発芽玄米や野菜、発酵食品などに含まれるGABA（ギャバ）には様々なメリットが！
最近、目にすることが多くなったGABA（ギャバ）。正式名称がγ（ガンマ）-アミノ酪酸というアミノ酸の一種で、もともと動物から植物まで幅広く自然界に存在している成分です。

この身近な成分GABAには、人の興奮を抑えるはたらきがあり、血圧降下や抗ストレスなど、体にいろいろな好結果をもたらしてくれます。

GABAは、血管を収縮させる作用のある神経伝達物質ノルアドレナリンの分泌を抑えて、血管の収縮を和らげ、血の流れをよくして、「血圧が高め」の人の血圧を下げてくれます。そのため、GABAを配合した食品に注目が集まるようになりました。

従来のセキュリティ対策は、信頼できる「内側」と信頼できない「外側」にネットワークを分け、その境界線で対策を講じるというものでした。内側は社内LANやVPNで接続されたデータセンターなどが、外側はインターネットが該当します。その境界線にファイアウォールやプロキシー、IDS／IPSなどのセキュリティ機器を設置し、通信の監視や制御を行うことで外部からのサイバー攻撃を遮断する考え方です。

ゼロトラストとは「何も信頼しない」を前提に対策を講じるセキュリティの考え方です。
すべての通信を信頼しないことを前提に、さまざまなセキュリティ対策を講じていきます。具体的には、ネットワークの内外に関わらない通信経路の暗号化や多要素認証の利用などによるユーザー認証の強化、ネットワークやそれに接続される各種デバイスの統合的なログ監視などが挙げられます。

水素と二酸化炭素（CO2）を原料としたメタン合成の呼称であり、将来の都市ガスの脱炭素化に向けた有望な技術の1つと位置付けられています。CO2フリー水素とCO2を利用した合成メタンから都市ガスを製造することで、ガス利用機器も含めた既存の都市ガスインフラ・機器を有効活用でき、追加的な社会コストを抑制しつつ、都市ガスの脱炭素化を達成できます。

従来のAIにおいてクラウド側で行っていた予測をエッジデバイス側で行うようにしたAIを、エッジAIと呼びます。この仕組みにおいては、クラウド側のAIで学習した結果として生成される学習モデルをエッジ側に置くことにより、予測のみをエッジ側で処理することができます。
予測をエッジ側で行うことにより、従来のAIにおける通信遅れなどの問題を解消することができます。例えばAIを機械の制御に用いるケースにおいては、予測をエッジ側で行うことができれば、予測から制御のプロセスにおいては通信が介在しないため、通信遅れが問題になることはありません。
このようなエッジAIを活用することにより、より末端の機器（エンドポイント）側でデータ処理を行い、産業用機械や自動運転車などに必要とされるリアルタイム性を確保することができます。
しかしクラウド側でデータの学習を行うため、セキュリティ上の問題でクラウドにデータを上げたくないといったニーズに対しては課題が残ります。またデータの学習を行ってから学習モデルをエッジ側に生成する際には通信が必要とされるため、学習から予測までを完結してリアルタイムに行うことはできません。