IoTの経済学: 計算コストの低下が劇的に世界を変える

コンピュテーションのコストと消費電力は着実かつ急速に低下しており、それが1兆個のチップが世界に広まるIoTを可能にしようとしています。

吉田拓史

2020年3月10日 — 5 min read

コンピューターは、計算、情報の処理、決定を行う能力を機械に提供します。かつては脳だけがそのような機能を保持していましたが、IoTは、この魔法が遍在する世界を予見しています。無数の小さなチップが建物、都市、衣服、人体に織り込まれ、すべてがインターネットでリンクされています。

IoTが経済に与える衝撃は非常に大きく見積もられています。経営コンサルタント会社のBain＆Companyは、2021年までにIoTへの総投資額が5200億ドルに達すると予測しています。別のコンサルタント会社であるMcKinseyは、将来についてはまだ確信をもっていませんが、IoTの経済的影響は2025年までに毎年11.1兆ドルになると予測しました。IoTが必要とする低電力チップの種類に特化したチップ設計会社であるArmは、2035年までにこのようなコネクテッドデバイスが1兆個になると予測しています。つまり、接続されたデバイスが人の手に負えない数に到達することを意味しています。

そしてArmにはオープンソース命令セットアーキテクチャのRISC-Vという強力なライバルが現れました。RISC-VチップがArｍに匹敵するパフォーマンスを表現するのならば、IoTの世界はもっと自由にもっと安価になることが確定します。それは、エンドユーザーやメーカー、アカデミアにとって好ましい変化です。変化の激しいチップ業界のなかで、Armのビジネスモデルはエコシステムの発展のボトルネックとなりうる場合があるからです。

最初に登場した時、コンピューターは非常に高価なものでした。しかし、コストは長い期間、着実かつ急速に低下しています。今日の計算（Computation）のコストは、最初のマイクロプロセッサが市販された1970年代の約1億分の1です。コンピューターサイエンティストのJohn McCallumが収集した数字によると、1956年の1メガバイトのデータストレージは約9,200ドル（現在の価格では85,000ドル）でした。現在の価格はわずか0.00002ドルです。

Historical Cost of Computer Memory and Storage by John McCallum. Source: https://hblok.net/

コンピューターストレージは、過去50年間で途方もない開発段階にあります。新技術が市場に導入されると、対数スケールで着実に価格が下落し続けています。磁気ストレージの場合、この傾向は過去30年間非常に安定しており、1MBあたりの価格は毎年約3分の1下落しています。プライマリストレージの場合、この傾向はより不安定ですが、全体として、1950年代の最初のフリップフロップに至るまで、同様の低下率が見られます。

"Koomey's Law". Computation per kilowatt has risen sharply. Source: http://www.economicsofinformation.com/2011/09/is-koomeys-law-eclipsing-moores-law.html

過去数十年にわたって、これらの傾向は旅客機や自動車を変え、翼や車輪を備えたコンピューターのネットワークになりました。それらは、洗濯機や煙探知機、サーモスタット、人体に埋め込まれた医療機器にまで広がっています。コンピューター支援による月面着陸の50年後の7月、アメリカの会社パンパースは、使い捨ておむつに留められるように設計されたセンサー「Lumi」を発表しました。それは睡眠パターンを監視し、必要なときはいつでも親にスマートフォンのアラートを送信します。

IoTを実現するには、1兆個以上の安価なコンピューターが必要です。また、それらを相互に接続する方法も必要です。通信データのコストは、コンピューティングのコストよりも予見しづらいです。しかし、より優れた技術によりコストも削減されています。 1860年、ニューヨークからニューオーリンズへの10ワードの電報の送信には2.70ドル（今日のお金で約84ドル）かかりました。最近では、月に数十ドルで、毎秒数十メガビットの接続速度を実現できます。電気通信が安くなるにつれて、それらは広がりました。業界団体である国際電気通信連合（ITU）は、10年前の23.1％から、2018年の世界人口の51.2％がインターネットにアクセスできたと説明しています。

最後の要素は、1兆個のコンピューターの世界が生成するすべてのデータを収集し、それをすべて理解する方法です。最新の機械学習技術は、大量の生データから有用なパターンを抽出することに優れています。近年のコンピューティングの進化は、比較的単純なチップで収集されたデータを、クラウドを構成するデータセンターのはるかに強力なマシンで分析することを実現してきましたが、最近は、データの発生源である端末や端末に近いネットワークの周縁部であるエッジで、データを処理することが目論まれています。

これをエッジ・コンピューティングと呼びます。富士通によると、エッジ・コンピューティングの特徴は、処理の超低遅延化、超大量データの解析、センシング能力の拡張、端末負荷のオフロードの4点が挙げられます。5Gワイヤレスなどのより高速なネットワーク技術により、エッジコンピューティングシステムは、ビデオ処理や分析、自動運転車、人工知能、ロボティクスなどのリアルタイムアプリケーションの作成またはサポートを加速できます。

エッジコンピューティングは次世代5Gセルラーネットワークと親和性があります。通信プロバイダーがワイヤレスネットワークに5Gを組み込むと基地局とは別に5G用のタワーを増やし、隣接するマイクロデータセンターを追加すると予測されます。顧客はタワー内のスペースを所有または借りて（コロケーション）、独自のマイクロデータセンターを置くだろう。彼らはエッジ・コンピューティングを行い、通信事業者の広範なネットワークへのゲートウェイに直接アクセスしたり、パブリッククラウドに接続したりすることができます。

Microsoft、Dell、Intel、Huaweiなどのコンピューティングジャイアントは、工場、センサーを収集してデータを収集するためのインフラストラクチャを提供することで、産業のコンピューター化を支援すること。そしてそれらが収集するものを分析する計算能力を約束しています。彼らは古い産業企業と競争し、協力しています。ドイツの産業大手であるシーメンスは、IoT企業の買収を急いでおり、センサーからオフィスオートメーションまであらゆるものに特化した企業を買収しています。消費者ブランドもスクランブル化しています。世界最大の家電メーカーであるWhirlpoolはすでに、スマートフォンアプリでコントロールできる「スマート食器洗い機」を提供しています。

それから世界中にハイパーデータスケールセンターを所持するAmazon、Microsoft、Googleは、データセンターとユーザーとの間に、マイクロデーターセンターやエッジサーバー等と呼ばれる中間的なコンピュテーション領域を構築することに投資をしています。特に近年盛んに投資されているのは、この中間領域で機械学習のケイパビリティを高め、端末で急増すると見られる機械学習用の計算能力の要求に答えようという試みです。

ただし、エッジコンピューティングは次世代5Gセルラーネットワークと親和性があります。通信プロバイダーがワイヤレスネットワークに5Gを組み込むと基地局とは別に5G用のタワーを増やし、隣接するマイクロデータセンターを追加すると予測されます。顧客はタワー内のスペースを所有または借りて（コロケーション）、独自のマイクロデータセンターを置くだろう。彼らはエッジ・コンピューティングを行い、通信事業者の広範なネットワークへのゲートウェイに直接アクセスしたり、パブリッククラウドに接続したりすることができます。