IoT(Internet of Things)時代のビジネス変革
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IoT(Internet of Things)について、今後どのように社会が変化していくかと、どのような新規事業や商品が生まれ、企業はどう行動したらよいかをまとめました。 本資料によって、IoTの現状と今後がイメージでき、新商品や新規ビジネスの創造と発展につながれば幸いです。 ㈱ブライトビジョンではIoTやAIを活用した効率化や新規事業コンサルティングを行っています。 また、講演会やセミナーなども承っております。 contact@brightvis.com までお気軽にお問い合わせください。
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- 1. Bright Vision 株式会社ブライトビジョン http://brightvis.com/ IoT（Internet of Things）時代に向けた ビジネスの変革 技術トレンド調査 2018年3月 CC BY 4.0
- 3. Bright Vision 情報化による社会革命 2 情報革命は、農業革命、工業革命に続く３度目の社会革命と言われる。 現在、社会構造のパラダイムシフトが起きている 農業革命 B.C.8C 工業革命 18C末～19C初 情報革命 20C末～21C初 価値の源泉 土地 資本 データ、つながり 経済形態 封建経済 資本経済 シェアリング経済 競争力の源泉 主従制度と 土地貸与 資本の集中と 垂直統合 分散協働と ネットワーキング 活動範囲 ローカル グローバル リアル＆バーチャル 「情報革命がもたらすパラダイムシフト」 （砂田薫 2014）に加筆 http://www.yhmf.jp/pdf/activity/adstudies/vol_49_01_02.pdf
- 5. Bright Vision IoT （Internet of Things）とは 4 様々な「モノ（物理デバイス）」がインターネットに接続され、 他のモノやクラウドなどと情報交換することにより、 高度な情報処理や制御を行うこと 特徴 • 専用線ではなく、パブリックなインターネットを利用 • オープンな通信方式、プロトコルやAPIを利用 • ベンダーやメーカーを超えた相互接続 • クラウドや人工知能との高度な連携 従来のM2Mなどの概念を広げたもの。 オープン性、広い相互接続がポイント
- 6. Bright Vision IoTによる製品からシステムへの進化 5 IoT時代の競争戦略（ハーバードビジネスレビュー 2015/04） データとネットワークにより、製品がシステムと接続し、 システムと機器が協調して動作する インダストリアル・インターネット解説レポート (GE 2012/11) http://www.ge.com/jp/industrial-internet
- 8. Bright Vision IoTの機会規模 7 成長率15％/年以上で、先進国と途上国のあらゆる産業分野、 世界経済全体の半分程度に影響を与えると予測される H28年度 情報通信白書（経済産業省） 世界のIoTデバイス数および成長率 インダストリアル・インターネット解説レポート (GE 2012/11) http://www.ge.com/jp/industrial-internet
- 10. Bright Vision IoTシステムの全体像 9 データ レイク データ ベース AI・処理 (データ分析, 判断, 指示) 非構造化 データ 構造化 データ エッジ コンピューティング 機器情報の収集 ユーザ インタフェースデータ連携 システム連携 他システム API API API API API クラウド 機器への指示 判断モデル API ネットワークデバイス アプリ・UI クラウドを中心に各要素がAPIを通じて接続する。 広範囲な技術が必要なため、企業間コラボレーションがポイントとなる
- 12. Bright Vision IoT＆AIの効果とビジネスモデル 11 コストを削減する 売上を拡大する 自社 ・予防保全によるダウンタイム減少 ・機器メンテナンス最適化、状態基準保全 ・品質チェックの高精度化、短時間化 ・部材調達、人員配置の最適化 ・工場オペレーションのムダ削減 ・製品の遠隔メンテナンス・診断 ・マーケティング・販売の最適化による売上増 ・製品利用状況の分析による新商品展開 ・サブスクリプション等の新ビジネスモデル による顧客拡大 ・自社の強みとIoT&AIを組み合わせた新規事業 顧客 ・定額保証/メンテでのリスク削減 ・自社データを活かした最適化コンサル＆ ソリューションの提供 ・自社データを活かしたマーケティング、 セールスコンサルティング ・各社の強みを活かした共同新規事業 将来的なコスト削減効果で投資回収 月額保守サービスの展開 コスト削減コンサルティングサービス 将来的な新規事業や売上増で投資回収 売上拡大コンサルティング JVや出資による共同事業 コスト削減効果か売上拡大かによって、 ビジネスモデルや投資回収を適切に選択
- 13. Bright Vision ビジネス部門ごとのIoT/AI活用例 12 経営 管理系 企画 開発 オペレー ション 販促 販売 経営・管理 マーケティング 企画 設計開発 調達 製造 品質管理 物流 プロモーション セールス サポート ・リアルタイムの経営状況把握（BI） ・データに基づくリソース最適化 ・売上、コストのAI予測 ・IoT, AI活用の新規事業への展開 ・IoTによる詳細な製品利用データ ・AIによるデータ分析 ・個々の顧客への製品最適化 ・IoT, AI活用の新商品・新規事業 ・クラウド、スマホ連携サービス ・IoTによる新ビジネスモデル ・AIによる設計、テスト支援 ・ソフトでのカスタマイズ、 バージョンアップ ・利用、故障データ活用での設計 ・顧客属性や利用状況による 個別プロモーション ・リアルタイムなPR効果測定、改善 ・ネット＆リアル融合のPR ・顧客や営業状況に応じたセールス ・顧客属性からの有望顧客推定 ・AI顧客属性推定、売上予測 ・遠隔サポート、メンテナンス ・消耗品交換、機器買い替え提案 ・AIでのコールセンター対応 ・売上状況からの調達最適化 ・調達先システムとの接続 ・ソフトカスタマイズでの 調達部品数削減 ・機器故障予知 ・生産ライン管理の最適化 ・AIでの人員削減、生産性向上 ・画像などでの品質チェック ・機器異常動作の早期検知 ・製品、製造のトレーサビリティ ・輸送の自動化、最適化 ・物流のトレーサビリティ ・棚資産の最適化 各部門にて様々なIoT, AIの活用が考えられる
- 14. Bright Vision IoTによる企業活動への影響 13 IoTは企業活動のあらゆる面に影響を与える。 組織体制としてもIoTの考え方に最適化していく必要がある • ソフトでのカスタマイズを前提とした設計開発 • 出荷後のアップデートやパーソナライズに対応 • クラウドへのデータ蓄積や遠隔制御に対応した 設計開発 設計・開発 IoTのアーキテクチャに合わせた製品開発 • データと分析による顧客ごとの提案内容や提案プロ セスの導入 • マスカスタマイゼーションによる商品ラインナップ の最適化 • アップデートや遠隔サポートによる付加価値の提供 と、課金モデルへの移行 マーケティング・サポート データに基づく顧客とのビジネス関係の再定義 • 社内各部門のそれぞれのITインフラとデータの融 合 • データと分析に基づく人事配置や人材活用 • セキュリティやプライバシーの一元管理 • ITインフラ部門が社内各部門を結ぶハブとなる • IoTやセキュリティ人材の確保がポイントになる 社内インフラ・人材活用 社内各部門をつなぐITインフラによる最適化 • 企業活動のどの部分を自社で持つか、社外と提携 するかがさらに重要に • どのデータを共有し、どれをクローズとするかの 判断 • IoT技術に強いパートナーやサプライヤーとの連携 アライアンス IoT技術に強い企業との連携と、自社の強みの明確化
- 15. Bright Vision IoTによるメリットとリスク メリット • インターネット、標準プロトコルやパブリッククラウドなど、 オープンな汎用技術を使うことによる低コスト化 • 人工知能により人手作業を代替することでの低コスト化 • ベンダーやメーカーを超えた相互接続により、大量かつ高度なデータ利用ができる • 新たな価値の提供と、新しいビジネスモデルへの発展 リスク • オープンな汎用技術を使うことによる、ハッキングなどのセキュリティリスクの増大 • データ所有権やプライバシー保護方針によるトラブルリスク • 人工知能などによる判断ミスの法的責任の明確化 • 他社との高度な連携が必要 14 IoTによるメリットは大きいが、 セキュリティや法律面等での注意が必要
- 17. Bright Vision 海外の動向 16 IoTを巡る技術動向と今後の展開 （総務省 2015/12） より 世界的には米国とドイツが先行。 米国は産業界が主導（デファクト）、ドイツは政府が先導（デジュール）
- 18. Bright Vision 日本政府の動向 17 日本再興戦略2016 (首相官邸 2016/07) 日本でも、経済成長戦略の筆頭として IoT, ビックデータ, AI, ロボットに注力 補助金や助成等もあり
- 20. Bright Vision 国内IoTのイメージ調査 19 IoTを活用することで、 ６割以上が期待通り以上の成果を実感 富士通クラウドテクノロジーズ調査 （2017/11） http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1711/13/news029.html Q) 世の中に、IoTが普及しているという実感はありますか？ 約半数が世の中にIoTが普及していると実感 （製造業300名、サービス業300名） 富士通クラウドテクノロジーズ調査 （2017/5） https://it.impressbm.co.jp/articles/-/14510
- 21. Bright Vision 機械のメンテナンス・運用最適化 20 http://www.projectdesign.jp/201507/iot/002255.php 大前研一 IoT革命 (2016/9) GEが目指すインダストリアル・インターネット （ハーバードビジネスレビュー 2015/04） GEは航空機エンジンにセンサを付けて、リアルタイムモニタリングにより 保守の効率化を行い、運航最適化のコンサルサービスを展開 航空機以外にも IoTを導入
- 23. Bright Vision ボッシュのコネクテッド・マニファクチャリング 22 • データマイニングとRFID技術を取り入れ、ABS、ESCブレーキシステムの生産性を25%向上 • データマイニングにより、油圧バルブの試験時間が18％短縮 • RFID技術により棚卸時間が97％短縮 • ひとつの生産ラインで200種類の油圧モジュールを製造 http://www.bosch.co.jp/press/group-1603-04/
- 27. Bright Vision ブリヂストンのAIタイヤ成型システム 人工知能(AI)を実装した最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」が稼働 • タイヤ1本あたり480項目の品質データをセンサーで計測 • 全ての部材が最適条件で組み立てられるよう、リアルタイムで自動制御するAIを搭載 • 従来製法に比べて真円率を15%以上向上、 約2倍の生産性向上と1/3の人員削減を実現 • 日本およびハンガリーの工場で稼働中 http://news.mynavi.jp/news/2016/10/18/021/ http://toyokeizai.net/articles/-/153287 センシング機構（イメージ図） Confidential
- 32. Bright Vision IoT＋人工知能での農業効率化 31 • 畑を進みながら1分間に5,000本の芽の写真を撮影 • AIでそれぞれの芽がレタスか雑草かを識別 • 雑草であれば除草剤を噴霧 • 2つの苗が近づきすぎてしまっている場合は間引く • 化学薬品の使用を90パーセント削減可能 http://wired.jp/2016/06/16/future-humanitys-food-supply/ LettuceBot カメラとAIで雑草だけを除去 国内農家がディープラーニングを使った きゅうりの自動等級仕分け機を作成 http://gigazine.net/news/20160901-deep-learning-cucumber-sorter/ IoTと人工知能で作業自動化や精密農業に 取り組む事例も数多くある
- 33. Bright Vision まとめ IoT・ビックデータ・人工知能は、社会革命・産業革命に 相当する変化をもたらす IoTと人工知能は、次第に高度な価値提供やビジネスへと発展する セキュリティや法律面等でリスクがあるため注意が必要 実現には広範囲な技術や知見が必要なため、企業間連携がポイント 32 リスクに気を付けながら、 IoTに積極的に取り組むことで 大きなメリットが得られる