「AIとIoTが一緒になることで相互に補完できる」
IoTとAIの融合に本気のMicrosoft 「Azure IoT Edge」ツール群とは?
Microsoftは同社が提供する多くのAI(人工知能)機能をインターネット接続型デバイスに拡張した。パブリッククラウドの統合データセンターモデルにおけるIoTの欠点を一部解消するためだ。
AI(人工知能)とインターネット接続型デバイスが「Microsoft Azure」のクラウド戦略の要素として融合した。Microsoftは、これらの全く異なるテクノロジーを結び付けることで、相互補完し、さらなる強化を目指している。
Microsoftの開発者向けカンファレンス「Microsoft Build 2018」で公開された新機能から判断すると、同社は2018年から2021年にかけてIoTに50億ドルを投じる計画だという。その取り組みではAIが大きな役割を果たすと考えられる。同社は、パブリッククラウドの拡張として、統合されたサービス構造を作り上げようとしている。その証拠に多くのAzure機能がデータを扱う先端の端末(エッジデバイス)で利用できるようになっている。
併せて読みたいお薦め記事
IoTが注目される理由
IoTで構築される新しいサービスとは
Microsoftが提供する「Azure IoT Edge」というオープンソースプログラム(ランタイム)を使用すると、ユーザーはより適切にIoTアプリケーションの編集ができる。MicrosoftのエッジコンピューティングモデルはAmazon Web Services(AWS)の「AWS Greengrass」のモデルに似ている。AWS Greengrassは、AWSが、AWS以外のデバイスにコンピューティング機能を追加する方法として推進しているものだ。
パブリッククラウドのベンダーは企業を説得し、その企業が所有するデータセンターを縮小させ、システムの稼働(ワークロード)をクラウドへと移行させている。そうしたクラウドの環境は、企業から数百キロや数千キロ離れていることが多い。アプリケーションをインターネット接続型デバイスにつなぐ場合、遅延や転送コストの問題が発生することがある。また、貧弱な接続が原因でデバイスへのアクセスが失われる恐れもある。この領域でのパブリッククラウドの欠点に対処するために、MicrosoftとAWSの両社は多くの機能をエッジデバイスに提供しようと取り組んでいる。
画像認識APIを実装、ドローン活用も広がる
本稿執筆時点のAzure IoT EdgeはMicrosoftの画像認識API「Azure Custom Vision Service」が実行できる。ドローンなどのカメラを備えたデバイスを使用してデータをローカル環境で分析する道が開かれる。データをパブリッククラウドに送り返す必要はなくなる。Microsoftによると、今後数カ月のうちにAzure IoT Edgeに他の認識サービスも組み込む予定だという。
Azure IoT Edgeでは、Microsoftのイベント駆動型アプリケーション開発支援ツールの「Azure Event Grid」とコンテナ管理サービスの「Azure Kubernetes Service」が利用可能になった。ユーザーは特定のデバイスに仮想kubeletを導入し、クラウドからエッジデバイスに処理を分散できる。
Microsoftの「Project Brainwave」もある。これはニューラルネットワーク処理用のアーキテクチャだ。同社の幹部によると、このアーキテクチャはGoogleのリアルタイムAI用「Tensor Processing Unit」に比べてハードウェアの遅延が5分の1になるという。また、Microsoftの「Project Kinect for Azure」はセンサーで構成されるパッケージで、新しいカメラも組み込まれている。リモートデバイスのAI向けに設計されたコンピューティング機能も備わっている。さらに、同社はAzureのIoT機能と機械学習サービスの「Azure Machine Learning」の統合にも取り組む。
ほぼ全ての新しいツールはAI機能に手を出している。Microsoftのクラウド検索サービス「Azure Search」はAIサービスである「Cognitive Services」と統合できるようになった。同社の開発支援ツール「Visual Studio IntelliCode」では生産性を上げるためにAIがコードの改善点を提案してくれる。
エッジデバイスやクラウドで下がるAIのハードル
最終目標はMicrosoft Azureを越えたその先までAIツールを拡張することだ。それにより、インターネット接続型デバイスはさらに直感的で応答性の高いものになる。そうなれば、企業は工場や現場にある重要な機器の有効性をより適切に追跡できるようになる。
「AIがなくてもIoTは用意できるし、IoTがなくてもAIは用意できる。だが、この2つは一緒になることで相互に補完し合える。エッジデバイスやAIに関しては特にそうなる」と話すのは調査会社Technology Business Researchでアナリストを務めるエルザ・ゴットヘイル氏だ。
ゴットヘイル氏によると、MicrosoftはAIのハードルを下げようとしているという。AIは従来データサイエンティストと非構造データを管理する仕組み(データレイク)への多額の投資が必要だった。エッジデバイスやIoTデバイスはその性質から、比較的簡単な構造になっている。そのため、これらのデバイスはほとんどの企業にとってAIに参入する最初の一歩として合理的な選択となるだろう。
AIをエッジデバイスに提供したり、AIをリアルタイムデータ処理で継続的に更新したりすることは合理的だ。Forrester Researchでアナリストを務めるジェフリー・ハモンド氏はそのように語る。
「Forrester Researchの顧客はもっと複雑なことをしている。それに伴い、エッジデバイスにAIを搭載する必要性が高まっている。リアルタイム処理機能でそれが必要になるか、単にデータ量を低く維持するためだ」(ハモンド氏)
Microsoftはインターネット接続型デバイスの「パートナーネットワーク」も拡大している。パートナーネットワークとは同社が進めている支援サービスだ。ドローンのベンダーDJIによる「Windows 10」用のソフトウェア開発キットも提供されている。モバイル機器の設計開発を担うQualcomm Technologiesと共同構築されたカメラ用アプリケーションの「Computer Vision API」もある。
ベンダー1社だけから製品やサービスを導入して利用する企業は減少するだろう。そのため、特定のIoT基盤が成功を収めるには、チップからデバイスまでのベンダー巻き込んだ「パートナーエコシステム」が重要になる。調査会社IDCでアナリストを務めるステーシー・クルーク氏はそのように主張する。
また、IoTで高い知名度を上げようと競っているのはMicrosoftだけではない。他のクラウドベンダーやその他の企業もこの新たな市場で自社の権利を主張する。
「変化や新しい機能が追加されるペースが非常に早い。それ自体、この市場がまだ黎明(れいめい)期であるということだ。あらゆる企業ができるだけ早く新しいものを提供しようとしている」(ゴットヘイル氏)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品レビュー
「電子帳簿保存法対応」実践術:タイムスタンプ付与などの要件の手軽な実現方法 -
事例
「大企業のデジタル化」成功事例集【コクヨ、九州電力、ヨネックスなど21社】 -
製品資料
“顧客管理の課題”を簡単に解決する方法とは? -
製品資料
契約管理の“あるある課題”をノーコード開発で解決するためのポイント -
製品資料
揺らぐ境界防御 いま企業が特に警戒すべき「3つのセキュリティ課題」とは?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
2
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
-
5
継続利用は4割どまり M365 Copilotが「効く業務」と期待外れの境界
-
6
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
7
PCリプレース時には注意 不完全なデータ消去が情報漏えいのリスクに
-
8
「即戦力」は幻想? 中途の3割が消えるAI時代のエンジニア生存戦略
-
9
画面をティッシュで拭くのはNG Dellが推奨するPCの正しいお手入れ方法
-
10
「OSの選定・導入」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
4
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
「結局、一部の人しか使わない」 AI活用が業務に定着しない根本的な理由
-
8
AIエージェントで成果は出る? 調査結果に見る費用対効果の実態
-
9
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
10
ゼロトラストにおける「IDaaSの課題」と補完すべき重要機能とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー