テック企業が従業員の「消費トークン」数を新たな人事評価指標として採用し始めたことが述べられています。これはMetaやOpenAIなどで実施されており、消費トークンが多いとAIに積極的に活用していることになるため、人事評価が高い可能性があるとされています。

Consumption Tokenとは、AIが理解・処理する情報の最小単位で、タスクを細かく分解したものです。例えばGoogleのGeminiでは1トークン約4文字に対応します。

しかし、消費トークン数が多いだけではなく、AIを効果的に活用できているのか、またアウトプットの質が高いかは不明です。従業員の中には1人で2100億トークンを使用し、その費用が年収を超えている人もいるということです。

このトレンドはOpenClawやClaude CodeのようなAIエージェントの普及と関連しています。また、サービスを提供する側もトークン数で評価しており、OpenAIのGreg Brockman氏は、GPT-5.4が1日5兆トークンを処理することでその性能と人気をアピールしています。

今後、学生たちも消費トークンの使用量を人事評価指標とする傾向があるかもしれません。

### キーポイント

- **機能概要**：GoogleがAndroid（Quick Share）とiPhone（AirDrop）間でのデータ共有を発表。Samsung Galaxy S26シリーズでも対応する。
- **提供開始地**：韓国から始まり、日本での利用も予定されている。
- **対応方法**：Galaxy S26のQuick Share設定でAirDropとのデータ共有機能をオンにする必要がある。
- **他のデバイスの対応**：今後、Galaxy Z Fold7やGalaxy Z Flip7なども対応予定。Samsungに続き、他のメーカーも対応機種拡大を望む。

この機能はAndroidとAppleデバイス間でデータのやり取りがスムーズになることで大きなメリットがある。

2023年3月、全米脚本家組合（WGA）はAIを「筆記具」として利用し、脚本作成の一部をAIに任せることが容認されることを表明しました。これはハリウッドストライキの前夜に行われた提言で、AIによる脚本作成について議論が高まる中、WGAは人間の脚本家がAIを補助工具として活用することを受け入れました。ただし、脚本の評価や報酬については人間と共有する必要はないという立場です。

この提案は、制作スタジオがAIに初稿を書かせ、その後の人間による改善作業で脚本が完成する場合でも、人間が執筆者となることを可能にするものです。WGAはAI生成脚本来る「資料」として捉え、クリエイターではなくツールとして扱う方針を示しています。

この提言には全米脚本家組合と映画・テレビ制作連盟との新規契約交渉の一環が含まれており、8割の労働者がAIの影響を受けるという報告がある中で行われています。この提案は、AIによる作業増加に対処し、脚本家たちに希望を与える一助となることを目指しています。

### 概要

2026年の現在、DRAMやNANDフラッシュなどのメモリー不足は依然として深刻な問題であり、ガジェットの価格上昇とスペックダウンが懸念されています。メモリ不足が解消されるのは2030年までと考えられています。

#### 主要なポイント

1. **メモリ不足の持続**: 2030年前まで、メモリ不足状態は続きます。
- SK Hynixの役員Chey Tae-won氏によると、自社の半導体ウェハのキャパシティが需要に2割足りない。

2. **AIデータセンターの影響**: AIデータセンターやGPUの需要拡大により、HBM（High Bandwidth Memory）の需要が増えています。
- Nvidiaの最新AIトレーニングチップ1枚あたり必要とするHBMは一般的なゲーミング端末の9倍に相当します。

3. **メモリ生産戦略**: メモリメーカーは利益率の高いHBMを増産する一方で、DRAMやSSDなどの消費者向け製品の生産を控えています。
- この結果、Valveなどの大手メーカーでも部品入手に苦労しています。

4. **予測の不確実性**: メモリ不足が続くと踏んでいますが、具体的な解消時期は不確定です。
- Samsungは2028年をメモリ不足転換期とする見込みですが、生産拡大には慎重です。

5. **投資計画**: SK Hynixは130億ドルを投じてHBM生産に特化した拠点を作りますが、工場完成までには時間がかかります。
- 2027年までに新たな生産ラインが稼働する見込みです。

以上の状況から、今後数年内はメモリ不足とそれに伴う高価格化が続く可能性が高いと予測されます。

2030年頃に国際宇宙ステーション（ISS）の退役が予定されており、その後継として民間企業による商業宇宙ステーションの開発競争が行われています。主要な5つの企業は以下の通りです：

1. **アクシオム・スペース**：
- ISSに接続して検証し、その後独立運用を目指す計画。
- 2027年に最初のモジュール打ち上げ予定。

2. **ヴァスト・スペース**：
- 2027年打ち上げを目標としており、最大8人までの長期滞在が可能なステーション。
- Haven-2への進展も計画されている。

3. **ブルーオリジンとシエラ・スペース**：
- 共同開発のOrbital Reefプロジェクト。
- 多用途ビジネスパークとして機能し、最大10人の乗員が滞在可能。

4. **スターラブ・スペース**：
- 電力と推進を担うサービスモジュールと居住モジュール構成。
- 2029年に打ち上げ予定で、最大4人までの乗員を収容可能。

5. **マックス・スペース**：
- 膨張式のThunderbird Station開発中。
- 最大4人が滞在可能で、軌道上で展開して約350立方メートルの広さを持つ。

これらの企業はISSの後継として様々なアプローチを試みており、商業宇宙活動に新たな機会を提供することが期待されています。

ロボット専用のトレーニング施設が世界中で開設され始めています。これらの施設は人型ロボットに作業を教えるため、大量の実践的なデータを収集する場となっています。

ドイツではミュンヘン工科大学とNEURA Roboticsによる「TUM RoboGym」が計画されており、約30億円で建設される予定です。中国では更に大きな規模で進められており、多くのヒューマノイドロボットが衣類の折り畳みや自動車組み立てなどの訓練を受けていると報告されています。

中国政府はこの事業を支援しており、データ収集センター40カ所以上を設置しています。また、これらの訓練を受けたロボットは高成功率でタスクをこなすことができています。

企業もこのトレーニング施設を通じて利益を得ており、中国のUBTECH Roboticsは51億円相当のヒューマノイドロボットを販売しています。政府の支援と実際の現場での試みにより、技術は急速に進歩しています。

今後、単純作業を行うロボットが主な導入先となりますが、教育的な側面も考慮され、ロボットにも「学歴社会」が現れる可能性があります。

AIが主導する未来を提示した自動車「Turing」に関する記事を要約します。

2023年3月、AIによるデザインと運転を行う自動車「Turing」が登場しました。これはまだChatGPT-4がリリースされて間もない頃の話です。Turingは Stable Diffusion も使用し、人間が選択・3Dモデリングするプロセスを経てデザインを作り出しています。

Turing株式会社は将棋ソフト「Ponanza」を開発した同社が2030年までに1万台のEVを販売目指すとしています。すでに自動運転車の公道走行試験を行い、大手企業から資金調達を行っています。

この記事はAIが人間の創造性を補完するのか、凌駕するのかという問題も提起しています。

この記事は米国のスタートアップRubiについて紹介しています。Rubiは二酸化炭素から繊維素材を作り出し、衣服や布地の原料として利用することを目指しています。従来の原料である木材以外にもCO2を使用することで、新しい生産方法を提案しています。

Rubiの技術の基本的な仕組みは以下の通りです：
- CO2を反応槽に投入し、酵素が作用します。
- 二酸化炭素がセルロースパルプに変換されます。
- セルロースパルプはリヨセルやビスコースのような繊維の原料になります。

このテクノロジーは環境保護だけでなく、実用性も備えています。装置はコンテナサイズで、数十トン規模での生産が可能です。また、酵素は既存の産業でも使用されているため、コスト面でも現実的な解決策となっています。

パートナー企業にとってもメリットがあり、原料調達の選択肢が増えつつも、環境配慮型のブランドイメージを確立しやすくなる可能性があります。

OpenAIは法人向けのAIサービスを強化し、競争相手であるAnthropicに対抗していると報告されています。グリミー・パールによる記事によると、サム・アルトマン氏が率いる経営陣は、全員に対して「ビジネスと生産性に集中する」という新戦略を発表しました。また、GPT-5.4という最新のAIモデルもリリースされています。

一方、競合のAnthropicとその主力AIモデルClaudeは、資金調達やニュース報道などで活躍し、OpenAIに対抗勢力として顕著な存在感を示しています。シモ氏は、政府機関がClaudeを必要とする状況は警鐘だと指摘しました。

しかし、ビジネスの集中により、動画共有アプリSoraやAI搭載イヤホン開発、ウェブブラウザChatGPT Atlasなどの他のプロジェクトに影響が出る可能性もあります。この結果、一般ユーザーにとっては複雑な展開となるかもしれません。

人型ロボットが「不気味の谷」現象を克服するために、唇の動きを使用したリップシンク技術を取り入れています。これは北京のロボット企業AheadFormが開発した新作「Origin F1」に搭載されています。「Origin F1」は細やかな感情表現ができるようになり、会話中にAIが音声ごとに唇の動きを推察して口を動かします。これにより、「不気味の谷」が少し薄らぎつつあります。AheadFormは人間らしいロボットにこだわりを持ち、「Origin M1」と「エルフ」などのシリーズも展開しています。

この記事は2026年3月19日に発表されました。 AheadFormの技術により、人型ロボットがより自然なコミュニケーションを可能にし、ユーザーとの相互作用を向上させつつあります。

『ブリタニカ』と『メリアム＝ウェブスター』がOpenAIを著作権侵害として訴え、10万以上の記事を使用したことで異論を唱えている。ChatGPTはこれらの百科事典や辞書の内容をそのまま出力する場合もあるという。

主な不満点は2つある。一つは、ウェブ検索機能（RAG）により、ブリタニカの記事をそのままコピペし、パブリッシャー収益に影響を与えること。もう一つはAIが勝手に引用する「嘘」によるブランド汚損。

OpenAIは公正な利用であると主張しているが、裁判所では結果が分かれており、Anthropicの例では巨額和解金が発生した。信頼できる情報提供が無料にならない可能性も出てきたという。

この訴訟は、ブリタニカやメリアム＝ウェブスターだけでなく、ニューヨーク・タイムズなど主要メディア、アーティストや写真家、作家たちも含む。OpenAIの敗訴によって検索体験が変わる可能性もある。

結論として、今後のAI依存度を見直す必要性が指摘されている。

AIに本気出すMeta、現在の状況をチェック！2026年3月18日、カタヤママコトが執筆した記事から、 Metaは3年前からAI事業への軸足を移し、現在どのような状況にあるか解説します。

2023年3月20日の記事では、Metaのメタバースへの投資からAIへと方向転換することについて報じました。当時はChatGPTが注目を集め始め、世界は新たなAI時代を迎えようとしていました。

現在、Metaは自社開発のAIチップ「MTIA」を発表し、「Llama 4」という大規模言語モデルも活躍しています。メタバースへの投資も功を奏しており、ARグラスなどのウェアラブルデバイスが期待されています。

Metaは全社的にAIに注力し、効率化の年として改革を進めていますが、メタバースも諦めていない様子です。しかし、投資の見直しや人材削減が行われており、本当にAIに専念するためにはVRへの投資を縮小させる必要があるかもしれません。

最後に、作者はMetaがAIとVRを融合させることで新たな可能性があると期待しています。

記事では、米国のスタートアップ企業DeepFissionが開発する地下型小型原子炉の技術について解説しています。この原子炉は地下約1.6kmに埋設され、その重力と水圧を利用することで原子力発電を行うというものです。

主な特徴として：
1. 巨大な地上施設が必要ない。
2. 既存の技術（PWR, 深層掘削技術, 地熱発電技術）を組み合わせている。
3. 設計サイズは約9m高、0.75m径で、建設コストが従来型原子炉の70〜80%に抑えられる見込み。
4. 安全性は高いとされ、地震や竜巻などの自然災害から保護される。

実証試験は2026年7月に予定されており、日本での適用可能性については今後の地盤評価が重要となると指摘されています。この地下型原子炉技術は未来の発電方法として注目を集めています。

アメリカノースダコタ州警が顔認識AIを信じきって、テネシー州に住む無実の女性（アンジェラ・リップスさん、50歳）を誤認逮捕し、計6ヶ月間拘束しました。2025年4〜5月、ノースダコタ州ファーゴ市の銀行詐欺事件でAIが「一致」と判断した結果から始まり、警察はリップスさんのSNSと運転免許証の写真を確認し、逮捕に至りました。しかし彼女は「ノースダコタに行ったことはない」と主張しましたが無視され、2025年7月14日に逮捕されました。

その後、リップスさんの弁護士ジェイ・グリーンウッド氏が銀行記録を入手し、「アリバイ」があったことが判明。しかし、釈放後も服や食事などの生活必需品がない状態で、地元の非営利団体や弁護士たちは協力して彼女を助けました。

この事件は単なる失敗例ではなく、2025年初頭のワシントン・ポスト紙調査でも8件以上の誤認逮捕事例が報告されており、顔認識技術の利用には基本的な確認作業が必要であることが指摘されています。