生成AI（人工知能）のRAG（検索拡張生成）の導入など企業で使われ始めたベクトルデータベース。その特徴は検索にある。ベクトルデータベースとはどのようなデータベースで、なぜ「意味」で検索できるのか。ベクトルデータベースの基本技術についてデータベースの専門家が解説する。（編集部） ベクトルデータベースは自然言語処理などAI技術の発展の中で生まれたデータベースであり、ベクトルの概念を用いてデータを管理するデータベースです。生成AIの登場とともに注目を集め、いまや多くの既存のDBサービスやその応用サービスにベクトルデータベースの機能が組み込まれています。 以下で検索を例にベクトルデータベースの特徴や動作の仕組みを解説します。 ベクトルによる「類似度」の判断 ベクトルデータベースがストアするのは数値の羅列です。単語や文章などの「意味」「文脈」を数値化したデータであり、個々の数値を取り出して意味や違い

情報量のコントロールやレイアウトの工夫が素晴らしい──。第一線で活躍するネットワーク技術者のTISの萩原学IT基盤技術企画部エキスパートが、こううなるネットワーク図がある。毎年6月に開かれるネットワーク関連の展示会「Interop Tokyo」の会場ネットワーク「ShowNet」の構成図だ。 2024年6月に開催されたInterop Tokyo 2024でもその図は披露された。2000以上のノード＊1から成る会場ネットワークを1枚の図面に凝縮している（図1-1）。

限られた時間内でプログラミングの問題を解くスピードや正確さを競うのが「競技プログラミング」だ。参加者が問題の解答となるコードを提出すると、正解かどうかがテストケースにより自動で判定される。 競技プログラミングのサービスでは、コンテストで良い成績を取り続けるとレーティング（ランク）が上がる仕組みになっていることが多い。 例えば「AtCoder」という競技プログラミングサービスでは、レーティングを色で表現する。「水色（Bランク）」であればかなり優秀で、そこから上は「青色（Aランク）」「黄色（Sランク）」「だいだい色（SSランク）」「赤色（SSSランク）」になっている。 赤色は全体の1％未満しかいないエリートだ。赤色のレーティングを持つ人を指す「レッドコーダー」という言葉を聞いたことがある人もいるだろう。 競技プログラミングは基本的には趣味として楽しむゲームだが、実益もある。競技プログラミングの

本当に失敗したな。まさにそう思う。何の話かというと、欧米の企業には「プロセスオフィス（Process Office）」と呼ばれる部門が普通にあるのに、日本企業には全くと言ってよいほど存在しないことについて、あまりに問題意識がなさ過ぎたのを悔やんでいるのだ。よくよく考えると、このプロセスオフィスに相当する部門がなければ、DX（デジタルトランスフォーメーション）なんてできるわけがないのだ。で、「IT部門がDXの実行部隊となって……」などと言っていたら、まさに噴飯ものである。 私と同様に、「プロセスオフィスだって？　そういえばそんな話を聞いたことがあるな」といった程度の認識の読者は多いだろう。というか「何だ、それ」という読者が大半かもしれない。それぐらいプロセスオフィスは日本企業には縁遠いのだ。さて、記事の書き出しがこうならば当然、まずはプロセスオフィスとは何かを説明するのが筋だ。だけどねぇ、プ

高速道路を活用して荷物を自動運搬する「自動物流道路」の実現に向けて、国土交通省は工費の概算を公表した。自動物流道路は、高速道路の路肩や中央帯などを活用する「地上案」と、地下空間に専用トンネルを整備する「地下案」の検討が進む。10km当たりの工費は地上案の場合は254億円、地下案の場合は70億～800億円かかる見込みだ。 今後、技術の検証や研究の場として活用する「実験線」を設けて、10年後の実現を目指す。国交省が24年5月14日に開催した自動物流道路に関する検討会（委員長：羽藤英二・東京大学大学院教授）で報告した。 自動物流道路は、トラック運転手の不足による物流の停滞などを防ぐことが目的に、自動輸送カートなどで荷物を運搬できるようにすることを目指したものだ。高速道路の路肩や中央部、地下空間に専用レーンを整備する。 国交省は、大型トラックなどの交通量が多い東京―大阪間に自動物流道路を設けた場合

鉄鋼大手が2030年に向けて研究開発を進める大型電炉。その裏で悲鳴を上げているのが、電炉向けの電源設備を手掛ける電機メーカーだ。現行の高炉での生産能力を代替できるだけの大型電炉を安定稼働させるためには、高負荷に耐えられる新たな電源システムの開発が必要だからだ。しかも、大規模な設備の製造には時間がかかるため、鉄鋼各社が完成を目指す2030年まで時間的猶予がない。 さらに電機メーカーが危機感を募らせているのが、海外メーカーの日本参入だ。欧米では電炉比率が高く、特に欧州では、脱炭素化を背景に電炉を大型化する動きが出始めている。例えば、イタリアの炉体メーカーのDanieli（ダニエリ）が、欧州で大型電炉を受注したと発表。同じくイタリアのTenova（テノーヴァ）は米ゼネラル・エレクトリック（GE）と組み、大型電炉を手掛けている。鉄鋼業向けの電源設備を手掛けるTMEIC（東京・中央）＊1は、「こうし

「プッチンプリン」をはじめとする江崎グリコのチルド食品が店頭から姿を消した。2024年4月3日に実施した基幹システムの切り替えでトラブルが発生。同社が物流・販売を請け負っていた他社製品を含め、一部商品を出荷できなくなった。同月18日に出荷を一部再開したものの、トラブルは終息せずに再び出荷を停止。システム障害の影響で、当初業績予想より売上高を200億円程度押し下げるとみる。 「スーパーにもコンビニにも『プッチンプリン』が見当たらない」「『カフェオーレ』を長年愛して飲んでいるが、どこの店舗も販売休止中だ」――。2024年4月中旬、X（旧Twitter）で、このような投稿が相次いだ。 江崎グリコの看板商品が店頭から姿を消した理由は、システムトラブルによるものである。同社は2024年4月3日、基幹システムの切り替えを実施した。旧システムを独SAPのERP（統合基幹業務システム）パッケージ「SAP

建物の外壁からタイルが落下する事故が散見されている。経年劣化や施工不良など要因は個々の事例ごとに異なるものの、落下したタイルが通行者などに当たれば、取り返しがつかない。過去には外壁タイルの落下による死傷事故も起こっている。 本連載では、「一級建築士矩子の設計思考」（鬼ノ仁／日本文芸社）のキャラクターを使って新規に書き下ろしたイラストとともに、建築の「危ないデザイン」を振り返る。 前述の外壁タイルは、建物に高級感を与えるなど建築の意匠を構成する上で重要な役割を担う。マンションなどを中心に採用事例は今も多い。 一方、大阪地方裁判所判事（当時）の高嶋卓氏が「判例タイムズ」の2017年9月号に寄せた論文によると、大阪地裁で建築関係訴訟を専門で扱う第10民事部における未処理の事件数の5～8％は、外壁タイルの瑕疵に関する事案となっている。そこで今回は、老朽化した建物の増加とともに、これから発生数が増え

みずほフィナンシャルグループ（FG）は2023年6月、富士通と共同でシステム開発・保守における生成AI（人工知能）の利用を目指した実証実験を始めると発表した。システム開発および保守に関わる品質や、障害が発生した際の迅速な復旧（レジリエンス）力の向上を狙う。 「IT人材の不足が叫ばれる中、5～10年先に現在のようなシステム安定稼働の体制を維持できるのか」。みずほ銀行の山口和哉ITシステムグループ副CIO（最高情報責任者）は、危機感をにじませる。将来にわたる課題に対応するため、いち早くノウハウを吸収するべく手を打ったのが生成AIの活用だ。 具体的にはシステム開発段階において、設計書のレビュー業務を生成AIで支援する。過去のレビュー表やレビュー観点のノウハウを基に、生成AIが設計書の記載間違いや漏れを自動検出し、開発品質の向上を目指す。 「MINORI」の一部システムが対象 第1段階では、みずほ

欧州連合（EU）が、2035年以降は内燃機関（エンジン）車の新車販売をすべて禁じるという方針を撤回した。温暖化ガス排出をゼロとみなす合成燃料（e-fuel）を利用する場合に限り販売を認める。欧州勢の真意はどこにあるのか。詳細を運輸部門全体の側面から、また技術的課題から紐解（ひもと）いてみたい。e-fuelという次世代燃料を使いこなすための、エンジン側の開発ポイントも解説する。 2023年3月28日、1カ月近く延期された欧州（閣僚）理事会は、乗用車および小型商用車の二酸化炭素（CO2）排出基準改正法案を正式に採択した。2021年7月に欧州委員会（EC）が提案した欧州グリーンディールの包括的な法案「Fit for 55 Package」の中の1法案である。最終的な法案成立となる。 「2035年以降の欧州連合（EU）内における全ての新車販売を原則CO2排出ゼロ車とする」というもので、ほぼもともと

TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。CPUでもGPUでもないハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（撮影：日経クロステック） ケラー氏は、「伝説」と称される半導体エンジニアである。米アドバンスト・マイクロ・デバイスズ（AMD）や米Apple（アップル）の主力製品において、設計面で大きく貢献した経歴を持つからだ。 例えば、AMDのCPUコア「Zen」やAppleのSoC（System on a Chip）「Aシリーズ」第1弾である「A4」の設計に携わった注1）。

LINEアプリを用いた住民票の交付は適法ではない――。2022年12月、自治体向けシステム開発に強みを持つBot Express（東京・港区）がLINEアプリを用いて住民票を交付する際の本人確認の手法が適法だと求めた訴訟で、東京地裁は請求を退ける判決を言い渡した。判決により、今後オンラインで住民票を請求する場合はマイナンバーカードを利用した本人確認が必要となる。 総務省は2021年に省令を改正 Bot Expressは、スマートフォンで撮影した顔写真付き身分証とスマホのカメラで写した本人の容貌を送信、AI（人工知能）がそれらを照合し、本人と確認されれば住民票の写しを後日郵送する。AIによる判別がつかなかった場合は自治体職員が目視で確認して、住民票を提供していた。金融機関で顧客が口座開設の際に利用するなど、オンラインで身元確認が完結する「eKYC（electronic Know Your C

電気代に直結するため、賠償問題に発展すると影響が大きい。三菱電機は省エネ不正について報告書で否定するが、技術的に成立する反論になっていない。（出所：三菱電機のパンフレットを基に日経クロステックが作成、イラスト：穐山 里実） なぜなら、省エネ不正に関する同社の主張も、技術的にまともな反論になっていないからである。省エネ性能は電気代に直結するため、顧客が業務用エアコンに求める最も重要な性能だ。業務用エアコンは消費電力が大きく製品寿命も長いため、消費電力量は非常に大きい。三菱電機がカタログ値から乖離（かいり）した「偽装分の電気代を顧客に賠償することになれば、莫大な金額になり得る。そのため、何としても三菱電機は不正を認めたくないのだろう」と同社の関係者（以下、関係者）は指摘する。 省エネ不正の指摘の経緯 ここで、日経クロステックが指摘した省エネ不正について簡単に振り返っておこう。まず、日経クロステ

COBOLは、ITシステムの黎明（れいめい）期を支えた開発言語である。ところが現在のCOBOLは、「システム刷新を阻む」という負の側面も強くなってきた。企業にとって喫緊の課題となっているDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の足かせにもなりかねない。 COBOLの現状とユーザーが直面している課題を知り、どう対処していくべきかを解説する記事をまとめた。レガシーなCOBOLシステムの保守運用に悩まされている担当者やオープン系システムへの移行を検討している企業は必見だ。

先日ある技術者コミュニティーで、国家資格「情報処理安全確保支援士（支援士）」の現状について案じるやり取りを目にした。2021年4月から10月にかけて登録者が減っているのだという。 支援士は、サイバーセキュリティーに関する実践的な知識や技能を有する人材の育成と確保を目的とした制度だ。経済産業省が主管となり、情報処理推進機構（IPA）が試験を運営している。受験者は試験に合格後、IPAに登録することで支援士を名乗れるようになる。 筆者自身、記者になる前は他業界の情報システム担当だったこともあり、IPAが運営する情報処理技術者試験をいくつか受験してきた。中には苦労した末に合格したものもあるので同試験には思い入れがある。支援士が登録者数を増やして「人気資格」になるためには何が必要か、考えてみたい。 目標の登録者数に1万人不足 IPAが発表している数値を確認すると、2020年10月に1万9752人だっ

良いプログラマーになるための心得を説いた「達人プログラマー（原題：The Pragmatic Programmer）」という古典的名著をご存じだろうか。この書籍に書かれている心得の中に「毎年少なくとも1つのプログラミング言語を学習する」というものがある。 自分がいつも使っている言語とは性質が異なる言語を学ぶと、プログラムのロジックやその書き方、よくあるパターンの実装などについて深く考えるようになるという。また、言語を学ぶことは、単に文法や構文を覚えるだけでなく、その背景にある文化を学ぶことにつながる。これらにより、プログラマーの実力は大きく向上する。 日経クロステックではソフトウエア開発の現場に役立つコンテンツの充実を進めている。そこで、いくつかの言語に特化した連載を始めようと計画している。 現在、学習のニーズが最も高い言語は、何といっても「Python」だろう。日経クロステックが実施した

IoTエッジ機器のPoC（Proof of Concept）や少量の量産には、ArduinoやRaspberry Pi（以下、ラズパイ）がよく使われている。どちらもマイコン搭載ボードに複数の周辺ボード、さらにソフトウエアを組み合わせて、機器の電子システムを構築できる。Arduinoやラズパイより、もっと小さくもっと簡単に組み立てることができるボードを研究開発する日本のプロジェクト「トリリオンノード・エンジン」が2021年3月に完了、商用化の動きが本格化した。

「何でも屋」の状態になってしまったIT職場が散見される。新規システム開発はもちろん、運用保守に問い合わせ対応、トラブルシューティング、機器選定と購入のための社内稟議（りんぎ）作成、社内部門の利用者に配布する端末のセットアップに操作説明。朝から晩まで、多種多様な業務に追い回される。新しい技術を学ぶ暇も心の余裕もない。この状況は、IT担当者を疲弊させるのみならず、企業そのものに危機的状況をもたらしかねない。 中でも、ITリテラシーの低い幹部や社員に対するサポート、いわゆる「IT介護」がIT担当者のモチベーションを低下させるなど問題の巣窟になっている。今回はこのIT介護をテーマにする。 筆者は「IT介護」を大きく2つに分類している。「ローレベル」なIT介護と、「ハイレベル」なIT介護だ。まずはローレベルなIT介護から取り上げる。

AI（人工知能）開発のプログラミング言語として高い人気を誇るPython。データ処理や機械学習のためのライブラリも豊富です。本特集では5回にわたって、Pythonの実習を通じて実際の機械学習モデルの開発方法を解説していきます。 そのモデルは本当に使えるか、機械学習の評価とチューニングを押さえる モデルが実際に業務で使えるかどうかは、予測結果がどの程度信頼に足るかによってきます。そこで重要になるのが、「評価」です。今回はどのような考え方でモデルの評価をしたらよいか確認し、モデル構築の最終ステップである「チューニング」について説明していきます。 2020.10.02 PythonでAI開発、「アルゴリズム選択」と「学習」は恐ろしく簡単 Pythonプログラムで乳がんの判定に関するモデルの構築方法を学びます。今回は「データ分割」「アルゴリズム選択」「学習」「予測」のステップについて細かく説明しま