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IoTは、テクノロジー業界において確固たる地位を確立した概念です。現在では、大半の企業が何らかの形で業務にIoTを導入しています。これと並行して、近年では自律型デバイスにも注目が集まりつつあります。 「自律するモノのインターネット（IoAT）」の理解 IoATとは「Internet of Autonomous Things（自律するモノのインターネット）」の略称であり、単に「Autonomous Things（AuT：自律するモノ）」と呼ばれることもあります。これは、人間の介入を一切受けずに自律的に動作するデバイスを活用する技術を指す言葉です。 こうしたデバイスは、独立して機能する能力を備えています。また、周囲にいる人間や他の機械と相互にやり取りすることも可能です。IoATは、コンピュータシステムを現実世界へと拡張・統合するものとして期待されています。 自律型デバイスが事故を回避するためには、その周囲環境と相互に作用することが不可欠です。 IoAT（自律型モノのインターネット）の代表的な事例 前述の定義だけでは、IoATという言葉の意味がまだ十分に掴みきれないかもしれません。そこで、いくつかの具体例を挙げて、その理解を深めていきましょう。 ロボタクシー 自動運転車は、今日では広く知られた概念となっています。各企業は、あらゆる道路や交通状況に対応できるよう、その技術の完成度を高めるための取り組みを絶えず続けています。 この概念をさらに一歩進めた形で、現在では運転手のいないタクシーのフリート（車両群）が登場しています。これこそが、いわゆる「無人タクシー」です。 これらの車両は、配車サービス（e-hailing）を提供する企業によって運行されています。こうした企業は、乗客と車両、そして最適なルートをマッチングさせる役割を担っています。 ロボタクシーの普及により、飲酒運転、駐車スペースの確保、そして道路上の交通渋滞といった諸問題の軽減につながることが期待されています。 車両隊列走行 車両隊列走行は、無人車両や自動運転車両を活用したIoAT（モノの自動化インターネット）のもう一つの応用例です。車両隊列走行では、複数の車両が同一のルートを互いに密接して走行します。 隊列を構成する各車両は、円滑な走行を実現するために相互に通信を行います。隊列の先頭車両が、速度および進行方向を決定します。 その他の車両は、この先頭車両に追従します。隊列内の全車両において、ブレーキおよび加速の動作は極めて正確に同期されています。これらの車両は、先頭車両から受信した指示に従って走行します。 IoATに基づく車両隊列走行は、現代的な通信手法を利用しています。こうした通信手法には、Bluetooth、GPS、レーダー検知システムなどが含まれます。 無人店舗 買い物を終えた後、レジで列に並ぶ必要がないとしたら、どうでしょう？そうです、無人店舗の登場により、まもなくそれが可能になります。この市場にいち早く参入し、先駆者となったのが「Amazon Go」です。 利用客はまず、スマートフォンのアプリストアから、その店舗専用のアプリをダウンロードする必要があります。そして、入店する際にアプリを使ってQRコードをスキャンします。 店内に入れば、あとは棚から必要な商品を手に取るだけです。退店する際にも、再びQRコードをスキャンする必要があります。 これらの店舗では、設置されたカメラを用いて、利用客がどの商品を手に取ったか、あるいは棚に戻したかをリアルタイムで追跡しています。その情報を管理するために、システム上で「バーチャル・カート（仮想の買い物かご）」が作成・維持されています。 Amazon Goの場合、退店手続きが完了すると、すぐに領収書がメールで送信されます。代金の支払いは、利用客のAmazonアカウントを通じて行われます。 気象予報 水上自律航行体は、海洋表面から情報を収集するために活用されています。その一例として、「セイルドローン（Saildrone）」が挙げられます。 同社の機体「SD-1020」は、南極周回航海を完遂しました。この航海を通じて、従来は取得が困難であった同地域の気象状況に関するデータが収集されました。 こうした水上ドローンによって収集されたデータは、気象アナリストがより精度の高い予報を行う上で役立てられることになります。 IoTからIoATへの進化 一般的に、IoT（モノのインターネット）において、デバイスは情報の生成者および収集者であると見なされています。しかし、自律システムの登場に伴い、エッジデバイスは情報の「消費者」としても捉えられるようになる可能性があります。 こうしたデバイスは、クラウドに依存することなく、情報をローカル（端末側）で直接処理することも可能になります。 これにより、情報の転送に伴う遅延がシステムの動作を阻害することがなくなるため、処理の精度向上が期待できます。 IoTを「IoAT（自律型モノのインターネット）」として再定義することで、以下のような様々なシナリオが実現する可能性があります。 テクノロジーの潮流がIoATへと移行するにつれ、より高知能なデバイスが自律的に様々な課題を解決できるようになる――そう断言しても差し支えないでしょう。その結果、クラウドへの依存度は低下し、ひいては従来のIoT実装における依存性さえも低減されていくことになります。
コンピューティング技術は、長年にわたり進化を続けてきました。そして、量子コンピューティング、エクサスケールコンピューティング、エッジコンピューティングといった技術の台頭は、コンピューティングの世界に新たな次元をもたらしています。 本ブログでは、こうした数ある技術の中でも特に重要な2つのコンピューティング技術に焦点を当てます。具体的には、量子コンピューティングとエクサスケールコンピューティングの間に存在する、主要な相違点や特徴について詳しく解説します。 その前に、まずはこれらのコンピューティング技術に関する一般的な定義を確認しておきましょう。 エクサスケール・コンピューティングとは？ エクサスケール・コンピューティングは、一般的にスーパーコンピューティングの一種とされています。エクサスケール・コンピューティングのシステムは、1秒間に100京回の計算を実行することができます。 量子コンピュータとは何か？ 量子コンピュータは、従来の計算手法とは大きく異なります。量子コンピュータ・システムの最も単純な定義は、二進コード（0と1）が同時に「アクティブな状態」に存在することを可能にするシステムである、というものです。 これは、「重ね合わせ」と「量子もつれ」という現象を通じて実現されます。これら二つの原理は、物理学における量子論において極めて重要な概念です。そのため、この計算手法は「量子コンピュータ」と呼ばれているのです。 エクサスケール・コンピューティング対量子コンピューティング：主な相違点 エクサスケール・コンピューティング対量子コンピューティング：パフォーマンス エクサスケール・コンピューティング・システムは、エクサフロップス（1秒あたりの浮動小数点演算回数）規模の計算処理を実行することができます。 端的に言えば、エクサスケール・コンピューティングは、地球上の全人類が毎日毎秒、およそ4年間にわたって計算し続けたとしてもようやく到達するような計算量を、ほんの一瞬で処理してしまう能力を持っています。 一方、量子コンピューティングは現在、まだ黎明期にあります。しかし、二進数を同時に活性化させることでコンピューティングの新たな地平を切り拓くものであるため、将来的には極めて高度なパフォーマンスを発揮するようになると見込まれています。 その予想されるパフォーマンスの水準は、エクサスケール・コンピューティングの性能レベルを容易に凌駕するものとなるでしょう。 エクサスケール・コンピューティング対量子コンピューティング：エネルギー消費 エクサスケール・コンピューティングの実装における極めて重要な課題の一つが、電力消費です。その消費電力は約20メガワット（MW）に達します。これは、そのシステムがどれほど膨大な処理能力を発揮するかにかかわらず、コンピューティングシステムとしては極めて大きな消費量と言えます。 一方、量子コンピューティングシステムの場合、エクサスケール・コンピューティングシステムに匹敵する規模の処理を行う際でも、消費電力はわずか25キロワット（KW）にとどまります。これにより、電力の大幅な節約が可能となります。この点において、量子コンピューティングとエクサスケール・コンピューティングの間には、歴然とした差があることが分かります。 エクサスケール・コンピューティング対量子コンピューティング：価格 エクサスケール・コンピューティング・システムの導入には、多額の投資が伴います。「天河二号（Tianhe-2）」のようなエクサスケール・コンピュータの一般的な設置費用は、約3億9000万ドルに達します。これは、中規模レベルのエクサスケール・コンピューティング・システムにかかる費用です。より高性能なエクサスケール・コンピュータであれば、その費用はさらに高額になるでしょう。 一方、量子コンピュータは現時点ではまだ一般に販売されておらず、予測される価格は（設備投資や研究開発費を除いて）およそ2500万ドル程度とされています。 現時点での試算では、量子コンピューティングにかかる費用の方がいくぶん安価に思えるかもしれませんが、製品がまだ市場に出回っていないため、実際の費用は大きく変動する可能性があります。 エクサスケール・コンピューティング対量子コンピューティング：結論 量子コンピューティングこそが今後の進むべき道であるように思われるものの、実際に量子コンピューティング・システムを構築するには、なお相応の時間を要する可能性がある。 たとえそれがどれほどのエネルギーやコストの削減をもたらすものであったとしても、予見しうる将来において、その技術が実用化されることはないかもしれない。 したがって、各国政府や諸機関は、少なくとも当面の間は、エクサスケール・コンピューティングへの取り組みを継続し、その開発を進めていく必要があるだろう。
オートメーションとは、組織が自社のシステムを自動的に運用できるよう支援するプロセスを、システム内に構築する技術のことです。 オートメーション・サービスは、IT、製造、運輸、オペレーションなど、多岐にわたる分野で活用されています。今後10年間において、オートメーション技術の進化は極めて急速に進むと予測されています。 業務プロセスの自動化には、ロボット工学やテレメトリーセンサーなど、多種多様な技術が用いられる場合があります。ここからは、オートメーションという領域における主要な二つの区分、すなわち「インテリジェント・オートメーション」と「RPA」の違いについて解説していきます。 インテリジェント・オートメーション（IA） インテリジェントオートメーションは、ソフトウェアに対して自動化ソリューションを提供します。また、意思決定プロセスにおいては、人工知能（AI）や機械学習を活用します。 さらに、組織内の既存システムを統合する支援も行うため、重複データの蓄積を削減することにも寄与します。 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） RPAは、人間が行う反復的な業務を削減するために活用されます。RPAツールを用いることで、組織はアプリケーションの情報を解釈し、それに基づいて応答をトリガーしたり、他のシステムとの連携を図ったり、あるいはトランザクション処理を実行したりすることが可能になります。 RPAは、メールの返信文を作成したり、ボットを展開したりする用途にも利用できます。こうした処理は、様々な自動化されたERPシステムを通じて実行することが可能です。 それでは、RPAとIAの主な違いについて見ていきましょう。 RPAは、あらかじめ設定された一連のルールに基づいて動作し、作業を自動化することで、そのプロセスから一切のばらつきを排除します。RPAを活用することで、反復的な定型業務を最小限に抑えることが可能になります。その具体例としては、ログイン時のユーザー情報の入力などが挙げられます。 しかし、非構造化データ（定型化されていないデータ）が関わる場面においては、RPAはその拡張性（スケーラビリティ）において限界を露呈します。そこで登場するのが、IA（インテリジェント・オートメーション）です。 IA（インテリジェント・オートメーション）とは、RPAが持つ機能のすべてを包含しつつ、さらに極めて有用な「ボット」の機能を兼ね備えたものです。これらのボットは、データをリアルタイムで学習し、分析する能力を有しています。 用途に基づく「インテリジェント・オートメーション」と「RPA」の違い 小売業界におけるインテリジェント・オートメーションとRPA IA（インテリジェント・オートメーション）を導入している企業では、自律的な思考能力を持つボットが活用されています。これらのボットは、顧客からの注文処理を遂行することで、組織全体の業務効率向上に貢献します。 また、サプライチェーンの現場においては、ボットに搭載されたAI由来の知能や各種センサーのおかげで、倉庫内を移動する際にも他の移動体と衝突することなく安全に走行することが可能です。 一方、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入している企業では、絶えず変化する配送状況の管理や、顧客からの注文処理を自動化しています。さらにRPAは、顧客からの注文データに基づき、業務改善に役立つインサイト（洞察）を組織にもたらす役割も担っています。 RPAを活用することで、顧客側にとってもメリットが生まれます。具体的には、商品を選択したその時点で、配送予定時刻の目安を即座に確認できるようになります。 銀行・金融業界におけるインテリジェント・オートメーションとRPA 周知の通り、従来の銀行業務プロセスは非常に煩雑で時間を要するものです。銀行業界では、顧客情報の取得などにRPAが活用されています。また、RPAは顧客とのアポイントメント調整業務にも利用されています。 さらにRPAは、顧客にとって最適な金融商品を選定する支援を行ったり、保険契約の更新手続きを代行したりすることも可能です。 一方、インテリジェント・オートメーション（IA）は、入出金取引の処理業務を支援します。これにより、決済に関するトラブルの原因究明などが効率化され、従業員への依存度を低減させることができます。 また、IAは各種レポートの作成も行い、企業がそこから結論を導き出すための支援を行います。しかも、そのプロセスは一切の人的介入を必要としません。 リスク管理もまた、IAにおける重要な要素の一つです。IAを活用することで、企業は個々の取引に潜在するリスクを的確に特定することが可能となります。 RPA分野の主要企業 IA分野の主要企業 RPAからIA（インテリジェント・オートメーション）への進化 RPAの最初の形態が登場したのは、今から20年前のことです。当初、それはスクリーン・スクレイピングやデスクトップ・マクロのみで構成されており、タスクの自動化に利用されていました。 当時、ERPシステムの開発は進められていましたが、その運用には依然として多くの手作業が伴っていました。そのため、こうした作業を自動化したいというニーズが高まりましたが、当時のRPAにはまだその能力が備わっていませんでした。 当時のRPAにはそうした高度な処理を行う能力がなかったため、依然として多くの作業が手作業で行われている状況を改善すべく、機能のアップデートが実施されました。 このアップデートにより、拡張機能やアドオンを追加することで、業務の自動化を確実に実現できるようになりました。 こうして、第3世代となるRPAへのニーズが生まれることとなりました。 この第3世代では、現代的な「コグニティブ（認知）」機能が導入されました。これらの機能は、機械学習、自然言語処理（NLP）、そしてAIツールを基盤としています。こうしたツールを活用することで、ソフトウェアによる業務の自動化がより容易に実現できるようになりました。 長年にわたるRPAの進化は、多くの企業にビジネスの成長をもたらしました。また、多くの企業において、パフォーマンスの向上や運用コストの削減にも大きく貢献しています。 現在でも市場には、極めて反復性の高い業務を手作業で行っている企業が数多く存在します。こうした業務は、ボットを活用することで自動化することが可能です。 さらに、複雑で人間の介入を必要とするようなプロセスであっても、こうしたボットを活用することで、その一部を自動化することが可能になります。 自動化技術が進化するにつれ、そこからいかにしてビジネス上の価値を引き出すかというニーズも高まっています。こうしたニーズの高まりに対応し、顧客を獲得するために、現在では多くの組織において「インテリジェント・オートメーション（IA）」が選好されるようになっています。 インテリジェント・オートメーション技術は、人間の動作を模倣し、休むことなく稼働し続ける多種多様なボットによって構成されています。これにより、企業に対してより高い投資対効果（ROI）をもたらすことが可能となります。 結論 現時点において、インテリジェント・オートメーションには、ビジネスの効率を向上させる計り知れない可能性が秘められていると言えます。
エディターズチョイス
近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。
ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。
デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。
関連会社によるリソース
現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。
ULは、独立した包括的なプレコンプライアンス試験および認証サービスを提供しています。これらのサービスは、性能や安全性、サイバーセキュリティや相互運用性など、スマートホーム製品をグローバルに販売するための様々な要件をカバーしています。発売前の
Return Material Authorization (RMA) ハードディスクは、保証の下、交換または返金を求めるため、メーカーに返却する必要があります。これらのハードディスクには社員や顧客の記録などの機密情報が含まれている可能性があります。多くの場合、異常または使用停止となったハードディスクはオンサイトで保存されるため、、リース契約の「Keep my disk (自己のディスク保存)」条項の罰金の対象となるだけでなく、保管費用も発生します。
COVID-19の危機が発生する以前から、企業とその従業員の働き方は大きく変化していました。例えば、人工知能や機械学習（AI/ML）、自動化の導入が急速に進み、リモートワークが増えつつありました 。
今年は、パンデミックによってもたらされた予測不可能な変化により、あらゆる種類と規模の組織にとって、紛れもなく困難な年でした。多くの企業が足がかりを見つけるのに苦労しましたが、混乱が続く中、リーダーたちが再考、再評価、再構築を行う機会も生じました。このインタビュー コレクションでは、CFO の皆さんがパンデミックにどのように対応したか、その皆さんの勤務先である組織がどのように回復しているか、その組織の未来がどのように再考されているかをご覧いただけます。