RPA

RPA(Robotics Process Automation)とは、AIなどによる認知技術を活用し、業務を自動化する取り組みのこと。ロボットに対するトレーニングや、実際の操作を記録することで、これまで人が負ってきた作業をロボットが判断、自動で代行するようになり、従来のプログラムによる自動化処理よりも低コストで実現できます。業務システム同士を連携させるような定型業務を簡易化でき、いわゆる「人的ミス」の削減も可能になります。ルーティーンの決まったバックオフィスなどには多大な効率化をもたらすと期待されています。

フィンテック

フィンテック(FinTech)とは、金融(Finance)と技術(Technology)を組み合わせた、アメリカ発祥の造語。身近なところではスマートフォンアプリによる決済や資産運用、あるいはビッグデータや人工知能(AI)などの最新技術を駆使した、金融に関するサービスを指します。これまでの金融業界では様々な規制があり、新しい技術による参入が難しいとされてきましたが、ITに強いベンチャー企業などの参入が増えています。
この世界的な動きに合わせ、経済産業省は2015年10月から「産業・金融・IT融合に関する研究会」(FinTech研究会)を開催し、今後の日本国内におけるFinTechに関する総合的な報告・提言として、「FinTechビジョン」の取りまとめを行っています。

デジタルツイン

デジタルツイン(DigitalTwin)とは、現実の世界から収集した様々なデータを、まるで双子であるかのように、コンピュータ上で再現する技術のことです。コンピュータ上では、収集した膨大なデータを元に、限りなく現実に近い物理的なシミュレーションが可能となり、自社製品の製造工程やサービスの在り方をより改善するうえで有効な手段となります。例えば製造ラインの一部を変更する場合など、事前にデジタルツイン上でテスト運営することで、開発期間やコストの削減が見込めます。
また、IoTを活用してリアルタイムの情報も取り込んでいくことで、商品の故障予知に役立てることもできます。例えば同じ製造工程を経て出荷された2つの製品があった場合、出荷後の稼働状況をIoT技術により集約・分析すると、使われ方の違いを把握することができます。これらのデータを蓄積すれば、故障する可能性を事前に察知し、故障する前に使用を停止させるようアラートを上げることも可能になります。

アグリゲートコンピューティング

アグリゲートコンピューティング(Aggregate Computing)とは、複数のモノ(デバイス等)を連携させ、1つのサービスで実現させようとする技術です。Aggregateには「集める」という意味があり、モノとモノとをクラウドを介して連携させ、必要なデータやユーザーの動きを集約させ、あたかも1つのコンピュータで実現しているように、一連のサービスを提供することができます。
この概念は2015年に坂村健・東京大学大学院教授が提唱した考え方です。IoTを進める上で必要となる、AI、センサー技術、組み込み技術、さらにはネットワーク技術を集約し、アグリゲートコンピューティングを駆使することで、ユーザーが意識をすることなく一連のサービスを提供できるようになります。

HR Tech

HR Tech(Human Resources Technology)とは、従来の人材管理システムに対し、AIだけではなく、モバイルやソーシャルメディア、アナリティクスなどの先進的な技術を組み込み、人事部門の業務に変革をもたらす技術のこと。現在の日本では、どの企業にとっても、優秀な人材の確保や育成が喫緊の課題です。HR Techを利用することで、求人から面接、採用に至る過程、人材の育成から適切な人員配置など、人事部門業務の効率化を図ります。さらには、社員の健康管理、優秀な人材の離職対策なども可能となります。
社員に関する膨大な個人情報が集まり、判断材料には恵まれますが、最終的には人が判断していくという「運用面での改革」も併せて必要になります。