AIがインフレ抑制と雇用に与える影響：専門家の洞察
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アルパインマクロ経済学のチェン・ジャオ最高グローバルストラテジストは、急速なAIの進歩による「失業者ゼロの利益ブーム」を予測している。これはインフレが著しく低下する一方で雇用機会が縮小する現象だ。AIを駆使した生産性向上により、来年後半までにインフレ率が2％以下に抑えられる可能性があり、消費者には価格低下という恩恵がもたらされるとともに、連邦準備制度理事会（Fed）が需要喚起のために金利を引き下げる可能性もある。OpenAIのサム・アルトマンやブラックロックのリック・ライダーといった業界リーダーは、AIによるコスト削減と生産増加により、少ない資源でより多くを生産できることが経済の良い兆候だと強調している。しかし、一方では、AIの自動化、貿易の不確実性、移民の減少により、雇用の伸びは鈍化すると予測されている。一部の専門家は、AIデータセンターの関税やエネルギーコストの上昇が、AIのデフレーション効果を相殺する可能性を警告している。連邦準備制度の関係者は、インフレ懸念の中で金利政策について意見が分かれており、AIが長期的に労働コスト削減に与える影響についても不確実性が高い。こうした中、経済の恩恵の公正な分配に関する懸念も浮上している。もしAIがその約束を果たすなら、未来の経済は低インフレとともに大幅に減少した雇用を経験する可能性があります。 この見解は、アルパインマクロ経済学のチーフグローバルストラテジスト、チェン・ジャオ氏によるもので、AIの拡大によって引き起こされている現在の「雇用のない利益ブーム」がまもなく、低インフレと低雇用の経済をもたらすとするものです。 「おそらく…インフレ率は来年末までに2%を下回るでしょう」とジャオ氏は述べました。 物価の下落は、少なくともAIによる労働市場で雇用を維持できている米国の家庭にとって恩恵となるでしょう。 AIが価格を下げる可能性 生産性の向上により、インフレは連邦準備制度の2%の目標を下回り、パンデミック前の水準に近づくかもしれません。パンデミック前の水準は、世界的なサプライチェーンの混乱が起こる前の状態です。 これは現状の約3%から大きく低下することを意味し、その結果として連邦準備制度は需要喚起のために金利を引き下げる可能性が高いです。（ただし、インフレが低すぎることも一般的には好ましい問題ではありますが、連邦準備制度は消費者支出を促し雇用を支えるために約2%のインフレを維持しようとしています。） 他の経済学者や技術リーダーも最近同様の見解を示しています。オープンAIのCEO、サム・アルトマン氏は、3月にモルガン・スタンレーのイベントで、AIによるディスインフレーション効果は過小評価されていると述べました。ブラックロックのシニア・マネージング・ディレクター、リック・リーダー氏は、その技術をコストを削減し、生産性を向上させる力と表現し、価格の低下につながると語っています。 「技術は常に少ないものでより多くを実現しようとしてきましたが、AIはより少ないものでさらに多くを実現するというブレークスルーです」と彼は最近のブログで述べています。 しかし、この価格の恩恵は、AIによって置き換えられる労働者にとって大きな負担となる可能性もあります。実際、雇用成長の鈍化はすでに始まっており、AI以外の要因、たとえば通商政策の不確実性や移民の急激な減少が、雇用主の採用意欲を抑えています。 とはいえ、AIがインフレを抑えるという見解に対して完全に賛成しない意見もあります。関税などさまざまな要因が価格を押し上げているからです。少なくとも短期的には、AI関連の進展はコストを削減するのではなく、むしろ一部のコストを押し上げていることもあります。ブルームバーグの分析によると、電力集約型のAIデータセンター周辺の卸電力価格はほぼ4倍になっています。 さらに、連邦準備制度の政策委員の中には、インフレリスクが依然として高いため、現状の金利を維持し続けることの妥当性を主張する人もいます。 また、一部の専門家は、AI技術がその提唱者たちが予測する労働効率化を実現しない可能性も懸念しています。 もしAIが労働を節約するなら、誰が恩恵を受けるのか？
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ワークデイ、新たなカスタムAIモデルライブラリを導入し、より賢く迅速な契約レビューを実現
Workdayは、財務および人事向けのエンタープライズクラウドアプリケーションのリーディングプロバイダーとして、Evisortが提供するWorkday Contract Intelligence Agent用の新しいカスタムAIモデルライブラリを導入しました。この進歩により、契約管理が大幅に向上し、人工知能を活用して契約のレビューを効率化し、業務プロセスを改善します。このライブラリには、重要な条項、潜在的リスク、詳細な項目、重要な条件など、さまざまな契約書類から契約の重要要素を特定するために専門的に訓練された120以上の事前構築済みAIモデルが搭載されています。 このAIライブラリを契約知識エージェントに統合することで、従来は多くの労力を要した契約の見直し作業を自動化し、複雑な契約内容の分析に必要な時間とリソースを削減します。この自動化により、エラーを最小限に抑え、重要な契約条項の正確な特定を実現します。WorkdayとEvisortの協力は、最先端の自然言語処理（NLP）と高度な機械学習技術を契約書や法務文書向けに特化して結びつけ、対応の遅さ、コンプライアンスリスク、契約義務の把握不足といった課題に対処しています。 カスタムAIモデルライブラリは、さまざまな契約タイプやビジネスニーズに合わせてAI機能をカスタマイズ・拡張できる柔軟性を提供し、金融、医療、テクノロジー、製造などの産業において、自動化された契約インサイトを特定の規制や運用標準に適合させることに役立ちます。この取り組みは、AIを活用したワークフローの自動化やデータに基づく意思決定を広める企業ソフトウェアのトレンドに沿ったものであり、法務や調達チームが非構造化された契約データから行動可能な情報を抽出し、より良い条件を交渉し、リスクを積極的に軽減することを可能にします。 さらに、これらのAIモデルは、問題となる条項をフラグ付けし、内部ポリシーや外部規制の順守を確保することで、厳格なコンプライアンス要件を持つ業界において重要な役割を果たします。契約の誤りは法的・財務的な大きなリスクとなるため、効率向上だけでなく、コンプライアンスの徹底や各部門間の連携強化にも寄与し、契約データを中央集約しアクセスしやすく解釈しやすいプラットフォームを提供します。この結果、迅速な対応とガバナンスの向上が促進されます。 規制の複雑さが増し、最適化された契約管理の需要が高まる中で、WorkdayのカスタムAIモデルライブラリのような革新的な取り組みは、契約知識の未来を形作っています。先進的なAIを駆使することで、契約のライフサイクルワークフローを加速し、戦略的な洞察を得ることができ、競争優位性を高めることにつながります。Workdayは、AI駆動ソリューションを製品群全体に統合することに注力しており、生産性と運用効率を向上させる革新的なツールを提供し続けています。契約知識エージェント向けのカスタムAIモデルライブラリの導入は、こうしたインテリジェントオートメーションに対する先見の明のあるアプローチの一例です。 要約すると、Workdayが導入したカスタムAIモデルライブラリは、契約管理技術において重要な革新です。120を超える高度な事前構築のAIモデルにアクセスできることで、企業は重要な契約要素の特定と分析を効率的かつ正確に行うことが可能となります。この進展は、契約書の見直し作業を効率化するだけでなく、リスク管理、コンプライアンス、契約ガバナンスの向上にも寄与しており、AIを活用したエンタープライズソリューションの進化における重要なマイルストーンとなっています。
研究によると、新しいYouTubeユーザーに表示される動画の20%以上は「AIの無駄作」である
研究によると、新規ユーザーにYouTubeのアルゴリズムが推奨する動画のうち、20%以上が「AIのゴミ」、つまり主に視聴数を稼ぐために作られた低品質なAI生成コンテンツであることが明らかになった。動画編集会社Kapwingの調査では、各国で最も人気のあるYouTubeチャンネルの上位15,000（各国ごとにトップ100）を調査し、そのうち278チャンネルがAIのゴミだけで構成されていると特定した。これらのチャンネルは合計で630億回以上の再生回数と2億2100万の登録者を獲得しており、年間推定収益は1億1700万ドル（9千万ポンド）に上る。 実験では、研究者が新しいYouTubeアカウントを作成し、最初の500本の推奨動画のうち104本がAIのゴミだったことを発見した。さらに、そのうちの3分の1は「ブレインロット」と呼ばれる、AIのゴミやその他の低品質で視聴者の注意を引きつけるコンテンツを含む広義のカテゴリーに分類された。この傾向は、YouTube、Meta、X（旧Twitter）などの主要なソーシャルメディアプラットフォームを席巻し、内容の脱文脈化、依存性、国際的な拡散を特徴とする急成長中の業界を反映している。 今年初めのガーディアンの分析によると、YouTubeで最も急速に成長しているチャンネルのおよそ10%もAIのゴミに該当し、「非本物」コンテンツの制限を試みるプラットフォームの努力にも関わらず、何百万回もの再生数を獲得しているという。これらのチャンネルはスペイン（2000万、人口の半数近く）、エジプト（1800万）、アメリカ（1450万）、ブラジル（1350万）などの国々で何百万もの登録者を持ち、世界的な影響力を持つ。 最も視聴された例の一つはインドの「バンダル・アプナ・ドースト」で、24億回の再生を記録している。ここでは、人間の仮死猿やハルクのようなキャラクターが悪魔と戦ったり、トマトのヘリコプターで飛び回ったりと、超現実的な内容が展開されている。Kapwingによると、このチャンネルは年間最大425万ドル（約4
2026年に買いたい穴場AI株4選
100,000ドル超の資金向けトレンド投資：チャーリー・マンガーは投資家に対し、100,000ドルという厳しい節目に到達した後も立ち止まらず、受託者責任を持つアドバイザーと組むことで成長を続けることを勧めている。 Evolv Technologies Inc
2026年のSEO予測3選
私は2005年からプロの検索エンジン最適化（SEO）に携わっていますが、現在のウェブで起きている変化の速度と規模をこれほどまでに感じたことはありません。生成AIは急速に進化し、AI OverviewやAI Modeを通じて検索結果を支配しつつあり、多くの従来のSEO戦略は効果を失いつつあります。 以下は2026年の私の検索エンジン予測です。 ゼロクリック発見 消費者はますます、オーガニックリスティングをクリックすることなく商品を発見・調査するようになるでしょう。商用ウェブサイトは長年トラフィックの減少に直面しており、この傾向は2026年にさらに加速します。生成AIプラットフォームがユーザープロンプトに基づいて直接商品を調査・推薦するためです。 例として、私がChatGPTに「冬用のハイキングブーツのおすすめは？」と尋ねると、そのプラットフォームは自身で検索を行い、最良の選択肢を特定し、雪抵抗性、断熱性、暖かさ、価格などの要素を評価しました。 通常であれば、検索、クリック、レビューの閲覧、比較に1時間以上かかる作業も、ChatGPTは1分もかからず完了させました。追加のクリックは不要です。 次世代のGenAIは、ユーザーがチャット内で購入を完結できるようになるでしょう。ChatGPTは「インスタントチェックアウト」を提供し、Googleはそのバージョンを「エージェントによるチェックアウト」と呼んでいます。 これにより、商人のオーガニックな可視性は劇的に崩壊します。訪問数の減少だけでなく、信頼できるアトリビューション指標の不足も大きな課題です。 大規模言語モデル（LLMs）の最適化において最大の課題はデータ不足です。私の経験では、第三者ツールに依存することが多く、その信頼性はしばしば低いです。GoogleのサーチコンソールはAI Modeのデータを見ることができず、ChatGPTは選ばれたパートナーにのみ分析情報を提供しています。 GenAIの収益化 現状、生成AIプラットフォームは黒字化に近づいていません。ChatGPT、Perplexity、Claudeなどから収益を生み出す機能の増加が見込まれます。GoogleはAI Modeの回答内にクリック課金型広告の実験も行っています。 この動きはSEOにとって有利になる可能性があります。スポンサーや広告が導入されると、LLMプラットフォームはパフォーマンス指標やオーガニックな可視性の統計を提供するようになるでしょう。 これにより、最適化戦略はより正確で立てやすくなる見込みです。 AIチャットによる検索の置き換え 現時点では、多くのユーザーがChatGPTや類似ツールに流入していますが、従来の検索を完全には放棄していません。 しかし、明らかに傾向は変わりつつあります。特に情報収集や指示を受ける際には、生成AIに頼るユーザーが増加しています。2025年9月のOpenAIレポートによると、技術的なサポートや文章作成の質問だけが減少しています。 Googleはこの流れを加速させており、検索体験全体にAI Modeを組み込んでいます。AI Overviewsはユーザーに対して、より多くのクエリを投じるよりもAI Modeとやり取りすることを促しています。また、Googleのホームページから直接AI Modeにアクセスできるようになっています。 要約すると、2026年にはAIによる回答が、2025年よりも早く従来の検索を置き換えると予測しています。消費者行動は進化を続け、トラフィックは減少し、新たなLLMの可視化ツールも翌年には加速度的に登場するでしょう。
2025年12月のパフォーマンストップ5のAI株
NerdWallet, Inc
NvidiaのAI搭載グラフィックスカード：ゲーム業界に変革をもたらす
Nvidiaは、グラフィックス処理ユニット（GPU）の進歩で知られる先進的な技術企業であり、人工知能（AI）技術を統合した画期的な新しいラインのグラフィックスカードを発表しました。この革新により、前例のないゲームパフォーマンスとリアリズムが実現し、ゲーマーがハードウェアに期待する限界を超えます。新しいGPUは、高度な機械学習アルゴリズムを搭載し、リアルタイムでグラフィックス設定を動的に調整することで、環境の複雑さや画面上の動きの激しさに関係なく、滑らかで視覚的に驚くべきゲームプレイを保証します。パフォーマンスを即座に最適化するこれらのAI搭載GPUは、遅延やグラフィックの不一致を最小限に抑え、プレイヤーの没入感を高めます。 NvidiaのAI統合グラフィックスカードの大きな特徴は、非常に高い忠実度でリアルな映像をレンダリングできることです。AI駆動のレンダリング技術により、キャラクターの動きや表情はより自然になり、人間の行動を模倣した滑らかな動きや微妙な表現も実現します。これにより、ストーリーテリングや感情移入が深まり、プレイヤーはゲーム内のキャラクターにより強く共感できるようになります。さらに、GPUは環境の変化に応じて対応する適応型のエフェクトを可能にし、ライティングや天候、地形の変化にリアルタイムで反応するダイナミックな没入型の世界を創造します。この適応型機能は、従来のグラフィックスカードでは実現できなかったゲーム体験に深みを加えます。 AIと強力なGPUアーキテクチャの融合は、ゲームハードウェアの大きな進化を示しており、業界の新しい標準を設定しています。この進歩により、開発者はより複雑で反応性の高いゲームワールドを作り出すためのツールを手に入れ、ハードウェアの制約による創造性の限界を解放します。また、パフォーマンスとリアリズムがカジュアルから競技志向のプレイヤーまで重要視される市場の変化も反映しています。NvidiaのAI強化GPUは、これらのニーズに応え、優れた映像品質とより滑らかなゲームプレイを提供し、ゲーマーに競争優位性とより高い満足感をもたらします。 業界の専門家は、Nvidiaのこのイノベーションが他のメーカーにもAI統合を模索させるきっかけになると予測しています。機械学習アルゴリズムの進化とともに、AIとGPU技術の融合は未来のゲームプラットフォームの基盤となり、より賢いAI対戦相手やプレイヤーの行動を反映したパーソナライズされた体験、さらにはよりフォトリアルなリアルタイムグラフィックスを実現する可能性があります。消費者にとって、Nvidiaの発表は最先端の研究と実用的な応用が融合したものであり、没入型で適応性の高いゲーム体験の新たな可能性を切り開いています。 これらの新しいグラフィックスカードは、ゲーマーやコンテンツクリエイター、テックレビュアーの間で大きな話題となっています。早期のテストでは、フレームレートや画像品質に目立った改善が見られ、AIがパフォーマンスに与えるプラスの影響を示しています。開発者はこの技術がもたらす創造的な潜在能力に期待を寄せており、AIを活用した複雑なシミュレーションや豊かな物語性を持つゲームを実現し、ゲームプレイのダイナミクスを深めることを想像しています。 Nvidiaのこの革新は、AIがハードウェアにますます組み込まれ、よりスマートで高速、効率的な計算を可能にする広範な技術業界の傾向の一例です。同社のAIを通じたゲーム向けの強化への注力は、技術的進歩におけるリーダーシップを確固たるものとしています。今後もNvidiaは、AI駆動のGPU技術の改良を続け、仮想現実（VR）、プロフェッショナル向けビジュアライゼーション、AI研究のワークフローなどへの応用を拡大していく予定です。これらの新しいカードを採用するゲーマーの増加とともに、この技術的な飛躍は、さまざまなデジタルエンターテインメントやクリエイティブ分野に大きな影響を与えるでしょう。 結論として、NvidiaのAI統合GPUのリリースは、ゲームハードウェアの進化における重要な節目となります。強力なGPUと知能的な機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、性能と映像忠実度の新たな基準を打ち立て、ゲームの世界を再定義しています。世界中のゲーマーは、これまでにない没入型でリアルでダイナミックな体験を楽しめる日を期待でき、仮想世界に新たな命を吹き込むことになります。この進歩は、現在のゲーム体験を向上させるだけでなく、AIとグラフィックス技術が進化し続ける未来の革新の土台を築くものです。
2026年の企業向けSEOとAIの5つの重要トレンド
エンタープライズSEOは、ウォールストリートジャーナル、フォーブス、ビジネスインサイダーなどの主要メディアによって大きな変革が進行中であり、AIの台頭とともに検索やSEOが企業のブランド認知度に与える影響が拡大しています。本記事では、2026年に予測される重要なエンタープライズSEOとAIの5つのトレンドを解説し、先を見据えた準備と成功に向けた指針を提供します。 **エンタープライズSEOの進化の方向性** 2026年、エンタープライズSEOは複数の検索・AIプラットフォームでのユーザー行動の変化に適応する必要があります。検索はもはや単一の目的地への一方向の活動ではなく、マルチプラットフォームでの会話を伴うものとなっています。Googleが90％の市場シェアを維持する一方、ChatGPTやPerplexityのようなAI発見エンジンは、従来の検索だけでなくAIや大規模言語モデル（LLM）への最適化も求められます。 「Search Everywhere Optimization」（全方向最適化）が不可欠となり、AIエンジンが生成する出力はブランドの発見性や印象に影響を与えます。しっかりとしたSEO基盤を持ち、AIプラットフォーム全体での可視性や引用を獲得できるブランドは、成功への有利な立場に立つことができます。 --- ### 2026年に押さえるべきエンタープライズSEOとAIの5つの重要トレンド 1
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