生成AI

「AIが本当に数学者を超える日なんて来るの？」2023年末から2026年にかけて、AIが数10年〜60年以上未解決だった数学の難問を次々と打ち破る事例が報告されています。そこで本記事では、世界を驚かせた代表的な事例を時系列で整理し、その意義と限界を率直にまとめます。

世界中でAI開発競争が白熱する中、日本も独自のAI基盤モデル開発に国家レベルで注力し始めています。ソフトバンク、NEC、ホンダ、ソニーといった主要企業が結集し、新たな国産AIの未来を切り拓く「日本AI基盤モデル開発」が始動。そこで本記事では、この注目のプロジェクトを中心に、日本のAI基盤モデル開発の現状、政府の支援、今後の展望と課題を深掘りします。

大規模言語モデル（LLM）の登場は、様々な分野に革命をもたらしました。しかし、AIが現実世界で物理的なタスクを実行する「身体性を持つAI（Embodied AI）」の領域では、依然として多くの課題が残されています。そのような中、Generalist AIが発表したロボットAI基盤モデル「GEN-1」は、この分野における画期的な進歩として注目を集めています。そこで本記事では、GEN-1がどのようなモデルであり、その能力、訓練方法、物理世界における汎用知能の実現に向けた意義について深く掘り下げていきます。

AIとボットだらけのインターネット時代に、「私はAIじゃなくて本物の人間です」と証明する仕組みとして登場したのが、OpenAIのCEOサム・アルトマンが共同創設した 「World ID」 です。そこで本記事では、World IDの仕組みから話題の虹彩スキャン、プライバシー問題、2026年4月に発表されたTinderやZoomとの提携までを解説します。

AIの進化を支える基盤技術の一つが、Googleが開発した「Tensor Processing Unit（TPU）」です。Google Cloud Next ‘26で発表された第8世代TPU「TPU 8t」と「TPU 8i」は、AIエージェント時代を加速するための画期的なチップとして注目されています。そこで本記事では、TPUの誕生から最新の第8世代に至るまでの進化の歴史を振り返りつつ、学習に特化した「TPU 8t」と推論に特化した「TPU 8i」のそれぞれの特徴、性能、AIエージェント時代における役割について解説します。

AIの進化とGPUの性能向上が密接に結びついていました。しかし、その構図に変化の兆しが見えています。クラウドからエッジへとAI処理の重心が移りつつある中で、CPU、特にNPU（Neural Processing Unit）を統合したCPUが再び脚光を浴びています。そこで本記事では、AI分野におけるCPU再注目の背景、主要なCPU製品、今後の展望について深掘りします。

2026年現在、すでに実装フェーズに突入している 「AIツイン（AIデジタルツイン）」。そこで本記事では、いま世界中の企業や研究機関が投資している「AIツイン」について、「そもそも何なのか」「なぜ熱いのか」「私たちの暮らしや仕事にどう関わるのか」 を解説していきます。

AIファクトリー（AI Factory）は「AIモデルを作る場所」ではなく、「データを継続的に価値へ変える生産システム」で、データ基盤、学習・推論、セキュリティ、運用、改善ループまでをまとめて工場化する発想です。AIファクトリーは「AIそのものを事業として量産できる体制」を指します。

「AGI（汎用人工知能）」という言葉を生み出した男、ベン・ゲーツェル（Ben Goertzel）。SingularityNETのCEOであり、AI研究の最前線で40年以上闘ってきたゲーツェルは、鋭く警鐘を鳴らしています。「人間レベルのAGIがひとたび存在すれば、人間の仕事の大半は時代遅れになる」「実現までの猶予は、わずか2〜3年」OpenAIのサム・アルトマンとも一致する衝撃的な予測は、SF映画の話ではなく現実の話です。

AIの進化は目覚ましいものがありますが、その裏側で、私たちが直面する「見えない壁」が存在します。それは、AIが賢くなるほど肥大化する「メモリ」の問題です。そこでGoogle Researchが発表したTurboQuantは、「AIのメモリ壁」を突破するゲームチェンジャーとなり得る技術です。この技術がAIの未来をどう変えるのか。今回は、その核心に迫ります。