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  • AIの価格は「責任の境界」を映す——なぜ成果課金よりハイブリッド型が広がるのか

    AIの価格は「責任の境界」を映す——なぜ成果課金よりハイブリッド型が広がるのか

    AIの価格は「責任の境界」を映す——なぜ成果課金よりハイブリッド型が広がるのか

    はじめに：同じ「ソフトウェアの価格」でも、売り手が引き受けるものは違う

    AIのコーディング支援ツールを、多くの会社は「1ユーザーあたり月10ドル」といった席数で契約している。使っても使わなくても、席の分だけ払う。一方、AIのカスタマーサポートを提供するある製品は、「問い合わせを1件解決するごとにいくら」という単位で課金する。解決できなければ、原則として料金は発生しない。

    どちらも「ソフトウェアの価格」だ。だが、売り手が引き受けているものは、まるで違う。前者が売っているのは、ツールへの「アクセス」である。それを使って成果を出すのは顧客の責任だ。後者が売っているのは、「解決」という結果そのものだ。成果が出るかどうかのリスクを、売り手が引き受けている。

    生成AIが広がるなかで、こう言われることが増えた——ソフトウェアの価格は、席数（seat）から使用量（usage）へ、そして成果（outcome）へと進化していく、と。AIが人間の作業を肩代わりするなら、顧客は「どれだけ使ったか」ではなく「どんな成果が出たか」に対価を払いたくなるはずだ、という理屈である。

    一見もっともらしい。だが、この見方には落とし穴がある。成果課金は、SaaSの進化形に見える。だが、成果責任を引き受けるほど、ソフトウェア企業はむしろ受託会社や保険会社に近づいていく。そして実際、公開されている調査を並べると、純粋な成果課金は期待されているほど広がっていない。代わりに主流になりつつあるのは、基本料と使用量・成果を組み合わせたハイブリッド型（hybrid）だ。

    本稿は、その理由を「価格単位とは何か」という問いから読み解く。結論を一行で言えば——AIの価格単位は、単なる課金方法ではなく、ベンダーが顧客の成果に対してどこまで責任を引き受けるかの宣言である。 責任には制御しきれないリスクが伴うからこそ、成果課金は限られた領域にとどまり、多くはハイブリッド型に落ち着く。

    1. 成果課金は、SaaSの進化形とは限らない

    まず押さえたいのは、成果課金が必ずしもSaaSの「進化」ではないということだ。

    成果で課金するとは、成果が出なければ対価を受け取れないということだ。裏を返せば、成果が出るまでのコストと不確実性を、売り手が抱え込むということでもある。ここに、成果課金の見かけの魅力と、実際の難しさとのギャップがある。

    ソフトウェアの経済性は本来、「一度作れば、あとは限りなく複製できる」ことにあった。だからこそ粗利は高い。ところがAIは、この前提を崩す。利用のたびに実際の計算資源を消費するため、AI企業の粗利はソフトウェアの8〜9割の水準から、5〜6割の水準へ下がりやすい。成果課金は、この不安定な原価を、顧客ではなく売り手の粗利で受け止める仕組みだ。ある問い合わせを解決するのに、AIが何度も試行錯誤すれば計算コストは膨らむが、顧客が払うのは「解決1件」の料金だけ。原価の変動は、売り手が飲むしかない。

    さらに、成果を保証しようとすると、顧客ごとの作り込みが増える。成果を出すために、売り手は個別の環境に合わせてAIを調整し、導入に伴走せざるを得なくなる。こうして純粋なソフトウェア事業は、顧客ごとに人手をかける受託開発に似た姿へと漂っていく。

    成果課金は、保険にも似ている。成果ごとの価格が保険料で、成果に至るまでに要する計算資源が保険金の支払いにあたる、という見立てだ。マーケティング研究者のウトパル・ダラキアはこの比喩から、保険業と同じ二つの問題を指摘する。ひとつは逆選択。成果が出たときだけ払えばよい契約は、運用が整った優良な顧客より、成果を出しにくい困難な顧客ほど魅力的に映る。困っている顧客ほど「効いたときだけ払う」を選びたがり、コストのかかる顧客が集まりやすい。もうひとつはモラルハザード。複雑さのコストが売り手の保険で守られていると、顧客はAIに雑で難しい仕事を投げやすくなる。自分で工夫する動機が薄れるからだ。

    要するに、成果課金とは「成果が出たら払ってもらう仕組み」ではない。成果が出るまでのリスクを、売り手が引き受ける仕組みだ。純粋な成果課金を掲げるほど、売り手は原価の変動、成果の帰属の曖昧さ、そして逆選択とモラルハザードを、深く抱え込むことになる。

    2. そもそも、価格単位は「責任の宣言」である

    なぜ、価格単位が変わるだけで、事業の性質がここまで変わるのか。その根にあるのが、価格単位そのものの意味だ。

    価格を考えるとき、金額より先に決めるものがある。「何に対して払ってもらうか」という課金単位だ。これは、顧客が実際に「何を買っているか」の定義そのものになる。

    AI以前のソフトウェアで、この単位は主に二つだった。席数（seat）は、ユーザー1人あたりで課金し、売っているのはツールへの「アクセス」だ。使用量（usage）は、処理した量で課金し、売っているのは「消費」である。ここにAIが第三の単位、成果（outcome）を持ち込む。解決した件数や達成した結果で課金し、売っているのは「結果」そのものだ。

    この三つは、単なる請求方法の違いではない。それぞれが、売り手と買い手のどちらが「価値を実現する責任」を負うかを、暗黙のうちに宣言している。 席数で売る場合、成果を出す主な責任は顧客側に残る。だが成果で売るなら、成果が出るまで売り手は対価を受け取れない。責任は、売り手の側に移る。つまり、価格単位が「アクセス→消費→成果」と動くほど、売り手が引き受ける責任は広がる。価格の設計は、責任の設計でもある。

    では、なぜAIになって成果へ寄る圧力が生まれたのか。AIが「作業」そのものを肩代わりし始めたからだ。従来のソフトウェアは人間が仕事をする道具で、道具を使う人の数が価値の目安になった。だから席数が自然だった。ところがAIエージェントは、問い合わせに答える、書類を下書きするといった作業を、人間の手を離れてこなし始めている。仕事の一部がソフトウェアの内側で完結するようになると、「何人が使うか」は価値の目安として弱くなる。人間を「補助」するツールがソフトウェア予算を奪い合うのに対し、作業を「代行」するものは人件費の予算を奪い合う。顧客が問いたいのは「何人分の仕事をしたか」であり、突き詰めれば「どんな成果を出したか」になる。

    これは、AIが業務のどこまでを担い、どこからを顧客が担うかという「責任の境界」の問題でもある。価値が使用量ではなく成果として現れるなら、課金もまた成果へ寄っていく——成果課金への圧力は、この延長線上にある。

    3. 「成果課金」でも、売上に課金しているとは限らない

    もうひとつ、注意しておきたい反転がある。

    「成果課金」と呼ばれていても、実際に売上増やコスト削減に連動しているケースは多くない。課金しているのは、「解決した問い合わせの数」や「AIが処理した会話数」といった、途中の指標であることが多い。

    これには理由がある。真の成果——たとえば「売上がいくら増えたか」——を課金単位にすると、その成果がAIによるものかどうかで、際限のない議論になる。売上増が、そのAIによるものか、顧客側の運用や市場環境によるものか。多くの成果は、単一の原因では説明できない。成果を厳密に特定して帰属できる企業はごく一部で、多くの場合、成果課金は「請求額を検証するための会議」を生むだけに終わる。

    だから売り手は、帰属が曖昧な最終成果ではなく、自分たちが定義し測定できる中間指標を課金単位に選ぶ。「成果」の定義を細かく詰める代わりに会話数で課金すれば、インセンティブは整えやすい。賢明な設計だが、同時に、「成果課金」という看板と、実際に課金している単位との間にはずれがあることを示している。

    このずれは、冒頭の芯を否定しない。むしろ強める。価格単位が責任の宣言だとしても、その宣言はラベルではなく、実際に何を測り、どのリスクを負っているかで読まなければならない。「成果課金」を名乗っていても、その売り手が最終成果の責任を負っているとは限らない。逆に、地味な使用量課金のなかに、実質的な成果責任が織り込まれていることもある。宣言は、言葉ではなく構造で読む。

    4. だから、ハイブリッド型が広がる

    以上を踏まえると、公開データが示す姿は腑に落ちる。

    調査によって定義は異なるが、いまや最も多いのはハイブリッド型で、4割前後を占める。純粋な成果課金を主軸に据える企業は、数％から2割弱にとどまる。数字を単純に横並べはできないが、成果課金がまだ少数派だという方向は共通している。価格は「使用量から成果へ」と一直線に進んでいるわけではない。

    純粋な成果課金が成立しているのは、責任を引き受けやすい狭い領域だ。共通するのは、成果が測りやすく、帰属が比較的はっきりしていること。典型はカスタマーサポートの問い合わせ解決で、「解決したか、していないか」がはっきりし、人手を介さず一定期間内に解決したもの、といった厳密な定義を置ける。実際、こうした領域では解決1件あたりで課金する製品が公表の価格として存在する。逆に、人間が実行を担う助言型のAIや、成果が多くの要因に左右される領域では、成果課金は成り立ちにくい。

    ハイブリッド型が広がるのには、買い手側の事情もある。純粋な使用量・成果課金は、請求額が事前に読めない。あるコーディング支援ツールが2025年に料金体系を使用量ベースへ変更した際、想定を大きく超える請求が発生したと報じられ、強い反発を受けて謝罪と返金に追い込まれた。予算を管理する立場からは、上振れする請求より予測できる固定費のほうが扱いやすい。調達や予算計上のしやすさも、席数や基本料が根強く残る理由だ。

    だからハイブリッド型は、成果課金へ至る途中の妥協ではない。基本料が売り手に売上の下限と、買い手に予測可能性を与え、そのうえに使用量や成果のメーターを乗せる。責任とリスクを、売り手と買い手で分担する合理的な着地点なのだ。

    おわりに：価格は、引き受ける責任の設計である

    「AIの価格は使用量課金から成果課金へ向かうのか」という問いに、公開データは直線的な「イエス」を返さない。より正確な答えはこうだ——責任を明確に引き受けられる狭い領域では成果課金が成立し、それ以外の多くはハイブリッド型に落ち着く。単位が成果に近づくほど、売り手は原価・帰属・顧客行動という制御しにくいリスクを引き受け、事業はソフトウェアより受託や保険業に近づく。だから成果課金は万能の到達点ではなく、責任を制御できる場所を選んで現れる。

    言い換えれば、AI企業は価格を通じて、自分がどこまでの責任を引き受け、どこからは引き受けないかを設計している。 価格表には、その企業がどこまで責任を負うかが表れている。AIを買う側にとっても、これは有用な視点だ。「成果課金だから安心」ではなく、その価格単位が実際に何を測り、どのリスクを誰が負っているのかを読むことが、AIベンダーが実際にどこまでリスクを負っているかを見分ける手がかりになる。

    そして、成果課金が売り手に原価を飲ませるという論点は、次の問いへつながる。次回は、AI企業がなぜ売上を伸ばしても利益を出しにくいのかを、コスト構造から考えたい。

    中塚 恵介

    AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心とするスタートアップ投資およびイノベーション領域に携わる投資家。現在はグローバルベンチャーキャピタル B Capital にて日本の投資活動をリードしている。 過去、BCG X では企業の新規事業創出やイノベーションプロジェクトに従事し、構想から事業立ち上げまでを支援。内閣府での政策領域の経験も持つ。 資本の流れ、技術の発展、制度設計、企業戦略がどのように相互作用するかに関心を持ち、グローバルなイノベーションの潮流と日本の産業構造を分析している。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、コーポレートイノベーションの構造的な分析を発信している。

    本稿は、公開情報にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。特定企業の価格やその変更に関する記述は、公式発表・公開報道の範囲にとどめています。「価格単位＝責任の宣言」という整理は、筆者が分析のために用いる枠組みであり、業界標準の定義ではありません。記載した数値は各出典の公表時点のものです。

    References

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    はじめに：成長率だけでは説明できない評価差

    2026年7月、人事労務クラウドのSmartHRが、年内に予定していた東証上場を延期する方針だと報じられた。直前に、ARR（年間経常収益ベース）が300億円へ達したと公表したばかりだった。業績は好調だ。それでも、目標としていた時価総額は投資家に高すぎると見られたとされ、その額は、直近の未上場ラウンドで付いたとされる評価額を、すでに下回る水準だった。売上は着実に伸びている。なのに、評価はそれに追いつかない。

    これはSmartHRに限った話ではない。売上が同じように伸びていても、高い評価を維持できる企業と、急に評価を失う企業がある。その違いはどこにあるのか。

    生成AIの時代に入り、この問いは難しさを増している。AI企業では売上が急速に伸びる例が珍しくないが、同じような伸びでも、市場がつける評価はまるで違う。片方は「成長は続く」と信じられ、片方は「その売上は本当に定着するのか」と疑われる。

    これは投資家だけの関心事ではない。AIの導入を検討する事業会社にとっても、取引先や競合となるAI企業がどれだけ体力を持つのかは、意思決定に直結する。

    本稿は、その違いを三つの見方から捉えてみたい。企業の成長を、①どれだけ速く大きくなっているか（量）、②その成長は本物か（質）、③この先どこまで行けるか（物語）、という三つの角度で見る整理だ。結論を一行で言えば——成長率が評価の入口なら、「成長の質」はその評価が持続するための条件である。

    1. AI企業の評価には三つのロジックがある

    市場がソフトウェア企業を値付けするとき、そこには三つの異なる論理が同時に働いている。

    • 成長の量——売上の成長率や、市場を取りにいく速度。「どれだけ速く大きくなっているか」。
    • 成長の質——その成長がどれだけ続き、利益を伴い、繰り返せるか。「その成長は本物か」。
    • 将来物語——狙える市場全体の大きさ（TAM）や、その企業が勝者になる可能性への期待。「この先どこまで行けるか」。

    大事なのは、これらが順番に現れるのではなく、つねに同時にあり、その比重が変わるという点だ。比重を動かすのは主に四つ——企業の成熟度、開示されている情報の量、金利や市場環境、そして「質」がどれだけ外から見えるか、である。実績が乏しく金利が低い局面では物語の比重が大きくなり、実績が積み上がり金利が上がると、質の比重が増していく。

    冒頭の「同じ成長率でも評価が違う」は、この枠組みで言えば、量以外の二つ——質と物語——の読まれ方が違う、ということになる。

    2. 成長の量——評価の入口

    まず率直に認めておきたい。市場が将来に強気な局面では、評価はまず成長率で決まりやすい。

    ベンチャーキャピタルのBessemer Venture Partnersが2024年に示した分析によれば、公開ソフトウェア企業では、利益率よりも成長率のほうが、評価倍率——売上の何倍の値段がつくか——に強く反映されていた（成長率の重みは利益率のおよそ2.3倍）。少なくとも足元の価格形成では、成長が第一の決め手だ。理由はわかりやすい。成長率は目に見えやすく、その企業がこれからどれだけ大きくなりうるかを、最も直接に示すからだ。将来への期待が強い局面ほど、この数字が評価を引っ張る。

    ただし「成長にいくら払うか」は時期によって大きく振れる。金利が低かった2021年ごろには、赤字でも高成長というだけで極端な値がついた。プロジェクト管理ソフトのAsanaには、一時、売上の約89倍という評価がついたこともある。

    だが、成長率は入口にすぎない。速く伸びていること自体は、それが続く保証ではない。ここで二つ目の見方が要る。

    3. 成長の質——評価が持続する条件

    本稿は「成長の質」を、次のように定義する。いまの成長が、どれだけ続き、利益を伴い、将来も繰り返せるか。 三つの側面がある。

    • 継続性——既存の顧客からの売上が、どれだけ残り、むしろ増えるか。
    • 利益転換——その売上が、手元に残る利益に変わるか。
    • 反復可能性——同じ成長を、新しい顧客や分野でも繰り返せるか。

    このうち反復可能性は、一つの数字で測れるものではなく、顧客がどれだけ特定の取引先に偏っているか、導入がどれだけ重いか、といった複数の手がかりから読むしかない概念だ。ここでは市場から見える範囲に限って扱い、「誰がどう作るのか」という組織の話には立ち入らない。

    言いかえれば、いま伸びている売上が、来年も再来年も残り、利益を生み、別の顧客でも同じように立ち上がるか。これが「その成長は本物か」という問いの中身である。

    質と高い評価が結びついていることは、公開データからも見てとれる。McKinseyが2025年に公表した分析（B2Bのテック企業100社超）では、評価倍率が上位四分の一の企業群は、既存顧客からの売上継続・拡大率が中央値113%で、企業価値が売上の約24倍だった。一方、下位四分の一の企業群は、それぞれ98%、約5倍だった。高い評価を受けている企業群では、既存顧客からの売上が維持され、むしろ広がっている傾向が見える。ここで言う継続・拡大率は、単なる解約の裏返しではなく、既存顧客の解約に加えてアップセルやクロスセルまで含めた増減を表すため、100%を超えることがある。

    ただし、この継続・拡大率は成長率と切り離せない。既存顧客からの売上が前年の113%になるなら、新規客がゼロでも売上は13%伸びるからだ。McKinsey自身、これを効率的な成長の代理指標として位置づけている。つまり質は、量とは別の要因というより、量を持続させる条件として絡み合っている。そして成長は永遠には続かず、どの企業でも年を追って鈍っていく。だからこそ、その成長がどれだけ「質」を伴っているかが、評価が持続するかどうかを分ける。

    4. まだ実績の少ない企業をどう評価するか

    三つ目の見方が、将来物語である。ここで言う物語とは、夢や宣伝文句のことではない。将来の市場規模と、その企業が勝者になる可能性についての仮説である。

    量や質の実績がまだ薄い企業では、市場はこの仮説を値付けするしかない。仮説である以上、検証は難しく、だからこそ評価は大きく振れる。同じ物語が、局面によって強気にも弱気にも読まれる。ある年には有望な賭けに見えた物語が、翌年には過大な期待とみなされる。中身は変わっていなくても、である。

    AIの基盤モデルを開発するような企業では、この比重が特に大きい。足元の利益ではなく、将来の市場と技術的な位置づけへの期待が、評価の中心を占める。たとえばOpenAIのような企業に大きな評価がつくのも、主に将来物語が値付けされているためだと理解できる。

    これを「例外」や「行き過ぎ」と切り捨てる必要はない。物語の比重が大きいのは、実績が薄い段階の自然な姿だ。実績が積み上がるにつれ、評価の重心は物語から量・質へと移っていく。

    5. AIでは、成長の質が見えにくい

    AI企業の難しさは、売上の大きさより、その中身が見えにくいことにある。特に分かりにくいのは、その売上が続くのか、そして利益に変わるのか、という二点だ。これは価値がないという意味ではなく、測定の問題である。

    一つ目は、売上が続くかどうかが見えにくいことだ。 実験的な利用と本格的な利用が同じ売上に含まれ、しかも顧客層や価格帯によって定着率が大きく異なるため、集計された売上や平均値だけでは、どれだけが業務に根を張った売上なのか分からない。サブスクリプション分析のChartMogulが2025年に示したデータは、この見えにくさをよく表している。AI企業の顧客の定着率は価格帯で大きく分かれ、月250ドルを超える契約では既存売上の約7割が残る一方、月50ドル未満では約2割しか残らなかった。同じ「売上」でも、業務に根を張ったものと、試しに使われているだけのものが同居しているのだ。

    二つ目は、その売上が利益に変わるかどうかが見えにくいことだ。 推論にかかる費用、導入支援、個別の作り込み、品質管理——こうしたコストの構造や会計上の区分は、企業によって異なる。そのため、同じように売上が伸びていても、それがどれだけ利益に変わるのかを、外から比べるのは難しい。実際、企業の生成AI投資の多くは、現時点ではまだ明確な利益に結びついていないという調査もある（MITの2025年の報告など）。

    要するに、集計された売上の大きさだけを見ると、その中身——続くのか、利益になるのか——を取り違えやすい。質は「集計値の下」を見なければ分からない。だから、あるAI企業の売上が急伸したというニュースを見たときは、その売上が根を張った本格利用なのか、それとも一時的なお試しなのかを、一度立ち止まって考える価値がある。

    6. 市場は、いつ質を見なければならなくなるのか

    質が見えにくくても、市場環境が変われば、それを正面から見ざるを得なくなる。

    象徴的なのが、ここ数年のソフトウェア企業の評価の変化だ。2021年まで高い評価を受けていたSaaS企業の売上倍率は、2022年以降、金利上昇と市場環境の変化を受けて大幅に低下した。Bessemerの上場クラウド企業指数でも、予想売上倍率（予想売上の何倍か）はピーク時から数分の一の水準——2023年には一桁台前半、6〜7倍程度——まで縮んだ。その間も、売上の成長率そのものは保たれていた。成長率だけに高い値段を払う市場から、利益率や継続性を含む成長の中身をより厳しく見る市場へ、評価の重心が移ったと考えられる。

    同じように、次のような局面では、成長率だけでは将来を説明しきれなくなり、質の比重が上がっていく。

    • 契約の更新実績が積み上がり、定着率が見えるようになったとき
    • 成長率が鈍り、成長で説明できる部分が減ったとき
    • 金利が上がり、遠い将来への期待が割り引かれるとき
    • 資金調達が難しくなり、利益に変わるかどうかが問われるとき
    • 上場して開示が増え、質の手がかりが市場の目にさらされるとき

    冒頭で触れたSmartHRの上場延期は、まさにこの局面だ。目標としていた時価総額は報道ベースで約1,600億円とされるが、これは2024年の直近の未上場ラウンドで付いたとされる評価額（約1,800億円と推計される）をすでに下回る水準だった。それでも公開市場ではなお高いと見られたとされる。未上場市場が織り込んでいた期待を、公開市場は同じ価格では引き受けない——市場の目が量や物語から中身へ移る局面が、国内でも表面化した一例といえる。投資家の慎重さの背景には、AIの進展がSaaSの収益構造に与える影響への懸念もあると報じられており、本稿が扱ってきた「質の見えにくさ」は、既存のSaaSの値付けにも及び始めている。

    質は、つねに前面で値付けされているわけではない。だが市場環境が変わり、量と物語だけでは説明できなくなったとき、はじめて前に出てくる。その局面が来る前に質を読めるかどうかが、投資家と経営者の差になる。

    おわりに：量は入口、質は持続条件、物語は先取り

    AI企業のバリュエーションは、何を評価しているのか。本稿の整理では、それは三つの重ね合わせだ。成長の量は評価の入口、成長の質はその評価が持続するための条件、将来物語は実績が薄い段階の先取りである。三つはつねに同時に働き、企業の成熟度・開示・金利・質の見えやすさによって、比重を変える。

    だから、高い成長率がついているというだけで、その評価が続くとは限らない。評価を持続させるのは、顧客が定着し、利益に変わり、その成長を繰り返せるか——という「質」である。そしてAI企業では、その質が、ふつうの企業以上に見えにくい。集計された数字の下にある質を読む力が、評価の差に変わっていく。ニュースの見出しになるのはたいてい成長率と評価額だが、その数字がどこまで続くのかを決めるのは、見出しにはならない「質」のほうである。

    次回は、この「質」がそもそもどう収益化されるのか——AI企業は何を売り、どこまで成果の責任を引き受けるのか、という価格の話に進みたい。

    中塚 恵介

    AI・ディープテック・クライメートテック領域を中心とするスタートアップ投資およびイノベーション領域に携わる投資家。現在はグローバルベンチャーキャピタル B Capital にて日本の投資活動をリードしている。 過去、BCG X では企業の新規事業創出やイノベーションプロジェクトに従事し、構想から事業立ち上げまでを支援。内閣府での政策領域の経験も持つ。 資本の流れ、技術の発展、制度設計、企業戦略がどのように相互作用するかに関心を持ち、グローバルなイノベーションの潮流と日本の産業構造を分析している。 Alpha Beyond Frontier では、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、コーポレートイノベーションの構造的な分析を発信している。

    本稿は、複数の公開データから評価の構造を観察したものであり、個別の指標が評価を決めるという因果関係を示すものではありません。公開情報にもとづく独立した分析であり、特定の組織の公式見解ではありません。特定企業への言及は公開報道・公式発表の範囲に限られ、将来の事業の成否や株価・評価額を予測するものではありません。記載した数値は各出典の公表時点のものです。

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