2024 年の最初の月も終わり、私たちは新年に全力で取り組んでいます。過去 30 日間、私は同僚から次のようなことを学ぶ機会がありました。 ナイアンティックのトム・エムリッチ (彼のニュースレターでトレンドウォッチ) および AREA 研究委員会の共同委員長、 ボーイング社のサミュエル・ネブレット氏、そして自分が関わっているプロジェクトを振り返るためです。

私は漠然とした希望と興奮を、今後 11 か月間注目するいくつかのエンタープライズ AR トレンドに圧縮しました。これらは予測ではなく、イノベーションとエンタープライズ AR の採用を促進すると私が信じている重要な焦点分野です。私は現在、これらの傾向がどこで、どのように、そして起こるかどうかを確認するために正式に追跡しています。

これらを同僚やパートナーと共有してください。あなたの会社におけるこれらの傾向を裏付ける、または疑問を呈する証拠はありますか?証拠、フィードバック、アイデアを私と共有していただければ幸いです。 [メール保護].

Artificial Intelligence

AI と AR の融合は、2024 年に注目すべきトレンドの中で最も重要かつ驚くべきことではありません。その兆候はいたるところにあります。

#1 企業は、LLM レイクやプライベート コパイロット ソリューションなどの生成 AI (GenAI) を社内でテストし始めています。早期採用者は、これらの機能を AR ツールと組み合わせることが増えています。 AI を使用してワークフローを改善し、エンタープライズ AR のコストを削減する方法は数多くあります。適切に配置されプログラムされた AI は、企業データセットから関連コンテンツを抽出して視覚化できます。. 以下に、GenAI がどこでどのように AR を強化できるかの例をいくつか示します。

ベースラインにデジタル ツインを使用し、3D 環境での機能の検出と照合に AI を使用することで (2023 年には珍しい)、企業は空間認識アプリやサービスに対する関心とニーズが拡大すると予想されます。 たとえば、3D マップに基づくナビゲーションやリスク検出のための AR 支援視覚測位サービスが急増するでしょう。

ハードウェアの進歩 (下記参照) と組み合わせることで、GenAI により、3D 空間マップを含む (ただしこれに限定されるわけではない) 数百のユースケースに対して、より豊かな AR エクスペリエンスの自動生成が可能になります。 マルチモーダル LLM は、テキストだけでなく、画像、音声、場合によってはビデオなどの他の種類のデータを理解して生成できる高度なタイプの AI が増加傾向にあります。これらのマルチモーダル AI モデルは、以前にキャプチャされたシーンを新しい命令に組み込みます。環境から音を検出してリスクを予測したり、事前にプログラム/コーディングすることなく特定の方法で対応するようユーザーに提案したりします。

#2 AI とコンピューター ビジョンの進歩により、データの収集と処理におけるプライバシーに関する懸念に対処できる可能性があります。 職場でのカメラやその他のセンサーの使用によるプライバシーとセキュリティ リスクに対する敏感さは、引き続き大規模な AR 導入の障害となっています。 AI を使用すると、リアルタイムの画像と特徴の検出、ぼかし、および難読化の手法を、低コストと低消費電力で AR ディスプレイ (またはそれに関連するサービスやソフトウェア) と組み合わせることができます。 AI をループに組み込んで、物、場所、人 (AR デバイスのユーザーとその周囲の人々) のプライバシーを保護するためのエンタープライズ AR ソリューションは、企業のプライバシー ポリシーや国内および国際規制への準拠のニーズに応えて急増します。

Hardware

#3 いくつかの役割 (建築家や医療画像を閲覧する人など) を除けば、ナレッジ ワーカーは大きな仮想スクリーン (別名 Apple Vision Pro) に時間やお金を費やす必要はありません。 ビデオ シースルーは、従業員のタスクがハンズフリー AR と周辺視野を必要とする職場では、光学式シースルーの代替としては有効ではありません。歪み、固定カメラ IPD、高 ISO、低ダイナミック レンジ、低カメラ解像度、低フレーム レートなどのビデオ品質の問題は、克服するのが非常に困難です (高電力の使用を考えてください)。ただし、多額の資金が投資され、マーケティング キャンペーンが人々に試してもらうことになります。試してみても、ビデオ シースルー ヘッドセットの推進全体が、エンタープライズ AR ディスプレイの光学シースルー要件の削減に大きな影響を与えることはありません。リスクが高い実稼働環境でのビデオ シースルー XR ディスプレイの使用を承認するリスク管理者は、雇用を危険にさらしているという話を何度も聞いてきました。

#4 センサーが小さく、強力で、消費電力が少ないほど、導入と管理がより経済的になります。 IoT の実装と管理のコストの削減に加えて、より特化した半導体ソリューション、特にコンピュータ ビジョンに特化したものだけでなく、オーディオやモーションの処理にも特化したものが AR ディスプレイ デバイスに追加されることが増えています。デバイス上のセンサーがユーザーの矯正レンズの必要性を検出し、ユーザーが気付かず、または 2 つの眼鏡を着用する必要もなく、現実世界の修正バージョン (もちろん AR で強化) を生成することを想像してください。ディスプレイ機能の向上と、ユーザーの環境 (インテリジェント スペースを考えてください) に分散され、ディスプレイまたはエッジ コンピューティング ハードウェア上の AI に接続された安価なハードウェアと組み合わせることで、コンテキスト認識の取得コストが削減され、信頼性が向上しています。コンテキストをより深く理解することは、以下で特定される他の多くの傾向に反映されます。

#5 軽量で安価な（そして機能は劣る）ARグラスを市場に導入する企業はさらに増えるだろう。 すべてのユーザーが頭に完全な「コンピューター」を搭載する必要があるわけではありません。ヘルメットや重くて強力なウェアラブル AR ディスプレイ以外にも価値を付加する方法はたくさんあります。一部のデバイスは、処理をテザリングされた電話にオフロードしています。ユーザーにヘッドアップ メッセージのみを表示するワイヤレス単眼 AR グラスを提供する会社もあります。また、音声プロンプトと AI 対応の音声応答がユースケースの要件を満たす、音声専用の AR メガネ セグメントの拡大に​​も注目していきます。
 

UX

#6 新しいインタラクション モードが、コントローラーや仮想キーボードの必要性を補完/置き換え/置き換え始めています。 私たちはすでに、入力に視線追跡、視線、自然なジェスチャー (たとえば、より優れたハンド トラッキングによるポインティング) をさらに使用する例を目にし始めています。ハンドジェスチャー追跡テクノロジーの改善は、多くの場合、認知負荷と計算負荷の軽減につながります。ヘッドバンドを使用した神経入力、またはリストバンドを介した筋肉信号により、ユーザーは自然なヒューマン インターフェイスを使用してすべてのデジタル デバイスを制御できます。ユーザーの舌が入力源になることもあります。また、筋電図による脳のセンシングにも注目してください。

#7 #6 と同様に、 デバイスの新しいさまざまなセンサーにより、ユーザーが職場のコンテキストでデジタル データを受信/認識する方法が開発されるでしょう。 アニメーション、ビデオクリップ、静止画像、テキストに加えて、空間オーディオを使用し、他のウェアラブル機器（時計やスマートデバイスなど）と組み合わせてユーザーにジャストインタイムの指示や情報を提供するための迅速な実験とエキサイティングな機会が見られるでしょう。服装）。
 

インフラ

#8 プライベート 5G ネットワークを 5G 互換ハードウェア、クラウドおよびエッジ コンピューティングと組み合わせることで、より重いデバイスや電力を消費するデバイスを使用せずに、より豊かなエクスペリエンスが可能になります。 現在の実装とユースケースに基づくプライベート 5G ネットワークの費用対効果についてはまだ結論が出ていませんが、徐々に改善されています。次世代 AR ディスプレイでは 5G のサポートがさらに強化される予定です。これらのコア実現テクノロジーは、AR エクスペリエンス ストリーミングとコラボレーション AR エクスペリエンスの採用増加につながります。

#9 AR エクスペリエンスのセキュリティは、AR ユーザーとデバイスのオフデバイス認証と自動認証の改善を使用して、ネットワーク内で対処できる可能性があります。 企業のサイバーセキュリティを確保することは、すべての IT 部門にとって大きな懸念事項であり、ほとんどの AR デバイスはすべての要件を満たすための設備が整っていません。セキュリティ リスク軽減の専門知識は、ほとんどの AR プロバイダーの中核となる能力ではありません。高度な企業データ保護とプライバシーを確​​保し、AR ユーザーの意図的または不注意な行為による露出を軽減するためのイノベーションは、ネットワーク テクノロジー プロバイダーによってもたらされます。彼らとそのサービスプロバイダーの顧客は、研究から明らかになったソリューションを持っており、近い将来テストされる予定です。
 

ソフトウェア

#10 AI の支援により、ローコード/ノーコードは今後も勢いを増していくでしょう。 現在、数十のローコード/ノーコード ソリューションが利用可能です。問題は、セキュリティ上の懸念を含む (ただしこれに限定されない) 企業要件をどれが満たすかを判断することです。 AI によってエクスペリエンスを手動でコーディングする必要性がなくなる一方で、対象分野の専門家がますます多くのカスタム エクスペリエンスの作成者になりつつあります。この傾向による最大の勝者は、AR ユースケースのニーズをすべて満たすのに必要なエンジニアリング リソースを持たない中規模企業となるでしょう。ローコード/ノーコードのオプションがより成熟し使いやすくなったことで、高給取りの専任の AR エクスペリエンス開発者や急な学習曲線を必要とするツールの必要性は減少します。

#11 標準の関連性はますます高まっており、オープンソース ライブラリのサポートの拡大と組み合わせることで、さまざまな AR デバイスにエクスペリエンスを提供するためのディスプレイ固有のアプリやコンテンツを開発および維持する必要性が軽減されます。。 W3C WebXR はゆっくりと進化し続けていますが、Web ベースのソリューションの処理要件は、より広範囲の AR ディスプレイ デバイスのハードウェアによってますます満たされています。ネットワーク インフラストラクチャの改善により、より多くのエッジ処理が可能になります。 Web を使用して AR 体験コンテンツを提供することは拡張性が高く、企業のイントラネットに完全に展開できます。 Khronos Group の OpenXR はすでに AR ハードウェアで広く採用されており、glTF のサポートと組み合わせることで、コンテンツ作成プラットフォームの開発が大幅に簡素化されています (ノーコード/ローコードの傾向を促進)。 AR エクスペリエンスには他の標準が採用されることが予想されます。

#12 AR 開発者のスキルセットとツールはより専門化されており、学習曲線はより急峻になっています。 一方で、AI と標準の採用により、AR エクスペリエンスの作成が簡素化され、加速されます。また、新たなリスクももたらします。これらは専門化のための絶好の機会です。 AR 開発者や隣接分野の専門知識を持つ開発者は、学習管理システム、エンタープライズ リソース プランニング、製品ライフサイクル管理プラットフォームとのより深い統合など、新たなサービスを利用できるようになります。 AR 体験の記録を編集して知識を保存し、その伝達を加速することで、AR の専門知識と AI ツールが結合されます。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://thearea.org/top-2024-enterprise-ar-trends-to-watch/