図1　現実の�駘�的なモノとバーチャルなモノをデジタルツインとGartnerは�}んでいる　出�Z：Gartner

Gartnerの使っている言��は、これまでIT、エレクトロニクスで聞いている言��とはずいぶん違うが、言っている��念は電子�噞で使われている言��とさほど変わりはない。例えば、IoTデバイスがさまざまな場所にばらまかれることに�瓦靴討�、デジタルメッシュと言い、サイバーの世�cと�駘�的な世�cが1��1で�官�することをデジタルツイン(図1)と言っているが、基本は変わらない。Jamie Popkin��による講演「2017�Q戦�S的テクノロジ・トレンドのトップ10　インテリジェント・デジタル・メッシュの幕開け」ではなじみのない言��が�閣`していたが、その実��は電子�\術�vが聞いている��念とかけ�`れるものではなかった。

講演では、モノはますますインテリジェントになり、実世�cとサイバー世�cが共�Tし、デジタルのプラットフォームがさまざま出てきている、ということを述べている。デジタルメッシュという言い��(sh┫)では、2020�Qまでに210億個の接��されたIoTセンサや端��が配�△気譴襪箸靴討い�。

ユーザインターフェースでは音�m認識が主流になることを、会�B型AI搭載のプラットフォームになると述べている。現在でもiPhoneの音�m認識サービス「Siri」はクラウドベースの検索サービスであるが、2017�Q以�Tは会�B型AIとIoTの時代になるとしている。IoTシステムのデータ解析にAIが入り、�T味の少ないデータを、�T味の�Hい情報に変えるデータ解析の�T果をIoTユーザにフ��ードバックすることがIoTシステムの本��である。クラウド�屬妊如璽寝鮴呂�、変換した情報を見える化してユーザに戻すためのシステムはプラットフォームと�k般に�}ばれている。

図2　あらゆるモノがAIによってインテリジェントになる　出�Z：Gartner

Gartnerは、データ解析だけではなく、IoTデバイスまでAIを導入して、インテリジェントにするようになると予�Rし、あらゆるものがインテリジェントになるだろうと述べている(図2)。このため、2020�Qまでに企業の20%はニューラルネットワークのトレーニング専��スタッフを採��すると予�Rしている。�盜颪龍睛残c・株式�x場などではすでに、AIの��識を�eつエンジニアは引っ張りだこであり、初任給が10万ドルという�Bもある。もはやAIバブルの様相を��しており、GartnerがAIのトレーニングスタッフの予�Rはまんざらでもない。

IoTとAIとの�Tびつきの例として、ハンバーガーショップの例を挙げた(図3)。�盜颪離魯鵐弌璽�ーショップでは、1分間に1000個のバンズの����を色、形、ゴマのかかり�差腓鮴^真の画�鞠Ъ�AIで分析、オーブンと���]工��を�O動調�Dできるようにした�T果、�Q間数�hポンドの廃棄�颪鮑鑿�(f┫)し、���]工��を迅�]化しエネルギーを�I約したという。これまでの�}作業による人�P�Jも削��(f┫)できた。

図3　ハンバーガーのバンズの���]工��を�O動調�Dし最適化　出�Z：Gartner

AIは何�押�何��層というデ��ープなニューラルネットワークを使う高度なものから、わずか1層の機械学�{まで使えるため、�k口にAIと言ってもクラウドベースからIoTまで可�Δ砲覆觧�代に入ってきた。ということはIoT端��のようなローエンドの応��にもAIが使われるようになることは、AIそのものを再定�Iする��要が出てきたかもしれない。

�k��(sh┫)、IoTの定�Iも変わってきている��図3のハンバーガーの例にあるように、インターネットにつながなくてもIoTという言��は使われる。要は、ビッグデータを解析しセンサ端��まで�T味のある情報に変えてフ��ードバックすることをIoTシステムと�}ぶわけで、データ解析することがIoTの要である。インターネットにつながっていようがいまいが、もはや関係なくその言��が使われるようになっている。IoTも再定�Iすべきなのかもしれない。