Technology Trends for 2024: What’s Ahead?

人口知能（AI）

2023 年には AI と ML があらゆる場所に登場しましたが、それには十分な理由がありました。 ChatGPT は信じられないほどのツールであり、大衆にとって簡単にアクセスできることが証明されました。 しかし、B2B 分野におけるマルチモーダル生成 AI とは何を意味するのでしょうか？ 「できる」や「できる」から「ある」への移行が、次の大きなステップとなりそうです。

Jethro Borsje, Chief Ecosystem Officer: 「2024 年の AI の成功は、主に汎用 LLM ではなく、非常に離散的なドメイン固有のアプリケーションによってもたらされると私は予想しています。 ChatGPT のようなツールを使用して、コンシューマ アプリケーションに焦点を当てるのではなく、ビジネス ユーザーに何をもたらすことができるかを考えてみましょう。」

Subba Rao, Director, Manufacturing Industries Cloud: 「製造業においては、生成 AI の民主化は非常に大きなものになるでしょう。 生成 AI は、異種のソースを接続してデジタル化し、大規模な言語モデルを適用してビジネス ユーザーの複雑さを抽象化するのに役立ちます。 2024 年には、初期の実証ポイント、教訓、実際の障害が表面化し始めるでしょう。 これにより、プラットフォーム ベンダー (Mendix など) は、データの複雑さを抽象化してアプリケーション開発を簡素化しながら、生成 AI を適用する際に実際の ROI がどこにあるのかを特定することができます。」

Gordon Van Huizen, Senior Vice President, Strategy:「2024 年は、AI による企業イノベーションの波が押し寄せる年となるでしょう。 2023 年を通じて、企業は調査から試験運用と実験に移行しました。 まだ誰もが収益の増加を実感しているわけではありませんが、2024 年には、良いアイデアが適切なアイデアに変換され、それが実現されるようになるでしょう。 融合チームやビジネスと IT のコラボレーションなどの概念を理解している組織は、アイデアから大規模な本番環境へ迅速に移行するのに最適な立場にあります。 実際には、今すぐ投資を行うよりも、様子見のアプローチの方がリスクが高いと思います。 企業は動く必要がある。」

Hans de Visser, Chief Product Officer: 「組織は、AI に関する本当の疑問のいくつかに答え始めるでしょう。 生成AI と AI は彼らの働き方にどのような影響を与えるのでしょうか？　 彼らのビジネスモデルは？ 彼らの運用モデルは？ 整備を進めている組織はありますが、ユースケースを完全に理解している人は誰もいません。 誰もが興味を持っていますし、ローコードはアイデアを実現するのに役立つと思います。 ローコードは、抽象化と自動化を追加することにより、開発能力の拡張として常に役立ちます。 AI はそれをさらに支援するため、開発者は付加価値に集中できます。 ハイコードで AI を解釈するのは大きな課題です。 しかし、それをローコードが提供するビジュアル言語に持ち込むと、はるかにアクセスしやすくなります。」

データサイエンスと民主化

世界がよりスマートで洗練さを増す中で、ほとんどの組織は顧客、プロセス、従業員などに関するデータをますます多く生成しています。 しかし、多ければ多いほど良いというわけではありません。 そして、適切な構造と統合がなければ、重要なデータはすべて無意味になる可能性があります。 組織はデータ戦略を計画し、すべてを有意義なものにするためにそれに投資する必要があります

Tim Srock, Chief Executive Officer: 「私たちはすでにデータを大量に扱う領域にいますが、今年は分析、AI、タスクの自動化、自然言語処理などによるそれらの民主化など、多くの要素が統合され始めるでしょう。 適切なデータがなければ、これらのことは何も機能しません。 データとデータ サイエンスを真に活用している企業は、データ、アプリ開発、AI のトライアングルをうまく機能させるための準備が整っているでしょう。 データとデータ サイエンスを真に活用している企業は、データ、アプリ開発、AI のトライアングルをうまく機能させるための準備が整っているでしょう。」

Subba Rao:「産業の文脈では、データはさらに重要になるでしょう。 データドリブンの考え方、ビジネス技術者が複雑さを抽象化するためのデータ戦略、共通のプラットフォーム、パートナーのエコシステム、これらは、ビジネス全体にわたる専用のソフトウェア ソリューションの共同革新と共同作成を支援するために必要なツールです。」

Hans de Visser: 「データサイエンティストの世界とアプリケーション開発の世界の間には融合が起こるでしょう。 データをアクションに変えて洞察を得ることがすべてであり、それらの洞察は通常、アプリケーションと連携して行われます。」

プラットフォーム統合

企業が使用する SaaS アプリケーションの平均数は、2020 年の 80 から 2022 年には 130 に増加しました。企業がますます多くのユースケースを解決しようとするにつれ、プラットフォームの過負荷と断片化されたデータが発生する可能性があります。 この種の過負荷はイノベーションの失敗につながる可能性があるため、企業は慎重にアプローチする必要があります。

Sheryl Koenigsberg, Vice President, Global Product Marketing: 「今年は、CIO がテクノロジーの展望を『近藤麻理恵』化する年です。 人々が家やクローゼットを調べて、「もう役に立たない」ものを捨てるというあのトレンドを覚えていますか？ 今年、IT 組織は、何年にもわたって移行ツールをつなぎ合わせたり、重要な問題を解決するための緊急投資に疲れ果てて、ようやくテクノロジーの混乱に対処できるようになるでしょう。 技術的負債が専門家の時間の最大 40% を消費し、テクノロジーの急増により高額で複雑な投資が必要となる中、CIO はプラットフォームと機能を真に評価し、最も差し迫った問題を解決できなくなったものを注意深く排除し、廃止することになります。 代わりに、幅広い機能を提供し、幅広い技術的洞察力を持つ人々がアクセスできる汎用プラットフォームに焦点を当てるでしょう。」

Nick Ford, Chief Growth Officer: 「多くの企業は、非常に特殊なプラットフォームとソリューションを使用して特定の問題を解決しようとしています。 しかし、これらのエコシステムの外で動作する複雑なシステムを構築したい場合、それらのソリューションは相互に通信したり、コンポーネントを共有したりすることができません。 2024 年には、より多くの組織が小規模なソリューションを組み込める「プラットフォームのプラットフォーム」に移行することになるでしょう。 維持と反復が容易になり、革新が容易になり、成功への道が明確になります。」

Jethro Borsje: 「私は、コンポーザビリティは、組織が自らをどのように見ているか、またソフトウェアを使用してプロセスをデジタル化する方法の一部であると考えています。 その一環として、自社ですべてを所有することなく、サードパーティの特定の機能を活用できるようにエコシステムを拡大しています。 これにより、組織の機敏性が高まり、変化に対応する能力が高まります。」

ITガバナンスとセキュリティ

ガバナンスとセキュリティは重要です。 これは物議を醸すものではありませんが、あらゆる形態や規模の企業が常に取り組んでいるテーマです。 ガバナンスをより容易かつ機敏にできるプラットフォームや企業にはチャンスが存在します。

Sakshi Dhakad, Senior Product Manager:「企業は、自社のリスク・アパーチャに基づいてデジタルカオスをより適切に管理したいと考えています。顧客のニーズは、デジタルランドスケープの豊富な可視性から、異常を検出してコストを最適化するためのインテリジェントツールまで多岐にわたります。重要なガバナンス機能の欠如は、すでに市場でのスタート地点ではありません。 企業がガバナンスに対して柔軟性があり、自動化され、インテリジェントなアプローチを取るほど、より大きな利益が期待できます。たとえば、ポリシーベースの自動化を使用して左シフトし、運用負荷を軽減し、高品質のソフトウェアを確保します。別の例は、適応型のガバナンス ガードレールを使用することです。 そのため、大規模な変更管理プログラムを調整する必要はなく、ビジネス ニーズとプラットフォーム内での継続的な学習に基づいて調整できます。Mendix のようなローコード プラットフォームには、ハイコードと比較して、必要不可欠な要素が組み込まれており、ランドスケープを管理するための簡素化された抽象化が提供されます。 2024 年にはガバナンスの重要性が高まるため、この傾向はさらに顕著になるでしょう。」

Hans de Visser: 「通常の構造の外でデータ サイエンティストによって開発が行われているシャドー IT の波が見られます。 彼らは、企業の IT 部門が必ずしも関与しない領域に属しているため、ガバナンスが欠如したソリューションを構築している優秀で創造的な人材です。 データ サイエンスの成果に対するリスク、つまり従業員の離職率、セキュリティ、コンプライアンスについて考えてみましょう。 これが成長するにつれ、データ サイエンティストにとっては、本格的なアプリ開発のためのすべてのツールとメカニズムとともに、完全なガバナンスと透明性を保ってエンタープライズ データを扱うことができる重大な機会が生まれます。」