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AI・SaaS・FinTech 等の業界トレンドを四半期ごとに整理。
全 12 記事
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アメリカの防衛産業は、数十年にわたって同じ構造の中で動いてきた。Lockheed Martin、Raytheon、Northrop Grumman、Boeing、General Dynamics – いわゆる「Big 5」と呼ばれるレガシー防衛企業が、国防総省の予算の大部分を独占してきた。
自動運転車を安全に公道へ送り出すためには、膨大な量のテスト走行が必要だ。Waymoは2,000万マイル以上の実走行データを蓄積し、Cruiseも数百万マイルの走行を重ねてきた。しかし、人間ドライバーが致命的事故を起こす確率は約1億マイルに1回であり、自動運転がそれを上回る安全性を統計的に証明するには、数十億マイルの走行が必要になる。
物理セキュリティの市場規模は$50Bを超える。オフィスビル、学校、病院、小売店舗 – あらゆる施設に監視カメラが設置されている。しかし、その大半は10年以上前のアーキテクチャで動いている。NVR（ネットワークビデオレコーダー）にローカル録画し、専用ソフトウェアでしか映像を確認できない。
企業の知識は、あらゆる場所に散らばっている。Slackのスレッド、Google Driveのドキュメント、Confluenceのページ、Jiraのチケット、Salesforceの商談メモ – 一つの質問に答えるために、複数のツールを横断して検索する日常が、世界中のオフィスで繰り返されている。
ソフトウェア開発を始めるには、まず環境構築が必要だ。エディタをインストールし、言語のランタイムを設定し、パッケージマネージャを導入し、依存関係を解決する。この「コードを書く前の準備」だけで数時間、場合によっては数日が消える。
現代のソフトウェア開発において、API統合は避けて通れない作業だ。Stripe決済、Twilio SMS、Salesforce CRM、Slack通知 – あらゆるサービスがAPIを通じてつながっている。しかし、エンジニアの時間の約30%がAPI統合の実装とメンテナンスに費やされているという調査結果がある。
AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）は、AI研究における究極の目標とされてきた。しかし、その定義自体が激しい論争の対象だ。「人間と同等の知能を持つAI」なのか、「あらゆる知的タスクで人間を超えるAI」なのか – 研究者の間でも合意は形成されていない。
新薬を一つ世に送り出すには、平均26億ドル（約3,900億円）のコストと、10年から15年の歳月が必要とされる。そして、臨床試験に入った候補分子のうち、最終的に承認に至るのはわずか10%に満たない。製薬産業は、世界で最もリスクの高い研究開発投資を続けてきた。
サイバー攻撃の風景が一変している。生成AIの登場により、攻撃者はかつてないスピードと精度で攻撃を仕掛けられるようになった。AIを活用したフィッシングメールは、従来の手法と比較して1,000%の増加を記録している。文法の誤りもなく、ターゲットの行動パターンを学習した上で、完璧にパーソナライズされた攻撃メールが大量生産される時代だ。
AI業界はいま、根本的な思想の対立を抱えている。モデルの重みやコードを公開し、誰もが利用・改変できるようにする「オープンソースAI」と、APIを通じてのみアクセスを許可し、内部構造を非公開にする「クローズドAI」。この二つの哲学は、透明性・安全性・ビジネスモデルという三つの軸で激しくぶつかり合っている。
教育の理想は、一人ひとりの生徒に合わせた個別指導だ。理解度、学習ペース、興味関心 – すべてが異なる生徒たちに対して、最適な学びを提供すること。しかし現実の教室では、教師1人に対して生徒30人という比率が標準であり、真のパーソナライズは物理的に不可能だった。
2024年末、Googleは量子コンピューティングの歴史を塗り替えるチップを発表した。「Willow」と名付けられたその最新チップは、105量子ビットを搭載し、量子誤り訂正において画期的なブレークスルーを達成した。量子ビットを増やすほど誤り率が下がるという「閾値以下」の動作を、初めて実証したのだ。
