News of Technology Trend for 2021	Cat: ICT Pub: 2020 #: 2108b
	Gartner, and McKinsey	21321u

Title	News of Technology Trend for 2021	技術トレンド 2021
Index	Two Theses: Gartner: Top Stategic Tehnology Trend for 2021: Internet of behaviors: Total experience: Privacy-enhancing computation: Dstributed cloud: Anywhere operations: The Cybersecutiry Mesh: Intelligent Composable Business: AI Engineering: Hyperautomation: Glossary: <Gatrner Trend>: McKinsey: Digital Strategy in a time of Crisis: Reinvent Business Model: The crisis may prove an opprtunity: Obeserving interaction effects Coronavirus: How the pandemic has changed the world economy; BBC News: Comment:	２論文: Gartner: 戦略的技術動向トップ2021: 行動のインターネット (IoB): トータルエクスペリエンス: プライバシー強化コンピュテーション: 分散クラウド: どこでもオペレーション: サイバーセキュリティ･メッシュ: インテリジェント･コンポーザブルビジネス: AI エンジニアリング: ハイパーオートメーション: 用語集 <Gatrner Trend>: McKinsey: 危機時のデジタル戦略: ビジネスモデルの見直し: 危機は好機: 相互作用の観察" コロナは世界経済をどう変えたか, BBC News: コメント:
Why

Résumé

Remarks

>Top 0. Two Theses: <Gatrner Trend> Such common and not exaggerating adjectives appear to describe the future technological trend such as Total, Enhancing, Distributed, Anywhere, Mesh, Composable, Engineering, Hyper-; but these common adjectives describe unimaginable and amazing future landscape like like the square of super dimensional world. <McKinsey Report> McKinsey well describes it is a good opportunity to pursue DX innovation in the time of crisis, mentioning that the greatest lessons emerge from the most devastating times. So now we are om the verge of the digital revolution.

0. ２論文: <Gatrner Trend>ごく普通で誇張のない形容詞が未来の技術予測を、全面的な、高める、分散の、どこでも、メッシュ状の、組合せの、エンジニアリングの、ハイパーという形容詞で表現している。しかしこれらの普通の形容詞が描く世界は、想像を絶した驚くべき未来の風景が、あたかも超次元の二乗の世界のようである。 <McKinsey Report> McKinseyは、危機的な状況下でDXイノベーションを追求するのは良い機会であるとし、最も破壊的な状況から最大の教訓が生まれると述べている。今や、デジタル革命の前夜ということか。

>Top 1. Gartner: Top Strategic Technology Trend for 2021: Gartner Top Strategic Technology Trend for 2021: (Oct 19, 2020, Brian Burke, Research VP, Gartner) Introduction: Disruption is the hallmark* of 2020. Although many leaders are used to some level of constant change, COVID-19 impacted the world in ways no one could have predicted. In turn, organizations have had to pivot and strategize, adapt and change in new ways. As organizations continue to respond to the crisis and explore new ways to operate and drive growth, the Gartner top strategic trends highlight areas of opportunity and ways for organizations to differentiate themselves from competitors. This year’s trends fall along three themes: People centricity, location independence and resilient deliver People centricity: Despite the pandemic changing how many people work and interact with organizations, people are still at the center of all business — and they need digitalized processes to function in today’s environment.• Location independence: COVID-19 has shifted where employees, customers, suppliers and organizational ecosystems physically exist. Location independence requires a technology shift to support this new version of business.• Resilient delivery: Whether a pandemic or a recession, volatility exists in the world. Organizations that are prepared to pivot and adapt will weatherz* all types of disruptions. As always, these strategic technology trends do not operate independently of each other, but rather they build on and reinforce each other. Together they enable organizational plasticity that will help guide organizations in the next five years.

1. Gatner 戦略的技術動向トップ 2021: Gartner Top Strategic Technology Trend for 2021: (Oct 19, 2020, Brian Burke, Research VP, Gartner) 序文 破壊は2020年の特徴である。多くのリーダーは、ある程度の絶え間ない変化に慣れてしまったが、COVID-19は、誰も予測できなかった方法で世界に影響を与えた。その結果、組織は新たな方法で戦略を練り、適応し、変化しなければならなくなった。 企業が危機に対応し、事業運営と成長のための新たな方法を模索し続ける上で、ガートナーの戦略的トレンドは、企業が競合相手との差別化を図る上でのチャンスとなる分野を明らかにしている。 今年のトレンドは、3つのテーマに沿っている。"人間中心主義"、"場所からの独立"、"回復力の実現"である。 人間中心主義: パンデミックによって多くの人々の働き方や組織との関わり方が変化したが、すべてのビジネスの中心は依然として人であり、今日の環境で機能するためにはデジタル化されたプロセスが必要である。 場所の独立性: COVID-19は、従業員、顧客、サプライヤ、組織のエコシステムは、物理的に存在する場所を変えた。場所に依存しないためには、新たなビジネスのバージョンを支えるために、技術のシフトが必要となる。 回復力の実現: パンデミックであれ不況であれ、世界には変動性が存在する。 組織が、転換と適応の準備ができていれば、あらゆる種類の破壊を乗り越えることができる。いつものごとく、これらの戦略的テクノロジーのトレンドは、それぞれ、独立して機能するのではなく、互いに重なり強化していくものである。これらが一体となり組織の柔軟性を高め、今後５年間組織の指針となる。 [訳者注: デジタル技術は、利便性と併行して、社会性･倫理性からも検証とチェックが必要。悪意のあるTracebilityは、息苦しい社会となりかねない。企業の行動も、個人同様Moral checkが必要。]

>Top 1-1. Internet of Behaviors: The Internet of Behaviors (IoB) captures the “digital dust” of people’s lives from a variety of sources, and that information can be used by public or private entities to influence behavior. The data can come from a range of sources, from commercial customer data to social media to facial recognition, and as more and more data becomes available, the IoB will capture increasing amounts of information. Additionally, the technology that puts all the data together and draws insight is growing increasingly sophisticated. The IoB presents significant and pervasive social and ethical implications. Collecting data to influence behaviors has the potential to be a powerful tool, and its social reception might depend on just how heavy-handed organizations are with what they’re trying to do. People centricity: The IoB captures the ‘digital dust’ of people’s lives. For example, while drivers may not object to having speed, braking and cornering tracked in exchange for lower insurance premiums, they might not be as receptive to law enforcement also being able to track that information. At the end of the day, the IoB must offer a mutual benefit to both parties or risk being rejected by consumers. For certain geographical areas, much of the scope and execution of an IoB will depend on local privacy laws, which may affect how data can be used and in what way.

1-1. IoB (行動のインターネット): これは、様々なソースから人々の生活の"デジタルな塵"を収集し、その情報を公的機関や民間企業が、行動に影響を与えるために利用するものである。データは、さまざまなソースを活用して、商用の顧客データ、SNS、顔認識などから収集する。また、利用可能なデータが増えるほど、IoBが取得する情報量は増えていく。さらに、すべてのデータをまとめ、意味ある情報として導き出す技術もますます高度化していく。 IoBは、社会的や倫理的に重大な影響を及ぼすことになる。行動に影響を与えるためにデータを収集することは、強力なツールとなり得るので、その社会的受容は、その強い影響力を得た組織が何をやろうとしているかにかかっているといえる。 人間中心主義: IoBは、人々の生活の"デジタルの塵 (Digital dust)"を捉える。 例えば、ドライバーは、保険料を安くする代わりに、スピード、ブレーキ、コーナリングを追跡されることには反対しないかもしれないが、法的機関がその情報を追跡できることには同じように受容するとは限らない。結局、IoBは双方に利益をもたらすことを示さなければ、消費者から拒絶されるリスクがある。 それぞれの地域で、IoBの範囲と実行の多くにについては、ドライバーに関する法律次第ということになり、そのデータをどのように何のために使用されるかに依存することになる。 [訳者注: 知らない内にDigital dustとして個人の行動のすべてを収集されるのは、1984年の小説のような監視社会で気持ちが悪い。]

>Top 1-2. Total Experience: Total experience combines traditionally siloed disciplines like multiexperience (MX), customer experience (CX), employee experience (EX) and user experience (UX), and links them to create a better overall experience for all parties. Not only does this streamline the experience for everyone, because organizations are optimizing across all experiences, it offers an excellent opportunity to differentiate an organization from competitors. With an overall goal of transforming the entire experience, total experience enables organizations to lean into the challenges created by COVID-19 and identify new activities that they can integrate and build on. Total experience in practice: A large telecommunications company transformed its entire experience to improve safety and satisfaction. First, it deployed an appointment system via an existing app. When customers arrived for their appointment and came within 75 feet of the store, they received two things: 1. A notification to guide them through the check-in process. 2. An alert letting them know how long it would be before they could safely enter the store and maintain social distance. To enhance employee safety, the company also deployed technology that allowed associates to co-browse customer hardware without physically touching the device.

1-2. トータル･エクスペリエンス: トータル･エクスペリエンスとは、従来別々に扱われていたマルチ･エクスペリエンス (MX) 、顧客･エクスペリエンス (CX) 、従業員･エクスペリエンス (EX) 、ユーザ・エクスペリエンス (UX) などを統合し、それらを連携させることで、すべての関係者にとってより良い総合的なエクスペリエンスを実現する。これは、すべての人の体験を合理化するだけでなく、組織がすべての体験を最適化し、競合相手との差別化を図る絶好の機会となる。トータル・エクスペリエンスは、体験全体を変革するという全体的な目標を掲げており、企業は、COVID-19が生み出す課題に取組み、統合・構築できる新しい活動を見出すことができる。 トータル･エクスペリエンスの実践: 大手テレコム会社は、安全性と満足度を向上させるために、エクスペリエンス全体を変革した。まず、既存のアプリを使って予約システムを導入した。顧客が約束通りに到着し、店舗から20 m以内に入ると、以下の2２つのことを受け取る。 1.チェックインのプロセスを案内する通知。 2. 社会的な距離を保ちつつ、安全に店舗に入ることができるまでの時間を知らせるアラート。 また、従業員の安全性を高めるために、顧客のハードウェアに触れることなく共同閲覧できる技術を導入した。 [訳者注: デバイスの共同閲覧は、本人同意が必須条件。訪問先に知られたくない情報も閲覧されるリスクがあるので。]

>Top 1-3. Privacy-Enhancing Computation: Privacy-enhancing computation comprises three types of technologies that protect data while it’s being used to enable secure data processing and data analytics: The first provides a trusted environment in which sensitive data can be processed or analyzed. It includes trusted third parties and hardware-trusted execution environments (also called confidential computing). The second performs processing and analytics in a decentralized manner. It includes federated machine learning and privacy-aware machine learning. The third transforms data and algorithms before processing or analytics. It includes differential privacy, homomorphic encryption, secure multiparty computation, zero-knowledge proofs, private set intersection and private information retrieval. This enables organizations to safely share data in untrusted environments, an increasingly in-demand desire as the amount of data grows alongside the need to protect that data. What is homomorphic encryption?: Homomorphic encryption (HE) is a cryptographic method that enables third parties to process encrypted data and return an encrypted result to the data owner, while providing no knowledge about the data or the results. HE enables algorithm providers to protect proprietary algorithms and data owners to keep data private. Homomorphic encryptionis still maturing. In practice today, fully homomorphic encryption is not fast enough for most business implementations.

1-3. プライバシー強化コンピューテーション: これは、データ処理やデータ分析を安全に行うために、データを保護する3つの技術で構成されています。1つ目は、センシティブなデータを処理分析するための信頼できる環境を提供する。 1つ目は、機密データの処理や分析を行うための信頼できる環境を提供するもので、信頼できるサードパーティや信頼できるハードウェアの実行環境 (機密コンピューティングとも呼ばれる) が含まれる。 2つ目は、分散型で処理や分析を行うものである。機械学習とプライバシー認識を考慮した機械学習の連携がある。 3つ目は、処理や分析の前にデータやアルゴリズムを変換するもの。これにはDifferential privacy*、Homomorphic encription* (準同型暗号)、Secure mulitparty computation* (マルチパーティ計算, MPC)、Zero-knowledge proof* (ゼロ知識証明)、Privatre set intersection (PSI)*、Private information retrieval (PIR)*などがある。 これらにより、信頼されていない環境でも安全にデータ共有することが可能になる。データ量の増加とデータ保護の必要性に伴い、これら技術への需要が高まっている。 Homomorphic encryption (HE)とは何か。HEとは、第三者が暗号化されたデータを処理し、その結果をデータ所有者に返すことを可能にする暗号手法で、データや結果に関する知識(情報)を一切提供しない。HEにより、アルゴリズム提供者は独自のアルゴリズムを保護し、またデータ所有者はデータの秘密を守ることができる。HEはまだ十分完成されてはいない。また、現在は、完全なHE暗号化は、多くのビジネスでは十分な速度が得られていない。

>Top 1-4. Distributed Cloud: Distributed cloud provides public cloud options to different physical locations. Essentially, the public cloud company maintains, operates and evolves the services, but physically executes at the point of need. This helps with latency issues, and also privacy regulations that require certain data to remain in a specific geographical location. It allows customers to benefit from public cloud and avoid costly and complicated private cloud solutions. The many styles of distributed cloud: • On-premises public cloud: This is a popular vendor offering, but it offers only a fraction of the provider’s full suite and remains relatively immature. • Internet of Things (IoT) edge cloud: Distributed services that interact directly with edge devices. • Metro-area community cloud: The distribution of cloud services into nodes in a city or metro area connecting to multiple customers. • 5G mobile edge cloud: The delivery of distributed cloud services as part of a 5G telco/carrier network. • Global network edge cloud: The delivery of cloud services designed to integrate with global network infrastructure such as cell towers, hubs and routers.

1-4. 分散クラウド: 分散型クラウドは、パブリッククラウドを異なる物理的な場所を選択して提供する。基本的には、パブリッククラウド企業がサービスを維持、運用、進化させるが、物理的には必要なポイントで実行する。これにより、レイテンシーの問題や、特定のデータを特定の場所に設置することを要求するプライバシー規制にも対応できる。これにより、顧客はパブリック･クラウドのメリットを享受し、かつコストのかかる複雑なプライベート･クラウド･ソリューションを回避することができる。 分散型クラウドの多様なスタイル: オンプレミス型のパブリック･クラウド。ベンダが提供する人気の高いサービスだが、プロバイダの全サービスの一部しか提供しておらず、比較的まだ未成熟な状況である。 IoTのエッジクラウド: エッジデバイスと直接やりとりする分散型サービス。 都市型コミュニティ･クラウド: 複数の顧客に接続する都市内でのノードにクラウドサービスを提供すること。 5Gモバイル･エッジクラウド: 5G通信事業者のネットワークの一部として分散型クラウドサービスを提供すること。 グローバルネットワークのエッジクラウド: セルタワー、ハブ、ルーターなどのグローバルネットワーク･インフラと統合するように設計されたクラウドサービス。

>Top 1-5. Anywhere Operations: Anywhere operations: Anywhere operations refers to an IT operating model designed to support customers everywhere, enable employees everywhere and manage the deployment of business services across distributed infrastructure. The model for anywhere operations is “digital first, remote first.” However, it’s not as simple as just operating remotely — the model must offer unique value-add experiences. Providing a seamless and scalable digital experience requires changes in the technology infrastructure, management practices, security and governance policies, and employee and customer engagement models. This technology foundation comprises five building blocks: Collaboration and productivity: Workstream collaboration, meeting solutions, cloud office suites, digital whiteboarding and smart workspaces Secure remote access: Passwordless and multifactor authentication, zero trust network access (ZTNA), secure access service edge (SASE) and identity as the new security perimeter Cloud and edge infrastructure: Distributed cloud, the IoT, API gateways, AI at the edge and edge processing Quantification of the digital experience: Digital experience monitoring, workplace analytics, remote support and contactless interactions Automation to support remote operations: TAIOps, endpoint management, SaaS management platforms, self-service and zero-touch provisioning

1-5. どこでもオペレーション: どこでもオペレーション: どこでもオペレーションとは、どこにいても顧客をサポートし、どこにいても従業員をサービスを可能にすることで、このためには、分散したインフラを越えたビジネスサービスの提供を管理するために設計されたITオペレーションモデルのことである。どこでもオペレーションのモデルは、"デジタルファースト、リモートファースト "である。 しかし、単なるリモート運用ではなく、独自の付加価値体験を提供するモデルでなければならない。シームレスでスケーラブルなデジタル体験を提供するためには、技術インフラ、管理手法、セキュリティとガバナンスのポリシー、従業員と顧客の契約モデルを変更する必要がある。 この技術基盤は、5つの要素で構成されている。 協業と生産性; ワークストリーム協業、会議ソリューション、クラウド･オフィス･スイート、デジタル･ホワイトボード、スマート･ワークスペースなど 安全なリモートアクセス: パスワードレス認証、多要素認証、ゼロトラストネットワークアクセス (ZTNA) 、セキュアアクセスサービスエッジ (SASE) 、新しいセキュリティ境界線としてのアイデンティティ クラウドとエッジインフラ: 分散型クラウド、IoT、APIゲートウェイ、エッジでのAI、エッジ処理 デジタル体験の定量化: デジタル体験のモニタリング、ワークプレイス分析、リモートサポート、非接触型相互作用 リモート運用を支える自動化: TAIOps、エンドポイント管理、SaaS管理プラットフォーム、セルフサービスとゼロタッチプロビジョニング

>Top 1-6. The Cybersecurity Mesh: The cybersecurity mesh is a distributed architectural approach to scalable, flexible and reliable cybersecurity control. COVID-19 has accelerated an existing trend wherein most assets and devices are now located outside traditional physical and logical security parameters. The cybersecurity mesh enables any person or thing to securely access and use any digital asset, no matter where either is located, while providing the necessary level of security. As organizations accelerate digital business, security must keep pace with the rapid change. Cybersecurity mesh enables a security model that retains the plasticity necessary to operate in the current conditions and offers security without hindering growth for the company. These tools are already being deployed in some capacity by leading organizations.

1-6. サイバーセキュリティ･メッシュ: サイバーセキュリティ･メッシュは、分散型アーキテクチャ・アプローチで、拡張性、柔軟性、信頼性に優れたサイバーセキュリティ制御である。COVID-19は、既存の変化を加速させ、従来の物理的・論理的なセキュリティパラメータ外側にほとんどの資産やデバイスがに置くようになった。サイバーセキュリティ・メッシュは、人や物に対しても、場所に関わらず安全にアクセスしたり、デジタル資産に安全に使ったりすることができ、同時に、必要なセキュリティレベルも確保できる。 組織が、デジタルビジネスを加速するに従って、セキュリティもその急速な変化に対応する必要がある。サイバーセキュリティ･メッシュとは、セキュリティ･モデルを現在の状況で動作するために必要な柔軟性を保持しつつ、企業の成長を妨げることなくセキュリティの提供を可能にすることである。

>Top 1-7. Intelligent Composable Business: Organizations have spent the past years focusing on efficiency, which meant when hit with a major disruption like COVID-19, many business processes were too brittle to quickly adapt and they simply broke. During the rebuilding process, leaders must design an architecture that: Enables better access to information Can augment that information with new insights Is composable, modular, and can change and respond more quickly as decisions are made But what does this change look like in action? Decision making must change to focus on increasing the autonomy and augmentation of decisions. Technology platforms must change to prioritize democratization and composition, resulting in more personalized application experiences. Application vendors’ products must change from single solutions to preassembled collections of business capabilities. Business units must change from deploying packaged applications to assembling capabilities that deliver more role-specific application experiences. Additionally, CIOs must become strategic advisors to the CEO and board to advise them on how this level of plasticity is key to the future of the composable business.

1-7. インテリジェント･コンポーザブルビジネス: 組織は、過去数年間、効率性に重点を置いてきた。そのため、COVID-19のような大規模な破壊現象に見舞われたとき、多くのビジネスプロセスは、迅速に適応するには脆すぎて、単に壊れてしまった。 再建プロセスにおいて、リーダーは以下のアーキテクチャを設計する必要がある。 情報へのより良いアクセスを可能にする その情報に新たな知見を付加できるか コンポーザブル、モジュール式で、意思決定に応じてより迅速に変化し、対応できるか。 しかし、この変化は実際にはどのように見えるか。意思決定は、決定に当たっての自律性と拡張性を高めることに重点を置いて変化しなければならない。テクノロジープラットフォームは、民主化とその実現を優先し、よりパーソナライズされたアプリ体験を実現するように変化しなければならない。アプリベンダーの製品は、単一のソリューションから、ビジネス機能を予めまとめたものへと変化しなければならない。現業部門は、パッケージ化されたアプリの実現から、より役割に特化したアプリ体験を実現する組み合わされた能力へと変化しなければならない。 さらに、CIOは、CEOや取締役会の戦略的アドバイザーとなり、このレベルの柔軟性がコンポーザブル・ビジネスの将来にとっていかに重要であるかを助言しなければならない

>Top 1-8. AI Engineering: AI projects often fail due to issues with maintainability, scalability and governance. However, a robust AI engineering strategy will facilitate the performance, scalability, interpretability and reliability of AI models while delivering the full value of AI investments. Without AI engineering, most organizations will fail to move AI projects beyond proofs of concept and prototypes to full-scale production. AI engineering stands on three core pillars: DataOps,ModelOps and DevOps. DevOps deals mainly with high-speed code changes, but AI projects experience dynamic changes in code, models and data, and all must be improved. Organizations must apply DevOps principles across the data pipeline for DataOps and the machine learning model pipeline for MLOps to reap the benefits of AI engineering. What is responsible AI? From the governance perspective of AI engineering, responsible AI is emerging as an umbrella term for many aspects of AI implementations. These include AI value, risk, trust, transparency, ethics, fairness, interpretability, accountability, safety and compliance. Responsible AI signifies the move from declarations and principles to the operationalization of AI accountability at the organizational and societal levels.

1-8. AIエンジニアリング: AIプロジェクトは、保守性、拡張性、ガバナンスの問題で失敗することが多い。しかし、強固なAIエンジニアリング戦略は、AIモデルのパフォーマンス、拡張性、解釈可能性、信頼性をもたらし、AI投資の価値を最大限に引き出す。AIエンジニアリングがなければ、ほとんどの組織は、AIプロジェクトを概念実証やプロトタイプの域を超えて、本格的な生産に移すことができない。 AIエンジニアリングは、3つの中心となる柱の上に成り立っている。DataOps、ModelOps、DevOpsである。 DevOpsでは、主に高速なコード変更を扱うが、AIプロジェクトではコード、モデル、データが動的に変化するため、すべてを改善する必要がある。組織は、DevOpsの原則を、DataOpsのデータパイプラインに適用し、さらにMLOpsのための機械学習モデルパイプライン適用して、AIエンジニアリングのメリットを享受する必要が’ある。 責任あるAIとは？ AIエンジニアリングのガバナンスの観点から、責任あるAIは、AI実装の様々な側面を表す包括的な用語として登場している。これには、AIの価値、リスク、信頼、透明性、倫理、公平性、解釈可能性、説明責任、安全性、コンプライアンスが含まれます。責任あるAIは、宣言や原則だけではなく、組織や社会レベルでのAIの説明責任の運用へと移行することを意味する。

>Top 1-9. Hyperautomation: Hyperautomation is a process in which businesses automateas many business and IT processes as possible using tools like AI, machine learning, event-driven software, robotic process automation, and other types of decision process and task automation tools. Organizations are often dragged down by “organizational debt,” which includes technical, process, data, architecture, talent, security and social debt. Collectively this debt affects value proposition and brand. The cause is an extensive and expensive set of business processes underpinned by a patchwork of technologies that are often not optimized, lean, connected or consistent. However, in a world where digital acceleration is the name of the game, business leaders are clamoring for digital operational excellence. This was further accelerated by Resilient delivery “Hyperautomation is irreversible and inevitable. Everything that can and should be automated will be automated. COVID-19, which rapidly pushed organizations to allow more remote, digital-first options. Hyperautomation is the key to both digital operational excellence and operational resiliency for organizations. To enable this, organizations had to digitize their documents/artifacts and ensure their business and IT process workflows were digital. They need to automate tasks, processes and orchestrate automation across functional areas.

1-9. ハイパーオートメーション: ハイパーオートメーションとは、以下のツールを用いて、企業が可能な限り多くのビジネスプロセスやITプロセスを自動化するプロセスのことである。即ち、AI、機械学習、イベント駆動型ソフトウェア、RPA、その他の意思決定プロセスやタスクの自動化ツールである。 組織は、組織的負債に引きずられる傾向がある。それは、技術的負債、プロセス負債、データ負債、アーキテクチャ負債、人材負債、セキュリティ負債、社会的負債である。これらの負債は相まって、組織のバリュープロポジションとブランドに影響を与える。その原因は、膨大でコストのかかる一連のビジネスプロセスにある。それらは一貫性のないパッチワークのようなテクノロジーに支えられており、最適化されておらず、リーンでなく、接続されていないのである。 しかし、デジタルアクセラレーションが重要視されている現在、ビジネスリーダーは、デジタルオペレーショナル･エクセレンスを追求している。これをさらに加速させるのが、レジリエント・デリバリーである。 ハイペロイット化は不可逆であり、必然的である。自動化できるものすべきものはすべて自動化される。COVID-19は、よりリモートでデジタルファーストな選択肢を認めるよう、組織を急速に後押ししました。ハイパーオートメーションは、組織のデジタル・オペレーショナル・エクセレンスとオペレーショナル・レジリエンシーの両方を実現する鍵となる。これを可能にするために、組織は文書や成果物をデジタル化し、ビジネスおよびITプロセスのワークフローを確実にデジタル化する必要がある。また、タスクやプロセスを自動化し、機能領域全体で自動化を指揮する必要がある。

>Top 1-10. Glossary: <Gatrner Trend> AI Security Autonomous Things Distributed Cloud Democratization Differential Privacy Empowered Edge Federated Learning (FL) Fuzzing hallmark Homomorphic Encription (HE) Human Augmentation Multiexperience Multiparty Computation (MPC) People-centric Private Information Retrieval (PIR) Practical Blockchain Private Set Intersection (PSI) Smart Space TEE=Trusted Execution Environment weather Zero Knowledge Proof (ZKP)

1-10. Key Words of Gartner Trend 2021: <Gatrner Trend> Security脅威; 1) Data Poisening: 悪意のあるtag dataの挿入、2) Model Theft: ML serviceに対する入力値/出力値によるMLmodelの複製ｍ3) Adversarial example: 画像(example)のある種のnoiseを入れて、画像の誤認識をさせる敵対的サンプル (Adversarial example→対応として AI活用によるSecurity防御、攻撃者によるAI悪用予測 Level3以上の自動運転。LiDAR=Light Detection and Ranging 分散型クラウド; 地域固有の法律問題の解決。集中型Public Cloud→Distributed Public Cloud Costless+Traininglessで専門知識を入手できる。Data scientist skillなしでData model作成ができ、Codeと自動Test toolによってAI divenの開発が可能となる。Deemoratization is about empowering everyone: Citizen Data Science; Citizen Development; Process & App Automation; Predictive Analysis; Visual Assistance; Citizen Process Automation 差分プライバシー; 個人データが識別されないように、統計量にあるノイズを加えることで、攻撃社が公開された情報とターゲット以外の情報を組合せても、ターゲットの個人情報を正確に得ることができないような仕組み。例: 解析結果に大きな影響を与えない範囲で、個人データにノイズを加えると、攻撃者が特定人の点数を計算しようとしても、正確な点数を求められないようにする; この技術は、GAFAや米国政府などが積極的に研究開発している; Mosaic effect. 安全そうに見える複数のデータを重ね合わせることによりPrivacy開示が発生することをモザイク効果という; Privacy保護とデータ開示の有用性とはTrade offの関係にある。 主要なAppにおいてDeviceとUserとを近づける。(System負荷、通信遅延の解消) ; 現在のdevice はStatic process, Hyralchical architecture, Static NW →Adaptive process, Fog/Mesh Architecture, Dynamic NWへ進化; Robot, Drone, 自律走行車＝新edge device 連合学習; 機械学習(ML)の一つ; 個々のdeviceの中でMLを行い、大量データを持ち主から離して扱わない (通信量も少なくて済む); データを集約せずに分散した状態でMLを行う; 但し、改善点や変更点のみサーバに送信する; FLは、金融、医療、制約などで活用 ファジング; SWの脆弱性など不具合を発見するためのテスト; 予測不可能なデータを与えることで意図的に例外を発生させ、その例外の挙動を確認する方法 (Fuzzer); 1) Target情報の入手, 過去製品の脆弱性やReverse Engineering, 2) FuzzingでTestすべき機能の特定, 3) Fuzz dataの生成、4) Fuzz dataの投入、5) 例外発生の監視、6) 攻撃可能性の判定; FuzzingはSecurityの万能薬ではない; 脆弱性の発見方法 1) Access制御の欠陥、2) 粗悪な設計Logic、3) Back doorの検出, 4) メモリ破壊 (Stack書換による権限昇格), 5) 複数の脆弱性のあわせ技 (Brute-force含め) distinctive feature 準同型暗号; 準同型とは暗号化したまま計算できる方式 (Cloudと相性がよい); 楕円曲線を用いて加法HE (準同型暗号); FHE=Fully HE, 完全準同型型暗号、SHE=Somewhat HE, 一部準同型暗号; 格子暗号は耐量子computer嵌合としても注目されている; 暗号文に誤差εを加えて送信し、受信側は秘密鍵で復号できる (乗法HEもFHE)。 VR･AR･AIによって人間の能力拡大: Physical expansion(感覚/付属器/脳/遺伝子Crispr)+Cognitive expansion; 身体と認知の人間の拡張; なんでも自動化する。特にAI/ML/iBPMSによるプロセス自動化。組織のDigital Twinも実現する。 "People Centric Smart Space"; Web (2000s)→Mobile (2010s)→Multiexperience (2020s)=Ambient multiexperience 環境に溶け込んだ体験 MPCは秘密計算の一種。Privacy保護計算を実現するために1980年代に開発; データを暗号化したまま計算するので，計算結果以外の情報が他社にもれない; 各々のサーバは受け取って分散データを使って計算処理し、その結果を、設定された個数以上集めることで計算結果を復元できる (複数のサーバにより大量に計算結果のやり取りが必要、また参加サーバの行動検証も必要); MPCによる秘密計算技術の社会実装は高いレベルで実用化されている。 現在のBlockchainは、Scalability/Interoperability悪い: →決済、監査追跡、資産追跡、ID管理 (Demand先行) 秘匿情報検索; Privacyを保護しながら (何を検索したのかの情報を知られないように)情報検索する方法; 通信量がおおきくならないために、ノードを複数設置し、ファイルを分散させて検索する。 (MDS, Maximum Distance Separable符号で符号化して分散) 人･Process･Service･Thingsなど複数要素がSmart spaceで組み合わされinteractiveに自動化されたexperienceを創出する PSIは２つ以上の秘密集合に分けて演算し、結果を相手に通信する。その際に、Bloom Filterなどで演算 (和集合や積集合や積集合の要素数)を行い、暗号化して通信する。 Transparency and Traceability: 整合性、倫理、Open性、説明責任、Competence、一貫性 Device memory上に、暗号学的に保護された領域"Enclave"を構築し、その中で機密情報の計算を行う; 但し、Side Channel攻撃 (暗号を処理しているComputerの物理的特性、消費電力、電磁波などから情報を得る)に弱い。 come afely through a storm;乗り切る ゼロ知識証明; 証明者(Prover)が、検証者(Verifier)に対し、自己の主張が真であることを証明する方法; 生年月日など個人情報をVerifierに開示しないで証明する方法; ZKPの検証Processでは、ProverとVerifierとが互いに通信する対話型と、通信しない非対話型がある; Bloclchainでのtransactionに利用される; ZKPの性質は、1) 完全性 completeness, 2) 健全性 soundness, 3) ゼロ知識性 zero knowledgeがある。1) はProverの主張が真であれば、Verifierは高確率で検証できる 2) Proverの主張が偽であれば、どのように振る舞っても、Verifierはその偽を見抜ける。3) は、VerifierがProverから何らかの情報を盗もうとしても、Proverの主張が真であること以上の知識は得られない; 実例; Zcash (匿名系coin)、Nightfall (EYのOSS protocol)、ING (オランダ金融機関)、Quorum (Ethereum)

>Top 2. McKinsey: Digital Strategy in a time of Crisis:,  by Simon Blackburn, et. al., Apr, 2020 If the pace of the pre-coronavirus world was already fast, the luxury of time now seems to have disappeared completely. Businesses that once mapped digital strategy in one- to three-year phases must now scale their initiatives in a matter of days or weeks. In one European survey, about 70 percent of executives from Austria, Germany, and Switzerland said the pandemic is likely to accelerate the pace of their digital transformation. The quickening is evident already across sectors and geographies. Consider how Asian banks have swiftly migrated physical channels online. How healthcare providers have moved rapidly into telehealth, insurers into self-service claims assessment, and retailers into contactless shopping and delivery. The COVID-19 crisis seemingly provides a sudden glimpse into a future world, one in which digital has become central to every interaction, forcing both organizations and individuals further up the adoption curve almost overnight. A world in which digital channels become the primary (and, in some cases, sole) customer-engagement model, and automated processes become a primary driver of productivity—and the basis of flexible, transparent, and stable supply chains. A world in which agile ways of working are a prerequisite to meeting seemingly daily changes to customer behavior. If a silver lining can be found, it might be in the falling barriers to improvisation and experimentation that have emerged among customers, markets, regulators, and organizations. In this unique moment, companies can learn and progress more quickly than ever before. The ways they learn from and adjust to today’s crisis will deeply influence their performance in tomorrow’s changed world, providing the opportunity to retain greater agility as well as closer ties with customers, employees, and suppliers. Those that are successfully able to make gains “stick” will likely be more successful during recovery and beyond. Now is the time to reassess digital initiatives— those that provide near-term help to employees, customers, and the broad set of stakeholders to which businesses are increasingly responsible and those that position you for a postcrisis world. In this world, some things will snap back to previous form, while others will be forever changed. Playing it safe now, understandable as it might feel to do so, is often the worst option. A crisis demands boldness and learning Every company knows how to pilot new digital initiatives in “normal” times, but very few do so at the scale and speed suddenly required by the COVID-19 crisis. That’s because in normal times, the customer and market penalties for widespread “test and learn” can seem too high, and the organizational obstacles too steep. Shareholders of public companies demand immediate returns. Finance departments keep tight hold of the funds needed to move new initiatives forward quickly. Customers are often slow to adjust to new ways of doing things, with traditional adoption curves reflecting this inherent inertia. And organizational culture, with its deeply grooved silos, hinders agility and collaboration. As a result, companies often experiment at a pace that fails to match the rate of change around them, slowing their ability to learn fast enough to keep up. Additionally, they rarely embrace the bold action needed to move quickly from piloting initiatives to scaling the successful ones, even though McKinsey research shows bold moves to adopt digital technologies early and at scale, combined with a heavy allocation of resources against digital initiatives and M&A, correlate highly with value creation. As the COVID-19 crisis forces your customers, employees, and supply chains into digital channels and new ways of working, now is the time to ask yourself: What are the bold digital actions we’ve hesitated to pursue in the past, even as we’ve known they would eventually be required? Strange as it may seem, right now, in a moment of crisis, is precisely the time to boldly advance your digital agenda. A mandate to be bold What does it mean to act boldly? We suggest four areas of focus, each of which goes beyond applying “digital lipstick” and toward innovating entirely new digital offerings, deploying design thinking and technologies like artificial intelligence (AI) at scale across your business, and doing all of this “at pace” through acquisitions . New offerings By now you’ve likely built the minimally viable nerve center you need to coordinate your crisis response. This nerve center provides a natural gathering point for crucial strategic information, helping you stay close to the quickly evolving needs of core customer segments, and the ways in which competitors and markets are moving to meet them. Mapping these changes helps address immediate risks, to be sure, but it also affords looking forward in time at bigger issues and opportunities—those that could drive significant disruption as the crisis continues. Just as digital platforms have disrupted value pools and value chains in the past, the COVID-19 crisis will set similar “ecosystem”-level changes in motion, not just changes in economics but new ways of serving customers and working with suppliers across traditional industry boundaries. In the immediate term, for example, most organizations are looking for virtual replacements engage with new partners and platforms, look for opportunities to move beyond your organization’s comfort zones, while getting visibility into the places you can confidently invest valuable time, people, and funds to their best effect. Design thinking, which involves using systemic reasoning and intuition to address complex problems and explore ideal future states, will be crucial. A design-centric approach focuses first and foremost on end users or customers. But it also helps make real-time sense of how suppliers, channel partners, and competitors are responding to the crisis, and how the ecosystem that includes them all is evolving for the next normal emerging after the immediate crisis fades.

2. McKinsey: 危機時のデジタル戦略, by Simon Blackburns他、2020/4: コロナウイルス前の世界のペースがすでに速かったとしても、今ではその時間的余裕は完全に失われてしまった。かつては１年から３年の期間でデジタル戦略を立案していた企業も、今では数日から数週間のうちに施策を実施しなければならなくなった。 欧州のある調査では、オーストリア、ドイツ、スイスの経営者の約70％が、パンデミックによってDXのペースが加速する可能性が高いと回答している。デジタルトランスフォーメーションの加速は、分野や地域を問わず、すでに明らかである。アジアの銀行では、物理的チャネルを迅速にオンラインに移行した。また、医療機関では遠隔医療、保険会社ではセルフサービスによる保険金請求、小売店では非接触型の買物や配送など、各分野で急速に進展している COVID-19の危機は、未来の世界を突然垣間見せたかのようだ。デジタルが全面的に中心的な役割を果たすようになり、企業も個人も一夜にしてその導入を加速させている。デジタルチャネルが主要な (あるいは唯一の )顧客接触モデルとなり、自動化されたプロセスが生産性の主要な推進力となり、柔軟で透明性があり安定したサプライチェーンが基盤となる世界である。毎日のように変化する顧客の行動に対応するためには、アジャイルな働き方が必須条件となる世界である。 希望の光があるとすれば、それは、顧客、市場、規制当局、組織の間に出現していた障壁が低くなり、即興でやってみたりや実験しやすくなったことにあるかもしれない。 このユニークな時期に、企業はかつてないほど迅速に学び、進歩することができる。今日の危機からどのように学び、適応していくかは、明日の変化する世界でのパフォーマンスに大きく影響する。また、より高い迅速性を維持し、顧客、従業員、サプライヤとの関係を緊密にする機会となる。危機から学び、適応する方法は、明日の変化する世界での業績に大きく影響する。このようにして得た成果を"定着"させることができた企業は、景気回復期以降も成功を収めることは確実となろう。 今こそ、デジタル・イニシアティブを見直すべきときである。それは、従業員、顧客、幅広いステークホルダに対し短期的に役立つものであり、そして危機後の世界に向けて、ますます責任を果たすことに役立つからである。世の中には、以前の状態に戻るものもあれば、永遠に変化してしまうものもある。今、安全に行動することは、そうしたい気持ちは理解できるが、最悪の選択肢となることが多いのである。 危機には大胆さと学習が必要 "平時に"新しいデジタル政策を実験する方法はどの企業も知っているが、COVID-19危機で突然大規模でかつ迅速に実施する企業はほとんどない。それは、平時であれば、広く"実験と学習"を行うことによる顧客や市場からのペナルティがあまりにも厳しく、また組織的な障害もとても険しいと思われるからである。上場企業の株主は、すぐに利益を求められる。財務部門は、新しい取り組みを迅速に進めるために必要な資金を厳しく管理している。顧客は新しいやり方に慣れるのに時間がかかることが多く、従来の採用曲線にはこのような本質的な慣性が反映されている。そして、深く分断されているサイロを持つ組織文化は、迅速性と協業性を妨げる。その結果、企業は変化の速度に見合わないペースで実験を行うことが多く、企業は周囲の変化の速度に合わせて実験を行うことができず、学習速度が低下してしまう。その結果、企業は周囲の変化のスピードに対応できないペースで実験を行うことが多くなる。さらに、企業は、当初のパイロットから成功したものを規模の展開をするまでに必要な、大胆な行動をとることはほとんどない。 マッキンゼーの調査では、デジタル技術を早期にかつ大規模に導入するという大胆な行動とデジタルイニシアチブやM&Aに対する多額のリソース投入が、価値創造と高い相関関係にあることが判明いる。 COVID-19の危機により、顧客、従業員、サプライチェーンがデジタルチャネルや新しい働き方を余儀なくされている今こそ、自問自答すべきである。これまで、いずれ必要になるとわかっていても、躊躇してきた大胆なデジタルアクションとは何か。それは奇妙に聞こえるだろうが、危機的状況にある今こそデジタルアジェンダを大胆に推進するチャンスなのである。 大胆に行動することの必要性 大胆に行動するとはどういうことか。それは、4つの重点分野がある。それぞれの分野は、"デジタルリップスティック"を塗るだけでなく、まったく新しいデジタルサービスの革新、デザイン思考やAI技術によって、ビジネスへの大規模な導入、そしてこれらを買収を含め、"早急に"実行することを目指す 。 新しいサービス 今では、危機対応を調整するために必要な最小限の中枢センターを構築していると思われる。この中枢には、重要な戦略的情報を結集するようにして、中心的な顧客層の急速に変化するニーズや、それに対応するために競合他社や市場がどのように動向を常に把握することができるようにする。これらの変化をマッピングすることで、当面のリスクに対処することができるだけではなく、危機が継続する中で大きな混乱を引き起こす可能性のある、より大きな問題や機会を先読みすることも可能にする。過去にデジタルプラットフォームがバリュープールやバリューチェーンを破壊したように、COVID-19の危機は、同様の"エコシステム"レベルの変化を稼働させることで、経済的な変化だけでなく、従来の産業境界を越えて顧客サービスを提供し、サプライヤを協業する新たな方法を動かすことになる。 例えば、短期的には、ほとんどの組織は、バーチャルな代替品を探しており、組織にとって快適な領域を超える機会を探し、一方で、貴重な時間、人材、資金を自信を持って投入できる場所を見極める。デザイン思考、即ち、体系的な推論と複雑な問題に対応して、理想的な未来像を探求するためであるの思考が、とりわけ重要になってくる。それは、まず第一にエンドユーザや顧客に焦点を当てる。さらに、サプライヤ、チャネルパートナー、競合他社が危機にどのように対応しているか、また、それらを含めたエコシステムが、当面の危機後の次の正常な状態に向けてどのように進化していくかをリアルタイムで把握できるようになる。

>Top 2-1. Reinvent Business Model: Reinvent your business model at its core Going beyond comfort zones requires taking an end-to-end view of your business and operating models. Even though your resources are necessarily limited, the experience of leading companies suggests that focusing on areas that touch more of the core of your business will give you the best chance of success, in both the near and the longer term, than will making minor improvements to noncore areas. Organizations that make minor changes to the edges of their business model nearly always fall short of their goals. Tinkering leads to returns on investment below the cost of capital and to changes (and learning) that are too small to match the external pace of disruption. In particular, organizations rapidly adopting AI tools and algorithms, as well as design thinking, and using those to redefine their business at scale have been outperforming their peers. This will be increasingly true as companies deal with large amounts of data in a rapidly evolving landscape and look to make rapid, accurate course corrections compared with their peers. While the outcomes will vary significantly by industry, a few common themes are emerging across sectors that suggest “next normal” changes to cost structures and operating models going forward. — Supply-chain transparency and flexibility: Near- daily news stories relate how retailers around the globe are experiencing stock-outs during the crisis, such as toilet-paper shortages in the United States. It’s also clear that retailers with full supply-chain transparency prior to the crisis— as well as algorithms to detect purchase-pattern changes—have done a better job navigating during the crisis. Other sectors, many of which are experiencing their own supply-chain difficulties during the crisis, can learn from their retail counterparts to build the transparency and flexibility needed to avoid (or at least mitigate ) supply-chain disruption in the future. — Data security: Security has also been in the news, whether it’s the security of people themselves or that of goods and data. Zoom managed to successfully navigate the rapid scaling of its usage volume, but it also ran into security gaps that needed immediate address. Many organizations are experiencing similar, painful lessons during this time of crisis. — Remote workforces and automation: Another common theme emerging is the widely held desire to build on the flexibility and diversity brought through remote working. Learning how to maintain productivity—even as we return to office buildings after the lockdown ends, and even as companies continue to automate activities—will be critical to capturing the most value from this real-world experiment that is occurring. In retail, for example, there has been widespread use of in-store robots to take over more transactional tasks like checking inventory in store aisles and remote order fulfillment. These investments won’t be undone postcrisis, and those that have done so will find themselves in advantaged cost structure during the recovery. Boldly evolve your business portfolio No company can accelerate the delivery of all its strategic imperatives without looking to mergers and acquisitions (M&A) to speed them along. This is particularly true with digital strategy, where M&A can help companies gain talent and build capabilities, even as it offers access to new products, services, and solutions, and to new market and customer segments. More broadly, we know from research into economic downturns that companies that invest when valuations are low outperform those that do not. These companies divested underperforming businesses 10 percent faster than their peers early on in a crisis (or sometimes in anticipation of a crisis) and then shifted gears into M&A at the first sign of recovery. In more normal times, one of the main challenges companies face in their digital transformations is the need to acquire digital talent and capabilities through acquisitions of tech companies that are typically valued at multiples that capital markets might view as dilutive to the acquirer. The current downturn could remove this critical roadblock, especially with companies temporarily free from the tyranny of quarterly earnings expectations. Because valuations are down, the crisis and its immediate aftermath may prove an opportune time to pick up assets that were previously out of reach. We are already seeing many private-equity firms actively looking to deploy large swaths of capital. Learning at the pace of crisis Moving boldly doesn’t mean moving thoughtlessly, however. Bold action and the ability to learn are highly interrelated. The real-time ability to learn during a crisis is in fact the one ingredient that can turbocharge your ability to scale quickly. Find a new cadence* In situations of extreme uncertainty, leadership teams need to learn quickly what is and is not working and why. This requires identifying and learning about unknown elements as quickly as they appear. Prior to the crisis, leading companies had already been increasing the cadence of their learning as part of a quickened organizational metabolism (Exhibit 3). Companies can look to their example as they work to adapt to change more rapidly during crisis times—and beyond. Four areas of intervention can help companies learn more quickly during the crisis and the next normal that follows. Quicken your data reviews Start by evaluating the frequency with which you review the available data. You should be reviewing multiple sources of data on a weekly (or more frequent) basis to evaluate the shifting needs of your customers and business partners—as well as your own performance. Look to your crisis nerve center as a single source of truth for newly emerging data about your employees, your customers, your channel partners, your supply chains, and the ecosystems in which your company participates. Then turn to secure file-sharing technologies like Box and Zoom to remotely share and discuss insights from this faster pace of data review.

2-1. ビジネスモデルの見直し: ビジネスモデルを根本から見直す: 快適ゾーンを超えるためには、ビジネスモデルやオペレーションモデルを端から端まで見直す必要がある。リソースが限られているにもかかわらず、先進企業の経験によれば、自社のビジネスの核心により近い部分に焦点を当てることで、短期的にも長期的にも成功のチャンスが得られるという。ビジネスモデルの周辺部分に小さな変更を加える組織は、ほとんどの場合、目標を達成できない。いたずらに手を加えると、投資収益率が資本コストを下回り、変化 (や学習) が小さすぎて、外部からの破壊のペースに対応できなくなる。特に、AIツールやアルゴリズム、そしてデザイン思考を迅速に導入し、それらを活用してビジネスを大規模に再定義している企業は、同業他社を凌駕している。これは、急速に進化する環境の中で大量のデータを扱い、同業他社と比較して迅速かつ正確な軌道修正を行うことを目指す企業にとっては、この傾向はますます強くなる。 結果は業界によって大きく異なるが、共通のテーマとしては、”次のノーマル"として、今後のコスト構造やオペレーションモデルの変化が現れてきてしている。 サプライチェーンの透明性と柔軟性: 危機的状況下で世界中の小売業者が在庫不足 (米国でのトイレットペーパーの不足など) に陥っている様子が連日報道されている。震災前にサプライチェーンの透明性を確保しており、購入パターンの変化を検知するアルゴリズムを導入していたまた小売企業は、危機の中でより良い対応をしていることも明らかである。他の産業の多くは、危機の最中にサプライチェーンの問題を経験しているので、将来のサプライチェーンの混乱を回避や最小化するために必要な透明性と柔軟性を構築する上で、小売業者の対応から学ぶことができる。 データ･セキュリティ: 人に関するセキュリティ、モノやデータに関するセキュリティなど、セキュリティ関連のニュースは尽きない。Zoomは、利用量の急速な拡大に成功したが、その一方で、早急に対処しなければならないセキュリティ上のギャップに遭遇した。多くの企業は、この危機的状況の中で、同じような苦い経験をしている。 - リモートワークフォースと自動化: もう一つの共通のテーマは、リモートワークによってもたらされた柔軟性と多様性をさらに高めたいというテーマである。ロックダウンが終わってオフィスに戻っても、生産性を維持するにはどうすればよいか。それは、現実世界で起きているこの実験から最大限の価値を得るために重要なことである。例えば小売業では、店舗内ロボットを導入して、通路での在庫確認やリモートでの注文処理などのトランザクション業務を代行することが広く行われている。このような投資は危機の後でも元に戻すことはできない。また、このような投資を行った企業は、回復期には有利なコスト構造を手に入れることができる。 事業ポートフォリオを大胆に進化させる: どんな企業でも、M&Aを抜きにして、すべての戦略課題の実現を加速することはできない。特にデジタル戦略においては、M&Aによって人材を獲得し、能力を高めることができるだけでなく、新しい製品、サービス、ソリューション、そして新しい市場や顧客セグメントへのアクセスを得ることができる。 より広く言えば、景気後退期の研究から、評価額が低いときに投資した企業は、投資しない企業よりも優れた結果を出すことがわかっている。これらの企業は、不採算事業の売却をこれらの企業は、危機の初期段階で (時には危機を予測して) 、同業他社よりも10％早く不採算事業を売却し、その後、回復の兆しが見えてくるとM&Aにシフトした。 平時であれば、企業がDXを進める上で直面する主な課題は、資本市場が買収者の希薄化と見なす倍率で評価されるハイテク企業の買収によって、デジタル人材や能力を獲得することである。現在の不況は、特に企業が四半期ごとの業績予想の重しから一時的に解放されることにより、この重要な障害を取り除く可能性がある。評価額が下がっているので、危機やその直後は、これまで手の届かなかった資産を入手する絶好の機会となり得る。すでに多くの未公開株投資会社が大量の資金を投入しようとする動きがある。 危機的状況下での学習: 大胆に行動することは、軽率に行動することを意味するわけではない。大胆な行動と学習能力は密接に関係している。危機的な状況下でリアルタイムに学習する能力は、迅速な規模拡大を可能にする一つの要素である。   新しい周期*を見つける 不確実性が極めて高い状況では、リーダーシップチームは、何がうまくいっているか、そうでないのは、何で、その理由は何かを素早く学ぶ必要がある。そのためには、未知の要素を、すぐにそれを特定して学ぶ必要がある。今回の危機の前に、先進的な企業はすでに、組織の新陳代謝を早める一環として、学習の周期を速めていた (図表3) 。企業は、危機的な状況下およびそれ以降も、迅速に変化に適応しようとする際に、彼らの例を参考にできる。 4 つの分野に介入することで、企業は危機的状況とそれに続く平常時の学習をより迅速に行うことができる。 データレビューの迅速化 まず、利用可能なデータを確認する頻度を評価する。複数のデータソースを毎週(あるいはそれ以上の頻度で) レビューし、変化する顧客やビジネスパートナーのニーズ、そして自分自身のパフォーマンスを評価する必要がある。従業員、顧客、チャネルパートナー、サプライチェーン、そして企業が参加するエコシステムに関する新たなデータの唯一の情報源として、危機管理センターを活用する。そして、BoxやZoomのような安全なファイル共有技術を利用して、このような速いペースで行われるデータレビューから得られる洞察をリモートで共有し、議論することができる。

>Top 2-2. The crisis may prove an opprtunity: Because valuations are down, the crisis and its immediate aftermath may prove an opportune time to pick up assets that were previously out of reach. Channel partners, your supply chains, and the ecosystems in which your company participates. Then turn to secure file-sharing technologies like Box and Zoom to remotely share and discuss insights from this faster pace of data review. Focus on technology The abrupt shift to virtual operations and interactions, both inside and outside your organization, also provides an opportunity to accelerate your pace of learning about, and adoption of, technologies with which your organization might have only begun to experiment. As experimentation scales, so does learning. The rapid shift to digital can also reveal potential trouble spots with your organization’s current technology stack, giving you a sneak preview of how well your technology “endowment” is likely to perform going forward. Here are some factors to keep an eye on as you more quickly learn about and adopt new technologies: —  Data security. Are you experiencing breaches as you move to remote working and data sharing? —  Scalability. Where are the breaks and crashes happening as 100 percent of your interactions with customers, employees, and business partners go virtual? —  Usability. Right now customers and business partners often have little choice but to access your products or services through your new digital offerings. Their options will expand as we move beyond the crisis. How well will your new offerings stand up? If your current usability is low, experiment to improve it now, while you still have a captive audience to partner with and learn from. Test and learn In normal times, experimentation might sometimes seem a risky game. Changing the working models to which employees, customers, or business partners are accustomed can seem to risk pushing them away, even when those experiments take aim at longer-term gains for all concerned. The COVID-19 crisis, however, has made experimentation both a necessity and an expectation. Start with the customer-facing initiatives that, while more complex, offer a larger upside. Use automation and predictive analytics to quickly and effectively isolate difficulties. Look for opportunities to standardize what you’re learning to support scaling digital solutions across core business processes. Standardization can help accelerate projects by reducing confusion and creating common tools that broad groups of people can use. Learning while scaling As companies increase their rate of metabolic learning, they need to quickly translate what they’re learning into at-scale responses. Scaling what you learn is always an obstacle in a digital transformation. We’ve had plenty to say regarding scaling up analytics, scaling up quality, or innovating at speed and scale. Here we’ll simply highlight the role learning plays in your ability to scale your digital initiatives. While companies frequently pilot new digital initiatives with the intention of learning from them before they roll out broadly, these experiments and pilots, in normal times, only test one dimension at a time, like the conversion/engagement/satisfaction rates of individual customers, the unit economics of a single transaction, or the user experience of a given digital solution. Whether they want to or not, companies in crisis mode find themselves in a different type of pilot: one of digital programs at massive scale. The rapid transition to full scale in many types of digital operations and interfaces has brought with it many challenges (for example, building and delivering laptops in under two weeks to all employees to enable 100 percent of them for remote working versus the 10 percent that were previously remote). But it also brings opportunities. At the broadest level, these include the prospect for real-time learning about where value is going in your markets and industry, the chance to learn and feed back quickly what’s working in your operations and your agile organizational approach, and the opportunity to learn where it is you’re more or less able to move quickly—which can help inform where you might need to buy a business rather than build one.

2-2. 危機は好機: 評価額が低下しているため、危機やその直後は、これまで手の届かなかった資産を手に入れる好機である。 取引相手、サプライチェーン、そして企業が参加しているエコシステムのチャネルを確立すべきである。そして、BoxやZoomのような安全なファイル共有技術を利用して、な速いペースでデータレビューして得られる洞察をリモートで共有し議論すべきである。 技術にフォーカスする 組織の内外を問わず、業務や交流の場がバーチャルに移行することは、組織がまだ実験を始めたばかりの技術について学習し採用するペースを速める機会となる。実験の規模が大きければ、学習の規模も大きくなる。デジタルへの急速な移行は、組織の現在の技術スタックの潜在的な問題点を明らかにし、技術の'能力'が今後どの程度のパフォーマンスを発揮できるか予測することにもなる。 今後、新しい技術をより迅速に学び、採用するために注目すべき要素は以下である。 データセキュリティ: リモートワークやデータ共有への移行に伴い、情報漏洩が発生していないか スケーラビリティ: 顧客、従業員、ビジネスパートナーとのやりとりが100％が仮想化される中で、どこで故障や崩壊が発生するか？ ユーザビリティ: 現在、顧客やビジネスパートナーは、新らたなデジタルサービスを通じて製品やサービスにアクセスする以外の選択肢はほとんどない。危機を乗り越えれば、その選択肢は広がる。貴社の新しいサービスは、どのように受け入れられるか？現在の利用率が低い場合は、まだパートナーとなる顧客がいる間に、そこから学び、実験を改善して行くべきだ。 テストと学習 平時であれば、実験は時にリスクの高いゲームのように思えるかもしれない。社員や顧客、ビジネスパートナーが慣れ親しんだ慣行を変えることは、たとえその実験が関係者全員にとって長期的な利益を目的あったとしても、彼らを突き放すリスクがあるように思える。しかし、COVID-19の危機をきっかけに、実験は必要不可欠であり、期待されるものとなった。 まずは、複雑ではあるがより大きな利益をもたらす顧客向けの取り組みから始めるべきである。自動化と予測分析を利用して、問題点を迅速かつ効果的に把握するのである。学習した内容を標準化し、中核となるビジネスプロセス全体でのデジタルソリューションの拡大をする機会を探す。標準化は、混乱を減らし、多くの人々が使用できる共通のツールを作成することで、プロジェクトを加速させることができる。 規模を拡大しながら(Scaling) 学ぶ 企業が代謝学習の速度を上げるには、学習した内容を迅速にスケールアップして対応する必要があります。 学んだことをすぐにスケールアップして対応する必要がある。DXでは、学習した内容をスケールアップするには常に障害を伴う。分析のスケールアップ、品質のスケールアップ、スピードとスケールの革新については、これまでにも多くの議論がなされてきた。ここでは、デジタル・イニシアティブを拡大するために学習が果たす役割について簡単に説明する。 企業は、新しいデジタルな挑戦を広く展開する前に、そこから学ぶことを意図して、頻繁に試験的な取り組みを行っているが、こうした実験や試験は、通常であれば、個々の顧客の転換率／契約率／満足度や、１回の取引毎の経済性、特定のデジタルソリューションの顧客体験など、一度に１つの側面しかテストしない。望もうと望むまいと、 危機的状況下では、これまでと異なるタイプの実験、つまり大規模なデジタルプログラムの実験となっている。多くの種類のデジタル業務やインターフェイスの全面的で急速な移行は、多くの課題をもたらした。（例えば、2週間以内にノートPCを全従業員に配布して、従来は10％だったリモートワークを100％可能にした場合など）しかし、それは同時にチャンスも生んでいる。例えば、市場や業界で価値がどこに向かっているのかをリアルタイムで知ることができ、オペレーションやアジャイルな組織アプローチで何が機能しているのかを学び、素早くフィードバックすることで、迅速な行動ができる所とできない所を知ることができる。

>Top 2-3. Obeserving interaction effects: Observing interaction effects: Since scaling quickly requires changing multiple parts of a business model or customer journey* simultaneously, now is a valuable time to observe the interaction effects among multiple variables. [ 1 ] For example, healthcare providers are facing an increased demand for services (including mental health and other non-COVID-19 presentations) at the same time that their traditional channels are restricted, all in the context of strict privacy laws. This has caused many providers to rapidly test and adopt telehealth protocols that were often nonexistent in many medical offices before, and to navigate privacy compliance as well as patient receptivity to engaging in these new channels. Providers are learning which types of conditions and patient segments they can treat remotely, at the same time that they’re widely deploying new apps (such as Yale Medicine’s MyChart) to accelerate the digital medical treatment of their patients. Similarly, when a retailer rolls out, within a week, a new app for country-wide, same-day delivery, it’s testing far more than one variability at a time, such as the customer take-up of that new channel. Because of the scale, it can learn about differences in adoption and profitability by region and store format. It can test whether its technology partners can scale across 1,000 stores. It can test whether its supplier base can adapt distribution to handle the new model. Shifting multiple variables simultaneously, however, also increases the degree of difficulty when it comes to interpreting the results—because you’re no longer isolating one variable at a time. Companies who have already invested in AI capabilities will find themselves significantly advantaged. Making further investments now—even if you’ve yet to get going— with continue to pay out post crisis as well. Simplify and focus Given the degree of complexity created by scaled experimentation, organizations need to find ways to simplify and focus to avoid being overwhelmed. Some of that is done for them as the crisis closes many physical channels of distribution and makes others impossible to access. But further streamlining is required along the lines of what is working, what isn’t, and why. This is perhaps the first global crisis in which companies are in the position to collect and evaluate real-time data about their customers and what they are doing (or trying to do) during this time of forced virtualization. Pruning activities and offerings that are no longer viable while aggressively fixing issues that arise with your offerings will help increase the chance of keeping a higher share of customers in your lower-cost, digital channels once the crisis passes Don’t go it alone Research indicates that people and organizations learn more quickly as a result of network effects. The more people or organizations that you add to a common solution space, in other words, the more quickly learning occurs—and the faster performance improves. Some argue that these network effects occur in a so-called collaboration curve. At a time of crisis, changing needs drive rapid shifts in employee mindsets and behaviors that play out as a greater willingness to try new things. Consider how you can best support the ways your talented employees learn. One option is to build or tap into platform-based talent markets that help organizations reallocate their labor resources quickly when priorities and directions shift—and help talented employees increase their rate of learning. Be sure to look not just within the boundaries of your own company but across enterprises to include your channel partners, your vendors, and your suppliers. Chances are they will be more willing than ever to collaborate and share data and learnings to better ensure everyone’s collective survival. It’s often the case in human affairs that the greatest lessons emerge from the most devastating times of crises. We believe that companies that can simultaneously attend to and rise above the critical and day-to-day demands of their crisis response can gain unique insights to both inform their response and help ensure that their digital future is more robust coming out of COVID-19 than it was coming in.

2-3. 相互作用の観察: 相互作用効果の観察 急速にスケールアップするには、ビジネスモデルや顧客動向 (Customer journey)*の複数の部分を同時に変更する必要があるため、今は複数の変数の間の相互作用効果を観察する貴重な時期でである。 例えば、医療機関は、サービスに対する需要の増加に直面しており、(COVID-19以外のメンタルヘルスなど診察を含む) 従来のチャネルが制限されると同時に、今まで以上に厳しいプライバシー法を遵守する中で行われている。 医療機関は、どのような種類の症状や患者を遠隔で治療することができるかを学ぶと同時に、患者のデジタル医療を促進するための新しいアプリ (Yale Medicine社のMyChartなど) を広く導入している。 同様に、ある小売企業が１週間以内に、全国一斉に即日配送するための新しいアプリを展開した場合、その企業は、その新しいチャネルに対する顧客の取り込みなど、一度に１つの変動以上のテストを行っていることになる。 その規模の大きさから、地域や店舗形態による普及率や収益性の違いを知ることができる。技術パートナーが1,000店舗に対応できるかどうかをテストすることができる。また、サプライヤーが新しいモデルに対応できるかどうかも検証できる。しかし、複数の変数を同時に変化させることは、結果を解釈する際の難易度を高めることにもなる。すでにAI機能に投資している企業は、かなり有利になる。今、投資をしておけば、たとえそれがまだ開始されていなくても、危機後にもその効果は続くことになる。 単純化と集中 大規模な実験によって複雑さが増したため、組織は圧倒されないように単純化して集中する方法を見つけなければならない。危機によって多くのリアルな流通経路が閉鎖され、他の経路にアクセス不可能になったことで、ある程度のことはできてきた。しかし、何が機能していて、何が機能していないのか、そしてその理由は何かを知るためには、さらなる整理が必要である。今回のおそらく初めての世界的な危機は、おそらく強制的にバーチャル化された時代に、企業が顧客の行動 (あるいは行動しようとしていること) に関するリアルタイムのデータを収集し、評価することができる状況である。続けることができなくなった活動や商品を削減し、様々な問題を積極的に解決することで、危機後も、低コストのデジタルチャネルでより多くの顧客を確保できる可能性が高まるのである。 単独ではやらない 研究によると、人や組織は、ネットワーク効果の結果として、より早く学習することができる。つまり、共通のソリューション空間に加わる人や組織の数が多ければ多いほど、学習が早く進み、パフォーマンスの向上も早くなる。このようなネットワーク効果は、いわゆるコラボレーションカーブで起こるという説がある。 危機的な状況下では、ニーズの変化に伴い、従業員の考え方や行動が急速に変化し、新しいことに挑戦する意欲が高まってくる。優秀な社員の学習方法をどのようにサポートするかを考えてみる。優先順位や方向性が変化したときに労働力を迅速に再配分し、優秀な従業員の学習率を向上させるために、プラットフォームベースの人材市場を構築または活用することも選択肢の一つでる。自分の会社だけでなく、企業の枠を超えて取引相手、ベンダー、サプライヤを含めた企業全体に目を向けるのである。彼らは、全員が生き残るために、これまで以上に積極的に協力し、データや学習内容を共有してくれるであろう。 人間の世界では、最も悲惨な危機的状況から最大の教訓が得られるということがよくある。危機に直面したときに、最大の教訓が得られることはよくある。私たちは、危機対応における重要な要求と日常的な要求に同時に対応し、それを乗り越えることができる企業は、その対応に役立つ独自の洞察を得ることができ、COVID-19後のデジタルの未来が、導入された時より強固なものになると信じる。 [訳者注: ややアジテーション的な内容だが、産業革命やエネルギー革命の時も、このような状況は発生すると思う。]

>Top 2-4. Glossary <McKinsey>: cadence customer journey improvisation silver lining

2-4. 用語集 <McInsey>: ダンスや行進のリズム 顧客の変化の動向を旅路に例えた 即興詩 希望の兆し

>Top 3. Coronavirus: How the pandemic has changed the world economy; by Lara Jones, et. at., BBC News, 24 Jan. 2021 The coronavirus pandemic has reached almost every country in the world. Its spread has left national economies and businesses counting the costs, as governments struggle with new lockdown measures to tackle the spread of the virus. Despite the development of new vaccines, many are still wondering what recovery could look like. Here is a selection of charts and maps to help you understand the economic impact of the virus so far. Global shares in flux Big shifts in stock markets, where shares in companies are bought and sold, can affect the value of pensions or individual savings accounts (Isas). The FTSE, Dow Jones Industrial Average and the Nikkei all saw huge falls as the number of Covid-19 cases grew in the first months of the crisis. The major Asian and US stock markets have recovered following the announcement of the first vaccine in November, but the FTSE is still in negative territory. The FTSE dropped 14.3% in 2020, its worst performance since 2008. The impact of cornavirus on stock markets since the start of the outbreak (Source: Bloomberg, 24 Jan 2021) Nikkei 22.9% Shanghai 16.1% Dow Jones 7.1% Italy MIB -5.3% TSE 100 -111/6% In response, central banks in many countries, including the UK, have slashed interest rates. That should, in theory, make borrowing cheaper and encourage spending to boost the economy. Some markets recovered ground in January this year, but this is a normal tendency known as the "January effect". Analysts are worried that the possibility of further lockdowns and delays in vaccination programmes might trigger more market volatility this year. A difficult year for job seekers: Many people have lost their jobs or seen their incomes cut. Unemployment rates have increased across major economies. (Yearly unemployment rate change, 2019 and 2020 compared; Source: IMF)   2019 2020 Brazil 11.9% 13.4% Italy 9.9% 11% Canada 5.7% 9.7% US 3.7% 8.9% France 8.5% 8.9% UK 3.8% 5.4% Germany 3.1% 4.3% Japan 2.4% 3.3% In the United States, the proportion of people out of work hit a yearly total of 8.9%, according to the International Monetary Fund (IMF), signalling an end to a decade of jobs expansion. Millions of workers have also been put on government-supported job retention schemes as parts of the economy, such as tourism and hospitality, have come to a near standstill. The numbers of new job opportunities is still very low in many countries. Job vacancies in Australia have returned to the same level of 2019, but they are lagging in France, Spain, the UK and several other countries. New vacancies still very low in many coutries. Daily percentage change in the numer of job postings, 2020 and 2019 compared. Some experts have warned it could be years before levels of employment return to those seen before the pandemic. Most of countries now in recession If the economy is growing, that generally means more wealth and more new jobs. It's measured by looking at the percentage change in gross domestic product, or the value of goods and services produced, typically over three months or a year. The IMF estimates that the global economy shrunk by 4.4% in 2020. The organisation described the decline as the worst since the Great Depression of the 1930s. Source: IMF The only major economy to grow in 2020 was China. It registered a growth of 2.3%. The IMF is, however, predicting global growth of 5.2% in 2021. That will be driven primarily by countries such as India and China, forecast to grow by 8.8% and 8.2% respectively. Recovery in big, services-reliant, economies that have been hit hard by the outbreak, such as the UK or Italy, is expected to be slow. Travel still far from taking off The travel industry has been badly damaged, with airlines cutting flights and customers cancelling business trips and holidays. New variants of the virus - discovered only in recent months - have forced many countries to introduce tighter travel restrictions. Data from the flight tracking service Flight Radar 24 shows that the number of flights globally took a huge hit in 2020 and it is still a long way from recovery. Hospitality sector has sht its doors worldwide The hospitality sector has been hit hard, with millions of jobs and many companies bankrupt. Data from Transparent - an industry-leading intelligence company that covers over 35 million hotel and rental listings worldwide - has registered a fall in reservations in all the top travel destinations. Billions of dollars have been lost in 2020 and although the forecast for 2021 is better, many analysts believe that international travel and tourism won't return to the normal pre-pandemic levels until around 2025. Shopping ... at home Retail footfall has seen unprecedented falls as shoppers stayed at home. New variants and surges in cases have made problems worse. Pedestrian numbers have fallen further from the first lockdown, according to research firm ShopperTrak, Huge drop in shoppers: Annual percentage change of footfall, 12-28 Jan 2021 compared to samed dates in 2020. (Source: ShopperTrac, 24 Jan 2021) US -20% China -46% Japan -49% Mexico -64% France -65% Canada -65% Italy -67% UK -78% Germany -97% Separate research suggests that consumers are still feeling anxious about their return to stores. Accountancy giant EY says 67% customers are now not willing to travel more than 5 kilometres for shopping. This change in shopping behaviour has significantly boosted online retail, with a global revenue of $\$$3.9 trillion in 2020. Pharmaceutical companies among the winners. Governments around the world have pledged billions of dollars for a Covid-19 vaccine and treatment options. Shares in some pharmaceutical companies involved in vaccine development have shot up. Moderna, Novavax and AstraZeneca have seen significant rises. But Pfizer has seen its share price fall. The partnership with BioNTech, the high cost of production and management of the vaccine, and the growing number of same-size competitors have reduced the investors' trust in the company to have bigger revenue in 2021. (Source: Bloomberg, 24 Jan 2021) Moderna 715.5% Novavax 224.9% AstraZEneca 30.8% Pfizer -10.4% A number of pharmaceutical firms have started already distributing doses and many countries have started their vaccination programmes. Many more - such as Johnson & Johnson and Sanofi/GSK - will join the vaccine distribution during 2021.

3. コロナウイルス: 感染が世界経済をどう変えたのか, by Lara Jones他、BBC News, 2021/1/24: コロナウイルスの汚染は、ほぼ世界中の拡大中: ウイルスの蔓延は、国民経済や企業はコスト増をもたらし、各国政府は、コロナの感染拡大を防ぐために、新たな閉鎖措置と闘っている。新しいワクチンが開発されたにもかかわらず、多くの人が経済回復の見通しを憂慮している。 以下、ウイルスによる経済的影響を理解するのに役立つ図表・地図などを紹介する。 変動する世界の株式: 企業の株式が売買され、株式市場が大きく変動すると、年金や個人貯蓄口座 (Isas, Individual savings)の価値にも影響を与える。英国FTSE、米国ダウ平均、日経平均は、いずれも危機の最初の数ヶ月間は、Covid-19感染者数が増加で大きく下落しました。 アジアや米国の主要な株式市場は、2020/11月の第1回ワクチン発表後回復したが、英国FTSEは依然としてマイナス圏にある。 2020年のFTSEは14.3％下落し、2008年以来の最悪のパフォーマンスとなりました。 コロナウイルスの発生当初からの株式市場への影響 (出典: Bloomberg、2021/1/24) >左表」 これを受けて、英国を含む多くの国の中央銀行は、金利を引き下げた。これにより理論的には借入が安くなり、消費が促進されて景気が良くなるはずである。 今年の1月には一部の市場が回復したが、これは "1月効果"と呼ばれる通常の傾向です。アナリストは、今年はさらなるロックダウンや予防接種プログラムの遅延の可能性があり、市場の変動がさらに大きくなるのではないかと心配している。 今年は求職者にとっては厳しい年となった: 多くの人が失業し、収入が減少した。 失業率は主要経済国で上昇した。 (年間の失業率の変化: 2019と2020の比較、出典:IMF) ＞左表 IMFによると、米国では失業率が年間8.9％に達し、10年間続いた雇用の拡大に終止符が打たれた。 また、観光業や接客業などの経済活動がほぼ停止しているため、何百万人もの労働者が政府の支援する雇用維持制度を利用している。多くの国では、新たな雇用機会の数は依然として非常に少ない。 豪州の求人数は2019年と同水準に戻ったが、フランス、スペイン、英国などいくつかの国では、求人数が遅れている。 多くの国で新規求人数が依然として非常に少ない。2020年と2019年の求人情報数の日次変化率を比較した。一部の専門家は、雇用水準がパンデミック前の水準に戻るには数年かかると予測している。 ほとんどの国が景気後退に陥っている: 経済が成長しているということは、一般的により多くの富と新規雇用があることを意味する。 経済成長は、国内総生産 (生産された財やサービスの価値) の変化率を見ることで測定され、通常は3ヵ月または1年間で測定される。IMFは、2020年の世界経済が4.4％縮小したと推定しており、この落ち込みは、1930年代の大恐慌以来最悪のものと表現している。(出典: IMF) 2020年に主要経済国で唯一成長したのは中国で2.3％の成長を記録した。IMFは、2021年の世界の成長率を5.2％と予測している。この成長を牽引するのは主にインドと中国で、それぞれ8.8％と8.2％の成長が見込まれている。英国やイタリアなど、大規模でサービスに依存した経済圏では、その回復は遅いと予想される。 旅行業は、まだ離陸には程遠い: 旅行業界は大きなダメージを受けており、航空会社の減便、顧客の出張や休暇のキャンセルが続いて居る。ここ数カ月の間に発見されたウイルスの変成種により、多くの国がより厳しい渡航制限の導入を余儀なくされている。フライト追跡サービス "Flight Radar 24" のデータによると、2020年には世界的にフライト数が大打撃を受けて、その回復にはまだ時間がかかる。 接客サービス分野 (Hospitality sector)は世界中で閉鎖: 接客サービス分野は、大きな打撃を受け、数百万人の雇用が失われ、多くの企業が倒産している。 世界中の35百万件以上のホテルや賃貸物件をカバーする業界屈指のインテリジェンス企業であるTransparent社 (米･西の旅行レジャーデータ会社)によると、上位のすべての旅行先で予約が減少している。 2020年には数十億ドルが失われ、2021年の見通しは改善するものの、多くのアナリストは、国際的な旅行と観光がパンデミック前の正常なレベルに戻るのは2025年頃になると考えている。 ショッピング...アットホーム: 買い物客が家に籠もることで、小売店への客足はかつてないほど落ち込んでいる。新たな変種の急増が、問題をさらに悪化させている。調査会社のShopperTrak社によると、最初のロックダウンからさらに歩行者数が減少している。 買物客が激減。2021/1/12日から28日までの歩行者数の年間変化率を、2020年の同時期と比較 (出典：ShopperTrac、2021/1/24) >左表 別の調査によると、消費者は依然として店舗に戻ることに不安を感じている。会計事務所大手のEYによると、67％の顧客が、買物のために5キロ以上移動することを嫌がるようになった。このような買い物行動の変化は、オンライン小売を大きく後押ししており、2020年には世界で3.9兆ドルの収益が見込まれている。 製薬会社は、勝者の内: 世界各国の政府は、Covid-19のワクチンや治療法の開発に数十億ドルを拠出することをコミットした。 ワクチン開発に携わるいくつかの製薬会社の株価は急上昇した。Moderna社、Novavax社、AstraZeneca社 は大幅に上昇しました。しかし、Pfizer社の株価は下がっている。これはBioNTech社との提携、ワクチンの生産･管理コストの高騰、同規模の競合企業の増加などにより、2021年の収益拡大への投資家の信頼が低下したによる。 (出典：Bloomber、2021/1/24) >左図 すでに多くの製薬会社がワクチンの配布を始めており、多くの国がワクチン接種プログラムを開始した。2021年中には、Johnson & JohnsonやSanofi/GSKなど、さらに多くの企業がワクチンの配布に参加する予定。

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In the past, the names of technical terms had deep historical and interesting meanings, such as icon, ubiquitous, client-server, bug, look & feel, mouse, brick and mortar, web, cloud, Twitter... Now, I feel that tech terms no longer have historical flavor that they once had. Opportunity in a pinch could be applicable not only in the sports, but also in the business and social change.

かつての技術用語の名称には深い歴史的で興味深い意味が込められていた。アイコン、ユビキタス、クライアント・サーバー、バグ、ルック＆フィール、マウス、ブリック＆モルタル、ウェブ、クラウド、ツイッター... 今や、ハイテク用語も、かつての歴史的な趣は感じられなくなった気がする。 また、ピンチの中にチャンスありは、スポーツばかりでなくビジネスや社会変化にも当てはまる。