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厚生労働省は2024年12月19日、医療機関や薬局が利用する電子処方箋システムの一斉点検を実施すると発表した。2024年12月20～24日の5日間は電子処方箋の発行を停止し、紙で発行する。薬局側のシステムで医師の処方と異なる医薬品名が表示される事例が発生。2024年12月19日までに7件の報告があったという。今回の一斉点検の実施は、この事例に対応するものだ。 電子処方箋システムでは、医療機関や薬局が自院（局）で使用するデータに付与する「ハウスコード」と、規定のコードをひも付けて運用している。ところが医療機関が一時的に利用するコードである「ダミーコード」を用いて、医薬品を登録する事例があった。これを受けた薬局のシステムはダミーコードを特定の医薬品に設定。その後、別の医薬品を同じダミーコードで受け付け、当初登録した医薬品名を表示してしまったという。

最近は欲しいアプリケーションがあると、人工知能（AI）による対話サービス「ChatGPT」につくってもらうことが増えた。自分で調べてつくると半日から1日はかかるようなアプリでも、ChatGPTを使えばあっという間に出来上がる。 AIアプリも簡単に実現できる。先日AIの取材で、オープンソースの物体検出モデルである「YOLO（You Only Look Once）」を使ったデモを見た。これを自分のパソコンでも再現できないかと思い、Pythonによるアプリの作成をChatGPTに依頼してみた。 最初はアプリ内の画面表示がうまくいかなかったものの、数回のやり取りでトラブルは解決した。ChatGPTが生成したPythonコードを実行するとアプリが起動し、パソコンのカメラに写った複数の物体をリアルタイムに認識してそれぞれが何かを表示してくれる。こんなアプリがたった数分で出来上がるのだ。私はコードを1行

音声認識は音声の内容を文字として取り出す仕組みだ。本特集では、音声そのものの解説から音声認識モジュールの仕組み、Pythonによる音声認識のやり方までを説明する。 音声認識モデルのロード さて、ここまでで、代表的な音声特徴量を図示してみました。ここからは、実際に音声認識を行っていきます。まずは、音声認識モデルを読み込みます（リスト8）。 （1）では、reazonspeech.nemo.asrモジュールから、transcribe,audio_from_path,load_model関数をインポートしています。 （2）では、インポートしたload_model関数を用いて、学習済みの音声認識モデルを格納したファイルをダウンロードし、モデルを利用できるようにします。その過程で、2.5GBほどのファイルをダウンロードするので時間がかかります。 ここでダウンロードされる学習済みの音声認識モデルは、「H

リザバーコンピューティングのリザバー層（ニューラルネットワーク演算を行う階層）は、入力に対して出力が非線形な挙動を示すものであれば何でもよい。この非線形挙動部に光の干渉や散乱現象を利用しようという動きがある（図1）。国内では埼玉大学やNTTなどが研究に力を入れている。 カメラを利用した従来の映像認識技術では、光信号から電気信号に変換する際の遅延やプロセッサーでの電力消費が課題だった（a）。光の反射や干渉を利用した光回路は、光信号をそのまま処理するため、高速かつ低電力消費（原理によっては電力消費ゼロ）で演算できる（b）（出所：日経クロステック）

光量子コンピューターを開発するスタートアップOptQC（オプトキューシー、東京・豊島）が2024年9月に創業した。光方式を採用することで、現状の量子コンピューターが抱える課題を克服できると期待されている。同社代表取締役最高経営責任者（CEO）の高瀬 寛氏に勝算を聞いた。（聞き手は佐藤 雅哉） OptQCの光量子コンピューターはどこが優れているのでしょうか。 OptQC代表取締役最高経営責任者（CEO） 2017年3月東京大学工学部物理工学科卒業、2019年3月東京大学大学院工学系研究科物理工学専攻博士前期課程修了。2022年3月同博士後期課程を修了後、古澤・遠藤研究室の助教に着任、同年4月、理化学研究所の量子コンピュータ研究センター客員研究員に就任。2024年9月東京大学を退職し、OptQCを設立（写真：東京大学） OptQCは、東京大学の古澤・遠藤研究室（大学院工学系研究科の古澤 明教授

アマゾンジャパンは2024年12月19日、「ふるさと納税」サービスを始める。同社のEC（電子商取引）サイト上で、従来の買い物と同じ使い勝手で納税先の自治体や返礼品を選べる。開始時点の参画自治体は約1000、登録返礼品数は約30万で、順次拡大する。 ふるさと納税を巡っては総務省が過度なポイント還元による競争過熱を問題視し、ポイント付与を禁止する方針を打ち出している。アマゾンという「黒船」の参入も相まって、EC大手をはじめとする既存事業者は戦略の練り直しを迫られそうだ。

日経BPは2025年の経済・技術・消費トレンドを総力を挙げて取材・予測します。雑誌・Web各メディアでの特集、未来を見通す書籍・調査レポートについてはこちらの特設サイトをご覧ください。 有識者5人が2025年に流行する技術を選出する「ITインフラテクノロジーAWARD 2025」。惜しくもグランプリ～3位には漏れたものの、個人としては「推し」の技術を5人の有識者それぞれに1つ挙げてもらった。先端技術を追いかけるエンジニアは、ぜひ参考にしてほしい。 個人的注目技術：HTML First 野村総合研究所 産業ITイノベーション事業本部 産業デジタルイノベーション企画部 エキスパートアーキテクト 石田 裕三氏 Web関連の記述スタイルがJavaScript FirstからHTML Firstに戻ってきた。ユーザーは「Figma」などデザインツールでHTMLを作成し、足りない箇所だけをJavaSc

「生成AI（人工知能）の業務活用に取り組んではいるが、思うような効果を得られない」と悩む企業は少なくない。そこで生成AIの応答品質を高める手法としてRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）が注目されている。本特集では実際の経験に基づいて、RAGシステムの構築時に検討すべきプロセスや注意点を解説する。今回はRAGシステムの品質向上に欠かせない、データの整備について見ていこう。 RAGは、生成AI（厳密には大規模言語モデル）が社内データなどの外部情報源を活用し、より的確な回答を生成するための代表的な手法である。ユーザーの質問に基づいてRAGシステムの検索モジュールから抽出したデータを大規模言語モデル（LLM）に送り、それを基に応答させる。そのため、検索対象となる外部情報源のデータに誤りが含まれていたり最新ではなかったりすると、必然的に回答の品質は低下

ExcelでAI（人工知能）機能のCopilotを使えば、プロンプト（指示文章）によるデータ分析が可能だ。複雑な操作や分析機能を知らなくても分析できるので、時間がないときや操作に自信がないときに便利だ。Copilotが生成した分析結果は1つずつシートに出力されるが、複数の結果は1つのシートにまとめることもできる。今回はこの操作方法を紹介する。 本連載では、Microsoft 365 Business StandardのプランにMicrosoft 365 Copilotを追加した状態で動作を確認している。OSやOffice、アプリ、Edgeのバージョンによっては、ここで紹介する機能が使えなかったり、画面が異なったりする場合がある。また、AIで生成された文章には誤った内容が含まれる可能性もある。必ず内容を確認してから利用しよう。 ExcelのCopilotで分析結果を表示する ExcelのCo

新型コロナウイルス感染拡大に伴うテレワークの普及から、出社回帰が強まっている（資料1）。多くの建設会社が原則出社とする他、建設コンサルタント会社も出社頻度の目安を設ける。ただ、テレワークの利点は各社とも認めており、出社との上手な組み合わせが求められる。 最低でも週40時間出社しないならクビだ──。米電気自動車（EV）大手、テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（CEO）が同社幹部に対し、こんな内容のメールを送ったとして話題になったのは2022年6月のこと。当時は過激な発言だとの受け止め方が多かったものの、最近では一概にそうとも言えなくなってきた。例えば、米アマゾン・ドット・コムは25年1月から原則として週5日の出社を社員に求める。 コロナ禍で広まった在宅勤務などのテレワークに関して、日本でも揺り戻しが進んでいる。国土交通省が毎年実施している「テレワーク人口実態調査」によると、企業などに勤務

日経BPは2025年の経済・技術・消費トレンドを総力を挙げて取材・予測します。雑誌・Web各メディアでの特集、未来を見通す書籍・調査レポートについてはこちらの特設サイトをご覧ください。 日経クロステックは5人の有識者を招き、2025年にブレークするITインフラ技術を選考する「ITインフラテクノロジーAWARD 2025」を開催した。選考会で議論した内容から、2025年に注目すべきITインフラ技術を解説する。 2023年の「ITインフラテクノロジーAWARD 2024」では10回目の節目として5位まで技術を選んだ。11回目となる今回は、グランプリと2位、3位の3つのITインフラ技術を選出した。ここではグランプリ「生成AI（人工知能）駆動開発」以外の2位と3位に選んだITインフラ技術を取り上げる。 選考会に参加したのは、野村総合研究所（NRI）の石田裕三産業ITイノベーション事業本部産業デジタ

マイクロソフトは2024年10月、Windows 11の大型アップデート「2024 Update」の一般提供を開始した。これは毎年秋に実施されるアップデートで、バージョンは「24H2」となる。11は2021年のリリース以来、3回目の大型アップデートを迎え、この最新版は24H2と呼ばれることが多い。（図1）。H2は下半期（Second Half）を意味する。 図1 Windows 11は2021年10月のリリース以降、月次の更新や大型アップデートによって新機能を追加。2024年10月には3回目の大型アップデート「2024 Update（24H2）」が公開された 待望の大型アップデート　24H2で何が変わる？ 前バージョン「23H2」公開後から24H2にかけて追加された主な機能や改善を図2で挙げた。強化点は、AI（人工知能）アシスタントの「Copilot（コパイロット）」をはじめ、エクスプロー

AI（人工知能）の産業利用が進むにつれて、「リザバーコンピューティング」という機械学習手法が日本の研究者や産業界を中心に、にわかに注目を集め始めた。主にエッジAI向けの機械学習モデルの枠組みで、AI処理に必要な電力を大幅に抑えつつ、推論性能と高速学習を両立できる可能性を秘めている。本特集では、リザバーコンピューティングの用途や原理を解説し、最新の研究動向を紹介する。

富士通が米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）との協業を拡大した。システムのクラウド移行で提携すると共に、社会課題解決のためのサービス群である「Fujitsu Uvance（ユーバンス）」事業において共同でオファリングを開発する。 2024年11月29日に3年間の戦略的協業契約（SCA）を締結し、2024年12月2日に発表した。2027年度までに受注件数を直近3年実績の倍となる800件に増やすことを目指す。 協業の内容は大きく3つある。第1はクラウド移行の支援だ。これまで2社は金融やモビリティー、レガシーシステムといった一部領域で協業していた。今後は協業を全業種へ拡大する。 富士通の大塚尚子執行役員EVPグローバルソリューションは「モダナイゼーションが主戦場」との考えを示した。レガシーシステムからの移行だけにとどまらず、幅広いシステムのクラウド移行需

米Google（グーグル）は米国時間2024年12月13日、企業内の情報を検索できるAIエージェント「Google Agentspace」を発表した。業務を自動化する社内向けエージェントをカスタマイズできるのが特徴だ。 米Microsoft（マイクロソフト）や米Salesforce（セールスフォース）などが業務用のAIエージェントサービスを発表しており、グーグルも続いた形だ。生成AIを、単なる支援機能から実際の業務をこなすエージェントへと進化させる動きが活発になってきた。 Agentspaceは社内データに接続された企業向けAIサービスで、ユーザーインターフェース（UI）は企業内ポータルサイトのようなデザイン。トップページからAIとの対話や検索が可能だ。 グーグルが提供するグループウエア「Google Workspace」に加えて、「Microsoft SharePoint」、「Sales

先日、某大手SIerの人から「木村さんは日本企業のタコツボ組織を色々と批判しているが、当社ほど見事なタコツボ組織は他にはないですよ」という趣旨の話を聞かされた。要するに、事業部門間の連携が全くなく「隣は何をする人ぞ」状態だということだ。それどころか、同じ事業部門内であっても部署ごとにバラバラ。日本企業は「勝手にやっている現場の集合体」といわれるが、そのSIerはそんな日本企業の特徴を見事に体現する組織であるらしい。 ただ考えてみると、タコツボ組織を見事に体現するのは、何もこのSIerだけではあるまい。人月商売のITベンダーは皆どこもかしこも、勝手にやっている現場の集合体といったほうがよいのではないか。そういえば以前、このSIerよりも経営規模が大きい別のSIerの経営幹部が「社長をはじめ経営幹部は、誰も他の役員のシマ（＝事業部門）に手を突っ込むようなまねはしない。社長が関心を持つのは各シマ

オフショア開発に変化の兆しが見えてきた。コスト削減を最大の目的としていたのは過去の話。現在は、深刻化するIT人材不足への対応という側面が色濃い。ユーザー企業が現地に直接開発拠点を構えるケースも増えてきた。オフショア先の人件費は上昇し、採用競争も激しくなりつつある。単に安価な人材を求めるだけでは持続可能な信頼関係は築けない。日本企業は認識を新たにする必要がある。オフショア有力地であるベトナム取材から新たな潮流をひもとく。

「全ての企業が2027年までにS/4HANAに移行するのは無理だろう」。2027年まであと2年となった今、こんな見方がパートナー企業を中心に広がっている。 独SAPのERP（統合基幹業務システム）パッケージ「SAP ERP（ECC6.0）」のサポート期限が終了する2027年まで、あと2年。SAP ERPのユーザー企業は2027年までに原則、後継製品「S/4HANA」への移行が求められている。これが「SAPの2027年問題」だ。 日本国内のSAPのERPの利用企業は2000社と言われている。2000社が基幹系システムに利用しているSAP ERPを、SAP ERPとは異なる製品であるS/4HANAに移行するのは、ユーザー企業にとってもパートナーにとっても簡単なことではない。特にSAP ERPは大企業を中心に利用されていることから、パートナー企業を中心に冒頭の「移行は無理」との見方が広がっている

Windowsは、音声による文字入力ができる。キーボードを使わずに、マイクに向かって発話することで、Wordや「メモ帳」などのアプリに文字として入力できる。録音した音声ファイルを再生して、その音声からの文字起こしも可能だ。 音声入力をする際は、「設定」アプリでマイクの設定を確認しておくと安心だ。「システム」から「サウンド」を選び、「入力」の項目で使用するマイクが選ばれていることを確認する。 音声入力を利用する 入力先のアプリを起動して、文字入力の開始位置にカーソルを移動してから、［Windows］＋［H］キーを押して音声入力を起動する（図1）。ツールバーでマイクの形をしたボタンをクリックし、入力したい内容をマイクに話しかける。

どのようなレベルのモデルを持てばよいのでしょうか。データエンティティー、主キーと外部キーは記述し、他の項目属性はビジネスにおいて主要なものにとどめます。つまり「論理データモデル図」になります。サンプルを示します。 このサンプルはIDEF1xを用いて書いています。分かりやすくするためエンティティーだけ表示しているので実際には概念データモデルになっています。 モデル図のエンティティーの配置にはこだわりがあります。縦軸は上部から、マスター、残高、イベントの順に並べます。さらにマスターは上からリファレンスデータ、リソース、ビジネスルールに分かれます。こうすることにより上部と下部のエンティティーの関係が1対Nと裾広がりになり、線が交錯しにくくなります。 横軸はマスターに関しては、左から自社組織、取引先、品目になります。品目系の伸びしろが大きいことを考慮して右端に配置しました。 パッケージのデータモデ

メインフレーム人材の不足が叫ばれて久しい。アルムナイなどシニア人材の活用が進む中で、若手の活用という新たな潮流が出てきた。積極的に若手育成に注力するのは日本IBMとアクセンチュアだが、その方針は大きく異なる。メインフレームを「守る」人材として若手育成の土壌を作る日本IBMと、脱メインフレームを含めメインフレームに「攻め込む」モダナイズ人材を投入するアクセンチュア。それぞれの取り組みを見ていこう。 交流会を開く日本IBM、若手コミュニティーで業界を盛り上げる 日本IBMは「若手技術者Casual Meet-up!」（以下、Casual Meet-up!）を開催し、若手メインフレーム技術者が交流できる場を提供している。日本IBMとユーザー企業、パートナー企業の入社9年目以下の若手が集まり、参加者は延べ120人ほどに及ぶという。 日本IBMは「ハイブリッド・バイ・デザイン」を掲げ、メインフレーム

「うちのシステムは大丈夫か」と社長から聞かれた場合、どのように答えるのか。これは難題である。わざわざ尋ねてくるのは、社会や企業で重要な役割を担うミッションクリティカルシステムが止まる、あるいは誤動作する、といったトラブルが直近で起き、報道を見聞きした社長が「うちでも同じことが起きないか」と不安に思っているからだ。 冗長構成をとっているとかテストをこれだけ繰り返したとか技術的・実務的な対策を詳しく説明しても社長は安心しない。社長にとって分かりにくい説明を続けると「それほど難しいことをしているのか」と思われ、逆効果になる。 ミッションクリティカルシステムの将来を考える「M:C One協議会」に参加する、SCSKの肥沼良介メインフレームテクノロジーサービス部長、日本アイ・ビー・エム（IBM）の齊藤貴之ソリューション創出ラボ部長がこの難題を徹底検討した。 M:C One協議会は富士通、NEC、日本

協定世界時（UTC）で2038年1月19日午前3時14分08秒になると、プログラムがエラーを起こす「2038年問題」。この問題への対応は難しく、インターネットで公開されている人気のオープンソースソフトウエア（OSS）であっても課題が多く残っていることが、立命館大学の研究チームによる調査で明らかになった。 2038年問題は、1970年1月1日0時0分0秒からの経過時間で時刻を表現する「UNIX時間」を採用するシステムで、経過上限の約21億秒を超えることで発生するトラブルである。 UNIX時間を32ビットの符号付き整数で定義している場合、上限値を超えると時刻データの最初のビットが負の数を表す「1」となるため、時刻が1970年1月1日0時0分0秒から約21億秒巻き戻った1901年12月13日20時45分52秒になる。時刻がおかしくなることで、プログラムにエラーが発生して異常終了したり、表示がおか

世界中で生成AI（人工知能）の活用が一気に加速している。企業では経営の意思決定の高速化に生成AIを活用するなど、DX（デジタル変革）の一環として生成AIの導入が進められている。まさに生成AIが経営を変え、事業を変えつつある。 ただ、特に日本では生成AIについて「ある種のごまかし」あるいは「見て見ぬふり」が続いている。AIが人から雇用を奪うという動かしがたい現実から目をそらしているのだ。だが、既にAIを活用したリストラは始まっている。日本経済新聞電子版の2024年12月3日付の報道によると、イタリアの金融機関BPERバンカはAI導入により、約2000人を数年で削減する方針だという。 生成AIは人から雇用を奪う――。その現実から目をそらさせる世間受けのよい対処法は「人は人にしかできない業務にシフトすればよい」というものだ。それに今は「空前の人手不足」だから、AIを導入しても雇用危機は訪れないし