AI技術をIoTに取り入れる「AIoT」の活用は、各業界で広がりつつある。まずはAIoTの基本的な仕組みとともに、製造業における活用例を紹介する。
「IoT」（モノのインターネット）を使うことで、新しいビジネスが始まったり既存のビジネスの仕組みが変わったりしている。昨今は機械学習をはじめとした「AI」（人工知能）技術の分野でも驚くほどの進化が起こっている。今後、IoTとAI技術が補完し合い、技術の新たな変化の波を生み出すと考えられる。これらの技術が融合することを「AIoT」（Artificial Intelligence of Things）と呼ぶ。
AIoTを正しくビジネスモデルや顧客へのサービス提供に取り入れることができれば、その企業は競争上の優位性を長期的に維持できる。AIoTはこれから活用が広がると考えられる。まずはAIoTがどのような仕組みであり、ビジネスに何をもたらそうとしているのかを理解しておこう。
IoTでは機械などの「モノ」がネットワークに接続して、情報のやりとりを通じて動作する。そこにAI技術を加えると、ネットワークは過去の挙動や意思決定を学習して将来の動きを予測し、より効率的にモノを制御できるようになる。IoTのネットワークがAIエンジンに情報を供給し、AIエンジンは意思決定を改善してIoTに付加価値を加える。
これは将来の話ではなく、既に起こっている。“リアルタイムで思考するネットワーク”の開発と活用が進んでいる。AIoTは、さまざまな業界の複雑な問題を解決する可能性を秘めている。調査会社Gartnerは、2022年までに企業のIoTプロジェクトの80％以上がAI技術を取り入れるようになると予測する。
AIoTによってビジネスが変わった事例は、2021年の現時点で製造、販売、マーケティング、自動車などのさまざまな業界で存在する。
製造業の間ではIoTで機器を監視する動きが広がっている。あるメーカーは、IoTデバイスが取得するデータとAIエンジンによる洞察を組み合わせるAIoTの仕組みを取り入れた。このメーカーのAIoTは機器の稼働状態について予測分析をするだけではなく、分析と資産台帳を組み合わせて、機器の購入や生産設備の整備に役立てられている。
このように、AIoTを導入するメーカーは機器の在庫やメンテナンスの必要性、生産状況などを予測し、先を見越した運営を実現している。AIoTはただ単に機器を監視するだけではない。監視情報を基にした予測によって想定外のダウンタイムやメンテナンスコストを減らして、生産現場の生産性を高める。
AIoTを利用すると、エンジニア同士が互いに接触する必要性が減少するため、安全なソーシャルディスタンス（社会的距離）を確保できる効果もある。製造現場ではこうした運営が標準になると考えられる。
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