不確実性の中で新たな成長ポイントを見つける方法 Gartner が 2023 年の戦略的テクノロジー トレンドのトップ 10 を分析

地政学的な紛争、世界的なサプライチェーンの混乱、疫病、異常気象…複数の要因の影響を受け、ほとんどのCEOが調査で、世界経済は来年景気後退に陥る可能性があると考えていると回答した。

最近、Gartner は、企業が 2023 年に検討する必要がある戦略的テクノロジー トレンドのトップ 10 を発表しました。 Gartner は、経済混乱の中で利益を増やすために、企業はデジタル変革を加速しながらコスト削減から卓越した経営を実現する新しい方法に焦点を移す必要があると指摘しました。 ガートナーの革新的テクノロジー研究チームの上級研究ディレクターであるガオ・ティン氏は、ビジネス目標の観点から、企業を支援する最適化、拡張、開発という 3 つの主要テーマに沿った 10 の戦略的テクノロジー トレンドを整理したと紹介しました。確かに、彼はトップ 10 のトレンドについて詳細な解釈をもたらしています。

トレンド 1: デジタル免疫システム

「デジタル免疫システム」という概念は 1990 年代に初めて提案されました。自動防御システム ウイルス ソリューションは、今日では安定したシステムを構築するために使用される一連のソフトウェア エンジニアリング手法、テクニック、実践という新しい意味が与えられています。

従来のソフトウェア エンジニアリングの分野では、ソフトウェアの堅牢性を確保するために、主にテストに基づくソフトウェア品質システムに依存していました。今日では、テストだけではもはや十分ではなく、デジタル免疫システムが必要とされています。同様の手段を使用して、ソフトウェア システムの堅牢性を向上させることができます。したがって、「デジタル免疫システム」は単一の技術ではなく、可観測性、人工知能強化テスト、カオスエンジニアリング、自動修復、サイト信頼性エンジニアリング、アプリケーションサプライチェーンの6つのコアモジュールを含む、さまざまな手法とモジュールの組み合わせのセットです。安全。

ガートナーは、デジタル免疫システムへの投資により、2025 年までに企業はシステムのダウンタイムを最大 80% 削減できるようになり、損失の減少が収益の増加に直接つながると予測しています。

トレンド2:可観測性の応用

「可観測性」とは、システム部門が出力する情報を観測​​することでシステム内部の状態を判断し、このロジックを「IT 観察/IT 監視」からエンタープライズ運用まで拡張したものを、「アプリケーションの可観測性」と呼びます。

オブザーバビリティ アプリケーション プロセス: 最初のステップでは、企業は意思決定を行い、実装後に対応するデータ結果を生成します。2 番目のステップでは、企業は意思決定に関するフィードバック データを収集し、データを解釈するために使用シナリオをオーバーレイします。 3 番目のステップは、AI 分析を適用して意思決定のための提案を提供することです。4 番目のステップは、提案に基づいて意思決定を最適化し、新しい意思決定を形成することです。5 番目のステップは、新しいデータ結果を生成することです...

#可観測性プロセスの適用

この継続的なフィードバック ループにより、企業はより正確なデータ主導の意思決定を実現できます。

Gartner は、Tesla での可観測性アプリケーションの使用例を示しました。同社は、米国の一部の州で「リアルタイムの運転行動に基づく保険価格設定」措置を開始しました。各自動車保険の価格は次のとおりです。データの 5 つの側面に基づいてスコアを調整します。

トレンド 3: AI の信頼、リスク、セキュリティ管理

AI アプリケーションの普及が進むにつれて、アルゴリズムの公平性と AI のセキュリティがより注目されるようになりました。 Gartner の調査によると、企業の 41% が AI プライバシー漏洩またはセキュリティ インシデントを経験しています。

Gartner は、企業が AI の信頼、リスク、セキュリティの問題を積極的に管理すれば、より多くの AI プロジェクトが概念実証段階から本番段階に移行し、より大きなビジネス価値をもたらすことになると指摘しました。 Gao Ting 氏は、デンマークの企業が作成した解釈可能な AI モデルの例を挙げ、このモデルを通じて、女性の乳がんの高い死亡率と特定の遺伝子の組み合わせとの因果関係を理解することができ、同社がより正確で効果的な治療薬を発見するのに役立ちました。標的医薬品の研究開発を推進します。

トレンド 4: 業界クラウド プラットフォーム

業界クラウド プラットフォームは、本質的には新しいクラウド サービス モデルです。

従来のクラウド サービス モデルでは、クラウドが IaaS、PaaS、SaaS レイヤーに分割されています。企業は、IaaS PaaS をインフラストラクチャとして使用し、その上に独自のアプリケーションを構築することも、ワンストップの SaaS ソリューションを直接購入することもできます。インフラストラクチャ部分はクラウド ベンダーによってカスタマイズされます。業界クラウド プラットフォームは、上記の 2 つの使用パスに加えて、もう 1 つの市場セグメントです。

業界クラウド プラットフォームの本質は、現在のパブリック クラウドの IaaS PaaS レイヤーを結合し、それを技術ベースとして使用して、SaaS 固有のカスタマイズされたソリューションを再利用可能な機能モジュールに分解して、企業向けにカスタマイズを提供することです。 。

業界クラウドプラットフォームの利点は、「IaaS PaaS」よりも多くの業務機能を備え、ワンストップSaaSモデルよりも柔軟であることです。

Gartner は、2027 年までに 50% 以上の企業が業界クラウド プラットフォームを使用してビジネス プロジェクトを加速すると予測しています。

トレンド 5: プラットフォーム エンジニアリング

プラットフォーム エンジニアリングは、実際には DevOps を補完する形式です。

DevOpsは、企業が「運用保守」と「開発」を一体化したいという理由から誕生しましたが、導入の過程で一部の企業は「開発者に運用保守業務を任せる」という単純な理解で、不十分な部分が生じてしまいました。開発リソースの過剰な使用。開発負荷が重すぎるという問題に対応して、プラットフォーム エンジニアリングという新しいアーキテクチャが登場しました。

プラットフォーム エンジニアリングは、ソフトウェア配信とライフサイクル管理をサポートするセルフサービスの社内開発者プラットフォームを構築および運用するために使用される一連のメカニズムとアーキテクチャです。このプラットフォームは、アプリケーションのライフサイクル全体のすべての運用ニーズをカバーできます。プラットフォームは、プラットフォーム上の自動ツールによって後続のリリース、運用およびメンテナンスのプロセスを完了し、開発者のエクスペリエンスを最適化します。

Gartner は、2026 年までにソフトウェア エンジニアリング組織の 80% がプラットフォーム チームを持ち、そのうち 75% に開発者のセルフサービス ポータルが含まれるようになると予測しています。

トレンド 6: ワイヤレス価値の実現

特定のテクノロジが優位に立つことはできないため、企業はさまざまなワイヤレス ソリューションを使用して、すべてのユーザーのオフィス Wi-Fi、モバイル要件を満たすようになります。デバイス サービス、低電力サービス、無線接続などのシナリオ。 Gartner は、2025 年までに企業の 60% が 5 つ以上のワイヤレス テクノロジを同時に使用するようになると考えています。これらのワイヤレス テクノロジーの機能はネットワーク接続に限定されなくなり、組み込みの分析を使用して洞察を提供することで、さまざまなワイヤレス プロトコルがビジネス価値を直接生み出します。

現在、ワイヤレスの商業的価値は、包括的なワンストップ ソリューションではなく、垂直方向に細分化されたソリューションの形で現れることがほとんどです。たとえば、イスラエルのスーパーマーケット Shufersal では、IoT 監視チップをプラスチックのバスケットに入れて、問題の解決に役立てています。サプライチェーンの問題とコールドチェーン管理の問題。

トレンド 7: スーパー アプリケーション

中国のインターネットはスーパー アプリケーションに馴染みがあり、Alipay と WeChat は典型的なスーパー アプリケーションであり、アプリケーション、プラットフォーム、エコシステム機能がすべて統合されています。 1 つは、膨大な数のユーザーとトラフィックがあることです。

現在、スーパーアプリケーションモデルは、模倣され、中国から西側諸国に広がりつつあります。サードパーティの決済プラットフォームPayPalは、支払い、貯蓄、その他の金融ツールの組み合わせを提供するスーパーアプリケーションアプリをリリースした。テスラCEOのマスク氏もスーパーアプリケーションのファンであり、以前Twitterを同様のスーパーアプリケーションに変えると約束していたWeChatに。

トレンド 8: 適応型 AI

従来の AI システムは、変化する環境に直面する必要があり、モデルを反復するためにトレーニング データを追加する必要があり、推論によって一般的な結果が得られることがよくあります。 、パーソナライズされた結果ではなく。したがって、AI モデルはオンライン トレーニングとオンライン推論の未来に向かって進み、AI モデルのリアルタイム更新を実現し、予測または取得できない現実世界の状況の変化に適応するトレーニングと推論の順方向サイクルを形成する必要があります。開発の初期段階、つまり「適応型AI」。

アダプティブ AI は、リアルタイムのフィードバックに基づいて学習と目標を動的に調整できます。これは、外部環境が急速に変化する場合や、企業の目標が常に変化し、応答速度を最適化する必要がある業務に適しています。

トレンド 9: メタバース

メタバースが今年インターネット分野で最もホットな言葉であることは疑いの余地がありません。

メタバースの定義

ガートナーによるメタバースの定義は次のとおりです: 仮想テクノロジーによって構築された宇宙物理的現実とデジタル現実を永続的な機能と融合させ、強化された没入型エクスペリエンスを提供する集合的な仮想共有スペース。

メタバースはまだ一般の人々からは遠いという一般的な見方に反して、ガートナーは、関連するパイロット ケースとビジネス モデルがメタバースで出現していることを発見しました。 Gao Ting 氏は、国民銀行の「デジタル ヒューマン」パイロットを例として、Yuanverse ビジョンの実装を分析しました。デジタルヒューマンを支える現在のレンダリングエンジン「レイトレーシング」、自然言語処理、ナレッジグラフ、表情認識などの技術は実用化の瀬戸際にあり、これらの技術が成熟すると「デジタルヒューマン」のビジネスモデルが確立される。 』が存在することは実現可能です。

Gartner は、2027 年までに世界中の大企業組織の 40% 以上が、メタバース ベースのプロジェクトで Web3、拡張現実 (AR) クラウド、デジタル ツインを組​​み合わせて使用​​し、収益を増やすと予測しています。

トレンド 10: 持続可能なテクノロジー

持続可能性は、2023 年の上記の戦略的テクノロジー トレンドすべてに貫かれます。企業組織は、IT サービスのエネルギー効率と材料効率を改善し、トレーサビリティ、分析、再生可能エネルギー、人工知能 (AI) などのテクノロジーを通じて持続可能な開発を可能にすると同時に、顧客の IT ソリューションの持続可能性の達成を支援する導入を行うための、新しい持続可能なテクノロジー フレームワークを必要としています。目標。

近年、異常気象が頻発しており、中国も欧米も持続可能な開発への関心が高まっており、中国は「2030年炭素ピークアウト、2060年カーボンニュートラル」を提唱している # 。 「ダブルカーボン」に対して、企業はどのような姿勢で取り組むべきなのか? 飾り付けと捉えるのか、企業の負担と捉えるのか、それとも特定の事業に導入して長期的な仕組みを構築するのか? ?

Gao Ting氏は、「二酸化炭素排出」は間違いなく国の長期戦略目標であり、現段階ではエネルギー企業やエネルギー多消費産業が率先して炭素排出量と炭素取引に参加していると指摘した。 「ダブルカーボン」の推進により、すべての企業が大きな枠組みの中に組み込まれることになります。企業が早期に準備を整え、持続可能な技術を活用して積極的に「炭素削減」に取り組めば、新エネルギー自動車会社と同様に「炭素削減」の恩恵を受け、負担を利益に変えることができるかもしれません。

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