IoTやDeep Learningについて聞きかじって、もし最新技術を知った気になっていたら、実は未来社会の技術の根幹はその組み合わせにこそあると言われると驚きますよね。
今や世間でAIは注目されており、多くの雑誌やテレビで取り上げられていますから、それに関係してIoTやDeep Learningについて見知っている人も少なくありません。
そんな時に視聴者や読者として、なんとなく、ああモノとインターネットが繋がるのねと思ったり、ただ深層学習ってすごいねと感じたりしているのではないでしょうか。
ただそういう表面的な理解に留まってしまいますと、このIoTとDeep Learningの組み合わせにこそ技術革新の要点があり、私たちが想像できないくらいモノとの関係が便利になることが掴めないままです。
そこで今日はあらためてIoTとDeep Learningについて紹介したあと、その組み合わせがどのように私たちの暮らしを変えてしまうのかということをお話しいたします。
モノのインターネットIoTについて
まず、IoTとDeep Learningの組み合わせについての前にIoTについてお話ししましょう。
IoTはInternet of Thingsを縮めた表現です。日本語に直訳すると「モノのインターネット」。でもこれだけでは、何を言っているか分かりませんよね。そこでかみ砕いて説明しましょう。
「モノのインターネット」とは、人や機材などがインターネットで接続するメカニズムのことを指します。だからここでいう「モノ」とは、わたしたち人間も含んでいます。
つまり大雑把に言って、形を保っている物質全てを指すと考えてみてもいいかもしれません。そしてこの「モノ」がThingsと複数形であることに注目してください。
ここで考えてみましょう。そうした形を一定に保っている複数の物質は、相互に交流しあうでしょうか。
その仕組みは三段階に分かれます。
- 情報の取得
- 情報を転送・蓄積・分析
- 次のアクションを実施
これがモノとモノをインターネットで繋げることによって可能になりました。
Deep Learningについて
次にDeep Learningについてお話しいたしましょう。「深層学習」と紹介されているDeep Learningも直訳すると「深い学び」でしたが、これだけでは何のことだか分かりません。
ポイントはこの「深い」という形容詞にあります。そこを手掛かりにしてDeep Learningについてご説明しましょう。
一般的に人間が携わる学習といえば、目の前にある特定の資料を読み、また直接体験した経験を通じて、様々なパターンや関係性を理解することを意味しますが、それとDeep Learningは似て非なるものです。
Deep Learningは確かに学習とは言いますが、人間の学習と比べて、十分なデータの量があれば、人間の力を必要とせず自動的にデータを抽出してくれるニューラルネットワークを使用した学習であることが大きく違います。
このニューラルネットワークの多層性こそが、Deep Learningの「深層」または「深い」という形容詞に繋がります。
つまり一階や二階といった単純なニューラルネットワークの組み合わせでなく、幾重にも多層に深く組み合わせることで初めて、情報伝達と処理を増やし、特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが出来るようになるのです。
これを簡単な言葉で言い換えると、ニューラルネットワークが多層であるお蔭で、複雑に絡まりあったデータでも様々な階層に、きれいに分解されて単純化され、Deep Learningが可能になるのです。
IoT×Deep Learningの組み合わせによって起こった革新
それではIoTとDeep Learningの組み合わせの革新性に迫りましょう。はじめにどの部分で両者が組み合わされるのかを見ていきます。
IoTについてお話ししたことを思い出してください。実はIoTのステップ２である「情報を転送・蓄積・分析」にDeep Learningが関わっているのです。
つまりニュートラルネットワークが多層に深く組み合わされているので、モノの情報伝達と処理を増やすことが可能になり、その結果、モノに関する特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが出来ます。
まさにDeep LearningこそがIoTの根幹であり、そのお蔭でかつての私たちが想像もしえなかった程の未来が訪れるというのです。
じゃあ多くの情報量で複数のモノが繋がりあったら、どういうことが起こるのだろうとワクワクしますよね。
そこでまずは医療とスマートウィッチを例にしてお話しいたしましょう。
ここで考えてみください。こうした膨大な情報量が主治医のカルテとインターネットで接続していれば、どういうことが起こるでしょうか。
ここでこそDeep Learningの本領発揮ですが、その膨大な情報量はグラフ化されたり、時と場所ごとで平均値など計られたりと、様々な仕方で自動的に健康状態が管理されるようになります。
その結果、もし異常な数値が出てくると自動的に検出され、主治医のカルテに通知がいきます。このお蔭で私たちは自分たちが気づかない段階で、病気の兆しを知ることが出来るのです。
その他にこうした異常値が出ても、それ以前の生活状態に関する大量の記録が、それも分類されて残っているのですから、どうしてこういう値になったのだろうと分析することもできます。
他にもDeep LearningとIoTの組み合わせで便利になる例があります。例えば家の中の家電とスマートウィッチが繋がっていることを想像してみて下さい。
家に着いて一息したころには、何も言わずともお風呂も沸いています。それも適温で。寝る時は、外気温を計算に入れつつ、私たちの体調を慮って適切な環境を提供してくれます。加湿器だって忘れません。
時にはあなたの気に入らないことがDeep LearningとIoTの組み合わせで起こるかもしれません。それでも大丈夫です。そんな時はちゃんと指摘さえすれば、Deep Learningがその指摘を学習し、改善に努めるでしょう。
これではまるで王族のような生活ですよね。でも、それも夢ではないのです。Deep LearningとIoTの組み合わせによって、これまで私たちの身の周りにあるモノたちは繋がり合い、私たちにとってベストな状態を保ってくれるのです。
本日はIoTとDeep Learningの組み合わせが、どれ程革新的であるかをお話しいたしました。IoTはインターネットで複数のモノを繋ぐことであり、複数の情報を蓄積して、次のアクションを予見するという自動予測型の関係性を築きました。
そしてまさにこの技術こそがDeep learningなのです。ニュートラルネットワークを多層的に繋ぐことで、情報の詳細な解析や分類、それらに基づく自動予測を可能にしました。
このDeep LearningとIoTが組み合わされた例として、新しい医療の在り方をお話ししました。これからの医療は病気の予兆を自動的に検知し、予防医療に貢献することで、病気になって苦しむ人を一人でも減らすことが出来るようになります。
その他にも身近な例として家電がモノとしてDeep Learningと繋がることもご紹介しました。そこでは私たちにとって、その日に合った快適な環境が用意され、まるで王族のような生活が実現できました。
これほど便利になる世の中は誰が想像できたでしょうか。医療や家電に限りません。この記事をお読みになった方は、IoT×Deep Learningが他にも可能性に満ち溢れていることに気づくでしょう。
皆さんも受け身にならず知恵を絞り、複数のモノが自由自在につながる新しい便利な社会を共にデザインしていきましょう。
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