IoTデータ分析とは？- ビジネスへのメリット

1999年にケビン・アシュトンによって公式に作られたモノのインターネットの概念は、20年以上の歳月を経て、最終的には現代の日常生活の必然的な一部として、またビジネス運営やその他の産業分野においても、今日幅広いIoTアプリケーションとともに加速している。IoT導入の混乱は、技術の絶え間ない進化に伴い、そのペースをすぐに緩める気配はなく、モノのインターネット市場は、2022年までに前年比18％増の144億台のアクティブ接続デバイスにピークを迎えると予測されている。2025年には、接続されたIoTデバイスの総数は約270億個になると推定されている。そして何だと思う？今日のようなデータ主導の世界では、どんな生データでも価値を生み出すことができる。したがって、膨大な量のIoTデータは、適切に取得され、処理され、分析されれば、おそらく価値をもたらすだろう。そうでなければ、データ分析なしでは無駄に終わってしまう。これが、IoTデータ分析が現れ、参入し、ゲームを変える方法である。

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IoTアナリティクスをどう定義するか？

IoTデータ分析とは？その名が示すように、モノのインターネット（IoT）データ分析、または単にIoT分析とは、特定のデータ分析ツールやテクニックのセットを活用することで、IoTデバイスから生成・収集されたデータを分析する行為です。IoTデータアナリティクスの背後にある真のアイデアは、異質なモノのインターネットのエコシステム内の様々なデバイスやセンサーからの膨大な量の非構造化データを、健全なビジネス意思決定とさらなるデータ分析を推進するための価値ある実用的な洞察に変えることです。さらに、IoTアナリティクスは、現在の状態と過去のデータの両方を含むデータセットのパターンを特定することを可能にし、将来の事象に関する予測と調整に活用することができます。

近年、さまざまな業界でコネクテッドデバイスやセンサーの導入が飛躍的に増加しており、それがIoTデータアナリティクスの発展を大きく後押ししていることは間違いない。IoTアナリティクスは、ヘルスケア、小売、eコマースから製造、輸送など、さまざまな業界で広く利用されている。

IoTデータ分析のさまざまなタイプ

IoTアナリティクスは、さまざまな目的に役立つ洞察を収集するために実行されるため、主に4つのタイプに分けることができる：

記述的アナリティクス

記述的IoTアナリティクスは、主に過去に何が起こったかに焦点を当てる。デバイスから収集した履歴データを処理して分析し、何がいつ発生し、どのくらいの頻度で発生したかを説明するレポートを作成します。このタイプのIoT分析は、モノや人の行動に関する特定の質問に対する答えを提供するのに便利で、異常の検出にも使用できます。

診断アナリティクス

記述的なIoTアナリティクスとは異なり、診断アナリティクスはさらに一歩進んで、データを掘り下げて特定の問題の根本原因を特定することで、なぜ何かが起こったのかという疑問に答えます。診断アナリティクスでは、データマイニングや統計分析などの技術を活用して、特定の問題の原因について実用的な洞察を提供できる、データの隠れたパターンや関係を明らかにします。

予測アナリティクス

その名前が示すように、予測IoTアナリティクスは、過去のデータと傾向を分析することによって将来の出来事を予測するために使用されます。このタイプのアナリティクスでは、さまざまな統計的アルゴリズムや機械学習アルゴリズムを活用して、将来の事象に関する予測に使用できるモデルを構築します。このタイプのアナリティクスは、在庫管理や需要予測などに関連するビジネス上の意思決定をサポートする上で重要な役割を果たします。

処方的アナリティクス

プリスクリプティブIoTアナリティクスは、IoTアナリティクスの最も高度なタイプであり、将来起こることを予測するだけでなく、望ましいビジネス成果を達成するために何をすべきかについての推奨も提供します。このタイプのアナリティクスは、最適化アルゴリズムを活用して、特定の目標を達成するために取るべき最善の行動方針を特定します。

IoTとビッグデータ解析とIIoTの関係

大量のデータといえば、ビッグデータ分析を思い出しますよね？両者には何らかのつながりがあるのでしょうか？実は、IoTとビッグデータ分析が混同されることがよくあります。ビッグデータ分析が幅広いストリームやソースからのデータセットを扱うのに対し、IoT分析は接続されたIoTデバイスやセンサーによって生成されたデータのみを収集・分析します。つまり、IoTデータアナリティクスはビッグデータアナリティクスのサブセットであり、モノのインターネットのエコシステム内の接続されたデバイスから発生するデータの意味を理解するのに役立つと言えます。そしてその結果、IoTアナリティクスは、リアルタイムのストリーミングデータ分析、ニアタイム処理、エッジコンピューティング、予知保全など、ビッグデータアナリティクスだけでは対応できない様々な問題や課題を解決するために利用することができます。したがって、IoTとビッグデータ・アナリティクスを組み合わせることで、競争優位性を獲得し、ビジネス価値を高めることができる。

IIoTという言葉を聞いたことがあるだろうか。あるいはインダストリアルIoTとも呼ばれる。これは、製造業やその他の産業分野において、ダウンタイムや生産コストを削減しつつ、より優れた業務効率や安全性の向上を達成することを目的としたIoT技術の応用である。IoTアナリティクスの一分野であるIIoTデータアナリティクスは、IIoTデバイスやセンサーによって生成されたデータを処理・分析するために使用され、製造装置、パイプライン、気象観測所、スマートメーター、配送トラック、その他の種類の機械における産業プロセス、メンテナンス・スケジューリング、ロジスティクス管理を最適化するための貴重な洞察を提供します。

IIoTの応用は製造業だけにとどまらない。実際、IIoTの[/blog/future-of-iiot/]未来は活況を呈しており、ヘルスケア、小売、輸送、エネルギーなど、他の多くの分野でも見られる。