概要
IT業界でよく使われる用語を解説。クラウドコンピューティングからビッグデータ、そしてブロックチェーンまで、最新のIT用語を基礎から理解できます。
業界の専門用語やキーワードを理解する際に役立つリソースとして、ぜひご活用ください！
- 概要
- IoT（アイオーティー）
- インターネットオブシングス（Internet of Things、IoT）
- AI（エーアイ）
- AR（エーアール）
- エッジエーアイ（Edge AI）
- エッジコンピューティング（Edge Computing）
- NFT（エヌエフティー）
- 仮想化（Virtualization）
- クオンツコンピューティング（Quantum Computing）
- クラウドコンピューティング（Cloud Computing）
- クロスプラットフォーム（Cross-Platform）
- XR（クロスリアリティ）
- グリーンIT（Green IT）
- コンテナ化（Containerization）
- サイバーセキュリティ（Cyber security）
- SaaS（サース/サーズ）
- PaaS（パース）
- IaaS（アイアース/イアース）
- サーバーレスコンピューティング（Serverless Computing）
- ディープラーニング（Deep Learning）
- デジタルツイン（Digital Twin）
- DevOps（デブオプス）
- ノーコード／ローコード開発（No-code/Low-code Development）
- ビッグデータ（Big Data）
- 5G（ファイブジー）
- フィンテック（FinTech）
- フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）
- ブロックチェーン（Blockchain）
- マシンラーニング（Machine Learning）
- メタバース（Metaverse）
- ロボティックプロセスオートメーション（Robotic Process Automation、RPA）
IoT（アイオーティー）
IoTは、Internet of Thingsの略称で、あらゆるモノがインターネットに接続されることを指します。
家電製品、自動車、工場設備などがインターネットに接続されることで、様々なサービスやソリューションが可能になります。
アジャイル開発
アジャイル開発は、システム開発において顧客のニーズに合わせて柔軟に開発を進める手法を指します。
従来のウォーターフォールモデルとは異なり、短期間でプロトタイプを作成し、顧客からのフィードバックを反映しながら開発を進めていきます。
インターネットオブシングス（Internet of Things、IoT）
インターネットオブシングス（IoT）は、日常の物体やデバイスにインターネット接続機能を組み込み、相互に通信する技術です。これにより、様々なデバイスが情報を収集、送信、受信し、データを共有することが可能になります。
例えば、家庭用家電や工場の機器、車両などがIoTの一部です。IoTは、生活のさまざまな面で効率性や便利さを向上させ、自動化やデータ収集、分析を可能にします。
AI（エーアイ）
AIは、Artificial Intelligenceの略称で、人工知能を指します。
画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。
AR（エーアール）
Augmented Realityの略で、現実世界にデジタル情報を重ね合わせる技術。拡張現実。
ゲームやナビゲーション、教育など様々な分野で利用されています。
エッジエーアイ（Edge AI）
エッジコンピューティングとAI技術を組み合わせ、デバイス自体でデータ処理や分析を行う技術。
リアルタイム性が求められるアプリケーションに適しています。
エッジコンピューティング（Edge Computing）
クラウドから遠い場所やデバイスに近い場所でデータを処理・解析する技術。
IoTの普及とともに重要性が高まっています。
NFT（エヌエフティー）
非代替性トークン。Non-Fungible Tokenの略で、ブロックチェーン技術を用いてデジタル資産の所有権を証明する技術。
デジタルアートやゲームアイテムの取引に利用されます。
仮想化（Virtualization）
仮想化は、1つの物理的なリソース（サーバー、ストレージ、ネットワークなど）を複数の仮想リソースに分割する技術です。これにより、1つの物理的なリソースを効率的に使用でき、複数の環境やアプリケーションを同じ物理的なハードウェア上で実行できます。
また、仮想リソースは独立しているため、異なるアプリケーションやシステムが互いに影響を与えることなく、安全かつ効率的に実行できます。これにより、コスト削減や柔軟性の向上が可能になります。
クオンツコンピューティング（Quantum Computing）
量子力学の原理を利用して情報を処理するコンピューター技術。
現在は実験段階ですが、将来的には従来のコンピューティングを大きく超える性能が期待されています。
クラウドコンピューティング（Cloud Computing）
クラウドコンピューティングは、インターネットを通じてデータやサービスを提供する技術です。従来のサーバーやソフトウェアの使用方法とは異なり、インターネット上のサーバーにデータやアプリケーションを保存し、必要な時にアクセスします。これにより、ユーザーは自分のデバイスからインターネットに接続するだけで、データやアプリケーションにアクセスできます。
クラウドコンピューティングは、柔軟性やスケーラビリティが高く、リモートアクセスやコスト削減に役立ちます。
クロスプラットフォーム（Cross-Platform）
クロスプラットフォームは、複数の異なるコンピューターやデバイス、オペレーティングシステム間で同じソフトウェアやアプリケーションを実行できることを指します。つまり、1つの開発プロジェクトで複数のプラットフォームに対応したソフトウェアを作成できるということです。
これにより、開発者は複数のコードベースを管理する必要がなくなり、効率的な開発と保守が可能になります。ユーザーも、異なるデバイスや環境で同じアプリケーションを利用できる利便性があります。
XR（クロスリアリティ）
Virtual Reality（VR）、Augmented Reality（AR）、Mixed Reality（MR）を総称する用語。複数の現実感技術を組み合わせた体験を提供します。
グリーンIT（Green IT）
環境に優しいIT技術を指し、エネルギー効率の向上やリサイクルなどを通じて環境負荷を軽減する取り組みです。
コンテナ化（Containerization）
コンテナ化は、アプリケーションやサービスを環境から切り離し、独立した実行環境で動作させる技術です。これにより、開発者はアプリケーションを簡単にパッケージ化し、異なる環境で動作させることができます。
コンテナは仮想化技術を使用しており、他のコンテナやホストシステムとは独立して動作します。また、コンテナは軽量で素早く起動し、リソースの効率的な利用が可能です。
サイバーセキュリティ（Cyber security）
サイバーセキュリティは、情報やデータを保護し、悪意ある攻撃や不正アクセスから守ることを目的とする分野です。
コンピューターシステムやネットワーク、ソフトウェアなどの脆弱性を特定し、それらを活用しようとする攻撃からシステムを防御します。これには、パスワード管理、暗号化、ファイアウォール、セキュリティソフトウェアなどの技術や手法が使用されます。
サイバーセキュリティの目的は、プライバシーの保護、データの機密性の確保、システムの可用性の維持などです。
SaaS（サース/サーズ）
SaaSは、Software as a Serviceの略称で、インターネットを通じてソフトウェアを利用できるサービスを指します。
従来のソフトウェアのようにインストールや設定が必要なく、手軽に利用できるのが特徴です。
PaaS（パース）
PaaSは、Platform as a Serviceの略称で、アプリケーション開発に必要なプラットフォームをクラウド上で提供するサービスを指します。
開発者は、プラットフォームの構築や運用に時間を費やすことなく、アプリケーション開発に集中することができます。
IaaS（アイアース/イアース）
IaaSは、Infrastructure as a Serviceの略称で、サーバーやストレージなどのインフラをクラウド上で提供するサービスを指します。
企業は、自社でインフラを構築・運用する必要がなく、コスト削減や効率化を実現することができます。
サーバーレスコンピューティング（Serverless Computing）
サーバーの管理やプロビジョニングを開発者から隠蔽し、必要に応じて自動的にスケーリングするクラウドコンピューティングの形態。
シンセティックデータ(Synthetic Data)
合成データ。実際のデータを基に生成されたデータで、プライバシー保護やデータ量の不足を補うために使用されます。機械学習モデルのトレーニングに有用です。
ディープラーニング（Deep Learning）
ディープラーニングは、脳の神経細胞の構造を模倣した機械学習の一種です。多層のニューラルネットワークを使用し、大量のデータから特徴やパターンを自動的に学習します。これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理などの複雑なタスクを解決できます。
ディープラーニングは、手作業で特徴を抽出する必要がなく、高度な認識や予測を実現します。
デジタルツイン（Digital Twin）
物理的なオブジェクトやシステムをデジタル上で再現し、リアルタイムでデータを収集・分析する技術。
製造業や都市計画などで活用されています。
DevOps（デブオプス）
DevOpsは、DevelopmentとOperationsを組み合わせた造語で、開発と運用を一体化して行う手法を指します。
DevOpsを導入することで、開発と運用の間の連携を強化し、ソフトウェアのリリース速度と品質を向上させることができます。
ノーコード／ローコード開発（No-code/Low-code Development）
プログラミング知識がなくても、グラフィカルなインターフェースを使用してアプリケーションを開発できるプラットフォームやツールのこと。開発効率の向上が期待されています。
ビッグデータ（Big Data）
ビッグデータは、膨大な量のデータを指します。これには、様々な種類の情報が含まれます。
ビッグデータは、通常のデータ処理ツールでは扱えないほど大きなサイズや多様な形式を持ちます。このデータを分析し、パターンやトレンドを見つけ出すことで、価値ある情報や洞察を得ることができます。
ビッグデータの処理には特別な技術やツールが必要であり、ビジネスや科学の分野で広く活用されています。
5G（ファイブジー）
第5世代移動通信システムの略で、高速なデータ通信と低遅延を実現する技術。
スマートフォンやIoTデバイスの通信性能を飛躍的に向上させます。
フィンテック（FinTech）
FinTechは、Financial Technologyの略称で、金融とIT技術を融合させたサービスを指します。
スマートフォン決済、オンラインバンキング、クラウド型会計ソフトなどがFinTechの例です。
フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）
分散型機械学習技術で、各デバイス上でモデルをトレーニングし、その結果を中央サーバーで集約することでプライバシー保護を図る手法。
ブロックチェーン（Blockchain）
ブロックチェーンは、分散型データベース技術であり、情報をブロックと呼ばれる連続したデータセットに保存します。各ブロックは前のブロックとリンクされ、データの改ざんが難しくなります。情報はネットワーク上の複数のコンピューターに分散保存され、全員が同じデータを共有します。このため、ブロックチェーンは信頼性が高く、透明性があり、不正や改ざんを防止できます。
さまざまな分野でのデータ管理やトランザクション処理に応用されています。
マシンラーニング（Machine Learning）
マシンラーニングは、コンピューターがデータからパターンや規則を学習し、問題を解決する手法です。人間の介入を最小限にし、大規模なデータセットを用いて自動的に学習します。これにより、予測や意思決定が可能になります。
具体的なアプリケーションとしては、画像認識、音声認識、自然言語処理などがあります。
マシンラーニングは、データ解析や予測モデルの構築に幅広く応用され、様々な分野での革新をもたらしています。
メタバース（Metaverse）
仮想現実（VR）や拡張現実（AR）を駆使して構築される仮想空間。
ソーシャルメディア、エンターテインメント、教育など多岐にわたる応用が期待されています。
ロボティックプロセスオートメーション（Robotic Process Automation、RPA）
ソフトウェアを使って、ルーチンな業務プロセスを自動化する技術。
特に企業の業務効率化に貢献しています。
