最新記事一覧
AI技術の進展は、通信ネットワークにも構造転換を迫りつつある。AI特有の新たな通信形態が急速に広がり、ネットワークの性能基準や設計思想そのものの見直しが求められている。2026年8月開催の技術セミナー「Nokia Amplify Japan 2026」で、ノキアはこうした変化への対応策とその先にある6Gの姿について解説した。
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カシオ計算機は、G-SHOCKの「MTG-B4000」「GMW-BZ5000」のデザイン開発にAIを活用した。従来の発想を超えるスタイリングを、どのように製品へと落とし込んだのか。導入の背景や具体的な活用方法、設計部門との連携、デザイナーに求められる役割について、同社のGデザイン室長である赤城貴康氏に聞いた。
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AIが世界規模で急速に発展する中、日立は自らの「歴史」と「現場」を武器に独自の道を進む。巨大企業はいかにしてAI戦略を描くのか。LumadaをAIと融合させてHMAX事業が始動した今、加治慶光と澤円が日立ならではの強みと未来像を語る特別対談【後編】。
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五輪やパラリンピックのトップアスリートの養成を担う「国立スポーツ科学センター（JISS）」に、eスポーツ専門の研究所が開設された。そしてマウスコンピューターは、その研究所に機材を提供している。マウスコンピューターの軣社長と、JISSの久木留毅所長が、eスポーツの未来を語った。
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2026年の新型iPhoneとして登場した「iPhone 18 Pro」と、初の折りたたみ端末「iPhone Duo」の違いを比較整理した。基礎性能は共通だが、14万5000円の価格差があり、ディスプレイやカメラ構成などの仕様が大きく異なる。望遠カメラ重視ならProモデル、大画面やマルチタスク作業を重視するならDuoが適した選択肢となる。
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デジタル庁のGSS、さくらインターネット、三重県。2026年に明らかになった3つのセキュリティ事案は、VPNの脆弱性、初期パスワード、私物USBと一見すると別々の問題に見えます。ところが、横並びで見ると意外な共通点がありました。
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Microsoftは「Windows」の開発においてプログラミング言語「Rust」をTier-1言語に指定し、エンジニアリング基盤の統合を進めている。数十年分のC++資産との共存を図る技術的アプローチとはどのようなものなのか。
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SwitchBotのウェアラブルAI「AIマインドクリップ」を1週間試用。文脈を捉えたAI要約やToDo自動起票、Ask AI機能に加え、OpenAPI CLIによるNotion連携など「記憶の外部化」の実力を解説します。
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IoT市場が拡大する中、ルーラルエリアへの端末展開や端末台数の急増に伴う電波の輻輳（ふくそう）によって、「通信がつながらない」という課題が表面化しています。単一のキャリアでは一定割合の端末で接続問題が発生することもあり、IoTの安定した運用が求められています。1枚のSIMで複数キャリアへの直接接続を実現する「IIJマルチプロファイルSIM 2.0」の仕組みやメリットをQ&A形式で解説します。
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生成AIを導入しても「PoC止まり」や「個人の時短」で停滞する企業は多い。複雑な業務ドメインを持つデジタルガレージは、この壁をいかに突破して成果を挙げているのか。AI実践を主導する同社のキーパーソンたちに、AI導入の成果を生み出す設計思想と全社定着の秘訣を聞いた。
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AnthropicがClaudeへの導入を決めたテキスト電子透かし。検出結果のみでAI不正利用を判断すると正規利用者の負担となる懸念がある。透かし技術の実態とEU規制の意図をひもとき、企業が講じるべき現実的な運用設計を考える。
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自社の原価を把握するため、高機能なシステムの導入や精緻なExcelフォーマットの作成など、さまざまな方法で見える化を進めても、その多くが半年ほどで形骸化してしまうのはなぜでしょうか。その原因は「転記」にあります。本稿では受託加工業にフォーカスし、「案件別の原価」が見えない構造と、転記をなくす「3つの設計原則」を解説します。
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SASEは脱VPNをはじめとする個別の課題を解決する手段となるが、SASEを導入したからといってゼロトラストが実現するわけではない。「SASE＝ゼロトラスト」という幻想を乗り越え、全体最適へと進むためには何が必要なのか。バーチャル情シス、須藤あどみん氏が解説する。
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2026年のトレンド「パスポート型」折りたたみスマホから、「Galaxy Z Fold8」と「HUAWEI Pura X Max」を実機比較する。薄型軽量やOSの完成度、カメラや画面比率など、両機の決定的な違いを解説しよう。
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省庁ごとに環境を分ければセキュリティは上がるが、運用の手間はテナントの数だけ膨らむ――。約18万人の職員が利用する生成AI基盤「源内」で、デジタル庁はこの二律背反をどう乗り越えたのか。インフラ担当者1〜2人体制で「高いセキュリティ」と運用の効率化を両立させる設計とは。
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生成AIの進化でコードや設計案の作成が容易になった一方、トレードオフを分析し意思決定をする責任は人間に残されています。本記事では、設計の破綻を防ぐ「判断軸」の重要性と、意思決定を定式化する4つのステップを解説します。
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SASEを導入したのにゼロトラストが進まない――。その現状を理解するには、まずはSASE導入企業が陥りやすい「幻想」を解き明かす必要がある。現実的にゼロトラストを進めるために、混同してはいけないポイントとは。バーチャル情シス、須藤あどみん氏が解説。
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ただ質問に答えるだけのチャットAIではなく、ゲームの中で心を通わせる「相棒」として成り立たせるにはどうすればよいか。スクウェア・エニックスが、対話型AIパートナー「おしゃべりスラミィ」の開発を通じて得た知見を明らかにした。
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IoT市場が拡大を続ける中で、通信がつながらないという課題への対応がより重要になっている。課題解決の糸口となる、複数の通信キャリアを選択できるマルチキャリアサービスにおいて、IIJが新たに開発したのが「IIJマルチプロファイルSIM 2.0」である。
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民放各局などが共同で運営する見逃し配信サービス「Tver」。1週間限定配信など期限が限られる中、作品とユーザーをどう結び付けているのか。データ活用の裏側に迫る。
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システム設計理論や最新手法を導入しても、実際の現場では運用が混乱し、設計と実装の間に溝が生まれる。完璧に見える組織でも、なぜ泥臭い問題が発生するのか。トップアーキテクトが明かす組織改革の処方箋とは。
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国産データマネジメント基盤「Dr.Sum」は、2001年の誕生以来、現場ユーザーの声に寄り添いながら進化を続けてきた。自在なクロス集計へのニーズから生まれ、「速い」「自由」「高コスパ」という価値を守り続けてきた同製品は、最新版でさらなる進化を遂げた。なぜDr.Sumは25年もの間、現場とITエンジニアの双方から選ばれ続けているのか。その理由と、生成AIを搭載した最新バージョンの全貌に迫る。
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東京都立産業技術研究センター（都産技研）は、ガラスと酸化物の反応を逆手に取り、高温コンデンサー向けの誘電材料を開発した。300℃までの誘電率の変化率が小さく、電気自動車（EV）のエンジンルームやプラントなど、過酷な環境での動作を可能にする。同材料の開発背景や特徴、今後の展開について、都産技研に聞いた。
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企業のAI活用成熟度が回復傾向にある一方で、旧式システムに新技術を継ぎはぎする事態が起きている。先進的な企業と、システム連携に行き詰まる企業の決定的な差はどこにあるのか。
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日本でも盛り上がりを見せてきた「スマートグラス」市場。しかし、「日常のどの場面で役に立つのか」と疑問を持つ人も多いはずだ。そこで今回は最新の3製品を比較し、ハードウェア構成の違いによって「何ができて、何ができないのか」を、4つの利用シーンから導き出した。
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「目的のコンテンツに3クリック以内で到達すること」――。自治体Webサイトに残るこのような要件は、AI時代にも必要なのか。AIによって変わる情報アクセスを起点に、これからの自治体Webサイトに必要な設計思想を考える。
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呼量削減を重視した自動化が、未解決ループを生み顧客離脱を招いている。目指すべきは単なる応答回避ではなく根本解決だ。顧客体験を高め解約を防ぐ、コールセンターの新たな評価基準と設計思想を解き明かす。
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「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」のレポート記事をお送りする。今回の後編では、ヒューマノイドとフィジカルAIをテーマにした、三菱UFJ銀行、Preferred Networks（PFN）、トヨタ自動車 未来創生センターの講演内容を紹介する。
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AIに生データを渡すだけでは誤集計は防げない。デジタル庁が約7.5万件のデータで検証した、MCPと意味定義層でLLMの誤読を抑え込む「AI-ready」な設計思想と実装手法を解剖する。
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「EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版」の2026年8月号を発行しました。EE Exclusive（電子版限定先行公開記事）は『フィジカルAIが生み出す新たな「設計思想」』です。
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GPUを増やしても、AIの処理が高速になるとは限りません。ジョブの実行順序やデータ配置が適切でなければ、GPUは待機状態となり、性能を十分に引き出せなくなります。本稿では、「AIを止めない」ための技術として、ジョブスケーラーと分散ストレージの役割、そしてAIインフラに求められる設計の考え方を解説します。
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AI技術の発展で開発の迅速化が進む一方、ほとんどのAI製アプリケーションが検証段階で立ち消えてしまう現実がある。「YouTube」開発チームはいかにしてこの壁を越え、開発のスピードと安全性を両立させたのか。
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東京大学は、3層型銅酸化物高温超伝導体の結晶内部に原子層レベルの金属シールドを構築し、乱れから保護した理想的なCuO2超伝導面の作製に成功した。外層が金属シールドとして機能し、電荷供給層から伝わる原子レベルの乱れを遮蔽（しゃへい）する。
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LLMアプリケーション向けプログラミング言語「BAML」を開発するBoundaryは、コードレビューを実施せず、エンジニアがClaudeやCodexなどを自由に使って並行開発している。同社CEOが、その仕組みを明らかにした。
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かつての愛弟子にアイデアを授け、斜面安定解析プログラムを開発した研究者。だが愛弟子の所属企業は、コードを書いたのは自社従業員となった愛弟子であり、研究者が提供したのは発案のきっかけに過ぎないと反論。プログラムの著作権は誰にあるのか――。
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実店舗、ECからChatGPTなどの生成AIへと広がる“売り場”。販売チャネルの分散やデータのサイロ化に悩む事業者に対して、Shopifyは何をもたらすのか。AI時代の最新EC戦略と単一基盤の強みを解説する。
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Dreameのペンスタイル掃除機「Dreame S1 Station」をレビュー。約1.1kgの軽さ、360度自在に動くヘッド、自動ごみ収集ステーションを備え、高い取り回しやすさとごみ捨ての手間いらずを両立した1台の実力を探る。
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AIエージェントは人間の指示通りに動くだけの存在ではない。OpenAIとAnthropicは、それぞれのAIモデルが評価環境を飛び出し、外部インフラに自律的にアクセスしたインシデントを相次いで公表した。両事例から見えた教訓とは。
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レガシーシステムが依然として多くの企業に残る中、期待されるのがAIを活用した開発生産性の向上です。その利点を開発ライフサイクル全体にわたって取り入れていくための視点と実践例を紹介します。
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国産メインフレームの提供終了が相次ぎ、レガシーシステムの移行は「期限のある経営課題」になった。だが移行プロジェクトで最初に立ちはだかるのは、移行技術やアーキテクチャ「以外の」問題だ。モダナイゼーションがリホストで止まる構造を、ITRの入谷光浩氏が解説する。
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アウディ ジャパンは、木梨憲武氏とコラボした1台限定のアートカー「Audi Q5」を全国ディーラーで巡回展示する。同社ユーザーの購入理由第1位は「デザイン」であり、他社のような富の誇示を避ける「目立たない」美学を持つ。短期的な販売増ではなく、木梨氏のアート「REACH OUT」が掲げる「共創」の理念と人間中心の設計思想を重ね合わせ、全国の店舗や顧客を巻き込んで長期的な共感を育む戦略の舞台裏に迫る。
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モデル単価が低下する一方、企業のAIコストは増大している。背景にはエージェンティックAI普及による「推論爆発」がある。本稿では、コスト膨張の仕組みを解き明かし、課題を打破する「推論アーキテクチャ設計」を解説する。
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ミラクシア エッジテクノロジーは、電源システムの受託開発で、製品やマニュアルだけでなく、設計書や回路図、ソースコードまで顧客に提供する。設計情報を「ホワイトボックス化」することで、顧客自身による不具合解析や派生モデルの開発を容易にする。
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攻撃者がAIを駆使する今、防御側もAIを使いこなさなければ生き残れない。運用のAI化に成功する企業とできない企業の差は広がりつつある。両者を分けるものは何か。
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Anthropicは、最新LLM「Claude Opus 5」を公開した。上位モデル「Claude Fable 5」に迫る知能を半額の価格で提供する。プログラミングやナレッジワークにおいて高い評価を獲得し、推論の深さを調整するパラメータや安全性分類器に連動する自動フォールバック機能などを備える。
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耳にする機会が増えた「AI疲れ」「AI鬱（うつ）」。本稿では、“疲れの正体”を整理し、個人が何を考え、どう変わればよいのかという判断軸を整理します。
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Lenovoは、FIFAワールドカップ2026にIT基盤を提供した。48チーム104試合の運営を支えたシステムとAI活用の裏側を紹介する。
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AIの需要は「学習」から「推論処理」に移行しており、機密保持の観点からAIインフラのオンプレミス運用を再評価する向きがある。しかし既存のデータセンターは電力やスペースの限界に直面している。この制約を破り、業務アプリとAI処理の混在環境を効率化するアーキテクチャとは。
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三重県が庁内で使用するUSBメモリを全数調査した結果、47本からウイルスが検知された。この出来事は、自治体の情報セキュリティ対策の何を問いかけているのか。ネットワーク分離の基本原則から読み解く。
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AI推論処理能力のスケーラビリティ確保やリソース最適化を考慮したインフラ設計においては、メモリの能力をどう最大化させるかが課題になる。本稿では業界標準の新規格「CXL」と、CXLを採用したインフラ設計において重要なポイントを解説する。
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