スーパーパートナー：IoT、AI、クラウドが強力な同盟を形成

大ヒット映画とモノのインターネット（IoT）にはどのような関係があるのでしょうか？あなたが思っている以上に関係があります。

スーパーヒーロー映画、特にスーパーヒーローリーグの映画は現在最も人気のある映画です。スーパーヒーローを見たことがなくても、おそらくその公式は知っているでしょう。さまざまな力と弱点を持つスーパーヒーローのグループが団結し、最大かつ最も邪悪な悪者を倒します。これは新しい方式ではありませんが、効果的であり、IoT の未来を語る際にも使用できます。

IoT をスーパーヒーローのリーグのように考えてみましょう。その潜在能力を最大限に引き出す秘訣は、さまざまなテクノロジーを統合し、それぞれの長所が他のテクノロジーの弱点を完璧に補完し、それを展開して最大かつ最も困難なビジネス問題を解決することです。モノのインターネット、AI、クラウドは、スーパーヒーローリーグの典型的な物語です。

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技術大国

スーパーヒーローにはクリプトナイトのような弱点や、リングのような依存性があることは誰もが知っています。テクノロジーのスーパーヒーローも例外ではありません。すべてを実行できる単一のテクノロジーは存在せず、すべてのテクノロジーには依存関係があります。たとえば、電球には電気が必要で、車にはガソリンが必要です。

IoT によって日常生活のほぼすべての側面に関する強力な新しい洞察が得られることはわかっていますが、暗黙の依存関係も存在します。それは、膨大な量のデータからそれらの洞察を見つける人間のアナリストの能力です。 2025 年までに、IoT デバイスはインターネット全体の 1,000 倍近くのデータを 1 日あたり生成すると推定されています。このデータの中にはさらに多くの有用な洞察が含まれているはずですが、それらを見つけるのは困難です。ここで、私たちの次のテクノロジーのスーパーパートナーである人工知能が登場します。

IoT の優れた点は、膨大な量のデータを感知して生成することです。一方、AI は、そのデータを整理して実用的なものにし、その過程でよりスマートになることで IoT を強化します。 AI により、人間の言語をリアルタイムで処理したり、時間的に制約のある荷物をどこに配達する必要があるかを判断したり、10 年前には漫画から出てきたようなものだった他の多くのアプリケーションを実行できるようになりました。しかし、AI のスーパーパワーには依存性があり、多くの場合、ほとんどのエッジ デバイスが提供できる以上の処理能力が必要になります。ここでクラウドが登場します。

クラウドの優れた点は、どこにでも存在し、拡張可能で、オンデマンドであることです。つまり、IoT センサーからのすべてのデータを保存するだけでなく、AI や機械学習ツールをホストすることもできます。この新しいチームメンバーが加わることで、IoT ユーザーはクラウド プロバイダーの処理能力と高度な機能を活用できるようになり、現在の特定のニーズを満たすさまざまな AI ツールを選択できるようになります。実際、エッジ デバイスがより高度になるにつれて、ユーザーはエッジ デバイスから中央サーバーへのコストのかかるバックホール通信を必要とせずに、シンプルな AI ツールをエッジでローカルに実行できるようになります。

IoT、AI、クラウドコンピューティングのタスク

IoT、AI、クラウドの強みと依存関係を組み合わせることができ、それらが連携して現実世界の課題に取り組んだときに真の力を発揮します。

たとえば、電力網の管理などです。従来、電力網は電力の生産と送電を制御する公益企業によって集中管理されており、唯一の変数は顧客の需要でした。しかし、今日の最新の電力網には多くの変数があります。再生可能エネルギー源からの発電は条件によって変化し、小規模な太陽光発電やその他の発電技術は、電力会社顧客が自らの電力を消費し、余剰電力を電力網に販売するため、複雑さを増しています。あらゆる種類の電気自動車が普及するにつれ、この複雑さとそれがもたらす課題は増大するばかりです。

しかし、モノのインターネット、AI、クラウドを組み合わせることで、公益事業管理者はこれらすべての新しい変数を考慮できるだけでなく、それらを使用してより効率的で環境に優しいグリッドを構築できるようになります。

英国では、独立系エネルギー供給業者 OVO が、IoT、AI、クラウドを組み合わせて、データに基づくまったく新しいビジネス モデルを作成する方法の例を示しています。

OVO は、複数のセンサーとデータ ソースを屋内 (または車載) バッテリーと組み合わせたソーラー パネル サービスを住宅消費者に提供します。 IoT センサーは家庭のエネルギー使用量とバッテリー充電レベルを追跡し、データをクラウドに送信します。クラウドでは AI がそのデータを公共の送電網の負荷や現在の電気料金などのデータと組み合わせます。この強化されたデータを使用して、AI は、グリッドの需要が低いときに余剰電力を蓄え、需要が高いときにグリッドに放出するように顧客のバッテリーを誘導できます。

このビジネス モデルは、住宅所有者にエネルギーからの安定した固定収入を提供し、一方で送電網 (および送電網がサービスを提供する一般の人々) は分散ストレージでより多くのエネルギーを取得します。この需要のインテリジェントな管理は、グリーンエネルギーへの移行を実現する 1 つの方法です。

唯一の解決策ではない

しかし、大ヒット映画が芸術祭に適さない可能性があるのと同様に、IoT、AI、クラウドの組み合わせがすべての問題に適しているわけではない可能性があります。パイプラインなどの単純な IoT アプリケーションの場合、収集したデータを中央のクラウドに送り返すのはコスト効率が悪い可能性があります。同様に、通信と分析に必要な時間により、常に開いていて最小限の遅延しか必要としないパイプライン バルブの監視などのアプリケーションでは、この組み合わせの使用が困難になる可能性があります。この単純な分析タスクでは AI の恩恵はあまり受けられず、バルブは地理的に離れた場所にあることが多いため、通信コストが高くなります。

したがって、IoT、AI、クラウドを組み合わせることで素晴らしい成果が得られますが、どの企業にとっても最初のステップでは次の 3 つの基準を考慮する必要があります。

• 潜在的な IoT システムから収集される膨大な量のデータには、単純な人間による分析以上のものが必要となり、より深い分析によってメリットも得られるでしょうか?
• エッジで中央サーバーへのバックホール通信を確立できますか? この通信を継続的に行うことができない場合は、定期的に、またはエッジで単純な AI を使用して確立できますか?
• 人工知能のための信頼できるトレーニングデータを見つけることができますか?

これらの質問の答えが「はい」であれば、IoT、AI、クラウドのスーパーリーグを活用することを検討してください。