最近、IoTという言葉を近年よく耳にするようになりましたよね？
アドエビスマーケラボでも、ビジネス誌よりわかりやすくIoTをまとめたり、産業と私たちの生活にIoTがどのような変化をもたらすかを紐解いてきました。
すでに世の中には多くのIoT活用事例が出ていますが、IoTをただ「モノのインターネット」と捉えると、抽象的すぎて実態が掴みにくいものです。
IoTというビックワードに隠れて、実際に何が行われているのかが、見えにくいからではないでしょうか？詳しくは理解できないといった声も、よく聞くものです。
そこで今回は、以下4つのキーワードを理解して、さらにIoTの活用事例を詳しく読み解けるようになりましょう、という内容にしました。
- センサー
- クラウド
- 人工知能
- アクチュエート
この4つのキーワードは、それぞれIoTにどう関係するのでしょうか？その点を実際のIoT事例と照らし合わせて、紐解いていきたいと思います。
1. センサー
IoTにおける1つ目のキーワードは、「センサー」です。
IoTのThings、つまりモノには何かを感知したり、計測したりする動作があります。そしてその動作は、光センサー・温度センサー・磁気センサーなど、多岐に亘る種類のセンサーが実現させています。
たとえば、ドアが「開いた/閉じた」、温度が「上がった/下がった」といったことや、風や水の流れといった情報をセンサーが取得するのです。
私たちの身近にあるIoTの事例として、スマートフォンはよく例に挙げられます。
実は、スマートフォンにも、以下のように多くのセンサーが搭載されているのです。
照度センサー
近接センサー
加速度（重力）
温度センサー
圧力センサー
電圧センサー
センサーで感知したり、計測したりすることは、いわばIoTにおけるモノが最初にするアクションです。
つづくクラウド・人工知能・アクチュエートは、基本的にはセンサーが起点となって関係してきます。
2. クラウド
IoTにおける2つ目のキーワードは「クラウド」です。
センサーが取得した膨大な情報は、クラウド上に蓄積されていきます。しかし、あまりに膨大なデータになるので、従来の技術で蓄積するには限界がありました。
そこで活躍するのがクラウド技術です。クラウド技術が発達したことにより、膨大なデータを蓄積できるようになり、IoTも大きな躍進を遂げることになりました。
つまり、クラウド技術が発展したことで、この膨大なデータを蓄積することが、低コストで実現できるようになりました。
3. 人工知能
IoTにおける3つ目のキーワードは「人工知能」です。
クラウド上に蓄積された膨大なデータは、そのままでは使えないので分析が必要です。
そして、この分析の時に活躍するのが、人工知能です。
なぜなら、人工知能が得意とすることの一つは、膨大なデータから似たようなパターン・ルールを見つけ出すことだからです。
たとえば以前ご紹介したNestの場合、家の温度管理をしてくれるだけではなく、人工知能が家にいる人の生活リズムを学習してくれます。
つまり生活リズムに合わせて、Nestが「朝の8時になったから、家の温度を上げよう」とか、「夜の10時になったから、徐々に温度を下げていこう」といった判断をするようになるのです。
家にいる人の様々な行動データから、一定のパターン・ルールを発見することができるのは、人工知能の力です。
4. アクチュエート
IoTにおける4つ目のキーワードは「アクチュエート」です。
あまり聞き慣れない言葉ですが、actuate(アクチュエート)は、人・機械などを「作動させる」といった意味を持ちます。
アクチュエートは、人工知能が膨大なデータを分析した結果、モノに「次に求められる行動」をさせることを意味しています。
同義ではありませんが、わかりにくければフィードバックと言い換えても良いかもしれません。
さて、今まで見てきたように、IoTは4つのキーワードが連動して動きます。
「センサーが情報を取得してクラウド上に情報を蓄積し、その膨大な情報を人工知能が分析した結果、フィードバックが行われる。」といった流れです。（当然、フィードバックが行われた後にも、次のアクションは続いていきます。）
5. 4つのキーワードでFitbitのIoT事例を紐解いてみる
それでは最後にPepperを例に挙げて、4つのキーワードがどのように連動しているのかを簡単に紐解いてみましょう。
Pepperは、2014年にソフトバンクが発表した次世代型のロボットですが、人の感情を理解すると言われて注目を集めました。感情を理解するといった工程を、4つのキーワードで説明すると以下のようになります。
まず様々な「センサー」が働いて、近づいてきた人の表情や声のトーンといったデータを計測します。
↓
クラウド上に、Pepperが取得した膨大なデータを蓄積します。
↓
過去に集めた膨大なデータを参照して、その人が今どのような感情なのかを分析します。
↓
たとえば挨拶をしたり、「大丈夫？」と声をかけたりと、最適なアクションを選択してフィードバックします。
このように4つのキーワードはそれぞれ連動しています。数多のIoT活用事例も、Pepperの事例と同じように連動して動いているのです。
実際に、何個か事例をピックアップして、4つのキーワードがどのように働いているのかを想像してみるのも良いでしょう。
※人工知能については商品のオフィシャルサイトや、プレスリリースなどを調べても、搭載されているものと、そうではないものがあります。
ただ、今後も必ず人工知能についての技術も発展していき、IoTのデータ分析において、ますます重要な要素となることは予見されます。
今回のまとめ
IoTの活用事例をただ見ているだけでも楽しいものですが、「どのような仕組みで動いているのか？」を知ると、さらに理解が深まり世界が広がりますよね？
今回、以下の本がかなり参考になりました。わかりやすくIoTのことが描かれている本として、オススメなのでぜひ手にとってみてください。
「2時間でわかる 図解「IoT」ビジネス入門」あさ出版 著：小泉 耕二
※IoTの事例をもっと知りたい方は、他であまり見ないIoT事例をまとめたので、こちらもぜひ参考にしてみてください。
参考：【IoT事例11選】あまり見ない事例を中心に海外・国内事例を集めてみました。
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