今日はできれば使っているテキストを終えて、週の後半は復習に使いたいと考えているので、
早めに頑張ります！！！
他の方はどのような勉強をしているんでしょうか？
気になります。
私は、このまま行ったら落ちるんじゃないかと思ってます
日程変更しようかなぁ・・・
迷うなぁ。
とりあえず
今日のテーマ：ITの活用
まずは、技術開発戦略
最近は、ITを活用しない企業はないですよね。多かれ少なかれ必須です。
なので、技術開発をどのように強化していくか戦略を立てることを技術開発戦略と言うそうです。
そして、技術革新を効果的にビジネスと連携して成長を図ることをMOT(Management Of Technology)といいます
戦略を立てるには、まず自社の保有する技術を評価しなければいけませんよね？
評価に使用するのが技術ポートフォリオです！ググったら図が見つかると思うので、見てみてください！
次にぶっ飛びますが、戦略を作成した後のお話です。戦略ができたら技術開発！ってことで、
技術開発を進めるときに使うのが、技術ロードマップです。
次に、具体的なITサービスの種類について勉強します
ITを活用するにも、すべてを自前で準備すると大変なので、そういうときにITサービスを利用します。
・ハウジングサービス：サーバーなどを設置する場所を提供するサービスです。社内にサーバーを置くより、家賃といったコストを削減できます。
・ホスティングサービス：サーバや通信機器と、それを設置する施設を提供するサービスをホスティングサービスと言います。レンタルサーバサービスとも言います。ハウジングサービスと似ていますが、利用者はサーバの管理を必要がありません。
・ASP(Application Service Provider)：インターネットを通じて、利用者にアプリケーションソフトウェアを提供する事業者、またはそのサービスのことを指します。
・SaaS(Software as a Service)：インターネットを通じて、利用者にアプリケーションソフトウェアの必要な機能だけを提供するサービスです。
・システムインテグレーション：情報システムの企画・要件定義・開発・運用までの業務すべてにおいて、一括または部分的に提供するサービスのことです。
・オンラインストレージ：いわゆるクラウドストレージです！
ちなみにですが、インターネット上にあるサーバーやアプリケーションソフトウェアを利用する仕組みのことをクラウドコンピューティングと言います。上に出てきたASPやSaaS、オンラインんストレージなどは、このクラウドコンピューティングで利用できるサービスになります。
反対に、サーバなどを自社内に設置して運用することをオンプレミスと言います。
どんどん進みます！
次はeビジネスについてです。
インターネットを使って商品やサービスを売買することを電子商取引（EC: Electronic Commerce）と言います。
なお、ECでは、対面して商品と代金の受け渡しが行えません。売り手と買い手の間に第三者が介在することで安全性を高めるサービスのことをエスクローと言います。メルカリなんかがエスクローなんだと思います。
ネットショップでは、販売コストが少なくて済むので、一つの販売数や売上高の小さい商品でも、たくさん種類を販売することで利益を得ることが可能になります。この現象をロングテールと呼びます！
今はネットでお買い物することが本当に多くなりましたよね。
企業などがWebを中心に行うマーケティング活動をWebマーケティングと言います。
Webマーケティングの代表例を勉強しましょう
- SEO(Search Engine Optimization)：検索結果が上位に示されるように工夫する方法です。
- オプトインメール広告：あらかじめ受信者の同意を得た上で、受信者が興味のある分野に関する商品の広告なんかをメールで送信することです。私は真っ先に楽天が思い浮かびました。
- オプトアウトメール広告：オプトインメール広告の反対です。事前に同意を得ずにメール配信し、受信者から配信停止の要望があったら停止する広告です。
- アフィリエイト広告：個人などが運営するWebサイトに企業の商品ページのリンクを貼る広告のことです。
- デジタルサイネージ：公共施設といったところで、インターネットに接続したディスプレイを使って情報発信する電子看板のことを言います。
最後にAIとIoTの活用を勉強して、ITの活用の項目を終えたいと思います。
突然ですが、AI(Artificial Intelligence)の意味って言えますか？
AIとは、NTT Dataさんのサイトによると「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」だそうです。
コンピュータに大量のデータを学習させる技術を機械学習と言います。
従来の機械学習では、人間がコンピュータに「着目点」を教える必要がありました。
この「着目点」をコンピュータが自分で見つけ出せるようになった技術をディープラーニングと言います。
ここからは私はチンプンカンプンですが（w）、ディープラーニングとは、人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いることで実現したそうです。バックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムを用いて学習しているんだそうです。
一通りお学習を終えたAI本体のデータを学習モデル（学習済みモデル）と言います。
学習モデルを作るためには、大量のデータが必要ですが、専門性の高いデータを大量に集めるのが大変なので、まずは汎用的なデータを用いて学習してもらいます。この学習を事前学習と言います。
そして、事前学習が終わったモデルに専門データを適用して、効率的に学習してもらう方法を移転学習と言います。
以下に、学習モデルの代表例を記述します
基盤モデル
広範囲かつ大量のデータで事前学習を行い、その後ファインチューニングという追加学習を行います。
ファインチューニングでは、事前学習で学習した一部も含めて追加学習を行います。
１つのモデルから、質問応答や画像識別といったさまざまな学習モデルを作成できます。
大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)
大量のテキストデータを使って訓練された自然言語処理の言語モデルのことです。
チャットbotや翻訳などに利用されてます。
畳み込みニューラルネットワーク
学習データから局所的な特徴を抽出する層と全体像をおおおまかな形で把握する層からなるニューラルネットワークのモデルのことです。
主に画像認識に用いられます。
再帰的ニューラルネットワーク
以前の出力結果を再度入力に取り入れて学習する仕組みを備えたニューラルネットワークのモデルのことです。
敵対的ネットワーク
データの生成を担当する学習モデルと、データの真偽を判別する学習モデルを競わせて、より精度の高いデータを生成できるようにした学習モデルです。生成AIに使われています。
マルチモーダルAI
複数の学習モデルを組み合わせて、複数の種類のデータを一度に処理できるAIのことです。
付け足しで、過学習について触れておきます。
AIは、これまでみたことないデータについても、学習の成果を当てはめることによって判断を行います。
学習時に利用したデータに過剰に適合して未知のデータに正しく判断できなくなる現象を過学習と言います。
学習データが足りなかったり、内容に偏りがあった場合に起こりやすくなるそうです。
次にIoTです。
IoTは、馴染みが流石にAIより馴染みがありますよね！
IoTの活用例です。
スマートファクトリー
工場の機械などに通信機能を持たせて、従業員が常駐しなくてもリアルタイムで工場の状況を把握することができる工場のことを言います。
スマート農業
ITの先端技術を使って、省力化や高品質生産などを可能にする農業のことです。
HEMS
家庭内のさまざまな家電製品をネットワークで繋げてm電力の使用を管理するシステムのことです。Home Energy Management Systemの略です。
コネクテッドカー
インターネットにつながっている自動車のことです（当たり前w）
コネクテッドカーから派生して、他の交通についてもみていきましょう！
CASE
Connected, Autonomous, Shared and Services, Electricを繋げたようです。
自動運転など自動車をより安全で利便性が高く環境にやさしいものにしていくことを目指しているそうです。
MaaS(Mobility as a Service)
交通機関やタクシー、シェアサービスなどさまざまな移動手段を統合して、利用者の要求に合わせた最適な移動手段を提案し、予約といった手配までを一つのサービスとして提供することです。
個人的に、これが一番実現して欲しいです！
冒頭に出てきたSaaSと似ているので混同しないようにしましょ
長くなりましたが、これでITの活用は終わりです！！
お疲れ様でした