そこにあって目的に応じて処理を変えるだけでとれちゃうんですよね。センサー自体を作り直さないといけない。これ使うのが難しいんですよね。処理しないといけないからっていう事ですか?そうなんです。いろんな形で活用できるようになってくるというふうに思いますね。イメージセンサーとディープラーニング。一気に加速させている組み合わせです。ほかのセンサーを組み合わせる事で違う意味を持ち始めます。入力となるセンサー情報がありますと。これが入ってきてここで何らかの学習をして目的とする出力を出すようにすると。センサー情報でも何でもいいんですけども。どの部屋にいるかこういうのからコーヒーを飲むかどうかを予測しましょうという事はできる訳ですね。コーヒーを入れとけばいいと。その人が廊下を通ってキッチンに来た。コーヒーを飲みそうだみたいな。コーヒー飲むんだなというふうにできますと。できなかったんですね。どのぐらい集中してるかっていうのはとる事ができなかったんですね。集中してるなとかしてないなって分かりますよね。どのぐらい集中してるかっていうのは計測できるんですよ。集中してるかどうかっていうのがスコアで分かるようになったとしたら集中してるかどうかを予測対象にすればいいですよね。いう使い分けになってくる...。できなかったんですね。できなかったけど重要なんですよ。重要な因子なはずなんですよね。いう条件にしたら集中できるかっていうのを分析できなかったんです。こっちを設定すればいいんですよね。ためてきてやった訳ですね。植物が元気な状態で育ってるのかどうかってのは計測できないんですよ。高さとかは計測できるんだけども高ければいいって訳じゃないので。本当に元気なのかどうかが重要ですよね。分析する事ができますから元気になるような設定にすればいいと。おもてなしのプロより状況を完璧につかむAI。すごい効率的な判断ができたりとか...。イメージセンサー以外のいろんなセンサーの情報を組み合わせて分析するとどういう条件の時にこういう望ましい状態になるのかならないのかっていうのが分析できてくるっていう事なんですよね。おっしゃいましたけど実際に触れてみるとか香りを嗅いでみるみたいなのがセンサーみたいな事なんですかね。ほかの特定の情報を得るための...。