色々なIOTの活用事例

私たちの生活をより便利にする様々なIOTの活用事例をご紹介

IoTを支える5つの技術

IoTとは、Internet of Things、モノのインターネットのことを言います。
モノの状態についてセンサーで情報収集し、クラウドと呼ばれるインターネット上にあるコンピューターに送ります。
クラウドで情報を解析、分析し、モノの状態に応じて、ある法則に則って次の指示・命令をモノに返し、モノはその指示・命令を実行します。

ここまで人の手を介さずに、しかもリアルタイムに実行することの出来るシステムがIoTです。

IoTは主に「情報処理技術」「ネットワーク技術」「アプリケーション技術」「センシング技術」「制御技術」などの技術によって支えられています。

そのため、さまざまな分野の技術者が今後IoTを支えるために活躍することでしょう。

監視カメラを例として、具体的なシチュエーションを考えてみましょう。
従来の監視カメラは、カメラから映像/画像を記録・保存し、何か問題が生じた際に「後から」その時の状況を確認するために用いられます。

IoT時代の監視カメラは、リアルタイムで何かを制御するためのセンサーとして利用可能です。
監視カメラから映像を取得するところは従来通りですが、IoTでは監視カメラがインターネットに接続されますので、リアルタイムで映像解析が可能です。
例えば、カメラ映像の情報を分析し、侵入者だと判断できた場合は、ネットワーク上からドアを自動ロックする命令を出して制御します。
または、画像認識・顔認識などの技術を用いてドアと連動させた場合、特定の人が通過した時だけドアのロックを解除する、という使い方もあるでしょう。

アプリケーションはさまざまな分野やデバイスで使われており、アナログからデータに置き換わってきています。
家庭の中でも、すでにあらゆる家電にアプリケーションが組み込まれており、私たちの生活に密接に関わっています。
今後IoTの分野においても、アプリケーションはセキュリティやヘルスケアなど、日常生活にさまざまな変化をもたらすことでしょう。

ポイントは、人の手を介さずに、情報収集から制御・実行まで自動的かつリアルタイムに処理をするところにあります。

このIoTを支えている基本的な技術についてご説明致します。

「情報収集」をする多種多様なセンサー技術

既に私たちは多くのセンサーに囲まれて生活をしており、スマートフォンだけで考えたとしても実に多種多様なセンサーが使用されています。
例えば、画面の明るさを自動調整する機能があります。
これは周囲の明るさをセンサーで測定し、昼間は周囲が明るくて画面が見えなくなってしまうので画面も明るく、夜は明る過ぎると眩しく感じるので画面の明るさを落とす、という制御をしています。

IoTの世界では、温度、湿度、熱、圧力、重さ、光、振動、速度、加速度などに加え、モノの形状、大きさ距離などを測定したり 、顔、指紋、静脈などを認証できる、多種多様なセンサーが使われます。
冒頭にご説明致しましたが、カメラも画像処理、画像認識などの技術と組み合わせることにより、情報を収集するセンサーとして利用することが可能です。これは既に車の自動ブレーキなど走行安全機能として実用化されています。

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センシングとは、さまざまなモノの状態をセンサー(感知器)で検知して、データ化するための技術です。
センシング技術は、自動車の追突防止のために障害物を検知したり、温度や音量・質量などを検知してデータ化して収集し、あらゆる分野で応用するために使用されます。
IoTの分野においても、センシングするためのデバイスと、データを収集するためのセンシング技術は重要となります。
あらゆるデバイスにセンシング技術が組み込まれることになれば、膨大な量のデータを収集することが可能となるでしょう。

各センサーは、その後の処理を行うため情報収集という非常に重要な役割を果たしています。

「多様で膨大なデータを蓄積する」ビッグデータ技術

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各種センサーから得られる情報や過去に収集した情報など、多種多様で膨大なデータを蓄積する技術として、ビックデータというものがあります。
情報処理技術は、IoTをビジネスで活用する上で欠かせない技術です。
人とIoTが搭載されたモノとが密接に関われば、ユーザーの利用状況を把握できるので、大量のデータを集積することが可能です。
ここ数年で注目を集めている「ビッグデータ」と言われる巨大なデータベース群を活用して、データの分析・解析を行い、日常生活やさまざまなビジネスに活かすことができます。

膨大な数のセンサーからリアルタイムで情報を収集し続けるため、その情報量は巨大なものになります。
IoTを実現するためには、この膨大な量のデータをリアルタイムに蓄積、運用、分析することが求められます。
また、次から次へと最新データが送られてきますので、本当に利用価値のあるデータのみを蓄積し、不要なデータは破棄するなどの処理も必要になります。
ビッグデータには最先端の技術が詰まっているのです。

「膨大なデータを分析・解析する」クラウド・データ解析

ビッグデータに蓄積されたデータの解析や分析を担当している技術をクラウド・コンピューティングと言います。
クラウド・コンピューティングは、IoT技術の良し悪しを決定付けるデータの分析・解析を行っており、これらの処理をクラウド上で行います。
クラウド上で行うということは、いつでもどこでもインターネットに繋がってさえいればその技術を利用できる、という点にメリットがあります。
また、その処理は最先端のコンピューターで行いますので、超高速分析・解析が可能となり、ほぼリアルタイムにその結果を発信することが出来ます。
このクラウド・コンピューティング技術のプラットフォーム*(*根幹となるシステムを言います)を開発・供給しているのは、皆様ご存知のMicrosoft、Amazon、IBMで、現状では、技術力、規模の面で事実上こちらの3社が屋台骨となっている状況 です。

「情報を最適化して利用する」人工知能・制御・アルゴリズム技術

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IoTでは、「センサー」で得た情報を「ビッグデータ」で管理し、「クラウド・コンピューティング」で分析・解析します。
しかし、膨大な情報を集め、管理し、分析・解析しただけでは「ただ整理された情報」でしかありません。

分析・解析されたデータを「何にどのような形で利用するか」、という点が最も重要なポイントになります。
この重要な仕事をしてくれる技術が制御・アルゴリズム技術です。

デジタルカメラを例に挙げます。

デジタルカメラは自動で明るさやピントなどを調整してくれます。
一眼レフカメラで撮ったように背景をボカすのか、コントラストをはっきりつけるのか、暗い場所でもきれいに撮れるようにするのか、様々な機能があります。
通常は用途に応じてカメラ本体やレンズ、フィルターなど部品の交換が必要ですが、デジタルカメラは1台で多くの機能を搭載しており、これらは全て画像処理アルゴリズム技術を用いて実現されています。

ユーザーにとって、便利な機能を「どのように実現するのか」このカギになる技術がアルゴリズムです。
制御技術は、IoTの普及により特定のシステムや情報システムへの活用に止まらず、工場や家庭、インフラなどへ組みこまれて、あらゆる機器を制御することになるでしょう。

「安全に情報の送受信を行う」ネットワーク・セキュリティ技術

さまざまな機器がネットワーク技術を介して、インターネット上で通信できれば、時間や場所に囚われず、サービスの提供やソフトウェアの更新などが、容易に可能になります。
ネットワーク技術の発展により、人とモノをつなぐインターネット(IoT)が浸透すれば、ユーザーはさらに付加価値の高いサービスを、得る事が可能となるでしょう。

しかし、通信するために産業用の機械や、インフラ設備をネットワーク化すると、セキュリティの脅威も高まります。
ハッキング、PCのウイルス感染などという言葉はご存知かと思いますが、IoTの世界、つまりモノがインターネットに繋がる、ということは、PCと同じくハッキングやウイルス感染から身を守る必要があります。
テロリストやハッカーに設備が乗っ取られて不当な操作をされれば、工場の稼働停止やインフラの機能停止に陥る可能性もあります。
一つのセキュリティ事故が大きな災害となる危険性もあります。

例えば、IoTの世界において、家庭内ネットワークに悪意のある侵入をされてしまった場合はどうなるでしょうか?
冷蔵庫、テレビ、洗濯機、など、あらゆる家電がインターネットに通じていますので、各家電機器の設定を勝手に変更する、遠隔操作をする、ウイルス感染させて誤作動を起こす、などの行為は、プロのハッカーからすれば簡単なことです。
車に侵入されてしまったらどうでしょうか?盗難はもちろん、勝手にブレーキが利かなくなってしまう、意図せずアクセルが踏まれてしまう、などの状況になったとしたら?

IoTの世界では、自己発電 や電池内蔵などのモノを含め、電気で駆動する製品のほとんどがインターネットに繋がります。
そこで、外部から攻撃をされないようにしっかりと対策をすることが必要であり、IoT時代に向けたネットワーク・セキュリティ技術の開発が行われています。

まとめ

IoTはセンサーという半導体・電子部品と制御(ソフトウェア)技術、最先端IT技術の融合です。
特に収集した情報を「どのように制御するか」「どういうアルゴリズムを開発できるか」が最も重要なポイントになります。

 

このIoTにより、早ければ東京オリンピック開催の2020年には、私たちの生活が一変しているかもしれません。

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