大規模機械学習の台頭と「ゼロトラスト」アーキテクチャの出現、2021年の9つの主要な技術トレンド

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このほど、デロイト マネジメント コンサルティングは「2021 年テクノロジー トレンド レポート」を正式に発表しました。今年のレポートでは、過去 1 年間のパンデミックが企業戦略、業務、テクノロジーに及ぼした連鎖反応を調査し、その主要な調査結果について説明しています。グローバル企業は、「回復力」を構築し、新しいビジネス モデルを作成するために、デジタル戦略の変革を加速しています。

報告書は、危機が重要かつ予期せぬ形で変化をもたらしたことを示しています。世界中の企業がデジタル変革を加速させていますが、これは業務をより柔軟かつ効率的にするためだけではなく、より重要なこととして、市場の需要と顧客の期待の急激な変動に対処するためです。このような背景から、レポートでは、将来の労働環境、人工知能の産業化、主要なコアビジネスのアップグレード、多様性、公平性、包括性をサポートするテクノロジーなど、今後18〜24か月間およびそれ以降の9つの主要なテクノロジートレンドについて、3つのカテゴリーに分けて説明しています。

1. エンタープライズテクノロジーの面では、企業戦略とテクノロジー戦略の調整の重要性に焦点を当て、企業がクラウドコンピューティング、ローコード、プラットフォーム戦略を使用してデジタルイノベーションを実行し、レガシー資産を最適化する方法を再検討し、サプライチェーンの変革に関する詳細な調査も行います。

企業の中核は、戦略的エンジニアリング、コアシステムの活性化、サプライチェーンの解放にあり、それによって組織戦略と技術戦略が調整され、一貫性が保たれ、成功することが保証されます。

2. 人間とコンピュータの相互作用の観点から、レポートでは将来の職場、デジタル体験のトレンド、多様性、公平性、包括性をサポートする新しいテクノロジーについて考察しています。

数十億人の人々に合わせてカスタマイズし、デジタルと現実を統合し、デジタル作業環境を再開することで、顧客、従業員、関係者に肯定的な視点と否定的な視点の両方がもたらされます。オンラインとオフラインの体験をより適切に統合して、より多くの価値を生み出すにはどうすればよいでしょうか。公平性と包括性 (DEI) テクノロジーでは、ますます高度化する公平性ツールが、人材ライフサイクル全体にわたって組織内の公平性と包括性を確保し、イノベーションを推進し続ける方法について説明します。

3. データに関しては、このレポートでは、大手企業が MLOps を使用して AI を産業化し、それによって人間ではなく機械がデータを管理できるようにする方法に焦点を当てています。このレポートでは、データセキュリティの傾向についても考察しています。

工業化された人工知能である MLOps、マシンデータ革命 (マシン専用のデータ)、ゼロトラスト (決して信頼せず、常に検証する) を紹介しました。これらは、工業化と自動化を通じて企業がより多くの価値を実現するための 3 つの機会です。

総合すると、これらの技術的な傾向は、激動の年におけるより希望的な側面を浮き彫りにしています。導入されている新しいテクノロジーと新しいビジネスイニシアチブは、大きな期待が寄せられています。 9つのトレンドは以下のとおりです。

テクノロジー主導の戦略的意思決定

今日のテクノロジーは、一部の組織に新たな競争上の優位性をもたらしていますが、一方で他の組織にとっては存続に関わる脅威も生み出しています。その結果、企業戦略とテクノロジー戦略の境界線が曖昧になってきました。しかし、先見の明があり鋭敏な企業戦略家は、テクノロジーと競争環境について長期的な視点を持ち、テクノロジーを活用した事業拡大のさらなる将来的な可能性を考慮します。

しかし、不確実性と可能性の複雑な範囲は人間の脳が単独で処理できる能力を超えている可能性があるため、意思決定を支援するために、高度な分析、自動化、AI を備えた戦略的テクノロジー プラットフォームに目を向けています。組織はこれらのツールを使用して、内部と外部の両方のソースからの戦略的力を継続的に特定し、戦略的決定を通知し、それらの決定の結果を監視しています。その結果、組織は戦略策定を、不定期で時間のかかるプロセスから、戦略家が将来の可能性についてより創造的に考えるのに役立つ継続的で動的なプロセスへと変革しています。

コア資産の価値を引き出す

エンタープライズ システムを最新化し、クラウドに移行すると、組織のデジタルの可能性を最大限に引き出すことができます。最近まで、これらのことは同じ組織のデジタル変革予算を台無しにする恐れもありました。多くの企業にとって、クラウドへの移行と最新化にかかるコストは高額になる可能性があります。しかし、これは変わります。

傾向としては、一部の先駆的な企業が巧妙なアウトソーシングを利用して伝統的なビジネスを再構築し、近代化を推進しているという点です。あるいは、ローコード オプションを含む堅牢なプラットフォームにコア資産を移行することを検討している企業もあります。最後に、多くの企業が ERP システムの技術的負債に対処し、重要でない機能を他のプラットフォームに移行しています。不確実な環境において、従来の中核資産からより多くの価値を引き出すこれらの革新的なアプローチは、まもなくすべての CIO のデジタル変革戦略の標準的な一部となるかもしれません。

サプライチェーンデータの価値を引き出す

長い間、事業運営のコストと考えられてきたサプライ チェーンは、現在、バック オフィスから顧客セグメンテーションと製品差別化の価値の最前線へと移行しています。将来志向の製造業者、小売業者、流通業者などは、サプライチェーンをコスト中心から顧客中心へと変革し、その価値を最大限に引き出す方法を模索しています。彼らは、サプライ ネットワーク全体で共有されるデータを収集および分析して、より多くの価値を引き出しています。たとえば、一部の組織では、サプライチェーンの物理的なやり取りをより効率的かつ従業員にとって安全なものにするために、ロボット、ドローン、画像認識の使用を検討しています。

最大の課題は、確立されたサプライ チェーンを、回復力のある顧客中心のサプライ ネットワークに変革することです。これはほとんどの組織にとって非常に重要であり、継続的な取り組みが必要です。

MLOps: 産業化された AI

高度な機械学習モデルは、企業がパターンを効果的に発見し、異常を明らかにし、予測と意思決定を行い、洞察を生み出すのに役立ち、組織のパフォーマンスを推進する重要な要因になりつつあります。企業は、ML モデルを開発から生産および管理に効果的に移行するために、個人の英雄的行為からエンジニアリングのパフォーマンスに移行する必要性を認識しています。

しかし、開発および展開のプロセスが不格好で不安定なため、製品チーム、運用スタッフ、データ サイエンティスト間の連携が妨げられています。 AI と ML のテクノロジーが成熟するにつれて、豊富なエンジニアリングと運用の分野が組織がこれらの障壁を克服し、AI を効果的に拡張してビジネスを変革するのに役立ちます。 AI と ML のより広範な変革的メリットを実現するには、手動 AI の時代を終わらせ、自動化され産業化された洞察を導入する必要があります。 MLOps (ML CI/CD、ModelOps、ML DevOps とも呼ばれます): DevOps ツールとメソッドをモデル開発と配信に適用し、開発および展開フェーズで機械学習の工業化とスケーラビリティを実現します。

機械データ革命: データで機械の意思決定をサポート

機械学習がビジネス運営や意思決定に与える影響が拡大するにつれ、機械学習による意思決定ではなく人間の意思決定をサポートするように設計された現在のレガシー データ モデルとインフラストラクチャが、機械学習の成功の障害になる可能性があることに、AI の先駆者の間で認識されるケースが増えています。そのため、これらの企業は、高度なデータキャプチャおよび構造化機能、ランダムデータ間のつながりを識別する分析、複雑なモデリングをサポートする次世代のクラウドベースのデータストレージなど、新しいテクノロジーとアプローチを導入しています。

これらのツールとテクノロジーは、企業が増大するデータを将来の基盤に変換し、新しい時代を切り開くのに役立ちます。この新しい時代では、機械は人間の意思決定能力を強化するだけでなく、人間が下すことのできないリアルタイムで大規模な意思決定も行うようになります。

ゼロトラスト: 信頼するのではなく検証する

高度なサイバー攻撃と絶えず変化する企業環境には、「ゼロ トラスト」アーキテクチャが必要です。ゼロ トラスト アーキテクチャでは、すべてのアクセス要求は利用可能なすべてのデータ ポイントに基づいて検証される必要があります。ユーザー ID、デバイス、場所、その他の変数を含め、各接続のコンテキストを提供し、より微妙でリスクを認識した意思決定を可能にします。

データ、アプリケーション、ワークロード、およびその他のリソースは、個別の管理可能なユニットとして扱われ、最小権限の原則に基づいてアクセスが提供されます。ゼロトラスト セキュリティ アーキテクチャに必要な自動化とエンジニアリングを適切に実装すると、セキュリティ体制の強化、セキュリティ管理の簡素化、エンドユーザー エクスペリエンスの向上、最新のエンタープライズ環境のサポートに役立ちます。ただし、ゼロ トラストへの移行には、基本的なサイバー セキュリティの問題への対処、手動プロセスの自動化、セキュリティ組織、テクノロジ環境、ビジネス自体の変革に向けた計画など、多大な労力と計画が必要になる場合があります。

デジタルオフィスの再開

オンラインでの勤務が普及するにつれ、多くの企業がその将来的な発展と影響を予測しています。リモートワークは当たり前になるのでしょうか?永続的なリモートワークは持続可能か？生産性と従業員の幸福にはどのような影響があるでしょうか?同僚とのコミュニケーション不足はイノベーションに影響しますか?物理的なオフィスはどのような役割を果たすのでしょうか?

企業がデジタルオフィスツールの使用やプラットフォームによって生成されたデータの活用など、オンライン作業のプラス面を取り入れれば、オンライン作業の欠点や不確実性を克服できる可能性があります。将来、ワークスペースが進化するにつれて、企業は現在のオンライン作業から得たデータと経験を活用して、リモート体験とシームレスに絡み合った、豊かで効率的、低コストのオフィスを構築できるようになります。

数十億人のためのカスタマイズ：デジタルと物理が出会うとき

2020年を振り返ると、これは「デジタルライフ」の転換点となり、仕事や教育などが徐々にオンライン化されつつあることがわかります。しかし、デジタルでのやりとりが普及すると、対面でのコミュニケーションの時代が懐かしくなることもあります。今後、消費者は、オンライン取引の利便性を犠牲にすることなく、物理的ブランドとデジタルブランドの組み合わせ、つまり高度にパーソナライズされた対面体験を期待するようになるでしょう。

デロイトは、今後 18 ～ 24 か月で、オンラインとオフラインのやり取りが別々の体験ではなくなり、顧客のショッピングは人間とデジタルの要素が統合され、個々の顧客の行動、態度、好みに適応したシームレスなブランド体験を生み出すように設計されると予測しています。

DEI テクノロジー: 公平性を確保するためのツール

多様性、公平性、包括性 (DEI) を必須事項と考える企業が増えており、ますます複雑化する DEI の課題を解決する上でテクノロジーがますます重要な役割を果たしています。今後数か月以内に、企業は DEL の影響を通知、提供、測定するために、高度な分析、自動化、AI (自然言語処理、機械学習) などの新しいツールを導入すると予想されます。