コンクリートに炭素を取り込め、低炭素型の実装が始まった
コンクリートの主要材料であるセメントは、製造過程で原料から二酸化炭素（CO2）を排出する。そこに改めて炭素を戻すのが低炭素コンクリートだ。製造時より多く炭素を取り込めば、脱炭素素材に大転換する。 カーボンニュートラルの広がりに伴い、低炭素・脱炭素コンクリートの開発競争が激しさを増す。その一方、実用化に向けて動き出す大手建設会社が出てきた。 脱炭素コンクリートの実装へ先行するのは大成建設だ。2021年2月に発表した「T-eConcrete／Carbon-Recycle」は、セメントの一部を高炉スラグなどに置き換えた上で、CO2を吸収・固定した炭酸カルシウム（CaCO3）の粉末を混合するコンクリートだ。1m3当たり45～116kgのCO2を削減できる。ベンチや舗装などで適用実績がある。 既に開発は一段落。同社は供給網の整備に舵（かじ）を切る。カギになるのはカーボンリサイクル材となるCaCO3の
プロンプトエンジニアはバブルか、育成支援講座が映す次世代の職種像
ChatGPTをはじめとする生成AI（人工知能）を使いこなす人材、「プロンプトエンジニア」のスキル習得講座が2023年6月に始まる。生成AIへの命令文であるプロンプトを効果的につくり、より品質の高い生成結果を引き出すためのスキルを学べる。数百人規模のプロンプトエンジニア育成を目指す企業が登場するなど、需要の急増が背景にある。プロンプトエンジニアは生成AI時代を支える必須の職種か、それともバブルのあだ花か。 プログラミング講座を運営するキラメックスが2023年6月、「はじめてのプロンプトエンジニアリングコース」を開講する。同社が運営するオンライン講座「テックアカデミー」に新設する。内容はChatGPTなどが利用する言語モデルやプロンプトの基礎から、言語モデルの能力を引き出して成果物の品質を高めるプロンプトエンジニアリングのスキル、自身の業務効率化への実践までが含まれる。講座の期間は4週間で、
分析そのものは目的じゃない、データサイエンティストの真の役割とは
近年データ分析に取り組む企業が増えた結果、データサイエンティストという職業が注目されています。ところが実際の業務内容については、意外に知らない人も多いものです。そこで本特集では書籍『ビジュアル データサイエンティスト 基本スキル84』（日経BP 日本経済新聞出版）から厳選・再編集し、データサイエンティストが現場で遭遇する「課題あるある」をお届けします。今回はデータサイエンティストが見逃しがちな、分析の目的やコストにまつわる落とし穴を見ていきましょう。 ビジネスにおけるデータサイエンスの目的は、データ分析を行った結果が、ビジネス上に何らかのメリットを生み出すことです。つまりデータサイエンティストの役割も、「データ分析をすること」そのものではありません。分析結果をいかに活用するかまでを意識しましょう。 データ分析のコンペティションでは、0.1%の精度を向上させることを競っていますが、ビジネス上
65W級GaN搭載USB充電器をガチ評価、総合1位は意外なメーカー
USB充電器の大電力化と小型化が進んでいる。その原動力となっているのが、窒化ガリウム（GaN）のパワー半導体の採用だ。GaNパワー半導体は、シリコン（Si）のパワー半導体と比較して、スイッチング損失が少なく、高効率に電力変換が可能であるため、発熱が少なく小型化ができる。 今回、日経クロステックは、半導体周辺回路と応用製品の開発・設計を得意とするエンジニアリング会社のWave Technology（兵庫・川西）に依頼し、GaNパワー半導体を搭載したUSB充電器の性能評価と、内部構造の分析を行った。同社は開発・設計の知見を生かす形で、リバースエンジニアリングサービスも提供している。 評価の対象は、オンラインサイトで販売されている1つのUSB PDポートを持つ65W級USB充電器である（図1、図2）。具体的には、中国Ankerの「Nano II 65W A2663」、中国Sundix（ブランド名
「AIが奪う仕事」3位は建築設計
ChatGPTなどの生成AI（人工知能）が3億人の仕事を奪うと予測した調査報告書が話題だ。影響を受けやすい職業の3位に「建築設計・エンジニアリング」が入った。建築設計者はどう向き合うべきか。 AIとデータによってあらゆる産業に破壊的な変化が起こっており、建築がこうした動きに影響されないと考えるのはナイーブだ──。 2022年11月、米ハーバード大学の住宅研究共同センターは「AIが建築産業にも破壊的な影響を与える」とのリポートをまとめた。この主張が、早くも現実によって裏付けられようとしている。画像や文章、音楽などを生み出す「生成AI」が建築の実務を急速に変え始めたからだ。 米オープンAIが22年11月に公開した「ChatGPT」が世界を席巻している。ユーザーの質問や指示からテキストなどを生み出す生成AIの一種。単純な質問に答えるだけでなく、文章の推敲（すいこう）や要約、プログラムコードの修正
水野社長も受講、クレディセゾンの役員たちがローコード開発研修に集結したワケ
クレディセゾンは2023年3月29日、役員を中心とした16人を対象にノーコード／ローコード開発研修を実施した。「率先垂範」を掲げる水野克己社長COO（最高執行責任者）も受講した。経営陣が自らアプリ開発を学ぶことで、事業戦略の中でデジタル技術をさらに取り込み、ビジネスチャンスの創出を図る。 東京・品川にある日本マイクロソフトの会議室。水野社長をはじめとする参加者は、通常業務を離れ、13時から17時までみっちり研修を受講した。米Microsoft（マイクロソフト）が提供するローコード開発ツール「Power Platform（パワープラットフォーム）」の説明を受けた後、同ツールを使って、資産形成ローン変更届申請アプリのサンプルを開発する。紙の資産形成ローン変更届をスマートフォンで撮影すると、読み取った画像から自動的に文字起こしして申請するなどのアプリだ。
大きく変わった最新Linux「Ubuntu」、システム設定メニューが大幅刷新
人気が高いLinuxディストリビューションの最新版「Ubuntu 22.10」が2022年10月20日にリリースされた。新しくなったポイントを詳しく紹介する。 最新のデスクトップ環境を採用した「Ubuntu 22.10」では、システムを設定・管理するメニューが大幅に刷新されました。「ファイル」や「設定」といった標準アプリも見た目と操作性が大きく変わっています。主な変更点を紹介します。 Ubuntu 22.10は2022年10月20日にリリースされました。Ubuntuの各バージョンは、開発が始まるタイミングでコードネームが設定されます。Ubuntu 22.10のコードネームは「Kinetic Kudu」と設定されていました。直訳すると「動的なクードゥー」といった意味になります。「Kudu」は生き物の名前で「クーズー」とも呼ばれています。いずれにせよあまりなじみのない名前でしょう。 どういった
複数のパソコンがなくても大丈夫、Pythonの仮想環境を使い分ける
Pythonのプログラミング環境には複数の選択肢がある。この特集では、3つの代表的なPythonプログラミング環境を取り上げ、それぞれの特徴や構築方法などを解説する。 プログラム開発のプロジェクトを複数並行して進めるときには、プロジェクトごとに仮想環境を分けて作ると便利な場合があります。例えば、使うパッケージのバージョンがプロジェクトごとに異なっていたり、パッケージ構成が違っていたりしても、環境を分けておけば、バージョンの不一致による問題の発生を防げます。 しかし、環境を分けるためにパソコンを複数台用意するのは大変です。そこで、ツールを使って複数の環境を1台のパソコン上に作りましょう。 複数の仮想環境を作るために、CPythonではvenvというツールを使い、AnacondaとMinicondaではcondaを使います。 Colabで複数の環境を切り替えたい場合は、新しいノートブックを作成
大阪公立大学、人工光合成でCO2から生分解性プラスチック原料
大阪公立大学の天尾豊氏らの研究チームは、人工光合成によって二酸化炭素（CO2）からフマル酸を合成することに成功した。フマル酸は現在、生分解性プラスチックであるポリブチレンサクシネートの原料として石油由来で合成されているが、再生可能エネルギーを用いてCO2やバイオマス由来化合物から合成できるようになる。
現在のAIでは必須、教師ありなしで使い分ける「k近傍法」と「k平均法」
実用的なソフトウエアを開発するにはアルゴリズムの知識は欠かせない。基礎から機械学習まで、厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 ［9 機械学習］ k近傍法 「k近傍法」は、機械学習の「教師あり学習」の中で、最も簡単なアルゴリズムの一つです。あるデータがどのグループに属しているのかを推測するために使います。 k近傍法の処理の流れは、次の通りです。 （1）どのグループに属しているのかわからない未知のデータの“近く”にある「教師データ」を、近い順にk個取り出す。 （2）取り出したk個の教師データそれぞれが、どのグループに属しているのかを集計する。 （3）取り出した教師データが最も多く属しているグループを、未知のデータが属するグループとする。
GMOペパボが画像処理に「Rust」採用、なぜ「Go」ではダメだったのか
Rustは米モジラ財団が支援するオープンソースのプログラミング言語だ。強い静的型付けを採用するコンパイル言語であり、型やメモリーの安全性、並行性などを重視している。文法は、中カッコによるブロックの指定、ifやforによる制御など、C／C＋＋に似ている。 では、開発現場はどのようにRustを活用しているのだろうか。Rustを使ったシステム構築を進めるGMOペパボの事例を基に、その導入効果を探る。 できるだけメモリー使用量を抑えたい GMOペパボは2014年からWebサービス「SUZURI」を展開している。ユーザーが作製した画像をTシャツやトートバッグなどのグッズにプリントし、そのグッズを購入・販売できるサービスだ。 同サービスでは、ユーザーが画像をGMOペパボのサーバーにアップロードすると、プレビュー画面が表示される。プリント後のグッズがどのような見栄えになるのかを確認しやすい。例えばTシャ
Rustの便利なクレートを使いこなそう、エラーハンドリングもラクラク
今月は、RustでWebアプリケーションを開発している際によく利用するクレートをケース別に紹介しよう。 Rustは、PythonやJava、Goといったプログラミング言語とは異なり、標準ライブラリーの層が薄くつくられている。そうすることで、ライブラリーの互換性の問題が将来にわたってできるだけ発生しないことを目指している。 また個人的には、Rustが利用されている領域にも理由があると考えている。Rustは組み込みからWebアプリケーションまで幅広いソフトウエアの開発に利用されている。このため、すべての領域のニーズを満たす標準ライブラリーを用意するのが難しいのかもしれない。共通のインターフェースを持ち、領域によって実装を変えるようなライブラリーは、標準で用意するとすべてのパターンを提供しなければならなくなる。これにより標準ライブラリーのサイズが肥大化してしまう。 こうした理由から、Rustでは
Pythonプログラミングに必要なもの全部入り！「Anaconda」を使ってみよう
Pythonの開発環境にはいくつかの種類があり、代表的なのが「Anaconda」（アナコンダ）だ。Anacondaの概要やインストール方法、基本的な使い方を紹介する。 Pythonはとても人気があるプログラミング言語です。人気の理由は、おぼえやすく使いやすいシンプルな文法であること、豊富なライブラリを備えていることなどが考えられます。特に、AI（人工知能）やデータ分析向けのライブラリが充実していることが、Pythonの人気を押し上げる一因になっています。 Pythonの開発環境にはいくつかの種類があります。Pythonでプログラミングを行う際は、それらの中から目的に合った開発環境を選んで使ったり、複数の開発環境を使い分けたりします。とはいえ、Pythonを使い始めたばかりの方にとっては、どの開発環境から試せばよいのか、選択肢が多くて迷ってしまうかもしれません。そこで本稿では、Pythonの
Pythonが「メインの利用言語」で2位にとどまる、1位に立ったのは定番のあの言語
現在、ITエンジニアが開発するシステムは多種多様だ。基幹系システムだけでなく、Webサービスやスマホアプリ、AI（人工知能）などもある。こうしたシステムの開発を円滑に進めるには、実装する機能に合わせたプログラミング言語の選定が肝要である。プログラミング言語によって開発しやすいシステムが異なるからだ。 では、日経クロステックの読者はどんなプログラミング言語を使っているのか。またどのようなシステムを開発しているのか。これらを確かめるため、日経クロステックでは「プログラミング言語利用実態調査2022」をWebサイト上で実施した。調査期間は2022年10月11日～10月28日。457人から回答を得た。その結果を見ていこう。 アンケートでは、まず普段使っているプログラミング言語を3つまで挙げてもらった。その結果、利用言語の第1位は「Python」だった。回答者457人の4割弱に相当する169人が使っ
独学でも教えてもらってもダメ、プログラミングができない本当の理由
今はプログラミングができないけれども、ゆくゆくはできるようになりたい。そう思っている人は多いだろう。そうした人が知りたいのは「独学でプログラミングができるようになるのか」ということではないだろうか。 こうしたことを考えているのは、「独学コンピューターサイエンティスト Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造」（日経BP発行）という書籍を読み始めたからだ。著者のコーリー・アルソフ氏は、大学の政治学科を卒業し、独学でプログラミングを学んで職業プログラマーになったという。前著の「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」（日経BP発行）は、そうした経験を通して同氏が得たプログラミングの知識をまとめたもの。そうした知識の中から、特にアルゴリズムやデータ構造といったコンピューターサイエンスに焦点を当てて解説したのが本書だ。 もっとも同氏がいう「独学」は、大学でコンピューターサイ
1カ月使って分かったM2搭載MacBook Airの実力、M1とはどう違う？
米Apple（アップル）が自社開発したチップ「Appleシリコン」のMac向け第2世代となる「M2」を搭載し、2022年7月15日から販売開始された新型MacBook Air（以下、M2 MacBook Air）。 第2回の今回は、1カ月使って確認できたことやM2チップの実力を中心にお伝えする。 上位モデルを最大にカスタマイズすると34万8800円 筆者が購入したM2 MacBook Airは、8コアCPU／10コアGPUの上位モデルをベースにして、24GBの「ユニファイドメモリ」、2TBのSSDストレージと、頭脳も足回りも全てが最高スペックになるようにカスタマイズして注文した。予約開始日に発注したにもかかわらず、人気色の「ミッドナイト」を選択したことも影響して、手元に届いたのは発売日を3週間以上すぎてからだった。 そんなにスペックを上げても、頭脳部分は「14／16インチMacBook P
AIは機械学習だけじゃない、企業活動を劇的に改善する「最適化AI」
人工知能（AI）というと機械学習や深層学習が注目されがちだが、実はそれはAIの半分にすぎない。あとの半分、いわば「アナザーAI」は企業の生産計画や物流などで重要な役割を果たす「最適化AI」だ。最適化AIを実現するための技術が、「焼きなまし法」や「ビームサーチ」などの「ヒューリスティックアルゴリズム（メタヒューリスティクス）」である。 この連載では、競技プログラミングサービスを提供しているAtCoderの高橋直大社長が、アルゴリズムに対する深い知識を生かし、最適化AIを活用している企業を訪ねて取り組みを探っていく。第1回は導入編として、まずAtCoderを取り上げる。同社がヒューリスティックアルゴリズムに特化して開催している「ヒューリスティックコンテスト」などの取り組みを聞いた（聞き手は大森 敏行＝日経クロステック）。 まず、ヒューリスティックアルゴリズムとは何かを教えてください。 アルゴリ
日帰り出張で新大阪午後9時に戻ったSE、「移動は労働扱いではない」に驚く
Q．関西在住のシステムエンジニア（SE）です。現在、東京の顧客対応をしています。月に2回、東京へ日帰り出張して長丁場の会議をこなさなければなりません。早朝に出発し、新大阪駅に戻るのは午後9時ごろです。勤務表に業務終了時刻を午後9時と記載したところ、移動時間は残業（労働）扱いにならないと会社に指摘されました。上司の承認済みですが、確認していなかったようです。都内の同僚は日中に移動し、この時間は労働扱いです。同じ移動時間なのに、労働扱いになるか否かが変わるのはおかしいと思います。 筆者も昔、プロジェクト会議で、毎週金曜日に大阪から東京に日帰り出張していたことがあります。遠地への日帰り出張は疲れるものです。 管理監督者になるまでは残業手当が付きます（通常、会社では課長以上を管理監督者として位置付けています）。出張は命令によるものなので、「移動時間も含めて労働ではないのか？午後9時までが残業だろう
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