ITmedia AI+

三菱重工とPFNが資本業務提携を結び、三菱重工が100億円を出資することで、社会インフラや防衛分野における機械・システムの知能化・自律化に向けたAI技術の共同開発を進める。

• •三菱重工はPFNに対して100億円の資本出資を行うことで提携を強化した
• •開発対象は社会インフラや国家安全保障分野での機械・システムの知能化・自律化である
• •両社はAI技術の共同開発を本格的に開始し、実用化に向けた協業体制を構築する

AIロボット協会が主催するコンペティションで、フィジカルAI向けデータ収集を目的とした国産汎用ロボットの試作機7点が公開された

• •AIRoA（AIロボット協会）は「フィジカル AI Summit」にて、国産汎用ロボット開発コンペティションの参加企業7社の試作機を展示した
• •これらのロボットは、フィジカルAIの開発に必要な実世界での動作データ収集を主な目的として設計されている
• •国産メーカーによる汎用ロボット基盤の競争が活発化しており、AIとロボティクス融合の新たな潮流を示している

北海道がデータセンター事業者に対し、脱炭素や省エネ技術の採用と地域との共生を求める「立地に関する道の考え」を公開した

• •北海道はAI需要増に伴うデータセンターの立地推進を背景に、事業者向けのガイドラインを策定した
• •事業者には、脱炭素や省エネを実現する技術の積極的な採用が求められている
• •建設する地域との「共生」を重視し、環境負荷や地域社会への影響を最小限に抑える姿勢が示された

MetaのザッカーバーグCEOが、AI安全性について業界全体の協調ではなく各社が自らの責任で取り組むべきだと主張した

• •ザッカーバーグCEOは、AIの安全性向上において業界全体の足並みを揃える協調的なアプローチには距離を置いた
• •適切なアライメントの確保や外部評価者の導入は、市場競争や法的責任を通じて自然に進むべきだと述べた
• •権力の分散こそがAI安全の基礎であり、各社が自らのペースで責任を持って行動することが重要だと強調した

MetaがInstagram、Facebook、WhatsAppを横断する新サブスクリプション「Meta One」を日本でも開始し、AI利用枠の拡大など50以上の機能を月額949円から提供する

• •複数のメッセンジャーアプリを横断して利用でき、AI機能の利用上限枠の拡大が含まれている
• •表現機能やビジネスツールなど50以上の機能がバンドルされ、日本でも展開される
• •事業者向けには認証バッジなどの機能が備わっており、個人向けと事業者向けの両方をカバーしている

情報漏えいリスクを回避するためウェザーニューズが独自AIを開発し、全社員の8割以上が利用する社内基盤として実務に組み込んでいる実態を詳述する

• •社外サービス利用に伴うデータ漏えいリスクを懸念し、セキュリティを重視した自社開発AIの構築を選択した
• •全社員の8割以上が日常的に利用しており、業務プロセスへの定着が進んでいる
• •実務に組み込みやすい操作性と、機密情報を社内ネットワーク内で処理できる安全性を両立させている

Googleが音声対話中にツール実行や多段階推論をバックグラウンドで処理できる新モデル「Gemini 3.8 Live」シリーズを提供開始し、音声には電子透かしを埋め込む

• •ユーザーの会話を中断させることなく、裏側でツール実行や複雑な推論処理を進めることができる
• •一般ユーザー向け、Workspace、APIの3つのチャネルを通じて提供される
• •生成された音声データには、AI生成であることを示す電子透かしが自動的に埋め込まれる

日本HPの勝谷裕史氏が、社外流出を防ぐためのローカル環境とコスト効率重視のクラウド環境をどう使い分けるべきかという実践的な判断軸を解説する

• •機密データを扱う場合や安定した接続環境が必要な場合、ローカルデプロイメントが適している
• •利用料金の制約や接続環境に左右されず柔軟に利用したい場合はクラウド型が有利である
• •モデルの性能だけでなく、データセキュリティや運用コストといったインフラ面の要因が導入判断に重要である

エイゾスがCAEシミュレーション結果からサロゲートモデルを自動構築するノーコードパッケージ「Multi-Sigma-Architect」を正式リリースし、設計開発の効率化を支援する

• •CAEシミュレーションの結果データを用いて、サロゲートモデルを自動的に構築する機能を提供する
• •コードを書かずに予測から最適化まで行えるノーコードAI解析プラットフォームとして展開される
• •設計開発プロセスにおける計算負荷を軽減し、開発効率の向上を目的としている

日立は生成AIによるレガシーシステム刷新の課題解決が進む中、依然として人間のエンジニアが担う役割の重要性を強調し、AI適用時の難所と人材の役割変化について解説する

• •生成AIの活用によりCOBOL等のレガシーシステム刷新における人手不足問題は緩和されつつある
• •日立は技術的な課題よりも、AIをどう適用するかという設計判断や責任所在において人間の役割が大きいと主張する
• •刷新プロジェクトにおける最大の難所はAIへの移行プロセスであり、エンジニアの役割は操作者から監督者へと変化している