AIがモノのインターネットをどう変えるのか

AI は、ネットワークとデバイスが過去の決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマンスと意思決定機能を継続的に改善できるようにすることで、IoT の真の可能性を解き放ちます。

過去 10 年間、モノのインターネットはビジネスの世界全体で着実に導入されてきました。 IoT デバイスとそのデータ機能を活用してビジネスを構築または最適化することは、ビジネスおよび消費者向けテクノロジーの新しい時代の到来を告げています。現在、人工知能と機械学習の進歩により、「人工知能 IoT (AIoT)」を使用した IoT デバイスの可能性が解き放たれ、次の波が到来しています。

AIoT を採用し、投資する消費者、企業、経済、業界は、その力を活用して競争上の優位性を獲得できます。 IoT はデータを収集し、AI がそれを分析してインテリジェントな動作をシミュレートし、人間の介入を最小限に抑えて意思決定プロセスをサポートします。

モノのインターネットに人工知能が必要な理由

IoT により、デバイスは相互に通信し、その洞察に基づいてアクションを実行できるようになります。これらのデバイスのパフォーマンスは提供されるデータに依存します。意思決定に役立てるには、データを収集、保存、処理、分析する必要があります。

これは組織にとって課題となります。 IoT の導入が進むにつれ、企業はデータを効率的に処理し、それを現実世界の意思決定や洞察に活用することに苦労しています。

これは、クラウドとデータ転送という 2 つの問題が原因です。クラウドは、IoT デバイスから送信されるすべてのデータを処理できるほど拡張できず、IoT デバイスからクラウドにデータを送信するための帯域幅は限られています。通信ネットワークの規模や高度さに関係なく、IoT デバイスによって収集されるデータの量によって遅延や混雑が発生する可能性があります。

一部の IoT アプリケーションは、自動運転車など、高速でリアルタイムの意思決定に依存しています。自動運転車が効率的かつ安全であるためには、データを処理し、即座に判断を下す必要があります (人間と同じように)。遅延、信頼性の低い接続、低帯域幅による制限はありません。

自動運転車は、このような迅速な意思決定に依存する唯一の IoT アプリケーションではありません。製造業ではすでに IoT デバイスが統合されており、緊急事態が発生した場合、遅延や遅れによりプロセスに影響が及んだり、機能が制限されたりする可能性があります。

セキュリティの分野では、生体認証は特定のエリアへのアクセスを制限したり許可したりするためによく使用されます。高速なデータ処理がなければ、緊急事態のリスクは言うまでもなく、速度とパフォーマンスに影響を与える遅延が発生する可能性があります。これらのアプリケーションには、超低遅延と高いセキュリティが必要です。したがって、処理はエッジで行う必要があります。データをクラウドに転送したり、クラウドに戻したりすることは不可能です。

AIoTのメリット

IoT デバイスは毎日約 10 億 GB のデータを生成します。 2025 年までに、世界中に 420 億個の IoT デバイスが存在すると予想されています。ネットワークが拡大するにつれて、データも増加します。

ニーズと期待が変化するにつれて、IoT だけでは不十分になります。データが増加し、機会よりも課題が増えています。あらゆるデータの洞察と可能性は障壁によって制限されますが、スマート デバイスはこれを変え、組織が組織データの真の可能性を引き出すことを可能にします。

AI を使用すると、IoT ネットワークとデバイスは過去の決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマンスと意思決定機能を継続的に改善できます。 AI により、デバイスは「自ら考え」、データを解釈し、データ転送によって生じる遅延や混雑なしにリアルタイムで意思決定を行うことができます。

AIoT は組織に幅広いメリットをもたらし、インテリジェントな自動化のための強力なソリューションを提供します。

1. ダウンタイムを避ける

オフショア石油・ガス産業など、一部の業界ではダウンタイムによる制約があります。予期しない機器の故障により、コストのかかるダウンタイムが発生する可能性があります。これを回避するために、AIoT は機器の故障を事前に予測し、機器に重大な問題が発生する前にメンテナンスをスケジュールすることができます。

2. 業務効率の向上

AI は、IoT デバイスに流入する膨大な量のデータを処理し、人間よりも効率的に根本的なパターンを検出します。機械学習を備えた人工知能は、動作条件を予測し、結果を改善することでこの機能を強化できます。

3. 新製品や改良された製品やサービスのサポート

自然言語処理は常に改善されており、デバイスと人間がより効果的にコミュニケーションをとることが可能になっています。 AIoT は、より優れたデータ処理と分析を可能にすることで、新規または既存の製品やサービスを強化できます。

4. リスク管理の改善

急速に変化する市場環境に適応するにはリスク管理が必要です。 IoT を活用した AI はデータを活用してリスクを予測し、理想的な対応を優先することで、従業員の安全性を向上させ、サイバー脅威を軽減し、経済的損失を最小限に抑えることができます。

AIoTの主な産業用途

AIoT はすでに、製造、自動車、小売など多くの業界に革命をもたらしています。以下は、さまざまな業界における AIoT の一般的なアプリケーションです。

製造業

製造業者は機器の監視に IoT を活用しています。さらに一歩進んで、AIoT は IoT デバイスからのデータ分析と人工知能機能を組み合わせて、予測分析を提供します。 AIoT を使用すると、製造業者は倉庫の在庫、メンテナンス、生産に積極的に取り組むことができます。

製造業におけるロボット工学は業務を大幅に改善することができます。ロボットにはデータ伝送と人工知能用のセンサーを埋め込むことができるため、データから継続的に学習し、製造プロセスの時間を節約し、コストを削減できます。

セールスとマーケティング

小売分析では、カメラやセンサーからデータ ポイントを取得して顧客の動きを追跡し、レジカウンターに到達するまでの時間など、実店舗での顧客の行動を予測します。これを使用して人員配置レベルを推奨し、レジ係の効率を改善し、全体的な顧客満足度を向上させることができます。

大手小売業者は、AIoT ソリューションを使用して、顧客の洞察を通じて売上を伸ばすことができます。モバイル デバイスに基づくユーザー行動や近接検出などのデータは、買い物中の顧客にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを配信するための貴重な洞察を提供し、実店舗への来店者数を増加させます。

車

AIoT は、修理やリコールなど、自動車業界で幅広い用途に使用されています。 AIoT は、故障または欠陥のある部品を予測し、リコール、保証、安全機関からのデータを組み合わせて、交換が必要な部品を特定し、顧客にサービスチェックを提供できます。最終的には、車両の信頼性に関する評判が向上し、メーカーは顧客の信頼と忠誠心を獲得します。

自動運転車は、AIoT の最もよく知られた、そしておそらく最もエキサイティングなアプリケーションの 1 つです。人工知能によるインテリジェントな IoT を実現することで、自動運転車はさまざまな状況でドライバーや歩行者の行動を予測し、運転をより安全かつ効率的にすることができます。

健康管理

質の高い医療の主な目標の 1 つは、それをすべてのコミュニティに広げることです。医療システムの規模や複雑さに関係なく、医師は時間と仕事量のプレッシャーが増大し、患者と過ごす時間が減っています。管理上の負担をかけずに高品質の医療を提供することは困難な課題です。

医療機関は、画像や検査結果など、大量のデータを生成し、大量の患者情報を記録します。この情報は貴重であり、患者ケアの質を向上させるために必要ですが、医療機関がこの情報に迅速にアクセスして診断や治療の決定に役立てられる場合に限ります。

IoT と AI を組み合わせることで、診断精度の向上、遠隔医療や遠隔患者ケアの実現、施設内での患者の健康状態を追跡する管理負担の軽減など、これらの障壁に対する多くのメリットがもたらされます。おそらく最も重要なのは、AIoT は患者情報を処理して患者を効率的にトリアージすることで、人間よりも早く重症患者を特定できることです。

AIoTで未来に備える

AI と IoT は機能の完璧な組み合わせです。人工知能はインテリジェントな意思決定を通じてモノのインターネットの機能を強化し、モノのインターネットはデータ交換を通じて人工知能の機能を促進します。最終的には、この 2 つの組み合わせにより、さまざまな業界のビジネスを変革し、新たな機会を創出するソリューションとエクスペリエンスの新しい時代が開かれることになります。