機械学習・深層学習

ディープラーニングチップセット市場は、AI技術の発展とともに急速な成長を続けており、2032年には391億6,000万米ドルに達すると予測されています。この市場は、汎用プロセッシングから特化型アクセラレータへの移行を促し、多様な産業におけるAIの活用を大きく変革しています。デバイスタイプ、展開モード、エンドユーザー、アプリケーション別の詳細な市場動向と、米国の関税措置がサプライチェーンに与える影響についても解説します。

自動運転車が使う膨大な映像データを、AIの精度を保ちながら20〜50%も削減できる「ML-Safe」技術について、その仕組みとメリットを分かりやすく解説します。

東京大学大学院の松尾豊教授が、AI技術の社会への応用と次世代人材の育成に取り組む株式会社SCIENの技術顧問に就任しました。この就任により、SCIENは研究成果の現場実装や価値検証、そして産学連携をさらに強化していくとのことです。

Nexdata（Datatang株式会社）は、2026年1月20日に開催される第60回MLOps勉強会に登壇し、自動運転の実現に欠かせないデータの集め方や準備の仕方について、現場で直面する課題とその解決策を詳しく説明します。AI初心者の方にもわかりやすい言葉で、最先端の技術が紹介される予定です。

ZOZO研究所が、人工知能の国際会議「AAAI-26」で、グラフニューラルネットワーク（GNN）の新しい技術「Co-Sparsify」を発表しました。この技術は、AIの賢さを保ちつつ、計算にかかる手間を大幅に減らすことで、大規模なデータでもAIをもっと使いやすくする可能性を秘めています。

千葉工業大学、基礎生物学研究所、兵庫県立大学の研究チームが、従来のAIモデルでは難しかった複雑な時系列データ（時間の流れとともに変化するデータ）の予測を、より正確に行うための新しいAI技術「HetAESN」アーキテクチャを開発しました。

株式会社IRIAMは、Vライブコミュニケーションアプリ『IRIAM』の「自動モデリング技術」を強化するため、機械学習専門チームを結成しました。2025年12月16日のアップデートにより、1枚のイラストからキャラクターをより自然に、幅広く動かせるようになり、Vライバーの表現活動をさらにサポートします。

AI半導体メーカーのRebellionsが、proteanTecsのDeep Dataモニタリング技術を導入し、大規模なAI計算に必要な半導体の性能向上と品質保証をさらに強化することを発表しました。

Helm.aiが、自動運転技術の大きな課題であった「データの壁」を乗り越える新しいAI技術「Factored Embodied AI」を発表しました。この技術により、通常では考えられないほど少ないデータ量で、AIが初めての複雑な街路を自律的に走行できる「ゼロショット自動ハンドル操作」を実現しました。

タカラベルモントが日本顔学会大会で二つの賞を受賞しました。AI（人工知能）とビッグデータを使った顔の分析技術で、年代による顔の変化や笑顔の秘密、そして一人ひとりに似合うヘアスタイルを見つける研究が評価されました。美容の未来を拓くこれらの技術を、AI初心者にも分かりやすくご紹介します。