IoT を活用したビジネス創生のシナリオ（石川・金沢IoTビジネス共創ラボ第二回勉強会）

～デジタルトランスフォーメーション時代にむけて～
IoT を活用したビジネス創生のシナリオ
2019年1月
ユニアデックス株式会社
DXビジネス創生本部 IoTビジネス開発統括部長
山平哲也
石川・金沢 IoT ビジネス共創ラボ第 2 回勉強会

©2018 UNIADEX, Ltd. All rights reserved. 1
お客さまのマルチベンダーなICT環境全体最適化をワンストップで支える
日本ユニシスグループの『インフラトータルサービス』企業
社名ユニアデックス株式会社
代表者代表取締役社長東常夫（とうつねお）
住所/TEL
〒135-8560 東京都江東区豊洲1-1-1
03-5546-4900（大代表）
設立 1997年3月4日
資本金 7億5,000万円
従業員数 2,812名(2017年4月1日現在)
売上高 1,272億円（2017年3月期）
わたしたちは、単にお客さまに商品を販売し、サポートサービスを提供するだけの存在では
ありません。
ICTインフラの専門家として、お客さまの課題を的確に捉え、『全体感』を考慮した上で、臨
機応変に最適化を支援する。そしてお客さまに多くの “気づき”や“感動” をもっていただく。
お客さまを深く理解した上で、包み込むようなサービスを提供できる、エクセレントサービ
スカンパニーといわれるようになりたいと思っています。
そのためにも、これまで以上にお客さまに寄り添い、お客さまと一緒の目線で社会の未来を
想い描き、ビジネスの成功をお手伝いしていきます。お客様とは必ずそこから始めます。そ
してやり遂げます。そう言い切る裏づけとなる高技術と人間力を、貪欲に身につけてまいり
ます。
ユニアデックスのご紹介

◼ エンタープライズ向けシステムエンジニアとしてキャリアをスタートし、インターネット普及に伴いIPネットワーキング、セキュリ
ティなどのエンジニアリングに従事。1998-1999年にカーネギーメロン大学ヒューマンコンピュータインタラクション研究所への派
遣、2001年からシリコンバレー駐在を経験。2007年からネットワーク技術部門やICT事業開発部門の責任者を歴任。現在、IoTを中
心としたビジネス開発とエコシステム構築を推進。
◼ IoT ビジネス共創ラボ副幹事兼ヘルスケアWGリーダー、一般社団法人 iOS コンソーシアム共同発起人兼理事、
一般社団法人人工知能ビジネス創出協会運営委員、東京都立産業技術研究センター中小企業のIoT化支援事業有識者会議メンバー
◼ 近著に「IoTシステム開発スタートアップ」「iPhone・iPad企業導入ガイドライン」（いずれも共著）
山平哲也
ユニアデックス株式会社 DXビジネス創生本部 IoTビジネス開発統括部統括部長
自己紹介

2019年ダボス会議

「データは新たな石油」
Rank Country 2007 (Q2) USD Mil Country 2017 (Q2) USD Mil
1 US Exxon Mobil 472,519 US Apple Inc. 749,124
2 US General Electric 393,831 US Alphabet Inc. 628,610
3 US Microsoft 281,934 US Microsoft 528,778
4 Netherland / UK Royal Dutch Shell 266,141 US Amazon.com 466,471
5 US AT&T 255,871 US Berkshire Hathaway 418,880
6 US Citigroup 253,703 US Johnson & Johnson 357,310
7 Russia Gazprom 245,757 US Facebook 357,176
8 UK BP 231,491 China Alibaba Group 356,390
9 Japan Toyota Motor Corporation 228,009 China Tencent 344,879
10 US Bank of America 216,963 US ExxonMobil 341,947
Source : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_public_corporations_by_market_capitalization

データ活用：集めたデータを処理・分析し、次のアクションへ
IoT
ものがつながる
現実のデジタル化
AI
集まったデータの活用
デジタルな知性
DX = ビジネスで IoT & AI をデータ活用に
アジャイル / グローバル / プラットフォーム化
Business

国内市場におけるデータ利活用（IoT化）動向
個別機械
生産工程
作業員
企業間
海外工場
出典：経済産業省 2018年版ものづくり白書

「データをあつめて、可視化しましょう」
「データは付加価値実現にも使えます」
「データ活用の議論はトライ＆エラーで」
データ活用に向けた３つの秘訣

1．「データをあつめて、可視化しましょう」

【宣伝】施設保全業務向けIoTサービス ”AirFacility™”
• 保全業務の品質向上や施設の統合的管理が求められる中、デジタル化されていないトイレ施設（個室トイレ
や排水ポンプ等）の稼働状況を把握し、設備稼働率・施設環境健全性を高める業務支援サービスです。
• 対象となるお客さま
– 施設管理・ビルメンテナンス事業者様、不動産事業者様
– 工事関連事業者様（設備工事事業者、衛生設備施工事業者、設備関連メーカー）
– 施設オーナー様（商業施設、ホテル、飲食店、病院等）
デジタル化されていないトイレ施設を対象に

IoT と言われても、よくわからない……
システムインテグレータの悩み：その１

ラズパイで「Lチカ」をやっても、何に使えるのか……
システムインテグレータの悩み：その２

トイレの扉に
取り付けた
空き部屋
検索
目的外利用の
抑止
不具合
検知
清掃
効率化
メンテナンス
最適化
誰にでも身近に感じるトイレ IoT でデータがどこまで活用できるのか
開閉センサー
のデータを
クラウドに
集めることで
開閉データ
個室トイレの
利用状況を
デジタルに把握
実際の社内設備：トイレの IoT 化を試してみよう！

ご支援事例：設備工事事業者 A 社
要望：自社で施工する顧客のトイレ施設（個室トイレや排水ポンプ等）に
稼働状況をデジタル化／可視化するソリューションとして組み込みたい
設備工事の提供価値の向上へ
利用頻度の
把握による
不具合の
未然防止
プロアクティブな
障害対応
の実現
CBM
による
保全作業の
適正化
障害状況の
共有による
早期対応
予防保全の実現突発障害への早期対応

データ収集の仕組みをつくるコストが高い
データ収集の仕組みに関しての悩み

データ収集システムにありがちな費用見積
データセンター費用
ネットワーク費用
サーバー費用
アプリケーション費用
システム設計費用
システム開発費用
ドキュメント費用
保守・サポート費用
回線費用
初期コストランニングコスト
初期コストの投資
検討で悩むケースばかり
クラウドを活用することで
スモールスタートを

継続的な対策＝
設計開発時の対応＆サービス型アプローチの活用
IoT セキュリティ＝継続的な対策が必須

データを貯めて、可視化する際のポイント
クラウドの活用でスモールスタートを
セキュリティ対策はサービスでまかなう
データ活用はメンテナンスと製品開発に

データ収集・蓄積、デバイス管理
業務システム
連携
デジタル
サイネージ等
施設管理
画面
利用者
画面
監視
通知機能
データ連携
ゲートウェイ
トイレ施設
EnOcean
通信回線
✓ シブタニ社製の「SWITCHSTRIKE AIR」は、電池・配線
レスセンサーを内蔵しており、個室トイレの施錠・解錠
情報の無線送信を可能にします。
✓ ビルメンテナンス事業者、設備工事関連事業者は、本
サービスの活用により施設のデジタル化を早期に実現し、
人手不足が深刻化する中、利用頻度に応じた最適な施設
保全を施設保有者に提供することが可能となります。
【宣伝】トイレ施設向けIoT製品「SWITCHSTRIKE AIR」に対応

2．「データは付加価値実現にも使えます」

IoTと機械学習で設備保全関連事業者様を支援する
➢ 機械設備メーカー様・設備工事事業者様・設備メンテナンス事業者様の IoT/機械学習による設備点検診断
サービスの実現を支援する、SaaS型のIoTサービスです。
➢ お客様がサービス提供を行う上で必要なハードウェア・サービスを、あらかじめご用意しています。
➢ IoTや機械学習に余計な時間やコストを割くことなく、迅速に自社サービスのIoT化を実現できます。
IoTビジネスプラットフォーム
顧客設備（工場、ビル等）
モーター
ポンプ
コンプレッサ等
冷蔵／冷凍機等
回転機設備
対象物に
取付
設備点検診断IoTサービス
etc...
無線センサー構成
有線センサー構成
設備健康度
の数値化
設備異常の検知
簡易設備管理
有線振動センサー
無線振動センサー
IoT GW
無線AP
故障予兆検知
IoT GW
モバイル回線
• お客様が保有する診断
ノウハウを弊社が機械
学習化します。
• 競合との差別化を容易
に実現できます。
AirInsight™ Maintenance
製品開発メンテナンスマーケティング
【宣伝】機械学習/AIによる価値向上を実現する “AirInsight™”

製品が壊れると、いつでもどこからでも呼ばれる…
産業用機械メーカーからいただくご相談：その１

サービスビジネスを開始・拡大したい
産業用機械メーカーからいただくご相談：その２

安心サポートに向けて IoT 遠隔診断システムを！

住友精密工業様：
回転機械を対象とした IoT と ML による故障予兆・検知の実証実験
実証実験概要：
住友精密工業様では、高圧クーラントポンプが故障に至る推移を検証するための装置・環境を構築し、
ユニアデックスは回転機械を対象としたIoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスを適用します
これらを3ヶ月間にわたって連続稼働させることで、高圧クーラントポンプが故障に至る過程を、
IoT/機械学習によって適切に検知できるかを検証します
出典：https://www.youtube.com/watch?v=HoPNGcvcGMg
高圧クーラントポンプ：工作機械によって切削加工を行う際、非削材と工具の間に
高圧クーラント液を直接噴射する機器。クーラント液中への金属粉の混入が避けら
れないため、耐久性の高い構造が求められている

遠隔診断にAI/機械学習をどう取り込めば良いのか？
遠隔診断の仕組みについての悩み

「AIでなんとかなるでしょ？」

複数の仮説への継続的な検証～ビジネス化シナリオの確立
ビジネスモデル
オペレーションテクノロジー
PoC ⇒ PoB
何を診断するのか？
（異常／故障／使い方）
どう診断するのか？
（ヒト／AI／混合）データの分析手法は？
（BI／ML／DL）
仮説検証からビジネスシナリオ確立へ

「ひとりで悩まないでください」
IoT は１社で実現不可能 → 異なる業界の企業と共創を！
認識
センサー
カメラ
各種デバイス
モノ（デバイス）と
センサーなどとの
統合・管理
理解
ネットワーク
セキュリティ
デバイス管理
モノ（デバイス）の
接続と
セキュリティ対策
判断
データ収集・管理
画像処理
データ分析・解析
データ収集・管理
と
高度なデータ分析
アプリケーション
システム連携
AI・機械学習対応
行動
ビジネスにつながる
情報の活用
新たな価値創造
「ひとりで悩まないでください」

データを付加価値実現に使う際のポイント
いくつかの仮説を検証し、価値の創出へ
自社に合った良い仲間を見つけましょう
継続的な検証＝トライ＆エラーの重要性

【宣伝】製造業向けの活動：ご評価いただいています
受賞理由：
Azure IoT 関連サービスの活用を早期に開始し、マイクロソフト
米国本社の Azure IoT 開発チームとも連携。最新の IoT 関連テ
クノロジーの取り込みだけでなく、2016 年には複数のパートナー
との共創から生まれた ”IoTエコシステムラボ” を開設し、多様な
お客様の PoC を継続的に支援。
この活動を通じて得た経験をベースに、製造業で特にニーズの高
いリモート・メンテナンスのシナリオに対して、小規模な PoC か
ら大規模な本番運用まで、日本の製造業のデジタル・トランス
フォーメーションを支える IoT 基盤 ”AirProduct Machine” の
提供を開始され、多くのお客様にご採用いただきました。
マイクロソフトジャパンパートナーオブザイヤー 2018
Manufacturing アワードを受賞

3．「データ活用の議論はトライ＆エラーで」

IoT/AI 活用による養豚経営支援の取組み
養豚場の環境（温度、湿度など）
の見える化・快適化
出荷品質の
均一化・安全
出荷時期/出荷量
最適化・予測
豚の健康管理と
不具合早期発見
「人手不足時代」における新たな養豚経営の実現
経験と勘 ⇒ データ化・デジタル化 ⇒ 新たな価値の創出

PoC を実施した養豚場
• 納田牧場（徳島県阿波市）
• 主な特徴：
・生産から販売までワンストップ経営
・徳島名産の金時芋（規格外品）を活用
・ブランド豚「阿波の金時豚」としての販売
薬物を使用しない安心安全なブランド豚鳴門金時規格外品餌として利用

養豚市場の現状
※農林水産省生産局畜産部「畜産・酪農をめぐる情勢」平成30年2月資料から抜粋
１．豚肉の需給動向・平成12年度約150万トン→平成28年度約170万トン
２．豚枝肉卸売価格
(省令価格)
・平成23年度450円/kg→平成28年度528円/kg (約100kg/頭)
３．豚飼養戸数・頭数・平成20年度7.2千戸→平成29年度4.7千戸大規模化が進展
４．経営離脱状況
※酪農・肉用牛の数値データ
・高齢化・後継者問題が大半
需要/価格は安定的・大規模化・後継者問題！

PoC 実施内容
• 養豚経営の重要な資源、“母豚（ぼとん）”にフォーカスをあてて実施。
１．母豚の生産能力向上へ（限られた人材での出荷頭数アップ＝売上げアップ）
２．出産検知による母豚の見守り（無看護分娩。出産には基本的に立ち会っていない）
デ
ジ
タ
ル
化
哺育期
間
(0-20
日)
離乳期
間
(20-30
日)
子豚育
成期間
(30-80
日)
肥育期
間
(80-
180日)
子豚の出荷
発情交配
妊娠
(114日)
出産
母豚の出産サイクル
ヒ
ト
餌やり巡回
糞尿
清掃
交配
対応
温湿度管
理
出産
対応
病気
対応
ブ
タ
養豚場の環境
快適化
出荷品質の
均一化・安全
最適化・予測
「人手不足時代」
養豚経営の実現へ

出産検知による母豚の見守り
◼ 実証実験概要
➢ 現状：
豚の出産は無看護分娩
⇒ 出産時に立ち会わない
⇒ 分娩時間の長時間化により死産数に影響
➢ 目的：
映像データから母豚の活動状態を分析し、
出産の予兆を検知し、出産を予測する。
➢ 内容：
◆ 出産を前にした母豚のエリアに、カメラを設置
◆ カメラの映像データを取得し、データ分析を行う
◼ 分析項目
➢ 母豚の活動状況
映像データ映像データ
実際の映像
ユニアデックス動画画像分析システム
◆ 動態検知プログラム
◆ データ分析プログラム
分析例
• 動いている
• 餌を食べている
• 立っている
• 座っている
• その他
映像データ
◼ 構成イメージ
ビデオカメラ
（協力：東京エレクトロンデバイス様）

0:00:00
2:24:00
4:48:00
7:12:00
9:36:00
12:00:00
14:24:00
2月4日 2月5日 2月6日 2月7日 2月8日 2月9日 2月10日 2月11日 2月12日 2月13日
日別活動量遷移
出産予兆の分析

出産検知による母豚の見守り
出産前3日間の行動
◼ 出産数時間前の活動分析
出産前の3日間：「立つ・座る」の状態が数時間継続
前日
2日前
3日前
1時間単位での精度による出産予測の実現へ
出産日の行動
出産日
出産4時間前頃から：「立つ・座る」を短い間隔で繰り返す（黄色枠）

PoC からの展開
出産検知による
母豚の見守り
・画像解析により、行動特性を分析することで、
日単位/時間単位の出産予兆を検知できる可能性
がある
・データ蓄積による精度の向上
・出産中の子豚検知による出産検知
・子豚の活動量分析による健康管理
✓ PoC 実施結果～今後
継続的な仮説検証（トライ＆エラー）
母豚の
生産能力向上
・生産能力には体温が影響
・温度管理により生産能力向上に繋がる
・飼育地域に応じた品種選びが重要
・母豚体温データの信頼性をあげる
・細かなデータ分析
産歴/季節変動/母豚受胎状況と体温の相関
・サーモカメラ活用による病気早期発見
養豚場の環境（温度、湿度など）
の見える化・快適化
出荷品質の
均一化・安全
最適化・予測
「人手不足時代」における新たな養豚経営の実現へ

ビジネス創生のポイント
行動を変える
イノベーション
は組み合わせ

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