モノのインターネット(IoT)は2018年に大規模化:IBMの4つの予測

コンピュータや携帯電話の数を含めず、2018年にはコネクティッドデバイスの数は110億台に達します。
IoTは明らかにホットな話題になります。

IBMWatson IoT Consumer Business担当副社長であるBret Greenstein氏から4つの重要な傾向を教えてもらいました。興味深いことに、この傾向のうちの3つは、高度にコア化された他の技術とのコンバージェンスに関するものでした。これは、データがデジタルトランスフォーメーションの大原則であるということを意味します。大きな流れを作り出すと予測されるIoT、人工知能ブロックチェーンやエッジなどの全ての技術で共通していることは、情報の収集、分析と保存です。

AIはIoTをよりスマートに、より生産的なものへ

人工知能AI)は間違いなく流行語となります。誰もがそれについて話していますが、多くの人々はまだそれが何であるかについてはあまりよく分かっていません。しかし、Greensteinによれば、2018年は、AIがIoTシステムを実行する脳としての役割との理解が広がる年であると話しています。今後も多くの機器が接続され、相互に連携するようになるでしょう。そこでAIディープラーニング、自然言語処理、画像認識やニューラルネットワークに基づく意思決定を用いることでコネクティッドデバイスの機能の幅が広がります。

「ワイヤーやハードコードをたくさん使い、さまざまな方法によってあなたの家でIoTを使用することができるようになりました。後になってモバイルアプリが登場しましたが、まだ接続されていると実感できませんでした。」

とGreensteinは語っている。

「AIは、このギャップを埋めようとしています。現在、自動車メーカーやホテルなどの企業は、より統合された体験を提供できるよう、AIを使って人々をよりよく理解し、交流することを目指しています。」

多くのCPUパワーがエッジで消費される

クラウドで処理されるデータを受動的に収集するカメラやセンサーなどのIoTの要素である「エッジ」に処理能力を与えることでさまざまなメリットがもたらされます。Greenstein氏は、この技術の採用に向けた動きは、2018年の鍵となると伝えています。

「見えるだけでなく、画像を理解することができるカメラや聞くことのできるマイクなどのような機器が登場し、エッジへの傾向が強まるでしょう」

有益なデータをクラウドに送ることを保証するだけでなく、エッジコンピューティングはプライバシーなどの他の懸念事項にも役立ちます。 Greensteinは、在宅ケア環境におけるシステムの例を挙げています。カメラやマイクは、プライバシーを侵害することなく居住者が危険にさらされているかどうかを判断できるように設定することができます。

これにより、歩行が正常であるか、ちゃんと療養しているかどうかをカメラで確認できます。さらに、ガラスが割れるや水がこぼれ落ちるなどの音を拾うこともできます。また、処理がエッジで行われるため、クラウドに送信されることがなく、プライバシーの侵害もしません。

ブロックチェーンは、IoTトランザクションに不変性と完全性を追加します

ブロックチェーンとIoTは、多くの点でそれぞれのために組み立てられています。分散型で暗号化されたデジタルな元帳であるブロックチェーンは、IoTマシン間で行われる数百万件のトランザクションの詳細を記録するのに適しています。しかし、これらの技術間のコンバージェンスの考え方が広く話題になったのは最近のことです。

ブロックチェーンはお金に関することで、その使用に重点をおいていたため、その他の機能を見落としています。サプライチェーンや所有者間で物事が移動するこのIoTデータは、いくつかの種類の変更不可能な記録に格納されます。

IoTの相互作用の多くはロボット間で行われ、多くの場合人間の監視がほとんどありません。ブロックチェーンレコードはセキュリティキーを提供します。そのため暗号化キーを持つユーザーだけが、そのセクションを編集または修正できます。さらに、レコードのコピーは複数の場所に分割されるため、それを操作するための一元的な管理が誰にもできません。

製造業および産業におけるIoTの大幅な成長

ここでのキーワードは増強です。スマートで接続された技術が、熟練した手作業やヒューマンタスクを引き続き支援して行きます。

「IoTが産業面で急速に成長していることは間違いありません。このコンバージェンスの成果は、リアルタイムな支援を提供できるようにするために、膨大な数のテクニカルマニュアルと手順ガイドがAIエンジンによって取り込まれた「スマートな文書化」への動きが見られます。質問があっても、もうマニュアルを見る必要はありません。我々は、これがタイヤの圧力の正しい設定かどうか、マニュアルを聞くことができます」

とGreenstein氏は説明します。

2018年には、さらに多くの外部データセットを組み込むことで、この傾向が顕在化する可能性があります。したがって、理論では、正しいタイヤ空気圧を教えてくれるだけでなく、これから行くところの天候やその他の動作条件に基づいて調整が行われます。

Greensteinはこう続けました。

「これは、製造業だけでなく、顧客サービスにおいても本当にクールでしょう」

原文はこちら: The Internet Of Things (IOT) Will Be Massive In 2018: Here Are The 4 Predictions From IBM

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