機械学習・深層学習

ビーマー社が、NVIDIA GTC 2026にて、自動運転車やロボットなどの「フィジカルAI」で使うビデオデータを、AIの精度を落とさずに最大50%も小さくできる新しい圧縮技術をデモ展示します。VAST Data社との協力で、データを取り込む際に圧縮する新しい仕組みも初公開されます。

株式会社マーケットリサーチセンターの調査によると、深層学習の日本市場は2025年の24億9450万米ドルから、2034年には363億5490万米ドルへと大きく成長する見込みです。デジタルデータの増加や計算能力の進化が市場拡大の主要因となっています。

ティアフォーが、AIを駆使した自動運転レベル4向けの新しいソフトウェアを公開しました。このソフトウェアは、さまざまな車の部品やセンサーに対応でき、データを使ってAIの性能をどんどん良くしていく仕組み（MLOps）と組み合わせることで、より安全で賢い自動運転の実現を目指します。日本、アメリカ、ヨーロッパの3つの地域で、大学などと協力しながら実際の道路でのテスト走行を始めています。

IMARCグループの最新レポートによると、日本の機械学習（ML）市場は2025年の23億米ドルから、2034年には296億米ドルに達すると予測されています。この成長は、ビッグデータの増加や政府の積極的な支援によって牽引されており、製造、ヘルスケア、金融など多岐にわたる産業での機械学習技術の導入が加速しています。

Gurobi Japanが、日本オペレーションズ・リサーチ学会2026年春季大会で「実施賞」を受賞しました。これは、数理最適化という計算技術を社会に広め、それを担う人材を育てる活動が評価されたものです。また、コンピューターの計算を速くするGPUを使った、より大きな問題を解決するための新しい研究についても発表されました。

千葉大学の研究グループが、AI（人工知能）を使って遺伝性の目の難病「網膜色素変性症」の診断と、数年後の視力低下を高精度で予測する新しいモデルを開発しました。この技術は、患者さんへの早期治療介入や病気のメカニズム解明に役立つと期待されています。

フューチャー株式会社が、AIの計算を速くする専用のハードウェア「Mark-I」を独自に開発しました。この「Mark-I」は、FPGAという技術を使っていて、顔検出のようなリアルタイム処理をエッジ（現場の機器）で行うのに特に役立ちます。2026年3月5日には「RISC-V Day Tokyo 2026 Spring」で初めて公開され、その高性能ぶりがデモンストレーションされます。

叡啓大学は、2050年カーボンニュートラルの実現に向け、AIやデータサイエンスを用いた電力需要予測の最新動向を学ぶ公開講座を開催しました。参加者は生成AIとGoogle Colabを使い、深層学習によるエネルギーマネジメントの基礎を体験しました。

Turing株式会社が、コンピュータ・ビジョン分野の世界最高峰の国際会議「CVPR 2026」で2本の論文が採択されたことを発表しました。この成果は、AIが画像や言葉を理解する能力を高め、より安全で安定した自動運転システムの実現に役立つと期待されています。

株式会社RevCommの橋本泰一氏による著書『じわじわわかる機械学習 データ分析・アルゴリズムのなかみ』が、2026年4月9日に発売されます。本書は、複雑な数式やプログラミングなしで、機械学習の全体像を理解できる超入門書として、AIを学び始めたいすべての人に最適です。