IoTデータを分析するメリットや方法は？活用事例も紹介します

IoT（Internet of Things）を活用した新しい企業の形成には、データの操作が重要な鍵を握っています。どのようなデータを取得し、どのように分析・活用するかによって、企業の戦略は大きく変化します。そこで、本記事では、IoTデータ分析の特徴やメリット、方法に加え、IoTデータを活用するための事例に基づく基礎知識について概説します。

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IoTデータ分析の基礎知識

IoT（Internet of Things）の登場により、製品やサービスがインターネットに接続されるようになりました。その結果、センサーで得た情報を、遠く離れた場所からオンラインで見ることができるようになりました。そのため、さまざまな記録についてネットワークを通じて閲覧するとも可能です。

IoTデータとは何？

IoT（Internet of Things）技術を活用し、エアコンや冷蔵庫、カメラなど、さまざまな特定機能の機器からリアルタイムでデータが収集されます。そのデータは、温度、湿度、振動、位置情報、ログなど多岐にわたります。

IoTデータを分析するとは？

IoTの目的は、これらのデータを収集、評価、活用することで、日常生活をより豊かに、より安全・安心・便利にすることにあります。

IoTデータの分析をするメリット

IoTから得られたデータを分析・活用することで、多くのメリットが得られます。
具体的には、以下のようなメリットが挙げられます。

状況を可視化できる

IoTデータを活用することで生産設備の稼働状況や、モノや人の動きを可視化することが可能です。
ネットワークを使って遠くの複数のデータを確認することで、データを可視化して評価することができるのも大きなメリットです。

常時モニタリングができる

一貫した観測が実現できるIoTが収集する膨大なデータを人が継続的に観測することは現実的ではありません。
しかし、事前に情報を精査し、数値の違いによる通知や回答のルールを決めておけば、システムによる継続的な監視を実現することができます。

自動化ができる

機械や家電を自動化・自律させるためには、人が普段行っている動作やパラメータを把握する技術が不可欠です。
IoTを活用したデータ分析により、典型的な状況を詳細に把握することはもちろん、どのような状況が異常な変数なのかをデータ化し、機械学習に必要なデータ基盤を形成することが可能です。
これにより、優れた精度と自動化・自律化を実現することができます。

IoTの技術で分析できるデータの種類

IoT（Internet of Things）技術によって、幅広い情報の活用が可能になります。
主に以下のような情報があります。

行動履歴

行動履歴とは、IoTデバイスが過去に行った顧客の行動を記憶することです。商品・サービスの閲覧・購入履歴、公共交通機関の乗車履歴などを把握することができます。
この情報は、購入のタイミングや傾向を明らかにすることができるため、広告の目的に利用することができます。

在庫情報

在庫情報の管理は、店舗や物流でIoTデータを保有しているケースがあります。
POSやコンピュータにより、在庫の総数が自動的に把握され、管理時間が短縮されます。
また、重量や賞味期限といった在庫の特徴も、IoTを活用することで在庫情報として扱える可能性があります。
在庫物のコードを識別するハンディターミナルや重量計は、IoTデバイスとして活用されています。

位置情報

GPSの能力は、IoTガジェットに関して、ローカルな知識を得るために使用することができます。
現物在庫の業界では、荷物にタグを付けて配送状況をリアルタイムで把握できるようになり、ウェブストアで購入したモノの展開を把握できる設備も進化しています。
貴重品にタグをつけることで、紛失の可能性を低くすることも可能です。

生体情報・環境情報

IoTガジェットを人体に接続することで、生体情報や環境情報を取得することができます。
デジタルウオッチなどのIoTデバイスは、健康や運動に役立つだけでなく、身体活動の記録にも役立ちます。
さらに、構造物や住宅などにはさまざまなセンサーが設置され、音や温度、光、湿度などの環境情報を収集することができます。

画像や映像

IoT機器のカメラで撮影した映像や画像は、ウェブを通じて遠隔地から見ることができます。
また、カメラが異常を検知した場合、異常な画像や映像を外部の検査システムに送信する可能性もあります。
画像識別技術により、画像に写っている人物の性別や年齢を推定することができ、監視カメラに写った人物を判定するなど、セキュリティシステムで役立っています。

IoTデータを分析する手順

この章では、IoT（Internet of Things）データの活用方法について説明します。

1.収集する

IoTデータは、製品に組み込まれたセンサーや機構によって収集されます。
例えば、IoTエアコンの場合、温度や湿度、使用状況などのデータが集まります。
まず、エアコン内のセンサーによって温度と湿度が収集され、現在の状態が人間にとって適切かどうかを分析します。
不快と判断された場合は、自動的に暖房や冷房が作動するように設定されます。
また、運転時間を収集することで月々の電気代を割り出し、わかりやすく表現することもできるという特徴もあります。
このように、IoT製品は収集したデータをもとに、製品に新たな価値を生み出します。

2.蓄積する

IoT製品で蓄積されたデータは、インターネットを通じてクラウド上のデータベースサーバーに蓄積されます。データベースサーバーは、いつでも取り出せるように整理されたデータの棚に例えられます。
ここにデータをためることで、いつでもアクセスして活用することができるのです。
また、データベースといえば行と列の構造を持つ「リレーショナルデータベース（RDB）」と認識されている方が多いのではないでしょうか。
リレーショナルデータベースにはテキストも含まれ、蓄積されます。

3.加工する

IoTで生成された情報は、可視化や分析がしやすいように加工されます。
一般的な例として、IoT製品に特化した「Microsoft Azure IoT」に付属されている「Stream Analytics」「HD Insight」「Data Factory」という3つのサービスを紹介します。
Stream Analyticsは、受信データをリアルタイムで処理し、Power BIなどのアプリケーションに即座に誘導するサービスです。
ランダムに送信されるデータを質問言語で処理することで、必要な情報のみを抽出し、活用することができる点が特徴です。
HD Insightは、Apache Hadoopに対応し、高速なデータ操作を実現するサービスです。
Data Factoryは、他のサーバーやデータを統一的に処理するサービスで、IoTデータを採用する前に様々な方法で処理することが可能です。

4.分析する

IoT製品において、データ分析は間違いなく重要な要素です。

分析は、最終製品の成果を大きく変えることができます。以前は、データ分析は主に人間が手作業で行っていましたが、現在はAIや機械学習が主流となっています。

マイクロソフトのPower BIは、このような目的によく使われるソフトウェアで、解析されたデータを要約して理解できるようにするものです。

また、Azure IoTの一部であるAzure Machine Learningも機械学習ソフトです。これは、収集したデータから認識されていない相関関係を特定し、明確な視点を提供しようとするものです。ほとんどのIoTクラウドサービスでは、AIや機械学習のサービスを提供しています。

IoTデータ分析の活用事例

IoTデータはどのように活用されているのでしょうか。実際の活用事例をいくつかご紹介します。

消費電力の可視化

近年、照明や空調、駐車場、トイレ、会議室などの設備の稼働状況を管理・監視できるIoTを活用した「スマートビルディング」が普及しています。
同時に、こうした施設の電力使用状況を正確に測定・把握・想像するためのアプリケーションも開発されています。
これらのアプリケーションは、グラフの形でリアルタイムにデータを提供し、流された電力が所定の値に達すると警告を発し、エネルギー効率の向上に貢献しています。

交通状況のチェック

道路に設置されたカメラやセンサーを活用することで、現在の道路の混み具合に関する情報を得ることができます。この技術は、カーナビの渋滞予測のようなものですが、さらにデータを蓄積することで、交通量の多い場所や時間帯別の渋滞の度合いを予測することが可能です。
イスラエルのスタートアップ企業であるValerann社は、舗装道路にIoTセンサーを埋め込むことができるモニタリングシステムを開発しています。
荷重や温度などさまざまなデータを取得することで、走行中の車や事故、落下物などのイベントや、雨や雪などの気候の影響を監視することができます。
さらに、追跡した情報をプロットすることで、道路の状況をリアルタイムに可視化することができます。

目視検査を自動化

ある工場では、送られてきた製品が不良品でないかどうか、品質保証によって細かくチェックしていました。
この画像データを収集し、AIで評価することで、標準から外れた規格外のアイテムのパターンを特定しました。
そして、この情報を機械学習に利用し、視覚診断に従った検査を実施しました。
この操作により、目視診断のための人的コストを制限し、人為的なミスによる不適正な製品の発売を回避することが可能となりました。
また、このシステムはIoTと連携しているため、検査結果を配送先が簡単にアクセスすることができ、完全なトレーサビリティを確保することができます。

不良発生原因を解析

機械などの故障の原因が特定できない場面では、IoTを活用したデータ探索により、問題を解明することもできます。
ある機械の故障の原因が不明であることを考慮し、装置周辺の温度、各部の振動や温度特性、装置を駆動するモーターのトルクなど、さまざまなデータを同時に追跡しました。
この記録を評価し、不具合発生に関連するデータを発見したところ、ある部分の温度が上昇し、モーターのトルクが低下したときに問題が発生することがわかりました。
そこで、その部分のデータを調査したところ、温度上昇によってモーターのトルクが低くなりすぎたために不具合が発生したと推察されました。

患者の異常検知

ヘルスケア分野でのウェアラブルIoTデバイスの活用が着実に進んでいます。
患者の健康問題を早期に発見するための有益なツールであると同時に、生活管理や退院後の健康維持のための信頼できる補助ツールでもあります。
さらに、地方にいる人や、自宅にいながら医療を受けたい人への医療を容易にするためにも応用されています。
このような利点から、医療従事者不足の解決策として、IoTへの関心が高まっています。

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まとめ

IoTはデータを使ってこれらのプロセスを連携させるため、機械学習や人工知能などのさまざまな最先端技術を最大限に活用することができます。
すでに多くの企業が、生産性の向上と新たな展望のためにIoTソリューションを導入しています。
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