5G、自動運転、AIがどの段階に到達したかを示す曲線

最近、世界で最も権威のあるIT市場調査およびコンサルティング会社であるガートナーは、新しいテクノロジーの2019年の技術成熟度曲線（ハイプサイクル、以下「ガートナー曲線」）を発表しました。簡単に言えば、これは新しい技術の出現後に社会の期待が時間の経過とともにどのように変化するかを説明する曲線です。新しい技術の市場での人気と実際の開発との間の乖離の度合いを示すことができるため、企業は成熟した技術をより有効に活用し、潜在的な機会を見つけることができます。

Gartner は 1995 年にこの分析ツールを設計しました。彼らはアナリスト、専門家、業界関係者の判断を組み合わせて、浮き沈みのある曲線を描き、今年最も期待され商業的に有望な新技術をリストアップし、それらが成熟するまでにどれくらいの時間がかかるかを予測しました。ガートナー曲線は、2 つの重ね合わせた曲線で構成されています。1 つは、技術に対する一般大衆の過大な期待を反映する「誇大宣伝レベル」曲線であり、もう 1 つはエンジニアリングまたはビジネスの成熟度曲線です。基本的に、コンセプトを推進し「物語を語る」新技術は、最初はメディアによって熱狂的に追いかけられますが、市場で検証されると、新技術によって以前に促進されたバブルは徐々に吹き飛ばされ、「高値で始まり安値で終わる」段階に入り、その後徐々に成熟段階に登っていきます。

座標から見ると、Y軸は人々の新技術への期待を表し、X軸は時間に対応しています。左から右に、「トリガー期」「期待拡大期」「谷期」「回復期」「成熟期」の5つの段階があります。さらに、各技術には、生産が成熟するまでに必要な年数も示されています。

今年、ガートナーは 2,000 のテクノロジーの中から 29 のテクノロジーを選択し、企業の意思決定者が考慮すべき 5 つの主要な革新的テクノロジー トレンドをまとめました。 「AIは他のあらゆるトレンドに浸透している」とガートナーのリサーチ担当副社長ブライアン・バーク氏はCIO Diveに語った。

5つの顕著な傾向

センシングとモビリティ

センシング技術と AI が進歩するにつれて、自律型ロボットは周囲の状況をよりよく理解できるようになります。センシングとモビリティのトレンドは、機械が物体を移動したり操作したりする能力の向上を特徴としています。たとえば、3Dセンシングカメラは大量のデータを収集する役割を担っており、AIはこのデータを理解してさまざまなシナリオに適用できます。たとえば、軽量貨物を配送するドローンは、貨物のナビゲーションや操縦がより上手くできるようになります。

さらに、このテクノロジートレンドに賭ける企業は、拡張現実クラウド、飛行自律走行車、レベル 4 および 5 の自律運転も検討する必要があります。

拡張人間

「（人間の能力拡張は）人間の意思決定を置き換えることではなく、タスクを実行する際にガイダンスを提供することです。この拡張は、人間に身体的にも認知的にも義肢を与えるようなものです」とバーク氏は語った。このような強化技術には、バイオチップや感情 AI が含まれます。その中で、感情AIは保険金詐欺の検出に活用されています。保険金請求分析、コンピュータプログラム、手動検出の組み合わせを必要とした従来とは異なり、感情AIを使用すると、保険会社は発信者の発言を通じて検出を完了できます。

このトレンドには、擬人化、拡張知能、没入型職場、バイオテクノロジー（培養または人工組織）も含まれます。

ポストクラシカルコンピューティングと通信

数十年にわたり、従来のコアコンピューティング、通信、統合テクノロジーは、従来のアーキテクチャの改善を通じて急速に進歩し、CPU の高速化、ストレージ密度の向上、スループットの継続的な向上を実現してきました。すると、従来のコンピューティングと通信ではまったく新しいアーキテクチャが使用されるようになります。たとえば、次世代の携帯電話ネットワーク規格である 5G は、コア スライシングとワイヤレス エッジに依存しており、これらの新しいアーキテクチャによって一連の段階的な技術改善が推進され、低軌道衛星システムが 1,200 マイル未満の高度で動作できるようになります。これらは現在インターネットにアクセスできないユーザーの 48% に届き、社会的意義と経済的利益の面で大きな影響を与えることになります。

さらに、ポストクラシカルコンピューティングと通信には、次世代メモリやナノスケール 3D プリントなどのテクノロジーも含まれます。

デジタルエコシステム

企業は、自社の産業チェーンのみに焦点を当てるという限界を打ち破り、より多くの企業、人々、物と業界を超えた共有と協力に取り組む必要があります。デジタル エコシステムは、この従来のバリュー チェーンを解体し、よりシームレスで柔軟な接続を開発しています。したがって、企業はブロックチェーン上のソリューションを探すことになります。

企業が検討できる主要なテクノロジーには、DigitalOps、ナレッジグラフ、合成データ、分散型 Web、分散型自律組織などがあります。

高度なAIと分析

高度な分析では、より洗練されたツールを使用して、データまたはコンテンツの自動または半自動の検査を実行し、通常、従来のビジネス インテリジェンス (BI) の範囲を超えます。たとえば、転移学習は、既存の問題を解決するモデルを保存し、それを他の異なるが関連する問題に使用することに重点を置いています。たとえば、自動車を識別するために使用されるモデルは、トラックを識別する能力を向上させるためにも使用できます。この高度な分析により、より深い洞察、予測、推奨事項が提供されます。

ガートナーの曲線に当てはまるその他の新しいテクノロジーには、適応型機械学習（アダプティブ ML）、エッジ人工知能（エッジ AI）、エッジ分析、説明可能 AI、サービスとしての人工知能プラットフォーム（AI PaaS）、生成的敵対ネットワーク、グラフ分析などがあります。

AIはあらゆる業界に浸透し続けている

今年のガートナーカーブでは、自動飛行車、L4およびL5自動運転、バイオテクノロジー、バイオチップ、ナレッジグラフ、エッジ人工知能、人工知能PaaS、5Gが昨年と重なっています。その中で、5Gは今年期待が膨らむ時期に入り、技術が成熟するまでには2～5年かかるとみられる。この範囲には、エッジ人工知能、低軌道システム、L5 自動運転、エッジ分析、AI PaaS、バイオチップ、チャート分析も含まれます。次世代ストレージ、3Dセンシングカメラ、レベル4自動運転は谷間に陥っており、その中でもレベル4自動運転は技術的成熟までに10年以上かかるとされています。

さらに、ガートナーは今年、21の新しい技術を曲線上に載せ、昨年の拡大期に落ち込んだモノのインターネットやブロックチェーンなどの技術を「排除」した。 「今年、ガートナーは新技術の顕在化に焦点を当てるだろう」と海外メディアのComputerworldはコメントした。「しかし、これは『古い』技術がもはや重要ではないという意味ではない」。例えば、モノのインターネットは3Dセンシングカメラなどの分岐技術に「分解」され、ブロックチェーン技術は分散型自律組織などの技術によって具現化されている。

変わらないのは、今年のガートナー ハイプ サイクルが依然として AI による企業の再構築を強調していることです。

ガートナーの将来のビジョンは、2029 年までにすべての主要業界の大手企業が高度な分析を使用し、自動化を活用して従業員を増強するというものです。これらの企業は、ブロックチェーンを活用して複雑なデジタルエコシステム内の複数の関係者と連携し、センサー技術と次世代コンピューティングを活用して効率を最大化することで、激しい競争の中で際立つ存在となるでしょう。

ガートナー社のリサーチ担当副社長ブライアン・バーク氏は、CIO Dive に対し、「人工知能は他のあらゆるトレンドに浸透している」と語った。AI は、膨大な量のデータをより細かく分類し、意思決定をサポートし、人間の労働の一部を代替し、他の技術の開発を促進することができる。 AIがビジネスの発展に大きな影響を与えることは間違いありません。

しかし、AIを活用するには、企業はまず以下のハードルを乗り越える必要がある。「AIソリューションを機能させるための鍵は、コンピューティング能力、アルゴリズム、膨大な量のデータ、そしてAIの使用に熟練した従業員です」と、IT企業L&Tインフォテックの執行副社長、ソウメンドラ・モハンティ氏は語る。ガートナーによれば、AI は 2020 年までに 230 万の雇用を生み出すだろう。同時に、50% の組織では、関連する AI およびデータ分析の人材が不足しています。