前回のブログ
●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。
了
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