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【新入社員研修】最新のITトレンドとビジネス 2017年度 改訂版

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【新入社員研修】最新のITトレンドとビジネス 2017年度 改訂版

  1. 1. 最新のITトレンドとこれからのビジネス 2017年8月28日 新入社員のための 「最新ITトレンド・1日研修」
  2. 2. Amazon Ecoh:機械との自然な関係を実現する音声対話 2 音声だけでWebサービスや機械の操作が可能。 Echo Echo Tap Echo Dot
  3. 3. AIタクシー、30分後の需要エリア予測 3
  4. 4. スマート・コンストラクション:土木工事の自動化 4 土木工事の常識を覆す、新しい取り組み
  5. 5. 超高齢化社会を人工知能やロボットで対応 5 人工知能やロボットを積極的に駆使し、労働生産性やQOL(Quality of Life)の向上が急務
  6. 6. 6 1. 最新のITトレンドとサイバーフィジカルシステム 2. クラウド・コンピューティング 3. 仮想化とSDI 4. IoT(モノのインターネット) 5. AI(人工知能) 6. 開発と運用 7. デジタルトランスフォーメーションとこれからのビジネス
  7. 7. 7 最新のITトレンドとサイバーフィジカルシステム
  8. 8. 歴史から見たITトレンド 8 紀元前150〜100年頃 アンティキティラ島の機械 1670年代 ライプニッツの計算機 1645年代 パスカルの計算機 1946年 ENIAC 1951年 UNIVAC1 1981年 1995年 1964年 IBM System/360 MS Internet Explorer 1.0 2007年 iPhone 2004年 2006年 2011年 量子コンピュータ 202X年 ニューロ・モーフィング コンピュータ 古代の計算機械 現代の計算機械 未来の計算機械 AI
  9. 9. デジタル化の歴史 9 1960年代 メインフレームの登場 1970年代 事務処理・工場生産の自動化 1980年代 小型コンピュータ・PCの登場 1990年代 クライアント・サーバの普及 2000年代 ソーシャル、モバイルの登場 201X年〜 IoT・アナリティクスの進化 カリキュレーション 大規模計算 ルーチンワーク 大量・繰り返しの自動化 ワークフロー 業務の流れを電子化 コラボレーション 協働作業 アクティビティ 日常生活や社会活動 エンゲージメント ヒトとヒトのつながり
  10. 10. コレ一枚でわかる最新のITトレンド(1) 10 サービス サービス サービス 住宅・建物 家電・設備 スマートフォン ウェアラブル タブレット・PC 気象・環境 観測機器 交通設備 公共設備 自動走行車 ドローン 介護用ロボット 産業用ロボット 生活支援 ロボット 建設ロボット 社会行動データ Social Sensing 現実世界/Physical World IoT(Internet of Things) ロボット 物理計測データ Physical Sensing 情報 Informationインターネット サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System/現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム 人工知能 近接通信 モバイル通信 制御 Actuation 非構造化データ NoSQL 構造化 データ SQL 人と人の 繋がり 行動 文章 左脳型 思考・論理 統計的アプローチ 右脳型 知覚・感性 ニューラル・ネット アナリティクス 人工知能 ビッグ・データソーシャル・メディア 音声 動画 写真 サービスサービス サービス クラウド・コンピューティング
  11. 11. コレ一枚でわかる最新のITトレンド(2) 11 データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見/洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウド・コンピューティング 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界/Physical World サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System/現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム
  12. 12. ハイプサイクル・2017 12  黎明期(Innovation Trigger)  過度な期待のピーク期(Peak of Inflated Expectations)  幻滅期(Trough of Disillusionment)  啓蒙活動期(Slope of Enlightenment)  生産性の安定期(Plateau of Productivity) 2017年版のハイプサイクルの特徴として、ガートナーは次の 3つがトレンドがあるとしている。  AI everywhere(何処でもAI):あらゆるものにAIが 組み込まれていくというもの。  transparently immersive experiences(透過 的没入体験):は、人やビジネス、モノなどに自然な形でテ クノロジーが溶け込んでいくこと。  digital platforms(デジタル・プラットフォーム):企業 のデジタル戦略を支えるためのプラットフォームは、企業 のデジタル戦略にとって欠かせないものとなる。
  13. 13. 13 クラウド・コンピューティング
  14. 14. 情報システムの構造 14 業務や経営の目的を達成するための 仕事の手順 ビジネス・プロセス 情報システム ビジネス・プロセスを効率的・効果 的に機能させるためのソフトウエア アプリケーションの開発や実行に共 通して使われるソフトウエア ソフトウエアを稼働させるための ハードウェアや設備 アプリケーション プラットフォーム インフラストラクチャー 販売 管理 給与 計算 生産 計画 文書 管理 経費 精算 販売 管理 給与 計算 生産 計画 文書 管理 経費 精算 データベース プログラム開発や実行を支援 稼働状況やセキュリティを管理 ハードウェアの動作を制御 ネットワーク 機器 電源設備サーバー ストレージ
  15. 15. クラウド・コンピューティング で変わるITの常識
  16. 16. ネットワーク コレ一枚でわかるクラウドコンピューティング 16 インフラストラクチャー プラットフォーム アプリケーション 計算装置 記憶装置 ネットワーク データ ベース 運用管理 プログラム 実行環境 プログラム 開発環境 認証管理 電子 メール ソーシャル メディア 新聞 ニュース ショッピング 金融取 引 財務 会計 施設や設備
  17. 17. 「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ 17 工場内・発電設備  設備の運用・管理・保守は自前  需要変動に柔軟性なし 電力供給が不安定 自前で発電設備を所有 工場内・設備 電 力 電力会社・発電所 大規模な発電設備 低料金で安定供給を実現  設備の運用・管理・保守から解放  需要変動に柔軟に対応 工場内・設備 送電網 データセンター 大規模なシステム資源 低料金で安定供給を実現  設備の運用・管理・保守から解放  需要変動に柔軟に対応 システム・ユーザー デ ー タ インターネット
  18. 18. クラウド・コンピューティング の価値
  19. 19. 歴史的背景から考えるクラウドへの期待 業務別専用機 業務別専用機 業務別専用機 業務別専用機 UNIXサーバー PC PCサーバー Intel アーキテクチャ 汎用機 メインフレーム IBM System/360 IBM System/360 アーキテクチャ ~1964 汎用機 メインフレーム PC 1980~ ミニコン オフコン エンジニアリング ワークステーション 汎用機 メインフレーム ダウンサイジング マルチベンダー 2010~ PC+モバイル+IoT 汎用機 メインフレーム PCサーバー PCサーバー PCサーバー クラウド コンピューティング データセンター
  20. 20. 情報システム部門の現状から考えるクラウドへの期待(2) 新規システムに投資する予算 既存システムを維持する予算 (TCO) 40% 60% 新規システムに投資する予算 既存システムを維持する予算 IT予算の増加は期待できない! 既存システムを 維持するための コスト削減  TCOの上昇  IT予算の頭打ち クラウドへの期待 「所有」の限界、使えればいいという割り切り
  21. 21. システム資源のECサイト 見積書 契約書 調達手配 導入作業 メーカー ベンダー サイジング 調 達 費 用 数週間から数ヶ月 数ヶ月から数年を想定 現物資産またはリース資産 従来の方法 セルフ・サービス・ポータル  調達・構成変更  サービスレベル設定  運用設定  ・・・ 数分から数十分 直近のみ・必要に応じて増減 経費・従量課金/定額課金 クラウド オンライン・リアルタイム
  22. 22. クラウドならではの費用対効果の考え方 システム関連機器の コストパフォーマンス リース コストパフォーマンスが 長期的に固定化 クラウド 新機種追加、新旧の入替えを繰り返し 継続的にコストパフォーマンスを改善 移行・環境変更に かかる一時経費 2006/3/14〜 40回以上値下げ
  23. 23.  徹底した標準化  大量購入  負荷の平準化  APIの充実・整備  セルフサービス化  機能のメニュー化 クラウド・コンピューティングのビジネス・モデル 23 クラウド・コンピューティング オンデマンド 従量課金 自動化・自律化 システム資源 の共同購買 サービス化 低コスト 俊敏性 スケーラビリティ SDI (Software Defined Infrastructure)
  24. 24. IT活用適用領域の拡大 難しさの隠蔽 システム資源 エコシステム クラウドがもたらしたITの新しい価値 24 クラウド・コンピューティング IT利用のイノベーションを促進 ビジネスにおけるIT価値の変化・向上 新たな需要・潜在需要の喚起 モバイル・ウェアラブル ソーシャル 人工知能 ビッグデータ IT利用者の拡大 IoT ロボット 価格破壊 サービス化
  25. 25. クラウド・コンピューティング とは
  26. 26. クラウドの定義/NISTの定義 クラウド・コンピューティングは コンピューティング資源を 必要なとき必要なだけ簡単に使える仕組み 配置モデル サービス・モデル 5つの重要な特徴 米国国立標準技術研究所 「クラウドコンピューティングとは、ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション、サービスなどの構成可能なコン ピューティングリソースの共用プールに対して、便利かつオンデマンドにアクセスでき、最小の管理労力またはサービスプ ロバイダ間の相互動作によって迅速に提供され利用できるという、モデルのひとつである (NISTの定義)」。
  27. 27. クラウドの定義/サービス・モデル (Service Model) アプリケーション ミドルウェア オペレーティング システム ハードウェア PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service Software as a Service SaaS Salesfoce.com Google Apps Microsoft Office 365 Microsoft Azure Force.com Google App Engine Amazon EC2 IIJ GIO Cloud Google Cloud Platform アプリケーション ミドルウェア&OS マシン プ ラ ッ ト フ ォ ー ム
  28. 28. クラウドの定義/サービス・モデル (Service Model) アプリケーション データ ランタイム ミドルウェア オペレーティング システム 仮想化 サーバー ストレージ ネットワーク アプリケーション データ ランタイム ミドルウェア オペレーティング システム 仮想化 サーバー ストレージ ネットワーク アプリケーション データ ランタイム ミドルウェア オペレーティング システム 仮想化 サーバー ストレージ ネットワーク アプリケーション(アドオン) IaaS PaaS SaaS ア プ リ ケ ー シ ョ ン 利 用 す る 企 業 の 責 任 ク ラ ウ ド 事 業 者 の 責 任 プ ラ ッ ト フ ォ ー ム イ ン フ ラ ス ト ラ ク チ ャ ー
  29. 29. ハイブリッド・クラウド 複数企業共用 パブリック・クラウド クラウドの定義/配置モデル (Deployment Model) プライベート・クラウド 個別企業専用 個別・少数企業 不特定・複数企業/個人 LAN LAN インターネット 特定企業占有 ホステッド・プライベート・クラウド 固定割当て LAN 専用回線・VPN LAN
  30. 30. ハイブリッド・クラウド モバイル連携 使い分け 災害対策 負荷調整 SaaS連携 ピーク対応 柔軟対応 PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate PublicPrivatePublicPrivate PublicPrivate PublicPrivate パブリックで モバイル・ア プリケーショ ンと連携 プライベート で基幹業務系 の処理 業務ごとに両 者を使い分け 通常時はプラ イベート 災害時にはパ ブリックに切 り替え プライベート で負荷をまか ないきれない ときにパブ リックを追加 リソースとし て使用 パブリックで SaaSを使用 そのデータを プライベート の業務システ ムで処理する 通常はプライ ベートで処理 するがピーク 時はパブリッ クにリソース を拡大する 業務状況に応 じて業務や データを両者 で柔軟に使い 分ける (単一リソース) 業 務 A 業 務 B 業 務 C 業 務 D 業務 業務 業務 業務 負荷調整 業務 SaaS 業務 業務 業 務 A 業 務 B 業 務 C 業 務 D 対象とする業 務アプリケー ションへのア クセス方法 業務の配置と 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング サイト切り替 え法 統合監視・管 理方法 ネットワーク 帯域・設定 振り分けが自 動か手動で難 易度が変わる SaaS/API連携 の方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング サイト切り替 え法 統合監視・管 理方法 データやアプ リケーション 同期の方法や タイミング サイト切り替 え法 統合監視・管 理方法 低 低 中 高 高 高+ 高+
  31. 31. ハ イ ブ リ ッ ド ク ラ ウ ド ベンダーにて運用、ネット ワークを介してサービス提供 パブリック クラウド 自社マシン室・自社データセ ンターで運用・サービス提供 プライベート クラウド 5つの必須の特徴 人的介在を排除 無人 システム TCOの削減 人的ミスの回避 変更への即応 仮 想 化 調 達 の 自 動 化 運 用 の 自 動 化 オンデマンド・セルフサービス 幅広いネットワークアクセス 迅速な拡張性 サービスの計測可能・従量課金 リソースの共有 *SaaSやPaaSの場合、仮想化は絶対条件ではない。
  32. 32. ハイブリッド・クラウドとマルチ・クラウド 32 クラウド管理プラットフォーム Prime Cloud Controller (SCSK) / RightScale (RightScale) / vRealize Suite (Vmware) など オンプレミス(自社構内) データセンタ(自社設備) データセンタ(他社設備) コロケーション/ホスティング パブリック・クラウド パブリック・クラウド バーチャル プライベート クラウド ハイブリッド・クラウド マルチ・クラウド インターネット/VPN/専用線 (SDN : Software-Defined Network) 個別専用システム ハイブリッド・クラウド マルチクラウド
  33. 33. 33 ITインフラと仮想化
  34. 34. 仮想化とは
  35. 35. 仮想 virtual 表面または名目上はそうでないが 事実上の/実質上の/実際の 本来の意味 「仮想化」の本当の意味 本来の意味 仮想化 Virtualization 物理的実態とは異なるが、 実質的機能を実現する仕組み 日本語での語感 虚像の〜 実態のない〜 It was a virtual promise. (約束ではないが)実際には約束も同然だった。 He was the virtual leader of the movement. 彼はその運動の事実上の指導者だった。
  36. 36. 物理資源・物理機械 サーバーの仮想化 ストレージの仮想化 Java仮想マシン データベースの仮想化 パーティショニング 分 割 アグリゲーション 集 約 エミュレーション 模 倣 仮想化 (Virtualization) ひとつの物理資源を 複数の仮想資源に分割 複数の物理資源を ひとつの仮想資源に分割 ある物理資源を 異なる資源に見せかける 仮想化の3つのタイプ
  37. 37. タイムシェア(Time Share) モニター(Monitor) “見かけ上” 同時使用できる 仮想化の誕生(1) コンピューターを共同利用する技術 高価なコンピューター(物理資源) バッチ(Batch) 前の処理が終わるまで 待たなくてはならない
  38. 38. タイムシェア(Time Share) モニター(Monitor) “見かけ上” 同時使用できる コンピューター(物理資源) 個別の資源 個別の資源 個別の資源 個別のOS 個別のOS 個別のOS “見かけ上” 別々の資源として 使用できる 仮想化の誕生(2) コンピューターを共同利用する技術 仮想化ソフトウェア ハイパーバイザ (hypervisor)
  39. 39. 利用形態の歴史的変遷 39 OS OS AP AP AP AP AP AP 3 2 1 OS AP AP AP OS OS VM VM VMOS AP AP AP OS OS OS AP AP AP OS OS VM VM VM OS AP 設定 AP 設定 AP 設定 コンテナ コンテナ コンテナ 1950年代〜/バッチ 1960年代〜/タイムシェアリング 1970年代〜/仮想化(仮想マシン) 1980年代〜/分散化 2000年代〜/仮想化(仮想マシン) 2015〜/コンテナ メインフレーム メインフレーム ミニコン メインフレーム ミニコン ミニコン PCサーバー PCサーバー クラウド (IaaS) PCサーバー クラウド (PaaS)
  40. 40. 仮想化からSDIへ
  41. 41. 物理的なシステム資源を個別に構築 SDI(Software-Defined Infrastructure)/物理システム 41 組織・企業 組織・企業 組織・企業 組織・企業 アプリケーション・エンジニアの要望にインフラ・エンジニアが物理資源を個別に調達・構成 運用管理者が個別にシステム資源を構成・調達
  42. 42. DMZ FWスイッチ 負荷分散装置 ルーターネットワーク仮想化 サーバー仮想化 ストレージ仮想化 SDI(Software-Defined Infrastructure)/仮想システム 42 組織・企業 組織・企業 組織・企業 組織・企業 アプリケーション・エンジニアの要望にインフラ・エンジニアが仮想化された資源を個別に調達・構成 運用管理者が個別に仮想化されたシステム資源を構成・調達 物理的なシステム資源をプール(リソース・プール)
  43. 43. SDI(Software-Defined Infrastructure) 43 DMZ FWスイッチ 負荷分散装置 ルーター 物理的なシステム資源をプール(リソース・プール) 組織・企業 組織・企業 組織・企業 組織・企業 アプリケーション・エンジニアがポリシーを指定すれば必要な能力や機能を調達・構成 ポリシー • 処理能力 • 対障害性能 • セキュリティ ポリシー • 処理能力 • 対障害性能 • セキュリティ ポリシー • 処理能力 • 対障害性能 • セキュリティ ポリシー • 処理能力 • 対障害性能 • セキュリティ アプリケーション・エンジニアがポリシーを指定して構成・調達 プロビジョニング Provisioning ネットワーク仮想化 サーバー仮想化 ストレージ仮想化
  44. 44. SDI(Software-Defined Infrastructure) 44 WAN高速化装置 ファイヤウォールスイッチ ロードバランサ ルーター SDI(Software Defined Infrastructure) 仮想化 物理的なシステム資源 システム構成や構築には設置や接続などの物理的な作業が必要 ソフトウェアによる操作や設定でシステム構成や構築を実現する ソフトウェアによる操作や設定でシステム構成や構築を実現する  物理的な構成や機能を理解し、そこから「仮想的=実質的」にシス テムを構成して必要な性能や機能を調達する。  物理的な構成や機能を理解していなくても、「ポリシー=目標値・ 制約事項」を設定すれば必要な性能や機能を調達する。 物理的システムイメージ 利用目的・利用イメージ
  45. 45. SDI(Software-Defined Infrastructure) 45 ビジネス・スピードの加速 アプリケーション開発・変更への迅速な対応 eXtreme Programing,Scrum,Test Driven Development など 本番環境への迅速な移行・継続的デリバリー Chef,Jenkis,Hashicorp など インフラ環境の迅速な調達・構築・変更 OpenStack,vCloud Air,Azure Stack など アジャイル開発 Agile Development DevOps Development/Operation SDI Software Defined Infrastructure クラウド(IaaS)
  46. 46. 仮想化の種類
  47. 47. 仮想化の種類(システム資源の構成要素から考える) 仮想化 サーバーの仮想化 クライアントの仮想化 ストレージの仮想化 ネットワークの仮想化 デスクトップの仮想化 アプリケーションの仮想化 仮想LAN(VLAN) SDN(Software-Defined Networking) ブロック・レベルの仮想化 ファイル・レベルの仮想化 画面転送方式 ストリーミング方式 アプリケーション方式 ストリーミング方式 ハイパーバイザー方式 コンテナ方式/OSの仮想化 仮想PC方式 ブレードPC方式
  48. 48. サーバー仮想化 48 OS サーバー (ハードウェア) ミドルウェア アプリ OS ミドルウェア アプリ OS ミドルウェア アプリ OS ハードウェア ハイパーバイザー 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ サーバー (ハードウェア) サーバー (ハードウェア) CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ 物理システム 仮想システム
  49. 49. コンテナ型仮想化 49 OS ハードウェア ハイパーバイザー 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー ミドルウェア アプリ ハイパーバイザー型仮想化 ハードウェア コンテナ管理ソフトウエア OS ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ ミドルウェア アプリ コンテナ コンテナ コンテナ コンテナ型仮想化 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 カーネル カーネル カーネル カーネル ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 隔離されたアプリケーション実行環境を提供する 各仮想マシンに1つのゲストOSが必要 1つのOS上で複数のコンテナを稼働  処理のオーバーヘッドが少なくリソース効率が良い  起動・停止が早い  デプロイサイズが小さく軽量 テストにおいて実行環境の差異を考慮する必要がない  開発環境下ではOSやDBのバリエ―ションが多くツールもさまざまなものが混在  テスト対象は多岐にわたり、それぞれに対応したテスト環境の準備に手間  各環境を準備するための知識を学ぶことが必要 Dockerによってそうした負担から解放され、テスト環境を簡便に構築できるようになり、 時間とコストを削減できる
  50. 50. 仮想マシンとコンテナの稼働効率 50 ハードウェア 仮想マシン ミドルウェア アプリケーション OS 仮想マシン OS 仮想マシン OS ミドルウェア アプリケーション ミドルウェア アプリケーション ハードウェア OS コンテナ管理機能 カーネル ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ ミドルウェア アプリ ライブラリ 環境変数 コンテナ カーネル カーネル カーネル ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 ライブラリ 環境変数 コンテナ仮想マシン
  51. 51. デスクトップ仮想化とアプリケーション仮想化 51 ネットワーク 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 メモリーストレージ ハイパーバイザー PC用OS (Windows7など) プロセッサー 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 仮想PC サーバー PC用OS (Windows7など) 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 仮想PC メモリーストレージ OS プロセッサー サーバー ターミナル・モニター 文書 作成 表 計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ デスクトップ画面 入出力操作 通信 クライアントPC 文書作成 画面表示 デスクトップ仮想化 アプリケーション仮想化
  52. 52. シンクライアント 52 ネットワーク 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 メモリーストレージ ハイパーバイザー PC用OS (Windows7など) プロセッサー PC用OS (Windows7など) PC用OS (Windows7など) 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 文書 作成 表 計算 プレ ゼン ・・・ 入出力操作 通信 シンクライアント 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 画面表示 仮想PC 仮想PC 仮想PC サーバー ストレージ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ 入出力操作 通信 アプリケーション PC / Windows・Mac OS など 画面表示 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、PC内にて処理 データとプログラムの保管 プログラムの実行 は、サーバー内にて処理 シンクライアントは 画面表示と入出力操作
  53. 53. Chromebook 53 インターネット データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ ブラウザ 画面表示・入出力操作 通信 画面表示・入出力操作 通信 オフィス・アプリ データ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ オフィス・アプリ クラウドサービス Google Apps for workなど ブラウザ 文書作成 表計算 プレゼン ・・・ PC / Windows・Mac OS など Chromebook / Chrome OS
  54. 54. クライアント仮想化 54 クライアントの仮想化 (アプリケーション方式) 仮想化 ソフトウェア ハードウェア クライアントPC オペレーティング・システム (ホストOS) アプリケーション OS (ゲストOS) アプリケーション クライアントの仮想化 (ハイパーバイザー方式) 仮想化ソフトウェア (ハイパーバイザー) ハードウェア クライアントPC アプリケーション OS アプリケーション OS 仮想マシン仮想マシン仮想マシン CPU メモリ CPU メモリ
  55. 55. ストレージ仮想化 ストレージの業界団体であるSNIA(Storage Network Industry Association) による 「ストレージ仮想化技術の分類」  Disk Virtualization (ディスクの仮想化)  Block Virtualization (ブロックの仮想化)  File System Virtualization (ファイル・システムの仮想化)  File Virtualization (ファイルの仮想化)  Tape Virtualization(テープの仮想化)
  56. 56. ストレージ仮想化 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ ブロック仮想化 10TB 実データ 30TB ストレージ(ハードウェア) 8TB 7TB 5TB 未使用領域 20TB ボリュームの仮想化 10TB 10TB 10TB 仮想ストレージ シンプロビジョニング 10TB 実データ 30TB ストレージ(ハードウェア) 容量の仮想化 未使用領域 0TB 必要な時に 追加 2TB 実データ 3TB 実データ 5TB 実データ 8TB 7TB 5TB 仮想ストレージ 重複排除 ストレージ(ハードウェア) データ容量の削減 D A B C E F A B ファイル 2 ファイル1 D A B C E F重複データ を排除
  57. 57. SDN(Software Defined Networking) QoS・セキュリティ 機 能 制 御 パケットの種類に応じて設定 物理構成に依存 機器ごとに個別・手動制御 物理 ネットワーク A 物理 ネットワーク B 物理 ネットワーク C 従来のネットワーク アプリケーションに応じて設定 物理構成に関係なく、論理構成設計可能 機器全体を集中制御・アプリケーション経由で制御可能 仮想化 仮想 ネットワーク A 仮想 ネットワーク B 仮想 ネットワーク C 物理 ネットワーク 集中制御 SDN(Software Defined Networking)
  58. 58. サーバーの仮想化 そのメリットと課題
  59. 59. サーバーの仮想化/物理的資源の削減 CPU 使用率 サーバー 集約 スペース活用の効率化 設置スペースが削減され、土地や建物 に関わるコストを削減できる 消費電力の削減 サーバーの冷却に必要な空調装置、 サーバー本体の電力消費・CO2を削減 できる サーバーの稼働率向上 購入するサーバー台数を、減らすことが できる 物理的資源の削減
  60. 60. サーバー仮想化が変えたサーバー利用の常識(1) 60 OS 仮想サーバー A ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー B ミドルウェア アプリ OS 仮想サーバー C ミドルウェア アプリ CPU メモリ CPU メモリ CPU メモリ ハードウェア CPU メモリ ホスト名 A CPU XXX メモリ XXX IP XXX ホスト名 B CPU XXX メモリ XXX IP XXX ホスト名 C CPU XXX メモリ XXX IP XXX 設定ファイル ハイパーバイザー システム管理者は、「設定ファイル」 を作成・複製・変更することで、仮想 サーバーの調達や構成変更できる。 ハイパーバイザーは、「設定ファイ ル」に記述された内容に従って、必要 なシステム資源の割り当てを行う ハイパーバイザーから割り当てられ たシステム資源に相当する能力・機 能を持った仮想マシンが稼働する
  61. 61. サーバー仮想化が変えたサーバー利用の常識(2) 61 仮想サーバー A CPU メモリ 仮想サーバー B CPU メモリ 仮想サーバー X CPU メモリ 設定 ファイ ル A 設定 ファイ ル A 設定 ファイ ル X 相互に稼働しているかどうかを監視 共用ストレージ ハイパーバイザー サーバー 01 CPU メモリ サーバー 02 CPU メモリ ハイパーバイザー 仮想サーバー A CPU メモリ 仮想サーバー B CPU メモリ 仮想サーバー X CPU メモリ 設定 ファイ ル A 設定 ファイ ル A 設定 ファイ ル X 共用ストレージ ハイパーバイザー サーバー 01 CPU メモリ サーバー 02 CPU メモリ ハイパーバイザー サーバー 01 障害時 正常時 仮想サーバーAとBは、 見かけ上稼働し続けることができ ユーザーは影響を受けない
  62. 62. サーバー仮想化による3つのメリット 62 仮想マシン Virtual Machine 物理マシンの集約  機械購入費用の抑制  電気代・CO2の削減  データセンター使用料の削減 ソフトウェア定義  調達・変更の迅速化  稼働中での構成変更  迅速で柔軟な構成変更 設定 障害時に正常に稼働して物理マシンに 仮想マシンを移動させサービスを継続 複雑なクラスタリング構成と 対応のためのソフトウエア ライブマイグレーション  保守時のサービス停止回避  障害時のサービス停止回避  物理マシンの負荷の分散
  63. 63. サイバー・セキュリティ Cyber Security
  64. 64. サイバー攻撃がなぜなくならないのか 64 1425% サイバー犯罪の投資対効果(ROI) Payload: $3000 ランサムウェア等マルウェアの購入費。 Infection Vector: $500 マルウェアに感染させるための手法の使用料。 Traffic Acquisition: $1800 マルウェア配布サイトの使用料。 Daily Encryption: $600 マルウェアを検知されにくくするための暗号化を使う費用。 経費:$5,900 出典:2015 Trustwave Global Security Report 訪問者数 20,000人/日 感染率 10% → 2,000人/日 支払率 0.5% → 10人/日 支払額 $300/人 期間 30日 収益:$90,000 クラウド・サービスとして提供
  65. 65. セキュリティ対策対象の変化 65 LAN ファイヤー ウォール LAN ファイヤー ウォール インターネット 特定&少数の通信相手 特定・不特定&多数の通信相手 自社の所有するシステム資産を守ることにより 経営、業務、データ、個人を守ることができた ユーザー認証や暗号化、セキュアなプログラムなどで 経営、業務、データ、個人を守らなくてはならない 複 雑 さ と 範 囲 の 拡 大
  66. 66. 自分たちのシステム 「セキュリティが不安でパブリック・クラウドは使えない」は本当か? 66 脅威 脆弱性 対策可能対策不可能 ウイルスや不正ア クセスなどの攻撃 バグや組合せの 不具合などの弱点 完全な対策は不可能 「見える化」対策 システムの利用状況や 動作を常時監視し不審 な動きがあれば直ちに 件して対策する セキュリティ・リスク
  67. 67. サイバー・セキュリティ対策の範囲 67 1.攻撃を食い止める 不正な行為や攻撃の狙い目となる情 報システムの弱点(脆弱性)を無く す対策 脅威 脆弱性 2.被害を拡大させない 3.事故を繰り返さない 説明 仮に攻撃がすり抜けても、直ちに検 知し関係者に周知できる仕組みや体 制を構築する対策 被害状況を関係者に告知するととも に善後策をとれるルールや法的対応、 組織体制を整備する対策 ITを最大限に活用するための最小限のセキュリティ ITを活用する上での心配事を解消し業務の効率や利便性を高めること 技術的対策 業務的対策 教育・意識改革
  68. 68. 認証基盤 68 識別 Identification 認証 Authentication 認可 Authorization 説明責任 Accountability R ------ W ------ X ------ 識別:ユーザーを識別できるようにそれぞれに固有のユーザーアカウント(ID)を割り当てる。 例えば社員番号やメールアドレスなど。 認証:そのユーザーが本人であることを確認する。一般的な運用では、そのユーザーしか知りえ ないパスワードによる認証が中心。 認可:そのユーザーの属性に応じてアクセスできる範囲を確認する。たとえば、人事部のみアク セスできるファイルやフォルダーには人事部ユーザーだけがアクセスできるようにする。 認証基盤
  69. 69. 認証基盤 69 説明責任 ローカルシステム IDを統合することでローカルとクラウドを両方を管理できる 外部の把握だけではなく、既存のシステムからも同様に情報を 取得する必要があり、これも統合基盤に加える。クラウドサー ビスを利用して、情報を管理し、それを社内の情報管理システ ムと統合していくことが重要
  70. 70. 認証に関わる課題 70  デバイス管理では穴だらけ  デバイスが圧倒的に増えているため、利用周期が短くなってい るためにデバイス管理ではリスクマネジメントが難しくなって きた  ユーザモニタリングを行うことで責任を明確に  誰がなにをしたのかを正しく判断することで、従業員も会社も 護ることができる  共通基盤を作れば、責任をインフラ側に客観視してもらうこと ができ、責任をより明確化できる
  71. 71. シングルサインオンとフェデレーション 71  急速なクラウド普及により、セキュリティ 対策 および利便性向上の両面において、 改めてシングルサインオンの需要が急増。  認証連携(フェデレーション)を利用する ことで パブリック・クラウドへもセキュア なアクセス/シングルサインオンを実現。
  72. 72. IoT モノのインターネット/Internet of Things
  73. 73. IoTとは何か
  74. 74. インターネットに接されるデバイス数の推移 74 爆発的な伸びを見せると推測されるIoT(世界規模) (出典:National Cable & Telecommunications Association)
  75. 75. IoTの2つの意味 75 データ収集 モニタリング データ解析 原因解明・発見/洞察 計画の最適化 データ活用 業務処理・情報提供 機器制御 ヒト・モノ クラウド・コンピューティング 日常生活・社会活動 環境変化・産業活動 現実世界/Physical World サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System/現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム 現実世界をデジタル・データに変換 モノそのものやそれを取り囲む環境の状態とその変化 広義のIoT=CPS デジタル・データで現実世界を 捉え、アナログな現実世界を動 かす仕組み 狭義のIoT 現実世界の出来事をデジタル・ データに変換しネットに送り出 す仕組み
  76. 76. 従来のやり方とIoTの違い 76 業務アプリケーション 業務サービスへの適用 分析・最適化 (経験や知見) データの取得 (体験・実測) 事業課題の発見 仮説の設定 業務アプリケーション 業務サービスへの適用 分析・最適化 (機械学習やシミュレーション) データの取得 (ビッグ・データ) 事業課題の発見 仮説の設定 IoT+AI 従来のやり方 ログ・データ 人間の知見 ログ・データ 人間の知見 センサ・データ+
  77. 77. その他のビジネス 自律走行自動車 ビル設備管理サービス IoTはテクノロジーではなくビジネス・フレームワーク 77 データ収集 データ解析 データ活用 土木工事自動化サービス 解決したいビジネス課題  土木工事需要の拡大  熟練作業員の高齢化  困難を極める若者人材確保 データ収集  ドローンによる工事現場の空中撮影(カメラ)  建設機械の高精度位置情報(GPS)  デジタル化された施工情報(3次元CAD等) データ解析  高精度3次元立体図面  土量分析・作業分析  工程・工期シミュレーション データ活用  建設機械の自動制御・作業支援  工程変更支援  ドロー測量により進捗把握 解決したいビジネス課題によって、使われるテクノロジーの組合せは異なる デジタル・データを活用した ビジネス課題を解決するためのフレームワークIoTとは 現実世界 サイバー世界
  78. 78. コレ1枚で分かるモノのインターネット(IoT) スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ クラウドにつながり モノ自身が賢くなる モノ同士がにつながり 全体で協調・連携する モノがリアルタイムでつながり いまの事実を教えてくれる 現実世界をデータで捉え、 現実世界とITが一体となった社会変革 を実現する取り組み ビッグデータ 現実世界の デジタルコピー シミュレーション
  79. 79. 社会基盤のシフト 「モノ」の価値のシフト IoTがもたらす2つのパラダイムシフト 79 1. 現実世界のデジタル・データ化 2. ビッグデータを使ったシミュレーション 3. 現実世界へのフィードバック 1. 「ハード+ソフト」がネットワーク接続 2. モノとクラウド・サービスが一体化 3. システム全体で価値を生成 ハードウェア ソフトウェア ハードウェア モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ そしてサービスへとシフト アナリティクス 人工知能+シミュレーション アプリケーション クラウド・サービス ビッグデータ 現実世界のデジタルコピー 現実世界のデジタルデータ化 IoT CPS社会の実現 「モノ」のサービス化 インターネット クラウド・サービス CPS:Cyber-Physical System
  80. 80. デジタル・コピー/デジタルツイン 80 電脳世界 (Cyber World) 現実世界 (Physical World) Cyber-Physical System スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ スマートフォン自動車 ウェアラブル 家電スマートメーター 263 Kw ○×電力 様々なアクティビティ シミュレーション データ 最適解
  81. 81. 「モノ」のサービス化 81 モノの価値は、 ハードウェアからソフトウェアへ、 そしてサービスへとシフト ハードウェア ソフトウェア サービス 機能・性能を随時更新可能 機能・性能の固定化 機能・性能を継続的更新可能
  82. 82. ソフトウェア化するモノ 82 物理的・物質的なモノでしか実現できない部分 プログラムで制御または実現できる機能・性能  レンズ  シャッター  ボディなど  タイヤ  エンジン  車体など  機体・翼  ジェット・エンジン  燃料タンクなど  シャッタースピード  発色・感度  フォーカスなど  ブレーキ・タイミング  エンジン制御  機器のオンオフなど  姿勢や方向の制御  エンジンの制御  機内環境の制御など ソ フ ト ウ ェ ア ハ ー ド ウ ェ ア  製造コストの低減  故障要因の低減  保守容易性の実現 できるだけ シンプルに  開発コストの低減  高機能化のしやすさ  保守容易性の実現 できるだけ 多機能に IoT化 通信機能を組み込み インターネットにつ なげることでモノを サービス化する モジュラー化 機能を標準化・部品 化することで、生産 コストの低減と保守 性を向上させる
  83. 83. 「モノ」のサービス化 83 自動車メーカー 航空機メーカー 工作機械メーカー アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア アナリティクス ソフトウェア改修 データ 収集 ソフトウェア 配信 新 規 開 発 制御ソフトウェア 運行データ走行データ 作業データ 制御 制御 制御 遠隔からの保守点検・修理、自律化機能による自己点検や修復、ソフトウェア更新による機能・性能・操作性の改善 インターネット
  84. 84. コンサルティングやサービスなど 新たなビジネス価値の創出・提供 開発・生産による 価値の創出 使用による 価値の消費 製造業のサービス化 84 開発・生産による 価値の創出 使用による 価値の消費価値交換 販売これまでの製造業 購入 価値交換 販売 これからの製造業 購入 使用状況の把握 集めたデータの解析による 洞察・発見 故障の予測と事前対応 ソフトウェア・アップデートによる 機能改善・性能向上 販売後も連続的・継続的に 顧客を把握・関係を維持
  85. 85. ビジネス価値の進化 85 コア・ビジネス  既存ビジネス  蓄積されたノウハウ  確実な顧客ベース 付加価値ビジネス  収益構造の多様化  既存ノウハウの活用  顧客ベースの囲い込み 新規ビジネス  顧客価値の拡大  ノウハウの創出  顧客ベースの拡大 製造・販売製造・販売 製造・販売 走行距離に応じた 従量課金サービス Pay by Mile 出力×時間に応じた 従量課金サービス Pay by Power 工事施工 自動化サービス Smart Constriction 建設機械 遠隔確認サービス KOMTRAX 安全・省エネ運転 コンサルティング 予防保守・交換 燃料費節約 コンサルティング 予防保守・交換
  86. 86. AI 人工知能/Artificial Intelligence
  87. 87. 人工知能とは何か
  88. 88. 自律化 知的介助 コレ1枚でわかる人工知能とロボット 88 人間にしかできなかったこと 人間にはできなかったこと 作業の効率化 能力の拡張 運転手 工場作業者 兵士 音声認識 文脈理解 検索代行 知識蓄積 関係付け・解釈 選択・判断 観察・監視 能力強化・補完 介助・補助 人工知能 Artificial Intelligence 人に代わって作業を行う コンピューター・プログラム 人に代わって作業を行う 機械的駆動装置 ハードウェア・ロボット またはスマート・マシン ソフトウエア・ロボット またはボット 知的作業
  89. 89. 人工知能の3つの役割と人間の進化 89 人間の新たな役割を生みだし進化を加速する 自律化 知的望遠鏡 知的介助 人間に頼ることなく、学 習・判断・決定できるよ うになる これまで人間には見えな かったことが見えるよう になる 機械が人間に寄り添い、 利用者の裾野を拡大し、 新たな価値を生みだす 人工知能/Artificial Intelligence 人間の知的作業を自動化、知性を拡張する技術 自動車、システムや機器 の運用、土木工事など 医療診断、データサイエ ンス、各種学問分野など 音声認識端末、対話応答 サービスなど
  90. 90. 自律化
  91. 91. 自動化と自律化の領域 91 繰り返し ルール 最適化 判断 発見 自動化 Automation 自律化 Autonomous 創造 発明
  92. 92. 自動化と自律化の目指す方向 92 全体最適 個別最適 抵効率 高効率 自律化 自動化 標準化により 全体最適を目指す 効率を高めつつ 個別最適を目指す 人間の介在をなくし 超効率化を目指す
  93. 93. 自動化・自律化によってもたらされる進歩・進化 93 意識しなければ できないこと 意識しなくても できること 肉体労働 知識労働 意識する 意識しない 意識すべき新たな領域を拡大 自動化・自律化 人間独自の進歩・文明の進化
  94. 94. 知的望遠鏡
  95. 95. 人工知能は「知的望遠鏡」である 95 ディープラーニング/深層学習 人間が教えなくても森羅万象の中からパターンを見つけ出し世界を分類・整理する これまで人間には見えなかったことが見えるようになり 人間の知見を広げ、知性を高めることに役立つ
  96. 96. 知的介助 人に寄り添う技術
  97. 97. Amazon Alexa 97 自動車を ガレージから出す ピザを注文する 空調の温度を 調整する 配車サービスで 車を呼ぶ 預金残高を 確認する クラウド・サービス サービス提供者を巻き込む “Skill”SDKを提供 サービス利用者の抵抗を無くす 自然な音声対話 生活サービスOS 覇権を握る戦略
  98. 98. 進化したbot(ボット) 98 福岡行き 航空券を 予約して!ご希望の 日時を 教えて 下さい! 来週金曜日 の午前中で お願い! メッセージ アプリ クラウド 次の日程 では 如何? 音声認識 テキスト認識 意味の解析 意図の解釈 クラウド アプリケー ション アプリケー ション テキストや音声で 普通に会話をするように 操作や指示ができる 「難しい」を解消し 利用者の裾野を拡げ 利用頻度を増やす
  99. 99. ITと人間との関係の変遷 99 インプランタブル ウェアラブル モバイル デスクトップ インターネット & クラウド メインフレーム ホーム ブレイン・マシン インターフェイス キーボード タッチ センサー 音声 生体器官
  100. 100. 人工知能と機械学習
  101. 101. 人工知能と機械学習 101 人工知能(Artificial Intelligence) 人間の”知能”を機械で 人工的に再現したもの 基礎的 応用的 知識表現 推論 探索 機械学習 自然言語理解感性処理 画像認識 エキスパートシステム データマイニング 情報検索 音声認識ヒューマンインターフェース 遺伝アルゴリズム マルチエージェント ニューラルネット ゲーム プランニング ロボット 人工知能の一研究分野
  102. 102. ルールベースと機械学習 102 答えを出すための ルール(知識)を 人間が記述がして登録 If 〜 then 〜 else 推論 機械学習 Machine Learning ビッグデータ (学習データ) インターネット IoT HPC (high-performance computing) GPU、AI専用LSI、量子コンピュータなどを利用 INPUT  レントゲン写真  遺伝子データ  電子メール  外国語音声  ・・・ OUTPUT  癌病巣の発見  病気の診断  犯罪の証拠を発見  翻訳  ・・・ ルールベース 機械学習
  103. 103. なぜいま人工知能なのか 103 IoT モバイル・ウェアラブル ソーシャル・メディア ウェブサイト インターネット アルゴリズム GPU(Graphics Processing Unit) 脳科学の研究成果を反映 高速・並列・大規模計算能力 人工知能(Artificial Intelligence) ビッグデータ
  104. 104. 人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 104 1950年代 1960年代 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 2010年代 人工知能 Artificial Intelligence 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning 人間の”知能”を機械で 人工的に再現したもの 人工知能の研究分野のひとつで データを解析し、その結果から 判断や予測を行うための規則性 やルールを見つけ出す手法 脳科学の研究成果を基盤にデー タの分類や認識の基準を人間が 教えなくても、データを解析す ることで、自ら見つけ出すこと ができる機械学習の手法 データ アルゴリズム 規則性やルール 遺伝アルゴリズム、エキスパートシステム、音声認識、画像認識、感性処理、機械学習、 ゲーム、自然言語処理、情報検索、推論、探索知識表現、データマイニング、ニューラル ネット、ヒューマンインターフェース、プランニング、マルチエージェント、ロボット
  105. 105. 人工知能の可能性と限界
  106. 106. 人工知能の2つの方向性 106 視覚(See) 聴覚(Listen) 対話(Talk) 特化型人工知能 個別の領域において知的に振る舞う 汎用型人工知能 異なる領域で多様で複雑な問題を解決する 自己理解・自己制御 意識・意欲を持つ 自ら課題を発見し 自律的に能力を高めてゆく 人間が課題を発見し 人間が能力を高めてゆく
  107. 107. 人工知能の適用領域 107 人間の関与 自律的制御 状況を把握して自律的に判断し実行 自動運転自動車・株の自動取引など 推奨・判断 データを解析し最適解を見つけ出し推奨、判断 医療診断支援・商品レコメンドなど 知識の発見 データを解析し規則性やルールなどの知識を発見 故障診断や予知・創薬用新物質発見など 対話的操作 自然な対話で機器制御、サービスを利用 スマートアシスタント・サービスロボットなど 情報整理・提供 要求に従い大量の情報を整理し情報を探し出す 質問応答・判例検索など 知的作業の支援 知的能力の拡張 知的作業の自律化
  108. 108. 超高齢化社会を人工知能やロボットで対応 108 人工知能やロボットを積極的に駆使し、労働生産性やQOL(Quality of Life)の向上が急務
  109. 109. 人工知能が奪っていくのは、労働ではなく定年かもしれない 109 http://ranq-media.com/articles/590
  110. 110. 開発と運用 Development & Operation
  111. 111. これからのシステム開発 111 ビジネス・スピードの加速 アプリケーション開発・変更への迅速な対応 本番環境への迅速な移行・継続的デリバリー インフラ環境の迅速な調達・構築・変更 高速で俊敏な開発・実行環境 アジャイル開発 Agile Development DevOps Development/Operation クラウド SDI/IaaS PaaS/FaaS
  112. 112. これからの「ITビジネスの方程式」 112 情報システムの 品質 成 果 生産量 スピード 最大 ビジネス
  113. 113. 不確実性のコーン 113 システム企画 要件定義 基本設計 詳細設計 プログラミング 4.0x 2.0x 1.0x 0.5x 0.25x 初期の プロダクト定義 承認された プロダクト定義 設計仕様 詳細設計 研修された ソフトウエア 要求仕様 見 積 金 額 の 変 動 幅 プロジェクトフェーズ スティーブ・マコネル著「ソフトウェア見積り 人月の暗黙知を解き明かす」 倍 の 振 れ 幅 16
  114. 114. システム開発の理想と現実 114 品質 Quality 納期 Delivery 費用 Cost 品質 Quality 納期 Delivery 費用 Cost 品 質 の 低 下 納期とコストの厳守 理想の結果 実際の結果
  115. 115. 早期の仕様確定がムダを減らすというのは迷信 115 Standish Group Study Reported at XP2002 by Jim Johnson, Chairman ほとんど/決して使われていない: 64% 常に/しばしば使われている: 20%
  116. 116. 「仕様書通り作る」から「ビジネスの成果への貢献」へ 116 ビジネスの成果に直接貢献する 加速するビジネス・スピード に即応する 本当に「使う」システムだけ を開発・運用する アジャイル開発 ビジネスと一体化した開発 DevOps 開発と運用の同期化 自動化と高速開発 クラウド前提の環境
  117. 117. アジャイル開発
  118. 118. アジャイル開発の進め方 118 1.まずは人が通れるほどのトンネルを貫通させる。 2.大きな工事機械が入れるように拡げてゆく。 3.二車線の道路に拡張し、設備を整備する。
  119. 119. ウォーターフォール開発とアジャイル開発(1) 119 要件定義 開 発 テスト 膨大なドキュメント 動くソフトウェア 保守 本気で検証 改修を要求 真面目に考える よく分からない 納期遅延 品質問題 リソース 時間 ユーザーは はじめて本気 ソフトウェアを使う ユーザー マジ
  120. 120. ウォーターフォール開発とアジャイル開発(2) 120 リソース 動くソフトウェア 動くソフトウェア 動くソフトウェア 動くソフトウェア ソフトウェアを使う ユーザー 動くソフトウェア を作り続けるれば ユーザーはずっと本気 マジ! マジ! マジ! マジ! テ ス ト 時間
  121. 121. アジャイル開発ウォーターフォール開発 最初に要件をあらかじめ 全て決めてから開発 要件 設計 コーディング 単体テスト 結合テスト ウォーターフォール開発とアジャイル開発(3) リリース ビジネス上の重要度で要件 の優先順位を決め、これに 従って必要機能を順次開発 反復(イテレーション)1 反復 2 反復 3 反復 4 リリース リリース リリース リリース Continues Integration 品質の作り込み
  122. 122. ウォーターフォール開発とアジャイル開発(5) ◎ 〇 △ X 反復 1 ビジネス価値 ◎ 反復 2 ビジネス価値 〇 反復 3 ビジネス価値 △ 反復 4 ビジネス価値 X 「MVP(Minimum Viable Product:仮説を検証することができる最低限のプ ロダクト)」かつ、ビジネス価値の高い機能・プロセスを優先して開発する。
  123. 123. ウォーターフォール開発とアジャイル開発(6) プラン ドリブン型 バリュー ドリブン型 リソース アジャイル 納期 リソース 納期 実現仕様 ウオーターフォール 要求仕様 要件 設計 コーディング 単体テスト 結合テストリ ス ク 時間 反復1リ ス ク 時間 反復2 反復3 反復4 前提条件 原理的に 不良が起きない 納期が守られる コストと納期を 守ること 機能と品質を実 現すること ゴールは何か?
  124. 124. デジタルトランスフォーメーションと これからのビジネス
  125. 125. デジタル・トランスフォーメーション 125 デジタル トランスフォーメイション サービス化 スマート化 所有を前提とした 経済システムから 所有を前提としない 経済システムへ 顧客価値を実現する手段を 提供するビジネスから 顧客価値を直接提供する ビジネスへ 機械との共生が進み 求められる人間の能力が 感性、協調性、創造性の重視へ 企業の組織形態や 労働のあり方が 多様化へ クラウド スマートマシン (人工知能とロボット) IoT API/PaaS ピ ア ・ ツ ー ・ ピ ア 通 信 ソ ー シ ャ ル ・ メ デ ィ ア オ ー プ ン ・ ソ ー ス ビジネスや社会システムの 基盤をデジタルを前提とした 仕組みに作り替える取り組み インターネット ソーシャル化 オープン化
  126. 126. デジタル・トランスフォーメーションの意味 126 人間を前提に最適化したビジネス・プロセス IN OUT 機械を前提に最適化したビジネス・プロセス IN OUT ロボット アプリケーション サービス人工知能 IoT クラウド・コンピューティング
  127. 127. UBERとTaxi 127 Taxi  タクシー資産  コールセンター運営経費  施設維持管理  事務・管理経費 など ドライバー収入 運賃 UBER  アプリ開発・保守費  クラウド利用量など ドライバー収入 機械を前提とした ビジネスプロセス の最適化 人間を前提とした ビジネスプロセス の最適化
  128. 128. ビジネス・プロセスのデジタル化による変化 128 クラウド・サービス スマート・アシスタント 時間 地域 規制 既存の制約や秩序を超えた 新しいビジネス・プロセス ビジネス・プロセス の デジタル化 新しい産業やビジネス価値の創出 新しい顧客接点へのシフト 既存の産業やビジネス価値の破壊
  129. 129. デジタル・トランスフォーメーションの実際 129 UBER airbnb NETFLIX Spotify PayPal タクシー・レンタカー業界 レンタル・ビデオ業界 ホテル・旅館業界 レコード・CD業界 銀行業界(決済・為替)
  130. 130. Digital Disruption デジタル・ディスラプション 最新のITトレンド 13 人間前提のビジネス・プロセスから機械前提のビジネス・プロセスへの転換 既存常識や既得権益の破壊・新たな価値観や秩序の創造 Digital Transformation デジタル・トランスフォーメーション  「数割」から「数倍・数十倍」へ  デジタル・データ/プロセスによる エコシステムの創出  人間と機械の役割についての再定義 デジタル・ツインの構築 現実世界のデジタル・データ化 IoT(モノのインターネット) ソーシャル 最適解の発見  ヒトに寄り添う  自律化・自動化  未来の予測 変化への即応 ビジネス・スピードの加速 に対応したサービスの提供 DevOps人工知能(機械学習) ヒト・モノ クラウド・コンピューティング 現実世界/Physical World サイバー世界/Cyber World Cyber Physical System サイバー・フィジカル・システム 現実世界をデータで捉え、現実世界とITが一体となった社会変革を実現する取り組み ビッグデータ Big Data
  131. 131. ビジネスの変革を牽引するビジネス・トレンド ク ラ ウ ド ・ネ イ テ ィ ブ アンビエントIT デジタル トランス フォーメーション デジタル ディスラプション サーバーレス 自動化・自律化 Internet of Things DevOps サイバー・セキュリティ & ガバナンス 様々なアクティビティをデ ジタルで捉え、アナログな 現実正解を動かす仕組み 人工知能やロボッ トにより、人間の 知的・肉体的労働 を代替する仕組み コンテナやAPIエコノミー など、サーバの存在を意識 させない開発・実行環境 運用管理の自動化、PaaSや 超高速開発ツールを駆使し た開発と運用の新たな関係 の構築 クラウドやIoT、モバイルや ウェアラブルなど、社内外 の境界を越えた利用環境を 前提とした統合認証基盤や 上流から考えるアプリケー ション・セキュリティなど の視点を重視 テクノロジーで既存のビジネス・プロセスを変革 効率化のためのITから差別化のためのITへのパラダイムシフト
  132. 132. ITとの正しい付き合い方 132 思想としてのIT ビジネスの変革と創造 仕組みとしてのIT 業務プロセスの効率化と実践 道具としてのIT 利便性の向上と多様性の許容 商品としてのIT 収益拡大とビジネスの成長 ビジネス 経営と業務プロセス
  133. 133. 商品としてのITの作り方 133 思想としてのIT ビジネスの変革と創造 仕組みとしてのIT 業務プロセスの効率化と実践 道具としてのIT 利便性の向上と多様性の許容 商品としてのIT 収益拡大とビジネスの成長 ビジネス・モデル 使い勝手や見栄えの良さ ビ ジ ネ ス ・ プ ロ セ ス
  134. 134. ITに関わる仕事をするということ 134 ITを使って お客様の経営や事業の成果に 貢献すること お客様の良き相談相手になれ!  お客様を好きになれ。相手も好きになってくれる。  知識を磨け。どんな相談にも応えられるようになる。  謙虚になれ。人の話を素直に聞けば、答えが見えてくる。
  135. 135. 100年人生を生き抜くための5つの原則 1.時間を作る  「何をやろうかと考え、決心してから行動する」は失敗する。  まずは「時間を作る」ことから始める。やってるうちに決心は固まる。  朝の1時間を征すれば、人生を征す。 2.人的ネットワークを築く  似たもの同士や同じ職場だけではなく、生き方の違う人たちとつき合う。  多様な価値観や生き方、ロールモデルを知る。  自分の人生に沢山の選択肢を持つ。読書は財産になる。 3.失敗を積み重ねる  「若気の至り」という一生に一度の時期に沢山失敗せよ。  失敗しても殺されない。怒られるだけで終わる。  成功は人様のおかげ、失敗は自分の責任と心得よ。 4.丁寧な仕事をする  「要領よく」は考えるな。  いまの自分にできる精一杯で最高の仕事をせよ。  限界を知れば、自ずと要領は見えてくる。 5.想像力を働かせる  相手の幸せのために働け。そうすれば自分も幸せになれる。  相手の立場だったら自分はどのように考え、行動するかを想像せよ。  相手のやりたいこと、でも自分にはできないことこそ、やるべき価値がある。 100年人生を生き抜くためには、マルチステージ/マルチキャリアしかない
  136. 136. 人材育成:生き残れないビジネス・マン 136 1. お客様とお客様の経営や業務について会話できない営業 2. 自分がお客様の社長だったらと想像できない営業 3. お客様のビジネスに興味がない営業 4. 1つの商材に固執し、それ以外の選択肢を説明しない営業 5. カタログ通りの説明しかできない営業 6. お客様の役に立つ話ができない営業 7. 夢を語れない営業 8. テクノロジーを俯瞰し、自分たちの商材をその中に位置づけて説明できない営業 9. 自分の知っていることが正解だと思って、押しつけがましい話をする営業 10. やたら難しい言葉を駆使し、お客様にわかる言葉で説明しない営業 11. 自分の話ばかりして、相手に話をさせない営業 12. 相手の話を引き出そうとしない、あるいは引き出せない営業 13. 商品を購入させようとするが、お客様の目的を達成する気がない営業 14. お客様のためにNoを言えない営業 15. 社内や仕事関係者以外に付き合いがない営業 16. 相手の立場や状況について想像できず気が回らない営業 17. 新しい技術やツールで自分のワークスタイルを進化させられない営業 18. スケジュール調整や段取りが下手な営業 19. 作成資料が汚い営業 20. 電車の中で漫画やゲームに没頭している営業
  137. 137. 137 ネットコマース株式会社 180-0004 東京都武蔵野市吉祥寺本町2-4-17 エスト・グランデール・カーロ 1201 http://www.netcommerce.co.jp/

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