IoTは「可視化」から「自律化」へ：AI時代に求められる物理世界のインテリジェンス基盤とは

「ダッシュボードIoT」の時代は終わりを迎えつつある

サンノゼで開催された「IoT Tech Expo North America」では、企業向けIoTをめぐる議論が大きく変化していることが改めて示されました。これまで中心だった「接続性」や「ダッシュボードによる可視化」を超え、IoTは今や、AI、デジタルツイン、自律的な意思決定、そしてインテリジェントなサプライチェーンを支える運用基盤として位置付けられています。

これまで企業のIoT活用は、資産の追跡、設備の監視、異常検知、ダッシュボードによる状況把握といった「可視化」が主なテーマでした。しかし今回のイベントで交わされた議論は、可視化そのものではなく、その先にある「運用の自律化」に焦点が当てられていました。

こうした変化は、イベントで取り上げられたテーマにも表れています。産業用IoT、エッジAI、フィジカルAI、デジタルツイン、組み込みシステム、自律型インフラ、IoTセキュリティといった技術は、それぞれ独立した領域としてではなく、企業運営全体を支える相互に連携したレイヤーとして議論されていました。

この流れが示しているのは、IoTの価値が単なるデバイス接続にあるのではなく、AIと物理世界を結び付ける信頼性の高い情報基盤として機能することにあるという点です。

AI活用の拡大と、現場で求められる「信頼できるデータ」

企業の業務運営は急速にAI活用へと向かっています。IDCによると、世界のAI関連支出は2028年までに6,320億ドルに拡大し、エッジコンピューティング関連支出も3,800億ドル規模に達すると予測されています。

一方で、Gartnerはより慎重な見方を示しています。同社は、2027年までにエージェンティックAI（自律型AI）プロジェクトの40％以上が中止される可能性があると予測しており、その主な理由として、ビジネス価値の不足、ガバナンスの未整備、実装の複雑さを挙げています。しかしその一方で、2028年までには日常業務における意思決定の15％がエージェンティックAIによって自律的に行われるようになるとも予測しています。

こうした期待と現実のギャップは、イベント全体を通じて繰り返し語られていました。

企業が現在直面している課題は、AIがインサイトを生み出せるかどうかではありません。重要なのは、そのインサイトが実際の業務上の意思決定に活用できるほど信頼できるかどうかです。

AIシステムの自律化が進むほど、その品質は基盤となるデータの品質に左右されます。業務プロセス、資産、製品、サプライチェーン、そしてエコシステムに関するデータが正確でなければ、自律的な判断は成立しません。

言い換えれば、信頼できる業務上の事実に基づかないAIは、単なる「確率論的な自動化」にとどまります。一方で、信頼できる業務上の事実に基づくAIは、企業全体の意思決定を支える「エンタープライズ・インテリジェンス」へと進化していくのです。

エッジAIがエンタープライズAIの実行基盤になる

今回のカンファレンスでは、エッジAIの重要性も大きなテーマとなりました。エッジAIは、エンタープライズ・インテリジェンスを実際の現場で実行するための基盤として注目されています。

産業分野におけるAIは、もはやクラウド上の集約型コパイロットだけでは十分ではありません。工場、倉庫、車両、製造拠点、社会インフラなど、実際の現場でリアルタイムに機能するAIが求められています。

そのため、ハイブリッドクラウド運用、Kubernetesによるオーケストレーション、GPUスケーリング、LLMサービング、マイクロサービス、MCPをはじめとするエージェントフレームワークといった技術は、もはや理論上のアーキテクチャではなく、実運用に欠かせない要件となっています。

エンタープライズAIの次の段階は、単にモデルを構築することではありません。レイテンシ、耐障害性、スケーラビリティ、そして現場の状況を考慮しながら、現実世界の環境でAIワークロードを安定的に運用することです。

これはIDCが示すエッジコンピューティング市場の成長見通しとも一致しています。エッジはもはや周辺的な市場ではなく、リアルタイム性が求められるデータ集約型AIワークロードを支える重要な実行基盤となりつつあります。

デジタルツインは「再現」から「推論」へ

デジタルツインも、今回のイベントで特に注目を集めたテーマの一つでした。ただし、その位置付けは従来とは大きく変わり始めています。

これまでデジタルツインは、物理的な設備や環境を仮想空間上に再現する技術として説明されてきました。しかし現在は、単なる再現ではなく、状態や挙動だけでなく、関係性や業務上の意味まで理解できるシステムへと進化しようとしています。

今回の議論では、従来型デジタルツインの限界も指摘されました。従来の仕組みは設備の状態や動作を把握するには有効ですが、複数の資産や業務との関係性が動的に変化する環境では十分に対応できません。また、ビジネス上の意味を理解する能力にも限界があります。

今後のデジタルツインは、単なる可視化ツールではなく、「推論システム」として進化していくと考えられています。

例えば、設備の過熱や故障を検知するだけではなく、それが生産計画、在庫状況、保守優先度、サステナビリティ目標、法規制対応、顧客への納期遵守にどのような影響を及ぼすのかまで理解できる必要があります。

そのため、テレメトリデータと企業の意思決定を結び付ける「セマンティック・インテリジェンス」が重要な役割を果たすようになっています。

アセット・インテリジェンスがオペレーションと経営を結び付ける

もう一つ注目されたのが、アセット・インテリジェンスの位置付けの変化です。

これまで資産管理は保守部門の業務と考えられることが一般的でした。しかし現在では、資本配分、運用コスト、労働生産性、サステナビリティ、稼働率、事業継続性、サービス品質など、経営全体に関わる重要なテーマとして認識されています。

特に大きな変化は、事後対応型の保守から、ライフサイクル全体を見据えた管理への移行です。そこには、資産台帳管理、状態評価、予防保全、予知保全、ライフサイクル分析、投資計画、サステナビリティ管理などが含まれます。

この段階になると、IoTは単なる運用ツールではなく、経営判断を支える戦略的なプラットフォームになります。

企業が期待する価値も、「設備を監視できること」から、「物理的なオペレーション全体の経済的パフォーマンスを最適化できること」へと変わりつつあります。

これは、IoTを単なる技術導入プロジェクトから、ビジネス最適化のための基盤へと再定義する重要な変化です。

サプライチェーンの自律化に必要なのは「物理的な真実」

今回のイベントで披露された、OpenTextのトム・クレメントとリッチ・ライトフットによるセッション「可視化から自律化へ：インテリジェント・サプライチェーンにおけるミッシングリンク」は、イベント全体のテーマを象徴する内容でした。

両者は、多くの企業がサプライチェーンのデジタル化に取り組んできた一方で、その基盤となる物理資産の管理や可視化が十分に実現できていないと指摘しました。

企業はデジタル化に多額の投資を行っています。しかし、回収可能資産や移動資産を適切に管理できなければ、AIや予測モデルが依存する信頼性の高いデータを得ることはできません。その結果、自動化の効果は限定的となり、ROI（投資対効果）も十分に得られなくなります。

つまり、サプライチェーンの自律化はAIから始まるのではなく、信頼できる「運用上の事実」の確立から始まるのです。

OpenText Aviator IoTは、資産の所在、状態、利用状況、可用性、さらには対応の必要性まで把握できる「物理世界のインテリジェンスレイヤー」を提供します。

一方、OpenText Core Product Traceability Service（CPTS）は、「製品識別およびトレーサビリティレイヤー」を提供します。製品の識別情報、出自、対象となるバッチやシリアル番号、ライフサイクルイベントを管理するとともに、コンプライアンス対応やリコール、出自証明、サステナビリティ報告に必要な証跡も提供します。

自律型サプライチェーンを実現するには、断片化された企業データだけでは不十分です。信頼できるエコシステムデータ、物理的なテレメトリデータ、製品識別情報、ライフサイクルイベント、そして業務プロセスとの統合が不可欠です。

Aviator IoTが「物理的な事実」を提供し、CPTSが「製品に関する事実」を提供することで、IoTは単なる可視化ツールではなくなります。両者が連携することで、IoTはリアルタイムかつ自律的に意思決定を支援する「サプライチェーン・インテリジェンス」へと進化していくのです。