図1　基調講演の最初はドクターTこと、NI社CEOのDr. James Truchard��

IoTシステムを使った�kつの例としてIndustry 4.0というコンセプトがあるが、この言��は出ず、むしろスマートファクトリというような言��を使う。すなわち、IoT云々や、XX 2.0やxx 4.0などという抽��的なコンセプトに�里泙蕕覆ぁ�IoTを議�bする時代はもう終わった。すでに����例を��す��争に��わってきた。IoT 2.0と�}んでもよいかもしれない。

そのための工業��IoTのシステムアーキテクチャとして、��来のアナログビッグデータから、エッジコンピューティングへの変化が�z��になってきた。NIが今�v��確にしたアーキテクチャは、IoT端���笋鳳��Q処理をしたのちにコネクティビティ機�Δ魴eたせようというものである(図2)。このアーキテクチャは、センサ端��とも言うべきIoTからのデータをゲートウェイに集めてモバイルネットワークやWi-Fiを通してクラウドに送るのではなく、IoT端���笋△襪い魯押璽肇ΕДい任△諞�度、データ処理をして�~効なデータのみをクラウドに�屬欧茲Δ塙佑┐任△襦�だからこそ、IoT端��は��てスマート化することになる。�R定�_はスマート�R定�_、�O動テスターATEはスマートテスター、この��念は横に広がり、スマートグリッド、スマートパワー(電��)、スマートマシン、スマート通信などへ拡張していく。今�v、NIはスマートテスターを数�|類発表した。

図2　�D理されないデータが圧倒的に�\えてくる　出�Z：National Instruments

この背景にあるものは、データ爆発である。��にここ最�Zのデータの�\え�気�著しい。まずデータそのものの量は、NIが本格的に��動を始めた1986�Q以�Tに収集したデータは今や22EB(エクサバイト)にも達するようになった。また、フランスのCERN(欧�Ω胸匈妨��|機構)が収集したデータは、20�Q間で100PB（ペタバイト）以�屬砲發覆襪�、ここ3�Q間だけで75PBにも達する。そのデータは�D理されていない、「アナログビッグデータ」といえるもの。このままだと、2020�Qまでに�D理されないデータがあまりにも膨�jになってしまう。

そこで、クラウドに�屬欧��iにデータを�D理しておこう、という考えがエッジコンピューティングである。このノードでの機�Δ録�3のように、データのやり�Dり(interact)、演�Q（compute）、つながる（connect）という基本機�Δ派修気譴襦��擇離▲淵蹈哀咼奪哀如璽燭麓尊櫃��駘�世�cのデータ(センサからのデータ)とやり�Dりをし、演�Qすることでデータを�D理する。図2のUnstructured dataとは、まだ�D理されていない�擇離如璽燭箸いαT味であり、演�Qし�D理した後は、�D理されたデータ（Structured data）となる。そして�D理されたデータをクラウドとつなげる(connect)のである。この考えを例えば風��発電に応��するなら、風��発電所に演�Q��のローカルサーバを�eつことになる。�v路的には、センサ/アナログ処理�陲�らマイコンではなく、FPGAにつながり、さらに演�Q��のCPUにもつながる、という構成だ。FPGAはハードでの���Q、CPUはソフトでの���Qを行い、演�Q出��はインターネットへつながる。

図3　IoT端��ノードでも演�Qが��要になってくる　出�Z：National Instruments

IIoTはこれまでと違ってもっと複雑になる。少なくともここではセンサ端��と同�Iではなくなる。演�QリッチなCPUとハードウエアを高�]化するFPGAを�△─⊇j量のデータ処理を行う。さらに、高信頼性、低����、高セキュリティ、アップグレード可�Δ覆海函△覆匹陵弋瓩�新たに加わることになる(図4)。

図4　IIoTの��念がもっと��確になる　出�Z：National Instruments

次�vは、IIoTの����例として、（1）�／△鯊圓直���の心臓をシミュレーションすることで、�／△垢戮�心臓が入�}できたら、ただちに�／⊂}術に踏み切れるように�iもって���△垢襯轡好謄燹◆�2）欧�Δ離�ルマの��故�官�システムeCallに応��した例、（3）��音�Sによる��破�s検�hをたちどころに可��化したIoTシステム、（4）オーディオコーデックを開発する半導��メーカーをサポートするビッグデータ解析会社、などを紹介する。

参考�@料
1. IIoTアーキテクチャが�z��になってきたNIWeek 2015 (2) (2015/08/13)