SAS、Intel、Deloitte、IDCによるグローバル共同調査:AIとIoTを併用する企業は、IoTだけを活用する企業に先行

より迅速な計画立案と収益増加を目的に、AIとIoTの導入が増加

スペイン・バルセロナ「IoT Solutions World Congress」発
アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.(以下 SAS)は、グローバル・ビジネス・リーダーを対象としたIoTおよびAIテクノロジーの利用についての最新の調査結果を発表しました。それによると、組織全体のIoT(モノのインターネット)イニシアティブによる価値の実現のために最も重要な要素は、人工知能(AI)の活用であることが明らかになりました。IoT運用にAIを多用している調査回答者の90%は、期待を上回る価値が得られていると答えています。この調査ではまた、AIとIoTを併用している組織は、IoTのみを使用している企業よりも、従業員の生産性、イノベーション、運用コストといった多様なビジネス指標にわたり、2桁の差で競争力が高いと考えられています。

SASのCOO(最高執行責任者)であるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)は、次のように述べています。「今回の調査結果から、IoTデータを取り扱っている組織は、データから具体的な価値を引き出すためには、AIとアナリティクスが必要であることを認識していることが分かります。最も成功しているIoT運用は、実際にはAIoT運用であると言えるでしょう。」
AIoTとは、AIテクノロジーの支援を受けて、コネクテッドIoTセンサー/システム/製品データを組み合わせて行う意思決定と定義されます。AIテクノロジーには、ディープ・ラーニング、機械学習、自然言語処理、音声認識、画像分析が含まれます。

ビジネス・リーダーはAIoTによる増収を期待
IDCのリサーチ/分析部門とともにSAS、Deloitte、Intelが実施したこの調査では、全世界のビジネス・リーダー450人に対し、IoTおよびAIテクノロジーの利用について質問しました。その他の主な調査結果は、以下の通りです。

  • 上級リーダーの79%は、IoTプロジェクトの意思決定に関与しており、このリーダーのうち92%は、AIoTの価値が期待を上回っていると答えています。
  • 企業の68%は、日常的な運用における意思決定のためにIoTデータを活用し、スプレッドシートや他の非AIテクノロジーを通じて情報を得ています。IoTを用いて計画立案の意思決定のために情報を得ている回答者はわずか12%でしたが、AIが関わってくると、そのデータを日常的な計画立案に用いている回答者は31%まで増加します。
  • 回答者の34%は、AIoTを利用する最も重要な目的は増収であると答えています。そのほか、イノベーション能力の向上(17.5%)、顧客への新しいデジタル・サービスの提供(14.3%)、運用コストの削減(11.1%)が続きます。
  • AIoT機能を開発した企業は、運用の高速化、新規デジタル・サービスの導入、従業員の生産性の向上、コストの削減など、組織の重要目標の達成に優れた成果を挙げています。たとえば、AIを導入せずにIoTデータを使用して運用の高速化を図っている企業は、スピードが32%アップしたのに対し、構成にAIを追加した企業は53%アップしました。
  • IoTプロジェクトで利用される分析手法のリストの上位には、ビジネス・インテリジェンス(33%)、ニアリアルタイムのモニタリングと可視性(31%)、状況ベースのモニタリング(30%)などがあります。

Intel Americasの最高データ・サイエンティストであるメルビン・グリア(Melvin Greer)氏は、次のように述べています。「AIとIoTは、もはやバラバラのコースを進んでいるわけではありません。AIは、IoTデバイスがデータを収集/生成するIoT環境を完成させるとともに、そのデータに基づく重要な選択と対策の自動化を促します。現在、IoTを使用している組織の大半は、IoT資産によって何が起きているのかを認識し始めたばかりの、最初の『可視性』段階にいるにすぎません。しかしこうした企業は、信頼性、効率性、生産性という、より高度で、強固なAIを必要とする段階に進みつつあります。」

迅速な計画立案プロセスにおいて期待を上回る役割を果たすAIoT
IoTデータを活用して日常的な意思決定のために情報を得ている企業の圧倒的多数が、スプレッドシートや他の非AIテクノロジーを採用して、そのデータを運用の意思決定に使用しています(68%)。

主要インフラストラクチャ・プロバイダであるWestern Digitalのシニア・ディレクター、ガウタム・ケラ(Gautam Khera)氏によると、AIはすでに同社のIoT戦略に実質的な影響を及ぼしています。ケラ氏は次のように語ります。「どのようにストレージ・デバイスを構築し、迅速に学ぶことができるのか? どのようにその品質と収益を確保できるのか? どのように市場投入期間やコスト発生期間を短縮できるのか?当社では開発プロセス、研究開発、工場においてこうした取り組みを促進するために、AIスキームを使用しています。」

こうした重要な躍進は、結果に大きな影響を及ぼすような、より高度かつ迅速な意思決定がAIによって可能になることを示唆しています。「この機器は動作するか否か」といった運用上の問題から、需要と供給、製品の品質、小売における商品計画、医療施設の疾病の蔓延など、さまざまな意思決定へと焦点が拡大されます。

IDCのインテリジェント・プロセス・オートメーション担当プログラム・バイス・プレジデントであるMaureen Fleming(モーリーン・フレミング)氏も、ケラ氏に同意します。「AIと組み合わせて、センサーデータ収集時のデータ更新のスピードをアップすれば、運用の問題を素早く特定/解決しつつ、即座に計画立案にフォーカスする組織の能力が高まります。この組み合わせにより、機動力と効率性が向上します。」

主要業界のメーカーはAIoTを実用化
Western Digitalのケラ氏によると、同社でIoTデータとAIを組み合わせる際には、粘り強く前進し続ける必要があったと述べています。「これらのプロジェクトは現在、AI活用のための記録プロセス計画に組み込まれており、効果的に機能し経営陣の信頼も得ています。当社は現在、アドバンスド・アナリティクスを使用して、研究開発における課題に取り組んでいます。さまざまなアドバンスド・アナリティクス手法を用いてデータの形態を理解し、特徴や推進要因を理解し、また従来の手法や人の目では気づかない異常値の、隠された影響を探すことができます。」

グローバルな金属メーカーであるUlbrich Steelの最高執行責任者、ジェイ・シー(Jay Cei)氏は、全社的にAIoTへの賛同を得ることが最優先であると語っています。「人は、自分の仕事を失うのではないかと恐れています。私の考えでは、AIoTによって、人の働きは現在より少なくとも2段階は向上します。この結果として、オペレーターが事業部門のマネージャーとして機能している様子を、私は実際に目にしています。SAS® Analytics for IoTは、能力駆動型の戦略をより効果的に実行するために使用できる、AI組み込みソリューションの1つだと思います。」

トップダウンがAIoTを成功に導く
Deloitte Consulting LLPのプリンシパルでありInternet of Things Practiceのリーダーであるアンディ・デッカー(Andy Daecher)氏は、AIoTの成功に最も重要なことは、トップから始めることだと語っています。「こうしたイニシアティブは本来、CEOの検討課題に含める必要があります。CEOは繰り返し、『これは組織内で必要なことだ』と主張するべきです。ビジネス部門がAIoTイニシアティブを主導しなければ、その成功はあり得ません。これらは実際には、テクノロジ・イニシアティブではなく、ビジネス・イニシアティブなのです。」

レポート全文はSASのWebサイト「AIoT- How IoT Leaders Are Breaking Away(AIoT - IoTリーダーはいかに抜きん出ているか)」からダウンロードできます。(日本語版準備中)

*2019年10月29日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリースの抄訳です。
本原稿はSAS本社プレスリリースの原稿を抄訳したものです。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語を優先します。

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*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。Copyright©2019 SAS Institute Inc.無断複写・転載を禁じます。

本件に関するお問い合わせ先

  • SAS Institute Japan株式会社
    広報担当:山中
    TEL:03-6434-3700
    E-mail:jpnpress@sas.com

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