2019/01/28

ゼブラ・テクノロジーズ・コーポレーションは1月、2019年のカギを握るトレンドの1つとして「小規模なアクショナブルデータ（アクションに繋がる、実用的なデータ）」を取り挙げた。

同社は、企業がこれまで日々、場合によっては瞬間的に収集・保存した大量の「ビッグデータ」から知見を得てきたことに対して、2019年は「小規模なアクショナブルデータ」に優先順位がシフトする見通しと指摘。

「アクショナブルデータ」とは、ワークフロー内で自然かつ自動的に生成、リアルタイムに近く問題の解決や望ましい結果の達成に向けた行動に活かすことができるもの。データ取得に関しては、二次元のバーコードスキャンがトラック＆トレースの手段として世界市場に浸透。携帯型バーコードスキャナの分野では、販売台数の70％以上が一次元イメージングから二次元へと移行している。

UHF帯RFIDは小売業界における品目レベルの在庫管理にとどまらず、サプライチェーンおよび製造業での導入が進む見通し。2018年には小売、製造、運輸業界全体で100億個以上のUHF帯RFIDタグが使用されたとみられている。また、医療分野での採用も始まっており、臨床や病院等の環境下でトラック＆トレースが広がる可能性もある。

マシンビジョン（MV）はコストやサイズ、速度といった制約事項の最適化が実現した場合には大変有望なテクノロジーであり、MV導入によりビジネスアプリケーションはパターン認識や色彩認識といった付加価値を提供するほか、高度な画像認識ソフトウェアは食料品店のスキャナで商品を直接認識したり、箱のサイズを測定したり、電子製造工程においてプリント回路基板の品質チェックを実施する等、多くの追加アプリケーションに対応した機能を備えていくことになるとみられている。

昨今のオンデマンド経済では、企業はダークデータを実用的なデータとして活用するべく、予測的（何が起こるのかの予想を提供）あるいは規範的（望ましい結果を達成するために何をすべきかについて推奨事項を提供）な知見を必要としており、人工知能（AI）や機械学習（ML）によって強化された高度な分析機能が不可欠になっている。一般的なAIは何を探しているかわからないときに物を特定するために適用できる一方で、MLは探しているものを把握している時に適用可能であり、既知の領域周辺の知識を磨き、最善な次の行動を導き出すルールとロジックを構築できる。