AIoTは、世界的なIoT企業にとって戦略的に重要なものであり、デジタル時代において自らの存在意義と回復力を強化しようとする企業にとっては、事業運営上不可欠な要素です。
AIとIoTの融合は、単なる段階的なアップグレードではなく、自動車や工業製造から、サプライチェーン、輸送・物流、公益事業、スマートシティに至るまで、多様な分野において、業務効率の向上、顧客体験の改善、生産性のさらなる向上を実現するための鍵となります。
この記事は、Omdiaとの協力により作成された「Telenor IoT Predictions Report」からの抜粋です。企業向けのAIoT戦略について詳しく知りたい方は、以下のリンクからレポート全文を無料でダウンロードしてください！
こうした用途やその他の用途において、この融合により、単純なソリューションが、より大きな影響力と価値を持つものへと変貌する可能性があります。予知保全、ロボットの性能向上、車内体験の向上などは、「人工知能とモノの融合（AIoT）」がもたらす具体的な投資対効果（ROI）を如実に示しています。
工場環境にIoTを導入することで、製造業者はさまざまな工場資産をリアルタイムで監視できるようになります。最新のAI/ML技術を導入すれば、これをさらに高いレベルに引き上げることができ、これらのソリューションが異常を検知し、ダウンタイムが発生する前に設備の故障を予測できるようになります。予知保全のROIは明らかです。高品質なデータを用いて学習させれば、AIシステムは部品の故障や交換を防ぐための適切な措置を自動的に実行するだけでなく、手動による点検を必要な場合にのみ実施するようにすることも可能です。その結果、設備費や人件費の削減につながります。
「モノのAI（AIoT）」がロボティクスを向上させる能力は、製造業にとっても重要です。すでに、ティア1メーカー各社は、ロボットと無人搬送車（AGV）を統合し、識別、取り出し、スマートなパレタイズを行う自律型工場や倉庫の実現に向けて精力的に取り組んでいます。例えば、DHLはAutoStoreとの提携を拡大し、1,000台の自動倉庫ロボットを導入しています。協働システムの進展は、AIやコネクティビティ、そしてRobot Operating System（ROS）などのガイダンスシステムの高度化によって、さらに加速するものと見られる。また、自然言語処理（NLP）技術を活用することで、ロボットと人間との間のコミュニケーションも改善されるだろう。
現在、走行中の全車両の5分の1以上がすでにコネクテッド化されており、2030年までにその割合は100％に達すると見込まれています。各車両は、多様な用途や機能に対応した数多くのセンサーから膨大な量のデータを生成しています。次の自然なステップは、これらの車両にAI／MLを組み込み、そのデータを活用して、より安全な運転体験、車両性能の向上、そして顧客体験の充実を実現することです。
すでにAIoTは、音声アシスタントを通じて車内体験において重要な役割を果たしています。新世代のモバイルおよびIoT接続技術とAIの力を活用し、これらのシステムはドライバーの合図や発言を解釈し、それを具体的な行動の提案へと変換します。自然言語処理（NLP）の進歩に伴い、これらのシステムの機能性と信頼性は向上し続けています。また、人工知能は、多くの車種に搭載されているドライバー支援安全システムにも貢献しており、例えば、周囲に潜在的な障害物がある場合にドライバーに警告する「ブラインドスポットモニタリング」などが挙げられます。
今後、AIoTは完全自動運転車の実現において中心的な役割を果たすことになるでしょう。こうした車両には、IoT接続を通じて途切れることのない継続的なデータストリームと、道路上の車両、人、物体を即座かつ正確に識別・分類し、適切な対応をとることができる高度なAIモデルが必要となります。こうしたソリューションは複雑であり、あらゆるシナリオを瞬時に処理し、対応できるよう、幅広いデータセットを用いた膨大な量の学習が必要となる。課題は極めて大きいものの、その恩恵も同様に大きい。ほとんどの研究では、重大な自動車事故の90％以上が人為的ミスによるものと推定されているからだ。その結果、Omdiaは、自動運転が今後数年間で最も影響力の大きいAIoTソリューションの一つとなる可能性があると見ている。
Zenseactは、製品「OnePilot」で知られるAIソフトウェア企業であり、2023年にボルボ・カーズによって設立され、その後完全子会社化されました。これは、自動車業界がコネクテッドカーからスマートビークルへと移行する中で、組み込みAIの重要性が高まっていることを如実に示すものです。Zenseactは、世界最大かつ最も権威ある科学研究機関の一つであるCERNとも提携し、自律走行車の意思決定を改善するためのディープラーニングモデルやコンピュータビジョン技術の研究に取り組んでいます。その目的は、エッジ側で処理可能な、より高速なアルゴリズムとエネルギー効率に優れたモデルを実現することにあります。
OnePilotは、自動運転および先進運転支援システム（ADAS）アプリケーション向けのAI搭載ソフトウェアプラットフォームです。このプラットフォームはすでにボルボおよびポラスターの車両に搭載されており、2022年10月にポラスター3で初めて量産モデルとして導入されました。重点は高度な運転支援にあり、AI技術を活用して「予防的安全性」（Zenseact社による呼称）と呼ばれるアクティブセーフティ機能を実現しています。これにより、車両は危険な交通状況を発生前に予測し、それに応じて速度や位置を調整することが可能になります。例えば、高精細地図を活用することで、車線表示が判別しにくい状況でも、車両が自身の位置を把握し、車線の中央を走行し続けることが可能になります。また、車両群から得られる実走行データを活用して「集合的な車両群インテリジェンス」を構築し、ソリューションの継続的な改善に役立てています。
もちろん、これらすべてを実現するには、堅牢で信頼性の高い接続環境が不可欠です。特に、車両は無線によるソフトウェア更新を通じて、その性能や機能を継続的に向上させていくためです。
また、世界中の企業や政府が、2015年に国連が定めた持続可能な開発目標（SDGs）の達成に向け取り組み、都市の変革に注力する中、AIoTは持続可能なスマートシティを実現するための重要な基盤技術となっています。IoTは、この分野における基盤技術の一つであり、センサーやデバイスが、エネルギー効率の向上、汚染の削減、交通ネットワークの最適化など、持続可能性に関するKPIに対する進捗状況を都市計画担当者が監視するために必要なあらゆるデータや情報を収集します。
都市環境においてセンサーの数や生成されるデータ量が増加する中、AIやMLはプロセスの自動化や、これらのデータからさらなる価値を創出するために重要な役割を果たしています。例えば、AIoTソリューションを活用すれば、過去の交通データとリアルタイムの交通データを組み合わせることで、渋滞が発生するエリアを予測し、ひいては渋滞を緩和することができます。製造業における予知保全と同様に、AIを活用することで、都市サービス（廃棄物管理や水道供給など）における潜在的な稼働停止や故障、さらには自然災害などのリスクについて、より正確な予測が可能になります。
2023年11月、Telenorとエリクソンは、通信業界における人工知能（AI）および機械学習技術の分野を推進することを目的とした覚書（MoU）に署名したことを発表しました。特に、接続品質を損なうことなくエネルギー効率を向上させることに重点を置いています。この提携は、AIを活用した意思決定や運用支援などを通じて、モバイルネットワークのプログラマビリティを高めるという明確な潮流に基づいています。
Telenor社のシニアバイスプレジデント兼リサーチ＆イノベーション部門責任者であるイェヴァ・マルティンケナイテ氏は、次のように述べた。「AIの導入は、Telenorがお客様の可能性を引き出すために不可欠です。今回の提携により、AIと自動化を活用して5Gネットワークの複雑性への対応、エネルギー効率の向上、顧客体験の改善を推進し、Telenorを『AIファースト』の企業へと変革する新たな地平を切り拓くことを期待しています。」
このパートナーシップは、以下の2つの主要な活動分野に焦点を当てています：
また、この連携では、期待される成果の4つの主要分野が示されており、その内容は以下の通りです：
複数市場で事業を展開し、大規模導入を行う企業向けのマネージドIoTコネクティビティ。運用監視とライフサイクルサポートを標準で提供します。
コンプライアンス対応機能を標準搭載し、ソフトウェア定義車両（SDV）をサポートするグローバルな車両コネクティビティにより、自動車メーカーが大規模なコネクテッドサービスを提供できるよう支援します。