大規模言語モデル（LLM）同士が競争的環境で自律的に判断する場面が増えるなか，それらが協調と攻撃のいずれを選ぶかは未解明である．本研究では，先制攻撃ゲームと呼ばれる経済ゲーム実験にLLMエージェント同士を投入し，協調と攻撃のダイナミクスを大規模に観察した．第1に，モデル世代の違いにより攻撃率には数百倍の開きが生じ，これは報酬構造の影響をずっと上回る最大の規定因であった．第2に，Claude系は一貫した協調性を示し，攻撃率はGPT系と比べて非常に小さかった．第3に過去ラウンドの推論を相互に観察できる条件では，攻撃が約4分の1に抑制された．これらは，マルチエージェントAIの協調が，モデルの能力差ではなくモデル選択と情報設計に強く依存することを示している．自律型AIを安全に運用するには，モデル性能のみならず，採用モデルの協調性プロファイルの事前評価と，エージェント間で推論を相互観察させる情報設計が不可欠である．

LLM Webエージェントは，買い物や各種申請といったタスクを人間に代わって遂行できるようになってきた．しかし現実のWebでは，ユーザーの選択を意図された方向へ誘導するダークパターンが広く埋め込まれている．本研究では，LLM Webエージェントがこうした環境で動作する際，ダークパターンとデフォルトがそれぞれ判断に与える影響について検討する．
本研究では，oTree上に構築したIMC課題を用いて，browser-useフレームワークを介して複数のLLMをエージェントとして接続し，ダークパターンの有無とデフォルトの有無を完全要因計画で操作する実験を行った．
その結果，すべてのダークパターンが有用だったこと，すべての条件でデフォルトは誘導率を大きく押し上げたこと，ダークパターン単独条件で相対的に頑健であったモデルほど，デフォルトが加わると誘導率の上昇幅が大きいという交互作用が観察された．したがって，既存の主要AIはダークパターンに誘導されると言える．

小売サービスでは，顧客の購買意欲を維持するため，棚在庫の充足率を高く保ちつつ，過剰発注による在庫の長期滞留を抑え，在庫を適切に回転させる必要がある．本研究の対象であるマイクロマーケットは，一般的な小売店舗より棚容量が小さく陳列可能な商品数が限られるため，売筋商品の在庫が需要を下回りやすく，販売データに需要の観測欠落が生じるという問題がある．そこで本研究では，観測欠落により過小評価される需要を補正するため，商品単位の平均需要に加え，高分位点需要とカテゴリ単位需要を統合して発注量を算出する手法を提案する．実環境での検証の結果，従来手法に比べて1店舗あたり平均10日の在庫滞留日数削減を確認した．

小売サービスの利用拡大のためには，幅広いユーザに購入されることが望ましいが，マイクロマーケットは商圏および商品配置スペースが限定的であり，既存の購買履歴ベースの需要予測では購買頻度の高いアクティブユーザ層の行動が反映されやすく，ライトユーザ層の嗜好を十分に捉えにくいという課題がある．そこで本研究では，購買者数向上を目的として，補充時の在庫データから商品単位ではなく店舗全体を表す品揃え特徴量を算出し，購買頻度に基づくユーザ区分ごとに購買率予測モデルを構築することで品揃えを最適化する手法を提案する．実店舗における実証実験の結果，全体のユニーク購買者数に改善傾向を確認した．

段階評価アンケートにおいて，属性間の評価傾向の差異を定量的に把握することは重要である．本研究では，分布の歪度および尖度の差異に基づき，属性間の評価傾向の違いを分布形状の差異として定量化するJarque-Bera型非類似度指標を提案する．本指標は，評価の偏りや集中の違いに着目し，平均値のみでは捉えにくい評価傾向の差異を表現することを目的とする．実データでは属性ごとの比較により標本サイズが小さくなり，一部の評価カテゴリが観測されない場合がある．そこで本研究では，この未観測カテゴリの課題への対応として，カテゴリ度数に疑似度数を加える処理に着目し，標本サイズや平滑化パラメータの違いによるJarque-Bera型非類似度指標の挙動を検証する．

携帯事業者の位置登録情報から得られる推定夜間滞在地と推定昼間滞在地、現在地を用いて、各都道府県や市区町村の特定時刻において、通常とは異なる行動を示すユーザを抽出することができる。それらのデータのうち、推定夜間滞在地と推定昼間滞在地のいずれにも該当しない利用者は、推定観光客として定義することができる。この推定観光客の数を利用することで、観光地の平日および祝休日の動きを可視化できる。本研究では、この観光客数の違いから、特定の観光地や交通ハブとみなされるエリアが、どのような特性を持っているかを評価する指標として休日強度を提案する。この指標により経年でどのような特性変化が起こったかを明らかにする。

本稿は，デジタル業務環境における従業員沈黙行動の形成要因に関する研究動向を整理するものである。従来の組織行動論における沈黙研究を踏まえつつ，技術的ストレス，情報過多，認知負荷，デジタル疲労，心理的安全性，アルゴリズム管理などの観点から，デジタル環境特有の要因を検討する。さらに，今後の研究課題と実証研究の方向性について考察する。

国立研究開発法人防災科学技術研究所は、「室内空間における機能維持」の課題において、室内の家具什器等が引き起こす地震災害に着目し研究を実施してきた。本研究では、映像や音響データ等を利用した定量的な被害評価システムの構築に取り組んでいる。また、これらの評価技術を活用し、都市、街の被害に関する評価にも取り組んでいる。被害評価を自動的に迅速かつ正確に行い、その後の早期対応の実現に結び付け被害の軽減をめざす。
今回、市中カメラによる動画データを解析し、建物の倒壊時に生じる粉塵による煙、ならびに電柱等の状況変化から都市、街の被害を評価する技術について、基礎検討を行ったので報告する。

医療DXの推進に伴い処方箋画像の活用需要が高まっているが、その活用には個人情報の匿名化が必須となる。黒塗りやブラーによる匿名化は文書の視覚的構造の保持が困難な課題がある。また深層学習ベースの文字置き換えは生成過程がブラックボックスとなる課題もある。本研究ではVLMによる意味的領域理解とCRAFTの物理的文字検出を相互検証で統合し、NCC最適化による文字変換を行い、各段階が検証可能な構造保持型匿名化を実現する手法を提案する。4種レイアウト50枚600フィールドの評価でフィールドレベルAP50=0.784、NCC最適化後の文字レベルAP50=0.817を達成し、主観評価でも構造保持が確認された。

近年、野生生物によって従来より育まれた生態系が崩壊したり、病原体の拡散など危険性が社会的問題となっている。この対策のため野生生物の地域ごとの生態状況の把握できるよう、岐阜県ではWebGISを利用した野生生物の生態情報システムを構築している。行政、事業者、住民等からの情報を一元的に総括することにより生息域を判断し今後の対応策を検討するものである。特に社会的課題となっている豚熱（CSF）対策としてその感染媒体となる野生イノシシを具体的対象とし、ジビエ利用等新たな社会的ニーズを考慮したシステムを開発し検証した。今回、社会実装に加え新たな事業者ニーズに適応したことを報告する。

本稿は，セキュリティ対策の強化が組織全体の安全性向上に直結しない構造的問題に着目する．技術的・物理的・人的・組織的対策の四要素は外力に対する適応速度が異なり，技術層が先行して強化されると，リスクの発現領域が人的・物理的層へ移動する場合がある．本稿ではこの差異を層間適応ギャップとして定義し，個別の運用ミスではなく対策設計に内在する構造的特性として位置づける．さらに，リスクの発現を前提として事後検証可能性を確保する真正性中心設計を提案し，Zero Trust Architectureとの補完関係について考察する．

重要インフラを担う組織では、サプライチェーンの複雑化、外部委託の拡大、技術環境の変化に伴い、新興サイバーリスクへの段階的な対応が求められている。本稿では、重要インフラの中でも金融機関を対象に、経営資源配分、組織的意思決定、システム上・組織上の制約の観点からリスク対応を整理する。特に、PQC移行を含む将来的な技術変化への対応を例に、限られた予算・人員・移行可能量の下でリスク評価と対応計画をどのように結び付けるべきかを検討する。これにより、金融情報システムにおける段階的なリスク対応の課題を明らかにする。

近年，東北・北海道地方の設備保守分野では新任者育成の負担が課題となっている。そこで本研究では，新任者育成の効率化を目的とし、スマートフォンを用いて動画付きの作業手順書を作成する技術を構築した。この技術により、撮影した作業映像を各手順に対応した区間に分割した動画付き作業手順書を作成できる。その結果、作業動画を用いて繰り返し自主学習することで熟練者からの直接指導の回数を減少させることが可能となり、新任者育成を効率化することができる。この技術を水道保守事業者の業務に適用し、すべての業務の習得にかかる期間を1年以上短縮できることを確認した。

RAGシステムは高品質な知識ベースが要求され、様々な観点での知識ベースの調整・検証が必要になる。そのため、同一構成で複数のRAGシステム検証環境が必要になり、知識ベースが大容量の場合、検証環境の準備時間と容量コストが大きくなる。本研究は、ストレージのデータ管理機能を用いて知識ベースを仮想的に複製し、検証環境デプロイ迅速化と容量削減を実現する方式を提案した。これにより最新データを短時間で反映し、RAGの回答精度が向上できる。本方式は想定ユースケースにおいて、データフルコピーで環境を複製する従来方式より、RAGシステム検証環境のインフラのデータ容量を削減し、デプロイ時間を短縮できる見込みを得た。

製造業に代表される階層型組織特有の「相談しにくい空気」を解消すべく、著者らはティール組織の助言プロセスを工学的に再定義した支援システム「ティールマシン」を構想した。現場へのコンセプト提示による受容性調査では高い支持を得た一方、回答の分析から、類似情報の混在や文脈の不一致が「情報のノイズ」となり、意思決定を阻害する懸念が明らかになった。そこで本研究では、ノイズ抑制を担う3つのガード条件（コンテキストフック、異なる説への対応、思考収束判定）を実装するためのデータ構造を提案する。背景を紐付けるプロファイルとナレッジの要件を定義し、文脈を維持する技術的手段を明確化した。本稿では、本システムの開発仕様を提示し、その設計上の妥当性を論じる。

本研究では，ビデオ会議準備業務を対象とした状態認識型RPAを用いた作業の自動化システムを提案する．従来のRPAは外部通信や専用エージェント導入の前提が多く，高セキュリティ環境への適用が困難であった．そこで既存会議システムを改変せず，GUI操作と画像認識を組み合わせた状態遷移型制御を採用し，閉域ネットワーク内で動作する自動化基盤を構築した．また，シナリオベースの運用方式により，エンジニアによる自動化設計と非エンジニアによる実行を分離し，現場導入性を向上させた．さらに，完全自動化を避け，機密入力や判断を伴う操作を人間が担当する半自動運用を導入することで，安全性と柔軟性を確保した．

現在，情報システムの開発現場ではプロジェクトに参加させる人材を管理者などが経験を元に決めることが多い．しかし，大型プロジェクトなどプロジェクトを構成する人数が多くなると，参加者の決定が難しい．これまでに，プロジェクトに関するドキュメントと人材が保有するITスキルをもとに，人材マッチングを行う手法を提案した．本発表では手動で指定していたITスキルを，プロジェクトのドキュメントから専門用語を優先的に自動で抽出することにより，効率良く自動人材マッチングを行うシステムについて発表する．

様々な現場で熟練者の退職が進むなか，事業継続と発展に向けた熟練者暗黙知の抽出が求められている．暗黙知の抽出方法としてAIエージェントによるインタビュー形式があるが，単純なAIエージェントとの対話では暗黙知を引き出すための多角的な質問生成や形式知との判別が困難であった．本研究では，多角的な質問を生成する仕組みを備え，熟練者と汎用LLMの応答差分から暗黙知を抽出する暗黙知抽出エージェントを提案する．ソフトウェア開発現場での試用評価により，抽出知識のうち74%が正確であり，生成質問のうち66%が適切であることを示した．本技術により一定精度以上の暗黙知抽出スキームを確立し，暗黙知の継承促進に貢献する．

近年、社内プロジェクトの推進において、経験則に頼らないデータ駆動型のマネジメントが求められている。本研究では、社内会議における社員の参加ログの時系列データを用い、人を巻き込むことによるプロジェクトの成長過程を、成長曲線モデルを用いて定量的に評価した。具体的には、累積参加者数の推移からプロジェクトの波及スピードと最終的な巻き込み規模をパラメータとして抽出することで特徴づけを行った。抽出した評価指標を基にプロジェクトの現在地を可視化することで、プロジェクトの推進において必要な介入方針や次の一手を導出する意思決定支援フレームワークを示す。

本研究では、クラウド環境における衛星シミュレーション基盤の性能とコストのトレードオフ改善を目的とし、キュー長に基づく動的ウォームプール制御手法を提案する。提案手法は、キュー長を指標として稼働インスタンス数と待機インスタンス数を統合的に制御する。AWS上の評価により、ウォームプール導入により高負荷時のレイテンシは34〜40％短縮されることを確認した。また、動的制御は多くのインスタンスを常時待機させる方式と同等のレイテンシを維持しつつ、過剰なインスタンス投入や待機リソースの増加を抑制し、キュー長に応じたリソース配分によりコストを削減できることを示した。

近年、レビューサイトやSNSにおいて、誹謗中傷やサクラレビューといった問題が顕著であり情報の信頼性担保が困難である。本研究では、情報の発信者とその対象の間にある交流や関係性に着目し、それらをデジタル上で閲覧者に証明可能とする仕組みを提案することで情報の信頼性向上を目指す。これらを実現するために、デジタル上で資格情報を保持・証明可能であるVC（Verifiable Credential）と、特定の機関に依存しない自己主権型IDであるDID（Decentralized Identifier）を活用する。VCを用いることで、情報発信者と対象との立場や関係性を第三者へ証明可能とし、DIDを用いることで、それらの資格情報を安全に管理・運用可能な仕組みを構築する。加えて、ユーザーに関連する関係性情報をDIDに紐づけて運用することで、DIDそのものの真正性や、DID保有者の社会的信頼性などを安全な形で第三者に証明可能な仕組みを構築する。

This paper proposes an international mutual authentication approach using Gaia-X Digital Clearing House. By using Gaia-X Digital Clearing House and Registry as regional trust information infrastructures, entities and services can be technically verified as trusted within specific scopes. However, establishing this approach as an international Trust Federation requires governance-level conditions, including scope equivalence, trusted operation of clearing houses, institutional basis for trusted lists, revocation, auditability, tamper resistance, and accountability. The paper also identifies additional challenges for the robot and AI era, such as high-frequency and low-latency trust verification, dynamic authorization, binding autonomous agents to legal entities, and traceability of autonomous actions.

すべての自治体において、公式Webサイトが運用されている。特に自然災害の発生時などには、公式Webサイトが重要な情報源となることから、その安定的な運用が必要不可欠なものとなっている。Webサイトの安定的な運用のために、Webサイトのコンテンツを複製・保存し、最適な経路でエンドユーザーに配信することを実現するCDN(Contents Delivery Network)を利用することがある。CDNは民間事業者によってサービス提供されており、自治体においては、47都道府県のうち42団体でその利用が確認されている。本研究では、対象を日本の村として、CDN利用の現状を明らかにするものである。

　本研究は、日本と中国における情報政策史の比較を試みる。情報化、AI化によって、企業、社会の変化は加速する。その対応としての情報政策は、中国ではトップダウンで行われ、日本はボトムアップ的であった。市場において「先端顧客層」は新しさを常に求める。先端顧客層向けの製品・サービス・ソフトの提供が加速化のトリガーとなる。米国、韓国、中国等のアジャイル経営によって、さらなる加速が起こる。
　日本企業は加速化する世界に取り残され、企業行動が後追いになり、部品・素材の販売で対応となり、最終製品の市場からは排除された。日本政府の情報政策は、その過程で機能しえたかどうか。日本と中国の情報政策、AI化の今後の課題を論じる。

学校給食配送の効率化において，移動距離と実走行時間の乖離は運用上の課題である。本研究では静岡市の給食センターを対象に，配送割当を0-1整数計画問題として定式化し，最適化指標の違いが割当結果に与える影響を比較する。従来の距離行列を用いた「総距離最小化モデル」と，OSRMによる最短経路探索に基づき道路種別や右左折を考慮した所要時間行列を用いる「総所要時間最小化モデル」を構築する。これら2種類のコスト行列を用いた割当手法の差異を定量的に比較し，効率的な配送経路および最適割り当ての導出，行政の効率的な配送計画策定の支援を目指す。

本研究は，ハザードマップデータに基づく災害リスクの深刻度評価と3D土石流シミュレーションを連携させ，災害の状況変化に伴う避難ルートを提示することを目的とする．ハザードマップと地理情報から災害危険区域の深刻度スコア算出に加え，3D土石流シミュレーションによる土砂密度データ追加した深刻度の再計算を行う．さらに，深刻度をヒートマップとして可視化し，災害の進行に応じた深刻度の変動過程を表現する仕組みとした．災害の状況変化による動的な深刻度を報酬とした深層強化学習による避難ルート生成への適用を今後の課題とする．これにより，災害の状況変化に伴う避難ルート生成や中間避難施設の動的な再選定が可能となる．

集中豪雨の増加に伴い土砂災害が頻発する中、従来の2Dハザードマップでは地形や建築物を考慮した直感的な避難行動の把握が困難である。本研究では、国土交通省の3D都市モデルPLATEAUとUnity・Zibra Liquidを統合し、三次元都市空間上で土砂災害時の避難行動理解を支援する可視化システムを構築した。建築物の構造種別及びハザード内外判定により避難先候補を分類するとともに、流体粒子数に基づく土石流密度の定量計測を実装した。これらのデータを先行研究へ提供することで深刻度スコアを算出し、時間経過に応じた動的な避難経路変化を反映する。単一・複数ハザードを想定したケーススタディにより、災害影響範囲・避難経路・流体表現を同一空間上で統合可視化し、動的な避難判断支援としての有効性を示した。

我が国の人工林は半数以上が成熟期に入り，有効活用が求められている．一方で，森林には多様な機能が期待されているため，その機能を持続的に発揮させるには継続的な状態把握が必要である．しかし，国や地方自治体が管理する森林データは，更新頻度や精度にばらつきがあり，現況を十分に反映しているとは言えない．また近年，マルチスペクトルカメラやLiDARを搭載したドローンと機械学習による樹種の自動分類が行われているが，分類可能な樹種は限定されている．そこで本研究では，解像度やスケールを段階的に変化させ，単木樹冠単位 まで測定を行い，収集データに対して非階層クラスタリングを適用することで，より多くの樹種を分類可能とする手法を提案する．本稿では，本手法の提案および評価実験について述べる．

無線LANは電波という不可視の媒体を用いるため，管理者が利用環境を把握することが困難である．そこで我々は，スマートフォンを測定機器としてRSSIやスループットを測定・収集し，可視化する無線LAN環境可視化システムを研究・開発している．本発表では経緯度に基づくメッシュを定義し、可視化システムに実装した．またこれを用いて屋外無線LAN環境を継続的に測定し，変化について考察を行ったので報告する．

災害リスクが上昇する近年、地域連携による防災教育の重要性が高まっている。本研究では、大学のオープンキャンパスへの来場者を対象とした「防災クイズラリー」を開発し、その適用による防災意識向上への効果を評価した。システム開発には、スマートフォンのスタンプラリーアプリ環境を活用し、日常の備えや発災時の行動をテーマにした防災学習コンテンツをクイズ形式として実装した。各学部のチェックポイントにクイズの問題を設置し、これに回答しながら巡ることで、大学への関心も深めつつ防災意識の向上を図った。本稿では、開発したシステムの概要と、参加者へのアンケート結果等を通じて、本システムの効果と今後の課題について述べる。

農業分野では平野部を中心にICTの導入やDX化が推進されている一方で、わが国の農業において重要な役割を担う中山間地域では、急峻な地形や農地の小規模分散化によりICT導入が容易ではない。また、農業従事者の高齢化や労働力不足により耕作放棄地が増加し、獣害が深刻化している。このような背景から、本研究では岩手県奥州市北股地区において、LoRaネットワークによる罠の作動通知システムの開発を進めている。これまで行ってきた当該フィールドにおける通信状況の調査結果から、運用可能なシステムの構築を目指して検討を進めており、2026年8月に実際にICT化した罠の実証実験を行うことを予定している。本講演では、この実証実験に関して報告する。

人口減少が進む地域では、既存水供給システムを維持できなくなることを危惧しており、これに対して水道の分散化を行うことで維持費を削減できると考えている。
将来人口減少地域において、分散型水供給の適用可能性を評価するシミュレータを作成し、能登北部の一部地域で適用した。
浄水場から配水管で接続された配水区域を人口減少や地形から費用対効果の小さい地域を切り離し、車両による運搬給水や小規模浄化装置を選択した。その際、分散化対象地域となる条件を変化させながらシミュレーションを行うことで、維持費だけでなく給水車両の必要台数など、運用面からも分散型水供給の実現性を評価した。

近年、訪日外国人の数は増加している。著者らはこれまで訪日外国人を対象とし、プラス要因・マイナス要因を考慮した160を超える旅行計画を作成し、Webサイトに公開してきた。その際、移動時間については、観光旅行のマイナス要因と考えていたが、観光列車など移動自体を楽しむ旅行については、移動はプラス要因となる場合がある。そこで本研究では、このことを考慮し、観光列車の利用を含んだ訪日外国人向けの旅行計画を多数作成し、Webサイトに公開することとした。今後は、観光列車を含む旅行計画のコンテンツを増やすと共に、利用者にとって利便性の高いWebサイトの提示方法や、その旅行計画の満足度の評価方法について検討する。

少子化に伴い子育て世帯向け施策の重要性が高まる中、その事前評価は定性的な調査や経験に依存しており、定量的手法が不足している。本研究は施策実施前の効果を定量的に予測することを目的とし、応用都市経済モデル（CUEモデル）を拡張する。具体的には、従来十分に考慮されてこなかった保育所送迎に伴う時間損失を効用関数および制約条件に内生的に組み込むことで、子育て世帯の便益と一般世帯や行政負担とのトレードオフを評価可能とする。さらに仮想都市における駅前保育施策の数値実験を通じて、行政コストを含めた社会的純便益を算出し、施策の都市全体への影響を定量的に示す。

日本全体ではホテル・旅館等の宿泊価格の上昇が指摘されている一方で，地域単位で見ると物価上昇に合わせて宿泊価格が上昇していない宿泊施設が多い地域も散見される．公的な統計データの不足等から，宿泊価格に関する分析は少なく，各地域がどのような要因で宿泊価格が上昇したのか，あるいは上昇しなかったのかについては不明瞭である．本研究では同じ「温泉」という観光資源を持ち，東京からの距離という地理的条件が近い地域に着目し，地域間で近年の宿泊価格の変化を比較する．また，定量的な分析結果に加えて各地域の取り組み等を定性的に分析し，宿泊価格の変化に影響を与える要因について考察する．

本研究は、東京大学谷口研究室・朝日新聞社共同世論調査の公開データを用いて、有権者の政治的情報環境プロファイルを基礎的に可視化することを目的とする。2022年・2023年調査の参考メディア項目から、新聞とニュースサイトの選択有無に基づく4類型を設定し、各類型におけるテレビ・SNS接触の特徴を確認した。さらに、2025年調査の媒体別政治情報信頼およびSNS・動画発信への影響認識を参照し、媒体接触、媒体信頼、影響認識のずれを整理した。分析の結果、テレビは類型を横断する基盤的媒体であり、ニュースサイトは広く参照される一方で信頼は新聞・テレビを下回ること、SNS・動画発信は低信頼でありながら政治的関心と社会的対立の双方に影響しうる媒体として認識されていることが示された。

本研究は，非婚化・晩婚化の進行を背景として，婚姻行動の地域差を定量的に把握することを目的とする．とりわけ，初婚年齢構造の違いが地域ごとの人口動態とどのように関連しうるかを検討するための基礎的知見の獲得を目指す．本研究は，地域ごとの初婚年齢分布から周辺確率外積により期待確率行列を算出し，これをベクトル化することで各地域の特徴量を生成した．得られた特徴量間の距離を算出し，階層クラスタリングを適用することで，初婚年齢構造に基づく地域間の類似性と，そのまとまりとしての類似地域群を抽出した．

近年、食品分野におけるカーボンフットプリント（CFP）の算定および情報開示の重要性が高まっている。一方で、食品事業者では製品ごとに異なる入力様式やExcelベースの属人的運用が課題となっている。本研究では、コープさっぽろとの共同研究として、食品CFP算定の標準化を目的とした入力テンプレートおよびPythonベース自動計算システムを構築した。さらに、乾燥食品、茶系飲料、加工食品など異なるカテゴリに属する計6製品へ適用した。その結果、食品カテゴリごとに主要排出源が異なることを確認するとともに、入力標準化と自動計算により、再現性向上および算定工数削減が可能であることを示した。