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第4次産業革命の潮流の中で-IoT編-

2018.09.04

はじめに

有史以来、ヒトはイノベーションによってもたらされた産業構造の変化により、経済発展を遂げてきました。

 

18世紀後半のイギリスで興った、綿工業での紡績機の発明および蒸気機関によるエネルギーの変革(第1次産業革命)。

 

次にアメリカ・ドイツを中心とした、軽工業から重工業への転換と電力の産業化(第2次)。

 

そして「デジタル革命」と呼ばれるコンピュータの登場(第3次)を経て現代へと至ります。

 

 

これらに続く4番目の産業時代、それが「第4次産業革命」です。

この起点として、ICT領域でのアップデートが期待されています。

 

 

4次産業革命を牽引する技術革新

コアとなる技術革新・領域としては以下のものが挙げられます。

 

 

  • IoTおよびビッグデータ解析

工業機械の稼働率から、交通状況、気象情報、個人の健康状況まで様々な情報をデータ化しネットワークでまとめ、

これを解析・利用することで新たな付加価値をつけることが可能になります。

 

≪関連する技術やサービス≫LPWA通信、データ分析プラットフォーム(可視化・最適化)、BIツール(ビジネスインテリジェンス)

 

 

  • AI(人工知能)

ヒトがコンピュータに対してあらかじめ分析上注目すべき要素を全て与えなくとも、

コンピュータ自らが学習し、一定の判断を行うことを可能にする技術

 

≪関連する技術やサービス≫RPA、ディープラーニング、バイオメトリクス、機械学習プラットフォーム

 

 

これらの技術革新は、現代に山積する多様かつ雑多な課題解決や潜在的ニーズの掘り起こし、

生産性向上や労働の補助・代替に役立てられると見られています。

 

これからの時代、ヒトに替わって機械間通信(M2M)が中心となり、

様々な用途に応用しうる基幹的な汎用技術である ICT の役割が一層重要になることでしょう。

 

 

中小企業こそ「潮流」に乗らなければならない

今日わが国では人口減少、人生100年時代という大きな変化の波が押し寄せており、

働き方を抜本的に改革する必要に迫られています。

 

人口減少による人手不足が深刻化している中で、労働人口の確保および労働の効率化は急務であり、

企業の大多数を占める中小企業は言わずもがなこれに対応していかなければなりません。

 

今後大企業はこぞって次世代技術への投資・開発を続け、生産コストの低減とリードタイム短縮を図ります。

対抗するにせよ協業するにせよ、これらの技術革新への一定の理解は必要です。

また、ある程度自社への導入を検討してみるのもよいでしょう。

 

 

IoTでできること

ここからはそれぞれの技術領域について深掘りしていきます。

 

IoTは“Internet of Things-モノのインターネットと称される通り、

様々な「モノ」がインターネットを通じて接続され、モニタリングやコントロールを可能にする通信技術を指します。

 

 

近年では、低速度のデータ通信向けに低価格での通信を可能にする「LPWA(Low Power Wide Area)通信」が話題を呼び、

各社サービスの提供や対応モジュールの開発が盛んに行われています。

 

代表的なLPWA通信規格として「SIGFOX」、「LoRaWAN」、「NB-IoT」等がすでに実用化されており、

なんといってもその通信距離の長さ、低電力性が最大の魅力。

 

今後これらの通信規格がIoTイノベーションを牽引していくものと思われます。

 

IoT導入事例や展開サービスとして以下が挙げられます。

 

 

  • 見守りサービス

高齢者や子どもを対象とし、ウェアラブル端末からの通信でセンサー情報を取得し、

保護者がスマホなどでモニタリングできるサービスです。

 

ウェアラブル端末から得られる情報は種類により異なりますが、脈拍センサーや温度湿度センサーなどで、

対象者の健康状態をモニタリングしたり、GPSを搭載することで位置情報を取得し居所を特定したりすることも可能です。

 

 

超高齢化社会の時代において、孤独死や認知症患者の徘徊を防止する取組みとして各自治体、

介護領域での活用が期待されています。

 

 

また、ネット越しに離れた場所の映像を伝えることができるWebカメラを用いて、

直接監視や室内の温湿度変化を検知し、熱中症の予防を促すなどの機能も登場してきました。

 

 

  • スマートメーターの検針

電力/ガス/水道メーター等、従来人間が検針していたものも「スマートメーター」の登場によって、

代替されつつあります。

 

これらのデータは低容量かつ通信頻度も高くないため、上記LPWAの通信規格が最も重宝される事例のひとつです。

 

 

  • 工場のIoT

製造業で稼働する生産設備の稼働率やメンテナンス状況を監視し、

集積されたデータを基にオペレーションの効率化/最適化を目指します。

 

生産設備メーカーは、それぞれ自社製生産設備の稼働・生産状況を管理するために独自のソフトウェアを搭載しているものの、

実際の工場は、複数メーカーの生産設備によって構成されているため、機器の一元管理は難しいとされてきました。

 

異なるメーカー間ではデータ内容や通信プロトコルに互換性はなく、メーカー毎に専用ソフトウェアが必要になるためです。

 

そこで、それぞれの生産設備に汎用性のある電力計(通信デバイス)を取り付け、

稼働状況をリアルタイムに把握できるようにします。

 

そうすることで生産設備のデータを一元管理することが可能になり、

設備の予防保全や生産性の向上に活用できるというわけです。

 

 

IoTを導入する際の注意点

今後ますます浸透していくIoTですが、その性質ゆえ注意しなければならない点も多くあります。

 

例えばセキュリティリスク。

あらゆるデータが自動的に取得され、ネットワークを通じて繋がるため、

常にハッキングによる不正操作、情報漏洩やプライバシー侵害などのセキュリティリスクを把握しておく必要があります。

 

 

またIoTに取り組む際に、しっかりゴールを設定することも重要です。

むやみやたらにIoTを導入するのではなく、「何をしたいのか」、

IoTを進めることで得られるものは何か、どんなサービスを創出できるか」といった観点からプロジェクトを立ち上げ、

スモールスタートで始めるのが良いとされています。

 

 

中小企業には大企業と違ってエンジニアが少なく、社内で考えているだけでは対応が難しいことが多いでしょう。

 

ある程度自社内のリソースで骨子を作った後は、外部のインテグレーション企業に相談し、

具現化していくのが、一般的なロードマップだといわれています。

 

 

IoT×RPA

収集された大量のデータを効果的に活用するためによく用いられるのがビッグデータ解析ソリューションです。

 

AI技術を活用したソリューションやBI製品等のプラットフォームが各企業からリリースされ、

データ分析に用いられてきました。

 

しかし、この手のサービスは自社開発にしろシステム導入にしろ初期投資がかさみ、投資回収リスクが付きまといます。

 

そこでRPAの導入を検討してみましょう。

収集データの分析を見据えたデータ整理には比較的安価に導入できるRPAでも対応できる場合もあります。

 

この場合、各デバイスからのデータ整理が主なロボットの役割となり、

膨大なデータの中から任意のデバイス、タイミングのデータを抜き出し分析データの土台を作りだすことができます。

 

 

今日の技術ではロボットが高度な判断を下すことはできませんが、簡易的なデータ分析を人間が行う際は、

最も効率的かつ経済的な方法であるといえます。

 

 

さいごに

日々進化を続けるICT領域は、今後わが国全体で積極的に導入/開発が推し進められることでしょう。

 

この“ブーム”取り残されないために大切なことは、日々アップグレードされる情報に関心を持ち、

それをどう自社で活用していくか思案することです。

 

きっとその取り組みは、新たな経営課題の発見や新規事業の創出を促す土壌づくりに役立つことでしょう。

 

 

 

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