近年、AI（人工知能）を活用したサービスやシステムが企業の競争力を大きく左右するようになっています。しかし、AIエンジニアを社内でそろえたり、最新の技術動向をキャッチアップし続けるのは容易ではありません。そこで注目されているのが、AI受託開発という選択肢です。
本記事では、AI受託開発のメリットや市場動向、開発費用の相場、そしてプロジェクトを成功に導くための重要なポイントを初心者にもわかりやすいようにまとめました。最後にはインドやベトナムなど他の国・地域との比較も紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。
AI受託開発って何？
簡単に言うと
「AI受託開発」とは、「AIシステムを外部の会社に作ってもらうこと」を指します。
- 自分の会社でAIエンジニアを雇わなくても、すでにAIの知識や経験が豊富な外部の専門チームに依頼できます。
- 必要な期間だけ費用を払うので、自前でAIチームを作るよりも時間やコストを抑えやすいのが特徴です。
なぜAI受託開発が注目されているの？
今、世界中でAI技術が発達していて、画像認識や会話ロボット、データ解析など、様々なところでAIが使われています。企業も競争力を上げるためにAIを導入しようと考えているのですが、
- 専門家が不足
- 研究開発にお金と時間がかかる
こういった問題を解決するために、AI受託開発が注目されているのです。
AI受託開発のメリット
専門人材・ノウハウの迅速な活用
AIは高度な数理・統計スキルやプログラミング知識が求められるため、内部化だけではリソースやスキルが不足しがちです。受託開発を利用すれば、必要な部分を外部のエキスパートに任せられ、当面で成果を出すことが可能です。
先端技術の導入をスピーディーに実施
受託開発企業は様々な業界のAIプロジェクトに成功しているため、最新のライブラリやクラウドサービス、アルゴリズムを理解しています。AI活用が初めての企業でも、最適な技術検討やアーキテクチャ設計がスムーズです。
カスタマイズ性の高さ
汎用的なAIツールではなく、自社のビジネス課題に特化したオーダーメイドのAIシステムを構築できる点は大きな魅力です。例えば、悩みの問い合わせを自動解析する自然言語処理モデルや、製造ラインの不良品検知システムなど、業務特化型のAIによって高い効果が期待できます。
トータルコストの最適化
社内でAIエンジニアを採用・育成し、インフラをするには多大なコストと時間がかかります。受託開発の活用により、必要な期間だけ外部リソースを借りることができるため、長期的に見た場合のコストを抑えられる可能性があります。
AI受託開発にかかるコスト・人件費の相場
※以下はおおよその目安であり、実際のプロジェクトの規模やエンジニアのスキル・使用技術によって変動します。
エンジニア区別別（機械学習エンジニア・データサイエンティスト・PM）の目安
| 職種 | 単価（日本円） | スキルレベル例 |
|---|---|---|
| ファイナンスエンジニア | 約35万円～約65万円 | Python、PyTorch、TensorFlow等 |
| データサイエンティスト | 約40万円～約80万円 | 解析統計、ビッグデータ基盤、AIアルゴリズム設計 |
| PM / AIコンサルタント | 約45万円～約90万円 | 権利定義、ROI測定、ビジネス側との調整 |
他の主要国とのコスト比較
- アメリカ ：AI先進国でトップクラスの人材が多い方、開発コストは非常に高額。
- インド :人口が多く英語対応が容易。
- ベトナム : 若いIT人材により多く、開発コストも相対的に安い。英語力は企業差がある。
コミュニケーション・マネジメント費用を考慮する
- 要件定義・データ準備コスト
- PoC（Proof of Concept）段階の実施 費用
- モデル学習環境のクラウド利用料
- 評価・改善ループの追加予算
特にAIは挑戦やデータの質向上の工程が重要となるため、最終的にはトータルで十分なバッファを見込むことが必要です。
AI受託開発を成功させるポイント
プロジェクト全体を見通せるPM・ブリッジエンジニアの確保
AIエンジニアだけではなく、ビジネス要件と技術の要件をつなぐPMやブリッジエンジニアがいると、要件や仕様変更がスムーズに進みます。
データの事前準備とクリーニング
AIプロジェクトは、データ品質が結果を大きく左右します。ノイズが多いデータや適切にアノテーションされていないデータでは、モデルの精度は上がりません。受託開発前の段階でデータのクリーニングや前の
処理をしっかり計画していきましょう。
開発・評価サイクルを短いスプリントで廃棄
- アジャイル開発スクラムの手法を取り入れ、短期間でモデル検証を繰り返す
- 初期にPoC（概念実証）を行い、効果ボトルやネックを把握する
このように段階的に精度や機能を向上させるアプローチが、AIプロジェクトを成功に導く鍵です。
セキュリティ・プライバシーへの配慮
AIは個人情報や機密データを扱うケースが多いため、受託先のセキュリティ体制や情報管理の危機を必ずチェックしましょう。
プライバシー侵害やデータ漏洩は、企業ブランドに大きなダメージを与える可能性があります。
AI受託開発 vs. 他のオフショア拠点：開発比較
| 比較項目 | 日本国内のAI受託開発 | インド | ベトナム |
|---|---|---|---|
| 人件費 | 高めですがコミュニケーションしやすい | 英語対応可、幅が大きい | 安いが英語力は企業差あり |
| 技術レベル | 研究開発レベルの高な実績が多い | AI人材が豊富 | 若手が多く成長性が高い |
| コミュニケーション | 日本語可、文化的ギャップが少ない | オフショアに慣れている | 企業によってばらつき |
| 強み | ビジネス慣行の共有、品質保証 | AI領域の専門家多数 | 人件費の安さ |
| 注意点 | 開発費が高額になる傾向 | 人材のバラつき、要確認 | プロジェクト管理体制の洞察 |
日本国内の受託開発は品質面やコミュニケーション面で安心感がありますが、どうしてもコストが高くなりがちです。オフショア開発と比較しながら、自社の目的や予算に応じて選択することが重要です。
AI受託開発で実績のある企業を3社紹介
ブレインウェーブテクノロジー
BrainWave Techとは
BrainWave Techは、日本を拠点に国内外でのAI開発やデータ解析プロジェクトを手がけるテクノロジー企業です。機械学習やディープラーニング、自然言語処理（NLP）、画像認識など、幅広い領域のAIソリューションを提供してきた実績があります。
クライアント企業に合わせて柔軟に開発体制を組み、必要に応じて海外拠点やパートナーと連携しながら、コスト効率と高品質を両立したサービスを実現。日本語対応のブリッジSEやプロジェクトマネージャーが要件定義から仕様確認まで丁寧にサポートし、AI開発に不慣れな企業でも安心してプロジェクトを進めることが可能です。
対応範囲
- AIモデル構築 / データ解析
- 機械学習モデル構築、ディープラーニング、NLP、画像認識、音声認識など
- 大規模データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル評価 / チューニング
- MLOps・運用自動化
- AIモデルの開発～デプロイ～モニタリングを一括管理するMLOpsパイプラインの構築
- 継続的なモデルアップデートと品質管理の仕組みを導入
- クラウドインフラ設計 / 構築
- AWS、Azure、Google Cloudなど主要クラウドサービスに対応
- KubernetesやDockerなどコンテナ技術を活用したスケーラブルなインフラ構築
- IoT / ビッグデータ連携
- IoTデバイスのデータ収集・可視化、リアルタイム分析
- 産業用ロボットやスマートファクトリーなどでのAI活用事例多数
- システム保守・運用
- 24時間監視体制やオンサイト保守に対応し、大規模システムの安定稼働をサポート
- 運用設計、障害時の迅速なエスカレーションフロー構築
対応言語
Python、R、C++、Java、Node.js、Go など
フロントエンドフレームワークとして React / Vue / Angular 等にも対応可能。
インフラ構築やデータパイプラインに関しては Terraform、Ansible、Docker、Kubernetes などを活用。
開発形態
- ラボ型開発
長期的なAIプロジェクトを中心に専属チームを編成し、段階的な機能拡張やモデル改善が可能。人員・スキルの増減にも柔軟に対応。 - 受託開発
要件定義から納品までを一括請負し、品質と納期を重視。PoC（概念実証）から本番運用までの工程をサポート。 - アジャイル / ウォーターフォール
迅速な検証とフィードバックが求められるAI案件ではアジャイル型が多いが、大規模システム連携時にはウォーターフォール型も選択可能。 - ハイブリッド開発
日本側のPMチームと海外開発リソースを組み合わせた混合体制で、高速かつコスト最適な開発を実現。
実績紹介① 大手小売企業向け需要予測AIシステム開発
- 使用技術: Python（Pandas, scikit-learn, TensorFlow）、AWS Lambda、Docker
- 概要: 数百店舗分の販売履歴や気象データ、イベント情報など膨大なデータを元に、需要予測モデルを構築。在庫管理の最適化や欠品リスクの低減に貢献。
- ポイント: ブリッジSEが小売企業側の担当者と密に連携し、要件調整やデータのクレンジングルールを丁寧に策定。モデル更新の自動化フローを構築し、店舗単位での予測誤差を常時モニタリング。
実績紹介② 医療機関向け画像診断支援システム
- プロジェクト期間: 約1年／開発言語: Python、C++
- 概要: 医療用画像をディープラーニング（CNN）で解析し、異常検知や診断をサポートするシステムを開発。医師の読影負担を軽減し、診断精度の向上を目指す。
- ポイント: 個人情報保護や高いセキュリティ基準を満たすため、オンプレミス環境との連携や暗号化通信などを実装。モデルの説明可能性（XAI）にも配慮し、医療現場での信頼性を確保。
料金プラン
BrainWave Techではプロジェクトの規模や期間、求められる技術レベル、データ量に応じて柔軟な見積りを提示しています。
- ラボ型開発: 月額制を採用し、エンジニアの稼働状況やプロジェクトフェーズに合わせてスケール調整が可能。
- 受託開発: 要件定義・技術選定後に一括見積りを行い、スケジュールとともにご提示。PoCから大規模運用まで対応。
詳細は要件や技術スタック、運用体制などによって変動するため、お気軽にお問い合わせください。
企業情報
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| URL | https://brainnwave.ai |
| 開発拠点 | 日本（東京）、海外パートナー拠点（東南アジア・欧州など） |
| 設立年 | 2015年 |
| 従業員数 | グループ全体で約300名（2023年時点） |
AI受託開発の分野で確かな実績を持つBrainWave Techは、幅広い業界・規模の企業から高い評価を得ています。大規模プロジェクトや先端技術を要する案件にも対応できる体制を整えており、日本語対応のプロジェクトマネージャーがコミュニケーション面の不安を解消。高品質なAIソリューションをスピーディに提供してくれることでしょう。
データクエスト株式会社
DataQuest Inc.とは
DataQuest Inc.は、アメリカに本社を置き、AI（人工知能）やデータサイエンス分野の先端技術を軸としてグローバルにビジネスを展開するITソリューション企業です。機械学習モデルやビッグデータ解析、画像認識、自然言語処理など、幅広いAI技術を駆使し、多種多様な企業の課題解決に取り組んできた実績があります。
日本市場においても、AIプロジェクトを成功へ導くために日本語対応のブリッジSEやプロジェクトマネージャーを配置し、要件定義から運用までの各フェーズで丁寧なサポートを提供。日本企業の品質要求やセキュリティ要件にも対応し、安心してプロジェクトを任せられる体制を整えています。
対応範囲
- AIアルゴリズム開発（機械学習・深層学習・推薦エンジンなど）
ニーズに合わせたモデル設計から実装、評価・チューニングまでワンストップで対応。 - 画像認識 / 自然言語処理
画像・動画解析やチャットボット、音声認識など、多岐にわたる分野のAIソリューションを提供。 - ビッグデータ解析（ETL / データウェアハウス設計など）
大量データを効率的に収集・統合し、高速に可視化・分析するシステム基盤を構築。 - クラウドインフラ構築（AWS、Azure、Google Cloudなど）
AI処理に適したクラウド環境を設計・運用し、スケーラビリティやセキュリティ要件を満たすインフラを実現。 - 業務システム連携
既存のERPやCRMなどのシステムとAIプラットフォームを連携し、業務効率化や自動化を推進。 - システム保守・運用（24時間監視、運用設計など）
リリース後のモデルアップデートや障害対応、パフォーマンス改善など、運用サポートを継続的に実施。
対応言語
- AI / データサイエンス: Python、R、Julia、Scala など
- アプリケーション開発: Java、Node.js、.NET (C#)、Go、Ruby など
- フロントエンド技術: React、Vue、Angular など
開発形態
- ラボ型開発
AIプロジェクトにおいて専属チームを組成し、長期にわたり継続的なモデル開発や運用を行う。新機能の追加や要件変更に柔軟に対応可能。 - 受託開発
要件定義から納品までの一括請負にも対応。PoC（概念実証）から本格実装まで、スケジュールと品質を重視しながら進行。 - アジャイル / ウォーターフォール
プロジェクトの性質や要件に応じて、スプリント形式のアジャイルや厳密な設計重視のウォーターフォールを選択可能。 - ハイブリッド開発
日本側PMチームと海外拠点のエンジニアを組み合わせた体制で開発を進め、コストとスピード、品質のバランスを最適化。
実績紹介① AIを活用した需要予測システム
- 使用技術: Python、TensorFlow、AWS、PostgreSQL
- 概要: 小売業の在庫管理を最適化するために、過去の売上データや季節要因、イベント情報などを学習させ、需要を高精度に予測。結果として、在庫コストの削減と欠品リスクの低減に成功。
- ポイント: DataQuest Inc.のデータサイエンティストが、ヒアリング段階でビジネス要件を細かく整理。大規模データの取り扱いとアルゴリズムのチューニングを並行して進め、短期間でPoCから本番稼働まで移行。
実績紹介② 画像認識を用いた製造ライン自動検品システム
- プロジェクト期間: 約8ヶ月 ／ 開発言語: Python、OpenCV、Keras
- 概要: 製造業の生産ラインにカメラを導入し、不良品をリアルタイムで検知するシステムを構築。人間の目視検査に比べ、作業効率が飛躍的に向上し、検品ミスを大幅に削減。
- ポイント: データ収集の段階から誤差やノイズに対応するための画像前処理を徹底。サンプル数が限られる場合でも深層学習モデルをうまく活用できるよう、アクティブラーニングやデータ拡張技術を組み合わせて高精度モデルを実現。
料金プラン
DataQuest Inc.では、プロジェクトの規模や期間、求められる技術レベルに応じて柔軟な見積りを提示しています。
- ラボ型開発: 月額制を採用し、プロジェクトの進捗やエンジニアの稼働状況に合わせてスケールアップ・ダウンが可能。
- 受託開発: 要件定義後に一括見積りを行い、スケジュールとともにご提示。PoCから本稼働まで段階的な費用設計も可能。
詳細は要件や技術スタック、運用体制などによって変動するため、まずは気軽にお問い合わせを。
企業情報
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| URL | https://www.dataquestinc.com |
| 開発拠点 | アメリカ（本社）、日本（東京・大阪）、欧州・アジア各拠点との連携 |
| 設立年 | 2015年 |
| 従業員数 | グループ全体で約1,000名（2023年時点） |
DataQuest Inc.は、AI・データサイエンス分野で豊富な実績と専門知識を持ち、世界各国に展開する拠点を活かしてグローバルな開発体制を構築しています。高度な分析力やモデル構築技術はもちろん、日本企業のニーズに応じた品質管理やセキュリティ対策にも注力している点が特長です。
大規模プロジェクトや最新のAI技術領域で開発ニーズをお持ちの企業は、DataQuest Inc.へ相談してみると良いでしょう。コンサルティングから保守運用まで、エンドツーエンドでのサポートを通じて、高品質なAIソリューションを提供してくれます。
AIソリューションパートナー
AIソリューションパートナーとは
AIソリューションパートナーは、日本国内を中心にAI関連のソリューション開発やコンサルティングを行う企業です。大量のデータ収集から学習モデルの構築、クラウドインフラ上でのサービス運用まで、ワンストップで対応できる体制が整っています。自然言語処理（NLP）や画像解析、レコメンドエンジンなど、数多くのAIプロジェクトを手がけてきた実績があり、企業の課題やビジネスゴールに合わせた最適なソリューションを提案しています。
また、プロジェクトマネージャーやコンサルタントには日本語対応が可能な人材が多数在籍しており、要件定義や仕様確認などの段階でコミュニケーション上の不安を大幅に軽減。日本企業の品質基準にも応えられる管理手法を導入している点が大きな特徴です。
対応範囲
- AIプロジェクトコンサルティング・要件定義
経営課題からプロジェクト方針を明確化し、必要なデータや技術要件を整理。PoC（概念実証）も支援。 - 機械学習モデル構築（ディープラーニング含む）
画像認識・音声認識・自然言語処理などの分野で多様な開発実績。PyTorchやTensorFlowを使った高度なモデル構築に対応。 - データ解析・可視化
大量データの集約・クリーニングから統計分析、BIツール導入による可視化までトータルサポート。 - クラウドインフラ構築・運用（AWS、Azure、Google Cloud）
需要変動が激しいAIサービスに合わせ、スケーラブルなインフラを設計・構築。MLOps体制も構築可能。 - AI組み込み・システム連携
業務システムやWebサービス、モバイルアプリへのAI機能組み込みや、API連携を行うことで業務効率化とユーザー体験向上を実現。 - システム保守・運用（24時間監視、モデル再学習、運用設計）
学習モデルの継続的な再学習やアップデート、パフォーマンス監視など、運用フェーズのサポートにも注力。
対応言語
- プログラミング言語
Python、R、Java、C++、Node.js、Go、.NET (C#) など - フロントエンド技術
React / Vue / Angular など - AIフレームワーク / ライブラリ
TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras、OpenCV など
開発形態
- ラボ型開発
長期的なAIプロジェクト向けに専属チームを編成。要件変更や追加機能に応じてチーム規模を柔軟に調整できる。 - 受託開発
要件定義から納品までの一括請負に対応。PoCや小規模プロジェクト、製品化を目指す大規模案件もカバー。 - アジャイル / ウォーターフォール
AI開発特有の試行錯誤を踏まえ、アジャイル型を採用するケースが多い。一方、要件が明確なプロジェクトにはウォーターフォール型も選択可能。 - ハイブリッド開発
日本側のPMチームとAIソリューションパートナーのエンジニアが協力し、コミュニケーションロスを最小化しながら開発を進行。
実績紹介① 製造業向け異常検知システム構築プロジェクト
- 使用技術: Python、TensorFlow、Azure Machine Learning
- 概要: 工場のセンサー情報をリアルタイムで分析し、異常パターンを自動検知するシステムを開発。生産ライン停止など重大なトラブルを未然に防ぎ、稼働率向上を実現。
- ポイント: 製造業特有の膨大なセンサーデータや高い稼働率要求に対応するため、MLOps環境とクラウド監視を導入。プロジェクト初期からクライアントと要件を細かくすり合わせ、精度向上とシステム安定化を短期間で達成。
実績紹介② ECサイト向けレコメンドエンジン開発
- プロジェクト期間: 約8ヶ月 ／ 開発言語: Python、Go、React
- 概要: 大手ECサイトの既存プラットフォームにレコメンドエンジンを組み込み、顧客行動データを活用してパーソナライズされた商品提案を実施。購買率の向上に寄与。
- ポイント: ユーザー属性や閲覧履歴、購入履歴を統合的に分析する仕組みを構築。段階的なA/Bテストでアルゴリズム精度を検証し、短期での改善サイクルを回せるアジャイル開発体制を整備。
料金プラン
AIソリューションパートナーでは、プロジェクトの規模や期間、モデルの複雑度・セキュリティ要件に応じて柔軟な見積りを提示しています。
- ラボ型開発: 月額制を採用し、チームの稼働状況に合わせてスケール調整が可能。
- 受託開発: 要件定義後に一括見積りを行い、スケジュールとあわせて提示。PoC段階や小規模開発にも対応。
プロジェクト開始時の要件ヒアリングや技術スタックの選定によって、費用は変動します。詳細はお問い合わせのうえ、ご相談ください。
企業情報
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| URL | https://www.atiro.co.jp |
| 開発拠点 | 日本（東京・大阪など）、アジア拠点や海外パートナー企業とも連携 |
| 設立年 | 2015年 |
| 従業員数 | グループ全体で約200名（2023年時点） |
オフショア開発にも対応可能なAIソリューションパートナーは、コストメリットや専門性の高いエンジニアリソースを活用しつつ、日本語対応の管理体制でプロジェクトを成功へと導きます。大規模なAI導入からPoCレベルの実証実験まで、多岐にわたるニーズに柔軟に応えられる点が魅力です。業務効率化や新規事業創出など、AIを活用した革新的ソリューションを検討されている企業は、ぜひAIソリューションパートナーへお問い合わせください。
AI受託開発の手順
- 要件の定義とデータ調査
- 解決したい課題や必要なデータ範囲を確定する
- データ量やデータ形式、取得可能性を調査
- PoC（Proof of Concept）の実施
- 小規模モデル開発で技術的な実現可能性を検証
- ビジネス的なROIを評価する
- 開発パートナー選定・チーム編成
- 企業の実績やエンジニアのスキルセットを確認
- PMやブリッジエンジニア、データサイエンティストの役割分担
- 本格開発・テスト・チューニング
- データ前処理・モデル学習
- パラメータ調整と評価指標（精度・再現率など）の最適化
- 運用・サポートの改善
- モデルの運用環境への移行
- ユーザーフィードバックや新しいデータを活用し、継続的にモデルを改善
AI受託開発のよくある質問
Q1. 自分自身にAIの知見がほとんどありませんが、大丈夫ですか？
要件定義やデータ収集のプロセスなど、AI開発に必要な基礎は受託開発企業がコンサルティング形式でサポートしてくれます。社内リテラシー向上のため、勉強会やワークショップを並行して行うと、開発内容の理解が深まりスムーズに進みます。企業と二人三脚で進めることで、徐々にAIの概念や活用方法を身につけることが可能
Q2. AI開発はコストが高いと聞きますが、どれくらいかかりますか？
プロジェクトの目的や規模によって幅がありますが、PoCレベルでも数百万円程度の予算が必要になるケースがあります。開発環境やデータ準備、モデル学習用のクラウドリソースなど、AI特有のコスト要因が複数あるため、まずは要件を明確化し、受託企業からの見積もりを比較検討することが大切です。
Q3. データが十分にない状態でも開発できますか
データ量が限られていても、データ拡張や外部データの活用、シミュレーション環境の構築などさまざまな手法で補完可能です。また、PoC段階で必要性を見極めながら徐々にデータを収集・整備する方法もあります。目指すゴールを設定したうえで、最適なアプローチを検討することが大切です。
Q4. AIモデルの精度が出なかった場合はどうなるか？
AIは万能ではなく、初期段階での精度が期待値を下回ることも珍しくありません。精度向上には、追加データの収集やラベリングの見直し、モデル構造の再検討などが必要です。受託企業と継続的に協議しながら改善策を実施し、段階的に精度を高めるアプローチが一般的です。
Q5. 運用段階や保守は受託先に任せられますか
多くのAI受託開発企業が運用・保守フェーズにも対応し、モデルの定期的な再学習や障害対応、クラウドリソース管理などを行っています。運用コストや更新頻度、サポート範囲を事前に確認し、自社の体制に合った長期的サポートが受けられるパートナーを選ぶことで、安心してAI活用を続けられます。
まとめ｜AI受託開発で新たなイノベーションを考えよう
AI受託開発は、専門人材や最新技術を必要なタイミングで取り込む点が最大の魅力です。社内リソースだけで考え込むよりも、外部の豊富な知見を活用することでスピーディーかつ柔軟にプロジェクトを進められます。
証拠、データ品質やセキュリティ開発、コストには注意が必要です。最先端技術であるが裁判トライアル＆エラーが十分あることを見据え、長期的なパートナーシップを築ける企業を選ぶのが成功への近道となります。
失敗せず優秀なオフショア企業&エンジニアを見つけるには？
失敗したくない人だけみてください。
正直、オフショア開発は難しいです。
ただ成功するか失敗するかは一緒にやるパートナー次第です。
我々は多くのプロジェクトを成功させてきたオフショアチームがいます。
そのノウハウややり方を熟知しています。
もし、あなたがオフショア開発で検討しているのであればぜひ一度ご相談ください。
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メリットは以下の通りです。
①海外のエンジニアの単価が一目でわかる。
②経験年数が明白に記載されているため探している人材かわかる
③オフショア開発のプロによるサポート体制が充実している
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