斎藤昌義（ネットコマース株式会社）

SIビジネスに取りつく“3匹のお化け”は見えていますか？　その存在に気付かないでいると、ビジネスに重大な危険を招きかねません。有効な“お化け”退治の方法とは？

「人工知能（AI）」という言葉が初めて登場したとされる1956年からおよそ60年、いまや実用面での応用が拡大し、「第3次AIブーム」に突入したAI。新たな発展の可能性を模索するためにも、その進化の歴史をおさらいしておきましょう。

資産を持つことが経営リスクとして認識され、変化に俊敏に対応することが経営課題として意識されるようになったこともあり、今後ますます拡大が予測される「クラウド」の効用について、いま一度、整理しておきましょう。

人工知能（AI）とロボットの違いについておさらいしつつ、それらが実現する未来の可能性やメリットについて確認しておきましょう。

「共創ビジネス」を実践し、成功に導く鍵は、顧客（共創パートナー）との間に「技術の共有」「価値の共有」「体験の共有」という3つの関係性を築くことです。その理由とは？

SIerが得意としてきた「工数ビジネス」は、いまや限界になりつつあります。その流れを推し進めているビジネス環境の変化を踏まえつつ、理由を解説します。

ITエンジニアの約7割がユーザー企業に所属する米国と、SI事業者やITベンダー側に所属する日本では、クラウドのメリットは、意味合いが異なっていました。ITの内製化が進みはじめた今、この流れが変わり始めています。

顧客第一主義に基づき、さまざまなサービスを編み出し、ネットでもリアルでも顧客接点を拡充し続けるAmazon。その戦略をひもとき、これからの時代に必要なデジタルトランスフォーメーションの本質を押さえておきましょう。

使いたいときだけお金を払って利用する移動サービス「MaaS（Mobility as a Service）」は、自動車業界に大きな変化をもたらすものと注目を集めています。その構図を整理しておきましょう。

「デジタルトランスフォーメーション（DX）」と「デジタライゼーション」は全く別の概念です。デジタライゼーションの先にDXがあるわけでもありません。両者の違いをおさらいしつつ、DXの真の意味と実現のポイントを押さえておきましょう。

機械学習の学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。それぞれの違いと活用分野について解説します。

「機械学習」には、「学習」と「推論」の2つのプロセスがあります。それぞれの役割を整理しつつ、ディープラーニングが機械学習にもたらした変化について併せて解説します。

「人工知能（AI）」「機械学習」「ディープラーニング」のそれぞれの違いと関係性は、AIの歴史をひもとくと、スムーズに理解できます。

「手間を省きたい」「効率を上げたい」といった人間の欲求を満たすために発展してきた道具。AIも歴史の延長線上に置いて考えると、人間に何をもたらしてくれる“道具”なのかを整理することができます。

AIが人間の思考手法を模倣する形で発展したきた「機械学習」の仕組みを考察しつつ、AIや機械学習の技術を使いこなすために必要な「データサイエンス」の意義について説明します。

「こうしたい！」という人間の思いをITを使って実現するには、「デジタル化されたビジネスプロセス」を作る必要がある。そこには4つのプロセスがあり、そのサイクルを高速で回すことで、ビジネス環境の変化に即応できるようになります。

自動車産業に押し寄せる「CASE」（Connected、Autonomous、Shared、Electric）の波は、自動車業界だけでなく、周辺の産業までも巻き込んで、破壊と変革を引き起こし、ビジネスの在り方を根本的に変革しようとしています。CASEがもたらすデジタルトランスフォーメーションの連鎖を解説します。

迅速かつ柔軟なアプリケーション開発を支援してくれる「超高速開発ツール」について、特徴と効果をまとめます。

各サービスが強みとする機能を利用し合い、自前だけでは容易に実現できない価値を生み出す「APIエコノミー」。どのようなシーンで役に立つのでしょうか。

IoTの定義をより厳密に理解するために、現実世界とサイバー世界（ネット）という2つの視点から仕組みを考えてみましょう。

人工知能（AI）やロボットの役割について、「道具と人間」という歴史的な関係の延長線上で考えてみしょう。

次世代のUI（ユーザーインタフェース）と期待される音声認識技術がいかにして登場したのでしょうか？　PCを操作するために生まれたキーボードと人との関係から振り返ってみましょう。

人工知能（AI）は人の仕事を奪うのものなのか、人を助ける道具なのか。AIを「自律化」「知的望遠鏡」「知的介助」という3つの役割から考えてみると、すっきり整理できます。

人間の“知能”をモデルに進化してきた「人工知能（AI）」と、「機械学習」「ディープラーニング（深層学習）」の関係性をおさらいしておきましょう。

人工知能（AI）が実現しようとしている「自律化」とは、他の機械や道具による作業の「自動化」と何が違うのでしょうか？

「自動化」から「自律化」へと移行しつつあるITのいまを整理してみると、われわれ人間が果たすべき新たな役割も見えてきます。

18世紀以降の産業発展の歴史の中に人工知能（AI）を位置付けてみると、その進化はごく自然な出来事のようにも見えます。

AIが「記号処理」から「パターン認識」へと進化する過程を振り返ります。

人工知能（AI）研究の発展史をひもといてみると、AIの発達と人間の知性の発達にあるアプローチの違いが見えてきます。

「やがては人工知能に支配される時代が来る。人間は仕事を奪われる」――。そんな言葉が世間を騒がせているが、果たしてそんなことが起こるのだろうか。

難しい話を分かりやすく説明するためのコツを解説します。

仮想化アーキテクチャに欠かせない「シンクライアント」について、ネットワーク資源の有効活用と、端末やデータの運用管理の効率化を実現する「デスクトップの仮想化」と「アプリケーションの仮想化」と合わせて解説します。

事業所の拠点間接続などに柔軟に対応する技術として注目を集めている「SD-WAN（Software-Defined WAN：ソフトウェア定義WAN）」について、その特徴とメリットを解説します。

ネットワークの仮想化技術の1つ「SDN」の特徴を、物理的な接続をベースにした従来のネットワークと比較しながら解説。SDNと併せて使われる「NFV」についても説明します。

開発（Development）と運用（Operation）が連携し、協力し合うソフトウェア開発手法「DevOps（デブオプス）」について、その原義を振り返りつつ、ビジネスにおける効果を解説します。

クライアント端末は、いまやWebブラウザでの利用が主流ですが、その始まりは、「テレタイプ端末」と呼ばれるハードウェアでした。コンピュータとともに進化したクライアント端末の歴史をひもときます。

企業のクラウド利用のし方に影響するビジネス文化について把握しつつ、これからの日本のクラウドビジネスの行方と成長のヒントを探ります。

「モバイルファート」の波は、企業の情報システムにも押し寄せています。なぜモバイルにシフトするのか、人間とコンピュータの関係の変化に焦点を当てつつ、整理しておきましょう。

クラウドと親和性の高いモバイルデバイスの歴史について、時代背景とともにおさらいしておきましょう。

クラウドとモバイルの親和性について、クラウドの歴史をひもときつつ再認識しておきましょう。

ビジネスで成功するための情報収集術とは？

IoT向け無線通信技術として注目されている「LPWA」。その基本と、主要な規格「LoRaWAN」「NB-IoT」「SIGFOX」の特徴を解説します。

SFAやERPを導入したものの、有効に使いこなせていないとしたら、日本企業ならではの思想や文化の違いが関係しているのかもしれません。

「自分がもし、顧客企業の社長だったら」――と想像しながら営業できているだろうか？　「生き残れない営業」の特徴と、その克服策となる「生き残れる営業」の条件を解説します。

ブロックチェーンで使われる暗号化技術「ハッシュ関数」と「公開鍵暗号」を組み合わせることで実現される「電子署名」について、特徴と用途を解説します。

ブロックチェーンで使われる暗号化技術「ハッシュ関数」と「公開鍵暗号」について、その特徴と留意点をまとめます。

世界的に広がりを見せているブロックチェーンテクノロジーについて、その背景とともに、特徴や用途を4枚の図で解説します。

超高速・大容量な通信が可能な次世代の通信方式として、2020年の商用可が見込まれている次世代通信「5G（第5世代移動通信システム）」。そのどこがスゴイのか、押さえておきたいポイントをまとめます。

IoTでモノの価値はサービスにシフトしつつあります。その過程をおさらいしつつ、IoT時代のビジネスチャンスの見つけ方についてまとめます。

IoTをビジネスフレームワークとして捉えると、ビジネス課題の解決に必要なテクノロジーや方向性が見えてきます。具体例を交えて解説し、IoTのビジネスレイヤーに見る2つの可能性を考察します。