人工知能が人間とは全く違う新しい芸術を生み出してしまう可能性です

人工知能とピットが自分で経験

この文献を読むと、ザックマン·フレームワークを正確に利用していれば、クラウドを利用したとしてもその変化は少なく済むと考えられます。ザックマン·フレームワークの各列4,,-5行目の中身のみを最小限に変更してクラウドに対応させていけると考えられます。
私たちは、ザックマン·フレームワークをエンタープライズ·アーキテクチャの第一世代と見ています。

IoT時代に期待される分野

このザックマン·フレームワークに準拠した考え方(エンタープライズ·アーキテクチャ)を米国政府が採用し、1996年に各府庁に対してCIO(ChiefInformationOfficer)の設置と、エンタープライズ·アーキテクチャの策定を義務付ける法律を制定したことでエンタープライズ·アーキテクチャが普及していきました。
しかしながら、その結果として「情報システム全体として」統制を失ってしまいました。
ピードへの対応が迅速にできない」「低コストで実現できない」などの事態が発生しました。

 

IoTにおいて要求以上のモノを提供する

そのため、システムの複雑性の増加やシステムの乱立が起こり、「ビジネス変化のスそこで、2000年代に入り、「情報システム全体を縮撤して、情報システム全体を最適化する」といった考え方が注目されるようになりました。
き上げてきてしまった非効率や無理、無駄をなくし、変化に対して柔軟に対応できる情報システムを構築しようという流れです。
人工知能と人間の大きな相違といえそうです

人工知能が用意することもできるだろう

つまり、今までの部分開発で築もちろん、その背景には、システム統合ツル(EAI:EnterpriseApplicationIntegration)、フロント統合ツル(EIP EnterpriseInformationPortal)などの統合ツールの発展もあるかと思います。そういった背景の中で、エンタープライズ·アーキテクチャが注目されていました。
(2)経済産業省EAの評価経済産業省EAはビジネスプロセスの変化が少なく、組織規模の大きい官公庁が扱う場合には効果が大きかったものと考えられます。

人工知能が人間を超える時

一方で、ビジネスプロセスの変化が大き一般企業が同じ方法を導入しようとすると、エンタープライズ·アーキテクチャの成果物である多くのドキュメントの内容を実態に合わせていくことが難しいと考えられます。
また、現状As-Isの延長線上としてあるべき姿To-Beを捉えることとなるため、胆な革新は実現しにくい方法論ということもできる。』と評価されています。
新しい発想が出しづらいとも考えられます。
湯浦克彦氏[16]によれば、『手堅い反面、大とはいえ、様々な意見はありますが、エンタープライズ·アーキテクチャを日本国内に広めた意義は大きいと考えています。

人工知能のスポンサーであり研究推進役として何度も登場したDARPA

ロボットに置き換わる可能性が高いことを考える経済産業省EAが公開された後に、UMLUnifiedModelingLanguage:統一モデリング言語)をベースにしたエンタープライズ·アーキテクチャの方法論[17]や、データ中心のエンタープライズ·アーキテクチャ[18]、UMLをベースにしたビジネスモデルに特化した可視化/改革の手法[19]などの新しい方法論が、次々に発表されています。

全体最適に導く方法論

で見た第二世代のエンタープライズ·アーキテクチャは、

企業のビジネスと情報システムを全体最適に導く方法論でした。


ロボットに置き換わる可能性が高いことを考える 人工知能はしかしそれだとこのようにする ディープラーニングの手法に

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