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注目されるIoT、人工知能、ロボティクス、セキュリティ関連技術

デジタルテクノロジーの最新動向(5/5)

  • *本稿は、『みずほ産業調査』 Vol.57(みずほ銀行、2017年9月28日発行)に掲載されたものを、同社の承諾のもと掲載しております。

みずほ情報総研
経営・IT コンサルティング部
情報通信研究部

6. おわりに

本章で取り上げたデジタルテクノロジーは、ICTの活用領域を、従来の延長線には止まらない新たな領域へ拡げている。IoT関連技術の進展は、ICT活用の対象をモノ、ヒト、サービスに拡張させ、あらゆる分野のデジタル化や新たなビジネスモデルの創出の技術基盤となりつつある。AIは、学習に必要なデータの飛躍的な増大とアルゴリズムの高度化により様々な分野におけるインテリジェント化を加速させている。さらに、IoTとAIの組合せ等によるハードウェアのインテリジェント化は、自動運転車やドローンによる配送といった、10年前にはSF的であった技術を現実化させつつある。

こうしたデジタルテクノロジーは、あらゆる領域でのインテリジェント化を図り、サイバーとフィジカルとの融合を深化させる技術と捉えることができる。インテリジェント化の中核技術であるAIは、ディープラーニング等の技術開発により画像や音声認識の大幅な性能向上を実現した。今後、更なる技術開発により言語理解、行動判断、ロボッティクスへの応用等が進められ、ハードウェア・デバイスからサービスの各所でAIの実装が加速すると見込まれる。

IoT関連技術によるサイバーとフィジカルとの融合深化は、現実の出来事と同じものをコンピュータ上にリアルタイムに表現し、産業システムや社会システムを動的最適化を実現する「デジタル・ツイン」25と呼ばれる仕組の活用も本格化させると考えられる。また、ウェアラブル機器やVR/AR/MR等のインタフェース技術の技術進展や活用もサイバーとフィジカルとの融合を深化させると考えられる。ヒトとサイバーとの一体化に着目したオーグメンテッド・ヒューマンと称される技術による人間の能力拡張に関する研究も本格化しており、今後の進展が注目される。

デジタルテクノロジーの進展に伴い取扱う情報の範囲や用途が大幅に広がることから、従来にも増してセキュリティの重要性が高まる。サイバーとフィジカルとの融合深化に伴い、システムの複雑性が増大すると見込まれる。そのため、設計の段階で安全を作りこむセーフティ設計に加え、脅威を想定した対策を取り入れたセキュリティ設計が必要となっている。また、セキュリティ確保の対象が、コンピュータやネットワークのみならず、自動車やロボット、ヘルスケア機器、スマート家電やセンサ等のハードウェアに広がるため、広範囲なハードウェア・デバイスのセキュリティ確保のための技術開発や対策強化が期待される。

デジタルテクノロジーの進展には、その中核となる先端技術の研究開発を担う人材やハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、AI、セキュリティ等の先端技術の社会実装を担う人材が必要となる。さらには技術的専門性を理解しながらその適用領域の知識を持ち、デジタルテクノロジーを使いこなす人材も必要となる。経済産業省の調査によれば、ビッグデータ、IoT、AIに携わる人材不足数は2020年には4.8万人規模に拡大すると推計されている。本章で見てきた通り、デジタルテクノロジーが今後多様かつ高度に発展を遂げることが予想される中で、それを牽引する人材の確保は急務の課題となっている。

脚注

  1. ロンドンに本拠を置く欧州最大級のベンチャーキャピタルファンド、アトミコは、2016年11月に公表したレポート「The State of European Tech」で、欧州におけるAI、ロボット工学、仮想現実、拡張現実、ドローン、3Dプリンティングのデジタルテクノロジーの進展に注目し、これらのデジタルテクノロジーを総称して「ディープテック」と名付けている。
  2. IoT基盤では、大量のデータを取り扱う必要があるため、ビッグデータの処理技術である分散処理技術、データの高速処理のためのストリームデータ処理技術、CEP(Complex Event Processing:複合イベント処理)、インメモリ処理技術等が利用される。
  3. 小型医療機器からコントローラ、ゲートウェイ、ルータ等のIoT機器に機器用アプリケーションを組み込みクラウドと接続することが可能である。これによりプログラムの高速化、機器ローカルな分析データによる機器制御が可能となるとしている。
  4. ダイナミックマップは、動的情報を組み込んだデジタル地図であり、基盤的地図情報(高精度3次元地図情報)と自動運転等をサポートするための付加的地図情報(速度制限など静的情報に加え、事故・工事情報など動的な交通規制情報等)からなる。
  5. IoT活用の進展に伴い、エッジコンピューティングの推進を図る取組も活発化している。クラウドとエッジコンピューティングによるアーキテクチャとしてフォグコンピューティングを提唱したCisco等による「Open Fog Consortium(OFC)」では、フォグコンピューティングの定義や技術の標準化を進めている他、欧州電気通信標準化機構(ETSI)でもモバイルネットワークを中心としたエッジコンピューティング技術の標準化等が進められ、日本からも通信キャリアやICTベンダー等の情報通信関連企業が参加している。
  6. 例えば、パターンマッチングの場合、照明が変動しただけで誤差が大きくなってしまうため、撮影条件を厳密に決定する必要があり、汎用性に欠ける。
  7. 人間は教師から学んでいくが、機械学習では、正解つきのデータを教師として学んでいくため、その正解つきデータのことを教師データと呼ぶ。
  8. ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge。2010年より始まった大規模画像認識コンペティション。
  9. 光学文字認識(Optical character recognition)。画像データから文字を読み取り、テキストデータに変換する技術または装置。
  10. 現時点での実施内容であり、今後、変更や追加等があり得る。
  11. 移動中でなくかつ遮蔽物がない場合であり、例えばビルが乱立する都市部や木が生い茂る森の中において同等の性能を発揮できるかどうかは検証段階
  12. どの様に記号とパターンの対応をAIに学習させるか、という課題はシンボルグラウンディング問題と呼ばれ、AIの代表的な課題の一つである。
  13. 自分が認知していること、及びその内容を客観的に認知すること。
  14. 従来半導体チップの微細化による集積度向上は1.5年に倍程度になるという「ムーアの法則」に従って進んできていたが、半導体チップの製造プロセスの微細化が進み、原子・分子の大きさに起因する微細構造の乱れが無視できなくなってきており、近い将来に頭打ちになるものと考えられている。
  15. 光をキュービットとして用いる量子コンピュータ。最適化問題に特化したイジングマシンと呼ばれる種類に属する。
  16. 従来のアクチュエータの多くは回転もしくは直線運動の1自由度である。したがって、装置が多自由度で動作する場合、装置の自由度と同じ個数のアクチュエータが必要になる。アクチュエータ1台で多自由度の動きを実現できれば、機構が単純になり、装置を小型・軽量化できるメリットが生まれる。
  17. 複数センサのデータを統合的に処理し、高度な情報を取得するためのシステム。
  18. インフォテインメントとは、InformationとEntertainmentを組み合わせた言葉であり、自動車に対して情報や娯楽に関する機能を幅広く提供するものを指す。具体的には、カーナビゲーションシステムや音楽や動画等のマルチメディア再生等を指す。
  19. マルチホップ中継とは、リレー方式でデータを中継(送り受け)することで通信範囲をより広範囲にする技術を指す。
  20. 電波の途切れにくい新しい周波数でドローンの制御飛行に初めて成功(https://www.nict.go.jp/press/2017/07/31-2.html
  21. ゴーホーム(リターントゥランチ等とも呼ばれる)は、ドローンが離陸した地点に機体を自動で戻す機能であり、安全機能の一つとして実装が進みつつある。
  22. Universal Plug and Play機能の略であり、機器を接続しただけでネットワークへの参加を可能にする機能。
  23. オープンソースコミュニティで開発されているブロックチェーンの基盤の一つ。
  24. データのハッシュ値をブロックチェーンに書き込むことでデータの存在を証明する。
  25. デジタル・ツインとは実空間のシステムや出来事や状態をデジタル上に双子(ツイン)のように模倣し、シミュレーション等を用いて実空間の管理を高度化する仕組を指す。製造業のデジタル化を進めるGEでは産業機器を対象としたデジタル・ツインを保守・メンテナンスに活用している。
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