ロボットシステムとドローンへの世界規模での支出は、2019年には2018年より17.6パーセント増加して合計で$1157億ドルになり、またこの傾向は2022年まで継続し、支出額は$2103億ドルに達するとIDCでは予測しています。IDCアナリストのJohn Santagateによると、世界の最大企業2,000 社のうち60パーセントが2021年までに自立移動ボットを展開するとされています。フルフィルメントに関する厳しい物流課題があるため、同セクターでは本製品を特に早い時期から採用しています。
顔認識とプライバシー
顔認識技術の力は対立関係をもたらしています。システムは既にセキュリティの向上や、行方不明の人の確認、スマートなプロのサービスの提供のために使用される一方で、この技術が我々を取り巻くプライバシーをはぎ取り、「ビッグブラザー」のような監視社会につながる恐れがあるという純粋な懸念もあります。プライバシーに関する懸念があまりに大きいため、多くの店舗が店内で顧客を追跡したり、あるいはプロフィー作成をしているものの、大多数の店舗はその事実を公表していません。
エッジコンピューティング とデータの未来
クラウド コンピューティングは、データ ストレージ と、インタ―ネット上でアクセスされたサーバーでの処理の双方を中央化するために、大きく邁進してきました。このアプローチは確かにビジネスにとって優れている一方(これなしに、Slack や Dropbox などのサービスはあり得ません)、新しいモデル は、当初はクラウドコンセプトとは一致しないと思われた興味を集め始めています。
ビッグデータ、大きなクエスチョン。 エッジコンピューティングに答えがあるか？
この成功のカギとなるのがビッグデータです。これは従来のソフトウェアではあまりに大きすぎて処理できないデータマイニングセットだと言えましょう。ビッグデータによって、企業はフォーマット済みのロー・ストリーミングデータなどの膨大な情報網を理解して、より正確に成果を形成したり、さらには未知の相関関係を発見することができます。
エッジAI はあなたにとって（クラウドにできないことで）何ができるか?
レイテンシこそが問題なのです。すぐそばにいれば、すぐに動作できます。視線をそらす前に、適切なアピール力のある広告を提供し、運転中に探していた店舗を指摘し、同僚が自分の先に向かっていることを知らせ、忙しい交差点で自動走行車が他の車両を回避するのを手伝うなど、今こそ実行するべき時です。」
