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April 27, 2025, 8:20 p.m.
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マスターカード、ブロックチェーンとマルチトークンネットワークを活用し、デジタル資産インフラを強化

Brief news summary

マスターカードは、その広範なカードネットワークを通じて、ブロックチェーンやデジタル資産の主要なインフラ提供者として進展しています。2023年にスタートしたマルチトークンネットワークにより、消費者、事業者、金融機関間でのフィアットと暗号資産の間の取引がスムーズになっています。同社は規制コンプライアンスと戦略的パートナーシップを強調しており、JPMorganやスタンダードチャータードと協力して、越境決済や預金、カーボンクレジットなどの資産のトークン化を推進しています。米国のSECなどの規制当局からの明確なガイダンスは、業界の信頼性を高めています。マスターカードは、世界中で100を超える暗号カードプログラムをサポートし、アクセラレーターを通じてブロックチェーンの革新を促進しています。2015年以来、250以上のブロックチェーン関連特許を出願し、デジタル資産部門も拡大している同社は、伝統的金融と分散型金融を橋渡しし、より高速なデジタル資産取引を促進するとともに、進化する暗号資産の世界で強固な地位を維持しようとしています。

政治的勢いが暗号通貨業界を後押しする中、マスターカードは数年前にした賭けを生かすことを目指し、その広大なカードネットワークをブロックチェーンの領域に拡大しています。同社は、技術開発や規制の後押し、重要なパートナーシップ、そしてウォール街の受け入れを必要とする新しいインフラを通じて、消費者、加盟店、金融機関がデジタル資産を取引できるようにしようとしています。この戦略は、マスターカードをデジタル資産インフラの重要な提供者として位置付け、過去60年以上にわたり決済で支配的な役割を果たしてきたことと同様の競争優位を生み出すことを目指しています。 マスターカードのブロックチェーンおよびデジタル資産担当エグゼクティブバイスプレジデントのラジ・ダモダランは、同社の伝統的な金融と分散型金融を規模と容易さで橋渡しできる能力を強調しています。彼は、VenmoやZelleのような米国内の人気アプリに匹敵する完全にコンプライアンスが取れた使いやすいブロックチェーン決済システムの欠如を指摘しています。 このようなシームレスなブロックチェーンベースの決済体験を創出することは困難であり、金融機関による採用が鍵となります。マスターカードは、能力を強化するために銀行にマルチトークンネットワークへの参加を呼びかけています。すでにJPMorganやスタンダードチャータードと提携し、クロスボーダー決済や預金・カーボンクレジットのトークン化といったユースケースの検討を進めています。ダモダランは、従来の金融関係者がブロックチェーンに関心を持つ理由として、その技術的利点と新たなビジネスチャンスを挙げています。 この期間は暗号通貨にとってダイナミックな変化の時期であり、2022年の暗号業界の不況、たとえばFTXの崩壊、テラUSDの崩壊、Three Arrows Capitalの清算といった失敗と対照的です。現在、ウォシントンからの規制の明確さ、SECや通貨監督庁の努力により、採用が促進されています。新たにSECの議長に就任したポール・アクキンスは、デジタル資産のための明確で原則的な規制枠組みの確立を最優先事項としています。 マスターカードの二重のアプローチは、消費者とウォール街の企業の両方を対象としています。世界中の約35億のカード所有者向けに、マスターカードは100以上の暗号通貨に焦点を当てたカードプログラムを提供しており、クレジット、プリペイド、リワードカードが含まれ、現金の代わりに暗号資産を獲得できます。ダモダランは、資本の流れと消費者の支出力を可能にすることが、この分野の成功にとって重要だと強調しています。 一方、機関投資家向けには、実資産のトークン化が進む中でのビジネスチャンスを見込んでいます。同社は、ブロックチェーンを活用した貿易金融や国境を越えた決済といった取引を促進しようとしています。暗号通貨やNFT、トークン化された資産といったデジタル資産は、非中央集権の公開台帳に依存しており、従来の銀行の中央集権的な台帳とは異なっています。このインフラのギャップと規制の不確実性が、従来の企業の暗号通貨への関与を制限してきましたが、より迅速な決済、エスクローの簡素化、口座移転の合理化といった潜在的な利点もあります。 マスターカードは、2015年以降この分野に多額の投資を行い、ブロックチェーンやデジタル資産に関する250以上の特許を出願しており、2021年以降は43のブロックチェーンスタートアップをアクセラレータを通じて支援しています。そのデジタル資産チームは拡大を続けており、ソフトウェアエンジニアリング、製品開発、法務、規制分野での複数の役職が競争力のある給与とともに募集されています。 マスターカードの戦略の中心にあるのが、2023年に開始されたマルチトークンネットワークで、金融機関がブロックチェーン上で構築できるようにしています。注目すべきコラボレーションには、JPMorganのブロックチェーン部門との11月の連携があり、これにより24時間体制のクロスボーダー取引の決済が可能となり、タイムゾーンの違いによる数日間の遅延を解消しています。昨年は、香港のスタンダードチャータードと連携し、トークン化されたカーボンクレジット決済のパイロットを実施し、今年2月にはフィンテック企業のOndo Financeと協力して、マネーマーケットファンドや国債といった機関投資家向け資産のデジタル化を進め、伝統的金融におけるブロックチェーン導入を促進しています。


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Dec. 24, 2025, 1:29 p.m.

事例研究:AIを活用したSEO成功事例

この事例研究は、人工知能(AI)がさまざまな企業の検索エンジン最適化(SEO)戦略に与える革新的な効果を探求しています。最近、AI技術をSEOの枠組みに取り入れることで、検索エンジン順位や全体的なオンラインの可視性が大幅に向上し、デジタルマーケティングの新たな成功基準を確立しています。紹介されている企業は多様な業界にわたり、それぞれがAIを活用してSEOを改善するための独自の方法を示しています。小規模なスタートアップから確立された企業まで、共通しているのは、AI搭載ツールを戦略的に利用してデジタルプレゼンスを最適化し、検索結果で競合他社を凌駕することです。 一つの顕著な例として、小売業の企業がAIを活用したキーワード分析を導入し、消費者の検索行動をより深く理解しました。高度な機械学習アルゴリズムを用いて、競合の少ない価値あるキーワードを特定し、それに合わせてウェブサイトのコンテンツを調整しました。この戦略により、オーガニックトラフィックが大幅に増加し、コンバージョン率も向上し、直接的に売上が伸びました。 また、旅行業界の企業は、AIを基盤としたコンテンツ生成ツールを利用して、ターゲットとする顧客に合わせたカスタマイズされた記事や宣伝資料を作成しました。これらのAIツールは、コンテンツの作成時間を短縮するだけでなく、ユーザーの嗜好や市場動向を分析し、適切な内容を提供することで、ページのランキング向上やオンラインのリーチ拡大に寄与しました。 さらに、ITサービス提供者は、AIを用いたパフォーマンス監視と予測分析を実施しました。既存のSEO管理システムにAIを統合することで、重要なパフォーマンス指標をリアルタイムで追跡し、検索エンジンのアルゴリズム変化を予測できるようになりました。この積極的なアプローチにより、SEO戦略を素早く適応させることができ、高い順位と安定した可視性を維持し続けています。 この研究の成功事例は、AIをSEO戦略に組み込むことによる多面的な利点を浮き彫りにしています。AIは、より深いデータ洞察を可能にし、ルーチン作業を自動化し、コンテンツの個別化を向上させ、予測分析を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。 しかしながら、これらの事例は、AI導入において人間の監督の重要性も強調しています。最良の結果を得たのは、AIツールと専門的なSEO知識を組み合わせ、AIによる自動化と戦略的目標の整合性、ブランドの声の維持を実現した企業です。 結論として、SEOにおけるAIの導入はもはや選択肢ではなく、デジタルマーケティングで成功を収めるために不可欠となっています。この事例研究は、AIがSEOの実践を革新し、オンラインプレゼンスを強化し、競争の激しいデジタル環境で持続可能な成長を遂げるための貴重な洞察とインスピレーションを提供しています。

Dec. 24, 2025, 1:20 p.m.

AI生成動画コンテンツがマーケティングキャンペーンで人気を集める

人工知能(AI)は急速にマーケティングを革新しており、特にAI生成のビデオを通じて、ブランドは高度にパーソナライズされたコンテンツによって観客とより深くつながることができるようになっています。高度なAIアルゴリズムを活用して膨大な消費者データを分析し、マーケターは個々の興味・嗜好・行動を反映したカスタマイズされた動画を作成しています。このようなカスタマイズは、従来の一般的なアプローチに比べてエンゲージメント率を大幅に向上させ、メッセージをより関連性の高い魅力的なものにしています。その結果、視聴者はより前向きに反応し、より多くの交流を行い、ブランドとの感情的なつながりを強め、ブランドの認知度や信頼、忠誠心を高めています。 このトレンドは、AI技術のアクセス性が向上したことによって加速しています。AIツールがより洗練され、使いやすくなるにつれ、さまざまな規模や業界の企業が高コストや技術的な難しさを伴わずにAI生成動画を導入できるようになっています。この普及により、小規模な企業も効果的に競争しやすくなり、魅力的でダイナミックな動画をターゲットに合わせて制作できるようになっています。 多くの大手ブランドは、既にAI生成動画を成功裏にキャンペーンに取り入れています。これには、個別の製品プロモーションから視聴者の反応に合わせて変化するインタラクティブコンテンツまで多岐にわたります。AI主導の動画制作は、その柔軟性と効率性によって、マーケティングチームのリソース配分やコンテンツ戦略に影響を与えています。さらに、これらの動画は一つのプラットフォームに限定されることなく、SNSやウェブサイト、メールキャンペーンなどのデジタルチャンネルに最適化でき、リーチを拡大しながら多様なセグメントやプラットフォームに合わせた一貫性のあるメッセージを伝えることが可能です。 専門家は、AIの映像マーケティングにおける役割が今後さらに拡大すると予測しています。AIモデルが進歩し、データを蓄積することで、AI生成動画の精度と創造性が向上し、マーケターはより魅力的な物語を作り出すことができるようになります。これは、パーソナライズされた動画コンテンツが例外ではなく標準となる、デジタルマーケティングの大きな転換点を示しています。 エンゲージメントやパーソナライゼーションを超えて、AI生成動画は制作の迅速化とコスト削減も実現しています。従来の動画制作は時間とコストのかかる企画・撮影・編集を必要としましたが、AIツールは多くの制作工程を自動化し、マーケターは短時間で高品質なコンテンツを少ないコストで作成できるようになっています。さらに、AI動画は詳細なデータ分析も提供し、視聴者の反応を監視して戦略をリアルタイムで改善できるため、パフォーマンスや記憶保持を向上させ、データ駆動型の意思決定によるキャンペーン効果の最大化を可能にします。 これらの利点にもかかわらず、ブランドは消費者の信頼を維持するために、コンテンツの信頼性や本人性を考慮する必要があります。自動化と人間の創造性のバランスを取ることで、コンテンツが無機質または人工的に感じられることを避けることが重要です。また、パーソナライゼーションのために消費者データを倫理的に使用し、透明性とプライバシーの尊重を徹底することも不可欠です。 要約すると、AI生成動画は、ブランドが個々の消費者に響くパーソナライズされた魅力的なコンテンツを提供することを可能にし、マーケティングを変革しています。消費者データを分析するためにAIを活用することで、マーケターはより適切な動画を作り出し、エンゲージメントやブランドの認知度を高めています。AI技術がより手軽に利用でき、進歩し続ける中、この成長トレンドは今後のデジタルマーケティングの未来を牽引し、パーソナライズされた動画コンテンツが中心となる時代を迎えるでしょう。

Dec. 24, 2025, 1:18 p.m.

2024年のAIマーケティングトップ51統計

人工知能(AI)は、多くの業界に深い影響を及ぼしており、特にマーケティングにおいて顕著です。こちらの概要では、ハイパーパーソナライズされたコンテンツ、予測分析、生成AIなどの影響、新たなトレンド、予測を示す50以上の重要なAIマーケティングの統計データを紹介し、マーケティング戦略の向上に役立つ洞察を提供します。 **業界におけるAIの影響** AIの導入は急速に拡大しており、IBMの2023年グローバルAI導入指数によると、企業の42%が積極的にAIを利用し、40%が導入を検討しています。マーケティングと広告が生成AIの導入を先導しており、37%の専門家が利用、次いで技術(35%)、コンサルティング(30%)です。しかし、グローバル企業の中では、AIを定期的に使用しているマーケターはわずか24%で、IT専門家が主に利用しています。一方、2024年のベンチマークレポートでは、全体のマーケターの69

Dec. 24, 2025, 1:16 p.m.

有名なSEO専門家が解説する、AIエージェントがあなたに迫る理由と今すぐすべきこと

私はエージェンティックSEOの台頭を注意深く観察しており、今後数年でAIの能力が向上するにつれて、エージェントが業界を深く変革していくと確信しています。これは単純に、人間の専門家が機械知能に置き換わるというものではありません。むしろ、広範な試行錯誤やオンライン環境の仕組みの根本的な変化が予想されます。これはまるで自動化が製造業を再構築したのと似ています。尊敬される専門家であり、E-E-A-TやGoogleのアルゴリズムに関する洞察で知られるMarie Haynes氏は、重要な視点を提供しています。彼女は数年前、AIに完全に集中するためにSEOエージェンシーを閉鎖し、大きな変革の到来を確信していました。彼女の最近の記事「ハイプか否か、AIエージェントに投資すべきか?」では、この急速に進化する分野についてSEOに必要なポイントを解説しています。私はIMHOに彼女を招き、より深く掘り下げてもらいました。 MarieはAIが世界を劇的に改善し、最終的にすべてのビジネスがAIエージェントを採用すると考えています。彼女の完全なインタビューはIMHOで公開しており、以下はその要約です。彼女はこう述べています。「私たちがGoogleの10の青いリンクの中に表示されるよう最適化するという考えはすでに過去のものです。」 **Gemini Gemsを使った実験** Marieは初心者に対して、「Gemini Gems」から始めることを推奨しています。これは、将来的にエージェント的なワークフローに進化する、小さく再利用可能なAIプロンプトです。例えば、彼女の「オリジナリティ・ジェム」は500以上の単語からなるプロンプトで、彼女がコンテンツを評価する方法を具体例とともに詳述しています。彼女は、やがてすべてのSEO作業がエージェントのワークフローにより処理され、彼女は時折しか関与しなくなると予測しています。 **エージェントを連結する力** 真のチャンスは複数のエージェントを連結したワークフローにあります。これにより、私たちの専門知識をAIチームに移し、彼らが人間の監督のもとでタスクを自動化できるのです。まるで「ループ内の人間」レビュー担当の役割です。知識をエージェントに「ダウンロード」することで、出力を大幅に拡大できます。Marieはこう述べています。「少数のクライアントを管理する代わりに、私ならこれらのワークフローを使って百ものクライアントを監督できるでしょう。」最大の課題は、プロンプトエンジニアリングとエージェントの構築をマスターし、意図した結果を出すことです。彼女は、SEOが検索エンジンの最適化から、ビジネスと技術の間の人間的インターフェースとして進化し、AIエージェントを導き、活用する方向へ移ると予測しています。 **なぜChatGPTよりもGeminiを選ぶのか** Marieは将来性の観点からGoogleのGeminiを優先しています。「私はGeminiを使うのは、今日の問題を解決するためだけでなく、明日のスキルを身につけるためでもあります。」と述べています。Googleの統合AIエコシステムを強調し、「GoogleがリードするAIレースの勝者になるのは明らかです。ですから私はGeminiを優先しています」と付け加えています。 **資金の流れが変革を促す** Marieは、エージェント的ワークフローが今後2~4年以内に日常業務の一部となると予想しています。これはGoogleのサンダー・ピチャイCEOの見解とも一致します。しかし、真の変革は、企業がこれらのワークフローから収益を上げることにかかっています。AIに兆単位の投資が行われているにも関わらず、実際の収益は限定的です。調査によると、AIを導入している企業の80~95%がまだ利益を出していません。これをSEOの初期と比較し、収益チャンスが明確になったとたんに業界は新ツールや注目を集めて急速に拡大しました。これが12ヶ月以内か、もっと長くかはわかりません。 **今、SEOは何をすべきか** Marieは、スピードと学習曲線の急さに圧倒されることもあると警告しています。彼女のアドバイスは、「常に学び続け、実験し、プロンプト作成を練習し続けること」です。例えば、ルーチン作業を処理するエージェントを作り、その一部でも成功すれば貴重な経験になります。最初の失敗を恐れず、AIの潜在能力を無駄にしない探索を勧めています。開発者には、「GoogleのAnti Gravity」や「AI Studio」といったツールを使った「バイブコーディング」を提案しています。これにより、HTMLの知識がなくてもWebサイトを展開できます。また、GeminiやChatGPTを使い、市場プレイヤーによるAI活用の調査レポートを作成し、クライアントの価値提供とスキルの向上を図るのも有効です。 **SEOの未来について** Marieは、サンダー・ピチャイが言うように、AIが社会に与えるインパクトは火や電気を超えると述べています。彼女自身のAIへの没入度を考慮しつつも、大きな社会的混乱が起こると予測しています。「グローバルな変化を理解し、その重要性をクライアントに伝えることが、未来のスーパーパワーになる」とし、未知の技術を操るための不確実性についても言及しています。迷っている人には、多くの人がこの大きな変革の最前線で似たような経験をしていると励まし、努力次第で高い報酬を得られると述べています。AIを使いこなし、エージェントを作り、収益化できる人材は今後非常に価値が高まるでしょう。「AIの使い方を知り、エージェントを作り、収益を生み出す人は未来で非常に価値ある存在となるはずです」と締めくくっています。 — Marie Haynesとの完全動画インタビューはIMHOで公開中です。この革新的な話題について洞察を共有してくれた彼女に特に感謝します。 **関連リソース:** - AIが検索の仕組みを変えた - マーケティングはAIエージェントが未来 – その理由を研究結果が示す - Microsoft元SEOリーダーが語る、AIのSEOへの最大の脅威は何か

Dec. 24, 2025, 1:16 p.m.

HTCはスマートグラスの販売促進を狙い、オープンAI戦略に賭ける

台湾を拠点とするHTCは、急速に拡大するスマートグラス市場でシェアを獲得するために、オープンプラットフォームのアプローチに頼っています。同社が新たに導入したAI搭載の眼鏡は、ユーザーが利用するAIモデルを選択できると、エグゼクティブが述べています。 「AIは急速に進化しており、大規模言語モデルの開発者たちは資源を大量に投入した軍拡競争に巻き込まれています」と、HTCのグローバルセールス・マーケティング上級副社長のチャールズ・黄氏はロイターのインタビューで語りました。「私たちの目的は、閉鎖的なエコシステムを作るのではなく、さまざまなプラットフォームの強みを活用することです。」 HTCのVIVEスマートグラスは、GoogleのGeminiやOpenAIを含む複数のAIプラットフォームに対応しており、ユーザーは異なるモデルの強化を活用できると黄氏は説明しました。一方、MetaのスマートグラスはMeta AI上で動作しており、特定の中国製ブランドのスマートグラスは、現地開発のAIモデルを中心に設計されています。

Dec. 24, 2025, 1:14 p.m.

予測:この3つのAI株は2026年も再び大きな勝者となるでしょう

人工知能(AI)関連株は、2024年の上昇を引き継ぎ、2025年も堅調なパフォーマンスを維持しています。目立ったパフォーマーには、Nvidia(NVDA)、Broadcom(AVGO)、台湾半導体製造(TSM)があり、これらは2026年も引き続き主要なAI株の候補とされています。5年間のリターンによってランキングされるこれら3社は、AIハードウェアのエコシステムにおいて重要な役割を果たしています。 **Nvidia:AI向けチップのリーダー** Nvidiaのフラッグシップグラフィックス処理ユニット(GPU)は、AIモデルのトレーニングや展開において最高峰とみなされています。同社のデータセンタープラットフォームは、2022年末にOpenAIのChatGPTが登場して以来、需要が急増しており、生成AIの威力を示しています。2022年12月23日時点で、Nvidiaの株価は188

Dec. 24, 2025, 9:26 a.m.

ビデオ分析におけるAI:ビジュアルデータからの洞察を解き放つ

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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