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検索結果 : 22件
image-【AI・Deep Learning (6/6)】ELFEの紹介（6/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (6/6)】ELFEの紹介（6/6）小林由幸

【動画の長さ】00:11:29、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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動画の中で紹介しているコンテンツはこちら！
【Neural Network Console】
https://www.youtube.com/@NeuralNetworkConsole/channels

【nnabla ディープラーニングチャンネル】
https://www.youtube.com/channel/UCOELxR-yS2EbjBxQ0hx4yBw
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ソニーのテクノロジーに関するニュースやコンテンツは、以下Webサイト・YouTubeチャンネルでもご紹介しています。
【Sony Group Portal－Technology】
https://www.sony.com/ja/SonyInfo/technology/

【Inside the Minds of Sony’s Corporate Distinguished Engineers #1:小林 由幸】
https://www.sony.com/ja/SonyInfo/technology/stories/entries/2021_kobayashi/
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コンテンツ
高校生
大学・社会人

公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (5/6)】12音解析の紹介（5/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (5/6)】12音解析の紹介（5/6）小林由幸

【動画の長さ】00:07:55、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (4/6)】Deep Learningが技術開発にもたらす変革（4/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (4/6)】Deep Learningが技術開発にもたらす変革（4/6）小林由幸

【動画の長さ】00:22:37、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

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このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
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第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (3/6)】Deep Learningがビジネスにもたらす変革 （3/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (3/6)】Deep Learningがビジネスにもたらす変革 （3/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:08、【関連授業】情報
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (2/6)】Deep Learning 2022年時点の技術水準 （2/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (2/6)】Deep Learning 2022年時点の技術水準 （2/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:23、【関連授業】情報
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (1/6)】最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～（1/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (1/6)】最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～（1/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:09、【関連授業】情報
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公開日： 2026/02/24
image-【東芝ショート技術紹介】次世代パワーデバイス
【東芝ショート技術紹介】次世代パワーデバイス

東芝の総合研究所では、次世代パワーデバイスの開発に注力しています。特に、シリコンに替わるワイドバンドギャップ材料であるSiC(炭化珪素)やGaN(窒化ガリウム)を利用したパワー半導体デバイスの研究が進められています。

技術的には、これらの材料を用いることで電力損失を大幅に低減し、インバータや電源の小型化・高効率化を実現します。例えば、SiC-MOSFETチップを適用したモジュールは、低抵抗と高速スイッチングにより、大幅な損失低減を実現します。また、GaN-MOSFETは、MOS型デバイスの特徴を活かし、低損失と良好な使い勝手の両立を実現します。

これらの技術は、情報機器電源、電気自動車、再生可能エネルギーの活用など、エネルギー効率向上が求められる分野での応用が期待されています。

東芝総合研究所（小向地区）
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc.html

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】二次電池・SCiB™
【東芝ショート技術紹介】二次電池・SCiB™

東芝の二次電池SCiB™は、負極にチタン酸リチウムを採用し、高い安全性、長寿命、低温性能、急速充電、高入出力、広い実効SOCレンジを特徴とする電池です。特に、20,000回以上の充放電サイクルを繰り返しても劣化が少なく、長寿命という大きな特徴を有します。

技術的には、-30℃の低温環境でも使用可能で、6分間で80%以上の充電が可能です。また、大電流での充放電が可能なため、鉄道や自動車の減速時に発生する回生電力を蓄電したり、モータの始動に必要な大電流を供給することができます。

SCiB™は、自動車、バス、鉄道などの乗り物や、エレベーター、再生可能エネルギーと連動した大規模蓄電施設など、幅広い分野で活用されています。

東芝総合研究所（小向地区）
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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】フィルム型ペロブスカイト太陽電池
【東芝ショート技術紹介】フィルム型ペロブスカイト太陽電池

東芝のフィルム型ペロブスカイト太陽電池は、軽量で曲げることができる次世代の太陽電池です。この技術は大面積フィルム型としては世界最高レベルのエネルギー変換効率16.6%を実現しており、従来の多結晶シリコン型太陽電池に匹敵する性能を持っています。

実用向けた技術的な成果として、東芝独自のメニスカス塗布法を用いて、ペロブスカイト層を均一に成膜することに成功しています。この方法により、成膜プロセスの高速化とコスト削減が可能となり、量産時に必要とされるスペックを満たす塗布速度を達成しています。

フィルム型であるため、強度の弱い屋根やオフィスビルの窓など、従来設置が難しかった場所にも設置可能です。この技術は、カーボンニュートラル社会の実現に向けた重要な一歩と位置付け、再生可能エネルギーの普及への貢献を目指します。

東芝総合研究所（小向地区）
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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】タンデム型太陽電池
【東芝ショート技術紹介】タンデム型太陽電池

東芝のタンデム型太陽電池は、高効率・低コスト・高信頼性を実現するために開発されています。この技術は、シリコン(Si)太陽電池の上に、東芝が独自に開発した透過型亜酸化銅(Cu₂O)太陽電池を重ね合わせることで、全体の発電効率を向上させます。

発電の特徴としては、Cu₂O太陽電池が短波長光を吸収し、Si太陽電池が長波長光を吸収することで、幅広い波長の光を効率的にエネルギーに変換します。

東芝は、Cu₂O太陽電池の発電効率を9.5%から10%を超える効率まで向上させて、Cu₂O/Siタンデム型太陽電池全体の発電効率を30%に達することを目指しています。

この技術によって、限られた設置面積でも高効率な発電を可能にします。電気自動車（EV）や成層圏通信プラットフォーム(HAPS)など、様々なモビリティへの適用が期待され、カーボンニュートラル社会の実現する重要な技術として注目されています。

東芝総合研究所（小向地区）
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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】Power to Chemicals 二酸化炭素資源化技術
【東芝ショート技術紹介】Power to Chemicals 二酸化炭素資源化技術

東芝の「Power to Chemicals」(P2C)技術は、再生可能エネルギーを利用して二酸化炭素(CO₂)を分解し、化学品や燃料に再生する技術です。この技術は人工光合成技術を応用し、CO₂を電気分解して一酸化炭素(CO)や水素(H₂)を生成します。生成されたCOとH₂は合成燃料や化学原料として再利用されます。

技術的には、東芝独自の電解セルを積層(スタック化)することで、限られたスペースで高効率なCO₂処理を実現しています。例えば、封筒サイズの設置面積で年間最大1.0トンのCO₂を処理可能です。また、冷却機構を内蔵することで電解時の熱発生を抑え、安定した処理を可能にしています。

この技術をカーボンニュートラル社会の実現に向けた重要な一歩と位置付け、産業部門のCO₂排出削減に大きく貢献することを目指します。

東芝総合研究所（小向地区）
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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】物流自動化技術
【東芝ショート技術紹介】物流自動化技術

東芝は物流自動化技術として「荷降ろしロボット」を開発しました。このロボットは荷物を自動で認識し、効率的に荷降ろしすることができます。

技術的な特徴としては、事前の荷物登録が不要で、初めての荷物でも対応可能な点があります。内部コンベヤと連動することで、荷物の落下や破損も防ぎます。また、様々なハンドの形状を検討しました。最終的に製品化されたロボットには、上面と側面を掴むことで荷物への負担を分散し、誤開封や底抜けを防止するハンドとその制御技術を組み込みました。このロボットは、前後・左右・上下に動くアームを持ち、コンパクトな構造で省スペースを実現しています。安全柵が不要で、既設コンベヤへも荷降ろしが可能です。これにより、物流現場の作業効率化と労働負担の軽減に大きく貢献することが期待されます。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】インフラヘルスモニタリング
【東芝ショート技術紹介】インフラヘルスモニタリング

東芝のアコースティックエミッション(AE)を使ったインフラヘルスモニタリング技術は、橋梁やトンネルなどの社会インフラの健全性を非破壊で診断するシステムです。この技術は、構造物から発生する微小な弾性波(AE)を検出し、解析することで内部のひび割れや劣化を特定します。

技術的には、AEセンサーを構造物の表面に設置し、通行車両などの荷重によって発生するAEを検出します。AEの発生源を特定するために、複数のセンサーからのデータを解析し、ひび割れの位置や進行状況を把握します。この方法により、従来の目視検査では見逃されがちな内部の損傷も高精度に検出できます。

この技術を老朽化した社会インフラの安全性を確保するために広く使われるツールへと昇華させ、インフラの維持管理の効率化と省力化に貢献することを目指します。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】異常予測AI
【東芝ショート技術紹介】異常予測AI

さまざまな電力設備や交通などの社会インフラの安全を支えるため、インフラ設備を保守する負担が増大しています。この負担を軽減するため、設備から収集されるさまざまな稼働データから設備の状態を予測、状態に応じた効率的なメンテナンスができるようになります。たとえば、電力設備では、設備の電流や電圧などの変化から、劣化が起こる時期をAIで予測して、効率的なメンテナンスを行い、トラブルを未然に防ぎます。未来は、使用状況によって変わる、最適なメンテナンスの時期を、設備自身が知らせてくれるようになるかもしれません。

技術のポイントは、刻々と変化するデータの将来値を高精度で導き出す予測AIです。短期的な傾向と、長期にわたる傾向を自動抽出し、両方をバランスよく学習します。リアルタイムで予測を自動調整することで、高精度での予測を実現。予測値と閾値判定を合わせて、劣化時期を予測します。すべての時系列データを保存せず、長期にわたる傾向は、代表的なパターンのみをリアルタイムに抽出するため、エッジデバイスへの搭載も可能です。電圧変動予測や交通渋滞予測に関する公開ベンチマークで、世界トップレベルの予測精度を達成しました。この技術により設備の信頼性向上と保全コストの削減を実現し、インフラ機器の予知保全に貢献することを目指します。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】インフラ点検自動化AI
【東芝ショート技術紹介】インフラ点検自動化AI

インフラ設備の点検作業において、一般のカメラで撮影した1枚の写真から、撮影場所と、ひび割れ等の劣化箇所の被写体の大きさを認識する「点検情報管理AI」を開発しました。当社がこれまでに開発した、画像から撮影位置を特定する「位置認識AI」と、大きさを認識する「立体認識AI」の2つの技術を組み合わせたもので、GPSからの電波が届かない発電プラント施設内等の巡視・保守点検作業の効率化に貢献します。

GPSが届かない発電プラント施設内等の巡視・保守点検作業では、一般的に点検員がひび割れ等の被写体を撮影し、手作業で撮影場所やメジャーで計測した被写体の大きさを記録しています。その後、撮影した写真を図面と照合・整理する必要があり、点検員の大きな負担になっています。本AIを用いることで、点検員のみならずロボット・ドローン等が撮影した写真をサーバーにアップロードするだけで、撮影場所やひび割れ等の被写体の大きさをAIが自動的に認識し、サイバー空間上で一括管理出来るようになります。本AIは作業の自動化を支援し、リモートワークでの情報共有も容易となります。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™（技術概要編）
【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™（技術概要編）

東芝のシミュレーテッド分岐マシン(SBM)は、量子インスパイアード最適化技術を活用し、複雑な組合せ最適化問題を高速に解決するためのシステムです。SBMは量子分岐アルゴリズムを基にしており、従来の計算機を使用して大規模な問題の近似解を短時間で得ることができます。

技術的な特徴として、SBMはスケールアウト技術を採用しており、複数の計算チップを連結することで計算速度と規模を向上させることが可能です。例えば、8つのチップを連結した場合、シングルチップ実装よりも速度が5倍、規模が16倍に向上します。また、SBMはGPUやFPGAで動作し、クラウドでも提供可能です。

さらに、SBMは高い計算並列度を持ち、シミュレーティッドアニーリングと比較して100倍の速度で問題を解くことができます。これにより、金融取引の最適化や物流のルート計画など、様々な分野での応用が期待されています。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™
【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™

東芝のシミュレーテッド分岐マシン(SBM)は、量子インスパイアード最適化ソリューションの一部であり、複雑な組合せ最適化問題を高速かつ高精度に解くための技術です。SBMは量子分岐アルゴリズムを基にしており、従来の計算機を使用して大規模な問題の近似解を短時間で得ることができます。

この技術は特殊なハードウェアを必要とせず、GPUやFPGAで動作しクラウドでも提供可能です。最大1,000万変数をサポートし、金融、創薬、物流など多岐にわたる分野での応用、例えば、物流の最適化や金融ポートフォリオの管理など、現実の課題解決が期待されます。

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】量子暗号通信
【東芝ショート技術紹介】量子暗号通信

東芝は量子暗号通信技術の研究と開発において世界をリードしています。量子暗号通信は量子物理学の原理を利用してデータ通信の安全性を確保する技術です。特に、量子鍵配送(QKD)システムを通じて、理論上破られない暗号化を実現しています。

東芝は1999年にケンブリッジ研究所で研究を開始し、2003年には100kmを超える光ファイバー上での量子鍵配送を実現しました。その後も技術を進化させ、2017年には10Mbit/秒を超える速度を達成しています。また、ツインフィールドQKD技術により、500kmを超える距離での鍵配送も可能にしています。

この技術は金融ネットワークやデータセンター間の通信など、機密情報の安全な伝送に利用を目指しています。東芝の量子暗号通信技術は、将来の量子コンピュータ時代に備えた最先端のセキュリティソリューションです。

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公開日： 2025/05/16
image-日産わくわくプログラミングスクール（3章 ぶつからないクルマのプログラムをしよう）
日産わくわくプログラミングスクール（3章 ぶつからないクルマのプログラムをしよう）

交通事故ゼロを目指していくために生まれている、安全運転支援技術や未来の自動運転についての考えや仕組みを学ぶ、わくわくプログラミングスクール。
動画を見ながら簡単にパソコンを使ってプログラミングを体験、楽しめるコンテンツです。

3章 ぶつからないクルマのプログラムをしよう

尚、動画内スクラッチの最初の手順で表示をひらがなに切り替えていますが（「日本語」→「にほんご」）、　切り替えなしで漢字まじり表示のまま使用することも可能です。

●わくわくプログラミングスクールの全シリーズ
　1章 クルマをうごかすプログラムをしよう
　2章 クルマとしょうがいぶつとのきょりをはかるプログラムをつくろう
　3章 ぶつからないクルマのプログラムをしよう

●わくわくプログラミングスクールの全体ページ
　https://www3.nissan.co.jp/first-contact-technology/technology-contents/wakuwaku-school.html

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小学生低学年
小学生高学年
中学生
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大学・社会人

公開日： 2024/11/28
image-日産わくわくプログラミングスクール（2章 クルマとしょうがいぶつとのきょりをはかるプログラムをつくろう）
日産わくわくプログラミングスクール（2章 クルマとしょうがいぶつとのきょりをはかるプログラムをつくろう）

交通事故ゼロを目指していくために生まれている、安全運転支援技術や未来の自動運転についての考えや仕組みを学ぶ、わくわくプログラミングスクール。
動画を見ながら簡単にパソコンを使ってプログラミングを体験、楽しめるコンテンツです。

2章 クルマとしょうがいぶつとのきょりをはかるプログラムをつくろう

尚、動画内スクラッチの最初の手順で表示をひらがなに切り替えていますが（「日本語」→「にほんご」）、　切り替えなしで漢字まじり表示のまま使用することも可能です。

●わくわくプログラミングスクールの全シリーズ
　1章 クルマをうごかすプログラムをしよう
　2章 クルマとしょうがいぶつとのきょりをはかるプログラムをつくろう
　3章 ぶつからないクルマのプログラムをしよう

●わくわくプログラミングスクールの全体ページ
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公開日： 2024/11/28
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日産わくわくプログラミングスクール（1章 クルマをうごかすプログラムをしよう）

交通事故ゼロを目指していくために生まれている、安全運転支援技術や未来の自動運転についての考えや仕組みを学ぶ、わくわくプログラミングスクール。
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1章 クルマをうごかすプログラムをしよう

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●わくわくプログラミングスクールの全シリーズ
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Steaming it up at UTokyo [EN]

日本でも世界でも人気の高い教育ムーブメント、STEAM 。 多様な研究者、プロのエンジニア、アーティスト、そしてアスリートとの、分野の境界を超えた協働と創造体験の中で、社会的課題を見つけ、解決する喜びを体験することができる、それがSTEAMです！ 今回のワークショップでは、STEAMが創り出す社会的なムーブメント／プロジェクトとは何か、その理念を紹介し、音楽を通して、即興的なSTEAMの発見と創造を体験します。多様性を持った素晴らしい科学者、技術者、エンジニア、アーティスト、そして数学者になるのはあなたです！この講演は英語で行われました。
・時間割 ：00:25　講義

・講師名、講師所属：中島 さち子、株式会社steAm 代表取締役
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：1:26:09
・シリーズ名：2019年度「UTokyo GFD Steam Education Workshop and Music Performance［EN］」

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公開日： 2024/02/22