技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、光と電気、通信業界と半導体メーカーの連携で、加速している次世代フォトニクスネットワーク実現への道、その第一段階として光電融合関連の材料・技術の動向にフォーカスして解説いたします。
AI (Artificial Intelligence) の学習および推論処理の爆発的な増加に伴い、データセンターにおける消費電力の抑制とラック密度の向上、システムの巨大化が世界的な課題となっています。高速なデータ伝送そのものが膨大なエネルギーを消費する要因となるため、データ伝送に係る通信技術が計算処理ハードウェアと同等に重要な戦略要素として位置づけられています。そして、生成AI (Generative AI) の商用化が「モデルの学習」から「推論 (実際の応答処理) 」へと需要の重心を移し、計算資源・電力・冷却インフラの制約が同時に顕在化しています。
このような状況下において、AIの処理効率を測る指標も、これまでの理論上の計算性能を示すFLOPS (Floating-point Operations Per Second) から、消費電力1W当たりに生成できるトークン数を示す「Tokens per watt」へと移行しています。このような評価軸の変化は、計算資源の絶対量だけでなく、いかに低エネルギーコストで持続可能な業務処理を実現できるかが競争力の核心となったことを示しています。低エネルギーコスト実現のために、半導体の冷却までを含めた、効率的なシステムアーキテクチャの構築を目指した企業戦略シフトがすでに始まっています。すなわち、限られた電力枠の中で最大限の推論処理をめざした、ハードウェアとソフトウェアの一体型開発が、企業の国際競争における新たな差別化要因となります。
このような情勢を踏まえ、生成AIの先導者であるNVIDIAは、インフラ選定から運用まで一貫した設計指針で進めることによって、AI投資をビジネス価値に変えるための枠組みとして、「AIファクトリー (AI Factory) 」を提唱し、AIインフラを「知能の生産拠点」と定義すべきと主張しています。生成AIへの投資判断を迫られながらも、最初の一歩を踏み出せない企業に対し、AIインフラはコストではなく、生産設備/知的創造基盤であり、企業の「知能の生産拠点」であると説明しています。
AI・HPC (High-Performance Computing) のインターコネクトには、500ns未満の低遅延が必要となります。銅配線では7mを超えると要件を満たせず、10Gbps対応LANケーブル (Cat6A) を光配線に置き換える必要があります。インターコネクトの設計思想は、「AIファクトリー」の拡張性やエネルギー効率、さらにはサプライチェーンの安定性を左右する要素として議論されています。銅線の物理的制約は性能と帯域の両面でボトルネックとなり、光伝送の採用が必須となります。光伝送が優位に立つ理由は、波長分割多重 (WDM:Wavelength Division Multiplexing) 技術にあります。1本の光ファイバーに複数の波長を重畳することで、伝送密度を飛躍的に高めることが可能です。銅線では原理的に実現できないこの特性が、ラック間接続の帯域要件を満たす技術的基盤を提供しています。
CPO (Co-Packaged Optics) の本格的な普及には、技術的な複雑さから一定の時間を要するという見方があったものの、Broadcomの製品例では、従来のプラグマブル光トランシーバーと比較して、最大で70%の消費電力削減を達成したことが確認されており、光通信インフラの確保そのものは、すでにAIインフラ開発における主導権争いの舞台となっています。将来的なAIファクトリーの拡張能力を担保するため、主要なコンポーネントであるレーザ光源、光検出器、InP (インジウムリン) 基板、光ファイバーなどの確保と囲い込みに、主要企業は動いています。もはや、光ファイバーは単なる汎用品ではなく、AIインフラの競争力を左右する企業の戦略的資産になっています。
NVIDIAはすでにCPO をAIファクトリーの現場に導入しており、IWON (Innovative Optical & Wireless Network) 構想を推進するNTTとは明らかな違いがあります。NVIDIAは、顧客需要、製品仕様、ASIC (Application Specific Integrated Circuit) 、ソフトウェア、ラック、量産サプライチェーンを「垂直統合」しているのに対し、NTTは、光技術、ネットワーク、データセンター、通信運用という資産を所有するが、AI計算プラットフォームの中核を支配していません。ですから、NVIDIAとNTTの決定的な違いは「技術」ではなく、「事業構造」にあります。既に、NVIDIAはCPOの採用をトークンで説明しています。一方、NTTはIWONにおける光化を社会的価値で説明しており、「経済的価値のあるトークン」では説明しておらず、事業者に設備投資を促すものになっているようには見えません。しかし、AIデータセンターが電力制約によって分散すればするほど、広域ネットワークの重要性は高まりますが、極めて頻繁な勾配同期を必要とする分散学習では、数100μsから数msの遅延も性能を左右することになります。ですから、IWONを「NVIDIAの巨大化するAIファクトリー」を、電力、立地、再生可能エネルギー、災害対策、データ主権をまたいで、「広域に束ねる分散AIインフラ」と定義するのが、NTTの勝ち筋とみるべきでしょう。
日本企業に優位性が残されているとされる材料・部材の事業領域では、半導体領域などに比べ、個々の市場規模はそれほど大きくありませんから、その分だけ大規模な事業投資を必要としない可能性もあります。ですから、自社の本流たる大規模事業分野にはなれずとも、自社保有技術の展開力や深耕力、更には市場の要望に向けた柔軟な対応力さえあれば、「高収益性を備えた誰もが欲しがる世界No.1製品」を生み出す余地が残されているとも考えられますが、いかがでしょうか?
AIの推論シフトで、CPU (Central Processing Unit) やメモリーが再注目されているように、AI領域は変革期にあり、「新技術の台頭」や「既存技術の飛躍的進歩」があります。本セミナーでは公開情報と知財情報の両面からそれらに注目し、「知財情報を踏まえた企業戦略とその動向についての俯瞰」を試みます。知財情報においては、ノウハウとしての秘匿が有効と考えた取り組みが行われている技術分野もありますので、ノウハウとしての秘匿が有効な状況や特許評価の基本的な考え方についても言及します。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/28 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 経営視点で磨くコア技術と新規事業開発の実践手法 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 研究開発現場の失敗事例・判例から学ぶ知財・特許トラブルとリスクマネジメント | オンライン | |
| 2026/9/29 | AIデータセンター向け超高速光トランシーバの最新動向 | オンライン | |
| 2026/9/30 | 戦略策定のための特許マップ作成と活用・運営方法のコツ | オンライン | |
| 2026/9/30 | レオロジーを特許・権利化するための基礎科学、測定技術、出願戦略 | オンライン | |
| 2026/10/2 | R&Dの生産性を可視化するためのKPIの設定と運用の実務 | オンライン | |
| 2026/10/2 | 特許の深読み・リバースエンジニアリングと読まれないための戦略的仕込み | オンライン | |
| 2026/10/2 | 戦略策定のための特許マップ作成と活用・運営方法のコツ | オンライン | |
| 2026/10/5 | ノウハウの秘匿化戦略と先使用権の立証、実践ポイント | オンライン | |
| 2026/10/6 | 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 | オンライン | |
| 2026/10/6 | 技術の棚卸によるコア技術の設定と新規事業探索のポイント | オンライン | |
| 2026/10/7 | 特許出願非公開制度の概要と企業実務における留意点 | オンライン | |
| 2026/10/7 | 研究開発テーマの評価と意思決定 | 会場・オンライン | |
| 2026/10/9 | プロンプト・AI関数・AIエージェントの3スキルで進める特許出願実務と特許データ分析 | オンライン | |
| 2026/10/9 | 光電融合・Co-Packaged Optics (CPO) 技術の基礎と最新研究動向および技術課題 | オンライン | |
| 2026/10/13 | 光電融合・Co-Packaged Optics (CPO) 技術の基礎と最新研究動向および技術課題 | オンライン | |
| 2026/10/13 | AIデータセンター向け超高速光トランシーバの最新動向 | オンライン | |
| 2026/10/14 | 生成AIを活用した発明の言語化と国内・国際特許出願の進め方 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/7/14 | 粉体混合技術〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/7/14 | 水処理膜〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/7/14 | 水処理膜〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/7/14 | 粉体混合技術〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/7/7 | 光触媒膜〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/7/7 | 光触媒膜〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/23 | 非侵襲性血液検査〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/23 | 防犯・監視カメラ〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/6/23 | 防犯・監視カメラ〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/23 | 非侵襲性血液検査〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/6/16 | 排煙脱硫・脱硝技術〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/16 | 排煙脱硫・脱硝技術〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/6/9 | 無人搬送システム〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/6/9 | 無人搬送システム〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/9 | 熱交換器〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/6/9 | 熱交換器〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/2 | 発光ダイオード (LED) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/6/2 | 発光ダイオード (LED) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2025/5/26 | 燃料電池〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版) |
| 2025/5/26 | 表面プラズモン技術〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |