Datadog、四半期売上高が10億ドルを突破 AI学習ワークロードが成長の新たな牽引役に
2026年度第1四半期決算発表（5月7日）――売上高成長率は32%に加速、新規顧客の受注額は前年比で2倍以上に
拡大するAI学習市場
Datadogの2026年度第1四半期決算において、戦略上最も重要な発表は、10億ドルという売上高の節目そのものではなかった。CEOのOlivier Pomel氏が、かつては「自社が参入するにはニッチすぎる」として社内で退けられていたAIモデル学習市場が、現実的かつ成長著しいビジネスチャンスになっていると認めたことである。Pomel氏は「昨年の決算発表時点では、インファレンス（推論）ワークロードには注力するものの、学習はまだ市場として成熟していないと述べていた。しかし今、我々は学習領域が実際に一つの市場として形成されつつあると見ている」と語った。
その証拠として、Datadogは今四半期、世界最大級のテクノロジー企業2社のAI研究部門と大型契約を締結した。それぞれ7桁ドルおよび8桁ドルの年間契約である。これらの組織はハイパースケールなGPU学習グリッドを運用しており、断片化した社内ツールやオープンソースツールがエンジニアの生産性を阻害し、学習速度を低下させていたことから、Datadogの採用に至った。最近投入されたばかりのGPU監視製品が、提案の核となった。Pomel氏は、これらの受注を市場が確立された証拠ではなく初期のシグナルと慎重に位置づけたものの、その口調は以前の四半期よりも明らかに強気だった。「今四半期に契約した顧客以外にも、同様の傾向を示す兆候が見られる」と同氏は述べた。
Pomel氏が説明した構造的変化は、投資家にとって重要である。かつて学習は「ごく少数の企業が大規模に行うもの」であり、「非常に職人的で、本番環境のワークロードではなかった」が、現在は急速に変化している。より多くの企業が日常的にモデル学習を行うようになり、その規模は桁違いに拡大している。そして、学習の失敗はすべて、競合に対する時間的損失を意味する。「学習の失敗は、競合に1週間分のリードを譲ることに等しい」とPomel氏は指摘する。この切迫感こそが、本番環境向けオブザーバビリティ（可観測性）プラットフォームであるDatadogが、この市場で新たな価値を発揮できる理由である。
注目すべきは、自社でツールを構築するだけの財務基盤とエンジニアリング能力を持つハイパースケーラーでさえ、これらのワークロードにDatadogを選択している点だ。Pomel氏はその理由を「開発の切迫感が思考を研ぎ澄ませている。何がコアで、何がそうでないかを判断せざるを得なくなっているのだ」と簡潔に説明した。AI競争による競争圧力は、過去のインフラ投資の時代とは異なる形で、ハイパースケーラーの「自社構築か、外部調達か」という従来の判断基準を変えた可能性があると示唆した。
業績：予想を上回る好決算と強固な先行き
Datadogの第1四半期売上高は前年同期比32%増の10億1,000万ドルとなり、前四半期の29%、前年同期の25%から成長が加速した。同社は初めて四半期売上高10億ドルの大台を突破した。CFOのDavid Obstler氏は、第1四半期に積み増した売上高が前期比で5,300万ドルとなり、第1四半期としては過去最高を記録したと指摘。前期比6%の成長率は2022年以降で最も高い水準となった。構造的に重要な点として、ARR（年間経常収益）の成長率は四半期を通じて毎月加速しており、Obstler氏は「4月に入ってもこの健全な成長トレンドが続いている」と明言した。
新規顧客の獲得実績は、あらゆる指標で極めて好調だった。新規顧客の年間受注額は大幅な差をつけて過去最高を更新し、前年比で2倍以上となった。新規顧客1社あたりの平均受注額も過去最高を更新し、前年比で2倍を超えている。総ARRは40億ドルを突破した。現在、年間100万ドル以上を支出するAIネイティブ顧客は22社、1,000万ドル以上は5社に上り、基盤モデルプロバイダー、コード生成ツール、バーティカルAIアプリケーションなど、顧客層の多様化も進んでいる。
売上継続率（Net Revenue Retention）は120%台前半となり、前四半期の約120%から上昇した。グロス継続率は90%台半ばから後半を維持。フリーキャッシュフローは2億8,900万ドルで、利益率は29%となった。Obstler氏は第1四半期の業績について、「既存顧客による前期比利用成長率が2022年第1四半期以来で最も高く、前期比のARR純増額も過去最高を記録した」と評価した。
過小評価される「非AI顧客」の再加速
AIネイティブ顧客の成長がビジネス全体を大きく上回っている一方で、第1四半期で見過ごされがちな要素の一つが、より広範な顧客基盤における勢いの回復である。非AI顧客の売上成長率は前年同期比で20%台半ばまで加速し、前四半期の23%、前年同期の19%から上昇した。Pomel氏はこれを、継続的なクラウド移行、製品導入の深化、そして「AIネイティブに分類されない企業を含め、あらゆる種類の顧客がAI利用を加速させていること」に起因するものと説明した。
Obstler氏は、この加速を2025年を通じて行われた市場開拓（GTM）投資、特に営業体制の拡充と明確に結びつけた。「我々が証明しているのは、市場開拓への投資が実を結んでおり、それが正しい決断だったということだ」と語る。プラットフォーム統合の動きも拡大を後押ししており、顧客は断片化したオープンソーススタックやポイントソリューションからの置き換えを進めている。例えば、あるフォーチュン500選出の銀行は、ログデータの残りをすべてDatadogに移行し、レガシーなログベンダーをリプレースしている。これは「Flex Logs」のコスト管理機能が評価されたためだ。また、あるグローバルヘッジファンドは、数千台のホストとネットワークデバイスを含むオンプレミスのオブザーバビリティ層全体を、Datadogのインフラおよびネットワークデバイス監視に置き換えている。アジア太平洋地域の旅行大手は、複数の事業部にまたがっていた6つのレガシー監視ツールをDatadogに統合した。
製品導入指標は、この統合ストーリーを裏付けている。4つ以上の製品を利用する顧客の割合は56%（前年同期は51%）、6つ以上は35%（同28%）、8つ以上は20%（同13%）へとそれぞれ上昇した。Pomel氏によれば、同社の26製品のうち5製品がARR 1億ドルを超え、3製品が5,000万ドルから1億ドルの間にある。残る18製品も初期段階にあり、それぞれが将来的に1億ドル以上を目指せる軌道に乗っているという。
AIプラットフォームの牽引力：利用指標が示す本格的な導入
Datadogによると、現在6,500社以上の顧客が、1つ以上のAI連携機能を通じてデータを送信している。これは全顧客数の20%にとどまるが、ARR全体に占める割合は約80%に達する。この集中度は、Datadogの最大かつ戦略的に重要なアカウントにおいて、AIワークロードがいかに深く浸透しているかを物語っている。
社内でのAI機能利用指標も急加速している。「Bits AI SREエージェント」による調査件数は12月から3月にかけて2倍以上に増加。LLMオブザーバビリティの範囲は四半期比で約3倍、MCPサーバーのツール呼び出しは同期間に4倍となった。「Bits Assistant」のメッセージ数は12倍に拡大した。これらは初期段階の指標ではあるが、その変化の速さは、単なる試験的な導入にとどまらない、本格的なエンタープライズでの活用を示唆している。
将来的にDatadogプラットフォームの主要な利用者が人間のエンジニアになるのか、あるいはAIエージェントになるのかという問いに対し、Pomel氏は特段の懸念を示さなかった。「我々のビジネスモデルは利用量に基づいているため、利用者が誰であるかは重要ではない」と語る。現在のトレンドでは、両者が同時に増加しているという。「エージェントの利用は天文学的に増加しているが、人間によるWebインターフェースの利用も増えている。現時点では、双方が手を取り合って機能している」
ガイダンス：堅実かつ保守的、最大顧客には慎重な姿勢
2026年度第2四半期の売上高ガイダンスは10億7,000万ドル〜10億8,000万ドル（前年同期比29%〜31%増）とした。これは前期比で6,400万ドル〜7,400万ドルの増収を意味する。Obstler氏は、この数値が第1四半期の記録的なARR純増に直接裏打ちされたものであり、その大半が特定の顧客に依存しない広範なものであると強調した。「ARRの純増は非常に広範であり、特定の顧客への依存度は低い」と述べた。
ガイダンスにおいて唯一明示された注意点は、最大顧客に対する姿勢である。Obstler氏は、同社が「最大顧客に対してより高いレベルの保守的な想定を適用している」と明かした。これは前四半期から使用されている表現であり、今回も維持された。経営陣は、これが手法の変更を意味するのかと問われたが、「手法は変更していない。これまでと同じアプローチだ」と否定した。なお、ガイダンスには6月9日・10日にニューヨークで開催されるユーザーカンファレンス「DASH」に関連する約1,500万ドルのコストが含まれている。
2026年度通期の売上高ガイダンスは43億ドル〜43億4,000万ドル（成長率25%〜27%）に引き上げられた。Non-GAAPベースの営業利益は9億4,000万ドル〜9億8,000万ドル（営業利益率22%〜23%）を見込む。1株当たり純利益は2.36ドル〜2.44ドルの範囲を予想している。
FedRAMP High認証とソブリンクラウドの構築
今四半期に発表された2つのインフラ投資は、長期的な収益に重要な意味を持つ。Datadogは米国政府から「FedRAMP High」認証を取得し、最も機密性の高いワークロードを扱う政府機関の顧客への対応が可能となった。Obstler氏は、認証取得に先立ち公共セクター向けの市場開拓に投資してきたと認め、「パイプラインの構築には時間がかかる」としつつ、パートナーチャネルとの関係構築が連邦戦略の鍵であり、今後も投資を継続すると述べた。
また、クラウド導入が加速する英国の規制産業向けに、同国内でのデータセンター新設を発表した。さらにPomel氏は、Datadogのインフラではなく顧客のインフラ上で稼働する「Bring Your Own Cloud」製品についても、多額の投資と初期の好調な反応を強調した。この製品は「これまでSaaSの利用を検討しなかったような超大規模ワークロード」への扉を開くものであり、特にAIモデルと国家安全保障要件が交差する中で高まる、データレジデンシー（データ所在地）やデータ主権管理に対する企業の需要に直接応えるものだ。
資本集約度は当面抑制を維持
プラットフォームを流れるテレメトリーデータの量が増大し、GPU監視や学習ワークロードへ進出する中で、ビジネスの資本集約度が高まるのではないかという疑問を抱く投資家もいるだろう。Pomel氏の回答は明快だ。同社はワークロードの大部分をクラウド上で運用しているため、インフラコストは資本的支出（CAPEX）ではなく営業費用（OPEX）として計上され、構造的な変化は予想していない。「モデルに変更を加える予定はない」と断言しつつ、「もし変更があれば、その時は報告する」と付け加えた。2026年度の資本的支出およびソフトウェア資産化額は、売上高の4%〜5%に収まる見通しである。
Datadog徹底分析
ビジネスモデル：ユビキタスなインフラのエンジン
Datadogは、エンタープライズのクラウドインフラにおける統一された「中枢神経系」として機能するよう設計された、マルチテナント型のSaaS（Software-as-a-Service）モデルを展開している。収益の核となるのは、利用量に応じたサブスクリプション体系だ。顧客は静的な永続ライセンスを購入するのではなく、監視対象のインフラ規模や取り込んだデータ量に応じて料金を支払う。その根本的なビジネス戦略は、極めて効率的な「ランド・アンド・エクスパンド（導入から拡大へ）」という手法にある。顧客は通常、基礎的なインフラ監視モジュールを用いて、小規模なクラウドコンピューティング環境の監視からDatadogの利用を開始する。企業がより多くのワークロードをクラウドへ移行するにつれ、消費量は自然と増加し、積極的な二次営業サイクルを必要とせずに増分収益がもたらされる仕組みだ。
製品ポートフォリオは、インフラ監視、アプリケーションパフォーマンス監視（APM）、ログ管理、クラウドセキュリティのほか、リアルユーザー監視やデータベース監視といった専門的なアドオンで構成されている。収益は、ホスト単位の料金、ギガバイト単位のログ取り込み量、およびカスタマイズされた長期データ保持ティアに機械的に紐付いている。大企業クライアントは通常、段階的なボリュームディスカウントが適用される、カスタマイズされた大容量の契約へと移行する。Datadogは複数のバラバラなツールを導入する際の摩擦を解消するため、エンジニアリングチームは有機的に二次、三次のモジュールを有効化していく。このプラットフォームの重力ともいえる引力により、売上継続率（NRR）は一貫して120％台前半を維持しており、同モデルに組み込まれた強力な価格決定力を証明している。
競争環境と顧客ダイナミクス
顧客層は企業全体に広がっているが、Datadogはその財務的な重心を大企業向けに根本から再構築してきた。2026年第1四半期時点で、同社の総顧客数は約3万3,200社に達するが、経済的価値の圧倒的大部分は、年間経常収益（ARR）が10万ドルを超える4,550社の主要顧客層から生み出されている。これらのエンタープライズクライアントは契約総額の約90％を占めており、年間支出が100万ドルを超える顧客も600社を超えた。プラットフォームを日常的に操作するエンドユーザーは、ソフトウェア開発者、サイト信頼性エンジニア（SRE）、およびセキュリティ運用アナリストである。
競争環境は、Fortune 500企業のIT予算における構造的な支配権を巡る、ハイステークスな寡占状態にある。上位市場における最大のライバルはDynatraceであり、同社はレガシー企業や、複雑なデジタルトランスフォーメーションを進める規制の厳しい業界から歴史的に支持されてきた、決定論的かつ因果関係を重視するAIアプローチを掲げている。Ciscoに吸収・統合されたSplunkは、ThousandEyesを通じた広範なネットワークテレメトリ配信と、定着したエンタープライズログ管理機能を融合させた、強力なトップダウン型のバンドル製品を提供している。一方、低価格帯では、Francisco Partnersの傘下にあるNew Relicが、コストに敏感な中堅企業のエンジニアリングチームをターゲットに、簡素化された課金体系を武器に激しい価格競争を仕掛けている。
Datadogに伝統的な製造サプライヤーは存在しないが、その機能的なサプライチェーンは、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloudといったパブリッククラウドプロバイダーに完全に依存している。この力学は繊細な共生関係を生んでいる。Datadogはハイパースケーラーに対して膨大なコンピューティングおよびストレージ消費を促す一方で、それらのハイパースケーラーはCloudWatchやAzure Monitorといったネイティブで初歩的な監視ツールを標準提供している。これらのネイティブツールは、Datadogのようなプレミアムなサードパーティ製品の採用を阻む、低価格な摩擦点として機能している。
市場シェアと構造的優位性
オブザーバビリティ（観測可能性）およびIT運用管理の領域において、Datadogはレガシーな既存勢力との差別化を構造的に進めている。オブザーバビリティの市場規模は、クラウドセキュリティやAI監視といった隣接領域を含めると、今後数年間で600億ドル規模に達すると予測されている。Datadogは、現代的なクラウドネイティブ環境において極めて高いシェアを獲得している。専門的な業界分析によると、Datadogは特定の現代的なデータセンター管理セグメントで50％以上のシェアを握り、断片化が進む広範なIT運用管理市場全体でも約13％のシェアを占めると推計されている。
市場シェア争いにおける財務的な力学は、主要プレイヤーを比較すると明白だ。2026年第1四半期、DatadogのARRは40億ドルを突破し、四半期売上高は10億1,000万ドルに達した。トップラインの成長率は前年同期比32％へと再加速している。対照的に、Dynatraceの直近の四半期決算におけるARRは19億7,000万ドルで、成長率は16％で安定している。Datadogは、最も直接的なエンタープライズ向け競合他社の2倍の規模を誇り、成長スピードも2倍である。これは、単にレガシーなオンプレミスシステムを置き換えているだけでなく、大規模なベンダー集約案件において、クラウドネイティブな競合他社から積極的にシェアを奪っていることを示している。
競争の堀：プラットフォームの引力
根本的な競争優位性は、Datadogの統一されたデータモデルにある。かつて運用担当者は、障害診断のためにログツール、分散トレーシングアプリケーション、インフラメトリクスのダッシュボードの間を行き来することを強いられていた。Datadogは、最初から「単一のガラス窓（Single Pane of Glass）」を構築することで、この摩擦を解消した。プラットフォームは、メトリクスの急上昇とアプリケーションのトレース遅延をシームレスに相関させ、エラーを引き起こしているログ行を即座に特定する。この途切れることのない分析チェーンは、エコシステムに深く統合されたエンジニアリング組織にとって、切り替えコストを劇的に高めている。
統合の幅広さも、参入障壁として機能している。Datadogは1,000以上の標準統合をサポートしており、顧客がニッチなオープンソースデータベースを使用していても、最新のサーバーレスクラウドアーキテクチャを使用していても、即座にテレメトリ収集が可能だ。独自のDatadogエージェントは、数万のコンピューティングノードに展開されると、企業のインフラにおいて本質的に「剥がせない」重要な構成要素となる。このエージェントを削除することは、容認できない運用リスクとダウンタイムを招くためだ。
財務的な規模も、自己強化的な「堀」として機能している。営業利益率22％、フリーキャッシュフロー（FCF）マージン29％で運営されるDatadogは、数億ドル規模の資金を研究開発に再投資している。小規模な競合他社には、アプリケーションセキュリティ、生成AI監視、自律的な修復エンジンを同時に開発する資本力がない。これにより、Datadogは次々と新モジュールを投入し、競合が中核機能を模倣する頃には、プラットフォームの運用領域をさらに拡大させている。
業界動向：機会と逆風の収束
オブザーバビリティ業界は、クラウドの複雑化がもたらす不可逆的な構造的追い風を受けて加速している。グローバル企業がハイブリッドクラウド環境、マイクロサービス、コンテナ化アーキテクチャへと積極的に移行する中で、人間の認知能力ではもはやソフトウェアの依存関係を把握できなくなっている。オブザーバビリティは、裁量的な運用経費から、収益を損なうデジタル障害に対する必須の保険へと変化した。さらに、開発、運用、セキュリティが統一された規律へと深く収束しており、これによりDatadogは、監視スタックを管理するまさにその担当者に対して、クラウドセキュリティ態勢管理（CSPM）や脆弱性スキャンの高収益な製品を販売できるようになった。
一方で、業界にとって最大の存続の脅威は、データの重力とコスト最適化である。テレメトリデータは指数関数的に増加しており、顧客の収益成長を日常的に上回っている。Datadogは利用量ベースの課金を採用しているため、無制限のデータ取り込みは直接的な「請求額のショック」につながる。この現象により、最高情報責任者（CIO）は取り込み量を厳しく精査し、厳格なログ保持制限を課すようになっている。2023年から2024年にかけて見られたマクロ経済主導の極端なクラウド最適化の逆風は、2026年までにほぼ沈静化したが、指数関数的なデータ生成と有限なIT予算との間の構造的な摩擦は、利用量ベースのソフトウェアモデルにとって恒久的な逆風として残るだろう。
製品の進化：AIとセキュリティという新たなフロンティア
Datadogの成長の持続可能性には、オブザーバビリティの定義を継続的に拡大することが不可欠だ。生成AIの爆発的な普及により、「LLMオブザーバビリティ」という全く新しいテレメトリの規律が必要となった。2025年から2026年にかけて、Datadogはこの空白領域を積極的に取り込み、エージェント型AI向けの包括的な監視機能を展開した。このインフラにより、開発者は複雑な自律的決定プロセスを詳細に追跡し、ツールの呼び出しを監視し、GPU利用率をモニタリングできる。主要なクラウドプロバイダーは現在、極めて複雑でコンピューティング負荷の高いAIトレーニング環境を監視するために、Datadogを標準採用している。
AIの監視にとどまらず、DatadogはAIをエンジニアリングのワークフローに直接注入し、インシデント対応の速度を根本から変えようとしている。「Bits AI Site Reliability Engineer」および「Bits AI Security Analyst」の商用展開は、受動的な監視から自律的な修復へのパラダイムシフトを意味する。これらの専門エージェントはシステムアラートを能動的に取り込み、企業の運用手順書（Runbook）を自律的にナビゲートし、テレメトリデータベースにクエリを投げ、数秒で根本原因の仮説を生成する。診断レイヤーを自動化することで、Datadogは平均修復時間（MTTR）を大幅に短縮し、企業に即時かつ定量的な労働コスト削減をもたらしている。
クラウドセキュリティは、最も強力な隣接成長ベクトルへと成熟を続けている。インフラエージェントという遍在的なフットプリントを活用することで、Datadogは顧客にスタンドアロンのセキュリティソフトウェアをインストールさせるという摩擦を回避している。プラットフォーム上でクラウドSIEM（セキュリティ情報イベント管理）とアプリケーションセキュリティテストをネイティブに提供することで、Datadogはベンダー集約のニーズを捉えている。最高情報セキュリティ責任者（CISO）は、サーバー上のエージェント負荷を軽減し、マルチベンダーのソフトウェア支出を統合するために、Datadogのセキュリティスイートを積極的に採用するようになっている。
破壊的勢力：OpenTelemetryとテレメトリのコモディティ化
既存のオブザーバビリティプラットフォームに対する最も現実的な長期的脅威は、潤沢な資金を持つスタートアップではなく、オープンソースのデータ標準である。Cloud Native Computing Foundationが推進する「OpenTelemetry」は、テレメトリデータの生成および送信の標準として業界の完全な合意を得た。メトリクス、ログ、トレースのインストゥルメンテーション（計測）方法を標準化することで、OpenTelemetryは、顧客を特定のベンダーのエコシステムに閉じ込めていた独自の「エージェント・ロックイン」を事実上無効化し、基礎的なデータ収集レイヤーをコモディティ化している。
このコモディティ化は、洗練された次世代の破壊的参入者に対する参入障壁を根本的に引き下げている。新興ベンダーは、OpenTelemetryのデータパイプラインと、ClickHouseのような超効率的なオープンソースの列指向データベースを組み合わせることで、Datadogのプレミアム価格の数分の一で高性能なオブザーバビリティプラットフォームを提供している。UptraceやDash0といったスタートアップは、透明性の高い積極的な価格モデルを武器に、取り込みコストに対する企業の疲弊を直接的に突いている。同時に、Grafana LabsやElasticといった既存のオープンソースプレイヤーは、商用SaaSプラットフォームの高いマージンを避けるために、堅牢なオープンソースコンポーネントを自前で管理することを厭わない、技術的に洗練されたエンジニアリングチームを吸収し続けている。
経営陣の軌跡：サイクルを通じた実行力
CEOのOlivier PomelとCFOのDavid Obstlerは、卓越した運用と慎重な期待管理という、臨床的ともいえる実績を築いてきた。過去数年間の激しいマクロ経済のボラティリティと過酷なクラウド最適化サイクルを通じて、経営陣は、積極的なトップライン拡大と厳格なコスト規律を両立させる見事な手腕を発揮した。エンタープライズソフトウェアの需要が一時的に縮小した際も、リーダーシップチームは価格引き下げによるマージンの犠牲や、不自然なM&Aに走る誘惑を退けた。
その代わり、経営陣は中核となるエンジニアリングへの深い投資を維持し、製品の提供領域を拡大した。2026年の財務結果は、この戦略の究極の証明といえる。Datadogは売上高成長率を32％に再加速させることに成功し、四半期売上高10億ドル超という極めて稀な財務マイルストーンを達成しながら、30％近いフリーキャッシュフロー・マージンを維持した。利用量ベースの課金に対する巨大な圧力下で、AI監視という新たな市場を先取りしたことは、大規模なスケールでエリート級の実行力を発揮できるエンジニアリング主導の文化を浮き彫りにしている。
スコアカード
Datadogは、現代のエンタープライズインフラにおける「中枢神経系」としての地位を決定的に固めた。同社の卓越した製品開発スピード、統一されたデータアーキテクチャ、そして「ランド・アンド・エクスパンド」戦略の完璧な実行により、レガシーな競合他社を凌駕し、600億ドル規模の市場で圧倒的な経済的利益を獲得している。大規模なハイパーグロースと堅調なフリーキャッシュフロー創出を特徴とする財務プロファイルは、極めて高い構造的レバレッジを示しており、Fortune 500企業のエンジニアリングチームにおける同プラットフォームの「ミッションクリティカルな定着度」を証明している。
しかし、データが指数関数的に増大する世界において、利用量ベース課金の構造的現実は、取り込みコストと企業のIT予算との間に常に摩擦を生み続けるだろう。OpenTelemetryの成熟は、テレメトリレイヤーのロックイン構造を根本から変え、低コストなオープンソースの代替案を強化する、正当なデフレ圧力となっている。プレミアムな評価と市場での立ち位置を維持するために、Datadogは自律的な修復やセキュリティなど、スタックのより上位へと価値を抽象化し続け、そのエンタープライズとしての有用性が、単なる生データのパイプラインの総和をはるかに上回るものであることを証明し続けなければならない。