最新記事一覧
名古屋大学は、AIと量子化学計算を連携させ、ホウ素を含まない青色発光材料を探索するデータ駆動型手法を開発した。次世代有機ELディスプレイに必要な色純度の高い青色発光と高い発光効率を両立した、安価で合成しやすい材料の開発に成功した。
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Uber Eatsは、世界中の加盟店が掲載する料理画像を選別、補正、評価する複数のAIエージェントを運用している。AIエージェントには、人間の介入なしで挙動が常に最適化する仕組みが備わっている。その裏側は。
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Gartnerは、大規模な企業向けAI処理は2028年まで量子ハードウェア上で稼働せず、GPUなどを使う従来型コンピューティングが本番環境で優位を保つとの予測を発表した。その理由は。
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NTTドコモが、サービス基盤のAPI保護に米セキュリティ企業の製品を採用した。この企業はAIエージェントを統制する新製品の国内提供も始める。大規模通信キャリアへの提案で示された強みとは何か。そもそもAIエージェントのセキュリティは、生成AIと何が違うのか。
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Anthropicの「Claude」が制御から外れ、現実世界のシステムにサイバー攻撃を仕掛けるインシデントが発生した。AIが現実社会を「ただのシミュレーション」と誤認してしまった背景と、企業が取るべき対策とは。
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製造業において、機械の想定外の停止は損失に直結する。復旧に向けた調査や手配の非効率さが課題になる中、TDK SensEIはAWSを活用した自律型の「AIエージェント」を用いて、保守を自動化するシステムを構築した。
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融資の審査にAIを使う動きがある。資金を調達する企業にとっての「審査が遅い」などの課題を解決できのか。逆に、借りる側に変化はあるのか。専修大学の尾木研三教授に聞いた。
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時代遅れとされたメインフレームが、AIによって劇的な復活を遂げている。基幹データこそがAIの勝機だからだ。拙速な移行のわなを回避し、AIを武器に変える現実的な戦略を明かす。
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大阪公立大学は、光の照射条件を変えることで、骨格が異なる有機半導体を作り分けることに成功した。折り曲げられるディスプレイやウェアラブル端末などに適応可能な、軽くて柔らかい有機半導体の実現を目指す。
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Umios（旧マルハニチロ）は、年間約4200時間を費やしていた販売計画作成を自動化した。全国の支社で入力の運用ルールがバラバラといった「データの品質」問題をどう解消し、予測精度95％を実現したのか。
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機密データを扱うAI開発では、データを自社にとどめるデータレジデンシの要件が重荷となる。高額な専用インフラを導入できない中小企業に向けて、Oracleが提示した新たな選択肢とは。
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AIがデジタル空間を超えて物理世界に踏み出す「フィジカルAI」の時代に入り、ロボットを開発する上での「安全性」をどのように定義し直すべきかが問われている。
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芝浦工業大学は、運転者の操縦意図を判別し、危険時のみ車体安定化制御を作動させる二輪車向け運転支援技術を開発した。これにより、自然な操作感と安全性の両立を目指す。
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ITフリーランスエンジニアの案件・求人サイト「テクフリ」を運営するアイデンティティーが、2026年5月のIT人材市況動向レポートを公表した。IT人材の職種別平均希望単価はどうなっているのか。
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運動部と非運動部の生徒の体力テストを例に、母平均に差があるかどうかをベイズ統計により検定します。古典的なt検定のp値に代わるものとしてベイズ因子を利用します。『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6回です。
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巧妙化する攻撃と激増するログに、既存のSIEMだけでは限界がある。コストを抑えつつ長期保存とAI解析を可能にする「セキュリティデータレイク」の戦略的価値から、特有のガバナンス課題までを詳説する。
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食品業界における需要の読み違えという深刻なリスクに対し、井村屋グループは長年依存してきた「熟練者の勘」を見直した。AWSでAI需要予測ツールを構築し、どのように手作業による属人化から脱却したのか。
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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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Googleは、効率と速度を高めたGemini 3.6 Flashと3.5 Flash-Liteを公開した。3.5 Flash CyberもCodeMenderで限定提供し、AIエージェントの費用削減と安全性向上を図る。
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TDKは「メンテナンス・レジリエンス2026」において、産業用予知保全ソリューション「edgeRX」を紹介した。
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Microchip Technologyは、「MPLAB XC Pro Compilers」と「MPLAB Machine Learning Development Suite」の無償提供を開始した。高度な最適化機能と組み込み機械学習開発機能を制限なく利用できる。
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Microchip Technology（マイクロチップ）は、これまで有償ライセンスで販売していた「MPLAB XC Proコンパイラ」と「MPLAB ML開発スイート」の無償提供を開始した。開発者は初期費用の負担なしで安全性を重視した設計に取り組める。
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AI導入で本当に恐ろしいのは学習時ではなく、利用のたびに発生する「推論コスト」だ。トークン消費の抑制やモデルの使い分けなど、プロジェクトの成否を分ける運用費の具体的な削減手法と管理の要点を徹底解説する。
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AIの本番活用が進む中、コストや管理の課題を乗り越え、いかにビジネス価値を生み出すか。DataRobotのデバンジャン・サハCEOに、日米の動向や自社データ活用の重要性、そしてAIを「新たな同僚」として迎える未来の組織像を聞く。
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金融コンプライアンスの審査は複雑化し、情報収集に膨大な時間を奪われる死活問題だ。決済大手のStripeは「Amazon Bedrock」を導入し、“全てをAIに任せる”というわなをどう回避したのか。
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カナダには、AI分野をリードするための人材と研究基盤が備わっている。ただし、国内で自律的なコンピューティング、データセンター、エッジAIインフラを構築するには、戦略的パートナーと連携しつつ、迅速に動き出さなければならない。
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外部データを取り込んでAIモデルの精度を上げるRAGは、頻繁な情報更新が発生する状況では運用負担が重くなる弱点がある。トヨタ北米法人は販売店向けAIツールにおいて、この壁をどう克服しようとしているのか。
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AWSは、顧客企業の現場でAIエージェントを共同開発するFDE部門の設立を発表した。10億ドルを投じ、試作から本番導入、自社運用への移行までを支援する。
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AWSが“兆単位”で課金計算ミス。それを「ちょっとした計算ミスです（ほんのちょっと）。で、その数兆ドルで何します？」とジョーク投稿して大炎上。
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Googleは、ローカル端末とリモートのColabランタイムをつなぐコマンドラインツール「Google Colab CLI」を公開した。開発者とAIエージェントの双方が、面倒な設定なしにGPU／TPUを使った実行環境を利用できる。
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マイコンユーザーのさまざまな疑問に対し、マイコンメーカーのエンジニアがお答えしていく本連載。今回は、初級者の方からよく質問される「Arm Cortex-MのAIアクセラレーター」についてです。
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NBAはAWSと提携し、AI技術を活用したデータ分析システムを構築した。新指標「Gravity」を導入するなど、10億人のファンそれぞれに合わせた視聴体験を提供する。配信を支えるインフラと技術を紹介する。
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OPSWAT Japanは、重要インフラ保護向けのサイバーセキュリティソリューション「MetaDefenderプラットフォーム」において、ゼロデイおよび回避型の脅威を早期検知する拡張機能の国内販売を開始した。
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プログラミングなしでベイズ統計はできる? 無料ツール「JASP」を使えば、マウス操作だけでベイズ推定やベイズ検定が行えます。これまでPythonで書いてきた二項検定やt検定を、JASPで手軽に試す方法を紹介。『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5回）です。
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AIエージェントシステムのベンチマーク「Enterprise Bench」を、米DevRevがオープンソースとして公開した。非営利法人とともに開発したもので、企業の複雑な環境における動作の正確さや安全性、トークン消費の効率性を評価する。
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利用者自身に操作をさせて多要素認証をすり抜けるフィッシングが猛威を振るっている。こうした中、Appleが2026年秋公開予定の「iOS 27」で、人の心理を突く攻撃に対抗する新たな仕組みを用意していることが分かった。
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1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。
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大成建設は、機械学習AIを活用したシールドマシンの自動運転技術を開発した。国土交通省九州地方整備局発注の「鹿児島東西道路シールド工事」で実証した結果、熟練オペレーターに頼ることなく高精度な方向制御と安定した掘進を実現した。
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生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。
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キヤノンは、オフィス向け複合機「imageFORCE」「Satera」シリーズの新モデル計8製品を発表した。
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ロックウェル オートメーション ジャパンは東京都内で記者説明会を開き、生産現場でAI（人工知能）を実用化するための技術および同社のソリューションについて紹介した。
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SDVによる変革が進むモビリティ社会において、「位置情報」は人々の移動にどのような価値をもたらすのか。デジタル地図からグローバルなロケーションのプラットフォーマーへと進化を遂げたHERE Technologiesの日本法人トップを務める枝隆志氏に話を聞いた。
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ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。
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東京都とGovTech東京が民間の若手技術者を対象としたリスキリングプログラム「東京デジタルアカデミー 若手エンジニアコース」の令和8年度受講者を募集中だ。アプリ開発、クラウドインフラ、AI・機械学習の3分野で、「最新技術を習得した即戦力のDX人材の育成」を目指す。
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社内で用途の異なるAIエージェントが乱立し、個別に運用され続けることで、複雑なビジネス要求を処理し切れなくなるリスクがある。AIエージェント同士を自律的に連携させ、安全に管理するための仕組みとは。
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生成AI活用で企業が直面する課題はAIそのものの安全性だけではない。ネットワークや運用管理、データ保護を含めたITインフラ全体の見直しが求められている。Interop Tokyo 2026でフォーティネットが示したのは、そうした変化を見据えた新たなアプローチだった。
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AWSのクラウドソーシングサービス「Amazon Mechanical Turk」が7月30日で新規顧客の受け付けを終了する。2005年開始の同サービスは、人間にしかできない細かい作業を世界中のクラウドワーカーに委託できるマーケットプレイスの草分け。AWSは「慎重な検討」の結果で、既存顧客は従来通り利用できるが新機能は追加しないとしている。
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日本の製造業は「データ活用」をうまく行えていないと指摘されています。本連載では「データ活用基盤」の必要性を中心に、日本の製造業がデータを使いこなせるように何をするべきかを解説していきます。第1回は、日本の製造業の課題とデータ活用の現状について紹介します。
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LLMは、コード生成だけでなく防御製品そのものを解析する段階に進みつつある。SpecterOpsは、LLMを反復実行する独自手法によって「Cortex XDR」の内部構造や検知ルール、機械学習モデルを効率的に解析した成果を公開した。
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