最新記事一覧
東京大学とENSTA Parisの研究グループは、機械学習を活用したシミュレーションにより、リチウム金属電池の保護膜形成過程を可視化することに成功した。この解析手法はさまざまな電極材料と電解液の界面で起こる反応の解析に適用できるという。
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フロンティアAIやAIエージェントを活用した攻撃により、古い入り口や未対応の脆弱性を狙う攻撃が高速化している。境界型防御だけに依存できず、パッチ適用も追いつきにくい中、いかに防御を再設計すべきか。
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ファナックが「JIMTOF2026」で披露した「フィジカルAI CNC」は、生成AIを活用してトラブル対応や加工調整を自律支援する次世代システムだ。現場で最も懸念される“AIの誤作動”に対しては、事前シミュレーションと人間の最終承認による多重の安全構造を提示した。
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ソフトウェアのアップデートが提供される自動車車両（SDV）が本格的に普及した場合の最大のリスクは何か。その問いへの答えとして開発者たちが挙げたのが「サイバーセキュリティの脆弱性」だ。回答者の中には3年以内に車がサイバー攻撃に狙われると考えている人もいるという。
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MIXIは、写真・動画共有サービス「家族アルバム みてね」の自然言語検索基盤を刷新。膨大な写真・動画から目的の画像を素早く探せる仕組みを維持しながら、検索基盤の管理費用を約75％削減した。
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株価の分析手法には、収益力や成長性など、企業の財務指標などを基に分析するファンダメンタルズ分析と、上昇や下降の傾向などの値動きを基に分析するテクニカル分析があります。今回は、重回帰分析の適用例として、ファンダメンタルズ分析のごく簡単な例を取り上げます。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編（第11回）です。
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AIエージェントの稼働時間が従業員の労働時間の6倍に達したAnthropicで、若手ITエンジニアの採用比率が27％から9％に下がった。同社がITエンジニアの採用で重視し始めた資質とは。
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AIに問い掛ければ答えが返ってくる環境を整えても、業務で必要な情報が記録されていなければ分析はできない。大阪ガスは、AI駆動開発基盤を起点に、システム開発、データ、メタデータの3つの循環をつなぐ「データ民主化2.0」を構想する。
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うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、10月18日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！
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大林組は、シールド自動化システム「OGENTS」構成技術の個別実証を完了した。実証結果に基づく試算では、全技術の適用で従来比40〜50％程度の省人化を見込んでいる。
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アンシス・ジャパンは、年次イベント「Ansys Simulation World 2026 Japan」を開催した。基調講演と特別セッションでは、SynopsysとAnsysの技術統合によって進む半導体からシステム全体までを対象とした設計／解析環境の進化や、AIと物理シミュレーションを組み合わせたエンジニアリングの将来像を紹介。さらに、AIエージェントによる解析業務の効率化、デジタルツインやフィジカルAIへの取り組みなども披露された。
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セキュリティ対策を重ねても、「やったつもり」では弱点が残ります。デジタルデータフォレンジックの専門家が、資産の把握、脆弱性診断とペネトレーションテスト、SOCの視点まで、攻撃を受ける前に備えるポイントを解説します。
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CEATEC 2026で携帯4社幹部が集結し、ネットワークとAIの融合に関する最新事例や今後の展望を語った。各社は基地局制御の最適化や省電力化にAIを導入し次世代規格である6Gを見据えた開発を加速させている。AI機器の普及に伴い、上りや低遅延を強化することが求められている。
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Umios（旧マルハニチロ）が全国の支社が手作業で入力していた月次の販売計画業務を自動化した。業務用流通事業部の全支社で年間約4200時間の作業削減を見込む。自動化の鍵は何だったのか。
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本連載第122回と第127回で、米国ビッグテック企業がリードするメディケア・メディケイド・サービスセンター（CMS）のヘルステクノロジーエコシステムを取り上げてきた。今回は、米国食品医薬品局（FDA）が、生成AI（人工知能）搭載医療機器の開発競争を促すための“アメ”と“ムチ”となっている規制やイノベーション促進策について紹介する。
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2026年を「フィジカルAI元年」と掲げ、パートナー企業と社会実装に取り組む日立製作所。現場の暗黙知をデータとして活用するため重要性を語った。
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Googleの新型スマートウォッチ「Pixel Watch 5」の両サイズを試用。外観は前モデルと同じだが、SoCやGPS精度、ジェスチャー操作は着実に進化している。誰が買い替えるべきなのか？ 5000円差のサイズ選びで後悔しないための基準とともに、実機の検証から分かりやすく解説する。
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AIモデルの性能は急速に高まり、どの企業も最先端のモデルを利用できる。それでも経営成果に差がつくのは、AIに渡すデータと、AIを組み込む業務の設計が異なるからーー。自社固有のデータを蓄積する米EC大手Wayfairの事例から、日本の小売業が学べるAI導入のための点検手順を紹介する。
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ランサムウェア被害組織の100％がバックアップを標的にされる時代。「イミュータブル（不変性）」の過信に警鐘を鳴らして、絶体絶命の窮地から事業を復旧させるための防御策とレジリエンスをQ&A形式で解説します。
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米ウォール街の大手銀行で、複数のAIを連携させる「エージェント・オーケストレーション」技能を求める求人が前年比約18倍に急増している。AI人材の需要はモデル開発から、現場にAIを組み込む「FDE」（フォワード・デプロイド・エンジニア）へシフトした。基本給の中央値は約2800万円と高騰。AIの自律稼働時間が延びる中、暗黙の業務ルールを掘り起こせる人材やAIガバナンス担当者の争奪戦が過熱している。
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2026年9月のiPhone商戦は「iPhone 18 Pro」シリーズ2機種のみが先行発売される静かなスタートとなった。デザインは前世代を踏襲しつつも、ディスプレイ下への赤外線センサー埋め込みや4段階可変絞りカメラなど機能面で進化を果たした。一方でA20 Proによる処理能力向上や電池持ちの強化が図られたものの、約249gという本体の重さは課題として残る。
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STマイクロエレクトロニクスは、6軸IMUセンサー「LSM6DSK320X」「ISM6HGK256X」を発表した。ミラー構造のMEMS技術を採用した超対称ジャイロセンサーアーキテクチャや、2つの独立した加速度センサーを搭載している。
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サプライチェーンが企業経営を左右する不確実性の時代。AIによる最適化プラットフォームを提供するキナクシスCEOのラザット・ガウラヴ氏に、現場の成果につなげるオーケストレーションの真意や、AI協調による「スーパーヒューマン」の実現、日本の製造業が目指すべき意思決定スピード向上の重要性について聞いた。
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RedMonkは、オープンウェイトモデルを地理的要因、ライセンス、能力、リスク、経済モデル、リリースタイミング、サイズ、蒸留という8つの観点から分析したブログ記事を公開した。
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システムの規模や複雑さが増したとき、APMツールにはどのような問題が生じる可能性があるのか。New Relicは大規模環境でAPMツールを選ぶ際の7つの要件と評価方法をブログ記事で示した。
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AIは設計／製造の仕事をどう変えるのか。Autodeskは「Autodesk University 2026」のキーノートで、Fusionによる反復作業の削減や、部品の供給不足への対応を支援するエージェント型PLMを紹介した。さらに、製品や専門領域を横断して作業をつなぐ次世代Autodesk Assistantを披露。ツールの選択や操作から、解決すべき課題へと人の力を振り向ける将来像を示した。
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PyMCはベイズ統計に欠かせないMCMCサンプリングのためのライブラリ。これまではさまざまな推定や検定を行うために、使い方を中心に見てきました。今回はPyMCそのものの仕組みについて見ていきます。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第10回）です。
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ラグザスが「AI時代のエンジニアキャリア調査」の結果を発表した。今のスキルのままでは5年後通用しないと40.6％が回答。理由として生成AIによるコーディングの自動化やAIの進化の速さを挙げる人が多かった。
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本連載では、システムとシステムがつながる、より複雑なシステムの安全性解析の理論である「STAMP」の魅力と実力を分かりやすく伝えていく。第1回は、故障から機能不足／誤使用、AIの不確実性へと安全要求が変化してきた近年のシステムにおいて、先行する業界の標準化動向を参考にしながら、STPAに期待される役割について紹介する。
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セキュリティ対策を多層化しても、「対策したつもり」では捉えきれない弱点が残る。脆弱性診断やペネトレーションテストで自社のリスクをどう把握し、攻撃に備えるべきか、フォレンジックとSOCの専門家が解説する。
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生成AIやAIエージェントで開発・運用の自動化が進む一方、IT人材不足は解消していません。企業の間での争奪戦は激化しているともいえる状況です。AIがあってもなぜITエンジニアは足りないのでしょうか。
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Anthropicは、人間とAIエージェントによる効果的なチームを構築するためのベストプラクティスをまとめたブログ記事を公開した。Slack社の最高製品責任者（CPO）へのインタビューに基づいている。
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村田製作所は、マルチAIエージェントを活用した「AI駆動型研究開発基盤」を開発した。このシステムを活用すれば、実験計画からデータ解析、レポート作成の3工程における実行効率が、従来の業務フローに比べ約22.5倍も向上できると試算している。
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クラウドやSaaSの普及に伴い、SOCには端末だけでなく、アカウントや権限、サービスをまたぐ操作の追跡が求められている。調査負荷のボトルネックは、大量のアラートと分散した情報をひも付け直す手間だ。Exaforceの「Agentic SOC Platform」はこの課題をどう解決するのか。データ基盤、AIエージェント、人の判断と対応の仕組みを解説する。
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マイクロチップ・テクノロジーは、1.2V出力LVCMOSクロックバッファー「SY757xx」ファミリーを発表した。FPGAやSoCと高電圧コンポーネントとの接続を可能にする。
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自動運転車が一般的になる日が近いかもしれない。国内外の企業が、日本でのレベル4実装に狙いを定めている。ティアフォーやWaymoの動向を理解する上で鍵となる「世界モデル」とは何か。日本勢の勝ち筋はどこにあるか。
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データを活用したくても、複数のシステムにデータが分散していては横断的な管理や活用は難しくなる。アクサ・ジャパンはデータインフラの刷新によって、こうしたデータのサイロ化を解消した。どう変えたのか。
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2026年9月24日に公開されたMONOistの新着記事をピックアップしてお届けします。
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Dyson（ダイソン）は、2026年9月1日に発売した新製品「Dyson CameraJet（ダイソン カメラジェット）フロッサー付き電動歯ブラシ」の詳細について説明した。同製品は歯を磨きながら、ヘッド部分に組み込まれた機械学習によって制御される10万ピクセルのマクロレンズカメラが歯間をリアルタイムで捉え、必要な箇所に正確にマウスウォッシュをジェット噴射できる。
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最近のランサムウェアは企業の「復旧能力」自体を奪いに来ます。強固なデータ保護策も管理権限を奪われれば無力です。本稿では、バックアップごと全データを喪失して絶体絶命の窮地に陥った企業の例を通じて、現代のサイバー攻撃の脅威と事業継続を果たす真のレジリエンスに迫ります。
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センサーは、デバイスそのものの性能向上に加え、AI／ソフトウェアによる信号処理や、複数のセンサーから得た情報を組み合わせるセンサーフュージョンによっても高度化が進んでいます。本稿では、EDN Japanがこれまで掲載してきた記事から、AIやセンサーフュージョンなど、次世代のセンシング技術について理解を深める上で役立つ記事をピックアップしてご紹介します。
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米新興Architect Labsは、AIを活用してカスタムチップの設計／検証を高速化するプラットフォームを開発している。共同創業者兼CEOのEbrahim Hussain氏は、試作チップ「Redwood」によって、アイデアから概念実証まで2週間で進められることを示したとする。同社は従来のEDAプロセスの大部分を迂回する独自手法で、半導体設計の期間短縮を目指す。
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NECは「国際物流総合展2026」において、需要予測や生産計画などの複数システムを横断し、トラブル検知から解決案の提示までを自律的に実行する「NEC SCM AIエージェント」を披露した。
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データセンターの親増設ラッシュによって、電力需要が高まっている。東京電力HDによると「東京都1つ分の電力」が必要になるという。しかし、インフラ整備は追い付いていない。この差をどう埋めようとしているのか。
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先行レビュー用として、Appleから「iPhone 18 Pro」「iPhone 18 Pro Max」の貸出機が手元に届いた。実際に使ってみると、メインカメラの可変絞りよりも注目すべきポイントが複数あることが分かった。
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デル・テクノロジーズの国内向けテクニカルサポートを担う「宮崎カスタマーセンター」が、11月で設立21周年を迎える。同社はいかにして「顧客満足度1位」のサポート体制を維持しているのか。本記事では、最先端のAIツールを活用した業務の進化から、手厚い人材育成、そして地域に根ざした貢献活動まで、システムと人が融合する宮崎拠点の裏側に迫る。
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その人が行事に参加すると高い確率で雨が降る、そんな「雨男・雨女」が身近にいるという人は少なくないと思います。冷静に考えれば、そういう印象が強いだけかもしれません。そこで、本当に雨男・雨女がいるのかをベイズ検定してみましょう。いわゆる独立性の検定に当たります。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第9回です。
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キーサイト・テクノロジーは報道陣向けのブリーフィングを開催し、AI時代における次世代半導体設計をテーマとして、AIに対する考え方や同社の取り組みについて説明した。
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今回は、フィジカルAIの仕組みや他のAIとの違い、NVIDIAが提供する開発環境などを解説します。
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AIのトークン利用料金は90％下落しているのに、支出が増加する――こうしたAIコストを巡る議論では「ジェボンズのパラドックス」が注目されている。どのような考え方なのか。
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