ノルウェー認証大手DNV GLは12月3日、今後10年間の産業と社会を形成する10のテクノロジートレンドと、関連リスクをまとめたレポートを公表。2020年代は、テクノロジーによる進歩が期待される一方、気候変動と不平等に適切に対処するための適切な規制が必要となると示した。
同レポートでは、今後10年間、ヘルスケア、食品、原料化学において、テクノロジーの「精密性（Precision）」の時代となると定義。より正確なセンサーデータによって、食品業界が個々の製品のバリューチェーン全体から、消費者の期待に応えた洞察を得ることができるようになるとした。たとえば、農業と水産養殖では、IoTと機械学習を組み合わせたロボティクスにより、低コスト生産が可能になるという。
10大テクノロジートレンド
- 未来型輸送・ロジスティクス
- 低炭素エネルギー
- 医療データを活用した持続可能な福祉
- 精密食品（Precision Food）
- 新たな宇宙競争
- デジタル化加速
- ライフサイクルの仮想化・自動化
- 自然生態系工学
- 海洋圏の有効活用
また、急速にデジタル化が進む一方、人間とテクノロジーの関係性は入れ替わってきており、人間は人工知能（AI）の意思決定を補強する役割になっていると分析。従来では国営企業が独占してきた。領域でも、テクノロジー活用した民間企業に取って代わられる等、従来のビジネスモデルは破壊されるとした。
ソフトウェアシステムの複雑さが増し、機械学習やAIにより不確実性も高まる中、リスク状況は変化している。現在の監査では、物理的リスクおよびビジネスプロセスリスクに焦点を当てているものの、今後はデジタルリスクを適切に特定、理解、管理する必要があるとした。
ノルウェー認証大手DNV GLは12月3日、今後10年間の産業と社会を形成する10のテクノロジートレンドと、関連リスクをまとめたレポートを公表。2020年代は、テクノロジーによる進歩が期待される一方、気候変動と不平等に適切に対処するための適切な規制が必要となると示した。
同レポートでは、今後10年間、ヘルスケア、食品、原料化学において、テクノロジーの「精密性（Precision）」の時代となると定義。より正確なセンサーデータによって、食品業界が個々の製品のバリューチェーン全体から、消費者の期待に応えた洞察を得ることができるようになるとした。たとえば、農業と水産養殖では、IoTと機械学習を組み合わせたロボティクスにより、低コスト生産が可能になるという。
10大テクノロジートレンド
- 未来型輸送・ロジスティクス
- 低炭素エネルギー
- 医療データを活用した持続可能な福祉
- 精密食品（Precision Food）
- 新たな宇宙競争
- デジタル化加速
- ライフサイクルの仮想化・自動化
- 自然生態系工学
- 海洋圏の有効活用
また、急速にデジタル化が進む一方、人間とテクノロジーの関係性は入れ替わってきており、人間は人工知能（AI）の意思決定を補強する役割になっていると分析。従来では国営企業が独占してきた。領域でも、テクノロジー活用した民間企業に取って代わられる等、従来のビジネスモデルは破壊されるとした。
ソフトウェアシステムの複雑さが増し、機械学習やAIにより不確実性も高まる中、リスク状況は変化している。現在の監査では、物理的リスクおよびビジネスプロセスリスクに焦点を当てているものの、今後はデジタルリスクを適切に特定、理解、管理する必要があるとした。
ノルウェー認証大手DNV GLは12月3日、今後10年間の産業と社会を形成する10のテクノロジートレンドと、関連リスクをまとめたレポートを公表。2020年代は、テクノロジーによる進歩が期待される一方、気候変動と不平等に適切に対処するための適切な規制が必要となると示した。
同レポートでは、今後10年間、ヘルスケア、食品、原料化学において、テクノロジーの「精密性（Precision）」の時代となると定義。より正確なセンサーデータによって、食品業界が個々の製品のバリューチェーン全体から、消費者の期待に応えた洞察を得ることができるようになるとした。たとえば、農業と水産養殖では、IoTと機械学習を組み合わせたロボティクスにより、低コスト生産が可能になるという。
10大テクノロジートレンド
- 未来型輸送・ロジスティクス
- 低炭素エネルギー
- 医療データを活用した持続可能な福祉
- 精密食品（Precision Food）
- 新たな宇宙競争
- デジタル化加速
- ライフサイクルの仮想化・自動化
- 自然生態系工学
- 海洋圏の有効活用
また、急速にデジタル化が進む一方、人間とテクノロジーの関係性は入れ替わってきており、人間は人工知能（AI）の意思決定を補強する役割になっていると分析。従来では国営企業が独占してきた。領域でも、テクノロジー活用した民間企業に取って代わられる等、従来のビジネスモデルは破壊されるとした。
ソフトウェアシステムの複雑さが増し、機械学習やAIにより不確実性も高まる中、リスク状況は変化している。現在の監査では、物理的リスクおよびビジネスプロセスリスクに焦点を当てているものの、今後はデジタルリスクを適切に特定、理解、管理する必要があるとした。
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ノルウェー認証大手DNV GLは12月3日、今後10年間の産業と社会を形成する10のテクノロジートレンドと、関連リスクをまとめたレポートを公表。2020年代は、テクノロジーによる進歩が期待される一方、気候変動と不平等に適切に対処するための適切な規制が必要となると示した。
同レポートでは、今後10年間、ヘルスケア、食品、原料化学において、テクノロジーの「精密性（Precision）」の時代となると定義。より正確なセンサーデータによって、食品業界が個々の製品のバリューチェーン全体から、消費者の期待に応えた洞察を得ることができるようになるとした。たとえば、農業と水産養殖では、IoTと機械学習を組み合わせたロボティクスにより、低コスト生産が可能になるという。
10大テクノロジートレンド
- 未来型輸送・ロジスティクス
- 低炭素エネルギー
- 医療データを活用した持続可能な福祉
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- デジタル化加速
- ライフサイクルの仮想化・自動化
- 自然生態系工学
- 海洋圏の有効活用
また、急速にデジタル化が進む一方、人間とテクノロジーの関係性は入れ替わってきており、人間は人工知能（AI）の意思決定を補強する役割になっていると分析。従来では国営企業が独占してきた。領域でも、テクノロジー活用した民間企業に取って代わられる等、従来のビジネスモデルは破壊されるとした。
ソフトウェアシステムの複雑さが増し、機械学習やAIにより不確実性も高まる中、リスク状況は変化している。現在の監査では、物理的リスクおよびビジネスプロセスリスクに焦点を当てているものの、今後はデジタルリスクを適切に特定、理解、管理する必要があるとした。