この記事は、IT業界やITの最新技術について知りたいと思っている方にピッタリの内容です！！

ロボット、ドローン、自律走行車などの自律的なモノは、AIを使い人間がこなしてきた作業を自動化します。AIを活用して周囲の環境や人とより自然にやりとりする高度な振る舞いを実現します。

「自律的なモノが増えると、人から独立して、または人間の操作によって、複数のデバイスが連携します。例えば、大規模農業では、ドローンが畑を調査し、収穫時期を見計らって『自律的な刈り取り機』を出動させることが可能です。また、宅配市場では配送地域への荷物の輸送に自律走行車を使用することです。その上で、車両に搭載されたロボットやドローンが、配達先に確実に荷物を届けることができます。」とカーリーは言及しています。

拡張アナリティクスは、機械学習を使用してアナリティクスの対象となるコンテンツの開発／利用／共有方法を変革します。拡張アナリティクスから自動生成された洞察も、エンタプライズ・アプリケーションに組み込まれるようになります。例えば、人事、財務、営業、マーケティング、顧客サービス、購買、資産管理といった部門で、アナリストやデータ・サイエンティストだけでなく、あらゆる従業員の意思決定とアクションを、それぞれの状況に合わせて最適化できるようになります。

「改めて、市民データ・サイエンスが重要になります。これは、統計やアナリティクスを専門としないユーザーでもデータから予測的／処方的洞察を得られるようにするための、各種の機能とプラクティスです。2020年末まで、市民データ・サイエンティストの数は、専門的なデータ・サイエンティストの5倍の速さで増加していくでしょう。専門的なデータ・サイエンティストの不足とその報酬の高さによって、データ・サイエンス分野や機械学習分野の人材が不足していますが、企業や組織は市民データ・サイエンティストを活用することで、こうした問題に対処できます。」

AI搭載ソリューションの開発における市場のアプローチが急速に変わりつつあります。新しいモデルでは、サービスとして提供される「事前に定義された」モデルを使用して、専門の開発者が単独で作業できます。これにより開発者は、AIのアルゴリズムとモデルのエコシステムに加えて、AIの機能とモデルをソリューションに組み込むための開発ツールを利用できるようになります。専門アプリケーション開発では、AIが開発プロセス自体に適用され、データ・サイエンス、アプリケーション開発、テストのさまざまな機能が自動化されるのに伴い、さらなる機会がもたらされます。2022年までに、新規アプリケーション開発プロジェクトの40%以上において、AIが共同開発者としてチームに参加するようになります。

「高度なAIを搭載した開発環境は、アプリケーションの機能面と非機能面の両方を自動化していきます。これによって、『市民アプリケーション開発者』の新時代がいずれ到来し、非専門ユーザーがAI主導のツールを使用して、新しいソリューションを自動的に開発できるようになるでしょう。非専門ユーザーでもコーディングを行わずにアプリケーションを開発できるツールは、これまでも存在していました。しかし、AI搭載システムが新たなレベルの柔軟性をもたらすとガートナーは予測しています。」

デジタル・ツインとは、現実世界の実体やシステムをデジタルで表現したものを指します。企業や組織は、まず単純な形でデジタル・ツインを導入し、その後、適切なデータを収集および可視化する能力を向上させたり、適切なアナリティクスとルールを適用したり、ビジネス目標に効果的に対応させたりするなど、時間とともに利用法を進化させていくでしょう。

「デジタル・ツインは、組織のデジタル・ツイン (DTO: Digital Twin of an Organization) を実現するという、IoTのさらに先を行く革新的な特徴を持ちます。DTOは、動的なソフトウェア・モデルであり、組織のオペレーション・データなどからビジネスモデルの運用状況を把握し、現状に関連付け、リソースを展開し、変化に対処して、顧客にとっての望ましい価値を提供します。DTOは、ビジネス・プロセスの効率化に役立つだけではありません。より柔軟かつ動的で、より優れた応答性を備えたプロセスを作り出すため、状況の変化に自動的に対応できるようになる可能性もあります。」とカーリーは言及しています。

人が使用するエンドポイント・デバイスや、周辺環境に組み込まれたエンドポイント・デバイスをエッジと呼びます。エッジ・コンピューティングとは、情報の処理およびコンテンツの収集と配信が、これらのエンドポイントに近い場所で行われるコンピューティング・トポロジを指します。 トラフィックの流れや情報の処理をローカル側に維持しようとするものであり、その狙いは、トラフィックと遅延の低減にあります。

今後5年間で、さまざまなエッジ・デバイスにおいて、処理能力、ストレージ、その他の高度な機能が強化されるとともに、専用のAIチップが搭載されるようになります。こうした組み込みIoT環境の異種混在性が極めて高くなり、産業システムなどの資産のライフサイクルが長期化することで、管理上の大きな課題が生じるでしょう。長期的には、5Gの成熟に伴ってエッジ・コンピューティング環境が拡張し、一元化されたサービスとの通信がより堅牢なものとなります。5Gは、遅延の低減、帯域幅の拡大に加えて (エッジで非常に重要な点として) 1平方キロメートル当たりのノード数、すなわちエッジのエンドポイント数の大幅な増加をもたらします。

会話型プラットフォームによって、人がデジタル世界とやりとりする方法が変化しつつあると同時に、仮想現実 (VR)、拡張現実 (AR)、複合現実 (MR) によって、人がデジタル世界を知覚する方法も変化しています。こうして知覚とやりとりの両方のモデルが変化すると、将来のイマーシブなユーザー・エクスペリエンスが実現します。

「今後は、個別のデバイスや断片的なユーザー・インタフェース (UI) テクノロジではなく、マルチチャネルかつマルチモーダルのエクスペリエンスが考慮されるようになっていきます。マルチモーダル・エクスペリエンスでは、従来のコンピューティング・デバイス、ウェアラブル、自動車、環境センサ、家電製品といった、人々の周囲に存在する多数のエッジ・デバイスにわたって、人とデジタル世界がつながります。マルチチャネル・エクスペリエンスでは、こうしたさまざまなマルチモード・デバイスで、人間のあらゆる感覚と、高度なコンピュータで感知される温度、湿度、電波などが活用されます。このマルチエクスペリエンス環境は、個別のデバイスではなく周辺環境が『コンピュータ』として定義されるアンビエントな (環境に溶け込んだ) エクスペリエンスを作り出します。つまり、環境がコンピュータになるのです。」とカーリーは言及しています。

ブロックチェーンは分散型台帳の一種であり、信頼性と透明性を実現し、ビジネス・エコシステム間における摩擦を軽減することで、各種の業界を再構築すると見込まれています。また、コスト削減、決済時間の短縮、キャッシュフローの改善を実現する可能性を秘めています。今日の社会では、「唯一の真実」をデータベースにセキュアに保持している中央機関として、銀行や手形交換所、政府といったさまざまな機関に信頼が置かれています。中央集権型の信頼モデルは、取引の遅延を招き、追加コスト (手数料、料金、貨幣の時間価値) をもたらします。ブロックチェーンは、こうした既存の仕組みを代替する信頼モデルであり、中央機関による取引の仲介を不要にします。

「現在のブロックチェーンのテクノロジとコンセプトは、未成熟であり、十分に理解されていない上に、ミッション・クリティカルかつ大規模なビジネス・オペレーションでは実証されていません。これが特に顕著なのは、より高度なシナリオに対応する複雑な要素が絡む場合です。こうした課題があるとはいえ、ブロックチェーンはディスラプションをもたらす可能性が高いため、今後数年以内に積極的に導入する意向がない企業であっても、CIOおよびITリーダーは評価を開始すべきです。」とカーリーは言及しています。

スマート・スペースとは、オープン性、接続性、調和、インテリジェンスがますます高まっているエコシステムにおいて、人間と、テクノロジによって実現されるシステムがやりとりする物理環境またはデジタル環境を指します。人、プロセス、サービス、モノを含む複数の要素がスマート・スペースで組み合わさり、対象とする人と業界のシナリオ向けに、よりイマーシブかつインタラクティブな、自動化されたエクスペリエンスを創出します。

「このトレンドは、スマート・シティ、デジタル・ワークプレース、スマート・ホーム、コネクテッド・ファクトリなどの要素と相まって進展しています。市場では堅牢なスマート・スペースの提供が加速しつつあるとガートナーはみています。テクノロジは、従業員、顧客、消費者、コミュニティ・メンバー、市民といったさまざまな役割を担う私たちの日常生活に不可欠な要素となっていきます。」とカーリーは言及しています。

「プライバシーの問題は、デジタル倫理、そして顧客、ステークホルダー、従業員からの信頼という、広範なトピックに基づいて議論する必要があります。信頼を構築する上では、プライバシーとセキュリティが基本となります。しかし実際には、それだけで信頼を万全なものにできるわけではありません。信頼とは、根拠や検証なしにステートメントを真実として受け入れることです。究極的には、プライバシーに対する組織の姿勢は、その組織の倫理と信頼に対する姿勢によって決定付けられるべきです。プライバシーから倫理へと軸足を移すことで、『コンプライアンスに反していないか』ではなく『正しいことを行っているか』が議論されるようになります。」とカーリーは言及しています。

自動車、金融、保険、製薬などの業界や、軍事分野、研究機関などは、量子コンピューティングの発展から大きな恩恵を受けます。例えば、製薬業界では、量子コンピューティングを利用して原子レベルで分子間相互作用をモデル化し、新しいがん治療薬の市場投入までの時間を短縮できる可能性があります。また、タンパク質間の相互作用の予測にかかる時間を短縮し、その精度を高めることで、新しい薬学的方法論を導くことができる可能性もあります。

「CIOおよびITリーダーは、量子コンピューティングの導入に向けたプランニングに着手すべきです。そのためには、理解を深め、ビジネスにおける実際の問題の解決にどのように活用できるかを検討する必要があります。このテクノロジがまだ発展途上の段階にあるうちに学習し、実世界の問題で量子コンピューティングの潜在性が発揮されるのは何かを見極め、セキュリティに及び得る影響を検討する必要があります。ただし、今後2～3年以内に量子コンピューティングが革命を起こすといったハイプ (過剰な期待感) に振り回されてはなりません。ほとんどの企業および組織は、2022年末までは量子コンピューティングについて学び、その進展を注視すべきです。このテクノロジを活用すべき時期は、2023年または2025年以降になるでしょう。」とカーリーは言及しています。