IoT といえば、温度センサー、湿度センサー、人感センサー……
用途ごとに専用のデバイスが必要だった。理由はシンプルで、
機械は世界を「見て理解」できなかったから。
温度計の数字も、湿度計の表示も、
警告ランプや液面ゲージの状態も、
カメラには「映像」でしかなく、意味を理解できなかった。
だから IoT の世界は “センサーの寄せ集め” で成立してきた。
しかし──Vision AI の登場で前提が崩れた
最近の Vision モデル（Qwen、GPT-5 系、Gemini Vision など）は、
映像そのものを文脈として理解できる。
これが何を意味するかというと──
人間が目視で確認できるものは、すべて AI で読み取れる。
温度表示
湿度パネル
在室ランプ
水漏れの痕跡
カビの色
火の炎の状態
サビの進行
在庫の残量
モニタ画面の数値
アナログメーターの針
全部 カメラ1台で取れるデータ になる。
つまり、
“カメラ＝万能センサー” の時代が来た。
IoT専用センサーが不要になる理由
カメラ＋AIは、IoTセンサーにあった弱点をすべて克服する。
✔ 多機能
温度も湿度も在室も劣化も故障も、
1台で全部まとめて取得。
✔ 精度が勝手に上がる
精度は“ハード”ではなく“AIモデル”で決まる。
モデル更新＝自動アップグレード。
✔ 配線・電源・回路設計が不要
置くだけ。
動くだけ。
終わり。
✔ 家庭でも企業でも導入コストが激減
IoT導入の壁がほぼ消える。
そして最大の変化はこれ。
■ 個人開発者でも作れてしまう。
PocketBase、PWA、Next.js、ローカルAI、
これらを組み合わせれば……
- AI在庫カメラ
- AI点検カメラ
- AIホームセンサー
- AI警報器
- AI劣化検出カメラ
- AI水漏れ監視
- AI空調診断
- AI工場ライン監視
プロトタイプなら 1週間で成立する時代 に入ってしまった。
IoT企業が何年もかけて作っていたものを、
個人が作れてしまう。
これは技術革命ではなく、
産業構造そのものの地殻変動 だ。
結論：IoTは“専用デバイスの世界”から卒業する
Visionモデルが一般化すると、
IoTはもう“ハードウェア産業”ではなくなる。
- 数値を読む
- 状態を理解する
- 異常を検知する
これらの行為は 人間と同じ能力をカメラ＋AIが持った瞬間、
すべて「ソフトウェア側の仕事」になる。
IoTの本質は、
“世界を理解する能力” の奪い合いに移る。
そしてその中心に来るのが、
カメラ＋AIモデルという最終形のセンサーだ。
