皆さん、「AIエージェント」という言葉を最近耳にされたことはありますか？ これは、人間の手を借りずに、複雑な仕事を長時間こなすことができるAIのことです。例えば、何時間もプログラミングを続けたり、ゲームをプレイしながら攻略本を自動で作成したりするようなAIです。 アメリカのAI企業「Anthropic」が、まさにそんな次世代AIを発表しました。 「Claude Opus 4」というモデルは、何千ものステップを自律的にこなし、数時間にわたって作業を続けることができます。旧型では45分が限界だったところを、今回はなんと24時間以上の継続作業も可能になったのです。 この進化のカギは、AIが“記憶”をうまく使えるようになった点です。これによって、長時間かけて行うプロジェクトでも、過去の情報を忘れずに、効率よく作業できるようになったのです。 つまり、今までは人間が横にいて「次はこれして」「それは違うよ」と指示を出し続けないといけなかったAIが、これからは人間の「部下」ではなく「代理人」のように、自分で判断して動いてくれる存在になりつつあるのです。...

皆さん、いまや企業は「人間」だけでなく、「AI」にも好かれなければならない時代に突入しています。 たとえば、ある簡単で美味しい自家製冷凍弁当を教えるサービスが、広告に「小ねぎのみじん切り」を載せただけで、ChatGPTから「面倒そう」と評価されてしまったというのです。AIが「誰もそんなめんどくさい作業をしたくない」と判断したんですね。 これはBrandtech Group傘下のJellyFish社でAI・戦略・インサイト部門のチーフソリューションオフィサーを務めるジャック・スミス氏が紹介した実話です。 彼は企業がAIからどう見られているかを調査・改善する仕事をしています。実際、ボストン・コンサルティング・グループの調査では、28％の人がAIの推薦で商品を選んでいるとのこと。将来的にはAIが自動で買い物までしてくれるようになるかもしれません。そうなると「AIに良く思われる」ことがブランド戦略で非常に重要になります。 スミスさんの会社では「Share of Model」というツールを開発。ChatGPTやMetaのLlamaなど、異なるAIに自社ブラ

今回は、ロボットの進化と社会への影響について、とても興味深い話題のご紹介です。 スタンフォード大学で生体工学を教えるジャン・リファード（Jan Liphardt）さんは、ロスアルトの街中を四足歩行のロボット犬と散歩しています。その姿に、子どもは興味津々、親は少し不気味がり、年配の人たちは無関心。まさにロボットへの人々の反応を象徴していますね。 さて、ロボットに対する人々の意見は主に以下3つのタイプに分かれます。 未来に希望を抱く人たち 仕事が奪われるのではと恐れる人たち もうロボットには飽き飽きだという人たち ところが、2024年から2025年にかけて、“飽きた人たち”の目も変わってくるかもしれません。 現在、世界中で「ヒト型ロボット」の開発競争が進んでいます。アメリカではFigure AI社のロボットがBMWの現場でテストされ、テスラも「オプティマス(Optimus)」というロボットを開発中。実際に物流会社の倉庫では、人間の代わりに荷物を運ぶロボットが導入され始めました。 しかし、現実は甘くありません。床が滑ったり、Wi-Fiが弱かったり、充電

今日は、「再製造（リマニュファクチャリング）」という、あまり耳慣れないけれど、実はとても重要な産業とAIの話をしたいと思います。 再製造とは、一度使われた部品や製品を回収し、きれいに分解・修理して、新品同様の品質で再び市場に送り出すという、持続可能なものづくりの手法です。環境にも優しく、コストも抑えられるため、航空機、重機、電子機器など幅広い業界で注目されています。 特に最近では、サプライチェーンの混乱や部品不足を受けて、再製造が急速に広がりを見せています。 そんな良いことづくしの再製造にも、次のような課題があります。 どの製品がいつ、どんな状態で戻ってくるか予測できない（コア予測） 製品の種類（SKU）が多すぎて、適切な価格を設定するのが難しい 保証書の申請内容がバラバラで、何が原因なのか特定しにくい そこで、活躍するのがAIです。 例えば、コア予測（製品の戻り予測）では、AIが過去のデータや地域経済の動きを元に、　「いつ、どんな製品が、どのくらい戻ってくるか」を予測します。これにより、在庫のムダや配送コストを削減できます。...

公式サイトより 今回ご紹介したいのは、中国の新興AI企業「DeepSeek」が開発したオープンソースの推論モデル「DeepSeek R1」です。OpenAIのChatGPT o1と比較しても、複数のベンチマーク（性能指標）で同等以上の結果を出しながら、コストを大幅に抑えているということで注目を集めています。 実は、中国のAI企業はアメリカの半導体輸出規制の影響を大きく受けています。先端的なGPU（高性能半導体）が手に入りにくい状況ですが、DeepSeekのようなスタートアップは効率化や協力体制を強化し、むしろ性能を高める努力を続けているのです。 具体的には、NVIDIAが中国向けに性能を制限したGPUを使用しながらも、独自の最適化を施し、メモリの使い方や計算処理を工夫して大規模モデル「R1」を完成させました。数学的・論理的な問題を解く際には、“チェーン・オブ・ソート”（段階的に論理展開を行う手法）を用い、高度な推論を可能にしているのが特徴です。 さらにR1は、“シンプルな設計”であることが高く評価されています。Microsoftの研究者によると、

MIT Technology Reviewが、今後数十年に渡り私たちの世界に大きな影響を与えると予想する、10の画期的なテクノロジーの2025年版。 ヴェラ・C・ルービン天文台 今年、チリの人里離れた地域に新しい強力な望遠鏡が稼働を開始します。この望遠鏡は、南半球の空を10年間にわたって調査する予定で、内部には天文学史上最大のデジタルカメラが搭載されており、これが数年間にわたって絶え間なく写真を撮影します。それら調査は、ダークマター（暗黒物質）の研究、銀河系である天の川の探査、さらには宇宙のその他の謎の解明を目的としています。 生成型AI検索 生成型検索は、求めている情報を簡単かつ迅速に見つけることを可能にします。例えば、検索したい内容を入力すると、AIモデルがインターネット上のさまざまな情報源から要点をまとめ、独自の答えを返してくれます。さらに、個々のデバイス上では、文書や写真、動画を調べ、物体や人物を認識して、目的の情報をより速く見つける手助けをしてくれます。この技術が普及すれば、従来の検索エンジンは役目を終え、個人AIアシスタントの時代が到

すでにエージェントや小規模言語モデルが次の大きなトレンドであることはみなさまご存知の通り。今年注目すべき他の5つのホットなAIトレンドについてお伝えします。 1. 生成的仮想空間：ゲームやロボット訓練のための動的3Dシミュレーションが急成長。 2023年は「生成画像」、2024年は「生成動画」の年でした。では次は？ それは「生成仮想空間」、すなわちビデオゲームの世界です。 例えば、Google DeepMindの「Genie」というモデルは、静止画を横スクロールの2Dゲームに変換。さらに「Genie 2」は、1枚の画像から完全な仮想世界を構築できる技術です。他の企業も類似技術を開発中で、これにより新しいゲームデザインや、ロボットの「空間知能」訓練が可能になります。 2. 「推論」可能な大規模言語モデル：問題を段階的に解決する新技術でAIの精度向上。 大規模言語モデル（LLM）が「推論」できる時代がやってきました。OpenAIが2024年に発表したモデル「o1」では、問題を段階的に解決する新しい手法を採用し、より複雑な課題に対応可能にしました。さら