「『この訓練をされたら嫌だな、やられたくないな』と思っていたものが来た」──クラウド会計ソフトを提供するfreeeの佐々木大輔CEOは、同社が2021年10月に実施したクラウド障害訓練をこう振り返る。訓練では、社内チームがわざとAWS上のDBからデータを盗み出し、バックアップを消した上で、自社のCEOに社内SNSを通して身代金を要求。経営層を含め、全社で解決に向け対応した。 結局は数時間で解決できたものの、いくつか反省点もあったと佐々木CEO。全社を巻き込む訓練を通じ、freeeの経営層はどんな教訓を得られたのか。 特集：DXでリスク増大　経営層が知っておきたい情報セキュリティの課題と対策 デジタル庁の創設や印鑑・FAXの見直しなど、官民でDXが進んでいる。一方、DXによる利便性の拡大は常に情報セキュリティのリスクを伴う。そこでポイントになるのが、経営層や管理職によるセキュリティへの理解と

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ソニーコンピュータサイエンス研究所（CSL）フェロー・副所長であり東京大学大学院情報学環の暦本純一教授が開発した「DualVoice: A Speech Interaction Method Using Whisper-Voice as Commands」は、キーボードやマウスなどを使用せず、音声入力だけで長い文章が書ける技術だ。文字入力以外のコマンド入力と音声認識ミスによる修正は、通常の声とは別に「ささやき声」で操作する。通常の声とささやき声を使い分ける方法で、ハンズフリーの完全な音声入力を実現する。 音声による文字入力はタイピングに比べて格段に速いため、アイデアを書き留めたり、原稿を素

LINEは5月24日、AI文字起こしアプリ「CLOVA Note」（iOS／Android、Webブラウザ）のβ版をリリースした。利用料は無料。複数の参加者の声を聞き分けて別々に記録する話者分離ができるのが特徴。 LINEのAI音声認識技術「CLOVA Speech」を活用し、音声を文字に変換する。アプリ上で録音した音声を文字起こしできる他、録音済みファイルのアップロードによる認識にも対応。変換できる音声は1カ月につき300分まで。 AIの学習のためにLINEに音声データを提供する場合は1カ月600分まで変換可能。変換の際には認識精度向上のため、参加者の人数や「会議」「日常会話」といった形式、話の内容を大まかに指定する。 よく使う単語を登録する機能や音声録音中にブックマークを設定する機能、変換テキストの検索機能も備える。 CLOVA Speechは人間が大量の教師データを用意しなくても学習

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 東京大学川原研究室と東京大学染谷横田研究室の研究チームが開発した「Meander Coil++: A Body-scale Wireless Power Transmission Using Safe-to-body and Energy-efficient Transmitter Coil」は、服やソファなどの布製品を充電器に仕立て、その周辺のデバイスにワイヤレスで電力伝送する繊維ベースの給電システムだ。 今回は衣服を送電コイルに構築し、人体に安全なレベルで、着用者が持つスマートフォンや身に付けているスマートウォッチなどの機器に効率的な無線給電を実現できたという。 繊維ベースの充電器（コ

デジタル庁は10月26日、日本政府の共通クラウド基盤「ガバメントクラウド」として、「Amazon Web Services」と「Google Cloud Platform」を選んだと発表した。「公募に3社の応募があったが、セキュリティや業務継続性など350の項目を満たした2社を選定した」（同庁）という。 デジタル庁は今後、同庁のWebサービスなどをAWSとGCPで構成したマルチクラウド基盤に構築。他省庁の新システムなども、クラウド移行を行う場合はガバメントクラウドの活用を検討する。自治体のシステムの提供基盤も2025年度末までに共通化し、政府・自治体間のデータ移行や、既存システムの機能拡張をしやすくするとしている。 クラウド化により、各自治体のサーバ導入・運用コスト削減も見込む。複数の民間事業者がガバメントクラウド上に業務用アプリなどを開発し、自治体が状況に合わせて導入を判断できるようにす

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独ブラウンシュヴァイク工科大学と独Max Planck Institute for Informaticsによる研究チームが開発した「High-Fidelity Neural Human Motion Transfer from Monocular Video」は、人物と服の細かな動きを別の人物に転写する深層学習フレームワークだ。動きに合わせて揺れる衣服のシワやひだなども忠実に再現し合成する。 今回のフレームワークは、ソース映像の人物の動きだけをターゲット映像の人物に転送し、それに伴う衣服の副次的動作も含めた写実的なアニメーション合成を目指す。 映像生成フレームワークは、4種類の深層学習ネ