「低遅延で接続性に依存しないAIは、接続性が貧弱だったり、利用できないような状況でも瞬時の応答と堅牢なパフォーマンスを必要とするあらゆる種類のアプリケーションを可能にし、これには自動車のナビゲーションや拡張現実、一部の医療アプリなどが含まれる」とDeloitteは述べている。
レポートでは、1つの例として、センサを組み込んだロボットは、M2MとAIを利用することで劇的に改善され、人間の従業員のそばで安全に利用できるようになる可能性があると述べている。
Deloitteは、「新世代の協働ロボットの初期モデルは、主にクラウド上に置かれたインテリジェンスに依存していたが、最近では半導体メーカーとロボット企業が協力して、工場の現場にあるコンピューティング資源や、ロボットそのものにインテリジェンスを組み込もうとしている」と述べている。
Deloitteはまた、製造業者はAIの活用によって、現場で提供するインテリジェンスからメリットを得られる可能性があると示唆している。さらに建設現場では、カメラやドローンなどを利用したリアルタイムの監視によってプロジェクトの遅れを防ぐことが可能だとしている。
「パーベイシブインテリジェンスのトレンドが、多くの産業に対してマクロ的に大きな影響を与えるようになるまでには、まだ何年かかかるだろう」とSchatsky氏は言う。「しかし（中略）その最終的な影響は極めて大きい。インテリジェンスが組み込まれたデバイスはいずれ、ビジネス環境でも、消費者の生活でも当たり前のものになり、今とはまったく別次元のパフォーマンスと効率を実現するだろう」
さらに同氏は、「企業は、将来そのメリットを十分に享受できるように、パーベイシブインテリジェンスが自社の事業や業界に与える潜在的な影響の可能性を探り始めるべきだ」と付け加えている。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
