ガートナー、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2018年」を発表デジタル・ビジネスの推進に当たり注目すべき40のキーワードを抽出

発表されて、結構時間が立っているのですが、やはり触れておかないとねと。

ガートナー、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2018年」を発表
デジタル・ビジネスの推進に当たり注目すべき40のキーワードを抽出

Gartnerのイベントが11月に東京でありますもの。

で、幻滅期に入ったいろんなサービスよりも、いま、まさに山を登りつつある「ヒューリスティック・オートメーション」が気になりますわ。

そもそも、なんだろう？と。
RPAの仲間かしら？と。

日本語で検索しても、なにも出てこなかったので、英語で調べてみました。
そしたら、けっこう出てるのね。

www.techradar.com

Whilst many businesses are looking to automate routine tasks that rarely change, this still involves a degree of human intervention, when automation needs to be reconfigured. A new approach to automation that incorporates "heuristic learning" can, and is, changing this.

Heuristic learning is a branch of artificial intelligence that uses mathematical algorithms and automation in order to "learn" how a process works. The idea behind it is to build analytical models that learn from data in an iterative fashion.

While current IT automation solutions are best suited to repetitive processes that do not change, as the corporate IT function is becoming so complex, automation based on set rules is no longer suitable or sufficient. Today, and in the future, approaches based on expert systems underpinned with heuristic learning are required as they can make decisions similar to a human administrator.

These new systems will be able to understand and process even complex decision-making processes. They can automate incidents, changes, releases or problems, with the ability to handle more complex issues such as capacity management or service continuity management without human intervention. With the ability to learn from past situations, intelligent automation systems will continue to develop and grow, benefitting the overall IT process and unburdening IT staff in the long-term.

で、これを日本語に訳すと

多くの企業ではほとんど変更されないルーチンタスクを自動化しようとしていますが、これにはまだオートメーションを再構成する必要がある程度の人的介入が必要です。「ヒューリスティックな学習」を組み込んだ新しい方法は、これを変えることができます。

ヒューリスティック学習は、プロセスがどのように動作するかを「学習」するために、数学的アルゴリズムと自動化を使用する人工知能の枝です。その背後にあるアイデアは、反復的な方法でデータから学ぶ分析モデルを構築することです。

現在のITオートメーションソリューションは、変化しない反復プロセスに最適ですが、企業のIT機能が複雑になるにつれて、セットルールに基づく自動化はもはや適切でも十分でもありません。今日、そして将来、ヒューリスティックな学習を基盤とするエキスパートシステムに基づくアプローチは、人間の管理者に似た意思決定を行うために必要です。

これらの新しいシステムは、複雑な意思決定プロセスでさえも理解し、処理することができます。人間の介入なしにキャパシティ管理やサービス継続性管理などのより複雑な問題を処理する機能を使用して、インシデント、変更、リリースまたは問題を自動化できます。過去の状況から学ぶ能力を備えているため、インテリジェントな自動化システムは引き続き発展し、成長し、全体的なITプロセスに役立ち、長期的にはITスタッフの負担を軽減します。