2024 年の世界の IoT 市場が加速:AI 搭載デバイスが成長を牽引

ドイツの市場洞察会社 IoT Analytics による新しいレポートでは、今年のコネクテッド IoT デバイスの爆発的な成長が定量化されています。また、2024 年の重要なトレンドは、AI の IoT デバイスへの統合であることもわかりました。

市場の予想される成長に関して、IoT Analytics によると、コネクテッド IoT デバイスは 2024 年に 13% 増加し、年末までに 188 億台に達すると予測されています。同社は今後数年間にわたって継続的な成長が見込まれています。具体的には、接続された IoT デバイスの数が 2030 年までに 400 億台に増加すると予測しています。

レポートでは、Wi-Fi、Bluetooth、セルラー IoT の 3 つのテクノロジーが市場の 80% 近くを占めていると指摘しています。このレポートでは特に次のことが判明しました。

Wi-Fi はすべての IoT 接続の 31% を占めています。  この市場 (および Wi-Fi を使用するその他の市場) 内では、ここ数年で変化があり、多くの企業が Wi-Fi 5 デバイスから Wi-Fi 6 および Wi-Fi 6E に移行しています。新しい Wi-Fi 世代のテクノロジーを使用する組織は、通常、Wi-Fi 5 環境と比較して、より高い帯域幅で動作するより多くのデバイスをサポートできます。今年、次世代 Wi-Fi 7 をサポートするデバイスの出荷が始まります。

世界中の接続された IoT デバイスの 25% が Bluetooth に依存しています。  Bluetooth Low Energy (BLE) (Bluetooth Smart とも呼ばれる) は、IoT デバイスが電力で動作しながら信頼性の高い接続を維持できるようにするために継続的に開発されてきました。レポートでは、「BLE は現在、資産追跡デバイスなどのバッテリー駆動の IoT デバイスにとって好ましい選択肢となっている」と述べており、産業界でも IO-Link ワイヤレス テクノロジーへの関心が高まり始めていると述べています。

セルラー IoT (2G、3G、4G、5G、LTE-M、NB-IoT) は、世界の IoT 接続の 21% 近くを占めています。  IoT Analytics の Global Cellular IoT Connectivity Tracker &Forecast によると、世界のセルラー IoT 接続は 2023 年に前年比 24% 増加しました。さらに、今年は 5G RedCap テクノロジーが導入されました。 5G RedCap は、ダウンリンクとアップリンクでそれぞれ 150 Mbps と 50 Mbps のスループットを実現します。 このテクノロジーをサポートする企業は、5G のより幅広い適用可能性を目指しており、業界アプリケーションでより幅広いユースケースに対応します。

AI と IoT の統合には多くのメリットがあります

レポートで特定された注目すべきトレンドの 1 つは、今年の IoT デバイスへの人工知能の統合です。 「生成 AI やエッジ AI を含む AI テクノロジーの統合は、2024 年の重要なトレンドになります」と、IoT Analytics の主席アナリストである Satyajit Sinha 氏は発表された声明の中で述べています。

なぜ AI 統合に関心があるのでしょうか? 「エッジ AI は、エッジ IoT デバイスがデータをローカルで処理できるようにし、レイテンシを短縮し、リアルタイムの応答を可能にすることで、IoT 環境を根本的に変革しています。」

AI を産業環境の IoT デバイスに統合すると、運用効率、安全性、意思決定が向上するという、いくつかの重要な利点が得られます。

統合が採用されているアプリケーション分野には次のようなものがあります。

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予知メンテナンス ：AI は IoT データを分析して機器の故障を発生前に予測し、ダウンタイムを削減し、機械の寿命を延ばすことができます。これにより、高額な修理や計画外のメンテナンスが最小限に抑えられます。

最適化された運用 :AI は、リアルタイムの IoT データを分析し、生産ワークフロー、エネルギー使用、リソース割り当てを最適化することで、プロセスの自動化を強化します。プロセスを動的に調整して効率を高めることができます。

安全性の向上 ：AI を活用した IoT デバイスは、環境条件、機械のパフォーマンス、作業者の行動を監視し、潜在的な危険をオペレーターに警告します。これにより、作業環境がより安全になり、事故のリスクが軽減されます。

リアルタイム分析と意思決定 ：AI は大量の IoT データをリアルタイムで処理し、意思決定者に実用的な洞察を提供します。リアルタイムの情報に基づいて、生産プロセスと運用を迅速に調整できます。

サプライ チェーンの最適化 :IoT の AI は、資産を追跡し、物流を最適化し、需要を予測し、サプライ チェーンの透明性と効率を向上させることができます。これにより、遅延が減少し、コストが削減され、在庫管理が強化されます。

エネルギー効率 :AI アルゴリズムは IoT センサーからのデータを分析して、エネルギー使用を最適化し、無駄を削減し、コストを削減します。これは、製造業や公益事業など、エネルギー消費量が多い業界で特に有益です。

結論:AI を IoT に統合することで、産業環境はよりスマートかつ効率的になり、現代の業務の複雑さに適応できるようになります。