https://datatimes.jp世界は、データで見るともっと面白い。jahttps://datatimes.jp/articles/attraclab-robot-brain-interviewhttps://datatimes.jp/articles/attraclab-robot-brain-interviewWed, 21 Oct 2026 23:00:22 GMTAIがロボットの体を動かす「フィジカルAI」が、世界で急速に進んでいます。人型ロボットの性能は、この1年で見違えるほど上がりました。では、日本はどこで勝負できるのか。ドローンの会社を2つ立ち上げてきた、埼玉のロボット開発会社アトラックラボの伊豆智幸代表の答えは、ロボットの「脳」でした。ベテランの職人が作業中に口にする「ここで少し力を抜く」といった言葉ごとAIに学ばせ、動きだけでなく判断の理由までロボットに引き継ぐ。その仕組みと、ドローンや建設現場での使い方、地方の暮らしを支える未来までを伺いました。https://datatimes.jp/articles/shipbuilding-robots-ai-japanhttps://datatimes.jp/articles/shipbuilding-robots-ai-japanTue, 20 Oct 2026 23:00:21 GMT自動車工場はロボットだらけなのに、船は今もほぼ手作り。その船を、日本は2035年までに今の約2倍造ると決めました。今の働き方のままでは、造船で働く人が約6万人足りない計算です。DATA TIMESは、日本の造船所が発表したロボット・AIの事例72件と、造船所の技術者の求人28件を集め、船づくりがロボットに難しい理由、現場でどこまでロボットが動いているか、韓国・中国・米国との差を整理しました。壁を登る四足ロボットや職人の勘を学ぶAIなど、最前線の動きも紹介します。https://datatimes.jp/articles/crosshub-travel-pass-interviewhttps://datatimes.jp/articles/crosshub-travel-pass-interviewMon, 19 Oct 2026 23:00:20 GMT韓国では、外国人旅行者はアプリでタクシーを呼べず、デリバリーも頼めず、高速鉄道KTXの切符もネットで買いにくい。便利なサービスの入口が、住民の本人確認に結びついているからです。韓国のスタートアップCrossHubは、パスポートで本人確認をして、旅行者が現地の支払い・交通・予約を使えるカード「Travel Pass」をつくっています。CES 2026でFinTech部門の最高賞を受けた同社で戦略イニシアティブ部門長を務めるラ・サンヨンさんに、ゼロ知識証明を使う本人確認の仕組み、「その街でしか使えないお金」、学生証の構想、そして日本に期待することを伺いました。https://datatimes.jp/articles/fde-jobs-japan-2026https://datatimes.jp/articles/fde-jobs-japan-2026Sun, 18 Oct 2026 23:00:01 GMT顧客や自社の現場に入り込んでAIを動かすエンジニア「FDE」。DATA TIMESは、FDEと同じ仕事を募集する日本の求人326件（168社）の本文を1件ずつ読み、何を任せ、何を求めているかを記録しました。7割の求人は、ヒアリング・要件定義からPoC、本番実装、運用・定着支援までを一人に任せていました。一方で、業界の業務知識を必須にしていたのは3%だけ。AIを現場で動かすエンジニアに本当に求められているものを、求人票の言葉から読み解きます。https://datatimes.jp/articles/data-leaks-hubs-2026https://datatimes.jp/articles/data-leaks-hubs-2026Sat, 17 Oct 2026 23:00:01 GMT2026年9月1日から10月17日までに日本で公表された漏えい・不正アクセスを、DATA TIMESが1件ずつ集めると280件。手口の中心は、スマホアプリを解析してAPI（アプリの裏口）の不備を突く攻撃と、委託先やクラウドなど「データが集まる場所」への侵入でした。その裏で、8月末には攻撃能力の高いAIのモデルが誰でも手元で動かせる形で公開され、専門家が以前から警告してきた状況が現実になり始めています。守る側にもAIが要るのか、韓国やEUは漏えいをどう罰しているのかまで、データを扱う立場から読み解きます。https://datatimes.jp/articles/plateau-fujisawa-165000-buildingshttps://datatimes.jp/articles/plateau-fujisawa-165000-buildingsFri, 16 Oct 2026 23:00:48 GMT国交省の3D都市モデル「PLATEAU」から神奈川県藤沢市の建物16万5,411棟を取り出し、国土地理院の地形分類、大規模盛土造成地、J-SHISの地震の揺れの確率、Sentinel-2の衛星写真、公示地価を1棟ずつ書き込んだ「災害台帳」を、AIにプログラムを書かせて作りました。市内でとくに揺れやすい1割の建物のうち、浸水のハザードマップで色が付くのは4棟に1棟だけ。衛星は3Dの街に載る前の造成地を見つけ、津波の想定区域の地価は区域外より上がっていた。作り方、つまずいた所、1棟ずつ言えることと言えないことを、再現手順ごと公開します。https://datatimes.jp/articles/coreweave-shock-ai-debthttps://datatimes.jp/articles/coreweave-shock-ai-debtThu, 15 Oct 2026 23:00:34 GMT10月15日、日経平均株価は3,318円下げ、下げ幅は歴代3番目になりました。きっかけの一つとされたのが、AIの計算力を貸す米国のコアウィーブの社債の急落です。コアウィーブの借金は3年半で約22倍の356億ドル。2026年上半期は、返済と利息が本業で入ったお金を上回りました。GPUと顧客との契約を担保に借りて建てる「AIの計算工場」の仕組みを、決算資料の数字でたどり、何が心配され、何が支えになっているのかを確かめます。https://datatimes.jp/articles/realizable-ai-factory-manager-interviewhttps://datatimes.jp/articles/realizable-ai-factory-manager-interviewTue, 13 Oct 2026 23:00:49 GMT工場のデジタル化は、システムを入れて、データをためて、最後にAI。この順番だと、中小の工場は何年たってもAIにたどり着けません。韓国・仁川のスタートアップrealizableは、順番を逆にしました。製品名を入れるだけで、AIが工程と見るべき数字を提案し、30分ほどでダッシュボードまで作れるという「AI工場長」。そして工場を1社ずつではなく、産業団地ごとに10社、20社で同時に試す「Multi-PoC」。ウォン・ドンミョン代表に、紙とペンが残る現場をAIにつなぐ順番と、日本の工場への提案を伺いました。https://datatimes.jp/articles/mlit-mcp-ai-store-locationhttps://datatimes.jp/articles/mlit-mcp-ai-store-locationMon, 12 Oct 2026 23:01:48 GMTいつか海の近くでカフェを開きたい。DATA TIMES編集長の小笠原が、国交省のデータにつながったAIに、ふだんの言葉で3通だけ出店を相談しました。AIは藤沢・辻堂・茅ケ崎の比較レポートを3分あまりで作り、2通目で自分の結論を茅ヶ崎から辻堂に変え、3通目では20席の売上と家賃の上限を数字を変えて試せる画面まで作ってきました。人がいちばん多い藤沢が選ばれなかった理由、AIの試算が公的統計とどこまで合うか、国のデータでは分からないことまで、実際の画面で確かめます。https://datatimes.jp/articles/openai-math-719-riemannhttps://datatimes.jp/articles/openai-math-719-riemannSat, 10 Oct 2026 23:01:19 GMTOpenAIが、社内の未公開AIが書いた数学の論文719本を一度に公開しました。目玉は「準リーマン予想」の証明という主張です。では、160年以上解けていないリーマン予想は、ついに解けたのか。答えは「いいえ。でも、手前の大きな一歩かもしれない」。全372件を自分たちで数え直すと、コンピューターで証明を確かめられたのは36%、反例で予想をくつがえした成果が約2割、ページ数は3万4,000を超えていました。https://datatimes.jp/articles/nobel-chemistry-2026-soai-autocatalysishttps://datatimes.jp/articles/nobel-chemistry-2026-soai-autocatalysisFri, 09 Oct 2026 21:44:48 GMT右手型の分子が100万1個、左手型が100万個。たった1個多いだけのほうが、3回の反応で「ほぼ全部」を占めてしまう。2026年のノーベル化学賞に選ばれた東京理科大学の硤合憲三さんが見つけたのは、そんな不思議な化学反応でした。日本の化学賞は2年連続、10人目の快挙です。私たちの体の分子は、なぜ片方の向きだけなのか。150年来の謎から、薬づくりとのつながりまで、身近なたとえで解説します。https://datatimes.jp/articles/astroscale-on-orbit-servicing-interviewhttps://datatimes.jp/articles/astroscale-on-orbit-servicing-interviewThu, 08 Oct 2026 23:01:17 GMT地球のまわりで増え続ける人工衛星と宇宙ゴミ。燃料が切れた衛星は、これまで宇宙に置き去りにされてきました。その「宇宙のアフターサービス」をつくろうとしている日本の宇宙企業アストロスケールの広報・伊藤聡志氏に聞くと、本業は衛星に近づいて点検し、燃料を補給し、寿命を延ばし、最後に片づける「宇宙のロードサービス」でした。宇宙ゴミに15mまで近づいたADRAS-Jの難しさ、宇宙の外から人が集まる組織、混み合う軌道のデータとあわせて読み解きます。https://datatimes.jp/articles/wan-machica-3dgs-interviewhttps://datatimes.jp/articles/wan-machica-3dgs-interviewThu, 08 Oct 2026 05:05:06 GMTスマホの動画からでも、写真のような3D空間がつくれるガウシアン・スプラッティング（3DGS）。論文の発表からわずか3年で、世界共通の3Dファイル形式でも正式に扱えるようになりました。それなのに、建設の現場で本当に仕事に使えている会社は、まだごくわずかです。作る技術はそろったのに、何が足りないのか。3DGS専用のビューワー「Machica」を開発する広島のWAN代表・三谷歩さんに、3DGSとは何か、点群との違い、設計データとの重ね方、使う人に教わる開発、そして「撮り忘れても後で撮れる」未来まで聞きました。連載「現実を、まるごと仮想空間へ」の第1回です。https://datatimes.jp/articles/arxiv-submission-limithttps://datatimes.jp/articles/arxiv-submission-limitWed, 07 Oct 2026 02:09:09 GMT世界中の研究者が論文を無料で公開するサイトarXivが、2026年10月1日から投稿を1人月2本までに制限しました。9月の投稿は過去最多の40,363本で、2年前のほぼ2倍です。本当にAIのせいなのか。公開データで9月の論文3万8,908本を数え直すと、数学の急増、1年で2.3倍になった単著論文、そして「制限で実際に削られるのは数%」という姿が見えてきました。https://datatimes.jp/articles/korea-tourists-young-exodushttps://datatimes.jp/articles/korea-tourists-young-exodusTue, 06 Oct 2026 01:39:54 GMTAIの記事を書くたびに名前が出てくる国、韓国。DATA TIMES編集長の小笠原が、仁川・釜山・済州を10日間でめぐる「Korea Nomad Gateway」に飛び入りで参加しました。海の見える仕事場で働き、行政や起業家、世界中の参加者と食卓を囲んだ出張の記録と、旅先で聞いた話を韓国の統計で確かめた調査をまとめます。観光客は過去最多なのに若い人が出ていく地方の事情と、だからこそ「一緒に働く人」を世界から呼ぶ韓国の本気、そして帰国後に動き出した韓国企業との連携まで。https://datatimes.jp/articles/jera-chiba-ai-datacenterhttps://datatimes.jp/articles/jera-chiba-ai-datacenterSun, 04 Oct 2026 21:49:45 GMTJERA・Dell・RHAELMが、千葉火力発電所の隣に最大40万kW・総額約2.3兆円のAIデータセンターを建てる計画を発表しました。40万kWは家庭何世帯分で、GPUなら何個分か。なぜ街なかではなく発電所の隣なのか。東京でデータセンターに電気が届くまで8〜10年かかるという分析、国の需要予測、米国の先行例、CO2の試算まで、公開資料とデータで読み解きます。https://datatimes.jp/articles/times-car-license-image-leakhttps://datatimes.jp/articles/times-car-license-image-leakSat, 03 Oct 2026 01:19:00 GMTカーシェア「タイムズカー」への不正アクセスで、運転免許証などの画像約160万件が流出しました。退会した人の画像も7年間保管されていました。生成AIで偽造や攻撃が巧妙になるなか、免許証は金融の本人確認にも使われる大事な鍵です。国が進める「ICチップで読む」本人確認や、画像を持たずに確かめる方法まで、データの扱い方の次の形を考えます。https://datatimes.jp/articles/plateau-report-card-budget-renewalhttps://datatimes.jp/articles/plateau-report-card-budget-renewalThu, 01 Oct 2026 23:08:58 GMT国交省の3D都市モデル「PLATEAU」には、2020年度から予算額で160億円を超える国費が投じられ、329都市のモデルができました。国の狙い、うまくいった事例と続かなかった事例、海外との比較、そして編集部が全国306自治体の公開データを数えて見えた「作ったまま更新されない3Dの街」まで。PLATEAUの費用対効果を、一次資料とデータで検証します。https://datatimes.jp/articles/openai-devday-2026-explainedhttps://datatimes.jp/articles/openai-devday-2026-explainedWed, 30 Sep 2026 20:02:01 GMTOpenAIのDevDay 2026で、SNSは24時間働く分身のAI「dots」への驚きと、月200ドルのChatGPT Proで使える量が半分になることへの怒りで持ちきりになりました。発表の中身と生の声を整理し、新モデル「GPT-6.1 Sol」と最上位のAstraを、ClaudeのOpus 5.5・Fable 5.1と同じ注文でゲームと3Dの東京を作らせて実力差を比較。Proは結局高くなったのか、得するのは誰かまで答えます。https://datatimes.jp/articles/chloros-swalo-image-analysis-interview-v2https://datatimes.jp/articles/chloros-swalo-image-analysis-interview-v2Wed, 30 Sep 2026 07:00:00 GMTディープラーニングの転換点を研究の現場で見ていた画像解析エンジニアが、いま農業研究の現場でAIを動かしています。クロロス株式会社CTOの伊藤悠一氏に、創業の経緯と作物画像解析システム「SWALO」の現在地を聞き、人の目に頼ってきた品種や農薬の試験でAIが担う役割を考えます。https://datatimes.jp/articles/typhoon-okinawa-forecast-datahttps://datatimes.jp/articles/typhoon-okinawa-forecast-dataSat, 26 Sep 2026 11:00:00 GMT台風の進路予報で、AIが米国の公式予報を上回り始めました。1つの台風に1,000通りのシナリオを描くAIの実力と苦手、気象庁の動き、そして予報の「幅」を描いた予報円の読み方まで。いま沖縄の南にある台風第26号と、75年・553個の台風データで読み解きます。https://datatimes.jp/articles/ai-hunger-power-data-contexthttps://datatimes.jp/articles/ai-hunger-power-data-contextThu, 17 Sep 2026 23:00:00 GMT2030年、世界のデータセンターは日本の年間発電量に迫る電気を使う見通しです。学習に使える公開テキストにも限りが見え始めました。AIが次に欲しがるのは、会社の現場に眠る記録と、その「意味」。電力、文章、コンテキストの3つの空腹から、AIの次の競争を動画と図でたどります。https://datatimes.jp/articles/lovart-design-agent-hands-onhttps://datatimes.jp/articles/lovart-design-agent-hands-onThu, 10 Sep 2026 23:00:00 GMT撮影なしの広告動画、VTuberの三面図、映画のようなポスター。全部、デザインAI「Lovart」で作りました。公開から5か月で利用者1,000万人を超え、企業価値3,000億円超まで駆け上がったLovartを編集長が使い倒し、ByteDanceの研究チームも登壇した公式ハンズオン体験会にも参加。何がすごいのか、なぜ今なのかを、作例と体験会レポートで伝えます。https://datatimes.jp/articles/plateau-3d-city-model-hands-onhttps://datatimes.jp/articles/plateau-3d-city-model-hands-onThu, 03 Sep 2026 23:00:00 GMT国土交通省の3D都市モデル「PLATEAU」は、いまAIから直接呼び出せます。編集部がAIの窓口（MCPサーバー）につなぎ、東京駅前約1km四方の1,022棟の浸水リスクを集計すると、4.1mの浸水が想定される医療施設が見つかりました。衛星と生成AIで3Dの街を1〜2時間で作る最新技術まで、AIでどこまでできるのかをまとめます。