1月15日、インフォアジャパンは、「2021年のテクノロジー活用に関する予測」を公開した。
本予測は、米インフォアの経営陣によるもので、新型コロナウイルス感染症が拡大する2020年のニューノーマル下において、クラウドやAIといったテクノロジーが企業や組織においてどのように活用されるか、そしてサプライチェーンのデジタル化がどのように進むかについて考察しているという。
「2021年のテクノロジー活用に関する予測」
予測1（クラウド）：イベント体験の再構築、マルチテナントクラウドがスタンダードに
米インフォア 最高技術責任者（CTO）兼製品担当プレジデント ソマ・ソマスンダラム（Soma Somasundaram）氏
世界中でクラウドによるイベントの再構築が進むと予測します。2020年に開催された全米オープンテニスは、クラウドとAIを活用することで、現地参加できなかったファンに仮想体験を提供しました。同様に、視聴者に最適な体験を提供するために、クラウドを活用するイベントが増えるでしょう。2021年は、世界の注目を集める東京五輪やウィンブルドン選手権などの大規模なイベントが控えていますが、クラウドは私たちのイベント体験の常識を完全に再構築しつつあり、そこには非常に大きな可能性があります。観客の興奮をリアルタイムに分析することによる番組ハイライトや広告の最適化、遅延のないライブ映像、観客との対話のモデレートなど、こうしたすべてが堅牢なクラウドプラットフォーム上でホスティングされることを想像してみてください。
また、マルチテナントクラウドの活用がスタンダードになることが考えられます。マルチテナントのクラウドソリューションを使用すると、手動アップデートやハードウェアの老朽化を気にせずに、常に最先端のテクノロジーを利用することができます。不確実性の高まりが予想される2021年において、マルチテナントのクラウドソリューションの活用は、俊敏性と革新性を維持しながら、電子的な不要物を削減し、持続可能な目標に近づくための差別化要因になるでしょう。
予測2（AI）：採用プロセスの変革、医療現場での活用増加
米インフォア 最高技術責任者（CTO）兼製品担当プレジデント ソマ・ソマスンダラム（Soma Somasundaram）氏
予測不可能な2021年の雇用市場において、職務に適した候補者を確実に見つけるために、AIの活用による採用プロセスの変革が起きると考えられます。人事部門ではAIを活用することで、データに基づき採用候補者の文化的適合性などを判断することができるようになり、より積極的な採用を進められます。今後は履歴書の審査を自動化するインテリジェントなスクリーニングソフトウェアや、候補者をリアルタイムに採用するリクルーターチャットボット、候補者の適合性を評価するデジタル面接などの技術革新が一般化し始めるでしょう。また、AIのアルゴリズムによって候補者のユニークな資質を判別し、バイアスを減らして、雇用の意思決定に客観性を加えることも可能になり、より多様で開かれた職場作りにも期待が持てます。
さらに、医療分野でのAI活用が進む年にもなるでしょう。グローバルレベルのデータセットに機械学習をリアルタイムに適用することで、医療専門家は、スタッフと患者の接触をより正確に追跡し、正確な診断が可能になります。また、AIを活用した予測分析は、個人防護具（PPE）の需要予測や人員配置の最適化、より効果的で持続的なワクチンの開発などに応用することができます。
予測3（サプライチェーン）：デジタルサプライチェーンの加速、AIが需要供給のマッチングに不可欠に
米インフォア グローバル・プレジデント兼最高収益責任者（CRO） ロッド・ジョンソン （Rod Johnson）氏
新型コロナウイルス感染症拡大の直接的な影響として、2021年にはデジタルサプライチェーンが加速することが予想されます。サプライチェーン分野では、デジタルトランスフォーメーション（DX）を進める上で、効率化とコストに焦点が当てられがちでしたが、今後は俊敏性と回復力（レジリエンス）に焦点が移ります。そこでデジタル化されたマルチエンタープライズのサプライチェーンを導入すると、エンド・ツー・エンドの可視性が高まり、より優れた予測分析や高度な自動化を推進できるようになります。これにより、市場需要に基づいて柔軟にサプライチェーンの調整や変更が可能になり、パートナー企業と効果的に連携することができます。デジタル技術は、AI、拡張現実（AR）、RPAにまで多岐にわたり、潜在的な可能性をインパクトのある価値提案につなげることが期待されます。
また、AIはサプライチェーンの需要と供給のマッチングにおいても不可欠となるでしょう。2020年に起きたサプライチェーンの混乱が顕在化するにつれて、リアルタイムに需要と供給のマッチングを予測することは、人力だけでは不可能だとわかりました。特に輸送や移動に対する政府の規制が急変しつづける中で、人が各国の市場の閉鎖や開業の予測をしたり、原材料やコストの変化を考慮したりするのは合理的ではありません。2021年には同分野でAIの導入が加速し、労働者の経験と勘が補強され、変化する市況に対するインテリジェントな洞察が提供されることで、供給と需要をリアルタイムかつ正確に予測することができるようになるでしょう。
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