いまさら聞けないIoTの仕組みとは?基本的な構成や活用例を解説

 2021.03.03  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

IoTが登場してからしばらく経ち、今では実用化も徐々に進んでいます。IoTを駆使したサービスを考える企業も増えていますが、その仕組みをまだ理解できていないという方も少なくないことでしょう。本記事では、IoTの基本的な構成や活用例を解説していきます。

いまさら聞けないIoTの仕組みとは?基本的な構成や活用例を解説

IoTとは?

IoTとはInternet of Thingsの略で、「モノのインターネット」とも言い換えられます。電子機器や自動車、建物など本来の用途の範囲内では通信を行う必要のないものに対し、これをクラウド等に接続することで、各種データを集めるという構成です。

IoTの普及による具体的なメリットはユーザーの利便性が向上するということ、企業の業務が効率化されること、そして新たなビジネスのきっかけになるということが挙げられます。例えばIoTを活用してスマートホームが実現されれば、スマホなどを使って、外出先でも自宅の家電を操作できるようになります。

さらに応用すれば、より高い利便性を実現できると考えられています。また、企業も業務が効率的に遂行できるようになることで、コスト削減、人員の削減などのメリットが得られるでしょう。今ある事業形態に上乗せする形で補助的にIoTを利用するのではなく、IoTに着目した新たなビジネスを作り出すこともできるかもしれません。

近年注目されているDXを進めるうえでも重要で、ビッグデータやAI技術などと並んで社会に与える影響が大きなものと考えられています。そのため、いち早くIoT関連の商品を販売し始めた企業もあり、その背景にはセンサー機器のコスト低下も関係しているといわれています。以前は高価であった機器でも比較的容易に利用できるようになったため、IoTの普及が加速しているのです。

IoTとM2Mの違い

IoTとよく似た意味を持つ「M2M」について解説します。両者の違いを整理しましょう。
M2MはMachine to Machineの略で「機械同士を繋げてデータを交換する仕組み」のことです。IoTも機器が通信を行うため、似た言葉であるともいえます。ただし、M2Mでは特に機械同士の接続であること、他方でIoTはインターネットを介することを重視する点で大きく異なります。M2Mに関しては機械が相互にデータを交換できれば良いため、インターネットを介するかどうかは問いません。ローカルで直接的に通信している場合でもM2Mであるといえます。

これに対しIoTは機械かどうか、その発信主体に限定がありませんし、インターネットを介したより規模の大きな通信を想定しています。つまり概念自体は類似するものの、M2MはIoTより利用範囲は限定的だということです。

また利用目的にも違いがあります。IoTによるデータ収集の主な目的は分析にあります。常にではありませんが、傾向としては単一の用途のためだけに用いられる技術ではありません。集められた膨大な量のデータを解析し、その結果をフィードバックしたり、新たな価値を見いだしたり、新たな市場開拓等に活用したりもします。他方、M2Mの典型例は機械の自動制御などにあります。一方の機械がある状態を他方の機械へ送信し、異常を検知した際には決められたルールに従い自動的に動作を行うといった形です。

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ただ、これらは完全に切り離せるものではありませんし、どちらが優れているという問題でもありません。IoTとM2Mを融合させた仕組みを実現するのも重要で、そうすることで機械の制御もより高度に実行できるようになるのです。

IoTの仕組み

前述の通り、IoTの基本はモノとインターネットの接続にあります。そしてこの仕組みを実現するにはセンサーやビーコンなどのデバイス、ネットワークに接続する通信装置(ゲートウェイ)、そしてデータを分析・可視化するアプリケーション等が欠かせません。

特に重要なのがセンシングです。もともとセンサーとしての機能を備えていない腕時計や自動車、建物といったモノの情報を取得できる状態にしなければならず、温度・湿度、振動など多様な情報を収集できるようにする仕組み作りから始めなくてはなりません。

そのうえでビーコンにより位置情報等の発信、ゲートウェイによりデータを束ねて通信、クラウドサービス上で処理されます。クラウドで機能するアプリケーションは、送られてきたデータを分析して人が扱いやすいようにし、Webブラウザで利用できるようにするものです。

IoTの活用例

以下でIoTのイメージがより掴めるよう、活用例を挙げていきます。

自動運転システム

IoTは、自動運転にも活用されます。車に搭載したセンサーが周囲の走行状況を把握し、そのデータをAIが分析して適切な運転を行います。基本的にはセンサーによる情報収集、カメラに映ったものの判断を行う等の分析および認識、そしてAIを駆使した行動決定を行い、実際にハンドル操作やアクセル・ブレーキの機構制御を行う、という流れで実行されます。

この技術に関しては、すでに多くのメーカーで実証実験も行われ、5Gが拡大することでより普及が進むと考えられています。

スマートファクトリー

スマートファクトリーとは、工場内にIoTやAIを導入して生産性の向上や業務効率の向上等を図ることをいいます。

工場内の機械やラインをインターネットに接続し、遠隔で状況を確認したり制御したりすることも実現します。それにより生産状況の把握が用意になり、効率的な体制を整えられ、生産性および品質向上が図れるのです。
産性向上や品質の安定が図れることも重要ですが、特に近年深刻な問題となりつつある、人材不足対策になるとも期待が寄せられています。

スマート農業

アナログのイメージが強い農業でもIoT活用が注目を集めています。ロボット技術による自動での収穫作業、生育状況のデータ解析、といったスマート農業に期待が寄せられているのです。
具体的にはセンサーを搭載したロボットで効率的に情報収集し、画像分析を行うなど、用途は様々です。単に機械を導入のではなく、これにIoT機器を結びつけ、これまで実行できなかったことも実現しています。高度な解析により最適なタイミングでの管理ができますし、人が直接動かなければならない作業も削減できます。

IoTに不可欠なクラウド

クラウドの登場はIoT発展に大きく寄与しています。AI技術による精度の高い分析ももちろん欠かすことはできませんが、クラウドもIoT実用化に必要不可欠です。なぜなら膨大なデータを蓄えなければならないからです。

IoTデバイスから絶えずデータが送られ、それはクラウド内のストレージに蓄積されます。同様の運用を従来型のオンプレミスでやろうとすると、莫大なコストを要しますし、運用工数もかなり増えてしまいます。

現在ではクラウドサービスも増え、比較的容易かつ低コストで利用ができるようになっていますので、IoT活用もそのハードルが下がってきているといえます。ただ、サービスの選定には注意しなければなりません。機能面も要件を満たすかどうかよく確認しなければなりませんし、信頼できるベンダーであることも大切です。

ANF(Azure NetApp Files)でクラウド化を実現

クラウド化を実現するサービスとしては、ANF(Azure NetApp Files)がおすすめです。Microsoft が提供するクラウドストレージサービスで、PaaS・IaaS・SaaSに対応、Microsoft製のみならず、様々なサードパーティが提供する機能を組み込めます。

「従量課金制」「オンプレミスと同等の信頼性・性能」「増大するデータに対しても複雑なサイジングが不要」などの特徴を持ちます。またIoTへの活用に限らず、各種機能のクラウド移行がサポートされることでテレワーク推進などにも効果を発揮します。

まとめ

IoTはクラウドやAIの発展に伴い伸びてきた技術です。まだまだ活用できていない領域も多くありますが、今後さらに浸透していくことでしょう。その仕組みや活用事例を見て、関心を持った方は本格的にIoTを使ったサービス展開を検討してみてはいかがでしょうか。

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