③難解な「DX」を日本一簡単に解説してみる「なぜ今「DX」が叫ばれるの？」

DX課題に向けてのブログやITサポートを行う中
様々な現場ヒアリングや事例、国が求める施策などから
「求める側」「求められる側」のギャップなども含めて
「DX」と言う難解な沸騰ワードを順序立てて解説して見ます。

前回は「DX化が叫ばれる背景」として、
複雑に諸々が絡み合う背景について解説しました。

・なぜ今「DX」が叫ばれるの？

今回は前回の背景の中の要素からテクノロジー部分にフォーカスして書いて見ます。
DXを語る上での「技術的な進化と普及」はかなり大きい要素です。

何と言ってもこの進化が大きいです。
今までは手の届かなかった内容が技術の進化で身近になったこと

特にビッグデータを中心とした物理的価値を創出するための
テクノロジーとしてクラウドコンピューティング、AI（人工知能）、IoT（モノのインターネット）
などの技術が急速に発展し、これらが企業の業務プロセスに組み込まれることで効率化や新たな
ビジネスモデルの創出が可能になりました。

ビッグデータとは、従来のデータ処理手法では取り扱うことが困難な、大量かつ多様なデータの
集合を指します。このデータは、以下の特徴を持っています。

•Volume（量）: 大規模なデータ量
•Velocity（速度）: 高速な生成・処理速度
•Variety（多様性）: 様々な形式や種類のデータ
•Veracity（真実性）: データの正確性や信頼性
•Value（価値）: データから得られる価値

技術の進化により、センサーやIoTデバイス、ソーシャルメディア、オンライン取引など、さまざまな
ソースからデータが生成されるようになりました。クラウドストレージや分散型データベース技術の
発展により、これらの膨大なデータを効率的に収集・管理することが可能になっています。

ビッグデータの真の価値は、そのデータを分析することで得られます。AI（人工知能）や機械学習
アルゴリズムを活用することで、データからパターンやトレンドを抽出し、予測分析や意思決定支援
が可能になります。昨今のAIの進化はビッグデータの分析の賜物と考えても差し支えありません。

以下に、それぞれの技術を詳しく解説します。

クラウドコンピューティングは、インターネットを通じてデータの保存、処理、管理を行う技術です。
これにより、企業は自社でサーバーを運用する必要がなくなり、オンデマンドで計算資源やストレージ
を利用できます

AIは、人間の知的な作業を模倣し、実行する技術の総称です。特に機械学習やディープラーニング
といった手法を用いて、大量のデータから学習し、予測や分類などのタスクを自動で行います。

IoTは、物理的なデバイスがインターネットに接続され、データを相互にやり取りする技術です。
センサーが組み込まれたデバイスを通じて、リアルタイムでデータを収集・分析し、効率的な制御や
監視が可能になります。IoTの具体的な利用例には以下があります。

スマートシティ: 都市インフラの監視と管理をIoTデバイスで行うことで、交通渋滞の緩和や
エネルギー消費の最適化が図られます。
産業用IoT: 製造業では、工場内の機械や設備がネットワークでつながり、生産ラインの最適化や
予防保守が実現されます。

これらの技術は相互に関連し合い、企業の業務プロセスの効率化や新しいビジネスモデルの創出を
可能にしています。

例えば、クラウドコンピューティングを利用してIoTデバイスから収集したデータをリアルタイムで
分析し、AIを活用して得られた情報を基に迅速な意思決定を行うといった形で、これらの技術が統合
されることがDXの大きな推進力となっています。

この様な技術が身近になったことで「デジタル技術による変革」が可能になった事より
よりも複雑な仕組みを変革して技術を活用する事で「DX」につながるでしょう。
と言うストーリーを描いているのが現状です。

難しい技術論は置いておいて、これらのワードだけでも覚えておくと理解が深まります。