【考察】2020年テクノロジーの10大トピック

1960年代のテレビドラマ「The Jetsons」では、21世紀の空には車やロボットで溢れていると予想しています。
「Back to the Future Part2」にてマーティー・マックフライがタイムマシンで時空移動したのは2015年10月21日、彼が見た未来は数百万人の想像力を具現化していました。
でも、今はどうでしょう。
私たちの生活はスマートフォン、動画、SNSが中心……この「未来」にはホバーボードが飛び交う光景はありません。

10年という短い月日の中で、Uber、Lyft、DoorDash、AirBnBなどの新興企業は膨大なユーザーの獲得に成功し
、ほぼ全てのスマートフォンにアプリがインストールされています。
SiriやAlexaといった音声アシスタントは生活で欠かせない存在になりました。
もし「過去10年は何も変わっていない」という人がいるのであれば、それは大きな間違い。
テクノロジーの成長と変化の流れは、この先10年も続く可能性が高いと思われます。

2001年1月1日0時の鐘が鳴った時点で、iPhone、Twitter、Facebook、4K、5Gといった今日の主役は、この世にまだ生まれていませんでした。
それなら、今から20年後、世界はどんな変化を迎えるのか。
2020年は、おそらく「世界ルール」の改変が行われ、全く違った時代に突入していくことでしょう。

前兆は既に起こっています。
新技術が生活、仕事、ネットワークを根本から変える「最良の選択」になりました。
テクノロジーは次々と生み出されるアプリケーションシーンと共に発展、私たちは新たなステージにいます。

昨年10月に開催されたGather年次情報技術シンポジウムにて、世界的にリードする研究グループとコンサルティング会社が2020年の動向を議論。
将来の戦略的なテクノロジーは2つの領域――人間本位と知能空間――が主要となると予測しています。

スーパーオートメーション

今までの自動化をレベルアップさせた次の段階。
AIと機械学習の最先端テクノロジーを応用して、従来のオートメーションより影響力がある方法で事業プロセスの自動化が実現し、機械学習、パッケージソフト、ツールの組み合わせによって、人間に代わって作業を行います。
この傾向はRPA(Robotic Process Automation)が始まりですが、プロセス知能やAI、光学識別及びその他の技術進歩に伴って、スーパーオートメーションへと進化することでしょう。

マルチ体験

今日までのスクリーンとキーボードに、よりダイナミックで多才な「インターフェイス」を搭載して劇的な変化をもたらしました。
私たちは世界中の何処にいても好きなことができる、インタラクティブテクノロジーの中で暮らしてます。
現状、マルチ体験の技術分野は現実社会、VR(Virtual Reality、拡張現実)、ハイブリッド社会などに集中していますが、人々のデジタル世界に対するイメージを一変させています。
近い将来、相互に生まれる多感覚・マルチ体験が医療分野でも活用され、いわゆる環境体験(Ambient Experience)を実現するかもしれません。

テクノロジーの民主化

いまは専門的な分野であったテクノロジーが誰にも簡単に手に入る時代。
「一般プログラマー」が台頭し始め、この傾向が広く認知されました。
焦点とされる領域はアプリケーション開発、データ分析、デザイン及び知識分野の4つ。
既出のGartherは、これらのツールの設計目的は、
「蓄積されたデータを合成・生成すること」
で、
「機械学習のモデル開発にて実質的な障害を解決するのに役立つ」
と述べています。

人間強化(Human Augmentation)

テクノロジーを駆使して如何に人間の認知と体験を高められるか、といった研究から人間強化のコンセプトが生まれました。
私たちの生活にはスマートフォンとウェアラブル端末が十分に普及しており、新しいアプリケーション、特に装着可能なデバイスは労働者の安全性向上に役立てられています。
また小売業や旅行業界では生産性の向上、能力開発に活用されています。

透明性とトレーサビリティ

個人情報とそれが持つ価値への意識が高まっています。
政府による法整備が確立される中、データを保有・管理する企業もリスクの大きさを認識し始めました。
これからの時代、透明性とトレーサビリティ(追跡可能性)はデジタル倫理及びプライバシーを保護する重要な要素です。
機械学習を利用したAIが人間に代わって意思決定を下す際、この2つが信頼しうるかを判断するために、
道徳、信用、開示、責任、能力、一致性
に着目する必要があるかもしれません。

エンパワードエッジ(The Empowered Edge)

エッジコンピューティング(Edge Computing)は情報処理やコンテンツ収集及び配信を、使用者と情報源(エッジポイント)の近くで行うことで、遅延の低減や自主化の実現を可能にしました。
これはIoT(Internet of Things、モノのインターネット)を生み出すのに必須の要素で、自動運転・無人自動車のオペレーションシステムを含む複雑なエッジ(=データを回線に送り出すポイント)が、アプリケーションサービス・設備と人との距離を縮める役割を担っています。
2023年までにエッジ知能設備の数は今の20倍になるとの見方もあるようです。

分布型クラウド

多くの人は「クラウド」が「空の何処か」に独立してある、と考えています。
しかし、分布型クラウドはこれまでのイメージ――データセンターの物理的な位置が最も重要で、セキュリティと通信速度・遅延の問題を解決すべき――を大きく変えました。

分散型クラウドでは、データセンターがどこにあろうとも、各々オリジナルの公共クラウドサービスで操作、処理、更新が行われます。
これは多人数による集中化から一転、分散型が新たな時代を牽引することを意味します。

自主化デバイス

人間が完成させた機能を、AIによって自動化して実行する物理的なデバイス。
ドローン、自動運転、自動家電がこれにあたります。
これらの自動化は緻密なプログラミングモデルもを超え、AIがより自然に、環境や人間のインタラクティブ性を実現します。

暗号化通貨とブロックチェーンの実用

ブロックチェーンが登場して数年が経ちますが、技術と管理上の問題で商業化が進んでいません。
でも実際は、信頼が確立された上での透明性が生まれるため、従来のエコシステムの常識を超えた等価交換によって、業界を再構築する可能性があり、潜在的なコストの削減とカネ・モノの流れが大幅に改善されます。
ところが、一連の技術問題が原因で企業側も未成熟のまま。
たとえ直ぐにはブロックチェーンと技術を採用しない方針でも、潜在的な巨大収入をも考慮し、各企業は実現の可能性を検討しなければなりません。

AIセキュリティ

オートメーション化が急激に発展する現代において、ビジネスの世界もデジタル変換の機会を迎えています。
しかし、ひとたび技術の内側に潜む弱点を攻撃されれば、セキュリティの脆弱性が浮き彫りになります。
将来のAIセキュリティに必要なのは、
1. AIの駆動モデルを保護して訓練データと機械学習モデルの安全性の確保
2. AIを利用した防御態勢の強化
3. 悪意をもったAI利用者の事前察知
の3つ。
これがクリアされればテクノロジーが更に加速するでしょう。