ガートナー「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル 2020」について考察

またこの季節がやってきましたね、ガートナーによるインパクトをもたらす技術の考察です。

ガートナー、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル:2020年」 https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20200910

今回、やはり注目はデジタルヘルスとロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)です。他サイトでも述べられていますが、COVID19影響でやむを得ない規制緩和・テレワークや遠隔業務の半ば強制的な普及・業績リカバリのための効率化推進といったところが一気に進みました。RPAについては「実際に使ってみた」という企業が急速に増えたので、「なるほど、こんなもんか」といった状況になったのでしょう、ガートナーの図でも「過度な期待」の時期を通り過ぎている点が印象的です。

デジタルヘルスケアは医療関連の規制緩和や、個人データの扱いに関する制度整備によって、いっそうできることが増える予感がしますね。これまではプライバシーなどの観点で個人に関するデータをハンドリングしにくかった点が、目的次第では規制緩和されていくことも予想されます。

5Gや量子コンピューティングは、その技術レベルに見合った課題・目的が見つかるかどうかが鍵になります。別にいまのコンテンツや通信環境で満足しているならば4Gでもいいわけで、セキュリティの課題だったり、ARやVR、またはオンライン化による大容量通信のニーズと課題あったりが台頭すると、やっと価値を生むのでしょう。量子コンピューティングも同様に、何に使うのか、を見つけられるビジネスマンがどれだけ今度出てくるかが鍵ですね。

黎明期にAIプラットホームが挙がっていますが、これが何を具体的に指しているのかちょっと疑問です。よくあるGUIベースで「素人でもAI開発できます!」といった類だとすると、私はなかなか懐疑的です。きれいに整ったデータしか入力できなかったり、ちょっと凝ったモデルは実装できなかったり、なによりモデリング手法やテクニックは今後も進化を続けそうなので追従できないのではないかと思っているからです。

人工知能は過度な期待を過ぎたとあります、これには研究者の私も納得(まだ若干、期待値がオーバーな印象は残りますが)。人工知能単体ではなくデータや運用とセットで検討したり、日立などいくつかの企業がAIコンサルティング+導入支援のサービスビジネスを始めたりと、人工知能の特性や条件を把握したうえで社会実装が進み始めたと感じています。

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