Internet of Thingsによる新ビジネスの可能性

(1)

ITロードマップセミナー SPRING 2014

2014年5月27日

野村総合研究所 IT基盤イノベーション事業本部基盤ソリューション企画部主任研究員武居輝好

Internet of Thingsによる新ビジネスの可能性

～モノのインターネットは、企業に何をもたらすか～

(2)

本日の講演内容

１．IoTを巡る状況

２．先行ユーザー企業の取り組み

３．IoTのシステム構築上の課題

(3)

１．IoTを巡る状況

２．先行ユーザー企業の取り組み

３．IoTのシステム構築上の課題

(4)



IoTとは、

モノがネットワークに接続されることで価値あるサービスを生み出す

ための

考え方。



類似の概念であるM2M(Machine to Machine)は、モノとモノの間に人が介在しない

場合に限定しているが、IoTは

端末から収集したデータを人が活用

する場合や

人が

ネットワーク接続されたモノをコントロール

する場合なども含む。

IoT（Internet of Things）とは？

端末からのデータ収集端末のコントロール RFID コネクテッドカーカーナビ各種センサ端末クラウド機械自動販売機データ活用ネットワーク二次元バーコード新サービス/新機能マーケティング分析オペレーション改善ウェアラブルデバイス

(5)



これまでモノのネットワーク化の対象は、センサや通信モジュールの物理的制約や

コストが影響しにくい高価な機器や大型の機器（産業機械など）が中心。



センサの設置場所やコスト面での制約が緩和

されてきたことで、モノのネットワーク

は、小型の機器にまで対象範囲を拡大。

背景：センサや通信モジュールの小型化とネットワークの多様化により、

モノのネットワークの対象範囲が拡大

センサや通信モジュールの小型化

ネットワークの多様化

・ BLEや3G/LTE、Wifiなど多様なネットワークが実装可能に・通信モジュールやセンサ1個当たりのコスト低下・センサの設置場所の制限の緩和あらゆるモノにセンサ設置あらゆるモノがネットワーク化

ネットワーク化により、データの収集や

コントロールが可能に

どこで？

（位置）

いつ？

（時間）

何が？

（モノ）

どうなった？

（状態）

どうする？

（制御）

（注）BLE:Bluetooth LE

(6)



歯ブラシやコンタクトレンズなど、従来ネットワーク化が難しかった機器からデータを

収集し、活用することが可能になってきた。

⇒Ciscoは、

2020年に約500億のモノがネットワーク化

されると予測している。

※Cisco ホワイトペーパー「Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion」より

小型の機器におけるモノのネットワーク化例

コンタクト型デバイス：Smart Contact Lens

(出所)http://googleblog.blogspot.jp/2014/01/introducing-our-smart-contact-lens.html ・コンタクトレンズの中に、センサとプロセッサ、通信モジュールを格納し、涙に含まれるグルコースの量を監視。ネットワーク歯ブラシ：Kolibree （出所）http://www.kolibree.com/ ・歯ブラシに埋め込まれた加速度計、ジャイロ、デジタルコンパスなどの計測データをBluetooth経由でスマホに転送

(7)



多数のモノがネットワーク化されることで発生する膨大なネットワークトラフィックに

多くのIT企業が期待。

モノのネットワークが生み出す新たなマーケットに多くのIT企業が参入

デバイスからのデータ収集デバイスの遠隔制御 RFID コネクテッドカーカーナビ各種センサ端末クラウド機械自販機アプリケーションネットワーク二次元バーコードウェアラブルデバイスマーケティング分析オペレーション改善 OS、ミドルウェア半導体 Oracle：組み込み向けJava ミドルウェア市場の拡大 Microsoft：モノに対するWindowsのシェア拡大チップ市場の拡大 Oracle Microsoft ARM Intel Qualcomm Freescale クラウド Salesforce Microsoft Amazon Web Services 自社クラウドへのモノのデータの取り込み分析SW 活用アプリケーション産業分野市場拡大公益分野市場拡大 IBM GE Microsoft Oracle SAS SAS: BI以外の収益源の確保ネットワーク機器ネットワーク回線ネットワーク機器の高付加価値化による新たな市場の創出安定した収益源の獲得 Cisco KDDI AT&T softbank Vodafone NTTドコモ

(8)

モノから得られるデータを押さえることで、サービスビジネス拡大を図る

Microsoft

Microsoftは、2014年4月開催の開発者向けイベント「Build2014」にて、「Windows for IoT」と画面サイズ9インチ未満の端末に対する「Windows」、「Windows Phone OS」の無償化を発表。

あわせて、IoTからのデータを収集し、クラウド上で管理する「Microsoft Azure Intelligent Systems Service(ISS)」の限定パブリックプレビューを公開。

⇒モノから得られるデータを押さえることで、データ管理や分析などのサービスビジネスの拡大を図る。

MicrosoftのIoTへの取り組みの全体像

（出所） http://japan.zdnet.com/cio/sp_14iot/35046440/

Windows for IoTの無償化

Azure Intelligent Systems Service Windows、Windows Phone OS の無償化 iOS、Android OSの台頭で失ったクライアントOS シェアの回復モノから発生するデータを押さえる分析やデータ管理等のサービスビジネスの拡大

(9)

「Internet of Everything」を提唱し、プラットフォームビジネスを展開する

Cisco

8



Ciscoは、「Internet of Things」を拡張し、

モノだけでなく人やサービスも含めすべて

がネットワークでつながる概念

「Internet of Everything（IoE）」を提唱。



2012年11月に、

IoTソリューション開発専任組織

である「IoTインキュベーションラボ」

を設置、2014年2月に具体的なソリューション「Cisco IOx」を発表。

（出所） http://www.cisco.com/web/JP/event/es/141/cpcj/pdf/3_internet_of_everything_20131126.pdf

Internet of Everythingの全体像

(10)

活発化する標準化活動

民間企業によるIoTのイニシアティブをめぐる動きが活発化

2012年頃より、標準化団体に加え、クアルコムやCisco、GEなど民間企業によるIoTに関するアライアンスやコンソーシアムの設立が相次ぐ。 自社の技術やノウハウを共通仕様化することでイニシアティブをとることが狙い。～2004年 2006年 2008年 2010年 2012年 2014年 IoT-GSI/ JCA-IoT _FG-M2M Core Iwig roll 6Lowpan MTC TC M2M TC ITS ・ETSIが中心となり、団体横断的な標準策定を目指し設立・機器間での互換性を保つための共通アーキテクチャ策定を目的に設立（AT&T、Cisco、GE、IBM、Intel）・オープンソースのデバイス間P2P通信技術「AllJoyn」をベースとしたフレームワーク策定を目的として設立（Qualcomm、LG、シャープ、パナソニック、Ciscoなど）民間企業による活動標準化団体による活動

IETF

3GPP

ITU

ETSI

oneM2M

ALLSEEN ALLIANCE Industrial Internet CONSORTIUM

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１．IoTを巡る状況

２．先行ユーザー企業の取り組み

３．IoTのシステム構築上の課題

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今後のIoTの対象領域

（大量、安価：消費者向け機器等）

拡大

役割：モノから得られるデータの活用

IoTの対象は、より安価で大量の端末へと拡大



端末へのセンサの設置やネットワーク化が容易になってきたことで、IoTの対象は、

単価が高い大型の機器（産業機械等）から、より安価で大量の機器（消費者向け

機器等）へと拡大

。



IoTの役割もモノの制御だけでなく、大量のモノから得られるデータの活用へと

広がっていく。

端末の

単価

数量

多い

少ない

高い

低い

これまでのIoTの対象領域

（少数、高価：産業機械等）

役割：モノの遠隔制御

(13)

企業によるIoTの活用事例の類型



小物機器メーカーでは、

ネットワーク化による製品の付加価値向上

（新機能など）。



大規模機器メーカーでは、

ネットワーク経由でのアフターサービスの充実

。

12

利用シーン

Ｉ

ｏ

Ｔ

の

役割

①製品・サービスの付加価値向上（主に小物機器メーカー。消費者向け製品など） ②アフターサービスの充実（主に大規模機器メーカー。重機、機械、自動車など） ③オペレーションの改善（主に店舗や工場など）モノから得られるデータの活用 -可視化 -分析・使い方アドバイス・状況可視化など・故障の予兆発見、故障時期の予測・メンテナンスの自動化 -部品交換スケジュールなど・オペレーションの最適化 -設備の稼働 -社員の業務手順 -顧客動線など・遠隔操作 -オン・オフ、設定変更など・遠隔操作 -緊急時の停止、ロック・遠隔アップデート -機能、SW、設定など・遠隔からの設備機器/ 什器の最適化 -設定パラメータ -稼働スケジュールなどモノの遠隔制御

(14)

事例） ①製品・サービスの付加価値向上

スーツケースのネットワーク化でロストバゲージを削減 Aiｒbus 「Bag2Go」

スーツケースに2Gモバイル通信ユニット、GPS、RFID、重量センサを埋め込み、空港の管理システムと荷物の重量や位置データを連携。 利用者は、荷物のチェックイン日時や行き先、現在位置、ケースの開封有無などをスマホアプリから閲覧することができるため、ロストバゲージを未然に防ぐことができる。 空港での短期レンタルビジネスを想定、長期的には、ドアツードアの配達サービスを検討中。 ※IATAによれば、ロストバゲージは年間約2600万件発生し、航空会社の損失は25億ドルにも上る。 ※Airbusによれば、通常のスーツケースの20％増しのコストで、スーツケースへの機能の実装が可能。（出所）http://postscapes.com/smart-luggage-bag2go データ活用

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事例）①製品・サービスの付加価値向上

モニタリング機能を付加することでボールを高付加価値化 InforMotion Sports Technologies

バスケットボールに、9つのセンサーとバッテリー、通信モジュールを内蔵することで、利用者のシュートのフォームを数値化し、スマートフォンに表示。 利用者は、シュート時の速度や角度、バックスピン回転数、ゴールの成功率を可視化することで、フォーム改善等トレーニングサポートに活用できる。 ※センサのない通常のボールは25ドル程度だが、同製品は約250ドルで販売。 14 （出所） http://shop.94fifty.com/pages/learn-more シュートの角度バックスピン回転数シュートの速度シュートの速度や回転数、角度を表示（出所）http://weartesters.com/94fifty-sensor-basketball/ ボールにセンサーを内蔵・計測値および適正範囲をスマホに表示・9つのセンサーをボール内に内蔵データ活用

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事例）②アフターサービス

ネットワーク経由のリコール対応で顧客の来店の手間を削減 Tesla Motors

Tesla Motorsは3G携帯電話網経由でのソフトウェアアップデートによるリコール対応を実施。例： 2014年1月に29,222台を対象に実施した大規模リコールを実施 利用者は、車のダッシュボードモニタで、通知の受け取りやリコール対応を実施でき、来店の手間を削減できる。 一方、販売店では、リコール対応に対する人件費を削減できる。 ネットワーク経由での部品の異常診断や車の機能強化、設定変更等も可能。

Tesla Motors

サーバ

リコール通知

Tesla Sシリーズ

⇒都合のよい時、場所

にてリコール対応

ソフトウェアアップデート（3G経由）・アダプタプラグ制御プログラム・サスペンションのセッティングなど・ダッシュボードモニタにリコール案内を表示サービスマン ⇒遠隔からの部品の異常診断部品の状態データ活用遠隔制御

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Copyright（C） 2014 Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 16 Starbucksは、年間14種程度の高級豆を1杯毎に抽出して提供する高級商品ライン「Starbucks Reserve」にて、ネットワーク接続されたコーヒーメーカー「Clover」を導入。 ネットワーク経由でコーヒーメーカーの稼働情報を収集・分析するとともに、豆毎設定パラメータ（水の温度、滞留時間）をダウンロードすることで、人に依存せず安定した品質での商品提供が可能になった。

事例）③オペレーションの改善

コーヒーメーカーをリモート管理し、品質を安定化 Starbucks「Clover」

（出所）http://www.starbucks.com/coffee/learn/clover

Starbucks 店舗内

高級商品ライン用

コーヒーメーカー「Clover」

本部

利用状況

・商品毎の利用傾向・パフォーマンスダウンロード・豆毎の設定パラメータ -水の温度 -滞留時間

豆毎に最適な

パラメータを作成し、

随時アップデート

最適な設定でコーヒーを抽出データ活用遠隔制御

(18)

事例）③オペレーションの改善

顧客数からレジの稼働台数を予測することでレジの待ち時間を削減 Kroger

店舗の入り口とレジに設置した赤外線カメラで取得した顧客人数のデータと曜日や時間帯に関するデータを分析し、現在のレジ稼働数、今稼働が必要なレジ台数、30分以内に稼働が必要となるレジ台数の予測をディスプレイに表示。 店舗マネージャは、ディスプレイに表示された情報をもとに、稼働するレジを常に最適な台数に調整することで、レジ要員配置を効率化できる。 本システムの導入により、顧客のレジでの平均待ち時間は4分から26秒へ短縮。（出所） http://www.informationweek.com/strategic-cio/executive-insights-and-innovation/kroger-solves-top-customer-issue-long-lines/d/d-id/1141541 データ活用

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事例まとめ：

モノのネットワーク化によりリアルタイムな状態把握やサービス提供が可能に

小物機器メーカーなど大規模機器メーカーなど店舗や工場など ①製品・サービスの付加価値向上 ②アフターサービスの充実 ③オペレーションの改善 Airbus 「Bag2go」 InforMotion Sports Technologies 「94Fifty Sensor Basketball」 Tesla Motors 「Model S」 Starbucks 「Clover」 Kroger 「Que Vision」課題・ロストバゲージの _低減・他社製バスケット _{ボールとの差別化} ・リコール対応における顧客の負担削減・リコール対応コストの削減・店員に依存する商品の品質の安定化・リアルタイムな稼働状況の把握・レジ待ち時間の短縮・レジ要員配置の効率化取得可能なデータ・スーツケースの開閉有無・スーツケースの位置・スーツケースの重量・シュートの速度・シュートの角度・回転数など・車内の各センサデータ・コーヒーメーカーの利用状況 -パフォーマンス -商品毎の利用傾向・顧客の数 -店舗入口 -レジ IoTによる付加価値・機内に預けたスーツケースの追跡・ボールの投げ方の数値化によるトレーニング支援・遠隔からの故障診断・遠隔からのSWアップデート・設備パラメータの遠隔設定・マーケティング分析・稼働が必要なレジ台数の予測 18 モノをネットワーク化することで、従来取得できなかったモノの状態をリアルタイムに把握可能に。 ネットワークを通じて遠隔から制御することで、従来は現場でのみ実施していたサービスを遠隔から実施可能に。

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１．IoTを巡る状況

２．先行ユーザー企業の取り組み

３．IoTのシステム構築上の課題

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IoTを実現するためのシステムアーキテクチャと課題

端末ネットワークアプリケーションコアネットワークローカルネットワークゲートウェイ近距離無線電力線通信有線通信ウェアラブル端末デジタルサイネージスマートデバイスインターネット専用線 RFID スマート家電機械スマートメーターカメラ医療機器 ATM/POS 自販機

・・・

接続管理データ蓄積デバイス管理セキュリティ管理データ分析上位API 公共エネルギー工業ヘルスケア交通農業プラットフォーム店舗スマートシティ医療コンシューマサービス産業別アプリ ③組み込み機器に対するセキュリティ対策 ①IoTと他システムの連携 ②リアルタイムなデータの収集と処理

(22)

IoTのシステム構築上の課題①

IoTと他システムの連携

IoTのシステムは、通信方式やプロトコル、端末の管理方法が、接続される端末に依存するため、データ方式やデータ管理の仕方が固有の仕様となりやすい。 そのため、CRMやSCMなど既存のシステム仕様とIoTのシステム仕様を合わせることが難しく、データ連携がしづらい場合がある。

他システム

（CRM、SCMなど）

サーバ

ゲートウェイ

端末

IoTのシステム

⇒仕様が端末に依存、固有仕様になりやすいデータ形式等が異なり、連携しづらい

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マシンデータ管理用システムと顧客データ管理用のシステムをクラウド上で連携

Salesforce.com 「Salesforce1」

22 マシンデータ管理用クラウド（Heroku1）と、顧客データ管理用クラウド（Force.com）を同一プラットフォーム上に統合。 クラウド間でのデータ同期やAPIによる相互アクセス機能を持ち、Heroku1とForce.com間でデータ連携が可能。既存のERPシステム (商品の補充管理) 冷凍庫（顧客研究室内）研究用試薬、酵素冷凍庫備付タブレット

Salesforce1

冷凍庫状態管理 CRM 営業マン（モバイル）・顧客情報・商品利用状況・顧客の研究室内に設置した冷凍庫の管理システム（Heroku1）とCRMシステム（Force.com）間でデータ連携。・冷凍庫の開閉状況や試薬の持ち出し状況を営業マンのモバイル端末で閲覧したり、商品の補充管理システムに連動させることが可能。

事例：冷凍庫状態管理システムとCRMを連携 NEB(New England Biolabs)

Heroku1 Force.com ・持出状況・温度・顧客データ

マシンデータ管理

顧客データ管理

データ同期（Heroku Connect）・利用者認証・ドアの開閉処理・商品持ち出し管理（スキャン）

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コアネットワークローカルネットワーク

IoTのシステム構築上の課題②

リアルタイムなデータの収集と処理

端末のコントロールや即時アラートが必要なアプリケーションでは、収集したデータを即時に処理し、端末へフィードバック、その後のアクションへとつなげる必要がある。例：設備監視、カメラによる犯罪検知、自動販売機の機内温度管理など ネットワークに接続される端末の数は、多い場合で数万～数百万になる場合もあり、サーバで一括処理する企業情報システムの考え方では処理が間に合わない。

サーバ

ゲートウェイ（GW）

端末

データ収集フィードバックサーバでの大量データ処理による遅延ネットワークによる遅延

⇒データの処理とフィードバックが間に合わない。

(25)



サーバで集中処理していた

機能の一部をゲートウェイや端末などに分散

することで、

ネットワークやサーバの負荷や処理の遅延を減らす考え方が登場。

解決策の一つは端末やゲートウェイへのデータ処理や管理機能の分散

端末

ゲートウェイなど

_{（エッジ）}

サーバ

統計処理複雑なデータ処理 ■取得データの二次処理端末状態管理ローカルネットワーク管理 ■ローカル側の管理機能フィルタリングアラートアグリゲーション ■取得データの一次処理フィルタリングアラートアグリゲーション ■取得データの一次処理端末状態管理ローカルネットワーク管理 ■ローカル側の管理機能フィルタリングアラートアグリゲーション ■取得データの一次処理端末側フィードバック処理

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エッジ分散処理：

データセンターと端末の中間でデータ処理するためのアーキテクチャ



クラウドと端末の中間（エッジ）にデータ処理機能を配置し、クラウドとエッジ間で

処理を分散。



ネットワークにかかる負荷を削減するとともに、フィードバック処理を高速化。

エッジ分散処理の例：Cisco フォグコンピューティング

・クラウドと端末の間にフォグと呼ばれる分散環境を配置し、管理機能やデータ処理を分散する考え方・実現のためのプラットフォームとして「Cisco IOｘ」を発表、自社製ルータ製品に搭載。

端末

フォグ

クラウド

・ゲートウェイ・ルータ等端末管理、データ処理をフォグに分散・分散DB ・統計解析など・ストリームデータ処理・機械学習・予測、フィルタリング（出所）http://www.cisco.com/web/JP/product/hs/routers/cgr1000/prodlit/datasheet_c78-696278.htmlを参考に野村総合研究所作成 IOｘ搭載機器エッジデバイス Cisco IOS Linux 分散アプリケーション IOｘ SDK Linux用アプリ管理 Linux用アプリケーション IOｘ

Cisco IOｘ

・ネットワークOSである「Cisco IOS」と Linuxを統合・自社製ルーターに搭載し、ルータ上でのデータ処理を可能とする。

(27)

端末分散処理：

データ処理エンジンが組み込まれた組み込み向けミドルウェア

26



端末側にデータ処理エンジン（CEP）を組み込み

、データ処理の機能の一部を実装



端末側で

データ発生の都度、一次処理を行う

ことで、ネットワークへの負荷を減ら

すとともに、リアルタイムなフィードバック処理を実現。

（出所） http://otndnld.oracle.co.jp/ondemand/javaday/C-3.pdf ※CEP(Complex Event Processing)：複合イベント処理 ※OEP：Oracle Event Processing

ミドルウェアのアーキテクチャ処理イメージ

CEPが組み込まれたミドルウェアの例：Oracle Event Processing for Oracle Java Embedded

端末サーバ一次加工データ CEP CEP CEP ⇒基本的なフィルタリングと集約（ローカルでの決定、ノイズや誤検出の除去等） ⇒複雑な処理やサマリデータの処理ゲートウェイ

(28)

分散処理参考：クラウド集中処理（Amazon、Salesforce、 Microsoftなど）端末分散処理（Oracleなど）エッジ分散処理（Cisco、NTT、富士通など）処理方式・端末側で一次処理したデータをクラウドで処理・クラウドとエッジで処理を分散・すべてのデータをクラウドで集中処理データ処理クラウドデータ処理量少量（サマリ等）少量（サマリ等）大量データの一次処理範囲 _端末 _{地域、地区} _{広域（街）} 処理のリアルタイム性高中低必要なネットワークの帯域ローカルネットワーク：小コアネットワーク：小ローカルネットワーク：中～大コアネットワーク：小ローカルネットワーク：中～大コアネットワーク：中～大主な用途・端末毎にリアルタイムな判断が必要なもの例：自販機、設備監視など・地域特性に基づく処理が必要なもの例：社会インフラ（電力、ガス、交通等）など・広域にわたるデータ処理が必要なもの例：環境モニタリング、小売、農業、消費者向けサービスなど 端末分散処理は、ネットワーク帯域がシビアな場合や端末毎にリアルタイムな判断が必要な場合に適している。 エッジ分散処理は、地域特性に基づくデータ処理が必要な場合や端末の管理を分散する場合などに適している。

分散処理方式比較

端末エッジサーバ・ GW クラウドローカルネットワークコアネットワーク端末クラウドローカルネットワークコアネットワークエッジサーバ・ GW 端末クラウドローカルネットワークコアネットワークエッジサーバ・ GW 分散処理分散処理集中処理

(29)

IoTのシステム構築上の課題③

組み込み機器に対するセキュリティ対策

2012年頃より組み込み機器の脆弱性に関わる事例が多発。例：ネット接続型防犯カメラの映像へのリンクの不正公開（2012年）電気自動車のAPIのセキュリティ欠陥の発覚（2013年） 組み込み機器は、CPUやメモリなどのリソースが限られており、一般的な企業情報システムと同様の対策ができないため、完璧なセキュリティ対策を行うのは困難。 28 セキュリティ対策上の課題詳細ソフトウェア（SW）のセキュリティアップデートが困難・ソフトウェアのアップデート手段を機器に搭載するためのメモリやCPUのリソースがない。・ローカルネットワークの帯域が十分でない場合、パッチの提供手段がない。・端末が数万以上の場合、アップデート手段を用意できても、すべての機器のアップデートを管理するのは非現実的。侵入防止策の不備・ネットワークアクセスのための認証の仕組みが不十分。・消費者用機器では、認証のためのIDやパスワードをデフォルトの状態で利用するユーザーが多い。セキュリティ対策SW の不在・ウイルス対策SW等汎用的なセキュリティ対策SWがほとんど存在しない。

(30)

組み込み機器に対する画一的なセキュリティソリューションは存在しない



組み込み機器に対しては、以下のようなセキュリティ対策が考えられるが、

機器の

持つリソースやネットワーク帯域などにより対策の仕方は異なる

ため、個別に対応

する必要がある。

組み込み機器に対するセキュリティ対策の例

対策詳細セキュアブート・ブート時にソフトウェアが正規版かチェック SWアップデート・SWアップデート時のソフトウェアの認証処理・アップデートによるネットワーク帯域への影響の極小化伝送データ保護・伝送データの暗号化・暗号化/復号化のためのキーの管理機器認証とアクセス権限・機器のネットワーク接続時の認証処理・機器毎のネットワークへのアクセス権限の付与侵入防御（IPS）・悪意のあるパケットの識別と分類、阻止

機器の

リ

ソ

ー

ス

環境に

よ

り

、

対策の

仕方は

異な

る

(31)

１．IoTを巡る状況

２．先行ユーザー企業の取り組み

３．IoTのシステム構築上の課題

(32)

モノのネットワーク化によるビジネス拡大のシナリオ



モノのネットワーク化によるビジネス拡大の方向は、

蓄積されたデータの活用による

サービスの高度化

と、

他社製品・サービスとのリアルタイム連携

の２つ。



最終的には

モノのネットワーク化を中心とした新たなエコシステムの構築

を目指す。

適用範囲

活用の仕方

フロー

⇒リアルタイムな連携

ストック

⇒蓄積されたデータの活用自社製品・サービス他社連携自社製品・サービスのネットワーク化・モノからのデータの取得・遠隔からのモノの制御など ②他社製品・サービスとのリアルタイム連携・異業種間のサービス連携・データの相互連携 ③モノのネットワーク化を中心とした新たなエコシステムの構築 ①蓄積されたデータの活用によるサービスの高度化・故障の予測・メンテナンスの自動化など分野拡大高度化

(33)

①蓄積されたデータの活用によるサービスの高度化



モノのネットワーク化を通じて大量のデータを蓄積。



蓄積された大量のデータをより高度に分析していく

ことで、価値の高いサービスを

提供。

32 活用するデータの量提供価値分析の高度化により得られる価値

予測

⇒時系列分析やデータ間の相関分析による状態の予測例：設備機械の故障の予兆検知等

自動化

最適化

⇒分析結果にもとづく最適制御例：経験の数値化による設備パラメータの最適化情報の可視化・状況の可視化例：設備パラメータや故障有無等の可視化

可視化から

予測を経て

自動化へ

(34)



モノをネットワーク化することで、

既存ビジネスの範疇を超えたさまざまな分野へ

サービスを展開できる

可能性がある。



一方、自社のみで新たな分野にサービスを展開するには限界があり、

異業種を

巻き込んだ連携

が重要になる。

②他社製品・サービスとのリアルタイム連携

（出所）http://www.kolibree.com/

歯ブラシのネットワーク化

口蓋診断サービス磨き方指導サービス総合健康管理・磨き方に関するデータの収集と可視化医療機関医療カルテ教育事業者/地域の歯医者等フィットネス事業者

連携先

サービス

×

磨き方に関するデータ -歯磨きの頻度 -歯磨きをする時間 -磨いている箇所

歯ブラシのネットワーク化と異業種連携による新たなサービスの例

歩数、睡眠時間、摂取カロリーなど

(35)



自社サービスを通じて蓄積されたモノのデータ

、蓄積された

データの分析から

得られた知見

を元にエコシステムを構築し、新たなマーケットの創出を目指す。

34

③モノのネットワーク化を中心とした新たなエコシステムの構築

自社製品・サービス _{モノのデータ} _{モノのデータ}蓄積されたの収集蓄積データの分析分析結果

自社

パートナー企業（異業種含む）

金融

流通・

小売

機器

製造

運輸

医療

ヘルケア自動車

家電

情報

サービス

保険

・自社のサービスやデータを他社と連携・自社にない機能の獲得・異分野への進出製品・サービスのAPI 蓄積データ分析結果・知見

・・・

(36)

自社製品・サービスの連携

データ分析結果の連携

■製品・サービスのAPIを他社に提供し、サービスを連携。例：GM OnStarAPIの他社連携・GMは、同社のテレマティクスサービスであるOnStarのAPIを RelayRideｓ社に提供。・RelayRides社は、同APIを通じて得られる位置情報や車のロック機能を活用し、P2P型カーシェアリングサービスを展開 ■蓄積されたモノのデータの分析から得られた知見を他社と連携。

モノのネットワークを通じた連携パターンと例

GM OnStar RelayRides RelayRides

Cars for rent near サンノゼカリフォルニア

× Carl’s Chevrlet 2011 Chevrolet SONIC Jeral’s Cadillac 2010 Cadillac CTS $7.00/hour $35.00/day time date $20.00/hour $100.00/day A B ・・・ API 情報サービス・運動量と連動した交通ルート検索サービスネットスーパー・生活パターンに合わせたメニューの提案サービス・歩数、睡眠時間、摂取カロリー等の分析人の生活パターンフィットネス事業者・車の位置情報を表示・契約時に遠隔から車のロックを解除・車の位置情報取得・遠隔からの車の制御（エンジン、ロック） ※ただし、プライバシーの扱いについては注意が必要

(37)

まとめ

36  遠隔からモノの状態を継続的にセンシングできることのインパクトを考え、適用業務を検討する  用途に応じた適切なアーキテクチャを選択する（エッジ分散、端末分散、集中処理）  IoTならではの課題を軽視しない（既存の業務システムとの連携、セキュリティ）ユーザー企業の方へのアドバイス まずは、どこでマネタイズできるかを検討する • 製品・サービス自体の付加価値向上（スーツケース、バスケットボールなど） • アフターサービスの充実（緊急時対応、異常監視、予防保全など） 場合によっては、マネタイズを目的とせず、顧客との長期的な関係構築を目的としても可 次に、データの蓄積とともに、蓄積されたデータを活用したサービスの高度化、他社製品・サービスとの連携拡大を目指す 最終的には、他社との連携によるエコシステムを構築し、新たな市場の創造を狙うメーカーの方へのアドバイス