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独SAP、米オラクル、米サービスナウ、米セールスフォース、米ワークデイ。業務系大手SaaS(ソフトウエア・アズ・ア・サービス)ベンダーが相次ぎ生成AI(人工知能)に関する機能を投入している。一部の先進企業が生成AIの業務活用を目指し、自社のシステムに実装する動きが見られる中、自ら取り組まなくても、いつの間にかSaaSに載って生成AIがやってくる――。そんな時代が訪れようとしている。どのような仕組みで生成AI関連の機能を提供するのか。大手SaaS各社が描くAI戦略を明らかにする。
自然災害などで大規模な通信障害が発生した場合、スマートフォンによる通信が困難になる。こうした非常時に有効なサービスが米Apple(アップル)から提供された。それが2024年7月30日から日本でも提供が始まった「衛星経由の緊急SOS」である。モバイル通信やWi-Fiが圏外の場所でも人工衛星を経由して緊急通報を可能にする。同サービスは既に16カ国で提供済みだが、地震大国の日本では待望のサービスといえるだろう。 衛星経由の緊急SOSは、iPhoneをアクティベートしてから2年間は無料で利用できる。ただし利用できる機種はiPhone 14シリーズ及び15シリーズに限られる。人工衛星の動きは高速で、帯域幅が小さい。しかも位置が地球から数百km以上離れている。こうした条件に対応できるのが、iPhone 14シリーズ及び15シリーズだという。またiOS 17.6以降が必要となるので注意したい。 実際に衛
プログラミングは利用する言語の理解や専門知識、さらに経験が求められる。知識や経験が乏しい場合、「ChatGPT」や「Copilot」「Gemini」といった対話型生成AI(人工知能)でプログラミングを学んでみよう。ソースコードの生成、既存のソースコードの手直しや解説、コマンドの使い方など活用できる場面は多い。 これら生成AIが対応できるプログラミング言語は多い。「理解している」プログラミング言語をChatGPTに尋ねたところ、「Python」「JavaScript」「Java」「C++」「C#」「Ruby」「Swift」「Go」「Rust」「PHP」「SQL」などを示した。CopilotはPython、Ruby、JavaScript、Java。GeminiはPython、JavaScript、Java、C++、C#に加えて日本語のプログラミング言語である「なでしこ」「プロデル」「ドリトル」
富士急ハイランド(山梨県富士吉田市)のジェットコースター「ド・ドドンパ」で、2020~2021年にかけて計12件の事故が発生し、乗客12人が重軽傷を負った。国土交通省社会資本整備審議会は2024年6月28日、この事故の調査報告書を公表1)。コースターの車両を変更して質量が増し、乗客の頭部にかかる加速度の増大を招いたのが原因とする見解を示した。このほか、前傾したり、うつむいたりしていた乗車姿勢が負傷の有無に影響を与えた可能性も示唆した。
OneDriveを一切使わないユーザーにとって、OSに組み込まれた「勝手な同期」機能はうっとうしい限り。速やかにアンインストールしてスッパリ縁を切りたいところだが、いきなり「OneDrive」フォルダーを整理したり、アプリをアンインストールしたりするのは危険だ。
太陽光発電が原因とされる電波障害が急増している。とりわけ防災無線への影響が深刻だ。総務省は2024年5月、関連団体に対策を求める依頼文を出した。障害が増えた背景には住宅用パネルの増加がある。2025年4月から東京都などで新築住宅の一部に太陽光パネルの設置が義務化されるため、影響を注視する必要がありそうだ。 「ここ数年、我々の把握する電波障害が急増している」。総務省総合通信基盤局電波部電波環境課の今泉崇紀電波監視官はこう話す。2021年以降、太陽光発電システムが発する不要電波によって通信が妨害される障害が、疑わしい事例も含めると44件発生しているという。背景には家庭用太陽光パネルの爆発的な増加がある。 影響を受けやすい周波数帯は「数十MHzから百数十MHz帯」(今泉監視官)だ。中でも影響が深刻なのは防災無線で、完全に遮断されてしまったという報告もある。地震や津波といった災害から人命を守るため
ホンダが、電気自動車(EV)の走行中に道路の路面から車両へ無線で電力を供給する「走行中ワイヤレス給電(Dynamic Wireless Power Transfer:DWPT)」システムの開発を進めていることが日経クロステックの取材で初めて明らかになった(図1、2)注1)。給電できる走行速度の上限は明かしていないが、徐行時の給電は実証済みのようだ。 静止状態を前提としたワイヤレス給電(Static WPT:SWPT)システムを実装したEVは既に世界では数車種商用化されているが、DWPTの実用化例はまだない。ただし現在、欧州メーカー数社が開発中で、実証実験などを進めつつある。ホンダもこの実用化競争に参戦した格好だ。ホンダは既に、給電装置などの要素開発をおおむね終え、量産化を見据えたFMEA†(故障モード影響解析)や実証試験を実施する段階に入った。開発を開始した時期は明かさないが、2023年半
人手不足による企業経営への影響が、一段と深刻度を増している。帝国データバンクが2024年7月に発表したリポートによると、2024年上半期(1~6月)の人手不足による企業の倒産数は業界全体で182件で過去最多のペースという。顕著なのは建設業(53件)と物流業(27件)だ。 今のところ情報サービス業の人手不足倒産は少ない。同社の分類における「ソフトウエア業」の、2024年上半期の人手不足倒産数は3件にとどまる。 ここ数年の情報サービス業の人手不足傾向は今なお続いている。情報サービス産業協会(JISA)がまとめた情報サービス業の雇用判断DI(不足-過剰)は、2024年6月末に65.5ポイント。同年3月末の74.0ポイントから8.5ポイント下がったが、内訳は「不足」が67.2ポイント、「過剰」が1.7ポイントで、引き続き人手不足の企業が圧倒的という状況だ。 情報サービス業で人手不足が続いている一方
生成AIに何かを依頼するときは、プロンプトの入力が、やり取りするための不可欠な手段になる。つまり、プロンプトでどのように指示するかが、自分の意図に沿った的確な回答を得るためのポイントになる。 何をしたいかを詳細に伝える 生成AIを試してみる程度の使い方なら、簡単な指示を入力しただけで、詳細な情報の回答が得られることに感心するだろう。しかし、具体的な目的を持って使っていくと、期待したような回答が得られなくてストレスを感じることが増えてくる。そうしたとき、まずチェックしたいのが「プロンプトの情報が不足していないか」ということだ。 第1のテクニックは、「何をしたいか」「何を知りたいか」をプロンプトに含めること(図1上)。それによって生成AIは、より的確な回答を引き出してくる。
最近はWordやExcelの標準の保存先がOneDriveになっている(図1)。Officeアプリをインストールする際は、MSアカウントでのサインインが必須で、そのMSアカウントにひも付いたOneDriveを標準の保存先にする仕組みを採用しているためだ(図2)。 図1 ExcelなどのOfficeアプリで作成した文書を保存しようとすると、標準の保存先がOneDrive内の「ドキュメント」になってしまう。クラウドサーバーに保存したくない場合は、毎回手動で保存先を変更しないといけないので面倒だ
量子コンピューターの最新成果が集結する世界的な国際会議「Q2B」。2024年7月24~25日に東京都内で開催された「Q2B 2024 Tokyo」では、急速に進化している量子誤り(エラー)訂正をはじめ新技術の発表が相次いだ。その中から、量子コンピューターの普及を促す5つの注目技術をまとめた。
NTTデータグループが、クラウド上の仮想マシンのメモリーを暗号化するコンフィデンシャルコンピューティング(機密コンピューティング)をオープンソースソフトウエア(OSS)で実現する方式を確立した。2025年度中のサービス提供を目指す。 コンフィデンシャルコンピューティングは、最新のCPUが実装する「Trusted Execution Environment(TEE)」という機能を使って、仮想マシンにおける計算中のメモリーのデータを常時暗号化する技術だ。暗号鍵はCPUに格納されていて、クラウドのユーザーだけがデータを復号できる。攻撃者によって他の仮想マシンや物理マシンそのものが乗っ取られた場合や、クラウド事業者のシステム管理者が悪意を持っていた場合であっても、仮想マシンのデータを保護できる。 「ソブリンクラウド」に不可欠な技術だが コンフィデンシャルコンピューティングのサービスは、Google
「あの箱は昨年と同じだろう」──。中国Zeekr(ジーカー)の電気自動車(EV)「007」の分解を進める中で、センターコンソール下部から金属製の箱が出てきた。プロジェクト班の多くは、2023年に分解調査した中国・比亜迪(BYD)のEV「SEAL(シール)」との類似点の予想を口にした。 SEALでは、センターコンソール下部にセンターディスプレーやメーターディスプレーといったヒューマン・マシン・インターフェース(HMI)の表示をつかさどる電子制御ユニット(ECU)が納められていた。007も、HMIの表示を制御する「Driving Information and Entertainment Host Unit(DHU)」と呼ぶECUがSEALとほとんど同じ場所に位置していた。搭載位置が同じなら機能や役割も似たものだろうと予想したが、詳しくDHUの調査を進めると、BYDとの違いがあることが判明した
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
多くの人が指摘していて、筆者自身もあれこれ書き、それでもなかなか実行が難しい。そういうことがある。「視野を広げる」、「視座を高める」、はその典型だろう。「それは違う、視野を狭め、視座をできるだけ低くし、現場に密着すべきだ」と表立って反論する人はいないのではないか。だが、実際にそうしようとしてもなかなかうまくいかない。 改めてドラッカーから学ぶ 去る7月、ドラッカー学会というNPO法人が開催した2つの勉強会に参加する機会を得た。学会といっても英語名称はDrucker Workshopであり、社会生態学者のピーター・ドラッカーが残した著作を輪読したり、ドラッカーのいう「マネジメント」を実践した例を報告し合ったりする活動をしている。 2005年11月に創設されたときに入会し、恐らく1回だけ発表をしたが途中で抜けてしまい、あるきっかけから再入会した。もともとは任意団体だったが2024年4月からNP
コニカミノルタが業務アプリケーション開発への生成AI(人工知能)活用を進めている。アプリ開発の経験がない同社の光学系エンジニアが米GitHub(ギットハブ)の生成AIサービス「GitHub Copilot」を「教師」として採用し、コーディングの支援を受けながら1カ月で業務アプリを開発した。 同社はこの成果を2024年5月の社内イベントで紹介し、取り組みを全社に広げようと旗を振っている。DX(デジタル変革)を推進したいもののソフトウエア開発者の不足に悩むユーザー企業が多い中、生成AIサービスがその不足を補う有力解となる可能性がある。 業務の合間を縫い、1カ月で開発 未経験から業務アプリの開発に挑戦したのは、同社の技術開発本部デバイス技術開発センターマテリアル・デバイス開発部技術開発グループに所属する星久美子氏だ。コニカミノルタが開発中のセンサー技術「FLAIRS」で利用する「測定器アプリ」を
ここ最近、「生成AI(人工知能)を軸にした“AIデータセンター”が急増し、それに伴って、日本や世界の消費電力量も爆発的に増える」といった内容の報道をしばしば目にする。これに対して、記者がこれまで半導体やAI技術、さらにはスーパーコンピューターを見てきた経験から強い違和感をいくつも感じている。 違和感の1つは、こうした報道の既視感だ。IT(情報通信技術)関連では、近い将来に消費電力が増えすぎて困ったことになる、という警告が過去に何度も出されてきた。例えば、2001年に米Intel(インテル)の当時の最高技術責任者(CTO)だったPat Gelsinger(パット・ゲルシンガー)氏は「Pentiumは既にホットプレート並みに熱い。このまま設計を大きく変えなければ、今後のマイクロプロセッサーの熱密度は、2005年ころに原子炉並み、2015年ごろには太陽表面並みに達してしまう」と警告した。ちなみに
特許に見るペロブスカイト太陽電池の勢力図、SK弁理士法人・奥野所長に聞く メガソーラービジネス・インタビュー 次世代太陽光発電の本命として、ペロブスカイト太陽電池の開発競争が激しくなっている。日本発の革新技術として、日本勢が研究開発をリードしてきたが、ここ数年、中国勢の特許出願が急増し、ダントツの件数になっている。太陽電池関連の特許に詳しい、SK弁理士法人の奥野彰彦所長にペロブスカイト太陽電池に関する特許の動向について聞いた。 トップ10の半数が日本企業 ――積水化学工業が2025年の製品化を公表するなど、日本企業主導によるペロブスカイト太陽電池の実用化に期待が集まっています。特許戦略という視点から見て、国内勢にどの程度の優位性があるのでしょうか? 奥野 ペロブスカイト太陽電池に関する特許出願の動向を見ると、2010年代は日本勢がトップでしたが、ここ数年、中国勢の出願件数が急増し、単年度で
米OpenAIが「ChatGPT(チャットジーピーティー)」を公開したのは2022年11月。それ以来、自然な文章でやり取りできる生成AIは世界中から注目を集め、社会に大きな影響を与えている。 代表格はChatGPT、米マイクロソフトの「Copilot(コパイロット)」、米グーグルの「Gemini(ジェミニ)」などだ。そのほか、独自に開発されている生成AIも数多くある。いずれも、文章の解析と回答の生成には、それぞれの大規模言語モデル(LLM)を利用する。 生成AIの進化は続く。2024年5月には、OpenAIがLLMの最新版「GPT-4o」を発表。ChatGPTで音声・画像・映像を組み合わせた処理が高速にできることをアピールした。それに続いてグーグルも、GeminiをGoogle検索で利用できるようにするとアナウンス。生成AIの活用や利用の幅は、今後さらに広がっていくことが期待される。 AI
Wi-Fiの性能について、実際にテストして検証していこう。使用した機材は、バッファローのWi-Fi 6E対応ルーター「WXR-11000XE12」と、Wi-Fi 7に対応したルーター「WXR18000BE10P」、デル・テクノロジーズのノートパソコン「Inspiron 14(5430)」と「XPS 16(9640)」(図1)。Wi-Fiのバージョンは6Eを基本とし、必要な場合にWi-Fi 7も利用した。 Inspiron 14(5430)はWi-Fi 6E、XPS 16(9640)は同7にそれぞれ対応しており、テストによって使い分けている。無料のサーバー構築アプリ「OpenSpeedTest-Server」で一方のパソコンをテスト用サーバーにし、ルーターと有線LANで接続した。どちらのパソコンも有線LAN端子がないため、USB接続の2.5Gbps対応の有線LANアダプター「USBC-LAN
Linuxは現在、多くの分野で利用されている。その心臓部が「カーネル」だ。Linuxを使いこなすのに必要なカーネルの知識を解説する。 Linuxカーネルを学習する動機や意義は人によってさまざまでしょう。 しかし、自動車のエンジンやトランスミッションの仕組みを理解することで、より効率的な運転が可能になるように、OSの中核部品であるカーネルの動作を理解すれば、アプリケーションやシステム全体を効率的に稼働できるようになるといえます(図3上)。例えば、ある周辺機器を動かすのに必要なデバイスドライバにカーネル空間で動作するものとユーザー空間で動作するものの二つがあった場合、基本的には前者の方が処理は高速です。なぜ高速なのかという理屈を知っておけば、適切なデバイスドライバを選択できます。
Linuxは現在、多くの分野で利用されている。その心臓部が「カーネル」だ。Linuxを使いこなすのに必要なカーネルの知識を解説する。 第5回 メモリー管理もLinuxカーネルの重要な仕事、プロセス間の競合防ぐ Linuxカーネルは複数のプロセスを稼働できます。また、複数のユーザーがシステムを共同利用する「マルチユーザー利用」にも対応しています。このようなOSでは、各プロセスが利用するメモリー領域が重ならないようにする仕組みなどが必要です。 2024.08.23 第4回 Linuxカーネルのタスク管理、短い間隔で切り替えて疑似的に同時実行 Linuxでプログラムを実行すると「プロセス」または「スレッド」が作成されます。プロセスとは、主メモリーに読み込まれ、独立したメモリー空間を割り当てられて稼働中のプログラムのことです。Linuxにおけるスレッドとは、ほかのプロセスやスレッドとメモリー空間を
購入した電子機器や工業製品の修理時に購入者の裁量を広く求める権利。メーカーの認定修理業者だけでなく、購入者自身や第三者の修理業者が修理できるようにする。欧州や米国で制度の導入が進みつつある。 購入製品を購入者本人、または購入者が選んだ業者が修理できる「修理する権利(Right to repair)」の議論が欧州や米国で活発化している。修理期間の短縮や費用低減、製品の長期利用によるごみ削減などの効果が期待されている。 EU理事会と欧州議会は2024年2月、「修理する権利」の導入について合意した。合理的な価格・期間での修理、修理に必要な部品や情報の提供などがメーカーに義務付けられる(出所:欧州議会のプレスリリース) EU理事会と欧州議会は2024年2月、消費者の「修理する権利」の導入について合意した。これにより合理的な価格・期間での修理、修理に必要な部品の提供、修理に関する情報公開、中古品など
ジャパンディスプレイ(JDI)の製品発表会が、2024年8月2日に東京・赤坂で開催された。今回の発表対象製品は車載向けの「2ビジョンディスプレー(2VD)」だったが、発表後には、既に発表済みながら日本初披露となる新技術のデモ展示もいくつかあった。具体的にはフォトリソグラフィー方式有機EL(フォトリソ方式OLED)の「eLEAP」、VR(仮想現実)/MR(複合現実)用の超高精細2527ppi(pixels per inch)の液晶ディスプレー(LCD)、高輝度の透明LCD 「レルクリア Ⅱ」パネルだ。2VDを含めたこれらのデモ展示の内容からは、ディスプレーの2030年に向けた方向を読み解くことができる。そのキーワードは、「モビリティー」と「空間映像」である。 2VDがモビリティー空間を広げる 今回の発表対象製品である2VDでは、クルマの運転席にいる人と助手席に座っている人に、それぞれ異なる映
2024年、英国ロンドンの街をこれまでにないタイプの斬新な自動運転車が走行した(図1)。なんと、このクルマを運転するのは「大規模言語モデル」なのだ。 様々なモジュールを組み合わせて作られていた既存の自動運転AIと異なり、言葉を紡ぐために生まれた大規模言語モデルが、カメラや各種センサから周囲の状況を判断解釈し、適切なアクセルとステアリング量を生成・出力している。いわゆるマルチモーダル型の大規模言語モデルだ。 現在、ロボットの領域では、大規模言語モデルにロボットの行動指令値を直接生成させる取り組みが米Google(グーグル)などを中心に進んでいるが、そうした流れが、今度は自動運転の領域に波及した形だ。
ベクトルデータベースが企業システムに入り始めている。生成AI(人工知能)の企業活用で導入が進むRAG(検索拡張生成)の実装にベクトルデータベースを使うことから注目が集まるが、先んじてそのベースとなる「検索」で実績が出始めている。自社の基幹業務である部品受注の電子商取引(EC)サイトで活用を進めるのがミスミグループ本社だ。ベクトル検索を内製で導入し、クリック率の改善などに効果を発揮している。 2024年6月末、部品製造・流通大手のミスミグループ本社(ミスミG)はシステム基盤を米Amazon Web Services(AWS)の「Amazon Web Services(AWS)」から米Google(グーグル)の「Google Cloud」に移行、同社の基幹業務である部品受注のためのECサイトの検索実行環境をグーグルが提供するベクトル検索実行サービス「Vertex AI Vector Searc
使用済みの製品から部品を回収して再び新品同様の製品として販売する「リマニュファクチャリング(リマニ)」。部品コストの削減やサーキュラーエコノミー(循環経済)、カーボンニュートラルを目的として取り組む企業が徐々に増えている。ところが昨今、ある別の目的でリマニが爆発的に拡大する可能性が出てきた。 それが、部品の安定調達の観点だ。米中対立を発端として世界中でサプライチェーンの再構築が進む中、部品を国内で使い回して調達するリマニへの関心が各国で高まっている。半導体や電池、産業用ロボット、工作機械など品目によっては経済安全保障の強化につながるとの見方もある(図1)。
半導体製造をけん引するAI半導体の多くで、チップレットが採用されている。同一パッケージ内に多くのチップレットを実装し、チップレット間を高密度かつ高速につなぐ。そのためにチップレット同士を接続する中間基板(インターポーザー)や、高密度にチップ同士を接続するハイブリッドボンディング(ハイブリッド接合)などの技術が求められている。 微細化による性能向上が鈍化し、微細化を進めるコストが増大する中で、半導体の進化を先端パッケージで担う動きが加速している。生成AI(人工知能)の登場で膨大な計算資源が必要となったことで、サーバーなどのクラウド側と、PCやスマートフォンなどのエッジ側の両方において、先端パッケージを用いたチップレット(半導体チップ)集積が標準技術となりつつある(図1)。
インターネットの接続性能評価サービス「Speedtest」を運営する米Ookla(オークラ)の調査によると、「真の5G(第5世代移動通信システム)」と言われる5G SA(Standalone、スタンドアロン)方式の導入がアフリカや欧州、中央アジア、南米で遅れていることが判明した。多くの国でネットワーク性能の低下も見られるという。同社のWebサイトで2024年7月29日(現地時間)に公開された。 関連リポート: Faster Speeds and the Promise of New Use Cases is Driving 5G SA Adoption 5G SAの普及状況 5G SAとは5Gを専用のコアネットワーク(5Gコア)を使って運用する方式のこと。4G(第4世代移動通信システム)のコアネットワークを使って運用する方式の5G NSA(Non-Standalone、ノンスタンドアロン)
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