ガートナージャバンによると2023年に注目されそうなITトレンドは最適化 (Optimize)、拡張 (Scale)、開拓 (Pioneer)。
この記事ではデジタル免疫システムやAI拡張型テストなど、2023年に注目されそうなITトレンドを徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2023年にどんなITトレンドが来るのか情報を先取りすることができますよ。
ガートナージャバンが2022年11月に「2023年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド」を発表しました。これは2023年に企業や組織にとって混乱が続く時代にどう強化し、変化に対応していくのかを解説したものになります。
ガートナージャバンによると、中心テーマは最適化 (Optimize)、拡張 (Scale)、開拓 (Pioneer) の3つ。
組織はテクノロジーを活用して信頼を最適化し、コスト削減を目指す必要があります。
さらにソリューションの垂直統合。迅速化、ワイヤレステクノロジーを拡張していくことで成長し、新しい市場や自動化に対して開拓していくことでデジタル・トランスフォーメーションを目指していくことができるのです。
しかしこれだけでは十分とは言えません。これから企業は持続可能性という大きなテーマが求められます。これからのテクノロジーでは未来の世代を念頭に置いて、環境へのインパクトなどを考慮していく必要があります。
デジタル免疫システムとはソフトウェアの設計、開発、自動化、オペレーション、アナリティクスなどのタスクを組み合わせて、優れたUXを生み出すことを指します。
これによりシステム障害を削減することができるのはもちろん、アプリケーションやサービスを保護することができるようになるのです。
デジタル免疫システムの構築には、以下の前提条件が必要です。
ソフトウェアやシステムを観測の対象として可視化することで、エンジニアがより迅速に問題の原因を特定できるようにすることを指します。
アプリケーションにオブザーバビリティ (可観測性)を直接組み込めば、アプリケーションの稼働時間を短縮することも可能です。
AIの技術を使って、人手を介さずにソフトウェアテストをします。テストケースを自動実行するのではなく、テストの計画や作成、分析なども自動化。これらを連携させていきます。
サービスに対し意図的に障害を起こすカオス実験を行うことで、バグや障害ポイントを見極めます。本番前環境でカオスエンジニアリングを使用し、教訓を通常の開発に応用するのが理想的です。
ソフトウェアシステムが自信をモニタリングして、運用スタッフを介することなく自動的に問題を修復する仕組みを構築します。
信頼性を高めるために、エンジニアが信頼性向上のために行う設計やアプローチ、またはこれらを行うチームのことを指します。
これまでIT運用チームが手作業で行っていた作業をSREチームが引き受け、ソフトウェアと自動化を活用して本番システムを管理し、問題解決を行います。
ソフトウェアの作成およびデプロイに関与するコンポーネント、アクティビティ、プラクティスのセキュリティを保護する活動のことを指します。
組織にはセキュリティ・アクティビティを実行し、セキュリティ対策の証拠をユーザーに提供する責任があります。
先ほども紹介したオブザーバビリティをビジネスの中で最適化し、応用することで、オペレーションを最適化し、組織の意思決定を加速化することができます。
「信頼（Trust）」「 リスク(Risk)」「セキュリティ管理 (Security Management)」の頭文字であるAI TRiSMは、簡単にいうとAIの信頼性や透明性、公平性を担保するためのツール群、セキュリティやプライバシーのことを指します。
AIの開発が加速する今、プライバシー侵害やセキュリティ・インシデントを経験したことのある組織の割合はなんと41%にも及ぶそうです。
そんな中、これからの企業はAI TRiSMの観点を持ち、他部門と協力しながらAI活動を進めていく必要があるのです。
インダストリ・クラウド・プラットフォームは、従来のクラウド・サービスと、業界ごとに調整された機能を組み合わせることで、これまで困難だった課題に対処することを指します。
具体的にはSaaS、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) を組み合わせます。
インダストリ・クラウドによって、これまでよりも時間を短縮することが期待できます。
開発者がシステムをより簡単に、より素早く、より効率的に開発・運用するために、プラットフォームを開発することを指します。
複雑なインフラストラクチャを自動化することで、開発スピードを上げる効果が期待できます。
ワイヤレスはWi-Fiサービス、５Gサービス、低消費電力のLPWAなどさまざまなテクノロジーがあります。ガートナーによると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のこと。
これによってワイヤレスネットワークはこれまでの段階を超えて、付加価値を提供していくのではと予測されます。
スーパーアプリとは一つのアプリの中にさまざまな機能を統合して、日常生活のあらゆる場面で活用できる総合的なアプリのことを指します。
例えばLINEはチャットツールや電話以外にもゲームや漫画、決済サービスやショッピングの機能があります。
スマートフォンで何かをする際に複数のアプリを立ち上げる必要がなくなり、利便性の向上につながります。スーパーアプリの導入によって、そこでつながるデバイスから成る新しいエコシステムが形成され、新しいビジネス機会が提供されるのです。
似たような言葉でミニアプリというものがありますが、ミニアプリを搭載したプラットフォームのことをスーパーアプリと言います。スーパーアプリ自体は一般的なネイティブアプリですが、ミニアプリはスーパーアプリからダウンロード不要で起動するアプリになります。
合わせて読みたい＞＞LINEミニアプリとは？開発方法や費用、開発事例について解説！
アダプティブAIシステムは開発当初に予測できなかった時代の変化に対応するため、モデルを再トレーニングして、新しいデータや環境内で学習する進化するAIのことを指します。
これまで限界のあった学習機会を自らAIに学ばせることによって、より高度な自動化を目指していきます。
インターネット上に構成される3次元の世界で現実と限りなく近い状態で活動することを指します。
デジタル通貨やNFT (非代替性トークン) によって実現される、独立した1つの仮想経済圏を形成する可能性があり、ガートナーによると2027年までに、世界の大企業の40%以上が売り上げ拡大を目的としたメタバースの利用をすると予測されています。
いかがでしたか。本日はガートナージャパンが予測する2023年のITトレンドを紹介していきました。
デジタル免疫システムやオブザーバビリティ、AI TRiSMを最適化し、インダストリ・クラウド・プラットフォーム、ワイヤレスなどを拡張、スーパーアプリやメタバースなどの新システムを開拓していくことがポイントでした。
また環境や社会において、これらのテクノロジを持続可能なものとして発展させていくことが重要でした。
これらのテクノロジーのトレンドは今後のIT分野の発展になくてはなりません。ぜひこれらのテクノロジーに注目して開発を行ってみてはいかがでしょうか。
Dehaソリューションズではベトナムオフショアによって、新しいシステムを生み出しています。
コストを抑えて開発を行いたい方、社内のIT人材が不足している方など、ぜひお気軽にお問い合わせください。
皆さんは「クラウドAI」をご存知でしょうか。クラウド環境を利用することで、高価なサーバーや専門的なAIインフラを自社で保有することなく、高度なAI機能を利用できるようになりました。 市場調査会社の各種レポートでも、クラウドAI市場は2034年に向けて急速な成長が予測されており、多くの企業が競争力強化や業務効率化を目的に導入を進めています。 この記事では、市場規模の最新予測や成長を支える要因、企業がクラウドAIを導入するメリットについて、最新の市場調査データをもとに詳しく解説します。 クラウドAI市場に興味がある方 クラウドAIの動向が気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウドAI市場の規模や動向について分かるだけでなく、企業のメリットまで丸わかりですよ。 クラウドAI市場とは？市場規模と2034年までの成長予測 クラウドAI市場とは、クラウドコンピューティング上でAIサービスや機械学習、自然言語処理、画像認識などのAI機能を提供する市場を指します。 従来、AIを導入するには高性能なGPUサーバーや大規模なデータセンター、AIエンジニアなど、多額の投資が必要でした。 しかし、クラウドAIの登場によって、企業は必要なときに必要な分だけAIサービスを利用できるようになり、初期投資を大幅に抑えながら高度なAI技術を活用できるようになりました。 市場調査会社各社のレポートでは、このクラウドAI市場が今後10年にわたり高い成長率を維持すると予測されています。 クラウドAI市場は2023年時点から2032年にかけて大幅な市場拡大が見込まれており、企業によるAI導入需要の増加が市場を押し上げる主要因になると分析されています。 こうした成長を支えている背景には、生成AIの急速な普及があります。ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの登場によって、多くの企業がAIの実用性を身近に感じるようになりました。 文章作成や画像生成、データ分析、カスタマーサポートなど、多様な業務でAIの導入が進み、それらの多くがクラウド上で提供されています。…
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、多くの企業がAI活用に注目しています。 しかし、「AIを導入したいが、自社でサーバーやシステムを構築するのは難しい」「コストを抑えながらAIを活用したい」と考える企業も少なくありません。 そこで注目されているのがクラウド型AIです。インターネット経由でAIを利用できるため、高性能なAIを低コストかつ短期間で導入できることから、多くの企業で採用が進んでいます。 この記事では、クラウド型AIの仕組みや特徴、オンプレミス型との違い、導入メリット、導入時の注意点まで詳しく解説します。 AIを導入したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 業務効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウド型AIの特徴がわかるだけでなく、導入方法まで丸わかりですよ。 クラウド型AIとは？基本的な仕組みをわかりやすく解説 クラウド型AIとは、インターネットを通じてAIサービスを利用できる仕組みのことです。AIの処理やデータ分析、機械学習モデルの実行などはクラウド事業者が管理するサーバー上で行われ、利用者はパソコンやスマートフォンからサービスへアクセスするだけで、高度なAI機能を利用できます。 従来のAIシステムでは、自社内にサーバーを設置し、GPUなどの高性能なハードウェアを用意したうえで、AIソフトウェアのインストールや保守・運用を行う必要がありました。 しかし、クラウド型AIではこうした設備や運用の負担が不要であり、必要なときに必要な分だけAIを利用できる点が大きな特徴です。 例えば、ChatGPTやMicrosoft Copilot、Google Geminiなどの生成AIサービスは、代表的なクラウド型AIです。ユーザーが質問や指示（プロンプト）を入力すると、その情報はインターネットを経由してクラウド上のAIサーバーへ送信されます。AIは膨大なデータをもとに内容を解析し、数秒以内に回答や文章、画像、プログラムコードなどを生成して利用者へ返します。…
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