アリババは最近、AI製品開発の加速とデータセンター拡大を支援することを目的に、Nvidiaとの戦略的提携を発表しました。この協力は、北京の現行規制の中で、中国のテック企業がNvidiaのチップを購入できない状況の中で行われています。これらの規制上の障害にもかかわらず、アリババは従来の小売・卸売事業と並んで、AIを事業の中心的な要素として組み込むことに明確にコミットしています。 アリババとNvidiaの契約の詳細はやや不明確で、特にハードウェアの購入が含まれるかどうかについては不明です。提携の重要な要素は、アリババがNvidiaの包括的なPhysical AIソフトウェアスタックを自社のAIプラットフォーム（PAI）に統合している点です。このアプローチは、ソフトウェアの統合と開発に重点を置くことで、既存のチップ調達制限を回避する可能性を秘めています。 Nvidiaのソフトウェアを活用するとともに、アリババは自社のAIチップや高性能ネットワーキング技術も積極的に開発しています。これにより、Nvidiaなどのサプライヤーに依存する度合いを減らし、AIインフラとイノベーションの自立性を深める狙いがあります。 最近開催されたAspera（アスパラ）会議では、アリババCEOのエディ・ウー氏が、さまざまな産業でAIインフラの需要が急速に高まっていることを強調しました。彼は、今後一年間でブラジル、フランス、オランダ、メキシコ、韓国、日本、マレーシア、ドバイに新たなデータセンターを設置し、アリババのグローバルなデータセンター展開を拡大する計画を明らかにしました。この拡大は、世界中で増大するAIの需要に応え、低遅延、高い計算能力、および堅牢なデータ管理を実現することを目的としています。 アリババクラウドインテリジェンスのリーダーである李菲菲（リー・フェイフェイ）博士は、世界的なデータセンター拡大がAI技術を活用する革新的企業の多様なニーズに対応するために極めて重要であると強調しました。彼女は、アリババの国際的な成長は、最先端のAIサービスやインフラを提供し、さまざまな分野の組織を支援するというミッションと整合していると述べています。 この提携は、Nvidiaのソフトウェアの世界的なプレゼンスを強化する一方で、地政学的リスクも伴います。米中技術摩擦の継続により、規制当局による監視や介入の可能性があります。北京のNvidiaチップの中国企業への販売停止は、先端半導体技術を巡る戦略的競争の一環であり、この提携の成功には慎重なバランスが求められます。 総じて、アリババとNvidiaの戦略的提携は、AIにおける同社の野望と世界的なインフラ展開の重要な前進を示しています。Nvidiaの先進的なAIソフトウェアスタックを採用しつつ、自社のチップやネットワーク技術も併せて進化させることで、急速に変化するAIの分野をリードしようとしています。今後予定されている世界規模のデータセンター拡張は、国際市場へのサービス提供とイノベーション推進に対する同社のコミットメントを示しています。しかしながら、この戦略的パートナーシップは、複雑な地政学的状況を乗り越える必要があります。
アリババとNVIDIA、グローバルなデータセンター拡大の中で戦略的AIパートナーシップを構築
会話型AI、例えばChatGPT、Perplexity、Google AI Modeは、スクрипトや概要をゼロから作り出すのではなく、既存のウェブページ内容を選択・圧縮・再構築することで生成しています。そのため、あなたのコンテンツがSEOに適さずインデックス可能でない場合、生成系AIの検索結果には表示されません。今の検索機能の多くはAIによって支えられています。 しかし、あなたのウェブページが機械可読の形式で提示されていなければ、見落とされるリスクがあります。ここで重要なのが構造化データです。これは単なるSEOの戦術ではなく、AIが正確な事実を確実に抽出できるフレームワークとして機能します。コミュニティの混乱を避けるため、この資料では97のウェブページに対するコントロールされた実験を紹介し、構造化データがスニペットの一貫性や文脈の関連性を向上させる方法を、セマンティックフレームワークの観点から分析しています。 多くの人は、大規模言語モデル（LLM）が構造化データを利用しているかどうか尋ねます。LLM自体はウェブを直接アクセスするわけではなく、ウェブページを取得するツールに依存しています。これらのツールは、構造化データのインデックス化によって大きな恩恵を受けています。初期の結果では、構造化データはGPT-5でのスニペットの安定性と関連性を高め、「wordlim」（応答に表示される単語数の隠れた上限）も拡張できる可能性を示しています。より豊かで適切に型付けされたコンテンツはこの上限を増やし、AIの可視性を向上させます。 なぜ今これが重要なのか？AIは厳しいトークン／文字数制限（wordlim）の下で動いています。曖昧な内容はこの予算を無駄にし、型付けされた事実はそれを節約します。Schema
デジタルマーケティングの急速な変化の中で、人工知能（AI）は、より個別化され効果的なコンテンツを提供するための革新的なツールとなっています。最近のトレンドの一つは、AIを用いて膨大な消費者データを分析し、個々の好みに合わせたカスタマイズされた動画コンテンツを作り出すことです。この革新的なアプローチは、ブランドコミュニケーションを変革するとともに、エンゲージメントやコンバージョン率を大きく向上させています。 この戦略の核となるのは、ソーシャルメディア、閲覧履歴、購買行動、デモグラフィック情報など、複雑なデータセットを処理するAIアルゴリズムです。機械学習や高度な分析を駆使して、マーケターは消費者の独特な好みや行動について深い洞察を得ることができ、視聴者の感情に訴える高度にターゲットを絞った動画キャンペーンを設計できるのです。 個別化された動画コンテンツは、飽和したデジタル空間の中で、個々の消費者のニーズに直接応える点で差別化されます。一般的な広告とは異なり、これらのカスタマイズされた動画は、視聴者の興味に合った商品やサービスを紹介し、好意的な反応を得る可能性を高めます。例えば、アウトドア用品を頻繁に購入する人には、最新のハイキング用具をダイナミックな映像とともに紹介し、個人的なつながりを感じさせるものが届けられることがあります。 AIによるパーソナライズの効果は、マーケティング指標の向上に表れます。こうした戦略を採用しているブランドは、興味を持った動画を視聴し、いいねやシェア、コメントといったインタラクションを通じて、より高いエンゲージメントを実現しています。さらに、購買意欲を高めるきめ細やかなメッセージによって、コンバージョン率も大幅に改善され、売上や顧客ロイヤルティの向上につながっています。 キャンペーンの成功を高めるだけでなく、AIは視聴者の反応や行動を分析することでフィードバックループを形成し、コンテンツ配信の最適化や今後のキャンペーンの改善を継続的に行います。この反復学習により、企業は変化する市場環境の中でも柔軟性を保ち、マーケティング活動を relevántに保つことができるのです。 一方で、AIを活用した個別化動画マーケティングには、データプライバシーや規制遵守の課題も伴います。マーケターは、厳格なデータ保護対策を講じ、データの取り扱いについて透明性を保ち、消費者に個人情報の管理権を与えることで、信頼と良好なブランド関係を維持する必要があります。 今後は、AIとビッグデータ、映像技術の融合により、さらなる創造性と正確性が期待されています。リアルタイムの動画カスタマイズや没入型のインタラクティブ体験など、新たな革新が聴衆のエンゲージメントを一層深めていくでしょう。 要するに、AIを活用して消費者データを分析し、パーソナライズされた動画コンテンツを制作することは、マーケティング戦略において大きな進歩です。個々の好みに合わせた高い関連性と魅力的な動画を提供することで、ブランドはより高いエンゲージメントとコンバージョン率を達成します。この技術の進化とともに、AI主導のパーソナライゼーションを採用するマーケターは、消費者とより強固に結びつき、デジタル時代における持続的な成長を促進できるでしょう。
ウォール街は、人工知能（AI）関連銘柄の記録的な上昇と企業支出の増加を背景に、AI取引の過熱を警告する声を強めている。懸念が高まる中、このブームがバブルに似てきているとの見方も出ている。 JPMorganのCEOジェイミー・ダイモンは慎重さを強調し、資産価格の上昇は「懸念のカテゴリー」であると述べた。彼は、消費者の支出は続き、企業の利益も堅調だが、評価額や信用スプレッドが広がっており、「多くの資産」がバブルの領域に入りつつあると警告した。これにより、さらなる上昇の可能性があっても、追加リスクが生じている。 投資家の楽観的な動きは、最近のセンチメント調査にも表れている。火曜日に公表されたバンク・オブ・アメリカのグローバル・ファンドマネージャー調査では、初めて「AI株式バブル」が世界的な最重要リスクとして浮上した。約200人のファンドマネージャーを対象に調査し、運用資産は約5000億ドルに達する。調査によると、現金保有比率は3
Salesforceは、先進的なAIモデルを持つOpenAIとAnthropicとのパートナーシップを拡大し、これらのAIを自社のAgentforce 360プラットフォームに統合しました。この動きは、企業顧客に最先端のAIツールを提供し、運営効率と能力を向上させることを目的としています。火曜日に発表されたこの取り組みは、Salesforceがビジネスソフトウェアスイートに最新鋭のAIを組み込むことへのコミットメントを示しており、急速に進化するAI技術を活用して企業のクラウドコンピューティングにおけるリーダーシップを強化しています。 Agentforce 360は、顧客エンゲージメントと業務効率の向上を目的として世界各地で展開されているSalesforceの主力プラットフォームですが、今後はOpenAIやAnthropicの先進的なAI革新を取り入れる予定です。この統合により、企業は複雑な作業フローを自動化・最適化する新たな機会を得ることになります。OpenAIとの拡張された提携により、ユーザーは最新のAIモデルにアクセスでき、自然言語理解、予測分析、オートメーションの向上が実現し、顧客のニーズにより適した個別の体験を大規模に提供できるようになります。 また、Salesforceは「Agentforce Commerce」という新機能も発表しました。これは、AIを活用したツールでシームレスなオンライン販売を支援するもので、販売プロセスの自動化や顧客深層洞察、在庫管理の効率化などを可能にし、業務効率と成長を促進します。同時に、Anthropicとの連携により、Claudeという高性能な言語モデルもAgentforce 360に導入されます。高度な言語生成と理解に優れるClaudeは、カスタマーサービスやコンテンツ作成などの分野で、洗練されたAI理解力を活かしてさまざまなビジネス機能を強化します。 OpenAIとAnthropicの技術を組み合わせることで、Salesforceは信頼性が高く、拡張性に優れた倫理的な企業向けAIソリューションの提供に注力していることが示されます。これらの先端AIモデルを統合したAgentforce 360は、多様な業界のニーズに対応した多目的プラットフォームに進化し、AIを製品に直接組み込む広範な企業ソフトウェアのトレンドに沿っています。Salesforceは、最新の革新を企業に提供し、デジタル市場での競争力を維持するために積極的に投資しています。 また、Salesforceは責任あるAI導入にも重点を置き、安全で倫理的なAI開発に取り組む組織と提携することで、信頼性と透明性を確保しています。業界アナリストは、これらの強化されたAgentforce 360が、ルーチン作業の自動化や顧客洞察の深化、意思決定の迅速化を促進し、より個別化されたレスポンスを実現して忠誠心と収益の向上に寄与すると予測しています。 今後も、SalesforceはこれらのAIコラボレーションをさらに推進し、イノベーション創出と進化するビジネス課題への対応を続ける見込みです。この取り組みは、AIが現代の企業ソフトウェアに不可欠な要素であるという業界の潮流を反映しています。 要約すると、SalesforceのOpenAIやAnthropicとの提携拡大は、最先端AI技術を企業プラットフォームに組み込む大きな進展を示しています。これらの主要開発者の高度な言語モデルをAgentforce 360に導入することで、Salesforceは、ビジネスのデジタル変革を支援する強力なAI搭載ツールキットを提供し、効率の向上、顧客エンゲージメントの強化、そしてAgentforce Commerceを通じたマーチャントサポートを実現します。これにより、Salesforceは企業向けAIソリューションのリーディング役割をさらに強固なものにしています。
SMMニュース、6月26日： 生成型AI技術の成熟とデータセンターの建設加速に伴い、短距離高速接続シナリオにおける銅ケーブルの需要が急増しています。工業情報化部（MIIT）は最近、「計算能力相互接続・相互運用推進行動計画」を発表し、効率的なインフラ接続の重要性を強調しました。短距離のデータセンター伝送に不可欠な高速銅ケーブルは、今後政策支援に重点が置かれる見込みです。 水曜日、NvidiaはAIに対する市場の旺盛な期待を背景に、世界で最も価値のある企業の地位を取り戻しました。ウォールストリートのアナリストは、Nvidiaが「AIゴールデンウェーブ」に乗ると予測し、Loop Capitalによる目標株価の引き上げ（$175から$250へ、+40%）や、NvidiaのAIアクセラレーターにとって重要なMicron Technologyの堅調なチップ性能に対する楽観的見方を後押しとしています。このセンチメントは、チップ株や銅ケーブルの相互接続関連株も強化し、6月26日13:14時点で高速銅ケーブルセクターは1
Sora 2は、OpenAIによって開発された高度な映像AI技術で、リリース以来、激しい議論の的となっています。非常にリアルな映像を生成する驚くべき能力が称賛される一方で、多くの倫理的問題や環境への影響が取り沙汰され、重大な反発を招いています。批評家たちは、許可を得ずに著作権を侵害する映像や、有名なセレブリティを登場させた架空のシナリオ、さらに最も深刻なことに、ロビン・ウィリアムズやスティーブン・ホーキングなど、亡くなった著名人に敬意を欠くディープフェイク映像を生成している点について憂慮しています。これらのディープフェイクは、道徳的な境界を越え、愛された人物の遺産を悪用しているとして広く非難されています。 Sora 2に関連する倫理的課題は、その環境への影響によってさらに複雑化しています。このAIは大量の計算能力を必要とし、結果として膨大なエネルギー消費を引き起こしています。また、サーバーを収容するデータセンターでは冷却のために大量の水も消費されており、こうした資源の大量使用は、大規模な先進AI技術展開に伴う環境コストの隠れた側面を示しています。環境保護を訴える人々や懸念を抱く市民たちは、こうした持続可能性について不安を表明しています。 OpenAIはこれらの問題に対処するために、いくつかの安全策を導入しています。例えば、Sora 2で生成された映像には、そのAI生成であることを示すウォーターマークが表示されます。さらに、OpenAIは、最近亡くなった人々の家族に対して、その姿を深fakeコンテンツに使用されないよう望む権利を提供し、プライバシーや尊厳の保護に努めています。これらの対策にもかかわらず、より厳格な規制や管理を求める声は高まっています。専門家や政策立案者は、OpenAIや類似の組織に対し、不正利用を防ぎ、公共の信頼を維持するために、より堅牢な安全策の実施を促しています。 技術者たちの最大の懸念の一つは、Sora 2を悪用して偽情報を拡散させる可能性です。そのリアルな映像生成能力により、偽の真実のように見える虚偽の物語を作り出すことが可能となり、事実を覆すだけでなく、社会的な混乱を引き起こす危険もはらんでいます。公人が実際には行っていないことを言ったり、行ったりしているように見える説得力のある映像の作成は、情報の正確性と公共の議論に深刻な脅威をもたらし、悪意のある者たちが意見を操作したり政治的な干渉を行ったりする可能性を広げています。 OpenAIは、Sora 2の革新的な可能性と、増大する社会的・倫理的な課題の間で板挟みになっています。同時に、この強力な技術の維持・開発にかかるコストも増加し、経済的な持続可能性に関する課題も浮上しています。関係者は、OpenAIが社会への影響を適切に管理できる包括的な戦略を早急に策定する必要性を強調しています。透明性のある公衆との対話や規制当局との協力、責任あるAI開発への投資など、多方面からの取り組みが求められています。 要するに、Sora 2は映像AI技術における大きな進歩を示す一方、その一般公開はさまざまな深刻な懸念を浮き彫りにしています。倫理問題や環境負荷、悪用のリスクが複雑に絡み合い、現代AIの革新の難しさを浮き彫りにしています。社会がこれらの課題に立ち向かう中で、OpenAIやその他の関係者の対応次第で、将来の人工知能とその私たちの日常生活における役割が決まってきます。継続的な対話、強固な倫理的枠組み、持続可能な開発方針を採用しながら、AIの利点を享受しつつ、その危険性を最小限に抑えることが重要です。
パーソナライズド・マーケティングは、今日のビジネス環境において基盤となる戦略となり、顧客エンゲージメントを高め、さまざまな業界で成長を促進しています。個々の嗜好や行動に合わせてマーケティング活動をカスタマイズすることで、企業はより強固なつながりを築き、コンバージョン率を向上させ、顧客満足度を改善しています。従来のパーソナライズには、主にレコメンデーションシステムやターゲット広告に焦点が当てられ、これらは効果的であることが証明されています。しかし、パーソナライズの範囲を拡大し、パーソナライズされた提案の生成を含めることで、マーケティングの成果をさらに向上させる機会が生まれています。最新の研究では、適切に実行されたパーソナライゼーション戦略により、収益が最大40％向上することが示されており、個別に合わせたマーケティング提案を生成するための高度で正確なモデルの開発の重要性を浮き彫りにしています。 こうした進展に対応して、「SLM4Offer」と呼ばれる新たなフレームワークが導入されました。これは、生成型人工知能（AI）を活用してパーソナライズドオファーを作成するものです。Googleの事前学習済みエンコーダ・デコーダモデルT5-Small（パラメータ60M）を基盤とし、洗練された対比学習技術を用いて、パーソナライズドオファーの生成に特化して微調整されています。従来の教師付き学習方法と異なり、このモデルの核心的な革新は、InfoNCE（情報ノイズコントラスト推定）損失関数を用いた訓練にあります。これにより、顧客の特性や嗜好の抽象表現であるペルソナ埋め込みと、適切なオファーを共有潜在空間で整列させることができます。この整列により、モデルは特定の顧客プロフィールに最も適したオファーをより良く識別できるようになり、ターゲティングの精度が向上します。 対比学習は、訓練の過程で潜在空間を動的に再構築し、多様な顧客セグメントと提案との関係性についてより微妙な理解を育みます。この適応性は、モデルの一般化能力と全体的なパフォーマンスの向上に寄与します。SLM4Offerの評価には、現実の顧客行動や提案受容パターンを模倣した合成データセットを用いて微調整とテストを行いました。実験の結果、従来の教師付き微調整に基づくモデルと比較して、オファー受容率が17％向上したことが示されました。 これらの成果は、生成型AIモデルの微調整に対比目的を組み込むことが、パーソナライズドマーケティングの進歩に大きく寄与する可能性を示しています。SLM4Offerのような技術を採用することで、企業はより関連性が高く魅力的な提案を届けることができ、エンゲージメントとコンバージョンの向上につながります。パーソナライズドマーケティングが進化する中、生成型AIモデルと対比学習を取り入れることは大きな進歩をもたらし、より効果的なキャンペーンだけでなく、顧客の嗜好や意思決定の深い洞察ももたらします。今後の研究では、これらのモデルをさまざまな業界や顧客層に拡張し、能力を洗練させ、その効果を広げることが期待されています。 要約すると、SLM4Offerは、生成型AIと対比学習を組み合わせることで、パーソナライズドマーケティングを革新する例です。伝統的なアプローチを超え、洗練されたデータ駆動型の手法を取り入れることで、企業は新たな成長機会を引き出し、顧客関係を強化し、競争が激化する市場で持続的な成功を促進することが可能になります。
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