数十年にわたり、産業用IoT（IIoT）は企業がセンサー、機械、車両などの物理デバイスを接続し、リアルタイムでデータを取得することを可能にしてきました。このデータは、機械の状態、プロセスフロー、運用全体の効率性に関する貴重な洞察を提供します。

人工知能（AI）の台頭により、このデータの可能性は新たなレベルへと押し上げられています。AIアルゴリズムは過去のパターンを分析して予測を行い、意思決定を自動化し、継続的に学習して、人間のオペレーターよりもはるかに高速でより良い結果を提供できます。AIoTとして知られるこれらの技術の融合は、プロセスの最適化と効率性の向上だけでなく、ビジネスモデルに新たな視点を提供し、OEMが顧客が重視する成果により直接的に結びついた新しい方法で収益を生み出すことを可能にします。

この強力な組み合わせは、接続性と分析の相乗効果を表し、機器メーカーが製品を設計する方法、企業が運営する方法、そして接続された世界で価値が創造される方法を再構築しています。AIoT市場は2030年までに2,500億ドルを超えると予測されており¹、この変革的技術を理解することは、ビジネスリーダーと技術者の両方にとって不可欠となっています。

^{1. Fortune Business Insights}

IoTからAIoTへ：接続されたインテリジェンスの進化

従来のIoTシステムは、デバイスの接続、データの収集、リモート監視と基本的な制御の実現に優れています。しかし、これらのシステムは、限られた実用的価値しか持たない膨大な情報リポジトリである「データ沼」となるデータレイクを作り出す可能性があります。

AIoTは、人工知能を適用して生データを意味のある洞察と自律的なアクションに変換することで、この制限に対処します。

図1. 従来のIoT vs. AIoT

この進化は、接続されたデバイスから、学習し、適応し、指数関数的により多くの価値を創造できるインテリジェントシステムへの根本的な変化を表しています。

AIoTの中核コンポーネント

センサーとデバイス

AIoTは、IIoTと同様に、収集用の生データを生成する物理センサーとデバイスから始まります。これには、温度や湿度などの環境条件、圧力やpHなどのプロセス条件、またはGPSに基づくアイテムの位置に関するデータが含まれます。

このデータは、その上に構築される将来の機械学習やAIアプリケーションの基盤を形成するため、利用可能なデータと運用の完全な全体像を把握するために必要なデータを明確に理解することが重要です。Cumulocityのデバイスパートナーからの認定デバイスカタログを確認することで、収集可能なデータの種類を把握できます。

IoTプラットフォーム

IoTプラットフォームは、IoTエコシステム内のすべての「モノ」を接続するための組み込みツールと機能を提供するアプリケーションまたはサービスで、デバイスライフサイクル管理、デバイス通信、データ分析、統合、アプリケーション有効化などの機能を提供します。

エンタープライズグレードのIoTプラットフォームとの連携は、センサーやデバイスからのデータの収集と管理を調整し、接続された資産に対する可視性、セキュリティ、制御を維持できるようにすることで、AIoTを実現するために重要です。購入と構築のアプローチを採用することで、プロジェクトを効率的に開始・拡張し、顧客中心のサービスを立ち上げ、進化する市場環境で競争力を維持できます。

AIoTアプリケーションでは、IoTプラットフォームは、フォーマットを標準化し、品質を検証し、コンテキストを提供し、運用データをAI対応資産に変換する堅牢なデータ変換機能も提供する必要があります。Cumulocityのデータ変換機能により、生のデバイスデータがAIシステムにとって価値のある入力となることが保証されます。

分析とAIソリューション

強力なデータ分析は、AIoTソリューションにとって重要です。高度なアルゴリズムを活用することで、AIoTシステムはIoTデバイスからの膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、より迅速な意思決定を可能にします。これにより、予知保全、異常検知、画像分類などのユースケースが実現され、オペレーターやフィールドサービスチームが生産性を向上させ、効率を最適化できます。

AIoTにおけるリアルタイムデータ分析は、品質管理、リスク管理、運用効率を向上させます。リアルタイムデータ分析を通じた人工知能とIoTの相乗効果は、企業の運営方法を革命化し、よりスマートで効率的なプロセスへの道を切り開きます。

ソリューションパートナーポータルで、AIアルゴリズムの開発をサポートするパートナーを見つけることができます。

エッジからクラウドまでの連続体

組織は、AIoTをエッジで運用するかクラウドで運用するかを決定する際にトレードオフに直面します。クラウドでの実行は、相互接続されたデバイスによって生成されるビッグデータを処理するためのスケーラブルなストレージと処理能力を提供します。エッジでの実行は、ソースに近い場所でのデータ処理を可能にし、レイテンシを削減し、リアルタイムの意思決定能力を向上させ、接続性が限られた遠隔地でのAIoTの実行を可能にします。

エッジからクラウドまでの連続体にわたって展開できる共通プラットフォームとの連携により、企業は世界中で標準化されたソリューションを使用し、状況に応じて各展開の利点を活用できます。

AI アプリケーションでは特に、クラウドからエッジまでの分散システム全体でAIモデルを展開、監視、更新、管理できる高度なモデル管理機能が必要です。

AIoTの仕組み：インテリジェンスライフサイクル

AIoTは継続的なインテリジェンスライフサイクルを通じて動作します：

1. データ収集と変換。センサーと接続されたデバイスが運用データを収集し、それが標準化、クリーニング、コンテキスト化され、分析用に準備されます。
2. モデルトレーニングと展開。履歴データを使用してパターンと関係を特定するAI/MLモデルが開発され、受信データを処理できるクラウドまたはエッジ環境に展開されます。
3. インテリジェント分析と意思決定。展開されたモデルが受信データストリームを分析して異常を検出し、結果を予測し、代替パラメータ設定を提案し、またはリアルタイムの意思決定を行います。
4. アクションと自動化。AI生成の洞察に基づいて、システムはオペレーターにアラートを送信し、運用を自動的に調整し、ITシステムでメンテナンス要求の作成をトリガーできます。
5. 継続的学習と改善。パフォーマンスフィードバックと新しいデータが、監視、再トレーニング、バージョン管理を含むMLOpsプラクティスを通じてモデルを継続的に改良・改善します。

図2. インテリジェンスライフサイクル

AIoTの主要な利点

AIとIoTの統合は、既存の機能を強化し、業界全体で新たな変革的利点を提供します：

• リアルタイム意思決定の強化。従来のIoTは基本的なリアルタイムアクションを可能にしますが、AIoTは高度なパターン認識と予測機能を通じて意思決定の質を大幅に向上させ、ルールベースシステムでは対処できない複雑な状況への対応を可能にします。
• 運用効率。高度な予知保全、リソース最適化、プロセス自動化により、従来のIoTで達成できる以上の大幅な運用コスト削減（通常、設備集約型産業で15-30%）を実現します。
• 顧客体験の向上。インテリジェント製品はユーザーのニーズに適応し、故障が発生する前に予測し、顧客関係を強化するパーソナライズされた体験を提供します。
• 新しいビジネスモデル。AIoTは製品販売から成果ベースのサービスへの移行を可能にし、価値ベースの提供を通じて継続的な収益ストリームとより深い顧客関係を創造します。
• 持続可能性の改善。リソース、エネルギー、材料のインテリジェント最適化により、静的システムでは不可能な動的調整を通じてパフォーマンスを向上させながら環境への影響を大幅に削減できます。

AIoT実装における課題

その可能性にもかかわらず、AIoT実装にはいくつかの課題があります：

• データ品質と準備。AIアルゴリズムはデータの品質に依存します。多くの組織は、一貫性のないフォーマット、欠損値、データ品質の問題、コンテキスト情報の不足に苦労しています。
• モデル展開。実験的なAIモデルから本番対応システムへの移行は重大な課題を提示します。
• モデル管理。分散システム全体でAIモデルを展開、監視、更新、管理するには、高度なオーケストレーション機能が必要です。
• セキュリティとプライバシー。インテリジェントシステムは新しいセキュリティ考慮事項を生み出し、データアクセスとプライバシー要件を慎重にバランスさせる必要があります。

AIoTの将来トレンド

AIoTランドスケープは急速に進化し続け、他のトレンドと関連しています：

• エッジAI。エッジでの処理能力は増加し続け、クラウドへの依存を最小限に抑えながら、より高度なAIモデルをデバイス上で直接実行できるようになります。
• ビジョンAI。コンピュータビジョンはAIoTシステムの重要なコンポーネントとなり、視覚検査、安全監視、環境認識を可能にします。
• 連合学習。新しいアプローチにより、AIモデルは機密データを集中化することなく分散デバイス間で学習でき、プライバシーの懸念と帯域幅の制限に対処します。
• エージェント型AIシステム。複雑な環境をナビゲートし、目標に基づいて意思決定を行い、他のシステムと協調できる自律的AIエージェントの出現は、AIoTの次のフロンティアを表しています。

AIoTの始め方

AIoTの実装を検討している組織は、構造化されたアプローチに従うべきです：

1. 高価値の機会を特定する。明確なビジネス価値を提供するユースケースから始め、初期の成功から構築します。
2. 適切な基盤を確立する。IoTインフラストラクチャがAIアプリケーションに適したフォーマットで適切なデータを収集、処理、保存できることを確認します。Cumulocityのプラットフォームアプローチは、迅速な展開のための事前構築されたコンポーネントでこの基盤を提供します。
3. シンプルに始め、インテリジェントに拡張する。より複雑な予測・処方モデルに進む前に、異常検知などの単純なアプリケーションから始めます。
4. 戦略的にパートナーシップを組む。必要な能力をすべて社内に持つ組織はほとんどありません。補完的な専門知識を持つパートナーを選択してください。