2021 年のテクノロジートレンドはどこに向かうのでしょうか? IEEEが答えを教えます

2021 年のテクノロジートレンドはどこに向かうのでしょうか? IEEEが答えを教えます

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このほど、全人類に利益をもたらす科学技術の進歩を促進することに尽力している世界最大の専門技術組織であるIEEE(米国電気電子技術者協会)が、「IEEEグローバルCIOおよびCTOインタビュー調査:2021年の機会と課題、および主要な技術動向」を発表しました。調査結果によると、人工知能と機械学習、5G、モノのインターネット技術が2021年に影響を及ぼす最も重要な技術となるだろう。

調査は米国、英国、中国、インド、ブラジルの5カ国で実施され、合計350人のCIO(最高情報責任者)とCTO(最高技術責任者)がインタビューを受けました。調査では、世界的なCOVID-19パンデミックの状況下での新興技術の応用に焦点を当て、2021年に最も重要な技術や技術の影響を最も受ける業界などのトピックについて共同で議論しました。

2021年に最も話題になったテクノロジー

今日、人工知能と機械学習の技術は急速な発展を遂げており、世界中のさまざまな業界に大きな変化をもたらすでしょう。 IEEE の世界 CIO および CTO 調査の結果によると、回答者の 32% が、人工知能と機械学習が 2021 年に産業の発展に全面的な影響を与える重要な技術になると考えています。

今年は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによってもたらされた多くの課題に対処するため、多くの企業が人工知能の実用化を加速させ、パンデミックの間、人工知能はあらゆる業界で求められる基本的なデジタル能力となった。調査によると、中国の回答者の半数以上(56%)は、人工知能と機械学習技術がCOVID-19パンデミックからの世界的な回復に最も重要な役割を果たすと考えている。

IEEE上級会員である河海大学のHan Guangjie教授の見解も調査結果を裏付けています。韓光傑教授は、一方では突発的な疫病の発生に直面しても、人工知能や機械学習技術を活用することで、病気の発生、蔓延、変化を高精度でシミュレーションすることができ、それによって防疫対策の策定に適切な根拠を提供できると述べた。一方、デジタル時代における人工知能技術の役割は無視できない。人工知能技術はシステムシミュレーションやモデル予測に広く活用され、ロボットの知能化やデジタルツインの効率化につながるだろう。

さらに、5G技術が徐々に普及するにつれて、モノのインターネット技術も2021年に新たなブレークスルーをもたらすでしょう。 IEEEの調査結果によると、世界の回答者の20%が5Gが2021年に最も重要な技術になると考えており、次いでモノのインターネット(14%)となっている。

IEEEフェローで上海科技大学のヤン・ヤン教授は、5GとIoT技術が2021年に何千もの産業のデジタル変革において重要な役割を果たすだろうと語った。楊洋教授はさらに次のように説明した。「5Gとモノのインターネットは、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、コンピューティングパワーネットワークなどの関連技術と組み合わせることで、大量のユーザーデータの高速伝送、タイムリーな処理、インテリジェントサービスを実現し、伝統的な産業とアプリケーションシナリオのデジタル変革とアップグレードを促進し、デジタル世界とデジタル経済の発展のためのイノベーションアクセラレータになります。」

2021年にテクノロジーから最も恩恵を受ける業界

今日、人々はインダストリー4.0の時代に突入しました。人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットに代表されるインテリジェントテクノロジーは、徐々にあらゆる分野の発展の新たな原動力になりつつあります。したがって、業界のデジタル変革は、2021 年にすべての業界にとって最大の機会とブレークスルー ポイントになるでしょう。 IEEE のグローバル CIO および CTO 調査では、回答者は、2021 年にテクノロジーの影響を最も受ける業界は、製造業 (19%)、ヘルスケア (18%)、金融サービス (15%)、教育 (13%) であると考えています。

IEEE上級会員で香港科技大学助教授の劉明氏は、2021年はインダストリー4.0が影響力を発揮する重要な時期になると考えています。インダストリー4.0はスマート製造、スマート交通、さまざまな産業に大きな変化をもたらすでしょう。劉明教授はさらにこう語った。「インダストリー4.0の核心は情報化であり、情報ライフサイクルの4つの側面、すなわち作成、伝送、処理、利用が含まれます。この4つの側面は、センサーとIC集積回路(作成)、5G(伝送)、AI(処理)、ロボットと自律システム(利用)という主要な技術に対応しています。これらの技術は、すべての産業、さらには人々の生活のあらゆる側面、特に製造業とインテリジェント交通に大きな影響を与えると信じています。」

2021年、ビジネスの「回復」が最大の課題に

今年は新型コロナウイルス感染症の流行により、大手企業が事業停止などの深刻な課題に直面した時期もありました。今回の調査結果では、CIOとCTOの半数以上(52%)が、パンデミックの中でいかに早くビジネスを回復させるかが、今後1年間に企業が直面する最大の課題になると考えていることが分かりました。具体的には、リモートワークとオンサイトワークをいかに連携させるか(22%)、オンサイトオフィスの通常業務をいかに回復させるか(17%)、ますます常態化するリモートワークをいかに効果的に管理するか(13%)などが課題として挙げられています。

同時に、流行を背景とした職場環境におけるセキュリティとプライバシーの問題も大きな注目を集めています。回答者の 11% は、サイバーセキュリティが 2021 年の最大の課題になると考えています。従業員が個人のデバイスを使用してオンラインで作業する場合のサイバーセキュリティの確保など、リモートワークに関連する潜在的なリスクに注意を払う必要があると考えています。

さらに、世界的な流行により、企業は重大な緊急事態や緊急事態に対する「免疫力」を継続的に向上させる必要に迫られています。 CIO と CTO の大多数 (92%) は、自社が 1 年前と比べてデータ侵害などの緊急事態に迅速に対応できるようになったと考えています。

プライバシーとセキュリティは企業にとって依然として重要な懸念事項である

組織の情報とネットワークのセキュリティに関して、CIO と CTO が最も懸念している 2 つの領域は、モバイル オフィス (37%) と IoT デバイス接続のセキュリティ リスク (35%) です。

ブロックチェーン技術は、IoT セキュリティリスクという厄介な問題に対する信頼できる解決策になると期待されています。ブロックチェーン技術は、改ざん防止、プロセス全体にわたる痕跡の保存、追跡可能性、一括メンテナンス、オープン性と透明性などの独自の利点を備えており、プライバシーとセキュリティの分野で幅広い応用の見通しを持っています。 IEEE の調査によると、調査対象となった世界中の CIO と CTO の 59% が、2021 年にブロックチェーン テクノロジーが最も重要な用途の 1 つは IoT デバイス間の安全な接続を確保することであると考えています。そのうち、中国の回答者の53%は、ブロックチェーン技術の最も重要な用途は個人のオンライン健康・医療記録のプライバシーとセキュリティを保護することであると考えています。

ロボットと並んで戦う

今日では、ロボットと人間が協力して働くことが当たり前になっています。 IEEE のグローバル CIO および CTO 調査によると、回答者全員が、今後 5 ~ 10 年でロボットが作業効率の向上に効果的に役立つことに同意しました。回答者の70%は、すでに日常業務でロボットを使用していると答えた。

調査では、ロボットがどのように人々を助けることができるかについても分析しました。回答者の25%は、ロボットが人々のさまざまな分野の探求と革新を助けることができると信じており、24%は、ロボットを臨床ケアに使用して患者のバイタルサインを監視し、タイムリーなフィードバックを提供することで、医療スタッフの作業負荷を効果的に軽減できると信じています。

今年、ロボット工学と自動化技術は「防疫活動の最前線」で重要な役割を果たした。医薬品配送ロボット、消毒ロボット、防疫巡回ロボット、宅配ロボットなど、「非接触」での物品配送や防疫・消毒を実現できる知能サービスロボットも、「防疫戦争」の最前線で活用されることが増えている。この点について、IEEE上級会員の劉明氏は、自動化システムのサポートにより、ロボットは人間の接触を最小限に抑えながら商品の輸送と配達を実現し、ウイルス感染の経路を根本的に遮断できると述べた。

VR/AR: データの視覚化と従業員のトレーニング

VR/AR(仮想現実と拡張現実)ブームは衰えることなく続いています。 VR/AR のビジネスにおける実際の応用に関しては、回答者の 3 分の 1 以上 (36%) が、自社が 3D データの視覚化に VR/AR を使用していると回答しました。また、回答者の 30% は、従業員のトレーニングにこの技術を適用していると回答しました。中国、インド、英国では、VR/AR 技術は主に 3D データの視覚化に使用されています。米国とブラジルでは、従業員のトレーニングに VR/AR 技術がより頻繁に使用されています。

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