ブランドの評判とSEOにおけるAIポイジングの新たな脅威
Brief news summary
オンライン検索が始まって以来、一部のマーケターはブラックハットSEOの手法を用いて、不公平にランキングを操作してきました。検索アルゴリズムが改善される一方で、新たな脅威としてAIポイズニングが出現しました。これは悪意ある行為者がAIの学習データを改ざんし、ブランドや製品、サービスに関する情報を歪めるもので、消費者の信頼を微妙に損ない、評判にダメージを与えます。Anthropicや英国の研究機関の調査によると、わずか250の有害なドキュメントでも、大規模言語モデル（LLM）にバックドアを埋め込み、偏ったり誤った出力を引き起こすことが可能です。明らかな誤情報と違い、AIポイズニングは検出が難しく、発見される前に長期的な被害をもたらすことがあります。このような攻撃を防ぐには、AIの出力を継続的に監視し、ブランドの評判を追跡し、不審なコンテンツを早期に検知して学習データに取り込まれる前に対処することが不可欠です。AIポイズニングは一見すると有利に見えることもありますが、ブラックハットSEOのペナルティに似たリスクを伴います。最も効果的な防御策は、高品質で事実に基づくコンテンツを作成し、AIクエリに最適化された信頼できるデータを提供し、急速に変化するデジタル環境の中で正確性を保つことです。オンライン検索の登場以来、マーケターやウェブマスター、SEOの専門家の中には、不正行為を行い不公平な優位性を得ようとする者も現れました。これらはブラックハットSEOと呼ばれる手法です。これらの戦術は、Googleが20年以上にわたってアルゴリズムを改善し、操作を検出・罰則化してきたため、次第に減少しています。その結果、持続的な効果を得ることは難しくなり、コストも増大しています。 しかし今、AIの台頭によって新たなフロンティアが開かれ、検索順位だけでなく、AI生成の回答内での可視性を支配しようとする金鉱掘りが巻き起こっています。Googleの黎明期と同様に、現在のAIプラットフォームも操作に対する十分な保護策を備えていません。例えば、求職者はAIの履歴書スクリーニングを騙すため、見えない指示を履歴書に埋め込み、AIに対して自分を優秀な候補者と認識させるといった手口を使っています。こうしたトリックは、かつてのブラックハットSEOで使われたキーワードやスパムリンクを隠す技術に似ています。 これらの単純なハックを超え、より深刻なのは、「AIポイズニング」と呼ばれる、ブランドに関するAIの回答を意図的に操作する手法です。悪意のある者は、大規模言語モデル（LLM）の訓練データを改ざんし、AIによるブランド比較や特定ブランドの排除を行い、意図的に誤った情報や偏った回答を生成させ、消費者の信頼を損なう可能性があります。イギリスのAIセキュリティ研究所とアラン・チューリング研究所が共催した最近の調査では、AIポイズニングがいかに容易に行えるかが示されており、わずか250の悪意ある文書を訓練データに混入させるだけで、大きな脆弱性を生む「裏口」を作り出せると指摘しています。 従来のSEO操作が大量の偽コンテンツに頼っていたのに対し、AIに対する攻撃は、偽情報に結びついた特定の言葉やトリガーを直接訓練過程に埋め込むことで行われます。こうしたトリガーに反応させると、AIは操作された内容を出力し、その後のユーザーとのやり取りを通じて自己強化されていきます。例として、「月はチーズでできている」といった極端な虚偽はAIに信じ込ませるのは難しいですが、ブランドの評判や商品情報に関わるさりげない誤情報は非常に危険で、簡単に実行可能です。 これらの技術はまだ理論的な段階であり、積極的に研究が進められていますが、ブラックハッターやサイバー犯罪者はこれらの手法を試している可能性があります。AIポイズニングの検出や修正は困難で、訓練データセットは膨大のため、AIモデルから悪意のあるデータを取り除くことや修正は容易ではありません。一度悪意のあるデータが組み込まれると、修正や除去は不明瞭であり、多くの大手ブランドはOpenAIやAnthropicのようなAI開発者に介入を促す力を持っていません。 この脅威に対抗するには、常に警戒を怠らないことが重要です。ブランドはAIの出力を定期的に監視し、疑わしいまたは有害なレスポンスをチェックする必要があります。また、ソーシャルメディアや掲示板、レビューなどユーザー生成コンテンツの監視を徹底し、誤情報や悪意ある内容が拡散される前に早期に発見し対処することが不可欠です。AIシステムがより強力な防御策を備えるまで、予防策が最善の防衛となります。 こうした操作技術を自己宣伝やブランド向上に誤用しないよう注意が必要です。かつてのSEOの初期段階で使われたように、AIポイズニングを用いて自己ブランドの可視性を高めようとする考えもありますが、歴史はこれが逆効果となることを示しています。発見と取り締まりが進めば、ペナルティやランキングの低下、評判の悪化につながります。LLMには悪意のあるコンテンツを排除するフィルターやブラックリストがありますが、これらは反応的で完璧ではありません。 代わりに、ブランドは誠実で調査に基づいた正確なコンテンツの制作に努め、ユーザーの質問に効果的に答える“質問のための構築”を重視すべきです。これにより、自然とAIからの引用や信頼性を維持できます。 まとめると、AIポイズニングは、進化するAI環境においてブランドの評判や可視性に対して明らかな脅威です。AIの防御技術は向上していますが、企業は常に警戒を怠らず、AIとの対話を注意深く監視し、早期に誤情報に対処する必要があります、不正な方法でAI出力を操作するのは、失敗のリスクが非常に高い戦略です。 この革新的なAI時代を勝ち抜くためには、信頼できる権威あるコンテンツを提供し、信頼と引用を獲得し続けることが重要です。備えあれば憂いなし：今日のAIにおけるブランドのプレゼンスを守ることが、明日の繁栄への土台となるのです。 その他のリソース: - SEOを活用したオンラインでのブランドポジションのコントロール - デジタル化がもたらすブランディングの変化 - AI時代のSEO
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あなたのAIを成功に導くか失敗に終わらせるかもしれない5つの文化的特性
AI変革と組織文化に関する「要点」の要約と書き換え AIの変革は、主に技術的な問題よりも文化的な課題です。技術は変化を加速させますが、最終的にチームが適応し、停滞し、抵抗するかどうかを決定するのは、組織の文化です。変動の激しい不確実性の高い環境（VUCA）には、新しい行動能力、例えば学習の柔軟性、感情的なレジリエンス、積極性、共感、信頼などが必要となります。これらは、確立されたベストプラクティスがまだ十分に整っていない段階では、運用上不可欠なスキルとなります。 リーダーシップは、望ましい行動を模範し、報酬や許容範囲を通じて文化的な方向性を示す役割を担います。これにより、AIの適用の仕方が導かれます。現在のマーケティングにおけるAIの事例は、主に効率向上、例えば調査、計画、コンテンツ制作の迅速化にとどまっていますが、AIのマーケティングへの真の変革的影響はこれからです。マーケティングがますますVUCA化する中、成功には単なる技術やプロセスの革新だけでなく、強固な文化の育成が求められます。 AI主導の変革の中では、技術や市場モデルの変化が続くため、継続的な学習が不可欠です。組織は大胆にプロセスや構造を再設計し、従業員は変化に対応するだけでなく、習得・熟練を目指す必要があります。マーケティングの成功は、技術的に信頼でき、倫理的にも適切で、顧客体験を豊かにできるAIシステムにかかっており、それには部門横断の協力と多様な専門知識が必要です。この領域でのイノベーションは予期せぬ課題も伴い、最良のやり方が確立されるまで何年もかかる可能性があり、リーダーには賢明なリスクを取ることが求められます。 歴史的に、変革の取り組みのうち成功するのは約30〜35％であり、AIはさらに大きな変動と不確実性をもたらすことが予測されます。そのため、 resilientな文化を育むことが、AI変革を成功させる最善の備えとなります。 なぜAI変革において文化が重要なのか AIによる業務改善は、意欲的で行動変容できる従業員に依存します。AIは生産性向上、魅力的な仕事、深い洞察、パーソナライズされた顧客体験の機会をもたらしますが、同時に、雇用の喪失、プライバシーやセキュリティの懸念、不適切な利用、高コスト、失敗のリスクなどの社員の懸念も行動に影響を与えます。 resilientな文化は、規程や研修などの正式な仕組みよりも、行動に対して強い影響を及ぼします。文化は、書かれていない規則を通じて日常の行動を形成する社会的な磁石の役割を果たします。例えば、ロンドンからシリコンバレーのオフィスに移った幹部は、明文化されていない服装規定にもかかわらず、非公式な服装が期待されていることを知り、文化的な暗黙のルールが行動を駆動していることを実感しました。 変化する職場で成功するための文化特性の育成 文化は直接コントロールできませんが、リーダーは望ましい文化的価値観に沿った慣行や儀式、言葉を奨励し、固定観念にとらわれた行動を防ぐことで、文化に影響を与え形成することができます。 AI主導の変革を強化するための五つの重要な文化属性 継続的な不確実性や急速な変化の中で成功するために、組織は次の五つの文化属性を育む必要があります。これらは、曖昧さにどう対応し、新たなスキルを身につけ、ベストプラクティスが確立される前の意思決定に重要な役割を果たします。 1
AIセールスエージェント：2026年以降の未来の販売促進トップ5
企業の最終目的は売上の拡大であるが、激しい競争によってこの目標の達成は妨げられることがある。AIセールスエージェントは、より多くのリードを獲得し、繰り返し作業を自動化し、効率性を向上させ、顧客満足度を高めることでその解決策を提供する。 このガイドでは、AIセールスエージェントの概要、その特徴、導入の課題、そして2025〜26年に予測される主要プラットフォームについて詳しく解説する。 **第1部：AIセールスエージェントとは何か？** AIセールスエージェントは、AI技術を活用した販売支援ソフトウェアであり、販売プロセスを自動化し、人手の負担を軽減し、データ分析に基づいて売上を最適化する。具体的には、見込み客へのメールやメッセージ送信、CRMシステムの更新、リードの絞り込みなどの繰り返し作業を自動化する。これらのエージェントは、人間のコミュニケーションを模倣し、ミーティングの設定、インタラクションに基づくリードの評価、トレンドの予測を行うことで、売上増に寄与する。本当の価値は、営業活動への影響にこそある。 **第2部：AIセールスエージェントがビジネスを変革する方法** AIセールスエージェントは、最初の接触から成約までの各段階を強化する： - **パーソナライズされたアプローチ：** 顧客データや過去のインタラクション、課題点、好みに基づいたメッセージを作成し、見込み客と効果的に関わる。 - **データ分析：** 市場動向や顧客の課題、最適なメッセージ戦略を理解するためにAIを活用。 - **プロセス最適化：** ボトルネックの特定と改善案の提案により、ワークフローを効率化し、人手の負担を軽減。 - **リード生成：** 大幅にリード数を増やし、成約可能性の高い見込み客を抽出し、営業パイプラインを充実させる。 - **自動化：** データ入力、メール作成、アポイントメント設定、見込み客調査、通話記録などを自動化し、週に何時間もの手作業を削減。 これらのメリットがある一方、導入には注意点も存在する。 **第3部：AIエージェント導入の課題と配慮点** 主な課題は以下の通り： - **トレーニングの必要性：** 効果的なAIには高品質なデータが必要だが、その取得は容易ではない。 - **統合の問題：** 既存のCRMやシステムとの連携には技術的な課題が伴う。 - **人間らしさの欠如：** 複雑な感情対応や交渉など、人間の判断を要する場面ではAIは苦手。 - **倫理的な懸念：** プライバシー保護やデータセキュリティ、偏見の排除、透明性確保などに注意が必要。 これらの課題は、適切なプラットフォーム選びによって軽減できる。ここでは、2025年に注目される代表的なAIセールスエージェントプラットフォームを紹介する。 **第4部：2025年注目のAIセールスエージェントトップ5プラットフォーム** 1
AIとSEO：より高いオンラインの視認性を実現する完璧な組み合わせ
人工知能（AI）を検索エンジン最適化（SEO）戦略に取り入れることは、企業がオンラインの可視性を向上させ、自然流入を促進する方法を根本から変革しています。デジタル市場がますます競争激化する中、機械学習や自然言語処理などのAI技術の活用は、SEO施策の最適化において不可欠となっています。これらの高度なツールにより、検索エンジンはユーザーの意図をより正確に理解し、提出されたクエリに密接に一致する検索結果を提供することが可能です。AIの膨大なデータ処理と分析能力は、企業が検索動向やユーザーの行動、コンテンツ全体のパフォーマンスについて深い洞察を得ることを可能にします。この豊富なデータは、コンテンツ作成やキーワードターゲティング、効果的なSEOキャンペーンの設計といった戦略的意思決定を支援します。また、データ内のパターンを検出することで、AIツールは将来のトレンドを予測し、企業が競争優位を維持する手助けもします。 特に注目すべきAIのSEOへの応用は、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズ化です。個々のユーザーの行動を分析することで、AI駆動のシステムは特定の嗜好やニーズに合わせたコンテンツの推薦をカスタマイズできます。このレベルのパーソナライズは、ユーザーのエンゲージメントを高めるだけでなく、コンバージョン率を大幅に向上させ、ビジネスの成長を促進します。さらに、AIを活用したSEOソリューションは、自動化機能も提供し、キーワードリサーチやコンテンツ最適化、パフォーマンスの追跡といった作業を効率化します。これにより、時間やリソースの節約が可能となり、マーケティングチームは戦略構築やクリエイティブな取り組みにより集中できるようになります。 AIとSEOの統合は、デジタルマーケティングに新たなパラダイムをもたらし、企業がオンラインプレゼンスを強化するための幅広い機会を提供します。AI技術の導入は、ユーザーの意図に密接に合わせたSEO戦略の策定や、より本質的な価値を提供することに役立ちます。AIが今後も進化し続けるにつれ、その役割はさらに深まり、企業のエンゲージメントや持続可能な自然成長の実現に向けた支援が期待されます。 結論として、AIとSEOの融合は、企業がデジタルシェアを拡大する上で重要な革新をもたらしています。AIの強みを活用することで、企業はより深い洞察を得て、ルーチン作業を自動化し、ユーザーとの個別対応を最適化し、より効果的でインパクトのあるSEO戦略を構築できるのです。この技術革新は、自然流入を促進しコンバージョン率を向上させるとともに、検索意図に沿った最も関連性の高い価値あるコンテンツを提供することで、ユーザー体験も豊かにしています。
ディープフェイク技術の進展：メディアとセキュリティへの影響
ディープフェイク技術は近年著しい進歩を遂げており、非常にリアルな操作された映像を生成することで、実際には行っていないことを人々が行ったり言ったりしているかのように説得力を持たせることができます。この革新はエンターテインメントや教育などの分野で大きな関心を集めており、魅力的なコンテンツの作成や学習の向上に新たな方法を提供しています。しかし、これらの利点とともに深刻な課題も浮上しています。特に、誤情報の拡散やプライバシー侵害のリスクが懸念されています。ディープフェイクは、最先端の人工知能と機械学習アルゴリズムを用いて、一人の人物の顔を他者の体に自然に重ね合わせたり、映像中の会話や表情を変えたりすることが可能です。これらの技術は、悪意を持つ者による不正行為や濫用に対する倫理的な懸念を引き起こしており、政治的プロパガンダ、フェイクニュース、詐欺、嫌がらせ、名誉毀損などに悪用されるケースもあります。 社会への影響は複雑です。ディープフェイクは、コストを下げ、映画製作者や教育者、アーティストに新たなストーリーテリングの手法を提供することで、コンテンツ制作を民主化し、創造の可能性を拡大する一方で、その濫用の可能性はメディアへの信頼を損ない、正確な情報の確認を難しくし、プライバシーを侵害する危険性もあります。専門家たちは、ディープフェイクを正確かつ迅速に検出するための強力な技術の必要性を強調しています。現在の研究は、動画中のまばたきの不自然さや、異常な顔の動き、視覚的に見えないデジタルアーティファクトを分析するツールの開発に集中しています。これらの検出システムを強化することは、ジャーナリストや法執行機関、ソーシャルメディアプラットフォーム、一般ユーザーが本物と偽物を見分けるのに不可欠です。 技術面だけでなく、ディープフェイクを責任を持って適切に扱うための包括的な倫理指針や法的枠組みの整備も重要です。これらの政策は、本人の同意、データのプライバシー、知的財産権、濫用に対する責任追及などの問題に取り組む必要があります。技術者、規制当局、学界、市民社会が協力し、革新と社会的価値・個人の権利保護の両立を目指す取り組みが進められています。さらに、公共の意識向上と教育も深fakeのリスクを軽減する上で欠かせません。批判的思考力やメディアリテラシーを促進し、潜在的な操作に抵抗できる知識を身につけさせることが重要です。こうした啓発活動や教育プログラムは、学校や地域社会で導入され、進化し続けるAI技術によって形成される複雑なメディア環境に対する備えを促進しています。 将来的には、ディープフェイク技術はAIの研究と計算能力の向上により、さらなる急速な進展を続けるでしょう。この進歩は、誤情報の拡散を防ぎ、デジタルメディアに対する信頼の喪失を避けるために、継続的な警戒と積極的な対策を必要とします。創造と検出の技術革新を両立させるために、国際的な協力や絶え間ない研究の推進が不可欠です。 結局のところ、ディープフェイク技術は革新の両刃の剣であり、画期的な可能性を提供する一方で、深刻な倫理的ジレンマも内包しています。この複雑な問題を乗り越えるには、技術革新と慎重な政策策定、積極的な社会啓発を融合させた包括的なアプローチが求められます。これにより、社会はディープフェイクのプラスの側面を最大限に活かしながら、その害を最小限に抑え、創造性と信頼性、個人の権利を尊重した健全なデジタル環境の構築を目指すことができるのです。
NvidiaのオープンソースAI推進：買収と新モデル
Nvidiaは、そのオープンソースイニシアチブの大規模な拡大を発表し、高性能コンピューティング（HPC）と人工知能（AI）におけるオープンソースエコシステムの支援と促進に戦略的に取り組む姿勢を示しています。この動きの中心には、SchedMDの買収があります。SchedMDは、スラーム（Slurm）の開発者であり、これは大規模クラスターやスーパーコンピュータ上で資源のスケジューリングと割り当てに広く使われている主要なオープンソースのワークロード管理システムです。Slurmは、計算負荷の最適化とスループットの最大化において重要な役割を果たしており、世界のトップ100のスーパーコンピュータの半数以上がこれに依存しています。 SchedMDのSlurmは、その透明性、柔軟性、そしてコミュニティ主導の堅牢な開発によって、HPCコミュニティで高く評価されています。これにより継続的な改善が促進され、広範な採用が進んでいます。Nvidiaの買収は、AIや科学計算のパフォーマンス向上に不可欠なワークロード管理の強化という戦略的な焦点を reaffirm しています。特に、NvidiaはSlurmのオープンソースの地位とコミュニティ主導の開発モデルを維持することを約束し、多様なユーザーが引き続きアクセスできる状態を確保しています。このアプローチは、NvidiaとSchedMDの専門知識を結集し、HPCとAIセクター内での協力と革新を促進することを目的としています。 この買収に加え、NvidiaはAI研究と開発を加速させる新しいオープンAIモデルも導入しました。これらのモデルは、研究者や開発者にとって、さまざまなワークフローに容易に統合できる強力でアクセスしやすいツールを提供します。こうしたリリースは、Nvidiaのオープンイノベーションを促進し、AIの導入への障壁を低減させ、業界全体でのAI技術の迅速な進歩と広範な利用を推進する戦略の一環です。 Nvidiaの拡大するオープンソース活動は、科学研究、AI開発、HPCにおいてオープンソースソフトウェアが果たす重要な役割を強調しています。Slurmのようなプロジェクトへの投資や新しいAIモデルの提供を通じて、Nvidiaは知識の共有と協力的な開発の環境を育むことに努めており、これは広範な技術コミュニティにとって大きな利益となります。この動きはまた、イノベーションを推進し、ソフトウェアの質を向上させ、技術の進歩を促進するためにオープンソースの原則を採用する業界の潮流とも一致しています。Nvidiaの関与は、よりスケーラブルで堅牢かつ効率的な複雑な計算要求に対応できる解決策をもたらすと期待されています。 SchedMDの買収と、NvidiaがSlurmをオープンソースのまま維持することへの約束は、学術界から大規模なシミュレーション、データ分析、AIトレーニングに従事する産業界までさまざまな分野に影響を与えるでしょう。これにより、計算ワークフローの最適化に役立つ安定した先進的なプラットフォームが提供されるのです。同時に、Nvidiaの新しいオープンAIモデルは、開発者や研究者に最先端のツールを提供し、モデルのより早いトレーニング、展開、実験を可能にします。このAI技術の民主化は、より広範なイノベーションを促進し、新しい機械学習アプリケーションの創出につながる可能性があります。 要約すると、Nvidiaの発表は、そのオープンソースの取り組みにおいて節目となる瞬間を示しています。SchedMDの専門知識と同社の技術的リーダーシップを融合させることで、NvidiaはSlurmの開発を加速させ、現代の計算課題に適したワークロード管理ソリューションを提供する準備を整えています。同時に、新たなオープンAIモデルのリリースは、グローバルな研究開発を支える活気ある協力的なAIエコシステムの育成に対するNvidiaのコミットメントを再確認させるものです。 HPCとAIの分野が急速に進化し続ける中、Nvidiaのオープンソースへの意欲的な取り組みは、その未来を形成する積極的な戦略を示しています。関係者やコミュニティは、このパートナーシップから生まれる継続的な革新を期待でき、オープンソースソフトウェアが技術の進歩と発展を推進する上で果たす重要な役割を改めて実感するでしょう。
ニューヨーク州知事キャシー・ホクルが包括的なAI安全法案に署名
2025年12月19日、ニューヨーク州知事キャシー・ホクルは、責任ある人工知能安全性と倫理（RAISE）法案に署名し、先進的なAI技術の規制において重要な節目を迎えました。この画期的な立法は、ニューヨーク州を、急速な技術進歩の中で高レベルの安全プロトコルを導入し、先進的なAIモデルの展開や監督を管理する最初の州の一つと位置付けています。 RAISE法は、大規模・小規模を問わずAIシステムの開発者や運用者に対し、厳格な事故報告ルールの遵守を求めています。これらのルールにより、安全に関する出来事や故障が迅速かつ透明に当局に報告されることを保証し、責任追及やリスクに対する迅速な対応を可能にします。法律はさまざまなAIモデルを対象とし、AIの応用範囲の多様性を認めながら、すべての技術利用の安全性を強調しています。 ホクル知事は、この法律が州のAIガバナンスにおいてリーダーシップを取る役割を果たすことを強調し、連邦の遅れや断片化した規制努力に対処するために州レベルの取り組みが必要であると述べました。彼女は、RAISE法がイノベーションと公共の安全の両立に向けた州の二重のコミットメントを反映しており、他の模範となるべき先例を築いていると指摘しました。 この法律は、同じくAIの安全性と倫理的監督を強化する目的を持つカリフォルニア州の上院法案53号（SB 53）に非常に似ています。両州は、アルゴリズムの偏り、透明性の欠如、故障や悪用による潜在的な危害を軽減するための規制枠組みを策定し、先進的な取り組みを進めるパイオニアとして浮上しています。これらの動きは、連邦レベルの統一された政策の欠如の中で、各州が積極的に規制策定を推進している全体的な流れを示しています。 この立法の動きは、AI企業、アドボカシー団体、政策立案者によるロビー活動によって促進されており、規制の標準化とコンプライアンス負担の軽減、イノベーションや投資の安定した環境を作ることを目指しています。ニューヨークのRAISE法とカリフォルニアのSB 53との連携は、標準の調和に向けた進歩を示しており、州境を越えたAI開発者にとって運用を簡略化しています。 専門家は、RAISE法が事故報告と透明性に重点を置くことによって、責任あるAI開発の新しい基準を築く可能性があると見ています。問題の早期開示は、公共の信頼を高め、説明責任を促進し、AIの安全性や倫理面でのベストプラクティスの確立にもつながると予測されています。また、連邦機関が州レベルの規制実験を監視する中、この法律は国の規制方針にも影響を及ぼす可能性があります。 AIの安全規制推進は、医療、金融、交通、公共安全などの分野においてAIがもたらす深い影響に対応したものです。AIが日常生活にますます浸透するにつれ、その信頼性、公平性、安全性に対する懸念も高まっています。RAISE法の包括的なアプローチは、イノベーションの促進と社会的価値・人権の保護の両立を図っています。 ニューヨーク州がRAISE法の規定を適用していく中、関係者はその効果や課題を注意深く見守るでしょう。報告基準や執行メカニズム、小規模なAI開発者への支援など、新規則に適応する過程での課題も注目されています。同州の経験は、同様の法律を検討する他の地域にとっても貴重な教訓となるでしょう。 要約すると、キャシー・ホクル知事によるRAISE法の制定は、米国におけるAIガバナンスの重要な前進を示しています。国内で最も徹底したAI安全法の一つを制定することで、ニューヨークはAI規制の未来を形成するリーダーシップを発揮しています。この法律は、ニューヨーク市民をAIに関わるリスクから守るだけでなく、責任あるイノベーションを支持し、今後の技術進化とともに全国的にも調和の取れた効果的な規制の枠組みづくりを促進する可能性があります。
Stripe、AIセールス向けエージェント商取引スイートを発表
プログラム可能な金融サービス企業のStripeは、新たなソリューション「Agentic Commerce Suite（エージェンティック・コマーススイート）」を発表しました。これは、企業が複数のAIエージェントを通じて販売できるよう支援するためのものです。 FFニュースによると、Coach、Kate Spade、URBN、Revolve、Ashley Furniture、Halara、ABT Electronics、Nectarといった主要ブランドは、成長著しいエージェント型コマース市場を活用するためにこのスイートを採用する予定です。 この発表は、Stripeが以前に導入した「Agentic Commerce Protocol（ACP）」に続くもので、AIエージェントと企業間の共通の技術言語を確立するオープンスタンダードです。 ACPは通信を標準化していますが、実際の運用では各AIエージェントが異なる統合とオンボーディングを必要とするため、分断は残っています。 そこで、エージェンティック・コマーススイートは、ローコードのソリューションを提供し、企業が一つの統合で複数のAIエージェントと連携できるようにしています。また、「Shared Payment Tokens（共有支払いトークン）」もサポートし、AIエージェントが安全に購入者の支払い情報を企業に伝えることを可能にします。 Wixの支払い部門の共同責任者であるアミット・サギブとボロディミル・ツクールは、「AIは人々のオンラインでの発見と買い物の方法を再定義しています。Wixでは、Stripeのエージェンティック・コマーススイートを導入することで、加盟店がエージェンティック・コマースに簡単かつシームレスに参加できる仕組みを提供し、新たな顧客獲得、コンバージョン向上、持続的成長の機会を切り開きます」と述べました。 Etsyの最高製品・技術責任者のレイフ・コルバーンは、「Etsyでは、売り手の作品を買い手が好む場所で見つけてもらうことが我々の使命です。Stripeのエージェンティック・コマーススイートは、その統合ソリューションを提供し、売り手のユニークなアイテムをさまざまなプラットフォーム上で買い手に見せることを容易にします」とコメントしています。 Squarespaceの商務担当シニアバイスプレジデント、ダン・チャンドレは、「エージェンティックショッピングは、人々の商品の発見と購入方法を変えつつあります。Stripeのエージェンティック・コマーススイートを使えば、Squarespaceの加盟店は自分たちの製品をAIエージェントに簡単に組み込め、新たなビジネス拡大の道が開けます」と述べています。 最新のFinTechニュースをこちらでチェックしてください。 著作権 © 2025 FinTech Global
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