インテリジェント・デジタル・メッシュの土台となるもの

　ガートナーは、テクノロジが出現したての状態を脱し、幅広く利用されより大きなインパクトをもたらす状態に入り、大きな破壊的可能性を持つようになったトレンドや、今後5年間で重要な転換点に達する、変動性が高く、急成長しているトレンドを、「戦略的テクノロジ・トレンド」と呼んでいる。

　ガートナーのリサーチ バイス プレジデント 兼 ガートナー フェローのデイヴィッド・カーリー (David Cearley) 氏は次のように述べている。

「ガートナーの2017年のトップ10のテクノロジ・トレンドは、インテリジェント・デジタル・メッシュの土台となるものです。以下で説明する最初の3つのトレンドは、『どこでもインテリジェンスとなる世界』に区分されます。ここでは、データ・サイエンスのテクノロジとアプローチが、どのように高度な機械学習と人工知能を包含して進化するか、物理システムおよびソフトウェア・ベースのシステムをいかにインテリジェントなもの、すなわち学習して環境や変化に適応するようにプログラミングされているものとして構築できるか、といったことに焦点が当てられています。

　その次に示す3つのトレンドは『デジタル・メッシュ』に区分されます。ここでは、デジタルの世界に着目し、物理的な世界とデジタルの世界がどのようにしてより絡み合っていくのかという点に焦点が当てられています。

　最後の4つのトレンドは『デジタル・プラットフォーム革命』に区分されます。ここでは、インテリジェント・デジタル・メッシュの提供に必要なプラットフォームとサービスのメッシュに焦点が当てられています」（カーリー氏）

　2017年に注目すべき戦略的テクノロジ・トレンドのトップ10は次のとおり。

高度な機械学習とAI

　人工知能 (AI) と高度な機械学習 (ML) は、多くのテクノロジおよびテクニックで構成されている (深層学習、ニューラル・ネットワーク、自然言語処理 [NLP] など)。この領域では、理解、学習、予測、適応といった新しい能力、さらには自律的なオペレーションの可能性を有する、従来のルール・ベースのアルゴリズムを超えたテクノロジが登場しつつある。前述のカーリー氏は、次のように述べている。

「応用AIおよび高度な機械学習は、さまざまなインテリジェントな実装を生じさせます。これには物理的デバイス (ロボット、自律走行車、家電) およびアプリとサービス (仮想パーソナル・アシスタント [VPA]、スマート・アドバイザー) が含まれます。これらの実装は、新しいクラスのインテリジェントなアプリおよびモノとして提供されるとともに、幅広い範囲のメッシュ・デバイスおよび既存のソフトウェアとサービス・ソリューションに、埋め込みインテリジェンスを提供します」（カーリー氏）

インテリジェントなアプリ

　VPAなどのインテリジェントなアプリは、人間のアシスタントが行う仕事のいくつかを実行し、日々の作業を楽にする (例えば電子メールの優先付け) とともに、最も重要なコンテンツおよびやりとりを強調することによってユーザーの効率を高める役割を果たす。仮想顧客アシスタント (VCA) のような他のインテリジェントなアプリは、セールスや顧客サービスといった分野の作業などに、より特化している。このようなことから、これらのインテリジェントなアプリは、仕事の本質とワークプレースの構造を変革する可能性を持っている。

「今後10年間において、事実上すべてのアプリ、アプリケーションおよびサービスは、一定のレベルのAIを取り込むでしょう。これによって、アプリおよびサービスに向けてAIと機械学習のアプリケーションを継続的に進化させ拡張させていく長期的なトレンドが形成されるでしょう」（カーリー氏）

インテリジェントなモノ

　インテリジェントなモノとは、融通の利かないプログラミング・モデルによる実行の先を行き、応用AIおよび機械学習を発展させて、高度な振る舞いをするとともに、周囲の環境および人とより自然にやりとりする物理的なモノを指す。例えばドローンや自律走行車、スマート・アプライアンスといったインテリジェントなモノが私たちの周囲に普及するのに伴い、インテリジェントなモノはスタンドアロン・モデルからコラボレーティブ・モデルへシフトするとガートナーは予測している。

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