IT・テクノロジー（220ページ目）

最近、FacebookやInstagramを運営するMetaがちょっと気になるテストを始めたみたいだ。どうやら「Meta認証」という有料サブスクリプションに入っていないユーザーに対し、リンク付き投稿の数を1か月で2個までに制限する実験を一部ユーザーで導入したらしい。このMeta認証はバッジ認証が付くだけでなく、SNS上での信頼やエンゲージメントを高める機能がセットになっていて、サブスクの値段も結構幅広い。標準プランでも月額約2,300円から、プレミアムやマックスとなると月に2万円以上もするみたいで、本気で勝負する人向けの印象が強い。実際、Meta側も「認証済みアカウントは信頼性が高い」というアピールをしているし、リンクを多く付けたい場合は有料プランへの加入が必須になる設計だ。これによって、確かにスパムや信頼性の低いリンク投稿を減らせる可能性はある。でも一方で、今まで自由にリンク付きで情報発信していた人が急に制限されたら戸惑うのでは？　という疑問も湧く。面白いのは、ここ最近Facebook上のリンク付き投稿の全体閲覧シェアが、「1.9％」まで落ちているというデータ。以前はもっと高かったみたいだけど、かなりの減少傾向らしい。SNSそのもののトレンドや使われ方の変化が背景にあるのかもしれない。個人的には、プラットフォームが認証バッジや機能にどこまで価値を与えるかという点にかなり興味がある。それと同時に、サブスクリプション戦略がクリエイターや通常ユーザーの行動にどんな影響を及ぼすのかは観察ポイントだと思う。ユーザー体験の質と収益化のバランスを、これからどう工夫していくのか気になって仕方

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歯の表面をコーティングするだけで、傷んだエナメル質を再生できる新しい「ゲル」がイギリスのノッティンガム大学の研究チームによって開発されました。これまで歯のエナメル質は、一度失われると自然には元に戻らないと言われてきました。そのため、虫歯などで損なわれた部分への治療は、主に詰め物や被せ物などの対症療法が中心でした。エナメル質が劣化することは、虫歯の主な原因となり、実際に世界の人口の約50%が何らかの歯科疾患に悩まされているそうです。また、エナメル質を失うと虫歯が進行するだけでなく、身体全体の病気とも関連することもあり得ます。今回開発されたゲルは、乳幼児期の歯の成長時に分泌される「天然タンパク質」を真似た働きをするのが特徴です。歯の表面に塗ると、ごく薄くて強い層を作り、歯の微細な穴やヒビを埋めてくれます。その上で、唾液中に含まれるカルシウムやリンのイオンを取り込みながら結晶が成長する仕組み（エピタキシャル成長）を応用し、天然のエナメル質と同じ構造・強度に再生できるそうです。このゲルはエナメル質だけでなく、下層の象牙質がむき出しになってしまった部分にも応用可能なのが嬉しいポイントです。その表面に塗布した場合でも、エナメル質と同じような構造ができあがることが確かめられています。これによって知覚過敏などの症状にも役立つことが期待されます。生体の結晶成長を模倣する技術が世に出回れば、より効率的に健康な歯を維持できる新しいサービスにつながる予感がします。

アメリカの新興企業「セイバー」が、空気からバターを作り出すという画期的な試みに成功した。従来のバターは牛乳や植物油から作られてきたが、この新しい方法では空気中の二酸化炭素やメタンなどの成分を抽出し、水素などを加えて科学的に脂肪分を合成する。完成した「セイバー・バター」は、地球環境に優しいだけでなく、実際に有名レストランや食品メーカーからも注目を集めている。ミシュラン三つ星レストランのシェフも「美食・環境・テクノロジーの交差点」と絶賛し、試食したビル・ゲイツ氏も「本物のバターと錯覚するほどだ」と評価した。このプロジェクトにはゲイツ氏自身が出資しており、温室効果ガスが多く発生する従来の牛の育成を要しない点が高く評価されている。実際、従来の酪農と比べて水の使用量も大幅に削減されるという。現在はミシュラン星付きのレストランやベーカリーと提携し、バター入りチョコレートとしても展開されている。アメリカ国内での販売が始まったものの、一般販売にはコストという課題も残る。セイバーのCEOは「環境にはやさしいが、今のところコストも高い」と語っている。技術的な観点から見ると、空気中の炭素成分を原料にして、工場内で脂肪分子を合成するプロセスは、まるでサイエンスフィクションのようだ。こうした分野では化学工学やバイオテクノロジーに加え、リアルタイムな制御システムや材料プロセッシングの新技術も求められる。食品生産のデジタル化や最適化が進めば、新しい時代の食と社会づくりのプラットフォームにもなりそうだ。

Googleが新たに発表したAIアーキテクチャ「Titans」と理論フレームワーク「MIRAS」は、AIの「記憶」のあり方に大きな変化をもたらす技術だ。従来のAIモデル、特にTransformer型は短期的な文脈は非常に得意だが、過去の膨大な情報を一貫して保持・更新し続けるのには限界があった。数百万トークンを超えるような超・長文脈処理や、長時間の履歴を取り扱う際には、大きな計算コストや性能低下などの問題がつきまとっていた。Titansは、AIが実行中にコアな長期メモリをリアルタイムで更新できる設計が導入されている。ここで使われる記憶モジュールは、単なる固定ベクトルや行列だけでなく、多層パーセプトロン（ニューラルネットワーク）を基盤に組み込まれていて、長期記憶の機構として機能する。特徴的なのは「サプライズ」という、予想外の情報を計算し、記憶の優先順位や保持・忘却を柔軟に調整する仕掛けだ。このため、重要と判断された情報は選択的に記憶され、不要な部分は適応的に忘却されるようになっている。結果、従来は数十万トークンで頭打ちだった文脈処理が、数百万トークン規模でも効率よく扱えるようになった。「MIRAS」は、Memory, Retention, Associative bias, Sequence modeling の頭文字を取ったもので、長期記憶の設計を統一的に解釈・構築できる理論的な枠組みとして機能している。従来のTransformerやRNN系も、この枠組みでは“特殊ケース”として捉え直すことができるらしい。記憶アーキテクチャや注意バイアス、記憶更新アルゴリズムの設計選択が理論的に

PCのパーツ価格が大きく動いている今、ちょっとPCを新調したい人にとってはなかなか判断が悩ましい時期だと思う。特に2カ月でメモリが5倍になったという話を聞くと、「買うのは今しかないのか、それとも待つべきか…？」と迷ってしまいそう。最近のPCは、AI機能を前提とした「Copilot+ PC」の登場をきっかけに、NPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）を搭載しCPUもどんどん新しくなっている。Intel、AMD、Qualcommなど、どのメーカーも次世代チップを発表していて、特にAI処理性能を大幅に引き上げてきているのが印象的。来年にはさらに高性能なNPU搭載や新しいCPUのモデルも続々と市場投入されるようだ。とはいえ、今の半導体需要はAIの波に飲み込まれていて、メモリやSSDの価格上昇はしばらく続きそう。Micronが一般向けブランド「Crucial」を終了して法人やデータセンター向けにリソースを割り振ったように、供給側もPC自作や個人用途を後回しにするほど。秋葉原の店頭でもメモリ価格が爆上がりしているし、欲しい容量がいつまでも同じ値段で買えるとは限らない。この状況、GPU価格の高騰をもたらした仮想通貨マイニングブームのときと少し似ている。メーカー側が供給増に本腰を入れるまではどうしても需給バランスが不安定で、価格も乱高下しがちだ。PCを買いたいと思っても、「数カ月待てば次の世代」「でも今メモリはまだ安い」「でもそろそろ在庫も怪しい」と、迷う要素が多い。今後出るであろう次世代Copilot+ PCが大幅進化するかはともかく、現状価格やスペックに納得できれば“欲しい時が買い時

OpenAIは12月1日、画像生成AIの最新版「ChatGPT Images 1.5」をリリースしました。このモデルは、画像生成の速度が従来に比べて最大4倍も高速化され、操作性や表現力が大きく進化しています。リリースと同時にAPIでの提供も開始され、ユーザーはゼロからの画像作成や写真の編集など、より直感的で便利な機能を体験できるようになりました。今回のバージョンアップでは、指示に従う精度や編集能力が大幅に向上しています。たとえば、アップロードした画像に対して「もう少し明るく」「髪型だけ変えて」など細かい編集依頼を出すと、意図を忠実に汲み取りつつ、ライティングや構図、人物の見た目といった重要な要素も一貫して維持してくれます。信憑性の高い写真編集や、バーチャル試着・ヘアスタイルシミュレーションもスムーズにこなせるのが魅力ですね。元画像の要素をしっかり保持したまま、概念的な変換まで可能な点は実に興味深いです。操作面でも工夫がされていて、ChatGPTのサイドバーに「画像」専用メニューが新設され、プリセットフィルターやトレンドプロンプトが表示されたり、プロンプトを書いてすぐ画像を生成したりできるようになりました。しかも、画像生成中に並行してさらに新しい画像を作り続けることもでき、ものすごく快適です。コスト面でも進化していて、Image 1.5のAPI利用料は従来モデルより20％も安価になったとのこと。初日からグローバルに無料・有料問わず展開され、活用の幅が一気に広がった印象です。OpenAIのサム・アルトマンCEOも、生成したマッチョな消防士姿の自分の画像をXで公開して話題を集めていま

米国株式市場では、近年急速に拡大するAI関連銘柄への過熱気味の期待感が高まっている。特にエヌビディアのような半導体大手が相場を主導し、一部のIT関連株価が大きく上昇しているのが特徴的だ。これを背景に、大規模な設備投資が次々と発表され、関連企業の収益拡大への期待が投資家を惹きつけている。著名投資家の間では、この状況を「バブル」の最中にあると指摘する声も出ている。過去のITバブルやリーマン・ショックと比較し、現在の株式市場は8割ほどバブルのピークに近いとも分析されている。また、金融関係者の間では、技術職の人々まで株の運用成績を語り出すようになったことから、「靴磨きの少年が株の話をし始めたら暴落が近い」という有名な逸話が引き合いに出される場面も散見され、バブル崩壊への懸念が根強い。とはいえ、エヌビディアのように、実際に利益の裏付けがあり高い成長を見せている企業も存在する。ITバブル期とは状況が異なるとの指摘も多く、今後の展開には注目が集まる。ここまでAI分野に資金が集中すると、技術的なブレークスルーがどれほど現実の経済や社会にどこまで波及するのか、自分自身も気になるところだ。株価の動きだけを見るのではなく、AI技術が本当に人々の暮らしや産業の構造を変えるのか、エンジニアとしても動向をウォッチしたくなる局面だ。

2025年1月3日、React2Shell（CVE-2025-55182）という新たな脆弱性が公開されてから、わずか数時間のうちに中国の国家支援型サイバー脅威グループが、この脆弱性を精力的に悪用しようと動き始めていたことが注目されている。Amazonのインテリジェンスチームなども早い段階で状況を監視しており、Earth LamiaやJackpot Pandaといった複数の中国関連グループによる攻撃が観測された。React2Shellは、React Server Componentsの安全でないデシリアライゼーション処理に起因する脆弱性で、CVSS（共通脆弱性評価システム）のスコアも最大値10.0と、極めて深刻なものだ。認証不要でリモートからコードが実行できるため、1件でも攻撃が成功すれば、その影響は計り知れない。React 19.xのApp Routerを利用したNext.js（バージョン15.x、16.x）環境を中心に、Vercel、Meta、AWSといった主要クラウドでも影響範囲となった。実際にAWSのハニーポット「MadPot」でも、公開直後から脆弱性を狙った大量の攻撃リクエストが記録されており、中国インフラからのものも多かったという。攻撃者たちは自動スキャンツールやPoC（概念実証コード）を巧みに使いこなし、"whoami"や"id"のLinuxコマンドの実行、"/tmp/pwned.txt"ファイルの作成、"/etc/passwd"の読み取りなど、定番テストから本格侵入まで多様な試みを重ねている。さらに気になるのは、攻撃インフラの規模や匿名化の徹底ぶりだ。大規模な匿名

2025年12月18日、「スマホ新法」とも呼ばれる「スマートフォン利用特定ソフトウェアに係る競争の促進に関する法律」が全面施行された。これは、グーグルやアップルのスマートフォン向け主要ソフトウェア——OS、アプリストア、ブラウザ、検索エンジン——に新しい競争ルールを課す画期的な内容だ。両社は今後明確な規制のもとで事業を運営していくことになる。法律の特徴は、9つの禁止行為と5つの遵守義務にある。たとえば、サードパーティー製のアプリストアを妨害したり、アプリ内で外部課金システムの利用を難しくすること、GPSや通信などOSの機能利用を制限すること、アプリから外部サイトへのリンク設置を妨害するといった行動が禁止される。また、スマホの初期設定時やOSアップデート時には、ブラウザや検索エンジンの選択画面（いわゆる「チョイススクリーン」）が必須となる。このルールがもたらすメリットは大きい。たとえば、iOSからAndroidなど機種変更の際のデータ移行がこれまでよりスムーズになったり、好みのアプリストアやブラウザ、検索エンジンをより自由に選べるようになる。アプリ開発者もOSの機能を使った多様で便利なサービスの提供がしやすくなり、配信するアプリストアも吟味できるなど競争が活性化する。一方で、サードパーティーのアプリストアが増えることで、これまで以上にセキュリティリスクへの注意が必要となる。海外の類似法施行後は、規制が緩いアプリストアで詐欺アプリや著作権侵害アプリの流通が確認された例もある。とはいえ、日本のスマホ新法では、事業者がセキュリティやプライバシー保護、青少年保護など正当な理由があれば、一

メルカリは10月9日、フリマアプリとして取引の基本原則を改定することを発表した。2021年の公表以来、今回が初めての見直しとなる。背景には悪質な転売、誹謗中傷、価格の乱高下といった問題があり、今後はそれらが確認された場合、特定商品の出品を直ちに禁止できる方針を明確化した形だ。メルカリは「安全」「信頼」「人道的」という三つの運営方針を掲げてきた。そのうえで、通常は利用者が自主的に売買することを原則としている。しかしながら、新型コロナ禍でのマスクや消毒液の流通問題や、最近では任天堂の新型ゲーム機に関する特殊な取引が取り沙汰され、不正出品や価格の激しい変動、コメント欄でのトラブルなどが相次いだ。今回はそういった突発的な事象にも迅速に対応できるよう、運営側の判断で出品停止や禁止を行う体制が強化される。また、今後は「不正出品」「誹謗中傷の急増」「価格乱高下」の場合、特例として出品禁止措置が取られることが明文化された。具体的な運用や判断基準、適用期間についてはこれから詳細が示されるが、運用の透明性や判断フローの公表も重要な論点となっている。こうした変化は、急速に変動する市場や利用者行動の中で、プラットフォームが適切に対処する制度的な手段を整備したことに意義がある。透明性や納得感のある運営が求められる今、停止・禁止判断の理由や期間の開示が今後の課題となりそうだ。この発表を見て、個人的にはルールや規約の運用ロジック、判定フローがどのように自動化・最適化されていくのか、裏側のアルゴリズム設計が気になるところだ。また、ユーザー体験を損なわずに、いかに悪質な事象に素早く対応できるシステムを作るかとい

Googleが新たに発表したMCPサーバは、生成AIをあらゆるGoogleのサービスに簡単に接続できるフルマネージドな仕組みです。まずはGoogleマップやBigQuery、Google Compute Engineなど主要なサービスで利用が可能になりました。たとえばGeminiのようなAIチャットボットに「最寄りの公園までの距離は？」と自然言語で尋ねると、Googleマップからデータを取得して答えてくれたり、BigQueryで巨大なデータの質問も自然言語で実行できるようになっています。 しかも、Agent Development Kit（ADK）を使うことで、Gemini 3 Proの基盤技術で自然言語エージェントの構築もサポートされています。 BigQueryと連携すれば、売上データから収益予測をAIが出してくれたり、Googleマップと組み合わせて効率的な配送ルートの検証もできるようになります。 複数のGoogleサービスを組み合わせた高度な処理が一つのAIによって行えるというのは、これまでの単なるAPI連携とは違った新しい体験です。 MCPサーバは、生成AIやAIエージェントが外部ツールのデータ取得や操作を行う際に用いるプロトコルの役割も持っています。ユーザーはこれまで自前で管理していたMCPサーバの運用を気にせず、Googleが提供するリモートMCPサーバにすぐに接続できるので、GeminiやChatGPTのような生成AIを簡単にGoogleのさまざまなサービスと連携できるようになりました。 今後もGoogleは多くの自社サービスにこのフルマネージドなリモートMCPサ

金沢大学附属病院では、アルツハイマー病治療薬「ドナネマブ」を国内で初めて患者に投与し、脳内に蓄積していた原因物質であるアミロイドβがほぼ完全に除去されたことが確認されました。 70代女性の患者は1年間、月に1度のペースで薬の投与を受け続けた結果、治療開始時と比較して脳画像から赤く映っていたアミロイドβの蓄積が消失していたそうです。核医学の専門医による厳密なチェックでも「除去確認」が認められ、小野教授らのチームは大きな成果としてこの結果を伝えました。この薬を投与し終えた際、患者さんやご家族は喜びと安堵に包まれた様子で、診察室では涙と拍手が起こりました。 患者さん自身も「正直、安心した」と語り、ご家族も「本当に安心した」と胸をなでおろしていたそうです。 これまで、アルツハイマー病の薬としては「レカネマブ」と「ドナネマブ」の2種類しか認可されていませんが、どちらも病気の完治を目指すものではなく、原因物質の除去と認知症の進行を遅らせる役割です。 さらに「患者ごとに薬の効き方は異なるので、今後は新しい薬やオーダーメイド診療が広がっていく」と小野教授は述べていたのが印象的です。 今回の成果で、日常生活の中に小さな勇気や変化が生まれているとのこと。 散歩を楽しむなど前向きな言葉も増え、患者や家族の希望につながっているのが伝わりました。 こういう話題に触れると、やっぱりテクノロジーの進歩ってすごいなと思います。 生化学や医療技術も、膨大なデータ解析やシミュレーションを活用しているはず。 プログラムやアルゴリズムの力が人の生活を根本から支えているんだなと実感します。 新しい治療薬も、きっとどこか

巨大な言語モデル（LLM）の進化に合わせて、従来のプログラミング言語ではカバーしきれなかった課題に取り組む「Sui」という新しい言語が登場した。実に面白いコンセプトで、LLM用の「超正確」なプログラム記述を目指している。Suiの命名は「粋」から来ているらしく、無駄を徹底的に削ぎ落としつつ洗練された設計思想に基づいている。1行1命令のシンプルさで、複雑な入れ子や括弧による混乱を避け、構文エラー自体を排除している点が斬新だ。さらに、命令はアルファベットと数字だけで構成されており、可読性はほぼ無視、トークン効率を最大化することに振り切っている。また、SuiはLLMでの扱いやすさを最優先し、変数名も数字や連番を許してタイプミスを減少させている。既存のアセンブリ言語や機械語との比較も興味深く、モデルがトークンベースでコードを理解・生成する性質を徹底的に活用しているのだと感じた。コード例としてフィボナッチ数列の処理も用意されていて、Suiで書かれたプログラムは一見数字や英字の羅列で、何を書いているのか一瞬で分かりづらいものの、Pythonなど他言語へのトランスパイルもできる。人間読みがしづらい一方で、モデルにとっては効率や間違いの少なさが魅力になっているようだ。面白いのが、Suiで1命令が2トークンになるため、一般的なPythonより消費トークン数が増えてしまう事例も出てきている。しかし、冗長な命名や説明コメントがないため、全体の設計としては長期的な効率化に期待が持てる。MITライセンスで公開されていて、数学的なユーティリティや標準パッケージの充実も目指しているとのこと。自分としても、今後

アメリカ政府は、観光や短期出張で入国する外国人に対して、SNSなどの個人情報の提出を義務付ける方向で新たな規制案を発表しました。この規制は日本やヨーロッパ諸国を含む多くの国を対象としており、今後観光やビジネス目的で訪れる際に影響を与えることになりそうです。SNSの履歴やアカウント、電話番号、メールアドレス、生体認証データ、家族情報など、かなり幅広い情報が求められる可能性があり、これまでよりも入国のための手続きが厳格化します。「電子渡航認証システム（ESTA）」の申請時点で、SNS関連の情報開示が必須項目になるとのこと。ESTAはもともとビザ免除プログラムとして広く使われていて、最大90日間の滞在が可能ですが、今後は普段使っているSNSのアカウントもきちんと管理・整理しておく必要が出てきそうです。申請者は誰でも閲覧できる設定にしなければならない場合が想定されるので、SNSの使い方そのものも見直す必要があるかもしれません。この動きには、テロなどの脅威を未然に防ごうとするアメリカの強い意図が背景にあります。実際トランプ政権下で施行される大統領令によって、SNS情報提出が大統領令に基づく措置として正式な義務化となっているようです。個人的に興味深いのは、政策に対応してESTAの申請システム自体がどのように技術的にアップデートされるのか、そして大量に収集されたSNSデータがどんな形で自動的に審査・分析されるのかという点です。個人のプライバシーが大国にどのように扱われるのか？もはや外国だからなにを発信しても良いという時代は終わるのかもしれません。

アドビが「Adobe Photoshop for ChatGPT」を発表したニュースは、まさに時代の転換点を感じさせる出来事だと思う。 今までPhotoshopと言えば、写真家やデザイナー、イラストレーターなど、専門的な知識が求められるツールだった。 でも、ChatGPTを通じて誰でも直感的に画像編集ができるようになるとは驚きだ。 実際の使い方はとてもシンプルで、自分の手元の写真をアップロードして「モノクロ画像にしたい」などと指示するだけ。 ChatGPTの会話欄でPhotoshopのメニューを選ぶような感覚で操作できるので、これまで学習に何時間もかけてきたテクニックが、自然な言葉で呼び出せるのは感動する。部分的なエフェクトも印象的だった。 たとえば「メガネをかけた写真で、メガネ以外にエフェクトをかけてほしい」と伝えれば、面倒だった範囲選択や除外もAIが分担してやってくれる。 画像編集では細かい調整が必要な場面が多く、マウス操作や複雑な手順に慣れるのが大変だった。 だけど、自然言語で指定すればAIが解析して処理してくれる。 この効率化は本当にすごい。 それに、無料で使えるというのは大きな魅力。 プロが使ってきた機能やテクニックの「民主化」が進み、誰でも自分のアイデアを簡単に形にできる時代が来たと実感している。 今後も新機能の追加が予定されていて、アプリのアップデートが楽しみ！ ポスター作成やPDF編集など他のクリエイティブツールもChatGPT経由で無料で使えるようになるなど、クリエイティブの敷居が一気に下がる流れは加速しそう。 次はどこまで進化するのか、技術面でも新たなチャレ

Google系自動運転技術の最前線、Waymoの進化が再び世界を驚かせています。完全な無人運転タクシーとして展開中のロボタクシーが、ついに「人間超え」の安全性を証明しました。同社が公開したデータによると、Waymoの自動運転車は人間ドライバーに比べて重傷・死亡事故を91%削減。エアバッグが作動した事故も79%減少し、人身事故そのものは80%削減されたという圧倒的な数字を記録しています。さらに、歩行者や自転車・バイクといった交通弱者に対する事故も大幅に減少。歩行者の負傷事故は92%、自転車の利用者は78%、バイクの利用者は89%も減ったとのこと。これらは膨大な実走行距離による統計で、アメリカで既に1億5,450万キロもの無人走行を達成した成果です。Waymoがここまで高い力を発揮する理由は、企業としての高い透明性と、業界ベストプラクティスに基づく公平なデータ比較姿勢にあると思います。公式サイト上でも、「Safety（安全性）」というページで詳細な数字が示されていて、その開示姿勢が信頼獲得にもつながっていると感じます。また、技術的観点から面白いのは、衝突時の速度変化「Delta-V」を主要な指標としている点。1mph未満の速度変化に抑えられた事故が全体の47%を占めていて、万が一の事故でも負傷リスクを最小にしているのが分かります。自動運転システムが持つ高度な危険予測能力や、徹底した走行環境の解析がここまでの安全性を実現しているのでしょう。とはいえ、現実にはスクールゾーンでの一時停止や特殊な交通ルールへの対応など、運用上の課題やトラブルも残っているようです。しかしWaymo自身が問題

コストコはアメリカの大型会員制スーパーとして知られていますが、そのコストコがトランプ政権の関税措置に異議を唱え、国際貿易裁判所へ提訴しました。 トランプ政権は「国際緊急経済権限法」に基づき関税を発動していましたが、コストコ側はこの関税が違法で無効だと主張しました。 実際、これまでの別の裁判でも一審・二審で関税措置が違法と判断され、連邦最高裁での審理も進行中です。 もし最高裁で違法判決が確定した場合、コストコをはじめ提訴した企業は、今まで徴収された関税の全額返金が受けられます。 今回の訴訟は、アメリカの大手企業によるものとしては初めてで、日系企業9社も同様にトランプ政権を提訴しました。 これら企業は関税の差止めや返金保証も求めており、今後の動向が注目されています。 政治をビジネスツールとして考えるトランプ大統領にもそろそろツケが回ってきそうですね。

都立産業技術研究センターと北里大学の研究グループが、ニホンウナギの筋肉組織から脂肪をつくる細胞を世界で初めて作り出すことに成功しました。稚魚の筋肉組織から取り出した細胞を長期間培養し、特徴を見分けながら3種類の新しい細胞株を開発。そのうち、「脂肪前駆細胞」と呼ばれる段階の細胞に刺激を与えると、成熟した脂肪細胞へと分化し、細胞の中には多数の脂肪滴がたまっていきます。オレイン酸などを加えることで、効率よく脂肪が蓄積されることも分かりました。得られた脂肪の成分を調べると、市販の養殖ウナギに近い脂質組成を持っていて、一価不飽和脂肪酸が最も多く、飽和脂肪酸や多価不飽和脂肪酸も含まれています。まるで「本物」に近いウナギの脂が、細胞培養で再現できたことは大きな一歩です。今回成功した細胞を筋肉形成細胞と組み合わせることで、より本物らしい「細胞性ウナギ肉」の実現に向けて技術が前進しました。今後は、ウナギ独特の風味や食感を持った立体的な培養肉の開発や、このウナギ脂の産業利用にも期待がかかります。また、高級魚や絶滅危惧種の細胞性魚肉応用にも道が開けそうです。このニュースを読んで、まるでバイオエンジニアリングの世界が次のステージへ進んでいると感じました。生物の細胞が「データ」や「コード」のように扱える時代が到来し、食の新たな選択肢やサステナビリティに直結していくのがワクワクします。もしこの細胞たちの「成長条件」や「脂肪蓄積」のパラメータがもっと明らかになれば、ラボの自動化や最適化アルゴリズム、品質管理AIなど、プログラミングの腕のみせどころがどんどん広がりそうです。細胞のふるまいを「プログラム」する感

妖怪川柳コンテストが今年で終了した。終了は妖怪ではなくAIの仕業だったという。生成AIによる川柳が人間の作品と見分けがつかなくなったからだ。川柳だけでなく、漫画やイラスト、小説など、今やAIが人間と遜色ないクオリティを生み出すようになった。一方で、コンテストの公募そのものが成り立たなくなり、新しい才能の発掘が難しくなるのではと懸念されている。実際、公募にAI生成物が大量に応募され、後からAI作と分かって賞が取り消されたという騒動もあった。企業の側でも変化が起きている。ゲーム会社やデザイン会社では、「ポートフォリオ詐欺」が問題となっていて、採用試験でその場で絵を描かせる厳格なチェックが行われ始めた。面接担当者の負担も大きくなり、AIを使うこと自体を黙認しようかという声すらある。上層部は「AIで十分なのでは」と話し、一方で現場のクリエイターは「本当に魅力あるキャラや絵は、人間にしか生み出せない」と信じているが、その立場はだんだん弱くなりつつある。日常の仕事でも、地方自治体のパンフレットやチラシは、安価かつスピーディーにAIで済ませるケースが増えた。取引先が突然AIに切り替え、大手デザイン会社でも例外ではない。人が関われば何度もリテイクを要求できるが、AI相手なら「これでいい」とGOサインが出やすい。本来なら「なんどもやり直し」はパワハラと取られかねないが、AI相手だとその心配もない。今後はコンテスト自体が激減する可能性も高いという。従来の公募形式から、最後の面接まで進んだ応募者に対して直接実技審査を行い、厳格な選考をするスタイルへと変わりつつあるそうだ。その一方、AI対策として、ク

Rakuten TVが「購入コンテンツ」型サービスの販売を終了するという発表がありました。 すでに購入済みのコンテンツも、2026年12月で視聴できなくなるとのこと。 対象となるのは洋画、邦画、アニメ、スポーツ、バラエティなど広範囲に及びます。 期間終了後は、ダウンロード済みの作品を含め、完全に視聴不可能になるとのことで、回避策も用意されていません。 かつて「Raboo」という電子書籍サービスが終了した際は、代わりとなるストアを用意し、購入額に応じて楽天スーパーポイントで補償がありました。 しかし、今回のRakuten TVの発表では、このような補償策が明確に公表されていないため、ユーザーの間で強い不満や炎上が起きています。 この件を聞いて一番感じたのは、買い切り型のデジタルコンテンツでも、購入した側に所有権が保証されないリスクの大きさです。 データは実体がないからこそ、運営側の判断でいつでもアクセス不可能になる現実。 もし自分がこのサービスのプラットフォームやシステムを作る側なら、デジタル所有権の再考や、最低限の代替補償、もしくはオフライン利用の持続可能なしくみの検討が不可欠だなと強く思いました。 同時に、サービス設計時は「終了」の影響範囲まで意識しないと、後で大きな信頼喪失につながると感じました。

最近、通販サイトで「返金手続き」を装った詐欺が続発しているらしい。 たとえば「在庫切れだったので返金します」と言いながら、LINEでのやりとりやキャッシュレス決済アプリ経由で、自分で操作してお金を送ってしまう手口。 相手から「この手順通りに進めて」と言われ、Pay系アプリや銀行口座、挙句の果てには暗証番号まで教えさせることもあるようだ。 こういう詐欺、あちこちのプラットフォームでパターン化してるのが面白い。 攻撃側は、ユーザーの心理を突いて「自分が操作している」と錯覚させている。 必ずしもシステムの脆弱性を攻めているわけじゃなく、ヒューマンファクターにフォーカスした設計だから、プログラムの仕様や機能に頼っても完全に防ぎきれないのが歯がゆい。 技術的な視点で見ると、決済アプリや通販事業者ができそうな対策は、例えば、「返金目的の送金には特別な警告やチュートリアルを表示する」「既定の返金ルート以外の送金をブロックする」などが考えられる。 また、アプリ側で異常な操作パターン（短期間で繰り返される画面共有要求や、第三者への送金フローなど）を検知してアラートを出す仕組みも有効そう。 でも結局、「一度立ち止まって公式かどうか確認する」ことが重要。 サイトの販売業者情報や正規の連絡先が明示されていなかったり、急に友達登録や画面共有を求められるのはやはり怪しい。 もし少しでも不安を感じたら、すぐ専門機関に相談できるフローがもっと簡単になれば良いのに、とついインターフェース設計の手順まで妄想が広がってしまう。

X（旧Twitter）が導入した新しい透明性機能は、SNS上で誰がどこから発信しているかを可視化するものだ。 これまでは、プロフィール欄や投稿内容だけでアカウントの「正体」を想像するしかなく、他国の工作やなりすましを見抜くのは難しかった。 しかし、この位置情報の開示によって、思わぬ正体が次々と明るみに出ている。 たとえば、「テキサス在住」を掲げるアカウントが、実際には東欧やナイジェリアから運用されていたり、「日本人女性」として日本批判を繰り返していたアカウントが韓国拠点であることが判明したケースが相次いだ。 美容・整形情報を発信しているアカウントも、見かけは日本人だが、韓国からの発信だったという事実が浮かび上がった。 VPNやプロキシの利用で所在地を隠している場合にも、「UNKNOWN」と警告表示される仕組みが追加されているので、アカウントの信頼性判断がしやすくなった。 これらを受けて、以前から日本語の違和感や活動時間のズレを「なぜだろう」と感じていた声が、「やっぱり」という納得感につながっている。 一方で、AI翻訳や生成AIの進化で言葉の壁はどんどん低くなり、これまで難しかったネイティブレベルの言語工作も、どこからでも（しかも組織的に）仕掛けられる時代になっている。 この透明性機能は、SNSの「信頼」の形を大きく変える。 今や、アカウントのアイコンや投稿内容だけを見て「この人はきっと日本人だろう」「同じ市民だろう」と思い込むのは危険だ。 実際は遠い異国から発信されている可能性も常にある。 今後、人々は「この情報はどこの誰が発信しているか」という視点を無視できなくなっていくだろ

大阪市に住む高校2年生の男子生徒が、インターネットカフェ「快活CLUB」を運営する会社へのサイバー攻撃を行ったとして再逮捕される方針が固まりました。 彼は自作プログラムを使い、約72万件にも及ぶ会員情報を不正に取得した疑いが持たれています。 興味深いのは、この攻撃の際にAI――具体的には「チャットGPT」を活用し、プログラムの実装やエラーへの対処、機能改善まで行っていた点です。 AIを悪用する発想は今ならでは、と感じます。 警視庁の調べでは、男子生徒は運営会社の公式アプリのサーバーに不正アクセスし、会員情報を抜き出すプログラムを開発。 その過程で、システムの防御策を突破する方法やエラー発生時の対応をAIに聞きながら改善を重ねていたとのことです。 また、「ディスコード」などのオンラインサービスを使って攻撃の予告や実況中継までも行っていたというのは、まさにデジタル世代ならではの行動パターンだと思います。 プログラマーとして技術面に目を向けると、自作ツールと対話型AIの組み合わせというのは非常に強力なアプローチです。 特に不慣れな部分の突破口として、エラーにぶつかった際にAIを活用して修正のヒントを貰ったり、プログラムの効率を上げるための最適化を相談したりする流れは、今後ますます増える予感がします。 もちろん、技術には責任が伴いますが、こうしたケースを見ると、AIの力をどう使うかは利用者次第だという点を改めて考えさせられます。

AIブラウザーの普及とともに、新しい攻撃手法「HashJack」が登場している。 HashJackの特徴は、ユーザーが普段から信頼している正規のウェブサイトのURLに、「#」以降の「フラグメント」と呼ばれる領域を悪用して、AIブラウザーに悪意の指示を隠してしまう点にある。 たとえば、SNSで共有されたリンクや、何気なくクリックしたオンライン記事のURLに仕掛けがあり、被害者がそのリンクを開いてAIブラウザーのアシスタント機能で何か質問を送ると、裏で隠された指示がAIに読み込まれてしまう。 すると、気づかないうちにフィッシングサイトや詐欺電話番号の案内など、様々な危険なコンテンツに誘導されることになる。 この手法が厄介なのは、ウェブサイト自体が攻撃者に侵害されていなくても、URLの一部を書き換えるだけで攻撃が成立してしまうところだ。 AIブラウザーがそのフラグメント部分を、スクリプトやプロンプトとして自動的にコンテキストへ取り込む設計になっていることが、攻撃を後押ししている。 実際に、ChromeやEdgeなどの主要AIブラウザーでも脆弱性が発見され、Microsoftは修正を急いだ。 PerplexityやCometといった新興AIブラウザーでも影響が確認され、修正が進められた。 今後も、AIアシスタントが普及するに従って、こうした脆弱性への対応と注意がより重要になってくると感じている。 HashJackを利用すれば、たとえば銀行サイトへの「取引確認」といったユーザーの入力情報を悪意あるURLに送信させたり、偽のカスタマーサポートへの誘導、誤情報の拡散、株価操作まがいの応答まで

opalに日本語で書かせることができた。（操作は不明？）ブログ記事を書く際、時に私たちは空白のページと向き 合うことがあります。具体的なテーマが定まらないまま、 何を書き始めれば良いのか途方に暮れてしまう。 しかし、心配はいりません。この「未定」の状態こそが、 あなたの創造性を最大限に引き出し、読者の心に響く 独自のコンテンツを生み出す絶好の機会となり得るのです。 なぜ明確なトピックが不可欠なのか 魅力的なブログ記事の第一歩は、揺るぎないトピックの 設定にあります。トピックは、記事全体の骨格となり、 読者が何を期待できるのかを示す羅針盤です。明確な トピックがなければ、記事は方向性を見失い、読者も 途中で関心を失ってしまうでしょう。具体的なゴールが 定まることで、情報の収集から構成、執筆に至るまで、 すべてのプロセスが効率的かつ効果的に進みます。 読者の記憶に残る記事は、常に明確なメッセージと 意図を持っています。 アイデア発想のヒント では、どのようにして明確なトピックを見つければ良い のでしょうか？ ・あなたの専門知識や情熱を探る：  あなたが心から興味を持ち、深く語れることは何ですか？ 個人的な経験、趣味、仕事で培ったスキルなど、あなたの 「得意分野」こそが、唯一無二のコンテンツを生み出す 源泉となります。 ・読者のニーズを理解する：  あなたのターゲット読者は誰で、彼らはどのような 疑問や課題を抱えていますか？ソーシャルメディア、 Q&Aサイト、競合ブログなどをリサーチし、読者が 求めている情報や解決策を探りましょう。 ・トレンドとタイムリーな話題： 

音声指示によって構築できるということでやってみた。 1. Opalトップ画面で「Create New」をクリック 2. チャット欄に以下のように入力👇 　「FXのUSDJPYの値動きをtxt入力すると、ブログ投稿用の記事　　・画像を自動で作るアプリを作ってください」3. 送信すると、Opalが自動で必要なノードを構築出力を日本語にするのは簡単👇 　・対象ノードをクリック 　・「Prompt」欄に “出力は日本語で” と追記途中、省略しますが数項目、日本語で入力して得られた結果はすごいものでした。英文ですが（日本語化できると思うが）以下のような画像付き記事ができました。

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AIが教育現場に広がることで、授業や宿題、試験のあり方が大きく変わりつつある。 OpenAIの「ChatGPT for Teachers」は、教師の教材準備や生徒の課題採点をサポートすることを目的として開発された。 プライバシーや安全性にも配慮されており、FERPA（家庭教育権利プライバシー法）に準拠した学生データの取り扱いが設計に組み込まれている。 幼稚園から高校向けに特化したこのツールは、無料での提供が始まる予定で、将来的には利用状況次第で料金請求に変わる可能性も示唆されている。 大学向けには「ChatGPT Edu」が別に用意され、既にアメリカ各地の大学キャンパスでテスト運用が始まっているという。 教育機関はこのようなAIツールを積極的に取り入れようと奔走し、それに呼応する形で他のAI企業、たとえばイーロン・マスクのxAIやGoogleのGemini AIも教育市場に参入し始めている。 理由の一つは、学校が特殊で膨大なデータの宝庫であること、また大きな予算規模を持つため、一度導入されると継続的な収益を見込めるからだ。 ただ、現場ではAIツールの普及による課題も顕在化している。 教師や生徒が目の前の宿題や課題に取り組む負担は依然として重く、ツールが実際どれほど役立つのかについての疑問も少なくない。 アメリカでは特に数学の学力が大幅に低下しており、一部の大学では入学者を対象に中学レベルの補習コースまで開設する事態となっている。 AIに頼り切るあまり、自ら学ぶ姿勢や批判的思考力が低下しているという調査結果も報告され始めた。 プログラマーとして非常に興味深く感じるのは、これほど迅

中国では、脳とコンピュータをつなぐブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）の技術がものすごい勢いで進歩しています。 たとえば、上海のあるベンチャー企業は、国の医療機器審査プロセスを経て、ワイヤレス型の埋込型BCIシステムを正式に承認されたばかりです。 髪の毛ほどの細さと柔軟性を持つ電極が、脳の表面のごく浅い部分に埋め込まれ、手術の負担が大きく軽減されたことが特徴です。 実際にこのシステムを装着した患者は、わずか1週間で退院し、1か月後には思念だけでパソコンのカーソルを動かしたり、さらにはマリオカートのようなゲームまで操作できるようになりました。 この技術、中国政府の強力な後押しもあって、2027年にはBCI関連の製品が国際的な先進レベルに達し、2030年までには世界的なリーディング企業が育つことを目指しています。 用途も医療や工業、消費者向け電子機器から軍事まで広く、特に身体が不自由な人のサポートへの期待が高まっています。 個人的に、思考だけでデバイスを操る日が現実になってきたというのはかなりワクワクします。 技術的なブレークスルーはもちろん、国家をあげての支援と産業化のスピード感はすさまじいですね。 脳波をキャッチしてリアルタイムにカーソルを動かしたりゲームができる仕組みの裏側には、信号処理やAIによる高度な解析技術が使われているはず。 今後は日本でも競争が激しくなりそうですし、セキュリティや倫理面の議論もますます重要になると感じます。 現在未上場の企業も多く、どこが次のイノベーションを生み出すスタートアップになるのか、つい株価チャートや技術動向を追いかけたくなりま

パソコン一台で始められる、と謳われる動画編集のビジネス。 SNSやWebには「未経験から月20万円」「YouTube案件紹介」など、目を引く言葉が並び、広告や教室の勧誘もどんどん増えている。 入会金や登録料は、年数千円～数万円と幅広いが、自宅で副業ができる点や「スキルで自由に稼ぐ」というイメージに惹かれて学び始める人も多いようだ。 実際に学んだ後は、案件紹介という形で仕事が回ってくる。 しかし、内容は「30分動画編集・3000円」など、かなり単価が低い。 しかも、カット編集からテロップ入れ、効果音、サムネイルまでフルセットを一人で担当。 一本を仕上げるのに10時間以上かかり、時給換算で300円程度になるという声も。 その大変さや対価の低さに、始めてから現実に気付く人も多い。 スクールやコミュニティの運営構造にも気になる点がある。 「入会した頃は運営や先輩から熱心にサポートされるが、しばらくすると新規勧誘ばかりが優先され、既存のメンバーは後回しになる」、「案件の数自体が少なく、単価もどんどん下がる」など、システムの中身には経済的な搾取構造を感じるという経験談が目立つ。 運営サイドは登録料で安定収益を得るが、実際に稼げるチャンスは非常に限られており、多くの受講者は途中で消耗してしまう。 もちろん、動画編集の需要は実際に拡大しているし、きちんとスキルと経験を積めば良い案件もある。 だが「未経験でも誰でも稼げる」という売り文句は現実には程遠い。 相場や仕事内容をよく知らず、夢だけ見て飛び込むと、安い単価で大量の労働を強いられる、いわば搾取に近い構造が広がっているように思える。 個人的に

イギリスのノッティンガム大学の研究者たちが、歯のエナメル質を塗るだけで修復できる画期的なゲルを開発しました。 エナメル質は歯を外側から守る硬くて薄い層で、加齢や日々の酸による侵食が原因で傷ついてしまうことが多く、虫歯の大きな原因となっています。 しかし、一度失われたエナメル質は体内で自然に再生することができません。 これまでは人工材料による補修が主流でしたが、エナメル質独特の複雑な構造や強い耐久性を完全に再現するのは難しい課題でした。 今回のゲルは、エナメル質が自然に出来上がる時のタンパク質「アメロゲニン」の働きを模倣するように設計されたもので、「ELR（Elastin-Like Recombinamer）」という特殊なタンパク質を使って作られています。 使い方はシンプルで、歯の表面にゲルを塗るだけ。 ゲルは歯の細かな亀裂や穴にしっかりと浸透していき、唾液中のカルシウムやリン酸を取り込んで本物のエナメル質と同じ構造を再現します。 再生したエナメル質は強度や弾性、耐久性が天然のものと同等もしくはそれ以上。 450日分の歯磨きや、3.5年分の負荷試験、そして酸性の液にさらす実験でも、しっかりと耐えられたという点がすごいです。 また、このゲルはエナメル質だけでなく、象牙質が露出した部分にも塗布でき、その上に新しいエナメル層を形成することができます。 さらに研究チームは「Mintech-Bio」というスタートアップも設立し、商品化に向けて本格的に活動を始めたようです。 こういったアプローチは、まるで失われたパーツを3Dプリンタで出力して補うような感覚で、材料科学とバイオテクノロジーの融

Googleが検索結果にAIを用いた「AI概要（AI Overviews）」の提供を進めている。 これは、検索のトップにAIがまとめた回答を表示し、簡単に知りたいことにアクセスできるようにするという試みだ。 しかし、このAI概要は、便利な反面、情報の誤りも多々存在する点が課題となっている。 こうした流れの中で、最近の調査ではAI概要の影響で本来の検索結果への関心が低下し、各ウェブサイトの閲覧数が減っていることも指摘されている。 GoogleはこのAIエクスペリエンスに新たな収益源として広告を組み込む計画を進めている。 現在、特定キーワードでAI概要内に広告を表示する実験が始まっており、今後は従来とは異なる斬新な広告フォーマットの導入も検討されているという。 住宅リフォームの情報を探すユーザーがAIシステムから細かな提案や関連サービスを受け取れる事例もあり、AIがより個人に最適化されたスポンサー広告を提示する未来が予想されている。 ただ、今のところGoogleは、有料広告よりも「オーガニック」な自然検索結果を優先すると強調しているものの、短期的にも長期的にも広告からの利益確保を忘れてはいないようだ。 AIと広告の融合は、検索体験そのものを大きく変えるポテンシャルを秘めていると感じる。 これがうまくいけば、個人のニーズにマッチした広告を自然な形で提供できるだろうが、一方で過度なターゲティングや情報の偏りといった懸念も残る。 プログラマーとしては、AIの透明性や公平性を担保しつつ、どんな広告体験が設計されるのか非常に気になるところだ。 今後の技術・サービス進化を引き続きウォッチしたい

ImportGlobalScope.BasicLibraries.loadLibrary("ScriptForge") 取得 CreateScriptService("Dictionary") ※使い終わったら閉じる 閉じる 辞書.Dispose() Get 辞書.Item("キー") 存在しないキーを指定するとEmptyを返す Set 辞書.Add("キー", 値) ※存在するキーを指定するとエラー 　変更 辞書.ReplaceItem("キー", 値) チェック辞書.Exists("キー")ループ For Each キー in 辞書.Keys キーの数 辞書.Count キーの配列 辞書.Keys

ImportGlobalScope.BasicLibraries.LoadLibrary("ScriptForge") 取得 　アクティブなブック CreateScriptService("Calc", ThisComponent) 閉じる Set Calcサービス = Calcサービス.Dispose() アドレス　アクティブシート内"A1""A1:C3"　シートを指定"シート.A1"　セル範囲名"名前""シート.名前"用途 値の入出力 処理の最適化を内部で行ってくれる

Appleがウェブ版のApp Storeを公開しました。 これまでアプリの検索や紹介ページへのアクセスはアプリストアそのものやアプリ経由が中心でしたが、今後はブラウザーだけでApp Storeの内容を直接探せるようになります。 特に検索エンジン経由でアプリの詳細ページにダイレクトにアクセスできる点は、これまでのリダイレクト仕様からは大きな進化です。 ウェブ版App Storeは「Today」タブも備えており、iPhoneやMacのアプリストアと同じようなUIが用意されています。 まだ英語版（us）のページがメインですが、URLを直接指定すれば日本語（jp）ページも利用可能です。 各アプリの詳細ページもきちんと表示され、紹介や共有のためのURLも使いやすくなっています。 ただしウェブから直接アプリをインストールすることはできず、iPhoneやMacなどの各デバイス用App Storeへダウンロードページが誘導される流れは従来通りです。 なぜ今このタイミングで公開されたのかは不明ですが、このウェブ版の登場が今後はアプリ探しの新しいスタンダードになると感じます。 個人的には、これまでAPIレベルでApp Store情報を取得するのにいろいろな制約やリダイレクトが悩みのタネでしたが、このウェブ版の登場で情報取得やページ共有が楽になりそうです。 ブラウザーから一覧や詳細を見るのが当たり前になる日も近いかもしれません。

東京ビッグサイトで開催されたジャパンモビリティーショー(JMS)で、三菱重工機械システムが面白いロボットを展示していた。 立体駐車場の進化版とも言える「車両搬送ロボット」は、クルマの下に自動で潜り込み、ホイールベースに合わせてプラットフォームが伸縮、8本のアームでタイヤをしっかりつかんで車体ごと移動させてくれる。 こうしたロボットは、海外の高級ホテルや空港でもバレーパーキングとして既に導入が始まっている。 日本では、千葉県のアウトレットモールのスタッフ用駐車場でも実証実験が行われているらしい。 車をできるだけ敷き詰めて駐車できるので、限られた空間を最大限に活用できるのが特徴で、今後の都市部ではさらに重要になりそうだ。 面白い仕組みは、ロボットが車を無人で自動搬送することで、安全面や効率の面でも大きなメリットがあるところ。 実際に駐車場では人や車が交差しやすく事故も多いけれど、これならゲートの前でみんなが車から降りて、そのあとの移動は全てロボット任せにできる。 土日など混雑時もスムーズで安心できそうだ。 個人的に技術者目線で惹かれたのは、ロボットが自分で車両サイズを認識し、アームやプラットフォームを変形させて複数車種に対応できる柔らかさ。 AI制御やセンサーフュージョン、精密なモーター制御など、ハードとソフトの両面で洗練された技術が詰まっている感じがする。 プログラム側で安全性や効率を高めるアルゴリズムをどう設計しているか、とても興味が湧いた。 駐車場がもっと便利になれば、面倒な車庫入れともおさらばできる時代。 日常のちょっとしたストレスが減って、都市の空間も有効に使える。 こう

「日本は資源が少ない国」と、子供の頃から何度も耳にしてきた。 石油や天然ガスの多くを海外に頼り、エネルギーの自給率は一割ほど。 太陽光パネルや風力発電を並べるにも土地が限られている。 そんな制約の中、目を向ければ日本は海に囲まれている。 もしも海水が燃料になる技術が現実になったら、エネルギーの未来は劇的に変わるだろう。 最近、水素を海水から生み出す「中性海水電解セル」という技術が登場している。 東京大学の髙鍋研究室発のスタートアップ企業・pHydrogenがこれを開発中だ。 これまで海水から水素を取り出すと副産物として有毒な塩素ガスが発生したり、コストや安全性の面で課題が山積みだった。 pHydrogenは鉄などの安価な金属を用い、効率的かつグリーンな水素製造に挑んでいるのが面白い。 作った水素は発電所や工場の動力源として利用できるし、自動車用の燃料としても使える。 例えば発電所では、石炭やガスと一緒に水素を燃やすことでCO2排出量を削減する「水素混合発電」の実証も始まっている。 高温が必要な産業現場や、長距離移動が求められるトラック、バスなど商用車でも水素の役割は大きい。 特に燃料電池車（FCV）は、充電に時間がかかるEVより迅速にエネルギー補給ができて、商用利用にぴったりだ。 安定して供給できる海水由来の水素があれば、物流や公共交通の脱炭素化も一気に進められそうだ。 日本のエネルギーはこれまで輸入頼みだったが、もし沿岸部で水素を作り、現地で発電できれば輸送コストや地政学リスクも減らせる。 世界的な燃料価格の乱高下に振り回される時代から脱却できるかもしれない。 コードや数式で

調べれば調べるほど、1929年と現在は驚くほど似ている――そう語るのは、アンドリュー・ロス・ソーキン氏。 『リーマン・ショック・コンフィデンシャル』の著者としても知られる彼が、今度は世界恐慌直前の株式市場暴落に迫った新著『1929』を上梓した。 ニューヨーク、プラザホテル。 歩みを東門に向けるソーキン氏の目は好奇心に輝いている。 到着してわずか数秒で、百年前のこの有名ホテルの物語が語られ始める。 彼は慌ただしくボイスレコーダーを取り出し、1929年当時の「人々が集い、常軌を逸した光景」の説明に没頭。 ビジネスマンたちが一堂に会し、熱気を帯びて語り合う様子は、まるで1980～90年代のフォーシーズンズホテルを思い出させるものだったと言う。 プラザホテルは新著の舞台。 主役は、ナショナル・シティ・バンク（現シティバンク）の会長、チャーリー・ミッチェル。 バブルを生み出した張本人の一人であるミッチェルは、ホテルに何度も足を運んだ。 章の冒頭では、1929年6月、彼とゼネラル・モータース創業者のウィリアム・デュラントが共に昼食を取るシーンから始まる。 周囲は二人を一目見ようと遠巻きに凝視し、そこに漂う特別な雰囲気は今も思い出す、とソーキン氏は語る。 9月の暖かな夕方、出版後にプラザホテルへ訪れた彼は、知り合いのCNBC司会者とすれ違う。 振り返っては出版のお祝いの言葉を交わす。 過去と現在が不思議に重なる瞬間だった。 こうした時代の空気感、熱狂、そして崩壊の兆し――それらをデータで可視化できたら、どんなに興味深いだろう、とつい考えてしまう。 人の熱気やバブルの膨らみを定量的に捉え、新た

日本の多くの企業では、基幹システムが長年にわたり機能追加や改修を繰り返され、いつの間にか複雑で解読不能なブラックボックスとなっています。 システムの中身を詳しく知っているのは一部のベテラン社員だけ。 設計書や仕様書も不十分なまま、知識が属人化してしまい、外部からは動いていることしか分かりません。 「とにかく止まらず動いている」ことだけが評価され、内部構造の改善やドキュメントの整備は後回しになりがちです。 1970年代の高度経済成長期に独自開発されたシステムは、オフコンやメインフレームの時代からの流れをくみ、現場の要望に応じてカスタマイズを重ねてきました。 しかしこのやり方を続けているうちに、どの現場、どの工場でも同じ名前のシステムなのに仕様がバラバラという状況になり、システムの共通化や情報の集約が困難になっています。 その結果、保守・運用にかかる費用だけが年々膨らみ、IT予算の大半が「今動いているものをそのまま維持する」ために消えてしまいます。 結果として、新しいビジネスや変革への投資を後回しにせざるをえない悪循環に陥っています。 根本には経営・業務部門・IT部門の三重の分断構造があります。 経営層は「本当にシステム刷新がリターンにつながるのか？」と投資に慎重。 現場は変化への不安から現状維持を選びがちです。 業務部門は独自ロジックや複雑なカスタマイズを抱え、IT部門もすべてを把握しきれない。 外部ベンダーへの依存も進み、社内人材はどんどん孤立してしまう。 「経営と現場」「業務とIT」双方の断絶によって、組織として新しい一歩を踏み出す決断も遅くなりがちです。 近年はERPの導入

イギリスのキングス・カレッジ・ロンドンで、長年にわたり「歯を培養する」研究が進められている。 指導にあたるアナ・アンゲロバ・バルポーニ氏は、1980年代からこのテーマに取り組んでおり、2013年にはヒトとマウスの細胞を組み合わせて歯を培養することに成功したという。 ここで重要なのは、異なる種類の細胞同士が「会話」することで歯が形作られるという点。 この「対話」をいかに再現するかが、技術の大きなカギになっている。 最近の研究では、歯の成長に理想的な「足場」として、コラーゲンや高含水ポリマー（ヒドロゲル）などの新しい素材を使う工夫がなされている。 具体的には、マウスの胚細胞などを遠心分離して小さな「ペレット」にし、それをヒドロゲルの中に閉じ込めて培養。 8日後にはヒドロゲル内で歯の構造が現れ、さらにそれをマウスに移植すると、歯根やエナメル質といった歯の構造が発達するのだとか。 もちろん、まだ技術的に解決すべき課題は多い。 例えば、培養した歯をどうやって人間の日常の歯科治療に組み込むか。 アイディアとしては、成長途中の歯を抜けた部分の歯槽に埋め込む方法、または完全に成長した人工歯を外科的に移植する方法などがあるが、どちらが現実的かは今後検証が必要だという。 プログラマーの視点としては、「異種細胞の対話」や「最適な足場設計」など、まるで複雑なシステム同士のインターフェース設計や、環境最適化のアルゴリズムにも通じる部分があってとても面白い。 細胞同士の通信プロトコルを解析して人工的に再現する工程は、どこかAPI設計や疎結合の実現と似ている気がする。 いつか「歯の培養」が一般化したら、その

アルバニアでは先月、「AI大臣ディエラ」と呼ばれるシステムが政府に導入され話題となった。 これは世界で初めて、AIが閣僚級ポストに昇格した実験的な取り組みだ。 人口280万人ほどの小さな国だが、公共調達、つまり政府が物やサービスを購入・契約するプロセスにAIを活用する大胆な一歩を踏み出した。 これまで人間ならではの癒着や賄賂などの問題が指摘されてきた公共調達の領域で、フェアな入札と採点をAIが担えば、腐敗の入り込む余地を減らせるメリットが期待されている。 「ディエラ」は一種の仮想の大臣で、今のところ特に財務分野を担当する役割を持つ。 具体的には、契約の落札者を決定するプロセスに特化し、従来は人間の官僚が行っていた作業の多くを自動化している。 電子政府のアシスタントとしての機能を果たしつつ、最終的な意思決定には人間が関与する「AI＋人」の組み合わせを取っているのが特徴だ。 AI自身が賄賂を受け取ることはありえないが、与えられるデータや設計次第で、その公正さや効率性は揺らぎうる。 ただ、実際の運用はまだ多くが不透明だ。 例えば、落札に納得できない企業が異議を申し立てた場合、誰が最終的な責任を負うのか――首相か、監督官僚か、AIベンダーか、そうした説明は十分とは言えない。 AIシステムの信頼性や運用管理も、技術だけでなく制度設計とも密接に関係している。 公共調達は、国家財政の中でも極めて重要な領域だ。 世界では毎年、数百兆円規模の支出がこのプロセスを通じて決定されている。 経済成長や無駄の削減を目指す国々にとって、入札の運用を透明かつ迅速にすることは大きな意味を持つ。 そのため、アル

不動産投資を通じて資産を増やそうとした多くの人々が、「みんなで大家さん」という商品に出資しました。 しかしこの商品の運営会社が、資金繰りの悪化や行政処分を受けたことで、分配金の遅延や出資金の返還が滞る事態に発展しています。 最終的には1191人もの出資者が、出資金約114億円超の返還を求めて訴訟に踏み切ることになりました。 「みんなで大家さん」は、不動産特定共同事業法に基づき多数の出資者から資金を集め、不動産開発や運用の利益を分配するタイプの投資商品でした。 主力商品の「シリーズ成田」では、成田空港近くの開発用地に1口100万円から投資でき、年7%の想定利回りとされていましたが、最終的に分配金の遅配や資金返還の遅延、そして契約解除を求める出資者が続出します。 運営企業は、一部計画の変更や説明不足などを理由に行政処分（業務一部停止）を受けたりし、その直後から契約解除と返金請求が相次ぎました。 数ヵ月にわたって分配金の支払いが遅れたことも明らかになっています。 集団訴訟に至った背景には、出資者の多くが返金請求をしても手続きが進まなかったり、対応が制限されたりしたことが要因になっています。 プログラマーとしての感想ですが、このような大規模ファンド運営や多人数の資金集約を管理するには、信頼できる透明性の高いシステムと運用体制が不可欠だと強く感じました。 また、行政処分や契約不履行のリスク管理もシステム設計に盛り込む必要性を感じます。 テクノロジーを用いて、資金の流れや運用状況がリアルタイムに可視化できる仕組みがあれば、今回のようなトラブルを早期に発見し、出資者への説明責任も果たせたので

北海道の道東、かつて日本第二位の産金量を誇った鴻之舞金山跡周辺で、新たな金鉱石が発見された。 カナダに本社を持つ外資系企業、ジャパン・ゴールド社とアービング・リソーシズ社が、「白竜プロジェクト」と名付けて進めている試掘によって、1トンあたり最大24.1グラムという非常に高品位な金鉱石が見つかったという。 これは世界的に見てもかなり高い水準で、日本国内で比較しても現在稼働中の鹿児島県の菱刈鉱山の平均品位（20グラム程度）を上回っている。 プロジェクトの中心であるエリアは、もともと歴史ある鉱山地帯であり、ジョン・プルーストCEOは「歴史的な恵みに調査を進め、高い成果を得られた」とコメントしている。 もしコストに見合うと企業が判断すれば、長らく止まっていた金山の本格再開も現実味を帯びてくる。 一方で、北海道の別のエリアで進められていたオーストラリア系企業による採掘プロジェクトは、中止が発表された。 住民説明会などを重ねたものの、周辺地域の環境への影響や生活への懸念が強く持ち上がり、最終的には地元住民の強い反対を受け事業撤退となったそうだ。 「エリアの森や川、そして海の健全性を守ることが地域の価値を高める」とコメントする声もあった。 個人的に面白く感じるのは、テクノロジーによる鉱物探査やコスト計算の仕組みがどう組まれているかだ。 金の品位データをもとに利益計算を自動化するプログラムや、リアルタイムで環境影響評価を可視化するシステムなど、ITと鉱業の組み合わせにはまだまだ発展の余地がありそうだ。 金採掘は現場の物理的な作業だけでなく、データ収集と解析の精度が今後の再開発に大きく関わってく

サウジアラビアのキング・アブドラ科学技術大学（KAUST）の研究チームが、従来のシリコンチップとは異なる「立体積層チップ」の開発に成功したというニュースが話題になっている。 従来の半導体チップは基本的に平面にトランジスタを並べてきたのに対し、今回の研究では無機材料と有機材料という異なるタイプの半導体を交互に積み重ね、6層ものハイブリッドCMOSチップを実証した。 これまで2層が限界とされてきたところを大きく更新し、合計600個のトランジスタを詰め込むことで、信号の約95倍増幅とわずか0.47マイクロワットの低消費電力を同時に実現している。 印象的なのは、これまでムーアの法則（トランジスタの集積密度は2年ごとに倍増するという経験則）を守るためにトランジスタの微細化だけを追求してきた半導体産業のアプローチが、物理限界に迫る中で新しい方向性を打ち出してきた点だ。 微細化を進めれば進めるほど量子トンネルやリーク電流という新たな問題に突き当たり、生産装置のコストや作業工程もどんどん複雑化してきた。 ついに「平面」から「縦」へ、半導体チップの設計思想自体が転換点に来ている感じがする。 有機と無機、全く性質の異なる材料を交互に6段も重ねるのは相当な難題だったようだ。 積層時の「熱」の問題（高温プロセスで下の有機層が焦げるなど）や、ズレやデコボコの影響など、多層積層ならではの壁も多かったはずだ。 研究チームは各層の表面をナノ単位で磨き上げ、製造工程の温度も150℃以下に抑えるなど工夫し、実際に6層分の電子タワーを完成させたという。 現状、今回の積層チップは50℃を超える環境だと性能が下がるなど

パソコンを購入して最初に設定をする時、何気なく進めていくと、いつの間にかOneDriveが自動的に有効化されている場面に直面する人は多い。 特にWindowsの最近のバージョンでは、ドキュメントやデスクトップがデフォルトでOneDriveと同期され、クラウドと一体化したかのような状態になる。 しかし実はこの仕様、ユーザーの利便性の名のもとに、知らず知らずのうちに手元のデータをクラウドに「移動」させてしまっており、単なる「コピー」ではなく、クラウドに本体が移されローカルには「同期」されたファイルしか残らない状態になっている。 一見「パソコンが壊れても安心」「いつでもどこでもアクセスできて便利」と思えるが、認証トラブルやストレージ容量超過、同期解除などが発生すると、一気に事態は変わる。 データへのアクセスが遮断され、「人質」のごとくクラウドに閉じ込められたまま手出しできなくなってしまう。 こうしたことから、「実質MS製ランサムウェア」と呼ぶ人がいても、あながち大げさとは言い切れないと思う。 この仕様が怖いのは、操作を誤ってアンインストールや同期解除をしてしまうと、クラウド側のデータが消えてしまうリスクがあり、しかもこの挙動について明確な説明がほとんどないことだ。 特に中小企業では、パソコンを各自が自由にセットアップし、仕事のファイルを個人のOneDriveアカウントに同期してしまう事例も少なくない。 そうなると、退職時にPCは会社に返却したとしてもデータ本体は個人のクラウド上に残り、企業の大事な情報資産が失われてしまう最悪の事態も起こりうる。 こうしたトラブルを避けるには、やはりパ

心に強く残る出来事や体験は、なぜか他の記憶よりも鮮明に思い出せるものです。 このメカニズムの裏には、脳の中で「記憶を選び抜き、定着させる」謎の仕組みが存在していたようです。 理化学研究所などのチームは、この仕組みの鍵となるのが「アストロサイト」と呼ばれる神経細胞の裏方的存在であることを突き止めました。 アストロサイトは、これまで情報の伝達補助をする細胞と思われてきましたが、今回の発見で記憶そのものの安定化にも深く関与していることが明らかになりました。 研究では、ある体験をマウスに与え、その直後から数日間、アストロサイトが「準備状態」に入り、再び似た体験や強い感情信号があると「記憶の安定化スイッチ」が入るという現象を観測しました。 また、アストロサイトの働きを人為的に操作することで、記憶の強さが変化したり、「消したい思い出」が薄くなったり、逆に「強化したい記憶」が際立つことも分かってきました。 この研究によって、心の傷を和らげたり、より効率的に学習したりする新しい道が開かれるかもしれません。 神経細胞が主人公だと思われがちな脳の世界ですが、アストロサイトという裏方がこんなにも重要な役割を持っているのは非常に面白いと思います。 自分がコードを書いている時に、ソフトウェアの表側の動きが全てのように見えても、その裏で黙々と動き続けている仕組みがシステム全体の安定や機能を支えていることを連想させます。 表舞台に出てこない存在にも、思わぬ力があるというところが、プログラミングの世界とも共通していて、つい感心してしまいました。

OpenAIがついに、自社初の対話型AIウェブブラウザー「ChatGPT Atlas」を発表しました。 AIの力を存分に活用し、映画のレビューを要約したり、レシピを検索した後に必要な食材をそのままオンラインで注文するなど、ネットを使った日常の作業が一段とシームレスになります。 サイトを開くと「Ask ChatGPT」（ChatGPTに聞く）と表示され、サイドバーを使って閲覧中のページに関する情報を手軽に引き出せる仕組みは、従来のブラウザーとは一線を画している印象です。 AIブラウザーの市場はすでに新興企業のPerplexityやComet、従来からのOperaなどがしのぎを削っており、どこが主導権を握るのかが注目されています。 Googleも「Gemini」を搭載しChromeに統合する予定で、個人的には今後のブラウザー戦争が益々面白くなりそうです。 今まで調べ物や作業をするとき、ウェブ検索からアプリの切り替えまで細かい手間が発生していましたが、チャットAIがこれを一手にまとめてくれることで、作業効率の大幅アップが期待できそうです。 現時点ではAtlasの高度なエージェント機能は有料ですが、macOSを皮切りにWindowsやiOS、Androidにも展開予定とのこと。 AIの進化が生活のさまざまな場面で実感できるようになりそうで、技術者としてもどのようにAPIや拡張機能をカスタマイズできるのか、今から触ってみたい欲が高まっています。 たった10年に一度のチャンスと呼ばれるブラウザーの進化、今後も目が離せません。

取得レコードセット.Open Source:=sql, ActiveConnection:=conn　件数取得レコードセット.Open Source:=sql, ActiveConnection:=conn, CursorType:=adOpenStatic, LockType:=adLockReadOnly値レコードセット.Fields("列名").Value レコードセット!列名.Valueループ Do Until レコードセット.EOF     処理        レコードセット.MoveNextLoop結果をセルに貼り付け セル.CopyFromRecordset レコードセット件数 レコードセット.RecordCountCursorTypeをadOpenStaticにしておく

2025年10月20日に世界最大級のクラウドサービス、Amazon Web Services（AWS）で大規模な障害が発生し、世界中のウェブサービスやオンラインシステムが利用できなくなるという前代未聞の事態となった。 AWSのアメリカ東部リージョン（us-east-1）がダウンしたことで、Amazon自身のサービスだけでなく、App Storeや英国政府公式サイト、フォートナイト、Nintendo Switch Onlineなども広範囲に影響を受けた。 SnapchatやSignal、Reddit、航空・金融システムも一斉にトラブルに巻き込まれ、何百万もの企業が業務停止を余儀なくされた。 CatchpointのCEO、メフディ・ダウディ氏は「今回のインシデントは、インターネットの複雑さや脆弱性、我々の生活・仕事がどれだけネットに依存しているのかを浮き彫りにした」と指摘している。 経済的損失は数十兆円規模とされ、現場では工場の生産や空港、従業員のログイン、商品代金の決済など、至る所で混乱が発生した。 障害の原因についてAWSは詳しい説明を行い、今回はDNSが原因でDynamoDBなどの重要なAPIのアドレス解決ができなかったと発表した。 最初は主要サービスでエラー率や遅延の増加が起こり、その後20以上のAWSサービスが停止し、プラットフォーム自体が機能しなくなったという。 こうした障害の度に、システムやソフトウェアの耐障害性の重要性が再認識される。 コーネル大学のケン・バーマン教授は「アプリケーションの開発コストを下げるため大事な最後のステップを省いてしまうと、実際に障害が起きた

フリマアプリ「メルカリ」の利用規約が10月22日に改定され、事業者による個人アカウントの利用が禁止されることになった。 これにより、商品を継続的に販売していたり、転売やハンドメイド作品を頻繁に出品していた人たちは、今後「メルカリShops」への移行が求められている。 消費者庁のガイドラインでは、月に200点以上、あるいは１度に100点以上の商品を出品した場合や、月間取引総額が100万円を超えるケースが「販売業者」と見なされる。 今回の改定には、「今までメルカリで稼げていたのに…」と不安の声も多い。 しかしメルカリは、この動きを単なる販売場所の変更と捉えてほしいとして公式サイトでも見解を示している。 事業者向けECプラットフォームである「メルカリShops」へと移行することで、出店者だけでなく購入者にとっても買い物体験が変化していく。 メルカリShopsを利用すれば、例えばアパレル商品のカラーやサイズのバリエーションを一つの出品画面で管理することが可能になる。 在庫管理もしやすくなり、出品者の手間は大きく減る。 また、独自の配送サービス「クールメルカリ便」を使えば、生鮮食品などを全国一律割安料金で送れるのもユニークだ。 既に自社サイトや他のECモールを運営している場合でも、主要ECの一元管理システムやAPI連携機能で在庫や受注状況を自動同期できる。 複数人で運営する場合も「スタッフアカウント機能」で作業を分担しやすい。 一方、販売手数料や振込手数料が変わらないため、コストは急激に増加しないものの、スムーズな移行や慣れるまでに不安を覚える人も多いはず。 ただ、本格的にEC事業へシフ

中国の大手家電メーカー美的集団が、業界初となる「AIエージェント工場」を湖北省荊州で稼働させた。 ここでは、自社開発のAIシステム「Factory Brain（工場大脳）」が中心となり、洗濯機の製造工程を丸ごとAIで管理している。 何より驚くのは、14のAIエージェントが38種もの主要業務を自律的に分担している点。 認識、判断、実行、フィードバック、最適化といった作業をエンド・ツー・エンドでこなす。 まるで巨大な神経ネットワークのように、各AIエージェントが協調している仕組みが秀逸だ。 特に品質検査の現場が印象的だった。 作業員がスマートグラスを介して初回検査を行うと、過去の検査データから見落としやすいポイントをAIが即座に提示する。 さらに、検査データはリアルタイムで品質エージェントへ連携される。 例えば以前なら検査に15分かかっていたが、新システムではわずか30秒に短縮。 画像認識技術や自動照合の活用による効率化がすさまじい。 また協働ロボットLBR iicoも投入されており、AIと連携して型番認識やプログラムの自動切り替えを担う。 異なる洗濯機モデルが混在しても、AIがどれをどれと識別し、締付作業の精度や効率を人間並みに柔軟に高めているという。 タスクごとにAIや人型ロボット、美的独自のロボット「美羅」が分担し、複雑な工程を無人化している姿には未来を感じる。 工場全体は分散型マルチエージェントアーキテクチャで構成され、各AIエージェントが通信しながら自律協調。 さらに大規模言語モデル推論エンジンも組み込まれており、現場での意思決定スピードや対応力が向上している。 個人的に

工場内を黙々と歩く人型ロボット。 中国・上海のKeplerが発表した「K2」は、1時間の充電で8時間も働き続けるという、そのエネルギー効率の高さがまず目を引く。 身長175cm、体重75kg、人間に近いサイズ感を持つK2は、52か所もの可動関節を備え、まるで人が歩くように膝を伸ばして二足歩行を実現している。 動画で見ると、障害物を柔軟に避けながら物流や製造の現場で動く姿がなかなか印象的だ。 面白いのは、K2がハイブリッド構成の駆動機構を採用している点だ。 アクチュエータとパラレルリンクをうまく組み合わせて、作業の安定性を保ちつつ、ロボット自身の寿命も延びている。 さらに、両腕で30kgまでの荷物を持てるため、現場での荷物搬送や積み下ろしもこなせる。 運用のためのソフトウェア面にも注目したい。 K2には階層型モデルの「VLA+」が搭載されていて、高度なセマンティック認識—つまり音声コマンドのニュアンスまで理解して、正確に指示をこなすことができるらしい。 これは人とロボットのインターフェース設計において大きな進歩だと感じる。 しかも、大手自動車メーカーとの提携や複数回の実証が既に進行中。 フレームワーク契約で数千台規模の受注も見通せるとのことで、この分野がいよいよ量産・実運用フェーズに入ったことを実感する。 部品検査や耐久試験など、従来だとエンジニアが頭を悩ませた工程も、現場でのフィードバックを反映させながらロボット自体が学習・最適化していく可能性があるのでは、と想像してしまう。 プログラミングやロボット制御の観点からすると、現実世界の不確実性—例えば段差や障害物など—に柔軟に適応

動画生成AI「sora2」による著作権侵害の問題が話題となっている。 最近、このAIを使い、日本の人気アニメキャラクターに似たキャラクターが登場する動画が次々と投稿され、著作権保有者から懸念の声が挙がっていた。 そのため、政府は開発元であるオープンAIに対して、著作権侵害行為の中止を正式に要請した。 内閣府知的財産戦略推進事務局の担当者はオンライン会議や電話を通して、「権利者からの懸念を受け止めて適切に対応してほしい」と求めている。 一方で、オープンAIのサム・アルトマンCEOは、すでにサービスの機能見直しを進める方針を示しており、今後対応を強化していく考えのようだ。 日本のアニメやマンガは国内外で多くの人々を魅了し続ける文化的な宝であり、政府関係者も「世界に誇る財産をしっかり守るため、適切な対応に努めてほしい」と強調している。 プログラマーとしての個人的な感想を言えば、このような高度な生成AIが登場した今、創作の現場と法律、両方のバランスをどう取るかは非常に難しい課題だと感じる。 AI技術の進化は見ていてワクワクする一方で、権利の扱いに関してはより慎重な設計や調整が必要だと改めて思う。 AIの面白い可能性と社会的な責任、両方を意識しながらエンジニアリングに取り組みたいと感じる。

人間の脳がどのように働いているのか、それを模倣する新しい電子回路を科学者たちが作り出しました。 古くから「脳のようなコンピューター」を実現しようという発想はありましたが、従来のプロセッサー（たとえばインテルやIBMのチップ）は、あくまでシリコンを使い、脳内のニューロンとは大きく違う動作をしていました。 今回、マサチューセッツ大学のチームが行った大きな進歩は、実際のニューロンと同じくらいの低い電圧で発火できる人工ニューロンを作り出したことです。 そのコアには「メムリスタ」と呼ばれる新しい素子が使われており、これは微生物から取り出したタンパク質のナノワイヤによって出来ています。 このナノワイヤは自然な低電圧で電気が流れ、まるで生物のニューロンそっくりの反応を示します。 さらに注目したいのは、この人工ニューロンが「化学信号」にも反応できることです。 ナトリウムやドーパミンといった、生体神経と同じ物質に応答して発火頻度を変える仕組みはとても生物的で、従来の完全な電子チップにはなかった特徴です。 また、消費電力もピコジュール単位と極めて小さい。 人間の脳が約20ワットで働くのに対し、現在の人工知能に使われるデータセンターはメガワット級の電気を消費してしまうので、この技術の進化は省エネ面でのインパクトも大きいと思います。 実際、この人工ニューロンは心臓の細胞などに信号を送って自然なリズムを生み出すこともできました。 つまり、機械と生体細胞のインターフェースとしてかなり有望です。 今後は、医療診断や創薬の分野でも活躍が期待されているようです。 この研究を見て強く感じたのは、従来のトランジスタ

私たちの普段のコンピュータはシリコンチップの上で電子が動くことで計算していますが、最近「DNAコンピュータ」という全く異なる仕組みを持つコンピュータが大きな注目を集めています。 このDNAコンピュータは、DNA分子の化学的な性質を利用して情報を保存し、計算を行います。 たとえば、特定の塩基配列を持つDNAの鎖同士が結合したり分離したりする化学反応自体が「計算」となっているのです。 ものすごく小さな分子の中に膨大な情報を記録できるうえ、エネルギー効率もとても高い点が魅力的です。 また、状況によっては数百万年もの長い間、情報を安定して保存することができます。 しかし従来のDNAコンピュータには、長期間安定して繰り返し計算させ続けるという点で大きな課題がありました。 生物が使う「ATP」という分子をエネルギー源としてきましたが、使い捨てであるうえ、計算回数や期間に限界があったのです。 ここで登場したのが、カリフォルニア工科大学の研究チームによる新技術です。 研究チームは、「熱」を使ってDNA回路を繰り返し充電、つまり繰り返し利用できる技術を発表。 従来は使い捨てるしかなかったDNA回路が、熱と冷却のサイクルによって何度も「リセット」できるようになりました。 具体的には、「ヘアピン」と呼ばれる折りたたまれたDNA構造を設計し、エネルギーをためた「動的トラップ」状態を作ります。 計算が終わるたびに加熱（約95℃）してすべてのDNAの結合を一度リセットし、その後冷却すると、また元のヘアピン構造に戻って回路が再充電されるのです。 1サイクル数分で完了するので、エネルギー効率も良く、従来の化学

全米レコード協会（RIAA）が、音楽生成AI「Suno」に対する訴訟をさらに拡大しています。 最近、SunoがYouTubeなどのストリーミングプラットフォームから楽曲を違法に取得し、それをAIモデルの訓練データとして利用していたと主張されています。 特に問題となっているのは「ストリーミングリッピング」という手法です。 これは、ストリーミングサービス上で提供されている音楽コンテンツをファイルとしてダウンロード可能な形式に変換する行為です。 この方法ではYouTubeなどが導入している技術的な保護手段を回避し、利用規約やデジタルミレニアム著作権法（DMCA）にも違反するとの指摘です。 訴状によれば、著作権を持つ音楽が多数含まれる状態でSunoのAIに学習を行わせていたとされています。 これによって、著作権侵害1件あたり最大15万ドル、技術的保護手段の回避行為1件あたり最大2,500ドルの賠償金が請求されており、莫大な金額となる可能性があります。 かつてファイル共有のNapsterが天文学的な賠償額で破産に追い込まれた事例も思い出される状況です。 近年は、AIがどの音源を学習に使用したかを判別するフィンガープリント技術なども登場しつつありますが、すべての生成音楽から元ネタを完全に特定するのは技術的にとても困難です。 著作権法とAIの技術進化、どちらも追いつかずにルールや基準が曖昧なまま走り続けている印象を受けます。 プログラマーとしては、純粋に生成AIの技術的進歩にはワクワクしますし、音楽制作手法が根底から変わる可能性を感じます。 一方で、著作権問題や法規制とのバランスをどう取るの

Perplexityが開発したAI搭載ウェブブラウザー「Comet」が、これまで月額200ドルのMaxプランだけで提供されていたのに無料化されるという発表がありました。 Cometはリリース以来、その高い性能から「インターネット上で最も人気のあるブラウザー」とも掲げられ、数百万人規模のダウンロード待ち行列が生まれていたほど注目されています。 Cometの大きな特徴は、デフォルトの検索エンジンとしてAIを活用したPerplexityが採用されていることです。 サイドバーにAIによる要約機能が組み込まれており、Webページの内容を素早く把握できます。 また、ニュースやオンラインストアの情報を横断的に検索し、最安値の提示や旅行計画、資産管理などの日常生活からタスク管理まで、さまざまなAIサポート機能が用意されています。 加えて、「Comet Assistant」というAIがブラウザ操作を手伝ってくれるのも便利です。 私個人としては、ウェブブラウザーにこれだけAI機能が密接に統合されていく流れは非常に興味深いです。 Google ChromeもGeminiの統合を進め、OperaやThe Browser Companyも独自のAIブラウザーを発表するなど、まさに新時代の競争が始まっています。 Cometが無料化された背景には、競争で勝ち抜くためユーザーベースの拡大を狙った戦略があったそうです。 今後は有料の追加機能として「Comet Plus」や「Perplexity Pro」、従来の「Maxプラン」なども用意されますが、基本機能は誰でも無料で利用可能になります。 しかも、CNNやVo

最近、職場でAIツールが導入されて、なんでも自動生成の波がやってきた。 確かに一部の作業は効率化された気がするものの、同僚がAIで作った“生成物”のクオリティに頭を抱える日々が続いている。 新しいツール、多様なプロンプト、気になるAPI接続──いろいろなことが試せるのは面白い一方、実際の現場では、AIを使って出した成果物の手直しばかりが増えてしまっている。 特に思うのは「ワークスロップ」と呼ばれる問題。 つまり、AIが大量生産する低品質なアウトプットが、職場で巡り巡って、「これ直してくれる？」と回ってきてしまう現象だ。 何度も同じ箇所に同じミス、浅い理解からくるズレた文章、文脈が通らない資料──見過ごせない部分が山ほどある。 直す作業が苦痛になり、正直、AI導入で仕事が楽になったのかどうか疑問に感じることすらある。 調査によると、同僚の仕事の6分の1がワークスロップ、つまり実質的価値が限られたAIの生成物になっているらしい。 しかも、その修正に平均で2時間近くかかるというから厄介だ。 エンジニアとしては、自動化や省力化の恩恵を体感したいのに、むしろ逆方向に手間が増えている現状は、かなりもどかしい。 AIシステムの限界も見えてきている。 フィードバックをうまく蓄積できない、文脈を長期間保持できない、前回のミスを再び繰り返す──、人間の後輩を育てるような成長サイクルは今のAIには望めないのだ。 結局、表面的にはもっともらしい文書を作れても、中身をよく見たら間違いだらけ。 顧客や上司に提出するにはひと手間どころかフルリライトが必要で、現場が疲弊するのも無理はない。 これからAI技術が

9月、Googleがついに日本でも「AIモード」の提供を開始したというニュースが話題になっている。 これまで米国など英語圏で提供されていたAI要約機能が、日本語を含むさまざまな言語にも拡大された格好だ。 検索結果の上部にAIが要点をまとめてくれる「AI概要」が表示されるだけでなく、検索窓の横にはAIに直接質問できる「質問窓」も加わるなど、その進化ぶりが伺える。 最近では、PerplexityのようなAI検索サービスも注目されている。 ChatGPTも同様で、Web検索と対話が一体化してきた。 特にOpenAIの「Web検索ボタン」は新しい体験だったが、今や「GPT-5」では質問と同時に自動でWeb検索までしてくれるそうだ。 こうしたAIを使った検索は、目的の情報に最短でたどり着ける便利さがある一方で、ちょっとした気持ちの変化も生む。 「AIに聞けばいいや」「AIがまとめてくれるから」――そんな傾向が強くなりつつある。 従来のGoogle検索は、関連リンクやサイトを行き来しながら、気になる情報に自力で辿り着くワクワクもあったけれど、今度はAIが最初から答えを用意してしまう。 元々「ネット検索」というのは、多くのサイトを経由しながら自分で知らなかったページ・情報に出会い、時にその運営者や企業の工夫であるSEOにも練り込まれた情報取得体験があった。 その背後には、広告モデルに支えられた多層的なエコシステムが存在していた。 役に立つサイトが多くのユーザーを集め、広告収益で“無料情報”を提供していたのだ。 しかし、AI検索が主流になると、この仕組みが根本から揺らぐ。 ユーザーが検索結果ペ