IMFのクリスタリナ・ゲオルギエヴァ、シンガポール・フィンテック・フェスティバルでCBDCの未来とグローバルな金融イノベーションの展望を強調
Brief news summary
シンガポールフィンテックフェスティバルで、IMFのクリスタリナ・ゲオルギエワ常務理事は、中央銀行デジタル通貨（CBDC）が世界の金融システムにもたらす変革の可能性について強調しました。彼女は、政府に対してCBDCの開発を加速させるよう促し、現金の代替、金融の弾力性の向上、サービスが行き届かない人々の金融包摂を促進するなどのメリットを挙げました。現在、約60％の国がCBDCの検討を進めているものの、その導入は初期段階にあり、技術的なインフラ整備やデータ保護、セキュリティ確保のためのAIの導入といった課題に直面しています。ゲオルギエワは、CBDCが効率的な国際送金を実現し、コストや遅延を削減して金融のグローバル統合を促進する役割を果たすと強調しました。IMFは、仮想ハンドブックや国際決済銀行（BIS）などのパートナーシップを通じて、CBDCの進展を支援しています。さらに、IMFはリスク評価ツールを用いた暗号資産の規制促進や、イノベーションとリスク管理のバランスをとるG20のガイドラインの推進も行っています。彼女は、CBDCを重要な革新と捉え、慎重な計画と弾力性のあるインフラ、データのプライバシー、国際協力を必要とすると述べました。IMFによる継続的な研究と政策支援により、デジタル通貨は、効率性と包摂性を高めつつリスクを管理し、通貨のあり方を再定義しようとしています。最近のシンガポールFinTechフェスティバルで、国際通貨基金（IMF）のクリスタリーナ・ゲオルギエヴァ・ディレクターは、中央銀行デジタル通貨（CBDC）の未来と、それが世界の金融システムを変革する可能性について重要な講演を行いました。彼女は、世界中の政府に対してCBDCおよび関連する決済インフラの展開準備を加速させるよう促し、普及はまだ途上にあるものの、重要な進展が達成されていると指摘しました。 ゲオルギエヴァは、CBDCを紙幣に取って代わる強力な革新とし、特に先進国において金融のレジリエンスを強化できるものとして強調しました。彼女は、安全で低コストの代替手段を提供することで、従来の銀行サービスにアクセスできない未銀行化層の金融包摂を促進する役割を果たすと述べ、また、民間のデジタル通貨と共存しながら、利用可能な金融ツールを拡大すると強調しました。 しかしながら、この楽観的な見方にもかかわらず、ゲオルギエヴァはCBDCの採用はまだ初期段階にあることを認めました。彼女は「まだ土地に到達していない」と述べ、約60％の国がCBDCの検討を進めているものの、実際の導入には大きな不確実性が伴うと指摘しました。 技術的な準備とデータ保護が重要なテーマとして挙げられました。彼女は、成功するCBDC展開には、安全性、効率性、拡張性を確保しつつ、増大するプライバシー懸念の中で個人データを守る堅牢なインフラが必要だと強調しました。また、人工知能（AI）が国家デジタル通貨の機能性と安全性を向上させる可能性についても触れ、新たなイノベーションの可能性を示しました。 ゲオルギエヴァの発言のもう一つの重要な焦点は、クロスボーダー決済を促進するCBDCの設計にありました。彼女は、現行の国際送金が高コストで遅く、アクセスしづらいことを認め、よりスムーズで効率的な取引を可能にし、世界的な金融統合を促進するために、クロスボーダー機能を備えたCBDCの構築に直ちに取り組む必要性を訴えました。 これらの優先事項を支援するために、IMFは政策決定者や金融機関を指導する活動を開始しています。ゲオルギエヴァは、IMFのCBDCバーチャルハンドブックを紹介し、各国がCBDCの開発と展開を進める際の包括的な支援ツールとして役立てることを述べました。また、国際決済銀行（BIS）が先駆的なデジタル通貨実験をリードし、貴重な知見やベストプラクティスを提供している点も高く評価しました。 CBDC以外にも、IMFは暗号通貨規制に積極的に関与しています。9月29日に、暗号通貨リスク評価マトリックスを提案し、各国が急速に進化する暗号通貨分野のリスクを早期に特定できるよう支援しています。この取り組みは、歴史的に不安定で規制が難しい暗号市場の安定性と透明性を推進するIMFのコミットメントを示しています。 さらに、IMFは金融安定理事会（FSB）と共同で、暗号通貨規制に関する総合的な白書を作成し、これをG20の財務大臣と中央銀行総裁が10月に全会一致で採択しました。このマイルストーンは、デジタル資産のリスクを管理しつつ、イノベーションと成長を促すための一貫した規制枠組みの必要性について、世界的な合意が得られたことを示しています。 ゲオルギエヴァの演説は、CBDCとデジタル金融の未来に関する包括的なビジョンを描き、支払いシステムの再構築、包摂性の向上、経済のレジリエンス強化への変革力を強調しました。同時に、複雑な課題に取り組むための慎重な計画策定、強力な技術基盤、データプライバシー、国際協力の重要性も訴えました。 IMFが引き続き調査やガイダンス、政策フレームワークを通じて各国を支援する中、世界の金融コミュニティは今後の動向に注目しています。CBDCやデジタル通貨の進化は、21世紀の貨幣のあり方を再定義し、効率性とアクセスの向上をもたらす一方で、その新しい複雑な領域を乗り越えるためには警戒心と革新が求められるでしょう。
Watch video about
IMFのクリスタリナ・ゲオルギエヴァ、シンガポール・フィンテック・フェスティバルでCBDCの未来とグローバルな金融イノベーションの展望を強調
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Hot news
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。
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
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。
Google DeepMindのAlphaCode：ソフトウェア開発における革命的な進展
Google DeepMindは2025年12月に、アルファコードと呼ばれる革新的な人工知能システムを発表しました。この最先端のAIは、自律的にコードを書き、デバッグすることができるものであり、ソフトウェア開発と機械学習の分野において大きな進歩を示しています。高度な機械学習技術を駆使して、アルファコードは複雑なプログラミングの課題を理解し、効率的かつ効果的なコードソリューションを書き出す能力を持っています。 アルファコードは、従来のコード生成ツールをはるかに超える大きな進歩です。単なるコード提案エンジンとは異なり、複雑なタスクの要件を自ら解釈し、適切なプログラミング戦略を立て、指定された目標を達成する高品質なコードを生成できます。この自律性は、コーディングの効率を高めるだけでなく、デバッグやコードの改善にかかる時間を大幅に短縮する可能性も秘めています。 Google DeepMindのチームは、洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャと強化学習手法を用いてアルファコードを訓練しました。これらのアプローチにより、AIは膨大なプログラミング問題と解決策のデータセットから学習し、さまざまなプログラミング言語やパラダイム、問題解決手法について広範な知識を持つことができました。その結果、アルファコードは、アルゴリズムの問題から実用的なソフトウェア開発の課題まで、さまざまなコーディングタスクに対応可能です。 特に注目すべきは、アルファコードのデバッグ能力です。デバッグは、しばしば煩雑で詳細な作業ですが、アルファコードはエラーや非効率性を自動的に識別し、修正案を提示したり修正を適用したりすることで、この工程を迅速化します。この機能は、プログラミングにおける最も退屈な作業の一つを軽減し、開発者がより創造的で戦略的な部分に集中できるよう支援します。 アルファコードの能力は、ソフトウェア開発に依存するさまざまな産業において大きな影響を与えます。コーディング作業の一部を自動化することで、プロジェクトの完了までの時間を短縮し、コードの質を向上させ、人為的なミスを最小限に抑えることが可能です。金融、ヘルスケア、自動車、テクノロジーなど、信頼性と効率性の高いソフトウェアが不可欠な分野では、アルファコードは欠かせない資源となるでしょう。 さらに、アルファコードは、人工知能のソフトウェア開発への統合が進む潮流を示しています。AIが単なるルーチン作業の補助を超えて、人間のプログラマーが行ってきた複雑な認知活動に積極的に関与する未来を描き出しています。この進歩は、人間の創造力とAIの分析力を融合させたハイブリッドなワークフローを可能にし、効率と革新を促進します。 しかし、このような自律コード生成システムの導入には重要な課題も伴います。知的財産権、コードエラーに関する責任の所在、労働市場への影響などについて、慎重に検討する必要があります。これらの技術が一般的なプログラミング環境に浸透するにつれて、これらの問題に適切に対処していくことが求められます。 Google DeepMindは、アルファコードの能力と使いやすさを向上させるために、引き続き改良を重ねています。将来的には、さまざまなプログラミング言語やフレームワークへの適応性の拡大、複雑な問題記述の理解度の深まり、最適化されたコードの生成効率の向上などが期待されています。 要約すると、アルファコードの登場は、AIによるソフトウェア開発の歴史において重要な節目となる出来事です。高度な機械学習と自律的なコーディング能力を融合させることで、コードの作成・保守に革命をもたらすことが期待されます。この技術の進化に伴い、開発者の役割も変わり、革新のスピードも加速していくでしょう。
AIを活用したSEO：コンテンツ戦略とユーザーエンゲージメントの向上
人工知能（AI）は、コンテンツ戦略とユーザーエンゲージメントを急速に変革しており、特に高度な検索エンジン最適化（SEO）技術において重要な役割を果たしています。企業やマーケターはデジタルプレゼンスを向上させることを目指し、AIを活用したツールは、最適化された魅力的で効果的なコンテンツを制作するために不可欠となっています。機械学習アルゴリズムやデータ分析を利用することで、AIシステムは膨大なデータセットを驚くべき速度で分析できます。この能力により、AIは既存のオンライン資料がユーザーの興味や需要を満たしていない分野、いわゆるコンテンツのギャップを検出できます。また、トレンド検索やユーザー行動、競合分析を通じて、非常に関連性の高いトピックを推奨することも可能です。これらの機能により、コンテンツ制作者はターゲットとするユーザーの関心や市場のニーズに正確に対応したコンテンツを作成でき、検索エンジンでの順位向上の可能性を高めます。 SEOにおけるAIの最大の利点の一つは、個別化されたコンテンツ提供能力です。個々のユーザーの行動、嗜好、インタラクションを分析することで、AIは最適なコンテンツの推奨や表示スタイルをカスタマイズし、より深く共感させることができます。このパーソナライズにより、ユーザー満足度が向上し、長時間のエンゲージメントが促進され、結果としてサブスクリプションや購入、その他の望ましいアクションへのコンバージョン率も高まります。 コンテンツ生成や個別化を超えて、AIはSEOのワークフローの効率化も大きく促進します。キーワードリサーチ、競合比較、バックリンク監視、パフォーマンス追跡など、多くの定型作業は従来、人手による非常に手間のかかるものでした。AIを活用したソリューションは、これらの作業を迅速かつ正確に行い、マーケターや戦略家は戦略立案やクリエイティブな開発、キャンペーンの最適化といったより高次の活動に集中できるようになります。 さらに、AIをSEOに導入するもう一つのメリットは、予測能力の強化です。過去のデータや現在のトレンドを分析することで、AIはユーザーの行動や検索エンジンのアルゴリズムの変化を予測できます。この予測力は、マーケターにとって実行可能なインサイトを提供し、変化の激しいデジタル環境の中で競争優位を維持するための戦略調整を可能にします。 また、AIの影響は音声検索最適化やマルチメディアコンテンツ戦略にも及びます。音声アシスタントの普及や動画コンテンツの増加に伴い、AIはこれらの新しいユーザープレファレンスに合わせた最適化を支援し、ブランドが多様なチャネルやデバイスで常に関連性を保てるようにしています。 しかし、これらの利点を享受する一方で、AIをSEOに導入するには慎重な検討も必要です。データプライバシーやアルゴリズムの透明性、過度な自動化への依存といった課題も存在します。マーケターは、AIによる自動化と人間のクリエイティビティや監督をバランスよく取り入れ、コンテンツの信頼性や倫理的基準を維持することが重要です。 まとめると、人工知能とSEOの融合は、デジタルマーケティングにおいて革新的な進歩といえます。AIは、ターゲットを絞った高品質なコンテンツの作成を支援し、作業の効率化とパーソナライゼーションによるユーザー体験の向上をもたらします。これらの技術を積極的に導入する組織は、より多くのエンゲージメントを獲得し、検索エンジンの順位を高め、最終的には競争の激しいオンライン環境でより良いビジネス成果を達成できるでしょう。
SKテレコムのAIチップ部門、サピオンがリベリョンズと合併、企業価値740億ドル目指す
サピオンコリア（SKテレコムのAIチップ部門）は、半導体スタートアップのリベリオンズとの大規模な合併契約を最終決定しました。合併後の新会社は、評価額が1兆韓国ウォン（約7億4千万米ドル）を超える見込みです。この戦略的な連携は、急速な技術進歩とグローバルな需要の中で、AIチップ開発に焦点を当てながら、激しい競争が繰り広げられる半導体業界での地位強化を目的としています。 半導体業界は、機械学習、データセンター、自動運転車、クラウドインフラに不可欠なAI最適化チップのニーズが増加する中、進化を続けています。リソースを結集することで、サピオンコリアとリベリオンズは革新を加速させ、製品ポートフォリオを拡大し、市場シェアを獲得しようとしています。サピオンコリアは、SKテレコムの財務的安定性と支援を受けており、リベリオンズは高度な半導体設計技術と経験豊富なリーダーシップを持ち合わせています。 リベリオンズの共同創設者兼CEOの朴信賢（パク・シンスン）は、合併後の新会社を率いることになっており、彼のビジョンに対する信頼とともに、シナジーと成長を促す意欲を示しています。SKテレコムは戦略的投資者として引き続き資金提供を行い、広範な業界ネットワークを活用して拡大を支援します。この協力関係は、コスト増加や技術的複雑さ、米国・台湾・韓国・中国の主要プレイヤーによる激しい国際競争など、課題に対応するための集約とイノベーションを促進することを目的としています。 この合併は、半導体産業を経済成長と技術自立のための重要産業と位置付ける、韓国政府や民間セクターの広範な取り組みと一致しています。スタートアップ企業の支援や、大手企業とのパートナーシップ促進により、韓国を世界的な半導体イノベーションの拠点にすることを目指しており、この合併もその一環です。国内の人材育成や競争力のある企業の育成に寄与しています。 市場のアナリストは、この合併を前向きに評価し、その価値と次世代AIチップの高性能・省エネルギー性に焦点を当てた開発を促進する潜在力を指摘しています。これらのチップは、消費者電子機器、自動車、クラウドサービスなど多様な分野をターゲットとしています。統合プロセスでは、企業文化の統一、重要な人材の保持、創造性と技術力の深化にも重点を置き、半導体の最先端技術を維持するために学術研究機関とも協力を深めていく予定です。 技術面だけでなく、合併した企業は海外展開も積極的に進める計画です。SKテレコムの支援のもと、韓国国外への販売ネットワーク拡大や、世界的に拡大するAIチップ需要の取り込みを目指しており、持続可能な成長とグローバルな存在感の強化が狙いです。 従業員や顧客、投資家を含むステークホルダーは、この動きを前向きに捉え、株主価値の向上、革新的な顧客ソリューションの提供、新たな雇用創出などの期待を寄せています。 要約すると、サピオンコリアとリベリオンズの合併は、韓国の半導体産業の発展にとって重要な一歩です。両者の強みを融合させ、評価額1兆ウォンを超えるリーディング企業を築き、AIチップの革新を牽引します。朴信賢のリーダーシップとSKテレコムの戦略的支援のもと、新会社は世界の半導体市場に影響を与え、韓国の役割を強化していくでしょう。
AIは住宅ローン業界のマーケティングのルールを変えつつある
住宅ローン業界は、人工知能（AI）がデジタルマーケティングの根本的な変革をもたらす時代において、マーケティング戦略を適応させることに重大な課題に直面しています。かつてGoogleなどのプラットフォームで視認性を獲得する主要な手段だった従来の検索エンジン最適化（SEO）は、ChatGPTやAnthropic、GoogleのGeminiといったAI駆動のツールによって崩されています。これらは消費者が従来の検索の代わりに情報を求めるためにますます利用されるようになっています。 住宅ローンの貸し手およびオリジネーターにとって、この変化は、新しいマーケティングの技術と視点を採用し、「最も良い答え」であることを重視する方向へのシフトを必要としています。United Wholesale MortgageのCMO、サラ・デシアンティスは、マーケティングをペイド広告戦略を超え、消費者第一かつ意図を重視したアプローチにする必要性を強調しています。しかし、AI技術は絶えず進化しているため、成功のための万能の公式は存在しません。企業は、自社の自己表現だけではなく、より広範なエコシステムの中でどのように認識されているかに焦点を当てて戦略を変更しなければなりません。 PhoenixteamのCTO、テラ・マティアスは、AIの最適化はSEOとは大きく異なると説明します。大規模言語モデル（LLMs）はコンテンツをより広い文脈で評価し、外部の視点や他者が企業について何を言っているかをより重視します。これは、「私たち」中心のマーケティングから、「彼ら」、つまり消費者やエコシステムの視点を優先する方向への根本的な変化を示しています。 過去のSEO戦略は、バックリンクやキーワード詰め込みといった手法に頼り、Googleのランキングを上げていました。 relevancyは主にバックリンクの数によって決定されていましたが、これはSteven Cooley（Prlmnt）によれば、AIの複雑さに比べて比較的単純なシステムです。一部の要素は残っていますが、AIのランキング方法は、自分の位置付けをAIの検索階層の中で理解し、その知識を活用して権威を築く必要があります。AIマーケティングは新しい分野であるため、明確なプレイブックはなく、企業は「細かい部分まで入り込んで」AIの影響を把握しなければなりません。 一般的なAI技術の一つであるリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）は、ウェブサイトを分析してLLMsがどのようにユーザーを惹きつけるかを予測しますが、それだけでは解決策の一部にすぎません。人間の介入なしにAIは、望ましいブランドメッセージを伝えずにWebページへトラフィックを誘導してしまう可能性があるため、技術面やコンテンツ構造の面での指導が必要です。AIコンサルタントは、企業が回答に登場するタイミングや方法を追跡するツールも使用しており、それにより戦略のカスタマイズや競合分析が行われています。 AIがコンテンツの表示を仲介するため、マーケターはもはや自分たちのコンテンツを提供するプラットフォームを完全にコントロールしていない現実に直面しています。AIは自らのデータに基づいて回答を生成し、事実確認の能力は持っていないため、掲載されていることが必ずしも正確さを保証しません。FAQページやRedditなどのディスカッションフォーラムは、その構造化されたアクセスしやすい情報のためにAIに好まれています。マティアスは、LLMsは強力な自動補完ツールのようなもので、コンテキストに基づいて統計的に最も可能性の高い続きの予測を行うことにより、情報の優先順位づけに影響を与えています。 これにより、SEOの未来についての疑問も浮上します。SEOとGoogle検索は依然として重要ですが、AI検索の普及によりその支配力は挑戦を受けています。Lendwareのジョシュ・グランツは、Googleは生成型AIを検索結果に統合することで進化し続けると予測し、初期ページでのランキングの重要性は低下するとしています。とはいえ、SEOの分析は依然として有用であり、企業がオーガニックトラフィックを徹底的に分析すれば、AIマーケティングの戦略強化につながる洞察も得られます。 コリーは、マーケターに対して、オーガニック検索データを継続的に監視し、変化するドライバーを理解して、それに応じて施策を補強することを勧めています。インターネット検索は今なお重要ですが、新たな高速のAI駆動のパラダイムが消費者の意思決定を急速に変化させつつあります。そのため、住宅ローンビジネスは、強力なSEOを維持しながらも、AIがもたらすマーケティングの変革に積極的に適応していく必要があります。
AI Company
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today
Your News is ready
Your article is ready
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Generating video takes longer than text.
