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ファミマがAIで見つけた「300円の壁」｜AI製スイーツの初速は保証されている——本当の審査は、続編が出るかどうか【現役オーナー】
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「経験と勘」の最後の聖域に、AIが入りました。ファミリーマートが生成AIを使った商品開発を始めます。POS情報とトレンドをAIに読み込ませ、人気商品に共通する特徴や、伸び悩んだ商品の要因を分析させたうえで、AIが新商品を提案する。第1弾は9月下旬発売の「おいものカヌレ〜キャラメルソースがけ〜」。「ワンハンド」「外カリ中しっとり」という人気要素の抽出から、キャラメルで外側を固めて中に芋を入れる設計まで、AIの提案です。7月に出したAI提案の「ミルクサンド」（298円）が好調だったため本格導入を決め、年度内に10品程度。アイデア出しなどの業務量は2割減。最終判断は人間の担当部署が担う。大手コンビニで商品開発への本格導入は初とみられます（2026年9月16日時点の報道）。
そして、いちばん面白いのが価格です。新商品を試す消費者の割合「トライアル率」をAIが分析したところ、300円を超えるとトライアル率が下がる傾向が判明し、カヌレは285円に設定された。
この分析には、全面的に同意します。レジで毎日見ている感覚と、完全に一致するからです。さすが、と思いました。
ただ、レジからはもう一つ、ニュースが書いていないことが見えます。AI製スイーツの初速は、構造的に保証されているということです。「広告に乗せます」「テレビ放送があります」と本部から案内された新商品は、店側に導入する雰囲気ができる。1店舗1個でも、店舗数分の発注が立つ。話題の新商品なら1個では済まない。つまり、店頭で売れなかったとしても、初速はそれなりに出る。「ミルクサンドが好調だった」の「好調」が出荷の話なのか実売の話なのか——ここは分けて読む必要があります。
だから、AI製スイーツの本当の審査は初速ではありません。続編が出るかどうか。そして、棚に残っているかどうか。前回のカヌレは、初速はメディア効果で売れましたが、うちの棚にはもうありません。今カヌレを扱っている店がどれくらいあるかを考えれば、現実が分かります。
良くも悪くも、AIらしい商品開発。その「良くも」と「悪くも」を、300円の壁の正体・初速の構造・続編という審査の順に分解し、最後に「それでもAIを使わない手はない」理由を書きます。
- ニュース——AIが作ったカヌレ、285円
- 良くも悪くも、AIらしい——売れ筋の合成
- 300円の壁の正体——比較対象が切り替わる価格
- 初速は、保証されている——導入圧力という第2のセルイン
- 本当の審査——続編が出るか、棚に残っているか
- それでも、使わない手はない——外れを学習資産にするのがAI
※ファミマのAI商品開発・価格分析・発売予定は2026年9月16日時点の報道に基づきます。導入の目安・支援・カヌレの実売・SNS客の頻度は私の店での実感で、チェーン・契約・立地により異なります。特定企業・本部への批判ではありません。
🎥 この記事の要点を動画にまとめました（音声解説つき）。結論から知りたい方はまずこちらをどうぞ。
🎧 もっと深く：対話型の音声解説（約12分）
この記事をもとにAIが対話形式で深掘りした音声です（Gemini Notebook〈旧NotebookLM〉で生成）。運転中や作業中の「ながら聞き」にどうぞ。
Contents
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第1章：ニュース——AIが作ったカヌレ、285円
何をAIに任せたのか
| 工程 | AIの役割 |
|---|---|
| 分析 | POS情報・トレンドから人気商品の共通要素と、伸び悩みの要因を抽出 |
| 企画 | 「ワンハンド」「外カリ中しっとり」から、キャラメルで外を固め中に芋を入れる設計を提案 |
| 価格 | トライアル率を分析し、300円超で低下する傾向から285円を提案 |
| 実績 | 7月のAI提案「ミルクサンド」（298円）が好調→本格導入・年度内10品 |
| 効率 | アイデア出しなどの業務量2割減 |
| 判断 | 最終判断は人間（調達・製造制約を踏まえて商品化を決定） |
「話題性が命」の領域に、AIが向いている理由
スイーツは話題性と新規性が命で、流行に左右されやすい——だからAI分析の活用余地が大きい、という説明です。人気要素の抽出、伸び悩みの要因分析、価格帯とトライアル率の関係。どれも、人間の担当者が「勘」でやっていたことを、数字で言語化する作業です。コンビニ大手のAI活用は発注や配送が中心でしたが、商品開発への本格導入はファミマが初。発注の川上に、AIが遡った形です。
第2章：良くも悪くも、AIらしい——売れ筋の合成
過去の勝ちパターンの組み換え
「おいものカヌレ〜キャラメルソースがけ〜」を分解すると、こうなります。販売数の高い「カヌレ」、販売数の高い「キャラメル」、季節感のある「おいも」。確かにカヌレは話題になっていた。キャラメルは外れが少ない。秋はお芋。——3つの「売れた要素」の合成です。AIがPOSから学ぶのは「何が売れたか」なので、出てくる答えは必然的に過去の勝ちパターンの組み換えになる。
これが「良くも悪くも」の中身です。悪くもの側：驚きはない。棚は最後の非パーソナライズドメディアだと書いたとき、「効果測定が数字の正義になると、露出は確実に売れるものへ収束する」と懸念しました。その収束が、リテールメディアより先に商品開発で始まったとも読める。AIが作る棚は、安全で、少し退屈になりうる。
それでも「良くも」の側は大きい
でも、良くもの側は、店にとって実はもっと大きい。売れ筋の科学——「ワンハンド」「外カリ中しっとり」「300円の壁」——は、本部が全国のPOSから拾った知見で、店の発注判断にそのまま使えるからです。商品力＝トライアル×リピートで「話題商品はトライアルしか作らない」と書きましたが、そのトライアル率が価格帯でどう動くかを、本部データが裏付けてくれた。これは店の武器です。次の章で、その中身を掘ります。
良くも悪くも、AIらしい商品開発だと思いました。確かに販売数が高い「カヌレ」「キャラメル」に、季節感のある「おいも」で新商品。カヌレは確かに話題になっていましたしね。そして、300円を超えるとトライアルが下がるという分析は——さすがだなあ、と思いました。レジの感覚と、完全に同じです。
第3章：300円の壁の正体——比較対象が切り替わる価格
300円を超えると、競合が変わる
なぜ300円なのか。AIは「トライアル率が下がる」と言うだけですが、レジに立っている人間には、その理由が見えます。300円を超えると、お客様の比較対象が変わるのです。
300円までのスイーツは、隣の棚のスイーツと比べられます。「こっちにしようか、あっちにしようか」——コンビニの棚の中の選択です。ところが300円のラインを超えると、洋菓子屋さんで買うのと同等か、それ以上の値段になる。その瞬間、お客様の頭の中の比較対象は、隣の棚から街の洋菓子屋のケーキに切り替わる。そして、その勝負ではコンビニスイーツは分が悪い。だから別のものに手が伸びる。例外は、深夜（洋菓子屋が開いていない）と、よほどのご褒美の日（比較を放棄して買う日）だけです。
地域の勝者はなぜ値上げしないのかで「コンビニに独占はない。カテゴリーレベルでは代替が常に効く」と書きましたが、300円の壁はその代替性が価格帯によって切り替わる閾値です。壁の手前では棚の中の競争、壁の向こうでは街との競争。AIはこの切り替わりを、トライアル率の落差として数字で拾った。
カヌレが残らなかった理由も、たぶんここ
前回のカヌレブームのとき、うちの店でも扱いました。初速はメディア効果でしっかり売れた。でも、正直な感想を言えば——見た目に高級感があるわけではないのに、小さくて、普通のスイーツと比べて値段が高めに感じる（完全に個人の感想です、笑）。これは300円の壁の、質的な側面です。壁は価格だけの話ではなく、「この見た目と大きさに、この値段」という価値感の閾値でもある。トライアルは話題で取れても、2回目の購入は価値感で決まる。白黒ポテチやグリーンコーラと同じ曲線を、カヌレも描いた。
店の発注への実装
この知見は、そのまま新商品の発注判断に使えます。300円を超える新商品は、トライアル率が落ちる前提で初速を見る。話題性が高くても、壁の向こう側の商品は初回発注を控えめに、2週目以降の伸び率で判断する。逆に285円のように壁の手前に置かれた商品は、トライアルは取りやすい——ただしリピートは別の審査です。
300円の壁に関しては、全面的に同意です。このラインを超えると、洋菓子屋さんで買うのと同等かそれ以上になってくるので、別のものに手が伸びてしまう気がします。深夜であったり、よほどのご褒美の日じゃなきゃね、という感じ。前回のカヌレも、見た目に高級感があるわけではないのに、小さくて普通のスイーツ対比で値段が高めな感じがしました——完全に個人の感想ですが（笑）。
第4章：初速は、保証されている——導入圧力という第2のセルイン
「広告に乗せます」と言われたら
ここから、ニュースが書いていない話です。新商品の「初速」は、どう作られるのか。
本部から「広告に乗せます」「テレビ放送があります」「セール商品です」と案内された商品は、店側に導入しないといけない雰囲気ができます。無言の圧力、というほど強くはないけれど、断りにくい。理由は明確で、「SNSで見たんですけど、カヌレありますか？」と聞いてくるお客様が来るからです。置いていなければ、その一言で店の印象が下がる。
すると何が起きるか。1店舗あたり1個の発注でも、×店舗数分の発注が本部に入る。話題の新商品なら、1個ということはない。つまり——店舗で売れなかったにしろ、初速でそれなりの発注数が入る。グリーンコーラの記事で「全国発売3日で60万箱は、全国の棚に注がれた最初の水であって実売の証明ではない」と書きましたが、あれは全国展開のセルイン。こちらは導入圧力によるセルイン——第2の経路です。AI製スイーツは本部が本気で推す商品なので、この経路で初速は構造的に保証される。「ミルクサンドが好調だった」の「好調」も、どちらのベースかは分けて読みたい。
フェアな側面——本気なら、支援がつく
ただし、この構造はフェアな面も持っています。導入には目安がありますが、目安に沿うかどうかは店舗判断です。そして、本部が本気で推す商品なら、廃棄負担などの支援の形になる。つまり支援の有無は、本部の本気度を示すシグナルであり、店はそれを発注判断の材料にできる——支援がついた本気商品は初速に乗る、支援のない「広告に乗せます」は目安の最小で様子を見る。
もう一つ、現実の数字を書いておくと、「SNSで見たんですけど」と声に出して聞いてくるお客様は、意外と少ない。言葉にして伝えてくれる方は、数人です。つまり初速の主因は、SNS客そのものより、導入の構造のほうにある。ここを見誤ると、「話題だから客が殺到した」と読んでしまう。
「広告に乗せます」「テレビ放送があります」「セール商品です」って言われたら、無言の圧力じゃないけど、店側は導入しないといけない雰囲気になりますよね。「SNSで見たんですけどありますか？」的な人が来るから。ってことは、1店舗1個の発注でも×店舗数分の発注が入る。話題の新商品なら1個ってことはないので、店舗で売れなかったにしろ、初速でそれなりの発注数が入るんです。目安はあって、沿うかどうかは店舗判断。それ以上に本部が本気だったら、廃棄負担などの支援の形になります。声に出して聞いてくる方は、数人ですね。
第5章：本当の審査——続編が出るか、棚に残っているか
続編は、実売の証明
では、AI製スイーツが本当に売れたかどうかは、どこで分かるのか。答えは2つあります。
ひとつは続編です。現実的に、店舗でしっかり売れて継続発注されているなら、本部だって続編を出してきます。「ミルクサンドが好調だったので本格導入」というニュースは、まさにこの論理で——続編（年度内10品）が出るという事実そのものが、ミルクサンドの実売が本物だったことの、本部側からの証明になっている。逆に、続編が出なければ、初速はあっても実売は続かなかった、ということです。
棚残存という指標
もうひとつは、棚に残っているかです。今現在、カヌレを販売している店舗がどれくらいあるのかを考えれば、現実が分かります。うちの店にはありません。初速はメディア効果でしっかり売れた。でも今はない——トライアルで逃げ切った商品の、典型的な曲線です。
この2つの指標は、偶発と実力を分けるための道具です。初速は偶発（導入の構造・メディア効果）で作れる。続編と棚残存は、実力（リピート）でしか作れない。AI製スイーツを評価するなら、発売週の数字ではなく、半年後に棚にあるか、次のAI製スイーツが出るかを見る。今回のカヌレは9月下旬発売——答え合わせは来春です。
現実的に、店舗でしっかり売れて継続発注されているなら、本部だって続編を出してきます。だから続編が出るかどうかが、ひとつの答えなんですよね。もうひとつは、今現在カヌレを販売している店舗がどれくらいあるのかを考えれば、現実が分かる。うちは、初速はメディア効果で売れましたけど、今はないです。
第6章：それでも、使わない手はない——外れを学習資産にするのがAI
期待しかない、と言える理由
ここまで、初速の構造や棚残存の現実を書いてきましたが、AIの商品開発そのものには、期待しかありません。理由は、AIの本質にあります。失敗しても、それを経験として改善していくのがAIです。今回のカヌレが仮に棚に残らなかったとしても、「300円の壁の手前でもリピートが続かなかった要因」は次の学習データになる。人間の担当者が「勘」で外したときは、その外れは属人的な経験にしかならない。AIが外したときは、外れが組織の学習資産になる。
だから、今回きりではない——年度内に10品という反復設計に、意味があります。1品の当たり外れではなく、10回の学習。開発にAIを使わない手はない、と思います。
店側の作法——4つ
店にできることを、まとめます。
- 300円の壁を発注に実装する——壁の向こう側の新商品は、初回発注を控えめに、2週目以降の伸び率で判断する（話題商品の発注の型）
- 支援の有無で、本部の本気度を読む——廃棄負担などの支援がついた商品は初速に乗る。支援のない「広告に乗せます」は目安の最小で
- 初速ではなく、2週目以降と続編で判断する——導入圧力で作られた初速に、自店の追加発注を釣られない。続編が出たら、その商品は本物
- AI発注とAI開発を、分けて信頼する——発注AIは自店の数字を学ぶ。開発AIは全国の数字を学ぶ。全国の売れ筋の合成が自店の棚で売れるかは、自店の地図でしか分からない。本部の見方は平均、店の地図は個別——AIが賢くなるほど、この原則は大事になります
「良くも悪くもAIらしい」商品が、これから毎月のように棚に来る。その初速は保証されていて、実力は続編と棚残存で分かる。店は、AIが見つけた300円の壁を武器にしながら、AIが見ていない自店の棚の現実を、自分の目で確かめ続ける——それが、AIと共に働く店主の役割だと思っています。
失敗しても、それを経験に改善していくのがAIだと思っているので、開発に対しても使わない手はないと思います。今回きりではない、という点も含めて、期待しかないですね。店としては、AIが見つけた300円の壁はありがたく使わせてもらって、初速の構造だけは自分の目で見ておく——そういう付き合い方かなと思います。
よくある質問（FAQ）
Q1. ファミマのAI商品開発とは、何をするのですか？
生成AIにPOS情報とトレンドを読み込ませ、人気商品に共通する特徴や伸び悩んだ商品の要因を分析させたうえで、AIが新商品を提案する仕組みです。第1弾は9月下旬発売の「おいものカヌレ〜キャラメルソースがけ〜」（285円）で、「ワンハンド」「外カリ中しっとり」という人気要素の抽出から商品設計までAIが提案。年度内に10品程度を展開し、アイデア出し等の業務量は2割減。最終判断は人間が担います（2026年9月16日時点の報道）。
Q2. 「300円の壁」とは何ですか？
AIがトライアル率（新商品を試す消費者の割合）を分析したところ、300円を超えると下がる傾向が判明したことを指します。カヌレは285円、7月の「ミルクサンド」も298円と壁の手前に置かれています。レジの実感では、300円を超えるとお客様の比較対象が隣の棚のスイーツから街の洋菓子屋のケーキに切り替わり、その勝負ではコンビニスイーツは分が悪くなります。例外は深夜とご褒美の日だけです。
Q3. 新商品の初速は、なぜ「保証されている」のですか？
本部から「広告に乗せます」「テレビ放送があります」と案内された商品は、店側に導入する雰囲気ができるからです。1店舗1個の発注でも店舗数分の発注が本部に立ち、話題商品なら1個では済まない——店頭で売れなかったにしろ初速はそれなりに出ます。全国発売時の一斉配荷と同様、これは実売の証明ではなく「導入圧力によるセルイン」です。「好調」という報道は出荷か実売かを分けて読む必要があります。
Q4. 本部の推奨商品は、必ず導入しなければなりませんか？
私の店の実感では、導入の目安はありますが、目安に沿うかどうかは店舗判断です。そして本部が本気で推す商品なら、廃棄負担などの支援の形になることが多い。支援の有無は本部の本気度のシグナルなので、支援つきの商品は初速に乗り、支援のない案内は目安の最小で様子を見る、という発注判断の材料になります（契約・チェーンにより異なります）。
Q5. 「SNSで見た」というお客様は、実際に多いのですか？
意外と少ないです。言葉に出して「SNSで見たんですけど、ありますか？」と聞いてくる方は数人程度。つまり新商品の初速の主因は、SNS客そのものより導入の構造（店舗数分の発注）にあります。「話題だから客が殺到した」と読むと、自店の追加発注を釣られてしまいます。
Q6. AI製スイーツが本当に売れたかは、どこで分かりますか？
2つの指標があります。①続編が出るか——店舗でしっかり売れて継続発注されていれば本部は続編を出すので、続編の存在自体が実売の証明です（ミルクサンド好調→本格導入はこの論理）。②棚に残っているか——今カヌレを扱っている店舗がどれくらいあるかを考えれば現実が分かります。私の店では前回のカヌレは初速こそメディア効果で売れましたが、今はありません。
Q7. AIが作る商品は、退屈になりませんか？
その懸念はあります。AIはPOSから「何が売れたか」を学ぶので、答えは過去の勝ちパターンの組み換え（カヌレ×キャラメル×おいも）になりやすく、驚きは薄い。効果測定が数字の正義になると露出が確実に売れるものへ収束する——という経路が商品開発で先に始まったとも読めます。一方で、売れ筋の科学（300円の壁など）は店の発注判断にそのまま使える武器でもあります。
Q8. それでもAIの商品開発に期待する理由は？
失敗しても、それを経験として改善していくのがAIだからです。人間が勘で外した経験は属人的にしか残りませんが、AIの外れは組織の学習資産になります。今回きりではなく年度内10品という反復設計に意味があり、1品の当たり外れではなく10回の学習として見れば、開発にAIを使わない手はないと考えています。
Q9. 店はAI製新商品をどう発注すればいいですか？
①300円を超える新商品はトライアル率が落ちる前提で初回発注を控えめにし、2週目以降の伸び率で判断する②支援の有無で本部の本気度を読む③導入圧力で作られた初速に自店の追加発注を釣られず、続編と棚残存で判断する④発注AI（自店の数字を学ぶ）と開発AI（全国の数字を学ぶ）を分けて信頼し、全国の売れ筋が自店で売れるかは自店の地図で確かめる——の4点です。
Q10. この記事の情報の出典は？
ファミマのAI商品開発・おいものカヌレ・285円・300円の壁・ミルクサンド・年度内10品・業務量2割減は2026年9月16日時点の日本経済新聞等の報道とメーカー公表情報に基づきます。導入の目安・支援・SNS客の頻度・カヌレの実売と棚の現状・300円の壁の実感は私の店での経験であり、チェーン・契約・立地により異なります。特定企業・本部への批判を意図するものではありません。
まとめ：壁は武器に、初速は疑い、続編で信じる
ファミマが生成AIで商品開発——POSと流行から人気要素を抽出し、「おいものカヌレ」を285円で9月下旬発売、年度内10品。価格はAIが「300円を超えるとトライアル率が下がる」と分析して決めた。この壁には全面同意——300円を超えると比較対象が隣の棚から洋菓子屋のケーキに切り替わる（例外は深夜とご褒美の日）。代替性が価格帯で切り替わる閾値であり、前回のカヌレが残らなかったのも「見た目と大きさに対して高め」という壁の質的側面。良くも悪くもAIらしい——売れ筋の合成（カヌレ×キャラメル×おいも）で驚きは薄いが、売れ筋の科学は店の発注に使える。ただしレジから見える現実は、AI製スイーツの初速は構造的に保証されていること——「広告に乗せます」で店舗数分の発注が立つ「導入圧力によるセルイン」（第2の経路）。本部が本気なら廃棄負担などの支援がつくのでフェアではあり、支援の有無が本気度のシグナル。SNSで見たと声に出す客は数人＝初速の主因は導入の構造。だから本当の審査は続編が出るか、棚に残っているか——前回のカヌレは初速はメディアで売れたが今はない。それでも失敗を学習資産に変えるのがAIで、年度内10品の反復設計に期待しかない。店の作法は、壁を発注に実装・支援で本気度を読む・初速でなく2週目と続編で判断・発注AIと開発AIを分けて信頼、の4つ。
この記事の要点
- ニュース＝ファミマがAIで商品開発、おいものカヌレ285円を9月下旬発売、年度内10品（報道ベース）
- AIが見つけた300円の壁＝トライアル率が落ちる価格。ミルクサンド298円・カヌレ285円は壁の手前
- 壁の正体＝比較対象が隣の棚から洋菓子屋に切り替わる価格（代替性の閾値）。例外は深夜とご褒美の日
- カヌレが残らなかった理由＝見た目と大きさに対して高め＝壁の質的側面（価値感の閾値）
- 良くも悪くもAIらしい＝売れ筋の合成で驚きは薄いが、売れ筋の科学は店の発注に使える
- 初速は保証されている＝「広告に乗せます」で店舗数分の発注が立つ導入圧力のセルイン（第2の経路）
- フェアな面＝本部が本気なら廃棄負担などの支援＝支援の有無が本気度のシグナル。SNS客は数人
- 本当の審査＝続編が出るか（本部側の実売証明）・棚に残っているか（前回のカヌレは今はない）
- それでも期待しかない＝失敗を学習資産にするのがAI。年度内10品の反復設計に意味がある
- 店の作法＝壁を発注に実装・支援で本気度を読む・初速でなく2週目と続編で判断・発注AIと開発AIを分ける
次のアクション
- [ ] 新商品の発注時に「300円を超えるか」を確認し、超える場合は初回を控えめに2週目の伸び率で判断する
- [ ] 本部推奨商品の案内で、廃棄負担などの支援の有無を確認し、本気度のシグナルとして読む
- [ ] 「SNSで見た」と声に出すお客様の実数を記録し、初速の主因を導入構造と切り分ける
- [ ] おいものカヌレの発売週・2週目・1ヶ月後の自店販売数を記録し、来春に棚残存を確認する
- [ ] 前回ブームの商品（カヌレ等）が今も棚にあるかを見て、トライアルで逃げ切った商品の曲線を確認する
- [ ] 発注AIの提案と自店の判断がずれた商品を記録し、「全国の平均」と「自店の地図」の差を把握する
- [ ] 続編（AI製スイーツ第2弾以降）が出たら、前作の実売が本物だった証明として発注に反映する
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参考｜公式情報
- ファミリーマート｜AIを活用した新たな発注システムを導入（ニュースリリース）：本文で触れた発注AIの一次情報
- IPA｜AI（Artificial Intelligence）の推進：生成AI活用の公的な指針・情報
- 経済産業省｜商業動態統計：小売業販売の公的統計
- 総務省統計局｜家計調査：菓子類など家計側の消費データ
- 日本フランチャイズチェーン協会（JFA）：コンビニ業界の統計・業界情報
9月下旬、AIが作ったカヌレが棚に来ます。初速は、たぶん出ます。「広告に乗せます」の一言で、全国の棚が一斉に手を挙げるからです。
でも私は、発売週の数字を見ません。見るのは、2週目の伸び率と、来春の棚と、次のAI製スイーツが出るかどうか。初速は構造が作り、実力はリピートだけが作る——人間の商品も、AIの商品も、その審査は同じです。
300円の壁は、ありがたく使わせてもらいます。あれは本部のAIが、全国のレジから拾ってくれた、買い手側の本音ですから。
AIが賢くなるほど、自分の棚の現実を自分の目で見る仕事が、大事になる。そう思いながら、今日も新商品の発注数を、目安の少し下で打ちました。
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はじめまして、はなぱぱです。
コンビニ経営に携わって13年。
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