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現実世界のロボティクスとAIRobotics & AI · Real-World

ロボティクスとAIで、
現実世界のオペレーションを動かす Robotics and AI for
Real-World Operations

Transistor Roboticsは、複雑な現実環境で実用的なタスクを遂行できるAI実行プラットフォーム「ASH_OS」と、ヒューマノイドロボティクス・アプリケーションを開発しています。現在はバイオプロダクト製造のための細胞培養自動化に注力しています。 Transistor Robotics builds ASH_OS — an AI task execution platform — together with humanoid robotics solutions that perform practical work in complex real-world environments. Our current focus is cell culture automation for bioproduction.

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ASH_OS
Task Intelligence
Robot Interface
Execution
Feedback Loop
3つの柱Three Pillars

Transistor Roboticsの全体像 Explore Transistor Robotics

プロダクト、ソリューション、技術 — 3つの柱で現実世界のロボティクスを支えます。 Three pillars supporting real-world robotics: Product, Solution, and Technology.

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プロダクト: ASH_OSProduct: ASH_OS

あらゆるロボットとアプリケーションへ拡張可能な、AIタスク実行プラットフォーム。An AI task execution platform built to extend across robot platforms and applications.

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ソリューション: 細胞培養自動化Solution: Cell Culture Automation

既存ラボに導入可能な、再現性と追跡性の高い細胞培養オペレーション。Reproducible, traceable cell culture operations — deployable in your existing laboratory.

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テクノロジー＆強みTechnology & Strengths

リアルタイム制御、AI、実装、検証 — 産業実装のための統合技術。Real-time control, AI, deployment, and validation — the integrated capabilities required for industrial use.

ASH_OS比較ASH_OS Comparison

ひと目でわかるASH_OSの違い See the ASH_OS Difference at a Glance

比較項目Comparison Items ASH_OS A社（汎用ROS2ベース）Company A (Generic ROS2-based) B社（独自OS）Company B (Proprietary OS)
応答速度（20ms未満）および制御精度（±1mm）Response speed (<20 ms) and control precision (±1 mm) ◎ ○汎用OSの限界Limit of a general-purpose OS ▲精度に課題Precision challenges
安全性（ISO 10218 / 13482準拠）Safety (ISO 10218 / 13482 aligned) ◎ ○ ×認証未取得Certification not obtained
規制準拠AI（FDA / EMA / ASME等）Regulation-ready AI (FDA / EMA / ASME, etc.) ◎7ステップ評価7-step evaluation ×標準的なAIのみStandard AI only ×ブラックボックスBlack box
スタンドアロン運用Standalone operation ◎ ◎ ×ネット常時接続必須Always-on internet connection required
独自アダプター（液面揺れの最小化）Custom adapter (minimizes liquid sloshing) ◎細胞ストレス低減Reduced cell stress ×汎用ハンドGeneric hand ×汎用ハンドGeneric hand
細胞培養におけるKPICell Culture KPIs

数字で語るインパクト Impact in Numbers

92%*
作業ばらつき削減Variability Reduction
75%*
コンタミリスク削減Contamination Risk Reduction
5×*
スループット向上Throughput Increase
<20ms
システム応答時間System Response

* 上記の改善効果数値（作業ばらつき削減・コンタミリスク削減・スループット向上）は当社推計値であり、導入環境・運用条件により変動します。 * The improvement figures above (variability, contamination risk, and throughput) are internal company estimates and may vary depending on the deployment environment and operating conditions.

注目ソリューションFeatured Solution

細胞培養の自動化 Cell Culture Automation

Humanoid robot handling cell culture flask in clean laboratory

既存ラボに、そのまま導入できるDeploy in existing labs — as-is

GMP対応の細胞培養工程を、既存のBSC・インキュベーター・遠心機を活かしながら自動化。人材不足、コンタミリスク、データ完全性、24/365稼働といった構造的課題を、AIとヒューマノイドの組み合わせで解決します。 We automate GMP-grade cell culture workflows while leveraging your existing biosafety cabinets, incubators, and centrifuges. AI-powered humanoid robotics address the structural challenges of labor shortage, contamination risk, data integrity, and 24/365 supply continuity.

ソリューションを詳しく見る →Explore This Solution →
ロボットデモRobot Demo

動画で見る細胞培養オペレーション See Cell Culture Operations in Motion

Robot Demo
動画を直接開くOpen Video Directly
ニュースNews

最新情報Latest Updates

2026.06.03
ホームページリニューアルWebsite renewed
2025.12.26
会社紹介ビデオを公開Company Introduction Video released
2025.12.01
東京・南青山にロボットショールームを開設Robot Showroom opened in Minami-Aoyama, Tokyo
2025.11
社名を Point Three Inc. から Transistor Robotics Inc. に変更／本社を南青山に移転Corporate name changed from Point Three Inc. to Transistor Robotics Inc.; HQ relocated to Minami-Aoyama
2025.10.30
藤田CEOがShibuya Innovation Weekに登壇CEO Fujita spoke at Shibuya Innovation Week

ロボティクス導入について、
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製品 — ASH_OSProduct — ASH_OS

ASH_OS
現実世界のロボティクスのためのAI実行プラットフォーム ASH_OS
AI task execution platform for real-world robotics

ロボティクスの進化と、現実世界での実装の間を埋める。あらゆるロボットとアプリケーションへ拡張可能に設計されています。 Bridging AI-robotics progress and real-world deployment — designed to extend across robot platforms and applications.

ASH_OS
Task Intelligence
Robot Interface
Execution
Feedback Loop
PoCの壁The PoC Gap

「PoCの壁」を越える Bridging the PoC Gap

デモから日々の安定稼働までには、大きな隔たりがあります。ASH_OSはその差を埋めるために設計されました。 A significant gap separates impressive demos from stable daily operation. ASH_OS is engineered to close it.

可視化された進歩Visible progress

  • AIモデルAI models
  • ハードウェアHardware
  • デモンストレーションDemonstrations
→

展開に必要なものWhat deployment requires

  • ワークフロー統合Workflow integration
  • 安全性Safety
  • 信頼性Reliability
  • トレーサビリティTraceability
  • 検証Validation
  • 安定稼働Stable operation
4つのピラーFour Pillars

アーキテクチャ Architecture

PILLAR 01

Task Intelligence

自然言語、API、SOPから高レベル指示を理解し計画化Interprets natural language, API commands, and standard operating procedures to plan high-level instructions

PILLAR 02

Robot & Device Interface

ハードウェア非依存の抽象化で多様な機器を統合A hardware-agnostic abstraction layer that unifies diverse devices

PILLAR 03

Execution Orchestration

デジタル計画を物理アクションへ変換し横断実行Translates digital plans into coordinated physical actions

PILLAR 04

Operational Feedback

実行結果を記録・解析し継続的に改善Records and analyzes outcomes to drive continuous refinement

3層クローズドループ3-Layer Closed Loop

運用フィードバック Operational Feedback

①

Robot Execution

運動学・タスク完了状況のリアルタイム監視Real-time monitoring of motion and task completion

②

Operational Records

監査証跡・トレーサビリティ・再現性のための包括的ログComprehensive logs for audit trails, traceability, and reproducibility

③

Improvement Feedback

蓄積データに基づくアルゴリズムとワークフローの継続的最適化Continuous algorithmic and workflow optimization powered by accumulated data

対応ロボット形態Supported Robot Forms

マルチプラットフォーム基盤 Multi-Platform Foundation

🚶

二足歩行ヒューマノイドBiped Humanoid

ラボや複雑な動作環境向けDesigned for laboratory work and complex movement environments

🤖

車輪型ヒューマノイドWheeled Humanoid

操作能力と効率的な移動を両立Combining precise manipulation with efficient mobility

🐕

四足歩行ロボットQuadruped Robot

多様な地形での柔軟な移動Versatile movement across diverse terrains

技術スペックTechnical Specs

主要スペック Key Specifications

応答時間Response Time <20ms
動作精度Motion Precision ±1mm
安全規格Safety Standards ISO 10218 / 13482
暗号化Encryption 各暗号化規格対応・エッジ通信暗号化Multi-standard & edge comm. encryption
学習方式Learning Method 強化学習Reinforcement Learning
ソリューション — バイオプロダクトSolution — Bioproducts

AI×ヒューマノイドが拓く
細胞培養の新次元 Cell Culture Automation
with AI-Powered Humanoid Robotics

既存ラボ環境において、より再現性と追跡性の高い細胞培養オペレーションを実現する実践的なアプローチ。 A practical approach to reproducible, traceable cell culture operations — running in your existing laboratory.

Transistor Robotics humanoid robot performing cell culture pipetting
6つの構造的課題6 Structural Challenges

培養現場の本質的な壁 Core Barriers in Cell Culture Operations

CHALLENGE 01

人材不足の深刻化Severe Labor Shortage

無菌操作・細胞培養の熟練者が慢性的に不足。2035年には培養士20万人不足が試算。A chronic shortage of skilled aseptic operators, with a projected gap of 200,000 specialists by 2035.

CHALLENGE 02

GMP逸脱リスクGMP Deviation Risk

手作業・紙記録・属人判断に依存し、工程ばらつきと手順逸脱が発生。Variability and procedural deviations driven by manual work, paper records, and operator judgment.

CHALLENGE 03

DI（データ完全性）問題Data Integrity (DI) Challenges

記録分散・手入力依存により、査察での指摘事項が増加。Fragmented records and manual data entry drive up audit findings.

CHALLENGE 04

無菌性維持の難易度上昇Increasing Aseptic Complexity

作業者介入が多く、コンタミリスクが構造的に高い。Frequent human intervention introduces structural contamination risk.

CHALLENGE 05

再バリデーション負荷Revalidation Burden

設備変更時のIQ/OQ/PQ再実施、変更管理、査察対応が導入障壁に。IQ/OQ/PQ re-execution, change control, and audits become real barriers to adoption.

CHALLENGE 06

供給安定性確保Supply Continuity

夜間・休日対応が困難で、24/365稼働が実現できない。Night and weekend operations are difficult, putting 24/365 production out of reach.

5つの解決アプローチ5 Solution Approaches

AI×ヒューマノイドが課題を解決 AI Humanoids Solve the Gaps

01

人依存の排除と再現性確立Removing Human Dependence, Establishing Reproducibility

±1mm精度・1ms制御で熟練者の手技を忠実に再現Faithful replication of expert manual techniques at ±1 mm precision and 1 ms control

92%*ばらつき削減Variability Reduction
02

無菌性維持・コンタミ低減Maintaining Aseptic Conditions, Reducing Contamination

画像AIによるリアルタイム異常検知（12回 → 3回）Real-time anomaly detection by image AI; human contact reduced from 12 to 3 per lot

75%*接触機会削減Contact Reduction
03

DI（データ完全性）担保Data Integrity, Secured

統合された改ざん不能ログ、サンプルID紐づけTamper-evident unified logs linked by sample ID — dramatically reducing audit workload

100%監査対応Audit Ready
04

Drop-in導入で再バリデーション最小化Drop-in Deployment, Minimized Revalidation

既存GMP適格設備（BSC・インキュベーター・遠心機）を活用Leverages your existing GMP-qualified equipment — BSCs, incubators, centrifuges — as is

Drop-in設計Design
05

24/365稼働で供給安定性向上24/365 Operation, Stable Supply

夜間・休日も含めた連続運用Continuous operation through nights and weekends

5×*スループットThroughput

* 本セクションで示す「グラデーション・コンタミリスク削減・スループット向上」の改善効果数値は当社推計値であり、導入環境・運用条件により変動します。 * The improvement figures shown in this section (variability, contamination risk, and throughput) are internal company estimates and may vary by deployment environment and operating conditions.

4つの能力モジュール4 Ability Chips

ロボットの能力 Robot Capabilities

📦

Handling & Transfer

検体・容器の搬送・運搬Sample and container transport

💧

Liquid Handling

試薬・サンプルの液体ハンドリングReagent and sample liquid handling

🔬

Equipment Operation

BSC・インキュベーター・顕微鏡の操作Operating standard lab equipment (BSC, incubators, microscopes)

📊

Observation & Recording

リアルタイム観察と自動記録Real-time observation with automated recording

培養ライフサイクルCulture Lifecycle

細胞培養の全工程を網羅 Covering the Full Lifecycle

Preparation準備Prep
Thawing解凍Thaw
Culture培養Grow
Passaging継代Passage
Cryopreservation凍結保存Cryo
導入パスImplementation Path

4フェーズで段階的に導入 4-Phase Stepwise Adoption

PHASE 01

初期相談Initial Consultation

対象業務と課題のヒアリングDefine target operations and key challenges

PHASE 02

ラボ・ワークフロー評価Workflow Assessment

既存設備、手順、記録要件のレビューReview existing equipment, procedures, and record requirements

PHASE 03

PoCスコープ・統合設計PoC Scope & Design

ロボット動作と記録連携の定義Define robot actions and data linkage

PHASE 04

パイロット運用・レビューPilot & Review

実行結果を評価し、次フェーズを定義Evaluate pilot results and define the next phase

BSL対応BSL Coverage

BSL-2 〜 BSL-4 まで対応 From BSL-2 to BSL-4

高リスク病原体環境においても遠隔運用が可能で、作業者の曝露リスクを低減します。 Remote operation in high-risk pathogen environments minimizes operator exposure.

会社情報Company

創造性と幸福を拡張する
ロボティクスの未来を Building the future of robotics that
expands human creativity

AIヒューマノイドロボットが、人々を危険・重労働から解放し、新しい労働環境を創出する社会へ。 Toward a society where AI humanoid robots free people from dangerous and heavy labor, creating new ways to work.

会社概要Company Profile

企業情報 Corporate Information

会社名Company Name Transistor Robotics株式会社Transistor Robotics Inc.
設立Established 2012年2月February 2012
代表取締役社長CEO 藤田 亨Toru Fujita
資本金Capital 1億9,900万円（資本準備金3,700万円）JPY 199M (Reserve: JPY 37M)
本社HQ 〒107-0062 東京都港区南青山1-15-18 リーラ乃木坂2階2F Leaf Nogizaka, 1-15-18 Minami-Aoyama, Minato-ku, Tokyo 107-0062
電話Phone +81-50-1722-3373
メールEmail info@transistorrobotics.com
事業分野Business AIサービス開発、ロボット開発、ロボットサービス提供AI service development, robotics development, robotics service provision
📍 東京・南青山📍 Tokyo · Minami-Aoyama
Transistor Robotics Tokyo Minami-Aoyama Office

東京・南青山オフィスTokyo · Minami-Aoyama Office

本社機能、研究開発拠点、ロボットショールームを集約。最先端の人型ロボットとAIロボティクスのデモを実機でご体験いただけます。Our headquarters brings together corporate functions, R&D, and a showroom where you can see cutting-edge humanoid robotics and AI demonstrated live.

〒107-0062 東京都港区南青山1-15-18
リーラ乃木坂2階2F Leaf Nogizaka, 1-15-18 Minami-Aoyama,
Minato-ku, Tokyo 107-0062

ビジョン・ミッションVision & Mission

私たちが目指す未来 The Future We Build

VISION

AIヒューマノイドロボットが人間の創造性と幸福を拡張する社会を実現するRealizing a society in which AI humanoid robots expand human creativity and wellbeing

MISSION

AIヒューマノイドロボットを普及させ、人々を危険・重労働から解放し、新しい労働環境を創出するDeploying AI humanoid robots widely to free people from dangerous and heavy labor and create new ways to work

沿革History

歩み続けてきた14年 14 Years of Evolution

2012
ビッグデータ解析・リアルタイム映像解析のデータコンサルティング創業Founded as a data consultancy specializing in big data and real-time video analytics
2014
中国市場でのデジタルマーケティング事業へ拡大Expanded into digital marketing for the Chinese market
2019
AIによる動画像解析サービス開始Launched AI-powered video and image analytics services
2022
生成AIによるAIエージェントサービス開始Launched generative-AI agent services
2025.10
社名変更（Point Three Inc. → Transistor Robotics Inc.）Renamed from Point Three Inc. to Transistor Robotics Inc.
2025.11
本社を東京都港区南青山に移転HQ relocated to Minami-Aoyama, Minato-ku, Tokyo
2025.12
ロボットショールーム開設／会社紹介ビデオ公開Robot Showroom opened; Company Introduction Video released
グローバル5拠点5 Global Hubs

世界5拠点を結ぶグローバル体制 Global Network of 5 Hubs

日本Japan
★ ★ ★ ★ ★ ★★ ★ ★ ★ ★★ ★ ★ ★ ★ ★★ ★ ★ ★ ★
米国USA
スコットランドScotland
インドIndia
中国China
マネジメントチームManagement Team

リーダーシップ Leadership

CEO
藤田 亨Toru Fujita
🇯🇵 Japan
日米SI事業 → 米テック企業CTO → 会計コンサル経営でIPO経験。グローバル経営とロボティクス事業を統括。Career spans Japan-US systems integration, CTO at a US tech firm, and leading an accounting consultancy through IPO.
CTO
Eddie Caldwell
🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿 Scotland
ASH_OSアーキテクト。フルスタックエンジニアとして7年以上、AI・リアルタイム・安全制御を専門に開発を主導。Architect of ASH_OS, with 7+ years specializing in AI, real-time systems, and safety control.
CFO
今場 和弘Kazuhiro Konba
🇯🇵 Japan
元日産自動車（海外赴任・素材開発）、AESC。ガバナンス・人事・財務を統括。Former Nissan Motor and AESC executive; leads governance, HR, and finance.
CEOメッセージMessage from CEO

仮にAIが「身体」を手に入れたとしたら、
私たちはそれをどう活用すべきだろうか。 If AI were to gain a body,
how should we put it to work?

AIの波が社会を変えるThe Wave of AI is Reshaping Society

2023年、対話型AIが急速に普及し、2024年には画像・動画生成に特化した生成AIが世界中に広まりました。これらの技術は、パソコンやスマートフォンの普及速度を遥かに上回る勢いで社会に浸透し、今やあらゆる場所や産業に「AIの波」が押し寄せています。個人の生活はもちろん、企業や組織の構造までもが、根本から変わりつつあります。 In 2023, conversational AI spread rapidly. By 2024, generative AI for image and video creation had swept the world. These technologies are permeating society far faster than PCs or smartphones ever did — sending waves of AI through every domain and industry. Personal life and the very structure of enterprises are being transformed from the ground up.

半導体70年の系譜Seventy Years of Semiconductors

現在、世界最高の時価総額を誇る企業は、自動車や金融といった従来産業ではなく、AIを駆動する半導体チップを製造する企業です。その原点は、1948年に発明されたトランジスタにあります。1955年にはソニーがトランジスタを用いた商用ラジオを発売し、世界的企業へと成長しました。 Today, the world's most valuable company is not in automotive, food, finance, or construction. It is a semiconductor company producing the chips that power AI. The origin of these chips traces back to the transistor, invented in 1948. In 1955, Sony released a commercial transistor radio and grew into a global enterprise.

それからわずか70年の間に、半導体チップは飛行機、スマートフォン、自動車、さらには冷蔵庫や電子レンジなど、身近な製品にまで組み込まれ、社会の維持に不可欠な存在となりました。現在私たちは、利便性や効率性だけでなく、半導体とAIの力を借りて「思考」や「創造性」までも求める時代に突入しています。 In just seventy years, semiconductor chips have found their way into aircraft, smartphones, cars, and even refrigerators and microwaves — becoming indispensable to society itself. We have now entered an era where, powered by silicon and AI, we pursue not only convenience and efficiency but also thought and creativity itself.

身体を持ったAIへToward Embodied AI

2025年には、人型ロボット（Humanoid）の商用・試作モデルが世界的に注目を集めました。二足歩行の安定性、器用な手の動き、視覚・聴覚・触覚・嗅覚など、これまで困難とされていた機能が、高性能半導体とAIの融合によって次々と実現されています。この進化はまさに指数関数的です。 In 2025, humanoid robots — both commercial and prototype — captured global attention. Bipedal stability, dexterous hands, vision, hearing, touch, even smell: capabilities once considered out of reach are now being realized through the fusion of high-performance semiconductors and AI. The pace of progress is truly exponential.

仮にAIが「身体」を手に入れたとしたら、私たちはそれをどう活用すべきでしょうか。この「仮」は、数年、遅くとも10年以内には現実になると確信しています。 If AI were to gain a body, how should we put it to work? I am convinced this "if" will become reality within a few years — within a decade at the latest.

日本の社会課題と私たちの挑戦Japan's Challenges, Our Mission

日本は超高齢の時代に入り、深刻な働き手不足に直面しています。人型ロボットの活用は、社会課題に対する最適な選択肢のひとつだと考えています。 Japan is entering an era of advanced aging and faces a serious labor shortage. The deployment of humanoid robots is, I believe, one of the most promising answers to this societal challenge.

私たちは、最新の人型ロボットとAIの組み合わせによって、日々、調査・研究・開発・教育に取り組んでいます。高度な作業や人の支援をロボットに担わせるには、気が遠くなるほど多くの課題があります。しかし、私たちはその課題と解決策を最も深く理解している企業であると自負しています。 We work daily on research, development, and education that combine the latest humanoid robots with AI. Entrusting robots with sophisticated work and human assistance brings a daunting number of challenges — yet we believe we are the company that understands those challenges and their solutions most deeply.

同時に、人型ロボットの特性を知れば知るほど、それが唯一の解決策ではないことも痛感しています。企業は、働き手不足、労働環境の改善、業務効率化など、複雑な課題に日々直面しています。 At the same time, the more we learn about humanoid robots, the more clearly we see that they are not the only solution. Enterprises face complex challenges every day — labor shortages, workplace improvement, and operational efficiency among them.

私たちは、ロボットとAIの融合によって、最高のパートナーとなることを目指し、日々挑戦を続けています。 Through the fusion of robotics and AI, we strive to be the best partner for our customers and society — and we keep pursuing that goal, day after day.

藤田 亨Toru Fujita 代表取締役社長CEO
技術・強みTechnology & Strengths

規制対応グレードの
AIロボティクス基盤 A Regulation-Ready
AI Robotics Foundation

リアルタイム制御、高精度動作、安全保証、規制適合 — 産業実装に必要な技術要件を統合的に提供します。 Real-time control, high-precision motion, safety assurance, and regulatory readiness — the integrated capabilities required for industrial deployment.

4つのコア技術4 Core Technologies

コア技術 Core Tech

CORE 01

OS Core

サブ20msのリアルタイム処理プラットフォーム。多様なロボット形態を横断する統一実行基盤。A sub-20 ms real-time processing platform — a unified execution foundation that spans diverse robot morphologies.

CORE 02

AI Control

画像認識×強化学習で熟練者の暗黙知を再現。細胞形態・濁度・プラーク識別を自律的に判定。Image recognition and reinforcement learning replicate the tacit knowledge of experts — identifying cell morphology, turbidity, and plaques in real time.

CORE 03

Adaptive Motion

±1mmの高精度動作制御。容器のバラツキを吸収しながら、柔軟なハンドリングを実現。High-precision motion control at ±1 mm — absorbing container variability while enabling flexible handling.

CORE 04

Safety Control

ISO 10218 / ISO 13482 準拠のフェイルセーフ制御。人間との協働を安全に。Fail-safe control compliant with ISO 10218 and ISO 13482 — enabling safe human–robot collaboration.

ASH_OS比較ASH_OS Comparison

比較表でみるASH_OSの優位性 The ASH_OS Advantage in One View

比較項目Comparison Items ASH_OS A社（汎用ROS2ベース）Company A (Generic ROS2-based) B社（独自OS）Company B (Proprietary OS)
応答速度（20ms未満）および制御精度（±1mm）Response speed (<20 ms) and control precision (±1 mm) ◎ ○汎用OSの限界Limit of a general-purpose OS ▲精度に課題Precision challenges
安全性（ISO 10218 / 13482準拠）Safety (ISO 10218 / 13482 aligned) ◎ ○ ×認証未取得Certification not obtained
規制準拠AI（FDA / EMA / ASME等）Regulation-ready AI (FDA / EMA / ASME, etc.) ◎7ステップ評価7-step evaluation ×標準的なAIのみStandard AI only ×ブラックボックスBlack box
スタンドアロン運用Standalone operation ◎ ◎ ×ネット常時接続必須Always-on internet connection required
独自アダプター（液面揺れの最小化）Custom adapter (minimizes liquid sloshing) ◎細胞ストレス低減Reduced cell stress ×汎用ハンドGeneric hand ×汎用ハンドGeneric hand
強化学習Reinforcement Learning

自律学習で進化し続けるロボット Robots that Evolve Autonomously

試行錯誤による強化学習で最適動作を獲得。人間の動きを忠実に模倣しながら、稼働中も自動で訓練・学習・改善を繰り返し、常に最良のパフォーマンスを実現します。 Reinforcement learning, refined through trial and error, produces optimal motion. While faithfully mimicking human movement, the system continuously trains, learns, and improves itself during operation.