調査・コンサルティング企業の Gartner は、毎年、現代においてもっとも注目されるテクノロジーに関する調査を発表しています。この調査の目的は、すでに存在しているトレンドと、その次の発展段階がどのようなものになるかを、コンパクトに概観できるようにまとめることにあります。2020 年のトレンドは「People-centric smart spaces」というテーマのもとに集約されています。これは、私たちの行動や生活空間を大きく変えていくテクノロジーを指します。こうした変化は、今後 5 年から 10 年の企業活動においても、ディスラプション（破壊的変化）の土台となります。そこで私たちは、現在のトレンドを単に興味本位で見るだけでなく、Merlin Project の戦略的な開発をこれらのトレンドと整合させることも試みています。以下では、2020 年のトレンドを簡潔にご紹介し、その要点を整理します。
トレンドのより詳しい説明については、Gartner のオリジナル記事 を強くおすすめします。
ハイパーオートメーション
あらゆるプロセスは、単純なものであれ複雑なものであれ、基本的にはアルゴリズム（「A が起きたら B を実行する。A が起きなければ C を実行する」）と同じであり、したがってテクノロジーによって理解し、最適化することができます。人工知能や機械学習によって、ますます多くのプロセスが自動化され、人の手を介する必要がなくなっていきます。ただし、自動化はひとつの道具箱を指す総称にすぎません。この道具箱には、プロセスの発見、分析、設計、自動化、計測、監視、再評価が含まれます。応用範囲は非常に広く、さらに多くのデータを活用できるようになることで、その精度は高まり続けています。
マルチエクスペリエンス
現代のユーザー体験の中心的な特性は、その多様性にあります。たとえば、ピザの配達をオンラインで手配するだけでなく、同時に、配達員が今この瞬間に自宅の玄関までどれくらいの距離にいるのかも知りたい、という具合です。これは問題ありません。体験は、互いに連携する複数のインターフェイスによって拡張されます。この例では、車両の GPS システムと連携したモバイルアプリケーションがそれにあたります。
民主化
知識と専門性の民主化です。学習が今日ほど容易で、しかも低コストで可能になったことはかつてありません。私たちは、現代のグローバルに利用できる情報の密度を通じて、技術的・経営的な知識を自ら習得することもできますし、人工知能の支援を受け、必要な作業を任せることもできます。
ヒューマンオーグメンテーション
これには、人間の認知的および身体的な能力の拡張が含まれます。サイボーグを生み出す段階にはまだ達していませんが、特定の領域ではすでにその方向へ大きく進んでいます。一例を挙げると、人体の機能を模倣できる義肢がすでに今日用いられています。さらに、製造業では Virtual Reality や Augmented Reality といったテクノロジーが活用され、たとえば機械の状態などの追加情報を AR グラスに直接投影することで、現実とデジタルを結びつけています。
透明性とトレーサビリティ
一般に利用できる形で集積されるデータの密度が高まるほど、その利用に関する倫理や道徳が重要になります。DSGVO や GDPR は、私たちのデータに関するより高い安全性への要請を示す代表的な例であり、私たちの情報を保護するために今後生まれるものの土台となります。
「The Empowered Edge」: IT の周縁
データの収集はもはや中央のデータセンターでのみ行われるのではなく、効率的に動作するためには、それが起きている現場へ直接移っていく必要があります。たとえば、自律走行車は、データを分析のために外部のデータセンターへ送らなければならないとすれば、現実の環境で安全に運用することは決してできません。現場で直接データを収集・評価することによってはじめて、自律走行のようなテクノロジーが実現します。いわゆる「IT の周縁」では、2023 年までに、従来のデータセンター内よりも 20 倍以上のデータが収集される見込みです。
分散型クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングは、いったんは提供事業者のデータセンターに集約された後、いま再び分散した領域へと戻りつつあります。クラウド事業者がサービスを担う一方で、データセンターは再びエンドユーザーの側に置かれます。これによって遅延が高すぎるという問題が回避され、データ保護に関する新たな基準を設けることが可能になります。トレンドは、プライベートクラウドとパブリッククラウドを組み合わせた、ハイブリッドなクラウド環境へと向かっています。
自律的なオブジェクト
オブジェクトの自律化は、報道でよく知られる自律走行だけにとどまりません。自律的な機器は現在、主に公共空間の外で用いられていますが、トレンドとしては、自律的なオブジェクトが公共の場でも利用される機会が増えていく方向にあります。
実用的なブロックチェーン
ブロックチェーンというテーマは、遅くとも Bitcoin 以降、さまざまに論じられてきた現象です。ここでは基本的な理解を築くために、このテーマをあえて抽象的なレベルにまで簡略化してご説明します。多くの個別の部分からなる鎖を思い浮かべてください。鎖のそれぞれの部分は、ネットワークの参加者によって作成されたデータセットを表します。データはもはや個別に扱われるのではなく、この鎖の一部として捉えられます。これにより、鎖の起点をたどることができ、また、それと結びついた部分にデータセットへの参照が存在するため、データの改ざんが難しくなります。
AI セキュリティ
これらのトレンドに対応するためには、セキュリティの分野で新たな基準を築く必要があります。機械学習アルゴリズムによって有害なパターンを能動的に検知することは、自らのデータを予防的に保護するための手段のひとつにすぎません。
これらのテクノロジーは、個別に見てもすでに私たちすべての生活に大きな影響を与えますが、最大の価値が生まれるのは、それらが連携したときです。エッジでの新たなデータ収集と、知識・専門性の民主化によって、活用可能で構造化されたデータがあふれるように生まれます。このデータを用いることで、日常を楽にしてくれる知見を得ることができます。企業活動においては、プロセスが自動化（ハイパーオートメーション）され、最適化されることで、コストが削減され、研究開発に充てられる資金が生まれます。データにもとづく研究開発によって、ふたたび新たな知見が得られ、私たちの生活を簡素にしていきます。
こうして、加速し続ける上昇のダイナミズムが形づくられます。しかし同時に、新たな議論のテーマも生まれます。自動化の度合いがさらに高まったとき、全人類が従事するだけの十分な仕事は残るのでしょうか。意思決定が自動化によって近いうちに私たちの理解を超えていくとき、データの倫理的に正しい利用を、長期的にどのように監視できるのでしょうか。これらのテーマについて、現時点で明確な立場を取ることはまだできませんが、ひとつだけ確かなことがあります。未来は、きわめて刺激に満ちた時代になるということです。
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