なぜ…AIoTに注目しなければならないのか

AIoTでユーザーとデバイス間の”双方向”環境が整い、人類に素敵なライフスタイルを提供

単純なデバイス間連結において、付加価値の創出と企業は消費者が必要とし、市場のニーズに応える新しいサービス創出によって新しい消費市場を創り出すことがAIoTの成功の勝敗を左右することになると予想される。

5Gを巡る期待は膨大なもの凄い。 全ての人を全ての分野と全ての部門につなげることで、この技術は新たな産業や技術革命を引き起こすものと予想される。

しかし、5Gの出現で、莫大な容量と運営上の問題が発生する。 より多くの顧客と組織がマイグレーションすることにより、5Gネットワークは世界人口の65%を占め、来る2024年までにすべてのモバイルデータの35%を占めることとなり、通信事業者の場合、このデータは前例のない量で生成されるであろう。 これは直ちに必要な容量の増加を支援するため、インフラへの持続的な投資が求められるという課題を抱えている。

モノのインターネット(IoT)内でつながり通信する装置の数と5G の高速·高帯域幅の可能性のため、既存のデータ収集や分析では十分ではない。 オペレーターは顧客の経験を計画、実行、および最適化するために、より知能的な意思決定を無限に必要とする。 また、顧客の期待に応え、サービス契約を遵守するために、ドメインとサイロ全般にわたって新たな決定を下さなければならない。

人工知能(AI)はIoTセンサーや装置から収集した膨大な量のデータを使用し、スマート製造、医療、航空宇宙、防衛、運送、テレコム、都市分野において顧客に興味深い経験を提示する。 倉庫、工場現場などの数十億のセンサーから巨大なデータの流れをリアルタイムに感知し、理解し、行動できる。

近年、AI技術は、より大量のデータとより高速な処理能力、そしてより強力なアルゴリズムが組み合わさり、より広く普及しており、実際にAI技術がほぼすべての産業に導入され始め、コンピュータが前例のない方法で話し、見聞き、意思決定を下すことができるようになり、広範囲なユースケースが潜在的ビジネスの機会として拡大している。

特にエッジから対応洞察力を得て意思決定を下すためには、人工知能とマシンラーニングが非常に重要な核心的な役割を果たす。 AIとIoTを統合すれば、産業を変化させ顧客経験を高め、ビジネス成果を幾何級数的に加速化できる革新的な組み合わせであるAIoTを得ることになる。

言い換えれば、AIとIoTの結合は消費者、企業、産業及び政府の市場部門においてデジタル革新のメリットを大きく加速できる潜在力を持っている。 AIが意思決定を通じてIoTに価値を追加し、IoTが連結やデータ交換を通じてAIにさらなる価値を追加することによって、これを私たちは「AI+IoT」という。

ガートナーは2022年までに企業IoTプロジェクトの80%以上がAI構成要素を含むと予測している。

AIoTはシャープが作った新造語だ。 単に物がインターネットに連結してデータをやり取りするだけでなく、人工知能によって学習して成長するシステムを目指している。 シャープのAIoTはもともと家電製品やモバイル機器向けに生まれた技術であるが、これをビジネス用途に配布し、様々なビジネス領域で装置のIoT化、サービス連携、自動応答、音声対話などを容易に実現することができる。

シャープは、「機器AIoT化」、「AIoTサービスの拡充」、「AIoTプラットフォームの提供」の3つの活動でAIoTによるスマートライフの実現を目指す。

中国のIT企業の多数が先制的なAIoTの動きに拍車をかけている。

小米の雷軍会長は「今後5-10年間、AIoTはスマートフォンと小米の核心戦略になる」とし、5年間、少なくとも93億8千元（約1兆6千億ウォン）を投資する予定だと昨年明らかにし、マンモス級「AIoT戦略委員会」の発足を発表した。 委員会はIoTプラットフォーム部門、AI部門、生態系部門、スマートハードウェア部門、モバイル部門、テレビ部門の計10部門で構成される。

また、今年の初め「2020年は5Gビジネスが成長する画期的な年になるはずであり、小米がスマートフォンとAIoT戦略をさらに発展させる重要な年になるだろう」と述べた

華為は2018年末に初めて「AIoT戦略」を発表し、410億5千万元を投資するなど個人、家庭、オフィスなどすべてが連結された超連結ネットワークに注力しており、「HiAI」というAIoT生態系を基にグローバルパートナーを拡大している。 現在、華為に連結されたIoT機器は3億個、連結された家庭は2億世帯に達し、約100の製品と200のブランドは華為AIoT生態系に属しており、2025年までに1,000億個の連結を促進するものと予想される。

中国の代表的な家電企業TCLはAIoTを中核とする「4T（T-HOME、T-LIFE、T-LODGE、T-PARK）戦略」を打ち出し、家庭や生活、宿泊、レジャー全般で使用できる製品とサービスを作り、この領域で23年の販売額2000億元を突破するという目標も打ち出した。 王清CEOは「AIoTでユーザーとデバイス間の”双方向”環境が整い、人類に素敵なライフスタイルを提供する」と強調した。

韓国ではLGの系列会社であるLGユープラスが先導的に5GとAI、IoT市場で実行力を向上させることを目標に、既存AI事業部はIoTAI部門と合わせてAIoT部門に生まれ変わり、ホームサービスとAI、IoTサービス間の統一性と商品戦略を強化してシナジーを極大化している。 年明けに、LGユープラスの李ヒョクジュ最高財務責任者（CFO）は、「新しいAIoTフラットフォームの導入により、ホームとモバイルの自由な連携を支援するなど、ユーザーの利便性も大幅に改善する」と明らかにした。

サムスン電子とLG電子も技術開発に拍車をかけているが、現在、AIoTを採択した家電は主にプレミアム新製品から発売している。 変わる新しい経験と未来の日常は、事実上一部だけが接している。 依然として市場の大多数を既存の環境を占めているが、この技術の大衆化速度によって、やがて我が家でAIoTによって手軽にカスタマイズされた生活を迎えることになると予想される。

特に今年のCESは超連結5Gと人工知能が出会った「AIoT」が話題だった。 このような技術の進歩は、従来の流通地図まで変える見通しだ。 CES 2020と同様に、先月21日から23日（現地時間）まで米国ラスベガスで開催された世界約600社が参加する北米最大規模のキッチン·浴室関連展示会KBIS 2020にもAIoT基盤の新しい経験が提示された未来キッチンが強調された。


AIoTは技術的にAIはプログラム、チップセットやエッジコンピューティングといったインフラ構成要素にIoTネットワークと相互に接続している。 その上でAPI を使用して装置レベル、ソフトウェアレベル、およびプラットフォームレベルで構成要素間の相互運用性を拡張する。 この単位は主にシステムやネットワーク運営の最適化とデータから価値を抽出することに重点を置く。

最近AIとIoTのコンバージェンスを一段階発展させた「AI+IoT+5G」という用語を使ったりもする。 このような技術の融合は、様々な産業分野とロボット工学及びバーチャルリアリティのようなその他の技術においてさらに発展できる革新をもたらすものと見られる。

初期のAIoT市場ソリューションは、ビジネスと産業内統合は究極的により精巧で価値のあるビジネスおよび業界ソリューションにつながると予想されるが、このようなソリューションはシステムおよびネットワーク運営を最適化し、分析および意思決定プロセスを大幅に改善し、産業データから価値を抽出することに重点を置くものと見られる。

また、IoTネットワークがすべての主要産業分野で拡散するにつれ、ますます多くの非定型マシンデータがあるはずであり、人間中心のマシン生成データ量が増加するにつれて非定型データ分析ソリューションに対するAI支援の実質的な機会となるだろう。 IoTサポートシステムで生成されたデータは会社内部の要求事項だけでなく、製品寿命周期管理のような顧客対面機能に非常に有用である。

例えば、スマートシティで新しいAIoTと5Gの相互依存機能を活用して肯定的なフィードバックループが作られ、持続する。AIはIoTと共にスマート都市供給網を実質的に改善するだろう。 大都市地域のサプライチェーンは、製品またはサービスをサプライヤーから顧客へ移転するのに関わる組織、人、活動、情報および資源の複雑なシステムを示している。

それでは、クラウドコンピューティングを多用すると、なぜ世の中にあえてAIoTが必要なのか疑問を抱くことが、 例えば、IoTと同様にデバイスをクラウドに接続し、クラウドが全ての分析や意思決定を行うようにすることができるか？ 装置自体を知能的にする要点は何だろうか。

これに対する答えは、クラウドのコンピューティング機能が今後数年間で世界が見るであろう数多くの連結装置に比例して拡張することはできないということである。 また、デバイスとクラウド間でデータをやり取りするネットワークは帯域幅が制限される。 最も現代的な通信ネットワークでさえ装置で生成された爆発的なデータをサポートすることはできない。 これにより、最も大きな問題としてクラウドで下されたすべての決定に必然的に遅延が生じ得ることである。

安全が最も重要な自動走行車などの生命·災害に直結するアプリケーションは、周辺環境の変化に応じて、ほぼ即時に決定を下さなければならない時に信頼できない接続性、高い待機時間及び低い帯域幅では限界があるというのが大方の見方である。

例えば、誰かが車の前の道路に踏み込んだ場合、車のセンサーが危険を感知し、データをクラウドに伝送するのに時間が十分でない場合（接続がある場合）、車が止まるまで遅延する。 これは、遅刻、推論、行動は自動車そのもので行われるべきものだ。

製造業はAIoTから大きな恩恵を受ける産業だ。 例えば、複雑な遠距離音声相互作用は、製造工程のほぼ全ての部分を変化させる。 機械運営者は、緊急時に装備を終了するために停止ボタンを探して押す代わりに音声を使用する。 しかし重要なことは、現場で毎秒単位で生成される多くのデータ分析を通じて安全と製造エラーを感知し、機械メンテナンスを先取りすることができ、運営効率性と生産性を極大化させる。

鉄道運送においてもAIoTは真の価値と性能を提供できる旅客情報システム、鉄道侵入探知、鉄道駅監視、オンボードビデオ保安、鉄道危険感知など多様なアプリケーションに適用できる。 現在、AIoTソリューションが適用された鉄道知能型プラットフォームは、主要炉辺装備でキャプチャーされたイメージをリアルタイムで処理するために特殊レール検査列車に設置される。 システムは並列コンピューティング及びディープラーニングにより駆動される精巧なアルゴリズムにより、120kmhの列車速度で潜在的な装置欠陥を効果的に識別し、警報を発生させて保守センターに知らせる。

医療産業もAIoTの恩恵を大いに享受できる。 心拍数及び呼吸パターンのようなものをモニタリングできるAIoTサポート医療装置は、患者の緊急状況が発生する前に予めフラグを指定できる。 時間の経過に伴い、このような事件のデータをGPまたは病院と直接共有できる。 つまり、医療専門家が適時に正しい医療サービスを提供することに革新的に寄与する見通しである。

しかしAIoTの導入に対する主な障壁の一つとしては、AI実装に必要な処理能力を提供するのに必要な高性能CPUコストである。 これまでのインテリジェントエッジデバイスへの純真なアプローチは、携帯電話のアーキテクチャを適用するのにコストと複雑性を伴う。 これに対応するチップ産業は、高性能と多様性を保ちながらチップの価格を下げるべき課題に直面している。 このためには、同じレベルの性能を提供するが、経済性と使い勝手に優れたアプローチが必要である。

しかし重要なことは、多目的性がAIoT市場に最も適したサービスである。 AIoTはそれぞれ異なるニーズを持つ数百の市場と数千の市場セグメントの合計である。 したがって、費用と性能に焦点を合わせるのが非常に重要だが、チップは一つまたは二つの特定アプリケーションではなく、全体アプリケーションを支援できなければならない。

また、エンドポイントソリューションは、これらの各セグメントに必要なコンピューティングクラス（AI、DSP、制御およびIO）の組み合わせを柔軟かつ経済的に提供しなければならない。 また、単純なデバイス間連結において、付加価値の創出と企業は消費者が必要とし、市場のニーズに合致する新しいサービス創出によって新しい消費市場を造成することがAIoTの成功の勝敗を左右することになる。

結論的にAIoTは産業のもう一つの変曲点になるだろう。 これに革新を主導し、競争優位を確保するためには単純に装置を連結してデータを収集すること以上が必要な時点だ。 AI機能がなければ、IoT装置と彼らが生産するデータの価値は限られるだろう。 また、私たちの日常と最も近い家電に適用されたAIは、個人化の段階を越え、推論の段階に移った。 業界ではこの変化を「新しい経験」にすると言う。

AIアプリケーションは、今日のユーティリティ、メーカー、小売業者、病院、保険会社などのIoTデータ洪水に適合しない場合、関連性が困難になり、AIoTは顧客経験を拡張して要求を予想するなど、真に組み込みが可能な無限の潜在力と能力を提供する。 デバイスの性能を高めて産業を変化させ、顧客の経験を高め、ビジネス成果を幾何級数的に加速化できる革新的な組み合わせである。