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Amazonのオートメーション・エンドゲーム：ロボット統合、労働力変革、そして戦略的野心の分析

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序論

Amazonの企業物語の中心には、一つの根本的な緊張関係が存在する。それは、前例のないレベルのオートメーション化を追求する姿勢と、世界有数の雇用創出企業としての公的な立場との間の矛盾である。本レポートは、この二面性を深く掘り下げ、Amazonの倉庫内におけるロボット活用の現状を包括的に分析し、さらに、リークされた内部文書が示唆する将来の労働力戦略、特に60万人規模の雇用に影響を与える可能性のある計画について多角的な考察を行う。

分析の中心となるのは、技術的進歩、オペレーション効率の最大化、そしてそれがグローバルおよび日本の労働市場に与える深遠な影響という3つの核心的テーマである。注目すべき「60万人の雇用」という数字は、単なる大量解雇の予告ではなく、より根本的な戦略的転換を示唆している。すなわち、事業の成長と人間の労働力の直線的な増加との間の連関を断ち切るという、Amazonの野心的な試みである。本レポートは、このパラダイムシフトの技術的基盤、経済的動機、そして社会的影響を解き明かし、Amazonが描く未来の物流と労働の姿を明らかにする。

I. ロボット労働力：Amazonの現行オートメーション・エコシステムの包括的概観

Amazonの将来戦略を理解するためには、まずそのオペレーションを支えるハードウェアとソフトウェアの現状を正確に把握する必要がある。本セクションでは、同社のフルフィルメントセンター（FC）で稼働するロボット技術の全体像を詳述し、その技術的現実を明らかにする。

KivaからSequoiaへ：Goods-to-Person（G2P）システムの進化

Amazonのロボット革命は、2012年のKiva Systemsの7億7,500万ドルでの買収から本格的に始まった 1。Kivaの基本機能は、商品が格納された棚（ポッド）を人間の作業員が待機するステーションまで自律的に運ぶことであった。この「Goods-to-Person」（G2P）モデルは、作業員が広大な倉庫を歩き回る必要をなくし、1時間あたりのピッキング数を従来の約100点から300〜400点へと劇的に向上させた 3。

このG2Pのコンセプトは、後継機によってさらに洗練されていく。Herculesは最大1,250ポンド（約567kg）を持ち上げることができ、より大型で重量のある商品に対応するTitanはその2倍の積載能力を誇る 4。

そして最新の進化形がSequoiaである。これは単なるロボットではなく、移動ロボット、ロボットアーム、そして人間工学に基づいて設計されたワークステーションを統合したシステムである 4。Sequoiaは、入荷した商品の識別と棚入れを最大75%高速化し、注文処理時間を最大25%短縮する能力を持つ 4。このシステムの特筆すべき点は、商品を従業員の「パワーゾーン」（太もも中部から胸中部までの最も力を入れやすい範囲）に直接届けられるように設計されていることである。これにより、従業員が頭上に手を伸ばしたり、しゃがんだりする必要がなくなり、労働災害のリスクを大幅に低減する 4。

自律マニピュレーションの台頭：ロボットアームと高度な器用さ

Amazonのオートメーション戦略は、単なる搬送作業の自動化に留まらない。人間の手の器用さを再現しようとするロボットアームの開発にも注力している。Sparrowは、AIとコンピュータービジョンを駆使して、多様な形状やサイズの個品を認識し、正確にピッキングする。これはロボット工学における最も困難な課題の一つとされてきた 3。Cardinalはより重量のある作業を担当するワークセルで、最大50ポンド（約22.7kg）の荷物を仕分け用のカートに投入することができる 3。

この分野における最も画期的な進歩は、触覚を持つ初のロボットVulcanの登場である 4。Vulcanは、加えられる力を正確に感知し制御する能力により、雑然としたコンテナの中から商品を損傷させることなく取り出すことができる。これは物理AIにおける根本的な飛躍を意味する 4。Vulcanは、Amazonの倉庫に保管されている商品の約4分の3を、人間の作業員に匹敵する速度で処理可能である 4。

さらに、Blue Jayシステムは、天井に設置された複数のロボットアームを協調させることで、ピッキング、棚入れ、集約という3つの工程を単一のワークスペースに統合する。これにより、特に即日配送ネットワークにおける処理速度を劇的に向上させることを目指している 4。

「檻」からの解放：Proteusと人機共存の夜明け

Amazonのオートメーション化における重要なマイルストーンは、同社初の完全自律走行ロボット（AMR）であるProteusの開発である 3。従来のG2Pロボットが物理的な柵で囲われた制限区域内でのみ稼働していたのに対し、ProteusはFCの開放されたエリアで、人間の従業員と安全に共存しながら作業するように設計されている 5。

この能力は、高度なAI、コンピュータービジョン、そして周囲の環境に対するセマンティック理解（意味的理解）によって実現されている。これにより、Proteusは静的な柱と動的な人間を区別し、衝突を回避しながら自律的にナビゲーションすることが可能となる 21。この技術は、人間とロボットの作業空間を隔てていた物理的な障壁を取り払い、より流動的で統合されたワークフローの実現を可能にする。

次なるフロンティア：人間中心の空間におけるヒューマノイドロボットの試験導入

Amazonの野心は、Agility Robotics社が開発した二足歩行のヒューマノイドロボットDigitへの投資と試験導入にも表れている 8。Digitの最大の利点はその人間型のフォームファクタにあり、階段や凹凸のある床面など、人間向けに設計された既存のインフラ内で活動できる点である 11。

初期のパイロットプログラムは、商品の取り出しが完了した空のコンテナ（トート）を回収・整理するという反復的な作業に焦点を当てている 8。これはまだ初期段階のプロジェクトであるが、倉庫の平坦な床を超え、既存の人間中心のインフラ内で多様なタスクを自動化するというAmazonの長期的なビジョンを示唆している。

デジタルな支配者：オペレーションの頭脳となるDeepFleetとEluna

Amazonのオートメーション戦略を評価する上で、物理的なロボット（ハードウェア）以上に重要なのが、それらを大規模に統合・制御する洗練されたソフトウェアである。DeepFleetは、生成AI基盤モデルであり、ロボットフリート全体を管理するインテリジェントな交通管制システムとして機能する 5。膨大な商品移動データを用いてトレーニングされたこのAIは、最適なルートを予測・算出し、混雑を緩和することで、ロボットの移動時間を10%改善する 5。

一方、Project Elunaは「エージェントAI」と呼ばれ、人間のマネージャーの「追加のチームメイト」として機能するように設計されている 12。マネージャーは、多数のダッシュボードを監視する代わりに、「ボトルネックを回避するには、どこに人員をシフトすべきか？」といった自然言語での問いを発するだけで、データに基づいた具体的な推奨事項を得ることができる 12。

これらのソフトウェアは、Amazonの競争優位性の源泉がどこにあるかを明確に示している。物理的なロボットは、競合他社もいずれは模倣または購入できるかもしれない。しかし、10年以上にわたる比類なき規模のオペレーションデータによってトレーニングされた独自のAIソフトウェアは、容易には追いつくことのできない、ほぼ乗り越え不可能な競争上の「堀（モート）」を形成している。物理的なロボットは、この巨大で自己最適化能力を持つインテリジェントなネットワークの末端装置に過ぎず、Amazonが真に開発している「製品」とは、AIを核とした次世代の物流オペレーティングシステムそのものである。

表1：Amazonフルフィルメントネットワークにおける主要ロボットシステム

ロボット名タイプ主な機能主要技術人とロボットの連携における役割
Sequoia統合G2Pシステム商品の高速な棚入れとピッキング、人間工学に基づいた商品提供移動ロボット、ロボットアーム、コンピュータービジョン人間の作業員がパワーゾーンで安全かつ効率的にピッキング作業を行えるように商品を供給する。
Proteus自律走行ロボット (AMR)人間の作業員と共有の空間で、重量のあるカートなどを安全に搬送するAI、セマンティック理解、高度なナビゲーション人間の作業エリアに直接進入し、物理的な障壁なしに協働する。
Sparrowピッキング用ロボットアーム多様な形状・サイズの個品を認識し、ピッキングするAI、コンピュータービジョン人間の器用さを必要とする複雑なピッキング作業を自動化する。
Vulcan触覚付きロボットアーム触覚センサーを用いて、雑然とした商品の中からデリケートな商品を損傷なく取り扱う物理AI、力覚センサー人間でも困難な、密集した状態での精密なマニピュレーション作業を代替する。
Digit二足歩行ヒューマノイド人間向けに設計された空間（階段など）を移動し、トートの回収などを行う二足歩行技術、マニピュレーション将来的に、既存のインフラ内で人間が行う多様な物理的作業を代替する可能性を持つ。
Blue Jay天井設置型マルチアームシステムピッキング、棚入れ、集約の各工程を単一のワークスペースに統合し、高速化する協調ロボットアーム、シミュレーション即日配送など、特に速度が要求されるオペレーションの効率を最大化する。
Hercules/Titan搬送用ドライブユニットG2Pシステムの中核として、商品棚（ポッド）を搬送する。Titanは高重量対応。自律ナビゲーション作業員の長距離歩行をなくし、重量物の運搬を代替することで、身体的負担を軽減する。

II. 「60万人の雇用」予測の解読：リーク、否定、そして労働力計画の現実

ユーザーからの「考察」の要求に応えるべく、本セクションでは、物議を醸している報道内容を多角的に分析し、データと企業のメッセージングの背後にある戦略的な意図を深く掘り下げていく。

リークされた青写真：2033年に向けた予測の分析

ニューヨーク・タイムズ紙やザ・ヴァージ紙が報じたリークされた内部文書によると、Amazonはオートメーション化により、2033年までに米国で60万人以上の労働者の新規雇用を回避、あるいは代替する可能性がある 1。この計画は、オペレーションの最大75%を自動化することを目標としている 1。短期的な目標としては、2027年までに16万人の雇用を回避することが挙げられている 1。

この計画の背後にある経済的動機は極めて大きい。2025年から2027年の間に推定126億ドルのコスト削減が見込まれており、これは処理される商品1点あたり約30セントの節約に相当する 27。

Amazonのカウンター・ナラティブ：公式見解の批判的評価

この報道に対し、Amazonの広報担当者ケリー・ナンテル氏は一貫してその内容を否定している。公式見解の要点は、リークされた文書は「不完全で誤解を招く」ものであり、「単一のチーム」の見解を反映したに過ぎず、会社全体の雇用戦略を示すものではない、というものである 1。

その反証として、Amazonは積極的な採用活動を強調しており、特にホリデーシーズンに向けて25万人のポジションを充足する計画を挙げている 2。また、社内で「AI」や「オートメーション」といった用語の使用を避ける方針があることも否定している 1。

「代替」対「回避」：労働戦略における決定的な差異

この問題を分析する上で、「代替（replacement）」と「回避（avoidance）」という言葉の使い分けは極めて重要である。文書が示唆しているのは、Amazonが「雇用曲線をフラット化」し 2、2033年までに商品出荷量が2倍になることを見込んでいるにもかかわらず、新規の労働者を「雇用することを回避する」ことを目指している点である 28。これは、現在雇用されている60万人の従業員を解雇するのとは根本的に異なる。これは、事業成長と従業員数の増加を切り離す（デカップリングする）戦略である。

過去のデータを見ると、2012年から2021年にかけて従業員数は爆発的に増加したが、2022年と2023年には減少に転じている 35。それと同時に、従業員一人当たりの生産性は飛躍的に向上しており、2015年の従業員一人当たり年間約175個の荷物処理数から、2025年には約3,870個へと増加している 38。これらのデータは、「雇用曲線のフラット化」がすでに現実のものとなっていることを強く裏付けている。

この「代替」と「回避」を巡る言説は、Amazonの巧みな広報戦略として解釈できる。一般市民やメディアは「雇用の代替」や「解雇」といった言葉に強く反応する。Amazonの内部戦略は、将来の需要増加を、労働者の比例的な増加なしにオートメーションで吸収すること、すなわち「雇用の回避」である。しかし、公式な反論では、意図的に現在行なっていないこと、つまり「現従業員の大量解雇は計画していない」という点に焦点を当てている 2。そして、短期的な季節雇用を強調することで、雇用創出企業としてのイメージを維持しようと努めている 27。この対応は、事実としては正しい（60万人を解雇するわけではない）が、フルフィルメント職の将来的な大量採用からの方針転換という、より本質的な戦略的シフトからは巧みに論点をずらしている。これは、労働におけるパラダイムシフトを管理するための、計算され尽くした企業コミュニケーションの好例と言える。

表2：Amazonの従業員数とロボットフリート数の推移（2012年～2025年）

年全世界従業員数（人）ロボットフリート数（台、推定値）
201288,400 36Kiva買収
2013117,300 36データなし
2014154,100 36データなし
2015230,800 36データなし
2016341,400 3645,000 29
2017566,000 36データなし
2018647,500 36データなし
2019798,000 36200,000 19
20201,298,000 36データなし
20211,608,000 36データなし
20221,541,000 36データなし
20231,525,000 36750,000 38
20241,556,000 35データなし
2025 (7月)1,546,000 (6月時点) 361,000,000 24

注：従業員数は各年末時点の数値。ロボットフリート数は公表された時点での概算値。

III. 人と機械の共生：従業員への影響の再評価

オートメーションが従業員に与える影響は、「雇用を奪う」という単純な物語では捉えきれない。本セクションでは、その多面的な影響を、利益と課題の両面からバランスよく検証する。

職場における安全性と人間工学の向上

Amazonは一貫して、ロボット技術を従業員の安全性を向上させるためのツールとして位置づけている。データも、ある程度はこの主張を裏付けている。2022年には、ロボット導入拠点における記録すべき労働災害発生率（RIR）と休業災害発生率（LTIR）は、非導入拠点と比較してそれぞれ15%と18%低かった 9。

前述のSequoiaのようなシステムは、商品を従業員の人間工学的な「パワーゾーン」に届けることで、無理な姿勢での作業を減らすように明確に設計されている 4。Titanのようなロボットが重量物の運搬を担い、G2Pシステムが長距離の歩行を不要にすることで、反復動作による身体的負担が軽減される 20。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究によれば、AIやロボットと共に働く従業員の60%が、自身の安全性にプラスの影響を期待しているという結果も出ている 42。

新たな職種の創出：ピッキング作業員からロボット技術者へ

Amazonは、ロボット技術の導入以来、従来は存在しなかった700以上の新たな職種を創出したと主張している 9。これには、ロボットフロアモニター、信頼性維持技術者、メカトロニクス技術者といった、より高度なスキルを要する職種が含まれる 20。

同社はこれを裏付けるために、12億ドル規模の「アップスキリング（技能向上）誓約」を掲げ、30万人以上の従業員に対して、需要の高い職務に必要なトレーニングを提供している 42。ここでの物語は「排除」ではなく「進化」である。つまり、人間の労働を、手作業による反復的なタスクから、より技術的で監督・管理を中心とする役割へとシフトさせるというビジョンである 7。

生産性への圧力と仕事の未来

安全性が向上する一方で、ロボットの導入はスループットの大幅な向上と、それに伴う生産性への期待を高めることにも繋がる 38。超効率的なシステムの一部となった人間の作業員は、機械のペースに合わせて働くことを要求される。これは、従来とは異なる種類の精神的・肉体的プレッシャーを生み出す可能性がある。

さらに、新たな技術職が創出される一方で、その数が、自動化によって代替または回避される膨大な数の手作業職を相殺できるかは疑問である。ある報告では、ロボット化が進んだ倉庫において、2,500人の従業員のうちロボットの監督・管理に関わっていたのはわずか100人であったと指摘されており、創出される技術職と自動化される手作業職の比率が低い可能性を示唆している 38。

Amazonが現在強調している「人とロボットの協働」というモデルは、最終的な目標ではなく、過渡的な段階であると分析できる。現在の協働モデルは、完全な自動化技術が成熟するまでの間、即時的な効率性と安全性の向上を享受するための、必要かつ有益な移行期間である。アップスキリング・プログラムは従業員にとって有益であると同時に、将来的に大部分が自律化したシステムを管理するために必要となる、より小規模で高度な技術を持つ労働力を育成する役割も果たしている。Amazonの技術的進歩の軌跡—物理的に隔離されたKiva、人間と空間を共有するProteus、人間の操作を自動化するVulcanやSparrow、そして人間中心の環境を攻略しようとするDigit—は、協働ではなく、人間の介在を技術的・経済的に可能な限り最小化する「ハイパーオートメーション」状態を目指していることを示唆している。

IV. 戦略的必須事項：財務的動機と競争上の優位性

Amazonがなぜこれほどまでに積極的なオートメーション化を推進するのか。その根底には、株主価値の向上、競争上のポジショニング、そしてオペレーションの強靭化という、根本的なビジネス上の理由が存在する。

オートメーションの経済学：コスト削減と効率化の定量化

オートメーション化がもたらす経済的インセンティブは計り知れない。リークされた文書は、2027年だけで126億ドルのコスト削減を予測している 27。モルガン・スタンレーのアナリストはさらに踏み込み、2027年までに年間最大40億ドルの経常的なコスト削減が可能になると試算している 27。

この削減は、注文処理コストの低下によってもたらされる。その額は、内部文書によれば商品1点あたり30セント 28、モルガン・スタンレーの分析では注文1件あたり60セントから1.20ドルに達する可能性がある 44。ルイジアナ州のロボット化された倉庫では、すでに25%のコスト削減が実証されている 44。これらのコスト削減は、Amazonの収益性と株主価値に直接的な好影響を与える。

難攻不落の物流ネットワークの構築

直接的なコスト削減以上に、ハイパーオートメーションは戦略的な武器となる。SequoiaやBlue Jayのようなシステムは、即日・翌日配送を加速させるために明確に設計されている 4。より速く、より信頼性が高く、より安価なフルフィルメントは、競合他社が容易に追随できない強力な競争上の「堀」を築く。

さらに、オートメーションは、変動の激しい労働市場への依存度を低下させることで、オペレーションの強靭性（レジリエンス）を高める。これにより、労働力不足、賃金インフレ、労働組合の組織化といったリスクを軽減することができる 10。

V. 日本という文脈：グローバル戦略の縮図

本セクションでは、ユーザーの地域である日本に特化した分析を行い、日本がAmazonのオートメーション戦略における重要な戦略的拠点であることを明らかにする。

日本における戦略的展開とマイルストーン

Amazonが全世界で導入したロボットの数が100万台に達したという記念すべき節目は、2025年7月、日本のフルフィルメントセンターで達成された 18。これは単なる象徴的な出来事ではない。この発表は、日本のネットワークにおけるAIモデル「DeepFleet」の導入と同時に行われ、効率化をさらに推進する意図が示された 18。

さらに、名古屋みなとFCのような最新鋭の施設では、日本市場向けに独自に開発された「デパレタイザー」ロボットの導入など、最先端技術とサステナビリティへの取り組みが一体となって進められている 47。

日本の物流業界と労働市場への示唆

日本がなぜ重要な実験場となっているのか。その背景には、高齢化と労働人口の減少という日本の人口動態が、オートメーション化への強力なインセンティブとなっていることがある。また、高い不動産コストと人件費は、Sequoiaのようなシステムがもたらす効率性と集約性の向上を特に価値あるものにしている。

この制約の多い環境でAmazonが成功を収めることは、強力なケーススタディとなり、日本の物流・小売業界全体のオートメーション化を加速させる触媒となるだろう。Amazonは日本を、自社の未来のフルフィルメントセンターのビジョンを実現するための実験室であり、ショーケースとして活用している。必要に迫られ、制約された環境下での効率最大化を目指して日本で完成されたソリューションは、Amazonの次世代グローバル施設の青写真となる可能性が高い。

VI. 結論：75%の自動化への道とその広範な影響

本レポートの分析を統合し、Amazonと、同社が再構築しつつある業界の未来について、展望を示す。

不可避の軌道：成長と雇用曲線のフラット化の両立

本レポートの核心的な議論は、Amazonの戦略が、需要の指数関数的な成長を、人間の労働力の直線的あるいは横ばいの成長で賄うために、テクノロジーを活用することにある、という点に集約される。75%という自動化目標は、この戦略の論理的な帰結である。これにより、同社は手作業労働者の大量雇用主から、より小規模で高度なスキルを持つ技術者によって運営される物流ネットワークを管理するテクノロジー企業へと変貌を遂げるだろう。

業界の青写真：Amazonの野心がもたらす波及効果

Amazonの戦略がもたらす影響は、自社内に留まらない。ノーベル経済学賞受賞者であるダロン・アシモグル氏が警告するように、一度Amazonがこのモデルの収益性を証明すれば、それは他の企業にも波及するだろう 27。これにより、業界全体でオートメーション、労働、そして仕事の未来に関する急速な再検討が迫られることになる。Amazonは単に自社のオペレーションを最適化しているだけでなく、21世紀の物流業界のテンプレートを創造しているのである。

ステークホルダーへの戦略的提言

最後に、各ステークホルダーに対する提言を提示する。

  • 競合他社へ： 取り残されないためには、柔軟で拡張性のあるオートメーションとデータ分析への投資が不可欠である。AmazonのAI主導のアプローチは、単なるハードウェアの導入以上の、根本的なビジネスモデルの変革を要求している。
  • 政策立案者へ： 手作業による反復的なタスクがますます陳腐化する労働市場に備え、先を見越した労働力の再訓練プログラム、社会的セーフティネットの拡充、そして教育改革に焦点を当てるべきである。
  • 投資家へ： 物理的なロボットというハードウェアの先を見据え、自動化された世界で長期的な価値と効率を真に生み出す独自のAIとソフトウェアへの投資を評価することが重要となる。競争優位性の源泉は、機械そのものではなく、それを制御する知能にある。

引用文献

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  2. Amazon to replace 6 lakh human jobs with robots by 2033: NYT https://www.financialexpress.com/business/amazon-to-replace-6-lakh-human-jobs-with-robots-by-2033-nyt-4018078/
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  8. Amazon Unveils New Human-Shaped Warehouse Robots – Government Technology https://www.govtech.com/workforce/amazon-unveils-new-human-shaped-warehouse-robots
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  35. Amazon: Number of Employees 2011-2025 | AMZN – Macrotrends https://www.macrotrends.net/stocks/charts/AMZN/amazon/number-of-employees
  36. Amazon.com (AMZN) Number of Employees 1995-2025 – Stock Analysis https://stockanalysis.com/stocks/amzn/employees/
  37. Number of Amazon Employees (2025) – Exploding Topics https://explodingtopics.com/blog/amazon-employees
  38. Amazon close to having more warehouse robots than human staff – HR Grapevine https://www.hrgrapevine.com/us/content/article/2025-07-04-amazon-nears-equal-number-of-warehouse-robots-staff
  39. Amazon’s Robotic Revolution https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2025/07/amazons-robotic-revolution.html
  40. How robotics improve safety in Amazon’s operations https://www.aboutamazon.com/news/operations/amazon-robotics-safety
  41. Investing in technology, safety, and skill training go hand-in-hand – Amazon Europe https://www.aboutamazon.eu/news/innovation/investing-in-technology-safety-and-skill-training-go-hand-in-hand
  42. Employees believe that robotics and AI offer safety, productivity, and career benefits in new MIT Study – About Amazon https://www.aboutamazon.com/news/workplace/amazon-mit-study-employees-robotics-ai
  43. Amazon’s robot arms break ground in safety and technology https://www.amazon.science/latest-news/amazon-robotics-see-robin-robot-arms-in-action
  44. Morgan Stanley’s estimate on Amazon’s 600,000 job cuts that the ecommerce giant said is ‘wrong’ https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/morgan-stanleys-estimate-on-amazons-600000-job-cuts-that-the-ecommerce-giant-said-is-wrong/articleshow/124758469.cms
  45. アマゾン／日本で100万台目のロボット導入、DeepFleet生成AIモデルで効率化 – LNEWS https://www.lnews.jp/2025/07/r0701304.html
  46. Amazon、日本で100万台目のロボット導入 新しい生成AIモデル「DeepFleet」でさらなる効率化 https://netkeizai.com/articles/detail/15266
  47. Amazon、西日本最大の最新物流拠点を初公開 ロボット化で1日最大の入出荷60万個超、米国外で最大の太陽光発電量 | 日本ネット経済新聞｜新聞×ウェブでEC＆流通のデジタル化をリード https://netkeizai.com/articles/detail/15992
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