2021年戦略科学技術の趨勢：人を基本とし、中心化し、靭性を納品する。

普通ではない2020年がもうすぐ過ぎます。2021年には、どのような戦略的科学技術の流れが生まれますか？

21世紀の経済報道記者の取材に対し、Gartner上級研究総監の高挺氏は、来年の戦略科学技術の動向には3つのテーマがあり、人間本位、位置柔軟、靭性の配信に関連すると分析している。その中で、人を基本にして、人の行動体験と個人のプライバシーに関心を持って、位置が柔軟であれば、中心化の大潮の下の新しい趨勢を包括しています。

資料図

1.人間本位

人間本位とは、個人の行動体験やプライバシーに関心を持つことです。インターネットの大データの普及が進むにつれて、この傾向はますます顕著になってきた。

（1）インターネット行為

インターネット行為の本質は、ユーザーの行動の大きなデータを収集することによって、データを洞察にまとめ、これを根拠に賞罰ミスを形成し、ユーザーの行為に影響を与えるというものです。例えば、Apple Watchの手洗い機能では、ユーザが手を洗うと20秒の読み取り秒が発生し、ユーザが手を洗う時間が20秒に達すると、システムポイントの評価が得られます。

（2）全面体験

第二の戦略的趨勢は全面的な体験であり、これは過去にお客様の体験と従業員の体験を結び付けています。顧客体験の観点から、より良いデジタル技術を使用して、顧客の製品やサービスをサポートするために、従業員の経験は、技術を使用して、従業員の効率を向上させることが求められます。

（3）プライバシー強化計算

高水準から見ると、プライバシー強化計算は極めて重要な戦略的科学技術の流れである。多部門、多機構間でデータ協力を実現する過程で、避けられない命題はデータ集約処理分析の過程において、それぞれのデータプライバシーをどのように保護するかである。

従来の解決策としては、ハードディスクなどのメディアにデータを格納して暗号化することで、他の人の獲得を阻止してきたが、リアルタイムのデータの流れを分析すると、データの流出をどう防ぐかが課題となっている。現在の業界の実現方式は信頼できる環境を確立するか、計算可能なデータを暗号化するかを紹介しています。

2.フレキシブルな位置

「位置の柔軟さ」とは、現在の企業の業務が技術変化に伴ってますます中心化されることを意味し、今年全体に隠されている新冠の疫病のテーマを重ね合わせて、企業の伝統的な業務能力と技術も新たな傾向が現れます。

（1）分布雲

高張氏は、昨年と比較して、今年の分布雲の特徴は、地元の公有雲、モノのネットワークエッジ雲、都市コミュニティ雲、5 Gモバイルクラウドなどの種類の増加にあると指摘している。

これらの細分化された分布雲は、ユーザーのニーズをより細かく掘り下げることができる。例えば、公有雲のネットワーク遅延、データの安全などを考慮して、私有雲のクラウド化能力に限界があり、今年は各雲メーカーが当地公有雲の「新種」を発売し始めた。このモデルは公有雲の記憶、計算能力を実現しながら、データの現地化を保証する。

（2）随所に運営する

新冠の疫病は伝統的なビジネスモデルに影響を与えました。随所に運営する傾向はお客様がどこにいてもいない、従業員がどこにいてもいない、業務がどこにもいない後疫病の時代の特徴を解決するためです。これに対して、遠隔化された運営と仮想決済が可能な手段となる。高挺は、伝統企業がデジタル化を優先し、遠隔で商業モデルを優先的に設計し、物理空間のデジタル化の度合いを高めるとともに、クラウド交付、デジタル化交付によって分散型業務能力を向上させると提案しています。

（3）サイバーセキュリティグリッド

現在の伝統的な企業ネットワークセキュリティアーキテクチャは企業データセンターを中心とした集中型ネットワークであるが、高度クラウド化の時代には、このようなモデルはネットワークの効率を大幅に低下させ、コストを向上させるだろう。新しい実行可能なアーキテクチャは、アイデンティティの検証に基づいて、アクセス特性に応じて異なるアクセスセキュリティポリシーを与え、クラウドサービスによってデータセンターではなくユーザネットワークのセキュリティニーズを満たす構造である。

3.靭性交付

靭性交付は同様に後疫病の時代背景の下で発生した新しい趨勢であり、企業が激しい外部環境の変化に直面した時に行うべき変化である。

（1）組立型知能企業

組み立て型知能企業とは、企業運営の中心化傾向を指す。企業の従業員がどこにいてもいない時、企業のプラットフォームがますます全面化され、合成化され、個性化された時、全体の企業のIT及び業務能力はモジュール化のパッケージ化の形式である中台モデルを形成して、考慮に値する方向になります。高挺氏は、企業が組織変革を通じて業務再編を行い、技術的手段を通じて新たな組織構造を支えていくことが、組み立て型スマート企業を推進する核心的な本質であると強調した。

（2）人工知能工程化

現在の多くの人工知能プロジェクトはまだ概念検証段階であり、実際に着地するのは比較的難しい。高挺氏によると、人工知能で解決すべき三つの問題は、データ処理、モデル構築及び交付である。DataOps、ModelOps、およびDevOpsの方法体系によって、人工知能工程化または大規模で持続可能なAI交付が可能です。

（3）スーパーオートメーション

業務駆動型スーパーオートメーションは、大量の許可業務とITプロセスを迅速に識別し、審査し、自動的に実行するための厳格な方法である。過去数年間、スーパーオートメーションはずっと持続的に発展しています。超自動化は避けられない不可逆的な流れであり、すべてが自動化されるべきものは自動化されます。