2

今⽇の構成

⽣成AIが描いたBrain Computerのイメージ

1. はじめに

ITはどこへ向かうのか Part2

2. デジタル⾰命の系譜〜デジタル⾰命の次に来るもの〜

3. DXと第四次産業⾰命
4. 知的労働の代替と増幅

2023年 11⽉ 15⽇

5. 次のパラダイムシフト

東京通信⼤学 情報マネジメント学部

前川 徹

1

2

ビッグトレンド

ITはどこへ向かうのか

u 編著︓安延 申、前川 徹、著︓⽥中⾠雄
u 2009年 6⽉ 4⽇、アスペクト

1. はじめにu 本書の内容
序 章
第⼀章
第⼆章
第三章
第四章
第五章

ITは何を変えてきたのか
計算機の時代からパソコンの時代へ
オープン化、インターネットの登場と発展
情報化の⻑期トレンド
SaaSとソフトウェア・ビジネスの未来
ITの未来を探る 〜クラウド・コンピューティング〜

終 章 ITはどこへ向かうのか

3

4

4

5

ITビジネスのパラダイムシフト
ʼ84

ʼ98

2012 ?

集中－分散 と 分断－接続

2027 ?

（分散＆接続）インターネット
Web

クラウド
コンピューティング

市
場
規
模

パソコン
（PC）

メインフ
レーム

ʼ64

IBM360ʼ79

Visicalc

Web（インターネット）

ʼ93

Mosaic2008

Cloud?

時間

接続（集中＆接続）クラウド・
コンピューティング

Yahoo!, Amazon.com
eBay, Google︖︖︖（分散＆分断）（集中＆分断）パソコン（PC）

メインフレーム

分散

Microsoft, Intel

出典︓松⽥俊介「業界標準の決定要因と最新動向」、『デファクト・スタンダードの本質』有斐閣、2000.11、p.57 の「IT産業における相変化」の図を元に前川が加筆・修正（『ビックトレンド』p.229）

5

分断

集中

IBM

出典︓安延申、前川徹、⽥中⾠雄『ビックトレンド』アスペクト、2009年6⽉、p.231）

6ライプニッツと⼆進法
u ゴットフリート・ヴィルヘルム・ライ
プニッツ（1646-1716）

2. デジタル⾰命の系譜

u ドイツの法律家、哲学者、数学者
u 「0と1（あるいは⽩と⿊の⽟）で表現
される⼆進数の⽂字列を使えば、どんな曖昧で複雑な概念も、明確な形で記号化し、論理的に操作することができる」と考えた出典︓ジョージ・ダイソン『アナロジア』早川書房、2023年5⽉、p.8

7

6

8

8

Gottfried Leibniz

ライプニッツの機械式計算機

9

⼆進法の原点︓⼋卦／六四卦u ライプニッツが1670年代に考案、乗除算も可能

10

u 数学的に⼆進法を確⽴したと⾔われているライプニッツは、⼆進法の発⾒は中国⼈の功績だと認めていた
u 易経の六四卦は⼆進法を表現している。六四卦は⼋卦を2つ重ねたもの
u ライプニッツは、⻭⾞を使わない、
⼆進法によるデジタル計算機を考えていた

出典：http://ds-wordpress.haverford.edu/bitbybit/bit-by-bit-contents/chapter-one/1-8-leibniz-and-the-stepped-reckoner/

910

プログラム内蔵⽅式とジャカード織機

11

バベッジの解析機関

u チャールズ・バベッジ（1791-1871）イギリスの数学者。哲学者、計算機科学者
解析機関（Analytical Engine）の⼀部（試作品）

u 仏の発明家、ジョゼフ・マリー・
ジャカール（1752-1834）が発明した⾃動織機

u 世界で初めてプログラム可能な計算機を考案（分岐、条件付き実⾏が可能）資⾦不⾜で未完成

u パンチカードの⽳の有無によって複雑は模様の布を織ることが可能
u ⼀種のプログラム内蔵⽅式

u 蒸気機関で動き、プログラムとデータはパンチカードを利⽤

u パンチカードは、その後タビュ
レーティングマシンや⼤型電⼦計算機でも利⽤された

11

12

u プログラマブルであるが、計算は⼆進⽅式ではない

12©Bruno Barral, CC BY-SA 2.5

ラブレス伯爵夫⼈（エイダ・ラブレス）

13

チューリングマシン

u アラン・チューリング（1912–1954）が「計算可能性」に関する議論のために提⽰した抽象機械、万能計算機

u オーガスタ・エイダ・キング（18151852）バベッジの弟⼦で、解析機関に関する著作で有名

u 無限の⻑さのテープ、テープ上の記号を読み書きするヘッド、状態遷移表と読み書きとテープを左右に操作する制御部で構成

u 世界初のプログラマ（︖）u チューリングマシンを具体化したものがノイマン型コンピュータ

u 解析機関（コンピュータ）は⾳楽の作曲もできると予⾔

ヘッドはテープの特定のセルを読み、書き換えるかどうか
テープを左右に動かすかどうかを遷移表によって決める

u プログミング⾔語「Ada」、NVIDIAのGPUアーキテクチャ「Ada Lovelace」
は彼⼥の名前から

0

1

0

0

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1

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0

チューリングマシンのイメージ

13

14

アタナソフ＆ベリー・コンピュータ

15

u ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Computer）
l 1946年に公開、陸軍の弾道計算⽤に開発l 世界初のコンピュータ（電⼦式デジタル計算機）
l 1937〜42年に開発
l 真空管280本と熱陰極管31個を使⽤

16

ENIAC

u アタナソフ＆ベリー・コンピュータ（ABC）

Atanasoff-Berry Computer（ABC）

l 真空管17,468本、ダイオー
ド7,200個、リレー1,500個、抵抗器7万個、コンデンサ1万個等で構成l ⼆進法を採⽤
l 演算部とメモリ（記憶部）の分離
l 計算はすべて電⼦的l 毎秒385回の乗算が可能

l プログラム内蔵式ではない

15

14l プログラム内蔵式ではない

16

ENIAC

0

17

EDSAC（エドサック）

世界最初の商⽤コンピュータ

u Electronic Delay Storage Automatic Calculatoru モーリス・ウィルクスとケンブリッ
ジ⼤学の数学研究所のチームが開発

u UNIVAC-I︓ジョン・エッカートとジョン・モークリーが開発

Maurice Wilkes and Bill Renwickin front of the complete EDSAC

u 世界最初の商⽤コンピュータ、1950年に完成©Computer Laboratory, University of Cambridge
CC BY-SA 2.0

u 1951年にレミントンランド社が発売

u 1949年稼働

u 販売価格は100万ドル以上

u 主記憶装置は⽔銀遅延管

フランクリン⽣命保険会社のUNIVAC-I

u 主に政府機関が購⼊

u 素⼦は真空管（約3000本）

u ⺠間企業では、1953年にGEがu 世界最初の実⽤的なプログラム内蔵式コンピュータ

8号機を購⼊17

18

IBM System/360

19

IBMコンピュータの系譜
701（ʼ52）

u 1964年4⽉に発表された「最初の汎⽤コンピュータ」
ソフトウェア次第で科学技術計算にも事務処理にも利⽤可能

650（ʼ53）704（ʼ54）702（ʼ53）705（ʼ54）

u System/360の「360」は360度（全⽅位）を意味する

709（ʼ58）

u 開発費総額は約50億ドル（当時IBMの年間売上⾼は約30億ドル）

7090（ʼ59）

7072（ʼ60）

7094（ʼ62）7074（ʼ61）

u 中⼩型機から超⼤型機までシリーズになっており、「上位互換」があるのが特徴（アーキテクチャが統⼀されていて、上位機種に乗り換えても、ソフトウェアを書き換える必要がなかった）20

下線︓真空管利⽤
⻘字︓科学技術計算⽤
⾚字︓事務処理⽤

7070（ʼ58）

1401（ʼ59）
7080（ʼ61）

1410（ʼ60）

7010（ʼ62）

1440（ʼ62）

7040（ʼ63）7044（ʼ63）（注）上位互換︓上位機種が下位機種の機能をカバーしていること
アーキテクチャ︓基本設計、設計思想

19181460（ʼ63）

IBM System/360（ʼ64.4.7）

20

1967年の⽶国コンピュータ市場
Burrowghs, 1.8%

SDS, 0.7%

21

パソコンの原点

DEC, 0.4%

CPU: Intel8080、メモリ︓4KB

RCA, 3.0%

価格︓397ドル（発売当初）

CDC, 3.4%
GE, 4.1%
Honeywell, 5.4%
UNIVAC, 5.8%

Altair8800

u MITS Altair8800

その他, 0.1%

NCR, 2.4%

22

ソフト︓Altair BASIC（別売）
発売︓1975年

IBM,
72.9%

u パソコンというよりマニア向け組
⽴キット、キーボードもディスプ
レイもついていない︕

データの出典︓EDP Industry Report, Jan. 8, 1968

21

22

Popular Electronics Jan. 1975

23

VisiCalc
u 1979年5⽉に発表された世界初の表計算ソフト

u Altair8800の写真の上に ”Worldʼs First
Minicomputer Kit”とある

u ダン・ブリックリンとボ
ブ・フランクストンが開発

u Altair8800の記事は、1975年の1⽉号と2⽉号に連続して掲載された

u AppleⅡ⽤のソフト
u 2年間で20万本を販売

u この雑誌のMITS Altair8800に関する記事が契機となって、MicrosoftとAppleの２社が⽣まれたと⾔われている

u AppleⅡの設置台数は1981年10⽉時点の30万台

写真の出典︓Kanda News Network（https://4knn.tv/アルテア-altair-8800-1975年1⽉のポピュラーエレクトロニクス/）

23

24

24

VisiCalcの画⾯

25

1981年のパソコン市場
その他
28%
IBM

23%

ARPANETとTCP/IP
u ARPA（⽶国防総省⾼等研究計画局）によって1969年運⽤開始

1981年の市場規模は約22億ドルu 1974年、TCP/IPに関する論⽂が発表される（著者はVinton CerfとRobert Kahn）

Tandy

4%

23%

HP
5%

Apple

NEC

Commodore,

7%

10%

26

1974年時点のARPANET

u 1980年TCP/IPが、UNIX BSD 4.1のカーネ
ルに組み込まれる

データの出典︓Kathryn Rudie Harrigan” Vertical Integration, Outsourcing, and Corporate Strategy” Beard Books Inc,
June 2003, p.253

25

26

NCSA Mosaic（Webブラウザ）
u 1993年にリリース

27

NCSA Mosaicのスクリーンショット

u ファイル転送、ネット
ニューズにも対応

3. DXと第四次産業⾰命

u テキストと画像を同⼀ウィンドウに表⽰可能
u NCSAはMosaicのマス
ターライセンスをスパ
イグラス社に付与

2728DXの定義29

DXは単なるデジタル化ではない

デジタル技術によってもたらされる、⽣活のすべての⾯での変化

u DXを過去の情報化、デジタル化の延⻑で考えてはいけない（the changes that the digital technology causes or influences in allu 効率の改善ではなく、イノベーションを起こすことが重要

aspects of human life）
出典︓Stolterman E., Fors A.C. (2004) Information Technology and the Good Life.
（https://www8.informatik.umu.se /~acroon /Publikationer%20Anna /Stolterman.pdf）

企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活⽤して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネ
スモデルを変⾰するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、
企業⽂化・⾵⼟を変⾰し、競争上の優位性を確⽴すること
出典︓経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン）Ver. 1.0」2018年12⽉、（https://www.meti.go.jp /press /2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf/）

29

情報化／デジタル化

DX

情報化による効率改善
デジタル化による新製品

デジタルを前提とした経営やビジネスの再構築

製品・サービス・プロセスの情報化

組織、ビジネス、企業⽂化の変⾰

30

デジタル化とDX

31

32

事例︓⾳楽ビジネス
レコード
CD
ネット配信
定額ストリーミング

出典︓D. Christopher Brooks and Mark McCormack ”Defining Digital Transformation” , EDUCAUSE（https://www.educause.edu/ecar/research-publications/driving-digital-transformation-in-highereducation/2020/defining-digital-transformation）

31

30

32

メディア（コンテナ）の技術進歩
アナログ → デジタルメディア、販売チャネルの変化
パッケージ → オンライン
ビジネスモデルの変化
サブスクリプションで聴き放題
消費者︓所有 → 利⽤
ベンダー︓製品 → サービス

33

デジタル・ディスラプション

事例︓カラー写真フィルム市場の推移

デジタル技術の普及によってもたらされるイノベーション、
既存の商品・サービス、ビジネス、産業が破壊される現象

34

デジタルカメラによって、写真フィ
ルム関連市場（写Uber︓世界最⼤のタクシー会社は、⾞を1台も所有していない︕
Facebook︓世界で最も⼈気のあるメディアは、⾃分でコンテンツを作っていない︕

真フィルム、印画
紙、DPEサービス

Alibaba︓世界で⼀番時価総額が⼤きい⼩売業は、在庫をいっさい持っていない︕

等）は壊滅的な打撃をうけた

Airbnb︓世界最⼤の宿泊サービス企業は不動産を保有していない︕
出典︓富⼠フイルムホールディングスの株主・投資家向けWebページ「富⼠フイルムの強み」（https://ir.fujifilm.com/ja/investors/individual/strength.html）（出典）Tom Goodwin ” The Battle Is For The Customer Interface”, 2015.3.3, TechCrunch 等を基に作成（https://techcrunch.com /2015/03/03/in-the-age-of-disintermediation-the-battle-is-all-for-the-customer-interface /）33

34

デジタル・ディスラプションの構図（1/2）

35

34

35

デジタル・ディスラプションの構図（2/2）

新技術／新ビジネスモデル

ディスラプター標的となる産業

新技術／新ビジネスモデル

ディスラプター標的となる産業

デジタルカメラ

ソニーなど

写真フィルム、DPE産業

インターネット広告

Googleなど

紙媒体の新聞、TV

カメラ付き携帯電話

Appleなど

デジタルカメラ

⺠泊仲介サイトAirBNBなど

ホテルなど

⾳楽のストリーミング

Apple Music、
Spotifyなど

⾳楽のダウンロード販売、
⾳楽CD、レコード店

ライドシェアサービス

タクシー、公共交通機関

動画のネット配信

Netflix、 Hulu、YouTube

映画産業、TVドラマ業界、
ビデオレンタル店

Uber、Lyft、DiDi、
GrabなどFintech系サービス

銀⾏などの⾦融機関ネット書店

Amazon.comなど

書店

Lending Club、
PayPal、PayPayなど

SmartNews、
Gunosyなど

暗号資産（仮想通貨）

ビットコインなど

銀⾏、既存⾦融システム

キュレーション・メディア

紙媒体の新聞・雑誌

⾃動運転＋シェアリング

︖

⾃動⾞

36

36

37

⽇本の媒体別広告費の推移

出典︓電通「広告景気年表」

http://www.dentsu.co.jp/knowledge/ad_nenpyo.html

2022
38

38

Society 5.0

39

増⽥⽶⼆
u 労働省出⾝の未来学者、情報社会論者のパイオニア

ü Society 5.0は、1970年代、80年代の情報化社会論を無視していないか︖

u "Father of the Information Society”
出典︓https://en.wikipedia.org/wiki/Yoneji_Masudal 『コンピュートピア』, 『情報社会⼊⾨』 （1968）
l 『情報化社会のゆくえ』（1972）
l “The information society, as post-industrial society”（1980）
l 『原典 情報社会』（1985）⇨
Ø ダニエル・ベル”post-industrial society”は1962年、アルビン・トフラー『第3の波』は1980年）
出典︓経団連「Society 5.0 －ともに創造する未来－」（https://www.keidanren.or.jp /policy/society5.0.html）

39

2021

出典︓⽇本新聞協会（https://www.pressnet.or.jp /data /finance /finance01.php）から筆者作成

37

37

2020

その他

2019

インターネット

2018

雑誌

2017

新聞

20

23%

2016

ラジオ

30.8

2015

テレビ

39.9

30

27%

44%

43.3

35.1

2014

25%

39%

36%

45.4

40

34%

2013

2022

13%

（単位︓100万部）

47.8

2012

27%

5%

49.3

2011

2020

11%

2%
6%
2% 2%
5%
2%

51.5

2010

30%

52.3

2009

2%

53.0

50

36%

7%

53.2

2008

2010

20%

1%

53.7

2007

34%

7%

24%

2006

2000

3%

24%

6%

60

2005

29%

31%

100%

2004

4%

80%

2003

5%

35%

1990

60%

2002

1980

40%

2001

20%

新聞の発⾏部数の推移

2000

0%

38

40

40

41

⼯業社会と情報化社会
⼯業社会

情報化社会

中核体

蒸気機関（動⼒）
産業・輸送機械、⽯油化学

コンピュータ（記憶・演算・制御）

基本的機能

⾁体労働の代替と増幅

知的労働の代替と増幅

物的⽣産⼒

情報⽣産⼒

⼀⼈あたり⽣産量の増加

最適⾏動選択能⼒の増⼤近代⼯場（機械・装置）

情報ユーティリティ

⽣産⼒
⽣産機関

情報社会の⼀般的なイメージ
情報社会
⼯業社会
農業社会
狩猟社会
狩猟技術
⽯斧、⼸⽮
⽕、⾔語、
など

（出典）増⽥⽶⼆『原典 情報社会』TBSブリタニカ、1985.11を参考に作成

41

農業技術
農耕具
灌漑
天⽂学
⽂字

⼯業技術
蒸気機関
（内燃機関）
産業機械
⽯油化学
印刷技術

情報技術
コンピュータ
通信技術
電⼦⼯学

42

43

産業⾰命の歴史《第⼀次産業⾰命》
1733 ⾶び杼の発明
1764 ジェニー紡績機
1769 ワットの蒸気機関
1814 蒸気機関⾞試運転《第⼆次産業⾰命》
1883 ガソリンエンジン（ダイムラー）1888 交流モーター（テスラ）1908 T型フォード
1913 アンモニア合成の⼯業化

⼯業社会

43

42

《第三次産業⾰命》
1950 UNIVAC-Ⅰ
1964 IBM System/360
1969 ARPANET
1977 AppleⅡ

4. 知的労働の代替と増幅《第四次産業⾰命》
2011 量⼦コンピュータ「D-Wave」
2016 AlphaGoがイ・セドルに勝利
2022 ChatGPT20XX ‥ ‥ ‥ ‥ ‥

情報社会

44

42

45

DX時代の⾃動化

ディープ・ラーニング
u 「⼈⼯知能研究における50年来のブレークスルー」（松尾豊）

Before DXの⾃動化

After DXの⾃動化

作業の種類

単純な繰返し作業ルール化された繰返し作業
フィードバックのある繰返し作業

適⽤場所

⼯場が中⼼

あらゆる場所

労働の
種類

⾁体労働

知的労働
知的労働を伴う⾁体労働

対象者

ブルーカラー中⼼

ホワイトカラーに拡⼤

産業

主に製造業

⾦融、サービス、流通、⼩売、製造、農業、不動産、政府（出典）松尾豊『⼈⼯知能は⼈間を超えるか』KADOKAWA、2015年3⽉、p.147

u 多階層のニューラルネットワーク（⼀般的には４層以上）
u ⾳声認識、画像認識などに利⽤
l 2012年、Googleが猫を認識できたと発表
l 2016年、AlphaGoが「世界最強」の棋⼠イ・セドルに4勝1敗
u 「⼤⼈が外国語を学ぶ⽅法」vs.「⼦供が⾔葉を覚える⽅法」（エキスパート・システム）（ディープ・ラーニング）
ノイマン型コンピュータ
⾮ノイマン型コンピュータ

45

46

47

ニューラル・ネットワーク
u ⼈間の脳の神経回路網を数理モデル化したもの

出

⼒

⼒

中間層（隠れ層）タンパク質の折りたたみ問題
u 2020年11⽉にDeepMindが開発したAlphaFold2が、アミノ酸配列からその⽴体構造を⾼い精度で予測できることを証明

ノード

⼊

⼊⼒層

47

46

u タンパク質は、アミノ酸のシンプルな⽂字列として表現可能だが、実際には⾮常に複雑な⽴体構造をとる。（⼀つの⽴体構造を実験によって決定するコストは、平均10万ドル）
u 2022年7⽉AlphaFold2が、ほぼすべてのタン
パク質（2億種類以上）の構造を予測したと発表（電⼦顕微鏡やNMR等を⽤いて過去60年に出⼒層⽴体構造がわかった約17万種類の千倍以上）

48

Predicted crystal structureof L-tryptophan Decarboxylase©Alphafold Structure Prediction
CC BY-SA 4.0

48

49

AI、機械学習、DL、LLM

50

ChatGPT

AI（⼈⼯知能）

⼈間と同様の知識を実現させようという取り組みやその技術

機械学習

特定のタスクやトレーニングにより実⾏できるようになるAI

ディープラーニング

マシンが特徴を⾃動定義

LLM（⼤規模⾔語モデル）
ChatGPT、Bard等の技術
拡散モデル

出典︓松尾研究室「⽣成AI時代の⼈材育成」デジタル時代の⼈材政策に関する検討会（2023.6.13）資料を元に作成

49

50

51

ユーザ数が1億⼈に達するまでの時間
iTunes

2003

Twitter2006

Spotify

2006

55m

Facebook 2004

54m

⽂章の作成・校正

カウンセリング

2m

電話（1878）

リファクタリング

コード⽣成
脆弱性チェック

コーチング

教育・学習サポート

75年

教材作成

携帯電話（1979） 16年
出典：インターネット上の各種資料から作成

51

翻訳

⾔語変換

デバッグ

ドキュメンテーション
専⾨的サービス

28m
9m

⽂書要約

ソフトウェア開発サポート

悩み事の相談40m

2016

ChatGPT 2022

⽂書作成サポート60m

Instagram 2010
TikTok

⼤規模⾔語モデル（LLM）の⽤途

77m

WhatsApp 2004

52

外国語会話

AI家庭教師医療、⾦融等の専⾨情報サービス
情報収集

出典：logmiTech（https://logmi.jp/tech/articles/328983）などを元に作成

52

コンサルティング

イノベーションに要する時間（蒸気機関）
u トーマス・ニューコメン
（1664-1729）︓イギリスの発明家、技術者

53

ジェームズ・ワットの蒸気機関

Newcomen atmospheric engine

u ジェームズ・ワット（17361819）︓発明家

Watt's double acting condensing
steam engine of 1782

u 1769年にニューコメンの蒸気機関を改良（ニューコメンは⼤気圧の凝縮により⽣じる負圧を利⽤していたが、ワットは蒸気による正圧も利⽤している）

u ニューコメンは、1710年頃に初めて実⽤的な蒸気機関を発明
u ピストンとシリンダを⽤いた最初の蒸気機関

u 1800年に特許が失効し、より効率の⾼い蒸気機関が開発

u 炭鉱・鉱⼭での揚⽔に活⽤

53

54

55

スチーブンソンの蒸気機関⾞
u 1802年、リチャード・トレビシック
が世界初の実動する蒸気機関⾞を発明

56

イノベーションに必要な時間

u ジョージ・スチーブンソン（1781-1848）⼟⽊技術者、機械技術者
Locomotion No. 1

u 1825年、スチーブンソンが蒸気機関⾞による鉄道運⾏に成功
u ニューコメン機関の115年後、ワットの蒸気機関の56年後

55

54

56

ニューコメン機関ジェームズ・ワットの蒸気機関

スチーブンソンの
蒸気機関⾞

1710年

1769年

1825年

チューリングマシン

EDSAC

IBM System/360

1936年

1949年

1964年

ARPANET

TCP/IP

Mosaic

1969年

1974年

1993年

ディープラーニング

LLM（ChatGPT）

2006年

2018年

2022年

『アナロジア

AIの次にくるもの』

58

u 原題は、”ANALOGIA The Emergence ofTechnology Beyond Programable Control”
u 次の⾰命は、プログラム可能なマシンを、プログ
ラム制御を超えたシステムに融合させることだ

5. 次のパラダイムシフト

u アルゴリズムの時代は終わったのだ。未来は別の何かが握っている
u ⼈⼯知能をプログラムして思い通りに動かすことができると信じることは、神と話すことができる
⼈がいるとか、ある⼈は⽣まれつきの奴隷だと信じるぐらい、根拠のないものであることがはっきりするだろう （『アナロジア』第0章より）

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デジタルとアナログ

Programable Control かどうか

アナログ

デジタル

フィルムカメラデジタルカメラレコードCDℵ（アレフ）ℵ0 （アレフ・ヌル）

u ディープラーニング（DL）や⼤規模⾔語モデル（LLM）のAIは、デジタルな

ニューラルネットワーク

チューリングマシン

素⼦を使ってアナログな情報処理を実装しており、 Programable Control
ではない（LLMの知識保存の⽅法は、驚くほど脳と似ているらしい）

脳

DNA（※）u チューリング・マシン、ノイマン型コンピュータ（過去のほとんどのコン
ピュータ）は、デジタルでかつ Programable Control
u 脳と神経系は、アナログで、 Programable Control ではない
u ニューラル・ネットワークは、脳の神経網を模した数理モデル

u アナログな素⼦を使った（あるいは、アナログな情報処理を模倣した）
Programable Control ではないコンピュータの時代︖※⼆重螺旋はアデニン（A）、チミン（T）、グアニン（G）、シトシン（C）の4種類の塩基からなる

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ITのパラダイムシフト
ITパラダイム＝ITに対する共通認識「コミュニケーション」
パラダイム「情報処理」パラダイム
システム360（ʼ64）

61「スマート」
パラダイム︖

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ITパラダイムAIu ITパラダイム＝IT（主にコンピュータ）に対する多くの⼈の共通認識

ChatGPT

クラウド、スマホ
Facebook創業（ʼ04）
Yahoo!, Amazonの創業
Netscapeの上場（ʼ95）
NSFNET（ʼ86）

計算パラダイム〜1964

計算のための機械

情報処理パラダイム

1964〜1995

情報処理のための機械

ARPANET, UNIX（ʼ69）

コミュニケーション・
パラダイム

1995〜2025︖

コミュニケーションのための機械

V. ブッシュ「思考のための機械」を構想（ʼ30〜ʼ40）

スマート・パラダイム

2025〜

知的労働を代替・増幅するための機械「計算」パラダイム
ENIAC
（ʼ46）

IBM-PC（ʼ81）

1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
出典︓砂⽥薫「情報⾰命がもたらすパラダイムシフト」AD STUDIES vol.49, 2014 の p.13の「図表4 ITパラダイムの転換」をもとに作成・加筆

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ITビジネスのパラダイムシフト（新）
ʼ84

ʼ98

2013

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主な参考書籍2026?

u スティーヴン・ウルフラム『ChatGTPの頭の中』早川書房、2023年7⽉
u 岡野原⼤輔『⼤規模⾔語モデルは新たな知能か』岩波書店、2023年6⽉

クラウドコンピューティング

市
場
規
模

パソコン
（PC）

メインフ
レーム

ʼ64

IBM360

u ⼩野哲『ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか』技術評論社、2023年7⽉
u ケン・スティグリッツ『なぜ世界はデジタルになったのか マシーンの離散的な魅⼒』共⽴
出版、2023年5⽉

Web（インターネット）u ジョージ・ダイソン『アナロジア AIの次に来るもの』早川書房、2023年5⽉

⽣成AI, LLM

u マーティン・フォード『AIはすべてを変える』⽇本経済新聞出版、2022年6⽉
u ジェフ・ホーキンス『脳は世界をどう⾒ているのか ー知能の謎を解く「1000の脳」理論』
早川書房、2022年4⽉

ʼ79

Visicalc

ʼ93

Mosaic

2006
AWS

ʻ22

ChatGPT時間

u 増⽥⽶⼆『原典 情報社会 機会開発者の時代へ』TBSブリタニカ、1985年11⽉
u 安延 申ほか『ビッグトレンド ITはどこへ向かうのか』アスペクト、2009年5⽉（出典）松⽥俊介「業界標準の決定要因と最新動向」、『デファクト・スタンダードの本質』有斐閣、2000.11、p.57 の「IT産業における相変化」の図を元に前川が加筆・修正

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