近年、IoTについて見聞きすることが増えている。この理由は、IoTに最適なデータ通信網やサービスの充実に加え、デバイスやセンサーの小型化・多様化、インダストリー4.0のような産学官連携での業界育成の動きなどが活発なためだ。IoT化が進むと、世界中のデバイスやセンサーから膨大なデータが集まり、いわゆるビッグデータが生み出される。そしてこのビッグデータを分類・整理し、分析にAI(人工知能)を活用することで、あらたな知見を得られるようになってきた。AIのおもな例としては、人間の囲碁棋士に勝ったことで話題となったGoogleの「アルファ碁」やAppleの「Siri」、ソフトバンクの「Pepper」などが挙げられる。
一方でITインフラは、これらのIoTやビッグデータ、AIが登場する以前のIT環境への対応を前提としている。ビッグデータをどう活用するかといった問題以前に、大量データの処理と保存に課題を抱えているのが現実だ。では、IoT/ビッグデータ/AI連携時代のITインフラとは、どのような要件を備えているべきなのだろうか。
日本で生まれ、世界で採用されるオブジェクトストレージ製品を提供するクラウディアンは、AIとして注目を集めるディープラーニング(深層学習)を使い、ビデオカメラで撮影した走行車種をリアルタイムに自動認識する技術を開発し、道路沿いに設置するデジタルサイネージにターゲット広告を表示する実験に着手。この開発経験から、IoT/ビッグデータ/AIを連携させたソリューションを提供するには、ITインフラが重要な役割を果たすことがわかった。
 |
| 走行車種映像認識の広告ビジネスへの適用フロー図 |
このような開発経験から導かれた、IoT/ビッグデータ/AI連携時代に求められるITインフラの要件とはどのようなものなのだろうか。詳しい内容はホワイトペーパーにまとめているので、ぜひご一読いただきたい。
(マイナビニュース広告企画：提供 クラウディアン)
[PR]提供：ホワイトペーパー