オハイオ州立大学のMi Zhangと、ミシガン州立大学、南カリフォルニア大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の共同研究者らが執筆した論文「Artificial Intelligence of Things: A Survey」がACM Transactions on Sensor Networksに受理された。
この70ページの調査研究は、AIとIoTを融合したAIoT（Artificial Intelligence of Things）分野の包括的レビューである。
現在ネットワークエッジに数十億の接続デバイスが存在し、Armによると2035年までに1兆個の接続デバイスが追加される予測だ。AIoTは深層ニューラルネットワーク、生成AI、大規模言語モデル（LLM）などの技術を電力消費の大きなデータセンターから低電力デバイスに移行させる。
調査には353本のAIoT関連論文がアーカイブされたGitHubリポジトリが付属する。AIoT応用分野にはヘルスケア、スマートスピーカー、動画ストリーミング、自動運転、ドローン、衛星、農業、生物学、拡張現実などが含まれる。具体例として、Octopus v3マルチモーダルAIエージェントやAutoDroid LLM搭載タスク自動化システムが挙げられている。
From: 
AI Upgrades the Internet of Things – Communications of the ACM
【編集部解説】
今回のACM調査研究は、AI業界においてエッジデバイスでのインテリジェンス実装が本格化していることを示す重要な指標です。従来のIoTデバイスが単純にデータを収集してクラウドに送信するだけだったものが、デバイス自体が判断し行動できるAIoTへと進化を遂げています。
この変化の背景には、技術的なブレークスルーがあります。2018年の整数ニューラルネットワークの研究により、従来の浮動小数点計算に比べて大幅な省電力化が実現され、エッジデバイスでのAI実行が現実的になりました。これは単なる技術改良ではなく、コンピューティングパラダイムの根本的な転換を意味します。
特に注目すべきは、Octopus v3やAutoDroidといった具体的実装例が示す可能性です。これらのシステムは10億パラメータ未満でありながら、GPT-4レベルの機能を発揮できることが実証されています。これは、高性能AIが必ずしも巨大なモデルを必要としないことを示しており、AIの民主化に大きく貢献する発見です。
AIoTが社会に与える影響範囲は極めて広範です。ヘルスケア分野では、ウェアラブルデバイスが単なる計測器から個人の健康アドバイザーへと変貌します。スマートシティでは、交通信号や監視システムがリアルタイムで状況を判断し、都市全体の最適化を図ります。農業分野では、個々のセンサーが作物の状態を分析し、最適な水やりや肥料投与を自動実行します。
しかし、この技術革新には重要な課題も存在します。セキュリティ面では、数十億のインテリジェントデバイスが攻撃対象となる可能性があります。従来のセキュリティソリューションをそのまま適用することは困難で、新たな保護メカニズムの開発が急務です。
プライバシー保護の観点では、AIoTが個人データを現地処理することでクラウド送信の必要性を減らし、プライバシーリスクを軽減する可能性があります。一方で、デバイス自体が高度な分析能力を持つことで、新たなプライバシー侵害のリスクも生まれています。
規制面では、AI搭載デバイスの責任の所在や、誤動作時の対処法など、従来の法的枠組みでは対応しきれない問題が顕在化しています。特に医療や自動運転といった人命に関わる分野での規制整備は、技術の進歩に追いついていない状況です。
長期的な視点では、AIoTは人間の生活様式そのものを変革する可能性を秘めています。あらゆる物体がインテリジェントになることで、私たちの周囲の環境が能動的にサポートを提供する世界が実現するかもしれません。ただし、このような未来を実現するためには、技術的課題の解決と並行して、社会的合意の形成や適切なガバナンス体制の構築が不可欠です。
【用語解説】
AIoT（Artificial Intelligence of Things）：AIとIoTを融合した技術領域で、従来のIoTデバイスにAI機能を搭載し、エッジデバイス上で知的な処理を実行できるシステムである。
エッジコンピューティング：データが生成される場所（ネットワークのエッジ）でデータ処理を行う技術で、レイテンシーの削減とプライバシー保護を実現する。
推論エンジン：学習済みAIモデルを使用して新しいデータから予測や判断を行うソフトウェアコンポーネントである。
連合学習：複数のデバイスがデータを共有せずに、各デバイス上で学習を行い、モデルパラメータのみを共有する機械学習手法である。
LLM（Large Language Model）：大規模な言語データセットで訓練された深層学習モデルで、自然言語の理解と生成が可能である。
LoRa（Long Range）：低電力で長距離通信が可能な無線通信技術で、IoTデバイスに広く使用されている。
【参考リンク】
ACM Transactions on Sensor Networks（外部）
センサーネットワーク分野における査読付き国際学術誌で、AIoTを含む最新研究を掲載している。
Nexa AI（外部）
Octopus v3を開発したAI企業で、オンデバイス向けの軽量AIモデルの研究開発を行っている。
AIoT Survey GitHub Repository（外部）
今回の調査研究で取り上げられた353本の論文をカテゴリ別に整理・公開しているリポジトリである。
【参考記事】
Artificial Intelligence of Things: A Survey（外部）
ACM Transactions on Sensor Networksに受理されたMi Zhangらによる70ページの包括的AIoT調査論文
Octopus v3: Technical Report（外部）
10億パラメータ未満でGPT-4Vと同等性能を発揮するマルチモーダルAIエージェント技術報告
The Convergence of AI and IoT in 2025（外部）
2025年のAI-IoT融合トレンドを分析し、エッジAIチップの性能向上とコスト削減を報告
【編集部後記】
AIoTの波は既に私たちの身近なところまで押し寄せています。皆さんのお使いのスマートフォンやスマートウォッチも、実はAIoTデバイスの一種かもしれません。今後数年で、あらゆる日用品がインテリジェントになっていく可能性があります。
この変化をどう捉えるべきでしょうか。便利さの向上と引き換えに、プライバシーや自律性を失うリスクがあるのでしょうか。それとも、AIoTは人間の能力を拡張し、より豊かな生活を実現する鍵となるのでしょうか。
皆さんは、身の回りのどんな物体にAI機能があったら便利だと思いますか。コメント欄で、ぜひご意見をお聞かせください。
