数年間でオンラインになることが予想される20億台から500億台の新しいデバイスは、テクノロジ関連事業だけでなく他事業を展開する企業にとっても大きなチャンスとなる。スマートデバイスやセンサデータを使用することにより、既存のビジネスモデルをまったく新しいものにすることができる。

デバイス人口の増加はデータの爆発的拡大を導き、今後にはスケーラブルで低解約率なビジネスを生み出すだろう。これらのビジネスの多くはハードウェアの購入から始まるが、そこで終わるものではない。いくつか例を挙げる。

個々の利用状況に応じて改善されるサービス：家族と見知らぬ人を判別するセキュリティカメラは、キャッチした物音から瞬時に人を区別し、警戒すべき相手が来訪した場合にはその一連の行動を記録する可能性が非常に高い。よく買う商品とそうでない商品を区別し、自動的に補充することが出来る冷蔵庫も同じだ。ユーザー情報が蓄積されたデバイスは乗り換えが難しく、ユーザーはデバイスを買い換える必要がなくなる。

使用頻度を向上させるサービス：スマートデバイスにはネットワークによる影響がある。学習の共有（TeslaとGoogleの自動操縦車のアルゴリズムと同じ）とリアルタイムデータの共有（theRingdoorbellNeighborhoodsfeatureやtheTileCommunityNetworkなど）は、ネットワーク上のデバイスの価値を単一使用することによりはるかに使用頻度を高くすることができる。そして、このネットワーク効果はハードウェアとサービスの継続利用につながる。

高いマージンの交換部品が必要なデバイス：Oral-B Bluetooth接続モデルのような適切な頻度でブラシの交換を促すスマートコネクテッドの歯ブラシ、独自の部品やメンテナンスを必要とする水ろ過システム、またはフィルターを自動注文する温度計などは、定期的な案内と補充の必要性をユーザーに促すために、レポートやフィードバックからデータを分析し続けている。

これらのサービスとは対照的に、最小レベルの機能性を求めるサービスや競合他社が追いついても改善しないサービスに成功のチャンスはない。今後、モノのインターネットは静的なサブスクリプションサービスを消滅させるだろう。

これらのIoTの発展には、より現代的な開発手法、セキュリティ標準、および監視ツールを迅速に採用する必要がある。また問題点として、クラウドやモバイル開発者に比べてIoTデバイスやデータ構造に経験のある開発者が非常に少ないという点も考えるべきだろう。

開発者がIoTアプリケーションに取り組む最も簡単な方法は、IoTの物理的および低レベルの複雑さを抽象化する使い慣れたツールを提供することだ。

エンタープライズ開発者はすでにLinuxコンテナのアプローチをすでに使用している（Docker、CoreOS、ApacheMesosを参照）。コンテナはIoTシステムの開発に重要だ。仮想化の扉を開いて、障害の封じ込めやアプリケーションの分離などの利点をもたらす。これらの保護によりIoTシステムの信頼性が向上し構築が容易になる。

2017年にはGEやSamsung、IntelなどからIoT向けのコンテナベースのアーキテクチャに関する重要な戦略的発表があると予測されている。

必然的にIoTデバイスは、完全なシステムオンチップアーキテクチャのコスト低下のために、より強力になるであろう。本格的なクラウド対応のネットワークコンピューティングノードとして扱われることは理にかなっている。より強力であればあるほど、開発者は既存の開発方法論（コンテナを含む）に精通し、スキルをこれらのデバイスに直接適用することが容易になる。データアーキテクチャーの開発と分析は異なるスキルセットであるが、少なくともハードウェア側の未来があまりにもかけ離れているようにはみえない。

IoTデバイスのセキュリティは、既知の開発モデルへの追い風とともに改善されるが、デバイスが必要とするものに応じてネットワークのトラフィックを制限する新しい標準も期待できる。Dockerコミュニティが署名付きイメージを実装する作業とクラウド側の認証は、IoTドメインに移行できる。

また産業用IoTアプリケーションでは、インテリジェンスの分散化が続くだろう。ノードはクラウドに接続するのではなく、エッジまたは中間ポイントに接続する。モバイルデータのボトルネック、セキュリティ上の懸念、物理的な制約、そしてセンサーとアクチュエータ（例えば Alluviumが構築しているプラットフォームのように、ローカルで障害を予測し予防措置を取る自動工場センサ）の間の高速な反応の必要性などが、すべてこの方向を指している。

ゲートウェイデバイスがバックアップ、アップデート、ネットワークエフェクトの共有、および診断のためのクラウドへのリレーとして機能する、機械学習による意思決定アプリケーションをエッジ（おそらくはオンチップ）に近づけることを期待している。

これらの改良は、コネクテッドデバイスの爆発的増加を早めるであろう。しかし、相互運用性と更新可能性は必要な場所のどこにも達していない。IoTの開発部分を取得することが良いファーストステップとなる。

Andreas Stavropoulos氏はベンチャーキャピタルのDFJのパートナーである。（情報開示：DFJは、このディスカッションに関連する企業であるTesla、Resin.io、およびRingに投資している）

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【viaVentureBeat】@VentureBeat