ここではICT技術に関して以下に示される領域の技術について述べている。目次をクリックすると該当サマリーにジャンプする。
基盤技術 (インフラ・OS・ハードウェア)
ICT技術について
現在のコンピューターは、その機能も能力も大幅に向上し、様々な事を行わせることができる。まさに無限の可能性を持つ箱となっている。ここでは本ブログ内で述べている機械学習技術、人工知能技術を実現するためのバックボーンとしてのコンピュータの様々なICT技術(Information and Communication Technology;ICT技術)について述べる。
ITインフラストラクチャー技術について
ITインフラストラクチャ技術。インフラ（インフラストラクチャー）は「下部構造」を意味し、生活や産業の基盤となる設備（水道、電気、ガス、道路など）を指す。ITにおけるインフラは、システムを「アプリケーション」と「インフラ」に分けた際の基盤部分であり、さらに「ハードウェア」と「システムソフトウェア」に分類される。ここでは、ITインフラ技術としてOS、サーバー、ハードウェア、ネットワーク、DevOps、クラウドなどを解説する。
ネットワーク技術
ネットワーク技術。インターネットの起源は、1960年代後半に研究が始まったARPANETにあり、1970年代初頭にアメリカで実現された。パケットと呼ばれるデータを複数のマシンを経由して通信する仕組みで、当初は軍事目的で耐障害性の高いネットワークを構築することが目的だった。これが発展し、世界的に使われる標準技術となったのがインターネットプロトコルスイートである。ここでは、このネットワーク技術についてハードウェアとソフトウェアの両面から解説する。
サーバー技術
サーバー技術。サーバとは、HTTPを通じてクライアントのウェブブラウザにHTMLやオブジェクトを表示するサービスプログラムおよびその実行環境となるコンピュータを指す。広義にはHTTP通信を行うプログラムとコンピュータ全般を含む。ここでは、サーバー技術の概要と、Apache HTTP Serverやnginxなど代表的なサーバーの仕組みや立ち上げ方法について解説する。
クラウド技術について
クラウド技術。クラウド・コンピューティングは、1台の物理サーバー上に複数の仮想サーバーを立ち上げる技術で、限られたスペースで効率的にサーバー運用が可能になる。ここでは、クラウド技術の概要に加え、AWSのクラウドパターン、Terraformによる自動設定、Docker技術、Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションについて解説する。
オペレーティングシステム(Linux等)
オペレーティングシステム(Linux等)。オペレーティングシステム（OS）は、機器の管理や制御、共通機能を提供し、システム全体を管理するソフトウェアである。入出力装置、メモリ、ストレージ、ネットワークの制御を担い、アプリケーションはOSの機能を利用して動作する。ここでは、OSの概要に加え、Linux系のCentOS、Ubuntu、組み込み系OSのμTRON、Androidについて解説する。
コンピューターにおけるハードウェア
コンピューターにおけるハードウェア。コンピューターはプロセッサ、メモリ、ストレージ、入力・出力デバイスなどのハードウェアで構成される。ここでは、機械学習と関連が深いFPGAやASICなどのCPU、人工知能技術と結びついたIoT技術について解説する。
ソフトウェア開発・運用 (DevOps・アーキテクチャ)
DevOpsについて
DevOpsについて(Docker等)。DevOpsは、ソフトウェア開発（Dev）とIT運用（Ops）を統合し、開発と運用チームの連携、自動化、継続的改善を促進するプラクティス。ここでは、その概要とDockerを用いた具体的な実装について解説する。
マイクロサービスとマルチエージェントシステム
マイクロサービスと効率的なアプリケーション開発とマルチエージェントシステム。マイクロサービスは、アプリケーションを複数の機能的なサービスに分割するアーキテクチャスタイル。ここでは、そのアーキテクチャ、開発スタイル、テスト、保守について説明し、Clojureを用いた具体的な実装を解説する。
Web技術・UI/UX
Web技術について
Web技術について。Web技術は、機械学習やAI、DXを支えるプラットフォーム。ここでは、インターネット技術、HTTP、Webサーバー、ブラウザ、JavaScriptやReactなどのプログラミング、MAMPやCMS(MediaWiki、WordPress)、検索プラットフォーム(Fess、ElasticSearch)の実装と応用例について解説する。
ユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション
ユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション技術。データ処理は、構造をビジュアライゼーションすることで価値を生む行為であり、多角的な視点と解釈が可能。それを可視化するには工夫されたユーザーインターフェースが必要。ここでは、ISWCなどの学会論文を基に、多様なUIの事例を紹介する。
データ管理・処理
データベース技術について
データベース技術。データベースは、情報を整理し、検索や蓄積を容易にするためのシステムで、データベース管理システムを使用することが多い。これにより、独自実装より少ない工数でデータ操作が可能になり、膨大なデータを扱う現代の情報システムでは不可欠。利点としては、汎用的なデータ構造を活用でき、データの統一性やバックアップ機能を利用できることが挙げられる。ここでは、データベースに関する様々な技術を紹介する。
検索技術について
検索技術について。情報は単に集めるだけでは意味がなく、創造的な活動を行うためには「集める」「探す」「見つける」「眺める」「気づく」というサイクルが必要。この中で「探す」技術、つまり検索技術について解説する。
ストリームデータ技術
データストリーム(時系列データ)の機械学習とシステムアーキテクチャ。現代の世界は静的なデータではなく、工場やプラント、交通、経済、ソーシャルネットワークなどから生まれる動的データで溢れている。これらのデータはリアルタイムで膨大に生成され、故障予測や公共交通機関の配置、話題のトピックの議論など、細かい課題に対する解決策が求められる。ここでは、こうしたストリームデータを扱うためのリアルタイム分散処理フレームワークや、時系列データの機械学習処理、スマートシティやインダストリー4.0などの応用について述べる。
セキュリティ・データ処理
暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術について
暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術。近年のデジタル技術の進展は、情報の流通と共有を促進する一方で、個人情報や機密情報の保護と活用の間に矛盾が生じている。この問題を解決するため、情報の暗号化技術、アクセス制御のセキュリティ技術、データ圧縮技術の重要性が増している。ここでは、これらの技術について詳述している。
IoT・地理空間情報
地理空間情報処理
地理空間情報処理技術。地理空間情報は、位置情報や位置に結びついた情報を指し、行政で扱う情報の多くが位置情報に関連している。位置情報を利用することで、地図にプロットして情報の分布状況を把握したり、GPSを使って目的地に誘導したり、過去・現在・未来の出来事と結びつけてサービスを提供できる。これにより、新たな科学的発見やビジネス展開、社会問題の解決が可能となる。ここでは、地理空間情報の活用例として、QGISを使った具体的な方法や、R、機械学習、ベイズモデルとの組み合わせについて説明している。
センサーデータとIoTとWoT技術
センサーデータ&IOT技術。センサー情報の活用はIoT技術の中心となり、時間的に変化する1次元の情報を対象にしている。IoTアプローチには、特定の対象にセンサーを設置して詳細な解析を行う方法と、複数のセンサーを使って異常検知を行う方法がある。ここでは、IoT規格（WoTなど）、時系列データの統計処理、隠れマルコフモデル、劣モジュラ最適化によるセンサー配置最適化、BLEなどのハードウェア制御、スマートシティなどの領域について述べている。