AIを活用した動画圧縮：低遅延・高画質でストリーミングを革新
Brief news summary
ストリーミングサービスの急速な成長はメディア消費の在り方を変革しましたが、高品質で低遅延の映像を提供することには課題も伴います。AIを活用した映像圧縮は、ディープラーニングを用いてリアルタイムでエンコーディングや伝送を最適化することで、この分野に革新をもたらしています。従来の手法と違い、AIは映像内容やネットワーク状況に動的に適応し、帯域幅の効率化を図りながら映像品質を維持し、遅延を減少させることが可能です。これにより、スムーズなライブ配信やインタラクティブなストリーミングが実現されます。これらのAIモデルは、重要なビジュアル部分を優先して処理することにより、低ビットレートでも高品質な映像を提供します。企業はさまざまなデータでニューラルネットワークを訓練し、スマートフォンやスマートテレビなどの異なるデバイス間での互換性を確保し、最適な視聴体験を実現しています。さらに、AIはストリーミング時のエネルギー消費を抑える役割も果たし、持続可能性の推進に寄与しています。リアルタイムでのAI処理には多大な計算リソースが必要ですが、軽量モデルや専用ハードウェアの開発を目指す研究も進行中です。総じて、AIを活用した映像圧縮は、遅延を減らし環境負荷も軽減した、高品質なストリーミングの実現に向けた大きな進歩となっています。AI駆動の映像圧縮技術がストリーミングサービスを革新 過去10年で、ストリーミングサービスは世界的なメディア消費を大きく変化させてきました。しかし、依然として重要な課題は、最小限の遅延で高品質な映像を提供することです。この課題に対処するために、AI駆動の映像圧縮技術が登場し、遅延を削減し、ユーザー体験の向上を目指しています。 従来の映像圧縮は、固定されたアルゴリズムを用いて映像を符号化し、ネットワーク経由で送信します。これらの技術は進歩してきましたが、画像品質、ビットレート効率、低遅延のバランスを取るのは難しく、特にネットワーク状況が変動する場合には課題が残っていました。一方、AI技術、特に深層学習モデルは、パターンを学習し、フレームの変化を予測し、動的に設定を調整することで、より適応的な圧縮を実現します。これにより、映像品質を損なわずに帯域幅の有効利用が可能となります。 AI駆動の圧縮の重要な目標は、遅延を最小限に抑えることです。遅延を縮小することは、バッファリングなしにスムーズな再生を実現し、ライブ配信やインタラクティブコンテンツ、HDビデオにとって特に重要です。AIの技術は反応性を高め、視聴者に途切れのない映像体験を提供します。 さらに、AIを活用したアルゴリズムは、従来のコーデックよりも効果的に映像内容を予測・モデリングし、エンコード・デコードを改善します。これにより、低ビットレートでも優れた圧縮率を実現し、限られた帯域幅のネットワークでも鮮明な映像を配信できるようになっています。 主要な技術企業や研究機関は、大規模な映像データセットを用いてニューラルネットワークを訓練し、これらの技術を推進しています。これらのモデルは、重要な映像情報を識別し優先順位付けすることを学び、冗長なデータを排除し、最も映像品質に影響を与える要素にリソースを集中させます。その結果、AI圧縮は、スポーツの高速アクションから映画まで、多様なコンテンツにおいて、様々な環境下でも最適な画質を維持します。 また、AI駆動の圧縮は、デバイス（スマートフォン、タブレット、スマートテレビ、パソコン）の能力やネットワーク状況に応じて圧縮パラメータを調整し、スケーラブルな対応も可能にしています。これにより、視聴体験が個人のデバイスやネットワーク環境に合わせて最適化されます。 さらに、圧縮へのAIの導入は、持続可能性の観点からも貢献します。データ伝送の効率化は、コンテンツ配信ネットワークやユーザーデバイスのエネルギー消費を削減し、ストリーミングサービスの二酸化炭素排出量も抑える効果があります。 その一方で、課題もあります。AIモデルの計算負荷は高く、リアルタイムでの圧縮を実現するには高性能なハードウェアや最適化されたソフトウェアが必要です。研究は、効率と性能のバランスを取る軽量なAIモデルやハードウェアアクセラレータの開発に進んでいます。 要約すると、AI駆動の映像圧縮は、ストリーミング技術において大きな進歩をもたらしています。データ処理と伝送を最適化することで、遅延を縮小し、映像品質を向上させ、より滑らかな再生を実現します。これらの技術が進化することで、視聴者はより信頼性の高い高画質ストリーミングを様々なデバイスやネットワーク上で楽しめるようになり、消費者にとってだけでなく、持続可能で効率的なメディア消費の促進にも寄与しています。
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SEOを超えて：AIエンジン最適化がオンライン・ビジビリティの方程式を変える
20年以上にわたり、検索エンジン最適化（SEO）はWebマーケティングの主要な推進力でしたが、今や生成型人工知能（AI）システムの登場によってこれが変わりつつあります。リンクリストの代わりに直接的な回答を提供することで、従来のSEOは揺らぎ始めています。幸いなことに、コンテンツの検索エンジンでのランキングを高めるために役立つ多くの要素は、生成型AIでも効果的です。ただし、マーケターはChatGPTやGeminiなどのプラットフォームでの可視性を最適化するために戦略を適応させる必要がある、とAIエンジン最適化の専門家でGreenBanana SEOのCEO、ケビン・ロイ氏は述べています。 2024年5月以降、GoogleのAI概要サマリーが米国の検索クエリの約30％のトップに表示され始め、それに伴いウェブサイトのクリック率は大きく低下しています。TheCUBEリサーチは、来年までに購買者の嗜好が伝統的な検索エンジンよりもAIアシスタントに大きくシフトし、2030年までにはB2Bソフトウェアのリサーチの70％以上がAIによって推進されると予測しています。 TheCUBEリサーチのAIアナリスト、スコット・ヘドナー氏は、この傾向の低下はゼロクリック行動から来ていると説明します。AIシステムは簡潔な回答を生成し、ユーザーをウェブサイトに誘導しないためです。その結果、従来のSEOは可視性とコントロールをAIエンジンに奪われ、AIはどのブランドを合成回答に含めるかを決定します。 生成型AIプラットフォームは、特に調査や専門的なクエリにおいて、リンクを示す代わりに直接回答を提供することで、発見ツールとして優れています。検索エンジンはリンクを通じて関係性や権威性を測りますが、ロイ氏は、生成型AIは構造化データや引用、エンティティの関係性に依存していると指摘します。調査によると、ChatGPTが参考にしている情報源の平均ドメイン年齢は17年であり、これは新興や整理されていないサイトよりも、確立された一貫性のあるエンティティを優先していることを示しています。リンク中心のSEOだけに焦点を当てる企業は、AI生成の回答内で見えなくなるリスクがあります。 検索エンジンとAIエンジンは共通の要素を求めますが、それらの評価方法には違いがあります。M16マーケティングの創設者ドン・ドッズ氏は、「エンティティ認識」—マシン読取可能なアイデンティティや権威プラットフォーム間の意味的なつながり、安定したブランドのコンテキスト—がAIにとって重要だと述べ、人物、場所、組織といったエンティティをテキストキーワードやバックリンクよりも優先すると指摘しています。 今や可視性は、AIシステムがブランドのアイデンティティ、目的、信頼性をどれだけ包括的に理解しているかにかかっています。ロイ氏は、AIの目標はブランドの重要性を全体的に理解することだと述べています。 ロイ氏が提唱するエンティティ・オーソリティ・エンジニアリング（AEO）は、コンテンツの構造と権威性の二つの主要な要素から成ります。AIシステムは簡潔で総合的な回答を提供するため、情報は明確に整理されている必要があり、短いQ&A形式や網羅的なカバレッジが求められます。従来のSEOにおいても重要だったFAQは、今や不可欠です。 権威性は個々のページだけでなく、信頼できる情報源全体にわたる継続的な認識を必要とします。構造化データ、特に標準化されたJSON形式のスキーママークアップは、AIにとって著者、組織、製品、発行日などの情報を正確に読み取れるようにします。ロイ氏は、スキーマはもはや任意ではなく必須の要素になったと強調します。 また、著者情報も非常に重要です。コンテンツは、プロフェッショナルなプロフィールや媒体での紹介、業界出版物などの高評価な外部情報源とつながる検証済みの著者と結びつけるべきです。この「エンティティの積み重ね」こそ、信頼性を裏付け、AIの信頼を獲得する手段となります。 ロイ氏の包括的なAEOアプローチは、オンラインで一貫した構造化データを維持し、権威ある情報源間の言及をマッピングし、複数のAIモデルでパフォーマンスを試すことで、ブランドを特定し信頼させるためのもので、単一のモデルに依存しません。AEOはSEOの基礎を置き換えるものではありませんが、検索結果での順位付けから、AIが引用すべき価値あるエンティティになるための戦術を再定義します。 ロイ氏は、構造化データやスキーマ、実体の権威性を重視する企業が成功し、それに反する短絡的な方法は通用しなくなると結論付けています。この進化し続ける状況の中で、AIに認識されやすい最適化こそが、デジタル上での可視性と影響力を維持するために不可欠だと述べています。
OpenAIと英国政府、公共サービスにおけるAIのための戦略的パートナーシップを締結
OpenAIとイギリス政府は、先進的な人工知能技術を統合し、公的サービスの提供を変革することを目的とした戦略的パートナーシップを正式に締結しました。この協力は、ChatGPTのようなAIツールを活用して、さまざまな政府セクターの運営効率とアクセス性を向上させる重要な進展です。パートナーシップは、OpenAIの最先端AI能力を活用して、多くの公的サービスを現代化・簡素化し、革新を促進し、英国の市民へ提供されるサービスの質を向上させることを目指しています。 AI導入の主要対象分野は、医療、教育、交通などであり、これらは国民の福祉と日常生活に不可欠な分野です。医療では、AIツールの導入により、医療従事者の定型的な事務作業の自動化、患者データの分析の迅速化、およびより個別化されたケアプランの作成が期待されています。これにより、待ち時間の短縮、診断の精度向上、患者体験の向上が可能となります。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントを利用すれば、医療提供者は24時間支援を提供でき、通常の診療時間外にも医療相談や情報へのアクセスを拡大できます。 教育分野も、AI導入により大きな恩恵を受ける見込みです。OpenAIの技術を活用することで、教育機関は学生一人ひとりのニーズに合わせたカスタマイズされた学習体験を提供でき、多様な学習スタイルや能力をサポートします。AI搭載のチューターシステムは、個別のフィードバックやサポートを提供し、学生が複雑な概念を理解し、自分のペースで進むのを助けます。さらに、AIの導入により、教員は事務作業をより効率的に管理でき、学生との直接的な交流により多くの時間を割くことが可能となります。 交通分野では、AIは交通パターンや乗客の流れ、運行スケジュールに関する膨大なデータを分析し、公共交通の運行を最適化します。これにより、よりスマートなルート計画や渋滞の緩和、サービスの信頼性向上が期待されます。また、AIの活用は、安全性も向上させ、メンテナンスの必要性予測や車両状況のリアルタイム監視を通じて、故障や事故を未然に防ぎます。 OpenAIと英国政府の戦略的パートナーシップは、倫理的基準の維持と公共信頼の確保の重要性も強調しています。データプライバシー、透明性、責任性を重視しながら、AIの責任ある使用を管理するための強固な枠組みを構築することに重点を置きます。 OpenAIと政府関係者は、この提携による変革の可能性に楽観的な見方を示しています。AI主導のソリューションを採用することで、イギリスは革新的な公共サービスの国際的基準を確立し、社会的な利益のために技術を活用する姿勢を示しています。 これからも、このパートナーシップには、パイロットプロジェクトや段階的なAI導入が含まれ、継続的な評価と改善を重ねながら、その恩恵を最大化していきます。公的部門の従業員がAIツールを効果的に使えるようにするための研修も計画されており、既存のワークフローへの円滑な統合を促進します。 この野心的な取り組みは、政府機関のデジタル化の全体的な動きとも呼応し、人工知能が公共行政の未来を形成する上で重要な役割を果たすことを認識しています。この連携を通じて、OpenAIと英国政府は、よりスマートで応答性の高い、そして包括的な公共サービスのエコシステムの創造に向けて協力し、21世紀の市民の多様なニーズに応えようとしています。
NvidiaのH200 AIチップ、中国向け販売でトランプの賛同を獲得。政治的障壁が計画を阻むか？
Nvidiaはついにドナルド・トランプ大統領の中国へのH200 AIチップ販売承認を得たが、取引が最終決定されるかどうかには依然として不確実性が残っている。 月曜日のロイターの報道によると、同社はトランプの最近の承認と25％の収益分配契約と引き換えに、できるだけ早く2025年2月にも中国での販売を開始することを目指している。しかし、米国の立法者や中国の当局が最終的にこれらの販売を許可するかどうかについての不確実性が、投資家の信頼を抑えている。 H200チップは、Nvidiaの最新のBlackwellラインの前の世代であり、国家安全保障上の懸念から以前は中国への販売が禁止されていた。この輸出は米国国内でも強い二党の反対に直面しており、中国の規制当局からも障害となる可能性がある。 12月初旬にH200の取引が発表されて以来、米国の議員たちは反発を強めており、監視を強化するための法案を提出したり、販売を阻止する可能性のある議案を導入したりしている。例えば、先週の金曜日、共和党の議員たちは、議会が高度なAIチップの輸出を阻止できるようにする法案を提案した。一方、民主党は米国の最先端チップの中国やその他の懸念国への販売を禁止する法案を提出している。 中国側はまだH200の国内販売を承認していない。アナリストは、中国がこれらのチップの購入を控えるよう圧力をかける可能性があると警告している。これは、トランプが今年初めに輸出を許可したより弱いH20チップの場合と同じだ。 月曜日のクライアント向けメモで、ジェフリーズのアナリストは、このチップが販売承認されるかどうか、また承認された場合でも中国企業に対する追加の制限や割り当て制度が設けられる可能性について懐疑的な見方を示した。 「われわれは、市場に再参入が許されれば相当な機会があると考えているが、現段階では実現の可能性は低い」と、ジェフリーズは12月初旬の発表後にコメントした。 Nvidiaの株価は火曜日の午前中の取引で2％上昇した。株価は2025年に入ってから40％上昇しており、主要な株価指数を大きく上回っているものの、昨年10月末の史上最高値からは12％下落している。
マーケティング担当者は、マネージャーたちがチームに創造的な仕事をAIツールに置き換えることを強制し…
管理層が最新の輝くイノベーションに執着し始めると、職場がどれほど早く変わってしまうかは驚くべきことです。 では、もしあなたの上司があなたやあなたのチームが仕事の質を落とすのも構わず、AIにより多くの仕事を引き継がせようと不断に要求してきたら、あなたはどうしますか？ ただ従いますか？それとも抵抗しますか？ 以下の物語では、あるマーケティング社員がまさにその状況に直面し、ストレスを感じています。 彼が共有した内容はこれです。 「上司はAIに夢中で、どんどん私たちのチームにAIをできるだけ使うように促しています。 私はマーケティングエージェンシーで働いていて、約10か月になります。この1年で、仕事でのAIの使用についての議論が激しくなり、つい最近、上司からはっきりと『できるだけAIを使わなければいけない』と告げられました。その警告は明白です：もし従わなければ、取り残されるということです。 公平に言えば、私はコンテンツのアイデア出しや表現に詰まったときに、ChatGPTのようなツールを使っています。 しかし、仕事のほとんどをAIに依存するのは、私もチームも一線を引いています。私たちは、AIにデータや情報を投入するだけの段階に達しており、批判的思考や人間の本物の意見がまったく反映されていないと感じています。 AIの誤りや欠陥について何度も懸念を伝えてきましたが、管理層は無関心です。 これには本当にイライラしています。 管理層にとって重要なのは、私たちがより早く納品を出せることだけです。彼らは品質に関係なくAI生成のコンテンツを求めており、それはクリエイティビティに強みを持つ私たちのチームに対して失礼です。 チームにAIツールを試させることと、それを強制的に使わせることには明確な違いがあります。 最も気になるのは、上司が私たちにAIの利用を増やせば作業フローが改善される、いや、ひどい時には私生活まで良くなるといった、説得しようとしている態度です。 とても残念に思います。私がこの職場に惹かれたのは、仲間意識の強いチームとクライアントとの関係性にありましたが、今では、私たちの働きぶりに怠惰を妥協しようとしているように感じます。 本当に、これはますます一般的になっているようです。 では、Redditのユーザーたちは職場におけるAIの台頭についてどう考えているのでしょうか。 やはり、そのように見えます。 あるコメントでは、CIAがこれにどう対処するかについて、こう述べられています。 このコメント投稿者にとっては、かなり厳しいアプローチです。 別の読者は、その見解に反するデータに面白さを感じています。 多くの人がその意見に共感していますが、最終的には、何が起こるのかを見守るしかないでしょう。
人種差別的なAIの偽物がビジネスとなり、政治的な道具にもなっている
AIによって生成された人種差別的な偽動画が、政治的議論を再形成し、有害なステレオタイプを強化するという、深刻で危険な現象として現れています。OpenAIのSoraやGoogleのVEO 3などの高度な人工知能ツールを利用して、これらの動画は驚くべき簡便さと洗練さで作成されることがあります。それは existしない出来事を捏造し、黒人女性が店を襲撃する場面や、色覚を持つ人々が移民関税執行局（ICE）によって拘留される様子など、衝撃的なシーンをも作り出しています。こうした捏造された映像は、怒りを煽り、世論を操作し、社会の分断を深めることを意図しています。 メディアや社会心理学の専門家は、これらの動画の影響は単なる視聴者の一時的な反応を超えるものであると警告しています。たとえ観る人が動画の虚偽を知っていても、その否定できないネガティブなイメージは無意識のうちに既存の偏見やステレオタイプを強化してしまうのです。この微細な効果は、エンターテインメントやニュースの名目の下に人種差別の偏見を根付かせる危険性を示しています。 この傾向の一例として、政府の shutdown 時に女性が補足栄養支援プログラム（SNAP）を不正に利用している偽映像がありました。これらの映像は虚偽でありながら、オンライン上では、政府援助の不適切な利用に満足感を示す視聴者からの祝福の声が相次ぎました。これは、実際の人口統計と starkly 対照的に、多くの SNAP 受給者が非ヒスパニック系の白人であるという事実を歪めて伝えるもので、誤った情報が公衆の認識を歪め、種族間の敵意を煽る例です。 技術企業は、AI生成のデマ情報がもたらす脅威をますます認識し、その対策を講じ始めています。これには検出アルゴリズムの開発、コンテンツのモデレーション強化、ファクトチェック組織との連携による虚偽情報の拡散防止などが含まれます。しかし、専門家は、これらの努力は重要である一方で、社会全体への影響を完全に抑えることは難しいと警告しています。 こうした欺瞞的な動画はしばしば無害なエンターテインメントとして偽装し、共有や受容の可能性を高めています。この stealthy なアプローチは、ソーシャルネットワークやオンラインコミュニティに浸透し、その影響力を拡大させています。社会の副作用は深刻であり、こうしたコンテンツは信頼を損ない、分断を深め、種族間の緊張を増幅させるのです。 AI生成の人種差別的偽動画の拡散を防ぐには、技術企業、政策立案者、教育者、そして一般市民を巻き込んだ多面的な対応が必要です。デジタルリテラシーの強化は、個人がオンラインコンテンツを批判的に評価できる力を高めます。同時に、進化し続けるAI検出技術の開発を支援し、より高度な捏造ツールに対抗する必要があります。 技術と教育の対策に加え、人種差別や偽情報、AIの倫理的利用についてのオープンな議論を促すことも、これらの動画による害を打ち消す大きな力となります。社会は、AI生成コンテンツを単なる技術的課題としてだけではなく、信頼を崩し、偏見を煽り、民主的な対話を妨げる深刻な社会的脅威として捉える必要があります。 AIツールのアクセスと性能が向上するにつれ、その誤用への対処の緊急性も高まっています。AIは創造性や利便性に大きな可能性をもたらしますが、これらの人種差別的偽動画が示す闇の側面は、イノベーションに伴う責任を私たちに思い起こさせます。警戒心を持ち、協力し、積極的に対策を講じることが、真実と公平性を守るために不可欠です。見ただけでは信じることが保証されない時代において、これらの取り組みが必要とされています。
AIとSEO：コンテンツ作成における倫理的配慮の進め方
人工知能（AI）の検索エンジン最適化（SEO）への統合は、マーケターのデジタルマーケティングへのアプローチを変革し、より高い効率性、正確性、洞察をもたらしています。しかし、この技術の進歩はまた、信頼性、信用性、誠実さを維持するために企業が慎重に対応すべきさまざまな倫理的課題も引き起こしています。 AIを活用したSEOにおける主要な倫理的懸念の一つは、コンテンツの作成と配信に関するものです。AIによるツールは短時間で大量のコンテンツを生成できますが、これに伴う正確性や真実性に疑問が生じます。AIが生成するコンテンツは、事実に基づいていることを最優先し、読者に本当に価値ある情報を提供する必要があります。誤情報や誤解を招く内容は、読者の信頼を損なうだけでなく、ブランドやマーケターの評判を傷つけることにもなります。したがって、コンテンツが倫理基準を満たし、信頼できる情報を提供していることを保証するために、厳格な監督や編集審査のプロセスが必要です。 もう一つの重要な課題は、透明性です。消費者は誠実さを重視するため、企業はAIがコンテンツ制作に関与している場合にはこれを積極的に開示すべきです。こうした透明性は、信頼性や開放性を高め、AIによるコンテンツの懐疑的な見方を軽減します。AIの役割をユーザーに知らせることは、その能力や限界についての理解を深め、より良い情報共有につながります。 データプライバシーも、AIを活用したSEOにおいて非常に重要な問題です。多くのAIツールは、閲覧履歴、好み、個人情報などのユーザーデータに依存しています。そのため、企業は責任あるデータ管理を行い、ユーザーのプライバシーを保護し、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などの法規制を遵守する必要があります。データ収集の透明性を保ち、安全な保存方法を確立し、目的外の利用を避けることが求められます。これに違反すると、法的な制裁や消費者の信頼喪失につながります。 これらに加え、AIのより広範な社会的およびデジタルエコシステムへの影響についても考慮すべきです。倫理的なAIの導入は、偏見の軽減や、ステレオタイプや差別を助長しないようにすることも重要です。マーケターは、多様性を尊重し、包括性を促進するAIソリューションの採用を推奨されます。 これらの倫理的課題に積極的に取り組むことで、マーケターはAIのSEO改善における多くの利点、例えばキーワードリサーチや市場分析、ユーザー体験の最適化、コンテンツのパーソナライズなどを最大限に活用できます。しかし、倫理的な枠組みなしでは、誤情報や信頼の失墜、プライバシー侵害といったリスクによって、これらの利益が損なわれる恐れもあります。 したがって、企業はAIのSEO利用に関する明確なガイドラインや方針を策定すべきです。責任あるAIの実践に関する継続的な研修や教育も不可欠であり、倫理基準に沿った運用を促進します。定期的な監査や評価により、倫理的課題を早期に発見し、変化する法規制に適合し続けることが求められます。 要するに、AIをSEOに取り入れることは、デジタルマーケティングに革新と最適化をもたらす素晴らしい機会を提供します。同時に、マーケターは正確性、透明性、プライバシー、公平性といった倫理原則を守る責任も負っています。これらの価値観と技術の進歩をバランス良く取り入れることで、企業は消費者との関係を強化し、信頼を築き、変化し続けるデジタルの世界で長期的な成功を収めることができるのです。
マイクロソフト、AIの販売成長懸念に反論
マイクロソフトは、主要な企業向けAI製品であるAzure Foundryの成長目標を複数の販売チームが達成できなかったことが報告された後、圧力に直面しています。 The Informationは、これらの不足により、さまざまな事業ユニットで内部の予測が引き下げられたことを報告しました。マイクロソフトはこれに対して、販売ノルマに変更はなく、報告書が同社の成長と報酬の測定方法を誤解していると公に否定しました。 しかしながら、対応は迅速でした。報告後、マイクロソフトの株価はほぼ3％下落し、投資家は何十億ドルにも及ぶAI投資が実を結んでいるのか疑問を抱きました。 FoundryやCopilot Studioのような重要な製品の採用が遅れていることから、MicrosoftのAIインフラが安定した収益に変わるまでの時間に関する不確実性が高まっていると報告書は指摘しています。 重要性：マイクロソフトはAIインフラに何百億ドルも投資し、企業分野全体で効率性と生産性の向上を約束しています。しかし、販売目標の未達や内部基準の引き下げは、多くの顧客がこれらのツールを大規模に導入することに躊躇したり、できなかったりしていることを示しています。現在の懸念は、パフォーマンスの面だけでなく、AIの提供価値がそのコストに見合うかどうかにも集中しています。 Azure Foundryの売上不足の詳細：The Informationによると、MicrosoftのエンタープライズAIエージェント構築プラットフォームであるFoundryは、複数の販売部門で成長目標を達成できませんでした。米国のAzure部門の一つでは、販売担当者の20％未満が顧客支出を50％増加させました。別の部門では、当初販売を倍増させることを目標としていましたが、ほとんどのチームメンバーが期待を満たせなかったため、後に目標を引き下げました。 マイクロソフトのノルマ調整否定：マイクロソフトは、AI製品の販売ノルマを引き下げていないと回答しました。企業のスポークスさんは、The Informationが成長目標（KPI）と従業員の報酬に影響を与える販売ノルマを混同したと述べています。また、同社はこの説明を記事公開前に出版物と共有しており、報告書が同社の販売チームのパフォーマンス評価方法を誤って描写していると指摘しました。 エンタープライズAIの導入課題：報告書では、カーライル・グループがCopilot Studioの内部データシステムとの統合に苦労し、使用規模を縮小した事例を挙げています。マイクロソフトはこのケースについてコメントを控えました。MITの研究では、多くの企業AIプロジェクトがパイロット段階を超えられず、技術的・統合的な課題が依然として存在していることが明らかになっています。 報告後の株価動向：報告後、マイクロソフトの株価はほぼ3％下落しました。その後、一部回復したものの、報告前の水準を下回ったままです。Azureを含むマイクロソフトのクラウド事業の全体的な収益は堅調ですが、未達のAI製品目標により、採用ペースに疑問を投げかけています。 資本支出と成果重視：前四半期、マイクロソフトは350億ドルの設備投資を発表しており、その大半がAIインフラに向けられています。業界予測では、米国主要テック企業のAI関連支出は2025年までに約4000億ドルに達すると見込まれています。マイクロソフトは、供給制約によりAIの利用可能性は2026年前半まで制限される可能性があることも示しています。 詳しく知る -> Microsoft株価、AI製品の成長目標未達により下落 — CNBC マイクロソフト、AIソフトウェアの販売成長目標引き下げ報道を否定 — Reuters
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