【労働力不足の解消に】 従来のステレオカメラでは測定が困難であった物体を測定できる「3眼AI測距カメラ」を開発し、CES 2026で紹介しました。 このカメラは、繰り返しパターンの多い検査工程や、手術ロボット、農業分野の収穫ロボットなどでの活用が期待できます！

【実ったキュウリ、ロボットが見極め収穫】 たくさんの実の中から食べ頃のキュウリだけを選び 傷つけずに黙々と収穫していく そんな高度な農作業ができるロボットを 産業用ロボット大手の安川電機が JA全農とともに開発した 実用での稼働が佐賀市内で始まっている

ジェンセン・ファン氏の発言が話題になっています🤖 イーロン・マスクは人間1人につきロボット1台の時代が来ると予測している。 世界人口が80億人なら80億台。 だがファン氏はこう言った。 それ以上を期待していると。 工場では大量のロボットが24時間体制で稼働することになる。 固定型の産業用ロボットも急増し ほぼあらゆる工程がロボット化されていく。 ファン氏が強調するのはその経済的インパクトだ。... かつて自動車の普及が人々の働き方を根本から変えたように、ロボットを持つことで一人ひとりが新たな可能性を手にする✨ EtsyやShopifyで店を開きロボットに仕事を任せながら自分一人では実現できなかったことが可能になる。 ロボットは史上最大の繁栄をもたらす鍵になる。 ファン氏はそう断言するんです💪 そして今、世界では数百万人規模の 労働力不足が現実の問題として起きている。 労働力さえあれば企業はもっと成長できる。 だからこそロボット技術は切実に求められているんですね。 さらにこんな指摘もありました。 出張中でも自宅のロボットに遠隔で入り込み家の中を歩き回ることができる。 子供たちと会話することだって可能だ。 ロボットは単なる労働の代替ではなく私たちの存在そのものを拡張する技術になろうとしています🌐show more

チームみらいの林拓海さん「スマート農業ではAIやロボティクスの導入も注目されている。最新技術を活用したスマート農業の現場実装について特に農地の衛生画像データをAIで分析して収穫量を予測する技術があるが、これは国内外でどの程度研究や導入が進んでいるかお伺いいたします。」

#４足歩行AIロボット の実証実験を #桜島 の野尻川において実施しました。 堆積した #土石流 や #火山灰 の上を歩行できるかの実験になります。... 車輪つきのロボットが見事に進んでいく姿は驚きです。 ロボットを活用した調査や点検を行う未来が近いかもしれません。show more

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

今日、万博テストラン行って来ました。 メタンガスは無臭なので、測定しなければ分からないという事で元消防士の寺本けんた守口市議が測定器を持参して測っていました。警報鳴り出して怖かったですよ。西のエリアです。 遠足にバスで来た児童生徒は必ずこの西エリアを通ります。危なすぎでしょ。

待つ時間に飽きない3分タイマーを作ってみました。3分までのカウントダウンをこのロボットがペンで書いてくれます。字は綺麗ではないですがそこも魅力です。

#おしえて大南極展 🗣️日が一日中沈んでいる時期の屋外作業はどのように行っているのですか。 街灯などがないと思うので、作業するのは難しいと思います。暗い時期は、環境調査などはお休みされているのでしょうか。 ＞昭和基地では5月末頃から7月中旬まで、 太陽が一日中のぼらない「極夜」となります🌙 ご質問の通り、極夜の時期には屋外での観測活動は難しいため、屋内でできる作業を進めます👩‍💻 また、年間を通して行う気象観測や大気観測は極夜期間も実施しますし、オーロラ観測など夜のほうが観測がはかどる項目もあります🌌（極地研 広報室） 南極や大南極展への質問をまだまだ募集中です✨... #おしえて大南極展 で投稿をお待ちしております📮show more

最近のインドではこういう光景が見られるらしい。 工場で働く労働者が、頭にカメラを装着して、自分の仕事を撮影するようになった。 AI・ロボット企業が、ヒューマノイドロボットのトレーニングデータを集めています。 イーロンマスクが言っていた、AI×ロボットで無限の生産性を手にいれる準備が始まっている。 ブルーカラーのAI化は思ったより早いかも。

バンドウイルカ「レンカ」 はじめての体温測定ができました！！ 36.6℃でした！ 平熱です！

今日は東京平和島にあるテレイグジスタンス社のヒューマノイドロボットを視察しました。小売、物流の現場でのロボット開発のために、様々なデータ収集に取り組んでいました。いわゆるフィジカルAIの開発で世界をリードできるよう全力で取り組んでいきます。

【GA4イベント計測】マーケティングのプロが行う設定！どのリンクがクリックされたか？を正確に計測する方法を解説します。 ググっても全然出てこないし、ここまでの設定を実は皆さんしていないので無料公開しようと思いますが知りたいですか？ ハードル高そうですが、ぶっちゃけ10分で理解できます。 GA4に関して検索上位を独占している大手マーケ会社の記事は一部有用なものの集客目的のマウント記事でしかないという印象。 特にアフィリエイトやリード獲得においては ・どのページの ・どのリンク（ボタン）が ・いつ ・どれだけクリックされたか... 計測することはとても重要です。 この手順をまとめたマニュアル記事が欲しい方は フォロー リポスト コメントください！ DMで送ります！show more

AIカメラを2000人以上の労働者に装着し、彼らの生産ラインでの一挙手一投足を記録し、1万時間を超す映像をAIシステムの学習に使用している。AIはこの方法で人間の働き方を学習し、将来的にはAIロボットがライン上の労働者に取って代わることができるようになる…と 強い。

ブルーベリーの花を食べる野生のエゾユキウサギさん。 うちの農園では今の時期ブルーベリーの果実を大きくしたり甘くするため、たくさん咲いた花を摘み取り収穫果実の量を調節する摘花作業をしています。 その中で農園に現れるエゾユキさんも同じように花を食べ、摘花作業のお手伝いをしています。 ときには枝も切り落とし剪定することにより、樹木の日当たりや風通しの良い状態にすることでブルーベリーの品質向上に役立っています。 人手が足りない我が家では摘花作業が毎年間に合わないのですが、少しでもサポートしてくれるのは嬉しいですね。 環境や状況などによりどうしても野生のうさぎさんは今でも農業、林業の害獣として見られがちですが、見方を変えたり環境次第では上手に共生できる可能性があるのではないかと思います。

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」