AIを活用したハードウエア設計プラットフォームを手がける中国スタートアップ「指数科技（Index Tech）」は代表的な一社だ。同社がこのほど、プレシリーズAで約1億元（約22億円）を調達した。雲啓資本（Yunqi Partners）が出資を主導し、誉尊資本と尚勢資本が参加した。指数科技が打ち出すのは、AIモデルを用いて電子回路図や組み込みコードを直接生成し、ハードウエア開発を「無人化」するという、これまでの常識を覆す発想だ。

Vibe Codingはコードを書けるが、仕事は理解しない——“結果を出すAI”に挑む「InfCode」が資金調達

目指すは電子設計界の「新エネ車」

指数科技は2023年12月に設立され、本社を広東省深圳市に置く。創業者の葉群松氏は過去に、米重工大手ハネウェル・インターナショナルのイノベーションラボに在籍していた。

電子設計自動化（EDA）分野は、米シノプシスなど少数の大手企業による寡占状態が長く続いてきた。葉氏は「既存の枠組みの延長では、後発企業が大手に追いつくのは現実的ではない」と判断し、アプローチそのものを変える必要があると考えたという。

「これまでのEDAは結局のところ作図ツールであり、エンジニアはいまなお作業時間の8割を配線や部品選定といった付加価値の低い工程に費やしている」。葉氏は自社を、電子設計分野における「新エネルギー車」に例える。燃料エンジンという従来の枠組みで競うのではなく、スマート機能やバッテリー性能など新たな価値で勝負するという意味だ。

指数科技の設計プラットフォームは、4層以下の回路基板を効率的に生成できる。消費者向け電子機器の大半をカバーできるうえ、開発期間はこれまでの20～30日から1～2日へと大幅に短縮できる。しかも、膨大な成功例でトレーニングしたAIモデルを使用するため、EMC試験（電子機器の電磁ノイズに関する試験）の初回合格率はエンジニアによる設計を大きく上回る。エンジニアによる設計では通常3～5回の手直しが必要になるのに対し、AIで設計した場合は2回未満で済むため、修正に伴うコストも大幅に削減できる。

汎用AIでは越えにくい参入障壁

汎用AIモデルが将来の競合になるとの見方もあるが、葉氏はハードウエア分野には独自の高い参入障壁が存在するとみる。

まずはデータだ。ハードウエア設計に関わるデータは形式がばらばらでノイズも多く、そのままではAI学習に適さない。指数科技は、AI学習に最適化したハードウエア向けコーパスを独自に構築し、大規模なデータ整理と合成を進めてきた。

第二は評価体系だ。ソフトウエアのコードなら、実行すれば即座に正誤が判明するが、組み込みコードはチップに書き込んで初めて検証が可能になる。指数科技は、強化学習と混合専門家モデル（MoE）をベースに、業界初となる組み込みコードを評価するベンチマークの構築に取り組んでいる。

現在、法人顧客40～50社にサービスを提供しており、年間の受注額は8000万元（約17億6000万円）を突破した。しかし、ただし、葉氏は「これはあくまで通過点だ」と話す。

今後は、まずメイカーのコミュニティーに参入し、徐々にプロのエンジニア層へと浸透させ、最終的には一般消費者にまでサービスを広げる構想だ。AIモデルが実際の利用シーンの中で進化していけば、将来的には、専門知識を持たない一般ユーザーも対話形式で要望を伝えるだけで、AIが設計を行い、製造サプライチェーンと連携して完成品を自宅に届ける世界を見据える。

同社の従業員数は50人未満で、今後も「100人を超えない」方針を掲げる。葉氏は「AIを前提にすれば、1人当たり売上高が1億ドル（約150億円）を超える企業が生まれても不思議ではない」と語る。法人向け事業はデータとキャッシュフローの基盤づくりと位置づけ、長期的には人員を増やさず、ツールの高度化によって成長を目指す考えだという。

ハードウエア設計のハードルが限りなく下がれば、煩雑な工程に縛られず、創造性を起点としたものづくりが可能になる。AFHは、ハードウエア開発の在り方そのものを変える起点となるかもしれない。

＊1ドル＝約154円、1元＝約22円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

ただ、エンタープライズ（B2B）市場では、こうしたAIツールが本格的に浸透するまでにはまだ時間がかかるとみられる。一般的なAIコーディングツールは、コード生成のスピードが速く、小さなアプリを複数開発するには有効だが、コンプライアンスやリスク管理など企業が求める社内ルールに対応するのが難しく、レガシーコードにも適応できない。

さらに、ツールが担保するのは「コードが正しく生成されたかどうか」だけで、業務上の成果には責任を負わないため、企業の「生産ツール」として定着するには至っていない。

その典型的な例は金融業界にみられる。規制当局は、口座開設にあたりコンプライアンスチェックを必須要件として明確に定めているが、AIツールは一般の公開情報を頼りに、業界ルールを反映しないまま業務プロセスを勝手に設計してしまう。生成されたコード自体は正しくても、企業側からすれば実務では役に立たない「無効なコード」でしかない。

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必要なのは「使える」コードを生成するエージェント

バイブコーディングを企業の実運用にまで落とし込むため、シリコンバレーでは「フォワード・デプロイド・エンジニア（FDE）」という概念が再び注目を集めはじめた。

これは2010年にソフトウエア開発の米Palantir（パランティア）が打ち出した方式で、単にソフトウエアを販売するのではなく、技術と業務の双方を理解したエンジニアを顧客の現場に派遣し、複雑なシステムを実際に運用できるよう支援するというものだ。AI時代を迎えた今、このアプローチが再び脚光を浴びており、AI開発を手がける米OpenAI（オープンAI）や米Anthropic（アンソロピック）なども、FDEを配置した「実運用重視のAIチーム」の拡充を進めている。

こうした流れを受け、中国バイトダンス出身のエンジニア楊萍氏は2025年7月、法人向けにコーディング用AIエージェントを提供するスタートアップ「詞元無限（Tokfinity）」を立ち上げた。同社はすでに、エンジェルラウンドでソフトウエア業界のコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）から数千万元（数億円超）を調達している。

主力のコーディング用AIエージェント「InfCode」は、2025年12月に初版が公開され、プラグインと企業向けAIコーディングプラットフォームを組み合わせた形で提供されている。一般的なプログラミング支援ツールとは異なり、InfCodeは単にコード生成を肩代わりする存在ではなく、企業の開発現場で「中堅クラスの開発エンジニア」として機能することを目指す。

AIが生成するコードを企業の実務レベルにまで引き上げるため、InfCodeでは二段階の仕組みを取り入れている。第一段階では、内蔵するMCPサーバーを通じて一般的な業務システムと連携し、AIが社内文書やルールをリアルタイムに参照できるようにする。第二段階では、企業ごとに異なるマイクロサービスアーキテクチャや社内プロセス、レガシーシステムに対応するためのインターフェースを提供し、企業のITチームが軽微な調整を施すだけで運用できるようにしている。

詞元無限が実施した概念実証実験（PoC）によると、提携企業のプロジェクトの開発効率が40％近く向上し、AIが生成したコードの使用可能率が88％以上に達したほか、コードのクオリティーも中堅エンジニアの水準に匹敵したという。

注目すべきは、同社が途中段階におけるAIの生成精度に重きを置くのではなく、人員効率や納期短縮といったプロジェクトそのものの成果を評価軸としていることだ。

AIのコーディング能力を評価する国際的なベンチマーク「SWE-Bench Verified」で、InfCodeは79.4％のスコアを記録し、最高水準（SOTA）を達成した。これはOpenAIの「GPT-5」やAnthropicの「Claude」といった最先端モデルの65％前後というスコアを大幅に上回る結果だ。

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楊氏は、AIエージェントのビジネスモデルは最終的に、RaaS（Result as a Service）という成果ベースの方式に向かい、企業の管理者は投資対効果を明確に算出できるようになると語る。そのうえで「消費者向けコーディングツールの普及により、AIでコードを書くこと自体はすでに企業の開発者にも浸透している。残る課題は、実際の現場を理解するという『最後の1キロ』だ」と説明した。

バイブコーディングが効率化ツールから生産ツールへと変わる転換点に立ち、詞元無限は、スピードではなく確かな成果こそが勝敗を決める鍵であることを実証しようとしている。

＊1ドル＝約158円、1元＝約23円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

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平均年収世界最高は米国

ソフトウェアエンジニアの平均年収は米国が11万ドル（約1500万円）を超え世界最高で、スイスとイスラエルと続く。以下は10位までのランキングだ。

10位以下で給与が高い国はアイルランド、フィンランド、オランダなどで、中国の平均年収は2万3790ドル（約330万円）で19位だった。

最も低いのはナイジェリアの7255ドル（約100万円）で、西側の企業が外部委託先としてよく選ぶインドの平均年収は7725ドル（約110万円）で下から2番目に低かった。

CodeSubmitによると、ソフトウェア開発は全体的に世界で最も人気のある職業で、ソフトウェア開発者の需要が最も大きい国はカナダ、オーストラリア、ロシア、スウェーデン、ニュージーランドだ。人材が不足しているため、給与水準も高い。

ジュニア、シニア開発者の給与水準に差　プログラミング言語による差も

米国のソフトウェア開発者の平均年収は11万140ドル（約1500万円）、平均月収9178ドル（約130万円）だ。ジュニア開発者は平均年収6万9354ドル（約960万円）、平均月収5779ドル（約80万円）、シニア開発者は平均年収10万4188ドル（約1400万円）、平均月収8682ドル（約120万円）だ。収入が最も高い州はカリフォルニアで、ワシントン、メリーランドと続く。

米国におけるプログラミング言語別の平均給与では、GOやPythonなどの流行しているバックエンド言語がトップだ。具体的には、

・GOが収入の最も高い言語で、平均給与は12万577ドル（約1660万円）。Rubyは11万9558ドル（約1650万円）で第2位で、後にPythonが11万4904ドル（約1590万円）、Javaが11万2013ドル（約1550万円）と続く。最下位はSQLで8万5845ドル（約1180万円）だ。

欧州、日本などでは

欧州のソフトウェア開発者の平均給与は米国より低い。全体的には、欧州の国は東西間での差が大きい。西側の開発者の年収はおおよそ4万0000ドル（約550万円）以上だが、東側の開発者が望める年収は低く、約2万0000ドル（約280万円）からだ。南欧は北欧より低い。スペイン、イタリア、ポルトガル、ギリシアの開発者の平均年収は2万1314～3万6323ドル（約290万～500万円）だ。

米国と欧州以外では、日本とインドは以下の通り。

日本のジュニア開発者の平均年収は2万6553ドル（約370万円）、平均月収は2212ドル（約30万円）で、シニア開発者の平均年収は5万3773ドル（約740万円）、平均月収は4481ドル（約60万円）。うち、iOS開発者の平均年収が最高で7万2194ドル（約1000万円）で、最も平均年収の低いプログラミング言語はSQLの3万1815ドル（約440万円）とJavaの2万3623ドル（約330万円）だ。
・インドのジュニア開発者の平均年収は5488ドル（約76万円）、平均月収は457ドル（約6万円）、シニア開発者の平均年収は1万1999ドル（約170万円）、平均月収は1000ドル（約14万円）。インドではRubyが収入の最も高いプログラミング言語で年収1万2372ドル（約170万円）、Android開発者は最低で5181ドル（約70万円）だった。

以上が世界20カ国以上のソフトウェアエンジニアリング業界の平均収入ランキングだ。CodeSubmitは、各国で差があるものの、ソフトウェア開発は世界で高収入の人気の職業の一つだと指摘している。

（翻訳・36Kr Japan編集部）

Web3時代を代表する日中の若き起業家対談。前篇では、日本というマーケットの特殊性を超えてグローバルに戦う可能性が提示された。後篇ではWeb3ならではの資金調達方法や「冬の時代」をどうサバイブしていくのか、その見通しを語る（前篇はこちらからお読みになれます）

――これまで米国や中国のトップティア（一流）投資家とたくさん会われてきた渡辺さんの視点から、Web2投資家とWeb3投資家の違い、Web3起業家として資金調達の際に取るべき戦略についてお聞かせ下さい。

渡辺　私は、Web2の投資家から2回、Web3の投資家から2回資金調達しています。

Web3の投資家はデフォルトでグローバルなので、たとえば中国のWeb3投資家と話していると、日本のマーケットで閉じているプロジェクトはほぼ見ていません。やはりグローバルでどれだけ強くなれるのか、その一言に尽きます。

また、Web2とWeb3では、エクイティ投資（株式取得による投資）か、トークンで投資をするのか。トークンのディストリビューション（分配）やそれに関わるロックアップ（売却制限）など、テクニカルな部分が根本的に異なるため、Web2の意思決定をWeb3の領域に持ち込むと上手くいかないのではないでしょうか。

Web2ではマーケットでのシェアが売り上げに、売り上げが時価総額に繋がりますが、Web3においては分散がパワーなので、どれだけコミュニティドリブンなプロジェクトを作り込めるかが重要です。

そういった意味でも、両者は価値の源泉が正反対なので、そこに気をつけて資金調達戦略を組むべきです。

郭　私も同じ意見です。北京で繋がりのあったWeb2の投資家たちは皆TMT（Technology、Media、Telecomの略）の領域に張っていたため、未だにWeb3の投資に対しては遠くから観察しているイメージがあります。

彼らは従来のWeb2のバリュエーション（評価）モデルを用いて、Web3のスタートアップを評価しています。キーとなる評価指標がDAU（Daily Active User数）などではなく、DeFiであればTVL（Total Value Locked＝預かり資産額）であるなど、メトリクス（指標）が全く異なります。

もちろん、一概にWeb3投資家がいいというわけではなく、エクイティ投資を主とするWeb2投資家はタイムラインに対する許容度が高く、今のようなベアマーケットを超えてくるような長期的なプロジェクトに投資することができます。

一方、Web3の投資家はプロダクトに対する理解があったり、トークン投資が可能だったりしますが、短期的な利益に着目しがちで、市場トレンドに影響されやすい側面もあるかと思います。

Web3評価軸の定まらない今こそチャンス

渡辺　実はベンチャーキャピタル側もWeb3のプロジェクトを測る指標をまだ確立できていません。

Web3における価値の源泉となるTVLや、コミュニティのアクティブユーザー、マンスリーアクティブウォレットなどを企業評価基準としてどう扱うかはこれから定まっていくので、資金調達の際にストーリーを語る起業家にとって今がチャンスだと思います。

郭　そうですね、そのお話はまさに、現時点でWeb3プロジェクトがなぜ資金調達しやすいかという理由に直結しているかと思います。

Web3プロダクトがキャズムを越え、数億人のユーザーを擁する時には今と全く異なる評価ロジックが出来上がるので、その未知なる旅路をとことん探索し、未来のWeb3ベンチャーキャピタルのみならず、TMTに投資をしてきたWeb2のベンチャーキャピタルにもあかりを灯すことが大事だと思います。

渡辺　多分、ここからかなりの数の失敗が起きるでしょう。しかし失敗がないところに成功はないので、政府も起業家も前向きに捉えていくことが、特に今のようなベアマーケットにおいては大切です。

――ベアマーケットだからこそ、挑み続けることが大切ですね。お二人はこの「冬の時代」をどう観測しますか？

渡辺　たとえば中国でのクリプト規制をはじめ、これまでも幾度となくクリプトのクラッシュは起きましたが、全て単発的なものでした。しかし、今回はマクロ経済に引っ張られたクラッシュで、かなり尾を引くのではないかと予測します。

とは言え、未来に対してはかなりオプティミスティック（楽観的）に考えています。最近、米国のベンチャーキャピタルであるa16zが「今回のクリプトショックをかつてのドットコムバブルと重ね合わせて考えることができるかもしれない」とコメントしていました。

「ベアマーケットにおいて、プロジェクトから撤退する理由は無限にあります。モチベーションが続かなかったり、キャッシュが切れたり……しかし、ドットコムバブルを途中で抜け出した起業家たちは、結果的に、この人類史上最もイノベーションが起きた10年を逃してしまった。それと現状を重ねて見ると、これから高い確率でWeb3の領域における様々な発明がされていく可能性があるわけで、我々（a16z）はそのクリプト黄金期の入り口にいる」と。

私は彼らに強く賛同します。この先10年を見越した時に、新たなイノベーションが次々と誕生しているはずなので、その未来に期待を寄せると同時に、今からこの領域に飛び込んでもまだ無限のチャンスがあると思います。

郭　マクロ経済の影響は大きいですね。米ナスダックを含む株価指数はここ10年で最大の下降周期に入っており、従来の株式市場ではありえない状況になっています。ただ、これはFRB（米連邦準備制度理事会）の金利引き上げや、グローバルなサプライチェーン問題などが原因で、あまりクリプトとは関係のないところで起きている。

もちろん、Web3にとって今が厳冬の時代であることには変わりありませんが、このベアマーケットのおかげで、元々運営状況に問題があったプロジェクト、例えばLUNA、 USTなどが崩壊していきました。これはWeb3領域の健全化を図る最大のチャンスだと捉えることもできます。

あくまで個人的な意見ですが、今が下降周期の底になると思います。その中で私は個人資産の大半をイーサリアムに換えるつもりです。これからのWeb3領域の未来はイーサリアムとその他のブロックチェーンで構築されていくと信じています。私自身もこの周期を乗り越え、長期的な発展を信じ、All in Web3の覚悟をもって臨んでいきたいと思います。

今の不況は「ノイズ」に過ぎない

FIRE後の暮らしぶりが中国のSNSでも大いに話題になった郭宇氏。バカンスで羽を伸ばしつつも、しっかりと次の事業を見据えていた

――お二人のWeb3に対する熱意、そしてAll in Web3の覚悟をひしひしと感じました。最後に、今後Web3の領域に参入する若者たちに対してアドバイスをいただけますか。

郭　このベアマーケットは過去最大のチャンスだとお伝えしたいです。特に若者にとってはベアマーケットほど良い機会はありません。

経済が下降している時には、多くのスタートアップが人材を雇用したくても、キャッシュが足りず、雇用を断念します。しかし、猫の手も借りたい状況が続くのがスタートアップなので、技術や知識が不足していても雇用してもらえる可能性がかなり高いのです。働きながらコツコツと技術や知識を磨けば、いずれは大成する日を迎えるでしょう。

私が2008年にプログラミングを学び始めた時には周りからなぜ今更プログラミングを学ぶのかと聞かれました。しかしその後、モバイルインターネットの時代が到来し、中国IT産業の急成長期に立ち会うことができました。もし当時、プログラミングを止めていれば、今の私はいません。

プログラミングを学びたければとことんSolidityなどを学び、積極的にプロジェクトに参画すること。プログラミングができなければ、自分が好きなWeb3プロダクトのコアユーザーとしてDAOに参画すること。そうすれば、いつかはベアマーケットを乗り越え、これまでにない長期的な成長周期に入ると私は信じています。

渡辺　ベアマーケットの時には辛い気持ちになるかと思いますが、私はファイティングポーズを取り続けることが大事だと思います。

多くの人たちはこの業界を去るでしょうが、やはり継続こそが最大の競争優位となる気がします。Web2の時代もそうでしたが、経済が下落し、ベアマーケットに突入している時にAmazonやGoogleといった世界を変える企業やプロダクトが誕生しました。

今のこの状況をあくまでノイズの一種だと捉え、しっかりとプロダクトを作り込むことにフォーカスするのが大事だと思います。

――日本と中国を代表するWeb3の起業家にお話をお伺いできて大変勉強になりました。厳冬の時代だからこそファイティングポーズを取り続けること、そしていつしか到来するWeb3の時代に向けて、私たちも頑張っていきたいと思います。本日はお時間いただきありがとうございました。

（終わり）

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郭宇 Guo Yu

CodeforDAO、Checks Finance ファウンダー

2008年に中国・曁南大学進学後、独学でプログラミングを習得し、在学時からアリババグループのアリペイにて長期インターンに従事。2013年には友人と北京でスタートアップを創業し、わずか一年弱でバイトダンス社に買収。バイトダンスでは初期エンジニアとして6年間開発活動に従事した後にFIRE。現在は日本に居を構え、Web3プロジェクトの開発を進める。

渡辺 創太 Sota Watanabe

Astar Network・Stake Technologies CEO/Founder

1995年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒。インド、ロシア、中国、アメリカでインターンシップ活動を経験後、2018年シリコンバレーのブロックチェーン企業Chronicledに就職。帰国後、東京大学大学院ブロックチェーンイノベーション寄付講座共同研究員を経て、Stake Technologiesを創業。同社でパブリック・ブロックチェーン「Astar Network」を立ち上げる。日本ブロックチェーン協会理事や、株式会社丸井グループのアドバイザーも務める。2022年、雑誌『Forbes』の「Forbes30 Under 30 Asia」に選出される。

調達した資金はコアプロダクトのアップデート、収益力を持つエコシステムの構築に充て、求人プラットフォームの設立、業界基準の構築にも注力していくという。米シリコンバレーで設立した同社の技術的強みを生かして中国事業の地固めを行うと同時に、中国・米国以外にも市場を開拓していく構えだ。

力扣（LeetCode）

同社は2011年、シリコンバレーを拠点に世界的にも最も早期に誕生したOJ（Online Judge、プログラミング競技のためのオンライン採点システム）プラットフォームの一つだ。誕生以降、シリコンバレー、さらに世界規模で影響力を拡大させてきた。同社のサービスはGAFAのようなインターネット大手やハイテク企業の技術面接に導入されており、シリコンバレーでは技術人材選抜のための基準になっている。

創業者のHercy Chang氏は2018年、同社を正式に中国に参入させ、3年の間に400万人のプログラマーをユーザーとして取り込んだ。コード提出数は年間で億を超える。ユーザーの中には有名なプログラマーもおり、多くの大学も同社製の問題を補助教材として使用している。

LeetCodeは技術人材の終身にわたるキャリアアップ支援に注力している。技術人材のスキルアップ、収入向上のサポートや、次世代の技術人材育成のために事業展開している。個人ユーザー向けにはOJ技術を通じて自動採点、プログラミング問題集作成などのベーシックな機能モジュールを作り、ユーザー同士で情報交換ができるコミュニティを構築して提供する。今年第3四半期には法人向けプロダクトの事業化も正式にスタートし、企業版、面接官版などをリリースしている。

LeetCodeのセールスポイント

法人・個人双方に向けサービスを展開

LeetCodeは個人ユーザー、企業ユーザーの双方にサービスを提供する希少なプラットフォームの一つだ。

法人向けには、中国で技術人材が減りつつある現状において、良質なオリジナルのプログラミング問題集をベースに、さらなる法人向けビジネスの拡大を探り、企業に対し人材の全ライフサイクルに沿ったソリューションを提供している。

LeetCodeの標準問題集、採点エンジンをベースにした企業版サービスには、精度の高い求人システム、専門人材の評価システム、オンライン面接ツールの標準化、さらには企業内コンテストのカスタマイズといったプロダクトが含まれており、技術人材の採用コスト削減に繋がっている。同社の法人向けサービスは中国国内の大手ハイテク企業から高く評価されており、それら企業へのサービス導入実績も多数ある。

個人向けには、膨大な量のプログラミング問題集を基に、プログラミングコンテストなどを開催し、ユーザーの高い忠誠度、高評価を獲得している。

同社の主催するプログラミングコンテストは、プログラマーにとっては最も認知度の高いオンライン競技大会の一つとなっており、連続6大会開催されている。出場者はのべ10万人近くに上る。また、毎週開催のコンテストもあり、すでに330回以上行われてきた（毎週、隔週開催のコンテスト含む）。世界中から毎回平均1万人以上が出場し、大手IT企業に勤めるプログラマーたちが技術を競い合っている。

全世界で21万人が参加したコンテスト結果　上位10人の半分が中国のユーザー

中国工業情報化部（工信部）、大手求人サイトの「拉勾網（Lagou.com）」などによると、中国のプログラマーは2020年に750万人を超えた。2025年までにその数は2000万人に達すると見込まれ、その7割の給与は月1万元（約18万円）を超えるとされる。

企業側は、プログラミング分野での実務経験が5年以下の初級～中級の人材を求めているケースが多い。採用にあたっては、使いやすい技術面接ツールがなく、スピーディーかつ客観的に人材のレベル評価ができない、といった悩みがある。

LeetCodeは顧客への貢献を通じて、大手企業への浸透を目指している。同社サービスを導入する企業はすでに100社を超え、年間の売上高成長率は100％を超えている。

今後はユーザーの行動データを蓄積し、企業ニーズを把握することで業界共通のプログラミマーの評価基準を構築することと、世界最大のビジネスSNS「LinkedIn（リンクトイン）」や人材マッチングサービス「BOSS直聘（BOSS Zhipin）」などを参考に、プラグラマーに特化した求人プラットフォーム兼SNSを構築し、求人の効率と質を高めたいとしている。

（翻訳・Qiunai）

ClicBotを利用するユーザー

可以科技は2014年に設立。一般消費者向けロボットを手掛けている。産業レベルの制御アルゴリズムをSTEM教育ロボット「ClicBot」に応用し、制御技術、センシング技術、AIなどを取り入れた。モジュール化したロボットシステムを用いて、異なる地域・年齢のユーザーがコンテンツを制作・シェアできるプラットフォームを構築している。ClicBotの遊び方は多くの可能性に満ちており、ユーザーがたくさん遊ぶことでさらに面白くなっていく。

感情を持つClicBot

可以科技はロボットエンジニア、アルゴリズムエンジニア、デザイナーなどから構成されており、中核となるメンバーは海外の研究所や大学などで経験を積んでいる。

感情を持つClicBot

ClicBotのプロジェクトは昨年、米クラウドファンディングサイト「Kickstarter」で発表され、世界80カ国余り、1678人の支持者から目標額を40倍近く上回る90万ドル（約1億円）以上を集めた。米経済誌フォーブスが今年3月に発表した教育ロボット10選ではClicBotが最も優れたプログラミングロボットと評されている。現時点で世界に1万人を超えるユーザーを擁し、最近になって中国国内でもリリースされ、オンラインと店舗で販売されている。将来的には製品のモデルチェンジと多様な形式のコラボレーションを通じ、国内市場をさらに開拓していくという。

レースをするClicBot

甘えるClicBot

ボールを拾うClicBot

散歩するClicBot

サービスするClicBot

雲台になるClicBot

ClicBotは教育的側面が大きく、三段階のプログラミングが体験できる。まず簡単にモジュールを組み合わせてプログラムを作成し、ロボットを動かす。次段階はドラッグ＆ドロップで操作するノーコードプログラミングに挑戦し、最終段階では上級者向けのプログラミング言語Python（パイソン）を利用してオリジナルのアクションを作る。

子どもでもプログラミングができる

楊CEOは「ClicBotと従来の一般消費者向けロボットはコンセプトが異なる」と話した。モジュールを組み合わせることで、ユーザーは1万パターンを超えるオリジナルのロボットを制作できるからだ。ある時はツールとして、またある時はペットやゲーム相手として、ユーザーはClicBotをおもちゃとして楽しむこともでき、創作や学習にも利用することができる。

可以科技はClicBotのコミュニティも構築している。コミュニティではClicBotに関するアイディアが世界中から毎日集まり、討論され、進化している。コミュニティのメンバーは一般ユーザー、コンテンツ制作者、開発者で、開発者とユーザーで意見を交換したり、協力して新しいコンテンツや遊び方を生み出したりもできる。コンテンツを互いにシェアする側面もあり、ユーザーは他のユーザーが作り出したコンテンツを楽しめるほか、一部のユーザーがコンテンツ制作者となることもある。

組み立てはとても簡単

消費者向け電子製品が直面する課題としては、模倣やリバース・エンジニアリング（既存製品やソフトウエアを分解または解析し、製造法や技術情報などを探り出すこと）などがある。これに対し楊CEOは「可以科技は他社と共に市場への普及を進めていくことを望んでいる」と話した。しかし、可以科技が持つ強みは大きい。現時点の中国ではモーションコントロールシステムなどの分野で技術的に突出した企業が少ないことや、ClicBotのコアパーツが製造技術から塗装まで長期にわたるブラッシュアップを経ていること、さらにClicBotはハードウエアだけの製品ではなく、ソフトウエアやアプリなどを頻繁にアップデートしていることなどが理由だ。

シャオミからの出資と提携について楊CEOは、可以科技がロボットや製品デザインで持つ技術と、シャオミが持つAI技術、販路やサプライチェーンなどの面で緊密に提携してロボットを開発していくとした。また、シャオミと提携することによって、より多くの人々にメタバース（インターネット上の仮想空間）ロボットの世界を体験してほしいと話した。

（翻訳・山口幸子）

2019年にサービスを開始したShowMeBugは、専門知識をテストする新たなスタイルの技術面接プラットフォームおよびIT人材評価システムだ。協働編集できるオンラインのプログラミング統合開発環境（IDE）とコード分析技術をコア技術にしている。

2020年4月にはアクセラレーター「奇績創壇（MiraclePlus）」の起業キャンプで入選しエンジェルラウンドで出資を受けたほか、今年3月にもプレシリーズAで資金調達している

人材業界では「BOSS直聘（BOSS Zhipin）」や「前程無憂（51job.com）」などが人材マッチングを提供しオンライン求人市場を開拓してきた。新型コロナウイルスの流行で勤務形態が大きく変化したことで、企業の求める人材はより細分化し、さらに専門的なマッチングが必要になってきた。この流れを受けて、エンジニアのスキル評価システムが今ベンチャー投資界の注目を集めており、海外では「HackerRank」や「CodeSignal」などのプラットフォームが支持されている。

ShowMeBugもIT人材の面接プラットフォームおよび評価システムを提供している。IT分野では通常技術面接を通じて専門スキルを評価するため、他の業種に比べて標準化しやすい。ShowMeBugは自社のコア技術を活用して、複数人が同時にプログラミングテストを受けられる面接環境を提供している。

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が急速に進む今、中国ではIT人材の不足や人材選考の難しさが深刻化している。大企業1社が年間に行う面接や筆記試験は1～2万回に達し、IT人材1人を採用するために10万元（約170万円）以上のコストがかかることも珍しくない。的確なスキル評価を行い、採用効率を向上させることがShowMeBugの目標だ。

李亜飛CEOによると、今年に入りShowMeBugはさまざまなアップデートを行ってきたという。

プラットフォーム自体は何度もアップデートを重ねてきたが、今年はフローチャート機能をリリースした。オンライン面接では、応募者はプログラミングを行うだけでなく、どのような思考プロセスでコードを書いたのかを説明する必要があり、その際に同機能が活躍していると李CEOは語る。4月のリリース後、この機能は実際に多くの企業から好評を得たという。

データ分析能力や操作性も大きく改善された。現時点で、ShowMeBugでは10万以上のオンライン面接を同時に行うことができ、1000人以上のオンライン評価や分析が可能。また30種類以上のプログラミング言語に対応しており、あらゆるカテゴリのテスト問題がそろっている。

ShowMeBugはSaaS方式を採用し、利用回数に応じて費用が発生する仕組みだ。企業の人事部門や面接官はウェブサイトなどから登録するだけで使用できる。面接プロセスは全てリプレイが可能なほか、コーディングの過程や結果を分析して面接官に参考スコアを提供することもできる。

ShowMeBugはこれまでに企業1万社近くにサービスを提供し、実施した面接は数十万回になるという。ユーザーの定着率も向上しており、1人当たりの月間使用率は10倍ほど増加している。

「オンライン求人は競争が激しい分野だが、IT人材にフォーカスしたカテゴリなら100点満点中60点の製品を作るのは難しくない。もし製品が90点という高い完成度なら圧倒的に優位になる。オンラインの共同コーディングツールや各種プログラミング環境への対応、インテリジェント技術を活用した分析などは、確かな技術基盤があってこそ実現できる。これこそがShowMeBugの強みだ」と李CEOは語る。
（翻訳・畠中裕子）

開発したのは、学内の複数の学科から集まった技術チームで、同学部副主任の唐傑（とう・けつ）教授によると、顔と声はパラメーター数が１兆７５００億個に上る人工知能（ＡＩ）モデル「悟道２・０」で生成。１５日に開かれた発表会では、技術チームが画期的で先進的な数々の「ブラックテクノロジー」を紹介した。

一般的なＡＩアバターと違い、継続学習する能力を持つ。異なる分野のデータを大量に集積したコーパスを常にインプットすることで、テキストや画像、動画などから目的に合ったパターンを絶えず学習する。ちょうど人間が身の回りで経験したことから行動パターンを学ぶのと同じように、徐々に「成長」していく。

唐氏は、将来的には多くの認知知能が人間を超えて画像を識別し、詩や絵を作り、数学を解くだけでなく、プログラミングやコーディング、ウェブサイトの作成などもできるようになると期待を寄せている。（記者／魏夢佳）

2018年3月に設立された燧原科技は、高性能クラウドトレーニングとクラウド推論AIチップの両方を持つ中国初のスタートアップ企業だ。初のAI高性能汎用チップ「邃思」の研究開発と量産を実現しており、データセンター向けに数種類のAIコンピューティングアクセラレータをリリースしている。