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

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

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■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

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