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製造業における異常検知AIの導入ガイド｜仕組み・手法・導入ステップを解説

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公開日:2025.09.29　更新日:2025.09.29

製造業における異常検知AIの導入ガイド｜仕組み・手法・導入ステップを解説

1 製造業における異常検知の重要性とは
2 異常検知AIの仕組みと主な技術
3 異常検知AIの導入プロセスと成功の鍵
4 製造業での異常検知AI活用事例
5 AIコンサルティングの視点で考える異常検知導入
6 異常検知AI開発を成功に導くパートナー選びの基準
7 AI開発から実装・運用まで伴走する「GeNEE」がおすすめな理由
8 まとめ：異常検知AIは「現場に根づく」ことが成功のゴール

近年、製造業では設備の老朽化や人材不足により、従来の「経験と勘」に頼った異常検知が限界を迎えつつあります。そうした中で注目されているのが、AIを活用した異常検知の自動化です。

本記事では、異常検知AIの基本的な仕組みから導入ステップ、現場への定着に必要なポイントを見ていきましょう。

製造業における異常検知の重要性とは

多くの製造現場では、機械設備の安定稼働と製品品質の維持が、企業競争力を左右する極めて重要な要素です。ところが近年、熟練作業者の高齢化や技術継承の難航、さらにグローバル競争の激化によって、生産現場は新たなリスクに直面しています。

こうした背景の中で注目されているのが、「異常検知AI」による現場データの可視化と自動判断です。属人的だった気づきや判断を、データとアルゴリズムに基づく仕組みに置き換えることで、予兆保全や不良削減といった明確な成果につながります。

まずは、異常検知の導入がなぜ製造業にとって重要なのかを、3つの観点から整理していきましょう。

熟練者不足と技術継承の限界

製造業では、ベテラン作業者の勘や経験が、長年にわたり設備異常の早期発見や品質の安定に貢献してきました。しかし現在、そうした熟練人材の引退が進み、技術の継承に課題を抱える現場が増えています。

特に深刻なのが、若年層の減少と高齢層の増加が同時に進行しているという構造的な変化です。

製造業における就業者の年齢構成の推移

年齢層	2002年	2021年	増減
34歳以下	384万人（31.4％）	263万人（25.2％）	−121万人
65歳以上	58万人（4.7％）	91万人（8.7％）	＋33万人

出典：経済産業省「2023年版ものづくり白書」

このように、若手の就業者が20年で約3割も減少している一方で、65歳以上の高齢者は大幅に増加しており、現場の高齢化が進行しているのです。

加えて、若手人材の定着率の低さや、マニュアル化しづらい技能の存在も問題を複雑にしています。結果として、「この作業は●●さんでないとわからない」「異音の違和感はベテランしか気づけない」といった属人的な判断に依存した体制が、依然として多く残っているのが現状です。

勘と経験の属人化から脱却するための「データ活用」

作業者の判断が属人化している現場では、「異常の見逃し」や「判断のばらつき」といったリスクが日常的に発生しています。解消するためには、人の感覚や経験を「数値」として捉える仕組みが不可欠です。

異常検知AIの前提となる「データ活用」

センサーデータの取得（温度、振動、電流など）
画像・映像の記録（製品外観、ラインの様子）
音声・音響データの収集（異音や作業音）
作業ログや操作履歴の蓄積

こうしたデータを定量的に扱うことで、感覚的にしか捉えられなかった変化を「見える化」し、客観的な判断材料として活用することが可能になります。つまり、「なんとなく変だ」という勘ではなく、「この振動パターンは過去の異常と一致している」というロジカルな判断に基づく意思決定ができるのです。

製造現場における異常検知AIの導入も、まずは業務プロセスの可視化と仕組み化が出発点です。下記の記事では、属人化や業務の非効率化をどう整理し、改善につなげるかを解説しています。現場起点でAI導入を進めたい方にとって、基礎固めのヒントが詰まっています。

属人化・非効率を解消する業務改善の進め方。業務可視化からツール導入までを支援するITコンサルティングの全体像

設備停止・品質劣化による経済損失の深刻化

製造ラインが突発的に停止した場合、生産ロスや納期遅延による影響は非常に大きくなります。特に多品種少量生産や24時間稼働が求められる現場では、わずかな異常が大きな損失に直結するケースも少なくありません。

事例

設備の故障を予兆できずラインが停止し、生産計画に大幅な遅れが発生
異常に気づかず不良品が連続して生産され、後工程での発見により全数廃棄に至った
不具合の見逃しにより出荷後のクレームが発生し、調査・対応に多大な工数と費用が発生

こうしたトラブルの多くは、「兆候を見逃した」ことが原因で、予防可能だったと考えられるものばかりです。

異常検知AIの仕組みと主な技術

製造現場にAIを導入するうえで最も重要なのは、「どのようにして異常を定義し、検知するのか」という仕組みの理解です。人が「おかしい」と感じる変化も、AIにとっては事前の学習や明確なルールがなければ判断できないため、対象となるデータや学習方法、検出ロジックを慎重に設計する必要があります。

ここでは、製造業で広く活用されている異常検知AIの代表的な技術と、それぞれの特徴について解説します。

センサーデータの時系列解析

製造設備には、温度・振動・電流・圧力などを計測する多数のセンサーが取り付けられています。データは時間とともに蓄積されていくため、「時系列データ」として扱われます。

時系列解析による異常検知

分析対象	検知のポイント
振動データ	異常振動パターン、周波数の変化
温度・電流	通常時の変動範囲を逸脱していないか
回転数・圧力	シフト後の挙動変化や長期的な傾向変化

時系列解析は、「いつもと違う」振る舞いを定量的に捉えるのに有効です。

例えば、いつもより少しだけ高い振動が数日間続いている場合、それは重大な故障の兆候である可能性があるでしょう。異常を「確率」や「スコア」で判断するため、グラデーション的な管理ができるのも大きな利点です。

画像・映像による外観検査

外観検査は、製品の表面に傷・汚れ・寸法ズレ・異物混入がないかを判別する工程です。人の目視では見逃しが起きやすく、作業者の疲労や判断基準のバラつきも問題になります。

AIによる外観検査では、以下の要素を組み合わせて異常を判断します。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）による特徴抽出
画像の領域ごとの比較と差分検出
過去の正常画像と比較した類似度の算出

上記の技術を用いることで、「わずかなキズ」「微細な変色」など、人では気づけないレベルの異常も高精度に検出可能です。動画を用いたリアルタイム検査にも応用されており、流れ作業の中での検出精度向上と人的負担の削減に大きく貢献していくことでしょう。

音響データによる異音検知

製造設備が発する音には、正常稼働時と異常発生時で明確な違いが現れます。ベアリングの摩耗音、モーターの唸り、ギアの異常振動音などは、熟練者であれば耳で聞き分けられることもあります。

手法

音をスペクトログラム（周波数分布）に変換して解析
正常音との比較により差分を検出
ノイズとの区別や継続時間も考慮したモデル設計

音響分析は、非接触かつリアルタイムで異常を検知できる点が大きな魅力です。また、設備内部にアクセスしづらい場所でも、音という間接的なデータで状態把握ができるため、現場での導入ハードルが比較的低いという特徴もあります。

教師あり／なし学習の選択と使い分け

異常検知AIを設計するうえで、「教師あり学習」と「教師なし学習」のどちらを使うべきかという選択は非常に重要です。

手法	特徴	適したシーン
教師あり学習	「正常／異常」のラベル付きデータを用いて学習	十分な異常データがあるときに有効
教師なし学習	ラベルなしのデータから正常パターンを学習し、逸脱を検知	異常の事例が少ない、もしくは未知の異常に対応したい場合に有効

製造業では、異常発生がまれでデータが偏りやすいため、教師なし学習が採用されることが多くあります。一方、過去の不良パターンが蓄積されている工程では、教師あり学習による判別モデルが高精度を発揮するケースも。

適切な手法を選定するには、保有データの量と質、現場の期待値、リスク許容度などを踏まえたバランスの取れた設計が求められるでしょう。

生成AIを活用した「異常データ不足」の打開策

異常検知AIの現場導入でしばしば問題になるのが、「異常データが圧倒的に足りない」という課題です。そもそも故障や不良はそう頻繁に起きるものではなく、AIに学習させる十分なサンプルが集められないという状況がよくあります。

そこで近年注目されているのが、生成AI（例：GAN＝敵対的生成ネットワーク）による「異常データの合成」です。

正常データをベースに異常パターンを人工的に生成
実機では再現困難なシナリオを仮想的に設計
教師あり学習の精度を高めるトレーニング用データとして活用

生成AIを活用することで、「起こっていないが起こり得る」リスクパターンもAIに学習させることが可能になり、実用性の高いモデル設計が実現します。ただし、現実との乖離や過学習のリスクもあるため、現場検証とのセット運用が欠かせません。

異常検知AIの導入プロセスと成功の鍵

異常検知AIは、単にアルゴリズムを導入すればすぐに効果を発揮するものではありません。実際の現場に定着させ、業務改善やトラブル削減といった成果につなげるには、段階的かつ実践的な導入プロセスの設計が不可欠です。

特に、製造業における異常検知では、データの収集方法や前処理、モデル設計、運用体制、現場の巻き込み方など、技術以外の要素が成果を大きく左右します。この章では、導入プロセスの各ステップで重視すべきポイントと、よくある課題への対処方法について整理します。

データ収集と前処理の設計

異常検知AIの精度は、どれだけ適切なデータが収集・整理できるかに大きく左右されます。現場に蓄積されているセンサーデータや稼働ログは、多くの場合そのままではAIモデルにとって使いづらい状態です。

代表的な課題

課題	内容
欠損値・ノイズの混入	センサーの途切れや誤記録などにより、データの整合性が低い
ラベル不足	異常か正常かの判断基準がデータ上に明示されていない
データの粒度がバラバラ	一部のデータはミリ秒単位、他は日単位など時間軸が不統一

整理するためには、データ収集設計・前処理ルールの策定・タグ付け作業などを地道に行う必要があります。この段階の品質が、後工程に与える影響は非常に大きいため、AIプロジェクトの成功はデータ準備にかかっていると言っても過言ではありません。

モデル構築とPoCの進め方

異常検知AIの構築では、いきなり本番システムを作るのではなく、まず小規模で仮説を検証するPoCフェーズを設けるのが一般的です。この段階では、AIが実際に現場データを使って異常をどれだけ検出できるかをテストします。

PoCの目的

予測精度の見極め（再現率・適合率・誤検知率など）
アラートの妥当性と現場からのフィードバック
データ量と演算コストのバランス確認
本番環境での実装可能性の判断

重要なのは、PoCの段階で成功させることをゴールにしないことです。むしろ、PoCを通じて「何が足りないのか」「どこに課題があるのか」を明らかにし、次のフェーズにつなげるための情報収集の場として設計することが重要です。

本番運用と精度改善ループの構築

PoCを経て有効性が確認されたモデルは、いよいよ実運用フェーズに移行します。ただし、この時点で完成と考えるのは危険です。現場で安定的に稼働し続ける異常検知AIを構築するには、「導入後の改善サイクル」が不可欠です。

本番運用で起きがちな状況

一部の異常しか検知できない
精度が良すぎてアラートが出ない（過学習）
モデルが古くなり、新しいデータと乖離する

このような事象を回避するには、モデルの再学習やパラメータの微調整を定期的に行う体制をあらかじめ設計しておくことが求められるでしょう。「作って終わり」ではなく、「育て続ける」視点がAI運用では特に重要です。

導入後の課題：誤検知／アラート過多／現場への浸透

異常検知AIを導入しても、現場にうまく浸透せず形骸化するケースは少なくありません。その多くは、アラートの質や運用フローに起因しています。

よくある導入後の課題

誤検知が多く、本当に重要な異常を見逃す
アラートが多すぎて現場が対応しきれない
現場の作業者がAIの出力を信頼していない

こうした課題に対処するには、アラートの重要度をランク分けしたり、人による確認プロセスをあえて残すなど、現場目線での運用設計が必要です。また、現場への説明責任や教育コストを軽視しないことが、システム定着の鍵になるでしょう。

継続的チューニングと内製化支援の重要性

AIは、導入時よりもむしろ運用フェーズに入ってからのチューニングと改善によって成果が左右される技術です。そのため、外部ベンダー任せではなく、社内でチューニング・再学習を担える体制を少しずつ構築していく必要があります。

継続運用で必要になる要素

モデルの再学習手順のマニュアル化
モデルの切り替え判断基準の設定
保守・改修時のデータ運用ガイドライン
担当者教育・育成プログラムの整備

また、内製化には時間とコストがかかるため、初期段階ではパートナー企業と協働しながらノウハウを蓄積することが現実的です。最終的に社内で持続可能なAI活用体制を確立するためには、「技術導入」ではなく「組織づくり」という視点が欠かせません。

製造業での異常検知AI活用事例

異常検知AIの導入は、理論や技術の話にとどまらず、実際の製造現場でどのように活用され、どのような成果を出しているのでしょうか。

ここでは、代表的なユースケースとして、予兆保全・全数検査・音による異常検出・作業員の動作監視の4つを取り上げ、現場での具体的な活用方法と成果を紹介します。

生産ラインの予兆保全による突発停止ゼロ化

設備の突発的な停止は、生産計画の乱れや人的リソースの再配置を招き、現場全体に大きな混乱をもたらします。従来は、定期点検を前提とした時間基準保全が主流でしたが、設備の使われ方によっては、過剰メンテナンスや点検漏れによるトラブルが発生するリスクもありました。

このような背景から、近年は状態基準保全（CBM）への転換が進んでいます。

具体的には、以下のようなセンサーデータをリアルタイムに収集・解析し、異常の兆候を事前に察知することで、突発停止を未然に防ぐ運用体制が構築されています。

利用されるセンサーデータ	目的
振動・加速度	異常な回転挙動の検出
温度・電流	モーターやポンプの過負荷傾向の把握
流量・圧力	詰まりや流体異常の予兆把握

AIによる時系列解析によって、定量的なデータの中に埋もれていた微細な変化を捉えることができるようになり、設備の突発停止をほぼゼロに近づけた事例も出始めています。

食品・素材業界における全数検査の自動化

食品や素材の製造工程では、安全性や品質保証の観点から「全数検査」が求められる工程が少なくありません。これまでは目視による検査や簡易的なセンサーによる対応が主流でしたが、人による検査はばらつきや見逃しのリスクを常に抱えています。

外観検査にAIを導入することで、以下のような異常を安定して・高速に・再現性高く検出できるようになっています。

傷・バリ・打痕などの外傷
製品表面の色ムラや変色
尺寸不良・異物の混入

従来のルールベース型の検査と異なり、AIはわずかな差分も特徴量として捉えることができるため、検出精度と効率の両立が可能になります。これにより、検査工程の省人化と品質トレーサビリティの強化が同時に実現できる点が、特に食品・素材系の業界で注目を集めています。

音による設備異常のリアルタイム検知

機械や装置は、異常が発生する前に音の変化というかたちで兆候を示すことがよくあります。これまで、このような音の違いは熟練作業者が経験則で聞き分けるケースが一般的でしたが、人間の聴覚は疲労や環境要因に左右されやすく、判断の再現性が課題でした。

AIを用いた音響分析では、収音した音声をスペクトログラムに変換し、周波数や音量の変化を定量的に分析します。主な用途は以下のとおりです。

音響検知の対象	検知できる異常例
モーター音	軸ブレ、ベアリング摩耗、過負荷運転
コンプレッサー	異音発生による圧縮不良の兆候
ポンプ類	キャビテーション、異物の混入

このように、目では見えない変化を音で捉えることで、非接触かつリアルタイムに異常を察知する仕組みが構築できるようになっています。

作業員の動作や手順ミスの監視と是正

組立工程や検査工程など、人の手による作業が多く残る工程では、手順の誤りや動作のバラつきが不良や作業効率の低下に直結することがあります。従来は、指差呼称や紙によるチェックリストでの管理が主流でしたが、実態の把握が難しく、改善につながらないことも多く見られました。

AIによる動作解析では、作業員の骨格をカメラで検出し、手の動きや姿勢をデジタルデータとして記録・解析します。

代表的な活用例

手順ミスの検出とフィードバック
作業姿勢の評価と負荷軽減の提案
熟練作業者の動作を形式知として蓄積・展開

人的ミスの再発防止や作業効率の平準化に大きく貢献しているほか、技術継承の支援ツールとしても効果を発揮しています。

AIコンサルティングの視点で考える異常検知導入

異常検知AIの導入は、単にアルゴリズムを選定してモデルを作るだけの作業ではありません。現場の業務フローや課題構造を深く理解したうえで、どこに異常があり得るか、何を正常とみなすのかを定義し、それに基づいた検出ロジックを設計する必要があります。

こうした高度な判断と設計は、現場の事情とデータの性質、業務KPI、システム連携の全体像まで視野に入れなければ成立しません。そのため、近年はAI開発だけでなく、業務・経営の視点をもつコンサルティング支援の重要性が増しています。

自社内だけでの構築が難しい理由とは

AIの活用に取り組む企業は増えているものの、異常検知に関しては自社内で完結できるケースはまだ少数派です。

背景と要因

課題	内容
専門知識の不足	AIや統計解析、センサーデータ処理などの知識が社内に蓄積されていない
実験止まりのPoC	PoCは行ったが、その先の実装や運用設計に踏み出せていない
目的と手段の混在	何のために異常検知するのかが明確でなく、技術導入が目的化している
担当者の属人化	プロジェクトが一部の技術者に依存しており、組織にノウハウが残らない

特に製造業では、「データはあるが活かせていない」という状態が多く見られます。このギャップを埋めるには、単なる開発ベンダーではなく、AIと現場の両面に理解を持つ外部パートナーの支援が必要になるでしょう。

技術支援だけでなく業務理解・KPI設計まで求められる時代

異常検知AIのプロジェクトが成功するかどうかは、技術的な精度だけでは判断できません。業務に定着し、現場で成果を上げ、最終的に経営指標に貢献する仕組みに育てられるかがカギとなります。

そのためには、AI開発に加えて、次のような観点での支援が求められるでしょう。

業務プロセスの理解と再設計
異常の定義とその検出によって削減したいロスの明確化
プロジェクトKPIの設定と成果の見える化
現場との接続（アラート設計、運用ルール、教育設計）

AIを単体のツールとして扱うのではなく、業務の中にどう位置づけるか、どこまで自動化し、どこから人が判断するのかといった運用設計が成果を左右します。つまり、技術と業務の両方を横断して設計できるパートナーが必要な時代に入っているということです。

生成AIやRPAの活用を通じて、属人化した業務構造を見直し、本質的な業務変革を図りたいと考える企業にとって、業務設計とテクノロジー活用の両立が重要です。下記の記事では、生成AIとRPAを活用した業務改革の具体的ステップや、導入失敗を防ぐ設計視点が紹介されています。現場視点と経営視点を統合してAI活用を進めたい方は、ぜひご覧ください。

生成AI×RPAで業務改革を実現する方法｜よくある失敗と回避策とは

システムとの連携・UI設計・保守運用まで含めた総合力が必要

異常検知AIを現場に定着させるには、モデル構築だけでなく、出力を業務システムにどう組み込むか、誰がどう使うか、どのように保守・改善していくかまで視野に入れる必要があります。

導入後に課題となりやすいポイント

項目	具体的な失敗例
UI設計の不備	アラートが見づらい、誤検知のフィードバックができない
システム連携の不全	設備管理システムやMESとつながっておらず、運用に支障
保守体制の欠如	モデルが古くなっても更新されず、現場で使われなくなる

AIを長期的に活用していくためには、「作って終わり」ではなく、「使われ続ける仕組み」を構築する視点が不可欠です。特に、異常検知のように人命や設備保全に直結する用途では、システム品質や保守性の担保が欠かせません。

そのため、設計・開発・UI/UX・インフラ・保守運用のすべてに関与できる総合力を持ったパートナーとの協働が、成功への近道となるでしょう。

特に製造業では、システムの停止が生産に直結するため、運用フェーズでの適切なパートナー選びが重要です。以下の記事では、保守運用の費用相場や課金モデルの違い、持続可能な体制構築のポイントについて解説しています。

システム保守運用の費用相場は？定額制と従量課金の違い・コスト削減のポイントを解説

異常検知AI開発を成功に導くパートナー選びの基準

異常検知AIの導入は、技術力だけでなく、現場理解・業務設計・運用支援までを含めた総合力が問われる取り組みです。プロジェクトをPoC止まりにせず、現場で「使われ続ける仕組み」にするためには、どのような視点で開発パートナーを選ぶべきかを明確にする必要があります。

ここでは、実装成功に直結する4つの基準を紹介します。

汎用的なAIベンダーではなく、現場特化の支援ができるか

異常検知は、業界や設備、現場の運用フローによって求められる要件が大きく異なります。

AIに強いだけのベンダーでは、現場の温度感やデータの背景を理解せずに誤ったモデル設計をしてしまうリスクがあります。重要なのは、製造業の知見を持ち、実際に現場と対話しながらAIを構築できる力があるかどうかです。特定業界に特化した支援実績を持つパートナーであれば、導入の失敗リスクを大きく減らすことができるでしょう。

チューニング・改善フェーズまで対応しているか

AIモデルは導入して終わりではなく、むしろ運用開始後の改善フェーズこそが成果を左右します。

現場のデータは季節や稼働条件によって変動し続けるため、初期モデルが時間の経過とともにズレていくのは当然です。こうした変化に対応するには、再学習やしきい値調整、誤検知分析などを定期的に実施する体制が必要です。モデル構築後も継続してチューニングを支援してくれるパートナーかどうかを見極めることが重要です。

アプリや業務システムとの連携開発実績の有無

異常検知AIは、出力された情報をどう扱うかによって価値が変わります。

アラート通知を現場の端末に届けたり、生産管理システムやMESと連携したりといった設計がなければ、検知しても活用されません。モデル精度が高くても、現場の運用に溶け込んでいなければ意味がないため、既存システムとの連携開発やアプリケーション実装の実績があるかは判断材料になります。使いやすさを設計できる力が求められます。

セキュリティ診断や品質保証体制の有無

製造業では、設備稼働データや生産実績といった機密性の高い情報をAIが扱うため、セキュリティ面での信頼性は欠かせません。また、誤検知やシステムトラブルが製品不良につながる可能性もあるため、品質保証の観点からの体制も重要です。

単なるAI開発ではなく、情報管理の体制、脆弱性診断の対応、品質トラブル発生時のサポート体制まで含めて確認することで、長期的に安心して付き合えるパートナーかどうかを判断できます。

AI開発から実装・運用まで伴走する「GeNEE」がおすすめな理由

異常検知AIを現場に定着させ、業務改善の成果につなげるためには、「モデルを作るだけ」で終わらない支援体制が不可欠です。

GeNEEは、AIのアルゴリズム開発にとどまらず、PoC設計、データ整備、業務分析、システム連携、UI設計、保守運用までを一貫して支援できる体制を持つパートナーです。

特に製造業の現場では、既存設備との連携や人のオペレーションへの馴染ませ方に工夫が必要であり、単なる技術導入では成果に結びつきません。GeNEEは、そうした現場の実情を踏まえた設計・開発・導入プロセスを重視し、最初のヒアリングから運用フェーズの改善活動まで、クライアントと並走する支援スタイルを採用しています。

また、AIと連動した業務アプリの開発や、セキュリティ診断・品質保証まで対応可能な点も、企業システムとの親和性や導入後の安定運用を重視する企業にとって大きな安心材料となるでしょう。

GeNEEのAI開発サービス

まとめ：異常検知AIは「現場に根づく」ことが成功のゴール

異常検知AIの導入は、単なる技術導入ではありません。現場の業務に深く根ざし、実際に使われ続けることではじめて成果が生まれます。高度なアルゴリズムや高精度のモデルであっても、現場の理解や運用体制が追いついていなければ、効果を発揮することは難しいでしょう。

導入を成功させるには、データ収集や前処理の段階から、業務設計・KPIの設定・システム連携・運用改善に至るまで、プロセス全体を見通した取り組みが求められます。

さらに、導入後もモデルを育て、現場の声を反映しながら継続的に改善する体制が重要です。

監修者

飯嶋シロ
コンテンツマーケティングディレクター

＜略歴＞

慶應義塾大学卒業後、日系シンクタンクにてクラウドエンジニアとしてシステム開発に従事。その後、金融市場のデータ分析や地方銀行向けITコンサルティングを経験。さらに、EコマースではグローバルECを運用する大企業の企画部門に所属し、ECプラットフォームの戦略立案等を経験。現在は、IT・DX・クラウド・AI・データ活用・サイバーセキュリティなど、幅広いテーマでテック系の記事執筆・監修者として活躍している。

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