著者紹介

内容

目次

■■はじめに ■■■第1章 コロナ禍が加速した社会の変化とITトレンド ■■ 複雑性を高める社会に企業はどう適応すればいいのか ■■ VUCA時代に求められる価値観 ■■ なぜ「デジタル」でなければならないのか ■■ 大きく変わってしまった競争原理 ■■ 「サービスが主役」時代のビジネス構造 ■■■第2章 最新のITトレンドを理解するためのデジタルとITの基本 ■■ デジタルとIT ■■ デジタル化の目的と2つの意味 ■■ ITとデジタルの関係 ■■ 2つのデジタル化：デジタイゼーションとデジタライゼーション ■■ なぜデジタル化しなければならないのか ■■ レイヤー構造化と抽象化をどうやって実現するか ■■ アンバンドル／リバンドル／エンハンスメント ■■ 「イノベーション」と「インベンション」の違い ■■ イノベーションとデジタル化 ■■ UIとUXとは何か ■■ UIとUXの関係 ■■ デジタルの渦に巻き込まれるビジネス ■■■第3章 ビジネスに変革を迫るデジタル・トランスフォーメーション ■■ DXとは何か ■■ DXについての3つの解釈 ■■Column DXとパーパス ■■ サイバー・フィジカル・システムとDX ■■ DXを支えるテクノロジー・トライアングル ■■ DXのメカニズム ■■ DXとは「デジタル力」と「人間力」の合わせ技 ■■ デジタル化とDXの違い ■■ DXの実践 ■■ DXはなぜ難しいのか ■■Column 自然界とビジネス界では大きく異なるエコシステム ■■■第4章 DXを支えるITインフラストラクチャー ■■ 情報システムの3層構造とインフラストラクチャー ■■ 仮想化の本当の意味 ■■ 仮想化の3タイプ ■■ 「ソフトウェア化」とは何か ■■ ソフトウェア化されるインフラ ■■ ソフトウェア化とクラウド・コンピューティング ■■ サーバー・コンピューター利用の歴史的変遷 ■■ サーバー仮想化 ■■ 「サーバー仮想化」の3つのメリット ■■ サーバー仮想化とコンテナ ■■ コンテナ管理ソフトウェア／コンテナ・エンジン ■■ 実行場所を選ばず処理能力をかんたんに増減できるコンテナ ■■ コンテナを一元管理するコンテナ・オーケストレーション／Kubernetes ■■ 仮想化の種類 ■■■第5章 コンピューターの使い方の新しい常識となったクラウド・コンピューティング ■■ 「自家発電モデル」から「発電所モデル」へ ■■ クラウドはシステム資源のECサイト ■■ クラウドならではの費用対効果の考え方 ■■ クラウド登場の歴史的背景 ■■Column クラウドがもたらす本質的な変化 ■■ 情報システムの現状から考えるクラウドへの期待 ■■ クラウドの起源と定義 ■■ クラウドの定義：サービス・モデル ■■ 多様化するクラウドのサービス区分 ■■ クラウドの定義：配置モデル ■■ パブリックとプライベートを組み合わせた「ハイブリッド・クラウド」 ■■ パブリックを組み合わせて最適なサービスを実現するマルチ・クラウド ■■ クラウドに欠かせない5つの特徴 ■■ クラウドによってもたらされる3つの価値 ■■ パブリック・クラウドの不得意なところ ■■Columun クラウドが生み出すパラダイムシフト ■■ クラウド・コンピューティングのビジネス・モデル ■■ パブリック・クラウドはセキュリティ対策の外部委託 ■■ 日米のビジネス文化の違いとクラウド ■■ クラウド・バイ・デフォルト原則 ■■ 所有しているシステムをパブリックへ移行するための勘所 ■■ クラウドに吸収されるITビジネス ■■■第6章 デジタル前提の社会に適応するためのサイバー・セキュリティ ■■ セキュリティの区分と脅威 ■■ 情報セキュリティの3要素と7要素 ■■Column PPAP ■■ リスク・マネージメントの考え方 ■■Column マルウェア ■■ 不正アクセス対策の基本となるアクセス制御 ■■ 認証方法と多要素認証 ■■ パスワードレスとFIDO2 ■■ 認証連携とシングル・サインオン ■■ サイバー・ハイジーン ■■ 「境界防衛」型セキュリティの破堤とゼロトラスト・ネットワーク ■■ 動的ポリシー ■■ ゼロトラスト・セキュリティ対策 ■■Column ランサムウェア ■■ サイバー攻撃への対策を担う中核組織：CSIRT ■■■第7章 あらゆるものごとやできごとをデータでつなぐIoTと5G ■■ IoTについての2つの解釈 ■■ IoTが価値を生み出す2つのループ ■■ IoTが社会を変える2つのパラダイムシフト ■■ デジタル・ツイン：現実世界の最適化 ■■ デジタル・ツイン：サービス間連携による新たな価値の創出 ■■ モノのサービス化：モノの価値をシフト ■■ モノのサービス化：メカニズム ■■ IoTの3層構造 ■■ IoTプラットフォーム ■■ IoTセキュリティ ■■ IntelとArm ■■ 超分散の時代 ■■Column ムーアの法則 ■■ 5G（第5世代移動通信システム）：3つの特徴 ■■ 5G（第5世代移動通信システム）：ローカル5G ■■ 5G（第5世代移動通信システム）：ネットワーク・スライシング ■■ 5G（第5世代移動通信システム）：NEF ■■ 自動車産業に押し寄せるCASEのインパクト ■■Columun メトカーフの法則 ■■■第8章 複雑化する社会を理解し適応するためのAIとデータ・サイエンス ■■ 人工知能（AI）と汎用型人工知能（AGI） ■■ 弱いAIと強いAI ■■ 各時代のAIと呼ばれるもの ■■ ルールベース（またはエキスパートシステム）と機械学習 ■■ AIにできること ■■ 機械学習とは何か ■■ 学習と推論 ■■ 学習と推論の適正な配置 ■■ 機械学習の学習方法 ■■ ニューラル・ネットワークとディープ・ラーニング ■■ ディープ・ラーニングが注目される理由 ■■ ディープ・ラーニングの2つの課題 ■■ AI、機械学習、ニューラル・ネットワーク、ディープ・ラーニングの関係 ■■ 「自動化」から「自律化」への発展 ■■ 人工知能の適用領域 ■■ ベーシック・インカム ■■ 自律走行できる自動車 ■■ 対話で機械を操作するチャット・ボット ■■ スマート・スピーカー ■■ AIクラウド・サービス ■■ AI時代に求められる人間の能力 ■■ AIの必要性 ■■ データ・サイエンス ■■ 「情報」の3つの分類：Data、Information、Intelligence ■■ データ・サイエンティスト ■■ データ活用の実践プロセス ■■■第9章 圧倒的なスピードが求められる開発と運用 ■■ できるだけ作らないでITサービスを実現する ■■ 作らない技術 ■■Column 技術的負債 ■■ アジャイル開発：仕様の変更を積極的に受け入れる ■■ アジャイル開発：ビジネスの成果を目的とする ■■ アジャイル開発：できるだけ作らずに変化に俊敏に対応する ■■ システムのワークロードとライフタイム ■■ 開発と運用の協調／連携を実現するDevOps ■■ 圧倒的なスピードを実現するためのDevOpsとコンテナの組み合わせ ■■ イミュータブル・インフラストラクチャとインフラストラクチャ・アズ・コード ■■ 変化への俊敏な対応を実現するマイクロサービス・アーキテクチャ ■■ サーバーレスとFaaS ■■ アプリケーション開発に集中するためのクラウド・ネイティブ ■■ システム開発をビジネスの現場に近づけるノーコード／ローコード開発 ■■ RPA：PC操作の自動化ツール ■■ RPA：課題や制約とその対処法 ■■ アプリケーションの付加価値を高めるAPIエコノミー ■■ エンベデッド・ファイナンスの可能性 ■■ システム開発とクラウド・サービスの役割分担 ■■ これからの運用技術者とSRE ■■■第10章 いま注目しておきたいテクノロジー ■■ ITと人との関わり方を大きく変えるVRとARとMR ■■ 第三者機関に頼らなくても取引の正当性を保証するブロックチェーン ■■ ブロックチェーンのしくみ ■■ ブロックチェーンとアプリケーション ■■ デジタル通貨 ■■ 自律分散型インターネットを目指すWeb3 ■■ Web3時代の組織形態であるDAO（自律分散型組織） ■■ デジタル・データに資産価値を与えるNFT（非代替性トークン） ■■ 現実世界と仮想世界を融合するメタバース ■■ コンピューターの新しい形であるニューロ・モーフィック・コンピューター ■■ 量子コンピューターが必要とされる理由 ■■ 量子コンピューターと古典コンピューター ■■ 3種類の量子コンピューター ■■ 量子コンピューターが高速である理由 ■■おわりに ■■付録ダウンロードのご案内