NTT DATA Technology Foresight 2022

株式会社NTTデータ
技術開発本部© 2022 NTT DATA Corporation

3

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はじめに

NTT DATA Technology Foresightとは①徹底した調査から②ITが主導する現状(ビジネス)を整理し、③その向かう先をトレンドで示す。
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はじめに

5

①徹底した調査から

重要課題
リスト

Emerging
Technology List

社内／社外
アドバイザ

社会課題と技術の関わり未来に向けた変化を蓄積

技術情報を連続的に整理
変化を深掘りして蓄積

常に最新を追い、分析し、伝える力を持つ卓越した人材と議論

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はじめに

6

②ITが主導する現状(ビジネス)を整理し連続的な成長

顧客満足の向上

新たな越境

ITインフラ

データ

ソフトウェアCopyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

はじめに

③その向かう先をトレンドで示す点ではなく線
キーワードではなくコンテクストや方向性を持った「トレンド」で示す。

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はじめに

トレンドの構成技術トレンドITとビジネスの今と未来を示す羅針盤

導入編
ITが世界にもたらす変化を
今一度見直しつつ将来を概観

最新動向編
変化を技術要素ごとに深掘りしながら未来の予見と共に提示
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NTT DATA Technology Foresight 2022 トレンド

はじめに
導入編

9

最新動向編

成長を
成長する
主導するIT
IT

膨張の先を
成長する
見出すAI
IT

再確認される
成長する
データ主導
IT

枠組みを
成長する
越境するIT
IT

姿を変える
成長する
ITインフラIT

物理世界への
成長する
アプローチ
IT

規範を
成長する
探求するITIT

成長点となる
成長する
ソフトウェア
IT

切り拓く
成長する
人類の未知
IT

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はじめに

NTT DATA Technology Foresight 2022 トレンド 概要
導入編

成長を
成長する
主導するIT
IT
ビジネスの成長はITが主導しAIが拡張させる。サービスを高速に連続的に改善し、世界の一人一人に最適に瞬時に届ける競争は、ソフト・ハード・データの進化と歩みを重ねてきた。その躍進はAIの技術革新で加速する。

枠組みを
成長する
越境するITIT
ITは、インターネット上にとどまらず物理世界に進出し、ビジネスイネーブラとして必須の存在になった。その威力は、伝統的枠組みの越境や垂直統合をビジネスにもたらすだけでなく、長年の課題を解決すべく科学の領域にも及ぶ。

規範を
成長する
探求するITIT
急激な技術浸透が既存の価値観や持続可能性を揺さぶっている。IT世界と物理世界の接点に生じる数多の対立を解消すべく新たなバランスを探る議論が始まる。始まる
ルールの改定に、技術を司る人々も参加していく。

10

最新動向編

混乱の中で成長するビジネス
フードデリバリ

BNPL

4つの成長ポイント

裏付けるITの3要素
成長ポイント×4とIT基本要素×3

グローバルニッチ

全てを押し拡げるAI
人の支援・負荷軽減＝AI

IT自体の進化＝AI

ITでビジネス制約を越える
スマートなモノ

リカーリング

全ビジネスの集結

ITで水平分業を越える
分業の極地スマホ

独自優位性の確保

ITに宿る優位性

ITで物理世界へ未知へ越境する
自ら動くIT

ITで空間を満たす

創薬への越境サイバー犯罪と規範激化する犯罪犯罪のビジネス化

ゼロトラスト

既存世界との軋轢
SNSと民主主義

AI判断への依存

データと人権変わる枠組みと新たな世界電動化とGHG

非中央集権

高くなる国境Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

NTT DATA Technology Foresight 2022 トレンド 概要

はじめに

最新動向編
膨張の先を
成長する
見出すAI

IT

パラメータの巨大化による言語や画像の認識・活用能
力の飛躍的向上はなお技術開発競争の中心にある。その先には自ら学び解を導く学習の革新や利用領域を問わず統合された汎用性の獲得など、新たなAIの姿が垣
間見える。

姿を変える
成長する
ITインフラIT

ITインフラは、ソフトウェアと深く融合したビジネス創出・拡大の手段へ再構成される。変化に追随可能な柔軟性と、事業実現に直結するベストプラクティスの集積が、半導体技術のさらなる進展と統合されて具体化する。

成長点となる
成長する
ソフトウェアIT

ビジネスをさらに拡大し道を拓くのはソフトウェアだ。
業務をこなす存在を超え、新たなアイデアを実現すべく多数のステークホルダを巻き込み、連続的変化に対応する機動力をもたらし、ビジネスノウハウを集約する器
になる。

11

基礎となる巨大化
さらなる性能の強化 言語から画像へ音声へ

基盤モデルの登場

マルチモーダルAI
組合せという革新

言葉で画を生み出す

シングルに匹敵する性能

学習データの革新
収集と整理という課題

未整理で学習

データ合成で学習全ては半導体に始まるあらゆる「進化」の柱

微細化と積層成長は継続する？

シームレスの加速デバイスも場所も時間も 「重さ」からの解放

どこでも動くアプリへ

ビジネスイネーブラへの成熟
クラウドに溶けるインフラ

統合、ビジネスとの融合

ノマドになるクラウド本格化するローコード開発
続く機能拡充真価はBiｚDevリンク

成果は資産に育つ

AIで加速する開発生産性
AI for Code

開発工程全体への波及

続く改善 残る課題

ソフトウェア企業への変態
ソフトウェアによる越境ベストプラクティス集積

変態し続ける企業

再確認される
成長する
データ主導

IT

自らデータで現状を把握・分析し戦略を決定できる範囲こそが事業領域になった。マーケティングにとどまらず、連続的改善や機械学習の原資となる詳細でリアルタイムなデータ蓄積と活用の技術確保が、ビジネスの主導権を決する。

物理世界への
成長する
アプローチ

IT

ITのもたらす価値を膨大な物理世界の活動に持ち込む挑戦が続く。複雑な自律動作や共働作業を実現する道
具の拡大は、人の生産性を高めるにとどまらず、仮想と現実が連携し、高速な改善を繰り返す新たな世界の到来を予感させる。

切り拓く
成長する
人類の未知

IT

分厚くなるデータの堆積Beacon 行動データ

血糖値 生体データ

小型SAR 衛星データ

拡大するデータ活用の自由度
サイロへの挑戦

サーバレスDWHの進行 DWHでも進む＋AI

主導権としてのデータ
成長の資源＝データ オープンで示す主導権

UGCという鉱脈判断を支援するIT
進化する判断の代替軽減される労働時間

職人クラスの支援

ITと人の共同作業
物理作業の直接支援

熟練作業の代替

人は監視に回る

新たな付加価値の誕生
人を超えた俯瞰視点

IT改善力の活用

超融合の未来 、限定の今今加速する最適化「最適」という未知

遠い量子コンピュータ ＋AIで今できる「最適」

新段階に入る素材探索

最適な配送計画から、新素材の発見、生命の成り立ち
AIが加速する素材開発 経験から原理への革新 新たなR&Dへの変態まで未だに人知が及ばない領域にAIを中心とするITが介入する。研究開発や検証の在り方を変え、課題解決までの時間を圧倒的に短縮するなど人類の未来を拓く。

セントラルドグマへの接近

データ化する生命急速に解明される原理

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新たな薬のかたちはじめにターゲットは未来の戦略を探すあなた

エンジニアにはビジネス観点をビジネスパーソンには技術観点を
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導入編
Introduction 01

Introduction 02

Introduction 03

成長を主導するIT 枠組みを越境するIT 規範を探求するIT
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14

導入編

大きな変化が連続する世界

パンデミック

経済混乱

紛争

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導入編

「IT主導」は拡大を続ける市場の多くをIT企業が占める
出典：finviz, https://finviz.com/

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Amazon R&D費

Alphabet R&D費

7兆円

4兆円

出典：DATA INSIGHT, POST COVID-19 加速するトレンド NTT DATA Technology Foresight 2020シリーズ～特別編,
https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2020/0709/
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成長を主導するIT

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成長を主導するIT

1 混乱の中で成長するビジネス
2 裏付けるITの3要素
3 全てを押し拡げるAI
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成長を主導するIT①混乱の中で成長するビジネス

２０２１年 オンラインの浸透

フードデリバリーの定着

18

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成長を主導するIT①混乱の中で成長するビジネス

フードデリバリの急成長

個々に最適をマッチング

個の追求

10万件/day以上

グローバルに展開

市場の獲得

34カ国に展開

70％以上が再度利用システムにノウハウを蓄積

急速な立ち上がり進化の加速
19

92％増（2021 3Q）

強みの蓄積

アプリは世界で統一

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成長を主導するIT①混乱の中で成長するビジネス

2021年 オンライン定着と競争

BNPLの興隆
購買衝動を逃さない。素早い「あと払い」をオンラインで提供。

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成長を主導するIT①混乱の中で成長するビジネス

BNPLの急成長

一人一人に適格に与信提供

個の追求

属性データに加え行動データで判断

国際的に展開市場の獲得

オーストラリア創業
北米で1600万人利用

年66．5％成長見込み※北米

2020年後半から急激な伸び

進化の加速
21

支出額は半年で3.3倍にデータの蓄積 連携で拡大

強みの蓄積 オンライン・リアル店舗でシームレスに顧客誘導
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成長を主導するIT①混乱の中で成長するビジネス

新しいビジネスの成長ポイント

個の追求

市場の獲得

フードデリバリー

進化の加速
22

BNPL

強みの蓄積
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成長を主導するIT

1 混乱の中で成長するビジネス
2 裏付けるITの3要素
3 全てを押し拡げるAI
23

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成長を主導するIT②裏付けるITの基本要素

個の追求

ビジネス成長を支えるIT

ITインフラ

市場の獲得

クラウドとスマホが支える

ソフトウェア
アプリが価値をつくる

進化の加速
24

データ
スマホの行動記録が媒介する

強みの蓄積

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②裏付けるITの基本要素

成長を主導するIT「個の追求」を支えるIT
データ
スマホの行動記録が媒介する

個の追求

ソフトウェアITインフラ

アプリが価値をつくる

スマホとクラウドが支える一人一人にサービスを最適化
25

一人一人の
行動を記録

一人一人の
最適を瞬時に届ける
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成長を主導するIT②裏付けるITの基本要素「進化の加速」を支えるIT

データ

ソフトウェア

スマホの行動記録が媒介するアプリが価値をつくる

顧客の反応を即座に収集

即座に連続的に
カイゼン

ITインフラ
スマホとクラウドが支える

進化の加速
26

世界同時配布と更新を実現
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②裏付けるITの基本要素

成長を主導するIT「市場の獲得」を支えるIT

データ
スマホの行動記録が媒介する

国境や言語を超えて統一市場を実現

ソフトウェアITインフラ

アプリが価値をつくる

スマホとクラウドが支える人ではなくアプリがサービスを実現
27

市場の獲得

参入・拡大・縮小・撤退を瞬時に実現
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②裏付けるITの基本要素

成長を主導するIT「強みの蓄積」を支えるIT

データ

ITインフラ

スマホの行動記録が媒介するクラウドとネットが支える

スマホとセンサから事実を収集

合理的判断の原資を蓄積

ソフトウェア
アプリが価値をつくる

ベストプラクティスをカタチにする28

強みの蓄積
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成長を主導するIT
パーソナライズの追求②裏付けるITの基本要素

IT3要素がビジネスを主導する
市場の獲得

個の追求

ダイレクトマッチング
追求

真にグローバルな
市場の獲得

物理制約なく
市場を獲得

ITインフラ
スマホとクラウドが支える数の制約なく
市場を獲得

個の能力最大化を追求

ソフトウェア
連続的カイゼンの
加速

アプリが価値をつくる

合理的判断の蓄積立ち上げと終息の加速

データ

ベストプラクティスの蓄積

スマホの行動記録が媒介する
拡張ペースの
加速
29
29

進化の加速

強みの蓄積

ビジネスドメインの蓄積

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成長を主導するIT②裏付けるITの基本要素

ITが新しいBizの成長を生む

絞り込まれたユーザを世界規模で集める「グローバルニッチ」が成立する。
アジア系
グロッサリー

個の追求
ITインフラ30

プリオウンドラグジュアリー

進化の加速
スマホとクラウド
が支える

市場の獲得

ソフトウェア

アプリが価値をつくる

インフルエンサー
ブランド

強みの蓄積
データ

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スマホの行動記録が媒介する

成長を主導するIT②裏付けるITの基本要素

IT3要素の最新動向

Emerging Tech 02

ITインフラ
スマホとクラウドが支える

姿を変える
ITインフラEmerging Tech 03

ソフトウェア
アプリが価値をつくる

成長点となる
ソフトウェアEmerging Tech 04

データ
スマホの行動記録が媒介する

31

再確認される
データ主導

すべては半導体に始まる
シームレスの加速
ビジネスイネーブラへの成熟本格化するローコード開発

AIで加速する開発生産性
ソフトウェア企業への変態
分厚くなるデータの堆積拡大するデータ活用の自由度
主導権としてのデータ

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成長を主導するIT

1 混乱の中で成長するビジネス
2 裏付けるITの3要素
3 全てを押し拡げるAI
32

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成長を主導するIT③全てを押し拡げるAI

個の追求

市場の獲得

顧客サポートは柔軟に対応出来る
人が実施

ローカライズは現地を熟知した
人が実現

カイゼンは蓄積した経験から
人が創出

顧客動向は
日々前面に立つ
人が収集

進化の加速
33

最終的に人がBizの成長を支える

強みの蓄積
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成長を主導するIT③全てを押し拡げるAI

人の負荷軽減を目指したAI活用
市場の獲得

個の追求
顧客サポートは個別対応の半自動化
柔軟に対応出来る
人が実施

AI

ローカライズは
複数言語の高度な翻訳
現地を熟知した人が実現

人の判断を支援する

34

カイゼンは
蓄積した経験からデータ解析支援
人が創出

顧客動向は日々前面に立つ
データ収集支援
人が収集

進化の加速

強みの蓄積
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成長を主導するIT③全てを押し拡げるAI

人の支援を拡大するAI

急速に進化し、より高度で複雑な人の作業を次々に代替していく。

35

外観から分類

文字起こし

文章の要約

外観チェック

音声合成

多言語を翻訳

立体構造予測質問/回答予測文章をつくる

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成長を主導するIT③全てを押し拡げるAI

AIはITそのものも支援する

ITも人が叡智を注ぎ込んだ成果。AIはその進化も強力に後押しする。

スマホとクラウドが支える

半導体やネットワークの設計を支援

ソフトウェア

ソフトウェア開発を支援

ITインフラ

アプリが価値をつくる

データ

足りないデータを補完

スマホの行動記録が媒介する

36

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成長を主導するIT③全てを押し拡げるAI

AIの最新動向

Emerging Tech 01

AI

膨張の先を
見出すAI
基礎となる巨大化
マルチモーダルAI
学習データの革新

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枠組みを越境するIT

38

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枠組みを越境するIT

これまでにない競争力を求め39

はじめに

IT主導で壁を越える

IT特性を活用し制約を打破する

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枠組みを越境するIT

1 ITでビジネス制約を越える
2 ITで水平分業を越える
3 ITで物理世界へ未知へ越境する
40

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枠組みを越境するIT①ITでビジネス制約を超える

モノに、連続的アップデート

41

進化の加速

スマートなモノで制約を超えるとカスタマイズ

個の追求を持ち込む。

ハイレゾ再生にアップデート

夜景撮影がグレードアップ

馬力と燃費が向上

自分好み設定を作り込む

よく使う撮影設定を記憶

好みのハンドリングに変更

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枠組みを越境するIT①ITでビジネス制約を越える

リカーリングで制約を超える

毎月定額で全てが無制限に使える。ビジネスに拡大の可能性をもたらす。
音楽・映像
ゲーム
ファッション
自動車
配信
ソフトウェア

個の追求
ITインフラ42

進化の加速
スマホとクラウド
が支える

市場の獲得

ソフトウェア

アプリが価値をつくる

強みの蓄積
データ

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スマホの行動記録が媒介する

枠組みを越境するIT①ITでビジネス制約を越える

誰もが目指すリカーリング

顧客との濃厚な長期的関係がビジネスにも、ITにもメリットをもたらしていく。
ユーザのメリット

ビジネスのメリット
市場の獲得

個の追求
定額無制限

ワンストップ

強みの蓄積

自分好みに
育つ

優良顧客
獲得

安定的経営

資源の蓄積

ITのメリット

進化の加速
アプリの連続的改善
43

データの継続的収集
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枠組みを越境するIT①ITでビジネス制約を越える

全ビジネスがリカーリングに集結

リカーリング重視は、業態・業種を超えた可処分時間の確保競争をもたらす。

44

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枠組みを越境するIT

1 ITでビジネス制約を越える
2 ITで水平分業を越える
3 ITで物理世界へ未知へ越境する
45

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枠組みを越境するIT②ITで水平分業を越える

IT主導時代の水平分業

高い自由度で様々な粒度で世界規模で繋ぎ合わせる。
企画

ディスプレイ

開発

製造

調達

与信

プロセッサ

教育

バッテリ

人事

センサ

販売
配送

融資
46

ソフトウェア物流

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枠組みを越境するIT②ITで水平分業を越える

スマートフォンは水平分業の極み

グローバルサプライチェーンであらゆる要素が揃えられ調達されていく。

ブランドオーナー

販売

マーケ
ティング

デザイン

品質
管理

OS
アプリ

顧客接点

組立

チップ
パーツ

出荷数、それを捌く販売ルートさえあれば、自社ブランドをつけたスマホをどんな会社でも売り出せる。
47

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枠組みを越境するIT②ITで水平分業を超える

水平分業の制約を超える

どこまでも同質な製品、コントロール出来ず、埋没するサービスを脱する。
水平分業で各社から調達

機能は満たすが基本的に同質48

独自優位性の確立を求める

Apple

Samsung

GoogleHUAWEI

コア部分で差別化
サービスに本質的な差異をもたらす
ソフトウェアITインフラ

アプリが価値をつくる

クラウドとスマホが支える

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②ITで水平分業を越える

枠組みを越境するIT10年で独自優位性・主導権を確保

ビジネスとR&Dが噛み合い、最強のプロセッサメーカに進化し、壁を越える。
PC含めて最強のプロセッサメーカにスマホのプロセッサで競争力を蓄積
155
91.2

78.6

25.1

136.8

142.3

141.2

101.9

191.9

137.7 Billion ＄
売上

45.9

ノートPC

M1

２０１０

２０１1

２０１2

２０１3

２０１4

２０１5

２０１6

２０１7

２０１8

２０１9

２０20

２０21

A4

A5

A6

A7

A8

A9

A10

A11

A12

A13

A14

A15

45nm

45nm

32nm

28nm

20nm

14nm

16nm

10nm

7nm

7nm

5nm

5nm

1GHz

1

1.3

1.3

1.4

1.85

2.34

2.39

2.49

2.65

3.1

3.23

1Core

2Core

2Core

2Core

2Core

2Core

4Core

6Core

6Core

6Core

6Core

6Core

-

-

-

-

-

-

-

0.6TOPS

5

5.5

11

15.8

-

-

-

1億

2億

2億

3.3億

4.3億

10億

8.5億

11.8億

15億

64bit
49

166.2

デスクトップPC

M1 Ultra出典：Wikipedia, Apple silicon(https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_silicon)を元にNTTデータ作成

AI accelerator Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

枠組みを越境するIT②ITで水平分業を越える

独自の優位性はITに宿るコアとなるITの優位性で、既存の業界/業態を越境して主導権を確保。
ロボット

ドローン

EV

ITのコア技術（画像センサ AI モバイルネットワーク）が主導権を持つブランドオーナーの地位をもたらす。
50

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枠組みを越境するIT

1 ITでビジネス制約を越える
2 ITで水平分業を越える
3 ITで物理世界へ未知へ越境する
51

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する

物理世界への越境が継続

ITが、人の行動をサポートする立場から、自ら行動する立場に進化しつつある。

52

ITが指示→人が動く

ITが判断し動く→人は監視

ナビゲーションで道案内

ADAS フットオフ＋ハンズオフ

配送指示で効率化

ロボットがLastOneMile配送
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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する

特定の物理空間をITで満たす

データとセンサの高度化が、「工事現場」の限定された空間で自律を生み出す。

計画動作

＋
自律動作

＋
空間把握
複数の自律建機
53

1人が複数の建機を監視
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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境するより広い物理世界をITで満たす

物理世界と仮想世界をより広範によりダイレクトに結びつける。

仮想世界

物理世界

世界のコピーを再現

全てはセンシングされ物理法則が再現され取り込み

連続・高速に改善する

54

強力な計算

GPGPU

巨大な蓄積

クラウド
ストレージ

高速な通信

5G

全てはデータになり

全ては集積される

再現

設計に反映

CAD

視野に再現

HMD

直接再現

3DPrinter

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境するより広い物理世界をITで満たす

出典：
Amazon Robotics Builds Digital Twins of Warehouses with NVIDIA
Omniverse and Isaac Sim,https://youtu.be/-VQLqs6s9y0

55

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する

今できる価値に注目が集まる

物理世界と仮想世界をより広範によりダイレクトに結びつける。

仮想世界
世界のコピーを再現
物理法則が再現され

不完全でも
価値がある

Metaverse

連続・高速に改善する

全てはセンシングされ全てはデータになり

全ては集積されるコミュニケーション

56

物理世界

仕事

強力な計算

GPGPU

巨大な蓄積

クラウド
ストレージ

顧客接点

エンターテイメント

高速な通信

5G

購買

広告

設計に反映

CAD

視野に再現

HMD

直接再現

3DPrinter

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する

今できる価値に注目が集まる

出典：TOKYO GAME SHOW VR 2021 PLAY MOVIE,
https://youtu.be/a6GjI3teMhE

57

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する

さらにその先への挑戦

ITで人類の未知に接近し、知恵のアップデートを加速する。

最適を探す

58

新しい物質を探す

病とは何かを探る

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枠組みを越境するIT③ITで物理世界へ
未知へ越境する製薬会社のmRNAデザインソフト

ITの持つ「進化の加速」で、生命の謎に接近し、薬のあり方を変える。
ソフトウェアをつくるように
mRNAワクチンを開発

データを活用
手作業を排除製造工程とも連動

COVID-19ワクチンに続き
HIV インフルエンザへ
59

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枠組みを越境するIT

物理世界への
越境

未知への
越境

60

③ITで物理世界へ
未知へ越境する

物理世界への越境の最新動向

Emerging Tech 05

物理世界へのアプローチ

Emerging Tech 06

切り拓く
人類の未知

判断を支援するIT
ITと人の共同作業
新たな付加価値の探求

今加速する最適化
新段階に入る素材探索
セントラルドグマへの接近

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規範を探求するIT

61

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規範を探求するIT

62

はじめに

ITは世界を急速に変えていく

IT世界は新たな生活の場

IT世界は新たな価値を生む

IT世界は枠組みを変える

犯罪もまた現実世界同様に起こる現実世界との接点に新たな摩擦を生む

新たな枠組みのルールもまた求められる

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規範を探求するIT

1 サイバー犯罪と規範
2 既存の世界との軋轢
3 変わる枠組みと新たな世界
63

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規範を探求するIT①サイバー犯罪と規範激化するサイバー犯罪

ランサムウェアなどの攻撃は継続し、さらに重い被害が続発する。

保険会社
ランサムウェア被害
身代金44億円支払
出典：https://www.businessinsider.com/cna-financial-hackers-40million-ransom-cyberattack-2021-5

64

自動車部品メーカ
システム障害
国内全工場／ライン停止
出典：https://piyolog.hatenadiary.jp/entry/2022/02/28/224420

GPUメーカ
設計情報窃取・脅迫
今後の開発に影響？
出典：https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2203/15/news058.html

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規範を探求するIT①サイバー犯罪と規範

サイバー戦争の上流と下流

膨大なコストと人材を投じて発見された「穴」が漏れ、下流の犯罪者が活用。

国家レベルの組織

65

強力な犯罪集団

数多の犯罪者

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規範を探求するIT①サイバー犯罪と規範

個の追求

市場の獲得

弱い個人を
ターゲティング

世界規模の
分業と攻撃

手法・手口の連続的
アップデート

流出情報の蓄積が攻撃を効率化

進化の加速
66

サイバー犯罪もまたビジネス

強みの蓄積
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規範を探求するIT①サイバー犯罪と規範標準になるゼロトラスト

境界防御では守り切れない。全てを疑い、全てをチェックする。

誰も信頼しない前提

新しい時代に追随

一人一人チェック
信頼出来る行為のみ許可

ハイブリッドワークを支援

通信はEnd2Endで暗号化

社内へのアクセス
インターネットアクセス

全てを記録し分析
早期に異常を把握
67

クラウドへのアクセス
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規範を探求するIT

1 サイバー犯罪と規範
2 既存の世界との軋轢
3 変わる枠組みと新たな世界
68

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規範を探求するIT②既存の世界との軋轢

SNSと民主主義

ITによる個の追求が、結果的に極端な偏りを生み、社会を脅かす。

フィルターバブルエコーチャンバー

同一の趣味趣向の人だけが集まる。
主義主張が似通った者だけの閉鎖空間をつくりだす。

「自分の声」がどこまでも響き続ける。
特定の情報・アイデア・信念が増幅・強化される。

69

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規範を探求するIT②既存の世界との軋轢

AI判断への社会の依存

大量の個を活かすサービスで必須の「自動判断」が、多くの問題を引き起こす。

突然のアカウント停止
説明はなく原因は不明。
弁明はできず窓口もない。
生活困窮も救済はない。

70

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規範を探求するIT②既存の世界との軋轢

個人データと基本的人権

本来の目的が達成されない一方、問題は拡大する。
個人情報保護法の法目的

個人情報の有用性に配慮しつつ個人の権利利益を保護すること

71

必要以上の萎縮同意万能主義情報流通の停滞

目的外の個人選別Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

規範を探求するIT②既存の世界との軋轢

アルゴリズム規制

膨大な個に「最適」を届け、IT主導を支えるアルゴリズムが問題の根幹とされる。

72

EU

FTC

CAC

AI運用に関するプロポーザル2021．4

公平・公正なAI利用促進のためのガイダンス
2021．6

アルゴリズムの乱用と見なす事業活動の公的規制
2021.8

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規範を探求するIT

1 サイバー犯罪と規範
2 既存の世界との軋轢
3 変わる枠組みと新たな世界
73

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規範を探求するIT

新規GHG
排出削減
電化

74

省エネ

③変わる枠組みと新たな世界電動化とGHGの新たな枠組み

既存GHG
除去
炭素回収

炭素除去

アカウンタビリティ
行動変容

変動への備え適応

代替モニタリングプロテイン

気象データ 分析予測
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規範を探求するIT③変わる枠組みと新たな世界

ITを直撃するグリーンの変化

GHG抑制を目指した動きは、ITの必要性を加速させる一方、変化も求める。

電動化前提の構造変革

75

データセンタの制約

産業構造の変革

グリーン電力の争奪

社会インフラの再構築

立地制約の拡大

ITとの高度な融合

省電力技術開発
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規範を探求するIT③変わる枠組みと新たな世界現実化する非中央集権

膨大な資金が流れ込み、継続的に運営され、注目すべき存在に成長。

76

BitCoin

DeFi

NFT

中国での
マイニング禁止後
なお維持され続ける9兆円の資産がロックされさらに拡大し続ける取引総計は2兆円を超えるが分散や継続に懸念あり

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規範を探求するIT③変わる枠組みと新たな世界

高くなる国境とIT

急速な進化に対応する国の規範に、ITを司る主体の積極的対応が求められる。

77

サイバー犯罪は安全保障の課題と認識され国が取り締まる。

IT主導を支えるアルゴリズムは基礎的価値の破壊者として国が制約する。

ITがもたらす
新たな価値も既存価値にリンクされ国が規制する。

BigTechへの規制が議論・強化され野放図な拡大は国が禁止する。

Tech企業への法的優遇は終わり国の主要産業として責任が求められる。

進める国がITを司る企業に新たな規範の探求を積極的参加を求める。

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さいごに

NTT DATA Technology Foresight 2022 導入編まとめ

成長を
成長する
主導するITIT
ITが主導するビジネスは、さらなる加速を続けていく。
枠組みを
成長する
越境するIT
IT
IT特性の活用は、ビジネスの壁を越える手段になり得る。
規範を成長する
探求するIT
IT
ITの浸透がもたらす課題に、国の法で規範を積み上げていく。
78

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Emerging Tech 01

Emerging Tech 02

膨張の先を見出す
AI

姿を変える
ITインフラEmerging Tech 03

成長点となる
ソフトウェア最新動向編

79Emerging Tech 04

Emerging Tech 05

Emerging Tech 06

再確認される
データ主導

物理世界への
アプローチ

切り拓く
人類の未知

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膨張の先を見出すAI

80

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膨張の先を見出すAI

81

はじめに

AIへの期待と現実のギャップ

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膨張の先を見出すAI

1 基礎となる巨大化
2 マルチモーダルAI
3 学習データの革新
82

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膨張の先を見出すAI①基礎となる巨大化

GPT-３を超えるAIの登場

GPT-3より構成部品を増やし大量のデータを学習させ能力を向上。

パラメータ数

学習データ量Gopher2800億

10.5TB

GPT-3

1750億

750GB

出典：Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher, https://arxiv.org/abs/2112.11446

83

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膨張の先を見出すAI①基礎となる巨大化

専門家の判断に近づく

専門知識を必要とするテストで人間の専門家の正答率に近づいた。

法律に関する実際の試験問題
The night before his bar examination, the examinee’s next-door neighbor
was having a party. The music from the neighbor’s home was so loud thatthe examinee couldn’t fall asleep. The examinee called the neighbor andasked her to please keep the noise down. The neighbor then abruptly hungup. Angered, the examinee went into his closet and got a gun. He went
outside and fired a bullet through the neighbor’s living room window. Not
intending to shoot anyone, the examinee fired his gun at such an angle thatthe bullet would hit the ceiling. He merely wanted to cause some damage
to the neighbor’s home to relieve his angry rage. The bullet, however,ricocheted off the ceiling and struck a partygoer in the back, killing him.
The jurisdiction makes it a misdemeanor to discharge a firearm in public.
The examinee will most likely be found guilty for which of the following
crimes in connection to the death of the partygoer?
(A) Murder.
(B) Involuntary manslaughter.
(C) Voluntary manslaughter.
(D) Discharge of a firearm in public.

34.5
%

43.9
%

60.0
%

89.8
%

一般の人 GPT-3 Gopher 専門家※Massive Multitask Language Understandingの平均正答率

出典：Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher, https://arxiv.org/abs/2112.11446

84

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膨張の先を見出すAI①基礎となる巨大化

波及する巨大化

画像や音声においても巨大化による能力向上が始まる。

画像処理
ViT

音声処理
XLS-R

20億パラメータ

20億パラメータ

３0億枚の画像

43万6千時間の音声

高い画像分類能力

多言語音声認識

出典：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale,https://arxiv.org/abs/2010.11929

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出典：XLS-R: Self-supervised Cross-lingual Speech Representation Learning at Scale,https://arxiv.org/abs/2111.09296

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膨張の先を見出すAI①基礎となる巨大化

AI活用の基礎となる巨大AIを基礎に目的に応じたAIを開発する。

言語の
翻訳

文献の
要約

チャット
ボット

基盤モデル
大量のデータを学習する
従来よりも高い能力
チューニングで転用
86

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膨張の先を見出すAI

1 基礎となる巨大化
2 マルチモーダルAI
3 学習データの革新
87

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膨張の先を見出すAI➁マルチモーダルAI

マルチモーダルAI

種類の違うデータを組み合わせてAIに学習させる。

シングルモーダル

マルチモーダル
画像

音声

自然言語
88

自然言語
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膨張の先を見出すAI➁マルチモーダルAI

言葉で指示した画像を作り出す

人間が言語で指示した通りの画像をAIが作り出すことができる。

DALL-E

自然言語処理画像生成
出典：OpenAI, DALL·E: Creating Images from Text, https://openai.com/blog/dall-e/

89

Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022➁マルチモーダルAI

膨張の先を見出すAI

AIの基礎技術が統一される

データの種類によらずAIの基礎技術を統合する。

自然言語処理画像処理統一された基礎技術

文章中の単語を処理

AIの構造

音声処理
音
の
大
き
さ

時系列を処理
90

学習の方法

時間

画像のピクセル間を処理

動画処理

前後のフレームを処理
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膨張の先を見出すAI➁マルチモーダルAI

マルチモーダルの基盤モデル

一つの構造で複数種のデータを高い能力で処理する。
画像データ

標識を
検知

特化型AIに匹敵する能力

自然言語処理の能力比較※GLUEベンチマークスコアの比較

音データ

3Dデータ

81.1
Perceiver IO

81.2

踏切の音
を検知

右後方に
乗用車

BERT Perceiver IO

出典： Perceiver IO: A General Architecture for Structured Inputs & Outputs, https://arxiv.org/abs/2107.14795

91

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膨張の先を見出すAI➁マルチモーダルAI

データの統合が重要

複数言語を同時に学習させることでAIの能力を向上させる。

MUM
日本語で書かれた富士山の知識

他の言語でも知識を利用

英語
フランス語
ドイツ語
出典：Google, How insights from people around the world make Google Search better,
https://blog.google/products/search/raters-experiments-improve-google-search/

92

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膨張の先を見出すAI

1 基礎となる巨大化
2 マルチモーダルAI
3 学習データの革新
93

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膨張の先を見出すAI③学習データの革新

学習データの収集が課題

学習データの整理に人手がかかりAI活用の課題となる。

キュレーション
学習に有効な画像を選択し収集する

正解付け
活用の目的に合わせて画像に正解を付ける
94

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膨張の先を見出すAI③学習データの革新

変わる学習データの収集

学習データの収集は人手がかからなくなる。

95

人手で整理する

大量のデータを準備し人が正解データを作成する

整理せずに学習

大量のデータを準備しそのままＡＩへ学習させる

合成して増やす少量のデータを準備しAIでデータを増やす

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膨張の先を見出すAI③学習データの革新

未整理のデータを学習する

SNSから集めた正解付けされていないデータを学習させる。

SEER
自己教師あり学習

10億枚の未整理画像

人手による手間を無くす

正解付きデータを必要とせず
AIが自らヒントを見つけて学習

SNSに投稿された画像を学習データとして直接利用

人手による手間をかけずに大量のデータを学習できる

出典：Meta AI, SEER: The start of a more powerful, flexible, and accessible era for computer vision,
https://ai.facebook.com/blog/seer-the-start-of-a-more-powerful-flexible-and-accessible-era-for-computer-vision/
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③学習データの革新

膨張の先を見出すAI

データを合成する

人手で整理した少量の学習データからデータを合成する。
Dataset GAN
人手で整理したデータ
1/100のデータで同等の能力

少量
・・・
AIで合成

合成データ

1万枚
・・・
97

学
習
し
40
た
AI
30
の
精
度

25枚から1万枚を合成して学習2600枚の学習データ
合成データ
5

10

15

20

25

30

人手で整理した画像の枚数

出典：DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effort,
https://nv-tlabs.github.io/datasetGAN/
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膨張の先を見出すAI まとめ
AIの技術進化は巨大化が基礎となり、その先に進んでいる。

巨大化
巨大なAIに大量のデータを学習させて能力を向上

マルチモーダル
多種のデータを統合させて能力を向上

学習データ収集
学習データの準備に人手がかからなくなる98

巨大AIをベースにすることで高い能力を持つ、目的に沿ったAIを実現
マルチモーダルAIを活用し多種のデータで能力向上を実現
自己教師あり学習/合成データなど
学習データの準備が容易になる
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99

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ITインフラは、ソフトウェアと深く融合したビジネス創出・拡大の手段へ再構成される。変化に追随可能な柔軟性と、事業実現に直結するベストプラクティスの集積が、半導体技術のさらなる進展と統合されて具体化する。

姿を変える
ITインフラ姿を変えるITインフラ

はじめに溶けていくITインフラ

手元のデバイスだけが見える

クラウドやネットへの意識が薄まる

サービスを使ってサービスを立ち上げる

100

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姿を変えるITインフラ

はじめに進化を支え続けるITインフラ

常に右肩上がりの基本トレンドを支え、新たな力を提供し続ける。

エッジ デバイス

通信

サーバ

スマホ ウェアラブル
センサ PC光
5G 衛星

ハイブリッドクラウド
HPC スパコン

半導体
101

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姿を変えるITインフラ

1 全ては半導体に始まる
2 シームレスの加速
3 ビジネスイネーブラへの成熟
102

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姿を変えるITインフラ①全ては半導体に始まる

そこかしこに半導体

身の回りのあらゆるモノはスマートに。そのスマートの正体は半導体。

103

Apple Watch
５１個の半導体パズル

USBケーブル
こんなところにも半導体

ウェアラブルの最前線ではあらゆる機能が緻密に詰め込まれる100均で販売されるケーブルもインテリジェントな電力制御が必須
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姿を変えるITインフラ①全ては半導体に始まる

拡大し続ける要求

半導体こそが、課題解決の最強の手段として、期待を集め続ける。

104

性能向上の爆発的要求

省電力と性能向上の両立

AI学習/推論の巨大化

AI学習/推論のローカル化

シミュレーションの高速化

ウェアラブルの連続動作

未知の関係性の発見

センサ設置の自由度向上
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姿を変えるITインフラ

105①全ては半導体に始まる

あらゆる領域で鍵となる半導体

エッジとクラウド

SoC(CPU)

巨大データ処理

GPGPU

データ蓄積

3D積層メモリ

センシング

半導体センサ電気の効率的活用

パワー半導体Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

姿を変えるITインフラ①全ては半導体に始まる

なお続伸する半導体技術

限界を超える微細化と積層技術が、更なる「右肩上がり」の性能向上を維持。

106

微細化

積層化

3nm微細化量産へ（水分子三個）

32層@２０１５ →176層@2021
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姿を変えるITインフラ

最強のプロセッサの進化過程①全ては半導体に始まる

コア数もクロックも限界の中、微細化でトランジスタを積み上げていく。
PC含めて最強のプロセッサにスマホのプロセッサで競争力を蓄積
155
91.2

78.6

25.1

136.8

142.3

141.2

101.9

191.9

137.7 Billion ＄
売上

45.9

ノートPC

M1

２０１０

２０１1

２０１2

２０１3

２０１4

２０１5

２０１6

２０１7

２０１8

２０１9

２０20

２０21

A4

A5

A6

A7

A8

A9

A10

A11

A12

A13

A14

A15

45nm

45nm

32nm

28nm

20nm

14nm

16nm

10nm

7nm

7nm

5nm

5nm

1GHz

1

1.3

1.3

1.4

1.85

2.34

2.39

2.49

2.65

3.1

3.23

1Core

2Core

2Core

2Core

2Core

2Core

4Core

6Core

6Core

6Core

6Core

6Core

-

-

-

-

-

-

-

0.6TOPS

5

5.5

11

15.8

-

-

-

1億

2億

2億

3.3億

4.3億

10億

8.5億

11.8億

15億

64bit
107

166.2

AI accelerator

出典：Wikipedia, Apple silicon(https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_silicon)を元にNTTデータ作成

デスクトップPC

M1 Ultraトランジスタは特定用途に割り当てられていく
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①全ては半導体に始まる

姿を変えるITインフラ

半導体の成長は継続する？

当面は様々な技術の融合で性能は向上し続ける。ただしコストは高騰。
微細化は2030年まで計画あり
2nm

EUV

GAA

パッケージング技術が続々と成果
チップレットインター
コネクト

Packageon Package

半導体の性能はトータルでなお向上し続ける

メモリ積層は積層したダイをさらに積層
200層
108

多値化

PonP
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姿を変えるITインフラ

1 全ては半導体に始まる
2 シームレスの加速
3 ビジネスイネーブラへの成熟
109

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姿を変えるITインフラ②シームレスの加速

多様化し続けるEdge Device

ユーザの利用形態にあわせて様々なデバイスが提供される。

なお進化するスマホ

期待されるHMD

多機能化するウェアラブル
110

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姿を変えるITインフラ②シームレスの加速

どこまでもシームレスに活用

様々なデバイスを取り替えながら、さらに共同作業までも自在に行き来する。

111

どれでも始められる

いつでも止められる

どこでも続きができる

誰とでも一緒に進められる
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②シームレスの加速

姿を変えるITインフラ

シームレスを支えるクラウドファイル

柔軟な参照・保存・共有を可能にする新しいファイル管理技術が浸透。
一般向けクラウドファイル

特定用途向けクラウドファイル

Dropbox

OneDrive

画像編集

GoogleDrive

iCloud

動画編集

ｂox
不安定な接続を前提
112

3Dデータ編集

あらゆるデバイスで統一的なアクセス

共同作業を前提とした差分保存・競合確認

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姿を変えるITインフラ②シームレスの加速

シームレスを支えるアプリ「ブラウザ」で統一的に処理。画像編集や映像編集までもWebAssembly。

デバイスによらない

ネイティブコード相当の高速性

アプリにも採用が拡がる
113

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姿を変えるITインフラ

1 全ては半導体に始まる
2 シームレスの加速
3 ビジネスイネーブラへの成熟
114

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姿を変えるITインフラ③ビジネスイネーブラへの成熟

ITインフラを溶かしていくクラウド

クラウドの充実が、ITインフラに関わる様々なタスクからビジネスを解放する。

SaaS

サービスの利用
SaaS

プロセス

サーバレス
プロセス

透
明
化
コンテナ
の
進
展 インスタンス

ベアメタル
115

より手軽な実行環境
コンテナ

準備・構築リードタイム
からの解放

難解な機能／非機能設計からの解放

仮想化されたサーバ
インスタンス

ベアメタル
物理サーバ

負荷の高い継続的な運用
からの解放
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姿を変えるITインフラ③ビジネスイネーブラへの成熟

Business Enablerとしての完成

クラウドは、サービスとしての競争力を求め、垂直統合を進める。
そのままビジネスで活用 ベストプラクティスが集積

ワンストップで利用可能

サービス
Amazon GO

EC

ソフトウェアAuto MLBig Query

サーバ
プロセッサ/チップ
TPU
116

Graviton

統
合
の
進
展

Fullfilment

Ground Station

RedShift

Synapse Analytics

ストレージ
ネットワーク
海底ケーブル

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姿を変えるITインフラ③ビジネスイネーブラへの成熟

これからクラウドはノマドになる

データ・計算力がよりグローバルに動き回る時代到来。対応は容易ではない。
エッジデバイス

クラウド

超解像を中心にビジュアル処理重視

レイテンシ重視

よりローカルへ設備の分散が加速

AI活用拡大より強力なAI処理へ
分散処理を再検討

GHGの枠組み電力を求めロードを移動させる手法の開発

セキュリティ・プライバシ
ローカルAI重視
プロセッサと電池の革新を待ち続ける
117

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成長点となるソフトウェア118

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成長点となるソフトウェア

はじめにソフトウェアへのニーズは高まり続ける

あらゆる領域にITが進出する。その成長点にはソフトウェアがいる。

119

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成長点となるソフトウェア

1 本格化するローコード開発
2 AIで加速する開発生産性
3 ソフトウェア企業への変態
120

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成長点となるソフトウェア①本格化するローコード開発

ソフトウェアをつくる「ソースコードを書く」だけでなく、完成品を「つなぎ合わせる」作り方も拡大。
ソースコードを書く

121

つなぎ合わせる

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成長点となるソフトウェア①本格化するローコード開発

機能拡充が続くローコードツール

容易な操作でつなぎあわせて、目的の業務ソフトを素早く生み出す。
GUIでつくるBPI
Business Process Intelligence
API

画面
部品

部品

Orchestration

API

ソフト
ソフト

122

サービス
サービス

RPA
Robotic Process Automation
操作

ソフト
管理

API

BPI

サービス

RPA

操作
操作

UI

サービス

UI

サービス

UI

サービス

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成長点となるソフトウェア①本格化するローコード開発

ローコードツールの威力

開発のスピードはもちろん、BizとDevの一体化がポイント。参入企業も拡大。
すぐ作れる
すぐ動かせる

ソフトウェアにステークホルダが
集合する

これからの
ソフトウェア開発の中心となる

2024年80％
IT専門外の人が開発するIT製品・サービスの割合※Gartner社調べ

半年で4300億円以上
北米ローコードベンチャーへの増資総額※OpenIdeaHub調査を元にNTTDATAが独自に算出

123

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成長点となるソフトウェア①本格化するローコード開発

実現するBizDevリンク

ローコードツールで、ワクチン職域接種アプリを緊急に開発し、すぐに利用。

複雑な業務をすぐに始める必要に
迫られる。
124

ローコードツールで即座につくり試しながら関係者の知見を集める。

そのまま本格活用。
開発期間は通常の1/2に短縮。

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成長点となるソフトウェア①本格化するローコード開発本格化のカギは成果の蓄積

ただ作るのではなく、改善・連携・管理して本格的に使うソフトに成長させる。

つくりっぱなしで終わらせない125

すでにある
CI/CDへ乗り込む

ローコードの成果もソフトウェア資産に育つ

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成長点となるソフトウェア

1 本格化するローコード開発
2 AIで加速する開発生産性
3 ソフトウェア企業への変態
126

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成長点となるソフトウェア②AIで加速する開発生産性コアとなるソフトの需要は高まる

機能・信頼性・性能を兼ね備えたソフトを求めるニーズが加速する。
ソースコードを書く

127

つなぎ合わせる

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成長点となるソフトウェア②AIで加速する開発生産性

AI for Codeの登場"""
MNISTのデータローダを作成,メソッド名はdata_load_mnist()でバッチサイズは32にする。
"""
def data_load_mnist():train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
train=False,transform=transforms.ToTensor())

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=32,
shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=32,
shuffle=False)
return train_loader, test_loader

コメントに沿ったプログラムを自動生成

128

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成長点となるソフトウェア②AIで加速する開発生産性

さらに広範な開発工程に展開

BUILD

コードを書き起こす部分だけでなく、その後の工程にもAIの活用が拡がる。

CODE

DEPLOYCI

CD

テストパターンをAIでつくる

バグの傾向をAIで掴む

TEST

Continuous Integration

129

Continuous Delivery

改善の方法をAIが提案

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成長点となるソフトウェア②AIで加速する開発生産性

AI for Codeの未来

課題を乗り越え進化するため、データを蓄積する必然性が増していく。
まだ未完成なAI for Code

AIはデータで改善していく

import torch
import torch.nn as nn
動くかどうかは
import torch.nn.functional
as F
import torch.optim
as optim
わからないfrom torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable

データ収集は今後さらに重視される

class MnistNet(nn.Module):

使い方にコツがいる

def __init__(self):
super(MnistNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10,
kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20,
kernel_size=5) 観点が狭い
self.conv2_drop = nn.Dropout2d()130

あらゆる開発工程に収集範囲が拡大される
AI最新技術の波及で改善の加速が期待出来る
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成長点となるソフトウェア②AIで加速する開発生産性

AIを活用する課題

AIを活用したソフトウェア開発は、AI特有の課題と向き合う必要がある。
ヒトの責任はより重くなる131

著作権の課題は未解決

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成長点となるソフトウェア

1 本格化するローコード開発
2 AIで加速する開発生産性
3 ソフトウェア企業への変態
132

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成長点となるソフトウェア③ソフトウェア企業への変態

ソフトウェアは競争力

顧客体験に直結するソフトウェアを自ら手懐ける企業が勝利する。
ファーストフード133

家具製造販売ソフトウェア開発に注力

伝統的企業にITを注入

非接触を求める
市場変化に対応

スマホアプリで店舗の顧客体験を革新

スマホアプリを高速改善し展開

バックヤード管理
含めEC化に完全対応
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成長点となるソフトウェア③ソフトウェア企業への変態

ソフトウェアによる越境

ソフトウェアの競争力を持って、別の業態に進出する。

134

カーシェアリング↓
トラックシェアリング

投資銀行↓
リテール銀行

リアルスーパー↓
EC オンライン広告

オンラインマッチングをコア技術に越境を続ける。
当初からIT企業として発展。

近年はさらに国際企業の金融業務支援にも乗り出す。
社員の1/3をエンジニアに変えた。

10年をかけてIT企業へ脱皮。
EC企業と直接対決する。
投資の7割以上がIT向け。

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成長点となるソフトウェア③ソフトウェア企業への変態

ベストプラクティスの集積

ソフトウェアに蓄積されるのは、ビジネスノウハウそのものになっていく。

135

ロボット管理システムの外販

ラストワンマイル配送のシステム外販

倉庫の自動化で集積したノウハウをソフトウェア＋クラウドで外販

ECで積み上げたノウハウをソフトウェア＋運送業者で外販
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成長点となるソフトウェア③ソフトウェア企業への変態

変態していく企業

ソフトウェアが本業に組み込まれ、さらに業態を超える力に変わる。
競争力
向上

競争力

1st

2nd

本業の強化

本業

ソフトウェア
調達

競争力

本業のソフトウェア化

本業

ソフトウェア
自前開発

競争力

ソフトウェアで
3rd
越境
136

本業

ソフトウェア
開発力＋蓄積他社の本業

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成長点となるソフトウェア③ソフトウェア企業への変態

変態を成し遂げる企業の特徴

連続的改善のマラソンを走り続ける
ソフトウェア中心に組織を組み替える

誰もがエンジニアになっていく
137

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再確認される
データ主導

138

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再確認されるデータ主導

個の追求

はじめに

データはITの全てを媒介する

ITインフラ

市場の獲得

クラウドとスマホが支える

ソフトウェア
アプリが価値をつくる

進化の加速
139

データ
スマホの行動記録が媒介する

強みの蓄積

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はじめに再確認されるデータ主導激増するデータ量

さらに拡大のペースを上げるデータを収められるのはＣｌｏｕｄだけ。

175ZB
２０２４年までの３年間で生成するデータ量は
過去３０年間の全てのを上回る

20１０

2015

202０

2025

Data Age 2025, sponsored by Seagate with data from IDC Global DataSphereを元にNTTデータ作成

140

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再確認されるデータ主導

集める

整える

はじめに

データ主導とは
貯める

分析する

活用する

客観的事実(データ)の蓄積から、合理的に様々な経営判断を行う。
141

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再確認されるデータ主導

はじめに探すと出てくる

集める
貯める
分析する

マーケティングは強力な事例

広告を出す欲しくなると出てくる

欲しくなる前に出てくる

あらゆるサービスから横串で行動データを集積し、成果をあげる。
142

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再確認されるデータ主導

1 分厚くなるデータの堆積
2 拡大するデータ活用の自由度
3 主導権としてのデータ
143

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再確認されるデータ主導①分厚くなるデータの堆積詳細化する行動データの活用

スマホ＋Beaconでより詳細な人の行動データを蓄積し、活用する。

リアル店舗の商品をリコメンド
144

よりよい職場へ
ピープルアナリティクス
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再確認されるデータ主導①分厚くなるデータの堆積

新たな生体データ取得の活用
厚くなる生体情報の集積「非侵襲」で血糖値を日常的に測定できるセンサが、製品化に近づく。

採血無しに5secで測定可能
145

日常的な連続測定で治療を革新
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再確認されるデータ主導①分厚くなるデータの堆積大きく期待される衛星データ

小型SAR衛星が実用化。コンステレーション運用を目指し世界的競争が始まる。

SARなら
天候や時間によらず撮影

世界中どこでも3時間毎に連続撮影

干渉SARなら数cmの変化を把握

国家安全保障から防災、農業・林業まで多様な活用を想定。
146

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①分厚くなるデータの堆積再確認されるデータ主導

地図に集結していくデータ

あらゆるデータは「場所」というキーで整理・蓄積され、利用されていく。

移動に必要な
情報
3D写真
屋内地図

ナビ

時刻表

AR案内

チケット
購入

移動の目的を探す
手段
風景写真
147

店舗情報

口コミ
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再確認されるデータ主導①分厚くなるデータの堆積

個人が記録する3Dデータ

iPhone単体で、撮影後2分でフォトグラメトリーを生成するアプリが登場。

動画提供：@iwamah1
https://twitter.com/iwamah1/status/1471451999891828739
https://twitter.com/iwamah1/status/1519263714519953408
https://twitter.com/iwamah1/status/1518545355872378881
https://twitter.com/iwamah1/status/1471454397293293574

人々が、3Dデータで発信・共有する日常が近づく。
148

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再確認されるデータ主導

1 分厚くなるデータの堆積
2 拡大するデータ活用の自由度
3 主導権としてのデータ
149

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再確認されるデータ主導②拡大する
データ活用の自由度

データ活用の道具が充実

集める

整える

貯める

分析する

活用する

AWS
IoT

AWS
Glue

AWS
Lake Formation

AWS
Redshift

AWS
SageMaker

Azure
IoT Hubs

Azure
Data Factory

Azure
Blob Storage

Azure
Synapse Analytics

Azure
Power BI

GoogleData Transfer

GoogleCloud Data Fusion

GoogleCloud Strage

GoogleBig Query

GoogleLooker

様々なデータを持ち寄り統合する仕組みに注目が集まる。
150

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再確認されるデータ主導②拡大する
データ活用の自由度

サイロをつなぐ道具の充実

サイロ化したデータを自動的に抽出（複製）/変換/集約する。
サイロ化したデータ
所在はバラバラツールもバラバラ

クラウド
DWHに
流し込む

仕様もバラバラ

151

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再確認されるデータ主導②拡大する
データ活用の自由度

障壁が下がるデータ分析

クラウドが提供するデータ分析基盤は、次々にサーバレスへ溶けていく。
初期投資が不要

3大クラウドのDWHもサーバレスが標準へ使った分だけ課金

トライアルの自由度が高い

152

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再確認されるデータ主導②拡大する
データ活用の自由度集積されるデータにAIが接近

データ分析支援の主要なツールとしてのAIとDWHの連携が強化される。

AI
Redshift AI
153

BigQuery + Vertex AI
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再確認されるデータ主導

1 分厚くなるデータの堆積
2 拡大するデータ活用の自由度
3 主導権としてのデータ
154

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再確認されるデータ主導③主導権としてのデータ

成長し続けるためのデータ収集

新しいサービスは、まず世に出す。データを集めて連続的に改善していく。

出典：
Waymo LLC, https://waymo.com/

155

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再確認されるデータ主導③主導権としてのデータ

データを持つ者が主導権を得る

収集した自動運転研究データは積極的に世に出していく。

自動運転の記録

周囲の環境情報

データ利用
コンテストも実施

156

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再確認されるデータ主導③主導権としてのデータ

データを持つ者が基準をつくる

Netflixは自らが配信する映像の視聴ランキングを毎週、詳細にデータで提示。

唯一のデータによる世界ランク
国別、英語/非英語別、TV/映画別など詳細に提示

視聴ランキングのカウント方法も自ら定義
出典：Netflix, Global Top 10, https://top10.netflix.com/※図はイメージです157

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再確認されるデータ主導③主導権としてのデータ

データ主導をあきらめない

独自の価値を追求し、自分の商圏のデータは自分で得ることが第一歩。
店舗独自ポイントから
店舗独自Payへ独自の顧客ロイヤリティー
独自の顧客データ取得

独自のデータで自らの商圏で主導権を握る
158

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再確認されるデータ主導

1 分厚くなるデータの堆積詳細化する行動データ
スマホ＋Beacon

衛星データ充実へ
SAR Constration

地図に積み上がるデータ
マップアプリ

2 拡大するデータ活用の自由度
データ解析はクラウド
3大クラウドツール群

サイロを繋ぐ道具

参入障壁が下がるDWH
サーバレス化

3 主導権としてのデータ
データ収集を優先
まず世に出す Waymo
159

データを持つ主導権
Waymo Open Data

データを出し基準を抑える
Netflix Global Top 10

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再確認されるデータ主導

おわりに

UGCという鉱脈とIT

データの価値を裏付ける「熱量」を抽出する、新しい仕組みが求められる。

160

数がもたらすデータ

個人がつくるデータ

ITが 集める→貯める→分析する

人が 身銭と労力の成果を放つ

行動データ ☆の数 レビュー

blog記事 SNS連投 動画投稿

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物理世界へのアプローチ

161

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物理世界へのアプローチ

素早く正確な判断

162

はじめに

物理世界の労働は過酷

長時間の肉体労働

人材の育成

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はじめに

物理世界へのアプローチ

ソフトウェア

ITで物理世界の労働を楽に

ITインフラ

物理世界で人が行う労働の範囲を
ITが少しずつ狭めていく

データ

163

AI

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物理世界へのアプローチ

1 判断を支援するIT2 ITと人の共同作業
3 新たな付加価値の誕生
164

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物理世界へのアプローチ①判断を支援するIT

人の判断をITが支援

人がすべき判断の一部をITが代わりに考え、人はITの判断を取り入れ行動。

地図でルートを考え運転

165

カーナビがルートを考え人が指示通りに運転

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物理世界へのアプローチ①判断を支援するIT

ITの判断で物理労働を楽に

肉体労働の細かい判断もできる限りITに任せ、少しでも作業を楽にする。
ヤマト運輸
配送トラックの詰め込み
配送ルートに適した荷物の積み込みをITが判断

積み込み時間を20%削減

出典：ヤマト運輸、パートナー業務をDX 積み込み指示自動化, https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC223DY0S1A121C2000000/※図はイメージです
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166

物理世界へのアプローチ①判断を支援するIT

職人レベルの判断もITで支援

人が長い時間かけて習得する判断をITが代行し、専門性の高い労働を楽に。
ファームノート
牛の健康管理システム
熟練者でも判断が難しい牛の体調をITが正確に判断・報告

労働時間あたりの
生乳生産量が３倍
出典：牛向けウェアラブルデバイス「Farmnote Color」にて新たに分娩兆候検知機能を追加, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000072643.html※図はイメージです
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167

物理世界へのアプローチ①判断を支援するIT

ITによる判断支援で労働は楽にITの判断を人が柔軟に実行することで、物理世界の労働は楽になった。

ITで判断/計画/設計

人が実行

168

より早く
より的確な作業

育成せず
アマチュアをプロに

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物理世界へのアプローチ

1 判断を支援するIT2 ITと人の共同作業
3 新たな付加価値の誕生
169

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物理世界へのアプローチ②ITと人の共同作業

ITが物理的な労働を直接助ける人が行っていた物理作業をITが直接的に支援し、人の労働は更に楽に。
ユニクロ
セルフレジ

TELEXISTENCE
コンビニ品出し買い物カゴを置くだけで精算

ロボットハンドで自動陳列
非常時に人が遠隔操作※図はイメージです170

画像提供：Telexistence, https://tx-inc.com/ja/top/

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物理世界へのアプローチ②ITと人の共同作業

熟練者が必要だった労働も楽に高度なスキルが要求される物理作業もITが行い、人の労働はITの監視に。
大林組×NEC×大裕
土砂積込作業の自動化
センサネットワークとAIで熟練者の作業を再現

人の労働は操作からシステム監視へ
出典：バックホウ自律運転システムをトンネル工事現場にて実証, https://jpn.nec.com/press/202109/20210913_01.html
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171 ※図はイメージです物理世界へのアプローチ②ITと人の共同作業

１：Nの物理作業が始まる

一人で複数台の半自動機械に指示して監視する、１：Nの物理作業が本格化。
成瀬ダム建設現場

管制室から指令を送り監視

少人数で多くの重機を扱う
１：Nによる生産の効率化

出典：https://www.narusedam.jp/tech/tech02/※図は全てイメージです

172

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物理世界へのアプローチ②ITと人の共同作業

狭まっていく人の労働範囲

人間の労働自体は残るが、ITによる支援により物理労働は楽になっていく。

173

人が判断/設計/計画

人が実行

1

ITが判断/設計/計画

人が実行

2

ITが判断/設計/計画

ITが実行し人が補助

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物理世界へのアプローチ

1 判断を支援するIT2 ITと人の共同作業
3 新たな付加価値の誕生
174

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物理世界へのアプローチ③新たな付加価値の誕生

連携が生む楽にする以外の価値

ITと物理世界の連携は、労働を楽にする以外の付加価値を生み始めた。

175

IT上で物理世界を判断

物理世界の全体最適な判断

物理世界上でITが作業

物理世界の連続的な改善

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物理世界へのアプローチ③新たな付加価値の誕生

物理世界の全体最適な判断

物理上のITを備えた道具を一括管理し、全体にとって最適な指示を下す。
WILLER
エリア型相乗りタクシー
全車両の乗せる顧客と走行ルートをITで一括判断

俯瞰視点から
全体最適な判断
出典：月額5000円で乗り放題の相乗り交通サービス、WILLERが渋谷で開始, https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/10730/※図はイメージです
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176

物理世界へのアプローチ③新たな付加価値の誕生

物理世界の連続的な改善

空間ごとITと繋ぎ、仮想上での試行と現実への反映を繰返して作業を改善。
BMW＆NVIDIA
工場の仮想化
工場全体をITと連携し物理労働を支援

IT上で工場の改善案を試し
良い結果を現実に持ち込む
出典：NVIDIA Omniverse - Designing, Optimizing andOperating the Factory of the Future,https://youtu.be/6-DaWgg4zF8

177

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物理世界へのアプローチ③新たな付加価値の誕生

連携の理想「デジタルツイン」

より広大な物理空間をITと連携させ、あらゆる事を実験し改善したい。

178

全てをデータ化

IT上で完全再現

物理世界の大規模な改善

物理世界に即反映

改善案を試行

的確な投資判断

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物理世界へのアプローチ③新たな付加価値の誕生

理想への途中点から見えた価値

完全な連携は程遠いが、使える技術を先取りして新たな付加価値を創出。
国土交通省
PLATEAU

全国56都市分約1万ｋｍ𝟐 の3D都市モデルを公開

森ビル

他のデータと統合し都市の避難計画を立案

三越伊勢丹
ホールディングス

仮想空間上での新しい購買体験を実験

出典：屋内外をシームレスに繋ぐ避難訓練シミュレーション, https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/disaster-management/2-004/
バーチャル都市空間における「まちあるき・購買体験」, https://www.mlit.go.jp/plateau/new-service/4-001/

179

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物理世界へのアプローチ まとめ

1

物理労働における人の判断をITが支援

判断を支援するIT

2 ITと人の共同作業
3 新たな付加価値の誕生
180

ITの判断を人が実行し物理労働は楽にITが作業を代替し人の立場は監視へ
１：Nによる作業で物理労働は楽に連携の拡大で楽以外の付加価値が生じた

理想への途中技術が更に価値を作る

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物理世界へのアプローチ

おわりに付加価値は労働の支援が前段にあってこそ付加価値から目指さず、ITによる物理労働の支援から整えて価値を拡げる。

ITによる
判断
更なる
付加価値
ITによる
物理作業

181

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切り拓く
人類の未知

182

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切り拓く人類の未知

最も効率的な
移動経路
183

はじめに

まだまだ潜む人知の至らない領域

軽くて頑丈で安い
新素材

病気の原因や治療法Copyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

切り拓く人類の未知

はじめに一部でも解き明かせば莫大な価値を生む

ヒトの持つ免疫を避けてRNAを投与する方法を解明

COVID-19のmRNAワクチンは
累計接種回数110億回を突破

HIV向けｍRNAワクチンなども実証開始

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はじめに切り拓く人類の未知

ソフトウェアIT+AIで人類の未知を高速に切り拓く

ITインフラITからAIまで使いこなし
計算と予測で高速に解明していく

データ

185

AI

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切り拓く人類の未知

1 今加速する最適化
2 新段階に入る素材探索
3 セントラルドグマへの接近
186

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切り拓く人類の未知①今加速する最適化

身近に潜む未知 「最適」

我々の日常には最適な状態が存在するが、その状態を知るのは難しい。
考慮すべき要素最適化したい対象
配達員の労働時間

配送経路

荷物ごとの
日時指定を考慮

配達員の割り当て

運ぶトラックの
限界容量

最適な
配送計画

・
・
・
187

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①今加速する最適化

切り拓く人類の未知

ITがビジネスの「最適」を支える

数学的に求まる最適解を、IT上で高速に計算し活用している。

最適化の
課題を抽出

データ

188

数式化

ソフトウェア化

ソフトウェア

計算

解をビジネスに利用

ITインフラCopyright © 2022 NTT DATA Corporation - NTT DATA Technology Foresight 2022

切り拓く人類の未知①今加速する最適化

最適化の計算力は足りていない

現代のビジネススピードでは計算し終わる時間を待てず、妥協した解を採用。

計算に使える時間はわずか

再配達
・・・ 受付計 荷物の算 積込

最適解を待てず
計算を打ち切り配達 ・・・

人が
導いた解
189

ITで
導いた解

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最適解

切り拓く人類の未知①今加速する最適化

まだ遠い量子コンピュータ

高い計算力を持つとされる量子コンピュータだが、実用化はまだ先。
IBMの最新量子コンピュータ
127量子ビット

実用には数百万量子ビットが必要

古典コンピュータを超えるのは10年以上先と考えられている

190

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切り拓く人類の未知①今加速する最適化

実用化までの間を埋める挑戦＋AIを活用し、２つの方向で最適化の更なる高速化を目指す。

191

計算力を増やす

計算量を減らす

アダプティブ・バルク・サーチ

Neural A*

AI学習向けGPUマシンに特化した最適解探索アルゴリズム

探索しても無駄になる領域を予め除去する前処理をAIが獲得

出典：ABS: A QUBO Solver, https://qubo.cs.hiroshima-u.ac.jp/,
High-throughput FPGA implementation for quadratic unconstrained binary
optimization, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpe.6565

出典：Path Planning using Neural A* Search, https://arxiv.org/abs/2009.07476
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切り拓く人類の未知①今加速する最適化+AIで高速化する未知の解明

従来からITが必須だった最適解の探索は、＋AIで更なる高速化を実現する。

ITを持ち込み高速化＋AIでさらに加速

人が
導いた解
192

ITで
導いた解

IT+AIで導いた解

最適解
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切り拓く人類の未知

1 今加速する最適化
2 新段階に入る素材探索
3 セントラルドグマへの接近
193

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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

経験・時間・運による新素材探索

実験と考察を繰り返して新しい素材にたどり着く、根気のいる研究開発。

原理を発見

結果を解析

開発期間
5年～10年

仮説を立案

仮説を実験
194

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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

IT中心の新素材探索にシフト

ITによる効率化を狙う素材開発 ： マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
原理を発見
結果を解析

仮説を立案
仮説を実験

195

結果中心の帰納法をIT化

原理中心の演繹法をIT化

実験結果をデータ化し蓄積
データ分析で原理を見出す

原理計算をIT上でシミュレーション
実験が難しい仮説を検証

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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

MIを高速化させた+AIの登場

ITの力でも未知は人の手に余ったが、AIを活用し高速に解明可能に。

196

結果中心の帰納法をIT化

原理中心の演繹法をIT化

データを集めても複雑すぎて原理が紐解けない

原子からなる原理の計算は時間がかかりすぎて非実用的蓄積した実験データをAIに学習

原子シミュレーションをAIに学習

人にはわからない原理を
大量のデータからAIが見つけるシミュレーションをAIが再現し計算時間を格段に短縮

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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

実験結果をAIが予測し高速開発実験で確かめるべき事項をAIが予測し、開発期間を98.8%短縮。
NEDOプロジェクト
カーボンナノチューブ膜の構造生成AIと物性予測AI

素材の構造画像と物性をAIに学習

AIが素材の構造を生成しその物性も予測

AIによる生成結果から欲しい物性の素材を試作
197

出典：AIが生成した材料の構造画像を用い、物性を予測する技術を開発, https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101472.html
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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

スパコン級の計算をAIで再現

膨大な計算時間が必要な原子シミュレーションを、AIが10万倍高速に模倣。
PFCC
汎用原子・分子レベルシミュレータ
MatlantisTM

原子シミュレーションを大量に学習

原子シミュレーションをAIが高速で予測動画を含む技術紹介ページ

精度は維持し10万～数千万倍高速化
出典：高速な汎用原子レベルシミュレータが触媒開発に変革をもたらす, https://matlantis.com/ja/case-study/case1
画像提供：Preferred Computational Chemistry https://matlantis.com/ja/

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切り拓く人類の未知②新段階に入る素材探索

MIの進歩に合わせ企業が変態

新素材探索を高速化するIT＋AIを使いこなす、MI人財の確保が本格化。

5～１０年かかっていた開発は「IT+AI」で半分以下の開発期間に短縮

旭化成はMI人財を3年間で600人以上育成を目指す

円滑なMI導入のため
MI利用環境のPF化も進む
出典：旭化成が「MI人材」を600人育成へ、材料開発をAIで加速, https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/06113/

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切り拓く人類の未知

1 今加速する最適化
2 新段階に入る素材探索
3 セントラルドグマへの接近
200

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切り拓く人類の未知セントラルドグマとは③セントラルドグマへの接近

遺伝情報がDNA→RNA→タンパク質の順に伝達されるという概念。
生命の持つ不可逆な流れ
セントラルドグマ
DNA

RNA

タンパク質

徐々に診断や治療へ活用されているがまだまだ謎は多い

201

代謝物

表現型
（目に見える状態）

一般的な病院の診断に用いる
ほどには解明されている

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切り拓く人類の未知③セントラルドグマへの接近

セントラルドグマ解明の急加速

17%の解明に50年かかったタンパク質の謎を、AIが98.5%を1年で予測。
2020年
タンパク質の立体構造を予測する
AlphaFold2が登場

出典：Highly accurate protein structure prediction for the human proteome,https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1

202

2021年
人体のタンパク質配列の立体構造をAlphaFold2が98.5%予測

出典：AlphaFold Protein Structure Database, https://alphafold.ebi.ac.uk/
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切り拓く人類の未知③セントラルドグマへの接近

AIでセントラドグマ活用を補助

特定のタンパク質が作れるmRNA配列を、AIが設計し医薬品へ活用。
ModernamRNA DESIGN STUDIO™
研究者が特定のタンパク質をリクエスト
対応するmRNAをAIが設計

セントラルドグマの解明は急加速
出典：The power of mRNA, https://www.modernatx.com/mrna-technology/research-engine※図はイメージです203

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切り拓く人類の未知 まとめ1

計算力は足りず 量子コンピュータも遠い先今加速する数理最適化

2 新段階に入る素材探索
3 セントラルドグマへの接近
204+AIで計算力向上・計算量削減による高速化
ITを活用した新素材開発「MI」へのシフト
AIが実験やシミュレーションを代替し高速化
生命の成り立ち解明を促進するIT+AI+AIにより長年の謎をわずか1年で解明

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切り拓く人類の未知おわりに10年以上の歴史を持つ
マテリアルズインフォマティクス

高速な解明に至るまでの長い道のり

３０年の研究を経て実用化した
mRNAワクチン

IT+AIで未知の解明は高速に進むが、長い下積みの成果。
未知を活用したビジネスには、長い目での投資が求められる。
205

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NTT DATA Technology Foresight 2022 トレンド

おわりに
導入編

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最新動向編

成長を
成長する
主導するIT
IT

膨張の先を
成長する
見出すAI
IT

再確認される
成長する
データ主導
IT

枠組みを
成長する
越境するIT
IT

姿を変える
成長する
ITインフラIT

物理世界への
成長する
アプローチ
IT

規範を
成長する
探求するITIT

成長点となる
成長する
ソフトウェア
IT

切り拓く
成長する
人類の未知
IT

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