Claude Code がデフォルトで Auto Mode に移行、OpenAI で Astra がサイバーセキュリティ上クリティカル判定、NVIDIA が Cosmos 3 を発表

2026年8月7日、Claude Code は Pro、Max、Team プラン向けに、8月14日から Auto Mode を既定の権限モードへ切り替えます。これは、危険なコマンドの89%をブロックし、手動レビューでは14%にとどまったという社内調査に基づくものです。同日、OpenAI は将来モデル Astra を、サイバーセキュリティに関する Preparedness Framework で初めて「クリティカル」レベルに分類し、NVIDIA はロボティクスと自律走行車向けの新しいオープンモデル群 Cosmos 3 を発表しました。加えて、Claude Code のセッション間メッセージング、Claude Fable 5 の生物学的ガードレールの緩和、Runway と Luma での Seedance 2.5 の一般提供、そして GitHub Copilot、Gemini、エージェント型コードツール側の15件前後の追加発表もあります。

Claude Code : Auto Mode が8月14日に既定の権限モードになる

8月7日 — Anthropic は、8月14日 以降、Claude Code において Auto Mode が Pro、Max、Team プランのユーザー向け既定の権限モードになると発表しました。各シェルコマンドや機微な操作の前に確認を求める代わりに、Auto Mode は各ツール呼び出しを解析する別個の分類器に依拠し、ユーザーをその都度中断せずに危険と判断したコマンドを自動でブロックします。

Anthropic はこの変更を、1,053人の有料テスターを対象に行った社内調査で正当化しています。調査では、明らかに危険なコマンドに対する権限確認プロンプトが提示されました（テキストのみで、実際には何も実行されていません）。人間のテスターが危険性を検出できたのは13.6%にすぎず、この割合は疲労の影響で50回連続のプロンプト後には約5%まで低下します。一方 Auto Mode は同じコマンドを89%のケースでブロックし、セッションの長さにかかわらず安定した結果を示しました。

測定指標	手動承認	Auto Mode
初回検出	13.6%	89%
50回プロンプト後の検出	約5%	89%（安定）

もう1つの具体的な変更として、分類器によるトークンの追加コストは今後 Pro、Max、Team プランの利用上限にカウントされなくなります。Auto Mode が全面展開された後、Enterprise プランと API への拡張も予定されています。アプリ内通知で切り替えがユーザーに案内され、管理者は defaultMode を固定したり、管理設定から Auto Mode を無効化したりできます。

The team and I use Auto mode exclusively, and have been for many months. I couldn’t imagine going back to permission prompts! Really excited to get this out to everyone.

🇯🇵 チームでは、私たちは数か月前から Auto Mode を専ら使っています。権限確認プロンプトに戻るなんて、まったく想像できません！みなさんに展開できて本当にうれしいです。 — @bcherny on X

🔗 @ClaudeDevs の発表

OpenAI が Astra をサイバーセキュリティ上クリティカルと判定

8月7日 — OpenAI は、将来モデル Astra が、2023年12月に初公開された Preparedness Framework において、サイバーセキュリティ分野で初めて critical（Critical）レベルに分類されたと発表しました。これまでのモデル、GPT-5.6 Sol などは、この軸では High レベルでしか評価されていませんでした。

この枠組みでは、モデルがサイバーセキュリティでクリティカル水準に達するのは、十分に堅牢化された多数の重要システムに対して、人間の介入なしに機能するゼロデイ脆弱性のエクスプロイトを特定・開発できる場合、または単一の高レベル目標から、未踏のサイバー攻撃戦略を端から端まで設計できる場合です。ここ数日、Astra に対して行われた社内評価と外部専門家による検証の結果、OpenAI はその能力レベルを否定しきれないと判断しました。そのため、完全な試験キャンペーンが終わる前の時点で、この透明性に関する声明が公開されました。同社は、Astra は最近の Hugging Face におけるセキュリティインシデントには関与していないと明言しています。

これを受け、OpenAI は社内管理を強化しています。具体的には、分離されたテスト環境、制限されたネットワークおよびツールアクセス、モデル重みの強化された暗号化、監視の強化、サンドボックス実行です。これらの要件をまだ満たしていない Astra 関連の社内作業は一時停止され、現在は各エージェント型アプリケーションでモデルの推論チェーンを監視するモニターが、高リスクな挙動が検出された際にセキュリティ対応を発動するようになっています。

After evaluating one of our upcoming models, Astra, we’re treating it as our first “critical” model for cybersecurity under our Preparedness Framework. This is a scenario we’ve planned for, and we’re putting additional controls in place to ensure Astra’s further development happens safely and securely.

🇯🇵 自社の将来モデルの1つ、Astra を評価した結果、私たちはこれを Preparedness Framework における当社初のサイバーセキュリティ上「クリティカル」なモデルとして扱っています。これは想定していたシナリオであり、Astra の今後の開発が安全かつ確実に進むよう、追加の管理を導入しています。 — @OpenAI on X

🔗 OpenAI の透明性に関するノート

NVIDIA が物理 AI 向けオープンモデル群 Cosmos 3 を発表

8月6日 — NVIDIA は、Into the Omniverse シリーズの一環として公開された、物理 AI — ロボティクス、自律走行車、組み込みビジョン — 向けの新しいオープンモデル群 Cosmos 3 を発表しました。3つのサイズが用意されており、Cosmos 3 Super は高忠実度モデリング、Cosmos 3 Nano は効率的な推論、Cosmos 3 Edge は組み込み展開向けです。

Cosmos 3 のバリアント	パラメータ	想定用途
Cosmos 3 Super	640億	高忠実度モデリング
Cosmos 3 Nano	160億	効率的な推論
Cosmos 3 Edge	40億	組み込み展開

このファミリーは、いくつかのベンチマークで首位を主張しています。Artificial Analysis（オープンウェイトのテキスト→画像および画像→動画生成）、PAI-Bench（世界生成）、RoboLab（ロボットポリシー）です。すでに複数の企業が導入を発表しており、ロボティクス分野では Doosan Robotics、LG Electronics、Samsung Electronics、Skild AI、自律走行車分野では Li Auto、Xiaomi、Afari が名を連ねています。また、NVIDIA Cosmos Coalition は日本へと活動を拡大しています。モデルは Hugging Face と GitHub で、オープンライセンス OpenMDW 1.1 のもと利用可能です。

🔗 NVIDIA — 物理 AI のためのオープンワールドモデル

Claude Code と Claude Fable 5 : Anthropic 側の2つの新機能

Claude Code のセッション同士がやり取りできるようになった

8月7日 — Claude Code はセッション間メッセージングを導入しました。別のセッションでタスクの文脈を言い直す代わりに、Claude 自身に情報を送ってもらうことができるようになりました。送信されるメッセージは要約であり、完全な履歴でも元のセッションのファイルでもありません。受信側のセッションはそれを作業途中で取得し、ゼロからやり直す必要がありません。この機能は双方向に機能します。あるセッションが別のセッションに問い合わせて、その返答を自分の会話内で受け取ることも、ある変更が並行タスクに影響する際に Claude が自律的にこのメッセージを開始することもできます。1つの refactor に対して2つのエージェントを調整するのに便利です。macOS と Linux で本日より利用可能です。

🔗 @ClaudeDevs の発表

Claude Fable 5 が生物学系ガードレールを緩和、誤検知 -85%

8月7日 — Anthropic は、誤検知を減らすために Claude Fable 5 の生物学的ガードレールを更新しました。社内テストによると、この更新により、製品面のあらゆる表面で生物学関連の話題に対して誤って発動していたフォールバック（fallback）が約 85% 減少しました。これにより Fable は、不要なブロックなしで、健康や教育に関する一般的な質問のより広い範囲を扱えるようになりました。ガードレールは依然として二重用途の利用、すなわちウイルス学、毒性学、分子設計では有効であり、これらは引き続き Opus 5 に切り替わります。したがって Fable 5 は、専門的な生物学研究や医薬品開発には使用できません。Anthropic は、この隔たりを埋めるため、信頼されたアクセス経路を個別に整備していると述べています。

🔗 @claudeai の発表

コードツール : Amp の価格、Replit の SSO、Codex のセキュリティレビュー

Amp が orb の価格とサイズを再編

8月7日 — Amp は、新しい orb サイズ a1.medium（4 CPU、8 GB RAM）を追加し、旧 a0.medium より 50% 安価で、大半のプロジェクトにより適しているとしています。アイドル後の自動一時停止までの時間は 15 分から 5分に短縮され、バックグラウンドで放置された orb の請求額が抑えられます。さらに、amp -ox コマンドとその --orb-size フラグを使って、スレッドごとに orb サイズを選べるようになりました。

orb サイズ	CPU	メモリ	時間あたりの価格
a1.tiny	1	2 GB	0,08 $
a1.medium	4	8 GB	0,33 $
a1.xxlarge	16	32 GB	1,32 $

🔗 Amp — 本番環境の orb を適切なサイズに

Replit が Okta と Entra ID の SSO を追加、10月まで無料

8月6日 — Replit は Clerk と提携し、生成されたアプリに企業向けのシングルサインオン（SSO）を組み込みました。Pro プランの顧客は、ID プロバイダーの手動設定なしに、Okta または Entra ID（OIDC か SAML）をアプリ内でエージェントに設定させることができます。この機能は 2026年10月1日 まで追加料金なしで提供されます。多要素認証、セッション期間、確認頻度も、専用の認証コマンドセンターを通じてエージェント経由で設定できます。

🔗 @Replit の発表

Codex Security Review : pull request のセキュリティ分析向け研究プレビュー

8月6日 — OpenAI は、ChatGPT Enterprise、Business、Edu、Pro のワークスペースで利用可能な研究プレビューとして Codex Security Review を開始しました（Plus では利用不可）。導入期間中は、利用制限に従う限り、レビューで ChatGPT のクレジットは消費されません。このツールは、セキュリティ面では既存の Code Review より踏み込んでおり、pull request の diff、リポジトリの文脈、そして何も提供されていない場合は自動で再生成される脅威モデルを分析します。既定では、自動レビューは High と Critical の重大度の指摘を表示し、手動レビューでは Medium の重大度が追加されます。これらのしきい値はファイルパスごとに調整可能です。手動レビューは @codex security review コメントからいつでも起動できます。

🔗 @OpenAIDevs の発表

研究とベンチマーク : 生成AIチューター向け評価フレームワークとコード対決

Ai2 が生成AIチューター向け評価フレームワーク TutorMoments を公開

8月7日 — Ai2 は TutorMoments を公開しました。これは、モデルが教育の中核にあるトレードオフ、すなわち学習者に直接支援を与えるか、自分で考えさせるか、を適切に扱えるかを測定するオープンな評価フレームワークです。方法論は、小学1年生から中学2年生までの1対1数学チュータリングの実際のセッションから脱識別化された 462 本の書き起こしに基づいており、教師が 1,500 件を超える重要な意思決定の瞬間に注釈を付けています。最初の所見として、プロンプトの影響は非常に大きく、ニュートラルな指示ではすべてのモデルが支援しすぎる傾向がありますが、プロンプト内でこのトレードオフを明示するとスコアは大きく向上し、モデル間の差も大きくなります。

指標（明示的プロンプト）	スコア
適切な足場かけ	0,458
高い厳密さ	0,182
過剰な足場かけを回避	0,496

Ai2 は、書き起こし、パイプラインのコード、生の結果をオープンアクセスで公開しています。

🔗 Ai2 — TutorMoments

Together AI が DeepSeek-V4 Flash-0731 と GPT-5.6 Luna を実コードで比較

8月6日 — Together AI は、実際の113件のソフトウェア工学タスクに対して 900 回の DeepSWE 実行を行いました。GPT-5.6 Luna は、pass@1 で 67.2% と、DeepSeek-V4 Flash-0731 の 53.3% を上回り、14ポイントの差は pass@4（90.3% vs 80.5%）でも維持されました。真の差はコストにあります。1回あたり 0.10 $ の DeepSeek は100 $ あたり532タスクを解決するのに対し、Luna は1回 0.61 $ で110タスクにとどまります。つまり、1ドルあたりの解決数は約 4.8倍 です。カスケード戦略（まず DeepSeek を使い、失敗したら Luna に昇格）では、1件あたり 0.385 $ で78.9%のタスクを解決でき、Luna 単独より高い成功率をより低いタスク単価で実現しています。

🔗 Together AI — DeepSeek vs GPT-5.6 Luna 比較

Gemini : 創造性と旅行

Gemini Omni : 5人のクリエイターが創作での使い方を共有

8月7日 — Google は、Gemini アプリ、Google Flow、AI Studio、API から利用できる Gemini Omni を使って、動画編集やアイデアの可視化を単純な指示で行う5人のクリエイターを紹介しています。Leon Lin は、角度と環境を変えながら同じ都市のシーンを 20 通りの異なる視点で切り取り、Carlos Santana は音声指示で屋外シーンを変換し（日中/夜、曇り空、雪に覆われた地面）、Pan は日常の物体をスケッチからアニメーション化し、Jerrod Lew は Google Flow で同じ動画に複数のビジュアルスタイル（実写、アニメ、クレイメーション）を適用し、Hyperagent はランドスケープデザインの提案やアニメーション化されたダッシュボードを生成します。この記事は、Gemini Omni の中心的な約束、すなわち技術的スキルなしで自然言語による動画編集を簡単にすること、を示しています。

🔗 Google — Gemini Omni Builders

Gemini が詳細な旅行日程をどのように構築するか

8月6日 — Google は、Gemini が旅行計画においてどのように機能するかを4段階で説明しています。この機能は現在 Gemini アプリで利用可能です。まず、Google Maps、Flights、Hotels、YouTube からリアルタイムにデータを収集し、アクティビティには Viator と統合します。次に、Personal Intelligence 機能が、Gmail、Photos、Search、YouTube にすでに保存されているユーザーデータをもとに推奨を個別化します。たとえば、保存した食べ物写真からレストランを提案する、といった具合です。その後 Gemini は、移動時間を考慮しながら一貫性のある行程を構築し、Gemini Spark は予約メールの連なりを1つのマスター行程文書に変換できます。最後に、アシスタントは予約フォームの入力、レンタカーの比較、持ち物リストの作成まで行います。記事では京都旅行が例として使われています。

🔗 Google — Gemini が旅行を計画する方法

GitHub Copilot : レビュー統制とエージェント別メトリクス

Code Quality は Copilot レビューを自動的に要求しなくなりました

7月8日 — 2026年7月20日 に Code Quality が有効化されて以来、GitHub は各 pull request に対して Copilot レビューを要求する ruleset を自動作成していました。GitHub は現在、そのトリガーのうち 3 つを無効化しています。つまり、PR の作成時のレビュー、新しい push 時のレビュー、そしてドラフトのレビューです。既存のリポジトリでは、すでに作成済みの ruleset がこの 3 つのオプションを無効にした状態へ変更されました。ruleset 自体は残りますが、自動的には動作しません。新しいリポジトリでは、Code Quality を有効にしてもこの要求は作成されなくなります。自動レビューを維持したいチームは、リポジトリまたは organization レベルで ruleset を手動作成または編集する必要があります。GitHub はこの変更を、reviewer を追加することはデフォルトで強制されるべきではなく、選択であるべきだという継続的な要望に基づくものだと説明しています。

🔗 GitHub Changelog

Copilot usage metrics API がサードパーティの AI agent ごとの活動を詳細表示

7月8日 — Copilot usage metrics API は新しい totals_by_3rd_party_agent テーブルを公開し、GitHub workflows 内で実行される各パートナー agent（Claude、Codex など）について、安定した識別子（agent_name, agent_id）、ユーザーによって開始されたタスク数、そして集計レポートでは session 数を示します。このデータは、enterprise 所有者、請求管理者、organization 所有者、および「Copilot メトリクスを表示」ロールの保有者を対象としています。公開された目的は、各 app agent を個別に追跡し、その採用状況を比較して、推測ではなく実際の使用状況に基づく導入判断を行うことです。

🔗 GitHub Changelog

メディア生成：動画と音声

Seedance 2.5 が Runway と Luma で一般提供に

7月8日 — 8月初旬の先行アクセスを経て、Seedance 2.5 は現在 Runway で一般提供中 です。最大 50 件の参照を 1 回の生成で使ってマルチキャラクターの世界観を構築でき、30秒 の音声と対話付きクリップ、その後の編集・延長にも対応します。同日、Luma も自社プラットフォームで Seedance 2.5 の提供開始を発表し、同じ機能を Luma Agents から利用でき、シーン制御、カメラアングル、テンポの調整が可能です。並行して Pika は API Club を通じて、Seedance 2.5 が他の API アグリゲーターより 88% 安い と確認しており、この価格は恒久的なものとして提示されています。

🔗 @runwayml の発表

ElevenLabs が ElevenAgents の ElevenReader Voice Chat への影響を詳述

7月8日 — ElevenLabs は、全製品に展開された ElevenAgents の導入データを共有しています。注目例は ElevenReader Voice Chat で、オーディオブックの読者がナレーターと同じ声で途中で質問でき、書籍の先の内容を明かさずに済みます。

測定指標	観測値
平均リスニング時間の増加	+24%
書籍の完了率（5回以上の session）	78%

最も多い質問はあらすじの要約で、続いて登場人物、テーマ、引用に関する質問が続きます。

🔗 @ElevenLabs の発表

Suno が iOS と Android のモバイルアプリで Voices を開始

7月8日 — 自分の声を録音して生成楽曲に組み込める Voices 機能が、現在 Suno のモバイルアプリ（iOS と Android）で、作成画面の「+ Voice」ボタンから利用できます。録音は少なくとも 1分必要です。Pro および Premier サブスクリプションでは無制限アクセスが提供され、無料プランには制限版があります。

🔗 @suno の発表

速報

Devin (Cognition) がスタートアップ向け 65,000ドルのクレジットプログラムを開始 — Cognition は、生成 AI の大手各社が行っている同様のプログラムに倣い、最大 65,000ドル分の Devin クレジットを提供する startup プログラムを開始しました。 🔗 source
v0 (Vercel) が Usage & Activity ダッシュボードを開始 — 日ごとのクレジット追跡、メンバー別または project 別の activity、メッセージ単位の詳細（日時、モデル、コスト）を追跡でき、Settings → Usage & Activity からアクセスできます。 🔗 source
Warp Agent CLI — 高度なカスタマイズ — すべての設定は現在、agent が編集可能な settings.toml ファイルに保存され、テーマ、アニメーション、カスタマイズ可能な status bar、マルチ agent オーケストレーションに対応しています。 🔗 source
Replit が世界最大の AI 動画講座でギネス世界記録を獲得 — 14,075 人が 1 回のライブセッションで一緒に構築し、ギネス認定の記録となりました。 🔗 source
SK Telecom が Apache 2.0 の 6,880 億パラメータ MoE、A.X K2 を公開 — 韓国の mixture-of-experts モデルで、256K tokens のコンテキストを持ち、商用利用向けのオープンライセンスで提供されます。 🔗 source
Hugging Face が 100万枚のパブリックドメイン画像データセットをホスト — 1,080,814 枚の画像が、主に 19世紀の書籍由来で、Hub に公開されました。 🔗 source
Together AI が複数の benchmark で Kimi K3 の最高スループットを主張 — Moonshot AI は、Together AI を試した 4 つの benchmark のうち 3 つで首位または同率首位としています。対象は OCRBench、MMMU Pro Vision、DeepSWE です。 🔗 source
舞台裏：Apollo 2 (Apptronik) と Gemini Robotics 2 — Google DeepMind が、Gemini Robotics 2 上で動作する人型ロボット Apollo 2 をめぐるプロモーションコンテンツのシリーズを公開しました。 🔗 source
プレビュー中の issue と GA の multi-select fields をつなぐ「Relates to」関係 — 公開プレビューで中立的な新しい issue 関係が追加され、issue と projects の multi-select fields が一般提供になりました。 🔗 source
Secret scanning が新しいパートナーと push protection の新検出器を追加 — Lovable Labs がプログラムに参加し、mistral_ai_api_key を含む新しい検出器、さらに Cohere、GoCardless、Square のアラートに対するメタデータ強化が追加されました。 🔗 source
企業の管理設定で MCP allowlist をサポート — 企業は managed-settings.json を通じて、Copilot app、CLI、VS Code 向けに許可またはブロックする MCP server を一元管理できます。 🔗 source
MiniMax H3 が Genspark AI Video Agent で利用可能に — 8月初旬に open weights 化された video モデルが、Genspark の動画生成ツールから直接利用できるようになりました。 🔗 source
MiniMax H3 が Luma Agents で利用可能に — ネイティブ stereo 音声付きで最大 15 秒の 2K video を生成でき、テキスト、画像、video、参照 audio による操作が可能です。 🔗 source
MiniMax H3 コミュニティが distillation LoRA（20 → 4-8 steps）を作成 — 重み公開から 4 日後、コミュニティ製 LoRA により sampling steps が 20 から 4-8 に削減されました。 🔗 source
Genspark が世界経済フォーラムの Unicorn Innovator Community に参加 — ビジネス界および政府のリーダーとともに、ダボスでの参加が予定されています。 🔗 source
GitHub が organization レベルで開いている pull request を制限可能に — 書き込み権限のない contributors による open PR 数を、organization 単位で上限設定できる新オプションです。 🔗 source
Genspark が 2 つの AI agent（ChatGPT vs Claude）をレモネード店で対決させる — 100ドルを 1 日で稼ごうと、それぞれの agent が実店舗の屋台を運営するデモです。 🔗 source
HSP GRUPPE が税務コンサルティング事務所ネットワーク全体に ChatGPT Enterprise を展開 — ドイツの税務コンサルティング、監査、法務ネットワークが、81 の組織グループで ChatGPT Enterprise を採用しました。 🔗 source

何を意味するのか

デフォルトの安全性は、主要なラボで同時に定着しつつありますが、その形は異なります。Anthropic は、Auto Mode をデフォルトに切り替えます。根拠は反論しづらい数値です。危険なコマンドの 89% がブロックされたのに対し、人間による疲れたレビューでは 14% にとどまり、安全判断の自動化は反復される人間の注意より信頼できるという賭けに出ています。OpenAI は別の領域で逆方向に進みます。制御を緩めるのではなく、Astra をテスト終了前に critical レベルに分類することで、むしろ制御を追加しています。今週公開された Codex Security Review は、そのロジックを製品側でさらに押し進め、セキュリティ分析を merge 後のレビューから前倒しに移しています。これら 3 つの発表は同じ物語を語っています。つまり、agentic security は手動でチェックを入れるオプションではなく、より高い自律性として、または強化されたガードレールとして機能するデフォルト層へと変わりつつあるのです。

オープンモデルのエコシステムは、ベンチマークのスコアだけでなく、コストと産業採用の観点でますます評価されます。NVIDIA は Cosmos 3 を単なる新モデルではなく、Doosan、LG、Samsung、Li Auto が大規模展開前にすでに採用しているインフラとして位置づけています。Together AI はコード側でも同じトレードオフを示しています。GPT-5.6 Luna は DeepSeek-V4 Flash に対して pass@1 を 14 ポイント伸ばしますが、DeepSeek は 1 ドルあたり 4.8 倍多くの解を出せるため、カスケード戦略では単体の 2 モデルを上回ります。SK Telecom は、許容的ライセンスの 6,880 億パラメータの韓国製 MoE をこのすでに密な状況に加えました。共通のシグナルは、競争がもはや能力の限界線だけでなく、その能力と実使用時の実コストとの比率で決まるということです。

agentic な開発ツールは、より従来型の企業インフラ、つまり詳細な請求、ID、ガバナンスを備えつつあり、単なるプロトタイプを超えて成熟していることを示しています。Amp はクラウド環境をサイズと thread ごとに分割し、まるで一般的なインフラ事業者のようになりました。Replit は導入加速のための一時措置として無料の enterprise SSO を追加し、Claude Code はユーザーにすべてを再入力させる代わりに、session 間で要約された context を引き継げるようにしました。GitHub 側の動きはほぼ逆ですが、方向性は同じです。Code Quality は Copilot reviewer の自動追加を取りやめ、選択を明示的にしました。一方で usage metrics API は、企業 workflows の中で実際に仕事を実行しているのが Claude なのか Codex なのかをついに可視化します。これらを合わせると、会話の焦点は「どの agent が最も賢いか」から「どうやって agent の群れを統治するか」へ移っています。

メディア生成は、1 社に閉じこもるのではなく、プラットフォームを横断して広がり続けています。Seedance 2.5 は Runway と Luma で同時に一般提供となり、MiniMax H3 は数日で Genspark と Luma Agents に広がる一方、すでにコミュニティ由来の distillation LoRA も生まれています。ElevenLabs と Suno は、オーディオブック視聴中の文脈質問や、モバイルから直接行う音声録音といった特定用途を磨いています。MiniMax H3 のように、同じモデルが数日で複数の製品間を移動するこの速い循環は、オープン weights が元の提供元を超えて創造的な普及をいかに加速するかを示しています。