押し寄せるDXの波、
次世代技術で乗り切るために

総論 登壇者イメージ 総論 登壇者イメージ
デジタル変革の時代では、誰もが挑戦者になれる一方で、どんなプレイヤーも破壊される恐れがある。そのような世界で私たちはどう次の一手を描くべきなのか。そこで、デジタル変革の波を乗り切るための最新動向の紹介や最新情報を収集できるよう、日経BPは2019年9月19日、「DTTF 2019(Digital Twin&Transformation Forum)-押し寄せるDXの波、次世代技術で乗り切るために-」を都内で開催した。
基調講演では、日経 xTECH/日経コンピュータ 副編集長の中田 敦氏がデジタル変革の成功と失敗を分ける要因を、自らの取材経験を踏まえさまざまな業界の具体例を交えながら紹介。特別講演では、Symmetry Dimensionsの沼倉正吾氏が、デジタルツインはどこまで実現されているのか、5GやXR(VR/AR/MR)、IoT、AI、そしてエッジコンピューティングなどによって実現される未来はどのようなものになるのかを紹介。また、DENSO International Americaの鈴木万治氏が自動運転やスマートシティ、農業などで起きているデジタル変革の大きな波を例に挙げ、シリコンバレーで得た学びを紹介した。
ソリューション講演では、アクセンチュアの河野 真一郎氏がものづくりにおける国内外の先進事例を紹介し、デジタルツイン実現の支援を行うPTCジャパンの成田裕次氏からは、デジタルツインによるソリューションの紹介が行われた。
デジタルトランスフォーメーションの現状と課題を知り、デジタル化における次の一手をどう描くべきなのかを探る、充実した内容のフォーラムとなった。

CONTENTS

現場から始めるAIOT革新
-最新事例と取り組みのご紹介-

幸村 裕子 氏

インテル

インダストリー事業本部 技術統括部 IoTスペシャリスト

幸村 裕子 氏

IoTの企業活用が急速に進展する中、エッジ側での処理を行うことでネットワークの遅延や帯域幅の制約、セキュリティの問題を解決するとともに、AIのエッジデバイスへの実装により、解析処理とネットワーク処理、そしてマルチメディア処理を融合させようという動きが見られ始めている。そうした潮流を見据え、インテルはAIとIoTを融合させたソリューションを提供し、業種業態のニーズに対応したデジタルトランスフォーメーション(DX)の活用を支援している。

エッジ側での処理とAIの活用が進むIoT

社会、産業、そして人々の生活に多大な変革をもたらすものとして注目を集めるIoT。さまざまな企業によって取り組みが行われているが、その活用領域の広がりとともに、生成されるデータ量も急激に増加している。調査会社の報告によれば、2025年には79.4ゼタバイトのデータが 41.6 億台のコネクテッドIoT デバイスによって生成されるとの予測が示されている。同様に、2025年には世界中でやり取りされている全データのうち、IoT によって生成されるデータの割合は55%以上に達するといった報告も寄せられている。

IoTのデータが急増していく中、データの保存や解析が行われるロケーションもデータセンターからエッジ側へと移行しつつある。幸村氏は、「これまでIoTデバイスが生成したデータはゲートウェイを介してデータセンターに送信され、そこで処理、分析が行われていました。しかし、近年では、 エッジ側でデータの保存やAI処理を行うようになりつつあります。従来のIoTが抱えていた遅延の発生やネットワーク帯域幅の制約、そしてセキュリティの確保といった問題を解決できるようになるからです。さらに、利用者に近いエリアにある“オンプレミスエッジ”だけではなく、携帯電話の基地局やスモールセルといった“ネットワークエッジ”と併用すれば、先に述べたメリットをさらに享受できるようになります」と強調する。

事実、IoTにおけるエッジ処理は広がりをみせており、2023年には、AIの 処理がエッジ側で行われる割合も43%に達するといった報告も寄せられている。
2023年には、AI処理がエッジ側で行われる割合は43%にまで到達

2023年には、AI処理がエッジ側で行われる割合は43%にまで到達

幸村氏は、IoTの活用において、エッジによる処理と同様に重要なものとして、カメラから得られる画像情報(コンピュータビジョン)の解析を挙げる。施設や工場内、製造装置など、さまざまな場所や機器に設置されたカメラで録画、撮影された映像や画像を収集、解析することで、新たな知見が得られるようになるからだ。最近では、エッジデバイスにAIを実装し、ディープラーニングによる画像解析を行わせることで、より迅速で高度な分析を実現するといった動きも広がり始めている。

インテルは、企業のAI、IoT活用を支援するために、ハードウェア/ソフトウェア製品化のサポートをはじめ、目的や分野に特化して開発されたハードウェアが必要となるIoTプロジェクトを支援する「インテル® IoT RFP レディー・キット」、特定のニーズに対してエンドツーエンドのIoTソリューションを提供する「インテル® マーケット・レディー・ソリューション」を用意。AIとIoTを組み合わせた開発環境やツールキットを提供するとともに、ビジネス化に向けたサポートをエコシステムパートナーと共に積極的に展開している。

各業界に固有の課題を解決するAIとIoTソリューションを
展開

AIをIoTで効果的に活用していくためには、業種や課題に応じたソリューションの適用が不可欠となる。そこで幸村氏は、インテルが支援した業種別のIoT活用事例を紹介した。

はじめに製造業の事例では、インテルの自社工場における活用例を説明。80年代から自社工場のIT化と自動化に取り組んできたインテルだが、2010年以降、50億個以上のセンサーデータによる高度な分析をはじめ、品質監視の自動化、高度に並列化されたテストなど、AIをIoTで活用したさまざまな取り組みを推進。画像情報の活用についても、製造装置に設置されたカメラで収集した画像を解析し、製造工程において迅速な欠陥の検出と原因の追跡を可能とする仕組みを実現している。
インテルの製造現場におけるDX

インテルの製造現場におけるDX

続いて物流業の事例として、AIをIoTゲートウェイと電子タグを用いて荷物のトラッキングを行うケースを紹介。「インテルのIoTソリューションは、輸送されている荷物の現在地をトラッキングするだけでなく、輸送中の温度状態や振動などによる衝撃も検知することを可能としています。そうしたソリューションはこれまでも存在していましたが、コスト競争力の高いサービスを提供している点がインテルの強みです」と幸村氏は説明する。

小売業の事例では、RFIDによるリアルタイムでの在庫管理による棚卸の効率化や、画像解析による来店者個々人に特化した広告価値の高いサイネージ、および感情解析付きのキオスク端末が紹介された。

さらに医療分野におけるAIと画像認識の活用例についても幸村氏は紹介。実年齢とレントゲン写真から骨年齢を予想するモデルの構築に際して、AIを活用することでパフォーマンスを188倍向上させた事例や、これまでは医師の目視による判断が主であった脳梗塞の検知を、AIの画像解析を用いることにより検知にかかる処理時間を400%削減できた事例などが説明された。

最後に幸村氏は、「AIや画像解析の活用領域が広がりを見せている中で、インテルは多くのエコシステムパートナーを通じて、企業がDXを推進するためのソリューションや支援を提供しています。AIとIoTを用いたビジネスや業務の革新を考えているのであれば、ぜひ一度、私どもにお声がけください」と述べ、講演を締め括った。

IoTソリューションの詳細情報はこちら

https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/internet-of-things/overview.html

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jpinsidesales@intel.com

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