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＜光量子コンピューター特集　全2回の第2部／第1部へ＞ ※ 本記事は、2025年2月28日 日経クロステックに掲載された特集記事です。 これまでできなかった計算ができるという期待から、世界中で開発競争が加熱している量子コンピュータの世界で、日本が画期的な進化を遂げたことが発表された。日本電信電話（以下、NTT）、東京大学、理化学研究所などの技術を結集し、光量子コンピューティングを実行するプラットフォームを実現、さらに、量子コンピュータ実現の鍵となる"量子もつれ"を従来の1000倍上の速さで生成する技術を実現した。いま、量子コンピュータの世界で何が起きているのか、それがどんなインパクトを持つのか、研究者たちに話を聞いた。 量子の実用化を加速する光量子計算プラットフォームの開発 量子コンピュータは、量子力学の理論を応用した全く新しいコンピュータだ。これまでのコンピュータとは一線を画すもので、開

◆多くのLLMで採用されている位置符号化※1であるRotary Position Embedding（RoPE）※2がウェーブレット変換※3の一種であることを解明し、ウェーブレット変換が位置符号化に有効である可能性を示しました。 ◆ウェーブレット変換を応用した独自の位置符号化を開発しました。この位置符号化はLLMの生成性能を改善するだけでなく、LLMの処理可能な長さを超えたテキストも生成可能とします。 ◆従来行っていたLLMの最大系列長拡張のための追加の再学習が不必要となり、学習コスト低減という産業上重要な課題の解決に貢献できます。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、ウェーブレット変換を応用したLLMの追加学習なしで決められた長さを超えるテキストを生成できる技術を世界で初めて開発しました。位置符号化はLLM内部における各単語の位置を表

◆二分決定グラフは集合の集合を圧縮して表現することができるデータ構造です。これまで最悪時間計算量が未知であった二分決定グラフの多数の演算について、入力のサイズに対して演算の実行に指数的に時間がかかる事例が存在することを示しました。 ◆本発見は今後二分決定グラフを用いた応用において、正しく計算量を見積もるのに役立ちます。 ◆計算機科学に関する著名な教科書であるThe Art of Computer Programming（TAOCP）の記述の誤りを指摘するものであり、研究チームからの修正案が承諾され改訂予定です。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、論理関数を表現する著名なデータ構造である二分決定グラフにおける長年の未解決問題を解決しました。 二分決定グラフは集合族（※1）、つまり集合の集合を表現するデータ構造として、回路設計や通信ネット

2024年は、サイバーセキュリティの分野において、公共・民間を問わず困難な年となった。国家による脅威アクターやサイバー犯罪者による攻撃が、選挙システムから重要インフラ、IT環境に至るまで、あらゆるものを標的にして絶えず発生している。絶え間なく進化し続ける脅威環境の中で、政府、企業、個人がグローバル全体で守りを実現するためには、将来を見据えた戦略が不可欠である。 このレポートではNTTのセキュリティ専門家が、AIの進化、地政学、サプライチェーン攻撃、消費者への影響など、2025年のサイバー攻撃の進化について予測する。 サイバー犯罪を促進するAINTTチーフ・サイバーセキュリティ・ストラテジスト　松原 実穂子 2025年、世界中で生成AIやディープフェイクを利用したサイバー犯罪が増加するであろう。2023年11月、中国で生成AIを使ってランサムウェアを作成した攻撃者が逮捕され、2024年5月に

◆NTTがITU-T主催のCxO Roundtable（2024年12月9日開催）に参加 ◆本会議内でNTTから近年のAIの大規模化に伴う課題を郊外型データセンタのリモート拠点上の分散型処理、AIコンステレーションなどで解決する方針を提案 ◆本会議に出席した世界各国のCxOならびにITU-T幹部の賛意を受け、公的標準策定の必要性が合意された 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、国際連合専門機関の電気通信標準化を担うITU-Tが主催するCxO Roundtable※1（2024年12月9日開催）に出席し、近年のAIの大規模化に伴う課題を郊外型データセンタのリモート拠点上の分散型処理、AIコンステレーション※2などで解決する方針を提案しました。本会議に出席した世界各国のCxOならびにITU-T幹部の賛意を受け、公的標準策定の必要性が合意され

◆非古典性の高い光量子状態の生成は確率的であり、この生成レートは論理量子ビットの生成も含め、光量子コンピュータの現実的な計算速度を制限する。 ◆今回の成果では、光通信技術の増幅器・測定器の技術を用いて、従来の量子光源・測定器による速度の制限を打破し、光量子状態の生成レートを1000倍程度向上させた。 ◆今回の研究では光子検出器の性能が生成レートを制限していたが、この制約を解決できれば、本研究からさらに1000倍の生成レートの実現が見込まれる。これにより準決定論的な状態生成が可能になり、超高速光量子コンピュータの実現が期待される。 概要 国立大学法人東京大学大学院工学系研究科の川﨑 彬斗大学院生及びアサバナント ワリット助教、古澤 明教授らの研究チーム、マサチューセッツ大学のラジュヴィー ネハラ助教授、日本電信電話株式会社（以下、NTT）、国立研究開発法人情報通信研究機構（以下、NICT（エ

概要 理化学研究所（理研）量子コンピュータ研究センター光量子計算研究チームの古澤明チームリーダー（量子コンピュータ研究センター副センター長、東京大学大学院工学系研究科教授）、光量子制御研究チームの米澤英宏チームリーダー、日本電信電話株式会社（NTT）、株式会社Fixstars Amplifyの平岡卓爾代表取締役社長CEOらの共同研究グループは、新方式の量子コンピュータ[1]の開発に成功しました。これは世界に先駆けた汎用型光量子計算のためのプラットフォームとなります。 量子コンピュータは量子力学の原理を計算に利用することで、さまざまな問題が超高速で解けると期待され、世界中で激しい開発競争が行われています。理研量子コンピュータ研究センターでも2023年に超伝導方式の量子コンピュータを公開しました。 今回、共同研究グループは、光方式[2]による新型量子コンピュータを開発しました。光方式では、従来

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、4K120Hz・FHD240HzのHDMI信号を世界最低遅延である0.1ミリ秒以下で長距離伝送信号へ変換する技術を開発しました。本技術とIOWN オールフォトニクス・ネットワーク（All-Photonics Network、以下「APN」※1）を組み合わせることにより、"低遅延"と"高精細"の両方を実現した映像伝送が可能であり、瞬間の動きと音（1秒間に120フレーム表示される4K映像まで）をリアルタイムに離れた拠点間にも伝送できます。 本技術は、FPGA※2上で利用可能な回路情報（FPGA-IP）で実現しているため、ポート数やサイズなどの利用ケースに応じた多様なハードウェアとの組み合わせが可能となります。本FPGA-IPはライセンス販売（技術開示）という形態で提供されており、最終製品やソリューションで

◆ゼロ知識証明（※1）の中でも高い安全性をもつリセット可能統計的ゼロ知識アーギュメント（※2、※3）について、その実現には証拠暗号（※4）の利用が不可欠であることを世界で初めて証明しました。 ◆「平文のない世界」をめざすIOWN PETs（※5）の一技術として金融や医療/ヘルスケアなど様々な分野での利用が期待されるゼロ知識証明の実用化に貢献する成果です。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、高い安全性を持つゼロ知識証明であるリセット可能統計的ゼロ知識アーギュメントの実現には、実質的に証拠暗号の利用が不可欠であることを世界で初めて厳密に証明しました。ゼロ知識証明は、相手に追加情報を与えることなく主張の真実性だけを証明する暗号プロトコルの一つであり、例えばパスワードを開示せずに正しいパスワードを持っていることを証明することができる画期的な技

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）と、中華電信股份有限公司（本社：台北市中正区、董事長：郭 水義、以下「中華電信」）は、2023年10月25日に締結した基本合意書に基づき、双方のオールフォトニクス・ネットワーク（以下「APN」）を用いて、本日、中華電信のデータセンタ（台湾：桃園市内）からNTT武蔵野研究開発センタ（日本：武蔵野市内）までを開通し、約3,000kmの長距離を片道約17msecの低遅延かつゆらぎのない安定した通信を実現しました。APNの国際間開通は世界で初めてのことです。 今後は、この国際間APNを用いて、グローバルレベルでのIOWNビジネス展開を両社で推進してまいります。なお、本APNを用いた各種デモンストレーションをNTT R&D Forum 2024※1等で展示いたします。 1. 背景 2023年10月25日に締結した基

1.バーチャルキャラクタが鏡の中と外の空間を自在に移動できる超鏡空中像表示システムを世界で初めて実現 2.再帰反射による映像結像を利用することで、VRゴーグルや3Dグラスなどの装着物なしに鏡から飛び出す空中像を視聴可能 3.リアル空間とバーチャル空間をつなぎ、直感的なインタラクションを実現 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下NTT）は、デジタル情報が鏡の内外を自在に行き来できる超鏡空中像表示システムを、世界で初めて開発しました。これにより、鏡の内外を問わずデジタル情報を高い実在感で表示し、インタラクティブかつ直感的な操作が可能になります。本成果は、2024年7月28日から開催される世界最大のCG国際コンベンションSIGGRAPH2024 Emerging Technologiesで展示される予定です。 1. 背景 従来、デジタル情報を日常空間に溶け込ま

◆試合直前の脳波に勝敗と強く関わるパターンを発見しました。 ◆勝敗予測モデルに試合直前の脳波データを導入することで、従来困難だった「番狂わせ」のような不確定要素の多い試合結果も高精度に予測可能なことを実証しました。 ◆将来的には脳波のパターン分類に基づく個人のメンタルコンディショニングの確立が期待できます。 日本電信電話株式会社（本社東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、eスポーツ対戦直前の脳波に勝敗と強く関わるパターンの存在を世界で初めて発見し、この脳波データから直後の試合結果を高精度に予測することに成功しました。 本成果は、競技直前の脳に最適な状態が存在することを示すとともに、競技パフォーマンスの予測に脳情報が有効であることを示すものです。将来的に、スポーツ、医療、教育などさまざまな現場で活躍する人々の脳状態の最適化によるパフォーマンス向上や、熟練者の高度なスキ

◆藻類の品種改良*1に最適な中性子線*2の照射条件を初めて明らかにしました。 ◆その最適化された条件のもと、中性子線を照射することにより、バイオ燃料*3の原料となる油脂の生成量を増やすことが可能な藻類の品種改良に、世界で初めて成功しました。 ◆本研究で確立した新規の藻類品種改良技術は、温室効果ガスの削減や新たなエネルギー資源生成など、気候変動問題の解決に向けて広範囲での活用が期待されます。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）と株式会社ユーグレナ（本社：東京都港区、代表取締役社長：出雲　充、以下「ユーグレナ社」）は、世界で初めて、中性子線照射による遺伝子変異*4導入を用いた藻類の品種改良に成功しました。この成果は、藻類のCO2吸収量向上や目的に応じた有用性を高めた藻類を品種改良・生産することで、気候変動に係る様々な課題を解決する基盤技術と期

◆バラバラに配置したモニタ群全体で、世界で初めて飛び出す巨大3D立体像の提示に成功 ◆透明視錯覚（※1）を利用することで、モニタの種類が不揃いで、モニタ間に隙間がある場合でも、映像欠損を脳に補完させて、モニタの枠を飛び越える3D映像を提示可能 ◆錯覚を用いた新しい映像表現を活用し、汎用的なデバイスを複合させたユビキタスな巨大3Dディスプレイの実現をめざす 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、脳の映像補完の働きを活用することで、バラバラに配置された複数のモニタ群の枠を超えて飛び出すように感じられる巨大3D空中像を提示するシステムを考案しました。 本提案のシステムでは、脳の映像補完の働きを誘発する透明視錯覚を取り入れた映像デザインにより、飛び出す巨大3D像を提示します（図1）。この手法では、種類やサイズの異なるモニタが不揃いに配置され、モニ

トップページ ニュースリリース NTTグループのAIガバナンス規程類の制定、およびAIガバナンスの推進体制について～お客様が安心して利用できるAIの提供に向けたCo-CAIO、AIガバナンス室の新設～ 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、急速に社会に浸透するAIをグループ各社が活用する基本的な方針として、新たに「NTTグループAI憲章」等の規程類を制定いたしました。本規程類に基づきグループ一体となってAIリスクマネジメントに取り組むとともに、AIに関する最高責任者のCo-Chief Artificial Intelligence Officer（以下Co-CAIO）を配置し、AIガバナンスを推進するためAIガバナンス室を新設します。 ■ 背景 AI（人工知能）は、ディープラーニングに代表される技術革新により、急速に社会に浸透し、人間が意

◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術

2022年6月16日をもって、Microsoft社による Internet Explorer のサポートが終了します。 Internet Explorerでは当サイトの閲覧や動作に支障が 生じる場合がありますので、 下記ブラウザのご利用をお願いいたします。 Microsoft Edge（最新版） Mozilla Firefox（最新版） Google Chrome（最新版） Apple Safari（最新版） ダウンロードやインストール方法などにつきましては、 各ブラウザの提供元へお問い合わせください。

読売新聞グループ本社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：山口寿一、以下「読売新聞」）と日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下「NTT」）は、生成AIのガバナンスのあるべき姿についての共同検討を2023年の秋に開始し、現時点での提言として以下の通り「生成AIのあり方に関する共同提言」を本日発表します。 共同提言の概要 【生成AIに関する基本的な現状認識】 生成AIは人間にとって使いやすいインターフェースやエクスペリエンスを備えており、その活用により労働生産性の向上が期待される。一方で、現状は結果に対する正確さを担保しきれず、その無制限な利用は人間・社会にとって様々な課題をもたらす側面もある。人間は生成AIの規律と活用を両立する方策を、技術・制度双方の観点から実現する必要がある。 【主要論点】 ■論点1：「AI×AE（アテンション・エコノミー）の暴走」への

1) 3/25「tsuzumi」の商用サービス開始 NTTは3/25、NTT版大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」の商用サービス提供を、NTTコミュニケーションズ、NTTデータより開始することを発表しました。今後、NTT東日本、NTT西日本をはじめとするNTTグループ各社においても順次提供を開始します。 軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ「tsuzumi」の詳細については以下を参考ください。 満を持してデビュー！大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」記者会見速報 https://group.ntt/jp/magazine/blog/tsuzumi/ NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」 https://www.rd.ntt/research/LLM_tsuzumi.html 2) さまざまな環境・業界で利用可能なトータルサービス 「tsuzumi」は

日本電気株式会社（本社：東京都港区、取締役 代表執行役社長 兼 CEO：森田隆之、以下 NEC）と日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下 NTT）は世界で初めて、標準的な外径（0.125mm）の光ファイバーに光信号の伝送路を12本設けた12コア結合型マルチコアファイバー（注1）を用いて、大洋横断級7,280kmの伝送実験に成功しました。本成果は、将来の光海底ケーブルをはじめとする大容量光ネットワークの実現に貢献する、次世代の伝送基盤技術として期待されます。 図1. シングルコアファイバー（左）と12コア結合型マルチコアファイバー（右）の断面 ■背景 グローバルにおける5Gの普及や分散するデータセンター間の通信増などにともない、2018年から2022年における国際インターネット通信量は年平均成長率30%で増加し（注2）、この傾向は今後も続くと予想されています

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、IOWN構想の一環として、Red Hat、NVIDIA、および富士通の協力のもと、IOWN技術を用いて郊外型データセンタを活用したリアルタイムArtificial Intelligence（AI）分析を省電力に実現する技術を開発しました。本AI分析基盤では、IOWNオールフォトニクス・ネットワーク（All-Photonics Network、以下、APN）、およびIOWNデータセントリック基盤（Data Centric Infrastructure、以下、DCI）のデータ処理高速化手法を活用しています。本実証実験を通じ、郊外型データセンタによるAI分析において、従来の方式と比べて、遅延時間（センサ設置拠点でデータを受信してから郊外型データセンタでAI分析を完了するまでの時間）を、最大で60％削減できる

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