インタビュー
インタビュー

2026年7月10日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Jay File、CEO & CFO、Lite Strategy, Inc.(Nasdaq: LITS)- インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioJay File, Lite Strategy, Inc. (Nasdaq: LITS)のCEO & CFOは、公共会計、企業財務、資本市場、上場企業にわたる30年以上のリーダーシップ経験を有しています。公認会計士としての訓練を受け、Arthur Andersenでキャリアを開始し、次にKPMGでシニアマネージャーとして、テクノロジー、ソフトウェア、バイオメディカル、そして防衛分野におけるSEC報告を専門としました。その後、Sequenomで上級財務職を務め、約4億ドルの株式調達、1億3,000万ドルの転換社債オファリング、1億ドルの現金ポジションの管理を監督しました。Nasdaq上場のEvofem BiosciencesのCFOとしては、8年間にわたり財務報告、投資家向け広報、資金調達イニシアチブを主導し、Lite Strategyに参加しました。彼の指導の下、同社はデジタル資産財務部門の先駆者へと転換し、Litecoinを主要な準備資産として採用した初の上場企業となり、デジタル資産マーケットメーカーGSRやLitecoin創設者で取締役でもあるCharlie Leeと協働しています。Lite StrategyはNasdaq上場企業で、世界最大のLitecoin財務会社として再定位され、投資家に公開株式市場を通じた規制されたLitecoinへのエクスポージャーを提供しています。かつてMEI Pharmaとして知られていた同社は、2025年に事業モデルを転換し、Litecoinを主要な財務準備資産とし、単に暗号通貨を受動的に保有するのではなく、株式あたりのLitecoinエクスポージャーを増やすことを目的としたアクティブな財務管理戦略を実装しました。Litecoinの蓄積に加えて、Lite Strategyはカバードコール戦略を通じて利回りを生み出し、LitVMのような戦略的投資を通じてLitecoinエコシステム内での役割を拡大しています。LitVMはLitecoinネットワークにスマートコントラクトと分散型金融機能をもたらすことを目的としたレイヤー2プラットフォームです。同社は、伝統的な資本市場とデジタル資産を橋渡しし、機関投資家と小口投資家に対して、直接的な暗号通貨保管の複雑さなしにLitecoinへのエクスポージャーを提供する透明でSEC規制された手段を提供することを目指しています。数十年にわたりEvofem Biosciences、Sequenom、KPMG、Arthur Andersenなどの上場企業で財務機能をリードしてきた中で、Lite Strategyを率いてLitecoinを主要な財務準備資産とする初のNasdaq上場企業を構築することに転向させた決断の背景には何がありましたか?SEC報告、資本市場、上場企業ガバナンスの経験はどのようにその決断に影響しましたか?それは資金調達プロセスの最中に本当に起きました。朝5時から6時の連続ミーティングが4日間続き、CharlieとLitecoinのDAT(デジタル資産トークン)に関する機会について話すことに熱心な人々がどれほど多いかを目の当たりにしたのです。これは私がバイオテックのCFOとしてこれまでに見たことのない反応でした。特に他の産業がその3分の1や半分の額さえも調達が困難な年に1億ドルを調達したことは、非常に大きな意味を持ちました。これにより、これは実際の取引であり、運用上の計算された転換であることが非常に具体的に感じられました。私は約25年にわたり規制された公開市場をナビゲートし、その間に資本市場、M&A、機関投資家との協働、取締役会ガバナンス、そして厳格で実証された財務責任と監督を蓄積してきました。その経験こそがDATに必要なものであり、C-suiteでの経験がLite Strategyのような規制された暗号財務会社を運営するための準備となりました。最終的にバイオテック市場でのCFOとしての経験は、資本配分、リスク管理、投資家向け広報、現金管理、企業コンプライアンスにうまく転用できるスキルセットを構築するのに役立ちました。幅広く経験豊富な取締役会と共に、Lite Strategyのアプローチを実行するために必要なすべてのツールを備えています。Markets in Crypto-Assets (MiCA)のステーブルコイン規制は2026年6月30日に施行されました。あなたの視点から、ステーブルコイン発行者、機関投資家、そして広範なデジタル資産エコシステムにとって最も重要な影響は何だと考えますか?Lite Strategy自体はステーブルコインを保有したり発行したりしていませんが、我々はこのエコシステム内で活動しており、より規制された機関に信頼できるデジタル資産環境は、真剣にインフラを構築するすべての参加者に利益をもたらします。私の観点から付け加えると、MiCAの完全な施行期限は、何年もの規制議論が具体的な結果に変わる転換点とみなすことができると思います。2026年7月1日以降、MiCAライセンスなしでEU顧客にサービスを提供する事業体は運営を停止しなければならず、市場はすぐにその影響を感じるでしょう。機関投資家にとっては、MiCAは重大なプラスであり、デジタル資産インフラに本格的な資本を投入する前に待ち望んでいた規制の明確さを提供します。全体として、長期的な機関保有者にとって資産クラスの耐久性への信頼が高まります。特にGENIUS法と組み合わせれば(そして来月ほどで小さな奇跡が起これば)Clarity法も同様です。多くの評論家はMiCAが暗号規制のグローバルベンチマークになると考えています。米国を含む他の主要司法管轄が同様の規制枠組みを採用することを期待しますか?それとも別の道を進むでしょうか?私が言えるのは、主要経済圏はデジタル資産に対する正式な規制枠組みへ向かっているように見え、MiCAは現在テーブルにある最も包括的なものです。他の司法管轄がそれをテンプレートとして採用するか、独自のアーキテクチャを構築するかは別です。もちろん米国はGENIUS法というステーブルコイン向けの最初の本格的な連邦枠組みで独自の道を模索しており、Clarity法というより広範な市場構造立法がDCで通過しようとしています。その目的は米国を暗号リーダーかつイノベーションと受容の推進者として位置付けることです。世界中の規制活動を総合すれば、全体的な方向性は正当性、明確性、機関アクセスへと向かっています。これは暗号と業界内で活動する者にとっての勝利です。CLARITY法は米国におけるデジタル資産の規制境界を明確にすることを目指しています。もし成立した場合、機関採用に最も大きな影響を与える条項はどれだと考えますか?私は証券弁護士や規制当局の専門家ではなく、デジタル資産企業を運営する立場から実務的に答えます。最もインパクトが大きい条項は、SECとCFTCの管轄分野を明確に分けることだと思います。これまで両機関の権限が重複していたため、米国の暗号市場は長年不確実性に悩まされてきましたが、CLARITY法がデジタル商品をCFTCの監督下に置き、投資契約資産はSECの管轄とする枠組みは、もし成立すれば企業に初めて明確な規制の居場所を提供します。その明確さは、サイドラインにいた機関資本を解放する可能性があります。第二に注目すべきは、この枠組みでLitecoinのような資産がどう扱われるかです。ビットコインのような分散型ブロックチェーンに紐付くデジタル商品はCFTCの監督下に入ります。我々の見解ではLitecoinはそのカテゴリに該当し、法令で明文化されることで、機関がLTCへのエクスポージャーを検討する際のリスクストーリーが実質的に変わります。より広く見れば、規制の明確化、機関規模の拡大、トークン化の成長はすべてデジタル資産の主要な推進要因です。Lite Strategyのような企業にとって、より確実な規制環境は逆風ではなく追い風です。資本調達と上場企業の運営に長年携わってきた経験から、機関投資家はデジタル資産財務会社を従来の事業会社とどのように異なる視点で評価しますか?良い質問ですし、私自身もある程度考え方を変える必要がありました。従来の事業会社が評価される指標、すなわち利益、売上成長、マージンといった標準的な損益計算書指標は当てはまりません。デジタル資産財務会社は、オペレーションによって価値が創出されるのではなく、価値が上昇する資産を規律ある形で蓄積することで価値が生まれます。Lite...

2026年7月7日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Ardes Johnson、NeoVolta CEO – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioArdes Johnson、NeoVoltaのCEOは、太陽光、バッテリー蓄電、電力インフラ、戦略的営業リーダーシップにわたるバックグラウンドを持つ、経験豊富なエネルギー・クリーンテクノロジーの幹部です。2024年4月にMeyer Burgerの社長を務めた後にNeoVoltaのCEOに就任し、以前はJLM Energy、Tesla Motors、SolarWorld、GE Energy、BAE Systemsで上級職を歴任しました。キャリアの初期には、USS Harry S Trumanの核兵士官として勤務し、ミッションクリティカルなエネルギーシステムと運用規律の強固な基盤を築きました。NeoVoltaは米国拠点のエネルギーテクノロジー企業で、住宅、商業、産業、ユーティリティ向けの先進的なバッテリーエネルギー貯蔵システムに注力しています。2018年にカリフォルニア州ポウェイで設立され、顧客がエネルギーレジリエンスを向上させ、ユーティリティコストを削減し、停電時にバックアップ電力を維持できるよう支援するエネルギー貯蔵プラットフォームを設計しています。製品ラインナップには、NV14というオールインワンのハイブリッドインバータとリチウム鉄リン酸バッテリーのバックアップシステムが含まれ、NV24プラットフォームを通じた拡張オプションも提供しています。NeoVoltaはNASDAQでティッカー NEOV として取引されています。Tesla、Meyer Burger、SolarWorld、GE Energy、そして現在のNeoVoltaでエネルギービジネスを率いてきました。太陽光、蓄電、グリッドインフラの複数の技術サイクルを経験した中で、何がNeoVoltaが米国のエネルギー貯蔵の次のフェーズを活用できると確信させ、過去の経験がCEOとしての戦略にどのように影響を与えましたか?複数の業界を渡り歩く中で、エネルギーハードウェアの成功は技術的約束だけでなく、製造現実を解決することに完全に依存していると学びました。GEやSolarWorldでは国内規模拡大の課題を、Teslaでは政策と製造が整合したときに需要が急速に爆発する様子を、Meyer Burgerでは国際市場の予測不可能性を目の当たりにしました。これらの経験がNeoVoltaの戦略を形作っています。私たちは中国を上回る製造を目指すのではなく、米国拠点のスリムで極めて機敏なプラットフォームを構築し、完全にFEOC準拠しています。コンプライアンスが主要な米国契約の入札条件となる中、当社の機動性は競合他社よりも速くピボットし、ユーティリティや開発者が必要とする正確な規制上の優位性を提供できます。これが私のキャリアを支えてきた賭けであり、今日NeoVoltaを率いる理由です。NeedhamとLake Streetという2つの独立した会社が、数日以内にBuyカバレッジを開始しました。あなたの視点から、投資家のナラティブを変えるほどの運用上のマイルストーンは何で、NeoVoltaについて多くの投資家がまだ誤解している点は何だと思いますか?NeoVoltaは潜在的なストーリーから実行のストーリーへと変わりました。同社は2018年に主に南カリフォルニアの住宅市場に焦点を当てて設立されました。2024年に私が参加した際の優先課題は、全国的な拡大を急ぎ、商業・産業分野への扉を開くジョイントベンチャーを立ち上げることでした。このシフトは数字に表れています。私たちはPendergrassジョイントベンチャーでの持分を80%に増やし、ジョージア工場の正式なFEOCコンプライアンス意見を取得し、Infinite Grid Capitalとの約2億ドル規模の最初の商業LOIを数か月以内に締結しました。投資家がまだ誤解している点は、NeoVoltaは現在、当初の住宅用バッテリーベンダーとは根本的に異なる企業になっているということです。ジョージア工場だけでも、フル稼働時の8 GWh容量は年間何百万ドルもの収益ポテンシャルを示します。市場の多くは依然として私たちを住宅の歴史で評価しており、実際に構築している産業規模プラットフォームを正しく見ていません。NeoVoltaは最近ジョージア工場でFEOCコンプライアンスを発表しました。規制環境が変化する中で、投資家にとってFEOCコンプライアンスは今後数年で大規模ユーティリティ規模バッテリー契約の勝者を決める上でどれほど重要ですか?これはほぼゲート要因になりつつあります。現在の規則では、プロジェクトは中国企業が多数所有している場合や、プロジェクトコストの大部分が中国系技術プロバイダーから供給される場合、投資税額控除の適格性を失う可能性があります。このコスト閾値は2030年まで毎年厳しくなり、現在は55%、2030年までに75%に上昇します。10年規模のプロジェクトを引き受けるユーティリティにとって、これは銀行融資が可能な取引と成立しない取引の違いです。だからこそ、私たちはジョージアジョイントベンチャーを次のように構成しました:パートナーのPotisEdgeと80/20の所有権分割、そしてLONGiがNeoVoltaに直接少数の非支配的持分を保有する形です。これにより、実際のバッテリーマネジメント専門知識を取り入れつつ、明確にコンプライアンスを保てます。FEOCステータスは、最大規模のユーティリティ契約の受注者と除外者をますます分離させると予想しています。1.1 GWhの供給枠組みがAIインフラプロジェクトを支えるという、興味深い展開があります。AIデータセンターは電力需要の最も急速に成長している源の一つとなっています。バッテリーエネルギー貯蔵は、単なるバックアップ電源からAIインフラの重要な構成要素へとどのように進化すると考えますか?貯蔵は保険からインフラへと移行しています。歴史的にデータセンターのバッテリーは、停電や短時間の障害時のために設置されていました。AIワークロードは非常に電力を消費し、接続キューも長いため、貯蔵はデータセンターを稼働させるための必須要素となっています。これにより、開発者は負荷の変動を管理し、場合によっては新たな送電や発電容量が整う前に施設を稼働させることが可能になります。Infinite Grid CapitalとのLOIはこのシフトを反映しています:テキサス西部、プエルトリコ、PJMエリアのプロジェクトで合計約1.1 GWh、AI駆動の電力需要に直接結びついています。ジョージア工場が第3四半期に本格稼働すれば、製造出力とAIインフラプロジェクトのパイプラインを直接結びつけることができます。技術が進化し続ける中、NeoVoltaはその成長を支える中心的な役割を果たすことを目指します。約2億ドル規模のレター・オブ・インテント(LOI)が投資家に商業パイプラインの可視性を提供しました。投資家は製造規模の拡大と実行リスクを管理しながら、大規模枠組み契約を継続的な収益に変換することをどのように考えるべきでしょうか?投資家に注目してほしい点は3つです。まず、LOIを最終的な拘束力のある契約に転換すること、これが枠組みを契約収益に変えるステップです。次に、Pendergrassでの自社生産の立ち上げ、LOIは製品を予定通りに納入できるかどうかが鍵です。最後に、受注リズム、最初の関係が追加ボリュームに拡大するか、他の顧客が同様の契約を結ぶかです。直接的に言えば、IGC LOIは現在、ボリュームや購入義務に対して拘束力がありません。これは製造立ち上げ段階では通常のことですが、実際のテストは、品質とスループットを工場で実証しながら、特定されたプロジェクトパイプラインを確定的な購入注文に変換できるかどうかです。NeoVoltaは住宅用貯蔵から商業、産業、ユーティリティ規模市場へと拡大しました。その移行を成功させるためにどのような運用上の変化が必要で、どの市場が最終的に会社の最大の成長ドライバーになると考えますか?住宅領域を超えるには、事業全体で実質的な変化が必要でした:製造規模と品質システムの違い、販売サイクルの違い、チーム構成の違いです。PotisEdgeのようなバッテリーマネジメントとシステム統合パートナーを導入したことが重要でした。ユーティリティ規模のBESSは、住宅製品が必要としないライフサイクルと安全性のエンジニアリングを要求します。その運用シフトの下で、デジタルインテリジェンスへの投資も行っています。自社のバッテリーマネジメントシステム、エネルギーマネジメントシステム、パワーコンバージョンシステムを開発・確保し、既製品に依存せず内部エンジニアリングと製造イノベーションで拡張しています。これにより、ハードウェアだけで競うのではなく、差別化されたソリューションを構築できます。参入している市場の中で、長期的にはユーティリティ規模が最大の成長ドライバーになると考えています。電力需要の伸びが最も顕著で、案件規模が大きく、FEOC準拠の国内製造が最も明確な優位性を提供します。とはいえ、住宅市場は常に優先事項です。NeoVoltaはそこから始まり、ルーツを尊重する企業です。バッテリー需要が世界的に加速する中、サプライチェーンのレジリエンスは技術革新と同等に重要になっています。国内製造の野望と、断片化が進む世界市場での重要部品調達の現実をどのようにバランスさせていますか?これは段階的な移行であり、一夜にしての切り替えではありません。現在でも安全港閾値が許す範囲で中国製セルを使用できますが、まず東南アジアのセル供給へ、そして国内生産能力が整うにつれて米国製セルへとシフトを計画しています。業界全体を賄うだけの米国セル製造能力はまだ十分ではなく、米国セルへの本格的な移行は2028年以降の戦略です。その間、規則はFEOCと非FEOCのコンテンツを組み合わせてコンプライアンス閾値を満たすことを許容しており、コスト競争力を保ちつつサプライチェーンのリスクを時間とともに低減できます。投資家はしばしばギガワット時(GWh)で測る製造規模に注目しますが、規模だけでは収益性は保証されません。今後12〜24か月で長期株主がNeoVoltaの実行成功を判断するために注視すべき運用指標は何ですか?トップラインのGWh容量以外に注目すべき指標は、Pendergrassでの生産立ち上げペースと当初提示したタイムライン、LOIや枠組みパイプラインの最終的な拘束力ある供給契約への転換率、プラントレベルでのユニットエコノミクス(フルキャパシティへ向けたスケール時)、そして正味調整後EBITDAへの道筋です。最終的に最も重要なマイルストーンは、品質とコストでFEOC準拠の国内製品がインセンティブ対象であるだけでなく、単独で賢い商業選択肢となることを証明することです。今後3〜5年で、AIインフラ、グリッド近代化、電化、国内製造の交差点が世代を超える投資機会を創出すると見られています。NeoVoltaはそのエネルギー変革全体の中でどのような位置付けになると考え、10年末までにどのようなマイルストーンが成功を定義すると考えますか?NeoVoltaはこの4つの力の交差点に正確に位置しています。AIインフラは新たな発電や送電が構築されるよりも速く電力を必要とします。グリッド近代化と電化は柔軟でディスパッチ可能な大規模貯蔵を必要とします。そして米国の産業・エネルギー政策は、国内のFEOC準拠サプライチェーンを活用しなければ機会を捉えられない、あるいは要件とするケースが増えています。10年末までの成功は、Pendergrassがフル8 GWh容量で稼働していること、多様な顧客基盤がユーティリティ規模、データセンター、グリッド近代化プロジェクトに広がっていること、バッテリー供給チェーンが国内セル調達へ実質的にシフトしていること、そしてその製造規模を持続的な収益性に転換できている会社になることです。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はNeoVoltaをご覧ください。

2026年6月30日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Faryam Asif、Shuftiの最高技術責任者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioFaryam Asif、Shuftiの最高技術責任者は、AIを活用した本人確認、詐欺防止、そして安全なデジタルオンボーディングを専門とするテクノロジーエグゼクティブです。2018年にソフトウェア開発者としてShuftiに入社して以来、複数のリーダーシップ役職を経て2025年に最高技術責任者に就任し、同社の技術戦略とグローバルな本人確認プラットフォームの開発を統括しています。また、Programmers Forceの最高開発責任者も務めており、ソフトウェアエンジニアリング、製品開発、テクノロジーリーダーシップの豊富な経験を持ち合わせています。Shuftiは、金融機関、フィンテック、暗号通貨プラットフォーム、マーケットプレイス、その他の規制産業向けに、AIを活用したKYC、KYB、AML、詐欺防止ソリューションを提供するグローバルな本人確認・コンプライアンスプラットフォームです。240か国以上・地域で展開しており、生体認証、文書認証、ライブネス検出、AI駆動のリスク分析を組み合わせて、組織が顧客オンボーディングを効率化し、規制要件を満たし、ますます高度化するデジタル詐欺から防御できるよう支援しています。2018年にソフトウェア開発者としてShuftiに入社し、それ以来同社の本人確認インフラをグローバルプラットフォームへと構築・拡大してきました。その期間における本人詐欺の性質はどのように変化しましたか?また、テクノロジーリーダーシップの観点から最も驚いた変化は何ですか?2018年にソフトウェア開発者としてShuftiに入社した当時、ほとんどの詐欺試みはまだ比較的手作業でした。改ざんされた文書やプレゼンテーション攻撃、かなり基本的なスプーフィング手法に対処していましたが、過去7年間で、詐欺は大きな労力と専門知識を要するものから、AIを用いてオンデマンドで生成できるものへと進化したのを目の当たりにしました。私が最も驚いたのは、詐欺が高度化しただけでなく、利用しやすくなったことです。生成AIは詐欺を事実上民主化しました。かつては専門的なスキルが必要だった能力が、消費者向けツールを通じて利用可能になっています。当社がDeepfake Fraud Indexで指摘しているように、詐欺はソフトウェアのように振る舞っています:自動化できれば、急速に規模を拡大できるのです。二つの動向が際立っています。第一はインジェクション攻撃で、攻撃者はカメラを完全に回避し、合成コンテンツを直接検証ストリームに流し込みます。第二は合成アイデンティティの台頭で、AI生成の人物像が大規模に作成され、オンボーディングシステムを悪用したり、金融サービスを取得したり、マネーロンダリングを助長したりします。本物と合成コンテンツの境界が大幅に曖昧になり、この変化は本人確認のアプローチそのものを根本的に変えました。ShuftiのDeepfake Fraud Indexは、2026年に文書ディープフェイクが約3,900%増加すると予測しており、AIを活用した詐欺の中で最も急成長しているカテゴリとなります。この爆発的な成長を促す要因は何ですか?また、詐欺者が顔やビデオストリームではなく文書を標的にする理由は何ですか?当社のDeepfake Fraud Indexは、文書ディープフェイクが2026年に約3,900%増加すると予測しており、AIを活用した詐欺の中で最も急速に成長するカテゴリです。この成長は、生成AIの急速な進化と、ほぼ誰でも説得力のある偽文書を作成できるツールのアクセス性向上という二つの要因によって推進されています。かつては専門的な編集スキルが必要だったものが、現在ではリアルなパスポート、運転免許証、公共料金請求書、銀行取引明細書、その他のオンボーディング文書を生成できるAIツールによって実現可能です。同時に、多くのレガシーな検証システムは依然としてOCRやテンプレートマッチングに大きく依存しています。テキストを読みレイアウトを検証できても、文書自体が本物かどうかを判断するのに苦労することが多いのです。詐欺者が文書を標的にするのは、最も抵抗が少ない経路だからです。最新のライブネスシステムを突破するには複数の検出層を乗り越える必要がありますが、多くの文書ワークフローは比較的単純な検証手法に依存しています。さらに、改ざんされた文書は複数の機関やオンボーディングフローで再利用できるため、攻撃者にとっては投資回収率がはるかに高くなります。我々が目にしている成長は、最終的には詐欺経済の反映です。攻撃者は検証プロセスにおける最も弱いコントロールを常に狙っており、多くの組織にとって文書は依然として最も弱いリンクです。レポートは、合成アイデンティティがAI駆動詐欺の最大カテゴリであり、AI詐欺活動の40%以上を占めていると指摘しています。なぜ合成アイデンティティがこれほど効果的な攻撃ベクトルとなり、金融機関や暗号プラットフォームにとって特に危険なのか、その理由は何ですか?合成アイデンティティが効果的になったのは、多くの検証システムの根本的な弱点を突くからです。個々のデータポイントが単独で評価されると、正当なものに見えるのです。従来、合成アイデンティティは実在の情報と捏造情報を組み合わせていましたが、近年は実在しない合成顔やペルソナを中心にAI生成されたアイデンティティが増えています。当社のDeepfake Fraud Indexによると、合成アイデンティティはAI駆動詐欺活動の42.3%を占め、現在のAIパワード本人詐欺の最大カテゴリとなっています。金融機関、フィンテック、暗号プラットフォームにとってリスクは大きく、オンボーディングが成功するとすぐに金銭的価値へのアクセスが得られます。合成アイデンティティがエコシステムに入り込むと、口座開設、クレジット取得、インセンティブ請求、資金移動、マネーロンダリング活動などに利用できます。合成アイデンティティが特に危険なのは、その持続性です。従来の詐欺は実在の被害者が関与するため比較的早期に検出されますが、合成アイデンティティは実在の個人が存在しないため、数か月、場合によっては数年にわたり活動し続けることがあります。検出されるまでに多額の損失が発生し、追跡できる実在の個人がいないことが多いのです。暗号通貨取引所、デジタル資産プラットフォーム、フィンテック企業はリモートオンボーディングに大きく依存しています。現在、AIを活用した本人詐欺に最も晒されているセクターはどこだと考えますか?また、組織が脅威を過小評価している領域はどこでしょうか?最もリスクが高いセクターは、完全リモートのオンボーディングと即時の金銭的価値へのアクセスを組み合わせているものです。具体的には、暗号通貨取引所、デジタル資産プラットフォーム、デジタルバンク、フィンテック、オンラインレンダー、後払い(Buy Now Pay Later)プロバイダー、iGaming事業者が含まれます。共通点は、オンボーディングに成功すると資金、クレジット、ウォレット、決済インフラ、または譲渡可能な資産へのアクセスが得られることです。これが攻撃者にとって強いインセンティブとなります。組織が脅威を過小評価し続けているのは、レガシーな検証前提に依存している点です。多くは、文書が既知のテンプレートと一致すれば本物であると考えて運用していますが、AIが大規模に高度な文書を生成できる時代において、この前提はますます危険になっています。従来のハイリスクセクターに加えて、マーケットプレイス、ギグエコノミープラットフォーム、組み込み金融プロバイダーも自らのリスクを過小評価していると考えます。詐欺ツールがより利用しやすくなるにつれ、リモートで信頼を確立する必要があるあらゆるプラットフォームが潜在的な標的となります。多くの企業が依然としてセルフィーをベースとした本人確認を主要なセキュリティ手段として利用していますが、レポートでは単一のセルフィーチェックだけでは不十分であると指摘しています。従来のオンボーディングワークフローにどのような脆弱性が存在し、2026年に求められるモダンな本人確認はどのような姿になるべきでしょうか?単一のセルフィーだけではもはや十分ではありません。AIはオンデマンドでリアルな人間の顔を生成できるためです。オンボーディングが主にセルフィー検証に依存している場合、組織は相手が実在の人物か、スプーフィングか、完全に合成されたアイデンティティかを把握する視点が限定されてしまいます。従来のオンボーディングワークフローは、プレゼンテーション攻撃、ビデオリプレイ、ディープフェイク、顔入れ替え、インジェクション攻撃、そしてAI生成の顔と改ざん文書を組み合わせた合成アイデンティティといった脅威に依然として脆弱です。攻撃者は単一のコントロールを騙すだけでなく、オンボーディングプロセス全体の弱点を狙った攻撃を設計しています。モダンな本人確認はレイヤードである必要があります。単一のシグナルに依存するのではなく、iBeta Level 3 ライブネス検出、顔照合、文書検証、インジェクション攻撃検知、デバイスインテリジェンス、行動分析、そして利用可能な場合は権威あるデータベース検証といった認証済みのアンチスプーフィング技術を組み合わせるべきです。目的は単に相手が実在するかどうかを判断することではなく、本人確認情報自体が真実で信頼でき、複数の独立したシグナルを通じて実在の個人と一貫して結びついているかを確立することです。ディープフェイク技術は生成AIモデルと共に急速に進化しています。詐欺検知システムはこの速度に追いついているでしょうか?それとも、攻撃者が防御側に対して一時的な優位性を持つ時代に突入しているのでしょうか?これはまさに軍拡競争であり、戦いがすでに勝利したと主張する人には慎重になるべきです。攻撃者はAIイノベーションの急速な進展と生成ツールの普及から確実に利益を得ています。レガシーな検証技術に依存している組織はすでに不利な立場にあります。そのような環境では、攻撃者が上位に立つことが多いです。同時に、モダンな検知システムも急速に進化しています。業界全体で、生成アーティファクト、キャプチャの完全性シグナル、圧縮パターン、生体情報の不整合、暗号的な出所情報などを分析する高度なフォレンジック手法が、AI生成コンテンツの特定にますます効果的になっています。現実として、どちらの側にも永続的な優位性はありません。成功は適応力に依存します。詐欺防止はもはや静的なコントロールに頼れず、新たな攻撃手法が出現するたびに対応できる継続的に進化する検知モデルが必要です。レポートは、プレゼンテーション攻撃、インジェクション攻撃、合成アイデンティティ作成という3つの主要な攻撃手法を強調しています。これらのうち、最も懸念している攻撃ベクトルはどれで、なぜですか?もし一つ選ぶとすれば、合成アイデンティティの作成です。プレゼンテーション攻撃やインジェクション攻撃も深刻な脅威ですが、合成アイデンティティはアイデンティティ層そのものを狙うため、より深く、持続的な問題を生み出します。目的は単に検証セッションを回避することではなく、金融エコシステム内で長期間にわたり機能する詐欺的なアイデンティティを確立することです。合成アイデンティティがオンボーディングに成功すると、クレジット取得、ミューレ口座作成、不正資金の移動、インセンティブの悪用、さらなる金融犯罪の促進に利用できます。多くの場合、実在の被害者が詐欺を報告しないため、これらのアイデンティティは長期間にわたり検出されずに残ります。私が最も懸念しているのはスケーラビリティです。生成AIと自動化されたオンボーディングシステムが組み合わさることで、合成アイデンティティは大量に作成・展開でき、金融機関、フィンテック、暗号プラットフォームに対してシステム的リスクをもたらします。デジタル資産が主流化し、世界的に規制当局の監視が強まる中、AIを活用した本人詐欺はKYC(顧客確認)やAML(マネーロンダリング防止)コンプライアンス要件にどのような影響を与えると考えますか?AIを活用した詐欺は、一次的な本人確認から継続的な信頼評価へのシフトを加速させています。従来、KYCは主にオンボーディングの作業と見なされてきました。しかし、合成アイデンティティやディープフェイク、AI生成文書が初期の検証チェックを通過できる可能性があるため、このアプローチは効果が薄れつつあります。組織は顧客ライフサイクル全体で信頼を監視する必要性が高まっています。実務上は、行動分析、取引モニタリング、デバイスインテリジェンス、継続的な制裁・政治的要人(PEP)スクリーニング、そしてアカウント間リスク相関への重点が高まります。コンプライアンスプログラムは、オンボーディング後もアカウントが信頼できるかどうかを継続的に評価する必要があります。また、規制当局は組織が本人確認を行ったことだけでなく、どのように行ったかを示すことをますます求めると考えます。AI生成詐欺リスクが積極的に考慮・軽減されたことを示す証拠を含む、本人確認コントロールの監査可能性は、KYCおよびAMLコンプライアンスフレームワークの中でますます重要な要素となるでしょう。世界各国の規制当局は、AI生成コンテンツやデジタル本人詐欺に伴うリスクに対処し始めています。今後数年間で金融機関、フィンテック、暗号企業に最も大きな影響を与えると予想される規制の変化は何ですか?規制当局は、AI生成詐欺を一般的なサイバーセキュリティ問題として扱うだけでなく、直接的に取り組み始めています。重要な例として、EU AI法が挙げられます。この法律はAI生成・操作コンテンツに関する透明性義務を導入しており、同様の枠組みが世界的に登場することが予想されます。また、生体セキュリティ、プレゼンテーション攻撃検知、アンチスプーフィングコントロールに関する要件が強化されると予想します。iBetaやNIST関連の評価フレームワークといった標準が、コンプライアンスとリスク管理の有効性を示す上で、より大きな役割を果たすでしょう。同時に、GDPRやCCPAといったプライバシー規制は、データ最小化とプライバシー保護型本人確認モデルへの業界の移行を促し続けます。これにより、デジタルアイデンティティウォレット、再利用可能な認証情報、属性ベースの検証モデルの採用が加速し、組織は不要な個人データを収集せずに特定の主張を検証できるようになります。結果として、セキュリティ、プライバシー、信頼のすべてに同時に対処しなければならない、より成熟した規制環境が形成されるでしょう。今後3〜5年を見据えたとき、本人確認業界は生成AI詐欺に対する軍拡競争に最終的に勝利できると考えますか?それとも、デジタルトラストは従来の本人確認を超える全く新しいモデルを必要とするでしょうか?私は、業界が従来の文書ベースの本人確認だけで生成AI詐欺を打ち負かすことはできないと考えています。技術は進化し続け、攻撃者も適応し続けます。文書チェックとセルフィー検証だけに依存することは、今後も十分ではなくなるでしょう。私が確信しているのは、デジタルトラストがより広範かつレジリエントなモデルへと進化していることです。従来のKYCは重要であり続けますが、信頼できるデジタルアイデンティティ、生体認証、デバイスインテリジェンス、行動分析、暗号認証情報、継続的リスクモニタリングによってますます支えられるようになるでしょう。政府主導のデジタルアイデンティティプログラム、再利用可能な認証情報、信頼できるデジタルアイデンティティエコシステムなど、すでにこの未来の要素が見られます。紙ベースの文書で同一人物を何度も検証する代わりに、組織は強力な保証を提供しつつ摩擦を減らす、信頼できるアイデンティティネットワークにますます依存するようになるでしょう。デジタルトラストの未来は、複数の保証層が連携して構築されます。生成AIはデジタルトラストを排除するものではなく、業界に対してより強固でレジリエントな形に進化させることを迫っています。成功する組織は、単一の検証イベントに依存せず、顧客ライフサイクル全体で継続的に信頼を評価し続ける企業です。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はShuftiをご覧ください。

2026年6月26日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Kyle Reidhead、Milk Road共同オーナー兼Impact3共同創設者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioKyle Reidhead、Milk Roadの共同オーナー兼Impact3の共同創設者であり、暗号通貨、人工知能、デジタルメディアの交差点に焦点を当てた起業家、投資家、マーケティング戦略家です。Milk Roadでのリーダーシップを通じて、暗号通貨、マクロ経済、そして新興AIトレンドを日常の投資家にとってよりアクセスしやすくする研究、分析、教育コンテンツの制作を支援しています。同時に、Impact3を共同設立しました。Impact3は暗号ネイティブのマーケティング・広報エージェンシーで、主要なWeb3プロトコルやブロックチェーン企業と協業しています。以前は、ブロックチェーン導入に特化した教育プラットフォームWeb3 Academyを共同設立し、ヘルステクノロジー企業HealthSimpleを創業、Complete Concussion Managementで事業開発リーダーシップを務め、医療、スタートアップ、テクノロジーの経験を積んだ後、デジタル資産エコシステムに注力しました。Milk Roadは暗号に特化したメディアプラットフォームで、日々の市場ニュース、深掘りリサーチ、投資分析、ポッドキャスト、プレミアムインテリジェンスを提供し、投資家がデジタル資産、マクロトレンド、急速に進化するAI領域をよりよく理解できるよう支援します。Reidheadのリーダーシップの下、プラットフォームはAIと暗号の融合をカバーに加えました。Impact3は、ブロックチェーンとWeb3企業向けに専門的なマーケティング、コミュニケーション、成長戦略を提供し、プロジェクトがブランド認知を高め、コミュニティとエンゲージし、デジタル資産業界の独自ダイナミクスに合わせた暗号ネイティブキャンペーンで採用を加速させることを支援します。あなたの起業家としての旅は、ヘルスケア分野でHealthSimpleを創業し、Complete Concussion Managementの成長を支援し、Web3 Academyを立ち上げ、Impact3 Growthを共同設立し、現在はMilk Roadの共同オーナーになるまで続きました。デジタル資産業界への転換を形作った重要な経験や洞察は何ですか?また、これらの教訓は現在の投資や事業構築のアプローチにどのように影響していますか?私にとって、事業を築く上で最も重要なのは「レジリエンス」だけです。試して失敗し、教訓を得て改善し、ループを速く回すほど賢く、能力が向上します。これは私の最初の日からのモットーです: 物事を壊し、失敗し、学び、前進し続ける。困難に落ち込んだり、成功に過度に興奮したりしないこと。上下の波があっても冷静さを保ち、一歩ずつ前に進み続けます。デジタル資産への転機は計画的なものではありませんでした。ある日、何の前触れもなくFacebookが私のアカウントを停止しました: 理由は未だに不明です。当時、HealthSimpleのビジネスはすべてFacebook上で運営されており、数万人規模の2つのグループが収益と顧客の源でした。目が覚めるとそれらが消えていました。その直後、Ethereumに出会い、すぐにそれが未来だと理解しました: どの企業も停止できないシステムです。これが私をこの領域へ導き、教訓は「許可を求めずに利用できるインフラ上に構築する」ことになりました。Milk Roadは暗号メディアで最も認知度の高いブランドの一つとなっています。共同オーナーになる機会に惹かれた理由と、プラットフォームの長期的なビジョンは何ですか?私たちのエージェンシーImpact3を通じて、長年メディア企業の成長支援を行い、最終的にWeb3 Academyで自らメディアを構築し始めました。目的は、一般の人々が金融と暗号をシンプルに理解し、投資できるようにすることです。Milk Roadはその点で最高の例の一つで、素晴らしいニュースレターでした。そのため、2024年に取得の機会が訪れたとき、即座に取得し、推進しました。Milk Roadが持つシンプルで教育的なコンテンツは維持しつつ、暗号だけでなく株式やマクロ経済にも拡大しました。目標は、小口投資家がどこにいても対応することです: 時には暗号、現在は多くがAI、時にはマクロと、彼らが市場をナビゲートできる研究とコンテンツを提供します。さらにMilk Road Proを立ち上げ、誰でもアナリストの実際のポートフォリオ、取引、研究をリアルタイムで追跡できるようにしました。アナリストが取引を行うとすぐに通知が届くため、ソーシャルメディア上の再利用された情報や誤情報を消費する代わりに、彼らがリアルタイムで何をしているかを正確に把握できます。長期的には、小口投資家がポートフォリオを適切に管理できる包括的なマーケットインテリジェンスプラットフォームを目指しています。その一環としてアナリストの追跡とコミュニティ構築を行い、もう一つはAIの統合です。これにより、資産の追跡、アドバイス取得、最終的には一部の管理を自動化できるようにし、すべては「市場で利益を上げる」ことを支援するためです。多くの小口投資家はデジタル資産市場でシグナルとノイズを分けるのに苦労しています。どのようなフレームワークで機会を評価し、投資家が最も犯しがちなミスは何だと考えますか?小口投資家にとって最も重要なのは感情と誇大宣伝を排除することです: 高揚や低迷に左右されないようにします。代わりに数字、すなわちデータ、事業の基礎、資金の流れを見るべきです。市場を客観的に見ることで、はるかに良い判断ができます。そして、重要なのは何を買うかではなく、何を買わないかです。まずはリサーチを行いましょう。技術を学び、実際の仕組みを理解した上で、事業自体を検討します: 収益はどう得ているか、競合は誰か、チームは誰か。製品と事業を深く理解すればするほど、成長性を正確に判断でき、投資家としても成長します。デジタル資産の多くの人は実際にDeFiや暗号を使用したことがありません。摩擦や代替手段より本当に優れている点を理解せず、ソーシャルメディアでの情報だけで投資しています。これは資本配分の極めて悪い方法です。実際に製品を使い、データを細かく分析し、知識のあるアナリストや専門家と対話しましょう。これが資金配分のすべての判断の背後にあるべき情報です。Milk Roadは暗号、マクロ経済、そして現在は人工知能の交差点に大きく焦点を当てています。今後5年間でAIが暗号エコシステムをどのように変革すると考えますか?正直に言うと、現時点でAIは暗号に対して害が大きいと考えています:...

2026年6月19日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Monica Eaton、創設者兼CEO、Chargebacks911 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioMonica EatonはChargebacks911とFi911の創設者兼CEOであり、Global Risk Technologiesの最高情報責任者(CIO)でもあります。Monicaは急速に変化する決済詐欺の状況における隠れた脅威について、加盟店と金融機関に教育するために尽力しています。Chargebacks911 は、チャージバック防止、紛争解決、一次詐欺緩和を専門とするグローバルなフィンテック企業です。同社はSaaSベースの技術とデータ駆動型サービスを提供し、加盟店がチャージバック損失を削減し、詐欺を防止し、収益維持を向上させるのに役立ちます。VisaのChatGPT統合に対応して、同社は決済業界にとって潜在的に重要な課題を指摘しています: 既存の紛争フレームワークは、消費者が直接購入したという前提で構築されていました。エージェント型コマースが拡大するにつれ、加盟店、発行者、決済ネットワークは、消費者がAIエージェントによって代行された取引を争う際に、承認の証明、意図の確立、責任の決定にますます困難を抱える可能性があります。Fi911は、発行者、アクワイアラー、銀行、フィンテック、決済プロバイダー向けに設計されたバックオフィス自動化と決済運用技術を金融機関に提供します。そのプラットフォームには、加盟店のオンボーディング、リスク管理、照合、紛争処理のためのツールが含まれ、DisputeLab™ソリューションはチャージバックライフサイクルの効率化と自動化に焦点を当てています。AI駆動の購買が一般化するにつれ、Fi911は金融機関が消費者の承認を検証し、責任を割り当て、紛争を解決するためのより高度なシステムを必要とすると主張しています。同社はエージェント型コマースの台頭を、紛争管理インフラの近代化と決済エコシステム全体の透明性向上の触媒と見なしています。VisaのChatGPT統合はエージェント型コマースを前進させています。あなたの20年にわたる紛争解決の経験から、エージェント型コマースが直ちに無効にする現在のチャージバックフレームワークにおける最大の前提は何ですか?紛争フレームワーク全体は一つの基盤に基づいています: カード所有者が購入したということです。すべての規則、証拠基準、チャージバックエコシステムにおける責任配分はすべてこの前提のもとに構築されていました。エージェント型コマースはそれを即座に無効にします。消費者が購買権限をAIエージェントに委任すると、取引はもはやカード所有者の意図の直接的な表現ではなくなります。それは一連の指示、パラメータ、機械的判断の結果であり、消費者がその瞬間に本当に望んでいたかどうかは必ずしも反映されません。この区別は取引が争われる際に非常に重要です。質問は「カード所有者はこの支払いを承認したか?」から「カード所有者はエージェントにこの種の決定を行うことを許可したか?」へと変わります。これらは全く異なる質問であり、既存のフレームワークにはそれに答える仕組みがありません。あなたは、決済業界が取引が争われたときに何が起こるかよりも、AIが取引を完了する方法に焦点を当てていると主張しています。なぜエージェント型コマースの紛争と責任の側面が見過ごされていると考えるのですか?決済におけるインセンティブは常に解決よりもコンバージョンを優先してきました。ネットワーク、AIプロバイダー、テクノロジープラットフォームなど、エージェント型コマースを推進する企業は取引量、採用率、消費者体験で評価されます。比較すると、紛争インフラは魅力的ではありません。決済ライフサイクルの後半に位置し、問題が全員のものになるまで他人事として扱われがちです。このパターンは以前にも見られました。『今すぐ購入、後で支払い』は急速に拡大し、紛争や詐欺の影響は事後に数年かけて対処されました。エージェント型コマースはさらに速く進んでおり、フロントエンドのイノベーションとバックエンドの準備とのギャップはかつてないほど広がっています。消費者が購買権限をAIアシスタントに委任する世界において、業界は意図、承認、責任といった概念をどのように再定義すべきでしょうか?これら三つの概念は、取引ライフサイクルの異なる段階で機能するため、単一の質問として扱うのではなく分離して考える必要があります。意図は委任時点で記録される必要があります。消費者がエージェントに実際に何を指示し、どのような条件で行うかを明確にします。その記録が将来の紛争の基盤となります。承認は取引時点で検証される必要があります。この特定の購入が消費者が付与した権限の範囲内にあったかどうかです。支出上限や加盟店カテゴリ制限は助けになりますが、粗い手段です。業界はより細分化されたフレームワークが必要になるでしょう。責任は紛争が提起された後に決定するのではなく、事前に割り当てられる必要があります。現在、AIが開始した取引が争われた際に誰が責任を負うかについて正式な合意はありません。その曖昧さは、責任が事前に明確に定義されない限り、エコシステムのすべての参加者にリスクをもたらします。VisaやChatGPTとの統合によりAI駆動の購買が主流になるにつれて、どのような新しい形態の紛争が出現すると予想しますか?現在のフレームワークでは認識されていない、いくつかのカテゴリが出現します。スコープ紛争が一般的になるでしょう。取引が技術的には設定されたパラメータ内であっても、エージェントが権限を超えたと消費者が主張することがあります。「エージェントに航空券の購入は許可したが、ビジネスクラスへのアップグレードは許可していない」というような紛争は現在存在しません。指示紛争が続きます。消費者はエージェントが自分の好みを誤解した、または古い指示に基づいて行動したと主張するかもしれません。証拠の痕跡が加盟店がアクセスできないAIシステム内にあるため、これらのケースは裁定が極めて困難です。委任紛争が最も複雑になるでしょう。これは、消費者がエージェントを設定した際に付与した権限を十分に理解していなかったと主張する状況です。これはほぼ証明不可能なため、業界が最も懸念すべきフレンドリーフラッドのベクトルです。AIアシスタントが購入を行い、後で消費者が争った場合、責任は誰が負うべきでしょうか: 消費者、AIプロバイダー、加盟店、発行者、または決済ネットワークのどれですか?正直な答えは、業界はまだこの問題を解決していないということです。この未解決の質問こそが、エージェント型コマースが大規模になる前に紛争インフラに取り組む必要がある理由です。私の見解では、責任は監査トレイルに従うべきです。消費者が明確なパラメータを設定し、AIがそれに従って行動した場合、消費者が主な責任を負います。AIが許可された範囲外で行動した場合、責任はプロバイダー側に移ります。加盟店が承認を合理的に検証できなかった場合、損失を負うべき当事者ではなく、現在のチャージバックモデルが実質的に生み出す結果です。私が確信しているのは、現在のデフォルトである「加盟店が紛争取引のコストを負う」という仕組みはこの環境向けに設計されておらず、修正なしに適用すれば極めて不公平な結果を招くということです。Chargebacks911を通じて、10年以上にわたり企業がフレンドリーフラッドと戦うのを支援してきました。消費者が「自分ではなくAIエージェントが購入決定をした」と主張できるようになると、一次詐欺はどのように進化すると予想しますか?これは重大な新たな悪用の道を生み出し、私はそれを和らげずに率直に述べたいと思います。フレンドリーフラッドは常に妥当な否認可能性に依存してきました。消費者は購入していない、商品を受け取っていない、または請求を認識していないと主張します。エージェント型コマースは、はるかに挑戦しにくい新たな否認層を追加します。「AIがやったので、私ではない」という防御は、消費者、発行者の紛争チーム、そして場合によっては規制当局にとっても合理的に聞こえます。歴史的に、詐欺は採用に追随します。エージェント型コマースが拡大するにつれ、悪意のある者はAIが開始した購入に関する曖昧さを利用しようとします。これにより、損失が増加し始める前に適切なインフラを構築するための限られた期間が業界に与えられます。AI駆動の取引で有効な承認を証明するために、加盟店や金融機関はどのような新しいデータ、監査トレイル、検証メカニズムが必要になるでしょうか?ここが運用上の作業が必要な場所であり、重要です。加盟店は委任記録へのアクセスが必要になります。消費者がエージェントにどのような権限を、いつ、どの条件で付与したかを示す証拠が必要です。現在、その情報はAIプロバイダーが保有しており、紛争の文脈で共有する標準化された仕組みはありません。発行者は支払い自体を超える取引レベルの記録が必要です。購入を引き起こした指示、エージェントの意思決定ロジック、取引が消費者の示したパラメータ内にあったかどうかを可視化する必要があります。これこそが、業界が最新の証拠管理および紛争解決プラットフォームを必要とする理由です。UDMSやResolveLabのようなシステムは、紛争の決定がより豊富なデータ、強固な監査トレイル、そして高い透明性によって導かれるべきだという考えに基づいて構築されました。しかし、これらのプラットフォームは存在しアクセス可能なデータがあって初めて機能します。現在、エージェント型コマースのための生の証拠インフラは定義されていません。現在のチャージバックフレームワークは人間の購買行動を前提に設計されています。エージェント型コマースに適用した場合、既存の紛争解決システムの最大のギャップは何ですか?主なギャップは三つあります。証拠基準は人間の取引向けに設計されました。既存の理由コード、再提示プロセス、文書要件は、人が何かを購入した世界を反映しています。機械が開始した購入、委任された権限、AIの意思決定ログは考慮されていません。責任配分は二元的で、エージェント型コマースには適合しません。現在のモデルは比較的単純な基準に基づき、加盟店または発行者のいずれかに責任を割り当てます。エージェント型コマースは、消費者、AIプロバイダー、ネットワーク、加盟店、発行者といった複数の関係者を導入します。既存のフレームワークにはそれらに責任を分配する仕組みがありません。タイムラインがずれています。チャージバック期間は人間の行動と記憶を前提に設計されました。AIエージェントが消費者に代わって数十件の購入を行う環境では、取引と紛争の間のギャップが拡大し、既存の期間は見直しが必要になります。AI生成の購入に関する新たな業界標準や規制が出現すると予想しますか?また、決済ネットワーク、規制当局、フィンテックはそれらの策定でどのような役割を果たすべきでしょうか?標準は出現するでしょう。そのタイミングが先取りか、反応的かが問題です。歴史的に、標準は新たなリスクが大規模に顕在化した後に出てくることが多いです。業界は規制当局が介入せざるを得ない前に、ボランタリーフレームワークを確立すべく取り組むべきです。決済ネットワークが最も先んじて動く立場にあります。取引ライフサイクルの中心に位置し、すべての関係者と関係を持ち、標準を大規模に実施できる技術基盤があります。Visaの発表は、業界がエージェント型コマースのフロントエンドについて真剣に考えていることを示しています。同様の厳格さを紛争と責任のインフラにも適用すべきです。米国と英国の規制当局はすでに金融サービスにおけるAIに注目しています。CFPBやFCAといった機関から出てくる枠組みは、まず消費者保護に焦点を当てる可能性が高いです。つまり、加盟店と発行者は事後に対応するのではなく、積極的にその標準策定に関与する必要があります。5年先を見据えたとき、機能的に優れたエージェント型コマースエコシステムはどのような姿で、イノベーションが責任追及を上回らないようにするために、決済業界は今日どのようなステップを踏むべきでしょうか?機能的に優れたエージェント型コマースエコシステムとは、AI駆動の購買のスピードと利便性が、意図の確立、紛争の解決、問題が生じた際の責任配分という同等に高度なインフラと一致している状態です。これら二つは並行して発展する必要がありますが、現時点ではそうなっていません。業界が今日取るべき具体的なステップは次の通りです。まず、標準化された委任記録を確立すること: 消費者がAIエージェントに付与した権限を捕捉し、紛争時にすべての関係者がアクセスできる一貫したフォーマットを作ります。次に、紛争が大規模に発生する前に、責任配分フレームワークを定義します。最後に、エビデンスインフラへの投資を行い、監査トレイル、検証メカニズム、エージェント型コマースが必要とする紛争管理システムを整備します。現在この作業に取り組む企業やネットワークが、エージェント型コマースが大規模に機能する方法を定義します。取り組まない者は、次の10年をかけて、そもそも設計されていなかったシステムに責任追及を後付けしようとすることになるでしょう。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Chargebacks911 と Fi911 をご覧ください。

2026年6月18日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Erik Salazar、Iconic創業者兼CEO – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioErik Salazar、Iconicの創業者兼CEOは、合併・買収、エンタープライズインフラ、ヘルスケアテクノロジー、スタートアップリーダーシップにわたる20年以上の経験を持つシリアル起業家でありテクノロジーエグゼクティブです。2023年にIconicを立ち上げる前は、ヘルスケア検査プラットフォームであるKit.comのCOO兼共同創業者を務め、同社は後にRo Health Venturesに買収されました。キャリアの初期には、SalazarはUnitas Globalを共同設立し、同社を主要なクラウド・インフラサービスプロバイダーへと成長させ、後にDigital Alphaに買収されました。 また、CoreSiteでリーダーシップ役割を担い、金融分野ではThe Carlyle Groupでキャリアをスタートし、アンダーライティング、モデリング、買収に注力しました。この金融専門知識、運営リーダーシップ、スタートアップ実行力の組み合わせを活かし、SalazarはIconicを設立し、テクノロジー主導のアドバイザリーサービス、AI搭載のバイヤーマッチング、事業評価を通じて、従来分散していたM&A業界の近代化を目指しています。IconicはAI搭載のM&Aプラットフォームで、事業主が自社をより効率的に売却できるよう支援し、売り手と買い手の双方にとって成果を向上させます。同社は独自ソフトウェアと経験豊富なアドバイザーを組み合わせ、評価やバイヤー探索から取引管理、クロージングまで、取引プロセスのすべての段階を効率化します。人工知能、オートメーション、データ分析を活用することで、従来は手作業と分散したネットワークに依存していた下位中規模市場のM&A取引に、透明性、スピード、精度をもたらすことを目指しています。テクノロジー対応のアドバイザリーサービスに注力することで、フィンテック、AI、ビジネスブローカレッジの交差点に位置し、プライベート企業の買収・売却方法を近代化しようとしています。あなたの父親が小規模事業主として、何十年も築いた価値を十分に実現できなかった経験がIconicのインスピレーションとなったと聞きました。そのエピソードを共有し、どのように小規模事業のM&Aプロセスを近代化する決断に影響したか説明していただけますか?私の父は何十年も旅行代理店を経営していました。顧客の信頼を得て、従業員が彼に依存し、機能するビジネスを築き上げました。ところが彼は病に倒れました。事業を続けられなくなった時点で、次に何をすべきか全く分からなかったのです。小規模事業を売却するプロセスがあることすら知らず、市場も存在しないと考えていました。自分が運営できず、子供たちも引き継げないなら、事業は終わりだと思っていました。結局、事業は縮小していきましたが、失敗したからではありませんでした。救う方法を誰も知らなかったからです。この経験は私の心に残っています。共同創業者のRobertoと共に小規模事業のM&A市場を掘り下げたとき、ビジネスチャンスは明らかでしたが、常に個人的な要素が背後にありました――適切なインフラが存在しなかったために父の事業が消えていくのを見た記憶です。Iconicは、ある意味で、父が得られなかった結果を実現するものです。今後10年で約600万件の小規模事業が所有権を移転すると予測されています。なぜ現在のM&Aインフラはこの所有権移転の波に対応できていないと考えるのですか?インフラは小規模事業のM&A市場向けに構築されていませんでした。投資銀行やM&Aアドバイザー、機関取引サポートは、一定規模以上の取引を対象に設計されてきました。メインストリートの小規模事業はその対象外でした。彼らが利用できるものは主に手作業で、スプレッドシート、メールスレッド、データを共有しない孤立したローカルブローカー、標準化されたプロセスがありません。この体制では、何百万件もの取引が同時に進行する際に耐えられません。あなたはCarlyleでのプライベートエクイティ、データセンターインフラ、ヘルスケアスタートアップ、そして現在はM&Aテクノロジーと幅広い経験をお持ちです。これらの業界で得た教訓で、Iconic構築に最も役立ったものは何ですか?最も正直な答えは個人的な経験に基づきます。Kitが買収された際、私は取引の売り手側に立ち、テーブルの向こう側に多数の弁護士やプロのM&Aエグゼクティブがいました。もしM&Aに精通した適切なチームが周囲にいなければ、結果は大きく変わっていたでしょう。この経験から一つ明確になったことは、適切なインフラとアクセスを持つ人々が勝つということです。持たない人はテーブルに残された金を失うか、さらには人生で最も重要な財務的瞬間に不利益を被ります。プライベートエクイティでも同様のパターンを見ました。取引フローとデータが最も優れた企業は時間とともにその優位性を蓄積します。他の企業は許された範囲でギャップを埋めるだけです。その非対称性はウォール街と同様にメインストリートでも顕著です。違いは、メインストリートではそれが当たり前になっていることです。小規模事業主は何十年も実体のあるものを築いてきました。顧客とコミュニティに自らの手でサービスを提供してきました。そして売却の時が来ると、ロードマップのない外国のプロセスをナビゲートしなければなりません。これがIconicが解決しようとしている問題です。小規模事業の取引はしばしばスプレッドシート、メール、手作業のプロセスに依存しています。今後5年間でAIが現実的に排除できる最大の非効率は何ですか?取引準備が最初の大きなボトルネックです。事業を市場に出す準備には数週間かかり、その多くは財務整理、CIM(機密情報メモ)の作成、バイヤープロファイルの設定です。これらはすべて構造化された繰り返し作業で、AIが得意とする領域です。バイヤーマッチングも良好な結果を保証するために重要です。現在のプロセスは基本的にブローカーの連絡先リストに依存しています。AIは個々のブローカーがアクセスできないシグナル、例えば買収履歴、明示された投資基準、セクター内のロールアップパターン、アクティブな取引探索を示す検索行動などを抽出できます。また、デューデリジェンスは本質的に文書管理と相互参照の問題です。これこそがAIがクロージング時間を半減させられる作業です。5年後には、取引のフロントエンド(準備)とバックエンド(デューデリジェンス)は今日とは大きく異なるでしょう。真ん中の部分、すなわち売り手が自分が築いたものを誰に任せるかを決める段階は依然として人間が担います。AIが単純作業を担うことで、アドバイザーは最もインパクトのある仕事に専念できるようになります。多くのAIスタートアップは人間の専門知識を置き換えることに焦点を当てていますが、Iconicはアドバイザーを排除するのではなく補強しているようです。なぜM&Aの未来はAIのみではなく、人間+AIだと考えるのですか?M&Aは本質的に信頼取引です。売り手は自分の人生をかけて築いたものを手放すのです。その瞬間は自動化できません。売り手がシステムと取引していると感じ、人間が状況を理解していないと、取引は失われます。現在の小規模事業M&Aの課題は、ブローカーがすべて手作業で行うよう求められていることで、扱える取引数が制限され、各売り手に費やせる時間が限られる点です。これが実質的なコストです。これらのオーナーは人生で最大の財務的決断を、初めてでロードマップもなく、代表性の質にも制限がある中で進めています。大規模取引では投資銀行が多数のアナリストチームを投入して解決しますが、メインストリートではそれは不可能です。しかし、現在のテクノロジーが可能にすることは実現可能です。ギャップを埋めることができます。ブローカーがスプレッドシートやバイヤーのメールに埋もれているとき、それは最も必要とされる相手と過ごす時間が失われていることを意味します。私たちが構築しているものはその上限を取り除きます。AIがオペレーショナルな負荷を処理し、ブローカーは関係性、信頼、人間の判断という、モデルでは再現できない要素を担います。実務的な現実もあります。これらの取引は実際の法的、財務的、税務的な複雑さを伴い、責任ある専門家が必要です。しかし、機械的な側面を超えて、売り手が自分の人生の仕事を見知らぬ相手に委ねるかどうかを決める際には、真に見られ、導かれると感じる必要があります。これはソフトウェアの問題ではなく、人の問題です。そして常にそうであり続けます。Iconicの主要な約束の一つは取引完了までの時間を短縮することです。取引を遅延させる主なボトルネックは何で、AIはそれらにどのように対処しますか?売り手はしばしば準備不足の状態で市場に出ます。財務の整理、プレゼン資料の作成、現実的な評価範囲の設定に数週間かかり、実際のプロセスが始まる前に時間がかかります。その後、バイヤーへのアプローチはターゲティングデータが薄いために広範囲になりがちです。ブローカーはマッチングが悪いと広く探すことで、取引に適さないバイヤーに時間を費やします。LOI(意向表明書)段階になると、デューデリジェンスは共有ドライブやバージョン混乱を伴うメールチェーンに変わります。毎回遅く、手作業です。AIはこれら各段階を圧縮します。ツールが財務データを自動で取得・整理できれば準備が速くなり、行動シグナルや取引履歴に基づくターゲティングでアプローチが絞られ、文書がリアルタイムで整理・相互参照されればデューデリジェンスが迅速に進みます。事業評価はあらゆる買収で最も議論の多い側面の一つです。特に比較取引データが乏しい小規模事業に対して、AIは評価手法をどのように変えると考えますか?ここでの課題はデータにあります。投資銀行が中規模取引で利用する比較取引データは、この規模では大規模に存在しません。取引は報告されず、条件も開示されず、サンプルサイズが小さいため、評価は一貫性に欠け、その不一致が取引双方に摩擦を生みます。AIは手動分析では効率的に処理できない入力をパターンマッチングすることで支援します。業界ベンチマーク、地域市場状況、オーナー依存度、顧客集中度、継続的収益などが含まれます。これにより交渉の出発点がより防御的に設定でき、たとえすべてを解決しなくても実際に有用です。モデルは取引データが蓄積されるにつれて精度が向上します。AIが最も苦戦するのは、価値の大部分がオーナーの人脈にある事業です。どうやって比較できるでしょうか?ほとんど不可能で、そう装うアルゴリズムは人々を誤導します。バイヤーマッチングはIconicがAIを適用している別の領域です。従来のブローカーが見落としがちな、最適な戦略的または財務的バイヤーを特定する際に、機械学習がどのようなシグナルやデータポイントを明らかにできますか?従来のブローカーは長年築いたネットワークを基に活動します。そのネットワークは優れたものですが、ローカルで有限です。中西部で製造取引を扱うブローカーは自地域のバイヤーを知っていますが、同セクターで静かにロールアップを進めているPEファームや、6か月前に類似事業を売却し現在積極的に探しているファミリーオフィスは知らないでしょう。機械学習は全く異なるシグナルセットで動作します。アクティブな買収検索、過去の取引パターン、明示された投資方針、取引探索モードを示すウェブ行動、そして人間がチェックしない業界隣接性などです。これにより個々のブローカーの連絡先リストでは見つからないバイヤーが浮かび上がります。さらに、微妙なこととして重み付けがあります。すべての適格バイヤーが最適なバイヤーというわけではありません。最適なマッチは、シナジーが実在し、文化的な整合性があり、売り手の人材と遺産が保たれる可能性が高いものです。これらのシグナルはデータに存在しますが、まだ活用されていません。下位中規模市場は歴史的に投資銀行から十分にサービスを受けてきませんでした。なぜこのセグメントは長らく見過ごされてきたのか、そしてテクノロジー駆動プラットフォームがもたらす経済的機会は何ですか?純粋なユニットエコノミクスです。投資銀行は大規模取引に適した手数料構造で成り立っています。5億ドルの取引はチームとタイムラインを正当化する収益を生みますが、300万ドルの取引はそうではありません、少なくとも全く異なるコスト構造がなければです。したがって銀行は上位市場へとシフトし、メインストリートは既存のローカルブローカーインフラ、すなわち分散化され資本不足のものに頼るしかありませんでした。これは銀行の失敗ではなく、単なる数学です。そしてテクノロジーがその数学を変えます。AIがかつて多大な労働時間を要した作業を処理すれば、小規模取引のエコノミクスが成立します。より少ないコストで多くの取引を実行し、成果を向上させることが可能になります。これが実際に市場を開く要因です。ステークは現実です。このセグメントには数兆ドル規模の小規模事業エクイティが眠っています。ほとんどのオーナーは本格的な取引インフラにアクセスしたことがありません。これが私たちが狙う機会です。将来を見据えて、AIエージェントが取引のソーシング、デューデリジェンス、交渉まで、M&Aプロセスの大部分を独立して処理できるようになると考えますか?それとも主要な取引において人間の判断が決定的な要素であり続けるでしょうか?AIエージェントは多くのプロセスを予想以上に早く担うようになり、ソーシング、取引準備、データルーム管理、デューデリジェンスレビュー、初期条件の構築まで対応します。基盤となる能力は急速に発展しており、これらすべての領域でのAI関与は近い将来の現実です。人間の判断が残るのは、取引が成立するかどうかを決定する瞬間です。売り手がこのバイヤーに自分が築いたものを信頼できるかを決めること、30年在籍した30人の従業員を新オーナーが残すかどうかといった、モデルでは捉えきれない交渉がそれです。これらは実際のステークを持つ人々が行う判断です。私が目指す形は、AIがプロセス全体を走らせて人間が観察するというものではありません。AIがオペレーショナルな作業を吸収し、アドバイザーは唯一自分にしかできない部分に時間を費やすことです。これは、通常、事業主の人生で最大の取引です。信頼できる人間が全体を導き、AIが捕らえられないオファーのニュアンスを明らかにする手助けをすることで、常に人間主導の取り組みがAIで補強される形になるのです。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はIconicをご覧ください。

2026年6月17日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Terence McMenamin、TechdollarのCEO兼共同創業者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioTerence McMenamin, TechdollarのCEO兼共同創業者である彼は、教育テクノロジー、デジタル資産、プライベートマーケットにまたがる経験を持つ起業家兼フィンテック幹部です。以前にエドテック企業を売却した創業者で、6年以上にわたり暗号資産製品と金融インフラの構築・スケーリングに取り組んできました。Techdollarを立ち上げる前、McMenaminはDinero Labsで戦略責任者を務め、同社は後にPlume Networkに買収され、そこでGalaxyが支援し野村のLaser Digitalが運用する高利回りETHファンドの立ち上げに協力し、構造化された機関投資商品を設計しました。また、Build-a-Beraでインキュベーションを共同リードし、機関投資家から4,000万ドル以上の資金調達を支援しました。Techdollarでは、McMenaminが製品戦略、会社ビジョン、マーケティング実行を統括し、プライベートマーケット参加者の流動性確保を目指しています。Techdollarは、プライベート企業の株式を保有する従業員、創業者、投資家に流動性ソリューションを提供するフィンテック企業です。株式を売却させる代わりに、プラットフォームはプライベート企業の株式を担保としたローンで資本へのアクセスを可能にし、所有権と将来の上昇余地を保持したまま価値を解放できます。監査済みの所有権検証、プライベートマーケットデータ、簡素化されたアンダーライティングプロセスを組み合わせることで、Techdollarはプライベートマーケットにおける最大の課題の一つである「買収、IPO、または二次販売イベント前に流動性に容易にアクセスできない」問題に取り組んでいます。同社は、フィンテック、代替貸付、プライベートマーケットインフラの交差点に位置し、プライベート企業株式に結びつく柔軟な資金調達オプションへの需要が高まる中で存在感を高めています。あなたはベンチャーキャピタル、暗号資産、機関向けイールド商品などで企業や投資プラットフォームを構築してきましたが、Techdollarを設立するにあたってプライベートマーケットのどの具体的なギャップが今が創業のタイミングだと確信させ、Dinero LabsやMonarchでの経験が会社のビジョンにどのように影響しましたか?私が構築したすべてのベンチャーは、異なる視点から同じ根本的な現実を明らかにしました: 金融市場は新しい資産クラスを認識するのが遅く、誰かが再評価イベントを起こすまで待たされることが多いのです。Dinero Labsでは、伝統的金融がデジタル資産をどのように見るかを変える機関向けETH商品を構造化しました。この経験から、今日投機的資産と見なされるものが、支援インフラが成熟すれば明日には認められた金融商品になることを実感しました。プライベート企業の株式にも同じ機会を見ました。現在、何百ものプライベートAIユニコーンやハイグローステクノロジー企業が合計で数兆ドルの価値を持っています。従業員、創業者、初期投資家は多くの株式を保有していますが、株式を売却せずに流動性を得る手段は非常に限られています。一方で、二次市場は十分に成熟し、実際の価格シグナルを提供できるようになっていますが、貸付業界の多くは依然としてこれらの資産を高度に投機的と見なしています。ギャップは、二次市場がプライベートクレジット市場よりも早く成熟したことにあります。私たちはクレジット、デジタル資産、プライベートマーケットの交差点でTechdollarを構築し、そのギャップを埋めようとしています。Techdollarはプライベートマーケットのクレジット層として位置付けられています。なぜプライベート企業の株式が貸し手にとってますます重要な担保形態になると考えるのですか?プライベート企業の株式は過去10年で大きく進化しました。以前はスタートアップ株式を担保にした貸付は、価格発見が乏しく、流動性が限られ、ポジションの評価方法も信頼できませんでした。現在では、活発な二次市場、OTC取引デスク、取引データの増加により、多くのプライベート企業の価値がはるかに見えやすくなっています。市場が実際の価格を確立できるようになると、資産は投機的保有から実用的な担保へと移行し始めます。さらに広い経済的観点もあります。今日の主要なプライベート企業は、次世代のテクノロジーと産業の重要インフラを構築しています。これらの企業が世界経済でますます重要になるにつれ、貸し手は株式を単なるベンチャーキャピタルの賭けではなく、正当な金融資産として見始めています。従来、流動性を求める創業者や従業員は二次市場で株式を売却せざるを得ませんでした。株式担保ローンは直接の二次販売と比べてどんな利点がありますか?株式を売却することはしばしば永久的な決断です。株式を売却すると、税務上のイベントが発生し、将来の上昇余地を放棄することになります。株式担保ローンは代替手段を提供します。借り手は株式の所有権を保持し、将来の価値上昇の可能性を保ちつつ、株式を売却せずに流動性を得られます。多くの従業員や創業者は、自分たちが築いた企業の長期的な見通しに強い自信を持っています。必ずしもポジションを手放したいわけではなく、単に資本へのアクセスが必要なだけです。私たちの目的は、流動性をより速く、よりアクセスしやすくしつつ、個人が株式保有による長期的な価値創造と整合したままでいられるようにすることです。多くのスタートアップ従業員は大きな紙上の資産を保有していますが、流動性へのアクセスに苦労しています。この機会はどれほど大きくなっていると考えますか?特にAI、ロボティクス、航空宇宙、防衛、その他フロンティアテクノロジー分野について教えてください。この機会は非常に大きく、拡大し続けています。AIだけでもプライベート企業の価値は数兆ドル規模であり、ロボティクス、航空宇宙、防衛、その他フロンティアテクノロジー分野を加えるとさらに大幅に増加します。これらの産業で最も影響力のある企業は、長期間プライベートでいることを選択するケースが多く、従業員や初期投資家が流動性イベントを待つ期間が延びています。同時に、従来の貸し手は非常に大きな担保ポジションを持つ借り手に焦点を当てがちで、多くの従業員は十分にサービスを受けられていません。私たちは、実質的な株式エクスポージャーはあるが、実用的な流動性オプションがない個人向けに特化した資金調達ソリューションへの需要が大きいと考えています。評価の透明性はプライベートマーケットで最大の課題の一つです。Techdollarは担保価値をどのように評価し、取引頻度が低い資産に対するリスクをどのように管理していますか?リスク管理は企業レベルから始まります。私たちは、活発な二次市場活動があり、機関投資家の支援を受け、将来の流動性への現実的な道筋がある企業に焦点を当てます。これにより、過去の資金調達ラウンドだけに依存せず、観測可能な市場シグナルを用いて担保を評価できるフレームワークが構築されます。また、基礎資産の品質と流動性に応じて変動する保守的なローン・トゥ・バリュー比率を採用しています。さらに、利用可能な場合はリアルタイムの評価データへのアクセスを維持し、独立監査による所有権検証を実施し、複数の流動性ベニューと連携して、必要に応じて担保を効率的に売却できるようにしています。目的はシンプルです: 責任を持って評価でき、必要ならば清算可能な資産に対してのみ貸し付けを行うことです。暗号資産、デジタル資産、機関金融での経験から、Techdollarの貸付およびアンダーライティングモデルの設計に影響を与えた教訓は何ですか?いくつかの教訓が特に価値ありました。第一はリアルタイム価格の重要性です。デジタル資産市場は、定期的な評価に頼るのではなく、担保価値を継続的にモニタリングする利点を示しました。第二は機関資本が強固な構造を要求することです。投資家は法的確実性、所有権の検証、保守的な担保化、透明なガバナンスを重視します。最後に、インフラ自体が最終製品になることは稀であると学びました。真の価値はその上に構築される金融サービスにあります。私たちの焦点は、資金の移動レールそのものではなく、効率的で構造化された貸付商品を創出することにあります。プライベートクレジットは代替金融の中で最も急成長しているセグメントの一つです。今後5〜10年でプライベートクレジット市場にどんな大きな変化が起きると予想しますか?プライベートクレジットはプライベート企業の株式評価において、はるかに洗練されたアプローチになると考えています。現在、多くの貸し手はすべてのプライベート資産に対して広範な前提を適用しています。時間が経つにつれ、市場データ、二次取引活動、流動性情報が増加し、貸し手はリスクをより正確に価格付けできるようになるでしょう。また、アクセスは創業者や上級幹部に留まらず、拡大すると予想しています。株式担保貸付は最終的に高成長企業の従業員全体に提供される標準的な金融ベネフィットになる可能性があります。市場が成熟するにつれ、プライベートエクイティに結びつくクレジット商品は、公開市場で利用できる証券担保貸付商品にますます似た形態となり、実行速度が速く、価格が改善され、アクセスが広がるでしょう。規制遵守は貸付とプライベートマーケットの両方でますます重要になっています。Techdollarがスケールする際に直面する主な法的・運用上の課題は何ですか?基盤となるのは、執行可能な担保権、所有権の検証、プライベート企業株式に付随する譲渡制限への遵守です。規制面では、貸付規制、州レベルの要件、証券に関する考慮事項、消費者保護枠組み、運用上のコンプライアンス義務など、複数の層をナビゲートする必要があります。市場が拡大するにつれ、最も重要な運用課題の一つは、スケーラブルな回収および清算プロセスを構築することです。これらのシステムを責任を持って構築することが、長期的な成長を支える鍵となります。ブロックチェーンとトークン化はプライベートマーケットの流動性の将来に意味のある役割を果たすと考えますか?それとも従来の金融インフラがこの領域を支配し続けるでしょうか?両方が重要な役割を果たすと考えています。ブロックチェーン技術は決済、透明性、資金移動において実質的な利点を提供します。これらの利点は現実的で、ますます有用になっています。しかし、担保のトークン化が常に最適な解決策というわけではありません。従来の法的枠組みは、プライベート企業株式の所有権確立と担保権執行において依然として非常に効果的です。ブロックチェーンと従来金融を競合システムとして見るのではなく、補完的なツールとして捉えています。最も効果的なアプローチは、各々が最大の優位性を発揮できる場面で活用することです。今後の長期ビジョンは何ですか?Techdollarが創業者、従業員、投資家がプライベート企業の株式から流動性を得る方法をどのように変革すると考えていますか?私たちの長期ビジョンは、株式担保クレジットをプライベートマーケットエコシステムの標準的な一部にすることです。現在、多くの高度な資産運用戦略は創業者、幹部、またはプライベートバンキングの関係を持つ個人にのみ提供されています。私たちは、組織全体の従業員や株主も同様の金融ツールにアクセスできるべきだと考えています。時間が経つにつれ、株式担保貸付はプライベートマーケットインフラに直接統合されたシームレスなレイヤーになることを目指しています。成功すれば、従業員や投資家は株式を売却することだけが唯一の流動性手段だと考える必要はなくなります。その代わり、所有権を保持しながら必要な時に資本へアクセスできる、より広範な金融オプションが利用可能になるでしょう。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はTechdollarをご覧ください。

2026年6月15日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Kevin Lehtiniitty、Borderless.xyz の CEO 兼創業者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioKevin Lehtiniitty は Borderless.xyz の CEO 兼創業者であり、ステーブルコインのオン・オフランプ向けのグローバルなベストエグゼキューション・オーケストレーションネットワークです。Borderless は PSP、フィンテック、金融機関が断片化されたランプとオーケストレーターの環境を単一の API で統合できるようにし、パートナーがリアルタイムの為替レートを比較し、主要プロバイダーの拡大ネットワークを通じて取引をインテリジェントにルーティングできるようにします。2016 年からステーブルコインエコシステムに長く関わってきた Kevin は、米国初の完全裏付けステーブルコインの立ち上げに貢献し、実世界資産向けの Ethereum トークン標準に寄与し、取引額 1,000 億ドル超の規制対象デジタル資産プラットフォームを構築しました。彼の経験はフィンテック、決済、ブロックチェーンインフラにまたがり、伝統的金融と分散型技術の交差点でユニークな視点を提供します。ステーブルコインエコシステムで10年以上構築に携わり、初期の USD バックステーブルコインの一つである TrueUSD の立ち上げにも貢献してきました。業界がニッチな暗号市場からグローバル決済の基盤となり得るまで進化するのを見て、Borderless.xyz を設立するに至った機会は何で、どのような問題を解決しようと決意したのですか? 私はステーブルコインの分野で長年働き、構築してきましたが、実際のインフラが壊れたまま断片化している中で、ステーブルコインはグローバル決済の解決策だと説明しています。TrueUSD に取り組んでいたとき、私たちは優れた資産—ドル建てで償還可能、かつオンチェーン—を持っていました。しかし、東南アジアや西アフリカ、ラテンアメリカといった新興市場のローカル銀行口座にその価値を入出金しようとすると、壁にぶつかります。クリーンなルートはありませんでした。各コリドーはそれぞれが独立したプロジェクト:新たな法人、新たな銀行取引、新たなコンプライアンスフレームワーク、数か月にわたる統合作業が必要でした。 洞察はシンプルですが不快です:ステーブルコインは本質的にグローバルな金融商品でありながら、断片化されたローカルライセンスのインフラに閉じ込められています。資産は瞬時に移動しますが、レールはそうではありません。支払い、回収、財務にステーブルコインを利用したいすべての企業は、数十のローカルプロバイダーと個別に交渉し統合しなければなりません—それぞれが異なる...

2026年6月12日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Wesley Rios、Morphの米国およびラテンアメリカ パートナーシップリード – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioWesley Rios, Morphの米国およびラテンアメリカ パートナーシップリード, は、グローバルな金融機関と新興ブロックチェーンインフラストラクチャにまたがる15年以上の経験を持つ決済・フィンテックエグゼクティブです。Morphでは、米国とラテンアメリカ全域のパートナーシップを主導し、決済プロバイダー、フィンテック、ウォレット、送金会社、企業と協力して、ステーブルコインベースの決済を実際の支払いフローに統合しています。Morphに入社する前、RiosはMastercardで10年以上勤務し、フィンテックパートナーシップ、金融包摂、政府支出、グローバル決済戦略に焦点を当てた上級プロダクトリーダーシップの役割を務めました。キャリアの初期には、J.P. MorganとCitigroupで地域プロダクトマネジメントのポジションを務め、ラテンアメリカ、ヨーロッパ、中東における決済機能と銀行パートナーシップの拡大に貢献しました。彼の専門領域は戦略的パートナーシップ、決済ネットワーク、国境を越える商取引、オンチェーン決済、ステーブルコインインフラストラクチャに及び、従来の金融とブロックチェーンベースの決済システムを橋渡しすることに重点を置いています。Morphは、ステーブルコイン決済を主流の商取引に導入することに焦点を当てたブロックチェーンベースの決済ネットワークです。同社は、マーチャント決済、送金、給与、財務管理、B2B決済、国境を越える取引をオンチェーン決済レールでサポートすることを目的とした、決済優先のインフラ層を構築しています。Morphは、取引の高速確定、低手数料、スケーラブルな決済インフラストラクチャを強調し、従来の暗号通貨プラットフォームではなく、グローバル決済のための決済層として位置付けています。ネットワークは、決済プロバイダー、ウォレット、金融アプリケーションの拡大するエコシステムをサポートし、$150 million Payment Acceleratorなどのイニシアチブは、企業が実世界の決済活動をオンチェーンに持ち込むことを支援することを目的としています。Morphに入社する前、Mastercard、JPMorgan、Citiなどの組織で20年以上にわたり決済インフラを構築してきました。複数の決済イノベーションの波を直接見てきた中で、エージェンシーコマースとステーブルコイン決済が単なる別の決済トレンドではなく、真に新しいカテゴリであると確信させた要因は何ですか?これまでに多くの決済イノベーションを目にしてきましたが、ほとんどは既存の決済体験をより速く、安く、またはデジタル化することに関するものでした。カードはオンライン化し、銀行振込はリアルタイム化し、ウォレットはチェックアウトを容易にしました。エージェンシーコマースは、購入者自体が変化しているため異なると感じます。人間が検索、比較、決定、支払いを行う世界から、AIエージェントがユーザーに代わってそのプロセスにますます参加できる世界へと移行しています。これによりインフラ要件が変わります。エージェントがプラットフォーム、通貨、市場、マーチャントを横断して取引する場合、決済レイヤーはよりプログラマブルで常時利用可能、かつ国境を越えて決済しやすい必要があります。ここでステーブルコインが興味深くなります。単なる別の決済手段ではなく、より自動化された機械主導の商取引環境の決済層となり得ます。私にとって、これが新しいカテゴリと感じられる理由は、エージェンシーコマースが人々の支払い方法だけでなく、取引を開始する主体(人またはもの)も変えているからです。Morphのreportは、エージェントが影響する商取引が2028年までに世界のGMVで5,000億ドルを超える可能性があると予測しています。今日、どのような展開を見ており、この予測が実現可能であると自信を持てるのでしょうか?最大の進展は、AIが取引自体にますます近づいていることです。人々はすでにAIを使って製品を調査し、オプションを比較し、レビューを要約し、購入決定を行っています。この行動は非常に速く普通のものになりつつあります。次のステップは実行です。エージェントが推奨から行動へ移行できるようになると、購入を完了させたり、サービスを予約したり、支払いをトリガーしたりできるようになり、対象となる取引量が非常に速く拡大します。もう一つ重要な点は、これが完全に自律的なエージェントが複雑な意思決定を行うことから始まる必要はないということです。シンプルで高頻度のユースケース、例えば製品の再注文、旅行の予約、価格比較、サブスクリプション管理、請求書支払い、ビジネス購買の最適化などから始めることができます。より優れたAIインターフェースとプログラマブルな決済インフラストラクチャ、ステーブルコイン決済を組み合わせると、市場が急速に拡大できる理由が見えてきます。ユーザー体験はシンプルになりますが、その背後のインフラははるかに強力になります。レポートは、AIエージェントがアシスタントから、製品を発見し、価格を比較し、条件交渉を行い、取引を完了できる自律的な購買者へと進化していると主張しています。これを可能にした最も重要なブレークスルーは何ですか?AIはしばらくの間、製品を見つけてオプションを比較できましたが、欠けていたのは常に実行でした。現在の真のブレークスルーは、エコシステムがエージェントが助言から行動へ移行できるレールを構築し始めていることです。つまり、認可、チェックアウト、支払い、決済、そしてマーチャント受け入れが可能になることです。決済において、この区別は重要です。レコメンデーションエンジンは何を買うべきかを教えてくれますが、エージェンシーコマースシステムは購入が許可されているか、支払い方法、取引のルーティング先、そしてマーチャントがどのように決済されるかを知る必要があります。したがって、ブレークスルーはAIモデルだけではありません。AI、アイデンティティ、権限、決済インフラストラクチャが結びつくことです。これにより、エージェントは単なるサイドのアシスタントではなく、実際の商取引の参加者になることが可能になります。レポートの中心的テーマの一つは、ステーブルコインがAIエージェントのネイティブ決済レールになる可能性があることです。従来の決済ネットワークと比べて、ステーブルコインが機械間取引に特に適している理由は何ですか?従来の決済ネットワークは主に人が購入するために構築されました。多くのユースケースで非常にうまく機能しており、なくなることはありません。しかし、AIエージェントは全く異なる取引環境を作り出す可能性があります。より多くの小規模で自動化された、国境を越える、またはAPI駆動の取引を開始するかもしれません。その規模では、速度、コスト、可用性、プログラマビリティがはるかに重要になります。ステーブルコインは、24時間365日動作し、迅速に決済でき、国境を越えて機能し、ソフトウェアフローに直接組み込めるため、これに適しています。また、多くの従来のレールよりも自然にプログラマブルです。私の考え方はシンプルです。カードや銀行決済は人間の商取引向けに作られました。ステーブルコインはソフトウェア主導の商取引により適しています。エージェントがユーザーや企業に代わって購入、支払い、決済を行い始めるなら、インターネットそのもののように振る舞う決済インフラが必要になります。このreportは、2025年のサイバーウィーク期間中にAIが影響した支出が$67 billionで、生成AI主導の小売トラフィックが693%増加したと示しています。これらは消費者行動の根本的な変化の初期指標でしょうか、それともまだ実験段階でしょうか?シフトは実際に起きていると思いますが、市場はまだ初期段階です。消費者はすでにAIを使って購入決定に影響を与えています。製品を調査し、オプションを比較し、レビューを理解し、選択肢を絞り込むために利用しています。これはすでに行動の重要な変化です。まだ実験的なのは、消費者がどれだけのコントロールを委譲するかです。現在、多くの人はAIに推奨を求めることに抵抗がありません。より大きなシフトは、AIに日常的な購入を完了させたり、好みを管理させたり、意思決定を最適化させたりすることに安心感を持つようになる時に起こります。一度その信頼が築かれれば、採用は予想以上に速く進む可能性があります。決済でも同様のことが見られました。最初は新しい行動に躊躇しますが、体験が便利で信頼できるものになると、非常に速く普通のものになります。いくつかの予測では、AIエージェントが価格透明性と比較ショッピングを劇的に向上させるとされています。エージェントが瞬時に何千ものオプションを評価できる場合、ブランドロイヤルティと価格設定力はどうなるでしょうか?ブランドロイヤルティが消えるとは思いません。強力なブランドは信頼へのショートカットであり、消費者が意思決定の一部をエージェントに委ねる際、信頼はさらに重要になります。変わるのは競争の基盤です。エージェントは人間と同じ感情的な方法でブランドに反応しません。価格、品質、レビュー、配送の信頼性、返品率、顧客満足度、そして製品がユーザーの実際の好みに合致しているかといった証拠を基に判断します。したがって、ブランドは依然として重要ですが、より測定可能な方法で価値を証明する必要があります。一部のカテゴリでは、価格透明性がマージンに圧力をかけます。しかし他のカテゴリでは、エージェントが信頼性と低リスクを好むため、信頼されたブランドがさらに強くなる可能性があります。勝者は、信頼、パフォーマンス、エージェントが理解できる明確なデータを組み合わせたブランドです。Morphは新興エージェンシーエコノミーのインフラとして位置付けられています。企業がAI主導の商取引を実験し始める中で、Morphがパイロットプロジェクトから実際の導入へとビジネスを支援する役割は何だと考えますか?Morphの役割は、決済面でエージェンシーコマースに備えるために企業を支援することだと考えています。AIエージェントに関する議論の多くは発見やレコメンデーションに焦点を当てていますが、ある時点でエージェントは実際に取引を行う必要があります。そこでインフラの問題が本格化します:支払いはどのように開始され、認可され、マーチャントはどのように決済を受け取るのか。Morphが注力しているのはここです。私たちはエージェントの発見層やマーチャントカタログ体験全体を所有しようとはしていません。取引の背後にあるステーブルコイン決済と決済レイヤーに焦点を当てています。企業にとっては、暗号インフラの専門家になることなく、エージェント主導の商取引に備えることができます。取引がエージェント、ウォレット、または別の商取引インターフェースから始まるかどうかに関わらず、支払いと決済の体験をシンプルで信頼性が高く、スケール可能にすることが目標です。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はMorphを訪問するか、MorphのAgentic Economy Reportをダウンロードしてください。

2026年6月11日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Anndy Lian、”Web4: The Age of Autonomous Intelligence” の著者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioAnndy Lian は新刊 Web4: The Age of Autonomous Intelligence の著者であり、人工知能、ブロックチェーン、分散型ネットワークが融合してインターネットの次なる進化を生み出す様子を探求した書籍です。ベストセラー Blockchain Revolution 2030 で提示したテーマを基に、Lian は自律型 AI エージェントの台頭、デジタル主権、そしてより分散化され知的なデジタル未来に必要なインフラを検討しています。著者兼思想的リーダーとしての活動に加えて、Lian はモンゴル生産性機構のチーフ・デジタル・アドバイザーを務め、Passion Venture Capital Pte. Ltd. のブロックチェーン投資を監督するパートナー兼ファンドマネージャーでもあります。ブロックチェーンの早期採用者、投資家、起業家として、アジア全域の政府、上場企業、組織に対しデジタル資産、先端技術、イノベーション戦略の助言を行ってきました。以前は BigONE Exchange の会長、Hyundai...

2026年6月9日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Peter Plochan、SASのEMEAプリンシパルリスクマネジメントアドバイザー – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioPeter Plochan は、SAS の EMEA プリンシパルリスクマネジメントアドバイザー で、金融機関が財務およびリスク規制、エンタープライズリスクマネジメント、リスクガバナンス、将来志向のリスク分析、ストレステスト、モデルリスクマネジメント、リスクモデリング、気候変動リスクマネジメントに関する課題に対処するのを支援します。Peter は金融のバックグラウンド(銀行学の修士号)を持ち、金融リスクマネージャー(FRM)認定を受けており、金融セクターでのリスクマネジメントにおいて19年以上の経験があります。内部でも外部(PwC)のリスクマネジメントアドバイザーとしても、大規模なリスクマネジメント導入を様々な銀行・保険機関で支援してきました。2014年に SAS に入社して以来、Peter はグローバルなドメインエキスパートとして、リスク分析とテクノロジーの最新トレンドを活用し、深いリスクマネジメントと金融の専門知識を提供しています。PwC、ABN AMRO、Atradius、そして現在は SAS などの主要な金融機関やアドバイザリーファームで働き、銀行規制、エンタープライズリスクマネジメント、金融ストレステストに関する豊富な経験をお持ちです。ご自身のキャリアを振り返って、銀行が地政学的リスクに取り組む際に、驚くほど未解決のまま残っている構造的な弱点は何ですか?最近、地政学的リスクの専門家を招いたウェビナーを主催しました。ある銀行のチーフリスクオフィサーが「遅いリスクマネジメントは悪いリスクマネジメントだ」と述べ、現在の課題を的確にまとめました。地政学的ショックに直面した際、銀行はしばしば突然かつ迅速な対応が求められます。世界経済はますます相互に結びついています。これは、地政学的ショックからの伝染速度も同様に高まっていることを意味します。もちろん、地政学的ショックは多様で、原油価格の変動から貿易戦争や関税、さらには武力衝突までさまざまです。銀行や金融サービス機関は、これらのショックがバランスシートに与える影響を評価するのに時間をかけすぎる余裕はありません。スピードが依然として最重要です。過去10年間で、金融サービス業界はリスク計算をこれまで以上に高速で実行する能力を向上させました。それでも、ストレステストは金融機関において最も計算集約的でプロセスが重い活動の一つです。銀行は貸出金と資産のインベントリを作成し、バランスシートのどの部分が特定のショックに影響を受けやすいかを評価する必要があります。この取り組みの成功の鍵は、インベントリをどれだけ詳細かつ完全に設定し、リスクの分析と評価をどれだけ徹底的に行うかです。例えば、銀行は地政学的ショックそのものだけでなく、間接的な影響も見る必要があります。これらは時にショック自体よりも分かりにくく、発展が遅いことがあります。原油価格の急騰はガソリンスタンドだけでなく、サプライチェーン全体にどのような影響を与えるでしょうか?また、原油価格の上昇はガソリンやディーゼルなどの輸送コストだけでなく、肥料、プラスチック、さらには特定の国や地域で生産される医薬品のコストや価格にもどのように影響するでしょうか?多くの場合、銀行は顧客や顧客のサプライチェーンに対する地政学的ショックの潜在的影響を十分に理解しておらず、これが地政学的リスクマネジメントをより困難にしています。地政学的リスクマネジメントを通じて、銀行はショックが顧客と顧客のローン(銀行のバランスシートの大部分を占める)に与える影響をよりよく理解し、評価しようとします。銀行における地政学的リスクマネジメントは、表面的にはシンプルですが、実際には複雑な次の質問に答えようとします: このショックは各銀行顧客とその返済能力にどのような意味を持つのか?気候リスクマネジメント(地政学的リスクマネジメントと多くの類似点があります)と同様に、各銀行は通常以上に深く掘り下げる必要があります。適切なデータを収集・分析し、ストレステストのような手法を適用することで、銀行は顧客のショックへのエクスポージャーと自らのバランスシートリスクをよりよく理解できます。地政学的リスク、気候リスク、信用リスク、流動性リスク など、すべてのリスクマネジメントを単なるコンプライアンス作業以上のものとして扱うことで、銀行はコアビジネス計画を導く洞察を得ることができます。堅牢なリスクマネジメントプログラム(ストレステストを含む)から得られる分析的洞察を活用することで、銀行は地政学的リスクやその他のリスクを軽減し、運用レジリエンスを強化するためのより良いビジネス判断を下すことができます。この用語に馴染みのない読者のために、銀行における「ストレステスト」とは正確には何か、そしてなぜ今日の地政学的・経済的環境でますます重要になっているのでしょうか?ストレステストはシナリオ分析の一形態です。将来志向のシミュレーションを用いて、銀行やその他の金融サービス企業は経済状況(例:インフレの低下、税金や電力コストの上昇)や変化を検証し、その影響を銀行の財務指標・リスク指標・パフォーマンスに対して評価できます。ストレステストは金融機関において最も複雑で計算集約的な活動の一つであり、多くの複雑な計算を必要とします。重要な「もしも」質問に答え、地政学的リスク、気候リスク、その他のリスクの影響をよりよく理解するために、銀行は顧客データ、経済トレンド(公的・私的情報源から)および評価したい特定リスクに対する感度を収集する必要があります。その後、これらのデータを分析し、ローンポートフォリオとバランスシート全体への潜在的影響を明らかにします。地政学的ストレステストは、戦争、貿易制限、関税、制裁などのショックの影響に基づいて銀行の将来のパフォーマンスを測定することに焦点を当てます。地政学的ストレステストは、気候ショック(例:洪水や継続的な温度上昇)の影響に焦点を当てる気候ストレステストと多くの共通点を持っています。ストレステストは重要なリスクマネジメントツールであり、意思決定エンジンでもあります。どの銀行にも水晶球はないため、次にどのシナリオやショックが起こるかは分かりません。しかし、銀行は可能性のあるシナリオに基づく「もしも」分析を実施し、顧客や自社の将来のリスクや可能性(場合によっては機会)を特定し、その結果を活用して適切に備えることができます。地政学的リスクは高まっており、ショックはかつてないほど速く、しばしば重なり合って発生します。地政学的な出来事は市場、貿易、サプライチェーンに同時に影響を与えるため、ストレステストは銀行が将来のシナリオを早期にシミュレートし、潜在的な対応策を準備するのに役立ちます。最近のパネルで別のCROが私に言ったように「洞察だけでは価値がない」。分析的洞察を適用することで、ストレステストはより良いビジネス判断を支援します。その結果、銀行は地政学的ショックを乗り越えるための情報に基づく行動を取り、ビジネス戦略を微調整できます。今日の地政学的ショックは、貿易、エネルギー、商品、サイバー脅威、サプライチェーンと同時に展開することが多いです。従来の銀行リスクモデルは、このような相互接続されたシステムリスクに対応できるでしょうか?部分的に。従来の銀行リスクモデリングとその相互接続的・システム的リスクへの対応能力を考えると、銀行が地政学的ショックのポートフォリオへの影響を評価する際には、二つの層があります。第一の層はマクロ経済レベルです。例えば原油価格ショックがある場合、銀行は顧客が所在する地域やローカル経済への大局的な影響を理解しようとします。したがって、銀行の顧客がテキサス州を拠点とする大手製造業者である場合、その州は石油を生産しているため、原油ショック時に経済が実際に改善する可能性があります。銀行のマクロ経済リスクモデリングは、例えば失業率が下がり、地元のビジネス量が増加することで、テキサスの企業が繁栄しやすくなることを示すかもしれません。一方で、他の多くの経済はマイナスの影響を受け、テキサス全体の企業活動に悪影響を及ぼすでしょう。現在、マクロ経済レベルでは、ほとんどの銀行がモデリングにおいて堅固な基盤を持っています。ストレステストにおいて、地政学的ショックをマクロ経済指標(州、国、地域レベル)に変換できます。例を用いると、銀行は州のGDPが特定の割合で増加した場合に、テキサスの製造業セクターのデフォルト確率がどうなるかを予測するモデルを備えています。したがって、銀行リスクモデルはすでに地政学的ショックのマクロ経済的影響を銀行の顧客(借り手)に対して分析できるよう装備されています。しかし、第二の層は依然として課題です。マイクロレベルでは、銀行は特定の顧客が特定の地政学的ショックに対してどれだけ感度があるか、そしてその結果としてのデフォルトリスクを評価するために詳細に分析する必要があります。肥料生産が50%減少した場合、自動車メーカーにどのような影響があるでしょうか?直接的にはあまり影響はありません(ただし、結果として高インフレの影響はほぼ確実に受けるでしょう)。しかし、顧客が農業生産者であれば、収益の大幅な減少を意味する可能性があります。マイクロレベルでは、銀行はストレステストとリスクモデリングにおいてデータの粒度と具体性が必要です。ポートフォリオ内の事業セクター、地域、個別の取引先に焦点を当て、どの顧客がどの種類の地政学的リスクに敏感かを理解する必要があります。最終的に、銀行は特定のショックが各顧客にどのように影響し、ローン返済能力にどう影響するかについての洞察を得て、ローンの拡大、条件変更、あるいはクレジット拡大を行わないかの判断を支援します。マイクロモデリングが特に難しいのは、業界や地域全体で一般化できないことが多いからです。銀行の農業顧客の一つが、肥料を全く使用しないグリーン生産者である可能性があります。そのため、顧客の業界やセクターに基づく仮定は、誤った情報や判断につながることがあります。銀行は通常、顧客の業務に関する詳細なデータを持っていないため、調査やアンケートなどでこの詳細データを収集するコストと労力を、モデルの粒度向上による利益とバランスさせる必要があります。時にはこのデータの取得が困難なことがあります。例えば、銀行の顧客が自社の肥料がホルムズ海峡を通過しているかどうかを知らないことがあります。銀行が収集するデータが細かくなるほど、得られる潜在的洞察は増えます。しかし、深く掘り下げるほど、情報収集にかかる時間と労力が高くなります。この課題を回避するために、銀行はしばしばパレートアプローチ、すなわち古い80/20ルールを適用します。銀行はポートフォリオや顧客の20%が全リスクやエクスポージャーの80%を占めていることが多いです。したがって、主要なエクスポージャーに集中し、残りを簡素化しようとします。簡素化は、個別顧客レベルではなく、(サブ)地域や(サブ)セクターのレベルで分析を行うことを含みます。気候ストレステストと同様に、データが限られている、あるいは全くないことは、リスク評価を省く言い訳にはなりません。欧州中央銀行(ECB)の気候リスクに関するガイダンスの重要なメッセージは、地政学的リスクにも当てはまります。ECBは、銀行が気候ストレステストに必要なすべてのデータを持っていないことを認めました。また、限られたデータに基づく行動は課題やエラーを招くと指摘しています。しかし、ECBは何もしないことの方がリスクが高いと述べました。したがって、銀行は限られたデータでも行動する必要があります。同様の論理が地政学的リスク分析にも適用されます。銀行は、人工知能や大規模言語モデルをどのように活用してリアルタイムの地政学的動向を監視し、実行可能なリスク評価に変換し始めているのでしょうか?銀行は、AIエージェントを使用して非構造化データを分析し始めています。これはAIの典型的なユースケースです。例えば、銀行はニュースポータルにAIエージェントを適用し、地政学的ショックが迫っていることを示す事前定義されたテキストを探し、機関内で警告を発することができます。また、前述の通り、銀行は主要顧客とその事業・サプライチェーンが地理的にどこに分布しているかをよりよく理解したいと考えています。一部の銀行は、AIエージェントを展開して顧客の開示情報やその他の公開情報をクロールし、企業の主要工場やサプライヤーの所在地を把握しています。特定の地域でショックが発生した際、銀行はその顧客への影響をより正確に理解できます。ポートフォリオに数百社の企業を抱える銀行は、これらの分析を大規模に実行する必要があります。AIエージェントはストレステスト計算の一部を自動化するのに役立ちます。そのため、特定の地政学的イベントが銀行が設定した事前閾値を超えると、エージェントはマクロ経済シナリオを作成し、ストレステスト計算を自動的に実行できます。別の例として、AIと大規模言語モデル(LLM)は、ストレステストの結果をビジネスユーザーや上級管理者に説明するのに役立ちます。事前に定義されたプレイブックに基づき、AIエージェントは特定の是正策を提案することさえできます。したがって、AIはすでにストレステストプロセスのさまざまな部分で使用されていますが、まだ初期段階です。多くの金融機関はリスク・コンプライアンスチーム内で人員やリソースの制約に直面しています。AIは現在、どこで最大の運用上の優位性を提供していますか?銀行のリスク・コンプライアンスチームにとって、AIはデータ収集、シナリオ生成、計算実行、結果の解釈を自動化し、モデル分析の結果を解釈し、リーダーシップにリスク戦略を助言する時間を増やします。従来型、生成型、エージェント型AIは、地政学的ストレステストの多くの活動も支援します。これには、顧客(およびその事業、サプライチェーン等)の感度や銀行ポートフォリオが地政学的ショックに対してどの程度影響を受けるかのデータ収集と分析が含まれます。前述のように、LLMやAIエージェントはストレステストの結果をリーダーシップに説明し、より良い意思決定を支援することもできます。AIや分析モデルを意思決定に使用することは、モデルが誤っている、または十分に正確でない可能性があるため、追加のリスクをもたらすことを指摘しておく価値があります。銀行は10年以上にわたりモデルリスクマネジメントを実施しています。そして多くのモデルリスクマネージャーが言うように「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは有用である」。モデルは将来の状態を単純化したものであるため、定義上完全に正確ではありません。銀行や金融サービス組織は、AI搭載モデルをストレステストやリスクマネジメントに導入する際に、モデルリスクに注意し、管理する必要があります。AI ガバナンス は銀行や金融サービス企業にとって重要です。機密データの保護と管理、規制遵守、透明性の確保、リスク管理を支援します。ガバナンスは、正確な予測ができる一方で、予期せぬ状況に不適切に反応し、誤った判断を招く可能性のある AI および機械学習(ML)モデルに特に重要です。AI と ML のモデルは頻繁なパフォーマンス監視とデータレビューが必要です。AI ガバナンスとモデルリスクマネジメントによる監督は透明性を確保し、銀行が規制当局や上級管理者に対して、AI モデルの動作とそこから生じる意思決定を明確に説明できるようにします。金融機関向けの気候リスクとサステナビリティフレームワークに長年取り組んできましたが、地政学的リスクのストレステストは気候リスク分析と同様に戦略的に重要になると考えますか?はい。地政学的リスクマネジメントは、銀行や金融サービス企業にとって日常業務としてますます重要になります。これらのリスクは、伝統的な信用リスクや市場リスクモデルに組み込まれ、銀行・金融サービス部門全体のリスクマネジメントの標準的な一部となります。気候リスクは、その複雑さと財務パフォーマンスへの潜在的な大規模影響により、銀行にストレステストフレームワークの近代化を促しました。同様に、地政学的リスクとその出来事やショックの速度・頻度は、銀行の財務結果に大きく影響します。これにより、銀行はストレステストを通じて評価・緩和・会計処理を行う圧力がかかります。両者は今後も戦略的に重要であり続けます。銀行はイラン紛争とその余波、さらには今年予測される「スーパー」または「ゴジラ」エルニーニョといった継続的な気候関連影響に対処しています。多くの組織は、ストレステストを主に規制要件として捉えており、戦略的ツールとしては見ていません。そのアプローチにより、銀行はどのような機会を逃しているのでしょうか?銀行がストレステストを主に規制遵守の達成に焦点を当てるのは短絡的です。規制遵守は重要ですが、ストレステストは金融サービス組織が単なるコンプライアンス以上のことを行うのに役立ちます。ストレステストをより戦略的に取り組むことで、銀行は「もしも」分析を実施し、地政学的ショックや気候変動への代替的な対応策のシナリオと影響を評価できます。これらの「もしも」分析の結果は、銀行が最適な進路を選択し、新たなビジネス機会を認識し、貸出戦略を調整し、リスクマネジメント活動を通じて競争優位性を見出すのに役立ちます。データとモデルはすでに存在しています。これらを十分に活用しないのは機会損失です。もちろん、銀行の基盤となるストレステストプロセスやシステムの効率性、柔軟性、成熟度が、銀行が達成できることを決定します。また、ストレステストが単なる規制遵守への回答なのか、より包括的な意思決定支援エンジンなのかも重要です。そのCROが言ったように「洞察だけでは価値がない」。最近のClimate Stress...

2026年5月28日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Michael Tanguma、Onramp共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioMichael Tanguma は共同創設者兼CEOです Onramp、数十年単位で資産を考える人々のための金融プラットフォームで、マルチインスティテューション・カストディ上に構築されています。 Onramp Financeは、最新の提供として、Onrampが資金提供するリワードが最大5%になるキャッシュアカウントを、Bridgeとのパートナーシップを通じて提供し、全米50州で利用できる低コストのビットコインブローカレッジ、bitcoin IRAs、直接金へのアクセス、そしてキャッシュバックが最大1.5%のリワードカードを単一のアカウントに統合します。2023年にOnrampを設立する前、Michaelは金融とビットコインの交差点でキャリアを積んできました。彼は、機関レベルのビットコインカストディを基盤とした未来のマネープラットフォーム構築というOnrampのビジョンをリードしています。ビットコインと従来の金融の交差点で、Unchained CapitalやTen31での役割を含め、何年も働いてきましたが、2022年にOnrampを立ち上げる前です。市場のどのギャップが会社を設立すべき時期だと確信させ、これらの以前の経験はどのようにビジョンに影響を与えましたか?2022年のビットコインは、1970年代のパーソナルコンピューティングがあった場所に相当しました。少数の優秀な技術者がガレージでマザーボードを組み立てていました。他の人々は観察し、完成品が出荷されるのを待っていました。それがギャップでした。この資産は10年以上機能してきましたが、それを取り巻くアーキテクチャは機能していませんでした。毎回、大手カストディアンが失敗してきました。セルフカストディは趣味者には機能しますが、実際に資産が保有され、次世代に受け継がれ、個人の財務生活に統合される方法にはスケールしません。金を研究した人なら、ビットコインも同様に中央集権化への道をたどると知っていました。誰かが根本的に異なるアーキテクチャを構築しない限りです。伝統的なテックとビットコインネイティブ金融の両方での経験は、同じ結論を指し示しました。業界はスケールでの商業化が必要です。別の取引所でも、別のハードウェアウォレットでもありません。業界全体にわたる単一障害点の問題を取り除くアーキテクチャ上に構築された、本物の金融サービス会社が必要です。個人でも機関でも。そのギャップを埋めるためにOnrampは構築されました。Onrampのマルチインスティテューション・カストディモデルはプラットフォームの中心に位置し、別々の機関間で2-of-3マルチシグ構造を使用しています。そのモデルは、純粋なセルフカストディや単一カストディアンへの依存よりもどのように魅力的なのでしょうか?ビットコインの歴史上初めて、単一障害点なしで資産を保有できるようになりました。自分でも、機関でも、どちらでもありません。セルフカストディは失敗モード全体を個人に委ねます。旅行、盗難、相続、人為的ミス。単一カストディアンのカストディは失敗モード全体を一社、一つの法域、一つの裁判所の支配下に置きます。マルチインスティテューション・カストディは、キーを複数の独立した機関に分散させ、複数の法域にまたがります。単一の当事者が資産を移動させることはできず、単一の失敗で資産が失われることもありません。クライアントは可視性と経済的所有権を常に保持します。適切な例えはパーソナルコンピュータです。趣味者がマザーボードを組み立て、AppleがMacBookを出荷しました。同じ基盤技術ですが、全く異なる体験です。マルチインスティテューション・カストディは、ビットコインカストディにおけるMacBookの出荷に相当します。機関レベルのアーキテクチャで、数分で利用可能、そして何かが起きたときに家族がアクセスできる実際の道筋があります。ビットコインカストディは、富裕層個人、アドバイザー、機関にとって最大の障壁の一つです。見込み客から最もよく聞く懸念は何で、Onrampはそれらにどのように対処するよう設計されていますか?多くの人はカストディが障壁であることすら知りません。彼らは過去10年間、取引所の爆発やコインが埋め立て地に埋もれるニュースを見てきました。そのためビットコイン自体が問題だと誤解しています。実際の問題は、資産を取り巻くカストディアーキテクチャです。会話で実際に浮上する3つの懸念は次の通りです。カストディアンが失敗したらどうなるか?誰がどの条件で私のビットコインにアクセスできるか?私がいなくなったときはどうなるか?アーキテクチャはこれらすべてに答えます。キーが3つの独立したカストディアンに3つの法域で分散されているため、単一の失敗で資産が奪われることはなく、単一の当事者が一方的に移動させることもできません。クライアントは事前に定義された検証、タイムロック、承認手続きを通じてアクセスを管理します。相続は、引き出し箱の中のハードウェアデバイスと祈りに頼るのではなく、3つの規制されたエンティティを跨ぐ法的経路で計画されたイベントとなります。Onrampは、ビットコインブローカレッジ、IRA、相続計画、広範な金融サービスに至るまで、単なるカストディ製品以上のものを構築しています。これらすべてのツールを1つのプラットフォームに統合する戦略的思考は何ですか?ビットコインはお金です。お金には金融サービスが必要です。これが全体の命題です。GoldmanやJPMorganで銀行取引をする場合、退職口座用に別のプラットフォームにログインし、相続計画用に別のプラットフォームにログインし、ドル移動用に別のプラットフォームにログインし、貸付用に別のプラットフォームにログインすることはありません。すべてが一つの場所にあります。誰かの富がビットコインに占める割合が増えるほど、合理的な期待は同じです。ビットコインプラットフォームは主要な金融サービスプロバイダーになるべきですが、実際に人々が必要とする隣接サービスの全セットを提供できる場合に限ります。それが私たちが構築しているものです。カストディが基盤です。その上にブローカレッジ、IRA、相続計画、貸付、キャッシュマネジメント、そして支出カードが乗ります。1つのプラットフォーム。1つの関係。ビットコインがサイドアロケーションからコアな資産保有へと移行するにつれてスケールする唯一のカストディアーキテクチャ上に構築されています。あなたのプラットフォームは、相続や遺産計画を含む長期的な資産保全を強調しています。ビットコイン保有者にとって、特に採用が成熟するにつれて、なぜこれらの会話が重要になってきたと考えますか?数値が変わりました。かつては5桁か6桁のドル価値が意味のあるビットコインポジションでしたが、今日の多くのクライアントにとって、それはバランスシート上で最大の項目です。規模が変われば、会話も変わります。ビットコイン以外の資産の大部分は40歳以上の個人が保有しています。彼らは家族のために計画し、何を残すかを考えています。真剣なビットコイン保有者の最初の波も同じ段階に達しました。配偶者、子供、孫がいて、10年にわたって資産を蓄積し、今や「この資産を自分の後に残すにはどうすればいいか」という世代が問う質問に直面しています。問題は、従来の計画ツールが資産に合わないことです。多くの信託管理者は単一の相手先にカストディを求めますが、これは最大のビットコイン保有者がポジションを蓄積した方法と正反対です。マルチインスティテューション・カストディは、この矛盾を解決する唯一のアーキテクチャです。法的・税務的構造を保持しつつ、最初に資産を保護したアーキテクチャ的主権を放棄せずに世代間の富を守ります。Onrampは特定の口座に対してロンドンのロイズ保険を通じた保険サポートも強調しています。顧客が大量の富をビットコインに移す際、信頼を築く上でこの追加の保護層はどれほど重要ですか?保険はアーキテクチャの上に乗る層です。代替手段ではありません。ビットコインにおける最も強力な保険形態は、プライベートキーの保持方法です。キーを3つの独立した規制機関に3つの法域で分散させることで、単一障害点が消失します。これが主な防御です。ロンドンのロイズ保険で提供するカバレッジは、プールされたリスクではなく分離された金庫を基盤とした二次的な承認スタンプであり、あらゆる真剣な金融プラットフォームが期待する保証を強化します。保険を主要な保護手段として依存している場合、構造的な議論はすでに失われています。アーキテクチャが資産を保護し、保険がエッジを保護します。この順序が重要です。あなたはビットコインネイティブ金融、ベンチャー投資、エンタープライズセールス、大手テクノロジー企業での経験があります。これらの経験の組み合わせは、ビットコインエコシステムで会社をスケールさせる考え方にどのように影響しましたか?最大の教訓は、この業界にはスケールした本格的な商業化がこれまでなかったことです。Coinbaseが最も近い例ですが、支配的なモデルは投機であり、金融サービスではありません。Googleや優れたSaaS企業がどのように運営されているかと、ビットコイン企業がどのように運営されているかのギャップを見て、何が欠けているかがはっきりと分かりました。私たちが構築しているのは、フラットなアーキテクチャでエージェンシーを持って行動できる人材で構成された、リーンでAIネイティブな会社です。これは、何億ドルもの資金調達と大規模な人員を雇用するという従来のベンチャーの教科書とは異なる運営モデルです。AIネイティブな世界では、高エージェンシーを持つ小規模チームがはるかに大きなチームに匹敵、あるいは上回ることができます。資本効率はスローガンではなく、運営哲学です。すべての採用決定、すべてのアーキテクチャ選択、すべての製品に表れています。Ten31やEarly Ridersでの仕事を通じて、ビットコインインフラの進化を間近で見てきました。今日、まだ過小評価されているエコシステムの領域はどこだと思いますか?最も過小評価されている層は、魅力的でない層、すなわちオンランプです。任意のローカル通貨がビットコインに移動し、その資産を取り巻く金融サービスが実際に存在できる能力です。全世界人口のわずか0.01%しか実質的なビットコイン配分を持っていません。その数字が意味のあるほどに上昇するまで、すべてのLightningチャネル、eCashプロトコル、ビットコイン上に構築された信用市場は、まだ解決されていない問題の下流にあります。その中に2つの具体的な機会があります。まずはステーブルコインとビットコインの融合です。ステーブルコインは、世界の残りがドルをプログラム可能なレールに移す手段であり、そのレールが存在すれば、ビットコインはワンクリックでアクセス可能になります。この融合はすでにOnramp Finance内で起きており、ステーブルコインのバックエンドで動作し、クライアントがドルとビットコインをシームレスに1つの体験で移動できるようにしています。次にAIとビットコインの融合です。両方とも初期段階であり、相乗効果があります。この交差点の上に立つビジネスはまだ構築されていません。デジタル資産のカストディに関する議論は、セキュリティ、コントロール、使いやすさのバランスに帰着します。マルチインスティテューション・カストディは、これらの要素をスケールで最終的に統合できるモデルだと考えますか、それとも業界はまだその進化の初期段階ですか?マルチインスティテューション・カストディがそのモデルです。セキュリティ、コントロール、使いやすさはトレードオフではなく、機能セットとして実現します。3つの独立したカストディアンにまたがる機関レベルのセキュリティ、資産の移動タイミングと方法に対するコントロール、そしてユーザーが暗号資材を自ら管理する必要のない使いやすさが得られます。海外に旅行中でも、キーが自分や単一の当事者にないため、完全な自信を持って操作できます。業界はまだこの採用段階の初期です。現在ビットコインに流入する資本の大半は、単一カストディアンソリューションやETFに向かっており、これらも単一カストディアンに依存しています。単一相手先からマルチインスティテューショナルへのアーキテクチャシフトは、この資産クラスがまだ迎えていない、むしろこれから迎えるべき決定的な転換点です。今後5〜10年を見据えたとき、Onrampの成功はどのような姿であり、ビットコインと従来の資産管理との関係はどのように変化すると予想しますか?ビットコイン金融サービスと従来の資産管理の境界線が消失します。これが最終状態です。Onrampは、将来の伝統的な金融サービスプラットフォームに近い形へと成長します。同時に、最大手の従来機関がマルチインスティテューション・カストディとその下位アーキテクチャを統合し、顧客にビットコインを提供します。両側で自然な収束が進行中です。私たちはその中間で出会います。成功とは、その出会いの中心にあるプラットフォームになることです。ビットコイン、ドル、金がすべて一つの体験で共存する場所。機関が適切にビットコインを提供する際に接続するインフラ層。自分の富を自分の後に残したい人々のためのプライベートデジタルバンク。これが私たちが構築している会社です。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は Onramp をご覧ください。

2026年5月27日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Youssef El Maddarsi、Naoris Protocolの共同創設者兼最高事業責任者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioYoussef El Maddarsi, 共同創設者兼最高事業責任者として Naoris Protocol で、サイバーセキュリティのスタートアップからより広範なポスト量子インフラプラットフォームへと進化する過程で、同社のグローバルビジネス開発戦略の形成に長年携わってきました。ブロックチェーン、AI、ベンチャー開発、国際ビジネス戦略にわたるバックグラウンドを持つEl Maddarsiは、分散型セキュリティ技術に関するパートナーシップと商業採用の構築に注力しています。Naoris Protocolでの役割に加えて、Naoris Consulting と Naoris Ventures を通じたアドバイザリーおよびベンチャーイニシアチブにも拡大しており、金融、防衛、ロボティクス、スマートシティなどのセクターで分散型インフラ、AI駆動システム、量子耐性技術の推進に取り組んでいます。Naoris Protocol は、世界初の分散型ポスト量子サイバーセキュリティメッシュと称するものを開発しており、Web2 と Web3 のシステムを新興サイバー脅威や将来の量子コンピューティングリスクから保護するよう設計されています。このプラットフォームは既存のブロックチェーンやデジタルインフラの下に「サブゼロレイヤー」として機能し、分散型証明セキュリティ(dPoSec)コンセンサスメカニズム、Swarm AI、ポスト量子暗号を用いて、デバイス、アプリケーション、バリデータ、ネットワークの完全性をリアルタイムで継続的に検証します。集中型セキュリティモデルに依存するのではなく、Naoris はデバイスをバリデータノードに変換し、ネットワーク全体で信頼を監視・強化します。その適用例は DeFi、AI インフラ、IoT、スマートシティ、エンタープライズシステム、重要インフラのセキュリティに及びます。Naoris をゼロから構築するのに7年以上携わり、グローバルビジネス開発から共同創設者兼最高事業責任者へと進化しました。分散型サイバーセキュリティとポスト量子インフラが必然になると最初に確信した理由は何ですか、そして量子脅威が理論的な段階から実証的な段階へと移行する中でその仮説はどのように変化しましたか?私が確信したのは、市場全体で同じセキュリティパターンが繰り返されているのを見たことです: 組織はより多くのツールに投資していましたが、モデル自体は依然として集中型で、リアクティブで、失敗が起きて初めて見えてくる信頼前提に依存していました。問題はサイバーセキュリティ製品の不足ではなく、アーキテクチャにありました。ほとんどのシステムは依然として集中管理ポイント、遅延検知、断片的な可視性に依存しています。これにより盲点が生まれ、特にデジタルインフラがデバイス、クラウド環境、サプライチェーン、機械間システムへと分散化するにつれて顕在化します。そのため、私たちは分散型サイバーセキュリティに注力しました: セキュリティを境界モデルから継続的検証モデルへと移行し、参加するすべてのデバイスがリアルタイムでネットワークのセキュリティ姿勢を検証できるようにします。量子技術はこの仮説をさらに緊急性のあるものにしました。ポスト量子暗号はかつては将来の研究課題と見なされていましたが、現在では標準化が進み、政府や大手テクノロジー企業が移行計画を議論し、実証実験が理論から実用へのタイムラインの移行を示しています。私にとって、この仮説は「最終的に重要になる」から「レジリエントなインフラは今すぐ準備すべき」というものへと進化しました。複数の業界諮問団体は、量子耐性暗号への移行ウィンドウがすでに狭まっていると警告しています。実務的に見てこの脅威はどれほど緊急で、機関は依然としてタイムラインを過小評価しているでしょうか?リスクは緊急です。なぜなら移行はスイッチのようにすぐに切り替えられるものではないからです。暗号的に関連する量子コンピュータは現在存在しないかもしれませんが、移行が必要なシステムは大規模で複雑、かつ深く組み込まれています。公開鍵暗号はアイデンティティシステム、セキュア通信、決済インフラ、金融プラットフォーム、認証フロー、ソフトウェアサプライチェーン、ハードウェアデバイス、エンタープライズシステムに組み込まれています。これらの基盤を置き換えまたはアップグレードするには、インベントリ作成、テスト、ベンダー調整、規制整合、運用計画が必要です。機関がタイムラインを過小評価しているのは、量子脅威が実際に顕在化する時点に焦点を当てがちで、移行に要する期間を考慮していないからです。より重要な質問は:...

2026年5月26日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Zach Herbert、Foundation共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioZach Herbert、Foundationの共同創設者兼CEOであり、長年にわたりビットコインの自己管理、オープンソースのセキュリティ、分散型技術の擁護者です。2020年にFoundationを立ち上げる前、HerbertはSkynet Labsで複数のリーダーシップ役割を務め、分散型クラウドストレージネットワークSiaとObelisk ASICマイニングハードウェア事業に関わるオペレーションを監督しました。彼のバックグラウンドはハードウェア製造、オペレーション規模拡大、プライバシー重視のインフラを組み合わせており、これらは現在、ユーザーがデジタル資産とオンラインセキュリティを直接管理できるツールを構築するというFoundationのミッションに反映されています。Herbertはビットコインエコシステム内で、米国で組み立てられ、透明性とオープンソースの原則に基づいて設計された主権志向のハードウェア製品を推進することで特に知られるようになりました。Foundationは、自己管理とデジタルセキュリティのためのビットコイン中心のハードウェアとソフトウェアの開発に注力するボストン拠点の企業です。同社の主力製品には、エアギャップされたビットコインハードウェアウォレットであるPassport Core、認証と暗号化ストレージのためのより広範な「Human Authority Hardware」プラットフォームであるPassport Prime、そしてプライバシーとユーザーコントロールを保ちつつビットコイン管理を簡素化するよう設計されたEnvoyモバイルウォレットが含まれます。Foundationはオープンソース開発、サンドボックス化されたアプリケーション、セキュアなファームウェアアーキテクチャ、そして集中型プラットフォームやクラウドベースの信頼モデルへの依存を最小化することを強調しています。その製品は、ますますAI主導で相互接続された世界において、ビットコイン、本人確認、認証キー、機密デジタル情報に対するより強固なコントロールを求めるユーザーを対象としています。2013年からビットコインに関わり、初期のハードウェアウォレット販売やSkynet Labsでのオペレーション指揮を経て2020年にFoundationを設立しました。市場でどのようなギャップを見つけ、Foundationを始める決断に至ったのか、そしてそれらの初期経験が会社のビジョンにどのように影響したのか教えてください。私は様々な角度から同じギャップを見続けていました。ビットコインは個人に資金への直接的なコントロールを提供しますが、その周辺ツールは依然として不透明で、使いにくく、信頼できる第三者に依存しすぎていました。多くのハードウェアウォレットはオープンソースのファームウェアを持っていましたが、ハードウェア自体は閉鎖的であったり、ドキュメントが不十分でした。多くの製品は専門家向けに作られており、初めて自己管理を真剣に考える一般ユーザー向けではありませんでした。Nebulous/SkynetとObeliskでの経験は、ハードウェアに関する教訓を非常に実感させました。安全な製品を設計することと、実際に製造し、出荷し、サポートし、サプライチェーンを管理し、技術コミュニティから信頼を得ることは別問題です。Foundationはその経験から生まれました。当初の目標はシンプルでした: オープンで安全、かつ米国で組み立てられたハードウェアとソフトウェアを構築し、ユーザーにブラックボックスを信頼させることなく自己管理を身近に感じさせることです。Foundationはビットコイン自己管理ハードウェアの改良に数年を費やした後、より広範なデジタルセキュリティへと拡大しました。いつ、同じ暗号原理がビットコイン以外のアイデンティティやAIエージェント、企業の認可に応用できると気付いたのですか?それは徐々に明らかになっていきました。ビットコインは問題の最初のハードな形で、リスクが明白です: 取引が間違っていれば、サポートチケットやチャージバックはありません。これにより非常に厳格なモデルが求められます。コンピュータは取引を準備できますが、人間が専用ハードウェア上で検証し署名します。時間が経つにつれ、これはビットコインだけの問題ではないことが明らかになりました。2FAやセキュリティキーはアカウントに対する権限、暗号化ストレージはデータに対する権限です。AIエージェントは行動に対する権限をもたらします: メッセージ送信、ファイルアクセス、コードデプロイ、資金移動、資格情報の使用など。共通点は人間の認可です。問題は: その特定の行動を人間が実際に承認したことをどう証明するか、です。主力デバイスであるPassport Primeは、単なるハードウェアウォレットではなく、完全な個人セキュリティプラットフォームとして位置付けられています。現在市場にある従来のハードウェアウォレットと根本的に何が異なるのでしょうか?従来のハードウェアウォレットは主に署名装置であり、暗号キーの保護と取引の署名という一つの仕事をうまくこなします。Passport Primeはそこから始まりますが、アーキテクチャははるかに広範です。KeyOS、ビットコインウォレット機能、2FA/FIDO2、暗号化ストレージ、シードボールトワークフロー、QuantumLink、そしてSDKとアプリエコシステムを通じたサードパーティアプリ向けの道筋を備えた専用セキュリティコンピュータです。最大の違いは、Primeがプログラム可能でサンドボックス化されている点です。アプリはデバイスへの全体的なアクセス権を持ちません。各アプリは独自の権限とキーを持つことができます。これにより「別のコインアプリを追加する」だけでなく、資金、アカウント、アイデンティティ、資格情報、そして最終的にはAIエージェントの行動といった高リスクな認可のための実際のプラットフォームへと進化させることができます。Passport Primeの主要なイノベーションであるKeyOSは、Rustで書かれたカスタムマイクロカーネルOSです。AndroidやLinuxといった既存システムを適応させるのではなく、OSをゼロから構築することの利点は何ですか?AndroidやLinuxは驚異的な汎用OSですが、それが問題でもあります。これらは巨大で複雑、ネットワーク化されており、ほぼすべてを実行できるように作られています。ビットコインキー、アイデンティティ資格情報、AIエージェントの承認といった最終的な権限の根源としては適していません。KeyOSはセキュリティと人間の権限のために特化して設計されています。マイクロカーネルアーキテクチャにより、信頼できるコアを小さく保ち、アプリ同士を分離し、広範な共有アクセスの代わりにメッセージパッシングを使用し、権限をOSの一部として組み込むことができます。また、KeyOSはカーネルレベルでポリシーテーブルに基づいてアクションを評価できるよう改善中です。これを汎用OSにきれいに組み込むのははるかに困難です。オープンソースのハードウェアとソフトウェアを核心的な原則として強調していますが、閉鎖的なエコシステムが支配的になる世界で、透明性と強固なセキュリティ保証の必要性をどのようにバランスさせていますか?私たちにとって透明性はセキュリティモデルの一部です。閉鎖システムはユーザーにベンダーへの完全な信頼を求めます。これは一部の消費者製品では機能するかもしれませんが、ビットコイン自己管理や高リスクなデジタル権限にとっては弱い基盤です。デバイスが資金、資格情報、アイデンティティ、またはAI承認を保護するのであれば、ユーザーや研究者はその動作を検査できるべきです。オープンソースは「何でもあり」を意味するわけではありません。セキュリティは完全な設計から生まれます: 小さな攻撃面、セキュアブート、署名されたファームウェア、サンドボックス化されたアプリ、保護されたキー、監査済みコード、慎重な部品選定、そして製造の規律です。設計を公開することでコミュニティがモデルを検証でき、攻撃者にデバイスが保持するプライベートキーや物理的権限が与えられるわけではありません。Passport Primeはサンドボックス化されたアプリケーションと分離された暗号キーを導入しています。複数のAIエージェントやアプリケーションがユーザーデータへの安全で権限付与されたアクセスを必要とする未来に向けて、このアーキテクチャはどれほど重要ですか?それは極めて重要です。Passport Primeがプラットフォームになるのであれば、アプリやエージェントはデバイス上で動作している、あるいはデバイスと通信しているだけで全体的なアクセス権を得てはいけません。ビットコインウォレットアプリが2FAシークレットを読み取るべきではありません。パスワードや資格情報のワークフローがシードを取得すべきでもありません。AI承認アプリがユーザーが持つすべての権限を黙って継承すべきではありません。そのためサンドボックス化、派生キー、ポリシーが重要です。各アプリは必要最小限の権限だけを取得すべきであり、高リスクなアクションは明示的に評価されるべきです。エージェントはアクセスを要求できますが、OSとハードウェアがその機能の有無、ポリシーの許可、そして人間の承認が必要かどうかを判断します。Foundationはすでにポスト量子暗号と安全なBluetoothプロトコルをデバイスに統合しています。現在の量子脅威はどれほど現実的で、なぜ後ではなくハードウェアレベルで今対処することが重要なのでしょうか?量子コンピュータが明日ビットコインを破るとパニックになる必要はないと思います。しかし、セキュリティハードウェアは長寿命であり、長期間保護すべきデータもあります。「今収集し、後で復号する」というのは特定の暗号化通信に対する実際の懸念であり、ハードウェア製品は現場に出た後の再設計が困難です。QuantumLinkはその問題に対する実用的な解決策です。私たちはBluetoothを信頼しません。Bluetoothチップは信頼できないトランスポートとして扱われ、機密通信はポスト量子設計で暗号化・認証されます。これをハードウェアとOSレベルで行うことが重要なのは、ラジオ、キー、ペアリングフロー、承認インターフェースがすべて一体で設計される必要があるからです。最後に安全に追加することはできません。自己管理における長年の課題の一つは使いやすさです。高度なユーザーにとっては安全性を保ちつつ、初心者にも直感的に使えるデバイスを設計するために、チームはどのように取り組みましたか?最初から、私たちはPassportを取引所から来たユーザーでも手に取りやすく、同時にマルチシグやより複雑な設定を行う高度なユーザーにも十分に真剣に受け止めてもらえるようにしたいと考えていました。そのため、物理デザイン、ナビゲーション、コピー、セットアップフロー、そしてコンパニオンアプリに多くの時間を費やしました。正しく使えないセキュリティはあまり役に立ちません。Passport Primeでも同じ哲学が適用されますが、製品はより広範です。高度なユーザーにはオープンソース、検証可能性、サンドボックス化アプリ、Keycards、手動バックアップオプション、深いコントロールを提供したい。一方で、一般ユーザーにはクリーンなタッチスクリーンインターフェース、シンプルなオンボーディング、マジックバックアップ、モバイルアプリ統合、そしてセキュリティエンジニアになる必要のないリカバリーフローを提供したい。難しいのはセキュリティと使いやすさのどちらかを選ぶことではなく、どちらも犠牲にしないことです。「ポストトラスト」の世界、すなわち個人が自分のデータ、アイデンティティ、資産をコントロールする世界について語られましたが、AIシステムがより自律的になり、日常のワークフローに組み込まれる中で、ハードウェアベースのセキュリティはどのような役割を果たすと考えていますか?AIシステムがより自律的になるにつれ、重要な質問はモデルが何を言うかだけではなく、モデルが何ができるかです。エージェントはブラウザセッション、APIキー、ファイル、ウォレット、クラウドツール、長期的な状態を持ちます。最終的な承認がエージェントが触れられる同じスマートフォン、ラップトップ、ブラウザ、またはクラウドアカウントに存在すれば、人間は本当の権限の根源ではなくなります。ハードウェアはクリーンな分離を提供します。ソフトウェアはアクションを提案できますが、ステークスが高い場合は専用ハードウェアがそのアクションを検証し承認すべきです。これはビットコイン取引の承認、資格情報のリリース、アカウントへのサインイン、プロダクション変更の承認、あるいはAIエージェントが機密ツールを使用することを許可することを意味します。目的はすべてを遅くすることではなく、重要な決定が依然として人間に属することを確実にすることです。今後を見据えて、Foundationは主にビットコインネイティブな企業として進化していくと考えていますか、それともAI、アイデンティティ、エンタープライズインフラストラクチャを含むデジタルエコシステム全体向けの広範なセキュリティプラットフォームプロバイダーとして進化していくと考えていますか?両方です、ただし正しい順序で。Foundationはビットコインネイティブであり、これは重要です。ビットコインは自己管理、オープンハードウェア、対抗的UX、不可逆的な承認という規律を学んだ場所です。ビットコインユーザーは最終承認をほぼ誰よりも理解しているため、依然として我々の切り口となっています。しかし、この原則はビットコインを超えています。個人が自分の資金をコントロールすべきだと信じるなら、アカウント、資格情報、データ、アイデンティティ、そしてAIエージェントもコントロールすべきだと考えるべきです。Passport PrimeとKeyOSはその橋渡しです: まずビットコイン、現在は2FAと暗号化ストレージ、次にSDKとアプリエコシステム、そして時間とともにより広範なHuman Authority Hardwareプラットフォームへと拡大します。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はFoundationをご覧ください。

2026年5月19日 著者 Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.io
Rob Witoff、Coinbaseプラットフォーム責任者 – インタビューシリーズ
By Antoine Tardif, CEO & 創業者の Securities.ioRob Witoff, Coinbase Head of PlatformであるRob Witoffは、暗号業界で最も異色の経歴の一つを持ち、NASAジェット推進研究所での宇宙システム工学、Googleでのセキュリティエンジニアリング、そしてCoinbaseとPolychain Capitalでの複数のリーダーシップ役職を経験しています。2024年後半にCoinbaseに復帰し、プラットフォーム戦略のリードとオンチェーン採用の拡大を支援する前に、Witoffは機関投資家向けステーキングおよびコールドストレージ企業Unit 410を共同設立し、機関向け暗号カストディとステーキングのインフラに注力しました。キャリア初期には、DawnやRosettaなどのNASAミッション向けナビゲーションソフトウェアに携わり、SpaceXの国際宇宙ステーション向け初のCRSミッションに関連するシステム工学を主導しました。航空宇宙システム、サイバーセキュリティ、クラウドインフラ、ブロックチェーンアーキテクチャにわたる彼の経験は、ミッションクリティカルなエンジニアリング分野と大規模分散型金融インフラの融合が進んでいることを示しています。Coinbaseは世界最大級の暗号通貨プラットフォームの一つであり、米国で最大の上場暗号取引所でもあり、NASDAQでティッカーシンボルCOINとして取引されています。同社は全世界100か国以上で事業を展開し、数百のデジタル資産と暗号通貨の取引、カストディ、ステーキング、インフラサービスを提供しています。Coinbaseはかつて全世界で1億人以上の認証ユーザーを保有していると公表しましたが、現在はより活動的な指標として月間取引ユーザー数の報告にシフトしています。プラットフォームは基本的な暗号取引を超えて、機関向けカストディ、トークン化インフラ、デリバティブ、決済、オンチェーン開発者ツールなどの領域へと拡大し、より広範なフィンテックおよびブロックチェーンインフラ企業としての位置付けを強化しています。あなたはNASAジェット推進研究所でミッションクリティカルなシステムに取り組んだ後、Coinbaseでインフラ、セキュリティ、そして現在はプラットフォームを率いるというユニークな経歴をお持ちです。その経験は、信頼性、セキュリティ、リアルタイムパフォーマンスがすべて重要な暗号領域でAI駆動システムを構築する際に、どのようにアプローチに影響を与えましたか?JPLにいた頃、国際宇宙ステーションにクラス4レーザーを搭載する作業を支援しました。私たちの懸念は、打ち上げに耐えることだけでなく、宇宙飛行士の目を眩しくさせたり国際的な事故を引き起こしたりしないことでした。そのために、徹底した安全性とミッション準備プロセスを経て、厳格なレビューとリリースゲートを通過しなければなりませんでした。これは、Coinbaseで高性能システムと共に品質とセキュリティを考える方法と大きく異なるわけではなく、ここではそれをさらに自動化できる機会があります。NASAからCoinbaseへ持ち込んだ教訓のいくつかは次のとおりです:信頼できる脅威に集中し、それらを検討するための堅牢な手法を持つこと。海を沸騰させるような大規模な取り組みは避けたいです。懸念事項を整理し、リストを絞り込むフレームワークが必要です。そのリスクを軽減する手段はありますか?問題が起きた際の可能性と影響を理解していますか?出荷時には、ユーザーと会社を保護していることを確認したいのです。冗長性を組み込むこと。航空宇宙分野では、複数の重複システムを層状に配置し、1つの障害で全体がダウンしないようにしています。深層防御です。従来は、複数の重複システムや複数の担当者で実現していましたが、現在は相関のないリスクを持つ複数のモデルやシステムで同様の冗長性を確保できます。異なるモデルが互いの作業をチェックし、複数の保護層を設けているため、たとえ一部が失敗してもユーザーと会社は安全です。徹底的なテスト。航空宇宙では、統合・テストフェーズ、検証・バリデーションフェーズで、振動・熱・真空テストなど、打ち上げ時に遭遇するすべてのシナリオを実際に近い形で繰り返し実施します。Coinbaseでも同様です。プロダクションにリリースするたびに、品質を確保するためのガードレールに多額の投資を行い、ユニットテスト、機能テスト、統合テスト、最終的な段階的本番ロールアウトと可観測性という複数の層で実施しています。現在はプロンプトとエージェントでこれを実現しています。法務、コンプライアンス、セキュリティなど、さまざまな失敗要因を体系化し、変更を本番に投入する前にレビューとテストを行い、ユーザーに最高の体験を提供できるようにしています。常に完璧というわけではないため、エッジケースや失敗から学び、システムに追加の保護策を組み込んで継続的に改善しています。ミッションの力。NASAが優秀な人材を惹きつける大きな要因は、そのミッションにあります。人々は宇宙と探検に魅了されます。Coinbaseのミッションは異なりますが、同様に強くコミットしています。現在のシステムが破綻していると考え、より良くできると信じてここに集まります。私たちは経済的自由に貢献し、金融を世界中の人々にとってアクセスしやすく、より公平にするという意味のあることを行っていると信じています。ミッション志向の仲間と働くと、仕事がより楽しくなり、より遠くへ進め、より大きな視野で考え、同僚と共に成し遂げることに誇りを持てます。Coinbaseは次の10億人のオンチェーンユーザー獲得に注力しています。AIはすでにユーザーの暗号体験を簡素化する上で、特にオンボーディング、カストディ、取引において、どのように測定可能なインパクトを与えているのでしょうか?AIは私たちのすべての活動を変革しています。繰り返し可能なワークフローの自動化、製品開発の加速、人間の判断力の向上が最大の領域です。従来、カスタマーサポート、詐欺・リスク調査のワークフローは、高品質基準を維持しながらスケールさせるのが最もコストのかかる領域でした。エージェントがこれらすべてを変革し、明確な目標・ツール・コンテキストを提供することで、より良く一貫したサポート体験を実現し、悪質な活動を迅速に排除できるようになり、すべての顧客により良い体験を提供しています。プラットフォームの観点から、グローバルに暗号インフラをスケールさせる際の最大の技術的課題は何ですか?また、AIは従来のシステムでは解決できなかった問題のどこを支援していますか?暗号市場が急上昇した際、ユーザー需要が数分で10倍、あるいは100倍に増減するため、インフラは急速にスケールアップ・ダウンする必要があります。これには驚異的な弾力性と高度に設計されたインフラが求められ、当社が運用するスケールとセキュリティ基準において常に課題となります。AIはトラフィックの持続的な急増の早期兆候を検知することで、これらのスパイクに先んじることを可能にします。大量の情報を要約し、過去の事象を分析して次に来るものを予測するのが得意です。これにより、より遠く、より速く、はるかに効率的にスケールでき、数百万ドルのコスト削減と、極端な負荷下でもシステムの健全性を保つことができました。また、当社は50以上のブロックチェーンネットワークをサポートしており、それぞれが独自のアップグレードやプロトコル変更を持ちます。以前は手作業で追跡していましたが、現在は高度に自動化されています。同様の能力はインシデント対応にも活かされ、AIが情報を迅速に精査し、根本原因を特定し、修正することで、平均解決時間を大幅に短縮しています。当社全体でエージェントとワークフロー自動化を広範に活用しており、エージェントが対話できるサービスを安全にスケールさせるにつれ、より多くの業務を自動化し、より高いインパクトの課題に集中できるようになっています。AI導入には多くの誇大宣伝がありますが、実際にAIを本番システムに組み込んでいる企業と、単にエッジで実験している企業を分ける要因は何だと考えますか?まずは文化です。トップからリーダーシップを発揮し、従業員が作業をエージェントに委任できるよう奨励し、かつ自らも実践的に理解している必要があります。このような根本的な働き方の変革は偶然に起こるものではなく、専念した時間が必要です。リーダーシップが導入を他者に委ねていては成功できません。次に、ツールへの投資です。昨日使っていたツールは今日必要なツールではなく、ツールは非常に速く変化します。ツールの選定、パイロット、導入、配布を数時間で行える柔軟性が求められます。次に、優秀な人材の足枷を外すことです。彼らはすでに意欲的で、最適なツールを採用しています。使い方を指示する必要はありません。最新のモデルへのアクセス、使用予算、そして異なる働き方をする権限を与え、自由に動かせばよいのです。この領域は加速し続けており、追随するだけでなくリードするためには粘り強さが必要です。Coinbaseは長年、開発者の生産性に投資してきました。AIはこのように複雑なプラットフォーム上で、内部チームがサービスを構築、テスト、デプロイする方法をどのように変えているのでしょうか?まず第一に、プラットフォームを複雑にしないことです。セルフサービス、コンポーザビリティに注力し、エンジニアを支援し制約しないものを構築します。これはシンプルさと理解しやすさから生まれ、実質的な投資となります。構築方法はどのように変わったのでしょうか?従来は広範な領域をカバーするために大規模チームで作業していましたが、大規模チームは調整のための多くの手続きとコミュニケーションコストが伴います。小規模チームは自然にオーバーヘッドが少なく、エージェントを活用することで、以前ははるかに大きなチームが必要だった作業を実現できるようになりました。あなたの視点から見ると、暗号プラットフォーム内でAIから得られる実質的なROIはどのような形で現れ、現在最も高いリターンをもたらしているユースケースは何ですか?我々がこれを行うのは価値を創出したいからであり、優れた企業がすべての細部の価値を細かく管理することはありません。その代わり、判断力のある人材を採用し、オーナーのように自律的に行動し、AIを活用して賢く投資できる権限を与えています。適切な焦点や戦略がなければ、世界中のAI支援による高速化は勝利に結びつきません。そのため、基本を正しく整えることにこれまで以上に時間を費やし、正しい目標達成に向けて迅速に動けるようにしています。今後、AIは従来の金融と暗号のギャップを埋める上でどのような役割を果たすと考えますか?また、その移行をシームレスにするためにプラットフォーム層でまだ構築すべきものは何ですか?これは従来金融(TradFi)と暗号の対立ではなく、人々が自分の財務を管理し、経済的自由を高める最適な方法についてです。私たちはステーブルコインがインターネットネイティブな支払い手段として適切であり、分散型プロトコルがその移行のレールになると考えています。Coinbase内では、エージェントの活用が100倍に拡大し、ビジョンを推進する有意義な仕事を全社で行っており、今後もさらに拡大していくでしょう。素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はCoinbaseをご覧ください。