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  • IoT の基本3: IoT の未来に備えて

    Pedro Pereira フリーランスライター兼編集者

    2022年12月8日
    すべての優れたデータの背後にはメタデータがある

    IoT は、自宅のキッチン、職場環境 (在宅勤務でも会社のオフィスでも)、スーパーマーケット、家電工場、食品農場など、あらゆる場所に浸透しています。モノのインターネット (IoT) は、私たちの生活のあらゆる側面に影響を及ぼす存在となるでしょう。問題は、それがどれくらい先の未来なのか、ということです。

    ほとんどの場合、IoT の実装は先駆的な試みにとどまっています。予知保全、コネクテッドカー、遠隔手術など、私たちが長年期待していた進歩は、少しずつ実現しています。

    これから5~10年以内に、IoT のユースケースは、その多くが当たり前のものとなるでしょう。例えば、現在地の交通情報や気象情報を教えてくれるコネクテッドカーは、もはや目新しい存在ではなくなるはずです。また、ATM に行けば、機械があなたの顔と声を認識してくれるため、カードは不要になるでしょう。

    しかし、IoT による変化は一夜にして起こるものではありません。企業が最新のテクノロジーに投資し、人工知能 (AI) アルゴリズムが洗練される中で、少しずつ起こっていくはずです。IoT が5年後にどれほどの影響をもたらしているのかを正確に予測するのは困難ですが、次のような領域の進展がその一翼を担うことは間違いありません。

    • 5G の実装

    • AI とロボティクスの進歩

    • フォグコンピューティングとエッジコンピューティング

    5G + IoT という強力なタッグ

    5G ネットワークは普及の途上にあります。このネットワークは帯域幅を大幅に拡大し、4G 接続の100倍とも言われるスピードをもたらします。建物などに遮蔽されることなく数千マイル先にデータを送信できる広大な WiFi ネットワークと言えるかもしれません。

    5G と IoT は、自動運転車の発展を促す可能性を秘めた強力な組み合わせであり、リアルタイムにデータを提供して安全な運行を保証します。また、5G は車両の製造においても一定の役割を果たします。Porsche 社と Volkswagen 社は、ワイヤレス制御のロボットや生産ツールの利用など、5G を活用した試験生産を開始しています。

    ほかにも、5G と IoT の組み合わせを活用したさまざまなユースケースの開発が行われています。例えば、ドライバーを空きがある駐車場に誘導する交通システム、歩行者を検知してオン/オフを切り替える街灯、山火事検知システムなどがあります。

    山火事の検知では、いくつかの企業がカメラとセンサーを導入して視覚データや気候データをキャプチャし、火災の兆候に迅速に対応できるようにしています。同様のテクノロジーは農業の分野でも検証されており、水分、酸性度、栄養分といった土壌条件を分析して、どの作物を植えるべきかを判断しています。

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    世界を変える AI とロボティクス

    近年、AI の普及が進んでいます。今後は、AI とロボティクスの両方がさらに大きな影響を及ぼすでしょう。前述の ATM の例では、AI アルゴリズムで顔認識と音声認識を活用し、利用者を検証するようになります。ATM で人物を判別できるようになれば、利用者は財布や手帳からデビットカードを取り出す必要がなくなります。

    通信会社やソフトウェア企業は、コールセンターやヘルプデスクに問い合わせてきた顧客の音声を認識するだけでなく、気分を把握する AI 対応アプリケーションの開発に取り組んでいます。感情を把握することで、システムが適切な窓口に電話を転送できるようになるため、ユーザーは何度も音声メニューを操作せずに済むようになります。

    ロボティクスの分野では、自動車メーカーが取り組んでいるような次世代システムが実現したり、これまでになかった場所にロボットが登場したりするといった進歩が見られる可能性があります。将来は、ファストフード店で食べ物を、コンビニエンスストアでガムを、ドラッグストアで鎮痛剤をロボットから受け取るようになるかもしれません。

    すでにロボティクスが活用されている製造や物流の分野でも、さらに高度化が進み、ロボットが清掃やメンテナンスなどの仕事をこなすようになるでしょう。また、遠隔手術や製造現場などさまざまな環境で、ロボットと人間がリモートまたは現場で協力し、仕事を達成するようになるはずです。

    最終的には、AI とロボティクスの両方の進歩によって、産業用ロボットはさらにモジュラー化されて柔軟性が高まり、反復作業をするだけでなく、仕事を学べるようになるでしょう。その結果、製造業が一変することになります。

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    Octo Telematics 社は、コネクテッドカーから収集した1700億マイル分のデータを分析することで、保険会社がリスクを評価し、事故対応や保険金請求のサービスを提供し、顧客関係を管理する方法を変革しました。

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    エッジとフォグでのデータ処理能力の強化

    IoT デバイスで収集されるデータが膨大な量に上る中、ストレージの効率化とリアルタイム分析がコストのかかる複雑な問題となっています。それを解決するのが、フォグコンピューティングとエッジコンピューティングです。データソースに近いほど、すばやく効率的かつ柔軟にデータから洞察を獲得できるようになります。

    エッジはすでに、多くのデジタルトランスフォーメーションの実現に欠かせない要素となっています。将来的には、エッジコンピューティングとフォグコンピューティングの両方が成長を続けるでしょう。フォグコンピューティングをエッジコンピューティングと連携させることで、データ処理と意思決定をデータソース (IoT デバイス) の近くで行えるようになり、クラウドへのデータの送信が不要になります。

    フォグコンピューティングは、リアルタイムでシームレスなデータ処理を可能にします。分析用のデータがセンサーからサーバーに送信されることがないため、救急隊がすぐに火災に対応できるような状況が実現します。フォグコンピューティングとエッジコンピューティングによって、低レイテンシ、低遅延、ネットワーク帯域幅の効率化、セキュリティと信頼性の向上がもたらされ、より高度なコネクテッドデバイスの開発が促進されるでしょう。

    将来に向けて

    企業は、IoT の未来にどう備えるべきでしょうか。最初に取り組むべきは、事業のどの領域が IoT と AI の実装によるメリットを得られるのか判断することです。そのためには、さまざまなソースから継続的にキャプチャしたデータを整理し、解釈するためのデータ戦略が必要です。 

    オンプレミス、クラウド、およびハイブリッド環境と連携する Cloudera Data Platform のようなプラットフォームは、データを管理して洞察を獲得し、業務上のスマートな意思決定を促進するのに役立ちます。データを理解することで、データドリブンなテクノロジーへの投資が促進されるため、IoT や AI を活用して業務やカスタマーエクスペリエンスを改善できるようになります。最初は一度に1つのユースケースに対応して、IoT 実装の次のステップに役立つ教訓を得られるようにするなど、慎重に取り組むようにしてください。

    IoT への投資には、ビジョンと現実的な考えが必要です。テクノロジーが常に進化する中、質の高いトレーニングデータのキュレーションも進化を続けるプロセスであることを忘れないでください。IoT などあらゆるテクノロジーへの投資で覚えておくべき最も重要なことは、変化はこれからも起こり続けるということです。だからこそ、完全なデータライフサイクルプラットフォームに投資して、段階的なアプローチを採用することが、最良の結果を得る可能性を高めるのです。

    IoT やその先の未来に備えるために、ポイントソリューションよりも完全なデータライフサイクルプラットフォームが適切な理由については、こちらをご覧ください。

    著者

    著者 Rob Carey の写真

    Pedro Pereira

    Pedro Pereira 氏は、ニューハンプシャーを拠点とするフリーランスのライター兼編集者です。サイバーセキュリティ、AI、IoT などをテーマに、20年以上にわたって IT 業界を取材しています。

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