野村総合研究所のレビュー一覧

ＩＴナビゲーター ２０１２年版

１年の風物詩、NRIのICTマーケットレポート。

NRIモノは割と本によって出来が良かったり悪かったりする傾向がある印象があるが、これはなかなかレベルが高かった。章頭の統計予測だけではなく、分析も非常にしっかりしていて安心して読めた。序章の「ICT地動説」というキーワードだけはどうかと思ったけど・・・。

メディア系IT関係者は読んで損は無い一冊。

２０１５年の電子書籍 現状と未来を読む

今現在の電子書籍市場の分析を
野村総研が豊富なデータを元に行った書籍。

「2015年の電子書籍」と銘打ってはいるものの、
あくまで現状分析と海外との比較で
2015年はこうなる的な予想・分析はほぼ皆無。

ただ、電子書籍について書かれた本にありがちな、
感情論による楽観論・悲観論、理想論ではなく、
日本と海外の比較、他のコンテンツ産業との比較を
比較的客観的な視点で行っているので
現状把握という目的を絞って読むのなら最適かも。

カーボンニュートラル

カーボンニュートラルとは何かから、排出量の可視化、削減技術、各業界への影響、企業の対応まで幅広く扱った本。

読み始めたときは、各国が掲げる目標を本当に実現できるのかという疑問があった。読み進めると、再エネ、水素、CCS・CCU、オフセットなど想像以上にさまざまな方法があり、それらを組み合わせて実現を目指していることが分かった。特に水素が鉄鋼やCO₂利用など様々なところで登場し、別々に見えていた技術がつながっていくのが面白かった。

自動車、鉄鋼、物流、運輸、エネルギーなど、業界によって必要な対応が全く違うのも印象に残った。カーボンニュートラルは単なる環境問題ではなく、産業構造や企業のビジネスモデルまで変える話なのだと思う。

一方で、個々の解決策は見えてきても、それらを大規模かつ経済的に普及させ、社会全体で実現できるのかという疑問は残った。2022年刊行なので、その後各企業や技術がどうなっているのかも追ってみたい。

ゼロトラストネットワーク［実践］入門

ゼロトラストの概念を理解したくて読んだ本。
ネットワークについてある程度の知識を必要とする内容だが、ゼロトラストの概念が生まれるまでの歴史から企業の実運用に組み込むまでを体系的に理解できた。

まるわかりChatGPT & 生成AI

「シン・インターネット」が2021年に書かれてから、わずか2年後の本書は、生成AIの2023年時点での状況を、野村総研のデジタル部門の総力を結集して書かれたもの。
「生成AI」「チャットGPT」は既に、NHK「朝イチ」というお茶の間情報番組でも取り上げられた旬の話題です。

以下は私の備忘録。
・生成AIとは、学習能力のある人工知能
・従来のAIとの違いは、創造性領域への深化
・具体的違いは、精度の向上、学習量の多さ、スピードアップ、使いやすさ、扱えるコンテンツ(テキスト、数値、プログラムコード、音声、映像)の多さ
・生成AIの基礎用語(ファウンデーションモデル、マシンラーニング、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、MLOPs、大規模言語モデル、ファインチューニング、構造化データ、非構造化データ、マルチモーダル、API、プロンプトエンジニアリング、GPU)
・生成AIができること(文章作成、文章要約・校閲、翻訳、プログラムコード生成、データ分析、画像・動画作成、音声生成)
・生成AIの限界と問題点(2021年9月以後の情報を更新していない、説明性や信頼性に欠ける、長い対話ができない、個別の経験の蓄積ができない)
・生成AIが業務別にできること
《マーケティング》⇒コピーライティング、広告クリエイティブ生成、顧客フィードバックの解析
《製造・物流》⇒ユーザーマニュアルの生成、工場の生産計画、製品デザインの自動化
《IT・ソフトウェア》⇒プログラムコード生成、ドキュメント生成
《金融》⇒投資アドバイザー、市場の洞察
《小売》⇒パーソナライズ提案、ウェブサイト設計
《営業》⇒商談サポート、提案資料生成、提案力強化
《法務・人事》⇒契約書ドラフト作成・レヴュー、法務Q&Aのセルフサービス化、採用・アサイン支援、キャリアパス提案
・注意すべき点として、生成AIは平気で誤情報を提示(ハルシネーション)してくる
・生成AIの社会的問題として、偽情報拡散による社会的混乱(ディープフェイク)
・生成AIによる軍事・公安利用⇒特に、民衆よりも国家権力が上位にくる共産国家(中国、ロシア、北朝鮮など)には、民意による自主規制が働かず(少なくとも外部にはわからない)、非人道的兵器開発、国家権力の世論誘導や政治工作などのディープフェイク利用の懸念がある

便利さの一方で、潜在的危険性も増大している点は留意すべき。特に、生成AIは悪意を持った利用者にとっては、まさに《打ち出の小槌》となりうる危険な玩具です。

まるわかりChatGPT & 生成AI

野村総合研究所著作とあって信憑度が高い
・アメリカ司法試験　chat gpt上位10％の成績
・chat gptサイト訪問者　日本は3位　どらえもんで慣れている
・日本のデータサイエンスト数上位1,000人中256人！

ビジュアル AI活用基本スキル96

1ビットLLM　０と１の２値に量子化して計算する技術。小型デバイスでも実行が可能になる。
スケーリング理論＝べき乗則。データセットの数が多ければ多いほど、性能はべき乗でよくなる。
フューショットラーニング＝大規模言語モデルで少数の例が効率的に解決する方法。

AIの解釈性（ブラックボックス問題）。SHAP、LIMEなど解決法が考えられている。
汎用人工知能＝AGI＝強いAI。まだ到達は難しい。さらにASI＝人工超知能。人間を超える知識処理を行う。

AIの検定
G検定、E資格、AI実装検定（B,A,S級）Python３エンジニア認定データ分析試験、AWS認定AIプラクティショナー
、Google認定データエンジニア、Microsoft認定Azureエンジニア、データサイエンティスト検定、など

Github　Copilotは、コードを生成する能力を持つ。
AIプロジェクトの失敗は８０％以上、通常のITプログラムの２倍。技術と期待とのギャップ、品質の高いデータの不足、過度の依存、など。
AIに仕事を奪われる。労働人口の４９％。

ゼロトラストネットワーク［実践］入門

ゼロトラストの導入にあたってのシステム設計や計画策定時に抑えておくべきポイントを体系的に整理している。技術的内容に寄ってる部分もありつつ、運用面なども含めた俯瞰的な視点もあり、ゼロトラストというキーワードに携わるときには参考にしたい一冊。

ゼロトラストネットワーク［実践］入門

ゼロトラストはデジタル化したビジネスに柔軟性をもたらし
クラウド利活用・生産性向上・コスト削減といった経営効果生むセキュリティのパラダイムであり，
セキュリティ統制上人・物・情報に強いていた制限を技術で解決するもの．
簡単にいうとゼロトラストとは境界を抽象化するためのアイデアだなあと認識．

構成要素としてエンドポイント・ID・ログ管理・ネットワーク統制といったものが出てくるに過ぎない．

自動車のソフトウェア化のように技術が洗練していく過程で各種要求が抽象化・高度化しその実現方法としてハードウェアからソフトウェアへの依存が高まった結果がゼロトラストだと感じた．

セキュリティにおいてもネットワークやデータセンタという（ある意味）物理的な境界が防御に役立っていたんだけど，それをソフトの力で変えていきつつもセキュリティと利便性の両どりを目指すためには避けて通れない概念がこのゼロトラスト．

所々誤字があったりするがそこはご愛嬌．
「入門」と言いつつ，実践的内容が豊富です．

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働く環境の多様化・情報資産の分散化
＝アタックサーフェスの増加・分散，影響の増加

境界防御：
守るべき資産は境界の中に．脅威は境界の外からやってくる．
境界はガチガチに，境界ではないエンドポイントやデータ，内部NWなどは補完的に防御
結果論的に多層防御へ．

ゼロトラスト：
守るべき資産もそれを狙う脅威は境界の内外に存在．

データセンターを中心としたアーキテクチャ
DCにある資産や端末リスクだけでなく，データセンター外で発生するトラフィックを拡張，制御できずビジネス要件を満たすITリソースを確保できないというリスクも．

”従来の境界型防御のようにデータセンターのインターネットゲートウェイを中心に対策するのではなく，業務上の一つ一つの通信に着目し，アクセス元からアクセス先までのエンドツーエンドでセキュリティを確保するのが特徴”
”アクセス元，アクセス経路，アクセス先それぞれに分割して対策をしたうえ，相互に情報を共有しながら，アクセス要求が発生する都度その安全性をチェックして接続を許可”

SoE：顧客向けシステム/サービス system of engagement
SoR：社内向けシステム system of record

CISコントロールv8 NIST SP800-207の考え方をマッピング（＝ゼロトラ対応）

Stuxnet→ウラン核燃料施設というスタンドアロンネットワークすら攻撃対象になるという事例

VPN機器は一般的にアクセス元制限ができないため，脆弱性が存在した場合狙われやすい
→ZTNAソリューションであればイントラネット入口がインターネットにさらされない（ソリューションがフロントに）

エドワードスノーデン事件
契約社員による機密情報の持出・暴露

GDPR：
個人情報の生成，保存，使用，共有，アーカイブ

p16 最下行

フロリダ水道局の水処理システム

マイクロセグメンテーションとは、ネットワークにおけるセキュリティーの区分けを物理的なネットワークセグメントよりも細かい単位で論理的に分離にすることです。

認証認可における考慮事項
だれ？（どんな属性）？
いつ？どの場所から？
どの端末で？
どこにアクセス？

4つの技術要素
認証認可　ネットワーク　エンドポイント　ログ集約と分析の高度化

資産もアクセス元も境界の外におかれるようになったのがゼロトラストが求められる背景。

認証＝当人確認。　
認証だけで何かを許す(アクセスを認める＝認可)ではない
認証なき認可→車の鍵

パスワード使い回し禁止の呼びかけは現実的ではない。
「ID、パスワードは漏洩する前提でリソースの認証仕様を設計・実装する」

認可→
これまで:必要な権限が付与されているか
これから:コンテキストから判断、時間・地理etc

FIDO サーバが持つ公開鍵と、クライアント端末が持つ秘密鍵で認証。
生体情報などをネットワークに送信しない。

IDプロビジョニングとは
IDや属性値などのユーザ情報を、
自動的に複数のシステムやアプリケーション、サービスに反映する機能

認可検証
ユーザー、エンドポイント、ネットワーク、データ
→従来は認可設定があるかどうかだけ。

casbのインライン方式→透過型みたいなものか。

広義のエンドポイント
→サーバ．クラウドのワークロードも含む

マルウェア・ウイルス対策
→シグネチャ型か振る舞い検知型

シグネチャ型のデメリット
・シグネチャ更新を欠かさずに実施しないといけない
・亜種に対応できないことがある
・ファイル実体を持たないマルウェアに対応できない

従来のシグネチャ＋振る舞い検知＝EPP

IoC Indicator of Comproise 侵害の痕跡
IoA Indicator of Attack 攻撃の痕跡

暗号化したファイルはスキャンできない→PPAPが嫌われる理由の一つ

FWではインバウンドだけ止めれば良いというのは誤り
→感染端末はC2とのコネクションを貼り、そこから遠隔操作が始まる。
これを止めるにはアウトバウンドを止めないといけない。

複数回認証失敗でロックは、総当たりなどへの完全な対策にならない。
ロックの閾値を下回るペースでログイン試行すればいいから。

多要素とEDRはセットに。
→認証クリアした後の端末がやられるとやりたい放題。

DX推進から基幹系システム再生まで デジタルアーキテクチャー設計・構築ガイド

1.DXのためのITアーキテクチャー概論
DX…デジタル技術を使って従来のビジネスやサービスのあり方を根底から変える取り組み
従来のシステム開発とDXプロジェクトの違い、ITアーキテクチャの歴史的変遷、現在の情報システムのよくある構成と課題

2.DXの「超上流工程」の進め方

3.マイクロサービスの基礎

4.クラウドサービス活用

5.アジャイル開発とDevOps

6.ゼロトラストセキュリティー
①ワークスタイルの多様化により、境界防御(ネットワークを社内と社外に分けて、後者のみ守る)は限界
→ゼロトラストセキュリティー(全ての通信を疑う)というコンセプトが注目されている

7.データ活用基盤の整備

8.5G技術と活用例

9.レガシーシステム刷新方法

10.組織編成と人材活用

図解でなっとく！トラブル知らずのシステム設計

画面設計とDBパフォーマンスチューニングにおける
起こりがちな問題を漫画チックに分かりやすく書いた本。

子画面一つにとっても色々考慮が必要ですが、
それを分かりやすく表現してくれていて、
あっという間い読み終わってしまった。

ただ、ほとんどは知っている内容だったので、
新人さんとか初めてシステム設計を担当する方に
おススメかなと思いました。

【勉強になったこと】
・大量データを取得するときは、件数取得SQLと
　データ取得SQLを分けて発行すること。

・モードレスで子画面を起動するときは、
　セッション管理に気を付けること。
　1つしかセッションが無いとデータが上書きされる。
　全ての子画面につけるとOOMが起きる。
　hiddenに入れると設計・開発が面倒。
　更新系の子画面の場合は複数起動させない等の
　設計考慮が必要。

・SQLの解析フェーズでは以下のことが行われる。
　①SQLの解釈
　②SQLの最適化
　③実行計画の作成
　④実行計画の決定

・インデックスが機能しないケース
　①部分一致、後方一致
　②前方一致だが絞り込み効果が少ない
　③カーディナリティ（データ種類）が少ない
　④NULL
　⑤関数適用後

・バインドピーク問題を解消するためには、
　動的SQLを検討すること。

・テーブル結合の種類
　Nested Loop：
　　駆動表にて絞り込み、内部表を検索する
　Merge Join：
　　件数絞り込みが難しい大量データを結合かつソート
　Hash Join
　　件数絞り込みが難しい大量データを結合

ＩＴナビゲーター２０１３年版

新たに取り組むサービスの検討のために技術動向を知るために参照。恥ずかしながらあまり読んだことがなかったが、最新情報を知るには手頃で良い本。毎年出ているようなのでチェックしておきたい。

２０２０年の産業―事業環境の変化と成長機会を読み解く

自動車、電機、エネルギー、ICT、運輸、金融、ヘルスケアの7つの産業にフォーカス。
自動車、エネルギー。一体どうなっていくかなあ。

２０１５年の電子書籍 現状と未来を読む

説得力がある。
書籍にとどまらず新聞や雑誌、また教育への影響から日米比較までうまくまとまっていて読みやすかった。

ＩＴナビゲーター２０１３年版

2012年度版に続き、2013年度版も読みました。
2012年度版よりは読みやすく、分かりやすく分類されていると
思いました。

2013年度の分類は
ビッグデータ・デバイス市場・ネットワーク市場・プラットフォーム市場
・コンテンツ配信市場
興味のある内容は
ビックデータ・M2M市場・BtoC　EC市場・O2O市場・スマートペイメント市場

ＩＴナビゲーター２０１３年版

2012年の最後の月に貸してもらったNRIのITナビゲーターを。
市場別に分かれていてとても興味深く読んだ。
今年起きたトレンドをまったく身をもっていろいろ感じた濃い１年だったなーと改めて実感。
特に、インターネット広告市場の効果測定がそのままO2O、つまりルアルに及ぼす影響について、私が４年前にMarketing Horizonの記事で書いた未来像（こうなったらいいな！）がそのまま現実になりそうでちょっとぞくっとしたw

２０１５年の電子書籍 現状と未来を読む

資料集、データとしてよくまとまってるイメージ。関連業界への影響として、製紙メーカーの話のときに、重量ベースでいかほどってちゃんと書いてたあたりも好印象。2011年4月時点での現状報告として。この先どうなるかは、自分のアタマで考えなきゃだな。

ＩＴナビゲーター ２０１２年版

姉妹本ITロードマップは技術的な解説の側面が強いが、本書はIT市場（マーケット）に内容が特化されているのが特徴。

ITの最新分野において
・市場規模予測
・市場のトレンド
を解説している。

分野は多岐に渡るため、IT業界のマーケットを知りたければ読むべき本といえるだろう。

２０１５年の電子書籍 現状と未来を読む

電子書籍専門での未来予想図。ドストライクのネタなので即購入。さまざまなデータが網羅されていました。

まだまだツールとして未完成な電子書籍関連ですが、これから劇的なイノベーションが起こりそうです。

２０１５年の電子書籍 現状と未来を読む

電子書籍の今と今後の予想がグラフなどを使い分かりやすく書かれていた。
電子書籍が他のメディアや法人などに及ぼす影響や、韓国の教育現場での電子書籍の進歩が特に興味深かった。