AIとIoT：この2つの強力なテクノロジーが将来のビジネスモデルをどう変えるのか

無人ドローンや機械学習が一般的になる前、ジェームズ・キャメロンは1984年に自身の夢のプロジェクトである『ターミネーター』で世界の注目を集めました。この映画で彼は、人間を機械に置き換えるために設計された未来的な人工超知能ネットワークであるスカイネットの概念を紹介しました。

こうして、テクノロジーの素晴らしさの種が蒔かれたのです。 AI が世界を支配するかどうかは別として、AI が企業に変革の手段を提供し、私たちが直面するあらゆる事柄について考え始めるきっかけを与えてくれることは間違いありません。

私たちの生活を変えているもう一つの重要な技術は、モノのインターネットです。人工知能と同様に、モノのインターネットも徐々に成熟してきました。その応用事例には、スマートホームの製造だけでなく、ウェアラブルデバイス、スマートビークル、スマートシティも含まれます。現在、ビジネスにおける人工知能とモノのインターネットの応用は始まったばかりです。

人工知能と IoT は、これまでのビジネスのやり方を再定義しています。一方、強力な機械学習を備えた AI は、リアルタイム分析、人間と機械のより優れた相互作用、そしてよりスマートなタスク実行への道を開きます。一方、モノのインターネットは、効果的なインテリジェントテクノロジーを通じて、デバイスと人々の間のコミュニケーションの規模を拡大します。 IoT と AI を統合することで、お互いのアプリケーションがより多様かつ強力になります。

融合: AIとIoTがどのように力を合わせているか

モノのインターネットは、インターネットと AI を利用して、デバイスの接続を通じて大量のデータを蓄積し、特にその強力なメカニズムである機械学習を通じて、このデータを吸収して評価するのに役立ちます。 IoT デバイスの機械学習は、非常に高度なセンサーを通じてパターンを識別し、データ収集の不具合を検出するのに役立ちます。この技術により、一定期間にわたる空気、温度、湿度、汚染、音、振動、照明などの要因を取得できます。従来のテクノロジーとは異なり、IoT と機械学習では、予測を数十倍速く、より高い精度で実行できます。下の図に示すように、AI 技術を活用する企業の収益が増加しているのはこのためです。

2018年から2025年にかけてAIを活用した企業が生み出す収益（推定）

IoT 革命における AI の役割は、企業の収益を大幅に増加させるのに役立ちます。これは、将来的に接続デバイスの販売が増えることも意味します。

下の図は、2025 年に IoT を搭載したデバイスの数を示しています。2025 年までには、接続される IoT デバイスの数は 730 億を超えるでしょう。

IoTの需要が今後高まることは間違いありません。 今日、フォーチュン 500 企業であれスタートアップ企業であれ、あらゆるビジネスは AI とともに IoT を必要としています。どちらの機能も制限がないため、企業はその潜在能力を最大限に活用し、世界に名を馳せたいと考えています。次の図は、さまざまなテクノロジを比較し、どのテクノロジがより人気があるかを示しています。

IoT がデータを収集し続けるにつれて、AI はそれを有意義で創造的なアクションに変換する責任を担うようになります。データ交換はセンサーを介して行われ、その間にいくつかのことが起こります。

• データの洞察をより正確に収集、監視、評価できる
• プロセス全体がより速く、より効率的になります
• サイバー攻撃の監視がより明確かつ強固に

ビジネスにおけるAIとIoTのメリット

今日、人工知能とモノのインターネットは止められない技術的勢力であるという共通認識があります。どちらにも多くの利点があります。次に、それらの共通点について詳しく説明します。

データの収集、共有、ユーザーの認識

データ収集はビジネスの成長と発展に不可欠です。 IoT 戦略を持つ企業は、消費者情報へのアクセスを向上させることで、テクノロジーがデータ施行をどのように変革できるかを知っています。人工知能により、この情報の処理が容易になります。 IoT デバイスには、ユーザー間のパターンやデバイスとのやり取りを追跡、記録、観察できる独自のメカニズムがあります。企業は収集したデータを活用して、消費者体験を向上させるためのより良い手段を設計します。

上記の統計は、企業が IoT の導入を通じて平均以上の利益を上げていることを示しています。

ダウンタイムを排除

石油・ガス製造組織が使用する重機は、目に見えない、または予期しない故障に見舞われる可能性があります。その結果、ダウンタイムが発生し、コストがかかる可能性があります。 AI 対応の IoT プラットフォームがあれば、予測メンテナンスが可能になります。分析を活用することで、機械の故障や不具合を事前に予測し、通常の業務に影響を与えることなく事前に対処計画を立てることができます。デロイトの調査では、次のように結論づけられています。

• メンテナンス計画時間を20～50%短縮
• メンテナンスコストを5～10%削減
• 機器の可用性と稼働時間が10～20%向上

強化されたセキュリティ対策

現在、データ侵害や機密情報の盗難が増加しており、安全性とセキュリティは企業にとって最大の懸念事項となっています。 AI 駆動型 IoT は、個人情報をより安全に保護し、第三者による侵入を防ぎます。さまざまな組織が、マシン間通信を促進して、侵入する脅威を検出し、ハッカーに自動的に対応しています。一般的な例としては、銀行の ATM での違法行為が挙げられます。この場合、フィードバック データが IoT センサーによって受信され、すぐに法執行機関に伝達されます。

運用効率を最適化

IoT の導入により、ビジネス プロセスが合理化され、正確な予測が可能になります。これらはすべて、ビジネス効率の向上に不可欠です。今日の時代では、IoT テクノロジーによって、どのアクティビティが冗長で、どのアクティビティに多くの時間とエネルギーが消費されているかを把握できるため、IoT 投資に資金を投入することが非常に重要です。

良い例としては、Google がデータセンターの冷却にかかる費用を削減したことが挙げられますが、これは AI と IoT によって実現できます。 Google と同様に、多くの企業も、業務効率に影響を与えないように、どの業務活動を最適化および調整する必要があるかを特定できます。

ビジネス分析の支援

ビジネスにおいては、需要と供給の間に微妙なバランスがなければなりません。人工知能は、補充が必要になる時期を AI システムによって事前に把握できるため、在庫管理の改善と在庫圧力の軽減に役立ちます。これは小売業者にとって大きな助けになります。小売業者は、在庫が多すぎて、後で売れないほど大量に残ってしまうことがあるからです。多数のアプリケーションにより、AI システムは手動の方法よりも効率的で正確であることが証明されています。 IoT アプリケーションは、企業がデータを収集して分析し、在庫をより適切に管理するのに役立ちます。

より優れたリスク管理

先ほど、AI と IoT がサイバーセキュリティの維持にどのように役立つかについて説明しました。金銭的損失、人員の安全、サイバー脅威への対処を含むリスク管理に関しては、システムは状況に容易に対処し、そのような状況の発生を回避するためにタイムリーな対応を行います。たとえば、日本の IT 機器およびサービス プロバイダーである富士通は、ウェアラブル デバイスからデータを収集することで、AI を活用して作業者の安全性を向上させています。

製品とサービスと製品範囲を革新し、改善する

音声、テキスト、ジェスチャーによるコミュニケーションを改善するために設計された自然言語処理 (NLP) テクノロジにより、人とデバイス間の情報転送が強化されました。 AI 駆動型ドローンやロボットは、監視や検査にこれまでになかったまったく新しい意味を与えています。人間が物理的に取得することは決してできないデータを取得するのに役立ちます。これは、IoT と AI の将来がいかに強力であるかを証明しています。

商用車の場合、測定可能なあらゆる情報を監視することで車両管理に役立ちます。ロールスロイスは、AI 駆動型 IoT アプリケーションの優れた例です。 AI技術を活用し、IoT対応の航空機エンジンメンテナンスニーズを実現する計画。これは、認識のパターンを作成し、より深い洞察を探求するのに役立ちます。

人工知能とモノのインターネットの成功事例

ここまで、AI と IoT ソリューションが企業のビジネス チャンスの発見と活用にどのように役立つかを見てきました。次に、AI と IoT の役割と、これらが新しいビジネス モデルの作成やより優れたユーザー エクスペリエンスの提供にどのように役立つかを示す実際の例をいくつか見てみましょう。これらの応用事例には、注目すべき最先端および将来のトレンドも数多く含まれています。

ウェアラブルデバイス

皆さんの中には、現在の IoT シナリオにおいてウェアラブル デバイスが重要な役割を果たしていることをすでにご存知の方も多いでしょう。フィットネストラッカー、スマートウォッチ、ウェアラブルパニックボタン、リモート監視システム、GPS トラッカー、エンターテイメントシステムは、IoT エコシステムの大部分を占めるウェアラブルデバイスの一般的な使用例の一部です。最も正確な情報と豊富なサービスを得るには、スマートデバイスに IoT アプリケーションをダウンロードするだけです。

ロボット

製造業では、AI 中心の IoT ソリューションを早急に導入する必要があります。これは、顔認識、ディープラーニング、ビッグデータ分析、特にロボット工学の開発と応用に役立ちます。ロボットとロボット工学は、何十年もの間、未来の技術の最前線に立ってきました。今日では、時間の経過とともに、よりスマートで、より信頼性が高く、より効率的になっています。埋め込まれたセンサーを通じて詳細なコミュニケーションが可能になります。 AIとIoTの融合により、ロボットは新しい環境を正確に学習し、適応できるようになります。これにより製造プロセスが直線化され、時間とコストが大幅に節約されます。

スマートホーム

スマートホームのエコシステムは成長し、進化しています。これは最も楽しいテクノロジー活動の一つであり、将来の人々の生活に最も密接に関係するアプリケーションです。 AI 駆動型 IoT テクノロジーにより、携帯電話を通じて照明、扇風機、テレビ、サーモスタット、エアコンなどのデバイスを制御できます。屋内だけでなく、屋外を移動しているときでも、簡単なコマンドを使用してさまざまな操作を完了できます。例えば、仕事で疲れて家に帰ったときにシャワーを浴びたい場合、事前に自宅で水温を設定したり、エアコンや照明、カーテンなどをオンにしたりすることができます。

自動運転

自動運転車や交通手段も同様にエキサイティングで魅力的です。強力なセンサー、搭載されたカメラ、強力なハードウェアとソフトウェアの統合により、車は道路状況、ルート、ナビゲーション、気象状況、歩行者の行動などに関する重要な情報を収集できます。自動運転車は、将来のテクノロジーにおける人工知能の役割を浮き彫りにする優れた例です。

安全性は、自動運転車の初期段階で多くの人が直面する懸念事項ですが、それがこのゲームの目的です。驚異的な学習能力と、どんな犠牲を払ってでも乗客の命を優先する強力な AI メカニズムを備えています。現在、無人運転技術は飛躍的に進歩しています。自動運転車が混雑した市街地の道路を頻繁に行き来するようになるのもそう遠くないと思います。

新しい小売業

小売業界はまさに AI テクノロジーの利用をテストするのに最適な場です。 Amazon は小売店をサポートするために IoT を活用し、ユーザーにさらに便利なショッピング体験を提供しています。レジ係やチェックアウトカウンターも存在しないため、センサーがプロセス全体を最適化します。スーパーマーケットやオフラインの小売店と同じように、商品が並べられており、商品を手に取ると自動的にショッピングカートに追加され、元に戻すとショッピングカートから削除されます。また、これは顧客の支払い方法にも関連しているため、顧客が商品を持って店を出るときに、合計金額が顧客のアカウントまたはオンラインウォレットから直接引き落とされます。

自動運転車と同様に、彼らはコンピュータービジョン、ディープラーニングアルゴリズム、センサーフュージョンを使用して「Just Walk Out」テクノロジーを開発しました。

健康管理

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、誰もが健康に特に注意するようになり、AIやIoTなどのテクノロジーが医療システム全体に役立っています。 AI 駆動型 IoT アプリケーションと展開は、人々への予防措置、早期検出、投薬管理を提供するためのデータを収集するのに役立ちます。インターネットベースの医療機器、医療記録、フィットネストラッカー、ヘルスケアモバイルアプリなどからデータを抽出します。世界中の多くの医療企業は、さまざまな危険な状況下で人々の安全を守るために IoT に投資しています。

スマートシティ

これは比較的大規模な応用事例であり、AIとIoTの絶対的な強みを実証しています。スマートな交通管理、スマートな駐車、スマートな廃棄物管理、スマートな警察活動、スマートな統治、その他多くの要素がスマートシティを構成します。スマート シティのモノのインターネットは、都市の運営方法を変え、交通、医療、照明などのアメニティを公共に提供します。スマートシティは未来的な概念であり、多くの応用基盤を持っていると言えます。

現在、ますます多くの IoT アプリケーション開発企業が、さまざまなビジネス タイプにテクノロジーを統合し、大きな貢献を果たしています。人工知能は、他の最新テクノロジーとともに、モノのインターネットを真に再形成しています。ほとんどの企業にとって、このトレンドに適応し参加することによってのみ、将来の市場競争で優位に立つことができます。