そして世の中の大きな流れ、すなわちメガトレンドがIoT、クルマ(自動運転や電動化)、5G、クラウド、機械学習やディープラーニングなどへ向かっている。例えば、クルマの自動運転で前方の物体を判別するための機械学習は、クラウド上でIoTシステムのデータ解析にも使われる。しかし、IoT端末からのデータを人間がどう判断するか、しきい値の設定次第では、正常でも異常と判断してしまうことが多い。逆に、人間がしきい値を緩めると何を測っているのかわからなくなる。そこで、機械学習を使おうとしてもどのような学習アルゴリズムを使うべきか、を決めなくてはならない。NIは、集塵機メーカーのアマノと共に、モーターの異常値のしきい値を決めるのに、統計的手法(タグチメソッド)を使った(参考資料1)。機械学習に、統計的な手法を使うことで学習アルゴリズムを開発しなくて済んだ。