拡張現実（AR）が産業ワークフローを変革する
ボストン—拡張現実（AR）は、前例のないレベルの効率性とインサイトを提供し、産業オペレーションに革命をもたらす態勢にあります。
この洞察は、PTCのLiveWorxデジタルトランスフォーメーションイベント（6月10〜13日）のオープニング基調講演で強調されました。
PTC CEOのジェームズ・E・ヘッペルマン氏は、ARがデジタル情報を物理世界へ拡張し、エンターテインメントを超えて実用的なヒューマン・マシン協働へ進出することを強調しました。
「デジタルと人間のインタラクションがARを通じて融合すると、デジタルレイヤーがタスクを監視、ガイド、最適化できるため、作業者は著しく生産的になります」とヘッペルマン氏は述べています。
ARは2016年のPokémon GO現象で一般の注目を集めましたが、IoTが主に機械生産性を高めるのに対し、ARは人間中心のカウンターパートとして機能します。
ARによりユーザーは、現実世界に重ね合わせられた文脈的な三次元データを視認できます。これは従来のウェブブラウジングの静的な性質を補完する、リアルタイムで直感的な拡張を提供します。
ARは依然として初期採用段階ですが、投資は増加しており、特に小売、防衛、不動産で顕著です。これは2018年3月のPerkins Coie研究で指摘されています。同調査ではユーザー体験が主要障壁と特定されましたが、回答者の3分の2がAR収益がVRを上回ると予測しています。
PTCのVuforiaプラットフォームはこの成長を例証します：売上が年間80%以上増加し、Vuforiaは同社ソフトウェア収益の約7%（10億米ドル超の年間売上中約7000万米ドル）を占めるまでになりました。
並行して、Siemens Digital IndustriesがARをSolid Edge 3D設計スイートに統合し、デジタル製造ツールキットを拡張したことを発表しました。
GartnerはARが小売を変革し、2020年までに1億人の消費者がオンラインと店舗の両方でARショッピングを行うと予測しています。これは2019年4月の大胆な予測でした。
産業内では、ARの最も顕著な用途はスキル開発とトレーニングであり、作業者が複雑なタスクをOJTで習得できるようにします。
本年初め、PTCはVuforia Expert Captureを発表しました。経験豊富なオペレーターが機械設定などのタスクを実行しながら、標準作業手順（SOP）をリアルタイムで記録できるようにします。
GlobalFoundriesはExpert Capture使用でSOP作成時間を10分の1に短縮したと報告しています。これはGlobalFoundriesのグローバルイノベーション責任者、D.P.プラカシュ氏によって語られました。
LiveWorxでは、PTCがExpert CaptureをMicrosoft HoloLensの位置認識機能対応で拡張し、空間精度を向上させました。
PTCはまた、受賞歴のあるオランダARエージェンシーTWNKLSの買収を発表しました。これはAR採用加速とPTCの市場リーチ拡大が期待されます。
Matterportとの提携で、PTCはバーチャルツアーと工場データ可視化をサポートする3Dイメージングプラットフォームを立ち上げ、顧客が産業施設のデジタルツインを生成できるようにしました。
PTCはまた、AI搭載のモデルベースARプラットフォームであるVuforia Engine 8.3を発表しました。ディープラーニングアルゴリズムがCAD-to-AR変換を洗練させ、より豊かで正確な可視化を提供します。
パートナーのRockwell AutomationはARポートフォリオを拡張し、データ可視化、トレーニング、スマートファクトリー統合にPTCのVuforiaスイートと共に適用しています。
ヘッペルマン氏はARの教育とデータ収集ポテンシャルを強調し、HoloLensやスマートグラスを装着することでユーザーが即座にインターネットに接続されることを指摘しました。
「クラウドデータストリームが視覚と音声という有形の形になり、ユーザーのジェスチャーがデータへデジタル化され戻る。HoloLensをリアルタイムのアナログ・ツー・デジタルモデムにする」と同氏は説明します。
ARヘッドセットはエッジエージェントとして機能し、コンピューティングパワーとセンサーを内蔵して文脈情報をローカルで取得・処理します。
ヘッペルマン氏は、「万一のためのトレーニング（just-in-case training）」をARが排除し、リアルタイムガイダンスを提供することで、経済生産性を根本的に再構築し得ると主張します。
チェスのシナリオで説明しました：ARヘッドセットが、チェスエンジン推奨の手順で初心者プレイヤーをガイドし、広範な学習なしで勝利を可能にします。
ARは学習を置き換えるのではなく、人間とコンピューターが協働するより賢く効率的な方法を提供することを強調しました。
モノのインターネットテクノロジー