知っておくべき破壊的テクノロジー トップ 10

破壊的技術とは何ですか? なぜ気にする必要があるのでしょうか?

破壊的技術は、既存の市場関係者に取って代わり、新しい市場を生み出し、物事のやり方を変えます。

破壊的技術は通常、ビジネスイノベーションの産物であり、 スタートアップ 多くの場合、革命的でもなければ、直接的な商業的成功でもありません。しかし、低価格帯から始めるか、既存の企業が見落としていたまったく新しい市場を創出することで、既存の市場の動向を変えることができます。

破壊的なテクノロジーは、最終的に既存の企業を忠実でプレミアムな顧客の狭い隅に追い込むか、市場から完全に一掃します。 これは、テクノロジーが絶え間なく進化し、優れたソリューションと新しい機会を生み出しているためです。

この blog この投稿では、トップ 10 の破壊的テクノロジーと、それが将来にどのような影響を与える可能性があるかについて考察します。

トップ10の破壊的テクノロジー

知っておくべき、知っておくべき破壊的テクノロジーは次のとおりです。

1. ロボティクス & オートメーション

ロボットは、さまざまな産業を混乱させています。 頭に浮かぶロボットの標準的なイメージは、鉄骨とカメラの目を持つヒューマノイドですが、実際にはロボットは非常に用途が広いです。

ウェブ上のすべてのドキュメントを読み取る容赦ないウェブ クローラーである Googlebot について考えてみましょう。 次に、Instagram、Telegram、Twitter の何千ものボットが、何らかの機能を実行します。 次に、e コマース Web サイト用のチャットボット、会計ボットなどがあります。 ボット サービス市場は次のように予測されています 7.8年までに2030億ドルに達する.

これらはソフトウェア ボットですが、世界のロボット産業は 27 年に 2020 億ドルと評価され、成長しています。 ハードウェア ボットは、溶接から電子機器の組み立て、爆弾処理、採掘、倉庫保管、スマート温室、高齢者介護、ロボット支援手術、レストラン サービス、性交渉に至るまで、市場を同様に混乱させています。

ロボットは、単純なタスクを低コストかつ高効率で簡単に自動化できますが、その採用は高い開発コストによって妨げられており、ビジネス オーナーの初期費用が高くなります。 しかし、時間の経過とともに価格が下がることは避けられないため、採用率は急上昇するでしょう。

ロボット工学と自動化の発展におけるもう一つの重要な要素はエネルギーです。クラウド コンピューティング 強力なソフトウェアボットを簡単に起動できます。 AIしかし、機械ロボットは、計算能力とエネルギー貯蔵容量によって依然として比較的制限されています。

2 拡張現実感

ほとんどの人は、ラジオを聞きながら仕事をすることができますが、別の場所を見ながら特定のタスクを実行することは、不可能ではないにしても困難です。 AR または拡張現実は、必要な情報を作業者の視覚範囲の一部として提供することで、この問題を解決します。

拡張スマート グラスは、空港の従業員が手荷物の QR コードをスキャンしたり、ロジスティクス ワーカー向けにパッケージ情報を表示したり、客室乗務員のサービスを改善したり、医療トレーニング、製品のモデリング、デザインなどを支援したりできます。

さらに、拡張現実は眼鏡に限定されません。 Google マップなどの位置情報に基づくアプリが証明しているように、スマートフォン アプリは AR を備えており、観光客、美術館の訪問、および同様のイベントにより良い体験を提供できます。

拡張現実は、小売ショッピングでも勢いを増しています。 顧客は、新しい化粧品やファッション製品を試したり、新しいイケアの家具が新しい部屋にどのように収まるかを確認したり、携帯電話を足元に向けると、Nike の靴のサイズを表示したりできます。

3. IoT & スマートデバイス

モノのインターネットまたは IoT は、相互接続されたデジタル デバイスの単なるネットワークであり、多くの場合ワイヤレスで動作します。 それらは相互に通信し、データを交換し、センサーを含み、さまざまなレベルの処理能力を含むことさえできます。

IoT デバイスにより、スマート ビルディング、街路灯、スマート シティ、スマート ショップなどの開発が可能になっています。 また、IoT が温度、湿度、土壌 PH などを監視する、レストランやホテルでの在庫管理、スマート マニュファクチャリング、スマート ファーミングなど、各アイテムがどこにあるかを知るためのロジスティクス イノベーションにも役立っています。

IoT ネットワークのユニークな特徴の XNUMX つは、必ずしも中央サーバーが必要ないことです。 たとえば、倉庫内の湿度センサーは、大気中の湿気が多すぎることを感知した場合や、土壌センサーが水分を感知しすぎた場合にアラートを発することができます。 次に、土壌に水をまき、倉庫を除湿するための責任あるデバイスは、スイッチを入れるだけでその仕事をすることができます.

4. クラウド & エッジ コンピューティング

何年も前までは、真面目な企業はサーバー ラックを社内で構築するか、インターネットでサーバーをレンタルする必要がありました。 しかし、どちらのアプローチにも通常、リソース管理やスケーリングの問題などの頭痛の種がありました。

クラウドコンピューティングは、ワークロードに合わせて自動的に拡張できるコンピューティングリソースを簡単にレンタルできるようにすることで、この問題を解決します。つまり、物理サーバーに支払うのではなく、消費したリソースに対してのみ支払うため、より多くの時間と資金を節約できます。 生産性.

さらに手頃な価格にするために、クラウドインフラストラクチャは特定の地域に設置されることが多く、多くのユーザーから物理的に遠く離れています。これにより、遅延や帯域幅の問題が発生しますが、 エッジコンピューティング それらに対処します。

エッジ コンピューティングはクラウド コンピューティングの一種であり、コンピューティング リソースとストレージ リソースがユーザー (エッジ) の近くに配置されます。 低遅延を維持し、ネットワーク コストを最小限に抑えながら、クラウド コンピューティングのほとんどの利点を提供します。 これにより、より優れたソフトウェア製品が生まれます。

5. ドローンと自動運転車

ドローンまたは UAV (無人航空機) は、自動運転車の一種です。 から トルコのバイラクテル から ロシアのOrlan-10, アメリカの飛び出し, イランのシャヘド.

戦場を超えた他の可能性には、自律型の道路および空中タクシー、配達ドローン、および高速道路貨物用の自律型トラックが含まれます。 

自動運転車は、ロボット工学と人工知能およびモノのインターネットを組み合わせて、進化し続ける破壊的な技術を生み出しています。 それらの利点には、精度、安全性の向上、稼働時間の延長、環境のより広範な分析、および他のシステムとのより優れた調整が含まれます。

欠点としては、それらが捕らえられてハッキングされる可能性があり、特に自動運転車では AI アルゴリズムにも限界があり、初期費用が高いことが特定の実装の障壁になる可能性があります。

6 ブロックチェーン

ブロックチェーン ビットコインにルーツがあるが、それだけに限らない 暗号通貨ブロックチェーン技術は、信頼のない環境で信頼性の高いトランザクションを処理する機能を提供することで、将来のアプリケーションに幅広い可能性をもたらしました。

サプライ チェーン管理からサイバーセキュリティ、ヘルスケア、ガバナンス、投資に至るまで、破壊的な可能性のあるテクノロジのアプリケーションが数多くあります。

ビットコインやその他の無数の仮想通貨ですでに実証されているように、ブロックチェーンは、ブロックチェーンと分散型台帳のアプローチにより、大規模な侵入からネットワークを保護する点で比類のないものです。

ガバナンスに関しては、ブロックチェーンは、不正投票を最小限に抑え、政府支出の透明性を維持し、政府全体の説明責任を維持するための完璧なテクノロジーを提供します。

資産のトークン化などのブロックチェーン技術により、現実世界の投資も容易になります。 トークン化プロセスにより、不動産やヴィンテージ ワインなどのより大きな資産を、各所有者がトークンの完全な所有権と販売権を持つ暗号トークンに裏打ちされたより小さな資産に分割することが可能になります。

読む: ブロックチェーン:長所、短所、すべての詳細

7。 3D印刷

15 年には約 2021 億ドルの市場規模があり、100 年までに 2030 億ドルを超えると推定されている 3D プリンティングは、製造業だけでなくそれを超えた革新的な技術です。

多くの企業はもともと、最終的な生産工程の前に製品サンプルを作成するために 3D プリンターを使用していましたが、3D 印刷自体が徐々に最終的な生産方法に発展しています。

積層造形の性質により、3D プリンターは、義肢部品から人間の組織、3D プリントされた住宅、自動車部品、武器、ファッション アイテムに至るまで、カスタマイズされた製品の製造に最適です。

製造業は 12 兆ドル規模の産業であり、カスタマイズされた製品の自動生産能力が 3D プリンターを非常に破壊的なものにしています。

8。 人工知能

AI または人工知能は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムの作成を扱うコンピューター サイエンスの分野です。

人工知能には多くの方法があります。 人間の脳を模倣しようとするニューラル ネットワークから、シミュレーテッド アニーリング、進化的アルゴリズム、ファジー ロジック、コロニー最適化などに至るまで。

ただし、現在のほとんどの研究開発は、機械学習、人間とコンピューターのインターフェース開発のための NLP (自然言語処理)、およびナビゲーションと自動分析のためのマシン ビジョンに焦点を当てています。

AIはビジネスアプリケーション、ヘルスケア業界、教育、自動車業界、軍事研究、製造、コンピュータゲーム、ナビゲーションなど、多くの分野に変化をもたらしています。 セキュリティ、その他多数。

また、お読みください。 人工知能:長所、短所、そして未来

9. ビッグデータと予測分析

コンピュータとコンピュータ ユーザーは、毎日膨大な量のデータを生成しています。現在、1 日あたりエクサバイト (1 万テラバイトまたは XNUMX 億ギガバイト) と推定されています。 これはビッグデータであり、そこから情報をマイニングする最良の方法は機械を使用することです。

予測分析は、モデルを使用して現在および過去のデータのパターンを見つけ、将来の予測を行うデータ分析手法です。

企業はビッグデータの予測分析を採用して、見過ごされている市場や十分なサービスを受けていない市場を特定し、業界の傾向、人口統計、解約率、顧客の反応などを特定しています。 この情報は、サービス、製品、および全体的なビジネス戦略を最適化するのに役立ちます。

10. XaaS「Everything as a Service」ビジネスモデル

あなたもこれに気づいたでしょうが、今ではすべてがサービスとして提供されています。画像編集プログラムからクラウドコンピューティングまで、 CRM プラットフォーム、さらには民間航空会社のジェットエンジンに至るまで、XaaS ビジネス モデルは多くの業界でビジネスの様相を変えています。

一般的なXaaSビジネスモデルには、IaaS(インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス)、SaaS(サービスとしてのソフトウェア)、PaaS(Platform as a Service)などがあります。

これは、企業が忠実な顧客を維持しながら、継続的な収益源を開発するのに役立ちます。 そして、企業はこれらの顧客からの使用状況データを使用して製品を改善し、より良い価値を提供し、すべての人に利益をもたらすことができます.

まとめ

革新的なテクノロジーのトップ リストはこれで終わりです。そこにあるすべてのイノベーションと、それらがどのように未来を形成するのに役立っているかをご覧いただきました。

変化は、人生とビジネスにおいて唯一不変のものです。 したがって、あなたが事業主である場合は、これらのテクノロジーに注意を払うことをお勧めします。 または、組織にとって重要なものをすばやく採用します。

ンナムディ・オケケ

ンナムディ・オケケ

Nnamdi Okekeは、さまざまな本を読むのが大好きなコンピューター愛好家です。 彼はWindows/MacよりもLinuxを好み、使用しています。
当初からのUbuntu。 ツイッターで彼を捕まえることができます ボンゴトラックス

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