AI新時代
データ解析、AI処理でミッション追及
我々が最も探究し拠り所とするバックボーンはデータサイエンスです。データ処理能力の飛躍的向上、その人工知能（AI）領域、つまり機械学習（マシン・ラーニング）、その中で、より脳アルゴリズムに即した深層学習（ディープ・ラーニング）技術手法も導入して、最新シミュレーション・モデリング手法、その延長でAR/VR技術も融合させます。
具体的には、医療現場や製造工程などで予知的対応、製薬や化学領域での組成解析、最適配電・送電ネットワーク（スマートグリッド）、その他各種ビジネス・住空間監視、環境保全のための環視システムなども含めて、意味あるデータの迅速な収集・処理システムニーズ、そしてそのサービス提供可能性は急速に増しています。特にソフトウェアに係るデータ処理・AIの基盤技術、そして上記のような各種セクター横断的な汎用ソリューション、企業向けAI領域です。
さらに、データ解析領域として元々、特に製品設計領域にあったシミュレーション、モデリング技術が、大規模な機器システムの最適化そして自動化・予知的対応を実現する流れでデジタルツインとして定着。さらにそこに仮想空間・拡張現実(VR/AR/XR)技術、さらにはメタバース技術まで加わって、住宅・建設、スマートシティー領域から、医療、そして先の製品設計領域にも拡張しつつあります。
・ビッグデータ解析
・データ管理・前処理
・エッジAI (人工知能：機械学習・深層学習）
・シミュレーション、3Dモデリング
・仮想空間・拡張現実(VR/AR/XR)、メタバース
・量子コンピュータ
・ブロックチェーン、分散データ処理
・RPA (単純作業の自動化）
・VR(仮想現実)、AR(拡張現実)、XR など
AI常態化時代
コンピュータ処理では、そのインフラ上でのアプリケーション開発競争段階に入り、さらに、分散処理とも相まって、エッジ含むIT基盤上でのAI的処理、それを込みにしたソリューションサービス提供が主流になっています。まさにデータ解析・AI処理がここでも諸々のIT展開に拡張性とスピード感を持たせる要になっています。
これは、データ解析・AI処理が一方で機器・ハードウェアをスマート化し、他方でサービスのソリューション提供化を促している流れと対をなします。その意味で、データ解析・AIの現場向け応用処理技術・ソフトウェアこそが、DX化という付加価値エンジンそのものです。「何をやるか」を決めるのもそこに基きます。
今の、アナログとIT、AIが混在する時代から、AI化していて当たり前の生活・産業、社会空間がそう遠くない将来訪れましょう。そこでの真の付加価値は単なる自動化ではないはずですし、一様でもないでしょう。AI常態化時代は、そんな一様ではない付加価値追及の時代となりましょう。そういう対象(もの、こと)を探し当てる、また共創する、そして、それを真の付加価値であると社会に訴えて広めていく、それが自動化で浮いた時間でやっていく仕事の中核になっていく。一つ、そんなことかもしれません。
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