ガートナーの2020年のトップ10戦略的テクノロジートレンド: ハイパーオートメーション、分散クラウド、AIセキュリティなど

ハイパーオートメーション、ブロックチェーン、AI セキュリティ、分散クラウド、自律デバイスは、今年の戦略的テクノロジートレンドの破壊的変化を加速させ、チャンスを生み出しています。

人間の能力拡張というと、未来的なサイボーグのイメージが思い浮かびますが、人間は何世紀にもわたって人体のさまざまな部分の機能を強化してきました。眼鏡、補聴器、義肢は人工内耳やウェアラブルデバイスへと進化しました。レーザー眼科手術も一般的になってきました。

しかし、科学者が脳を強化して記憶の保存を改善したり、神経パターンを解読するチップを埋め込んだりできたらどうなるでしょうか?もし外骨格が自動車作業員の標準ユニフォームとなり、人間の能力を超えた重量を持ち上げられるようになったらどうなるでしょうか?もし医師が体内で薬がどのように送達されるかを追跡するセンサーを埋め込むことができたらどうなるでしょうか?

テクノロジーは今、人間の能力を置き換える拡張から超人的な能力を生み出す拡張へと移行する瀬戸際に立っています。

これらの変化が世界とビジネスにどのような影響を与えるかにより、人間の拡張は、今後 5 ～ 10 年で大きな混乱と機会を生み出すガートナーのトップ 10 の戦略的テクノロジトレンドの 1 つとなっています。

これらのトレンドは、「人を中心としたスマートスペース」という概念に基づいています。つまり、これらのテクノロジーが人々 (顧客や従業員など) や彼らが住む空間 (家、オフィス、車など) にどのような影響を与えるかを考慮することを意味します。

「こうしたトレンドは、人々と彼らが住む空間に多大な影響を及ぼします」と、ガートナーのリサーチ担当バイスプレジデント、ブライアン・バーク氏はフロリダ州オーランドで開催されたガートナー 2019 IT カンファレンス & エキスポで述べた。「一連のテクノロジーを一式構築してから潜在的なアプリケーションを探索するのではなく、組織はまずビジネスと人間の環境について考える必要があります。」

これらのトレンドは単独で存在するものではありません。IT リーダーは、どのトレンドの組み合わせが最も実りあるイノベーションと戦略につながるかを判断する必要があります。

たとえば、機械学習の形態の AI をハイパーオートメーションやエッジコンピューティングと組み合わせることで、高度に統合されたスマートな建物や都市空間を作り出すことができます。結果として、これらのテクノロジーの組み合わせは、テクノロジーのさらなる民主化をサポートすることができます。

ハイパーオートメーション

自動化では、テクノロジーを使用して、かつては人間が必要だったタスクを自動化します。

ハイパーオートメーションとは、AI や機械学習などの高度なテクノロジーを使用して、プロセスの自動化と人間の支援を強化することを指します。ハイパーオートメーションには、自動化を可能にするさまざまなツールだけでなく、自動化の高度化（検出、分析、設計、自動化、測定、監視、再評価など）も含まれます。

単一のツールで人間に代わることはできないため、今日のハイパーオートメーションには、ロボティックプロセスオートメーション (RPA)、インテリジェントビジネス管理ソフトウェア (iBPMS)、AI などのさまざまなツールが含まれており、意思決定に AI をますます活用することが目標となっています。

ハイパーオートメーションは、主な目標ではありませんが、多くの場合、組織のデジタルツイン (DTO) の形成につながります。これにより、企業組織は、機能、プロセス、主要業績評価指標がどのように相互作用し、共同で価値を生み出すかを視覚的に表示できます。 DTO はハイパーオートメーションプロセスの不可欠な部分となり、組織に関するリアルタイムで継続的な情報を提供し、重要なビジネスチャンスをもたらします。

マルチエクスペリエンス

マルチエクスペリエンスは、テクノロジー中心の人材をテクノロジー中心の人材に置き換えます。この傾向により、従来のコンピューターの概念は、単一のインタラクションポイントから、ウェアラブルデバイスや高度なコンピューターセンサーを含む、多感覚、多タッチポイントのインターフェイスへと進化しました。

たとえば、ドミノ・ピザは、アプリベースの注文にとどまらず、自動運転車、ピザトラッカー、スマートスピーカー通信などを取り入れた体験を生み出しました。

将来的には、このトレンドはいわゆるアンビエントエクスペリエンスになりますが、現在、マルチエクスペリエンスは、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR)、複合現実、マルチチャネルヒューマンマシンインターフェイス、および認識技術を使用した没入型エクスペリエンスに重点を置いています。これらのテクノロジーを組み合わせることで、シンプルな AR オーバーレイや完全に没入感のある VR エクスペリエンスを実現できます。

民主化

テクノロジーの民主化とは、広範囲にわたる（そして高価な）トレーニングを必要とせずに、人々が技術やビジネスの専門知識を簡単に習得できるようにすることを意味します。アプリケーションソフトウェア開発、データと分析、設計、知識という 4 つの主要領域に重点を置いています。これらは「市民アクセス」とも呼ばれ、市民データサイエンティストや市民プログラマーなどの出現につながっています。

たとえば、民主化により、開発者はデータサイエンティストのスキルを必要とせずにデータモデルを生成できるようになり、代わりに AI 主導の開発方法を利用してコードを生成し、テストを自動化できるようになります。

人間の拡張

人間拡張とは、テクノロジーを利用して人々の認知的および身体的体験を強化することを指します。

身体強化とは、身体の内部または表面に技術を埋め込んだり配置したりすることで、自然な身体能力を変えるプロセスです。たとえば、自動車業界や鉱業業界では、作業員の安全性を向上させるためにウェアラブルデバイスを使用しています。小売業や旅行業などの他の業界では、ウェアラブルデバイスは従業員の生産性を高めるために使用されています。

ボディ強化は、大きく 4 つのカテゴリに分類されます。

感覚の強化（聴覚、視覚、知覚）
付属器と生体増強（外骨格と義肢）
脳機能強化（てんかん治療のためのインプラント）
遺伝子増強（体細胞遺伝子・細胞療法）

認知拡張により、情報やアプリケーションを使用して学習や新しい体験を改善するなど、人間の思考能力とより良い意思決定能力が向上します。認知強化には、認知推論を処理する実際のインプラントであるため、脳拡張カテゴリの特定のテクノロジーも含まれます。

人間の強化は、さまざまな文化的、倫理的影響を伴います。たとえば、遺伝子を強化するために CRISPR 技術を使用することは、大きな倫理的影響を及ぼします。

透明性とトレーサビリティ

テクノロジーの発展は信頼の危機をもたらしている。消費者がデータがどのように収集され、使用されるかについてより意識するようになっているのと同様に、企業組織もデータの保存と収集に対する責任の増大を認識しています。

さらに、AI と機械学習は人間に代わって意思決定を行うためにますます使用されるようになり、信頼の危機が生じ、説明可能な AI や AI ガバナンスなどの概念の必要性が生じています。

この傾向には、倫理、誠実さ、オープン性、説明責任、能力、一貫性という信頼の 6 つの要素に重点を置くことが必要です。

欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）などの規制が世界中で導入され、発展を促進し、企業組織の基盤を築いています。

強化されたエッジ

エッジコンピューティングは、情報処理やコンテンツの収集と配信を情報ソースの近くに配置したトポロジであり、トラフィックがローカルかつ分散され、レイテンシが短縮されることを目的とします。これには、モノのインターネット (IoT) に関連するすべてのテクノロジが含まれます。実現エッジでは、これらのデバイスがどのようにスマートスペースの基盤を強化および形成し、重要なアプリケーションやサービスを、それらを使用する人々やデバイスに近づけることができるかを検討します。

2023 年までに、ネットワークエッジにあるスマートデバイスの数は、従来の IT デバイスの 20 倍になる可能性があります。

分散型クラウド

分散クラウドとは、クラウドプロバイダーの物理データセンターの外部にパブリッククラウドサービスを分散しながらも、そのプロバイダーの管理下にあることを指します。分散クラウドでは、クラウドプロバイダーがクラウドサービスのアーキテクチャ、配信、運用、ガバナンス、更新のあらゆる側面を担当します。集中型パブリッククラウドから分散型パブリッククラウドへの進化により、クラウドコンピューティングの新しい時代が到来しました。

分散型クラウドでは、データセンターをどこにでも配置できます。これにより、レイテンシーなどの技術的な問題だけでなく、データ主権などの規制上の課題も解決されます。また、パブリッククラウドサービスとローカルプライベートクラウドの利点も組み合わせます。

自律的なもの

ドローン、ロボット、船舶、機器などの自律型デバイスは、AI を使用して、通常は人間が行うタスクを実行します。この技術は、半自律型から完全自律型までさまざまなレベルの知能を備えており、空中、海上、陸上を含む多くの環境に適しています。

自律型デバイスは現在、主に鉱山や倉庫などの管理された環境で使用されていますが、最終的にはその使用が公共のオープンスペースにまで拡大する可能性があります。自律型デバイスも、スタンドアロンユニットから、2018 年冬季オリンピックで使用されたドローン群のような協調型群へと移行します。

しかし、自律型デバイスは人間の脳に取って代わることはできず、狭く明確に定義された目的のために使用される場合に最も効果的です。

実用的なブロックチェーン

ブロックチェーンは分散型台帳であり、ネットワークのすべての参加者によって共有される、暗号化されて署名された取り消し不可能な取引記録の時系列システムです。

ブロックチェーンにより、当事者は資産の起源を遡って追跡することも可能になり、これは従来の資産にとって有益であり、食中毒を元の供給元まで遡って追跡するなどの他のアプリケーションへの道を開きます。また、中央集権的な機関を必要とせずに、互いに知らない 2 つ以上の当事者がデジタル環境で安全につながり、価値を交換することも可能になります。

完全なブロックチェーンモデルには、共有分散型台帳、不変かつ追跡可能な台帳、暗号化、トークン化、分散型パブリックコンセンサスメカニズムの 5 つの要素が含まれます。しかし、ブロックチェーンは、スケーラビリティや相互運用性の低さなど、多くの技術的な問題があるため、未成熟であり、エンタープライズ環境での導入には適していません。

今日のエンタープライズブロックチェーンは実用的なアプローチを採用しており、台帳を個々のアプリケーションや参加者から独立させ、分散ネットワーク全体に台帳を複製して重要なイベントの信頼できる記録を作成することで、完全なブロックチェーンの特定の要素のみを実装しています。アクセス権を持つすべてのユーザーが同じ情報を見ることができ、単一の共有ブロックチェーンを使用することで統合が簡素化されます。コンセンサスは、より伝統的なプライベートモデルを通じて処理されます。

将来的には、AI や IoT などの補完的なテクノロジーがブロックチェーンと統合され始めると、真のブロックチェーン、つまり「完全なブロックチェーン」が多くの業界、そして最終的には経済に革命を起こす可能性を秘めています。これにより参加者の種類が拡大し、機械も含まれるようになり、お金から不動産までさまざまな資産を交換できるようになります。たとえば、自動車は車載センサーによって収集されたデータに基づいて保険会社と直接保険料を交渉できるようになります。

ブロックチェーンはすでに小規模な実験プロジェクトに登場しており、2023年までに完全にスケーラブルになります。

AIセキュリティ

ハイパーオートメーションや自律型デバイスなどの進化するテクノロジーは、ビジネス界に変革の機会をもたらします。しかし、新たな潜在的な攻撃ポイントという点で、セキュリティ上のギャップも生じます。セキュリティチームはこれらの課題に対処し、AI がセキュリティ環境にどのような影響を与えるかを認識する必要があります。

AI の安全性については、次の 3 つの重要な視点があります。