デジタル・トランスフォーメーションは、近年、企業にとって最も重要なシフトの一つであり、デジタル・トランスフォーメーションを成功させるためには、どのようなテクノロジーが必要なのかを理解することが不可欠です。
今回は、どのような技術が必要なのか、ご紹介します。では、さっそく始めましょう。
必要な技術
デジタルトランスフォーメーションを成功させるために、企業は目標達成を支援する適切なテクノロジーを特定する必要があります。これらのテクノロジーは、大きく以下のように分類されます。
ビッグデータ
HadoopやApache Sparkなどのビッグデータ技術は、企業が大量のデータを迅速かつ効率的に収集・分析することを支援します。
このデータを活用することで、顧客行動、市場動向、その他ビジネスに関連する側面に関する洞察を得ることができます。
ビッグデータを活用することで、企業は顧客の購買意思決定に関するより良い予測や洞察を得ることができ、より深い人口統計学的および心理学的用途を明らかにし、競争環境に関する理解を深めることができます。
このような理解の向上は、業務の効率化、マーケティング施策の改善、製品開発の戦略立案など、さまざまな形で企業に利益をもたらすことができる。
さらに、ビッグデータを活用することで、コスト削減、意思決定の迅速化、マーケティングキャンペーンの改善、労働集約的な作業の削減を実現することができます。
最終的には、ビッグデータ分析によってもたらされる洞察が、ビジネスのあらゆる領域における戦略的プランニングを推進し、競争優位を生み出すことにつながるのです。
クラウドコンピューティング
Amazon Web Services や Microsoft Azure などのクラウドコンピューティング技術は、データを安全に保存し、アクセスするために使用できます。
このデータは企業全体で共有され、どこからでもアクセスできるため、現代のビジネス運営に必要な俊敏性と拡張性をビジネスにもたらします。
クラウドコンピューティングは、企業がデータにアクセスし、保存し、処理する方法に革命をもたらし、ITインフラストラクチャとリソースに関連するコストを劇的に削減するのに役立ちます。
また、クラウドコンピューティングは、データが遠隔地のデータセンターに保存され、経験豊富な専門家によって管理されるため、データ損失やハッキングのリスクを軽減し、独自のセキュリティレベルを提供します。
クラウドコンピューティングの登場により、企業は人工知能、機械学習、自然言語処理などの強力なテクノロジーを活用できるようになり、データからリアルタイムで洞察を得て、よりスマートで情報に基づいた意思決定を行うことができるようになりました。
クラウドは、デジタル経済の刻々と変化するニーズに対応するために必要な柔軟性と拡張性を企業に提供し、業務プロセスを最適化することで、持続的な成功を収めることを可能にするのです。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や機械学習（ML）などの自動化技術は、繰り返し行われる作業やプロセスを自動化し、従業員がより価値の高い業務に集中できるようにします。
自動化技術によって、これらの退屈でありふれた活動をデジタル化することで、従業員はより複雑な問題解決や戦略的活動に焦点を移すための時間を確保することができるのです。
実際、デロイトの「2020 Global Human Capital Trends」レポートによると、自動化によって、従業員はより複雑な問題解決や戦略的活動に集中することができます。
デロイトのレポート「2020 Global Human Capital Trends: The Social Enterprise at Work」によると、自動化は業務のスピードを向上させるだけでなく、業務の精度や正確さを高める可能性があるという。
ディープラーニング、自然言語処理、モノのインターネットなどの最新の進歩により、自動化技術は、環境の変化への適応、非構造化データの解釈、顧客感情の理解、行動の予測などの能力が高まってきています。
技術的な能力に加えて、ロボットはカスタマーサービスセンターのようなダイナミックで予測不可能なコンテキストで効果的に展開することができ、顧客の要求を迅速に処理し、リアルタイムで正確なソリューションを提供することが可能です。
自動化技術を職場に導入する際には、潜在的な倫理的影響を考慮する必要があるため、慎重な検討が必要です。
オートメーションの能力が高まるにつれ、長期的に労働力の安全と安心を確保するために、倫理的・社会的原則を用いることも必要になってきます。
人工知能
人工知能自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンなどの人工知能（AI）技術は、より効率的な方法でデータを抽出、理解、分析するために使用することができます。
この技術は、ヘルスケア、金融、小売などさまざまな業界で応用されており、あらゆる規模の組織に、収集したデータから生成される洞察を活用する能力を提供しています。
AIは、顧客サービスのさらなる向上、より優れた分析の提供、機会とリスクの特定、複雑なプロセスの自動化、予測的洞察の実現に活用することができます。
さらに、AIシステムは適応性があり、正しく実装されれば、時間の経過とともに自己修正し、プロセスの改善と合理化、パターンの検出、正確な予測を行うことができるようになります。
AI技術に投資することで、企業は業務を大幅に最適化し、その潜在能力を引き出すことができます。
IoTセンサーやコネクテッドデバイスなどのIoT技術を利用することで、物理世界からデータを収集し、より効率的な自動化プロセスを実現することができます。
一般にビッグデータと呼ばれるこのデータは、輸送から製造、さらにその先に至るまで、さまざまな産業に重要な洞察をもたらす可能性を秘めています。
さらに、人工知能（AI）の活用により、データを迅速に分析し、短時間で対応できるようになるため、IoT技術はさらに強化されます。
これにより、企業はこれまで以上に迅速な意思決定を行い、効率性と生産性を向上させることができます。
さらに、費用対効果の高いセンサーとハードウェアにより、膨大な数の接続デバイスの導入と維持がこれまで以上に現実的になり、リアルタイムで正確なデータ収集が可能になりました。
このデータを基に、創造的なソリューションや新製品開発、イノベーションを推進することができるのです。
IoTはもはや未来のものではなく、今日ここにあるものであり、その分析と応用は、他の先進的なテクノロジーと組み合わせて使うことで、産業全体を革新する可能性を秘めているのです。
