2月も中旬に入り相変わらず寒い日が続く今日この頃ですが、みなさまいかがお過ごしでしょうか？
冬の乾燥は多くの身体への影響を及ぼします。低湿度の環境では皮膚が乾燥し、かゆみやひび割れを引き起こすことがあります。また、粘膜の乾燥も進むため、風邪やインフルエンザなどのウイルス感染のリスクが増加します。さらに、呼吸器系にも影響を及ぼし、喉の痛みや鼻血が起こることもあります。これらを防ぐためには、適切な室内湿度の維持や保湿対策が効果的です。
それではまず、今回紹介する記事をダイジェストで紹介します！！
今回はプラスチックの歴史、その環境への影響、およびプラスチック問題の解決に向けた改善策と除去技術について詳しく解説します。プラスチックがどのようにして広く使用されるようになったのか、その環境への負担、そしてリサイクルや代替素材へのシフトによる解決策の可能性に焦点を当てています。読者は、プラスチックの持続可能な使用についての理解を深めることができます。 （・・詳しくはこちらへ）
AI技術に関連する「AIバブル」について詳しく説明します。経済的なバブルがどのようにして形成されるのか、そしてAI技術がどのようにその現象に寄与しているかに焦点を当てています。特に、生成AIの急速な成長とその市場の過熱によるリスクについて詳細に分析しており、バブルが形成される背景とその持続可能性について考察しています。 （・・詳しくはこちらへ）
今回はAIのフレーム問題に焦点を当てています。フレーム問題は、AIが実世界の複雑さにどのように対応しているか、またそれが人間の意思決定プロセスとどのように似ているかを探ります。記事内では、AIが直面する課題と、それに対する人間らしい反応をユーモラスに比較しています。読者は、AI技術の現状とその限界をより深く理解できるでしょう。 （・・詳しくはこちらへ）
今回はAIクローラーを対象とした新しいプログラム「Nepenthes」について紹介しています。このプログラムは、AIクローラーを意味のないデータの迷路に誘導し、インターネットのコンテンツを無断で収集する行為に対抗する目的で開発されました。記事では、この技術の概要と、それがもたらすであろう新しいAI時代の課題と機会について掘り下げています。 （・・詳しくはこちらへ）
データのじかんNewsのバックナンバーはこちら
2025.02.14 公開
データのじかんを閲覧頂いているみなさま！！こんにちは！！【データのじかんフィーチャーズ】担当の畑中一平です。【データのじかんフィーチャーズ】は、最新の話題や事件に焦点を当て、これまでに「データのじかん」で紹介した記事の中から厳選してピックアップし、詳細にレポートして皆さまにお伝えする企画です。
第31回目となる今回は、非常に便利で多様な用途がありますが、その一方で環境問題やリサイクルに関する課題も抱えている“プラスチック”にフォーカスした特集をお届けします。
プラスチックは、その軽量で丈夫な特性から、私たちの生活に欠かせない存在となっています。食品容器や衣類、医療機器、電化製品など、さまざまな分野で広く使用されています。しかし、その一方で、環境問題やリサイクルに関する深刻な課題を引き起こしています。プラスチックは自然界で分解に長い時間を要し、特に使い捨てプラスチックが海洋汚染や動物への害を引き起こす原因となっています。また、リサイクルの難しさや、有害物質の存在も問題視されています。
2025.02.09 公開
2024年6月18日、米半導体大手NVIDIA（エヌビディア）社の時価総額は3兆3,400億ドルに達し、世界1位となりました。その理由が、同社の主力製品であるGPUが近年のAIブームにおいて多大なニーズと期待を集めているからであることは間違いありません。
最近では2025年1月にDeepSeekショックを受けNVIDIAの株価が17%も急落したことがニュースでも大きく取り上げられました。2025年2月現在のNVIDIAの時価総額は3.06兆ドルとなっています。
世界的なITコンサルティング企業、米ガートナーは生成AIはすでにテクノロジーのハイプサイクルにおける「幻滅期」に入ったとレポートで発表しました。それまで「過度な期待のピーク」にあった生成AIバブルは崩壊してしまうのでしょうか？
この記事では、‟バブル”をキーワードにAIや最新テクノロジーと我々の関わり、AIバブルのこれからを論じます。
2025.02.10 公開
みなさん、おはようございます。
今年から月に一回更新のペースになったので、なんかちょっとお久しぶり感というか、ペースが掴み切れてないというか、なんとなく気恥ずかしい感じになっちゃってますが、改めまして、どうも僕です（笑）。
最近の話題といえば、DeepSeekの登場かなぁと思うのですが、AIの進化は加速する一方なのに、それを使いこなす立場にある人の方が全然進化に付いていけてない感じですよね。なんとか付いていかなきゃって気持ちばかり焦ってみたりするんですけど、まぁでも、「気持ちが焦る」っていうのはこの上なく人間らしい行為であり、とてもAIには真似できない崇高なことなんじゃないかなぁって焦りの中の一握りの冷静さで考えてみました。でもって、もう一段階冷静になって考えてみると、気持ちが焦ってまともな答えが導き出せないような状態になってしまう、つまりパニクってる状態というのは、フレーム問題と近いものがあるかもっていう気づきに達しました。人間らしいパニクりまでAIに搭載されてると思ったら、なんかもう敗北感で笑うしかないです（笑）。あ、さすがに「敗北感で笑う」っていうのはAIにはできない芸かも知れないです。
2025.02.12 公開
まいどどうも、みなさん、こんにちは。
わたくし世界が誇るハイスペックウサギであり、かのメソポ田宮商事の日本支社長、ウサギ社長であります。二月に入って日本各地は災害級の大雪となり、公共交通機関などにかなりの影響を及ぼしておりました。わたくしウサギではありますが、同時にニューヨーク育ちでもあり、雪にはある程度の耐性があるので、雪は雪で風情があって、たまには悪くないなぁ、と思ったりしてました。ニューヨークは、常に雪が降っているというより、年に何度か強烈なストームがやってきて、その度に一晩で20センチ、ないし30センチの雪が積もる、という感じなので、冬が来て最初のストームが来るとそれ以降は春が来るまでずっと雪は残り、ストームの度に雪は積もり続けることになります。ストームの直前になると住民は挨拶がわりにストームの話をして、ストームの準備でみんながそわそわし始めるのですが、そんな時はなんだか妙な一体感というか連帯感が出たりして、結構それはそれでよかったりもしたまぁ、なんてことも雪を見ながら久しぶりに思い出したりしておりました。あと、純白の雪は真っ白なウサギを美しく包み隠してくれるのでそういう安心感もわたくしの場合はあります。雪が純白なのは降ってすぐだけではありますが。。。
今回は『「AIバブル」とは？そもそもバブル経済はなぜ起こる？』という記事を紹介させて頂きました。
AIバブルとはAI（人工知能）技術に対する過剰な期待と投資が生み出す経済的な泡（バブル）を指します。AI技術が爆発的に成長し、その可能性に対する楽観的な見通しが市場に大きな影響を与えていますが、その実態と期待値のギャップが大きいため、将来的にはその熱狂が冷め、市場が正常化する可能性が指摘されています。AIバブルについては、特に技術投資やスタートアップの評価額が急騰する現象として注目されています。
この記事では、技術の成熟度モデルであるガートナーのハイプサイクル（Hype Cycle）で現状のAIの立ち位置について紹介しています。
そこので今回の編集後記では、「ガートナーのハイプサイクル（Hype Cycle）」についても少し詳しく紹介したいと思います。
ガートナーのハイプサイクルは、新技術の成熟過程を段階的に追うモデルです。特徴として、技術の発展に伴う市場の期待変動を五段階で示しています。これを活用することで、企業や投資家は技術の採用時期や投資のタイミングを効果的に判断できます。特に、過大期待の頂点や幻滅のどん底を理解することで、リスクを管理し、実用化に向けた戦略を計画する上で有益です。
このモデルは新技術が市場に登場してから成熟に至るまでの進化を表しており、以下のフェーズから構成されます。
① 黎明期（Technology Trigger）：
この段階では、新しい技術が発明され、最初の実証例が登場し、公に注目を集め始めます。この初期の興奮は、技術の潜在的な価値や将来の応用に対する期待によって引き起こされます。ただし、この時点では技術が実際に市場で広く採用されるかどうかはまだ不確かです。黎明期は、技術の可能性を探るための重要な時期であり、初期の採用者や投資家が関心を持つ時期です。
② 過大期待の頂点（Peak of Inflated Expectations）：
新技術に対する期待が非現実的な高さに達する段階です。この時期、メディアの過熱報道や市場の熱狂によって、技術の実際の能力を超えた期待が寄せられます。しかし、技術が実際には期待された成果をすぐには提供できないことが明らかになると、幻滅へと移行します。このフェーズを理解することは、投資や技術採用の決定において、過剰な期待によるリスクを回避するのに役立ちます。
③ 幻滅期（Trough of Disillusionment）：
技術に対する初期の過大な期待が現実の成果と一致しないために、一般的な失望が広がる段階です。この期間中、多くの実装が失敗し、メディアの熱狂が冷め始めます。しかし、この時期はまた、問題の解決や技術の改善が行われるため、生き残る技術はより実用的な応用へと進化することが多いです。この段階を乗り越えると、次の「啓蒙の斜面」に移行します。
④ 啓発期（Slope of Enlightenment）：
技術が幻滅のどん底を乗り越えた後の段階です。この期間中、企業や開発者が技術の真の利点と実用的な用途を理解し始め、技術の効果的な活用法が明らかになります。失敗から得られる教訓と、初期の成功事例が蓄積され、より広範な市場での採用が現実的に見え始めるのが特徴です。この段階を経て、技術は最終的に生産性の高原に到達します。
⑤ 生産性の安定期（Plateau of Productivity）：
ハイプサイクルにおける最後の段階で、ここでは技術が広く市場に受け入れられ、その実用性と利益が明確に理解されるようになります。この段階での技術は、信頼性が高く、その価値が広く認識されているため、主流の採用が進みます。実践的な応用が多く見られ、技術の安定した成長と普及が確立される期間です。
このサイクルは、新しい技術やトレンドがどのように発展し、市場での位置を確立していくかを理解するのに役立ちます。
ガートナーのハイプサイクルを活用する方法の例を以下に示します。
① 技術評価：
新技術の潜在能力とリスクを評価し、その成熟度を把握するためにハイプサイクルを参考にします。
② 戦略的意思決定：
技術の各段階における位置を理解することで、投資や技術採用のタイミングを戦略的に決定します。
③ 市場予測：
技術が市場に与える影響を予測し、適切な準備と対策を行います。
④ リスク管理：
技術の過大期待の頂点や幻滅のどん底を識別し、それによるリスクを避けるための措置を講じます。
これらを通じて、組織はより情報に基づいた判断が可能になり、効果的に技術を導入していくことができるようになります。
それでは次回も「データのじかんNews」をよろしくお願いします！
データのじかんは、テクノロジーやデータで、ビジネスや社会を変え、文化をつくりあげようとする越境者のみなさまに寄り添うメディアです。
越境者の興味・関心を高める話題や越境者の思考を発信するレポート、あるいは越境者の負担を減らすアイデアや越境者の拠り所となる居場所などを具体的なコンテンツとして提供することで、データのじかんは現状の日本にあるさまざまなギャップを埋めていきたいと考えています。
（畑中 一平）
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