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サム・アルトマン、AI時代の人間確認のためのOrbとWorld IDを紹介
オープンAIのCEOサム・アルトマンは最近、「Orb」（オーブ）という新技術を発表しました。これは、「Tools for Humanity（人類のためのツールズ）」が開発したもので、ますますデジタル化が進む世界で人間とAIを区別する難しさに対処するためのものです。Orbは、生体認証スキャンと暗号通貨のインセンティブを組み合わせて、オンライン上で人間の本人確認を行います。 iris（虹彩）をスキャンするデバイスを用いて、唯一無二の生体データを取得し、「World ID（ワールドID）」という証明可能な人間の存在証を作成します。これにより、AIボットではなく実在の人間であることの証明が可能となります。参加者は、暗号通貨の「Worldcoin」を報酬として受け取り、これを広く普及させることで、グローバルな人間の識別を実現しようとしています。 アルトマンは、World IDシステムをAI主導の未来における基盤インフラと位置付けています。これは、オンライン上での本物の人間の存在を維持するための重要な認証層です。この技術は、ディープフェイクや合成された身分、そして自動化されたエージェントが引き起こすオンラインの信頼性の低下といった問題に対抗する助けとなるでしょう。2023年半ばのローンチ以来、世界中で約1200万人が登録していますが、当初の予想ほど成長は早くありませんでした。それにもかかわらず、「Tools for Humanity」は2億4400万ドルの資金調達に成功しており、「Worldcoin」暗号通貨は市場価値12億ドルに達すると見込まれています。これにより、生体認証とブロックチェーン技術を組み合わせたこの取り組みに対する投資家の信頼の強さが伺えます。 しかしながら、このプロジェクトは特に欧州連合（EU）の間で論争の的となっています。プライバシー保護への懸念が高まっているためです。規制当局や支持者の中には、派生的な生体データの保存の安全性や合法性について疑問を抱いており、集中管理されたデータリポジトリ、悪用やハッキングのリスク、ユーザーの同意に関する懸念を指摘しています。プライバシーの問題を超えて、Worldcoinのより広範な目標は、分散型ガバナンスの支援や、検証済みの人間に対してWorldcoinを配布することでユニバーサル・ベーシックインカム（UBI）の実験を行うことにあります。これにより、従来の通貨を超えた新しい経済参加の形態を可能にするという展望です。一方、懐疑派は、中央集権的なコントロールや生体認証データの収益化がこれらの理念を損なう可能性を指摘しています。 アルトマンはこの計画に楽観的であり、World IDを単なるAIリスクへの防御手段としてだけではなく、人間の潜在能力を解き放つツールと位置付けています。彼は、AIシステムの台頭に伴い、人間の主体性を守るためには、簡便で安全なオンライン認証が不可欠だと強調しています。公衆の信頼と厳格なプライバシー保護は、OrbやWorld IDの推進にとって大きな課題です。最終的には、この技術がデジタル時代において人間性を証明する標準となるかどうかは、こうした懸念にどれだけ対応し、多様なユーザーに明確な利点を提供できるかにかかっています。AIが進化し続ける中で、人間とAIを区別することは、今後も技術と社会の重要な課題であり続けるでしょう。
Brief news summary
OpenAIのCEOサム・アルトマンは、Tools for Humanityが開発したバイオメトリクスデバイス「Orb」を紹介しました。これは、増加するAI関連の脅威に対応するためにオンラインで人間の身元を確認する目的のもので、ユーザーの虹彩をスキャンして独自の「世界ID」を作成し、デジタル上で本人確認を証明します。登録者には深フェイクや偽造アイデンティティ、ボット対策を目的とした暗号通貨「Worldcoin」が配布されます。2023年中頃の開始以来、約1200万人が登録していますが、当初の期待には届いていません。2億4400万ドルの資金援助を受け、トークンの評価額は予測で12億ドルに上るなど、投資家の信頼は高いままです。しかし、特にEUを中心にプライバシーへの懸念が浮上しており、バイオメトリクスデータの悪用や集中管理のリスクが問題となっています。さらに、このプロジェクトは分散型ガバナンスや、Worldcoinを通じたユニバーサル・ベーシックインカムの配布可能性も模索しています。批評家は、敏感なバイオメトリクス情報の集中管理やアイデンティティ検証の商業化による倫理的リスクを指摘しています。アルトマンは、AIの台頭の中で人間の主体性を守るために、World IDは非常に重要だと強調しています。最終的には、プライバシー問題の解決、ユーザーの信頼構築、そしてオンライン上で人間とAIを効果的に見分けることが、Worldcoinの成功の鍵となります。
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ホワイトカラーの血のバス: AIが雇用に与える影響
人工知能（AI）が急速に進歩する中、ホワイトカラー職の未来について重要な懸念が浮上している。著名なAI開発企業、アンサropicのCEOダリオ・アモデイは、AIによる自動化が今後5年以内に新卒者や若手専門職が従事するエントリーレベルのホワイトカラー職の最大50％を消滅させる可能性があると警告している。この排除により、対象となる産業では失業率が急激に上昇し、10％から20％に達する恐れがある。最もリスクの高い分野は、テクノロジー、金融、法律、コンサルティングなどで、これらの分野では分析やルーチン業務といった認知作業が次第にAIによってより効率的に処理されている。その結果、卒業直後の新卒者や若手専門職が多く就いているエントリーレベルの役割は、AIアプリケーションに取って代わられる危険が高まっている。 AIの革新は医療研究の突破口や経済生産性の向上、新たな雇用カテゴリの創出といった恩恵ももたらす一方で、その移行は大きな課題も伴う。突然の雇用喪失は社会経済の混乱を深め、不平等や失業率を悪化させるおそれがあるため、適切な政策の整備が不可欠だ。アモデイはこれらのリスクに対処するため、AI開発者や関係者からの透明性のあるコミュニケーションを促し、AIが労働市場に与える影響について一般市民に知らせるべきだと提言している。また、彼は再訓練プログラムや社会保障制度を資金援助するための「トークン税」などの積極的な政策措置を推奨している。 AIの雇用危機を超えて、最新のAxios AMは他の緊急国家問題も取り上げている。トランプ政権は、移民と国境警備に関する議論が続く中、ICE（移民・税関執行局）の日次逮捕者数を最大3,000人に増やすことを目指し、強化された移民取締りを進めている。気候変動も深刻な脅威であり、研究結果は地球温暖化が米国の夏季の記録的な高温、熱波、およびそれに伴う公衆衛生や環境問題を引き起こしていることを裏付けている。 宇宙探査の分野では、SpaceXの野心的なスターシップの試験飛行が障害に直面し、商業及び探査目的の宇宙ミッションの進展には困難が伴っている。 一方、トランプ政権の「ゴールデンドーム」ミサイル防衛計画に関しては、運用の実現可能性や準備状況について懸念が高まっている。 これらの地政学的・経済的な圧力にもかかわらず、小規模ビジネスの楽観主義は意外にも堅調を保っている。関税引き上げや貿易摩擦によりサプライチェーンの混乱やコスト増が懸念される中、それにもかかわらず前向きな見通しを維持している。ちょっとした明るい話題としては、テキサス州セギンのバーン・ビーン・コーというバーベキューレストランが、テキサスマンスリーの名高いバーベキューランキングでトップに輝いたことで、地域の食文化の重要性とクオリティが改めて注目されている。 要約すると、AIは産業構造を根本から変える可能性を持つ一方で、特にエントリーレベルのホワイトカラー職に対する即時的な影響については深刻な懸念が存在する。同時に、移民政策、気候変動、宇宙探査、小規模事業の動向といった重要な国内課題も引き続き政策や社会を左右しており、これらが複雑に相互作用しながら、現代社会が直面する多層的な課題の全体像を描き出している。
SEC、ブローカー・ディーラーの暗号資産活動と移転代理人のブロックチェーン利用に関するよくある質問…
2025年5月15日、米国証券取引委員会（SEC）の取引市場部スタッフは、暗号資産活動および分散型台帳技術に関するよくある質問（FAQs）への回答を発表しました。これらのFAQは、ブローカー・ディーラーによる暗号資産の保管や、移転代理人がマスター証券保有者ファイルを維持するためのブロックチェーンの利用についての指針を提供しています。 同時に、SECスタッフと金融業界規制局（FINRA）の総合顧問室は、2019年7月に発表された暗号資産のブローカー・ディーラーにおける保管に関する共同声明を直ちに撤回することを発表しました。この撤回と新しいFAQは、さまざまな暗号資産活動に関する規制の枠組みを明確にするためのSECのより広範な取り組みの一環です。5月19日、SEC委員長のポール・アトキンスはSECスピークス会議で、スタッフに正式な暗号関連のルール提案の策定を開始するよう指示したこと、そして以前のスタッフレベルのガイダンスを引き続きクリアにしていることを述べました。 撤回された共同スタッフ声明は、特に連邦証券法の遵守に関して、暗号資産の証券の保管に関してブローカー・ディーラーにとって重要な課題とリスクを指摘していました。新しいFAQは、これらの法律の暗号資産証券への適用を明確にすることを目的としています。 **暗号資産活動および分散型台帳技術に関するFAQ** この指針は、ブローカー・ディーラーと移転代理人を対象にし、以下の主要な事項に対応しています。 - **ブローカー・ディーラーの財務責任:** 証券取引委員会の証券取引法第15c3-3(b)規則（顧客保護規則）は、証券にのみ適用され、非証券の暗号資産には適用されません。ブローカー・ディーラーは、資格のある管理場所に保管されている場合、証券として分類された暗号資産について管理権を確立することが可能です。2020年の特殊目的ブローカー・ディーラー（SPBD）に関する声明の遵守は任意であり、一時的な安全な避難所を提供するもので、顧客保護規則を変更するものではありません。 - ブローカー・ディーラーの保管および資本要件は、スポット暗号資産ETPに関連したイン-kindの創出と償還を促進することを認めています。基本資産の所有ポジションは純資本計算に含める必要があります。ビットコインやイーサのポジションは、市場で容易に取引可能とみなされ、証券取引所の規則15c3-1に基づく20％のヘアーカット適用対象となることがあります。 - 投資契約としての暗号資産は、証券法1933年に登録されていない限り、1970年の証券投資者保護法の対象外です。そのため、証券投資者保護公社（SIPC）は、ブローカー・ディーラーが保有する非証券暗号資産に対する顧客請求を保護しません。 - 非証券暗号資産の倒産時に備え、ブローカー・ディーラーは、これらの資産を「金融資産」として扱うために、統一商事法典第8条に基づく契約を締結することができます。さらに、非証券暗号資産事業を行っているブローカー・ディーラーは、証券と同等の記録を保持し、投資者保護と監査の容易化を図る必要があります。 - **移転代理人:** 暗号資産証券の発行者のための移転代理人として活動する者は、証券取引所法第3(a)(25)条に定められる5つの活動を行った場合、または特定の条件で登録済または登録免除された証券に関してSECに登録する必要があります。 - 登録済の移転代理人は、適用される証券法を完全に遵守すれば、分散型台帳技術を公式のマスター証券保有者ファイルとして使用することができます。取引データをブロックチェーン上に保持しつつ、個人情報はオフチェーンに保存できます。ただし、記録は安全で正確、最新であり続け、SECに容易に提示できる状態を保つ必要があります。 スタッフは、業界関係者に対して、暗号資産活動や分散型台帳技術に関するブローカー・ディーラーや移転代理人の規則適用について質問や支援を求めるよう呼びかけました。 **共同スタッフ声明の撤回** FAQの発表に合わせて、SECスタッフとFINRAは、2019年7月8日に発表された暗号資産のブローカー・ディーラー保管に関する共同声明を直ちに撤回しました。この新しいFAQは、従来の声明と比較して、暗号資産の保管に対してより柔軟な姿勢を示しており、ブローカー・ディーラーの顧客保護やその他の規則遵守の懸念を和らげる方向となっています。 **まとめ** これらのFAQは、暗号資産証券の規制上の取り扱いについて、ブローカー・ディーラーや移転代理人にとって必要な透明性を提供しています。これらの動きは、SECが断片的な執行や非公式な指針から、より体系的かつ一貫した暗号資産の規制フレームワークへと移行しようとしている意向を示しています。
製造業におけるAI：機械学習を用いた生産プロセスの最適化
人工知能（AI）は、効率と生産性を大幅に向上させることにより、製造業をますます変革しています。AIの導入により、企業はコスト削減、ダウンタイムの最小化、運用パフォーマンスの向上を実現しています。その重要な応用の一つが予知保全です。これは、機械学習アルゴリズムが設備のセンサーからのリアルタイムデータを分析し、機械の状態を監視し、故障の兆候を早期に検知し、保全の必要性を予測するものです。この積極的なアプローチは、高額な故障を防ぎ、ダウンタイムや修理費用を削減し、機器の寿命を延ばすのに役立ちます。 保全以外にも、AIはプロセス最適化に革命をもたらしています。膨大な生産データを分析してボトルネックや非効率性、資源の誤配分を特定し、ワークフローの合理化、スループットの向上、無駄の削減、収率の改善を、莫大な資本投資なしで実現します。また、AIによる自動化は、知能型ロボットを用いて、繰り返し作業や危険な作業、非常に高精度を求められる作業を処理し、製造の柔軟性と精度を高めています。これらのロボットは一貫した品質を維持しながら、データから学習することで変動に適応し、カスタマイズや迅速な生産ラインの変更を可能にしています。 AIを採用したメーカーは、生産性と国際競争力の大きな向上を報告しています。AIにより、市場の要求に迅速に対応できるようになり、製品の品質が向上し、コスト削減と短い生産サイクルを実現しています。これらは、変化し続ける消費者の期待と激しい国際競争の中で重要な優位性となっています。また、AIは在庫の最適化や需要予測の改善、サプライヤーとの関係管理を通じて、サプライチェーンのイノベーションも促進し、国際的な混乱や需要変動にも耐えられる強靭な体制を築いています。 しかし、AIを用いた製造への移行には課題も伴います。IoTセンサーや堅牢なデータシステムなど、大量のデータを収集・処理するためのインフラへの投資が必要です。また、AIシステムと効果的に連携し、その出力を解釈するための労働力のスキル向上も欠かせません。これらの課題にもかかわらず、AIの長期的なメリットは明らかです。技術の進歩とともに、AIはイノベーションや効率性、持続可能性を推進し続け、製造運営の中心的な存在となり、最良の実践とパフォーマンス基準を再定義していくでしょう。 結論として、人工知能は予知保全、プロセス最適化、インテリジェント自動化、サプライチェーン管理を通じて、製造業を大きく改善しています。AIを導入することで、製造業者は前例のない生産性と競争力、イノベーションを実現し、変化の激しいグローバル市場で成功に向けて進んでいます。AIの継続的な採用は、よりスマートで機敏かつ持続可能な生産システムを可能にし、製造の未来を形作っていくでしょう。
タンジェム、米国特許取得のブロックチェーンスマートリングで十億ドル規模のウェアラブル市場に参入
2025年5月28日、スイスのツーク – 暗号通貨ハードウェアウォレットの製造企業、タンゲム（Tangem）は、ブロックチェーン対応のスマートリングに関する米国第3特許（特許番号12307443）を取得したと発表しました。これにより、同社は急速に拡大しているウェアラブル金融市場への参入を正式に示しました。 この特許取得済みのスマートリングは、ユーザーがリングをスマートフォンに近づけるだけで、暗号通貨の鍵を安全に保管し、ブロックチェーン取引に署名できる機能を持ちます。内蔵されたセキュアチップは暗号署名を内部で実行し、秘密鍵を外部に露出させずに保護することを保証します。これは特許取得過程で確認された重要なセキュリティポイントです。 タンゲムはまた、リングから直接非接触型の暗号通貨支払い機能を開発しており、使いやすさと自己管理を兼ね備えたウェアラブルフォーマットを目指しています。 「この特許は、私たちの安全なアーキテクチャを証明するとともに、タンゲムをウェアラブル金融分野のリーダーへと位置付けるものです」と、CEOのアンドレイ・クレニクは述べています。「私たちは、セキュリティやユーザーコントロールを犠牲にすることなく、分散型ファイナンスをより身近にするプラットフォームを構築しています。」 2025年のこの米国特許は、プライベートキーのバックアップシステムや、安全な自己管理と日常の取引を統合した暗号支払いカードに関する以前の特許に続くものです。 タンゲムの成長は、ウェアラブル決済やアイデンティティソリューションへの消費者の関心に支えられ、スマートリング市場が引き続き二桁成長率（CAGR）を記録している中で進んでいます。同社は、ライセンス供与、埋め込み金融パートナーシップ、直接消費者への販売といった大きなビジネスチャンスを見込んでいます。 「タンゲムリングは、暗号技術の完全性と日常的な実用性を融合させる長期ビジョンを体現しています」とクレニクは付け加えました。 【タンゲムについて】 タンゲムは、自管理型の暗号通貨ウォレット（タンゲムウォレットカードやタンゲムリングを含む）を開発しています。本社はスイスのツークにあり、220を超える国々のユーザーにサービスを提供し、暗号資産の管理、支払い、デジタルアイデンティティの革新を促進するため、知的財産ポートフォリオの拡充に積極的に取り組んでいます。 【お問い合わせ先】 PR・広報担当 ダリア・バイス タンゲム [email protected]
Polygon LabsとマーケットメイカーのGSRがDeFi重視のブロックチェーンを起動
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教育におけるAI：パーソナライズされた学習体験
人工知能（AI）は、各学生の個別のニーズに合わせたパーソナライズされた学習体験を提供することで、教育の変革を迅速に進めています。従来の教育方法が進化する中で、AIを活用したプラットフォームはますます教育内容やペース、指導方法をカスタマイズし、学習者の関心と成果を向上させています。AIの教育における大きな利点の一つは、膨大な学生のパフォーマンスデータを分析できる能力にあります。高度なアルゴリズムや機械学習を駆使して、AIシステムは個々の進捗をリアルタイムで監視し、強みや苦手な部分を特定します。これらのデータに基づく洞察により、教育技術は内容の提供方法を調整し、各学生の習熟度や学習スタイルに合った教材を提供することが可能になります。 教育内容のカスタマイズは、長年の課題だった学生の学習速度や好みの違いに対応するものです。ある学生は素早く概念を理解する一方で、他の学生はより多くの時間や異なる説明を必要とします。AIを活用した適応型学習は、カリキュラムを動的に変更し、必要に応じて追加の練習や補助教材を提供します。この柔軟性は、すべての学習者が取り残されることのない、より包括的な学習環境の促進につながります。また、AIツールは教師が学習のギャップを早期に発見できるよう支援します。誤解や技能不足を特定することで、教師はタイムリーでターゲットを絞った介入を行い、学生の遅れを防ぎ、継続的な向上を促します。例えば、AI分析は個別の練習問題の推奨や、ピア・コラボレーションの促進、特定のテーマに再度焦点を当てるための通知を行うことがあります。 AIの導入は、教師にとっても役立ちます。採点や管理業務などのルーチン作業を自動化することで、教師はより学習者との対話や創造性の育成、現代に必要な批判的思考スキルの育成に集中できるようになります。さらに、AI駆動のプラットフォームは、ビジュアル、聴覚、体感覚などの多様な学習モードに対応し、動画やインタラクティブシミュレーション、ゲーミフィケーションされたレッスンなどを提供することで、学習者のモチベーションと参加意欲を高めます。 AI技術の進展により、より効果的で包括的な教育エコシステムの構築能力が強化されています。AIによる継続的なフィードバックループは、実際の学生のパフォーマンスに基づいて教育方法や教材を改善し続け、絶え間ない向上を促します。しかし、教育におけるAIの導入には重要な課題も伴います。教育者や政策立案者は、データプライバシーや倫理的なAIの利用、公平な技術アクセスについて考慮しなければなりません。AIを効果的に教育に組み込むためには、適切な教師の研修も不可欠であり、それによってメリットを最大化し、潜在的な問題を最小限に抑えることが求められます。 総括すると、人工知能は、多様な学生のニーズに合わせたパーソナライズされた学習を提供することで、教育の変革をもたらしています。データに基づく洞察により、AIは学習者の関心を引き出し、学習ギャップの早期発見を支援し、教師がターゲットを絞った指導を行うことを可能にします。技術の進化とともに、よりインクルーシブで適応的、効率的な教育システムの構築において、AIは今後重要な役割を果たしていくでしょう。
グアテマラの銀行大手が送金のためにブロックチェーンを導入
グアテマラ最大の銀行、インダストリアルバンコは、デジタル資産サービス提供企業のSukuPayと提携し、ブロックチェーン技術を銀行サービスに導入しました。これにより、顧客の国境を越える取引を強化することを目的としています。SukuPayのブロックチェーンを利用した支払いソリューションは、インダストリアルバンコのモバイルアプリ「Zigi」に組み込まれ、利用者は国際送金をスムーズに送受信できるようになりました。IBANやデジタル資産ウォレットを必要とせずに送金可能です。このサービスは、1回の国際取引につき固定料金の0
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