でしまる

2025.2.7　◆同時多発的な地政学的リスクの高まり、米中対立、エネルギー問題…。世界を巻き込む諸問題の影響は日本にも及び、政治・経済・ビジネスにおける国内問題と絡み合って前途に立ちはだかる。本連載では、日本経済新聞社のコメンテーターや専門記者が22の論点で2025年のシナリオを予測した『これからの日本の論点 日経大予測2025』（日本経済新聞社編／日経BP 日本経済新聞出版）から、内容の一部を抜粋・再編集。論点を3つに絞り、企業経営にも深く関わる課題を明らかにし、未来を読み解く。

2025.2.6　◆キャディが「製造業のDX化と定年後の働き方」に関する調査結果を発表した。50歳以上の製造業従事者の54.7％が「定年後も働き続けたい」と回答し、そのために「DX関連のスキルを身につけたい」と74.6％が考えていた。

2025.2.5　◆2011年にドイツ政府がインダストリー4.0を発表してから10年以上が経過した。アルファコンパス代表CEOの福本勲氏は、その間欧米のデジタル化の取り組みは社会や経済基盤の再設定といった観点で着実に歩んできたのに対し、日本は既存ビジネスの延長線上での効率化に終始してきたと指摘する。2024年12月11日～12日に開催された「TECH+フォーラム 製造業DX 2024 Dec. ありたい姿に向かうための次なる一手」に同氏が登壇。欧州での昨今の動きを紹介しながら、そこから日本の製造業が学ぶべきことやDXのために取り組むべきことについて語った。

2025.2.4　◆テラスマイルが目指すのは、農作業の記録や気象のデータなど、農業にまつわるあらゆるデータを「見える化」「分析」することで生産性を高めることです。農作業の効率化や人材育成をデータで支援することで、日本の農業を持続可能なものにし、農業にかかわる方々の生活を豊かにしていきます。

2025.2.3　◆AIと半導体の両方を武器に快進撃を続けるエヌビディアには、半導体を設計する「ファブレス」とは異なるもう一つの顔がある。つまり、AI開発に関するハード、ソフト、サービスを一貫して提供する「AIプラットフォーマー」としての顔だ。前編に続き、2024年9月に著書『エヌビディア 半導体の覇者が作り出す2040年の世界』（PHP研究所）を出版した国際技術ジャーナリストの津田建二氏に、エヌビディアのAIプラットフォーマーとしての強みや、同社が次に狙う新市場について聞いた。

2025.2.2　◆AI分野に新たなプレーヤーが登場し、大きな混乱を巻き起こしている。中国のAIスタートアップDeepSeekは先週、OpenAIの「o1」の性能を上回る場面もあるオープンソース推論モデル「DeepSeek-R1」の正式版をリリースし、話題を呼んだ。米国時間1月27日の「App Store」のダウンロード数は、R1がトップに立ち、それまで無料アプリダウンロードランキングの1位だった「ChatGPT」を上回った。DeepSeekはすでに、Hugging Faceの「Chatbot Arena」でも総合3位に上り詰めており、複数の「Gemini」モデルと「ChatGPT-4o」に次ぐ位置につけている。

2025.2.1　◆テクノロジー業界での人気を測るのは難しい。筆者はプログラミング言語の人気について議論する際、このことについて長々と語ってきた。結局のところ、人気を測る上で何を基準とするか、その評価基準が分析を行う人々にとってどの程度利用可能なのかということに行き着く。

2025.1.31　◆アビームコンサルティングは、国内製造業のスマートファクトリーの取り組み状況に関する調査結果を発表した。これによると、成否が二極化している実態が判明した。調査は、2月15～16日に国内の製造業従事者を対象にインターネットで実施し、6186人が回答した。

2025.1.30　◆半導体製造の世界にもAI（人工知能）などの新しい技術が活用されている。Siemensの日本法人であるシーメンスは2024年11月28日、東京都内で半導体業界向け戦略の記者説明会を開催。同社 代表取締役社長 兼 CEOの堀田邦彦氏は「半導体の設計において、AIがなくてはならないものになっている。微細化や3次元の領域は人手では設計できない」と語った。

2025.1.29　◆機械学習とディープラーニングは、現代のAI技術の中核を成す要素である。これらの技術について正しく理解するためには、まず基本概念を押さえておくことが必要だ。機械学習とは、データを基にアルゴリズムがパターンやルールを学習し、予測や分類を行う技術である。主な学習方法として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習が存在する。一方、ディープラーニングは機械学習の一種で、ニューラルネットワークによる多層構造を持つモデルを使用し、複雑なデータ処理を行うことを指す。この処理により、画像認識や自然言語処理など、より高次元なタスクを高精度で実行することが可能となる。