5月18日、�盜颯�リフォルニア�Ε泪Ε鵐謄鵐咼紂爾如�Google I/O 2016」が開��された。Googleはこれまでもスマートフォンを双眼��タイプのデバイスに差し込んでVRを楽しむハードウエア「Google Cardboard」を2�Q�iに発表して以来、VRのプラットフォームソフトウエア「Expeditions」、「Jump」などを発表してきたが、今�vは「Daydream」を発表した。このプラットフォームは、今秋発表されるスマートフォンで高�@細のVRを楽しむことができる。Daydream�官�のスマホは、Android Nを搭載したスマートフォン�屬�VRモードを�W��する。20日の日経�噞新聞によると、SamsungやLG、HTC、ASUS、華為、小�檗�ZTEなど�Q社が今秋以�Tに発売する。

図1　TPUボード　出�Z：Google

もう�kつの�B��は、Googleがディープラーニング専��のプロセッサTPU（Tensor Processing Unit）(図1)の発表である。これは数�Q�iからGoogleが開発してきたディープラーニング専��のアクセラレータチップであり、すでに1�Q�iに同社のデータセンターで�n働させてきたという。その�T果、マシンラーニングを実行するのに、消�J電��当たりの性�Δ�1桁向�屬靴燭箸靴討い襦�

同社はマシンラーニング専��に設��するため、演�Q�@度を削��してもチップの�ξ�が�科�確保できるようにした、と同社のブログ(参考�@料1)で述べている。この「演�Q�@度を削��（reduced computational precision）」という表現を巡って、本流の64ビットではなく、16ビットあるいは8ビット演�Qではないかという憶�Rが�盜馥發離瓮妊�アで飛び交っている。演�Q当たりのトランジスタ数を削��することにつながるため、消�J電��の削��に�Tびついたことになる。このため、1秒当たりの演�Q数 (operations per second)を��らすことができた、という。さらに、これまでよりもっと賢く�嗄�なマシンラーニングの複数のモデルを使い、これらのモデルを素早く���Qできたとしている。

このTPUチップは、最初のテストチップ完成からデータセンターでの実行レベルまで、わずか22日以内で�n働できたという。このチップは、検索�T果の�凖�性を改��するRankBrainや、地図のStreet Viewなどに加え、プロの囲��棋士チャンピオンに�MったAlphaGoなどにも使われているという。このチップ向けにSDKツールTensorFlowを使ってソフトウエア開発ができる。

マシンラーニングやAI(人工����)などの�~��な応��分野としてIoTのデータ解析がある。今のところまだ高度なデータ解析の実例は��らかにされていないが、�~単な実例は出てきている。コマツは建機の�n働�X��を見るシステムKOMTRAXを導入している実例は�~�@だが、建機の����工場と����工場の�n働�X��を現場で見ることのできる仕組みKOM-MICSも導入していると23日の日経�噞が伝えた。また、消�J�vの�P�A行動をチェックするシステムをコンタクトレンズのメニコンが導入、�攵���画に�W��しているという。ソニーは�盜颪離戰鵐船磧次�Cogitaiに出�@した。18日の日経によると、3�Q後をめどに新型AI����を搭載する。

IoTビジネスを医��・ヘルスケアに応��するのがルネサスエレクトロニクス。ヘルスケアソリューション�陲鮴瀘�、例えば薬の飲み忘れに�棺茲垢襪燭瓠≒x剤を包�▲掘璽箸�ら�Dり出す時の��を電��に変えるエネルギーハーベスティングを�W��して飲んだ時刻を記�{する。また皮下の�p管を�荵，靴匿看鐃瑤魃R定するウエアラブル機�_なども�[定している。ハードウエアチップだけではなく、チップに焼き��けるソフトウエア開発ツールや、アプリケーションソフトなども外�陬僉璽肇福爾鮖箸辰導�発していく。医師のグループもエコシステムに�Dり入れることは医��機�_分野ではマストである。

参考�@料
1. Google supercharges machine learning task with TPU custom chip, Google Cloud Platform Blog (2016/05/18)