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導入事例
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。
ソリューション
AIと深層学習が企業の競争力の中核となる現代において、AIソフトウェアの性能を最大限に引き出すには、安定かつ高効率な計算リソースの支援が不可欠です。しかし、従来のサーバーアーキテクチャやデプロイ方式では、現在のAIモデルの学習および推論に求められる膨大な計算能力や柔軟なリソーススケジューリング要求に応えることは困難になっています。 この課題に対し、INFINITIXが開発した「AI-Stack」プラットフォームは、AIインフラ管理とGPUリソースのスケジューリングを包括的に支援する、モジュール化・スケーラブルなソリューションを提供します。AI時代の計算基盤に求められる柔軟性と拡張性を兼ね備えた、次世代の統合プラットフォームです。 一、現代の課題：AIソフトウェアとサーバー統合の壁 AIモデルの規模が数百万から数千億パラメータへと急速に拡大する中、AIプロジェクトの学習・推論フェーズにおける計算能力、メモリ、I/O性能への要求も日々高まっています。 企業がAI基盤を構築・拡張する際には、技術選定の複雑さに加え、運用コスト、拡張性、リソース効率といった複数の要件を同時に考慮する必要があります。特に、GPU価格の高騰やハードウェアの多様化が進む現在、異種ハードウェアの統合、リソースの遊休化の回避、マルチテナント環境での共用といった課題は、企業がAI戦略を実行する上で大きな障壁となっています。 AIモデルの計算需要は急激に増加し、企業が直面する主な課題とその内容は以下の通りです： 課題 概要 異種ハードウェアの統合が困難 NVIDIAやAMDなど複数ベンダーのGPUが混在し、統一的な展開やリソース配分が難しい
注目記事
2026年2月5日、AIコーディングの世界で前代未聞の「同日対決」が実現した——AnthropicがClaude Opus 4.6をリリースしてからわずか18分後、OpenAIがGPT-5.3 Codexで即座に反撃した。この頂上決戦はもはやベンチマークの数値比較にとどまらず、「AIはソフトウェア開発にどう関与すべきか」という根本的な問いにおいて、2大巨頭が正式に異なる技術路線を歩み始めたことを示している。 AIツールを活用して開発を加速している開発者や起業家にとって、これら2つのモデルの違いを理解することは極めて重要だ。本記事では、開発哲学、パフォーマンスデータ、実戦テストから購入アドバイスまで、包括的に分析する。 Claudeの前世代フラッグシップモデルにまだ馴染みのない方は、まずClaude Opus 4.5の詳細解析をお読みいただきたい。 Video source:
要約：OpenClaw（旧名Moltbot、Clawdbot）は、2026年初頭に最も物議を醸したオープンソースAIエージェントプロジェクトです。本記事では、このロブスターをマスコットにしたAIアシスタントが、GitHub史上最速の成長記録を樹立すると同時に、1,600万ドルの暗号通貨詐欺、数百件のセキュリティ侵害、そしてCloudflare株価14-20%の急騰を引き起こした経緯を深掘りします。 OpenClawとは？世界を席巻するAIエージェント 過去数週間、世界中のテック業界は前例のない熱狂に包まれています。サンフランシスコからロンドン、北京まで、開発者たちはMac Miniを購入するために列をなしています。その目的はただ一つ：このマシンをルートレベルのアクセス権を持つAIエージェントに変えることです。これは単なるGitHubの流行ではありません——個人コンピューティング主権をめぐるデジタル革命の予告編なのです。 OpenClaw（元々Clawdbot、一時的にMoltbotと改名）は、オーストリアの開発者Peter Steinbergerが2025年末に作成したオープンソースAIパーソナルアシスタントです。Steinbergerは無名の人物ではありません——彼はPDF技術企業PSPDFKitを創業し、約1億ユーロでInsight Partnersに売却しました。 Wikipediaによると、OpenClawは現在145,000以上のGitHub Starsを獲得しており、史上最も急速に成長したオープンソースプロジェクトの一つとなっています。この白熱した注目度は、「実際に仕事をこなすAI」への市場の強い需要を証明しています——しかし、この渇望は開発者たちが20年間築いてきたセキュリティ防壁を自ら取り壊すことにもつながりました。 OpenClawの名称変遷（旧名Moltbot）
多くの人がまだChatGPTでまともなレポートを作成するためにプロンプトエンジニアリングに苦労している中、AI界ではすでにパラダイムシフトが静かに起きています。私たちは今、「対話型AI」から「エージェント型AI（Agentic AI）」への飛躍を目の当たりにしています。最近、ClawdbotというオープンソースツールがXで大きな話題を呼び、「Mac Mini購入ブーム」まで巻き起こしています。Google AI Studioの責任者Logan Kilpatrick氏でさえ、Mac Miniを注文したと公開投稿しています。 なぜトップAI専門家たちがこのために専用ハードウェアを購入しているのでしょうか？それはClawdbotが「プロンプトエンジニアリング」の終焉を告げ、真のデジタルコラボレーションを実現するからです。もはや単なるアドバイザーではなく、手足と長期記憶を持ち、24時間365日働く「デジタル 従業員」なのです。 video_source:
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