diff --git a/README.md b/README.md
index 0ec03aa..11b19de 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -15,8 +15,8 @@
 もし、ノートＰＣで動かしたい場合には、carla0910を使うとよい。
 Docker上で動かす場合には、元のcuda-toolkitのバージョンを合わせる必要があるので注意。
 
-下記のマシンでは、Cuda toolkitのバージョンは、リビジョンが違っても動作しないみたいなので、合わせる必要がある。
-Dockerfileでは、11.6のドライバーをインストールしている。
+Cuda toolkitのバージョンは、リビジョンが違っても動作しないので、合わせる必要がある。
+v4.0.0 ではcuda11.6のドライバーをインストールしている。
 nvidia-smiでバージョンを確認する。
 もし一致していないなら、
 cuda-toolkitを検索し、
@@ -25,16 +25,6 @@
 
 
 
-novnc経由で研究室内で使えるのは、
-
-192.168.100.201:6080
-
-192.168.100.211:6080
-
-192.168.100.221:6080
-
-の3台のみ。
-
 ## Update: support noVNC
 
 - noVNCを使用したブラウザからのアクセスは、ポート6080を使用。一般には、vnc.htmlをアクセスし、パスワードを入れれば入れるが、エラーが出る場合（多分、ブラウザのキャッシュの関係だと思う。）もあり、
@@ -50,19 +40,16 @@
 ./run.sh
 ```
 
-## Method
-研究室サーバーは、すべて２枚グラフィックカードの構成
- - Nvidia GPUカード２枚
- - Nvidia GPU１枚＋ＣＰＵ内臓グラフィックチップ
-基本、１枚目は、ローカルのディスプレイ用に使用。
-
-研究室サーバは、基本、ミニマムインストール＋KVMのインストール
-GPU passthrough機能を使い、KVMクライアント上で、ＧＰＵを使えるようにする。
-ＫＶＭクライアントの設定でＧＰＵを使えるようにする。（ＫＶＭクライアントは、どのバージョン、ＯＳでもインストール可能）
-
-なお、nvidia-smiで表示されるバージョンと、Dockerfileに書かれているスクリプトのバージョンは、合わせる必要がある。
-
-バージョンが上がった場合には、cuda-install-kitのインストールの仕方に合わせDockerfile、build.shを修正する。
+## 実行の仕方
+step .1 ブラウザ経由でアクセス。
+192.168.100.231:6080
+step .2 vnc.htmlから入る。
+step .3 password kobaken
+step .4 マウス右クリックで、ターミナル開く
+step .5 m リターンでユーザーモードを切り替える
+step .6 cd scripts
+step .7 ./startcarla.sh
+setp .8 ./launchcarla.sh
 
 
 ### 1. 研究室サーバーでGPU対応のKVMクライアントへのセットアップ