AI×IoT×ビッグデータ技術 エンジニアの成長ブログ

人工知能(AI)やIoT、ビッグデータ技術に関連する「技術書、Eラーニング、事例、勉強会」などでの学びブログです。

メーカーのIoT化に思うこと

やはり、アセットが活きるし、売上アップとかDX変革とか経営戦略に合致すると思う。

それがトリガーで人材採用計画ができてきて、採用活動が活発なフェーズなのかなと。

でも実際の企画・要件定義・UXは、若干ハテナな感じがしている。

 

何故なのかは、やはり既存体質に縛られている感が強い。

大体、ど新規のテーマで既存のマネージメントが判断がうまく効きにくい感じもかなりある。

 

今後、第4次産業革命とかで、日本が強くなるには、下記が重要だと感じる。

 

AIとIoTの違い

よくAIとIoTの違いを聞かれますので、メモします。

まず、IoTは、モノをインターネット化する技術となるので、センサーを付けたりして、現実世界を捕捉できるようにするもの。

そのデータを活用する時に、ディープラーニング機械学習を使い、故障予想や需要予測などをします。

基本、IoT→AIの順でシステム的には構築するわけです。

 

IoTとは?

IoTとは、何かは意外と難しい。

モノのインターネット化というと曖昧ですので、

純化していうと、モノの状態をセンサーなどで、デジタルシステムで捕捉できるように(デジタルツイン化)して、

他のオンラインサービスのように解析可能にすることだと感じる。

それができると、機械学習などで応用形もできるし、

ビジネスに影響のある形にしていける。

IT(情報技術)とOT(運用技術)をうまく掛け合わせることが重要。

日系メーカーのIoT化について思うこと

やはり、アセットが活きるし、DX変革できそうとか経営戦略に合致すると思うので、 人材がいないから人材採用計画が立案され、採用が活況な感がある。

 

でも、実際のUXとか結構ずれてるのが多いし、頑張ってる人とか、既存組織・ルールの壁で大変そうで、なんとも言えない感ある。

 

そう言った状況に必要そうな要素を書き出してみる。

  1. 日系メーカーに合った開発プロセスの確立
  2. ステージゲート法とかを今風にアレンジした体制
  3. ハードの開発プロセスの調整とアプリの開発プロセスの変革
  4. それ系のコンサル業者などの成熟
  5. オープンソースとの折り合い
  6. 風土改革
  7. 組み込み系・ハード系・アプリ系・IoT系・AI系の高度な融合

時間がかかりそうな感じはかなりする。

 

フルスタックエンジニア育成について思うこと。

lot.or.jp

これは良いなーと感じた。

 

ここまで来たのなら、IT人材のアセスメントプラットフォームができたら良いなと思う。

www.pluralsight.com

とか技術だけでも色々あるけど、

360度で可能性を限定しないフルスタック的人材を育成するのが大事だと感じる。

  1. 小学生
  2. 中学生
  3. 高専生・高校生
  4. 大学生
  5. 新卒エンジニア
  6. 各種中堅エンジニア
  7. 企画系エンジニア
  8. スペシャリスト系エンジニア
  9. フルスタックエンジニア

とかくらいのスコープでそういったものがあると、

IT人材不足に悩みにくい環境にならないかといった流れ。