AIによりできること…AIによるIoTの現在と未来

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IoTの活用において、なくてはならない技術の1つにAIが挙げられる。かつてのAIは与えられたデータから結果を判断して返すだけの単純なものだった。現在ではインターネット、センサー、カメラなどから膨大なデータを収集。機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ解析、音声認識や画像処理などのさまざまな技術を駆使し、瞬時にデータを解析。それらにより、人間の能力では見つけ出すことのできない関係性を導き出すことや、結果の予測まで行うことができるようになってきている。その技術は年々進化し、将来は人間の仕事を脅かすようになるのではともいわれるようになった。

そもそもAIとは? AI技術の昔と今

AI(Artificial Intelligence)は、「人工知能」と訳される。人間のように受け答えしたり、物事を判断したりする人工的に作られたシステム(知能)のことで、多くの場合はコンピュータ上またはコンピュータが搭載された機械で動くプログラムを指している。その研究の歴史は古く、1946年に世界最初のコンピュータENIACが開発され、翌年の1947年にはイギリスの数学者でありコンピュータ科学者でもあるアラン・チューリングにより人工知能の概念が提唱された。1956年にはアメリカの人工知能研究者ジョン・マッカーシーがArtificial Intelligenceという言葉を使っている。

初期のころのAIは、人間の手により膨大な知識やルールなどをすべて与え、希望する最も良い結果となるように推論と探索を繰り返すものであった。このようなAIでは、チェスや将棋などのように決められたルールに基づき結果を出す専門的分野においては、今や人間を上回る能力を発揮するまでになっている。しかし、一般的な日常生活やビジネスの分野においては、あらゆるルールや知識を与えることは困難だ。また、多くの知識やルールの中から必要な分野だけに限定して判断するという、人間が当たり前のように行っていることがAIでは容易には行えないため、幅広い分野での利用は進むことはなかった。

近年では、膨大なデータから反復的に学習し与えられた基準に基づき、そこに潜むパターンを見つけ出す機械学習や、大量のデータから自分で物事を分類するルールを見つけ出すディープラーニングなどにより、AIの能力は飛躍的に進歩している。専門分野にとどまらず、一般社会のあらゆる分野に浸透しつつあるのだ。

AIの進化とIoT技術の広がり……デバイス自身が考え動き始める

AIの能力の進歩は、IoT技術の広がりとも深く関わりがある。近年のAIでは自ら収集した膨大なデータから学習して推論、予測していきます。このデータ収集と予測結果のフィードバックを行う手段が各種のIoTデバイスになる。ドアや床、壁のほか、乗り物や自動販売機などに取り付けられたセンサー。街中にあるモニターやカメラ。それらから集められたデータはゲートウェイを通してクラウドへ送られ、AIにより解析される。センサーの数や種類が増え、集められるデータも増えればそれだけ学習効果があがる。IoTを使うことで、インターネットから得られるグローバルなデータだけでなく、特定の対象に特化したデータをリアルタイムで収集することが可能となり、それを元に高い精度で結果を予測することができるようになる。

このようなAIの能力の進歩にともなうIoT技術の広がりは、各種IoTデバイスの進歩にもつながる。あらゆるところにセンサーが用いられることでその数が増え、データをクラウドへ送るゲートウェイの数も増えていく。数が増えれば、より安く、小さく、早い高性能なものが求められる。

現在のIoTゲートウェイはクラウドとのデータのやり取りが主な役割になっている。しかし、将来的にはクラウドで導かれた結果を元にゲートウェイ以下のデバイスが判断し、クラウドから分離されてもある程度自律的に動作できるようになるだろう。ゲートウェイでありながらクラウドサーバークラスのことができるようになってくると考えられる。IoTのゲートウェイは、その能力の向上とAI技術により、将来的にはフィジカルなゲートウェイと、デバイスを動かすドライバーとしての動きをするゲートウェイと、ロジカルなゲートウェイの3つの働きをすることになるだろう。これは改めてここで解説したい。

今後IoTで重要となる要素は「人のために作られたものを判断する技術」

これからのIoTとAIとの関係においては、CPUよりもGPUが重要になってくるだろう。画像処理、音声処理の技術をあげることで、世界観が変わる。

昨今、車の自動運転技術は飛躍的に向上している。これにはGPSや障害物を検知するセンサーのほか、道路の状況や標識を読み取る画像処理の技術も使われている。これにより、地図情報から得られる交通規制の情報だけでなく、現地での情報を加味して判断が行える。しかし、これが将来完全に自動運転の車だけになれば標識は必要ない。標識の代わりに情報を送るビーコンが地面に埋め込まれていれば、画像で見るよりも正確に情報を得ることができる。現状、世の中のあらゆるものは人が認識するように作られていて、コンピュータが判断するためには作られてはいない。それをいかに認識し、データ化するか。その手段として画像処理、音声処理の技術は今後のAIと連携して動作するIoTにおいて重要な技術となってきくる。

今までの日本のプロダクツは100あれば100じゃなければ駄目という考え方であった。これからは『8割でいいよ。2割は人にやらせるから』という考え方に変わっていくだろう。加えて、どれが正解かわからないが、全数の3割が正解というのであれば人間が全数チェックしないといけないので従来と変わらない。しかし、この3割は絶対間違いない、という判断が出たらその3割は人間のチェックは不要だ。3割は絶対正解という判断が、AIとゲートウェイの最適な技術ミックスで可能になる。