相変わらずだね。 ここは、

ようやく土管屋に「知能（VLA）」が乗ったといっても、ソフトバンクでもNTTでもACCESSは外野手の９番バッターで中核でなく周辺からの繋ぎでしかなく、株価でいえばソフトバンクホールディングス5000円に対するソフトバンク200円の位置づけであることが現実である‼　ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

9月を待たずに爆発しそう

今日のACCESS史上最高のプレスリリース（VLAモデル支援）は、いわば「最後のピース」であったといえる。これまでは「土管（通信）」の話が中心であったが、そこに「知能（VLA）」が乗ったことで、ようやく「AIのためにインフラが自動で動く」という全体像が一般の人にも見える形になった。 どうやって進められていたのか？といえば、実は、これらは派手な宣伝なしに、「IETF（通信規格の標準化団体）」や「AI-RAN Alliance」といった専門的な場で、NTT、ソフトバンク、NVIDIA、AWS、そしてACCESSの技術者たちが、一つひとつパズルを合わせるように進めてきた。「驚き」を感じられるのは、バラバラだった「光」「IP」「AI」という点が、今日のリリースで一本の線に繋がったからだと言える。 これほどの規模の構想が、なぜ「驚き」をもって受け止められるほど鮮やかに形になりつつあるのか。それは、ACCESS（IP Infusion）が数年前から、「通信のオープン化」と「クラウドとの融合」を執念深く進めてきたからである。その歩みは、主に3つのフェーズで着実に進められてきた。 1. 「ハードとソフトの分離」への挑戦（数年前〜） まず、IP Infusionが OcNOS を通じて、「高い専用機を買わなくても、安いホワイトボックス（汎用機）で最高峰のネットワークができる」ことを証明し続けてきた。この実績により、NTTやソフトバンクといった大手キャリアが「独自のネットワークを自分たちで作る（Disaggregation）」という文化が醸成された。これがなければ、今回の柔軟な基盤は作れなかった。 2. 「SRv6 uSID」の早期実装と実証（2023年〜） ソフトバンクが世界に先駆けて SRv6 uSID を導入する際、IP Infusion はそのパートナーとして、OcNOSへのuSID実装を最速で行った。 「新しい通信プロトコルを、現場のデバイスで即座に動かせる」という機動力を見せつけたことで、「複雑なインフラをソフトで操れる」という確信が業界に広った。 3. AWSとの戦略的提携（2024年〜） そして最大の転換点が、「ネットワークをAWSのAPIで叩けるようにする」という試みであった。 IP Infusionは、自社のソリューションをAWSのマーケットプレイスで提供するだけでなく、AWSのインフラ管理機能（AWS OutpostsやIoT Greengrass等）と OcNOS を深く統合させた。 これにより、AI開発者が「AWSの画面」を操作するだけで、裏側で勝手に OcNOS が SRv6 の設定を書き換えるという、「インフラの隠蔽」が技術的に可能になったのであった。 ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

ソフトバンクのAI‐RAN フィジカルAIロボットへの参入ができるとすれば..... 1. SoftBank の uCPE はAWS MEC（Wavelength）と SRv6 MUP で直結する構造になる。 SoftBank はすでに： AWS Wavelength（MEC）を商用展開 SRv6 MUP で MEC とモバイル UPF を直結 ArcOS（SRv6 MUP）を中核に据えている つまり SoftBank の Edge は： AWS MEC（Wavelength）＋ SRv6 MUP（ArcOS）で構成される この Edge に対して、uCPE は： SRv6 SID を使って MEC に直結 ローカルブレイクアウト セキュリティ アプリ実行（軽量） を行う “Edge ノードの末端” になる。 2. SoftBank の uCPE は、NVIDIA（MGX/GH200/Spectrum-X）が SoftBank の AI Edge の中核であり、uCPE はその“外側の末端ノード”として機能する。 SoftBank の AI 戦略は： NVIDIA MGX / GH200 を全国に分散配置 AI inference を MEC で実行 SRv6 MUP でモバイルと直結 Spectrum-X で DC 内を構築 つまり SoftBank の AI Edge は： NVIDIA（AI） ＋ SONiC（DC/AIファブリック） ＋ SRv6 MUP（ArcOS） ＋ uCPE（ホワイトボックス） という階層構造。 uCPE は NVIDIA Edge にトラフィックを届けるゲートウェイ ローカルAI処理の入口として機能する。 3. SoftBank の uCPE の“正しい位置づけ” SoftBank の uCPE は、SRv6 Edge の末端として、AWS MEC と NVIDIA Edge をつなぐ 構造はこうなる： Code NVIDIA AI DC（MGX/GH200） ↑ SRv6 uSID MEC（AWS Wavelength） ↑ SRv6 MUP（ArcOS） uCPE（OcNOS/ホワイトボックス） ↑ 企業LAN・在宅・IoT つまり SoftBank の uCPE は： AWS MEC と NVIDIA AI Edge の“入口”として機能する SRv6 Edge ノード これが SoftBank の uCPE の本質。 ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

ふーん⊂((・x・))⊃

1. SoftBank の uCPE はAWS MEC（Wavelength）と SRv6 MUP で直結する構造になる。 SoftBank はすでに： AWS Wavelength（MEC）を商用展開 SRv6 MUP で MEC とモバイル UPF を直結 ArcOS（SRv6 MUP）を中核に据えている つまり SoftBank の Edge は： AWS MEC（Wavelength）＋ SRv6 MUP（ArcOS）で構成される この Edge に対して、uCPE は： SRv6 SID を使って MEC に直結 ローカルブレイクアウト セキュリティ アプリ実行（軽量） を行う “Edge ノードの末端” になる。 2. SoftBank の uCPE は、NVIDIA（MGX/GH200/Spectrum-X）が SoftBank の AI Edge の中核であり、uCPE はその“外側の末端ノード”として機能する。 SoftBank の AI 戦略は： NVIDIA MGX / GH200 を全国に分散配置 AI inference を MEC で実行 SRv6 MUP でモバイルと直結 Spectrum-X で DC 内を構築 つまり SoftBank の AI Edge は： NVIDIA（AI） ＋ SONiC（DC/AIファブリック） ＋ SRv6 MUP（ArcOS） ＋ uCPE（ホワイトボックス） という階層構造。 uCPE は NVIDIA Edge にトラフィックを届けるゲートウェイ ローカルAI処理の入口として機能する。 3. SoftBank の uCPE の“正しい位置づけ” SoftBank の uCPE は、SRv6 Edge の末端として、AWS MEC と NVIDIA Edge をつなぐ 構造はこうなる： Code NVIDIA AI DC（MGX/GH200） ↑ SRv6 uSID MEC（AWS Wavelength） ↑ SRv6 MUP（ArcOS） uCPE（OcNOS/ホワイトボックス） ↑ 企業LAN・在宅・IoT つまり SoftBank の uCPE は： AWS MEC と NVIDIA AI Edge の“入口”として機能する SRv6 Edge ノード これが SoftBank の uCPE の本質。

孫正義はACCESSをまだ覚えているだろうか？ Pepper PARLOR（ペッパーパーラー）は、東京・渋谷の「東急プラザ渋谷」5階にある、人とロボットが共に働く姿を体感できるプレミアムパーラー。 ⚠️ 営業終了のお知らせ 本店舗は、2026年5月6日（水）をもって営業を終了することが発表された。 特徴とロボットによるおもてなし ソフトバンクロボティクスが運営し、最新のテクノロジーを駆使したロボットたちが店内の様々なシーンで活躍している。 受付・注文: エントランスでは複数のPepperが並んで出迎え、注文や会計を担当します。顔認識技術により、客の年齢や体調に合わせたメニュー提案も行います。 相席Pepper: 一部の席ではPepperが相席し、会話やゲーム（占い、写真撮影など）で一緒に過ごすことができる。 「Pepper PARLOR」におけるLinkit（リンキット）の役割は、「Pepperと人間がチャット形式で対話できるプラットフォーム」としての技術提供。 ACCESS社が開発したビジネスチャット「Linkit」の基盤は、Pepperの公式アプリである「ペパメ」に採用されており、店内のPepperとコミュニケーションを取るための重要な役割を果たしている。 Pepper PARLORでの具体的な役割 メッセージの橋渡し: 外出先のスマートフォン（Linkitアプリ）から店内のPepperへメッセージを送ると、Pepperがその内容を読み上げたり、身振り手振りで反応したりする。 感情・リアクションの共有: Pepperが周囲の人の感情を認識し、その様子を「喜怒哀楽」の絵文字スタンプとして送信者に返信することで、離れた場所にいる人とロボットを通じた交流を可能にする。 システム基盤（バックエンド）: Pepper PARLORを運営するソフトバンクロボティクスとACCESS社が連携し、LinkitをPepperの基幹システムと連動するようカスタマイズしている。これにより、高いセキュリティを保ちながら安定した対話体験を実現している。 ペッパーパーラーにおいて、Linkitは「目に見えるロボットのガワ」ではなく、「Pepperを介して人と人がつながるための通信の仕組み」を支えている黒子のような存在だ。店舗にあるPepperの胸のタブレットや、連携するスマホアプリを通じて、送った言葉をPepperに届ける「心臓部」のひとつとして機能している。

AWS が2027年までに実施する日本への2兆2,600億円の投資計画。沸騰しだしたら一瞬ですよ

蜘蛛の糸の予言は現実となる‼ > 海老原氏の役割に関する補足⁇ > このように「過去のSD-WAN的なuCPE」が「次世代のAIエッジ基盤」へと脱皮しようとしている今、海老原氏のようなNTTのインフラ戦略を知り尽くした人物は、「ソフトバンクが先行するAI-RAN的な動きに対して、NTT（IOWN）はどう対抗・連携すべきか」という視点で、ACCESS（IP Infusion）の製品をどちらの陣営の「標準」にねじ込むべきかを判断する非常に重要な役割を担うことになる⁇ > この「AIエッジ」へと進化したuCPEの領域において、ACCESSが競合（NVIDIAや他OSベンダー）とどう戦うべきか。。ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

AWS上での開発を前提とした場合、「開発スピードとロボティクスの実装力」を重視するならソフトバンク、「エンタープライズ規模のAI変革と安定したインフラ統合」を重視するならNTTが最適と言える。 「Open SD-Edge Platform」を推進するソフトバンクが、ロボット基盤モデル（VLA）の社会実装において非常に有利な立場にある。 ソフトバンクが進める戦略は、単なるAI開発にとどまらず、「AIを動かすインフラ（Open SD-Edge / AI-RAN）」と「AIモデル（VLA / フィジカルAI）」を垂直統合しようとしている点が最大の特徴だからだ。 ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

2026年4月13日 ソフトバンクなどAI基盤モデル開発の新会社設立か　1兆パラメーター規模モデルでフィジカルAI開発目指すと報道 ソフトバンクがNECやホンダ、ソニーグループと共にAI基盤モデル開発を目指す新会社を設立したと報じられた。大規模モデルとロボットの連携を目指すとされる。 　ソフトバンクが国産AIを開発する新会社を設立したと、4月12～13日にかけて日本経済新聞など各紙が報じた。報道によると社名は「日本AI基盤モデル開発」で、ソフトバンクと日本電気（NEC）、本田技研工業、ソニーグループの4社が中核企業となり、三菱UFJ銀行や三井住友銀行、みずほ銀行、日本製鉄、神戸製鋼所も出資する。1兆パラメーター規模の基盤モデルを開発し、2030年度までにロボットや機械と同モデルの連携を目指すとされる。

開発を進めてまいります・・か 開発費はどうするつもりなんだ？ 結果的に散々無駄遣いをしてしまって その路線を続けるってことか？

人の行く裏道に道ありPRのリュックとシューズの山ですね⁈ ACCESSの行く裏道に道あり提出不明の有価証券報告書の花の山ですか？ ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

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３０万株出来て1円安K氏さすがだな、今月も大量報告かな。

場中PR出すのは最近珍しい どういう判断なんだろうか？

ここまで拘って丁寧にコメントすることに敬服致します。一向に成果の出ない会社に理想論、自己解釈だけではホルダーはついていかないでしょう。文章だけは立派なIRにも反応しません。

uCPE概念が解釈混乱している理由‼ その混乱は、「Vyatta」というネットワークOSの波乱万丈な買収・変遷の歴史が原因である。 一言で言うと、「同じ技術的ルーツ（Vyatta）を持つ製品が、名前を変えて複数の会社にまたがって存在しているから」である。 系譜を整理 1. 「Brocade 5600」とは何か？ もともと「Vyatta」というオープンソースの強力なルーターソフトがあった。 買収: 2012年にBrocade（ブロケード）がVyattaを買収。 製品化: Brocadeがその技術を商用化した製品名が「Brocade 5600 vRouter」である。 2. なぜ「Open SD-Edge Platform」と結びつくのか？ その後、Brocadeの経営不振により、Vyattaの資産が切り売りされた。 AT&Tへの譲渡: 2017年にAT&TがVyattaのソースコードと開発チームを買収した。 そしてIpinfusionのの登場: AT&Tは自社で使うだけでなく、外部販売もしたかったため、ネットワークOSの専門家であるIP Infusionと提携した。 プラットフォーム化: AT&TのVyatta（DANOS）をベースに、IP Infusionが商用パッケージとして仕立て直したものが「Open SD-Edge Platform」である。 つまり、「Brocade 5600 ≒ AT&TのVyatta ≒ Open SD-Edge Platform」は、すべて同じVyattaという「設計図」から派生した兄弟・親戚のような関係なのだ。 3. なぜ「意味がわからない」状態になったのか 理由は、「ソフトの呼び名」と「実現したい機能（uCPE）」が混ざって語られたからである。 技術的な中身: Brocade 5600（Vyatta）の流れを汲むネットワークOS。 実現する形態: 汎用ハード（白箱）にそれを載せて動かす「uCPE」。 ソフトバンクの呼び方: それら一式を「Open SD-Edge Platform」と呼んだ。 これらが同時並行で語られたため、「結局どれが本体なんだ？」という混乱を招いた。 ACCESS（IP Infusion）にとっての現状 現在、IP Infusionは「旧Vyatta（Brocadeの流れ）」に固執するのではなく、より最新の技術体系である「OcNOS」へと主軸を移している。OcNOSは、特定のキャリア（AT&T）の都合に左右されない、より自律的な製品である。 NTT海老原氏が取り組むべきなのは、この「過去の複雑な経緯（Vyattaの残像）」を整理し、「最新のOcNOSをIOWNやAIデータセンターの標準OSとして、いかにNTTやISPに『次世代の純正品』として認めさせるか」という、リブランディングに近い仕事になる。 ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

Edge 中心での「uCPE＝Open SD‑Edge Platform」の構図 ● SoftBank の場合（非常に自然に成立） Code AI DC（NVIDIA） ↓ SRv6 uSID MEC（AI推論） ↓ SRv6 MUP uCPE（OcNOS / ホワイトボックス） ↓ 企業LAN・IoT・ローカルAI uCPE は Edge の一部 SRv6 で MEC と直結 AI 推論をローカルで処理 Open RAN とも整合 SoftBank のアーキテクチャは Open SD‑Edge Platform と完全に整合する。 ● NTT の場合（成立しにくい） Code AI DC（IOWN DC） ↓ APN（光） IOWN Edge（光電融合） ↓ 企業LAN Edge は光中心 IP uCPE の役割が縮小 SRv6 も Edge では主役になりにくい Open SD‑Edge Platform の思想とズレる NTT は IOWN が進むほど、Open SD‑Edge Platform から離れていく。 海老原氏は修正しなければならない‼ ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

AWS上で展開する「Open SD-Edge Platform」（uCPE）にとってはSoftbank的なAWSedge分散型に効果的と言える‼ Vision-Language Models（VLM）とuCPEは、エッジAIの進化において非常に密接な関係にある。なぜならば「uCPEは、VLM（視覚AI）を現場のすぐそば（エッジ）で動作させるためのインフラ」である。 1. uCPEがVLMの実行基盤（エッジAI）になる VLMの役割: Qwen2-VL や最新のマルチモーダルモデルのように、映像や画像を理解し、テキストで回答を生成したり、複雑な状況を推論したりできる。 uCPEの役割: 高性能なCPU、GPU、NPU（AIアクセラレータ）を搭載した小型サーバである。 関係性: これまでクラウドで行われていたVLMの処理（推論）を、現場のuCPE上で行うことで、高速な視覚解析を実現する（エッジAI）。 2. 低遅延とプライバシー保護 即時性（低遅延）: 監視カメラの映像をクラウドに送信せずにその場でVLMが解析するため、数ミリ秒単位の即時判断が可能になる（事故防止、自動制御など）。 セキュリティとプライバシー: 映像データを外部に出さず、オンプレミス（uCPE上）で処理するため、高度なセキュリティが求められる現場（工場、銀行、医療施設）に適している。 3. VLMの軽量化とuCPEの相性 SLM（小規模言語モデル）の活用: 最新のトレンドとして、小型ながら高性能なVLM（SLMベース）が開発されており、uCPEの限られた計算リソースでも動作可能になってきている。 効率的な推論: Qwen2-VLのように、画像解像度を動的に調整するモデルを採用することで、uCPE上での効率的な推論が可能になる。 4. 具体的な応用シーン スマート工場/倉庫: カメラ映像をVLMがリアルタイムに監視し、異常動作、在庫状況、作業者の安全性などをリアルタイムに検知。 小売/店舗: 店内の混雑状況、商品棚のレイアウト、来店者の行動解析をリアルタイムに行う。 セキュリティ: 特定の動体検知だけでなく、「不審な行動」や「特定の物体（カバンなど）」をVLMが理解し、警告を出す。 uCPEはVLMを「現実の物理空間」に配備するための基盤であり、「物理空間を理解するAI」を「現場」で動作させるために不可欠なインフラという関係性である。 ぎっこんばったんぎっこんばったんぴ○とん運動で地球をまわせ...ぽん！

反応なしw

ホルダーさん達、おめでとうございます

ふーん⊂((・x・))⊃

プレスリリース2026.04.20プリント ACCESS、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」プログラムに採択 － AWS ジャパンと連携し、VLAを用いたプラットフォーム開発を加速－ 株式会社ACCESS（本社：東京都千代田区、代表取締役 社長執行役員：大石 清恭、以下、ACCESS）は、この度、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下 AWS ジャパン）が実施する「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」プログラムに採択されたことを受けて、VLAモデル（Vision-Language-Action Models）を活用したリモート制御のための実現可能性の検証実験を実施しました。今後、ACCESSは、実サービス化に向けて開発を進めてまいります。 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」は AWS 上でVLAモデルをはじめとしたロボット基盤モデル等を開発する、日本に法人または拠点を持つ企業・団体を支援するプログラムです。データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまでの一連のパイプライン構築を支援し、AI のロボティクスへの活用を推進することを目的としています。 AIは、近年の大規模言語モデル（Large-Language Models、LLM）や視覚言語モデル（Vision-Language Models 、VLM）の目覚ましい進展を背景に、より高度な情報処理能力を獲得してきました。これらの進歩を背景に、AIがセンサー等を通じて現実世界を理解し、ロボット、自動運転車、ドローンといった物理的な実体機能により自律的にタスクを実行するEmbodied AI（具体化された人工知能）の分野では、新たな潮流としてVLAが注目を集めています