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2016年はIoT、機械学習(マシンラーニング)、ロボティクスの3分野が開発者のトレンド – Forbes

2016年はIoT、機械学習(マシンラーニング)、ロボティクスの3分野が開発者のトレンド

ソース: Internet of Things, Machine Learning & Robotics Are High Priorities For Developers In 2016 – Forbes

改めて声を大にして言うことではないかもしれませんが、こうしてきちんとした数字として現れていましたので取り上げてみようかと。

  • 56.4%の開発者(技術者)がロボティクス向けのアプリを開発している
  • 45%の開発者が、デジタル化戦略においてIoTは極めて重要であると認識
  • 27.4%がクラウド向けアプリの開発をしている
  • 24.7%が開発プロジェクトにおいて機械学習を利用
  • 今月初めにリリースされた Evans Data Corporation Global Development Survey, Volume 1 からのデータです。調査対象は、最新のテクノロジーを駆使して新しいアプリケーションを作り続ける、いわゆるギークな開発者。イノベーターとかアーリーアダプターとかに分類されるような最先端の人達ですから、トレンドの行末を占うにはうってつけかもしれません。そんなギーク1441名の回答は一体どんな内訳になってるんでしょうか。

    冒頭リンク先の記事には、以下の8つの視点からギーク達の回答をまとめています。

  • ビッグデータ分析の開発者は、その時間のほとんどをIoTの開発に費やしている
  • 1.Best-Describes-Appこのグラフを見ても分かるように、ビッグデータとIoTの親和性はやはり高いようです。大量のデータを集める手段としてIoTを利用しているという姿が浮き彫りになっています。アジを釣るのが目的ではなく、ヒラメやカンパチを釣るためにまずアジを釣るようなものと言えば分かりやすいでしょうか。すいません、最近頭の中の8割は釣りのことです。

  • ビッグデータ開発者がフォーカスしている分野は以下の3つ:「ロボティクス (56.4%)」、「エンタメ系 (56.3%)」、そして「自動車 (52.9%)」
  • 2.Data-Mining-adoptionエンタメ系とざっくり紹介してますが、原文では「Arts, Entertainment and Recreation」となっています。ロボティクスは製造業と結びつきやすいので、このブログを読むような読者層にはしっくり来るんじゃないでしょうか。自動車もしかり。エンタメ系はどういう使い方でしょうか。残念ながらこの記事からは分からないので推測しますが、ウェアラブル(フィットネス系など)とか、ARなんかでしょうかね。

    それにしても、ガバメントセクターの突出したビッグデータ活用の進んでなさ(変な言葉ですが)が目立ちますね。コンセプトは知ってるが導入計画なし、あるいはそれ以前という認識が約半数です。これはある意味開拓しがいのあるセクターなのかもしれないですね。

  • 割合にして3分の1に迫る開発者が、新しいアプリをクラウド上に構築しようとしている
  • 3.Plans-for-Apps-In-the-Clouds1工場や医療系なんかだとクラウドを嫌うところもまだ多くありますが、やはりクラウド無しではにっちもさっちもいかないんでしょうな、今後は。実に8割の開発者が既にクラウド上でアプリの開発をしているそうです。このグラフはこの2年以内にクラウドで開発を行う予定があるか?という調査結果です。この1年に限定すると66.9%がクラウドで開発予定あり、だそうです。

    実際のところ、オンプレとクラウドのセキュリティを比較すると、僕は正直そんな差はないんではないかと考えています。オンプレとは言えどこかでネットワークに繋がっているでしょうし、専任の管理者が張り付いて厳密に管理したとしても、AWSとかGoogleとかの超ピカピカ凄腕のセキュリティエンジニア達が常に管理しているクラウドプラットフォームの堅牢さと比較すると、オンプレとは言えセキュリティ的に必ずしも優位とは言えないと思います。

  • 開発者を新たなクラウドプラットフォームへと向かわせる原動力は「より強固なセキュリティ (51.9%)」、「信頼性 (42%)」、「より良いユーザーエクスペリエンス (41%)」が上位
  • 4.key-factorsクラウド事業者にとって非常に参考になる調査結果じゃないでしょうか。やはりセキュリティへの要求が突出していますね。4番手以下は、サービス形態、ネットワーク速度、価格と続きます。

  • 45%の開発者が、デジタル化戦略においてIoTは極めて重要であると認識
  • 5.importance-of-IoT-strategyざっくり8割近くが、IoTは重要であると回答してますね。なかなかビジネスにならないだの、バズワードだのと言われたりもしますが、ちょっとホッとしました(笑)

  • 41%の開発者が、コグニティブ・コンピューティングと人工知能(AI)は、デジタル化戦略において極めて重要と回答
  • 6.AI-Importanceとあるサービス関連企業のエグゼクティブによると、月額課金モデル(サブスクリプションもでる)のAIベースサービスがアツいそうです。ただ、それ程重要じゃない、あるいは全然ナシという意見が3割ほどあって、IoTと比較すると一般に深く浸透するのはもう少し先なのかもしれないなという印象ですね。

  • 機械学習アプリとして最も多く開発されている分野のアプリは、「IoT (11.4%)」、「プロフェッショナルサービス、サイエンティフィックサービス、テクニカルサービス (10%)」、「製造業向け (9.4%)」
  • 7.Machine-learning-industries-finalこうして見ると機械学習が活用されている分野って幅広いですね。あらゆる分野で活用が進んでいるのがよく分かります。だけど実際にどういう風に使われているのかってあまり僕らの耳目に触れませんよね。残念ながらこの調査ではそこまでの情報は分かりませんが、折りに触れこのブログでも注目してみたいと思います。

  • 大多数の開発者 (84.2%) が、現代の組織をうまく運営するためには、分析技術が非常に重要であると回答
  • その中の約半数が、自分の組織が事をなすためにも、分析技術は非常に重要だと回答しています。


    さて、記事の紹介が進むにつれ、ロボティクスがビッグデータやIoT、アナリティクスの影に隠れてしまった印象がありますが、ギークな技術者達のプライオリティは、IoT、機械学習そしてロボティクスであるというデータでした。データサイエンティストが最もセクシーな職業になるという記事だか本だかが以前出てましたが、正にその通りですね。僕がコンピュータサイエンスを勉強していた頃(20年ほど前でしょうか)にも、「データマイニング」という科目がありました。IoTも、言葉は少しずつ変化していますが、概念自体はかなり古くから存在しています。

    技術の中心は「人」であることが重要だと思うので、結局のところは人が考えることの本質ってずっと昔からそれ程変わらないんだよなぁという思いを新たにした次第です。とは言え、テクノロジーの発展は目を見張るものがありますから、実際にできることの幅や完成度はどんどん上がりますよね。「技術の壁」というのがどんどん壊れてきて、より便利で安全で快適な世の中を実現するのにIoTが注目を集めるのは、僕としては悪く無い気分です(笑)

    というわけで、今日はこの辺で。
    ではまた。

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