今更感のある内容ですが、先月開催されたSORACOM Discovery 2025に行ってきました。社会人だと休みで行けばいいのですが、現在は休職中なのでそんな金銭的な余裕もないため、高速バスを乗り継いで参加してきました。
「SORACOM Discovery 2025」 東京ミッドタウン（六本木）にて、7月16日開催 - ニュース | 株式会社ソラコム
学び直しの身として、ChatGPTや画像生成AIなど、日常的にAIツールを使うようになった私ですが、以前は電子工作の延長線上としてIoTに興味がありました（ただし業務ではない）。そんな興味がある中でしたが、「今後、AIとIoTがどう連携するのか」「それが私たちの仕事や生活にどんな変化をもたらすのか」については、あまりピンと来ていませんでした🤔
そんな中でも昨年リリースされていたSORACOM Fluxの機能が充実するというリリースもあり、なんとなく「AIとIoTの架け橋」となるプラットフォームなんだな～という理解になってきました。
私と同じ同じように「AIは使えるけれどIoTとの連携はよくわからない」という方に向けて、このSORACOM Fluxを通じてIoT×AIの世界をうかがい知れればいいかなと思っています。
SORACOM Fluxとは？
IoTって結局何？
あまり、IoTを知らないという方もいるとは思うのでまず基本から。
IoT（Internet of Things）とは、センサーやカメラなどの「モノ」をインターネットに接続し、データをやり取りする仕組みのことです。例えば、工場の温度センサー、建物の監視カメラ、農場の土壌湿度計などのすべてがIoTデバイスとなってデータをインターネット上に集約していくなんてことになるわけです。
従来は、これらのデバイス群からデータを取得して何かを判断・実行するには、ある程度高度なプログラミング知識が必要でした。ここに大きなハードルになっていました。
SORACOM Fluxの優れた点
SORACOM Fluxは、2024年7月に発表されたローコードのAI-IoTアプリケーションプラットフォームです。これまでプログラマでなければ実装できなかったIoTアプリケーションを、視覚的な操作、しかもAIを組み込んで作れるようにした点が大きな衝撃でした。
つまり、ChatGPTやGeminiなどのAI（LLM）も含めて、IoTデバイスから集約したデータと連携させて、自動的に判断・動作するシステムを簡単に作れてしまうという機能になります。マジすごいですね🤩
現場の知識が武器になる時代
AIとIoTの連携に際して重要になるのは「現場の業務知識」かもしれません。長年の経験で培った「こんな時はこう判断する」「これが起きたらあれを確認する」といった経験的知見。これをAIとIoTの力で自動化できるとしたら？
例えば、工場で長年働いてきた方なら「この音がしたら設備に異常がある」「この温度パターンだとメンテナンスが必要」ということを肌感覚で知っています。SORACOM Fluxなら、この経験を「プロンプト化（自然言語の指示）」として入力するだけで、AIがその判断し、自動的に制御するシステムが構築できます。
実は学び直しの絶好のタイミング！？
SORACOM Fluxは順次新しいAI技術に対応していきます。つまり、日頃使っているAIサービスを、IoTの世界でも活用できるということです。新しく覚えることはこれまで通りで、既存の知識を拡張できるということです。
実際に何ができるのか？
あんまりイメージがつきにくいので少し具体的な例を出してみたいと思います。
アナログメーターのデジタル化
古い工場や建物には、まだアナログの温度計や圧力計がたくさんあります。これらを全てデジタル機器に交換するには多額の費用がかかりますが、SORACOM Fluxであれば、
- カメラでメーターを撮影
- AIアクションでその画像を解析し、数値を読み取らせる
- 設定した閾値を超えたら、自動でSlackに通知を送る
このような仕組みを、ローコードで構築できます。現場で「この数値が危険ラインだ」と知っている方なら、その知識をそのまま活用することが可能です。
安全監視システム
建設現場での安全管理では、従来なら専門のシステム会社に数百万円で依頼していたような監視システムも、SORACOM Fluxであれば、
- 監視カメラが動きを検知
- AIアクションで「作業員がヘルメットを着用しているか」を判断
- 未着用を検知したら即座に現場管理者に警告
これらは以前なら専門的なコンピュータビジョン技術者でなければ作れませんでしたが、今では業務を知る現場の方が自分で構築できる時代となったのです。
IoTデータをAIに入力すると何ができそうか。
先ほどの事例を拡張していくことで、IoTデバイスから得られるさまざまなデータをAIに分析すれば、これまで人間が行っていた判断や作業を自動化できます。
【数値データ × AI】センサー情報の知的な判断
温度・湿度センサーからの賢い制御
- 従来 → 設定した数値を超えたらアラーム
- AI活用 → 過去のパターンと現在の状況を総合的に分析し、「明日の天気も考慮すると、今エアコンを調整すべき」といった予測的な判断
電力使用量の最適化
- 従来 → 使用量が多いことがわかるだけ
- AI活用 → 「この時間帯のこの使用パターンは機器の不調のサインかもしれません」「来週の気温予報を考慮すると、今設定を変更すれば電気代を15%削減できます」
【画像データ × AI】目視作業の自動化と高度化
- 製品の表面検査
- 野菜の選別
- 建材の点検
- *駐車場での車両管理
- 工事現場での安全確認
- 店舗での状況把握
【音声データ × AI】聞き分けのプロの配置化
- エンジン音の分析
- 空調設備の監視
- 製造ラインの状態把握
【映像データ × AI】動きと時間が関連する高度な分析
- 組立工程の監視
- 接客品質の向上
- 交通状況の分析
【複数データの組み合わせ × AI】総合的な状況判断
- 予測保全（メンテナンス）
- エネルギー管理
- 在庫最適化
経験による知見のデジタル化
これらの活用例を見て気づくのは、「AIに何を判断させるか」「どんな基準で判断するか」を決めるのは、結局は現場を知る人間だということです。
人間の強みを活かす
- 異常の定義 「これくらいなら大丈夫」「これは危険」という基準
- 優先順位の判断 「これは急ぎ」「これは様子見」という現場感覚
- 例外対応 「普通はダメだけど、この場合は OK」という柔軟性
AIは膨大なデータを瞬時に処理できますが、「何が重要か」「どう判断すべきか」は、経験を持つ人間が教える必要があります。つまり、自分たちのような現場経験を持っている人間にも役割がありそうです😎
AIとIoTが普及すればするほど、「どんな判断基準でシステムを作るか」という現場の知識が重要となり現場知識の価値が再認識されるのかもしれません。
おわりに
SORACOM Fluxは、学び直し世代にとって「AIは使えるけれどIoTはわからない」という壁を取り払ってくれる画期的なプラットフォームとなるのではないでしょうか。プログラミングを覚える必要はありません。現場で培った経験と判断力、そして日頃使っているAIの知識があれば、活躍の場はまだまだありそうです。
技術の進歩は早いですが、現場を知る私たちの経験は決して古くならないのかもしれません。むしろ、AIとIoTという新しい道具を手に入れることで、その価値はさらに高まってのではないかと感じました。
フィールドを持ってない自分がいっても説得力が足りませんが🥲
