Amazon、生成AI版アレクサ投入　タスク完遂に強み

米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）は、生成AI（人工知能）ベースの音声アシスタント機能「Alexa+（アレクサプラス）」の提供を2025年3月に開始する。数万に及ぶアプリやサービスなどとの連係を実現し、料理や買い物、サービスの予約といった日常生活のタスク（作業）を代行できるようにした。消費者の生活に食い込むことで、生成AIでの地位向上を図る。 決済まで完遂 アレクサプラスは、既存の

打倒アーム、米新興が日本開拓　車載SoCはデンソーと

米新興のQuadric（クアドリック）はエッジAI（人工知能）向けの半導体技術を強みに、日本で自動車や小売り分野の顧客を開拓する。デンソーと車載AI半導体のIP（回路情報）コアを共同開発するほか、2025年1月に日本法人を設立しマーケティングや顧客支援を強化した。様々なAIモデルに柔軟に対応できる特徴を生かし、自動車や小売り分野の機器メーカーなどに独自のIPコアを提供する。 デンソーとの協業体制

「ゲーム開発に生成AI」「3D材料で量子特性」　海外動向

「グローバルウオッチ」では海外企業の最新動向をダイジェスト形式でお届けします。 マイクロソフトがゲーム向け生成AI「Muse」、クリエーター支援 米Microsoft（マイクロソフト）傘下の研究機関であるMicrosoft Research（マイクロソフト・リサーチ）は2025年2月19日、ゲームプレーのアイデア創出のために設計した生成AI（人工知能）モデル「Muse（ミューズ）」を発表した。ゲー

横国大、小型ロボ無線・自律化　狭い空間の精密作業に

横浜国立大学の研究グループは、小型精密自走ロボットの無線・自律制御に「世界で初めて」（研究グループ）実現した。全方向移動かつ任意軸回転できる精密自走機構の駆動回路を小型化した。ドラフトチャンバーなど狭い閉鎖空間での精密操作に活用が期待できる。 このロボットは、全方向への直進、任意点での回転動作が可能なホロノミック自走機構を備える。積層型圧電素子によって駆動し、cmスケールからnmスケールまで幅広

AIの「蒸留」　エッジ向け小規模モデル、効率的に構築

「蒸留（Distillation）」は、一般に「教師モデル」と呼ばれる大規模で高性能なAI（人工知能）モデルの学習データを、よりパラメーター数の少ない小規模な「生徒モデル」に移転させることを指す。これにより、性能を高めた小規模モデルを効率的に構築できる。 蒸留はこれまでも機械学習の分野を中心に使われてきた。近年は大規模言語モデル（LLM）やそれを用いた生成AIの関連技術として活用が広がり、注目度

半導体業界が悩むDeepSeek　最先端技術もAIの周回遅れ

「DeepSeek」のような新しいAI（人工知能）技術の登場は、AI業界にとどまらず、半導体業界にも大きな影響を与えそうだ。AIの急速な進化に、AI半導体の設計・開発が追い付いていないと半導体業界は危機意識を募らせる。こうした状況を打破すべく、AI半導体に新たな発想や開発手法を取り入れる機運が高まってきた。 DeepSeek-R1に対して研究者は冷静 中国DeepSeek（ディープシーク、深度求

ソフトバンク、量子技術で通信革新　データセンターも

ソフトバンクは通信技術に量子計算を適用し、ネットワーク分析やデータ処理における有効性の検証に乗り出す。有力な量子コンピューター企業と連携することで、研究開発や様々なユースケースの探索を優位に進める狙いだ。将来の実現が期待される量子データセンターなどで、新たなビジネスモデルの創出も視野に入れる。 量子技術の事業適用を検討 ソフトバンクは将来の実用化を見据えて、ネットワーク技術や化学計算、機械学習に

AIでデータセンター電力需要急増　30年に最大165%増

生成AI（人工知能）への関心が世界中で急激に高まっている。生成AIの開発には大量のデータを高速に処理するデータセンターの存在が不可欠となるが、今、そのAI向けデータセンターの増加に伴い、それらを稼働するための電力需要も著しく増大している。 データセンターではどの程度の電力が必要となるのか。米Goldman Sachs（ゴールドマン・サックス）の調査によると、データセンターの電力需要は2023年か

【特許】日機装、キャンドポンプ診断用の機械学習装置

「特許ウオッチ」では、NIKKEI Tech ForesightとPatentfieldが共同開発したアルゴリズムに基づいて、重要性が高いと考えられる特許出願を紹介します。対象は日本の特許出願です。アルゴリズムでは「技術の革新性」「出願人にとっての緊急性」「国際出願」「他者の関心」などを重視しています。リーガルステータスは掲載時点のものです。 〈概要〉キャンドモーターポンプの診断に用いる機械学習装

理研、データの次元数減らす数理モデル　脳模倣素子に

理化学研究所（理研）の研究チームは、脳を模したデバイスに寄与する神経回路の数理モデルを提案した。機械学習分野においてデータを簡潔にする手法である非線形次元削減と同様の計算を、神経回路の数理モデルとして実装したものになる。神経科学分野と機械学習分野の橋渡しとなり、双方向で研究を加速させる可能性があるとしている。 研究チームは、非線形次元削減手法の1つであるt-SNE（t-distributed S