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ガートナー 2017年 テクノロジ・トレンド トップ10
～ 要約 ～
2016年12月
Takayuki Yamazaki
ガートナー 2017年 テクノロジ・トレンド トップ10 <サマリ>
AI&マシンラーニングが全ての業界を変えていく デジタル世界とリアル世界が統合される 消費者⇔ブランドのコミュニケーション手段の進化と変化 デジタル・メッシュ(digital mesh)「分散している様々なネットワーク端末をつなげる概念」の現実化
ガートナー予測年表
2019年には、 • $1の企業がコア事業に$1を投資する際に技術革新への投資が追加の$7必要になる • ブランドの20％が自社（自分自身）の携帯アプリを止めて何かしらのサービスと連携している
2020年までに、
• １億の消費者は、AR（拡張現実）で買い物をする • ウェブブラウジングの30％は、画面なしで行われる(声や目線など) • アルゴリズムは10億以上の世界中の労働者の振る舞いを変えてしまう • block-chainベースのビジネスは$10億ドルとなる • IoTによりデータセンターのストレージの需要がおよそ3％近くの増加する • 従業員の40パーセントはフィットネストラッカーを身につけることによって医療費を削減することがでる
2021年までに、
• 個人が関わるすべての活動の20％は少なくとも1つのトップ７社のデジタルジャイアンツ(Google, アマゾンなど)の内の１つを使用している
2022年には、
• IoTによりコンシューマと企業のメンテナンス、サービス、消耗品の費用$1兆年の削減する
ガートナー 2017年 テクノロジ・トレンド トップ10
Intelligent Digital
1. 高度な機械学習とAI (AI & Advanced Machine Learning)
4. 仮想現実と拡張現実 (Virtual & Augmented Reality)
2. インテリジェントなアプリ (Intelligent Apps)
5. デジタル・ツイン (Digital Twins)
3. インテリジェントなモノ (Intelligent Things)
6. ブロックチェーンと分散型台帳 (Blockchains & Distributed Ledgers)
7. 会話型システム (Conversational Systems)
8. メッシュのアプリ＆サービス・アーキテクチャ (Mesh App & Service Architecture)
9. デジタル・テクノロジ・プラットフォーム (Digital Technology Platforms)
10. アダプティブ・セキュリティ・アーキテクチャ (Adaptive Security Architecture)
Mesh
1. 高度な機械学習とAI (AI & Advanced Machine Learning)
従来のマシンラーニングでは、ルール・ベースのアルゴリズムに頼るものが多かったが、最近ではマニュアル的な アルゴリズムを超えるものが登場しつつある。このテクノロジートレンドは今後も発展すると予想されており、 AI＆マシンラーニングは深層学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理を応用し、履歴データを基に将来を予測する、人間のように学習する自律性を持っている。
The Characteristics of Smart Machines
2. インテリジェントなアプリ (Intelligent Apps)
AI＆マシンラーニングを活用したインテリジェントアプリは、これまでなら人間がやっていたようなカスタマーサポートや セールスを自動化する。企業はインテリジェントアプリの活用でカスタマーサポートの人件費を削減できるようになる。 AI＆マシンラーニングは多大な開発コストと技術力が必要である。そのため多くの企業がAI＆マシンラーニングを研究・ 開発する企業のインテリジェントアプリのパッケージを採用することになると予測される。
Artificial Intelligence and Machine Learning Will Have Obvious and Inconspicuous Uses
3. インテリジェントなモノ (Intelligent Things)
AI&マシンラーニングをモノに応用し、周囲の人間、環境に対応して自律的な動作をさせるのがインテリジェントなモノ である。インテリジェントなモノの代表例としてはロボット、ドローン、自動運転車などがあげられる。 今後、インテリジェントなモノはそれ一つだけで動作するのではなく、他のインテリジェントなモノ同士が相互に連携する ようになると予想される。
4. 仮想現実と拡張現実 (VR & AR)
VR/ARのヘッドセットの販売台数は、2020年には4,000万台以上になる見通し。 VR&ARの普及により満足度の高いユーザー体験の実現が可能になる。大手自動車メーカーなどではAR技術を使って 試乗体験ができるブースを展示会に出展するなど、既にARをマーケティング活動に取り入れ始めている。 また、AR＆VRは他のネットワーク端末と連携すると予測される。例えば、ユーザーの他のネットワーク端末(スマホなど) から入手したユーザーデータを使用して仮想空間を形成することが考えられる。
Forecast for Sales of Head-Mounted Displays, 2015-2020
5. デジタル・ツイン (Digital Twins)
デジタルツインはリアル世界の物理的な事象をデジタルに再現することである。例えば、リアル世界の工場の稼働状況をそのままコンピューター上に再現することがあげられる。 工場の生産効率を上げるための改善策をリアル世界の工場で実施するとなれば手間・コストがかかるが、デジタルで シミュレーションすることで手間・コストを大きく抑えることができる。
Digital-Twin Models Are Digital-Entity Models for Assets
6. ブロックチェーンと分散型台帳 (Blockchains & Distributed Ledgers)
Key Elements of Blockchains and Distributed Ledgers
ブロックチェーンとはビットコインなどの複数の取引履歴をひとまとめにブロック化(グループ化)し、そのブロックごとに データベースに記録する分散型台帳のことを指す。金融サービスにおいて活用され始めている。 ブロックチェーンには「情報と情報が紐づく」という特性や、「改ざんが困難」という特性がある。 一つの情報に対して様々な情報が紐づき、改ざんが起こってはならない業界への転用が期待されており、音楽配信や身元証明、サプライチェーンなどにも活用される見通しである。
7. 会話型システム (Conversational Systems)
Conversational Systems Include New User Experience Design Elements
会話型システムは従来のチャットボットから、私たちが日常的に接するネットワーク端末まで広範囲に適用され始めている。 この会話型システムの適用範囲の拡大と、それぞれのネットワーク端末のデジタルメッシュ(連携)はユーザーのデジタル 体験を変えることであろう。
8. メッシュのアプリ＆サービス・アーキテクチャ(Mesh App & Service Architecture)
The Shift to a Central Role for Event Processing in Digital Business
メッシュアプリとサービス構築にはWeb、モバイル、デスクトップ、IoTアプリが含まれる。様々なものがインターネットと 繋がるようになってきているが、それらが保有する個別のデータは連携させるのが難しく、ユーザーが個別に対応しなければならなかった。それが今後は、スマホ、車などの異なるネットワーク端末が連携し、断絶のない一貫したユーザー体験が可能になると予測している。
9. デジタル・テクノロジ・プラットフォーム(Digital Technology Platforms)
Abstract System Model for Conversational Artificial Intelligence Platform
デジタルビジネスのビジネスモデルを実現するための重要なポイントが5つある。その5つとは「情報システム、顧客体験、アナリスティクス・インテリジェンス、IoT、ビジネスエコシステム」。企業はこれらのデジタルなプラットフォームのいずれか 複数を保持することになる、と予測している。
10. アダプティブ・セキュリティ・アーキテクチャ (Adaptive Security Architecture)
User and Entity Behavior Analytics
デジタル・メッシュ、デジタルテクノロジープラットフォームには、ハッカーによる攻撃対象になりやすい脆弱な面がある。 IoTによるユーザーのシームレスな体験には、ユーザーの行動など、実生活の情報を取得することが必須になる。 ただ、今後発展が予測される分野のため、新たな商品やツールが生まれてくるのは明白ですが、その分セキュリティに 脆弱な箇所が出てくることも予想でき、セキュリティ対策のための新たなツールや対応策が必要になる。
テクノロジが生み出す新たな顧客体験
テクノロジーの進展に伴い今後、企業はますますデジタルマーケティングに力を入れることになる。 実際にUSでは、企業が積極的にAIのチャットボットをWebサイトのカスタマーサポート用に導入し始めて おり、日本でもその動きは日に日に拡大している。 AI＆マシンラーニングのツールをカスタマーサポートに採用するのは単に人件費を節約するだけでなく、 スピーディに顧客に対応する、顧客の履歴データを活用し顧客の属性に合わせた最適な対応をすること で顧客満足度を高めることにも繋がる。 また、VR＆ARによって商品の模擬体験を提供するなど、これまでにない顧客体験を創出するデジタルマーケティングがトレンドになっていく。 AI&マシンラーニングの発展が多くの業界を変えていくことは間違いないと思われ、これらのテクノロジをうまく活用することができれば、競争上の優位性を生み出すことができるであろう。
デジタルのスピードは900倍—情報伝達の常識が変わる！
AI, AR/VR, IoT, Finteck, Block-Chain など、将来の成長には1社では実現できず、他社との協業、 ビジネスおよびシステムでのエコシステムを上手につくったところが成長できる。 デジタルで人々とマシーンが繋がり、新しいサービスが生まれる。 ⇒ 他と繋がらない仕組みは、スピードに乗り遅れてしまう危険性があり、成長する為には、オープンで 連携するエコシステムの一員になることが肝要。
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