政府の教育未来創造会議による第一次提言に対し、大学関係者の間でとまどいの声が出ている。自然科学の学生を増やす一方で文理横断が示され、文言の真意が理解しづらいためだ。ポイントは産業界など社会が求める人材育成に向け、専門性追求の縦割りを廃する各大学の教育改革といえそうだ。（編集委員・山本佳世子） 教育未来創造会議がまとめた第一次提言は「現在３５％の自然科学系の学生比率を経済協力開発機構（ＯＥＣＤ）諸国で最高水準の５割程度に」と掲げた。さらに学部・学科などの再編、文理横断や科学、技術、工学、芸術、数学などを総合的に学ぶＳＴＥＡＭ教育、理工農系の女子学生増などで相乗効果を出す政府の方策を記している。 文理横断は「これからの高等教育の大きな課題だ」と内閣官房教育未来創造会議担当室は強調する。学生の専門選択時期の後ろ倒しや複数の専門性獲得などへ転換を促す。高校からの文理の分断をなくすべく、入試科目の見

人工衛星の姿勢制御に必要なジャイロやホイール、姿勢制御用計算機などを一つの小さなパッケージに詰め込んだ装置である。２０１４年から開発をスタートし、まず１０センチメートル角の３軸モジュールの開発に成功した。頂点で自立倒立できる制御性能を有する３軸モジュールとしては世界最小のサイズであった。 さらに国際宇宙ステーション（ＩＳＳ）「きぼう」日本実験棟内で使用する「ＪＥＭ自律移動型船内カメラ　Ｉｎｔ―Ｂａｌｌ（イントボール）」に搭載するため、さらなる小型化を図り、一辺３１ミリメートル、重量５０グラムにまで小型化することに成功した。 このサイズを目指すには、１０センチメートル角と比べて体積を３０分の１以上にまで小型化しなければならず、電子基板回路の搭載スペースが内部に全くなくなってしまう。構体自体を回路基板とするなど、組み立て性も考慮しながら電気・機構の設計解を追求した。結果、内部は部品と配線が複雑

「うたかた」という美しい言葉が日本語にある。『広辞苑』によると、「はかなく消えやすいことのたとえにつかう」とある。多くは、不老不死が叶わぬ人間の短い命に重ねて使われるが、近代科学の結晶とも言えるクスリにも、実は当てはまる。夢の特効薬と期待されて登場しながら、予期せぬ副作用などで市場からの退場をたちまち迫られた薬剤は枚挙に暇がない。今年の春、俄かに人口に膾炙した「アビガン」も、以降の形跡を辿る限り、うたかたのクスリで終わりそうな気配が強まっている。 新型コロナウイルスが引き起こす同ウイルス感染症の拡大が、国内外で一向に止まらない。特に国内の状況は、社会や経済への影響を最小限にしながら、感染拡大防止の効果を結果として最大化した「日本モデル」の勝利と胸を張ったのも束の間。わずかに都内に残っていた“燃えさし”から、再び全国へ伝播していく展開となっている。 突如、蘇った 幸いにして、足元の重症化率・

地方都市から東京圏への流入に歯止めがかからない。安倍政権が2014年に「消滅可能性都市」というセンセーショナルな未来を発信し、その対策として地方創生施策を掲げた。施策の狙いは出生率の低い東京に若者が集まるのを防ぎ、比較的出生率の高い地方に若者をとどめることで日本全体の人口減少を緩和しようというものだ。 2020年までに東京圏への転入と転出を同じにすることを目標としたが、その差は縮まるどころか年々拡大している。目標達成は事実上不可能な状況で、政府が６月に示した20年度から５年間の地方創生施策案では「定住人口」ではなく、兼業や副業などで地域を関わる「関係人口」を増やす方向に切り替えざるを得なくなった。 私が住む宮崎県も2018年の転出超過数は3,087人となっており、前年に比べて265人も増加した。転出入のほとんどは30代以下の若者で、その世代の県内人口は年々減少しているにも関わらず転出超過数

ＩｏＴ（モノのインターネット）が人工知能（ＡＩ）技術の主戦場になった。電子基板製造会社や組み込みソフト開発会社、システムインテグレーターなどがＡＩに参入している。オープンな開発環境が整い画像認識や人物検出は簡単にできるようになった。展示会のデモだけをみると、ＡＩ技術に投資してきた日本の大手に、中堅・中小企業が追いついたかのようだ。技術コンサルを生業としてきたＡＩベンチャーも価格競争に巻き込まれる可能性がある。 電子基板　周辺機器もサポート 「技術がオープンな時代なので、みな同じ提案になる」とＶ―ｎｅｔ　ＡＡＥＯＮ（横浜市港北区）の伊勢友美執行役員は苦笑いする。同社は組み込み機器の電子基板を販売する。いわゆる“基板屋”だが、展示会ではＡＩによる人物認識や車両認識などを披露する。伊勢執行役員は「基板だけを紹介していても売れない。何ができるかＡＩのアプリを見せないと」と狙いを説明する。米ＮＶＩＤ

ＮＴＴは２０１９年から人工知能（ＡＩ）やＩｏＴ（モノのインターネット）を用いて米ラスベガス市をスマート化する事業を商用化すると正式発表した。さらに米ネバダ州政府ともスマートシティー（次世代環境都市）化で覚書を交わした。その背景には、同事業で得たデータをＮＴＴの所有とせずに地方自治体のものとした競合他社との差別化戦略がある。 「ラスベガス市がデータを活用して政策を決めたり、オープンデータとして他の都市や州に提供し、より膨大なデータベースにしたりするお手伝いをする」―。ＮＴＴの澤田純社長はラスベガス市がデータ所有権を持つ利点をこう説明する。 ラスベガス市の商用化システムは、ダウンタウンに監視カメラや音響センサーを計３０台配置。ＮＴＴのビッグデータ（大量データ）収集基盤「コグニティブ・ファウンデーション」を用いて群衆の動きや量、交通状況、事件性の高い音声などをデータセンターに集めてＡＩで分析する

ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング（深層学習）で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能（ＡＩ）技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第１回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。 ロボットの目が見えるように ―ＡＩ技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。２０１５年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置