AIを活用してモノのインターネットを次のレベルに引き上げる方法

世界中の企業が人工知能を広く導入しています。モノのインターネットもすぐ後に続きます。実際、モノのインターネットにより、デバイスのネットワーク全体でデータを簡単に収集、共有できるようになるため、多くの業界で必需品となっています。ただし、IoT によって収集されたデータを処理および分析するには、高度なツールとテクノロジが必要です。

そのため、大企業はビジネスプロセスの合理化と自動化のために人工知能に投資してきました。その結果、ガートナーは、2024年までに中小企業と大企業の約65％がIoTを利用するようになると予測しています。

AI と IoT を組み合わせることで、企業はこれまでにない方法でデータを活用し、物事を次のレベルに引き上げることができます。 AI と IoT の組み合わせが人気を集めているのは、IoT が物理的な世界のデジタル化に役立ち、AI ソリューションが大量のデータを短時間で簡単に処理および分析できるためです。

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では、モノのインターネットの分野で人工知能は具体的にどのような役割を果たすことができるのでしょうか?

リスク管理

リスクはあらゆる業界に存在します。労働者の安全、重機のメンテナンス、予期せぬ市場状況、不正取引など、IoT と AI は企業が自社内のさまざまなリスク シナリオを理解し、予測するのに役立ちます。これにより、何が問題になる可能性があるか、またそれをどのように防ぐことができるかがわかります。データは、工場内のセンサー、作業員が装着するデバイス、輸送車両、コンピューターなどから収集されます。人工知能を使用してこれらのデータを分析し、管理者に迅速に警告して事故を防止します。

業務効率の向上

自動化によりビジネスのやり方は変化しました。従業員に反復的なタスクを完了させるために余分なプレッシャーをかけるのではなく、人工知能を使用してプロセスを自動化します。その結果、従業員は複雑なタスクを処理する時間が増え、ストレスなく生産性を維持できるようになります。 AI と IoT を組み合わせることで、従業員は自動化および微調整して効率を向上できるタスクを特定できるようになります。さらに、パターンを理解し、データをリアルタイムで処理することで、経営陣はより迅速に意思決定を行うことができます。

IoTをよりスケーラブルにする

AI により、あらゆる規模の企業で IoT を拡張できるようになります。さまざまなデバイスを IoT ネットワークの一部として使用できます。携帯電話でもハイエンドコンピュータでも、人工知能によってサポートされている限り、目的を達成できます。実際、多くの組織はコスト管理のために低価格のセンサーを使用してデータを収集しています。 AI は大量のデータを管理可能なレベルまで削減し、必要に応じて任意の数のデバイスを IoT ネットワークに追加できるようにします。

新製品・サービス開発

AI および ML ソリューションは、IoT データを使用して顧客行動のパターンと傾向を識別します。これにより、顧客にとって有用な新しい製品/サービスを開発できるようになります。また、既存の製品/サービスを変更して売上を増やすのにも役立ちます。人工知能、特に自然言語処理（NLP）を活用して顧客行動を理解することは、メーカーの研究開発効率の向上に役立つと言えます。

ダウンタイムによるコストを削減

機械が故障したり損傷したりすると、製造業者に大きな損失が生じます。予期しない機械の故障を防ぐ唯一の方法は、予防保守を実行することです。しかし、経営陣はどのようにしてこれほど多くの機械とそのメンテナンスを追跡するのでしょうか? ここで、工場で使用されているすべての機械からデータを収集する IoT が役立ちます。

リアルタイムデータ分析

AI 企業は、カスタム AI ベースのツールとソフトウェアを使用してリアルタイムのデータ分析を提供します。データは、インターネットや IoT ネットワーク内のデバイスなど、複数のソースから収集されます。

顧客体験の向上

どの製品が顧客からより需要があるかがわかれば、在庫切れは発生しません。これは、倉庫や小売店の在庫の動きを監視するデバイスを使用することで実現されます。 AI は予測分析を支援し、顧客の需要を満たすために必要な在庫を測定します。たとえば、監視カメラは、顧客がどの棚に最も興味を持っていないかを教えてくれます。

製造業におけるロボット工学

製造業者は、製造プロセスを改善するために、人工知能、IoT、ロボット工学などのテクノロジーを導入し始めています。品質を損なうことなく生産サイクルを短縮し、コストを削減することが目的です。ロボットには人工知能と機械学習アルゴリズムが搭載されており、IoT ネットワーク内のデータ収集装置として機能します。製造業のさらなる発展が見られるでしょう。ロボット工学やエッジコンピューティングに積極的に投資する業界が増え、市場で激しい競争が繰り広げられているため、IoT と AI の未来は明るいと言えます。

より良いビジネス上の意思決定を行う

高度なテクノロジーに投資する究極の目的は、適切なタイミングでビジネスにとって適切な決定を下すことです。過去のデータや直感に頼るのではなく、AI システムが提供する正確な洞察に基づいて意思決定を行うことができます。 AI および IoT 企業は、この目標を達成するために必要なサポートを提供します。

ヘルスケアにおける人工知能とIoT

ここ1、2年で、人工知能とモノのインターネットは医療分野でより広く使われるようになりました。流行の拡大によりこのプロセスは加速し、より多くの研究センターや医療機関が効率性を高め、危機に対応する準備を進めるようになりました。 COVID-19パンデミックへの解決策を提供するものなど、IoTにおけるAIに関する研究論文は、新薬の開発、患者へのより良い治療の提供、看護師や医師の作業負荷の軽減のために、ヘルスケア分野でAIと機械学習が広く使用されていることを示しています。

小売分析、AI、IoT

監視カメラが IoT を使用した小売分析の一部である場合、動的な人員配置によりチェックアウト時間が短縮され、生産性が向上します。また、リソースの最適化と利益の増加にも役立ちます。 IoT と AI サービスの組み合わせにより、小売業者はこれまでにない方法で店舗を管理できるようになります。

交通における自律走行車

自動運転車については長い間世界中で話題になってきました。テスラの最新の自動運転車は、これがもはや見通しや将来のトレンドではないことを証明した。 AI と IoT を組み合わせて、あらゆる交通状況をナビゲートできるスマート マシンを開発するよりも良い例はありません。

結論は