モノのインターネットの可能性を最大限に引き出す方法

モノのインターネットは大量のセンサーデータを生成すると予測されており、それが人工知能と組み合わさることで、人間の可能性を新たなレベルに引き上げることができるでしょう。

[[285548]]

現在、モノのインターネットほど世界の IT リーダーから注目を集めているテクノロジーはほとんどありません。しかし、このテクノロジーは人間の可能性にどのような影響を与えるのでしょうか。一方では、IT リーダーは、ほぼ遍在する IoT センサーからの膨大な量のデータを活用することで、顧客体験を向上できるほぼ無限の可能性を予測しています。他方では、ビジネス リーダーは、このデータをどのように管理し、これらすべての新しいエンドポイントをどのように保護するかについて懸念を表明しています。

IoT の波の規模については疑いの余地はありません。世界的な経営コンサルティング会社であるベイン・アンド・カンパニーによると、IoTの成長予測はさまざまだが、ほぼすべての予測で今後数年間で年間約25％という非常に急速な成長が予測されており、3年以内に世界全体で5,200億ドルに達するとしている。別のレポートでは、2020年までに世界中のIoTデバイスの数は200億に増加し、世界人口の2倍を超えると予測されています。

モノのインターネットと人間の可能性

しかし、IoT の爆発的な増加によって、もう 1 つのメリットも生まれつつあります。それは、IoT デバイスの数が増えるにつれて組織がビジネス プロセスや運用の一部を変更する意思があれば、IoT デバイスが人間の潜在能力を高める能力を持つようになることです。

たとえば、金属工場では、容量制約に対処するために IoT センサーを導入しました。センサーを配置してデータを収集するのは簡単ですが、データの多くは複雑すぎるため、工場の現場の従業員はそのデータを使用していないことがわかりました。

その結果、IT によって複雑な分析出力の一部が簡素化され、現場のオペレーターは生産のボトルネックが発生している時期を特定できるようになりました。これらのオペレーターは日々の生産業務を遂行し、予測されるボトルネックを回避するために生産ラインに変更を加える大きな自由が与えられます。その結果、生産設備の効率が 50% 向上し、下流の設備投資が 50% 削減されました。これはすべて、IoT によって最前線の作業員の潜在能力が拡大したおかげです。

しかし、何十億もの新しい接続デバイスは IoT 方程式の一部にすぎません。これは 1990 年代初頭に始まったインターネット革命に似ていますが、ブラウザや比較的低コストのネットワーク、パーソナル コンピューティングの消費者化がなかったため、インターネットは主に防衛目的で使用されるグローバル ネットワークになりました。

ハイブリッドIoTとAI

モノのインターネットについても同様です。センサーはこれまでにない量のデータを生成して送信しますが、そのすべてのデータを管理、分析し、最終的にビジネス上の洞察を生み出すには、高度なプラットフォームが必要になります。言い換えれば、このようなプラットフォームでは、IoT データと他のソース (トランザクションなど) からのデータとを融合し、それを一貫したメトリックを持つフレームワークにモデル化することで、より深いレベルのコンテキストをもたらす必要があり、場合によっては、上記の金属工場の例のように、作業の性質が変化する可能性があります。

人工知能 (AI) が発展し、モノのインターネットと融合するにつれて、これらのプラットフォームでも AI がますます活用されるようになります。実際、専門家は AI がすぐに IoT ソリューションの不可欠な部分になると考えています。 PwC によると、その理由は、接続性やセンサーデータなどの IoT の主要機能により、「ダム」デバイスへの需要からスマートデバイスへの需要へのシフトがもたらされるためです。 PwCは次のように考えています。

モノのインターネットにはスマートマシン、つまり人工知能が必要です。

車両運用などの物流/輸送における人工知能 (AI) と IoT のユースケースを検討します。これまで、車両管理者がトラックなどの資産の状態を詳細に把握することは困難でした。管理者は、膨大な過去、現在、そして将来のデータを追跡する必要があります。トラックの場合、これは、過去の資産管理、作業管理、信頼性、持続可能性のデータを、サードパーティのソースからのデータ（運用統計、気候条件、減価償却、車載データなど）に重ね合わせることを意味します。

現在利用可能な AI プラットフォームは、これらや他の多くの一見異なるセンサー データ ソースからデータを収集し、車両管理者に貴重な洞察を提供し、個々のトラックまたは車両全体を追跡できるようにします。そうすれば、運用効率を向上させ、安全規制への準拠を確保し、車両運用と販売およびマーケティング活動をより適切に調整するための、より適切な独立した意思決定を行うことができます。

より良い独立した意思決定とより良いデータ

このように、IoT と AI の連携により、最前線の管理者と従業員の潜在能力が強化され、上層部からの許可や指示を求めることなく、ビジネスにとって重要な賢明な意思決定を行えるようになります。作業者は、主要な機械がいつ故障するかを判断し、予防的なメンテナンスを通じてその故障を防ぐことで、予測分析をより適切に実行できるようになります。また、より日常的なタスクの処理にも熟達するようになります。 (モノのインターネット ホームより) IoT センサーはデータを生成し、運用エッジ (遠隔掘削プラットフォームなど) で即時のアクションを推奨することで、ダウンタイムや災害の回避に役立ちます。 AI が IoT や「学習」と連携して機能し、複雑な機械学習アルゴリズムに入力されるデータが増えるにつれて、AI 搭載の IoT プラットフォームは最終的に自律的に動作することを学習できるようになり、作業員はより重要なタスクを完了できるようになります。

AI-IoTの波は避けられません。これらのテクノロジーが職場での従業員の潜在能力を高めることができるかどうかは、その波が到来する前に IT チームとビジネス チームが行う努力と計画にかかっています。