Open RAN の主要ベンダーは、Samsung、Mavenir、NEC、富士通、Rakuten Symphony、Parallel Wireless で、OpenRAN 市場全体の約 95% ～ 97% を占めており、独自のOpen RAN エコシステムを開発している既存ベンダーの影響もあって、業界は 2024 年後半に好転すると予想されています。
有力なOpenRAN ベンダーは、EricssonやNokiaなどの既存ベンダーとの「熾烈な競争」に直面することが予想され、RAN市場における世界的なプレゼンスを考慮すると、NokiaとEricssonは今後数年間で大規模なOpenRAN展開を実行できる確固たる立場にあり、EricssonがAT&Tと大規模契約を獲得した米国でOpenRAN を展開したことを例に、2024 年の初めまでに O-RAN 準拠の無線が利用可能になるとしています。
OpenRANエコシステムはまだ成熟していないが、今後数年間は小規模な導入が続き、シリコン、マルチベンダーの相互運用性とテスト、RAN インテリジェント・コントローラー（RIC）の利用可能性、およびMassive MIMO向けのアップリンク・パフォーマンス向上（ULPI）仕様に関連するさらなる進歩により、より好ましい結果がもたらされる可能性があり、 2027～2028 年に変曲点が起こる可能性があるとのこと。
2023 年Q2の資金調達は悪化、 Crunchbaseによると、前年比で 76% 減少。
2023 年上半期に、Web3 企業は約 40 億ドルを調達しましたが、2022 年上半期の投資額約 160 億ドルに比べれば微々たるもので、投資は年末まで減少し続けているとのこと。
FTXの大失敗は、取引相手の信頼性に長い影を落とし、スリーアローズとルナの大失敗に見舞われ、一夜にして数十億の価値が吹っ飛んだのは大きく、多数の規制措置により、Web3 のアクティブな開発者は減少し、ユーザー数と取引所全体の取引量の両方の減少に見舞われています。
いくつかの今後の提起の中には、「ウォレット、ブロックチェーン、トークン」を「アカウント、データベース、クレジット」と分かる形に言い換えろ、という話もありますが、ブロックチェーン技術としては、以下の点に集約するかもしれません。
「データプライバシー方が成立し、パーソナライズが困難になる中で、パーソナライゼーションの利点とプライバシーを組み合わせる点をもって、ユーザーが自分のデータを保管および管理できるようにし、パブリッシャーがユーザーのプライバシーを維持しながらサイトをユーザーに合わせてカスタマイズできる。」
<参照URL>
https://techcrunch.com/2024/01/16/how-web3-can-have-a-2024-comeback/
小売業者の 70% が AI を活用した小売管理システムが重要であると考えているが、AI の普及はまだ初期段階にあり、販売、運用計画などのプロセスでは、使用率が最も低く、高度な AI を活用しているのは回答者の 20% 未満としています。
小売業者におけるAI導入の主な障壁は、データの品質と管理が不十分であることであり、回答者の77%は、組織が収集したデータから実用的な洞察を得るのに苦労しているとし、67%はビジネスに関するより良い洞察を得るのに役立つ有用なデータを収集できていないとしており、データサイロの克服が実装の最大の課題として挙げられています。
また、70% が、組織には AI 小売ソリューションに関するさらなる教育が必要で、65%が新しいAI技術に追いつくのに苦労しているとしています。
<参照URL>
https://www.epicor.com/en-us/resources/library/retail/report-forrester-ai-will-transform-retail/
社内での誤った情報の拡散 (63%) や、生成 AI に起因する可能性のある法的損害または風評被害 (55%) などの二次的な懸念も指摘されています。
58% が、生成 AI によって今後 12 か月間で製品の品質が向上すると予想しているとし、70% が、長期的に自社の価値の創造、提供、獲得方法が大きく変わると期待する一方で、68%が、生成 AI によって 企業の製品とチームの能力が向上するば、同様に競合他社も同じ効果を得ることができ、競争が激化すると考え、従業員が生成 AI からどのように価値を引き出すかが差別化要素になるとしています。(日常業務の自動化と強化をトレーニングおよび奨励し、より価値の高い収益向上の仕事により多くの時間を割り当てる)
<参照URL>
https://www.pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/ceo-survey-2024.html
79% が生成 AI によって 3 年以内に組織が変革されると予想している一方で、現在は実際的なメリットを得ることに最も注力しており、半数以上は、AIの普及が世界の経済力を集中させ、経済的不平等を増大させることを懸念。
さらに、技術的人材、規制遵守とガバナンスが AI 導入の最大の障壁とみなされているとのこと。
<参照URL>
https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-generative-ai-in-enterprise.html
T-Mobileは、5G FWA を420 万人以上の顧客に提供しており、2025 年までに 700 万から 800 万人の FWA 顧客の獲得を目指しています。
MAGは、LTE、5G NSA/SAをサポート、サービスの拡張性と市場投入までの時間を改善でき、手頃な価格で信頼性が高く、シームレスなブロードバンド体験をすべての顧客に提供できるとしています。
なお、Del'OROは、FWA とプライベート5G (5G 時代に有望な 2 つの分野) の上振れがあっても、依然として軌道を変えるには小さすぎ、RAN 市場の沈下を防ぐには十分では無いとしています。
RAN 市場は 2017 年から 2021 年にかけて上昇し、2022 年に収益が安定、2023 年に RAN の収益は急激に減少しているとのこと。
＊新世代のワイヤレス テクノロジーを展開するときは常に、初期展開が完了すると、設備投資が減少し、RAN 市場が縮小するという通常のパターンがあります。
Connected Workplace は、複数の拠点を持つ中規模企業を対象とした新しいマネージド サービスです。
中規模企業では、複数の場所にネットワークインフラを構築するため複雑になり、さまざまなベンダーのハードウェア、ソフトウェア、インターネット サービスを個別の契約と管理システムで組み合わせることになります。
Connected Workplaceで、企業が支店や小売店間で完全かつ安全な接続を簡単に実装できるように単一のソリューションに統合し、シンプルな価格とサポートを提供するとしています。
本サービスは、T-Mobile の5G FWAおよびマネージド サービスを Cisco の Meraki と組み合わせているとのこと。
＜参照URL＞
https://www.t-mobile.com/news/business/t-mobile-launches-connected-workplace
DataBee プラットフォームは、Comcast の内部利用のために構築され、 Snowflake のデータクラウドやその他のデータ レイクで利用されているセキュリティ データ ファブリックからインスピレーションを得たクラウドネイティブ セキュリティ データ ファブリックです。
DataBee は、さまざまなデータ ソースやセキュリティ ツールからの異種のセキュリティ データを 1 つにまとめます。
Comcast 内部では、Snowflake のセキュリティ データ レイクと Databricks の両方でデータ レイクを運用し、Snowflake を使用した接続アプリケーションとして DataBee を導入。
現在、同社はデータ レイク パートナーシップを拡大し、DataBee を Databricks のデータ インテリジェンス プラットフォームと統合し、Databricks のガバナンス機能 Unity Catalog とデータをロードするプロセスを自動化する Auto Loader の採用したとのこと。
DataBee2.0は、PCI セキュリティ標準評議会のPCI DSS 4.0 や証券取引委員会 (SEC) のサイバーセキュリティ開示規則など、進化するコンプライアンス要件二対応できるとしています。
Qualcomm および Xiaomi と協力して、2024 年後半に新しいスマートフォンやデバイスが発売される際に、5G SA ネットワークがどのようにしてアップロード速度の大幅な高速化を可能にするかについて、Uplink Carrier Aggregation with Tx Switching(複数伝送チャネルの組み合わせ)をテスト。
ドイツとスペインにあるVodafoneの5G SAネットワークと、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3モバイルプラットフォーム(X75)およびXiaomiの次期フラッグシップスマートフォンを組み合わ、ピーク アップロード速度 273 Mbps を達成したとのこと。(通常の平均アップロード速度は100 Mbps)
アップリンク機能の向上により、顧客は今年後半に次世代デバイスが登場する頃には、現在のほぼ 2 倍の速度で写真、ビデオ、ファイルをアップロードできるようになり、クラウド ストレージ、ビデオ ストリーミング、XR/VRアプリケーション、マルチプレイヤー ゲームに対する需要の高まりに応えられるとしています。
共同開発する顧客向けクラウド AI サービスに今後 10 年間で 15 億ドルを投資すると発表、Vodafone は、物理データセンターを Microsoft の Azure クラウド プラットフォームで運用される仮想データセンターに置き換える計画であるとしています。
また、MicrosoftはVodafoneの固定/モバイル接続サービスを利用、VodafoneのマネージドIoT接続プラットフォームに投資する予定とのこと。
アダストラルパーク研究センターでStarlink機器をテストしており、カバレッジギャップを埋めるためにLEO衛星を使用することは明確な関心領域であるとしています。
企業顧客の接続性を向上させることもあるようですが、5G やファイバー ネットワークの利用がより困難な国内のルーラルエリアに住む消費者を対象にしており、衛星電話とブロードバンドサービスにフォーカス、Starlink端末の再販業者になることに興味はなく、自社サービスを改善するために衛星技術を利用ずる想定とのこと。
BTはOneWebと協業していましたが、OneWebは2020年に破産、Eutelsat配下となっています。
<参照URL>
https://www.telegraph.co.uk/business/2024/01/14/bt-elon-musk-starlink-broadband-offer/
Orangeの米仏間海底ケーブルAMITIEは長さ 6,800 km、16 ファイバーペア、最大容量 400 Tbit/sを提供。
デジタル経済、クラウドサービス、5Gなどの需要増に対して、Infinera の組み込みコヒーレント光テクノロジーInfinite Capacity Engine (ICE6) を採用し、長距離バックホール ネットワークを介して最大 400G サービスを顧客に提供するとのこと。
<参照URL>
https://www.infinera.com/press-release/orange-deploys-infinera-gx-series-to-power-amitie-subsea-cable/
https://www.globenewswire.com/news-release/2024/01/15/2809146/0/en/Orange-Deploys-Infinera-s-GX-Series-to-Power-AMITIE-Subsea-Cable-Delivering-Global-Connectivity-on-the-World-s-Busiest-Route.html
AT&Tや楽天モバイルがテストしているD2C衛星通信サービススタートアップAST Spacemobileは最大5150万ドルの融資を計画しており、合計2億650万ドルの新規資金調達を計画しているとしています。
Vodafone と AT&T は、計画されている商用サービスをサポートするネットワーク機器を発注し、Google と AST SpaceMobile は、Android および関連デバイスでのネットワーク接続の製品開発、テスト、実装計画について協力することに合意したとのこと。
＜参照URL＞
https://feeds.issuerdirect.com/news-release.html?newsid=7412658762974268
量子技術に基づく安全な汎欧州通信ネットワークである欧州量子通信インフラストラクチャ ( EuroQCI ) の開発と実装を目指し、1,600万ユーロ（約1,740万ドル）のノストラダムス・プロジェクトが欧州委員会によって立ち上げられ、4年後のヨーロッパに最先端の攻撃や脅威に対するこれらの技術のセキュリティを評価できる卓越したセンターを提供するとし、DT主導の元、 仏の量子リンクを標的とした攻撃をシミュレートおよび分析するタレス、オーストリア工科大学などが参加します。
EuroQCIには安全なアンゴ化された衛星通信プロジェクトのIRIS2 (Infrastructure for Resilience, Interconnectivity and Security by Satellite)も含まれます。
米国、英国、EUなどの先進国における雇用の約60%がAIにさらされており、世界全体の雇用の40%がその傾向にあるとし、過去のテクノロジーの進歩と同様に、AIも所得や経済格差、雇用の喪失、不平等を引き起こすだろうとのこと。
ほとんどのシナリオにおいて、AIは全体的な不平等を悪化させる可能性が高く、テクノロジーが社会的緊張をさらに高めることを防ぐために、政策立案者はこの問題に積極的に対処する必要があるとしています。
先進国ではAIにさらされている雇用の60%、世界では40%のおよそ半分がマイナスの影響を受けることになるが、良い面としては、残りの半分は生産性の向上による恩恵を受ける可能性があるとのこと。
一方で、新興市場国や低所得国も影響を免れないわけではなく、それぞれ 40% と 26% が AI の影響を受ける傾向にあり、短期的にはAI関連の混乱は少ないものの、テクノロジーの利点を活用するための設備も整っていないとしています。
結果、デジタル格差と国を越えた所得格差がさらに悪化する可能性があるともしています。
これまでのテクノロジー、特に自動化は主に低・中技能の労働者に影響を与えたが、現在では高賃金のホワイトカラー労働者にとってAIによる置き換えが非常に現実的になるとされ、微妙な判断、創造的な問題解決、複雑なデータ解釈を必要とする仕事（これまで高学歴の専門家の領域であった）は、現在では高度なAIアルゴリズムによって強化されたり置き換えられたりする可能性があり、職業間および職業内での不平等が悪化する可能性があるとしています。
「Product Studio」と呼ばれる一連の生成 AI による製品画像ツール(見たい内容を説明するプロンプトを入力するだけで、新しい製品画像を無料で作成)につづく、Geminiをベースにしたチャットベースのツールにより、Web サイトの URL から、キャンペーンに合わせた画像やキーワードなどの関連する広告コンテンツを自動生成、検索キャンペーンを簡単に作成可能になるとのこと。
ベータ版アクセスは、米国と英国の英語を言語とする広告主が利用可能になり、今後数か月以内に追加の言語で利用開始になるとしています。
<参照URL>
https://blog.google/products/ads-commerce/put-google-ai-to-work-with-search-ads/
運転中にグループチャットの長文テキストを自動的に要約して提供、たとえば、友達がHangoutで何時に到着するかを尋ねるテキストメッセージを送ってきた場合、Android Auto は到着予定時刻を友達と共有したり、友人が共有したレストランに行きたい場合は、1回タップしてそこへの移動を開始したり、到着予定時刻を友人に送ったり、電話をかけたりすることもできるとしています。
＜参照URL＞
https://blog.google/products/android/android-auto-new-features-ces24/
https://cloud.google.com/blog/ja/products/gcp/samsung-and-google-cloud-join-forces-to-bring-generative-ai-to-samsung-galaxy-s24-series
Wing は、Ziplineと並んで米小売大手Walmartのドローン配達の支援する2 つのドローン会社のうちの 1 つでもあります。
Walmartはダラス・フォートワースにドローン配送サービスを拡大、先週、スーパー大型店舗にある商品の4分の3がドローンで積載可能なサイズと重量の要件を満たしていると発表しており、それを受けたものです。
現在のドローンは、2.5ポンド=1kgまでですが、大型ドローンは今後米国連邦航空局の承認が必要なものの「標準的な段ボール箱で最大5ポンド=2kg」を扱うことができるとのこと。
＜参照URL＞
https://blog.wing.com/2024/01/customer-demand-and-wings-aircraft.html
GCP経由で Vertex AI 上の Gemini Pro、スマートフォン実行用のGemeini Nano と Imagen 2 をスマートフォン デバイスに統合、Galaxy S24 シリーズが Vertex AI に Gemini Pro と Imagen 2 を搭載した最初のスマートフォンとなるとのこと。
マルチモーダル AI システムである Gemini Pro を使用すると、ユーザーはテキスト、コード、画像、ビデオなどのさまざまな情報をシームレスに操作でき、メモ、ボイス レコーダーなどの Samsung ネイティブ アプリケーション全体で要約機能を利用でき、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上するとしています。
また、Vertex AI 上の Gemini Pro は、セキュリティ、安全性、プライバシー、データ コンプライアンスなどの機能も提供します。
加えて、テキストから画像を生成する Imagen 2 により、S24 のGallery Generative Edit 2を通じて、安全で直感的な写真編集機能を可能にするとしています。
2024 年前半にHugging Face のオープンソース モデルを使用しているチームは、Google Cloud を使用してトレーニングし、(Vertex AI 、TPUやGPUに至るまで、Google Cloud が AI 向けに提供するすべてのものを利用できる)サービスを提供できるようになります。
これにより、毎月 Google Cloud でアクティブに活動している何十万人もの Hugging Face ユーザーが、最先端の最適化された AI インフラストラクチャとツール(TPU v5e、Nvidia H100 Tensor コア GPU を搭載した A3 VM、Intel Sapphire Rapid CPU を搭載した C3 VM など)とともに最新のオープン モデルを簡単に活用できるようになり、開発者独自の AI モデル構築できるようになるとのこと。
＜参照URL＞
https://huggingface.co/blog/gcp-partnership
Microsoft 365 Personal または Family プランを契約しているユーザーは、月額 20 ドルの新しい Proプランで、PC、Mac、iPad 上の Word、Excel(プレビュー段階、現時点では英語のみ)、PowerPoint、Outlook、OneNote で Copilot GenAI 機能にアクセスできます。
Copilot Pro は Microsoft 365 サブスクリプションにバンドルされないプレミアム アドオンであり、Microsoft 365 サブスクリプションの総コストは月額 27 ドル (Microsoft 365 Personal の場合は月額 6.99 ドル、Copilot Pro の場合は 20 ドル)になります。
Word と OneNote では、Copilot がテキストの作成、編集、要約、生成を行い、Excel および PowerPoint の Copilot は、プレゼンテーション生成とデータ視覚化を行います。
また、Outlook では、Copilot を使用して、電子メールの返信の下書きを作成できます。
加えて、高度なカスタマイズが必要な場合は、Microsoft が今後提供する Copilot GPT Builder を利用して、プロンプトから特定のトピックに合わせた「Copilots」を作成できるようになるとしています。
また、Copilot for Microsoft 365 がMS 365契約の企業ユーザーに提供され、リアルタイムの概要とアクションアイテムの作成機能を提供する Teams の「Copilot」を利用して、フォローアップ対象者の特定や会議の議題の作成な度が可能になるとのこと。
<参照URL>
https://www.microsoft.com/ja-jp/store/b/copilotpro
研究によると、流暢な読書家は高校を卒業後、より良い仕事に就く可能性が4倍高いとし、学習者にパーソナライズされた魅力的で革新的な読書体験を提供するとしています。
Reading Coach はTeams for Education のプラグインである Reading Progress をベースに、教師が生徒の読解力を向上できるように設計され、2022 年に Teams for Education および言語と読解のためのクロスプラットフォーム支援サービスであるImmersive Readerの一部として、学習者が最も苦手とする単語を特定し、自主的な個別練習をサポートするとのこと。
Reading Coach の「自分のストーリーを選択」は、学習者がキャラクター、設定、読書レベルを選択し、これらの選択と学習者にとって難しい単語に基づいて AI にコンテンツを作成し、学習者がストーリーを読むのを聞き、進行に応じて新しいキャラクターやシーンのロックを解除するバッジを提供する形式です。(Microsoft によれば、ストーリーのコンテンツは「品質、安全性、年齢の適切さ」などを考慮して調整およびフィルタリングされています。)
AmazonのTitan Image Generatorを利用し、第 2 世代 Fire TV Stick 4K Max および Fire TV Omni QLED シリーズでAI 生成画像を作成でできる機能で、米国で利用可能になるとのこと。
Fire TV Ambient Experienceの一部として、テレビのリモコンでAlexaに話しかけることでFire TV AI機能が起動し、自分の声で画像を作成できるようになります。
たとえば、ユーザーは「アレクサ、妖精の風景の背景を作成して」と言い、カスタマイズできる 4 つの画像が生成されるので、画像を選択して保存し、テレビの背景として設定できるとのこと。
＜参照URL＞
https://www.aboutamazon.com/news/devices/amazon-fire-tv-ai-art-generator
2021年時点で東京・大阪のデータセンターが数十万の顧客をを抱えており、この2都市のDCインフラ容量を拡大するとのこと。
Googleは、2022年に発表した7億3,000万ドルの投資計画の一環として印西にDCを設置、Microsoft は、2014 年から東京と大阪の大都市圏で Azure DCを運営しており、昨年、AIワークロードを実行するために最適化された新しいハードウェアを導入しています。
高度なデジタルアシスタントや拡張現実メガネなどを含む幅広い最先端のサービスやデバイス向けにArtificial General Intelligence(AGI)の開発を目指すMetaは、AI コンピューティング インフラストラクチャに多額の投資を行う必要があるため、大量購入するとのこと。
年末までに、約 350,000 台の Nvidia H100、または他の GPU(AMDの新しいInstinct M1300X AIアクセラレータなど) を含めると約 600,000 台まで増設するとしています。
<参照URL>
https://www.threads.net/@zuck/post/C2QB4NGRVHn
コスト、持続可能性、効率性の観点から、AI の実行と拡張に必要なテクノロジー スタックとインフラストラクチャをエンタープライズ データ センターに収容することはもはや不可能で、それらのシステムを構築、管理、実行するための専門知識も持っていないとし、予測可能かつタイムリーな方法で AI インフラストラクチャNvidia DGX を使用した Equinix Private AI を提供するとしています。
これは、LLMなどを作成、トレーニング、実行するための Nvidia DGX Super POD と AI Enterprise ソフトウェア スタックと組み合わせとのこと。
知的財産が外部の目にさらされる可能性があるサードパーティのモデルを使用するよりも、独自の AI モデルを構築する傾向にある中、EqunixのDC上のデータを使い、導入サイクルのリードタイムを数か月から数週間（場合によっては数日）に短縮するということは、最終的には顧客がより迅速に価値を得ることができるとしています。
その他、世界中の58拠点のいずれかから、単一のルーティングドメイン内でさまざまなクラウドプロバイダーやデータセンターエンドポイントとの
プライベートかつ低遅延の仮想接続を提供するEquinix Fabric Cloud Routerも発表しています。
<参照URL>
https://www.equinix.com/newsroom/press-releases/2024/01/equinix-announces-fully-managed-service-for-nvidia-dgx-ai-supercomputing
https://docs.equinix.com/en-us/Content/Interconnection/FCR/FCR-intro.htm
研究者とエンジニアからなる新しいCollective Alignmentチームを結成、モデルの動作に関する一般の意見を収集してOpenAI 製品とサービスに「エンコード」するシステムを構築すると発表。
AIのガードレールとガバナンスに関する質問に答えることができる概念実証のために個人、チーム、組織に資金を提供するとしています。
<参照URL>
https://openai.com/blog/democratic-inputs-to-ai-grant-program-update
社内で偽情報と闘う取り組みとして、AI ツール、特に画像生成モデル DALL-E と ChatGPT で表面化した情報の引用に関して、ユーザーがカスタム GPT の「潜在的な違反」とその動作を OpenAI に報告できる「レポート」機能など、新たに導入する予定の保護策を詳述。
また、AI で生成された画像とコンテンツに暗号デジタルでラベルを付けるために企業および業界団体による非営利の取り組みである、コンテンツ来歴と信頼性に関する連合 (C2PA)に対応する画像認証情報の実装(電子透かし)にも取り組んでいることです。
<参照URL>
https://openai.com/blog/how-openai-is-approaching-2024-worldwide-elections
埋め込みモデルの新バージョン text-embedding-3や、GPT-4 Turboおよびモデレーションモデルの新バージョン、新しいAPI 使用状況管理ツール、GPT-3.5 Turbo モデルの低価格版を発表。
＜参照URL＞
https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates
Stable LM は、Stability AI が 2023 年 4 月に初めてリリースしたテキストコンテンツ生成 LLM で、30 億と 70 億のパラメーター モデルを備えています。
新しい StableLM モデルはコンパクトでありながら強力なモデルとしており、英語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、フランス語、ポルトガル語、オランダ語の 7 言語の多言語データに対応し、障壁を低くし、より多くの開発者が参加できるようになるとしています。
このモデルは、言語モデリングにおける最近のアルゴリズムの進歩を利用して、Stable AI が望む速度とパフォーマンスの最適なバランスを実現できたとし、Microsoft のPhi-2 (2.7B)、TinyLlama 1.1B、 Falcon 1Bなど、ほとんどのベンチマークで 20 億未満のパラメータを持つ他の小規模言語モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できたとしています。
念のため、小型で低容量の言語モデルの性質により、Stable LM 2 1.6B も同様に、高い幻覚率や潜在的な有害な言語などの一般的な問題を示す可能性がありますと警告しています。
加えて、同じくリリースされた Stable Code 3B はわずか 30 億のパラメータで、専用 GPU を持たないラップトップ上でローカルに実行でき、同時に Meta の CodeLLaMA 7B のような大規模モデルに対して競争力のあるパフォーマンスと機能を提供するともしています。
Stable Code 3B では、ソフトウェア エンジニアリング データに焦点を当てたさらなるトレーニングにより、一般的な言語タスクにおける強みを維持しながら、Python、Java、JavaScript、Go、Ruby、C++ などの一般的な言語をカバーするコード補完スキルを獲得、モデルが新しいコード行を提案するだけでなく、既存のコードの大きな欠落セクションを埋めることもできるとのこと。(Fill in the Middle 、FIMとして知られる高度なコード補完機能)
<参照URL>
https://ja.stability.ai/blog/stable-lm-2-16b
https://ja.stability.ai/blog/stable-code-3b
このサービスは、買収したMosaicMLの、企業の独自データを使用して低コストでトレーニングおよび微調整できる LLM をベースとしており、データ管理、ガバナンス、データ共有を生成 AI および機械学習ツールと組み合わせたAIの開発のための統合基盤を提供し、サービスプロバイダーがデータのプライバシーを犠牲にしたり、機密情報の漏洩の危険を冒したりすることなく、ネットワーク、運用、顧客とのやり取りの全体的なビューを提供できるとしています。
これにより、通信サービスプロバイダーが市場動向をより正確に予測し、需要パターンを予測し、データを製品として収益化し、分析的な洞察を幅広い従業員が利用できるようになるとのこと。
AT&Tは、 不正行為の防止や業務効率化などの目的で、100 を超える機械学習モデルを運用環境に導入しているとしています。
Databricks は、Accenture、Amdocs、Capgemini、Slalom、Tredence を含む複数のパートナーと連携しているとのこと。
Apache Cassandra DBのメインコントリビューター/商用版Astra DBの提供を行うDatastaxは、昨年、LLMとデータ プラットフォームを組み合わせて高精度でカスタマイズされた結果を生成するRAG アプリケーションを可能にするために重要とされるベクトルデータベース機能(JVector search engine)を追加しています。
これまでは、データをクエリするためのプライマリ パスとして Cassandra Query Language (CQL) を使用する必要がありましたが、Data API ( JSON ベースのデータ形式)はその状況を変え、開発者は Python および JavaScript を使用してデータベースにアクセスできるようになり、DataStax のようなハイブリッドデータベースと Pineconeのような他のクエリタイプを持たないネイティブベクトル データベースとの間のギャップを狭めるのに役立つとしています。
新規ユーザーの約半数が Gen AI アプリケーションの構築にそれを使用しているとのこと。
Heliosのエンドツーエンドのアプリケーション検出サービスやOpenTelemetryベースのランタイムデータ収集ツールなどの機能をAppRiskに統合、ビルド時と実稼働中の両方でより優れた全体的なセキュリティ サービスを提供するとのこと。
OpenTelemetry を利用して分散トレーシングを他のデータ ソースと組み合わせ、開発チームが分散アプリケーションを介してリクエストがどのように流れるかを追跡できるとしています。
＜参照URL＞
https://gethelios.dev/blog/helios-is-now-part-of-snyk/
LLMで注目されるベクトル検索データベースのスタートアップ(Amazon Sagemakerのメンバーが設立)Pinecone、2019 年の設立以来、総額 1 億 3,800 万ドルを調達、サーバーレス アーキテクチャのPinecone Serverless を発表、開発者がインフラストラクチャをプロビジョニングまたは管理する必要が完全になくなり、GenAI アプリケーションをより簡単に構築し、より迅速に市場に投入できるようになるとしています。
Pinecone Serverless は、読み取り、書き込み、ストレージが分離されるため、ユーザーのコストが0 倍から 100 倍のコスト削減が可能としており、BLOB ストレージ上のベクトル クラスタリングがサポートされ、遅延が短縮され、大規模なデータ サイズをサポートできるようになるとともに、BLOB ストレージ全体での高速ベクトル検索を可能にする新しいインデックス作成および取得アルゴリズムが導入されて、マルチテナント コンピューティング レイヤーも提供されるようになったとのこと。
<参照URL>
https://www.pinecone.io/product/
クラウド アーキテクチャの成長により、より多くのビジネスソフトウェアやアプリを構築できるだけでなく、異なるものの間でのインタラクティブな対話性が重視されています。
各ポイントには基本的にアプリ間の認証が含まれており、潜在的なセキュリティ侵害に関して、人、マシン、クラウド、アプリなどすべてがターゲットになる可能性があり、相互にやり取りする多くのポイントのどこかで悪用される可能性があります。
よって、昨今、悪意のあるエクスプロイトから保護する最善の方法は、それらすべての間で ID 認証を保護することとされています。
既存の ID 管理製品と連携し、すべてのサイロをカバーする集中的なID(Identity)セキュリティを提供するSilverfortは、現在四半期ごとに 100 社の割合で顧客を増やし、収益は年間 100% で成長、ARR は数千万ドルとしています。
Silverfort は、ワーカーだけでなくマシンやアプリもカバーするより大きなネットワークのスナップショットを取得し、より大きな状況を観察し、異常なアクティビティを追跡し、それに対応する、特にITDR(Identity Threat Detection and Response) とIdentity Threat Prevention (ITP) 機能を提供します。
Crooze は、企業契約、管理された文書、文書メタデータを管理するツールを構築したスタートアップで、ビジネス アナリスト、プロセス マネージャー、コンサルタントがカスタマイズされたビジネスプロセス アプリケーションを構築するためのノーコード プラットフォームも提供します。
顧客は、ポータル サイト、メタデータ抽出、ドキュメント ライブラリ管理を通じてデジタル資産管理を自動化しているとのこと。
Crooze は、Box 内のデータを操作することを目的として構築されており、Box の大口顧客 55 社を顧客としています。
Croozeを買収することで、BoxはCroozeの機能をさらに何千もの顧客に拡張する計画とのこと。
<参照URL>
https://www.boxsquare.jp/blog/enterprise-content-management-with-crooze-acquisition
https://blog.box.com/box-acquires-crooze-transform-enterprise-content-management
この製品に含まれるDocker Engine は、アプリケーションのコードと関連コンポーネントをコンテナにパッケージ化することを容易にします。
コンテナ化されたワークロードのオープンソース ライブラリをスキャンして既知の脆弱性を見つけることができる Scout も提供しています。
Docker Build Cloud は、ビルドプロセスを最大 39 倍高速化、あるエンタープライズ ソフトウェア プロバイダーは、ビルドの平均時間を 15 時間から 20分～2分未満に短縮できたとのこと。
また、開発者のマシンからより多くのインフラストラクチャリソースが利用できるクラウドに必要な計算をオフロードすることで、ビルドを高速化。ローカル デスクトップのコンピューティング能力を他のプログラミング タスクに利用できるとしています 。
<参照URL>
https://www.docker.com/blog/introducing-docker-build-cloud/
HPE Aruba、Aryaka、Cato Networks、Check Point、 Cisco、Forcepoint、Fortinet、 Juniper Networks、 Palo Alto Networks、Netskope、Versa Networksなど多数のベンダーが存在する中、zScalerも成長と競争の激しい統合SD-WAN＋SASE市場に参入しました。
単一ベンダー提供の SASE 市場は 成長を遂げており、前年比で 60% 近く増加し、2023 年の第 3 四半期には SASE 市場の半分以上を占めるとされます。
ゼロトラスト SD-WAN ソリューションとプラグ アンド プレイ アプライアンスZ-Connextorの提供を開始、顧客がブランチ オフィス、工場、データ センター間の安全な接続を構築でき、同時に非効率なファイアウォールや VPN の構成の手間を排除するように設計され、以下の機能を提供するとのこと。
プラグアンドプレイの Z-Connector アプライアンスにより、ブランチ オフィスでの展開が簡素化され、ゼロタッチ プロビジョニングがサポートされ、追加のルーターやファイアウォールが不要に。
SSE ソリューションであるZero Trust Exchangeとの統合により、CASB、データ損失保護 (DLP)、セキュア Web ゲートウェイ (SWG)、およびゼロトラスト機能を統合。
クラウドベースの一元管理により、ユーザー、場所、クラウドにわたる合理化されたポリシー管理が可能になり、IT チームの可視性と制御を強化。
<参照URL>
https://www.zscaler.com/blogs/product-insights/bringing-zero-trust-branches
https://www.zscaler.com/blogs/product-insights/introducing-zero-trust-sase