ソフトウェア技術

5Gの猛攻！WiFiに未来はあるのか？徹底予測！ 最近、街を歩いていると「5Gエリア」の看板をよく見かけるようになりましたよね。ぶっちゃけ、5Gってすごい速いらしいけど、WiFiと何が違うのか、よく分かってない人も多いんじゃないかな？私も最初はそうでした。でも、ちょっと調べてみたら、想像以上にWiFiの未来が危ういかもしれない…って思ったんです。 5Gって本当にすごいのか？WiFiとの違いを比較！ 5Gの最大の特徴は、やっぱりその圧倒的な速度ですよね。ダウンロードも動画視聴も、WiFiとは比べ物にならないくらいサクサク進みます。個人的には、家で映画をダウンロードする時間が劇的に短くなったのが、一番嬉しい変化かな。 でも、速度だけが全てじゃないですよね。WiFiの安定性や、接続範囲の広さも、捨てがたい魅力です。特に、家族みんなで同時にインターネットを使う場合、WiFiの方が安定している気がします。5Gはまだエリアが限られているので、場所によってはWiFiの方が使いやすいこともありますよね。 さらに、料金も重要なポイントです。5Gはまだ比較的新しい技術なので、WiFiよりも料金が高い傾向があります。私もそうなんですが、月々の通信費を少しでも抑えたい人にとっては、WiFiの方が魅力的に感じるかもしれません。 5Gのメリット・デメリットを徹底解剖！ 5Gの最大のメリットは、先ほども触れたように、圧倒的な速度です。でも、それだけではありません。低遅延性も5Gの大きな特徴です。これにより、オンラインゲームやVR体験などが、より快適に楽しめるようになります。個人的には、VRゲームを5Gで体験してみたいですね！ 一方、デメリットとしては、エリアの狭さや料金の高さが挙げられます。特に、地方ではまだ5Gが利用できない場所も多いです。また、5G対応のスマートフォンやルーターが必要になるため、初期費用がかかることも考慮する必要があります。 私が考えるに、5Gは都市部や、特定の用途（ゲームや動画視聴など）に最適化された技術だと思います。WiFiは、家庭やオフィスなど、広い範囲で安定した接続を求める場合に適していると言えるでしょう。 WiFiのピンチ！？5Gがもたらす未来予測！ 5Gの普及が進むにつれて、WiFiの需要は確実に減っていくでしょう。特に、都市部では、5GがWiFiの代わりになるケースが増えていくと考えられます。でも、WiFiが完全に消滅するとは思いません。 WiFiは、5Gがカバーできないエリアや、料金を抑えたい場合に、まだまだ重要な役割を果たすでしょう。例えば、カフェやホテルなどでは、無料のWiFiサービスが引き続き提供されると考えられます。 私もそう思うのですが、これからは、5GとWiFiを状況に応じて使い分ける時代になるのではないでしょうか。例えば、外出先では5G、自宅ではWiFiといったように、用途や場所によって最適な接続方法を選ぶのが賢い選択だと思います。 WiFiの生き残り戦略とは？技術革新で逆転なるか！？ WiFiもただ黙って5Gに負けるつもりはないでしょう。WiFi6やWiFi6Eといった新しい規格が登場し、速度や安定性が大幅に向上しています。これらの新しい規格は、5Gに対抗するための強力な武器になるかもしれません。 個人的には、WiFiのメッシュネットワーク技術に期待しています。メッシュネットワークとは、複数のWiFiルーターを連携させて、家全体をシームレスにカバーする技術です。これにより、電波の届きにくい場所でも快適にインターネットを利用できるようになります。 また、WiFiは、セキュリティ面でも優れています。WPA3といった新しいセキュリティ規格が登場し、ハッキングのリスクを大幅に軽減しています。5Gはまだセキュリティ面で課題が残っているので、WiFiのセキュリティの高さは、大きなアドバンテージになるでしょう。 結論：5GとWiFiは共存共栄の道へ！ ぶっちゃけ、5Gの登場はWiFiにとって大きな脅威ですが、必ずしも敵対する関係ではありません。両者はそれぞれの強みを活かして、共存共栄していくことができると思います。

AIがビッグデータを激変させた！見逃せない5つの革新的な応用例 最近、AI（人工知能）とビッグデータって言葉、本当によく聞くよね。私も最初は「また難しい言葉が出てきた…」って思ったんだけど、実はこれ、私たちの生活を大きく変えつつある、ものすごく面白い組み合わせなんだ。特にビッグデータの分野では、AIの登場によって、まるで魔法のような変化が起きているんだよ。 ビッグデータってそもそも何？AIとどう関係するの？ ビッグデータっていうのは、簡単に言うと、ものすごく大量で複雑なデータの集まりのこと。例えば、インターネット上の検索履歴とか、SNSの投稿内容、お店の売上データとかね。今まで、これだけ大量のデータを分析するのって、本当に大変だったんだ。 そこに登場したのがAI。AIは、大量のデータの中からパターンを見つけたり、未来を予測したりするのが得意なんだ。つまり、AIがビッグデータを分析することで、今まで見えなかったものが見えてきたり、できなかったことができるようになったりする、ってわけ。まるで探偵が、ものすごい量の証拠から真犯人を見つけ出すみたいな感じかな。 個人的には、データ分析って聞くと、数字が苦手な私はちょっと身構えちゃうんだけど、AIのおかげで、もっと手軽に、そして深くデータと向き合えるようになった気がするんだよね。 AI×ビッグデータ！5つの革新的応用例を徹底解説 じゃあ、具体的にAIとビッグデータが合わさることで、どんなことが実現しているのか、見ていこう！今回は、特に注目すべき5つの応用例を、わかりやすく解説するね。 1. 予測精度が劇的に向上！未来を先読みするAI 一番わかりやすい例が、未来予測。例えば、商品の売れ行きを予測したり、株価の変動を予測したりするのに、AIがビッグデータを使うんだ。これまでは、過去のデータをもとに、ある程度予測することはできたんだけど、AIを使うことで、より正確な予測が可能になったんだよね。 個人的には、天気予報の精度が上がったのが、一番恩恵を感じてるかな。雨に降られる回数が減った気がする（笑）。 2. 顧客体験を最適化！一人ひとりに合わせたサービス 企業は、顧客の購買履歴やウェブサイトの閲覧履歴などのビッグデータを分析して、一人ひとりの好みに合わせた商品やサービスを提供することができるようになったんだ。例えば、ネットショップで「あなたにおすすめの商品」が表示されたり、動画配信サービスで「あなたが好きそうな動画」が紹介されたりするのも、AIがビッグデータを分析しているからこそ。 私も、おすすめされた商品をついつい買っちゃうこと、よくあるんだよね（笑）。AIって、本当に人の心をよくわかってるなぁって感心しちゃう。 3. リスクを早期発見！不正行為や異常を検知 金融機関では、AIがビッグデータを分析して、不正な取引を検知したり、サイバー攻撃を検知したりするのに役立てているんだ。また、製造業では、機械の故障を予測したり、品質管理を最適化したりするのにも使われているよ。 私の友達が銀行員なんだけど、「AIのおかげで、怪しい取引をすぐに見つけられるようになった」って言ってたなぁ。頼もしい限りだよね。

AIは親友より私のこと知ってる！？ 驚きの未来とちょっと怖い話 最近、AIの進化が本当にすごいですよね。ぶっちゃけ、ちょっと怖いくらい。だって、私の行動パターンとか、好きなものとか、AIの方が私自身より知ってるんじゃないかって思うことすらあるんですもん。 AI、どこまで知ってるの？私の秘密を暴かれる！？ AIって、いろんなデータを分析して、私たちの行動を予測するじゃないですか。たとえば、ネットショッピングの履歴とか、SNSの投稿とか、位置情報とか…。それらを全部集めて、どんなものが好きか、どこに行きたいか、何に関心があるのか、全部わかっちゃうんですよね。 私自身、Amazonでおすすめされる商品とか、Netflixで表示される映画とか、まさに「それ、欲しかった！」っていうものばかりで、本当にびっくりするんです。もはや、私の心の声が聞こえてるんじゃないかって。 でも、ちょっと待って。それって、すごく便利な反面、めちゃくちゃ怖いことでもあると思いません？だって、AIが私の個人情報を握って、それを悪用されたら…？考えただけでもゾッとしますよね。 便利だけど危険？ AIとプライバシーのジレンマ AIが個人情報を活用することで、生活はどんどん便利になっていくと思うんです。たとえば、病院に行かなくても、AIが体調を診断して、最適な薬を処方してくれるようになるかもしれない。旅行に行かなくても、AIがバーチャルリアリティで最高の旅行体験を提供してくれるかもしれない。 でも、その裏には、常にプライバシーのリスクがつきまとうんですよね。個人情報が漏洩したり、AIが偏った判断をして、差別的な結果を生み出したりする可能性だってある。 例えば、私の場合、以前、あるオンラインショップで買い物をした後に、全く関係のない広告が異常に表示されるようになったことがあったんです。最初は気にしていなかったんですが、だんだん気持ち悪くなって、結局、そのショップのアカウントを削除しました。 これからの時代、AIとどう付き合っていくか、真剣に考えないといけないなって思います。 AIは敵？味方？ 未来を切り開く可能性 もちろん、AIは危険な側面だけじゃなくて、素晴らしい可能性も秘めていると思うんです。 例えば、医療分野では、AIが難病の治療法を発見したり、がんの早期発見に貢献したりするかもしれない。教育分野では、AIが一人ひとりに合わせた学習プランを提供して、子供たちの才能を伸ばしてくれるかもしれない。 また、環境問題の解決にも、AIが役立つ可能性は大いにありますよね。たとえば、気候変動の予測や、再生可能エネルギーの効率的な運用など、AIの高度な分析能力は、地球の未来を守るために不可欠なものになるかもしれません。 個人的には、AIがもっとクリエイティブな分野で活躍してくれることを期待しています。例えば、AIが作曲したり、小説を書いたり、絵を描いたり…。「AIアート」みたいなものが、もっと身近になる未来も、そう遠くないかもしれませんね。 AIと共存するために、私たちができること

AI開発はオープンソースで加速！日本のエンジニアにビッグチャンス到来？ オープンソースがAIの世界にどんどん進出してきてるって、知ってました？ぶっちゃけ、これって日本のエンジニアにとって、めちゃくちゃ面白いチャンスなんじゃないかなって、個人的には思ってるんです。だって、今までちょっと敷居が高かったAI開発が、もっと身近になるかもしれないんですよ！ AIとオープンソースの関係って、一体何なの？ そもそも、AIってブラックボックスなイメージありません？でも、オープンソースのAIライブラリやフレームワークが出てきたことで、中身がもっと見えるようになってきたんです。例えば、TensorFlowとかPyTorchとか、聞いたことありますよね？これらは全部オープンソースで、誰でも自由に利用したり、改良したりできるんです。 私が初めてTensorFlowを触った時、正直ちょっと戸惑いました。でも、ドキュメントが充実してたり、コミュニティが活発だったりして、なんとか使いこなせるようになったんです。あの時の達成感は忘れられないですね！ 日本のエンジニアに、なぜチャンスなの？ 日本のエンジニアって、真面目でコツコツ努力する人が多いじゃないですか。オープンソースのプロジェクトに参加して、コードを読んだり、バグを直したりするのって、まさにそういうタイプの人が得意とするところだと思うんです。それに、英語が得意じゃなくても、日本語の情報が充実してきてるから、以前よりずっとハードルが下がってると思いますよ。 私も英語は得意じゃないんですけど、最近は翻訳ツールも進化してるし、なんとか海外のエンジニアとコミュニケーション取れるようになってきました。やっぱり、世界中の優秀なエンジニアと協力して何かを作るって、めちゃくちゃ刺激的ですよね！ AI開発の民主化：誰でも参加できる時代へ オープンソースの普及によって、AI開発が一部のエリートだけのものではなくなりつつあります。大学の研究室や大企業だけでなく、中小企業や個人の開発者でも、気軽にAI技術に触れることができるようになったんです。これって、本当にすごいことだと思いますよ！ ベトナムのエンジニアへのメッセージ ベトナムのエンジニアの皆さん、こんにちは！日本のエンジニアの一人として、皆さんの技術力と創造性にいつも感銘を受けています。オープンソースのAI技術は、皆さんに無限の可能性を与えてくれると信じています。ぜひ、このチャンスを活かして、素晴らしいAIアプリケーションを開発してください！ オープンソースAI、何から始めたらいい？ いきなり大規模なプロジェクトに挑戦するのは難しいかもしれないので、まずは小さなことから始めるのがオススメです。例えば、TensorFlowやPyTorchのチュートリアルを試してみたり、GitHubで公開されているOSSプロジェクトにコントリビュートしてみたり。 私も最初は、簡単な画像認識のプログラムを作ってみました。全然うまくいかなくて、何度も挫折しかけたんですけど、ネットで調べたり、人に聞いたりしながら、なんとか完成させることができました。あの時の経験が、今のAI開発の基礎になってると思います。 まずは手を動かしてみよう！ 結局のところ、一番大事なのは、実際にコードを書いてみることです。机の上で考えてるだけじゃ、何も始まりません。エラーが出ても、諦めずに調べたり、人に質問したりしながら、少しずつステップアップしていくのが良いと思います。 コミュニティに参加しよう！ オープンソースの世界では、コミュニティが非常に重要です。Stack OverflowやGitHub

GraphQL vs REST：API設計、結局どっちが最強なの？私の経験談を交えて徹底比較！ API設計って、本当に悩みますよね。特にGraphQLとREST、どっちを選ぶべきか…って、永遠のテーマみたいな気がします。私もプロジェクトごとに頭を抱えてきました。今日は、そんなAPI設計の悩みを、私の経験談を交えながら、少しでも解決できればな、と思ってます。ぶっちゃけ、どっちが優れているか？なんて、一概には言えないんですよね。それぞれの特徴を理解して、プロジェクトに合ったものを選ぶのが一番大切。 RESTって、やっぱり安心感あるよね RESTful API。もう、Webの世界ではお馴染みの存在ですよね。HTTPメソッド（GET, POST, PUT, DELETE）を使って、リソースを操作する、っていう基本的な考え方は、本当にシンプルで分かりやすい。私自身、最初にAPI設計を学んだのはRESTでした。 例えば、ユーザー情報を取得するなら`GET /users/{id}`、新しいユーザーを作成するなら`POST /users`みたいな感じで、エンドポイントも直感的。開発者にとって、すごく親しみやすいのが魅力だと思います。RESTのメリットは、やっぱり情報量の多さ。ネット上には、RESTに関するドキュメントやサンプルコードが溢れてます。困ったことがあっても、ググれば大抵解決策が見つかる、っていう安心感は大きいですよね。 それに、キャッシュ機構が充実しているのもポイント。HTTPヘッダーを利用して、ブラウザやCDNでキャッシュを効率的に管理できるので、パフォーマンス向上にも繋がります。私も、過去のプロジェクトで、大量のアクセスを処理するために、REST APIのキャッシュ機能をフル活用した経験があります。 ただ、RESTにも弱点があって…それは、オーバーフェッチングとアンダーフェッチングの問題。必要な情報だけを取得できず、余計な情報まで取得してしまうのがオーバーフェッチング。逆に、複数のエンドポイントを叩かないと必要な情報が揃わないのがアンダーフェッチング。この辺りが、GraphQLと比較すると、少し効率が悪いかな、と感じる部分ですね。 GraphQL、最初はちょっと抵抗あったけど… GraphQL。RESTに比べると、比較的新しい技術ですよね。私も、最初は「なんか難しそう…」って、ちょっと抵抗があったんです。でも、実際に使ってみると、その柔軟性と効率の良さに驚きました。 GraphQLの最大の特徴は、クライアントが必要なデータだけをリクエストできること。RESTのように、サーバー側で固定されたデータ構造を返すのではなく、クライアントが自由にデータの形を定義できるんです。これによって、オーバーフェッチングの問題を解消できます。 例えば、スマートフォンのアプリで、ユーザーの名前とプロフィール画像だけを表示したい場合、GraphQLなら、その２つの情報だけをリクエストすればOK。余計な情報を受け取る必要がないので、通信量を削減できます。これは、モバイルアプリのような、ネットワーク環境が不安定な環境では、特に大きなメリットになります。

データが主役！2024年、ゲームチェンジを巻き起こすデータ分析トレンド５選 データ分析の世界って、なんだか難しそう…って思いますよね？私も最初はそう思っていました。でも、実はすごく身近で、私たちの生活をどんどん便利にしてくれているんです。今回は、2024年に注目すべきデータ分析のトレンドを、まるで友達に話すみたいに、わかりやすくご紹介しますね！ AIがデータ分析を自動化？そんな夢みたいな話が現実になる！ 最近、AIの進化がすごいですよね。私もびっくりする毎日です。そのAIが、なんとデータ分析を自動化してくれるらしいんです！ 想像してみてください。今まで時間と手間がかかっていたデータ収集や整理、分析が、AIにおまかせできるとしたら…？ ぶっちゃけ、めちゃくちゃ楽になりそうじゃないですか？ 個人的には、AIが自動でレポートを作成してくれる機能に期待しています。プレゼン資料作りが劇的に楽になるはず！もちろん、最終的な判断は人間が行うべきだと思いますけどね。AIはあくまでもサポート役、という意識が大切かな、と。 リアルタイム分析で「今」を知る！ビジネスのスピードが加速する お店でクレジットカードを使った瞬間、そのデータが分析されて、在庫管理やマーケティングに役立てられているって、知ってました？ これがリアルタイム分析の力なんです。 今まで、過去のデータをもとに予測を立てることが多かったのですが、リアルタイム分析なら、常に最新の状況を把握できるんです。これはビジネスの世界では、めちゃくちゃ大きなアドバンテージになりますよね。 私も、以前勤めていた会社で、リアルタイム分析を導入したことがあるんです。その結果、顧客のニーズをすぐに把握できるようになり、売上が大幅にアップしました。まさに「今」を知ることの重要性を実感した出来事でしたね。 予測分析で未来を先取り！リスクを回避し、チャンスを掴む 予測分析って、まるで未来を予知するみたいですよね。でも、実際には、過去のデータや現在のデータをもとに、統計的な手法を使って未来を予測するんです。 例えば、天気予報も予測分析の一つ。過去の気象データをもとに、明日の天気を予測していますよね。ビジネスの世界では、需要予測やリスク管理などに活用されています。 個人的には、予測分析を使って、宝くじの当選番号を予測できないかな…なんて、ちょっとだけ夢見ています（笑）。まあ、そんなにうまくはいかないですよね。 説明可能なAIで透明性を確保！ブラックボックス化を防ぐ AIって、なんだかブラックボックスみたいで、どうやって判断しているのかよくわからない…って感じること、ありませんか？ 説明可能なAI（Explainable AI、XAI）は、そんなAIの判断プロセスを可視化し、透明性を確保するための技術なんです。

地球を救うIoT「グリーン」！未来への扉を開けよう 最近、よく耳にする「IoT」って言葉、知ってる？ なんか難しそうだけど、実は私たちの生活を便利にする色々な技術のことなんだよね。 でも、それだけじゃないんだ。 今、注目されてるのが「グリーンIoT」ってやつ。 地球温暖化とか環境問題って、他人事じゃないし、私たちも何かできることないかなって思ってたんだけど、この「グリーンIoT」が、まさにその答えになるかもしれないんだ。 グリーンIoTって何？簡単に言うと… ぶっちゃけ、IoTって聞くと、なんか機械的なイメージがあるじゃない？ でも、グリーンIoTは、その技術を使って、地球に優しいこと、環境を守ることを目指してるんだ。 例えば、エネルギーの無駄をなくしたり、資源を効率的に使ったり。 私の意見では、テクノロジーって、使い方次第で、良いことも悪いこともできるけど、グリーンIoTは、まさにテクノロジーの良い面を最大限に引き出してるって感じがするんだ。 スマートホームだけじゃない！意外な場所で活躍するグリーンIoT グリーンIoTって、スマートホームで節電する、みたいなイメージがあるかもしれないけど、実はもっと色々な場所で活躍してるんだよ。 例えば、農業。センサーで土壌の状態を監視して、必要な時に必要な量の水や肥料を与えることで、無駄を減らしたり。 あとは、工場。機械の故障を予測して、事前に修理することで、資源の無駄遣いを防いだり。 私もそう思うんだけど、グリーンIoTって、本当に色々な可能性を秘めてるんだよね。 スマート農業の可能性 実家の畑を手伝ったことがあるんだけど、本当に大変だったんだよね。 水やりも肥料やりも、勘と経験頼みで。 でも、グリーンIoTを使えば、もっと効率的に、しかも環境に優しく農業ができるんだって。

DevOps自動化：ソフトウェアチームを最強にする！ ソフトウェア開発の世界って、本当に変化が激しいですよね。昨日まで当たり前だったものが、今日にはもう古いなんてこともザラ。そんな中で、生き残っていくためには、やっぱり変化に柔軟に対応できるチームを作ることが大切だと思うんです。 DevOps自動化って何？ DevOpsって言葉、最近よく耳にするけど、正直なところ「よくわからない…」って人もいるんじゃないでしょうか？ ぶっちゃけ私も最初はそうでした（笑）。簡単に言うと、開発（Development）と運用（Operations）を組み合わせた考え方で、チーム間の連携を強化して、より早く、より高品質なソフトウェアを開発・提供することを目指すんです。 自動化は、そのDevOpsを実現するための重要な要素の一つ。開発からリリースまでのプロセスを自動化することで、手作業によるミスを減らし、時間を大幅に節約できるんです。 なぜDevOps自動化が必要なの？ なぜ今、DevOps自動化がこんなに重要視されているのか？ それは、現代のソフトウェア開発が抱える課題を解決してくれるからなんです。 例えば、昔はソフトウェアのリリースって、年に数回とか、もっと少なかったりしましたよね。でも今は、毎週、毎日、場合によっては1日に何度もリリースされるものも。こんなハイペースでリリースするためには、手作業だけでは絶対に追いつきません。 それに、複雑なシステムになるほど、ちょっとした変更が予期せぬバグを引き起こす可能性も高まります。自動化されたテストやデプロイメントパイプラインを導入することで、これらのリスクを最小限に抑えることができるんです。 私が体験したDevOps自動化の恩恵 実は私も以前、自動化があまり進んでいないチームで働いていたんです。リリース作業は毎回大騒ぎで、徹夜なんて当たり前。エラーも頻発して、本当に疲弊していました。 でも、DevOps自動化を導入したことで、状況は劇的に改善されました。リリース作業はボタン一つで完了するようになり、エラーも大幅に減少。チーム全体のストレスも軽減され、新しい機能の開発に集中できるようになったんです。あの時の感動は、今でも忘れられません。 DevOps自動化の基礎：始めるためのステップ よし、DevOps自動化を始めよう！ と思ったあなたのために、具体的なステップをご紹介しますね。 1. 現状把握：ボトルネックを見つける まずは、現状を把握することが大切です。開発プロセスの中で、どこに時間がかかっているのか、どこでエラーが発生しやすいのかを洗い出しましょう。

RPAって、ちょっと前に流行りましたよね。でも、あれって結局「言われたことを正確に繰り返す」ロボット打字機みたいなものだったじゃないですか。私も正直、最初は「すごい！」って思ったんですけど、すぐに「これ、本当に人間の仕事なくなるの？」って疑問に思ってました。 RPA 1.0の限界と、ちょっとした私の失敗談 RPA 1.0って、決められたルールの中でしか動けないんですよね。だから、ちょっとイレギュラーなことが起きると、すぐに止まってしまう。私が以前勤めていた会社でもRPAを導入したんですけど、結局、そのイレギュラー対応で人間がめちゃくちゃ忙しくなって、本末転倒みたいな状況になってました（笑）。なんか、RPAのために人間が頑張ってる、みたいな。 個人的には、RPAに完璧を求めすぎたのが原因だったのかな、とも思います。完璧な自動化を目指すあまり、ちょっとした例外処理を考慮していなかった。人間なら臨機応変に対応できることでも、RPAはそれができない。それが、RPA 1.0の限界だったんだと思います。 RPA 2.0って何が違うの？AIで頭が良くなった！？ で、最近耳にするのが「RPA 2.0」っていう言葉。これ、一体何が違うのかって話ですよね。ぶっちゃけ、私も最初は「また新しいバズワードか？」って思ってたんですけど、調べてみたら、本当にすごい進化を遂げてるみたいなんです。 RPA 2.0の最大の特徴は、AI（人工知能）や機械学習（Machine Learning）を搭載していること。つまり、RPA自身が学習して、どんどん賢くなっていくんです。今まで人間が教えてあげないとできなかったような、複雑な判断もできるようになる。まるで、ロボットに頭脳が搭載されたみたいですよね。 RPA 2.0で何ができるようになるの？未来をちょっと覗き見！ 具体的にどんなことができるようになるのかって言うと…例えば、今まで人間がチェックしていた請求書の処理。RPA 2.0なら、請求書の内容をAIが自動で読み取って、必要な情報をシステムに入力してくれるんです。しかも、過去のデータから「この請求書、ちょっと怪しいな…」っていうのを判断して、アラートを出すこともできるらしいんですよ。 他にも、顧客からの問い合わせ対応とか、データ分析とか、今まで人間が時間と労力をかけていたような作業を、RPA 2.0がどんどん自動化してくれる。これって、企業の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めてますよね。

サーバーレスの波に乗る？従来のインフラは過去のものになるのか 最近、サーバーレスという言葉を耳にする機会が増えたんじゃないでしょうか。ぶっちゃけ、私も最初は「サーバーレスって何？」って感じでした（笑）。でも、調べていくうちに、これからのITインフラのあり方を大きく変える可能性を秘めているんだな、と感じるようになりました。 サーバーレスって一体何？ サーバーレスって名前からすると、「サーバーがない」って誤解しそうになりますよね。でも、実際にはサーバーは存在していて、それを意識する必要がない、というのが正しい理解なんです。たとえば、ウェブサイトを作るとしますよね。従来は、サーバーを自分で用意して、設定して、管理する必要がありました。でも、サーバーレスなら、その手間が一切なくなるんです。 クラウドプロバイダーが自動的にサーバーを管理してくれるので、開発者はコードを書くことに集中できます。例えば、Amazon Web Services (AWS) の Lambda や、Google Cloud Functions などが有名ですね。イメージとしては、料理をする時に、ガスコンロの火力を自分で調整する必要がない、みたいな感じでしょうか。 サーバーレスのメリット：本当にすごいのか？ サーバーレスのメリットはたくさんあります。まず、運用コストが大幅に削減できます。使った分だけ料金を払えばいいので、サーバーがアイドル状態になっている時の無駄なコストを抑えることができます。これって、企業にとってはかなり大きなメリットですよね。 次に、スケーラビリティが高いです。アクセスが増えても自動的にスケールアップしてくれるので、システムがダウンする心配がありません。個人的には、このスケーラビリティの高さが一番魅力的に感じます。以前、友人が運営しているウェブサイトが急にアクセス集中でダウンして、大変な目に遭っていたのを見たことがあるので…。 さらに、開発スピードが向上します。インフラの管理に時間を取られることがなくなるので、開発者はより多くの時間をコードを書くことに費やすことができます。これもまた、競争が激しい現代においては、非常に重要な要素だと思います。 サーバーレスのデメリット：完璧じゃない？ もちろん、サーバーレスにもデメリットはあります。まず、コールドスタートという問題があります。これは、しばらくアクセスがない関数が初めて実行される際に、起動に時間がかかるという現象です。これによって、応答速度が遅れてしまう可能性があります。