IoT:可能性を真のビジネス価値へと転換する


IoT(モノのインターネット)は、経済価値やビジネス価値を新たに作り出す可能性の世界を開きます。
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IoTとは

IoTとは、小型の消費者向けデバイスから巨大な産業機器まで、ますます多くの物理オブジェクトが、今やインターネットに接続され、運用状況や周辺に関するデータを生成できることを指します。現在インターネットに接続されているデバイスの数は世界の全人口とほぼ同程度となっていますが、IoTを構成するデバイスの数も爆発的に増えています。ガートナー社は、2016年の時点でコネクテッドデバイスの数は全世界で60億を超え、2020年には200億を超えると予想しています。

IoTが可能であるのは、数々の収束技術が発展しているからです。収束技術には、物理オブジェクトに適用可能な小さいながらも強力なデータ作成用センサー、デバイスをデバイス同士やクラウドに接続するためのほぼユビキタスな高速インターネットアクセス、IoTデータに意味を与えるビッグデータ演算力やデータサイエンス、現実世界の物理オブジェクトのアクションをトリガーするイベント駆動のアーキテクチャ、コネクテッドデバイスの制御と監視をするためのモバイルデバイスが挙げられます。


「2025年までに、モノのインターネットの活用を通じて、4兆から11兆ドルもの経済価値が生まれる可能性があります。」

Michael Chui
マッキンゼー・アンド・カンパニー社、パートナー



IoTが重要である理由

IoT(モノのインターネット)は、経済価値やビジネス価値を新たに作り出す可能性の世界を開きます。企業によるIoTへの投資は、産業に関わらず、情報アーキテクチャ、アプリケーション開発、およびデータサイエンスへの新しいアプローチの導入が必要です。IoT機能は、内部の効率性を高めながら、新しく、説得力がある製品やサービスの創造に役立つなど、組織に力を与えます。

顧客に向けて新たなサービスを創造し、提供する

物理的な消費者製品やデバイスがインターネットに接続されることにより、企業は顧客忠誠度を高め、クロスセルやアップセルの機会を実現し、顧客離れを低減できます。

運用効率性を向上させ、機器のダウンタイムを削減する

産業機器やその他の機械を流れるデータにより、機械の運用担当者はより簡単に動作の監視や管理を行い、機械に故障が生じる前にその発生を予測し、予防措置を講じることができます。

運用をインテリジェントかつリアルタイムに自動化する

突き詰めると、IoTやイベント駆動のアーキテクチャにより、企業は機械学習や予測分析を受信データに適用し、人的介入なしでネクストベストアクションをトリガーすることで、ビジネスプロセスやコネクテッドデバイスの運用をインテリジェントに自動化できます。



大きな違い:IoTと従来のシステムデータおよびアーキテクチャとの比較
IoTデータおよびアーキテクチャ
従来のシステムデータとアーキテクチャ
IoTデータは分散されている。 どのようなIoTシナリオであっても、データはデバイス間(時には何千ものデバイス間)で分散され、地理的にも離れていることが多い。ネットワークエッジでは、電力の計算と処理を頻繁に行う必要がある。 アプリケーションデータは中央で作成され、保存される。アプリケーションとシステムはそれぞれ独自のデータを作成し、保存する。次に、個別のアプリケーションからのデータが集約され、エンタープライズデータウェアハウスといった中央の場所に物理的に移され、分析される。
IoTデータボリュームは爆発的に増えている。IoTシナリオにおけるデータのボリュームは、最初は小さくても、データを生み出すデバイスは1日24時間ノンストップであるため、IoTデータはすぐに膨大な量になる。そのため、IoTデータ量に合わせて拡張するデータ管理および分析スタックが必要になる。 従来のアプリケーションデータは線形成長する。従来のエンタープライズアプリケーションに関連するデータのほとんどは、手動で作成される。つまり、従来のアプリケーションデータの量は、増えはするものの、そのペースは機械によって生成されるデータには遠く及ばない。従来のストレージおよび分析テクノロジーで十分事足りる。
IoTデータに関するリアルタイムで予測的な分析が必要。顧客にパーソナライズされたサービスを提供したり、機器の運用を調整して最大の効率を得たりするには、IoTデータが作成されるときに分析が行われ、対応するアクションをトリガーできるようにする必要がある。 バックミラー型の分析やレポートでは、チームがプロアクティブに行動できない。従来のアプリケーションやシステムはしばしばモノリシックで、データをキャプチャするコンポーネントが入り組んでおり、問題をリアルタイムで発見したりトラブルシューティングするのが難しい。分析は、データの作成から大分経過した後に行われ、イベントやオペレーションに関して、おおむね回顧的な視点しか提供できない。
Iotはイベント駆動のアーキテクチャが必要。イベント駆動のアーキテクチャは、マイクロサービスの利点を生かし、ステータスに変更が生じたらアプリケーションが互いに通知し合い、対応するアクションをトリガーすることを可能にする。 従来のアーキテクチャは受け身的。従来のアプリケーションアーキテクチャはモノリシックで、リアルタイムなイベント通知に対応していない。
IoTの使用法は変化する。どのIoTシナリオでも共通して言えることは、変化することである。データサイエンティストやアプリケーション開発者は常に新しく革新的なIoTユースケースを模索している。つまり彼らは既存のアプリケーションを継続的に調整して、アジャイル方法論を用いて新しいアプリケーションを構築する必要がある。 アプリケーションの利用率はほとんど変化なし。従来のエンタープライズアプリケーションは、既存のニーズを満たすため、ウォーターフォールアプローチを用いて開発されている。変化するビジネス要求を満たすためのアップデートや変更はめったに行われず、新しいアプリケーションが開発され、実稼働環境にデプロイされるまでには数か月、時には数年かかる。


IoTを検討する際の考慮事項

IoTは、新しいビジネスモデルと収益機会を発展させる可能性を企業にもたらしますが、すべての企業がIoTの活用に付随する課題に対しての備えができているわけではありません。IoTデータの作成、消費、処理、および知見を実用化することは、新規技術と関連インフラストラクチャへの投資とともに、ビジネスモデルの再考も必要です。


インセンサー技術でアップフロントインベストメントの準備が整っているか

IoTの登場前に開発された既存のデバイスや機器が、データ生成センサーに装備されている必要があります。大量のオブジェクトを装備するのに必要なコストや労力はかなりのものです。

インフラストラクチャは爆発的に増えているデータ量に対処できるか

IoTデバイスは、データを大量に作成します。ストレージからプロセッシング、分析、およびデータサイエンスまでを活用する場合、非常に拡張可能で、柔軟なインフラストラクチャと、新しいデータ技術への投資が必要です。

イベント駆動のアーキテクチャのサポート

インフラストラクチャは拡張性があり柔軟であるだけでなく、リアルタイムIoTデータ分析に基づく自動化されたアクションを実行できるよう、イベント駆動である必要があります。IoT関連の知見は優れたものですが、価値を生み出すには、イベントが発生した時にこうした知見に基づいた行動をサポートする必要があります。

IoTセキュリティ戦略とは

IoTに乗り出す前に、企業はデータセキュリティが持つ意味を考慮し、それに備えておく必要があります。定義上、IoTデータはインターネットに接続されているため、ハッカーからの被害にあいやすく、また産業によっては規制の対象にもなります。IoTデータをセキュリティ保護する方法が分からない場合、立ち止まって計画を策定しましょう。

新しいビジネスモデルを試す準備ができているか

IoTは既存のユースケースを強化することできますが、その優れた価値は、新しいビジネスモデルを実現してこそ発揮されます。企業は新しいビジネスモデルを試す(そして時には失敗する)心づもりをし、時間の経過とともに反復する必要があります。




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