ヨーロッパの世界的な競争におけるAIの野望：包括的な分析デジタル植民地ですか、それともブレークスルーは来ますか？

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公開：2025年4月10日 /更新：2025年4月10日 - 著者： Konrad Wolfenstein

グローバル競争におけるヨーロッパのAIの野望：包括的な分析 - デジタルコロニーですか、それともブレークスルーは来ますか？

ヨーロッパの世界的な競争におけるAIの野望：包括的な分析デジタル植民地ですか、それともブレークスルーは来ますか？

EUがどのように人工知能の世界的なフロントランナーになりたいか

人工知能：EUは米国と中国に追いつくことができますか？

欧州連合（EU）は野心的な目標を設定しています。人工知能（AI）の分野で世界的なリーダーシップの役割を引き受けたいと考えています。焦点は、信頼できる人間で中心のAIにあるべきです。この目標は、ヨーロッパの強みに基づいています。優れた研究環境と倫理的価値への強いコミットメントです。 EUは、技術の主権を達成するために努力し、同時にAIの経済的可能性を最適に使用しています。

しかし、現実はより複雑に見えます。ヨーロッパは、米国と中国との世界的なAIレースでの競争力に大きな影響を与える構造的課題に苦しんでいます。これらの課題は、デジタル内部市場の断片化から、研究結果の商業化の困難に至るまで、さまざまな側面に関係しています。

に適し：

信頼できるAI：ヨーロッパの切り札と人工知能で主導的な役割を果たす機会

概要の中心的な課題

デジタル内部市場の断片化

さまざまな国家規制、標準、データアクセスルール、言語の障壁により、AI企業はヨーロッパ全体で成長し、スケール効果を達成することを困難にします。

「ヨーロッパのパラドックス」

優れた研究と市場性のある製品へのゆっくりとした実装との矛盾は、AIセクターで特に明確です。

資金調達ギャップ

米国と中国と比較して、特にAIの新興企業の後の成長段階では、リスク資本資金調達に大きなギャップがあります。

調整の欠如

EUレベルと加盟国との調整は、しばしば効果がなく、断片化された国家的アプローチと不十分なガバナンス構造によって形作られています。

規制上の課題

AI Actなどのイニシアチブは、調和とデータの可用性の向上を通じて問題に対処することを目的としています。ただし、特に中小企業（中小企業）と新興企業にとって、イノベーションと高いコンプライアンスコストに対する障害の可能性について懸念があります。

才能の移行

ヨーロッパは、米国や他の地域に高度に資格のあるAI専門家を失い、革新的な強さをさらに弱めます。

出発点：野心と現実

欧州連合は、AIの開発と適用において主導的な役割を果たすという多くの戦略論文とイニシアチブでその目標を確認しました。この戦略は、ヨーロッパを信頼できる人間中心のAIのグローバルセンターにすることを目的としています。

このビジョンは、ヨーロッパの強み - 優れた研究環境と倫理原則への強いコミットメント - が成功の基盤として役立つという仮定に基づいています。「人工知能に対するヨーロッパのアプローチ」などの戦略は、研究と産業能力を強化し、AIの導入を促進するための明確な目標を定式化します。

しかし、現実は違って見えます。ヨーロッパは、世界のAI市場での競争力を危険にさらすかなりの課題に直面しています。最大の課題の1つは、米国と中国と比較して、リスク資本投資の大きなギャップです。この資本不足は、有望なAIの新興企業のスケーリングを妨げます。

さらに、デジタル内部市場の継続的な断片化があり、国境を越えてソリューションを迅速かつ効率的に提供することを困難にしています。これにより、コストが高くなり、市場の導入時間が長くなり、ヨーロッパのAI企業の競争力に影響します。

AIセクターのヨーロッパのパラドックス

ヨーロッパは長い間、SOが要約された「ヨーロッパのパラドックス」に苦労してきました。基礎研究と科学的出版活動におけるその強みを商業的に成功した製品、サービス、市場のリーダーに実装することの難しさです。この現象は、AIの分野で依然として悪化しているようです。これは、速い成長、大量のデータ、かなりの資本投資に特に強く依存する技術です。

ヨーロッパの構造的な弱点 - リスク資本の欠如、断片化された市場、およびゆっくりとした商業化は、AIセクターの特に不利な点です。米国や中国などの世界的な競合他社には、巨大な内陸市場、固体リスク資本、支配的な技術プラットフォームを備えたAI開発の要件をよりよく満たすエコシステムがあります。

デジタル内部市場の断片化：スケーリングの障害

欧州連合における統一されたデジタル内部市場の夢は、ヨーロッパ全体で拡大したいAI企業にとって、まだ現実とはほど遠いものです。均一な市場の代わりに、ヨーロッパはしばしば、各国がデジタル分野で独自のルールと優先順位を追求する「パッチワーク」に似ています。この断片化は、AIソリューションのスケーリングの重要なハードルを表しており、グローバルな比較における欧州企業の競争力に影響します。

この断片化の原因は多様で深遠です：

規制の相違

一般的なデータ保護規則（GDPR）などのEU全体の法律は存在しますが、27の国家当局による彼らの異なる解釈と執行は、企業にとってかなりの法的不確実性と複雑さにつながります。デジタル市場法（DMA）などの最近の調和の取り組みでさえ、一貫性のない執行によって断片化を減らすのではなく、断片化を強化するリスクを提供します。 AI法であるAIを規制する中央法は、そのような国家逸脱を正確に防ぐために、完全な調和を目指しています。しかし、さまざまな国家実施、監督当局の能力、そしておそらく国家仕様や解釈が再び事実上の断片化につながる可能性があるという懸念があります。

標準がありません

ヨーロッパのAIシステム、データ形式、およびインターフェイスの均一に認識されている技術標準の欠如は、相互運用性を妨げ、新しいソリューションの市場アクセスを困難にします。 AI法はこの問題を認識し、欧州標準化組織による調和した基準の開発に依存しています。ただし、このプロセスは時間がかかり、遅延や意見の相違のリスクを負います。これにより、革新的なAIアプリケーションの迅速なスケーリングが遅くなり続けています。

データアクセスと使用

AIモデルは、特に機械学習の分野で、トレーニングと検証のために大規模で多様なデータセットにアクセスする必要があります。 GDPRを超えたデータアクセスのさまざまな国家規則と慣行は、ハードルを作成します。 GDPR自体には曖昧な条項も含まれており、その使用にはしばしばAIの文脈で解釈が必要であり、不確実性につながります。データ法やデータガバナンス法などのイニシアチブは、アクセスとデータ、特に産業およびIoTデータの一般的な使用を改善する必要があります。ただし、新しい複雑な規制も導入します。これは、AIアプリケーションのデータの可用性を待っているため、新しいコンプライアンスのハードルを作成する可能性があります。

言語障壁

24の公用語を備えたヨーロッパの言語の多様性は、特に自然言語加工（NLP）および大規模な言語モデル（LLM）の分野でのAIアプリケーションの開発とスケーリングにとって特別な課題です。モデルとサービスをさまざまな言語や文化的コンテキストに適応させることは、リソース集中的であり、市場への参入コストを大幅に増加させます。

国益と「利己主義」

ヨーロッパの調整された戦略の代わりに、多くの加盟国は主に独自の全国AIエージェントを追求し、全国チャンピオンを促進しています。これは、二重作業、非効率的なリソース割り当てにつながり、世界的な競争で生き残るために必要な力の束を防ぎます。 EU内のAI能力とリソースの不平等な分布は、この問題を悪化させます。

より多くの障壁

異なるVATレート、地理ブロッキングの慣行、複雑な消費者保護規制などの古典的な内部市場の障害は、国境を越えたデジタルビジネスをより困難にします。

AI企業のこれらの多様な断片化の側面の直接的な結果は深刻です。AIソリューションの開発、適応、マーケティングのコストを大幅に増やし、市場の成熟度（市場までの時間）に時間を延ばし、グローバルな競争に必要なスケール効果を達成することを非常に困難にします。これは、投資家を怖がらせ、野心的なAIの新興企業に対する欧州市場の魅力を弱めます。

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EU-KI研究のゆっくりとした商業化

AI地域におけるヨーロッパの競争力に対する中心的な障害は、その強力な研究基盤の結果を市場性のある製品とサービスに変換することが継続的に困難です。「ヨーロッパのパラドックス」として知られるこの現象 - 科学的卓越性と商業的成功のギャップは、AIセクターで特に顕著です。ヨーロッパは、AI地域の科学出版物で長い間リードしていて、一流の研究機関を持っていますが、世界的に競争力のあるAI企業へのこの強みの実施が不足しています。

この遅い商業化の理由は複雑です：

リスクキャピタルギャップ

主な要因の1つは、米国と中国と比較して、ヨーロッパのAIスタートアップのリスク資本（ベンチャーキャピタル、VC）の劇的な欠如です。特に基本モデルの大規模な資金調達ラウンドのための米国のこの優位性は継続しています。特に資本集約型のスケーリングフェーズ（「スケールアップ」）のために、この十分な資本の欠如は、有望な欧州AI企業の成長を防ぎ、EU外の資金調達（移民につながる可能性がある）を求め、投資家にとって魅力的ではないようにします。

科学と経済のギャップ

優れた研究機関にもかかわらず、科学的知識の産業用途への移転は遅いだけです。多くの場合、最初の研究資金の後、商業化をサポートするための確立されたメカニズムとインセンティブが不足しています。対照的に、米国には動的なエコシステムがあります。このエコシステムでは、研究結果を迅速にスタートアップに転送し、大規模なテクノロジー企業によってプラットフォームおよび顧客として統合できます。ヨーロッパは、AIイノベーションのためにそのような「開始茎」として機能する可能性のある大規模なデジタル企業の等しい密度が不足しています。

文化的および構造的な障害

米国と比較してより高いリスク回避は、投資家、確立された企業、時にはヨーロッパの規制当局の行動を形作ります。これにより、資金調達により、より野心的で潜在的に破壊的なアイデア（「ムーンショット」）がより遅くなり、新しいテクノロジーの適応が遅くなります。起業家の失敗は、リスクの高い新興企業を確立する意欲を弱める米国よりも非難されています。知的財産（IP）を扱う際の一貫性のない戦略と、EUが資金提供した研究プロジェクトの結果の使用を追跡することができないことは、彼らの商業的使用を妨げています。中小企業（中小企業）は、AIの導入とスケーリングにおいて、金融のボトルネックや専門知識の欠如など、特別なハードルに遭遇します。特にAI法による市場の断片化と規制の負荷は、追加の課題を表しています。

AIの才能の「頭脳流出」

もう1つの重要な問題は、ヨーロッパの高度に資格のあるAI専門家の移住（「Brain Drain」）です。ヨーロッパで訓練された才能は、特にアメリカに向けて、より良いキャリアの機会、より高い給与、より魅力的な研究開発環境を求めて大陸を去ります。移民の主な理由は、より高い給与、より野心的なプロジェクト、より良い研究条件と生態系、そしてより低い官僚的なハードルです。ヨーロッパは一人当たりのAIの専門家の密度が高く、多くの研究者が訓練するかもしれませんが、世界的な競争で最高の力（「トップティア」/「エリート」の才能）を維持することは困難です。中国は、トップの才能を訓練することに関して急速に追いつきます。この人的資本の損失は、ヨーロッパの革新と商業化能力を直接損なうことです。

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人工知能とEUプログラム：私たちは本当にどこに立っていますか？

AIに対するEU資金調達手段の効果

欧州連合は、多くの資金調達手段を使用して、研究、革新、人工知能の使用を促進しています。この文脈で最も重要な2つのプログラムは、Horizont Europeと「Digital Europe」プログラム（DEP）です。 EUは、公的資金調達されたAIの研究と革新を大幅に増やすために約束されています。ただし、プログラムのより正確な見解と以前の効果は、混合イメージと重要な課題を明らかにしています。

AI地域のHorizontヨーロッパの結果は曖昧です。多数のプロジェクトが資金提供されており、高レベルの参加が達成されていますが、欧州監査裁判所（ECA）は、Horizont 2020（以前のプログラム）に基づく特定のAIプロジェクトの低い特許率を明示的に批判しています。 ECAが、研究結果の商業的搾取の体系的な追跡とサポートがないことを発見することはさらに深刻です。

「デジタルヨーロッパ」プログラム（DEP）は、デジタルテクノロジーの導入、能力の確立、デジタルインフラストラクチャの資金調達に焦点を当てています。 AIエリアでは、AIアクセスプラットフォーム（「AI-On-Demandプラットフォーム」）、欧州データルーム、テストおよび実験施設（TEFS）、欧州デジタルイノベーションセンター（EDIHS）などの中心的な要素に資金を提供しています。ただし、ECAによると、これらのインフラストラクチャプロジェクトの実装は遅くなりました。一部の施設は遅れて稼働したか、試験時にまだ完全に機能していませんでした。

European Innovation Council（EIC）Acceleratorは、中小企業や新興企業のリスクが高いが画期的なイノベーションを促進するように特別に設計されています。ただし、このプログラムは非常に競争力があります。 EICはAI企業にも資金を提供していましたが、ECAは、この機器が画期的なAIイノベーターに向けられていないことを発見し、大規模なアップ企業に資本サポートを提供していません。

ECAの特別レポートは、AIエコシステムを促進するためのEU措置の重要な全体的な評価を提供します。調整欠陥、インフラストラクチャの遅延、不十分なレバレッジ、監視の欠如、商業化の欠如を提供します。

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EUと加盟国間の調整：統一されたAI戦略への道は？

EUレベルと個々の加盟国との間の効果的な調整は、欧州AI戦略の成功に不可欠です。リソースは共同行動によってのみ束ねることができ、断片化を回避し、世界的な競争で生き残るために臨界質量を達成できます。ただし、以前の調整メカニズムは不十分であることが証明されています。

AI法が導入される前に、調整は主に「AIの調整された計画」に基づいていました。しかし、この分析は、この調整における重大な欠陥を明らかにしています。限られた有効性、不十分なガバナンス手段、時代遅れの目標と責任の欠如、監視の欠如、国家の断片化です。

AI法は、これらの弱点を修正し、EU：欧州AIオフィス（AI事務所）、欧州AI委員会（AI委員会）および国家責任当局でAIポリシーのより多くの貨物管理を可能にすることになっている、より包括的なガバナンスフレームワークを確立しています。

この新しい構造は、EUレベルで明確な責任を生み出し、加盟国間の交換と調整のための中央フォーラムを確立することにより、調整を大幅に改善する可能性があります。ただし、この新しいガバナンス構造の成功は、加盟国の積極的な参加とコミットメント、および全国レベルでの十分なリソース機器に決定的に依存しています。

EUの政策手段：中央の規制とプログラムの分析

近年、欧州連合は、AIセクターを形成し、イノベーションを促進し、同時にリスクを管理するための包括的な規制と資金調達プログラムの包括的な手段を開発しました。最も重要な要素は、AI法、データ戦略（特にデータガバナンス法およびデータ法）、および資金調達プログラムHorizont EuropeとDigital Europeです。

AI法は、AIを規制する世界初の包括的な法律です。彼の主な目標は、信頼できるAIの革新を促進し、同時に市民の基本的権利、健康、安全を保護する調和のとれた法的枠組みを作成することです。統一されたルールを作成することにより、AI法は、国家規制の発現を防ぎ、AIテクノロジーの機能する内部市場を確保することを目的としています。ただし、特に新興企業とリスク資本プロバイダーは、かなりの懸念を表明しています。彼らは、厳格な要件が高いコンプライアンスコストを引き起こし、技術的および組織的な複雑さを高め、最終的にイノベーションを遅らせ、欧州のAI企業の競争力を低下させることを恐れています。

デジタルおよびAI地域の欧州規制ネットワークの密度は前例のないものです。すべての法律は正当な目標を追求していますが、全体として、累積コンプライアンスの障壁を作成することができ、特に中小企業や新興企業に影響します。これらの企業は、この複雑で重複する規制環境の周りを見つけるためのリソースが限られています。

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グローバルAIレース：米国と中国と比較したヨーロッパ

AI地域のEUの課題と機会を現実的に評価するために、世界的に主要な地域である米国と中国との比較は不可欠です。この比較は、投資、研究、人材、市場規模、政治的アプローチに大きな違いを明らかにしています。

すでに述べたように、EUと米国/中国の間のAIへのリスク資本投資には大きなギャップがあります。米国は、特に数十億の基本モデルの開発者への投資を通じて、市場を支配しています。中国はまた明らかにEUよりも先を行っています。この資金調達の優位性により、アメリカおよび中国企業は、研究、開発、才能の和解、市場開発により積極的に投資することができます。

EUは伝統的に科学研究に強い根拠があり、多くの出版物を持っていますが、中国は現在、AI出版物の純粋な数でEUを追い越しています。米国は引き続き研究の平均品質と引用頻度につながり続けていますが、中国もここに巻き込まれ、書類で部分的にリードを奪いました。 EUの明確な弱点は、特許取得済みのイノベーションの研究の実施です。

AIの才能のための世界的な競争は激しいです。米国は、たとえその魅力が最近わずかに減少したとしても、世界中のトップAI研究者にとって依然として最も魅力的な仕事の場所です。しかし、彼らは中国とヨーロッパからの才能の移民にますます依存しています。これは、ヨーロッパが「頭脳流出」を止め、あなた自身の革新的な強さを確保するために、AIの専門家にとってより魅力的な条件を作り出すという緊急性を強調しています。ターゲットを絞った措置は、海外から高度に資格のある専門家の両方を引き付け、ヨーロッパの才能を自国に維持するために必要です。

中国は、独自のAI専門家のトレーニングに大幅に投資しており、世界の才能生産におけるシェアを急速に増やしています。 EUは多くのAIの専門家を訓練し、高密度の専門家を抱えていますが、トップフォースから米国への大きな移民（「頭脳流出」）に苦労しています。

米国と中国は、テクノロジーとビジネスモデルの迅速なスケーリングを可能にする、巨大で大部分が均質な内部市場の恩恵を受けています。対照的に、EU市場は非常に断片化されています。中国はまた、経済におけるAI技術の適応率につながり、特に中小企業でのEUでの導入は遅いです。

3つの地域は異なる戦略を追求しています。 EUは、AI法によって具体化され、高い倫理的基準とセキュリティを確保することを目的としている、価値ベースの規制中心のアプローチ（「信頼できるAI」）に依存しています。米国は伝統的に、個々の当局が特定のガイドラインを開発したとしても、より包括的な規制を伴う、より市場駆動型の、より革新的なアプローチを追求しています。中国は、政府の投資とイニシアチブを通じて戦略的技術としてAIを大幅に促進し、大量のデータへのアクセスが容易になり、中央管理開発に依存しています。

グローバルAIレースの決定的な要因は、米国の大規模なテクノロジーグループ（Google/Alphabet、Amazon、Facebook/Meta、Apple、Microsoft-Oftenと呼ばれるGAFAまたはBig Techと呼ばれる）と中国（Baidu、Alibaba、Tencent、Xiaomi-Batx）の支配です。これらの企業には、プラットフォームサービスからの膨大な量のデータ、大手クラウドインフラストラクチャ、巨大な資本、グローバル範囲など、膨大なリソースがあります。これらの資産は、AIモデルとアプリケーションの開発、トレーニング、スケーリングにおいて決定的な利点を提供します。トップの才能を引き付け、買収を通じて潜在的な競合他社を購入することができます。

ヨーロッパのAI企業にとって、この支配は大きな競争上の課題を表しています。ヨーロッパが技術的に依存し、これらの企業の「デジタルコロニー」に分解されるというリスクがあります。デジタル市場法（DMA）などの規制は、これらの「ゲートキーパー」の市場力を制限することを目的としていますが、動的なAI市場での有効性は依然として議論の余地があります。

差別化機能としての「信頼できるAI」に関するEUの戦略的オリエンテーションは、グローバル市場のダイナミクスを考慮してリスクの高い仕事です。この戦略は、ヨーロッパのAIソリューションに対する市場の好みを規制すること（AI法）に焦点を当てています。ただし、現在、グローバルAI市場は、データ、資本、市場の利点により、米国と中国の巨人が優れている導入地のパフォーマンス、スケーラビリティ（特に基本モデルの場合）、および導入エリアの速度によって支配されています。

欧州AIエコシステムのナビゲーション：企業のケーススタディ

市場の断片化、資金調達のギャップ、規制の複雑さの抽象的な課題は、ヨーロッパのAI企業の日々の現実に現れています。特定のケースの調査は、企業がこれらの条件、どの戦略を追求するか、どの成功要因が決定的であるかを理解するのに役立ちます。

ケーススタディ1：ミストラルAI（フランス）

ミストラルAIは、大規模な音声モデル（LLMS）の最も有名なヨーロッパ開発者の1つに急速に発展し、潜在的な欧州チャンピオンとして機能することがよくあります。パリに本拠を置く同社は、差別化機能としてオープンソースモデルに大きく関連しています。重要な資金調達ラウンドを完了することができましたが、格付けは依然としてアメリカの主要な競合他社の格付けを大幅に下回っています。 Mistralは、SAPやMicrosoftなどの戦略的パートナーシップを追求し、防衛エリアでのHelsingなどの他のヨーロッパのAI専門家と一緒にいます。

ケーススタディ2：アレフアルファ（ドイツ）

Alph Alphaは、LLMSの分野におけるもう1つの重要なヨーロッパの俳優であり、AIの主権、説明、信頼性のトピックに特に焦点を当てています。ドイツの会社は、シュワルツグループ（Lidl and Kauflandの所有者）やSAPなどの重要な産業企業によってサポートされています。

ケーススタディ3：ヘルシング（ドイツディフェンスKI）

Helsingは、防衛およびセキュリティセクター向けのAIアプリケーションの開発を専門としています。同社は、ミストラルAIとの戦略的パートナーシップを閉鎖し、この分野のビジョン言語アクションモデルなどのスキルを共同で開発しています。

これらの個々のケースに加えて、ヨーロッパのAIスタートアップの一般的なパターンが表示されます。

課題

リスク資本の欠如、特に後の段階（後期）では、投資家のリスク回避は中心的なハードルのままです。多くのディープハイテクの新興企業は、テクノロジーの価値を説得力を持って伝えることが難しいと感じています。断片化されたヨーロッパ市場全体のスケーリングは複雑であり、特にAI法による規制の負荷は重要な障害として認識されています。

成功要因

コミットメントと関連する専門知識を備えた強力なスタート - アップチームが非常に重要です。明確な市場要件の特定、堅牢な技術的ソリューションの開発、およびよく考えられたビジネスおよびマーケティング戦略の特定も同様に重要です。戦略的パートナーシップ、明確なニッチフォーカス、およびスケーリングのための効果的なプロセス管理も成功に貢献します。一部の企業は、品質と信頼の機能としてEUルールのコンプライアンスを積極的に使用しようとしています。

これらのケースと一般的な傾向の分析は、ヨーロッパのAIの新興企業が、米国や中国の競合他社と比較して、資本、市場規模、均一性の欠点を考慮して、特定の戦略を追求することを強制されることを示唆しています。成功した企業は、一般的なLLMの純粋な競争を超えた分野に焦点を当てています。確立された業界やその他の新興企業とのパートナーシップが重要な役割を果たします。

に適し：

ヨーロッパのAIの未来：EU AIが人工知能のための世界的な人種に追いつくことができる方法

コースの決定：競争力のあるヨーロッパのAIの将来のための戦略的推奨事項

分析は、研究と才能の開発におけるその強みにもかかわらず、ヨーロッパが世界のAIレースでの野心を実現するためのかなりの課題に直面していることを示しています。内部市場の断片化、研究の商業化のギャップ、調整の赤字、才能の移住、不十分な資金調達環境は、この重要な技術部門におけるEUの経済的競争力と戦略的自治に影響を与えます。米国と中国にさらに遅れるリスクは現実です。コースを変更し、ヨーロッパの可能性を高めるために、すべてのレベルで決定され調整された措置が必要です。

アクションの推奨事項：

EUの政治家向け

AIのデジタル内部市場の深化
規制とイノベーションプロモーションのバランス
資金調達戦略の再編成
AIインフラストラクチャの拡張
戦略的な公共調達

加盟国の場合

国家戦略を調整します
国家当局を強化します
国の生態系を促進します

業界と投資家向け

より多くのリスク資本を動員します
協力を強化します
戦略的リスクを冒してください

研究機関向け

商業化の焦点を強化します
トレーニングを調整します

ヨーロッパのAIの可能性：イノベーションに重点を置くことがグローバルな競争を促進する方法

ヨーロッパにはかなりの強みがあります - 幅広い研究基盤、貴重な産業データ、大規模な才能プール、確立された倫理的枠組みです。しかし、彼のAIの野望を実現し、世界的な競争に存在するためには、政治、資金調達、文化における協調的で調整された、はるかに積極的な努力が必要です。焦点は延期されなければなりません：AIの純粋な規制から、動的で世界的に競争力のある欧州AIエコシステムの活性構造まで。これは、既存の可能性と市場の間のギャップを埋める唯一の方法です。

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