まとめ雑記のまとめ【記事間の整合性をとる為に拡張・ブログを見やすくしたいのです】
本ブログは主に英語関係の情報提供が主体となってくると考えていましたが実際に記事執筆が進むと時事ネタや「他ブログをAIをもとに再分析する」とか「ＡＩをつくろう」とか話が広がってきてます。そこで、個別記事を整理してみてブログ記事間の関連を考えて...
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New ChallengeE2E学習で実現する“ハンドル不要”自動運転トラックとは？構成・優位性を徹底解説
E2E（End-to-End）自動運転とは、カメラやセンサーの入力を直接ニューラルネットワークに渡し、ステアリング・アクセル・ブレーキ操作を一括で出力する学習方式である。従来の「認識→計画→制御」型アーキテクチャと異なり、中間処理を省略する...
スキル向上テックジムの評判【個々の好みがあります。求められる力は異なります】
※他のAI活用記事から来た方へこれらの記事を読んで「AIやプログラミングは重要だと分かるが、実装レベルまで理解するには、どこで・どう学ぶべきか分からない」と感じた方も多いのではないでしょうか。本記事は、“技術トレンドを理解したあと、実際に手...
New Challenge【1ヶ月体験】テックジム永田町校の無料体験レビュー｜向いてる人・やめた方がいい人
TSMCの4nmプロセスや、明治安田生命のAI活用の技術系の記事を読んでこのページに来た方へ。おそらくあなたは、「技術やAIの話は分かった。でも、それを“使いこなす側”になるには何が足りないのか？」という疑問を持っているはずです。それは、と...
New Challengeヒュンダイはなぜ人型ロボットに賭けるのか――関税・AI・物理ロボットで読み解く北米工場戦略【円換算】
2026年に向け、韓国ヒュンダイグループが米国工場で人型ロボットの本格活用を進めている。この動きは単なる自動化投資ではなく、関税・人件費・地政学リスクという複合課題に対する「構造的な経営判断」である。本稿では、Copilotとの対話で積み上...
New ChallengeHBMとは何か — 生成AI時代に必須の“高速メモリ”を日本部品産業の文脈で考える
AIブーム、特に生成AIや大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、「演算性能」だけでなく「メモリ帯域とデータ転送速度」が半導体のボトルネックになりつつあります。この文脈で注目されるのがHBM（High Bandwidth Memory）――...
まとめ金融庁はクラウドAIと個人情報漏えいをどう考えているのか――「チャレンジしないリスク」と生成AI時代の現実解
生成AIの業務活用が急速に進む一方で、「クラウド上の大規模モデルに個人情報を入力して本当に安全なのか」という疑問は、多くの実務者が抱く根源的な不安です。特に金融機関のように個人情報・機密情報を日常的に扱う組織においては、利便性とリスクのバラ...
New Challenge明治安田生命の営業支援AI「MYパレット」全社員展開へ ― 生成AI導入で営業は何が変わるのか？
明治安田生命は2025年中に、自社社員ほぼすべてに「AI秘書（AIエージェント）」を導入する大規模なDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトを推進しています。営業活動の質を高める「MYパレット」は既に約36,000人の営業職員で...
New ChallengeTSMC熊本第2工場はなぜ4nmへ変更されたのか？計画見直しの全経緯
TSMC熊本第2工場は当初6〜7nm量産を計画していたが、2025年後半から4nmクラスへの設計変更が検討され、工事計画も再編されている。背景にはAI半導体需要の急拡大と、スマホ・車載向け需要の伸び鈍化がある。本記事では、なぜこの計画変更が...