IoT分析とは何をすることなのか
IoTは「Internet of Things（モノのインターネット）」の略で、機械や設備をネットワークにつなぐ仕組みを指します。IoT分析はそこから届くデータを読み解く作業ですが、まずは何を対象にし、通常のデータ分析と何が違うのかを押さえておきましょう。
モノの状態を数値で捉えるところから始まる
IoT分析の出発点は、これまで人の目や経験に頼っていた設備の状態を、数値として記録することです。工作機械の振動、冷蔵倉庫の温度、配送車両の位置と速度、工場の電力使用量などがその対象となります。人が見回りで確認していた情報が、一定の間隔で自動的に記録され続ける状態をつくるわけです。
数値になると、初めて「前の週と比べてどうか」「他の号機と比べてどうか」という比較ができます。ベテラン担当者が音や振動で感じ取っていた違和感も、数値の変化として共有できる形に変わります。IoT分析は、この暗黙知だった判断を組織で扱えるデータに置き換える取り組みだといえます。
一般的なデータ分析との違いは時間軸の細かさ
売上や会員データの分析は、日次や月次といった単位でまとめて集計するのが一般的です。これに対しIoTデータは、数秒から数分おきに絶え間なく届きます。1台のセンサーが1分ごとに値を送れば1日で1,440件、それが100台あれば1日14万件を超える規模になります。
この違いは扱い方に直結します。件数が膨大なため、生のデータをそのまま表計算ソフトで開くのは現実的ではありません。また、異常を検知して価値が生まれるのは「起きた直後」であり、翌月の集計表で気づいても手遅れです。IoT分析では、データ量への備えと、速く気づける仕組みの両方が求められます。
目的で分かれるIoT分析の三つのゴール
IoT分析の目的は、大きく三つに整理できます。1つ目は状態監視で、設備がいま正常に動いているかを常に把握するものです。2つ目は予知保全で、故障の兆候を早めに捉え、止まる前に手を打つことを狙います。3つ目は改善で、稼働率やエネルギー消費といった数値を継続的に見ながら、業務のやり方そのものを見直します。
どのゴールを選ぶかで、必要なデータの細かさも、見るべき画面も変わります。状態監視なら「いまの値」を大きく映す画面が有効ですが、改善が目的なら数か月分の推移を並べて比べる画面が必要です。最初にゴールを一つに絞ることが、遠回りを避ける近道です。
データ活用の全体像から押さえたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。
センサーデータが分析にたどり着くまでの流れ
IoT分析は、センサーを付ければすぐ結果が出るものではありません。データは収集、蓄積、可視化という段階を経て、初めて現場の判断材料になります。それぞれの段階で何をするのかを見ていきます。
センサーとゲートウェイでデータを集める
最初の段階は収集です。設備に温度、振動、電流、圧力といったセンサーを取り付け、その値をネットワークに送り出します。多くの現場では、センサーが直接インターネットにつながるのではなく、ゲートウェイと呼ばれる中継機器がいったん値をまとめて送信する構成をとります。
ここで重要なのは、取得する間隔の設計です。細かく取るほど正確に状態を追えますが、通信量も保存量も増えます。振動のように急変を捉えたい項目は短い間隔、庫内温度のようにゆっくり動く項目は長めの間隔と、項目ごとに分けて決めると無駄が減ります。既存の制御機器から値を取り出せる場合は、センサーの新設を抑えられることもあります。
蓄積基盤にためて分析できる形に整える
集めたデータは、そのままでは分析に使えません。センサーの一時的な不調で飛んだ異常値、通信が途切れた間の欠損、機器ごとに異なる単位や時刻のずれなど、整えるべき点が数多くあります。この下ごしらえを省くと、後の分析結果が信用できないものになってしまいます。
蓄積先には、クラウドのデータベースやデータ基盤が使われることが一般的です。センサーが増えても保存容量を後から広げられるため、小さく始めて広げていく進め方と相性がよいといえます。あわせて、どの機器のどの項目かを示す名前の付け方を最初に決めておくと、台数が増えたときに混乱を防げます。
基盤をクラウドで組む場合の考え方は、以下の記事が参考になります。
ダッシュボードで見える化して現場に返す
最後の段階が可視化です。ためたデータをグラフや地図に変換し、現場の担当者や管理者が一目で状況をつかめる画面にまとめます。この画面をダッシュボードと呼び、BIツール（データを集計して可視化するソフトウェア）が担うことが多い領域です。
可視化で意識したいのは、見る人ごとに必要な情報が異なる点です。現場の担当者は担当ラインの現在値と異常の有無がわかれば十分ですが、管理者は複数拠点の比較や月単位の推移を求めます。一つの画面にすべてを詰め込むと、かえって誰も見なくなります。役割ごとに画面を分けるほうが、結果的に使われる仕組みになります。
IoTデータから価値を引き出す分析の型
IoT分析で使われる手法は、決して特殊なものばかりではありません。実際に多くの現場で成果を出しているのは、比較的シンプルな二つの型です。それぞれの狙いと使いどころを確認します。
しきい値監視で異常を早期検知する
もっとも基本となるのが、しきい値監視です。「モーター温度が80度を超えたら通知する」「庫内温度が設定範囲を外れたら担当者にメールを送る」というように、あらかじめ決めた基準を超えた時点で知らせる仕組みを指します。難しい統計の知識がなくても組めるうえ、効果が出るまでが早い手法です。
運用のこつは、基準値を最初から完璧に決めようとしないことです。厳しくしすぎると通知が鳴り続け、やがて誰も見なくなります。まずは明らかな異常だけを拾う緩めの設定から始め、実際の稼働データを見ながら数か月かけて調整していくと、現場が信頼できる水準に落ち着きます。
時系列分析で故障の予兆を捉える
もう一つの型が、時間の流れに沿って値の動きを追う傾向分析です。しきい値監視が「いま危ないか」を見るのに対し、こちらは「このまま進むとどうなるか」を見ます。振動値が3か月かけてじわじわ上がっている、消費電力が同じ作業なのに増えている、といった緩やかな変化を捉える狙いです。
この型が力を発揮するのは、故障の前触れをつかむ場面です。基準値を超える前の段階で兆候に気づければ、計画的に部品を交換でき、突然の停止による損失を避けられます。実現には過去データの蓄積が欠かせないため、成果を急がず、まず記録を積み上げる期間を見込んでおくことが大切です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料を取り寄せて、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でBIツールの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
IoT分析が空振りに終わる典型パターン
IoT分析の取り組みが途中で止まってしまう理由には、共通した傾向があります。技術的な壁よりも、進め方の設計に原因があることが少なくありません。代表的な二つのパターンを見ていきます。
目的を決めずにデータだけを集めてしまう
もっとも多くみられるのが、「とりあえずセンサーを付けてデータをためよう」と始めてしまうケースです。データは順調に増えていくものの、何を判断するために集めたのかが曖昧なため、画面を作っても誰も見ず、そのまま自然消滅していきます。保存費用だけが残る結果になりかねません。
これを避けるには、着手前に「この数値が動いたら、誰が、何をするのか」まで書き出しておくことをおすすめします。行動に結び付かない指標は、そもそも取得の対象から外して構いません。対象を1ラインや1設備に絞り、小さく成果を出してから広げる進め方が、結果的に社内の理解も得やすくなります。
まずは費用をかけずに試したい場合は、以下の記事も参考にしてください。
データ量と運用コストの見積もりが甘い
もう一つは、規模が広がった段階で費用が想定を超えるパターンです。試験導入では数台だったセンサーが全ラインで数百台になると、通信量も保存量も一気に膨らみます。クラウド基盤は使った分だけ費用がかかる形が多く、細かい間隔で取り続けると月額が想定の何倍にもなることがあります。
対策として有効なのが、データの持ち方を段階で分ける考え方です。直近1か月は秒単位のまま保持し、それより古いものは1時間ごとの平均値に丸めて残す、といった設計にすれば、傾向分析に必要な情報を保ちながら保存量を抑えられます。試験導入の段階で、全社展開したときの台数を当てはめて試算しておくと安心です。
現場でIoT分析を回すためのツール選び
本格的に業務でIoT分析を続けるなら、収集から可視化までを支えるツールが必要です。多機能さよりも、自社の使い方に合うかどうかで見極めます。確認しておきたい二つの観点を挙げます。
リアルタイム連携に対応しているか
一般的なBIツールの多くは、夜間にデータをまとめて取り込み、翌朝に集計結果を表示する使い方を想定しています。この方式ではIoTの利点である「すぐ気づける」という価値が失われます。センサーから届く値を随時受け取れる仕組みを備えているかが、最初の分かれ目です。
確認したいのは、IoT機器でよく使われるMQTTという軽量な通信方式や、REST APIといった連携口に対応しているかどうかです。あわせて、しきい値を超えたときに通知を出す機能があるかも見ておきましょう。画面を常に見張っていなくても異常に気づける仕組みがあるかどうかで、運用の負担が大きく変わります。
現場の担当者が自分で画面を扱えるか
もう一つの観点が、使い手の広さです。分析画面の変更をそのつど情報システム部門や外部に頼む形だと、依頼から反映までに時間がかかり、現場の関心が離れていきます。項目の追加や表示期間の切り替えを、現場の担当者が自分で行える操作性が重要です。
選定時には、実際に使う担当者に試用してもらい、目的の画面を自力で作れるかを確かめることをおすすめします。設備の配置図に数値を重ねて表示できるか、スマートフォンやタブレットから確認できるかも、現場での使いやすさを左右する要素です。まずは資料を取り寄せ、対応範囲を比べるところから始めるとよいでしょう。
比較の進め方や小規模での取り組み方は、以下の記事もあわせてご覧ください。
IoTデータのリアルタイム可視化に対応した製品
ここでは、センサーから届くデータを随時受け取り、可視化できる仕組みを備えた製品を紹介します。自社の設備や運用体制に合うかどうかを確認する際の参考にしてください。
MotionBoard
- 3,900+社導入・顧客満足度4年連続No.1・サポート品質ランク★★★
- 生成AI機能＊チャットで自動生成・インサイト分析も自然言語で！
- システムも現場・IoTデータも、60種類以上のデータソースと接続◎
ウイングアーク１ｓｔ株式会社が提供する「MotionBoard」は、システムや現場、IoTなどのデータを集約して可視化・分析できるデータ活用プラットフォームです。60種類以上のデータソースに接続でき、クラウドやオンプレミスのデータに加えて、設備データなども組み合わせてダッシュボードに表示できます。ノーコードで操作しやすく、地図上での可視化や大量データの高速処理にも対応しています。閾値アラートやチャット通知も備えているため、設備の状態を継続的に監視し、異常の早期把握に役立てられます。
IoT Data Visualization Tools （Bevywise Networks Inc.）
- 豊富なグラフとウィジェットでデータを視覚化できます
- API連携で外部システムとデータ統合が容易
- カスタムアプリケーション開発対応
IoTDashboard （Bevywise Networks Inc.）
- IoTデータを集約し、視覚化する
- 業界特有のダッシュボードで重要指標を見える化
- データの誤解を防ぎ、意思決定をサポート
Grafana （グラファナラボ日本合同会社）
- 複数データを統合しダッシュボードで可視化
- リアルタイム監視とアラート機能に対応。
- パネルのカスタマイズで柔軟な分析を実現
まとめ
IoT分析は、センサーで集めたモノの状態データを収集、蓄積、可視化の順に整え、判断に使える形へ変える取り組みです。成果を出す近道は、高度な手法から入ることではなく、状態監視、予知保全、改善のどれを狙うのかを最初に決め、対象を絞って小さく始めることです。ツールを選ぶ際は、随時データを受け取れる連携口があるか、現場の担当者が自分で画面を扱えるかを確かめておきましょう。まずは複数製品の資料を取り寄せ、自社の設備や体制に合うものを比べるところから始めてみてください。
