圖解IT大全: 掌握數位科技趨勢, 透視未來商業模式的148個關鍵

第1章 因新冠疫情加速的社會變化和IT趨勢 13
■企業如何適應日益複雜的社會 16
■VUCA時代需要的價值觀 18
■為什麼非得「數位」不可 20
■今非昔比的競爭原理 22
■「服務為王」時代的商業結構 26

第2章 搞懂最新IT趨勢所需的數位和IT基礎知識 29
■數位與IT 32
■數位化的目的與兩個定義 34
■IT與數位的關係 36
■兩種數位化：流程數位化與模式數位化 38
■為什麼非數位化不可？ 40
■如何實現層次化和抽象化 42
■解構╱重構╱強化 44
■「創新」和「發明」的不同 46
■創新與數位化 48
■UI和UX是什麼？ 50
■UI與UX的關係 52
■被選入數位漩渦的商業世界 54


第3章 為商業帶來變革的數位轉型 57
■數位轉型是什麼 60
■數位轉型的3種解釋 64
□【Column】數位轉型與企業目的 67
■網宇實體系統和數位轉型 68
■支撐數位轉型的科技大三角 70
■數位轉型的機制 74
■數位轉型是「數位力」和「人類能力」的結合 76
■數位化和數位轉型的差異 78
■數位轉型的實踐 80
■數位轉型為何困難 82
□【專欄】自然界和商業界的生態系統大不相同 84


第4章 支撐數位轉型的IT基礎設施 85
■資訊系統的3層結構與基礎設施 88
■虛擬化的真正意義 90
■虛擬化的3個種類 92
■「軟體化」是什麼 94
■軟體化的基礎設施 96
■軟體化與雲端運算 98
■伺服器的歷史演變 100
■伺服器虛擬化 102
■「伺服器虛擬化」的三大好處 104
■伺服器虛擬化與容器 106
■容器管理軟體╱容器引擎 108
■不用選擇執行場所就能輕鬆增減處理能力的容器 110
■以一元化方式管理容器的容器編排平台——Kubernetes 112
■虛擬化的種類 114


第5章 已成為新時代電腦使用常識的雲端運算 117
■從「自家發電模式」到「發電廠模式」 120
■雲端是系統資源的網路商城 122
■如何理解雲端的性價比 124
■雲端問世的歷史背景 126
□【專欄】雲端帶來的本質性變化 131
■從資訊系統的現狀理解雲端為何備受期待 132
■雲端的起源與定義 134
■雲端的定義：服務模式 136
■多樣化的雲端服務分類 138
■雲端的定義：部署模式 140
■公有雲和私有雲組合而成的「混合雲」 142
■組合多個公有雲實現最佳服務的多重雲 144
■雲端不可缺少的5項特徵 148
■雲端帶來的3個價值 150
■公有雲的短處 153
■雲端運算的商業模式 154
■公有雲就是將安全策略委外管理 156
■日美商業文化的差異與雲端 158
■雲端優先原則 160
■將自有系統轉移到公有雲上的關鍵點 162
■被雲端吸收的IT商務 164

第6章 適應數位化社會不可或缺的伺服器安全 167
■安全性的分類和威脅 170
■資訊安全的3要素與7要素 172
□【專欄】PPAP 175
■風險管理的概念 176
□【專欄】惡意軟體 179
■防範非法存取的基本策略——存取控制 180
■驗證方法與多重要素驗證 182
■無密碼驗證和FIDO2 184
■驗證同盟與單一登入 186
■網路衛生 188
■「邊界防禦」式安全策略的潰堤與零信任網路 190
■動態政策 192
■零信任安全策略 194
□【專欄】勒索軟體 196
■對抗網路攻擊的核心組織：CSIRT 198

第7章 用資料串起萬事萬物的IoT和5G 201
■IoT的2種解釋 204
■IoT創造價值的2種迴圈 206
■IoT改變社會的2個典範轉移 208
■數位雙生：現實世界的最佳化 210
■數位雙生：連接不同服務創造新價值 212
■產品服務化：轉移產品的價值 214
■產品服務化：運作機制 216
■IoT的3層構造 218
■IoT平台 220
■IoT安全 222
■Intel和Arm 224
■超分散的時代 226
□【專欄】摩爾定律 229
■5G（第五代移動通訊系統）：3個特徵 230
■5G（第五代移動通訊系統）：區域型5G 232
■5G（第五代移動通訊系統）：網路切片 234
■5G（第五代移動通訊系統）：NEF 236
■CASE對汽車產業的衝擊 238
□【專欄】梅特卡夫定律 241

第8章 用於理解和適應複雜社會的 AI 和資料科學 243
■人工智慧（AI）與通用人工智慧（AGI） 246
■弱AI與強AI 248
■各時代被冠以AI之名的技術 250
■基於規則的系統（專家系統）與機器學習 252
■AI能做到的事 254
■機器學習是什麼 256
■學習與推論 258
■學習與推論的正確配置 260
■機器學習的學習方法 262
■神經網路和深度學習 264
■深度學習受到關注的理由 266
■深度學習的2個難題 268
■AI、機器學習、神經網路、深度學習之間的關係 270
■從「自動化」到「自主化」的發展 272
■人工智慧的適用領域 274
■無條件基本收入 276
■能自主行駛的汽車 278
■用對話操作機器的聊天機器人 280
■智慧音箱 282
■AI雲端服務 284
■AI時代需要的人類能力 286
■AI的必要性 288
■資料科學 292
■「資訊」的3個分類：Data、Information、Intelligence 294
■資料科學家 296
■資料應用的實踐流程 298

第9章 開發與應用的壓倒性速度化 301
■盡可能不動手地做出IT服務 304
■不開發的技術 306
□【專欄】技術負債 309
■敏捷開發：積極接受規格變更 310
■敏捷開發：以商業成果為目的 312
■敏捷開發：盡可能不做且迅速回應變化 314
■系統的工作負荷與生命期 316
■實現開發與運維的協調和協同的DevOps 318
■幫組織實現壓倒性速度的DevOps和容器組合 320
■不可變基礎設施與基礎設施即程式碼 322
■實現靈敏應對變化的微服務架構 324
■無伺服器運算和FaaS 326
■讓開發者專注於應用程式開發的雲端原生 328
■讓系統開發工作更靠近商務前線的無程式碼╱低程式碼開發 330
■RPA：PC操作的自動化工具 332
■RPA：課題、限制，以及解決方法 334
■可提高應用程式附加價值的API經濟 336
■嵌入式金融的可能性 338
■系統開發和雲端服務的角色分工 340
■未來的運維技術人員與SRE 342

第10章 當下最應關注的科技 345
■大幅改變IT與人互動方式的VR、AR、MR 346
■不依賴第三方機構也能確保交易公正性的區塊鏈 348
■區塊鏈的原理 350
■區塊鏈與應用程式 352
■數位貨幣 354
■力圖打造自主分散式網際網路的Web3 356
■Web3時代的組織型態DAO（分散式自治組織） 358
■為數位資料賦予資產價值的NFT（非同質化代幣） 360
■電腦的新型態：神經型態電腦 362
■我們需要量子電腦的理由 364
■量子電腦與古典電腦 368
■3種量子電腦 370
■量子電腦這麼快的原因 372

○結語 374

齋藤昌義（Saito Masanori）
NetCommerce株式會社代表取締役。
1982年進入日本IBM營業部門，負責一部分上市電子相關企業的業務。後轉任營業企劃部門，直到離職。
1995年創立NetCommerce株式會社，就任代表取締役。從事產學合作事業、扶植新創企業、為大型IT解決方案供應商謀劃經營戰略、協助營業組織的改革、人才培育和商業教練、客戶企業的資訊系統企劃和戰略謀劃等工作。IT從業者組成的救災志工團體「一般社團法人 資訊支援救難隊」代表理事。
著有《讓未來眷顧你的技術（未来を味方にする技術）》、《系統整合重生戰略（システムインテグレーション再生の戦略）》、《系統整合崩壞（システムインテグレーション崩壊）》（皆由技術評論社出版）等作，以及眾多雜誌文章、採訪、講義、演講等等。