アメリカで年間1000人以上が命を落とす建設現場の事故。 その最大の原因の一つが「安全第一」と言いながら生産性を優先して安全確認が後回しになる現場の実態です。この問題に対し、AIを活用して現場の安全管理を支援する取り組みが始まっています。 米サンフランシスコのDroneDeploy社は、日々の現場画像を「リアリティキャプチャ」として解析し、安全違反をAIで検知する「Safety AI」を開発しました。 従来のAIはヘルメットや梯子などの「物体認識」に留まっていましたが、生成AIと画像言語モデル（VLM）を組み合わせることで、現場で何が起きているかを推論し、「この梯子の使い方は危険」と具体的に判断できるようになったのです。現在は米国を中心に数百現場で導入が進み、カナダ、英国、韓国、オーストラリアにも広がっています。 しかし、このAIも完全無欠ではありません。安全違反の95％を正確に捉えられても、残り5％の見逃しが命取りになる可能性があるのが建設現場の怖さです。NY大の研究者らは、VLMには空間把握や「常識」的な理解が弱い点を指摘しており、現場の微妙

今回は「AIは人間の数学者に追いつけるのか？」という最先端の話題をご紹介します。 最近、AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が高校レベルの数学を驚くほど解けるようになってきました。これが専門家の間でも話題になっていて、「じゃあ、AIは研究レベルの数学までできるようになるのか？」という疑問が出てきているんです。 アメリカ国防高等研究計画局（DARPA）は、数学の進歩をもっと加速させるために「expMath（エクスプマス）」という新しいプロジェクトを始めました。目指しているのは、“AIが数学者の共同著者になる”という未来。つまり、難解な問題をAIが小さく分解して人間と一緒に解決する、そんな世界です。 実際に、Google DeepMindが開発した「AlphaEvolve」というAIは、これまで人間が解けなかった50以上の数学パズルを解決し、驚きの成果を出しています。ただし、こうしたAIが得意なのは、パターンや「コツ」がある問題。たとえば、数学オリンピックのようなものです。これは人間でも訓練すればできるので、AIにもできるのは当

最近、ChatGPTが「褒めすぎる」「同調しすぎる」といった“ゴマすり”的な反応をするようになり、それが問題視されました。OpenAIは4月、この問題を受けてアップデートを一部取り下げました。 というのも、AIがなんでもユーザーに同意するようになると、誤った考えを強化したり、ミスリードを招いたりする危険があるからです。特に若い世代がAIを相談相手として頼るようになると、なおさら深刻です。 そこで、スタンフォード大学などの研究チームは「AIのゴマすり度」を測る新たな指標「Elephant」を開発しました。これにより、AIがどれくらいユーザーに迎合しているのかがわかるようになります。 例えば、「職場の同僚が困った人なんだけど…」と質問されたとき、AIはその前提をそのまま受け入れてしまう傾向があります。「本当にその人が困った人なのか？」とは問い返しません。これは“社会的ゴマすり”と言われるもので、感情に寄り添いすぎたり、道徳的に賛同したりといった形で現れます。 実際に8つのAIモデル（OpenAI、Google、Anthropicなど）を調べたところ、

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。...

トランプ関税への反発と、米国消費者への“直接訴求”という新戦略 今回は、最近TikTokで話題になっている中国の工場の動画について取り上げたいと思います。 ある若い中国人男性が、伝統的なお茶セットの前に座り、英語で語りかけます。 「ラグジュアリーブランドの最大の秘密を暴露しましょう」 彼は、あの高級ブランド・エルメスの「バーキンバッグ」に似たバッグを手に取り、「これらのバッグは、私たちの工場で作られたものです」と主張します。 「でもブランドは“Made in China”の表記を消し、職人の名前も出さない。私たちはわずかな報酬しか得られないのに、彼らは何百万ドルも稼いでいる。それって不公平だと思いませんか？」 彼は動画の最後にこう訴えます。「ブランドではなく、工場から直接買ってください」 なぜ今、TikTokなのか？ こうした動画は今、中国の工場を中心に次々と投稿され、大きな話題になっています。内容は、バッグや香水、家電製品などの原価を暴露しながら、「高級ブランドと同じ素材、同じ工場で作っている」と語るものです。 中には「ルルレモンのレギンスは、

関税で製造業は戻らない。むしろ、未来の技術革新の芽を摘みかねない。 トランプ氏は「関税をかければ工場と雇用がアメリカに戻ってくる」と主張しています。 一見、アメリカの産業を守る愛国的な政策のように見えますが、それほど単純な話ではありません。 そもそも、現代の製造業はグローバルなサプライチェーンで成り立っています。つまり、一つの製品を作るのに、部品や材料が世界中から集められているのです。そんな中で突然、高い関税をかけると、材料のコストが上がり、かえってアメリカの製造業の足を引っ張ってしまう可能性があります。 実際に、関税の影響で製造業のコストが上昇し、企業の投資意欲が冷え込んでいるというデータも出ています。工場の新設がストップしたり、新しい雇用が生まれなくなったりしているのです。 ここで重要なのは「不確実性」です。関税の内容がころころ変わると、企業は先の見通しを立てられず、大きな投資ができません。これが製造業再生の大きな障害になっているわけです。 では、関税はまったく意味がないのでしょうか？　 戦略的に限定的に使えば効果がある場面もあります。たとえ

みなさんはデンマークにあるオーデンセという町をご存じでしょうか。 今回は、協働ロボットで注目を集めるデンマークの小都市・オーデンセについてお話ししたいと思います。 この街は、11世紀に最後のヴァイキング王が命を落とした場所であり、また童話作家アンデルセンの故郷として有名です。しかし最近では、別の顔を持つ街として世界の注目を集めています。それは、ロボットの街という顔です。 人口約21万人のオーデンセには、現在150を超えるロボット企業が集まっています。特に有名なのが、人と一緒に働くことができる「協働ロボット」（コボット）です。このロボット産業は街の誇りとなっているそうです。 では、なぜ、歴史と文化の街がロボット都市になったのでしょうか？ 実は、オーデンセのロボット産業の原点は、かつて盛んだった造船業にあります。 1980年代、この街のリン島造船所は、アジアとの競争に苦しんでいました。そこで南デンマーク大学と協力し、ロボットを使って造船の効率化を図ったのです。その結果、「ユニバーサルロボット」という、世界的に成功したロボット企業が誕生しました。この会

風力は十分に活用されていない資源であり、環境負荷の高い海運業界をよりクリーンな未来へ導く可能性を秘めています。 みなさんは船舶輸送の温室効果ガス排出量が世界全体の約3％を占めることをご存じでしょうか。このまま成長が続けば、2050年までに10％に達するともいわれています。そんななか、小さな国の取り組みが注目を集めています。 太平洋に浮かぶマーシャル諸島では、古くから伝わるカヌー文化を活用しつつ、最新技術も取り入れた「風力」を使った船舶の開発が進められています。 マーシャル諸島の人々は、長い間カヌーで移動してきましたが、いまではディーゼル燃料を使う大型貨物船に大きく依存しています。しかし、海面上昇や異常気象に悩まされるなか、“自国の船を完全に脱炭素化しよう”という強い意志が生まれました。 地元のカヌー組織を率いるアルソン・ケレンさんは、若者に伝統的なカヌーを教え、さらに太陽光発電パネルを備えた大型の帆船もつくるなど、多彩な取り組みを進めています。その成果の一つが、2024年に処女航海を果たした「Juren Ae」という新たな貨物帆船で、最大80％の

モスランディング発電所で起きた火災が、バッテリー安全性への懸念を高めています。 2025年1月、アメリカ・カリフォルニア州にある世界最大規模のバッテリー群を備えた「モスランディング火力発電所」で火災が発生しました。火災は数週間前に発生し、消火は数日で完了しましたが、周辺地域には健康面や環境面での懸念がまだくすぶっているようです。 バッテリー火災に対する不安は、モスランディングのような大規模施設での事件が報じられるたびに高まります。しかし一方で、太陽光や風力など再生可能エネルギーの割合が増えていくなか、エネルギーを安定的に供給するために「大容量の蓄電システム」は不可欠となってきています。つまり、安全面と必要性のバランスをどのようにとるかが大きな課題なのです。 今回の火災が起きたのは1月16日午後のことで、当初は小規模だった火があっという間に大規模に拡大しました。住民1,000人以上が避難し、周辺道路が閉鎖されるほどの騒ぎでした。原因はまだはっきりしていませんが、2020年に稼働を始めた最初期の300メガワット級バッテリーが主に被害を受けたようです。

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、

マーク・ザッカーバーグは今年1月7日に、「More Speech and Fewer Mistakes」というタイトルでブログと動画を公開した。彼は、「I started building social media to give people a voice（私は人々に声を与えるためにソーシャルメディアをつくった）」と語り、アメリカにおけるMetaの事実確認システムの終了、「発言の制限」の撤廃について述べるとともに、今後はよりパーソナライズされた政治的なコンテンツをフィードに表示させる方針にあると発表したのである。 しかし、事実確認の終了に関して注目が集まる一方、憎悪表現に対するポリシー変更にも重要な点があった。Metaは今後、トランスジェンダーの人々を「it」と呼ぶことや、女性を財産扱いすること、同性愛を精神疾患だと主張することを許容する方針を打ち出したのである。この変化は、特にLGBTQ従業員から強い反発を受けた。また、より個別化された政治的コンテンツの表示が強調され、これにより政治的な極端化が再燃することも懸念されている。...

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