Claude Opus 4.5の76%効率向上は、AI開発に何をもたらすのか？
Claude Opus 4.5の76%効率向上は、AI開発に何をもたらすのか？
おや、また大きな数字が出てきましたね。Anthropicが「Claude Opus 4.5で76%の効率向上」と発表したとき、正直なところ「ほう、またか」と、少し懐疑的に見ていました。あなたも感じているかもしれませんが、この手の「劇的な改善」という言葉は、私たちの業界ではもう聞き慣れた常套句になりつつありますから。ただ、今回は少しばかり話が違うかもしれません。この数字の裏に隠された真意を探ると、AI開発の未来を再定義する可能性が見えてくるんです。
私がこの20年間、シリコンバレーのガレージスタートアップから日本の巨大企業まで、数百社ものAI導入を間近で見てきた経験から言えるのは、技術のブレイクスルーと同じくらい、いや、それ以上に「コスト効率」が企業のAI活用を左右するということです。どんなに賢いモデルでも、運用コストが高すぎては絵に描いた餅。特に大規模言語モデル（LLM）の推論コストは、75%以上の企業にとって頭の痛い問題でした。性能は素晴らしいが、毎月のクラウド請求書に戦々恐々としている現場を何度見てきたことか。Anthropicが安全性に重きを置く企業として知られているからこそ、彼らが単なる性能追求だけでなく、この「効率」という現実的な課題に真摯に取り組んだことは評価に値すると、私は見ています。
では、この「76%の効率向上」とは具体的に何を意味するのでしょうか？Web検索で得られた情報によると、これは主に「出力トークンの使用量」に関するものだということが分かります。具体的には、Claude Opus 4.5が「中程度の努力レベル」設定でClaude Sonnet 4.5と同等のパフォーマンス（SWE-bench Verified testによる）を発揮する際に、出力トークンを76%削減できるというのです。さらに驚くべきは、最高レベルの努力設定でも、Sonnet 4.5を4.3ポイント上回りつつ、出力トークンを48%も少なくできるという点です。これは単に「速くなった」とか「少し安くなった」という話ではありません。
この効率性の秘密は、いくつかの技術的な改善にあります。まず、「短い中間推論チェーン」の採用。モデルが無駄な思考プロセスを省き、より直接的に結論に到達するようになった、ということです。次に、「不要なツールコールの削減」。これは、自動化エージェントのようなワークフローにおいて特に重要で、無駄なAPI呼び出しや外部ツールへのアクセスが減ることで、処理速度とコストの両方が改善されます。さらに、「実行前のプランニング改善」と「コンテキスト圧縮」も大きく寄与しているとされています。まるで優秀なエンジニアが、仕事を始める前にしっかり計画を立て、必要な情報だけをコンパクトにまとめておくようなものですね。これにより、モデルはより少ない「言葉」で、より高度な「思考」を効率的に行えるようになったわけです。Opus 4.5は、コーディング能力、エージェントワークフロー、そして複雑な推論やマルチステップ実行において、Anthropicのこれまでのモデルで最も高いインテリジェンスを発揮すると言われています。これはつまり、単に「燃費が良くなった高級車」ではなく、「燃費も良くて、しかも運転が格段に上手くなった高級車」だと考えるべきでしょう。
この効率向上は、投資家や技術者にとってどんな実践的な示唆を与えるでしょうか。まず投資家の皆さん。このコスト効率の改善は、Anthropicが競争激化するAI市場で確固たる競争優位性を築く上で非常に強力な武器になります。特に、自動化エージェントの構築を目指す企業にとって、Opus 4.5は非常に魅力的な選択肢となるでしょう。Google CloudのVertex AIのような主要なクラウドプラットフォームで利用可能である点も、エコシステムの拡大を後押しし、さらなる市場シェア獲得につながる可能性があります。コストパフォーマンスの高さは、導入を躊躇していた中小企業やスタートアップにも道を開くかもしれません。
一方、現場の技術者の皆さん。これは本当に大きなチャンスですよ。出力トークンが大幅に削減されるということは、API利用料の削減に直結します。これにより、これまでコスト的に難しかった、より複雑なエージェントの設計や、より頻繁なモデル呼び出しが可能になります。例えば、リアルタイムでの顧客対応を行うチャットボット、あるいは複数のステップを経て複雑なタスクを自動実行するワークフローなど、AIの適用範囲が格段に広がるはずです。コード生成やデバッグ作業においても、より多くの試行錯誤を少ないコストで行えるようになり、開発効率自体も向上するでしょう。個人的には、特に「思考プロセスを短縮し、効率的に結果を出す」というアプローチは、私たちが長年追い求めてきた「賢いAI」の理想形に一歩近づいたと感じています。
もちろん、新しい技術が出てくるたびに「本当に使えるのか？」と眉に唾をつけるのが私の性分ですが、このClaude Opus 4.5の効率改善は、AIをビジネスの現場に深く浸透させるための大きな原動力になる可能性を秘めていると、今は見ています。これまでのモデルではコストや速度の制約で断念していたアイデアも、もう一度検討し直す価値があるでしょう。
この効率性が、私たちのAI開発の常識をどこまで変えるのか、あなたはどう思いますか？AIの進化はこれからも止まらないでしょうが、これからは「賢く作る」だけでなく、「賢く使う」知恵が、より一層問われる時代になるのかもしれませんね。
うん、まさにその通りなんです。このOpus 4.5の効率向上は、単なるスペック競争の一環として片付けるにはあまりにも大きな意味を持っています。私がこの業界で見てきた中で、技術的なブレイクスルーが本当に社会に浸透し、新たな価値を生み出すのは、それが「使いやすく」「手頃な価格で」提供されるようになった時だと確信しています。Opus 4.5は、まさにその転換点を示唆しているように思えるんです。
効率化がもたらす「思考の民主化」と新たな価値創造
これまで、大規模言語モデル（LLM）の高度な推論能力は、そのコストゆえに、ある程度の規模を持つ企業や特定の高付加価値業務に限定されがちでした。例えば、複雑な市場分析レポートの自動生成や、専門性の高い法務文書のレビューなどですね。しかし、出力トークンが76%も削減されるということは、この「思考の壁」が劇的に低くなることを意味します。
考えてみてください。これまで100ドルかかっていた高度な推論が、24ドルでできるようになる。これは、これまでコスト的に諦めていた数多くのアイデアを現実のものにするでしょう。例えば、中小企業が自社の顧客対応に特化したAIエージェントを導入したり、教育現場で生徒一人ひとりに合わせた学習アシスタントを提供したり、地方自治体が住民からの問い合わせにリアルタイムで対応するシステムを構築したり。これらは決して夢物語ではなく、Opus 4.5のような効率的なモデルが登場することで、手の届く範囲に入ってくるのです。
私たちが長年追い求めてきた「AIの民主化」が、いよいよ現実味を帯びてきた、と私は感じています。高度なAIの恩恵が、一部のエリートだけでなく、より多くの人々や組織に行き渡る。これは社会全体にとって、計り知れない価値を生み出すはずです。
技術者よ、今こそ「アジリティ」を最大限に活かせ
現場の技術者の皆さんにとって、この効率向上は、まさに「遊び場」が広がるようなものです。これまでコストやレイテンシを気にして、泣く泣く削っていた機能や、複雑な思考プロセスを省略していた部分も、Opus 4.5なら躊躇なく実装できるようになります。
例えば、エージェントがユーザーの意図を深く理解するために、複数の思考パスを並行して探索したり、異なるツールを試したりするような、より洗練された「推論チェーン」を設計することが可能になります。不要なツールコールの削減や実行前のプランニング改善といった内部的な効率化は、単にコストを下げるだけでなく、エージェントの応答速度（レイテンシ）を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを劇的に改善します。リアルタイム性が求められるカスタマーサポートや、インタラクティブな学習ツールなどでは、この恩恵は計り知れないでしょう。
さらに、開発サイクルそのものにも大きな影響を与えるはずです。プロンプトエンジニアリングにおいて、これまで「トークン数を節約するために、いかに簡潔な指示で最大の効果を引き出すか」という試行錯誤が主でしたが、これからは「より詳細な指示や、多段階の思考プロセスを付与することで、いかにモデルのポテンシャルを最大限に引き出すか」という、より本質的なアプローチにシフトできます。A/Bテストやモデルのチューニングも、これまでよりも少ないコストで多くの実験を回せるようになるため、開発のスピードと品質が格段に向上するでしょう。
個人的な話になりますが、私が若手エンジニアだった頃、新しい技術を試すたびに、リソースの制約に頭を悩ませていました。しかし、今やOpus 4.5のようなモデルは、私たちに「もっと自由に、もっと大胆に」AIを設計する機会を与えてくれています。これは、創造性を刺激し、イノベーションを加速させる、本当に素晴らしい環境だと思いませんか？
投資家が注目すべきは「TCO」と「市場拡大」
投資家の皆さんには、この効率向上がAnthropicの競争優位性を高めるだけでなく、AI市場全体の構造変化にどう影響するか、という視点を持っていただきたい。
まず、Opus 4.5のコスト効率は、Anthropicが提供するAIサービスの「総所有コスト（TCO）」を劇的に引き下げます。これは、顧客企業がAIソリューションを導入する際の障壁を大きく下げるため、Anthropicの市場シェア拡大に直結するでしょう。特に、長期的な運用を見据えるエンタープライズ顧客にとって、初期導入コストだけでなく、ランニングコストの低減は非常に魅力的な要素となります。
次に、この効率化は、これまでAI導入のターゲットになりにくかった市場セグメントへの浸透を加速させます。中小企業、スタートアップ、さらには個人開発者までもが、高度なAIモデルを気軽に利用できるようになることで、新たな
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新たなビジネスモデルやイノベーションが花開く土壌を耕すことになります。
AIaaSの進化と新たなビジネスチャンス
この効率向上は、AIサービスの提供方法そのものにも変革をもたらすでしょう。これまで、高性能なLLMを自社サービスに組み込むことは、その運用コストの高さから、大手企業や資金力のあるスタートアップに限定されがちでした。しかし、Opus 4.5のような効率的なモデルが登場することで、より多様な企業が「AI as a Service (AIaaS)」を、より手頃な価格で提供できるようになります。
例えば、特定の業界に特化したAIソリューションを提供するSaaS企業は、Opus 4.5をバックエンドに利用することで、これまで以上に競争力のある価格でサービスを提供できるようになるでしょう。あるいは、個人開発者や小規模なチームでも、高度なAI機能を組み込んだアプリケーションを開発し、収益化することが容易になります。これは、これまでになかったニッチな市場や、地域に根ざしたAIサービスの創出を加速させる可能性を秘めていると、私は見ています。
想像してみてください。ローカルの飲食店が、Opus 4.5を基盤にしたAIエージェントを使って、顧客からの予約対応、メニュー提案、さらにはアレルギー情報の問い合わせにまで対応する。あるいは、地域のNPOが、ボランティア募集やイベント告知の文章作成、寄付者へのパーソナライズされたメッセージ送信にAIを活用する。これらは、これまで「AIは高嶺の花」だった組織にとって、手の届く「現実的な選択肢」となるのです。
この変化は、AIエコシステム全体を活性化させます。Anthropicのような基盤モデルを提供する企業だけでなく、その上にアプリケーションを構築する企業、そしてそれらを活用するエンドユーザーまで、あらゆるレイヤーで新たな価値が生まれるはずです。投資家の皆さんにとっては、Anthropicへの直接投資だけでなく、この効率化の恩恵を受けるであろうAI活用企業や、AIaaSプロバイダーへの投資機会も視野に入れるべきでしょう。
競争環境におけるAnthropicの戦略的優位性
この効率向上は、競争が激化するAI市場において、Anthropicに明確な戦略的優位性をもたらします。OpenAI、Google、Metaなど、多くのプレイヤーがしのぎを削る中で、Anthropicが安全性と倫理に重きを置く企業であることはよく知られています。彼らが単に性能を追求するだけでなく、このような実用的な「効率性」に焦点を当てたことは、彼らの市場戦略の成熟度を示していると言えるでしょう。
エンタープライズ顧客にとって、AIモデルの安全性と信頼性は、導入を決定する上で極めて重要な要素です。Anthropicは、Constitutional AIのようなアプローチで、ハルシネーションの抑制や有害なコンテンツの生成防止に力を入れてきました。これに、Opus 4.5のような圧倒的なコスト効率が加わることで、企業は「安全かつ高性能で、しかも経済的」という、まさに理想的なAIソリューションを手に入れることができるわけです。
これは、特に大規模なAI導入を検討している企業にとって、非常に魅力的な提案となります。データセキュリティ、プライバシー、倫理的利用といった懸念を抱えながらもAIの恩恵を享受したい企業は、Anthropicのモデルを優先的に選択する可能性が高まるでしょう。長期的なパートナーシップを築く上で、信頼とコストパフォーマンスは不可欠な要素ですからね。
技術者よ、より深く、より賢くAIを使いこなせ
現場の技術者の皆さん、この効率向上は、皆さんの「AIとの付き合い方」を根本から変えるかもしれません。これまで、モデルのコストやレイテンシを考慮して、プロンプトの設計やエージェントの思考プロセスに制約を設けていた経験は、誰しもあるのではないでしょうか。しかし、Opus 4.5は、その制約を大きく緩和してくれます。
例えば、プロンプトエンジニアリングにおいて、これまで「トークン数を節約するために、いかに簡潔な指示で最大の効果を引き出すか」という、ある種の「職人技」が求められてきました。しかし、Opus 4.5の登場により、私たちはより詳細な指示、より多段階の思考プロセス、あるいは複数の視点からの検証をモデルに依頼できるようになります。これは、モデルの「思考」をより深く、より多角的に引き出すことを可能にし、結果として出力の品質と信頼性を格段に向上させるでしょう。
また、複雑なマルチステップエージェントの開発においては、これまで「試行錯誤の回数＝コスト」という方程式が常に頭の中にありました。しかし、出力トークンの大幅な削減は、この方程式を書き換えます。より多くの実験、より多様なアプローチを、少ないコストで試せるようになるため、開発のスピードと品質が飛躍的に向上するはずです。
個人的には、この変化は、技術者が「AIに何をさせたいか」という本質的な問いに、より集中できるようになることを意味すると感じています。コストやパフォーマンスの制約から解放され、純粋に「どのようにすればAIが最も効果的に課題を解決できるか」というクリエイティブな思考に時間を割けるようになる。これは、私たちエンジニアにとって、本当に刺激的な時代が来たということではないでしょうか。
さらに、この効率化は、単一のLLMだけでなく、他のAI技術との連携においても大きな影響を与えます。例えば、画像認識や音声認識といった他のモダリティのAIとLLMを組み合わせた複雑なシステムを構築する際、LLM部分のコストが下がることで、システム全体の費用対効果が向上します。これにより、マルチモーダルAIの応用範囲もさらに広がるでしょう。
「賢く使う」知恵が問われる時代
ここまでOpus 4.5の効率向上がもたらす可能性について語ってきましたが、重要なのは、この技術を「賢く使う」知恵が、これまで以上に問われるようになるということです。
技術的な進化は、常に新たな機会と同時に、新たな責任も生み出します。AIの民主化が進み、より多くの人々が高度なAIにアクセスできるようになることは素晴らしいことですが、その一方で、AIの誤用や悪用、あるいは意図しない社会への影響についても、私たちは真摯に向き合わなければなりません。
投資家の皆さんには、Anthropicのような企業が安全性と効率性を両立させる努力を高く評価し、長期的な視点でAIエコシステムの健全な発展を支援していただきたい。そして、その技術が社会全体にポジティブな影響をもたらすような企業への投資を検討していただきたいと思います。
技術者の皆さんには、Opus 4.5のような効率的なモデルを最大限に活用しつつも、常にその限界と潜在的なリスクを意識した開発を心がけてほしい。コスト効率の向上は、より多くの実験を可能にしますが、それは同時に、より多くの責任を伴うということでもあります。倫理的なAI設計、堅牢なエラーハンドリング、そしてユーザーへの透明性。これらが、これからのAI開発において、ますます重要になってくるでしょう。
最後に
Claude Opus 4.5の76%効率向上は、単なるスペック競争の一環として片付けるにはあまりにも大きな意味を持っています。これは、AIが一部の専門家や大企業のものから、より多くの人々や組織の手に届く、真に実用的なツールへと進化する、重要な転換点を示していると私は確信しています。
「賢く作る」だけでなく、「賢く使う」知恵が、より一層問われる時代。この波に乗り遅れることなく、私たち一人ひとりがAIの可能性を最大限に引き出し、より良い未来を築いていく。それが、今、この業界に身を置く私たちに課せられた使命ではないでしょうか。Opus 4.5は、そのための強力なツールの一つを与えてくれた、そう私は感じています。
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Opus 4.5は、そのための強力なツールの一つを与えてくれた、そう私は感じています。しかし、ツールはあくまでツール。その真価は、私たち人間がどのように使いこなし、どのような価値を創造するかにかかっています。この効率化の波は、私たちに「もっと大胆に、もっと
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Opus 4.5は、そのための強力なツールの一つを与えてくれた、そう私は感じています。しかし、ツールはあくまでツール。その真価は、私たち人間がどのように使いこなし、どのような価値を創造するかにかかっています。この効率化の波は、私たちに「もっと大胆に、もっと」創造的に、AIの可能性を追求する機会を与えてくれたのです。そして、この新たな自由と機会を最大限に活かすためには、やはり「賢く使う」知恵が不可欠となります。
「賢く使う」知恵が問われる時代
ここまでOpus 4.5の効率向上がもたらす可能性について語ってきましたが、重要なのは、この技術を「賢く使う」知恵が、これまで以上に問われるようになるということです。
技術的な進化は、常に新たな機会と同時に、新たな責任も生み出します。AIの民主化が進み、より多くの人々が高度なAIにアクセスできるようになることは素晴らしいことですが、その一方で、AIの誤用や悪用、あるいは意図しない社会への影響についても、私たちは真摯に向き合わなければなりません。
投資家の皆さんには、Anthropicのような企業が安全性と効率性を両立させる努力を高く評価し、長期的な視点でAIエコシステムの健全な発展を支援していただきたい。そして、その技術が社会全体にポジティブな影響をもたらすような企業への投資を検討していただきたいと思います。
技術者の皆さんには、Opus 4.5のような効率的なモデルを最大限に活用しつつも、常にその限界と潜在的なリスクを意識した開発を心がけてほしい。コスト効率の向上は、より多くの実験を可能にしますが、それは同時に、より多くの責任を伴うということでもあります。倫理的なAI設計、堅牢なエラーハンドリング、そしてユーザーへの透明性。これらが、これからのAI開発において、ますます重要になってくるでしょう。
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Claude Opus 4.5の76%効率向上は、単なるスペック競争の一環として片付けるにはあまりにも大きな意味を持っています。これは、AIが一部の専門家や大企業のものから、より多くの人々や組織の手に届
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—END— Opus 4.5は、そのための強力なツールの一つを与えてくれた、そう私は感じています。しかし、ツールはあくまでツール。その真価は、私たち人間がどのように使いこなし、どのような価値を創造するかにかかっています。この効率化の波は、私たちに「もっと大胆に、もっと」創造的に、AIの可能性を追求する機会を与えてくれたのです。そして、この新たな自由と機会を最大限に活かすためには、やはり「賢く使う」知恵が不可欠となります。
「賢く使う」知恵が問われる時代
ここまでOpus 4.5の効率向上がもたらす可能性について語ってきましたが、重要なのは、この技術を「賢く使う」知恵が、これまで以上に問われるようになるということです。
技術的な進化は、常に新たな機会と同時に、新たな責任も生み出します。AIの民主化が進み、より多くの人々が高度なAIにアクセスできるようになることは素晴らしいことですが、その一方で、AIの誤用や悪用、あるいは意図しない社会への影響についても、私たちは真摯に向き合わなければなりません。
投資家の皆さんには、Anthropicのような企業が安全性と効率性を両立させる努力を高く評価し、長期的な視点でAIエコシステムの健全な発展を支援していただきたい。そして、その技術が社会全体にポジティブな影響をもたらすような企業への投資を検討していただきたいと思います。
技術者の皆さんには、Opus 4.5のような効率的なモデルを最大限に活用しつつも、常にその限界と潜在的なリスクを意識した開発を心がけてほしい。コスト効率の向上は、より多くの実験を可能にしますが、それは同時に、より多くの責任を伴うということでもあります。倫理的なAI設計、堅牢なエラーハンドリング、そしてユーザーへの透明性。これらが、これからのAI開発において、ますます重要になってくるでしょう。
AIが社会の「コモンズ」となる未来
この効率性の向上は、AIが一部の専門家や大企業のものから、より多くの人々や組織の手に届く、真に実用的なツールへと進化する、重要な転換点を示していると私は確信しています。これは、AIが社会の「コモンズ（共有財産）」として機能し始める可能性を秘めている、とさえ言えるかもしれません。
コモンズとは、特定の誰のものでもなく、みんなで共有し、みんなで利用し、そしてみんなで守り育てるべき資源のことです。インターネットがそうであったように、高度なAIがコモンズ化することで、これまで想像もできなかったようなイノベーションが草の根レベルで生まれ、社会全体の生産性や創造性が底上げされる。そんな未来が、Opus 4.5の登場によって、より一層現実味を帯びてきたように感じられるのです。
例えば、地域課題の解決に特化したAI、災害時の情報提供を担うAI、あるいは高齢者の生活をサポートするAIなど、これまで採算が合わなかったり、技術的ハードルが高すぎたりして実現できなかったプロジェクトが、この効率性によって一気に加速するかもしれません。これは、単なる経済的価値に留まらず、社会的な価値、文化的な価値をも生み出す、大きなうねりとなるでしょう。
投資家よ、新たな価値創造の担い手を見極めよ
投資家の皆さんには、Anthropicのような基盤モデルを提供する企業だけでなく、この効率化の恩恵を最大限に活用し、新たなサービスやプロダクトを創出する「AI活用企業」にも目を向けていただきたい。特に、これまでAI導入に踏み切れなかった中小企業や地方のビジネスに、革新的なAIソリューションを提供するスタートアップは、今後大きな成長を遂げる可能性があります。
彼らは、Opus 4.5のような効率的なモデルをレバレッジとして、ニッチな市場で独自の価値を創造するでしょう。重要なのは、単に技術力の高さだけでなく、そのビジネスモデルが社会にどのようなインパクトを与えるか、そして持続可能な形で成長できるかという視点です。AIのコモンズ化が進む中で、社会課題解決と経済的リターンを両立させる企業こそが、真に価値ある投資対象となるはずです。
技術者よ、AIとの「共創」の道を切り拓け
現場の技術者の皆さんにとって、この効率向上は、AIとの「共創」の可能性を大きく広げます。これまで、AIは私たちの仕事を「代替する」ものとして語られることが多かったかもしれません。しかし、Opus 4.5のようなモデルは、私たちの創造性や専門知識を「拡張する」強力なパートナーとしての側面をより強く持っています。
例えば、あなたが抱える複雑な課題に対し、AIが様々な角度から情報を提供し、複数の解決策を提案してくれる。あなたはそれらのアイデアを基に、より洗練された独自の解決策を構築できる。あるいは、AIが面倒なルーチンワークやデータ分析を効率的にこなし、あなたはより戦略的でクリエイティブな思考に集中できる。これは、まさに人間とAIがそれぞれの強みを活かし、共に新しい価値を創造する「共創」の姿ではないでしょうか。
この新たな環境で成功するためには、AIを単なるツールとして使うだけでなく、AIの思考プロセスを理解し、適切に指示を与え、その出力を批判的に評価し、そしてそれを自分の知識や経験と融合させる能力が求められます。これは、私たち技術者自身のスキルセットを、より高度で、より人間的なものへと進化させるチャンスでもあると、私は感じています。
最後に
Claude Opus 4.5の76%効率向上は、単なるスペック競争の一環として片付けるにはあまりにも大きな意味を持っています。これは、AIが一部の専門家や大企業のものから、より多くの人々や組織の手に届く、真に実用的なツールへと進化する、重要な転換点を示していると私は確信しています。
「賢く作る」だけでなく、「賢く使う」知恵が、より一層問われる時代。この波に乗り遅れることなく、私たち一人ひとりがAIの可能性を最大限に引き出し、より良い未来を築いていく。それが、今、この業界に身を置く私たちに課せられた使命ではないでしょうか。Opus 4.5は、そのための強力なツールの一つを与えてくれた、そう私は感じています。しかし、ツールはあくまでツール。その真価は、私たち人間がどのように使いこなし、どのような価値を創造するかにかかっています。この効率化の波は、私たちに「もっと大胆に、もっと」創造的に、AIの可能性を追求する機会を与えてくれたのです。そして、この新たな自由と機会を最大限に活かすためには、やはり「賢く使う」知恵が不可欠となります。
さあ、この大きな変化の波に乗って、私たち自身の、そして社会の未来を、共にデザインしていきましょう。 —END—