ビデオ会議プラットフォームのZoomは、会議をよりパーソナライズするために、AnthropicAIを搭載したチャットボット「Claude」を導入します。 Claudeは、会議中に参加者を助けるために使用できる仮想アシスタントです。参加者のスケジュールを設定する、会議用資料を見つける、会議を録音するなどのタスクを支援できます。同社は、会議がより効率的かつ生産的になるにつれて、会議への参加が減少しているという調査結果を確認しています。 Claudeは、参加者が会議に集中し、会議の目的を達成するのに役立つように設計されています。Claudeは現在、Zoomのベータ版で利用できます。同社は、今後数か月以内にすべてのユーザーが利用できるようにすることを計画しています。&nbsp;

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Zoomが、会議をよりパーソナライズするためにAnthropicAIを搭載したチャットボットClaudeを導入

Varda Space Industriesは、微小重力を活用したライフサイエンスおよび再突入技術を手がける企業として、同社にとって3度目となる軌道上処理および再突入用カプセル「W-3」の打ち上げに成功したと発表しました。これは2回目のミッションが2025年2月27日にオーストラリアへ着陸してからわずか15日後の追加打ち上げとなります。&nbsp;W-3は先行のミッションと同様に、Rocket Labが開発したPioneer人工衛星を基盤とし、カリフォルニア州ヴァンデンバーグ宇宙軍基地からSpaceXのTransporter-13ライドシェアミッションを利用して打ち上げられました。搭載されたペイロードは、アメリカ空軍とISSI（Innovative Scientific Solutions Incorporated）が開発した「Inertial Measurement Unit (IMU)」と呼ばれる先進的な航法装置です。このIMUは高超音速領域で動作することを想定して設計されたものの、実際にそうした極限の再突入速度にさらされたことはありません。今回のミッションではVardaのカプセルを利用することで、IMUがその環境下でどのような性能を示すか検証する狙いがあります。IMUは物体の動きや姿勢、速度を外部のシグナル（GPSなど）に頼らず測定する電子機器であり、自動車やウェアラブル機器などでも利用されています。ただし、商用利用される一般的なIMUは、高速域や極限環境での精度に課題がある場合が多いとされています。Vardaは今回のミッションを通じて、政府機関や民間パートナー向けに高超音速領域でのデータを収集し、研究開発を後押しする考えです。ISSIの上級科学者であるSteve NeVille博士は、「信頼性が高く、汎用性を備えたIMU技術は今後の大きなニーズになり得ます。W-3の再突入によるフライトテストは、このIMUの技術レベルを実運用に近いかたちで迅速に引き上げる絶好の機会を提供してくれるでしょう」と語っています。Vardaのカプセルはマッハ25を超える速度で再突入するため、研究者にとっては極限環境下でのデータ取得の場を提供するものです。これにより軌道経済の新たな可能性を切り拓き、低軌道（LEO）におけるアメリカの国家安全保障にも寄与するとのことです。AFRL（空軍研究所）のPrometheus再突入テストベッドプログラムを率いるErin Vaughan博士も、「Vardaの商用デュアルユース再突入能力は、将来のシステム開発におけるリスク低減を可能にし、費用と期間の短縮に大きく貢献する」とコメントしています。&nbsp;W-3カプセルに搭載されたペイロードは、AFRLのイニシアチブの一環としてVardaと協業するPrometheusプログラムにより資金提供を受けています。VardaのVice President for Mission Managementを務めるBrandi Sippel氏は、「私たちは再突入を打ち上げと同様に一般的なものにすることを目指しています。カプセルを軌道に送り、地球に戻す手続きを日常的なものにできる日が来ると確信しています」と語っています。W-3は数週間ほど軌道上に滞在したのち、南オーストラリア州のKoonibba Test Rangeに着陸予定です。2回目のミッションW-2はオーストラリアの民間領域として初の地上再突入を実現しており、今回もSouthern Launchが運営を担当します。&nbsp;Vardaについて Vardaは軌道への打ち上げだけでなく、再突入も当たり前のプロセスに変えることを目標に掲げるSpaceTechスタートアップです。微小重力を利用した医薬品製造や信頼性と経済性に優れた再突入カプセルの開発を通じ、活況する宇宙経済のインフラを構築しています。カリフォルニア州エル・セグンドを拠点にオフィスや生産施設を構え、次世代の宇宙開発を支える技術を展開中です。&nbsp;

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SpaceTechのVarda、3度目のミッション打ち上げに成功。今年2回目の打ち上げで再突入カプセルの開発を加速

VAST Dataは、AI時代に合わせたデータプラットフォームを提供する企業として、NVIDIA GTC 2025において「VAST InsightEngine」を発表しました。NVIDIA DGXシステムおよび主要サーバーベンダーのNVIDIA認定システム上で展開され、エンタープライズがAIを導入する際に直面する複雑さを解消し、リアルタイムかつスケーラブルで安全なデータサービスを実現する“ターンキー”のAIデータ基盤を提供します。&nbsp;VAST InsightEngineとNVIDIA DGXを組み合わせることで、瞬時の自動データ取り込み、エクサバイト級のベクター検索、イベント駆動のオーケストレーション、そしてGPU最適化された推論が一体となったシステムが構築されます。これにより、多くの企業が抱えるデータボトルネックやレイテンシ、運用の難しさなどを大幅に緩和し、AIの導入や価値創出のスピードを加速できます。同ソリューションでは、VAST Dataのクラウドネイティブ設計とNVIDIAのAIコンピューティングを一体化し、NVIDIA AI Data Platformのリファレンス設計に対応。たとえば、NVIDIA NIMやNeMo™と統合したリアルタイム推論やガードレール機能を組み合わせることで、安全性および高性能を確保しながら、データの取得から推論、最適化まで一貫したワークフローを提供します。複雑なアーキテクチャを組む必要がなく、ユーザー企業は高価なコストや長い導入プロセスを避けながら、スケーラブルなAIインフラを容易に利用できる点が特長です。&nbsp;VAST Dataの共同創業者兼CEOであるYou Mon Tsang氏は、「今回のNVIDIAとの連携により、リアルタイムのAIネイティブなデータプラットフォームをワンストップで提供できる。より多くの企業が高速かつ安全、コスト効率の高い形でAIを導入し、ビジネスに活用できるようになる」と強調しています。NVIDIAのDGXプラットフォーム部門のVice PresidentであるCharlie Boyle氏も、「AI推論には膨大なデータをリアルタイムに処理できるインフラが求められる。VASTとNVIDIAの協業によって、複雑さを伴わない企業向けAIスタックが整備される」と述べました。VAST InsightEngineは、クラスター単位でスケールアップする高い拡張性を持ち、エクサバイト級のデータを対象にベクター演算を実行できる「DASEアーキテクチャ」を採用。推論の高速化だけでなく、暗号化やアクセス制御などのエンタープライズレベルの統合セキュリティ機能を備えているのも利点です。ユーザーは複雑な設定を意識することなく、数分から数時間でGPUリソースを投入し、AIワークロードを迅速に実行できます。今後も、複数拠点や大規模拡張など、多様なAIプロジェクトに対応できる柔軟なプラットフォームとして成長が期待されています。&nbsp;VAST Dataについて VAST Dataは、AI時代に特化したデータプラットフォームを提供するスタートアップです。大容量かつ高性能のディスアグリゲーティド・シェアード・エブリシング（DASE）アーキテクチャを活用し、エンタープライズがGPUアクセラレーテッドなディープラーニングや大規模クラウド処理をシンプルに行えるよう設計されています。2019年のローンチ以来、驚異的なスピードで成長を遂げており、企業が蓄積する膨大なデータを最大限に活用するためのインフラ基盤をグローバルに展開しています。&nbsp;

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AIデータプラットフォームのVAST Data、NVIDIA DGXでエンタープライズ向けAIスタック「VAST InsightEngine」を発表

Trevi Therapeuticsは、特発性肺線維症（IPF）や難治性慢性咳嗽（RCC）の患者向けに経口製剤Haduvio™（ナルブフィンER）を開発する臨床段階のバイオ医薬企業として、2024年12月31日に終了した第4四半期および通期の財務報告を行い、同時に事業の最新状況を発表しました。CEO兼社長のJennifer Good氏によれば、ここ数ヶ月で3つの臨床データが連続してポジティブな結果を示し、IPFやRCCなど様々な慢性咳嗽疾患での幅広い適応が期待されると述べています。実際の治療ニーズが高い中、IPF患者の慢性咳へのフェーズ2b試験（CORAL試験）は2025年2月に登録が完了し、2025年第2四半期にトップライン結果が出る見込みとのことです。第2a相RIVER試験では66名のRCC患者を対象にHaduvioを投与した結果、24時間の咳嗽回数がプラセボと比較して57%減（p&lt;0.0001）という統計的優位性が得られました。これは同薬の中枢・末梢二重作用機序（kappaアゴニスト＋muアンタゴニスト）により咳反射経路を抑制する働きが示唆されるものです。さらに同社は、ナルブフィンの経口剤型が乱用の可能性を低減させるかを検証するHuman Abuse Potential（HAP）試験でも良好な結果を得たと報告しています。財務的には、2024年12月末時点で1億760万ドルの現金・等価物および有価証券を保有し、2026年下半期まで資金が持続すると見込まれます。2024年第4四半期は研究開発費が前年同期比で増加し、HaduvioのCORAL試験やRIVER試験、HAP試験の進展が主な要因です。全体としては開発活動の活発化に伴い、通期の純損失は4,790万ドルとなっています。Trevi Therapeuticsは、特にIPFの慢性咳嗽は患者の85%が該当するとされるなど、咳による疾患負荷が大きい点を強調し、Haduvioがニーズの高い治療選択肢になり得ると考えています。RCCに対しても現状ではFDA承認薬がなく、難治性慢性咳嗽に悩む患者に新たな治療手段を提供することを目指しています。&nbsp;Trevi Therapeuticsについて Trevi Therapeuticsは、IPF患者の慢性咳嗽や難治性慢性咳嗽（RCC）の治療に向けて、経口ナルブフィンの徐放製剤Haduvio™を開発するバイオ医薬スタートアップです。中枢と末梢双方のオピオイド受容体（kappaアゴニスト・muアンタゴニスト）に作用するKAMA機構を活用し、慢性的な咳の原因となる咳反射の過敏性を抑制するユニークな治療アプローチを展開しています。米国薬物取締局（DEA）による規制対象外の有効成分を用いて、安全性と有効性の確立を目指す臨床試験を推進しています。&nbsp;

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BioPharmaのTrevi Therapeutics、2024年Q4および通年財務結果を報告―Haduvioの有望データ相次ぎ発表

クラウド型のAIアクセラレーションでリードするTogether AIは、NVIDIA GTC 2025において大規模なNVIDIA Blackwell GPUの導入と「Together Instant GPU Clusters」のプレビュー版を発表しました。NVIDIAのクラウドパートナーかつGTCのゴールドスポンサーとして、Together AIはAI先端企業やエンタープライズユーザー向けに、高効率・高速・スケーラブルなAIインフラを提供しています。&nbsp;新世代GPU：NVIDIA BlackwellとTogether Kernel Collectionで学習を強化 Together AIは、数千台規模のNVIDIA Blackwell GPUを導入し、次世代AI向けワークロードの高速化を図っています。NVIDIA HGX(™) B200を採用したTogether独自のGPUクラスターはTogether Kernel Collectionによって90％高速化し、70Bパラメータの大規模言語モデルのトレーニングで1ノードあたり15,200トークン/秒を実現するといいます。 NVIDIA Blackwell GPUは5nmプロセス技術を採用しており、前世代を最大35倍上回るFP8 Tensor Core性能が特徴です。&nbsp;「Together Instant GPU Clusters」プレビュー版 同時にリリースされたプレビュー版の「Together Instant GPU Clusters」では、最大64基のNVIDIA Hopper GPU（80GB SXM）をオンデマンドで利用可能です。NVIDIA Quantum-2 InfiniBandとNVIDIA NVLink™による超低レイテンシ、高帯域幅の接続で、ハイスペックな演算資源を短時間で確保できます。 ユーザーはTogether AIのコンソールを通じて数分でGPUクラスターを立ち上げられるため、ピーク時の算力需要や大規模AIモデルの検証などを素早く行えます。面倒な調達プロセスを省き、研究・実験・本番ワークロードを最適なNVIDIAアクセラレーションで稼働させることが可能です。&nbsp;Together AIが提供するGPUクラスタ構成 Instant GPU Clusters（最大64基のNVIDIA Hopper GPU） – 少数時間で立ち上げられるセルフサービス型クラスター。高速な反復や短期的な算力需要に対応。 Dedicated GPU Clusters（64～1,000基のNVIDIA GPU） – 企業の大規模なトレーニングや推論に最適化し、NVIDIA HGXアーキテクチャとTogether AIの最適化機能を統合。 Custom GPU Clusters（1,000～10万基超のNVIDIA GPU） – 多地域でのAIファクトリー構築など、超大規模AI計算環境を必要とするエンタープライズ向け。NVIDIA AI EnterpriseやNIMとのシームレスな統合 Together AIはNVIDIA AIに最適化されたAI計算を提供するNVIDIAのクラウドパートナーでもあり、今回の更新により、NVIDIA AI Enterpriseの一部であるNVIDIA NIMマイクロサービスをbuild.nvidia.comから直接Together AI上にデプロイできるようになりました。 NVIDIA NIMはNemotron-4 340BやNVIDIA NeMo™ Retrieverなどの最先端モデルを最適化し、推論レイテンシやスループットを向上させます。Together AIのインフラとの組み合わせによって、最新のAIフレームワークで高い性能とスケーラビリティを実現できます。Together AIは引き続きAIインフラの限界に挑戦し、高い柔軟性・性能・スケーラビリティを提供していく計画です。大規模言語モデルのトレーニングから研究開発、重要な本番環境システムの運用まで、最先端のAIによるイノベーションを支える演算リソースを提供することを目指しています。&nbsp;Together AIについて Together AIは、AIモデルのトレーニングや微調整、推論を行うための卓越した性能・制御性・コスト効率を提供するAIアクセラレーションクラウドのリーディングスタートアップです。多様なオープンソースおよびカスタムモデルをマルチモーダルにサポートし、プライバシーとセキュリティを重視した柔軟なデプロイオプションを備えています。オープンで透明性のあるイノベーションを推進し、AI技術をより多くの企業や開発者が活用できるよう支援しています。&nbsp;

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AI InfraのTogether AI、NVIDIA GTC 2025で即時GPUクラスターとNVIDIA Blackwell GPU拡大展開を発表

Sigma Computingは、新たな「Data Apps」を発表しました。これにより、ノーコードで開発したカスタムアプリを通じて、セールス予測や財務計画などのビジネス機能をより高度にサポートできます。従来のダッシュボードやレポートは、ユーザーが情報を参照し、自ら解釈してアクションを起こすものでしたが、多くの場合静的であり、更新作業も手動で、BI環境と現場のアクションが分断されがちでした。Sigma ComputingのData Appsは、データ収集とインサイトの生成、さらにアクションまで一括して実行できるプラットフォームとして機能します。主要機能として、Sigma Computingのスプレッドシート型インターフェースに加え、クラウドデータプラットフォームとの自動書き込み（write-back）、ノーコードによるレイアウトテンプレート、そしてアクションを自動化する仕組みが用意されています。これにより、従来のダッシュボードよりも用途を特化させたアプリケーションが生まれ、単なる情報提示にとどまらず、ユーザーが即座に対応策を取れるようになります。&nbsp;TreeHive Strategyの創業者兼代表であるDonald Farmer氏は、「Data Appsは、一般的なダッシュボードよりもシナリオに特化した分析を提供することで、非専門家でも簡単に学習・活用ができる」と評価しています。Sigma Computingのクラウドベース分析の強みは、ExcelやGoogle SheetsのようなスプレッドシートライクなインターフェースにAIエンジンを組み合わせ、深いデータ探索を可能にしている点です。企業のIT環境ではSaaSが乱立し、ツール間の切り替えは開発者やアナリストに大きな負担となっています。Enterprise Strategy Group（Omdia）のアナリストであるMike Leone氏によれば、Data Appsの登場は、ダッシュボード内でリアルタイムのアクションを実行できる新しいワークフローを確立し、不要なツールの切り替えを減らし、意思決定の速度やガバナンス、セキュリティを高める効果があるといいます。Sigma Computingのディレクター・オブ・プロダクトであるStipo Josipovic氏は、Data Appsの特徴として、ユーザーがスプレッドシート形式の親しみやすい操作で高度な機能を使える点や、クラウドデータプラットフォームとのデータの行き来を簡素化する点を挙げています。たとえば経費承認などの承認フローをData Apps上で完結できるようになり、ツールを行き来する煩わしさを排除できます。Write-back機能により、クラウド上のデータをリアルタイムで更新できるのも大きなメリットであり、Farmer氏はこれがData Appsの価値の要であると指摘しています。Sigma ComputingはTableauやMicroStrategy、Qlikなどと競合する新興ベンダーですが、2024年5月に2億ドルのベンチャー資金を調達し、注目を集めています。Donald Farmer氏は、他社製品との統合や機能アップの方向性に不満を抱くユーザーがSigma Computingを選ぶ例も増えていると述べ、リアルタイムコラボレーションや直観的な操作性が顧客の支持を得ていると評価しています。今後、Sigma ComputingはData Appsをさらに強化し、高速かつ容易な書き込み（write-back）プロセスの向上や、現在対応していないGoogle BigQueryなどへのコネクタの拡充、アクセスコントロールの強化や新たなデータ型のサポートなどを予定しています。Farmer氏は、Data Appsとエージェント型AIの連携が実現すれば、単なるアクションの自動化を超え、さらに高度なビジネスプロセス知能につながる可能性を示唆しています。&nbsp;Sigma Computingについて Sigma Computingは、クラウドネイティブなアナリティクスを提供する次世代のAnalyticsスタートアップです。スプレッドシート型の操作性と強力なAIエンジンを融合し、ビジネスユーザーが自律的にデータを深く分析できるプラットフォームを展開しています。最新の「Data Apps」機能は、ビジュアル化やレポート作成だけでなく、リアルタイムでのデータ書き込みやワークフローの自動化などを一体化し、企業の意思決定からアクションまでのプロセスを大きく加速させる取り組みを進めています。&nbsp;

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