AIoT: 次世代コンバージェンスの利点と用途を理解する

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) は、過去 10 年間を定義してきました。ビッグデータやクラウド アーキテクチャなどの概念が大規模に導入されて以来、データを生成、保存、処理する能力は飛躍的に向上しました。これにより、業界や地域をまたいで大規模なデータ分析が導入され、企業が AI 戦略を取り入れる傾向がさらに高まりました。企業が人工知能の大きな可能性に徐々に気づくにつれて、モノのインターネットとそれに関連する自動化プロセスは企業にとって欠かせないものになりつつあります。

全体像を把握するためには、AI テクノロジーの使用が過去 4 年間だけで 270% 増加したことを理解することが重要です。これとは別に、AI開発分野も2025年までに約1,180億ドルの価値に達すると予想されています。一方はモノのインターネットです。レポートによると、2020 年には 307.3 億台以上のデバイスが IoT インフラストラクチャに接続され、2025 年までには毎分約 152,200 台のデバイスがインターネットに接続されることになります。

[[440796]]

AIoTとは何ですか?

まず、AI と IoT は補完的な技術概念です。データはすべての支点であるため、ほとんどのアプリケーションでは AI と IoT は表裏一体になります。これら 2 つの統合を包括する用語は AIoT と呼ばれます。これら 2 つのテクノロジーは連携して、ユーザーと企業に最高のエクスペリエンスとアプリケーションを提供します。一部の IoT メカニズムは、自動化や予測分析からのディープラーニングや機械学習など、AI とその関連概念に依存しています。

AI IoTのメリット

IoT 製品開発における人工知能は、運用、管理、顧客行動分析などにおいてさまざまなメリットをもたらします。大まかに言えば、AIoT の利点は次のとおりです。

（１）IoTの拡張性の向上

IoT におけるスケーラビリティとは、既存のエコシステムにデバイスを追加することを指します。このような追加により、既存のプロセスを最適化したり、新しい機能を導入したりできます。 AI の統合により、特定のコンポーネントに必要なデータのみがそれらのコンポーネントに届くため、プロセスが非常に具体的になります。

たとえば、ウェアラブル ヘルス デバイスは、心拍数とバイタル サインに関するデータのみを受信し、GPS やナビゲーション情報は受信しません。データ処理が行われるにつれて、インフラストラクチャに新しい機器を導入することが容易になります。

（２）業務効率の向上

最適な組織効率を実現したい組織や企業は、AIoT の助けを借りてそれを実現できます。 IoT の AI を使用すると、生成されたデータからパターンを検出したり、これまで見えなかった新しい洞察を発見したり、予測分析と予防分析を実装したり、自動化を導入したり、運用上の脆弱性を検出して修正したり、離職率を正確に予測したり、従業員の幸福と士気を向上させたりすることができます。 AIoT を使用すると、機器が正確な是正措置を講じることができなくなる正確な時間を予測することも可能です。これにより、操作が永続的になります。

（３）新製品・新サービスの導入

既存のデバイス、製品、またはサービスの一部を AI コンセプトと組み合わせることで、高度な機能を導入したり、AI 製品を完全に開発したりすることができます。たとえば、音声認識や自然言語処理を高度な HMI システムに実装したり、商用車両を AI や IoT デバイスと統合して洞察を生成し、高度な道路およびドライバーの安全対策を導入したり、Web サイトやマーケティング キャンペーンを特定のパラメーターやキャンペーン シミュレーション メカニズムなどを通じてより効果的かつ目標指向的にしたりできます。

（4）リスク管理の最適化

前述したように、予測分析を導入することで、組織に対する潜在的なリスクを評価し、予防措置を通じてリスクを防ぐことができます。機器の故障、サイバー攻撃、従業員と職場の安全などの状況を予測し、状況に適切に対処するための迅速な対応プロトコルを実装できます。リスク管理に AI を使用する簡単な例としては、運転者の行動と履歴に完全に基づいてカスタマイズされた自動車保険の保険料が挙げられます。

（５）リアルタイム監視と対応

自動化と IoT の概念が重要になるのは、リアルタイム監視です。これにより、デバイス、機器、モジュールの一貫した監視が容易になり、問題が発生した場合にシステムが自律的に意思決定を行い、アクションを実行できるようになります。たとえば、車両のナビゲーション システムが現在のルートで交通量の増加を検出すると、リアルタイムの監視により、車両は別のルートを見つけ、運転者に中断のない運転を提案することができます。

（6）予期せぬダウンタイムを防ぐ

石油・ガス、火力発電所、自動車工場などの多くの業界では、特に計画外の場合には、ダウンタイムを許容できません。指定された時間枠内でスケジュールや計画をいじくり回すため、損失や納期の遅延が発生する可能性があります。

AIoT を使用すると、予測メンテナンスのコンセプトにより、計画外のダウンタイムを防ぐことができます。機械学習アルゴリズムは、履歴データと現在の運用傾向に基づいて、ダウンタイムを正確に予測し、高度な修理やコンポーネントの交換をスケジュールして、プロセスが中断されないようにします。

（7）最適化された顧客体験

消費者行動に伴う不安定さは、企業が優れた顧客サービスを提供する上で常に課題となってきました。 AIoT では、ヒートマップなどの側面を備えた新しいデータ タッチポイントを導入することでこれを実現でき、アナリストは顧客行動を包括的に理解できるようになります。

市場の需要を理解することから、何が売れて何が売れないかを解明することまで、AI により、企業は製品および製品の位置付けレベルで変更を加え、収益と市場浸透を高めることができます。 AIoT は、パーソナライズされたマーケティングやセグメント化されたターゲティングを可能にし、マーケティング キャンペーンの効果を高めることもできます。

業界への影響

AIoT は、関係するあらゆる業界に影響を及ぼしています。製造業からヘルスケアまで、AIoT の威力をまだ体験していない業界はほとんどありません。それでは、AIoT が業界全体に及ぼす影響について簡単に詳しく見て、理解を深めましょう。

（１）製造業

製造業では、産業オートメーション、ロボットアーム、ディープラーニングアルゴリズムなどの登場により、効率が最適化されただけでなく、運用コストの削減への道も開かれました。

（２）スマートシティとスマートホーム

スマートシティとスマートホームは、気密性の高いセキュリティシステムを通じて、一般市民と住宅所有者に高度な安全性を保証します。さらに、再生不可能な資源の責任ある消費や汚染の抑制などにも役立ちます。

（３）電子商取引

電子商取引における AIoT は、高度な製品の位置付け、サプライヤーとの関係の最適化、請求書発行と請求の自動化、荷物の配達と配送に関するリアルタイムの洞察の生成などにより、企業を支援します。

（4）航空会社

AIoT はセンサーとテレマティクスの助けを借りて、航空会社の安全性と追跡可能性を高めます。飛行ルートから生成されたデータは、燃料消費量や天気など、さまざまな目的にも使用されます。さらに、AIoT により、シームレスなチェックインや空港手続きも容易になります。

（５）物流と運営

AIoT によりサプライ チェーンが最適化され、在庫管理が簡素化されます。センサーやデバイスは、商品の在庫切れを検出し、自動的に商品を補充することができます。 AIoT は、安全でシームレスな運用のために商用車両や配送モジュールにも影響を与えます。

（6）ボディセンサー

ボディセンサーは、人が心停止を起こす可能性が最も高い時期を正確に予測し、医師に自動的に通知することができます。スマートウォッチが人類を救った実例もあります。産業界では、ボディセンサーを使用して災害を防止し、産業上の危険に適切に対応することができます。

（７）ヘルスケア

モバイルヘルス、電子健康記録、遠隔医療相談、薬物研究、腫瘍学、遺伝子研究などは、AIoT が取り組んでいる分野の一部です。臨床試験をより厳密にすることから、医師が皮膚や臓器の微細な物理的変化を検出するのを支援することまで、AI アプリケーションは考えられなかったことさえ可能にしています。

（８）自動車

自動車業界は、テレマティクス、ヒューマンマシンインターフェースシステム、車載インフォテインメントデバイス、電気自動車および自律走行車の制御、アダプティブクルーズコントロールなどのコンセプトの実装を通じて、AIoT の数多くのメリットを享受しています。

（9）音声アシスタント

音声アシスタントはキーワードを検出し、ユーザーが高度で非常に正確なクエリ結果を取得できるように支援します。また、ユーザーの好み、嗜好、興味、オンライン行動を常に理解し、それに応じてパーソナライズされたコンテンツを推奨します。

（10）エッジコンピューティング

エッジコンピューティングでは、AIoT により、レイテンシの短縮、ネットワーク可用性の向上、ストレージおよびデータ通信コストの削減、リアルタイムの意思決定システムの導入などの利点が得られます。

（11）顔検出

IoT アプリケーションは、ユーザーが携帯電話のロックを解除できるようにするだけでなく、行方不明の人や子供を探したり、小売店での犯罪を防いだり、学校でセキュリティ対策を提供したり、カジノの詐欺を検出したり、行方不明のペットや動物を見つけたりするのにも役立ちます。

現実世界のAIoTアプリケーション

（１）ETシティブレイン

前述したように、AIoT は都市をよりスマートにし、道路をより安全にすることができます。このコンセプトの現実世界における例としては、ET City Brain があります。アリババグループが開発、立ち上げたこのプラットフォームは、人工知能とIoT技術を使用して、交通や道路の使用状況を監視し、事故を検出し、違法駐車を追跡し、交通信号を変更して救急車の進路を確保するなどします。このコンセプトは中国での交通量を15%削減した実績もある。

（２）テスラの自動運転車

AIoT の助けにより、本や映画でしか見たことのないコンセプトが現実のものとなりました。自律走行車は、センサー、イメージングデバイス、ガジェット、クラウド アーキテクチャ、データ処理モジュールのハブです。これらすべてが連携して機能することで、テスラの車はドライバーを必要とせずに自動運転が可能になります。

車は、道路や天候の状況、流入する交通、歩行者の詳細、曲がる車両、速度、燃料消費量など、さまざまな側面からデータを収集し、シームレスな旅のために正確な運転判断を（毎秒）行います。

（３）アマゾンスマートリテール

Amazon Go は、Amazon が立ち上げた革新的なコンセプトストアです。ユーザーは店舗に入り、通路から商品を手に取って、そのまま出ることができます。これらの店舗にはレジ係はおらず、稼働中の IoT デバイスがユーザーの仮想ウォレットからお金を引き落とします。アイテムが選択されるとすぐにカートに追加され、返品されると再び削除されます。ユーザーが退出すると、システムはショッピングカートの注文を迅速に処理し、それに応じて支払いを処理します。 （出典：Hanyun Digital Factory）

AIがなければ、IoTは現在ほど効果的かつ強力にはならないでしょう。これら 2 つの概念を組み合わせることで、私たちの意識に新しい時代の経験と現実がもたらされます。 AI と IoT の融合は、近い将来に出現する高度なコンセプトの始まりにすぎません。私たちは何を目撃すると思いますか?