アメリカ・モンタナ州において、絶滅の危機から回復傾向にあるグリズリーと、居住圏を拡大する人間との接触事故をいかに防ぐかが重要な課題となっています。かつて州政府に初の草原地帯グリズリー管理責任者として採用された野生生物学者のWesley Sarment氏は、長年、銃器やベアスプレーを携えて現場に急行するアナログな手法で対応してきました。しかし、こうした至近距離での対峙は、担当者が命の危険にさらされるリスクが高く、より安全な管理手法の確立が求められてきました。 この状況に革新をもたらしたのが、ドローン技術の導入です。2022年、サルメント氏は赤外線センサーを搭載したドローンを実戦投入し、農場の貯蔵庫に侵入したクマの親子を、安全な距離を保ったまま精密に誘導することに成功しました。クマがプロペラの回転音を回避する習性を利用したこの手法は、従来の犬を用いた対策よりも制御性に優れ、密集した森林などの危険な地形でも、車内から安全に業務を遂行できることを証明しました。 現在、サルメント氏はモンタナ大学で、AI画像認識による個体識別や自律的な誘導システムの構築とい

中東において、海水を真水に変える淡水化技術は単なるインフラを超えた「生命線」であり、地域の地政学的なパワーバランスを左右する極めて重要な資産です。20世紀初頭に導入されて以降、現在では中東全域で約5,000のプラントが稼働するまでに成長しました。かつては熱法が主流でしたが、現在は効率的な膜法（逆浸透法）への移行が進んでおり、2006年から2024年の間に建設・アップグレードへ投じられた費用は500億ドルを超えています。今後も日供給能力は、2028年までに4,100万立方メートルへと急拡大する見通しです。 しかし、この不可欠なリソースは、激化する紛争の中で戦略的な攻撃目標として浮上しています。2026年3月初旬には、ケシュム島のプラントへの攻撃を巡りイランが米国を非難し、その後、バーレーンやクウェートも自国施設への被害を報告するなど、水供給を標的とした応酬が現実のものとなっています。さらにドナルド・トランプ大統領は、ホルムズ海峡の封鎖解除を条件にイラン国内の全淡水化プラントの破壊を示唆し、発電所を含む民間インフラへの攻撃を警告するなど、脅威はかつて

米国ではしか（麻疹）の感染が急速に拡大しており、2025年1月以降の感染者数は2,500人を超え、3名の死者も報告されている。ワクチン接種率の低下を背景に、米国はWHO（世界保健機関）による「はしか排除国」の認定を取り消される危機に瀕している。こうしたなか、公衆衛生の新たな防衛策として「下水サーベイランス」の実用性が注目されているが、なぜ下水が感染対策の切り札となり得るのか、その理由は下水そのものの性質にある。 結局のところ、下水には唾液、尿、便、剥がれ落ちた皮膚などが含まれており、これを都市全体から集められた「豊富な生物学的サンプル」の宝庫と見なすことができる。はしかウイルスもまた、感染者の尿などを通じて下水に排出される。Emory UniversityのMarlene Wolfe氏とStanford UniversityのAlexandria Boehm氏らの研究チームは、この特性に着目してはしかウイルスのRNAを特定する検査法を開発し、2024年12月から2025年5月にかけてテキサス州の2つの下水処理場で大規模な試験運用を行った。...

2025年10月にノーベル化学賞を受賞したOmar Yaghi氏が、スタートアップ企業「Atoco」を通じて、乾燥した大気から飲料水を生成する革新的なビジネスに挑んでいます。その技術は、映画『スター・ウォーズ』でルーク・スカイウォーカーが乾燥した惑星タトゥイーンにて「水分凝結機」を使い、大気中から水を集めていた光景を現実のものにしようとしています。 この事業の根底には、Yaghi氏の切実な原体験があります。ヨルダンのアンマンにあるパレスチナ人居住区で育った彼は、電気も水道もない家で幼少期を過ごしました。9人の兄弟姉妹を持つ大家族において、少年の彼に課せられた極めて重要な任務は「水汲み」でした。2週間に一度、数時間だけ供給される公営水道をタンクに満たすため、家族を渇きから守りたいという一心で時間を厳守し奔走したのです。また、10歳の頃、休み時間の喧騒を避けて忍び込んだ学校の図書室で、化学の教科書にある「分子の構造図」に魅了されたことが、後のキャリアを決定づけました。 現在、世界的な気候変動による干ばつや水源の汚染により、安全な水の確保は人類にとって

バングラデシュのダッカを流れるブリガンガ川では、繊維生産によってもたらされた染料、化学薬品、そして鉛やカドミウムなどの重金属による汚染が常態化している。これは、バングラデシュの縫製部門がもたらす多くの害悪の一つに過ぎない。2013年に起きた大惨事 — 8階建ての縫製工場ビル「ラナ・プラザ」が崩壊し、1,134人が死亡、約2,500人が負傷するという「ラナ・プラザの悲劇」も記憶に新しい。 しかし、状況は変わりつつある。近年、バングラデシュは倹約型工場（“frugal” factories）の分野で、静かに、そして予想外のリーダーとなりつつある。 これらの工場では、廃棄物の削減、節水、そして気候変動の影響や世界的な供給網の混乱に対する強靭性を高めるために、資源効率の良い技術を組み合わせて導入している。現在、バングラデシュには268のLEED認証（環境性能評価システム）を受けた縫製工場があり、これは世界で最も多い数だ。 ダッカに近い都市、ナラヤンガンジュにあるファキール・エコ・ニットウェアのLEEDゴールド認証工場では、天窓の設置によって電気照明による

北京をはじめとする研究チームが、ヒト胚と子宮内膜オルガノイドを組み合わせ、妊娠初期の着床プロセスをマイクロ流体チップ上で再現することに成功した。Cell Pressに同時掲載された3本の論文は、これを「これまでで最も精度の高い初期妊娠モデル」と位置づけている。 従来、妊娠の成否を大きく左右する「着床」は子宮内で起きるため直接観察ができず、不妊治療における最大のブラックボックスだった。今回の研究は、IVFで失敗しやすいこの段階を可視化・再現可能な研究対象に変えた点が大きい。 研究では、実際のヒト胚に加え、幹細胞から作られた人工胚モデル「ブラストイド」も活用された。倫理的制約が比較的少なく、大量実験が可能なため、着床メカニズムの解明や薬剤スクリーニングに道を開いている。 実際、北京チームはIVFに失敗を繰り返した女性由来のオルガノイドを用い、1,000種類以上の既存薬を検証。日焼け止め成分として知られる化学物質が、着床率を大きく改善する可能性を示した。 この技術は将来的に、IVF成功率の事前予測や個別最適化治療、さらには創薬や女性医療の高度化につなが

“夢の薬”に潜む、まだ見ぬリスクとは 体重減少薬をめぐる市場は、今や製薬業界の成長を象徴する存在となっている。 糖尿病薬「マウンジャロ」と肥満治療薬「ゼップバウンド」を擁するイーライ・リリーは、ついに時価総額１兆ドルを突破し、世界初のヘルスケア企業として新たな地平を切り開いた。 これらの薬の主成分であるGLP-1受容体作動薬は、血糖コントロールに加え、食欲を抑制し、心血管疾患のリスクを減らすという複合的な効果を持つとされ、まさに「現代の奇跡の薬」として注目を集めている。 しかし、その華々しい成功の陰で、GLP-1薬の長期的な安全性や副作用には依然として不透明な部分が多い。 最近の研究では、アルツハイマー病患者を対象にした臨床試験で、薬の有効性が確認されなかったことが報告された。脳内炎症を抑え、神経細胞を守る可能性があると期待されたものの、認知症の進行を止めることはできなかったのである。専門家たちはこの結果を「落胆」と受け止めつつも、健康な段階での予防効果など、別の可能性を探る研究を続けている。 妊娠や出産をめぐる問題も浮上している。GLP-1薬は

2020年、新型コロナウイルスのパンデミックが世界を覆いました。各国で学校が閉鎖され、都市はロックダウン。世界保健機関（WHO）によれば、この年だけで約300万人が命を落としました。そんな中、世界を救ったといわれるのが、mRNAワクチンです。 mRNAワクチンは、従来のワクチン開発では考えられないほど短期間で実用化されました。通常、新しい薬の開発には10年近くかかります。ところが、2020年1月に新型コロナの遺伝子配列が解読されると、わずか1年も経たないうちにファイザーやモデルナがワクチンを世に出したのです。 治験では「95％の感染予防効果」と評価され、実際に世界中で数十億回接種されました。米国政府も「Operation Warp Speed（オペレーション・ワープ・スピード）」と呼ばれる巨額の支援プログラムを立ち上げ、約180億ドルを投じて研究開発を後押ししました。結果的に、数百万単位の命が救われたと考えられています。 ところが、状況は一変します。米国の保健当局はいま、このmRNA技術から距離を置き始めています。新規の研究費は削減され、既存のプ

2025年7月26日、アメリカ・オハイオ州で「世界的に記録的な赤ちゃん」が誕生しました。 サディアス・ダニエル・ピアースくんが成長した元の胚（はい）は、実に30年半もの間、冷凍保存されていました。まさに、「世界で最も長く眠っていた赤ちゃん」と言えるでしょう。 この胚が作られたのは1994年。当時、両親となるリンジーさんとティムさんは、まだ子どもでした。その胚を提供したのはリンダ・アーチャードさんで、彼女は「まるで夢のようだ」と語っています。 この胚は、キリスト教系の「胚養子縁組」団体を通じて提供されたものでした。つまり、妊娠・出産をした両親と、遺伝的な親は別の人物ということです。 サディアスくんには、すでに30歳になる姉と10歳の姪がいます。複雑な家族構成ですが、こうした話は、現代の生殖医療技術が家族の形をいかに多様化させているかを物語っています。 実は、長期間冷凍保存された胚からの出産は、これが初めてではありません。2022年には、30年前に作られた胚から双子が誕生していますし、それ以前にも27年間保存されていた胚からの出産例があります。今回の

みなさん、「カロリーを減らすと寿命が延びる」なんて話を聞いたことはありませんか？ 実はこれ、動物実験ではかなり昔から言われていることで、ネズミやサルなどで確かに寿命が延びるという結果が出ています。 なかには寿命が最大で6割も延びたという例もあります。 その効果は、老化を遅らせると期待されている薬、ラパマイシンやメトホルミンよりも「一貫している」とされていて、研究者の間でも注目されています。 ただし、これはあくまで実験室での話。 人間でどうなのか？となると、話は少し複雑になります。 実際に6,500人以上の大人を対象とした研究では、カロリー制限や断続的な断食が、体重減少には効果がある、とされています。しかし、「それが健康にいいかどうか」は食事法によって異なります。 たとえば、隔日断食はコレステロールを下げる傾向がある一方で、時間制限食（1日8時間以内に食べるなど）では、逆にコレステロールが上がったという結果も出ています。心臓病のリスクを考えると、これは気になる話です。 また、カロリー制限には副作用もあります。 ・傷の治りが遅くなる ・骨密度が下がる

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

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