あなたの組織では、取り扱うデータの膨大さに圧倒されていませんか？それは当然のことです。現在、前例のないペースでデータの収集、共有が行われています。ガートナーによると、2020年にはデバイスの数が204億個に達し、それにより毎年163ゼタバイトのデータが増加、2025年には現在の10倍のデータ量になると予測されています。

データ量の増加はアナリストにとっては悩ましい問題ですが、ビッグデータの分析技術も進化しているため、悲観することはありません。この記事では、IoTやAI、そしてクラウド技術を組み合わせて、ビッグデータの分析・活用をスマートに実施した事例についてまとめます。

機械学習と拡張知能：新しい切り口を得る

機械学習は、デバイスとやり取りを行うことで素早く学習し、有益な結果を提供することができます。そして、より先進的な知能をもった機械では、自らが生成したデータを分析して学習することも可能です。デバイスと分析とユーザーの関係が、良好なフィードバックをループさせる環境になると、人工知能は拡張知能となります。知能をもったデバイスを使うほど、データがより多く生成され、学習に使用することができるのです。結果、デバイスと拡張知能が組み込まれているプロセスのパフォーマンスを常に改善し、向上させることができます。

以下でいくつかの実例をご紹介します。

拡張知能：良質な睡眠のためのデータ

ヘルスケアテクノロジーの先進企業であるロイヤル フィリップス社は、慢性閉塞性肺疾患や睡眠時無呼吸症候群などの呼吸器疾患による睡眠状態を改善する先進的なコネックティトソリューションを発表しました。クラウドと連携したデバイスを使用して、患者の健康状態を常にモニタリングし、異常があれば、医師が病院にいながら家にいる患者に対して、診断を行うことができます。このデバイスが収集するデータは、患者の健康状態を追跡し、治療のために使用されています。医師は機器からのデータを取り出し、データを分析することで、分析結果に応じた治療戦略を立案します。さらに、より高度な知能をもったデバイスは、よりスピーディーな分析を提供し、患者の睡眠データを医師に直接送信することで、刻々と変化する容態に応じた治療も行うことが可能となります。

新生児の睡眠を監視-チャイルドケアの強化

先の類似の例として、新生児がよく眠っているかを心配している親に対して、拡張知能を搭載したIoTデバイスが親の代わりに監視をしてくれます。このデバイスは既存のモニタリング機器よりも優れていたため、2018年の最も優れた発明として紹介されました。その機能は、機械学習とパターン認識で、新生児の動きや睡眠状態（温度、湿度、部屋の明るさなど）をモニタリングします。そして、新生児の快適な睡眠のために何ができるかを親へ知らせるというものです。

両親は、新生児の睡眠習慣をダッシュボードで見ることができ、快適な睡眠を取れているかどうかを睡眠時のビデオクリップと合わせて視覚的に確認することが可能です。このように、デバイスが新生児の睡眠習慣を学習し、変化やその気付きを両親に伝えることで、家族全員の快適な生活をサポートします。

機械学習は嗅覚も認識可能に

次に紹介する例で注目すべき点は、機械知能の強化により、新しいタイプのデータセットが構成できるようになったという点です。新しいタイプのデータセットとは単なる数値や視覚からではなく、動き、音、匂いなどのソースです。例えば、イギリスのラフバラ大学のデータサイエンスチームでは、エディンバラのがんセンターと共同でAIが人間の呼気の匂いを認識し、病気を検知する技術を開発しました。このチームは、呼気に含まれる特定の科学物質を認識するまで、人工知能とディープラーニングによるサンプルデータの学習を幾度も繰り返しました。

AIによるビックデータ分析の定義を改めて考える

これらの例はIoTでの先進的なデータ取得と、機械学習の新たな使い道を示しています。そして同時に、大量かつ多種多様なデータを分析する必要があることも示しています。そのためには、データの分類と処理を効率的に行う必要があります。これを怠ると、企業にとって大量なデータの中にある貴重な発見を見落とすリスクが生じてしまいます。この問題に対処するには、膨大なデータをどのように処理し、分析するのか再考しなければなりません。つまり、AIによるビックデータ分析を再定義する必要があるということです。

ぜひとも、これらを考慮しながら、AIによるビックデータ分析の導入をご検討ください。

 

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