テクノロジーが世界中の産業を再編成し、破壊する中、技術者でない創業者は、ソフトウェア開発と技術産業に関連する重要な概念を理解するために、技術用語の海を航海する必要があります。この包括的なガイドは、これらの用語を明確にし、技術環境における最も重要な概念をしっかりと理解できるようにすることを目的としています。技術用語の謎を解き明かし、ビジネスの技術戦略について十分な情報を得た上で意思決定できるようにします。
ソフトウェア・アプリケーション開発の理解
ソフトウェア・アプリケーション開発とは、特定のタスクに使用するアプリケーションの作成、設計、テスト、デプロイ、および保守を行うプロセスを指します。アプリケーションは、デスクトップ、ウェブ、モバイルデバイスなど、さまざまなプラットフォーム向けに構築することができます。ソフトウェア開発には、通常、プロジェクト管理、要件分析、設計、プログラミング、テスト、および配備が含まれます。ソフトウェア開発プロセスを管理する方法論には、ウォーターフォール、アジャイル、DevOpsなど、いくつかの方法があります。
プログラミング言語は、ソフトウェア開発にとって極めて重要です。開発者がアプリケーションを作成するための基礎を提供するものです。一般的なプログラミング言語には、Java、Python、JavaScript、C++、C#があります。異なる言語は、さまざまなタスクや技術に適していることが多い。
フレームワークは、特定のプログラミング言語のための再利用可能なコンポーネントを提供することにより、開発プロセスを簡素化するコードライブラリとツールのコレクションです。冗長なコードの量を減らし、開発プロセスを加速させることができます。人気のあるフレームワークには、Angular、React、Django、Ruby on Railsなどがあります。
データベースは、アプリケーション内のすべてのデータを保存、管理、組織化します。データベースは、テーブルを使用して構造化された形式でデータを保存するリレーショナルデータベース（RDBMS）と、キーと値のペア、ドキュメント、グラフなどの異なるデータ構成構造を使用するNoSQLデータベースに分類されることがあります。一般的なデータベースの例としては、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redisがあります。
No-Code ローコードプラットフォーム
ノーコードおよびローコードプラットフォームは、従来のソフトウェア開発に代わる新たな選択肢であり、技術者でないユーザーでもアプリケーションを迅速に構築できるよう、ビジュアルインターフェースやテンプレートを提供します。これらのプラットフォームは、ドラッグ＆ドロップのインターフェイス、組み込みのコード生成、アクセス可能なライブラリによって特徴付けられ、迅速なプロトタイピング、開発者への依存度の低減、コストの削減、最小限の技術的負債を可能にします。
No-code プラットフォームは、特にプログラミングの知識がない人のために設計されています。技術者でないユーザーでも、ビジュアルな開発環境を使って、十分に機能するアプリケーションを作成することができます。プラットフォームは、基礎となるコードを自動的に処理します。 プラットフォームの例として、no-code AppMaster、 、 があります。Bubble Adalo
ノーコード・プラットフォームの優れた例として、AppMaster.io があります。この強力なno-code ツールは、ユーザーがコーディングの必要なくバックエンド、ウェブ、モバイルアプリケーションを作成できるようにします。AppMaster は、ビジュアルBPデザイナーとdrag-and-drop UIモジュールを使って優れた拡張性とさまざまな機能を提供しています。その結果、このプラットフォームはアプリケーション開発プロセスを合理化し、すべてのユーザーにとってよりアクセスしやすく、費用対効果の高いものとなっています。
Low-code のプラットフォームは、ある程度のプログラミング経験を持つユーザーにより適しており、 の容易さと、必要に応じてコードをカスタマイズできる柔軟性のバランスが取れています。これらのプラットフォームは、視覚的なインターフェイスを提供しますが、特定のビジネス要件に合わせてアプリケーションを調整するために、カスタムコードの統合も可能です。 プラットフォームの例としては、OutSystems、Mendix、Microsoft Power Appsなどがあります。no-code low-code
no-code とlow-code のどちらのプラットフォームを選択するかは、プロジェクトの複雑さ、技術的背景、予算の制約、希望するカスタマイズのレベルによって決まります。どちらの選択肢も、開発プロセスの合理化、コスト削減、製品の早期市場投入に役立ちます。
SaaS、PaaS、およびIaaS
SaaS（サービスとしてのソフトウェア）、PaaS（サービスとしてのプラットフォーム）、IaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）の違いを理解することは、技術者ではない創業者にとって重要です。
サービスとしてのソフトウェア (SaaS)
SaaSとは、ソフトウェアのライセンスと配信モデルのことで、アプリケーションを個々のコンピュータにインストールするのではなく、インターネットを介して提供するものです。SaaSプロバイダーは、インフラ、メンテナンス、ソフトウェアアップデートを管理し、顧客はウェブブラウザでソフトウェアにアクセスし使用することができます。このため、ユーザーはハードウェアやソフトウェアのインストールや管理に煩わされることがありません。SaaSプラットフォームの例としては、顧客関係管理のためのSalesforce 、ビジネス生産性スイートのためのGoogle Workspace、チームコラボレーションのためのSlackなどがあります。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）
PaaSは、開発者がソフトウェアアプリケーションを構築、展開、管理できるようにするクラウドベースの環境です。開発プロセスを簡素化するためのツールやサービスを提供し、サーバー、データベース、ネットワークのプロビジョニングや管理といった時間のかかる作業を省くことができます。これにより、開発者はインフラ管理に煩わされることなく、コードの記述や機能の設計に集中することができるようになります。PaaSは、社内のITチームのリソースが限られている新興企業や中小企業（SMB）の間で特に人気があります。PaaSの一例として、AppMaster 、no-code 、プログラミングの専門知識がなくてもバックエンド、ウェブ、モバイルアプリケーションを作成できるプラットフォームがあります。
インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス(IaaS)
IaaSは、インターネットを通じて、ストレージ、サーバー、ネットワークコンポーネントなどの仮想コンピューティングリソースを提供します。このモデルでは、物理的なハードウェアに投資することなく、需要に応じてリソースを増減させることができます。IaaSは、特にビジネス環境の変化に迅速に対応する能力を必要とする新興企業や中小企業にとって、柔軟性とコスト効率の向上を実現します。IaaSプロバイダーの例としては、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platformが挙げられます。
人工知能、機械学習、ディープラーニング
人工知能（AI）、機械学習（ML）、深層学習（DL）は、相互に関連する3つの概念で、技術産業とアプリケーションの設計と構築の方法を変革している。
人工知能(AI)
AIとは、視覚認識、音声認識、意思決定、自然言語理解など、従来人間の知性を必要としていたタスクを実行できるコンピューターシステムの開発を指します。AIは2つのカテゴリーに分類されます：
- 狭義のAI：チェスや病気の診断など、特定のタスクに特化したシステムで、領域を超えて一般化する能力はない。
- 一般的なAI：人間ができるあらゆる知的作業を、幅広い領域で実行する能力を持つ仮想的なシステム。
機械学習（ML）
機械学習（ML）は、統計的手法とアルゴリズムを使用して、機械にデータから学習する方法を教えるAIのサブセットです。機械学習のモデルは、パターンを認識し、予測を行い、より多くのデータとトレーニングにさらされることで自動的にパフォーマンスを向上させることができます。つまり、機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、タスクを実行することを可能にします。機械学習には、教師あり学習（ラベル付きデータでモデルを学習する）、教師なし学習（ラベルなしのデータからパターンを発見する）、強化学習（試行錯誤に基づいて最適な行動を学習する）など、いくつかのタイプがある。
ディープラーニング(DL)
DLは、人工ニューラルネットワーク、特にディープニューラルネットワークに焦点を当てたMLのサブフィールドです。ディープラーニングは、人間の脳にヒントを得て、大量のデータを処理し、非常に複雑な意思決定を行うことができるため、画像認識や音声認識、自然言語処理、自律走行システムなどのタスクに特に適している。ディープラーニングは、膨大な学習データと計算能力を必要としますが、その進歩により、数多くの革新的なアプリケーションとAI能力の革命をもたらしています。
APIとマイクロサービス
技術者でない創業者は、API（Application Programming Interfaces）とマイクロサービスという概念を知っておく必要があります。両者は、現代のソフトウェア開発とさまざまな技術プラットフォームの統合において重要な役割を担っているからです。
アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）
APIとは、異なるソフトウェア・アプリケーションが通信し、データを共有するためのルールとプロトコルのセットです。APIは、システム、ソフトウェアコンポーネント、サービス間の橋渡しの役割を果たし、開発者はゼロから作り直すことなく、外部のデータや機能にアクセスし、やり取りすることができる。APIはコードの再利用を促進し、プラットフォームの独立性を確保し、さまざまなソフトウェアシステムやサービスを統合するプロセスを合理化します。
マイクロサービス（Microservices
マイクロサービスは、ソフトウェアシステムを複数の小さな、疎結合で、独立して展開可能なコンポーネントに分割するアーキテクチャスタイルです。各マイクロサービスは、アプリケーション内の特定の機能またはドメインを担当し、独立して動作し、明確に定義されたインターフェイスを介して他のサービスと通信する。このアプローチは、モノリシックなアーキテクチャと比較して、以下のような利点があります：
- 各マイクロサービスを独立して開発、デプロイ、拡張できるため、柔軟性が向上する。
- 問題が特定のコンポーネントに分離されることが多いため、メンテナンスとトラブルシューティングが容易になる。
- 1つのマイクロサービスに障害が発生しても、必ずしもシステム全体がダウンするわけではないので、耐障害性が向上する。
- 小規模なチームが特定のマイクロサービスに集中できるため、開発およびデプロイメントサイクルが高速化される。マイクロサービスは大きなメリットをもたらす一方で、調整、管理、監視の面で複雑さをもたらす可能性があります。
しかし、APIとマイクロサービスの概念を理解することは、技術者でない創業者が、変化し続けるソフトウェア開発業界をうまく乗り切るために必要不可欠です。
アジャイルとDevOps
デジタル・トランスフォーメーションが急速に進む今日の世界では、企業は迅速に適応し、顧客の要求を効果的に満たすソリューションを提供する必要があります。これを実現するために、アジャイルやDevOpsのような開発手法に注目し、継続的な改善、柔軟性、開発チームと運用チームのコラボレーションを重視しています。
アジャイル手法
アジャイルは、柔軟性、コラボレーション、顧客満足度を重視するプロジェクト管理および製品開発のアプローチです。アジャイルは、大規模な計画を立て、あらかじめ定義されたプロジェクトの手順を厳格に守る必要があった従来のウォーターフォール型手法に代わる手法として登場しました。アジャイルの主な目的は、段階的かつ反復的な開発であり、作業機能を頻繁に提供し、顧客からのフィードバックや要件の変化に基づいてプロジェクト計画を調整することに重点を置いています。
アジャイル手法の主な原則には、以下のようなものがあります：
- 契約交渉よりも顧客との協働を重視する。
- 包括的な文書化よりも実用的なソリューションに重きを置く
- 固定された計画に盲従するのではなく、変化に対応する。
- 頻繁なイテレーションを提供し、作業機能を通じて進捗を評価する。
スクラム、カンバン、エクストリーム・プログラミング（XP）など、数多くのアジャイルフレームワークや方法論が存在します。これらは、実装に違いはあっても、アジャイルマニフェストによって提供される同じ指導原則に従っています。
DevOps（デブオプス
DevOpsは、開発（Dev）とIT運用（Ops）の間のギャップを埋める、ソフトウェア開発における一連のプラクティスと文化的な転換である。DevOpsの主な目的は、開発チームと運用チーム間のコミュニケーション、コラボレーション、統合を強化することによって、チームが新機能、修正、アップデートを迅速かつ確実にリリースできる環境を構築することです。
DevOpsの主な利点は以下の通りです：
- 開発サイクルの短縮と市場投入までの時間の短縮
- チーム間のコラボレーションとコミュニケーションの向上
- テストやデプロイメントなどのルーチンワークの自動化が進む
- 変化する要件や顧客ニーズへの適応性の向上
- ソフトウェア・アプリケーションの信頼性、セキュリティ、およびパフォーマンスの向上
DevOpsには、継続的インテグレーション、継続的デリバリー、Infrastructure as Code、モニタリングとロギングなど、さまざまなツール、実践、哲学が含まれています。これらのコンポーネントは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）を合理化し、安定的かつ迅速なアプリケーションのリリースを促進します。
アジャイルとDevOpsの両方が、現代のソフトウェア開発において重要な役割を担っています。アジャイルが顧客中心、柔軟、反復的な開発に重点を置くのに対し、DevOpsは開発チームと運用チームのシームレスなコラボレーションを重視し、開発サイクルを短縮して効率を向上させます。アジャイルとDevOpsを組み合わせることで、企業は顧客のニーズを満たす高品質のソリューションを迅速に提供することができます。
クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング
コンピューティングリソースの需要が増え続ける中、企業は拡張性があり、費用対効果が高く、信頼性の高いソリューションをますます求めるようになっています。このようなニーズに応えるために登場したのが、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングという2つの重要なテクノロジーで、それぞれ現代のコンピューティング領域の異なる側面に対応するものです。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングとは、ストレージ、処理能力、データベース、ネットワークなどのコンピューティングリソースをインターネット経由で提供することを指します。これらのリソースはオンデマンドで提供されるため、ユーザーは物理的なハードウェアやデータセンターを維持する必要なく、要件に応じて使用量を調整することができます。クラウドコンピューティングには、コスト削減、拡張性、信頼性、高度な技術やツールへの容易なアクセスなど、いくつかの利点があります。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは、集中型データセンターだけに頼るのではなく、データの発生源に近い場所でデータを処理・保存するコンピューティングモデルです。そうすることで、エッジコンピューティングは、待ち時間を減らし、帯域幅の使用量を減らし、データプライバシーとセキュリティを向上させることができます。これは、リアルタイムアプリケーション、モノのインターネット（IoT）機器、および低遅延とリアルタイムデータ処理が最適なパフォーマンスのために不可欠であるその他の遅延の影響を受けやすいシステムにとって特に重要です。
エッジコンピューティングの主な利点には、以下のようなものがあります：
- リアルタイムアプリケーションの待ち時間の短縮と応答時間の改善
- ローカルでデータを処理することにより、ネットワークの混雑や帯域幅の使用量を削減できる
- ローカルでのデータ保存と処理によるデータのセキュリティとプライバシーの向上
- 分散されたコンピューティングリソースによる信頼性と冗長性の向上
クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングは、一見すると競合する技術のように思えますが、実際には多くのユースケースで互いに補完し合うことができます。企業は、大規模な処理能力やストレージ機能を必要とするタスクにはクラウドコンピューティングを、リアルタイム処理や遅延の影響を受けやすいアプリケーションにはエッジコンピューティングを使用し、両方のアプローチの利点を活用することができます。
ビッグデータとデータサイエンス
企業、個人、デバイスから生成されるデータの量と複雑さがかつてないペースで増加する中、これらのデータから価値ある洞察を引き出すことが、組織の成功に欠かせない要素となっています。ビッグデータとデータサイエンスは、膨大なデータセットを実用的なインテリジェンスに変換することによって、この課題に取り組むことに焦点を当てた2つの関連分野です。
ビッグデータ
ビッグデータとは、従来のデータ管理ツールや方法論では処理、保存、分析、可視化が困難な、大規模かつ多様で複雑なデータセットのことを指します。ビッグデータは、データベースやスプレッドシートなどの構造化データから、テキスト、画像、動画などの非構造化データまで、さまざまな種類があります。ビッグデータは通常、3つのVによって特徴付けられます：Volume(データの大きさ)、Velocity(データの生成速度)、Variety(データの種類) です。
ビッグデータ分析の主な利点には、以下のようなものがあります：
- データ主導の洞察と予測による意思決定の改善
- プロセスの最適化による効率化とコスト削減
- パーソナライゼーションとターゲットマーケティングによる顧客体験の向上
- さまざまな産業における発見とイノベーションの加速
データサイエンス
データサイエンスは、統計学、コンピュータサイエンス、ドメイン知識、その他のさまざまな分野を組み合わせて、ビッグデータから洞察と知識を引き出す学際的な分野です。データサイエンティストは、分析、統計、プログラミングの技術を組み合わせて、複雑なデータセットの中に隠れたパターン、傾向、関係を発見し、組織がより良い情報に基づいた意思決定を行い、将来の結果を予測し、これまで知らなかった機会を発見できるようにします。
データサイエンスで使用される主な技術には、以下のようなものがあります：
- 予測モデリングとパターン認識のための機械学習アルゴリズム
- テキスト分析と感情検出のための自然言語処理（NLP）。
- 関係性とネットワーク分析のためのグラフ分析
- トレンド予測や異常検出のための時系列分析
- 複雑なデータをわかりやすく表示するためのデータ可視化技術
結論として、ビッグデータとデータサイエンスは、現代企業のデータ戦略にとって不可欠な要素です。ビッグデータのパワーを活用し、高度なデータサイエンス技術を採用することで、企業は貴重な洞察を得て、意思決定を改善し、イノベーションを推進することができます。これは、データ資産の価値を最大化するだけでなく、データドリブンが進む世界において競争優位性をもたらすものです。
モノのインターネットとスマートシティ
モノのインターネット（IoT）とは、センサー、ソフトウェア、その他の技術が組み込まれ、インターネットを介して他の機器やシステムと通信し、データを交換する物理的な物体や「モノ」のネットワークです。IoTデバイスは、スマートサーモスタットや家電製品などの日常的な家庭用品から、産業機械や自動車に至るまで様々なものがあります。IoTの主な目的は、より相互接続性の高い世界を実現し、プロセス、システム、サービスの全体的な効率性を向上させることです。
スマートシティは、IoT技術を活用してデータを収集し、都市インフラに統合することで、都市をより効率的で持続可能な、データ駆動型のものにします。これは、交通機関、公共施設、公共サービス、さらには市民の日常生活など、都市環境のさまざまな側面にセンサーと通信技術を組み込むことで実現されます。これらのデバイスはデータを収集し、中央システムに送信します。中央システムは情報を分析し、データ駆動型の意思決定を行い、デバイスにコマンドを送り返すことで、都市全体のシステムとプロセスをより効率化し、住民のニーズに対応できるようにします。
スマートシティにおけるIoTアプリケーションの例としては、以下のようなものがあります：
- 交通の流れを最適化し、渋滞を最小限に抑えるインテリジェントな交通システム。
- リアルタイムの需要に基づいて効率的に電力を配給・管理するスマートエネルギーグリッド
- 収集ルート、スケジュール、コストを最適化する廃棄物管理ソリューション。
- エネルギー使用量と居住者の快適性を最適化するために環境条件を監視・調整するスマートビルシステム。
- 高度な監視・検知技術を活用し、都市全体のセキュリティを強化する公共安全システム。
しかし、IoT技術に課題がないわけではありません。セキュリティ、プライバシー、データ管理は、接続される機器の数が飛躍的に増加するにつれて、対処しなければならない大きな懸念事項です。さらに、IoTシステムの導入、統合、管理にかかるコストと複雑さは、都市の予算と資源に負担をかける可能性があります。このような課題にもかかわらず、IoT技術はスマートシティの開発において重要な役割を果たし続け、私たちが知っているような都市生活を変革していくことでしょう。
拡張現実感、仮想現実感、複合現実感
拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、複合現実（MR）は、デジタル情報や物理的な世界の捉え方、関わり方を変える、近いが異なる3つの技術です。これらの技術は、没入感のある魅力的な体験を提供することで、ゲーム、教育、ヘルスケア、小売などの業界に革命をもたらす可能性を秘めています。
拡張現実（AR）は、画像、テキスト、3Dモデルなどのデジタルコンテンツを、ユーザーが見ている現実世界の上に重ね合わせるものです。スマートフォンやタブレット端末、あるいはMicrosoft HoloLensのようなAR専用のヘッドセットを使って実現します。ARアプリケーションは、地図上のナビゲーションや小売店の商品詳細などの追加情報を提供し、ゲームやデザインの視覚化など、よりインタラクティブな体験を可能にすることができます。
バーチャルリアリティ（VR）は、ユーザーを完全にデジタル環境に没入させ、物理的な世界とのつながりを断ち切るものです。Oculus RiftやHTC ViveなどのVRヘッドセットは、センサーと位置トラッキングによってユーザーの動きを検知し、仮想空間内での臨場感や自然なインタラクションを可能にします。VRは、トレーニングシミュレーション、バーチャルツアー、エンターテインメント、ソーシャルインタラクションなどに利用することができます。
複合現実（MR）は、ARとVRの両方の長所を組み合わせて、デジタルコンテンツと現実世界が相互に作用し合う融合体験を実現するものです。Magic Leap OneのようなMRデバイスは、ユーザーが物理的な環境の中でホログラフィックコンテンツを見たり操作したりできるため、より自然なインタラクションや没入感のある体験の可能性を広げます。MRは、遠隔コラボレーション、医療トレーニング、製品デザインなど、さまざまなシーンで応用することが可能です。
AR、VR、MRの技術が進化を続け、より身近なものになるにつれ、私たちとテクノロジー、そして私たちを取り巻く世界との関わり方を再構築する可能性を持っています。さらに、AppMaster のようなno-code プラットフォームは、AR、VR、MR アプリケーションの開発を促進・迅速化し、これらの没入型体験を開発者とエンドユーザーの両方にとってより身近なものにする可能性があります。
ブロックチェーンと暗号通貨
ブロックチェーンは、取引を記録するために使用される、分散型、透明性、改ざん防止を備えたデジタル台帳です。ブロックチェーンは、データブロックのリストで構成され、それぞれが一連のトランザクションを含んでいます。これらのブロックは暗号を使用してリンクされており、台帳への新しい追加や変更には、ネットワーク参加者のコンセンサスが必要となります。このため、ブロックチェーンは非常に安全で、不正行為やサイバー攻撃に対して耐性があります。
ブロックチェーン技術の典型的な使用例としては、以下のようなものがあります：
- 透明性、トレーサビリティ、効率性を向上させるサプライチェーン管理。
- 事前に定義された条件に基づいて、自動的に取引を実施、検証、促進するスマートコントラクト。
- 安全で透明性が高く、改ざんされにくい投票プロセスを実現する投票システム。
- デジタルプラットフォームにおける安全な認証と認可のためのID管理システム。
暗号通貨とは、暗号を利用して安全な取引を行い、新しい単位の生成を制御するデジタルまたは仮想通貨です。最も有名な暗号通貨はBitcoinで、ブロックチェーン技術を初めて使用した。暗号通貨は、中央集権的なデジタル通貨や中央銀行システムとは対照的に、分散型制御を採用しており、従来の金融システムの代替となるものである。銀行や金融機関のような仲介者を介さずに、ユーザーが直接資金を送受信できるピアツーピアのネットワークに依存しているのです。
ブロックチェーン技術や暗号通貨の潜在的な利点にもかかわらず、その導入は、規制の不確実性、スケーラビリティやパフォーマンスの問題、セキュリティ上の懸念、ユーザーの認識や信頼の欠如など、いくつかの要因によって妨げられています。しかし、技術が成熟し、その可能性を認識する業界や組織が増えるにつれ、ブロックチェーンや暗号通貨は、ビジネスや金融取引の方法に、より大きな影響を与えるようになると予想されます。
no-code 、low-code プラットフォームの文脈では、ブロックチェーンの統合は、そのようなプラットフォームを使用して開発されたアプリケーションのセキュリティと信頼性をさらに強化することができます。AppMaster例えば、SoftBankは、ユーザーがブロックチェーン技術をアプリケーションに統合できる機能を導入する可能性があり、安全で透明性の高い分散型アプリケーションを作成するための新しい可能性の世界を切り開くことができます。
まとめ
非技術系の創業者としては、様々な技術的なバズワードとその意味を理解することは困難なことだと思われるかもしれません。しかし、これらの概念に精通することは、ビジネスにおいて十分な情報を得た上で意思決定を行い、技術チームと効果的にコミュニケーションを取るために極めて重要です。
このガイドに記載されている考え方を理解することで、複雑な技術業界をうまく立ち回ることができるようになるでしょう。no-code low-code や AppMaster のようなプラットフォームは、技術者ではない起業家がアイデアと実装の間のギャップを埋め、開発のスピードアップとコスト削減を実現するための強力なツールであることを忘れないでください。
AI、ビッグデータ、IoT、クラウドコンピューティングなどの新しい技術やトレンドを取り入れることで、イノベーションを促進し、デジタル時代におけるビジネスの競争力と強靭性を高めることができます。これらの分野を探求する際には、急速に進化する分野で俊敏性を保つために、業界のニュースや進行中の開発について常に把握しておくことが不可欠です。
技術的なバズワードや関連する概念を読み解くことは、技術者ではない創業者が業界をより良くナビゲートし、チームと協力し、ビジネスについて情報に基づいた意思決定を行う上で、貴重なスキルとなっています。テクノロジー分野への理解を深めることで、変化に対応する能力を高め、ベンチャー企業の長期的な成功を確かなものにすることができるのです。
