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情報テクノロジーの進展がもたら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

IoT とビジネス
三 木 良 雄 工学院大学情報学部教授 システム数理学科学科長◆

される部分に期待すべき価値があるように

1．IoTとは思われる。しかし、ただ単にコンピュータで何かを処理するだけではどのような価値

IoTはInternet of Thingsの 訳 と し て“あが生まれるのかは不明なままである。最近よら ゆ る も のがインターネットに接続 さ れく耳にする人工知能ブームやIoTブームに対ている状態もしくは技術”と解釈されていする期待はずれはこの価値を明確にしている。システムの形状としてはその通りであないことに依存するのではないかと考える。

るが、この言葉が最初に定義された時には、RFID（無線タグ）などの物流管理の観点か◆ら、“世の中のモノの流れが人手を介さずに2．Cyber-world側での処理自動的にコンピュータの中に取り込まれる”と説明されていた。新しい技術が社会やビ

IoTによってCyber側に取り込まれたデージネスにどのような影響をもたらすのかをタはデータでしかない。最近は中学校や高議論や予想するためには、後者の古い定義

等学校でも情報関連の教育カリキュラムがの方が技術の本質を語っているように思わ

充 実 し、 そ こ で も 教 え ら れ て い る よ う にれる。つまり、われわれが住む実世界（Real-「データ」は単なる信号や数値の状態では無world）のデータが人手を介さずに自動的に意味であり、処理を経て「情報」に昇華さコンピュータの世界（Cyber-world）に取りれなければならない。ここで「情報」とは込まれる手段があり、引き続きCyber-world

不確定な状況下において、人間の行動判断の中で何等かの処理が行われ、その結果がに有益となるデータを意味しており、すな

再びReal-worldにもたらされると考えるこ

わち収集されたデータの中から人間にとっとで、単にタグやセンサーの議論では無いて有益な部分を信号処理や統計的分析にことがわかる。このように、人手作業が技よって抽出したものが「情報」である。こ術に省力化されるというメリットだけでなこまでの段階がビッグデータとしてブームく、Cyber側に取り込まれ何等かの処理がなになっていたのは記憶に新しい。

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このような情報を人間にわかりやすく示

様にコンピュータの得意技は文字通り計算すだけでも役立つが、生み出される情報を全である。確定されたモデルに対して、全てのて人間が見て何等かの判断をしなければな場合では無いものの、どのような状態においらないとなるとあまり便利だとは言い難い。て効果が最大化あるいはリスク等が最小化

人 間 に 役 立つか否かという価値判断 に はされるのか（有益性が最大であるのか）が計

何 等 か の 傾向やルールがあるはずで あ る。

算可能となる。つまり、Cyber-worldにデー

Cyber-worldではこのルールに相当するもの

タが入ると人間の試行錯誤では時間的に追を数理的な「モデル」として表現する。この従不可能な何をすれば最も有益なのかといとき、最初から万能のモデルが存在する訳でう「最適解」をCyber側は導きだすことがではないため、型だけ決めておき部分的な要素きるということである。二つめは、「予測」

はパラメータとしておけば、大量の情報とそである。モデルが確定するとモデルを作成れが有益か否かの判断例は手本を入力する

したときに使った（実際に起こった）データことで、コンピュータが有益か否かの判断を以外の入力に対して出力が計算可能となる。

自動でかつ最小の誤差で行うパラメータをつまり、今まで経験したことが無い状況に対計算として決定できる。このように“有益としてどうなるのか、何が起こるのかがわかは何か”というレベルにまで引き上げられたる。これがすなわち「予測」である。以上のモデルは「知識」と呼べる上位の概念に到達ように、人手を介さずにReal-worldで起こっする。実は、このモデルとパラメータの最適た動きを自動的にCyber-worldへ入力するこ化の処理が人工知能や機械学習と呼ばれてとができると、「分析」、「モデル化」、「最適いる技術の中身であり、先に手本と称したも化」を経て人間の試行錯誤を越えた有益な情のが教師データと呼ばれるデータである。つ

報をCyber-worldの中に構築した知識から得まり、ここで大切なのは正しい答えは人間がることができるようになる。

与えているのであって、有益性をCyber側が勝手に決めているのでは無いというところ◆である。

3．サイバネティックスとCyber-worldの本質

一旦、モデルが確定するとCyber-worldの威力がフルに発揮される。一つは最適化であ先のような技術を説明すると未来へ向ける。モデルのパラメータを決定したときと同た最先端技術のように思われるが、実は一連

のコンセプトは古くからサイバネティック職業といった議論がメディアを賑わせていス（cybernetics）として知られているものる。上述のように人工生物は未完成である。

である。この文章でも冒頭からCyber-world

そう考えれば要素技術一つを取り上げて脅という表記をつかっているが、この”cyber”威を抱く必要は無いように思われる。冷静はまさにcyberneticsのから接頭語として使に考えれば入力となるデータは我々人間社われるようになったものである。他にもサ会 か ら 発 せ ら れ た デ ー タ で あ り、Cyber-イボーグ（cyborg）やサイバーテロが有名worldで情報や知識のレベルまで加工されである。この技術コンセプトあるいは学問たとしても、受け取る側はReal-worldであ体系は提唱者のノバート・ウィーナー博士る。Cyber-worldが勝手に我々の社会と敵対が渡り鳥を見て、あらかじめ行き先を正確する社会を作る訳ではない。実は現時点でにセットしている訳でも無いのに途中で方Cyber-worldを構成する技術が人間を凌駕向性を見失うことなく目的地に到達するメしているポイントをその技術の本質的な優カニズムを人工的に技術として確立できな位性だと正確に理解すれば、我々はそれをいかと考えたところから始まったと言われ恐れるのではなく活用することが可能であている。つまり、人工生物のようなものを作る。Cyber-worldの 中 核 を な す コ ン ピ ュ ーろうと考えたとき、その要素技術が通信技術、タは意思を持つ訳でもなく、高速に計算す制御技術、情報処理技術、ロボット工学、人る機械でしかない。しかし、その計算速度工知能などとして分類整理され、それぞれにだけを人間と比較すると優位性は明確であ研究開発されて今日に至っているのである。

り、今でも10年に3桁の伸びを維持している。

ここで重要なのは分野独立的に発展してき

また、一度プログラムされたコードは確実ているものの最初のゴールである人工生物に同じ動作を昼夜問わず正確に繰り返すこの完成には至っていないということである。とができる。この点も人間がまねできない

したがって、渡り鳥の位置や周囲環境を察知ポイントである。さらに、ストレージ装置するIoTの技術にしても、行動判断を行う人やメモリは一度記憶した内容を消去しない工知能にしても開発途上の技術であるとも限りはずっと記憶し続けている。人間には言える訳である。

寿命があり、生物として新たな生命が誕生

し か し な が ら、 世 間 で は シ ン ギ ュ ラ リしても、教育を受けなければ記憶を再現すティーの議論や人工知能によって消滅するることはできない。このように、人間よりシリーズ

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もすぐれているのは機械的なところであり、実に手にすることが可能である。

情報や知識の部分に関してはReal-world側、つまり人間の知恵や知識が本質的には価値◆を持っている。囲碁や将棋でコンピュータ

4．ビジネスとIoTが人間に勝つという仕組みも、基本的な棋譜の考え方は歴代の名人のテクニックがポ

ここまではIoTや人工知能などの技術を表イントになっており、コンピュータは多数層的にとらえて期待と不安を膨らませるのの名人の棋譜を記憶していることと、そこではなく、本質を活用すべきであるというから盤面毎に最適な手を短時間に選択でき点を述べてきた。いよいよビジネスへの適るという機械的な強さが人間に勝っている

用や応用を考えるにあたり、やはりビジネことが優位性の本質である。

スの本質論から入りたい。

ところで、最近は「外部脳」という言葉ビジネスの議論をする際によく「ビジネスを各種書物で見ることが多い。授業で学生の目的は金もうけである」という趣旨の定義

が板書をノートではなく、スマートフォンを耳にする。そのために「コスト削減が必要のカメラで撮影しているのを見ると技術のであり、業務効率を上げるために最新技術を発 達 に よ って人間の理解力や記憶力 が 退導入する」という流れが生まれる訳であるが、化するのではないかという懸念を抱くもの

この考え方だと既に前例のある水準に追いの、絶対に忘れない優位性を意図をもってつくことはできてもイノベーションと呼べ活用していると考えれば意味のあることだるレベルに到達するのは困難であると考えと思われる。また、インターネット上に大られる。イノベーションという言葉も「技術量に存在している情報は、その存在期間や革新」と解釈されていることが多く、この考内容の正確さに問題があるが、使う側が問え方も現状の業務を優れた技術が開発され題を理解して高速検索と大量データを活用たのであれば、それにより革新的に改善できするのであれば、これも意味のある方法でるかもしれないという他力本願的な改善意あると考えれることができる。このように、識に立脚したものだと考えられる。この範囲

古くから存在する技術思想に対して、そのならばIoTと称して、工場の現場に設置され時々で活用可能な技術の本質部分を理解した機器のデータ、作業されている作業者の活用すれば、Real-worldにおける優位性を確動画像、視線などをリアルタイムに収集して現在の生産効率と行動パターンとの関連性スを削減可能である。このような販売デーを分析し、作業改善に結びつけたり、生産工タの分析では単純な予測だけでなく、会員程上のボトルネックを発見したりすることがどのような生活者なのかの分析まで可能が可能である。しかし、これらの改善活動はである。しかし、このような例は斬新なと高度経済成長を支えた我々の先輩が築き上ころもあるが、基本的には従来人間が行っげた技術と基本的には同じ路線であり、新していた業務の一部分を効率化しているともい技術によって劇的に改善されると言うよ考えられ、まだ改善の延長線であるとも思わりも、問題を発見し改善しようとする人間側れる。の意識と努力が重要であることは言うまでもない。
私は企業研修の場でも、学生の就活指導◆5．IoTによるイノベーション

でも「企業には社会に対して貢献しようとする理念がある」「その理念を貫くための利企業理念を貫きつつも新たな提供価値を益を出す力が必要である」の2点を唱えてき社会に提供するという観点では、先に述べたた。このような社会的役割の観点からイノ

Real-worldのデータが自動的に「入力」されベーションを考えると“新たな価値を社会にた後のCyber-world側で実行される「分析」、提供すること”が少子高齢化を克服し世界に「モデル化」、「 最 適 化 」 に 続 い て、Real-進出すべき日本産業界の使命であるようにworldを「制御」し、それによって引き起こ思われる。IoTから始まる一連の技術の応された行動変化が新たなデータを発生させ用に関して最初に考えられるのは先が読め再び「入力」されるというフィードバック・るという「予測性」と人間よりも発見力がループをReal-worldとCyber-worldを連携さ高い「最適性」を活用するという観点であせた広範囲でイメージすることがとても重る。例えば、小売店の販売実績データと会要になる。卑近な例では、飲食店検索サイト

員データを機械学習的に分析すると、カレのサービスで評判を見た顧客が実際に店にンダー、商品の種類、会員のプロファイル足を運び、その評価をサイトに投稿するといという条件から、特定の日に何がどれぐらうループによって、検索というCyber-world

い販売可能かという予測が可能である。この機能に影響を受けたReal-worldの人間がれにより、過剰在庫のロスや販売機会のロ行動を起こし、その行動の結果として他の人

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間の行動にも影響を与え、最終的には評判の飲食店検索サービスを基盤として複数サー

良い店はReal-worldだけで展開される口コビスの共有資産となっているところであミよりもはるかに高速に地位が確定する。こる。このように、複数の事業の基盤となる事のように、フィードバック・ループによっ業はマルサイディッド・プラットフォームて社会が自律的にある形態へ収束するとい（Multi-sided Platform）と呼ばれている。あう現象が期待できる。

る事業をスタートにIoTと呼ばずとも実世界

このような現象はある種の独占や寡占をの情報をCyber-worldに蓄積し、その情報が生むと考えることができる。先の検索サイト

他の事業にとっても有益と言えるレベルにサービスで言えば優良店舗を広く認知して達したとき、他の事業の基盤という社会的位もらうことが本業であるが、そこに予約の置づけを得るとともに利用者に対しては今サービスを付加し、さらに料金決済やポインまでの異なる存在価値となる。これが、イント管理機能を付加すると、利便性が著しく向ターネットとその延長にあるIoT時代のイノ上する。このようにサービスがあるレベルまベーションスタイルである。非常に雑な表現で成長すると本来のサービスを越えた活用を許してもらえれば、基盤となっている事業や拡張が想定される。つまり、会員のプロはCyber-worldとReal-worldのフィードバッ

ファイルと決済情報を持ち、少なくとも飲食ク・ループにより自律的に勝手に成長し、電店に関しての利用状況（金額、行動範囲、嗜気を入れておくだけで利益を生み出す。さ好など）のデータが把握できている訳なので、らには、別の事業がその基盤上で自律的に発その情報が活用可能な食料品販売や衣料品、展し、企業の社会的意義を発展させる。これあるいは不動産などの業種に展開が可能でが理想的なIoTビジネスだと考えられる。

ある。インターネット時代に入り、Web2.0

しかし、ここで入力としてのIoTだけに着やサービス・マッシュアップの素地が技術目するのは危険である。Cyber-worldで最適的にも文化的にもできているので、一つの化あるいは未来予測された情報を制御情報

サービスの上に他の事業者がサービスを連としてReal-worldに投げればそれで人間は携させるモデルは珍しくない。しかし、ここ勝手に行動するか？と問えばそうではないで重要なのはWebサービスの連携の部分ではずである。また、感情的にもCyber-worldはなく、利用者の静的、動的なプロファイルに人間が制御されているという形が受け入データとReal-worldの実店舗情報が最初のれられるとは考え難い。実は、「入力」、「分析」、「モデル化」、「最適化」、「制御」の流れ行うことは間違いではないが、究極的な姿の中で議論が不足しているのが「制御」のとして、「勝手に世の中が良い方向へ変わる」部分のように思われ、逆にIoTビジネスの「勝手にビジネスが増殖する」「勝手にビジネ

成功を考えるときに最も重要なのは最後のス収入が増える」という自律的な構造まで「制御」部分であるとも考えられる。安易に到達するためには、自身のビジネスモデルヒューマノイド・ロボットをここに据えてやビジネスプロセスは変えずに効率改善だも人間にとっての有益性を自然に伝える方けを目指すのではなく、究極的なモデルに法論は確立できない。現時点で自律的に発まで到達した暁に何が起こり得るのか、現展しているビジネスを見る限り、制御部分

状そこまで自社ビジネスと技術のセットがの最良手段は有益性が確立したビジネスそ揃えられるのかを考察するのが最も重要でのものではないかと考えられる。つまり、従ある。このように自事業に関して、現状の来ビジネスが改善される過程の中で自然に改善に留まらず究極的なゴールを考え、そフィードバックの効果が生まれていくといの実現性がどこまであるのかをIoTや人工知う流れである。

能の技術と対比させたとき、真の技術活用とイノベーションが期待できるということ◆を述べた。本稿が読者ビジネス発展の一助

6．まとめとなれば幸いである。

本 稿 で はIoTで セ ン シ ン グ し た 結 果 をCyber-worldで最適化し、その結果をビジネス（人間や社会貢献の文脈）でReal-worldに還元する。そうすると、世の中でメリットが認められ、さらにそのビジネスを前提とした他のビジネスが成長する。それは結局、新たなビジネスモデルや社会構造を作り出すということに至るという流れを述べた。つまり、IoT等、サイバネティクスを構成する技術を部分的に活用し、業務改善をプロフィール…………………………………………………
みき・よしお工学院大学情報学部 教授

システム数理学科 学科長。1960年大阪府生まれ。1984年京都大学工学部物理工学科卒業。1986年京都大学大学院工学研究科電子工学専攻修士課程修了、1998年 博士（工学）学位取得。1986年（株）日立製作所入社。マイクロプロセッサ開発、大型計算機用LSI設計CADシステムの研究開発に従事。2015年より現職。専門は、知能情報学、メディア情報学・データベース。主な著書に『IOTビジネスをなぜ始めるのか？』（日経BP社, 2016年）がある。