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AIの急速な進化が国家安全保障と人類全体に対する「壊滅的な」リスクをもたらす可能性について、専門家が警鐘を鳴らしています。米国務省が委託した最新報告書「高度AIの安全性とセキュリティを確保するための行動計画」では、これらのリスクを緩和するための迅速な対策が必要であると警告しています。

報告書によれば、人工汎用知能（AGI）はまだ人間の知性を超えていませんが、高度AIやAGIの導入は世界的な安全保障を不安定化させる可能性があり、核兵器の出現に匹敵すると指摘しています。この緊急の懸念に対処するため、報告書は、AIトレーニングに割り当てられる計算能力に制限を設けるなど、米国政府が迅速かつ断固とした対応を取る必要があると提言しています。これを怠ると、「人類種の絶滅レベルの脅威」につながる可能性があります。

この報告書は、AIの専門家たちからの存続的なリスクに関する一連の警告の最新のものです。Yann LeCunやMetaの最高AI科学者であるDemis Hassabis、GoogleのAI部門の責任者であるEric Schmidtなど、分野の著名な人物が懸念を表明しています。さらに最近の調査によると、AI研究者の半数以上が、AIによる人類の絶滅の可能性が５％あると考えており、その他の有害な結果も含まれています。

報告書の作成には、OpenAI、Meta、Google DeepMindをはじめとする企業の代表、政府関係者など200人以上の専門家が協力しました。彼らの共同の専門知識により、著者たちはAIが人類に脅威とならないための重要な手段を提案しています。その提案には、AIモデルのトレーニングに使用される計算能力の上限の確立や、特定の閾値を超えるモデルのトレーニングに関して政府の許可を求める必要性も含まれています。報告書では、強力なAIモデルの内部構造やオープンソース化を明らかにすることを犯罪とすることも提案されています。

これらの提言は、AI研究所がAIシステムを「制御失う」可能性があり、それが地球規模のセキュリティに深刻な影響を与える可能性がある危険を取り除くことを目的としています。報告書の著者の一人であるGladstone AIのCEOであり、Jeremie Harris氏によると、AIは経済を革新し、病気を治療し、以前は乗り越えられないと思われていた課題を克服する可能性があります。しかし、同じ技術は壮大なリスクを伴い、一定の能力の閾値を超えるとAIは制御不能となる可能性があると研究によって示唆されています。

報告書は、AIによって引き起こされる国家安全保障リスクに対処する現行の安全保障対策が不十分であることを認めています。AI技術の責任ある開発と展開を確保するために、即座の行動と強力な規制が必要であると強調しています。ただし、AIに関する警告が繰り返されている歴史やその開発への継続的な投資を考えると、政府がこれらの提言に耳を傾けるかどうかは不明です。

最近、欧州連合はAIを規制する画期的な立法を成立させ、将来の規制の基準を設定しています。この米国の報告書は、特にその国のAI規制の現状を考慮すると、有効な懸念を提起しています。ただし、これらの提言が革新を抑制し、政府の過剰干渉と受け取られる可能性があるかもしれません。報告書に表明された見解は、米国国務省や米国政府の公式見解を必ずしも反映しているわけではないことに注意することが重要です。

ワドワニAI・先進技術センターのディレクターであるGreg Allen氏は、政府がこれらの提言を採用する可能性について懐疑的な見解を述べました。AIのリスクに関する議論が激化する中で、潜在的な利益と効果的な保護の必要性の両方を考慮するバランスの取れた論議に参加することが重要です。

FAQ

報告書の内容は何ですか？

米国務省が委託した報告書は、急速に進化するAIが国家安全保障と人類全体に対する「壊滅的な」リスクを示唆しています。

報告書の主な提言は何ですか？

報告書は、高度なAIモデルのトレーニングに割り当てられる計算能力を制限し、特定の閾値を超えるモデルのトレーニングに関して政府の許可を求めるなどの対策を提案しています。また、強力なAIモデルの内部構造やオープンソース化を犯罪とすることも提案されています。

報告書に貢献した人々は誰ですか？

報告書には、OpenAI、Meta、Google DeepMindなどの企業の代表者、政府関係者を含む200人以上の専門家が関わっています。

専門家たちはなぜAIに懸念を抱いていますか？

専門家は、AIが人類に対するリスクをもたらす可能性に懸念を表明しています。高度なAIやAGIの台頭は、核兵器の影響に匹敵し、世界的な安全保障を不安定化させる可能性があります。

AIを規制するためにどのような措置が取られていますか？

欧州連合は最近、AIを規制するための立法を成立させ、将来の規制の基準となることがあります。ただし、他の国々の反応は今後の課題となります。

提言は政府の過剰干渉に当たりますか？

一部の人々は、提言が政府の過剰干渉であり、革新を抑制する可能性があると受け取るかもしれません。しかし、AIの潜在的な利益と効果的な保護の必要性の両方を考慮したバランスの取れた論議に参加することが重要です。

用語の定義：

1. 人工汎用知能（AGI）：幅広いタスクやドメインにわたる知識を理解し、学習し、適用する能力を持つAIシステムを指します。
2. 計算能力：コンピューターシステムが計算を行いデータを処理する能力を表します。
3. オープンソース：ソフトウェアのソースコードや内部構造を無償で共有し、他者が修正や再配布を行える慣行を指します。

関連リンク：

1. 米国務省
2. OpenAI
3.… Read the rest

Nvidia（ナビディア）やAI関連企業の繁栄が続く中、投資家たちはNVDLへの投資を急ぎ始めています。NVDLはNvidia Inc.株価のパフォーマンスを反映する上場投資信託であり、人工知能企業への熱狂が依然高まっている中、資産が20億ドルに急増しました。

この年に入ってからGraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF（NVDL）には10.2億ドルの投資が集まり、そのうち半分以上の5億4,580万ドルが3月11日に記録されました。この年のほぼ3倍にも上昇した株価と相まって、13日時点でファンドの総資産は19.8億ドルに到達しました。

ニューヨークに本拠を置き、15のETFで36.6億ドルを運用するGraniteSharesは、NVDLに6対1の株式分割を実施しました。その結果、ファンドの価値は6.1%減少し、本日の昼に40.89ドルで立ち止まりました。

NVDLの資産急増は、Nvidia株の驚異的な上昇に帰属されます。Nvidiaの株価は過去1年で4倍に増加しました。テック企業がNvidiaのAI向け半導体を取得する競争が激化する中、T-Rex 2X Long NVIDIA Daily Target ETF（NVDX）など、利益を増幅させることを目的としたETFが大きな成長を遂げています。

ETF.comのシニアアナリストであるSumit Royによると、NVDLの資産が2週間未満で10億ドルから20億ドルに急成長したのは驚くべきことです。資産の70%は流入によるものであり、残りはNvidiaの株価の継続的な上昇に起因しています。

単一銘柄の、またはレバレッジを活用したETFは、短期の投資目的のためにわずか2年前に導入されました。これらはオプションやその他の手段を利用して特定の銘柄の日次リターンを倍増させることを目的としています。GraniteSharesは、Nvidiaの株価が下落した際にリターンを2倍にすることを目指した、GraniteShares 2x Short NVDA Daily ETF（NVD）を含む一連の単一銘柄ファンドを提供しています。興味深いことに、そのファンドは今年において75%もの価値減少を経験し、現在では3,360万ドルの資産を保有しています。特筆すべきは、このうち約1,930万ドルの大部分が3月4日以降に投資されたことです。

AIの人気の高まりやNvidiaの成功が続く中、NVDLなどのETFを通じてこれらのトレンドを資本化する機会を見いだす投資家が増えています。技術の発展が続く限り、AI企業や関連投資の成長の可能性は引き続き期待されています。

よくある質問（FAQ）

• NVDLとは何ですか？

NVDLはNvidia Inc.株価のパフォーマンスを反映する上場投資信託であり、人工知能企業や関連投資に興味を持つ投資家を惹きつけています。

• NVDLの資産急増を牽引している要因は何ですか？

NVDLの資産急増は、過去1年間でNvidiaの株価が4倍に増加した印象的なパフォーマンスに帰因されます。さらに、投資家からの流入もファンドの成長に貢献しています。

• Nvidiaの利益を増幅する他のETFはありますか？

はい、Nvidiaの利益を増幅する他のETFが存在します。その一例がT-Rex 2X Long NVIDIA Daily Target ETF（NVDX）であり、これも大きな成長を経験しています。

• 単一銘柄またはレバレッジを活用したETFの目的は何ですか？

単一銘柄またはレバレッジを活用したETFは、短期の投資を目的とし、特定の銘柄の日次リターンを2倍に増やすためにオプションや他のツールを利用しています。

• GraniteSharesは他の単一銘柄ファンドを提供していますか？

はい、GraniteSharesはGraniteShares 2x Short NVDA Daily ETF（NVD）を含む一連の単一銘柄ファンドを提供しています。このファンドはNvidiaの株価が下落した際にリターンを2倍にすることを目指しています。

出典: etf.com… Read the rest

人工知能（AI）は、複数の企業の成功の原動力となっており、投資家はこの急速に成長している産業で次の大物企業を常に探しています。 Nvidia（NVDA）が先頭を走り、AIへの早期投資が非常に利益をもたらしていることが証明されています。しかし、AIにまつわる話題がウォール街の議論を支配し続ける中、注目が次のNvidiaのような株式を特定することに移っています。

スタートアップ企業への投資が数年前にピークを迎え、115億ドルが投資されましたが、その後その数字は減少したとMartina Lauchengcoは指摘しています。しかし、この低迷がAIの可能性への彼女の熱意をそがぬことではありません。彼女は、AIセクターにおいて画期的な革新と大きなリターンの可能性がまだ十分にあると信じています。

AIへの投資には、その技術と潜在的な応用についての深い理解が必要です。企業のAIソリューションの拡張性を評価すること、そして競争に先んじていく能力を評価することが重要です。AIを成功裏に活用して現実世界の問題を解決し、具体的な価値を提供する企業は、成長にうまく位置づけられています。

さらに、AIは特定の業界に限定されているわけではありません。その応用範囲は、医療、金融、小売りなど、さまざまなセクターに広がっています。この広範な範囲は、多くの投資機会を提供しています。

AIセクターが進化し続ける中、投資家は最新情報を把握し、変化する環境に適応することが不可欠です。新興技術やトレンドに注意を払うことで、潜在的な勝者を特定するのに役立ちます。さらに、業界専門家との交流やAIに焦点を当てたイベントへの参加は、貴重な知見やネットワーキングの機会を提供してくれます。

締めくくりとして、NvidiaがAI投資の基準を設定している一方で、次の大型AI株を探している投資家にはまだ多くの可能性があります。企業の背後にいるチームを評価し、すばやく適応できる能力を評価し、新興トレンドに耳を傾けることで、投資家は成功に向けて位置づけることができます。

よくある質問

2024年、シリコンバレーに拠点を置くRISC-VチップデザイナーであるSiFiveは、前年の厳しい状況を乗り越え、強力な収益成長を見込んでいます。同社は、AIサーバー向けに特別に設計された第2世代プロセッサのリリースによって収益成長が促進されると予想しています。

具体的なチップファミリーは明かされていませんが、「第2世代」の言及から、Googleとのパートナーシップが拡大する可能性が示唆されています。SiFiveは、Googleのtensor processing units (TPUs)向けのプロセッサコアを提供するかもしれません。これらのTPUsは、Googleの内部利用を目的として開発されましたが、独自のAIトレーニングや推論タスクのために一般に利用可能になりました。

SiFiveのIntelligence X280コアは既にGoogleによって一部のTPUsに利用され、デバイスを管理し、行列乗算ユニット（MXU）の計算を助けるコプロセッサとして機能しています。しかし、これらのコアが大規模に展開されたか、あるいは実験的なコンポーネントとして使用されたかは不明です。それでも、SiFiveは2024年10月にX280の後継であるX390を発表しました。X390は、AIや機械学習のワークロードで一般的な大規模なベクトル命令を加速するために設計された64ビットのRISC-Vプロセッサコアです。GoogleのMXUsとの統合は、SiFiveのVector Coprocessor Interface Extensionを介して実現されています。

SiFiveの見込まれる収益成長は著しいものです。同社は、2024年に少なくとも2億4100万ドルの売上を予測しており、これは2023年に発生した3820万ドルの収益と比較して大幅な改善です。2023年に1130万ドルの営業損失を出したことにも関わらず、今やSiFiveは収益成長を期待しています。

SiFiveは、競合他社のArmとの競争や米国議会からのRISC-Vデザインの中国への輸出制限要求といった課題に直面していますが、IntelやQualcommなどの主要なチップメーカーからの支持を受けています。同社は2023年10月に企業全体を再編し、スタッフの20%を解雇する結果となりました。

FAQs

Q: SiFiveとは何ですか？
A: SiFiveは、オープンソースのRISC-Vアーキテクチャをベースにしたチップ開発企業で、シリコンバレーに拠点を置いています。

Q: テンソルプロセッシングユニット（TPUs）とは何ですか？
A: テンソルプロセッシングユニット（TPUs）は、Googleが開発した、機械学習ワークロードを強化するための特化型ハードウェアアクセラレーターです。

Q: RISC-Vとは何ですか？
A: RISC-Vは、カスタマイズ可能で拡張可能なチップの設計を可能にするオープンソースの命令セットアーキテクチャ（ISA）です。

Sources:

bloomberg.com, sifive.com… Read the rest

人工知能モデルは絶えず進化しており、Google DeepMindの最新のブレークスルーは、現実世界で運用される一般的な知的AIを実現する可能性があります。これまでは、チェスや囲碁などのゲームでのAIの熟達が確立されてきましたが、これらのゲームには勝つ方法や負ける方法が明確に定義されており、それに基づいてAIシステムを訓練することは比較的容易でした。

しかし、Minecraftのようなオープンワールドゲームは、AIシステムにとってはより大きな挑戦を提供しています。これらのゲームは多くの選択肢と抽象的な目標を提供し、現実のシナリオにより近い状況を模倣しています。したがって、これらのゲームを習得することは、ロボットの制御や人工知能を用いた実世界のタスク遂行などにおいて重要なマイルストーンと考えられています。

Google DeepMindは、Scalable Instructable Multiworld Agent（SIMA）と呼ばれるAIモデルを導入しました。SIMAは、これまで出会ったことのない9つの異なるビデオゲームや仮想環境でプレイすることができます。SIMAは、ゲームからのビデオフィードの解析のみによってこの偉業を達成します。宇宙探検から問題解決の挑戦まで、SIMAはさまざまなゲームで約600の短いタスクを実行することができます。

この高いパフォーマンスを実現するために、DeepMindの研究者たちは、既存のビデオや画像認識モデルを利用して、ゲームのビデオデータを解釈しました。その後、SIMAにビデオ入力を基に特定のタスクをマッピングするようにトレーニングを施しました。このために、2人1組でビデオゲームをプレイし、1人が画面を見ながらもう1人に移動を指示しました。さらに、参加者は自身のゲームプレイを見直し、取ったマウスやキーボードのアクションを説明しました。人間の動きがどのようにタスクと関連しているかを学ぶことで、SIMAはこれらのアクションを正確に模倣して実行することができました。

SIMAはこれまでに接触していなかった第9のゲームをプレイする能力を示しましたが、人間レベルのパフォーマンスには及びませんでした。このギャップを解消するため、研究者たちは、SIMAを8つのゲームで訓練し、その後9番目のゲームでテストするトレーニング方法を実装しました。このプロセスは、SIMAが未知のゲームに適応できることを確認するために繰り返されました。

専門家たちは、異なるゲームにわたるスキルを一般化する能力は、一般的なAIエージェントを開発するための重要な段階であると認識しています。ただし、SIMAの現在の制限は、長期的な計画を必要としない比較的狭い範囲の短期タスクに限定されている点です。より広範囲かつ複雑なタスクに能力を拡張することは、より困難な課題であるでしょう。

DeepMindのような企業にとって、この研究は単にゲームに焦点を当てているわけではありません。3D環境をナビゲートすることは手段であり、これらの企業は周囲の世界を感知し、相互作用することができるAIシステムを開発することを目指しています。ビデオゲームへの影響は最小限かもしれませんが、ゲームの範囲を超えた私たちの生活への影響は未知のままです。

よくある質問

Q: SIMAとは何ですか？
A: SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）は、Google DeepMindが開発した人工知能モデルです。このモデルは、ゲームからのビデオフィードのみを解析して、さまざまなビデオゲームと仮想環境で遊ぶことができます。

Q: SIMAはどのようにトレーニングされましたか？
A: SIMAを訓練するために、DeepMindの研究者は既存のビデオおよび画像認識モデルを利用しました。さらに、2人1組でビデオゲームをプレイし、1人がもう一方に移動やアクションを指示しました。これらのデータとゲームプレイの自己反省が、SIMAが人間の動きと特定のタスクの関係を理解するのに役立ちました。

Q: SIMAの制限は何ですか？
A: SIMAは未知のビデオゲームに適応する能力を示していますが、現時点では人間のレベルには及んでいません。また、そのスキルセットは、主に長期的な計画を必要としない短期タスクに限定されています。

Q: この研究の究極の目標は何ですか？
A: DeepMindの研究目標は、現実の世界で物事を感知し、相互作用することができるAIシステムを開発することです。ゲームはテストの場として使用されていますが、焦点はロボティクスを革新し、実世界でタスクを遂行できるAIエージェントを作成することにあります。… Read the rest

最新の人工知能画像生成ツール、Midjourneyは、アメリカ大統領選挙を前に、大統領ジョー・バイデン氏および元大統領ドナルド・トランプ氏のフェイク画像生成をブロックする新しい方針を実施しました。選挙に関するデマやディープフェイク（AIによる偽映像）に対する懸念が高まる中での措置です。

MidjourneyのCEOであるデイビッド・ホルツは、デジタルオフィスでのイベントで、選挙関連の問題に一時的に対処するために何らかの措置を取る必要があると述べました。方針変更の詳細は明らかにされていませんが、ホルツ氏はこれらを一時的な措置と位置付け、人々がツールを悪用するのを困難にすると説明しました。

Midjourneyが政治家の画像生成を取り締まる決定は重要です。これまで同社は、AIによるディープフェイクを防ぐための自主的な技術業界の協定に参加していませんでした。しかし、ホルツ氏はMidjourneyの目的が政治的表現ではないことを強調し、全時間を取り締まることに費やしたくはないと述べました。

デジタル憎悪対策センターは最近、Midjourneyの画像生成能力に関する懸念を示す報告書を公表しました。報告書によると、Midjourneyはバイデン氏やトランプ氏など政治家の画像を生成する際、他のAI画像生成ツールよりもコントロールが少なく、テスト走行の65％で選挙に関するデマを生成していたとのことです。

Midjourneyの新しい政治家の画像ブロック方針は、これらの脆弱性に対処し、責任あるコンテンツ制作の観点で他の画像生成ツールと合致させることを目的としています。ただし、会社が方針変更を効果的に伝えていないとのユーザーからの苦情もありました。

Midjourneyによるより厳格な方針の実施は、選挙中のデマやディープフェイクの拡散に対する懸念の高まりを反映しています。AI技術が進化する中で、そのようなツールの誤用を防ぐための保護策を確立することが重要です。Midjourneyの行動は賞賛されるものですが、警戒を怠らず、選挙に関連するデマとの戦いに効果的な措置を継続して開発することが重要です。

### よくある質問:

Q: Midjourneyとは何ですか？
A: Midjourneyは人工知能画像生成ツールです。

Q: Midjourneyが実施した方針変更は何ですか？
A: Midjourneyは、大統領ジョー・バイデン氏および元大統領ドナルド・トランプ氏のフェイク画像の生成をブロックしました。

Q: なぜMidjourneyはこれらの変更を実施したのですか？
A: 会社は、ツールの悪用を困難にし、選挙に関連するデマと戦うことを目的としています。

Q: Midjourneyの画像生成能力に関して何か懸念が提起されましたか？
A: デジタル憎悪対策センターの報告書では、Midjourneyは他のAI画像生成ツールよりもコントロールが少なく、テスト走行の65％で選挙に関するデマを生成していると指摘されました。

Q: Midjourneyが政治家の画像生成を取り締まる決定の重要性は何ですか？
A: 会社は責任あるコンテンツ制作の実践に合致し、選挙に関連するデマの拡散に関連する脆弱性に対処しています。… Read the rest

スポーツ視聴の急速な変化の中で、スポーツリーグは常にファンを魅了する革新的な方法を探しています。NBAはデジタルプラットフォームの人気を認識し、ファン体験を革新するために人工知能（AI）の領域に足を踏み入れました。 最近のテックサミットでNBAコミッショナーのアダム・シルバーは、リーグのAI技術を披露し、その技術がNBAのモバイルアプリを通じてファンがゲームとどのように交流するかに与える影響に言及しました。

AIの採用は、観客とのエンゲージメントを向上させるためにこの技術を利用するスポーツ団体の中で成長傾向にあります。 AIチャットプラットフォームのCEOであるONのアレックス・ベックマンは、NBAの先進的な動きについてコメントし、AIに早期投資を行ったブランドがどのようにファンと本当につながるか進展していると述べました。

AI技術に関する具体的な詳細は未公開ですが、NBAアプリでの生中継視聴体験に個人的なタッチをもたらすと期待されています。 多くのエキサイティングな機能の中でも、1つは際立っており、選手をアニメーション化してファンにシネマティックな体験を提供する能力です。 ユーザーはゲームを映画のように見せたり、選手をアニメーションキャラクターに変えたりして、バスケットボールファンにとって全く新しい対話型エンターテイメントの領域を切り拓いています。

デモンストレーションでは、アダム・シルバー・コミッショナーがAIツールにリクエストして、生中継のゲームをスパイダーマンの映画のシーンに変えさせました。 数分後、選手たちは漫画キャラクターに変身し、心を打つ音楽とデジタル効果が愛されるコミックブックシリーズを思い起こさせました。 この実験は、AIがファンのために驚くほど魅力的な視覚体験を創り出す可能性を示しました。

プレゼンテーションでは、サンアントニオ・スパーズの新人センセーション、ヴィクター・ウェンバニャマがAIの通訳能力を紹介しました。 AIパワーのある解説は、クラシックスポーツ映画「フーサイアーズ」の対話を英語からフランス語に翻訳しました。 このデモンストレーションは、AIが提供する言語の柔軟性を裏付け、スポーツコンテンツを国際観客によりアクセスしやすくしています。

NBAでのAIの将来的な影響は深刻です。 現在のAIエンゲージメントは主にテキストベースのプラットフォームやSiri、Googleアシスタントのような音声アシスタントを中心としていますが、焦点はビデオ生成アルゴリズムに移行しています。 OpenAIのような企業は既にSoraなどの新しいAIモデルを示唆し、AI生成のビデオコンテンツの変革的な力を強調しています。

技術革新には常に賛否両論がありますが、スポーツにおけるAIの統合は、AIを使用して選手のNIL（名前、像、顔）権利をバイパスする潜在的な悪用の懸念が提起されています。 ただし、良い面では、AIはスポーツリーグやチーム間で良質の競争を促進し、革新的なエンターテイメントオプションや高いファンエンゲージメントをもたらしています。

NBAのAIへの取り組みは、スポーツ技術の最先端に留まろうとする彼らのコミットメントを示しています。 ベックマンの的確な意見として、AIを早く受け入れたブランドは既に初期の相互作用の最初のレベルの上に立って成功を収めています。 NBAがこのカテゴリーでリードを果たしていることを目の当たりにすることは励みになります。

AIはまだNBA内で初期段階にありますが、フランスの新人、ヴィクター・ウェンバニャマはその可能性に興奮しています。 今後数か月、数年で、この画期的な技術がファンエンゲージメントの革新にAIの発展と利用に影響を与えることは疑いの余地がありません。

まとめると、NBAの人工知能への採用は、ファンエクスペリエンスを変革する素晴らしい機会を提供しています。 AIはパーソナライズされた没入型コンテンツを作成する能力で、ファンがゲームとどのように交流するかを革新する可能性があります。 リーグがAIのような先進技術を採用することで、ファンの関与を向上させ、スポーツエンターテイメントの世界で先駆的な地位を守ろうとする姿勢が示されます。

FAQ

iCIMSは、主要な人材獲得技術プロバイダーとして、新たなソリューションと機能を導入し、組織がより賢く、より効率的に採用できるよう支援しています。最新リリースには、革新的なiCIMS Copilotが搭載されており、この生成型AI採用補助プログラムは、世界中の何百万人ものユーザーにとって意思決定能力を高め、採用効率を向上させます。

iCIMSの最新リリースの主な革新点は次のとおりです：

1. 生成型AIによる画期的な採用効率：採用担当者やマネージャーは、生成型AIの力を利用して、特定の役割に適したインタビュー質問を数秒で作成できるようになりました。さらに、iCIMS Copilotを使用して、リアルタイムで求人情報を最適化することが可能です。このAI搭載の採用支援ツールは、採用チーム向けに特別に設計されており、コストを削減し、生産性を向上させ、規模に応じた採用速度を加速します。

2. スケールの拡大における応募者体験の向上：iCIMS Apply Networkの導入により、iCIMSはサードパーティの求人サイトやエコシステムパートナーと提携して、応募者体験を標準化し、効率化しています。これにより、採用チームが複数の求人サイト基準を管理する手間が省けます。ZipRecruiterやJobcaseなどのプラットフォームとの統合により、TAチームはiCIMS ATSを離れることなく、応募者の質問を作成、管理、配布できます。これにより、効率性が向上し、一貫性のある採用データと候補者数の減少が実現します。Indeed、LinkedIn、Veritone Hire、Daliaとの統合は今後も拡大予定です。

3. リクルートオペレーションの効率化：iCIMSは、リクルートオペレーションを効率化する新機能を導入しました。これには、求職者の注意を引くための関連する求人を自動的に強調表示したり、面接のスケジュール遅延を最小限に抑えたり、イベントの効率とエンゲージメントを改善するための一括操作を行ったりする機能が含まれます。また、新しいiCIMSビデオスタジオ機能は、高品質のビデオコンテンツを制作するのを支援し、従業員や採用マーケティングチームがソリューションの価値を最大化します。

iCIMS Customer Communityでは、新しい革新と機能に関する詳細情報が提供されています。組織は、iCIMSのUNLEASH AmericaでiCIMSを訪問したり、デモをスケジュールしたりして、iCIMSがどのように人材獲得を変革し、優れたチームを構築できるかを探ることができます。

**FAQ**

**Q: iCIMS Copilotはどのように採用効率を向上させていますか？**
A: iCIMS Copilotは、生成型AIを活用して、サイズに合わせたインタビュー質問を作成し、求人情報をリアルタイムで最適化することで、採用担当者が採用プロセスを効率化し、効率を向上させることができます。

**Q: iCIMS Apply Networkとは何ですか？**
A: iCIMS Apply Networkは、iCIMS、サードパーティの求人サイト、およびエコシステムパートナーによる協力関係で、採用チーム向けに応募体験を標準化し効率化する仕組みです。これにより、iCIMS ATSを離れることなく、応募者の質問を作成、管理、および配布することが可能です。

**Q: iCIMSはどのようにリクルーティングオペレーションを効率化していますか？**
A: iCIMSは、求職者の注目を引き、面接スケジュールの遅延を最小限に抑え、イベント中の効率とエンゲージメントを向上させるための自動機能を提供しています。

**用語の定義:**
– iCIMS: 主要な人材獲得技術プロバイダー。
– 生成型AI: 新しいコンテンツやアイデアを生成できるAI（人工知能）。
– ATS:応募者追跡システム、採用プロセスを管理するためのソフトウェア。

**関連リンク:**
– [iCIMSウェブサイト](https://www.icims.com)… Read the rest