IoTアナリティクスはどこで実行する？

　なるほどー。あれ、でもこれって必要なテクノロジーとしては従来のビッグデータアナリティクスと同じと思っていればいいんですか？

　ちっちっちっ。おぬしは既にその質問についてのヒントを自分で言っておるぞ。

　IoTデータならではの特徴は何か。それは、膨大な量のデータが発生し続けるということじゃ。センサーから得られる、ある特定時点でのデータだけでは大きな意味を持たなくても、分単位、秒単位、ミリ秒単位といった短い時間間隔で連続的に発生するデータを組み合わせて「ストリームデータ」として捉えることで、プロセスの状況や変化をリアルタイムで検知し、把握することが可能になるのじゃ。ちょうどこんな激流のように、絶え間なく発生しネットワークを流れ続けているわけじゃ。

　流れ続けるデータ、つまりストリームデータを分析するにはどうすればよいと思う？

　ああ！　だから仙人、川の真ん中に立っていたんですね。相変わらず、残念なほどに分かりにくいヒントです。

　えーと。まずは、どこかにデータをためますよね。それを分析して、何らかのパターンや法則を見つけ出して予測などに使う……って、これじゃ今までのアナリティクスと同じですね。ためる前に、ネットワークを流れている状態でアナリティクスを実行できちゃえばいいですけど……。

　そう、そこじゃ！　アナリティクスを実行する場所が変わるのじゃ。

　データが蓄積される前の、ネットワークを流れている状態でデータ分析を実行する。あるいは、データが発生する「モノ」でアナリティクスを実行することを可能にする技術が、既に実現しておる。

IoTのためのアナリティクスライフサイクル（出典：SAS Institute）

　分析モデルの開発には従来通り、データストレージに蓄積されたデータが使用される。今までと違うのは、分析モデルを実行するのが、データストレージだけではなく、データの発生源（エッジ）やネットワークでも可能になったということじゃ。分析モデルに従って、リアルタイムでアラートを上げて意思決定をするなど、現実世界を最適化する行動（Act）に結び付けることができるのじゃ。

　工場の生産プロセスに設置されたセンサーを考えてみい。ある工程で温度が一定以上に上がると不具合製品の率が上昇するという分析モデルがあっても、リアルタイムでアラートや温度変更指示を出せなければ効果は出せんじゃろ。データの発生からアナリティクス実行までの時間をいかに短縮するかによって、その価値を最大化することが可能になるのじゃ。

　時には、流れ続けるデータに対して機械学習アルゴリズムの学習プロセスを適用するケースもある。分析モデルを差分更新していくイメージじゃな。蓄積したデータを用いたモデル作成は、それはそれで時間というコストがかかるし、リアルタイムに定常状態が変わっていくようなケースでは、リアルタイムにモデルを更新していく方がいいケースもある。そうじゃな。IT部門のおぬしであれば、RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）のインデックスを例に思い浮かべると分かりやすいじゃろ。行が追加されたり更新、削除されたりするたびにインデックスが更新されていくじゃろ。じゃが、インデックスを差分更新していくと、だんだんインデックスツリーは汚くなっていくので、たまにはどーんと作り直す必要がある。あれじゃよ。

　おお。これ、これ。ユーザー部門が、ストリーミング処理がうんぬん言ってたけど、これで実現できちゃいますね。IoTで価値を生むためには、アナリティクスライフサイクルの実践が大切な一方で、IoTならではの特性を理解することも重要だと、よく分かりました。

　でも仙人、どうして最近、人工知能とか機械学習とかって新しい技術が注目されているんですか？

　人工知能や機械学習といった考え方や技術自体は、実は数十年前から存在しているもので、新しいものではない。ただ、それを実ビジネスで応用するにはコンピュータ処理の高速化が不可欠だったのじゃ。ハイパフォーマンスなコンピュータ環境が安価に整備できるようになったことと、計算アルゴリズムがより効率化されたことにより、利用者が爆発的に増えておる。その1つにディープラーニングと呼ばれる計算方法があり、このブレークスルーが現在の人工知能ブームをけん引しているといっても過言ではない。もちろん、それによってできることの幅が格段に広がってはいるが、ビジネスにおけるデータ活用の考え方そのものが変わったわけではないのじゃ。

　もう1つの要因は、IoTの普及により処理するデータ量が膨大になったことがある。データ量が増えることにより、より効率よく分析モデルを開発することが求められるようになったのじゃ。

　って、おぬし、人工知能や機械学習については、ちゃんと勉強しているのか？

　えっと。何かコンピュータが自動でアナリティクスをやってくれちゃうんですよね？　　あれ、仙人！　何ですか、その輝く笑顔でのシェイクハンド。今までになくオープンでフレンドリーな感じじゃないですか！

（次回、感動の最終回へ）