スペースXは21日午前4時15分（米国東部時間）に、国際宇宙ステーション（ISS）への補給ミッションのため、ドラゴン2宇宙船を打ち上げました。宇宙船は約28時間の飛行後、4月22日午前8時20分（米国東部時間）にISSとの自律ドッキングを試みる予定です。 打ち上げはフロリダ州ケープカナベラル宇宙軍基地で行われました。ファルコン9ロケットは約3,000kgの科学機材と補給品を搭載したドラゴン2宇宙船を軌道に送り出しました。 CRS-32ミッションに搭載された科学実験機材と貨物構成品が含まれた。 ドラゴン2は、加圧区画と非加圧トランクを同時に持つ貨物専用宇宙船です。加圧区画は9.3㎥の規模で、敏感な実験機材を載せることができます。外部トランクは37㎥のスペースで、太陽光パネルなどの外部機材を輸送します。 宇宙船は軌道上に最大6,000kgの貨物を運ぶことができ、ISSには平均3,300kgを輸送します。帰還時には最大3,000kgの加圧貨物を地球に回収可能です。約800kgの廃棄物は大気圏再突入時に焼却処理されます。 CRS-32貨物輸送構成概要。 ドッキングは定められた手順に従って自動で行われます。宇宙船は軌道上でステーションと相対位置を調整し接近します。ソフトキャプチャを通じて初期整列を終えた後、ハードキャプチャで構造をしっかりと接続します。ドッキングが完了すると、貨物、電力、データが双方向に伝達されます。 打ち上げに使用されたファルコン9 1段ブースターは、地球帰還のため回収シーケンスに入ります。回収は軌道再調整、減速燃焼、着陸燃焼の3段階で行われます。回収地点は海上のドローン船や発射場付近です。 2025年4月時点で、スペースXは合計444回のブースター回収試行のうち431回成功しました。回収成功率は97%に達します。現在の単一ブースターの最多飛行記録は27回です。技術向上により、ブースター当たり最大40回の使用も可能になりました。 発射1分57秒経過時点、ファルコン9ロケットが暗闇を切り裂き上層大気圏に進入している。 ファルコン9ブースターは全体打ち上げ費用の約60%を占めます。繰り返し回収による経済性確保は民間宇宙輸送競争力の重要な要素とされています。 スペースXは今回の打ち上げを通じてISS運営の主要な補給網の役割を再確認しました。他の輸送企業の供給混乱が続く中、ドラゴン2は安定した輸送手段として定着しています。

米国のIT専門メディア「TechCrunch」は、OpenAIが最近公開した人工知能モデルの正確性が、従来モデルよりも低下していると18日（現地時間）に報じた。 OpenAIは新たに開発したモデル「o3」と「o4-mini」が、人に関する質問にどれだけ正確に答えられるかを独自の評価基準「PersonQA」で検証した。これは著名人や公的人物に関する基本情報への理解度を測るもので、「スティーブ・ジョブズが設立した最初の会社は？」といった質問が例に挙げられる。 しかし、テストの結果は予想外だった。モデル「o3」は全体の質問のうち約33%に誤った回答をしており、3回に1回は誤答していることになる。これは旧モデル「o1」（16%）や「o3-mini」（14.8%）のほぼ2倍の誤答率だ。さらに「o4-mini」は、約48%の質問で事実と異なる回答をした。 AIが実際には行っていない行動を、あたかも実行したかのように述べる「幻覚（ハルシネーション）」の事例も確認された。非営利AI研究団体「Transluce」は、実験中に「o3」が「ChatGPTの外部環境で2021年製のMacBook Proにコードを実行し、その結果をコピーしてきた」と回答したと明かした。しかし、現実には「o3」モデルにそのような実行機能はない。つまり、事実ではないことを事実のように述べたのだ。 OpenAIは誤情報が増加した原因について「正確な理由は不明」としつつ、「新モデルはより多くの情報を出力しようとするため、正解とともに誤答も増えている」と説明した。 現在、AI技術は計算やプログラミングのように明確な答えがある分野では成果を上げている。一方で、人名や歴史など事実の正確さが求められる分野では、性能が後退しているとの指摘もある。 OpenAIは、ウェブ検索機能の活用が誤情報を抑える鍵になると考えている。実際、検索機能を搭載した「GPT-4o」モデルは、簡単な質問テストで約90%の正答率を記録した。ただし、検索機能を使うとユーザーの質問が外部の検索エンジンに送信されるため、プライバシーの懸念も指摘されている。 なお、AIを業務に活用しているケースもある。スタンフォード大学の兼任教授キアン・カタンフォルシュ氏は「我々のチームではo3をコード生成に使用しており、他モデルより良い成果を得ている」と語る一方で、「存在しないウェブサイトのURLを生成する問題は繰り返し発生している」とも述べた。 Transluceの共同創業者サラ・シュヴェットマン氏は「これほどの誤答率では、現場での実用は難しい」との見解を示した。OpenAIの広報担当者は「正確性と信頼性を向上させるため、継続的に改善を進めている」とコメントした。 AI技術は日々進歩しているが、「正しい情報を確実に伝える」という基本的な課題はいまだ克服されていない。

2024年、世界のワイン生産量は1961年以来最低の水準に落ち込みました。 国際ぶどう・ワイン機構（OIV）は、昨年の世界ワイン生産量が2億2,600万～2億3,100万ヘクトリットルと推定されると発表しました。これは前年に比べ約5%減少した数値で、最近10年間の平均を大幅に下回っています。 2000年から2024年までの世界ワイン生産量の変動推移（資料出典：国際ぶどう・ワイン機構（OIV）） 霜、豪雨、干ばつ、洪水などの気象異変がぶどう畑に深刻な打撃を与えました。北半球と南半球を問わず収穫量が減少し、特に高品質生産地を中心に被害が大きかったです。 生産は減少したものの、需要も減少して市場全体は大きな不均衡なく維持されました。世界ワイン輸出量は9,980万ヘクトリットルで前年と同じ水準を記録し、輸出価値は360億ユーロで0.3%の減少でした。平均輸出単価はリットル当たり3.60ユーロで、パンデミック前より約30%高い水準を維持しています。供給の減少とインフレが価格を押し上げたと言えるでしょう。 2024年ヨーロッパ主要国のワイン生産量および増減率（資料出典：国際ぶどう・ワイン機構（OIV）） イタリアは生産量が約4,100万ヘクトリットルで前年より7%増加し、世界1位の座を取り戻しました。北部地域の悪天候にもかかわらず回復傾向を見せた結果です。しかし、最近5年間の平均と比較すると13%低い水準です。それにもかかわらず、市場の信頼はある程度回復したと分析されています。 イタリアが相対的に好調だったのと対照的に、世界のワイン市場全体は依然として低迷の流れを脱していません。 2024年の世界のワイン消費量は前年より3.3%減少した2億1,400万ヘクトリットルで、1961年以来最低の数値を記録しました。若者世代の健康中心の消費トレンド、インフレによる購買力の縮小、レディ・トゥ・ドリンク製品との競争、高齢層の消費減少が複合的に影響しました。

発売後、直接使用してみた。 Googleは3月にGemini Advancedに最新モデル「Gemini 2.5 Pro」を導入した。発売直後から直接使用し、生成型AIが実際の業務にどれほど深く関与できるかを検討した。従来のAIサービスと明らかに異なるレベルの実行力を実感した。 文書要約能力は確実だった。 最も印象深かったのは、コンテキストウィンドウの範囲だった。数十ページにわたる報告書や論文を丸ごと入れても構造を保ちながら要約した。コードや表、長い説明が混ざった複雑な文書も自然に整理した。100万トークンサポートという数値は実務で明確に体感できた。今後、200万トークンまで拡張される予定という点も期待を増した。 Veo 2を通じて生成された映像 (資料提供 = グーグルコリア) 4月から適用されたビデオ生成モデル「Veo 2」は短くても機能的だった。16対9の画面比、720p解像度の8秒動画がテキスト1行で生成された。「都市の夜景」といった簡単なプロンプトにも自然な結果が出た。映像品質は期待以上だったが、演算資源が多く必要な機能であるため、Googleは月別生成回数に制限を設ける予定だ。 ジェミナイライブカメラおよび画面共有 (資料提供 = グーグルコリア) Androidではカメラと画面共有機能が活性化された。実際の物体を映すとジェミナイがすぐに認識し情報を提供した。本の表紙、物品、風景すべてに反応した。オフィス外でも情報検索を超え、実際の行動と連携する機能が可能であることを示した。 ジェミナイ ‘ディープリサーチ’ 機能 (資料提供 = グーグルコリア) ...