現代のビジネスや社会生活に革新をもたらすIoT（アイオーティー）、すなわち「モノのインターネット」は、今、私たちの生活を一変させようとしています。この大きなイノベーションの鍵を握るのは、モノから集められる膨大なデータをいかに活用し、新しい価値を生み出すかという点に尽きるでしょう。その核心となるのが、クラウド側で行われる知識処理です。知識処理とは、人工知能（AI）などの先進技術を駆使して、収集したデータを分析し、そこから最適な解を導き出す一連の作業を指しています。これは、IoT時代の競争力を決定づける極めて重要なプロセスだと言えるでしょう。
知識処理は、具体的に三つのフェーズを経て価値を実現する流れになっています。まず、第一段階は**「情報化」です。ここでは、集積された生データから、さまざまな前処理を通じて有用な情報を抽出します。次に、第二段階の「知識化」では、抽出された情報に対し、統計的手法や機械学習の技術を適用し、故障の予測モデルや人々の行動を推定するモデルなど、具体的な知識を構築します。そして最後に、第三段階の「価値化」において、構築された知識を基盤として、実際に価値を生み出すための最適なアクションを導出するのです。このプロセスでは、最新のAI技術や数理最適化の技術がフル活用されています。しかし、それだけでなく、IoTによって個々のモノの状態を網羅的に把握できること自体が、新たな価値創造の土台となっている点も見逃せません。
👀データから価値を創出！IoT知識処理の4大パターンとその活用例
IoTにおける知識処理が実際にどのような価値を生み出すのか、その主要なパターンとして四つの類型をご紹介しましょう。まず、第一のパターンは「可視化」です。これは、専門知識のない人でも理解できるように、膨大なデータを人間が認識しやすい形で表示する手法を意味します。例えば、工場における生産ラインの課題解決の現場では、データを可視化するだけで、現場の作業員の方々による自発的な工夫や改善が引き出されるケースが非常に多く存在しています。データはただ集めるだけでなく、「見せる」ことで初めて、真の価値を発揮するのです。
次に、第二のパターンとして挙げられるのが「監視・検索による特定」であります。これは、大量のデータの中から、あらかじめ設定された特定の条件を満たす情報を自動的に抽出し、問題の発生源などを特定する仕組みです。具体的には、GPSなどの位置情報データを活用し、高価な機器が不当に持ち出された際の盗難を検出するシステムなどが、このパターンに該当するでしょう。この自動特定機能は、迅速な対応を可能にし、リスクを大幅に軽減します。
そして、第三のパターンは「モデルによる推定・予測」です。これは、集まった膨大なデータから、統計的手法や機械学習手法を用いてモデルを構築し、そのモデルに基づいて将来の状態を推定したり、今後の変化を予測したりするものです。たとえば、画像認識モデルを工場に導入し、製造された製品の不良品を自動で判定するシステムなどは、この好例でしょう。これにより、品質管理の効率と精度が飛躍的に向上する見込みです。
最後に、第四のパターンが「最適化」という手法です。これは、「監視・検索による特定」や「モデルによる推定・予測」によって得られた情報を基にして、数理最適化手法などを活用することで、実行すべき最適な計画や判断を導き出すことを指します。例を挙げれば、「この機器は○日後に故障する可能性が高い」という故障予測モデルの情報を利用して、修理や部品交換のタイミングを決定する最適な保守計画を作成する、といった活用方法があります。これは、コスト削減と機器の稼働率向上に直結する、非常に実践的な価値創造と言えるでしょう。
🚧AI知識処理システム開発における最大の壁「機械学習の品質保証」
このように、IoT時代の知識処理は大きな可能性を秘めていますが、そのシステム開発には、これまでの伝統的な開発手法や検査手法が適用できないという大きな難しさがあります。特に、深層学習（ディープラーニング）のような高度な機械学習技術によって生成されたモデルは、その意思決定の過程がブラックボックスになってしまい、なぜその結果に至ったのかという中身の正しさを人間がチェックすることが極めて困難であります。この問題は、開発時やテスト段階で高い性能を示したとしても、実際に運用を開始した際に、その性能を確実に維持できるのか**、という保証の問題に直結するのです。
この、「機械学習モデルの品質保証をいかに実現するか」という課題は、IoTやAIの社会実装を進める上で避けては通れない、極めて重要なテーマです。この分野は現在、「機械学習工学」（ML Engineering）と呼ばれ、社会的ニーズも相まって、近年、大学や研究機関で研究が非常に活発化しています。私自身の意見としましては、IoTとAIによるイノベーションの信頼性を担保し、社会に浸透させていくためには、この「機械学習工学」という新たな技術領域の確立と発展が、現在の最重要課題の一つであると確信しています。
なお、2019年6月上旬の時点で、TwitterなどのSNSでは、AIやIoT技術のニュースが日々流れており、「AIが不良品を見分けるなんてすごい」「故障予測で生産性が上がりそう」といった期待の声が多く寄せられています。一方で、「AIの判断が正しいかどうかわからないのは怖い」「説明責任はどうなるのか」といった技術的な不安や、今回述べた品質保証への関心も高まりつつあるように見受けられます。今後の技術の進展と共に、いかにして信頼性と透明性を確保していくかが、社会全体の注目ポイントとなるでしょう。
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