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LiBRA 08.2020 / 講演資料・DXとこれからのビジネス
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- 3. ビジネス発展のサイクル デジタルの渦 Digital Vortex デジタル化領域を 拡大するビジネス 体験／共感価値を 提供するビジネス モノからコト／サービスへ ビジネスの主役がシフト コスト・バリュー 無料／超低価格 購入者集約 価格透明性 リバース・オークション 従量課金制（サブスクリプション） エクスペリエンス・バリュー カストマー・エンパワーメント カストマイズ 即時的な満足感 摩擦軽減 自動化 プラットフォーム・バリュー エコシステム クラウド・ソーシング コミュニティ デジタル・マーケットプレイス データ・オーケストレーター
- 4. デジタル化 実践のステージ 4 Stage Ⅲ 自律 Autonomy StageⅡ 自動 Automation Stage Ⅰ 操作 Operation Stage 0 監視 Monitor 事実 把握 実行 適用 判断 ルール 設定 修正 最適化 目的 設定
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- 9. デジタル化：デジタイゼーションとデジタライゼーション デジタイゼーション Digitization アナログ放送→デジタル放送 紙の書籍→電子書籍 人手によるコピペ→RPA 効率化 ビジネス・プロセス 改善・改良・修正 コストや納期の削減・効率化 ビジネス・モデル デジタライゼーション Digitalization 自動車販売→カーシェア／サブスク ビデオレンタル→ストリーミング 電話や郵便→SNS・チャット 変革 事業構造の転換 新しい価値の創出 デジタル・トランスフォーメーション Digital Transformation/DX + 人 と 組織
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- 11. デジタルとフィジカルの関係 フィジカル Physical デジタル Digital IoT フィジカルのものごとやできごとをデジタルに変換し デジタルで生みだされた価値をフィジカルにフィードバックしてその価値を享受する フィジカル Physical デジタル Digital IoT OMO（Online Merges withOffline） フィジカルとデジタルを分るのではなく、デジタルが統合するひとつの仕組みとしてとらえる
- 12. インターネットに接続されるデバイス数の推移 億人 億台 台/人 2003年 2010年 2015年2020年 世界人口 インターネット 接続デバイス数 一人当りの デバイス数 63 68 72 76 5 125 250 500 0.08 1.84 3.47 6.50
- 13. コレ1枚でわかる最新のITトレンド 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／CyberWorld 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 高速 × 最適 デジタル トランスフォーメーション
- 14. DXはどんな世界を目指すのか Data IoTmobile Web 生産 販売移動 対話 検索 連絡観賞 育児教育 Activity/Event Cyber World 社会やビジネスの最適を実現・維持する Application Digital Twin 現実世界のデジタル・コピー 最適解を見つける サービス同士を連係する 現実世界のアナログな「ものごと」や「できごと」をデジタルに置き換える Physical World
- 15. DXを支えるテクノロジー 現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World CyberPhysical 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 予 測 最適解 ビジネス の最適化 現実世界の デジタルコピー デジタル ツイン データ収集 データ解析 データ活用 AI・機械学習 クラウド IoT 機械学習・深層学習 AIチップなど サーバーレス・コンテナ SaaS・PaaSなど センサー・モバイル 自律制御など 5G 第5世代通信システム
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- 20. デジタル・トランスフォーメーションとは何か 20 デジタル トランスフォーメーション “デジタル”を駆使して 変革する誰が？何を？ 何のために？ 自分たち 事業主体 ビジネス・プロセス ビジネス・モデル 企業の文化や風土 従業員の思考方法・行動様式 組織・体制・意志決定プロセス 事業の継続と成長 企業の存続 従業員の幸せ パフォーマンスの向上 圧倒的競争優位の確保 不確実性の増大 予測不可能なビジネス環境 と 競争原理の流動化 状況 手段 圧倒的なビジネス･スピードの獲得 高速に見える化 高速に判断 高速に行動 対策 企業の存在意義を貫くこと 自分たちは何者なのか？いかなる価値を社会や顧客に提供するのか？ 目的
- 21. DXとPurpose 企業は、利益のためだけに存在してるので はない。 利益は、企業や事業の目的ではなく、条件 である。 企業の最大の目的は、永続的に成長し続け る過程で社会的責任を果たすことだ。 purpose beyond profit 企業の存在意義は利益を超える 2018年・IIRC（国際統合報告委員会）レポート「purpose beyond profit」
- 22. Purpose:不確実な社会でもぶれることのない価値の根源 Purpose／企業の存在意義 不確実性の高まる社会にあっても ぶれることのない自分たちの価値 People・Organization／人と組織 人の考え方や組織の振る舞いを 変化に合わせてダイナミックに対応 Product／提供する商品やサービス データやテクノロジーの変化・発展 に応じて高速に改善・対応 WHY HOW WHAT 織機 → 自動車→ 移動サービス → 生活サービス → ？ 書籍販売→モノ販売→映像・音楽・クラウド・物流 ほか →？ トヨタウェイ 地球上で最もお客様を 大切にする企業である Drive Your Dreams Mobility for All
- 23. 「何を？」 変革するのか 23 デジタル トランスフォーメーション手段 企業の存在意義を貫くこと 自分たちは何者なのか？いかなる価値を社会や顧客に提供するのか？ 目的 ビジネス・プロセス 業務プロセスのリストラ・スリム化 徹底したペーパーレス化 働く場所・時間の制約からの解放 など 企業の風土や文化 データ活用を重視する経営へのシフト 社内における「情報」の透明性を担保 戦略に応じた多様な業績評価基準の適用 階層的組織から自律的組織への転換 心理的安全性の確保 大幅な現場への権限委譲 時間管理から品質管理への転換 多様性を許容する企業風土の醸成 など ビジネス・モデル 事業目標の再定義 マーケット・顧客の再定義 収益構造の変革 売買からサブスクリプション 手段の提供から価値の提供 など “デジタル”を駆使して 変革する誰が？ 何を？ 何のために？ 自分たち 事業主体 事業の継続と成長 企業の存続 ビジネス・プロセス ビジネス・モデル 企業の文化や風土
- 24. DXの実装 最適解の導出 機械学習・シミュレーション アプリケーション データ収集 機器制御・指示命令・情報提供 など サービス利用 現実世界（Physical World） デジタル・ツイン（DigitalTwin） デジタル・ツイン／現実世界のデジタル・コピーで 起こりうる未来を予測（機械学習）し 実験（シミュレーション）を繰り返し 最適解を導出し、アプリケーションを実行する デジタル・ツインを使ってビジネスを最適化 最適解を使って実行したアプリケーションを 現場で実行（機器制御・指示命令・情報提供）し その行動や状態・変化をデータとして収集し デジタル・ツインをアップデートする 最適化されたビジネスを実行してデータを収集 デジタルとフィジカルが一体となって 高速に改善活動を繰り返す状態を実現
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- 26. アジャイル・DevOps・クラウドは常識の大転換 構築 運用 構築運用 構築・運用サイクル：5年～ 業務要件：変えられない／計画通りが前提 要求水準：高品質／完璧 責任分担：要求（事業会社）／その他全て（SI事業者） サーバー ストレージ ネットワーク HWや設備を調達 システム構築・運用 一連の業務を外注 所有＋構築・運用 指示・外注が前提 従来のやり方（建築工事と保守点検） 設計・実行サイクル：分／時間／日 業務要件：変える／計画通りは無理が前提 要求水準：高速にアップデートし品質を維持 責任分担：全て（事業会社）／支援（外部事業者） 機能部品の組合せ 手順の設計と実行 自分が責任・主管 使用＋設計・実行 自前・内製が前提 これからのやり方（賃貸やレンタカー）
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- 29. ビジネスス・モデルの変革 VISION-S Prototype WOVENCitye-palette エンターテイメント・デバイス エンターテイメント空間として サービスを提供するためのデバイス サービス・プラットフォームとして コネクテッドな時代の 社会・生活空間として コネクテッドな時代のビジネスの可能性・新たな生き残り戦略の模索
- 30. コ ト づ く り 顧客価値 価値実装 体験 更新 心地良い・使い易い もっと使いたい ずっと使い続けたい 継続的な改善 最適を維持 顧客の期待を先回り UX ソフトウエア 「モノのサービス化」の構造 機能 仕様 モ ノ づ く り ハードウェア サービス
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- 32. ビジネス価値のシフト モノづくり：サプライヤー／部品メーカーへの依存拡大 先進運転支援システム/ADAS Advanced driver-assistance systems 自動運転システム/ADS AutonomousDriving System 自動運転システム/ADS Autonomous Driving System 移動サービス／MaaS 等 移動サービス／MaaS 等 車両／ハードウェア 車両／ハードウェア 車両／ハードウェア コトづくり：自動車メーカーの事業の重心がシフト データ Data 差別化の対象 差別化の対象 差別化の対象 ソフトウェア ソフトウェア
- 33. 自動車／移動ビジネスの3つの戦略 SONY Vision S Concept UX（体験） 機能（移動） モノ （所有） サービス （使用） 従来までの 自動車メーカー サブスク MaaS Mobilityas a Service ? 自動車メーカーのUX実現支援 自動運転ソフトウェア ビジネス・モデル の転換 ビジネス・モデル の拡張 ライドシェア
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- 35. 可視化 DXとERP 統合データ 営業・販売 倉庫・物流 経理・財務 調達・管理 経営 可視化・分析・計画 アプリケーション アナリティクス営業・販売 アプリケーション 倉庫・物流 アプリケーション 経理・財務 アプリケーション 調達・管理 アプリケーション ERPシステム 倉庫・物流 調達・管理 生産・製造 アプリケーション 人事・給与 アプリケーション ERPシステムのもたらす価値 1. 効率的義務運営 2.リアルタイム経営 3. 内部統制 ERPパッケージ利用のメリット 1. ベストプラクティスの活用 2. 法律・制度変更への迅速な対応 3. 構築に関わる期間とコストの削減 企業活動の デジタル・ツイン
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- 37. DXの実践 技術 ヒトと組織 業務プロセスのリストラ・スリム化 徹底したペーパーレス化 クラウド利用の制限撤廃 働く場所や時間から解放されるデジタ ル・ワーキング・スペースの整備 IT価値を毀損する使い方の排除 VDI → 高性能PC FW・PW・VPN → ゼロトラスト・FIDO2・SSO など 日常業務のSaaS適用範囲を拡大 デジタルを駆使した戦略的サービスの 拡充 戦略的（売上や利益に直結）サービス の内製化 スピード・スケーラビリティ・アジリ ティの追求 アジャイル開発とDevOps PaaS・サーバーレス/FaaS・SaaS など 徹底した現場への権限委譲 “Purpose Beyond Profit”経営に基づ く経営ビジョンの再定義 プロセスの効率化ではなくデータ活用 を重視する経営へのシフト 「心理的安全性」の担保 社内における「情報」のオープン化 戦略に応じた多様な業績評価基準 時間や場所に制約ない目標・成果の評 価とセルフマネージメント など デジタライゼーション デジタイゼーション デジタル・トランスフォーメーション 企業の文化と体質 の変革
- 38. 改善・最適化戦略 / 変革戦略とDX デジタイゼーション Digitization モダナイゼーション RPA リフト&シフト 改善・効率化 変化に合わせ既存ビジネス・モデルを 最適化・修正 改善・最適化戦略 デジタライゼーション Digitalization 顧客価値の創出 企業文化の変革 ビジネス・モデルの変革 変革・再定義 変化を先取りし収益構造や業績評価基準を 再構築 変革戦略 組織の振る舞いや働き方の変革 デジタル・トランスフォーメーション
- 39. イノベーション Innovation 新たな競争力の源泉 や事業領域の創出 DXの実現を支える3つの取り組み デジタライゼーション トランスフォーメーション Digitalization Transformation 変化に俊敏な企業の 文化や風土への変革 デジタルにできること は全てデジタルに移行 新しいテクノロジーの探索と適用 全社員デジタル・リテラシーの向上 ビジネス・プロセスの見直しと流水化 新しいテクノロジーの発明 新しいビジネス・モデルの創出 他者との提携による新事業への参入 オープンな情報の共有 大胆な現場への権限委譲 アジャイルな組織の振る舞い 相乗効果による DXの実現 アジャイルとは 現場からのフィードバック 反復的なデザインと実践 継続的な改善
- 40. DXと企業文化とアーキテクチャ 法律 ：法律を定め、違反者に罰則を課すことで影響を与えること 規範 ：社会的常識や世間の評価などで影響を与えること 市場：製品の魅力や料金の高低、市場の評価などにより影響を与えること アーキテクチャ ：暗黙の決まりごと、行動習慣で、影響を与えること 人のふるまいに影響を及ぼすもの ハーバード大学教授・法学者／Lawrence Lessig 「アーキテクチャ」は、本人が意識することなく、自動的にふる まいを規制してしまう。また、その規制力を放置しておけば限り なく大きくなってしまい、行き過ぎると、思考停止に陥り、無自 覚に振る舞ってしまい、結果として、自由が奪われてしまう。 企業文化とはまさにこのアーキテクチャ。つまり、あるインプットがあれば、 どのようにアウトプットをするかを意識することなくやってしまうこと。 DXとは、この企業文化＝アーキテクチャを変革すること
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- 42. 銀行システムにおけるクラウド活用の動き 日本ユニシスとマイクロソフト、「BankVision on Azure」実現に向け共同プロジェクトを開始 2018年3月23日 日本ユニシス株式会社と日本マイクロソフト株式会社 は23日、日本ユニシスのオープン勘定系システム 「BankVision」の稼働基盤として、Microsoft Azureを 採用するための取り組みを推進するため、共同プロ ジェクトを4月から開始すると発表した。 いかに費用を抑え、最新技術も取り入れた上で短期間 でのシステム開発を行うかという課題に対応するため、 クラウドを選択。現在はクラウド最大手の米アマゾン ウェブサービスと組み、業務システムの一部から移行 を進めている。 5年間で100億円のコスト削減 1000超のシステムの約半分をクラウド化 週刊ダイヤモンド2017.5.17 https://diamond.jp/articles/-/128045
- 43. クラウド・バイ・デフォルト原則 政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針（案） クラウド・バイ・デフォルト原則（クラウドサービスの利用を第一候補） 政府情報システムは、クラウドサービスの利用を第一候補として、その検討を行う 情報システム化の対象となるサービス・業務、取扱う情報等を明確化した上で、メリット、開発の規模及び経費等を基に検討を行う https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/cio/dai77/siryou.html Step0：検討準備 クラウドサービスの利用検討に先立ち、対象となるサービス・業務及び情報といった事項を可能な限り明確化する。 Step1：SaaS（パブリック・クラウド）の利用検討と利用方針 サービス・業務における情報システム化に係るものについて、その一部又は全部がSaaS（パブリック・クラウド）により提供されてい る場合（SaaS（パブリック・クラウド）の仕様に合わせ、サービス・業務内容を見直す場合も含まれる。）には、クラウドサービス提 供者が提供する SaaS（パブリック・クラウド）が利用検討の対象となる。 Step2：SaaS（プライベート・クラウド）の利用検討 サービス・業務における情報システム化に係るものについて、その一部又は全部が、府省共通システムの諸機能、政府共通プラット フォーム、各府省の共通基盤等で提供されるコミュニケーション系のサービスや業務系のサービスを SaaS として、当該サービスが利用 検討の対象となる。 Step3：IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）の利用検討と利用方針 SaaS の利用が著しく困難である場合、又は経費面の優位性その他利用メリットがない場合については、民間事業者が提供する IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）が利用検討の対象となる。 Step4：IaaS/PaaS（プライベート・クラウド）の利用検討 IaaS/PaaS（パブリック・クラウド）の利用が著しく困難である場合、又は経費面の優位性その他利用メリットがない場合については、 サーバ構築ができる政府共通プラットフォーム、各府省独自の共通基盤等を IaaS/PaaS として、当該サービスが利用検討の対象となる オンプレミス・システムの利用検討
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- 46. クラウド・サービスの「作り方」による費用の違い サーバー（物理マシン）×9台 ＋データベース等のライセンス ＋インフラ、DBなどの環境構築 ＋運用管理業務 ＋設置場所（場所+電源+空調等） 購入費用 ：数千万円 年間保守料 ：数百万円 年間運用量：数百万円 年間使用料 ： ー ハードウェアを所有 クラウド・サービスを使用 サーバー（仮想マシン）×9台 ＋データベース等のライセンス ＋インフラ、DBなどの環境構築 ＋運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：254,980円 ハードウェアを所有する場合と変 わらないシステム構成と運用方法 実行環境を移行しただけ システムの構成や運用方法などの設計・方式は同じ まったく異なる設計・方式 アンケート入力・集計・レポートのサービスとして、できることは同じ サーバー（仮想マシン）×4台 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：198,691円 × データベース等のライセンス △インフラ、DBなどの環境構築 △ 運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） 無償のDNSや監視、低料金のデー タベースなどのサービスを利用 一部をクラウドのサービスに代替 サーバーの構築・運用は不要 購入費用 ： ー 年間保守料 ： ー 年間運用量 ： ー 年間使用料 ：907円 × データベース等のライセンス × インフラ、DBなどの環境構築 × 運用管理業務 × 設置場所（場所+電源+空調等） サーバーレス方式と言われるまっ たく異なる実行方式を採用 クラウド・ネイティブで再構築 ハードウェアを所有し、設置場所 とその運営も自社責任
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- 51. 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 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 デジタル・ツインの実現 「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
- 52. 電脳世界 （Cyber World） 現実世界 （Physical World） デジタルツイン ビッグデータ センサ データ 最適解 制御 Cyber-PhysicalSystem 圧 力 ひずみ 振 動 重 量 電 流 ・・・ シミュレーション 現実世界をデジタルで再現し 条件を変えて実験を繰り返し 最適解を見つけ出す 変更や変化に即応して 最適状態・動きを実現 データ解析
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- 54. 「モノ」のサービス化 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
- 55. 使 用 の現場 センサーコンピュータ ソフトウエア モノ・製品 モノのサービス化の本質 ものづくり の現場 開 発 製 造 保守 サポート ソフトウェア 改修・更新 インターネット 直 結 ・ 連 係
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- 57. サプライ・チェーンとデマンド・チェーン 正確な需要予測 消費に見合った 円滑な商品の流れ を実現する 消費現場の 正確でタイムリー なデータ 消費現場の データに基づく 最適な商品の流れ を実現する POSや販売データだけでは なく、主義主張、趣味嗜好、 人生観や悩み、ライフログ、 生活圏などを含めて消費者 を深く知るためのデータ サプライ・チェーン Supply Chain デマンド・チェーン Demand Chain 日本メーカは、製造現場の改善活動やTQC（Total QualityControl）活動を中心に、SCM（サプライチェー ン・マネジメント）に力を入れ、ムダのない効 率的なものづくりで競争優位を確保してきた。 しかし、グローバル競争に突入したいま、日本 メーカのこれまでの競争戦略が通用しなくなっ ている。とくに価格競争で強みを発揮する中国 やインドがグローバル市場へ進出したことで、 日本メーカの競争力はますます低下している。 ものづくりの付加価値の源泉は、「いかに作る か」という製造生産プロセス（SCM）から、「何 を作るか」という企画開発プロセス（DCM）へと 大きくシフトしている。日本メーカはこれまで 「下り車線」のSCMには強かったが、「上り車 線」のDCMに弱かった。日本メーカの営業利益率 が低いのはそのためである。デジタル時代のも のづくりでは、利益率の低いサプライチェーン よりも利益率の高いディマンドチェーンに強い 企業が生き残るといわれる。 デジタル時代のものづくりでは、利 益率の低いサプライチェーンよりも 利益率の高いディマンドチェーンに 強い企業が生き残る可能性が高い。
- 58. MaaS（Mobility as aService） 58 電車 タクシー バス レンタカー自家用車 配車サービス カーシェア 自転車シェア 電車 タクシー バス レンタカー自家用車 配車サービス カーシェア 自転車シェア MaaS 経路検索 支払 予約 配車手配 現 在 MaaS あなたのポケットに全ての交通を個人で所有・個別に手配 手段の提供：マイカーの所有や個別の手配･予約ではできない最適化された「移動体験」提供 価値の実現：マイカー利用を減らし環境負荷の低減や移動の利便性・効率化を実現
- 59. MaaS（Mobility as aService） 59 電車 タクシー バス レンタカー自家用車 配車サービス カーシェア 自転車シェア MaaS 経路検索 支払 予約 配車手配 MaaS交通についての悪しき悪循環 地方へ行くほどマイカーへの依存度が高くなる。 自動車は移動手段としては便利だが、保有コストが高いわ りには、稼働率は低い。 大気汚染や渋滞による社会的ロス、交通事故の死亡者数は 世界全体では年間100万人を超えている。 公共の交通機関の運営が、マイカー保有により危機に瀕し ている。乗り合いバスの利用者は近年大きく減少しており、 赤字で路線廃止に陥るケースが続いている。 公共交通路線の廃止により、移動手段がますますマイカー に偏り、公共交通機関の運営をさらに苦しめている。 MaaSによって悪循環を解消 公共交通が整備されると人々の流れが変わり、ガソリンや駐 車場代に向けられていた支出が、公共交通に回るようになる。 それによって地域全体が活性化する。 渋滞や交通事故の発生が減少すれば、社会全体のロスも低下、 行動履歴をビッグデータとして把握できれば、道路や都市計 画に活用できる。 高齢者や障害者などのハンディキャップを抱えた方々の移動 が容易になる。 運転ができるかできないかで住む場所が限定されるという不 自由さがなくなる。 マイカーに偏る今の社会が解消され、個人の暮らしは改善し、 街の中心部も活性化して地域が抱える問題の多くが緩和する。 公共交通も含めた交通手段の多様化により、 様々な社会的課題を解決できる可能性がある。
- 60. MaaSのレベル定義 60 スウェーデン・チャルマース大学の定義 社会全体目標の統合 Integration of socialsocial スマートシティーのような上位の政策目標に統合された移動 手段を実現するサービスを提供 提供するサービスの統合 Integration of the service offer 予約や決済に加えて、サービス独自の料金体系を持ち、異な る移動手段をシームレスにつなぐサービスを提供 予約と支払いの統合 Integration of booking and payment 異なる移動手段をまとめて検索でき、予約や手配も行うこと ができる統合サービスを提供 情報の統合 Integration of information 異なる交通手段の情報を統合して提供 統合ない No integration 事業者個別に移動手段や附帯するサービスを提供 レベル 4 レベル 3 レベル 2 レベル 1 レベル 0 個別の交通事業者が提供する移動手段やカー シェア、自転車シェアなどのサービス Google Map、NAVI TIME、乗り換え案内 Citymapper、シアトルのTripGo、などによ るルートや所要時間、料金の検索など ダイムラーのMoovel、ロサンジェルスのGo LAなど フィンランドのWhim、スイスのGreen Classなど 該当するサービスがない MaaSに相当するサービス
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- 63. 1G 2G 3G4G 5G 音声 テキスト データ 動画 あらゆるモノがつながることを前提とした 社会課題の解決通信・コミュニケーションの性能向上 移動体通信システムの歴史 1979～ 1993～ 2001～ 2012～ 2020〜 9.6Kbps 28.8～384Kbps 2.4～14.4Mbps 0.1～1Gbps 10Gbps～
- 64. 5Gのビジネスの適用領域 データ量超増大 × 即時性向上 1通信あたりのデータの嵩が増える リッチ化する：高精細や高音質になり臨場感、没入感 が増す 多角化する：同時に取り扱える情報の選択肢が増える 1通信あたりのデータの種類が増える 制御用の情報（センサーやカメラからの情報）が増え る：自動○○が実現する 参考可能な情報（ログ情報）が増える：パーソナライ ズのパターンが増える、レコメンドの精度が向上する、 対象への理解が深まる タイムラグがほぼ無くなる 距離の制約が消える：各地に散らばる人たち同士で同 時に何かやる、今やった/起きたことをすぐに取り込 んですぐ活かす 社会（利便性）向上系 医療分野 超高信頼低遅延通信の実現で移動中や遠隔地の高度診療が可能になり、 医療格差が解消される 農林水産分野 超大量端末同時接続の実現で作物や家畜などの状況を把握するセン サーと散水・薬剤散布や給餌を実施するロボットやドローンの制御が 可能になり、減少する従事人口を補える 土木建築分野 超大量端末同時接続と超高信頼低遅延通信の実現によって遠隔制御が 可能になり、危険度が高い高所・鉱山・災害地などの現場での安全な 作業が確保でき、またドローンの活用による高精度測量などの精度が 向上する 生活分野 自動運転と遠隔制御によって、細分化された公共交通が実現する センサー情報を駆使して状況を把握する店舗運営が可能になる 遠隔授業や家庭教師の実現によって、学習格差が解消される 大量センサーと自動判定AIによって、防災・防犯・減災力が向上 VRオフィスとテレワークが実現する コンテンツ向上系 スポーツの場合⇒体験が深くなる 自動制御が可能になってカメラ台数を一気に増やせることで、多地 点・ドローンなどによる多角度撮影ができるようになる 取得データの種類が増え分析できる情報が増えることで、選手のバイ タルデータ・顧客のバイタルデータ・環境データが取得できるように なる AIが発達することでデータの有効活用レベルが上がり、多角的な分析 結果を提示できるようになる エンタメの場合⇒現実を超える仮想実現へ 即時性が向上することで出演者の居場所を問わない制作環境を実現さ せることや、同時多人数対応の参加型体験の提供ができるようになる スポーツ＆エンタメに共通 1通信あたりの送信データの嵩が増え、高画質・高音質・8K360°リ アルタイムな高臨場感映像が提供できるようになり、また視聴者に合 わせた多種多様な映像・情報を提供できるようになる 生活者データ・ドリブン・マーケテイィング通信より https://seikatsusha-ddm.com/article/10129/
- 65. コレ１枚でわかる第５世代通信 1G 2G 3G 4G 高速・大容量データ通信 10G～20Gbpsのピークレート どこでも100Mbps程度 大量端末の接続 現在の100倍の端末数 省電力性能 超低遅延・超高信頼性 1m秒以下 確実な通信の信頼性担保 5G 音声 テキスト データ 動画 IoT 多様なサービスへの適用を可能にする 異なる要件のすべてを1つのネットワークで実現する。 各要件をに応じてネットワークを仮想的に分離して提供する（ネットワーク・スライシング）。 1979年～ 1993年～ 2001年～ 2012年～ 2020年代～
- 66. 5Gの3つの特徴 先送り 高速・大容量 大量端末接続 超低遅延・高信頼性 100万台/k㎡ 1ミリ秒 20Gビット/秒 1Gビット/秒 10万台/k㎡10ミリ秒 20 倍 5G 4G URLLC： Ultra-Reliable and Low Latency Communications mMTC： massive Machine Type Communications eMBB： enhanced Mobile Broadband リアリティの再現 光ファイバーの代替／補完 高精細／高分解能な デジタル・ツインの構築 時空間の同期 リアルタイム連携
- 67. 5Gの３つの特性 URLLC：Ultra-Reliable andLow Latency Communications／超低遅延・超高信頼性 eMBB：enhanced Mobile Broadband／高速大容量通信 mMTC：massive Machine Type Communications／大量端末接続
- 68. 第５世代通信の適用例 高速・大容量データ通信 10G～20Gbpsのピークレート どこでも100Mbps程度 大量端末の接続 現在の100倍の端末数 省電力性能 超低遅延・超高信頼性 1m秒以下 確実な通信の信頼性担保 5G 多様なサービスへの適用を可能にする 異なる要件のすべてを1つのネットワークで実現する。 各要件をに応じてネットワークを仮想的に分離して提供する（ネットワーク・スライシング）。 2020年代～ ２時間の映画を ３秒でダウンロード ロボット等の 精緻な遠隔操作を リアルタイムで実現 自宅内の約100個のモノ がネットに接続 (現行技術では数個) 現在の移動通信システムより 100倍速いブロードバンドサー ビスを提供 利用者がタイムラグを意識 することなく、リアルタイ ムに遠隔地のロボット等を 操作・制御 スマホ、PCをはじめ、身の 回りのあらゆる機器がネッ トに接続
- 69. 5Gの普及段階 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 4G（LTE） 4Gコアネットワーク LTE 基地局 4Gコアネットワーク LTE 基地局 NR 基地局 マクロセル スモールセル 既存周波数帯 新しい周波数帯 NSA NSA: Non-Standalone 5Gコアネットワーク LTE NR 基地局 既存周波数帯新しい周波数帯 SA SA: Standalone マクロセル スモールセル NR ユーザー情報 制御情報 ユーザー情報 ユーザー情報 制御情報 SA LTE: Long Term Evolution NR: New Radio 5G初期 5G普及期 2010〜 2020〜 2022〜
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- 72. 第５世代通信におけるネットワーク・スライス 高速・大容量データ通信 大量端末の接続 超低遅延・超高信頼性 5G ネットワーク・スライシング SIM SIM SIM 閉域網 閉域網 閉域網 SIM SIM SIM(subscriberidentity moduleもしくはsubscriber identification module/SIMカード)とは、電話番号を特定するための固有のID番号が記録された、 携帯やスマートフォンが通信するために必要なICカードのこと。
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- 77. 人工知能の2つの方向性 視覚（See） 聴覚(Listen)対話（Talk） 汎用型人工知能 AGI : ArtificialGeneral Intelligence 特化型人工知能 AI : Artificial Intelligence 特定の領域に特化した知的処理 汎用的で自律的に拡張する知的処理 何を知るべきを見つける どうすればいいかを探す 共通するのは何か？ 違うのは何か？ 足りないのは何か？ 意識・意欲・興味・自己理解など 疑問や興味を持ち 目的やテーマを設定する能力 脳で行う 知的処理 人間の能力 を超えるものもある 仕組みが分からず 実現の見通しがない
- 78. 人工知能と機械学習の関係 78 人工知能 Artificial Intelligence/AI 機械学習Machine Learning ニューラル・ネットワーク Neural Network 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 強いAI:コンピュー タに人間と同様の知 能を持たせた仕組み 弱いAI:コンピュー タに人間と同様の知 的な振る舞い・処理 をさせる仕組み データからグループ分 けのためのルール（モ デル）を作る仕組み 脳の仕組みを参考に作 られた機械学習の手法 従来よりも精度の高いモ デルを作ることができる ニューラル・ネットワー クの手法 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 データ プログラム モデル
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- 80. 機械学習がやっていること モデル レントゲン写真から 「癌」の病巣を 識別するルール 入力 出力 癌 データ分析で ルールを作る 機械学習 癌の病巣が写っている 大量のレントゲン写真 ある患者のレントゲン写真「癌」の病巣を表示 レントゲン写真から 「癌」の病巣を見つける「モデル」
- 81. ルールベースと機械学習 Sheep Dog を見分ける仕様 やルール = ifXX Then XXX else XXX Mop を見分ける仕様 やルール = if XX Then XXX else XXX Sheep Dog を見分ける仕様 やルール 0101011101010 1110101001011 1110010101010 Mop を見分ける仕様 やルール 0111100101010 1101010001010 1110100100101 人間が記述 データから生成 GoogleのAI学習教材より
- 82. 機械学習の仕組み 82 IoT Web Mobile データ モデル 推論機械学習 Machine Learning 識別予測判断ゾウ or カバ？ 正常 or 異常？晴れ or 雨？ データ(学習データ)を分析して 特徴が共通するグループに分ける ための基準／ルール(モデル)を作る モデルを使ってグループ分けする 音声認識 顔認証 自動運転 創薬支援 天気予報 画像診断 人材採用故障予測 機械翻訳 競技アドバイス惑星探査 ヒビ割れ点検 製品品質検査 機械学習アプリケーション 推論モデル／学習モデルという 学習データという
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- 91. ジョブ型雇用とメンバーシップ型雇用 職務記述書で決定。専門的・限定的 業務の成果に応じる 自主的・自発的 流動性 高い（転職・解雇） 配属組織と現場判断で決定。総合的 勤続年数や役職などで総合的に決まる 会社が提供 低い（長期継続的な勤務を想定） 原則として転勤や異動はない 勤務場所が問われない場合もある 会社都合で転職や移動がある 勤務場所への出社が前提となる 職務内容・職務の目的・責任範囲・必要な スキル経験などを、細かく具体的に定めた 職務記述書（ジョブディスクリプション） に基づき業務を遂行する。それが達成でき たかどうかで、報酬や処遇（継続や解雇） が決まる。会社の事業方針の変更によりポ ジションがなくなれば、解雇もあり得る。 職務内容 報酬 職場 教育 労働時間 本人の裁量（自己管理が前提）会社が決定（会社の管理が前提） 職務内容や責任範囲は、配属組織のミッ ションに応じ、現場の空気や管理者の期待 に依存して決まることが多い。原則として 時間で管理され、勤続年数や役職、管理者 の恣意的な評価などにより相互的に判断さ れるが、透明性に欠く場合も多い。解雇は 犯罪行為や重大な規範違反を除けばない。 ジョブ型雇用 メンバーシップ型雇用
- 92. ローコンテクスト文化 ハイコンテクスト文化 空気を読む文化 前提となる文脈（言語や価値観、考え方な ど）が非常に近い状態のこと。コミュニケー ションの際に互いに相手の意図を察し合うこ とで、「以心伝心」でなんとなく通じてしま う環境や状況のこと。 前提となる文脈や共通の価値観が少ない常態 のこと。コミュニケーションの際に、言語で 表現された内容が高い価値を有する傾向にあ り、思考力や表現力、論理的な説明能力や ディベート力といった能力が重視される。 言葉で伝え合う文化 アメリカの文化人類学者・エドワード.T.ホールが唱えた「ハイコンテクスト文化とローコンテクスト文化」 日 本 人 中 国 人 ア ラ ブ 人 ギ リ シ ャ 人 ス ペ イ ン 人 イ タ リ ア 人 イ ギ リ ス 人 フ ラ ン ス 人 ア メ リ カ 人 ス カ ン ジ ナ ビ ア 人 ド イ ツ 人 ド イ ツ 系 ス イ ス 人 聞き手の能力を期待する 直接的表現より単純表現や凝った描写を好む 立場や状況、人間関係などに配慮する姿勢を示す 曖昧な表現を好む 多く話さない 論理的飛躍が許される 質疑応答の直接性を重要視しない 話し手の能力を重要と考える 直接的・明示的で解りやすい表現を好む 言語に対し高い価値と積極的な姿勢を示す 単純でシンプルな理論を好む 寡黙であることを評価しない 論理的飛躍を好まない 質疑応答では直接的に答える コンテクスト文化から考えるリモートワーク 五感を総動員 言語を駆使
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