2025年消費者向けAI市場の覇者：ChatGPTの盤石な牙城を揺るがす新星たちと、未来を拓くイノベーションの胎動

2025年、テクノロジー業界はかつてない変革の波に直面しています。特に、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、私たちの日常生活やビジネスのあり方を根底から覆し始めています。消費者向けAI市場は、大手テック企業による大規模な投資と革新的なプロダクトのリリースが相次ぎ、熾烈な競争が繰り広げられるフロンティアとなっています。

本レポートブログ記事では、最新の動画コンテンツの深い分析に基づき、2025年の消費者向けAI市場の現状を包括的に解説します。具体的には、市場の絶対王者であるChatGPTの優位性とその背後にある要因、Google Geminiをはじめとする挑戦者たちの急速な追撃、画像・動画生成といった分野におけるモデルとプロダクトの目覚ましい進化、そしてPerplexityのような新興企業が提示する「AIネイティブなワークスペース」という新たな価値提案を掘り下げます。

さらに、これらの動向がビジネスに与える影響、そして2026年に向けてAIがどのような未来を切り拓くのか、ハードウェア、モデル、アプリケーション、そしてコマースといった多角的な視点からその可能性と課題を考察します。専門性と分かりやすさを両立させながら、読者の皆様が消費者向けAIの重要性、具体的な機能、ビジネスへの影響、そして将来性を深く理解できるよう、詳細かつ説得力のある情報をお届けします。AIが単なるツールを超え、私たちの生活に不可欠な存在へと進化していくこの変革期において、本記事が皆様の羅針盤となることを願っています。

2025年消費者向けAI市場の概況：ChatGPTの支配と挑戦者たち

2025年、消費者向け大規模言語モデル（LLM）アシスタント市場は、まさに「勝者総取り」の様相を呈しています。この市場において、OpenAIが提供するChatGPTは圧倒的な優位性を確立しており、その存在感は他の追随を許さないレベルに達しています。

ChatGPTの圧倒的優位性：市場のデファクトスタンダード

動画内の分析によると、ChatGPTは現在、週あたり8億〜9億人のアクティブユーザーを抱え、他のLLMアシスタントを大きく引き離しています。特筆すべきは、ほとんどの期間において、ChatGPTユーザーの90%以上が、Gemini、Claude、Cursorといった他の主要LLMプロバイダーを一度も訪問していないという事実です。この数字は、ChatGPTが単なるツールとしてではなく、ユーザーの日常に深く根差し、他の代替品を探す必要性を感じさせないほどの強力なブランドロイヤルティとユーザーエクスペリエンスを築き上げていることを示唆しています。

ChatGPTがこれほどまでに成功を収めている背景には、いくつかの要因が考えられます。

先発者利益とブランド認知: ChatGPTは、コンシューマー向けに大規模言語モデルを広く普及させた最初のプロダクトであり、その名前は「AIチャット」の代名詞となっています。これにより、多くのユーザーにとってAIアシスタントと言えばまずChatGPTが思い浮かぶという、圧倒的なブランド認知を確立しました。
使いやすいインターフェース: シンプルで直感的なチャットインターフェースは、技術的な知識がないユーザーでも容易にAIと対話できる障壁の低さを実現しました。これにより、幅広い層のユーザーがAIの恩恵を受けられるようになりました。
多機能性への進化: 初期はテキスト生成に特化していましたが、現在では画像生成（DALL-E統合）、ウェブ検索、データ分析、プログラミング支援、さらにはショッピング支援やリサーチ機能など、多岐にわたる機能がChatGPTのインターフェース内に統合されています。動画内でも言及されているように、OpenAIはこれらの機能を「ChatGPTインターフェース内」に集約する戦略をとっており、ユーザーがプラットフォームから離れることなく幅広いタスクを完遂できるように設計されています。

Google Geminiの急速な追撃：成長戦略とNano Bananaのインパクト

ChatGPTが市場を支配する一方で、Googleが投入したGeminiは、驚異的なペースでその差を詰め始めています。動画によると、Geminiのデスクトップユーザーは前年比155%増という爆発的な成長を遂げており、その成長率はChatGPTの23%増をはるかに上回っています。ウェブ上でのシェアは35%、モバイルでは40%に達し、特にモバイル領域ではChatGPTの50%規模に迫る勢いです。

Geminiの成長を牽引している要因の一つに、革新的な画像生成・編集ツールである「Nano Banana」シリーズの成功が挙げられます。動画内では、Nano Bananaが「Nano Banana Pro」へと進化し、ユーザーが手書きのスケッチや簡単な指示から画像を生成・編集できる機能が紹介されています。特筆すべきは、Nano Banana Proが、AI Image Generation Startup Market Mapのような複雑な情報グラフィックすら生成できる点です。これは、単に美しい画像を生成するだけでなく、ウェブ検索と連携して関連情報を収集し、それを視覚的に整理して提示するという、高度な「推論」と「情報統合」の能力がAIに備わりつつあることを示しています。

Googleは、OpenAIとは異なるプロダクト戦略を採用しています。OpenAIがChatGPTを核とした統合型インターフェースを志向する一方で、GoogleはGoogle AI Studio、Google Labs、Geminiアプリなど、複数のスタンドアロンプロダクトを積極的に展開しています。これにより、各AIツールがそれぞれのユースケースに最適化されたインターフェースを提供し、多様なユーザーのニーズに応えることを目指しています。

その他の主要プレイヤーと市場の競争構造

Claude, Grok, Perplexity, Cursorといった他の主要LLMプロバイダーも市場に存在しますが、その利用率は現時点では8%〜10%程度に留まっています。この数字は、LLMアシスタント市場が、サービスを複数契約するのではなく、最も優れた一つのサービスにユーザーが集中する「勝者総取り」または「勝者ほぼ総取り」の傾向が強いことを示唆しています。

この競争構造の中で、各プレイヤーは独自の強みを見出し、差別化を図っています。例えば、AnthropicのClaudeは、より安全で倫理的なAIを志向し、特に技術的なユーザー層やエンタープライズ市場で支持を集めています。Perplexityは、LLMと検索機能を高度に融合させた「Comet Browser」で、AIネイティブなリサーチ体験を提供し、Olivia Moore氏が個人的に最も感銘を受けたプロダクトとして言及しています。

モデルとプロダクトの進化：画像・動画生成の驚異とプロダクト戦略の分岐点

2025年は、特に画像・動画生成モデルの分野で、AI技術の飛躍的な進歩が目に見える形で現れた年となりました。これらのモデルは、単なるテキストから画像への変換を超え、美学、リアリズム、そして高度な推論能力において驚くべき進化を遂げています。

画像・動画生成におけるブレイクスルー：美学からリアリズム、そして推論へ

動画内で強調されているように、2025年には画像・動画生成モデルは、以下の点で大きなブレイクスルーを達成しました。

リアリズムと細部の描写: 昨年は「文字が正確に表示される」だけで驚きだった時代から、今年は写真のようなリアルな画像や、動きの自然な動画が生成されるようになりました。特に動画生成では、背景のオブジェクトが自然に動き、人物の動きが歪むことなく一貫性を保つなど、現実世界における物理法則や因果関係をAIがより深く理解していることが示されています。例えば、Soraが生成する「未来的な車が古い山道を走る」動画は、細部のディテールまでが現実と見紛うばかりの品質です。
美学とスタイルの一貫性: Midjourneyが切り拓いた、特定の芸術的スタイルや美学を反映した画像生成能力は、さらに洗練されました。動画内では、ChatGPT-4.0が生成した「スタジオジブリ風の画像」が大きな話題を呼び、AIがユーザーの持つ漠然としたイメージを、具体的な視覚表現として高いレベルで再現できるようになったことを示しています。
推論と情報統合: 最も重要な進化は「推論（Reasoning）」能力の向上です。Nano Banana Proの市場マップ生成機能が象徴するように、AIは複数の入力情報（ウェブサイト、ブランドガイドライン、ユーザーの指示など）を理解し、それらを論理的に統合して、意味のある複雑なアウトプットを生成できるようになりました。これは、単に「バナナの画像を生成して」という指示だけでなく、「この会社のブランドイメージに合った、ターゲット顧客に響く広告キャンペーンのビジュアル案を複数作成して」といった、より高度で抽象的な要求にも応えられる可能性を秘めています。

これらの進化は、クリエイティブ業界におけるAIの役割を大きく変えるものです。もはやAIは単なる自動化ツールではなく、人間のクリエイティブプロセスにおける強力な「共同制作者」としての地位を確立しつつあります。

OpenAIとGoogleのプロダクト戦略比較：アプローチの分岐点

大手AIラボであるOpenAIとGoogleは、基盤モデルの能力向上に加えて、それをどのようにユーザーに届けるかというプロダクト戦略においても異なるアプローチを取っています。

OpenAIの統合型アプローチ:
- OpenAIは、ChatGPTのチャットインターフェースを核として、多くの新機能（ショッピング、リサーチ、グループチャットなど）をその中に統合する戦略を進めています。ユーザーは一つのアプリ内で、テキスト生成、画像生成、データ分析、情報検索など、多様なAI機能をシームレスに利用できます。これにより、ユーザーは複数のアプリを切り替える手間なく、一貫したAI体験を得られます。
- ただし、Soraのような一部の専門性の高いプロダクトは、スタンドアロンアプリとして提供されており、特定のユースケースに特化した体験を追求しています。
Googleのスタンドアロン/統合型ハイブリッドアプローチ:
- Googleは、より多角的なアプローチを採用しています。Google AI StudioやGoogle Labsといったプラットフォームを通じて、開発者やパワーユーザー向けに新しいモデルや実験的な機能を提供しています。また、Geminiは独立したアプリとして提供されつつ、ChromeブラウザやGoogleドキュメント、Gmailといった既存のGoogleサービスへの統合も積極的に進められています。
- Googleの戦略は、広範なユーザーベースと多様なサービスポートフォリオを持つ同社ならではのもので、各プロダクトの特性に合わせた最適なインターフェースとアクセスポイントを提供することで、より多くのユーザーにAIの恩恵を届けようとしています。

これらの戦略の違いは、それぞれの企業文化や既存の事業構造を反映しているとも言えます。OpenAIは、ChatGPTを中心にAI体験の「ハブ」を構築し、ユーザーのAI利用をそのエコシステム内に閉じ込めようとしているのに対し、GoogleはAIをあらゆるサービスに「埋め込む」ことで、ユーザーが意識することなくAIの恩恵を受けられる世界を目指しているように見えます。

LLMアシスタントの新しい活用フェーズ：生産性からプロアクティブな支援へ

AIアシスタントの進化は、単なる「質問への回答」や「タスクの自動化」といった生産性向上の枠を超え、よりパーソナルでプロアクティブな支援へと向かっています。動画内では、ChatGPTの利用頻度が週に25回（1日あたり3〜4回）に達しているというデータが示されており、多くのユーザーが日常的にAIを活用していることが伺えます。

この高い利用頻度を背景に、AIはユーザーの行動や文脈をより深く理解し、先回りして支援を提供する「エージェント」としての役割を強化しつつあります。例えば、ChatGPTやClaudeが提供を開始した、ユーザーのカレンダー、メール、ドキュメントといった個人データとの連携機能は、AIがユーザーのスケジュール管理、メールの要約・作成、資料からの情報抽出などを、よりパーソナライズされた形でサポートできるようになることを意味します。

将来的には、AIがユーザーの生活全体を理解し、能動的に介入して最適化する「エブリシングアプリ」が実現するかもしれません。例えば、ユーザーのメールから会議の情報を抽出し、カレンダーに自動で登録し、会議の前に必要な資料を自動で検索して提案するといったことが可能になるでしょう。

ただし、このようなプロアクティブなAIアシスタントの実現には、まだ課題も残されています。動画内では、Perplexityのワークフロー機能がまだ不安定であることや、AIが複雑なマルチステップの推論タスク（例：モノポリーボードのプロパティ名をAIラボ名に置き換える）に苦戦する様子が語られています。しかし、モデルの性能向上とプロダクトデザインの洗練が進めば、これらの課題は克服され、AIアシスタントは私たちの生活において不可欠な存在となるでしょう。

未評価の宝石と市場の新たなフロンティア：スタートアップとニッチ市場の台頭

大企業が巨大なリソースを投じて市場を牽引する一方で、スタートアップやニッチ市場に特化したプレイヤーも、消費者向けAI市場で独自の存在感を示し始めています。彼らは、大企業には難しい、より尖ったプロダクトや特定のニーズに深く応えるソリューションを提供することで、市場の新たなフロンティアを切り拓いています。

Perplexity Comet Browserの潜在力：AIネイティブなワークスペース

動画内でOlivia Moore氏が最も感銘を受け、個人的にも利用していると語っているのが、Perplexityの「Comet Browser」です。これは単なる検索エンジンやチャットボットではなく、AIが検索、要約、情報統合、そしてワークフローの自動化をシームレスに実行する「AIネイティブなワークスペース」としての可能性を秘めています。

エージェントモデルによる高度なワークフロー自動化: Perplexityの真骨頂は、ユーザーが定義したタスクやワークフローをAIが自律的に実行できる点にあります。例えば、特定のウェブページから情報を収集し、それを整理・要約してレポートを作成したり、特定のトリガー（例：新しいメールの受信）に基づいて自動で情報収集を開始したりするといったことが可能になります。これにより、特に情報収集や分析、定型的なコンテンツ作成といったプロシューマー（プロフェッショナルなコンシューマー）のニーズに応えることができます。
パーソナルな文脈理解の可能性: Perplexityは、カレンダー、メール、ドキュメントといったユーザーの個人データと連携するコネクターを提供しています。これにより、AIはユーザーの個人的な文脈を深く理解し、より関連性の高い情報を提供したり、プロアクティブな提案を行ったりすることが期待されます。例えば、「過去6ヶ月間のメモを読んで、最も興味深い点とそうでない点をまとめて」といった指示にも対応できるようになるでしょう。

現状では、このような高度なワークフローやパーソナルな文脈理解には、まだ実行の安定性や使いやすさの課題が残されています。しかし、モデルの精度向上とプロダクトデザインの洗練が進めば、Perplexityは、従来のブラウザやオフィススイートに代わる、次世代のAIネイティブなワークスペースとして大きな可能性を秘めています。

過小評価される検索との統合：Nano Bananaの事例から学ぶ

動画内でAnish Acharya氏が過小評価されていると指摘しているのが、画像生成モデルと検索機能の統合です。GoogleのNano Bananaシリーズは、この統合がもたらす価値を具体的に示しています。

正確性と現実性の向上: 従来の画像生成モデルは、ユーザーのプロンプトに基づいて画像を生成しますが、その内容はAIが学習したデータに依存するため、常に現実や特定の情報源と一致するとは限りませんでした。しかし、Nano Banana Proのように画像生成とウェブ検索を統合することで、「このアルバムカバーの写真を生成して」といった具体的な要求に対し、AIがウェブから情報を検索し、その情報に基づいてより正確で現実的な画像を生成することが可能になります。これは、製品写真の生成や、歴史的に正確なイベントの描写など、単なる「美学」だけでなく「正確性」が求められるクリエイティブなタスクにおいて極めて重要な機能となります。
複雑な情報グラフィックの自動生成: Nano Banana ProがAI Image Generation Startup Market Mapのような複雑な市場マップを生成できる機能は、AIが単なる画像生成ツールではなく、情報分析と視覚化のツールとしても機能することを示しています。AIは、ウェブから企業リストやその関係性を収集し、それらを構造化された視覚的なマップとして表現できます。これにより、ビジネスにおけるプレゼンテーション資料作成や市場調査の効率化に革命をもたらす可能性があります。

この検索との統合は、VEO 3が音声と動画を統合してAI動画のバイラル化を促進したように、AIプロダクトの新たなブレイクスルーとなる可能性があります。AIが「知性」と「創造性」を同時に発揮することで、これまで人間が行っていた複雑な情報処理と視覚表現のタスクを、より効率的かつ高品質に実行できるようになるでしょう。

Anthropicと特定ユーザー層への特化：市場の専門化

LLM市場が成熟するにつれて、モデルやプロダクトの専門化が進んでいます。AnthropicのClaudeは、この傾向を象徴する例の一つです。動画内では、Claudeが「ハイパーテクニカルなユーザー」向けに特化していることが示されています。

技術者・開発者向けの高度な機能: Claudeは、特にプログラミング支援や複雑な技術文書の分析、高度な推論タスクにおいて強みを発揮します。Anthropicが開発した「アーティファクト」や「スキル」といった機能は、ユーザーが特定のワークフローやタスクをClaudeに教え込み、それを自動化できるような設計になっています。これにより、開発者や研究者は、より効率的に作業を進めることができます。
企業文化と倫理的アプローチ: Anthropicは、AIの安全性と倫理的な開発に重点を置いており、このアプローチが、特に厳格な基準を持つエンタープライズ顧客からの信頼を得ています。

ただし、Claudeのような専門性の高いプロダクトは、その複雑さゆえに、まだ一般の消費者層には広く普及していません。しかし、このことは、市場が多様化し、特定のニーズに深く応えるAIソリューションに大きな機会があることを示しています。スタートアップにとっては、このようなニッチな市場をターゲットとし、高度に専門化されたAIプロダクトを開発するチャンスが広がっています。

2026年への展望：次なるフロンティアとスタートアップが担う役割

2025年の消費者向けAI市場の動向を踏まえ、2026年以降の未来はどのように展開するのでしょうか。技術の進化、市場の成熟、そして新たなビジネスモデルの台頭が、私たちの想像を超える変革をもたらす可能性があります。

モデル品質のさらなる向上とアプリケーションレイヤーの爆発

動画内でJustine Moore氏が強調しているように、「モデルは、現実的でスケーラブルなアプリケーションをその上に構築できるレベルの品質に達した」という点は、2026年に向けた最も重要な予測の一つです。これは、基盤となるAIモデル（LLMや生成モデル）の性能が、単なる技術デモではなく、実際にユーザーに価値を提供する堅牢なプロダクトを開発するための十分なレベルに到達したことを意味します。

コンシューマービルダーの時代の到来: モデルの品質向上は、開発者がより複雑で高度なAIアプリケーションを構築するための基盤を提供します。これにより、2グラマー（GPTsのようなGUIベースのツールでAIアプリケーションを構築する人）だけでなく、より広範な「コンシューマービルダー」が、消費者向けの多様なAIプロダクトを創造できるようになるでしょう。2026年は、これらのビルダーにとって大きなチャンスの年となると予測されます。
「App Generation（アプリ生成）」の夜明け: この流れの究極の形が、「App Generation（アプリ生成）」です。AIがユーザーの指示に基づいて、コードを書くことなくアプリケーションを生成するようになる未来です。これにより、ビジネスアイデアを持つ誰もが、プログラミング知識なしに自らのAIアプリを開発できるようになり、イノベーションの速度と規模が劇的に加速する可能性があります。

マルチモーダルAIの深化：「何でも入力、何でも出力」の時代へ

AIモデルの進化は、単一のモダリティ（テキストのみ、画像のみ）に留まらず、複数のモダリティ（テキスト、画像、動画、音声）を複合的に扱えるマルチモーダル能力の深化へと向かっています。

シームレスなコンテンツの入出力: 2026年には、「何でも入力、何でも出力」が当たり前になるでしょう。テキスト、画像、動画、音声を自由に組み合わせてAIに入力し、そこからテキスト、画像、動画、音声を生成できる時代が到来します。例えば、テキストで指示を出し、参考画像を複数提供し、さらに特定のBGMのイメージを音声で伝えることで、AIがそれらを統合した高品質な動画コンテンツを生成できるようになるでしょう。
デザインとクリエイティブプロセスへの影響: このマルチモーダルAIの進化は、デザインやクリエイティブ業界に革命をもたらします。デザイナーは、単に画像を編集したり、テキストを生成したりするだけでなく、動画、音声、インタラクティブ要素を組み合わせた複雑なコンテンツを、より直感的かつ効率的に作成できるようになります。例えば、Google LabsのPomelliのように、ウェブサイトのURLを入力するだけで、AIがブランドのDNAを分析し、それに合った広告キャンペーンのテキスト、画像、動画を生成するといった、統合的なクリエイティブソリューションが普及するでしょう。

Compute（計算資源）の制約と戦略的選択

AIの急速な発展の裏側には、高度なモデルをトレーニングし、推論を実行するために必要な膨大な計算資源（Compute）の制約が常に存在します。動画内でも言及されているように、大手AIラボは限られたコンピュート資源を「トレーニング」に使うか「推論」に使うか、あるいは「エンターテイメント」モデルに使うか「インテリジェンス」モデルに使うかといった、戦略的な選択を迫られています。

大手企業のジレンマ: 例えば、GoogleやOpenAIといった企業は、新しい基盤モデルのトレーニングに巨額の投資を行っています。しかし、そのモデルを大量のユーザーに提供するための推論コストもまた莫大です。どのユースケースにコンピュートを優先的に割り当てるかという判断は、彼らのプロダクト戦略と市場におけるポジショニングを大きく左右します。Grokのような企業は、コンピュートのボトルネックが少ないとされており、特定の分野で大胆な実験を可能にしています。
スタートアップへの機会: このコンピュートの制約は、同時にスタートアップにとって大きな機会を生み出します。大手企業がリソースを集中せざるを得ない分野の隙間を縫って、特定のニッチなユースケースや効率的なモデルを活用することで、高い付加価値を提供するAIアプリケーションを開発できる可能性があります。

Power User（パワーユーザー）が牽引するイノベーションと市場の動向

消費者向けAI市場では、Justine Moore氏が指摘するように、「パワーユーザー」がイノベーションを牽引する重要な役割を担っています。彼らは、AIの可能性を最大限に引き出し、新たな使い方を発見し、その成果をコミュニティに共有することで、他のユーザーのAI利用を促進します。

意見のあるプロダクトの成功: Perplexity Comet BrowserやCreas（クリエイティブツール）のようなプロダクトは、特定のユーザー層（開発者、クリエイターなど）の深いニーズに応える「意見のある」プロダクトとして成功を収めています。これらのプロダクトは、ユーザーが高度なタスクを実行するための洗練されたインターフェースやワークフローを提供することで、高いユーザーエンゲージメントとロイヤルティを獲得しています。
収益化と持続可能性: 消費者向けAI市場における収益化モデルも進化しています。サブスクリプションだけでなく、使用量に応じた課金（例：クォータを超えた場合の追加料金）を組み合わせることで、パワーユーザーからの収益を最大化し、サービスの持続可能性を高めるモデルが確立されつつあります。動画内では、一部の消費者向けプロダクトが100%以上のレベニューリテンション（収益維持率）を達成していることが示されており、これはユーザーがサービスに大きな価値を見出し、継続的に課金している証拠です。
「ステータスゲーム」の変容: AI生成コンテンツは、ソーシャルメディアにおける「ステータスゲーム」のあり方にも影響を与えています。動画内では、SoraのようなAI動画生成ツールがTikTok上でバイラルになる一方で、AI生成コンテンツが「本物ではない」という認識から、従来のステータスゲームの価値が薄れる可能性が指摘されています。しかし、同時に、AIを使いこなして面白いコンテンツを生成する能力自体が新たなステータスとなる可能性もあります。この分野では、文化的な理解とユーモアのセンスが、AIのプロンプトを操る技術と同じくらい重要になります。

結論

2025年の消費者向けAI市場は、ChatGPTの強力な支配下にあるものの、Google Geminiの急速な成長、革新的な画像・動画生成モデルの台頭、そしてPerplexityのような新興企業による新たな価値提案が、市場にダイナミズムをもたらしています。この変革期において、私たちは以下の重要な点を認識する必要があります。

第一に、AIモデルの品質は、リアルでスケーラブルなアプリケーションを構築する上で十分なレベルに達しています。これにより、2026年はコンシューマービルダーにとって大きなチャンスの年となり、App Generationのような新たなイノベーションが生まれる土壌が整いつつあります。

第二に、マルチモーダルAIの深化は、「何でも入力、何でも出力」の時代を切り開き、デザインやクリエイティブプロセスに革命をもたらすでしょう。AIは単なるツールではなく、人間の創造性を増幅させる強力な共同制作者としての役割を強化します。

第三に、大企業は膨大な計算資源を背景に市場をリードしますが、そのリソース配分には戦略的なジレンマが伴います。この隙間を縫って、スタートアップは、特定のニッチなユースケースやパワーユーザーの深いニーズに応える「意見のある」プロダクトを開発することで、大企業とは異なる形で成功を収めることができます。Perplexity、Granola、Gammaといったプロダクトは、このアプローチの成功例です。

消費者向けAI市場はまだ黎明期であり、今後も技術と市場の両面で急速な変化が予測されます。AIが単なるツールを超え、私たちの日常生活やビジネスに深く浸透し、新たな価値を創造していくこの変革期において、本記事が皆様の羅針盤となることを願っています。未来は、AIの可能性を理解し、それを創造的に活用する者たちの手によって形作られていくでしょう。