DX（デジタルトランスフォーメーション）の復習
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あらゆる分野で必要性を訴えられているデジタルトランスフォーメーションについて、一度復習しておきましょう。第四次産業革命とも言われる理由とは？重要な要素とは？などなどまとめてみました。※本資料は不定期勉強会オトナボックスの#1で利用されたものの再編です。
![想像してみてください
世界歴史的にみて非常に大きな”産業革命”が
今、この時代に起きているということ
● 社会構造の変革
● 急激な経済成長（GDP）
[産業革命（wikipediaより）]
産業革命（さんぎょうかくめい、英: Industrial Revolution）は、18世紀半ばから19世紀にかけ
て起こった一連の産業の変革と、それに伴う社会構造の変革のことである。](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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DX（デジタルトランスフォーメーション）の復習
- 2. 想像してみてください 世界歴史的にみて非常に大きな”産業革命”が 今、この時代に起きているということ ● 社会構造の変革 ● 急激な経済成長（GDP） [産業革命（wikipediaより）] 産業革命（さんぎょうかくめい、英: Industrial Revolution）は、18世紀半ばから19世紀にかけ て起こった一連の産業の変革と、それに伴う社会構造の変革のことである。
- 5. 今まで起きた産業革命について ● 時系列 ● 働き方 ● リソース（資源） の観点で振り返ってみましょう
- 6. ＜時系列＞ 産業革命はこんなに起きていた！ 第一次産業革命： 18世紀、イギリス、蒸気機関・火力発電 第二次産業革命： 20世紀前半、電気・物流 第三次産業革命： 20世紀後半、IT・インターネット 第四次産業革命： 21世紀、？？？ 教科書で習うのは一次だけ。定義には諸説あります。
- 7. ＜働き方＞ 働き方や生き方も変わってきました 第一次産業革命： 工場制手工業⇒工場制機械工業 第二次産業革命： 工場制機械工業（大量生産） 第三次産業革命： 工業・事務制電子工業 第四次産業革命： 工業・事務制機械脳工業 ※独自の定義
- 8. リソース（資源）
- 9. 産業革命ごとのリソースと流れ 第一次産業革命： 18世紀、イギリス、蒸気機関・火力発電 第二次産業革命： 20世紀前半、電気・物流（物理的な資源） 第三次産業革命： 20世紀後半、IT・インターネット（電子的な資源）、電波 第四次産業革命： 21世紀、データ 物理的・物質的なモノから、仮想的・電子的な情報やコトに移り変わる
- 11. 何をいまさら？データ？と言われるかもですが… 最近流行りの技術においてデータが全てのリソースになっているのです！ 画像解析/作成 対話、翻訳 自動運転 ロボティクス IoT、自動化 Fintech 複合現実 VR/AR/MR 可視化 AI
- 12. 何をいまさら？データ？ 最近流行りの技術においてデータが全てのリソースになっている！ 画像解析/作成 対話、翻訳 自動運転 ロボティクス IoT、自動化 Fintech 複合現実 VR/AR/MR 可視化 AI ディープラーニング の教師データ 機械の制御データ 決済・暗号 データ 環境データ 可視化用 データ データはインターネットを介 して処理され利用される ＝ IoT
- 15. つまり DXというのは…？
- 17. DXしたい例 ● 工場で動いているロボットを自動制御したい 生産量、ロボット制御値、電力 等 ● 農場で生産量、品質を管理したい 天気、湿度、温度、肥料比率、作物情報（色、形、重さ、甘さ等） 等 ● 事務処理のハンコリレーを自動化したい（働き方改革） 社員情報、承認者設定、申請情報、承認状況 等 ● アメリカでもVR空間で京都を楽しみたい 建造物の3D情報、地図情報、気候、気温、位置情報 等
- 18. DXしたい目的とポイント ● DX（データ活用）の主な目的 ○ 自動化による業務効率化 ○ AI活用による新領域事業開拓 ○ 可視化による発見、判断の速度・正確性アップ ● 人の仕事を減らす（自動化）に効果に着目し、「働き方改革」とともに語られること が多い。 ● ただ、今まで見えなかったり取れなかったりした情報を元に、新しいビジネスや価値を 創出できる点も忘れてはならない。
- 20. 想像しやすい未来、どんなデータが？ 未来シーン１： 自宅医療 未来シーン２： 自動走行 未来シーン３： 配送 次のシナリオを聴きながら、どのようなデータが利用されているか 想像してみてください。
- 23. 未来シーン１： 自宅医療 にあるデータ例 ● どのくらい出せましたか？もっと他にもあるかもしれません。 ○ 基本情報 氏名、年齢、生年月日、住所、好み（食や音楽）、親の病歴、遺伝子データ ○ 行動履歴 前日の食事履歴、行動履歴 ○ 体調 （当日の）体温、顔色、声の様子、これまでの蓄積データ ○ 病歴 持病、服用している薬、発症時の変異 ○ 診察結果 診察結果、診断書 ○ 遠隔医療・AI医療 医師のスケジュール、医療関係のデータベース（AI） ○ 勤務情報 有給残日数、勤務スケジュール、上司の連絡先、会社の勤怠システムとのAPI ○ その他 デリバリーのメニュー、クレジットカード
- 25. データ利用における重要なポイント ● データ利用のために以下のような考慮が必要 ○ ワークフロー管理によって、手順の実行ルールをデザインする ○ 手順毎のコネクティビティを確保する API連携可能な製品・SW、標準化された規格を使う ○ 手順毎のデータのデザイン（変異、遷移）を定義する 手順１ 手順２ 手順３ 手順１ 手順２ 手順３ 手順１ 手順２ 手順３ arm 001 button A Robo TO THE NEXT DIVE
- 26. 技術の壁と社会的問題 ● まだデータが足りない、定義が足りない （アナログな情報をデジタルなデータに） ● 速度が足りない（5Gに希望を託す） ● 技術者が足りない（全社員データサイエンティスト） ● 個人データの取り扱い問題 TO THE NEXT DIVE
- 27. 急先鋒 ● データプラットフォームの奪い合い ○ 見越していたか？Googleのブラウザ、OS戦略 ○ FacebookのSNS戦略 ○ 他にもあるよ！通信、端末（HUAWEI問題） ● 国際的な話 ○ EU圏のGDPR（EU一般データ保護規則） ○ 電子国家エストニア ○ エクアドルの全国民情報流出問題 TO THE NEXT DIVE
- 28. デジタルトランスフォーメーション以降 ● DXが進み全てがデジタル化されたその先に、アフターデジタルという時代がやってく る？！ ● オフラインの無い世界がくると見えてくるO2O（オーツーオー）の次のマーケティング方 法とは？！ ● 真のデジタルネイティブ世代の登場に、僕たちの行動は何がダサいと言われるのか？！ TO THE NEXT DIVE
- 29. 僕たちはレコメンドの奴隷かも？ ● なぜAmazonで買ったものが、Googleの広告でレコメンドされるの？ ● ググって人格が形成される ○ 素晴らしい教育とは？正しいニュースは？ ⇒ 本当に答えはGoogleにあるの？ ○ インターネット覚え立てあるある （ネット右翼、ネット弁慶、正義マン） ● いつかは、己の正義すらデータが決める ● 多様性の排除 TO THE NEXT DIVE
- 30. 考えてみよう）自分の個人情報は？ ● ユーザー識別子が処理されていれば問題ないはず ● 知られたくない情報って何だろう？ ○ （個人に紐づいた）名前、住所、病歴、顔写真、性的な情報、預金残高 ○ （個人に紐づかない）位置情報、病歴、嗜好、行動履歴 ○ 保持するアイテム、Youtube視聴履歴、靴のサイズ ● 何を貰えれば、どこまで譲れるだろう？ TO THE NEXT DIVE
- 31. 第五次産業革命とは？ ● たぶん、電脳化 TO THE NEXT DIVE
Editor's Notes
- ｄXの話し忘れてたわ
- 第一次〜第二 物流 コンテナの規格統一「コンテナ物語」