニタリングへの移行を加速させています。一方で、多くの組織は、長年運用してきた硬直的なルールベース環境にAI技術をどう組み込むかという現実的な課題を抱えています。&nbsp;今回の提携は、既存システムを全面刷新する時間も余力もない金融機関に向け、リップアンドリプレースを回避しながらAIを導入できる道筋を提供するものです。Matrix USAは、20年以上にわたり多数のグローバル銀行や決済事業者を支援してきた実績を持ち、複雑なクロスボーダー運用やオンプレミス、ハイブリッド環境を含む既存インフラの事情に精通しています。ThetaRayは、既存の統制を置き換えるのではなく強化することを目的に設計されたCognitive AIの検知エンジンと、エージェント型の調査スイートであるRayを提供します。両社は、既存の取引監視基盤の上に機械学習によるスコアリングと異常検知を重ねるターンキー型のAIオーバーレイを提示し、導入負荷を抑えつつ近代化を進めるとしています。Matrix USAのCEOであるLior Blikは、銀行は近代化を望んでいるものの、数十年かけて構築してきたミッションクリティカルなAML基盤を抱えており、全面刷新は現実的ではないと述べました。本提携により、現行システムにAIを上乗せして分析を高度化し、規制当局の期待に応えながらも、スタック全体を再構築せずに前進できるとしています。Matrix USAのChief Revenue OfficerであるIdan Keretも、ThetaRayのAIとMatrixの実装力を組み合わせることで、検知を強化し、調査負荷を削減し、既存投資を捨てずに自信を持って進められると述べました。ThetaRayのChief Revenue OfficerであるJeff Ottenは、銀行が求めているのは数年がかりの変革ではなく、スピード、確実性、そして既存システム内でAIが成果を出せるという証拠だと述べ、この現実的要請に合わせて提携を設計したと説明しています。ThetaRayのCEOであるBrad Levyは、AMLは次の段階に入り、AIを使うべきかではなく、責任ある形でいかに大規模に導入するかが焦点になっていると述べ、提携によってイノベーションを運用インフラへ落とし込むと位置付けました。&nbsp;両社は、ThetaRayの検知と調査センターのインサイトを、Matrixの統合・導入能力と組み合わせることで、金融機関が既存プラットフォームへの投資を維持したまま、2026年を見据えたAML態勢を迅速に整えられるとしています。リスク、分析、プログラム実効性といった監督上の期待に沿った形で、短期間での近代化を可能にすることを狙います。提供内容としては、既存ルールエンジンを補完し強化するAI駆動の検知オーバーレイ、Matrixの専門家主導による低侵襲な導入、リスク感度を損なわずに偽陽性を大幅に削減すること、ThetaRayのInvestigation CenterとRayによる取引監視調査の自動化、アラート解決の迅速化とアナリスト生産性向上、既存投資を保ちながら2026年以降に向けた規制整合の近代化を進める現実的な道筋を挙げています。&nbsp;ThetaRayについて ThetaRayは、金融犯罪対策コンプライアンスのためにCognitive AIを活用し、正当な顧客をより精緻に識別しながら、不正な行為者を検知することを目指す企業です。SaaSソリューションにより、従来のルールベース方式の限界を補い、導入サイクルの短縮と、リスクを踏まえた効率的なコンプライアンス運用を支援します。コンプライアンスを単なる規制対応から成長の推進力へ転換することを掲げ、新市場への展開を支える実行可能なインサイトを提供します。Santander、Clear Bank、Mashreq Bank、Payoneer、Onafriq、Travelexなどで導入されているとしています。&nbsp;

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AML高度化を実現するCognitive AIのThetaRay、Matrix USAと提携しAIオーバーレイを提供

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