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ポスト・ビッグデータ時代の経営

自動運転時代にカギを握る
技術の階層構造とは

KPMGコンサルティング
【第4回】 2018年3月14日
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 また、アークテクチャ設計と共に重要なことは、将来的な進化を見据えたセンシング戦略です。

 IoTの目指す先にはほとんどの場合「自動化」、すなわちAIによる処理が含まれます。短期的には人間の判断が不可欠ですが、徐々にAIによる判断の割合が増していくこととなります。自動運転のレベルがまさにその良い例です。しばらくは、人間とAIが手分けして判断をすることになるのです。

 ここで気をつけなければならないのが、人間の判断に必要なセンシングとAIの判断に必要なセンシングは異なるという点です。人間の判断には目視のために視認性のよいイメージングが必要です。一方AIの判断には見た目の綺麗さではなくLIDAR(LIght Detection And Ranging)のようなセンサで取得した3Dモデルが必要となります。将来的にAIの判断領域を広げるのであれば、適切なセンシング技術研究への投資は欠かせません。

 打ち出すサービスでは将来的に何をどこまでAIに任せるのか見据えること、言い換えれば判断の主体の移り変わりを考慮したセンシングの進化論を精緻に描くことが、競争で一歩抜きん出るための要諦であり、デジタル大航海時代の灯台の光であると考えます。

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ポスト・ビッグデータ時代の経営

「ビッグデータ」が活用され始めた企業の現場で「ハードウェア資源不足に対する危機感」が問題となりつつある。この潮目の変化にいち早く気づいたコンサルタントが、「ビッグデータ時代の終焉」と「ポスト・ビッグデータ時代」の経営の要点を明らかにする。

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