最新記事一覧
Googleは第8世代TPU「8i」「8t」を発表した。2013年の「不可能な賭け」から始まった自社製チップ開発は、今や推論と学習の2系統へと進化した。垂直統合の強みや失敗を許容する文化、そしてAIの未来を予測する戦略の全貌を、同社フェローのアミン・ヴァダット氏が語る。
()
AIはサイバー攻撃を劇的に加速させる一方で、防御側にとっても革命的な武器となる。Anthropicの「Claude Mythos」が27年前のバグを瞬時に発見したように、人間をしのぐ速度の脅威が現実となった今、従来の「禁止」や「点の対策」は通用しない。
()
オランダで認可、26年中の日本実装も宣言したテスラのFSD Supervised。だが立ちはだかるのは経産省の「E2Eブラックボックス」問題だ。日産＋Wayve、NVIDIA Alpamayoも参戦する市街地ADASの陣取り合戦。技術論を超えた政治判断まで絡む日本市場で、最初に解禁されるのはどのシステムか。
()
GPUはHPCやAI用途の発展とともに進化してきたが、初めからその存在が一般ユーザーに強く意識されたわけではなかった。仮想通貨マイニングやLLM、画像生成AIの登場とともに、GPUの需要がどう変わってきたのかを振り返る。
()
「第10回 AI・人工知能EXPO【春】」の「小さく始めるAIパビリオン」に、STマイクロエレクトロニクス、NXPジャパン、ヌヴォトン テクノロジー ジャパン、ルネサス エレクトロニクスが出展し、マイコンを中心に省電力のプロセッサを用いたAI活用に関する展示を披露した。
()
日立製作所と日立ハイテクは、産業分野向け次世代ソリューション群「HMAX Industry」を支える基盤技術として、各種産業用機器への組み込みを前提としたエッジ向け軽量AIモデルと、同AIモデルを効率良く処理できるエッジAI半導体を開発した。同AIモデルを最先端GPUで処理する場合と比べて10倍以上高い電力効率を達成したという。
()
近年「製品セキュリティ」と呼ばれ始めたセキュリティの新分野に関する事象を紹介し考察する本連載。今回は、連載テーマである「製品セキュリティ」から多少は逸脱するが、IT革命以来の世界を革新するものと世論に目されているAIのこれまでと今後について述べる。
()
産業技術総合研究所（産総研）が「フィジカル領域の生成AI基盤モデルに関する研究開発」プロジェクトについて解説するウェビナーを開催。同プロジェクトを構成する6つのグループから最新の研究成果が報告された。
()
Texas Instruments（TI）は、独自のAIアクセラレーター「TinyEngine」を搭載したArmマイコンを2品種、発表した。安価な小型マイコンでも、エッジAIを実現できるようになる。
()
GPUはもともとグラフィックス処理専用で開発されたわけだが、AI処理のためのプロセッサへと進化する転記は2010年代初頭に訪れた。機械学習の急速な進展がGPUの可能性を引き出し、その役割を拡大させたその転換点と背景を振り返る。
()
ルネサス エレクトロニクスのADAS向け車載SoC「R-Car V4H」が、トヨタ自動車の新型「RAV4」に採用された。フロントカメラやレーダーの信号処理、ドライバーモニターなど主要なADAS機能を高効率に実行する。
()
EMASSは、0.1〜5mW動作で30GOPSの演算性能、最大12TOPS/Wの電力効率を実現するエッジAI SoC（System on Chip）「ECS-DoT」を開発。欧州最大規模の組み込み技術展示会「embedded world 2026」（ドイツ・ニュルンベルク／2026年3月10〜12日）でデモを展示した。
()
NTTと東京大学らは、光量子計算の根幹となるスクイーズド光で世界初の10.1dB量子ノイズ圧縮に成功した。位相検出専用の導波路を並列配置する新手法により実現した。現在は12dBへ到達しつつあり、数年内の15dB達成による量子計算の実用化も視野に入っている。
()
NTTおよび東京大学、理化学研究所、OptQCは2026年3月5日、光導波路デバイスを用いて量子ノイズを10.1dB圧縮したスクイーズド光の生成に成功したと発表した。「世界最高」（同社）の圧縮度で、将来の誤り耐性型量子コンピュータ実現や、ニューラルネットワークへの応用に大きく貢献するという。
()
Qualcommは、傘下のArduinoが開発したエッジAIプラットフォーム「Arduino VENTUNO Q」を発表した。強力なNPUと精密制御用マイコンを統合したデュアルブレイン構成が特徴だ。クラウドを介さず、生成AIの判断から物理動作までを1枚で完結でき、現実世界で機能するフィジカルAIの実装を容易にする。
()
ビジネスを熟知した上で、その価値を上げるために、ITやデジタルをどう使うかを考えること、それこそがビジネスアナリストの仕事である。
()
Ambarellaの新SoC「CV7」は、8Kのマルチストリーム映像処理と高度なAI推論をエッジで実現する製品だ。
()
編集部が選んだ2026年の注目技術を紹介する。
()
ルネサス エレクトロニクスのADAS向け車載SoC「R-Car V4H」がトヨタの新型「RAV4」に採用された。カメラ、レーダーなどのセンサー処理やドライバーモニターなど、主要ADAS機能の信号処理をR-Car V4Hが実行し、安全性能の高度化を実現しているという。
()
2026年1月に欧州で開催された「HiPEAC 2026」カンファレンスでは、AIの進化と半導体の進化に大きなギャップが生まれつつあることに対する懸念が示された。カンファレンスではこうしたギャップを解消するソリューションの他、熟練エンジニア不足にAIで対応する方法についても議論が行われた。
()
Microsoftは、ガラスストレージ技術「Project Silica」の最新進捗を報告した。石英に加え安価なホウケイ酸ガラスでのデータ保存に成功。フェムト秒レーザーと「Azure AI」を用い、数テラバイトを数万年保持できるとしている。
()
DRAMとNAND型フラッシュメモリの供給不足に続いて、もう1つのメモリ分野であるNOR型フラッシュメモリでも供給危機が発生しつつあり、値上げの可能性も報じられている。一方でAIアプリケーションがかつてない高密度を要求することから、3D構造化への期待も高まっている。
()
自動運転スタートアップ「ティアフォー」のアルジュン氏は、ドバイや米国など4カ国を渡り歩いた「永遠の移民」だ。世界を見てきた彼は、なぜ米国の最先端現場を離れ、日本を終の住処に選んだのか。自動運転が変える未来と、日本社会への鋭い提言をうかがった。
()
「オートモーティブワールド2026」の構成展の一つである「第18回 ［国際］カーエレクトロニクス技術展」で披露された、車載ネットワークをはじめとするカーエレクトロニクス関連の展示レポートをお送りする。
()
今回は、AI（人工知能）を活用して10万原子超からなる全固体電池界面の構造解析を高速／高精度で予測できる分子動力学（MD）シミュレーション技術「GeNNIP4MD」について、富士通にインタビューした記事のこぼれ話を紹介します。
()
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第7回は、全固体電池界面などの構造解析を高速、高精度で予測できる分子動力学シミュレーション技術「GeNNIP4MD」の開発背景や特徴、今後の展開について聞いた。
()
エッジAI用の半導体が次々に登場している。本稿では、米国EDNが選んだ「エッジAIアプリケーション向けチップ10選」を紹介する。
()
Polyn Technologyは、独自のニューロモーフィックアナログ信号処理（NASP）技術を用いたチップについて、初のシリコン実装と検証に成功したと発表した。
()
本連載では、「デジタルツイン×産業メタバースの衝撃」をタイトルとして、拙著の内容に触れながら、デジタルツインとの融合で実装が進む、産業分野におけるメタバースの構造変化を解説していく。第9回となる今回は、フィジカルAIへの期待とヒューマノイドロボットのインパクトを解説する。
()
2025年12月、GroqとNVIDIAが非独占的なテクノロジーライセンスの契約を結んだというニュースが発表された。これはNVIDIAによる、事実上のGroqの買収である。NVIDIAの狙いは何なのか。「CUDA」の課題や、新アーキテクチャ「CUDA Tile」の解説を交えて考えてみたい。
()
AIとワイヤレス通信の進歩が、エンジニアリングの実践を幾つかの重要な分野で再構築する。2026年に注目すべき5つのトレンドを紹介する。
()
メモリとストレージの市場アナリストとして知られるJim Handy氏の講演を紹介するシリーズの後編。メモリのファウンドリー事業の可能性や、決して新しくはないプロセッサインメモリ技術、ストレージ化する半導体メモリなどを取り上げる。
()
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。
()
スタンフォード大学は2025年12月15日、同大学のAI専門家らによる2026年のAIトレンド予測を発表した。コンピュータサイエンス、医学、法学、経済学の各分野の専門家が、2026年のAI動向を予測している。
()
国交省が進める「i-Construction 2.0」でも、AI活用が建設業の生産性向上を実現するための重要な要素技術となっています。今回は、i-Construction 2.0で標ぼうする3つの“オートメーション化”で、AIがもたらす可能性について土木学会の論文を引用しながら考察します。
()
富士通は、AIを活用して10万原子超からなる全固体電池界面の構造解析を高速、高精度で予測できる分子動力学シミュレーション技術を開発した。
()
AI（人工知能）の電力消費は爆発的に増大している。打倒NVIDIAを掲げるGoogleの切り札「TPU」は、実はシストリックアレイやデータフローといった「古代技術」の復活によって支えられていた。最先端のAI競争でなぜレガシー技術がよみがえるのか。GoogleのTPUが採用するこれらの技術について見ていく。
()
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。
()
今回はGPUの構造と歴史、CPUとの違いに関して説明します。
()
ボッシュ日本法人は、ADASの技術体験イベントを開催。公道でのレベル2自動運転や、隙間3cmに駐車する立体駐車場システムなどを披露した。
()
Microsoftは2025年11月に開催した年次イベント「Microsoft Ignite 2025」で、生成AIやAIエージェントの普及を見据えたWindowsの新たな進化構想を発表した。企業が簡単かつ安全にAIを活用できる基盤として、Windowsを「AIのキャンバス」と位置付けている。
()
Qualcommが11月に開催したイベント「Snapdragon Architecture Deep Dive 2025」で語られた、最新PC向けSoC「Snapdragon X2 Elite」について細かく見ていこう。
()
AI活用が本格化する中で、IT基盤の在り方はどう変わるのか。「AIをもっと活用したい」と願う事業部門と「クラウド費用を削減せよ」と厳命する経営層との板挟みになるIT部門が取るべき“道”とは。
()
MEMSセンサーを25年以上にわたり手掛けているSTマイクロエレクトロニクス。近年は、機械学習コアを搭載したMEMSセンサーのラインアップを拡大している。センサー内でAI処理を実行できるこうした製品群は、エッジAIの設計の幅を大きく広げることになるだろう。
()
最近どこでも聞かれるようになった「エージェント」という言葉には、強い既視感を覚えます。特に思い出すのは、一時胸をときめかせたGeneral Magicという企業のことです。
()
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。
()
注目デバイスの活用で組み込み開発の幅を広げることが狙いの本連載。今回は、連載第26回で取り上げたFPGA評価ボード万能UI「imaoPad」の最終進化形態となる「新imaoPad」の製作方法を紹介する。
()
Texas Instrumentsは半導体製造における自立性を高めるため、2030年までに自社生産能力を95％超に拡大するという目標を掲げている。同社の欧州／中東／アフリカ地域（EMEA）担当プレジデントであるStefan Bruder氏に独占インタビューを行い、同社工場の生産能力拡大や、設計のスピード、インドにおける事業計画などについて話を聞いた。
()
石油／化学プラントの「人依存」からの脱却は可能か――現場の運転／保全業務におけるDXは、今どこまで進んでいるのか。Hexagon主催のカンファレンスから、製造業のデジタル化動向に詳しいARC Advisory Groupの講演を紹介する。
()