AIoT: IoTと人工知能の完璧な組み合わせ

産業用 IoT は、企業の神経系と考えることができます。つまり、生産工場のあらゆる場所から貴重な情報を収集し、それをデータベースに保存してデータ分析と活用を行うセンサー ネットワークです。産業用 IoT は、情報に基づいた意思決定を行うためにデータを測定および取得するために必要です。しかし、その次に何が起こるのでしょうか? 企業はこの膨大なデータをどのように活用すべきでしょうか? 適切な意思決定には信頼できる情報が必要であることは一般的に理解されていますが、これは簡単なことのように思えますが、この目標を達成するのはそれほど簡単ではありません。この記事では、IoT を超えて、データと、IoT の人工知能 (AIoT) とデータ分析を通じてデータを活用する方法に焦点を当てます。

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以下の説明は、まずデータを情報に変換し、次に知識 (ビジネス ロジックと呼ばれることもある) に変換するプロセスである分析フェーズについて具体的に説明します。しかし、結局は IoT の核心テーマから逸脱することはありません。なぜなら、ビッグデータのない IoT は人々にとって意味がないからです。

ビッグデータとデータ分析

過去数十年にわたり、特に 2010 年代には、デジタル テクノロジーによって大規模に生成されたデータ (構造化データと非構造化データ) が驚くほど増加しました。産業界の特殊な状況では、大量の情報を最大限に活用することがビジネスの成功に不可欠です。

ビジネス データを処理する必要性から、「ビッグ データ」、「データ サイエンス」、「データ分析」などの互換可能な用語が生まれました。これらは総称して、デバイスのネットワークによってキャプチャされたデータを調べて、不明瞭な傾向、パターン、相関関係を明らかにするために従うプロセスを指します。根本的な目標は、新しいタイプの知識を活用してビジネスを改善することです。

ビッグデータは最近造られた用語であるため、さまざまな定義があります。 Gartner が提示した用語の 1 つでは、データの量、データの多様性、キャプチャ速度という 3 つの重要な側面が概説されています。これらはよく 3V と呼ばれますが、他の定義ではこれを拡張して 5V とし、データの信憑性とそれがビジネスにもたらす価値を加えます。

しかし、ビッグデータとは何か、そうでないものは何なのかについて理論的な議論をしてもあまり意味がありません。なぜなら、データ収集デバイスの普及により、ビッグデータの分析と処理はすでに産業界の広い範囲に適用されているからです。

モノのインターネットとビッグデータ

IoT とビッグデータはどのように関連しているのでしょうか? IoT 接続の主なポイントは通常、データベースです。一般的に言えば、IoT の作業はデータベースで終わります。言い換えれば、IoT の目標は、取得したすべてのデータを多かれ少なかれ整然とした方法で共通のリポジトリにダンプすることです。ビッグデータ ドメインは、まずこのリポジトリにアクセスして、取得したデータを操作し、必要な情報を取得します。

いずれにしても、IoT のビッグデータ分析をツールボックスとして視覚化することは有用です。データから得たい情報や知識の種類に応じて、何らかのツールがデータから抽出されます。これらのツールの多くは、従来のアルゴリズムの形で提供されるほか、非常に類似した統計的および代数的原理に基づいて、これらのアルゴリズムを改良または適応させた形で提供されます。

その答えは、現在利用可能なデータの量は、アルゴリズムが最初に考案されたときよりもはるかに多いということですが、さらに重要なのは、今日のマシンの計算能力により、これらの技術をはるかに大規模に使用できるようになり、古い方法に新しい用途がもたらされていることです。

しかし、「すべてがすでに発明されており、データ分析の現在のトレンドは何も新しいものをもたらしていない」という印象を与えないでください。真実はまったく逆です。データ エコシステムは非常に広範囲にわたっており、近年大きな革新が起こっています。

最も急速に成長している分野の一つは人工知能です。人工知能という言葉は1956年にすでに作られたので、新しい技術ではありません。しかし、AI は非常に幅広い概念であり、その影響範囲も広いため、別の分野としてみなされることがよくあります。しかし、ある面では、人工知能はビッグデータやデータ分析において欠かせない役割を果たしているのも事実です。そして今、AIoT の自然な進化が起こっています。

AIoT: モノのインターネットのための人工知能

データ量の急激な増加には、新しい分析アプローチが必要です。この文脈では、人工知能が特に重要になります。フォーブス誌によると、テクノロジー業界を支配する2つの大きなトレンドは、モノのインターネット（IoT）と人工知能です。

IoT と AI は、互いに大きな影響を与える 2 つの独立したテクノロジーです。 IoT はデジタル神経系と考えることができますが、AI は同様に、システム全体を制御する決定を下すことができる高度な頭脳です。 IBMは、モノのインターネットの真の可能性はAIoTの導入を通じてのみ実現できると述べた。

しかし、AI とは何でしょうか。従来のアルゴリズムとどう違うのでしょうか。

人工知能について語られるのは、通常、機械が人間の認知機能を模倣する場合です。つまり、人間と同じ方法で問題を解決したり、機械がデータを理解するための新しい方法を見つけられると想定したりします。 AI の強みは、複雑な問題を解決するための新しいアルゴリズムを生成する能力であり、これはプログラマーの入力に依存しないため重要です。したがって、AI はアルゴリズム、特に機械学習 (AI の中で最も成長の可能性が見込まれる部分) を発明するアルゴリズムと考えることができます。

IoT と AI の組み合わせにより、AIoT という概念が生まれました。これは、自ら判断を下し、その判断の結果を評価し、時間の経過とともに継続的に改善できる、インテリジェントな接続システムを指します。

この組み合わせはさまざまな方法で実現できますが、ここではそのうちの 2 つを紹介します。

（１）一方では、AIをあらゆる種類の意思決定を処理する集中型システムとして概念化し続けることもできる。この場合、すべてのテレメトリ データを集中的に受信し、それに応じて動作するクラウド プラットフォーム内のシステムを指します。これはクラウド AI と呼ばれます。

（２）一方で、比喩的な神経系の非常に重要な部分である反射についても話さなければなりません。反射は、すべての情報を中央処理装置（脳）に送信せずに神経系によって行われる自律的な決定です。これらの決定は、データの提供元に近い周辺で行われます。これをエッジAIと呼びます。

エッジAIとクラウドAIのユースケース

クラウド AI はシステム全体を考慮した包括的な分析プロセスを提供し、エッジ AI は人間に迅速な応答と自律性を提供します。しかし、人体と同様に、これら 2 つの反応モードは相互に排他的ではなく、実際には互いに補完し合うことができます。

たとえば、水制御システムでは、水漏れが検出されるとすぐにバルブを閉じ、中央システムに通知を送信して、別のループに水を流す代替バルブを開くなどの高レベルの決定を下すことができます。

可能性は無限であり、この単純化された反応型メンテナンスの例を超えて、発生する可能性のあるイベントを予測し、予測型メンテナンスを可能にする複雑なシステムにまで及ぶ可能性があります。

データ分析に使用されている AIoT のもう 1 つの例は、スマート グリッドです。スマート グリッドでは、エッジには通常、各ノードでの電気の流れを分析し、ローカルで負荷分散の決定を行うスマート デバイスがあり、その一方で、このすべてのデータをクラウド プラットフォームに送信して分析し、より包括的なエネルギー戦略を生成します。マクロレベルの分析により、地域レベルで負荷分散の決定を下すことが可能になり、水力発電所の閉鎖や電力購入プロセスの開始によって電力生産量を削減または増加させることさえ可能になります。