プラットフォームへのAIoTの導入:なぜこれが重要なのか?
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December 6, 2023
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プラットフォームへのAIoTの導入:なぜこれが重要なのか?

IoT の取り組みを AIoT プラットフォームに取り入れることで、IoT エッジデバイスとビジネスアプリケーションの間のギャップを埋めることができます。

AIoT、つまりモノの人工知能とは何ですか?モノのインターネット (IoT) と人工知能 (AI) が交差する場所で、AIoT という言葉が使われ始めたのはごく最近のことです。有用な IoT データを生成し、そのデータからの洞察を構築するという共通の目標を掲げた IoT と AI システムのコンバージェンスについて説明しています。IoT と AI が 1 つの開発プラットフォームに統合されれば、可能性は無限大です。

流行語以外の事実

IoTとAIを組み合わせることによる影響は、すでに現れ始めています。 最近のグローバル調査 リーダーの大多数は、AIoTが競争力の向上に役立つと考えていることを明らかにしました。この調査の回答者は、AIoTが成果を上げていることに同意しているだけでなく、AIなしでは効果的に競争することはできないだろうとも述べています。この調査では、AIoT を採用した企業の 92% が、IoT と AI の組み合わせが期待を上回ったと答えています。要点は?

AIとIoTを組み合わせた企業は、IoTのみを使用する企業よりも競争力があります。

なぜAIoTはそれほど有益なのでしょうか?

  • エッジからクラウドまでの継続性。 AIoT アプローチは、エッジからクラウドまでのシームレスな IoT プロセスと透明性を実現します。まず、接続された IoT デバイスと IoT データ収集から始めます。その後、クラウドでの高度な分析へと進みます。
  • 両方の長所を活かしたアプローチ。 AIoTを使用すると、コンピューティングをデータソースに近づけることができます。一方では、IoT のエッジに AI が導入されています。一方で、クラウドのより広範な分析機能の恩恵を受けることができます。
  • データの所有権を取得する。 AIoT アプローチは、あらゆる段階でデータを理解するプロセスを完全に制御するのに役立ちます。

このデータジャーニーの構成要素は、IoT アーキテクチャの 4 つの主要レイヤーとの関係で説明できます。

  • レイヤー 1。デバイス。 ここから、エッジデバイス、センサー、マシン、API からの IoT データ収集から始めます。
  • レイヤー 2。ゲートウェイ。 ここで、初期集計タスクを実行したり、データを集計したり、基本的な異常検出を行うこともできます。移動して保存する段階では、大量のデータフローを減らし、データを長期的に使用できるように保存できるバリューチェーンの上位に移動させます。
  • レイヤー 3。データ管理。 ここで、データのクレンジング、変換、ハーモナイズを行います。
  • レイヤー 4。クラウド/データセンター。 エッジでは単純な ML モデルやカスタムアルゴリズムを構築できますが、ここではデータを他のソースのデータと組み合わせたり、高度な分析、AI、ディープラーニングを行うことができます。

IoT アーキテクチャレイヤーについては、記事で詳しく説明します。」IIoT アーキテクチャ:その可能性を最大限に引き出すには?」:

IoT イニシアチブの成功に AI が不可欠なのはなぜでしょうか?

かつてないペースで大量の IoT データが生成される IoT 導入では、従来の方法はもはや適用できません。AI 機能があるということは、データから学び、その過程で可能な限り自動化することで、そのデータを最大限に活用できるということです。IoT システムが高度になればなるほど、より強力な AI 機能が必要になります。そして、収集された IoT データの真の価値は、それを強力な AI と組み合わせて初めて明らかになります。

上の図が示すように、AI は IoT システム内のセンターとエッジの 2 つの場所にあります。従来、AI を中央に配置すると、予測分析や異常検知が行われていました。これまで、AI の導入は主にクラウドに送られるデータ量を減らすという補助的な機能を果たしてきました。IoT デバイスノードの近くに AI を配置することで、セキュリティを強化し、レイテンシーと帯域幅を削減できます。これについては記事で説明します。」未来は分散型:IoT エッジコンピューティングがカギ」。しかし今日では、さらにエッジで分析を実行したり、単純な AI モデルを作成したりすることもできます。

AI 機能があるということは、データから学習し、その過程で可能な限り自動化することで、そのデータを最大限に活用できるということです。

AIoTの活用は、企業の長期的な価値を高めるための鍵です。これにより、孤立した実装やPOCの枠を超えて、自動化プロセスの採用を一貫して増やすことができます。AI の助けを借りて得られた知見の民主化も一役買っています。これらの結果は、ビジネスアナリスト、意思決定者、その他の専門家以外の人が利用できるようにする必要があるからです。

によると ザ・スタディ 前述のように、AIoT能力を開発した企業は、さまざまな重要な組織目標にわたってより優れた成果を示しています。業務をスピードアップし、新しいデジタルサービスを導入する能力には変化が見られます。また、従業員の生産性やコスト削減などの分野でもメリットが見られます。この調査では、IoT と AI を組み合わせている企業と IoT のみを使用する企業では、2 桁のパーセンテージ差があることが明らかになっています。

プラットフォームへの AIoT の導入

しかし、さらに一歩進んで、モノの人工知能であるAIoTをプラットフォームに導入するとどうなるでしょうか。そのようなジェスチャーの 1 つは、AIoT 対応インフラストラクチャーへのアクセスを大幅に簡素化し、リソースに関係なく、あらゆる規模の企業が独自の AIoT ソリューションを開発できるようにすることで、途方もない可能性を秘めています。

IoT の取り組みを AIoT プラットフォームに取り入れることで、IoT エッジデバイスとビジネスアプリケーションの間のギャップを埋めることができます。IoT プラットフォームは、これら 2 つのドメインをつなぐミドルウェアとしての役割を果たすだけでなく、 ハードウェア層とアプリケーション層への機能の追加。そして、エッジでのデータ処理と高度な分析の機能で IoT プラットフォームを強化したら、それを AIoT プラットフォームにします。

それで、これから何が得られますか?

大規模な運用化

IoT と AI を組み合わせた機能をプラットフォームに組み込むことで、運用インフラストラクチャを最大限に活用し、プラットフォームに組み込まれているセキュリティの恩恵を受けながら、IoT の取り組みをすぐに開始できます。インフラストラクチャーは、オンサイトの IoT エッジデバイスまで拡張できるパブリッククラウドまたは仮想プライベートクラウドで構成されているのが理想的です。

導入時間の短縮

IoT と AI の両方の機能を 1 つの AIoT プラットフォームに統合したプラットフォーム上で開発することで、IoT の取り組みを迅速に進めることができます。すべての構成要素が 1 つの製品内で利用でき、重い技術的課題が最初から取り除かれれば、IoT データから価値を引き出すという、最も重要なことに本当に集中できます。機械学習機能と AI アルゴリズムを備えた IoT プラットフォームは、すでに IoT の採用に関する一般的な課題のいくつかに対処しており、既知のハードルに事前に取り組んできました。

複数の業界での採用

業界を超えた採用は、AIoTプラットフォームモデルのもう1つの利点です。ユースケースを越えてアプローチやツールを移行し、ある業界に適用できるソリューションを別の業界に適用できることはよくあることです。これは大きく書かれた IoT コラボレーションです。今後、企業や業界全体がアイデアやアプローチを交換することが奨励されるでしょう。最終的には、業界を超えたベストプラクティスの確立とイノベーションの推進につながります。

レコード・エボリューションでは、複雑な IoT の実装がもたらす課題を十分に認識しています。これらの課題に対処するために、私たちは以下を構築しました。 アイアンフロック カスタム IoT アプリケーションの開発と高度な分析用。専門家に相談したり、デモを予約したりするには、お問い合わせください。

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