IoT MCUのHappyTech

RA用FSP v5.4.0リリース

2024年7月5日2024年7月6日 WithHappy

2024年6月27日、ルネサスRA用FSP v5.4.0同梱e2 studio 2024-04がリリースされました。セミナ参加のため、久しぶりに最新FSPへ更新したところ、弊社RAベアメタルテンプレートのFSPバージョン出力にバグを発見しましたので修正対策を示します。

Summary：FSPバージョン出力コード修正箇所

修正前：コンパイルエラ発生（RttViewer.cのL41）

APP_PRINT(“\r\n–> Current FSP version is v%d.%d.%d.”, version.major, version.minor, version.patch);

修正後：version_id_bをmajor/minor/patch前に追加

APP_PRINT(“\r\n–> Current FSP version is v%d.%d.%d.”, version.version_id_b.major, version.version_id_b.minor, version.version_id_b.patch);

修正後のJ-Link RTT ViewerによるFSPバージョン出力結果です。

コンパイルエラ対策

最新ツールへ更新後、以前のエラーフリーソースをコンパイルすると、以下のエラが発生します。

メンバ名major/minor/patchが不明なのが原因です。

対策に、version定義のfsp_pack_version_tを調べます。fsp_pack_version_tへカーソルを移動し、F3をクリックすると、fsp_pack_version_t定義箇所fsp_version.hへ自動的に移動します。

※F3クリックは定義検索に便利。これはEclipse IDE共通機能。

fsp_pack_version_tは、過去有った構造体が無くなっています。そこで、ソースmajor/minor/patchの前に、version_id_bを加えるとコンパイルエラは無くなります（構造体と共用体投稿はコチラ）。

e2 studioとRA用FSP更新

統合開発環境e2 studioとRA用FSPは、別々の更新タイミングです。各更新タイミングで、それぞれを最新版へ更新するのも１方法です。

しかし、これら2つを同梱し、同時に最新版へ更新できるWindowsパッケージが、FSP v5.4.0 with e2 studio 2024-04です（Mac/LinuxパッケージはリリースGitHubにあり）。同梱パッケージは、更新２度手間が省けるだけでなく、個別更新トラブルも避けられます。

同梱パッケージは、個別インストール版よりも数か月遅れてリリースされますが、お勧めの更新方法です（同梱投稿はコチラのまとめ参照）。

SEGGER J-Link RTT Viewer更新

RTT Viewerは、既存版が自動的に最新版へ更新されます。しかし、SEGGER社リンクから直接最新版をダウンロードするのも1方法です。古いVersionをお使いの方は、この方法も良いでしょう（RTT Viewerのprintfデバッグ関連投稿はコチラ）。

Afterword：環境依存トラブル対策

今回のような更新トラブルは、組込み開発では良くあります。開発品を顧客へ納入後、数年経ってから機能追加/修正の案件がある場合などです。納入開発環境と、最新版環境の差による「環境依存トラブル」です。

本稿は、簡単なメンバ名追加で対策できました。しかし、例えばAPI内部差によるトラブル等は、容易ではありません。安全側対策に、納入時の旧環境をそのまま使い続ける方法があります。同一MCUで新機能は使わない場合などは、有効な方法です。

一方、新機能の追加/修正やMCU変更案件は、環境依存トラブルも加味したスケジュール対策が望ましいと思います。どの程度加味するかが難しい問題ですが…。

お詫び

弊社RAベアメタルテンプレートV1ご購入者様は、本稿修正をお願い致します。また、この場を借りて、お詫び申し上げます。ご迷惑をおかけし、申し訳ございません。

情報機器大転換期

2024年6月28日2024年7月10日 WithHappy

情報機器（PC/スマホ/IoTデバイスなど）のハード/ソフト/使い方が、大転換期です。原因は、生成AI革命。インターネット商用解放期に匹敵する気がします。

2024年も半分終わった今、見えてきた情報機器大転換期の現状をまとめました。１章と２章が、ソフトバンクの生成AI革命の考え方、３章以降が、現状という段取りです。

ソフトバンクのAIとAGI、ASI

人類叡智の10000倍能力のArtiﬁcial Super Intelligence（出典：記事）

ソフトバンク会長兼社長の孫正義氏が、2024年6月21日の定時株主総会で、ソフトバンクは、ASI（Artiﬁcial Super Intelligence）を実現するとASCII記事が掲載しました。記事を極簡単にまとめたのが本章と次章です。

AGI（Artiﬁcial General Intelligence＝汎用人工知能）とは、人間の持つ考え方、知識の「一部を機能化」した現在のAIの親玉に相当し、人間と同じか最大でも10倍程度上回る「汎用の人工知能」。先端AI研究者のテーマがこのAGIで、5年以内、場合によれば3年ぐらいでAGI時代となる。

様々な天才同士が刺激しあい進化した人類と同様、AGI同士が刺激しあい、人類進化を加速するのがASI時代。ASIは10年前後でやってくる。孫氏が決めた指標では、人間の「1万倍程度の英知」。人類20万年史上、初めて圧倒的な人口知能となり、全常識が変わるのがASI時代。

例えば、スマートロボットがASIにつながると、工場生産や道路掃除、買い物や洗濯も代行可能。自動運転も、AIが技能学習し、一度も行ったことが無い場所でもスイスイ自動運転でき、大量生産や加工、物流などはロボットに置き換わる。

ソフトバンク孫正義氏が生まれた理由・使命は、このASI実現。

ASI実現手段

孫氏は、更にASI時代の基盤技術の1つが、現在様々な情報機器へ半導体IP提供中のArmとしました（Arm株式9割近くをソフトバンクが保有中）。

Armの強みは、設計力と低消費電力稼働で、ASIの広がりに貢献。出荷数量は上がることはあっても、下がることはない。ASI実現のため、ソフトバンクグループ総力でArm AIチップ、AIデータセンタ、AIロボットへ取組む。

Armの将来を孫氏は信じている。

制御系ハードウェア転換

Arm IPコアは、本ブログ掲載Cortex-Mシリーズをはじめ、多くのMCUベンダハードウェアにも採用中です。MCUのエッジAI化に伴い、従来シリーズよりも更に高性能なCortex-Mコア：Cortex-M85搭載MCUも発売開始となりました。

PCは、Microsoft Copilot+ PCが2024年6月18日にワールドローンチされました。40TOPS以上のNPUが注目され勝ちですが、NPUを制御するCPUにも転換が起こりつつあります。

現在、Copilot+ PC要件を満たすCPUは、QualcommのSnapdragon X Eliteだけです。このCPUも、Arm IPコアを採用中（4章）です。他社に先駆けるArm設計力が表れています。

AI処理でPCよりも先行するAIスマホは、そのCPUの多くがArmライセンスのチップです。6月20日発表のAppleパーソナルAI Intelligenceハードウェア要件は、A17 ProチップとMシリーズです。iPhone 15/15 Plus非対応のため、90%以上のiPhoneユーザは、Apple Intelligenceを使えないそうです。

これら制御系ハードウェアの転換理由は、「AI処理を実用可能なレベルで高速実行するには、ハードウェアが肝心」だからです。

つまり、生成AI革命が、従来制御系の全ハードウェアを転換させつつあるのが、今です。

ソフトウェア転換

NPUなどのAI処理ハードウェアを活かすのは、ソフトウェアです。例えば、Copilot+ PCには、Recall、Cocreator、Live Captions、Windows Studio EffectなどのAI機能が標準で備わっています。

但し更に重要な点は、これら標準AI機能の基となるWindows Copilot Runtimeを活用し、新なAIソフトウェアが開発できること、しかもArmネイティブであることです。

※Armネイティブとは、汎用RuntimeがArm専用ライブラリのように無駄無く高速動作すること。

MacOSは、Arm化が進んでいます。Windowsソフトウェア開発も、下図が示す従来x86からArmネイティブソフトウェア転換を迎えているようです（詳細はコチラの記事参照）。

ArmはレガシーのPC(x86など)を大きく上回っているとアピール（出典：記事）

情報機器使い方転換

インターネット商用解放は、IT革命をもたらしました。ユーザは、PCやスマホなどの機器を使って、ネット上を検索し、情報を得るようになりました。ネットに溢れる情報の検索装置が、IT機器でした。

生成AI革命は、PCやスマホの使い方を、単なる検索装置からアシスタント代行へと転換させつつあります。つまり、より高度な情報解析や解析に基づいた提案ができる個人アシスタントとしての使い方です。

従来の情報機器を、人間的で簡単に使えるAIアシスタント化しつつあるのが、今です。

Summary：情報機器大転換期

生成AI革命でPC/スマホ/IoTデバイスなどの情報機器ハードウェア/ソフトウェア/使い方が、大きく転換しつつある2024年半分終了の今をまとめました。

制御系IP提供のArm株式9割保有中ソフトバンクの生成AI革命に対する考え方と、AI実用はハードウェアが肝心、ソフトウェアのArmネイティブ化、情報機器AIアシスタント化などの転換現状を示しました。

AI進化スピードは驚異的です。人間開発者も進化が必要です。現状マクロ把握のため本稿を作成しました。

Afterword：オープンソースハードウェアコア、RISC-V

ライセンス料が必要なArm IPコアの対極にあるのが、オープンソースハードウェアコアです。例えば、RISC-V。採用例は、ルネサスのRISC-V MCU/MPUや、EsperantoのAIチップに見られます。

RISC-V採用理由は、少数命令による低消費電力動作です。Arm同様、低電力動作ハードウェアの重要性が解ります。RISC-VかArmかのコア選択は、製品売上見込みとその投資額で決まると思います。

※MCU製品は、IPハードウェア以外にコンパイラ、デバッガなどソフトウェア開発ツールも必要。Armコアならツール入手も容易だが、オープンソースハードウェアコアはこれらもベンダ準備必要（関連投稿はコチラ）。

日本政府マイナンバーカード施策に、上記のような費用対効果検討が全く無いのは、原資が税金のため？😢

MCUソフトウェア技術職年収上昇幅1位

2024年6月21日2024年6月22日 WithHappy

組込みソフトウェア技術職が、2023年度の転職者職種別年収増加幅で１位という嬉しい結果が発表されました（2024年6月12日、パーソナルキャリア運営転職サービス、デューダ）。

転職エージェントサービス利用者の採用決定年収の集計結果に基づいています。6月18日の＠IT関連記事、ニーズ高まる5つの理由と共に内容をまとめ、MCUソフトウェア/ハードウェア開発者へのアドバイスを示します。

職種別決定年収ランキング

組込みソフトウェア技術職は、地味で目立たない職種です。華やかなクリエイター・クリエイティブ職や、目立つ金融系専門職より年収増加幅が大きいことは、その認識が変化しつつある現状を示しています。

※技術職：数学や理科、工学、情報工学といった理系の専門的な知識を活かし製品の製造開発や維持管理にかかわる業務。
※専門職：長期の教育訓練を通じて習得される高度の専門的知識・経験を必要とする職位、ないしはそのような職位を担当する人。

MCUソフトウェア技術職年収上昇幅1位要因

前章比較14職種の中でMCUソフトウェア技術職の年収増加分（差分）が1位となった要因は、「IoTやAI普及」により、幅広い業界でのニーズが高まり、人材不足だからとパーソナルキャリアは分析しています。

ニーズが高まる5つの理由も示しています。

IoT拡大：IoT機器はMCUシステム開発が不可欠
自動車産業進化：MCU開発者専門知識が求められる
スマートファクトリーと産業自動化：産業用ロボットや自動化はMCU開発者ニーズを高める
医療技術進化：高度化医療機器にMCUシステムが使われる
エネルギー効率と環境配慮：エネルギー効率と環境配慮ソリューションにMCUシステム活用

MCU開発者は、幅広い分野のニーズがあり、安全性やリアルタイム性など開発制約が多いため人材不足が目立つことが1位要因です。

※MCUシステム開発は、ソフトウェアだけでなくハードウェアも必須です。MCUハードウェア技術者は、ハード/ソフトの垣根を越えハードテストプログラム開発などに積極的に参加しスキルを磨けば、ハードウェア直近の組込みソフトウェア技術職だとも言えます。

本ブログでは、ハード/ソフトを区別せずMCU開発者と表記します。

Summary：MCU開発能力は自ら切り開く

組込みソフトウェア技術職が、2023年度転職者職種別年収増加幅１位の結果は、MCU開発者の売り手市場ニーズを示しています。MCU開発者は、市場ニーズを把握し、多くの開発制約を解決できる幅広い能力を自ら磨く必要があります。

開発制約とは、例えば、コスト、期間、開発に必要な知識の広さ・深さなどです。さらに規模にもよりますが、MCU開発は多くの場合、一人で担当します。限られた時間内で、効率良く最大成果を上げるスキルや、業務内外の知識も、高まるニーズを満たすには必要でしょう。

転職を勧めている訳ではありません。市場ニーズを把握し、それを満たすよう研鑽することが、MCU開発者自身の価値、キャリアを高めると言いたい訳です。

Afterword：ベアメタルor RTOS or弊社テンプレート

MCUソフトウェア処理は、ベアメタルが良いのか、RTOSが良いのかは、RTOSオーバーヘッドやデバイスコスト、開発ソフトウェア移植・流用性などの考慮も必要です。2024年2月20日、“You Don’t Need an RTOS (Part1)”は、RTOS課題やスーパースケジューラ対策を説明しています。

歯ごたえある英文です。同ページをEdge閲覧中に、右上Copilotをクリックすると、日本語（ご利用中の言語で）ページ概要が無料生成できます。話題のAI活用で、効率良く内容理解ができます。

弊社販売中ベアメタルテンプレートもスーパースケジューラの一種ですので、嬉しい記事です。記事との差分は、弊社テンプレートが、初心者向きポーリングベースなことです。

中級向きになりますが、Part2やPart3内容を弊社テンプレートへ加えるのも、面白いと考えております。結果は、本ブログで示す予定です。

LibreOfficeの使い方（ポータブル版）

2024年6月14日2024年6月14日 WithHappy

LibreOfficeをUSBメモリへインストールし、どのWindows PCでもLibreOfficeが使えるポータブル版LibreOfficeの使い方を示します。

本家、Windows/MacOS/Linuxクロスプラットフォーム版LibreOfficeと、操作は全く同じです。

OfficeやLibreOffice文書の加工・編集が、ネットカフェ等の出先でもでき、また、PCを汚さずにLibreOfficeが動作します。LibreOfficeを試したい方にもお勧めです。

ポータブル版LibreOffice使い方もくじ

１．USBへLibreOfficeポータブル版インストール方法

…… 　1.1 PortableApps.comインストール

…… 　1.2 LibreOffice Still（安定版）またはFresh（最新版）インストール

２．ポータブル版LibreOffice操作方法

…… 　2.1 Microsoft Office文書扱い留意点

1. USBへポータブル版LibreOfficeインストール

LibreOfficeをUSBへインストールするには、先ずPortableApps.comから土台となるプラットフォームのUSBインストールが必要です。

このプラットフォームは、多言語対応です。インストールは、２段階で行います。初めが、サイト上方の言語選択＆ダウンロード＆USBへインスールです。その後、土台プラットフォームへポータブル版LibreOfficeをインストールします。

以下、日本語選択インストール例を示します。

1.1 PortableApps.comインストール

USBメモリを用意します。32MB容量あれば、USB内に複数文書を保存しても余裕で使えます。

日本語選択し示されるダウンロードをクリック、適当な場所へダウンロード後、インストーラを実行します。

インストール途中に、土台のインストール場所を聞いてきます。「ポータブル」を選択すれば、用意したUSBへインストールされます。その後は、ダイアログに従いプラットフォームのUSBインストール完了です。

インストール後、自動生成される“Start.exe”クリックで、プラットフォームが動作します。このプラットフォームが、最初に示した図のオレンジ部分です。

次に、このオレンジプラットフォームへ、ポータブル版LibreOfficeをインストールします。

1.2 LibreOffice Still（安定版）またはFresh（最新版）インストール

プラットフォームの「アプリの管理(A)」をクリックし、表示プルダウンメニュから「もっとアプリを入手(G)」>「カテゴリー順(W)」クリックで、右側“新しいポータブルアプリのダウンロード”ダイアログが表示されます。

新しいポータブルアプリからLibreOffice Still（安定版）のインストール。図はFleshがありませんが近日中に出現します。

LibreOffice Stillを選択し、インストール(I)をクリックすれば、LibreOffice Still（安定版）が、プラットフォームUSBへインストールできます。プラットフォームからLibreOffice DrawやLibreOffice Calc、LibreOffice Writer等が直接起動できます。

“LibreOffice Still”インストールのお勧め理由は、Fresh版が1ヵ月、Still版が3か月更新のためです。

USBへのインストールや更新処理は、時間が掛かります。Still/Fresh機能差は少なく、更新頻度が少ないStillの方が、LibreOfficeを使いたい時に直ぐに使え便利です（Afterwordに対策案あり）。

※インストール後のポータブルLibreOffice動作速度は、本家と同じです（念のため…）。

2. ポータブル版LibreOffice操作方法

ポータブル版LibreOffice操作は、本家Windows/MacOS/Linuxクロスプラットフォーム版LibreOfficeと同じです。従って、弊社投稿のLibreOfficeの使い方（総集編）や、投稿カテゴリー：LibreOfficeの内容がそのまま使えます。もちろん、弊社無償Writerテンプレート、Drawテンプレートも使えます。

そこで、ポータブル版LibreOfficeを使って、“Microsoft Office”文書を編集・加工する時の留意点のみを示します。

2.1 Microsoft Office文書扱い留意点

LibreOfficeは、Microsoft Office文書の編集・加工も互換性があり可能です。保存拡張子の違いと、Office文書のレイアウト崩れが起こる場合があること、の2点に留意が必要です。

LibreOffice文書保存時のデフォルト拡張子は、ODF（Open Document Format）形式です。例えば、Writerは*.odt、Drawは*.odgです。LibreOfficeでLibreOffice文書を編集・加工する時は、何ら問題ありません。

しかし、LibreOfficeでMicrosoft Office文書を編集・加工した後は、保存拡張子を、Wordなら*.docx、Excelなら*.xlsx等へ変更した方が、Officeで再編集する時にBetterです。

また、拡張子を変更しても、Office再編集時、レイアウト崩れを起こす場合があります。

対策は、レイアウト要素をデフォルトのまま文書、図、表を作成することです。デフォルトレイアウト原稿なら、Officeで最終稿に仕上げる時に、レイアウトだけを変更すれば良いからです。

言い換えると、Office/LibreOffice共に最終稿までは、デフォルトレイアウトで編集・加工する。そうすれば、原稿レイアウト崩れを気にする必要が無い（！）という訳です。

Summary：LibreOfficeの使い方（ポータブル版）

USBへLibreOfficeをインストールし、どのWindows PCからでもLibreOfficeが使える、PortableApps.comとポータブル版LibreOfficeの2段階インストール方法を示しました。

ポータブル版LibreOfficeを使って“Microsoft Office文書”を取扱う時の留意点を示しました。

ポータブル版LibreOfficeの操作は、本家クロスプラットフォーム版と同じです。出先でもLibreOfficeやMicrosoft Office文書の加工・編集ができます。また、PCを汚さずにLibreOfficeが使えるメリットがあります。

Afterword：PortableApps.com

LibreOffice以外にもUSBへインストールできるアプリは、数多くあります。PDFｰX ChangerとNotepad++の2つを追加インストールしたのが、一番初めの図です。下図無償PortableApps.comは、優秀なプラットフォームアプリです。

但し、このプラットフォームへ、多数アプリのインストールはお勧めしません。インストールやアプリ更新処理が、外付けUSBのため遅いからです。例えば、高価ですがポータブルSSDで代用すれば、改善するハズです。

リンク

Copilot+ PC CPUまとめ（24-06編）

2024年6月7日2024年6月8日 WithHappy

Copilot+ PC発表以降、Intel、AMD共に対応CPUの発表が相次いでいます。PCハードウェア転換期の今、Copilot+ PC CPUの現状と最新状況を簡単にまとめました。次期PC購入検討のためです。

Copilot+ PC要件まとめ

先ず、Edgeの無償Copilot Promptへ、Copilot+ PCの質問をしました。回答が以下です（筆者編集あり）。

Copilot+ PCは、2024年6月18日にグローバルローンチされました。日本国内でもACER、ASUS、DELL、HP、Lenovo、Samsungなどのメーカーから搭載ノートPCが発売されています。

最安モデルは17万円後半から購入可能で、主流は20万円台です。

Copilot+ PCの最小要件:

Microsoftが承認したCPUまたはSoCを搭載。
40TOPS以上の処理性能を持つNPUを組み込むことが条件。
16GB以上のDDR5／LPDDR5規格RAM（メモリ）。
256GB以上のSSD／UFSストレージ。

AI機能:

Copilot+ PCでは、AIアシスタント「Copilot」を瞬時に呼び出すための［Copilot］キー採用。
ローカル実行できる40以上のオンデバイスAIモデルを搭載予定。
新たに下記機能が利用可能
- 「Recall」（過去の表示内容検索）
- 「Cocreator」（画像生成AI）
- 「Live Captions」（多言語字幕生成）
- 「Windows Studio Effect」（ビデオ通話エフェクト）

メリット:

高速でインテリジェントな処理実現。
バッテリー駆動時間が長く、終日使用可能。
セキュリティにも力を入れており、Microsoft Pluton Securityプロセッサ搭載。

現在、「Copilot+ PC」要件を満たすCPUは、QualcommのSnapdragon X Elite搭載ノートPCのみです。今年後半には、AMDやIntelもCopilot+ PC要件を満たすCPUをリリース予定です（Copilot回答ここまで）。

回答は全てMicrosoftが情報源ですので、確度は高いと思います。筆者不明のMicrosoft Pluton Securityへ追加質問をし、以下を得ました。

Microsoft Pluton Securityプロセッサ:

資格情報、ID、個人データ、暗号化キーを保護し、攻撃者マルウェアインストールやPC物理的攻撃に対し情報削除が非常に困難です。TPM機能提供とTPM 2.0仕様を超えるセキュリティ機能提供用に設計されています。

つまり、Copilot+ PCユーザ情報保護の要でしょう。次期Win12アップグレード要件になる予感がします。

以下の章で、Intel、AMD、ArmのCopilot+ PC要件を満たすCPUを調査しました。

Intel：Lunar Lakeで120TOPS、40%電力削減

Intel Lunar Lakeは、CPU、GPU、NPUとDRAMをSoC化（出典：記事）

6月4日PC Watch記事に、現行Meteor Lakeの次期CPU、今年3Q投入計画のLunar Lake概要が記載中です。筆者が、ごく簡単にまとめたのが以下です。

Lunar Lakeは、薄型軽量ノートPC向けCPU。CPU、GPU、NPUとDRAM（16/32GB）もSoCパッケージ化し、120TOPS、40%電力削減能力を持つ。NPUは、現行から第4世代NPUへ進化。Meteor Lake未対応のMicrosoft Plutonにも対応。

※Edgeで当該記事ブラウジング中にのみCopilot要約ができます。しかし、本稿は筆者が要約しました。以下記事も同様です。

AMD：Ryzen AI 300シリーズは50TOPS NPU搭載

Ryzen AI 300シリーズのNPU性能はSnapdragon X EliteやIntelの次世代CPU「Lunar Lake」よりも高い（出典：記事）

6月4日AMDは、新世代CPU Zen5採用AM5ソケット対応のデスクトップ向けRyzen 9000シリーズと、50TOPS第3世代NPU統合のCopilot+ PC向けRyzen AI 300シリーズを発表しました。

7月以降、ACER、ASUS、HP、Lenovo、MSIなどのメーカーからCopilot+ PC対応ノートPCが発売され、発売時は他社比、トップNPU性能です。

Arm：2030年迄にWindowsデバイス支配的シェア予測

Armは、CPU IPベンダです。IntelやAMDと異なり、CPU製造ではなくCPU IPコアを他社へ販売、その1社がQualcommのSnapdragon X Eliteで、現在唯一のCopilot+ PC要件を満たすノートPC CPUです。

6月4日、Arm CEOのRene Haas氏は、Windows Copilot Runtimeとそのアプリ（Recall、Cocreator、Live Captions）は、Arm版のみ現存しており、現在数％シェアは、2030年までにWindowsデバイスの支配的シェアを占めると予測しました。

macOSは、既にx86からArm移行が起きており、WindowsもArmネイティブになると予測しています。

Summary：Copilot+ PC CPUまとめ（24年6月編）

2024年6月時点で判明しているCopilot+ PC向けCPUを一覧表にしました。

24年6月Copilot+ PC CPU	ターゲット	トータルNPU性能	備考	発売
Intel）Lunar Lake	ノートPC	120TOPS	40%電力削減 DRAMオンチップSoC	24年3Q
AMD）Ryzen AI 300	ノートPC	50TOPS	TDP28W	7月以降
Arm）Snapdragon X Elite	ノートPC	40TOPS	Windowsネイティブ対応	発売中

6月時点のCopilot+ PC CPUは、ノートPC用のみです。ユーザと共に移動可能なノートPCの方が、デスクトップPCよりもエッジAIフル活用に向いているからだと思います。

複数PC間でエッジAI学習結果、つまりNPU同期は難しいでしょう。最もユーザに近いAIアシスタント搭載PCが、PCハードウェア転換期のBest解になりそうです。

従来Intel、AMDに加え、新にArm IPコア採用の第3勢力がCPUシェア獲得競争に加わりました。

Copilot+ PCのCPUは、NPU性能と低電力性が選択ポイントです。NPU性能が高ければ、それだけ高い確度と速いレスポンスのAIアシスタントCopilotが使えます。例えると、高性能GPUは、高精細画面を得られるのと同じです。

Afterword：Raspberry Pi 5は13TOPS NPU搭載

エッジAIは、CPUのみならずMCUやMPU/SCB全てに変化を与えます。例えば、6月4日、MPU/SCBのRaspberry Pi 5へ、13TOPS NPUを追加できるKit（$77）が発表されました（関連投稿：MCUとMPU/SCBの違い）。

筆者のメインPCは、NPU非搭載Win11自作デスクトップPCです。次期Win12 PCは、Copilot+ PC対応新ノートPC調達か、それとも、ラズパイ5同様デスクトップPCへエッジAI NPU追加か思案中です。

また、PCハードウェア転換期とエッジAIフル活用対応にCopilot PromptでAI利用に慣れようとも考えております。

MCU開発者のCopilot+ PC

2024年5月31日 WithHappy

2024年5月28日、日本Microsoft津坂社長のCopilot活用記事が、PC Watchに掲載されました。メール要約や資料分析、優先タスク振分けなどCopilotを使った活用例は、ビジネスパーソンだけでなく、MCU開発者にとっても参考部分が多々あります。

筆者が特に印象に残ったのは「エンジニアでない津坂社長でも、使い続け、議論を繰り返すことでCopilotを使いこなせる（AI筋トレ）」の部分です。

背景技術の広さ深さは見せず、使い易さを追求したツールは、Copilotだけでなく最近のツール全般に当てはまります。そのCopilotを更に進化させるGPT-4oのAI研究者視点と、MCU開発ツール変化について示します。

謎が多いGPT-4oモデル

2024年5月28日、ビジネス+IT にAI研究者、今井翔太氏が、研究者視点のGPT-4o評価と謎、GPT-5への伏線を執筆しました。筆者が、ごく簡単にまとめたのが下記です。

“数年前ならAGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）レベルに達したと想定できるGPT-4oは、AI研究者からみると、謎が多いモデルで従来スケーリング則からは不自然。しかし、殆どの人が考えるAGIに相当近づいた。GPT-4延長GPT-4oの次期超高性能モデルGPT-5準備中”

AIを利用する殆どの人、つまり、筆者などMCU開発者は、GPT-4o≒AGIと考えて良いと思います。前章、津坂社長のようにAGI化したCopilotをこき使って(！) 生産性や判断スピートを上げ、その中身や仕組みは知らなくても問題ないからです。

現在Copilotは、GPT-3.5/4でGPT-4oではありません。しかし、CopilotのようなAIツールは、使っているうちにGPT-4o/5などのテクノロジ進化と共にユーザ学習度も深くなり、最後にはユーザ専用アシスタントとなる可能性があります。

このツール自体の進化が、従来に無いAIツールならではの特徴です。

MCU開発ツール変化

MCUのIDE開発ツールは、Eclipse IDEベースが業界標準です。各MCUベンダ固有のAPIコード生成ツールやフラッシュプログラマをEclipse IDEへ機能追加し、MCU開発者へ無償提供されます。

最近、Eclipse IDEベースに代わってMicrosoft製Visual Studio Code（VSC）を使う変化が見られます。

MCUXpresso for Visual Studio Code構成（出典：NXPサイト）

例えば、NXPは、EclipseベースのMCUXpresso IDEの代わりに、VSCベースのMCUXpresso for Visual Studio Codeが使えます。もちろん、無償です。従来EclipseからVSCへ変えるメリットは、筆者には判りません。あえて推測すると、同じMicrosoft製Copilotとの親和性です。

つまり、数年後のAI活用MCU開発時に、EclipseベースよりもVSCの方がCopilotとの協調動作性が良いので、ユーザ能力に合わせた開発ができるかも(？) という訳です。

Summary：MCU開発者のCopilot+ PC

Microsoft発表のCopilot+ PCは、ユーザ検索履歴や能力レベルを、40TOPS以上のエッジAI NPUが学習し、ユーザに即した回答をCopilotが提供します。これは、広く深い知識が求められるMCU開発者にとっても、開発スピートアップやMCU習得の強力な助けになります。

MCU開発者がCopilotを上手く使うには、津坂社長のように使い続け、入出力議論を繰り返すことでエッジAI NPUがユーザを学習し、同時に開発者もCopilotに慣れる「AI筋トレ期間」が必要です。

CopilotなどのAIツール活用は、MCU開発者とエッジAI NPU双方の学習期間が必要

Visual Studio Code やCopilotに慣れ、エッジAI NPUを使いこなせるよう準備が必要かもしれません。Microsoft製ツール全盛となるのは、いささか気になりますが…。AIアシスタントCopilot影響大ですね。

Afterword：VSC頻繁更新Dislike

筆者は、VSCをWeb制作に使用中です。これは、過去使っていたツールが更新停止となったからです。拡張機能の多さやユーザカスタマイズが容易なVSCですが、その頻繁な更新はあまり好きになれません。

Eclipse IDEでも、エディタは標準以外の別エディタ、例えば、Notepad++変更も可能です。その他カスタマイズ機能も、現時点ではEclipseとVSCに大差無いと思います。

AI全盛時は、もしかしたらIDEで差が出るかも(？) と思ったのが本稿作成理由です。筆者は、未だ自作PC派です。生成AI加速モジュールをPCへ追加しエッジAI性能を上げるか検討中です。

OfficeのAI Copilot活用例

2024年5月24日2024年5月24日 WithHappy

MicrosoftのAIアシスタント：Copilotを使うと、Microsoft Officeツールの生産性が、具体的にどう上がるのかを示す記事を見つけたので紹介し、要旨をまとめます。

Summary：OfficeツールのAI Copilot活用例と効果

Officeツール	AI Copilot活用例		効果
Word	ドラフト時短	ドラフト作成	より多くの時間を思考に使える
PowerPoint		ドラフト作成	より多くの時間を思考に使える
Excel		データ分析、グラフ化	データ可視化分析作業の短縮
Outlook		受信メール要約作成返信メールドラフト作成	より効率的にメール送受可能
Word/PowerPoint	品質改善	改善ポイント指摘	客観的評価で作成品質を高める
Outlook	品質改善	送信メール明瞭チェック	より高品質メールの送信
PowerPoint	作成資料の想定質問生成		着想/想像力の幅拡張
全Office文書	貰ったOffice文書の内容分析		文書内容理解を早める

※Officeはサブスク型Microsoft 365を想定。買い切り型Officeでも同様になると推定。
※Copilotは現在GPT-3.5/4。より人間らしいGPT-4o Copilotになると推定。

OfficeツールのCopilot活用要旨が下記です。

コンテンツ作成Word/PowerPointは、Copilotでドラフト作成時短
表作成Excelは、Copilotでデータ可視化と分析時短
Copilotで作成資料の客観フィードバックをかけ、資料品質向上と発想/想像力の幅拡張
受信メール要約、送信メールドラフト作成、送信前メールのCopilot分析
貰ったOffice文書のCopilot分析、早期内容理解

AI Copilot処理時間

前章Copilot活用によりOffice生産性や生成資料品質は、上がります。但し、上表にはAI Copilotの処理時間がありません。AI処理が遅ければ、実務には使えません。

つまり、実務でAIを使うには、応答性の速さ：AIレスポンスが重要ということです。前投稿GPT-4oは、正にこのAIトレンド最先端技術です。ライバルのGoogle＋Anthropicも対抗技術を開発するでしょう。

そして、応答速さの次は、コスト競争になります。これが、サブスク型Microsoft 365だけでなく、買い切り型Officeと無償Copilotでも、Microsoft 365と同様のAI効果が期待できると推定した根拠です。但し、Copilot出力確度は、有償版が上になるかもしれませんが…。

AI Copilotレスポンスを満たすエッジPC性能

AI普及には、エッジ側AI処理の比重を増やすことが必須です。クラウド側だけでAI処理すると、データセンタの消費電力が膨大になり、また、AIレスポンスも悪くなるからです（AIとクラウド消費電力は、コチラの投稿2章参）。

そこで、Microsoftが想定するエッジAI Copilotレスポンスを満たすPCの要求スペックが下記です。これらは、次期Win12システム要件になる可能性があります。

Copilotレスポンスを満たすエッジAI PCハードウェアスペック
プロセサ	登録済みCPUで、搭載NPUは40TOPS以上
メモリ	16GBのDDR5またはLPDDR5
ストレージ	256GB以上のSSDまたはUFS（Universal Flash Storage）

今年リリース予定のWin11 24H2が、OSコア変更にも関わらずWin12に改名しなかった背景は、上記ハイスペックPCが、簡単に調達できないためでしょう。

今PCを買うなら、このスペック以上にしないと、Win11 TPM 2.0足切りのように、Win12アップグレート不可になるかもしれません。

AI Copilot時代のWindows PC

Microsoft想定のAI PCハードウェアとWindows、Copilot、Officeの組合せは、Summaryで示したようにPCの使い方を根底から変える可能性があります。

コンテンツ作成は、AI Copilot準備ドラフトから着手するため、ユーザは、オリジナリティ豊かな独自コンテンツ生成に集中できます。さらに、生成コンテンツにCopilotで客観フィードバックをかけ、より高品質コンテンツに仕上げることも容易です。

また、大量メールもAI Copilotで事前に振分け、重要メールのみの対応も可能となるでしょう。

つまり、低順位Office業務は、全てCopilotが代行し、高優先業務のみユーザが行うWindows AI Copilot PCへと発展します。これは、本稿で示したOfficeツール例だけに留まりません。

Microsoftが、AI CopilotとWindowsの結合を密にすれば、Office同様他のPC業務も、Mac/Linuxよりも高いPC生産性が期待できます。Microsoft製Copilotと他社Mac/Linuxとの結合度が低ければ、Windowsに比べ確度の低いAI出力となるからです。

※Edgeの前のMicrosoft製ブラウザ：Internet ExplorerとWindowsは密結合であった。が、確か独占禁止の点から、IEとWindowsは完全分離となった。CopilotとWindowsもIE同様、分離可能性はある。Microsoftは、Windows AI Copilot PC商用名を「Copilot+ PC」とし対抗気配。

AI普及2アプローチとエネルギー計画

WindowsとOfficeでシェアを持つMicrosoftは、本稿のようにCopilot活用のAI PCアプローチからAI普及を図ります。一方、PixelなどAndroidスマホのシェアを持つGoogleは、写真加工や画像認識、スマホ通話即時翻訳などAIスマホのアプローチからAI普及を図っています。

AI PCかAIスマホか、いずれにせよAIが、次世代の情報機器/通信/電力/半導体製造産業を牽引することは確実です。

現状のままでは2030年に世界総電力10パーセント程度をデータセンターが占める（出典：NTT STORY）

日本では経済産業省が、これら産業のエネルギー基本計画を策定しています。AI普及や最近の国際状況から、見直し議論も盛んになってきました。今後の動向に要注目です。

Afterword：長文言い訳

日本のエネルギー基本計画なども記述しましたが、筆者が言いたかったことは、Summary章「AI Copilot活用でOffice生産性は上がる」です。中でもOffice資料のCopilot客観フィードバックは、期待度大です。残念ながら本記事は、未だ全て手作業生成ですが…。

日経XTECHの元記事に、生産性向上の詳しい説明があります。この記事は、クラウドAI CopilotとMicrosoft 365を対象とし、クラウドAI Copilotの仕組みや利用心得などの関連記事もあります。

ただ、クラウドAI処理は、電力不足懸念からエッジAI処理分散が必須で、この動きにマッチしたMicrosoftの Copilot+ PC登場ストーリとなり長文化しました。

安く早いGPT-4o

2024年5月17日 WithHappy

2024年5月13日、GOMA（Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic）の一角、OpenAIが、GPT-4o（オー）を発表しました。オーは、omni、ラテン語のすべてを意味し、テキスト、音声、画像、映像の入力すべてに統合対応します。従来ChatGPTよりも安く、早い生成AI入出力処理が可能です。

Summary：安く早いGPT-4o

GPT-4o特徴、OpenAI発表の要約などが堀江貴文氏のYouTube動画（6分31秒）で判ります。
前半2分40秒までが、「本物の人間、堀江氏」解説、後半は、GPT-4oを使ってOpenAI発表を要約し、それを「AIで生成した堀江氏」が説明しています。

既存ChatGPTや競合他社比、利用料金が50%安く、音声と画像理解が速いのが統合対応GPT-4oの特徴です。例えば、音声応答は人間と同じ会話速度、笑い声や感情表現画像も出力できます。

Mac版アプリも同時発表、Windows版は、今年後半リリース予定です。

対人間インタフェース性能向上

AIを人が上手く使うコツは、AIへの質問力です。上手い質問ができれば、所望の回答が得られます。ただ現在、AI自身が急変化しています。この過渡期のAIに合わせた質問のコツを人が掴むのは大変です。

そこで、人間同士の対面会話と同じようにAI側が対応できれば、より簡単に質問ができます。AI側が人に近づくからです。また、対人間インタフェース性能向上によりAI自身の学習速度も更に上がります。

安く早いGPT-4o の特徴が活かせるのは、このAI対人間インタフェースの部分です。

例えクラウドAI利用時でも、GPT-4oは、人と同じレスポンス速度で会話し、人の画像を認識、笑うなどAI感情表現も出力します。堀江氏動画（2分5秒頃）で語られた、GPT-4oとぬいぐるみを使った子供や老人のAI話し相手のフロントエンドとして十分使えます。

つまり、AI入出力を、より人間らしく効率的にできる能力をGPT-4oは持っています。

筆者としては、PC向けだけでなく、エッジAI MCU/MPU向けアプリも欲しいです。
※AIとAIデータを引出すChatGPTなどの役割は、コチラの投稿1章参照。

シンギュラリティ

AIが人間よりも賢くなる時を、シンギュラリティ（日本語は技術的特異点）と言います。AIの世界的権威：Ray Kurzweil氏が、2005年の著書でシンギュラリティを2045年と予測したため、2045年問題とも呼ばれます。

筆者は、GPT-4oにより、AIがシンギュラリティに一歩近づいたと思います。最近AI関連の話題は、食傷ぎみですが、GPT-4o出現は、予測よりも早くシンギュラリティになる可能性を秘めています。

GoogleやAnthropicのGPT-4o対抗ChatGPT、MicrosoftのGPT-4o対応Copilot、OpenAIの次期GPT-5がどれ程の能力を持つか想像もできません。ただGOMA各社が、AI開発を加速中なのは確かです。

また、進化中のAIが、次世代半導体も牽引しています。GOMAだけでなく、半導体製造、電力、通信各社もAIが動向を左右しています。生成AI革命といわれるゆえんです。
※生成AIと電力、通信会社の関係は、コチラの投稿参照。

Afterword：MCUソフトウェア開発史と似ている？

現在のMCUソフトウェアは、ベンダHAL（Hardware Abstraction Layer）APIを利用した開発です。数十年前のMCU毎に異なるハードウェアドライバを自作し、アプリ担当に自作APIを提供していた頃とは別世界です。

レベルは違いますが、AI進化もこのMCU開発史に似ています。数年後には、人工知能活用開発が普通になるかもしれません。今、AI進化過程を実感できる我々は、幸せだとも思います。

MCU開発者が、PC利用や開発方法を根本から変える可能性があるAI状況を知ることは必然です。根本変化、別世界に対応できるよう状況を把握しておきましょう。

Windows 11シェア低下

2024年5月10日 WithHappy

世界のWindows 10シェアは増加傾向で、2024年4月に70%を超え、逆にWindows 11シェアは、2024年2月に史上最高の28.16%となったが、4月には25.65%へ低下しました。その背景を考えました。

Windows 10（紫）とWindows 11（青）シェア推移（出典：statcounterに加筆）

Win11伸び悩み根本原因

Win11シェア伸び悩み解説記事は、2つ理由を挙げています。

Win11のAndroidアプリ廃止
スタートメニュー広告表示

ブラウザは、検索履歴からユーザが興味を持つ広告を表示します。Win11スタートメニューは、何を基準に広告するか不明（おそらくエッジAI NPU）ですが、スタートメニューフィールドの広告は、邪魔です。

筆者は、Windows/MacOS/Linuxクロスプラットフォーム動作アプリが増えたこともWin11伸び悩みの一因だと思います。例えば、大手MCU開発ツールは、クロスプラットフォーム動作です。Windowsに固執する必要はありません。

一方、Win10シェアが増えたのは、Win11を離れたユーザが、使い慣れたOSへ戻ったからだと思います。例えば、Win11タスクバーは、上下位置のみ配置できますが、Win10は上下左右に配置可能で、自由度が高いです。

このようにOS操作性は、Win10比、Win11は明らかに劣化しました。Win10とOSコアが同じなのに操作性が劣化したWin11を、積極的に使う理由が無いのです（Win11 TPM 2.0の役目は、Afterword参照）。

但し、Win10サポート終了は、2025年10月14日、残り18か月です。この18か月中に次の新OSへの準備が必要です。

新OS検討項目

Win10サポート終了後の新OS選択肢は、Windows、MacOS、Linuxなどがあります。

検討事項は、現在使用中のアプリが新OSへ移行できるか否か、移行できない場合は、代替アプリが新OSに有るか無いかです。

※次期Win11 24H2は、OSコアが現行Win11から変わります。当然、アプリ移行リスクはありますが、本稿では問題なく移行できると仮定します。

一番気になるアプリは、やはりMicrosoft Officeでしょう。Officeは、MacOSでも動作しますが、Linuxは非動作です。代替アプリは、無償LibreOffice、またはWeb文書作成ツール（Web Office、Google Doc/Sheets）などです。

残念ながらWeb文書作成ツールは、デスクトップアプリ比、機能的に劣る傾向があり簡単な修正や閲覧向きです。また、MacOS/Linuxには、Windowsアプリを仮想的に動作させるアプリ（Wine、VirtualBox）などもありますが、現状Windowsアプリ全てが完全に動作するとも限りません。

新OSは、Microsoft Office最重視で考えると、WindowsまたはMacOS、次点がLinux＋代替LibreOfficeとなります。

アプリケーションファースト

ちなみに、2024年5月2日、無償LibreOffice最新版の定期1ヵ月更新があり、LibreOffice 24.2.3となりました。LibreOfficeは、Windows/MacOS/Linuxクロスプラットフォーム動作のアプリです。

従って、文書作成ツールLibreOfficeをMicrosoft Officeと同じように使えれば、先に挙げたMCU開発ツールと同様、OSは何でも選択可能です。

筆者は、MCU開発者ですので、MCU開発ツールと文書作成ツールの2つが最重要アプリです。

そこで、OSにLinux Mintを選択すれば、慣れたWindows操作に近いLinux環境が、調達コスト0で構築できます（関連記事：ドイツ自治体、Microsoft OfficeからLinuxとLibreOfficeへ移行）。

弊社が現在Win11インストール条件を満たさない最古参PCを使ってLinux Mint＋LibreOffice＋MCU開発ツールをテスト中なのは、Windows OS代替としてのLinux環境に慣れるためです。

Windows/MacOS/Linuxクロスプラットフォームアプリは、今後増えると思います。また、Windows仮想化アプリの性能向上も期待できます。アプリケーションファーストでOSを選択できる日も近いと思います。

Summary：Windows 11シェア低下の3背景

2024年4月現在、70%超のWin10世界シェアに対し、Win11シェアは25.65%と伸びていません。その背景を3つにまとめました。

スタートメニュー広告表示やタスクバー上下位置などWin10比、Win11の操作性劣化
MacOSやLinuxのWindowsアプリ仮想収容に対し、Win11のAndroidアプリ廃止
クロスプラットフォームアプリ増加によるアプリケーションファーストOS選択が浸透中

Afterword：TPM 2.0役目とエッジAI

ネットカフェPCのOSは、日本ではWin11アップグレード要件TPM 2.0装備の最新PCでもWin10を使います。セキュリティ強化Win11 TPMと既存Win10操作性を比較し「セキュリティよりも操作性に軍配が上がった」からです。

もしWin11がWin10と同じ操作性でセキュリティ強化だけなら、ネットカフェPCは、順調にWin11へ移行していたと思います。次期Win11 24H2は、エッジAIを強化しPC生産性や操作性を向上させる可能性があります。

ネットカフェPCが、エッジAI強化Win11 24H2へ移行するか、または、Win10をサポート終了まで現状維持するのかは、観察が必要です。

Microsoft方針が、以下なら見通しも明るいと思いますが…。

Win11操作性をWin10へ戻し、同時にAI強化を行う（Win11 24H2）
Windows操作性を、AIが全て自動設定する（Win12 ?）

要するに、「他OSに無いWindows機能が、強化AIだ」とユーザに認識してもらうことが、今後のWindowsシェア伸長に必須なのです。Microsoft は、WindowsとエッジAI（Copilot）統合を狙うかもしれません。

さて、アプリケーションファーストのOS選択は、ネット検索をお好みのブラウザで行うのと似ています。ネット情報は同じでも、特徴がブラウザ毎に異なるため、効率的な結果取得に差が出るからです。

例えば、2024年4月現在日本ブラウザシェアは、1位Crome 57.6%、2位Safari 21.09%、3位Edge 14.98%、4位Firefox 3.3%、筆者が好きな広告非表示Braveは、圏外などです。

このような国別、地域別の様々なシェアを示してくれるのが、statcounterです。動向予測に便利です。

生成AIデータセンタとIOWN

2024年4月26日2024年4月26日 WithHappy

サーバやネットワーク機器を安全に管理運用する施設がデータセンタです。世界規模の生成AI需要急増に対し、米）大手AI企業の日本国内へのデータセンタ新設が話題です。2024年4月21日その背景が、欧米に比べ日本のプライバシー規制の緩さだとTV放送がありました。

筆者は、地震国日本にAI関連投資が盛んな理由は、地理的に離れたデータセンタ間を、低遅延接続できるIOWNがあるからだと思います。このリアルタイムネットワークAI処理の要、IOWNを説明します。

データセンタ間IOWN接続遅延

光電融合デバイスによるNTT IOWN APN（オールフォトニックス・ネットワーク）は、従来比電力効率100倍、伝送容量125倍、エンドエンド遅延1/200が目標です（関連投稿はコチラ）。

2024年4月12日、NTTは、IOWN APNの英国と米国でのデータセンタ間接続実証結果を発表しました。

400Gbps通信	データセンタファイバー距離（km）	遅延時間（ms）	遅延揺らぎ（μs）
London、UK	89	0.893	0.035
Ashburn、US	4	0.062	0.045

同一施設データセンタ間遅延規定＜2ms

同じ施設、場所の複数データセンタ間の接続遅延は、2ms以内の規定があります。

従って、IOWN APN実証結果の遅延1ms以下、揺らぎ1μ秒以下は、例えデータセンタ設置場所が離れていても、規定2ms以内を満たし、同一施設データセンタとして機能することが判ります。

また、IOWN APN回線は、ダークファイバー新設無しで波長追加により提供できることも特徴です。APN提供までの時間短縮が可能だからです。

※ダークファイバーとは、敷設光ファイバーのうち、未使用で光信号が稼働していない（ダークな）芯線。

つまり、地理的に分散したデータセンタ間をAPNで接続しておけば、地震や過負荷トラブル発生時でも当該データセンタの負荷をAPNで別の場所へ移動できます。そして、あたかも同一施設のデータセンタのように稼働を続けられます。

データセンタ信頼性向上に役立つIOWN APNは、地震国日本ならではのネットワーク技術です（関連記事：NTT光ファイバー分岐・合流に世界初成功）。

NTTは、これら特徴や欧米でのAPN実証実験により、光電融合デバイスネットワークIOWN APNを、生成AIデータセンタや金融分野向けのワールドワイドインフラとして普及を狙っています。

郊外データセンタと市中カメラのAPN接続

また、NTTは2024年2月20日、武蔵野市データセンタと横須賀市設置カメラ間の100kmをIOWN APNで接続し、郊外データセンタで市中カメラのリアルタイムAI分析実験を行いました。

これは、超高速ネットワークを活かしたリアルタイムクラウドAI処理例です。但し、超高速ネットワーク回線が十分安くなった時の話です。未だ高価なIOWN1.0ですが、IOWN4.0で現状インターネット並み価格になった後の話です。

それまでは、クラウド側よりもエッジ側でAI処理を行うアプローチが、AI処理遅延、電力消費の点から現実的だと思います（関連投稿：エッジAI導入アプローチ）。

日本への欧米AI投資

AI関連投資は、データセンタだけではありません。

2024年4月15日、米OpenAIは、アジア初のOpenAI Japan始動を発表しました。日本語最適化GPT-4カスタムモデルの提供を開始するそうです。2024年4月10日、米Microsoftも、日本へAI研究所など今後2年間で29億ドルの投資を発表済みです。

もちろん日本側AI投資も盛んです。例えば、4月19日、KDDI の1000億円、4月23日、ソフトバンクの1500億円投資などです。

いずれの投資も、高信頼ネットワークインフラ技術IOWNが日本にあるからです。

Summary：生成AIデータセンタとIOWN

生成AIやインターネット金融の要であるデータセンタは、災害やセキュリティ事故などのリクスに強いことが必要です（日本データセンタより）。

世界規模の生成AI需要急増に対し、地震国日本で米）AIデータセンタ新設やAI関連投資が盛んな背景は以下です。

欧米よりも緩い日本のプライバシー規制
データセンタ地理的分散配備を可能とする低遅延NTT IOWN APN接続

Afterword：次回投稿5月10日（金）

来週5月3日（金）は、ゴールデンウイーク中のため休みを頂き、5月10日（金）に次回投稿します。