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May 29, 2025, 6:23 a.m.
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SEC、暗号資産の保管および分散型台帳技術(DLT)に関する新しいFAQを発表、2019年の共同声明を撤回

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。



Brief news summary

2025年5月15日、SECの取引・市場部門は、FAQを発表し、連邦証券法がブローカー・ディーラーによる暗号資産の保管や、マスター証券保有者ファイルを管理する移転代理人によるブロックチェーン技術の使用にどのように適用されるかを明確化しました。このガイダンスは、ブローカー・ディーラーの財務責任や顧客保護ルールの遵守を説明し、特定の非証券暗号資産はSIPCの補償から除外されることを示しています。また、移転代理人が法律の要件を満たす場合、分散台帳技術の使用が可能であることも確認しています。同時に、SECとFINRAは、2019年に出された暗号資産の保管に関する共同スタッフ声明を撤回し、より明確で柔軟な規制アプローチへの移行を示しています。SECのポール・アトキンス委員長は、スタッフに対し正式な暗号規制の策定を促しており、規制環境の進化を反映しています。SECは、業界の関与を促進し、理解を深め、暗号セクター内でのコンプライアンスを確保しようと努めています。
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May 31, 2025, 3:15 a.m.

自動運転車におけるAI:安全性の課題を克服する

人工知能(AI)の進歩は、自動運転車に関連する重要な安全性の課題に取り組む上で著しい成果を上げており、これらの車両の普及に一歩近づいています。自動車業界は、車両の認識、意思決定、反応時間を向上させるAIアルゴリズムにおいて顕著な改良を経験しています。これらの技術的進歩は、事故のリスクを減らし、道路の安全性全体を向上させるために連携しています。 先進的なAIアルゴリズムは、自動運転車が周囲の環境を解釈する方法に不可欠です。高度なセンサーフュージョン、機械学習、リアルタイムデータ処理を利用することで、自動運転車は歩行者や他の車両、交通標識、障害物をかつてない精度で識別できます。この向上した認識能力により、より迅速かつ正確な意思決定が可能となり、変化する運転状況に効果的に反応できるようになっています。 メーカーは、これらのAI搭載システムの信頼性を確保するために、多くの場面での試験を徹底的に行っています。混雑した都市の道路、高速道路、雨や霧、雪といった厳しい天候条件など、多様なシナリオを模した厳格なテストを実施し、予期せぬ事態にも安全かつ効率的に対応できるよう設計されています。 公衆の信頼を得ることは、自動運転車を日常生活に統合する上で非常に重要です。そのため、メーカーや研究者は安全性に関わる規則について透明性を保ち、テスト結果や安全装備を積極的に共有しています。公開デモや試験導入プログラムは、自動運転技術を一般消費者に紹介し、その信頼性や利点を示すことで、不安や疑念を軽減しています。 しかしながら、期待される進展にもかかわらず、自動運転車の普及に向けて多くの課題は依然として残っています。規制承認は大きな障壁であり、各国の政府が安全を確保しつつ革新を阻害しない枠組みを構築しようと努力しています。責任の所在、データプライバシー、自動運転システムの性能基準など、さまざまな問題に対応できるよう規制は進化し続ける必要があります。 また、社会の受け入れも重要な役割を果たします。多くの人は、車両を制御できなくなることや、危険な瞬間に適切な判断を行うかどうかについて懸念を抱いています。継続的な教育や良好なユーザー体験を通じて、これらの懸念を払拭し、自動運転技術への信頼を高めることが求められます。 要するに、AIの進歩は、世界中の道路で自動運転車が一般化する未来への道を開いています。安全機能の向上、徹底したテストによる信頼性の強化、規制当局や一般市民との積極的な関わりを通じて、業界は導入障壁を着実に克服しつつあります。これらの車両が日常の交通手段の一部となることで、交通事故の大幅な削減、流れの改善、多様なコミュニティへの移動の選択肢拡大など、多くのメリットをもたらすことが期待されています。

May 31, 2025, 1:33 a.m.

自動運転車におけるAI:進展と今後の課題

人工知能(AI)は、自動運転車の進歩において重要な基盤であり、複雑な環境を自律的に走行し、重要な判断を下すことを可能にし、交通システムの根本的な再構築を促している。近年、AIを自律システムに組み込むことが大きく進展し、安全性と効率性の向上につながり、完全自動運転の実現がより現実的になってきている。しかしながら、この分野でAIの潜在能力を最大限に発揮するには、なお克服すべき課題が存在する。 自動運転車におけるAIの最大の利点の一つは、安全性の向上である。高度なセンサー、機械学習、リアルタイムのデータ処理を駆使して、AI搭載車は障害物の検知、交通の挙動予測、道路状況の変化に対する反応を、多くの人間ドライバーよりも迅速かつ正確に行うことができる。この能力により、世界的に交通事故の原因の第一位である人間の誤りによる事故の削減に寄与している。AIはまた、悪天候や交通量の変動など環境の変化に常に適応し、これらの自律システムの信頼性と堅牢性を高めている。 効率性の向上もまた、AIの大きな貢献の一つだ。自動運転車は、最適なルート設定や燃料消費の削減、協調運転による交通流の改善を可能にし、経済的な利益をもたらすとともに、輸送の環境負荷を軽減している。さらに、車両間やインフラとの通信を支えるAIを活用した車車間・車両・インフラの連携により、リアルタイムの状況に応じて動的に調整されるスマートネットワークが実現し、モビリティの向上と渋滞緩和が進んでいる。 しかしながら、自動運転車へのAI導入には依然として重要な障壁が存在する。世界各国の規制の枠組みは進化途上であり、安全性と革新性のバランスをとるべく、各国の規制動向に対応しつつ普及を妨げている。また、社会的な受容も同様に重要であり、データプライバシー、サイバーセキュリティ、倫理的問題に対する懸念が信頼を妨げている。AIの能力や安全性、限界について透明性のある情報提供や適切な説明を行うことが、消費者の信頼を高めるために不可欠である。 技術的な課題も残っている。自動運転車は、都市部の複雑な環境や悪天候、突然の障害物など、多様で予測不可能な状況に対応しなければならない。AI技術は大きく進歩したものの、人間の perception (感知)、意思決定、適応能力に近づくには依然として困難な面がある。センサー技術やデータ解析、アルゴリズムの設計における継続的な研究開発がこれらの限界解消に不可欠である。 専門家は、車両メーカー、技術者、政策立案者、学界など、さまざまな分野の研究と協力を進めることが、これらの課題を克服する鍵だと強調している。こうした連携は、イノベーションを促進し、安全性や相互運用性を確保するための標準を確立する上でも重要である。AIの堅牢性、倫理的枠組み、規制モデルに焦点を当てた努力こそが、自動運転におけるAIの持つ潜在能力を十分に引き出すための基礎となる。 まとめると、AIは自動車の進化において中心的な役割を担い、安全で効率的な自律運行を実現することで、交通の革命を引き起こしている。大きな進歩があった一方で、AIの恩恵を完全に活用するには、規制、社会的課題、技術的障壁に取り組む必要がある。持続的な研究と協力、そして公共の理解と関与が、信頼され広く普及する自動運転車の未来を実現するために欠かせない。

May 31, 2025, 1:25 a.m.

リップル、ブロックチェーンが金融を変革するという基本的な声明を発表

最近、ソーシャルメディアプラットフォームXにおいて、サンフランシスコを拠点とするブロックチェーン大手のRippleのCEO、ブラッド・ガーリングハウスは、ブロックチェーン技術が金融を変革していると述べました。 Rippleは金融と決済を革新しています この投稿は、Rippleがこの変革において果たしている役割を強調し、ブロックチェーンがもたらす変化は金融だけにとどまらないと指摘しました。「ブロックチェーンは金融を変えるだけでなく、ほぼすべての分野に影響を与えている」という内容です。そこには、Rippleの主要な運用分野を紹介する短い動画広告も含まれていました:「決済。保管。ステーブルコイン。」 昨年、Rippleは新しい製品としてドルペッグのステーブルコインRLUSDを正式に12月に発表しました。Ripple USDを利用することで、同社はこの基幹セクターの二つ、すなわち国境を越えた送金とステーブルコインのニーズに対応しています。RLUSDは、Ripple Paymentsに統合されており、従来はXRPだけを使って国内外の送金を行っていました。 RippleのRLUSD、新たな取引所での上場 国境を越えた決済市場は現在、約32兆ドルと評価されており、今後10年以内に50兆ドルに到達すると予測されています。暗号通貨を活用することで、この決済システムは銀行や決済プラットフォーム、フィンテック企業などの複数の中間業者を排除します。 最近、RLUSDは主要な暗号通貨取引所に上場されました。今週だけでも、BitgetやEuler LabsといったプラットフォームがRippleの新商品へのサポートを導入しました。 XRPコミュニティは、この楽観的な投稿に対して多くのコメントを寄せ、熱意と懐疑的な意見が入り混じっています。一部のユーザーは投稿の意味を疑問視し、「どういうことだ?何が起きている?この投稿の背景は何だ?」と問いかけました。 別のユーザーはRippleがXRPを売却して市場を混乱させていると非難しています。「いつもっとトークンを売るつもりだ?」 SEC、Binance

May 31, 2025, midnight

Signing Day Sportsは、BlockchAIn Digitalとの最終合意書を実施し…

Signing Day Sports(SGN)は、暗号通貨マイニング、AI、HPCデータホスティングに焦点を当てた企業であるOne Blockchainの全ての株式持分を取得するための最終的な事業統合契約を発表しました。南カロライナ州とテキサス州の施設で200MWの電力容量を開発する計画も含まれています。この取引は、2025年4月14日に初めて公開され、その前に署名された拘束力のない意向書に続くものです。買収は、ホールディングカンパニーのBlockchAIn Digital Infrastructure(BlockchAIn DI)を通じて構築され、Signing Day SportsとOne Blockchainの両方が子会社となります。取引後、統合された企業はNYSEアメリカ市場に上場する予定です。 Signing Day Sportsは、One Blockchainまたはそのセキュリティ保有者に現金支払いを行わず、代わりにクロージング時に約2億1500万ドルと評価されるPubCoの普通株式を対価とします。これは調整や希薄化後の株式価値5

May 30, 2025, 11:52 p.m.

AIと気候変動:環境動向の予測

人工知能(AI)は、環境モデルの精度を飛躍的に向上させることにより、気候科学において不可欠なツールとなりつつあります。気候変動の理解と緩和への緊急性が高まる中、AIの大量かつ複雑なデータ処理能力は、新しい研究の道と実践的解決策の扉を開いています。高度なアルゴリズムを活用することで、AIは環境データの中から複雑なパターンを見出し、科学者たちが気候変動の影響を高度な精度で予測できるようにしています。この進歩は、科学的知識を深めるだけでなく、効果的な緩和策や適応戦略を策定する上でも極めて重要です。 気候変動は、環境・経済・社会に広範な影響を及ぼす複雑な脅威です。極端な気象現象や海面上昇の正確な予測は、被害を最小限に抑え、レジリエンス(回復力)を高める政策を策定する上で不可欠です。AIは、機械学習を通じて気候変動の変数を分析し、従来の方法では見逃されやすい複雑な関係性を把握します。特に、防災の観点では、ハリケーン、洪水、熱波、干ばつといった極端な気象現象の予測において有効です。過去のデータとリアルタイムの情報を学習したAIモデルは、新たなパターンを検知し、早期警報を発することで、緊急サービスや政府が被害や経済損失を抑える支援をします。 また、長期的な変化をモデル化する上でもAIは重要です。例として、沿岸都市や生態系を脅かす海面上昇を挙げられます。伝統的なモデルは、氷の融解、海流、大気の変動といった膨大で複雑な要素の計算に苦労しますが、AIはこれらの多様なデータを効率的に統合し、より正確な予測を可能にします。これにより、都市計画やインフラ整備、災害対応も将来の気候条件に適した形で行えるようになります。 さらに、AIは環境データ内の隠れた傾向や因果関係を明らかにし、気候研究を深化させています。衛星画像やセンサー情報、観測記録を解析することで、土地利用や植生変化、炭素排出の状況を把握し、保全の効果を評価したり、重要な介入地点を特定したりしています。こうした知見は、気候政策の策定に大きく寄与します。 政策立案者や地域社会は、AIによる予測や洞察を活用して、より的確な適応策を講じることが可能です。たとえば、レジリエントなインフラの設計や資源管理の最適化、より早い警報システムの導入などです。さらに、AIはさまざまな政策や投資のシナリオ分析を支援し、経済成長と環境持続性のバランスをとる判断を促します。 AIの気候科学への統合は、地球規模の気候課題に立ち向かうための有望なフロンティアです。すべての問題を解決するわけではありませんが、従来の研究を補完し、データ分析やモデルの精度を高めることで、革新と情報に基づく意思決定を促進しています。AIの真の潜在能力を発揮させるには、コンピュータ科学、気候学、生態学、社会科学など、多様な分野との連携と責任ある倫理的な利用が必要です。 今後、AIの進歩と世界的なモニタリングデータの拡大により、気候モデルの深さと範囲はさらに広がるでしょう。研究基盤や学際的な教育、オープンデータの共有への投資を継続することが、さらなる進展をもたらします。気候危機が深刻さを増す中、AIを活用することで、よりレジリエントな社会の構築や持続可能な未来の実現に希望が生まれます。 要約すると、AIは気候科学においてますます重要な役割を果たしており、環境モデルの精度と能力を高めています。極端な気象の予測や海面上昇の推定、環境動向の把握まで、その応用範囲は広く、効果的な緩和と適応戦略に不可欠な知見を提供しています。継続的な革新と協力を通じて、AIは急速に変化する地球の複雑さを理解し管理するための強力なツールとなり、政策立案者や地域社会が気候変動の課題に効果的に対応できるよう支援しています。

May 30, 2025, 10:32 p.m.

IT省とバイナンスアカデミーが全国規模のブロックチェーン教育推進活動を開始

画期的な取り組みとして、デジタルリテラシー向上と未来志向のスキル育成を目的に、バイナンスアカデミーはパキスタンの情報技術通信省(MoITT)と提携し、全国規模のブロックチェーン教育プログラムを開始しました。この取り組みは、2026年までに300人の大学教員を訓練し、20の教育機関を通じて8万人以上の学生に影響を与えることを目標としています。 このパートナーシップは、世界最大のブロックチェーン教育イニシアチブであるバイナンスの「グローバル大学アウトリーチプログラム(GUOP)」の一環であり、新しいWeb3専門家の世代を育成することを目的としています。このプロジェクトは、パキスタンの国家的なデジタル変革の野望を支援し、同国をブロックチェーンの専門知識の中心地として位置付けることを目指しています。 契約に基づき、大学の教員はブロックチェーンの基本的な知識を徹底的に学びます。内容にはBNBチェーン、Solidityプログラミング、主要なWeb3の概念などが含まれます。認定を取得した教員は、新たに開発されたカリキュラムを独自に指導できるようになります。コースを修了した学生も公式の認定資格を得ることができます。 「ブロックチェーンが世界の金融環境を変革する中で、適切なスキルを身につけることが重要です」と、バイナンスの中東、アフリカ、南アジア担当成長・運営責任者バダー・アル・カルーティ氏は述べています。「このコラボレーションは、デジタルイノベーションをリードできる熟練した労働力を育成する上で大きな節目です。」 情報通信省のシャザ・ファティマ・コアジャ閣下は、この取り組みの可能性を高く評価し、その経済未来への影響に期待を寄せました。 「この協力は、パキスタンをスキルを持つブロックチェーン人材のグローバルなハブとして位置付け、私たちのデジタル変革の取り組みを支援します」と彼女は述べています。「バイナンスやブロックチェーン・AIテクノロジーセンターと連携して、学生たちをデジタル経済のリーダーへと育てる準備を進めています。」 2022年以降、バイナンスアカデミーはパキスタンで活動を展開し、すでに3つの州にわたる13の大学で3,000人以上の学生を訓練しています。この新しいプログラムは、これらの努力を全国に拡大し、先進技術教育へのアクセスを広げるものです。 グローバルには、GUOPは2023年にカザフスタンで開始され、その後20以上の国に拡大しています。最終目標は、2026年までに50か国の200以上の大学にリーチし、100万人の学生に教育を提供することです。 バイナンスアカデミーとMoITTの提携は、パキスタンの教育システムにブロックチェーン教育を組み込む重要な一歩です。実践的なスキルと国際的な競争力の強化に重点を置くこの取り組みは、国内外でデジタル経済を推進できる革新的な世代の育成を目指しています。

May 30, 2025, 10:15 p.m.

金融におけるAI:アルゴリズム取引と市場分析

人工知能(AI)は、金融セクターを大きく変革しており、アルゴリズム取引や予測分析といった革新的な手法を導入しています。これらの技術は、市場の運営を革命化し、従来の投資戦略を再定義しています。AIのアルゴリズムは、大量の市場データをリアルタイムで分析し、人間の能力をはるかに超えた微細な傾向やパターンを見つけ出します。これにより、迅速かつデータに基づく取引判断が可能になり、驚くほど高速かつ正確に実行されるため、金融機関は取引のパフォーマンスを向上させ、コスト削減を図り、変化の激しい市場で競争優位を獲得しています。 アルゴリズム取引、別名自動取引やブラックボックス取引とも呼ばれる手法は、複雑な数学モデルや過去のデータから導き出された事前設定の基準に基づいて取引を実行するAIシステムに大きく依存しています。これらのAI駆動のシステムは、市場の変動に瞬時に反応し、短時間での利益を狙ったチャンスを捉えます。この機動性により、市場の効率性が向上し、ビッド・アスクスプレッドが縮小され流動性が増加します。これにより、投資家はより狭い価格差での取引や迅速な執行の恩恵を受けることができます。 取引を超えて、AIの予測分析は機械学習を用いて、市場の動き、資産価格、経済指標をより高精度で予測します。これらの洞察は、ポートフォリオマネージャーやトレーダーがリスク管理、資産配分、戦略立案を行う上で役立ちます。また、予測分析は、顧客の理解を深め、カスタマイズされた投資アドバイスを提供することで、パーソナライズされた金融サービスの向上にも寄与しています。 しかし、AIの金融分野における役割拡大には、課題やリスクも伴います。最大の懸念は、市場の変動性の高まりです。AI駆動の取引の速さと取引量の多さは、市場のストレス時に価格の振幅を激化させ、急激な売りやバブルの形成を引き起こす可能性があります。また、これらのシステムは相互につながり自動化されているため、連鎖的な失敗やシステム全体へのショックを引き起こし、広範な金融エコシステムを不安定にするリスクもあります。 さらに、多くのAIモデル、とくに深層学習を用いたモデルの「不透明性」は、規制や倫理の観点から問題となっています。AIによる金融判断の透明性、公平性、責任所在を確保することは、投資者の信頼と市場の健全性維持にとって不可欠です。また、AIが過去のデータに埋め込まれた偏見を強化したり、操作的な取引に悪用されたりする懸念も存在します。 こうした課題に対処するため、世界各国の金融規制当局はAIの市場での役割を厳しく監視し、イノベーションを促進しながらも金融の安定性と投資者保護を図る枠組みやガイドラインを策定しています。主な規制の焦点は、AIシステムに対する厳格なリスク管理基準の設定、透明性と情報開示の向上、市場全体のリスクを監視・軽減する仕組みの整備です。 また、国際的な規制協力も進展しており、AI技術と金融市場のグローバルな性質を背景に、ベストプラクティスの交換や規則の調和、潜在的なAI関連金融危機への対応協調が重視されています。 金融業界は、責任あるAIの利用の重要性を認識しており、多くの機関が倫理的なAIの導入と監督を重視し、信頼性の高い公正な運用を確保するための厳格なテストと検証に投資しています。さらに、AI技術と効果的に連携できる人材の育成も優先されており、これらの進歩の恩恵を最大化しています。 結論として、人工知能は、市場の効率性と分析能力を向上させることで金融セクターを確実に再形成していますが、一方で新たなリスクや規制の課題も生じています。技術の進歩と市場の安定性のバランスを取るためには、業界関係者、規制当局、政策立案者の協調した努力が必要です。今後もAIの進展とともに、その金融への影響は拡大していくと予想されるため、継続的な警戒と適応型のガバナンスが、世界の金融市場の健全性と公平性を維持する上で不可欠です。

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