日本企業のloT導入の第一歩を支援する情報サイト

Microsoft Inspire2017参加報告

Microsoft Inspireとは

Microsoft社が年に1回、全世界の主要パートナーを招待して行う大規模カンファレンスで、今年度は世界約20か国・17,000人がアメリカ・ワシントンD.C.に集結しました。
https://partner.microsoft.com/ja-jp/inspire/sessions

メインメッセージはDigital Transfomation/デジタル変革

Microsoft Inspire 2017: Satya Nadella Keynote.-Pt.1-

Microsoft Inspire 2017: Satya Nadella Keynote Pt.2.The New Microsoft 365: Product Demos.

  • 今回のメインメッセージは「Digital Transfomation/デジタル変革」。
  • 技術パラダイムシフトは、定期的にくるもの。
  • 今のパラダイムシフトは、「Intelligent Cloud」と「Intelligent Edge」への変化。
  • 「Intelligent Cloud」と「Intelligent Edge」は、以下3つの特性で構成されるとのこと。
    • Multi-device,Multi-sense(マルチデバイス、マルチセンス)
    • Artificial Intelligence(AI)
    • Serverless(サーバレス)

「Digital Transfomation/デジタル変革」へのキーワード

次の4つがキーワード

  • Empower employees(力を発揮しやすい仕事環境を作る)
  • Engage customers(顧客を引き付ける)
  • Optimize operations(作業を最適化する)
  • Transform products(プロダクトからデータを抽出し利用する)

4つのキーワードを可能にするのは、以下の4つの要素

  • Modern workplace(近代的な職場)
  • Business applications(営業、マーケティングツール)
  • applications & infrastructure(アプリケーション、インフラ基盤)
  • Data & AI(データ、AI)

Modern workplaceでの変化要素

  • Routine tasks(ルーチンワーク) ⇒ Creative & critical thinking(クリエイティブ & クリティカルシンキング)
  • Individual productivity(個人的な生産) ⇒ Dynamic & integrated solutions(動的でアジャイル型のチームワーク)
  • Disparate system & tools(個別のシステムとツール) ⇒ Coherent & integrated solutions(統合されたソリューション)
  • Individual threats(個人的なセキュリティ脅威) ⇒ Sophisticated organizationl breaches(組織的なリスク対策)

Business applicationsでの変化要素

  • Monolithic suites(パッケージソフト) ⇒ Modular, modern,business applications(モジューラ型の近代的な営業ツール)
  • Disconnected data silos(分断されたデータ類) ⇒ Connected data graphs & artificial intelligence(統合データのグラフ化とAI活用)
  • Custom logic & extensibility(カスタムロジック、拡張性) ⇒ Common data model & composite apps (共通データモデル、複合アプリケーション)

Applications & infrastructure / Data & AIでの変化要素

  • Private versus public cloud(プライベート、パブリッククラウド) ⇒ Distributed hybrid cloud(分散型ハイブリットクラウド)
  • Virtualization(仮想化) ⇒ Containers & microservices(コンテナー、マイクロサービス)
  • Disparate databases(個別のデータベース) ⇒ Connected data estate(統合データベース)
  • Big data & machine learning(ビッグデータ、機械学習) ⇒ Cognitive services & AI(コグニティブサービス、AI)

デザインシンキング

システムでValue(価値)を生み出すには、デザインシンキングが重要

  • 理解(顧客業務、環境、市場)
  • 発想(新しいアイデア)
  • 試作(アイデア、イメージを素早く形にして、検証する)⇒ POC

チームワーク

成功に導くには、各チームが力を合わせて、同じ方向を向くことが重要

  • Salesチーム(営業)
  • Marketingチーム(マーケティング)
  • Technicalチーム(技術)

参考

デザイン・シンキングとは何か
http://business.nikkeibp.co.jp/article/design/20140508/264172/

Recommend
No articles