2016年のトップ10の戦略的技術トレンド

毎年、Gartner Symposiumで、来年のトップテクノロジートレンドの会社のリストを聞くことに興味があります。

Gartner Fellow David Cearleyは常にこのリストを提示します。これには、新技術に基づいて来年に期待されるものが含まれています。 これらは、ビジネスの傾向を意味するものではなく、他のセッションで取り上げられているより投機的な予測を意味するものでもないことに注意してください。 Cearley氏によると、今年のリストは過去数年よりも少し先を見据えたものであり、新興技術分野から移行しつつあるがまだ主流ではない傾向を表しています。 彼によると、これらの傾向はすべて、デジタルビジネスとアルゴリズムビジネスへの移行という包括的なテーマに基づいています。

今年のトレンドは、デジタルメッシュ、スマートマシン、「新しいITの現実」の3つの大きなカテゴリに分けられました。 デジタルメッシュは、すべてが他のすべてに接続され、デジタルと物理の世界を結合する「接続の海」として定義されます。 スマートマシングループは、スマートアルゴリズム、機械学習、および自動化エージェントへの道で、これにインテリジェンスを追加します。 新しいITの現実とは、セキュリティ、システム、ソフトウェア、およびモノのインターネット（IoT）プラットフォームに関してアーキテクチャがどのように進化する必要があるかということです。 トレンドの大部分は、約5年で展開されると彼は言った。

10のトレンドは次のとおりです。

デジタルメッシュ

デバイスメッシュ。 Cearley氏によると、デバイスメッシュは動的で広範です。 私たちは「ポストモバイルデバイス時代」に順調に取り組んでおり、職場、車、空港、ホテルの部屋、ショッピングなど、あらゆる種類のデバイスを使用することが問題になっていると述べました。 これらの各領域にはクラウドがあり、ITリーダーは、所有していない多くのデバイスを含むすべてのクラウドの管理を担当します。 彼は、単なる手首ベースのデバイスから、オートバイのヘルメットなど、よりターゲットを絞ったデバイスへのウェアラブルの大きな進化を期待しています。 これにより、IPの所有権とプライバシーに関する多くの質問が引き起こされると彼は述べた。 彼は現在、Oculus Rift、Microsoft HoloLens、Google Cardboardなどの拡張現実および仮想現実に特定のイノベーションがあることに言及し、人々が医療分野でのハンズフリー使用やVRベーストレーニング。

アンビエントユーザーエクスペリエンス。 これは、特にコンテキスト情報を使用して、デバイス周辺のユーザーエクスペリエンスを開発することです。 彼は、アプリケーションの設計は、デバイス、ユースケース、シナリオごとに異なるペルソナを使用して、メッシュに焦点を移すべきだと述べました。 多くのことは、デバイスからデバイスへと流れる情報を伴うため、クロスプラットフォーム開発プラットフォームとマイクロサービスがより重要になります。 長期的には、これにより通知が一部のアプリ機能に置き換わり、SiriやCortanaなどのインテリジェントアシスタントが基本的な制御と自動化を提供する「ポストアプリ時代」に私たちを導くと彼は言いました。

3D印刷資料。 これはしばらく前からありましたが、Cearleyはこれが産業用3Dプリンティングにとって特に重要になると考えています。 彼は、ニッケル合金やバイオインクなどの新しい種類の材料について話しました。 新しい素材と高速プリンター、特に複数の素材を同時に使用できるプリンターは、業界を変えると彼は述べた。 彼は、3Dプリンティングが航空宇宙でどのように使用されているかについて語り、リモート製造に本当の利点があると述べました。 彼は、3Dプリンティングを使用して完全に製造されたジェットエンジンのプロトタイプについて話しました。特に、丸薬から人工耳、火傷の被害者向けの3Dバイオプリントスキンまで、ライフサイエンスの3Dプリンティングについて強気でした。

スマートマシン

すべての情報。 2020年までにモノのインターネット上で250億の「スマート」なものを予測するなどの統計を繰り返し繰り返しました。彼はビッグデータが重要であり、その周りにアルゴリズムを追加することで情報をビジネスの意思決定に役立てることができると述べました。 これにより、保存されるデータや、データの移動および保護方法など、情報アーキテクチャの問題が発生します。 彼は、動的オントロジーや情報グラフなどのデータを見る新しい方法について話しました。 長期的には、スマートアルゴリズムを使用して情報をアクションに変えることが目標であると彼は言いました。

高度な機械学習。 これには、古典的な機械学習からディープニューラルネットワークまでのすべてが含まれます。 彼によると、このような技術はスマートマシンの中核となるでしょう。 彼は、例として画像分類を使用して、ディープニューラルネットワークがパターンを探し、分類とセマンティックモデルを考案していることに注目しました。 彼は、これは自動運転車のようなものの背後にもあると言いました。 機械学習は、パッケージ化されたアプリケーションまたはIBM Watsonなどのサービスで提供できます。 これにより、インテリジェントな推奨事項を備えたデジタル聴診器に接続されたデバイスなど、アルゴリズムビジネスが強化されます。

自律エージェントとモノ。 Cearleyは、自律マシンは、1つの軸上の物理と仮想のスペクトル上にあり、目立たない（見やすいもの）対控え目なものであると説明しました。 彼は、スマートマシンが既存の資産に埋め込むことができるデータを生成すると述べた。 さらに、Siriなどの仮想パーソナルアシスタントやWatsonなどのスマートアドバイザーなどの機能を有効にします。これらはすべて、より深い知識によって区別されます。 彼は、仮想カスタマーアシスタントがどのように大きな市場になるかについて話しました。 他の例には、現在の採掘車両や今後5〜10年の汎用車両などの自律型車両が含まれます。 ロボットやドローンと同様に。 パーソナルデジタルアシスタントは仲介者として機能していますが、複数のソースからの情報を収集してタスクを実行する「アプリ後」の世界への移行の始まりにすぎません。

新しいITの現実

適応型セキュリティアーキテクチャ。 Cearley氏によると、継続的なブロックと適応を通じて攻撃を検出、対応、予測するためには、境界防御を超える必要があります。 アプリケーションは、設計段階でセキュリティ担当者が関与し、自身を保護する必要があります。 そして、これはテストと生産診断によって補完される必要があります。 これは、ユーザーとエンティティの動作を継続的に分析するシステムによって補完される必要があります。

高度なシステムアーキテクチャ。 ここでは、ディープニューラルネットワークでGPUがどのように使用されるかについて説明し、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）を中心に構築された新しいアーキテクチャが顔認識などに使用されています。 彼は、研究室では、脳に似たニューロモルフィックアーキテクチャがモデル化されていると述べました。

メッシュアプ​​リとサービスのアーキテクチャ。 ほとんどの企業は、システムアーキテクチャを構築するのではなく、新しいシステムと設計の上にアプリケーションとサービスのアーキテクチャを構築するという。 ここで彼は、大きなモノリシックアプリケーションの代わりにモジュラーサービスを使用したマイクロサービスについて話しました。 これは、すでにアジャイルおよびDevOpsプロセスに精通している組織にのみ有効です、と彼は言いました。 ここでのもう1つの変更は、Dockerなどのコンテナーを使用して、仮想化を新しいレベルに移行することです。 これは主に「モード2」アプリケーションに適用されます（GartnerのバイモーダルITのフレームワークの一部で、記録の遅いシステムはモード1で、高速の新しいアプリケーションはモード2です）。

IoTアーキテクチャとプラットフォーム。 最終的には前の項目で説明したメッシュおよびサービスアーキテクチャにフィードする必要がありますが、現時点では、多くの異なるデバイスをまとめるために特定のIoTプラットフォームが必要です。 彼は、Microsoft、Oracle、SAP、Google、およびGEがこのためのプラットフォームを提供し始めていることを指摘しましたが、1つの支配的なプラットフォームが存在することを期待していないと述べました。

Cearleyが2015年、2014年、2013年、2012年、2011年のトップトレンドに挙げたリストを以下に示します。

リストを見ると、通常、クラウドコンピューティングやビッグデータからハイブリッドクラウドやソフトウェア定義インフラストラクチャに至るまで、Cearleyが注目している傾向が非常に主流になっています。 しかし、他のものはまだニッチ市場であり、3Dプリンティングはまだ出現しており、モノのインターネットは5年間リストに載っています。 リスト内のより将来を見据えたもののいくつかが一般的になるのを見るのは興味深いでしょう。

その間、Cearleyは聴衆に「理想」を探求し、傾向と彼らが持つ影響を検討するためのモデルを作成するように懇願しました。 「イノベーション戦略はありますか？」と彼は尋ねました。