Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド
改訂新版
2017年4月
ご案内
2
知識の定着は、ネットを眺め、資料を読むだけでは不十分です。実際に第三者
を相手に自分の言葉で説明してみるのが最も効果的です。
また、本プレゼンテーションは、ロイヤリティフリーです。ご自身の資料とし
て、加工編集していただいてもかまい...
3
第0章 ITの最新トレンド
【図解】コレ1枚でわかる最新のITトレンド
Digital Disruption デジタルディスラプション
人間前提のビジネスプロセスから機械前提のビジネスプロセスへの転換
Digital Transformation デジタルトランスフォーメ...
第1章 IoT
コレ1枚でわかるモノのインターネット(IoT)
スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター
263
Kw
○×電力
さまざまなアクティビティ
クラウドにつながり
モノ自身が賢くなる
モノ同士がにつながり
全体で協調・連携する
モノ...
IoTの2つの意味
7
データ収集
モニタリング
データ解析
原因解明・発見/洞察
計画の最適化
データ活用
業務処理・情報提供
機器制御
ヒト・モノ
クラウドコンピューティング
日常生活・社会活動 環境変化・産業活動
現実世界/Physica...
個人・生活全般や
広範なビジネス分野へ
M2MとIoTの違い
8
価格
サイズ
性能
ネットワーク
プラット
フォーム
高 低特
殊
な
用
途
に
限
定
多
様
な
用
途
に
適
用
高コスト
クローズド
低コスト
オープン
独自システム...
Device / Sensor Data
Location Data
Vital / Life Log Data
ビッグデータ
 災害時の避難誘導
 災害に関わる警報や注意
 エネルギー需給の調整
 交通監視・管制
 見守りや犯罪の抑...
デジタル化の歴史
10
1960年代
メインフレームの登場
1970年代
事務処理・工場生産の自動化
1980年代
小型コンピュータ・PCの登場
1990年代
クライアント・サーバの普及
2000年代
ソーシャル、モバイルの登場
201X年〜
...
社会基盤のシフト 「モノ」の価値のシフト
IoTがもたらす2つのパラダイムシフト
11
1. 現実世界のデジタルデータ化
2. ビッグデータを使ったシミュレーション
3. 現実世界へのフィードバック
1. 「ハード+ソフト」がネットワーク接続
...
デジタルコピー/デジタルツイン
12
電脳世界
(Cyber World)
現実世界
(Physical World)
Cyber-Physical System
スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター
263
Kw
○×電力...
モノのサービス化(1)
13
モノの価値は、
ハードウェアからソフトウェアへ、
そしてサービスへとシフト
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
機能・性能を随時更新可能
機能・性能の固定化
機能・性能を継続的更新可能
モノのサービス化(2)
14
コアビジネス
 既存ビジネス
 蓄積されたノウハウ
 確実な顧客ベース
付加価値ビジネス
 収益構造の多様化
 既存ノウハウの活用
 顧客ベースの囲い込み
新規ビジネス
 顧客価値の拡大
 ノウハウ...
コンサルティングやサービスなど
新たなビジネス価値の創出・提供
開発・生産による
価値の創出
使用による
価値の消費
製造業のサービス化
15
開発・生産による
価値の創出
使用による
価値の消費価値交換
販売これまでの製造業
購入
価値交換
...
ガソリン自動車と電気自動車
16
エンジン部品点数 1〜3万点 モーター部品点数 30〜40点
機能・性能 ハード>ソフト 機能・性能 ハード<ソフト
専用設計・製造が必要
ハードウェアのコモディティ化は困難
汎用部品の適用範囲が広い
ハードウ...
IoTの機能と役割の4段階
17
モニタリング
Monitoring
制御
Control
最適化
Optimization
自律化
Autonomy
センサーと外部データ ソフトウェア アナリティクス 人工知能(機械学習)
 製品の状態
...
IoTの3層構造
クラウドコンピューティング
エッジコンピューティング
フォグコンピューティング
デバイス
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
数百ms
数百ms
数ms
スマートフォン自動車 ウェアラブル ...
クラウドから超分散へ
19
インターネット
専用ネットワーク
インターネット
専用ネットワーク
専用ネットワーク
テキスト テキスト+ 画像 マルチメディア マルチメディア + センサー
すべてのデータ保管・処理は集中
大規模なデータ保管・処理...
インダストリー4.0(1)
20
電力蒸気機関人力・自然力
大量生産注文生産
多品種化
カスタマイズ生産
個人生産
機械生産手作り
コンピュータによる自動化
標準化・規格化個別仕様
個別仕様
コンピュータによる自律制御
工場・機器・人間の自律連...
インダストリー4.0(2)
21
インダストリー4.0
Industry 4.0
自ら考える工場
製造コストの極小化
個別仕様オーダーでも
量産品と同じコストで対応
カスタマイズ対応
お客様ごとに異なる
個別仕様のオーダーに対応
短納期対応
個...
3Dプリンタ
22
3Dデータ
3Dデータ
断面化された3Dデータ
CADシステム
コンピュータ
断層撮影装置
3Dスキャナ
・・・
3Dプリンタ
3D積層造形技術
樹脂や金属粉末など
粉末焼結
レーザー/電子ビーム
インクジェット
光造形
熱...
さまざまなアプリケーションの展開が期待される
オープンプラットフォーム
空間をデータ化するIoTデバイス「ドローン」
遠隔操縦
自律飛行
+
プログラミング
GPS/カメラ
各種センサー
コンピュータ
収集データ 分析
シミュレーション
鳥の目...
VR(仮想現実)とAR(拡張現実)
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
ピュータが作り出...
第2章 人工知能とロボット
コレ1枚でわかる人工知能とロボット
26
人間にしかできなかったこと 人間にはできなかったこと
作業の効率化 能力の拡張
運転手
工場作業者
兵士
音声認識
文脈理解
検索代行
知識蓄積
関係付け・解釈
選択・判断
観察・監視
能力強化・補完
...
人
工
知
能
の
冬
人
工
知
能
の
冬
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
1958年 パーセプトロン
脳の神経活動を数式モデル化し、コンピュータに処
理させる、初歩的なニューラルネットワーク
1960...
汎用目的技術(GPT:General Purpose Technology)
28
蒸気
電力
コンピュータ
インターネット
人工知能
ブロックチェーン?
社会・経済の
発展や変革
汎用目的技術
(GPT:General Purpose Tec...
ルールベースと機械学習
29
人間の体験や伝聞によっ
て得られた知識
答えを出すための
ルールを人間が記述
If 〜 then 〜 else
データ
センサーや業務システム、Webサイトなどから
アルゴリズム
答えを出すためのルールを
データを...
人工知能とは/弱いAIと強いAI
人工知能(AI : Artificial Intelligence)
人間のような知的処理をコンピュータでおこなう技術
弱いAI
Weak AI
強いAI
Strong AI
知能を使ってすることを機
械にさせ...
人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係
31
1950年代 1960年代 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 2010年代
人工知能
Artificial Intelligence
機械学習
Machine Learn...
 大きさ
 直径
 重さ
 中空かどうか
 底のあるなし
 ・・・
 ・・・
 ・・・
 〇〇cm以上〜〇〇cm未満
 〇〇cm以上〜〇〇cm未満
 〇〇g 以上〜〇〇g 未満
 中空である
 底がある
 ・・・
...
人間が特徴量を教えることで
データの中からパターンを見つ
け出し、分類・整理する
人間が教えなくても森羅万象の
中からパターンを見つけ出し
世界を分類・整理する
ディープラーニングが、なぜこれほど注目されるのか
機械学習
データを分析することで...
機械学習の方法
34
機械学習
教師あり学習
教師なし学習
入力と正解例の関係を示した
データを学習データとして入
力し、その関係を再現するよ
うに特徴を抽出、モデルを生
成する。
なんの説明もない学習データ
を入力し、抽出した特徴のパ
ターン...
「自動化」から「自律化」への進化
35
データを蓄積263
Kw
○×電力
経験や知見 ビッグデータ
アルゴリズム構築 データ分析 機械学習
確率・統計的アプローチ
脳科学的アプローチ
ロジック ロジック
ロジック
パターン
自動化(Autom...
人工知能の適用領域
36
人間の関与
自律的制御
状況を把握し、自律的に判断して実行
自動運転自動車・株の自動取引など
推奨・判断
データを解析し、最適解を見つけ出して推奨、判断
医療診断支援・商品レコメンドなど
知識の発見
データを解析し、規...
進化したbot(ボット)
37
福岡行き
航空券を
予約して!ご希望の
日時を
教えて
ください!
来週金曜日
の午前中で
お願い!
メッセージ
アプリ
クラウド
次の日程
では
いかが?
音声認識
テキスト認識
意味の解析
意図の解釈
クラウ...
Amazon Alexa
38
自動車を
ガレージから出す
ピザを注文する
空調の温度を
調整する
配車サービスで
車を呼ぶ
預金残高を
確認する
クラウド・サービス
サービス提供者を巻き込む
“Skill”SDKを提供
サービス利用者の抵抗を...
自律走行できる自動車
39
レベル4
レベル3
レベル2
レベル1
レベル0
完全自動走行
準自動走行
準自動走行
安全運転支援
支援なし
ドライバーが常にすべての操作
(加速・操舵・制動)を行う。
加速・操舵・制動のいずれかをシ
ステムが行う...
産業発展の歴史から見る人工知能の位置付け
40
人手による
家内制手工業
動力による
大量生産
データに基づく
科学的管理手法
ビッグデータを活かした
人間能力の拡張
製作者の能力に
依存した
独自化
分業による
専門化
プロセス分解
による
...
人工知能の2つの方向性
41
視覚(See)
聴覚(Listen)
対話(Talk)
特化型人工知能
個別の領域において知的に振る舞う
汎用型人工知能
異なる領域で多様で複雑な問題を解決する
自己理解・自己制御
意識・意欲を持つ
自ら課題を発見...
人工知能と付き合う3つの方法
42
ビッグデータ 263
Kw
○×電力
仮設設定
自然言語や動作
による指示・操作
自律動作・判断
規則性の発見
自然言語や
動作の理解
最適解の発見
コンピュータ
や機械
状況や変化
人間と機械との
「自然な...
人工知能に置き換えられる職業と置き換えられない職業
43
人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業 人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業
感性、協調性、創造性、好奇心、問題発見力など
非定型的で、機械を何にど...
人間の知性の発達と人工知能研究の発展
44
if (条件) then (処理1) else (処理2)
論理的思考
感覚的思考
心身的反応
心による身体の制御
や身体の変化による
心の変化
パターンの認識や識
別、規則性やルール
の発見
感覚と...
第3章 クラウドコンピューティング
ネットワーク
コレ1枚でわかるクラウドコンピューティング
46
インフラストラクチャ
プラットフォーム
アプリケーション
計算装置 記憶装置 ネットワーク
データ
ベース
運用管理
プログラム
実行環境
プログラム
開発環境
認証管理
電子
メ...
「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ
47
工場内・発電設備
 設備の運用・管理・保守は自前
 需要の変動に柔軟性なし
電力供給が不安定
自前で発電設備を所有
工場内・設備
電
力
電力会社・発電所
大規模な発電設備
低料金で安定供給を...
クラウドはシステム資源のECサイト
見積書
契約書
調達手配
導入作業
メーカー
ベンダー
サイジング
調 達
費 用
数週間から数ヶ月
数ヶ月から数年を想定
現物資産またはリース資産
従来の方法
セルフサービスポータル
 調達・構成変更
...
クラウドならではの費用対効果の考え方
システム関連機器の
コストパフォーマンス
リース
コストパフォーマンスが
長期的に固定化
クラウド
新機種追加、新旧の入れ替えを繰り返し
継続的にコストパフォーマンスを改善
移行・環境変更に
かかる一時経費...
IT活用適用領域の拡大 難しさの隠蔽
システム資源
エコシステム
クラウドが生みだすパラダイムシフト
50
クラウドコンピューティング
IT利用のイノベーションを促進
ビジネスにおけるIT価値の変化・向上
新たな需要・潜在需要の喚起
モバイル・...
歴史的背景から考えるクラウドへの期待
業務別専用機
業務別専用機
業務別専用機
業務別専用機
UNIXサーバー
PC
PCサーバー
Intel
アーキテクチャ
汎用機
メインフレーム
IBM System/360
IBM System/360
...
情報システム部門の現状から考えるクラウドへの期待
新規システムに投資する予算
既存システムを維持する予算
(TCO)
40%
60%
新規システムに投資する予算
既存システムを維持する予算
IT予算の増加は期待できない!
既存システムを
維持す...
クラウドの起源と定義
クラウドコンピューティングは
コンピューティング資源を
必要なときに、必要なだけ、かんたんに
使える仕組み
配置モデル
サービスモデル
5つの重要な特徴
米国国立標準技術研究所
クラウドの定義/サービスモデル (Service Model)
アプリケーション
ミドルウェア
オペレーティング
システム
ハードウェア
PaaS
Platform
as a Service
IaaS
Infrastructure
as a S...
ハイブリッドクラウド
複数企業共用
パブリッククラウド
クラウドの定義/配置モデル (Deployment Model)
プライベートクラウド
個別企業専用
個別・少数企業 不特定・複数企業/個人
LAN LAN
インターネット
特定企業占有
...
ハイブリッドクラウド
モバイル連携 使い分け 災害対策 負荷調整 SaaS連携 ピーク対応 柔軟対応
PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivatePublicPrivate Pu...
マルチクラウド
57
クラウド管理プラットフォーム
Prime Cloud Controller (SCSK)/RightScale (RightScale) /vRealize Suite (Vmware) など
オンプレミス(自社構内)
デ...
ハ
イ
ブ
リ
ッ
ド
ク
ラ
ウ
ド
ベンダーにて運用、ネット
ワークを介してサービス提供
パブリック
クラウド
自社マシン室・自社データセ
ンターで運用・サービス提供
プライベート
クラウド
5つの必須の特徴
人的介在を排除
無人
システム...
 徹底した標準化
 大量購入
 負荷の平準化
 APIの充実・整備
 セルフサービス化
 機能のメニュー化
クラウドコンピューティングのビジネスモデル
59
クラウドコンピューティング
オンデマンド
従量課金
自動化・自律化
システ...
クラウドによってもたらされる3つの価値
TCOの削減
バランスシート
の改善
柔軟性
の向上
価 値
情
報
シ
ス
テ
ム
部
門
経
営
者
ユ
ー
ザ
ー
TCO削減で
ITの戦略投資
を拡大
ROAが改善
経営効率の高さ
をアピール
変...
日米の企業文化の違いとクラウドへの期待
ITエンジニア
の人数
ユーザー
企業
ITベンダー企業
75%
ユーザー企業
72%
ITベンダー
企業
ITベンダー企業の生産性向上
+ ベンダーがリスクを背負わされる
ユーザー企業の生産性向上
+ ...
自分たちのシステム
「セキュリティが不安でパブリッククラウドは使えない」は本当か?
62
脅威 脆弱性
対策可能対策不可能
ウイルスや不正ア
クセスなどの攻撃
バグや組み合わせの
不具合などの弱点
完全な対策は不可能
「見える化」対策
システム...
サービス事業者とユーザーの役割分担
プラットフォーム
開発や実行に必要なソフトウェア
アプリケーション
業務遂行に必要なソフトウェア
インフラストラクチャ
プロセッサ、メモリ、ストレージ、
ネットワークなどのシステム資源、施設
サービス
事業者...
所有しているシステムをパブリックへ移行するための勘所
64
IaaS
PaaS
SaaS
オンプレミスシステム
1. コスト
5年間のTCO
2. BCP
遠隔多重化構成など
3. バックアップ/アーカイブ
電子メール、業務データなど
4. ユ...
第4章 モバイルとウェアラブル
コレ1枚でわかるモバイルとウェアラブル
PDA
モバイルウェアラブル
PCアプリケーション
自社ネットワーク
Webブラウザー
インターネット
クラウド
サーバー
2007年以前 2007年以降
「ムーアの法則」と「メトカーフの法則」
67
ムーアの法則
半導体の集積密度は、
18~24ヶ月で倍増する
価
格
性
能
比
年
メトカーフの法則
通信ネットワークの価値は、
接続するシステムの数の二乗に比例する
ネ
ッ
ト
ワ
ー
ク
の
...
パソコン
使うときに電源を入れる
モバイルデバイス
常に電源が入っている
移動できない 移動できる
使うときにネットワークにつなぐ 常にネットワークにつながっている
使うにはある程度の知識が必要 直感的に操作できる
クラウドは必須ではない クラ...
GPS(Global Positioning System) クラウド
地図データ
位置情報
モバイルデバイスが変えたIT利用シーン
ユーザーからの簡便な情報発信と共有
70
ビッグデータ
クラウド
UGM
User Generated Media
SNS
Social Network Service
ウェアラブル・デバイスの登場
0 (ゼロ) フィート
1フィート
(30cm)
2フィート
(60cm)
ラストワン(1)フィートを
乗り越えることで生まれる
新しい可能性
ウェアラブル
モバイル
デスクトップ
眼鏡
腕時計
指輪
ベルト
靴
帽子
衣服
コンタクトレンズ
パーソナルアシスタンス
【操作】
・音声入力、ジェスチャ
【情報】
・通知、情報フィードバック
【情報提供】
着信、メール、メッセージ
【音声インターフェース】
通話・音楽再生
【情...
加速度センサ 温度センサ
GPS
ジャイロセンサ
照度センサ
地磁気センサ圧力センサ
近接センサ
回転センサ
脳波センサ 近接センサ
GPS
眼球運動センサ
加速度センサ
回転センサ心拍センサ
発汗センサ
体温センサ
モバイル
デバイス
ウェア...
接続
デバイス ノートパソコン
PDA
電子手帳
第1世代
スマートフォン
入力
パソコンとの連携
メール・Web
有線
通信カード(低速)
有線
通信カード(低速)
携帯電話回線
(低速)
キーボード
手書き文字認識
キーボード
キーボード
...
良い点
当時の日本の携帯電話 当時の海外の携帯電話
全世界で端末仕様を統一サービスと端末の一体開発
高品質なサービス
多彩な機能
悪い点
プレイヤーが多く一貫した
サービスを提供できない
行き過ぎた高機能化
日本でしか通用しない
高コスト体質
...
クラウドとモバイルの関係
Windows
自社ネットワーク
Webブラウザー
インターネット
クラウド
サーバー
クライアント/サーバー クラウド
PC/AT Mac
Windows Linux MacOS
クライアントごとに専用のプログラム (ネイティブアプリ) を用意する必要があり、開発効率が良くない
クライアントプラットフォームの変遷
PC/AT Mac
Windows Linux ...
クライアントの変遷
Windows
クライアント/
サーバー
Webシステム リッチインターネット
クライアント(RIC)
ブラウザー
ブラウザー
+ プラグイン
サーバー
Webサーバー
サーバー
Webサーバー
サーバー
業務個別
プログラ...
1990年 2000年
クライアントの機能
端末
クライアント/サーバーメインフレーム RIC/RIAとクラウド
クライアント
ブラウザ
Flashなどの
プラグイン
Ajax
Webシステム
Ajaxの登場
Mozilla Firefox
Apple Safari
Google Chrome
Opera Software OPERA
Microsoft Internet Explorer
JavaScript実行速度の向上
Ajaxの操作性と快適さ...
HTML5(1)
81
Webサーバー
ブラウザー
Webサーバー
ブラウザー
通
信
プ
ロ
ト
コ
ル
通
信
プ
ロ
ト
コ
ル
HTML4
文字や写真のような
動きのない情報を対象
HTML5
動画や音声など
次代に即した情報を対象
現...
HTML5(2)
82
狭義のHTML5
Webの標準化団体W3C
が規格を策定した
次世代のマークアップ言語
通信
プロトコル
デバイス
連携
オフライン
ストレージ
3D
グラフィックス
広義のHTML5
次世代アプリケーションプラットフォ...
PC
PCでなければできないこと
縮小
モバイル
+ウェアラブル
モバイル
モバイルでなければできないこと
増加
どこでもいつでも位置情報・センサー
PC
モバイルデバイスの利用
を前提とした設計
モバイルファースト
モバイルシフト
モバイルフ...
第5章 ITインフラストラクチャと仮想化
コレ1枚でわかるITインフラストラクチャと仮想化
85
WAN高速化装置 ファイヤウォールスイッチ ロードバランサ ルーター
組織・企業 組織・企業 組織・企業
ポリシーで機能や性能を管理
処理能力、対障害性能、セキュリティなど
SDI(Sof...
仮想
virtual
表面または名目上はそうでないが
事実上の/実質上の/実際の
本来の意味
「仮想化」の本当の意味
本来の意味
仮想化
Virtualization
物理的実態とは異なるが、
実質的機能を実現する仕組み
日本語での語感
虚像...
物理資源・物理機械
サーバーの仮想化 ストレージの仮想化
Java仮想マシン
データベースの仮想化
パーティショニング
分 割
アグリゲーション
集 約
エミュレーション
模 倣
仮想化 (Virtualization)
1つの物理資源を
複数...
ソフトウェア化する世界
現実世界/Physical World
自社専用データセンター 自社専用倉庫 自分のための使用
ソフトウェアによる仮想化・個別化
個別最適/プライベート
クラウドコンピューティング 3PL(third-party log...
ITインフラと利用形態の歴史的変遷
89
OS
OS
AP AP AP
AP AP AP
3 2 1
OS
AP AP AP
OS OS
VM VM VMOS
AP AP AP
OS OS
OS
AP AP AP
OS OS
VM VM VM ...
サーバー仮想化
90
OS
サーバー
(ハードウェア)
ミドルウェア
アプリ
OS
ミドルウェア
アプリ
OS
ミドルウェア
アプリ
OS
ハードウェア
ハイパーバイザー
仮想サーバー
ミドルウェア
アプリ
OS
仮想サーバー
ミドルウェア
ア...
コンテナ型仮想化
91
OS
ハードウェア
ハイパーバイザー
仮想サーバー
ミドルウェア
アプリ
OS
仮想サーバー
ミドルウェア
アプリ
OS
仮想サーバー
ミドルウェア
アプリ
ハイパーバイザー型仮想化
ハードウェア
コンテナ管理ソフトウェ...
サーバー仮想化による3つのメリット
92
仮想マシン
Virtual Machine
物理マシンの集約
 機械購入費用の抑制
 電気代・CO2の削減
 データセンター使用料の削減
ソフトウェア定義
 調達・変更の迅速化
 稼働中での構...
仮想化とクラウド(IaaS)との違い
仮想化
運 用
管 理
調 達
インフラに関わるシステム資源を
ソフトウェアの定義・設定により調達、構成変更
調達機能と
運用管理機能の
連携と自動化
個別対応
自動化/人的作業
個別対応
自動化/人的作業...
仮想化の種類(システム資源の構成要素から考える)
仮想化
サーバーの仮想化
クライアントの仮想化
ストレージの仮想化
ネットワークの仮想化
デスクトップの仮想化
アプリケーションの仮想化
仮想LAN(VLAN)
SDN(Software-Def...
デスクトップ仮想化とアプリケーション仮想化
95
ネットワーク
入出力操作
通信
クライアントPC
文書作成 表計算
プレゼン ・・・
デスクトップ画面
メモリストレージ
ハイパーバイザー
PC用OS
(Windows7など)
プロセッサ
文書...
シンクライアント
96
ネットワーク
入出力操作
通信
シンクライアント
文書作成 表計算
プレゼン ・・・
画面表示
メモリストレージ
ハイパーバイザー
PC用OS
(Windows7など)
プロセッサ
PC用OS
(Windows7など)
...
Chromebook
97
インターネット
データ
文書作成 表計算
プレゼン ・・・
ブラウ
ザー
画面表示・入出力操作
通信
画面表示・入出力操作
通信
オフィスアプリ
データ
文書作成 表計算
プレゼン ・・・
オフィスアプリ
クラウドサ...
クライアント仮想化
98
クライアントの仮想化
(アプリケーション方式)
仮想化
ソフトウェア
ハードウェア
クライアントPC
オペレーティングシステム
(ホストOS)
アプリケーション
OS
(ゲストOS)
アプリケーション
クライアントの仮...
ストレージ仮想化
2TB
実データ
3TB
実データ
5TB
実データ
10TB 10TB 10TB
仮想ストレージ
ブロック仮想化
10TB
実データ
30TB
ストレージ(ハードウェア)
8TB 7TB 5TB
未使用領域
20TB
ボリュ...
コンバージド・システムとハイパーコンバージド・システム
100
Converged System
(Integrated Infrastructure)
Hyper-Converged System
(Hyper-Converged Infra...
SDN(Software Defined Networking)
QoS・セキュリティ
機 能
制 御
パケットの種類に応じて設定
物理構成に依存
機器ごとに個別・手動制御
物理
ネットワーク
A
物理
ネットワーク
B
物理
ネットワーク
C...
SD-WAN(Software-Defined Wide Area Network)
102
IP-VPN インターネットVPM
(IPsec VPN) 4G LTE専用回線
ソフトウェアによって統合・一括管理された仮想的なWAN
負荷分散、セ...
通貨・代金決済・送金・本人証明・個人認証
不動産取引・株式取引など
取 引
ブロックチェーン
103
信頼・権限を持つ
機関や組織
政府・行政機関・中央銀行・銀行・信金
認証機関・カード会社・債券取引所など
正当性 評価 信用 価値
台帳
台帳...
多層防衛
104
インターネット
技術だけに頼らない
総合対策
事
故
や
侵
害
を
招
か
な
い
業
務
手
順
の
整
備
と
運
用
事故や侵害が起きても
すぐに気付くことができる体制と手順
ウイルス対策
ソフトウェア
ネットワーク
...
CSIRT(Computer Security Incident Response Team)
105
顧客
ユーザー
取引先 関連会社
セキュリティ
サービス会社
セキュリティ
関連組織・団体
JPCERT/CC
他社CSIRT
CSIRT
...
第6章 開発と運用
これからのシステム開発
107
ビジネススピードの加速
アプリケーション開発・変更への迅速な対応
本番環境への迅速な移行・継続的デリバリー
インフラ環境の迅速な調達・構築・変更
高速で俊敏な開発・実行環境
アジャイル開発
Agile Devel...
アジャイル開発ウォーターフォール開発
最初に要件をあらかじめ
すべて決めてから開発
要件
設計
コーディング
単体テスト
結合テスト
アジャイル開発(1)
リリース
ビジネス上の重要度で要件
の優先順位を決め、それに
従って必要機能を順次開発
...
アジャイル開発(2)
◎
〇
△
▢
反復 1 ビジネス価値 ◎
反復 2 ビジネス価値 〇
反復 3 ビジネス価値 △
反復 4 ビジネス価値 ▢
「MVP(Minimum Viable Product:仮説を検証することができる最低限のプ
...
超高速開発ツール
110
自社所有システムによる
インフラ・プラットフォーム構築
手組によるアプリケーション開発
クラウド 手組によるアプリケーション開発
クラウド
超高速開発
ツール
加速するビジネスニーズの変化に即応
 新規アプリケーショ...
DevOpsとは何か?
111
情報システムに求められること
 システムによってビジネスの成功に貢献すること
 ビジネスの成功のための貢献を確実、迅速にユーザーに届けること
 ユーザーの求める貢献の変化に迅速・柔軟に対応すること
開発チー...
DevOpsとコンテナ管理ソフトウェア
アプリケーション
開発・実行環境
ミドルウェア
オペレーティング
システム
サーバー
(ハードウェア)
コンテナ管理
コンテナ
動
作
保
証
アプリケーション
開発・実行環境
ミドルウェア
オペレーティ...
Immutable Infrastructure と Infrastructure as Code
113
変更履歴
① XXXXXXXXX
② XXXXXXXXX
③ XXXXXXXXX
・・・
イミュータブル・インフラこれまでのインフラ
×...
マイクロサービス(Microservices)
114
ユーザーインターフェイス
顧客管理
注文管理
在庫管理
出荷管理
Web
ブラウザー
Web
ブラウザー
Web
ブラウザー
共有データ
顧客管理
注文管理 在庫管理
出荷管理
Web
ブ...
イベントドリブンとコレオグラフィ
オーケストレーション(Orchestration) コレオグラフィ(Choreography)
オーケストレーションプログラム
リ
ク
エ
ス
ト
リ
プ
ラ
イ
サービス
(アプリケーション機能)
サービス
...
ハードウェアハードウェア
FaaS(Function as a Service)
116
ハードウェアハードウェア
仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン
ミドルウェア
アプリケーション
コンテナ管理機能
ミドルウェア
アプリケーション...
APIエコノミー
117
サービス
API
サービス
API
サービス
API
サービス
API
サービス
API
サービス
API連携
独自機能
サービス
API連携
独自機能
サービス
API連携
独自機能
Foursquare+Uber
...
独自の金融サービス
暗号通貨・融資・決済・送金など
既存の金融サービス
FinTech
118
銀行
基幹業務システム
保険
基幹業務システム
API API
FinTechサービス
API連携
独自機能
FinTechサービス
API連携
独...
運用技術者からSREへ
119
ITの実務上の利用方法について問い合わせを受けて対応する
窓口業務
定められたオペレーションを繰り返し実施する定常業務
ITに関するトラブルに対応する障害対応業務
インフラ(ネットワークやOS・ハードなどの基盤部...
巻末
最新トレンドを理解するためのITの基礎知識
ITと情報システムの関係
121
交通費の精算生産計画の策定 取引履歴の管理
SNS
ソーシャルネットワークサービス
電子メール
オンライン
ショッピング
災害の監視や通報鉄道や航空機の管制
建物の監視や
入退室管理
投資アドバイス
検査結果・...
情報システムの構造
122
業務や経営の目的を達成するための
仕事の手順
ビジネスプロセス
情報システム
ビジネスプロセスを効率的・効果的
に機能させるためのソフトウェア
アプリケーションの開発や実行に共
通して使われるソフトウェア
ソフトウェ...
プラットフォームの変遷
123
オペレーティング・システム
 ハードウェアを無駄なく・効率よく動かす
 アプリケーションからハードウェアをかんたんに
使う
ハードウェア
ハード
ウェア
アプリケーションで共通に使う機能
ミドルウェア
ハード...
インターネットとは
124
通信事業者A
ネットワーク
通信事業者C
ネットワーク
IX
通信事業者B
ネットワーク
通信事業者Z
ネットワーク
通信事業者Y
ネットワーク
IX
通信事業者X
ネットワーク
IX
IX
IX
IX
Intern...
インターネットとWebサイト
125
<title>ネットコマース株式会
社</title><link rel="shortcut
icon"
href="http://www.netcomme
rce.co.jp/cms/wp-
conten...
企業情報システム(エンタープライズアプリケーション)
生産
物流
販売
部品・材料サプライヤー/下請け会社
消費者/購入企業
会計・財務 在庫
生産計画・管理
販売
調達計画・管理
需要予測
人事・給与
顧客情報 取引履歴
ERP SCM
CR...
統合データベース
個別業務システムとERPシステムの違い
販売 生産 ・・・
・・・ 会計 人事
個別業務システム ERPシステム
販売 生産 ・・・
・・・ 会計 人事
SCM(Supply Chain Management)とは
128
生産
物流
販売
部品・材料サプライヤー/下請け会社
消費者/購入企業
製造業
卸売業
小売業
情
報
の
流
れ
モ
ノ
の
流
れ
仕入数量と販売数量を一致
最小費用・最...
CRM(Customer Relationship Management)
129
潜在顧客
見込顧客
顧客
CRM:お客様との長期・継続的な信頼関係を築き、継続的な売上を維持するための考え方や手法
 購買履歴の分析によるマーケティング情報の...
企業情報システム(エンタープライズアプリケーション)
生産
物流
販売
部品・材料サプライヤー/下請け会社
消費者/購入企業
SCM
CRM
ERP
CAM
Computer
Aided
Manufacturing
CAD
Computer
A...
CAE/CAD/CAMシステム
131
CAM
Computer
Aided
Manufacturing
CAD
Computer
Aided
Design
製造
設計
CAE
Computer
Aided
Engineering
解析
実験
...
ITの専門家ではないお客様に語る力を持つ
132
ITの専門家ではない経営者や事業部門の皆さんに、
ITの役割や価値、ITとの付き合い方を伝えたい!
ITに関わる仕事をしている人たちが、経営者や事業部門
の方と話すための言葉を手に入れて欲しい。...
SIビジネスの課題に向き合うためのポストSIの戦略とシナリオ
133
これまでと同じやり方では、収益を維持・
拡大することは難しくなるでしょう。しか
し、工夫次第では、SIを魅力的なビジネス
に再生させることができます。その戦略と
シナリオを、...
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー
134
「SI営業のためのセールスガイドと活動
チェックシート」を新たに掲載
SI営業で確実に受注するための仕事手順とノウハウを、詳細
なマニュアルと活動チェックシートと共に公開しました。
「最新...
135
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/
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]

16.901 visualizaciones

Publicado el

2017.5.10 出版
http://netcommerce.co.jp/koreichi2/

Publicado en: Tecnología
  • Sé el primero en comentar

【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]

  1. 1. 【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド 改訂新版 2017年4月
  2. 2. ご案内 2 知識の定着は、ネットを眺め、資料を読むだけでは不十分です。実際に第三者 を相手に自分の言葉で説明してみるのが最も効果的です。 また、本プレゼンテーションは、ロイヤリティフリーです。ご自身の資料とし て、加工編集していただいてもかまいません。 知識の確かな定着と仕事の生産性向上のために、ご活用ください。 ネットコマース株式会社 斎藤昌義 http://libra.netcommerce.co.jp/ 最新のアップデートは、「ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー/LiBRA」にて随時更新しております。
  3. 3. 3 第0章 ITの最新トレンド
  4. 4. 【図解】コレ1枚でわかる最新のITトレンド Digital Disruption デジタルディスラプション 人間前提のビジネスプロセスから機械前提のビジネスプロセスへの転換 Digital Transformation デジタルトランスフォーメーション 既存常識や既得権益の破壊・新たな価値観や秩序の創造  「数割」から「数倍・数十倍」へ  デジタルデータ/プロセスによる エコシステムの創出  人間と機械の役割についての再定義 デジタルツインの構築 現実世界のデジタルデータ化 IoT(モノのインターネット) ソーシャルメディア 最適解の発見  ヒトに寄り添う  自律化・自動化  未来の予測 変化への即応 ビジネススピードの加速 に対応したサービスの提供 DevOps人工知能(機械学習) ヒト・モノ クラウドコンピューティング 現実世界/Physical World サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System サイバーフィジカルシステム 現実世界をデータで捉え、現実世界とITが一体となった社会変革を実現する取り組み ビッグデータ Big Data
  5. 5. 第1章 IoT
  6. 6. コレ1枚でわかるモノのインターネット(IoT) スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 さまざまなアクティビティ クラウドにつながり モノ自身が賢くなる モノ同士がにつながり 全体で協調・連携する モノがリアルタイムでつながり いまの事実を教えてくれる 現実世界をデータで捉え、 現実世界とITが一体となった社会変革 を実現する取り組み ビッグデータ 現実世界の デジタルコピー シミュレーション
  7. 7. IoTの2つの意味 7 データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見/洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウドコンピューティング 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 現実世界をデジタルデータに変換 モノそのものや、それを取り囲む環境の状態とその変化 広義のIoT=CPS デジタルデータで現実世界を捉 え、アナログな現実世界を動か す仕組み 狭義のIoT 現実世界の出来事をデジタル データに変換し、ネットに送り 出す機器や仕組み
  8. 8. 個人・生活全般や 広範なビジネス分野へ M2MとIoTの違い 8 価格 サイズ 性能 ネットワーク プラット フォーム 高 低特 殊 な 用 途 に 限 定 多 様 な 用 途 に 適 用 高コスト クローズド 低コスト オープン 独自システム (独自開発) クラウド (汎用サービス) 軍事・製造設備社会公共インフラなど 精度・粒度の向上 M2M IoT デバイス数の増大 スマートフォンやウェアラブルなどの 個人用途 データ量の増大 ビッグデータ・クラウド・ストレージ ソリューションの多様化 人工知能・機械学習 サービス間連携(クラウド) 大 低 小 高 新たなビジネス価値 用途の拡大
  9. 9. Device / Sensor Data Location Data Vital / Life Log Data ビッグデータ  災害時の避難誘導  災害に関わる警報や注意  エネルギー需給の調整  交通監視・管制  見守りや犯罪の抑止 など  生活・健康の改善指導  生活環境の監視・制御  予防診断  嗜好にあわせた情報提供  安全運転・自動運転 など  産業機械監視・制御  工場の自動操業  品質や精度の監視と自動調整  最適な物流統制  省エネのための機器制御 など IoTとアプリケーション 事業活動 産業活動 日常生活 人間行動 社会活動 公共活動 アナリティクス 業務アプリケーション クラウド基盤
  10. 10. デジタル化の歴史 10 1960年代 メインフレームの登場 1970年代 事務処理・工場生産の自動化 1980年代 小型コンピュータ・PCの登場 1990年代 クライアント・サーバの普及 2000年代 ソーシャル、モバイルの登場 201X年〜 IoT・アナリティクスの進化 カリキュレーション 大規模計算 ルーチンワーク 大量・繰り返しの自動化 ワークフロー 業務の流れを電子化 コラボレーション 協働作業 アクティビティ 日常生活や社会活動 エンゲージメント ヒトとヒトのつながり
  11. 11. 社会基盤のシフト 「モノ」の価値のシフト IoTがもたらす2つのパラダイムシフト 11 1. 現実世界のデジタルデータ化 2. ビッグデータを使ったシミュレーション 3. 現実世界へのフィードバック 1. 「ハード+ソフト」がネットワーク接続 2. モノとクラウドサービスが一体化 3. システム全体で価値を生成 ハードウェア ソフトウェア ハードウェア モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ そしてサービスへとシフト アナリティクス 人工知能+シミュレーション アプリケーション クラウドサービス ビッグデータ 現実世界のデジタルコピー 現実世界のデジタルデータ化 IoT CPS社会の実現 「モノ」のサービス化 インターネット クラウドサービス CPS:Cyber-Physical System
  12. 12. デジタルコピー/デジタルツイン 12 電脳世界 (Cyber World) 現実世界 (Physical World) Cyber-Physical System スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 さまざまなアクティビティ スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ シミュレーション データ 最適解 未来173
  13. 13. モノのサービス化(1) 13 モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ、 そしてサービスへとシフト ハードウェア ソフトウェア サービス 機能・性能を随時更新可能 機能・性能の固定化 機能・性能を継続的更新可能
  14. 14. モノのサービス化(2) 14 コアビジネス  既存ビジネス  蓄積されたノウハウ  確実な顧客ベース 付加価値ビジネス  収益構造の多様化  既存ノウハウの活用  顧客ベースの囲い込み 新規ビジネス  顧客価値の拡大  ノウハウの創出  顧客ベースの拡大 製造・販売製造・販売製造・販売 走行距離に応じた 従量課金サービス Pay by Mile 出力×時間に応じた 従量課金サービス Pay by Power 工事施工 自動化サービス Smart Construction 建設機械 遠隔確認サービス KOMTRAX 安全・省エネ運転 コンサルティング 予防保守・交換 燃料費節約 コンサルティング 予防保守・交換
  15. 15. コンサルティングやサービスなど 新たなビジネス価値の創出・提供 開発・生産による 価値の創出 使用による 価値の消費 製造業のサービス化 15 開発・生産による 価値の創出 使用による 価値の消費価値交換 販売これまでの製造業 購入 価値交換 販売 これからの製造業 購入 使用状況の把握 集めたデータの解析による 洞察・発見 故障の予測と事前対応 ソフトウェアアップデートによる 機能改善・性能向上 販売後も連続的・継続的に 顧客を把握・関係を維持
  16. 16. ガソリン自動車と電気自動車 16 エンジン部品点数 1〜3万点 モーター部品点数 30〜40点 機能・性能 ハード>ソフト 機能・性能 ハード<ソフト 専用設計・製造が必要 ハードウェアのコモディティ化は困難 汎用部品の適用範囲が広い ハードウェアのコモディティ化は比較的容易 競争力の源泉 ハードの開発や製造に必要な ノウハウの蓄積や資金力/規模 競争力の源泉 ソフトウェアの開発力 (車載OSの覇権・Google vs. Apple vs. Tesla) 供給力とノウハウの 垂直統合(系列)による囲い込み 供給力とノウハウの 水平分業によるオープンエコシステム ガソリン自動車 電気自動車 異業種・ベンチャーの参入障壁は高い トヨタ、日産、ホンダなどの自動車メーカー 異業種・ベンチャーの参入障壁は低い Google、Apple、Teslaなどの異業種企業
  17. 17. IoTの機能と役割の4段階 17 モニタリング Monitoring 制御 Control 最適化 Optimization 自律化 Autonomy センサーと外部データ ソフトウェア アナリティクス 人工知能(機械学習)  製品の状態  外部環境  製品の稼働、利用状況  製品機能の制御  パーソナライズ  製品機能・性能の向上  予防診断  サービス・修理  製品の自動運転  他製品やシステムとの自 動的連携  自己診断と修理・修復  製品の自動改良とパーソ ナライズ センサー、CPU、メモリーな どの小型化・低コスト化 ソフトウェアやクラウドの進 化とネットワークの低コスト 化 モデリングやシミュレーショ ンのアルゴリズムの進化と ビッグデータ 人工知能のアルゴリズムの進 化 製品への組み込み
  18. 18. IoTの3層構造 クラウドコンピューティング エッジコンピューティング フォグコンピューティング デバイス 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 数百ms 数百ms 数ms スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 デバイス数の増大 トラフィックの増大 エッジサーバー エッジゲートウェイ
  19. 19. クラウドから超分散へ 19 インターネット 専用ネットワーク インターネット 専用ネットワーク 専用ネットワーク テキスト テキスト+ 画像 マルチメディア マルチメディア + センサー すべてのデータ保管・処理は集中 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 大規模なデータ保管・処理は集中 小規模なデータ保管・処理は分散 高速な処理・応答・制御は超分散 集中コンピューティング 分散コンピューティング クラウドコンピューティング 超分散コンピューティング 通信経路上の エッジサーバー 分散サーバー 分散サーバー ローカル エッジサーバー 1960年代〜 1980年代〜 2000年代〜 2015年〜 組み込みコンピュータ
  20. 20. インダストリー4.0(1) 20 電力蒸気機関人力・自然力 大量生産注文生産 多品種化 カスタマイズ生産 個人生産 機械生産手作り コンピュータによる自動化 標準化・規格化個別仕様 個別仕様 コンピュータによる自律制御 工場・機器・人間の自律連携 産業革命以前 第1次産業革命 第2次産業革命 第4次産業革命第3次産業革命  水力  馬力  蒸気機関  鉄道  化学産業  科学的管理  コンピュータ  インターネット  IoT/ビッグデータ  人工知能/クラウド 第1次産業革命 第2次産業革命 第3次産業革命 米国での一般的理解 ドイツでの一般的理解 産業革命以前 18世紀中〜 20世紀初〜 2010年代〜1970年代〜 デジタルファブリケーション時代  農業社会から工業社会への転換  労働力の田園地帯から都市部への移動  資本家や企業の台頭、労働者との役割分離 内燃機関
  21. 21. インダストリー4.0(2) 21 インダストリー4.0 Industry 4.0 自ら考える工場 製造コストの極小化 個別仕様オーダーでも 量産品と同じコストで対応 カスタマイズ対応 お客様ごとに異なる 個別仕様のオーダーに対応 短納期対応 個別仕様オーダーでも 短納期で対応 IoT Internet of Things 工場内外の設備、機器、 部材からの情報を収集 IoP Internet of People 工場や関係事業所で働 く人々の情報を収集 IoS Internet of Service ECサイト、店舗、 サポート拠点な どからのサービ ス情報を収集 Cyber-Physical Systems 他工場 他工場 他工場 他工場 Internet 人工知能 ロボット
  22. 22. 3Dプリンタ 22 3Dデータ 3Dデータ 断面化された3Dデータ CADシステム コンピュータ 断層撮影装置 3Dスキャナ ・・・ 3Dプリンタ 3D積層造形技術 樹脂や金属粉末など 粉末焼結 レーザー/電子ビーム インクジェット 光造形 熱融解造形 金属材料 紫外線硬化 樹脂 紫外線硬化 樹脂 熱可塑性 樹脂 断面データに基づいて、レーザや電子ビームを粉末素材表面 に照射すると、照査された部分のみが硬化し、断面形状が形成。 この工程を繰り返しながら断面を積層し、立体形状を作成。 断面データに基づいて、インクジェットノズルで紫外線硬化性樹 脂を塗布し、すぐに紫外線を照射して硬化させ層を形成。この 工程を繰り返しながら断面を積層し、立体形状を作成。 断面データに基づいて、レーザを液状の光硬化性樹脂の表面 に照射すると、照射された部分のみが硬化し、断面形状が形成。 この工程を繰り返しながら断面を積層し、立体形状を作成。 断面データに基づいて、紐状に巻かれた樹脂をヒーターで溶か し、溶けた樹脂をノズルから押し出しながら、断面形状を形成。 この工程を繰り返しながら断面を積層し、立体形状を作成。 産業 用途 ホビー 用途 積層方法 材料 方法 どんな形状でも制作できる 切削工具が届かない、硬くて加工が難しいなど、複 数のパーツを組み合わせて作っていた立体を「一体 造形」できる。 究極の多品種・少量生産ができ る 金属粉を使用し、金型や砂型などを用いることなく製 造できるため、「10種類の製品を1個ずつ生産する」 といった、「究極の多品種・少量生産」にも対応。 異なる材料の組み合わせができ る 積層することから、1つの製品の中に違う材料を共存 させることができるので、これまでにない特性をもつ 新しい材料やモノを生み出せる。
  23. 23. さまざまなアプリケーションの展開が期待される オープンプラットフォーム 空間をデータ化するIoTデバイス「ドローン」 遠隔操縦 自律飛行 + プログラミング GPS/カメラ 各種センサー コンピュータ 収集データ 分析 シミュレーション 鳥の目線 での空撮 工事現場 での 測量や記録 耕作地の データ収集 や農薬散布 荷物の配送 災害現場 の調査 や物資輸送 防犯や 犯罪捜査 空間をデータ化する 空飛ぶIoTデバイス クラウド
  24. 24. VR(仮想現実)とAR(拡張現実) 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 が描き出した 仮想世界
  25. 25. 第2章 人工知能とロボット
  26. 26. コレ1枚でわかる人工知能とロボット 26 人間にしかできなかったこと 人間にはできなかったこと 作業の効率化 能力の拡張 運転手 工場作業者 兵士 音声認識 文脈理解 検索代行 知識蓄積 関係付け・解釈 選択・判断 観察・監視 能力強化・補完 介助・補助 人工知能 Artificial Intelligence 人に代わって作業をおこなう コンピュータープログラム 人に代わって作業をおこなう 機械的駆動装置 ハードウェアロボット ソフトウェアロボット 知的作業
  27. 27. 人 工 知 能 の 冬 人 工 知 能 の 冬 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 1958年 パーセプトロン 脳の神経活動を数式モデル化し、コンピュータに処 理させる、初歩的なニューラルネットワーク 1960年代 記号処理方式 記号処理のためのルールや数式をプログラム化し、 思考や推論など人間の情報処理をおこなわせる 1980年代 専門家の知識やノウハウをルール化し、 コンピュータに処理をおこなわせる ルールベース アプローチ 2000年代 膨大なデータをベイズ理論に基づく統計的手法 で自らルールを生成し、情報処理する 2006年 脳科学的アプローチ 脳科学の研究成果を取り入れ、より忠実に脳の 神経活動を再現 人工知能研究の歴史 インターネット登場 ハードウェア性能向上 ビッグデータ・IoT PC登場メインフレーム登場 知 的 活 動 を 再 現 脳 の 活 動 を 再 現 統計・確率論的 アプローチ
  28. 28. 汎用目的技術(GPT:General Purpose Technology) 28 蒸気 電力 コンピュータ インターネット 人工知能 ブロックチェーン? 社会・経済の 発展や変革 汎用目的技術 (GPT:General Purpose Technology) による技術革新と 適用範囲の拡がり
  29. 29. ルールベースと機械学習 29 人間の体験や伝聞によっ て得られた知識 答えを出すための ルールを人間が記述 If 〜 then 〜 else データ センサーや業務システム、Webサイトなどから アルゴリズム 答えを出すためのルールを データを解析して 見つけ出す 推論 ルールを使って矛盾のない答えを導き出す ルールベース 機械学習 人間は自分が知っている以上のことを知っている。 意識していない経験や知識が判断に影響を与える。 人間が意識する/しないにかかわらずデータを分析 することで、そこに内在する規則性を見つけ出す。
  30. 30. 人工知能とは/弱いAIと強いAI 人工知能(AI : Artificial Intelligence) 人間のような知的処理をコンピュータでおこなう技術 弱いAI Weak AI 強いAI Strong AI 知能を使ってすることを機 械にさせようとす取り組み 知能そのものをもつ機械を 作る取り組み 人間のような知的処理の実現 人間の脳でおこなう処理のしくみ にかかわらず、結果として人間の ような知的処理ができるようにな ることを目指す。 人間と同等の知能の実現 脳科学や神経科学の研究成果を取 り入れながら、人間の脳機能と同 等の汎用的な知的処理ができるよ うになることを目指す。
  31. 31. 人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 31 1950年代 1960年代 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 2010年代 人工知能 Artificial Intelligence 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning 人間の“知能”を機械で 人工的に再現したもの 人工知能の研究分野の1つ。 データを解析し、その結果から 判断や予測をおこなうための規 則性やルールを見つけ出す手法 脳科学の研究成果を基盤にデー タの分類や認識の基準を人間が 教えなくても、データを解析す ることで、自ら見つけ出すこと ができる機械学習の手法 データ アルゴリズム 規則性やルール 遺伝アルゴリズム、エキスパートシステム、音声認識、画像認識、感性処理、機械学習、 ゲーム、自然言語処理、情報検索、推論、探索知識表現、データマイニング、ニューラル ネット、ヒューマンインターフェース、プランニング、マルチエージェント、ロボット
  32. 32.  大きさ  直径  重さ  中空かどうか  底のあるなし  ・・・  ・・・  ・・・  〇〇cm以上〜〇〇cm未満  〇〇cm以上〜〇〇cm未満  〇〇g 以上〜〇〇g 未満  中空である  底がある  ・・・  ・・・  ・・・ 人間が 観察と経験で 決める 機械が データ解析して 決める 機械が データ解析して 決める 機械が データ解析して 決める 機械学習 統計確率的 アプローチ 機械学習 ディープラーニング (深層学習) これまでの機械学習とディープラーニングの違い 特徴量 「コップであること」を決定 するための着眼点 最適値 「コップであること」を 決定するのに最適な値 推論モデル生成 コップを識別するために最適な 特徴量の値とその組み合わせパターン(=推論モデル)を決定する 推論モデル保存 特徴抽出 推論モデル適用 推論結果未知の データ 推論 学習 学習 データ
  33. 33. 人間が特徴量を教えることで データの中からパターンを見つ け出し、分類・整理する 人間が教えなくても森羅万象の 中からパターンを見つけ出し 世界を分類・整理する ディープラーニングが、なぜこれほど注目されるのか 機械学習 データを分析することで、そこに内在する規則性や関係性(パターン)を見つけ出す 従来型の機械学習 パターンを見つける時の着目点(特徴量) を人間が指定する 深層学習(Deep Learning) パターンを見つける時の着目点(特徴量) をデータの中から見つけ出す データ データ ルールベース 人間の経験や知見に基づいて、解釈のためのルールを作る
  34. 34. 機械学習の方法 34 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 入力と正解例の関係を示した データを学習データとして入 力し、その関係を再現するよ うに特徴を抽出、モデルを生 成する。 なんの説明もない学習データ を入力し、抽出した特徴のパ ターンから類似したグループ を見つけ出し、それぞれのモ デルを生成する。 クラスタリング 次元圧縮 分類 回帰 =イヌ 強化学習 推論結果に対して評価(報 酬)を与えることで、どのよ うな結果を出してほしいかを 示し、その結果をもうまく再 現できるモデルを生成する。  得点が高ければ+評価  得点が低ければ − 評価 得点が高くなるように推論ルー ルやモデルを生成。 イヌに固有の特徴パターンを見 つけ出し、推論ルールやモデル を生成。 特徴パターンの違いを見つけ出 し、推論ルールや固有のモデル を生成。
  35. 35. 「自動化」から「自律化」への進化 35 データを蓄積263 Kw ○×電力 経験や知見 ビッグデータ アルゴリズム構築 データ分析 機械学習 確率・統計的アプローチ 脳科学的アプローチ ロジック ロジック ロジック パターン 自動化(Automation) 自律化(Autonomous) 人間が体験から仮説を立て検証し、 ルールを定義して実行させる仕組み 機械がデータから仮説を立て検証し、 ルールを定義して実行させる仕組み アプリケーション サービスやロボットなど
  36. 36. 人工知能の適用領域 36 人間の関与 自律的制御 状況を把握し、自律的に判断して実行 自動運転自動車・株の自動取引など 推奨・判断 データを解析し、最適解を見つけ出して推奨、判断 医療診断支援・商品レコメンドなど 知識の発見 データを解析し、規則性やルールなどの知識を発見 故障診断や予知・創薬用新物質の発見など 対話的操作 自然な対話で機器制御、サービスを利用 スマートアシスタント・サービスロボットなど 情報整理・提供 要求に従い大量の情報を整理し、情報を探し出す 質問応答・判例検索など 知的作業の支援 知的能力の拡張 知的作業の自律化
  37. 37. 進化したbot(ボット) 37 福岡行き 航空券を 予約して!ご希望の 日時を 教えて ください! 来週金曜日 の午前中で お願い! メッセージ アプリ クラウド 次の日程 では いかが? 音声認識 テキスト認識 意味の解析 意図の解釈 クラウド アプリケー ション アプリケー ション テキストや音声で 普通に会話をするように 操作や指示ができる 「難しい」を解消し 利用者の裾野を拡げ 利用頻度を増やす
  38. 38. Amazon Alexa 38 自動車を ガレージから出す ピザを注文する 空調の温度を 調整する 配車サービスで 車を呼ぶ 預金残高を 確認する クラウド・サービス サービス提供者を巻き込む “Skill”SDKを提供 サービス利用者の抵抗を無くす 自然な音声対話 生活サービスOS 覇権を握る戦略
  39. 39. 自律走行できる自動車 39 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 レベル0 完全自動走行 準自動走行 準自動走行 安全運転支援 支援なし ドライバーが常にすべての操作 (加速・操舵・制動)を行う。 加速・操舵・制動のいずれかをシ ステムが行う。 加速・操舵・制動のうち複数の操 作をシステムが行う。 加速・操舵・制動を全てシステム が行うが、システムから要請があ ればドライバーはこれに応じる。 加速・操舵・制動を全てシステム が行い、ドライバーは関与しない。 事故責任
  40. 40. 産業発展の歴史から見る人工知能の位置付け 40 人手による 家内制手工業 動力による 大量生産 データに基づく 科学的管理手法 ビッグデータを活かした 人間能力の拡張 製作者の能力に 依存した 独自化 分業による 専門化 プロセス分解 による 標準化 自動化・自律化 による 個別化 製作者の能力 動力の進化 水力→蒸気力→電力 コンピュータ +プログラム 人工知能 需要の充足 効率化の追求 効率化の加速 最適化の追求 生産性の飛躍的向上生産性の停滞 生産性の維持 生産性 〜18世紀半ば 1800年代〜 1900年代〜 2010年代〜
  41. 41. 人工知能の2つの方向性 41 視覚(See) 聴覚(Listen) 対話(Talk) 特化型人工知能 個別の領域において知的に振る舞う 汎用型人工知能 異なる領域で多様で複雑な問題を解決する 自己理解・自己制御 意識・意欲を持つ 自ら課題を発見し 自律的に能力を高めてゆく 人間が課題を発見し 人間が能力を高めてゆく
  42. 42. 人工知能と付き合う3つの方法 42 ビッグデータ 263 Kw ○×電力 仮設設定 自然言語や動作 による指示・操作 自律動作・判断 規則性の発見 自然言語や 動作の理解 最適解の発見 コンピュータ や機械 状況や変化 人間と機械との 「自然な関係」を築く 膨大なデータから 「仮設」を見つけ出す 状況や変化を読み取り 自律的に動作する
  43. 43. 人工知能に置き換えられる職業と置き換えられない職業 43 人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業 人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業 感性、協調性、創造性、好奇心、問題発見力など 非定型的で、機械を何にどう使うかを決められる能力 技能や経験の蓄積に依存し、パターン化しやすく 定型的で、特定の領域を越えない能力 2015年12月02日・株式会社野村総合研究所 https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx
  44. 44. 人間の知性の発達と人工知能研究の発展 44 if (条件) then (処理1) else (処理2) 論理的思考 感覚的思考 心身的反応 心による身体の制御 や身体の変化による 心の変化 パターンの認識や識 別、規則性やルール の発見 感覚として得られた ことについての論理 的な解釈 観察から意識 意欲から行動 特徴の抽出 概念の獲得 感覚についての 論理的理由づけ ルールベース 機械学習 ??? 人 工 知 能 研 究 の 発 展 人 間 の 知 性 の 発 達
  45. 45. 第3章 クラウドコンピューティング
  46. 46. ネットワーク コレ1枚でわかるクラウドコンピューティング 46 インフラストラクチャ プラットフォーム アプリケーション 計算装置 記憶装置 ネットワーク データ ベース 運用管理 プログラム 実行環境 プログラム 開発環境 認証管理 電子 メール ソーシャル メディア 新聞 ニュース ショッピング 金融取 引 財務 会計 施設や設備
  47. 47. 「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ 47 工場内・発電設備  設備の運用・管理・保守は自前  需要の変動に柔軟性なし 電力供給が不安定 自前で発電設備を所有 工場内・設備 電 力 電力会社・発電所 大規模な発電設備 低料金で安定供給を実現  設備の運用・管理・保守から解放  需要の変動に柔軟に対応 工場内・設備 送電網 データセンター 大規模なシステム資源 低料金で安定供給を実現  設備の運用・管理・保守から解放  需要の変動に柔軟に対応 システム・ユーザー デ ー タ インターネット
  48. 48. クラウドはシステム資源のECサイト 見積書 契約書 調達手配 導入作業 メーカー ベンダー サイジング 調 達 費 用 数週間から数ヶ月 数ヶ月から数年を想定 現物資産またはリース資産 従来の方法 セルフサービスポータル  調達・構成変更  サービスレベル設定  運用設定  ・・・ 数分から数十分 直近のみ・必要に応じて増減 経費・従量課金/定額課金 クラウド オンライン・リアルタイム
  49. 49. クラウドならではの費用対効果の考え方 システム関連機器の コストパフォーマンス リース コストパフォーマンスが 長期的に固定化 クラウド 新機種追加、新旧の入れ替えを繰り返し 継続的にコストパフォーマンスを改善 移行・環境変更に かかる一時経費 2006/3/14〜 50回以上値下げ
  50. 50. IT活用適用領域の拡大 難しさの隠蔽 システム資源 エコシステム クラウドが生みだすパラダイムシフト 50 クラウドコンピューティング IT利用のイノベーションを促進 ビジネスにおけるIT価値の変化・向上 新たな需要・潜在需要の喚起 モバイル・ウェアラブル ソーシャル 人工知能 ビッグデータ IT利用者の拡大 IoT ロボット 価格破壊 サービス化
  51. 51. 歴史的背景から考えるクラウドへの期待 業務別専用機 業務別専用機 業務別専用機 業務別専用機 UNIXサーバー PC PCサーバー Intel アーキテクチャ 汎用機 メインフレーム IBM System/360 IBM System/360 アーキテクチャ ~1964 汎用機 メインフレーム PC 1980~ ミニコン オフコン エンジニアリング ワークステーション 汎用機 メインフレーム ダウンサイジング マルチベンダー 2010~ PC+モバイル+IoT 汎用機 メインフレーム PCサーバー PCサーバー PCサーバー クラウド コンピューティング データセンター
  52. 52. 情報システム部門の現状から考えるクラウドへの期待 新規システムに投資する予算 既存システムを維持する予算 (TCO) 40% 60% 新規システムに投資する予算 既存システムを維持する予算 IT予算の増加は期待できない! 既存システムを 維持するための コスト削減  TCOの上昇  IT予算の頭打ち クラウドへの期待 「所有」の限界、使えればいいという割り切り
  53. 53. クラウドの起源と定義 クラウドコンピューティングは コンピューティング資源を 必要なときに、必要なだけ、かんたんに 使える仕組み 配置モデル サービスモデル 5つの重要な特徴 米国国立標準技術研究所
  54. 54. クラウドの定義/サービスモデル (Service Model) アプリケーション ミドルウェア オペレーティング システム ハードウェア PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service Software as a Service SaaS Salesfoce.com Google Apps Microsoft Office 365 Microsoft Azure Force.com Google App Engine Amazon EC2 IIJ GIO Cloud Google Cloud Platform アプリケーション ミドルウェア&OS マシン プ ラ ッ ト フ ォ ー ム
  55. 55. ハイブリッドクラウド 複数企業共用 パブリッククラウド クラウドの定義/配置モデル (Deployment Model) プライベートクラウド 個別企業専用 個別・少数企業 不特定・複数企業/個人 LAN LAN インターネット 特定企業占有 ホステッドプライベートクラウド 固定割当て LAN 専用回線・VPN LAN
  56. 56. ハイブリッドクラウド モバイル連携 使い分け 災害対策 負荷調整 SaaS連携 ピーク対応 柔軟対応 PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivatePublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate パブリックで モバイルアプ リケーション と連携、 プライベート で基幹業務系 の処理 業務ごとに両 者を使い分け 通常時はプラ イベート、 災害時にはパ ブリックに切 り替え プライベート で負荷をまか ないきれない ときにパブ リックを追加、 リソースとし て使用 パブリックで SaaSを使用、 そのデータを プライベート の業務システ ムで処理する 通常はプライ ベートで処理 するが、ピー ク時はパブ リックにリ ソースを拡大 する 業務の状況に 応じて、業務 やデータを両 者で柔軟に使 い分ける (単一リソース) 業 務 A 業 務 B 業 務 C 業 務 D 業務 業務 業務 業務 負荷調整 業務 SaaS 業務 業務 業 務 A 業 務 B 業 務 C 業 務 D 対象とする業 務アプリケー ションへのア クセス方法 業務の配置と 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 ネットワーク 帯域の設定、 振り分けが自 動か手動で難 易度が変わる SaaS/API連 携の方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング、 サイト切り替 え法、 統合監視・管 理方法 構築の難易度 低 低 中 高 高 高+ 高+
  57. 57. マルチクラウド 57 クラウド管理プラットフォーム Prime Cloud Controller (SCSK)/RightScale (RightScale) /vRealize Suite (Vmware) など オンプレミス(自社構内) データセンタ(自社設備) データセンタ(他社設備) コロケーション/ホスティング パブリッククラウド パブリッククラウド バーチャル プライベート クラウド ハイブリッドクラウド マルチクラウド インターネット/VPN/専用線 (SDN : Software-Defined Network) 個別専用システム ハイブリッドクラウド マルチクラウド
  58. 58. ハ イ ブ リ ッ ド ク ラ ウ ド ベンダーにて運用、ネット ワークを介してサービス提供 パブリック クラウド 自社マシン室・自社データセ ンターで運用・サービス提供 プライベート クラウド 5つの必須の特徴 人的介在を排除 無人 システム TCOの削減 人的ミスの回避 変更への即応 仮 想 化 調 達 の 自 動 化 運 用 の 自 動 化 オンデマンド・セルフサービス 幅広いネットワークアクセス 迅速な拡張性 サービスが計測可能・従量課金 リソースの共有 *SaaSやPaaSの場合、仮想化は絶対条件ではない。
  59. 59.  徹底した標準化  大量購入  負荷の平準化  APIの充実・整備  セルフサービス化  機能のメニュー化 クラウドコンピューティングのビジネスモデル 59 クラウドコンピューティング オンデマンド 従量課金 自動化・自律化 システム資源 の共同購買 サービス化 低コスト 俊敏性 スケーラビリティ SDI (Software Defined Infrastructure)
  60. 60. クラウドによってもたらされる3つの価値 TCOの削減 バランスシート の改善 柔軟性 の向上 価 値 情 報 シ ス テ ム 部 門 経 営 者 ユ ー ザ ー TCO削減で ITの戦略投資 を拡大 ROAが改善 経営効率の高さ をアピール 変化に即応するシ ステム資源 調達の仕組み
  61. 61. 日米の企業文化の違いとクラウドへの期待 ITエンジニア の人数 ユーザー 企業 ITベンダー企業 75% ユーザー企業 72% ITベンダー 企業 ITベンダー企業の生産性向上 + ベンダーがリスクを背負わされる ユーザー企業の生産性向上 + ユーザーが自らリスクを担保 エンジニアリングワークの生産性が劇的に向上 運用の自動化 + 調達の自動化 = エンジニアの調達・運用管理負担の軽減 約100万人 約300万人
  62. 62. 自分たちのシステム 「セキュリティが不安でパブリッククラウドは使えない」は本当か? 62 脅威 脆弱性 対策可能対策不可能 ウイルスや不正ア クセスなどの攻撃 バグや組み合わせの 不具合などの弱点 完全な対策は不可能 「見える化」対策 システムの利用状況や 動作を常時監視し、不 審な動きがあれば直ち に対策する セキュリティリスク
  63. 63. サービス事業者とユーザーの役割分担 プラットフォーム 開発や実行に必要なソフトウェア アプリケーション 業務遂行に必要なソフトウェア インフラストラクチャ プロセッサ、メモリ、ストレージ、 ネットワークなどのシステム資源、施設 サービス 事業者 サービス 事業者 サービス 事業者 PaaS IaaSSaaS ユーザー 自社所有 ユーザー ユーザー
  64. 64. 所有しているシステムをパブリックへ移行するための勘所 64 IaaS PaaS SaaS オンプレミスシステム 1. コスト 5年間のTCO 2. BCP 遠隔多重化構成など 3. バックアップ/アーカイブ 電子メール、業務データなど 4. ユーザーの利便性 応答時間、グローバル対応など 5. ガバナンス 見える化、管理機能など そのまま移行すれば  オンプレミスよりもコストが嵩む  運用管理負担が増える  機能面で利用部門のニーズに応えられない  サービスレベルが低下する  セキュリティが担保できない  上記、組み合わせの最適解を考える  クラウド前提のアーキテクチャに見直す  情報システム部門の役割を再構築する
  65. 65. 第4章 モバイルとウェアラブル
  66. 66. コレ1枚でわかるモバイルとウェアラブル PDA モバイルウェアラブル PCアプリケーション 自社ネットワーク Webブラウザー インターネット クラウド サーバー 2007年以前 2007年以降
  67. 67. 「ムーアの法則」と「メトカーフの法則」 67 ムーアの法則 半導体の集積密度は、 18~24ヶ月で倍増する 価 格 性 能 比 年 メトカーフの法則 通信ネットワークの価値は、 接続するシステムの数の二乗に比例する ネ ッ ト ワ ー ク の 価 値 接続するシステム数
  68. 68. パソコン 使うときに電源を入れる モバイルデバイス 常に電源が入っている 移動できない 移動できる 使うときにネットワークにつなぐ 常にネットワークにつながっている 使うにはある程度の知識が必要 直感的に操作できる クラウドは必須ではない クラウドとの連携が前提 パソコンとモバイルデバイスの違い
  69. 69. GPS(Global Positioning System) クラウド 地図データ 位置情報 モバイルデバイスが変えたIT利用シーン
  70. 70. ユーザーからの簡便な情報発信と共有 70 ビッグデータ クラウド UGM User Generated Media SNS Social Network Service
  71. 71. ウェアラブル・デバイスの登場 0 (ゼロ) フィート 1フィート (30cm) 2フィート (60cm) ラストワン(1)フィートを 乗り越えることで生まれる 新しい可能性 ウェアラブル モバイル デスクトップ
  72. 72. 眼鏡 腕時計 指輪 ベルト 靴 帽子 衣服 コンタクトレンズ パーソナルアシスタンス 【操作】 ・音声入力、ジェスチャ 【情報】 ・通知、情報フィードバック 【情報提供】 着信、メール、メッセージ 【音声インターフェース】 通話・音楽再生 【情報表示】 ナビ、チケット ・・・ 身体密着 常時携帯 常時接続 ウェアラブル・デバイスの種類と使われ方 医療・健康 【生体情報】 血圧・心拍・体温・脳波・呼 吸・睡眠状態・血糖値・会話 量・活動量・紫外線量
  73. 73. 加速度センサ 温度センサ GPS ジャイロセンサ 照度センサ 地磁気センサ圧力センサ 近接センサ 回転センサ 脳波センサ 近接センサ GPS 眼球運動センサ 加速度センサ 回転センサ心拍センサ 発汗センサ 体温センサ モバイル デバイス ウェアラブル デバイス インターネット ビッグ・データ アナリティクス 洞察、知見、ノウハウの発見・抽出 モバイル・ウェアラブルとクラウドとの関係 クラウド 近接通信 BluetoothやNFCなど モバイル通信 携帯電話網やWiFiなど
  74. 74. 接続 デバイス ノートパソコン PDA 電子手帳 第1世代 スマートフォン 入力 パソコンとの連携 メール・Web 有線 通信カード(低速) 有線 通信カード(低速) 携帯電話回線 (低速) キーボード 手書き文字認識 キーボード キーボード テンキー 可能 スケジュールなど 不可 可能 限定的 非常に限定的 携帯性 △ ○ ◎ モバイル・デバイスの歴史
  75. 75. 良い点 当時の日本の携帯電話 当時の海外の携帯電話 全世界で端末仕様を統一サービスと端末の一体開発 高品質なサービス 多彩な機能 悪い点 プレイヤーが多く一貫した サービスを提供できない 行き過ぎた高機能化 日本でしか通用しない 高コスト体質 iPhone 全世界で端末仕様を統一 サービスと端末の一体開発 高品質なサービス 多彩な機能 高品質なサービスの欠如 iPhoneの成功とその理由 当時世界の先端を走っていた 日本のモデルをうまく取り入れ、 世界規模に展開することで、コ ストダウンとアプリ開発者の取 込みに成功 低コスト 低コスト 限定された機能
  76. 76. クラウドとモバイルの関係 Windows 自社ネットワーク Webブラウザー インターネット クラウド サーバー クライアント/サーバー クラウド
  77. 77. PC/AT Mac Windows Linux MacOS クライアントごとに専用のプログラム (ネイティブアプリ) を用意する必要があり、開発効率が良くない クライアントプラットフォームの変遷 PC/AT Mac Windows Linux MacOS RIA/Ajax 1つのプログラムコードですべてのプラットフォームに対応、コストを最少化して売上を最大化できる
  78. 78. クライアントの変遷 Windows クライアント/ サーバー Webシステム リッチインターネット クライアント(RIC) ブラウザー ブラウザー + プラグイン サーバー Webサーバー サーバー Webサーバー サーバー 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 管理コストの増大 ベンダーロックイン ブラウザーの機能不足 マルチプラットフォーム対応 プラグインによる ブラウザーの機能強化 マルチプラットフォーム対応 テキスト端末 集中処理システム メインフレーム (オフコン/ミニコンも) テキスト 表示 テキスト 表示 テキスト 表示 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 業務個別 プログラム 文字だけの表示・低い表現力 ベンダーロックイン
  79. 79. 1990年 2000年 クライアントの機能 端末 クライアント/サーバーメインフレーム RIC/RIAとクラウド クライアント ブラウザ Flashなどの プラグイン Ajax Webシステム Ajaxの登場
  80. 80. Mozilla Firefox Apple Safari Google Chrome Opera Software OPERA Microsoft Internet Explorer JavaScript実行速度の向上 Ajaxの操作性と快適さを向上 ブラウザーの進化とAjax
  81. 81. HTML5(1) 81 Webサーバー ブラウザー Webサーバー ブラウザー 通 信 プ ロ ト コ ル 通 信 プ ロ ト コ ル HTML4 文字や写真のような 動きのない情報を対象 HTML5 動画や音声など 次代に即した情報を対象 現状に即した 大幅な改訂 Web プラグインソフト ウェア Flash、Silverlightなど もはや限界! 1997年〜 2014〜
  82. 82. HTML5(2) 82 狭義のHTML5 Webの標準化団体W3C が規格を策定した 次世代のマークアップ言語 通信 プロトコル デバイス 連携 オフライン ストレージ 3D グラフィックス 広義のHTML5 次世代アプリケーションプラットフォーム
  83. 83. PC PCでなければできないこと 縮小 モバイル +ウェアラブル モバイル モバイルでなければできないこと 増加 どこでもいつでも位置情報・センサー PC モバイルデバイスの利用 を前提とした設計 モバイルファースト モバイルシフト モバイルファースト・モバイルシフトの波
  84. 84. 第5章 ITインフラストラクチャと仮想化
  85. 85. コレ1枚でわかるITインフラストラクチャと仮想化 85 WAN高速化装置 ファイヤウォールスイッチ ロードバランサ ルーター 組織・企業 組織・企業 組織・企業 ポリシーで機能や性能を管理 処理能力、対障害性能、セキュリティなど SDI(Software Defined Infrastructure) 「抽象化」とは、思考に おける手法のひとつで、 対象から注目すべき要素 を重点的に抜き出して他 は無視する方法である。 仮想化されたシステム資源 物理的なシステム資源 システム資源 機能や性能 抽象化 抽象化 仮装化されたシステム資源で構 成や運用を管理 物理的なシステム資源で構成や 運用を管理
  86. 86. 仮想 virtual 表面または名目上はそうでないが 事実上の/実質上の/実際の 本来の意味 「仮想化」の本当の意味 本来の意味 仮想化 Virtualization 物理的実態とは異なるが、 実質的機能を実現する仕組み 日本語での語感 虚像の〜 実態のない〜 It was a virtual promise. (約束ではないが)実際には約束も同然だった。 He was the virtual leader of the movement. 彼はその運動の事実上の指導者だった。
  87. 87. 物理資源・物理機械 サーバーの仮想化 ストレージの仮想化 Java仮想マシン データベースの仮想化 パーティショニング 分 割 アグリゲーション 集 約 エミュレーション 模 倣 仮想化 (Virtualization) 1つの物理資源を 複数の仮想資源に分割 複数の物理資源を 1つの仮想資源に分割 ある物理資源を 異なる資源に見せかける 仮想化の3つのタイプ
  88. 88. ソフトウェア化する世界 現実世界/Physical World 自社専用データセンター 自社専用倉庫 自分のための使用 ソフトウェアによる仮想化・個別化 個別最適/プライベート クラウドコンピューティング 3PL(third-party logistics) シェアリングエコノミー データセンター 計算能力・記憶容量 データ処理機能など 共同倉庫 貨物保管・管理・物流など 荷台の 空きスペース 自家用車 と運転手 宿泊スペース 個人資産 全体最適/シェア サイバー世界/Cyber World
  89. 89. ITインフラと利用形態の歴史的変遷 89 OS OS AP AP AP AP AP AP 3 2 1 OS AP AP AP OS OS VM VM VMOS AP AP AP OS OS OS AP AP AP OS OS VM VM VM OS AP 設定 AP 設定 AP 設定 コンテナ コンテナ コンテナ 1950年代〜/バッチ 1960年代〜/タイムシェアリング 1970年代〜/仮想化(仮想マシン) 1980年代〜/分散化 2000年代〜/仮想化(仮想マシン) 2015〜/コンテナ メインフレーム メインフレーム ミニコン メインフレーム ミニコン ミニコン PCサーバー PCサーバー クラウド (IaaS) PCサーバー クラウド (PaaS)
  90. 90. サーバー仮想化 90 OS サーバー (ハードウェア) ミドルウェア アプリ OS ミドルウェア アプリ OS ミドルウェア アプリ OS ハードウェア ハイパーバイザー 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ サーバー (ハードウェア) サーバー (ハードウェア) CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ 物理システム 仮想システム
  91. 91. コンテナ型仮想化 91 OS ハードウェア ハイパーバイザー 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ ハイパーバイザー型仮想化 ハードウェア コンテナ管理ソフトウェア OS ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ コンテナ コンテナ コンテナ コンテナ型仮想化 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 カーネル カーネル カーネル カーネル ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 隔離されたアプリケーション実行環境を提供する 各仮想マシンに1つのゲストOSが必要 1つのOS上で複数のコンテナを稼働  処理のオーバーヘッドが少なくリソース効率が良い  起動・停止が早い  デプロイサイズが小さく軽量 テストにおいて実行環境の差異を考慮する必要がない  開発環境下ではOSやDBのバリエ―ションが多くツールもさまざまなものが混在  テスト対象は多岐にわたり、それぞれに対応したテスト環境の準備に手間  各環境を準備するための知識を学ぶことが必要 Dockerによってそうした負担から解放され、テスト環境を簡便に構築できるようになり、 時間とコストを削減できる
  92. 92. サーバー仮想化による3つのメリット 92 仮想マシン Virtual Machine 物理マシンの集約  機械購入費用の抑制  電気代・CO2の削減  データセンター使用料の削減 ソフトウェア定義  調達・変更の迅速化  稼働中での構成変更  迅速で柔軟な構成変更 設定 障害時に正常に稼働して物理マシンに 仮想マシンを移動させサービスを継続 複雑なクラスタリング構成と 対応のためのソフトウェア ライブマイグレーション  保守時のサービス停止回避  障害時のサービス停止回避  物理マシンの負荷の分散
  93. 93. 仮想化とクラウド(IaaS)との違い 仮想化 運 用 管 理 調 達 インフラに関わるシステム資源を ソフトウェアの定義・設定により調達、構成変更 調達機能と 運用管理機能の 連携と自動化 個別対応 自動化/人的作業 個別対応 自動化/人的作業 システム資源の利用効率向上 人的作業の負担軽減 調達・変更の俊敏性と生産性向上 仮想化基盤 クラウド(IaaS)基盤
  94. 94. 仮想化の種類(システム資源の構成要素から考える) 仮想化 サーバーの仮想化 クライアントの仮想化 ストレージの仮想化 ネットワークの仮想化 デスクトップの仮想化 アプリケーションの仮想化 仮想LAN(VLAN) SDN(Software-Defined Networking) ブロックレベルの仮想化 ファイルレベルの仮想化 画面転送方式 ストリーミング方式 アプリケーション方式 ストリーミング方式 ハイパーバイザー方式 コンテナ方式/OSの仮想化 仮想PC方式 ブレードPC方式
  95. 95. デスクトップ仮想化とアプリケーション仮想化 95 ネットワーク 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 メモリストレージ ハイパーバイザー PC用OS (Windows7など) プロセッサ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 仮想PC サーバー PC用OS (Windows7など) 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 仮想PC メモリストレージ OS プロセッサ サーバー ターミナルモニター 文書 作成 表 計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 デスクトップ仮想化 アプリケーション仮想化
  96. 96. シンクライアント 96 ネットワーク 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 メモリストレージ ハイパーバイザー PC用OS (Windows7など) プロセッサ PC用OS (Windows7など) PC用OS (Windows7など) 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 仮想PC 仮想PC 仮想PC サーバー ストレージ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 アプリケーション PC/Windows・Mac OS など 画面表示 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、PC内にて処理 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、サーバー内にて処理 シンクライアントは 画面表示と入出力操作
  97. 97. Chromebook 97 インターネット データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ ブラウ ザー 画面表示・入出力操作 通信 画面表示・入出力操作 通信 オフィスアプリ データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ オフィスアプリ クラウドサービス Google Apps for workなど ブラウザー 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ PC/Windows・Mac OS など Chromebook /Chrome OS
  98. 98. クライアント仮想化 98 クライアントの仮想化 (アプリケーション方式) 仮想化 ソフトウェア ハードウェア クライアントPC オペレーティングシステム (ホストOS) アプリケーション OS (ゲストOS) アプリケーション クライアントの仮想化 (ハイパーバイザー方式) 仮想化ソフトウェア (ハイパーバイザー) ハードウェア クライアントPC アプリケーション OS アプリケーション OS 仮想マシン仮想マシン仮想マシン CPU メモリ CPU メモリ
  99. 99. ストレージ仮想化 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ ブロック仮想化 10TB 実データ 30TB ストレージ(ハードウェア) 8TB 7TB 5TB 未使用領域 20TB ボリュームの仮想化 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ シンプロビジョニング 10TB 実データ 30TB ストレージ(ハードウェア) 容量の仮想化 未使用領域 0TB 必要な時に 追加 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 8TB 7TB 5TB 仮想ストレージ 重複排除 ストレージ(ハードウェア) データ容量の削減 D A B C E F A B ファイル 2 ファイル1 D A B C E F重複データ を排除
  100. 100. コンバージド・システムとハイパーコンバージド・システム 100 Converged System (Integrated Infrastructure) Hyper-Converged System (Hyper-Converged Infrastructure) サーバー ネットワーク ストレージ(SAN/NAS) CPU NW 機能 CPU NW 機能 CPU NW 機能 追加 拡張 スケール アウト コンポーネントが多く管理が大変 スケールアップの限界 ストレージの複雑化  ハードや仮想化ソフトなどの複雑な設計  複雑な運用管理、管理者間の分散  性能拡張の限界  ネットワークのボトルネック  ボリューム、LUN、ファイルシステム単位  サーバーはVMや仮想デスク単位で管理 独立サーバを 複数連結し 簡単・無制限に 拡張できる
  101. 101. SDN(Software Defined Networking) QoS・セキュリティ 機 能 制 御 パケットの種類に応じて設定 物理構成に依存 機器ごとに個別・手動制御 物理 ネットワーク A 物理 ネットワーク B 物理 ネットワーク C 従来のネットワーク アプリケーションに応じて設定 物理構成に関係なく、論理構成を設計可能 機器全体を集中制御・アプリケーション経由で制御可能 仮想化 仮想 ネットワーク A 仮想 ネットワーク B 仮想 ネットワーク C 物理 ネットワーク 集中制御 SDN(Software Defined Networking)
  102. 102. SD-WAN(Software-Defined Wide Area Network) 102 IP-VPN インターネットVPM (IPsec VPN) 4G LTE専用回線 ソフトウェアによって統合・一括管理された仮想的なWAN 負荷分散、セキュリティ管理、アプリケーションによるネットワークの振り分けなど 一括管理  コントロール  オーケストレーション SD-WANソリューション 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN 拠点LAN エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 エッジ端末 GUI
  103. 103. 通貨・代金決済・送金・本人証明・個人認証 不動産取引・株式取引など 取 引 ブロックチェーン 103 信頼・権限を持つ 機関や組織 政府・行政機関・中央銀行・銀行・信金 認証機関・カード会社・債券取引所など 正当性 評価 信用 価値 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 台帳 取 引 正当性 評価 信用 価値 保 証 取引を全ての台帳に記録し、暗号化・匿名化された データとして公開する。 保 証 台帳の多数あり、その変更に膨大な手間がかかるこ とで、結果として改竄できない。 インターネット 従来の方法(集中台帳) ブロックチェーン(分散台帳)
  104. 104. 多層防衛 104 インターネット 技術だけに頼らない 総合対策 事 故 や 侵 害 を 招 か な い 業 務 手 順 の 整 備 と 運 用 事故や侵害が起きても すぐに気付くことができる体制と手順 ウイルス対策 ソフトウェア ネットワーク セキュリティ対策 サーバー/ストレージ セキュリティ 対策 運用監視 運用管理 多 層 防 御 ITインフラ全体としての強度を高める
  105. 105. CSIRT(Computer Security Incident Response Team) 105 顧客 ユーザー 取引先 関連会社 セキュリティ サービス会社 セキュリティ 関連組織・団体 JPCERT/CC 他社CSIRT CSIRT Computer Security Incident Response Team POC Point of Contact 部門・部署 経営者 部門・部署 部門・部署 部門・部署 共 有 連 携 社内対応: セキュリティ情報の提供や指 示・命令系統の整備・管理 情報連携: 外部のセキュリティ組織や他社 のCSIRTと連携し、セキュリ ティに関する情報を共有 社外対応: 社外からの問い合わせやインシ デント情報についての統一した 対外窓口 CSIRT: 「必ず起きる」前提で構築され た情報セキュリティ対応の中核 を担う組織
  106. 106. 第6章 開発と運用
  107. 107. これからのシステム開発 107 ビジネススピードの加速 アプリケーション開発・変更への迅速な対応 本番環境への迅速な移行・継続的デリバリー インフラ環境の迅速な調達・構築・変更 高速で俊敏な開発・実行環境 アジャイル開発 Agile Development DevOps Development/Operation クラウド SDI/IaaS PaaS/FaaS
  108. 108. アジャイル開発ウォーターフォール開発 最初に要件をあらかじめ すべて決めてから開発 要件 設計 コーディング 単体テスト 結合テスト アジャイル開発(1) リリース ビジネス上の重要度で要件 の優先順位を決め、それに 従って必要機能を順次開発 反復(イテレーション)1 反復 2 反復 3 反復 4 リリース リリース リリース リリース Continuos Integration 品質の作り込み
  109. 109. アジャイル開発(2) ◎ 〇 △ ▢ 反復 1 ビジネス価値 ◎ 反復 2 ビジネス価値 〇 反復 3 ビジネス価値 △ 反復 4 ビジネス価値 ▢ 「MVP(Minimum Viable Product:仮説を検証することができる最低限のプ ロダクト)」かつ、ビジネス価値の高い機能・プロセスを優先して開発する
  110. 110. 超高速開発ツール 110 自社所有システムによる インフラ・プラットフォーム構築 手組によるアプリケーション開発 クラウド 手組によるアプリケーション開発 クラウド 超高速開発 ツール 加速するビジネスニーズの変化に即応  新規アプリケーションの開発期間の短縮  日々改善に対応できる保守・改修の実現  業務プロセス可視化による属人性の排除  経営視点を持ち、ビジネスゴールを設定できる能力  業務を分析・整理して、業務プロセスを描ける能力  現場のニーズを引き出せるファシリテーション能力
  111. 111. DevOpsとは何か? 111 情報システムに求められること  システムによってビジネスの成功に貢献すること  ビジネスの成功のための貢献を確実、迅速にユーザーに届けること  ユーザーの求める貢献の変化に迅速・柔軟に対応すること 開発チーム(Development) システムに新しい機能を追加すること 運用チーム(Operation) システムを安定稼働させること 迅速にアプリケーションを開発・更新し すぐにユーザーに使ってもらいたい 確実に本番システムに安定させ 安心してユーザーに使ってもらいたい対立 アジャイル開発 SDI/IaaS(インフラのソフトウェア化) ツール と 組織文化 の融合 開発チーム(Development)と運用チーム(Operations)が、お互いに協調し合い 「情報システムに求められること」を実現する取り組み いますぐ変更を 反映したい! 安定運用したい!
  112. 112. DevOpsとコンテナ管理ソフトウェア アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー (ハードウェア) コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー (ハードウェア) コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 アプリケーション 開発・実行環境 ミドルウェア オペレーティング システム サーバー (ハードウェア) コンテナ管理 コンテナ 動 作 保 証 Build,Ship and Run Any App,Anywhere アプリケーション開発者は、OSやインフラの違いを意識することなくア プリケーションを開発し、どこでも実行できるようになる 開発し、テストが完了したアプリは すぐに本番環境で実行させることができる 開発環境テスト環境本番環境
  113. 113. Immutable Infrastructure と Infrastructure as Code 113 変更履歴 ① XXXXXXXXX ② XXXXXXXXX ③ XXXXXXXXX ・・・ イミュータブル・インフラこれまでのインフラ × × システム資源が物理的に固定さ れるので、インフラ構築はその 制約の下で行われる。 物理サーバーを構成変更しなが ら使い続ける。 システム資源が仮想化/コンテナ 化されるのでインフラ構築に物 理的な制約をうけることはない。 仮想マシン/コンテナの追加・ 破棄を頻繁に繰り返す。 変更履歴を管理 動作状態を管理 構成は不変 Immutable Infrastructure 構成は変化し続ける
  114. 114. マイクロサービス(Microservices) 114 ユーザーインターフェイス 顧客管理 注文管理 在庫管理 出荷管理 Web ブラウザー Web ブラウザー Web ブラウザー 共有データ 顧客管理 注文管理 在庫管理 出荷管理 Web ブラウザー Web ブラウザー Web ブラウザー 個別データ ユーザーインターフェイス 個別データ 個別データ個別データ モノシリックなアプリケーション マイクロサービス化されたアプリケーション マイクロ サービス 巨大な1枚岩のような  一連の注文処理は問題なく処理  注文が増えれば、インスタンスを増やすことで対応  機能変更が生じればアプリケーション全体を再構築 アプリケーション・インスタンス*  各マイクロサービスはインスタンスもデータも独立処理  各マイクロサービスは個別に変更や置き換えが可能  マイクロサービスごとに異なるチームで対応可能 インスタンス:メモリー上に展開して処理・実行できる状態となっているプログラムやデータ
  115. 115. イベントドリブンとコレオグラフィ オーケストレーション(Orchestration) コレオグラフィ(Choreography) オーケストレーションプログラム リ ク エ ス ト リ プ ラ イ サービス (アプリケーション機能) サービス (アプリケーション機能) 全体の処理の流れを制御する指揮者にあたるプログラム が存在し、指揮者からのリクエストによってサービスを 実行し、実行結果をレスポンスとして指揮者に返して処 理を継続させるプログラム実行方式。 全体の処理の流れやサービスの呼び出しを制御する指揮 者は存在せず、個々のサービスにあらかじめ与えられた 動作条件や次にどのサービスを起動させるかといった振 り付けに従って自律的に動作させるプログラム実行方式。 指揮者の指示に従う演奏方式 演劇や踊りなどの振り付け リクエスト・リプライ方式で実行されるのが一般的  利用するすべてのサービスは、指揮者であるプログラム が処理の順序や得られた結果に続く処理を制御。  各サービスは、そのサービスを制御する指揮者がおこ なっている同一の処理のためだけに利用され、ほかの指 揮者が制御する別の処理を引き受けて実行することはな い。  サブルーチンコールやメソッドインボケーション(呼び 出し)と同様の考え方。 イベントドリブン方式に向いている  イベントの発生によって特定の業務処理サービスが駆動 される方式。  【 イベントの例】  新規に注文が入った  倉庫に商品が入庫した  新規顧客が登録された など  発生したイベントをほかのサービスに通知することで、 必要な処理を継続的に実行させる。 FaaS:Function as a Service イベントドリブン方式でアプリケーションを実行させることがで きるクラウドサービス AWSのLambda、MicrosoftのAzure Functions、GoogleのCloud Functionsなど
  116. 116. ハードウェアハードウェア FaaS(Function as a Service) 116 ハードウェアハードウェア 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン 仮想マシン ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 自動運用機能 ミドルウェア アプリケーション コンテナ管理機能 自動運用機能 ミドルウェア 連携機能 アプリケーション OS OS OS OS 自社所有 IaaS コンテナ on IaaS PaaS FaaS ユ ー ザ ー 企 業 の が 管 理 ク ラ ウ ド サ ー ビ ス 事 業 者 が 管 理 AWS Lambda Google Cloud Functions Microsoft Azure Functions etc. AWS EC2 Container Service Google Container Engine Microsoft Azure Container Service etc.
  117. 117. APIエコノミー 117 サービス API サービス API サービス API サービス API サービス API サービス API連携 独自機能 サービス API連携 独自機能 サービス API連携 独自機能 Foursquare+Uber  FoursquareからUberで車を手配  観光地での迅速な配車サービス 会計管理+地方銀行  リアルタイムの会計情報で与信  中小企業への迅速な融資 自動車会社+損害保険  運転の丁寧さで保険料率を変動  支払リスクの低減と事故の削減
  118. 118. 独自の金融サービス 暗号通貨・融資・決済・送金など 既存の金融サービス FinTech 118 銀行 基幹業務システム 保険 基幹業務システム API API FinTechサービス API連携 独自機能 FinTechサービス API連携 独自機能 FinTechサービス API連携 独自機能 証券 基幹業務システム API 金融機関との連携サービス 投資アドバイス・資産管理・銀行代理店など 金融サービスの多様化と利便性の向上・付加価値の拡大
  119. 119. 運用技術者からSREへ 119 ITの実務上の利用方法について問い合わせを受けて対応する 窓口業務 定められたオペレーションを繰り返し実施する定常業務 ITに関するトラブルに対応する障害対応業務 インフラ(ネットワークやOS・ハードなどの基盤部分)に関 する管理業務(構成管理やキャパシティ管理など) 積極的にソフトウェアで 置き換えていく  クラウドサービス  自動化ツール ビジネスもアプリも要件がどんどん 変わっていくので、継続的に改善、 手作業をソフトウェアに置き換えて いく必要がある  変更への即応性や信頼性の高いシステム基盤を設計  運用管理の自動化/自律化の仕組みを設計・構築  開発者が利用しやすい標準化されたポリシーやルールの整備 運用技術者 Operator / Operation Engineer SRE Site Reliability Engineer 組織横断的なインフラ整備 作業者から ソフトウェアエンジニア への変身 http://japan.zdnet.com/article/35090649/ http://torumakabe.github.io/post/bookreview_site_reliability_engineering/ 参考になる記事:
  120. 120. 巻末 最新トレンドを理解するためのITの基礎知識
  121. 121. ITと情報システムの関係 121 交通費の精算生産計画の策定 取引履歴の管理 SNS ソーシャルネットワークサービス 電子メール オンライン ショッピング 災害の監視や通報鉄道や航空機の管制 建物の監視や 入退室管理 投資アドバイス 検査結果・画像から 病気の兆候を発見 販売傾向の予測 半導体 アルゴリズム コンピュータ ストレージ ネットワーク 無線通信 データ記憶 ウイルス検知 不正侵入検知 人工知能 ロボット 業務の流れ(ビジネスプロセス)を円滑にし、効率を高める ITがなければ決してできないことを実現してくれる 私たちの安心や安全を支えてくれる 人間の能力や知識だけではとてもできないようなことを実現してくれる IT(Information Technology:情報技術) 情報システム ソフトウェア 技術 ハードウェア 技術
  122. 122. 情報システムの構造 122 業務や経営の目的を達成するための 仕事の手順 ビジネスプロセス 情報システム ビジネスプロセスを効率的・効果的 に機能させるためのソフトウェア アプリケーションの開発や実行に共 通して使われるソフトウェア ソフトウェアを稼働させるための ハードウェアや設備 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 販売 管理 給与 計算 生産 計画 文書 管理 経費 精算 販売 管理 給与 計算 生産 計画 文書 管理 経費 精算 データベース プログラム開発や実行を支援 稼働状況やセキュリティを管理 ハードウェアの動作を制御 ネットワーク 機器 電源設備サーバー ストレージ
  123. 123. プラットフォームの変遷 123 オペレーティング・システム  ハードウェアを無駄なく・効率よく動かす  アプリケーションからハードウェアをかんたんに 使う ハードウェア ハード ウェア アプリケーションで共通に使う機能 ミドルウェア ハードウェア ハード ウェア ハード ウェア 共通で使う機能 オペレーティングシステム  ハードウェアを無駄なく・効率よく動かす  アプリケーションからハードウェアをかんたんに 使う ハードウェアを 制御する機能 1950年代〜 1960年代〜 1970年代〜 アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション アプリケーション
  124. 124. インターネットとは 124 通信事業者A ネットワーク 通信事業者C ネットワーク IX 通信事業者B ネットワーク 通信事業者Z ネットワーク 通信事業者Y ネットワーク IX 通信事業者X ネットワーク IX IX IX IX Internet eXchange point Web サーバー ホームページ 世界各国の通信事業者が所有 するネットワークを相互接続 Inter-Network 世界各国の通信事業者が 共通の通信手順で データをやりとり
  125. 125. インターネットとWebサイト 125 <title>ネットコマース株式会 社</title><link rel="shortcut icon" href="http://www.netcomme rce.co.jp/cms/wp- content/uploads/2013/08/fav icon1281.png" /><link rel="apple-touch-icon" sizes="144x144" http://netcommerce.co.jp / document.html Webサーバーの名称 文書の名前 Webサーバー ハイパーリンク インターネット ブラウザー 世界中のWebサーバー httpまたはhttps プロトコル HTMLファイルを送り届ける通信手順 URL uniform resource locator
  126. 126. 企業情報システム(エンタープライズアプリケーション) 生産 物流 販売 部品・材料サプライヤー/下請け会社 消費者/購入企業 会計・財務 在庫 生産計画・管理 販売 調達計画・管理 需要予測 人事・給与 顧客情報 取引履歴 ERP SCM CRM Enterprise Resource Planning Supply Chain Management Customer Relationship Management 経営資産を捉える モノの動きを 捉える 顧客を捉える
  127. 127. 統合データベース 個別業務システムとERPシステムの違い 販売 生産 ・・・ ・・・ 会計 人事 個別業務システム ERPシステム 販売 生産 ・・・ ・・・ 会計 人事
  128. 128. SCM(Supply Chain Management)とは 128 生産 物流 販売 部品・材料サプライヤー/下請け会社 消費者/購入企業 製造業 卸売業 小売業 情 報 の 流 れ モ ノ の 流 れ 仕入数量と販売数量を一致 最小費用・最大売上・顧客満足 販売数量を正確に予測 常に最適・最小の在庫を持ち欠品を起こさない 実需(何が、どこで売れたか) の迅速な収集と正確な販売予測 正確な需要予測に基づく 生産計画と部品・材料手配 両者が最適になるよう バランスを調整
  129. 129. CRM(Customer Relationship Management) 129 潜在顧客 見込顧客 顧客 CRM:お客様との長期・継続的な信頼関係を築き、継続的な売上を維持するための考え方や手法  購買履歴の分析によるマーケティング情報の獲得  顧客の趣味嗜好に合わせた情報の提供  アップセル・クロスセルによる売上の拡大  お客様情報の共有・蓄積  営業活動の計画や商談進捗の管理  お客様ニーズの収集と把握  見込み顧客の発掘  お客様情報の収集と分類  広告宣伝やキャンペーンの実施 CRMシステム CRMの取り組みを 支える情報システム
  130. 130. 企業情報システム(エンタープライズアプリケーション) 生産 物流 販売 部品・材料サプライヤー/下請け会社 消費者/購入企業 SCM CRM ERP CAM Computer Aided Manufacturing CAD Computer Aided Design 保守 サポート 在庫 調達計画 管理 需要予測 会計・財務 生産計画 管理 販売 人事・給与 製造 設計 PLM Enterprise Resource Planning Supply Chain Management Customer Relationship Management Product Life-cycle Management モノのライフサイクル 捉える PDM Production Data Management CAE Computer Aided Engineering 解析・実験
  131. 131. CAE/CAD/CAMシステム 131 CAM Computer Aided Manufacturing CAD Computer Aided Design 製造 設計 CAE Computer Aided Engineering 解析 実験 PDM Production Data Management NCデータ
  132. 132. ITの専門家ではないお客様に語る力を持つ 132 ITの専門家ではない経営者や事業部門の皆さんに、 ITの役割や価値、ITとの付き合い方を伝えたい! ITに関わる仕事をしている人たちが、経営者や事業部門 の方と話すための言葉を手に入れて欲しい。 ITで変わる未来や新しい常識を、具体的な事例を通じて 知って欲しい!  決済や融資、国際送金など、既存の金融機関が収益の柱としている事業を、わず かな手数料で、しかもスマートフォンから即座におこなえるようにする  航空機のジェットエンジンや建設機械、自動車のタイヤなどのメーカーが商品を サービスとして貸し出し、使用時間や利用内容に応じて課金する  特注品を標準品と変わらない金額と納期で提供する  リモートワークで子育て世代の女性を労働力として活用したり、社員の労働生産 性を向上させたりする  個人の自家用車をタクシーや荷物の配送に使えるようにする  個人住宅を宿泊用に貸し出す 人工知能、IoT、FinTech(フィンテック)、シェアリング エコノミ― 、bot(ボット)、農業IT、マーケティングオー トメーション・・・ そんな先端事例から“あたらしい常識” の作り方が見えてくる。 本書内で全てのチャートは、ロイヤリティ・フリーの パワーポイント・データとして、ダウンロードできます。
  133. 133. SIビジネスの課題に向き合うためのポストSIの戦略とシナリオ 133 これまでと同じやり方では、収益を維持・ 拡大することは難しくなるでしょう。しか し、工夫次第では、SIを魅力的なビジネス に再生させることができます。その戦略と シナリオを、豊富な図解と事例とともに集 大成しました。 これからのビジネスを読み解くうえで不可 欠なトレンド、ビジネスモデル、グローバ ル戦略、プライシング戦略、人材育成戦略、 そして新規事業の進め方までがこれ1冊でわ かります。 全60枚の図表は、すべてPowerPointデータ としてダウンロード可能、ロイヤリティフ リーなので企画書や経営会議の資料として ご活用いただけます。 「SIビジネスはなくなってしまうのでしょうか?」
  134. 134. ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー 134 「SI営業のためのセールスガイドと活動 チェックシート」を新たに掲載 SI営業で確実に受注するための仕事手順とノウハウを、詳細 なマニュアルと活動チェックシートと共に公開しました。 「最新トレンド」、「講演資料」、「研修資 料」の3つのカテゴリーでわかりやすく 1000ページを超えるプレゼンテーション、講義のための教科 書、セールスガイドやチェックシートなどにすぐにアクセス できるようになりました。 IoTや人工知能など最新トレンドの解説付きで プレゼンテーション充実 最近注目のIoTや人工知能最新の動向については、大幅に解説 付きのプレゼンテーションを拡充しました。  全プレゼンテーション・閲覧無料  定期的アップデートで最新資料を入手  会員(月額500円)でロイヤリティフリーの オリジナルをダウンロード 生ビール一杯分\(^o^)/
  135. 135. 135 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/

×