2026年版 ベストAIタスク管理ソフトウェア6選

最高のAIタスク管理ソフトウェア：おすすめ商品！

1) Zoho Projects

Zoho Projects これはプロジェクトおよびタスク管理ツールです。タスクを通じてテスト作業をサポートします。 trac王、問題 tracキングと自動化ブループリント。チームはガントチャートと依存関係を使用して作業計画を立てることができます。明確な役割、監査対応のアップデート、安定したワークフローにより、信頼性を維持します。

私が使用している Zoho Projects 回帰テストの実行を調整するために、カスタムステータスを使用しました。これにより、スプリント中のテストの進捗状況が常に可視化されました。リリース前に、UIのバグを課題として記録し、タスク、担当者、期日と関連付けることができます。

機能と特徴：

• 仕事 Tracking: Zoho Projects 構造は作業をタスク、サブタスク、マイルストーンに分割します。これにより、チームは担当者と期日を迅速に割り当てることができます。 trac文脈を失わずにk個のテストタスクを実行する。
• 問題 Tracカー: この機能は、バグを優先度と担当者付きの課題として記録します。テスターは手順を報告し、証拠を迅速に添付できます。開発者は、煩雑なスプレッドシートを使わずに修正を振り分けることができます。
• ガントチャートプランニング： ガントチャートのタイムラインと依存関係を使ってスケジュールをマッピングできます。これにより、テストサイクル開始前にボトルネックを特定するのに役立ちます。チームは計画全体を書き直すことなく、日付を調整できます。
• 設計図の流れ： Zoho Projects タスクの設計図を使用してステータス遷移を定義できます。これにより、完了前のレビューなど、必須の手順を確実に実行できます。結果として、品質保証（QA）の通過漏れを減らすことができます。
• タイムログ: ユーザーはタスクやテスト実行に費やした時間を記録できます。これは、今後の回帰テストサイクルに必要な作業量を予測するのに役立ちます。管理者は、タイムシートが必要な場合に承認状況を確認できます。
• カスタムモジュール: これにより、QA アーティファクトをカスタム モジュールとしてモデル化できます。 tracテストケースや環境などのk個の項目を個別に避けることができます。 tracカーズ。
• ジアの行動： Zoho Projects 要約、翻訳、タスク作成のためのZiaが含まれています。会議の議事録を迅速に実行可能なタスクに変換するのに役立ちます。要約によって引き継ぎがスムーズになります。
• MCP サーバー: Zoho MCPサーバーを使用することで、AIモデルはプロジェクトデータに安全にアクセスできます。これにより、自然言語による指示に基づいてアクションを実行できるため、テストの進捗状況を更新する際の手動クリック数を削減できます。

価格：

最大5ユーザーまで利用できる無料プランに加え、15日間の無料トライアルをご利用いただけます。

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2) Jira Service Management

Jira Service Management サービスデスクおよび作業受付ツールです。チームを支援します。 tracリクエスト、インシデント、変更をすべて一元管理できます。テストチーム向けには、バグトリアージ、リリース承認、課題のリンクなどをサポートします。Atlassianエコシステムとの互換性が高いため、広く利用されています。リクエストタイプ、キュー、明確な所有権によってワークフローを標準化できます。

回帰テストの承認を可視化するために使用しました。 trac簡単に実行できます。プレリリースサイクル中、テスターはUIの不具合を報告できます。チケットを適切なキューに振り分けることができます。自動化により、担当者の割り当て、ログの要求、ステータスの更新が可能です。これにより、開発者が修正をプッシュする間も、タスクの引き継ぎが一貫して行われます。

機能と特徴：

• ポータルをリクエストする: Jira Service Management ユーザーはポータルを通じて作業を提出できます。フォームは必要な詳細情報を事前に収集します。これにより、バグ報告やテスト依頼時のやり取りが削減されます。
• キュー： この機能は、受信したチケットを対応可能なキューにグループ化します。エージェントは、優先度、種類、またはSLAに基づいてトリアージを行います。これにより、回帰阻害要因が埋もれてしまうのを防ぎます。
• ワークフロービルダー: ドラッグ＆ドロップのワークフローを使用して、承認プロセスとステータスをモデル化できます。ルールによって、デプロイ前に必要な手順が強制されます。これにより、チームはレビューされていない変更が本番環境に到達するのを防ぐことができます。
• 自動化ルール: この機能を使用すると、課題の自動割り当てやウォッチャーの追加が可能です。ログや環境情報の自動要求もできます。これにより、チケット処理の繰り返し作業を削減できます。
• インシデント対応： Jira Service Management アラート、オンコールスケジュール、エスカレーションパスをサポートします。インシデントを関連する作業項目にリンクします。これにより、テスターは実際のインシデント発生時系列に基づいて修正を検証できます。
• 知識ベース： これにより、チケットとヘルプ記事が連携されます。推奨記事は、テスターやユーザーからの繰り返しの質問を軽減します。また、環境設定のトラブルシューティングを迅速化します。
• 資産運用管理： It tracksの資産とサービスの依存関係を1つのシステムに統合します。ユーザーはインシデントを影響を受けるコンポーネントにリンクできます。これにより、どの統合に重点的なテストが必要かが明確になります。
• 変更管理: 変更承認とリスクを考慮したワークフローをサポートします。デプロイメントのゲート設定では、リリース前に承認が必要となる場合があります。これにより、最終的な回帰テストの完了が確実に保証されます。

価格：

無料プランをご利用いただけます。有料プランはエージェント1人あたり月額20ドルからとなります。

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3) Monday.com

Monday.com は、タスク、担当者、タイムラインを整理するワークマネジメントプラットフォームです。テストチーム向けには、ボードを使用してテスト計画、バグトリアージ、リリースチェックリストをサポートします。 trackは、ステータス列、依存関係、期日を含む実行を実行します。ダッシュボードは、進捗状況、阻害要因、リスク指標を迅速に集計します。自動化により、QA、開発、製品チーム間の手動による引き継ぎが削減されます。

私が使用している Monday.com 回帰テストの進捗状況を毎日可視化するため、リリース前テストではスプリントごとにボードを作成します。各テストケースはステップが添付されたアイテムになります。ステータスの変更や期限の遅延が発生した場合は、自動化機能で担当者に通知します。UIの変更が実装されたら、影響を受けるテストスイートに迅速にタグ付けします。チームは、実行可否の判断を下す前にダッシュボードを確認します。

機能と特徴：

• ボード： Monday.com テストを所有者付きの項目として構造化できます。列にステータス、優先度、およびブロッカーを追加できます。これにより、実行の進捗状況を視覚的に把握できます。
• テンプレート： この機能を使えば、繰り返し作業用のQA対応ボードをすぐに利用できます。ユーザーはスプリント、バグトリアージ、リリースチェックリストなどを素早くコピーでき、セットアップ時間を短縮できます。
• 自動化： Monday.com ステータスや日付が変更されると、自動的にアクションが実行されます。担当者の割り当て、リマインダーの送信、アイテムの移動などを自動的に行うことができます。これにより、手動でのフォローアップ作業が削減されます。
• フォーム： テスターはフォームを通じてバグ報告を提出します。提出された報告は、一貫したフィールドと添付ファイルを持つアイテムとして作成されます。これにより、再現手順の詳細情報の欠落を減らすことができます。
• ドキュメント： テスト用の規約を作成し、それをボードにリンクさせることができます。テーブルはライブボードデータと同期して更新されます。これはリリースノートの作成に役立ちます。
• ダッシュボード： これは複数のボードを1つのビューに集約します。作業負荷、期限切れ項目、実行状況の傾向を表示し、リスクを早期に発見するのに役立ちます。
• 統合： 多くのユーザーがCIツール、チャットアプリ、メールアラートを連携させています。実行が失敗した場合やバグが再発した場合に、更新情報をチャネルに投稿できます。これにより、チーム間の連携が維持されます。
• AI 支援: Monday.com SidekickなどのAI機能を搭載しています。状況に応じて最新情報を要約し、次のステップを提案できます。トリアージメモの作成を迅速化します。

価格：

料金には無料プランが含まれており、有料プランは年間契約で月額9ユーロからとなっています。

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4) スマートシート

スマートシート タスクを計画するための作業管理プラットフォームです。テスト計画、バグ、テスト作業をサポートします。 tracキングとリリース。チームは、共有された可視性を得るためにレポート、ダッシュボード、フォームに依存しています。これは、チーム間のデリバリーと構造化された実行に広く使用されています。QA 作業は、グリッド、ボード、タイムラインでモデル化できます。

Smartsheetの自動化ルールは、忙しいスプリント中でも安定していることがわかりました。プレリリース回帰テスト中は、フォームを介して失敗をログに記録できます。その後、アラートと承認付きで担当者にルーティングします。レポートを使用して tracビルドや環境を問わず、k個のブロッカーを抑制します。ダッシュボードにより、関係者はステータス更新を追いかけることなく、常に状況を把握できます。

機能と特徴：

• 作品の閲覧数： Smartsheetでは、グリッド、ボード、ガントチャート、カレンダーを切り替えることができます。チームがタスクをマッチングするのに役立ちます。 tracワークフローの王様。初心者は、一つのレイアウトに固執することを避けるべきです。
• 受付フォーム： この機能は、バグ報告やテスト依頼を一貫して記録します。環境、ビルド、手順などのフィールドを必須項目として指定できます。これにより、後々のやり取りによる確認作業を減らすことができます。
• 自動化ルール: Smartsheetは、アラート、リマインダー、ステータス変更を自動的にトリガーします。これにより、手動でのフォローアップが削減されます。これは、期限切れのテストタスクに役立ちます。
• 承認フロー: テスト承認とリリースチェックを承認待ちのルートにルーティングできます。誰がいつ承認したかが記録されるため、監査が容易になり、信頼性が向上します。
• シート間のリンク： テストケースを不具合やリリースにリンクさせることで、シート間で参照情報を常に最新の状態に保ち、重複したバグ入力を防止します。
• レポートフィルター: ユーザーは、関連するテスト結果のみを抽出するレポートを作成できます。これにより、未解決の障害、失敗したケース、またはトリアージされていないバグが明らかになります。チームは、日々の状況を的確に把握できます。
• ダッシュボードウィジェット： Smartsheetのダッシュボードは、グラフと主要な指標を用いて品質保証の進捗状況を表示します。合格率、残りのテスト、リスクなどを表示できます。関係者は、ステータスを迅速にセルフサービスで確認できます。
• AI 支援: Smartsheetには、数式、テキスト、グラフにAIが搭載されています。更新情報の要約やテストノートの作成を迅速化し、状況報告を効率化します。

価格：

最も安い有料プランはProプランで、月額12ドル（会員1人あたり）です。無料トライアルも利用可能です。

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5) Wrike

Wrike は、タスクを計画するための作業管理ツールです。テストチームがテストサイクルとリリースを調整するのに役立ちます。 tracバグ、担当者、期日を一元管理できます。手動テストのワークフローと自動化された引き継ぎをサポートします。チームは、構造化されたリクエスト、承認、および可視性を確保するためにこれを利用します。

私が使用している Wrike 回帰テスト作業を確実に管理できます。優先順位が頻繁に変更されても、ダッシュボードは常に一貫性を保ちます。リリース前に、テスターは失敗したチェックをログに記録できます。開発者は問題を選択し、修正を添付できます。チームは明確なステータス更新で再テストを確認できます。

機能と特徴：

• 申請書： Wrike 新規作業の受付フォームを作成できます。提出された情報は自動的に適切なプロジェクトに振り分けられます。これにより、バグ報告やテスト依頼における詳細情報の漏れを減らすことができます。
• カスタムワークフロー: この機能は、QAプロセスに合わせたステータスを作成します。準備完了、テスト中、ブロック中、完了などのステップをモデル化できます。これにより、リリース作業が集中する時期でも、引き継ぎがスムーズに行えます。
• AI の概要: 長いコメントスレッドの要約を生成します。これにより、初心者はすべてを読まなくても内容を把握できます。また、スタンドアップミーティング前の確認時間を短縮できます。
• ガントスケジュール： Wrike プロジェクト向けのインタラクティブなガントチャートを提供します。期日がずれた場合でも、依存関係を調整できます。これにより、直前のテスト作業の慌ただしさを回避できます。
• ダッシュボード： ユーザーは、割り当てられた作業と阻害要因を表示するダッシュボードを作成できます。スプリント、コンポーネント、または担当者でフィルタリングすることも可能です。これにより、停滞している再テストタスクを特定するのに役立ちます。
• 表 Tracking: Wrike タスク用の表形式ビューが含まれています。担当者、日付、フィールドなどを一括ですばやく編集できます。テストケースの実行結果をインポートする際に役立ちます。
• 自動化ルール: この機能を使用すると、ステータスに基づいてタスクを自動的に割り当てることができます。前提条件が完了すると、項目を移動することも可能です。これにより、回帰テストサイクル中の手動によるトリアージ作業を削減できます。
• リソース計画: これは、人員と時間における作業負荷をマッピングするものです。テスト担当者の割り当てが過剰になっている状況を早期に把握できます。締め切りが迫る前に、テスト担当者の配置を再調整するのに役立ちます。

価格：

無料プランは月額0ドルからで、14日間の無料トライアルも利用可能です。

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6) Notion

Notion タスク、ドキュメント、Wikiを管理するためのワークスペースです。テストチーム向けには、テスト計画、テストケース管理をサポートします。 tracキング、バグトリアージなど。データベース、プロパティ、フィルタリングされたビューを使用して、QA 作業をモデル化できます。ページが構造化され、検索可能であるため、広く使用されています。権限と共有コントロールにより、チームは QA メモの一貫性を維持できます。

私が使用している Notion リリース間で回帰チェックリストを実行する。UI の更新中に、 tracブラウザごとにk個のテストケースを設定しています。失敗したステップはスクリーンショットと担当者のタスクにリンクさせています。フィルターによって、ブロックされているものと準備完了のものが表示されます。これにより、日々のQA引き継ぎが明確かつ予測可能になります。

機能と特徴：

• タスク データベース: Notion タスクはカスタムプロパティを持つデータベースに保存されます。優先度、担当者、期日などで並べ替えることができます。これにより、テスト作業の可視性と一貫性が維持されます。
• 閲覧数： この機能では、リスト表示、ボード表示、タイムライン表示、カレンダー表示が利用できます。ユーザーはタスクを重複させることなく表示を切り替えることができます。これにより、各スプリントのリズムに合わせた計画策定が可能になります。
• テンプレート： Notion QAチェックリストとテストプランの再利用可能なテンプレートを提供します。リリースごとにクリーンなワークフローを複製できるため、セットアップ時間の短縮と手順の漏れの削減につながります。
• 関連ページ： この機能を使用すると、仕様、バグ、テストケースをリンクできます。 trac要求事項から検証メモへの整合性。これは、監査において明確な証拠が必要な場合に役立ちます。
• コメント： Notion インラインコメントとページメンションによるディスカッションをサポートします。これにより、レビュー担当者は失敗した手順の横に質問を書き込むことができ、長々としたチャットスレッドを減らすことができます。
• 割り当て： これにより、タスクごとに担当者とステータスフィールドが割り当てられます。テスト作業のみを表示するようにフィルタリングすることも可能です。毎日のスタンドアップミーティングをより迅速かつ集中的に行うことができます。
• 自動化： Notion データベースルールを使用して、簡単なワークフロー操作を自動化できます。ステータスが変更された際にチームメンバーに通知することも可能です。これにより、テスト実行後の手動によるフォローアップ作業を削減できます。
• AIライティング: Notion AIはテスト計画の作成や会議議事録の要約を支援します。雑多なメモを構造化されたアクション項目に変換することも可能です。これは、緊急対応の電話会議後などに役立ちます。

価格：

Notion 月額0ドルの無料プランをご用意しています。料金の詳細については、下記の表をご覧ください。

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機能比較：最高のAIタスク管理ソフトウェア

AIタスク管理ソフトウェアとは何ですか？また、従来のタスク管理アプリとはどのように違うのですか？

AIタスク管理ソフトウェアは、機械学習を用いて作業を自動的に整理します。優先順位の提案、期限切れリスクの検出、次のステップの推奨などが可能です。従来のタスク管理アプリは、主にタスクとリマインダーを保存するものです。 AIツール また、更新情報の要約、メッセージのタスク化、ステータスレポートの作成なども行います。多くのツールは、時間の経過とともにチームの行動を学習します。これにより、手作業による計画や繰り返しのクリックを減らすことができます。チームにとっては、AIによる自動化によってプロジェクト全体の一貫性が向上します。個人にとっては、意思決定疲れや納期遅延を大幅に軽減できます。

タスク管理ツールにおいて、AIはどのようにタスクの優先順位付けや締め切りの予測を行うのでしょうか？

ほとんどのAI優先順位付けモデルは、緊急度、労力、依存関係、カレンダーの空き状況を組み合わせています。システムは、期日、タスク履歴、ワークロードの傾向を確認する場合があります。一部のツールは、会話やドキュメントをスキャンして隠れた締め切りを検出します。多くのプラットフォームは、遅延のリスクスコアを計算します。ping マイルストーンを設定する。大きな項目をより小さなタスクに分割することを提案する場合もある。また、各タスクを誰が担当すべきかを推奨する場合もある。より優れたツールでは、ユーザーが優先順位ルールやトレーニングシグナルを調整できる。これにより、計画を現実的かつ実際の業務パターンに沿ったものにすることができる。

実際のワークフローにおいて、AIタスク管理ソフトウェアにとって最も重要な統合機能は何ですか？

AI自動化が実際の業務に適用できるかどうかは、連携機能によって決まります。メールとチャットの連携は、会話をタスクに変換するのに役立ちます。カレンダーの連携は、スケジュールの精度と時間管理を向上させます。ファイルの連携は、AIがドキュメントや会議のメモを要約するのに役立ちます。エンジニアリングチームの場合、Jira、GitHub、GitLabとの連携が成果物の納品をサポートします。 tracキング。 CRM 連携機能は、営業チームがフォローアップや契約更新を管理するのに役立ちます。最も優れたツールは、一方通行のインポートではなく、双方向の同期をサポートしています。

AIタスク管理ソフトウェアは、ビジネスや企業での利用において安全ですか？

セキュリティはベンダーの管理体制と、AI機能によるデータ処理方法に依存します。転送中および保存中の暗号化を確認してください。 RevAIトレーニングに自社コンテンツが使用されているかどうかを確認してください。優良ベンダーは、モデルトレーニングのオプトアウト設定を提供しています。SSO、SCIMプロビジョニング、ロールベースのアクセス制御についても確認しましょう。エンタープライズ顧客は、SOC 2、ISO 27001、GDPRに関するドキュメントを要求する必要があります。また、データ保持ポリシーと管理者監査ログも確認してください。

初心者が日々の生産性を向上させるために、AIタスク管理ソフトウェアをどのように設定すればよいでしょうか？

まずは、一貫性のあるシンプルな構造から始めましょう。「今日」「今週」「バックログ」の3つのリストを作成します。次に、メールやチャットからAIによるタスク取得を有効にします。週次レビューと計画のために、繰り返しタスクを追加します。AIの提案機能を使って、大きなタスクを小さなステップに分割します。期日は現実的な日付に設定し、カレンダーの空き状況と一致させましょう。 Rev毎朝2分間、AIが生成した優先事項を確認する。

リモートチームにとって、AIタスク管理ソフトウェアを利用するメリットは何ですか？

リモートチームは、可視性、連携、コンテキスト切り替えに苦労することが多い。AIタスク管理ソフトウェアは、活動内容を要約し、リスクを早期に特定することで、こうした課題を解決する。タスクの移動やチャットのやり取りからステータス更新を生成できるほか、タイムゾーンをまたいだ依存関係の阻害も検出できる。一部のツールは、会議後に引き継ぎや次のアクションを推奨してくれるため、長時間の進捗報告会議や繰り返しの質問を減らすことができる。

将来のトレンドはどのようなものかping 2026年以降のAIタスク管理ソフトウェアは？

大きなトレンドの一つは、行動を提案するだけでなく、自ら行動を起こせるエージェント型AIです。 タスク管理ソフトウェア 目標からプロジェクトを作成し、能力に基づいて作業を割り当て、自動的にフォローアップを行います。カレンダーの高度なインテリジェンスは、過去の実績から現実的なタイムラインを予測します。より多くのプラットフォームが、タスクデータをドキュメント、チャット、コードリポジトリと連携させます。ポリシーベースの自動化や監査対応のAI出力など、より強力なガバナンス機能が期待されます。

最適なAIタスク管理ソフトウェア6選はどのように選定するのか？

At Guru99では、チームはAIタスク管理ツールを慎重に評価します。 Rev実際のワークフロー、再現可能なテスト、明確なスコアリングに重点を置いています。 Guru99は、使いやすさ、AIの価値、統合性、総コストを比較します。各ツールは、実際のチームタスクでテストされます。結果は、正確性と信頼性について検証されます。目標は、読者がより迅速に、より少ないミスで選択できるよう支援することです。

• AIの有用性： AIによる自動化がクリック数と計画時間を削減するかどうかを測定します。要約、優先順位付け、タスク実行を検証します。trac一般的なシナリオにおける評価品質。
• セットアップの容易さ: 私たちのチームは、オンボーディング、テンプレート、およびデフォルトのワークフローを確認します。研究者たちは、初心者が1時間以内に成果を上げられるかどうかを検証します。
• 主要タスク機能： チームは、ボード、リスト、依存関係、および繰り返しタスクを確認します。テスターは、日常的な使用状況において、通知、リマインダー、およびモバイルエクスペリエンスを検証します。
• 連携と同期： 当社の専門家がテストします Slackメール、カレンダー、クラウドストレージなど。専門家が、プラットフォーム間での双方向同期の動作と重複リスクを検証します。
• レポートと可視性： ダッシュボード、ワークロードビュー、ステータスエクスポートを確認します。マネージャーが障害やキャパシティの問題を早期に検出できるかどうかを、当チームが検証します。
• セキュリティと管理者コントロール： 研究者たちは、SSO、権限、監査ログを検証します。当社の専門家は、セキュリティ文書と管理者設定を使用して、ベンダーの主張を検証します。
• 価格と制限事項： 当社のテスターは、無料プラン、AIの利用枠、最低利用人数などを比較検討します。また、自動化、システム連携、プレミアムサポートにおける隠れたコストもチェックします。
• サポートと信頼性: 当社は稼働状況のシグナルと応答時間を監視しています。専門家が、企業チーム向けのヘルプリソース、コミュニティガイダンス、およびエスカレーションパスをテストします。

AIタスク管理ソフトウェアで最もよくある問題点は何ですか？また、それらをどのように解決すればよいでしょうか？

AIタスクツールは、権限の問題、入力データの不備、同期の競合などが原因で失敗することがあります。ほとんどの問題は、設定の変更、データのクリーンアップ、および連携機能の改善によって解決できます。トラブルシューティングは、アクセス範囲とデータソースの確認から始めるべきです。

1. 問題： メールから作成されたタスクは、タイムゾーンの検出が正しく行われないため、締め切りに間に合わないことがある。
   解決策： 管理者は、アカウント、ワークスペース、カレンダーのタイムゾーンを一致させ、イベントを再同期し、メールからタスクへの解析を再テストする必要があります。
2. 問題： AIによる要約には、参加者の名前が似ているため、誤った所有者が記載されている。
   解決策： ワークスペースでは、固有の表示名と認証済みのメールアドレスを必須とし、チャットやカレンダーなどの情報源間で本人確認を行えるようにする必要があります。
3. 問題： 有効化後に重複タスクが表示される Slack そしてメール連携機能も併せて提供します。
   解決策： システムは、チャネルごとに1つのキャプチャソースを適用し、その後、キーワードとスレッド識別子を使用して重複排除ルールを追加する必要があります。
4. 問題： 未完了のタスクが多数蓄積されると、AIによる優先順位付けは信頼性を失う。
   解決策： チームは、古くなったアイテムをアーカイブし、優先順位ルールをリセットし、最近完了したタスクを使用してモデルを再トレーニングする必要があります。
5. 問題： セキュリティ強化の際に権限範囲が縮小されたため、自動化処理がサイレントに失敗します。
   解決策： 管理者は、統合スコープを監査し、必要最低限​​の権限を復元し、ログを監視して繰り返し発生する障害を特定する必要があります。

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