IoT が人工知能の可能性をどのように活用しているか

過去 10 年間、モノのインターネットはビジネスの世界で着実に採用されてきました。企業はすでに IoT デバイスとそのデータ機能を使用して構築または最適化を行っており、ビジネスおよび消費者向けテクノロジーの新時代の到来をもたらしています。人工知能と機械学習の進歩により、「人工知能」(AIoT) を活用した IoT デバイスの可能性が解き放たれ、次の波が到来しています。

AIoT を採用し、投資する消費者、企業、経済、産業は、その力を活用して競争上の優位性を得ることができます。 IoT はデータを収集し、AI がそれを分析してインテリジェントな動作をシミュレートし、人間の介入を最小限に抑えながら意思決定プロセスをサポートします。

モノのインターネットに人工知能が必要な理由

モノのインターネットにより、デバイスが相互に通信し、これらの洞察に基づいてアクションを実行できるようになります。これらのデバイスの価値は、提供されるデータによって決まります。意思決定に役立てるためには、データを収集、保存、処理、分析する必要があります。

これは組織に課題をもたらします。 IoT の導入が進むにつれて、企業はデータを効率的に処理し、現実世界の意思決定や洞察にそれを使用することに苦労しています。

これは、クラウドとデータ送信という 2 つの問題が原因です。クラウドは IoT デバイスからのすべてのデータを処理できるように拡張することはできず、IoT デバイスからクラウドへのデータ転送には帯域幅が制限されます。通信ネットワークの規模や複雑さに関係なく、IoT デバイスによって収集される膨大な量のデータは遅延や輻輳を引き起こす可能性があります。

自動運転車など、一部の IoT アプリケーションは、高速でリアルタイムの意思決定に依存しています。自動運転車が効率的かつ安全であるためには、（人間と同じように）データを処理し、即座に意思決定を行う必要があります。遅延、信頼性の低い接続、低帯域幅によって制限されることはありません。

このような迅速な意思決定に依存する IoT アプリケーションは自動運転車だけではありません。製造業にはすでに IoT デバイスが組み込まれており、遅延や遅れはプロセスに影響を与えたり、緊急時に生産能力を制限したりする可能性があります。

セキュリティの観点から、生体認証は特定のエリアへのアクセスを制限または許可するためによく使用されます。高速なデータ処理がないと、緊急事態におけるリスクは言うまでもなく、速度とパフォーマンスに影響を与える遅延が発生する可能性があります。これらのアプリケーションには、超低遅延と高度なセキュリティが必要です。したがって、エッジで処理を行う必要があります。データをクラウドに転送したり、クラウドに戻したりすることは、まったく現実的ではありません。

AIoT のメリット

IoT デバイスは毎日、約 10 億 GB のデータを生成します。 2025 年までに、世界中の IoT 接続デバイスの数は 420 億台になると予測されています。ネットワークが成長するにつれて、データも増加します。

ニーズや期待は変化するため、IoT だけでは十分ではありません。データは増大しており、機会よりも多くの課題を生み出しています。障壁はすべてのデータの洞察と可能性を制限しますが、スマート デバイスがこれを変え、組織が組織データの真の可能性を解き放つことができるようになります。

人工知能を使用すると、IoT ネットワークとデバイスは過去の意思決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマンスと意思決定能力を継続的に向上させることができます。 AI により、デバイスはデータ送信による遅延や輻輳を発生させることなく、「自ら考え」、データを解釈し、リアルタイムの意思決定を行うことができます。

AIoT は組織に幅広いメリットをもたらし、インテリジェントな自動化のための強力なソリューションを提供します。

(1) ダウンタイムの回避

#​​## 海洋石油およびガス業界など、一部の業界ではダウンタイムが妨げとなります。予期しない機器の故障は、コストのかかるダウンタイムにつながる可能性があります。これを防ぐために、AIoT は機器の故障を事前に予測し、機器に重大な問題が発生する前にメンテナンスをスケジュールすることができます。

(2) 業務効率の向上

人工知能は、IoT デバイスに送られる大量のデータを処理し、人間よりも効果的に根底にあるパターンを検出します。機械学習を備えた人工知能は、動作条件を予測し、結果を改善するために必要な変更を行うことで、この機能を強化できます。

(3) 新しく改良された製品とサービスの実現

自然言語処理は向上し続けており、デバイスと人間がより効果的にコミュニケーションできるようになります。 AIoT は、より適切なデータ処理と分析を可能にすることで、新規または既存の製品やサービスを強化できます。

(4) リスク管理の向上

急速に変化する市場環境に適応するにはリスク管理が必要です。 AI と IoT はデータを使用してリスクを予測し、理想的な対応に優先順位を付け、従業員の安全性を向上させ、サイバー脅威を軽減し、経済的損失を最小限に抑えることができます。

AIoT の主要な産業用途

AIoT は、製造、自動車、小売などの多くの業界に革命をもたらしました。以下に、さまざまな業界における AIoT の一般的なアプリケーションをいくつか示します。

(1) 製造

メーカーは、機器の監視にモノのインターネットを使用してきました。さらに一歩進んで、AIoT は、IoT デバイスからのデータ洞察と人工知能機能を組み合わせて、予測分析を提供します。 AIoT を使用すると、メーカーは倉庫の在庫、メンテナンス、生産において積極的な役割を果たすことができます。

製造におけるロボット技術は、業務を大幅に改善できます。ロボットにはデータ送信用の埋め込みセンサーと人工知能が装備されているため、データから継続的に学習し、製造プロセスの時間を節約し、コストを削減できます。

(2) 販売およびマーケティング

小売分析では、カメラやセンサーからデータ ポイントを取得して顧客の動きを追跡し、レジに到達するまでにかかる時間など、実店舗での顧客の行動を予測します。これを使用して人員配置レベルを推奨し、レジ係の生産性を向上させ、全体的な顧客満足度を向上させることができます。

大手小売業者は、AIoT ソリューションを使用して、顧客のインサイトを通じて売上を増やすことができます。モバイルベースのユーザー行動や近接検知などのデータは、買い物中の顧客にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを提供するために使用できる貴重な洞察を提供し、それによって実店舗への客足を増加させます。

(3) 自動車

AIoT は、メンテナンスやリコールなど、自動車業界で多くの用途に使用されています。 AIoT は、故障部品や欠陥部品を予測し、リコール、保証、安全機関からのデータを組み合わせて交換が必要な部品を確認し、顧客にサービスチェックを提供できます。最終的には、車両の信頼性に関する評判が高まり、メーカーは顧客の信頼と忠誠心を獲得します。

AIoT の最も有名で、おそらく最もエキサイティングなアプリケーションの 1 つは自動運転車です。人工知能がモノのインターネットを強化することで、自動運転車はさまざまな状況でドライバーや歩行者の行動を予測し、運転をより安全かつ効率的にできるようになります。

(4) ヘルスケア

質の高いヘルスケアの主な目標の 1 つは、それをすべてのコミュニティに拡大することです。医療システムの規模や複雑さに関係なく、医師は時間と仕事量のプレッシャーの増大に直面しており、患者と接する時間は減少しています。管理上の負担を軽減しながら、質の高い医療を提供するという課題は膨大です。

医療機関はまた、大量のデータを生成し、画像や検査結果などの膨大な量の患者情報を記録します。この情報は患者ケアの質を向上させるために貴重であり、必要ですが、それは医療機関がこの情報に迅速にアクセスして診断や治療の決定を行うことができる場合に限られます。

IoT と人工知能を組み合わせることで、診断精度の向上、遠隔医療と遠隔患者ケアの実現、施設内での患者の健康状態の追跡にかかる管理負担の軽減など、これらの疾患に対して多くのメリットがもたらされます。おそらく最も重要なことは、AIoT が患者情報を処理することで人間よりも早く重症患者を特定し、効率的な患者トリアージを実現できることです。

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