IoT, IQP, 인공지능 - 엑스퍼트 시리즈 M2M부터 IoT, 나아가 IoE로 ~IoT 애플리케이션 개발의 실태~/ 야노경제연구소

<일본시장조사보고서＞엑스퍼트 시리즈 M2M부터 IoT, 나아가 IoE로 ~IoT 애플리케이션 개발의 실태~(일본어판)

자료코드 R58309400 / A4 38p / 2017.02.08

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◆엑스퍼트 시리즈란?
야노경제연구소는 2016년부터 일선에서 물러난 시니어를 「사외 마이스터」로 등록하여 현역시절의 다양한 경험, 지견, 인맥 등을 야노경제연구소의 사업활동을 통하여 사회에 환원하는 새로운 조직을 신설하였습니다.
엑스퍼트 시리즈는 사외 마이스터가 집필한 새로운 관점으로 본 오리지널 리포트입니다. 오랜 세월을 통해 기른 경험·지견에 의한 기술 및 개발, 시장에 대한 날카로운 분석으로 기존의 시장조사자료와는 다른 정보를 제공합니다.
본 리포트는 야노경제연구소 사외 마이스터인 하야카와 데쓰로(객원 연구원)씨가 정리했습니다.

◆조사개요
•조사취지
2016년 6월 각의결정된 「일본재흥전략 2016」 에서 다루어지고 있는 전략은 IoT, 빅 데이터, AI 등의 기술적 돌파구를 활용하는 「제4차 산업혁명」이다. 본 리포트는 「IoT, 인공지능, 빅 데이터」시리즈로서 야노경제연구소의 독자적인 「WHARS세미나」와 연동하여 실시·발간하는 제1탄이다.
본 리포트에서는 ①IoT의 역사와 개론, ②IoT를 실현하는 소프트웨어 「IQP」 소개, ③IoT, 빅 데이터, AI의 전체상과 특이점을 전망한다.
일반적으로 지금까지 IoT는 센서·디바이스의 연장선상에 있는 하드웨어 기능이라는 시점에서 주로 다루어졌다.
한편 IoT 및 빅 데이터가 여는 세계는 양적으로 방대할 뿐만 아니라, 이 정보를 활용하기 위한 애플리케이션도 다양하다. 그렇기 때문에 지금까지와 같이 이러한 애플리케이션을 개발하기 위해 전문 프로그래머에게 의뢰하는 것은 현실적으로 불가능하다. 현장의 각 유저가 스스로에게 필요한 애플리케이션(대부분 가시화)을 스스로 만들어가야 할 필요가 있으며, 이 요구를 만족시키기 위해 등장한 소프트 중 하나에 IQP가 있다. 이러한 소프트웨어는 적어도 일본에서는 막 시작된 단계이며, 제품의 존재 자체를 이해해 두는 것만으로도 큰 의의가 있다.
•조사방법
연구원의 직접면담·전화·메일·웹·문헌조사 병용.
•조사기간
2016년 12월~2017년 1월

◆라서치 내용

■게재 내용

1. IoT란 무엇인가?

1.1 개요
 　　(그림1) IoT의 전체상-1[출처：「2016 IoT가 견인하는 센서·네트워크 시장」야노경제연구소]
　　 (그림2) IoT의 전체상-2[출처：「2016 IoT가 견인하는 센서·네트워크 시장」야노경제연구소]
1.2 역사적 경위
 　　(그림3) 역사적 경위[출처：각종 자료를 초대로 필자 작성]
　 　(그림4) IBM1800[출처：「https://en.wikipedia.org/wiki/List of IBM products.」를 토대로 필자가 일본어로 번역]
　 　(그림5) ARPANET[출처：「https://ja.wikipedia.org/wiki/ARPANET」위키백과]
　　 (그림6) 센서 네트워크[출처：「IoT로 확대되는 M2M 시장 2016」야노경제연구소]
1.3 IoT의 적용 분야와 현상
 　　(표1) IoT 적용 분야[출처：각종 자료를 토대로 필자 작성]

2. IQP라는 제품

2.1 제품의 특징
2.2 기능 개요
 　　(그림7) IQP의 구성[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　 　(그림8) IQP의 기능 구성[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　 　(그림9) 데이터 축적[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림10) 디자인 영역[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림11) 애플리케이션 작성 순서[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림12)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림13)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림14)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림15)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림16)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림17)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림18)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림19)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림20)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림21)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림22)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림23)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림24)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림25) 샘플 애플리케이션[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림26)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림27)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림28)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림29)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림30)[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]

3. 향후 전망

3.1 인공지능 및 빅 데이터와의 관계
 　　(그림31) 인공지능과 빅 데이터[출처：각종 자료를 토대로 필자 작성]
　　 (그림32) 인공지능의 역사[출처：각종 데이터를 토대로 필자 작성]
　    (그림33) 딥 러닝[출처：「인공지능을 잘 알 수 있는 책」 고자키 요지 슈와시스템]
　　 (그림34) IQP사가 생각하는 M2M에서 IoE로[출처：「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」일본IQP 주식회사]
　　 (그림35) M2M에서 IoE로[출처：각종 데이터를 토대로 필자 작성]
　 　(그림36) 싱귤래리티[출처：각종 데이터를 토대로 필자 작성]
　 　(그림37) 물건으로 본 가까운 미래[출처：각종 데이터를 토대로 필자 작성]
　 　(그림38) IT의 시점[출처：각종 데이터를 토대로 필자 작성]
　 　(그림39)[출처：「htpp://www.softbank.jp/robot/」소프트뱅크]