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IoT/M2M活用で実現できること
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IoTやM2Mの活用分野

IoTやM2Mの役割は、さまざまなデータを迅速、かつ正確に収集することです。センサーなどのデバイス、ネットワーク、クラウドサービスなどのIT機器やサービスの価格は、急速に低下しています。これに伴って、データを収集し、集積するコストも急速に低下しており、IoTやM2Mを活用できる分野が拡がっています。また、集積したデータを分析、活用して価値を生み出す取り組みも急ピッチで拡がっています。

IoTやM2Mの活用が期待されている代表的な分野は、図1に示すように4つあります。
図1:IoT/M2Mの活用が期待される分野
製品・機械・設備・施設などの状態監視、
運用・保守の最適化

・各種機械・装置の状態監視、遠隔保守
・太陽光発電施設のモニタリング
・移動体の位置情報の把握
・駐車場の稼働状況のモニタリング  など
異常や異変の検知、リスクの検出
・建物や駐車場での異常発生の検知
・万引きの防止
・一人暮らしのお年寄りの健康状態の変化
・農業ハウスの異変の検知  など

各種予測
・駐車する車台数の需要予測
・太陽光パネルの発電量の予測
・ビルやオフィスの電力需要の予測
・農産物の収穫量・収穫時期の予測  など

マーケティング・人材活用の最適化
・販売活動のリアルタイム把握  
・販売活動の最適化
・セールスパーソンのベストプラクティス
 の把握  など

【出所】 稲田 修一監修「M2M/IoT教科書」(インプレス)2015年をベースに作成

 (1) 製品・機械・設備・施設などの状態監視、運用・保守の最適化
 (2) 異常や異変の検知、リスクの検出
 (3) 各種予測
 (4) マーケティングの最適化、人材活用の最適化


以下、それぞれの分野での活用イメージを示します。

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(1) 製品・機械・設備・施設などの状態監視、運用・保守の最適化

表1に示すように、製品・機械・設備・施設の状態監視、運用・保守の改善のためにM2MやIoTを活用している例は沢山あります。製造業関係では、建設機械、工作機械、医療機械、冷暖房装置やエレベータなどの機械や設備が対象となっています。施設関係でも、太陽光発電施設、駐車場、農業用ハウスなどの状態が監視され、稼働状況の改善や運用負荷の軽減、保守作業の合理化につながっています。

データ活用が進んでくると、センサーなどから収集したデータを基に、トラブルが起こった際に問題個所を素早く特定することができるようになります。これが迅速な修理につながるのです。また、トラブルの発生を予測し、それが起きる前に予防保全を行うことができるようになります。しかも、お客さまの使用パターンを把握することで、お客さまの業務に影響が少ない時間帯に部品交換や補修を行うことができるのです。

状態監視のより高度な活用例としては、純正品以外の部品や消耗品の使用を検出している例やさまざまな機能の使用頻度を調べている場合があります。純正品以外の部品や消耗品を使用すると、それが機械や装置の計測精度や寿命に影響を与える場合があります。データ分析の結果を示すことにより、お客さまが純正品の価値を認識し、納得の上でこれを使うことにつながります。一方、使用頻度の把握は不要な機能の削減や使われる機能の充実など性能の向上に役立てることができます。

製品や機械などの価値の源泉は、次第にモノからソリューションやサービスに移行しています。お客さまにとっては、モノではなく、モノが提供するサービスやソリューションがより重要になっているのです。モノをトラブルなしにいつでも良好な状態で使用できることは、お客さまにとって大きな価値となっており、その提供が企業の競争力に結びつくのです。また、資産(アセット)やリスクの管理という視点から設備や施設などの稼働状況を把握し、不採算投資の抑制など新しい価値に結び付けている例もあります。
表1:製品・機械・設備・施設などの稼働データの活用例
分野 事例
生活・オフィス 電子レンジ、ガス機器、給湯装置、コーヒーメーカー、冷暖房装置、複写機、事務機器、自動販売機、コインランドリー用洗濯機 など
インフラ・公共 太陽光パネル、風力発電機、鉄道車両、自動車、駐輪場/駐車場、エレベーター、建物、機械警備、公共インフラ(例:橋梁、上下水道)、ゴミ箱、医療機械、医療用ベッド など
産業 航空機エンジン、タイヤ、工作機械、測量機、通信機械、建設機械、食品製造機械、印刷機械、洗浄機、ハードディスク駆動装置、化学プラント、半導体工場、製造工程、農場、農業機械、高機能農業用ハウス、サイバーセキュリティ など
【出所】 稲田 修一監修「M2M/IoT教科書」(インプレス)2015年をベースに作成

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(2) 異常や異変の検知、リスクの検出

異常や異変の検知、リスクの検出に関しても多くの例があります。建物や駐車場、工場などでの異常発生の検知、万引きの防止、一人暮らしのお年寄りの健康状態の把握、農業ハウスの異変の検知、災害の予防などです。異常や異変が発生した時にセンサーなどの活用によりエビデンスが取得できていると、事後のフォローアップを迅速かつ適切に行うことが可能になります。また、異常や異変が起こる前に予兆を把握することができれば、被害を減らすことが可能になります。

コンピュータ技術の発展により、異常や異変の検知、リスクの検出についても、コンピュータが自動的に行うことができる領域が急速に拡がっています。これが、IoTやM2Mの出番を増やしているのです。
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(3) 各種予測

各種予測に関しても多くの例があります。商品の需要予測、駐車する車の台数の需要予測、太陽光パネルの発電量の予測、オフィス、スーパーマーケット、ドラグストアなどの電力需要の予測、農産物の収穫量・収穫時期の予測などです。例えば、商品の需要がある程度正確に予想できれば、不良在庫や売り逃がしのリスクが下がります。製造業にとっては、まさに利益につながるのです。
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(4) マーケティングの最適化、人材活用の最適化

マーケティングの最適化、人材活用の最適化に関しても、いろいろな例があります。販売活動のリアルタイム把握、販売チャネルの最適化などです。面白い例としては、営業成績が良いセールスパーソンの行動パターンを把握し、これを学習することにより全体の営業成績を上げていこうという取り組みなどがあります。また、町全体でお客さまの合意の上で行動データを収集し、これによってイベントや広告宣伝の効果を客観的に把握し、マーケティングの改善につなげている例もあります。
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