アンビエントコンピューティングは、説明が簡単であると同時に複雑でもある概念です。簡単に説明すると、コンピューターや技術リソースとのやり取りに手動介入を必要とせず、テクノロジーを活用するということです。
より複雑な説明としては、アンビエントコンピューティングとは、人間が物理的に存在する、あるいは人間の身体に装着されたバックエンド技術を使用し、人工知能や機械学習などの原理を用いて独立して動作するというものです。簡単に言えば、アンビエントコンピューティングとは、基本的に環境ベースのハンズフリーコンピューティングです。
参照: 採用キット: IoT 開発者 (TechRepublic Premium)
アンビエントコンピューティングは21世紀のトレンドのように思われるかもしれませんが、実は想像以上に古くから存在しています。1984年に発売された「クラッパー」は、手を叩くだけで照明などの電気機器のオンオフを切り替えられるガジェットで、あまりにも有名で、そのキャッチーなジングルを今でも覚えている人も多いでしょう。私にとって、これはまさに大衆向けに量産されたアンビエントコンピューティングの先駆けと言えるでしょう。しかし、アンビエントコンピューティングが本格的に普及し始めたのは2010年代に入ってからで、広く普及したのはここ5年ほどのことです。
映画と日常生活におけるアンビエントコンピューティングの例
映画には、知覚能力を持つHALコンピューターが登場する『2001年宇宙の旅』などのSF映画におけるアンビエントコンピューティングの例が溢れている。HALコンピューターは、独自の気まぐれに基づいて要求に応じてポッドベイのドアを開けたり開けなかったりする。また、さまざまなスタートレック映画では、さまざまなキャラクターが「コンピューター：」で始まる音声コマンドをコンピューターに発行する。
余談ですが、映画におけるアンビエントコンピューティング、あるいはその欠如の例として私が最も気に入っているのは、「スタートレック4：故郷への長い道」です。仲間と共に地球を救うために1986年にタイムスリップしたチーフエンジニアのモンゴメリー・スコットは、マウスで発した音声コマンドに当然ながら反応しないため、1980年代のコンピューターとインターフェースをとるには実際のキーボードを使わなければならないことに気づき、不満げな表情を浮かべます。
アンビエントコンピューティングの潜在的な欠点
Skynetに関する決まり文句のジョークはここでは省きますが、アンビエントコンピューティングの要素がアイザック・アシモフの「ロボット工学三原則」を遵守しているかどうかは懸念事項です。「テクノロジーは人類に危害を与えてはならない」という原則と、「セキュリティとプライバシーはアンビエントコンピューティングの潜在的な欠点である」という原則です。スパイされることへの懸念から、Alexaデバイスの購入を拒否するテクノロジー業界の人々を私は知っています。
ここでもう一つ、潜在的なマイナス面を思い浮かべます。それは、特定の知識やスキルの喪失です。コンピューターが代わりに何かをしてくれるようになると、あなたはコンピューターに頼らざるを得なくなるかもしれません。もし、自宅の音声操作による温度調節が故障し、自分で温度を上げたり下げたりする方法を理解できないとしたらどうでしょうか？
アンビエントコンピューティングにおけるベンダースペース
Amazon、Google、Samsung、Appleといった大手コンシューマーベンダーのほぼすべてが、何らかの形でアンビエントコンピューティング製品をラインナップしています。アンビエントコンピューティングの提供と発展という唯一の目的を持って事業を展開している企業は多岐にわたります。
こうした例としては、金融AIプラットフォームを提供するAppZen、音声分析を臨床的洞察に変えるEleos Health、音声入力を分析してイベントや傾向を判断して必要なアラートを送信するVocalytics、コンピュータービジョンインテリジェンスを使用して自動化された状況コンテキストで「人間に近い知覚」を提供し、セキュリティインシデントを未然に防ぐAmbient.aiなどが挙げられます。
アンビエントコンピューティングの最新動向
Alexa、Siri、Bixby 音声アシスタントがアンビエント コンピューティングにもたらす価値については紹介や説明は不要ですが、これらはこのコンセプトの代表的な例です。
Apple Watchとフィットネストラッキングブレスレットも、現代のアンビエントコンピューティングの好例です。音声によるコミュニケーションが促進され、装着者に関連する環境や物理的な要素を追跡・対応することができます。Apple Watchは、歩数や昨夜の睡眠時間を教えてくれるだけでなく、階段からの転落など、医療上の緊急事態を検知し、装着者がデバイスからの「大丈夫ですか？」というメッセージに反応しない場合は、救急サービスに通報します。
アンビエントコンピューティングは、実社会におけるビジネス活用例も数多く存在します。スマート照明、Alexa for Business、会議室やデスクトップシステムとモバイルデバイスの統合など、多くの事例は消費者のニーズと重なりますが、これらの事例は、企業がこのテクノロジーを通じて時間とコストを節約し、従業員のユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を示しています。
ショッピングサイトやカスタマーサービスサイト向けのチャットボットも典型的な例です。これらのチャットボットは必ずしもすべての問題を解決できるわけではありませんが、基本的なアドバイスを提供したり、データを収集して、それを人間に引き継ぐことができます。
IoTデバイスは、アンビエントコンピューティングにおいて重要な役割を果たしています。Apple Watchやフィットネストラッカーにとどまらず、多様な分野で動作し、多様なサービスを提供できます。例えば、セキュリティシステムや火災警報器、スマートファクトリー機器、医療センサー、出荷・物流追跡などが挙げられます。
もちろん、発展途上の技術に関連するすべてのコンセプトが成功し成長するわけではありません。Google Glassを覚えていますか？私自身、何年も前にこの製品に大きな期待を寄せてこの話題を取り上げたことがありますが、それが失敗に終わったという事実は、技術がどのように進化するかを如実に物語っています。ある側面は強化される一方で、ニッチな分野に合わないものは廃れていくのです。
アンビエントコンピューティング分野の今後の展望
継続的な自己学習は、アンビエントコンピューティングの未来にとって重要な要素です。Amazon.scienceにはこのトピックに関する包括的な記事が掲載されており、自己認識型デバイスや家電の分野では大きな進歩を遂げてきましたが、人間やビジネスの習慣、トレンド、自己メンテナンスに関するより深い知識の獲得など、自動化の可能性は常に存在しています。
私自身、組み込みデバイスがスマートフォンやフィットネストラッカーといった携帯型デバイスの必要性をなくす日が来ると予見しています。それは、体内に注入または挿入される包括的な小型モジュールとなるかもしれませんし、組み込みデバイスという概念に抵抗のある人にとっては、シンプルな宝飾品のようなものとなるかもしれません。
コミュニケーションと統合の概念が発展するにつれ、アンビエントコンピューティングは、人からデバイスへ、あるいは従業員から企業へと至る範囲から、より複雑な可能性を秘めたより広い範囲へと拡大していくでしょう。相互取引を行う企業は、アンビエントコンピューティングを活用して、補給の自動化、天候分析による配送停止、返金や割引の自動化などを実現できるかもしれません。
消費者は、健康状態や行動の異常を検知して推奨事項を提示し、適切な担当者に警告し、健康保険会社の AI システムに連絡して、良い習慣による健康増進と引き換えに保険料の引き下げを交渉できるアンビエント コンピューティングの恩恵を受ける可能性があります。
多くのテクノロジーと同様に、私たちが直面する可能性のある唯一の限界は、コンピューティングリソースが実現できるものではなく、人間の脳が想像できるものです。アンビエントコンピューティングは、この分野でも役立つ可能性があります。
