※本記事は、AI for Good Global Summit 2025におけるBarclay Blair氏（DLA Piper シニアマネージングディレクター、AIイノベーションリード）による講演「PiperAI for Good: 信頼できる法務AIを拡張し、世界に貢献する」の内容を基に作成されています。 本講演は、ITUが50以上の国連姉妹機関と提携し、スイス政府と共催で開催されたAI for Good Global Summitの一環として行われました。 本記事では、講演の内容を詳細に要約しております。なお、本記事の内容は講演者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画（https://www.youtube.com/watch?v=sPS4K9xs80Y ）をご視聴いただくことをお勧めいたします。 AI for Good Global Summitの詳細情報は https://aiforgood.itu.int/ でご覧いただけます。
1. 講演者とDA Piperの紹介
1.1 DA Piper法律事務所の背景
Barclay Blair：私の名前はBarkley Blairで、世界最大級の法律事務所の一つであるDA Piperで働いています。もしあなたが現在AIを実装していて、あなたに影響を与える可能性のある複雑で重複する法律や規制の複合体について質問がある場合は、私たちに相談してください。私たちは世界をリードする実務を持っており、すぐそこの角にいます。ここには、そのことについてアドバイスできる多くのスタッフがいます。
しかし、私は弁護士ではありません。私は技術者です。では、技術者が法律事務所で何をしているのでしょうか。今日は、私がDA Piperで何をしているかをお話しします。私たちが構築しているもののいくつかと、それらが法律実務を変革し、司法へのアクセスを向上させるのにどう役立つと考えているかについてお話しします。
私はPiper AIを統括しており、これは法律事務所内のソフトウェア会社として考えることができます。これは大規模な法律事務所にとっては非常にユニークなことですが、AIの影響に関して、現在多くの業界において非常に重要な分岐点にあります。私たちDA Piperでは、AIは法律実務の方法に対する実存的脅威であると同時に、世代に一度の機会でもあると考えており、業界がこの変革を経験する中で、可能な限り自分たちの運命をコントロールしたいと考えています。
1.2 技術者としての講演者の立場
Barclay Blair：私たちの弁護士が使用している商用ツールや製品を購入することに加えて、私たち自身のものをいくつか構築することにも投資することを決定しました。そして、なぜそれを行うのか、それらが何であるか、そしてそれらの技術がAI for goodのミッションにどのような影響を与えると私たちが考えているかについてお話しします。
生成AIは明らかに非常にエキサイティングですが、信頼できるものでもありません。私たちはこれらのモデルを信頼することはできません。私たちはこれらのモデルを、飼い慣らす必要がある野生の獣として考えています。ハルシネーションは、歌や詩、あるいはマーケティングコピーを書いている場合には役立ちますが、法律を実践している場合には役立ちません。
法律実務には精度とニュアンスに対する非常に高い基準があります。弁護士に何か質問をすると、「それは状況によります」と答えるというジョークがありますが、それは本当です。法的意見を導き出したり、特定の質問についてクライアントを指導したりするには、多くの文脈情報が必要になります。私たちが毎日使用しているチャットボットのような技術は、法律事務所でも使用していますが、これらは法律実務やAIの使用全般に影響を与えると考えていますが、実際にAIが世界に最も深く影響を与える方法であるとは思いません。
1.3 PiperAIの位置づけ
Barclay Blair：私はPiper AIを統括しており、これは法律事務所内のソフトウェア会社として考えることができます。これは大規模な法律事務所にとっては非常にユニークなことですが、AIの影響に関して、現在多くの業界において非常に重要な分岐点にあります。私たちDA Piperでは、AIは法律実務の方法に対する実存的脅威であると同時に、世代に一度の機会でもあると考えており、業界がこの変革を経験する中で、可能な限り自分たちの運命をコントロールしたいと考えています。
私たちの弁護士が使用している商用ツールや製品を購入することに加えて、私たち自身のものをいくつか構築することにも投資することを決定しました。そして、なぜそれを行うのか、それらが何であるか、そしてそれらの技術がAI for goodのミッションにどのような影響を与えると私たちが考えているかについてお話しします。
2. 法務業界におけるAIの現状と課題
2.1 AIの二面性：脅威と機会
Barclay Blair：私たちDA Piperでは、AIは法律実務の方法に対する実存的脅威であると同時に、世代に一度の機会でもあると考えており、業界がこの変革を経験する中で、可能な限り自分たちの運命をコントロールしたいと考えています。
私たちは現在、AIの影響に関して多くの業界において非常に重要な分岐点にあります。そのため、私たちの弁護士が使用している商用ツールや製品を購入することに加えて、私たち自身のものをいくつか構築することにも投資することを決定しました。そして、なぜそれを行うのか、それらが何であるか、そしてそれらの技術がAI for goodのミッションにどのような影響を与えると私たちが考えているかについてお話しします。
2.2 生成AIの信頼性問題
Barclay Blair：生成AIは明らかに非常にエキサイティングですが、信頼できるものでもありません。私たちはこれらのモデルを信頼することはできません。私たちはこれらのモデルを、飼い慣らす必要がある野生の獣として考えています。ハルシネーションは、歌や詩、あるいはマーケティングコピーを書いている場合には役立ちますが、法律を実践している場合には役立ちません。
法律実務には精度とニュアンスに対する非常に高い基準があります。弁護士に何か質問をすると、「それは状況によります」と答えるというジョークがありますが、それは本当です。法的意見を導き出したり、特定の質問についてクライアントを指導したりするには、多くの文脈情報が必要になります。
2.3 法務における精度と文脈の重要性
Barclay Blair：法律実務には精度とニュアンスに対する非常に高い基準があります。弁護士に何か質問をすると、「それは状況によります」と答えるというジョークがありますが、それは本当です。法的意見を導き出したり、特定の質問についてクライアントを指導したりするには、多くの文脈情報が必要になります。
私たちが毎日使用しているチャットボットのような技術は、法律事務所でも使用していますが、これらは法律実務やAIの使用全般に影響を与えると考えていますが、実際にAIが世界に最も深く影響を与える方法であるとは思いません。
2.4 「野生の獣」としてのAIモデル
Barclay Blair：私たちはこれらのモデルを信頼することはできません。私たちはこれらのモデルを、飼い慣らす必要がある野生の獣として考えています。ハルシネーションは、歌や詩、あるいはマーケティングコピーを書いている場合には役立ちますが、法律を実践している場合には役立ちません。
3. スケール問題とバリデーションの必要性
3.1 個別作業vs大量処理の違い
Barclay Blair：なぜそうなのでしょうか。理由の一つは、AIをスケールで適用したい場合に何が起こるかということです。あなたがチャットボットと一緒に座っていて、弁護士として文書について質問し、要約や抽出などを求めている場合、あなたは人間の個人として、そのモデルの結果を検証することができます。それをレビューし、元の文書と比較して、それが外に出す準備ができているかどうかを判断できます。
しかし、数百の文書や数千の文書がある場合はどうでしょうか。今度は状況が変わります。人間による検証に頼ることはできません。それはスケールしないのです。ですから、精度とニュアンスについて、AIの出力を実際にスケールで検証する方法が必要になります。
3.2 人間による検証の限界
Barclay Blair：しかし、数百の文書や数千の文書がある場合はどうでしょうか。今度は状況が変わります。人間による検証に頼ることはできません。それはスケールしないのです。ですから、精度とニュアンスについて、AIの出力を実際にスケールで検証する方法が必要になります。
3.3 AIでAIを検証する必要性
Barclay Blair：言い換えると、AIを検証するためにAIを使用する必要があります。そして、これが私たちがR&D努力を集中させている分野です。なぜなら、法律実務においては、スケールで行動する必要がある状況が非常に多くあると考えているからです。そして、これは世界中の多くの刑事司法制度において特に重要です。そこでは巨大なバックログがあり、その理由は多くありますが、その理由の一つは、法律実務が実際にはデータベース時代に入っていないことです。
3.4 法務業界のデータベース時代への移行
Barclay Blair：その理由の一つは、法律実務が実際にはデータベース時代に入っていないことです。法律実務は非常に文書集約的です。文書があり、弁護士がそれらを読みます。それらを理解し、それらの文書から事実を構築し、そして別の文書を作成します。
ですから、私たちのビジョンは、法律実務においてAIをスケールで、深く変革的な方法で適用するつもりであれば、そのAIをスケールで検証する方法が必要だということです。そして、それこそが私たちが行ったことなのです。
4. PiperAIプラットフォームの概要
4.1 基本コンセプト：法的文書→構造化データ→洞察と行動
Barclay Blair：私たちはプラットフォームを構築しました。プラットフォームとは、特定の問題群に向けることができる共通の機能セットのことです。そして、私たちが焦点を当てることにした特定の問題群は、法的文書を構造化データに変換することです。それによって、それらを法的洞察と行動に変換することができます。
つまり、法的文書からデータへ、そして法的洞察と行動へということです。DA Piperでこれを行う私のチームが持つ大きな利点の一つは、データ、法的文書、そしてそれらの文書の解釈、分析、使用へのアクセスだけでなく、弁護士へのアクセスもあることです。それは重要なことです。
私たちが行っているのは、弁護士とデータサイエンティストによって訓練された独自のエージェントを作成することです。これらのエージェントは法的文書から構造化データを抽出、合成、正規化し、それをデータベースに格納することができます。そうすることで、構造化データに対して数十年間行ってきたすべてのこと、データ分析、アルゴリズムの適用によって洞察とより良い結果を導き出すことができるのです。それが私たちのプラットフォームです。
4.2 弁護士とデータサイエンティストの協力体制
Barclay Blair：DA Piperでこれを行う私のチームが持つ大きな利点の一つは、データ、法的文書、そしてそれらの文書の解釈、分析、使用へのアクセスだけでなく、弁護士へのアクセスもあることです。それは重要なことです。
私たちが行っているのは、弁護士とデータサイエンティストによって訓練された独自のエージェントを作成することです。これらのエージェントは法的文書から構造化データを抽出、合成、正規化し、それをデータベースに格納することができます。
4.3 エージェント開発における優位性
Barclay Blair：私たちが行っているのは、弁護士とデータサイエンティストによって訓練された独自のエージェントを作成することです。これらのエージェントは法的文書から構造化データを抽出、合成、正規化し、それをデータベースに格納することができます。そうすることで、構造化データに対して数十年間行ってきたすべてのこと、データ分析、アルゴリズムの適用によって洞察とより良い結果を導き出すことができるのです。
そのアイデアを繰り返すと、非構造化文書があります。私たちは基盤モデルの上に主にエンジニアリングを施した生成AIを使用して、それらの文書から抽出、合成、正規化を行い、データベースを構築することで、法的洞察を導き出すのです。
4.4 従来の機械学習との比較
Barclay Blair：そして、これは生成AIについて本当にエキサイティングなことです。私はこの技術の何が新しいのかについて考えるのが好きです。新しいことは、これらが汎用目的のモデルであり、これを行うために訓練されていないのに、適切なエンジニアリングを上に施すことで非常に優秀だということです。これは、私たちの事務所が従来の機械学習モデルの構築に投資することは決してなかったであろうものです。それはあまりにも高価で、あまりにも扱いにくく、複雑でした。モデルはあまりにも脆弱で、クライアントデータのセキュリティやプライバシーについての懸念が多すぎました。私たちはそれらすべてを回避し、この技術で前進し、法的プロセスの効率を本当に向上させることができるのです。
5. プラットフォーム開発プロセス
5.1 2週間のエージェント作成プロセス
Barclay Blair：それはどのように見えるのでしょうか。それは人間のプロセスです。一組の文書に対してエージェントを作成するために、私たちが通過する約2週間のプロセスです。私たちはこのプロセスを段階的に進み、文書を取得し、弁護士を使用してグラウンドトゥルースデータを作成します。そして、それが重要な出発点です。私たちは真実が何であるか、この文書からの事実が何であるかを、弁護士にとって理にかなう方法で知らなければなりません。そして、これがデータサイエンティストと弁護士の協力を可能にするのです。
5.2 グラウンドトゥルースデータの重要性
Barclay Blair：そして、それが重要な出発点です。私たちは真実が何であるか、この文書からの事実が何であるかを、弁護士にとって理にかなう方法で知らなければなりません。そして、これがデータサイエンティストと弁護士の協力を可能にするのです。
グラウンドトゥルースを持った後、私たちはエージェントを作成することができます。これらのエージェントを作成し、テストし、パフォーマンスを向上させ、最終的にそれらを洗練し、展開することができます。そして、これは私たちが非常に成功していると感じている方法論です。
5.3 弁護士による事実確定の必要性
Barclay Blair：私たちは真実が何であるか、この文書からの事実が何であるかを、弁護士にとって理にかなう方法で知らなければなりません。そして、これがデータサイエンティストと弁護士の協力を可能にするのです。
私たちは弁護士を使用してグラウンドトゥルースデータを作成します。そして、それが重要な出発点です。弁護士による事実の確定がなければ、エージェントの訓練と検証は不可能になります。
5.4 継続的改善メソドロジー
Barclay Blair：グラウンドトゥルースを持った後、私たちはエージェントを作成することができます。これらのエージェントを作成し、テストし、パフォーマンスを向上させ、最終的にそれらを洗練し、展開することができます。そして、これは私たちが非常に成功していると感じている方法論です。
6. 実用例1：大量訴訟処理
6.1 ケースバックログ削減への応用
Barclay Blair：プラットフォームを使用する2つの方法と、これがAI for goodのミッションにどのような影響を与える可能性があり、与えることができるかについてお話ししましょう。ケースバックログの削減は明らかなものです。大量のケースや複数のケースや事案にわたる法的文書を理解する必要がある状況を考えてみてください。
現在それを行う方法は、弁護士がそれらを読むことです。つまり、本質的にはそれに帰着します。おそらく麻痺師、おそらく何らかのパラプロフェッショナルが、彼らの内的認知モデルを使用して理解し、決定を下すことです。しかし、数百または数千のケースになると、それはスケールしません。何をするのでしょうか。
そして、私たちは、このイベントで何度も話され、今週を通してさらに多く話されることを知っていますが、世界中の司法制度にはこの課題があります。私たちは、弁護士によって訓練され、信頼でき、出力を検証できるエージェントを展開することで、この問題に大きな影響を与えることができると本当に信じています。これにより、より速い解決時間、より良い解決、より公平な解決などを推進できると考えています。
6.2 現在の実績：50ページ文書から50項目を98.5%精度で抽出
Barclay Blair：現在、私たちは本番稼働しており、毎日使用しています。私たちには訴訟の訴状に使用するエージェントがあります。私たちが取り扱っている訴訟の訴状は約50ページの長さです。私たちはこれらの文書のそれぞれから50の個別の事実を導き出しており、98.5%の精度で1分間に10件を処理することができます。
これは、これらの文書から検証済みで正確で、ニュアンスがあり、正規化されたデータを導き出すことができる速度とコストにおいて、桁違いの変化です。そして、データ分析について何かを知っていれば、そのデータを持っていると、それで行うことができる多くのエキサイティングで強力なことがあることがわかります。
6.3 処理速度：1分間に10件
Barclay Blair：私たちはこれらの文書のそれぞれから50の個別の事実を導き出しており、98.5%の精度で1分間に10件を処理することができます。これは、これらの文書から検証済みで正確で、ニュアンスがあり、正規化されたデータを導き出すことができる速度とコストにおいて、桁違いの変化です。
6.4 効率性とコストの大幅改善
Barclay Blair：これは、これらの文書から検証済みで正確で、ニュアンスがあり、正規化されたデータを導き出すことができる速度とコストにおいて、桁違りの変化です。そして、データ分析について何かを知っていれば、そのデータを持っていると、それで行うことができる多くのエキサイティングで強力なことがあることがわかります。
7. 実用例2：法的調査研究
7.1 複数管轄区域での法規制調査
Barclay Blair：私がお話しする2番目のこと、そして最後のことは、このプラットフォームを別のドメインである法的調査に適用することです。明らかに、複数の管轄区域でビジネスを行っている事業体や、地方、州、連邦の情報源からの複雑で重複する法律や規制がある管轄区域でビジネスを行っている事業体にとって、ビジネスを行うことは非常に複雑になる可能性があります。そして、ある意味では、世界中の規制や法制度が変化し、進化する中で、それはより複雑になってきています。
私たちのクライアントが最も一般的に求めるものの一つは、これらの管轄区域でのこの法律分野で何が起こっているかを教えてくださいということです。そして、通常、これは手動の調査プロジェクトです。それは高価で、ある種の苦行のようなものです。これは、この技術の完璧な応用です。
7.2 手動調査プロセスの課題
Barclay Blair：私たちのクライアントが最も一般的に求めるものの一つは、これらの管轄区域でのこの法律分野で何が起こっているかを教えてくださいということです。そして、通常、これは手動の調査プロジェクトです。それは高価で、ある種の苦行のようなものです。これは、この技術の完璧な応用です。
7.3 AI活用による情報収集と変換プロセス
Barclay Blair：これはある種の視力検査表のようなものです。しかし、考えるべきことは、私たちが行っていることは、情報源を発見するためにAIを使用し、それらを私たちの環境に取り込み、弁護士の監督の下でそれらを変換し、そして最終的に再び同じことを行い、それらの文書を取得して、これらの法律や規制に関する最も重要な情報のデータモデルを作成し、検証済み、正確、正規化されたデータでデータベースを構築することです。これにより、この情報からの洞察への迅速なアクセスを手の届くところで提供できるのです。
7.4 検証済みデータベースの構築
Barclay Blair：私たちが行っていることは、情報源を発見するためにAIを使用し、それらを私たちの環境に取り込み、弁護士の監督の下でそれらを変換し、そして最終的に再び同じことを行い、それらの文書を取得して、これらの法律や規制に関する最も重要な情報のデータモデルを作成し、検証済み、正確、正規化されたデータでデータベースを構築することです。これにより、この情報からの洞察への迅速なアクセスを手の届くところで提供できるのです。
それが最初の部分であり、再び、ブースで私に会いに来てください。詳細をお見せできますが、これは本当にサイズを縮小します。例えば、現在の最大のデータベースは、世界中のAI法律と規制についてのものです。複雑で複数の管轄区域があり、数百のものがあり、絶えず変化しています。そこで、私たちの弁護士、法律専門家と一緒に、それぞれの最も重要な側面についてのデータモデルを構築し、それを抽出し、正規化し、検証してデータベースに入れ、私たちの弁護士が消費でき、クライアントがサブスクリプションベースで消費できるカスタムダッシュボードを作成しています。
8. データ活用とインターフェース
8.1 生成AIによる自然言語でのデータ照会
Barclay Blair：生成AI、特に法律業界における最も強力な機能の一つは、データと対話するために生成AIを使用することです。この検証されたデータをデータベースに入れた後、弁護士は決してSQLクエリを書くことはありません。彼らはおそらく、欲しいものを得るためにダッシュボードをいじることさえ好まないでしょう。おそらく誰かにそれをやってもらうかもしれません。
しかし、生成AIの素晴らしいところは、平易な言語のプロンプトで、そのデータの非常に複雑な分析的質問をすることができ、リアルタイムでその答えを生成し、その視覚化を生成できることです。データ分析について何も知る必要がありません。洞察をこのデータから得るために、ダッシュボードについて何も知る必要がありません。そして、これは生成AIの最も民主化的で解放的な側面の一つだと思います。基本的にプロンプトをSQLクエリに変換し、視覚化で巧妙なことを行うのです。
8.2 SQLクエリ不要の分析システム
Barclay Blair：この検証されたデータをデータベースに入れた後、弁護士は決してSQLクエリを書くことはありません。彼らはおそらく、欲しいものを得るためにダッシュボードをいじることさえ好まないでしょう。おそらく誰かにそれをやってもらうかもしれません。
しかし、生成AIの素晴らしいところは、平易な言語のプロンプトで、そのデータの非常に複雑な分析的質問をすることができ、リアルタイムでその答えを生成し、その視覚化を生成できることです。基本的にプロンプトをSQLクエリに変換し、視覚化で巧妙なことを行うのです。
8.3 民主化と解放的側面
Barclay Blair：データ分析について何も知る必要がありません。洞察をこのデータから得るために、ダッシュボードについて何も知る必要がありません。そして、これは生成AIの最も民主化的で解放的な側面の一つだと思います。基本的にプロンプトをSQLクエリに変換し、視覚化で巧妙なことを行うのです。
8.4 リアルタイム可視化機能
Barclay Blair：しかし、生成AIの素晴らしいところは、平易な言語のプロンプトで、そのデータの非常に複雑な分析的質問をすることができ、リアルタイムでその答えを生成し、その視覚化を生成できることです。基本的にプロンプトをSQLクエリに変換し、視覚化で巧妙なことを行うのです。
データモデル自体は、この法律と規制について最も重要なことを教えてくれますが、任意の側面についてより深く掘り下げ、カスタマイズされた質問をしたい場合、これは生成AIが解放するものでもあります。
9. 動的監視システム
9.1 最新動向の追跡機能
Barclay Blair：そして、これの最終的な部分は、このデータベースは、現在何が設置されているか、そして将来私にどのような影響を与える可能性があるかを理解したい場合には優れていますが、私たちのクライアントの多くと世界中の多くの人々は、先週何が起こったかを理解し、将来私に影響を与える可能性があることを知りたいと思っています。そこで、私たちはそれを、弁護士によるニュース項目の精査と、関心のあるドメインと管轄区域の受信者に対する弁護士の監督の下でのAI生成のカスタマイズされたアラートで強化しています。
9.2 弁護士によるニュース項目の精査
Barclay Blair：そこで、私たちはそれを、弁護士によるニュース項目の精査と、関心のあるドメインと管轄区域の受信者に対する弁護士の監督の下でのAI生成のカスタマイズされたアラートで強化しています。
9.3 カスタマイズされたアラート生成
Barclay Blair：そこで、私たちはそれを、弁護士によるニュース項目の精査と、関心のあるドメインと管轄区域の受信者に対する弁護士の監督の下でのAI生成のカスタマイズされたアラートで強化しています。
9.4 管轄区域別の情報配信
Barclay Blair：そこで、私たちはそれを、弁護士によるニュース項目の精査と、関心のあるドメインと管轄区域の受信者に対する弁護士の監督の下でのAI生成のカスタマイズされたアラートで強化しています。
10. AI for Good への応用可能性
10.1 NGOsへの複雑な法律ナビゲーション支援
Barclay Blair：この機能がAI for goodのミッションにどのように適用されるかを考えると、これは3つの部分を持つ種類のものですが、NGOsにとって複雑な法律をナビゲートすることは非常に複雑で、法律事務所にそれをやってもらうのは高価なことであり、社内弁護士にとっては困難で非常に深い時間のコミットメントを要するものです。ですから、私たちはこれを、NGOsが彼らが運営する絶えず変化する法的・規制環境について、本当に最新で深い理解を持つことができる技術として見ています。
10.2 コスト削減と専門知識へのアクセス向上
Barclay Blair：NGOsにとって複雑な法律をナビゲートすることは非常に複雑で、法律事務所にそれをやってもらうのは高価なことであり、社内弁護士にとっては困難で非常に深い時間のコミットメントを要するものです。ですから、私たちはこれを、NGOsが彼らが運営する絶えず変化する法的・規制環境について、本当に最新で深い理解を持つことができる技術として見ています。
10.3 貿易コンプライアンス・制裁・輸出規制への応用
Barclay Blair：私たちがこの技術上に構築した別の応用は、貿易コンプライアンス、制裁、輸出コンプライアンス用です。現在、アメリカでは、例えば、これらの問題に関して実際に効力のある法律が何であるかを把握するのがやや困難かもしれません。
そこで私たちは、実際に執行措置から始まり、それらの執行措置から関連情報、重要な変数をデータベースに取り込むツールを構築しました。これにより、私たちの弁護士は、最終的にはそこがゴムが道路に出会う場所であるため、コンプライアンスについて考える際の適切な行動方針についてクライアントを指導することができます。
10.4 中小企業のコンプライアンス支援
Barclay Blair：そこで私たちは、大規模なコンプライアンス部門や、絶えず変化する規制環境で実際に何が起こっているかを把握するリソースを持たない中小企業にこの技術を適用する機会を見ています。
11. 将来展望と結論
11.1 基盤モデル上での専門的エンジニアリングの重要性
Barclay Blair：これは私たちが構築しているもののほんの一部です。私たちはこの技術に非常に興奮しています。繰り返しますが、実際に影響を与えるためには、目的に適したものにするために、専門家によってこれらのモデルの上に多くの作業が行われる必要があると思います。そして、それはまさに私たちが行っていることです。
繰り返しますが、実際に影響を与えるためには、目的に適したものにするために、専門家によってこれらのモデルの上に多くの作業が行われる必要があると思います。そして、それはまさに私たちが行っていることです。
そして、私たちはこれがAI for goodのミッションに実際の影響を与えると考えています。ありがとうございました。
