従来の金融業界において機関投資家の採用を促進する主要なブロックチェイン基盤インフラ提供企業

金融機関は、決済プロセスの効率化、リアルタイム送金の実現、証券、クレジット、債券、不動産などのリアルワールドアセット(RWA)のトークン化をサポートするために、ますますブロックチェーン技術を模索しています。ブロックチェーンの魅力は、その向上した効率性、透明性、自動化の可能性にあります。 しかし、企業による採用には、単なるAPI統合を超えた課題を克服する必要があります。これには、規制やデータプライバシーの問題の調整、標準化の欠如、カストディや本人確認に関する運用リスク、レガシーシステムとの統合などが含まれます。 従来の金融(TradFi)がトークン化されたRWAや分散型金融(DeFi)への関心を深める中で、サードパーティのブロックチェーン基盤企業との提携は、ブロックチェーンの技術的・運用上の複雑さを回避するために不可欠となっています。以下の5つの主要なインフラ企業は、TradFi向けにブロックチェーンのアクセス性とコンプライアンスを高め、機関投資家の採用を促進しています。 **Fireblocks** Fireblocksは、デジタル資産のインフラストラクチャーのリーディング企業であり、安全で拡張性の高いプラットフォームを提供し、カストディ、トークン化、決済、取引、支払いなど多様な用途に対応します。同社のセキュリティは、マルチパーティ計算(MPC)、ハードウェアの隔離、ポリシーに基づくガバナンスを組み合わせた多層技術に基づいており、秘密鍵を保護し、内部外部の脅威に対する運用リスクを低減します。Fireblocksは、資産管理者、フィンテック企業、銀行向けに、安全でコンプライアンスに準拠したデジタル資産の保管、移転、発行を支援します。さらに、1, 800以上の流動性パートナーやカウンターパーティーと連携した自動化とワークフローを提供し、トークン化、支払いや取引の立ち上げを簡素化しています。BNYメロン、Galaxy、Revolutなど2, 000以上の組織に信頼され、10兆ドルを超えるデジタル資産の取引を安全に処理しています。 **Chainlink** Chainlinkは、ブロックチェーン非依存の分散型オラクルを通じて、ユニバーサルなスマートコントラクトの接続性を実現するブロックチェーン抽象レイヤーで知られています。データの可用性や信頼最小化の自動化、相互運用性の課題に取り組み、DeFiやRWAのトークン化の普及に重要な役割を果たします。ブロックチェーンと伝統的金融システムの間の仲介役として、正確な価格情報、クロスチェーンの相互運用性、ワークフローの自動化、SWIFTや銀行との提携による実世界の統合を提供します。このインフラを通じて、企業は安全にブロックチェーンベースのアプリケーションや資産を試験・展開できるようになります。Chainlinkは、2, 100兆ドル以上の価値を支える多くの重要な機関にブロックチェーンソリューションを提供しています。 **Applied Blockchain** Applying Blockchainは、10年以上の経験を持ち、企業向けブロックチェーンとプライバシー技術に特化しています。エネルギー、医療、サプライチェーンなどの業界の組織がプライバシー重視のブロックチェーンアプリケーションを活用できるよう支援します。サービスは、アイデア出し、コンサルティング、アーキテクチャ設計、開発、継続的なサポートまで多岐にわたり、コンプライアンスとスケーラビリティを重視したプライバシー実装を行います。大手金融機関のバークレー、バンク・オブ・アメリカ、Grupo Bancolombia、Shellと提携し、Shellが世界初のブロックチェーンを用いた石油派生商品取引を実現しました。RiskBlocksとの連携では、資本リスクの移転を効率化し、ライフサイクル全体の透明性を確保するブロックチェーン市場を構築しています。 **Consensys** ConsenSysは、イーサリアムを中心としたソフトウェア企業で、企業向けにブロックチェーンアプリケーションの構築、展開、管理を支援するインフラやツール、サービスを提供しています。代表的な製品にはMetaMask InstitutionalやInfuraがあり、安全なウォレットアクセスやスケーラブルなインフラ、EthereumやPolygon、BNBスマートチェーンなどのEVM対応ネットワークとの連携を可能にします。細やかな制御とコンプライアンス機能を備えたカストディソリューションや、コンサルティング、ホワイトラベルサービスも展開し、銀行や資産運用会社がトークン化資産、ステーブルコイン、デジタル資本市場インフラを展開できるよう支援します。この包括的なサポートにより、技術的なハードルを低減し、ブロックチェーンの恩恵をカスタマイズされた枠組みの中で最大限に活用できるよう促進します。 **Maple Finance** Maple Financeは、トークン化された過剰担保のない貸付を可能にするブロックチェーンベースの資本市場プラットフォームです。一般的なDeFiの過剰担保化とは異なり、審査厳格な貸出と借り手の徹底的な調査をバックにしたオンチェーンの貸出プールを発行・管理します。これにより、伝統的な信用市場よりも透明性と効率性、スピードが向上した資本運用を実現します。Mapleは、リスクとリターンのバランスが取れた従来通りのプロファイルを保ちつつ、データの見える化、プログラム可能なコンプライアンス、リアルタイム決済を提供します。スマートコントラクトを活用して仲介者を排除し、コストや摩擦を削減しながら、企業グレードの管理を維持します。伝統的な信用配分とDeFiを橋渡しし、新たなブロックチェーンネイティブの借り手との取引の扉を開きます。 これらの企業は、金融機関がブロックチェーン技術を採用し、伝統的な金融の枠組み内でブロックチェーンの変革力を引き出すために必要なセキュリティ、コンプライアンス、運用ツールを提供し、重要な役割を果たしています。
Brief news summary
金融機関は、決済の効率化を改善し、リアルタイム送金を可能にし、資産トークン化を支援するために、ますますブロックチェーン技術を活用しています。これにより、透明性と自動化が向上するなどのメリットを享受しています。 しかしながら、規制の遵守やデータプライバシーの懸念、レガシーシステムとの統合、運用リスクなどの課題が広範な採用の障壁となっています。 これらのハードルを克服するため、多くの金融機関は専門のブロックチェーンインフラ提供者と提携しています。 Fireblocksは、多者計算とハードウェアの隔離を利用した安全なプラットフォームを提供し、カストディ、トークン化、支払い、取引をサポートし、2000以上のクライアントが10兆ドルの取引を管理しています。 Chainlinkは、ブロックチェーンに依存しないオラクルネットワークを提供し、異なるブロックチェーン間や伝統的金融との相互運用性を確保し、21兆ドルを超える資産を監督しています。 Applied Blockchainは、大手銀行向けにプライバシー重視で規制に準拠した企業向けソリューションを提供しています。 Consensysは、Ethereumベースのインフラストラクチャーや開発者ツール、安全なウォレット、規制準拠機能を供給し、トークン化された資産やデジタル資本市場の促進を支援しています。 Maple Financeは、過剰担保なしの融資を通じて機関投資家向けの貸付を実現し、信用市場と分散型金融をつなぎ、透明性とリスク管理を強化しています。 これらの提供者は、技術的および運用上の重要な課題に対応し、金融機関におけるブロックチェーンの採用を加速させています。
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

AIの専門家が高度なAIシステムの潜在的な存在論的リスクについて議論
人工知能(AI)の急速な進展は、専門家の間で大きな議論と懸念を生んでいます。特に、その長期的な人類への影響に関してです。テスラやスペースXのCEOであるイーロン・マスクや、AI研究企業のアントロピックCEOダリオ・アモデイなどの著名な人物は、AIがもたらす深刻な existentialリスクを警告しています。彼らは、AIによる人類絶滅の可能性を10%から25%と見積もっており、この厳しい評価は、AIの開発と導入を監督するための強力な規制枠組みと安全対策の必要性を浮き彫りにしています。 革新的な考え方で知られるイーロン・マスクは、長い間、規制されていないAIの危険性について警鐘を鳴らしてきました。AIの利点を認めつつも、彼は適切な監督なしにAIが人間の制御を超え、壊滅的な結果を引き起こす可能性があると強調しています。マスクは、人間の安全を最優先に考えたAIの進展を確保するために、積極的な規制を推進しています。同様に、ダリオ・アモデイもこれらの懸念を共有し、アントロピックを率いて、自律的なAI行動に伴うリスクを減らすために、人間の価値観に沿った解釈可能なAIシステムの開発に注力しています。彼のリスク推定は、多くのAI関係者が未監督のAI進展をどれほど深刻に捉えているかを示しています。 規制の必要性は、AIシステムが進歩し、かつては人間だけが行えると考えられていた高度な自然言語処理や複雑な状況における自律的意思決定などのタスクをもこなすようになるにつれて、ますます強まっています。これらの進展は、産業の変革や生活の質の向上をもたらす一方で、安全かつ倫理的にAIを運用するための前例のない課題も突きつけています。専門家は、適切な安全措置がなければ、AIが悪用されたり、人間の利益とずれた行動を取ったりする可能性があると指摘しています。現代のAIの複雑さは、すべての潜在的な失敗や予期せぬ結果を予測することを困難にし、事故や意図的な悪用に対する懸念を高めています。AIのガバナンスにおいて、これらのリスクは非常に重要な課題となっています。 これに応じて、科学界や政策立案者は、安全策の導入、AI設計の透明性確保、倫理ガイドラインの整備を目的とした包括的なAI規制を求める声を高めています。特に、AIのグローバルな開発と展開を考えると、国際的な協力も不可欠です。規制と並行して、AIの安全性と倫理に関する研究も継続的に行われており、学術界や各種組織は、強力で制御可能、かつ人間の目標に沿ったAIシステムの開発に努めています。これには、AIの振る舞いの検証、解釈性の向上、倫理的影響の評価などが含まれます。 AIのリスクと規制をめぐる議論は、変革をもたらす技術を活用しつつ、人類の未来を守るというより広範な課題を浮き彫りにしています。AIが前例のないスピードで進歩する中、イノベーションと慎重さのバランスを取ることが不可欠です。マスクやアモデイといったリーダーからの警告は、これらの課題に早急に対処する必要性を強調しています。 要約すると、主要な専門家が指摘するAIによる人類絶滅のリスクは、10%から25%と見積もられ、これは国際的に直ちに取り組むべき喫緊の懸念事項です。人間の安全と価値観に沿ったAI開発を確実にするための堅牢な規制枠組みと安全策の設置が急務です。これらのリスクに対処しないまま進めれば、取り返しのつかない結果を招く恐れがあるため、思慮深く、多様な分野の協力によるAIガバナンスが、人類の未来にとって非常に重要となっています。

SECが暗号資産政策と規制についてのラウンドテーブルを開催
米国証券取引委員会(SEC)の暗号資産タスクフォースは、金曜日に重要なラウンドテーブル討議を開催し、暗号通貨業界と証券法の交差点における複雑な課題と進化する細部に焦点を当てました。この会合には、規制当局、業界の専門家、法律の専門家、市場参加者など主要な関係者が一堂に会し、現在急速に成長している暗号エコシステムに影響を与える緊急の問題や規制の不確実性に取り組むことを目的としました。ラウンドテーブルは、デジタル資産の監督におけるSECの役割、市場の健全性の保護、そして同時にイノベーションの促進についての意見交換と自由な討議の場を提供しました。 参加者たちは、特定の暗号通貨や関連商品に関する既存の規制枠組みを詳細に検討し、特にこれらの資産が連邦証券法の下で証券に該当するかどうかについて議論しました。タスクフォースは、伝統的な証券規制を新規で技術的に複雑な暗号資産に適用するのが困難である点を強調し、これらの資産がしばしば従来の分類に抵抗することに言及しました。重要なテーマの一つは、曖昧さを減らすための明確な指針とより正確な規制定義の急務であり、これが発行者と投資家の両方にとっての混乱を招いています。明確な基準の欠如は、市場を断片化させ、コンプライアンスの難しさや執行措置の一貫性の欠如を引き起こしています。 ステークホルダーの間では、投資家保護と責任あるイノベーションの促進のバランスを取る必要性について広く合意があり、これにより米国がグローバルなデジタル資産分野で競争力を維持できると考えられています。討議ではまた、暗号空間における詐欺や市場操作の懸念も取り上げられ、SECの違法行為の監視と透明性促進への取り組みが強調されました。暗号資産タスクフォースは、市場の行動を監視し、コンプライアンスを執行するためのツールや戦略について見直し、不正行為者に対する調査や執行努力を継続して行っていることを説明しました。 さらに、分散型金融(DeFi)プロトコル、ノンファンジブルトークン(NFT)、その他の新たな暗号技術といった新興のトレンドについても議論され、これらが持つ独自の構造や分散性により従来の規制手法に挑戦しています。規制当局は、これらの革新に証券法を適用しつつも、技術革新を妨げない方法を模索しています。このラウンドテーブルは、SECが暗号コミュニティと連携し、ステークホルダーの意見と実際の市場状況に基づいた包括的な規制アプローチを策定する大規模な取り組みの一環です。 デジタル資産分野が急速に拡大する中で、このような交流は、市場の特性に対応したルールや方針を策定し、投資家を保護し、市場の健全性を維持するために不可欠です。結論として、金曜日のSEC暗号資産タスクフォースによるラウンドテーブルは、新興の暗号業界と確立された証券法制度との複雑な関係性について重要な洞察を示しました。アイデアや懸念の交換は、この新たな金融フロンティアにふさわしい規制メカニズムの適応に向けた継続的な取り組みを示しています。今後もSECがこの挑戦的でありながら将来性のある分野で、更なる規制の明確化や施策の展開を進めることが期待されています。

メタ投資家たちが歓喜、ザッカーバーグがAIへの取り組みを強化
ポートフォリオにアクセスするにはログインしてください ログイン

ブロックチェーンにおける機械学習:計算セキュリティを設計する新たなアプローチ | Newswise
エンジニアリングにおいて計算セキュリティを向上させるために、最近エンジニアリング誌に掲載された研究では、機械学習(ML)とブロックチェーン技術(BT)を統合した革新的なフレームワークが紹介されています。このフレームワークは、Machine Learning on Blockchain(MLOB)と呼ばれ、従来のML-BT統合手法の欠点、すなわちデータのセキュリティに重点を置きながら計算セキュリティを軽視する点を克服しようとしています。 MLは、複雑な問題解決や高精度・高効率な処理に広く使われており、エンジニアリングにおいて重要な役割を果たしています。しかし、データ改ざんやロジックの破損といったセキュリティ脅威に脆弱です。一方、BTは分散化、透明性、不変性を特徴とし、エンジニアリングデータの保護手段として研究されています。それでも、従来のMLワークフローは、MLモデルが一般的にブロックチェーン外で実行されるため、オフチェーンの脆弱性に依然として晒されています。 MLOBフレームワークは、データと計算の両方をブロックチェーン内に埋め込み、スマートコントラクトとして実行させ、実行ログを安全に管理することでこれらの問題に対処します。主な構成要素は四つあります。第一に、ML取得(ML acquisition)では、特定のタスクのためにMLモデルを訓練します。第二に、ML変換(ML conversion)では、訓練済みモデルをブロックチェーン上での展開に適した形に変換します。第三に、ML安全読み込み(ML safe loading)により、データとモデルの安全な転送が確保されます。最後に、合意に基づくMLモデル実行(consensus-based ML model execution)では、計算過程の正確性と安全性を保証します。 MLOBの有効性を示すために、研究者たちはプロトタイプを構築し、それを用いて室内建設の進行状況を監視しました。このフレームワークを、三つの従来の方法と二つの最新のML-BT統合アプローチと比較評価しました。結果、MLOBはセキュリティを大幅に強化し、事前に定められた六つの攻撃シナリオを成功裡に阻止しました。また、最高の従来手法と比較して平均交差部分集合(MIoU)にわずか0

サイバーセキュリティにおけるAI:脅威検知と対応の強化
人工知能はサイバーセキュリティの不可欠な要素となりつつあり、潜在的な脅威の検出と対応能力を大幅に向上させています。現在のデジタル時代では、サイバー攻撃がより複雑化し頻繁になっているため、従来のセキュリティ手法では十分でないことが多くなっています。AIは、ネットワークトラフィックやユーザー行動など大量のデータを高度なアルゴリズムで分析し、セキュリティ侵害の兆候を示す異常を発見することで、画期的な解決策を提供します。AIをサイバーセキュリティシステムに統合することで、積極的な防御戦略が可能になります。従来の方法は被害が発生した後に対応することが一般的でしたが、AI搭載のシステムはリアルタイムの監視と分析を行い、疑わしい活動を早期に検知することを可能にします。この迅速な特定は、リスクを低減し、情報インフラへの被害を未然に防ぐために非常に重要です。AIのアルゴリズムは、継続的に新しいデータから学習し、その精度を向上させていきます。これにより、正常なネットワークの動作パターンを認識し、マルウェア、ランサムウェア、フィッシング、不正アクセスなどのサイバー脅威を示す異常を検出します。初期の脅威検出段階を自動化することで、人間のセキュリティ分析者の負担を減らし、より複雑な問題の調査や解決に集中できるようになります。 さらに、AIは迅速な対応能力も向上させます。自動化された仕組みは、感染したネットワークセグメントを隔離したり、有害なトラフィックをブロックしたり、封じ込めの手順をほぼ即座に開始したりすることが可能です。このような迅速な対応は、コントロールされないままに拡大しがちなサイバー攻撃の影響を最小限に抑えるために不可欠です。サイバー犯罪者がますます高度な戦術を用いる中、AIを導入したサイバーセキュリティ戦略はオプションから必須へと変わっています。金融、医療、政府などのさまざまな業界の組織は、進化する脅威に先んじるためにAI駆動のセキュリティ対策を採用しています。AIの適応性により、これらのシステムは新たな攻撃手法に対応し続けることができ、変化する脅威環境の中でも継続的な保護を実現します。 検出と対応を超えて、AIは脆弱性管理にも貢献します。ソフトウェアやインフラの弱点を事前に特定し、悪用される前に対策を講じることが可能です。また、予測分析をサポートし、過去のデータや脅威情報を用いて潜在的な侵害を予測します。これらのメリットがある一方で、サイバーセキュリティにおけるAI導入には課題も存在します。誤検知や見逃しを減らすためのアルゴリズムの正確性確保や、AIの意思決定に関する倫理的配慮、データプライバシーの保護といった点に注意を払う必要があります。 要約すると、人工知能は現代のサイバーセキュリティソリューションの最前線に位置しています。検出能力を高め、迅速な対応を可能にすることで、組織はますます高度なサイバー脅威から効果的に身を守ることができるのです。技術の進歩とともに、AIのサイバーセキュリティへの適用と発展は、デジタル資産の保護と情報システムの安全性維持において重要な役割を果たし続けるでしょう。

ICEはより多くのブロックチェーン分析技術を求めている。陸軍は新しい部隊のためにMeta、Open…
米国移民関税局(ICE)は、他の調査プラットフォームと同様に、ブロックチェーンインテリジェンス技術への投資を拡大しています。政府調達ウェブサイトに掲載された意向通知によると、この国土安全保障省の部門は、暗号リスク管理を専門とし、政府顧客向けに幅広いフォレンジックサービスを提供しているTRM Labsから追加の技術を調達する計画です。今週、ICEはまた、同様の技術をChainalysisから唯一調達する意向を示し、他のデジタルフォレンジックツールの一連の買収とも連動しています。ChainalysisとTRM Labsは、FBI、国務省、麻薬取締局、内国歳入庁などの連邦機関と多数の契約を結んでいます。TRMとChainalysisからの技術を単一調達する意向を表明することで、ICEは他の供給者が同等のサービスを提供できないことを示しています。 主要なテクノロジー企業、Meta、OpenAI、Palantirの幹部が、リトルトン長大佐として陸軍予備役に参加し、新しい「エグゼクティブ・イノベーション・コア(Executive Innovation Corps)」のデタッチメント201で勤務することを、陸軍は金曜日に発表しました。この動きは、シリコンバレーや民間セクターの専門知識や能力を活用する最新の取り組みです。この新隊は、「最先端の技術人材を陸軍予備役に招き、商業と軍の技術ギャップを埋める」とともに、「最先端の技術専門知識と軍の革新を融合させることを目的としている」と陸軍のプレスリリースで述べられています。金曜日には、MetaのCTOアンドリュー・ボスワース、OpenAIの最高製品責任者ケビン・ウェイル、PalantirのCTOシャヤム・サンカー、およびThinking Machines Labのアドバイザーであり元OpenAIの最高研究責任者であるボブ・マグルーが宣誓に臨む予定です。 Daily Scoop Podcastは、毎週月曜日から金曜日の午後に配信されています。

AIを活用した医薬品探索:パーソナライズド医療におけるブレークスルー
医薬品研究の画期的な進展として、科学者たちはさまざまな薬物化合物の効果を予測することができるAI搭載プラットフォームを導入しました。これは新薬の発見プロセスを変革し、新しい医薬品を市場に送り出すまでの時間とコストを大幅に削減することが期待されています。このAIシステムは、化学、生物学、薬理学に関する膨大なデータセットを高度なアルゴリズムと機械学習を用いて分析し、特定の医療条件に効果的な有望な化合物を見つけ出します。これにより、個別化された効果的な治療法の開発が促進されます。 従来の薬の発見は、長期間にわたりコストも高いもので、10年以上の時間と数十億円の投資を必要とし、リソースを多く割いた実験や臨床試験、繰り返しのテストを伴います。一方、AIを活用したアプローチは、迅速なスクリーニングと薬の効果予測を可能にし、試行錯誤に頼る必要を減らします。製薬の専門家は、このプラットフォームが大量のデータを解析し、高い治療可能性を持つ化合物を特定できる能力に期待を寄せており、個々の遺伝子や生物学的プロフィールに合わせたターゲット療法の加速とともに、治療効果の向上と副作用の最小化につながると考えています。 さらに、このプラットフォームは薬の開発中における失敗率を低減させることで、製薬企業のコスト削減に寄与し、結果として医薬品がより手頃で広くアクセスしやすくなる可能性もあります。その迅速な運用により、感染症の流行や希少な遺伝子疾患など、差し迫った健康危機への対応も迅速に行えます。効果的な化合物の特定だけでなく、AIは薬物相互作用や副作用の早期予測にも活用され、安全性に関わる問題を未然に防ぎ、臨床試験に進む候補薬を選別することで、効率と患者の安全性の向上に寄与しています。 このAIプラットフォームは、計算科学者、薬理学者、および医師たちの学際的な協力によって開発され、他の研究機関と共有されることで、革新を促進し、実験成果の臨床応用を加速しています。将来的には、ゲノム学、プロテオミクス、患者の健康記録などの追加データを統合し、がん、神経変性疾患、自己免疫疾患などさまざまな疾患領域に対して予測精度を高める拡張も計画されています。この進化により、人間の生物学の複雑さにより適応した、より個別化された治療選択肢の提供が目指されています。 このAI主導のプラットフォームの登場は、技術と医療の交差点における重大な進歩を示しており、より正確で効率的、かつ患者中心の新しい薬の発見の時代を切り開きます。この革新は、製薬業界と世界中の何百万人もの患者が求める革新的で効果的な治療法にとって、非常に希望に満ちたものです。医療界がデジタル変革を進める中で、AIを薬剤開発に取り入れる取り組みは、医療の質を向上させ、さらなる研究と投資を促進し、個別化医療の進展を推進し、最終的には世界の生活の質を向上させる動きの象徴となっています。