IoT成功のカギを握るAI(人工知能)・ロボットの活用について

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IoT成功のカギを握るAI(人工知能)・ロボットの活用について

IoTによって収集した膨大な量の情報は「ビッグデータ」と呼ばれます。ビッグデータを関連付けて分析し、その結果をどのように活用するかということが、IoTの肝となるポイントです。最近ではAI(人工知能)に関連付けや分析を行わせ、アウトプットにロボットを利用している企業も現れています。
今回は、IoT成功のカギを握るAIとロボットの活用についてご紹介します。

IoT成功のカギを握る?AIの活用方法とは

ディープラーニングという技術

AIの学習のための技術には、大きく分けて「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」の2種類があります。

機械学習とは与えられたデータを繰り返し学習することで、データの特徴を自動的に認識する仕組みです。学習によってモデルを作成し、データの分析・判別に利用します。
これにより、迷惑メールの自動判別や顔画像の認識などが実現可能です。

ディープラーニングは、機械学習を一歩進めた技術です。脳の神経回路を模して作った「ニューラルネットワーク」という考え方をベースに作り出されており、類似したデータと比較して、対象物の特徴を高い精度で認識することができます。
車の自動運転技術や将棋AIなど、機械学習より複雑で高度な処理に対応できることが特徴です。

この記事では、AIを「ディープラーニングする機械」と定義して話を進めていきます。

AIの活用例


AIの活用例としては、「画像認識分野」がよく知られています。さまざまな種類の犬と猫の写真を大量にAIに学習させ、新たな犬の写真をそのAIに見せると、「これは犬である」と回答します。同様に新しい猫の写真を見せると、AIが「これは猫である」と回答するのです。
これは、AIが犬と猫のサンプルデータを学習した結果、「犬」「猫」という動物の特徴を認識したことによるものです。新しい犬の写真をAIに見せるとその特徴をAIが分析し、過去に学んだ犬の特徴と比較して、その一致率が高ければ「犬」と回答できるというわけです。

AIとIoTのつながりとは

あらゆるモノがインターネットでつながるIoTは、多種多様な情報をビッグデータとして収集・蓄積することに優れています。一方、AIは大量のデータから学習することで分析・関連付け・予測などを人間のように行うことができます。つまり、ビッグデータがあればAIの学習効率を高めることができる上に、AIによってIoTの処理効率も高めることができるのです。
IoTの仕組みにAIを導入することで、Win-Winの関係となり、さまざまな観点からメリットが浮かび上がることでしょう。

AIを頭脳にロボットが実行、IoTをより効率的に


製造業においては、製品の生産状況や在庫管理、設備機器の稼働率や予知保全など、IoTによって工場の状況をリアルタイムに管理している事例が多々ありますが、現在すでに、AIをIoTに生かす試みは行われています。

設備機器の予知保全を例に挙げましょう。過去にあった設備の故障や部品交換時期などのデータをAIに分析させ、現状と比較し「あと数回で故障を迎える」「あと数回で部品交換が必要」という情報を得ます。それらを人が把握し、故障前に処置を行ったり交換時期に合わせた部品を発注したりできるようになるのです。

また、熟練工員のノウハウをAIに学習させることで、効率的な製造方法をロボットにフィードバックし、製造の自動化を行うことも実現しています。人は24時間365日稼働できませんが、ロボットであれば連続稼働も可能です。
AIによって熟練工員相当のノウハウを学習したロボットが連続稼働することで、生産性や品質を向上させています。

今話題なのが「チャットボット」

AIを活用したシステムとして今話題になっているのが、チャットボットです。ボットとは、指定した処理を人に代わって自動で実行するプログラムのことで、AIを搭載したチャットボットは、入力されたテキストや音声を分析し、適切だと判断される回答を自動的に返します。

このような機能は、例えば、カスタマーサポートなどで利用され始めています。顧客の問い合わせに対してまずはチャットボットに回答させるようにして、解決しなかった問題に対してのみ、カスタマーセンターの有人窓口につなぐという仕組みです。
蓄積したデータによってAIに学習させ、それまで解決できなかった問題に対しても適切な回答ができるように育成できれば、解決率の継続的な向上により、サポート業務の効率化や人件費の削減も見込めるでしょう。

おわりに

今回は、IoT成功のカギとなるAIやロボットの活用についてご紹介しました。
IoTは、顧客に対して便利で新しい体験を提供するだけでなく、企業の業務効率アップにおいても非常に有用です。労働力不足や働き方改革など、社会環境の変化やニーズによって、AIやロボットを活用したIoTは今後も増え続けることでしょう。

  

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