合成データ（Synthetic Data）が、日本の製造、物流、建設、介護、モビリティなどの現場AIを加速している。学習データ不足を現場撮影だけで補うのではなく、画像・教師ラベル・事故シナリオを生成することで、プライバシー、撮影コスト、レア事故の再現という課題を解決しやすくなる。NEDO・産総研やNVIDIA、NISTの取り組みをもとに、現場AIにおける合成データ活用の実務ポイントを解説する。
「合成データ（Synthetic Data）」が日本の現場AIを加速する：撮影コスト・プライバシー・レア事故を“生成”で埋める時代へ 続きを読む »
SusHi Tech Tokyo 2026が開幕し、AIやロボティクス、都市レジリエンスを中心に未来都市の実現に向けた革新的な取り組みが紹介されています。東京が世界的なイノベーション拠点として存在感を高める中、スタートアップと投資家をつなぐ重要なプラットフォームとして注目を集めています。
SusHi Tech Tokyo 2026：日本が未来都市とイノベーションの世界的拠点へ 続きを読む »
Sony AIBO Neo登場。AI感情認識とクラウド学習で、まるで生きているような反応を見せる次世代ロボットペットが日本市場で話題に。
Sony AIBO Neo：感情認識とクラウド学習で進化したAIペットロボット、心を通わせる次世代パートナー 続きを読む »
SLAM（同時自己位置推定と環境地図作成）技術は、リアルタイムで地図を作成しながらデバイスの位置を正確に把握する技術です。自動運転車やドローン、ロボットなど、様々な分野で利用されており、リアルタイムマッピング、高精度の自己位置推定、動的環境への適応力などの特徴があります。センサーフュージョンや低コストのソリューションにより、SLAM技術は今後さらに多くの業界で活用され、自律システムの未来を支える重要な役割を果たすでしょう。
SLAM技術：リアルタイムマッピングとナビゲーションの革新 続きを読む »