１．Claudeが新しい酵素発見、「ほとんどの病気を治せる」に向け第一歩か(９．２５ 日経XTEC）
米Anthropic（アンソロピック）が2026年9月23日（米国時間）、同社のAI（人工知能）エージェントである「Claudeエージェント」が、「CRISPR」のようなゲノム編集の機能を持つ可能性がある新しい酵素システムを発見したと発表した。Claudeが見つけた酵素システムの機能については、同社の実験室（ウェットラボ）で検証するとしている。
LLM（大規模言語モデル）として「Claude Mythos 5」を使用するClaude CodeベースのAIエージェントが、19億4000万件のタンパク質クラスターを検索することで、CRISPRのような機能を持つ可能性がある酵素システムを見つけ出したという。
この際にアンソロピックは約950体のAIエージェントを21時間稼働させて、2億1000万トークンを費やして、新しい酵素システムを発見したとしている。人間の熟練した科学者でも数週間から数カ月かかるような作業だったとアンソロピックは説明している。
見つけた酵素システムが期待するような機能を持っているかどうかについては、アンソロピックが設けた実験室で検証する計画だ。
２．高所作業車でアンテナを25mの高さに、NTTドコモがアジア大会で通信対策(９．２５ 日経XTEC）
2026年9月19日から16日間にわたって開催されている「第20回アジア競技大会（2026／愛知・名古屋）」。愛知県を中心に広域で多数の競技を実施するため、モバイル通信においても会場ごとのネットワーク対策が求められる。広域での大規模イベントに合わせてNTTドコモはどのような対策を実施しているのか。現地取材を通じてその取り組みを紹介する。
イベント開催時には、会場周辺に平常時の何倍もの人が集まり、一斉にスマートフォンを使う。周辺の基地局だけでは通信容量を賄えないため、臨時で基地局を設置するなどの対策が必要になるわけだ。
中でも大がかりな対策が必要になった会場の1つが、愛知県岡崎市の岡崎中央総合公園である。園内ではいくつかの競技が実施されるが、特に多くの来場者が見込まれるのが、日本をはじめアジアの国・地域で人気の高い野球の会場となる野球場だ。
野球場の収容人数は2万人で、注目度の高い試合では満員になることも予想される。これだけの人が集まると常設の基地局だけでは対処しきれない恐れがあるため、臨時の基地局を設置することになった。
ただ、野球場の観客席は高い位置にあるため、通常の移動基地局車などではポールを立てても、電波が届く高さに達しないという。そこで今回は、会場から少し離れた場所に基地局設備とバケット車（高所作業車）を設置。バケット（かご）部分にアンテナを取り付けて25mの高さまで持ち上げ、観客席をカバーしている。
ちなみにバケットに搭載するアンテナは、4Gの主要周波数帯に対応するものと、5Gの3.7GHz帯や4.5GHz帯などに対応するものの2つ。それを2セットずつ搭載し、2つの異なる方向のエリアを分けてカバーする、2セクタ方式が採用されている。
３．文章や画像を生み出す「生成AI」、ChatGPTで普及 進化するLLMの仕組み(９．２４ 日経XTEC）
生成AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、利用者のリクエストに応じて文章や画像、音楽、動画などのコンテンツを作成するソフトウエアである。「プロンプト」と呼ばれる指示を自然言語で入力すると、その指示に応じた適切なコンテンツを生成する。生成したコンテンツの品質が飛躍的に向上し、実用に供されるレベルにまで到達した。
普及のきっかけとなったのはなんといってもOpenAIが2022年11月30日に公開した対話型AIの「ChatGPT」だ。
ChatGPTの登場により、情報の調べ方が大きく変わった。これまでは「Google」などのWeb検索サービスを使うのが常だった。調べたいことに関連するキーワードを入力して検索し、得られた検索結果の先にあるWebサイトを閲覧。その内容を読んで自分に必要な情報であるかどうかを取捨選択する必要があった。これに対しChatGPTを使うと、チャットを介して知りたいことを聞くだけで済むようになったのだ。
ChatGPTのような対話型AIが依拠している機械学習のモデルをLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）と呼ぶ。LLMは言葉と言葉のつながりを学習したものである。そのつながりの学習結果に基づき、ある単語に続く単語はどれであるかを確率として算出し、その可能性が高い「つながりそうな」単語を続ける。正確には単語ではなく「トークン」と呼ばれる、文字のつながりを細かく区切ったものが用いられる。日本語の場合はほぼ文字単位になる。
ただし、これだけでは学習データに混ざっていた不自然な言葉のつながりも出力されてしまう。そこで人間の評価を取り入れて改善するRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）と呼ぶ強化学習の仕組みを導入する。これにより人間らしい回答に近づけている。
ホームページへ