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【IoT連載①】ビッグデータ時代のIoT

コラムビッグデータ第1回

ブログをご覧の皆様、こんにちは。ITS 1部テクニカル3G ショウジです。

私の所属するテクニカル3G には、『IoT』に携わるチームがあります。

 

最近、テレビなどでも良く聞くようになったIoTですが、いまいちイメージがつかめないという人も居ると思うので、今回は『IoT』についてご紹介したいと思います。

 

IoT:Internet of Things

 

直訳すれば、モノのインターネットです。

 

もうちょっと突っ込んで言えば、スタンドアローンだったモノをネットワークに接続することで、今まで提供出来なかった価値を生み出す仕組みが『IoT』です。

 

でも、「今まで提供できなかった価値」って何でしょうか?

これだけではちょっとイメージが付かないので、スマートキーを例として考えてみましょう。

 

スマートキーは、キーを持った人が近づくと開錠され、離れると施錠される便利な鍵です。

でも、ただ鍵の開け閉めができるだけでは、モノとモノがお互いにやり取りしているだけですので、M2MではあってもIoTと言うにはちょっと物足りません。(M2M:Machine to Machine)

 

では、鍵にIDを付与し、IDと所有者の情報を紐付けて鍵の開け閉めをデータとして扱ったらどうでしょうか?

 

子供の持っている鍵のIDを把握していれば、親は外にいながら子供の帰宅時間を確認できますし、日頃の行動パターンと大きく乖離しているようであれば自動的にアラートを出したりもできます。

さらに解析データの範囲を広げれば、同じ小学校に通う他の子供は帰宅しているのに、うちの子はまだ帰宅していないなど、より多角的に状況を把握することが可能です。

 

なお、広範のデータを扱うにはプライバシーの問題にも考慮する必要があり、「非識別化処理」されてからデータ解析に利用されます。

 

このように、『IoT』では得られた情報をサービスとしてユーザーに還元することで新たな価値を生み出すことができるのです。

 

ただ、今後『IoT』で扱われるデータ量は爆発的に増加していくことが予測されており、データ解析が大きな課題になっています。

 

総務省の「平成29年版 情報通信白書」では、2016年時点でインターネットにつながるモノ(IoTデバイス)は173億個で2020年には約300億個に拡大するとしています。

 

この莫大なデータを解析する役割を担うのが、AIの領域に生まれたディープラーニングというデータ解析手法です。

 

次回はディープラーニングについてご紹介したいと思います。


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