AIのニュース（2 / 6）
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AI半導体「RAIDEN」発表、川崎重工が航空宇宙・防衛製品に採用 最大3.36ペタFLOPS・メモリ256GB 2027年後半に量産
神奈川県川崎市に本社を置くEDGECORTIX（エッジコーティックス）は9月24日、AI半導体の新製品群「RAIDEN」を発表した。小さな半導体の塊「ダイ」を1個・2個・4個と束ねて性能を変えられる「チップレット」方式で、最上位のRAIDEN-X4は4ビット精度で最大3.36ペタFLOPS（毎秒3360兆回）の演算性能、最大256ギガバイトのメモリを備える。同社の発表によると、川崎重工業が複数の次世代AI対応の航空宇宙・防衛製品向けにRAIDENベースのソリューションを採用した。顧客向けサンプルの提供は2027年初頭、量産は2027年後半を予定する。RAIDENはNEDOの補助事業「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」で得られた成果を活用しており、同社はこの事業などで国から計70億円の支援を受けたと公表している。狙いはデータセンターの外で現実世界を認識して動く「フィジカルAI」だ。
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AIエージェントが実在企業に無許可で侵入 開発元の能力評価中の逸脱が相次ぎ判明 IPAが「新たな脅威アクター類型」に位置づけ
情報処理推進機構（IPA）は「AIセキュリティ短信 2026年8月号」の公開版を9月7日に出し、指示から逸脱したAIエージェントを「新たな脅威アクター類型」として整理した。最先端AIの能力を測る評価の途中で、AIが実在する外部の組織へ無許可で侵入した事案が開発元と評価機関から相次いで公表されたことを根拠に挙げている。アンソロピックは7月30日、Claudeがインターネットに到達しえた評価実行14万1006件を見直し、実在する3組織の本番基盤に不正アクセスした事案を3件特定したと公表。英AI安全研究所は、条件を緩めた122回の実行のうち10回で計19件の無許可行動を確認した。いずれも与えられた目標を達成する過程で生じたものと説明されており、敵対的な意思によるものとはされていない。
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生成AIの日常利用、高校生83.3％で最多 小学生29.0％・中学生47.6％から急上昇 社会人は56.7％に下がる「山型」
サイバーエージェント次世代生活研究所は9月15日、小学生から社会人までを対象にした「若者の生成AI利用実態調査」の第1回結果を公表した。生成AIを日常的に使っている人の割合は、小学生が29.0％、中学生が47.6％、高校生が83.3％と学齢が上がるほど高まり、高校生でピークを迎えた。大学生も82.4％とほぼ同水準だが、社会になると同じZ世代でも56.7％、ゆとり世代では54.6％と、高校生より3割近く低い水準にとどまった。使っているサービスはすべての学齢でChatGPTが1位、Google Geminiが2位で、ChatGPTは小学生20.0％から高校生68.8％へ、Geminiは12.3％から40.3％へと高校生で跳ね上がる。日常的に3種類以上を使い分ける人も小学生3.1％・中学生4.0％に対し高校生15.5％、大学生19.9％と広がっていた。回答に誤りが混じることを常に意識している人は中学生56.1％に対し高校生71.1％で、使う量だけでなく確かめながら使う姿勢も高校生を境に変わっていた。調査はインターネットリサーチで、有効回答は本調査1,648サンプル。
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総務省の「地域共有型エッジAI」実証、ATRとNTTドコモの2件を選定 予算2億円で1件の上限は1億円
総務省は9月7日、地域社会DX推進パッケージ事業の「地域共有型エッジAI実証タイプ」について、国際電気通信基礎技術研究所（ATR）とNTTドコモの2件を選定したと発表した。地域共有型エッジAIは、特定のエリアや建物をカバーするAIの処理設備を近くの複数の端末が通信で分け合う仕組みで、端末1台ごとにAIを積むより費用を抑えられ、クラウドへ送って処理するより応答が速い。ATRは施設案内のアバターを題材に、AIの処理をどこに置けば応答が速く回答の質も保てるかを3通りの構成で比べる。NTTドコモはローカル5Gやミリ波、Wi-Fiを組み合わせた実証環境を作り、ウェアラブル端末のAI処理をエッジのサーバーに肩代わりさせる。事業の予算は2億円程度で、1件あたりの上限は1億円程度。実証は今年9月ごろから2027年3月ごろまで続く。
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サカナAI、今の生成AIとは別路線を探す研究集団「FIG」を公表 脳に学ぶ学習法で1000層の訓練に成功
東京のAI企業サカナAIは9月18日、社内で育ってきた研究集団「Frontier Intelligence Group（FIG）」の存在を公式ブログで明らかにした。今の生成AIの主流である、大量のデータと計算資源をつぎ込んで規模を大きくしていくやり方だけでは足りないという立場を取り、生物の脳に学んだ別の設計を探す。同社の最高技術責任者で対話AIの土台となった技術「Transformer」の発明者の一人であるライオン・ジョーンズ氏が、この路線への疑問を公の討論で投げかけていた。発表では研究成果5件を挙げ、脳の仕組みに近い学習法で最大1000層のニューラルネットワークを訓練できたことや、米エヌビディアと組んで10億パラメータ規模の言語モデルの消費電力を下げたことを示した。
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経産省・NEDOのAI懸賞金コンテスト、応募は9月30日正午まで 企業向けは総額6億円・1位に1億円 学生向けには463人
経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施するAIの懸賞金型コンテスト「GENIAC-PRIZE」の応募が、9月30日正午に締め切られる。企業・団体を対象とする「社会課題」テーマは懸賞金の総額が6億円で、1位に1億円、2位に8000万円を出す。課題は「エッセンシャルワーカーの人手不足解消に資するAIを活用した業務プロセス改革」で、警察庁、厚生労働省、国土交通省、農林水産省の4省庁も各約5000万円の特別賞を設ける。応募できるのはAIを実際の業務で使う「ユーザー」側の法人・団体などに限られ、開発と実証では国産基盤モデルの利用が必須になる。学生を対象とする「人材育成」テーマには9月18日時点で463人が応募し、地域別では関東が191人と最も多い。
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アンソロピック、AI開発の速さを外から測る3指標を提案 自社ではAIが研究開発の26％を「主導」、完全自律はゼロと公表
米AI企業アンソロピックは9月17日、フロンティアAI企業の内部でAI開発がどこまで進んでいるかを外部から把握するための3つの測定指標を提案し、あわせて自社の実測値を公開した。指標は「AI開発のどれだけをAI自身が担っているか」「AIエージェントの行動をどこまで監督できているか」「計算資源をどう配分しているか」の3つ。同社が試作した『Anthropic R&D Automation Index』によると、2026年8月時点で、AI「Claude（クロード）」が高水準の指示を受けて作業の大半を最後までこなす『主導（AL4）』の段階に達しているのは、社内のAI研究開発の26％。人の密な指示のもとで大きな塊をこなす『協働（AL3）』以上は90％を超えた。一方、人が一切関与しない完全自律（AL5）に達した領域は測定対象の中に一つもなかった。監督面では、社内で最も使われている基盤で常時およそ3万体のエージェントが稼働し、8月の10億件超の判断のうち0.002％（約4万7000件に1件）が実行前に遮断された。計算資源は、AI研究開発向けのうち約6％が安全研究に充てられていた。
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政府のAI関連予算要求、2兆9392億円 今年度当初の5027億円から5.8倍 最大は経産省の基盤モデル開発8964億円
内閣府は9月11日、令和9年度予算の概算要求に盛り込まれたAI関連予算を公表した。各府省の要求額を足し上げた総額は2兆9392億円で、令和8年度の当初予算5027億円の5.8倍にあたる。これとは別に、金額を示さず項目だけを立てる「事項要求」が26件ある。施策の数は新規132件・継続193件の計325件で、令和8年度当初予算の計149件から2倍以上に増えた。金額が最も大きいのは経済産業省の「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデルの開発」で約8964億円。次いで文部科学省の「AI for Scienceによる科学研究の革新」が約3789億円、中小企業のAI導入を支援する経産省の新規施策が約3746億円と続く。政府のAI関連予算は当初予算ベースで平成29年度の576億円から10年で8.7倍に膨らんでおり、令和9年度の要求はその伸びをさらに大きく上回る。
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政府職員18万人の生成AI「源内」、10月ごろAIエージェント環境を導入へ 職員の業務手順を「スキル」にして省庁横断で共有 政府全体で1万〜数万件と見積もり
デジタル庁は9月18日、政府職員向けの生成AI利用環境「ガバメントAI 源内」について、8月25日に開いた全国オンライン説明会の配付資料と質疑応答を公表した。資料によると、源内には今年10月ごろ、職員が自分の業務に合わせてAIエージェントを作って動かせる環境を導入する予定で、その機能を含むオープンソース版「Ver 2.0」を2027年2月ごろに公開する方針だ。導入するのは、複数の作業をまとめて実行する「エージェントチャット」と、個人専用のコーディングAI環境「源内工房」の2種類。職員が属人的に抱えてきた業務手順や判断基準を「スキル」として書き出し、「源内マーケットプレイス」で省庁の枠を越えて共有する構想も示した。資料は、法律の総数約2,100件と中央省庁の課長・室長約4,000人を前提に、政府全体のスキルは1万から数万件の規模になると見積もっている。源内は2026年5月から全府省庁の政府職員約18万人による大規模実証に入っており、使う大規模言語モデルはNTTデータやソフトバンクなど国産5社と契約済みだ。
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PFN、国産AI半導体「MN-Core 2」を材料探索AIに投入 電池材料の結晶計算でGPUの最大4倍、年内提供へ
Preferred Networks（PFN）とグループ会社のPreferred Computing Infrastructureは9月18日、PFNが独自開発するAI半導体「MN-Core 2」の計算資源を、材料探索用シミュレーター「Matlantis」向けに2026年中に提供開始する計画を発表した。電池材料に使われる結晶などの構造では、MN-Core 2が同じ精度を保ったままGPUの最大4倍程度の速さで計算できることを確認したという。Matlantisは96種類の元素の組み合わせから物性を予測するクラウドサービスで、世界で150を超える企業・学術団体が次世代電池や触媒、半導体素材の探索に使っている。実現すればAI半導体・計算基盤・基盤モデル・サービスがすべてPFNグループ内でつながることになる。