データブリックスのCEO、アリ・ゴドシは、AI業界の主要プレイヤーであり、時価総額は1340億ドルに上る彼は、人工知能に関する大胆な主張を行い、人工汎用知能（AGI）に向かう進展について一般的な見解に異議を唱えています。TIME誌の特集記事で彼は、長らく遠いAIのマイルストーンと見なされてきたAGIが、既に現実のものであると断言しています。現在のAIモデルが流暢な会話、複雑な推論、多様な大量データの分析など、人間に似たタスクを実行できる能力を持っていることに基づいています。これらの能力は、彼が学術キャリアの中で学んだAGIの基準、すなわち分野横断的な理解と問題解決能力を満たしており、人間と比肩するレベルであると強調しています。 ゴドシのリーダーシップのもと、データブリックスは、目立つ自律型AIのブレークスルーを追求するのではなく、ビジネスにおける実用的なAI応用に焦点を当てています。同社は、さまざまなデータソースを統合し、狭く特化したタスクに訓練されたモデルを開発する支援を行っており、これをゴドシは「つまらないAI」と呼んでいます。この用語は軽視しているように聞こえるかもしれませんが、信頼性があり効率的なAIシステムを構築し、具体的なビジネス価値をもたらすことへのコミットメントを強調しています。すべてに通じる自律的なエージェントではなく、特定の機能に優れたAIエージェントを構築することで、データ分析や意思決定、非技術者も利用しやすいアクセス性の向上を目指しています。 このアプローチは、巨大な言語モデルや投機的なAI能力に関する盛り上がりとは対照的であり、今日の実業界で実際に成果を上げるための、管理可能なタスク特化型AIへの業界の広範な動向を反映しています。ゴドシの見解は、AGIの議論に明快さももたらします。つまり、汎用知能の達成は、人間のタスクを効果的に補完するAIを、単に規模を拡大したり自律性を追求したりするのではなく、コントロールされた測定可能な方法で展開することにほかならないと強調しているのです。推論や会話能力を備えたAIは、明確に定義された目標に活用されると、既に強力なツールとして機能しています。 データブリックスの高い評価額は、ビッグデータとAIイノベーションにおけるその専門知識を反映しており、分断されたデータ環境を統合し、機械学習モデルの開発を支援するツールを通じて、AIをビジネスエコシステムに浸透させています。これにより、彼らのAIの取り組みは使いやすさとスケーラビリティを優先しています。「つまらないAI」という概念は控えめに聞こえるかもしれませんが、持続可能な産業の進展が起きている場所を示しています。ゴドシは、AGIのリスクや倫理についての議論の中でも、産業を静かに変革している段階的でタスクに焦点を当てたイノベーションを認識することの重要性を強調しています。 まとめると、アリ・ゴドシはAIの現状について説得力のある再評価を提示し、AGIはもはや遠い理想ではなく、現在のAI能力に体現されていると主張します。データブリックスの実用的な「つまらないAI」戦略は、広範な知性よりも信頼性と特定性に重点を置いたAI応用を強調し、現在と未来のAIについてバランスの取れた見方を促します。この展望は、世界中のビジネスにすぐにでも意義のある持続可能なイノベーションを推進しています。

人工知能（AI）は、SEO分析とパフォーマンスの追跡を変革しています。これにより、企業はキャンペーンの効果をより深く理解し、改善すべき正確な分野を特定できるようになっています。デジタル環境がますます競争激化する中、AI技術の活用はオンラインプレゼンスの最適化と検索エンジン順位の向上を目指す企業にとって不可欠となっています。AIがSEOにもたらす大きな利点の一つは、大量のデータを迅速かつ正確に分析できる能力です。従来のSEO分析は手動によるデータ処理に頼ることが多く、時間も手間もかかり、誤りも生じやすいものでした。それに対して、AIアルゴリズムは大量のデータセットを効率的に処理し、重要なパターンや新たに現れるトレンドを見つけ出します。これにより、マーケターは十分なデータ分析に裏付けられた最適化戦略を立てやすくなります。機械学習技術を用いることで、AIシステムはキーワードのパフォーマンス、バックリンクのプロファイル、コンテンツの関連性、ユーザーエンゲージメント指標など、さまざまなSEO要素の相関関係を明らかにします。これらの関係性を理解することは、検索エンジンの要件やユーザーの期待により適合させるために不可欠です。その結果、マーケターはSEOの取り組みの実際の効果をより正確に評価でき、施策の効果とビジネス全体の目標との整合性を確保できます。データ分析の向上に加え、AIはリアルタイムのインサイトや予測分析を提供することでパフォーマンス追跡も大きく強化しています。従来のSEOレポートは過去のデータに基づいており、必要な調整が遅れる場合もあります。一方、AIを活用した解析は、主要なパフォーマンス指標（KPI）に関する最新のフィードバックを提供し、マーケターは戦略や戦術を迅速に修正できます。さらに、予測モデルにより、過去のデータと現在の状況をもとに将来のトレンドや結果を予測し、積極的な意思決定を支援します。AIをSEO分析に導入することで、より動的で応答性の高い最適化プロセスが促進されます。企業はAI生成のインサイトを活用し、キャンペーンを絶えず改善・反復できるため、より効率的かつ成功の可能性が高まります。この進歩はデジタルマーケターだけでなく、より関連性の高く質の高いコンテンツを促進することで、ユーザー体験全体の向上にも寄与します。AI技術の進化とともに、そのSEOやデジタルマーケティングへの影響もさらに大きくなると予想されます。今後の発展には、自然言語処理の高度化、音声検索の最適化、自動化されたルーチンSEO作業の増加などが含まれるでしょう。こうした革新に追いつくことは、デジタル市場で競争優位を保つために非常に重要です。AIの分析やSEOへの変革的な効果を詳しく知りたい方には、多くのリソースや詳細な分析も利用可能です。例えば、Analytics Insightsなどのプラットフォームでは、AIを活用したビジネス成長とデジタルマーケティングの最新トレンドやベストプラクティスについての有用な情報を提供しています。要するに、人工知能は、キャンペーンの効果を包括的に把握し、データに基づく意思決定を推進することで、SEO分析とパフォーマンス測定を再定義しています。複雑なデータセットを扱い、リアルタイムのフィードバックと将来のトレンド予測を行うその能力を持つAIは、マーケターに継続的な最適化を可能にし、より効果的で効率的なSEOキャンペーンを実現させます。この統合により、オンライン環境での競争が激化する中でも、より優れた結果をもたらすことが期待されています。

従来のコールドコールはスマートフォンでは実質的に死にましたが、電話での会話自体は依然として価値があります。 contactの開始方法だけが変わったのです。AppleのiOS 26の「Ask Reason for Calling」やGoogleの強化されたPixelの「Call Screen」は、AIを活用した通話スクリーニングを使用して、電話が鳴る前に未知の電話を遮断します。これらの機能はデジタルの門番の役割を果たし、知らない番号からの中断を防ぎ、ユーザーが妨げられることなく集中できる環境を提供します。この技術は、ロボコールやAIマーケティング自動化、スパムキャンペーンによって長い間障害されてきたモバイル通信の大きな変化を意味します。AppleとGoogleの通話スクリーニング技術のおかげで、不要な着信を簡単に無視できるようになったのです。 この変化はメディアセールスの世界でもルールを変えています。個人用端末はAIによる通話スクリーニングに守られていますが、ビジネスの電話回線は依然として開放されており、オフィスの回線は人間や受付係が対応し、こうしたAIフィルタリングは行われません。そのため、B2Bのコールドコールは依然として続いており、ビジネスコミュニケーションの本質的に異なるダイナミクスに依存しています。個人のスマートフォンの通話はプライバシーと集中力を守るためにフィルタリングされますが、正当な商業的アプローチはビジネス回線を通じて続いています。 スマートフォンはメッセージツール、カメラ、ゲームデバイス、AIアシスタントへと進化し、電話を優先度の低いものにしていますが、それでもAppleのiOS 26やGoogle Pixelのアップデートによる高度な通話スクリーニングの導入まで、電話のスパム問題は大きな課題でした。2025年の米国スマートフォン市場の約58％を占めるAppleの圧倒的なシェアは、多くのプロフェッショナルがAIによる通話遮断の恩恵を受けていることを意味します。 これらのシステムの背後にあるAIは、音声認識、自然言語処理、オンデバイスの機械学習を駆使しています。AppleのiPhoneは通話者の反応をリアルタイムで文字化し、未知の通話者に身元や呼出理由を問いかけたうえで、通話を許可するか判断します。一方、Google Pixelはさらに進んで、回答内容を分析し、配達予定の荷物確認や会議の再スケジュールなど、状況に応じた返信オプションを提示します。この技術的フィルターは、従来の大量ダイヤルによる売り込みモデルを根本的に破壊しました。 スマートフォンでのコールはもはや戦術としては死にましたが、その背後にある基本的なスキルは依然として不可欠です。説得力のある理由づけ、価値の明確な伝達、信頼構築です。しかし、これらは今やボリュームよりも正確さと準備が求められる時代になっています。ビジネスの固定電話線はAIによるスクリーニングがなく、実際の意思決定者との対話が可能です。成功には、潜在顧客を深く理解し、関心を引きつける前に価値を提供し、専門知識を通じて信頼を築くことが重要です。アプローチのチャネルは変わりましたが、基本的な原則は変わっていません。 セールスのエキスパート、The OverDrive GroupのChris Overbyは、これをチャンスと見なしています。AIによるスクリーニングはノイズを除去するため、適切にターゲットされたビジネスラインのコールがつながれば、安心してミーティングを設定できるのです。新しい時代での成功は、AIを活用した見込み客獲得、LinkedInの活動、メールインテリジェンス、パワーダイヤラーを駆使して、コール数だけでなく質を重視して正しい連絡先に戦略的にリーチすることにかかっています。この変化は、メディアセールスチームにとっても、業界との関与やリーダーシップコンテンツ、紹介を通じた可視性の向上に力を入れることが、アクセスを得るための鍵になると要求しています。 KLTV-KTREのセールスディレクター、Misty Wagesは、この準備の重要性を力説します。単なるコールドコールだけに頼るのはもはや十分ではありません。効果的なセラーは、顧客が活動しているソーシャルメディアやコミュニティのリーダーシップに関わり、マーケティングの専門知識を示すコンテンツを制作し、関係性を長期的に育てていきます。これは、販売の単一戦術に頼ると脆弱性が生まれることを意味しています。 プライバシー規制やスパム検出、AIによる通話スクリーニングが妨げる中、獲得した注意は新たな通貨となります。関心を引くためには、見込み客の課題を理解し、信頼できる紹介を確保し、真の価値を創出してエンゲージメントを促す必要があります。放送メディアの相互接続性により、優れたサービスと実際の問題解決は評判を高め、コールドコールをウォームコールに変え、あなたの名前が信頼と認知を獲得する鍵となります。 AIによる通話スクリーニングは、大きな変革の象徴です。これにより、プロフェッショナルは注意力を取り戻し、セールスやマーケティングはこの変化を尊重したアプローチを求められるのです。スマートフォンのコールドコールは終わりましたが、そこから生まれるのは、信頼性、関連性、そして価値創造に基づくより洗練された販売手法です。AIはコールドコールを単独で倒したのではなく、時代遅れの戦術からの進化を加速させたに過ぎません。 ※追記：Gray Mediaは、メディア技術とAI戦略を専門とするOrdo Digitalのクライアントです。

シリコンバレーのスタートアップ企業Axiadoは、AIサーバー専用に設計された革新的なチップの開発促進のために1億ドルを調達したと発表しました。今回の資金調達は、AIデータセンターにおいてスペースと電力効率を最適化するための専門ハードウェアの需要が高まっていることを示しています。現代のAIデータセンターは、複雑な機械学習モデルの訓練と展開のために、何千もの高性能サーバーに依存しています。これらのサーバー内では、ボード管理チップが運用の監視やシステムの信頼性確保に不可欠です。しかし、これらのチップはしばしば大量の物理スペースと電力を消費し、AIワークロードの拡大に伴いその課題も増大しています。 インテルやAMDなどの業界リーダーは、計算密度を最大化しつつ、省エネと冷却コストを削減するために、より多くの処理ユニットと管理チップをコンパクトなサーバーフットプリントに詰め込もうと努力しています。著名なベンチャーキャピタルのマネージングパートナーであるAndrew Homan氏は、AIデータセンターにおけるスペースと電力節約の重要性を強調し、フットプリントと電力消費の削減が競争優位性をもたらすと述べています。 Axiadoの新しいチップは、機能を犠牲にすることなく、ボード管理コンポーネントのサイズと電力要件を大幅に削減することでこれらの課題に対応しています。先進的な設計技術と革新的な素材を活用し、チップは小型化されたフォームファクターでも高性能を維持します。さらに、内蔵されたAIエンジンはデータセンターの運用パターンを時間とともに学習し、管理機能の動的最適化を可能にします。この能力はシステムの信頼性向上や予知保守、リソースの効率的な利用を促進するとAxiadoのCTOであるGopi Sirineni氏は述べています。 AIとハードウェア革新の融合は、企業やクラウド事業者がAIインフラを拡大する上で不可欠です。Axiadoのチップの小型化と適応的知能の組み合わせは、データセンターが直面する電力とスペースの制約に対する総合的な解決策を提供します。この100百万ドルの投資は、製品開発の加速やエンジニアリングチームの拡充、製造能力の向上に役立ちます。投資家たちは、より持続可能でスケーラブルな運用を促進するAI専用ハードウェア市場の拡大を見越した戦略的な動きと評価しています。 AIワークロードはますます複雑化・資源集約的になっており、Axiadoのような革新は非常に重要です。効率的なハードウェアは、エネルギー消費と環境への負荷を削減しながら、運用コストを低減します。その結果、Axiadoは次世代AIインフラの重要な推進者として位置付けられています。 要約すると、Axiadoの最近の資金調達は、AIデータセンターにおいてよりスマートでコンパクトかつエネルギー効率の良いチップの緊急性を浮き彫りにしています。高度なチップ設計と適応型AI機能を統合することで、Axiadoはボード管理技術の新たな基準を打ち立てています。この進歩は、新たな効率性をもたらし、企業がコストやスペースの制約を気にせずにAI能力を拡張できる未来を切り開くことへの期待を高めています。

Elai

過去30年間、SEOはプラットフォームのアップデートを主な推進力としてさまざまな段階を経て進化してきました。しかし、今回の変革は初めて、AIそのものが検索や情報の評価、発見の仕方を再形成しているのです。私たちはキーワード密度、リンクの権威、セマンティック検索、モバイルファーストインデックス、意図に基づく最適化といった課題に対応してきました。これらの変化はSEOの実践方法を変えましたが、基本原則—コンテンツの最適化、権威の構築、クリックの誘導—は変わらず維持されてきました。 今日の状況は、従来のアルゴリズムの微調整から一線を画しています。AI主導の発見機能が従来の検索を置き換えつつあります。ChatGPT、Gemini、Perplexityといった生成AIモデルは、多 Modal対応能力を備え、ユーザーの情報検索を革新し、ブランドにとっての可視性戦略も再考を迫っています。 従来の青いリンクのリストを特徴とした検索パラダイムは、インターネットのコンテンツを統合し、会話形式の回答を生成するAI回答エンジンに取って代わられつつあります。大型言語モデル（LLMs）は、情報の解釈やクロス検証をかつてない精度で行います。AIの幻覚が減り、信頼できるデータが優先されるにつれ、ブランドは検索エンジン最適化から、AI回答システム最適化へとシフトすべきです。この新たな「AI回答ボックス」は、ユーザーがAIアシスタント内で評価を完結させるゼロクリックパターンの増加とともに、新しいデジタルのフロントストアとして台頭しています。 この新環境を成功裏に操るには、AI主導のSEO（AIO）と生成エンジン最適化（GEO）の三つの柱が重要です。 1

Predis