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株式会社ブライトビジョンhttp://brightvis.com/

IoT （ Internet of Things ）時代に向けた

ビジネスの変革

技術トレンド調査

2017 年 2 月

CC BY 4.0

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IoT 時代のパラダイムシフト

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情報化による社会革命

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情報革命は、農業革命、工業革命に続く３度目の社会革命と言われる。現在、社会構造のパラダイムシフトが起きている

農業革命B.C.8C

工業革命18C 末～ 19C 初

情報革命20C 末～ 21C 初

価値の源泉 土地 資本 データ、情報

経済形態 封建経済 資本経済 シェアリング経済

競争力の源泉 主従制度と土地貸与

資本の集中と垂直統合

分散協働とネットワーキング

活動範囲 ローカル グローバル リアル＆バーチャル

「情報革命がもたらすパラダイムシフト」 （砂田薫 2014 ）に加筆http://www.yhmf.jp/pdf/activity/adstudies/vol_49_01_02.pdf

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IoT&AI 時代は産業革命でもある

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ドイツと米国で区分や定義に違いはあるが、IoT や AI により産業が変わるという認識は共通

【図解】コレ１枚で分かる産業革命の区分http://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2015/05/post_77.html

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IoT （ Internet of Things ）とは

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様々な「モノ（物理デバイス）」がインターネットに接続され、他のモノやクラウドなどと情報交換することにより、

高度な情報処理や制御を行うこと

特徴

• 専用線ではなく、パブリックなインターネットを利用

• オープンな通信方式、プロトコルや API を利用

• ベンダーやメーカーを超えた相互接続

• クラウドや人工知能との高度な連携

従来の M2M などの概念を広げたもの。オープン性、広い相互接続がポイント

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IoT による製品からシステムへの進化

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IoT 時代の競争戦略（ハーバードビジネスレビュー　 2015/04 ）

データとネットワークにより、製品がシステムと接続し、システムと機器が協調して動作する

インダストリアル・インターネット解説レポート (GE 2012/11)http://www.ge.com/jp/industrial-internet

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IoT& 人工知能によるパラダイムシフトの本質

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Data センサ情報、画像、映像、音声、テキスト

などの非構造化情報

Informationデータに構造・体系を与え、判断や制御の

基準となる情報

IntelligenceInformation に基づいた、解釈や判断、

アクションプランなどの知見や行動指針

IoT 、クラウド、ネットワーク化により大量かつ広範囲のデータを蓄積・分析可能に

AI により人間では扱え切れない量や範囲の情報を元に、自動的な判断、予測、自律行動が可能に

Information や Intelligence といった知的作業を支援、自動化して、さらなる効率化や新たなる価値を生み出す

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IoT の機会規模

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成長率 15％ / 年以上で、先進国と途上国のあらゆる産業分野、世界経済全体の半分程度に影響を与えると予測される

H28 年度 情報通信白書（経済産業省）

世界の IoT デバイス数および成長率

インダストリアル・インターネット解説レポート (GE 2012/11)http://www.ge.com/jp/industrial-internet

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IoT が企業に与える影響

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IoT システムの全体像

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データレイク

データベース

AI ・処理( データ分析 , 判断 , 指示 )

非構造化データ 構造化

データエッジコンピューティング

機器情報の収集

ユーザインタ

フェースデータ連携

システム連携

他システム

API

API

API

API

API

クラウド

機器への指示判断モデル

API

ネットワークデバイス アプリ・ UI

クラウドを中心に各要素が API を通じて接続する。広範囲な技術が必要なため、企業間コラボレーションがポイントとなる

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IoT& 人工知能による新たな提供価値

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モニタリングから自律運転へと次第に高度な機能やビジネスへと発展していく

1. モニタリング

2.遠隔制御

3.予測

4.最適化

5.自律運転

・故障監視

・製品利用状況

・製品稼働状況

・外部環境

・製品機能の制御

・他システム経由

　の制御

・プログラム制御

・故障予測

・不具合原因の推定

・製品機能の

　レコメンデーション

・ユーザ行動の予測

・環境に応じた

　設定自動変更

・メンテナンス

　最適化

・ユーザーアシスト

・製品性能の最適化

・自動運用

・他システムとの

　自動連係

・自己診断・自己修理

・製品パーソナル化

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IoT によるビジネスモデルの発展

1. IoT+AI システム用のデバイスや構成要素を販売

• デバイス用部品 ( センサ含む ) 、デバイス機器、ネットワーク、クラウド、 AIミドルウェアなど

2. IoT+AI システムを構築し運用する

• システムインテグレーション , 監視運用

3. 得られたデータや、その統計情報を販売する

4. AI により予測、検知、最適制御を行い、現システムを効率向上や自動化

5. データや AI による結果を利用した新規事業、他業種連携

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ビジネスの発展・高度化

部品販売からシステム効率向上、さらには新規事業へと発展・高度化していく

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IoT による企業活動への影響

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IoT は企業活動のあらゆる面に影響を与える。組織体制としても IoT の考え方に最適化していく必要がある

• ソフトでのカスタマイズを前提とした設計開発• 出荷後のアップデートやパーソナライズに対応• クラウドへのデータ蓄積や遠隔制御に対応した設計開発

設計・開発IoT のアーキテクチャに合わせた製品開発

• データと分析による顧客ごとの提案内容や提案プロセスの導入

• マスカスタマイゼーションによる商品ラインナップの最適化

• アップデートや遠隔サポートによる付加価値の提供と、課金モデルへの移行

マーケティング・サポートデータに基づく顧客とのビジネス関係の再定義

• 社内各部門のそれぞれの IT インフラとデータの融合

• データと分析に基づく人事配置や人材活用• セキュリティやプライバシーの一元管理• IT インフラ部門が社内各部門を結ぶハブとなる• IoT やセキュリティ人材の確保がポイントになる

社内インフラ・人材活用社内各部門をつなぐ IT インフラによる最適化

• 企業活動のどの部分を自社で持つか、社外と提携するかがさらに重要に

• どのデータを共有し、どれをクローズとするかの判断

• IoT 技術に強いパートナーやサプライヤーとの連携

アライアンスIoT 技術に強い企業との連携と、自社の強みの明確化

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IoT によるメリットとリスク

メリット

• インターネット、標準プロトコルやパブリッククラウドなど、オープンな汎用技術を使うことによる低コスト化

• 人工知能により人手作業を代替することでの低コスト化

• ベンダーやメーカーを超えた相互接続により、大量かつ高度なデータ利用ができる

• 新たな価値の提供と、新しいビジネスモデルへの発展

リスク

• オープンな汎用技術を使うことによる、ハッキングなどのセキュリティリスクの増大

• データ所有権やプライバシー保護方針によるトラブルリスク

• 人工知能などによる判断ミスの法的責任の明確化

• 他社との高度な連携が必要

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IoT によるメリットは大きいが、セキュリティや法律面等での注意が必要

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政府や産業界のIoT ＆人工知能の取り組み状況

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海外の動向

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IoT を巡る技術動向と今後の展開 （総務省 2015/12 ） より

世界的には米国とドイツが先行。米国は産業界が主導（デファクト）、ドイツは政府が先導（デジュール）

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日本政府の動向

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日本再興戦略 2016 (首相官邸 2016/07)

日本でも、経済成長戦略の筆頭としてIoT, ビックデータ , AI, ロボットに注力

補助金や助成等もあり

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機械のメンテナンス・運用最適化

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http://www.projectdesign.jp/201507/iot/002255.php 大前研一 IoT 革命 (2016/9)

GE が目指すインダストリアル・インターネット （ハーバードビジネスレビュー　 2015/04 ）

GE は航空機エンジンにセンサを付けて、リアルタイムモニタリングにより保守の効率化を行い、運航最適化のコンサルサービスを展開

航空機以外にもIoT を導入

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IoT での工場生産最適化（スマートファクトリ）

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http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1605/06/news073.html

シーメンスは、スマートファクトリの推進として、IoT 化での設計・製造の効率化・最適化と販売、サービスとの融合を目指している

スマートファクトリ工場内のあらゆる部品や設備にセンサをつけネット接続し、設備同士や人が協調して稼働する。マスカスタマイゼーションや設備稼働の最適化を実現する。

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IoT と AI を使ったスマートファクトリ

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ファナックは製造業向け IoT プラットフォームを推進。AI を利用した作業の自動化や故障予知を研究

http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shojo/johokeizai/bunsan_senryaku_wg/pdf/003_06_00.pdf

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車やドローンの自動運転

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アウディ、世界初の“レベル 3”自動運転を実現する「新型 A8 」を数カ月以内に発表

http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/ces2017/1038058.html

ホンダ、ライダーが乗っていても、乗っていなくても自立する 2輪車を初公開

http://car.watch.impress.co.jp/docs/event_repo/ces2017/1037860.html

米セブンイレブン、連邦航空局承認のドローンによる商品配送

http://corp.7-eleven.com/news/07-22-2016-7-eleven-teams-with-flirtey-for-first-ever-faa-approved-drone-delivery-to-customer-s-home

自動運転は CES2017 でも最もホットなトピック。完全自動運転はまだ先だが、

限定的ながら商用化が現実的となってきた

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IoT と人工知能を用いた省エネ制御

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http://wired.jp/2016/07/22/deepmind-data-centres-efficiency/

・気温や電力使用量、ポンプ流量などのデータを収集

・ディープラーニングで電力量予測モデルを作成

・稼働中のデータセンターの冷却制御に利用

・人手での制御にくらべ、電力量を一貫して 40％削減

Google データセンタの冷却電力削減

http://www.ntt-f.co.jp/campaign/ss/

NTT ファシリティーズ水冷式空調の AI 制御

センサデータと人工知能によりきめ細かく機器を制御することにより空調の電力量を４０％程度削減可能

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IoT＋人工知能での農業効率化

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• 畑を進みながら 1 分間に 5,000 本の芽の写真を撮

影

• AI でそれぞれの芽がレタスか雑草かを識別

• 雑草であれば除草剤を噴霧

• 2 つの苗が近づきすぎてしまっている場合は間引

く

• 化学薬品の使用を 90 パーセント削減可能

http://wired.jp/2016/06/16/future-humanitys-food-supply/

LettuceBotカメラと AI で雑草だけを除去

国内農家がディープラーニングを使ったきゅうりの自動等級仕分け機を作成

http://gigazine.net/news/20160901-deep-learning-cucumber-sorter/

IoT と人工知能で作業自動化や精密農業に取り組む事例も数多くある

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IoT データのマーケットプレイス

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https://every-sense.com/　

http://www.qlik.com/us/products/qlik-data-market

国内外で IoT データの売買をするマーケットプレイスが開設されてきている気象データや消費者データなど特定のデータ以外はまだまだこれから

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まとめ

IoT ・ビックデータ・人工知能は、社会革命・産業革命に

相当する変化をもたらす

IoT と人工知能は、次第に高度な価値提供やビジネスへと発展す

る

セキュリティや法律面等でリスクがあるため注意が必要

実現には広範囲な技術や知見が必要なため、企業間連携がポイン

ト

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リスクに気を付けながら、IoT に積極的に取り組むことで

大きなメリットが得られる

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