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AI、経済の課題に直面した2024年第1四半期に、中国の巨大IT企業アリババとバイドゥを後押し
2024年第一四半期、中国の一部のテック企業は経済的な挑戦にもかかわらず、人工知能（AI）への投資によって勢いを得ました。スタンズベリーリサーチのアナリスト、ブライアン・タイカンコは、アリババと百度のクラウド事業の好調な成長を指摘し、アリババのクラウド収益は前年比18％増、百度のAIクラウド事業は42％成長したと述べました。彼は、今後両社にとってクラウドサービスが主要な事業セグメントの一つとなり、数年にわたる小幅な収益増加の後の再び堅調な成長の基盤となる可能性を示唆しました。 アリババ、テンセント、JDドットコムもまた、AIツールによる消費者ターゲティングの向上により、二桁のマーケティング収益成長を報告しています。この動きは、中国の市場の変化の兆しを示しています。モルガン・スタンレーの中国株主席ストラテジスト、ローラ・ワンは、AI、テクノロジー、新経済セクターが市場のリーダーとして台頭していると観察し、2021年初頭の激しい5年間の混乱後、これまで支配的だった消費者・インターネット株に代わってきていると述べました。 モルガン・スタンレーの中国AI株60銘柄の中で、5月19日時点で見込まれる上昇余地が50％を超える過剰評価銘柄には、伝統的な中国医学のAI開発や「AI医師助手」を手掛ける医療企業の古盛堂や、国有銀行や金融企業向けのクラウドベースAIサービスを提供し、アリババの淘宝（タオバオ）や天猫（ティまた）プラットフォームでもAI評価モデルを使用されている百容科技があります。 アナリストは、百度や iFlytek よりもアリババとテンセントを好み、Kuaishouや JD. com よりも美団（Meituan）、美图（Meitu）、Trip. comを支持しています。中国本土に上場している企業のうち、2024年の年次報告書でAIについて触れた企業は68％に上り、2024年前半の43％から増加しています。HSBC前海証券のリサーチ責任者、スティーブン・サンは、主要なクラウドサービス提供者の2025年の資本支出予測もわずかに上方修正されており、AI事業への信頼感を反映していると指摘しました。 ITセクターは、AIの採用増加に伴い、2024年第一四半期の利益が前年比24. 7％増加し、最も成長が速いセクターの一つとなっています。HSBCの買い推奨銘柄である深セン上場のエンタープライズソフトウェア及びサイバーセキュリティ企業、サングフォーは、加速するAI採用により収益が伸びると見込んでいます。 中国企業のDeepSeekは、今年1月にOpenAIのChatGPTと競合するAIツールを格安で提供し、世界の投資家に驚きを与えました。その後、多くの中国企業が動画や3Dモデル生成のためのAIツールを開始しています。モルガン・スタンレーのアナリストは、中国の最近の技術革新は、エンジニアやデータ資源、巨大なソーシャルメディアやeコマースのエコシステム、そして政府の支援的な政策による技術採用の促進によるものと分析しています。 これらの構造的な改善は、米中関税摩擦やマクロ経済の課題の影響を受けにくく、長期的な外資による投資先として中国の魅力を高めていると考えています。中国の上場株は、国内収益が圧倒的に多く、米国収益は約3％に過ぎないとアナリストは付け加えています。 — CNBCのマイケル・ブルームがこのレポートに寄稿しました。
Brief news summary
2024年第1四半期、中国のハイテク企業はAIの推進により経済的な課題にもかかわらず堅調な成長を示した。アリババのクラウド収益は前年同期比18％増加し、百度のAIクラウド事業は42％急増、クラウドサービスの拡大が顕著である。アリババ、テンセント、京東などの主要企業は、AIによる消費者ターゲティングの強化により、マーケティング収益で二桁台の増加を達成した。モルガン・スタンレーは、市場のシフトがAI、ハイテク、新経済セクターを優遇していると指摘し、古舜堂や百融といった新興企業が、百度やアイフライテックとは異なり、アリババやテンセントと共に躍進していることを強調している。2024年のレポートにおけるAI関連の言及は43％から68％へと増加し、業界の信頼感の高まりを示している。 HSBCは、AIの導入によりIT収益が24.7％増加したことを指摘し、サイバーセキュリティ企業の桑徳の将来性の強さを浮き彫りにしている。深 Seek などの中国のAI開発者は、地域の人材と大規模データ、政府の支援を活用することで、コストを抑えながらOpenAIのChatGPTと競合している。アメリカの収益にほとんど依存していないため、世界的不確実性の中で長期的な投資の独自の機会を提供している。
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AIが特に女性の仕事を置き換えている
一般向けの人工知能が市場に登場してからわずか3年も経たないうちに、ほぼすべての業界の企業がこの技術を導入しようと急いでいます。これは、予防接種反対派がマルチレベルマーケティングに惹かれるのに似ています。 2024年までに、従業員数が5,000人を超える企業の半数以上がAIを活用しています。コスト削減を重視する経営者にとって、AIは生産性の向上と人件費の削減――つまり、従来は人間の従業員に支払われていた給与の節約――を約束します。 しかし、世界中の労働者がAIに支配された未来に不安を抱く中、AI導入の急速な進展はすでに労働市場に明らかな影響を及ぼしています。 AIの影響で、大学を卒業した若者の労働市場参入者数は過去最低を記録しており、フルタイムの正社員の職は次第にギグ（短期・非正規の仕事）に取って代わられつつあります。また、履歴書の誇張も一般的になり、就職活動は地獄のような試練と化しています。 マーク・アンドリーセンのような富裕層の技術リーダーは、テクノロジーが神秘的に私たち全員を解放すると示唆していますが、歴史は異なる物語を語っています。技術の進歩はしばしば既存の格差を拡大し、平等さを増すのではなく悪化させるのです。このパターンは、エインシュタインやスティーブン・ホーキングといった著名な思想家がAIが一般に普及する以前から指摘してきました。 実際、AIはすでに訓練に用いられたデータの偏りに起因して、性別や人種による偏見を顕著に示しています。専門家たちは、偏ったソフトウェアと世界的な展開とを組み合わせることが、搾取の助長につながると警告しています。 無論のことながら、国連の国際労働機関（ILO）の最新報告によると、AIの導入は雇用における性別格差を拡大すると予測されています。 2023年のAIによる自動化リスクに関する推定を基にしたこの報告は、米国などの高所得国では、「高い自動化可能性のある職」に女性が従事する割合が2年前の7
ブロックチェーン協会、SECに柔軟な仮想通貨規制の採用を要請
2023年5月2日、ブロックチェーン協会は、Coinbase、Ripple、Uniswap Labsなどの業界有力者を代表して、アメリカ証券取引委員会（SEC）に詳細な意見書を提出しました。新委員長のパウル・S・アトキンスの下で、協会は、ブロックチェーンの独自の分散型特性やデジタル資産に調和した「段階的で柔軟な規制アプローチ」の推進を求めています。伝統的な株式スタイルの規制枠組みは、急速に進化するこのエコシステムには適さず、これらの従来のルールは中央集権的な金融商品向けに設計されているため、過度な制約を課し、イノベーションを阻害し、分散型金融（DeFi）やより広範なWeb3の発展を抑制しかねません。これにより、米国のグローバルなブロックチェーンリーダーとしての地位が危うくなり、より柔軟な規制を設ける他国に先行される恐れがあります。 主要な提言の一つは、「最良執行」ルールの見直しです。これは、ブローカーが顧客にとって最良の条件で注文を執行することを求める基本的な証券規制です。協会は、従来の株式規範を廃し、ブロックチェーン市場の継続的かつ分散型の取引を複数の取引所にわたって認識する「慎重さに基づく枠組み」へと置き換えることを提案しています。この変更は、イノベーションを促進しつつ投資家を保護する実用的な規範を作り出すことを目的としています。 さらに、協会は規制監督のために公開取引所のAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）の利用を提案しています。これにより、規制当局は、多量の個人ユーザーデータを収集することなく、市場データや監視情報にアクセスできるとともに、プライバシーを尊重しつつもブロックチェーンの透明性のある設計と一致した方法で、市場の操作や違法行為の監視を可能にします。 また、規制当局、業界関係者、ステークホルダー間の継続的な対話と協力的な政策策定を促進するために、官民のラウンドテーブルの設置も提言しています。こうしたフォーラムにより、トークナイゼーションのガイドラインを段階的に改善し、規制が技術革新や市場の変化に対応できるように進化させることが期待されます。 これらの提案は、SECが主要暗号資産企業に対して訴訟を進める重要な局面で出されたものであり、協会の意見は、規制の強硬な執行から協力的なルール作りへの政策転換の一環として、規制の明確さや予測可能性を高め、米国のデジタル資産における競争力を強化する規制改革を後押しできると期待されています。 このアプローチは、欧州連合のCrypto-Assets（MiCA）規則やシンガポールの包括的なデジタル資産フレームワークなど、国際的な動向とも整合しています。これらの規制はイノベーションを支援しつつリスク管理を両立させており、SECが同様の原則を採用すれば、米国のリーダーシップを強化し、イノベーションや投資を誘引することにつながるでしょう。 要約すれば、ブロックチェーン協会の正式なSECへの意見書は、ブロックチェーンの現実に即した先進的な規制ビジョンを提示しており、投資家保護とイノベーション、プライバシーと監視、執行と関与のバランスを取る近代的なルール整備を求めています。これらの原則を採用することで、持続可能な成長を促進し、ダイナミックなWeb3およびデジタル資産分野において米国の世界的リーダーシップを確固たるものにできるでしょう。
医療ミスは今なお患者を傷つけている。AIがその改善に貢献できるかもしれない。
シアトルのUWメディスンでナース麻酔科医として働くジョン・ウィーダースパンは、緊急時にアドレナリンや緊迫感によって急いで救急薬を投与するなど、高圧的な手術室の環境において誤りが起こりやすいことをよく理解している。患者の安全を守るための継続的な取り組みにもかかわらず、薬剤の誤使用は依然として頻繁に起きており、アメリカだけでも毎日約130万件の傷害と1件の死亡例が報告されている（世界保健機関による）。薬剤の誤投与は、誤った薬を投与したり誤った用量を投与したりすることが多い。病院では、色分けされたラベルやバーコードスキャナーなどの安全策を導入して誤りを防ごうとしているが、それでも誤りはなくならない。 UWメディスンとワシントン大学の麻酔科医兼エンジニアのケリー・ミハウゼン博士は、麻酔科医の90％が職業上少なくとも一度は薬剤の誤りを経験していると指摘した。彼女はAIがリアルタイムで誤りを検知する“セカンド・アイ”として役立つ可能性があると考え、投与に使われる薬の約99％が10〜20種類の限定された薬の中に収まることから、支援に役立つと見込んでいる。彼女の焦点は、約20％の薬剤誤りを引き起こすバイアル交換ミスにあった。これは、間違ったバイアルやシリンジのラベルが貼られた結果、患者に誤った薬が注射される事態だ。悲劇的な例として、バンダービルト大学医療センターで75歳の女性が、鎮静薬の代わりに麻痺作動薬を投与されて死亡したケースがある。 このような誤りを防ぐため、ミハウゼンはAIを搭載した「スマートアイウェア」を開発した。これは手術中に着用する保護メガネにカメラを内蔵し、バイアルやシリンジのラベルをスキャン、読み取り、比較して、誤った組み合わせが検出されると警告を発するシステムだ。AIの構築とトレーニングには3年以上の時間を要し、倫理的制約により、誤りをわざと作り出すシナリオや薬剤準備の映像を使った事前録画を用いた訓練や承認を得る必要があった。AIはバイアル交換ミスを99
ブロックチェーントリレンマに答えあり！分散化、安全性、拡張性を追求し続ける道
2025年5月現在、ブロックチェーンの三難問題（トリレンマ）は依然として暗号通貨・ブロックチェーン分野の主要な課題です。イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンによって命名されたこのトリレンマは、分散性、セキュリティ、スケーラビリティの3つの重要なブロックチェーン特性を同時に実現することの難しさを表しています。この概念は今もなおブロックチェーンの発展に影響を与えており、これらの柱を犠牲にせずにバランスを取る努力が続いています。 **ブロックチェーンの三難問題とは？** このトリレンマは、ネットワーク構築における開発者の直面するトレードオフを強調します。各要素は不可欠ですが、一方を最適化すると他方が犠牲になることが多いのです。 - **分散性（Decentralization）:** ブロックチェーンの基本原則で、管理権を一つの主体ではなく参加者全体に分散させることです。これにより検閲抵抗や耐障害性が高まりますが、コンセンサス形成が複雑になり取引速度は遅くなります。 - **セキュリティ（Security）:** 不正行為や攻撃（ダブル・スペンドやハッキング）からネットワークを守るための仕組みです。Proof-of-WorkやProof-of-Stakeなどが用いられます。高いセキュリティは取引速度の低下やコスト増につながることがあります。 - **スケーラビリティ（Scalability）:** 多くの取引を高速に処理できる能力です。例としてビットコインは秒間7取引程度しか処理できず、世界規模には不十分です。スケーラビリティを向上させると、しばしば分散性やセキュリティの犠牲を伴います。 このトリレンマは、全てを完璧に実現するブロックチェーンは存在し得ないことを示しています。例えば、スケーラビリティを追求すると一部の機能が集中化しやすくなり、分散性が損なわれる場合もあります。逆にセキュリティを優先すれば速度は遅くなるでしょう。 **なぜトリレンマが重要なのか** この問題は単なる技術的な課題にとどまらず、主流のブロックチェーン採用の障壁となっています。銀行などの伝統的システムと競合するためには、信頼性確保のために分散性が必要であり、不正防止のためのセキュリティも不可欠です。また、世界的な取引量を支えるためにスケーラビリティも重要です。これらのバランスが取れるまでは、ブロックチェーンの潜在能力を十分に発揮できません。 この緊張関係は設計の選択にも影響します。ビットコインはセキュリティと分散性を重視し、スケーラビリティは低いままです。一方、新しいブロックチェーンはスケーラビリティを重視し、中央集権化に近づくこともあります。 **現状の対応策と動向** 2025年時点では、多くのブロックチェーンがこの三難問題を完全に解決してはいませんが、重要な進展があります。 - **Layer-2プロトコル:** 既存のブロックチェーンの上に層を張り、スケーラビリティを改善します。例としてビットコインのライトニングネットワークは、オフチェーンの高速取引を可能にし、セキュリティと分散性を維持しています。 - **シャーディング:** Ethereum 2
OpenAIのハードウェア投資とジョニー・アイヴのスタートアップ
OpenAIは、人工知能の研究と展開をリードする企業であり、ソフトウェアやAIモデルの範囲を超えて、ハードウェアへの投資を大きく拡大しています。これは、Appleの象徴的な製品を形作った著名なデザイナー、ジョニー・アイヴが創設したスタートアップを買収したことによるものです。この戦略的な動きは、従来のパーソナルコンピュータやスマートフォンを超え、AIを深く統合した革新的な消費者向けデバイスの開発を目指すものです。 ジョニー・アイヴは、Apple在籍時にミニマルで洗練されたデザインで知られ、iPhone、iPad、MacBookなどの開発に携わりました。彼はOpenAIのCEOサム・アルトマンと密接に協力し、先進的なAI技術と世界クラスの工業デザインを融合させることで、新しいタイプの家電製品の登場を期待されます。新会社「io」は、従来のスマートフォンにとらわれず、高度なカメラ機能を備えたハードウェア、例えば高性能のAI搭載ヘッドフォンなどのウェアラブルデバイスに重点を置いて、日常生活におけるAIの統合を再考しようとしています。これは、テック企業がスマートグラスや拡張現実（AR）を探求する動きとも連動しており、没入感とインテリジェンスを融合させた体験を重視しています。 この取り組みは、従来のハードウェア上でAIソフトウェアを動作させるだけでなく、物理的なデバイスにAIを組み込むという、より広範な技術の潮流を反映しています。アイヴの製品 aestheticsと機能性の再定義の歴史と、OpenAIのAI技術の専門性を組み合わせたioは、スマートで洗練されたデザインの製品を通じて、消費者電子機器に革命をもたらす可能性があります。特にカメラ搭載デバイスへの注力は、写真撮影、空間認識、ジェスチャー認識、さらにはAIによるプライバシー向上などの革新を示唆しています。 AppleやMeta、Googleなどの競合企業がスマートグラスやARプラットフォームを追求する中、OpenAIのioへの投資は、AIとハードウェアを密接に連携させたエコシステムを重視する考えを示しています。この融合は、AIソフトウェアと物理的なデバイスの境界を曖昧にし、周囲の環境を認識・理解し、対話できる製品を生み出すことで、エンターテインメントやヘルスケア、フィットネスなど多くの分野に革新的な影響を及ぼします。 Iveのスタートアップを買収したことで、OpenAIはデザインの卓越性とAI革新を融合させた長期的な戦略を打ち出しています。これらの強みを活かしながら、ioは次世代の消費者向けデバイスの革新をリードし、人とコンピュータのインタラクションを根本から再定義する製品を創り出すことを目指しています。この取り組みの進展とともに、業界関係者は新製品やioの理念に関する情報に大きな関心を寄せています。 要するに、OpenAIによるジョニー・アイヴのスタートアップ買収は、AIを組み込んだ消費者向けテクノロジーにおいて重要な節目となります。AI駆動のカメラ重視デバイスに焦点を当てたioの創設は、インテリジェントなハードウェアを革新し、人間と技術のつながりやコミュニケーション、未来のテクノロジー体験を革新する重要な役割を果たすでしょう。
スマートホームの予測温度制御のためのAI搭載ブロックチェーンフレームワーク 無線センサーネットワー…
ブロックチェーン技術は、データの分散化と暗号化による取引の安全性確保を通じて、IoT（インターネット・オブ・シングス）システムにおけるセキュリティとプライバシーを向上させる強力な解決策となっています。これによりデータの改ざん防止と不正アクセスからの保護が実現します。初期の研究では、スマートホーム向けの軽量なブロックチェーンフレームワークを提案し、外部からの攻撃からユーザーデータを守るための仕組みが検討されました。スマートコントラクトは、定義されたトリガーに基づいてデバイスの動作を自動化し、運用の効率化を促進します。ただし、ブロックチェーンの計算負荷やコンセンサスメカニズムは遅延を引き起こし、リアルタイムの応答性に影響を与える場合があります。今後は、ブロックチェーンと機械学習（ML）の統合が6Gネットワークのセキュリティ管理の強化やスマートシティインフラの最適化に向けて検討されており、エネルギーや交通などの分野において透明性、安全性、効率性の向上に寄与しています。ブロックチェーンの応用は、IoTスマートデバイスのセキュリティとプライバシー向上にも役立っています。 予測温度制御におけるMLの利用は、システムの応答性とエネルギー効率を高めることから注目を集めています。MLアルゴリズムは、過去の室内温度、在人感、天気データを分析し、暖房または冷房の必要量を予測して、事前にシステムを調整します。研究によると、MLを用いた制御は、従来の反応型システムと比較して最大で18％のエネルギー節約を実現できるとされます。こうした予測システムは、リアルタイムおよび歴史的データを安全かつ堅牢に扱う必要があります。エッジコンピューティングは、クラウド処理の遅延や帯域幅の制約を緩和するために導入され、データをローカルで処理することで、特にスマート温度制御においてリアルタイムの判断速度向上に寄与します。人工知能（AI）とブロックチェーンの連携により、工場の生産性や運用信頼性、データ保護の向上が顕著になっています。 説明可能なAIとブロックチェーンの組み合わせは、透明性と信頼性を高めることで、金融決定や資産管理の改善にも役立ちます。ブロックチェーンと深層学習を活用したスマートホームの枠組みは、エネルギー効率やセキュリティ、オートメーションの進歩を示しています。匿名性を保つための差分プライバシーモデルとブロックチェーンの統合は、ユーザーデータのプライバシー保護に大きく寄与します。システムには、センサーのデータを効率的にスケジューリングするBEDSのような仕組みや、ブロックチェーンと無線センサーネットワーク（WSN）を協調させてデータの完全性・信頼性を向上させる手法、群知能（Swarm Intelligence）を活用したWSNのセキュリティと効率性の向上策もあります。さらに研究では、マイクログリッド運用や無線電力伝送、再生可能エネルギー統合に関して、高度な予測やスケジューリングを用いた最適化が行われ、MLの組み合わせによるエネルギー使用量の予測精度向上にも焦点が当てられています。 ユーザーの信頼は、AI搭載スマートホーム機器の採用にとって極めて重要であり、その受容や利用意欲に影響します。レビューは、温度制御や効率化を目的としたAI駆動のエネルギーマネジメントの導入例を示し、またブロックチェーンを用いたスマートホームのデータ交換のセキュリティについても分析しています。WSNは、予測温度制御のリアルタイムデータ収集にやや中心的役割を担い、さまざまなML手法により、暖房システムの予測と調整によるエネルギー効率の向上が図られています。ブロックチェーンによる分散型エネルギー取引は、スマートホームのエネルギーマネジメント目標と整合しています。データ集約技術は、使用エネルギーの削減と精度向上のためにWSNの性能を最適化します。認知エージェントはIoTのコンテキスト認識適応性を高め、ハイブリッドアーキテクチャやエージェントベースのアルゴリズムは、リソース探索やノードの位置特定を支援し、拡張性とセキュリティの向上に役立っています。 本研究の主な貢献は、(1)予測温度管理とセキュアなデータ取り扱いのためのAIとブロックチェーンの統合、(2)予測スケジューリングと動的イベント検出を組み合わせたフレームワークの構築、(3)エネルギー効率・セキュリティ・拡張性のパフォーマンス評価にあります。とはいえ、いくつかの課題もあります。例えば、温度制御におけるブロックチェーンと予測MLの統合は限定的であり、セキュアで適応的なソリューションの実現が課題です。多くのシステムは予測制御と堅牢なデータセキュリティの両立ができていません。クラウド中心の処理は遅延や計算負荷の増大を招き、リアルタイム対応に障壁となっています。また、エネルギー管理においても、時間帯ごとの価格変動や分散型取引の潜在性を十分に活用できていないことが指摘されます。 本論文は、これらの課題を、WSNやML予測分析、エッジコンピューティングを組み合わせたAI駆動のブロックチェーンフレームワークによって解決します。主な特徴は、(1)建物の暖房・冷房最適化のための予測MLを支える安全なブロックチェーンと永続的記録、(2)ローカルデータ処理と時間シフト分析による遅延削減とピーク負荷低減、(3)高度なWSNと予測スケジューリングの融合による正確なイベント検出とエネルギー最適化、(4)ダイナミック価格のもとでのピアツーピア電力取引と分散型エネルギーマネジメント、(5)拡張性と省エネ性、安全な分散管理の実現です。 この分野において、さまざまなAI/MLモデルが応用されています。人工ニューラルネットワーク（ANN）や深層ニューラルネットワーク（DNN）は、非線形の時系列データによる温度とエネルギー予測に威力を発揮します。サポートベクターマシン（SVM）は高次元データの回帰分析に適しており、ランダムフォレスト（RF）は堅牢なアンサンブル予測に優れます。リカレントニューラルネット（RNN）や長短期記憶（LSTM）は時系列の予測で特に効果的です。決定木（DT）は解釈可能な意思決定モデルとして温度制御に役立ちます。これらのモデルは、HVACシステムの予測精度向上に貢献しています。 課題の定式化には、熱伝達に基づく温度ダイナミクスのモデル化、将来の温度やエネルギー使用量の予測にMLを適用、快適性を保ちながらエネルギー消費を最小化する制御法の設計が含まれます。非緊急の計算をピーク時間外にオフロードするための時間シフト分析や、センサーのデータをハッシュ化し改ざん防止と透明性を確保するブロックチェーンによるデータセキュリティも重要です。温度変化の速度を用いた動的な暖房/冷房イベントの検出、MLを用いた環境変動に適応した閾値設定も実施されます。予測スケジューリングは、過去のイベントパターンから暖房ニーズを予測し、事前にエネルギー効率良く運転します。 NFTによるスマートホーム間の分散型電力取引も重要な革新です。余剰再生可能エネルギーを安全に取引し、スマートコントラクトを活用した動的価格設定やピアツーピアによるエネルギー交換を実現します。無線センサーネットワークは、アクティブセンサーの適応的管理によって消費電力を抑えつつカバレッジを維持し、複数のスマートホームが協調してエネルギー負荷を共有し、ピーク負荷を削減します。適応型制御アルゴリズムは、リアルタイムのフィードバックと学習率に基づき、エネルギー消費と温度偏差を最小化します。 システムのアルゴリズムは、歴史・リアルタイムのセンサーデータを収集・前処理し、MLモデルを訓練・予測、イベントを検出し、ブロックチェーンでの安全な記録と合意形成を行い、予測スケジューリングと最適化を適用します。性能評価は、予測精度やエネルギー削減、拡張性、遅延などで行います。 実験では、6か月間にわたる複数の部屋の温度、エネルギー、ラジエーター動作状態、外気温などの実データを用い、WSNとIoTデバイスを活用したシミュレーションを実施しました。データ前処理では、補間や外れ値除去、正規化、特徴抽出を行い、ニューラルネットの学習と可視化も実施しています。結果は、予測制御により外気変動に対応した室内温度の安定維持と、動的運用・負荷分散によるエネルギー削減の実現を示しています。ブロックチェーンによる安全なデータ管理とエネルギー取引も機能し、MLを用いたしきい値検出を通じて、暖房・冷房の事前制御も可能になっています。従来のサーモスタットやPID制御と比較して、エネルギー節約や応答時間、イベント検出の精度、安全性において大きく優れています。 アルゴリズムの計算複雑度は、データ収集O(n)、ML推論O(d)、ブロックチェーン取引処理O(1)〜O(log n)、イベント検出O(n)と分析されます。センサー数やブロックチェーンの容量に伴いストレージの増加もありますが、計算負荷とエネルギー利用の最適化やデータの改ざん防止を両立しています。 結論として、本研究は、AIとブロックチェーンによる予測温度制御フレームワークを提案し、WSN、ML、エッジコンピューティングと連携させて、安全かつ効率的なシステム運用を実現します。このアプローチは、エネルギー効率、応答性、ユーザー快適性、安全性を大幅に向上させ、スマートホームの課題解決と拡張性、信頼性、適応性を備えた温度調整を可能にします。
私はGoogleの新しい「試してみる」AIショッピングツールを試してみました。感心すると同時に恥ず…
2025年のGoogle I/Oで、Googleは多くのAI機能を発表し、その中で特に注目されたのがGoogleショッピングの「試着してみる」機能内に搭載されたバーチャル衣料試着ツールでした。このツールを使えば、ユーザーは自分の写真をアップロードし、まるで1995年の映画『Clueless』でチェル・ホロウィッツが使ったコンピューター式クローゼットのように、衣服をバーチャルに試着できるのです。これは長い間ミレニアル世代が夢見てきたものであり、Mashableのヘイリー・ヘンシェルも指摘しているように、Googleのこの機能はその夢を現実に変えました。 リリース直後から、ユーザーはこのツールを「ジェイルブレイク」しようと試み始めました。これは新しいAI製品を試す際のテックライターたちの恒例行事とも言えるもので、アトランティックはユーモラスでありながらも憂慮すべき発見を報告しています。何とGoogleのAIは時にユーザーの画像に乳房を追加してしまうことがあり、その中には未成年の写真も含まれるため、安全性や倫理的な問題を引き起こしています。 私自身もこのツールを試してみましたが、ファッションアシスタントとして非常に優秀だと感じました。使い方は、まずGoogleにサインインし、Search Labsの実験的機能を有効にします。その後、全身が映った写真をアップロードし、Googleショッピングで衣料品を選び、「試着する」ボタンをクリックします。このツールは、ファッション特化型の画像生成モデルを基にしており、約15秒以内に実際の衣料品に近いバーチャル試着画像を生成します。サイズ感やスタイルもかなり忠実に再現されており、実用的です。 例えば、私が青のカシミヤポロシャツを試したところ、AI生成の画像は実物に非常に近い仕上がりで、パンツや靴などのコーディネートも調整されていました。ただし、私が細身に見えたり、通常は身に付けないネックレスなどのアクセサリーが追加されたりと、いくつかの誤差も見られました。「AI画像にはミスが含まれる可能性があり、フィット感は正確ではない場合がある」という注意書きもありますが、それを考慮しても、この実験的なツールはかなり信頼できると感じられ、待望されていたバーチャル試着室の実現に一歩近づいています。 一方で、誤った結果も少なくありません。ピンクのミディドレスを試した際には、シャツの一部が消されており、まるで低めの胸元のドレスを着た自分の写真には胸毛が追加されるなど、不自然な仕上がりも見られました。同様にピンクの女性用セーターを試した場合、バスト部分に余分なパッドが付加される結果となりました。ただし、ランジェリーの試着はサポートされていません。これらの結果は、性別による衣服のビジュアリゼーションにはまだ課題があることを示しています。Googleには、男性がクロスジェンダーの衣服を選ぶことは理解できる一方で、その制限や、露出の多い衣服の使用制限に関して難しい選択を迫られるジレンマもあります。 不適切な画像のアップロードについての懸念もあります。アトランティックは未成年者の画像の改変に不安を示していますが、Googleは厳重な安全対策を講じており、センシティブな衣料カテゴリーのブロックや、明らかに識別できる未成年者のアップロードを防止しています。ただし、画像生成には完璧を期せるわけではありません。Googleは引き続きGoogle Labsで改善を続け、安全で倫理的な使用を促進しています。 理論上、このツールはサイバーブリンギングやディープフェイクへの悪用も考えられますが、これらのリスクはAI一般に伴うものであり、特にこのツールのみの問題ではありません。Googleは成人向け・性的内容や児童虐待の画像、非合意の性的画像や他の不適切な内容について、AIのガイドラインで明確に禁止しています。 まとめると、Googleの「試着してみる」AIショッピングツールは、非常に期待通りの正確さと革新性を持ち、ユーザーに未来的な仮想試着の体験を提供しています。技術的な課題や倫理的な問題もありますが、Googleは積極的に改善に取り組んでいます。
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