IoT（モノのインターネット）とは

IoTデバイスは「スマート・オブジェクト」とも呼ばれ、スマート・サーモスタットのような単純な「スマート・ホーム」デバイスから、スマートウォッチやRFIDタグ付き衣服などのウェアラブル端末、複雑な産業機械および輸送システムに至るまで、多岐にわたります。一部の技術者は、IoTテクノロジーで都市全体を「スマート・シティ」にする構想を提唱しています。

IoTにより、これらのスマートデバイスは相互に、また他のインターネット対応デバイスと通信できます。 スマートフォンやゲートウェイのように、相互接続されたデバイスによる広大なネットワークを構築し、データのやり取りやさまざまなタスクの自律的な実行が可能です。これには次のものが含まれます。

• 農場の環境監視
• スマートカーやその他の自動車用スマートデバイスによる交通パターンへの対応
• 工場内の機械やプロセスの制御
• 倉庫内の在庫と出荷の追跡

IoTの潜在的な用途は広大かつ多様であり、その影響はすでに製造、運輸、医療、農業などの幅広い業界に及んでいます。インターネットに接続された機器の数が増えるにつれ、IoTは私たちの世界を形成する上でますます重要な役割を果たすことになるでしょう。 人々の生活や仕事、人間関係のあり方にすら変革をもたらし得ます。

事業の面においては、IoTデバイスは温度や湿度、大気環境、エネルギー消費、機器のパフォーマンスなどのパラメーターを幅広く監視するのに使われています。このデータをリアルタイムで分析し、パターン、傾向、異常を特定することで、事業運営を最適化し、収益を向上させることができます。

IoTがビジネスにとって重要である理由はいくつかあります。IoTの主な利点は次のとおりです。

• 効率の向上
• データに基づく意思決定
• コストの削減
• 顧客体験の向上

IoTデバイスを使用してプロセスを自動化および最適化することで、企業は効率と生産性を向上できます。たとえば、IoTセンサーを使用すれば、機器のパフォーマンスを監視し、ダウンタイムが発生する前に潜在的な問題を検知し、さらには解決できるため、メンテナンス・コストが削減され、アップタイムが向上します。

IoTデバイスは膨大な量のデータを生成するため、より適切な情報に基づいたビジネス上の意思決定や新しいビジネス・モデルの採用に使用できます。このデータを分析することで、企業は顧客行動、市場動向、業務パフォーマンスについての洞察が得られ、戦略、製品開発、リソースの割り当てに対して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

手作業のプロセスを減らし、反復作業を自動化することで、IoTは企業のコスト削減と収益性向上に貢献します。たとえば、IoTデバイスを使用してエネルギー使用量を監視し、消費を最適化することで、エネルギー・コストを削減し、持続可能性を向上させることができます。

IoTテクノロジーを使用して顧客行動に関するデータを収集することで、企業は顧客に向け、よりパーソナライズされた魅力的なエクスペリエンスを創り出すことができます。たとえば、小売業者はIoTセンサーを使用して店内での顧客の動きを追跡し、顧客行動に基づいてパーソナライズされたサービスを提供できます。

次のテクノロジーを連携させることで、IoTが可能になります。

• センサーとアクチュエーター：センサーは、温度、湿度、光、動き、圧力などの環境の変化を検知するデバイスです。アクチュエーターは、バルブの開閉やモーターのオン・オフなど、環境に物理的な変化を起こすデバイスです。IoTの中心であるこれらのデバイスにより、装置やデバイスは物理的に繋がることができるようになります。人が介することなく、センサーとアクチュエーターが問題を解決できれば自動化が実現します。
• コネクティビティー技術：センサーやアクチュエーターからIoTデータをクラウドに送信するには、IoTデバイスをインターネットに接続する必要があります。IoTで用いられるコネクティビティー技術には、Wi-Fi、Bluetooth、セルラー、Zigbee、LoRaWANなどが挙げられます。
• クラウド・コンピューティング：クラウドでは、IoTデバイスによって生成された膨大なデータが保存、処理、分析されます。クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、このようなデータの保存や分析、およびIoTアプリケーションの構築とデプロイに欠かせないインフラストラクチャー兼ツールです。
• ビッグデータ分析：IoTデバイスによって生成された膨大な量のデータを理解するために、企業は高度な分析ツールを使用して洞察を抽出し、パターンを特定する必要があります。これらのツールには、機械学習アルゴリズム、データの可視化ツール、予測分析モデルなどがあります。
• セキュリティーおよびプライバシー技術：IoTの導入が広まるにつれ、IoTのセキュリティーとプライバシーはますます重要になってきています。IoTデバイスとそれらが生成するデータをサイバー脅威から保護するために、暗号化、アクセス制御、侵入検知システムなどのテクノロジーが使用されます。

IoTには多くの利点がありますが、リスクと課題もあります。最も重要なリスクと課題を次に示します。

• セキュリティーとプライバシーのリスク
• 相互運用性の問題
• データ過負荷
• コストと複雑さ
• 規制および法的課題

セキュリティーとプライバシーのリスク

IoTデバイスの普及に伴い、セキュリティーとプライバシーはますます重要になってきています。IoTデバイスの多くはハッカーやその他のサイバー脅威に対して脆弱であり、機密データのセキュリティーとプライバシーが侵害される可能性があります。IoTデバイスは大量の個人データを収集するため、プライバシーとデータ保護に関する懸念と無縁ではありません。

相互運用性の問題

異なるメーカーのIoTデバイスは異なる標準やプロトコルを使用していることが多く、その場合、いわゆる「マシンツーマシン」通信の実行が困難になります。これにより、相互運用性の問題が発生し、統合や分析が困難なデータ・サイロが発生してしまう可能性があります。

データ過負荷

IoTデバイスは膨大な量のデータを生成するため、データを処理する準備ができていない企業は対処しきれない可能性があります。データを分析して有意義な洞察を抽出するにしても、特に必要な分析ツールや専門知識が不足している企業にとっては、大きな課題となる可能性があります。

コストと複雑さ

IoTシステムの実装は高額で複雑になることがあり、その場合ハードウェア、ソフトウェア、インフラストラクチャーに多大な投資が必要になります。さらに、IoTシステムの管理と保守の問題が重くのしかかる上、専門的なスキルと専門知識も持ち合わせていなければなりません。

規制および法的課題

IoTデバイスの普及に伴い、規制および法的課題が浮上しています。企業は、国ごとに異なるデータ保護、プライバシー、サイバーセキュリティーに関するさまざまな規制を遵守しなければなりません。

IoTデバイスの管理は複雑で困難なタスクになる可能性がありますが、企業がIoTデバイスの安全性と信頼性を確保しながら、パフォーマンスを最適化するために実践できるベスト・プラクティスがいくつかあります。そのためのヒントをいくつか紹介します。

1. IoT戦略を計画する：IoTデバイスを導入する前に、企業は目的、ユースケース、および望ましい結果を明確に理解しておく必要があります。これは、適切なデバイス、IoTプラットフォーム、テクノロジーを選択し、IoT戦略をビジネス目標と確実に一致させるのに役立ちます。

2. 安全なIoT製品を選択する：IoTソリューションはサイバー攻撃に対して脆弱である可能性があるため、当然のことながら、セキュリティーは重要な考慮事項です。企業は、セキュリティーを念頭に設計されたデバイスを選択し、暗号化、認証、アクセス制御などの適切なセキュリティー・システムを実装する必要があります。

3. デバイスの監視と保守：IoTデバイスを最適に動作させ、セキュリティー上の脅威に対する脆弱性をなくすために、定期的に監視および保守を行う必要があります。これには、デバイスの健全性とパフォーマンスの監視、ファームウェアとソフトウェアの更新、定期的なセキュリティー監査および予知保全の実施などが含まれます。

4. データの効果的な管理：IoTデバイスは膨大な量の実環境データを生成するため、管理や分析が困難になる場合があります。企業は、データの保存、分析、視覚化を含む明確なデータ管理戦略を策定しなければなりません。 IoTデバイスによって生成されたデータから有意義な洞察を抽出できるようにするためです。

5. エコシステムを構築する：IoTデバイスは、多くの場合、他のデバイス、プラットフォーム、テクノロジーを含むより大きなエコシステムの一部です。企業はこのエコシステムを明確に理解し、自社のIoTデバイスが他のシステムやテクノロジーと効果的に統合できるようにする必要があります。

IoTの未来は有望であり、企業にとって有意義な多くのことが開発段階にあります。IoTの未来の傾向と予測のいくつかを次に示します。

• 成長：IoTデバイスの数は今後も急速に増加し続けると予想されており、今後数年間で数百億のIoTデバイスが使用されると推定されています。この成長は、業界全体でのIoT導入の増加と、新しいユースケースやアプリケーションの開発によってさらに促進される見込みです。

• エッジコンピューティング：エッジコンピューティングは、集中化されたデータセンターではなく、データ・ソースに近い場所でデータを処理および分析できるため、IoTにとってますます重要になってきています。エッジコンピューティングにより、応答時間が短縮され、遅延が低減され、IoTネットワーク経由で転送する必要があるデータの量が削減されます。

• 人工知能と機械学習：IoTデバイスによって生成された膨大な量のデータを分析し、有意義な洞察を抽出するために使用できるAIと機械学習は、IoTにとってその重要性が増して来ています。企業はAIと機械学習を使用することで、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、業務を最適化することができます。

• ブロックチェーン：ブロックチェーン・テクノロジーは、IoTのセキュリティーとプライバシーを向上させる方法として研究が進められています。ブロックチェーンを使用すれば、IoTデバイス用の安全な分散ネットワークを作成でき、データ・セキュリティーの脆弱性を最小限に抑えることができると期待されています。

• 持続可能性：企業が環境への影響を軽減する方法を模索する中、持続可能性はIoTにとってますます重要な考慮事項になってきています。IoTを使用することで、さまざまな業界にわたってエネルギー使用を最適化し、無駄を削減し、持続可能性を向上させることができると期待されています。

IoTの世界は活気に満ちていると言えるでしょう。なぜなら、IoTデバイスの製造コストが低下するにつれて、デバイスのプロバイダーは魅力的な価格を提供するようになり、多くの新しい開発やイノベーションが進められているからです。ただし、IoTデバイスの数が増えれば増えるほど、企業は新しいテクノロジーに適応し、新しいユースケースやアプリケーションを受け入れる準備をしなければならなくなります。それができる企業であれば、この革新的なテクノロジーの恩恵を享受できる有利な立場に立てるでしょう。