ここ最近、ベンダー各社からIoT（Internet of Things：モノのインターネット）関連のクラウドサービスの発表が相次いでいる。

　例えば米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2015年10月8日（米国時間）に、IoTアプリ構築向けサービスの「AWS IoT」を提供開始した（関連記事：IoTアプリ構築向けの「AWS IoT」が登場、100万メッセージで8ドルの従量課金、写真1）。

写真1●AWS IoTを発表した米アマゾン・ドットコムCTO（最高技術責任者）のバーナー・ボーガス氏
写真1●AWS IoTを発表した米アマゾン・ドットコムCTO（最高技術責任者）のバーナー・ボーガス氏
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　NTTコミュニケーションズも2015年10月8日に開催した自社イベントで、2016年春にIoT（Internet of Things：モノのインターネット）基盤サービスを提供すると発表している（関連記事：通信コスト武器にクラウド普及を狙う、NTTコムが描くIoT戦略、写真2）。

写真2●NTTコミュニケーションズが2016年春の提供開始を目指すIoT基盤サービスの概要
写真2●NTTコミュニケーションズが2016年春の提供開始を目指すIoT基盤サービスの概要
（NTTコミュニケーションズの講演資料を抜粋）
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主眼はビッグデータ分析

　これらのサービスの特徴は、IoTの数ある用途の中でも特にビッグデータ分析に主眼を置いている点だ。大量のIoT機器に取り付けたセンサーデータを収集し、クラウド上で分析することで、機器の保守業務の効率化や顧客の需要予測などに生かす。

　多数の機器によって大量かつ高速に生成されるデータからビジネスに有意な知見を得るには、人力では限界がある。そこで必要になるのが、機械学習などの人工知能（AI）の活用だ。

　AWSは2015年4月に、機械学習のクラウドサービスである「Amazon Machine Learning（ML）」を投入している（関連記事：アマゾンがビッグデータ施策を拡充、機械学習やファイルストレージのサービスなど）。

　マイクロソフトは2015年2月に、同様の機械学習サービスである「Azure Machine Learning（ML）」を正式リリースしており、企業の利用・検討数で一歩リードしている。Azure MLの発表自体は2014年6月だ（関連記事：Microsoft、機械学習のクラウドサービス「Azure ML」を発表）。

　例えば竹中工務店は東京都千代田区の大手センタービルで、空調の運転状況から温度センサー情報まで、ビル制御に関する全てのデータをマイクロソフトのクラウド上に蓄積し、Azure MLの活用につなげている。