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「OpenAIの研究者たちは、敵対的なトレーニングを行わずに高品質なデータサンプリングのための先進的なコンシステンシーモデルを開拓しました」

一貫性モデルは、敵対的なトレーニングに頼らずに、単一のステップで高品質のデータを生成するために設計された生成モデルのカテゴリを表します。これらのモデルは、事前にトレーニングされた拡散モデルから学習し、LPIPS（学習パーセプチュアルイメージパッチ類似性）などのメトリックを利用することで、最適なサンプルの品質を達成します。蒸留を使用した場合、一貫性モデルの品質は事前にトレーニングされた拡散モデルに制限されます。さらに、LPIPSの適用により、評価プロセスに不要なバイアスが導入されます。一貫性モデルは、スコアベースの拡散モデルと比較して、高品質のサンプルを生成するために多数のサンプリングステップを必要としません。それは、計算パワーをマルチステップのサンプリングに対してトレードオフする能力など、拡散モデルの主な利点を保持します。さらに、予備的な露出がなくデータの変更を行うためのゼロショット戦略を可能にします。これらのモデルはLPIPSと蒸留を使用し、既にトレーニングされた拡散モデルから知識を取り除く過程です。欠点があります：LPIPSの組み込みにより、一貫性モデルの品質と元の拡散モデルの品質の間に関連性を確立する蒸留が行われます。オープンAI研究チームの「一貫性モデルのトレーニング技術」の報告では、一貫性モデルが直接データから学習するための革新的な手法が紹介されています。これらの手法は、LPIPSに関連する制約を緩和しながら、高品質のサンプルを生成するための一貫性蒸留（CD）の性能を上回ります。一貫性蒸留（CD）と一貫性トレーニングは、従来から一貫性モデル（CT）をトレーニングするために主に使用されてきた方法です。以前の研究では、CDがCTよりも優れたパフォーマンスを示す傾向にあります。しかし、CDは一貫性モデルが達成できるサンプルの品質を制限するため、固有の拡散モデルのトレーニングが必要です。研究者は、対数正規乱数スケジュールを追加してモデルを一貫性的にトレーニングすることを提案しました。また、トレーニング中に総離散化ステップを定期的に増やすことも推奨されています。この研究では、CTの改善により、対照的なトレーニング（CT）が一貫性蒸留（CD）よりも優れたパフォーマンスを発揮するようになりました。重み関数、ノイズ埋め込み、およびドロップアウトの現実世界の効果についての詳細な調査も行われました。また、以前の理論的な分析で見落とされていた欠陥を特定し、教師ネットワークから指数移動平均（EMA）を排除するという簡単な解決策を提案しています。 LPIPSによって引き起こされる評価のバイアスを軽減するために、研究チームは頑健統計ドメインからの擬似ヒューバー損失を使用しました。サンプルの品質を向上させるために、より多くの離散化ステップを追加することも検討されました。チームはこれらの実現を利用して、合計離散化ステップを直感的かつ効率的に決定するためのカリキュラムを提示しています。これらの進歩のおかげで、対照的なトレーニング（CT）は1つのサンプリングステップで驚異的なFrechet Inception Distance（FID）スコアを得ることができます。CIFAR-10およびImageNet 64×64のFIDスコアは、それぞれ2.51と3.25であり、いずれも3.5倍から4倍以上の改善を示し、一貫性蒸留（CD）よりも優れています。 CTの改善された手法は、これまでの欠点を効果的に克服し、最先端の拡散モデルや敵対的生成ネットワーク（GAN）と同等の成果を提供します。この成果は、一貫性モデルが生成モデル領域内の独立したカテゴリとしての相当なポテンシャルを持つことを強調しています。

「AIベースのサイバーセキュリティがビジネスの強靭性を高める方法」

世界の50億人以上のインターネットユーザーとおよそ540億個のデバイスが、IDCによると1秒あたり3.4ペタバイトのデータを生成しています。デジタル化が加速する中、企業のITチームは、ビジネスの運用やサービスが中断されないように、入ってくるサイバー脅威を特定してブロックするための頼りになる手段として、AIベースのサイバーセキュリティを利用しています。サイバー脅威から免れる業界はごく一部です。今年だけでも、国際ホテルチェーン、金融機関、フォーチュン100社の小売業、航空管制システム、アメリカ政府などが脅威と侵入を報告しています。内部のミス、サイバー犯罪者、ハクティビスト、その他の脅威からのリスクにより、サイバーランドスケープでの損害は企業の評判や収益に影響を与えることがあります。セキュリティ侵害は業務を麻痺させ、特許や顧客データを危険にさらし、規制違反に対する罰金を申し受けることになったり、顧客の信頼を損ねる結果になることもあります。 AIと高速計算を活用することで、ビジネスはサイバー脅威を検出しブロックするために必要な時間と運用費用を削減できるだけでなく、リソースをコアビジネスの価値創造活動や収益を生み出す活動に集中させることができます。以下では、様々な業界がどのようにAI技術を活用してデータを保護し、より早い脅威の検出を可能にし、攻撃を緩和して顧客やパートナーへのサービスの一貫した提供を保証しているかをご紹介します。公共部門：身体の安全、エネルギーの安全、市民サービスの保護 AI搭載の分析ツールと自動化ツールは、政府機関が市民に情報やサービスに即時アクセスさせ、データに基づいた意思決定を行い、気候変動をモデル化し、自然災害を管理するなどの支援をしていますが、デジタルツールとインフラストラクチャーを管理する公的機関は、規制の遵守要件、公的監査、大規模で相互に接続されたネットワーク、機密データや重要な標的の保護の必要性を含む、複雑なサイバーリスクの環境に直面しています。敵対する国家は、ネットワークの中断、知的財産の窃取、機密政府文書の盗難などのためにサイバー攻撃を開始する可能性があります。内部のミスや複雑な外部スパイ活動により、公共機関はデータ侵害の高いリスクにさらされます。スパイ活動者は内部の協力を受けることもあり、16％の公共行政の侵害事件では、共謀の証拠が見られます。重要なインフラ、市民データ、公的記録などの機密情報を保護するために、連邦機関はAIに頼っています。アメリカエネルギー省（DOE）のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応（CESER）事務局は、新興の脅威に対応し、エネルギーインフラのセキュリティを向上させることにより、国のエネルギーセクターの耐性を強化することを目的としています。DOE-CESERは2010年以来、サイバーセキュリティの研究、開発、デモンストレーションプロジェクトに2億4,000万ドル以上を投資しています。その一環として、同省はエネルギー供給システムのセキュリティの脆弱性とパッチ管理をAIで自動化し最適化するツールを開発しました。また、エネルギー供給システムの状況認識を向上させるためにソフトウェア定義ネットワークを利用した人工多様性とディフェンスセキュリティのための別のプロジェクトも行っており、エネルギーの連続的な流れを確保しています。国家安全保障のための画期的な技術の研究と投資を担当している国防高等研究プロジェクト局（DARPA）は、機械学習とAIを複数の領域で使用しています。DARPAのCASTLEプログラムは、AIを訓練して高度で持続的なサイバー脅威から防御することを目的としています。この取り組みの一環として、研究者たちは自動化、繰り返し可能性、測定可能性を持つアプローチでサイバーセキュリティの評価を迅速化することを意図しています。また、サプライズ攻撃や敵対的攻撃に耐性のあるAIモデルの開発を支援するためのプラットフォーム、ライブラリ、データセット、トレーニング資料を提供するためのDARPA GARDプログラムもあります。脅威の変化に対応し、身体の安全、エネルギーの安全、データの安全性を確保するために、公共機関はAIを統合し、ダイナミックで予防的かつ広範なサイバーディフェンスの姿勢を維持する必要があります。金融サービス：デジタルトランザクション、支払い、ポートフォリオのセキュリティ確保銀行、資産運用会社、保険会社などの金融機関は、AIと機械学習を活用して、不正検知、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、セルフサービスバンキングなどで優れたパフォーマンスを提供しています。デジタルトランザクション、支払い、融資、投資取引などが絶え間なく行われる金融サービス機関は、最も大規模で、複雑で、機密性の高いデータセットを取り扱っています。医療業界に次ぐデータ漏洩のコストは第二位であり、一件あたりのコストは約600万ドルです。規制当局からの罰金が発生した場合や、回復に法的費用や訴訟解決費用がかかるとコストは上昇します。さらに悪いことに、信頼が修復されなければ、失われたビジネスを回復することはありません。銀行や金融機関は、AIを使用して内部の脅威を検知し、フィッシングやランサムウェアを検出し、機密情報を安全に保つための対策を講じています。 MastercardとEnel Xによる共同事業であるFinSec Innovation Labは、顧客がランサムウェアに対抗するためにAIを活用しています。FinSecとの協力前に、1つのカード処理顧客は1時間半で200社のサーバーがLockBitランサムウェアの攻撃を受けました。会社はサーバーをシャットダウンし、業務を一時停止しなければならず、推定で700万ドルのビジネスの損失が生じました。 FinSecは、この攻撃を研究所で再現し、NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワーク、NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワーク、およびNVIDIA…

リーンで、意味ありげなAI夢マシン：DejaVuは知能を失わずにAIとのおしゃべりコストを削減しる

大規模言語モデルのトレーニングには、強力なGPUやTPU、AIアクセラレータなどの専用ハードウェアなどの高度な計算リソースが必要です。これらのリソースは獲得や維持に高額な費用がかかることがあります。大規模言語モデルをトレーニングするために必要な膨大な量のデータを収集し準備することは、費用と時間がかかる作業です。モデルの性能には、高品質で多様かつ代表的なデータセットが必要です。大規模言語モデルのトレーニングには、モデルのサイズと複雑さによって数週間、あるいは数ヶ月かかることがあります。スパース性は、この費用を削減する自然なアプローチです。既存の手法では、高額な再トレーニングが必要な場合や、現代のハードウェアでは壁時計時間の高速化が得られない場合があります。研究者たちは、入力に応じた一連のアテンションヘッドとMLPパラメータの新しいスパース性を提案しました。これにより、モデルがより長い時間にわたって同じ出力を生成することが可能です。彼らは、文脈的なスパース性が存在すると仮定し、それが正確に予測されると、LLM（Large Language Model）の推論を妨げることなく、壁時計時間で高速化することができるという仮説を立てました。彼らは、低コストのアルゴリズムを使用して、各層への入力に応じて文脈的なスパース性をリアルタイムに予測するシステム「DEJAVU」を提案しています。文脈的なスパース性が存在する場合でも、特定の入力に対するスパース性を事前に予測することは困難です。そのような文脈的なスパース性が存在するかどうかを検証するのは容易ではなく、単純な検証は費用がかかる場合があります。また、エンドツーエンドの壁時計時間の高速化を達成することも困難かもしれません。研究チームは、簡単なアプローチでそのようなスパース性の存在を検証しました。文脈的なスパース性は、個々の入力トークンだけでなく、その相互作用にも依存しています。十分な文脈情報を持つトークン埋め込みを使用することで、正確にスパース性を予測することができます。 MLPブロックの文脈的なスパース性は、アクティベーションを計算した後に識別することができます。ただし、これによって文脈的なスパース性の存在が示されるだけで、効率の面での利点はありません。文脈的なスパース性をエンドツーエンドで効率的に活用するには、高速で正確な予測が必要です。 DEJAVUは、予測コストを回避するために先読み予測子を使用します。ブロックkのアテンション層への入力が与えられた場合、彼らは非同期にブロックkのMLPに対して文脈的なスパース性を予測し、その情報をブロックkのMLPに提供します。次の層のアテンションヘッドでのスパース性も予測します。また、彼らは、文脈的なスパース性を軽量な学習ベースのアルゴリズムで正確に予測できると主張しています。研究者は、DEJAVUが最先端のFasterTransformerに比べてトークン生成のレイテンシを2倍以上削減し、Hugging Faceに比べて6倍以上の削減を達成し、正確さの低下はないことを発見しました。MLPスパース予測子は、ゼロショットタスクと言語モデリングの両方で正確さの低下はありません。MLPスパース予測子のトレーニングでは、高い検証精度が得られることが観察されました。

「マインドのための宇宙船」：フロリダ大学がマラコフスキーホールを開設、AIおよびデータサイエンスのエピセンターに

人工知能（AI）と学界の融合を具現化するため、フロリダ大学は金曜日にデータサイエンス＆情報技術のマラチョウスキーホールを創設しました。この洗練された7階建ての建物は、AIの革新的な力を活用するためのUFの取り組みに重要な役割を果たし、全米有数の公立大学としての地位を再確認しています。 Appleの共同創設者であるスティーブ・ジョブズがパーソナルコンピュータについての象徴的な表現をしたように、NVIDIAの創設者兼CEOのジェンセン・ファンは、NVIDIAの共同創設者であるクリス・マラチョウスキーにちなんだマラチョウスキーホールと、その中にあるHiPerGator AIスーパーコンピュータを「知識発見のための宇宙船」と形容しました。ファンは言いました。「スティーブ・ジョブズは（PCを）『心の自転車』と呼んでいました。私たちの思考をさらに前進させ、より高速にし、私たちの知性を未知の領域に連れて行くデバイスです。」「クリス・マラチョウスキーがこの大学に贈ったものは、まさに『知識の宇宙船』です。これは私たちの知性を未知の領域に連れて行くという約束を持つ乗り物です。」ファンは言いました。この260,000平方フィートの建物の落成式は、UF卒業生であるマラチョウスキー、NVIDIA、およびフロリダ州との協力関係の一つの節目を示しています。この協力関係は、UFをAIイノベーションの最前線に押し上げたものです。マラチョウスキーとNVIDIAは、それぞれ建設に大きな貢献をし、フロリダ州からの1億1000万ドルの投資を受けています。フロリダ大学の学長ベン・サッセとNVIDIAのCEOジェンセン・ファンがマラチョウスキーホールの開業で話す様子開業後、ファンとUFの新学長であるベン・サッセは、AIとデータサイエンスがUFとその先に及ぼす影響について話し合いました。これはまさにキャリアを始めたばかりの学生たちに向けたものです。サッセは急速に変化する世界において適応性の重要性を強調し、聴衆に伝えました。「様々な組織で働くこと…生涯一つの組織ではなく、ファームだけでなく、どんな業界でも、私たちの人生は終わります。最終的には、30歳、35歳、40歳、45歳で自分自身を再発明する方法を見つけなければなりません。」ファンは学生たちに非常に異なるアドバイスをしました。彼は、自分の妻であるロリーと出会った方法を思い出して、「いいセリフを言えるようにしてください…セリフを教えましょうか？」と尋ね、一瞬の間を置いて「宿題を見たいですか？」と言いました。サッセとファンの柔軟なキャリアと個人の発展への精神は、マラチョウスキーホールに具現化されており、学界と産業、研究と政府の人々を一堂に集める設計になっています。革新的な協力スペースとラボで溢れるこのホールには、広々とした400席の講堂、高性能コンピューティングのための専用スペース、そしてパノラマキャンパスの景色を一望できる屋上テラスがあります。エネルギー効率のシステムや雨水利用設備など、サステナビリティを重視した設計も取り入れられています。マラチョウスキーホールは、キャンパス内でのAIの進歩をフロリダの繁栄する経済にも還元するための通路として機能します。フロリダは雇用とGDP成長において全国を上回っています。 NVIDIAの創設者であり、UFの卒業生であるクリス・マラチョウスキーとNVIDIAは、フロリダ大学のHiPerGator AIスーパーコンピュータへの5000万ドルの寄付を合わせて行いました。マラチョウスキーとNVIDIAの支援によって、UFがAIと学界を結びつける取り組みは、マラチョウスキーホールを超えて広がっています。 2020年、UFはマラチョウスキーとNVIDIAが共同で5,000万ドルを寄付して、国内でも最も強力なAIスーパーコンピュータの一つであるHiPerGatorを導入することを発表しました。さらにフロリダ州の支援を受けて、UFは既存の300人以上のAI教員と研究者に110人以上のAI教員を追加しました。その結果、UFはAIに特化したコース、ワークショップ、プロジェクトを大学全体に展開し、55,000人の学生がAIとその学際的な応用に没頭できるようにしました。金曜日のリボンカットは、大学、学生、およびフロリダ州がAIイノベーションの潜在能力を実現するための興奮する新たな機会を提供します。黄氏はAIを通じて知識を追求することを「宇宙船に乗り込む」に喩えました。「できるだけ遠くへ行かなければいけない」と彼は学生たちに促しました。…

データサイエンティストとしてJavaScriptを学んでいる理由

私たちは火星でPythonスクリプトを実行し、pandasデータフレームがNHS危機の解決に役立っています数ヶ月間にわたり、私はJavaScriptの魔法を発見してきましたこの記事では…

人工知能の言語スキルを評価する：ChatGPTの言語形態スキルをさらに掘り下げて

研究者は、ChatGPTの形態能力を厳密に評価し、英語、ドイツ語、タミル語、トルコ語の4つの言語で比較します。ChatGPTは専門システムと比較して、特に英語では不十分な結果となりました。この分析は、ChatGPTの形態学的スキルの制約を明らかにし、人間のような言語能力の主張を挑戦しています。大規模言語モデル（LLM）に関する最近の研究は、主に構文と意味に焦点を当てており、形態学を見落としています。既存のLLM文献は、より多くの言語現象に注目する必要があります。過去の研究では英語の過去形について探求されてきましたが、LLMの形態学的能力の包括的な分析が必要です。この手法では、Wugテストを使用してChatGPTの4つの言語での形態学的スキルを評価します。研究結果は、専門システムと比較してChatGPTの人間のような言語能力の主張に疑問を投げかけ、その制限を示しています。 GPT-4、LLaMA、PaLMなどの最近の大規模言語モデルは、言語能力において有望な成果を示していますが、それらの形態学的な能力（単語を体系的に生成するスキル）を評価する際には、注目すべきギャップがあります。過去の研究は主に構文と意味に焦点を当てており、形態学を見落としています。この手法は、Wugテストを使用してChatGPTの形態学的スキルを4つの言語で体系的に分析し、専門システムとのパフォーマンスを比較することで、この不足を解消します。提案された手法では、ChatGPTの形態学的能力をWugテストを通じて評価し、正解ベースラインと人間の注釈との出力を精度として比較します。ChatGPTへの事前露出がないように、ノンス単語のユニークなデータセットが作成されます。ゼロショット、ワンショット、フューショットの3つの提示スタイルが使用され、各スタイルに対して複数回実行されます。評価は話者間の形態学的な変動を考慮し、パフォーマンス評価のために英語、ドイツ語、タミル語、トルコ語の4つの言語を対象にしています。研究結果は、ChatGPTが形態学的な能力を持つ専門システムがさらに必要であり、特に英語においてその必要性が強調されました。言語ごとのパフォーマンスは異なり、ドイツ語は人間レベルのパフォーマンスを達成しました。k（トップランクの回答数）の値が影響を与え、kが増えるにつれてベースラインとChatGPTのギャップが広がりました。ChatGPTは非現実的な曲げを生成する傾向があり、実在の単語に対するバイアスの影響を受けている可能性があります。研究結果は、大規模言語モデルの形態学的な能力についてさらなる研究の必要性を強調し、人間のような言語能力の急速な主張に注意を喚起しています。研究では単一のモデル（gpt-3.5-turbo-0613）を使用し、他のGPT-3バージョンやGPT-4以降への一般化可能性を制限しています。限られた言語セットに焦点を当てることは、異なる言語やデータセットへの結果の一般化可能性についての疑問を呈するものです。言語の比較は制御されていない変数のため、難しいです。タミル語の限られた注釈付けツールと低い注釈付け者間の合意は信頼性に影響を及ぼす可能性があります。言語ごとのChatGPTのパフォーマンスの変動は、一般化の制約を示唆しています。

「AIとIMOの課題を結ぶ：形式的な平面幾何学システムにおける大発見」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-04-at-12.29.03-PM-1024×687.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-04-at-12.29.03-PM-150×150.png”/> 研究者たちは、勤勉な取り組みと揺るぎないコミットメントをもって、IMOレベルの難解な問題とAI自動推論との隔たりを埋めるために、包括的な平面幾何学システムを創造するための多年にわたる旅に乗り出します。この形式的なシステムにより、現代のAIモデルは、人間が読み取り可能で追跡可能かつ検証可能な方法で複雑な幾何学問題の解答を推論することができるようになります。彼らの研究では、システム開発のための幾何学形式化理論（GFT）を提案し、幾何学的な述語と定理から成るFormalGeoを作成します。また、PythonによるFGPS（Formal Geometry Problem Solver）とアノテーション付きのFormalGeo7kデータセットも紹介します。AIの役割はパーサーやソルバーとして取り上げられ、システムの正確性と有用性が強調され、深層学習技術を通じた改善の可能性も示されています。 幾何学の問題解決には、Gelernterの後方検索、Nevinsの前方鎖、Wuの代数的アプローチ、Zhangの点消去法など、さまざまな方法が提案されています。いくつかの形式的なシステムとデータセットが作成されていますが、より理論的なガイダンスや拡張性が必要とされることがあります。CLベースのモデル、SCA、GeoDRLなどのAI支援システムは成功率を向上させることを目指しています。代数的なアプローチや数値並列法も重要な貢献をしています。共有のベンチマークとデータセットによって、AI支援の幾何学的問題解決の研究が進んでいます。 数学とコンピューティングは相互に有益な関係を共有しており、コンピューティングは数学的な仕事を可能にするだけでなく、形式的な数学のためのプラットフォームを提供しています。AIの出現により、コンピュータ支援数学的問題解決の可能性が広がりました。スタンフォード2021 AI100レポートはIMOグランドチャレンジを強調しており、形式的な問題のための機械チェック可能な証明を生成し、国際数学オリンピックで優れた成績を収めるAIシステムの必要性を示しています。包括的な数学的形式化の必要性を強調しています。数学の問題を機械化するための進展がある一方で、幾何学的問題の形式化と機械的な解決は、一貫性のない知識表現や読みづらいプロセスなどの課題に直面しています。 この研究では、幾何学的問題の形式化を導くGFTを提案し、幾何学的な述語と定理から成る包括的な平面幾何学システムであるFormalGeoとFGPSソルバーを紹介します。FormalGeo7kデータセットを用いた実験によって、GFTのバックワード深さ優先探索を使用した失敗率が低い2.42%の結果が得られました。また、深層学習技術を通じたさらなる改善の可能性も提案されています。 FormalGeoは、88の述語と196の定理から成る包括的な形式的な平面幾何学システムであり、難解な幾何学の問題の検証と解決を可能にします。FGPSは、幾何学の問題解決におけるPythonベースの問題解決手法であり、インタラクティブなサポートと自動化された解決手法を提供します。FormalGeo7kは、形式的な言語注釈を持つ幾何学の問題のデータセットであり、AIの統合を支援します。モダンなAIモデルはシステムを高度化し、読みやすく、追跡可能で検証可能な証明を提供します。実験によってGFTの妥当性が確認され、FGPSのバックワード深さ優先探索法は低い2.42%の失敗率を達成し、さらなる深層学習技術による改善の可能性があります。 この手法は、幾何学的な問題の形式化を導くGFTを紹介し、FormalGeoシステムとFGPSソルバーを提案しています。FormalGeo7kデータセットを用いた実験では、バックワード深さ優先探索法を用いたGFTの低い2.42%の失敗率が確認されました。推進される改善策には、述語の拡張、IMOレベルのデータセットの注釈、深層学習技術の実装などがあります。モダンなAIの統合により、AIは読みやすく、追跡可能で検証可能な幾何学的な問題の解決策を提供することができます。FormalGeo7kデータセットとFGPSのソースコードの提供によって、さらなる自動化された幾何学的な推論の研究と開発が促進されます。

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「OpenAIの研究者たちは、敵対的なトレーニングを行わずに高品質なデータサンプリングのための先進的なコンシステンシーモデルを開拓しました」

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リーンで、意味ありげなAI夢マシン：DejaVuは知能を失わずにAIとのおしゃべりコストを削減しる

「マインドのための宇宙船」：フロリダ大学がマラコフスキーホールを開設、AIおよびデータサイエンスのエピセンターに

データサイエンティストとしてJavaScriptを学んでいる理由

人工知能の言語スキルを評価する：ChatGPTの言語形態スキルをさらに掘り下げて

「AIとIMOの課題を結ぶ：形式的な平面幾何学システムにおける大発見」

「DevOpsとDataOpsとの私の経験」

PySparkにおけるロジスティック回帰の紹介

「Matplotlibフィギュアに挿入軸を追加する」

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