2016年1月12日 IoT(Internet of Things)とビッグデータが紐解く多様な経験値ロボティクスとは、センサなどから集めた大量のデータをもとに解析を進め、データの傾向などを浮かび上がらせ、それに基づいてロボットが最適な処理を行なう一連の概念を示すものです。今回のテーマロボティクス関連事業今回は、IoT（モノのインターネット化）などを通して情報を集め、それを分析することで、危険予知に役立てる取り組みについてご紹介します。ご紹介する取り組みは、複数の官公庁や学術機関が手掛けており、少しずつ私たちの生活に反映されています。＜自動車事故を減らすために＞これまで自動車事故を減らすために、事故が多い場所（いわゆる魔のカーブなど）を人手をかけて調べ、その情報を危険予知情報として蓄積すると共に、その根本原因を失くすような対策が講じられてきました。運転免許の更新手続時の講習会でも危険予知は大きなテーマとされていますが、この手の情報は、これまでに起きた事故をもとにした事故マップなどで蓄積されてきました。ただし、こうした事故マップは人間が作成したものであり、情報量はさほど多くないのが実情です。俗に言う「ヒヤリハット」のように、1つの「重大事故」の背後には、 29の「危機一髪」の事象と、300の「危なかった」事象があるとされています。頻繁に同じ場所を運転する場合には、体験的に危険な場所を認識できますが、決して普遍的で広範囲な情報とはなっていません。そうした中、より有効な危険予知を行なうために、事業用車などに搭載されているドライブレコーダの情報の活用が進んでいます。これまでドライブレコーダは、事故状況の録画や運転状況の把握に使われてきましたが、こと危険予知の分析では、運転時のハンドル操作やブレーキ/アクセル操作、時間やGPSによる位置情報などのデジタル情報が利用されています。ドライブレコーダのデータをもとに、ブレーキや急ハンドルが多い場所が統計的に分析され、危険な状況になりやすい運転操作や運転状況と共に、急な曲がり角や、見通しが悪い交差点の存在といった「言われて見ればその通り」という、危険情報が探し出されています。こうした情報をリアルタイムで取り込むことで、踏切や右折レーンといった一般的な道路特性の注意喚起だけでなく、危険個所が近づいていることを運転中のフロントガラスに映し出すなど、事故防止につなげることが期待されます。近い将来、自動車の運転は自動車自体が担うようになると思われますが、それまでの間も、自動ブレーキや車庫入れなどの既存のアシスタントシステムに加え、この先は危険情報のタイムリーな提供など、ロボティクスは私たちの生活に恩恵を与えてくれるでしょう。 ■当資料は、日興アセットマネジメントがロボティクスに関する情報についてお伝えすることを目的として作成したものであり、特定ファンドの勧誘資料ではありません。また、弊社ファンドの運用に何等影響を与えるものではありません。なお、掲載されている見解は当資料作成時点のものであり、将来の市場環境の変動等を保証するものではありません。■投資信託は、値動きのある資産（外貨建資産には為替変動リスクもあります。）を投資対象としているため、基準価額は変動します。したがって、元金を割り込むことがあります。投資信託の申込み・保有・換金時には、費用をご負担いただく場合があります。詳しくは、投資信託説明書（交 1/1 付目論見書）をご覧ください。