機械学習は、モノのインターネットの発展に欠かせない未来となるだろう

近年、機械学習ほどモノのインターネットの急速な成長を牽引したものはほとんどありません。人間の創造性を刺激したり、人間の効率性を超えたり、新しい技術革新への道を開いてモノのインターネットを再構築したりするなど、機械学習は間違いなく、モノのインターネットを 21 世紀に牽引する強力な原動力です。では、機械学習の 3 つの主要な方法とは何でしょうか。また、それらは IoT の発展をどのように推進するのでしょうか。

データを有用にする

モノのインターネットは膨大な量のデータを生成するのが特徴の一つです。それでも、企業や個人がデータを活用できなければ、まったく役に立たない。では、市場はこの貴重なデータを具体的にどのように活用するのでしょうか? 機械学習を通じてです。

今日の機械学習アルゴリズムは、人間にはできない方法でデータセットを精査します。モノのインターネットの継続的な成長は、2021 年までに 1,600 億ドルに達する可能性があると推定されており、これは、対応するデータの増加に対応するために、より多くのアルゴリズムが必要になることを意味します。

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ABI Research が指摘しているように、機械学習の最近の進歩により予測分析が可能になり、これらのアルゴリズムを採用する企業は将来の市場動向をより正確に予測し、将来の顧客をより効果的にターゲットにすることができるようになります。

IoTをより安全に

機械学習は企業やイノベーターによって使用されるだけでなく、セキュリティ目的にも使用され、機械学習アルゴリズムは現在、サイバー脅威に対抗するために使用されています。

データ分析と同様に、機械学習アルゴリズムを使用すると、サイバーセキュリティ分析に大きく役立ちます。業界の労働力問題の解決に役立ったり、裕福な顧客のニーズに応える優秀な人材を引き付けたり、IoT の脆弱性を見つけて修正したりするなど、機械学習はセキュリティ業界にとって大きな恩恵をもたらします。

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これらのアルゴリズムが処理できる操作の範囲についても言及する価値があります。機械学習は、ビットコインマイニングなどのデータ交換をより効果的に監視するために使用できるほか、履歴データを分析して、脅威や犯罪行為を発生する前に予測することもできます。

モノのインターネットの範囲を拡大

IoT に提供される機械学習とそのアルゴリズムの最大の利点の 1 つは、IoT プラットフォームに簡単に統合できることです。たとえば、世界中でモバイル デバイスの急速な成長は、モノのインターネットの主要な推進力の 1 つであり、機械学習はモバイル デバイスの開発、プログラミング、保守によく採用されています。

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モノのインターネットで最も注目を集めている特定のガジェットと機械学習がどのように関連しているかを示す例はすでに数多くあります。モバイルデバイスだけでなく、自動運転車やスマートシティ、スマート工場も機械学習の恩恵を受けることができます。機械学習戦略の採用により、IoT 製品とサービスの製造コストが下がり、販売や消費が容易になるにつれて、より多くの消費者がそれらを求め、世界中にその範囲がさらに拡大するでしょう。

人工知能の時代は議論を呼んでいるが、ハリウッドの終末予言のレベルには達しておらず、実際に世界を変えている。こうしたアルゴリズムの進歩と、それに伴う企業や消費者のコスト削減により、今後 10 ～ 20 年で数十億台のデバイスが普及するにつれて、機械学習はさらに不可欠なものとなるでしょう。ソーシャルメディアプラットフォームに登録してログインする人が増え、スマートデバイスを購入し、自動運転車で通勤する人が増えるにつれ、機械学習の素晴らしい世界では、モノのインターネットが社会に与える影響や制御力がさらに強くなるでしょう。