変化を読み切り
戦略策定の基礎となる
社会と全産業分野の
未来像を提示する
第2回 AIの活用トレンドとその導入方法
Amazon Echoに続いて、先日GoogleからもスマートスピーカーGoogle Homeが日本で発売されました。スマートスピーカーの特徴は、AIとの音声対話を通じて、気軽にさまざまなサービスが受けられる点です。
このような対話型サービスは、さまざまな形で世間に広まりつつあります。たとえばスマホやパソコンでは、チャットボットとのテキスト会話による問い合わせ対応や注文受付などのサービスが一般化しつつあります。また、ソフトバンクのPepperのような音声会話ができるコミュニケーションロボットも、店頭での顧客対応等に導入が進みつつあります。今後は、自動車の中でも、機器操作やマニュアルの検索などに音声対話の適用がすすむでしょう。
トレンド2：画像理解技術の応用が続々登場
トレンド3：専門家の知的な業務を支援するAIが普及
最近トレンドとなっているITキーワードに「RPA（Robotic Process Automation）」があります。これは人間がマウスやキーボードなどを使って行っている定型的なデスクワークをソフトウエアロボットと呼ばれる仮想労働者に覚え込ませ、代行してもらうことで、業務を自動化することを指します。もちろん、RPAでは、定型的ではない高度な専門知識を用いた業務を自動化することはできません。しかしながら、AIを用いることでこのような専門家の知的な業務の自動化・半自動化も進みつつあります。
たとえば医療分野では、医療画像からの癌の発見にAIが用いられており、専門医の能力をはるかに超える精度を実現しています。保険分野では、診断書の記載内容に基づいた生命保険の支払審査にAIが用いられており、一部の難易度の高い請求以外はAIによる自動審査を実現しています。 金融取引においては、AIが過去の取引からトレーダーの判断基準を学習し、トレーダーの取引を代行することも試行されており、報道機関では天気予報やスポーツ報道等においてAIによるニュース原稿の自動作成が導入されつつあります。
完全な自動化は困難としても、少なくともAIが知的業務の効率化を目的に導入が進むことは間違いないでしょう。
トレンド4：知的な行動ができるロボットが続々と登場
トレンド5：人間を取り巻く環境自体がAI化
最後のトレンドは人間を取り巻く環境自体が目や耳などを備え、状況の変化に応じた行動を起こすAI化のトレンドです。たとえば有名なGoogleのデータセンターの例ではデータセンターの稼働状況や、データセンターをとりまく気候の変化に応じてAIが空調機器を細かく制御することで、消費電力を40％削減することに成功しています。
NTTデータが中国の都市で行った例では、市内に設置された交通カメラから車の流れを把握し、AIが未来の渋滞の発生が最小となるように、信号の点灯間隔を変更することで渋滞の発生を最大51％、平均10%削減することに成功しています。
また同じくNTTデータの医療分野でも、ICU (集中治療室)の事例があります。ICUには、患者の容体を監視するために、血圧、脈拍、体温、血糖値等さまざまな数値を常時測定する機器が備わっています。それらの機器から取得されたデータをもとにAIが近未来（2時間後）の病変を予測し、医師に警告をだすことに成功しています。
2. AI導入に必要なもの
前回のコラムでは、AIの三大構成要素「アルゴリズム」「データ」「ハード」のお話をしました。AIを作るうえで、これらの三大要素は欠かせません。
一般企業において、これらのものを用意することは困難でしょうか？アルゴリズムに関しては、最新のアルゴリズムはツール化され、フリーまたは安価で利用することができるようになっています。また、ハードウェアについても、年々性能が向上し安価になっています。つまり、アルゴリズムやハードウェアの入手は比較的容易です。
それではデータはどうでしょうか？データは、基本的に作りたいAI に応じて用意する必要がありますが、簡単には用意できないケースが良くあります。そのためAIの導入を断念することがしばしばおこっています。
トレンドとは
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Chapter2 ITトレンドを理解するために大事な視点
そもそも、「トレンドを知る」とは、どういうことでしょうか？ Chapter1のアンケートで「クラウド」「ウェアラブル」「IoT」「ビッグデータ」「人工知能」といった最新のITトレンドとされるキーワードが登場しましたが、 これらのキーワードを覚えるだけでは、トレンドを知ることにはなりません。
私たちは日々、生活する中で知らず知らずのうちに、さまざまなデータを生み出しています。 たとえば、Webサイトにアクセスしたり、アプリを起動したり、何km歩いたりといった行動など、あらゆることがデータ化されています。 それらを捉える仕掛けが、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、さらに自動車や家電製品などのモノに組み込まれたセンサーです。
センサーが捉えたさまざまなデータは、インターネットを介して「クラウド」へ送り込まれ、蓄積されます。 そのデータ量は膨大で「ビッグデータ」と呼ばれます。センサーが組み込まれたモノが増大するなか、「ビッグデータ」もまた急速な勢いでデータを増やしています。 ビッグデータはそのままでは活用できないので分析が必要ですが、データが多種多様で量も膨大であるため、従来型の解析手法や人海戦術では太刀打ちできません。
構造化データ：表形式で整理できるようなデータ
非構造化データ：多様な形式で、そのままでは活用できないデータ
左脳型：人間の左脳の働きにあたる思考や論理を再現する人工知能の手法
右脳型：脳の神経活動を模倣したニューラル・ネットにより、人間の知覚や感性を再現する人工知能の手法
トレンドとは 
メガトレンド
2019-2028
全産業編
特別編集版 
■ 主な収録内容
・ メガトレンドの読み方：本文構成について
・ 人口予測と経済予測
・ 2019～2045年の「未来年表」
・ 全体の思想について
メガトレンド2019-2028 全産業編 目次
序章
メガトレンドの読み方：
本文構成について
- 1.テクノロジーの変化①：移動体系技術
- 2.テクノロジーの変化②：電子・情報系技術
- 3.テクノロジーの変化③：医療・バイオ系技術
- 4.資源や環境問題の変化
- 5.マクロな政治～経済課題の変化
- 6.未来年表まとめ：10年ごとの変化概観
- 7.二つの矛盾とシナリオ・オプション
- 1.課題から落とす
- 2.三つの科学で考える
- 3.ライフサイクル（主役交代と成熟の視点）で考える
第1章
先進国の本格的老衰：
成熟がもたらす新市場
総論
ベビーブーマーの老衰
埋蔵金1800兆円の使い方
宿命の少子化とシンプルなその対策
遠因はメカトロニクスの成熟化
自治体やインフラも老朽化
個人から大企業まで含めた対応の方向性
- 1.シニア労働力活用
- 2.シニア支援
- 3.女性の社会進出
- 4.家族の希薄化
- 5.高齢者の消費
- 6.幼児教育市場の変化
- 7.ペット関連市場の拡大
- 8.トレンドとは 老朽インフラ対策
- 9.世代間格差対策
- 10.移住ビジネス
- 11.観光ビジネス
- 12.教育ビジネス
- 13.オランダ型農業立国
- 14.衛星・宇宙ビジネス
- 15.軍事技術の強化と輸出解禁
- 16.アナログ技術への回帰
- 17.癒やし機能への欲求
- 18.女性化とユニセックス化
- 19.「ジモティー」「ヤンキー」化する若者
第2章
新興国の成長ラッシュ：
日本企業躍進の起爆剤
総論
新興国デビューの歴史
重大要因がメカトロニクス技術の成熟化
成長サイクルの圧縮化
インフラ輸出の全体像
国のライフサイクルと外貨を稼ぐ産業
インフラのゴールとは
サービス収支
旅行収支
所得収支
リバースイノベーション化
- 20.トレンドとは 都市インフラ輸出の拡大
- 21.1.昭和日本商材の再活用
- 21.2.リバースイベーション
第3章
成長ラッシュの穽：
速すぎる変化がもたらす負の現象
総論
後発ほど加速する成長速度
高速成長で生じるゆがみ
成長優先で後回しになる課題とは
- 22.空気や水の汚染防止・浄化技術
- 23.「食の安全」問題
- 24.多剤耐性菌対策
- 25.ユースバルジとBOPビジネス
第4章
市場の強大化：
国家機能にも及ぶその影響
総論
すべてがオフショア化
国家を超えるグローバル市場の影響力
都市が特区の単位で戦う時代へ
通貨安競争や税制優遇競争
財政負担に苦しむ成熟国家の地方自治体
官民公の境界が融合
行き過ぎた市場原理への抵抗
- 26.世界的な特区競争
- 27.開発～製造～消費のグローバル化
- 28.官民の境界希薄化、民間委託
第5章
「消費が美徳」だった時代の終焉：
サステナブルな価値観の台頭
総論
力学の錯綜する環境問題
サステナブルな時代に至った4つの背景
富裕化とエネルギー消費
地球温暖化問題の全体構造
- 29.エネルギー効率向上
- 30.天災対策
- 31.シェールガスによる揺り戻し
- 32.食料不足対策
- 33.資源枯渇対策
第6章
ポスト工業化社会の実像：
「人の心を算出する」機能の商用化
総論
サービス化は長い近代化プロセスの終着駅
製造業からサービス産業化するときの8つのパターン
目的の手段化
脳科学との連携
- 34.脱売り切り消耗品化
- 35.保守運用ビジネス～BPO
- 36.保険・金融業化
- 37.ファブライト開発へのシフト
- 38.マーケティング手法の劇的進化
第7章
リアルとバーチャルの相互連動：
脳から都市までスマート化が加速
総論
ヒト・モノ・空間の電装化とスマート化
リアル世界にタグを貼るという大脳の長年の夢
スマートコミュニティも拡張現実
脳直結コミュニケート
ニアフィールドビジネス
デジタルマニュファクチャリングは仮想現実ものづくり端末
- 39.AR(トレンドとは トレンドとは 拡張現実)
- 40.自動運転車
- 41.おもてなしサービス
- 42.「脳直」コミュニケーション
- 43.デジタルマニュファクチャリング
第8章
会社も働き方も変わる：
一所一生懸命からオンデマンド機能提供型へ
総論
閉鎖系・秩序系に好適だった日本式経営
ノマドワーカー
社会貢献というモチベーション
NPOがイノベーション創出起点になる
オープン＆シェア：所有より利用、競争より共創
デジタルハイテク分野のオープン化
生産財インフラは仮想化とシェアリング
いじりやすい構造 トレンドとは
多様なキュレーターとプロシュマーが出会う場所
パトロンの財の余力から民の知の余剰へ
- 44.1.企業と従業員:労働者のモジュール化
- 44.2.企業と従業員:組織のモジュール化
- 45.ビジネスプラットフォーム設計
- 46.シェア＆フラット化する価値観
第9章
超人化する人類：
生態と進化の人工操作への挑戦
総論
生命体の夢は永遠の命
人間の心身に肉薄する3系統の技術群
筋肉機能の補完と拡張
脳インタフェース
バイオテクノロジーの別用途：動植物の品種改良
ロボティクスの発達
ライフサイエンス発達の影響
- 47.1.生物機能利用
- 47.2.遺伝子組換え生物利用
- 48.人体強化（生物系技術）
- 49.人体強化（非生物系技術）
- 50.脳力開発
第10章
人間らしさと幸福：
変わる労働と休息の関係
総論
国の成熟と国民の幸せ
幸せな状態とは何か
幸せになる5つの条件をライフハックする
幸せになるための必要十分条件
人間らしさや幸せとビジネスチャンスの関係
- 51.幸福とお金の関係（依存症ビジネス）
- 52.幸福度の計測
- 53.人間開発としてのスポーツ活動
- 54.人間らしさとイベント活動
第11章
メガトレンドがもたらす
各産業分野の変化
- 1.自動車・輸送機器
- 2.電子・電気・機械
- 3.IT・メディア・コンテンツ
- 4.医療・美容・健康
- 5.素形材・化学
- 6.衣料・インテリア・雑貨
- 7.農業・食品
- 8.トレンドとは トレンドとは インフラ・建築・エネルギー
- 9.流通・サービス
- 10.金融・保険・不動産
- 11.NPO・NGO
終章
メガトレンドからメタトレンドへの翻訳
- 1.敵は分散内在する癌細胞型になる
- 2.既存技術ハイブリッド型からバイオ系技術群へと進む技術開発のアプローチ
- 3.ヒーローは育てるアイドル化、社会的な権威は
- アンクール化
- 4.トレンドとは 幼児や妊婦に近づく人々の生活習慣
- 5.オープン成熟社会は贅沢な多様なマイノリティ目線のバリアフリーに
- 6.非言語と言語の中間的なサービスのマニュアル化
- 7.仮想化してオンデマンドに調達できる蛇口になる系が勝つ
- 8.オープンソースではリアルもリソースを開放して楽天式の市場運営になる
- 9.システムを構成する部品の価値と再編集の価値
- 10.ポスト工業社会とは顧客行動ログの争奪戦
- 11.オープン社会を支える基盤は信任貨幣と評価経済社会
- 12.魅力の再発見
- 13.二極化時代にはイミテーション技術が重要に
- 14.人の知恵の中心に座する好奇心という資本財
- 15.人間中心で歩む技術と幸せの追求の関係
PROFILE 1984年､慶應義塾大工学部卒､イリノイ大学修士課程修了(化学専攻)｡ 技術とイノベーションの育成に関するエキスパート｡付加価値となる商品サービス機能の独自性の根源を､文化的背景と体系的に紐付けたユニークな方法論を展開する｡その代表的著作｢オタクで女の子な国のモノづくり｣は､技術と経営を結ぶ良書に与えられる｢日経BizTech図書賞｣を受賞し､英語､韓国語､中国語､タイ語にも翻訳される｡台湾､韓国では､政府産業育成のための参考書として選ばれ､詳細なベンチマーク報告書が作成される｡心をつかむレクチャーの達人としても広く知られる｡TEDxTokyoにおけるToilet Talkは40万回再生という異例の反響を得ており､Yahoo Japanの動画サイトでは世界の傑作プレゼンテーション･ベスト5に選ばれる｡世界的な戦略コンサルティングファームのアーサー･D･リトル･ジャパンにおいて､アソシエート･ディレクターを務めたのちに株式会社盛之助を設立｡国内のみならずアジア各国の政府機関からの招聘を受け､研究開発戦略や商品開発戦略などのコンサルティングを行う｡日経BP総研 未来ラボ客員研究員。
メガトレンド
2019-2028
全産業編 
- 書籍価格：600,000円＋税
- 著者：川口 盛之助
- 2018年12月19日発行 トレンドとは
- レポート：A4判・1168ページ
- CD-ROM：本体に掲載された図表を収録
- 発行：日経BP
メガトレンド
2019-2028
全産業編
10年後までの
変化を読み切り
戦略策定の基礎となる
社会と全産業分野の
未来像を提示する
トレンドとは
- テレワーク環境導入
- Amazon WorkSpaces（AWS VDI）
環境構築サービス - 3rdパーティ製品導入
- Azure導入・移行支援
- Active Directory総合サポート
Googleが提唱したSRE（Site Reliability Engineering）とは？
SRE（Site Reliability Engineering）とは、Googleが提唱するシステム運用の方法論です。旧来の運用業務は、手順書に沿ってアプリケーションをリリースする、サーバーメンテナンスを行う、ハードウェア障害に対して復旧作業を行うといった、いわばミドル層以下の領域における手作業の業務が中心でした。そのためアプリケーションを開発するエンジニアと運用のエンジニアは役割・チームが完全に分かれているのが一般的でした。
しかしアプリケーション開発は開発したら終わりではなく、開発したものをリリースした後に、安定的に運用されなければなりません。にもかかわらず旧来は役割が開発以降の工程で分断されていたため、ひずみが発生していました。
開発担当者にとっては開発したものをどんどんリリースすることで利用者の利便性が向上するため、システムの価値（利便性向上）を高めると考えますが、運用担当者にとってはリリースする数が多ければ多いほど、問題が発生する確率が高くなり、システムの価値が下がると考えます。
本来は利便性向上も安定した稼働もシステムの価値向上には欠かせないものです。そこでGoogleではシステムの価値を総合的に考えて価値向上のために活動するグローバルなSREチームを形成しました。
SREでは開発者と運用者の垣根を超えてより安定的な運用管理を行っていく
一方で開発チームの方でも運用エンジニアに近い仕事をこなします。なぜかというと安定稼働していない時には、開発よりも安定稼働のための改善を優先しなければならないからです。
安定稼働しているかの判断でカギとなるのが、SLO（Service Level Objective：サービスレベル目標）の設定です。「レイテンシ」「スループット」「リクエスト率」「可用性」といったシステムが安定的に稼働しているかを測る明確な数値を定めます。
この時に重要となる要素が「エラーバジェット」です。例えば可用性を99.95％と設定すると、止まってもよい時間の割合が0.05％となります。停止時間がそれを下回る（エラーバジェットが残っている）のであれば、開発チームは新たなリリースをどんどんやってよいということになります。逆に停止時間が設定よりも上回る（エラーバジェットが残っていない）なら、開発を停止して安定稼働のための運用業務に人的リソースを割り当てなければなりません。このエラーの割合を予算として考え、予算があるなら開発ができるという考え方です。
このように稼働状況によって開発と運用の割合を増やしたり減らしたりするというのが、従来になかった考え方です。そしてこれを実現するには開発者と運用者が一体になって進める必要があります。
最新！企業経営者が知っておくべきITトレンドキーワード10選
企業経営にはITが欠かせないと知っていても、その変化のスピードについていくことが難しいと感じる方も多いのではないでしょうか。
経営者に必要なITとは？自社にとって必要なIT技術と活用法を知る
「IT経営」という言葉が多用されている昨今において、IT経営はITコーディネーター（※）協会によって以下のように位置付けられています。
ITキーワード10選
2021年4月時点で注目されているITキーワードを10個紹介します。関心のある分野については、続けて動向を追いかけていくとよいでしょう。
業務改善関連のITキーワード
1.DX（デジタルトランスフォーメーション）
2.ローコード/ノーコード開発
「ローコード/ノーコード開発」とは、 プログラミング言語を使ったコーディングを行わない、あるいはほとんど行わずにアプリケーションの開発を行うこと です。社内にエンジニアを抱えずに現場の人で業務用アプリを作ったり、開発エンジニアのチームが作業効率化や品質の安定のために利用したりできます。
3.ハイパーオートメーション
「ハイパーオートメーション」とは、 AIやRPA（自動化ツール）などを利用し、一連の業務を自動化すること です。
新技術・コンセプト関連のITキーワード
4.ゼロトラスト
ゼロトラストとは、フォレスター・リサーチ社が2010年に提唱した考え方で、「社内（ネットワーク内）は安全である」という前提を廃し、 「すべてのトラフィックを信頼しないことを前提とし、検査、ログ取得を行う」というセキュリティアプローチ です。
- 高速・大容量
- 高信頼性（遅くならない・途切れない）
- 従来以上の多数同時接続が可能
AIとは「Artificial Intelligence」の略で「人工知能」と呼ばれます。現在、一般的にAIと呼ばれているものは、 特定の課題の解決に特化された機械学習のプログラム のことです。
また、 過去のデータやさまざまな条件から将来起こりうる事象を予測することも可能で、商品売上や選挙結果、スポーツにおける選手の分析など、あらゆる場面で活用 が進んでいます。
「IoB（Internet of Behavior）」は「ふるまいのインターネット」と呼ばれる新しい概念です。 顔認証や位置情報、ビッグデータなどの情報をリアルタイムに収集して個人のふるまいを認識し、さまざまな処理に活かすことを目的 としています。
8.エッジコンピューティング
「エッジコンピューティング」とは、エッジ（端）においてコンピュータの処理を行うネットワークの形 です。ここで言うエッジとは「ユーザーや端末（コンピュータなど）の近く」を意味し、これによって トレンドとは 上位のシステムへの通信や負荷を減らすと共に、高速な通信や処理を提供 します。
マーケティング関連のITキーワード
9.トータルエクスペリエンス
2019年に米国のガートナー社は、 会話プラットフォームやVR（仮想現実）、AR（拡張現実）、MR（複合現実）といった技術によって現実の体験が
多様化することを「マルチエクスペリエンス」 と名付けましたが、それがさらに進んだ概念が「トータルエクスペリエンス」です。
10.テックネイティブ
「テックネイティブ」とは、 マーケティングでは「Z世代」と呼ばれる世代（1997～2012年までに誕生）の人々を指します。生まれたときにはすでにインターネットや電子メールが一般的に利用されており、通話を主要機能とする携帯電話（ガラケー）よりもスマートフォンになじみが深い世代 です。
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