AIエージェントがサイバー脅威を変える中、CrowdStrikeがトークンベースのFalcon Flexモデルを発表
- Olivia Johnson
- 54 分前
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CrowdStrikeは、AIセキュリティ製品向けにトークンベースのモデルを公表し、自律型エージェントをめぐる最新のGoogle Newsサイクルに新たな論点を加えた。同社によると、顧客には一定数のトークンが割り当てられ、AI利用がその枠を超えた場合には追加パックを利用できる。
この発表は個別の製品ローンチではなく、CrowdStrikeが8月26日に実施した決算説明会で行われた。この違いは重要だ。CrowdStrikeは、広範なサブスクリプション事業を従量課金へ置き換えるわけではない。既存のプラットフォームライセンスの枠組みであるFalcon Flexに、AI利用を組み込んでいる。
ここに核心的な緊張関係がある。企業はアラートを調査し、インフラ全体で行動できるエージェントを求めているが、その一つひとつの行動は計算資源を消費し、セキュリティ上の露出を広げる可能性がある。CrowdStrikeは、管理された利用枠によりコストを予測可能にしつつ、顧客によるFalcon製品の採用拡大を促せると見込んでいる。
Microsoft、Palo Alto Networks、Wiz、そして新興のAIセキュリティ企業も、同じ戦略的な問いに直面している。自律型ソフトウェアを保護しながら、防御を別の予測不能な従量課金にしないためにはどうすべきか。CrowdStrikeの答えは、コミット型サブスクリプション、トークン利用枠、そしてFlexを通じた拡張を組み合わせるものだ。
CrowdStrikeが実際に変更したこと
CrowdStrikeはAI利用をFalcon Flexの拡張モデルに直接結び付けたが、無制限のアクション単位セキュリティ課金を導入したわけではない。
最も明確な説明は、CrowdStrikeの2027年度第2四半期決算説明会で示された。アナリストは、顧客がトークンベースのサイバーセキュリティ料金を望んでいるか、またCrowdStrikeがそれをFlex契約にどのように組み込むのかを尋ねた。
最高経営責任者のGeorge Kurtz氏は、トークンベースの料金体系はすでにFalcon AI Detection and Response、すなわちAIDRの一部になっていると述べた。AIDRは、AIシステムとエージェントの活動を発見、監視、保護するためのCrowdStrikeの製品カテゴリーだ。
顧客には、環境規模にも一部基づく明確なトークン利用枠が提供される。その利用量が枠を超えた場合、顧客はFalcon Flexを通じて追加のトークンパックを購入できるという。決算説明会のトランスクリプトによる。
これは完全に変動するメーター制というより、コミットされたキャパシティモデルに近い。顧客は既知の利用権から開始する。追加利用は、自動的かつ上限なく請求されるのではなく、拡張の契機となる。
この構造は、AIエージェントに伴う実務上の問題を反映している。従来型のセキュリティ製品は、エンドポイント、ID、ワークロード、データ量といった安定した単位を使うことが多い。一方、エージェントは、そのタスク、権限、コンテキスト、稼働時間に応じて大きく異なる活動量を生み出し得る。
短い調査であれば、数回の検索と1件の要約で済むかもしれない。複雑なインシデントでは、エンドポイント、ID、クラウド、脅威インテリジェンスのデータにまたがる反復的なクエリが発生する可能性がある。さらに、修復アクションを実行し、それらが機能したかを継続的に確認することもあり得る。
トークンは、その活動を計上する一つの方法を提供する。生成AIシステムにおいてトークンとは、モデルが処理または生成するテキストの小さな単位だ。トークン利用はビジネス価値を完全に測るものではないが、ベンダーにとってモデル利用量の計測可能な代理指標となる。
CrowdStrikeは、この代理指標をエンタープライズ調達に適合させようとしている。セキュリティ責任者は初期コミットメントを設定し、利用量を監視し、既存契約内で拡張できる。AI利用が増えるたびに新しい調達プロセスを始める必要はない。
この動きは、以前からのFalcon Flex戦略も拡張するものだ。Flexでは、顧客が支出をコミットし、優先事項の変化に応じて対象となるFalconモジュールにそのコミットメントを充当できる。CrowdStrikeはその後、インシデントレスポンスやAIアドバイザリー業務を含むエキスパートサービスにも、関連する消費型アプローチを拡張した。
2026年3月、同社はFlex for Servicesにより、組織が脅威ハンティング、アセスメント、レッドチーム、インシデントレスポンスにサービス時間を割り当てられるようになると発表した。このプログラムはFalconプラットフォームのサブスクリプションとは別に運用される。
Google Newsの見出しでは、トークンモデルが単一の製品発表であるかのように映るかもしれない。しかし、その根底にある出来事はより重要だ。CrowdStrikeは、ソフトウェアエージェントが変動するセキュリティ需要を生む環境に合わせて、ライセンス体系を適応させている。
トークンメーター以上にFalcon Flexが重要な理由
トークン利用枠が重要なのは、Falcon Flexが不確実なAI利用量をプラットフォーム拡張の仕組みに変えるためだ。
CrowdStrikeは、2026年7月31日時点でFalcon Flexを利用するアカウントからの期末年間経常収益が22億9,000万ドル超に達したと報告した。これは前年から101％増であり、同社の四半期提出書類によるものだ。
同社のFlex顧客数は四半期末時点で2,900社を超えた。また、CrowdStrikeが「Re-Flex」と呼ぶプロセスを通じて、初期Flexコミットメントを更新または拡張した顧客は630社を超えたという。
これらの数字は、トークンベースのAIDRアクセスが同社の戦略に適合する理由を示している。CrowdStrikeに必要なのは、すべてのAIインタラクションを個別の取引にすることではない。AI導入によって、顧客がFlex内に置く価値を増やすことだ。
CrowdStrikeは、四半期の総売上高が14億7,000万ドルで、前年同期比26％増だったと報告した。年間経常収益は58億4,000万ドルに達し、新規純増ARRは3億3,300万ドルだった。
経営陣はまた、標準契約からFlexへ移行した顧客では、平均ARRが40％超増加したと述べた。最初のRe-Flexでは平均25％の増加となった。少なくとも2回のRe-Flex取引を完了した顧客では、初期Flexコミットメントに対して53％の増加が見られた。
これらは、顧客の節約額やセキュリティ成果に関する独立した測定ではなく、同社が報告した商業指標である。それでも、このモデルの背後にある経済的な論理は明らかになる。
CrowdStrikeは、顧客がより多くのセキュリティ機能をFalcon内に集約することを目指している。同社によると、サブスクリプション顧客の51％は少なくとも6つのクラウドモジュールを利用していた。少なくとも7つを利用する顧客は35％、少なくとも8つを利用する顧客は26％だった。
トークン利用枠は、AIDRがその集約の流れに加わる助けとなり得る。企業は、完全に別の請求関係を交渉することなく、AIの発見、ガバナンス、または対応能力を有効化できる。
顧客は予算上の境界を得る。CrowdStrikeは、利用量がその境界に近づいた時点で拡張へ向かう経路を得る。少なくとも初期コミットメントの段階では、双方が完全にオープンエンドなメーター制を避けられる。
このバランスが重要なのは、AIコストへの不安がエージェント導入とともに高まっているためだ。エージェントはループしたり、失敗したステップを再試行したり、不必要なコンテキストを読み込んだり、想定以上の頻度でツールを呼び出したりする可能性がある。小さな設計上の問題が、大規模な環境全体で大きな利用量へと変わり得る。
セキュリティエージェントは、特に特殊なワークロードパターンに直面する。通常業務では需要は管理可能かもしれない。しかし、広範な脆弱性、進行中の侵害、またはポリシー変更によって、数千の資産にまたがる調査が突如増加することがある。
従来の固定ライセンスは、そうした変動性の一部を顧客から隠す。純粋な従量課金では、それが表面化する。Falcon Flexは、コミットメントと拡張可能なキャパシティを組み合わせることで、両モデルの中間に位置しようとしている。
CrowdStrikeのメッセージは、顧客がベースラインを予測しながら、拡張の余地も確保できるというものだ。未解決の問題は、含まれる利用枠が実際の運用需要に見合うかどうかである。
顧客が常にその枠を超えるなら、このモデルは追加の契約手続きを伴うメーター制課金に近づく。利用枠が過度に手厚ければ、CrowdStrikeは対応する拡張収益なしに高額な推論コストを負担するリスクがある。
同社は、このバランスを計算するのに十分な詳細を公表していない。標準的なトークン割り当て、典型的なAIDR利用量、トークン利用が個別エージェントのタスクにどのように対応するかは開示されていない。
この欠けている情報は、Google Newsの見出しを慎重に受け止めるべき理由でもある。CrowdStrikeは商業上の仕組みを説明したが、購入者には依然として、ワークロードを比較するための公開されたユニットエコノミクスモデルがない。
Google Newsが浮き彫りにするAIエージェント保護競争
AIエージェントが新たなセキュリティワークロードと、新しい種類の特権IDの双方を生み出すため、トークン料金が導入されつつある。
AIエージェントは単にテキストを生成するだけではない。ツールを選択し、企業データを取得し、外部サービスを呼び出し、コードを書き、設定を変更し、ビジネスプロセスを開始できる。
この能力は脅威モデルを変える。侵害されたチャットボットは会話を露出させるかもしれない。侵害されたエージェントは正規の権限を使い、接続されたシステム間を移動し、マシン速度で行動を実行できる。
エージェントは複数のユーザー、チーム、または自動ワークフローに代わって行動できるため、ID管理は特に困難になる。タスク完了後に消える場合も、継続的に稼働する場合も、より限定的な役割を持つ追加エージェントを作成する場合もある。
したがってセキュリティチームは、複数の問いに同時に答える必要がある。どのエージェントが行動したのか、誰がそれを承認したのか、どのリソースにアクセスしたのか、そしてその振る舞いがポリシーの範囲内に留まったのかを把握しなければならない。
米国国立標準技術研究所も同じ課題を指摘している。同研究所の2026年2月のエージェントIDに関する文書は、ソフトウェアエージェントに関する識別、認可、監査、否認防止に焦点を当てた。
NISTはエージェントを、タスクを実行するためにデータとアルゴリズムを自律的に使用するソフトウェアシステムと定義した。そして、エージェントに多様なデータ、アプリケーション、ツールへのアクセスを与えるには、適切なIDおよび認可の管理が必要だと警告した。
CrowdStrikeは、このIDの問題を製品戦略の中心近くに据えている。同社のContinuous Identity for AI Agents機能は、エージェントのID、関連する人間、デバイスの状態、脅威シグナル、ビジネスコンテキストを評価する。
同社によると、このシステムは条件の変化に応じてアクセスを付与、調整、または取り消すことができる。これは、管理者が手動で変更するまで利用可能なままである常設権限とは異なる。
CrowdStrikeはまた、エンドポイント上のAI活動に対するより深い発見機能も導入した。同社によると、AIDRは組織内で稼働するモデル、開発ツール、エージェントフレームワーク、Model Context Protocolサーバー、その他のAI資産を識別できる。
一般にMCPと呼ばれるModel Context Protocolは、AIアプリケーションをツールやデータソースへ接続するための標準的なアプローチだ。この接続はエージェントの有用性を高める一方で、侵害されたワークフローを通じて攻撃者が到達できる範囲も広げる。
悪意のあるプロンプトは、従来型の実行可能ファイルを展開せずに、こうした接続を悪用できる。攻撃者は、エージェントに秘密情報を開示させたり、承認済みツールを不正利用させたり、認可されていない宛先へデータを送信させたりする可能性がある。
CrowdStrike自身の2026年の調査では、攻撃者が90を超える組織で正規の生成AIツールに悪意のあるプロンプトを注入したとされる。同社は、AI開発プラットフォームの悪用や、信頼されたAIサービスになりすます悪意のあるサーバーについても報告した。
これらの調査結果は、CrowdStrikeのテレメトリーと脅威調査に基づくものです。世界のインシデントを完全に網羅した統計として扱うべきではありません。それでも、AIシステム自体が攻撃の直接的な標的になりつつある具体例を示しています。
この技術的な拡張に伴い、課金モデルも変化します。企業がより多くのエージェントを導入すると、セキュリティプラットフォームはより多くのランタイムシグナルを収集し、より多くのアイデンティティを評価し、より多くの調査を処理する必要があります。
トークン配分は、CrowdStrikeがそうした変動的な処理の一部に課金する手段となります。Flexは契約上の枠組みを提供し、AIDRはセキュリティのユースケースを担います。
このため、この話はGoogle Newsの料金に関する見出しだけにとどまりません。CrowdStrikeは、生成AIの経済的な単位を、エージェント導入を取り巻くセキュリティ統制と結び付けています。
脅威データがCrowdStrikeの訴求を強化する
CrowdStrikeにとって最も強力な主張は、エージェントが本質的に危険だということではなく、攻撃者と侵入行為がすでに高速化しているという点です。
同社の2026年版Global Threat Reportによると、AIを活用する敵対者による活動は前年比89％増加しました。CrowdStrikeはこの分類を、偵察、認証情報の窃取、スクリプト作成、回避といった活動でAIを使用することが観測された攻撃者に用いています。
同レポートによると、2025年にeCrimeの平均ブレイクアウトタイムは29分まで短縮しました。ブレイクアウトタイムとは、攻撃者が最初に侵害したシステムから環境内の他の領域へ移動するまでに要する時間を測る指標です。
CrowdStrikeは、観測された最短のブレイクアウトタイムが27秒だったと報告しました。また、初期アクセスから4分以内にデータ流出が始まった侵入事例も記録しています。
これらの数値は、CrowdStrike独自の調査とテレメトリーに基づくものです。AIが攻撃者の速度向上のすべてを引き起こしたことを示すものではありません。高速なインフラ、窃取されたアイデンティティ、自動化、既存の犯罪ツールも要因となります。
それでもCrowdStrikeは、AIが関与した具体的な事例を確認しています。同社によると、ロシアとつながりのあるグループが、大規模言語モデル対応マルウェアを使用して偵察と文書収集を自動化しました。また、認証情報の窃取と証拠削除に用いられたAI生成スクリプトを、eCrimeの攻撃者に帰属させています。
脅威に関する調査結果は、より広範な調達上の主張を裏付けます。攻撃者が数分で複数のシステムを横断できる状況では、セキュリティチームはアナリストがすべてのシグナルを手作業で確認することに依存できません。
AIエージェントは、その対応策の一つです。検知を相関付け、コンテキストを取得し、攻撃経路を要約し、修復を推奨または実行できます。こうした作業が、セキュリティベンダーがAI利用量の増加を見込む理由を説明します。
具体的な調査の例は、その可能性を示します。エージェントはアイデンティティアラートを受け取り、エンドポイントの活動を確認し、クラウドログを検索し、脅威インテリジェンスと比較して、関連するインシデントを特定するかもしれません。
その後、セッションを無効化し、デバイスを隔離し、影響の大きいアクションについて人間の承認を求めることができます。各ステップはデータ処理能力を消費し、さらに一つの意思決定ポイントを追加します。
このシナリオは、CrowdStrikeのプラットフォームに関する主張を説明します。エンドポイント、アイデンティティ、クラウド、セキュリティ分析のデータがすでに一つのシステム内にある場合、クロスドメインのエージェントはより有用になります。
同時に、競争圧力も浮き彫りにします。Microsoftは、広範なアイデンティティ、生産性、クラウド、エンドポイントの基盤とセキュリティツールを接続できます。Palo Alto Networksは、ネットワーク、クラウド、エンドポイント、セキュリティ運用のデータを結び付けることができます。
Wizは、リスク、構成、アイデンティティ、攻撃経路をクラウド中心で捉えます。専門的なAIセキュリティ企業は、モデルの挙動、プロンプト攻撃、エージェント権限、ランタイムガバナンスに注力しています。
CrowdStrikeの優位性は自動的に得られるものではありません。同社のプラットフォームはエンドポイントと脅威インテリジェンスで大きなリーチを持ちますが、購入者はすべての統制を一社のベンダーに置くことに抵抗を示す可能性があります。
一部の組織は、クラウドポスチャー、アイデンティティガバナンス、AIランタイム保護、セキュリティ分析にそれぞれ別製品を選ぶでしょう。別の組織は、統合作業と調達の遅延を減らすため、集約を優先するでしょう。
Falcon Flexは後者のグループを対象に設計されています。ニーズの変化に応じて、顧客が製品間でコミットメントを移せるようにします。トークンベースのAIDRは、この考え方をAI活動にも拡張します。
このモデルは、競合他社に対し、技術的なカバレッジと商業上の単位の両方を説明する圧力をかけます。購入者は現在、エンドポイント、ワークロード、アイデンティティ、取り込まれたデータ、保護対象エージェント、モデル呼び出し、トークンを比較する必要があります。
この複雑さは、確立されたエンタープライズ契約を持つプラットフォームベンダーにとって有利になり得ます。一方で、透明性が高く比較可能な従量単位を求める購入者にとっては、負担となる可能性もあります。
トークンモデルが示していないこと
CrowdStrikeは商業面での勢いを示しましたが、トークン配分が顧客により優れたセキュリティ経済性をもたらすことは、まだ示していません。
最初の不確実性は測定に関するものです。トークンはモデルの入力と出力を測定するものであり、防止された侵害、完了した調査、削減されたアナリストの作業時間を測るものではありません。
二つのエージェントが同程度のトークン総量を消費しても、結果は大きく異なる可能性があります。一方は優先度の高いインシデントを解決するかもしれませんが、もう一方は指示が不明確なために効果のない検索を繰り返すかもしれません。
モデルの選択も消費に影響します。トークン数が似ていても、より大きなモデルではより高価な推論処理を要する場合があります。検索・取得のステップ、ツール呼び出し、キャッシュされたコンテキスト、反復的な推論は、この関係をさらに複雑にします。
二つ目の不確実性は予測可能性です。CrowdStrikeは、顧客が定義された配分を受け取り、拡張を予算化できるとしています。この約束は、管理者がエージェントの挙動をトークン使用量へどのように換算できるかを理解していることに依存します。
セキュリティ活動は本質的に不均一です。重大なインシデントは突発的な急増を生む可能性があります。新たに導入されたエージェントも、チームがプロンプト、権限、ワークフローを調整する間は、想定以上に消費する可能性があります。
購入者には、消費量を特定のエージェント、タスク、成果と結び付けるダッシュボードが必要です。集計されたトークン数だけでは、追加の利用が実際のリスクを反映しているのか、非効率な自動化を反映しているのかを判断できません。
CrowdStrikeは、AIDRがトークン消費量と管理されていないAI活動を可視化できるとしています。同社は依然として、この可視性が多様な企業環境で信頼できる予測を支えることを証明する必要があります。
三つ目の不確実性はインセンティブに関するものです。ベンダーは顧客がより多くの能力を利用するほど利益を得ますが、セキュリティチームはより少ない労力でインシデントを防止できるほど利益を得ます。
追加利用によってカバレッジが広がるなら、この目標は一致し得ます。しかし、非効率なエージェント設計が検知や対応を改善せずに消費量を増やす場合には、乖離する可能性があります。
明確なガードレールは、このリスクを軽減できます。企業はしきい値を設定し、ツールを制限し、人間の承認を求め、影響の大きいアクションを隔離できます。また、測定可能な調査成果に照らしてパフォーマンスを監視することも可能です。
技術的な封じ込めは、コスト管理と同じくらい重要です。セキュリティツールにアクセスできるエージェントは、潜在的にマシンを隔離し、アイデンティティ統制を変更し、機密性の高いテレメトリーに到達できる可能性があります。
CrowdStrikeは、一部の社内エージェント業務向けに、能力ベースのサンドボックスを説明しています。能力ベースのモデルは広範なアクセスではなく、特定のアクションのみを付与します。報告によれば、事前設定された上限に達した場合にはアクションを拒否する設計です。
このアプローチは重要な懸念の一つに対処しますが、製品展開の詳細は依然として重要です。購入者は、AIDR、顧客構築のエージェント、サードパーティー製エージェント、統合機能の全体に、どの統制が適用されるのかを把握する必要があります。
独立した標準はまだ整備途上です。NISTは、エージェントのアイデンティティ、認可、監査、プロンプトインジェクションに関する意見を収集しています。業界団体も、エージェント関連のセキュリティ障害に関する共通の報告方法を模索しています。
成熟した標準がないことは、ベンダー固有のアプローチの余地を生みます。同時に、ポリシー、テレメトリー、利用量の会計情報がプラットフォーム間で円滑に移行できない可能性があるため、切り替えコストも高めます。
したがって、CrowdStrikeの主張は慎重に解釈する必要があります。Flexの力強い成長は、ライセンス枠組みに対する顧客の採用を裏付けます。しかし、トークン価格設定がセキュリティの総コストを削減することを独立して証明するものではありません。
同じ注意はAIDRの成長にも当てはまります。CrowdStrikeによると、AIDRの期末ARRは前四半期比でほぼ3倍になりました。ただし、開始時の金額は開示されておらず、全顧客基盤における採用状況を測定するための十分な詳細も提供されていません。
Google Newsの報道は、こうした違いを単純な成長ストーリーに圧縮する可能性があります。エンタープライズの購入者は、セキュリティ統制が機能するか、エージェントが業務を改善するか、トークンモデルが予測可能性を維持するかという三つの問いを分けて考えるべきです。
一つの問いに対する好ましい答えが、他の問いにも好ましい答えを保証するわけではありません。
CrowdStrikeの賭けを試す三つのシグナル
次の試金石は、トークンベースのAIDRが便利な拡張メカニズムではなく、持続可能な運用モデルになるかどうかです。
一つ目のシグナルは、顧客の消費行動です。CrowdStrikeは今後、配分の利用状況、拡張頻度、AIDRの消費量と調査成果の関係について、より多くの情報を提供すべきです。
トークンの頻繁な拡張は、同社の需要に関する仮説を支えるでしょう。ただし、それだけで顧客価値を自動的に証明するわけではありません。調査の迅速化やカバレッジ拡大の証拠があれば、このシグナルはより強まります。
消費量が低ければ、エージェント型セキュリティが大きな新規ワークロードを生み出すという主張は弱まります。また、慎重な導入、不明確なユースケース、エージェントを運用プロセスへ統合する難しさを示す可能性もあります。
二つ目のシグナルは、同社の次回の財務アップデートです。投資家は、FlexアカウントのARR、Re-Flexの活動、AIDRの成長、アイデンティティ、クラウド、セキュリティ分析における採用状況を注視すべきです。
Flexの拡大が続けば、顧客が導入の柔軟性を伴うコミット済みの能力を好むというCrowdStrikeの主張を補強するでしょう。成長が鈍化すれば、集約や従量課金への懸念が拡張を制限し始めていることを示唆します。
これらの数値にも文脈が必要です。Flex ARRにはAIセキュリティ以外も含まれるため、Flexの採用増加をすべてエージェントやトークンベースのAIDRに帰することはできません。
三つ目のシグナルは、競争と標準化の動きです。Microsoft、Palo Alto Networks、Wiz、AIネイティブのベンダーは、エージェント発見、アイデンティティ、ランタイム保護、自動対応をどのようにパッケージ化するかを引き続き洗練させていくでしょう。
保護対象エージェント、完了アクション、固定のエンタープライズ能力に基づく競合モデルは、トークン課金に挑戦する可能性があります。購入者は、導入済みシステムや運用成果とより直接的に結び付く単位を好むかもしれません。
標準化の進展は、この競争を形作るでしょう。エージェントのアイデンティティと認可を対象とするNISTのガイダンスは、プロプライエタリな統制への依存を減らす可能性があります。共通の監査・インシデント報告形式も、プラットフォーム横断での比較を容易にする可能性があります。
CrowdStrikeはすでに、リアルタイム認可に基づく継続的なエージェントアイデンティティ統制を発表しています。市場は今後、このアプローチが広く統合され、管理されたデモンストレーションの外でも信頼性を発揮するかを見極める必要があります。
より大きな判断は、すでに明確です。AIエージェントは、セキュリティベンダーに保護と調達の両方を再考するよう促しています。CrowdStrikeは、サブスクリプション、柔軟なコミットメント、トークン配分を組み合わせるハイブリッド構造を選択しました。
この構造は、顧客に予算上の境界を与える一方で、CrowdStrikeの拡張経路を維持します。その魅力は、購入者が消費したトークンを、より迅速で安全かつ包括的なセキュリティ業務と結び付けられるかどうかにかかっています。
Google Newsでこの動向を追う読者にとって、次の見出しは単に新たなAI機能を発表するだけのものではないはずです。顧客が利用量を予測できるか、エージェントの権限を抑制できるか、そしてセキュリティ上の成果を測定できるかを示す証拠に注目してください。こうしたシグナルは、CrowdStrikeのモデルがエージェント型セキュリティの課題を解決するのか、それとも変動費に馴染みのある契約形態を与えるだけなのかを明らかにするでしょう。
