2025
ねん
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製品の画像検査にAI導入を計画 超硬ドリルやエンドミル、金属加工機器などの製造企業、ユニオンツール。電子回路基板に部品を固定し、配線を行うための微細な穴を開ける「PCBドリル」で世界シェアをリードする。世界を代表する半導体メーカーの高集積なCPU、GPUなどの部品が稼働するためには、同社のドリルが基板に開ける「穴」が不可欠だ。 ユニオンツールの高い技術を支えているのが、製品を製造する装置の開発までを含めた徹底した内製化である。同社の篠﨑亮氏（生産技術部 副部長）は次のように語る。 「当社は“何でも自分たちで作る”という企業文化が根付いています。プリント基板(PCB)メーカーなどのお客さまが求める製品を実現するため、製造装置も自前で開発し、オーダーメイドで製品を製造しています」 GPUやCPU向けのパッケージ基板メーカーをはじめ、中国や北米などに多くの顧客を抱え、カスタム製品を製造する。製品の種類は常時1000点以上、ドリルの刃先などの試作品だけでも1万点を超える。 当然ながら、製造工程では検査が重要な役割を果たす。製品検査は全数検査と抜き取り検査の場合があるが、PCBドリルの刃先は髪の毛よりも細く、肉眼によるチェックが難しいため、作業者が顕微鏡をのぞき込んでチェックする。 この作業は負担が非常に大きく、熟練を要する。将来の人手不足を考えると、人の技量に頼った検査体制を持続するのは難しい。そこで篠﨑氏が所属する生産技術部は、2023年からAI（人工知能）を用いた画像検査の検討を始めた。 「製品をカメラで撮影して、ゴミの付着や汚れなどによる不良品を検出するわけですが、問題はスピードでした。ベテランの作業者なら、複数のドリルを一度の目視でチェックできるため、1秒間に数本は処理できます。同じことを機械にさせようと思うと、AIによって高速で処理して、スループットを上げなければ追いつかないことが分かりました」（篠﨑氏） こうした課題を解決するため、GPUを活用したAI検査装置の開発に至った。
AIインフラおよびGPUリソース管理分野を牽引するINFINITIX Inc.は、このほど主力製品「AI-Stack」が2025年度のCOMPUTEX国際コンピュータ見本市において、「Best Choice Award – Computer & System部門賞」を獲得しました。GPUリソース調整や高効率計算管理における革新的な技術が高く評価されたもので、同社は5月20日から23日にかけて開催されるCOMPUTEX台北国際コンピュータ見本市に出展し（ブース番号：I0006）、AI基盤の新たな可能性を世界に示します。 「当社はGPUリソースの調整および管理分野で、世界的リーディングカンパニーを自負しています。」INFINITIXのCEOであるチェン・ウェンユー氏は、このたびの受賞について、「AIリソース管理技術の高度化とソフトウェア革新に取り組んできた成果が評価されたもの」と述べました。AI-Stackは、GPUを柔軟に分割・統合して効率的にリソースを運用できる、包括的なAIインフラ管理プラットフォームです。企業がAI開発・導入で直面するGPUリソースのボトルネックを抜本的に解決します。 チェンCEOは同社の技術的優位性について、「当社の革新技術は、単一のGPUを柔軟に複数の仮想ユニットに分割して多様なタスクを並列かつ安定的に処理可能にするほか、複数GPUのクロスノード並列処理によって、GPU使用率を最高90%まで高めます。」と説明します。AI-Stackはまた、直感的なGUI、マルチクラウド管理、オープンソース深層学習ツール、モデル推論サービス、MLOps管理ツール、さらにはAI開発フレームワークや単発・バッチタスクの自動化実行機能など、企業が必要とする全ての機能を搭載しています。
以下は「ハードウェア → モデル → アプリケーション→ 特許 → 演算基盤（EFLOPS 解説） →
要約（ひと言） 超低レイテンシと最大トークン処理速度を狙うなら NVIDIA Blackwell。コストパフォーマンスと 1 枚で大規模モデルを完結させたいなら AMD Instinct MI300X。最終的な勝敗は、あなたの KPI
1｜なぜモデルがこんなに増えたのか？ OpenAI の提供モデルは、現在おおまかに 2つのシリーズ に分かれています。 シリーズ コアコンセプト 得意分野 GPT 情報量の膨大さ──巨大コーパスで学習し、多言語テキストを滑らかに生成
テクノロジー愛好家とAI好奇心旺盛な皆さん、注目してください！人工知能の世界は光速で進化しており、数ヶ月ごとに新たな強豪選手がリングに登場しているような感覚です。AIチャットを少しでも試したことがある方なら、ChatGPTの名前を必ず耳にしたことでしょう。しかし、もう一つの名前が大きな波を起こしています：Metaのプロダクト、Llamaです（そう、Facebookの会社です）。 最近、両陣営は最新の創造物を発表しました：OpenAIはGPT-4.1でスーパースターを洗練させ、よく知られたChatGPTインターフェースを強化している一方、MetaはLlama 4という根本的に異なる強力な新しいモデルファミリーをリリースしました。 では、違いは何でしょうか？あなたのデジタル頭脳として使うAIを探している場合、ここが正しい場所です。私たちはChatGPT（最新のGPT-4.1エンジンを搭載）とLlama 4を平易な言葉で分析し、それらの使い方、できること、そして誰がどちらを好むかを比較します。難解な学術論文は忘れてください。これはチャット型AI最先端への親しみやすいガイドだと思ってください。 巨人たちとの出会い：簡単な紹介 詳しく掘り下げる前に、2つの主要プレイヤーを紹介しましょう。 GPT-4.1搭載のChatGPT：現チャンピオンの進化 誰もが知る顔：ChatGPTは基本的にAIチャットボットの代名詞となり、ほぼ全員が試したことがあります。これはOpenAIの強力な技術の使いやすいインターフェースです。 OpenAIの戦略：OpenAIは非常に有能で多目的なモデルを作成し、主にChatGPTや有料API（アプリケーションプログラミングインターフェース
今日の急速にデジタル化が進む時代において、自動化ツールと人工知能（AI）技術の組み合わせは、効率を高めるための鍵となっています。あなたが休んでいる間に、AIがレポートの作成、顧客の問い合わせへの対応、ビジネスデータの分析を行うことを想像してみてください。これはもはやSF的なシナリオではなく、ZapierやMakeとAI技術を組み合わせることで、現在実現可能な現実です。 本記事では、これら2つの強力な自動化プラットフォームがAI技術とどのように統合され、ユーザーによりスマートなワークフローを創出するかを深く掘り下げます。研究が示すように、AIは人間に取って代わるものではなく、AIを使いこなせない人が、使いこなせる人に取って代わられるのです。これらのツールとAIを組み合わせるスキルを習得することで、競争の激しい市場でリーダーシップを維持することができるでしょう。 Zapier：デジタル世界をつなぐ橋 基本的な紹介と動作原理 2011年に設立されたZapierは、異なるウェブアプリケーションを接続するために特別に設計されました。その中核理念は、異なるアプリケーション間で自動的にデータ交換を可能にし、手作業を減らし、作業効率を向上させることです。今日のデジタルツールが急増する時代において、一般的な企業は同時に10以上の異なるアプリケーションを使用する可能性があり、Zapierはこの連携問題を解決するために生まれました。 Zapierの動作原理は「Zap」の概念に基づいており、トリガー（Trigger）とアクション（Action）で構成されています。特定のイベントが発生すると、Zapierは事前に設定されたアクションを自動的に実行します。この「Xが発生したときにYを実行する」というロジックは非常に直感的で、技術的なバックグラウンドがないユーザーでも簡単に自動化プロセスを設定できます。 主な機能と利点 Zapierの最大の利点は、7,000以上の統合をサポートする幅広いアプリケーション対応にあります。どのようなアプリケーションの組み合わせを使用していても、Zapierはほぼ確実に自動化された接続の実現を支援できます。 幅広いサポートに加えて、Zapierはユーザーフレンドリーなインターフェースでも知られており、直感的なドラッグアンドドロップ設計を採用しています。技術的なバックグラウンドがないユーザーにとって、この設計は自動化の障壁を大幅に下げます。Zapierはまた、強力なデータ処理機能とチームコラボレーション機能を提供し、自動化の効率性と柔軟性をさらに高めています。 AI統合機能
Googleが最新リリースしたGemini 2.5 Proは、人工知能の進化において重要な転換点となると専門家は評価しています。高度な推論能力、マルチモーダル処理、そしてImagen 3による高品質な画像生成機能を備えたこの革新的AIは、企業、開発者、一般ユーザーがAIとどのように関わるかを根本から変えようとしています。本記事では、Gemini 2.5 Proの機能、適用分野、そして将来の可能性について詳しく解説します。 Google Gemini 2.5 Proの主要機能
人工知能技術は静かに新たな発展段階へと進化しています。最近のテクノロジー業界における大きなブレイクスルーは、単一の高性能AIモデルの開発だけではなく、異なる専門領域に特化した複数のAIエージェントが協力する方向へとシフトしています。この新興アーキテクチャの中心となるのが「マルチエージェント協調プロトコル」（Multi-agent Collaborative Protocol、略してMCP）であり、各産業におけるAI応用の考え方を徐々に変えつつあります。本記事では、この技術を詳しく掘り下げ、日本および世界の産業にもたらす革命的な変化について解説します。 単独作業からチームワークへ 従来のAIシステムはほとんどが独立して動作するよう設計されていました。特定のタスクでは優れたパフォーマンスを示すものの、他のシステムと協力する能力を欠いていました。あるベテラン技術アナリストが言うように、「初期のAIはソロパフォーマーのようなもので、専門分野では印象的だが、パフォーマンスの範囲が限られていた」のです。 AI応用がますます複雑になるにつれ、この方法の限界が明らかになりました。実世界の複雑な問題には、多様なスキル、学際的な知識、異なる視点からの思考能力が必要です。この認識が、専門化されたAIからなるチーム、つまり共通の目標に向かって協力するマルチエージェントシステムの発展を促しました。 MCPはどのように機能するのか？ マルチエージェント協調プロトコルは、単に異なるAIを接続するだけでなく、効果的に連携できる完全なフレームワークを構築するものです。主要な構成要素は以下の通りです： 1. 専門化エージェント