非常に強い関心を集めている機械学習や深層学習（ディープラーニング）について、本連載ではその基本原理と活用の可能性について述べてきた。今回はまとめとして、これらを現実の課題に適用する際の心構えと考え方のポイントについて、事例を交えながら解説する。（本誌）
英国の調査機関「Economist Intelligence Unit」が、各国の企業の上級幹部825人に対するIoTについての調査結果を、2013年の結果と比較してまとめた。対象とする分野は、農業、自動車、建築/不動産、小売り、エネルギー/自然資源、金融、健康/医薬品/バイオ、インフラ、IT技術、製造業、外部委託の施設管理である。
この調査において特徴的だったのは、回答者の大多数が「IoTのビジネスへの影響は大きい」としながらも、「導入速度は予想を下回っている」と認識している点である。IoTがビジネス全般に及ぼすインパクトを「これまで」と「将来」について尋ねた設問に対して21％が「既に大きなインパクトを与えている」と回答し、32％が「これまでは限定的だが将来は大きなインパクトを与えるだろう」と予想している（図1）。また、IoTの導入速度については、当初の予想を下回っているという設問に対して24％が「強くそう思う」と回答し、33％が「ややそう思う」と回答している。導入の阻害要因として、「IoTの技術基盤への投資コストが高いこと」「セキュリティーとプライバシーに関する懸念」「シニア経営層の知識不足とコミットメントの不足」などが挙げられている（図2）。
図1 IoTのビジネス全般に及ぼすインパクト
英国の調査機関「Economist Intelligence Unit」による、各国の企業の上級幹部825人に対するIoT（Internet of Things）についての調査結果の1つ。回答者の半数以上が、現在、または将来のIoTのビジネスへの影響は大きいとしている。
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図2 IoTを利用する上での障害
障害として挙げられているものは、投資コストの高さ、セキュリティーとプライバシーなどである。
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しかし筆者は、コストの課題は急速に改善されていると感じている。社会的な関心の高さから、多くの企業がデータ収集用のツールを提供しており、これから現実的な活用の段階に入るだろう。
