一市民によるDX論 -DXの効能― | ねこ男爵の徒然AWSOME!!なブログ

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●一市民のDX論

    https://ameblo.jp/makefrontier/entry-12589434561.html

 

前回はDX(トランスフォーメーション)がどういったものか

を簡単なイメージに例えてザックリと説明した。

今回はそれに引き続きDXが現在のコンピューティングを

どのように変革していくのかについて話そうと思う。

 

現在のコンピューティングは前回触れたとおり

人間が情報を入力することで対応した処理を開始する

という仕組みが主流である。その流れを下記に示す。

流れは手順①→⑤となる。

 

[例1  コンピュータを利用した欲求の実現化]

①着想 :欲求の発生と目的化(人間)

②思考 :欲求の実現方法の考察(人間)
③入力 :入力機器の操作(人間)

④処理 :[規定 or 指示]された処理(コンピュータ)

⑤出力 :画面表示やスピーカー鳴動(コンピュータ)

※入力機器はキーボードやタッチディスプレイが挙げられる。

 

上記の例1手順①~⑤のうち②~④までは人間側が

コンピュータ側にさせたいことを事前に準備を行なうことで

コンピュータに何をさせるかを考えるのは人間側であり、

人間がコンピュータ側に寄り添うことで実現しているのだ。

 

ではDXの適用後ではそれがどう変化するのだろうか?

ここで一つ簡単な問を以下に挙げる。

 

問1.以下二人のうちどちらのタクシーに乗りたいか?

(A) 地図で経路を伝えたとおりに運転できる人

(B) 目的地を告げれば最短距離で運転できる人

 

私は絶対にBに乗りたいしたいと思うがあなたはどうだろう?

上記(A)は移動経路を人間が入力する場合に例えたものだが
(B)との違いにインパクトが大きいことを理解できるだろう。

 

さて上記のような進化をどのようにして促すかについて

以下にその観点を挙げておきたい。

 

[観点1  DX適用後のコンピューティングの進化点]

(1) 機械学習によるコンピュータの知能化

(2) センサー等を用いた外部知覚の獲得

(3) 新たな情報の獲得・生成による業態転換

 

まず上記[1]を考えてみる。

機械学習(ディープラーニング等)はビッグデータから

有用なデータを抽出するために用いられる。

固有の特徴で仕分けしパターンを学習することで

精度と効率が持続的に向上(知能化)していく。

先の問1(B)では目的地を告げた際に地図と現在地が

必要になるという洞察力を獲得することになる。

 

次に[2]である。

現在では人間側が欲求の実現方法を考えていたが

DX後ではこの実現手段をコンピュータ側が考えられる

ためには現実世界の情報を獲得するための手段が必要

となり、コンピュータ外部にあるセンサー(のネットワーク)

により実現方法を考え出すための情報を収集する。

先の問1(B)では現在地をGPS衛星から、経路上の渋滞

情報をVICSから取得して目的地への到着予想自国を計算

する必要があるだろう。

 

最後の[3]は、[1]と[2]で獲得・取得した新種の情報を用いて

従来の事業が提供した価値を転換することを意味している。

従来の価値を拡張したり、新たな事業領域の発見に繋がる

など企業価値を高めてくれるのだ。

引用される例としてGE社のジェット機用エンジン製造がある。

航空機メーカーへ売り込む際にこのエンジンに搭載された

あらゆるセンシング情報(内部の燃焼温度や安定度など)を

インターネットを経由して獲得・分析して運用状況や寿命を

予測することで、最も燃費効率の善い飛行ルートを提供する

コンサルタント領域の開拓などで効果を上げている。

 

まとめとして・・・

以上のようにDX(デジタルトランスフォーメーション)では

あらゆる情報を積極的にコンピュータへ取り込むことにより

コンピュータによる自動化を推し進めることで自律した知能

システムを構築し新たな種類の情報の獲得と分析によって

 

・ 人財パワーの最適化・最適配置化を促すこと

・ 従来の事業活動の高精度化・高効率化を果たすこと

・ 従来事業の拡張化や新規領域を開拓すること

 

を達成する可能性をもたらしてくれる革新的な変化なのだ。

ここまでが今回のお題のゴールとなるが、ここから先はさらに

固有の技術を取り上げることとなるので話がもっと大きくなる。

 

従って、ここまで理解すればDXの概要と効能に対して

他人へ説明できるものと思われるのでテーマを一旦終了する。

別の記事でも必ず触れると思われる記事のため

ご興味が許す限り引き続き本ブログをお読みください。

 

 

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