システムインテグレーション崩壊 あなたは、何をすべきですか？ あなたには、何ができますか？ 第43回 テクニカル・シンポジウム

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1 システムインテグレーション崩壊 あなたは、何をすべきですか？ あなたには、何ができますか？ 第43回 テクニカル・シンポジウム
第43回　テクニカル・シンポジウム 平成27年2月5日 あなたは、何をすべきですか？ あなたには、何ができますか？ システムインテグレーション崩壊

2 斎藤昌義（さいとう まさのり） ネットコマース株式会社 代表取締役
ネットコマース株式会社　代表取締役 1982年、日本IBMに入社、営業として一部上場の電気電子関連企業 を担当。その後営業企画部門に在籍の後、同社を退職。 1995年、ネットコマース株式会社を設立、代表取締役に就任。 産学連携事業やベンチャー企業の立ち上げのプロデュース、大手IT ソリューション・ベンダーの事業戦略の策定、営業組織の改革支援、 人材育成やビジネス・コーチングなどに従事。 ユーザー企業の情報システムの企画・戦略の策定、IT企業とユー ザー企業の新しい役割を模索する「ITACHIBA（異立場）会議」を 企画・運営。 その他、著書、雑誌寄稿や取材記事、講義・講演など多数。

3 本日の内容 最新ITトレンドの全体像 クラウドで変わるITの常識 ポストSI時代の戦略と生き方

4 最新ITトレンドの全体像

5 コレ一枚でわかる最新のITトレンド クラウド サービス サービス サービス ビッグ・データ アナリティクス 非構造化データ 人工知能
SQL 非構造化データ NoSQL 人工知能 ノウハウ・知見・最適化 インターネット 近接通信技術 モバイル通信技術 大容量高速通信技術 「トレンド（Trend）」という言葉を辞書で調べると「流行」、「傾向」、「動向」と説明されています。古典英語では、「回転する」、あるいは「向く」といった説明もありました。こんな説明を頼りに考えてみると、「過去から現在を通り越して未来に向かう流れ」すなわち「時流」という解釈もできそうです。 そう考えれば、「トレンドを知る」とは、ネットや雑誌、書籍に散在する最新のキーワードを脳みそにコピペして並べることではなさそうです。それらのキーワードの意味を理解し、お互いの関係や、それらが未来にどのようにつながってゆくのかを知ることと理解した方が良さそうです。 改めて整理してみると、トレンドを知るとは、つぎの言葉に置き換えることができます。 お互いの関係や構造を知ること 注目されるようになった理由を知ること そのキーワードが生みだされたメカニズムや法則を知ること これが理解できれば、価値が理解できるばかりでなく、将来どのようなキーワードが注目され、定着してゆくかを読み取ることができます。 「トレンドを知る」ために、もうひとつ押さえておきたいことがあります。それは、あるテクノロジーがトレンドの中に浮かび上がってくるようになるには、そこにデマンド、すなわち需要や要求、あるいは社会的要請があることです。 例えば「クラウド」も、始めに「クラウド」というテクノロジーがあったから、世の中が注目したのではありません。まずは、クラウドを求める理由が世の中にあったのです。 社会的な要請に応えようと様々なテクノロジーが生みだされ、その要請にかなうものが、生き残ってゆきます。生き残ったテクノロジーは、世の中の要請にさらに応えようとして、その完成度を高めてゆきます。そして、やがては新しいテクノロジーと融合することや、置き換えられることで、その役目を終えてゆくのです。 ですから、「トレンドを知る」とは、そのテクノロジーの背後にある社会的な要請もあわせて理解しなければなりません。単なる言葉の解釈だけでは、本当の意味も価値も理解することはできないのです。 では、いまITはどのようなトレンドはどこに向かっているのでしょうか。先週のブログでも紹介の通り、いま私たちはこれまでにないパラダイムの転換に直面しています。クラウド、人工知能、モバイル、ソーシャルといった、これまでの常識を上書きするような大きな変化が折り重なり、お互いに影響を及ぼし合っています。かつて、メインフレームがオフコンやミニコン、PCにダウンサイジングしたような、あるいは、集中処理から分散処理やクライアントサーバーに移行してきたような、インフラやプラットフォームの構成やトポロジーが変わるといった、分かりやすいものではありません。そのことが、将来のITトレンドの先読みを難しくしているのです。ただ、それは無秩序なものではありません。キーとなるテクノロジーは、お互いに役割を分かちながら連鎖しています。 感覚器としての「スマート・デバイス、IoT、ソーシャル・メディア」 私たちの日常は、様々な活動や環境の中にあります。それらをデータとして捉える仕掛けが「スマート・デバイス」です。これらはコミュニケーションや情報収集、エンターテイメントのための道具として、私たちの身近に存在しています。しかし、見方を変えれば、インターネットにつながるセンサー・デバイスでもあります。例えば、iPhone6には10を越える様々なセンサーが内蔵され、その情報をインターネットに送り出しています。また、ウェアラブルは身体に密着し、脈拍や発汗、体温と言った身体情報を収集しています。また、自動車には100を越えるセンサーが組み込まれ、家電製品、住宅などの「モノ」にもセンサーが組み込まれようとしています。それらがインターネットにつながるIoT（Internet of Things）もまた広義の意味では「スマート・デバイス」といえるでしょう。 さらに、FacebookやLINEなどのソーシャル・メディアは、会話の内容（流行や話題、製品やサービスの評判、地域と話題との関係など）や人のつながり（ソーシャル・グラフ）といった情報をもたらすデータ生成の仕組みと捉えることができます。 ある調査では、インターネットにつながっているデバイスは、2009年に25億個だったものが2020年には300〜500億個へと急増するとされています。まさに、「現実世界をデータ化」する大きな仕掛けが出来上がりつつあります。 「通信網の価値は利用者数の二乗に比例する」。 メトカーフの法則として知られるこの言葉にあるように、これまでにはない大きな価値が生みだされつつあるのです。また、これらデバイスはクラウドと連携し、事実上無制限のコンピューティングリソースを活用できるのです。 神経としての「インターネット」 インターネットは、感覚器としてのデバイスが捉えたデータをクラウドに受け渡す役割と、クラウドで処理された結果を現実世界にフィードバックする「神経」としての役割をはたします。 ここには様々なテクノロジーのトレンドが見て取れますが、ウェアラブルとスマートフォン、あるいは、センサーと周辺機器とを繋ぐ「近接通信技術」、広域に広がるデバイスをワイヤレスで繋ぐ「モバイル通信技術」、大量に生みだされるスマート・デバイスからのデータを効率よく転送する「大容量高速通信技術」が、今後注目されることになるでしょう。 モノやデバイスはインターネットに常時接続され、どこからでも通信できる環境が当たり前になる中、もはやインターネットは意識されることはなく、空気のような存在になるかもしれません。インターネットは前提であり、不可欠な要素として日常の中に定着してゆきます。 脳としての「クラウド」 スマート・デバイスから生みだされるデータは、インターネットを介して、クラウドに送り込まれます。そのデータ量は、膨大で、また急速な勢いで増えてゆくと言われています。このような特徴を持つデータのことを「ビック・データ」と呼びます。 ビッグ・データとして、蓄積されるデータは、日常のオフィス業務で使う表形式で整理できるようなものは少なく、その大半は、センサー・データ、会話の音声、形式が定まらない文書、画像や動画などです。前者は構造化データと呼ばれています。後者は、構造が定まらないことから「非構造化データ」と呼ばれています。 ビッグ・データとして集まった現実世界のデータは、分析（アナリティクス）されなければ、活かされることはありません。しかし、そのデータの形式は多種多様であり、しかも膨大です。そのため、従来型の統計解析だけでは、その価値を引き出すことはできません。そこで、「人工知能（AI : Artificial Intelligence）」に注目が集まっています。 「人工知能」は、従来ルール・ベース方式と言われる人間の作った規則に基づいて処理されるものが主流でした。しかし、昨今は、ビッグ・データを解析することでコンピューターが自律的にルールや判断基準を作り出す機械学習方式が主流となろうとしています。その背景には、コンピューターやストレージなどのハードウェアの劇的なコスト低下と高性能化があります。加えて、大規模なデータを効率よく処理するためのソフトウエア技術も開発されたことがあります。これにより、コンピューターが自身でビッグ・データを学習し、そこに内在するノウハウ、知見を見つけ出し、整理すると共に、その処理のためのルールを自分で作り出し最適化してゆき、自律的に性能を高めてゆくことが可能になりました。 例えば、チェスや将棋のチャンピオンと勝負して彼らを破ったり、米国の人気クイズ番組でチャンピオンになったりと、コンピューターが、高度な人間の知的な活動や判断に近づきつつあるのも、この機械学習の成果です。また、人間の脳の神経活動を模倣した人工知能のアルゴリズム「Deep Learning」の登場により、より複雑で繊細な人間の知的活動をコンピューターが行えるようになりつつあります。 人工知能で処理された結果は、機器の制御、ユーザーへの健康アドバイス、商品やサービスの推奨などとして、スマート・デバイスにフィードバックされます。またその人の趣味嗜好に合わせた最適な広告・宣伝を提供することにも使われるでしょう。また、手足となる「ロボット」の制御や新たな知識の供給のためにも利用されます。 ビッグ・データや人工知能、その他の様々なアプリケーションは、クラウド上に実装され、お互いに連携し、多様な組合せを生みだします。そこに新たな価値やサービスが生みだされてゆきます。 手足としての「ロボット」 自動走行車、産業用ロボット、介護ロボット、生活支援ロボット、輸送ロボットなど、様々なロボットが私たちの日常で使われるようになるでしょう。それらは、インターネットとつながり様々な知識や制御をうけ、自らの行動を状況に応じて最適化してゆきます。また、それら自らに組み込まれたセンサーによって、自分自身で情報を収集することやスマート・デバイスと連携しながら、人や周辺環境とデータをやりとりし、人工知能によって自らを自律的に制御す仕組みを備えています。 これまでのITは、情報を処理し、その結果を人や機械に伝えるしくみでした。しかし、ロボットは、自らが、情報収集、処理、判断して行動します。さらに、インターネットを介して、クラウドとつながり、一体となって強力な情報処理あるいは知的能力を持つことになります。 人工知能が人間の知的活動を補い、拡張してくれるように、ロボット人間の身体能力を補い、拡張しようとしています。一方で、これまで人間にしかできなかった労働を奪うのではないかと懸念する声も上がっています。 連携と役割分担から理解する このチャートでもおわかりの通り、様々なテクノロジーは、それ自身が独立して存在しているわけではありません。それぞれに連携しながら役割を果たしています。私たちは、この一連のつながりを理解して、始めて、テクノロジーの価値を理解することができます。 ここに紹介したことは、必ずしも全てが現時点で実用しているわけではありません。しかし、「トレンド＝過去から現在を通り越して未来に向かう流れ」からみれば、近い将来必ず実現するものです。 ITビジネスはこのようなトレンドの中にあります。冒頭でも説明したように、これまでの常識を大きく塗り替えるテクノロジーが重なり合い、影響を及ぼしあっています。この様相は、かつてとは明らかに異質な状況なのです。 また、ITとビジネスが、これまでに無く深く結びついていることもかつてとは大きく異なることです。これまでITは、既存業務の生産性や効率を高める手段として、主に使われてきました。しかし、いま、「ITを前提に新たなビジネスを創る」時代へと、ITの役割は拡がりつつあります。これまでも銀行システムや航空券発券予約システムなど、ITを前提としたビジネスはありましたが、限られたものでした。 ITの適用範囲が、大きく拡がりつつあるのです。その結果、ITと日常は密接に関わり、活用の選択肢を拡げつつあります。ITの民主化といっても良いのかもしれません。 これは、「ビジネスとITの同期化」をすすめることとなり、両者を切り離して考えることを難しくしています。ここにも、これまでとはことなるITビジネスとしての対応が求められています。 「トレンドは時流である」 この流れに乗るか、押し流されるか、ITビジネスは、いま、そんな選択を迫られているのかもしれません。 ソーシャル メディア センサー（IoT） スマートフォン ウェアラブル 人工知能 自律制御 タブレット PC スマート・デバイス ロボット

6 ITビジネスの収益は、工数提供の対価から ビジネス価値の対価へとシフトする
Software Defined Infrastructureの普及 人工知能による運用（例：Facebook 24,000サーバー/1エンジニア） ・・・ アプリケーションの開発と運用は、ビジネス・スピードとの同期化を求める PaaSやSaaSの適用領域が拡大 人工知能による開発（例：The Grid） ・・・ ビジネスは競争力の強化のために、テクノロジーへの依存を高めてゆく 銀行業務や医療現場でのIBM Watsonの導入 Industry 4.0 / Industry Internet ・・・ ITビジネスの収益は、工数提供の対価から ビジネス価値の対価へとシフトする （ビジネス価値＝スピード・変革・差別化）

7 innovation 新しい組合せを創る ビジネス価値を生みだす！ ITビジネスはどこへ向かうのか 人工知能 IoT ロボット ビッグデータ
ソーシャル オープン ウェアラブル クラウド モバイル ・・・

8 クラウドで変わるITの常識

9 クラウド・コンピューティング で変わるITの常識 9

10 コレ一枚でわかるクラウドコンピューティング
アプリケーション 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 プラットフォーム 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 計算装置 記憶装置 ネットワーク インフラストラクチャー 施設や設備 インターネット 「クラウド・コンピューティング」という言葉を知らない人は、もはやいないほどに、広く定着しました。この言葉が使われるようになったのは、2006年、当時GoogleのCEOを努めていたエリック・シュミットの次のスピーチがきっかけだと言われています。 「データもプログラムも、サーバー群の上に置いておこう。そういったものは、どこか “雲（クラウド）”の中にあればいい。必要なのはブラウザーとインターネットへのアクセス。パソコン、マック、携帯電話、ブラックベリー（スマートフォン）、とにかく手元にあるどんな端末からでも使える。データもデータ処理も、その他あれやこれやもみんなサーバーに、だ。」 彼の言う“雲（クラウド）”とは、インターネットを意味しています。当時、ネットワークの模式図として雲の絵がよく使かわれていたことから、このような表現になりました。 改めて整理してみると、次のようになるのでしょう。 インターネットの向こうに設置したシステム群を使い、 インターネットとブラウザーが使える様々なデバイスから、 情報システムの様々な機能を使える仕組み。 「インフラストラクチャー」とは、業務を処理するための計算装置、データを保管するための記憶装置、通信のためのネットワーク、それらを設置し、運用するための施設や設備のことです。「プラットフォーム」とは、様々な業務で共用して利用されるデータベースや運用管理などのソフトウェアのことです「アプリケーション」とは、私たちが最も身近に接する業務サービスのことです。 それでは、これらから「クラウド・コンピューティング」について詳しく見てゆくことにしましょう。

11 「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ
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 工場内・発電設備 電力供給が不安定 自前で発電設備を所有 電　力 かつて電力が工業生産に用いられるようになった頃、電力を安定的に確保するために自家発電設備を持つことは常識とされていました。しかし、発電機は高価なうえ、保守・運用も自分たちでまかなわなくてはならず、効率の悪いものでした。また、所有している発電機の能力には限界があり、急な増産や需要の変動に臨機応変に対応できないことも課題となっていました。 この課題を解決したのが、発電所を構える電力会社でした。技術の進歩とともに、電力会社は送電網によって電力を安定供給できるようになり、効率も上がって料金も下がってきました。また、共用によって、ひとつの工場に大きな電力需要の変動があっても、全体としては相殺され、必要な電力を需要の変動に応じて安定して確保できるようになりました。そうして、もはや自前で発電設備を持つ必要がなくなったのです。 これを情報システムに置き換えてみければ、何が起こっているかかが、想像がつくのではないでしょうか。 発電所は、コンピュータ資源を設置したデータセンターです。送電網は、インターネットです。需要の変動に対しても、能力の上限が決まっている自社システムと異なり、柔軟に対応することができます。 また、電力と同様に、利用した分だけ支払う従量課金ができるので、大きな初期投資を必要としません。これもまた、発電機を購入しなくてよくなったことと同じです。 コンセントにプラグを差し込むように、インターネットに接続すればシステム資源を必要な時に必要なだけ手に入れられる時代を迎えたのです。情報システムを「所有」する時代から「使用」する時代への転換です。 工場内・設備 設備の運用・管理・保守は自前 需要変動に柔軟性なし

12 クラウド・コンピューティング の価値 12

13 歴史的背景から考えるクラウドへの期待 ～１９６４ １９８０～ ２０１０～ クラウド 汎用機 ＰＣ ミニコン オフコン 汎用機 汎用機
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 クラウド コンピューティング データセンター 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 業務別専用機 業務別専用機 クラウドが、今このような注目を浴びるに至った理由について、歴史を振り返りながら見ていきましょう。 Remington Rand社（現Unisys社）が、初めての商用コンピュータUNIVAC1を世に出したのは1951年でした。それ以前のコンピュータは軍事や大学での研究で利用されているものが大半で、ビジネスの現場で使われることはほとんどありませんでした。これがきっかけとなり、コンピュータがビジネスでも利用されるようになりました。そして、当時コンピュータといえばUNIVACと言われるほど普及したのです。 UNIVAC1の成功をきっかけに、各社が商用コンピュータを製造、販売するようになったのです。しかし、当時のコンピュータは、業務目的に応じて専用のコンピュータが必要でした。そのため、様々な業務を抱えるユーザー企業は、業務毎にコンピュータを購入しなければなりませんでした。高価なコンピュータを購入する費用ばかりでなく、コンピュータごとに使われている技術が違いましたので、異なる技術を習得しなければなりませんでした。また、今のように、プログラムや接続できる機器類もコンピュータごとに固有のものでした。そのため、運用の負担も重くのしかかっていました。 コンピュータを提供するメーカーにしても、いろいろな種類のコンピュータを開発、製造しなければならず、大きな負担でした。 1964年、そんな常識を変えるコンピュータをIBMが発表しました。System/360(S/360)です。全方位360度、どんな業務でもこれ一台でこなせる「汎用機」の登場です。今で言うメインフレームです。 商用だけでなく科学技術計算も対応するため、浮動小数点計算もできるようになっていました。さらに、技術仕様を標準化し「System/360アーキテクチャ」として公開しました。 「アーキテクチャ」とは、「設計思想」あるいは「方式」という意味です。この「アーキテクチャ」が同じであれば、規模の大小にかかわらずプログラムやデータの互換性が保証されるばかりでなく、そこに接続される機器類も同じものを使うことができました。この「アーキテクチャ」の確立により、IBMは互換性のある設計で様々な価格のシステムを提供できたのです。 また、「アーキテクチャ」が公開されたことにより、IBM以外の企業がS/360の上で動くプログラムを開発できるようになりました。また、IBMに接続可能な機器の開発も容易になりました。その結果、S/360の周辺に多くの関連ビジネスが生まれていったのです。 今でこそ「オープン」が当たり前の時代ですが、当時は、ノウハウである技術仕様を公開することは、普通ではなかったようです。しかし、「アーキテクチャ」をオープンにすることで、S/360の周辺に多くのビジネスが生まれ、エコシステム（生態系）を形成するに至り、IBMのコンピュータは業界の標準として市場を席巻することになりました。 このような時代、我が国の通産省は国産コンピュータ・メーカーを保護するため、国策としてS/360の後継であるS/370の「アーキテクチャ」を使ったIBM互換機を開発、1975年に富士通のM190が初出荷されたのです。 このような、IBMが絶対的な地位を維持していた1977年、DEC社（現HP社）がVAX11/780といわれるコンピュータを発表しました。このコンピュータは、IBMのコンピュータに比べ処理性能当たりの単価が大幅に安く、最初は科学技術計算の分野で、さらには事務計算の分野へと用途を広げ、DEC社はIBMに次ぐ業界二位の地位にまで上り詰めていったのです。 この成功に触発され、1980年代、多くの小型コンピュータが出現しました。それが、オフィース・コンピュータ（オフコン）、ミニ・コンピュータ（ミニコン）、エンジニアリング・ワークステーションと呼ばれるコンピュータです。高価なメインフレームに全てを頼っていた当時、そこまで高性能、高機能ではなくてもいいので、もっと安くて、手軽に使えるコンピュータが欲しいと言う需要に応える形で、広く普及してゆきました。その後、これら小型コンピュータの性能も向上し、メインフレームで行っていたことを置き換えるようになるとともに、新しい業務をはじめからこれらの小型コンピュータで開発、あるいは、市販のパッケージ・ソフトウエアを使って利用するという流れが生まれてきたのです。これが、世に言う「ダウンサイジング」です。 また、時を前後してパーソナル・コンピュータ(PC)も登場します。アップル、タンディ・ラジオシャック、コモドールといったいわゆるPC御三家が、その名前の通り、個人が趣味で使うコンピュータとして登場します。その後、1981年IBMが Personal Computer model 5150（通称IBM PC）を発売するに至り、ビジネスでのPC利用が一気に加速しました。 ただ、様々な小型コンピュータの出現は、技術標準の乱立を招き、S/360出現以前と同様の混乱を招いたのです。この事態を大きく変えるきっかけとなったのが、IBM PCでした。IBMのブランド力により、PCへの信頼が高まり、ビジネスでの利用が広がったこと、そして互換機の出現により、コストが大きく下がったことが理由です。 PCでは後発だったIBMは、開発を急ぐために、市販の部品を使い、技術を公開して他社に周辺機器やアプリケーションソフトを作ってもらうという戦略を採用しました。コンピュータの中核であるプロセッサー（CPU）をIntel社から、また、オペレーティングシステム（OS）をMicrosoft社から調達したのです。 一方で、Intel社は自社のCPUの技術仕様を「インテル・アーキテクチャ（IA: Intel Architecture）」として公開、CPU以外でコンピュータを構成するために必要な周辺のLSIやそれらを搭載するプリント基板であるマザーボードなどをセットで提供し始めました。 さらに、Microsoft社も独自に、このIntel製品の上で動作する基本ソフトウェア（OS: Operating System）であるMS/DOSさらにはその後継であるWindowsを販売するようになりました。 その結果、IBMで無くてもIBM PCを製造できるようになったのです。IBM互換PCの誕生です。価格が安く、本家のIBM PCと同じ周辺機器を使え、同じアプリケーションソフトが動作する互換PCは広く支持され、一気にコモディティ化し、ユーザーの裾野が大きく広がったのです。 こうしてIBM PC互換機は市場を制覇しました。現在のWindows PCです。ところが皮肉なことに、互換機に市場を奪われたIBM自身のPC関連の売上は伸び悩み、コモディティ化によって利益率も悪化しました。その結果、ついにPC事業を他社に売却してしまうことになったのです。そんなPC市場の拡大に後押しされ、Intelはより高性能なCPUを開発すると共に、Microsoftは、個人が使用することを前提としたOSを拡張して、複数のユーザーが同時に使用することを前提としたサーバーOSを開発するに至り、コンピュータ市場はMicrosoftのOSである Windowsと Intel CPUとの組合せ、世に言うWintelの時代へと動き始めたのです。 その結果、それまで乱立していたアーキテクチャはWintelに収斂し、さらなる技術の進化と大量生産によって、コンピュータの調達に必要なコスト（TCA: Total Cost of Acquisition）は、大幅に下がっていったのです。1990年代も半ば頃になるとPCは一人一台、一社でメインフレームや多数のサーバーを所有する時代を向かえたのです。 TCAの低下と共にコンピュータは、ひとつの企業に大量に導入されるようになりました。その結果、コンピュータを置く設備やスペース、ソフトウェアの導入やバージョンアップ、トラブル対応、ネットワークの接続、バックアップ、セキュリティ対策など、所有することに伴う維持、管理のコスト（TCO: Total Cost of Ownership）が大幅に上昇することになりました。その金額は、IT予算の6〜7割に達するまでになってしまったのです。この事態に対処しなければなりません。そんなニーズの高まりの中に、クラウドが登場したのです。 業務別専用機

14 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）
IT予算の増加は期待できない！ 新規システムに投資する予算 40% 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） 既存システムを 維持するための コスト削減 60% ITは、業務効率を高めるためには、既に欠かせないものとなっています。また、企業の成長や競争力を維持するためのグローバル展開や新規事業への進出のためにも、ITなしでは対応できません。 このように、IT利用の範囲が広がり、その重要性が高まるほどに、災害やセキュリティへの対応も、これまでにも増して強く求められるようになりました。また、モバイルやビッグ・データといった、新しいテクノロジーへの対応も業務の現場から求められています。 こんなIT需要の高まりとは裏腹に、企業内のITに責任を持つ情報システム部門は、ふたつの大きな問題を抱えています。そのひとつが、先ほど説明したTCOの増大です。 ITへの需要が高まれば、TCOが増大します。それでもIT予算が増えるのであれば、何とか対処できます。しかし、ITに関わるお金は、事業投資とはなかなか見做されず、経費として常に削減の圧力がかかっています。これが、もうひとつの問題です。 業務や経営の要請に応えたくても、「所有」している既存のシステムを維持管理するためのTCOにお金が掛かり過ぎて、応えることができません。しかも、IT予算が今後大きく増える見込みもありません。そんな問題を情報システム部門は抱えているのです。 ならば、「所有」することを辞め、自分達で、システム資源の面倒をみなければ、TCOは削減できるはずです。また、クラウドで提供されているプラットフォームやアプリケーションを使えば、開発工数の削減や、場合によっては開発さえも必要なくなります。そんな期待から、いま「使用」のクラウドへの注目が集まっているのです。 既存システムを維持する予算 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

15 システム資源のECサイト 従来の方法 クラウド オンライン･リアルタイム 数分から数十分 直近のみ・必要に応じて増減
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 従来の方法 メーカー ベンダー 見積書 調達手配 導入作業 契約書 情報システムを自社資産として「所有」することから外部サービスとして「使用」するようになると、システム資源の調達や変更が、簡単に行えるようになります。例えば、クラウド以前の「所有」の時代は、次のような多くの手順を踏まなくてはなりませんでした。 リース期間に合わせ将来の需要を予測してサイジングする。 ITベンダーにシステム構成の提案を求め見積を依頼し価格交渉を行う。 稟議書を作成して承認・決済の手続きを行う。 決定したITベンダーに発注する。 ITベンダーはメーカーに調達を依頼する。 調達した機器をキッティングする。 ユーザー企業のオンサイトに据え付け、ソフトウェアの導入や設定を行う。 ・・・ そのため、調達には数週間から数ヶ月かかりました。一方、クラウドであれば、実に簡単です。 当面必要なリソースを考えてサイジングをおこなう。 クラウド・サービスのWebに表示されるメニュー画面（セルフ・サービス・ポータル）からシステム構成を選択する。 その画面からセキュリティのレベルやバックアップのタイミングなど運用に関わる項目を設定する。 調達ボタンを押す。 この間、数分から数十分といったところでしょう。あっという間です。使用量が増える、運用の要件が変わるなど、変更があれば、その都度メニュー画面で設定し直すことができるので、予測できない未来まで考えて、サイジングする必要はありません。また、電気代のように使用量に応じて支払う料金制度ですから、必要なくなれば、いつでも辞められますので、初期投資リスクを抑えることができます。つまり、クラウドは、「システム資源を調達するためのECサイト」なのです。 数週間から数ヶ月 調　達 数ヶ月から数年を想定 サイジング 現物資産またはリース資産 費　用

16 クラウドならではの費用対効果の考え方 リース クラウド システム関連機器の コストパフォーマンス 移行・環境変更に かかる一時経費
コストパフォーマンスが 長期的に固定化 リース システム関連機器の コストパフォーマンス 2006/3/14〜 45回以上値下げ クラウドの魅力として、費用対効果の高さがあります。従来の「所有」を前提としたシステム資源は、調達すれば資産となり一定期間で償却しなければならず、その間、新しいものに置き換えることはできません。しかし、システム機器の性能は、「18か月ごとに2倍になる」というムーアの法則に当てはめれば、5年間で10倍になります。つまり資産化するとコストパフォーマンスは購入時点から劣化し始め、償却期間中は改善の恩恵を享受できないのです。 これは、ハードウエアに限らず、ソフトウェアもライセンス資産として保有してしまえば、より機能の優れたものが出現しても、簡単には置き換えることができません。また、バージョンアップの制約や新たな脅威に対するセキュリティ対策、サポートにも問題をきたす場合があります。 一方クラウドは、共用が前提です。クラウド事業者は、自社のサービスに合わせ無駄な機能や部材を極力そぎ落とした特注の標準仕様の機器を大量に発注し、低価格で購入しています。さらに、徹底した自動化により人件費を減らしています。また、継続的に最新機器を追加導入し、順次古いものと入れ替え、コストパフォーマンスの継続的改善を行っています。たとえば、世界最大のクラウド事業者であるAmazonは、2006年のサービス開始以来、40回を超える値下げを繰り返してきました。見方を変えれば、クラウドを利用すれば、使える費用が同じであれば、数年後には何倍もの資源を最新の環境で利用できるのです。 もちろん、すでに所有しているシステムをクラウドに置き換えるにはコストがかかりますが、一旦移行すれば、費用対効果の改善を長期的かつ継続的に享受できるわけです。 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

17 クラウド・コンピューティングのビジネス構造
システム資源 の共同購買 サービス化 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 自動化・自律化 オンデマンド 従量課金 SDI (Software Defined Infrastructure) クラウド・コンピューティング 低コスト 俊敏性 スケーラビリティ

18 クラウド・コンピューティングとWebスケール
クラウドの登場 いつでもどこでも、ネットにつながれば 望むサービスを受けられるようになった ユーザー数の増大 Webスケール(Web Scale) 量的かつ質的に、従来とは桁違いに ユーザー／データ／システム資源が 継続的に増大する状況 スケールアウト（Scale-out) ユーザー インターフェイス ビジネスロジック データベース プレゼンテーション層 アプリケーション層 データ層 Webサーバーの分散 アプリケーション サーバーの分散 Map Reduceなど KVS、BigTabelなど NoSQLデータベース システム能力の増強

19 クラウド・コンピューティング登場と発展の歴史
ユーザー範囲 クラウド・コンピューティング ＝Webスケールに対応できるサービス 2008〜 エンタープライズ・クラウドの自立 エンタープライズ（企業ユーザー）を対象とし クラウドとオンプレミスとの境界を取り払った シームレスなリソース・プールを実現 Windows Azure Platform と　Windows Serverの互換性 両者を統一的に管理する「クラウドOS」の登場 2006〜 エンタープライズ・クラウドへの派生 エンタープライズ（企業ユーザー）を対象とする 大規模なサーバーおよびデータセンター・サービスの提供 ECサイト運営の経験から膨大なリソースを合理的に管理する方法を編み出す。 開発者が調達・運用管理・保守などから開放し、本来集中すべき仕事に集中させる仕組みを構築。 2004〜 インターネット・クラウドの登場 Webスケールの多数の一般ユーザーを対象として、 彼らにインターネットを通じて 大規模なサーバーおよびデータセンター・サービスを提供 コモディティ化したマシンを多数並べて並列動作させるという画期的なScale-outアーキテクチャ GFS、MapReduce、BigTableというGoogleの大規模分散技術 年代 「クラウド創世記（丸山不二夫著）」を参考に作成

20 クラウドがもたらしたITの新しい価値 クラウド・コンピューティング システム資源 新たな需要・潜在需要の喚起 エコシステム
価格破壊 サービス化 新たな需要・潜在需要の喚起 エコシステム モバイル・ウェアラブル ビッグデータ ソーシャル 人工知能 IoT ロボット IT利用のイノベーションを促進 IT活用 適用領域の拡大 難しさの隠蔽 IT利用者の拡大 ビジネスにおけるIT価値の変化・向上

21 クラウド・コンピューティング の現実 21

22 ガバナンスが担保できないので使えない！ ガバナンスを担保するとは、 ガバナンスが効かないという都市伝説 本当にそうでしょうか？
パブリック・クラウドは、 ガバナンスが担保できないので使えない！ ということは？ ガバナンスを担保するとは、 命令や指示などなくても、普段通りの業務をこなしていれば、業務や経営の目的 が達成されるビジネスプロセスを構築し、それを運用すること。 許容水準 「ガバナンスが不安なので、クラウドは使えない」という話を聞くことがあります。 本来、ガバナンスとは、「命令や指示などなくても、普段通りの業務をこなしていれば、業務や経営の目的が達成されるビジネス・プロセスを構築し、それを運用すること」です。指示され、命令され、自らも努力してルールや規律を守ることではありません。このような行為は、指示・命令する側にとっても、守る側にとっても大きな負担です。また、マニュアルの整備、手間のかかる研修、徹底した管理など、コスト的にも作業的にも大きな負担です。 日常の業務を普通にこなしていれば、「効率」も上がり、「コスト」も抑制され、「リスク」も低減され、「利便性」も向上する。そんな業務の仕組みを作り運用することがガバナンスなのです。 しかし、理想の実現は難しく、どこまでなら許容できるかの「許容水準」とどこまでできたら達成とするかの「達成基準」を設定し、最適な施策を打つことになります。そのためには、状況が常に見えていて、必要とあれば、状況を即座に変更できなくてはなりません。では、クラウドはどうでしょうか。 一元管理され利用状況を計測でき、利用ログを把握できる。 必要な時に必要な機能／性能／資源を調達・利用できる。 管理の対象が少なく、管理負担が少ない。 このように見てゆくと、パブリック・クラウドはガバナンスを担保するための要件を満たしているようです。むしろ、一元管理もされず個別バラバラに導入されているシステムのほうが、ガバナンスの担保は困難です。 こうしてみてゆくとパブリック・クラウドでは、ガバナンスが担保できないと断じることは、できないことが分かります。 達成基準 施策 一元管理され利用状況を計測でき、利用ログを把握できる。 必要な時に必要な機能／性能／資源を調達・利用できる。 管理の対象が少なく、管理負担が少ない。 クラウドで できること

23 クラウドで実現するガバナンス 状況がコントロールできる 状況が見える ガバナンス ガバナンスを担保するためには・・・ 効率
Governance コスト リスク 利便性 一元管理され、利用状況を計測でき、利用ログを把握できる。 必要な時に必要な機能／性能／資源をプロビジョニングできる。 管理の対象を減らすことができる。 クラウドで できること

24 セキュリティが心配という都市伝説 セキュリティが心配なので使えない？！ ネットワーク・パフォーマンスが不安定なので使えない？！
セキュリティ専門部隊が、データセンターやネットワークなど物理インフラを24時間365日対応 SOC2、FIPS 140-2、ISO 27001、ITAR、PCIDSSなど第三者機関による認証を通し情報を開示 金融機関に於いて情報セキュリティ対策の指針となっている「FISC 安全対策基準」に準拠 ネットワーク・パフォーマンスが不安定なので使えない？！ インターネットで接続する以外に、専用線で接続も可能。 自社のプライベート・ネットワークとL2接続 固定的な専用領域を提供しリソースを安定供給（バーチャル・プライベート・クラウド） 既存システムからの移行に手間がかかるので使えない？！ ガバナンスだけではなく、「セキュリティが心配なので使えない！」という話も聞きます。本当にそうなのでしょうか。 そもそも、セキュリティに不安があるようなサービスを誰が使うのでしょうか。例えば世界最大のクラウド事業者であるAWSでは次のような対応をしているそうです。 セキュリティ専門部隊が、データセンターやネットワークなど物理インフラを24時間365日対応 SOC2、FIPS 140-2、ISO 27001、ITAR、PCIDSSなど第三者機関による認証を通し情報を開示 金融機関に於いて情報セキュリティ対策の指針となっている「FISC 安全対策基準」に準拠 一部の金融機関などを除けば、これだけの対応を自前できているところはなかなかないでしょう。もちろん、どこのプロバイダーも同様とはいきませんが、基幹業務システムを預かる事業者は、このような高度なセキュリティ対応を売りにしています。 他にも、「ネットワーク・パフォーマンスが不安定なので使えない！」、「既存システムからの移行に手間がかかるので使えない！」という指摘もあるようですが、前者は、インターネット以外に専用線で接続できることや、後者は、主要な市販ソフトウェアの稼働が保証されているなど、ほぼ問題はなさそうです。 さらに次のような特徴もあります。 高度な災害強度を確保したデータセンターの利用 電力消費を抑える工夫により高いコストパフォーマンス グローバル共通で標準化されているフラットなアーキテクチャ このように、自前では容易にできないサービスを提供しています。 クラウドに何の課題もないなどと申し上げるつもりはありませんが、このように見てゆくと、「クラウドは使えない！」理由は、どうも都市伝説のようです。 主要なOS、ミドルウェア、ビジネス・アプリケーションをクラウドに持ち込み可能 VM Ware、Hyper-V、KVMなど複数の仮想化基盤サポート、自社内仮想化基盤をそのまま移行可能 基幹業務移管の事例も拡大 高度な災害強度の データセンター 高いコストパフォーマンス グローバルでフラットな アーキテクチャー

25 日米の企業文化の違いとクラウドへの期待 エンジニアリング・ワークの生産性が劇的に向上 ITエンジニア の人数 75% 72%
IPA人材白書・2012／日経SYSTEMS 2012/8を参考に作成 ユーザー 企業 ITベンダー 企業 ITエンジニア の人数 ITベンダー企業 75% ユーザー企業 72% 102万6000人 330万3000人 ITベンダー企業の生産性向上 + ベンダーがリスクを背負わされる ユーザー企業の生産性向上 + ユーザーが自らリスクを担保 エンジニアリング・ワークの生産性が劇的に向上 運用の自動化 ＋ 調達の自動化　＝ エンジニアの調達・運用管理負担の軽減 このように魅力的なクラウドですが、導入をはばむ「壁」もあります。 従来、システム資源の調達や構成変更は、業務要件の洗い出し、サイジング、システム構成、機種選定、契約などを経て発注に至ります。そのうえで、調達、据え付け、導入作業などに数ヶ月を費やすこともありました。クラウドなら、このような作業を必要とせず、ウェブ画面から簡単にできるわけですから、エンジニアの作業負担は大幅に減ります。しかし、それはエンジニアの72％がユーザー企業に所属する米国だからこそのメリットです。 我が国のエンジニアは、75％がＳＩ事業者やＩＴベンダー側に所属しています。また、調達や構成変更はリスクを伴う仕事ですが、米国では、そのリスクをユーザーが引き受けていますが、我が国では事業者が背負っています。 自ら作業をすれば、ユーザー企業にメリットがありますが、それらの作業を事業者に任せてきたため、要員もスキルもありません。事業者も仕事が減るので積極的にはなれません。日本では、米国ほどクラウド・サービスが普及していない背景にはこのようなユーザーと事業者の「暗黙の利害の一致」があるのかもしれません。 人件費の考え方の違いも知っておく必要があるでしょう。クラウドは、システムの運用管理作業を大幅に軽減します。その結果、関わる要員を減らすことができます。 米国では、人件費は変動費です。解雇が容易であり、クラウドを利用することは、コスト削減に直接貢献します。一方、我が国の人件費は固定費です。簡単に人を辞めさせることはできません。そのため、直接的なコスト削減には結びつきにくいのです。このような「壁」が、クラウド導入にはあるのです。

26 クラウドの価値を引き出すための戦略 戦略価値への期待 効率・コストへの期待 TCOの削減 資産の削減 人員の削減 既存資産の償却
変更変化への 柔軟性と迅速な対応 資産の削減 人員の削減 既存資産の償却 社会思想・企業文化の問題 ファイナンスの問題 ビジネス環境の変革に対応 グローバル化の進展 ビジネス・ライフサイクル の短命化 顧客嗜好の多様化 クラウド導入を阻む「壁」の存在が、我が国のクラウド普及の足かせとなっているとすれば、米国と同じ理由でクラウドの価値を見出すことはできません。 では、我が国では、クラウドを使う価値がないのでしょうか。いいえ、決してそんなことはありません。米国とは「価値の重心」が異なっているだけなのです。 我が国は、今、グローバル化の急速な進展、ビジネスライフサイクルの短命化、顧客嗜好の多様化に対応すべく、産業構造の変革を迫られています。この事態に対処するためには、ITを戦略的に活用することが欠かせません。そのためには、経営環境の変化に合わせ、迅速に（スピード）、俊敏・柔軟に（アジャイル）、そして、必要に応じてシステム資源を容易に拡大でき、不要となればすぐに手放すことができる（スケール）システムが必要とされます。まさに、我が国におけるクラウドの価値の重心は、ここにあるのです。 「クラウドは生産性向上の手段であり、コスト削減につながる」という期待は、中長期に見ればその通りでも、短期的視点に立てば、残念ながら、我が国では簡単に受け入れられません。むしろ、経営環境の急激な変化に対応できる「戦略価値」こそ、クラウドに期待できることなのです。 クラウドに限らずＩＴは、米国発祥のものが圧倒的です。だからこそ、「米国ではうまくいっているから」というだけで新しいテクノロジーの評判を鵜呑みにせず、このようなビジネス文化の違いを正しく理解し、その価値を我が国流に再定義することが大切です。その上で、自らの事業や経営に活かしていくべきでしょう。 スピード スケール アジャイル 戦略価値への期待

27 ポストSI時代の戦略と生き方

28 ビジネスの変革を牽引するテクノロジー・トレンド
オープン化 スマート化 人工 　　知能 IT から DT へ from Information Technology to Digital Technology IoTの普及は現実社会のデジタル・データ化を加速する。また、ロボットや3Dプリンティングの登場は、「情報」の受け渡しを越えた機械と人間との新しい係わりを生みだしている。 日常生活や社会、経済に関わる活動は、これまでにも増して「デジタル」が広範に支える時代を迎えようとしている。 OSS ロボット コンテクスト テクノロジー ソーシャル スマート アシスタント ビッグデータ SaaS ビジネスを牽引する3つの 　　ドライビング・フォース オープン化 OSS（Open Source Software）に牽引され、データ、ハードウェア、人のつながりなどがオープン化する。 スマート化 人工知能（AI: Artificial Intelligence）に牽引され、新しい人と機械との関係が模索される。 サービス化 クラウド・コンピューティングに牽引され、インフラ、プラットフォーム、アプリケーションの全てのレイヤーでサービス化が促進される。 コンテナ 仮想化 Docker PaaS ウエアラブル モバイル 「IT（Information Technology）からDT（Digital Technology）へ」 数多くのセンサーが組み込まれネットにつながるスマートフォンやウェアラブルは、私たちの日々の活動をデジタル・データ化するデバイスとして、既に広く使われるようになりました。また、IoTの普及は、さらに広範な私たちの日常や社会活動のデジタル・データ化を加速してゆくことになるでしょう。 ソーシャルメディアもまた、そこでやり取りされる会話や画像、動画は人工知能によって解析され、世の中の話題や商品・サービスについての評価、人と人のつながりがデジタル・データ化しています。 気がつけば、私たちの現実社会は、ことごとくデジタル・データとしてネットにつながり、集められ、多くの恩恵を得る一方で、様々に利用される時代を迎えています。 また、自律走行車やロボット、3Dプリンティングの普及は、機械と人間との新しい係わりを生みだそうとしています。 このようなテクノロジーのトレンドは、私たちの日常に様々な変化をもたらし、社会、経済に関わる活動もまた変化をうけることになります。 私たちは、これまで「情報（Information）」を処理し、それを受け渡すテクノロジーに牽引され、生産性や利便性を高めてきました。しかし、これからは、より広範な生活や社会の活動を「デジタル（Digital）」化するテクノロジーが、「人間しかできなかったこと」を代替し、「人間にできなかったこと」をも可能にする時代を迎えようとしています。 私たちは、このような時代の大きな節目に立たされているのです。ならば、より視野を広げ、これからのビジネスを捉えてゆくために、あえてDT（Digital Technology）という言葉を使ってみてもいいかもしれません。 ITという言葉が、時代にそぐわないという訳ではありません。ただ、これまでITビジネスは、「システムを作り、それを使わせる」ビジネスとしての歴史を歩んできました。その既成概念を取り払い、「デジタルの価値を活かし、それを提供する」ビジネスへと、自らの役割を再定義してみてはいかがでしょうか。ならば、このトレンドをしっかりと見極め、この流れを御し、うまく乗る方法を考えるべきです。そんな時代の潮流をこんなチャートにまとめてみました。 ビジネスを牽引する3つのドライビング・フォース これからのビジネスは、「オープン化」、「スマート化」、「サービス化」といった3つのドライビング・フォースに牽引されてゆきます。 オープン化 OSS（Open Source Software）に牽引され、ソフトウェアに留まらず、データやハードウェアのオープン化を加速します。さらには、モバイルやウェアラブルのさらなる普及、IoTの登場、ソーシャルメディアの一層の活用は、人のつながりや世の中のできごとをこれまでにも増してデジタル・データ化し、さらにはオープン化してゆくことになるでしょう。そして、デジタルに支えられた社会インフラは、ますますオープンになり、私たちの日常や社会に深く関わってゆきます。 スマート化 人工知能（AI: Artificial Intelligence）に牽引され、ロボットやスマート・アシスタントなど、新しい人と機械との関係が生まれます。また、こちらの意向や行動を先読みして仕事をしてくれるコンテキスト・テクノロジーの進化は、利便性や生産性だけではない、新しい機械の活用のあり方を産み出す力となります。 サービス化 クラウド・コンピューティングに牽引され、インフラ、プラットフォーム、アプリケーションの全てのレイヤーでサービス化が促進されます。ビジネスもまたモノを扱うことからサービスを扱うことへと重心を移してゆきます。例えば、センサーやカメラが組み込まれた冷蔵庫がネットにつながり、人工知能が、入っているものを常時把握できるしくみが実現すれば、冷蔵庫という「モノ」は無料で提供され、食品の自動配達や食材・レシピの提供という「サービス」で儲けるビジネスが登場するかもしれません。このように、モノはサービスを構成する一部と成り、サービスがビジネスの主体となる時代がますます拡がってゆきます。 テクノロジーのトレンドを支えるキーワード ではどのようなキーワードがこのトレンドを支えてゆくのかを解説します。 SDi（Software-Defined Infrastructure） サーバーやストレージ、ネットワークなどのITインフラを構成するシステム資源が仮想化できるようになると、これら全体をひとまとめにして、ソフトウェアへの設定だけで、システム全体を構成、管理、制御できるようになります。この考え方が「SDI（Software-Defined Infrastructure）」です。VMwareなどは、これをSoftware-Defined Data Center（SDDC）、IBMは、Software-Defined Environment（SDE）と呼び、それぞれの思惑を込めて使い分けています。 SDIでは、予め全体の必要量を想定して、物理的なシステム資源を用意しておきます。これは、「リソース・プール」と呼ばれています。このリソース・プールから、利用者は必要な機器構成や機能をソフトウェアへの設定だけで、取り出し、組合せて利用すること、構成変更や追加、削除もできるようになります。物理的な導入・据え付けやネットワーク接続といった作業は必要ありません。今後のIT利用は、このようなITインフラの上で展開されてゆくことになります。 コンテナ型仮想化（Docker） 「Docker」とは、Docker社が提供するLinux用のコンテナ管理ソフトウェアです。MicrosoftもWindows AzureでのDockerのサポートを表明しており、サーバーを仮想化する仕組みとして、今後重要な役割を担うことになりそうです。 Dockerもハイパーバイザ型サーバー仮想化と同様に、物理的なサーバーのシステム資源を見かけ上分割して、個別独立したシステムとして提供するために使われます。しかし、サーバー仮想化で使われているハイパーバイザではなく「コンテナ」と言われる別の方法を使います。 コンテナ型は、ハイパーバイザ型に比べ、システム資源のオーバーヘッドが少ないため、同じの性能のハードウェアであっても、より多くの仮想化されたシステム資源を作ることができます。また、ハイパーバイザ型で仮想サーバーを提供しているクラウド・サービス（IaaS）は、ひとつの仮想サーバー上にさらに仮想サーバーを重ねて稼働させる（二重の仮想化）をサポートしていないケースがほとんどです。しかし、コンテナ型仮想化では、その制約をうけません。そのため、コンテナ単位でIaaS間を移動させることも容易で、セキュリティや可用性の必要から異なるIaaSを組み合わせて使うような場合に重宝です。また、コンテナは、それを起動させるためにハイパーバイザ型のように仮想マシンとOSを起動させる手間がかからないため、極めて高速です。 このような軽量、可搬性の高さは、仮想化の新しい選択肢として注目されることになるでしょう。 新しいハードウェア・テクノロジー（ベアメタル、SSD） 仮想化されたサーバーは、管理の利便性をもたらす反面、性能の安定を確保することは難しくなります。特にバッチ処理など処理の終了が性能に左右されるアプリケーションにとっては課題です。 そこで注目されるのがベアメタルです。IaaSで利用するサーバーを仮想マシンとしてではなく、物理マシンとして調達する仕組みで、IBMのSoftLayerはこれをひとつの特徴としていています。物理サーバーを調達できるといっても、それらは全てソフトウェア的な設定作業、つまり「セルフサービス・ポータル」から利用でき、物理的作業を伴わない点に於いては、仮想サーバーを扱うのと違いはありません。 もうひとつ注目すべきは、SSDストレージ、あるいは、フラッシュストレージの動向です。ストレージと言えば、モータードライブを必要とするHDDが主に使われています。しかし、高速化、高密度化、低消費電力化では限界が見えています。これをブレークスルーするのが不揮発性半導体記憶素子を使ったフラッシュストレージです。 これまでは、比較的高価であったために用途も限定されてきましたが、低価格が急速に進み、MySQLやPostgreSQL、MongoDBといったIOPS（Input/Output per second）の大きいデータベースのストレージに利用することなどの需要の高まりと共に注目されています。 Google Cloud Platform、AWSなど、主要なクラウド事業者も相次いでSSDベースのストレージ・サービスを提供し始めています。 IaaS ITインフラを提供するクラウド・サービスがIaaSです。このサービス領域はコンテナ型仮想化、ベアメタル、フラッシュストレージなどを取り込んで差別化を図りつつありますが、コモディティ化がすすみつつあり、価格競争の様相を呈しつつあります。 また、性能が高まり、価格も低下し続けることから、ITインフラを自ら所有する必然性は低下してゆきます。そのため、ITインフラは所有から使用への流れが加速してゆくことになるでしょう。 IoTとビックデータ 私たちの日常は様々な「モノ」に囲まれています。PCやスマートフォン、ウェアラブルと呼ばれる身につけるデバイス、家電製品や住宅、自動車や鉄道などの生活に欠かせない設備、道路に設置された機器や気象・環境観測機器、工場で働く産業用ロボットや工作機械などが、私たちの日常を支えています。これらが、いまインターネットにつながろうとしているのです。 インターネットにつながるモノの数は、2009年時点で25億個あったそうですが、2020年には300億個以上になるとか500億個になるとか言われています。いずれにしても膨大な数のデバイスやモノが、インターネットにつながろうとしています。 既に私たちは、PCやスマートフォンで文字や写真、音声といったデータを生みだし、そこに組み込まれたGPSやセンサーが、私たちの動作や行動をデータ化しています。また、モノに組み込まれたセンサーが、その動きや周辺の状況をデータ化しています。私たちの日常生活や社会活動が広範にデータ化され、インターネットを介して、集められる時代を迎えようとしています。このような仕組みは、「IoT（Internet of Things）」と呼ばれています。 膨大な数のデバイスやモノから生みだされ急速な勢いで増え続けるデータは、「ビッグデータ」と呼ばれており、そこには現実世界に関わる様々なデータが集められているのです。これを統計手法や人工知能を使って分析し、わかりやすい表現で「見える化」することで、様々な知見やノウハウを取り出すことができます。 このような一連の仕組みは、もはや一企業が所有できるものではありません。クラウド・サービスの中に組み込まれ、サービスとして提供されて行くでしょう。また、それを支えるテクノロジーはOSSに牽引されています。データの一部はオープンデータとして提供されるようになります。 PaaS ソフトウェアやデータは、今後サービスとして利用されるようになります。当然、それらを使用する開発、実行基盤もまたサービスとして提供されるようになります。それが、PaaSです。IaaSが価格競争で利益を確保できなくなりつつある中、主要なクラウド・サービス・プロバイダーは、PaaSに収益基盤を移しつつあると行っても良いでしょう。AWS Elastic Beanstalk、Google App Engine、IBM Blue Mix、HP Helionなどがこれに相当します。クラウド・サービスは、開発、実行基盤としての利便性や機能の充実を競う時代へと移り始めています。 SaaS IaaS、PaaSへとクラウド・サービスの収益基盤は、より上位のレイヤーにシフトしつつあります。この傾向は、さらに上位のSaaSへとシフトすることになるでしょう。上位のビジネス・プロセスにて差別化を進めることで競争優位を継続的、固定的に維持しようという戦略をとるものと考えられます。 主要なクラウド・サービス・プロバイダーが、マーケットプレイスに積極的なのはこのような背景があります。Salesforce.comのAppExchange、AmazonのAWS Marketplace、MicrosoftのMicrosoft Azure Marketplace、IBMのCloud Marketplaceなどがこの動きに対応しています。 また、OracleのSaaSビジネスの拡大、SAPのSassesFactors、 Concurなどの一連のSaaSサービス事業者の買収もまた同様です。 これによって、PaaSも含めた上位レイヤーにおいて、エコシステムを働かせ、サービス全体の魅力を高め、顧客を囲い込もうという戦略であり、今後はこの領域での各社の競争が加速することになるでしょう。 ソーシャルとウェアラブル・モバイル TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアが、人のつながりを大きく変えることになりました。面識のあるなしにかかわらず、関心や興味、感性で共感しあえる人たちが、ソーシャルメディアで知り合い、つながり、地域を越えて言葉や写真、動画を共有し、連絡を取り合える仕組みが出現したのです。既に、Twitterのユーザー数は、2億5千万人、Facebookは、13億人を越えています。このような、これまでの人類史上なかった世界規模での人のつながりは、ビジネスばかりでなく、価値観や文化、思想や政治、経済に大きな影響力を持つようになったのです。 これを別のとらえ方をすれば、人のつながり、世の中の話題や関心事、商品やサービスの評価や批判などの人間の活動をデジタル・データ化するプラットフォームであると言うことです。モバイルやウェアラブルも多くのセンサーを組み込んだネットワークにつながるデバイスであり、人間の行動をデジタル・データ化するプラットフォームと言うことになります。IoTとともに、これらは現実社会をデジタル・データ化する仕組みとして、ますます大きな役割を担うことになるでしょう。 ロボットとスマート・アシスタント ロボットやスマート・アシスタントなどのスマートマシンは、人と機械との係わり方を大きく変えてしまいます。例えば、話しかけるだけで仕事をこなしてくれる。こちらの意向や行動を先読みして仕事をしてくれる。安全快適にヒトやモノを輸送してくれる。このような快適な未来を実現してくれます。 一方、これまで人間にしかできないと考えられていたことを代替できるようになれば雇用を奪ってしまうかもしれません。そうなれば、私たちの生活はどうなってしまうのでしょうか。政治や経済にも大きな影響をあたえることになるでしょう。 ITの進化は、これまで人間活動の生産性を高め利便性をもたらすものとして、私たちに大きな恩恵をもたらしてきました。スマートマシンもまた、そういう常識の延長線上に生まれてきました。しかし、その進化の行き着く先は、本来主体であるはずの人間をも代替してしまうかもしれないのです。 18世紀半ばから19世紀にかけて起こった「産業革命」も、20世紀の「自動化」も、人間の労働のあり方を変えてきたことにおいては、変わりがないという考えもあります。しかし、スマートマシンがこれらと根本的に違うのは、人間にしかできなかった知的な活動が機械に置き換わることです。「産業革命」も「自動化」も、その意味に於いては、人間が主導権を握り、コントロールできたのです。これこそが、スマートマシンが画期的であり、破壊的である所以なのです。 SIビジネスに当てはめてみれば、システムの運用や開発の多くは、スマートマシンに置き換えられてゆくでしょう。そうなれば、これまでの人月積算を前提とした収益構造は成り立たなくなります。 この進化の潮流に抗うことはできません。ならば、このスマートマシンをうまく使いこなし、より付加価値の高いビジネスへと自らの役割を変えてゆくしかないのです。 このテクノロジーは、これからのビジネスに広く影響を与え、ビジネスのこれまでの常識を大きく変えてゆくことになるでしょう。 コンテキスト・テクノロジー 「ドアノブに手をかけるとウェアラブルとの通信でロックが解除される。寒い冬の夜、帰宅時間にあわせて室温は自分好みになっていた。ドアを開けると明かりが灯り、お気に入りの曲が流れ始める。風呂も適温だ。 帰宅時間は、スマートフォンのGPSや電車の運行情報などから予測されていた。お好みの室温や帰宅したらすぐ風呂に入ることなどは、室温を調整するサーモスタットや給湯器がいつの間にか覚えてしまった。 一息ついて、テレビをつけると、自分の好みに合った番組が録画されていて、そのリストが表示される。さあ、どの番組から見ることにしようか・・・」 コンテキスト・テクノロジーが実現しようとしている未来です。コンテキストとは、「文脈」、「背景」、「脈絡」を意味し、コンピュータがユーザーの事情や背景を知り、必要とするサービスを的確に予測したり、判断したりできるようになるでしょう。 この動きは、ウェアラブルやIoTの普及で加速するでしょう。私たちのコンピュータはもはや受け身の機械ではなく、個人を識別し、その人が無意識に望んでいるものさえも予測し、手助けするアシスタントになろうとしています。また、ロボットやスマート・アシスタントによって、機会は日常の中により深く組み込まれてゆきます。 一方で、メールで打ち合わせ日程のやり取りをしていた相手が、予定を早めて前日のフライトでこちらに到着することまで、コンピュータが気を利かせて知らせてくれたとしたらどうでしょうか。もしかしたら、誰かに会うためにこっそりと日程を繰り上げてきているのかもしれません。 コンテキスト・テクノロジーは、生活を便利にし、快適にしてくれそうです。しかし、その一方で、プライバシーをどこまで提供するかは、悩ましいことです。沈黙する権利、情報を削除する権利などが正しく行使され、自らの意志でプライバシーを管理できるリテラシーが求められるようになります。 大きなパラダイム・シフトがすすんでいます。もはや過去の延長線上に未来はないことをしっかりと受け止めなくてはなりません。私たちは、そういう時代の流れを正しく読み取り、ビジネスとしての可能性を模索してゆくことが、求められています。 以上 SDi IaaS Software Defined Infrastructure IoT 新ハードウェア テクノロジー ベアメタル SSD など ITから Information Technology DTへ Digital Technology ソフトウェア によって 定義された システム基盤 クラウド サービス化

29 SIビジネスの現状と課題 29

30 2015年問題の本質 2015 2016 2017 スキルの停滞 既存テクノロジーや 開発手法を前提 としたプロジェクト マイナンバー制度
大規模プロジェクト 2015 2016 2017 マイナンバー制度 社会保障と税の共通番号制度 番号配布 運用開始 電力小売り自由化 施行 日本郵政グループ システム刷新 順次運用開始 みずほ銀行 勘定系システム刷新 運用 開始 マイナンバー制度（社会保障と税の共通番号制度） 2015年10月番号配布。2016年1月に運用開始。 2015年、全国の地方自治体や政府機関のシステム改修が集中。 銀行預金や医療に関する情報もマイナンバーに紐付けされ、企業も従業員の給与支払いなど 　　のシステムを改修が必要。 電力小売り自由化 2016年4月から施行。 新電力会社は、料金計算や顧客管理などのシステムを新規開発。 電力会社から送配電部門を切り離す「発送電分離」など電力改革に伴うIT需要は1兆円規模。 日本郵政グループシステム刷新 2014年度から2016年度までに4900億円を投じてシステムを刷新。 ピーク時には1万人の開発要員が必要。 みずほ銀行勘定系システム刷新 2017年1月に運用開始。 投資規模3000億円以上、ピーク時8000人規模の開発体制。 2015年は開発とテストの作業が集中。 既存テクノロジーや 開発手法を前提 としたプロジェクト スキルの停滞

31 従来型SIビジネスが“ヤバイ”理由 SI事業に内在する構造的不幸 生産年齢人口の減少 従来型SI事業の構造的限界

32 １．構造的不幸:ゴールの不一致と相互不信 顧客の不満蓄積 開発現場の疲弊 エンドユーザー 情報システム部門 SI事業者 ビジネス価値の向上
売上・利益の増大 新規事業への参入 利便性の向上　など プロジェクト企画 要件定義・仕様策定 見積金額の提示 見積金額の評価 工数積算 × 単金 工数積算 × リスク％ 客観的根拠を要求 低コスト開発の現場を支える 多重下請け構造 仕様通りのコード 誰が、何に、どう使うかが 見えないままに開発 ゴール 不一致 顧客の不満蓄積 開発現場の疲弊 瑕疵担保 相互 不信 納得するまで 改修要求 納得頂くまで 改修作業

33 需要があっても人手不足は深刻化する ２．生産年齢人口の減少（１） IT業界の“7K” 生産年齢人口 7682万人 7341万人 ▲341万人
2015年 問題 2020年 オリンピック 特需 生産年齢人口 7682万人 7341万人　 ▲341万人 開発需要 リーマン ショック IT業界の“7K” きつい、厳しい、帰れない、規則が厳しい、休暇がとれない、化粧がのらない、結婚できない 需要があっても人手不足は深刻化する

34 専門性 SaaS PaaS IaaS 人材 ２．生産年齢人口の（２） 求められる 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
選択の余地がないクラウド利用 アプリケーション需要の拡大 人材 若年人材の不足 アプリケーション SaaS プラットフォーム PaaS 求められる 専門性 IaaS インフラストラクチャー

35 ３. 従来型ＳＩ事業の構造的限界 これまでのSI事業が難しくなる理由 イノベーションの進展 ビジネス・スピードの加速 SaaS適用領域の拡大
SDI(Software Defined Infra.) Infrastructure as a Code 運用の自動化・自律化 運用業務 の減少 受託開発業務 インフラ販売・構築 業務の減少 既存収益モデル の崩壊 既存スキル・人材 の不適合 採用できる 若者人材の減少 これまでのSI事業が難しくなる理由 ライセンス販売 の減少 OSS DevOps アジャイル開発 ビジネス・スピードの加速 開発・運用方法 の変革 既存開発スキル の限界

36 ポストSIビジネスの可能性 36

37 従来型SIビジネスの因数分解 崩壊 イノベーション ポストSIビジネス SIビジネス テクノロジー 拡大 新たな収益モデル SIビジネス
収益モデルとしての SIビジネス 崩壊 イノベーション ビジネス ＞ テクノロジー 人月単価の積算 +　完成責任 SIビジネス テクノロジー 新たな収益モデル ポストSIビジネス 拡大 顧客価値としての SIビジネス 最適化された 組合せの実現

38 販売 工数 新しい収益モデルの可能性 経費化 初期投資の軽減・削減 ビジネス変化への即応 サブスクリプション ゴールの共有 レベニューシェア
物品・ライセンス 工数 人月積算 ユーザー ゴールの共有 　成果報酬 　サブスクリプション 　レベニューシェア ソニックガーデン 納品のない受託開発 日本ユニシス イオン・モール NTTデータ ANA・新貨物基幹システム ストック収益化 利益拡大 顧客の囲い込み ベンダー

39 クラウドは、テクノロジー・イノベーションではない
クラウドというイノベーションの特殊性 クラウドは、テクノロジー・イノベーションではない 基本技術特許や特定企業の絶対優位が存在しない 業界標準（De-Facto Standard）を追求 コモディティ化 価格競争 開発・実行環境 優位性 アプリケーション 高付加価値 IaaS PaaS SaaS

40 クラウド・ビジネ・プレーヤー クラウド・ビジネス クラウド・オーディター クラウド・プロバイダー クラウド・コミュニティ
米国立標準技術研究所（NIST） リファレンス･アーキテクチャー NIST SP :アクターモデル参照 クラウド・ビジネ・プレーヤー クラウド・オーディター クラウドサービスの運用やパフォーマンス、セキュリティなどのアセスメント（評価)を 第三者機関としてクラウド・コンシューマに提供する組織 クラウド・プロバイダー クラウドサービスを提供する事業者および組織 クラウド・コミュニティ クラウド・ビジネス クラウド・キャリア クラウド・ブローカー クラウド・イネーブラー クラウドサービスの利用に 必要なネットワークを 提供する事業者 クラウドサービスの管理や契約締結の仲介事業者 クラウドサービス基盤を構築 するために必要なIT 製品 およびサービスの提供者 クラウド・インテグレーター クラウドサービスの導入支援を行う事業者 特定のクラウドサービスや 技術の利用者が中心の 情報交換を主目的とした 組織やコミュニティ クラウド・コンシューマ クラウドサービスの利用者、および組織に属する管理者

41 ユーザー企業 ポストSIビジネスの選択肢 テクノロジー システム開発・保守・運用 アプリケーション 開発・実行環境（PaaS）
テクノロジー開発・提供 ハードウェア開発・提供 システム内製化支援 CIO&情シス業務代行 IaaS構築/移行・運用代行 アプリ・クラウド（SaaS） SaaS+BPOハイブリッド アジャイル型請負開発 ユーザー企業 プライベート・クラウド構築 プライベート・クラウド・マネージド・サービス/設備受託 コンプライアンス対応データセンター/災害時対応データセンター インフラ設備・運用管理

42 新規事業の起ち上げ 42

43 「水道哲学」からの決別 新規事業を成功させるための前提 「信頼性が高く、多機能な商品を、安く大量に」 松下幸之助 / 1932年5月5日
「産業人の使命は貧乏の克服である。（略）水道の水の如く、物資を無尽蔵にたらしめ、無代に等しい価格で提供する事にある。それによって、人生に幸福を齎し、この世に極楽楽土を建設する事が出来るのである。」 松下幸之助 / 1932年5月5日

44 「シーズ起点」と「ニーズ起点」 お客様は誰か？ お客様の「あるべき姿」は何か？ ニーズ起点 シーズ起点 何をすべきか？ どのようにすべきか？
自分達に できること 自分達に できないこと

45 ビジネス・イノベーションによる新たな市場の創出
市場に対する既成概念を捨てることで 新たな市場を創出する JINS PCメガネ 「目の悪い人のもの」　→　「目の良い人のもの」 ソニー　トランジスターラジオ 「家で聞くもの」　→　「屋外で聞くもの」 フィリップス　自動製麺機 「麺は買うもの」　→　「麺はつくるもの」

46 どう生きるか 46

47 エンジニア（１） 専門エンジニア フルスタック・エンジニア IT利用シーンの変化 テクノロジーのコモディティ化 ビジネスとテクノロジーの
ビジネスの加速と不確実性の増大 グローバル化やクラウド化による競争の多様化 ハードウェア支配からソフトウェア支配への移行 OSSの普及 学習コストの低下 企画・設計・開発・保守・運 用が分離・分業できない。 アーキテクチャ選定、イン フラ構築、設計、開発、運 用を短サイクルで回しなが ら完成度を高め、変化に 即応できなくてはならない。 従来型PMは不要。 企画・設計・開発・保守・運 用が分離・分業できる。 生産性向上や効率化のた めのITは既存システムが 前提。計画が立てやすく投 資対効果も計測しやすい。 PMの存在が重要。 自分で探し、コミュニティに参加・貢献できる知識やスキルが重要。 ベンダーが提供するテクノロジーに対応する知識やスキルが重要。 ビジネスとテクノロジーの 同期化 単一システムの 小規模化 短納期・変更は前提 専門エンジニア　　　　　フルスタック・エンジニア

48 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア
エンジニア（３） オフショアとの差別化 業務の現場に近く、日本語やビジネス文化 や常識が分かる。 クラウドとの差別化 クリエイティブで、企画やデザインなどのビジ ネスの最上流に関与できる。 人工知能との差別化 相手の事情への洞察、感情や感性への対 応ができる。 原理原則の追求 テクノロジーの原理原則を追求し、手段の変 化に対応できる。 トレンドの把握 ビジネスやテクノロジーの動向に明るく、お 客様をリードし、未来を約束できる。 応対力・交渉力の獲得 「テクノロジーの専門家として、お客様のビジ ネスの相談にのる」ことができる。 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア ビジネスとテクノロジーの 同期化 単一システムの 小規模化 短納期・変更は前提 専門エンジニア　　　　　フルスタック・エンジニア

49 エンジニア（３） 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア
生き残れないエンジニア 特定会社、特定フレームワークに最適化したエンジニア 0からプログラムが書けないコピペ中心のエンジニア SIer、受託側で分業化された中で、設計にタッチせずに開 発を続けているエンジニア 家に帰ったらプログラミングは一切しない、サラリーマンエ ンジニア 1つの専門領域しか持っていないエンジニア 『2015年、こんなエンジニアは生き残れない』 自己規定を外す 「自分は××の専門家」、「専門を極める」か ら、いろいろな技術に取り組んでみる。 コミュニティに参加し発信する 自らがコミュニティのエコシステムの一部と なって発信することで知識を手に入れる。 好奇心を持ち学び続ける 特定の知識やスキルにとらわれず、常に新 しいスキルに挑戦し、革新を続ける。 ITイノベーションは破壊を促す→会社は守ってくれない→自律できる能力を手に入れろ 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア 日本の高賃金に見合う仕事ができるエンジニア ビジネスとテクノロジーの 同期化 単一システムの 小規模化 短納期・変更は前提 専門エンジニア　　　　　フルスタック・エンジニア

50 営業3.0 営業2.0 営業1.0 営業（１） 競争優位 のシフト イノベーション営業 ソリューション営業 プロダクト営業 デザイン
組合せ=ソリューション プロダクト デザイン 営業2.0 ソリューション営業 組合せ=ソリューション プロダクト 営業1.0 プロダクト営業 プロダクト

51 営業（２） 営業 １.０ 営業 ２.０ 営業 ３.０ プロダクト営業 ソリューション営業 イノベーション営業 自分たちの製品やサービス
バージョン 営業 １.０ 営業 ２.０ 営業 ３.０ スタイル プロダクト営業 ソリューション営業 イノベーション営業 活動起点 自分たちの製品やサービス 顧客の課題やニーズ お客様の変化 製品やサービスの性能や機能の優位性、あるいはコストパフォーマンスの高さ 課題解決やニーズを満たすためのテクノロジーやプロセスの組合せの適応性や優位性 顧客に新しい気付きやビジョンを与えられること 提供価値 カウンターパート 購買担当や責任者 プロセス責任者 変革推進者 購買担当者や責任者の発見 ↓ 要求仕様の明確化 競合優位な条件の設定と交渉 調達とデリバリー プロセス責任者の発見 ↓ ニーズや課題の収集と分析 最適な組合せの設計と提案 プロジェクト管理とプロデュース 変革推進者の発見 ↓ 徹底した顧客理解と深い考察 ビジョンと変革プロセスの提示 プロジェクトへの貢献とプロデュース 営業活動 プロセス 自分たちの製品やサービスについての知識 競合の製品やサービスについての知識と差別化についての見解 調達や購買の知識や有利な条件を引き出すことができる交渉力 テクノロジーやビジネス・プロセスについての知識 意志決定プロセスの理解とプロセスを遂行・管理できる能力 納得を引き出すドキュメンテーションやプレゼンのスキル 経営やビジネスについての広範な知識 経営の課題やビジョンについての分析力・考察力 共感を引き出すコミュニケーション能力 求められる能力

52 営業（３） 生き残れない営業 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 自分がお客様の社長だったらと想像できない営業
営業（３）　生き残れない営業 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 自分がお客様の社長だったらと想像できない営業 お客様のビジネスに興味がない営業 ひとつの商材に固執し、それ以外の選択肢を説明しない営業 カタログ通りの説明しかできない営業 お客様の役に立つ話ができない営業 夢を語れない営業 テクノロジーを俯瞰し、自分達の商材をその中に位置付けて説明できない営業 自分の知っていることが正解だ思って、押しつけがましい話をする営業 やたら難しい言葉を駆使し、お客様に分かる言葉で説明しない営業 自分の話ばかりして、相手に話をさせない営業 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 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 お客様のためにNOを言えない営業 社内や仕事関係者以外に付き合いがない営業 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 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 スケジュール調整や段取りが下手な営業 作成資料が汚い営業 電車の中で漫画やゲームに没頭している営業 52

53 最後に

54 適応 変化に対応できる生き物だ。 テクノロジーは、生物界と同様に 自律的に成長し進化する。 ITのカンブリア大爆発 2050 2040
US版『WIRED』創刊編集長ケヴィン・ケリー著 『テクニウム』より シンギュラリティ（特異点）？　　2045 ITのカンブリア大爆発 2050 2040 2030 2020 2010 2000 1990 1980 1970 1960 1950 テクノロジーの輻輳と収斂の始まり　　2015 適応 モバイルと人工知能の出現：iPhone & Deep Blue　　2007 クラウドとソーシャル時代の到来：Win95 & Facebook 　　2004 Web時代の幕開け：Microsoft Windows 95 　　1995 クライアント・サーバーの普及：IBM PC 5150 　　1981 この世に生き残る生き物は、 最も力の強いものか。そうではない。 最も頭のいいものか。そうでもない。 それは、 変化に対応できる生き物だ。 ダーウィンの言葉だと言われている ダウンサイジングの潮流：DEC VAX-11/780　　1978 汎用機（メインフレーム）の登場：IBM System/360　　1964 ビジネス・コンピューターの黎明：UNIVAC 1　　1951

55 変化を正しく理解しようとする努力 どのように適応するかの知恵と工夫 行動・失敗・成功・選択のプロセス

56 ありがとうございました。

57 ご紹介

58 今さら聞けない最新ITトレンドをわかりやすく解説。 ビジネスに活かす実践ノウハウを学びます。
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59 【図解】コレ１枚でわかる最新ＩＴトレンド ネットをながめても、テクノロジーのトレンド、意味や価値は見えてきません。
難しい技術用語を並べられていても、専門知識がなければ理解できません。 製品説明をつなぎ合わせても、テクノロジーの背景や本質は、分かりません。 本書は、約100枚のわかりやすい図表と平易な解説で、そんなお悩みを解決します。さらに、本書に掲載されている全ての図表は、ロイヤリティ・フリーのパワーポイントでダウンロードできます。

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