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刊行にあたって
■概要■
昨今、AI・RPAクラウド、自動化プラットフォーム、次世代ERP/モダンERP等々、クラウド化するシステム領域の動きが活発である。内外のRPA/RPAクラウド/AIクラウド市場は、2020年以降もほぼ倍増ペースで高い成長を見せることが確実視されている。
日本のRPA/RPAクラウド/AIクラウド市場では、RPAプラットフォームと連携するOCR、基幹システムとRPAをAPIで接続するプロセスマイニング、BPMをSaaSとして提供するBPaaS、コールセンター業務の完全自動化やRPAを使ったBPOサービスなど、連携技術の領域で展開しており、多くのプレイヤーがRPAクラウドへの傾斜を強めている。
並行して、RPAにインテリジェンスを加えたIPA(インテリジェント・プロセス・オートメーション)、大量のデータ解析を目的としたEPA(拡張型プロセス・オートメーション)、半構造化/非構造化データに基づくタスクを実行可能とするCA(コグニティブ・オートメーション)など、RPAをより拡張・深化させた次世代RPAの動きも活発化し、2020年には大きなトレンドとなることが予想される。これらは、従来のRPAとAIのギャップを橋渡しし、それぞれを補完する役割を期待されている。
その他、業界・業務特化型クラウドの領域では、AI搭載自動運転システムとエッジクラウドがもたらすモビリティ・イノベーション、ロボット同士が相互に「見える・つながる」ことができるコンテクスト・センシティブなクラウド、クラウドを使った産業用協働ロボットやクラウドロボックス、多数の移動ロボット(AGV)の協調動作、クラウド型自動倉庫システム、データ分析などの機械学習モデルを簡単に構築できるIaaS型マネージドサービス等、AIとクラウドの連携に対する期待もさらに大きく広がっている。
本白書は、AI・RPAクラウドからMaaS、コグニティブ技術、各種エージェント型ソリューション、さらには業界・業務特化型クラウドを体系的に整理し、それぞれのテーマごとの特性や課題・動向について包括的に分析したものである。
著者一覧
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序
第1章 RPAクラウド/CA(コグニティブ・オートメーション)とクラウド
1-1 RPAクラウド 概説
[1] システム構成/システム環境
[2] RPAとAIの違い/RPAとAIの融合
[3] デジタルレイバー(RPA)の3段階
① RPA
② EPA(拡張型プロセス・オートメーション)
③ CA(コグニティブ・オートメーション)
[4] オンプレミス型とクラウド型
[5] マルチクラウドとRPA
1-2 RPAの利用環境別タイプ(デスクトップ型・ サーバー型・クラウド型)別にみた比較
[1] デスクトップ型RPAの特徴やメリット
[2] サーバー型RPAの特徴やメリット
[3] クラウド型のRPAの特徴やメリット
[4] RPAツール/RPAクラウドの比較
1-3 クラウド型RPAのプラットフォーム化/エンタープライズ型RPA
1-4 BPM/IA(インテリジェント・オートメーション)とクラウド
[1] IAとクラウド 概説
[2] デジタル変革支援クラウド・サービスとRPA
[3] RPAとAIを組み合わせたクラウド・サービス
[4] BPMとRPAの連携を容易にするクラウド
[5] BPMをSaaSとして提供する「BPaaS」
1-5 プロセスマイニングとクラウド
[1] プロセスマイニングとクラウド 概説
[2] プロセスマイニングとタスクマイニングの使い分け
[3] プロセスマイニング/タスクマイニングサービスの動向(海外・国内)
1-6 OCR/AI OCR関連クラウド・サービス
1-7 人材系RPA
1-8 ERPクラウドとRPA
1-9 業種、職種特化型RPAクラウドの台頭
1-10 RPA as a Serviceの登場
1-11 ハイブリッド型RPA主要ツールとクラウド・サービス
[1] UiPath次世代版
[2] Pega Robotic Automation & Intelligence
[3] RoboStaff(Scroll up)
[4] Verint Robotic Process Automation/Verint Process Assistant
[5] マイクロソフト 「Power Automate」/「Power Virtual Agents」
1-12 中堅中小企業向けRPAクラウドの拡大
1-13 クラウド・ロボティクスとRPA
[1] 概説
[2] MyRobots
[3] Rapyuta
[4] RoboEarth
[5] ソフトバンク/freee 「RPAロボットの共同開発・協業」
第2章 スマートファクトリーとクラウド
2-1 概説
2-2 クラウド/IoTが主導するスマートコネクテッドプロダクトの進化
2-3 インダストリー4.0/産業ネットワーク向けプラットフォーム
2-4 製造業向けロボット開発のエコシステム
2-5 インダストリーIoT向けアナリティクス基盤
[1] GE 「データレイク(Data lake)」
[2] SAP 「HANA」
2-6 IoT+AIによる工場監視
[1] NEC 「NEC Industrial IoT」/「ものづくり見える化ソリューション」
[2] 富士ゼロックス 「SCQM」
[3] オークマ 機械学習機能を搭載した「OSP-AI」
2-7 AI+IoTによる工場見える化
[1] NEC 「NEC Industrial IoT」/「ものづくり見える化ソリューション」
[2] 富士ゼロックス 「SCQM」
第3章 インダストリーIoTクラウド
3-1 インダストリーIoTクラウドとビッグデータ・ソリューション
3-2 インダストリーIoTを媒介に結合するクラウドとビッグデータ・ソリューション
3-3 インダストリーIoTクラウドによる工場一元管理
3-4 インダストリーIoTクラウドの実装・実証実験動向
3-5 インダストリーIoTクラウドの主要ベンダー/サービス動向
[1] 日本オラクル 「Oracle IoT Cloud Service」
[2] NEC 「CONNEXIVE クラウドサービス 基盤提供サービス」
[3] インダストリーIoTクラウド・プラットフォーム事例
第4章 ロボット・インフラ/次世代ロボットとクラウド
4-1 次世代ロボットとAIクラウド 概説
4-2 機械学習を搭載したサービスロボットとクラウド
4-3 クラウド型ロボティクスのインフラ整備
4-4 分散型/マルチエージェント型サービスロボット
4-5 自然言語処理を活かしたクラウド型サービスロボット
4-6 クラウドを使った産業用協働ロボット
4-7 事例
[1] MyRobots
[2] Rapyuta
[3] RoboEarth
[4] ソフトバンク/freee 「RPAロボットの共同開発・協業」
第5章 AIエンジン搭載クラウド/AIクラウド
5-1 クラウド・サービスとAIの同期的進化
5-2 クラウドを介して提供される「リアルタイムAI」
5-3 AIクラウド/学習済みクラウドAIの拡張・発展
5-4 主要AIクラウドの動向
第6章 メガ・クラウド・ベンダーが提供するAIクラウド
6-1 機械学習向けAIクラウド/AIプラットフォーム
6-2 Azure
[1] Azure上のVMware vSphereクラウドサービス 「Azure VMware Solutions」
[2] AzureのAI/IoT/ブロックチェーン機能拡充
[3] Azureの「Cognitive Services」でDockerコンテナの提供開始
6-3 Google Cloud(GCP)
[1] ビジネス向けAI/機械学習クラウド・サービス
6-4 AWS
[1] 推論専用チップ 「AWS Inferentia」
6-5 IBM ワトソン(Watson)/コグニティブシステム
[1] 概説
[2] クラウド経由で提供するWatson関連サービス
[3] RPAとコグニティブシステムの統合
[4] 文書自動要約システム
[5] 問い合わせ業務/コールセンター支援システム
[6] Facebookメッセンジャー向けボット
[7] 自然言語の入力を解析するAIプラットホーム
[8] アプリケーションやサービスを展開するためのパートナープログラム
[9] 国立情報学研究所(NI) 「コグニティブ・イノベーションセンター」
6-6 NLP(自然言語処理)向け AI クラウド/AIアシスタント
[1] Google(Alphabet)
[2] Microsoft
[3] Apple
[4] IBM
[5] Amazon
[6] Facebook
[7] Next IT 社
[8] Quantified Communications 社
[9] アイリッジ
第7章 機械学習とクラウド/Cloud Machine Learning
7-1 機械学習/ディープラーニングの大きな転回点となった2018年
7-2 クラウドで機械学習/ディープラーニングを活用する前提条件
7-3 クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項
7-4 学習済みクラウドAIを利用する動き
7-5 機械学習分析向けクラウドサービス/機械学習エンジンAPIサービス
7-7 クラウド型リアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム
7-8 クラウド型ビッグデータ解析/レコメンドサービス
7-9 クラウドと自律学習可能なAIチップの連携
7-10 機械学習を活用したサイバー攻撃対策プラットフォーム
7-11 機械学習エンジンを搭載したクラウド型コンテンツマーケティングプラットフォーム
7-12 クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項
第8章 ディープラーニングとクラウド
8-1 ディープラーニングの研究開発領域とクラウド 概説
8-2 クラウド/データセンター向けディープラーニングソリューション
8-3 次世代ディープラーニングとクラウド
8-4 ディープラーニング画像認識プラットフォーム
[1] ディープラーニング画像認識プラットフォームとソフトウェア
[2] 深層学習を使った先進画像診断技術
[3] 来店客の画像解析・行列予測
[4] 画像・音声認識とディープラーニングによる競技分析向け実証実験
8-5 データをリアルタイムに解析するAI工場 「エッジAIセンター」
8-6 ディープラーニングのビジネス利用と課題点
第9章 自然言語処理(NLP)/AIアシスタントとクラウド
9-1 概説
9-2 AI・RPA・クラウドによるコールセンター業務完全自動化
9-3 汎用AIアシスタントのエコシステム化
9-4 クラウドを介したナレッジ ナビゲーター型AIスピーカー
9-5 AIアシスタントのエコシステム化
9-6 AIアシスタント/スマートスピーカーのセキュリティ課題
9-7 EvenoteとAIを活用した文字認識サービス/オンラインノート
9-8 機械学習・機械翻訳クラウド
9-9 自動翻訳/通訳デバイス 参入企業/主要製品動向
[1] Google 「Google Translate on Pixel」
[2] Travis 「Travis the Translator」
[3] ソースネクスト 「POCKETALK」
第10章 AIクラウドとコネクテッドカー/自動運転
10-1 継続的な学習機能を備えたAIクラウドベースの自動運転プラットフォーム
10-2 AI搭載自動運転システムがもたらすモビリティ・イノベーション
10-3 AIクラウドとコネクテッドカー
10-4 “Cloud-to-Car” 概説
10-5 次世代コネクティッドカーのプラットフォーム
10-6 位置・地図情報クラウドによる自動運転向けダイナミックマップ
10-7 クラウドベースのビッグデータ活用&テレマティクス通信ユニット
10-8 自動運転向けIoTクラウドサービス
10-9 クラウド型リアルタイム走行データ収集・蓄積プラットフォーム
10-10 クラウド型運転情報レコメンドサービス
10-11 AIクラウドとコネクテッドカー:主要プラットフォーム
[1] Bosch 「Bosch Automotive Cloud Suit」
[2] Microsoft 「Microsoft Azure」
[3] Google 「Android」
[4] BMW 「BMW Connected」
[5] IBM 「Bluemix」上で提供される車載IoTプラットフォーム
10-12 実証実験動向
10-13 ディープラーニングを活用した車載/端末解析
10-14 研究開発/参入メーカー動向
[1] NVIDIA
[2] デンソー/東芝
[3] トプスシステムズ
第11章 AIチップとクラウド/クラウドとGPU対応
11-1 概説
11-2 AIクラウド/ディープラーニング向けサービスへのGPU適用
11-3 ディープラーニング/GPU対応領域に関与を深める米国大手クラウド・ベンダー
第12章 量子コンピューティング/量子ニューラルネットワークとクラウド
12-1 概説
12-2 量子プロセッサ/量子AIの現状と展開予測
12-3 量子ニューラルネットワーク計算機とクラウド
第13章 スマート・グリッドクラウド
13-1 電力使用一元管理
[1] BEMSによる企業グループ全体の電力使用量一元管理クラウドサービス
[2] NEC: 電力使用量を本社で一元管理するクラウド・サービス
[3] NECビッグローブ: 企業のエネルギー使用量の見える化クラウド・サービス
13-2 電力ネットワークの仮想化制御・運用最適化技術
[1] クラウド進化とグリッド進化のシンクロニシティ
13-3 各種情報システム構築
[1] 気候変動データ管理システムとスマートグリッドの統合ソリューション
[2] CDP(カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト): 気候変動への取組みに関する調査報告書を発表
[3] モデルベースによるエネルギー・システム
13-4 スマート・グリッド/広域社会管制システム支えるクラウド・コンピューティング
[1] IT BCP対応型インテリジェント分散処理の取り組み
13-5 スマートグリッドの通信規格策定に向けた動向
[1] 通信規格の標準化を目指す動き
[2] 各グループ実証実験の動き
13-6 データセンター消費電力量の急増と次世代型グリーンデータセンターの取り組み
[1] データセンターの“クリーンエネルギー度”採点結果
[2] Fresh Air Coolingの仕組みの導入
[3] データセンター冷却技術の進化と電力効率向上
[4] データセンター電力効率の監視・管理技術とスマートグリッド
13-7 グリーンデータセンター化を巡るメーカー、ベンダーの取り組み動向
[1] 機器の稼働保証温度
[2] 省電力・省スペースを実現するサーバーインフラ
第14章 グリーンITクラウド
14-1 ITの省電力設計・省電力運用概説
14-2 省電力化が進んだIT機器の導入
14-3 電源容量設計の改善によるグリーンITの推進
14-4 クラウドによるグリーンITの推進
[1] クラウドがもたらす効用と省エネルギー化
[2] グリーンデータセンター/グリーンクラウドの潮流
14-5 仮想化技術によるグリーンITの推進
[1] リスクマネジメントの観点で見た仮想化技術
[2] サーバ仮想化による省電力化
[3] ストレージ仮想化による省電力化ソリューション
14-6 ネットワーク運用管理によるグリーンITの推進
第15章 エネルギー管理システム/スマートハウスクラウド
15-1 エネルギーマネージメントシステム(EMS/EnMS)とクラウド
[1] エネルギーマネジメントシステムとクラウド概説
[2] 適用対象が拡大するEMS
15-2 BEMS(ビルエネルギー管理システム)
[1] BEMS概説
[2] BEMSの導入促進と補助金制度
[3] BEMSケーススタディ
15-3 CEMS(クラスター/コミュニティエネルギー管理システム)
[1] CEMS(セムス)概説
15-4 エネルギー管理アプリケーション
[1] 広がりを見せるエネルギー管理分野のビジネスチャンス
15-5 HEMSとスマートグリッド構想
[1] HEMSS(ヘムス)概説
[2] HEMS規格を巡る動き
[3] HEMS市場
15-6 クラウド型HEMS
[1] クラウド型HEMSの企業参入動向
第16章 コネクテッドホーム・クラウド
16-1 コネクテッドホーム向けクラウド 概説
16-2 学習・レコメンド機能を搭載したコネクテッドホーム・クラウド
16-3 AI/機械学習を援用したコネクテッドホーム・クラウド
16-4 IoT機器にMFi認証を付与した「Apple HomeKit」
16-5 Amazon 「Amazon Echo/Amazon Homekit」
第17章 次世代電力供給モデル(V2H/V2B)とクラウド
17-1 EV/PHEVと次世代電力供給モデル(V2H/V2B)
[1] 概説
[2] EVを活用したエネルギーマネジメント
17-2 EV蓄電池を利用した電力供給サービスモデル 「V2H(Vehicle to Home)」
17-3 EVと住宅/ビルをエネルギー供給でつなぐV2H/V2B
[1] HEMSとV2H/V2Bの融合
[2] 進化する家庭用蓄電池とV2H/V2B機器
17-4 V2H:スマートハウスとEV間の相互電力供給システム
17-5 電力供給用の架線を設置した電動車用道路の取り組み
17-6 エネルギー管理、ビル管理とEVの統合・一体化
第18章 ビッグデータ/データアナリシスとクラウド
18-1 ビッグデータと/データアナリシスとクラウド 概説
[1] 概説
[2] ビッグデータ解析とAIクラウド
[3] クラウドのアーキテクチャ・フレームワークとビッグデータ
[4] ビッグデータを活用するためのクラウド・テクノロジー
18-2 ビッグデータのアーキテクチャ/関連フレームワーク
[1] 並列処理基盤/並列処理フレームワーク
[2] MapReduceフレームワーク
[3] Hadoop
[4] NoSQL
[5] ソフトウエア・デファインド・ネットワーク(SDN)
[6] 直接接続ストレージ(DAS)
[7] リアルタイム情報配信
18-3 主要クラウドにおけるビッグデータ分析の手法・特徴
[1] Druid/Apache Superset
[2] Amazon Kinesis Analytics/Amazon Athena/Amazon QuickSight
[3] Cloud Dataflow/Cloud DataProc/Google BigQuery
[4] Azure HDInsight/Azure Data Lake Analytics
[5] Bluemix/Db2/Db2 Warehouse/IBM Watson Data Platform
18-4 主要ビッグデータ/データアナリシス・クラウドのSWOT分析
18-5 リアルタイム型ビッグデータ基盤概説
18-6 AWSが展開するビッグデータ向けサービス群
18-7 データウェアハウス(DWH)とビッグデータ・クラウド
18-8 プラットフォーム仮想化とビッグデータ
[1] 仮想化導入に立ちはだかる障壁
[2] クラウド時代にふさわしい仮想化管理・運用管理手法
[3] 仮想化技術によるスケーラブルな管理の実現
[4] プロバイダ間の相互運用性
[5] IaaSによるビッグデータ系データ解析サービス
18-9 ソーシャル・クラウドとビッグデータの密接な関係
[1] 概況
[2] ビッグデータによる口コミ分析
18-10 ビッグデータ/クラウドの関連団体
[1] Open Standard Cloud Assosiation(OSCA:オスカー)
第19章 次世代データ管理/データアナリシス/データプラットフォーム
19-1 データアナリシス 概説・概況
[1] 概説
[2] データアナリシスとビジネスインテリジェンスの関係
[3] IIoTプラットフォームを使用したアナリシス・プラットフォーム
[4] クラウドベースのデータアナリシス・エコシステム
19-2 次世代データ管理/データアナリシス/データプラットフォーム
[1] イベントストリーム処理によるリアルタイムのデータクレンジング/データアナリシス
[2] IoT予測アナリシスのリーンアプローチ
[3] インメモリ・リアルタイム・アナリシスプラットフォーム
19-3 データアナリシス・ソリューションのボトルネック
19-4 データインテリジェンス向けサービス
[1] 産業資材とデータインテリジェンス向けOSIsoftコネクテッドサービス
[2] AWS Greengrass/Amazon IoT Coreデータ/AWS IoT Analytics
19-5 参入企業動向
第20章 基幹系クラウド/ポストモダンERP
20-1 基幹クラウド 概説
[1] 基幹系プライベート・クラウド 概況・近況
[2] 基幹系クラウド/クラウドERPがもたらすメリット
[3] 海外展開、グループ展開で優位性をみせるクラウドERP
[4] 日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)の調査結果とコメント
20-2 基幹システムのクラウド化
20-3 ハイブリッドクラウドを利用したポストモダンERP
[1] 基幹システムとクラウドを疎結合で実現
[2] ポストモダンERP移行に伴う課題・解決策
第21章 金融/銀行勘定系クラウド
21-1 金融機関における分散系システムのクラウド移行
[1] 概説
[2] 金融国際都市で急速に進むクラウドおよび仮想化技術導入
[3] 金融向けSaaS/PaaSへの投資活発化
[4] 大手金融業で導入が進むデスクトップ仮想化
[5] 金融機関・勘定系を中心に進む基幹系プライベート・クラウド
[6] 金融機関がクラウドを導入するにあたって課題と考慮すべき点
21-3 金融業界向けディザスター・リカバリー(DR)クラウド
[1] 金融インフラのレジリエンス・マネジメント
[2] エンタープライズ・リスクマネジメント
21-4 高度のセキュリティ技術が要求される金融クラウド
[1] 概況・これまでの経過
[2] SAS70報告書
21-5 金融機関における分散系システムのクラウド移行
21-6 金融クラウドを導入するにあたっての特異点
第22章 ブロックチェーンとクラウド
22-1 ブロックチェーンとクラウド 概説
22-2 ブロックチェーンによるユニバーサルなイノベーションの可能性
22-4 金融オムニチャネル
第23章 Banking as a Platform (BaaP)
23-1 BaaP概説
23-2 BaaP形成を促進するオープンAPI
23-3 バリュー・エコシステムとしてのBaaP/フィンテック銀行
23-4 主要BaaSプロバイダー/BaaSプラットフォーム動向
[1] Fidor(ドイツ)
[2] ワイヤーカードAG(ドイツ)
[3] MatchMove(シンガポール)
[4] FinLeap(ドイツ)
[5] The Bancorp(米国)
[6] Number26(ドイツ)
[7] Mondo(英国)
第24章 ロケーション(地理情報・位置情報)サービス・クラウド
24-1 ロケーションベース(位置情報・地図情報)の諸サービスとの融合
[1] Google Maps
[2] Google Map Maker
[3] Google Latitude
[4] Google Earth Builder
24-2 ロケーションベース・クラウド・サービスで今後発展が予想される分野
24-3 人の動きを把握する位置情報のデータ解析
24-4 IoT/AI・機械学習/コネクテッドカーの統合とクラウド
24-5 位置・地図情報ベンダー動向
[1] 概況・近況
[2] Mobileye 「REM」
[3] HERE 「HD Live MAP」
[4] TomTom
[5] NVIDIA
[6] Intel 「Intel GO」/Mobileye買収
[7] Google 「Google Map」
[8] Uber Technologies
[9] ZF/Bosch/Volvo Cars
[10] AImotive
[11] ダイナミックマップ基盤企画(DMP)
[12] パイオニア
24-6 自動運転ベンダー/主要プラットフォーム動向
[1] NVIDIA 「DRIVE PX」/「DRIVE PX2」
[2] ティアフォー/NVIDIA/AutonomouStuff 「Autoware」
[3] バーテックス 「CarSim」
[4] ESI Grou/日本イーエスアイ
第25章 医療クラウド
25-1 医療クラウド概説
[1] 第4次医療革命「Medicine 4.0」に向けた動き
[2] 医療分野の情報化と医療クラウド
[3] 我が国の医療クラウド関連施策
[4] 医療クラウドと地域連携ネットワーク
25-2 医用画像クラウドサービス
25-3 EHR(生涯健康医療電子記録)」の共通基盤構築と医療クラウド
25-4 病院医療/EBMクラウド
25-5 在宅医療/NBMクラウド
25-6 クラウドベースの医療情報蓄積システム/治療支援システム
25-7 スマートグリッド/スマートシティと医療クラウド
[1] スマートシティとの統合による開かれた医療クラウドへ発展
[2] 地域BCPと医療クラウドの結合
25-8 災害時・医療継続クラウド
[1] ディザスタリカバリ対策と医療クラウド活用
[2] BCP対応型医療クラウドへ発展させていく上での課題
25-9 医療SaaS
25-10 クラウド型電子カルテ・ソリューションサービス
25-11 ナレッジベースのクラウド型電子カルテ・ソリューションサービス
25-12 ディープラーニングによる電子カルテ診療データ解析技術
25-13 医療分野向けクラウドストレージサービス
25-14 Watsonを活用した電子カルテ解析ソリューション
25-15 医療クラウドとセキュリティ対策
25-16 医療情報の公共性と個人情報保護
25-17 各種医療分野向けクラウドサービス事例
[1] 医療症例データ収集用クラウドサービス
[2] 医用画像の分散保管クラウド・サービス
第26章 ヘルスケア・クラウド
26-1 拡大が予想されるクラウド型のヘルスケアソリューション
26-2 メンタルヘルスケア・クラウド
[1] 概説
[2] 機械学習を活用したメンタルヘルスのシステム化
26-3 ストレスチェック支援クラウド
第27章 スマートシティクラウド
27-1 スマートシティクラウドとM2Mクラウド概説
[1] スマートシティの定義
[2] スマートシティクラウド 概況・近況
[3] スマートシティクラウドに取り組むITサービス大手
[4] M2Mクラウド 概況・近況
27-2 スマートシティとテレマティックス、M2Mクラウドの融合
[1] ITS/テレマティクスの進化を支える交通クラウド・M2Mクラウド
27-3 テレマティクス関連のビジネス・専業ビジネス動向
[1] 次世代テレマティクスの急速な発展を促進する次世代緊急通報システム
[2] 交通クラウド基盤の拡張・整備とテレマティックスビジネスの進展
[3] 次世代型モビリティ・プラットフォームと交通クラウド
[4] スマートハウスとスマートシティを媒介する次世代テレマティクス
第28章 ガバメント・クラウド
28-1 ガバメント・クラウド概説
[1] 「霞が関クラウド」構想とその持つ意味
[2] オープンガバメントクラウドコンソーシアム(OGC)
28-2 自治体クラウドの動向
[1] 自治体クラウドの新潮流
[2] 政府 共通プラットフォームとしてAWSの採用を決定
[3] 自治体業務の共同アウトソーシング、シェアード・サービス化の取り組み
[4] 自治体クラウドのエコシステム化」の流れ
[5] 自治体クラウド、官民共用化
[6] 自治体クラウドにおけるコスト圧縮策
[7] 自治体業務・情報・基幹系システムのクラウド移行
[8] ガバメント・クラウド/自治体クラウドの課題
28-3 大手システム・インテグレータの自治体クラウドビジネス参入の動き
[1] 日本電気(NEC)
[2] 日立製作所
28-4 クラウド型危機管理支援サービス
[1] サイバー危機管理の対象
[2] クラウド型ディザスタ・リカバリ(災害対策)サービス
28-5 行政の業務管理・行政サービス
[1] 活発化する公共情報をオープンデータとして整備・公開する動き
[2] ビッグデータ解析を活用した地方活性化支援事業
[3] ビッグデータ活用による滞納分析・滞納対策
28-6 政策立案、財政の改善支援
[1] 財政改善、医療費抑制など諸課題の解決策に乗り出す産学官連携組織
28-7 犯罪防止システム
[1] 並列処理技術による群衆の映像分析
28-8 市民の健康課題分析/健康指導支援
[1] 住民向け健康調査分析にビッグデータ導入
28-9 IoTとガバメント・クラウド/スマートシティの融合・統合
[1] 概説
[2] 地域ごと/都市丸ごとバーチャル化するIoTクラウド
第29章 教育・学術クラウド
29-1 教育・学術クラウド概説
29-2 クラウドを活用した大学キャンパスシステム
29-3 大学・学校基幹・事務システムのクラウド移行
[1] 富士通
[2] 日本IBM
[3] 日立製作所
[4] 日本電気
[5] 伊藤忠テクノソリューションズ
第30章 人的資源管理クラウド/タレントマネジメント
30-1 人的資源管理クラウド
[1] クラウドHCM概説
[2] クラウドHCMを実現するベンダー/サービス
30-2 人的パフォーマンス評価・改善分析
[1] ピープル・アナリティクス/人材活用
30-3 タレント・マネジメント・クラウド概説
[1] 大きく勢力を伸ばすSaaS型タレント・マネジメント
[5] タレントマネジメントで使う評価指標を巡る課題
[3] 日本オラクル
[4] SAPジャパン
[5] セールスフォース
[6] サバ・ソフトウェア
30-4 経営戦略と直結したタレントマネジメント導入・活用事例
30-5 ストレスチェック支援クラウド
第31章 仮想デスクトップ/DaaS
31-1 テレワークと仮想デスクトップ導入
31-2 DaaS、DaaSを支える仮想デスクトップインフラ
31-3 DaaSビジネス
31-4 DaaSビジネスの近未来シナリオ
31-5 参入企業動向
[1] シトリックス・システムズ・ジャパン
[2] 日本マイクロソフト
[3] 日立システムズ
第32章 バックオフィス業務クラウド
32-1 クラウド会計
第33章 マーケティング・クラウド
33-1 O2Oクラウド
[1] 概説
[2] O2O型キュレーションサービス
[3] 娯楽向けレコメンドサービスとビッグデータ活用
[4] 来店客の画像解析・行動予測
33-2 ARマーケティング・クラウド
第34章 コミュニケーション系クラウド/ソーシャル・クラウド
34-1 コンタクトセンターの実施目的とクラウド
34-2 ソーシャル・クラウド
34-3 クラウド型グループウエアの進展
34-4 VPNとクラウドの統合ソリューション
34-5 クラウド型印刷ソリューションのイノベーション
第35章 eコマース・クラウド
35-1 クラウドベースの電子商取引(eコマース)展開支援
35-2 クラウド型eコマース支援サービスの参入事例
第36章 クラウド型モバイル向けOfficeアプリ
36-1 クラウド型スマートフォン向けOfficeアプリ
36-2 Office 365と最新AI技術活用
36-3 Office 365/Office互換のWebサービスの導入・活用
第37章 その他企業向けクラウド管理サービス
37-1 ユーザー主体のクラウド管理サービス
37-2 クラウドベースPC管理サービス
第38章 クラウド/仮想化の業界団体/標準化団体の動向
38-1 海外のクラウド/仮想化関連業界団体の動き
[1] 米国国立標準技術研究所(NIST)
[2] 相互運用性フォーラム(Cloud Computing Interoperability Forum:CCIF)
[3] オープン・クラウド・コンソーシアム(Open Cloud Consortium:OCC)
[4] Open Cloud Initiative
[5] OASIS
[6] Cloud Computing Use Cases Group
[7] Standard Performance Evaluation Corporation(SPEC)
[8] Open Group
[9] OMG(Object Management Group)
[10] Cloud Security Alliance
[11] DMTF(Distributed Management Task Force)
[12] Apache Software Foundation
[13] Open Data Center Alliance
[14] European CIO Association
[15] OpenStack Foundation
[16] W3C OSLC
[17] Cloud Standards Customer Council
[18] OSLC(Open Service for Lifecycle Collaboration)
38-2 国内業界団体などの動き
[1] ASPIC:特別非営利法人ASP SaaSインダストリ・コンソーシアム
[2] CSAJ:社団法人コンピュータソフトウェア協会
[3] MIJS:メイド イン ジャパン ソフトウェア コンソーシアム
[4] APPLIC:(財)全国地域情報化推進協会
[5] ジャパン・クラウド・コンソーシアム
[6] グローバル基盤連携技術フォーラム(GICTF)
[7] Open Standard Cloud Assosiation(OSCA:オスカー)
[8] APSフォーラムJapan
[9] グリーン・グリッド
[10] J-SaaS:(株)新社会システム総合研究所
[11] ジャパンデータストレージフォーラム(JDSF)
[12] クラウド利用促進機構
[13] クラウド・ビジネス・アライアンス
[14] アライアンスクラウド推進ソサエティ
[15] 日本OpenStackユーザ会
[16] 日本OSS推進フォーラム
第39章 クラウド・サービス・ベンダー(プロバイダ)のビジネス特性
39-1 クラウドシフトを加速するベンダー(プロバイダ)各社、SI業界
39-2 クラウド・ビジネスに参入するにあたっての留意点
39-3 クラウドと産学連携
第40章 主要ベンダー、注目ベンダー動向
40-1 ベンダー動向総評
40-2 Amazon/Amazon Web Service
40-3 Google
40-4 Microsoft
[1] クラウド・ビジネスに関するこれまでの経過
[2] Office 365の概況・近況
[3] “クラウドOS”としてのWindows Server 8に対する同社の戦略
40-5 IBM
40-6 Salesforce
[1] Force.com/Force.com 2
[2] database.com
[3] その他Salesforceに関する動向
40-7 Oracle
40-8 SAP
40-9 VMware
40-10 EMC
40-11 Citrix Systems
40-12 Workday
40-13 Intuit
40-14 Zuora
40-15 SAS Institute
40-16 Hewlett-Packard
40-17 NetSuite
40-18 Software AG
40-19 Sun Microsystems
40-20 Cisco Systems
40-21 Dell
40-22 Red Hat
40-23 Symantec
40-24 Intel
40-25 Akamai Technologies
40-26 Rackspace
40-27 BMC Software
40-28 Compuware
40-29 Cloudera
40-30 Rackspace Hosting
40-31 Evernote
40-32 Apple
40-33 Verizon Wireless
40-34 HTC(宏達国際電子)
40-35 Acer(エイサー)
40-36 Adobe Systems
40-37 BEAシステムズ
40-38 CA Technologies
40-39 Brocade Communications Systems
40-40 Nexsan Technologies
第41章 国内大手ベンダー(プロバイダ)各社が進めるクラウドビジネス
41-1 日本電気(NEC)
41-2 日本アイ・ビー・エム
41-3 富士通
41-4 日立製作所
41-5 日立システムズ
41-6 NTTデータ
41-7 NTTコミュニケーションズ
41-8 新日鉄ソリューションズ
41-9 日本ユニシス
41-10 伊藤忠テクノソリューションズ
41-11 セゾン情報システムズ
41-12 沖電気工業
41-13 セールスフォース・ドットコム
41-14 グーグル・ジャパン
41-15 アマゾンジャパン
41-16 日本マイクロソフト
41-17 日本オラクル
41-18 ヴイエムウェア
41-19 EMCジャパン
41-20 SAPジャパン
41-21 レッドハット
41-22 シマンテック
41-23 サンブリッジ
41-24 サイボウズ
41-25 オートデスク
41-26 ソニー
41-27 ソニーブロードバンドソリューション
41-28 ソネットエンタテインメント
41-29 パナソニック ソリューションテクノロジー
41-30 ニフティ
41-31 ソフトバンクテレコム
41-32 KDDI
41-33 KDDIウェブコミュニケーションズ
41-34 日本ヒューレット・パッカード
41-35 シトリックス・システムズ・ジャパン
41-36 シスコシステムズ合同会社
41-37 日商エレクトロニクス
41-38 マクニカネットワークス
41-39 ダイワボウ情報システム
41-40 ソリトンシステムズ
41-41 楽天/楽天技術研究所
41-42 楽天/フュージョン・コミュニケーションズ
41-43 日本ベリサイン
41-44 トレンドマイクロ
41-45 Engine Yard
41-46 Steelwedge Software
41-47 インフォアジャパン
41-48 ブルーコートシステムズ
41-49 ATENジャパン
41-50 リバーベッドテクノロジー
41-51 シーディーネットワークス・ジャパン
41-52 ITホールディングスグループ
41-53 富士ソフト
41-54 弥生
41-55 パラレルス
41-56 デンソーグループ/デンソーITソリューションズ
41-57 インターネットイニシアティブ(IIJ)
41-58 ファーストサーバ
41-59 IDCフロンティア
41-60 GMOインターネット
41-61 日本ラッド
41-62 サイオステクノロジー/グルージェント
41-63 テラスカイ
41-64 横河レンタ・リース
第1章 RPAクラウド/CA(コグニティブ・オートメーション)とクラウド
1-1 RPAクラウド 概説
[1] システム構成/システム環境
[2] RPAとAIの違い/RPAとAIの融合
[3] デジタルレイバー(RPA)の3段階
① RPA
② EPA(拡張型プロセス・オートメーション)
③ CA(コグニティブ・オートメーション)
[4] オンプレミス型とクラウド型
[5] マルチクラウドとRPA
1-2 RPAの利用環境別タイプ(デスクトップ型・ サーバー型・クラウド型)別にみた比較
[1] デスクトップ型RPAの特徴やメリット
[2] サーバー型RPAの特徴やメリット
[3] クラウド型のRPAの特徴やメリット
[4] RPAツール/RPAクラウドの比較
1-3 クラウド型RPAのプラットフォーム化/エンタープライズ型RPA
1-4 BPM/IA(インテリジェント・オートメーション)とクラウド
[1] IAとクラウド 概説
[2] デジタル変革支援クラウド・サービスとRPA
[3] RPAとAIを組み合わせたクラウド・サービス
[4] BPMとRPAの連携を容易にするクラウド
[5] BPMをSaaSとして提供する「BPaaS」
1-5 プロセスマイニングとクラウド
[1] プロセスマイニングとクラウド 概説
[2] プロセスマイニングとタスクマイニングの使い分け
[3] プロセスマイニング/タスクマイニングサービスの動向(海外・国内)
1-6 OCR/AI OCR関連クラウド・サービス
1-7 人材系RPA
1-8 ERPクラウドとRPA
1-9 業種、職種特化型RPAクラウドの台頭
1-10 RPA as a Serviceの登場
1-11 ハイブリッド型RPA主要ツールとクラウド・サービス
[1] UiPath次世代版
[2] Pega Robotic Automation & Intelligence
[3] RoboStaff(Scroll up)
[4] Verint Robotic Process Automation/Verint Process Assistant
[5] マイクロソフト 「Power Automate」/「Power Virtual Agents」
1-12 中堅中小企業向けRPAクラウドの拡大
1-13 クラウド・ロボティクスとRPA
[1] 概説
[2] MyRobots
[3] Rapyuta
[4] RoboEarth
[5] ソフトバンク/freee 「RPAロボットの共同開発・協業」
第2章 スマートファクトリーとクラウド
2-1 概説
2-2 クラウド/IoTが主導するスマートコネクテッドプロダクトの進化
2-3 インダストリー4.0/産業ネットワーク向けプラットフォーム
2-4 製造業向けロボット開発のエコシステム
2-5 インダストリーIoT向けアナリティクス基盤
[1] GE 「データレイク(Data lake)」
[2] SAP 「HANA」
2-6 IoT+AIによる工場監視
[1] NEC 「NEC Industrial IoT」/「ものづくり見える化ソリューション」
[2] 富士ゼロックス 「SCQM」
[3] オークマ 機械学習機能を搭載した「OSP-AI」
2-7 AI+IoTによる工場見える化
[1] NEC 「NEC Industrial IoT」/「ものづくり見える化ソリューション」
[2] 富士ゼロックス 「SCQM」
第3章 インダストリーIoTクラウド
3-1 インダストリーIoTクラウドとビッグデータ・ソリューション
3-2 インダストリーIoTを媒介に結合するクラウドとビッグデータ・ソリューション
3-3 インダストリーIoTクラウドによる工場一元管理
3-4 インダストリーIoTクラウドの実装・実証実験動向
3-5 インダストリーIoTクラウドの主要ベンダー/サービス動向
[1] 日本オラクル 「Oracle IoT Cloud Service」
[2] NEC 「CONNEXIVE クラウドサービス 基盤提供サービス」
[3] インダストリーIoTクラウド・プラットフォーム事例
第4章 ロボット・インフラ/次世代ロボットとクラウド
4-1 次世代ロボットとAIクラウド 概説
4-2 機械学習を搭載したサービスロボットとクラウド
4-3 クラウド型ロボティクスのインフラ整備
4-4 分散型/マルチエージェント型サービスロボット
4-5 自然言語処理を活かしたクラウド型サービスロボット
4-6 クラウドを使った産業用協働ロボット
4-7 事例
[1] MyRobots
[2] Rapyuta
[3] RoboEarth
[4] ソフトバンク/freee 「RPAロボットの共同開発・協業」
第5章 AIエンジン搭載クラウド/AIクラウド
5-1 クラウド・サービスとAIの同期的進化
5-2 クラウドを介して提供される「リアルタイムAI」
5-3 AIクラウド/学習済みクラウドAIの拡張・発展
5-4 主要AIクラウドの動向
第6章 メガ・クラウド・ベンダーが提供するAIクラウド
6-1 機械学習向けAIクラウド/AIプラットフォーム
6-2 Azure
[1] Azure上のVMware vSphereクラウドサービス 「Azure VMware Solutions」
[2] AzureのAI/IoT/ブロックチェーン機能拡充
[3] Azureの「Cognitive Services」でDockerコンテナの提供開始
6-3 Google Cloud(GCP)
[1] ビジネス向けAI/機械学習クラウド・サービス
6-4 AWS
[1] 推論専用チップ 「AWS Inferentia」
6-5 IBM ワトソン(Watson)/コグニティブシステム
[1] 概説
[2] クラウド経由で提供するWatson関連サービス
[3] RPAとコグニティブシステムの統合
[4] 文書自動要約システム
[5] 問い合わせ業務/コールセンター支援システム
[6] Facebookメッセンジャー向けボット
[7] 自然言語の入力を解析するAIプラットホーム
[8] アプリケーションやサービスを展開するためのパートナープログラム
[9] 国立情報学研究所(NI) 「コグニティブ・イノベーションセンター」
6-6 NLP(自然言語処理)向け AI クラウド/AIアシスタント
[1] Google(Alphabet)
[2] Microsoft
[3] Apple
[4] IBM
[5] Amazon
[6] Facebook
[7] Next IT 社
[8] Quantified Communications 社
[9] アイリッジ
第7章 機械学習とクラウド/Cloud Machine Learning
7-1 機械学習/ディープラーニングの大きな転回点となった2018年
7-2 クラウドで機械学習/ディープラーニングを活用する前提条件
7-3 クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項
7-4 学習済みクラウドAIを利用する動き
7-5 機械学習分析向けクラウドサービス/機械学習エンジンAPIサービス
7-7 クラウド型リアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム
7-8 クラウド型ビッグデータ解析/レコメンドサービス
7-9 クラウドと自律学習可能なAIチップの連携
7-10 機械学習を活用したサイバー攻撃対策プラットフォーム
7-11 機械学習エンジンを搭載したクラウド型コンテンツマーケティングプラットフォーム
7-12 クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項
第8章 ディープラーニングとクラウド
8-1 ディープラーニングの研究開発領域とクラウド 概説
8-2 クラウド/データセンター向けディープラーニングソリューション
8-3 次世代ディープラーニングとクラウド
8-4 ディープラーニング画像認識プラットフォーム
[1] ディープラーニング画像認識プラットフォームとソフトウェア
[2] 深層学習を使った先進画像診断技術
[3] 来店客の画像解析・行列予測
[4] 画像・音声認識とディープラーニングによる競技分析向け実証実験
8-5 データをリアルタイムに解析するAI工場 「エッジAIセンター」
8-6 ディープラーニングのビジネス利用と課題点
第9章 自然言語処理(NLP)/AIアシスタントとクラウド
9-1 概説
9-2 AI・RPA・クラウドによるコールセンター業務完全自動化
9-3 汎用AIアシスタントのエコシステム化
9-4 クラウドを介したナレッジ ナビゲーター型AIスピーカー
9-5 AIアシスタントのエコシステム化
9-6 AIアシスタント/スマートスピーカーのセキュリティ課題
9-7 EvenoteとAIを活用した文字認識サービス/オンラインノート
9-8 機械学習・機械翻訳クラウド
9-9 自動翻訳/通訳デバイス 参入企業/主要製品動向
[1] Google 「Google Translate on Pixel」
[2] Travis 「Travis the Translator」
[3] ソースネクスト 「POCKETALK」
第10章 AIクラウドとコネクテッドカー/自動運転
10-1 継続的な学習機能を備えたAIクラウドベースの自動運転プラットフォーム
10-2 AI搭載自動運転システムがもたらすモビリティ・イノベーション
10-3 AIクラウドとコネクテッドカー
10-4 “Cloud-to-Car” 概説
10-5 次世代コネクティッドカーのプラットフォーム
10-6 位置・地図情報クラウドによる自動運転向けダイナミックマップ
10-7 クラウドベースのビッグデータ活用&テレマティクス通信ユニット
10-8 自動運転向けIoTクラウドサービス
10-9 クラウド型リアルタイム走行データ収集・蓄積プラットフォーム
10-10 クラウド型運転情報レコメンドサービス
10-11 AIクラウドとコネクテッドカー:主要プラットフォーム
[1] Bosch 「Bosch Automotive Cloud Suit」
[2] Microsoft 「Microsoft Azure」
[3] Google 「Android」
[4] BMW 「BMW Connected」
[5] IBM 「Bluemix」上で提供される車載IoTプラットフォーム
10-12 実証実験動向
10-13 ディープラーニングを活用した車載/端末解析
10-14 研究開発/参入メーカー動向
[1] NVIDIA
[2] デンソー/東芝
[3] トプスシステムズ
第11章 AIチップとクラウド/クラウドとGPU対応
11-1 概説
11-2 AIクラウド/ディープラーニング向けサービスへのGPU適用
11-3 ディープラーニング/GPU対応領域に関与を深める米国大手クラウド・ベンダー
第12章 量子コンピューティング/量子ニューラルネットワークとクラウド
12-1 概説
12-2 量子プロセッサ/量子AIの現状と展開予測
12-3 量子ニューラルネットワーク計算機とクラウド
第13章 スマート・グリッドクラウド
13-1 電力使用一元管理
[1] BEMSによる企業グループ全体の電力使用量一元管理クラウドサービス
[2] NEC: 電力使用量を本社で一元管理するクラウド・サービス
[3] NECビッグローブ: 企業のエネルギー使用量の見える化クラウド・サービス
13-2 電力ネットワークの仮想化制御・運用最適化技術
[1] クラウド進化とグリッド進化のシンクロニシティ
13-3 各種情報システム構築
[1] 気候変動データ管理システムとスマートグリッドの統合ソリューション
[2] CDP(カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト): 気候変動への取組みに関する調査報告書を発表
[3] モデルベースによるエネルギー・システム
13-4 スマート・グリッド/広域社会管制システム支えるクラウド・コンピューティング
[1] IT BCP対応型インテリジェント分散処理の取り組み
13-5 スマートグリッドの通信規格策定に向けた動向
[1] 通信規格の標準化を目指す動き
[2] 各グループ実証実験の動き
13-6 データセンター消費電力量の急増と次世代型グリーンデータセンターの取り組み
[1] データセンターの“クリーンエネルギー度”採点結果
[2] Fresh Air Coolingの仕組みの導入
[3] データセンター冷却技術の進化と電力効率向上
[4] データセンター電力効率の監視・管理技術とスマートグリッド
13-7 グリーンデータセンター化を巡るメーカー、ベンダーの取り組み動向
[1] 機器の稼働保証温度
[2] 省電力・省スペースを実現するサーバーインフラ
第14章 グリーンITクラウド
14-1 ITの省電力設計・省電力運用概説
14-2 省電力化が進んだIT機器の導入
14-3 電源容量設計の改善によるグリーンITの推進
14-4 クラウドによるグリーンITの推進
[1] クラウドがもたらす効用と省エネルギー化
[2] グリーンデータセンター/グリーンクラウドの潮流
14-5 仮想化技術によるグリーンITの推進
[1] リスクマネジメントの観点で見た仮想化技術
[2] サーバ仮想化による省電力化
[3] ストレージ仮想化による省電力化ソリューション
14-6 ネットワーク運用管理によるグリーンITの推進
第15章 エネルギー管理システム/スマートハウスクラウド
15-1 エネルギーマネージメントシステム(EMS/EnMS)とクラウド
[1] エネルギーマネジメントシステムとクラウド概説
[2] 適用対象が拡大するEMS
15-2 BEMS(ビルエネルギー管理システム)
[1] BEMS概説
[2] BEMSの導入促進と補助金制度
[3] BEMSケーススタディ
15-3 CEMS(クラスター/コミュニティエネルギー管理システム)
[1] CEMS(セムス)概説
15-4 エネルギー管理アプリケーション
[1] 広がりを見せるエネルギー管理分野のビジネスチャンス
15-5 HEMSとスマートグリッド構想
[1] HEMSS(ヘムス)概説
[2] HEMS規格を巡る動き
[3] HEMS市場
15-6 クラウド型HEMS
[1] クラウド型HEMSの企業参入動向
第16章 コネクテッドホーム・クラウド
16-1 コネクテッドホーム向けクラウド 概説
16-2 学習・レコメンド機能を搭載したコネクテッドホーム・クラウド
16-3 AI/機械学習を援用したコネクテッドホーム・クラウド
16-4 IoT機器にMFi認証を付与した「Apple HomeKit」
16-5 Amazon 「Amazon Echo/Amazon Homekit」
第17章 次世代電力供給モデル(V2H/V2B)とクラウド
17-1 EV/PHEVと次世代電力供給モデル(V2H/V2B)
[1] 概説
[2] EVを活用したエネルギーマネジメント
17-2 EV蓄電池を利用した電力供給サービスモデル 「V2H(Vehicle to Home)」
17-3 EVと住宅/ビルをエネルギー供給でつなぐV2H/V2B
[1] HEMSとV2H/V2Bの融合
[2] 進化する家庭用蓄電池とV2H/V2B機器
17-4 V2H:スマートハウスとEV間の相互電力供給システム
17-5 電力供給用の架線を設置した電動車用道路の取り組み
17-6 エネルギー管理、ビル管理とEVの統合・一体化
第18章 ビッグデータ/データアナリシスとクラウド
18-1 ビッグデータと/データアナリシスとクラウド 概説
[1] 概説
[2] ビッグデータ解析とAIクラウド
[3] クラウドのアーキテクチャ・フレームワークとビッグデータ
[4] ビッグデータを活用するためのクラウド・テクノロジー
18-2 ビッグデータのアーキテクチャ/関連フレームワーク
[1] 並列処理基盤/並列処理フレームワーク
[2] MapReduceフレームワーク
[3] Hadoop
[4] NoSQL
[5] ソフトウエア・デファインド・ネットワーク(SDN)
[6] 直接接続ストレージ(DAS)
[7] リアルタイム情報配信
18-3 主要クラウドにおけるビッグデータ分析の手法・特徴
[1] Druid/Apache Superset
[2] Amazon Kinesis Analytics/Amazon Athena/Amazon QuickSight
[3] Cloud Dataflow/Cloud DataProc/Google BigQuery
[4] Azure HDInsight/Azure Data Lake Analytics
[5] Bluemix/Db2/Db2 Warehouse/IBM Watson Data Platform
18-4 主要ビッグデータ/データアナリシス・クラウドのSWOT分析
18-5 リアルタイム型ビッグデータ基盤概説
18-6 AWSが展開するビッグデータ向けサービス群
18-7 データウェアハウス(DWH)とビッグデータ・クラウド
18-8 プラットフォーム仮想化とビッグデータ
[1] 仮想化導入に立ちはだかる障壁
[2] クラウド時代にふさわしい仮想化管理・運用管理手法
[3] 仮想化技術によるスケーラブルな管理の実現
[4] プロバイダ間の相互運用性
[5] IaaSによるビッグデータ系データ解析サービス
18-9 ソーシャル・クラウドとビッグデータの密接な関係
[1] 概況
[2] ビッグデータによる口コミ分析
18-10 ビッグデータ/クラウドの関連団体
[1] Open Standard Cloud Assosiation(OSCA:オスカー)
第19章 次世代データ管理/データアナリシス/データプラットフォーム
19-1 データアナリシス 概説・概況
[1] 概説
[2] データアナリシスとビジネスインテリジェンスの関係
[3] IIoTプラットフォームを使用したアナリシス・プラットフォーム
[4] クラウドベースのデータアナリシス・エコシステム
19-2 次世代データ管理/データアナリシス/データプラットフォーム
[1] イベントストリーム処理によるリアルタイムのデータクレンジング/データアナリシス
[2] IoT予測アナリシスのリーンアプローチ
[3] インメモリ・リアルタイム・アナリシスプラットフォーム
19-3 データアナリシス・ソリューションのボトルネック
19-4 データインテリジェンス向けサービス
[1] 産業資材とデータインテリジェンス向けOSIsoftコネクテッドサービス
[2] AWS Greengrass/Amazon IoT Coreデータ/AWS IoT Analytics
19-5 参入企業動向
第20章 基幹系クラウド/ポストモダンERP
20-1 基幹クラウド 概説
[1] 基幹系プライベート・クラウド 概況・近況
[2] 基幹系クラウド/クラウドERPがもたらすメリット
[3] 海外展開、グループ展開で優位性をみせるクラウドERP
[4] 日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)の調査結果とコメント
20-2 基幹システムのクラウド化
20-3 ハイブリッドクラウドを利用したポストモダンERP
[1] 基幹システムとクラウドを疎結合で実現
[2] ポストモダンERP移行に伴う課題・解決策
第21章 金融/銀行勘定系クラウド
21-1 金融機関における分散系システムのクラウド移行
[1] 概説
[2] 金融国際都市で急速に進むクラウドおよび仮想化技術導入
[3] 金融向けSaaS/PaaSへの投資活発化
[4] 大手金融業で導入が進むデスクトップ仮想化
[5] 金融機関・勘定系を中心に進む基幹系プライベート・クラウド
[6] 金融機関がクラウドを導入するにあたって課題と考慮すべき点
21-3 金融業界向けディザスター・リカバリー(DR)クラウド
[1] 金融インフラのレジリエンス・マネジメント
[2] エンタープライズ・リスクマネジメント
21-4 高度のセキュリティ技術が要求される金融クラウド
[1] 概況・これまでの経過
[2] SAS70報告書
21-5 金融機関における分散系システムのクラウド移行
21-6 金融クラウドを導入するにあたっての特異点
第22章 ブロックチェーンとクラウド
22-1 ブロックチェーンとクラウド 概説
22-2 ブロックチェーンによるユニバーサルなイノベーションの可能性
22-4 金融オムニチャネル
第23章 Banking as a Platform (BaaP)
23-1 BaaP概説
23-2 BaaP形成を促進するオープンAPI
23-3 バリュー・エコシステムとしてのBaaP/フィンテック銀行
23-4 主要BaaSプロバイダー/BaaSプラットフォーム動向
[1] Fidor(ドイツ)
[2] ワイヤーカードAG(ドイツ)
[3] MatchMove(シンガポール)
[4] FinLeap(ドイツ)
[5] The Bancorp(米国)
[6] Number26(ドイツ)
[7] Mondo(英国)
第24章 ロケーション(地理情報・位置情報)サービス・クラウド
24-1 ロケーションベース(位置情報・地図情報)の諸サービスとの融合
[1] Google Maps
[2] Google Map Maker
[3] Google Latitude
[4] Google Earth Builder
24-2 ロケーションベース・クラウド・サービスで今後発展が予想される分野
24-3 人の動きを把握する位置情報のデータ解析
24-4 IoT/AI・機械学習/コネクテッドカーの統合とクラウド
24-5 位置・地図情報ベンダー動向
[1] 概況・近況
[2] Mobileye 「REM」
[3] HERE 「HD Live MAP」
[4] TomTom
[5] NVIDIA
[6] Intel 「Intel GO」/Mobileye買収
[7] Google 「Google Map」
[8] Uber Technologies
[9] ZF/Bosch/Volvo Cars
[10] AImotive
[11] ダイナミックマップ基盤企画(DMP)
[12] パイオニア
24-6 自動運転ベンダー/主要プラットフォーム動向
[1] NVIDIA 「DRIVE PX」/「DRIVE PX2」
[2] ティアフォー/NVIDIA/AutonomouStuff 「Autoware」
[3] バーテックス 「CarSim」
[4] ESI Grou/日本イーエスアイ
第25章 医療クラウド
25-1 医療クラウド概説
[1] 第4次医療革命「Medicine 4.0」に向けた動き
[2] 医療分野の情報化と医療クラウド
[3] 我が国の医療クラウド関連施策
[4] 医療クラウドと地域連携ネットワーク
25-2 医用画像クラウドサービス
25-3 EHR(生涯健康医療電子記録)」の共通基盤構築と医療クラウド
25-4 病院医療/EBMクラウド
25-5 在宅医療/NBMクラウド
25-6 クラウドベースの医療情報蓄積システム/治療支援システム
25-7 スマートグリッド/スマートシティと医療クラウド
[1] スマートシティとの統合による開かれた医療クラウドへ発展
[2] 地域BCPと医療クラウドの結合
25-8 災害時・医療継続クラウド
[1] ディザスタリカバリ対策と医療クラウド活用
[2] BCP対応型医療クラウドへ発展させていく上での課題
25-9 医療SaaS
25-10 クラウド型電子カルテ・ソリューションサービス
25-11 ナレッジベースのクラウド型電子カルテ・ソリューションサービス
25-12 ディープラーニングによる電子カルテ診療データ解析技術
25-13 医療分野向けクラウドストレージサービス
25-14 Watsonを活用した電子カルテ解析ソリューション
25-15 医療クラウドとセキュリティ対策
25-16 医療情報の公共性と個人情報保護
25-17 各種医療分野向けクラウドサービス事例
[1] 医療症例データ収集用クラウドサービス
[2] 医用画像の分散保管クラウド・サービス
第26章 ヘルスケア・クラウド
26-1 拡大が予想されるクラウド型のヘルスケアソリューション
26-2 メンタルヘルスケア・クラウド
[1] 概説
[2] 機械学習を活用したメンタルヘルスのシステム化
26-3 ストレスチェック支援クラウド
第27章 スマートシティクラウド
27-1 スマートシティクラウドとM2Mクラウド概説
[1] スマートシティの定義
[2] スマートシティクラウド 概況・近況
[3] スマートシティクラウドに取り組むITサービス大手
[4] M2Mクラウド 概況・近況
27-2 スマートシティとテレマティックス、M2Mクラウドの融合
[1] ITS/テレマティクスの進化を支える交通クラウド・M2Mクラウド
27-3 テレマティクス関連のビジネス・専業ビジネス動向
[1] 次世代テレマティクスの急速な発展を促進する次世代緊急通報システム
[2] 交通クラウド基盤の拡張・整備とテレマティックスビジネスの進展
[3] 次世代型モビリティ・プラットフォームと交通クラウド
[4] スマートハウスとスマートシティを媒介する次世代テレマティクス
第28章 ガバメント・クラウド
28-1 ガバメント・クラウド概説
[1] 「霞が関クラウド」構想とその持つ意味
[2] オープンガバメントクラウドコンソーシアム(OGC)
28-2 自治体クラウドの動向
[1] 自治体クラウドの新潮流
[2] 政府 共通プラットフォームとしてAWSの採用を決定
[3] 自治体業務の共同アウトソーシング、シェアード・サービス化の取り組み
[4] 自治体クラウドのエコシステム化」の流れ
[5] 自治体クラウド、官民共用化
[6] 自治体クラウドにおけるコスト圧縮策
[7] 自治体業務・情報・基幹系システムのクラウド移行
[8] ガバメント・クラウド/自治体クラウドの課題
28-3 大手システム・インテグレータの自治体クラウドビジネス参入の動き
[1] 日本電気(NEC)
[2] 日立製作所
28-4 クラウド型危機管理支援サービス
[1] サイバー危機管理の対象
[2] クラウド型ディザスタ・リカバリ(災害対策)サービス
28-5 行政の業務管理・行政サービス
[1] 活発化する公共情報をオープンデータとして整備・公開する動き
[2] ビッグデータ解析を活用した地方活性化支援事業
[3] ビッグデータ活用による滞納分析・滞納対策
28-6 政策立案、財政の改善支援
[1] 財政改善、医療費抑制など諸課題の解決策に乗り出す産学官連携組織
28-7 犯罪防止システム
[1] 並列処理技術による群衆の映像分析
28-8 市民の健康課題分析/健康指導支援
[1] 住民向け健康調査分析にビッグデータ導入
28-9 IoTとガバメント・クラウド/スマートシティの融合・統合
[1] 概説
[2] 地域ごと/都市丸ごとバーチャル化するIoTクラウド
第29章 教育・学術クラウド
29-1 教育・学術クラウド概説
29-2 クラウドを活用した大学キャンパスシステム
29-3 大学・学校基幹・事務システムのクラウド移行
[1] 富士通
[2] 日本IBM
[3] 日立製作所
[4] 日本電気
[5] 伊藤忠テクノソリューションズ
第30章 人的資源管理クラウド/タレントマネジメント
30-1 人的資源管理クラウド
[1] クラウドHCM概説
[2] クラウドHCMを実現するベンダー/サービス
30-2 人的パフォーマンス評価・改善分析
[1] ピープル・アナリティクス/人材活用
30-3 タレント・マネジメント・クラウド概説
[1] 大きく勢力を伸ばすSaaS型タレント・マネジメント
[5] タレントマネジメントで使う評価指標を巡る課題
[3] 日本オラクル
[4] SAPジャパン
[5] セールスフォース
[6] サバ・ソフトウェア
30-4 経営戦略と直結したタレントマネジメント導入・活用事例
30-5 ストレスチェック支援クラウド
第31章 仮想デスクトップ/DaaS
31-1 テレワークと仮想デスクトップ導入
31-2 DaaS、DaaSを支える仮想デスクトップインフラ
31-3 DaaSビジネス
31-4 DaaSビジネスの近未来シナリオ
31-5 参入企業動向
[1] シトリックス・システムズ・ジャパン
[2] 日本マイクロソフト
[3] 日立システムズ
第32章 バックオフィス業務クラウド
32-1 クラウド会計
第33章 マーケティング・クラウド
33-1 O2Oクラウド
[1] 概説
[2] O2O型キュレーションサービス
[3] 娯楽向けレコメンドサービスとビッグデータ活用
[4] 来店客の画像解析・行動予測
33-2 ARマーケティング・クラウド
第34章 コミュニケーション系クラウド/ソーシャル・クラウド
34-1 コンタクトセンターの実施目的とクラウド
34-2 ソーシャル・クラウド
34-3 クラウド型グループウエアの進展
34-4 VPNとクラウドの統合ソリューション
34-5 クラウド型印刷ソリューションのイノベーション
第35章 eコマース・クラウド
35-1 クラウドベースの電子商取引(eコマース)展開支援
35-2 クラウド型eコマース支援サービスの参入事例
第36章 クラウド型モバイル向けOfficeアプリ
36-1 クラウド型スマートフォン向けOfficeアプリ
36-2 Office 365と最新AI技術活用
36-3 Office 365/Office互換のWebサービスの導入・活用
第37章 その他企業向けクラウド管理サービス
37-1 ユーザー主体のクラウド管理サービス
37-2 クラウドベースPC管理サービス
第38章 クラウド/仮想化の業界団体/標準化団体の動向
38-1 海外のクラウド/仮想化関連業界団体の動き
[1] 米国国立標準技術研究所(NIST)
[2] 相互運用性フォーラム(Cloud Computing Interoperability Forum:CCIF)
[3] オープン・クラウド・コンソーシアム(Open Cloud Consortium:OCC)
[4] Open Cloud Initiative
[5] OASIS
[6] Cloud Computing Use Cases Group
[7] Standard Performance Evaluation Corporation(SPEC)
[8] Open Group
[9] OMG(Object Management Group)
[10] Cloud Security Alliance
[11] DMTF(Distributed Management Task Force)
[12] Apache Software Foundation
[13] Open Data Center Alliance
[14] European CIO Association
[15] OpenStack Foundation
[16] W3C OSLC
[17] Cloud Standards Customer Council
[18] OSLC(Open Service for Lifecycle Collaboration)
38-2 国内業界団体などの動き
[1] ASPIC:特別非営利法人ASP SaaSインダストリ・コンソーシアム
[2] CSAJ:社団法人コンピュータソフトウェア協会
[3] MIJS:メイド イン ジャパン ソフトウェア コンソーシアム
[4] APPLIC:(財)全国地域情報化推進協会
[5] ジャパン・クラウド・コンソーシアム
[6] グローバル基盤連携技術フォーラム(GICTF)
[7] Open Standard Cloud Assosiation(OSCA:オスカー)
[8] APSフォーラムJapan
[9] グリーン・グリッド
[10] J-SaaS:(株)新社会システム総合研究所
[11] ジャパンデータストレージフォーラム(JDSF)
[12] クラウド利用促進機構
[13] クラウド・ビジネス・アライアンス
[14] アライアンスクラウド推進ソサエティ
[15] 日本OpenStackユーザ会
[16] 日本OSS推進フォーラム
第39章 クラウド・サービス・ベンダー(プロバイダ)のビジネス特性
39-1 クラウドシフトを加速するベンダー(プロバイダ)各社、SI業界
39-2 クラウド・ビジネスに参入するにあたっての留意点
39-3 クラウドと産学連携
第40章 主要ベンダー、注目ベンダー動向
40-1 ベンダー動向総評
40-2 Amazon/Amazon Web Service
40-3 Google
40-4 Microsoft
[1] クラウド・ビジネスに関するこれまでの経過
[2] Office 365の概況・近況
[3] “クラウドOS”としてのWindows Server 8に対する同社の戦略
40-5 IBM
40-6 Salesforce
[1] Force.com/Force.com 2
[2] database.com
[3] その他Salesforceに関する動向
40-7 Oracle
40-8 SAP
40-9 VMware
40-10 EMC
40-11 Citrix Systems
40-12 Workday
40-13 Intuit
40-14 Zuora
40-15 SAS Institute
40-16 Hewlett-Packard
40-17 NetSuite
40-18 Software AG
40-19 Sun Microsystems
40-20 Cisco Systems
40-21 Dell
40-22 Red Hat
40-23 Symantec
40-24 Intel
40-25 Akamai Technologies
40-26 Rackspace
40-27 BMC Software
40-28 Compuware
40-29 Cloudera
40-30 Rackspace Hosting
40-31 Evernote
40-32 Apple
40-33 Verizon Wireless
40-34 HTC(宏達国際電子)
40-35 Acer(エイサー)
40-36 Adobe Systems
40-37 BEAシステムズ
40-38 CA Technologies
40-39 Brocade Communications Systems
40-40 Nexsan Technologies
第41章 国内大手ベンダー(プロバイダ)各社が進めるクラウドビジネス
41-1 日本電気(NEC)
41-2 日本アイ・ビー・エム
41-3 富士通
41-4 日立製作所
41-5 日立システムズ
41-6 NTTデータ
41-7 NTTコミュニケーションズ
41-8 新日鉄ソリューションズ
41-9 日本ユニシス
41-10 伊藤忠テクノソリューションズ
41-11 セゾン情報システムズ
41-12 沖電気工業
41-13 セールスフォース・ドットコム
41-14 グーグル・ジャパン
41-15 アマゾンジャパン
41-16 日本マイクロソフト
41-17 日本オラクル
41-18 ヴイエムウェア
41-19 EMCジャパン
41-20 SAPジャパン
41-21 レッドハット
41-22 シマンテック
41-23 サンブリッジ
41-24 サイボウズ
41-25 オートデスク
41-26 ソニー
41-27 ソニーブロードバンドソリューション
41-28 ソネットエンタテインメント
41-29 パナソニック ソリューションテクノロジー
41-30 ニフティ
41-31 ソフトバンクテレコム
41-32 KDDI
41-33 KDDIウェブコミュニケーションズ
41-34 日本ヒューレット・パッカード
41-35 シトリックス・システムズ・ジャパン
41-36 シスコシステムズ合同会社
41-37 日商エレクトロニクス
41-38 マクニカネットワークス
41-39 ダイワボウ情報システム
41-40 ソリトンシステムズ
41-41 楽天/楽天技術研究所
41-42 楽天/フュージョン・コミュニケーションズ
41-43 日本ベリサイン
41-44 トレンドマイクロ
41-45 Engine Yard
41-46 Steelwedge Software
41-47 インフォアジャパン
41-48 ブルーコートシステムズ
41-49 ATENジャパン
41-50 リバーベッドテクノロジー
41-51 シーディーネットワークス・ジャパン
41-52 ITホールディングスグループ
41-53 富士ソフト
41-54 弥生
41-55 パラレルス
41-56 デンソーグループ/デンソーITソリューションズ
41-57 インターネットイニシアティブ(IIJ)
41-58 ファーストサーバ
41-59 IDCフロンティア
41-60 GMOインターネット
41-61 日本ラッド
41-62 サイオステクノロジー/グルージェント
41-63 テラスカイ
41-64 横河レンタ・リース
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