データの速度

高速データ:
第四次産業革命を促すエンジン

デジタル技術が生活と仕事のあらゆる側面を事実上繋げる中、第四次産業革命が私たちのもとに到来しています。車から冷蔵庫や製造装置まで、ますます多くのモノが「スマート」化しています。これらのモノは、カメラ、センサー、ソフトウェア、その他の技術により生成されたデータを使い、私たちの作業を支援するだけでなく、私たちの代わりに作業をこなしてくれます。各取引で作業をよりうまくこなす方法を学習しながら、さらには、人工知能(AI)を使って自主的に判断まで行います。

この画期的な新たな時代を先導する全てのテクノロジーの中でも、AIは間違いなく、最も重要で複雑なものです。

AIは、必要な多くの行動・反応・判断を独力で実行しながら、乗客や荷物をA地点からB地点まで安全かつ効率的に運ぶよう車両に教えることで、自動運転車における「自主性」を可能にします。

AIは、農場で働くドローンが、作物がいつ水、肥料、殺虫剤が必要かを判断し、適度な量でそれを適用し、熟した頃に作物を収穫できるよう支援します。

AIは、ロボットが人間と協力して作業し、また、単独で機能できるようにします。そして、いつか、工場は、在庫を管理し、修理を行い、人間の介入なしで、需要の変化に応じて生産計画を調整しながら、自分で運転するサイバー物理システムへと変化します。

しかし、AIが機能するためには、「高速」データが必要です。このデータは、生成、収集から1日後あるいは1時間後ではなく、人間の知能と同じように、リアルタイムで瞬時に処理、分析されるものです。インダストリー4.0はAIに左右されるため、高速データがこの新たな革命を促すエンジンであると言うことができます。このエンジンの燃料とも言えるのが、処理能力と巨大なメモリのリポジトリです。

最初の3つの革命

人類の歴史のほとんどで、採集した材料から、1万年前の農業時代の幕開けには栽培した材料まで、すべては手作りでした。動物の家畜化と利用はそれ自体で画期的でしたが、本当の産業化は機械が生産工程に導入された頃に始まりました。

マイクロンのITディレクター、Tim Long氏によれば、最初の3つの産業革命は、次のように分類することができます:

  1. 機械化。18世紀中ごろから19世紀中ごろまでの100年間に起こった第一次産業革命は、水力と蒸気動力を使って製造工程を機械化することから始まりました。
  2. 電化。19世紀末から20世紀初期にかけて、電力が工場で使用されるようになり、組み立てラインや大量生産が可能になりました。
  3. 自動化。20世紀中ごろには、ロボットを含むデジタル技術が製造工程に加わり、以前は人間が行っていた作業の多くが自動化されました。20世紀後半のコンピュータの拡散と90年代のインターネットの台頭により、企業は事業をグローバルに展開し、消費者はたったの1クリックで世界中で買い物ができるようになりました。

この一つひとつの革命が、商品やサービスの生産方法を大きく変え、より速く安価に、そして、過去には不可能だったほど大量に生産できるようになりました。それぞれで、市場と潜在的利益が拡大し、製品はより安価で広く利用が可能になりました。

現在進んでいるインダストリー4.0では、ビジネスモデルとそのやり方にもう一つの大きな変化が約束されています。繋がりがこの時代の特徴です。車からコンピュータやロボット、トースターまでの全てが、Connected Age(繋がる時代)にはリンクされ、モノ同士やモノとヒトが通信しながら、ユーザー体験をカスタマイズしたり、各業界の単調な作業を自動化したりして適応していきます。単調な作業から解放された私たちは、より複雑で代わりがきかないような仕事に集中できるようになります。そして、その多くに、テクノロジーが絡んでくるでしょう。

人々は、ウィジェットをつくる代わりに、勝手に運転が行われる工場を設計するようになるでしょう。また、トラックを運転する代わりに、フリートでの移動をプログラムし、問題のトラブルシューティングを行うようになるでしょう。さらに、耕したり、植えたり、収穫したりする代わりに、農業経営者は、これらの作業を行ってくれるあらゆる技術を管理して、自分の時間は穀物生産高を最大限に伸ばすことに費やすようになるでしょう。

そして、全体的な相互依存、連結されたデジタルエコシステムの全てが、各工程の各段階を通知する際、データに依存することになります。

データ爆発

世界中に存在する全てのデータのうち、90%が、この2年間で作成されています。私たちの機器は、日々、250京バイト、つまり2.5エクサバイトのデータを生成しており、この数字は、電話、タブレット、コンピュータ、その他の接続機器の数が毎年飛躍的に増加すればするほど、大きくなります。

インターネット利用者の数は、2018年、40億を上回ると予想されており、この数は、世界の76億の人口の半分以上に相当します。センサー、カメラ、アプリ、インターネット、ブルートゥース、その他のデジタル通信形態を通してモノ同士や私たちと繋がるモノのネットワーク、「モノのインターネット」で繋がっているデバイスの数は、2018年に231.4億、2025年には744億に達すると見られています。

これは、実に大量のデータです。例えば、顧客の希望やニーズ、購入内容に関する洞察を得ることで、品揃えやマーケティングアプローチを改良したいと願う事業にとっては、真のデータの宝庫です。多くの企業は、この方法でしかデータを利用していません。過去数週間、あるいは数か月分のデータを処理し、結果を分析することで、何を調整すべきかを判断しています。「ビッグデータ」の巨大なリポジトリは、未だ未開封の「池」に眠っており、分類、精査されるのを待っています。

今日、データを無視することは、とんでもなくもったいないことであると言えます。このようなデータの池が放置されればされるほど、その利用価値は下がっていきます。

しかし、第四次産業革命により、これらの池自体が無駄になります。「静止中」のデータは、すぐに陳腐化するでしょう。高速こそ、その居場所なのです。

速度こそが最も重要

押し寄せる煙と鳴りやまない警報器に目覚めたら、あなたは家の外に出る判断を下す前に、まず座って考えますか?そんなことはありませんね。すぐに、火事が発生していると理解し、ドアの外へ逃げます。

同じように、人工知能が本当にインテリジェントになるためには、情報、つまりデータを処理し、リアルタイムあるいはそれに限りなく近い速度で行動を調整できなければなりません。

これは例えば、工場の場合、ロボットが欠陥品または不良品を検知し、作業を進める前に別の部品と交換することなどを意味します。ソフトウェアが情報を処理する間、機械が何週間も何か月も何もしない訳にはいきません。あるいは、ロボットが、不良品を無視して組立作業を進め、製造品に不具合が起こってから初めて情報を精査するようなことではいけません。

繋がる時代で競争に参加するためには、「高速データ」こそが最も重要なのです。時間の浪費、躊躇、優柔不断は許されないのです。工場の現場において、休止は多大な損害、遅延は操業停止を意味することもあり、多額のお金が絡んできます。携帯電話業界においてその額は、毎分22,000ドルともいわれています。

トレンドを見極めたり内省的判断を下したりするには素晴らしいものの、回顧的な「バッチ」データ処理は、インダストリー4.0で企業が競争に参加するには明らかに不十分となるでしょう。ロボット、ドローン、自動運転車を含め「スマート」デバイスに埋め込まれるコンピュータは、今後、人間の脳と同じように、有意義な方法で生成され次第すぐにデータを処理できなければならないでしょう。

思考の速度で処理をする

私たちの脳はどのような仕組みになっているのでしょうか?情報は私たちの五感を通して入り、私たちの知性がほぼ瞬時にそれを処理、分析します。熱々の小鍋に触れれば、次に何をすべきか考える必要もありません。花の良い香りをかげば、鼻と「バラ」との間に遅延時間はありません。

私たちの知性は、考え、感覚、感情と言ったデータを驚くほど速く処理することができます。コンピュータは、複雑な数式を私たちよりも断然早く解き、チェスにおいても私たちに勝てるかもしれませんが、情報を取り入れて数ある可能な選択肢の中から選択することにおいて、その速度と賢さで人間の脳に勝るものはありません。今のところは、です。

第四次産業革命で、コンピュータがこれまで以上に人間の能力に近づくことは、間違いありません。自動運転車が玉突き事故を回避するためには、瞬時に、事故を処理してそれを回避する道を選択できなければなりません。工場のロボットの場合は、多額の損害に繋がる操業停止が発生してしまう前に、摩耗した部品を検知、修理できなければなりません。ドローンの場合は、子どもや動物が畑に走り込んできたら、即座に殺虫剤の散布を停止できなければなりません。

機械がこれらの計算を即座に行う能力は、私たちの知性の場合と同じく、その処理速度とメモリに左右されます。インダストリー4.0では、数秒あるいは数ミリ秒単位ではなく、ナノ秒単位で大量のデータを取り入れ、分類、分析できるコンピュータが必要になります。マイクロンでは、AIを完全に可能にするため、これまで以上に高速でますます効率的なメモリソリューションの研究、開発を加速させています。

「我々は、AI応用空間において、メモリがますます重要な役割をこなす機会をたくさん見ています。」と、マイクロンのシニアフェローのMark Helm氏は述べています。「データは、AIを可能にする基軸通貨です。」

コンピュータシステムが、Eメールを確認したりインターネットを閲覧したりといった「履歴的」ワークロードを実行する場合と、人工知能の機能の仕方を比較してみると、AIにとって、データは断然重要な要素であることがすぐにわかるとHelm氏は述べています。

「これは、マイクロンにとって、データの保管者となるチャンスを意味します」

とHelm氏は続けます。私たちの脳と同じように、極度の速さでグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)へとデータを入力できるGDDR6グラフィックス・メモリであれ、システム内でデータを流す当社のDRAMやNANDメモリ製品であれ、マイクロン製品は、AIデータのゲイトキーパーという位置にあるのです。

人工知能の未来は、思考の速度で移動するデータにかかっています。少なくとも人間と同じ速度でデータを処理できるようになれば、コンピュータは素晴らしい成功要因となり、文明をまた一歩大きく前進させるでしょう。人類を新たな最先端領域へと導くためには、「常に」とHelm氏は言っていますが、「その曲面に先んじて」さらに早く対応しなければならないということを、マイクロンは知っています。

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