IBMは、Confluentの買収を発表し、一株当たり31ドルを提案しました。これは、前日の終値に比べて34％のプレミアムにあたります。この動きは、急速に進化する人工知能（AI）分野での地位を強化するために、オープンソース技術企業をターゲットにしたIBMの継続的な戦略を示しています。Conflu entのプラットフォームと専門知識を統合することで、IBMはデータストリーミングとリアルタイムデータ処理の能力を向上させ、現代のAIアプリケーションの重要な要素を強化しようとしています。 Confluentは、Apache Kafkaを中心としたデータストリーミングプラットフォームで知られ、AIや機械学習のワークロードに必要なデータの流れを管理するための、拡張性と堅牢性の高いソリューションを提供しています。この買収により、IBMはこれらの最先端のデータ処理技術を既存のポートフォリオに組み込み、企業顧客に対して複雑なデータセットを効率的かつ効果的に扱うための改善されたソリューションを提供できるようになります。 Confluentから得られる直接的な利益に加えて、IBMの広範なビジョンには、この買収を活用して量子コンピューティング戦略を強化することも含まれます。IBMは、量子技術への大規模な投資を行っており、将来的に量子コンピュータが従来のコンピュータでは解決できない問題に取り組む上で重要な役割を果たすことを見越しています。Confluentの技術の取り込みは、今後５年以内に従来型と量子型の両方の計算資源を融合した強力な計算クラスターを開発するIBMの計画と一致しています。 この買収は、IBMが技術革新の最前線に留まり続ける意欲を明確に示しています。AI時代の進展に伴い、IBMのような企業は、オープンソースソフトウェアや協働開発環境の重要性をますます認識しています。Confluentの買収により、IBMは堅牢な技術基盤へのアクセスを得るだけでなく、成長に不可欠なオープンソースエコシステムの促進と拡大への取り組みを再確認しています。 さらに、この取引は、従来の大手IT企業がデジタルトランスフォーメーションを推進するためにオープンソースやクラウドネイティブ技術に目を向けるという、業界全体のトレンドを反映しています。オープンソースプラットフォームは、機敏性、拡張性、コミュニティ主導の革新を提供し、急速に進化するAI市場で重要な役割を果たします。IBMのConfluent買収は、オープンソースの能力をコアビジネス戦略に積極的に取り入れる姿勢を示しています。 財務的には、1株31ドルの提案は、Confluentの価値と成長見込みに対するIBMの強い信頼を示しています。この買収が完了すれば、金融、ヘルスケア、製造業、通信など多くの産業において、リアルタイムのデータ処理と分析がますます重要となる中、IBMのサービス提供はさらに強化される見込みです。 業界のアナリストは、この買収がIBMの市場ポジションを大きく向上させる戦略的な動きであると考えています。Confluentのストリーミングデータに関する専門知識とIBMのAIや量子コンピューティングの取り組みを組み合わせることで、企業の複雑なニーズに応える革新的なソリューションを提供する準備を進めています。 要約すると、IBMのConfluent買収は、同社の技術ポートフォリオの重要な拡張を意味し、オープンソースソフトウェアと先端コンピューティング技術を活用して競争優位を維持し続けるIBMの長期的なビジョンと一致しています。IBMが量子コンピュータの取り組みを進め、強力な計算クラスターを構築し続ける中、Confluentの技術の統合は、今後のイノベーションを促進し、世界中の顧客により大きな価値を提供していくために不可欠となるでしょう。
IBM、AIと量子コンピューティング能力強化のため、コンフルエントを株価31ドルで買収
インテルは、次世代のスマートデバイスを支える革新的な一連のAIチップを発売しました。これらのチップは、処理速度の向上とエネルギー効率の増大を実現しており、急速に成長しているモノのインターネット（IoT）、ウェアラブル技術、その他の接続デバイスの重要なニーズに応えています。従来のプロセッサがクラウドベースのAI計算に大きく依存しているのに対し、インテルの新しいチップはAIをハードウェアに直接組み込むことで、複雑なタスクをローカルで処理できるようにしています。これにより、リモートサーバーとの頻繁な通信を省略し、遅延を減少させることで応答時間を短縮し、クラウド接続への依存を低減し、データの安全性とユーザープライバシーを強化します。 IoTアプリケーション、例えばスマートホームの電化製品、産業用センサー、ヘルスケアモニター、環境トラッカーなどでは、処理速度と省電力性が特に重要であり、インテルのチップは最適なバランスを実現しています。エネルギー効率の向上により、バッテリーなどの限られた電源で長時間動作させることが可能となり、モバイルやリモート用途においても非常に重要です。ウェアラブルデバイスも大きな恩恵を受けており、シンプルなフィットネストラッカーから高度な健康モニターへと進化し、リアルタイムで複雑な生理データを解析するこれらのAIチップは、高速かつ省エネルギーでのデバイス内処理を可能にし続け、クラウドに依存せず即座にフィードバックを提供します。 インテルのチップは、多様な作業負荷に効率的に対応できるよう設計されており、先進的なAI機能と省電力・高速処理を兼ね備えています。この多用途性により、スマートシティ、自律システム、コンシューマーエレクトロニクスなど、さまざまなスマート技術を支え、産業界全体のイノベーションと普及を促進します。インテルのハードウェアへのAI組み込みは、エッジコンピューティングへの動きの一環でもあり、データを中心のクラウドデータセンターに頼るのではなく、データ源付近で処理を行うことで、遅延や帯域幅の消費を削減します。このローカル処理により、デバイスの自律性と信頼性も向上します。 さらに、ローカルAI計算は、敏感な情報のネットワーク越しの送信を最小限に抑えることで、データプライバシーやセキュリティの懸念にも対応しており、リスクを低減し、消費者や企業に安心感を提供します。 総じて、インテルの新しいAIチップラインナップは、処理速度の向上、エネルギー効率の改善、AIの統合を実現し、より賢く、反応性が高く、安全なテクノロジーを可能にします。これにより、独立して効率良く機能するスマートで応答性の高い技術の開発・普及を促進します。これらのチップがさまざまなデバイスカテゴリーに採用されることで、ユーザーはパワー消費や応答性を犠牲にせず、より信頼性の高いAI駆動の機能を体験できるようになるでしょう。 今後、これらのAIチップの影響は個々のデバイスを越え、より広い人工知能のエコシステムにも及ぶ可能性があります。エッジコンピューティング機能の強化により、インテルの技術は医療、製造、交通などの分野で革新的なAIソリューションの開発を促し、自動化と知能化をさらに推進していくでしょう。これらのチップの導入は、AIが日常的なテクノロジーに溶け込む新たな時代の幕開けを意味しています。
ナvidia（NASDAQ：NVDA）の株価は、月曜日のアフターマーケット取引で2
今週のPulseへようこそ。今回は、プロダクトディスカバリーに関する主なアップデート、ChatGPTの可視性向上要因、背景動画がコアウェブバイタルに与えるSEOへの影響についてお伝えします。 OpenAIはChatGPTにショッピングリサーチ機能を導入し、SEランキングはChatGPTの引用要因に関する最大規模の調査を公開、Googleのジョン・ミューラーは背景動画の読み込みがコンテンツの先 loadingを妨げなければSEOに悪影響を及ぼさないことを明らかにしました。押さえておくべきポイントをご紹介します。 **ChatGPT、全ユーザー向けにショッピングリサーチを開始** 11月24日、OpenAIはChatGPTにおいて、無料プラン・Go・Plus・Proの全ログインユーザー向けにショッピングリサーチ機能を開始しました。従来のChatGPTの応答とは異なり、ユーザーは自分のニーズを伝え、予算や好みについて質問に答え、簡単な調査の後に詳細なバイヤーズガイドを受け取ります。 - GPT-5ミニが搭載。 - 休日期間中はほぼ無制限に利用可能。 - 出店者はOpenAIの許可リストに登録（オプトイン）する必要があります。 **SEOへの影響:** ショッピングリサーチは商品発見をファネルの上流に移動させ、従来は比較サイトや小売店ページに訪れていたところを、ChatGPT内で比較や推奨を行う形に変えています。ブランドやコミュニティの信頼性や連想を明確に伝えることが重要であり、Wixのクリスタル・カーター氏は、そのためにもウェブサイトや他の場所でそうしたシグナルを明示することを推奨しています。小売業者やアフィリエイトも、OpenAIの選定プロセスによる可視性向上には、自発的に出店者がオプトインする必要があります。 _詳しく読む：ChatGPT、商品発見のためのショッピングリサーチを追加_ **調査：ChatGPTの引用に影響を与える20のトップ要因** SEランキングは、129,000ドメイン・216,524ページを調査し、ChatGPTの引用に影響を与える要因を分析しました。最も強い予測因子は参考ドメイン数で、2,500ドメインを持つサイトは平均1
Yahooは、「Your Daily Digest」という新しいAI駆動の午後の音声ニュースブリーフィングを開始しました。これは、日中に最新のニュースを常に把握できるように設計されたもので、平日午後12時から午後5時まで（現地時間）提供されます。このサービスは、米国全土のiOSおよびAndroidデバイスのYahooニュースアプリからアクセス可能です。 この新サービスは、Yahooが以前導入した、人工知能を活用してニュースコンテンツを配信する朝刊版のブリーフィングに続くものです。 この動きは、メディア業界全体の潮流とも合致しており、ニュース組織はますますAI技術を利用してオンデマンドの音声コンテンツへの需要増に対応しています。消費者の嗜好が変化する中、便利さから音声ニュースブリーフィングの人気は高まっており、ユーザーはながら作業や通勤途中でも情報を得ることができます。 Yahooの「Your Daily Digest」は、2024年に買収したArtifactアプリを通じて構築された技術的土台を活用しています。この買収により、Yahooのニュースアプリにおけるパーソナライズ機能が向上し、個々のユーザーの興味や嗜好に合わせたコンテンツ提供が可能となりました。AIを音声ニュースプラットフォームに統合することで、Yahooはキュレーションされた適時性と関連性の高いニュース要約を提供し、ユーザー体験を向上させています。 人工知能の進歩により、音声制作のコストやアクセス性が大幅に改善され、ニュース組織は高品質な音声コンテンツを効率的に制作できるようになっています。Yahooのこの取り組みは、デジタルジャーナリズムにおける革新を推進し、変化するコンテンツ消費習慣への適応を示しています。この動きは、かつてAmazon Alexaのフラッシュブリーフィングなどによって人気を博した音声ニュースフォーマットを再活性化しつつあります。 今後の展望として、Yahooは「Your Daily Digest」の夕刊版を導入し、一日を通じた包括的なニュースサイクルの提供を目指しています。また、広告やプレミアムコンテンツを組み込むことでマネタイズ戦略を模索し、新たな収益源を確保する予定です。 要約すると、YahooのAI搭載の午後の音声ニュースブリーフィングの開始は、人工知能を活用したニュース配信の重要な一歩であり、タイムリーでパーソナライズされた、アクセスしやすい情報の提供を実現しています。この取り組みは、技術革新がデジタル時代のニュース視聴方法を変革しているという業界全体の趨勢を反映しています。
Googleは、新しい検索機能のテストを開始しました。この機能は、AI Overviews（AI概要）とAI Mode（AIモード）を統合し、ユーザーにシームレスで一体化された体験を提供し、会話型のフォローアップを通じてトピックをより深く探索できるようにしています。 この記事では、この新しいテストの性質、そのマーケターにとっての重要性、そして今後のSEOやコンテンツの可視化戦略に与える可能性のある影響について考察します。 時間がない方は、こちらの目次をご覧ください。 - Google検索の変化は何か？ - これがマーケターにとってなぜ重要なのか - マーケターが次に取るべきこと **Google検索の変化は何か？** GoogleのAI Overviews（概要カード）は、検索結果の上部によく表示されるサマリーです。これまで、深く調べたい場合は手動でAI Modeのタブに切り替える必要がありました。 この新しいテストでは、Googleはユーザーが受動的なAI概要から能動的なAIジェミニ（Gemini）搭載の会話へスムーズに移行できるようにしています。現在、世界中のモバイルデバイスで展開中で、同じ検索インターフェース内でフォローアップの質問をすることが可能です。 この開発は、Googleのより広範なジェミニ戦略の一環です。Google SearchのプロダクトVP、Robbie SteinはX（旧Twitter）上で、「あなたが質問の方法や場所を考える必要はなくなる」と語っています。要するに、検索は静的な入力からダイナミックな対話へと進化しているのです。 このタイミングは非常に重要で、OpenAIは「Code Red（緊急事態）」に入り、Googleの最近の進展に対応して開発計画を再優先していると報じられています。AI Overviewsは月間20億人のユーザーに提供されており、ジェミニは6억5千万以上のユーザーを超えています。これらの融合は、AIを利用したウェブ体験において画期的な瞬間となる可能性があります。 **これがマーケターにとってなぜ重要なのか** 新しいジェミニ搭載の検索モデルは、単なる製品アップデート以上の意味を持ち、ユーザーのオンライン情報の関わり方に根本的な変化をもたらす可能性があります。これは、マーケターやSEOの専門家にとって大きな影響を与えるものです。 特に、Googleは自社プラットフォーム内でより長く、探索的なセッションを促進しています。これにより、ユーザーは出版社やブランドのウェブサイトにクリックして行くのではなく、検索内で直接答えやより深い洞察を見つけることが増えるでしょう。 この動きは、ユーザーの利便性とコンテンツの露出（可視性）との間に緊張を生み出しています。もしユーザーがGoogle内で必要な情報を見つければ、外部サイトへの流入は減少する可能性があります。 **マーケターが次に取るべきこと** このAI駆動の変化を効果的に乗り越えるために、マーケターは以下の3つの戦略を検討すべきです。 1
静かな変化：2026年までにLMMの認識偏移がSEO指標を変革する可能性について デジタルマーケティングの急速な変化の中、新たな指標である「LMM（大規模言語モデル）認識偏移」が、SEO戦略に革命をもたらす可能性として浮上しています。この概念は、時間の経過とともにブランド、エンティティ、コンテンツの解釈や表現においてLMMがどのように進化しているかを追跡するものです。AIを活用した検索インターフェースが主流となる中、こうした偏移の監視はAI中心の世界でのブランドの可視性維持にとって重要となります。専門家は、2026年までにこの認識偏移を無視すると、ブランドの権威やウェブトラフィックの大きな損失につながると警告しています。 LMM認識偏移の理解 LMM認識偏移は、AIモデルが訓練データやアップデートに基づき、情報の捉え方や表現を微妙に変えていく様子を捉えたものです。従来のSEO指標がキーワードやクリック率に焦点を当てていたのに対し、このアプローチはAIの意味理解の変化を深く追及します。例えば、あるブランドのイメージが「革新的リーダー」から「時代遅れのプレイヤー」に変わると、その偏移は市場での立ち位置の低下を招きかねません。業界関係者は、これの影響を検索アルゴリズムの変動による歴史的な混乱になぞらえています。 ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールの台頭は、この指標の必要性を一層高めています。これらのモデルは情報を合成・引用する方式を通じて、ブランドの露出を大きく増減させることがあります。ユーザーが会話型AIを検索に使うケースが増える中、こうしたAIの理解や認識の正確性と一貫性が重要となっています。すでに早期導入者は、偏移を監視するツールを展開し、SEO予算の優先順位の変化を見越しています。 偏移の仕組み LMMは膨大なデータセットで訓練されますが、新しいデータの取り込みや微調整を経て、エンティティの見方が変わることがあります。研究では、偏移はデータの鮮度、訓練資料に偏りがあるかどうか、外部の出来事などに影響されることが示されています。例として、ある技術大手に関するネガティブなニュースが増えると、そのブランドは革新よりも論争の対象と結びつきやすくなり、時間とともにAIによる検索結果に影響を与えることがあります。 この指標を監視するには、複数のAIモデルに対しブランド関連の入力を繰り返し行い、感情分析やエンティティの関連付け、引用頻度を分析する高度なツールが必要です。こうした変動しやすいAIの理解の尺度を定量化するのは容易ではありませんが、先進的なマーケターの間ではその重要性が高まっています。 2026年が重要な理由 2026年までに、AIを利用した検索は全体の検索クエリの約30%を占める見込みです。この変化は、LMMの偏移に対処する必要性の高まりを示しています。これを無視すると、AI生成の回答内での目に見える存在感を失うリスクがあります。業界の分析は、偏移の追跡を長期的なオンラインの relevancyを保つための重要指標と位置付けており、従来のSEOの基礎と同様に扱われています。 具体例として、AIによる解釈の変化により、ECサイトの製品言及が急激に減少したケースもあります。また、リアルタイムデータを取り入れることで偏移は毎週変化し得るため、ブランドのポジティブな関連やネガティブな偏移に即応した柔軟なコンテンツ戦略が必要です。 偏移管理のためのツールと戦略 新たなプラットフォームでは、多様なAIモデルに対し何千ものクエリをシミュレートし、偏移の変化をグラフ化するダッシュボードが提供されています。特に有効とされるのが、「エンティティ最適化」と呼ばれる手法で、Wikipediaや構造化データ、権威あるWebサイトを通じて一貫した知識グラフの構築により、不要な偏移を抑制します。 また、「感情設計」手法として、高品質なコンテンツを通じてポジティブなブランドストーリーを強化し、信頼性や専門性を担保しつつ、AI学習用のデータに良い影響を与えることも行われています。これらの戦略は、2025年以降のAIプラットフォームの支配に不可欠とみなされています。 偏移と従来型SEOの融合 LMM認識偏移は、従来のSEOを置き換えるものではなく、むしろ補完的な要素です。キーワード最適化と意味的な整合性の両方を重視するハイブリッド戦略へと進化しています。コンテンツ作成においては、単に検索結果上位に表示させるだけでなく、AIがユーザーの意図を理解しやすくなるよう、検索意図の把握も重要になっています。生成エンジン最適化（GEO）と呼ばれる側面も、この進化の一端です。検索結果のランクだけを狙うのではなく、AIに引用されやすいコンテンツを意識した戦略にシフトしています。 予算配分も変化し、CMOにはAIの可視性向上ツールや偏移監視ツールへの投資を推奨する動きが拡大しています。これにより、デジタルエコシステムの信頼と発見性を保つことが求められています。 偏移の影響を示す事例 様々な業界で、偏移の具体的な影響が明らかになっています。ある医療ブランドは、誤情報拡散の影響で「信頼できる」から「論争的」へと変化し、AIによる推奨が20%減少しました。対策として事実確認機関との連携や、積極的なポジティブコンテンツの拡散を行った例もあります。同様に、金融関連企業は規制の変化に迅速に対応し、認知を維持・安定させました。これらの事例は、SEO監査に偏移指標を取り入れる重要性を示しています。 課題と倫理的側面 偏移の追跡には、LMMの訓練過程のブラックボックス化や資源を要するため、多大なコストと努力が必要です。また、過剰な最適化はエコーチャンバーや偏見の助長を招く懸念もあります。AIの出力を責任を持って監査し、バイアスを抑えつつ影響力をコントロールすることが求められます。さらに、地域や国によって偏移の特性が異なるため、世界各地でのローカライズされた戦略も必要です。 SEO実務者の未来展望 今後、LMMの認識偏移は予測分析と連携し、新たなウェブトレンドをもとに偏移予測ができるよう進化します。高度なツールは偏移予測機能を持ち、ブランドの先手を打つために役立つでしょう。2026年までには、偏移の追跡は今日のSERPモニタリングと同じくらい標準的なものになると予想されます。 この変化に適応するためには、AIリテラシーの向上と多部門連携が鍵となります。従来のランキングだけでなく、「アルゴリズムに引用されること」が新たな可視性の指標となる大きな変革です。 採用に向けた提言 まずは、主要なLMMに対しブランド固有のプロンプトを用いて定期的に問い合わせ、変化を記録することから始めます。週次や月次での継続的な追跡により、早期に偏移を察知できます。AIの専門家と連携しデータを解釈することで、ネガティブな偏移に対してポジティブなストーリーを提供し、効果的なコンテンツ戦略を展開します。 また、偏移安定性とトラフィック・コンバージョンなどの成果指標を関連付けることで、ROIを把握します。こうした取り組みは、AI優先の検索環境において、単なる適応だけでなく先手を打つための重要な手段となります。これからのデジタル世界で成功を収めるには、認識偏移を正しく理解し制御することが鍵です。
2023年12月3日（ロイター） - 水曜日、マイクロソフトは、The Informationが伝えた複数の部門が、2023年6月終了の会計年度において一部のAI製品の販売成長目標を引き下げたとの報道を否定した。同社の販売スタッフ数名が目標を達成できなかったことを踏まえた措置だとされる。 この報道は情報筋の話として、投資家から注目されている同社のAI施策の主要な恩恵を受けるAzureクラウドコンピューティング部門の2人の営業担当者の話を引用していた。 同社のスポークス氏は声明で、「The Informationの報道は誤って成長と販売目標を混同しており、販売組織の運営方法や報酬体系に対する誤解を反映している」と述べた。 また、「AI製品の販売目標の合計は引き下げられておらず、事前にそれを伝えている」と付け加えた。 マイクロソフトの否定発表後、株価は早朝の取引で約3%下落したが、その後持ち直し、最終的には1
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