AIoT－市場を変える人工知能（AI）とIoTのコラボレーション

現在、IoT事例というのはどの分野でも構造的に似通っています。まず最初に非効率的な、第4次産業革命といわれる「インダストリー4.0」基準に適応していない「業務」があり、それをどうにか改善したい、という「課題」があります。IoT接続によって、それら課題の効率化と自動化を可能にすることができるわけです。私たちが確実に未来への第一歩を踏み出せるように手助けをしてくれるのがIoT接続。これが、変革的な技術力をもって、実在するリアルな産業課題を解決する「ソリューション」を届けてくれるのです。

IoTと並んで、今、もう一つの革新的なテクノロジーが急速に勢いを増しています。皆さんもご存じの「人工知能（AI）」です。AIはアルゴリズムや適合的な計算モデルを用いて、問題解決、学習、パターン認識、意思決定を行うことができるコンピューターシステムのこと。AIシステムは機械学習、ディープ・ラーニング、自然言語処理などの技術を活用して認知機能をエミュレート（模倣）し、時間の経過とともに継続的して性能を改善・改良することが可能です。

IoTはリアルタイムのデータを入手することに長けており、AIはその入手データの処理が得意分野です。双方の技術が合体して機能することで効率性やパフォーマンスがあがり、産業をまったく新しいレベルへと飛躍させる「コネクテッド・エコシステム」が誕生します。つまりこれが「AIoT」なのです。現代に生きる私たちは、このコンセプトをしっかり認識しておく必要があるでしょう。

AIoT活用事例の「今」

AIは、現在の多くのIoT分野において、デバイスやシステムのパフォーマンスを最適化するための不可欠な役割を担っています。

そのひとつが「スマートシティ」でしょう。AIを搭載したIoTソリューションが交通管制、廃棄物管理、大気または水質、公共料金の請求、公共の安全など、都市システムの効率的な管理を可能にし、スマートシティの開発を推進しています。AIがセンサーやデバイスから収集したデータを分析し、都市の運営を最適化するためのリアルタイムな知見を提供することで、私たちは生活の質を向上させることができるのです。2020年に6480億ドルだったこの「スマートシティ」市場は、年平均成長率25.2%で2030年には6兆600億ドル超に成長すると予測されています。

エネルギー分野もAIoTを大いに活用し、さまざまな形で技術を取り入れています。AIoTによりスマートグリッド（スマート送電系統）をより効率的かつ弾力的にし、配電の最適化、停電の削減、エネルギーシステムの全体的な効率化を実現することが可能なのです。これには、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーの、送電系統への統合を最適化することも含まれます。AIアルゴリズムによって、気象データに基づいて再生可能エネルギーの生産量の変動を予測し、それに応じてグリッド運用を調整することができます。また、AIoTは消費者のエネルギー消費パターンを予測し、エネルギー貯蔵システムの管理を改善することで、最適なグリッド運用を実現することが可能なのです。

AIoTの恩恵を受けるもう一つの産業は農業です。特に精密農業と呼ばれる分野にはAIoTが欠かせません。「ネクスト農業革命」とも呼ばれる精密農業では、すでに農業で使用されている多数のIoTツールやデバイス等を活用し、それをさらに最適化。例えばIoTセンサーが土壌の水分、温度、栄養分などのデータを収集、それをもとにAIアルゴリズムが作物の植え付け、水やり、収穫の最適なタイミングを決定する、というようなことが可能になるわけです。

AIoTが作り出す未来の可能性

このようにすでに様々な用途で使用されているとはいえ、AIとIoTの統合はまだ始まったばかり。さらなる成長・発展の機会が多数あると考えられます。そのひとつが、エッジ・コンピューティングとAI （人工知能）を組み合わせた「エッジAI」です。エッジ・コンピューティングとは、クラウドサーバーではなくスマートデバイス・ネットワークの「エッジ」に近い場所でデータ処理を行うことで、より高速で大量の処理を実現する新しいコンピューティング・パラダイムのこと。

「エッジAI」では、こうしたネットワークに人工知能が組み込まれ、「エッジ」でAI処理ができるようになります。これによりデバイス自らが、収集したデータや機械学習に基づいて、ミリ秒単位で様々な判断を下すことができるようになるのです。実際に、この技術によって予知保全のレベルが進歩すると期待されています。ローカライズされた独立IoTネットワークが自らの機器の故障を予測し、それを防ぐために行動できるようになると予想されているのです。スマートホームや工場、自動運転車、エネルギーグリッド、AIを活用したヘルスケアソリューションなどの様々な分野でこの予知保全が発展していくのではないでしょうか。

クラウド・コンピューティングからエッジ・コンピューティングへの移行は、クラウドベース・ソリューションにおける問題のひとつである、セキュリティにも取り組むことになります。2022年には、データ漏洩の50％近くがクラウドで起きており、平均して社内クラウドで424万ドル、社外クラウドでは502万ドルものデータ侵害コストがかかっています。しかし、データがクラウド上ではなくエッジ上で処理される場合、ローカルネットワークから離れることなく、部分的または完全に自動的に削除することができるのです。

またサイバー・セキュリティ以外に、ビデオ監視を利用した物理的なセキュリティを増強することも可能に。スマート・セキュリティ・システムは異常検知のために、データをリアルタイムで処理することができます。またアクセス・システムで、複数のパラメータによって同時にそしてより効果的に個人を特定することができるようになるのです。

AIoTとテルトニカ・ネットワークス

当社テルトニカ・ネットワークスは、AIoTの進化を注視しております。当社の研究開発責任者マンタス・シザウカスは、IoT市場においてAIには様々な用途があり、大変な価値をもたらすと予測しています。一方でこの技術が、健全とはいえない目的に使われる可能性も大きいと考えているのです。「確かにIoTによって、ユーザーのプロファイリング、パーソナライズされた広告、市民の監視を目的としたデータ分析のようなものは、これまでよりはるかに少ないリソースでできるようになり、その分より広く利用されるでしょう」とのこと。問題はデータそのものではなく、誰がデータにアクセスし、そのデータを使って何をするのか、ということになってくるでしょう。

もちろん、明るい兆しもあります。「AIは、ユーザーにとって複雑なネットワーク設定プロセスを容易にすることができます。ネットワークを迅速かつ正しく設定でき、さらには動的設定への扉を開くことも可能です」当社製品に話を移すと、RMSは、これらの技術から最も多くの恩恵を受けることになると思われます。「ネットワーク接続されるデバイスの数および収集されるデータの量は、AIoTを活用したイノベーションと成長のための肥沃な土地になります」と述べたマンタス。そして少なくとも「市場でAIの利用が進むことは、当社テルトニカ・ネットワークス製品のセキュリティをさらに強化することを後押しすることになります」と結論付けています。