MediaTekがWi-Fi 7のライブデモ、23年から製品投入
台湾MediaTek（メディアテック）は、次期無線LAN規格「Wi-Fi 7」のライブデモを主要ユーザーや業界関係者向けに実施したと、2022年1月19日（米国時間）／1月20日（台湾時間）に発表した ニュースリリース 。同社によれば、公の場でのWi-Fi 7のデモは、世界で初めてだという。 Wi-Fi Allianceからの公式発表はまだないが、Wi-Fi 7は、現在IEEEで「IEEE 802.11ax」（Wi-Fi 6／6E）の後継規格として標準化作業中の「IEEE 802.11be」の通称になると目されている*1。IEEE 802.11beでは、2.4GHzと5GHz、6GHzの3つの周波数帯を使って、30Gビット／秒のスループットの実現を目指す。チャネル帯域は320MHzと広い。4096QAMと多値数の大きな変調方式を採る。また、最大16×16のMIMO（4Multiple-In
都市部で「レベル4」飛行へ
レベル1～4の飛行を3つのカテゴリーに分け、比較的リスクが低い飛行の許認可を簡略化する。カテゴリーIIの飛行では、機体認証と操縦ライセンスを保有する場合に許認可が不要となる。ただし、イベント上空の飛行など個別の承認を要するケースもある。機体認証や操縦ライセンスには等級がある。国土交通省の資料を基に日経コンストラクションが作成 一連の制度を飛行の許認可手続きの合理化にもつなげる。これまで、人口集中地区の上空を飛ばすためは、第三者の立ち入りを制限したうえで申請して許可を受ける必要があった。ライセンスを持つ操縦者が認証されたドローンを用いる際は、そうした飛行の一部で許認可が不要になる。 改正航空法では、事故時の原因究明の円滑化などを目的として、ドローンの所有者に対して機体の登録を義務付ける。21年12月に事前登録の受け付けを開始した。事故を起こした際の報告も必須とする。 法制度の整備と併せて、レ
過剰品質が主因ではない 日本半導体が衰退した本当の理由
1976年に富士通研究所に入社とともに半導体デバイスの研究に従事。1988年から富士通で先端DRAMの開発・設計に従事。メモリーセル、高速入出力回路や電源回路などアナログ系の回路を手掛ける。2003年、富士通・AMDによる合弁会社FASL LLCのChief Scientistとなり米国開発チームを率いてReRAM（抵抗変化型メモリー）技術の開発に従事。2007年からSpansion Japan代表取締役社長、2009年には会社更生のため経営者管財人を拝受。エルピーダメモリ技術顧問を経て2011年10月より慶應義塾大学特任教授、2017年4月より同大学の先端科学技術研究センター研究員。技術開発とコンサルティングを請け負うMTElectroResearchを主宰。 市場を席巻していた日本企業の事業、または企業そのものが、まさかの凋落（ちょうらく）をしてしまった例がいくつもある。お家芸と言われ
3.11原子力災害はなぜ防げなかったか 「福島第1原発」10の疑問
2011年3月11日午後2時46分、東北地方を中心とする東日本をマグニチュード9.0の巨大地震が襲った。その50分後、それまで想定していなかった巨大な津波が福島第1原子力発電所に押し寄せ、未曽有の原子力災害を引き起こした。想定外の巨大な地震と津波に見舞われたとはいえ、なぜ炉心溶融（メルトダウン）にまで至ってしまったのか。あらためて事故の経緯を振り返ってみる。 Q1：福島第1原発を襲った地震と津波の規模は？ Q2：地震発生時の福島第1原発各炉の稼働状況は？ Q3：地震直後の状況はどうだった？ Q4：炉心冷却が維持できなかったのはなぜ？ Q5：どうして全電源を喪失してしまったのか？ Q6：1～3号機が炉心溶融したのはいつごろ？ Q7：原子炉建屋が爆発したのはなぜ？ Q8：放射性物質による大気汚染はなぜ起きた？ Q9：事故当時の作業者の被曝（ひばく）状況は？ Q10：汚染水問題とは？
5G基地局3倍へ4G転用、ドコモが懸念する「なんちゃって5G」
総務省は2020年6月、23年度末までに携帯各社が整備する5G（第5世代移動通信システム）の基地局数を、当初計画の3倍となる21万局超に引き上げる目標を公表した。20年9月までに既存4Gで利用する周波数帯を5Gに転用できるように制度改正し、携帯各社の5G基地局整備を促す考えだ。ソフトバンクとKDDIが5G基地局整備の大幅前倒しを表明する一方、慎重な姿勢を崩さないのがNTTドコモだ。4G電波の転用では速度が出ない「なんちゃって5G」にとどまるという懸念を示す。 4G電波転用では速度が出ない「なんちゃって5G」に 携帯4社は5Gのピクト表示の方針に合意している。4G周波数帯を5Gに転用した場合、どの程度速度が出るのか。利用者保護が求められる。（撮影：日経クロステック） 筆者が先日NTTドコモ社長の吉沢和弘氏にインタビューした際、同氏が最も語気を強めたのは4G周波数帯を5Gに転用する話題の時だっ
「今の5G仕様とはここが違う」、Qualcommが3GPP最新版を詳説
米Qualcomm（クアルコム）は2020年7月3日、3GPPによるリリース16仕様標準化完了に向けて、関連する6つの主要技術を解説した（Qualcommのブログ）。 リリース15では、5G最初の標準化仕様として、主にコネクティビティー機能統一に向けた取り組みが行われた。自己完結型スロット（flexible slot-based framework）は、高速大容量通信やミッションクリティカルなサービス、大量機器接続といった5Gサービスの効率的な提供を可能にした。OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing、直交周波数分割多重）は、5G NRのサブ1（1GHz未満の周波数帯）から60GHz超帯までの拡張を可能にし、ミリ波は、5Gの用途拡大に必要な容量と高速性を実現可能にした。
水中ドローンの切り札なるか、防衛省も期待の「水中光イーサネット」
水中無線通信といえば音響通信が一般的だが、その通信速度はせいぜい数十kbpsほど＊1。テキストデータは送れても、映像などの大容量データを送受信するのは難しい。しかし、100Mbpsクラスの高速通信が可能になれば、例えば「水中ドローン」の産業活用が一気に進む可能性がある。地上や船上との間に必要だった通信ケーブルのワイヤレス化によってドローンの行動範囲が広がり、自律航行へのハードルが格段に低くなるからだ。 そんな水中無線通信にとって、文字通り「希望の光」として期待が高まっているのが、「可視光通信」である。製品化では英国企業などが先行するものの、近年、日本でも対応する技術・製品が現れた。カギになるのは、半導体レーザー技術だ。 ＊1 音響通信を高速化する研究も進んでいる。例えば、NTTの「海中超音波MIMO多重伝送技術」は、海中で1.2Mbpsを達成。実用化は3～4年後とみられる。 水中で無線イー
AI人材の獲得に超本気 NECが新人事制度を9人に適用、富士通は最大年収3500万円へ
NECと富士通がAI人材の獲得に本腰を入れ始めた。人工知能（AI）やセキュリティーなどの技術の重要性が増す中、それらの高度な技術に対応できる人材（以下、高度技術人材）の市場価値が急上昇している。企業は自社の採用活動を優位に進めたり、他社からの引き抜きに対抗したりするために、高度技術人材に厚く報いる新たな人事制度を模索している。こうした中、日本企業の中で際だった動きを見せているのがNECと富士通だ。 NECは若手研究者向けに厚待遇の新人事制度を導入し、「20～30代の社員9人に適用した」（NEC）。一方、富士通は2020年度上期中に年収2500～3500万円を提示できる新人事制度の導入に向けて調整中であることが、共に日経クロステックの取材で分かった。 NECの新人事制度は「選択制研究職プロフェッショナル制度」と呼ぶもので、2019年10月からスタートさせた。同制度の年収は［1］基本給と［2］
《日経Robotics》ラズパイGPUで深層学習推論を高速化、異色の精鋭集団Idein（後編）
この記事は日経Robotics 有料購読者向けの過去記事の再掲載ですが 『日経Robotics デジタル版（電子版）』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。 ラズパイ（Raspberry Pi）の全機種に、初代Xbox並みの処理性能を持ったGPUが標準搭載されているのをご存じだろうか。このラズパイのGPUを使って、ディープラーニング推論を劇的に高速化する技術を開発したのが、日本のAIベンチャー、Idein（イデイン）だ。同社の創業経緯を紹介した前編に続き、後編では、同社がいかにしてラズパイGPUでの高速化を実現したか、技術の詳細を解説する。 ラズパイ全機種に標準搭載されているGPU「VideoCore」のリファレンスマニュアルをチップ製造元の米Broadcom社が公開していたとはいえ、ソフト開発ツールなどについてはBroadcom社は一切提供していない。そんな中
《日経Robotics》ラズパイGPUで深層学習推論を高速化、異色の精鋭集団Idein（前編）
このように米国の大手IT企業がこぞってディープラーニングの推論アクセラレータに注力する中、ある日本のスタートアップ企業が、世界的に異色の成果を上げた。 単価わずか500円ほどの市販のボードで、10フレーム/秒（fps）もの速度のディープラーニング推論を実現したのだ（図1）。2015年に創業した精鋭技術者の集団、Idein（イデイン）というベンチャーの成果である。 Ideinの技術は、完全なビデオレートまでは到達していないが、動画として十分スムーズといえる速度である。モバイル向けのディープニューラルネット「MobileNet v2」で1000クラスの分類タスクをこの速度で実現。既存技術と比べて、10倍ほどの高速化を達成した。 彼らが使ったのは「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略称、ラズパイ）」。教育用途などとして世界で累計1250万台以上もの出荷実績を持つ小型のCPUボードである。
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
日本の人材不足は「世界最悪クラス」、ヘイズが調査結果を発表
人材紹介のヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパンは2019年11月21日、高いスキルを持った人材の需給効率を分析した調査「グローバル・スキル・インデックス」の結果を発表した。高スキル人材の確保が容易かどうかを示す指標「人材ミスマッチ」で、日本は調査対象34の国・地域の中で下から2番目だった。AI（人工知能）やビッグデータの技術者が特に不足している状況も改めて浮き彫りとなった。 人材ミスマッチをはじめ、市場のニーズに適した教育制度を整えられているかを示す「教育の柔軟性」や、高スキル人材の過不足を賃金面から評価する「専門性の高い業界における賃金圧力」など7つの指標を0～10で数値化した。最適な状態を「5.0」とし、10に近づくほど「人材の確保が難しい」「教育制度が人材供給に役立っていない」「人手不足などで専門業界の賃金が上昇する圧力が高い」といった状況を示す。人材ミスマッチにおける
イーサネットはどこまで速くなるのか？
イーサネットがどのくらい速くなったかご存じだろうか。2017年12月に策定が完了した最新規格「IEEE 802.3bs」は最大伝送速度400Gビット/秒に達した。1983年に策定された最初の標準規格の10Mビット/秒から比べると、4万倍も高速になった。イーサネットはどこまで速くなるのだろうか。そして、どのように実現していくのだろうか。 100Gでたもとを分かつ長距離伝送とイーサネット どうやって400Gビットイーサネットを実現したのか、その技術を理解するには10Gビットイーサネットからの開発の歴史をひもとかなければならない。 イーサネットは心線が銅製のLANケーブルを使った方式と、光ファイバーケーブルを使った方式に分けられる。高速伝送には光ファイバーケーブルの方式が向いており、100Gビット/秒よりも速い規格ではLANケーブルは使われていない。 光ファイバーケーブルを使ったイーサネットは他
通信事業者に仮想化の波、追い込まれた国内ベンダーのラストチャンス | 日経 xTECH（クロステック）
菅義偉官房長官による「携帯電話料金は4割程度下げる余地がある」という発言は世間を騒がせ、ついにはNTTドコモが2019年の第2四半期に料金を2～4割引き下げる意向を示す事態になった。このときの「4割」という数字の根拠となったのが、2019年に第4の携帯電話会社として新たに参入する楽天が、既存の携帯電話会社の半額程度の料金設定を計画していることだ。楽天は、半額程度の料金にできる理由として、従来のような専用機ではなく仮想化技術をフルに活用し、一般的な汎用サーバー上にソフトウエアで基地局や基幹網の機能を実現するからだと説明している。 汎用サーバーの利用が当たり前に 複数のソフトウエアが複雑に連携しながら動作する必要があり、さらに高速なレスポンスと高い信頼性が求められる通信事業者のネットワークは、長らく通信機器ベンダーが提供する専用機の独壇場だった。だが、冒頭の楽天の発言でわかるように、通信事業者
行列すら教えない高校数学に日本の技術軽視の一端を見た | 日経 xTECH（クロステック）
私には高校生の息子がいる。ある日、数学の模擬試験でかなり低い点数を取ってきた。聞いてみると、数学という教科に対してあまり興味が持てないのだという。彼が希望している進路や職業には数学が必要なので、困った問題だ。 振り返ってみれば、私はこれまで息子の勉強をほとんど見てこなかった。「私にも責任の一端はあるな」と反省した。 試しに一緒に数学の問題を少し解いてみたところ、息子は因数分解など中学レベルの数学の計算は難なくこなせる。挽回は十分に可能なようだった。そこで、高校の数学は自分が直接教えようと腹をくくった。 まず、何らかの形で数学に興味を持ってもらう必要がある。そこで、都内の大型書店の理工系書籍のフロアに連れて行った。数学の面白さを取り上げた書籍としては結城浩氏の「数学ガール」シリーズが有名だ。ただ、数学を正面から取り上げたそうした書籍はあまりピンと来ないようだった。 代わりに興味を持ったのが、
深層学習の最新テクニック、AIコンペの成績上位5人が披露 | 日経 xTECH（クロステック）
人工知能学会は2018年6月5日、同学会が主催した画像認識コンペティション「JSAI Cup 2018」の結果を発表し、入賞者5人を表彰した。1位～5位の入賞者が実施したプレゼンテーションを通じ、深層学習（多層のニューラルネットを使った機械学習）で画像認識AIの精度を高める最新のテクニックを紹介しよう。 今回のコンペのテーマは「食材の分類」。食材の画像データから、タマネギ、きゅうりなど55種類の材料を分類する画像分類器を設計し、正解率の高さを競う。 「タマネギ」「きゅうり」などの正解ラベルが付与された学習用の画像データは1万1995枚、正解ラベルを付与していない評価用のテストデータは3937枚 主催者が提示した学習用の画像データは、協賛のクックパッドが提供した1カテゴリ約290枚×55カテゴリの1万5932枚である。コンペの開催期間は2018年1月22日～3月29日。応募者は121人で、う
ソニー、ディープラーニング開発を支援するフレームワークをオープンソース化
ソニーは2017年6月27日、ディープラーニングのプログラム開発に使うフレームワーク「Neural Network Libraries（NNabla ）」をオープンソースとして公開した。同フレームワークのコアはC++11で記述されており、開発言語としてはPythonを利用できる。 コアライブラリーは、米エヌビディアが提供する開発環境「CUDA」に対応し、同社製のGPUで高速に並列処理を実行できる。配布ライセンスはApache License 2.0である。 ソニーは、人工知能（AI）を活用したビジネスが活発化している中でオープンソース化することで、開発コミュニティーによるフレームワークの強化を狙う。「このフレームワークで、AV機器のプログラムなどを開発することが多かった。オープン化することで、テレビや冷蔵庫などの家電、ロボットなどで、新たなサービスが生まれることを期待している」（ソニー広報
Google、Facebook、Appleらが主導するAI関連団体、ソニーやIntelも参加
人工知能（AI）の普及促進を目指す非営利組織「Partnership on AI to Benefit People and Society （Partnership on AI）」は現地時間2017年5月16日、新たなメンバーを発表した。米Intelやソニーなど22の組織が加わる。 Partnership on AIは、米Google傘下の英DeepMindや米Facebook、米Amazon.com、米IBM、米Microsoftが2016年9月に設立した。共同でAIの調査研究を進め、AI技術を健全に活用するベストプラクティスを推奨し、研究成果をオープンなライセンスのもとで公開する。設立メンバーは資金と研究リソースを提供するが、リーダーシップは大学の研究者、ユーザーグループ活動家、業界の専門家らが担当する場合もある。
100億個のシナプスで「量子脳」を作る、国産量子コンピュータの野望
10万個のニューロンと100億個のシナプスからなる「量子脳」を構築する──。内閣府による「革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）」で量子コンピュータの研究プロジェクトを率いるプログラム・マネージャー、山本喜久氏が掲げる目標だ。 山本氏のプロジェクトとNTT、国立情報学研究所などからなる研究グループは2016年10月、新型の量子コンピュータ「量子ニューラルネットワーク」を実現したと発表した。 第1回に紹介したD-Waveマシンと同じく、組み合わせ最適化問題をイジングモデルに当てはめることで解を導く方式だが、量子ビットとして超伝導回路の代わりに、2000個の光パルスを用いるのが特徴だ。希釈冷凍機で極低温まで冷やす必要がなく、常温で演算できる。このため装置を小型化しやすく、また冷却に要する電力も不要になる。 さらにこのマシンでは「量子ビット同士が全結合している」という際だった特徴がある。つ
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ソニー渾身のドローンを分解、理想実現にあれもこれも独自開発
