いつの間にか「DX推進アドバイザー」の資格を失効していたおじさん、改めてDXの勉強をし直す（前編）
資格失効
こんにちわ。「可愛いカフェ店員に緊張して口数減る男」です。
毎日のように、家の近くのタリーズに行くのですが、可愛い店員さんがカウンターに来ると「お…おっふ…かか…かふぇおれ…」とか、かろうじて人語が喋れるバケモノの様相を呈してます。
※恐らく話題にすらなっていない
そんなバケモノにも、素晴らしい環境を提供してくれているタリーズカフェさん、ありがとうございます。
この夏は「ピーチフローズンティー」がうまいぜ！！
さて、そんなことはどうでも良くてですね。
「DX推進アドバイザー資格」を取得し、2年が経ったのでございます。
この資格何かと申しますと、「DX改革に取り組む方々にアドバイスできるための、DXの知識、デジタル技術やらなんやらかんやらを修める」という徳が高い資格だったのですが
2024年3月に有効期限が切れてたよ。
約4か月間私は「DX推進アドバイザー」ではなく、「ただのDX好きおじさん」として生きていたのです。なってこったい。
一応プロフィールにも書いていたんですよね。
えぇまぁだから… 詐称ですか。逮捕ですか？
ごめーんね。
政治家であれば「すべては秘書が勝手にやったこと」と言えるんですが、政治家の家系でなかった事が悔やまれます。
ただ失効しても期間外講習を受けて、テストに合格すればまた復活するとのことなので、まぁこれはギリギリセーフでしょう（ダメだわ）
気づくと2024年も半分を切りまして「2025年の崖」ももう間近！
これも良い機会だと思い、講習を受け直して、改めてDXについての知識を学び直し、普通のおじさんからDX超人として返り咲きたいと思います。
DXの現状
2025年の崖
さて早速ですがDXってそもそも何の略でしたっけ？（おい！）
※「デジタルトランスフォーメーション」
なんで「X」やねん！とかツッコミ入れてたら先に進めませんから、この辺は華麗にスルー。
DXは一言で言うと『生まれ変わる』という事(＋´皿｀)ｷﾗ
まぁ紙を電子化したとか、デジタルツールを活用して業務効率化をしたとか、まぁそれもとってもエライ子ちゃんなのですが、それはあくまで「IT化」であり、DXではないんですね。
データとデジタル技術を活用することは手段であり、その目的は、競争上
の優位を確立・維持できるように企業を変革するというのがポイント！
2018年9月に経済産業省がDXレポートで「2025年の崖」について触れています。2025年以降、DXが進まないと、最大で年間12兆円の損失があると言うことが述べられておりました。
もう額がデカすぎてピンとこん。
具体的には下記のような課題があります。
●技術を持った人材の供給不足
●既存システムの保守運用にコストがかかる
●増大するデータを活用できない
●セキュリティ面のリスクの増大
こう見てみると、今その通りになっているな～と改めて感じますね。
2023年の『全銀のシステム障害』も記憶に新しいですね。新しいシステムへの移行の難しさを痛感しました。
また直近だと「イトセーのランサムウェアによる情報漏洩」など、セキュリティの課題の宝石箱やでー（意味わからん）
ちょっと見ただけでも今のIT課題を反映しているのがよくわかります。
業種別DX
例えば業種によりどんなDXをしていたりするのでしょうか。
製造業では
「スマートファクトリー」
あらゆる機器や設備をインターネットに接続し、自動化や最適化で生産性を高める工場のことを指します。工場のIoT化みたいに言えるかもしれません。
「デジタルツイン」
物理空間から取得した情報をもとに、デジタル空間に物理空間の 双子（コピー）を再現する技術になります。以前ChatGPTで社長のデジタルツイン作りましたが、こういう意味ないものではなく、コロナ禍の中で飛沫シミュレーションや交通渋滞の再現などに一役買っていたりしました。
金融業界では、スマートフォン上で、投資判断に必要となる情報や操作を提供するサービスや、顔認証の決済とかありますね。
金融×テクノロジーで
「フィンテック」とか言われます。
保険だったりすると「インシュアテック」です。そのまんまやね。
こういったサービスが出る事で、同業界が震え上がるそういった改革をもたらすのがDXなわけなんですよね。そう考えるとDXってめっちゃ物騒やね。
忘れてはいけないDX企業
DXを知る者として押さえておきたい企業があります。
それがGAFAMッ！！（ガファム… ｶﾞﾌｧﾑ… ｶﾞﾌｧﾑ… ※エコー）
もう”A”とか２つあるし、”M”がMicrosoft？Meta？みたいにちょっとよくわかんなくなりますけどね。
Google、Amazon、Facebook（Meta）、Apple、Microsoft
これです。
このすごさを表現するのであれば
東証一部上場企業の時価総額が699兆円に対し、GAFAMだけで1,043兆円！
たった5社で東証一部を余裕で抜くと言う、とんでもない企業規模！
1兆円くらいくれや！
ただそんなトップを走っているからこそ、競争は熾烈を極めていますね！
例えばMetaは、Facebook、Instagramで十分な広告費を稼いでいますが、新しい挑戦として「Meta Quest」を発売し、社名を変えるぐらい「メタバース」に注力しました！
しかし決して成功とは言えなかったですけどね。
申し訳ないですが、アベンジャーズのあの弓使う奴に格下げでおなしゃす。
クリント・バートン＝ホークアイ
Appleは「i Phone」 が売上半分を占めていますが、
近年「Apple Vision Pro」を出しましたね。
「空間コンピューティング」なんて言う"なういワード"も出し、トレンド感満載です。
どこもウェアラブルを成功させられない中、Appleが流れを作れるのか注目ですよね。
ちなみにアップルストア価格60万円ですので、どこかの富豪の方プレゼントお待ちしてます。
Microsoftは、WindowsとOfficeがメインでしたが、ChatGPTへの投資がグッジョブでした。
AzureクラウドがAIの追い風を受け大幅に伸びたりしています。ここにきてトップに躍り出てアイアンマンに王手って感じをむんむんに感じますね。擬音がが適切なのかわかりませんが。
DXの技術
DXを進めるためには、当然どんな技術が土台になるかを知る必要がありますよね。
AI
今まさに大生成AI時代と言ってもいいでしょう。
実はAIにはブームが3回来ていたと言われていましたが、ご存じでしたでしょうか。
第1次ブームは1960年
まだチェスなどのトイプロブレムぐらいしかできず、この頃のAIはなんにも使えず。みんなハナホジ～ってな感じでした（やめろ）
第2次ブームは1980年
知識を詰め込むことはできたのですが、すべて情報を打ち込まなければならず、矛盾に対応できずフリーズするなど、なかなか現実的な問題には対応できないと言った状況で、これまた流行らりませんでした。
そして第3次ブーム2006年
「機械学習」と「ディープラーニング」という技術が出てきたことにより、いよいよ「自ら学ぶ」ことができるAIが登場したのです。
現実の問題にも対処できるようになり、ここ数年で一気に世界を席巻する事態となりましたね。
構想はあっても技術が追い付かないと、流行らないと言うのがジレンマだったりするんですね。
IoT（モノのインターネット）
離れた所から操作したりデータの取得をしたり、モノ同士が双方向で
さまざまなデータをやりとりできる技術です。
先ほど挙げた「スマートファクトリー」もその一つですし、生活の必需品「AIスピーカー」や「スマートウォッチ」なども 脈を測ったり、ヘルスケアに荷役立ってますね。
今のテレビは、ほぼネットワーク接続ができていますよね。「スマート家電」も当たり前のように使うようになってきました。
IPv6が膨大な通信を可能にしたこともIoTが普及したの要因の一つと言えます。
残念ながら、たくさんのIot機器が増えたことで、その機器を踏み台にしてマルウェアが横行しているという実情もあります。
たしかにIoT機器のセキュリティ迄ちゃんと見ている人は少ないですからね。みなさんも一度パスワードなどそのままになっていないかチェックしてみましょう。
クラウド
これも今欠かせない技術、クラウドです。
反対のワードとしては「オンプレミス」などと言われ、いわゆる自社サーバですね。
今まではハードウェア、ネットワークを自前で準備しなければいけませんでしたが、クラウドは、インターネット環境さえあれば、クラウドサーバーやSaaSを活用しさまざまなソフトウェアやストレージを利用することができるので、サーバやソフトウェアの調達が不要になります。
自社で一から構築する必要が無いので、その日からでも簡単なサービスを開始することができるのは大きなメリットと言えますね。
またメンテナンス軽減などは、人材不足の今の時代の課題解決に大きな意味を持ちます。
オンプレミスだと中身がどうなっているのかを特定の会社、もっと言えば特定の人にしかわからないなんてことがあります。
そうすると有識者がいなくなるとどうしようもありません。刷新に膨大な時間とお金がかかってしまうというわけです。
そういう意味でクラウドは運営元が管理などをしてくれて、知見を持った人の確保も比較的容易になりますので、2025年の崖問題の解決の糸口になるのではないかと、私が勝手に言ってます（勝手に！？）
ビッグデータ
AIとIoTとクラウドと来ましたが、それぞれに関係性の深いものが「ビッグデータ」ですね。
そもそもビッグデータの定義とは
「大量かつリアルタイムに発生する構造化または非構造化データを蓄積し、それを分析処理するための技術の総称、あるいはそのデータそのもの」
だそうです。
ってこれ定義になってるんです？
構造化なの？非構造化なの？技術なの？データなの？もうよくわかりませんけどもね。
とにかく様々なデータであるビッグデータをIoTが収拾し、それをクラウドが蓄積、AIがそのデータを学習する事で新たな価値を生み出すことを期待されています。
例えば医療の分野では、たんぱく質の立体構造を、人間が何十年も目を皿のようにして調べていたものをAIがあっさり見つけ、ニュースになったりしました。
人間を上回る知性が誕生するいわゆる「シンギュラリティ（技術的特異点）」という言葉がSFではなく、現実味を帯びたのもここ最近の感じがしますね。
まとめ
さて、今回「前編」ということで。やはり学習なので、あんまりおもんないですねｗｗｗ
ただ以前に学習した時にピンとこなかった事が、今の現状に重ね合わせると実例がたくさん出てきていることがわかります。
それはDX化が進んでいる面と、2025年の崖に陥っている面、どちらも見て取れるというのも興味深いですね。
昨今のAIの進化で、少し前までは「DXって結局どうやったらいいの？」と言う空気感から「なんかAIでビジネスを進化させられないかなぁ」とアイデアが創出しやすくなってきた感じも致します。
では次回は後編「DXの展開」と「最近の動向」「生成AIとChatGPT」の3本でお届けします。見てくださいねー ンガググ
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