AIとIoTの違いとは？それぞれの定義や関係性、組み合わせて活用するメリットや事例をわかりやすく解説
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AIとIoTは、さまざまな分野や事業、個人向け製品として活用されています。
しかし、AIとIoTの違いがわからない、組み合わせて利用する事例が知りたいという悩みを持つ方もいるでしょう。
そこで、AIとIoTの違いや両者の関係、組み合わせの活用方法、メリット、そして実際の事例について詳しく解説します。
AIとIoTの違いは？
AIとIoTは共通した情報技術分野でよく使われる用語です。しかし、AIとIoTの2つには大きな違いがあります。
それは、AI（人工知能）がコンピューティングシステムで「無形物」の知的処理をします。具体的なものや形はそこにはなく、ニューラルネットワークによる電子的な処理が中心です。
それに対して、IoTは家電や通信機器といったモノが主体にあります。IoT（モノのインターネット）は、物理的なデバイスをインターネットに接続して、データの交換や通信を行うからです。
裏を返せば、一部のIoT器機はシステムにAIを使用していることになります。
AIとIoTの定義や特徴
AIとIoTについてさらに詳しく知るためには、AIとIoTの定義を確認する必要があります。
AIの定義や特徴
AIは、「Artificial Intelligence（＝アーティフィシャル インテリジェンス」の略で、「人工知能」と日本語では訳されます。
そもそもAIは、「機械学習」「深層学習（ディープラーニング）」「自然言語処理（NLP）」などの技術を活用し、データから学習して自律的に知的活動するプログラムや情報処理のことです。
例えば、自然言語生成技術を用いて文章やメッセージを自動生成したり、音声合成技術を活用して人の自然な声を出力したりできます。
IoTの特徴
IoTは、「Internet of Things（＝インターネット オブ シングス）」の略で、「モノのインターネット」と訳されます。
インターネットに接続された物理デバイスと通信し、データ・情報をやり取りして実行する技術のことです。
代表的なものとして、家電のスイッチを入れる「スマート家電」や鍵の開閉をする「スマートロック」、スーパーやコンビニで技術採用されている「無人レジ」などが挙げられます。
このように、AIとIoTは現代技術の発展の中で注目されているのです。
IoTが使われている分野
一般にはIoTがあまり知られていなくても、企業や事業者の各分野で活躍していることがあります。それが以下のような分野です。
- 製造業
- 物流
- 通信
- 農業
- 医療・看護・介護
- 防災
- 観光・インバウンド
- 交通
まずは製造業の部品製造管理や物流の商品・在庫管理などです。製造プロセスを効率化し、品質向上や生産性の向上を図ることができます。
例えば、センサーを使って機械の稼働状況や製品の品質をモニタリングしたり、データ分析を行って生産計画を最適化したりするなどです。
また、DX化した農業では、IoTを使って農作物の生育状況をモニタリングもできます。センサーを使って土壌の水分や肥料の状態を測定したり、ドローンを使って自動的に畑の状態を観察したり、作業の効率化が図れるのです。
その上で、スマートホームのように家電メーカーが製造し、同じものがさまざまな分野で広く使われているIoT製品もあります。
スマートホームは、IoT製品を通じて、家庭内の家電や機器、設備をコントロールできるのが特徴です。
例えば、スマートスピーカーを使って音声で家電を操作し、もしくはセンサーを通じて室内のエアコン調整や環境を自動的に管理することができます。
AIとIoTの関係
AIとIoTは、互いに技術を補完する関係があります。
多くのIoT技術を成立させるためにはAIの組み合わせが欠かせず、AIの学習はIoTのデータによって精度を高めるのです。
例えば、製造工場のセンサーが部品を管理し、その際にデータをAIが解析したとき、生産ラインの最適化や見通しを予測することができます。
つまり、リアルタイムのデータ分析と意思決定を高度に行えるでしょう。
AIとIoTを組み合わるメリット
AIとIoTを組み合わせることには、さまざまなメリットがあるのです。そこで3つの主なメリットを以下に紹介します。
高度な分析をリアルタイムで行える
IoTはセンサーを通じてデータを収集し、AIはそのデータをリアルタイムで分析することができます。
本来、情報を届けるだけの機械的な通信設備だけでは、リアルタイム分析は難しいものです。しかし、AIとIoTを組み合わせることで、それぞれの長所を生かしたメリットが生まれます。
特に製造業の工場や生産現場では、異常な動作や潜在的な問題を早期に検出し、予防措置を講じることができます。
小売業では、顧客数や売上のリアルタイムな状況把握は大きなメリットです。
自動化を行いやすくなる
2つ目のメリットは、AIとIoTの組み合わせにより、さまざまな作業工程の自動化を実現できることです。
センサーデータをAIが解析し、必要な動作までの流れを決定することで、人の介入や手作業の削減が実現します。
もちろん、完全自動化が難しくても補助的に使う半自動化を導入することは可能です。
他にも車の自動走行や農業の生産管理、物流のロジスティクス（ピッキング・組み立てなど出荷）の自動化などがあります。
個人の最適化ができる
3つ目のメリットは、個人情報や行動・履歴となるパーソナライズデータを分析して、最適化した情報を提供できることです。
例えば、AIで個人に焦点を当てて、それを設定に反映し、個別の好みやニーズに基づいたサービスや広告を提供します。
特にWEBサービスでは個人の最適化がよく行われており、動画に表示される広告やサイトの広告枠表示などは代表的です。
AIとIoTを組み合わせる注意点
AIとIoTを組み合わせる際には、注意点に留意することが必要です。以下に気をつけるべきポイントを示します。
集めたデータのセキュリティ
IoTはAIと組み合わせる際に多くのデータを収集し、データを解析します。そのため、データセキュリティに気をつけることです。
特に病院や公的機関など、セキュリティ的に狙われやすい情報を保持している施設は、AIとIoTを組み合わせる場合に注意しましょう。
個人情報、プライバシー保護
IoTで収集するデータの中には、個人情報やプライバシーに関連する情報が含まれる場合があります。
その際に情報を記録する場合だけでなく、AIでデータを活用する場合に、情報の扱いには気をつけることが必要です。
具体的には、情報を収集する際にAIを利用することへの個人の許可をとり、データの収集、使用、保管においてプライバシー保護の法令を遵守します。
ただし、日本では法律でAIの扱いがまだ不十分なため、企業・事業者や個人ごとに配慮して対処しましょう。
AIとIoTの組み合わせ事例
メリットや注意点を踏まえて、以下にAIとIoTを組み合わせた事例について取り上げます。
在宅医療支援
在宅医療支援では、AIとIoTの組み合わせが行われています。
例えば、高齢者や慢性疾患患者の健康状態をモニタリングするために、センサーが身体のデータを収集し、AIがそれを解析することです。
医療スタッフはリアルタイムで患者の状態を把握し、必要なケアを提供することができます。
また、AIは病状の予測や早期警告システムの開発にも役立つのです。
その上で、患者が自宅で適切な医療を受けることができれば、入院や通院の負担を軽減し、医療費の削減にも繋がります。社会的に利点の大きな組み合わせ事例です。
紛失防止
AIとIoTの組み合わせは、貴重品や重要なアイテムの紛失防止にも役立ちます。
例えば、BluetoothやGPSなどの技術を使用したトラッキングデバイスをアイテムに取り付け、AIがその位置情報をモニタリングするなどです。
万が一、アイテムが紛失した場合、AIはユーザーに通知を送り、紛失した場所を特定する手助けをします。以上が貴重品の盗難や紛失を防ぐ携帯会社などに多い事例です。
設備保全の自動化
AIとIoTの組み合わせは、設備保全の自動化にも新たな風をもたらしています。
例えば、工場や建物の設備にセンサーネットワークを組み込むことで、異常な振動、温度変化、エネルギーの消費などをリアルタイムで監視が可能です。
AIはこれらのデータを収集し、異常を検知すると自動的に知らせて、必要なメンテナンスをスケジュールを作成します。
結果として、設備の故障や停止時間を最小限に抑え、生産性の向上とコスト削減につながるでしょう。
スマートホームの自動化
スマートホームは便利さと快適さを提供するためのAIとIoTの組み合わせの代表的な事例です。
日常的にAIとIoTを使用することで、家庭内の様々な機器やシステムを自動化し、効率的にすることができます。
例えば、スマートホームシステムは、センサーやカメラを使用して家の中の状態を監視し、AIがそれらのデータを解析することです。
具体的には家の照明、温度、セキュリティシステムなどを自動的に制御し、快適な環境をキープできます。
さらに、AIとIoTの組み合わせは、家庭内の機器同士の連携が可能です。
例えば、家の中にいる人の行動パターンを学習したAIは、家族が部屋を移動するたびに必要な照明を自動的にオンにすることができます。
また、自動的にカーテンを開閉する、音楽を再生する、食品の在庫を管理するなど、便利な機能も実現するのです。
まとめ
今回は、IoTとAIの違いや組み合わせた活用方法、メリット、事例などについて解説しました。
IoTとAIの組み合わせは、相互補完的な役割があり、メリットを強めるとともに、さまざまな分野で活用されるきっかけともなっています。
今回の事例を参考に、業種や事業分野を踏まえて導入を検討しましょう。
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