AIの進化とともに、IoT（インターネット・オブ・シングス）市場も加速度的に拡大している。
2023年時点で世界全体のIoTデバイスは約159億台に達し、2030年には321億台を超えると予想される。
その中で、最近とくに注目されているのが「フィジカルAI」、つまり現実世界を自律的かつ柔軟に認識・操作できるAI技術だ。
そして、このフィジカルAIがIoTと融合した新しい概念が「AIoT（エーアイオーティー）」である。
そもそもAIoTとは、「IoTデバイス」自体がAIの知能を持ち、単なるネットワークによるデータ送受信を超え、自律的に環境へ働きかける仕組みを指す。
IoTが“データ収集と通信”に主眼を置くのに対し、AIoTは“収集＋AIによる分析・判断→知的アクション”まで含む広範な概念だ。
たとえば、ただのスマート家電がネットにつながっているだけでなく、AIによってユーザーの好みや生活パターンを学習し、自発的に省エネや快適さを考えて動作する、といった具合である。
新しいIT活用の形として、AIoTが実現する価値は多岐にわたる。
たとえば製造業なら、装置に設置したセンサーから得た稼働音や温度データをAIがリアルタイムで解析し、機械の予知保全や品質検査の自動化を高度に実現できる。
小売業でも、店舗のセンサーで得た動線や在庫情報などから、AIが消費者一人ひとりに最適なクーポンをリアルタイムで配信したり、AIが需要予測して適切な補充や発注を自動化できる。
物流なら、トラックの位置や混雑情報をAIが判断して最適ルートを自律算出し、倉庫内を動き回るロボットがAIの指示のもとで仕分けやピッキングを進める。
医療分野でも、ウェアラブル機器で日常的に取得したバイタルデータをAIが解析し、急変の兆候を早期に検知して医師へ自動通知する例が浸透してきた。
都市インフラの領域では、道路や街路灯に埋め込まれたセンサーが都市の「目」となり、AIがリアルタイムで交通の流れや照明の点灯を最適化してくれる。
このようなAIoTを支える技術要素は主に4つ。
センサー＆IoTデバイスが環境データを取得し、高速な通信インフラでデータを送信、AIのアルゴリズムがデータを解析、そしてエッジやクラウドで高速かつ大規模に処理して現実世界の制御へつなげる。
この流れがシームレスに動作することで、ネットワーク遅延を抑えたリアルタイムな判断や、個人最適化、さらなる省エネなどが一気に現実味を帯びてきている。
「AIoT」は実は2015年にシャープが提唱・商標登録し、その後「AIoT家電」など具体的な製品群として展開されてきた。
たとえば、シャープのヘルシオやロボホンといった家電製品がAIoTの一例だ。
これらは単なる接続家電ではなく、クラウド上でAIが毎日の利用データを学習し、家電自体がユーザーに寄り添う“提案”まで目指す方向といえる。
Xiaomiをはじめとした中国メーカーも「スマホ＋AIoT」の二本柱戦略に注力し、より生活に密着したデバイスの相互連携や音声AI操作などの未来像を描いている。
もちろん、家電以外の分野でもAIoTの波は止まらない。
省エネエアコンやIoT冷蔵庫、最適な洗濯プログラムを自動で判断する洗濯機など、どのメーカーもAI×IoT融合を競争軸にしている。
名称こそ各社で異なるものの、「賢くつながるモノ」が新しい付加価値を生み出す点は確実に共通している。
今後は企業ごとの壁を越えて、AIoT家電やシステム同士がより高い互換性や連携性をもち、家中や都市全体にシームレスな“賢い環境”が整っていくだろう。
AIoTは、製造・小売・物流・ヘルスケア・都市インフラなど多様な領域で、その応用が急速に進んでいる。
個人的にも、クラウドとエッジの協調やリアルタイムAI処理、あらゆる分野での自律意思決定など、プログラマーとしては“作ってみたいもの”や“試したい最先端技術”ばかりでワクワクする。
とくに複数のデバイスが連携し合い、取得データから賢く最適解を導き出すアルゴリズムの設計や実装には大きなロマンを感じる。
今後、AIoTが社会基盤の当たり前になっていく未来を想像するだけで、新しいアイデアがどんどん湧いてくる。
どんなエッジデバイスやAIアルゴリズムを組み合わせて何が可能になるのか、現場で手を動かす立場としても今後が非常に楽しみだ。
