大規模IoT導入を阻む2つの課題

　クラウドコンピューティングやネットワーク通信技術の発達、精密なセンサー機器を活用して大規模なIoTシステムを構築し、活用する機運が高まっている。これにより、デジタルツインやプラントデータアナリティクスが可能となり、企業利益を大幅に改善することが期待されている。しかし、実際に導入する際には2つの課題がある。「ネットワークキャパシティ」「ネットワークセキュリティ」だ。



　どうすればこの2つの課題を解決できるのか。答えは「自律的分散制御」と「暗号化技術」だ。

ネットワークキャパシティの課題はエッジで解決

　ネットワークキャパシティの課題を解決するには、ネットワークとIoTセンサーを通じて各産業機械を適切にマネジメントすることが重要となる。こうしたマネジメントをするための手法はいくつかあるが、クラウドコンピューティング（クラウド）はその1つだ。


　クラウドには工場に配置されたセンサー端末から送信されたデータが集積し、工場の生産工程を細部まで可視化できるようになった。これは初期のデジタルツインでもあり、集積データを基に可視化されたバーチャル工場を基に、管理層が最終判断（フィードバック）を行うことが多かった。

　しかし、最近では収集可能データが莫大になり、人間では判断が追いつかないケースが出てきた。そこで、人間を介さずに、コンピューターが直接データ送信元である機械にフィードバックを行い、制御しようという機運が高まった。ただし、これをクラウドコンピューティングの枠組みの中だけで実現しようとした場合、データ受信・情報処理・フィードバックの一連のプロセスの中で時間遅延が発生する懸念がある。

　そこで登場したのが、エッジコンピューティングである。エッジコンピューティングでは、情報処理システムの一部をあらかじめ末端（エッジ）に位置する端末機器に組み込むことで、クラウドやネットワークにかかる負荷を分散させる。

　この技術においては、あらかじめエッジにあるセンサー機器に「ミニサーバ機能」を持たせる。ミニサーバ上で情報処理プログラム（エージェント）を作動させ、必要な情報だけクラウドに送信する。つまり、自律的分散制御を行うのだ。

　この仕組みにより、すべてのデータをクラウドに送信する必要がなくなり、遅延が大幅に改善される。工場管理システムの末端では、エッジに位置するコンピューター端末の中にいるエージェントがリアルタイムフィードバックを実施し、ローカル環境に適した最適化を各所で行うようになった。

エッジコンピューティングでマイクロチップ開発競争激化

　こうした自律型分散制御の持つメリットには、多くの企業が期待の眼を向けており、エッジコンピューティング向けマイクロチップの開発を加速させている。その代表例としては、インテルやサムソン、AMDなどがある。

　端末機器に高性能チップを導入しようとした場合、何よりもサイズの問題を克服する必要がある。インテルやサムソン、AMDなどは10ナノメートル以下という極小単位（プロセス）で構成される集積回路の開発でしのぎを削っている。

　加えて、グーグルもエッジ上で機械学習を行うための専用チップとして「Edge TPU」を開発し、エッジコンピューティング開発に近年参入してきている。今後もより多くの先端企業の研究開発がエッジコンピューティングのトレンドを牽引し、自律型分散制御に基づいたIoTネットワークの導入が徐々に本格化するだろう。

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