DeepSeekが「引き金引いた」AIバブル崩壊…エヌビディアなどではない「生き残る2社」
ソフトバンクらによる5,000億ドルのAI開発投資計画などでまさに「AIバブル」の真っただ中にあると思った矢先、中国製の生成AI「DeepSeek-R1」の登場でAI市場が一気に揺れた。米国の有力投資家や研究者の間でも、「AIバブルの崩壊」という見解が増加。AIバブルがはじけることで、エヌビディアやマイクロソフト、あるいはソフトバンクといったAIインフラを運用・投資する企業が「損失を被る敗者」になると指摘されている。ではバブル崩壊後に生き残る「勝者」とはどのような企業なのか。 AI市場は2028年に「100兆円」が目前に テック大手は「生き残りをかけたAI戦争」に打ち勝つべく、採算度外視でAI向けGPU（グラフィックプロセッシングユニット）や、それらを収容するデータセンターへの大規模投資を続行している。 それを投資の好機と捉える大型投資案件としては、2025年1月にソフトバンクやOpenA
PostgreSQLはなぜMySQLを上回れた？ PostgreSQL 17で見えた生成AI時代のデータベース
世界トップに躍進したPostgreSQL データベース管理システム（DBMS）の世界で、大きな変化が起きている。長年、企業システムの中核を担ってきたのはMySQLだが、この数年でPostgreSQLがトップの座に躍進、またAI時代の到来により、そのポジションをさらに強固なものにしているのだ。 スタックオーバーフローが実施した開発者調査（2024年版）によると、PostgreSQLは2年連続でデータベースのトップに君臨、その利用率は51.9％に上る。これに対し、MySQLは39.4％にとどまり、両者の差は広がる一方となっている。 この数字の意味するところは大きい。わずか6年前の2018年、MySQLの利用率は59％を占めていたが、PostgreSQLは33％にすぎなかった。この劇的な逆転は、PostgreSQLの技術的優位性と時代のニーズが合致した結果といえる。 そもそもPostgreSQL
テスラの人型ロボット「tesla bot（Optimus）」とは？ 類似ロボット10体と実力比較
Optimusとは？ どんな人型ロボットを目指してる？ Optimusとは、自動運転車で知られるテスラが開発する2足歩行型の汎用人型ロボットです。一般的に「人型ロボット」という呼称が使われる場合、その意味は「2本の腕を持つロボット（指の本数は問わない）」「顔や容姿が人に似ているロボット（能力は問わない）」などの文脈で使われます。 このため、人型ロボットと呼ばれても、人間と同じことができるロボットとは限りません。しかし、Optimusは「2腕、2足、5本指、頭部を持つロボット」であり、人間と同じタスクをこなせる汎用の人型ロボットを目指しています。人型ロボットが目指す場所としてはある種の理想形で、危険な作業や退屈な単純作業など「人間がやりたがらないあらゆる作業を行うロボット」とされています。 しかし、類似の汎用人型ロボット研究はほかにもありますし、2023年の時点ではOptimusの基本能力自
部品メーカーの躍進が見られるか、製造業における「モジュール化」の現状と将来
「コンベンショナル（在来型）な自動車を作っていた以外の人たちが席巻してしまうかもしれない」。これは「Bloomberg」記事内での、日本電産：関社長の発言である。同社は、モータ、インバータ、減速機を一体化したEV（電気自動車）向けの車載モジュールで、2030年には世界シェア40～45%を目指すという。アップルがEV市場に参入するとの報道に対するコメントだが、未来の自動車産業において存在感を発揮する企業の中には、当然同社も含まれる見込みだろう。自動車産業のみならず、部品メーカーが躍進し製造業の主役交代を引き起こす可能性の1つである、「モジュール化」について解説する。 そもそも「モジュール化」とは何か 「モジュール」とは、ある機能や性能を実現・実行するためのユニットを指し、「モジュール化」はそうしたユニットを活用して開発していく手法だ。 製造業におけるモジュール化を説明する前に、プログラミング
社員17人でも「取引先は1100社超」、長野のメーカーに「熱狂的ファン」爆増のワケ
長野県伊那市に本社を構え、メイド・イン・ジャパンの在り方を再定義することに挑戦している製品設計会社、スワニー。社員数17人の中小企業だが、新卒入社2カ月の社員が第一線で活躍するなど、30代を中心に若者たちが躍動する。それでも「熱狂的なファン（顧客）」を生み、事業を大幅に拡大させ、取引先数はなんと名だたる大手企業をはじめ1100社を超えた。同社はどのようにして、若者が活躍できる土壌を作り上げてきたのか。業界も注目する同社の取り組みに迫る。
自治体が「ガバメントクラウドに大困惑」の根因、あまりに異なる当初の理想と現実
国が主張するメリットとかけ離れた現実 現在、日本の地方自治体の数は1700超あるが、これまで各自治体は、それぞれ独自のシステムを開発して行政業務を遂行してきた。このため、相互にデータを活用することが困難で、運用・管理にも多くのムダが発生していた。 こうした行政システムに関わるムダを是正し、データの利活用を促進する目的で、2021年9月1日に施行されたのが「地方公共団体情報システムの標準化に関する法律（標準化法）」である。 これにより、すべての自治体は、2025年度末（2026年3月末）までに住民基本台帳や税に関わる20の基幹業務について、標準に準拠したシステムへの移行が義務づけられた。 その移行先として国やデジタル庁によって推奨されているのが「ガバメントクラウド（Gov-Cloud）」である。これは、政府や地方自治体が共通利用できるクラウド基盤だ。 ところが、このガバメントクラウドをめぐっ
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
ChatGPTで変わった優秀人材像、ただしプロンプト技術だけでは「通用しない」ワケ
生成AIが影響しやすい職種 オープンAIと米ペンシルバニア大が2023年3月に共同発表した論文では、大規模言語モデルは「インターネットやトランジスタ、エンジン、電気などに匹敵する数十年に一度の技術」と位置づけられています。 生成AIの登場によってこれまで人間が手がけてきた仕事はどの程度、自動化されることになるのでしょうか。 ゴールドマン・サックスの分析では、米国内の現在の作業タスクの1/4がAIによって自動化される可能性があるといいます。特に事務系（46％）と法務系（44％）の職業でその割合が高く、建設業（6％）やメンテナンス業（4％）といった労働集約的な職業ではその割合が低いとされています。 事務サポートや法務など、決まったルールや過去の事例に基づいて進められるような業務においては、AIに取って代わられる作業の割合が特に大きいといえるでしょう。
ChatGPT「Code Interpreter」とは？何ができる？データ分析能力が飛躍的向上のワケ
Code Interpreterとは？ 何ができる？ 年平均35％以上で成長し、2030年には1,093億ドルに達すると予想される生成AI市場。ChatGPTを展開するOpenAIが主導権を握っていると思われるが、Bardを擁するグーグルのほか、AlphaGoの技術を活用したチャットボットGeminiを開発するディープマインド、ChatGPTよりも強い記憶力を売りとするClaude2をリリースしたAnthropicなど、競合がひしめきあい、競争が激しい市場となっている。 生成AIトレンドの火付け役となったOpenAIは優位性を維持するために、ChatGPTのプラグインを拡充するなどさまざまな施策を展開中だ。ChatGPTにおける直近のアップデートで特に注目されているのが「Code Interpreter」のリリースだろう。 Code Interpreterの存在が明らかにされたのは3月23
ChatGPTは「Excelになる」、マッキンゼーが社内で生成AIを活用する「4C」とは何か
ChatGPTなどの生成AIを活用し、自社プロダクトやサービスを拡張する動きが多くの企業でみられるようになっている。一方、社員のChatGPT利用に制限をかけている企業は少なくない。そんな中、マッキンゼーやウォルマートなど、社員の生成AI利用を積極的に推し進める企業が登場し、その取り組みに注目が集まっている。各企業ではどのような対応を進めているのか、最新動向を探ってみたい。 社員のChatGPT利用を禁止・制限する大手企業 米国や欧州では、社員のChatGPT利用に関して、禁止する企業、許可する企業、その対応はさまざまだ。一方、生成AI技術に対する関心は高く、自社で開発に乗り出すケースも増えている。 HR Brewがまとめた大手企業ChatGPT利用動向（5月20日）によると、アップルは機密情報の漏えいを防ぐために社員のChatGPT利用を制限、現在自社で生成AIツールの開発を進めていると
「Manufacturing-X」とは何か？ いま製造業で起きている“見落としてはいけない”最新動向
今、欧州で何が起きてる？ 見落としてはいけない最新動向 現在、欧州で進むデータ共有の在り方を模索する取り組みに関して、多くの人の目が行きがちなテーマが、「各企業が保有するデータのうち、どこを他の企業と協調する領域に設定すべきか」や「データ共有・交換を行うための標準をどう作るか」という点だ。しかし、その裏側の動きにも留意する必要がある。 なぜなら、欧州企業を中心に、すでにデータ共有の標準に沿った具体的なデータ共有のためのソリューション開発や、欧州電池規制をはじめとしたデータ共有をすることがビジネス上必須となるようなルール作りがセットで進められているからだ。 そのため、標準などの開発の動向を様子見し、標準が出来上がった段階で活用を検討するといったスタンスでは大きく後れを取ってしまうことに注意しなければならない（図表2）。
Kubernetesとは何か？ 3大クラウドが追従する「コンテナ管理」入門 ｜ビジネス+IT
Kubernetesとは Kubernetesは、Dockerコンテナ群を統合管理するためのオープンソースのソフトウェア。コンテナ化されたアプリケーションの展開やスケーリング、管理を自動化するための基盤である。K8sとも略記される。 （※本定義はビジネス＋IT編集部） Kubernetesの基礎知識 コンテナ型の仮想化ソフトウェア「Docker」を始めとするコンテナホストのクラスタを管理するオープンソース・ソフトウェア（OSS）、Kubernetes。 グーグルやアマゾン、マイクロソフトという3大クラウドプロバイダーが自社サービスの開発のために、Kubernetesのマネージドサービス（Kubernetesを運用管理するアウトソーシングサービス）をリリースするなど、確固たる地位を獲得している。 なぜ3大クラウドプロバイダーが追従するほど注目されるのか。現在進行系で進化するKubernete
海運業界の世界ランキング2022：日欧中でしのぎ、コンテナ不足で運賃急騰のゆくえ
コロナ禍でのコンテナ不足によって、需要がうなぎ上りとなり、コンテナ運賃が急騰し、活況を呈している海運業界。だが、国際競争は激しさを増し、海を越えたアライアンスや経営統合が進んでいる。コンテナ部門ではイタリア発祥のMSC、デンマークのマースクなどの欧州勢が上位を独占する一方で、中国や台湾などアジア勢の追い上げも激しい。その中で、かつて「海運王国」と呼ばれた日本勢も、日本郵船と商船三井、川崎汽船の大手3社がオーシャン・ネットワーク・エクスプレスとしてコンテナ事業を統合するなど合従連衡が進んでいる。 海運はグローバルなサプライチェーンの大動脈 コロナ禍によって、海運に欠かせないコンテナが不足した結果、「海上運賃が急騰し、物価上昇にもつながりかねない」とメディアで報道されていることは、皆さんもご存じだろう。一方で、日本郵船、商船三井、川崎汽船の大手3社をはじめ、海運各社が「コロナ特需」による活況を
安価な汎用ロボットが起こす破壊と可能性、量販店で売られる時代が来るのか？
カンブリアン・プロジェクトはサービスロボットのインテグレーション企業として2018年1月に創業されたばかりの企業だ。 代表取締役の原広仁氏は大手SIer出身で、前職でもサービスロボットのインテグレーションに携わっていた。ちなみに本連載では、2017年11月に掲載された「パルコも導入、ユニシスが自律移動ロボット「Siriusbot」を開発する理由」に登場してもらっている。 「カンブリアン・プロジェクト」という社名は、「目の誕生」によって進化爆発が起きた5億3千年前のカンブリア紀になぞらえている。原氏は、画像認識などのAI技術とロボットの組み合わせによって、カンブリア爆発のようなロボット進化が起こると考えている。 2018年5月からはロボットを使った社員研修サービスを提供している。生産システムの設計演習、アームとビジョンの連携、アームとAI連携、遠隔操作実験などを学べるという。 TechSha
PowerShell(パワーシェル)で何ができる？ 6つの活用例とメリットでひも解く保守運用術
言うまでもないが、システムは開発する期間より、運用する期間のほうがはるかに長い。そのため、システム全体の品質向上とコスト低減を考える場合、運用に関わる検討は避けて通れない。こうした場面で用いられるのがコマンドラインインターフェイス（CUI）のシェルおよびスクリプト言語だ。UnixやLinuxなどではあって当たり前だったが、Windows 7以降はWindows OSにも「Windows PowerShell（以下、PowerShell）」が標準搭載されるようになった。このPowerShellもバージョンを重ねており、今では他のシェルに引けを取らない機能を備えるようになっている。ここではPowerShellの具体的な活用方法や利用するメリット・デメリットなどを詳しく解説していこう。 PowerShellとは何か？ PowerShellとは、マイクロソフトにより開発されたスクリプト言語とその実
PythonによるExcel自動化は何がスゴい？インストールからコードサンプルまで実践詳解
生産性向上のもっとも有効な手段。それは「仕事の自動化」です。労働時間を短縮できるだけでなく、空いた時間を付加価値を高めるために使えるので非常に効果的です。仕事を自動化するには何らかのツールが必要ですが、最近ビジネスパーソンの間でその決定版として注目されているのが「Python」というプログラミング言語です。AI活用で改めて注目を集めた言語ですが、海外では文系学生にもこの言語を習得させようとする動きもあります。今回は書籍『PythonでExcel、メール、Webを自動化する本』のプログラムを実際に動かして、Pythonによる自動化を体験していただきましょう。 そもそもどうすれば仕事を自動化できるのか？ ふだん私たちは、さまざまなデータをピックアップしてきて1つの箇所にまとめるという作業をよく行います。たとえば、請求書を作成するには、売上データから当月のデータを顧客ごとに抜き出して、ひな型に貼
独自開発至上主義で「孤立する」日本、IoT競争における逆転戦略はあるのか
日本企業の先行グループは、コマツや三菱電機、ファナック、日立製作所／日立ヴァンタラ、オムロン、Armなどです。 コマツの建設現場向けIoTプラットフォーム「LANDLOG」とは、建設機械の遠隔監視システムの「KOMTRAX」を刷新したものです。KOMTRAXは接続された約54万機の建機から1日1回データ収集していました。一方、LANDLOGは建機とプラットフォームをリアルタイムで相互接続が可能です。 ほかにも三菱電機が主導する「Edgecross」やオムロンの「i-BELT）、日立が米国で開発を進めている日立製作所／日立ヴァンタラの「Lumada2.0」が国内外で展開しています。これら国産IoTプラットフォームは、いずれも他社とのアライアンスプログラムを持ちつつ「オープン・クローズ戦略」を執っています。 一方、外資系企業のプラットフォームを採用しているグループは、ソフトバンク（VANTIQ
オムロンの製造業IoT、こだわりは「現場で使うAI」だ ライバルとも連携した理由
オートメーションと計測の先端総合技術展「IIFES（アイアイフェス、Innovative Industry Fair for E x E Solutionsの略。旧：SCF／計測展TOKYO）2019」が2019年11月27-29日の日程で東京ビッグサイトで行われた。電機・計測産業を核とする産業界の展示会で、テーマは「日本発、MONODZUKURIが世界を加速する」。2019年は12月に行われる「2019国際ロボット展」とも連携しており、ロボット展に先立ち、多くの企業が最先端の自動化技術を出展した。中でも目立っていたのが「人と機械が協調する新しい生産ライン」を前面に押し出したオムロンブースである。各種技術をふんだんに、リアルなユースケースに近い状態を展示会で再現して紹介していた。本気を感じるインパクトある展示をレポートしておきたい。
耐量子暗号を図解、量子コンピュータに解読されない「格子暗号」ってどんな仕組み？
世界初の商用量子コンピュータ「D-WAVE」の登場によって量子コンピュータ研究が世界的に活性化し、“量子時代”が訪れると一部ではささやかれるようになりました。実際にはまだまだ先の話ですが、その前に解決するべき問題があります。それは量子コンピュータの高い計算能力によって現代の暗号が解読されてしまうかもしれない、という問題です。その理由と、解読されない「耐量子暗号」の1つ、格子暗号の仕組みを図解します。 公開鍵暗号の仕組み 量子コンピュータで暗号が解読されてしまうと言っても、それだけでは具体的に何が行われるのはわかりません。ひと口に暗号と言っても無数の種類がありますし、量子コンピュータといえども「この世界のあらゆる暗号を解読できる」というわけではないためです。 そもそも、現時点で実用化されている量子コンピュータに暗号を解読する能力はほとんどありません。あくまで将来作られる汎用型量子コンピュータ
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安川電機・Mujinのスマート工場化、「少量多品種」対応の「フレキシブル」な設備
