技術予測 とは、有用な技術機器 、手順、または技術 の将来の特性を予測しようとするものです。研究者は、過去の経験と現在の技術開発に基づいて技術予測を作成します。他の予測と同様に、技術予測は、公的機関と民間企業の両方が賢明な意思決定を行うのに役立ちます。予測者は、将来の機会と脅威を分析することで、最大の利益を達成するために意思決定を改善できます。[ 1 ]
今日、ほとんどの国は、技術開発に大きく依存する大きな社会経済的変化を経験しています。政府や経済機関は、これらの変化を分析することで、将来の発展のための計画を立てることができます。しかし、すべての過去のデータが技術予測に使用できるわけではなく、予測者は専門家の研究や結論から高度な技術や定量的モデリングを採用する必要もあります。[ 2 ]
歴史 技術予測は1世紀以上前から存在していましたが、第二次世界大戦までは確立された学問分野として発展しませんでした。これは、戦後アメリカ政府が軍事分野に関連する技術開発の動向を把握し始めたためです。1945年、アメリカ陸軍航空隊は「新地平線へ」 という報告書を作成し、技術開発を調査し、今後の研究の重要性について論じました。この報告書は、現代の技術予測の始まりを示すものです。[ 3 ]
1950年代と1960年代に、ランド研究所は デルファイ法を開発し、将来に向けた賢明な評価を行うために広く受け入れられ、使用されました。[ 4 ] デルファイ法の応用は、特に社会政策や公衆衛生問題において、知識構築と意思決定のための効率的なツールとなったため、技術予測の歴史における転換点となりました。[ 5 ]
1970年代には、軍事分野以外の民間部門や政府機関が技術予測を広く採用し、ユーザーとアプリケーションの多様化に貢献しました。コンピューティング技術の発展に伴い、高度なコンピュータハードウェアとソフトウェアがデータ分類とデータ分析のプロセスを容易にしました。インターネットとネットワークの発展も、データアクセスとデータ転送に有益です。[ 6 ] 技術機会分析は1990年から始まりました。改良されたソフトウェアは、アナリストが大規模で複雑なデータベースからデータ情報を検索および取得し、相互関係をグラフィカルに表現するのに役立ちます。[ 7 ]
2000年以降、代替現実ゲーム 、オンライン予測コミュニティ、陳腐化予測など、技術予測の現代的な発展につながる新たな要求や課題がますます増えている。 [ 3 ]
重要な側面 「私たちは楽観主義を反映したテクノロジーに対する文化的親和性を持っていると思いますが、私たちは皆、予測が下手です。 」— ジム・ムーア、南カリフォルニア大学交通工学プログラムディレクター [ 8 ]
技術予測は 主に、軍用機の速度、特定の将来のエンジンの出力(ワット)、測定機器の精度、2015年のチップ内の トランジスタ 数など、技術性能のレベルといった技術 の特性を扱います。予測では、これらの特性がどのように達成されるかを述べる必要はありません。
第二に、技術予測は通常、実用的な機械、手順、または技術のみを対象とする。これは、贅沢品や娯楽を目的とした商品、サービス、または技術を技術予測の対象から除外するためである。
第三に、実現可能性は技術予測における重要な要素です。予測者は、コストと要望の実現の難易度を考慮する必要があります。例えば、コンピュータベースのアプローチである「パターン」は、資金が限られている場合には使用が推奨されない高価な予測方法です。[ 2 ]
方法 技術予測に一般的に採用されている方法とツールには、ムーアの法則 [ 9 ] 、ライトの法則 とゴダードの法則[ 10 ] (これらは技術進歩の定量的評価を生成する)、デルファイ法 、類推による予測 、成長曲線 、外挿 、ホライズンスキャニング [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] などがある。関連ツリー、形態モデル、ミッションフロー図 などの規範的な技術予測方法も一般的に使用されている。デルファイ法は、その柔軟性と利便性から技術予測で広く使用されている。しかし、合意に達する必要があることがデルファイ法の潜在的な欠点である。外挿は、十分な有効な過去のデータがあればうまく機能する。予測者は過去のデータを分析することで、過去の発展傾向を拡張し、将来の意味のある結果を外挿する。[ 14 ]
いくつかの技術予測手法[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] は、市場と技術の相互作用に基づいて予測を行っています。技術の進歩により企業は改良された製品や新製品を発売できますが、潜在的な市場は研究開発投資のインセンティブとなり、市場での成功はさらなる研究開発の資金となります。
予測を組み合わせる 過去の予測に関する研究では、予測が失敗する最も一般的な理由の 1 つは、予測者が関連分野を無視することであることが示されています。[ 19 ] ある技術的アプローチは、予測者が無視した別の技術的アプローチに取って代わられるため、予測された能力レベルを達成できない可能性があります。もう 1 つの問題は、予測間の不整合です。予測間の不整合は、制御された実験で使用される場所と時間の違いを反映しています。通常、不正確で信頼性の低いデータが生成され、誤った洞察と誤った予測につながります。[ 20 ] これらの問題のため、異なる技術の予測を組み合わせることがしばしば必要になります。さらに、複数の予測方法を使用することで、予測者は、予測対象の技術の成長に関係するプロセスについてより多くの洞察を得ることができます。予測を組み合わせることで、単一の予測と比較してエラーを減らすことができます。研究者が典型的な予測方法を選択するのに苦労する場合、予測を組み合わせることが常に最良の解決策です。[ 21 ]
関連研究および応用
製造業における用途 技術予測はデータに大きく依存しており、データは製造業やインダストリー4.0 に貢献しています。IoTシステムは、 インダストリー4.0後の予測分析を行うための強力なプラットフォームを提供します。高度な技術は、予測の精度と信頼性を向上させます。IoT技術の急速な発展に伴い、ますます多くの産業がセンサーやモニターを備えるようになります。現代の製造業の出現は、工場の外観を変えています。IoTシステムは、データを収集、追跡、転送することで、管理者が生産プロセスを監視および制御するのに役立ちます。データは強力です。管理者は、マーケティングデータに基づいてビジネス分析を行うこともできます。顧客の購買嗜好や市場の需要などの情報を収集し、生産予測に使用できます。[ 22 ]
現在の成長予測に基づくトレンド分析は製造業で活用できる。この分析は製造工程のサイクルタイム短縮とエネルギー消費量の削減に大きく貢献する。この場合、最新技術は生産効率と経済効率の両方を向上させる。[ 23 ]
テクノロジーレーダーによる技術予測 企業は、研究開発活動の優先順位付け、新製品開発の計画、技術ライセンスや合弁事業の設立に関する戦略的意思決定を行うために、技術予測をよく利用する。[ 24 ] 企業における技術予測を可能にするツールの1つに、テクノロジーレーダーがある。テクノロジーレーダーは、技術、トレンド、ショックを早期に特定し、技術開発の脅威と機会に注意を喚起し、イノベーションを促進するのに役立つ。[ 25 ]
テクノロジーレーダーは、企業全体のテクノロジーインテリジェンスを特定、選択、評価、普及させる目的で、すでに成功裏に実装されています。[ 26 ] [ 25 ] これらのテクノロジーレーダーは、企業にとって大きな価値をもたらす特定のレーダープロセスに従います。[ 26 ]
識別方法:世界中から集まった技術スカウトとして活動する従業員が、斬新な技術をプラットフォームに提出します。 選定:レーダーチームは、技術、その潜在的な影響、および新規性に基づいて、提出された技術を精査し、最も有望なものを選定します。 評価:選定された技術は、市場機会と導入リスクに基づいて評価されます。 普及:レーダーディスプレイは、成熟度、バリューチェーンにおける位置、関連性に基づいて技術を評価した。[ 27 ]
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