IoTの活用:具体的事例とAI(人工知能≒機械学習)を導入するには?

AIとIoT

ー IoTの定義 ー

IoTの定義をwikipediaで調べると
“様々な「モノ(物)」がインターネットに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組みである”
とある。
IoTという言葉の定義は非常に広く
人によってアップルウォッチを思い浮かべる人もいれば、
工場のことを考える人もいてそれぞれイメージが異なることも事実であろう。
ここではwikipediaに従って
「インターネットに接続されており比較的、自由に通信できるデバイス」と定義したい。

ー IoTへのAI活用はカメラを使うべき ー

大きく分けてその理由は2つある。

1つ目の理由はAI(人工知能≒機械学習)に関して
最も技術が発達している領域が画像認識(=画像に何が写っているかを分類)である
、という点だ。
2015年には既に学会の画像認識コンテストにおいて
人間の精度を超えたとされている。
つまり、人間の代わりにカメラを置いておけば
人間より精度よく何が写っているかを解析できる可能性があるということだ。
注意点として、AI画像認識が万事万能なわけではなく
ある状況においてはAIは精度が高いが
別の状況では人間が見た方が精度が上回るということもあり得る。
特にどこにカメラを設置できるか
解像度や処理スピードがどの程度求められるかなどの条件によって大きく左右される。

2つ目のIoTのAI活用においてカメラを用いるべき理由は
カメラはオールマイティなセンサーである、という点だ。

センサーと言えば熱センサーもあれば光センサー
バイオ系のセンサーなど様々あると思う。
その中でカメラのように広い領域を
一気に取り込むことで得られる画像に含まれる情報量はかなり多い。

例えば、工場でよくある危険領域に人が入らないようにするため
レーザーを打っておいて誰かがレーザーを遮るように侵入したとき
遮断を光センサーが検知して警報を出す、などの仕組みがある。
このケースについては1個カメラをつけておけば
どういう状況かをAIで判断できる可能性がある。
つまり、工場の同じ危険領域に何かが入った場合でも
生産ライン自体が止まっていて復旧のためにロボットが入る場合もあるかもしれないし
ただ虫が飛んでいた場合もあるかもしれない。
本当に警報を出すべきときがいつかは状況によって異なる。
この例からわかることは
カメラの画像をAIで状況を判断すれば
柔軟な状況対応が可能になるということである。

ー インストアマーケティングでのカメラ活用 ー

有名な事例であるのでご存知の方もいると思うが
インストアマーケティングとは小売店にカメラなどを設置して
お客さんが男性女性なのか、年齢はどのくらいか
どこにどの程度滞在して何を買ったか、買わなかったかなどの行動を明らかにして
商品の仕入れや配置を適切にするなどの施策に活かす手法だ。

参考文献[2]のページが既に2015年に書かれているようで
アメリカのRetailNextという会社が有名らしく
現在は日本でもベンチャーから大企業まで取り組み事例がある。

ー (補足)IoTは売り文句で使うべきであり、元々はスマートフォンの次世代デバイスを指していたイメージ ー

ここからはかなり主観的な意見となる上
自分はIoTの専門家ではないので参考程度にお考えいただきたい。
自分の感覚ではIoTと世間で騒がれ出したのは
iPhoneが売れ出した頃でアプリも盛んに開発されるようになってきた
5年以上前であるように思う。
そのとき国際カンファレンスなどで「次はIoT」が来るというような話題が多くなり
アメリカの主要IT大企業も声高にそのようなことを述べていたという話しもある。
グーグルグラスやアップルウォッチなどがあたかも
スマホと同じ位のヒットとなる想定で語られていたように記憶している。
しかし、ご存知の通り少なくとも現在の段階では
上記のデバイスはスマホほど一般化はしていない。

だが、IoTという言葉自体はロボティクスやセンサータグ
工場でのネット接続などを拡大した定義で指すようになりかなり広まった。

「次はIoTが来る(ウォッチやメガネ)」→「次はIoTが来る(センサーや工場)」

このようにIoTという指す言葉の中身はかなり変わったのではないかと思う。

このことからIoTという言葉自体は定義が広く
色々なケースを指す場合があるので
「IoTで何かしよう」と手段として捉えると
何から手をつけていいかわからないケースもあるため
ロボティクスやスマートデバイスなどどこかに分野を絞るか
売り文句として「IoT導入しています」というアピールに使うべきであると私は考える。

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参考文献:

[1]wikipedia

[2]http://www.neqwsnet-japan.info/?p=5204





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