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概要 Googleは8月13日、新モデル「Gemini 3.7 Flash」を発表し、Gemini Sparkを通じて160カ国以上で即時展開を開始した。前モデルのGemini 3.6 Flashからわずか3週間というハイペースでの投入となり、開発者からのフィードバックとアルゴリズム面の革新を反映した「実質的な改善」がもたらされているという。Googleはコーディングと自律型ビジネスワークフロー向けのモデルと位置付けており、ソフトウェア開発やデバッグ性能の向上を強調している。一方で、上位モデルとなるGemini 3.5 Proの提供は依然として遅延が続いている。 性能とベンチマーク Gemini 3.7 Flashはソフトウェアエンジニアリング関連のベンチマークで顕著な向上を見せた。DeepSWE v1.1では49.0%から65.3%へ、FrontierCode 1.1では34.4%から43.6%へとスコアが上昇している。とりわけFrontierCode 1.1 Mainのテストでは、単なるコード生成だけでなくバグ修正への対応やプロジェクト固有のスタイルガイド遵守も評価対象となる100件のプログラミングタスクにおいて、AnthropicやOpenAIの競合モデルを上回る結果を示したという。 ウェブ開発の分野では、より少ないプロンプトで機能的かつ完成度の高いアプリケーションを生成できるようになり、Arena.aiのWebDev ArenaにおけるEloスコアは1538から1588へと向上した。ユーザーインターフェース生成能力も強化されており、アップロード済みの参考画像に基づいて適切なレイアウトを設計できる。処理能力の面では、最大100万トークン分の画像・動画・テキストをプロンプトとして扱い、最大64,000トークンのテキスト応答を生成できるとしている。 知識集約型のタスクでも改善が見られ、ドキュメント理解を測るGDP.pdfベンチマークでは22.0%から34.0%へ、AutomationBenchでは17.0%から30.4%へとそれぞれ上昇した。GDP.pdfのテストではClaude Sonnet 5やGPT-5.6 Terraを上回る性能を記録したとされ、Googleは同モデルが複数のAIエージェントからなる「エージェント群」を動かすことも可能だとしている。 価格体系と提供範囲 Googleは2026年末まで導入価格を適用し、入力トークンが100万あたり0.75ドル、出力トークンが100万あたり3.75ドルと、前モデル比で50%引きの水準に設定した。提供先はGemini Spark（AI Pro/Ultraサブスクリプションが必要）のほか、Google Antigravity、AI Studio、Android Studio、Enterprise Agent Platformと幅広い。またCBRN(化学・生物・放射線・核)関連やサイバー脅威への対策として、セーフガードも更新されたという。 上位モデルの遅延という背景 今回のGemini 3.7 Flashの投入は、上位モデルであるGemini 3.5 Proの提供遅延が続くさなかに行われた点が注目される。エントリーレベルモデルの高速なアップデートサイクルによって競合他社に対する優位性を維持しつつ、フラッグシップモデルの遅れを補う狙いがあるとみられる。

概要 OpenAIは8月13日、フラッグシップモデル「GPT-5.6 Sol」向けの新しいAPI階層「Ultrafast」のプレビューを開始したと発表した。標準処理と比較して最大14倍、毎秒最大750出力トークンという速度で応答を生成できるのが特徴で、品質を落とさずに推論速度だけを大幅に引き上げる取り組みだという。現時点では一部の限られた顧客のみを対象としたプレビュー提供であり、OpenAIは「処理能力の増強に合わせて段階的にアクセスを拡大する」としている。 技術的な仕組みとCerebrasとの提携 Ultrafastの高速化を支えているのは、AI向け半導体を手がけるCerebras Systemsとの提携だ。Cerebrasは今年初めにOpenAIと100億ドル規模のパートナーシップを締結しており、今回のUltrafastはその成果を活用した最初の主要な取り組みの一つとなる。従来、リアルタイム性が求められる用途では、応答速度を確保するために性能の劣る小規模モデルを選ばざるを得ないという制約があった。OpenAIはUltrafastによって、フラッグシップクラスの品質を保ったまま「1秒あたりでより多くの有用な仕事をこなす」ことを目指すとしている。 想定される用途と提供体制 OpenAIが想定する主な適用領域として、インシデント対応時のリアルタイム分析、金融市場における異常検知、カスタマーサポートの即時解決、eコマースにおける購買支援、インタラクティブな研究業務などが挙げられている。いずれも応答の遅延が体験や意思決定の質に直結する場面であり、Ultrafastはこうした低遅延が求められるユースケースを主なターゲットとしている。提供範囲は当初OpenAI APIを通じたGPT-5.6 Solのみに限られ、限定顧客向けのプレビューという位置づけだ。 価格戦略と競合との比較 OpenAIは既に2.5倍速の「Fast Mode」を提供しており、Ultrafastはその上位に位置する最上位の速度階層として設計されている。クラウドプロバイダーが処理性能に応じて価格を差別化するのと同様に、速度そのものをプレミアム機能として扱う戦略とみられ、Ultrafastの利用料金はFast Modeよりも高額になる見通しだ。競合ではAnthropicも同様の高速化機能「Claude Fast Mode」を提供しているが、報道によれば今回OpenAIが示した処理速度はそれを上回る水準にあるという。生成AIサービスの競争軸が、モデルの性能そのものに加えて応答速度にも広がりつつあることを示す動きといえる。

概要 米ベンチャーキャピタルのAccelは、インド向けの9号ファンドとして5.5億ドルを調達完了したと発表した。ファンドは応募超過となり、数週間という短期間でのクローズとなった。前回のインド向けファンド（6.5億ドル規模）からわずか19ヶ月というスピードでの新ファンド組成であり、しかも前回ファンドの55%以上がまだ投資可能な状態で残っているにもかかわらず新ファンドを立ち上げた点が注目される。背景には、AI主導によるインドのスタートアップの急成長を見込む投資家の強い需要があるとみられる。 投資戦略とAIへの位置づけ Accelは新ファンドの投資対象として、AIアプリケーション層、消費者向けインターネット、フィンテック、先進製造業を重点分野に掲げている。特にAI領域については、独自の大規模言語モデル（LLM）そのものを開発する企業ではなく、既存モデルの上に実用的なアプリケーションを構築するスタートアップへの投資に軸足を置く方針だ。パートナーのShekhar Kirani氏はAIを単独の投資カテゴリーではなく、あらゆるセクターを下支えする水平的な技術と捉えているとされ、同じくパートナーのPrayank Swaroop氏も「アプリケーション層に大きな機会がある」と指摘している。 グローバル規模での同時調達 今回のインド向けファンドは単独の動きではなく、Accelが同時に進めている総額35億ドル規模のグローバルファンド群の一部として位置づけられている。米国向けファンドや欧州向けファンド、さらに13.5億ドル規模の成長ファンドなど、合計4本のファンドが並行して調達されており、投資家がAccelのグローバルなプラットフォーム全体としての評価をまとめて行いたいという意向が背景にあるとみられる。 市場背景と今後の展望 インドのベンチャー市場では、Peak XV Partners（旧Sequoia Capital India）やGeneral Catalystといった競合ファンドも投資ペースを加速させており、インド発の起業家の質と野心の高まりがこうした資金流入を後押ししている。応募超過かつ短期間でのクローズという今回の調達結果は、AIを軸とした次世代スタートアップへの投資家の期待の高さを裏付けるものであり、Accelを含む主要VCによるインド市場でのAI関連投資は今後さらに活発化していく見通しだ。

概要 AIワークロードが生み出す急激な電力需要変動が、データセンター自身の設備を物理的に損傷させる事態が広がっている。GPUクラスタは学習・推論の負荷に応じて数秒単位で電力消費が大きく上下し、テスラの元幹部によれば1ギガワット規模の施設が一瞬で1.5ギガワットもの電力を消費することもあるという。この急変動に晒され続けた結果、テネシー州メンフィスにあるxAIのColossus施設や英国の小規模データセンターでガス駆動タービンにひび割れが発生するなど、複数の拠点で設備故障が確認されている。想定では年間を通じて99%超の稼働率を見込んでいたが、実際には80%程度まで低下している施設もあり、AI需要拡大を支えるクラウド基盤の信頼性に疑問符が付き始めている。 具体的な損傷事例と原因 負荷変動の影響はタービンだけにとどまらない。電力を安定化させる目的で設置されたバッテリーも、想定より大幅に早い数週間から数ヶ月というサイクルで交換が必要になるほど劣化が加速しているほか、ガス発電エンジンのクランクシャフトが破損する事例も報告されている。さらに損傷した機器から発生する電気アークがAIチップ自体を損傷させる懸念もある。データセンターの運用を専門とするUptime Instituteの担当者は、この状況を「一定速度で走らせるのではなく、エンジンを絶えず高回転させ続けているようなもの」と表現し、設備の急速な摩耗リスクを指摘している。 経済的影響とグリッドへの波及 稼働率低下はダウンタイムによる収益損失として直接的な打撃を与えており、その規模は1分あたり数千ドルから数十万ドルに上るとされ、投資家の間でも懸念が広がっている。実際、Microsoft向けとされるテキサス州の施設では、信頼性確保を優先した結果、完成時期が2027年から2028年へと延期された。問題は個別施設にとどまらず、電力網全体の安定性にも及ぶ。北米電力信頼性機関(NERC)は評価対象とした33ギガワット分のデータセンター負荷のうち、約4分の3にあたる負荷モデルが実態を十分に反映していないと判定し、レベル3の警告を発令している。 今後の展望 こうした事態を受け、業界と規制当局の双方で対応が始まっている。Nvidiaは最新のBlackwell世代GPUの開発において電力専門家との協業を強化し、負荷変動を織り込んだ設計に取り組んでいる。米エネルギー省もコロラド州でAIの電力需要を安全に電力網へ統合する実証施設を立ち上げており、担当者は「今が対応を正しく整える機会だ」と述べている。AI需要の急拡大がインフラの物理的な限界を試す局面に入りつつあり、今後12〜24ヶ月の間に投資家や電力事業者への影響がさらに顕在化する可能性がある。

概要 GitHubは8月11日、JetBrains向けGitHub Copilotに2つの新機能を追加したと発表した。1つ目は「Copilot memory」と呼ばれる会話メモリ機能で、agent chatのセッションをまたいで有用な情報を保持・想起できるようになる。プロジェクトの詳細や個人の設定を毎回入力し直す手間がなくなり、開発者はより自然な形でCopilotとの対話を継続できる。2つ目は、ローカルモデルプロバイダーとしてOllamaをBYOK(Bring Your Own Key/Model)方式で選択できる連携機能で、開発者はクラウドサービスに依存せずローカル環境で動くモデルを使ったコーディング支援を受けられるようになった。 機能の詳細 Copilot memoryは、Copilot設定ポータル内の「Copilot Memory」トグルで有効・無効を切り替えられる。有効にすることで、これまでチャットセッションごとにリセットされていた文脈情報がセッションを越えて保持され、プロジェクト固有の情報や開発者ごとの好みを繰り返し伝える必要がなくなる。一方のOllama連携は、JetBrainsのプロバイダー設定・モデル選択のUI全体に統合されており、他のBYOKプロバイダーと同様の操作感でローカルモデルを組み込める設計になっている。今回のアップデートにはCopilot CLIの自動インストール対応も含まれており、macOS・Linux・Windowsの各プラットフォームで利用可能とされている。 背景と今後 ローカルLLMを手軽に実行できるOllamaとの連携は、機密性の高いコードをクラウドに送信したくない開発者や、オフライン環境での開発を求めるユーザーにとって有力な選択肢となる。GitHubは今回の変更点についてフィードバックを募集しており、JetBrains版Copilotの機能拡張は今後も継続していく方針とみられる。会話メモリ機能とあわせて、Copilotの利用体験は「その場限りのアシスタント」から「開発者の文脈を学習し続けるパートナー」へと進化を続けている。

概要 複数の情報筋の話として、Anthropicがイスラエルの AIスタートアップDecart AIを約60億ドルで買収する交渉を進めていると報じられた。実現すればAnthropic史上最大の買収案件となる見通しだが、協議はまだ最終段階には至っておらず、交渉が不成立に終わる可能性も残されているという。買収が成立した場合、Decartのチームは既存のAnthropicの推論・パフォーマンス組織に統合される予定とされる。 Decartの技術と事業内容 Decartは「ワールドモデル」と呼ばれる、物理世界をシミュレーションする技術を開発している。同社の看板モデル「Lucy」は、ライブビデオフィードから高解像度の映像をリアルタイムで生成・修正できるのが特徴で、例えばファッションEコマース分野におけるドレスやバッグの試着シミュレーションといった用途で実用化されている。 これに加えて、Decartはチップの効率性を高めるソフトウェアも手掛けている。同社のこの技術は、AIモデルの訓練コストを削減する効果があるとされ、Anthropicが計算資源への投資を拡大し続けるなかで、既存インフラの負荷軽減や需要吸収能力の強化につながると見込まれている。 企業背景 Decartは2023年、イスラエル出身のエンジニアであるDean Leitersdorf・Orian Leitersdorf兄弟とMoshe Shalev氏の3人によって設立された。2026年5月の資金調達ラウンドでは3億ドルを調達し、企業価値は2025年8月時点の約31億ドルからほぼ40億ドルへと急伸した。投資家にはRadical Ventures、NVIDIA、Sequoia Capitalのほか、eBayやAdobeといった大手企業も名を連ねている。 今後の見通し Anthropicは新製品開発と顧客対応の両面で計算能力への投資を積み増しており、今回報じられた買収交渉もその一環とみられる。ただし、報道時点では取引は正式合意に至っておらず、今後の推移が注目される。

概要 DeepSeekは8月12日、フラッグシップモデルの正式版「DeepSeek-V4-Pro-0813」を発表した。4月24日にプレビュー版として公開されたV4シリーズが、7月31日のFlashモデル正式化に続き、今回Proモデルもプレビューラベルを外して正式リリースとなった。1.6兆パラメータ(アクティブパラメータ490億)のMixture-of-Experts(MoE)構成を採用し、API・公式アプリ・Web経由で利用できる。エージェント向けワークロードでの利用を強く意識した強化が図られている点が特徴だ。 技術的な詳細 V4 Proは「圧縮スパースアテンション」と「高度に圧縮されたアテンション」という2種類のアテンション機構を組み合わせることで、単一トークンあたりの推論計算量を前世代V3.2の27%に、KVキャッシュ使用量を10%にまで削減した。モデルは32兆トークンを超える規模で事前学習されており、ドメインごとに個別に育成した専門家モデルをオンポリシー蒸留で統合するという手法がとられている。コンテキストウィンドウは最大100万トークン、最大出力は384,000トークンに対応する。 推論努力モードは「非推論」「高推論努力」「最大努力」の3段階から選択可能で、最も高い「V4-Pro-Max」モードではSWE-bench Verifiedで80.6%、GPQA Diamondで90.1%、MMLU-Proで87.5%、LiveCodeBenchで93.5%、Codeforcesレーティング3,206というスコアを記録したとしている。DeepSeekはGPT-5.4やGemini-3.1-Proとの比較表も提示しているが、この0813ビルドについて第三者による独立検証はまだ行われていない。 提供方法と価格 V4 ProはDeepSeek公式APIおよびOpenRouter経由で利用可能で、OpenAI ChatCompletions形式・Anthropic Messages形式・DeepSeekネイティブAPIのいずれにも対応し、ツール呼び出しやJSON出力もサポートする。API価格は入力がキャッシュミス時100万トークンあたり0.435ドル、キャッシュヒット時は0.003625ドルと大幅に安く、出力は100万トークンあたり0.87ドル。Proエンドポイントの並行処理制限は500件となっている。なお、記事によればDeepSeekの公式価格ページには近い将来の大幅な値上げが予告されており、正式なアナウンスが待たれる状況だ。 背景と今後の展望 Flashモデルは社内のコーディングエージェント評価スイートにおいてV4-Pro-Previewの性能を上回り、すでにエージェントワークロードのデフォルトモデルとして採用されているという。中国発のオープンウェイト系AI企業は、MoonshotのKimi K3やMiniMaxのM2.7など月次ペースでフラッグシップモデルを投入する激しい競争環境にあり、今回のV4 Pro正式版リリースはDeepSeekがこの競争の中で存在感を維持するための一手と位置づけられる。現時点でHugging Faceには4月のプレビュービルドがホストされているが、今回の0813ウェイトが一般公開されるかどうかは明らかにされていない。

概要 Dynatraceは8月13日、AI観測・評価プラットフォームを手がけるArizeを買収する最終契約を締結したと発表した。買収額は約9億1500万ドルで、うち約8億1500万ドルを現金で、残りをArize従業員向けの株式報酬として支払う。資金は手元資金と既存のクレジット・ファシリティで賄う予定で、規制当局の承認などの手続きを経て、今四半期末からDynatraceの2027会計年度第3四半期初頭(2026年10月頃)にかけての完了を見込んでいる。 サンフランシスコに本社を置くArizeは、機械学習および生成AIアプリケーション向けの観測・評価プラットフォームを提供する企業で、AIモデルやエージェントの出力における幻覚(ハルシネーション)の検出や品質評価に強みを持つ。オープンソースコミュニティで強いブランド力を築いており、フォーチュン500企業からAIネイティブの開発者まで幅広い顧客基盤を有している。 買収の狙いと統合計画 Dynatrace CEOのRick McConnellは、「AIは驚異的な速度で本番環境へと移行しつつある」と述べ、今回の買収がAI観測分野におけるリーダーシップを強化し、ロードマップを加速させるものだと説明した。Arize CEOのJason Lopateckiも、この統合によって「AI評価とソフトウェア観測性を一つの統合システムにまとめられる」とコメントしている。 両社が掲げる狙いは、AI開発ライフサイクル全体を切れ目なくカバーすることにある。従来、AIアプリケーションの評価・検証は開発段階のツールと、本番運用後の監視ツールとで分断されがちだったが、両社の技術を統合することで、リリース前の評価から本番環境での挙動監視、継続的なパフォーマンス改善までを一気通貫で扱えるようにする。Dynatrace側のエクサバイト規模のデータ分析基盤に、ArizeのAI特化評価機能を組み込むことで、AIの挙動とビジネス成果を統一的に把握できる体制を構築する狙いだ。 経営体制と財務への影響 買収完了後、Arizeの共同創業者であるJason LopateckiとAparna Dhinakaranは共にDynatraceに参画する。Lopateckiは引き続きArizeチームを率い、McConnell CEOに直属する形となる。買収アドバイザーにはJ.P. Morgan SecuritiesとGoodwin Procterが起用されている。 財務面では、Dynatraceは本買収が年間経常収益(ARR)成長率に対して約200ベーシスポイントのプラス効果をもたらす一方、2027会計年度の非GAAP営業利益率には175ベーシスポイントのマイナス影響を見込むと説明している。ただし2028年度以降は利益率の改善が見込まれるとしている。AI観測市場は2030年までに100億ドル規模を超えると予測されており、企業がAIモデルの精度や想定外の出力、データの変化などを監視し、リソース利用を最適化する需要が急速に高まっている背景がある。

概要 Josh Kushner氏が率いるThrive Holdingsが、評価額120億ドルで20億ドルの新規資金調達を実施した。SoftBank Group、D1 Capital Partners、Altimeter Capitalが主導投資家として参加し、同社にとって創業以来初めての外部資本の受け入れとなる。Thrive Holdingsはこれまで、母体であるThrive Capitalの機関投資家から集めた約10億ドルで運営してきたが、今回の調達を含め累計調達額は30億ドルに達した。同社はOpenAIの出資も受けており、単なるAIソフトウェアの販売ではなく、会計やITといった伝統的な業種の企業を丸ごと買収し、自社エンジニアを送り込んで業務プロセスをAIで再構築する「AIロールアップ」というユニークな戦略を掲げている。現在、プラットフォーム全体で70社以上を傘下に持つ。 事業モデルと実績 Thrive Holdingsの中核事業は2つの部門で構成される。会計分野を担う「Current」は50社以上、2,000人以上の専門家を抱え、独自の税務AIエージェント「TaxAI」が7,000件以上の税務申告を98%の精度で処理し、申告準備にかかる時間を30%以上削減したという。IT分野を担う「Shield」には約20社が参加しており、ヘルプデスクの解決時間を36倍高速化したほか、カスタムAIエージェントの配置数はこの1カ月で倍増した。同社は買収した企業に対してAIエージェントを直接組み込み、業務プロセスそのものを刷新する点で、既存のソフトウェア販売型のAI企業とは一線を画している。 新規事業：規制・許認可分野への展開 今回の調達を受けて、Thrive Holdingsは新たに規制関連サービスに焦点を当てたプラットフォームの立ち上げを進めている。具体的には、データセンター、製造、医療、電力、水道、交通インフラなどにおける許認可取得、検査、技術文書作成、コンプライアンス追跡を対象とする。この事業の創業メンバーであるAnuj Mehndiratta氏は「米国はより多くの重要インフラを構築・近代化する必要があるが、地域的・技術的・規制の複雑性がその制約になっている」と述べた。また共同創業者のKareem Zaki氏は、AIが実務担当者と協働することで「安全基準を維持しながら規制のボトルネックを圧縮し、負担を軽減できる」との見方を示している。 背景と競合構図 Thrive Holdingsは2025年12月にOpenAIから出資を受け、OpenAIのスタッフを傘下のポートフォリオ企業に派遣してAI導入を加速させる関係を築いている。母体のThrive CapitalはOpenAIの主要出資者の一つでもあり、両社の資本関係は複雑に絡み合っている。同様の「AI企業買収」モデルとしては、OpenAI・TPG・Bain Capitalが共同で立ち上げた評価額100億ドル規模の「DeployCo」や、AnthropicとBlackstoneが手掛ける「Ode」が存在するが、これらはクライアント企業向けにサービスを提供する形態であるのに対し、Thrive Holdingsは買収先企業を完全所有することで得られる収益性の高さを差別化要因としている。現時点で戦略の対象は米国市場に限定されており、欧州展開については言及されていない。数百の専門企業を買収・運営するには相応の資金規模と実行力が求められるため、今後は第三者による実績の検証や、新設する許認可プラットフォームが実際に機能するかが注目される。

概要 Zed Industriesは8月12日、開発者とAIエージェントが同じ場所でコードを書き、レビューできるマルチプレイヤー開発環境「Delta」を発表した。創業者のNathan Sobo氏は「Delta keeps code and conversations connected」と述べ、コード変更がどのような経緯で生まれたのかという文脈を失わないことを設計の核に据えたと説明している。従来のコミットベースの開発フローでは、AIエージェントとのやり取りの過程がコミット履歴から切り離されがちだったが、Deltaはコードの進化に伴う会話の全履歴を保持し、コメントを特定のコード行に紐付けたまま自動的に追従させる。現時点ではプライベートベータの段階で、初期ユーザーへの招待が始まっており、今後数週間かけて対象を広げていく予定だ。 技術的な詳細 Deltaの中核を支えるのが、新設計のデータベース「DeltaDB」だ。DeltaDBはCRDT（Conflict-free Replicated Data Type）をベースとしており、複数の参加者が同時にコードや会話を編集しても自動的に内容を調和させる。「DeltaDBは会話とワークツリーを一体として、リアルタイムに複製する」設計になっており、既存のGitリポジトリとも互換性を保ちながら、コミットとコミットの間に発生したすべての編集と会話のやり取りを記録できる点が特徴だ。 利用方法も複数用意されている。macOS・Linux向けのデスクトップアプリでローカル実行できる（Windows対応は近日公開予定）ほか、RustアプリケーションをWebAssemblyとWebGLでビルドしたブラウザ版により、インストールなしでほぼ同等の体験を提供する。さらにターミナル経由でClaude Codeなど外部のAIエージェントとも連携できる設計になっており、単一のエディタに閉じない柔軟な使い方を想定している。インターフェース面では、AIエージェントとの会話を単に受動的に眺めるログとしてではなく、人間が直接編集できるドキュメントとして扱う点も特徴で、スレッド内の任意の位置にカーソルを置いてコメントを付けられるため、エージェント側もユーザーの意図をより正確に把握できるという。 チーム利用も考慮されており、スレッドに他のメンバーを招待すると、全員がリアルタイムで同期されたワークツリーにアクセスできる。処理をクラウドランナーに移行することも可能で、エージェントがバックグラウンドで作業を続けている間に、開発者は別のタスクへ移れる仕組みになっている。 今後の展開 Zedは、DeltaDBを将来的には既存のZedエディタ本体にも統合する方針を示しているが、現時点では新環境Deltaの開発が優先事項だという。既存のZedユーザーへの影響を最小限に抑えつつ、Deltaで新しいプリミティブを段階的に検証・改善していく考えを示している。AIエージェントとの協働を前提としたコーディング環境が各社から相次いで登場する中、Zedは「コードと会話の文脈を切り離さない」という切り口で独自のポジションを打ち出した形だ。