ビデオ: ä¸è¦å²ç¬æåçæ§ (十一月 2024)
Fast Forwardのこのエディションでは、大規模なデータセットの収集と意味付けに特化した企業であるEnigmaのCEO兼共同設立者であるHicham Oudghiriに話を聞きました。 エニグマは個人顧客向けの運用データ管理およびインテリジェンス企業ですが、ホワイトハウスオフィスのスタッフの給与からニューヨーク市のレストランの検査まですべてを含む、検索可能で公開されているデータセットのコレクションであるエニグマパブリックでおそらく最もよく知られています。 ビッグデータの力、消費者のプライバシーの限界、データ駆動型の世界の将来について話しました。
今日、オープンデータ企業であることの意味について少し説明してくれませんか？
絶対に。 私たちは、世界中の非常に異なる事実を結びつけることを使命とすることを使命として、大量の公開データを見つけることができる場所で収集することから始めました。 その過程で、この基礎となるデータへのアクセスが切断されるのと同じように、このパターンが規制環境のような官民のデータ報告スキームの人々自身のデータに響き渡っていることに気付きました。 本当に、私たちがもたらしたのは、私たちが行ったあらゆる場所での運用モデルとしてのオープンデータの概念でした。
今日のスイートスポットは、この大規模な公開データの資産リポジトリを開拓し、多くの場合企業のファイアウォールの背後にある実際の問題環境でそれを実現することです。 膨大な量のデータを収集して配布していますが、実際にそのデータを解釈してプライベートデータにリンクするという次の一歩を踏み出すことで、解決したい問題の影響を拡大できることがわかりました。
人々はオープンデータセット、パブリックデータセット、プライベートデータセットについて耳にします。 ここではどのようなデータセットについて話しているのでしょうか？
ソースデータ、公式データ、政府機関が発行するもの、国際機関が発行するもの、企業登録記録や財産評価からH-1Bビザや貨物コンテナの出荷まで、さまざまなものについて話しています。 LinkedInデータのようなものについては絶対に話していない。これは、パブリックデータセットであるかどうかに関して最近議論の大きな話題となっている。 最近、多くの論争を伴うその訴訟がありました。
私たちが収集するすべての気象データは、公式ソース、またはテクノロジーとしてのGPSからのものです。
これらのパブリックデータセットをすべて取得し、それらをプライベートデータセットにマージして、会社が具体的に提供し、2つの組み合わせの洞察を実際に確認できますか？
はい、非常に頻繁に。 会社が本物かどうかを把握するようなことをしようとしている標準的なユースケースを考えてください。 それが中小企業の場合、たとえば、レストランや中小企業を取ります。 非常に多くの場合、彼らが持っているプロファイルの種類は非常に薄いです。 しかし、酒類免許のようなものや、労働省の検査や健康記録の検査などを見ると、彼らが誰であるかをより詳細に把握できます。
多くの場合、これらの会社は、クレジットへのアクセスを取得すること、保険をかけること、これらの種類のことについて本物であることをインスタンス化するのに役立ちます。 「これがあなたの18ページのアプリケーションです」から、7つの異なるコンプライアンスセットを介した非常に迷惑なプロセスから、自動化された方法で一般にリスクの少ない方法でオンラインで発生する可能性のあるものに移行します。
Googleに入力するだけでWebサイトがあり、本物かどうかを確認する代わりに、これらの他のすべてのデータセットを基本的なものでも検証することができますか？
絶対に。
ライブを始める前に、私たちは Ozark について話していたので、お気に入りのショー、私の新しいお気に入りのショー、 これらのデータセットをコンプライアンスや財務報告、さらにマネーロンダラーを追い出すために使用するアイデアについて話しました。
うん。 まず第一に、最高のショーの1つです。 Netflixへの巨大なプラグインは、クラス初のハリウッドスタジオになりました。
彼らはそれを支払った。 彼らはその市場に参入しました。
彼らは確かに持っています。 しかし、ショーは、この麻薬カルテルのマネーロンダラーとしての地位にあるこのジェイソン・ベイトマンのキャラクターに関するものです。 キャッチは、彼がオザークに行き、お金を洗うための新しいチャンネルを見つけると言って、彼の命を救うことです。 彼はこれらのより眠いビジネスに買い始め、それからさまざまなコストを通過します。
マネーロンダリングの問題は巨大な理論上の問題であり、正直なところ、金融サービスのさまざまな商人や消費者の間の活動のパターンと、それらの間のつながりを見ています。 ですから、登録エージェントのように、明らかに、Jason Batemanのような人がいるでしょう。JasonBatemanは、いくつかのビジネスのためにこれを行っています。 彼は彼らに個人的にバイインし、さまざまな形で彼の名前を取得し始めています。そして、あなたはその活動のパターンに気付くでしょう。 明らかに、これはシステムにとって不利益であり、彼らはこれを行うためのフックにいるので、これは銀行が戦わなければならないものです。
犯罪は、音楽と同じようにデジタル化され、分散化されています。 これははるかに大きな問題です。 政府が何ヶ月も潜んでカポネ風にすることができる大きな暴徒家族はありません。 これは多くの面で全面的な追跡です。 私たちは、公共データがその問題に関与するように支援しましたが、銀行がこの問題に関与するためにこの公共データのすべてを集約するために使用してきた技術ももたらしました。独自のデータセットを、スタッフが持っているこれらの調査員のための強力で状況に応じた手がかりにマージします。
私たちは、政府機関によって作成されたこのすべての公開データを手に入れた時点にいるように感じます。 これらすべてのプライベートデータセットがあります。 すべての企業は、同じ企業内に複数のデータセットと多くの異なる形式を持っています。 しかし、標準化はそれほど多くなく、それらを連携させることは実際には大きな課題です。
それは大きな挑戦であり、おそらくエニグマで私たちが持っている最大の論文の一つは大きな格差です。 私の投資家の一人はこのように呼んでいました。データがビット単位で計測される世界と、データが原子単位で計測される世界があります。 Google、Facebook、Amazonなどのハイテク企業は皆、Webを閲覧して活動から得たデータを取得し、検索やより良いeコマースエクスペリエンスなどの新しいサービスを作成するという素晴らしい仕事をしました。 しかし、そのデータはすべて存在します。 デジタルネイティブです。 ウェブ上であなたの話を聞いているだけです。 Webはプロトコルであり、これらのプロトコルは互いに話すように設計されています。
しかし、Ozarksの銀行に行って小額のローンを要求する人のように、原子または実世界で計測されたこのデータがある場合、他の銀行の支店や貨物コンテナに歩いている人とは異なって見えます入ってくる船は、船積みをしている会社の名前を尋ねています。 このデータはすべて、互いに対話するように設計されているか、設計されていないため、このデータをつなぎ合わせるという大きな問題があります。 ビッグデータを使用してテクノロジーで見たことのメリットを享受するには、これらの純粋にテクノロジー業界にかかる時間が長くなると思います。 しかし、彼らがそうするとき、私たちが日々の生活をかなりインパクトのある方法で大きく変えると思います。
また、これらのデータセットをつなぎ合わせてこれらの洞察を作成するという金銭的な動機がある場合、企業はそれを支払う方法を見つけ、それを達成する方法を見つけるという感覚も得ます。 クレジットカード会社は、パターンを特定して不正を特定できる最初の企業の1つです。 これらの量のデータから洞察を作成することになると、公共部門はかなり遅れているように感じます。 それは公正な評価ですか？
民間セクターは、ある意味では常に技術の運用化に優位性を持っています。 経済的インセンティブは巨大であり、小規模ユニットの運営スタイルでもあります。 米国政府は事実上、世界最大の組織の1つであり、何かを成し遂げることは本当に人々の問題です。 インセンティブが揃っていることを確認し、人々が適切な量のリスクを取っていることを確認します。
しかし、政府がいくつかの非常に革新的なことをしているのを見てきました。 私たちはニューオーリンズ市と協力しました。2年前と同じように、スラムの家主がどこにいるかを基本的に予測し、主にこれらの家に煙探知器を設置しました。 カトリーナ後、あなたはこの大量の胴枯れ病を経験しました。 多くの家主は、人々を劣悪な状況に追いやることになっていました。 正直なところ、煙探知器は火災による死を防ぐという素晴らしい仕事をしています。 消防士をランダムな家に送る代わりに、人口統計や建物の古さなどの要素を使用し、通信インフラストラクチャなどの何らかのインフラストラクチャの特定の種類のインストールが最後にあった場合はどうなりますか？
これらの事実をすべて使用すると、ノックしているドアのヒット率が大幅に高くなります。 私たちは、地方自治体向けのこの種のマネーボールが非常に強力にプレイするのを見てきました。 想像できるように、明らかに、インテリジェンスコミュニティには膨大な量のデータが使用されています。 イノベーションのポケットがあることに気づきました。 繰り返しますが、それはあなたがそれをどのように運用するかについてのすべてです。
これらのデータポイントはすべて揃っていますが、適切な方法でクエリを実行し、パターンを探してください。 相関関係をほとんど検索する必要があり、それは一連の質問と回答です。 データとの関係を確立しているので、それがどのように機能するかを理解し始めたばかりだと思います。
はい。 スキルセットの観点からそれがどのように機能するかを理解し始めています。 そして、統計的思考ではなく、統計的思考の観点でのマインドシフトのようなものです。 「すべてのモデルは間違っているが、一部は有用である」という言葉があります。つまり、データなしで、アルゴリズムなしで、統計的思考のパラメーターを少しコンテキスト化できるかどうかということです。 火事の場合のように、私はこれを正しくできないかもしれませんが、私たちはこれを正しくしないかもしれませんが、私たちはそれを正しくする可能性を増やすか、リスクの表面積または私たちが捜索しなければならないものを減らすかもしれません。 問題にその準備完了の態度を持ち込むことは、統計的に考えることができるようになると、スキルセットナンバーワンです。 「まあ、私たちが確信できる唯一の方法は、X、Y、Zがあるかどうかです」
プライベートな例でケースを紹介します。 多くの場合、銀行では、過去の詐欺とコンプライアンスの理由から、クレジットカードを発行する前に誰かが本物かどうかを確認する方法は、電話番号と住所がアプリケーションにあるものと一致することを確認することでした。 すべての企業が現在、実際の電話固定電話を使用しているわけではありません。 すべての企業が、実際に運営している住所としてメインの住所を使用しているわけではありません。 現在、WeWorkで働いている人々とVoice over IPを使用している人々には、ある種の時代遅れの現実があります。 ソーシャルプレゼンスまたはこれらの補助的な証明ポイントを提供するエニグマに持ち込んだいくつかのデータセットを通じて、人々を識別することに慣れる。 過去に統計を調べて実行し、実際にその可能性が高いかどうかを確認します。これに対して、これらの代替手段から事前に得られる保証。
これも興味深い点だと思います。すべてのモデルがおおむね間違っているか、小さな方法で間違っているという仮定ですが、それでも良い判断を下すことができるので大丈夫です。 それは私たちが子供たちに教える上で良い仕事をしているスキルですか？ つまり、必ずしも数学ではありません。 社会科ではありません。 彼らはどこでその感性を手に入れますか？
統計は、一般に数学教育のようにサブクラスにされることがよくありますが、他の場所でも見られます。 最近、ESPNフィードでもポップアップが表示されます。 人々は予測が自分の人生の一部であることにはるかに快適です。 正直なところ、私はこれらすべてが私たちの顔を飛んでいるこれらの黒い白鳥の瞬間が大好きです。 最後の選挙を取ります。 あなたはヒラリーに勝ち、そしてあなたはそれを間違っていると呼ぶ最高の機関のいくつかで世界一のデータ科学者を持っていました。
勝ちましたが、勝つ可能性は70％ありませんでした。それは、3回に1回、ドナルドトランプが勝つことを意味するからです。 そして何だと思う？ これは3回のうちの1回でした。
絶対に。 そして、これらのパターンが人々をより快適にするのを見ている教育があります。 教室では、私たちが抱える最大の問題の1つは応用学習だけだと思います。 なぜ彼らが教室でパーソナルファイナンスを教えないのか、私にはわからないようです。 つまり、私は18歳の時のお金と借金への影響などすべてで馬鹿だったのです。 私はまだ彼らがそうしないことに驚いているので、私たちは教育が理論的なものよりも応用されたものについてますます多くを得ている世界に動いているように感じます。 しかし、その後、文化的学習の一部を失ってしまうのではないかと心配しています。 それはすべてトレードオフです。
その道をさらに進んで、人工知能について話します。
人工知能、非常に変革的なテクノロジー。 私は、データの過剰な世界を理解し、それらのパターンを見つけるのを支援する人工知能の役割があるように思えます。 AIがその意味を理解するのを支援するAIについて楽観的ですか、それとも私たちの人間の経験の残りの部分とはまったく別のものになりますか？
いいえ、私は人類全般について楽観的であるという意味で楽観的です。 それはある時点で人々に起こるフリップ遺伝子のようなものだと思います。 人工知能の約束について私が最も気に入っていることの1つは、技術とデータが現在存在することに焦点が当てられているため、実際に技術が消滅するのを助けることです。 しかし実際には、データの処理は非常に集中的です。 データセット内のデータを探しているときに、データマイニングと呼ばれる理由があります。 とても厄介です。 データセットはクリーンではありません。 ある意味で野bruな感じです。
私がAIで気に入っているのは、観察された経験からこれらのフィードバックループを作成することです。 これらすべての場所からこのデータをすべて収集していますが、実際にデータがどのように統合されるかを必ずしも把握していないため、結果の調査を開始します。 機械学習は、統計的思考に到達する方法において、実際にもう少し結果重視になるのに役立ちます。 それは、その仕事の厄介さの一部を取り除き、私たちがアプローチする方法でもう少し結果指向になるのに役立つと思います。 さて、ju審員の交代のように、率直に言って、AIを放っておかなければならない分野では、自動化への影響という点で間違いなく恐ろしくなりそうです。 感情的な知性の質を手に入れることができるでしょうか？ 知りません。
そして、あなたは この人が有罪であるか無罪であるという純粋な可能性とは対照的に、 in審においてその感情的な質が欲しいと選択し、言わなければ ならないでしょうか？
はい。 私にとって、根底にある人類にとって、私は非常に重要だと思います。 率直に言って、ビジネスに携わり、人々が統計的に考え始めることを説得するために人間のタッチがどれほど重要であるかを見て、私は大規模なAIの出現でそれを失うことはないと楽観的です。
LinkedInがパブリックデータセットであるかどうかについて少し触れました。 多くの人々は、購入パターンから年齢、病歴まで、自分に関するすべてがオンラインで利用できるこの世界に住んでいると感じています。 それは人々を不快にします。 政府があまりにも多くの情報を持っていることを人々に心配させます。 個人的には、民間企業があまりにも多くの情報を持っていることや、規制がはるかに少ないことを心配しています。
はい。
個人情報を保護するための法律が必要ですか？ 個人情報は政府の記録とは別に扱われるべきですか？
絶対に。 データの提供方法を規制する法律については、ほとんど保護されていません。 特定の職業でそれについて考えてください。 医療専門家では、ロックダウン中です。 しかし、何らかの理由で、必ずしも他の業界のロックダウンではありません。 その理由は、当時、個人情報でできることはあまりなかったからです。 今日、彼らはあなたをどのように変換するか、あなたがどこかにいる可能性について本当に良い感覚を持っています。 私の意見では、すべての意図と目的のために、それは実際にほとんど私たちにとって有益です。
しかし同時に、私たちのデータは、それがどのように処理されるかという点で、そのような種類の神聖さに値します。 ヨーロッパは非常に強力な法律を発表しています。 GDPRと呼ばれる法律が出てきています。 2018年に制定される予定であり、企業が個人データの系統を追跡していること、誰がそれを持っているか、企業内でどのようにアクセス権が与えられているか、忘れられている対策を講じることを確認することからすべてを運びます。 「データを削除する」と言うとき、実際にデータを削除するのですか、それとも他の情報のために保持するのですか？ ですから、消費者と彼らが働くサービスの間には、常に交換があります。 これらのサービスの多くは無料で、私たちはそれらを愛していますよね？
YouTubeにアクセスするために自分の一部を寄付しますよね？ 私はそれについてとてもうれしいです。
そしておそらく、あなたは持っています。
そしておそらく、私は持っています。 しかし、それは、私が配った部分を安全な箱に入れてはいけないということではなく、その箱がバンカーとそれらのすべてのものの下にあることを知っているということではありません。
また、データの有効期限という考え方は、今日のデジタルの世界では比較的新しい概念です。 以前は、ある種のあいまいさがありました。 30年前に何かが起こった場合、その時点からレコードを見つけてプロファイルを取得することは困難です。 しかし、今日オンラインで生活している子供たちや、13歳のときにやったことや投稿したことは、63歳のときにそこに行きます。
はい。
意味のある方法で対処できる法的インフラストラクチャはありません。
いいえ、ありません。毛むくじゃらのエリアです。 雇用法では毛むくじゃらの領域です。 デートするための毛むくじゃらのエリアですよね？
誰かのFacebookプロフィールを見ると-文化はそれに適応し、誰かのオンラインプレゼンスが公開されると思います。 しかし、それはほとんど演劇です。 あなたの公共の存在はあなたが本当ではないようです。 そのジム・キャリーの映画は何でしたか？ 比phor的に言えば、私たちは皆仮面を被っています。 だから、あなたのオンラインでの存在感は、このギャラリーや、あなたを説明するこのアート作品のようなものになると思います。 しかし、あなたはまだボディショットなどをしていることがあります…それは、あなたはこれまでに公開したくないです。 十分に若い人たちがそれをオンラインにするのが賢いかどうかを判断する能力を持っているかどうかという本当の疑問があります。 確かに怖いです。
愚かなものをオンラインに置くことについて言えば、トランプ政権について話しましょう。 複数の面で聞いたことがあります…あなたは明らかに多くの公開データセットを扱っています。 この情報を何度も取得する許可を求めたり、摂取する方法を見つけたりする必要があります。 今は簡単ですか？ トランプ政権が就任してから、公開データセットへのアクセスはどのように変わりましたか？
はい。 このことについて話すときの最初の警告は、トランプ政権と米国政府の大きな違いです。 米国政府は、私がこれまで世界で出会った中で最も透明な機関の1つです。 私たちは、私たちが出したデータの量、この種のものにどれだけ資金を提供しているかについて、同業者と比べて非常に透明です。
トランプに関して言えば、透明性と情報の共有に関するこの政権のスタンスを誰もが非常に心配すべきだということは、私にとって非常に明確でした。 まず第一に、ホワイトハウスへの訪問者のリストを削除するような非常に明確なものがあります。これはオバマが実施した慣行であり、私は政府の最も中央の会計システムの一つだと思います。 EPAのデータがあり、気候のデータがあり、一般的に、これによって影響を受ける国勢調査のデータについての議論さえありました。 覚えておく必要があります、これらは小さな努力ではありません。 米国国勢調査は、毎回40億ドル以上の投資があり、30万人以上のボランティアが関与していると思います。
これらのことのいくつかは、それがどのように発生するかという資金調達サイクルを考えると、4年後にそれらの影響を見るでしょう。 この政権は確かに友好的ではありませんが、この国の透明性のバックボーンは十分に強いと思います。 奇妙なことに、それは左と右の両方から来ています。 情報の公開性へのこの動きが今後も続くことを確認するのに十分な強さ。
そして、これらのデータセットには多くの影響があります。
はい。 病院をどこに置くかを決める方法です。 それが救急車のルーティング方法を決定する方法です。 廃棄物管理がこれらの種類のものに依存しているように、それは私たちが非常に多くの基本サービスを決定する方法です。
エニグマの公開データセットを見ている人に、私が何度も訪れたことがあることを教えてください。 彼らがそこに行くとき、人々は何を期待すべきですか？ 彼らはそれから何を得ることができますか？
私たちのコミットメントの1つは、すべてのデータを収集するというこの使命について常に正直でありながら、できる限り多くの人にそれを提供することです。 非営利目的、ジャーナリスト目的での使用は完全に無料です。 誰もがこのデータにアクセスできるようにします。 ログインする必要も、アクセスして情報を提供する必要もありません。 会社を設立したとき、アクセスには大きな前提がありました。
長年にわたって多くのことを学んできたように、アクセスとインターフェースの設計と検索と信頼性は非常に重要です。 もう1つはキュレーションであり、これが今年の夏に再開されたエニグマパブリックの大きな焦点です。これは、人々がこのデータがどのように使用されているかを知る必要があるという考えでした。 データを扱う方法のベストプラクティスだけでなく、どのデータセットが何に適しているかを知る必要があります。 新機能、エキサイティングな機能 この種の教育は、私たちが参加することに非常に興奮しているものであり、人々がサイトに着いた後すぐに得られることを願っています。
それは間違いなくチェックする価値があります。 繰り返しになりますが、企業はそのデータを見て、その上にビジネスを構築できることを知っています。 ジャーナリストや市民にとって、もっと多くの教育が必要だと思います。
絶対に、もっと多くの教育と、できればその上にあるサービスの全層が、私たちやあなたのような人たちに物事を提供することを願っています。
ショーに参加するすべての人に質問します。 あなたが最も懸念している技術トレンドは何ですか？ 夜更かしするものはありますか？
私が最も関心を持っている傾向、または私が最も注意しなければならないことは、この生物学的プログラミングの概念です。したがって、プログラムによって生物学的生活の鎖を作成することでより良くなっている程度です。生物。 それは良いことに大きな影響を及ぼしますが、この事を通して小規模で基本的に不正行為を作り出す能力にも大きな影響を与えます。 テクノロジーとバイオが出会うところはどこでも、私はそれがどのように扱われるかについて常に少し心配しています。 私にとっての次の波、ポスト核のようなものは、本当に小規模な研究室でプログラムを使ってシーケンスし、それを配布するようなことをする私たちの能力です。
ここでの課題は、米国で法律を通過させたとしても、だれかが中国やロシアで同じ研究を行うことができないということではありません。
絶対に-そして安全性の観点からでさえも？ だから、私たちは本当に誰もが自分の生物兵器プログラムをDIYするための手段を持つようになりました。 だから、私にとっては、私にとって最も関心のあることです。 しかし、裏返しには個人化医療のようなもの、あなたが本当に私の体を理解できるという事実が含まれています、あなたは私が持っている病気を治すために設計されたソフトウェアプログラムのこの生物学的バージョンをほとんど作成できます。 私と同じように心配していますが、私もそのことに興奮しています。
そこにある欠点は、これらの新しい技術を導入するために何らかの倫理的構造が必要になると思います。私たちは核兵器と原子力でそれをやったのですが、そこでやったので、何かを開発する必要があると思います同様。 個人的なレベルで、あなたの人生を変えたばかりの、あなたが驚いている毎日使用するテクノロジーはありますか？
これはちょっと変ですが、FaceTimeだけです。 またはビデオチャット。 海外に家族が何人かいて、仕事のためによく旅行します。 電話での通話とビデオチャットの違いは、何気なく電話で話しているだけであり、インターネットがすべての人をつなぐという約束を本当に感じました。 15秒で可能になります。 私はもともとモロッコ出身なので、世界中の誰かに会って「ねえ、あなたは何をしているの？」と言っています。 、彼らの環境の天気がどのように見えるか、彼らがどのように服を着ているか、彼らの態度を見て、それは私の周りの人々とのつながりを感じる方法を本当に変えて、私たち全員がこの大きな村にもう少し住んでいるように感じましたその感じが好きです。
興味深いこともあります。私はビデオ会議のブームが上昇しているのを見ました。 それは次のことになるだろう。 誰も電話をかけなくなります。 ビデオ会議は決して本格化することはありませんでしたが、ビデオチャットはよりパーソナルで、仕事環境ではなく、電話よりもカジュアルなものでした。 それは瞬間的なものになる可能性があるように。
私には3歳の娘がいて、彼女はそれを完全にこつこつ持っています。 彼女は電話をかける前にビデオチャットします。 彼女は電話が何であるかを知りません。 あなたはスピーカーフォンを置き、誰かとチャットするように彼女に頼むが、彼女はまったく興味がない。 FaceTimeで祖父の前に彼女を置くと、20分間そこにいることができます。
彼女にとって、今日の子供たちが使い方を知らない回転式電話と同じくらい奇妙になるでしょう。 ヒシャム、どうやって人々はあなたをオンラインでフォローし、あなたが何をしているのかを知り、エニグマに追いつくことができますか？
enigma.comにアクセスします。 Enigma Publicを確認してください、それはpublic.enigma.comです。 当社のウェブサイトをご覧ください。 かなりアクティブなTwitterアカウントがあり、Instagramはまだありません。
絶対とは絶対言うな。
絶対とは絶対言うな。 しかし-
インフォグラフィックで素晴らしいことができます。
ええ、それは本当です。 私たちは本当にデータの大ファンです。 私たちのサイトlabs.enigma.comにはこのクールな部分があります。ここでは、すべての実験と、ニューオーリンズで述べたようなプロボノプロジェクトのいくつかがあります。
とてもかっこいい。 来てくれてありがとう。
驚くばかり。 有難うございました。
