IoT

IoTとAIを組み合わせると何がいいのか

IoTと急速に進歩するAIテクノロジーを組み合わせると、状況に応じた制御を自動的に行う動作をシミュレートする「スマートマシン」を作成して、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。その結果、イノベーションが加速し、関係する組織の生産性が大幅に向上します。

AIとIOTが成長のための完璧なパートナーであるのはなぜですか?

機械学習によって強化されたIoTは、これらの補完的なテクノロジーを採用している企業への影響と利益を効果的に倍増させています。

100人のトップITエグゼクティブを含む500人のITプロフェッショナルを対象とした最近の調査では、IoTとAIが現在使用されている最も人気のあるテクノロジーであるだけではなく、効率の向上と競争上の優位性を求める企業へのさらなる投資のリストのトップでもあることが示唆されました。

しかし、なぜこれまでにIoTとAIがエッジコンピューティングやブロックチェーンなどの他の人気のあるテクノロジーの前にあるのでしょうか。

これは、機械学習によって強化されたIoTが、これらの補完的なテクノロジーを採用している企業への影響と利益を効果的に倍増させているためです。実際AIは、今日のIoTベースのデジタルエコシステムで成功するための不可欠な要素です。

理由は簡単です。
IoTと急速に進歩するAIテクノロジーを組み合わせることで、インテリジェントな動作をシミュレートする「スマートマシン」を作成し、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。その結果、イノベーションが加速し、関係する組織の生産性が大幅に向上します。なので、IoTとAIの市場が急速にそして連携して発展しているのも不思議ではありません。

AI市場は急速に成長しています。
バンクオブアメリカのメリルリンチは、ロボットとAIソリューションの市場が2024年までに年間1,930億米ドルに急増すると予測しました。彼らは、採用により多くの業界で生産性が30%向上すると同時に、製造人件費が18〜30%削減される可能性があることを示唆しました。

AIが成熟するにつれ、テクノロジーは複数の状況をより正確に処理できるようになります。これは、AIが大規模に展開される可能性が高くなり、人間の介入が減少することを意味します。したがって、ソリューションがもたらすプラスの影響を拡大する可能性があります。

IDCは、インターネットに接続されるデバイスの数が2016年の110億から2025年の800億に急増し、それに対応してデータ生成が2013年の4.4ゼタバイトから2020年の44ゼタバイト、2025年の180ゼタバイトに急増すると予測しています。

この大量のデータは、あらゆるタイプの企業に、以下に概説する重要な課題を提示します。AIが高性能で機敏なソリューションを実現するためにますます役立つようになる課題です。

IoTデータから意味のある洞察を管理、分析、作成する方法

高速で正確な分析を確実にする方法

・一元化されたインテリジェンスとローカライズされたインテリジェンスのニーズのバランスをとる(センサーはどの程度スマートである必要がありますか?)
・パーソナライズとデータのプライバシーおよび機密性の圧力とのバランス
・サイバー攻撃の脅威の増大に直面した場合のセキュリティの維持

したがって、デバイスのセンサーはデータを配信しますが、データは実用的な場合にのみ価値の創造をサポートできます。 IoTにはAIが必要であり、その逆も同様です。 IoTがデータを提供する場合、AIはリアルタイムの応答を解き放ち、スマートアクションを推進するためのコンテキストと創造性の両方を提供する可能性があります。

PWCによる最近のレポートでは、AI(およびデフォルトではIoT)の進化は、支援インテリジェンスから拡張インテリジェンス、自律インテリジェンスまでの連続体に沿って行われることが示唆されています。

最も基本的なレベルでは、AIは、リスクのあるイベントを予測して軽減するための予測力を可能にします。これにより、組織はリアルタイムデータを使用して、機械や設備が故障する可能性がある時期を判断できます。そのため、予防的な介入により、障害とそれに関連するコストを防止するための措置を講じることができます。

2番目のレベルは処方の力です。インテリジェントセンサーにアクションを駆動するロジックを装備することは、停止や災害を回避できることを意味します。
たとえば、鉄道の線路センサーは線路の故障を警告したり、自動運転車は車が車線の中心から離れるときに進路を修正したりできます。

さらに高度なレベルでは、IoTを備えたAIは、適応型または自律型の応答を提供できます。これは、ソリューションに継続的なデータフィードを組み込むことができることを意味します。 システムは、人間の介入なしに最適なアクションを実行することを学習します。たとえばヘルスケアでは、血糖センサーは患者のニーズの変化に応じてインスリン送達レベルを変更でき、機械学習を使用して患者の進行中のデータ刺激に直接応答して投与量を調整および変更します。

毎日、毎週、毎月急速に進歩しているにもかかわらず、IoTとAIはどちらも比較的初期のテクノロジーと見なすことができます。スマートマシンは現在、反復的なタスクから従来のアプリケーションを処理できるようになっています。


絶えず変化するタスクで、しかしまだ広大な開発の範囲があります。

AIとIoTが最終的に組織内の運用レベルで適応応答を強化できるように、同じ強力な組み合わせには、組織からのより適応的な戦略的応答が必要です。

IoTがAIと連携して機能する新しいテクノロジーアプリケーションが出現するにつれて、結果として生じるイノベーションは、IoTが新しい市場と機会を生み出し、従来のビジネスモデルを混乱させ、競争環境を劇的に変える方法を証明しています。
このように、収益や安全性、回復力、顧客体験にプラスの影響を与える機会を最大限に活用しようとしている企業は、この強力な革新的なテクノロジーの組み合わせを急速に取り入れています。

Breed Replyは、初期段階のIoT企業への投資家として、アイデアを市場に投入するためのサポートを求めているイノベーターや起業家からの意見を常に聞きたいと考えています。


IoTによって生成された膨大な量のデータは、この情報を処理して反応することができるAIと連携することで、さまざまな可能性を開きます。さらに、人間の介入の必要性を排除することで、これまで考えられなかったレベルの自動化が実現します。クラウドベースのAIの推論速度は、現在約1.5秒です。

このような処理速度により、予知保全は自動化された後付けになります。わずかな材料の劣化に対する瞬時の応答により、機器の故障によるコストのかかるダウンタイムをほとんどなくすことができます。同時に、これらのイベントを検知してそれに応じて応答できるAIは、常に最高の運用効率を確保できます。
この自律性は、他の分野の中でもとりわけロボット工学の未来を動かすのに役立っており、現在、採掘作業から天然ガスパイプラインまですべてに使用されています。

これらの進歩は、従来の技術分野にも限定されていません。
最近、科学者の国際チームがAIとIoTの力を利用して、心血管疾患と糖尿病の効果的な診断のための新しいモデルを開発しました。他の場所では、ET City Brainは、中国の杭州にある交通カメラから取得した情報を利用して、交通信号を適応させて混雑に対処し、救急車が病院に早く到着できるようにしています。

もちろん、GPSやカメラ、ソナーなどからの情報を活用して世界で最も混雑する道路の一部でライダーを安全かつ自律的に輸送するテスラのオートパイロットプログラムほど広く公表されているAI/IoTコラボレーションはほとんどありません。

これがすべてであるのと同じくらい印象的ですが、AIはますます速くなっています。
中央サーバーではなくエンドポイントデバイスで実行されるすべての計算を確認するエッジコンピューティングを活用すると、刺激までの推論時間が10〜15ミリ秒に短縮されます。このプロセスはIntelligent Edgeと呼ばれ、ごくわずかな不便も予測してそれに応じて調整できるようにすることで、運用パフォーマンスをリアルタイムで最適化しようとします。

AIとIoTは、ブロックチェーンテクノロジーにおける別の著名なデータサイエンスともうまく機能する可能性があります。 IoTはデータ測定を可能にし、ブロックチェーンは物事を透過的に保ち情報を監査し、AIはそのデータを使用して機能を自動化および改善するという考え方です。
この組み合わせは、このプロセスが新世代の自動運転車を生み出す可能性があると信じているドイツの自動車メーカー、ポルシェによってすでにテストされています。


Internet of Intelligent Thingsには、デバイスを行き来する大量のデータを分解する力があります。これについての最もよい部分は、プロセス全体が機械とソフトウェアによって駆動されるため、人間の介入なしに実行できることです。これにより、エラーが発生せず、精度が向上します。

弊社は、名古屋で工場にIoTを設置、納品したり工場向けに開発しています。
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