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ビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー
デジタル・トランスフォーメーションの教科書
いま何が起こりつつあるのか、どのように向きあえばいいのか
2018年5月
SI事業者/ITベンダーのための
目次
2
 デジタル・トランスフォーメーションとは何か
 「限界費用ゼロ社会」を引き寄せるデジタル・トランスフォーメーション
 様々な産業に変革を促すデジタル・トランスフォーメーション
 デジタル・トランスフォーメーションの定義
 デ...
デジタル・トランスフォーメーションとは何か
デジタルトランスフォーメーションとは、「ITの浸
透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変
化させる」という概念だ。これを実現するためには、
デジタル・テクノロジーを駆使して、現場のニーズに
ジ...
「限界費用ゼロ社会」を引き寄せるデジタル・トランスフォーメーション
 経済活動をより効率的に管理する新しいコミュニケーション・テクノロジー
郵便制度、電信・電話/管理型
水力、蒸気、原子力/集中型
蒸気船、鉄道、自動車、航空機/人間制御型
再...
様々な産業に変革を促すデジタル・トランスフォーメーション
Share
共有
Autonomous
自律化
Electric
電動化
タクシーやレンタカー
が不要になる
自動車が売れなくなり
売上が低下する
バスや鉄道などの
役割が変わる
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デジタル・トランスフォーメーションの定義
IT利用による業務プロセスの強化
ITによる業務の置き換え
業務がITへ、ITが業務へと
シームレスに変換される状態
第1
フェーズ
第2
フェーズ
第3
フェーズ
第3のプラットフォーム
クラウド・ビ...
デジタル・トランスフォーメーションへの期待
人間を前提に最適化したビジネスの仕組み
ITを前提に最適化したビジネスの仕組み
観察と経験値に基づく判断と意志決定
データとAIに基づく判断と意志決定
ビッグデータ×AI
経験×思考
トランスフォーメ...
デジタル・トランスフォーメーションの全体像
ビジネス環境への対応 競争優位の確立
不確実性の増大・スピードの加速
製品やサービスをジャストインタイム
で提供できる即応力
常識や価値基準の転換
生産性・価格・期間における
これまでの常識を覆す破壊...
デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー
ビッグデータ×AIとサイバー・フィジカル・システ
ム、その実装を担うコンテナ×マイクロサービス、
この仕組みを駆動するクラウド・コンピューティング
がデジタル・トランスフォーメーションを実...
デジタル・トランスフォーメーションとサイバー・フィジカル・システム
データ収集
IoT/Mobile/Web
データ解析 データ活用
Webサービス
ヒト・モノ
日常生活・社会活動 環境変化・産業活動
現実世界/Physical World
サ...
デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー
ビジネス環境への対応 競争優位の確立
不確実性の増大・スピードの加速
製品やサービスをジャストインタイム
で提供できる即応力
常識や価値基準の転換
生産性・価格・期間における
これまでの常...
デジタル・トランスフォーメーション実現のための取り組み
デ
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思
考
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ッ
プ
アジャイル開発
アプリケーション
プラットフォーム
API
開 発
運 用
ビジネス環境への対応 競争優位の確立
不確実性の...
デザイン思考・リーン・アジャイル・DevOpsの関係
現場に足を運ぶ 現物を手に取る 現実を自分で確認する
デザイン思考 リーン・スタートアップ アジャイル開発 DevOps
デザイナー的なクリエイティ
ブな視点で、ビジネス上の課
題を解決する...
あらゆる組織はサービス・プロバイダーへと進化する
IT(デジタル・テクノロジー)を駆使して
製品やサービスをジャスト・イン・タイムで提供できる
組織・体制、ビジネス・プロセス、事業・経営へと
転換すること
ヒトやモノに依存しない仕組み
ビジネス...
製品やサービスの市場投入までのプロセス:これまで
研 究 開 発 事業化
市場
投入
 高度な専門性
 注力する技術領域の明確化
 仕様の確定と標準化
 生産工程の改革
 コストダウン・品質の改善
 仕様へのフィードバック
プロダク...
製品やサービスの市場投入までのプロセス:これから
開 発
事業化
市場
投入
開 発
事業化
市場
投入
開 発
事業化
市場
投入
研究
研究
研究
タイムリーに最小単位の製品・サービス
を市場投入していく見極めと、それを可
能にする仕掛けが...
SIビジネスのデジタル・トランスフォーメーション
既存の業務プロセスの改善ではなく、新しい業務プ
ロセスの創出のために、お客様と一緒になって新し
い正解を創り出してゆく「共創」が必要となる。
「共創」とは、絶対的な正解のないところで最善の
正解...
ITに求められる需要は“工数提供”から“価値実現”へ
工数需要
<人月による貢献>
工数削減の取り組み
作る工数の削減
ミドルウェア、パッケージ、ツール
IT需要の拡大
コスト:生産性・期間・利便性
IT需要の拡大
投資:スピード・変革・差別化...
「共創」の3つの意味/イノベーションを生みだす原動力
共創
Co-Creation
提供者 顧客
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双方向の関係 オープンの関係 連携の関係
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共創
デザイン思考
お客様
アジャイル開発
PaaS/FaaS/SaaS
超高速開発ツール 事業者お客様
クラウド
DevOps
自動化ツール
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シェア × サブスクリプション = 利益と売上
SIビジネスのデジ...
デジタル・トランスフォーメーション
デジタル・トランスフォーメーションを実践するステップ
3つの原則
課題の実感 トレンドの風を読む 試行錯誤
ステップ
1 戦略:ビジネス・モデル
あるべき姿と
シナリオを示す
ステップ
2 作戦:ビジネス・プ...
2つの情報システムの思想と文化の違い乗り越えて「バイモーダルSI」へ
ユーザー部門のITへの期待の変化
顧客に製品やサービスを“いかに買ってもらうか”を狙う
顧客が製品やサービスを“買ってから”を処理、格納する
 ユーザー部門の要求は明確
...
デジタル・トランスフォーメーション時代に求められる人材
お客様の経営や事業に踏み込んで一緒に考え、広くテ
クノロジーのトレンドや可能性から助言を与えられる
人材が求められている。そのためには、自分の専門分
野だけではなく事業や経営、テクノロジー...
私たちはお客様にこんな応対をしてはいないだろうか
24
自分たちの「できること」でしか
解決策を示そうとしない。
これからのテクノロジーやその可能性について
分かりやすく説明できない。
機能や性能については説明できるが
経営や事業の成果にどのよ...
デジタル・トランスフォーメーションを主導するクロスオーバー人材
ビジネス環境への対応 競争優位の確立
不確実性の増大・スピードの加速
製品やサービスをジャストインタイム
で提供できる即応力
常識や価値基準の転換
生産性・価格・期間における
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加速する時代のスピードに対応できる人材
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業界という枠組み
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一旦確立された
競争優位は継続する破壊
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ビジネス環境が変化し続けることが常識であり業界を越えた
変化に柔軟・迅速に対応できれば事業は維持され成...
お客様のビジネスの成果に貢献する
お客様のデジタル・トランスフォーメーション実現を支える
常にテーマや問いを発し続けられる人材
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筋道を示す
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未来を描く
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デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー
補足資料
アプリケーション
 VR(仮想現実)/ AR(拡張現実)/ MR(複合現実)
 ディープラーニング(深層学習)と関連技術
プラットフォーム
 ブロックチェーン
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デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー・補足
アプリケーション
プラットフォーム
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AR(拡張現実) / VR(仮想現実) / MR(複合現実)
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VR(仮想現実)とAR(拡張現実)とMR(複合現実)
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XXXXXXXXXXXXXXXX
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コンピューターが描き出した仮想
世界の中に入り込み、自分がそこ
にいるかのような感覚を体験
現実に見ている視覚空間にコン...
ディープラーニング(深層学習)における学習と推論
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・・・・・
入力層 出力層中間層(隠れ層)
入力と出力ができるだけ一致
するように中間層の繋がりの
重み付けを調整してゆく。
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入力層 出力層中間層(隠れ層)
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従来の方法(集中台帳)とブロックチェーン(分散台帳)
信頼されている
第三者機関
銀行や政府
機関など
一般の個人
や組織など
信頼・権限を持つ機関や組織に台帳を預け
取引の正当性を保証する
取引に関わる全員が同じ台帳を保有し
取引の正当性を全...
HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)
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バッチ処理
日次・週次など
ETL
Extract/Transform/Load
業務系データベース
ERP、個別業務システム
分析系データベー...
LPWA(Low Power Wide Area)ネットワークとは
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低 速
最大数十キロbps
低消費電力
規定の電池容量で数ヶ月から数年使用可
広域通信
基地局から数キロから数十キロをカバー
低コスト
@10円/月程度からの使用料
利点...
5G(第5世代)通信
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1G
2G
3G
4G
高速・大容量データ通信
 10G〜20Gbpsのピークレート
 どこでも100Mbps程度
大量端末の接続
 現在の100倍k端末数
 省電力性能
超低遅延・超高信頼性
 1m秒以下...
エッジ・コンピューティングとIoTの三層構造
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クラウド クラウド
エッジ・サーバー
フォグ・サーバー
ゲートウェイ
センサー/モノセンサー/モノ
通信料の削減
最低限のデータを送受信
セキュリティ確保
機密データをローカルに保持
低遅延
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量子コンピュータが高速に計算できる理由
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ネットコマース株式会社
180-0004 東京都武蔵野市吉祥寺本町2-4-17
エスト・グランデール・カーロ 1201
http://www.netcommerce.co.jp/
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SI事業者/ITベンダーのためのデジタル・トランスフォーネーションの教科書(プレゼンテーション)

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SI事業者/ITベンダーのためのデジタル・トランスフォーネーションの教科書(プレゼンテーション)

  1. 1. ビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー デジタル・トランスフォーメーションの教科書 いま何が起こりつつあるのか、どのように向きあえばいいのか 2018年5月 SI事業者/ITベンダーのための
  2. 2. 目次 2  デジタル・トランスフォーメーションとは何か  「限界費用ゼロ社会」を引き寄せるデジタル・トランスフォーメーション  様々な産業に変革を促すデジタル・トランスフォーメーション  デジタル・トランスフォーメーションの定義  デジタル・トランスフォーメーションへの期待  デジタル・トランスフォーメーションの全体像  デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー  デジタル・トランスフォーメーションとサイバー・フィジカル・システム  デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー  デジタル・トランスフォーメーション実現のための取り組み  デザイン思考・リーン・アジャイル・DevOpsの関係  あらゆる組織は、サービス・プロバイダーへと進化する  製品やサービスの市場投入までのプロセス:これまで  製品やサービスの市場投入までのプロセス:これから  SIビジネスのデジタル・トランスフォーメーション  ITに求められる需要は“工数提供”から“価値実現”へ  「共創」の3つの意味/イノベーションを生みだす原動力  SIビジネスのデジタル・トランスフォーメーション  デジタル・トランスフォーメーションを実践するステップ  2つの情報システムの思想と文化の違い乗り越えて「バイモーダルSI」へ  デジタル・トランスフォーメーション時代に求められる人材  私たちはお客様にこんな応対をしてはいないだろうか  デジタル・トランスフォーメーションを主導するクロスオーバー人材  加速する時代のスピードに対応できる人材  常にテーマや問いを発し続けられる人材  デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー・補足  VR(仮想現実)/ AR(拡張現実)/ MR(複合現実)  ディープラーニング(深層学習)と関連技術  ブロックチェーン  HTAP(OLTP/業務系とOLAP/分析系の実行基盤を統合)  LPWA  5G(第5世代移動体通信)  エッジ・コンピューティング  量子コンピュータ
  3. 3. デジタル・トランスフォーメーションとは何か デジタルトランスフォーメーションとは、「ITの浸 透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変 化させる」という概念だ。これを実現するためには、 デジタル・テクノロジーを駆使して、現場のニーズに ジャスト・イン・タイムでビジネス・サービスを提供 できる、組織や体制、ビジネス・プロセス、製品や サービスを作らなくてはならない。
  4. 4. 「限界費用ゼロ社会」を引き寄せるデジタル・トランスフォーメーション  経済活動をより効率的に管理する新しいコミュニケーション・テクノロジー 郵便制度、電信・電話/管理型 水力、蒸気、原子力/集中型 蒸気船、鉄道、自動車、航空機/人間制御型 再生可能エネルギー/分散型 インターネット/自律型 様々な輸送手段の自動運転/自律制御型 IoT=ビッグデータ×AI 効率・自律・分散の追求 垂直階層型/管理制御型 水平分散型/自律連係型 経済革命を特徴づけてきた三つの決定的に重要な要素から成り立っている。  経済活動により効率的に動力を提供する新しいエネルギー源  経済活動をより効率的に動かす新しい輸送手段 「限界費用ゼロ」社会 適切な初期投資を行えば 生産にともなう増加分の新たな費用が 限りなく「ゼロ」になる社会 デジタル・トランスフォーメーション により実現される社会やビジネスの姿 ジェレミー・リフキン
  5. 5. 様々な産業に変革を促すデジタル・トランスフォーメーション Share 共有 Autonomous 自律化 Electric 電動化 タクシーやレンタカー が不要になる 自動車が売れなくなり 売上が低下する バスや鉄道などの 役割が変わる 自動車が低価格化し 収益確保が難しくなる 自動車損害保険 が不要になる 不動産ビジネスが 影響を受ける 物流コストが 大幅に下がる ガソリンスタンド が不要になる 渋滞が解消し 環境負荷が低減する ドライブインやモーテル が不要になる Connected つながる CASEShare Autonomous Electric Connected
  6. 6. デジタル・トランスフォーメーションの定義 IT利用による業務プロセスの強化 ITによる業務の置き換え 業務がITへ、ITが業務へと シームレスに変換される状態 第1 フェーズ 第2 フェーズ 第3 フェーズ 第3のプラットフォーム クラウド・ビッグデータ/アナリティクスソーシャル技術・モビリティーなど イノベーションアクセラレーター IoT、AI、ロボティクス、3Dプリンティング、次世代セキュリティーなど デジタル トランスフォーメーション を支えるテクノロジー (IDCの見解) われわれ人間の生活に何らかの影響を与え、 進化し続けるテクノロジーであり その結果、人々の生活をより良い方向に変化させる 生産性向上 コスト削減 納期の短縮 スピードの加速 価値基準の転換 新ビジネス創出 2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が提唱
  7. 7. デジタル・トランスフォーメーションへの期待 人間を前提に最適化したビジネスの仕組み ITを前提に最適化したビジネスの仕組み 観察と経験値に基づく判断と意志決定 データとAIに基づく判断と意志決定 ビッグデータ×AI 経験×思考 トランスフォーメーション Transformation/置き換える ビジネス環境への対応 競争優位の確立 不確実性の増大・スピードの加速 常識や価値基準の転換 ヒトが主体 ITが支援 ITが主体 ヒトが支援 徹底した効率化と無駄の排除により サスティナブルな社会の実現に貢献
  8. 8. デジタル・トランスフォーメーションの全体像 ビジネス環境への対応 競争優位の確立 不確実性の増大・スピードの加速 製品やサービスをジャストインタイム で提供できる即応力 常識や価値基準の転換 生産性・価格・期間における これまでの常識を覆す破壊力 デジタル トランス フォーメーション ビジネスのデジタル化を支えるプラットフォーム ヒトやモノに依存しないソフトウェア化された仕組み 組織・体制 ビジネス・プロセス 製品・サービス 意志決定スピードの高速化、 柔軟・迅速な組み替えや連係 変更や追加への即応力、オープン で柔軟な連係力 顧客/現場との緊密な連係と フィードバック ビッグデータ×AI サイバー・フィジカル・システム Cyber Physical System/CPS
  9. 9. デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー ビッグデータ×AIとサイバー・フィジカル・システ ム、その実装を担うコンテナ×マイクロサービス、 この仕組みを駆動するクラウド・コンピューティング がデジタル・トランスフォーメーションを実現する。 この取り組みを加速するための手法も重要となる。
  10. 10. デジタル・トランスフォーメーションとサイバー・フィジカル・システム データ収集 IoT/Mobile/Web データ解析 データ活用 Webサービス ヒト・モノ 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界/Physical World サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System/現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム デジタル トランスフォーメーション
  11. 11. デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー ビジネス環境への対応 競争優位の確立 不確実性の増大・スピードの加速 製品やサービスをジャストインタイム で提供できる即応力 常識や価値基準の転換 生産性・価格・期間における これまでの常識を覆す破壊力 デジタル トランス フォーメーション IoT(Internet of Things) コンテナ × マイクロサービス クラウド・コンピューティング サイバー・セキュリティ サイバー・フィジカル・システム CPS : Cyber-physical System ビッグデータ × AI SaaS/API PaaS/FaaS
  12. 12. デジタル・トランスフォーメーション実現のための取り組み デ ザ イ ン 思 考 リ ー ン ス タ ー ト ア ッ プ アジャイル開発 アプリケーション プラットフォーム API 開 発 運 用 ビジネス環境への対応 競争優位の確立 不確実性の増大・スピードの加速 製品やサービスをジャストインタイム で提供できる即応力 常識や価値基準の転換 生産性・価格・期間における これまでの常識を覆す破壊力 デジタル トランス フォーメーション DevOps
  13. 13. デザイン思考・リーン・アジャイル・DevOpsの関係 現場に足を運ぶ 現物を手に取る 現実を自分で確認する デザイン思考 リーン・スタートアップ アジャイル開発 DevOps デザイナー的なクリエイティ ブな視点で、ビジネス上の課 題を解決する 最小限の機能に絞って短期間 で開発しフィードバックをう けて完成度を高める ビジネスの成果に貢献するシ ステムを、バグフリーで変更 にも柔軟に開発する 安定稼働を維持しながら、開 発されたシステムを直ちに・ 頻繁に本番環境に移行する  共感(Emphasize)  問題定義(Define)  創造(Ideate)  プロトタイプ(Prototype)  検証(Test)  構築(Build)  計測(Measure)  学習(Learn)  開発と運用の協調  自動化ツールの整備  継続的デリバリー (Continuous Delivery)  反復/周期的(Iterative)  漸進的(Incremental)  適応主義(Adaptive)  自律的(Self-Organized)  多能工(Cell Production) イノベーションとビジネス・スピードの融合 イノベーションの創発 ジャスト・イン・タイムで提供
  14. 14. あらゆる組織はサービス・プロバイダーへと進化する IT(デジタル・テクノロジー)を駆使して 製品やサービスをジャスト・イン・タイムで提供できる 組織・体制、ビジネス・プロセス、事業・経営へと 転換すること ヒトやモノに依存しない仕組み ビジネスのソフトウェア化 ソフトウェア・コード開発を中心とした企業組織に変革すること 全ての組織がサービス・プロバイダー 営業、工場、開発、経理、経営など
  15. 15. 製品やサービスの市場投入までのプロセス:これまで 研 究 開 発 事業化 市場 投入  高度な専門性  注力する技術領域の明確化  仕様の確定と標準化  生産工程の改革  コストダウン・品質の改善  仕様へのフィードバック プロダクト開発 プロセス開発
  16. 16. 製品やサービスの市場投入までのプロセス:これから 開 発 事業化 市場 投入 開 発 事業化 市場 投入 開 発 事業化 市場 投入 研究 研究 研究 タイムリーに最小単位の製品・サービス を市場投入していく見極めと、それを可 能にする仕掛けが必要 アジャイル ← DevOps ← リーン・スタートアップ プロダクト・イノベーション プロセス・イノベーション 研究を加速するためにライフサイクルの シフトを視野に入れて多分野横断でプロ ジェクトを推進
  17. 17. SIビジネスのデジタル・トランスフォーメーション 既存の業務プロセスの改善ではなく、新しい業務プ ロセスの創出のために、お客様と一緒になって新し い正解を創り出してゆく「共創」が必要となる。 「共創」とは、絶対的な正解のないところで最善の 正解を生みだす取り組み。既存の発想にとらわれな いオープンさと最新テクノロジーの活用、効率よく イノベーションを生みだすフレームワークを駆使す ることが求められる。
  18. 18. ITに求められる需要は“工数提供”から“価値実現”へ 工数需要 <人月による貢献> 工数削減の取り組み 作る工数の削減 ミドルウェア、パッケージ、ツール IT需要の拡大 コスト:生産性・期間・利便性 IT需要の拡大 投資:スピード・変革・差別化 工数削減の取り組み 作らない手段の充実 自動化・自律化・サービス化 価値実現需要 <お客様のビジネスの成果に貢献> ITビジネスに求められる価値の パラダイム・シフト 工数削減と 需要拡大の均衡 共創 ITがもたらす 顧客価値 時間
  19. 19. 「共創」の3つの意味/イノベーションを生みだす原動力 共創 Co-Creation 提供者 顧客 ? ? ? 双方向の関係 オープンの関係 連携の関係
  20. 20. 事業者 共創 デザイン思考 お客様 アジャイル開発 PaaS/FaaS/SaaS 超高速開発ツール 事業者お客様 クラウド DevOps 自動化ツール 変更への柔軟性とスピード シェア × サブスクリプション = 利益と売上 SIビジネスのデジタル・トランスフォーメーション ビジネス 企画・設計 システム 企画・設計 アプリケーション 開発・運用 インフラ・プラットフォーム 構築・保守 運用管理 お客様 事業者 事業者 事業者 事業者 絶対的な安定と品質 物販 × 工数 = 売上と利益
  21. 21. デジタル・トランスフォーメーション デジタル・トランスフォーメーションを実践するステップ 3つの原則 課題の実感 トレンドの風を読む 試行錯誤 ステップ 1 戦略:ビジネス・モデル あるべき姿と シナリオを示す ステップ 2 作戦:ビジネス・プロセス ITの可能性を 最大限に活かす ステップ 3 戦術:使い方や見栄え 新しい常識で 選択肢を模索する
  22. 22. 2つの情報システムの思想と文化の違い乗り越えて「バイモーダルSI」へ ユーザー部門のITへの期待の変化 顧客に製品やサービスを“いかに買ってもらうか”を狙う 顧客が製品やサービスを“買ってから”を処理、格納する  ユーザー部門の要求は明確  IT部門はその要求に応える 求められる価値:スピード 求められる価値:安定性 SoE/モード2 SoR/モード1 System of Engagement System of Record 『キャズム』の著者Geoffrey A. Mooreの言葉を参考に作成  ユーザー部門は要求が不明  IT部門はその要求を一緒に探す  ERP  SCM  販売管理など  CRM  MA  ECなど 結果を処理するシステム 結果を創出するシステム
  23. 23. デジタル・トランスフォーメーション時代に求められる人材 お客様の経営や事業に踏み込んで一緒に考え、広くテ クノロジーのトレンドや可能性から助言を与えられる 人材が求められている。そのためには、自分の専門分 野だけではなく事業や経営、テクノロジーの全般にわ たって、広い知見を持ち、経営や事業についてクロス オーバーに相談できる存在になることが必要となる。
  24. 24. 私たちはお客様にこんな応対をしてはいないだろうか 24 自分たちの「できること」でしか 解決策を示そうとしない。 これからのテクノロジーやその可能性について 分かりやすく説明できない。 機能や性能については説明できるが 経営や事業の成果にどのような貢献が できるのか説明できない。 お客様が新しい方法論や見積を求めても 旧来のやり方で提案しようとする。 新しい方法論やテクノロジーの適用を求めると 保証できない、実績がない、時期尚早などの ネガティブ・ワードで翻意を迫る。 こんな応対はしていないだろうか  自分たちの収益を優先して考えている。  新しいコトへのリスクを嫌っている。  経営やリソースに余裕がない。  勉強していない。あるいはその習慣がない。  分かってもらおうという意欲が欠如している。  自分たちのできないことに関心がない。  お客様の立場で考える習慣がない。  経営や業務に関心や知識がない。  お客様の成果より自分たちの成果を優先している。  仕事のやり方を変えたくない。  読めないリスクはできるだけ避けたい。  自分たちの業績評価基準に反する。  相手の想いを理解しようという意欲がない。  そもそも知識がなく、学ぶ意欲も乏しい。  新しいコトへチャレンジすることが怖い。 考えられる理由
  25. 25. デジタル・トランスフォーメーションを主導するクロスオーバー人材 ビジネス環境への対応 競争優位の確立 不確実性の増大・スピードの加速 製品やサービスをジャストインタイム で提供できる即応力 常識や価値基準の転換 生産性・価格・期間における これまでの常識を覆す破壊力 デジタル トランス フォーメーション 自社に 強みのある テクノロジー 他社に 強みのある テクノロジー 協力して 強みを創る テクノロジー ICの「凄さ」を語るのではなく、 ITがもたらす顧客価値の「凄さ」 を伝える。 「共創」によってお客様を主導し、 お客様の「あるべき姿」と実現の ための物語を描く。 新しい技術を顧客価値に転換する土台 これまでに培った技術やノウハウをも組み合わせて「バイモーダルSI」ができてこそお客様の期待に応えることができる
  26. 26. 加速する時代のスピードに対応できる人材 26 業界という枠組み は存在する 一旦確立された 競争優位は継続する破壊 業界を越えた破壊者の参入 ビジネス環境が変化し続けることが常識であり業界を越えた 変化に柔軟・迅速に対応できれば事業は維持され成長できる ビジネス環境の安定が正常であり、業界の枠組みの中で起こ る変化に適切に対処することで、事業は維持され成長できる お客様の業務や経営に関心を持ち、お客様と対話して 最適な手法やサービスは何かを目利きし使いこなしてゆく力量
  27. 27. お客様のビジネスの成果に貢献する お客様のデジタル・トランスフォーメーション実現を支える 常にテーマや問いを発し続けられる人材 未来に至る 筋道を示す 自らが テーマを 決める お客様の 未来を描く お客様の 経営や事業 についての関心 経験から学んだ 気付きや教訓 自分たちが 生みだした優れた技術 社外で生みだされた 優れた技術 デジタル・トランスフォーメーションを 実現するための新たらしいビジネス価値 お客様 の教師
  28. 28. デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー 補足資料 アプリケーション  VR(仮想現実)/ AR(拡張現実)/ MR(複合現実)  ディープラーニング(深層学習)と関連技術 プラットフォーム  ブロックチェーン  HTAP(OLTP/業務系とOLAP/分析系の実行基盤を統合) インフラストラクチャーとデバイス  LPWA(Low Power, Wide Area:省電力広域無線ネットワーク)  5G(第5世代移動体通信)  エッジ・コンピューティング  量子コンピュータ
  29. 29. デジタル・トランスフォーメーションを支えるテクノロジー・補足 アプリケーション プラットフォーム インフラストラクチャー デバイス AR(拡張現実) / VR(仮想現実) / MR(複合現実) Augmented Reality / Virtual Reality / Mixed Reality ディープラーニング(深層学習)と関連技術(深層強化学習/DQN、敵対的ネットワーク/GANなど) Deep Learning ブロックチェーン Block Chain HTAP(OLTP/業務系・基幹系とOLAP/分析系の実行基盤を統合) Hybrid Transaction and Analytics Processing LPWAネットワーク Low Power,Wide Area Network 5G通信 5th Generation エッジ・コンピューティング(デバイス側での学習や推論/高機能演算) Edge Computing 量子コンピュータ Quantum Computer 〜2017 2018 2019 2020 2021〜
  30. 30. VR(仮想現実)とAR(拡張現実)とMR(複合現実) 〇〇神社・大鳥居 歴史: XXXXXXXXXXXXXXXX XXXX コンピューターが描き出した仮想 世界の中に入り込み、自分がそこ にいるかのような感覚を体験 現実に見ている視覚空間にコン ピューターが作り出した情報を重 ね合わせて表示 AR(Augmented Reality:拡張現実)VR(Virtual Reality :仮想現実) VRゴーグル スマートフォン +アプリ ARゴーグル ARグラス 現実の風景 コンピューター が描き出した 仮想世界 MR(Mixed Reality :複合現実) 現実世界とコンピューターで作り出さ れたデジタル世界を重ね、そのデジタ ル世界に触れて操作したり作用をおよ ぼしたりできる
  31. 31. ディープラーニング(深層学習)における学習と推論 31 ・・・・・ 入力層 出力層中間層(隠れ層) 入力と出力ができるだけ一致 するように中間層の繋がりの 重み付けを調整してゆく。 ・・・・・ 入力層 出力層中間層(隠れ層) イヌ 32% × ネコ 96% ○ ウシ 18% × 学習 推論 重み付けされた 「学習済の推論モデル」 「ネコ」 である 教師データ 未知のデータ 教師データ
  32. 32. 従来の方法(集中台帳)とブロックチェーン(分散台帳) 信頼されている 第三者機関 銀行や政府 機関など 一般の個人 や組織など 信頼・権限を持つ機関や組織に台帳を預け 取引の正当性を保証する 取引に関わる全員が同じ台帳を保有し 取引の正当性を全員・相互に保証する 従来の方法(集中台帳) ブロックチェーン(分散台帳)
  33. 33. HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing) 33 バッチ処理 日次・週次など ETL Extract/Transform/Load 業務系データベース ERP、個別業務システム 分析系データベース DWH、データマート 業務処理 販売管理、生産管理など 分析処理 販売予測、品質管理など HTAPデータベース 業務処理・分析処理の統合 HTAP:Hybrid Transaction/Analytical Processing(エッチ・タップ) 「トランザクション処理と分析処理を同じインメモリデータベース上で処理する」という考えに基づく技術や製品 意志決定支援型:人間が素早く判断できるよう支援 インプロセス型:価格設定や生産調整などを人間が介在せず業務プロセスに反映※ 業務処理の結果を リアルタイム分析 不良製品が生まれる前に自動で調整をかける、金融の不正取引を見つけて中断する、与信判断の際に、明らかに問題 がないものはスルーして、人間の判断が必要なものだけを人間に振るなどを実現 ※
  34. 34. LPWA(Low Power Wide Area)ネットワークとは 34 低 速 最大数十キロbps 低消費電力 規定の電池容量で数ヶ月から数年使用可 広域通信 基地局から数キロから数十キロをカバー 低コスト @10円/月程度からの使用料 利点 制約
  35. 35. 5G(第5世代)通信 35 1G 2G 3G 4G 高速・大容量データ通信  10G〜20Gbpsのピークレート  どこでも100Mbps程度 大量端末の接続  現在の100倍k端末数  省電力性能 超低遅延・超高信頼性  1m秒以下  確実な通信の信頼性担保 5G 音声 テキスト データ 動画 IoT 多様なサービスへの適用を可能にする  異なる要件のすべてを1つのネットワークで実現する。  各要件をに応じてネットワークを仮想的に分離して提供する(ネットワーク・スライシング)。 1980年代〜 1990年代〜 2000年代〜 2010年代〜 2020年代〜
  36. 36. エッジ・コンピューティングとIoTの三層構造 36 クラウド クラウド エッジ・サーバー フォグ・サーバー ゲートウェイ センサー/モノセンサー/モノ 通信料の削減 最低限のデータを送受信 セキュリティ確保 機密データをローカルに保持 低遅延 機器をリアルタイム制御 拠点内/地域内 遠隔通信遠隔通信 データ活用 と機能連携 データ集約 と高速応答 データ収集 と遠隔送信 データ受信 と遠隔制御 通信料の増大 全データを送受信 セキュリティ困難 機密データを送受信 高遅延 機器を遠隔制御 ネットワーク負荷低減 スループット安定 ネットワーク負荷増大 スループット低下
  37. 37. 0 量子コンピュータが高速に計算できる理由 37 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 01 01 01 演算演算結果 結果 2n回演算 1回で演算 4ビット(4bits) 4量子ビット(4qubits) 量子の「重ね合わせ」 4ビット=24=16回演算 4量子ビット=1回の計算全 て の 組 合 せ を 逐 次 計 算 全ての組合せを1回で計算 量子ビット数が増えるほど指数関数的に計算速度が高速化 量子スプレマシー(量子優越性)= 50量子ビット程度 (既存の古典コンピュータ(スパコン)の能力を超える) N 量子ビット = 2N の計算を1回で演算
  38. 38. 38 ネットコマース株式会社 180-0004 東京都武蔵野市吉祥寺本町2-4-17 エスト・グランデール・カーロ 1201 http://www.netcommerce.co.jp/

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