【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド [増強改訂版]

著者 : 斎藤昌義

• 技術評論社 (2017年5月10日発売)

作品紹介・あらすじ

何ができるようになるのか?どのような価値を生みだすのか?なぜ注目されているのか?「知っている」から「説明できる」へ実践で「使える」知識を手に入れる。

感想・レビュー・書評

[yasuケンさんの感想 · 2024年3月9日]

ITの基礎が、わかりやすくまとめてありました。ちょっと古い？

[mi2minnさんの感想 · 2020年4月16日]

資格取得のため購入。トレンドがわかりやすくまとめられていた。

[Nikuyama さんの感想 · 2020年3月23日]

ITのことが全く無知であったので、この本を読みました。
途中から、無知の私には難しい内容でした。
ゼロからITのことを知るならば、もっと易しい本でもよいと思います。
IT関連事項は、日進月歩で変化していきますが、基礎的な仕組みを知るには良いと思います。

[batchiさんの感想 · 2019年12月1日]

2017年5月の本なので、2019年後半の現在となっては多少古くなっている。とはいえ当時の最新技術がいまコモディティ化しているかというとそうではないので、まだまだ読むべき部分は多い。エンジニア向けというよりは、営業や経営層といった、おおづかみでITトレンドを抑えたい人向けの印象。もちろんエンジニアが読んでもためにはなる。技術の具体的な部分まで書かれているわけではないが、取り上げる最新技術に至るまでの過去の経緯が書かれているので、エンジニアの自分にとって勉強になる部分があった。基本的には左1ページでパワポチックに絵が載っており、右1ページでその説明が載っている構成。パワポの絵が好きな人には刺さるのでは。

・IoT
　- ドローン、インダストリー4.0、モノのサービス化、分散
・人工知能とロボット
　- AI、機械学習、
・クラウドコンピューティング
　- パブリッククラウド、ハイブリットクラウド
・モバイルとウェアラブル
　- クライアント、Ajax
・ITインフラストラクチャと仮想化
　- デスクトップの、アプリケーションの、クライアントの、ストレージの、ネットワークの
・開発と運用
　- アジャイル、DevOps、サーバレス、コンテナ

[soyさんの感想 · 2019年3月3日]

アップデート
IT周りのキーワードをざっと理解するのに良い

[hkawaharaさんの感想 · 2019年1月1日]

知らない言葉を説明する代わりにこの本を読んでもらえば良さそうだ。
「人工知能に置き換えられる職業」の話や
「ルールを変えよ」において、Slackやチケット管理、ファイルサーバの廃止やGSuiteへの移行が推奨されていたのは参考になった。

[イットマンさんの感想 · 2018年4月10日]

ITを使う現場の最新状況、我々の生活とかかわるITのトレンドなど、ますます社会との関わりを深め強めていくITについて、最新の技術などを紹介しながら、しかも辞書的な説明ではなく、物語として解説しようという姿勢に好感が持てる一冊。ニュースでもよく聞くワードが、丁寧に解説されていて、タイムリーでリアルな知識が目に飛び込んでくる。図解もシンプルながらわかりやすかった。何も知らない人間でも理解できるように工夫されていました。

[checklibraryさんの感想 · 2017年11月1日]

【資料ID: 1117020312】　007-Sa 25
http://opac.lib.saga-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB2374054X

[hisashiaokiさんの感想 · 2017年8月18日]

おさらいしたい人向けの図を多用した概説書。日進月歩のIT業界においては、本書の企図するところは一定のニーズがあると思う。もっとも読み通してみて、個人的にはこれ一冊を読むよりは、ネット上から必要に応じて知識を仕入れた方が、質量ともに要求を満たしてくれるというのが実感。これは対象読者層を幅広く設定した功罪だろう。強調箇所を薄緑色で表記している為、黒字よりむしろ読み辛くなっているなど、やや惜しいところはあるが、タイトル通りトレンドを浅く広く掬ってはいるので、ITに縁遠い企業の本棚に置いておくと利便性があるかもしれない。

[ogさんの感想 · 2017年6月24日]

タイトルの通り、一通りITトレンドがピックアップされていて、「聞いたことがなかった」「どういう意味か知らなかった」レベルから、「知ってる」「概要を説明できる」レベルまで導いてくれる。ただし「ビジネスで通用する」レベルではないので、必要なら更に自分で勉強が必要、当然ながら。勉強しなきゃいけないこと一覧としては十分。

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機械学習とは、大量の学習データは機械に分類されて分類や判断のためのルールを作らせるもので「学習」と「推論」の2つのプロセスに分けられます。
「学習」は推論を行うための「推論モデル」を生成するプロセス。
「推論」は与えられたデータを推論モデルに当てはめて、推論結果を導き出すプロセス。

これまでの「機械学習」では、特徴量は人間が決定し、最適値は大量のデータを分析することで決定していました。それに対し、「ディープラーニング」では、特徴量と最適値の両方を大量のデータを分析をすることで決定します。

ディープラーニングは人間が気付くことのできない難しいパターンを見つけられる可能性を秘めている。

93
教師あり学習、教師なし学習、強化学習

153
（マルチクラウドとは）異なるパブリッククラウドを組み合わせて使うこと

167
（最大限クラウドのメリットを享受するには）できるだけ、開発も運用も必要のないSaaSへ（どうしても必要ならPaaS、それでもダメならIaaS）

233
IaaSを構築するソフトウェアをクラウドOSと呼ぶ場合があります。OpenStackやCloudStack、Azure StackやVMwareのvCloud Suiteなど

253
ブロックチェーンとは、複数のシステムで取引履歴を分散管理する技術のこと。ビットコインの信頼性を担保するための基盤技術として誕生。
台帳を改ざんしようとしても、分散共有された膨大な数のブロックチェーンをほぼ同時に改ざんしなければならず、結果として不可能になっている。

283
FaaSとは、イベントドリブン方式でサービスのコードを書き、それを連携させるだけで、一連の業務処理を実行できる。実行に必要なサーバは、そのサービスが自動で割り当て、必要に応じてスケールしてくれる。書いたコードはコンテナ上で実行し、終了すると即座に廃棄される。コンテナの実行は100ms単位で計測され、使った分のサーバ使用料が課金される。そのため、一般のIaaSのように使う使わないにかかわらずサーバーを立ち上げている時間に科研されるのと異なり、コスト削減が期待できる。

著者プロフィール

● 斎藤昌義（さいとう まさのり）
1982 年、日本IBM に入社、営業として一部上場の電気電子関連企業を担当。その後営業企画部門に在籍した後、同社を退職。
1995 年、ネットコマース株式会社を設立、代表取締役に就任。産学連携事業やベンチャー企業の立ち上げのプロデュース、大手IT ソリューションベンダーの事業戦略の策定、営業組織の改革支援、人材育成やビジネスコーチング、ユーザー企業の
情報システムの企画・戦略の策定などに従事。IT 関係者による災害ボランティア団体「一般社団法人・情報支援レスキュー隊」代表理事。
『未来を味方にする技術』『システムインテグレーション再生の戦略』『システムインテグレーション崩壊』（すべて技術評論社 刊）ほかの著書、雑誌寄稿や取材記事、講義・講演など多数。

「2022年 『【図解】コレ1枚でわかる最新ITトレンド［増補改訂4版］』 で使われていた紹介文から引用しています。」