人工知能が広げるIoTの可能性

人工知能は、IoTにとっても欠かせません。
IoTは、センサーで情報を集めて、クラウドに集積します。そこで人工知能が情報を解析し、スマートフォンなどに通知する仕組みです。
そのため、センサー部分のアイデアと、人工知能のできの良さが、IoTの品質を明確に分けてしまいます。

IoTというと、何かとセンサーなどの「モノ」の部分のアイデアばかりに目が行きがちですが、実はバックエンドで動いている人工知能の部分も非常に重要なのです。

• 人工知能の歴史は古い
• 人工知能とIoTの例
• センサーのコストが下がることで、データが集めやすくなった
• 人工知能とIoTのビジネスにおける課題と解決
• 電車を巨大なIoTに？！
• 人工知能とIoTには、可能性がある！

人工知能の歴史は古い

人工知能（AI）ということばをよく聞くようになりましたが、人工知能とは一体何でしょうか。
人工知能は、1950年代からある技術です。情報処理を用いて、人間の知能の代替をなすテクノロジーのことです。

人工知能は、情報処理をもちいて知能の代替をするだけでなく、自己学習してさらに知能をパワーアップさせることもできます。
推論、判断、ソリューション（問題解決）、学習などの人間がそなえている知的な能力を、コンピュータ上で代替します。情報を受け取って、人工知能のアルゴリズムを使って、処理を行うのです。なんらかのインプットがなければ情報処理はできないので、無から人工知能で情報収集はできません。

たとえば、碁、将棋、チェスなど盤ゲームの場合、相手の指し手などがインプットとなって、人工知能が猛スピードで演算・計算し、次の一手を指し込むことができるようになるのです。
人工知能のアルゴリズムはさまざまな経験に基づいていますので、情報を一定の計算だけでなく、経験などによっても進化していきます。
そのため、一度与えた情報を二度目に与えたとき、同じ処理が実行されるとは限らないのも、人工知能の特徴です。
もちろん、理想の解を導き出しているので、同じ答えが出る場合もありますが、経験によって学習していくため、より状況に応じた異なる解を出す場合もあります。

人工知能とIoTの例

たとえば、パン屋さんにおいて、自動でパントレイからパンを計算するIoTを考えてみましょう。パンをトレイに載せ、レジの台に置くと、瞬時にパンの形状をカメラが読み取り、お会計をしてくれます。

従来も、社員食堂などで、トレイの上に器をおいて、レジ台に設置すれば自動で精算してくれ、社員カードなどで精算することによって、給与から食費を天引きするシステムなどはありました。
また、若者向けファッションアパレルブランドのGUなどでは、商品をいれたバスケットをレジ台の下に入れることで、自動で洋服の数が計算され、自動精算機で精算できるようになる自動レジなども話題を呼びました。ですが、社員食堂の件は、器にチップが埋め込まれていますし、GUの自動精算機も、ひとつひとつの商品タグに精算用のチップをつけるなどの多大なる手間が発生しています。

パン屋さんの自動精算の例は、これらとは異なったものです。
パンの形状をカメラで読み取り、レジに自動で表示します。そして、パンの形状が読み取れない、もしくは間違っていることがあれば、人間が手動でレジを打って修正することもできます。
この修正作業に人工知能は学習し、より些細なパンの形のズレなども、正確に捉えることができるようになるのです。まさに、人工知能によるパン屋さんのIoTだといえるでしょう。
多くのパンを買っても、レジ前に多数人がいても、テンポよく人をさばいていくことができますので、優れたIoTの一例だといえます。

センサーのコストが下がることで、データが集めやすくなった

大量生産や、社会にIoTが進出したことで、センサーのコストが飛躍的に下がりました。それによって、データを集めるコストも下がったといえるでしょう。
集めることができるデータの種類も、莫大なものになり、人工知能も自動運転ができるようになったり、将棋や碁で人間のプロ棋士に勝つなど、飛躍的な発展を遂げています。
人工知能とセンサーによって集められるデータが莫大なものになれば、ビッグデータを使った新しいビジネスの展開や、コンサルティングなども可能となり、ビッグデータと呼ばれるデータ群には、可能性が満ちているといえるでしょう。

人工知能とIoTのビジネスにおける課題と解決

ですが、たとえばPOSレジのデータを取得したとして、大量に顧客の買い物データを集めてビッグデータとしたところで、分析結果として出てくる顧客の購買行動は、現場の人が経験則で知っているものばかりです。
気温が高いときにこの商品が売れ、気温が低いときにこの商品が売れるなどのデータを導き出すことはできるのですが、小売業の方はすでにそれらを勘で知っています。ビッグデータを収集したところで、人間の行動が変わるわけではない以上、コンサルティングをしようとしても、ビジネスとして成立しないという課題が挙げられます。

そこで人工知能を上手に使えば、瞬時にどの商品を値下げし、その場合の全体の売り上げがいくらになるのか、キャンペーンだけの品物が伸びて他の商品が売れないという失敗を避け、膨大な量ある商品の特売などをコントロールできるようになります。人工知能も使い方次第で、大きなビジネスになるチャンスがあります。
売り上げを最大化するための計算を、人工知能で瞬時に行うことができるようになるのです。

電車を巨大なIoTに？！

もっと大きなスケールのIoTもあります。
たとえばJR東日本などは、電車の車両ひとつひとつにセンサーをつけ、クラウドで情報を集積し、トラブルがあったときなどに人工知能で、迂回ルートや運行整理などを行っていくものです。
車両の運行スケジュール、時刻表というものは、とても複雑でダイヤが乱れると大きな混乱を招いてしまいます。トラブルから早期に回復をするため、また異なる路線や複数の他社路線との乗り入れなどにも、人工知能と電車IoTは役に立ちます。
電車まるごとIoTのセンサーにしてしまうことで、どの車両にどのぐらいの乗客が乗っているかがわかります。その中で、どの案内がもっとも効率がよく、素早く回復できるかも、人工知能とIoTで実現できます。
これまでベテランの技術者が行っていたこれらの運行整理ですが、人工知能とIoTによって、より高度に、誰でも、正確に、人に負担をかけずにできるようになるのです。

また、異常時だけでなく、車両の通常運行に関しても、どこで連結するか、切り離したりするかを考えなければなりません。車両の検査スケジュールが厳密なこともあり、ベテラン技術者の暗黙知を、人工知能によって全体に継承していくのはとても重要です。
そうした経験値の“見える化”を行うことで、いつでももっとも優れた理想的な判断が可能となるのです。

人工知能とIoTには、可能性がある！

人工知能とIoTとの関係について見てきました。
IoTの発展の歴史は、人工知能の発展の歴史といっても過言ではないかもしれません。最近では自己学習する人工知能が盛んとなり、将棋や碁などの複雑な棋譜を理解し、世界最高峰のプロ棋士に勝利する人工知能なども登場するなど、爆発的な発展を遂げています。

人工知能が人間の仕事を奪うという懸念も根強くあります。しかし、どの仕事が人工知能によって置き換えられてしまうかを心配するよりも、IoTと組み合わせることによって、雇用は生み出すことができるのではないでしょうか。職人のような人が持っていた経験値がIoTを活用してデータとして共有され、より多くの人が活用できるようになったり、人間がよりクリエイティブな仕事に集中できる未来も来るかもしれません。

人工知能とIoTによってどんな未来がくるかは誰にもわかりません。ですが、今よりも便利に、通信コストが下がることによって、より多くのデバイスが、IoTとして活躍していく日が来るのではないでしょうか。
そのときに、より効率よく収集したデータを、人工知能を使って、どのように解析するのか。人工知能が私たちの未来にどのようなインパクトをもたらしてくれるのか、期待は高まる一方です。
人工知能は、IoTの可能性を広げてくれるものでもあるのです。

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