最新記事一覧
QualcommはMWC26にてAI対応を強化した最新チップセットやモデムなどの広範な技術展示を行った。ウェアラブル向けでは初となるEliteブランドを投入しオンデバイスAIと低消費電力の両立をアピールした。さらに衛星通信で100Mbpsを実現する新モデムや、AI搭載のヘッドセットなど次世代の活用例を示した。
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クラウドAIの制約を打破する「ローカルLLM」。自作PCからM4 Max搭載Mac Studioへ環境を刷新した筆者が、応答速度や驚異の低消費電力を徹底検証する。
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Micron Technologyは2026年3月、データセンター向けに256GB（ギガバイト）のLPDRAM SOCAMM2のサンプル出荷を開始した。1γ（ガンマ）世代のプロセスを適用した32Gb（ギガビット） LPDDR5Xダイを採用することで、容量が従来の1.3倍に増加した他、標準的なRDIMMに比べて消費電力と実装面積を3分の1に削減できる。
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Micronが、サーバ／データセンター用の「LPDRAM SOCAMM2」において256GBモデルをサンプル出荷を開始した。省電力性と高速性を両立したLPDDR5Xメモリをより大容量に使えるようにすることで、メモリ回りのTCOを改善する狙いがある。
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LittelfuseのTMR磁気スイッチは、高い磁気感度と低消費電力を実現するデバイスだ。小型磁石でも確実な検出が可能で、エネルギー効率の高い電子機器設計を可能にする。
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京セラは、位相ジッタが30フェムト秒と低ノイズの差動クロック用水晶発振器「X」シリーズを発表した。AIサーバなど高速データ通信におけるノイズや消費電力の低減に貢献する。
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京セラは、位相ジッタ30フェムト秒の差動クロック用水晶発振器「X」シリーズを開発、量産を開始した。高性能ICに、独自の半導体フォトリソプロセスとプラズマCVM工法による小型素子設計技術を組み合わせ、低ノイズを可能にした。
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ルネサス エレクトロニクス、3nm FinFETプロセスを用いたコンフィギュラブルなTCAM（Ternary Content Addressable Memory）技術を発表した。TCAMの高密度化と低消費電力化、機能安全の強化に貢献し、車載SoC（System on Chip）にも適用できる。ルネサスはこの成果を「International Solid-State Circuits Conference（ISSCC） 2026」で発表した。
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AIの世界的な普及を背景に、爆増するデータセンターの消費電力。これによって現在、2つの深刻な問題が引き起こされている。それは、電力が足りなくなっていることと、データセンター内での電力供給が困難になっていることだ。デルタ電子（Delta Electronics／以下、デルタ）とロームは、これらの問題を解決すべく協業体制を強化した。デルタのPower and System Business Groupの責任者を務めるAres Chen氏と、ロームでパワーデバイス事業担当の常務執行役員を務める伊野和英氏が、両社の目指す未来を議論した。
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STマイクロエレクトロニクス（以下、ST）は、車載用マイコンの新製品「Stellar P3E」を発表した。ST独自のNPUを搭載したもので、異常検知や仮想センサーなどの常時オンかつ低消費電力のAI機能を利用できる。機能の統合（X-in-1化）が進むECUにおいて、機能統合に伴って生じる可視化や診断の課題に対応する。
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マクニカはオンラインでセミナーを開催し、エッジAIの現場実装におけるKPIや評価プロセスの進め方とSiMa.aiの製品を活用した実装評価結果について説明した。本稿では、セミナーに登壇した富士ソフト 技術管理統括部 先端技術支援部 AIソリューション室 室長の福永弘毅氏による講演内容の一部を紹介する。
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ソフトバンク傘下のメモリ技術開発企業「SAIMEMORY」が、IntelとZAM（Z-Angle Memory）の実用化に向けて協業することになった。データセンターにおけるメモリの需要が高まる中、従来のメモリの抱える課題を解決するZAMの開発を加速するという。
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Intelの日本法人であるインテルは2026年2月3日、最新AI PCを紹介するイベント「Intel Connection Japan 2026」を開催した。基調講演では、同日に発表されたSAIMEMORYが開発する次世代メモリ技術「ZAM」での協業についても紹介した。【訂正あり】
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NECは、5G基地局無線機（RU）に向けたSub 6GHz帯域用パワーアンプモジュール（PAM）を開発した。従来の一般的なPAMに比べて消費電力を10％削減した。外形寸法も10×6mmと小さい。
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設備単位での電力見える化が求められる一方で、課題となっていたのは既存設備への計測機器の施工負担だ。その課題に対して、三菱電機が着目したのはもともとブレーカに付いている端子カバーだった。同社の端子カバー形計測器の開発の舞台裏に迫った。
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DMG森精機は、切削加工時に使用する高圧クーラントの流量を自動で最適化する「Adaptive Coolant Flow」を開発したと発表した。高圧クーラントポンプの消費電力量を、従来比80％以上削減が可能になるという。
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Microsoftが自社のAzureデータセンターなどに導入しているAIアクセラレーター「Azure Maia」に第2世代が登場する。従来よりもさらに高速化しつつも、消費電力を抑えていることが特徴だという。
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三菱電機は、EVや再生可能エネルギー用電源システム向けのトレンチ型SiC-MOSFETチップ4品種のサンプル提供を開始した。独自構造により、従来のプレーナー型と比べて電力損失を約50％低減し、低消費電力化に貢献する。
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AI用半導体を手掛ける韓国のスタートアップDEEPXは「CES 2026」で、同社のチップを使ったデモを展示。低い消費電力と高い推論性能を両立していることを強調した。2nm世代のプロセスを適用する次世代品の概要も示した。
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AmbiqのSoCはBluetooth ClassicとBLE 5.4の両方に対応し、低消費電力で常時動作するエッジデバイス向けの高性能処理と無線接続を実現する。
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Ambiq Microは、エッジAIのリアルタイム処理と常時接続を可能にする、超低消費電力NPU搭載SoC「Atomiq」を発表した。SPOTプラットフォームを基盤とし、200GOPSを超えるオンデバイスAI性能と高いエネルギー効率を両立している。
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ノルディックセミコンダクターは、NPU「Axon」を内蔵した低消費電力ワイヤレスSoC「nRF54LM20B」を発表した。併せて、エッジAIモデル「Neuton」と、エッジAI開発ツール「Nordic Edge AI Lab」も提供する。
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SPARK Microsystemsは、同社の「LE-UWB（低消費電力-超広帯域）」技術を用いた存在検知向け開発キットを発表した。従来無線方式に比べて大幅な低消費電力と高効率を実現する。
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米Ambiq Microは、エッジAIデバイスに向け、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）搭載の超低消費電力SoC（System on Chip）「Atomiq」を開発した。独自の「SPOT（スポット：サブスレッショルド電力最適化技術）」を活用し、エッジAIデバイスにおいて高い演算性能と低消費電力の両立を実現している。
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TDKは、AIグラス向けのシステムソリューション事業を展開するため、「TDK AIsight」を本格的に立ち上げるとともに、TDK AIsightが開発したAIグラス向けマイクロプロセッサ「SED0112」のサンプル出荷を始めた。
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米国のスタートアップ企業であるEfficient Computerが、AI演算の消費電力を大幅に削減できる汎用プロセッサ「Electron E1」を開発した。フォンノイマン型アーキテクチャの“真の代替品”になると主張する。
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エッジAI用ソリューションを手掛ける米新興のSiMa.ai（シーマドットエーアイ）が、日本市場への展開を本格化している。消費電力が同等の場合、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の推論性能を10倍に高速化できることが特徴だ。
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キオクシアは、高密度／低消費電力の3次元（3D）DRAMの実用化に向けた基盤技術として、高積層可能な酸化物半導体（InGaZnO）チャネルトランジスタを発表した。これによってAIサーバやIoT製品など幅広い用途で低消費電力化が実現する可能性がある。
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名古屋大学は東京科学大学や南洋理工大学と共同で、人工反強磁性体と圧電体を組み合わせれば、電界のみで層間反強磁性結合を制御できることを実証した。非磁性体の膜厚を変えれば、層間磁気結合の電界変調効率を制御可能なことも明らかにした。消費電力が極めて少ないスピントロニクスデバイスへの応用が期待できるという。
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ルネサス エレクトロニクスが、Arm Cortex-Mコア搭載の32ビットマイコン製品群「RAファミリー」の新製品で、スマート家電やIoT用途向けの「RA6シリーズ」を発表した。Wi-Fi 6の2.4GHz／5GHzデュアルバンド対応品と、それに加えてBluetooth Low Energy（LE）にも対応した製品をそろえる。
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生成AIブームの裏で深刻化するデータセンターの電力消費問題。この解決策として、日本電気硝子は低誘電ガラスファイバー「D2ファイバ」を開発した。
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東京科学大学らの研究グループは、ペロブスカイト型酸化物鉄酸ビスマスのビスマス（Bi）と鉄（Fe）を異種元素に置換することで、「強磁性」と「強誘電性」を併せ持ちながら、温度上昇で収縮する「負の熱膨張」を示す材料を開発した。消費電力が小さく高速アクセスが可能な磁気メモリの開発につながるとみている。
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デジタルメディアプロフェッショナルは「EdgeTech＋ 2025」に出展し、エッジAIカメラ向けSoC（System on Chip）「Di1」を紹介した。FP4に対応した独自開発のNPUを搭載し、低消費電力で高度なAI推論処理を実行できる。
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フランスの太陽電池メーカーであるDracula Technologiesは「EdgeTech+ 2025」に出展し、同社製の有機薄膜太陽電池（OPV）「LAYER」シリーズの展示を行った。低消費電力機器での使用を想定していて、500ルクス以下で性能を発揮するという。
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ソニーセミコンダクタソリューションズは、MIPI A-PHYインタフェースを内蔵した車載用CMOSイメージセンサー「IMX828」を発表した。優れたHDR性能と低消費電力を両立し、カメラシステムの小型化にも寄与する。
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UBEマシナリーは、型締力5500トンの超大型電動射出成形機「5500emIII」を発売した。2プラテン式電動射出成形機「emIII」シリーズの新製品で、消費電力を20％以上低減した他、水溶性塗料の採用により環境負荷を低減している。
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EIZOは、フルHD表示に対応した23.8型液晶ディスプレイ「FlexScan EV2400R」を発表した。
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日立製作所は「Lumada 3.0」の現場適用を強化するエッジAI技術を開発した。画像、音、振動などのセンサーデータを1チップに集積し、同等性能のAI半導体比で消費電力を約10分の1に低減している。
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大阪大学は、小型エッジデバイスに搭載し、その内部でリアルタイム学習と予測機能を実現できる「エッジデバイスAI」を開発した。最新の深層学習による予測手法と比べ、最大で10万倍も高速化でき、精度は60％も向上させた。消費電力は1.69W以下である。
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インフィニオン テクノロジーズは、IoTソリューション向けの60GHz CMOSレーダーセンサー「XENSIV BGT60CUTR13AIP」を発表した。低消費電力での人物検出が可能だ。
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ソニーセミコンダクタソリューションズが、「業界で初めて」（同社）MIPI A-PHYインタフェースを内蔵したCMOSイメージセンサーを開発した。さらに低消費電力な独自の駐車監視機能も搭載した。
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KDDIは10月22日、欧州子会社のTelehouse International Corporation of Europeが、英国ロンドン市内で新たなデータセンター「Telehouse West 2」の建設を始めたと発表した。生成AI時代のインフラとして、消費電力の大きいGPUサーバーにも対応する。総工費は約600億円で、2027年度の開業を予定する。
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物質・材料研究機構（NIMS）は、イオンの振る舞いを利用して情報処理を行うAIデバイス「物理リザバー素子」を、東京理科大学や神戸大学と共同で開発した。従来の深層学習に比べ、同等の計算性能を実現しつつ、計算負荷を約100分の1に減らした。消費電力が極めて小さいエッジAIデバイスの実現を目指す。
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東京大学は、指輪型無線マウス「picoRing mouse」を開発した。指輪と中継器であるリストバンドの通信に磁界バックスキャタを用いることで、従来のBLE通信と比較して消費電力を約2％に削減した。
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ライソンは10日、パネルヒーターの新モデル「巻くコタツ くるみ」を発売した。
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TDKは、高性能ゲーム機器に向けた「カスタムセンシングソリューション」を発表した。高精度かつ高速応答で、小型／低消費電力を実現したセンサー群を採用することで、競争力のあるゲーム機器を開発できるという。
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生成AIの進化により、さまざまな国でデータセンターの建設ラッシュが起きている。低消費電力で高速大容量のデータ伝送が行える光通信技術の重要材料であるインジウムリン（InP）基板の需要が急増している。これを受け、JX金属は、InP基板の生産拠点である磯原工場で、立て続けの設備投資を決定した。
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NTTは10月6日、IOWNの展望について説明会を開いた。AI時代の爆発的な電力消費増という社会課題を解決する鍵として、「光電融合技術」を挙げた。光電融合技術は、次世代通信基盤構想「IOWN」を支える基盤技術の1つだが、なぜ今必要とされているのか。
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ノルディックセミコンダクターは、ワイヤレスSoC「nRF54LM20A」を発表した。同社従来品比で処理性能、処理効率が向上し、消費電力が低減している。2026年1〜3月に量産開始予定だ。
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富士通とNVIDIAが、HPC／データセンター分野における協業を強化する。富士通のArmアーキテクチャベースのCPU「FUJITSU-MONAKA」とNVIDIA製GPUをNVLink Fusionで密結合することで高性能かつ低消費電力のAI基盤の構築を目指す。
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