IoTやAIの分野を学ぶ上で、知っておきたい用語をピックアップ！DX（Digital Transformation）化が加速する社会において、IT分野への学びに興味がある人もぜひチェックしてみてください。

1. IoT（Internet of Things）

IoTとは「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」という意味です。さまざまなモノにセンサーや通信機能を搭載し、モノとインターネットを接続する技術の総称を指します。ネットワークをとおして集められたデータを分析することで、新たな製品やサービスの開発に活用されます。例えば、外出先からエアコン・ロボット掃除機等の操作がおこなえるなど、私たちの生活をより便利にしてくれる製品が日々生まれています。

2. 人工知能（AI）

人工知能（AI）とは「Artificial Intelligence」の略です。人間の学習能力と同じように経験をデータとして蓄積し、意思の決定や将来の予測をコンピュータによって実現したソフトウェアやシステムのことを指します。人間の脳でおこなわれる知的な作業をコンピュータに肩代わりさせることで、人々の生活をより豊かで便利なものへと進化させます。現在では、お掃除ロボットや自動車の自動運転、医療、建築など多くの分野で人工知能が活用されています。

3. M2M（Machine to Machine）

M2Mとは、Machine to Machineの略で、ネットワークに接続された機械（Machine）と機械が通信し機能する仕組みを指します。コンピュータやサーバなどの情報機器のみならず、一般家庭の家電製品など、相互接続されたモノ同士がネットワークをとおして、自律的・自動的にコントロールや最適化がおこなわれます。

4. 5G（第5世代移動通信システム）

2015年から導入された、携帯通信4G LTEの上位にあたる移動通信システムを指します。約110Mbps～1Gbpsの通信速度だった4G LTEに対し、最高伝送速度10Gbpsの高速通信が5Gでは可能となります。5Gはスマートフォン、タブレット端末などの移動通信のみならず、自動車分野や産業機器、医療、建築など、あらゆる分野において利用範囲が拡大します。IoT化にとって5Gは重要な通信技術となります。

5. スマートセンシング

光や温度、衝撃などといった情報を検出し、数値化する処理が組み込まれたセンサによる技術の総称です。例えば人の脈拍や体温などを検知して、健康管理に応用する技術が進められています。建築や自動車、農業などの分野へも活用することで、安全確保や効率化が発展することに期待されています。また収集された情報を分析することで、新たな需要の創出や問題解決に繋がり、M2MやIoT産業を発展させる上で大切な技術です。

6. 可視化（見える化）

IoTの産業への導入にあたって、モノからのデータ収集・分析をおこなうことで、企業活動における業務の進捗・実績を見えるようにすることを指します。業務上の課題解決、問題を未然に防ぐなど、業務改善への取り組み全般を意味しています。

7. サイバーセキュリテイ

サイバーセキュリティは、コンピュータなどへの不正侵入、破壊、ウイルス汚染等の攻撃から防御する行為を指します。IoTの分野においても、スマート家電や産業機器などインターネットに接続されたデバイスがサイバー攻撃の対象となります。システムの脆弱性の修正や適切なパスワード管理、機密データの暗号化などをとおして、サイバー攻撃に対する防御をおこなうことも大事な技術です。

8. 機械学習（ML：Machine learning）

機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術です。データをコンピュータが解析することで、法則性やルールを見つけ出す、現在のAIの中核技術とも言えます。次に紹介するディープラーニングも機械学習の一部です。

9. ディープラーニング

ディープラーニングとは、「深層学習」とも言われ、人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術で、機械学習が内包する技術のひとつです。ディープラーニングのディープとは、処理の層を深く（多く）することを指し、より複雑な判断・処理が可能です。ディープラーニングでは、細かい特徴まで抽出できるため、画像認識や音声認識の分野で幅広く活用されています。

10. データベース

検索やデータの蓄積を共有・管理・運用できるよう、一定の形式で整理された情報の集まりを指します。例えば、インターネット検索や通販サイト、チケットの予約システムなどでデータベースが活用されています。IoTの分野では、センサーから取り入れた情報、処理をした結果の情報を管理する必要があり、データベース操作技術やデータベース設計技術が求められます。

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