2025年に注目すべき8つのAIサイバーセキュリティ企業"

2025年に注目すべき8つのAIサイバーセキュリティ企業をご紹介します。次世代サイバー脅威に対処するソリューション選定に役立つ、主要なAI駆動型防御戦略、主要ベンダーの機能、実践的なヒントを発見してください。

サイバー犯罪者の戦術は、機械学習と自動化を活用して企業の防御を突破するため、ますます高度化しています。こうした攻撃者に対抗するため、AIサイバーセキュリティ企業は、脅威の検知・分析・対応に人工知能を導入することで組織を守るソリューションを展開しています。最近の調査によると、ITセキュリティ専門家の74%がAIを活用したサイバー攻撃による重大な影響を経験しています。これにより、企業がこうしたサイバーリスクからどのように身を守れるかという疑問が生じます。

本記事ではAIサイバーセキュリティを定義し、脅威防止におけるAIの利点と中核的な能力を説明します。多くの組織が高度な検知と自動化されたインシデント対応のためにAIサイバーセキュリティ企業を選ぶ理由を明らかにします。最後に、2025年に防御を変革する8社のベンダーを特定し、その独自性、対象とするユースケース、AIサイバーセキュリティ攻撃対策への貢献方法を解説します。

最後に、ソリューション選定のポイントを解説し、セキュリティロードマップ策定に役立つ実践的なFAQで締めくくります。

AIサイバーセキュリティとは？

AIサイバーセキュリティとは、デジタルセキュリティを強化するために人工知能と機械学習を応用したものです。従来のシグネチャベースの検知ではなく、AIシステムは大量のデータをスキャンし、ユーザー行動、ネットワークトラフィック、エンドポイントログにおける不審な異常を発見します。これらのソリューションはパターンや事象から学習し、侵入や悪意のある活動の可能性を予測することで、より迅速に対応します。特に、人間のアナリストが追いつけない速度で変化するAIサイバーセキュリティ攻撃のような次世代の自動化された脅威に対峙する場合に有効です。/p>

本質的に、AI駆動型サイバーセキュリティとは、エンドポイントテレメトリ、ユーザー行動、ネットワークフローを統合し、機械学習アルゴリズムに投入することで「正常」な活動の基準線を確立する手法である。システムは、行動がこれらの基準線から逸脱した場合に追加調査を促すフラグを立てる。これには、不自然なログイン時間、異常なデータアクセス、予期せぬアウトバウンドトラフィックの急増などが含まれる。既知のシグネチャに一致しないゼロデイ攻撃やステルス攻撃を見逃しがちな従来のセキュリティ手法とは異なり、AIソリューションはリアルタイムのパターン分析を通じて新たな脅威を検知する能力に優れています。

AIサイバーセキュリティ企業の必要性

自動化されたハッキングツール、ディープフェイクを用いたソーシャルエンジニアリング、ステルス侵入などにより、人間中心のセキュリティ運用は対応に苦慮しています。IT専門家の60％が自組織のAI脅威への備え不足を懸念し、セキュリティ専門家の約半数しか自組織の防御体制に自信を持っていません。amp;#8217;s defenses. AI cybersecurity companies fill this gap, providing platforms that ingest huge volumes of data, apply advanced analytics, and automate containment to protect digital assets across the board.

Modern サイバー脅威は、その膨大な量と速度によって特徴づけられるため、AIベースのセキュリティの主要な推進要因の一つです。現在、企業は毎日数百ではなく数千のアラートを受け取っており、その多くは重複していたりログデータに埋もれていたりします。AIはこれらのログをリアルタイムで相互参照し、高度な持続的脅威（APT）や内部者による不正利用を示唆する相関イベントを特定できます。同様に、検出回避のためにコードを変更するマルウェアを含むAIサイバー攻撃の台頭には、即座に学習する適応型防御が求められます。

さらに、組織はサイバーセキュリティ人材不足に直面しています。AIは低優先度アラートの選別といった単純・反復作業を自動化し、人間のアナリストが戦略的課題に集中できるようにすることで、この負担の一部を軽減します。規制要件に縛られる業界（金融、医療、政府など）では、AIベースの監査・コンプライアンスチェックが手動作業の負担を軽減。ユーザーアクセスやデータ転送の異常を自動検知し、監査用証拠を生成する。データが複雑なマルチクラウド環境で管理される中、AIサイバーセキュリティ企業は、滞留時間の短縮、高度な脅威の阻止、継続的なリスク軽減に必要な統合されたインテリジェント監視を提供します。

2025年のAIサイバーセキュリティ企業

以下では、機械学習を活用してクラウドワークロード、エンドポイント、ネットワークなどを保護する8社のAIサイバーセキュリティ企業を紹介します。各社はSIEM駆動型分析から拡張型検知対応まで、異なる領域で活動しています。

独自の強み、機能、成功事例を比較検討することで、自社の環境、脅威プロファイル、コンプライアンス要件に適合するソリューションを見極められます。

Singularity™ AI SIEM

SentinelOneのSingularity AI SIEMは、従来よりも迅速かつ効果的に企業を保護するために構築された次世代AI駆動型プラットフォームです。このクラウドネイティブソリューションは、ハイパーオートメーションと高度なAIを活用して従来のSIEMシステムを再構築した堅牢なデータレイク「Singularity Data Lake」を基盤としています。企業全体にわたるリアルタイムの保護と可視性を提供し、単一の直感的なコンソールでセキュリティ運用を改善することを可能にします。

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プラットフォーム概要

1. AI搭載セキュリティ: Singularity AI SIEMは高度な機械学習アルゴリズムを活用し、パターン分析、異常検知、潜在的な脅威を問題化する前に特定します。従来のシステムとは異なり、進化する攻撃手法に適応し、その精度と効率性は他に類を見ません。プロアクティブな対応により、検知されない脅威を最小限に抑え、企業全体を保護します。本プラットフォームはAIを活用して脅威検知の推測作業を排除し、組織の安全を確保します。
2. リアルタイムインサイト： エンドポイント、ネットワーク、ID、クラウドインフラを含む重要な企業環境を、即時かつリアルタイムで可視化します。使いやすいダッシュボードにより、チームはセキュリティイベントの発生状況を把握し、迅速な意思決定のための実用的なデータを提供します。包括的な視点により、死角を減らし、状況認識を向上させます。リアルタイムインサイトにより、組織は脅威をリアルタイムで検知・軽減できます。
3. スケーラブルなインフラストラクチャ：大規模データセットを管理する企業向けに構築されたSingularity AI SIEMは、エクサバイト規模に対応しシームレスに動作します。スキーマフリーでクラウドネイティブであり、従来のストレージの限界を克服し無制限にスケールするよう設計されています。データ量が増加しても、組織は速度や効率を犠牲にすることなく対応可能です。このインフラは将来を見据えており、将来のデータ管理やセキュリティなど進化するニーズに合わせて変化します。&
4. 統合脅威インテリジェンス: プラットフォームはファーストパーティおよびサードパーティソースからのデータ取り込みを一元化し、セキュリティ戦略立案に役立つ実用的なインテリジェンスを提供します。複数の環境を横断してデータを相関分析し、脅威や異常を検知するための文脈を提供します。統合されたインテリジェンスは脅威検知精度を向上させ、予防的措置を可能にします。統一されたデータソースを持つ組織は、セキュリティ態勢を360度把握し、より賢明な意思決定を行えます。

機能:

1. 統合コンソール: エンタープライズ全体のセキュリティ管理を単一のシンプルで直感的なインターフェースで実現。
2. 自動化されたプレイブック: 様々な脅威シナリオに対応した事前定義の段階的ワークフローにより、インシデント対応を加速します。
3. AI強化型検知:高度なアルゴリズムによるパターンと異常の分析で脅威をプロアクティブに管理します。
4. リアルタイム可視化:すべてのセキュリティイベントを包括的なダッシュボードに集約し、一目で概要を把握できます。
5. 柔軟なデータ保持: インデックス作成を必要とせず、あらゆるタイプ・ソースからのデータを収集・保存し、分析に備えます。

SentinelOneが解決する核心的な課題

1. データサイロ: あらゆるソースからデータを収集し、分析と脅威インテリジェンスを容易にするため一元化します。
2. 対応時間の遅延:脅威をより迅速に軽減するため、インシデント対応ワークフローを自動化します。
3. 高い誤検知率: AIを活用した分析により、ノイズを低減し検知精度を向上させます。
4. リソース制約: ワークフローを効率化し、セキュリティチームが戦略的取り組みに注力できる余地を創出します。
5. 旧式SIEMの限界: スキーマ依存性なしでレガシーシステムより100倍高速なパフォーマンスを実現します。

お客様の声

“プラットフォームはAIと機械学習を活用し、脅威のリアルタイム検知と対応を実現。自動化された対応と行動分析により、ゼロデイ脅威の阻止に効果的です。中小企業から大企業まで、あらゆる規模の組織に適しています。」”– データアナリスト（サービス業（非政府機関））&

SentinelOneに関する詳細なユーザーレビューやフィードバックは、Gartner Peer Insightsおよび PeerSpot で確認できます。

Darktrace

Darktraceは、自己学習アルゴリズムを用いて企業ネットワーク内の脅威を発見します。同社が「エンタープライズ・イミュン・システム」と名付けたプラットフォームは、ユーザーとデバイスのパターンモデリングに基づき、内部者による不正利用や高度な外部攻撃を示す異常を特定します。Darktraceは教師なし機械学習を活用し、既知のシグネチャが存在しない場合でも不審な行動を発見します。

機能:

1. アンチジェナ・レスポンス: 悪意のあるトラフィックを自動的に無力化、または侵害されたデバイスを隔離します。
2. 自己学習モデル:各環境に適応することで誤検知を低減します。
3. メールモジュール: AI検知をフィッシング攻撃や不審な添付ファイルへ拡張します。
4. 産業用免疫システム：運用技術（OT）および産業制御システム（ICS）環境向けの専用バージョン。

Darktraceに関するユーザーの声は PeerSpotでご覧ください。

CrowdStrike Falcon

CrowdStrike Falconは、脅威ハンティングとエンドポイント保護を実現します。Falconの機械学習エンジンは、イベント横断的なエンドポイント行動を相関分析し、脅威インテリジェンスを生成します。本プラットフォームはマルウェア対策、AIサイバー攻撃の検知、ワンクリック修復による自動対応を実現します。

主な機能:

1. 脅威グラフ: 疑わしいエンドポイント活動を相関分析し、隠れた攻撃キャンペーンを暴きます。
2. マネージド脅威ハンティング: リソースが限られた組織向けに、プロフェッショナルによる24時間365日の監視を提供します。
3. ファイルレスマルウェア検知: 悪意のあるスクリプトやメモリインジェクションを特定します。
4. CrowdStrikeストア:脆弱性管理 およびIT衛生管理の拡張モジュールを提供します。

CrowdStrike Falcon の信頼できる評価とインサイトは Peerspotで

Cortex XDR by Palo Alto Networks

Cortex XDRは、ネットワーク、エンドポイント、クラウド分析を統合したAI駆動型ソリューションです。ファイアウォール、エンドポイント、ログからのデータを自動的に相関分析し、攻撃者を特定します。Cortex XDRは複雑な脅威の根本原因分析を提供し、マルウェアや横方向の移動がどのように発生したかを可視化します。境界エッジからデータセンターワークロードまでをカバーする統合防御体制を必要とする企業にとって理想的なソリューションです。

主な機能:

1. 行動分析: プロセス実行時およびネットワークフローにおける不審な異常を特定します。
2. 経路可視化:攻撃イベントのシーケンスをグラフ化し、迅速なトリアージを実現します。
3. プロアクティブな脅威ハンティング:機械学習を活用し、隠れたパターンやゼロデイ行動を可視化します。
4. ネイティブファイアウォール連携: パロアルトの次世代ファイアウォール（NGFW）と統合し、より深いポリシー適用を実現します。

Palo Alto NetworksのCortex XDRに関する貴重なユーザー視点は、Peerspotで入手可能です。

Vectra AI

Vectra AIは、NDR（ネットワーク検知と対応）lt;/a>企業であり、機械学習を用いてトラフィックやユーザー行動を分析します。DNS操作、コマンド＆コントロールチャネル、横方向移動を伴うAIサイバー攻撃を特定可能です。Vectraはまた「Cognito」技術を有し、クラウドまたはオンプレミスネットワーク上のセンサーを集中型中枢と連動させ、アラートを相関分析します。分散環境における新たな脅威の統合ビューを提供します。

主な機能:

1. ネットワークトラフィック分析: 東西方向のトラフィックを検査し、不審なパケットや悪意のある痕跡を検出します。
2. Cognito Brain: 複数のセンサーからのシグナルを単一の脅威インテリジェンスハブに集約します。
3. AI駆動型トリアージ:重大なアラートを優先し、誤検知を大幅に削減します。
4. クラウド/ハイブリッド対応: Azure、AWS、オンプレミス環境全体で一貫性を確保します。

Vectra AIがPeerspotでユーザーからどのように評価・レビューされているかご覧ください。

Exabeam Fusion

SIEM機能を備えたExabeam Fusionは、ユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）ソリューションです。ユーザーセッションデータにおける異常検知に機械学習を活用し、ログインやリソース使用状況などを追跡します。本製品はアナリストがイベントを「スマートタイムライン」に相関させ、アラート疲労を軽減するとともに、不審なユーザー活動に関するコンテキストを提供します。

主な機能:

1. スマートタイムライン: 一見無関係に見えるログ間の関連性を自動生成し、攻撃の連鎖を可視化します。
2. 行動プロファイリング： 通常のユーザー行動を学習し、異常なファイルアクセスやログイン時間などの異常を検知します。
3. インシデント対応ワークフロー: SOCアナリストが標準手順で迅速に問題を解決するのを支援します。
4. クラウド連携: Office 365、Salesforce、AWSなどからのイベントを収集します。&

Exabeam Fusionの実際のユーザー体験は、Peerspotで。

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDRは、エンドポイント、メール、ID、クラウドセキュリティを統合するAIモデルによって駆動されます。Defender XDRはMicrosoft 365エコシステムの一部であり、Azure AD、Office 365、Windowsエンドポイント全体でテレメトリを収集できます。複数のサービスにおける脅威を検知します。また、Microsoftのエコシステムを利用する企業向けのコンプライアンス監査も実施可能です。

主な機能:

1. 統合エコシステム: Windows エンドポイント、Azure AD、Office 365 間のシームレスなデータ共有。
2. 脅威分析: ML を使用したフィッシング、ランサムウェア、横方向の移動の検出。
3. 自動修復: 侵害されたメールボックスやエンドポイントを迅速に隔離。
5. 脅威および脆弱性管理：パッチの優先順位付けのために、ソフトウェアの欠陥を事前に特定します。

Microsoft Defender XDR に関する実際のフィードバックは、Peerspotで、Microsoft Defender XDRに関する本物のフィードバックを閲覧できます。

Fortinet FortiAI

FortinetのFortiAIは高度な侵入や悪意のある活動を検知できます。このソリューションはトラフィック、エンドポイントイベント、ログを分析して脅威インテリジェンスを構築し、新たなリスクに対応可能です。FortiAIは、脅威の封じ込めのために、FortiGateファイアウォールやFortiSandboxなどの他のフォーティネット製品と連携できます。

機能：

1. 機械学習を活用した脅威分析
2. インライン修復: IPブロックや侵害されたゾーンの隔離などの対応を調整します。
3. サンドボックス統合: 疑わしいファイルを動的解析に投入し、ゼロデイマルウェアの検出を支援します。
4. ユーザーベース制御: 従業員や契約社員の疑わしい活動に対して、ポリシーに基づく制限を発動します。

Fortinet FortiAIの詳細な意見と評価は Peerspot で Fortinet FortiAI の詳細な意見や評価をご覧ください。

AI サイバーセキュリティ企業を選ぶ際に考慮すべき要素

適切な AI サイバーセキュリティパートナーを選ぶには、機能だけを見るだけでは不十分です。既存インフラとの適合性、リスク許容度、戦略的セキュリティ目標を評価する必要があります。統合課題や拡張性からプロバイダーのイノベーション実績まで、これらの要素は実環境での導入に大きな差をもたらします。

以下のセクションでは、AIサイバーセキュリティ企業と自社のニーズを結びつける際に役立つ7つの検討事項を掘り下げます。

1. カバー範囲: ソリューションがエンドポイント、ネットワーク、クラウドサービス、またはその全てをカバーしているかを確認してください。AIサイバーセキュリティ企業は、ネットワーク検知、高度なEDRやメールセキュリティに優れています。脅威可視化における死角を最小限に抑えつつ、自社の環境における最大の課題点とカバー範囲を確実に整合させてください。
2. 既存ツールとの統合: 現在のエコシステムとのシームレスなデータ交換が必要です。ベンダーがファイアウォール、IDプロバイダー、またはSIEMツール。理想的なAIベースのサイバーセキュリティ企業は、複数のデータストリームを実用的な分析に集約し、検知速度と精度を向上させます。
3. パフォーマンスとスケーラビリティ： グローバルまたはマルチクラウドインフラストラクチャ全体で大規模なデータ量をスケーリングするソリューションの能力を確認してください。組織が1日に数百万のログを記録する場合、高いレートで取り込めるプラットフォームを選択する必要があります。リソース要件がピーク負荷や不審な活動の急増にどのように対応するかを考慮してください。
4. 誤検知と真の脅威の区別: AI検知能力は高いものの、調整不良のモデルはアラート疲労を引き起こします。優れたプラットフォームは、誤検知を除去し真のAIサイバー攻撃を特定するため、迅速にベースラインデータを精緻化します。新しい情報を組み込み、環境の変化に応じて機械学習パラメータを簡単に再調整できるソリューションを探しましょう。
5. インシデント対応の自動化： 最初のステップは、AI による脅威の検知です。自動化されたプレイブックにより、エンドポイントの隔離、侵害されたアカウントの無効化、悪意のあるIPのブロックを支援します。主要なAIセキュリティ企業では、迅速な封じ込めや最小限の運用中断を犠牲にすることなく、自動化の積極性をカスタマイズできます。
6. 脅威インテリジェンスとグローバルテレメトリ:データの多様性こそがAIモデルの真価を発揮する領域です。高度な検知アルゴリズムは、グローバルなセンサーネットワークを持つベンダーから収集された攻撃者の戦術に関する知見によって強化されます。大規模組織や持続的脅威アクターに直面している場合、強力な脅威インテリジェンスの更新がリアルタイム防御に大きな差を生む可能性があります。
7. ベンダーの評判とロードマップ： 各プロバイダーのAIイノベーションとセキュリティの履歴を確認してください。新機能やモデル更新の公開頻度を確認しましょう。透明性のあるロードマップは、進化を続け、新たなAIベースの脅威、高度なゼロデイ攻撃、または新規かつ独創的な侵入手法から保護し続けるプラットフォームへの投資を意味します。

結論

結論として、AIベースのツールが脅威をより迅速に検知し、対応を自動化し、従来の手法では得られない深い洞察を提供することで、サイバーセキュリティを再構築している点を議論しました。これらのAIサイバーセキュリティ企業は、高度なエンドポイント検知からリアルタイムの異常検知まで、新興攻撃から企業を守る様々な手段を提供しています。最適なソリューションの選択は、独自のリスクプロファイル、既存インフラ、自動化の必要性によって異なります。適切なプラットフォームを導入することで、企業は防御体制を強化し、日常業務へのAI攻撃の影響を軽減できます。

強力なAIベースのセキュリティ戦略への投資を検討している組織であれば、拡張性、コンプライアンス、統合の容易性において同じ目標を持つパートナーを探すことが賢明です。SentinelOneのSingularity AI SIEMを利用すれば、ネットワーク、エンドポイント、クラウドのイベントを一元的に可視化できるため、攻撃発生時の対応負担が軽減されます。SentinelOneがセキュリティ態勢を次のレベルへ引き上げる方法と、AI駆動型防御の実践例をご覧ください。

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FAQs

AIサイバーセキュリティソリューションとは何ですか？"

機械学習アルゴリズムは、ネットワークやエンドポイント内の異常なパターン、不審なユーザー行動、または悪意のあるコードを検出するためにAIサイバーセキュリティソリューションで使用されます。これらは通常、非常に大規模なデータセットから学習し、時間の経過とともに検出ロジックを洗練させます。自動化とリアルタイム分析を組み合わせることで、これらのプラットフォームは変化する脅威に適応し、手動による脅威ハンティングの必要性を排除できます。未知のマルウェアの亜種や高度な持続的脅威（APT）が損害を与える前にブロックすることが可能です。

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なぜAIサイバーセキュリティが必要なのですか？"

AIサイバーセキュリティ攻撃は速度と複雑性の両面で増加しており、人間のアナリストや従来のシグネチャベースのツールでは対応しきれません。ゼロデイ攻撃 やステルス侵入は、ユーザー、ネットワーク、デバイスの行動における異常を分析する AI 手法によって検出されます。さらに、誤検知の優先順位付けといった反復作業を自動化し、セキュリティチームが影響力の大きいインシデントに集中できるようにします。

結局のところ、機械並みの速度で動く攻撃者に対して効果的に防御するには、AIを活用した検知と対応が必要なのです。

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AIサイバーセキュリティ企業は脅威検知と対応をどのように改善しますか？"

AIサイバーセキュリティ企業は高度な分析技術を用いて正常な活動を基準化し、侵入や内部者による悪用を示す可能性のある逸脱を検知します。侵害されたエンドポイントを自動的に隔離したり、セッショントークンを無効化したり、不審な接続を遮断するソリューションもあります。エンドポイント、クラウドアプリケーション、ネットワークからのログを統合し、多段階攻撃の全体像を提供します。これにより、攻撃者の特定精度が向上し、攻撃者の滞留時間が短縮され、より連携された対応が可能になります。

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AI駆動型サイバーセキュリティソリューションの恩恵を最も受ける業界は？"

AIサイバーセキュリティ企業は、効率的に活用された場合、金融、医療、政府、電子商取引業界で最大の投資利益率を生み出します。これらは機密データを扱い、複雑なワークフローを頻繁に悪用する執拗な脅威に晒されている分野です。アカウント乗っ取りや医療機器改ざんなどのステルス攻撃をAIソリューションが検知し、金融取引・患者記録・重要インフラを保護します。

ただし、AI駆動型防御を活用できるなら、デジタルフットプリントが大きな組織ならどこにでも価値があります。

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AIサイバーセキュリティプラットフォームにはどのような機能が必要ですか？"

エンドポイント、ネットワーク、クラウドを横断した包括的なカバレッジを求めましょう。リアルタイムの異常検知、誤検知の最小化、自動修復が重要です。脅威インテリジェンスフィードとの連携機能と、積極的な脅威ハンティングのための堅牢な分析機能を備えていること。最後に、規制環境で有用なレポート作成やデータガバナンスツールなどのコンプライアンスモジュールをベンダーが提供していることを確認してください。

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AIサイバーセキュリティツールは従来のセキュリティ対策とどのように補完し合うのですか？"

ファイアウォールおよびアンチウイルスは依然としてレガシーツールですが、静的な検知を提供します。一方、AIセキュリティ企業は動的な層を導入し、新しいデータから学習し、新たな侵入手法に適応します。この相乗効果により、シグネチャベースの検知を回避する悪意のあるトラフィックや不審なコードも、行動ベースの分析によってフラグ付けされる可能性があります。この多層的なアプローチは、カバー範囲のギャップを埋め、インシデント対応の連携を強化します。

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現代のサイバーセキュリティ課題に対処する上でAIが不可欠な理由は？"

脅威アクターはAIを活用し、脆弱性の探査、ペイロードの難読化、あるいは信憑性のあるソーシャルエンジニアリングメッセージの作成を行っています。したがって、防御側も同様に機敏で機械並みの速度で動作する手法を必要とします。AIの助けを借りれば、何百万ものイベントを迅速に解析し、異常や隠れた攻撃者の痕跡を発見できます。

ワークフローの自動化により、アナリストの疲労を軽減し、検出精度を向上させながら、ハイリスクなサイバー環境において高度で適応性のある敵対者に追随します。

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