IT・AI技術

ソフトウェア

• オープンソースソフトウェア（OSS）に潜むルール｜自由の裏にある“約束事”とは？

認証・認可・セキュリティ

• 共通脆弱性タイプ一覧（CWE）概説：Webセキュリティを理解する入口 

• 安全で便利なログインの新標準！OpenID Connect 1.0をわかりやすく解説

• SAML 2.0を体系的に理解する：IdP・SP・アサーション構造とセキュリティ設計の全体像

• 欧州eIDAS規則と日本の電子署名：デジタル社会の信頼をどう築くか

• ブロックチェーンのタイムスタンプ入門 ― 改ざん防止と信頼の仕組み

• 量子時代の暗号はどう変わる？破壊される暗号と守る暗号：PQC と QKD を解説 

規格

• USB Type-Cを正しく理解する：電力供給・映像出力・「わかりにくさ」の理由 

• HDMIの仕組み ― 規格とケーブルは別物？プロジェクタ接続のトラブルを理解する 

• Wi-Fiはなぜ不安定になるのか？― Wi-Fi 7と機械学習が挑む無線LANの複雑性

• イーサネット：ケーブル選択術 ― Cat6A？光ファイバー？物理層から考えるネットワーク配線 ― 

• デジタル防衛術：NISTに学ぶパスワード回復と認証設計のボトルネック 

IT技術・インフラ

• ネットワークスイッチの設計思想 ― 研究現場で使われるL2/L3・VLAN・STPの考え方 

• スマートフォンで地震を検知する：世界規模の分散型センサーネットワークによる地震早期警報 

• Jアラートから見る公共警報インフラ：国際比較と技術の要点 

• ライフログ研究：人間行動データ、AI解析、高齢者モニタリングまで 

• AIの電力問題を読み解く ― データセンター、コスト構造、エネルギーインフラの現実 

• ドローンを研究装置として考える― UAV（無人航空機）のモデル・計測・制御から見る自律飛行 ― 

AI

• 汎用人工知能 AGI：定義・測定フレームワーク・リスクと将来展望 

• 大規模言語モデルの新潮流：2025年版アーキテクチャの進化動向 

• AIの転換点：Attention Is All You Need とGPT誕生のストーリー

• LLM能力向上の秘密：事前学習データと知識が決めるAIの知能進化 

• LLMスケーリング：チンチラ原則から推論コストを含む総コスト最適化と大量データ学習へ 

• LLM解釈可能性：AIは本当に「考えている」のか？ブラックボックスを解剖する 

• AI専門家の交響曲：Mixture of Experts（MoE）が描く次世代LLMの進化

• Agentic RAG：エージェント型RAGが拓く自律的検索と生成の新潮流 

• RLVR：LLMチューニングの次なるフロンティア — 検証可能な報酬が拓く新時代 

• TRM：小さなネットワークが巨大AIに挑む ― Tiny Recursive Modelが示す“Less is More”の可能性

• ニューラルネットワーク枝刈りを“ゲーム”として理解する ― 均衡が生み出すスパース性の原理 ― 

• AIが“唇”から言語を理解する時代へ：多言語読唇術の進化 ― VSP-LLMとZero-AVSR

•  拡散言語モデル（DLM）とは何か？自己回帰モデルを超える次世代AIパラダイム 

• 高度AIの安全性：International AI Safety Report 2025 の重要ポイント解説 

• AIエージェントとWindows OS：UFO論文から見る次世代OSの可能性 

• AIの電力問題を読み解く ― データセンター、コスト構造、エネルギーインフラの現実 

• AIバブルで何が起きているのか ― 生成AI・AGIをめぐるテクノ金融現象の構造 

自動化・自律化

• 自律実験ラボが切り拓く材料研究の新しいフロンティア｜AI・ロボット・ベイズ最適化 

計算機技術

• スーパーコンピュータ富岳：アーキテクチャと科学的インパクト ー COVID-19解析から宇宙・素粒子シミュレーションまで 

• CPUの岐路：GPU・TPU時代のヘテロジニアスコンピューティングで再定義される役割 

• 再構成可能なタスク特化型FPGAが支えるリアルタイムAIと高速データ処理

• ASIC：用途特化型＆高効率、設計フローの全体像とNP困難な物理設計を解説 

• GPUアーキテクチャの物理学 ― なぜAIとHPCはGPUを必要とするのか ― 

• CGLAアーキテクチャとIMAX：日本発・低消費電力AIアクセラレータの設計思想と性能 

• TPUが変えた機械学習計算──GPUを超えるドメイン特化アーキテクチャ 

• GPU・TPUの設計思想を考察：AIアクセラレータの本質と次世代アーキテクチャ（RNS）の視点

• IPUとは？：独立タスクを並列実行する MIMDアーキテクチャが変えるAI・科学計算 

• AIの省電力高速化: NPUとNear-Data Processingによるデータ移動効率化 

• QPUとは何か？量子プロセッサの原理・ハードウェア方式・性能比較 

• エッジAIデバイスのパフォーマンス分析と選び方ガイド｜Coral Edge TPU / Jetson Nano / NCS2 / Raspberry Pi / Arduino

• アメーバ型コンピューター：粘菌はどうやって最短経路を見つけるのか？自然計算と自己組織化の科学 

• 剰余数系（RNS）の復権：AIアクセラレータ、フォトニクス、暗号計算に広がる可能性 

• 光計算：物理法則で加速するAI ― フーリエ光学とフォトニックニューラルネットワークの現在地 ― 

• LightGenから見る計算の未来 ― フォトニックAIと全光チップの可能性と課題 

• カオスを制御する：確率論的コンピューティング入門 ― pビットが切り拓く新しい計算の考え方 ― 

• 光電融合・CPO（コパッケージド・オプティクス）とは何か― なぜ今、次世代計算機アーキテクチャで必要なのか ― 

• AI時代のメモリ価格高騰と計算機設計の変化― DRAM・HBM・SSDはなぜ高くなり、どう使われ始めているのか ―

• EUV移行期に起きていること ― メモリ価格高騰・AI需要・メモリ世代更新が重なった背景 ―