モーリーのビ ジ ネ ス Tip【最低限知っておきたい IOT のこと #３】
☆ 最低限知っておきたい IOT のこと
現在の 新技術 と呼ばれる
代表的な AI ビックデータ IOT について
お話しています。
前回は AI とビックデータについてお話しました。
今回は IOT についてです。
IOTとは Internet of Things の
もの と インターネットの頭文字です。
例えば 椅子や 自動車など
あらゆるものが インターネットに
つながることを 指しています。
日本だけでも ２０２０年頃には
５３０億個のものが インターネットに
繋がっているだろうと 言われてました。
ものを インターネットに繋ぐために
必要な 機器のコストが 下がったことにより
多くの ものに 取り付けることが
可能になっています。
IOT と ビックデータ は
コインの 表 と 裏 の関係にあります。
椅子や 自動車など
今までインターネットに 繋がっていなかったものに
どんどん センサーが付くことで
もの からの データを大量に
かつ リアルタイムに
収集することが 可能になります。
例えば 椅子にセンサーが付いて
インターネットに 繋がれば・・・
人が いつ 座って
どのように体重移動したか といった
データを収集し続けることができます。
今後の IOTビジネス の 方向性として
大きく３つが 考えられます。
一つ目は 業務改善 です。
例えば 建設現場のパワーショベルに
センサーと 通信機をつけ 稼働状況を判断したり
故障の可能性を 事前に検知できるようなる など。
二つ目は アフターサービスの充実です。
例えば 今までのカーナビは 更新するために
購入元で アップデートしてもらう
必要がありましたが・・・
自動運転で 有名な テスラー社では
スマートホンの OS アップデートのように
持ち主が 許可したタイミングで
自動更新することが できたり します。
三つ目は 製品そのものの 付加価値の向上です。
例えば 普通のスーツケースや 鍵に
IOT端末を つけることで
盗難や 紛失を 予防可能にするなど
付加価値を付け 競争力のある新製品を
生み出すことも 期待されています。
データを 集めるのが IOT
ものが 増えれば
集まったデータそのものが ビックデータになります。
ビックデータと パフォーマンスの 良い機械学習
そして アルコリズムが揃うと
質の高い予測が できるようになるのです。
私たちは 今 IOTセンサーが
どんどん 発達し
よりビックデータが 集めやすくなりました。
そして AIの得意領域である
識別 予測 発見 の精度が
ますます上がっている 時代を生きています。
新しい技術が生まれて 実用化されるまでには
いくつかのステージがあります。
まず テクノロジーそのものを進化させる
ファーストステージ があり
次に 実際のビジネスで実用化する
セカンドステージ があります。
残念ながら ファーストステージを
牽引する日本企業は 少ないのが現状です。
しかし、セカンドステージで成功する余地は
まだまだ あります。
ファーストステージでは 進化した技術を
何に転用するかという技術トリブンの
発想になりがちです。
ファーストステージを 牽引している企業を
過度に 恐れず
セカンドステージに 突入した時に
自社は どのような領域で
どのように戦うのかを
冷静に考えていけば良いのです。
このように 機械学習 ビックデータ IOT は
密接な 関係になることが 理解できたと思います。
テクノベート時代に
ビジネスマンが 最低限 必要な基礎知識として
これまで
アルコリズム プログラミング
統計学 データ構造
そして 今回 AI ビックデータ IOT
について お話し してきました。
最後に もう一度
これからの ビジネスパーソンにとって
必要なものは ・・・
エンジニアでなくても 基本的なテクノロジーの知識を
継続的にアップデートすること。
新技術が どのステージにいるのかを 判断できること。
そして
自分たちが勝てる領域は どこなのかを
冷静に考える力を持つこと。
と お伝えして 本日は以上です。
それでは
皆さん 良い1日を
また さよなら
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