産業AIoT：AIとIoTの融合でインダストリー4.0イノベーションを推進

ブロックチェーンやエッジコンピューティングなどの他の最先端技術と並び、AIとIoTは産業エコシステムにおける破壏の頂点に位置しています。企業とビジネスは現在、競争優位性を獲得し効率を高めるため、これらのトレンド技術への投資を進めています。

個別レベルではこれらの技術自体が産業にとって非常に有益ですが、それらの融合はより大規模な前例のないメリットをもたらします。総称して、これらの技術は相互に情報を共有し、人的介入なしで十分な情報に基づいた意思決定を行う、接続されたインテリジェントなマシンの開発を可能にします。

AIは現在成長中の技術です。本年末までに、1,530億ドルの市場評価額に達すると予測されています。その導入により、生産率を向上させ、労働コストを30%削減する能力があります。

IoTも至る所に拡大しています。接続デバイスは2025年までに800億台のベンチマークを超え、約180ゼタバイトのデータを生成すると予測されています。この大量データを管理し、そこから有用なインサイトを開発するため、AIは近い将来、機敏で高性能なソリューションを持つ手段になることが期待されます。

IoTの課題を解決するAI：

セキュリティ問題以外で、IoTシステムが現在直面している最大の課題は、エンドデバイスからの大量データの取り込みと管理です。このデータを管理、分析し、有用なインサイトを創出するため、人工知能の処理能力が今探求されています。

人工知能の導入により、デバイスと機械は様々なレベルでスマートかつインテリジェントになります：

1) 支援型知能（Assisted Intelligence）

このレベルでは、AIがリスク特定を可能にし、企業に故障予測・予報の能力を与えます。機械をリアルタイムで監視し、ダウンタイム状態を防ぎ、全体効率を向上させます。

2) 拡張型知能（Augmented Intelligence）

このレベルでは、AIが機械に自己判断の知能を与え、潜在的な故障やボトルネックについて人間に警告します。

3) 自律型知能（Autonomous Intelligence）

機械が自律性の強みを獲得し、この知能レベルで必要なアクションを実行できます。新しいやり方を学習し、企業の生産率向上に効果的な役割を果たします。

機械に組み込みたい知能レベルに基づき、産業界はAI（機械学習と共に）を用いて、IoTデバイスや接続機械から送信されるデータを処理できます。

産業におけるIoTとAIのメリット

1) 完全自律環境

IoTにより、企業はエンドツーエンドのオペレーションとプロセスを完全な深さで監視できます。テレマティクス機能を用いて異常を検知し、日常手順について有用なインサイトを得られます。しかし、従来の方法によるデータ処理は慣習的で時間がかかります。

AIはより速いペースでデータを処理し、企業がリアルタイムで必要なアクションを取れるようにします。この迅速な対応が企業の生産率向上を支援します。さらに、AIは機械と様々な設備が相互にやり取りし、人的介入なしで必要なアクションを実行する自律環境を創出します。

2) 全体効率の改善

データ分析とデータマイニングは、企業が有用なインサイト、パターン、トレンドを開発するために最も投資している分野の一つです。IoTは、エンドデバイスから継続的なデータフローを作るのを支援することで、企業のデータサイエンティストとアナリストへの依存を低減します。

AIは企業が個々のコンポーネントの性能を評価するために使用できる、高度なレベルの分析を提供します。AIベースのデータ分析は従来システムよりはるかに効果的で、施設の全体効率を高め、生産率を向上させるのに使用できます。

3) 予知保全

AIは機械やその他設備を十分にスマートにし、異常を検知し、望まぬ故障やボトルネックにつながるパラメータを監視させます。企業は計画保全や状態ベース保全から、修理と復旧の予防的手法へ移行できます。

予知保全は、突然の故障とダウンタイムの可能性を低減し、さらに企業の効率改善を支援します。デロイトの研究によると、AIとIoTは以下を実現できます：

• メンテナンス計画時間を20%〜50%短縮
• 設備可用性と稼働率を10%〜20%向上
• メンテナンスコストを5%〜10%削減

4) 拡張性の向上

IoTデバイスはハイエンドコンピューターからマイクロセンサー、チップセットまで多岐にわたります。しかし、標準的なIoTシステムには、膨大なデータ量の生成に寄与するバッテリー駆動センサーの使用が含まれます。AIは大量流入データを特定・要約し、必要な情報を精査して他のデバイスに渡し、クラウドプラットフォームに保存します。これにより、ビッグデータの洪水を便利なレベルで管理し、IoTエコシステムのスケールアップを可能にします。

IoTとAI融合の一般的な応用例

1) ロボット

製造業は、AIとIoTのような画期的技術の最大の産業採用者です。ロボットは現代の生産企業にとって重要な設備です。材料移動、加工、機械加工タスクを担当します。センサーの組み込みにより、ロボットは今やスマートかつ自立的になりつつあります。AI技術と共に、これらのロボットは情報に基づいた意思決定を行い、協調して製造ユニットの生産増加に貢献できるようになりました。

2) 自動運転車

自動運転車またはセミオートノマス車両は、IoTとAIが連携する最良の例です。これらは接続ネットワークの一部となり、道路上の様々な状況に基づいて動作します。車載AIシステムは、ドライバーの行動予測、歩行者の特定、路面状況の判定、渋滞監視を行い、車両の運転を制御します。

3) 列検知

小売業者はレジカウンターの長い列に悩まされることがよくあります。AIはカメラとセンサーなどの様々なデータポイントを用いて、顧客の動きを検知し、それに応じて長い列を管理します。AIシステムは動的な人員配置レベルを提案し、顧客の継続的な流れを維持し、チェックアウト時間を短縮し、レジ係の生産性を向上させます。

4) スマートサーモスタット

スマートサーモスタットは、AIとIoT駆動システムの使用例としてもう一つ良い例です。ユーザーはスマートフォンを用いて、個人の好みに基づき遠隔地から部屋の温度を確認・管理できます。システムは周囲の環境条件と部屋の人数に基づいて、部屋の温度管理にも使用できます。

結論

AIとIoT技術の融合に基づき、新しい製品とサービスが開発されています。ブロックチェーンやエッジコンピューティングなどの他技術もより普及し、それらのIoTとの融合も新しい応用を提供します。スマートコントラクトソリューションは、IoTとブロックチェーンの混合による一つの応用例です。間もなくこれらの技術は、接続され、スマートでインテリジェントな世界の創造を促進する新しいメリットと共に爆発的に広がるでしょう。