保育・幼児教育のAI活用事例｜顔認証写真管理・保育記録自動作成・年間1,260時間削減の実像を徹底解説

保育・幼児教育の現場では、顔認証による写真の自動振り分け、AIによる連絡帳・おたよりの下書き生成、午睡センサーによるSIDS（乳幼児突然死症候群）予防、顔認証を使った登降園管理と送迎バスの置き去り防止といった領域でAI活用が広がっています。ユニファ（ルクミー）やコドモンなどの主要ベンダーが公表している数値では、スマート保育園モデルで業務時間を約65%削減、コドモン試算で保育士1人あたり月22時間の短縮といった効果が報告されており、「年間1,260時間削減」という数値は複数の公表値を積み上げて試算する範囲にあります。

この記事では、主要サービスの機能・料金の比較、保育ICT・AI導入に使える補助金、こども家庭庁の生成AIガイドライン準拠の導入手順、顔認証まわりの法的論点までを、一次ソースを明示して整理します。園長・主任・法人本部・自治体担当など、導入の意思決定に関わる方に向けた内容です。

この記事でわかること

• 保育・幼児教育でAIが使われている主要な業務領域（業務別活用一覧表）
• 顔認証写真管理・記録自動作成・午睡見守り・置き去り防止の具体事例
• ルクミー／コドモン／hugnote／はいチーズ！フォト／スナップスナップの比較
• 「年間1,260時間削減」という数値の根拠と検証
• 保育ICT・AI導入に使える補助金の上限と申請のポイント
• こども家庭庁のガイドライン準拠の導入ステップ
• 導入に向いている園・慎重に検討すべき園の判断ポイント

保育現場でAI活用が急速に進んでいる背景

保育・幼児教育でAIが広がる背景には、保育士の業務負担、慢性的な人手不足、そして国によるDX推進の3点があります。こども家庭庁は保育ICTシステムの導入率向上を政策目標に掲げており、補助金・ガイドラインの整備が同時並行で進んでいます。

保育士の業務負担と人材定着の課題

三菱UFJリサーチ&コンサルティングが実施した令和6年度 保育人材確保にむけた効果的な取組手法等に関する調査研究報告書（2025年3月公表）によると、保育人材の定着に効果がある取組として「書類業務の見直しなど、事務作業の負担軽減」が52.2%と、「職場のなごやかな雰囲気づくり」（62.9%）に次ぐ2位に挙がっています。国の調査でも、保育士の勤務時間のうち会議・記録・報告に一定の時間が取られていることが継続的に指摘されており、ここをAIで圧縮できれば離職率・採用コストに直接影響します。

株式会社明日香が発表した保育士向け調査（2025年）では、保育士の62.0%が「AIの導入により保育の質や保護者・家庭への支援が向上する」と期待しており、現場側の心理的な受容度も高まっています（出典: 株式会社明日香 プレスリリース）。一方で、こども家庭庁関連の調査では生成AI利用に不安を感じる声が約7割にのぼる結果も出ており、「期待」と「不安」が同時に存在するのが現場のリアルな温度感です。

こども家庭庁による制度整備

こども家庭庁は2025年に「生成AI利活用ガイドライン」を示し、同年に生成AIの導入・活用に向けた実践ハンドブックを公表しました。ハンドブックは、

• おたより・連絡帳の作成
• こどもの写真の整理
• おたよりの翻訳
• 行事アイデアのブレスト
• カメラ映像からのこどもの転倒検知

など、実際に現場で使える生成AI・画像AIの用途と注意点を明示しています。活用できる業務範囲、想定されるリスク、トラブル時の対応方法まで整理されており、自治体や法人本部がAI導入の議論を立ち上げる際の共通言語として機能しています。

送迎バス置き去り防止の義務化（2023年4月）

2023年4月から、幼稚園・保育所・認定こども園・特別支援学校等では送迎用バスへの置き去り防止安全装置の設置が義務化されました。義務化対象施設には1台あたり上限17万5千円の補助が用意されており、顔認証・センサーを使ったAI装置の導入が一気に進んだ領域でもあります。

保育・幼児教育で活用されているAIの業務別一覧

現時点で保育・幼児教育の現場に導入されているAIは、以下の6つの業務領域に整理できます。

この6領域のうち、特に導入が進み費用対効果が見えやすいのが「写真管理」「記録作成」「午睡見守り」「登降園・置き去り防止」の4つです。ここから順に具体的に見ていきます。

顔認証写真管理で園と保護者の負担を大幅削減

写真管理は、保育AI活用の中で最も早くから広がり、費用対効果が見えやすい領域です。顔認証AIが園児ごとの自動振り分けを行い、撮影枚数のばらつきを検知し、不適切写真を自動で除外します。

出典: ルクミーフォト 公式サイト

ルクミーフォト（ユニファ株式会社）

ルクミーフォトは顔認識AIで園児ごとに写真を自動振り分けするサービスで、ルクミーシリーズ全体の導入実績は累計20,000件以上（公式公表）に達します。主な機能は次のとおりです。

• カメラ起動時にクラスを選ぶだけで、アップロード時にクラス別に自動分類
• ばらつきチェック機能: 事前に登録した顔情報で、月ごとの撮影枚数が少ない園児を一目で把握
• センシティブ写真チェック機能: 不適切と判定された写真をAIが自動で検知・除外（出典: ユニファ プレスリリース）
• 保護者側でも自分の子どもの写真を上位表示

はいチーズ！フォト（千株式会社）

はいチーズ！フォトは、AWSの画像分析サービスAmazon Rekognitionを活用し、保護者が自分の子どもの写真をアップロードすると同じ顔の写真を自動検索できるサービスです。2025年時点のシリーズ累計団体数は約20,000団体以上、保護者ユーザーは約250万人とされ、約3園に1園の導入（公式表現）と公表されています。卒アル制作では「人物集計表」機能が有効で、全卒園児の掲載確認がスムーズになります（出典: JAGAT記事）。

スナップスナップ・hugnote

• スナップスナップ: 保育園〜大学まで全国約16,700校に導入（公表値）。撮影代行サービスとセットで提供される点が特徴です。
• hugnote（ハグノート）: AI顔認識での写真検索機能を搭載し、ライト構成で月額5,500円から利用可能（出典: hugnote公式）。

写真管理AIで得られる効果

公式公表値ベースでは、次の効果が確認できます。

• 写真選定・振り分け時間の短縮（園規模により変動）
• 撮影枚数のばらつき検知による全園児の公平な掲載
• 不適切写真の自動除外によるプライバシー・人権上のリスク低減
• 保護者が自分の子どもの写真を見つける時間の短縮

ばらつきチェック・センシティブチェックは、卒アル前や年度末の確認工数を大幅に下げる点で、単なる時短以上の価値があります。

保育記録・連絡帳・おたよりの自動作成AI

連絡帳・おたより・保育日誌・児童票・要録は、保育士の事務作業で最も時間を取る領域です。ここにAIが入ると、1日あたり数十分〜1時間単位の圧縮が現実的になります。

出典: ルクミー保育AI 公式サイト

ルクミー保育AI（ユニファ株式会社）

ルクミー保育AIは、ユニファ株式会社が提供する保育特化の生成AIで、以下の2機能が柱です。

• たよれるくん: おたより・連絡帳・帳票の文章作成を支援。箇条書きから文章を提案、ドラフト生成、誤字脱字の自動チェック、多言語翻訳に対応
• すくすくレポート: 過去の写真・日誌から子どもの成長を自動でレポート化し、年間記録（要録）の下書きを生成

公式では、提供開始から約3か月半で500施設を突破したと発表されており、第3回 生成AI Innovation Awards（Google Cloud Japan主催、2025年）のファイナリストにも選出されました（出典: ユニファ プレスリリース）。2024年10月〜2025年2月には、横須賀市・狛江市・北上市の3自治体で生成AI実証実験が行われ、ルクミーフォトAIβ版とルクミーAIアシストが検証されています（出典: AIsmiley 記事）。

コドモン×ベネッセ「こどもストーリー」

コドモン×ベネッセ「こどもストーリープロジェクト」は、コドモンの保育ドキュメンテーションに蓄積された日々の記録から、児童票・要録の振り返りや要約文をAIが自動生成するサービスです。

• 2024年夏に実証実験、2025年春に本格始動
• 実証施設の声として、児童票の作成が「月1人30分以上」から大幅短縮、要録が「1人1時間以上」から短縮と公表
• コドモン試算では、保育士1人あたり毎日約1時間、月間約22時間の業務短縮の可能性が示されている（出典: コドモン あるべき姿から考える保育AI）

コドモンの帳票作成機能

生成AI以前のICT領域でも、コドモンの帳票作成機能は強力です。日誌・発達経過記録・月案・週案・日案のデータが自動連携し、「ねらい」「活動の様子」などの例文機能が標準搭載されています。コドモンは業界シェアNo.1（公式）で、公立・私立ともに導入実績が豊富です。

記録・連絡帳AIの効果（公式公表値）

生成AIによる記録支援は、まだ「導入初期」の段階にあり、公表される数値は試算値・実証施設の声が中心です。導入検討時は、自園の業務ログと照らして再現性を見積もることが重要です。

「年間1,260時間削減」は本当か｜公式データからの試算

本記事のキーワードに含まれる「年間1,260時間削減」は、現時点でユニファやコドモンの公式プレスリリース・公式サイトでは、単独の確定値としては確認できません。そこで、公式に出ている数値から試算の妥当性を検証します。

試算の前提

コドモンが公表している保育士1人あたり月22時間短縮の試算値を使うと、次のように積み上がります。

つまり「年間1,260時間削減」という数値は、常勤保育士4〜5名規模の園で、コドモンの試算値が全員に適用された場合に現実的に到達し得るレンジに収まっています。ただし、次の留意点があります。

• コドモンの「月22時間」は試算値であり、導入機能・運用定着度で変動する
• 保育業務のうちICT・AIで短縮できる範囲には限界がある（対人ケアは短縮対象外）
• 園児数・職員数・既存の業務フローに強く依存する

本記事の立場

「年間1,260時間削減」は公式一次情報として確定している数値ではなく、公表値からの試算に基づくレンジとして扱うのが妥当です。資料や稟議で使う場合は、「保育士1人あたり月22時間（コドモン試算）、5名規模で年間約1,000〜1,300時間相当の短縮余地」のように、根拠と前提を併記することをおすすめします。厚労省の令和2年度調査でも、日誌・連絡事項の省力化で約40%の業務時間削減という実例が報告されており、「園全体・複数業務の合算」で見れば1,000時間超の削減は十分に射程に入ります。

午睡見守りセンサーでSIDSリスクを下げながら記録も自動化

午睡（お昼寝）の見守りは、乳幼児突然死症候群（SIDS）予防の要でありながら、保育士にとって5分ごとのチェックが大きな負担になっていました。AIとセンサーの組み合わせが、ここを大きく変えています。なお、午睡センサーは事故を完全に防止するものではなく、目視確認を補助する仕組みである点は正しく理解しておく必要があります。

出典: ルクミー午睡チェック 公式サイト

ルクミー午睡チェック（ユニファ株式会社）

ルクミー午睡チェックは、乳幼児の胸元（肌着やパジャマ）にセンサーを取り付け、体動・体向きを検知するサービスです。現時点で以下の特徴があります。

• 5分間隔でチェック表に自動記入（人による目視確認とセンサーのダブルチェック）
• うつ伏せ寝が60秒続くとアラート、仰向けに戻すと自動停止
• 体動停止が20秒続いてもアラート表示
• デロイトトーマツミック経済研究所『ミックITリポートMonthly』2023年10月号にて、センサー出荷台数・累計利用園児数・累計導入施設数で業界シェアNo.1と公表
• 47都道府県すべてに導入実績

代表的な大規模導入事例

• ソラストグループ全34園
• はぐはぐキッズ8園
• このえ保育園15園
• ポピンズエデュケア 認証保育園全29施設（2025年に新型を導入）

午睡AIの効果

午睡見守りAIの価値は、時短以上に子どもの安全を支えるインフラとしての側面が大きい点です。加えて、チェック表の自動記入により「目を離した瞬間に記録が止まる」問題が解消され、監査・行政指導の際のエビデンスとしても機能します。

顔認証登降園管理と送迎バス置き去り防止

2023年4月の送迎バス置き去り防止装置の設置義務化を契機に、顔認証・センサー型のAI装置の導入が一気に進みました。

FDCN（F.K.Solutions）

FDCNは、AI顔認証端末に園児が顔をかざすだけで登園・降園時刻を記録するシステムです。2022年11月に販売開始され、登降園の記録は保護者スマホアプリ「ゆめねっと」にリアルタイム通知されます。置き去り防止義務化を背景に、中小規模園での導入が進んでいます。

RealFace タイムリー（TERADA.LENON）

RealFace タイムリーは、顔認証を軸にした確認システムで、送迎確認・塾の出席管理などに横展開されています。

コドモン・ルクミーの登降園機能

コドモン・ルクミーも登降園管理機能を備え、ICカード／QRコード／顔認証などの打刻手段に対応しています。既に同ベンダーのICT基盤が入っている園は、オプション追加で統一しやすいのがメリットです。

送迎バス置き去り防止装置（こども家庭庁認定）

こども家庭庁の認定装置リストに沿って選定することが前提で、補助金は以下のとおりです。

義務化は2023年4月1日施行、2024年3月末までが経過措置でした。未設置のまま運用している場合は行政指導・処分の対象になるため、最優先で対応が必要な領域です。

多言語対応・外国人保護者支援

外国籍の保護者宛のおたより・連絡帳の翻訳は、これまで保育士が個別対応してきた領域ですが、AI翻訳で大きく変わっています。

• ルクミー「たよれるくん」: 日本語のおたより・連絡帳を多言語に翻訳
• コドモンのおたより機能: 翻訳機能と連携
• 実証実験では、77%の保育者が「業務に役立った」と回答（ユニファ実証結果、メディア二次情報）

外国籍家庭の増加は地域差が大きく、翻訳AIの費用対効果も園によって変わります。対象家庭が複数ある園では、AI翻訳の有無が保護者満足度に直結します。

主要保育AI・ICTサービスの比較

主要ベンダーの公表情報を比較します。料金は施設規模・機能で変動し、公式サイト上で明確な料金表を掲載していないベンダーもあるため、必ずベンダー公式で最新の見積を再確認してください。

一般的な保育ICT・AIサービスの費用感は、初期費用0〜30万円程度、月額5,000〜27,000円程度がひとつの目安です。ただし施設規模・機能で大きく変動し、補助金で実質負担が下がるケースが多い点も踏まえて検討してください。

用途別おすすめ

保育ICT・AI導入に使える補助金

ICT・AI導入の費用対効果を押し上げる最大のレバーが国の補助金です。金額・補助率・申請窓口は年度・自治体で変動するため、最新はこども家庭庁・各自治体で必ず確認してください。ここでは2025年度に示された内容を目安として整理します。

保育所等におけるICT化推進等事業

対象の4機能は次のとおりです。

1. 保育計画・記録に関する機能
2. 園児の登降園管理に関する機能
3. 保護者との連絡に関する機能
4. 実費徴収のキャッシュレス決済に関する機能

対象施設は、認可保育所・認定こども園・認証保育所・小規模認可保育所・認可外保育施設と幅広く、対象経費は購入費・リース料・保守料・工事費・通信費・システム利用料を含みます。実施主体は都道府県・市町村のため、申請方法・期間は自治体ごとに異なる点に注意が必要です（出典: こども家庭庁 保育所等におけるICT化推進等事業、CoDMON ICT導入補助金、補助金ポータル）。

午睡センサー・見守りカメラの補助（嵩上げ）

こども家庭庁の安全対策関連予算では、午睡センサー・AI見守りカメラ等の導入について補助率が1/2から2/3へ嵩上げされる枠が設けられてきました。安全対策強化枠では1施設あたり最大50万〜100万円程度の補助が用意されるケースもありますが、認定区分によって申請窓口が異なるため、自治体窓口での事前確認が欠かせません。

送迎バス置き去り防止装置の補助

送迎バス置き去り防止装置については、義務化対象施設は1台あたり上限17万5千円、義務化対象外施設は1台あたり上限8万8千円が用意されています。

保育AI導入のステップ（こども家庭庁ハンドブック準拠）

こども家庭庁の実践ハンドブックを踏まえた、現実的な導入ステップは次の流れです。

Step 1. 現状業務の棚卸し

まず、保育士の1日・1週間・1か月の業務内容を書き出し、どこに時間が偏っているかを把握します。特に、連絡帳／おたより／写真管理／午睡チェック／登降園管理／要録作成は優先度の高い領域です。

Step 2. 優先導入機能の選定

補助金の4機能（計画・記録／登降園管理／保護者連絡／キャッシュレス決済）のうち、業務インパクトが大きい順に選定します。この段階で補助上限額が変わるため、「どこまで同時に入れるか」を本部・自治体担当と擦り合わせます。

Step 3. ベンダー選定・見積取得

各社の機能・料金を比較したうえで、2〜3社から見積を取り、機能範囲・既存業務との親和性・サポート体制を比べます。現場の保育士にデモを触ってもらうことが、導入後の定着に直結します。

Step 4. 保護者同意の取得

顔認証・写真AIを使う場合、利用目的の明示と保護者同意の取得が必要です。園の個人情報保護方針・入園時の同意書・年度更新のタイミングで、次の内容を明文化します。

• 取得する顔画像・写真の範囲と保管期間
• 利用目的（写真販売／個別支援／卒アル等）
• 第三者提供の有無
• 写真削除・退園時の扱い

Step 5. 補助金申請

自治体の窓口に事業計画書・見積・必要書類を提出し、採択後に契約・導入を進めます。年度によって公募時期が異なるため、早めのスケジュール確認が重要です。

Step 6. 運用開始・職員教育

こども家庭庁ハンドブックは、個人情報・情報セキュリティ・著作権の3軸で、全職員向けの簡単な研修を行うことを推奨しています。特に、子どもの名前・住所・医療情報などの個人情報を汎用生成AI（ChatGPT等）に直接入力しないという基本ルールの共有は必須です。

Step 7. 効果測定と見直し

導入3か月・6か月・1年のタイミングで、業務時間の削減量・保育の質・保護者満足度を測定し、運用を見直します。

導入時の注意点・法的規制

AI活用には明確な制約があります。特に子どもの個人情報は通常業務の個人情報より扱いが厳しい点に注意してください。

個人情報保護法上の論点

2022年4月改正の個人情報保護法施行後、以下がより明確になりました。

• 15歳以下の子どもの個人情報は、法定代理人（保護者）の同意が必要
• 肖像権は子ども自身に帰属するが、保育年齢では保護者同意で代行
• 利用目的を明示し、目的外利用には都度同意が必要
• 公立施設は2023年4月から地方自治体条例ではなく個人情報保護法が適用

出典: 保育士が知りたい個人情報の取り扱い方

顔認証・生体情報の扱い

顔写真は個人識別情報に該当し得るため、利用目的の明示と保護者同意が必須です。保育施設内で顔画像と名簿を突合する場合、個人情報取扱事業者としての義務（安全管理措置、漏えい時報告等）が発生します。

生成AIで避けるべき使い方

こども家庭庁ハンドブックは以下のリスクを明示しています。

• 子どもの名前・住所・医療情報など、個人が特定できる情報を汎用生成AIに入力しない
• 生成AIのハルシネーション（誤情報生成）に対する人間の最終確認を必須化する
• 著作権が不明瞭な画像の業務利用を避ける

外部の生成AIに個人情報を入力しないという園内運用ルールの策定は、セキュリティ面で最も基本的かつ重要な対策です。

運用上の注意点

• BCP（業務継続計画）: 通信障害・停電時でも運用を継続できる手段を残す（紙の午睡チェック表など）
• 職員のリテラシー差: 世代差を踏まえた導入研修（ベテランの方が効果を実感しやすいというユニファの公表値もあり）
• 費用対効果の測定: 導入後6〜12か月の時間削減を定量測定する

なお、生成AIの出力はあくまで下書き・補助であり、子どもとの情緒的な関わり・発達の見取り・保護者との信頼構築はAIで代替できません。最終的な判断は必ず保育者が行う前提で運用します。

こんな園におすすめ／慎重に検討すべき園

保育AI・ICTは「入れれば効果が出る」ツールではありません。効果は園の運営体制と業務量に依存します。

AI導入が効果を出しやすい園

• 常勤保育士が5名以上、園児30名以上の規模で、記録・連絡帳に日常的に時間を取られている
• 複数拠点を運営する法人で、本部と現場の記録共有を効率化したい
• 外国籍の保護者が複数おり、翻訳作業の負担が大きい
• 送迎バスを運用しており、置き去り防止義務化への対応が必須
• 自治体の補助金対象施設で、ICT化推進等事業を活用できる
• 職員にICTリテラシーが中程度以上あり、新ツールへの抵抗が少ない

AI導入を急がない方がよい園

• 小規模園（保育士2〜3名）で、既に手書き・紙での業務が安定している
• 補助金対象外で、自己負担が月数万円以上になる
• 通信環境が不安定で、クラウド前提のサービスが成立しない
• 保護者層がデジタル手段に強く抵抗があり、紙のおたより・連絡帳が期待されている
• 園長・主任にICT導入の旗振り役がおらず、導入後の運用定着が見込めない

中規模以上の園・法人ほど効果が大きい

公式事例ベースで見ると、ユニファのスマート保育園モデル（園児30名・職員13名）で約65%削減、葛飾区の32園一斉導入、ソラストグループ34園導入など、中〜大規模での導入効果が顕著です。規模が大きくなるほど、記録・写真・午睡の業務量が累積するため、AI・ICTの投資回収期間も短くなります。

よくある質問（FAQ）

Q1. 補助金なしでも導入する価値はありますか？

A. 園の規模と業務量によります。保育士1人あたり月22時間（コドモン試算）の短縮が実現すれば、最低賃金換算でも年間10万円超の人件費相当になります。補助金がなくても中規模以上の園ではコストメリットが出るケースが多いですが、導入前に1か月の業務ログを取って試算することをおすすめします。

Q2. 保育士が「AIに仕事を奪われる」心配はないのでしょうか？

A. 現時点では、保育の中核である対人ケア・情緒的関わりはAIで代替不可です。こども家庭庁ガイドラインも、AIは「アシスタント」と位置づけています。事務作業の圧縮で、保育士が子どもと向き合う時間が増えるという方向性が主流です。

Q3. 生成AIに子どもの情報を入力しても大丈夫ですか？

A. 汎用生成AI（ChatGPT・Claude等）に個人が特定できる情報を入力することは避けてください。保育特化AI（ルクミー保育AI・コドモンこどもストーリー）は園内データでクローズド運用する設計のため、適切な同意と運用を守れば利用できます。

Q4. 小規模園でも使えるサービスはありますか？

A. コドモンは園児・職員数に関わらず月額定額のため、小規模園でも利用可能です。hugnoteも月額5,500円（ライトコース）から写真AIを導入できます。補助金の1機能上限20万円枠を活用して始める園が増えています。

Q5. 顔認証システムは保護者の反発がありませんか？

A. 導入時の説明と同意取得が最重要です。利用目的・保管期間・第三者提供の有無を明示し、同意書を交わすことで多くの園でスムーズに導入できています。先行導入事例（葛飾区32園、ソラスト34園など）を具体的に示すと理解が得られやすくなります。

Q6. AIで保育日誌・要録を書いたら、手抜きになりませんか？

A. 現在提供されている保育AIは「下書き生成」「要約支援」の位置づけで、最終的な判断・記載は保育者の責任です。AIが数十分かかる作業を数分に短縮し、保育士が子どもの観察や保護者対応に時間を使う、という運用が推奨されています。

まとめ｜保育AIは「時短と安全」の両輪で現場を変えている

保育・幼児教育のAI活用は、業務負担の大幅削減と、子どもの安全リスク低減を同時に実現するフェーズに入っています。

• 顔認証写真管理は累計20,000件規模の導入実績があり、振り分け・偏りチェック・不適切写真除外を自動化
• 生成AIによる連絡帳・要録支援は、保育士1人あたり月22時間（コドモン試算）の短縮余地
• 午睡見守りAIは47都道府県すべてに導入実績があり、SIDS予防（あくまで補助）と記録自動化を両立
• 保育ICT化推進等事業では最大130万円／施設の補助金が利用可能（年度・自治体で変動）
• 送迎バス置き去り防止は2023年4月から義務化済み、未対応施設は最優先

キーワードにある「年間1,260時間削減」は、常勤保育士5名規模で月22時間×12か月を積み上げた試算レンジで達成し得る水準です。ただし、AIは万能ではなく、対人ケア・情緒的関わりは保育者にしかできない領域として残り続けます。AIは「奪う」のではなく「保育者の時間を子どもに返す」ツールとして位置づけることが、導入成功の最大のポイントです。最終的な導入判断は、自園の規模・業務量・職員体制・補助金の可否を総合して検討してください。

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