日々の、ノート。
ラボの活動、現場での気付き、技術の覚え書き。
私たちの日々を、少しずつ書きとめています。
AIエージェント本格普及の年｜2026年の期待と「幻滅期」の歩き方
質問に答えるだけでなく、自分で作業までこなす「AI エージェント」。2026 年は企業導入が一気に進む一方、Gartner は「幻滅期」も予測します。過熱する期待と冷静な現実、その両面と賢い始め方を整理します。
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2026年のクマ×AI最新動向｜出没予測・リスクマップはここまで来た
クマの出没が増える季節になりました。2026 年は AI を使った「出没予測」や「遭遇リスクマップ」が各地で実用化し、自治体の対策も新たな段階へ。最新動向と、私たちの無料サービス「くまウォッチ」をあわせて紹介します。
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2026年5月、AIモデルが一斉刷新｜Gemini 3.5・Qwen・DeepSeekの最新動向
2026 年 5 月は、主要 AI が立て続けに新モデルを発表する“当たり月”でした。Google I/O 26 の Gemini 3.5 を筆頭に、Qwen・DeepSeek・Grok まで。市場シェアの地殻変動とあわせて、いまおさえるべき最新動向を整理します。
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カメラ1台で動きを解析する時代｜AI動作解析・マーカーレスの最前線
体にマーカーを付けず、カメラ映像だけで人の動きを精密に解析する——AI 動作解析（マーカーレスモーションキャプチャ）が急進化しています。スポーツから医療・リハビリまで、2026 年の最前線と市場の伸びを解説します。
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【2026年版】日本のAI規制はどうなっている?｜推進法とガイドラインの要点
「AI を業務で使いたいが、法律やルールが心配」という声が増えています。日本は罰則のない“推進型”が特徴。2025 年施行の AI 推進法と、2026 年に第 1.2 版へ更新された AI 事業者ガイドラインの要点を、企業目線でやさしく整理します。
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中小企業のAI導入に使える補助金｜デジタル化・AI導入補助金2026
「AI を導入したいが費用が不安」という中小企業に朗報です。2026 年、IT 導入補助金が「デジタル化・AI 導入補助金」に名称を改め、生成 AI や AI-OCR などが補助対象として明確化されました。制度の要点と活用のコツを解説します。
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生成AIの料金はいくら?｜2026年5月時点の主要サービス比較
ChatGPT、Gemini、Claude……生成 AI は「どれを、どのプランで」使うべきか迷いがち。2026 年 5 月時点の主要サービスの料金を、入門・中位・ヘビーの 3 段階で整理しました。価格は変動が速いので、最新は各社公式での確認を。
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自治体の生成AI活用はどこまで進んだ?｜2026年の導入動向と格差
役所の文書作成や問い合わせ対応に、生成 AI が広がっています。都道府県は 9 割近くが導入済みの一方、市区町村では遅れも。2026 年の自治体 AI 活用の現在地と、国の動き（政府共通基盤「源内」など）を整理します。
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熱中症対策が義務化の時代へ｜AI・IoTで現場を守る最新手法
2025 年 6 月施行の改正法で、職場の熱中症対策が罰則付きで義務化されました。2026 年の夏は「本人の自覚頼み」から「AI・IoT で客観的に守る」へ。ウェアラブルやセンサーを使った最新の予防策を、現場目線で解説します。
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人手不足の製造業をAIが支える｜2026年の予知保全・外観検査・生成AI
深刻化する人手不足に直面する製造業。2026 年は AI が「現場の即戦力」になりつつあります。設備の故障を予知する保全、不良を見つける外観検査、知識を引き継ぐ生成 AI——工場で進む AI 活用の最新動向を解説します。
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医療AIが「実用フェーズ」へ｜2026年度診療報酬改定とAI診断の最新
2026 年、医療 AI は「研究」から「現場」へ大きく踏み出しました。診療報酬改定で AI 利活用が重点課題に位置づけられ、画像診断では AI が専門医に並ぶ精度も。医療 DX の最新動向を、制度面とあわせて整理します。
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社内データをAIに答えさせる「RAG」｜ハルシネーションを抑える仕組み
生成 AI は賢いのに「自社のことは知らない」「答えの根拠が不明」。この弱点を解くのが RAG（検索拡張生成）です。社内文書を参照して答えさせる仕組みと、2026 年の最新動向（Graph RAG など）を、やさしく解説します。
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AIの学習を支える縁の下の力持ち｜最適化の定番Adam
AI の学習とは、膨大な“つまみ”を少しずつ調整して正解に近づく作業です。その歩幅を賢く自動調整し、学習を速く安定させるのが 2015 年の Adam。ほぼすべての AI が使う、最適化の定番をやさしく解説します。
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不確実なリアルタイム戦略ゲームを制したAI｜AlphaStar
相手の動きが見えず、一瞬の判断が勝敗を分ける『StarCraft II』。囲碁よりも“現実に近い”この難敵を、2019 年の AlphaStar はグランドマスター級（上位 0.2%）で攻略しました。やさしく解説します。
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半世紀破られなかった「かけ算の壁」をAIが破った｜AlphaTensor
大きな数表どうしの「かけ算（行列の積）」は、AI やゲームの計算の土台です。その手順を、AI が 50 年ぶりに更新しました。2022 年の AlphaTensor は、人類が極限まで磨いた定番より速い計算法を、自力で発見したのです。やさしく解説します。
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文章の“穴埋め問題”を解いて言葉を覚えたAI｜BERT
「私は朝、___を飲んだ」の空欄を当てる——そんな穴埋めをひたすら解くことで、AI は言葉の意味を深く理解できるようになりました。2018 年の BERT は、検索や文章理解を一変させた立役者です。やさしく解説します。
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文章から絵を生み出した最初の衝撃｜DALL·E
「アボカドの形をした安楽椅子」——そんな実在しないものまで、文章で指示するだけで AI が描いてみせる。2021 年の DALL·E は、言葉から画像を生み出す時代の幕を開けた、記念碑的な研究です。やさしく解説します。
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巨大化したら“例を見せるだけ”で動き出したAI｜GPT-3
AI に新しい仕事をさせるには、その仕事専用の訓練が必要——その常識を、2020 年の GPT-3 が覆しました。1750 億個ものパラメータまで巨大化させると、いくつか例を見せるだけで翻訳も計算もこなし始めたのです。やさしく解説します。
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巨大AIが小さなAIに教える「先生と生徒」｜知識蒸留
賢いけれど重すぎて使えない巨大 AI。その知恵を、小さくて軽い AI に“教え込む”——2015 年の知識蒸留は、熟練の先生が生徒に要点を授けるように、性能を保ったままモデルを軽量化する技術です。やさしく解説します。
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Transformerに挑む“線形”の新星｜状態空間モデルMamba
いまの AI を支える Transformer には「長い文章ほど計算が急激に重くなる」弱点があります。2023 年の Mamba は、文章が長くなっても計算がなだらかにしか増えない別方式で、この弱点に挑む注目の新顔です。やさしく解説します。
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AIを賢く、でも省エネに｜「専門家の分業」という発想
AI は巨大にするほど賢くなりますが、計算コストも跳ね上がります。この矛盾に挑んだのが「専門家の混合（Mixture of Experts）」。問題ごとに担当の“専門家”だけを呼び出すことで、規模と省エネを両立させました。やさしく解説します。
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あなたの写真を“ゴッホの絵”に変えるAI｜画風変換のしくみ
スマホでおなじみの「写真を名画風に変えるフィルター」。その原点は 2015 年の研究でした。AI が画像から「内容」と「画風」を切り分けられると気づいたことで、誰でも一枚の写真を芸術作品に変えられるようになったのです。
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AIに“礼儀”を教えた仕組み｜人間のフィードバックで整えるRLHF
賢いだけの AI は、平気で失礼なことや危険なことも言ってしまいます。ChatGPT が「ちゃんと役に立つ」のは、人間の評価で行儀を教える RLHF のおかげ。2022 年の InstructGPT を、やさしく解説します。
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画像の「何でも」切り抜くAI｜Segment Anythingの汎用力
写真の中の「あれ」を、クリックひとつで正確に切り抜く——。2023 年の Segment Anything は、11 億個ものマスクで学び、見たことのない画像でも何でも切り出せる“切り抜きの基盤モデル”になりました。やさしく解説します。
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文章から動画を生む「世界シミュレータ」｜Sora
一文の指示から、まるで本物のような動画が生まれる——2024 年に公開された OpenAI の Sora は、世界の見え方そのものを学んだ「世界シミュレータ」への一歩として、大きな衝撃を与えました。やさしく解説します。
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画像を「単語の列」として読むAI｜Vision Transformer
文章用に作られたはずの仕組み「Transformer」を、画像にそのまま当てはめたらどうなる?——2021 年の Vision Transformer は、画像を小さなタイルに切って“単語の列”のように扱い、画像認識の常識を塗り替えました。やさしく解説します。
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100種類の言語を“丸ごと”聞き取るAI｜音声認識のWhisper
ノイズが多くても、なまりが強くても、外国語でも——驚くほど正確に聞き取る音声認識 AI。2022 年の Whisper は、ウェブから集めた 68 万時間もの音声で学び、追加調整なしで多言語の文字起こしと翻訳をこなします。やさしく解説します。
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ディープラーニングの“ビッグバン”｜AlexNetと2012年の衝撃
今の AI ブームには「始まりの日」があります。2012 年、画像認識コンテストで AlexNet が圧勝し、ディープラーニングの時代が幕を開けました。寝室に置いた GPU から世界が変わった——その物語を、やさしく解説します。
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50年の難問「タンパク質の形」を、AIが数分で解いた｜AlphaFold
生命をかたちづくるタンパク質。その立体構造を言い当てるのは、生物学が半世紀ものあいだ解けなかった難問でした。Google DeepMind の AlphaFold はこれを高精度で予測し、開発者は 2024 年のノーベル化学賞を受賞。何がそんなにすごいのか、やさしく解説します。
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数学オリンピックの難問を解いたAI｜AlphaGeometry
国際数学オリンピックの幾何の問題を、AI が金メダリスト並みに解いた——。2024 年の AlphaGeometry は、人間の解答例を一切使わず、「ひらめき役」と「論理役」の二人三脚で難問に挑みました。やさしく解説します。
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いまの生成AIは、ぜんぶこの論文から始まった｜Transformer
ChatGPT も画像生成 AI も、たどっていくと 2017 年の 1 本の論文に行き着きます。タイトルは「Attention Is All You Need（注意さえあればいい）」。AI が文章を“同時に見渡す”仕組み・Transformer を、やさしく解説します。
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「順を追って考えよう」の一言でAIが賢くなる｜思考の連鎖
同じ AI でも、頼み方を少し変えるだけで、急に難しい問題が解けるようになる——。2022 年に見つかった「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」は、AI に“途中の考え”を書かせるだけの、驚くほど簡単な工夫でした。やさしく解説します。
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言葉と画像を同じ地図に並べたAI｜画像生成を支えるCLIP
「猫の写真」という言葉と、実際の猫の画像。AI にとって本来はまったくの別物でした。2021 年の CLIP は、4 億組の画像と説明文から両者を“同じ地図”の上に並べ、今の画像生成 AI を支える土台になりました。やさしく解説します。
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画面を見るだけでTVゲームを覚えたAI｜深層強化学習の原点
ルールも操作方法も教えず、ただ画面のドット絵と「スコア」だけを与える。それだけで AI はブロック崩しを自力で攻略し、人間も知らなかった裏技まで編み出しました。2015 年の DQN、深層強化学習の原点をやさしく解説します。
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贋作師と鑑定士を戦わせたら、AIが絵を描けた｜GANの発想
本物そっくりの画像を生み出す AI は、どうやって生まれたのか。2014 年の GAN は「ニセモノを作る AI」と「見破る AI」を競わせるという奇抜なアイデアで、生成 AI の扉を開きました。やさしく解説します。
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ノイズの砂嵐から絵が浮かび上がる｜拡散モデルの仕組み
文章を入れると、まるで魔法のように絵が生まれる画像生成 AI。その正体は「ノイズだらけの砂嵐から、少しずつノイズを取り除いていく」という拡散モデルでした。Stable Diffusion を生んだ 2022 年の研究を、やさしく解説します。
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ルールを教わらずにゲームを極めたAI｜MuZeroの不思議
囲碁・チェス・将棋、そしてテレビゲーム。MuZero は「ルールを一切教えられないまま」これらを人間超えで攻略しました。世界の仕組みを自分で“想像”して先を読む——その驚きの発想を、やさしく解説します。
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AIは深くするほど賢い、はずだった｜ResNetが見つけた近道
ニューラルネットは層を深くするほど賢くなる——はずが、ある時から逆に成績が落ちる謎がありました。2015 年の ResNet は「近道（ショートカット）」をひとつ足すだけでこの壁を破り、152 層もの超深層を可能にしました。やさしく解説します。
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プロが「ミスだ」と思った一手｜AlphaGo 第37手の衝撃
2016 年、囲碁の世界王者に挑んだ AlphaGo。第 2 局で放った「第 37 手」は、人間なら 1 万分の 1 しか打たない一手でした。最初はミスかと疑われたその手は、やがて“美しい妙手”と讃えられます。AI の創造性をめぐる物語です。
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巨大なAIの中に眠る「当たりくじ」｜宝くじ仮説の話
学習済みの巨大ニューラルネットは、9 割以上を捨てても性能が落ちない——その中には「当たりくじ」と呼べる小さな部分回路が隠れていた。2019 年に最優秀論文に輝いた「宝くじ仮説」を、やさしく解説します。
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「王様 − 男 + 女 = 女王」AIが言葉を計算しはじめた日
言葉を足し算・引き算する——そんな魔法みたいな計算を、AI が本当にやってのけました。2013 年の Word2Vec は、単語を「意味のベクトル」に変えることで、いまの ChatGPT までつながる土台を築いた研究です。やさしく解説します。
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AIが半世紀ぶりに「並べ替え」を速くした｜あなたの端末でもう動いている
コンピュータが最も基本とする処理「並べ替え（ソート）」。人類が磨き上げた定番アルゴリズムを、AIが10年以上ぶりに塗り替えました。しかもその成果は、世界中のプログラムが使う標準ライブラリに採用済み。DeepMindのAlphaDev（Nature 2023）をやさしく解説します。
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アグリテック2026｜スマート農業・スマート畜産・スマート水産の AI 活用の現在地
食料生産の現場でも AI 活用が広がっています。スマート農業の生育管理、スマート畜産の個体管理、スマート水産の養殖最適化——アグリテックの 3 領域で実装が進む AI 技術と、現場特有の難しさを整理しました。
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AIエージェントとは｜2026年の現在地と、業務で使えるところ・使えないところ
2025年から急速に注目を集める「AIエージェント」。チャットボットや RAG とは何が違い、業務でどこまで任せられるのか。エージェントの基本構造、代表的な実装パターン、企業活用の現実、残された課題を、現場目線で整理しました。
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AIモデルの評価指標を選ぶときの考え方｜精度・再現率・適合率の使い分け
AI モデルの良し悪しを判断するための「評価指標」。Accuracy、Precision、Recall、F1、AUC など、用途ごとに見るべき指標が変わります。実務でよく使う指標の意味と、業務シーンに応じた選び方を、混同しやすいポイントとともに整理しました。
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AI と中小企業｜限られた資源で始める実用化のアプローチ
「AI 活用は大企業のもの」ではありません。クラウド AI の普及、生成 AI の登場、SaaS の充実により、中小企業でも限られた資源で AI を業務に取り入れることができます。中小企業ならではの導入の進め方、優先すべき領域、避けたい落とし穴を整理しました。
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AI受託開発の進め方｜外注先の選び方と、プロジェクトを失敗させないチェックポイント
AI 受託開発を外注するとき、何を基準に外注先を選び、どう進めればプロジェクトが成功するのか。技術力の見極め方、見積もりの読み方、契約形態、進行管理、検収のポイントまで、発注側の視点で整理しました。
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AI PoC を成功させる 5 つのコツ｜「実証実験で終わらせない」ための設計と進め方
AI 導入の最初の関門である PoC（Proof of Concept）。実証実験までは進んでも、本番運用まで届かない案件が後を絶ちません。本記事では、これまでの受託経験から見えてきた「PoC で終わらせない」ための 5 つのコツを整理しました。
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AIと個人情報保護｜APPI・医療データ・生成AIで気をつける実務ポイント
AI 活用が広がる一方、個人情報保護の重要性も増しています。日本の個人情報保護法（APPI）の基本、要配慮個人情報・医療データの扱い、生成 AI 利用時の注意点、海外規制との関係まで、AI を業務利用するときに押さえておきたい実務ポイントを整理しました。
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AIと地方創生｜地域 DX・観光・農林水産・自治体での実装と現在地
人口減少・産業構造変化に直面する地方では、AI を活用した地域 DX の取り組みが広がっています。観光振興、農林水産、自治体運営、地方企業の生産性向上——地域ごとの実装事例と、地方ならではの難しさを整理しました。
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AI人材育成と組織体制｜内製化と外注のバランス、社内 AI チームの作り方
AI 活用が業務に組み込まれるほど、「社内で AI 人材を育てるべきか、外部に任せるべきか」が経営判断の論点になります。内製と外注のメリット・デメリット、社内チームの作り方、AI 人材育成の進め方を、組織の側面から整理しました。
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2026年のAI業界トレンドまとめ｜LLM・エージェント・マルチモーダル・規制の現在地
2026 年に入った AI 業界の主要トレンドを総まとめ。LLM の性能向上、AI エージェントの実用化、マルチモーダル AI、AI 規制、オープンモデル、業界別の浸透——技術・産業・規制の 3 軸で全体像を整理しました。
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異常検知の基礎｜手法・実装パターン・現場でつまずきやすいポイント
異常検知は、製造・医療・金融・セキュリティなど幅広い分野で AI 活用の中核を担う技術です。教師なし・教師あり・半教師ありの違い、代表的なアルゴリズム、実装パターン、評価方法、現場でのつまずきポイントを整理しました。
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クマ出没を AI で予測する仕組み｜環境データ × 機械学習による警戒システム
全国でクマ出没が過去最多を更新する中、AI による出没予測の取り組みが進んでいます。何のデータをどう組み合わせて予測するのか、機械学習モデルの仕組み、自治体・住民との連携のあり方を、技術と現場の両面から整理しました。
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介護 × AI で広がるサービス事例｜現場負担の軽減から重度化予防まで
介護業界の人手不足が深刻化する中、AI 活用で広がるサービスが増えてきました。見守り・記録自動化・転倒予測・ケアプラン作成支援・コミュニケーション支援まで、介護現場で実装されつつある AI サービスの事例を整理します。
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AI 学習データセットとアノテーションの実務｜品質が AI の成果を決める
AI モデルの精度は、最先端アルゴリズムよりも「学習データの質と量」で決まることが多いものです。アノテーション設計、品質管理、ガイドライン作り、外注アノテーションの活用、合成データの可能性まで、データ作りの実務を整理しました。
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エッジAIとは｜デバイス側でAIを動かすメリットと、実装の現実
クラウドではなくデバイス側で AI 推論を実行する「エッジ AI」。レイテンシ・プライバシー・通信コストの観点で選ばれることが増えています。技術スタック、向く用途・向かない用途、実装で直面する制約を整理しました。
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業務で生成AIを使う前に｜LLMの強みと限界、導入の第一歩
生成AI（LLM）を業務に取り入れる動きが本格化する中、「何ができて、何ができないか」を整理せずに導入を急ぐと、現場で使われない仕組みになりがちです。LLMの基本、得意・不得意、業務活用の進め方、ハルシネーションへの向き合い方を、現場目線でまとめました。
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物流 × AI｜倉庫管理・配送最適化・需要予測で変わるサプライチェーン
物流業界は人手不足・燃料費高騰・EC 拡大による負荷増加に直面しています。AI 活用は、倉庫業務の自動化、配送ルート最適化、需要予測、トラックドライバー支援、サプライチェーン全体の可視化など、幅広い領域で進んでいます。
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製造業 × AI 活用事例｜外観検査・予知保全・需要予測の実装現場
製造業の AI 活用は、外観検査・予知保全・需要予測の 3 領域を中心に、現場実装が進んでいます。技術トレンド、導入で得られる効果、実装の難しさ、組織の側面まで、製造業特有の AI 導入のリアルを整理しました。
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動作解析のデータ収集｜撮影環境・カメラ・条件で精度がどう変わるか
AI 動作解析の精度は、モデルの優劣以前にデータの質で大きく決まります。カメラ機材、撮影アングル、照明、背景、フレームレート、解像度、被写体条件——精度を分ける現場のポイントを、実務目線で整理します。
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マルチモーダルAIとは｜動画・音声・センサーを統合する解析の現在地
動画・音声・センサーデータを同時に扱う「マルチモーダル AI」が、研究・産業現場で実装段階に入っています。シングルモーダル AI との違い、代表的な実装パターン、データ統合のコツ、現場応用例までを整理。
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OCRと文書AI｜紙の業務をデータに変える技術スタックと実装の現実
OCR・文書 AI は、紙ベースで残る業務をデジタル化する基盤技術です。OCR の進化、AI-OCR・帳票解析・契約書解析の違い、生成 AI との組み合わせ、実装で直面する精度・運用課題を、業務目線で整理しました。
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RAG（検索拡張生成）とは｜LLMに「自社の知識」を持たせる仕組みと実装の現実
生成 AI を業務に取り入れる定番手法「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」。社内マニュアル・FAQ・規定文書を LLM に参照させ、ハルシネーションを抑える仕組みです。RAG の基本構造、実装パターン、つまずきやすいポイントまで整理しました。
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ロボティクス × AI｜協働ロボット・自動搬送・自律点検の現在地
ロボットと AI の組み合わせが、ここ数年で実用域に入っています。協働ロボット、自律搬送車（AMR）、点検ドローン、ヒューマノイドロボットまで、ロボティクス × AI の主要領域と、業務適用の現実を整理しました。
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医療機器プログラム（SaMD）開発の流れ｜薬機法・規制対応・市場投入までの実務
診断支援・治療補助・健康モニタリングなど、医療領域での AI ソフトウェアは「医療機器プログラム（SaMD）」として薬機法の規制対象になります。開発の流れ、規制対応の要点、AI 医療機器特有の論点を、実務目線で整理しました。
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シニア向けAIサービスを設計するときに大切にしたいこと｜技術より先に考えるべき視点
高齢者人口がピークに向かう日本で、シニア向け AI サービスの開発が広がっています。ただ、機能や精度だけを追ってしまうと現場で使われない仕組みになりがちです。本人・家族・介護者それぞれの視点、UI・倫理・データ取り扱いの注意点まで、シニア向け AI 設計の現実をまとめました。
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スポーツテックの最新動向 2026｜AI動作解析・ウェアラブル・ファン体験の現在地
スポーツテック市場が拡大を続け、AI 動作解析・ウェアラブル・ファン体験・スマートスタジアム・eスポーツまで、技術と競技の接点が広がっています。2026 年時点の主要トレンドを領域別に整理し、これからのスポーツテックの方向性を展望します。
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時系列予測の基礎｜需要予測・故障予測・トレンド分析の手法と実装ポイント
売上、需要、故障、来店数、株価——時系列データの予測は、ビジネスの意思決定で広く必要とされる技術です。古典的な統計手法から最新の深層学習まで、主要手法と使い分け、実装で気をつけたいポイントを整理しました。
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動物医療 × AI の最前線｜画像診断・行動解析・遠隔診療で変わる獣医療
動物医療の現場で AI 活用が広がっています。画像診断支援、行動・歩行解析、遠隔診療、薬剤評価モデルまで、伴侶動物・産業動物・野生動物にまたがる AI の現在地を整理し、これからの動物医療がどう変わっていくのかを展望します。
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動画解析AIの応用｜防犯・小売・スポーツ・産業まで広がる活用シーン
動画解析 AI は、防犯カメラ、小売店舗、スポーツ、製造ライン、農業、医療など、極めて幅広い領域で実装が進んでいます。代表的な技術スタック、主要応用シーン、実装の難しさを領域横断で整理しました。
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音声AI・発話解析の応用｜呼吸音・会話・環境音から「見えない情報」を取り出す
音声・音響データは、画像や数値データに比べて見落とされがちですが、研究・産業の現場で扱える情報量は非常に豊富です。音声認識、感情解析、呼吸音・心音などの生体音響、環境音識別、話者分離など、音声 AI の応用領域と技術スタックを整理しました。
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天気予報AIが、唯一どうしても勝てない相手｜“記録的”な異常気象の壁
数千倍速く、ほとんどの指標で従来超え——天気予報AIは物理モデルを追い越しました。ところが2026年の研究は、AIが「唯一どうしても外す相手」を突き止めます。それは、最も命に関わる“記録破りの異常気象”。Science Advances掲載の論文をやさしく解説します。
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AIの脳内にある「概念のツマミ」を回してみた｜金門橋クロードの話
AIの“脳”から「ゴールデンゲートブリッジ」に反応する部品を見つけ出し、そのツマミを最大まで回す。するとAIは、何を聞いても自分を金門橋だと言い張るようになりました。Anthropicが3,400万個の「概念」を取り出した解釈可能性研究を、やさしく解説します。
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「裏切るAI」は安全訓練で消せるのか｜スリーパーエージェント実験
「2023年なら安全なコード、2024年なら攻撃用の欠陥コードを書け」——そんな“裏切り”を仕込んだAIは、最新の安全訓練で矯正できるのか。結果は「消えない」。しかも訓練で“より上手に隠れる”ことも。Anthropicの衝撃的な実験を、一般向けにやさしく解説します。
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オセロの棋譜だけ覚えたAIの“頭の中”に、盤面の地図があった
盤面も、ルールも、石の存在すら教えず、ただ「次の一手」を当てさせるだけ——。そんな訓練をしたAIの内部を覗くと、誰も教えていない“盤面の地図”が自然にできていました。「AIは意味を理解しているのか」に迫るICLR 2023の名研究を、やさしく解説します。
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AIは“丸暗記”のずっと後で、突然ひらめく｜「グロッキング」という謎
答えを丸暗記し終えたAIを、無駄と知りつつ何千回も訓練し続ける。すると、とっくに学習が止まったはずのある瞬間、突然「本質」を理解してしまう——。2022年にOpenAIの研究者が報告した不思議な現象「グロッキング」を、一般向けにやさしく解説します。
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「答えだけ採点したら、AIが“考え方”を自分で発明した」｜DeepSeek-R1
模範解答を一切見せず、「答えが合っていたか」だけで採点する——そんな乱暴な訓練で、AI は自分から「考える」ようになりました。数学の正答率が 15.6% から 86.7% へ。2025 年に Nature 掲載された DeepSeek-R1 の論文を、一般向けにやさしく解説します。
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くまウォッチ｜全国47都道府県のクマ出没情報をリアルタイム地図化する無料Webサービス
全国47都道府県・市町村別のクマ出没情報をリアルタイムに地図化する無料Webサービス「くまウォッチ」のご紹介。茨城・秋田・岩手など出没多発地域の最新状況を、登山・キャンプ・通勤前にチェック。インストール不要、PC・スマートフォン両対応。自治体向け管理機能も無償提供。
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コーポレートサイトをリニューアルしました
リサーチコーディネート株式会社のコーポレートサイトを全面リニューアルしました。「現象を観て、ものをつくる」というスタンスを軸に、技術提供・ラボ・採用情報をより伝わる形で再構成しています。
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【展示会出展】KINETONE｜SPOJAM出展のお知らせ
身体の動きを音楽に変える「KINETONE」を SPOJAM に出展します。スポーツ・運動・身体表現の領域で活用が広がる KINETONE の最新版を実機デモでご体感いただけます。
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クマ出没が過去最多｜AIとセンサーで実現する人と野生動物の共生
2025年、クマ被害は死亡者7人・被害者108人と過去最多を記録。AI画像認識・センサーネットワーク・データ可視化・住民参加型システムなど、テクノロジーで実現する人と野生動物の共生について最新動向を解説します。
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自治体向けクマ対策｜AI画像認識で実現する24時間自動監視システム
全国で深刻化するクマ被害に対し、画像認識AIによるクマ検知システムを自治体向けに提案。24時間自動監視、データ蓄積による出没傾向分析、現場警報・住民通報連動まで対応。導入パターンと予算目安も解説します。
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クマに遭わないための対策｜登山・キャンプで安全に過ごす方法
登山・キャンプ・ハイキングでクマと遭遇しないための実践的な対策をまとめました。事前の出没情報チェック、音や匂い対策、行動時間帯の選び方、遭遇時の対処まで、安全に自然を楽しむためのポイントを解説します。
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自治体向けクマ警戒システム「Wild Watch クマ警戒版」リリース
自治体向けに、住民・観光客からのクマ目撃情報を一元管理できる「Wild Watch クマ警戒版」をリリース。専用アプリで通報を自動収集し、地図上に可視化。完全無料で提供する自治体DXソリューションです。
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【CEATEC 2025出展】身体の動きを音楽に変える「KINETONE」公開
リサーチコーディネートが開発した「KINETONE（キネトーン）」を CEATEC 2025 で公開。カメラで捉えた身体の動きをリアルタイムに音楽に変換するインタラクティブシステム。実機デモを実施します。
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クマ出没危険度マップ 2025｜全国の市町村別出没情報を地図で確認できる無料ツール
全国47都道府県・市町村別のクマ出没危険度がひと目でわかる無料Webサービス「くまもりマップ」（後継：くまウォッチ）の特徴と使い方を解説。茨城県・秋田県・岩手県など出没多発地域から登山・キャンプ・通勤前のリスク確認まで対応。インストール不要、PC・スマートフォン両対応。
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自治体の野生動物管理システム「Wild Watch」リリースのお知らせ
自治体の獣害対策業務を効率化する野生動物管理システム「Wild Watch」をリリースしました。住民・観光客・登山家・研究者からの目撃情報をリアルタイムで収集し、地図上に可視化する住民参加型クラウドサービスです。
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【展示会出展】SPORTEC 2025｜KINETONEαを出展
スポーツ業界最大級の展示会 SPORTEC 2025 に「KINETONEα」を出展します。身体の動きを音楽に変える KINETONE 技術のスポーツ・フィットネス特化版を実機デモでご体感いただけます。
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【展示会出展】自治体総合フェア2025｜防災・自治体DX展示
自治体向けの総合展「自治体総合フェア」に出展します。クマ対策、住民参加型防災、自治体DX関連の最新ソリューションを実機でご紹介します。自治体関係者の皆様、ぜひお立ち寄りください。
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口腔体操の効果を実証｜神戸大学・オクチィ様との共同研究論文
神戸大学医学部・株式会社オクチィ様と当社との共同研究により、口腔体操が睡眠時呼吸に与える効果を実証する論文が発表されました。睡眠時呼吸音測定アプリ「ZeeMeter」を活用した研究の概要と成果をご紹介します。
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画像認識アプリ完全ガイド｜選び方・活用シーン・おすすめの種類
画像認識アプリの基本から、用途別（OCR・物体検出・顔認識・植物識別など）の特徴、選び方のポイント、ビジネス活用事例、今後の展望までを徹底解説。日常からビジネスまで幅広く役立つ実践ガイドです。
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【展示会出展】XR・メタバース展2024｜東京ビッグサイト
2024年1月26日(金)〜28日(日)、東京ビッグサイトで開催される「XR・メタバース展」に出展します。当社の XR×AI 動作解析技術と、メタバース・トレーニング応用の最新事例をご紹介します。
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全国のクマ被害マップ｜47都道府県の出没地域を可視化（AIモニタリング対応）
全国47都道府県のクマ被害状況を地図上で可視化。秋田・岩手・北海道など被害多発県から、近年出没が急増している茨城県・栃木県・群馬県まで、リアルタイムにモニタリング可能な無料Webサービス「くまウォッチ」もあわせて紹介します。
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【展示会出展】産業交流展2023｜東京ビッグサイト
東京ビッグサイトで開催される「産業交流展2023」に出展します。AI動作解析、医療機器開発、ヘルスケアテクノロジーなど当社の最新ソリューションをご紹介。商談・連携のご相談も歓迎です。
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【展示会出展】WELLNESS TOKYO 2023｜東京ビッグサイト
2023年11月28日(火)〜30日(木)、東京ビッグサイトで開催される「WELLNESS TOKYO 2023」に出展します。当社のヘルスケア・ウェルネス分野でのAI技術と動作解析ソリューションをご紹介します。
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VR×AI動作分析｜没入型トレーニングと評価の新しい形
VR（仮想現実）とAIを組み合わせた動作分析・トレーニングシステムを紹介。スポーツ・リハビリ・教育分野で進む、没入型体験と高精度な動作評価の融合がもたらす新しい価値とユースケースを解説します。
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【展示会出展】東京ビジネスチャンスEXPO 2023｜12月6-7日
2023年12月6日(水)〜7日(木)、東京ビッグサイト東1ホールで開催される「東京ビジネスチャンスEXPO」に出展します。新技術の発表を予定しています。事前のアポイント・取材も歓迎します。
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AIにできること｜現状と限界、これから可能になる領域
AI（人工知能）が現時点でできること・できないことを具体例とともに整理。画像認識、自然言語処理、予測分析など得意領域と、創造性・常識的判断などの限界、そして近い将来に可能になる領域までを解説します。
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AI活用事例｜画像認識から自動運転まで実生活のAI応用を解説
画像認識、音声認識、自動運転、推薦システムなど、私たちの実生活に浸透するAIの具体的活用事例を網羅的に解説。各分野での成果とともに、エシカルAIやセキュリティといった現実的な課題も整理します。
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人工知能の未来｜AIの進化が変えるビジネス・社会・倫理
AIの進化が今後のビジネス・教育・医療にもたらす変革と、人とAIの共生のあり方を解説。技術的進歩、社会への影響、倫理的課題、研究開発の最前線を整理し、これから求められる視点を示します。
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AI導入のメリット｜業務効率化・コスト削減から新規事業創出まで
企業がAIを導入することで得られる具体的なメリットを解説。業務効率化、コスト削減、品質向上、データ活用による意思決定改善、新規事業創出まで、業種別の事例とROIの考え方を整理します。
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自治体のAI活用｜行政DX・住民サービス・防災での具体例
自治体におけるAI活用の最新動向を解説。行政事務の効率化、住民サービスのパーソナライズ、防災・減災、獣害対策など、現場で進む自治体DXの具体例と、導入を成功させるためのポイントを整理します。
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【展示会出展】XR総合展2023｜VR・AI技術のご案内
XR総合展に出展し、当社の VR×AI 動作分析技術をご紹介します。没入型体験と高精度動作解析の融合がもたらす、スポーツ・教育・医療分野での新しい応用可能性を実機展示でご体感ください。
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AI開発プロセスの全体像｜成功するチーム構成と実装ステップ
AI開発プロジェクトを成功させるための全プロセスを解説。目標設定、データ収集・前処理、モデル設計、評価・改善、運用維持まで。最適なチーム構成、最新トレンド、よくある落とし穴と対策を実務目線で紹介します。
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畜産IoT｜動物の健康管理と生産性向上を実現する技術活用
畜産業界でのIoT（Internet of Things）活用を解説。家畜の健康モニタリング、繁殖管理、給餌自動化、環境制御など、スマート畜産の具体的事例と、生産性向上・労務軽減・トレーサビリティ強化への効果を紹介します。
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AI開発の進め方｜Python初心者向け学習ロードマップと実務解説
AI開発をこれから学ぶ方向けに、基本プロセス、必要スキル（Python・機械学習）、実用ツール、データの扱い方、典型的な課題と対策を体系的に解説。実務レベルで成果を出すための学習ロードマップを示します。
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ICT教育の先進事例｜フィンランド・シンガポール・日本の取り組み
ICT教育の先進事例を国内外から紹介。フィンランド・シンガポール・日本国内の事例から学ぶ、学習効果向上と教育格差縮小、AI・VR/ARなど次世代技術の教育活用について、現場の実践と展望を解説します。
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教育AI｜パーソナライズ学習と教育格差の縮小に向けた活用
教育分野におけるAI活用を包括的に解説。パーソナライズ学習、教育機会の均等化、教師の負担軽減など、AIがもたらす教育の変革と、データプライバシーや格差の課題、これからの可能性を整理します。
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IT教育｜日本と海外の取り組み事例から見る現状と課題
IT教育の重要性が高まる現代、日本と海外の取り組み事例を比較。プログラミング教育、AI・ロボット教育の最新潮流、デジタルデバイドの解消、インクルーシブな教育環境構築の必要性を解説します。
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ヘルスケアデータビジネス｜ビッグデータが変える医療の未来
ヘルスケアデータビジネスの全体像を解説。健康データの収集・分析を通じたパーソナライズ医療、新薬開発、医療効率化、保険サービス革新など、ビッグデータ活用が医療に与えるインパクトと事業機会を整理します。
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医療DXとは｜電子カルテ・テレヘルス・AI診断の現状と課題
医療業界のデジタル化（医療DX）の現状を解説。電子カルテ、オンライン診療、AI診断支援など革新的サービスが拡大する一方、データ保護・デジタルデバイド・現場ITスキル習得など解決すべき課題も整理します。
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ヘルスケアサービスの現状と未来｜デジタル化とパーソナライゼーション
日本国内外のヘルスケアサービスの現状と未来展望を、提供者・利用者の双方の視点から包括的に解説。デジタル化、AI、テレヘルスがもたらす変革と、パーソナライズドケアによる新しい医療体験のあり方を紹介します。
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医療アプリ開発｜種類・機能・成功事例と開発のポイント
医療アプリの種類・機能・成功事例を体系的に解説。診断支援、患者管理、健康管理、テレヘルスなど用途別の特徴と、医療機器プログラム承認・データセキュリティを含む開発のポイントを紹介します。
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スポーツデータ分析｜動作解析と統計でパフォーマンス向上
スポーツ現場におけるデータ分析の活用を解説。AIによる動作解析、統計的アプローチによるパフォーマンス向上、戦術分析、ケガ予防まで、最新事例とテクノロジーで進化するスポーツサイエンスの今を紹介します。
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ヘルスケアAI｜医療現場での活用事例と倫理的課題
AI技術がヘルスケア・医療業界で広がる現状を解説。診断支援、疾病予防、画像診断、データ分析、創薬支援まで具体的活用事例と、プライバシー保護・透明性などの法的・倫理的課題への対応策を紹介します。
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スマートフォン1台で3D動作分析｜AIで実現する映像解析技術
スマートフォンなど普通のカメラで撮影した1本の映像から、人の動きを3次元（3D）で分析する最新AI技術を紹介。従来は複数カメラが必要だった3D動作解析が、ワンカメラで実現する仕組みと活用事例を解説します。
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【パートナー連携】玉川大学との共同研究のお知らせ
玉川大学との共同研究パートナーシップを開始しました。動作解析・AI技術を活用した研究プロジェクトの概要と、今後の取り組みについてご紹介します。
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OpenPoseとは｜骨格検出AIの仕組みと動作分析への活用
骨格検出AI「OpenPose」の仕組みと、当社の動作分析サービスでの活用方法を解説。リアルタイム多人数姿勢推定の特徴、精度、応用範囲（スポーツ・リハビリ・エンタメ）など、技術と現場の両面から紹介します。
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スマートフォン加速度センサーで動作分析｜活用と精度の実際
スマートフォン内蔵の加速度センサーを使った動作分析の方法と精度について解説。専用機材なしで歩行・運動の定量化が可能な反面、注意すべき制約と、補完するための技術を実例とともに紹介します。
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法人化3周年｜AI分析を主軸にした次のステージへ
リサーチコーディネート株式会社は2021年5月31日に法人化3周年を迎えました。試験研究コンサルから動作分析サービスへ事業を展開してきた歩みと、今後 AI 分析を主軸に据えていく次のステージへの決意をご報告します。
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【パートナー連携】早稲田大学レスリング部とのデータ分析協力
早稲田大学レスリング部とのパートナーシップを開始。動作解析と統計分析によるパフォーマンス向上支援を行います。スポーツサイエンスとAIを掛け合わせた取り組みの概要をご紹介します。
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スマートフォン動画撮影のFPS設定｜動作分析に最適なフレームレート
動作分析用にスマートフォンで動画を撮影する際の最適なフレームレート（FPS）設定を解説。30fps・60fps・120fps の使い分け、動きの速さに応じた選び方、データ容量とのバランスについて実践的にまとめました。
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【受賞】メドテック2020 イノベーション大賞 入賞のお知らせ
メドテック2020 イノベーション大賞において入賞しました。当社の医療機器開発・ヘルスケア領域での技術が高く評価されたものです。引き続き医療現場の課題解決に資する技術開発を進めてまいります。
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【展示会出展】MEDTEC Japan 2020｜医療機器開発展
医療機器開発の専門展示会「MEDTEC Japan 2020」に出展します。当社の医療機器開発支援、AI画像解析、動作解析の最新技術を実機でご紹介。医療従事者・開発企業の皆様のご来場をお待ちしています。
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ドローン×AI動作分析サービス開始｜空撮映像から自動解析
空撮映像とAI解析を組み合わせた新サービスを開始しました。プロドローンパイロットによる撮影から、AIによる動き・物体・パターン解析まで、ワンストップで提供。農業・防災・スポーツでの活用が期待されます。
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【展示会出展】SPORTEC 2020｜スポーツ×テクノロジー
日本最大級のスポーツ・健康産業の総合展示会「SPORTEC 2020」に出展します。当社の動作解析・AI 技術によるスポーツテック・ヘルステックソリューションを実機展示でご紹介します。
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【認定】東京都中小企業振興公社の評価事業に認定されました
当社の事業が東京都中小企業振興公社の評価事業に認定されました。AI動作解析・医療機器開発などの当社技術が、社会的価値・成長性の両面で評価された結果です。今後の取り組みについてもご紹介します。
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医療機器開発の流れ｜規制対応・品質管理・市場投入の実務ガイド
医療機器開発の全プロセスを実務目線で解説。企画・設計、薬機法など規制対応、品質管理体制、臨床評価、市場投入後の安全管理まで。関連法規や認証取得のポイントも含めた包括的なガイドです。
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順天堂大学ピッチイベント登壇｜医工連携の取り組みを紹介
順天堂大学主催のピッチイベントに登壇し、当社の医工連携の取り組みと成果を紹介しました。医療機関・研究機関との共同開発事例、現場のニーズに応える技術開発の進め方について発表しました。
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【メディア掲載】日刊工業新聞に取り上げられました
当社の取り組みが日刊工業新聞に取り上げられました。AI技術と動作解析を組み合わせた当社のソリューションと、産業応用への可能性について紹介されています。記事の概要をご報告します。
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動作分析に最適な映像とは｜2D・3D解析の撮影ポイント
動作分析を成功させるための映像撮影のポイントを解説。2次元解析と3次元解析それぞれで求められる撮影角度、カメラ配置、照明、解像度など、現場で役立つ実践的なノウハウをわかりやすくまとめました。
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3D動作解析に最適なカメラ｜SONY RX0 IIによる撮影環境
高精度な3D動作解析を実現するためのカメラ選びと撮影環境を解説。当社で採用しているSONY RX0 II（2台構成）の強み——小型堅牢、水中対応、低歪み、Wi-Fi同期——と、実際の運用ノウハウを紹介します。
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