ウフル、NTTデータ、データビークルがIoT活用ソリューションを紹介
真のオープンイノベーションで実践するIoTビジネス成功事例――ウフル
株式会社ウフル IoTイノベーションセンター General Manager 杉山 恒司氏
ウフルの杉山氏は「IoT／M2Mサービス構築に必要な知見を上流から下流まで一気通貫で提供します」と自社の特徴を表した。IoT活用でビジネスにインパクトをもたらす方法を協創する形でコンサルティングを行うところから、PoC、導入支援、開発などを経てマーケティング施策を支援するところまで行う。IoTの新規事業構想では「全てが繋がる世界観をベースとしたコアバリュー発掘とパートナリングが鍵を握ります」と言う。
ウフルではオープンコラボレーションを重視しており「IoTパートナーコミュニティ」を立ち上げたり、日本OMGが設立したIoT専門組織では事務局を務めたりしている。製造業や総務省などの事例を通じて、独自開発したデータ連携プラットフォーム「enebular」も示した。NTTコミュニケーションズの「グローバルクラウドIoTテストベッド」や、さくらインターネットの「IoTプラットフォーム」でも採用されており、「世界一のIoTオフィスを構築していきます」と意気込みを見せた。
IoT基盤「ANYSENSE」の概要とソリューション――NTTデータ
株式会社NTTデータ 第一公共事業本部 e-コミュニティ事業部
IoTインフラ担当 開発グループ 課長 土井 利次氏
主に製造業におけるIoTはM2M、機械監視や制御、プラント監視や制御、これら3つの領域に分けられる。M2Mと機械監視や制御の間には「計装の壁」があり、土井氏は「NTTデータのIoT基盤『ANYSENSE』はこの計装の壁を越えます」と話す。計装業界からすると、機械とPLC（制御装置）と現場サーバーが中心で、IoTは現場サーバーのバックアップという位置づけとなりがち。しかしNTTデータはITと計装を「ANYSENSE」で融合させ、解析ソリューションを提供する。
解析システムでポイントとなるのがデータをネットワーク的に機械監視用と解析用と分離するところ。現場のデバイスゲートウェイと、クラウドで解析に使う計算機を協調して制御することでリアルタイムで高度な処理を実現している。故障予知の事例では、自家発電用ディーゼルエンジンから収集した音を機械学習し、異音から故障検知ができるようにしている。ほかにも自動車工場の研磨工程で用いる砥石の性能比較に用いるなど、データ解析の可能性を示した。
「モノ」から集めた大量データ。さてどうしたモノか？の解決例――データビークル
株式会社データビークル 代表取締役 油野 達也氏
ビッグデータ時代はデータプロセス期、データビジュアライズ期があり、今はデータサイエンス期に突入したところだという。実際にビッグデータ分析に着手してみても、既知の確認となる「見える化で見えただけ」、気づきはあれど「打ち手が思いつかない（何をしたらいいのか分からない）」、データを細かく収集したらサーバーリソースがパンクして「お金が際限なくかかる」などの事態に陥りがち。
油野氏は「データが集まったら何かが見えるだろうという発想はやめましょう。逆転の発想が解決します。何を見るための分析かを考えることが大事です」と指摘する。データ分析の前に目標や経営課題を明確にして、解析単位を決め、説明変数を探すというアプローチが重要となる（リサーチデザインとも言う）。データビークルでは統計学を駆使したデータ分析ツール「Data Diver」、2016年5月からはデータサイエンス専用変換ツール「Data Ferry」を提供している。
