AIoTとは何ですか?なぜそれが突然、インテリジェント製造の主流トレンドになったのでしょうか?

人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）の組み合わせにより、自律走行車やスマートウェアラブルデバイスなど、自ら学習し、分析し、判断できるスマートデバイスが生まれ、人間の生活にさらに利便性をもたらし、さまざまな産業に応用できます。

この記事では、AIoT とは何かを簡単に説明します。必要な「主要技術」とは何でしょうか? AIoT はどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

AIoTとは何ですか?

AIoTは、英語では「Artificial Intelligence of Things」、中国語では「Artificial Intelligence Internet of Things」の略称です。名前が示すように、人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）の2つの技術を組み合わせたものです。

AIoT テクノロジーでは、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) の関係は人間の脳と感覚に似ており、感覚を使って周囲から情報を収集し、それを脳に送信して応答します。したがって、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み合わせることで、より高い効率を実現し、データの管理と分析を強化し、人間と機械の相互作用を改善することができます。

一般的なAIoTテクノロジーとデバイス

（１）組み込みシステムとセンサー

従来の IoT データ収集方法は、主に組み込みシステムを搭載したセンサーを使用し、データを収集した後、ネットワークを介してクラウドにアップロードして計算します。

現在の組み込みシステムは、小型化、インテリジェント化、センサーとの統合が徐々に進んでいます。組み込みデバイスにも AI 機能が搭載されると、センサーでリアルタイムに処理できるようになります。センサーが受信したデータは、計算のためにクラウドに送り返す必要がなく、エッジノードでリアルタイムに処理できます。これは、ネットワークのない場所でも使用できる、いわゆる「エッジコンピューティング」です。

（２）クラウドコンピューティングと分析

クラウドサービスは従来の IoT に欠かせない要素であり、「インフラストラクチャ」、「プラットフォーム」、「ソフトウェア」の 3 つのサービス モデルに分けられます。

センサーの増加に伴い、収集されるデータの量も増加しています。これまで使用されていたデータ分析ツールは、データの増加速度に徐々に対応できなくなり、人的資源も限られています。そのため、AIとの統合に対する強い需要があります。AIの助けを借りて、継続的に蓄積されたビッグデータを活用し、分析し、変換して、メリットを最大化することができます。

ビッグデータにおける計算結果を迅速に得るためには、通常、高速計算に必要な性能をサポートするために、高負荷の処理に特化したワークステーションやサーバーなどのコンピューターを使用する必要があります。

（３）５G通信技術

「高速」「大量接続」「低遅延」は5Gの3大特徴です。その中でも「低遅延」はAIoT普及の鍵の一つです。データの受信側が送信側からの要求を即座に受信し、即座に応答できることを意味します。

ビジネスにおけるAIoTのメリット

（１）業務効率の向上

AIoTは、人間の目には見えない動作パターンをリアルタイムで分析し、動作条件として設定することで生産プロセスの最適化と改善に役立ち、作業効率を高めることができます。

（２）リスク管理の改善

AIoT は予測分析を実行し、予防的にメンテナンスをスケジュールして機器の異常や故障を回避できるため、安全性が向上し、機器のダウンタイムによる損失が削減されます。

（３）顧客体験の向上

AIoT は、データから学習、分析、意思決定を行う能力を備えており、データの蓄積に基づいて進化し続けることで、顧客のニーズをより包括的に分析し、パーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供し、顧客満足度を大幅に向上させることができます。

（4）運用コストの削減

AIoT により、データ分析とコンピューティングが徐々にエッジ処理に移行し、クラウドに送信されるデータの量が削減され、ネットワーク負荷が軽減され、クラウド サービスやクラウド接続に関連するコストが削減されます。

現在AIoTが直面している2つの大きな課題

（１）完全な通信セキュリティメカニズム

あらゆるものがインターネットに接続できる時代の到来とともに、通信セキュリティの課題も増加しています。AIoTのデータ処理プロセスは、収集、送信、計算、意思決定に大別できます。データがネットワークを介して送信されると、センサー側、デバイス側、アプリケーション側を問わず、通信セキュリティにリスクが生じます。ITの主な目的は、データセキュリティを保護し、データの機密性、完全性、可用性を常に維持することです。

（２）安定したインターネット接続

あらゆるものがインターネットに接続されるため、インターネットへの依存度も高まります。AIoT ではエッジコンピューティングのためにすべてのデータをクラウドにアップロードする必要はありませんが、データの保存とクラウドコンピューティングにはインターネットを利用する必要があります。そのため、ネットワークの安定性を維持し、停電によってシステム全体が停止するのを防ぐ方法も、AIoT を実装する際に注意すべき点です。

AIoTに関するよくある質問

（１）AIoTとIoTの違いは何ですか？

近年、IoTが広く知られるようになり、その後AIOTやIIOTといった用語にも派生してきましたが、これらの違いは何でしょうか？

これまで、IoT テクノロジーは、収集したデータをクラウドにアップロードして分析、計算、共有したり、信頼性の高い洞察の通信を提供して行動や意思決定を支援したりすることで、重要な基本的なセンシングの役割を果たしてきました。

AIoT はまったく新しい技術ではなく、成熟した 2 つの技術である AI と IoT を組み合わせた新しいタイプの IoT アプリケーションです。AI の機械学習、ディープラーニング、認知機能を通じて IoT を強化し、エッジ コンピューティングを実行できるため、クラウドにアップロードしなくてもデータを即座に応答でき、デバイスを「自動化」から「インテリジェント」に徐々に変革できます。

（２）AIoTとIIoTの違いは何ですか？

産業用モノのインターネット（IIoT）は、モノのインターネット（IoT）の1つのカテゴリと見なすことができます。これは、ネットワークを介してコンピューターの産業用アプリケーションプログラムに接続された生産機械のセンサーを通じて、「製造」と「エネルギー管理」をカバーする「産業分野」でのモノのインターネットの適用を指します。このような技術は、次の段階で生産性を向上させ、生産効率を加速するのに役立つインダストリー4.0を実現するための基礎にすぎません。

人工知能 IoT (AIoT) は、インダストリー 4.0 の中核技術の 1 つです。IoT (モノのインターネット) に人工知能 (AI) 技術を追加して機械学習などの IoT デバイスを強化し、収集したデータをさらに分析して生産プロセスを改善したり、予防保守を実行したりできるようになります。