Gartnerは米国時間8月18日、先進テクノロジのハイプサイクル2015を発表した。



Gartner 提供 Gartner 提供

ハイプサイクルとは、新技術が登場し実際に普及するまでに、メディアやユーザーの期待が時間経過とともに、どのように変化していくかを示したものだ。縦軸がユーザーやメディアの期待度、横軸が時間軸や技術成熟度を示しており、以下の５つのフェーズがある。

黎明期（Innovation Trigger） 新技術への関心が高まる時期 過度な期待のピーク期（Peak of Inflated Expectations） 期待が最も大きい時期 幻滅期（Trough of Disillusionment） 急速に関心が失われる時期 回復期（Slope of Enlightenment） 利点と適用方法が徐々に理解されるようになる時期 安定期（Plateau of Productivity） 本格的な導入や採用が行われる時期

過度な期待のピーク期には、モノのインターネット（Internet of Things：IoT）に加えて、自動走行車（Autonomous Vehicles）や機械学習（Machine Leaning）などが入っている。機械学習は2014年から新たに追加されたキーワードで、Amazon Machine Learningや Azure Machine Learningなどのクラウドサービスも登場している。

Gartnerでは、注目すべき変化において、自動走行車をあげており、すべての主要な自動車メーカーが、今後の自社の開発ロードマップにおいて、自動走行車を展開していくだろうとしている。

自動走行車では、GoogleやTesla Motorsなどの企業が開発を進めており、Appleも自動走行車の試験走行の準備を進めていると言われている。

日本では、日産自動車が2013年8月に「日産自動車、自動運転の取り組み」を公表し、2020年に『高速道路、一般道路を含めた公道上で、人間の操作がほとんど不要な自動運転技術を実用化する』で発表したように、トヨタ自動車など、主要自動車メーカーも自動走行もしくは自動走行支援に向けた開発を進めている。

政府では、経済産業省と国土交通省は6月に、「自動走行ビジネス検討会中間とりまとめ報告書」を発表し、日本が自動走行において競争力を確保するとともに、世界の交通事故の削減などに貢献するために必要な取組について、産学官で検討を進めている状況だ。

McKinsey Global Instituteが2013年5月に発表した「Disruptive technologies（破壊的技術）」によると、自動走行車もしくは準自動走行車の2025年の経済的効果は、2000億ドル～1兆9000億ドルと予測しているように、異業種参入による市場成長が見込まれている。