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スピリットブロックチェーンキャピタル、2025年第1四半期の財務結果を発表、新たに規制された利回り商品を開始
バンクーバー（ブリティッシュコロンビア州）、2025年5月29日（グローブニュースワイヤ） — Spirit Blockchain Capital Inc. （CSE：SPIR）（「Spirit」または「当社」）、ブロックチェーンインフラストラクチャおよびデジタル資産利回りソリューションに特化した上場投資会社は、2025年3月31日に終了した四半期の重要なマイルストーンと未監査の財務結果を発表します。 **2025年第1四半期のハイライト：** - **LIFEオファリングの完了:** 2025年2月に、SpiritはCAD2. 11百万の上場発行免除資金調達を終了し、バランスシートの強化と運営の持続性を延長しました。 - **現金保有状況:** 四半期末時点でCAD1, 118, 585の現金および現金同等物を保有し、2024年末のCAD929, 194から増加、運転資本余剰額はCAD729, 781となっています。 - **借入金の変換:** Spiritは、コンバーチブル社債のEOSトランシェ（CAD1, 105, 024）を全て株式に変換し、関連する利息やデリバティブ負債を削減しました。 - **製品の発売:** 3月27日に、Spirit Digital AGは規制された上場投資商品（ETP）として、Spirit Ethereum Yield+ ETPおよびSpirit Solana Yield+ ETPをスイス証券取引所（SIX Swiss Exchange）とドイツ証券取引所（Deutsche Börse）にて開始し、ETHおよびSOLのステーキング戦略における規制された投資手段を提供しました。 - **米国市場のアップグレード:** 2025年4月22日に、当社はOTCQB®ベンチャーマーケットで「SBLCF」のティッカーシンボルで上場をアップグレードし、米国投資家のアクセス性を向上させました。 - **経営陣とパートナーシップ:** Inder Saini氏をCFOに任命し、財務監督を強化するとともに、SpiritはAstralaneと戦略的パートナーシップを締結し、Staked SOLインデックスの開発を進めています。 CEOのLewis Batemanは次のように述べています。「第1四半期の成果は、資金調達、製品発売、および運営において一貫した進展を示しています。堅固なバランスシートと明確な実行マイルストーンにより、私たちは機関投資家向けのブロックチェーンソリューションの提供と株主価値の向上に引き続き注力していきます。」 **Spirit Blockchain Capitalについて** Spirit Blockchain Capital Inc. は、ブロックチェーンとデジタル資産へのエクスポージャーを提供するカナダの上場企業であり、インフラ利回り、ブロックチェーン投資、規制された上場商品という三つの事業分野を展開しています。同社は多様なデジタル資産ポートフォリオを維持し、新興ブロックチェーンベンチャーに投資し、独自の利回り生成プラットフォームを開発しています。 **投資家向け連絡先:** 投資家広報 Spirit Blockchain Capital Inc.
ir@spiritblockchain. com **将来予想に関する記述** 本リリースには、適用される証券法に基づく将来予想に関する記述（「期待」「予想」「信じる」などの言葉で識別可能）を含んでいます。これらの記述は、主要な前提条件に基づいており、実際の結果が著しく異なるリスクや不確実性の影響を受ける可能性があります。読者はこれらの記述に過度に依存しないよう注意してください。リスク要因の詳細は、同社の2022年8月8日付の長期募集要項（長報告書）に記載されており、www. sedarplus. ca で閲覧可能です。同社は、法令により必要とされる場合を除き、これらの記述を更新する義務を負いません。 カナダ証券取引所は、本ニュースリリースの内容を審査または承認していません。
Brief news summary
Spirit Blockchain Capital Inc.（カナダ証券取引所：SPIR）は、未監査の2025年第1四半期の結果を発表し、主要な実績を示しました。2月には、CAD2.11百万のLIFEオファリングを完了し、現金保有高をCAD1.12百万に、運転資本余剰をCAD729,781に増加させました。同社は、EOSの転換社債のCAD1.1百万を株式に転換し、関連する負債を解消しました。3月には、Spirit Ethereum Yield+とSpirit Solana Yield+のETFをスイス証券取引所（SIX）とドイツ証券取引所（Deutsche Börse）で開始し、規制されたステーキング投資の選択肢を提供しました。4月には、SpiritはOTCQB Venture Marketへと上場を格上げし、米国の投資家のアクセス性を向上させました。経営陣は、CFOのInder Sainiの任命により強化され、Astralaneとの戦略的パートナーシップを結び、Staked SOLインデックスを作成しました。CEOのLewis Batemanは、資金調達、イノベーション、運営の進展を強調し、Spiritの機関投資家向けブロックチェーンインフラへの取り組みと株主価値の向上に対するコミットメントを再確認しました。同社は、インフラストラクチャの利回り、投資、証券取引所上場の規制商品、多様なデジタル資産ポートフォリオ、利回り創出プラットフォームを通じてエクスポージャーを提供しています。
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自動運転車におけるAI：進展と今後の課題
人工知能（AI）の自動車への統合は大きく進展し、自動運転車は未来的な概念から今日の道路に現実味を帯びたものへと変わりつつあります。AIの進歩により、これらの車は交通渋滞や予測不可能な歩行者、悪天候といった複雑な運転状況に対応できるようになっています。これらの能力は、高度な機械学習アルゴリズム、先進的なセンサーシステム、そしてリアルタイムのデータを解釈して informedな運転判断を下す強力なコンピューティングに基づいています。 しかしながら、開発と普及の面で重要な課題も依然として存在します。安全性は最優先事項です。AIは人為的なミスを減らすことを目的としていますが、それでも予期しない状況や動的な場面でのシステムの性能に関して懸念もあります。自動運転車に関わる事故例は、あらゆるシナリオで信頼できる対応を確保するために、徹底的なテストと検証の必要性を浮き彫りにしています。 倫理的なジレンマも生じており、特に避けられない事故におけるAIの判断についての問題です。これらの決定は乗客や歩行者、他のドライバーに影響を及ぼします。AIに倫理的枠組みをプログラミングすることについては、技術者、倫理学者、政策立案者の間で活発な議論が行われており、技術、道徳、法律の複雑な交差点を示しています。 また、公共の信頼も大きな壁です。多くの人は、移動の改善、渋滞緩和、排出削減といった利点に興味を持っていますが、依然として懐疑的な意見も根強いです。信頼を構築するには、AIの動作に関する透明性、信頼性の証明、そして堅実な安全策が不可欠です。公共教育やシステムの一貫した性能の示威、ステークホルダーを巻き込んだ開発が、安心感を育むために重要です。 これらの課題に対処するため、研究開発は継続して行われており、産業界はAIアルゴリズムの洗練、センサーの精度向上、多様な運転状況を模擬する包括的なテスト環境の構築に多大な投資をしています。規制フレームワークも進化し、安全性、プライバシー、責任に関する基準を設けることで、法律と倫理の問題に取り組んでいます。 技術企業、自動車メーカー、政府、学術機関の協力は、進展を加速させる上で欠かせません。これらのパートナーシップは知識を共有し、資源を結集し、倫理的な自動運転車の導入におけるベストプラクティスを開発しています。さまざまな都市でのパイロットプログラムや実証実験から得られる貴重なデータは、システムの改善や政策立案に役立っています。 未来に向けて、AI駆動の自動運転車は都市の交通や輸送インフラに革新をもたらす可能性を秘めています。人為的な事故の削減、交通の円滑化、アクセス性の向上を実現することで、人々や物資の移動方法を根本的に変えることができるでしょう。しかし、その潜在能力を実現するには、技術的および社会的な課題を克服し続ける努力が必要です。 総じて、完全自動化されたAI搭載車両への道は進展しているものの、依然として複雑です。挑戦的な運転シナリオを管理できる能力は、技術の可能性を示していますが、安全性の確保、倫理的問題の解決、公共の受け入れを得ることが不可欠です。絶え間ない革新、慎重な政策、協力的な努力を通じて、安全で信頼できる自動運転車を交通の主流とする目標に、着実に近づいています。
フィル・ファーガソンショー インタビュー － 50フィート・ブロックチェーンの襲来
私は最近、ファイナンシャルアドバイザーでありポッドキャスターのフィル・ファーガソンさんにインタビューしました。会話の前半は暗号通貨について、後半はAIについて詳しく掘り下げました。結果は非常に良くできていて、あなたが求めていた内容そのものでした！ 音声の Qualität は完璧ではありません（恐らくZoomの調子が悪かったせいですが）、ただしすべての言葉ははっきりと聞き取れます。 このインタビューは、動画（33分、私だけ出演）とポッドキャスト（55分、フィルの内容も多く含む・私の部分は16:40頃から始まります）として公開しています。[YouTube; Spreaker]
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。
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。
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
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
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。
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