英司法省の犯罪予測ツール「OASys」は、特定の人種に対して不正確な評価を下すことが公式に認められている。評価された当事者たちが語る問題と、英政府が開発を進める新たな予測ツールの実態とは。
個人の再犯や殺人を予測するツールの運用、開発を進めている英司法省。だがそれらのツールは、“偏ったデータ”に基づいて人種的マイノリティーの人々を不当に危険視する恐れがあるという。根本的な問題点とは。
高性能計算を支えるスーパーコンピュータも、将来的な活躍が期待される量子コンピュータも、万能ではない。両者の問題点を整理しながら、コンピューティングの未来を考える。
LLMの発展を機にAI活用の機運が高まる中で、今後トレンドになる可能性が指摘されているのが、プライベートAIや小規模のモデルだ。データ基盤を提供するClouderaはユーザー企業をどう支援するのか。
いずれスーパーコンピュータの計算能力を大幅に上回る可能性を秘める量子コンピュータ。両者は何が違うのか。用途の観点から解説する。
量子コンピュータは、いずれスーパーコンピュータの計算能力を大幅に上回る可能性があるコンピューティング技術だ。いずれも強力な計算能力を備えるものだが、コンピューティング技術としては何が違うのか。
Googleは「Gemini 2.0」において、テキストだけではなく画像や音声を生成できる「マルチモーダル出力」機能を実装し、さまざまな面での性能向上を実現した。この進化はAIアシスタントの利用シーンをどう広げるのか。
無線LANアクセスポイント（AP）の機能が成熟化する中で、運用管理をいかに効率化できるか、という視点で企業はAPを選ぶようになっている。ネットワーク機器ベンダーが注力するAI技術は何ができるのか。
OpenAIが2025年2月に発表した「GPT-4.5」は、自然な会話と感情理解に特化した最新モデルだ。「GPT-4o」などの従来モデルと比べて何が優れるのか。OpenAIはどのような取り組みで性能を向上させたのか。
航空会社Jetstarはレガシーなデータ基盤の運用を減らし、新たなデータ基盤を使ってサービスの最適化を図っている。具体的に何ができるようになったのか。
英国の財務大臣が2025年度の春季予算を発表した。同発表では、複数の分野においてAIの活用を進めることが明らかになった。英国政府はAIで何を実現しようとしているのか。
ハイパースケール（大規模）データセンターは、生成AIサービスの需要の高まりに対応するため、ますます巨大化していくという。データセンターの規模と数は今後どうなっていくのか。
GPU（グラフィックス処理装置）の本来の役割はCPU（中央処理装置）を補完することだったが、現在ではGPUがAI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。
アメフトリーグのNFLでデータ活用が進んでいる。攻撃側のトリックプレーを守備側が予測し、幾度も阻止する事例も見られた。一方、専門家はある懸念も示している。
コンタクトセンター業務は従業員のストレスが大きくなりがちだ。Cisco SystemsはAI技術を用いて、コールセンター業務のストレスを改善する方法の開発を進めている。どのような方法なのか。
AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。
AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。
Googleの親会社Alphabetは決算報告で、クラウド事業やAI関連サービスの需要が好調だった点を強調した。これには、検索広告を主力事業として抱える同社のある意図が反映されているとアナリストは指摘する。
世界中のさまざまな業界の企業が、生成AIなどの新しい技術を試験運用から本格導入へと移行できずに苦心しているとEYが指摘した。導入を加速させるためには、何が必要なのか。
航空会社やホテルの運営会社など、旅行業界の企業でも人工知能（AI）技術の導入が進められている。一方、同業界でのAIの活用には“業界特有の課題”が付きまとう。その内容とは。
生成AIは業務のさまざまな場面で使われている。しかしその使い方を誤れば、勤務先の機密情報や個人情報が漏えいしてしまう恐れがある。データ漏えいが発生するのはどのような場面なのか。漏えいを防ぐための対策とは。
ChatGPTをはじめとした生成AIツールの仕組みやリスクについて学べば、使い方の幅も広がる。生成AIの基礎から応用まで学べる学習プラットフォームを5つ紹介する。
AIプロジェクトは、単にAIモデルを構築して展開するだけで完結するわけではない。AIモデルの精度や運用効率の低下といった問題を防ぐために、企業が取るべき対策とは。
AIモデルの開発には、膨大な計算リソースとそれに伴う電力消費が欠かせないというのが常識だった。低コストで省エネルギー型のAIモデル「DeepSeek」が登場したことで、その常識は揺らぎつつある。
AI技術向けのプロセッサとしてはGPUがあるが、近年注目を集めるのが「FPGA」だ。そのメリットとデメリットを解説する。
AMDは、中国のAIベンダーDeepSeekのLLMが話題を集める中、AIアクセラレーターの出荷を急ぐなどGPU関連の製品提供を加速させている。その背景には何があるのか。
プロンプトエンジニアは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプトを作成する職種だ。プロンプトエンジニアとして活躍するためには、どのようなスキルが必要なのか。5つ紹介する。
プロンプトエンジニアは、生成AIに望ましい回答を出力させるプロンプトを作成する職種だ。その具体的な役割を3つ紹介する。
生成AIは業務のさまざまな場面で使われている。しかし使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクもある。漏えいを防ぐための対策を5つ紹介する。
脅威の検出や分析に人工知能（AI）を利用する動きが広がっているが、事前に知っておきたい重要な注意点が幾つかある。5つのポイントで解説する。
希少資源の枯渇や電子ごみ問題など、AIチップ製造は環境面での課題を抱えている。環境負荷を減らしたAIチップ製造を実現するために必要な取り組みとは。
コンピューティング市場で支配的な地位にあったはずのIntelは、なぜここまで衰退してしまったのか。同社の失敗が決定的になった要因とは何か。
SAPはSAP S/4HANAやRIZE with SAPの最新機能やAI技術をアピールし、同社製ERP製品のクラウド移行を促している。しかしこの方策は、ユーザー企業に懸念を生じさせている。その懸念とは何か。
Red HatがAWS社との提携を強化し、VMware顧客の取り込みを本格化している。Red Hatの狙いはどこにあるのか。成功の見通しを専門家が分析する。
AIモデル活用で欠かせない「PyTorch」と「TensorFlow」は、オープンソースの深層学習フレームワークだ。両者は何が異なり、どのように使い分ければよいのか。自社に合うライブラリの見極め方とは。
Samsungは独自のAI機能「Galaxy AI」を搭載した最新の「Galaxy S25」シリーズを発表した。Samsungが提案するパーソナルAIアシスタントとはどのようなものなのか。
AI技術の台頭やCOVID-19の流行を背景に、開発現場の在り方や、業務の進め方は大きく変化してきた。2025年に予想される4つのITトレンドを解説する。
脅威の検出や分析に人工知能（AI）技術を用いることで、攻撃による被害を抑制できるようになる。具体的にはAI技術によってどのような対策が可能になるのか。主要なポイントをまとめた。
AIチップの需要が急上昇している中、その裏で深刻化するのが使用済みチップの処理問題だ。なぜAIチップのリサイクルは難しいのか。その実態に迫る。
データセンターでAIモデルを稼働させるためのメモリ容量を確保することは簡単ではない。大容量メモリの需要が高まる中、Samsung Electronicsは「CXL」を用いて新たな解決策を提示した。その実力とは。
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。
「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。
シンガポールのある物流企業はAI技術を導入し、倉庫業務の効率化を進めている。この取り組みを支援するパートナーにはLenovoを選んだ。選定の決め手は何だったのか。
教員の業務量を減らし、生徒との関係を構築するためにAI技術を活用する取り組みが、英国で進んでいる。具体的にどのような取り組みがあるのか。
大規模なAIモデルの普及によって、サーバのメモリ容量不足が深刻化している。その状況を打破し得る規格が「CXL」だ。どのような仕組みでメモリを拡張できるようにするのか。
旅行業界におけるAI技術の活用が広がっている。しかし専門家は、旅行業界にはAI導入を妨げる特有の課題があると指摘する。その内容とは。
技術革新が進み、LLMをクラウドサービスや自社データセンターではなく、手元のPCで動かすことが技術的に可能になった。何をすれば実現できるのか。複数人での利用時に発生する問題点を解消できるツールとは。
航空会社やホテルの運営会社など、旅行業界の企業は以前から人工知能（AI）技術を取り入れてきた。生成AIが台頭する中、その活用は加速している。旅行業界でのAI活用例を7つ紹介する。
機械工学や航空宇宙工学といったエンジニアリング分野へのAI技術導入が進む中で、幾つかの課題が懸念されている。具体的にはどのような問題なのか。
自社でLLMを動かすには、十分なメモリ容量と処理能力を持つGPUが必要になる。必要以上に高価なGPUを導入してしまわないよう、自社に本当に必要なスペックと構成を見極めるポイントとは。
GoogleとMicrosoftに対して集団訴訟を起こすべく参加者を募集していた法律事務所が、約1万5000人の原告を集めた。両社に対し、どのような権利を主張しているのか。
AR／VR技術の限界が明らかになりつつある中で、「空間コンピューティング」への注目が集まっている。一体どのような技術なのか。
機械工学や航空宇宙工学といったエンジニアリング分野におけるAI導入はどこまで進んでいるのか。機械技術者協会（IMechE）の調査を基に、AI活用の現状を解説する。
クラウドサービスのLLMを使うことは手軽な一方、自社のオンプレミスシステムでLLMを運用する選択肢もある。クラウド型LLMにはないメリットとは何か。どのような企業が“オンプレミスLLM”を選択すべきなのか。
「GPU」や「Python」はAI時代に欠かせない技術となったが、AI時代のインフラを考える上で必要なのはこれらだけではない。プロセッサとプログラミング言語の選択肢について、企業が持つべき視点とは。
世間の注目を集めてきたメタバースだが、いまだに広く普及しているとは言い難い。その原因はやはり“あれ”なのか。今後どのような展開が待っているのだろうか。
トヨタ自動車が、デジタル従業員エクスペリエンス（DEX）の改善に着手した。具体的にはIT部門のヘルプデスクへの問い合わせを削減するために、3つの技術を導入している。どのような技術なのか。
ARM64アーキテクチャの台頭により、従来の主流だったx86サーバの一強状態は崩れる可能性がある。その状況下で、プログラミング言語「Java」が注目を集める理由とは。
AIプロジェクトの成功を左右する要因の一つが「インフラの選択」だ。AIインフラとしてのオンプレミスインフラとクラウドサービスの違いをまとめた。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」＆「ライブチャット」売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10（2025年5月）
今週は、ECプラットフォーム製品（ECサイト構築ツール）の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...
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