　ガートナーのハイプサイクルは2000を超えるテクノロジーをグループ化し、その成熟度、企業にもたらすメリット、今後の方向性に関する分析情報を図で表したもの。先進的な技術が「大きな期待」「幻滅」「最終的な安定普及」といった共通のパターンを経て定着することから、それぞれの技術がこのハイプサイクルのどこに位置するのかを示した調査資料だ。1995年からグローバル版を展開している。

ガートナーのハイプサイクルの見方　出典：ガートナージャパン

「過度の期待のピーク」にあるのは「5G」「エッジアナリティクス」など

　今回の「先進技術におけるハイプサイクル2019年版」では、2018年版^（※）以前と大きく顔ぶれを変えた他、「幻滅期」や「啓蒙（けいもう）活動期」「生産性の安定期」にプロットされた技術が少なかったという点が特徴だといえる。技術のフェーズが大きく変わりつつあり、黎明期のさまざまな技術が多く紹介されている。

　ガートナーでは5つの先進テクノロジートレンドとして「センシングとモビリティ」「オーグメンテッドヒューマン」「ポストクラシカルなコンピューティングとコミュニケーション」「デジタルエコシステム」「高度なAIとアナリティクス」の5つを挙げ、基本的には現在注目されている「自律走行」「AI」「量子コンピュータ」「5G」「デジタル変革」「IoT」などのトレンドが継続するという見方を示した。

　「過度の期待のピーク期」の頂点にあるのは「5G」となった。2017年版、2018年版ともに「深層学習」が頂点となっていたが、2019年版では表示されていない。「5G」については、2019年から日本でも実証サービスが開始、2020年からは商用サービスが開始される予定となっており、大きな期待が集まっている。しかし、実際にどういう活用で生きるのかが見えるのは開始以降になるために、2020年以降は幻滅期に陥る可能性もある。

　「バイオチップ」や「AI PaaS」などは2018年版から引き続き「過度の期待のピーク期」に位置付けられている。また、新たに「過度の期待のピーク期」に入ったのは、「レベル5自律走行」「エッジAI」「エッジアナリティクス」などとなる。クラウドに対する動きとして「エッジコンピューティング」に大きな注目が集まり、エッジでのAI処理やデータ分析に大きな期待が集まっている状況を示しているといえる。

　一方で興味深いのが「自律走行」についてである。「レベル4自律走行」は2018年版に引き続き「幻滅期」に位置付けられているが、「レベル5自律走行」については「過度の期待のピーク期」で大きな期待が集まっているという。「レベル4」が現実化する中で、規制や安全性の問題などでさまざまな壁にぶち当たる一方で、完全自律運転の実現への期待は引き続き高いという状況が見えてくる。

先進技術におけるハイプサイクル2019年版（クリックで拡大）出典：ガートナージャパン

デジタルツインや深層学習は“過度の期待のピーク”、ARは“幻滅期”のどん底
米国の調査会社Gartnerは、「先進技術におけるハイプサイクル2018年版」を発表した。調査結果によるとデジタルツインや深層学習などが「過度の期待のピーク期」を迎えていることを明らかにした。
深層学習や機械学習は“過度の期待のピーク期”、ARは“幻滅期”のどん底に
米国の調査会社Gartnerは、「先進技術におけるハイプサイクル2017年版」を発表した。調査結果によると深層学習や機械学習などが「過度の期待のピーク期」を迎えていることを明らかにした他、ARが「幻滅期」のどん底を迎えていることを指摘した。一方でVRについては「啓蒙活動期」の中盤に入っており、もうすぐ「安定期」を迎える兆しを見せているとした。
機械学習は“過度の期待”のピーク、自律走行車は“幻滅期”の一歩手前
米国の調査会社Gartnerは、「先進技術におけるハイプサイクル2016年版」を発表した。調査結果によると機械学習などが「過度の期待のピーク期」を迎えていることを明らかにした他、自律走行車が「幻滅期」の一歩手前を迎えていることを明らかにした。また、ここ数年注目されてきた「3Dプリンタ」が消え、変わって「4Dプリンティング」が黎明期として紹介されている。
プライベートLTEからローカル5Gへ、ドイツの製造業は進化を止めず
脚光を浴びるIoTだが、製造業にとってIoT活用の方向性が見いだしきれたとはいえない状況だ。本連載では、世界の先進的な事例などから「IoTと製造業の深イイ関係」を模索していく。第5回は、ドイツの製造業が期待を寄せる「プライベートLTE」と「ローカル5G」にスポットを当てる。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
レベル3の自動運転の普及は伸び悩む？提案は無人運転シャトルや小口配送に
「レベル3のシェアは2030年から横ばい」という市場予測を反映してか、2019年のCESでは無人運転車に関する展示が多くみられた。ドライバーが運転に復帰する必要のあるレベル3の自動運転と、システムが全ての動的運転タスクを担うレベル4～5。それぞれについて、2019年は法的な議論や技術の熟成が一層進みそうだ。
1社では難しい「レベル4」、オープンソースの自動運転ソフトが提供するものは
「人とくるまのテクノロジー展2018」（2018年5月23～25日、パシフィコ横浜）の主催者企画の中から、ティアフォーの取締役で、名古屋大学未来社会創造機構特任教授でもある二宮芳樹氏の講演を紹介する。
なぜ“自動運転”の議論はかみ合わない？レベル3とレベル4を分けるのは
「人とくるまのテクノロジー展2018」の主催者企画の中から、筑波大学システム情報系教授である伊藤誠氏の「自動運転」に関する講演を紹介する。