AI、とりわけディープラーニングの精度を上げていくためには、大量のデータを必要とします。そのためには「IoT、ビッグデータ、AI」の3要素の関係を熟知し、利用していくことが重要となります。AIで使えるようなデータ(画像、音声など)を蓄積している会社は皆無、というのが現実ではないでしょうか。AIの導入に際し、データは有りますか？と尋ねると、大方「もちろん、ありますよ」という回答が返ってきます。ところが、ＡＩ企業関係者から見ると、“AIに使えるデータは何もない”ということが現実です。是非、AIを機能させ、データを集めていくためにも、「IoT、ビッグデータ、AI」の三位一体で考えていくことが必要となります。まず、「データがない」という企業でも、IoTを使うことで爆発的に大量のデータを集めることが可能です。例えば、従来取得が困難だった“空間上の温度、湿度、地形”などのデータも、ドローンを使うことで大量の「生データ(RAWデータ)」 を短期間に集めることが可能になります。実際、建設業の例で、1000分の1の時間で、1000倍の情報量(しかも以前より正確に)を取れるようになった事例もあるそうです。