データファブリックとサイバーセキュリティメッシュは、企業のITアーキテクチャを形成する新たなテクノロジーであり、カーボンフリー配送と新しい倉庫ロボットは効率性と安全性を向上させています。新興テクノロジーは、サイバーセキュリティから気候変動まで、あらゆる分野を網羅しています。これらのテクノロジートレンドは、その戦略がまだ初期段階にあるか、急速に成長しているかに関わらず、2022年に注目すべきものです。
クリーンテクノロジーと低炭素輸送
マッキンゼーは、クリーンエネルギー発電の需要の高まりを受け、テクノロジーにおけるトップ10トレンドにクリーンテクノロジーを挙げています。これは、送電網におけるエネルギー分配、エネルギー貯蔵、そしてカーボンニュートラルなエネルギー発電を可能にするシステムを対象としています。これらのイノベーションは、再生可能エネルギー、二酸化炭素回収、スマートグリッド技術、電気自動車、廃水処理、スマートビルディングおよびインフラなど多岐にわたります。これらのテクノロジーの導入コストが低下するにつれ、マッキンゼーは、これらの新興テクノロジーが従来のビジネスモデルに破壊的な影響を与え、業界構造や競争のダイナミクスに影響を与える可能性があると考えています。
世界経済フォーラムは、2022年に注目すべき新興トレンドとしてグリーンテクノロジーを挙げています。この進歩の例として、二酸化炭素を排出しない旅客列車と、グリーンアンモニアなどの代替輸送燃料が挙げられます。スウェーデンで運行されているCoradia iLintは、ディーゼル燃料ではなく水素を燃料としています。メーカーのアルストムによると、ドイツは既に41両、イタリアの鉄道会社FNMは14両を発注しています。
列車からの排出量削減に加え、イノベーターたちは飛行機による移動による気候への影響削減にも取り組んでいます。グリーンアンモニアは、海運業界全体にとって安価な代替燃料となる可能性があります。グリーンアンモニアは、再生可能エネルギーを用いて発電した電力で電気分解装置に供給し、水から水素を抽出することで製造されます。世界経済フォーラムの報告書によると、課題はこれらの技術を大規模に導入することです。
構成可能なアプリケーション
このモジュール型アプローチとは、互換性のあるビルディングブロックを用いてアプリケーションを構築することを意味します。コンポーザブルアプリケーションは、APIを利用して個々のコンポーネントを連携させ、データ共有を可能にします。このアプローチにより、組織は従来のアプローチよりも迅速にビジネスや市場の要件の変化に対応できるようになります。これは、データサイロの問題に直面することなく、新しいアプリケーションを既存の技術スタックに容易に統合できるためです。
ガートナーは、このトレンドが以下の原則を含むより広範なビジネス哲学にまで広がっていくと予測しています。
- 構成可能な思考: 何を構築または作成するかを決定する際に、モジュール性、自律性、オーケストレーション、発見を優先する
- 構成可能なビジネスアーキテクチャ: 柔軟で回復力のある組織を構築する
- 構成可能なテクノロジー: 発見によるスピードとモジュール化による俊敏性の向上という設計目標を活用して、新しいテクノロジーを構築します。
サイバーセキュリティメッシュ
企業はこのコンポーザブルアーキテクチャを活用することで、スタンドアロンのセキュリティソリューションを連携させ、全体的なセキュリティを向上でき
ます。ガートナー社のアナリスト、ケイシー・パネッタ氏は、従来のセキュリティ境界外のIDをカバーし、リモートワーカーのセキュリティを強化するために、この新しいテクノロジーを推奨しています。この分散型アーキテクチャアプローチにより、サイバーセキュリティ管理の拡張が容易になり、柔軟性と信頼性も向上します。サイバーセキュリティ企業チェック・ポイントによると、サイバーセキュリティメッシュアーキテクチャは4つの基本層で構成されています。
- セキュリティ分析とインテリジェンス
- 分散型アイデンティティファブリック
- 統合されたポリシーとポスチャの管理
- 統合ダッシュボード
データファブリック
ガートナーは、データ管理の労力を最大70%削減できる可能性を理由に、データファブリックを戦略的テクノロジートレンドのトップ12に選出しました。このテクノロジーは、プラットフォームやビジネスユーザーを横断してデータソースを統合する新たな方法を提供します。データファブリックは「リエンジニアリングされた意思決定」をサポートし、データの活用場所や変更場所を判断するために活用できます。
データファブリックとは、人間と機械の能力を活用して、データが現在保存されている場所にアクセスし、移動または統合すべきかどうかを判断する設計コンセプトです。ガートナーのアナリスト、アシュトシュ・グプタ氏は、データファブリックの説明の中で、このアーキテクチャが業務を改善する例として、次のような事例を挙げています。
「…データ ファブリックを使用するサプライ チェーン リーダーは、新たに発生したデータ資産をサプライヤーの遅延と生産の遅延の既知の関係に迅速に追加し、新しいデータ (または新しいサプライヤーや新しい顧客向け) に基づいて意思決定を改善できます。」
グプタ氏は、データファブリックは情報のパイプラインを監視し、既存のプロセスよりも生産性の高い代替案を提案し始めると説明します。このインフラストラクチャを実装するには、人間と機械のワークロードの重点を変更する必要があります。
エッジコンピューティング
Linux Foundation のレポート「State of the Edge 2021」によると、エッジ インフラストラクチャとアプリケーションは 2020 年と比較して成長しました。最大の障壁は、増大する需要に対応するために必要となる膨大なインフラストラクチャ投資です。
2019年から2028年の間に、ITサーバー機器およびエッジコンピューティング施設の新規導入および交換に、累計で最大8,000億米ドルの設備投資が行われると予測しています。これらの支出は、デバイスエッジ向けとインフラエッジ向けでほぼ均等に配分されるでしょう。
こうしたインフラニーズがあるにもかかわらず、エッジコンピューティングは世界各地で拡大しており、アジア太平洋地域が38%で最大のエッジフットプリントを占めると予測されています。2028年までに、中国、日本、韓国がエッジコンピューティングインフラへの最大の貢献者となるでしょう。ヨーロッパがこれに続き、29%、北米が21%を占めると予想されています。
この分野における進歩には、マイクロモジュール型エッジデータセンターや、街路側キャビネットや街灯柱への取り付けといった新しいフォームファクターが含まれます。エッジコンピューティングは、Armサーバープロセッサ、AI処理チップ、GPU、スマートネットワークインターフェースコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイなどによって、ハードドライブにも変化をもたらすでしょう。
労働者の安全のためのIoTとウェアラブル
IoT（モノのインターネット）技術は機械だけに限りません。Modjoulはウェアラブルデバイスを活用し、作業員の怪我を減らし、特定の状況下で適切な保護具を使用していることを確認しています。このプラットフォームは、RFID技術とウェアラブルデバイスを採用しており、首にかけたり、ベルトにクリップで留めたり、ベルトのバックルとして装着したりできます。デバイスに搭載された6つのセンサーは、動き、位置、環境データを追跡します。
参照：クローズドループ製造におけるAIはエッジコンピューティングシステムにメリットをもたらす：IIoTで考慮すべき4つのポイント
Modjoulのユーザーは、倉庫作業員の「危険な屈曲」や捻挫の追跡と防止に取り組んでいます。Modjoulは、大手eコマース企業とのパイロットプロジェクトに基づくケーススタディを公開し、傷害予防の専門家がModjoulのデータを活用して、どの作業員にトレーニングが必要か、どの作業が傷害を引き起こす可能性が高いかを判断していることを明らかにしました。同社はこのパイロットプロジェクトから、以下の結論も導き出しました。
- 触覚ツールの使用により、「コンプライアンス違反」の行動が修正され、危険な行動が減少しました。
- 収集されたデータにより、怪我のリスクが最も高い従業員を特定し、その名前を傷害予防スペシャリストに提供できるようになりました。
- 傷害予防スペシャリストは、リスク外れ値の行動を変え、手術のリスクを低減できることを証明しました。
- Modjoulのテクノロジーと適切な指導を組み合わせることで、従業員一人当たりの曲げ回数が全体的に減少しました。最も重要なのは、危険な曲げ回数が減ったことです。
プライバシー強化計算
この戦術は、信頼できない環境における個人データの保護に重点を置き、プライバシー保護技術を用いて情報から価値を引き出すと同時に、コンプライアンス要件も満たします。ガートナーによると、このデータセキュリティへのアプローチはまだ初期段階ですが、データ侵害のリスクを軽減する可能性を秘めています。Scion Analyticsは、これらの技術を組み合わせてプライバシー強化型のコンピューティング・インフラストラクチャを構築することを推奨しています。
- ゼロ知識証明
- マルチパーティ計算
- 準同型暗号
- 差分プライバシー
- 信頼できる実行環境
サイオンのアナリスト、マイケル・トゥペック氏はブログ投稿で、人事部門のリーダーはPECを使って男女間の賃金格差を縮小でき、医療研究者はプライバシーを守りながら患者のデータを分析し、銀行のマネージャーは詐欺を防ぐためにPECを利用できると述べた。
製造工場向けのよりスマートなロボット
マンティス・ロボティクスは、センサー技術を用いて人の傍らで安全に作業できる触覚ロボットアームを開発している。同社は、この装置は「箱から出してすぐに」安全で、フェンスも不要だと主張している。工場では通常、安全上の理由からロボットアームなどの装置を人間から物理的に隔離している。マンティス・アームはセンサーを用いて人の接近を検知し、作業を減速または停止させる。同社によると、このロボットは総所有コストを削減し、数時間で展開できるという。
参照：ロボットがインフラの再建と修復の中心となる
アマゾンは、4月に発表した新たなインダストリアル・イノベーション・ファンドの一環として、この企業に投資しました。アマゾンは、サプライチェーン、フルフィルメント、物流業務の効率化を図るソリューションを開発する企業に10億ドルを投資します。このファンドは、「配送速度を段階的に向上させ、倉庫・物流分野で働く従業員のエクスペリエンスをさらに向上させるソリューションを考案する企業」に投資します。
マンティス・ロボティクスの共同創業者兼CEOのジェリー・ヴァナッフェレン氏は、この投資に関する発表の中で、ロボットが人間と並んで安全に働くことを望むなら、効率を犠牲にしなければならないと顧客からよく言われると述べた。
「アマゾンはロボット工学の活用における先駆者であり、今回の投資は人間とロボットの協働をさらに安全かつ生産的にするという当社のビジョンに対する強い信頼の表れだ」と氏は述べた。
スマート倉庫技術
BionicHIVEは、倉庫内の既存の棚や箱に適応できる自律型ロボットを開発しています。つまり、この技術はロボット作業用に特別に設計されていない倉庫でも稼働できるということです。SqUIDはアルゴリズムエンジンを用いて荷物の仕分け、選択、棚への積み込みを行います。カメラとセンサーを用いて倉庫内の人や物の間を移動し、棚のレールを使って上下に移動します。同社はこのアプローチを「レトロフィット・オートメーション」と呼び、アルゴリズムは1つの倉庫で発生した問題を動的に学習し、ネットワーク内のすべての倉庫に解決策を適用できると述べています。
BionicHIVEは4月にもアマゾンの産業ファンドからの投資を獲得した。
