モノのインターネットにおけるAIの役割

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私たちの周りのすべてのものが知的になることを考えたことはありますか?

ガジェットはどうすれば人間のような判断を下す能力を獲得できるのでしょうか?

ボタンをクリックするだけで周囲の環境を変えることができるのでしょうか?

さて、これらすべての不思議に対する答えは、今日最も強力なテクノロジーである IoT と AI という流行語にあります。これらを組み合わせると、周囲の環境を変える能力を持つ、より強力なテクノロジーが生まれます。

さて、IoT と AI が組織や人々にどのように役立つか、そしてこの 2 つを統合する必要性について説明する前に、この記事の内容をよりよく理解するために、AI と IoT という 2 つの異なるテクノロジーと、今日の世界におけるその重要性について簡単に紹介したいと思います。

モノのインターネット (IoT)

スマートエアコンがどのようにして外気温に関するすべてのデータを収集し、それに応じて室内の温度を調整するのか疑問に思ったことはありませんか?

この質問の答えは、プロクター・アンド・ギャンブルでのプレゼンテーションでケビン・アシュトン氏が作った「モノのインターネット」という用語にあります。

モノのインターネットとは、インターネットに接続され、データを収集して処理し、インテリジェントな意思決定を行うことができるモノまたはデバイスを指します。これらのデバイスは、家庭のエアコンのように単純なものから、ウェアラブルやスマートカーのように複雑なものまでさまざまです。

IoT の重要性は、理論的な情報や知識だけでは効果的な意思決定を行うのに十分とは考えられていないため、リアルタイムデータを収集して組織や個人がより実用的で情報に基づいた意思決定を行えるようにすることです。そのため、モノのインターネットの人気は飛躍的に高まっており、これは Business Insider が実施した調査からも確認でき、2019 年には IoT デバイスが 80 億個あり、2027 年までには 410 億個を超えると予想されています。

人工知能

人工知能は機械知能とも呼ばれ、人間の知能に似た知能を機械でシミュレートし、それによって機械が人間のように考え、行動できるようにするプロセスを指します。

人工知能の 3 つの主な段階は、学習、推論、認識です。

これらの段階では、多くの場合リアルタイムデータを使用して機械がスマートな決定を下し、それに応じて行動できるように設計された AI アルゴリズムが使用されます。

AIの一例としては、右折するか左折するか、停止するか、交通を検知するか、速度を調整するかなど、人間が運転するのと同じ判断能力を持つ自動運転車が挙げられます。

AIとIoTを組み合わせる力

IoT と AI の機能を個別に理解した後は、AI と IoT を統合する必要性について理解を深めることができます。 AI と IoT を組み合わせると、人工知能 IoT (AIoT) と呼ばれる製品が生まれます。

AI と IoT を組み合わせる主な理由は、IoT デバイスがすべてのデータを収集し、それをクラウドまたはインターネット経由で通常データを収集できるその他のスペースに転送する目的を果たすためです。AI は、意思決定や機械の動作や応答のシミュレーションに役立つ AIoT の頭脳と見なされています。

より良く、より深く理解するために、上で説明したスマートエアコンの例をもう一度考えてみましょう。スマートエアコンには、実際に外気温を検知するセンサーが搭載されています。しかし、センサーはデータを収集することしかできず、データの収集だけではスマートデバイスの目的を達成することはできません。これは、IoT デバイスと融合され、実際にスマートな意思決定を行うのに役立つ人工知能コンポーネントです。したがって、エアコンの AI コンポーネントは、最終的には室温の調節に役立ちます。

AIoT デバイスの意思決定プロセスをよりよく理解できるように、AIoT デバイスが実行する手順を以下に詳しく説明します。

1. データ収集

データは、IoT デバイスにインストールされたセンサーの助けを借りて収集されます。これらのセンサーは実際のデバイスの一部であり、複数のセンサーを 1 つのデバイスに接続してさまざまな種類のデータを収集できます。

たとえば、デバイスには、さまざまな種類のデータを収集するためのカメラ、GPS、加速度計などの複数のセンサーが搭載されている場合があります。

2. データ転送

その後、データ量が膨大になるため、通常はクラウドに転送されて保存されます。クラウドは、組織が大量のデータを保存するためのハードウェアのインストールに多額の費用をかける必要がないため、ストレージコストの削減に役立ちます。

3. データ処理

クラウドに保存されたデータは処理されなければ役に立ちません。データの処理には、クラウドから関連データを抽出し、データをクリーニングしてすべての異常を取り除き、標準形式に変換し、アルゴリズムを適用して洞察を導き出すなどの複数の段階が含まれます。

4. データ予測

機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、将来の出来事を予測する上で重要です。関連するモデルが確立された後、得られた結果に基づいて予測を行うことができます。

5. 行動

予測を行った後、最終ステップでは、生成された洞察に基づいて機械が行動します。

説明した手順は、IoT と AI を融合することの重要性を明確に示しています。前者はさまざまなリソースからデータを収集するのに役立ち、後者はデバイスが収集したデータから有意義な洞察を引き出し、スマートなアクションを実行するのに役立ちます。

そのため、IoT の価値はその分析と実行の段階で決まり、人工知能がなければ意味がないと言えます。

AIとIoTを統合するメリット

1. 顧客体験の向上

これらのデバイスはユーザーの好みを理解し、それに応じて調整できるため、多数の AIoT デバイスを使用して顧客エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

たとえば、スマートホームのサーモスタットは、人間の介入なしに自動的に温度を調節できます。

2. コネクテッドインテリジェンス

IoT に AI が組み込まれると、予測分析 (何が起こるか?)、処方分析 (何をすべきか?)、適応分析 (どのような適切なアクションを検討すべきか?) により、より「コネクテッドインテリジェンス」を体験できるようになります。システムは新しい変更にどのように適応すべきかなど、すべての処理を 1 つのデバイスで実行できます。

3. 計画外のダウンタイムを削減

機械の故障や不具合は産業機器ではよくある問題であり、このような計画外のダウンタイムは突然の操業停止により多額の費用がかかる可能性があります。しかし、この問題は AIoT の助けを借りて解決できます。AIoT はすべての機器を継続的に監視してパターンを識別できるため、最終的には機械の故障を適時に予測するのに役立ちます。

デロイトの調査によると、製造業では機械の予知保全により設備の可用性が 10 ～ 20% 向上し、全体的な保守コストが 5 ～ 10% 削減されることがわかりました。

4. 新製品と新サービス

IoT に AI を組み込むと、データを収集して分析し、状況に応じて人間のようなインテリジェントな判断を下すことができる強力な新製品やサービスを直接作成できます。

たとえば、MIT 人工知能研究所の 3 人のメンバーによって開発された iRobot Roomba は、IoT と AI を使用して効率的に部屋を掃除します。このロボット掃除機には、途中の障害物や床の汚れを検出するのに役立つ一連のセンサーが組み込まれています。基本的に家のレイアウトを記憶することで、最も経済的な掃除動作を採用します。

5. リアルタイム監視とアクション

AI 対応の IoT デバイスは、厳密な監視活動にも役立ちます。リアルタイム監視の一例としては、ルートを選択する際に役立つ Google マップがあります。リアルタイムの交通状況を監視し、特定の場所に到着するまでの予想時間や適切なルートなど、あらゆる情報を提供します。

6. リスク管理の強化

IoT と AI を組み合わせた多数のアプリケーションは、従業員の安全、サイバー脅威、経済的損失など、さまざまなリスクや脅威を組織が予測し、適切に管理するのにも役立ちます。

IoTデバイスに組み込まれたAIの実例

1. 交通管理

都市部では交通が深刻な問題であり、混雑を避けるために効果的な交通管理が常に必要です。交通管理は、人間が行わなければならない場合、混乱や混沌を招くだけなので困難になる可能性があります。しかし、AIoT はこの問題に対するスマートな解決策です。ドローンを使用することで、広範囲を監視して交通データを送信し、それを AI で分析して、人間の介入なしに信号機の調整などの最終決定を下すことができるため、効果的なリアルタイム管理が実現できるようになりました。

このシステムの一例として、Alibaba Cloud が開発した製品「ET City Brain」が挙げられます。このシステムは事故や違法駐車を検出する機能があり、必要に応じて信号を変更することもできます。

2. 自動運転車

自動運転車は、AI が IoT デバイスに組み込まれているもう 1 つのユースケースです。テスラの自動運転車がその最たる例だ。搭載されたセンサーとAIの力により、車は周囲の状況を把握して人間のような判断を下すことができます。たとえば、最適な速度、天候、道路状況を判断して、効率的な意思決定を行うことができます。

3. スマートホーム

IoTとAIの統合により、スマートホームという概念も生まれました。スマートホームは、IoT の助けを借りてすべてのデバイスを相互に接続し、これらのデバイスは AI の助けを借りてスマートな決定を下す機能も備えています。スマートホームは、デバイスをリモートで制御する機能を提供することで、私たちの生活をより便利にします。たとえば、テレビをつける時間や、火事のときに消防署に電話する時間を事前に決めることができます。家にいないときでも、必要に応じて電化製品の電源をオンまたはオフにすることができます。

4. 人体センサー

健康を維持することは現代の人々にとって大きな課題です。忙しいスケジュールのため、定期的に医師の診察を受けるのが難しい人も大勢いますが、この問題は、血糖値、心拍数、コレステロール値などを追跡できるフィットネストラッカーなどのウェアラブルデバイスの助けを借りて解決することもできます。これは健康管理に役立ちます。

これらのセンサーは、建設会社が作業員の姿勢を検知して作業中の怪我を防ぐためにも使用できます。

5. 製造ロボット

製造業でも製造工程にロボットを活用していますが、ロボットは単なる AI が組み込まれた IoT デバイスにすぎません。時間とコストを節約することで製造プロセスの向上に役立ちます。

一例としては、ロボットを使用して高精度のレンズを製造する眼鏡メーカーが挙げられます。

6. 顔認識

顔認識は、AIoT のもう一つの重要な使用例です。顔認識は犯罪捜査部門にとって重要であり、オフィスで従業員の出勤状況を識別するためにも使用できます。

顔検出器が現在使用されているもう一つの興味深い分野は、ショッピングモールやその他の公共の場所で、人々がマスクを着用しているかどうかをチェックし、それに応じて違反者を処罰することです。

7. 小売分析

小売店の従業員の管理は重要なタスクです。人員過剰も人員不足も非効率につながる可能性があるためです。しかし、センサーと AI を活用することで、店舗に入る人々や店内での動きを観察し、レジカウンターに到着するまでにどれくらいの時間がかかるかを予測することができます。カウンタースタッフをそれに応じて増減することで、チェックアウト時間を短縮し、生産性を向上させることができます。

収集されたデータは、後でピーク時間を特定し、事前に管理戦略を策定するためにも使用できます。

8. スマートビルディング

IoT と AI が交差するもう 1 つの領域は、スマートオフィスビルです。そのため、住宅だけでなく建物全体にAIoTを導入することで、運用効率の向上やコスト管理が可能になります。たとえば、一部の企業では、建物内に AIoT デバイスのネットワークを設置し、人の存在を検知してそれに応じて温度を調整したり、人がいないときに機器をシャットダウンしたりすることで、エネルギー効率を向上させ、最終的にコストを削減しています。

建物内で発生する可能性のある火災やその他の故障を検出するのに役立つその他の機器もある場合があります。

要点

IoT と AI の融合により、非常に強力なテクノロジーであるモノの人工知能 (AIoT) が形成されました。これにより、デバイスがデータを収集し、そのデータを分析して人間のような判断を下せるようになり、生活がより簡単でスマートになります。

AIoT は、家電製品、自動車、健康などあらゆるものを人間の介入なしにボタンをクリックするだけで制御できるようにすることで、人々の生活をより便利にします。

AIoT には、ロボット、スマートビルディング、その他のウェアラブルデバイスの助けを借りて、ビジネスを効率的かつインテリジェントにし、従業員に最大限の利益と高い効率を提供する機能もあります。

また、リアルタイムの交通検出マップ、交通管理システム、顔検出器などのテクノロジーを活用して、世界中の多数の人々を支援および管理する機能も備えています。

記事の出典: https://dzone.com/articles/the-role-of-artificial-intelligence-in-iot

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