マッキンゼー・アンド・カンパニーはこのほど、「2023年テクノロジートレンド展望レポート」を発表した。レポートでは15のトレンドを列挙し、人工知能革命、デジタル未来の構築、コンピューティングと接続のフロンティア、最先端のエンジニアリング、持続可能な開発の5つのカテゴリーに分類している。
カテゴリー 1: 人工知能革命
生成AI
生成 AI は人工知能の転換点を示します。
OpenAI、Google、Microsoft、Meta などは、モデルの継続的な革新と改善を促進するために、大規模言語モデル テクノロジ LLM の研究開発に多額の投資を行っています。これまでの人工知能とは異なり、生成 AI のコア技術である基本モデルはさまざまなタスクに適応できます。ビジネスの場面では、生成 AI は新しいタスクを解放するだけでなく、既存のタスクをスピードアップ、拡張、改善することもできます。生成 AI は、新製品と収益源の開発を促進し、顧客エクスペリエンスを向上させることで、ビジネスとバリュー チェーンを再定義する可能性を秘めています。ただし、その効果は従業員の生産性とエクスペリエンスの向上に最も期待されています。
応用人工知能
機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの人工知能テクノロジーを通じて、あらゆる業界の企業がデータを活用して洞察を導き出し、プロセスを自動化し、機能を強化し、より賢明な意思決定を行うことができます。
産業用機械学習
機械学習の産業化は、機械学習オペレーション (略して MLOps) と呼ばれることが多く、企業内で機械学習アプリケーションを拡張し、維持するために必要なエンジニアリングの実践を指します。これらの実践は、機能と相互運用性が大幅に向上し、急速に進化するテクノロジー ツールのエコシステムによってサポートされています。MLOps ツールは、企業がパイロット プロジェクトから実行可能な商用製品に移行し、分析ソリューションの拡張を加速し、本番環境の問題を特定して解決し、チームの生産性を向上させるのに役立ちます。
カテゴリー 2: デジタル未来の構築
次世代ソフトウェア開発
次世代テクノロジーは、計画、テストから導入、メンテナンスに至るまで、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のあらゆる段階でエンジニアの能力を変化させ、技術者以外の従業員でもアプリケーションを作成できるようにしています。これらのテクノロジーは、複雑なタスクを簡素化し、他のタスクを 1 つのコマンドに減らすのに役立ちます。これらのテクノロジーには、AI 支援プログラミング ツール、ローコードおよびノーコード プラットフォーム、コードとしてのインフラストラクチャ、自動統合、展開およびテスト、および新たな生成 AI ツールが含まれます。
Longce AI-TestOps クラウド プラットフォームは、大型モデル + 小型モデルのハイブリッド AI テクノロジーに基づいており、従来のアルゴリズムによってサポートされてビジネスとテクノロジーの両輪を構築し、データのセキュリティとプライバシーを確保しながら自動テストをより便利にします。Longce AI-TestOps クラウド プラットフォーム、コード不要の AI 支援テスト、自動実行などの機能は、次世代ソフトウェア開発の開発トレンドと深く一致しています。
技術的な課題、開発者やテスト エンジニアの大規模な再トレーニングの必要性、その他の組織上の障害により、導入が遅れる場合があります。Gartner は、2026 年までにローコード ツールおよびノーコード ツールのユーザーの 80% が従来の IT 組織の外部から来ると予測しています。AI 対応ツールは、日常的なタスクを自動化し、問題の解決策を提供することで、従来の開発者の生産性を向上させることもできます。
調査によると、開発者はコード生成にかかる時間を 35% ～ 45%、コードのリファクタリングにかかる時間を 20% ～ 30% 節約できます。また、AI 対応ツールを使用すると、より幸せになり、より積極的になり、より満足感が得られると報告しており、これらのツールを採用することで、企業が競争の激しい人材市場で人材を維持するのに役立つことが示唆されています。
トラストアーキテクチャとデジタルアイデンティティ
デジタルトラストテクノロジーにより、組織はテクノロジーとデータのリスクを管理し、イノベーションを加速し、資産を保護することができます。そして、データとテクノロジーのガバナンスに対する信頼を築くことで、組織のパフォーマンスを向上させ、顧客との関係を改善することができます。基盤となるテクノロジーには、ゼロ トラスト アーキテクチャ (ZTA)、デジタル ID システム、プライバシー エンジニアリングが含まれます。説明可能性、透明性、セキュリティ、バイアスの最小化の原則を AI 設計に組み込むことで信頼を構築する手法もあります。
ウェブ 3.0
Web 3.0 は、暗号通貨投資の一般的な理解を超えており、さらに重要なことに、ユーザーに権力を分散して再分配する将来のインターネットのモデルを指しており、潜在的に個人データへのアクセス方法をより詳細に制御できるようになり、経済的価値が高まり、デジタル資産の所有権が強化されます。
カテゴリ 3: コンピューティングと接続のフロンティア
高度な接続技術
高度な接続性の向上により、世界中の消費者のユーザー エクスペリエンスが向上し、モビリティ、ヘルスケア、製造などの業界の生産性が向上します。企業は、既存の展開および接続標準を基盤とする高度な接続テクノロジーを急速に導入していますが、低地球軌道 (LEO) 接続や 5G ネットワークなどの一部の新しいテクノロジーは、導入の障壁に直面しています。
ホログラフィック リアリティ技術
ホログラフィック リアリティ テクノロジーは、空間コンピューティングを使用して物理空間を解釈し、現実世界の環境にデータ、オブジェクト、人物を追加することをシミュレートし、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR)、複合現実 (MR) を通じて仮想現実を実現します。
クラウドとエッジコンピューティング
将来的には、企業は、ローカルからローカルに近い (エッジ) まで、また小規模な地域データ センターからリモートのハイパースケール データ センターまで、複数の場所でコンピューティング インフラストラクチャとストレージ インフラストラクチャを活用するようになるでしょう。エッジ コンピューティングは、組織にソースに近いデータを処理する柔軟性を提供し、クラウドと比較してより高速なデータ処理速度 (超低遅延) を可能にし、データ主権とデータ プライバシーの強化を可能にします。エンドユーザーとの距離が縮まることで、データ転送の遅延とコストが削減され、より関連性の高いデータセットへのアクセスが高速化され、企業がデータ常駐に関する規制に準拠できるようになります。
量子技術
量子テクノロジーは、量子力学の固有の特性を利用して、特定の種類の複雑な計算を従来のコンピューターよりも効率的に実行し、安全な通信ネットワークを提供し、従来のセンサーよりも感度が大幅に向上した新世代のセンサーを提供します。原理的には、量子技術はより複雑な問題をシミュレートして解決することができ、航空宇宙、防衛、自動車、化学、金融、製薬などのさまざまな業界に大きな進歩をもたらすでしょう。
カテゴリ4：最先端のエンジニアリング技術
将来の旅行
自動車の大量生産が開始されてから 1 世紀以上が経過し、モビリティは 2 番目の大きな転換点を迎えています。自動運転、コネクティビティ、車両の電動化、シェアモビリティ技術、さらには電動垂直離着陸などの高度なエアモビリティ技術への移行です。航空機（eVTOL）も急速に進歩しています。
未来のバイオエンジニアリング
生物学の画期的な発展とデジタル技術の革新は、医療、食品と農業、消費財、持続可能性、エネルギーと材料の生産などの分野で組織がニーズに応え、新しい製品やサービスを生み出すのに役立つと期待されています。
宇宙技術
過去 5 ～ 10 年間の宇宙産業における最も重要な発展は、技術コストの削減であり、これにより新しい機能やアプリケーションがより利用しやすくなりました。部品コストの削減は主に、衛星と打ち上げロケットのサイズ、重量、電力、コストの削減によるものです。これらの機能低下は、単一の大型静止軌道 (GEO) 衛星から小型の分散型低地球軌道 (LEO) 衛星への移行など、システム アーキテクチャの変化につながり、また、従来の非宇宙企業からの宇宙技術への関心も高まっています。
カテゴリー 5: 持続可能な開発
電化と再生可能エネルギー
将来、エネルギー構造は電力、合成燃料、水素へと急速に移行し、2035 年までに世界のエネルギー構造の 32%、2050 年までに 50% を占めるようになるでしょう。
その他の気候関連技術
他の気候技術には、炭素回収利用と貯留 (CCUS)、炭素緩和、自然気候ソリューション、循環技術、代替タンパク質と農業、水と生物多様性のソリューションと適応、ネットゼロエミッションに向けた進捗状況を追跡する技術などがあります。