AI,ビックデータ,IoT,5G,ブロックチェーン等の技術を簡単解説

2020年以降トレンドになってくる技術を一挙に簡単解説

• 様々な新しい技術が出てきてよくわからない。
• なぜこれらの技術が今トレンドとなってきているの？
• これらの技術に乗り遅れないように自分は何をすれば良いのか？

これらの疑問を解決します。

本記事の内容

• トレンド技術発展の中心にあるのはインターネット
• 5Gまでの歴史
• IoT、ビックデータ時代の到来
• AI・機械学習・ディープラーニング分野の活躍
• ブロックチェーンはプライバシー問題の解決の糸口になるか？
• インターネットを中心とした進化に伴う技術革新はなくならない

トレンド技術発展の中心にあるのはインターネット

2020年以降にトレンドとなっている技術の関係性などについて、どのようになっているかを理解すればそれぞれの技術のより深いところも理解しやすくなります。2020年以降トレンドになってくる技術としては、最近毎日のように目にするAI・機械学習・ディープラーニング分野や、2019年からずっと続いているビッグデータやIoT、ブロックチェーン、そして、2020年に日本でも1部の地域から施行される5Gなどが話題となっております。

これらの技術が2020年にかけて話題となってきた根幹となっているのはやはりインターネットです。そのため2020年に施行される5Gの簡単な歴史から学ぶことでその他の技術との関係性も見えやすくなってきます。

本記事ではそれぞれの言葉の細かな定義の正確性よりも大まかに全体像を把握できることに主眼を置いております。その点にご注意ください。

5Gまでの歴史

5Gですが、皆さんもご存知の通り、その前に4Gや3G、そしてあまり聞きなれないかもしれませんが、2G、1Gといったものがありました。5Gは5ジェネレーション（Generation）の略で、「第5世代の移動通信システム」のことです。

1G〜5Gは移動時の通信システム速度が向上しインターネットを通じて転送することができるデータの質や量が向上したと考えれば良いでしょう。

第5世代ですからもちろん第1世代からのつながりがあります。まず、1980年：1G（第1世代）。単純に外出時に電話ができる、つまり、携帯電話の登場です。

次に、1990年：2Gは電話機能だけではなく外出時に携帯電話からメールができるようになりました。このあたりから携帯電話へのなじみが深い人はが増えてくるのではないでしょうか。

そして、2001年：3G。こちらはiPhoneの登場とともに非常に話題になりましたので大体の方がご存知かと思います。3Gからは主にインターネットへのアクセスが始まりました。コンテンツ時代の到来です。

2012年：3Gから4Gへ移行し転送できるデータ量は爆発的に増えることになりました。十分とは言えませんが動画などのリッチコンテンツも配信できるになっております。ユーザの可処分時間はテキストベースから動画やスマホゲームといったリッチコンテンツに消費されるようになりました。

この様に、1G〜5Gにかけてシステムが向上したことにより転送されるデータも変化を遂げてきたのです。

IoT、ビックデータ時代の到来

4Gの到来でたくさんのデータをインターネットに流すことができるようになったことで、「IoT（モノのインターネット）」なども登場。IoTは”Internet of Things”の略で日本では”モノのインターネット”と訳されています。

わかりやすい所では家電などの製品からもインターネットを通じてデータを送ることができるようになったと考えれば良いでしょう。各家電の現在の状況や、冷蔵庫等の利用状況や内部の在庫状況など様々なものをデータ化して転送することができます。

リッチコンテンツなどの大量消費の裏には各アクセス状況などのデータも転送されています。コンテンツ、それらコンテンツの利用状況、IoTによるデータ転送などの流れによって何が起きたかと言いますと、とても膨大なデータが生み出されました。その結果、登場したのが「ビックデータ」ですね。

ビックデータはこのような人間が処理することが追いつかないほどの膨大なデータの集合と理解しておけば大丈夫です。

AI・機械学習・ディープラーニング分野の活躍

様々な情報を処理したり、データ分析するためには、元となるそのデータが必要ですがビックデータの登場により、人間がそのデータを手動で分析したり処理することが非常に難しくなってきました。そこで注目を集めたのが機械学習やディープラーニングといった大きな枠組みで言うAIという分野です。

機械学習やディープラーニングは膨大なデータから自動的に学習し、それらデータの特徴やルールといったものを見つけ出す技術だと理解しておけば大丈夫です。

2020年以前から機会学習やAIという言葉はすでにありました。ではなぜ昨今これほど注目されるようになったのか？

1つはデータ量にあります。元々、機械学習やAIといったものは、膨大なデータを学習時に必要とします。この膨大なデータを集めることができない時は人間が手で分析をかけた方がより精度の高い傾向が見つかる場合が多かったのです。

しかし、インターネットの情報転送量が飛躍的に向上してきたことで人間が処理しきれないデータが登場し、逆に機械学習にとっては有利なほどの情報量が集まるようになった、それが近年、機械学習やディープラーニングが非常に注目されるようになった要因の1つです。

もちろんGPUの性能向上や、何層にもレイヤーを積み重ねることで精度が向上してきた仕組みの技術革新にも影響されています。

ブロックチェーンはプライバシー問題の解決の糸口になるか？

これらのイノベーションによって精度の高い分析作業を行うことができるようになりましたが、ここで一つ問題が発生しました。それは逆に精度が高すぎることによって個人の行動や傾向といったものが丸裸にされてしまうということ。

ビジネスを提供する側から見ると個人を特定し、その個人の購買傾向や趣味趣向といったものが事細かく理解することができれば当然アプローチもしやすくなり、ビジネス的に非常に有利に立つことができますよね。しかし、そこには必ず個人のプライバシー問題が立ちはだかります。

そこで、個人を特定させずに個を特定することが必要になってきました。そこで注目されているのが暗号化技術であり、ブロックチェーン等の技術になります。ただこれまでの技術と違いブロックチェーンはまだ完全な実用化には少し遠い技術です。

ブロックチェーンは中央管理システムなしに様々なデータを暗号化して紐付けることができる仕組みだと理解しておけば良いでしょう。

ブロックチェーンを使わずとも個人の情報を暗号化し個として扱うことは可能ですが、それらのデータを1つのところが集約して持つことにより内部の人間であれはデータを個人と紐付けることが容易にできてしまい結果的に情報漏洩へつながりかねません。

しかし、それを分散コンピューティングであるブロックチェーンに持たせることで誰でも容易に個のデータと個人を紐付けて確認することはできなくなるのです。ここに個人のプライバシーや安全性が担保される可能性があり近年注目が集まる技術の一つとなっています。

インターネットを中心とした進化に伴う技術革新はなくならない

つまり、ここまで解説してきた技術は単独で成長したものではなくインターネットという大きな流れが生み出した中で必要性に駆られてさらに技術発展し融合して使われるようになってきた技術です。そう考えると、この先簡単になくなってしまうような一時的なトレンドではないということがご理解いただけるかと思います。

2020年から一部の地域ではありますがスタートする5G。4Gに比べて転送できる情報量は飛躍的に向上します。ユーザとしては今まで受けることができなかった、よりリッチなコンテンツやサービスを受けられることになりますので少し時間は掛かりつつも必ず浸透していくことになるでしょう。

それに伴いAIや機械学習、ディープラーニング、また、IoTやブロックチェーンといった暗号化技術も合わせて利用され続けることになると考えるのが自然です。

これらの技術はすべてプログラムによって支えられており、プログラムエンジニアがこの先どんどん不足していくと言うのも納得できるでしょう。

未来を考えつつ今自分に必要なものを考える

国としても将来的にそのような未来を見越し、小学校にプログラミング教育が導入されます。つまり、10年後ぐらいにはどの会社にもプログラミングを学んできた学生たちが入社し始めてくるのです。この流れは多くの人が以前に体験したことがありますよね。

年代によって多少違うとは思いますがパソコンやOffice製品などがそれにあたります。小学校などにパソコンの教育やOfficeの授業が導入されたことにより、その数年後に社会人としてそれらを学んだ学生たちが入社してきました。その時には会社の中でそれらの技術が使えるということが当たり前に要求されるような風潮になっていましたよね。

今現在、パソコンが使えない、Office製品が使えないと言った人は業種業態にもよりますが社内でかなり少数派となってきています。多くの企業ではそれらの製品やサービスは使えることが当たり前という流れです。

これと同じことが、プログラミングにも起きてくるってということは容易に想像がつくのではないでしょうか。

2020年以降主役となるトレンド技術を理解するとこの先自分のビジネスに追加するスキルというものが見えてきましたよね。プログラミング言語を学ぶということはどのような職種であれ、ほとんどの場合、この先必要になってくる技術といえます。

プログラミングをマスターする1番のコツは現在の自分の業務内でプログラムに置き換えることができるタスクを見つけ、実際にそのプログラムを作ってみることです。

プログラミングと聞くと多くの方がアプリケーションやクラウドサービスといったような大規模なものを想像しがちですが、実は細かなタスクを小規模プログラムで置き換えて色々と業務効率化に役立てるのがあります。

特に自分でなくてもできるような単純作業などはプログラムに置き換えやすい場合が多いのでそのような観点から考えてみても良いでしょう。

今日のdot

プログラミング技術は数日で身につくようなものではありません。

忙しいビジネスの合間ではあると思いますが少しずつでもプログラミング学習始め自分のビジネスの中に簡単なプログラムからでも取り入れてビジネスを効率化していくことに慣れておけば10年後プログラムをマスターした新社会人が入社してきても焦ることはないと思います。

今からでも少しずつプログラミング学習を始めてみましょう。