AIとIoTは、それぞれが今後の活用を最も期待されているICT技術です。そして更に、この2つの技術を連携させて使うことで大きな相乗効果を生み出すことはご存知でしょうか。本記事ではAIとIoT、そしてAIの一機能であるマシンラーニングそれぞれの関係や活用事例について、分かりやすく解説していきます。
AI・IoT・マシンラーニングそれぞれの関係性とは？
「AI」「IoT」「マシンラーニング」は、それぞれどのような技術で、お互いにどのように関係しているのでしょうか。以下では、AI・IoT・マシンラーニングの概要と関係について解説していきます。
AIとは
AIとは"Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）"の略で、日本語では「人工知能」を意味します。知覚・言語・分析・判断といった、人間の知的活動の一部を模倣できるコンピュータープログラムのことです。
AIを搭載したシステムやロボットは、人間が行う一部の仕事を自動化したり、効率化したりするのに役立ちます。それゆえ少子高齢化が進む日本において、AIは人間に代わる新たな働き手として活躍することが期待されています。
IoTとは
IoTとは"Internet of Things"の略称で、日本語では「モノのインターネット」を意味します。簡単にいうとIoTは、さまざまなモノにインターネットへの接続機能を付与する技術のことです。
IoT技術が付与された機器（IoT機器）は、インターネットを通して遠隔で操作したり、データ収集したり、機器同士でIoTネットワークを形成して互いに連動したりできます。IoT技術は近年、一般家庭にも普及しつつあるスマート家電の基幹技術としても活用されています。
マシンラーニングとは
マシンラーニングとは、AIに関連する技術の一つで、日本語では「機械学習」と訳されます。AIに正しく物事を認識させたり、判断させたりするためには、大量のデータを入力し、その傾向やパターン、法則性などを解析させることが必要です。
たとえば、リンゴとオレンジの見分け方をAIに学習させるために、開発者はリンゴとオレンジ、それぞれの画像データをAIに大量に与えます。この形状・色・大きさのものがリンゴあるいはオレンジであると、AIにそれぞれの特徴を学習させます。マシンラーニングとは、こうしたAIの学習機能や学習プロセスのことを指します。
従来、AIにマシンラーニングさせるには、人間が多くの手間暇をかけなければなりませんでした。しかし近年、「ディープラーニング（深層学習）」という新たな機械学習技術が登場したことにより、機械学習の効率性と効果が飛躍的に改良され、AIの機能は大きく向上しました。
AI・IoT・マシンラーニングの関係
上記の説明に基づいて、改めて3つの技術の関係を整理してみましょう。
まず、AIとマシンラーニングはセットで考えられる技術です。AIが物事を解析し、学習するための機能がマシンラーニングであるため、AI技術の中の一領域にマシンラーニングがあるという関係になります。
では、AIとIoTはどのように関係するのでしょうか。ここで思い出してほしいのが、「大量のデータの解析を通して学習を進める」というAI（マシンラーニング）の特徴と、「データ収集に使える」というIoTの特性です。
つまり、IoT機器が大量に収集したデータをマシンラーニングすることによって、AIはその機能の精度を高め、分析に役立てられます。またIoTのほうでも、AIを活用することで機器の管理・操作などの最適化が可能になります。つまり、AIとIoTは互いに組み合わせて活用することで大きな相乗効果を発揮する、非常に相性のよい技術なのです。
AI・IoT・マシンラーニングにできること
前項では、AI・IoT・ マシンラーニングの基本的な特徴や関係をご説明しましたが、これらの技術は現実社会において、どのように活用されているのでしょうか。以下では、その具体例について解説していきます。
AI・マシンラーニングの活用例
まず、AIおよびマシンラーニングの活用例としては、チャットボットによるコールセンターの自動化や、店舗の来客分析、スパムメールの自動検知などが挙げられます。
AIチャットボットによるコールセンターの自動化
「チャットボット」とは、文字や音声による人間の問いかけに自動応答するソフトウェアのことです。AIが搭載されたチャットボットは、過去の問い合わせやその回答に関するデータを機械学習し、顧客から類似の問い合わせがあった際、迅速にその情報と照合して顧客が満足する回答を提供できます。AIチャットボットを24時間365時間稼働させ、コールセンター業務を自動化することで、顧客満足度の向上やオペレーターの業務負荷軽減などが見込めます。
店舗の来客分析
AIの画像認識機能や分析機能を活用することで、店舗運営の効率化も可能です。例えばカメラを通して、店舗を訪れた顧客の年齢・性別・購入商品・導線などをAIに分析させることで、経営者は自店舗の顧客層の構成を可視化したり、商品や棚などのレイアウトを最適化したりできます。レイアウト業務は従来、ベテラン店員の経験や勘に頼ることが多い業務でしたが、AI分析を活用することで、そうした属人性を排除してデータに基づく高効率な店舗運営が可能になります。
スパムメールの自動検知
AIは、セキュリティにも役立てられることの多い技術です。通常のメールとスパムメール双方の膨大なデータを機械学習したAIは、メールに含まれた情報から両者の違いを高確率で見分けられます。Eメールサービスにおける「迷惑メールフォルダ」への自動振り分け機能にも、実はAIのマシンラーニングが活用されているのです。
IoTの活用例
続いては、IoT技術の活用例をご紹介します。IoTの主な活用例としては、スマート農業やスマートシティ、最適な交通ルートの選択、生産設備の可視化などが挙げられます。
スマート農業
「スマート農業」とは、IoTやAI、ロボットなどの技術を活用して、自動化や効率化がされた農業を意味します。例えばセンサー類にIoT技術を使い、AIにそのデータを分析させれば、作物・土壌・大気などの観測データを記録・可視化し、温度を調整したり、適正な収穫時期を把握したりできます。就農人口の減少が懸念される日本において、こうした農業のスマート化は急務といえるでしょう。
スマートシティ・スマートビルディング
建物そのものや、都市そのもののIoT化（スマート化）も各所で進んでいます。例えば交通信号をスマート化し、各道路の交通量をリアルタイムに反映した信号切り替えをAIにさせることで、都市部での渋滞などを大幅に緩和できるでしょう。また、建物の空調や電気設備などにIoT機器を使い、室温・湿度・空気の状態・利用者の所在などに合わせて自動調整できるようにすれば、建物のエネルギー効率を最適化しつつ、人間にとって快適な空間をつくれます。
最適な交通ルートの選択
IoTは、最適な交通ルートの選択にも役立てられます。例えばバスにIoT技術を活用し、スマホで位置情報をリアルタイムに確認できるようにすれば、顧客はバスを待つか、タクシーや徒歩で行くか、悩むことなく判断できることでしょう。また、バス会社やタクシー会社などにしても、車両が今どこを走っているのか、運行状況を適宜把握できるというメリットがあります。
生産設備の可視化
製造業は、IoTの活用がもっとも見込まれている分野のひとつです。例えばすべての生産設備にIoTを導入することで、各設備の稼働状況を可視化し、システム上で一元管理できます。その結果、生産効率においてボトルネックになっている部分を発見することも可能になるでしょう。また、IoT化した設備の稼働データをAIに分析させることで、故障などの兆候を早期発見し、重大な事故などの予防もできます。このようにIoTやAIを活用した製造工場は「スマートファクトリー」と呼ばれています。
DSKが提供するAI関連のサービス
株式会社電算システム（DSK）では、AI技術を活用したサービスを企業向けに幅広く展開しています。DSKには高度なスキルとノウハウをもったデータサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、顧客企業のデータ収集・可視化・システム開発までワンストップで強力に支援しています。
また、DSKではAIチャットボットサービスも提供しています。本記事でもご紹介したように、AIチャットボットを導入すれば、顧客からの問い合わせ対応などを自動化することが可能です。
機械学習を活用したいが専門知識を持っているエンジニアがいない、という企業様にはBigQuery ML™を利用することをおすすめしています。BigQuery MLは、データウェアハウス上でSQLを使って機械学習が簡単に実行できるサービスです。
BigQuery MLはこちらのブログで、BigQuery MLの特徴や、具体的な使い方について解説しています。
まとめ
本記事では、AI・IoT・マシンラーニングそれぞれの概要と関係を解説しました。マシンラーニングはAIが物事を学習し、その性能を高めるための学習機能です。また、モノにインターネット接続機能を付与し、大量のデータをリアルタイムに取得できるようにするIoTは、AIと組み合わせて使うことで相乗効果を発揮する技術です。ICTの活用がより重要視される現代社会において、AIとIoTは今後もっとも活躍が期待される技術といえます。
