AIを活用した映像解析が高度な視覚データの洞察をもたらし、産業を変革している
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AIを活用した映像分析は、高度な機械学習アルゴリズムを用いて膨大な視覚データから価値ある洞察を抽出することで、さまざまな業界に革新をもたらしています。この技術は、人間が見逃しがちなパターンや行動を特定し、意思決定の向上に寄与します。小売業界では、店舗のレイアウトを最適化し、顧客の動きを分析することで売上を増やしています。都市計画者は、交通や歩行者の流れを研究し、インフラ整備や安全性向上に役立てています。産業分野では、リアルタイムの危険検知により職場の安全性を向上させています。この技術はまた、手作業による映像のレビューと比較して、より迅速かつ正確な分析を可能にし、防犯、医療、スポーツなどの分野で脅威の検出や戦略的計画を支援しています。これらの利点にもかかわらず、プライバシーや倫理的なデータ使用に対する懸念も根強く残っています。全体として、AI活用の映像分析は、運用効率、安全性、戦略的インサイトを高めており、多様な分野での採用拡大が期待されています。近年、ますます多くの産業が人工知能を活用した動画分析を導入し、大量の視覚データから貴重な洞察を抽出する強力な手段として利用しています。この技術の進歩により、企業や組織の運営方法が変わりつつあり、包括的な動画内容の分析に基づきデータ駆動型の意思決定を行えるようになっています。AIを活用した動画分析は、高度な機械学習アルゴリズムを利用して自動的に映像を処理・解釈し、人間の観察者が見落としがちなパターンや行動を検出します。 この技術が大きな効果をもたらしている分野の一つが小売業です。小売店はAI搭載の動画分析を用いて顧客の行動を追跡し、商品の反応や店舗レイアウトへの関わり方など重要な情報を得ています。これらの洞察は、店舗デザインの最適化や顧客体験の向上、ひいては売上拡大に役立っています。 都市計画の分野では、都市の関係者や計画者がAI動画分析を用いて交通流や歩行者の動きを観察しています。リアルタイムおよび過去の映像データを分析することで、渋滞ポイントの特定、交通管理の改善、安全かつ効率的な交通ネットワークの設計が可能となります。このデータ駆動の戦略は、よりスマートな都市開発を促進し、住民の生活の質向上に寄与しています。 工業環境においても、AI動画分析は重要な利益をもたらしており、特に安全規制の分野で顕著です。職場の条件を継続的に監視することで、潜在的な危険を早期に検知し、安全規範の遵守を確認し、管理者に警告を送ることができます。この積極的な手法は、労働現場での事故を減少させ、安全文化の醸成に寄与しています。 AIを活用した動画分析の大きな強みは、大量の映像データを迅速かつ正確に処理できる点です。従来の動画分析は手動によるレビューベースで時間がかかり、エラーも起こりやすいものでした。一方、AIは複雑な映像ストリームを瞬時に解析し、迅速な対応やより良い意思決定を可能にする実用的な洞察を提供します。 これらの分野を超えて、AI動画分析はセキュリティや監視、医療モニタリング、スポーツ分析などさまざまな用途に応用されています。例えば、セキュリティの分野では、AIが異常な行動を検知し、関係者に警告を送ることで安全対策を強化しています。 さらに、動画分析へのAI統合は、多くの産業において戦略的な発展を支援しています。パターンやトレンドの詳細な理解を提供することで、需要をより正確に予測し、資源の効果的な配分や将来の計画を立てることが可能となります。こうしたデータ中心のアプローチは、現代のビジネスや行政においてAI駆動の分析の重要性を高めています。 ただし、多くの利点がある一方で、プライバシーや倫理的な利用について懸念も存在しています。データの収集と利用が法的基準を満たし、個人の権利を保護することの重要性は依然として課題です。 総じて、AIを活用した動画分析は、産業界の視覚データとの関わり方を革新しています。効率的かつ高精度な動画分析を可能にするこれらの技術は、組織が意味のある洞察を抽出し、運営の改善や安全性の向上、戦略的な意思決定を促進することを支援しています。AI技術が進化を続ける中、その役割はますます拡大し、多様な分野での応用と機能拡充が期待されています。
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Google DeepMindのAlphaCode：ソフトウェア開発における革命的な進展
Google DeepMindは2025年12月に、アルファコードと呼ばれる革新的な人工知能システムを発表しました。この最先端のAIは、自律的にコードを書き、デバッグすることができるものであり、ソフトウェア開発と機械学習の分野において大きな進歩を示しています。高度な機械学習技術を駆使して、アルファコードは複雑なプログラミングの課題を理解し、効率的かつ効果的なコードソリューションを書き出す能力を持っています。 アルファコードは、従来のコード生成ツールをはるかに超える大きな進歩です。単なるコード提案エンジンとは異なり、複雑なタスクの要件を自ら解釈し、適切なプログラミング戦略を立て、指定された目標を達成する高品質なコードを生成できます。この自律性は、コーディングの効率を高めるだけでなく、デバッグやコードの改善にかかる時間を大幅に短縮する可能性も秘めています。 Google DeepMindのチームは、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャと強化学習手法を用いてアルファコードを訓練しました。これらのアプローチにより、AIは膨大なプログラミング問題と解決策のデータセットから学習し、さまざまなプログラミング言語やパラダイム、問題解決手法について広範な知識を持つことができました。その結果、アルファコードは、アルゴリズムの問題から実用的なソフトウェア開発の課題まで、さまざまなコーディングタスクに対応可能です。 特に注目すべきは、アルファコードのデバッグ能力です。デバッグは、しばしば煩雑で詳細な作業ですが、アルファコードはエラーや非効率性を自動的に識別し、修正案を提示したり修正を適用したりすることで、この工程を迅速化します。この機能は、プログラミングにおける最も退屈な作業の一つを軽減し、開発者がより創造的で戦略的な部分に集中できるよう支援します。 アルファコードの能力は、ソフトウェア開発に依存するさまざまな産業において大きな影響を与えます。コーディング作業の一部を自動化することで、プロジェクトの完了までの時間を短縮し、コードの質を向上させ、人為的なミスを最小限に抑えることが可能です。金融、ヘルスケア、自動車、テクノロジーなど、信頼性と効率性の高いソフトウェアが不可欠な分野では、アルファコードは欠かせない資源となるでしょう。 さらに、アルファコードは、人工知能のソフトウェア開発への統合が進む潮流を示しています。AIが単なるルーチン作業の補助を超えて、人間のプログラマーが行ってきた複雑な認知活動に積極的に関与する未来を描き出しています。この進歩は、人間の創造力とAIの分析力を融合させたハイブリッドなワークフローを可能にし、効率と革新を促進します。 しかし、このような自律コード生成システムの導入には重要な課題も伴います。知的財産権、コードエラーに関する責任の所在、労働市場への影響などについて、慎重に検討する必要があります。これらの技術が一般的なプログラミング環境に浸透するにつれて、これらの問題に適切に対処していくことが求められます。 Google DeepMindは、アルファコードの能力と使いやすさを向上させるために、引き続き改良を重ねています。将来的には、さまざまなプログラミング言語やフレームワークへの適応性の拡大、複雑な問題記述の理解度の深まり、最適化されたコードの生成効率の向上などが期待されています。 要約すると、アルファコードの登場は、AIによるソフトウェア開発の歴史において重要な節目となる出来事です。高度な機械学習と自律的なコーディング能力を融合させることで、コードの作成・保守に革命をもたらすことが期待されます。この技術の進化に伴い、開発者の役割も変わり、革新のスピードも加速していくでしょう。
AIを活用したSEO：コンテンツ戦略とユーザーエンゲージメントの向上
人工知能（AI）は、コンテンツ戦略とユーザーエンゲージメントを急速に変革しており、特に高度な検索エンジン最適化（SEO）技術において重要な役割を果たしています。企業やマーケターはデジタルプレゼンスを向上させることを目指し、AIを活用したツールは、最適化された魅力的で効果的なコンテンツを制作するために不可欠となっています。機械学習アルゴリズムやデータ分析を利用することで、AIシステムは膨大なデータセットを驚くべき速度で分析できます。この能力により、AIは既存のオンライン資料がユーザーの興味や需要を満たしていない分野、いわゆるコンテンツのギャップを検出できます。また、トレンド検索やユーザー行動、競合分析を通じて、非常に関連性の高いトピックを推奨することも可能です。これらの機能により、コンテンツ制作者はターゲットとするユーザーの関心や市場のニーズに正確に対応したコンテンツを作成でき、検索エンジンでの順位向上の可能性を高めます。 SEOにおけるAIの最大の利点の一つは、個別化されたコンテンツ提供能力です。個々のユーザーの行動、嗜好、インタラクションを分析することで、AIは最適なコンテンツの推奨や表示スタイルをカスタマイズし、より深く共感させることができます。このパーソナライズにより、ユーザー満足度が向上し、長時間のエンゲージメントが促進され、結果としてサブスクリプションや購入、その他の望ましいアクションへのコンバージョン率も高まります。 コンテンツ生成や個別化を超えて、AIはSEOのワークフローの効率化も大きく促進します。キーワードリサーチ、競合比較、バックリンク監視、パフォーマンス追跡など、多くの定型作業は従来、人手による非常に手間のかかるものでした。AIを活用したソリューションは、これらの作業を迅速かつ正確に行い、マーケターや戦略家は戦略立案やクリエイティブな開発、キャンペーンの最適化といったより高次の活動に集中できるようになります。 さらに、AIをSEOに導入するもう一つのメリットは、予測能力の強化です。過去のデータや現在のトレンドを分析することで、AIはユーザーの行動や検索エンジンのアルゴリズムの変化を予測できます。この予測力は、マーケターにとって実行可能なインサイトを提供し、変化の激しいデジタル環境の中で競争優位を維持するための戦略調整を可能にします。 また、AIの影響は音声検索最適化やマルチメディアコンテンツ戦略にも及びます。音声アシスタントの普及や動画コンテンツの増加に伴い、AIはこれらの新しいユーザープレファレンスに合わせた最適化を支援し、ブランドが多様なチャネルやデバイスで常に関連性を保てるようにしています。 しかし、これらの利点を享受する一方で、AIをSEOに導入するには慎重な検討も必要です。データプライバシーやアルゴリズムの透明性、過度な自動化への依存といった課題も存在します。マーケターは、AIによる自動化と人間のクリエイティビティや監督をバランスよく取り入れ、コンテンツの信頼性や倫理的基準を維持することが重要です。 まとめると、人工知能とSEOの融合は、デジタルマーケティングにおいて革新的な進歩といえます。AIは、ターゲットを絞った高品質なコンテンツの作成を支援し、作業の効率化とパーソナライゼーションによるユーザー体験の向上をもたらします。これらの技術を積極的に導入する組織は、より多くのエンゲージメントを獲得し、検索エンジンの順位を高め、最終的には競争の激しいオンライン環境でより良いビジネス成果を達成できるでしょう。
SKテレコムのAIチップ部門、サピオンがリベリョンズと合併、企業価値740億ドル目指す
サピオンコリア（SKテレコムのAIチップ部門）は、半導体スタートアップのリベリオンズとの大規模な合併契約を最終決定しました。合併後の新会社は、評価額が1兆韓国ウォン（約7億4千万米ドル）を超える見込みです。この戦略的な連携は、急速な技術進歩とグローバルな需要の中で、AIチップ開発に焦点を当てながら、激しい競争が繰り広げられる半導体業界での地位強化を目的としています。 半導体業界は、機械学習、データセンター、自動運転車、クラウドインフラに不可欠なAI最適化チップのニーズが増加する中、進化を続けています。リソースを結集することで、サピオンコリアとリベリオンズは革新を加速させ、製品ポートフォリオを拡大し、市場シェアを獲得しようとしています。サピオンコリアは、SKテレコムの財務的安定性と支援を受けており、リベリオンズは高度な半導体設計技術と経験豊富なリーダーシップを持ち合わせています。 リベリオンズの共同創設者兼CEOの朴信賢（パク・シンスン）は、合併後の新会社を率いることになっており、彼のビジョンに対する信頼とともに、シナジーと成長を促す意欲を示しています。SKテレコムは戦略的投資者として引き続き資金提供を行い、広範な業界ネットワークを活用して拡大を支援します。この協力関係は、コスト増加や技術的複雑さ、米国・台湾・韓国・中国の主要プレイヤーによる激しい国際競争など、課題に対応するための集約とイノベーションを促進することを目的としています。 この合併は、半導体産業を経済成長と技術自立のための重要産業と位置付ける、韓国政府や民間セクターの広範な取り組みと一致しています。スタートアップ企業の支援や、大手企業とのパートナーシップ促進により、韓国を世界的な半導体イノベーションの拠点にすることを目指しており、この合併もその一環です。国内の人材育成や競争力のある企業の育成に寄与しています。 市場のアナリストは、この合併を前向きに評価し、その価値と次世代AIチップの高性能・省エネルギー性に焦点を当てた開発を促進する潜在力を指摘しています。これらのチップは、消費者電子機器、自動車、クラウドサービスなど多様な分野をターゲットとしています。統合プロセスでは、企業文化の統一、重要な人材の保持、創造性と技術力の深化にも重点を置き、半導体の最先端技術を維持するために学術研究機関とも協力を深めていく予定です。 技術面だけでなく、合併した企業は海外展開も積極的に進める計画です。SKテレコムの支援のもと、韓国国外への販売ネットワーク拡大や、世界的に拡大するAIチップ需要の取り込みを目指しており、持続可能な成長とグローバルな存在感の強化が狙いです。 従業員や顧客、投資家を含むステークホルダーは、この動きを前向きに捉え、株主価値の向上、革新的な顧客ソリューションの提供、新たな雇用創出などの期待を寄せています。 要約すると、サピオンコリアとリベリオンズの合併は、韓国の半導体産業の発展にとって重要な一歩です。両者の強みを融合させ、評価額1兆ウォンを超えるリーディング企業を築き、AIチップの革新を牽引します。朴信賢のリーダーシップとSKテレコムの戦略的支援のもと、新会社は世界の半導体市場に影響を与え、韓国の役割を強化していくでしょう。
AIは住宅ローン業界のマーケティングのルールを変えつつある
住宅ローン業界は、人工知能（AI）がデジタルマーケティングの根本的な変革をもたらす時代において、マーケティング戦略を適応させることに重大な課題に直面しています。かつてGoogleなどのプラットフォームで視認性を獲得する主要な手段だった従来の検索エンジン最適化（SEO）は、ChatGPTやAnthropic、GoogleのGeminiといったAI駆動のツールによって崩されています。これらは消費者が従来の検索の代わりに情報を求めるためにますます利用されるようになっています。 住宅ローンの貸し手およびオリジネーターにとって、この変化は、新しいマーケティングの技術と視点を採用し、「最も良い答え」であることを重視する方向へのシフトを必要としています。United Wholesale MortgageのCMO、サラ・デシアンティスは、マーケティングをペイド広告戦略を超え、消費者第一かつ意図を重視したアプローチにする必要性を強調しています。しかし、AI技術は絶えず進化しているため、成功のための万能の公式は存在しません。企業は、自社の自己表現だけではなく、より広範なエコシステムの中でどのように認識されているかに焦点を当てて戦略を変更しなければなりません。 PhoenixteamのCTO、テラ・マティアスは、AIの最適化はSEOとは大きく異なると説明します。大規模言語モデル（LLMs）はコンテンツをより広い文脈で評価し、外部の視点や他者が企業について何を言っているかをより重視します。これは、「私たち」中心のマーケティングから、「彼ら」、つまり消費者やエコシステムの視点を優先する方向への根本的な変化を示しています。 過去のSEO戦略は、バックリンクやキーワード詰め込みといった手法に頼り、Googleのランキングを上げていました。 relevancyは主にバックリンクの数によって決定されていましたが、これはSteven Cooley（Prlmnt）によれば、AIの複雑さに比べて比較的単純なシステムです。一部の要素は残っていますが、AIのランキング方法は、自分の位置付けをAIの検索階層の中で理解し、その知識を活用して権威を築く必要があります。AIマーケティングは新しい分野であるため、明確なプレイブックはなく、企業は「細かい部分まで入り込んで」AIの影響を把握しなければなりません。 一般的なAI技術の一つであるリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）は、ウェブサイトを分析してLLMsがどのようにユーザーを惹きつけるかを予測しますが、それだけでは解決策の一部にすぎません。人間の介入なしにAIは、望ましいブランドメッセージを伝えずにWebページへトラフィックを誘導してしまう可能性があるため、技術面やコンテンツ構造の面での指導が必要です。AIコンサルタントは、企業が回答に登場するタイミングや方法を追跡するツールも使用しており、それにより戦略のカスタマイズや競合分析が行われています。 AIがコンテンツの表示を仲介するため、マーケターはもはや自分たちのコンテンツを提供するプラットフォームを完全にコントロールしていない現実に直面しています。AIは自らのデータに基づいて回答を生成し、事実確認の能力は持っていないため、掲載されていることが必ずしも正確さを保証しません。FAQページやRedditなどのディスカッションフォーラムは、その構造化されたアクセスしやすい情報のためにAIに好まれています。マティアスは、LLMsは強力な自動補完ツールのようなもので、コンテキストに基づいて統計的に最も可能性の高い続きの予測を行うことにより、情報の優先順位づけに影響を与えています。 これにより、SEOの未来についての疑問も浮上します。SEOとGoogle検索は依然として重要ですが、AI検索の普及によりその支配力は挑戦を受けています。Lendwareのジョシュ・グランツは、Googleは生成型AIを検索結果に統合することで進化し続けると予測し、初期ページでのランキングの重要性は低下するとしています。とはいえ、SEOの分析は依然として有用であり、企業がオーガニックトラフィックを徹底的に分析すれば、AIマーケティングの戦略強化につながる洞察も得られます。 コリーは、マーケターに対して、オーガニック検索データを継続的に監視し、変化するドライバーを理解して、それに応じて施策を補強することを勧めています。インターネット検索は今なお重要ですが、新たな高速のAI駆動のパラダイムが消費者の意思決定を急速に変化させつつあります。そのため、住宅ローンビジネスは、強力なSEOを維持しながらも、AIがもたらすマーケティングの変革に積極的に適応していく必要があります。
トランプ、NvidiaとAMDに中国向け先進AIチップ販売再開を許可
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マーケターは広告キャンペーンで生成AIの利用に熱心だが、隠れたコストが潜んでいる
AI支援のクリエイティブチームが直面する課題に正確な金銭価値を割り当てることは難しいが、それぞれが成功を脅かす潜在的な障害となる可能性を秘めている。 2023年10月のガートナーの調査によると、400人の世界的なマーケターのうち58％がコンテンツ制作にジェネレーティブAIを利用している。多くの広告主は、ユニリーバのような半自動化システムの構築を目指しているが、そのようなAI駆動の生産ラインを構築するには1年以上かかることもある。 Code & Theoryのクリエイティブ最高責任者、クレイグ・エリメリアは、AIによる生産を「他人の家を借りるのではなく、自分の家を建てること」に例える。この「家づくり」には、法的相談やブランドに適した大規模言語モデル（LLM）の選定、ブランドガイドラインや過去のコンテンツを注意深くまとめてAIに理解させるブリーフ作成、そしてブランドに敏感な資料を確実に扱えるようにするための試行錯誤が必要となる。 この設定には多大な時間投資を要し、皮肉なことに、ガートナーの調査によると81％のマーケターはAIによる時間節約を成功の指標としている。WPPのホガースのグローバル・プロダクション責任者、デイブ・ロルフは、この新しいプロセスに適応すること自体が最もコストのかかる要素と指摘している。さらに、こうしたAIシステムの設計・導入・運用に熟練した人材を採用することも、IT大手や広告主との人材競争の中で困難だ。電通クリエイティブのグローバルCTO、ジェームズ・トーマスは「AI人材は非常に入手が難しい」と強調している。 ジェネレーティブAIは多くの場合サブスクリプション方式で利用されるが、一部の企業（OpenAIを含む）は利用制限やクレジットの販売を採用し、必要な高性能モデルを使い倒すことは高額になることもある。オプティーズのCEO、オマー・トール・オマーソンは、オンデマンドで大量のコンテンツを生成する企業はコストが急増すると警告している。個別のプロンプトは数分の一セントしかかからないが、たとえばコカ・コーラのクリスマス広告のように数万回のプロンプトを使用するキャンペーンは、すぐに費用がかさむ。オマーソンは「規律のない大きなプロンプトやプレミアムモデルの無計画なテストは、静かにコストを膨らませることがある」と述べている。 法的な懸念も根強く、AI企業と著作者間の著作権訴訟が続く中、クライアントはどのLLMを採用すべきかためらうこともある。大手代理店はこれに対し、補償や免責を提供して対応している。例えば、WPPは昨年初めから自社のWPP Openプラットフォームにコンプライアンスチェックを導入した。社内で作業を行うブランドはこうした保護を受けにくいため、コンプライアンスは重要な検討事項となる。ロルフは、「規制に対応した内製システムを確立する必要がある」と強調する。 技術面以外でも、従来の人間のワークフローが遅延の原因となることが多い。代理店やクライアント組織内の承認プロセスは、AIによるコンテンツ制作よりも時間がかかることがある。エリメリアは、「実際のコストは資産を生成することではなく、それを生成した後のレビュー、判断、修正の作業にある」と説明している。AIが数分でコンテンツを生成しても、クライアントが承認するまでに数週間、数ヶ月を要するため、これがボトルネックとなる。そのため、「クライアント承認」が遅延の一因となり、以前は見えなかった、多くの意思決定作業が明示化される。エリメリアはこの時間差を「パイプラインで最も高価な部分」と指摘している。 これに対し、一部の組織はブリーフィングプロセスを刷新し、生成AIを専門的なテンプレートと共に利用することで、最初のクリエイティブブリーフの質を向上させている。ガートナーのアナリスト、ニコール・グリーンは、多くのクライアントが早期に生成AIを活用し、より高品質な戦略的クリエイティブインプットを自社の代理店に提供していると観察している。 ホガースのロルフは、生産の考え方の変化を次のように述べている。AIの導入により、通信事業者のプロモーションキャンペーンの素材制作期間は、7週間から2週間に短縮できた。ただし、このような効率化を実現するには、「部品思考」と呼ばれる考え方を採用し、伝統的な大量高速生成よりもポストプロダクションのワークフローを重視する必要がある。 他の企業では、事前の点検リストを適用した自動品質管理システムを導入し、アスペクト比や照明の一貫性、ロゴのタイミング、パフォーマンス指標などを評価している。それでもマーケターはAIの完全な自動化に慎重であり、オマーソンは「AIコンテンツは素晴らしいこともあればひどいこともある。私たちは皆、『信頼』できる状態に向かって学んでいる」と語る。 要約すれば、ジェネレーティブAIはコンテンツ制作の効率化と品質向上に大きな可能性を秘めている一方で、実際の導入には多大な時間や投資、人材、法的セーフガード、そして人間のワークフローの調整が必要不可欠であり、これらはすべてクリエイティブチームが慎重に乗り越えるべき潜在的リスクとなる。
2025年サイバーセキュリティとAIの年間総まとめ
シーズンズグリーティング！ ハイライトのシーズンズリーディングの第1号では、2025年のサイバーセキュリティと人工知能（AI）の主要な動向を振り返ります。これらは、新リーダーシップと戦略の変更の中で、SECにとって引き続き最優先事項となりました。特に、長年続いていたSolarWindsに関するサイバーセキュリティの執行事案が予期せず終了しました。 SolarWinds訴訟の自主的な取り下げ 2023年11月、SECはSolarWindsとその最高情報セキュリティ責任者（CISO）に対する執行措置を、抵触なく自主的に取り下げました。SECは2023年10月に提訴し、ロシアのサイバー攻撃で悪用された既知のサイバーセキュリティの脆弱性を開示しなかったとして、投資者を誤導したと非難しました。SECはこれらのサイバーセキュリティの管理不備が証券法の内訳管理コントロール違反にあたると主張しました。しかし、2024年7月、連邦裁判官はSECのほとんどの主張を却下し、証券法の管理コントロールは財務報告のコントロールに適用されるものであり、サイバーセキュリティの運用コントロールには適用されないと判断しました。唯一認められたのは、SolarWindsのウェブサイト上の「Security Statement」に関する誤解を招く声明に関する訴えだけでした。新政権下でSECのリーダーシップが交代した後、関係者は和解に合意し、後にケースは2024年11月に罰則や差止め命令、役員停止なしで共同で取り下げられました。これはSolarWindsとそのCISOにとって「勝利」であり、CISOはこれを「正当性の証明」と呼びました。 サイバーセキュリティの規制策定と執行活動 提案されたサイバーセキュリティ規則の一部撤回やSolarWinds訴訟の取り下げにもかかわらず、SECはサイバーセキュリティの執行に引き続き注力しています。2025年2月には、Crypto Assets and Cyber Unitに代わるCyber and Emerging Technologies Unit（CETU）を立ち上げました。CETUは、様々なSECのオフィスから集まった不正防止の専門家や弁護士で構成され、サイバー違反行為と戦い、小売投資家を新たな技術詐欺から守る使命を持ちます。この新組織は、暗号通貨規制から一歩引いて、引き続きサイバーセキュリティに重点を置きつつも、小売投資家に関する詐欺を優先する姿勢を示しています。 AIの執行と規制策定 サイバーセキュリティの規則策定から一歩後退する一方で、SECの一部ではAIの情報開示改善を訴えています。2025年6月、SECの投資アドバイザリー委員会は、公的企業のAI利用の開示方法の標準化に向けた指針の発行を提言しました。彼らは、企業に対して次の3つを義務付ける案を示しています：1）AIの定義、2）AI展開に対する取締役会の監督、3）AIが事業運営や消費者問題に与える影響の説明。ただし、現行のSECのリーダーシップが、規則策定を避ける流れの中でAIに関する具体的な開示規則やガイドラインを実施するかどうかは不透明です。 AI洗浄（AI Washing） この提言は、「AI洗浄」に対する懸念に一部応じたもので、企業が自らのAI能力を誇張または誤表現する行為です。2025年、SECの執行部はこのような不正行為の取締まりを引き続き強化しています。例えば、1月にはPresto Automationと和解し、同社のAI製品Presto Voiceが人間のドライブスルー注文受付を不要にすると虚偽の主張をしたことに対処しましたが、多くの注文は依然として人手によって処理されていました。4月には、スタートアップ企業Nate Inc
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