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スマートホームの人工知能(AI)、機械学習、データ解析

AI, Machine Learning, and Data Analytics in the Smart Home

 

出版社 出版年月電子版価格 ページ数
Parks Associates
パークスアソシエイツ社
2018年10月US$3,500
電子ファイル
63

サマリー

モノのインターネット(IoT)の真の価値はデータから得られるということは広く知られている。ネットワーク接続世帯に関するすべての産業市場におけるデータ解析企業は、企業がデータから価値を抽出するためのソリューションを提供している。米国調査会社パークスアソシエイツ社(Parks Associates)の調査レポート「スマートホームの人工知能(AI)、機械学習、データ解析」は、採用されている人工知能技術の様々なアプローチや関連する課題について注目している。価値を提供するアプリケーションや、主要データ解析企業の概要も記載している。

It is widely acknowledged that the real value from the Internet of Things will be derived from data. Data analytics firms across all vertical markets in the connected home are providing solutions to help companies extract value from data. This report highlights different approaches, AI technologies being implemented, and the associated challenges. It also covers applications that are providing value and company profiles of leading data analytics firms.



目次

1.0                Report Summary

1.1                Purpose of Report

1.2                Key Burning Questions Addressed by this Research

1.3                Research Approach/Sources

2.0                Beyond Connected to a Smarter Home

2.1                Forms of Artificial Intelligence

2.2                Voice and NLP Drive Growth in the Smart Home

2.3                Data Sources

3.0                Value Chain of Artificial Intelligence Tools

3.1                Public Clouds and AI Development Tools

3.2                Software-as-a-Service/AI-as-a-Service Solutions

4.0                AI Applications in Smart Home Vertical Markets

4.1                Professional and Self-monitored Security

4.1.1            Video Analytics

4.1.2            Audio Analytics

4.1.3            Anomalous Security Behavior

4.1.4            Challenges and Evolution

4.2                Smart Home Automation

4.2.1            Predictive and Personalized Automation

4.2.2            Predictive Maintenance

4.2.3            Challenges and Evolution

4.3                Digital Health

4.3.1            Remote Patient Management and Virtual Care

4.3.2            Independent Living

4.3.3            Chronic Disease Management

4.3.4            Challenges and Evolution

4.4                Energy and Water Management

4.4.1            Learning Thermostats

4.4.2            Home Energy and Water Disaggregation

4.4.3            Appliance Fault Detection and Fire Hazards

4.4.4            Challenges and Evolution

4.5                Secure Networking

4.5.1            AI for Device Identification

4.5.2            AI for Endpoint and Network Security

4.5.3            AI for Parental Controls

4.5.4            Challenges and Evolution

5.0                Implications and Recommendations

6.0                Appendix

6.1                Glossary

6.2                Index

6.3                Image Sources

 

Figures

Simplified Architecture for NLP System
Voice-first Ecosystem
Smart Speaker Penetration of U.S. Broadband Households
Smart Speaker Ownership by Brand
Smart Speaker Ownership by Model
Importance of Smart Home Device Purchase Considerations
Data Sources for AI Applications
AI Stack in the Public Cloud
AI Development Tools
Forecast of Annual Revenue for Professionally Monitored Security (2018 – 2022)
Company Profile - IntelliVision
Appeal of Home and Personal Security Use Cases
Forecast - New Smart Home Controller Revenue by Channel (2017 ? 2022)
DIKW Model of Data Value Extraction
Company Profile – Vivint Smart Home
Company Profile – People Power Company
Trends in Consumer Health Concerns
Number of Connected Health Devices Owned
Company Profile – Care Innovations
Helpfulness of Energy Information
Company Profile – Bidgely
Consumer Concerns about Hacking of Smart Products
Company Profile – Cujo AI

 

 

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