動かす側になるか、動かされる側になるか。
AI活用について、私たちが考えていること。
そして、いま探している「いちばん価値のある場面」について。
活用——日本語のなかでも、とりわけ気持ちのいい言葉です。親切で、安全で、やわらかい。道具を活用する。方法を活用する。手軽で、しなやかで、どこにも角がありません。
そして「AI活用」も、たしかに、そのとおりです。
ただし、それは入り口にすぎません。AI活用は、この言葉が思わせるより、はるかに遠くまで行きます。
Q. あなたはいま、AIサービスに毎月いくら払っていますか。 汎用のAIモデルでも、特定の用途に特化した専門モデルでも構いません。会社が払っている分ではなく、自分のために、自分で払っている額でお答えください。
AIは、生活に現れた新しいもののひとつ。いまは、試している最中です。最初に選んだのはChatGPT。スマホにアプリを入れて、一日に何度も開いているか——あるいは、入れたまま置いてあるか。
AIに聞くことが、新しい趣味になりつつある段階。使うのが楽しくて、ChatGPTも、Geminiも、Grokも、あるいはもっと試してみた。そして、少しだけ払うことに決めた。
答えを探すだけでは、もう足りない。文章を書く。画像や動画をつくる。学ぶ。——ほかのネットサービスと比べれば、月20ドルは十分に妥当な額だと感じています。
これだけ払わなければ、思い描いていることは実現しない——そう気づいてしまった段階。複数のAIサービスを契約し、毎日何時間もAIと向き合っています。自分のために道具をつくり、成果物を生み出す方法を知っている。最初に開くのは、おそらくClaudeかCodex。AIをうまく使うために、パソコンを買い替えた方も多いはずです。
手元にいくつものプロジェクトがあり、そのひとつひとつに、明確な目標と期限がある。——おそらく、かなり厳しい期限が。
このテストを試した人は、みんなすでに「AIかつよ」です。
正解はありません。ただ——AがEを想像するのは難しく、Eは自分がAだった頃をはっきり覚えています。
先ほどのテストで D か E を選んだ方なら、多かれ少なかれ同意していただけるはずです。——AIは、機会であると同時に、脅威でもある。
AIは、これまでの何ものも届かなかった規模で世界の秩序を揺らし、これまでの何よりも速く、それをやります。そのとき、あなたの意見が求められることはありません。意見を聞かれないということは、おそらく交渉の機会も来ないということです。
過去の産業革命には、人間のほうが合わせて変わるだけの時間が、どうにか用意されていました。AIは、その時間を用意してくれないようです。
この3年ほどで、どれだけのものが生まれたか。そして、これからどれだけ来るのか。——私たちに残されているのは、じつに単純な選択です。
よく言われます。どれも、もっともな話です。私がどう考えているかを、そのまま置いておきます。
そのとおりです。盲目的に信用すべきではありませんし、その必要もありません。
ただ、ただ飯を期待するのも違います。何にでも対価はあります。無料のAIは、いちばん安く味見ができるAI——自分の役に立てる道を探すための入り口です。より良いAIは、売り物です。正確さも、安全も、完成度も、いつだって相応の金額に値します。
OpenClawは、もう熱くありません。危険すぎたからです。2026年、GitHub史上でも稀な速さで13万を超えるスターを集めた無料のAIエージェントでしたが、数週間後には4万台以上が無防備なままインターネットに晒され、その6割以上に乗っ取り可能な脆弱性が見つかりました。深刻度8.8の欠陥、公式のスキル配布所には341個の悪意あるスキル。いまでは、使える要素は大手のAIがすべて吸収し、検証にかけたうえで、有料プランの中に置いています。
責任は、値段のあるところにしか生まれません。そして、こちら側の手間があってはじめて。
そのとおりです。しかも、意図的だと思っています。人は褒められるのが好きで、反論されるのが嫌いだからです。
AI企業はそれを使って、利用者を増やします。無料プランは、まさにそのための道具です。お世辞を言わない真面目なモデルも、実際に存在しました——ただ、その名前をいま思い出せる人は、ほとんどいません。研究でも、利用者に反論してくるアシスタントは信頼度でも好感度でも低く評価されることが分かっています。正直さは、そのままでは売れないのです。
試してみてください。
これまで「活用」という言葉が指してきたのは、道具であり、機械であり、方法でした。一歩ずつ改善して、少しずつ良い未来にしていく。それが活用です。
PDCA——計画し、実行し、検証し、また改める。この一巡を現場の隅々にまで行き渡らせることは、複雑な系をナッシュ均衡（Nash equilibrium）ゲーム理論の概念で、数学者ジョン・ナッシュの名にちなみます。多くの参加者がいる系で、誰か一人が自分だけ戦略を変えても、いまより得をしない状態。つまり、全員の最善手が互いに噛み合って、動かなくなった均衡です。
注意すべきは——ナッシュ均衡は「最適」を意味しません。もっとも良い配置ではなく、もっとも動きにくい配置です。ナッシュ均衡へ導くことでもあります。すべてが、あるべき場所に収まっていく。
その考え方を、日本ほど徹底した国はありません。この一点において、日本は名だたる国のなかでも間違いなく最良です。
そして、難しさが始まるのは、そこからです。すべてを同時に良くしなければならなくなったとき、PDCAは一気に難しくなります。
AIが本当に持ち込んだのは、知性そのものの底上げです。ほとんどすべてが、同時に変わりはじめます。効率も、便利さも、その底上げから出てくる結果であり、副産物にすぎません。
一巡が終わらないうちに、次の巡が始まる。変更が続き、何ひとつ落ち着かない。人はだんだん気が進まなくなり、やがて疲れていきます。
生産。管理。情報。手続き。——そのひとつひとつに「AI活用」が要るのだとしたら。私たちは、まだ「活用」という言葉を使ってもいいと思います。ただし、当たり前の言葉として使わないほうがいい。
もう少し大きな話も、いくつか。
はい。そして、いいえ。
蒸気機関、電気、コンピューター、インターネット、そしてAI。どれも、私たちの暮らしを変えました。ただ、AIだけが届いているものがあります。——人間のいちばん深いところ、「考え方」そのものです。過去の発明は、人間の手を、足を、あるいは知識を伸ばしました。AIが伸ばしているのは、頭です。
スマートフォンを取り出せば、ほとんど即座に答えが返ってくる。それは、私たちが実際に賢くなったということです。賢くなったぶんだけ、できることの範囲が広がります。私の言い方をすれば——AIは第五の産業革命ではありません。文明そのものの革命です。
そのとおりです。すでに起きています。
2026年に入ってもIT分野の雇用は縮み続けており、それは「AI駆動のリストラクチャリング」と呼ばれています。
ただ、その一方で——複数の調査（米国労働統計局、ガートナー等）は、AIエージェントの開発者やアーキテクトといった上位の職の需要が、30%以上伸びていると報告しています。
AI活用は、手を動かす仕事に見えます。AIに手伝わせれば、PDCAの計画を一式そろえるのは驚くほど簡単です。けれど、計画が簡単になったのなら——問われるのは、その計画がどれだけ良いかのほうです。
そして実のところ、若手かベテランかは関係ありません。AIは、どちらにも同時に、機会と脅威を差し出します。
計画し、実行し、検証し、改める。この方法論そのものは、これからも変わらないと私は思っています。変わったのは、一周するあいだに前提のほうが動いてしまうことです。すべてが同時に起こり、全員が同時に動く。——それでも、やっていけるはずです。
そしてこれは、日本のやり方そのものへの問いでもあります。すべてが動きつづけ、それぞれが自分の判断で動くのだとしたら——
備えのないまま迎えれば、私たちはおそらく、苛立ち、打ちのめされ、そして動きたくなくなるでしょう。
そして、いちばん深いところにある問い。
いいえ。まったく分かっていません。
私の頭のなかには、およそ860億個の神経細胞があり、その間を結ぶ接続は100兆にのぼるといわれます。この規模を持ったモデルは存在しません。最新のAIは、人類が書いたほとんどすべての本と論文を読み終えている。それでも、私の強みも弱みも、私の事業も、私が何を大切にし、何を信じているかも——こちらから伝えないかぎり、AIはほとんど何も知りません。
けれど、AIに私を理解させることではなく、AIに私を助けさせる道を見つけること。それが私の仕事です。
AIはあらゆる知識を持ち、私には目的がある。本当に大事なのは、その二つがともに働くことです。
「かつよ」は、あなたと私のあいだの話でもあります。いま私たちは、もっと多くのパートナーと、もっと多くの場面を探しています。私たちが信じているのは、協働と、互恵です。
競争の絵を読む。そして、速く動く。差がつくのは、そこです。
競合がいる場面ほど、私たちは冷静に見ます。相手が何を持っていて、何を持っていないのか。自分たちがどこで勝てて、どこでは正直に勝てないのか。——そのうえで、速く動きます。
テストで E を選んだ方は、もうご自分の答えを持っています。すでに速く動いているはずです。私たちも、そのEのうちの一社です。これまでの経験と、知識と、技術で、自分たちのために、そしてパートナーのために、実際にものを作ってきました。
A から D を選んだ方は、いま試している最中か——あるいは、少し手が要るところかもしれません。
jjconnect.jp と関連サイトで、いま実際に動いている三つ。どれも、どこかの現場の「面倒な30分」から始まったものです。汎用のAIサービスではなく、ひとつの場面のために作られています。
見た目も、扱う中身もまったく違います。それでも、設計の芯はひとつです。
間違えない仕組みより、間違いが見つかる仕組みのほうが、ずっと信頼できると考えています。
いきなり全体を設計することはしません。順番はいつも同じです。
手を動かさずに設計だけした仕組みは、現場ではまず使われません。まず実際にやってみて、どこが面倒かを体で知るところから始めます。
全体をきれいにするのは後回しです。効き目が大きい一点に絞れば、翌週には触れるものができます。
使われ方は、たいてい想定と違います。その違いのほうが正しいので、こちらを直します。
汎用のAIは、あらゆる場面で60点を出します。私たちがやっているのは、ひとつの場面で95点を出すことです。
大きく始める必要は、ありません。
AIの導入を急ぐ必要はありません。けれど、見ておくことだけは、急いだほうがいい。
いま何ができて、何ができないのか。自分の仕事のどこに効いて、どこには効かないのか。それを知らないまま一年が過ぎると、判断の材料ごと古くなります。
私たちがお願いしているのは、契約でも、決断でもありません。まず、見せていただくことです。
大きな案件を探しているわけではありません。探しているのは、あなたの現場でいちばん面倒な、たった30分の作業です。毎週おなじ手順を踏んでいる作業。資料を何か所も開いて、突き合わせて、また閉じる作業。あの人しかできない、と言われている作業。
それは、話すだけの価値がある場面です。全部そろっている必要はありません。
いきなり見積もりも、いきなり提案書も出しません。順番はいつも同じです。
資料を整えていただく必要はありません。散らかったまま、ふだんのままで結構です。整っていない状態こそ、いちばん見たいものです。
どこまでAIに任せられて、どこから先は人がやるべきか。私たちの見立てを、理由とあわせてお話しします。
大きく設計してから動き出すことはしません。小さくつくり、現場で使っていただき、翌週に直す。その繰り返しです。
見せていただいたうえで、「これはAIでやらないほうがいい」と判断したら、そうお伝えします。売れないと分かっている仕組みを勧めるのは、私たちにとっても損だからです。
必要なのは、「これ、面倒なんですよね」と言える作業がひとつあること。それだけです。
よくある質問ではなく、実際に打ち合わせの席で出た問いです。
答えは私たちの現在の見解であって、業界の定説ではありません。違う立場の会社は、違う答えを出すはずです。
たいてい、本当です。ただし——特殊なのは業界ではなく、社内の誰か一人であることがほとんどです。
業界そのものが特殊なら、同業他社も同じところで詰まっているはずです。実際にはそうなっていない。詰まっているのは、その会社のなかの、ある一人の頭のなかにしかない手順です。
ですから私たちは、業界の話を聞きにいくのではなく、その一人が何を見て決めているかを聞きにいきます。
同じモデルは、誰でも使えます。けれど、差をつくるのは人です。
同じ「判断の履歴」だけは、誰も持っていません。
どういう材料から、どう読んで、どう決めて、それが結果として正しかったのか。この積み重ねは買えませんし、真似もできません。優位が残るとすれば、そこだけだと考えています。
逆のことが起きています。
いま、ノウハウの多くは人の頭のなかにあって、外からは見えません。その人が辞めれば、消えます。
AIに渡すには、まず手順を言葉にしなければなりません。その作業そのものが、見えなかったノウハウを、はじめて社内の資産に変えます。
差がつくのは「導入したかどうか」ではありません。導入して、やめなかったかどうかです。
導入は一日で終わります。使われ続ける状態にするには、毎週手を入れる必要があります。半年後に誰も開いていないダッシュボードを、私たちは何度も見てきました。
正直に言えば、最初は測れません。
測れるようになるのは、判断の記録が溜まってからです。ですから私たちは、効果測定より先に「あとから確かめられる形で残す」ほうを作ります。測定は、その結果としてついてきます。
——初回の提案で精緻なROIを出してくる会社があったら、その数字がどこから来たのかを聞いてみてください。
反対の中身は、たいてい二種類に分かれます。「自分の仕事が取られる」と「責任の所在が曖昧になる」。
前者は、ほぼ杞憂です。後者は、正当な指摘です。
そして——後者を言っている人は、味方にすべき人です。責任の線をどこに引くかを、社内でいちばん真剣に考えているからです。
人です。例外はありません。
だから私たちは「AIが下した判断」を納品しません。人が判断できる形に材料を整えて渡し、判断した結果を記録に残す。責任の所在が動かないように作ります。
場面によって変えます。そして、変わります。
特定のモデルに依存した作りにはしません。3年前の最良は、いまの平均以下です。同じことが、これからも起きます。
道具を選ぶことより、道具が入れ替わっても壊れない形にしておくことのほうが重要だと考えています。
整っていないほうが、効果は出ます。
すでに整っているなら、その業務はもう仕組みで回っているはずです。PDF、紙のスキャン、手書きのメモ、担当者の記憶——いちばん面倒なところが、いちばん伸びしろです。
場面によって大きく変わるため、定価は置いていません。まず、その作業を見せていただくところからお願いしています。
そして、見たうえで「これはAIでやらないほうがいい」と判断したら、そうお伝えします。売れないと分かっている仕組みを勧めるのは、私たちにとっても損だからです。
Katsuyō (活用) — putting something to good use — is one of the most comfortable words in Japanese. Kind, safe, soft. Make good use of the tools. Make good use of the method. Easy, flexible, and without a single edge on it.
And AI katsuyō is all of that too.
But that is only the entrance. AI katsuyō goes far beyond what the word suggests.
Q. How much do you currently pay, per month, for AI services? General-purpose models or specialised ones, either counts. Not what your company pays — what you pay for yourself.
AI is one more new thing in your life, and you are trying it, tasting it. ChatGPT was your first choice. The app is on your phone, and you either open it several times a day — or it simply sits there.
Asking AI is becoming your new hobby. You enjoy using it — you tried ChatGPT, Gemini, Grok, maybe more — and you decided to pay a little.
Looking things up is no longer enough. Writing, making images and video, studying — you want more out of it than answers. Against other internet services, $20 is a perfectly decent subscription.
You have realised you cannot reach what you are planning without paying at this level. You subscribe to more than one service, spend hours a day working with AI, and you know how to build tools that produce things for you. Claude or Codex is where you start. There is a fair chance you bought a new computer to use AI properly.
You have several projects in hand, each with a clear target and a schedule — quite possibly a very tight one.
Anyone who takes this test is already doing AI katsuyō.
There is no right answer. But — A finds E hard to imagine, and E remembers being A perfectly well.
If you answered D or E to the test above, you will more or less agree: AI is a chance and a threat at the same time.
AI will move the order of the world at a scale nothing before it reached, and as fast as nothing before it could. And you will not be consulted for your opinion. Not being asked means, in all likelihood, that you will never get the chance to negotiate.
Previous industrial revolutions took long enough that human beings could evolve alongside them. AI does not seem willing to bother.
Looking at how much has been created in roughly three years — and how much more is coming — what is left to us is a very simple choice.
Things I get told a lot. All of them fair. Here is where I actually stand.
Agreed. We should not trust it blindly — and we do not have to.
But we should not expect a free meal either. Everything comes with a cost. Free AI is the cheapest AI to taste, a way in while you work out how it can help you. Better AI is for sale. Accuracy, security and finish have always been worth real money.
OpenClaw is not hot anymore — because it was dangerous. In 2026 it gathered more than 135,000 GitHub stars faster than almost anything in the platform’s history, free and open. Within weeks, over 40,000 instances sat exposed on the open internet, more than 60% of them carrying vulnerabilities that allowed takeover, including a severity-8.8 flaw; 341 malicious skills were found in its own marketplace. By now the major AI companies have absorbed every useful element of it, put it under scrutiny, and placed it inside a paid tier.
Accountability only appears where there is a price — and where we put the work in ourselves.
Agreed — and I think it is deliberate, because people enjoy being praised and dislike being challenged.
AI companies use that to grow their user numbers, and the free tier is an instrument of exactly that. Serious models that never flattered did exist — but hardly anyone can recall their names now. Research bears it out: assistants that push back on the user score lower on both trust and likeability. Honesty does not sell on its own.
Try these.
Katsuyō has always pointed at tools, machines, methods — improving step by step toward a better and better future. That is what the word carries.
PDCA — plan, do, check, act. Driving that one loop into every corner of the working floor is also a way of walking a complicated system toward a NASH EQUILIBRIUMA concept from game theory, named after the mathematician John Nash. In a system with many players, it is the state where no single player can do better by changing their own strategy alone — everyone’s best response locked against everyone else’s.
Worth noting: a Nash equilibrium is not the same as an optimum. It is not the best arrangement — it is the hardest one to move.Nash equilibrium: everything settled into the place it belongs.
No country has pushed that idea further than Japan. On this one thing, without question, Japan is the best among all the bests.
And that is exactly where the difficulty starts. PDCA becomes very hard when everything needs improving at once.
What AI actually brought us is a boost to intellect itself. Almost everything is going to change at the same time. Efficiency and utility are consequences, byproducts of that boost — not the point of it.
A new cycle begins before the last one has closed. The changes keep coming and nothing settles. People grow reluctant, and then worn down by it.
Production. Management. Information. Procedure. If every one of these now needs “AI katsuyō” — we can still use the word. We had just better not take it for granted.
A few larger ones.
Yes. And no.
The steam engine, electricity, the computer, the internet and AI all changed how we live. But there is one thing only AI reaches — the deepest part of being human: the way we think. Earlier inventions extended our hands, our legs, even our knowledge. AI extends the head.
Take out your phone and an answer comes back almost instantly. It means we are actually smarter, and being smarter, far more becomes possible for us. In my own words — AI is not the fifth industrial revolution. It is a civilisational one.
Agreed. It is already happening.
IT employment has kept contracting through 2026, and it has a name: AI-driven restructuring.
But at the same time — multiple sources (US BLS, Gartner and others) report that demand for senior roles such as AI agent engineers and architects is surging by 30% or more.
AI katsuyō looks like hands-on work. With an AI assistant it is remarkably easy to put together a complete PDCA plan. But once the plan is easy, what matters is how good the plan is.
And in truth it makes little difference whether you are junior or senior. AI hands both a chance and a threat at the same time.
Plan, do, check, act — the methodology itself will never change, in my opinion. What changed is that the premises move while you are going round once. Everything happens at once and everyone moves at once — and we should still be able to manage that.
This is also a question put to the traditional Japanese way of working. If everything keeps moving, and each person acts on their own judgement —
If we meet that unprepared, we will most likely feel frustrated, defeated, and then unwilling to move at all.
And the deepest one.
No. Not at all.
Inside my head there are roughly 86 billion neurons, and the connections between them are estimated at 100 trillion. No model exists at that scale. The latest AI has read very nearly every book and paper humanity has written — and it still does not know my strengths or my weaknesses, my business, what I value or what I believe. Unless I tell it, AI knows almost nothing about any of that.
But my job is not to make AI understand me. My job is to find the way to let AI help me.
AI has all the knowledge, and I have a purpose. What really matters is that the two work together.
Katsuyō is also about you and me. We are now looking for more partners, and more scenes. What we believe in is cooperation, and reciprocity.
We read the competitive picture, then we move fast. That is where the difference actually comes from.
The more competition there is in a situation, the more coldly we look at it: what the other side has, what they don’t, where we can win, and where we honestly cannot. And then we move quickly.
If you answered E on the test, you already have your own answer — you are moving fast as it is. We are one of the Es. With the experience, knowledge and skills we have, we build things — for ourselves, and for our partners.
If you answered A through D, you are tasting it, trying it — or you could use a hand.
Three things genuinely running on jjconnect.jp and its sibling sites today. Every one of them started as somebody’s most tedious thirty minutes. They are not general-purpose AI services; each was built for one specific scene.
Financial analysis and forecasting — reading historical numbers against market conditions, through to risk alerts and finished reports.
Learn more →Building operations — tenants, costs, maintenance requests and shared-facility bookings pulled into a single working flow.
Learn more →Real estate research and reporting — regional analysis, property comparison and visualisation, delivered as something a person can read.
Learn more →They look nothing alike and handle unrelated material. The design spine is the same.
A system where errors become visible is far more trustworthy than one that promises there won’t be any.
Nothing gets designed whole up front. The order is always the same.
Systems designed without touching the actual task tend not to survive contact with the people who do it.
Tidying the whole thing comes later. Narrow to the one point with the most bite and there is something to touch within a week.
How it actually gets used is rarely what we expected — and that reality is the correct one, so we change our side.
A general model scores 60 on almost anything. Our job is 95 on one specific scene.
There is no need to start big.
There is no need to rush into adopting AI. But there is a reason to hurry on looking at it: what it can and cannot do, where it bites in your work and where it does not. Go a year without knowing that, and the material you make decisions from goes stale with it.
We are not asking for a contract or a decision. We are asking to be shown the work.
We are not looking for a large project. We are looking for the single most annoying half-hour on your floor — the weekly ritual, the task that means opening five documents to reconcile them, the one only a certain person can do.
It is worth a conversation. You do not need all five.
No instant quote, no instant proposal. The order is always the same.
Don’t tidy anything up first. Messy and ordinary is exactly what we want to see.
How much can be handed over, and where the human has to take it back — with our reasoning, not just a verdict.
Nothing gets designed large before it moves. Build small, put it in front of the people doing the work, fix it the following week.
If, having looked, we think this one is better off without AI — we will say so. Recommending something we know won’t stick costs us more than it costs you.
All you need is one task you can describe as “this one is a pain.”
Not an FAQ — questions that actually came up across a table.
The answers are our current position, not industry consensus — a company standing somewhere else would answer differently.
Usually true — except that what’s specialised is rarely the industry. It’s one person inside the company.
If the industry itself were the obstacle, your competitors would be stuck at exactly the same point. They aren’t. What’s stuck is a procedure that exists only inside one person’s head.
So we don’t come to ask about the industry. We come to ask what that person looks at before deciding.
Anyone can use the same model. But it is people who make the difference.
Nobody else has the same record of decisions.
What material, read which way, decided how — and whether it turned out to be right. That accumulation cannot be purchased or copied. If an advantage survives, we think it survives only there.
The opposite happens.
Right now most of your know-how sits inside someone’s head, invisible from outside. When they leave, it leaves.
Handing it to an AI requires putting the procedure into words first — and that act is what turns invisible know-how into an asset the company actually holds.
The gap isn’t between adopting and not adopting. It’s between adopting and not quitting.
Adoption takes a day. Keeping something in use takes a touch every week. We have seen a lot of dashboards that nobody has opened since month six.
Honestly — at the start, you can’t.
Measurement becomes possible once a record of decisions exists. So we build the “recorded in a checkable form” part before the measurement part. The metrics follow from it.
If a vendor hands you a precise ROI in the first proposal, ask where that number came from.
Opposition usually splits in two: “my job will be taken” and “accountability will get blurry.”
The first is nearly always unfounded. The second is a legitimate objection.
And the person raising the second one is the person to bring onto your side — they are thinking harder than anyone about where the line of responsibility should sit.
A person. Without exception.
Which is why we never deliver “the AI’s decision.” We deliver material in a form a person can judge, and we record what they decided — built so that accountability does not move.
It depends on the scene — and it changes.
We don’t build anything that depends on one particular model. The best available three years ago is below today’s average, and that will keep happening.
Choosing the tool matters far less than building in a shape that survives the tool being swapped out.
Messy works better.
If it were already tidy, that process would already be running on a system. PDFs, paper scans, handwritten notes, one person’s memory — the most annoying part is the part with the most room to gain.
It varies enough by scene that we don’t publish a price list. We start by asking to see the work.
And if, having looked, we think this one is better off without AI — we will say so. Recommending something we know won’t stick costs us more than it costs you.
One thirty-minute task is enough.
If your question isn’t here, ask it directly — and if we don’t have an answer, we’ll say so.