「IoTとは？ビッグデータと関係ある？」IoTデータの活用を考えてみた

自動運転、機械学習、クラウド、ロボットなど、従来、不可能と思われていた技術が実現したり、これまで解決が困難であった課題が克服されました。そうした技術が支えて急速に進化しつつある領域として注目されている分野が「モノのインターネット（IoT）」「ビッグデータ（BD）」「人工知能（AI）」である。

企業経営やビジネスでしばしば聞かれる「IoT」について、知っているが説明できない程度の知識しかない人は意外と多いのではないでしょうか。また、ビッグデータやクラウド、AIとの関連について、分からない人も多いでしょう。

そこで今回は、IoTとビッグデータの定義、関連性、活用事例を解説します。

IoTとビッグデータとは何か？

IoTとは

モノ、ヒト、サービス、情報などがネットワークを通じて大規模に連動することで新たな価値が生まれます。

このうち、主としてモノ（ 従来インターネットに接続されていなかった様々なモノ（センサー機器、駆動装置（アクチュエーター）、住宅・建物、車、家電製品、電子機器など） ）に着目した部分についてはIoT（Internet of Things）と呼ばれています。

IoT（アイオーティー）は、Internet of Things（インターネット オブ シングス）の略で、「様々な物がイン
ターネットにつながること」「インターネットにつながる様々な物」を指しています。

IoTとは「物理的なモノ（物体）のインターネットであり、物体には、自らの状態や周辺状況を感知し、通信し、何かしらの作用を施す技術が埋め込まれている」と定義され、インターネットによる情報伝達機能を「モノ」に対して組み込むことで、すべてのモノとインターネットにつなぐ仕組みを指します。

話し掛けるだけで家電を操作してくれるスピーカーや、Wi-Fiを使って操縦ができるお掃除ロボット、エアコン、そして撮影したデータを通信させてパソコンやスマートフォンに送信できる無人カメラなども、IoT活用を代表する存在と言えます。

ビッグデータとは

ビッグデータとは文字通り、「膨大なデータ」を指します。アメリカの権威ある調査会社のガートナーによると、「膨大」には、データの量（Volume）、データの多様性（Variety）、データの発生頻度（Velocity）という三つの要素が必要です。

データの量（Volume）は従来の方法で処理・保存することができない大量のデータ。

データの更新頻度（Velocity）はこれまでにないぐらい高頻度で発生し、流れる大量の変動するデータが存在しているということを意味します。データの種類（Variety）は従来型データベースに格納された数値などの「構造化データ」と、テキスト、音声、ビデオ、ストリームなどの「非構造化データ」などを含めています。

詳しくはビッグデータの裏からビッグデータの活用事例までをご参考してください。

IoTとデータの関係性

IoT技術によって、「モノ」とやり取りする方法が著しく変化し、多くのスマートデバイスの生成するデータが利用できるようになるので、ビッグデータがより増え続けるでしょう。

人の五感で感知できる情報はもちろんですが、感知できない情報もセンサーやコンピュータを使って自由自在に収集できます。超音波、小さな振動、温度の変化、光の強弱、時刻、外観、電流、電圧などはすべてIoTデータとして扱われます。ビッグデータは、構造化データ、非構造化データとIoTデータを統合したものです。

IoT・ビッグデータ活用における課題

課題①　IoTで収集したビッグデータの分析がより複雑

IoTデバイスで収集したビッグデータの分析には、非常に高度なスキルとツールが必要とされます。ビッグデータ分析ソリューションは、IoTデータの迅速な抽出、処理とリアルタイムな分析・可視化の機能を備えなければなりません。そして、IoTデータを他の業務システムと連携し、統合的な分析を行う機能も重要です。

IoTで取得したビッグデータを分析するために、BIツールを導入する企業が増えています。BIツールはIoTプラットフォームで蓄積したビッグデータを集計・見える化することで、データの最大価値を発揮することができます。例えば、多彩な快分析機能を搭載するFineReportは、センサーで収集・解析したデータを、グラフやダッシュボードで簡単に可視化し、直感的に解析結果を確認することができます。

また、様々なデータソースからデータを取得し、IoTデータをほかの業務データと融合して活用できます。FineReportは単体利用でも、ERP、CRMなどの既存のシステムに組み込むことでも両方可能です。

課題②　IoTデータ導入に伴うキュリティリスク

IoTの導入に伴い、ビッグデータ量が増加する一方、セキュリティ面のリスクが生じます。IoTがデータを生成するさまざまなデバイスを含めるシステムです。その中のセンサーやスマートスピーカーなどの機器が乗っ取られることにより、情報を窃取されるリスクがあります。

従って、IoTネットワークに追加されたデバイスの認証が不可欠になります。新しいデバイスを監査するためのチェックポイントを立てることは一つの有効な方法です

IoT・ビッグデータ可視化ソリューション～FineReport～

BI・ダッシュボードツールFineReportは、IoTのビッグデータを可視化し、さらに活用できるようになるソリューションで企業の業務改善や生産性向上を支援しています。これからIoTの取り組みをはじめようとする企業様は、ぜひFineReportを検討してみてください。

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IoTビッグデータの活用事例

IoT・ビッグデータと聞いて、具体的なイメージをするのはなかなか難しいかもしれません。しかし前述の通り、IoTとビッグデータの融合が技術の発展を加速させ、私たちの日常生活を支えています。

日常生活のIoTと様々な産業におけるIoTデータの活用実例を見てみましょう。

生活用Iot機器

IoTによる扉のスマートロック

建物のIoT化の事例として、扉の鍵の施錠・解錠をスマートフォンから管理できるスマートロックが挙げられます。

Qrio株式会社が販売している「Qrio Smart Lock（キュリオ スマートロック）」を扉の内側に取り付けることで、ス
マートフォン等から遠隔で鍵の状況を確認できるとともに、施錠・解錠の操作ができます。

スマートロックを使うことで利用者・時間を限定した部屋の利用権の設定・管理が容易になるなど、IoTはシェアリングエコノミーの活性化にも貢献します。

【出所】平成29年版情報通信白書［総務省］
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc112220.html

IoTによる家屋の電力制御

建物のIoT化の事例として、家屋の電力制御のHEMSが挙げられます。

家屋の電力制御システムであるHEMS（へムス）やオフィスの電力制御システムのBEMS（ベムス）は、建物にお
ける発電および電力利用と電力市場に関する情報に基づいて、電力使用量や売電量を制御します。

HEMSやBEMSは、インターネットを通じて電力価格を受信し、電力価格が安い時に蓄電池へ電気を貯める一方で、
電力価格が高い時には家庭用蓄電池から売電するなど、効率的な電力利用に貢献します。

• HEMS（へムス）は、Home Energy Management Systemの略、BEMS（ベムス）は、Building Energy Management Systemの略です。

引用元：総務省 ICTスキル総合習得教材

製造業における IoT データの利活用分野

製造業に着目し、様々な業務でIoT・データの利活用が可能です。

事例①　設備稼働状況の可視化

製造業界でIoTデータ技術を導入することは、工場の維持管理コストの低減や、生産性の向上に大きく役立ちます。

工場の設備に振動センサーを取り付け、センサーデータを可視化することで、設備管理部門は工場の設備稼働状況と異常をリアルタイムに監視します。閾値を超えると、アラートを送信するするので、設備の異常を早期に発見することができます。

FineReportで設備稼働をモニタリング

事例②　電力消費量をIoTで見える化

消費電力の見える化を実現するにはIoT・ビッグデータを利用することが一般的です。ビルやマンション、スマートシティで、配線ごとにセンサーを取り付けるため、個々の機器の電力使用量を計測でき、消費する電力を効率良く正確に把握することが可能です。

電力消費量をグラフで表示し、電力の内訳まで知ることで、適切かつ効果的な節電対策をとることができます。消費量が予め設定した数値に近づくと、警告メッセージを発信します。

FineReportで電力消費を統計

事例③　交通状態のモニタリング

最近、IoTのビッグデータを基づく「交通データ利活用サービス」が出ました。つまり、カメラとセンサーから各道路における車両の混雑状況や各区間の所要時間などの交通データを収集し、地図やグラフで可視化すること。

これによって、地域や路線の交通実態を把握でき、大規模な障害への迅速な対応と今後の交通需要予測などに役立てることができます。

終わりに

今回はIoTとビッグデータの定義、関連性と活用事例をご紹介しました。IoT・ビッグデータの価値は、広く散らばっている数多くのモノから集めたデータを利用し、さまざまな業務の効率化を図ったり、従来可視化することが難しかった情報を見えるようにすることです。

「機器の稼働状況を確認できます」「電力の消費が可視化できます」「交通データ利活用で渋滞への対策や運航計画の最適化ができます」など、IoTとBIツールの連携で生まれた新たな価値とサービスが、消費者の生活利便性向上、交通事情の傾向分析から事故リスクの回避力向上、生産や物流の効率向上、など社会生活の様々な部分に好影響が及ぶことがすべにたくさんありますし、今後さらに期待されています。