人工知能はIoTの触媒

世界中の企業がモノのインターネット (IoT) を急速に活用して新しい製品やサービスを生み出し、新たなビジネスチャンスを開拓し、新しいビジネスモデルを生み出しています。結果として生じる変化は、企業の運営方法や顧客との関わり方に新たな時代をもたらします。ただし、IoT を活用することは全体像の一部にすぎません。

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企業が IoT の可能性を最大限に引き出すには、急速に進化する人工知能 (AI) テクノロジーと IoT を組み合わせて、「スマートマシン」がインテリジェントな動作をシミュレートし、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずにスマートな意思決定を行えるようにする必要があります。

2017 年、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) がビジネスの混乱の原動力として挙げられました。しかし、これら 2 つの用語は何を意味し、どのように相互に関連しているのでしょうか。まず、2 つの用語を定義しましょう。

モノのインターネットは、個別の識別子を持ち、独立してデータを送信できる、相互接続された物理オブジェクト、センサー、アクチュエーター、仮想オブジェクト、人、サービス、プラットフォーム、ネットワークのシステムとして定義されます。 IoT アプリケーションの例としては、スマート農業、スマートホーム、スマート交通、遠隔患者モニタリング、無人運転車などが挙げられます。要約すると、モノのインターネットとは、環境から情報を収集して交換する「モノ」のネットワークです。

モノのインターネットは、業界関係者からは第四次産業革命（インダストリー4.0）の原動力と言われることもあり、幅広い分野で技術的な変化を引き起こしています。ガートナーは、2020 年までに世界中で 208 億台の接続デバイスが使用されると予測していますが、最近の予測では、その数は 2020 年までに 500 億台を超えると示唆されています。その他のレポートでは、医療分野の IoT が 2020 年までに約 1,170 億ドルの価値に達すると推定され、同年までに 2 億 5,000 万台のコネクテッドカーが路上を走るようになると予測されるなど、さまざまな業界で大きな成長が予測されています。モノのインターネットの成長は、多くの企業に刺激的な機会をもたらし、私たちの個人的な生活をより簡単で快適なものにすると同時に、多くの企業の効率、生産性、セキュリティを向上させています。

一方、AIはIoTによって収集されたデータに基づいて分析と意思決定を可能にするエンジン、つまり「頭脳」です。つまり、IoT はデータを収集し、AI はそのデータを処理して解釈します。これらのシステムは、フィットネストラッカーや、Google Home、Amazon Alexa、Apple Siri などのデバイスで連携して動作しています。

接続されるデバイスが増えると、企業に素晴らしい洞察を提供できるデータも増えますが、そのデータの分析方法に関して新たな課題も生じます。これらすべてを理解する方法がなければ、このデータを収集しても誰の役にも立ちません。ここで人工知能 (AI) が登場し、大量のデータを解釈する際に AI が活躍します。

AI の分析機能を IoT データ収集に適用することで、企業は収集されたすべてのデータを識別して理解し、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、プロアクティブな介入、インテリジェントな自動化、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスなど、消費者と企業にさまざまなメリットがもたらされます。また、接続されたデバイスがより適切に連携し、これらのシステムを使いやすくする方法を見つけることも可能になります。

その結果、採用率も高まりました。 IoT が約束されたビジョンを実現するには、AI データ分析の速度と精度を向上させる必要があります。データを収集することは一つのことですが、それを分類、分析、理解することは別のことです。そのため、モノのインターネットが私たちの生活のあらゆる側面に浸透し始めるにつれて、収集される膨大な量のデータに対応するために、より高速で正確な AI を開発することが重要になります。

IoT データの例:

都市が事故や犯罪を予測するのに役立つデータ
医師がペースメーカーやバイオチップからのデータをリアルタイムで理解できるようにする
設備や機械の予知保全を通じて業界全体の生産性を最適化するデータ
接続されたデバイスを使用して、真のスマートホームのためのデータを作成する
自動運転車間の重要な通信のためのデータの提供

たとえデータサンプルのサイズを縮小したとしても、従来の方法では人間がこのデータをすべて確認して理解することは不可能です。 ***問題は、これらすべてのデバイスによって生成される大量のパフォーマンスデータと情報をどのように分析するかということです。テラバイト単位のマシンデータから洞察を得ることは間違いなく非常に難しいため、データサイエンティストの助けが本当に必要です。

しかし、IoT データを最大限に活用するには、次の点を改善する必要があります。

ビッグデータ分析のスピード
ビッグデータ分析の精度

AIとIoTデータ分析

AI が役立つ IoT データ分析には 6 つの種類があります。

データの準備: データプールを定義してクリーンアップします。これにより、ダークデータ、データレイクなどの概念が生まれます。
データ検出: 定義されたデータプール内で有用なデータを検索します。
ストリーミングデータの視覚化: データをインテリジェントな方法で定義、検出、視覚化することで、遅延のない意思決定プロセスを実現します。
データの時系列精度: 高いデータ精度と完全性により、収集されたデータに対する高い信頼性を維持します。
予測と高度な分析: これは、収集、検出、分析されたデータに基づいて意思決定を行うための非常に重要なステップです。
リアルタイムの地理空間と位置 (ロジスティクス): データを流動的かつ制御可能な状態に保ちます。

IoT アプリケーションにおける人工知能:

たとえば、ビジュアルビッグデータにより、コンピューターは新しい AI アプリケーションを使用して画像のコンテキストを理解し、画面上の画像をより深く理解できるようになります。
認知システムは、ユーザーの味覚に訴える新しいレシピを作成し、各個人向けに最適化されたメニューを作成し、地元の食材に自動的に適応します。
新しいセンサーにより、コンピューターはユーザーの環境内の音を「聞いて」情報を収集できるようになります。
接続されたリモート操作。接続されたインテリジェントな倉庫操作により、作業員は注文を完了するために倉庫内を歩き回って棚から商品を選ぶ必要がなくなります。代わりに、棚は小さなロボットプラットフォームによって誘導され、通路を素早く移動して、適切な在庫を適切な場所に届け、途中での衝突を回避します。注文はより速く、より安全に、より効率的に配達されます。
予知保全は、故障や漏れが発生する前に、その発生場所とタイミングを予測することで、企業に数十億ドルの節約をもたらします。

これらは、モノのインターネットにおける AI の革新的な応用例のほんの一部です。高度にパーソナライズされたサービスには無限の可能性があり、人々の生活様式を劇的に変えるでしょう。

IoTにおけるAIの課題

互換性: モノのインターネットは、時間と空間が根本的に異なる多くのコンポーネントとシステムの集合です。
複雑性: IoT は、多くの可動部分と絶え間ないデータフローを備えた複雑なシステムであり、非常に複雑なエコシステムとなっています。
プライバシー/セキュリティ/保護 (PSS): PSS は、あらゆる新しいテクノロジーやコンセプトで常に問題となりますが、AI は PSS に影響を与えずにどの程度役立つのでしょうか。このような問題を解決する新しい方法の 1 つは、ブロックチェーンテクノロジーを使用することです。
倫理的および法的問題: 多くの企業にとって、これは前例のない未知の世界であり、新しい規制や事例がすぐに出現するでしょう。
人工的な愚かさ: GIGO (Garbage In Garbage Out) に戻るこれは非常に単純な概念であり、AI は人間の反応や感情を理解するために「トレーニング」する必要があり、そうして初めて意思決定が意味を成すようになります。

結論は

モノのインターネットは素晴らしいものですが、優れた AI システムがなければ何の意味もありません。両方のテクノロジーが期待どおりに機能するには、同じ開発レベルに到達する必要があります。科学者たちは、安全で効果的なモノのインターネットを実現するために、よりスマートなデータ分析ソフトウェアとデバイスを開発する方法を模索しています。 AI の開発は IoT の開発に遅れをとっているため、これが実現するまでには時間がかかる可能性があります。

AI を IoT に統合することは、今日の IoT エコシステムの成功の前提条件になりつつあります。そのため、企業は AI と IoT を組み合わせて価値を高める方法を迅速に決定する必要があります。

IoT によって生成されるデータを把握し、その隠れた洞察を得る唯一の方法は、AI を IoT の触媒にすることです。

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