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人工知能（AI）

マシン・プログラミングで人海戦術に終止符、 AIコーディングに第二の波

生成AIがいま、ソフトウェア開発を変えようとしている。コードの自動補完から始まった支援は、プログラミングの本質を理解し、人間に代わってコードを考案するレベルへと進化しつつある。第一世代ツールが開発現場に浸透する中、AIコーディングは「第二の波」を迎え、数百人規模の開発チームを必要とした時代に終止符を打とうとしている。
資金流入で競争加速、 2025年のロボット開発はどう動く？

人型ロボットの実用化テストが本格化し、AIを活用した新たな学習手法も登場。2025年は実験室から現場へと活躍の場を広げるロボットの価値が問われそうだ。
米制裁で磨かれた中国AI「DeepSeek-R1」、逆説の革新

オープンAIの「o1」に匹敵する性能を持ちながら、運用コストは数分の一。米国による半導体輸出規制下で誕生した中国発の言語モデル「R1」に、AI業界が沸いている。制約を逆手に取った効率重視の開発が注目され、オープンソース戦略と相まって、規制が新たなイノベーションを促す皮肉な展開となっている。
オープンAI、ロビー活動費を7倍に　新政権で政治関与を強化

トランプ新政権発足を機に、テック業界全体で政府との関係構築が加速している。オープンAIは2024年、ロビー活動に176万ドルを投じ、前年の約7倍に増額した。新たに元上院議員スタッフらを社内ロビイストとして採用し、AI規制やエネルギー政策での発言力強化を図る。
オープンAIもAIエージェント、ブラウザー操作を代行

オープンAI（OpenAI）は、Webブラウザー上の操作を自動的に実行するエージェント「オペレーター（Operator）」をリリースした。簡単な指示でネット上での注文などの操作を代行する。
期待されたAI画像診断、臨床導入に残された技術的課題は？

AIによる病理画像の分析は15年前から期待されてきた有望分野だ。人間を超える精度を弾き出すこともあるが、臨床での実用化には訓練データの不足、巨大画像の処理など、解決すべき技術的課題が残っている。
ちょっとニッチな2025年のAI業界の予測

2025年にはAI業界で何が起こるか。AIエージェントや小規模言語モデルといった明らかな予測以外には、温暖化ガス排出量の急増、軍事産業への寄与、中国とのチップ戦争などに注目したい。
メタ、音声から直接翻訳するAIモデル　リアタイ通訳実現近づく

メタが、101種類の言語の音声を別の言語の音声へと翻訳できるAIモデルを発表した。SF小説で描かれてきたような、言語間のリアルタイム同時通訳の実現が近づいている。
「ググる」時代の終わり、世界の知識を解き放つ生成AI検索がもたらすもの

インターネット検索エンジンは情報へのアクセス方法を革新し、25年にわたって私たちの生活を支えてきた。しかし今、グーグルをはじめとするテック企業は生成AIを活用した新しい検索体験を模索している。単なる進化ではなく、AIは世界中のすべての知識を呼び出す新しい方法を解き放つ可能性がある。
楽観？悲観？「世界を変える10大技術」から考えるAIの未来

年々進歩するテクノロジーは人間社会に役立つのか、害をなすのか、あるいはその両方なのか。本誌の「世界を変える10大技術」の2025年版を読んでいただけば、あなたが楽観主義者か、悲観主義者か分かるかもしれない。
高速学習ロボット：世界を変える10大技術

生成AIの進歩は、ロボットの訓練プロセスを大幅に加速した。先行して導入が進む倉庫ロボットで得られた成果はいずれ、家庭用スマート・ロボットの土台となるかもしれない。
ロボタクシー：世界を変える10大技術

アプリで呼び出せる無人タクシーは、世界中の10以上の都市に広がっている。今後、ますます多くの人々がロボタクシーを初めて体験するようになるだろう。
小規模言語モデル：世界を変える10大技術

これまで研究者はAIの性能を向上させるために、モデルの大規模化を競っていた。だが、現在では、より効率的に訓練・実行でき、大規模モデルに匹敵する性能を示す小規模なAIモデルの探求がブームとなってきている。
生成AI検索：世界を変える10大技術

グーグルの検索結果に表示される「AIによる概要」をはじめとする生成AI検索は、従来の検索エンジンの概念を覆す一方で、スマートフォンですばやく情報を見つける助けとなるだろう。
「外部知識で進化する言語モデル、より信頼できるAIへ」浅井明里

MITテクノロジーレビュー「Innovators Under 35 Japan Summit 2024」から、ワシントン大学所属の浅井明里氏のプレゼンテーションの内容を要約して紹介する。
アンソロピック主任科学者が語る「AIエージェント」4つの進化

AIエージェントに注がれる期待が高まっている。グーグル・ディープマインドやオープンAIなど大手AI企業が、自律的にタスクを実行できるAIの開発にしのぎを削る中、アンソロピックの主任科学者が2025年のAIエージェントの進化の方向性を語った。
2025年のAIはこう動く本誌が予測する5大トレンド

AIエージェントと小規模言語モデルがAI業界の大きなトレンドであることは間違いない。ではそれ以外で2025年に注目すべき動きとは？ MITテクノロジーレビューのAI担当記者・編集者が予測する5つのトレンドを紹介しよう。
「深層予測学習でロボットとAIのギャップを埋める」伊藤洋

MITテクノロジーレビュー「Innovators Under 35 Japan Summit 2024」から、日立製作所／早稲田大学所属の伊藤洋氏のプレゼンテーションの内容を要約して紹介する。
仲田真輝：人工生命起業家が「魚の養殖」にピボットした理由

ニューラルエックス（NeuralX）の仲田真輝CEOは、魚の行動を生物学に基づいて再現するシミュレーション技術を開発し、養殖業のAI導入に不可欠な教師データを無限に生成できるプラットフォームを展開しようとしている。
「7つの失敗」で振り返る 2024年のAIシーン

2024年、目覚ましい進化を遂げたAI技術。しかし、低品質コンテンツの氾濫、フェイク画像の拡散、チャットボットの誤情報提供など、新技術の限界も次々と露呈した。進化と課題が浮き彫りになった1年を、代表的な7つの失敗事例から振り返ってみよう。
家事ロボット、実は8割は遠隔操作　あなたは受け入れられますか？

完全な自律型ロボットではなく、単独でできない仕事は人間が遠隔操作で実行する家庭用ロボットを開発している企業がある。低賃金国の労働者がロボットを通じて遠隔地から作業をこなせるようになると、労働市場はさらに複雑になるだろう。
元ピクサーのアニメーターとオープンAI技術者が目指す「信頼される」執事ロボット

人型ロボットの開発が膨大な資金を集め、バブルの様相を呈している。「人型」という見た目によって有用さを過剰に演出し、実際の能力とのギャップが懸念される中、新興企業のプロスパー・ロボティクス（Prosper Robotics）は、ロボットが家庭に受け入れられるために必要となる「信頼の獲得」に取り組んでいる。
消費電力「数十万分の一」、ハード実装の次世代ニューラルネット

スタンフォード大学の研究チームは、論理ゲートを利用してニューラル・ネットワークを構築することで、エネルギー消費量を大幅に削減する方法を発表した。最終的には「ハードウェア基盤モデル」と呼ぶものを作りたいと考えだ。
動画はほぼユーチューブ、大規模調査で分かった AI訓練データの一極集中

AIの訓練に使用されるデータセットのほとんどは、インターネットから無差別に収集されている。研究者グループの大規模な調査から、現在のAIのデータ収集方法には、少数の大手テック企業に権力が圧倒的に集中する危険性があることが分かった。
生成AIの隠れた代償、激増するデータセンターの環境負荷

人工知能（AI）の急速な進化に伴って、ますます膨大な電力が必要になっている。AI企業は持続可能性目標の達成と、大量の電力を必要とする大規模モデルの開発との板挟みになっている。

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