2022 年の 5 つの最大の技術的失敗

2022 年の 5 つの最大の技術的失敗

テクノロジー業界は毎年変化しており、私たちの生活を永遠に変えようとする新しい発明やアイデアが前面に出てきています。これらの製品やサービスの多くは評価されますが、そうでないものもあります。これらは、2022 年の最大の技術的失敗です。

1.Google スタディア

Google Stadia プラットフォームのスクリーンショット

これは、2019 年の最も期待された発売でした。Google Stadia は、ダウンロードやインストールを必要とせずに、いつでもどこでもゲームにアクセスできるようにすることで、ゲームに革命をもたらしました。しかし、結果が誇大広告と一致しないことがすぐに明らかになりました. 2022 年 12 月までに、Google Stadia は最近、そして間違いなく 2022 年における最大のテック フロップの 1 つになりました。

2022 年 10 月、Google は、Stadia クラウド ゲーム サービスを閉鎖し、すべての Google および Stadia ストアのハードウェア、コンテンツ、およびアドオンの購入についてすべてのプレーヤーに返金すると発表しました。また、払い戻しを受けた後でも、プレーヤーは製品を返品することは期待されていません.

Google Stadia の問題は多くの分野で発生しました。1 つは、より高い安定性と信頼性が必要だったことです。ストリーミング サービスでは、多くの場合、大幅な遅延、クラッシュ、および切断が発生し、多くのユーザーにとって事実上再生できなくなりました。もう 1 つの問題は、プラットフォームで利用できるゲームの選択肢が限られていることでした。いくつかの注目すべきタイトルはローンチ時に利用可能でしたが、ほとんどのゲームはよりマイナーなインディー タイトルでした。これにより、人々が従来のコンソール ゲームの実行可能な代替手段としてこのサービスに熱中することが難しくなりました。

全体として、Google Stadia のローンチは、ゲーマーや技術愛好家を大いに失望させました。その高い野心にもかかわらず、このサービスは期待に応えることができず、最終的に 2022 年に失敗しました。

2. イーロン・マスクのツイッター乗っ取り

カンファレンスでのイーロン・マスク
画像著作権: ハイゼンベルク メディア/ウィキメディア コモンズ

2022 年 10 月、テクノロジー界の大御所であるイーロン マスクが Twitter を支配しました。しかし、繁栄と効率の新しい時代を迎える代わりに、彼の治世は失敗と論争に悩まされてきました. まず、マスクはプラットフォームで有料の検証オプションを提供し、すぐに有名人や大企業になりすました人々につながりました. 彼の治世はまた、カニエ・“Ye”・ウェストやその他の物議を醸したアカウントの復活につながり、コンテンツのモデレーションに関する他の問題につながりました.

さらに奇妙な出来事として、Musk は Twitter のスタッフの半分を解雇しましたが、業務を継続するために彼らが必要であることに気づきました。問題をさらに複雑にしたのは、彼が新しくハードコアなバージョンの Twitter 2.0 を導入したことで、スタッフは彼への忠誠を誓う必要がありました。これにより、より多くのエンジニアやその他の主要な従業員が退職しました。

さらに、マスクはツイッター買収のために借りた130億ドルの返済期限にも直面している。

この Twitter の乗っ取りは、軽減されない災害であることが証明されており、同様のベンチャーを考えている人にとっては注意すべき話です。Musk の野心的な計画は、2022 年の最大の技術的失敗の 1 つとして記憶されるでしょう。

3. 破産申請と仮想通貨業界の暴落

下降トレンドを示す折れ線グラフ

2022 年の仮想通貨市場は、倒産、暴落、市場の不安定さがテーマとなった激動の年でした。暗号通貨市場に対する最初で最大の衝撃は、テラ ルナ/米ドルが暴落し、その価値のほぼすべてが失われたときでした。多くのアナリストはコインを新興の資産クラスとして宣伝していましたが、急落したとき、他の多くのデジタル資産を奪い、広範な市場の不安定性につながりました.

2022 年の 2 番目の主要なクリプト フロップは、FTX の破産です。FTX は、デジタル通貨とデリバティブの最大の取引所の 1 つです。それでも、突然の流動性危機により、取引所はそれが知られていたサービスを提供できなくなりました。これにより、資産が売却され、取引量が大幅に減少しました。

同様に、仮想通貨向けの最も人気のある融資プラットフォームの 1 つであるセルシウスが突然閉鎖され、顧客は資金を失い、安全性に疑問を呈しました。BlockFi と Three Arrows Capital (3AC) も、資金の不適切な管理により破産に直面しました。

緑の摂氏グラフィック
画像著作権: Satheesh Sankaran/ Flickr

セルシウスと同様に、ブロックファイは、プラットフォームを通じてお金を貸した顧客への義務を果たせなくなった後、その扉を閉じました。3AC は、特定の暗号通貨にいくつかの大きな賭けをしましたが、最終的にうまくいかず、回復できない巨額の損失を残しました。

さらに、NFT 市場は 2022 年に急落しましたが、2021 年を通して活況を呈し、投資家がアートワークやグッズをデジタル形式で購入するために群がりました。そしてそれが暴落すると、NFT の価値も軒並み暴落し、何百万ドルもの投資が一掃されました。

これらの出来事は、投資家と開発者の両方にとって重要な教訓となっています。この非常に不安定な市場では何も保証されておらず、デジタル通貨に投資するときは常に注意が必要です.

4. メタ

メタホームページ

Meta は 2022 年にいくつかの急落を経験しました。同社は創業以来初めて、2022 年の第 2 四半期に収益が減少しました。Meta の 2022 年第 3 四半期の収益レポート [PDF] に基づくと、同社は 46% 急落して 56 億ドルを稼ぎ出しまし。 2021 年第 3 四半期の 104 億ドルに対する運用から。

この減少は、Meta が激しい競争に直面していることと、会社の慣行の一部に反対する雇用主を含む、いくつかの注目を集めるスキャンダルに直面している結果です。また、メタバースを開始するという同社の大胆な計画は、これまでのところ失敗に終わっています。

Facebook は 2021 年 10 月に Meta Platforms になり、すべての製品を接続する仮想現実環境であるメタバースを確立するというコミットメントを伝えました。ただし、このメタバースが平均的な人にどのように役立つかは不明です。

Meta は、この野心的なイニシアチブに数十億ドルと大量のリソースを費やしてきましたが、人々が関心を持っているようには見えません。過去には、Meta (当時は Facebook) が記録破りの収益で見出しを独占していましたが、2022 年には、テクノロジー株の暴落と人員削減の傾向が強まりました。

5.アマゾンアレクサ

Amazon Halo Rise と Alexa

市場で最も人気のある音声アシスタントの 1 つであるにもかかわらず、Alexa は 2022 年に厄介な年を迎えました。Amazon の音声アシスタントは、音楽の再生や天気の質問などの些細なコマンドにのみ使用されるようになったと伝えられています。また、主にBusiness Insider のレポートに基づくいくつかのメディア レポートは、Alexa が Amazon のために数十億ドルを失う方向に進んでいると主張しています。

同社は、デバイスを購入したときではなく、デバイスを使用して初めて収益が発生するビジネスモデルを採用していると言われています。その結果、Alexa のアプリケーションが減少するにつれて、その収入も減少しました。そして、いくつかのカスタマー レビューがこの問題をさらに悪化させています。

多くのユーザーは、Alexa を使用しているときに、クラッシュ、ラグ、間違った出力を経験しています。アシスタントはまた、音声認識が不十分であると非難されており、応答しないカスタマーサービスチームを持っていると批判されています. また、Amazon の従業員がデバイス上の Alexa との会話を盗聴しているという噂もありました。

これに対応して、Amazon はいくつかのリストラを実施しました。Amazon の CEO であるAndy Jassyは、不確実性と経済的困難に直面した際の役割削減に関するメモを発表しました。Jassy は、Alexa には多くの可能性があると断言しましたが、現時点では、Alexa は失敗したプロジェクトのように見えます。特に、従業員が音声アシスタントを無駄な努力だと呼んでいるという噂があります。

2023 年は 2022 年よりも良くなることを約束

2022 年への積み上げと同様に、テクノロジー愛好家は 2023 年のテクノロジー分野の最適化、改善、整合性の維持、および持続可能性が向上すると予想しています。ただし、今回は、2022 年の不適切な管理と失敗により、顧客はテクノロジー企業をあまり信頼していません。

しかし、これらの障害は、開発者やコンサルタントによって修復および防止できます。完璧を目指し、日常的な状況と緊急時のパフォーマンス目標を明確に定義し、テクノロジーがそれらを満たしていることを確認する必要があります。システムが過度に複雑な場合は、自動化、サポート トレーニング、定期的なテストを優先し、必要に応じて機能するようになるまでそれらを優先する必要があります。

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