世界的な大手情報サービス企業であるIHS Markitは2018年1月、「8 in 2018: the top transformative technologies to watch this year」というホワイト・ブックを発表しました。この中で2018年に産業界の改革／革新に大きな影響を与える可能性が高いテクノロジーとして、8個のトレンドを予測しました。
この記事では、この8個のテクノロジーを紹介したいと思います。
1. 人工知能（AI）
人工知能は、記憶や学習、推論、判断など高度な作業に必要不可欠となる人間の知能をコンピューター上で人工的に構築し、これまで人間が脳内で行ってきた作業を再現する仕組みや研究のことです。AIの手法としては、以下のようなものがある。特定のアプリケーションには、エキスパートシステム、音声認識とマシンビジョンがあります。（定義ソース：http://searchcio.techtarget.com）
現在、AI技術は、スマートフォンやヘルスケア機器、車載システムなどの産業で活用が進んでいます。AIには、オンデバイス型とクラウド型の2つの方法があり、どっちでも長所と短所があります。クラウド型AIは、深い学習アルゴリズムを使用しているため、データ分析の能力は優れていますが、プライバシーや反応時間、安定性に潜在的な問題があります。これに対して、スマートフォンなどに実装されたオンデバイス型AIは、これらのリスクを軽減することが可能です。たとえば、内蔵AIを配備したスマートフォンは、データをローカルに保存して、ユーザーのプライバシーを保護することができます。
2. モノのインターネット（IoT）
モノのインターネット（IoT）は、従来インターネットに接続されていなかった様々なモノ（センサー機器、駆動装置（アクチュエーター）、建物、車、電子機器など）が、ネットワークを通じてサーバーやクラウドサービスに接続され、相互に情報交換をする仕組みです。
IHS Markitは、世界中でIoT対応機器の普及台数が2017年の270億台から2025年に730億台に達すると予測します。こうした中で、エッジコンピューティングとクラウド分析による接続性の強化は、2018年のIoTの成長を加速します。その一例として、LPWA（Low Power Wide Area）ネットワーク技術を挙げました。
さらに、IoTに関連する技術はより成熟になっています。マシンビデオやユビキタスビデオは、ビジュアル分析に連続したデータサポートを提供します。人工知能、クラウド、仮想化は、コンピューティングネットワークのいわゆる「エッジ」側で収集されるデータから得られる重要な洞察を発展させるのに役立ちます。データ分析にAI技術を適用すれば、コスト削減、効率の向上、製品中心であったこれまでのビジネスモデルをサービス中心型に移行させることができ、収益力の向上を推進します。
3. クラウド & 仮想化
クラウドコンピューティングは、インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、コンピュータ資源をサービスの形で提供する利用形態であり、最小の経営努力で迅速にプロビジョニングできます。略してクラウドと呼ばれることも多いです。
一般的にAIやマシンラーニングの技術を使いこなすためには、専門的な技術知識が必要となります。これに対して、クラウドサービスを活用すれば、十分な技術知識がない技術者でも、AIを利用したシステムの開発やサービスを行うことが容易となります。
4. コネクティビティ
コネクティビティとは、パソコンと周辺機器との接続、ネットワークへの接続など、複数のものを連結する能力を指します。
「5G（第5世代移動通信）商用サービス」の開始同時に、2018年にはコネクティビティがきっと焦点になります。しかし、5Gを完全に導入するまでの道は複雑で、したがってモバイルネットワーク企業やインフラプロバイダー、関連機器メーカーなどにとっては事業機会がさらに拡大します。利用形態も従来の音声通信やデータ通信の用途に加えて、さまざまなIoTアプリケーションや基幹アプリケーションが新たに登場する可能性が高いです。
5. ユビキタスビデオ
ユビキタスビデオとは、ほとんどの場所でビデオコンテンツをキャプチャ、作成、消費、配信する機能を指します。ビデオサービスの爆発的な成長は、カメラ対応の携帯電話の普及率の高さや商品化を含む複数の要因によって推進されています。これにより、広範囲の有線および無線接続オプションを備えたほぼすべての場所にさまざまなサイズと形状のディスプレイを配置することができました。
今、スクリーンとカメラは、民生機器やエンタープライズ機器に広く適用されています。ネットワーク、スマートフォンなどの成長とともに、ビデオの消費、創造、流通、データトラフィックは爆発的に増加しています。さらに、高画質イメージセンサーを搭載したカメラモジュールは、車載システムや産業機器、医療機器などへとその応用が広がっています。
6. コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、コンピューターに取り入れた生の画像情報を処理、理解して、必要な画像情報を取り出す技術です。エンジニアリングの観点からは、人間の視覚システムが行うことができるタスクを自動化することを目指しています。
コンピュータビジョンは、過去20年間に産業機器や民生電子機器など多くの用途で重要な技術の1つとなっています。イメージセンサの普及と画像処理と解析の改善により、産業用ロボットやドローン、インテリジェント交通システム、高品質監視システム、医療機器、車載システムなどの用途で幅広く活用されています。
7. ロボット & ドローン
ロボットとドローンは、複雑で、反復的な動作を完了できる自律型または半自律型のマシンです。ロボットとドローンの2018年における世界市場規模は、39億米ドル規模に達すると予測しています。部材の搬送やピッキング、組み立て、さらには物流、配送など、これまで人間が行ってきた作業領域を、ロボットやドローンに置き換えることが可能になってきました。
8. ブロックチェーン
ハーバード・ビジネス・レビューでは、「ブロックチェーンは、2者間の取引を永続的に記録できるオープンな分散型台帳技術」として記載されています。ブロックチェーンは、暗号とタイムスタンプを利用して、さまざまな取引と相互作用の永続的な記録を提供しています。
ブロックチェーンは、分散型コンピュータネットワーク技術を可能にし、である「ビットコイン」や「イーサ」などの仮想通貨の基礎となります。支払い関連のソリューションにおけるブロックチェーンの採用として、ブロックチェーンは、金融サービス業界に浸透していることは明らかです。ブロックチェーンは2018年も引き続き、広告効果の向上や広告詐欺対策、音楽ロイヤルティー支払い分配などのシステムに活用されます。
まとめ
今日のテクノロジーの世界では、イノベーションが急速に進んでいます。このように変化が速い時代において、新たな知識や技術を貪欲に取り入れて時代の変化にうまく適応することが、勝ち残る秘訣なのでしょう。
この記事では、この8個のテクノロジーを紹介したいと思います。
1. 人工知能（AI）
人工知能は、記憶や学習、推論、判断など高度な作業に必要不可欠となる人間の知能をコンピューター上で人工的に構築し、これまで人間が脳内で行ってきた作業を再現する仕組みや研究のことです。AIの手法としては、以下のようなものがある。特定のアプリケーションには、エキスパートシステム、音声認識とマシンビジョンがあります。（定義ソース：http://searchcio.techtarget.com）
現在、AI技術は、スマートフォンやヘルスケア機器、車載システムなどの産業で活用が進んでいます。AIには、オンデバイス型とクラウド型の2つの方法があり、どっちでも長所と短所があります。クラウド型AIは、深い学習アルゴリズムを使用しているため、データ分析の能力は優れていますが、プライバシーや反応時間、安定性に潜在的な問題があります。これに対して、スマートフォンなどに実装されたオンデバイス型AIは、これらのリスクを軽減することが可能です。たとえば、内蔵AIを配備したスマートフォンは、データをローカルに保存して、ユーザーのプライバシーを保護することができます。
2. モノのインターネット（IoT）
モノのインターネット（IoT）は、従来インターネットに接続されていなかった様々なモノ（センサー機器、駆動装置（アクチュエーター）、建物、車、電子機器など）が、ネットワークを通じてサーバーやクラウドサービスに接続され、相互に情報交換をする仕組みです。
IHS Markitは、世界中でIoT対応機器の普及台数が2017年の270億台から2025年に730億台に達すると予測します。こうした中で、エッジコンピューティングとクラウド分析による接続性の強化は、2018年のIoTの成長を加速します。その一例として、LPWA（Low Power Wide Area）ネットワーク技術を挙げました。
さらに、IoTに関連する技術はより成熟になっています。マシンビデオやユビキタスビデオは、ビジュアル分析に連続したデータサポートを提供します。人工知能、クラウド、仮想化は、コンピューティングネットワークのいわゆる「エッジ」側で収集されるデータから得られる重要な洞察を発展させるのに役立ちます。データ分析にAI技術を適用すれば、コスト削減、効率の向上、製品中心であったこれまでのビジネスモデルをサービス中心型に移行させることができ、収益力の向上を推進します。
3. クラウド & 仮想化
クラウドコンピューティングは、インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、コンピュータ資源をサービスの形で提供する利用形態であり、最小の経営努力で迅速にプロビジョニングできます。略してクラウドと呼ばれることも多いです。
一般的にAIやマシンラーニングの技術を使いこなすためには、専門的な技術知識が必要となります。これに対して、クラウドサービスを活用すれば、十分な技術知識がない技術者でも、AIを利用したシステムの開発やサービスを行うことが容易となります。
4. コネクティビティ
コネクティビティとは、パソコンと周辺機器との接続、ネットワークへの接続など、複数のものを連結する能力を指します。
「5G（第5世代移動通信）商用サービス」の開始同時に、2018年にはコネクティビティがきっと焦点になります。しかし、5Gを完全に導入するまでの道は複雑で、したがってモバイルネットワーク企業やインフラプロバイダー、関連機器メーカーなどにとっては事業機会がさらに拡大します。利用形態も従来の音声通信やデータ通信の用途に加えて、さまざまなIoTアプリケーションや基幹アプリケーションが新たに登場する可能性が高いです。
5. ユビキタスビデオ
ユビキタスビデオとは、ほとんどの場所でビデオコンテンツをキャプチャ、作成、消費、配信する機能を指します。ビデオサービスの爆発的な成長は、カメラ対応の携帯電話の普及率の高さや商品化を含む複数の要因によって推進されています。これにより、広範囲の有線および無線接続オプションを備えたほぼすべての場所にさまざまなサイズと形状のディスプレイを配置することができました。
今、スクリーンとカメラは、民生機器やエンタープライズ機器に広く適用されています。ネットワーク、スマートフォンなどの成長とともに、ビデオの消費、創造、流通、データトラフィックは爆発的に増加しています。さらに、高画質イメージセンサーを搭載したカメラモジュールは、車載システムや産業機器、医療機器などへとその応用が広がっています。
6. コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、コンピューターに取り入れた生の画像情報を処理、理解して、必要な画像情報を取り出す技術です。エンジニアリングの観点からは、人間の視覚システムが行うことができるタスクを自動化することを目指しています。
コンピュータビジョンは、過去20年間に産業機器や民生電子機器など多くの用途で重要な技術の1つとなっています。イメージセンサの普及と画像処理と解析の改善により、産業用ロボットやドローン、インテリジェント交通システム、高品質監視システム、医療機器、車載システムなどの用途で幅広く活用されています。
7. ロボット & ドローン
ロボットとドローンは、複雑で、反復的な動作を完了できる自律型または半自律型のマシンです。ロボットとドローンの2018年における世界市場規模は、39億米ドル規模に達すると予測しています。部材の搬送やピッキング、組み立て、さらには物流、配送など、これまで人間が行ってきた作業領域を、ロボットやドローンに置き換えることが可能になってきました。
8. ブロックチェーン
ハーバード・ビジネス・レビューでは、「ブロックチェーンは、2者間の取引を永続的に記録できるオープンな分散型台帳技術」として記載されています。ブロックチェーンは、暗号とタイムスタンプを利用して、さまざまな取引と相互作用の永続的な記録を提供しています。
ブロックチェーンは、分散型コンピュータネットワーク技術を可能にし、である「ビットコイン」や「イーサ」などの仮想通貨の基礎となります。支払い関連のソリューションにおけるブロックチェーンの採用として、ブロックチェーンは、金融サービス業界に浸透していることは明らかです。ブロックチェーンは2018年も引き続き、広告効果の向上や広告詐欺対策、音楽ロイヤルティー支払い分配などのシステムに活用されます。
まとめ
今日のテクノロジーの世界では、イノベーションが急速に進んでいます。このように変化が速い時代において、新たな知識や技術を貪欲に取り入れて時代の変化にうまく適応することが、勝ち残る秘訣なのでしょう。
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