人工知能 (AI) はモノのインターネット (IoT) をどのように変革するのでしょうか?

人工知能は、ネットワークとデバイスが過去の決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマンスと意思決定能力を継続的に向上できるようにすることで、モノのインターネットの真の可能性を解き放ちます。

過去 10 年にわたり、モノのインターネットはビジネスの世界全体で着実に採用されてきました。 IoT デバイスとそのデータ機能を活用してビジネスを構築または最適化することで、ビジネスおよび消費者向けテクノロジーの新時代が到来しました。現在、人工知能と機械学習の進歩により「人工知能モノのインターネット」(AIoT) を使用して IoT デバイスの可能性が解き放たれ、次の波が到来しています。

AIoT を採用し、投資する消費者、企業、経済、産業は、その力を活用して競争上の優位性を得ることができます。 IoT はデータを収集し、AI がそれを分析してインテリジェントな動作をシミュレートし、人間の介入を最小限に抑えながら意思決定プロセスをサポートします。

モノのインターネットに人工知能が必要な理由

モノのインターネットにより、デバイスが相互に通信し、それらの洞察に基づいてアクションを実行できるようになります。これらのデバイスのパフォーマンスは、提供されるデータによって異なります。意思決定に役立てるためには、データを収集、保存、処理、分析する必要があります。

これは組織に課題をもたらします。 IoT アプリケーションが増加するにつれて、企業はデータを効率的に処理し、現実世界の意思決定や洞察にそれを使用することに苦労しています。

これは、クラウドとデータ送信という 2 つの問題が原因です。クラウドは、IoT デバイスからのすべてのデータを処理できるように拡張することはできず、IoT デバイスからクラウドにデータを転送するための帯域幅も限られています。通信ネットワークの規模や複雑さに関係なく、IoT デバイスによって収集されるデータの量によって遅延や輻輳が発生する可能性があります。

自動運転車など、一部の IoT アプリケーションは、高速でリアルタイムの意思決定に依存しています。効率と安全性を向上させるために、自動運転車は（人間と同じように）データを処理し、瞬時に意思決定を行う必要があります。遅延、信頼性の低い接続、低帯域幅によって制限されることはありません。

このような迅速な意思決定に依存する IoT アプリケーションは自動運転車だけではありません。製造業ではすでにIoTデバイスの統合が進んでおり、緊急事態では遅延や遅れがプロセスに影響を与えたり、生産能力を制限したりする可能性がある。

セキュリティの観点から、生体認証は特定のエリアへのアクセスを制限または許可するためによく使用されます。高速なデータ処理がないと、緊急事態におけるリスクは言うまでもなく、速度とパフォーマンスに影響を与える遅延が発生する可能性があります。これらのアプリケーションには、超低遅延と高度なセキュリティが必要です。したがって、エッジで処理を行う必要があります。データをクラウドに転送したり、クラウドに戻したりすることは現実的ではありません。

AIoT のメリット

IoT デバイスは毎日、約 10 億 GB のデータを生成します。 2025 年までに、世界の IoT デバイスの数は 420 億台に達すると予想されています。ネットワークが成長するにつれて、データも増加します。

ニーズや期待は変化するため、IoT だけでは十分ではありません。データは増大しており、機会よりも多くの課題を生み出しています。障壁はすべてのデータの洞察と可能性を制限しますが、スマート デバイスがこれを変え、組織が組織データの真の可能性を解き放つことができるようになります。

人工知能を使用すると、IoT ネットワークとデバイスは過去の意思決定から学習し、将来のアクティビティを予測し、パフォーマンスと意思決定能力を継続的に向上させることができます。 AI により、デバイスはデータ送信による遅延や輻輳を発生させることなく、「自ら考え」、データを解釈し、リアルタイムの意思決定を行うことができます。

AIoT は組織に幅広いメリットをもたらし、インテリジェントな自動化のための強力なソリューションを提供します。

1. ダウンタイムの回避

#​​##海洋石油およびガス業界など、一部の業界はダウンタイムによって制限されます。予期しない機器の故障は、コストのかかるダウンタイムにつながる可能性があります。これを回避するために、AIoT は機器の故障を事前に予測し、機器に重大な問題が発生する前にメンテナンスのスケジュールを設定できます。

2. 運用効率の向上

人工知能は、IoT デバイスに入力される大量のデータを処理し、人間よりも効果的に根底にあるパターンを検出します。機械学習を備えた人工知能は、動作条件を予測し、結果を改善することでこの機能を強化できます。

3. 新しく改良された製品とサービスのサポート

自然言語処理は常に改善されており、デバイスと人間の間のコミュニケーションがより効率的になっています。 AIoT は、より優れたデータ処理と分析を可能にすることで、新規または既存の製品やサービスを強化できます。

4. リスク管理の向上

急速に変化する市場環境に適応するにはリスク管理が必要です。 IoT を備えた人工知能は、データを活用してリスクを予測し、理想的な対応に優先順位を付け、従業員の安全性を向上させ、サイバー脅威を軽減し、経済的損失を最小限に抑えることができます。

AIoT の主要な産業用途

AIoT は、製造、自動車、小売などの多くの業界に革命をもたらしました。以下に、さまざまな業界における AIoT の一般的なアプリケーションをいくつか示します。

製造

製造業者は、機器の監視にモノのインターネットを活用してきました。さらに一歩進んで、AIoT は、IoT デバイスからのデータ洞察と人工知能機能を組み合わせて、予測分析を提供します。 AIoT を使用すると、メーカーは倉庫の在庫、メンテナンス、生産に積極的に参加できます。

製造におけるロボット工学は業務を大幅に改善できます。ロボットにはデータ送信用のセンサーや人工知能を埋め込むことができるため、データから継続的に学習できるため、製造プロセスの時間を節約し、コストを削減できます。

販売およびマーケティング

小売分析では、カメラやセンサーからデータ ポイントを取得して、顧客の動きを追跡し、実店舗での顧客の行動 (到達までにかかる時間など) を予測します。チェックアウト。これを使用して人員配置レベルを推奨し、レジ係の生産性を向上させ、全体的な顧客満足度を向上させることができます。

大手小売業者は、AIoT ソリューションを使用して、顧客の洞察を通じて売上を拡大できます。モバイルベースのユーザー行動や近接検知などのデータは、買い物中の顧客にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを提供するために使用できる貴重な洞察を提供し、それによって実店舗への客足を増加させます。

Auto

AIoT は、修理やリコールなど、自動車業界で幅広い用途に利用できます。 AIoT は、故障部品や欠陥部品を予測し、リコール、保証、安全機関からのデータを組み合わせて交換が必要な部品を確認し、顧客にサービスチェックを提供できます。最終的に、車両の信頼性に関する評判が高まり、メーカーは顧客の信頼と忠誠心を獲得します。

自動運転車は、AIoT の最もよく知られたアプリケーションの 1 つであり、おそらく最もエキサイティングなアプリケーションです。自動運転車は、人工知能とインテリジェントなモノのインターネットを通じて、さまざまな状況におけるドライバーや歩行者の行動を予測し、運転をより安全かつ効率的にすることができます。

ヘルスケア

高品質のヘルスケアの主な目標の 1 つは、それをすべてのコミュニティに拡大することです。医療システムの規模や複雑さに関係なく、医師は時間と仕事量のプレッシャーの増大に直面しており、患者と過ごす時間は減少しています。管理上の負担をかけずに質の高い医療を提供することは、困難な課題です。

医療機関はまた、大量のデータを生成し、画像や検査結果などの膨大な量の患者情報を記録します。この情報は患者ケアの質を向上させるために貴重であり、必要ですが、それは医療施設が診断や治療の決定に情報を提供するために迅速にアクセスできる場合に限られます。

IoT と人工知能を組み合わせることで、診断精度の向上、遠隔医療と遠隔患者ケアの実現、施設内での患者の健康状態の追跡にかかる管理負担の軽減など、これらの疾患に対して多くのメリットがもたらされます。おそらく最も重要なことは、AIoT が患者情報を処理して患者を効果的にトリアージできるようにすることで、人間よりも早く重症患者を特定できることです。

AIoT で未来に備える

人工知能とモノのインターネットは、機能を完璧に組み合わせたものです。人工知能はインテリジェントな意思決定を通じてモノのインターネットの機能を強化し、モノのインターネットはデータ交換を通じて人工知能の機能を促進します。最終的には、この 2 つを組み合わせることで、さまざまな業界のビジネスを変革し、新しい機会を一緒に生み出すソリューションとエクスペリエンスの新時代への道が開かれます。

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