IPAが「DX白書2023」を公開　地域別俯瞰図など最新のDX事例を分析：人口減少と高齢化が進む、うちの地域のDX状況は？ IPAは「DX白書2023」を公開した。国内DX事例の分析に基づいてDXへの取り組み状況を概観し、日米企業を対象としたアンケート調査結果の経年変化や最新動向、DX推進への課題や求められる取り組みの方向性などについて解説している。

PublickeyのIT業界予想2023。クラウドのコスト上昇懸念、Passkeyの普及、AIによる開発支援の進化、WebAssembly環境の充実など 新年明けましておめでとうございます。今年もPublickeyをどうぞよろしくおねがいいたします。 さて今年最初の記事では2023年のIT業界、特にPublickeyが主な守備範囲としているエンタープライズ系のIT業界はどうなるのか、Publickeyなりに期待を込めた予想をしてみたいと思います。 エネルギー価格の上昇、セキュリティへの注目など まずは予想の前提として、IT業界に影響を与えそうな現状についての認識を明らかにしておきたいと思います。 グローバルな視点で見たときに、IT業界だけでなく世界経済に大きな影響を与えているのは石油や天然ガスを始めとするエネルギー価格の上昇とインフレでしょう。 エネルギー価格の上昇はロシアによるウクライナ

はじめにIT分野では日々新しい技術が登場しています。技術者の肌感覚として新しい技術・枯れた技術の区別は付くでしょうが、それらを俯瞰して視ることはできるのでしょうか？昨今のIT分野では、Qiita等のプラットフォームを通じてコミュニティベースでの技術情報の発信が活発に行われています。本稿では、Qiitaの投稿記事に付けられたタグの情報を利用して、過去約10年間の国内のIT技術動向を可視化した「日本のIT技術マップ」を紹介します。 「日本のIT技術マップ」「日本のIT技術マップ」は、Qiitaの投稿記事から得たタグの関係を地図テイストに可視化したものです。投稿記事は、Qiitaのサービス開始時である2011年9月から2022年12月までのものをQiita APIから取得しました。可視化方法の主要な部分は以下の論文を参考にしています。 Gansner, E. R., Hu, Y., & Kobo

目次 目次 はじめに CVPR2022概要 Workshop on Image Matching: Local Features & Beyond SuperPoint and SuperGlue: Lessons Learned Large-scale 3D reconstruction Deployment - Successes, Challenges, Open Problems Unstructured Object Matching using Co-Salient Region Segmentation Nerfels: Renderable Neural Codes for Improved Camera Pose Estimation Feature Query Networks: Neural Surface Description for Camera Pose Re

大昔、クラウドだって言い張った単なる仮想環境を作ったおぼえがあるけど、全然スケールするイメージが付かなかった。 一番の問題は、個別の顧客に対していろいろと要件を聴きすぎたということだった。顧客ごとにユニークに設定を入れ込んでいくと、どんどん設定が複雑になっていく。これ十社ならいいけど百社入ったらアウトかな、なんて感覚があった。 AWSなど、スケールするクラウドは個別の要件なんて聞かないで、どの顧客にも同じ機能を提供するという姿勢を貫いた。そもそも顧客と直接コミュニケーションをせず、Webサイトを通じたコミュニケーションが基本だった。スケールする前提を守るには必須だと思う。 これが、「地場のデータセンターは、直接お客様にお伺いし、Face to Faceをするのがバリューです」なんて言っちゃったものだから、クラウドではなくなる。 そうなると、顧客の声が強くなりすぎて、あれやこれや拡張しちゃう

これは、企業のAI（人工知能）導入について調査した結果をまとめたもの。調査対象は世界19カ国（米国、英国、フランス、ドイツ、スペイン、イタリア、中国、インド、シンガポール、オーストラリア、カナダ、アラブ首長国連邦、韓国、ブラジル、メキシコ、コロンビア、アルゼンチン、チリ、ペルー）の経営層で、計7502人から有効回答を得た。 「AI導入は確実に進んでいる」 調査結果によると2022年の「企業のAI導入率」は、対前年比13ポイント増の35％だった。「AIの導入を検討している」と回答した企業の割合は42％となっており、企業規模別では、大企業の方が中堅企業よりもAI導入率が高かった。国別に見ると、中国とインドのAI導入率が高く、これらの国では60％近くの企業がAIを積極的に利用している。それに対して韓国は22％、オーストラリアは24％、米国は25％、英国は26％にとどまった。業種別で見ると、金融サ

IBM、「世界のAI導入状況 2022年(日本語版)」を発表スキル不足への対処、プロセスの自動化、持続可能なオペレーション促進のため、AIの導入率が着実に増加 IBMは「世界のAI導入状況 2022年 （Global AI Adoption Index 2022）」( https://www.ibm.com/downloads/cas/DOMQ0OWA )の日本語版を発表しました。本調査は、IBMの委託によりMorning Consult社が2022年3月30日から4月12日にかけて、自社のIT関連の意思決定について何らかの知識/影響力を持つ7502人の世界の経営層を対象として実施したものです。 本調査により、世界のAI導入率が前年の2021年と比較して着実に高まっており、2022年には35%に達したことが明らかになりました。AIが、より利用しやすく、実装しやすくなってきていることで、AI

Stack Exchangeが運営する開発者向けQ＆Aサイト「Stack Overflow」は2022年6月22日（米国時間）、2022年の年次開発者調査「2022 Developer Survey」の結果を発表した。同調査は2022年5月11日～6月1日に実施し、180カ国の7万3000人以上のソフトウェア開発者が回答した。 調査結果は「開発者プロフィール」「技術」「仕事」「コミュニティー」「プロフェッショナル開発者」のカテゴリーにまとまっている。 コーディングの学習方法が変化（開発者プロフィール） 開発者プロフィールではコーディングの学習方法に変化が現れた。 動画やブログ、フォーラムなどのオンラインリソースでコーディングを学んだ回答者の割合が、2021年調査の59.53％から、今回70.91％に上昇した。 45歳以上の回答者は書籍から学んだ人が最も多く、若い回答者はオンラインで学んでい

とりとめない話ですが、今どきのLinuxのパッケージングの種類とSteamDeckから一気に改善されたDirectX 周りの話です。社内の勉強会で共有した資料

プログラミング技術に関するナレッジコミュニティのStack Overflowが2022年6月22日に、180カ国にいる7万3000人以上の開発者を対象に実施した調査「Stack Overflow Developer Survey 2022」の結果を発表しました。 Stack Overflow Developer Survey 2022 https://survey.stackoverflow.co/2022/ 今回の調査に参加した開発者の内訳はこんな感じ。トップ10のうち首位はアメリカで、インド・ドイツ・イギリス・カナダ・フランス・ブラジル・ポーランド・オランダ・スペインがその後に続きました。なお、日本からの回答者は333人で、回答者全体における割合は0.46％でした。 ◆プログラミング言語 以下は、使っているプログラミング言語のランキングで、クリックすると拡大することができます。首位の座

(はてなブックマークやTwitterでの対話で詳しい人が色々教えてくれたのでそれに伴って改稿) VMwareがBroadcomに8兆円(!)で買収されるというニュースが報道されている。 Broadcomは通信に必要なチップを寡占している地味なベンダという印象であったので、なんじゃそりゃと思ったら、2005年にプラベート・エクイティが作った会社が買収と売却を繰り返して急成長して、2015年にはBroadcomを5兆円で買収して社名を引き継ぎ、2017年には更にQualcommを買収しようとして米国政府に阻止され、2018年にはCAを買収、2019年にはSymantecを買収と、そういう流れである。 要するに、マーケットを寡占している製品を持つ低成長・斜陽の会社のIPを割安で買って、セールスもマーケティングもR&Dもお金のかかる事は全部辞めて、既存のお客さんからライセンス料をとれる間だけとろう

「日本のエンジニアは不足しているというけれど本当？　その原因は？」 「わが社でもエンジニアが不足していて困っている、何かよい解決法はないか？」 いまこの記事を読んでいる方は、そのような疑問や悩みを持っているのではないでしょうか？ 「エンジニア不足というのはウソだ」と主張する向きもありますが、実際にデータを見ると確実にエンジニアは不足しています。 2018年時点の調査で22万人、このままいけば最悪の場合は2030年時点で79万人が不足すると予想されているのです。 原因として考えられるのは以下のようなことです。 ・IT市場が急成長している ・技術革新のスピードが速い ・エンジニアの高齢化が進んでいる ・IT業界の労働環境がよくない そして、この解決のために企業がとれる対策としては、以下が挙げられます。 ・エンジニアの待遇を改善する ・社内で人材を育成する ・海外人材を活用する そこでこの記事で

ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表。NFTやAIによるソフトウェア開発支援などは過度な期待、黎明期に量子MLなど 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2021年版では1500を超えるテクノロジを同社が分析し、、今後5～10年にわたって高度な競争優位性をもたらす可能性が高い、押さえておくべき先進的なテクノロジおよびトレンドを簡潔にまとめたものとしています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていきましょう。 黎明期の初期には量子コンピュータを用いて

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます アマゾンウェブサービスジャパン（AWSジャパン）が企業システムのクラウド移行を支援する施策を強化した。パッケージと称しているが、内容はコンサルティングのようにも見て取れる。AWSがコンサルティング事業に乗り出したのならば、クラウド市場での影響は小さくない。 AWSがコンサルティング事業に乗り出すと見る理由とは AWSジャパンが先頃発表したのは、企業システムをクラウドに移行する中で計画立案の段階を支援する「AWS ITトランスフォーメーションパッケージ」（ITXパッケージ）と呼ぶ新サービスである。 同社はこれまで、クラウド移行支援プログラム「AWS Migration Acceleration Program」（MAP）を提供してきたが、

テックコミュニティの運営側で、その技術分野を常に追いかけているエンジニアの方々にお話をうかがうインタビュー企画。ホストは関満徳が務めます。新型コロナ禍のさなか対面での取材を避け、リモートで行います。第3回目のゲストとしてお迎えしたのは、ソリューションアーキテクトとして活躍する太田航平氏です。 太田氏は、ソリューションアーキテクトとして従事する傍（かたわ）ら、Docker Meetup Tokyo運営、CloudNative Days（旧Japan Container Days）実行委員会メンバーなどコンテナに関わる活動を精力的にされています。 太田 航平（OTA Kohei）さんヒューレット・パッカード・エンタープライズにて、ソリューションアーキテクトとして勤務。クラウドネイティブ道を極めるべく日々修行の毎日を送っている。 GitHub：inductor Twitter：@_inducto

シンガポールの調査会社Canalysはこのほど、2019年の世界クラウドインフラ市場（支出額ベース）に関する調査結果を発表した。調査によると、19年にユーザー企業がクラウドインフラに支出した金額は、前年比37.6％増の約1070億ドル（約11兆7600億円）に拡大した。その多くを、Amazon Web Services（AWS）とMicrosoft Azure（Azure）が占めた。 19年のシェア首位はAWS。ユーザー企業からの支出額は約346億ドル（約3兆8000億円、前年比36.0％増）で、全体の32.3％（前年比0.4ポイント減）を占めた。Canalysは「AWSをオンプレミス環境で実行できる『AWS Outposts』のリリースにより、今後もさらなる成長が期待できる」とみている。 シェア2位はAzure。支出額は約181億ドル（約1兆9900億円、63.9％増）で、全体の16.9

最終更新日： 2020年1月22日 2019年は、2018年に続きAI・人工知能分野で多くのニュースがありました。記憶に新しいところでは、LINEとYahoo!が統合して「アジアを代表するAI テックカンパニー」になると表明し、大きな話題になりました。また、2019年は「AI戦略 2019」が発表された年でもあり、特に人材育成に注目が集まった1年でした。 新元号「令和」を迎えた2019年を振り返ると、たくさんのAI関連ニュースが報じられ、AIへの注目は依然と高い状態が続いています。 この記事では、AI専門メディア「AINOW」を通して感じた2019年のAI分野の動きについて、お伝えします。 2019年はAI技術が現場に水平展開 2019年はざっくり言うと、AI技術が水平展開した1年だったといえるでしょう。以下、ざっくりと解説していきます。 自然言語処理領域（テキストAI）では「BERT」に