AIoTは自律時代を推進します。人工知能はIoTインフラに新たな競争上の優位性をもたらします。

人工知能とモノのインターネット (AIoT) は、テクノロジー分野における新しいプレーヤーの 1 つであり、急速に注目を集めています。これは、インテリジェントな認知、エッジ コンピューティング、自律機能の優れた組み合わせのおかげです。 IoT は間違いなく強力ですが、ピーク時でも相互接続されたネットワークには限界があります。

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モノのインターネットはすでに成熟しており、今後も成長を続け、2027 年までに 410 億台を超える IoT デバイスが使用されるようになると予想されています。さらに、ガートナーは、2022 年までに企業の IoT プロジェクトの 80% 以上に AI コンポーネントが含まれるようになると予測しています。しかし、なぜこのようなことが起きているのでしょうか? 広範囲に普及する見込みがあるのでしょうか?

IoT ベースのインフラストラクチャが自己修復機能を備えて動作できるとしたらどうなるか想像してみてください。

自己修復機能だけでなく、予測メンテナンスを実行し、外部変数に自動的に調整する機能も備えている必要があります。 AI は、IoT デバイスによって収集された大量のリアルタイム データを分析し、そのデータに基づいて自律的かつインテリジェントな意思決定を行う能力を備えているため、これらのメリットをもたらすことが期待されています。

AIoT は、IoT テクノロジーを使用するあらゆるビジネスの生産性と効率性を向上させる可能性があります。 AIoT は、製造業、自律走行車、ロボット工学においても特に有用であると期待されています。 AI と IoT が融合すると、これらの業界に何が起こるのかを探ってみましょう。

AIoTを通じて製造業をリードする

スマート工場と倉庫は、IoT テクノロジーを最も早く導入した場所です。世界経済フォーラムは、2018 年に 1,000 を超えるスマート ファクトリーを特定しました。しかし、この傾向に加わる生産工場や工場が増えるにつれて、それらの工場や工場が持つ競争上の優位性は徐々に弱まってきます。

AI は、すでに IoT インフラストラクチャを導入している組織に新たな競争上の優位性をもたらします。 AIoT は、大量のデータを処理し、機器が環境にインテリジェントに反応できるようにするため、リモート センサー、スマート メーター、生産機械などの工場機器の機能をさらに強化します。これらの変更により、製品をより早く市場に投入できるようになり、生産ラインは外部の市場需要に自動的に対応できるようになり、運用データから新たなビジネス分析情報が得られます。

通常の IoT セットアップに AI を追加します。

IoT を設定すると、マシンはシステムに自動サービス更新を送信できるため、メンテナンス修理をスケジュールできます。 AI を追加すると、プロセスは完全に自動化されます。コンピュータシステムが必要な部品を発注し、スケジュールを作成します。

Nokia 生産 – フィンランド。

フィンランドのオウルにあるノキアの生産拠点では生産性が 30% 向上し、製品を市場に投入するまでの時間が 50% 短縮されました。デジタルツインやスマートオートメーションなどの最先端テクノロジーと組み合わせた完全なデジタルアプローチにより、これが可能になります。

農業専門家が主な補助員です。

ドイツのデジタル農業専門企業 BASF は、Ontera Inc. と提携し、農業ニーズに直接適応できるインテリジェントなフィードバック システムを開発しました。このプロジェクトでは、コンピュータービジョンを使用して作物と気候の状態を監視し、その結果を植物にフィードバックします。害虫被害やビタミン欠乏の兆候が見つかった場合、工場はそれに応じて配合を調整します。この配合により、作物はその時点で必要な配合のみを受け取ることができるため、不必要な処理が減り、全体的な作物の収穫量の増加につながります。

AIoTが自律の時代を推進

自律性は、デジタル変革戦略に IoT を採用する組織に約束されるもう 1 つの重要な成果物です。多くの公共および民間の建物は、オペレーティング システムを改善し、リアルタイムのサービス調整を行うために IoT の機能を導入することに熱心です。スマート暖房システムは、このトレンドがどのように形作られているかを示す一例です。

AIoT は、天候、汚染レベル、特定の場所の作業員数などの変数を監視し、建物内の機器を自動的に調整するのに役立ちます。居住者の正確な数を把握することで、建物の利用者の状況を改善し、不必要なエネルギー消費を防ぎ、予測分析の基盤を築くことができます。

トロントに拠点を置く Ecobee は、占有率と湿度センサーからのリアルタイム データ、外気温の測定値、および過去のユーザー行動パターンに基づく予測に基づいて継続的に調整する AI 搭載スマート サーモスタットを使用しています。 Ecobee の最新機能では、システムを時間帯別のエネルギー価格設定に結び付け、AI モデルが安価なエネルギー使用を優先できるようにしています。

AIoTの将来について話すとき、私たちは自動運転車について話しました。マッキンゼーは、2030年までに自動車の15%が自動運転になると予測している。 AI は制御システムにデータを送信し、車両が物体に正確に反応し、速度を制御し、方向を変えることを可能にします。

自動運転車のユースケースでは、既存の AI が新しい IoT インフラストラクチャと統合され、車が交通状況、道路の閉鎖、気象状況をリアルタイムで把握できるようになります。交通機関や自治体のインフラにコネクテッドデバイスが組み込まれるほど、交通渋滞の緩和などのメリットは大きくなります。

Ericsson と Veoneer は協力して、このテクノロジーの広範な導入をサポートする Connected Vehicle Cloud を開発しました。この提携により、路上のすべての自動運転車が最新のリアルタイムデータを確実に得られるよう、車両間（V2V）および車両とあらゆるもの（V2X）の接続性を実現します。クラウド テクノロジーは、このデータを最小限の遅延で処理します。

AIoTを通じてロボット工学を強化する方法

ロボット産業全体では2019年に大幅な成長が見られ、6月だけで11億ドルが投資されました。人間の知能と同様に、外部環境は私たちの意思決定に影響を与えます。リアルタイムの AIoT ロボットをすぐに利用すれば、よりスマートな意思決定が可能になり、現実世界のインテリジェンスに近づくことができます。

スターシップ・テクノロジーズ社が製造したような配達ロボットは多くの都市でよく知られており、ブランドが消費者向け商品や商用商品を迅速かつ確実に配達するのに役立っています。これらのロボットはすでに、移動や目的地への到達に IoT の力を活用しています。現在、企業は AI が自然言語処理を使用してこれらのボットが顧客とコミュニケーションできるようにする方法を模索しています。宅配サービスの人気が高まるにつれ、ロボットもこの傾向とともに成長していくと思われます。

AIoT は外科用ロボットのさらなる有用性を高めることも期待されています。スマート手術室は医療機器、リアルタイム画像、患者の健康データに接続します。外科用ロボットはこのデータを活用して繊細な手術中の判断を調整し、患者の治療結果を改善することができます。

生産性と精度の向上

場合によっては、パターンを検出して予測を行うアルゴリズムをトレーニングするために利用できるデータの量によって AI の能力が制限されることがあります。業界が IoT のメリットを受け入れ続け、接続されるデバイスの数が増え続けるにつれて、AI の可能性も高まります。

AIoT は、これらの接続された環境で利用可能な膨大なデータ プールを活用して、よりスマートな自律的な意思決定とより正確な予測分析を実現します。全体として、これは組織の生産性の向上、より効率的なプロセスの作成、さらには全体的な顧客エクスペリエンスの向上に役立ちます。

従来、製造業、自律走行車、ロボット工学などのハードウェア関連の業界がこの技術を早期に導入してきましたが、IoT をプロセスに統合するあらゆる業界が、AIoT によって約束される生産性向上の恩恵を受けることができます。