データから情報化、知識化、そして最適化

IoTは、自動車、家電、ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットに接続し、情報のやり取りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が発展し、新たな付加価値を生み出すという考えである。これにより、製品の販売に留まらず、製品を使ってサービスを提供するいわゆるモノのサービス化の拡大すると考えられる。

そのためには、集めたデータを分析し最適化することが重要であり、
この役割がAI（人工知能）がもっとも得意とする分野である。



膨大なデータを処理するためには、
データから様々な前処理（データの形式処理、例外の排他処理など）
を行い、適切な情報を抽出ｓる「情報化」、情報を統計的手法や機械学習で分析、
故障の予測、行動の推定モデルなどを構築する「知識化」、
知識に基づき価値を実現するための最適な方法・対策などを創出する
「価値化」の３フェーズがある。


「情報化」　→　「知識化」　→　「価値化」



IoTは、これまで情報を集めるプラットフォームであったが、
これからは情報の知識化の役割へ拡大されていく、
その１つが、膨大なデータを人間が認識しやすい形にする「可視化」である。
例えば、工場の生産工程のデータを可視化することにより、
生産量の推移や生産時間の管理などを一段とスムーズに行うことができます。

２つ目は、膨大なデータからある条件を満たすものを自動的に抽出・特定する
「監視・検索による特定」です。自動車の位置情報による機器の盗難検出などに使用されています。

３つ目は、統計手法や機械学習を活用して、「モデルによる推定・予測」です。
既に工場などでは、画像認識モデルによる工場の不良品判定などに活用されています。

そして４つ目が、「監視・検索による特定」および「モデルによる推定・予測」で得られた情報から、
数理最適化手法等で最適な計画・判定を導入する「最適化」です。
例えば、コピー機などに既に組み込まれている、機器の故障予測モデルに
基づきメーカーが最適な保守計画・メンテナンスサービスを行うなどです。


「可視化」
「監視・検索による特定」
「モデルによる推定・予測」
「最適化」



知識処理のシステムが拡大する中での課題は、深層学習などの高度な機械学習で生成されたモデルは、中身がブラックボックスで正しさのチェックができないこと、また、システムそのもの開発、チェックを行うための人材が圧倒的に不足していることが問題である。





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