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毎年、産業は急速なテクノロジーの進化と顧客の期待の高まりに遅れを取らずに追いつくために、ますます複雑な課題に直面しています。これは、プライバシー、回復力、サイバーセキュリティ、データ主権などの要件にも対応しながら、絶えず変化する規制環境を航行し、特に規制が厳しい業界にとって当てはまります。金融サービス、医療、および他の規制されたセクターで活動している組織にとって、リスク管理はただ法令順守を果たすだけでなく、顧客の信頼を維持するためにますます大きな優先事項となります。

企業が取り組む必要がある重要な分野の一つが、運用弾力性です。運用弾力性の基本原則は、要塞化されることなく様々なショックや激変に備え、それに適応することが必要であるという信念に根ざしています。これらの混乱は、サイバー事件や技術の障害から自然災害までさまざまなものがあります。企業がテクノロジーへの依存度が高まり、第三者や第四者に頼るようになるにつれて、組織が主要な混乱が起こる際に不可欠なサービスを継続することを続け、安全とセキュリティを確保する期待が高まっています。これにより、ダウンタイムを最小限に抑えるための積極的な措置やサプライチェーン内の脆弱性を解決する必要があり、事業が予測不可能な環境で競争力を維持することができます。

しかしながら、運用弾力性は従来の災害復旧アプローチとは異なります。過去には、企業はイベント後数日以内で通常の運用に戻ることに焦点を当て、特定のリカバリーポイント目標とリカバリータイム目標を掲げていました。これは依然として重要ですが、様々な業界で従来の災害復旧アプローチへの関心が薄れつつあり、特に規制当局の間で顕著です。これは世界中で新たな規制要件や期待が台頭していることから明らかです。例えば、英国のイングランド銀行は「クリティカル・サード・パーティ制度」を導入し、欧州ではデジタル運用弾力性法を実施しており、オーストラリアではAPRA CPS-230運用リスク管理、カナダではOSFI – 運用弾力性および運用リスク管理を導入しています。アメリカ合衆国では、コンプトローラー・オブ・ザ・カレンシー（OCC）も運用弾力性の必要性を認識しています。

したがって組織は、安定性、市場の完全性、機密データの保護を確保するために、自らや顧客のために運用弾力性を優先する必要があります。重要なビジネスサービスの継続を可能にし、業務上のショックを吸収しながら、競争力を維持し、規制順守を維持するために、堅牢な戦略と技術への投資を行うことが企業には求められています。

### よくある質問（FAQ）

#### 運用弾力性とは何ですか？
運用弾力性とは、組織が様々なショックや混乱（サイバー事件、技術障害、自然災害など）に対応し、それに備え、回復する能力を指します。これには、ダウンタイムを最小限に抑えるための対策や戦略の実施、市場の完全性の保持、機密データの保護が含まれます。

#### 運用弾力性はどうやって災害復旧と異なりますか？
災害復旧は、イベント後に一定の期間内に通常の運用に戻ることに焦点を当てていますが、運用弾力性はより積極的なアプローチを取ります。それは混乱が不可避であり、ショックを吸収し、それに適応することを目指しており、復旧だけでなく適応も重視しています。運用弾力性は様々な潜在的な混乱を考慮し、重要なビジネスサービスの継続を強調しています。

#### 規制された業界にとって、運用弾力性はなぜ重要なのですか？
金融サービスや医療などの規制された業界は、規制上の義務に加えて、追加の課題や期待に直面しています。これらのセクターでの運用弾力性は、法令順守要件を満たし、顧客の信頼を維持し、機密情報を保護するために極めて重要です。運用弾力性を優先することで、規制された業界はリスクを効果的に管理し、安定性とデータセキュリティへの取り組みを実証することができます。… Read the rest

オンライン取引の拡大と共に詐欺リスクも増加しています。この問題に対抗するため、決済ネットワークはデータと人工知能（AI）を活用して取引の真実を明らかにし、第一者詐欺の発生を特定するようになっています。第一者詐欺は、消費者が正当な請求を拒否してクレジットを求め、受け取った商品やサービスを保持する行為を指します。

Mastercardは、詐欺防止に積極的なアプローチが必要であり、First Party Trust Programを開発しました。このプログラムは、今後今年後半に立ち上げられる予定で、拡張された取引洞察力、AI、リスクモデリングを活用して友好的な詐欺と戦います。カードホルダーの購入履歴や行動を分析することで、プログラムは第一者悪用の潜在的なケースを特定します。

伝統的な詐欺とは異なり、第一者詐欺は消費者が自分自身のカードを自分自身のデバイスで使用する際に発生し、これを検出するのは困難です。この課題に対処するため、Mastercardのプログラムは、取引の一部として関連情報を提出することを可能にし、データ共有のための安全なチャネルを作成します。Mastercardのネットワークレベルの分析と組み合わせることで、このデータは第一者詐欺を示すことができる洞察を明らかにします。

Visaも、第一者詐欺に対処するためにCompelling Evidence 3.0（CE 3.0）プログラムを導入しています。このプログラムは、ユーザーID、デバイスID、IPアドレス、出荷先住所などの主要な識別フィールドを分析することで、カードホルダーと商人の歴史的な関連性を追跡します。これらのデータポイントは、紛争トランザクションの妥当性を支持または否認するための証拠として機能します。

第一者詐欺の脅威が高まっていることを認識し、他のプロバイダーも独自のソリューションを市場に導入しています。例えば、SocureはSigma First-Party FraudとFirst-Party Fraud Consortium（FPFC）を導入しています。従来の信用情報には通常含まれない代替データ信号を活用し、Socureは第一者詐欺を分析し予防することを目指しています。

よくある質問：

1. 第一者詐欺とは何ですか？
第一者詐欺とは、消費者が正当な請求を否認し、商品やサービスを受け取ったままクレジットを求める行為を指します。

2. MastercardのFirst Party Trust Programはどのように機能しますか？
Mastercardのプログラムは、拡張された取引洞察力、AI、リスクモデリングを利用して第一者詐欺の潜在的なケースを特定します。商人は取引の一部として関連情報を提出することで、データ共有の安全なチャネルを提供します。

3. VisaのCompelling Evidence 3.0プログラムは、第一者詐欺と戦うためにどのように機能しますか？
VisaのCE 3.0プログラムは、ユーザーID、デバイスID、IPアドレス、出荷先住所などの主要な識別フィールドを分析し、紛争トランザクションの妥当性を決定するのに役立ちます。

4. SocureのSigma First-Party Fraudソリューションはどのように機能しますか？
SocureのSigma First-Party Fraudソリューションは、通常の信用情報には含まれない代替データ信号を分析します。この追加情報を活用することで、Socureは第一者詐欺のインスタンスを検出・予防します。

詐欺や紛争トランザクションは、商人にとって重大な課題となっており、報告された費用が彼らの利益を圧迫しています。商人の77％が詐欺関連の費用を紛争の主要な原因として特定しており、48％がカードネットワークから紛争に関する通知やアラートを受け取っています。リスクを軽減するため、商人の20％は第三者データ共有サービスに頼っています。

第一者詐欺の増加に伴い、決済ネットワークは悪質な紛争に対抗し、取引を保護するための積極的な手段を講じています。先進技術とデータ分析、商人との協力を通じて、これらのネットワークは隠れた洞察を見つけ出し、取引を確保し、安全な支払いエコシステムを構築することを目指しています。

ソース：
– Mastercard
– Visa
– Socure
– PYMNTSインテリジェンスデータ

[動画を見る](https://www.youtube.com/watch?v=YQVPYYGlE5A)… Read the rest

人工知能（AI）は、様々な産業に急速に変革をもたらし、企業による業務の最適化、効率向上、安全性および持続可能性の推進を可能にしています。ワイン生産から鉱業、保険業まで、AIはデータと高度なアルゴリズムを活用して的確な予測と情報提供を行い、その影響を広げつつあります。これらのセクターがAIを取り入れている方法とそれがもたらす利点を探ってみましょう。

ワイン生産の向上

ワイン業界の有力プレーヤーであるTreasury Wine Estatesは、気候データを収集し、天候予報を作成するためにAIを活用しています。この情報は、ブドウ畑の効率的な管理、最適な収穫時期の予測、およびブドウが最高品質で収穫されることを保証するのに役立ちます。AIを使用することで、Treasury Wineは霜や火災などのイベントを予測し、水の使用を最適化することで、効率性と持続可能性を高めています。

鉱業の革新

鉱業大手のBHPは、自社の業務を革新するためにAIを活用しています。AIの一つの応用分野は、鉄鉱石の積み込みと積み出しの改善です。マシンビジョン技術を使用することで、BHPは鉱石の体積に予期せぬ急激な変化を検出し、積み込みプロセスを一時停止して列車のインフラへの流出や損傷を防ぎます。これにより、生産損失を最小限に抑えるだけでなく、手作業による清掃の必要性を減らすことで安全性も向上させています。

さらに、AIは鉄鉱石の品位の変動という課題に対処するのに役立ちます。BHPのAIアプリケーションは、既存の現場データを活用して、製品の品位に対するリアルタイムの可視性を提供し、顧客の要件に従って的確に船積されるようにします。品質のばらつきを減らすことで、BHPは最適な品質管理と顧客満足を確保します。

さらに、AIは探査段階の鉱業を変革しています。オーストラリアの企業であるSensOreは、地質データを分析し、価値のある鉱物が存在する可能性の高い領域を特定するためにAIを採用しています。既存の鉱山と未探査の領域の特性の相関関係を解析するようコンピュータをトレーニングすることで、SensOreは掘削の成功率を著しく向上させています。これにより、環境への影響を軽減し、以前に発見されていなかった鉱床を発見します。

災害対応の革新

保険業界もAIの恩恵を受けており、特に災害対応の分野で活用されています。有力な保険会社であるSuncorpは、地理空間データ、気象脅威マッピング、顧客情報をAIアルゴリズムと統合しています。この統合により、潜在的な災害のリアルタイムモニタリングが可能となり、高リスク地域を特定することに役立ちます。災害前後の航空画像を使用して被害の程度を正確に評価することで、Suncorpはリソースを効率的に配分し、クレーム処理を迅速化することができます。AIは積極的なコミュニケーションを可能にし、気象災害への対応を向上させ、効果的な災害管理を実現します。

よくある質問（FAQ）

1. 人工知能（AI）とは何ですか？
– AIとは、人間の知能を模倣した機械のことであり、人間のように考え学ぶようプログラムされたシステムです。アルゴリズムとデータの活用を通じて、コンピュータに明示的な人間の指示なしで意思決定を行い、問題を解決しタスクを実行させることを可能にします。

2. AIは産業にどのような利点をもたらしますか？
– AIは、効率の向上、意思決定の精度向上、コスト削減、生産性向上、革新的な問題解決を含む多くの利点を産業にもたらします。データを効果的に活用し、優れた運用管理のための貴重な洞察を得ることができます。

3. マシンビジョン技術とは何ですか？
– マシンビジョン技術とは、コンピュータが視覚情報を見て解釈することを可能にする技術です。画像センサーと処理アルゴリズムを使用して画像やビデオストリームを分析し、抽出されたデータに基づいて判断を行うことができます。鉱業などの産業では、マシンビジョン技術が安全性を確保しエラーを最小限に抑えるという重要な役割を果たしています。

4. AIは災害対応をどのように改善できますか？
– AIは、地理空間情報、気象マッピング、顧客データなどの様々なデータソースを組み合わせることで災害対応を支援します。リアルタイムモニタリング、正確な被害評価、リソースの最適化、積極的なコミュニケーションを可能にし、自然災害の効果的な対応が実現できます。

産業が人工知能を受け入れ続ける中、さらなる進歩とセクター全体の変革が期待されます。AIが膨大な量のデータを分析し、正確な予測を行い、業務を最適化する能力によって、企業は新たな可能性を開拓し、より大きな成功を収めることができます。… Read the rest

2024年3月20日ダブリン- 最近の調査報告書である「2024年の人工知能のグローバル状況」は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の重要性が増しており、ビジネスの成功をもたらす点が際立っています。2023年末に調査されたITおよびビジネス意思決定者によると、回答者の89％がAIおよびMLが、運用効率の向上、革新のサポート、および顧客体験の向上など、さまざまなビジネス目標の達成において重要または非常に重要だと考えています。調査結果によれば、生成AIが企業に大きな変革をもたらすと予測されています。

この調査は、金融サービス、医療、小売、政府、技術、製造など、多くの業界においてシニアIT意思決定者を対象にAIの導入に関する洞察を得ることを目的としています。研究は、AI展開の現状、AI実装の組織目標、需要の高い特定のAI関連技術、および好ましいAI展開モデルなど、主要なテーマを探求しています。これにより、企業が採用している主要なAI技術に対する理解を提供しています。

調査に加えて、研究チームは、テクノロジーのベンダーやサービスプロバイダーと面談を行い、AIの優先事項に対する洞察を得ることで、エンドユーザーがAI導入に伴う利点や課題を理解するのに役立っています。

調査からの主な結果：
– 企業はAIおよびMLのビジネス重要性を広く認識しています。
– 企業におけるAI展開は概念実証段階を超え、実装段階に入っています。
– 運用効率の向上がAI投資の主な要因となっています。
– AIの採用は異なるビジネス機能にわたって一貫しています。
– AIの展開はさまざまな業界垂直方向で増加しています。
– AIの注目すべきユースケースには、自然言語処理（NLP）がすべてのAI技術の基盤となり、予測分析がAI応用ケースをリードしています。
– ハイブリッドクラウドがAI展開のための好ましいデジタルインフラモデルです。
– AIの採用における課題は、データ関連の懸念と投資利益評価能力に集中しています。
– 規制環境は引き続き進化し、AIの採用に影響を与えています。

人工知能の力を活用するための成功要因：
– AI採用の具体的な利点を強調した説得力のある価値提案の構築。
– AIイニシアチブを包括的にサポートするためのITサービスとアドバイザリ機能の強化。
– CXOやビジネス関係者と協力して、AIイニシアチブを全体のビジネス戦略と調整することに焦点を当てる。
– 技術の変化する風景に適応し、AIの新しいトレンドと進歩に追いつく。

調査結果や洞察に関する詳細情報は、[ResearchAndMarkets.com](ResearchAndMarkets.com)をご覧ください。

– 定義：AI（Artificial Intelligence） – 人工知能、ML（Machine Learning） – 機械学習、NLP（Natural Language Processing） – 自然言語処理、ROI（Return on Investment） – 投資収益率

[リサーチ・マーケット](https://www.researchandmarkets.com/r/b07sdj)を参照。… Read the rest

AIを利用した訃報詐欺は、通常は慎ましく敬意を表するもので、亡くなった個人の生涯を記念することを意図しています。しかし、最近の悩ましいトレンドが浮かび上がってきました。AIパワーを利用した訃報詐欺の拡大です。これらの詐欺は、クリックや広告収入を生み出すために偽の死亡記事を作成するものです。AI技術の使用により、詐欺師はより洗練され、説得力のある訃報を作成し、オンライン検索トラフィックを呼び寄せるためにキーワードが詰め込まれています。

これらの詐欺の影響は、作家のDeborah Vankinにとって重要でした。Deborah Vankinは、ロサンゼルスタイムズのスタッフライターで、自分の訃報が衝撺然とした画像付きでオンラインに掲載されていることを発見しました。彼女は訃報を読まれて自身の死亡が取り上げられ、不気味な背景画像が利用されていることに驚愕しました。訃報は、彼女の仕事と物語を賞賛する一方で、彼女の架空の死に関する詳細を提供しなかったのです。

Vankinには気づかれていませんでしたが、彼女はAI技術を活用して死亡記事をでっち上げる訃報海賊の犠牲者になっていました。これらの詐欺師は、人々の感情と好奇心を悪用し、誤った情報を広め、不必要な驚きを引き起こしています。Vankinは、自身の訃報を発見して混乱、憤り、悲しみなどさまざまな感情を表現しました。

死亡に関連する詐欺の問題は新しいものではありませんが、AIの使用により新たなレベルの洗練が加わりました。詐欺師は今や人気のある検索用語をターゲットにして、クリック誘導の訃報を作成し、知らないうちに情報を開示しています。これらの訃報は、しばしば関連のない記事の連続を並べるウェブサイトに掲載され、正規のニュースとでっち上げた記事の区別が難しくなっています。

訃報詐欺の被害者になることは、個人の自己の死の認識に深い影響を与える可能性があります。ロサンゼルスタイムズでのエッセイでVankinは、自分の訃報を読んでその後の人生と死を見つめ直すことがどのように変わったかを共有しました。また、なぜ彼女が詐欺師の標的になったのか、高速道路での不安について書いた記事でオンライン説にアクセスが集中したためではないかと推測しました。

専門家は、AI技術の普及はこれらの混乱した状況をさらに悪化させるだけだと警告しています。Googleなどのオンラインプラットフォームは、クリック誘導の訃報やその他の低品質コンテンツへの対処に新しい方針を導入し始めています。しかし、AIの進化する能力は詐欺師に先行するのに課題を提起します。

訃報詐欺の被害者とならないためには、オンラインコンテンツを消費する際に注意を払うことが重要です。情報の出典を検証し、実質的な情報を欠いている記事には懐疑的であることが重要です。さらに、自分のデジタルプレゼンスを認識し、個人情報に関する不正な活動を検知するのに役立ちます。

よくある質問