Googleが、生産性およびコラボレーションプラットフォーム「Google Workspace」の最新アップデートを複数発表している。「Google Meet」で暗号化オプションが拡大された。また、「Googleドキュメント」「Googleスプレッドシート」「Googleスライド」に直接Meetの動画を組み込めるようになる。ユーザーは1つのタブ内で、相手の顔を見ながら共同作業している文書を表示できるようになる。
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ヒースロー空港が「Oracle Cloud」と「Azure」を併用 どう使い分けているのか
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック（世界的大流行）からの回復を目指して、英国のHeathrow Airport（ヒースロー空港）はOracleのSaaS（Software as a Service）「Oracle Cloud Applications」を活用している。Oracle Cloud Applicationsは、ERP（統合業務）パッケージやHCM（人材管理）パッケージを含んだ業務アプリケーションスイートだ。
インサイトテクノロジー、データ活用支援ツールを「インサイトデータガバナー」として体系化
インサイトテクノロジーは2022年4月5日、データ活用支援ツール「インサイトデータガバナー（Insight Data Governor）」を発表した。企業に眠っているデータを活用するために必要な機能群を一通り提供する。具体的には、データのカタログ化、メタデータ解析、データアクセスの監査、データのマスキング、データベースのバージョンアップにともなうSQLの互換性評価、といった機能群を提供する。2022年10月の提供開始を予定する。これに先立ち、同年7月にβ版を提供する。
「Linuxベースのクラウドは危険」 VMwareが警告する納得の理由
VMwareのジョバンニ・ビーニャ氏（脅威インテリジェンス担当シニアディレクター）は言う。「できる限り少ない労力で効果を最大化するため、Linuxを標的とするマルウェアをツールセットに加えている」
Otter.aiがAIによる新しい会議サマリー機能とコラボツールの提供を開始
AIを活用した音声採録サービスOtter.ai（オッターエーアイ）は、コラボレーションを促進するための会議に特化した新機能群をリリースすると、米国時間3月29日に発表した。最も注目すべきは、Otter独自のAIを利用して会議の概要を自動的に作成する「Automatic Outline（自動アウトライン）」機能を新たに追加することだ。この新機能は、録音を聞いたり、議事録全体を読んだりすることなく、会議中に同僚が何を話したかを把握できるようにすることを目的としている。新しい会議サマリーは、プラットフォーム上の「Outline（アウトライン）」パネルに表示される。
グーグル、最新AIモデルで危機にある人々の検索を改善–「MUM」活用
Googleは、人工知能（AI）モデルを利用し、危機的状況に陥った人々に、より優れた検索結果を提示しようとしている。同社は米国時間3月30日、その概要を明らかにした。自殺、性的暴行、薬物乱用などのトピックについて、有害なコンテンツやショックを与える恐れのあるコンテンツを避けながら、信頼できる有益な情報を人々が必要とするタイミングで効果的に提供する狙いがある。
Spotifyが買収したPodzの技術を活用した新たなポッドキャスト発見機能をテスト導入
Spotify（スポティファイ）は2021年夏、ポッドキャストへの投資を加速させるため、ポッドキャスト発見プラットフォームであるPodz（ポッズ）を、証券取引委員会の提出書類によると約4940万ドル（約61億円）で買収した。現在、Spotifyは、ユーザーが気に入るかもしれない新しいPodcastを見つけるのを助けるために、このスタートアップの技術を活用した機能をテストしていることを、同社は認めた。
マイクロソフト、クラウドでゲームを構築する仮想マシン「Azure Game Development VM」を提供開始
Microsoft（マイクロソフト）は米国時間3月23日、サンフランシスコで開催されているGame Developers Conference（GDC）において「 Azure Game Development Virtual Machine 」をローンチしたことを発表した。Unreal
自己教師あり学習は、「考え方を考える」強いAIを実現するか？
2020年、Cisco SystemsはIcelandic Institute for Intelligent Machines（IIIM）に2年間の研究助成金を提供した。レイキャビク大学のクリスティン・トリッソン教授（IIIMのディレクター）が主導するAI開発のアプローチ
マイクロソフトがZ-Codeを使ってAI翻訳サービスを改善
Microsoft（マイクロソフト）は米国時間3月22日、同社の翻訳サービスを改訂したことを 発表 した。新しい機械学習技法によって、多数の言語間における翻訳が著しく改善されるという。「spare Mixture of Expert（Mixture of
サーバーのクロックを同期するClockworkがその技術の応用プロダクトをローンチ
膨大な数のサーバー隊列のクロックの同期は、解決済みの問題と思われるかもしれないが、実は今なお難しい問題で、特に要求がナノ秒クラスの精度という場合は難しい。そしてこのことはまた「クロックの時間に基づくシステムを作ってはならない」という命題が、コンピューターサイエンスの公理であり続けている理由でもある。米国時間3月16日、2100万ドル（約25億円）のシリーズAの資金調達ラウンドを発表したClockwork.ioはこれを、ハードウェアのタイムスタンプでは5ナノ秒、ソフトウェアのタイムスタンプでは数百ナノ秒という同期精度でこの状況を変えようとしている。
KubeCon NA 2021からサービスメッシュの2セッションを紹介
KubeCon/CloudNativeCon NA 2021から、サービスメッシュに関連したセッションを2つ紹介する。1つ目はLinkerdの最新情報を紹介するセッション、2つ目はインドネシアの電子決済システムであるGoPayのエンジニアが紹介するKubernetes上でIstioを導入したユースケースのセッションだ。
Adobe、パーソナライゼーションに注力してExperience Cloudをアップデート
Experience Cloud（エクスペリエンス・クラウド）は、Adobe（アドビ）のデジタルエクスペリエンスソリューションのための包括的なブランドだ。含まれる代表的な機能は、データと分析サービス、コンテンツ管理ツール、コマースプラットフォーム、そして2020年のWorkfront（ワークフロント）の買収によって取り込まれた、完全なマーケティングワークフロー管理サービスなどだ。Experience Cloudブランドは、同社の2017 Digital Marketing Summit（デジタル・マーケティング・サミット2017）でデビューした
Strong Computeは機械学習モデルのトレーニングを「100倍以上高速化」できると主張する
ニューラルネットワークのトレーニングには、市場で最も高速で高価なアクセラレータを使ってさえも、多大な時間がかかる。だから、多くのスタートアップ企業が、ソフトウェアレベルでプロセスを高速化し、学習プロセスにおける現在のボトルネックをいくつか取り除く方法を検討していることも、不思議ではないだろう。オーストラリアのシドニーに拠点を置くスタートアップで、最近Y Combinator（Yコンビネーター）の22年冬クラスに選抜されたStrong Compute（ストロング・コンピュート）は、学習プロセスにおけるこのような非効率性を取り除くことによって、学習プロセスを100倍以上高速化することができると主張している。 「PyTorch（パイトーチ）は美しいし、TensorFlow（テンソルフロー）もそうです。これらのツールキットはすばらしいものですが、そのシンプルさ、そして実装の容易さは、内部において非効率的であるという代償をもたらします」と、Strong ComputeのCEO兼創設者であるBen Sand（ベン・サンド）氏は語る。同氏は以前、AR企業のMeta（メタ）を共同設立した人物だ。もちろん、Facebook（フェイスブック）がその名前を使う前のことである。 一方では、モデル自体を最適化することに注力する企業もあり、Strong Computeも顧客から要望があればそれを行うが、これは「妥協を生む可能性がある」とサンド氏は指摘する。代わりに同氏のチームが重視するのは、モデルの周辺にあるものすべてだ。それは長い時間をかけたデータパイプラインだったり、学習開始前に多くの値を事前計算しておくことだったりする。サンド氏は、同社がデータ拡張のためによく使われるライブラリのいくつかを最適化したことも指摘した。 また、Strong Computeは最近、元Cisco（シスコ）のプリンシパルエンジニアだったRichard Pruss（リチャード・プルス）氏を雇用し、すぐに多くの遅延が発生してしまう学習パイプラインのネットワークボトルネックを除去することに力を注いでいる。もちろん、ハードウェアによって大きく違うので、同社は顧客と協力して、適切なプラットフォームでモデルを実行できるようにもしている。 「Strong Computeは、当社のコアアルゴリズムの訓練を30時間から5分に短縮し、数百テラバイトのデータを訓練しました」と、オンライン顧客向けにカスタム服の作成を専門とするMTailor（Mテイラー）のMiles Penn（マイルス・ペン）CEOは語っている。「ディープラーニングエンジニアは、おそらくこの地球上で最も貴重なリソースです。Strong Computeのおかげで、当社の生産性を10倍以上に向上させることができました。イテレーション（繰り返し）とエクスペリメンテーション（実験）の時間はMLの生産性にとって最も重要な手段であり、私たちはStrong Computeがいなかったらどうしようもありませんでした」。 サンド氏は、大手クラウドプロバイダーのビジネスモデルでは、人々ができるだけ長くマシンを使用することに依存しているため、彼の会社のようなことをする動機は一切ないと主張しており、Y Combinatorのマネージングディレクターを務めるMichael Seibel（マイケル・サイベル）氏も、この意見に同意している。「Strong Computeの狙いは、クラウドコンピューティングにおける深刻な動機の不均衡です。より早く結果を出すことは、クライアントから評価されても、プロバイダーにとっては利益が減ることになってしまうのです」と、サイベル氏は述べている。 Strong Computeのベン・サンド氏（左）とリチャード・プルス氏（右） Strong Computeのチームは現在、依然として顧客に最高のサービスを提供しているが、その最適化を統合してもワークフローはあまり変わらないので、開発者はそれほど大きな違いを感じないはずだ。Strong Computeの公約は「開発サイクルを10倍にする」ことであり、将来的には、できる限り多くのプロセスを自動化したいと考えている。