Quantcast
Channel: IT起業研究所 ITInvC 代表小松仁
Viewing all 1800 articles
Browse latest View live

量子コンピューターに最適な記憶装置は『DNA』かもしれない

$
0
0
 
グーグルの研究チームは、『Nature』の記事で「5年以内に量子コンピューターの一般販売を開始する」と述べたほか、年内に49キュービット(quantum bit:量子ビット)の量子コンピューターを製造しテストする意向を示している。
 
IBMも数年以内に、50キュービットの量子コンピューターをクラウドで提供することを目指しているらしい。
 
ただ、量子コンピューターはその性質上、内部に情報を保存したり複製したりすることができないので、どれだけ演算能力が高くても、バックアップデータをつくれないのでは用途は限られるという大問題がある。
 
「量子複製不可能定理」があり、量子コンピューターがある原子に特定の量子的状態をプログラムして、ある一群の数を表したとする、このとき、同じコンピューターが、別の原子をプログラムしてまったく同じ量子的状態にすることは物理的に不可能ということになる。
 
量子データを保存するといっても、49キュービットの量子コンピュータの量子データファイルは、ひとつにつき動画4万本分に相当するデータ容量が必要らしい。
 
そこで、代替記録媒体の候補として注目されているのがDNAで、1グラムのDNA215ペタバイトの保存が可能とのことだが、DNA合成は高価だし、読み込みに時間がかかるようだ。
 
なお、マイクロソフトは、生物学の新興企業TwistBioscienceから大量のDNAを購入しているらしく、Twistが開発した機械を使って、DNA鎖をカスタマイズできるという内容が、昨年報道されている。
 
別の超小型化技術としては、原子一つひとつに情報をエンコードするというもので、IBMの研究チームが『Nature』誌上で、1つの原子に1ビットを保存し、そのデータを再読み込みすることに成功したと発表している。
 
ただし、これも絶対零度に近い極限の低温環境に保たなければならない問題がある。
 
それ以前に、量子コンピューター開発者は、量子データをバイナリーに効率的に圧縮・変換するアルゴリズムをつくり、それを実行するハードウェアを設計しなければならないので、まだまだ時間はかかりそうだが、今後の着実な進展を期待していきたい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
http://wired.jp/2017/05/17/quantum-computer-drives/

「正しいはしご」登り始めたAI アルファ碁の父語る

$
0
0
AI「アルファ碁」が世界最強のプロ棋士、中国の柯潔(か・けつ)九段との三番勝負で全勝したが、生みの親でグーグルグループのAIベンチャー英ディープマインドのデミス・ハサビスCEOが、日本経済新聞の取材に応じ、
「正しいはしごを登り始めた」
「このはしごはとても高く、何段あるかわからない。
ただ、AIの歴史は誤ったはしごに登っては下りるの繰り返しだった。
『正しいはしご』にたどり着いたのは、大きい」
と話している内容が興味深い。
 
羽生善治永世名人がNHKスペシャル取材班と著した「人工知能の核心」の中でも、ハサビス氏とのインタビューがあり、人柄もしのばれる。
 
深層学習に「強化学習」と呼ばれるもう一つの情報処理手法を組み合わせることで、AIの自己学習能力を飛躍的に向上させている。
 
なお、ディープマインドの社員は約500人でその半数を研究者が占め、一つの組織が抱える深層学習の研究者の数としては世界最大らしい。
 
人間の脳の動きは「機能的磁気共鳴画像装置(fMRI)」を使って視覚化できるが、「バーチャルな脳」になりつつあるAIにもこうした装置が必要だとし、10年以内に開発し、意思決定のプロセスが人間から見えない「ブラックボックス」化を防ぐ意向を示しているのは、的を射ていると思う。 
 
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

イメージ 2


「AIファースト」に突き進む米グーグル

$
0
0

日経BPシリコンバレー支局中田 敦さんが、グーグル開発者会議「GoogleI/O 2017」のレポートの中で、同社はユーザーインタフェース(UI)を、タッチパネルによる操作やキーボードからの文字入力に頼る従来の方法から、音声認識や画像認識など新しい方法に置き換えようとしていると伝えている。

 
Google I/Oでは音声アシスタント「Google Assistant」をAndroid搭載のスマートフォンやタブレット、スピーカー端末「Google Home」だけでなく、スマートTVAndroid TV」や、独アウディなどのAndroid車載端末、さらには米アップルのiOS端末にも搭載すると明らかにしているようだ。
 
また、AIが人間に頼らずに自らを改善する技術「AutoML」も発表しているが、深層学習に使用するニューラルネットワークの構造を様々な形に変える試行錯誤を通じて、精度がより高くなる構造をAI自身が考案するようだ。
 
AutoMLAIが自ら試行錯誤を繰り返すことで賢くなる「強化学習」と深層学習を組み合わせた「深層強化学習」を使用しているが、深層強化学習は、世界最強の棋士である柯潔(か・けつ)九段との三番勝負に全勝した囲碁AIAlpha Go」を生み出した技術でもある。
 
今後の推移を注意深く見守りたい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

 

グーグルの人工知能、今度は『モザイク画像の被写体を特定』する

$
0
0
WiredNews記事「グーグルの人工知能、今度は『モザイク画像の被写体を特定』する」の内容が、興味深い。
 
グーグルのAI開発チーム「Google Brain」は、人間には何が写っているかほとんど認識できないような人の顔や部屋を写した低解像度の画像から、元の画像を推測・再現する人工知能システムを開発したようだ。
 
このシステムでは、「conditioning network」と「prior network」という2種類のニューラルネットワークを組み合わせて画像を解析し、8×8ピクセルという低画質画像から、32×32ピクセルの高解像度バージョンを生成しているようだ。
 
2段階のアプローチを採用しているらしく、まずconditioning networkは、低解像度画像を任意の高解像度画像と比較することで、そこに写っているのが顔なのか部屋なのかを判断するという。
 
次に「PixelCNN」(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加し、それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成するらしい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

 

アップルがAIアシスタント市場参入、ただし売りは『スピーカー』

$
0
0
MIT Technology Review記事「アップルがAIアシスタント市場参入、ただし売りは『スピーカー』」(Rachel Metz米国版 モバイル担当上級編集者)の内容が興味深い。
 
Siriを使って操作、「ホームポッド(HomePod)」と名付けたWi-Fiスピーカーの新製品で、価格349ドル、12月に発売予定らしい。
 
スマートホーム・アシスタントの分野では、現在はアマゾンの「エコー」スピーカーに代表されるアレクサが動作する各種機器や、グーグル・アシスタントが動く「グーグル・ホーム」が圧倒的なシェアを占めているようだ。
 
音声アシスタント機器の市場は急速に成長しており、今後も広がり続けると予想されている。
 
市場調査会社のイーマーケターが今月出した予測では、スピーカー内蔵の音声アシスタントを使うアメリカ人は2017年中に月平均で3600万人に達し、昨年の2倍を超える見込みという。
 
市場の約71%はアマゾン・エコーを使い、約24%はグーグル・ホームを使っているらしい。
 
アップルがホームポッドを披露したとき(2時間以上の新製品プレゼンの最終段階だった)、アップルは万能型ホーム・アシスタントという側面をあえて控えめに扱ったらしい。
 
むしろホームポッドはアップル・ミュージックと連動するスマート・スピーカーであり、シリを搭載しているからついでに別なこともできる、という位置づけだったというのは面白い。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

IBM:汎用量子コンピュータ用の新CPUを構築--商用システム『IBM Q』の能力を倍増

$
0
0
ZDNet記事「IBM:汎用量子コンピュータ用の新CPUを構築--商用システム『IBM Q』の能力を倍増」、日経記事「IBMが1617qubitの量子コンピューター開発」の内容が興味深い。
 
量子演算回路(量子ゲート)を組んで、並列計算を実行する「汎用量子コンピューティング・プロセッサ(Universal Quantum ComputingUQC)」を構築し、最新の処理能力を向上させることに成功、早ければ23年後に実用化される見通しらしい。
 
(1)16量子ビット・プロセッサ (まだβ版)
 
これまでの5量子ビット・プロセッサよりも複雑な実験が可能になる。
ベータ版へはIBM Quantum Experienceを通じて要望に応じてアクセスでき、新しいソフトウェア開発キットはGitHubUS)上で利用できるとした。
 
(2)17量子ビットを搭載するIBMの最初の商用プロセッサのプロトタイプ 
 
材料、デバイス、アーキテクチャに著しい性能向上があり、IBMがこれまでに開発した中で最も処理能力の高い量子プロセッサという。
現在IBMクラウドで利用可能なプロセッサの少なくとも2倍は処理能力が高くなるよう設計されており、
23年以内に開発予定の50量子ビット以上の量子ビットからなる商用の汎用量子コンピューターの基礎になるという。
 
IBMは、汎用量子コンピューターが既存の古典的コンピューターを超えるには、量子ビットが50100個は必要だとみており、その下限に近い50量子ビットのプロセッサーであれば、23年以内にも開発可能とし、しかもシステムの販売も想定しているようだ。
 
従来型コンピュータで現在実行されているWatsonなどのテクノロジは、大量の既存のデータに埋もれたパターンや洞察を明らかにするうえで役立つ、一方、量子コンピュータは、データ量が不十分なためにパターンを検出できない場合や、答えにたどり着くまでに検討すべき可能性が多すぎて従来型コンピュータでは処理できない場合に有用としているのは、よく理解できる。
 
IBMは量子コンピューティングの将来の応用例として、サプライチェーン、物流、金融データのモデル化、リスク分析など、どんな組み合わせが最適かを計算する「組み合わせ最適化問題」に対する施策を挙げているのも尤もだと思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

イメージ 2


AI大競争。日本のチャンスは『料理』と『お片付け』

$
0
0
AI研究の第一人者、松尾豊東京大学准教授が、Newspicksインタビューで、「AI大競争。日本のチャンスは『料理』と『お片付け』」と話している内容が興味深く参考になると思う。
 
ディープラーニングによるAIの進化がもたらす変化の本質は、AIが「目を持った」、視覚野の部分ができてイメージセンサーと視覚野を合わせると目が見える状態になったことだというのは、尤もだと思う。
 
「目を持った機械」が生まれることで生まれる新たな市場として、いちばん大きな潜在性を感じているのは「食」だというのも面白い。
 
今、調理は人がやっているし、人がやることに対して誰も疑問を抱いていないが、なぜあんな大変な仕事を人がやっているのかというと、料理には「目」が必要だからだというのはよく理解できる。
 
日本が「食」の分野では世界を狙えるのはなぜか、根本的な理由は、日本の食に対するレベルが極めて高いことにあるというのは、的を射ていると思う。
 
日本の食のノウハウを、調理機械、調理ロボットに載せて世界にデリバーして、熟練のレベルを高め続けることができれば、新しい調理のグローバルプラットフォームを取ることができるはずというのも面白い。
 
食の中でどの分野から自動化が始まっていくのかに対し、一番自動化しやすく、コスト削減効果が大きく、しかもマーケットが大きいからとして、牛丼だろうと答えているのも興味深い。
 
次に、調理ロボット以外に日本が強みを発揮できる領域として、大きなポテンシャルを感じるのが、お片付けロボットというのも興味深い。
 
日本の強みはとにかくきれいだということ、やたらきれい、無意味にきれいなのだというのは、よく理解できる。
 
食のプラットフォームをつくるためには、何が勝負のカギになるかに対し、データの収集と答えているのもよく理解できる。
 
その方法としては、「お店側の表情認識を使う」、「店舗のGoogleアナリティクスみたいなものを作る」、「ライフログ的に、人が何を食べたかを記録する」などの手段があるが、日本が攻めるとしたら、調理機械、調理ロボットのところしかないと思うという。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

イメージ 2


 

年俸3000万円。AIがもたらす『新たな下克上』(松尾豊東京大学准教授)

$
0
0
松尾豊東京大学准教授が、Newspicksインタビューで、「年俸3000万円。AIがもたらす『新たな下克上』」と話している内容が興味深く参考になると思う。
 
「やっぱり日本人のメンタリティを考えると、モノ作りのところに強くなるのはしょうがない面があります。
その意味では、「ディープラーニング×モノ作り」の分野を手がけられる企業に優秀な人材が行ったほうがインパクトが大きいですし、そのエリアでないと、シリコンバレーに勝てないと思うのです。
一般的に、シリコンバレーの人たちは、『APIで叩けるものは叩くけれども、叩けないものはやりたくない』というスタンスです。
つまり、モノ作りをあまりやりたがりません。
しかし、ディープラーニングにより生まれる『目を持った機械』のマーケットは、少なくとも初期においては、絶対に『ハードウェアとソフトウェアのすり合わせ領域』になるはずです。
すなわち、ソフトウェアとハードウェアを両方作れる、ソフトウェアだけでなく、ハードウェア側を作れる、作り直せるという技術と組み合わせてやらないといけない領域になる可能性が高い。
調理ロボットはその典型例です。」
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1


未来のデスクトップがやってくる!

$
0
0
MIT Technology Review記事「未来のデスクトップがやってくる!」(Rachel Metz 米国版 モバイル担当上級編集者)の内容が興味深く参考になると思う。
 
拡張現実スタートアップ企業「メタ」(Meta)が描く未来のワークスペース(新しいソフトウェア「ワークスペース」)には、空中に貼り付ける付箋や、たくさんのジェスチャーが登場するという。
 
ワークスペースは、949ドルのヘッドセット「メタ2」を使って操作するもので、たくさんのバーチャルディスプレイを一度に使えることを目指して作られているようだ。
 
早期開発者の元へ届けられているところで、2017年夏には一般向けに販売される予定らしい。
 
メタはまだ完全にはその段階に達してはいないが、ワークスペースは理論上、コンピューターディスプレイの廃止を実現するものだという。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

「空飛ぶクルマ」の衝撃 :人類が「筋斗雲」を手にするとどうなるか?

$
0
0
日経ビジネス記事『「空飛ぶクルマ」の衝撃 :人類が「筋斗雲」を手にするとどうなるか? シリコンバレーが「空飛ぶクルマ」にこだわるワケ』(池松 由香 日経ビジネス記者)の内容が興味深い。
 
空飛ぶクルマの定義を、普通のドローンやヘリコプターなどと異なるとして、次のポイントを挙げている。
 
1)基本的に電気で動く(エンジンを併用するものもあるが、あくまで発電のために使う)
2)人を乗せて一定以上の時間、空を飛べる
3)専門知識が必要なパイロットでなくても運転できるか、あるいは完全自動運転である
 
米ライドシェア(相乗り)大手のウーバーテクノロジーズは、4月下旬、「空飛ぶタクシー」の開発計画を発表しているが、空飛ぶタクシーを使った新サービスは、顧客をA地点からB地点まで、ほぼ直線に近い最短ルートで届けられる点に最大のメリットがあるとしているらしい。
 
機体の開発では既にブラジルの旅客機メーカーなどとの提携が決まっており、2020年までに試験飛行を実現させるとしているようだ。
 
航空機大手の欧州エアバスや、米グーグル共同創業者のラリー・ペイジ氏が出資するシリコンバレーのベンチャー企業、キティホークなども、空飛ぶクルマ(ただしキティホークは「個人向け飛行機」という位置付け)の開発を目論んでいるらしい。
 
エアバスはサンノゼ国際空港近くに開発拠点を構え、急ピッチに設計を進めており、キティホークは4月に試験飛行を終えているという。
 
他にも、シリコンバレーの投資家たちから注目を集めているトップ・フライト・テクノロジーズという会社も面白そうだ。
 
また、トヨタ中興の祖として知られる豊田英二氏が標榜し、以来、社内で受け継がれている発想は、「トヨタが目指す理想のモビリティーは『筋斗雲(きんとうん)』」という。
 
「空に道は必要ない」という点がポイントで、近い将来、世界のデフォルトが空飛ぶクルマになるとしたら、今ある以上の道路を地上に造る必要はなくなり、インフラにかけるコストを大幅に圧縮できるというのは、よく理解できる。
 
もちろん、あまりにも空飛ぶクルマの数が増えたら渋滞はすると思うが、自動運転であれば最大限、回避はできるはずだというのも、尤もかもしれない。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁


イメージ 1


イメージ 2

 

グーグルが成功できなかったロボット開発の分野でソフトバンクは何を進めるのだろうか

$
0
0

ソフトバンクがグーグル傘下のボストン・ダイナミクスとシャフトを買収したが、グーグルが成功できなかったロボット開発の分野でソフトバンクは何を進めるのだろうか、と論じているMIT Technology Review 記事(Jamie Condliffe米国版ニュース・解説担当副編集長)が面白い。

 
買収の詳細は公表されていないが、この件に関して1つ興味をひく点がある、ソフトバンクは明らかに、ロボット工学の将来には足が重要になると見込んでいるのだ、ソフトバンクはアルファベットから他の企業も買収できたはずだが、人や動物のように動く機械を開発する2社を選んだ、という指摘は興味深い。
 
ボストン・ダイナミクスと共同で取り組むことで、日本の高齢化社会が家庭雑事用ロボットの巨大市場になることを考えれば、今回の買収も理解できる。
 
ただし、歩行ロボットは巨額の費用がかかって開発が難しいうえに、 つまずきを防ぐ難しさは散々言われている、また、絶えずバランスをとることを要求されるシステムがエネルギーを消費するため、消費電力は膨大らしい。
 
サウジアラビアと共同で、多くは米国に投資される1000憶ドルのファンドを設立したが、そのなかに歩行ロボットへの投資が少し混ざったとしても、たいした痛手にはならないだろう、という指摘は極めて現実的かもしれない。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

IoT技術を活用したスマート農業

$
0
0
NISSHAIoT技術を活用したスマート農業を推進、「EnOcean LPWA長距離無線センサー」を実用商品化』のニュースは、IoTの典型的な一例として、参考になると思う。
 
日本写真印刷(株)(NISSHA)およびNisshaグループのサイミックス株式会社が開発する、「LPWA長距離無線センサー・システムNSOS-100」が、NTT東日本の、圃場センシングソリューション「eセンシングForアグリ」の生産管理用システムとして採用されたようだ。
 
電源不要のセンサーと無線通信機器を圃場に設置することで、「温度」「湿度」「照度」などのセンシングデータを、同じくNTT東日本が提供するオンラインストレージサービス「フレッツ・あずけ~る」に自動収集し、スマートフォンアプリやPCなどを用いて圃場環境を見える化するソリューションらしい。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1




Apple WatchをAIで機能強化、スマートウォッチで心臓の異常を検知

$
0
0
シリコンバレーVentureclef代表の宮本和明さんが、「Apple WatchAIで機能強化、スマートウォッチで心臓の異常を検知」で紹介している内容が興味深い。
 
Apple Watchは健康管理のウエアラブルとして人気が高い。
ただ、センサーの機能には限界があり心拍数計測精度が不安定といわれる。
このため、Apple Watchで収集する心拍数データをAIで解析し心臓の異常を検知する研究が進んでいる。
病院でECG検査を受けなくても、Apple Watch24時間連続して心臓の健康状態をモニターできるという。
 
この技術を開発したのはサンフランシスコに拠点を置くCardiogramというベンチャー企業で、同名のCardiogramというアプリがApple Watchで測定した身体データを解析し心臓の動きを把握するらしい。
 
デバイスと連動し心拍数がエクササイズにどう反応するかを把握、また、平常時の心拍数をモニターし、身体がストレスや食事などにどう反応するかも理解するようだ。
 
更に、心拍数を解析し心臓疾患を検知する研究が進められているという。
 
Apple Watchで収集したシグナルから心房細動を検知するアルゴリズムにAIが使われており、アルゴリズムはConvolutional LayerLSTM Layerを組み合わせた四階層の構造を取るらしい。
 
なお、Googleもウエアラブルを使って心臓の状態をモニターする研究を進めているらしい。
 
Alphabet配下のデジタルヘルス部門Verilyは人体のバイオデータを解析し、健康状態を把握することを目標にしており、これは「Baseline Project」と呼ばれ健康な人体を定義し、ここから逸脱すると「未病」と判定し、利用者に警告メッセージを発信するという。
 
実はここ最近Apple WatchFitbitなど健康管理のウエアラブルは販売が低迷しているらしく、Fitbitは大規模なレイオフを実施し事業を再構築しているようで、消費者は健康管理のためにウエアラブルを買うが、センサーの機能と精度は限定的で思ったほど役立たないというのが共通した声らしい。
 
市場は高精度・高機能のウエアラブルを求めており、Apple Watchなどは対応を迫られているようで、その一つの解がAIであり、既存センサーをアルゴリズムで補完することで機能を強化することだとし、Cardiogramがその実例として健康管理に役立つことが証明されたという評価になるようだ。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 
 
イメージ 1
イメージ 2



グーグルクラウドの切り札は機械学習

$
0
0
日経BPシリコンバレー支局中田 敦さんが、「グーグルクラウドの切り札は機械学習」と伝えている内容が興味深く参考になると思う。
 
Stanford大学で「ImageNet」プロジェクトに関わった著名なAI研究者で、「Google Cloud Platform」サービスの開発責任者であるJia Li氏が、機械学習を誰もが利用できるものにすることに、大きなビジネスチャンスがあるとしているのは、尤もだと思う。
 
企業は機械学習ベースの音声認識機能や画像認識機能などをアプリケーションに実装することで、顧客に提供するサービスのエクスペリエンスを大きく改善したり、ビジネスの生産性を高めたりできるという。
 
Googleが提供している機械学習のサービスは、「データ」「コンピュテーション(処理環境)」「アルゴリズム」、「機械学習の専門家の才能」に大きく四つに分類できるようだ。
 
Googleはウェブ検索や広告、「Gmail」「Google Photos」「Google翻訳」といった自社サービスのために、画像認識機能や翻訳機能など様々なAI機能を機械学習によって開発してきており、こうした機能をそのまま、社外にもサービスとして提供しているという。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

AppleがHomePodを作った理由

$
0
0
ITmediaコラムニスト佐藤由紀子さんが、「AppleHomePodを作った理由」で紹介している内容が興味深い。
 
ティム・クックCEOのロング・インタビュー自体は、Bloomberg Businessweekに載っているようだ。
 
HomePodに入っているSiriの役割は、主に「musicologist(音楽学者)」としてユーザーのニーズに合った音楽を提供することであって、家電の操作や天気予報はついでのような感じという。
 
「ちょっと意地悪な見方ですが、音楽サービスのApple Musicを抱えるAppleとしては、AmazonGoogleApple Music以外の音楽サービスと連係するスマートスピーカーを普及させていくのを手をこまぬいて見ているわけにもいかず、かといってただの後追いもできず、でこういう路線になったんじゃないでしょうか。Apple Musicがなければ、スマートスピーカーなんて作らなくてもよかったんじゃないかと、ちょっと思います。」というのも、面白い。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1


5G:2017年は商用化に向けた第一歩

$
0
0

デロイトトーマツ「Technology, Media and TelecommunicationsPredictions 2017日本版」中の、「5G2017年は商用化に向けた第一歩」の内容が参考になると思う。

 
5Gはビッグバン的なインパクトを持つ可能性が高いが、LTE-ALTE-A Proという中間マイルストーンを経由して、実現に向かいつつあるという。
 
5G4Gを大幅に、かつ複雑にアップグレードしたものだが、4Gの最初のリリースから一足飛びにアップグレードされたのではなく、長年に渡って4Gネットワークから持続的にアップグレードされた結果であるようだ。
 
5世代の携帯電話ネットワークである5Gの導入に向けた重要かつ具体的なステップが2017年に踏み出されるとして、下記を挙げている。
 
15Gネットワークの中核的要素の多くを盛り込んで強化された4Gネットワーク、いわゆるLTE-AdvancedLTE-A)とLTE-Advanced ProLTE-A Pro)の商用運用が始まる。
 
25G規格の設計が継続実施される。5Gは複数のテクノロジーを統合した枠組みということもあり、これまで導入された全世代の携帯電話ネットワークの中で最も複雑で困難なものになりそうだが、5G規格策定に向けた計画は合意に達している。
 
32017年には世界の通信事業者約800社のうち数十社が、5Gと銘打ったサービスの試験・開発、場合によっては商用展開にも積極的に関与する可能性が高い。
 
通信速度の大幅な高速化、低レイテンシ、および省電力かつ低ビットレートのIoTInternet of Things)デバイスおよびセンサーへの対応などが、LTE-ALTE-A Proのどちらの規格も5Gネットワークの要素を盛り込んでいるため、その展開状況から垣間見られる、というのは、期待したい。
 
LTE-A Proは、主にバッテリーで駆動するタイプの接続デバイスに低帯域幅(最大250Kbit/s)で接続できる、省電力広域ネットワーク(LPWAN)仕様を盛り込んでいるが、このネットワークでは、デバイスのバッテリーを数年間交換せずに済むように、低電力伝送(2023dBm:デシベルミリワット)を実行できるよう設計されている。
 
さらにLPWANは、信号が地下や建物の内部まで届き、公共料金のメーターやボイラーなど一般に地下に設置される機械にも接続できるように、180KHzの低周波数(携帯電話ネットワーク周波数の現行の最下端は600MHz)で運用するよう設計されている。
 
IoT5Gにおける最も重要な新用途の1つであり、新たなネットワーク接続形態の普及を推進する大きな要因になることが期待されている。
 
有用で、かつ娯楽も含めた面で実用性のある、ネットワーク機能(性能、浸透度、価格の面から)を構想するには、膨大な作業が必要となるだろう。
 
エンジニアリング、カスタマーエクスペリエンス、マーケティングなどのチームから構成されるキャリアの機能横断チームが緊密に連携するとともに、5G対応製品を扱うハードウエア・ソフトウエアベンダーとも幅広く密接に協力すべきであるというのは、尤もだと思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

 

「歴史は繰り返さないが、韻を踏む」(米マーク・トウェイン)

$
0
0
CIGSキャノングローバル戦略研究所 研究主幹の宮家 邦彦さんが、「『歴史は韻を踏む』か パリ協定」で論じている内容が興味深い。
 
自国の理想高き大統領が自ら推進した国際的枠組みだったにもかかわらず、米国は結局不参加を表明した▽参加反対派は国際主義を忌み嫌う米国一国主義者で、参加しても米国の利益が害されるのみと主張した▽参加反対論の裏には共和党有力政治家の民主党大統領に対する個人的確執や意見の相違があった...
 
第一次大戦中に当時のウィルソン米大統領が提唱し、戦後のベルサイユ講和条約で規定されながら、最終的に米国が参加しなかった国際連盟と、米トランプ政権による地球温暖化対策の国際枠組み「パリ協定」からの離脱という二つの歴史事例。
 
「歴史は繰り返さないが、韻を踏む」という英語の格言を持ち出しているのは、面白い。

The past does not repeat itself, but itrhymes.(米マーク・トウェイン 『トム・ソーヤーの冒険』などの著者)

 
トランプ政権が続き、このまま米国の国際的信頼が風化し始めれば70年続いた国際的安定も風化しかねない、この点で、歴史に韻を踏まれては困るというのは、尤もだと思う。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

米国における人工知能を活用したオフィス効率化・生産性向上の取組み

$
0
0

JETRO/IPA New Yorkの八山幸司さんが、「米国における人工知能を活用したオフィス効率化・生産性向上の取組み」で紹介している内容が興味深い。

 

米シンクタンクの McKinsey Global InstituteMGI)の調査報告書によると、自動化の影響を最も受け易い職業活動は、構造化された予測可能な肉体・機械的作業やデータ収集・処理作業で、こうした作業は製造、食料サービス、宿泊、小売業界に多く、米国経済における職業活動の 51%(総賃金額 2.7 兆ドル)を占めることが明らかになっているという。

 
一方で、MGI はこうした雇用への影響は短期的なものとしており、作業の質や効率性・生産性を大幅に改善できる AI は、高齢化・少子化に伴う労働人口の減少に 悩む米国や日本をはじめとする主要先進諸国における労働力減少の影響を相殺し、2065 年までに世界的なGDP 成長率を年間 0.81.4%増加させられると予測しているようだ。
 
また、米 IPSoft 社とロンドン大学ゴールドスミス校(Goldsmiths, University of London)が共同で実施した調査においても、AIはプロセス中心の反復的な業務から人間を解放し、組織はイノベーションを創出する高度なスキルを要する仕事に人的時間や資本を集中して投入できるようになり、組織は生産性を現在より最大 3.5 倍高めることができると分析しているという。
 
オフィスにおける業務効率化及び生産性向上を支援する革新的な AI ソリューションを提供する米IT企業の例として、
(1)X.ai 社(ミーティング等のスケジュール調整)、
(2)Slack Technologies 社、
3 Amazon 社(音声アシスタント)、
4Tact 社(セールス)、
5AppZen 社(経費管理)、

6IBM 社(人事)、

7Google社(AIをフル活用した企業向けクラウドサービス)
を紹介しているが、尤もと感じさせる点が多い。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

イメージ 2


 

ロボット 自動車の町が直視しない『不都合な真実』

$
0
0
「ロボット 自動車の町が直視しない『不都合な真実』」(日経シリコンバレー中西豊紀 日経・FT共同プロジェクト)の内容が興味深い。
 
米国でも、自動車産業は最もロボットを活用していることで知られ、国際ロボット連盟(IFR)によると、米自動車業界で稼働する産業用ロボットは2016年で127000台、10年と比べて70%増えたらしい。
 
トランプ政権も、ロボット問題にはあえて多くを語ろうとしない、ムニューシン財務長官は、雇用に対するロボットの脅威について「100年先の話だ」と述べているようだ。
 
オバマ前政権は、自動化の進展が雇用問題に発展することを見越して、教育の重要性を訴えていたが、トランプ政権になり、こうした議論は封印されており、人工知能(AI)時代にどんなスキルが必要かといった人材育成の議論は後退しつつあるらしい。
 
IFRの調べでは、米国を中心に、世界の工場でのロボット利用は19年まで毎年2桁ペースで伸びる見通しで、数が増えるだけでなく、今後は質の向上も進むという。
 
米国防総省の国防高等研究計画局(DARPA)でロボット研究を指揮し、今はトヨタ自動車のAI子会社のトップを務めるギル・プラット氏は、「AIの登場でロボットの発展がかつてないスピードで進んでいる」と指摘、一方で「あまりにも早すぎて人がすぐに対応できない恐れがある」との懸念も示し、数十年間続いた自動化の歴史の中でも「今回は別」というのがプラット氏ら有力研究者の見方という。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁
 

イメージ 1

 

一癖も二癖もあるホールフーズ創業者とベゾスは意気投合した

$
0
0

シリコンバレーのENOTECH Consulting CEO海部美知さんが、「一癖も二癖もあるホールフーズ創業者とベゾスは意気投合した」と紹介している内容が興味深い。

 
ホールフーズは、アメリカの高級オーガニック食品スーパーで、食の安全と健康を気にする人たちにとっては、「ここで買ったものなら安心」と信頼され、グルメ食品の品揃えも豊富、お惣菜類もおいしいらしい。
 
シリコンバレーでも人気が高いが、その分値段も高く、こじゃれた店はややスノッブな雰囲気で、庶民派には少々敷居が高いという。
 
アマゾンは、リアル書店AmazonBooks、ショールームと商品受け渡しの役割をもつキャンパス内キオスク、レジのない自動精算実験店AmazonGo(一般公開はしていない)などリアル店舗の試みをいくつか始めているようだ。
 
ホールフーズの買収により、アマゾンは一気に国内だけで444店のリアル小売店舗と、これに伴うサプライチェーンや小売店舗運営のための人材やノウハウを獲得できることになる。
 
生鮮食料品についても、AmazonFreshというネットスーパーのサービスを一部地域で展開しており、日本でも提供しており、こちらとのシナジーもあるだろうという。
 
日本では、さらにラストマイルが短い「コンビニ」が、すでに「家庭の冷蔵庫」の代わりを果たすまでになっており、ある意味では冷蔵庫メーカーの敵は「コンビニ」になっているとも言えるというのは面白い。
 
IT起業研究所ITInvC代表 小松仁



イメージ 1


 
Viewing all 1800 articles
Browse latest View live




Latest Images