多くの企業が先進技術のIoTやAIを導入し、業務効率化や生産性に成功しています。IoTとAIは類似した事項として捉えられがちですが、実際にはいくつもの相違点があるのが現状です。
それぞれの機能を最大化させるためにも、違いを明確にしたうえでの導入が重要視されています。そこで本記事ではIoTとAIの違いを解説し、関係性や機能、メリットやデメリットと結合事例も紹介します。
IoTとは?
英語の「Internet of Things」の略称で、私達が普段何気なく使用しているインターネットに接続可能な機器の総称をIoTといいます。従来はパソコン機器などのデバイスからしか接続できませんでしたが、近年は自動車やスマホ、家電などあらゆるものがインターネットと接続されています。
また現在はインターネットと常時連携可能な、スマートフォンと連動している機器もIoTと呼ばれているのが現状です。
AIとは?
AIは英語の「Artificial Intelligence」の略称で、人間が常時行っている知的動作をコンピューターで再現する総称を指します。AIには明確な定義はありませんが、自動運転やFAQ、音声案内や文字などそれぞれの業務に特化させる形で広く導入されています。
一方で人間のように幅広い能力を持つ機種は「汎用型」と呼ばれ、機能的な観点からも実用化には至っていないのが現状です。AIの効率的な導入を図るためにも、ビジネスに使えるAI作成方法の学習を可能にしたビジネス向けAI完全攻略セミナーをぜひご利用ください。
IoTとAIの関係性
IoTとAIは互いに異なる機能を有していますが、お互いが無くてはならない技術同士といえます。IoTの精度を高めるためには、センサーなどの各デバイスからの情報収集行って処理を行わなければいけません。
そのような膨大な情報処理を行うには、AIの情報処理機能が必要です。一方でAIがデータ分析を行うためには、IoTの有効なデバイスであるカメラやセンサーなどの存在が欠かせません。
このようにIoTとAIは相互依存の関係より、業務効率化や生産性向上などの効果を生み出しています。
IoTのメリットとデメリット
IoTは優れた分析機能を持つ先進技術ですが、実際の導入ではメリット同様にデメリットも生じます。ではIoTのメリットとデメリットを詳しく紹介します。
IoTのメリット
IoTを導入すれば、業務効率や利便性が向上する点がメリットです。インターネットとセンサーやカメラなどのデバイスが連携されることで、遠隔地からの的確なデータ検出や自動データ取得が可能になります。
具体的には生産ラインにカメラやセンサーなどのデバイスを設置し、遠隔地からの細かなデータをデジタル化して今後の生産施策などの立案が可能です。このような導入方法により生産状況の確認や巡回作業などの省人化が可能になるうえに、生産データのデジタル化されて今後の運営効率も向上します。
近年は製造業にIoTを導入し、生産データのデジタル化を図る製造業DXも増加しています。下記の記事に製造業DXを詳しく解説した記事を添付するので参考にしてください。
IoTのデメリット
IoTのデメリットには、セキュリティに関する問題が挙げられます。IoTによりあらゆる機器がインターネットと接続される一方、外部の悪質なネットワークによるハッキングなどの危険性が高まるのが現状です。
特にIoT機器の中にはセキュリティが脆弱な機器も多く、その特性を利用した悪質なサイバー攻撃による被害も後を絶ちません。したがってIoT導入の際にはセキュリティ面における各デバイスの強化や、プライバシー保護のためのセキュリティ強化が必要です。
AIのメリットとデメリット
AIの導入に関しても、IoT同様にメリットとデメリットが生じます。ではAI導入のメリットとデメリットを紹介します。
AIのメリット
業務効率化や省人化を実現できる点がAI導入のメリットです。業務にAIを導入すれば、機械による生産を可能にしたスマートファクトリーをはじめとした生産自動化が実現されます。
このような生産の自動化が進めば生産品質の安定化や生産における省人化も可能になり、企業全体の生産性が向上します。そして省人化により手が空いた人材を、業績向上が期待できる事業に集中させて収益性を高めることも可能です。
AIのデメリット
AIを導入すれば自動化による生産性が高まる反面、雇用が崩壊する点がデメリットとして挙げられます。近年のAI技術の進化により、警備ロボットや無人レジなど幅広い業務が自動化されている反面、人が従事する業務が減少しているのが現状です。
今後も各方面における自動化が進む見込みが強く、その動向に伴って人的雇用が減少する見込みが見受けられます。
IoTとAIで活用できる機能を紹介！
IoTとAIの連携により、活用が期待できる機能には
- 予測機能
- 制御機能
- データ収集機能
などがあげられ、それぞれを効率的に活用すれば業務効率化や生産性向上に繋がります。ではそれぞれの機能を詳しく解説するので導入時の参考にしてください。
予測機能
予測機能もIoTとAIの連携により活用できる機能の1つです。その具体例として、近年製造されているエアコンなどが挙げられます。
近年開発されているエアコンのほとんどがセンサーなどのIoTデバイスが天気を予測し、その結果を元にAIが最適な温度を保つための運転を行います。このようにIoTとAIの連携により、効率的な予測とその結果に対する対処も実現可能です。
制御機能
IoTとAIの連携により制御機能も有効的に活用可能です。制御機能の代表的な活用例として車の自動運転の例が挙げられます。自動運転では最初にAIが運転データの解析を行い、その解析結果を自動車の各IoTデバイスに送信します。
そしてAIの分析に基づいてIoTデバイスが作動することにより、自動運転が実現されています。このような連携システムをさまざまな業種に導入し、今後は更なるデータ処理が実現され、従来は不可能だったことも徐々に現実化する動向が強いです。
データ収集機能
データ収集機能もIoTとAIの連携により活用される機能の1つです。双方が連携されれば従来はデータ化できなかった指標もデジタル化され、今後の業務改善の施策に多いに利用できます。
そして取得したデータを自動化した工場に反映させれば、自動化に加えて人手不足解消や生産安定化も実現可能です。
製造業でのIoTとAIの導入分野
近年は生産性向上や業務効率化のためIoTとAIの製造業への導入が進んでいますが、具体的に製造業のどの分野に導入されているのでしょうか。では製造業におけるIoTとAIの導入分野を紹介します。
自動車製造ライン
自動車製造ラインにおいて、IoTとAIは頻繁に導入されています。具体的には自動車生産ラインに、修理箇所を特定できる特殊センサーなどのIoT機器を設置して早めの検出を可能にしました。
検出後はAIにそのデータが送信され、早急な修理を行う流れで修理が進行します。その結果として修理箇所の早急に検出が可能になることで修理効率が向上し、顧客への対応もスムーズになりました。
このようなシステムは流れ作業で自動車の修理・点検を行う、自動車整備工場や中古車販売業者で主に導入されています。
スマートファクトリー
スマートファクトリーもIoTとAIが導入され、成果を上げ続けている分野の1つです。スマートファクトリーとは工場の製造ラインにセンサーやカメラなどのIoTデバイスを設置し、生産状況を監視しながら生産データをAIに送信して自動運転を可能にした生産システムです。
このシステムではカメラやセンサーなどのIoTデバイスに加えてAIの監視下の元、人が行う作業を作業用機械などのデバイスが行う事例も少なくありません。今後も進むIoTとAIの連携や少子高齢化による労働力不足解消の動向から、今後もスマートファクトリーが増加する見込みが強いです。
下記にスマートファクトリーを詳しく解説した記事を添付するので参考にしてください。
IoTとAIの結合事例を紹介！
IoTとAIを結合すれば業務効率化や生産性向上が可能ですが、実際にどのような事例があるのでしょうか。ではIoTとAIの結合事例を下記に表記してそれぞれを詳しく解説します。
| 結合事例（企業名） | 特徴 |
| Nest Lab | 室内の温度設定を自在にコントロールできるスマートサーモスタットを開発 |
| テスラ | 道路状況の判断や、他の自動車の運転パターンや歩行者の行動予測など、多様な事項に対する情報共有を実現 |
| ロールスロイス | エンジンのモニタリングを実現したエンジンネットワークと呼ばれるシステム構築に成功 |
Nest Lab
アメリカのNest Lab社はIoTとAIを活用し、室内の温度設定を自在にコントロールできるスマートサーモスタットを開発しました。この機種は自宅のあらゆる場所に温度センサーなどのIoTデバイスで温度測定を行い、AIが住人の行動パターンを解析して室温を常に快適に保つ機能です。
この機能の導入により使用しない部屋の空調を停止し、そのうえで使用予定の部屋の温度を調整するなどの操作をスマホ1台で可能にしました。
テスラ
引用：テスラ
自動車メーカーのテスラはIoTとAIの連結した自動車開発により、完全自動運転の技術課題の克服に近づくことに成功しました。この自動車は自動車同士での通信を実現したオートパイロットシステムを搭載し、さらにその自動車のプロトタイプの製作を実現した事例です。
テスラのオートパイロットシステムとは、1台のAIが学習した運転プロセスを他の全車両への共有を可能にした画期的なシステムを指します。この機能の導入により、テスラの車両は道路状況の判断や、他の自動車の運転パターンや歩行者の行動予測など、多様な事項に対する情報共有が可能です。
ロールスロイス
引用：ロールスロイス
ロールスロイスはIoTとAI、ビッグデータを導入した自社独自のデータラボを設立し、社内の各拠点に70兆以上のデータ検出デバイスを設置してデータの集約化を行いました。その実例として自家用飛行機のエンジンにIoTセンサーを設置し、エンジンのモニタリングを実現したエンジンネットワークと呼ばれるシステム構築に成功した事例です。
この機能ではエンジンに設置されたセンサーなどのIoTデバイスとAIが連動し、トラブル検知の事前検知を可能にしています。
IoTとAIを効率的に結合・導入しよう！
本記事ではIoTとAIの違いを解説し、関係性や機能、メリットやデメリットと結合事例も紹介しました。IoTとAIを効率的に結合させ、業務への導入を図るためにもそれぞれの特性を理解しなければいけません。
一方でそれぞれに対する理解を深め、その特性を生かして連結・導入すれば業務効率や生産性が向上します。今後自社にIoTとAIの連携、導入を検討中であれば、本記事を参考に効率的な連携を図って精度を高めてください。
また今後AIやIoTを導入・結合したビジネスモデル構築のためにも、AIに関する知見を深めることができるビジネス向けAI完全攻略セミナーの受講がおすすめです。
