2025年1月20日 、ドナルド・トランプ氏がアメリカ合衆国 第47代大統領に就任し、米国のAIおよび教育政策は一変しました。AIに関しては、前バイデン大統領令の撤廃による規制緩和、教育に関しては、次世代の労働力強化に向けたAIの積極的活用が挙げられます。
　ここでは、特に教育におけるAI活用政策と生成AIの不適切な利用における課題に焦点を当てて紹介します。

　なお、本調査の発端は、KDDI総合研究所が実施した米国先進事例調査です。これは、内閣府 教育再生実行会議が2021年6月に取り纏めた、ポストコロナ禍における第十二次提言の一つである「データ駆動型教育の推進」に資するために実施したものです。これまでの調査レポートに関しては、最後の参考情報をご覧ください。

「なんだ、それは。」
私の感想はそこからでした。

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https://jp.findy-team.io/event/live/ai-optimal-devorg-260519/

この長年の課題を解決する鍵こそが「AI」です。

この記事では、KDDIがどのようにして文化や言語の壁を乗り越え、世界を舞台に「One Team」として価値を創造しているのか、そのリアルな現場のストーリーをお届けします。

【プロフィール】　服部　雅晴（はっとり　まさはる）

私たちはデータから通信品質の悪い場所を特定し、日々改善活動に努めています。
では分析に必要なこれらのデータはどのように収集しているのでしょうか？

近年は現地に赴かずともビッグデータを収集して分析可能な仕組みを目指しています。
一方で、ビッグデータは「実際に人が滞在して利用した場所」で初めて蓄積されるという特性があります。

そのため、新幹線のように短時間で高速移動して通過する場合や、新しい商業施設・大規模イベント会場のように利用状況が短期間で大きく変化する場所では、必要なデータが十分に集まらない場合があります。
こうしたケースでは、ビッグデータだけで通信品質を網羅的に把握することが難しいのが現状です。
今回はそうしたビッグデータの“隙間”を補うために行っている、現地測定のリアルをご紹介します。
なお、ビッグデータの収集から活用までの取り組みについては、こちらの記事をご覧ください。

(※1) 移動通信システムの仕様は、3GPP（3rd Generation Partnership Project）によって標準化されており、Release18以降の仕様は次世代通信規格「5G Advanced」として定義されています。

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※1 Pentaho：データの抽出・変換・ロード（ETL）を行うデータ統合ツール
※2 ステップ：Pentahoの処理単位。DB読み取り、データ変換、ファイル出力など、1つの操作が1ステップに相当

私たちはビッグデータから通信品質の悪い場所を特定し、日々改善活動に努めています。
では分析に必要なこれらのデータはどのように収集しているのでしょうか？実際に現地に赴いて測定をするのでしょうか？
ピンポイントなエリアの測定には向いているかもしれませんが、日本全国を網羅するには現実的ではありません。
通信品質の分析には主に①端末通信データ②基地局通信データ③体感品質データの3つを利用します。
今回はData Analyticsセンターで主に扱っている①端末通信データの収集方法～活用先をご紹介いたします。

出展内容については、GoogleのAI「Gemini（ジェミニ）」公式 noteにて大変分かりやすくまとめていただいております。本記事での紹介についても快諾をいただきましたので、詳細はこちらの記事を是非ご覧ください。

AIセキュリティマップについてはこちらの記事もご覧ください。

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今年のKDDIブースのテーマは、「GATEWAY TO TOMORROW’S LIFE」。その名の通り、巨大なゲートを来場者がくぐると、そこには近未来の東京・高輪をモチーフにした「街角」が広がります。この先進的な空間で、KDDIが描く未来の生活を支える最先端のテクノロジーを披露しました。

日々の業務の中で、私たちは数多くの打ち合わせをこなしています。
社内ミーティングやプロジェクトの進捗確認など、関わる人は様々です。
その際、プロジェクトを円滑に進めるために「議事メモ」の共有が欠かせません。
しかし文字だけの膨大なメモを読んでインプットするのに、時間がかかりすぎると感じたことはありませんか。
専門用語が並んだ長文テキストは、読む側の負担が大きく、要点をつかむのに一苦労です。この誰もが抱える課題を、AIの力で解決する方法をご紹介します。

一方で、ロードレースのように長距離を移動しながら、映像を常時アップリンクで送り続ける使い方では、同じ市街地でも話が変わります。
瞬間的な帯域の揺らぎや遅延は、アプリ側で吸収されるのではなく、そのまま映像の乱れとして表に出てしまうからです。

本記事では、このサミットの主要セッションを時系列で追いながら、最前線の動向と未来を切り拓くキープレイヤーたちの戦略を読み解き、後半では、その中から注目のセッションや展示を技術観点から深掘りしレポートする。

In this article, we spotlight a powerful new tool we have discovered on our never-ending journey toward quality improvement: reinforcement learning. AI that learns by itself, becomes smarter, and autonomously optimizes the network—this is the future we are aiming for. Here, we introduce our　challenge and the possibilities that have come into view through commercial deployment.

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(※1) 5G SAに通信の低遅延を実現する「L4S」技術を導入
https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-853_4234.html