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2019年のIIoT主要トレンド

2019年の主要なIIoT（産業用IoT）トレンドという文脈において、発電所や製造工場などでのIIoTの活用は、温度、圧力、回転数、振動、流量といった膨大なデータ属性を極めて迅速に処理することを可能にし、それによって無駄や非効率の削減に貢献します。産業用モノのインターネット（IIoT）とは、工場やプラント、各種組織に設置されたセンサーやコンピュータといった多様な機器を複雑に接続し、それらが連携してデータの収集や分析を行う仕組みのことです。 2018年におけるIIoT（産業用IoT）の主なトレンドは何だったのでしょうか？産業界の巨大企業は、IIoTについてどのような見解を示したのでしょうか？アクセンチュア（Accenture）の調査によると、 PwCのGerman Wingsの調査によると、 2019年のIIoT（産業用モノのインターネット）のトレンド IIoT（産業用モノのインターネット）へのAI導入 AI（人工知能）の価値は、時とともに絶えず高まり続けています。製造業が直面する数多くの課題を、AIは解決へと導くことができます。 AIは、工場のスマートマシンに対し、人間の能力をはるかに超えるような高度な学習や機能の付与を可能にします。「機械学習」や「パターン認識技術」といった概念の導入は、製造業に大きな変革をもたらしています。製造業におけるAI活用の主な目的は、製造プロセスのデジタル化です。具体的には、品質管理、所要時間の短縮、資材の使用・配分状況の把握、操業時のコスト超過の抑制などを通じて、生産性の向上を図ります。 IIoTと5Gの連携私たちはやがて5Gのある生活に慣れ親しむことになりますが、産業分野においては、すでに5Gが業務のあり方をデジタル化し、変革をもたらしています。 5Gの導入により、輸送、医療、製造、エネルギー・公益事業、小売、メディア、金融サービスといった業界が、その高速データ転送の恩恵を大きく受けることになります。例えば、産業分野では5Gが工場自動化を推進し、製造業者は生産状況だけでなく、組立ラインの保守・点検状況もリアルタイムで把握できるようになります。これにより、製造業者は予定された時間枠内で生産を完了できるようになり、余分な時間を費やすことなく業務を行えるため、当然ながら効率の向上につながります。産業のデジタル化すでに述べたように、IoTの主な目的は、製造現場の様々なスマートデバイスを相互に接続し、データを収集・分析して生産効率を高めることです。産業のデジタル化によって、製造業者はコスト効率、資源節約、時間効率という3つの重要な要素において大きなメリットを得られるはずです。全体的に見ると、これは新たなグローバル経済の幕開けと言えるでしょう。しかし、多くの利点がある一方で、マーケティング担当者が注意すべきいくつかの欠点も存在します。エッジコンピューティングクラウドコンピューティングの発展形であるエッジコンピューティングは、近年、製造業においてその利用が拡大しています。ガートナー社もレポートの中で、エッジコンピューティングを新たな注目技術として挙げています。基本的には、工場内に設置された機械の各種センサーから膨大なデータを収集し、それらを意味のある、かつ具体的なアクションにつなげられるデータへと変換するものです。 IIoTにおけるサプライチェーン管理の最適化 IIoT（産業用IoT）への人工知能（AI）の導入に伴い、産業界におけるサプライチェーン管理は急速な発展を遂げています。サプライチェーンの各工程をリアルタイムで追跡・監視することで透明性が高まり、処理速度が向上した結果、業務フロー全体が効率化されています。生産データをリアルタイムで収集できる最新の高度な予測ツールを導入すれば、ビジネスプロセス・ライフサイクル全体を加速させることが可能になります。アナリティクス航空宇宙、エネルギー、公益事業といった主要産業において、分析に必要な情報を収集するには、無線技術やIoT対応センサーの活用が不可欠です。これらのセンサーは相互に接続されており、そこから抽出される膨大なデータは、さまざまな業務プロセスの最適化に役立てられています。 IoTアナリティクスは、今後高い需要が見込まれる分野です。一方、IoTセンサーを導入していない業界では、増大するデータへの対応にAI（人工知能）や機械学習技術が活用されています。 IIoTの今後の展望

データ可視化における注目のトレンド・トップ6を知る

ビジネスにおいてデータが不可欠な要素となる中、データを分かりやすい形式で解釈する能力の重要性が高まっています。これには、単に複雑なデータをグラフ化したり、洞察を得やすい形に変換したりする「データ可視化」の技術以上のものが求められます。データ可視化は、十分な情報に基づいた意思決定やパターンの分析など、ビジネスに多くのメリットをもたらします。同時に、ビッグデータの活用や需要が新たな段階へと進む中で、データ可視化のトレンドも変化しています。人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった技術は、より高度な可視化ツールを必要とするほどの猛烈な勢いで大量のデータを生成しています。さらに、データ可視化ツールを活用することで、企業は競合他社の一歩先を行くことが可能になります。そこで本記事では、今後のデータ可視化のあり方を大きく変えていくであろうトレンドに焦点を当てて解説します。データ可視化のトレンドを概観するリアルタイム・データ可視化リアルタイムの洞察は、迅速な成果の実現に貢献します。2024年以降、正確なリアルタイム可視化は「ゲームチェンジャー（状況を一変させるもの）」となりつつあります。詳細な情報を提供する動的なダッシュボードの登場により、従来の手法は過去のものとなりました。これにより、企業は顧客行動に関する主要な指標をより容易に追跡できるようになります。リアルタイム・データ可視化は、人々がリアルタイムで十分な情報に基づいた意思決定を行い、競争優位性を獲得する助けとなります。拡張現実（AR）と仮想現実（VR）の統合データ可視化のトレンドとして大きな注目を集めているのが、拡張現実（AR）と仮想現実（VR）の統合です。これは、没入型のデータ体験を創出するための戦略的なアプローチです。分かりやすい例として、データセットの内部を歩き回り、データの複雑な関係性を可視化し、3次元（3D）空間で洞察を得る場面を想像してみてください。ARとVRは、私たちがデータを理解し、データと対話する方法に革命をもたらそうとしています。空間データ可視化もはや、2次元のグラフだけが広く使われる時代ではありません。テクノロジーとイノベーションが躍動する世界において、空間データ可視化は新たなフロンティアとなっています。地理データのマッピングであれ、データセットの可視化であれ、空間データ可視化なら対応可能です。このトレンドを活用すれば、空間的な表現を駆使して、徹底的なデータ探索を行うことができます。モバイルファーストの可視化スマートフォンの普及が著しい中、データ可視化の分野もその例外ではありません。データ可視化は、モバイルフレンドリーなアプローチを念頭に置いて設計されています。このトレンドは主に、モバイルユーザーに向けた効果的なデータ分析に重点を置いています。データストーリーテリングの重要性技術の進歩が続く中、依然として極めて重要な要素があります。それは「ストーリーテリング」です。データから魅力的な物語を紡ぎ出すことが求められています。データストーリーテリングとは、単に数値を提示することではありません。聴衆を惹きつける魅力的な物語を提供することなのです。データに文脈を与え、理解しやすく共感できる「行動につながる洞察（インサイト）」を提示します。データ民主化の力データは、あらゆる企業にとって重要な資産です。かつて、データは主に専門家やデータサイエンティストによる意思決定のために使われていました。しかし、状況は一変しました。データの民主化が進んだことで、企業は従来の制約から解放されるようになりました。以前はデータサイエンティストへの依存度が高く、多くの組織でリソース不足に悩まされていましたが、現在では技術的な専門知識を持つ従業員が自らデータを効果的に活用できるようになっています。また、専門的なスキルがなくても、ノーコードのデータ分析ツールを使って膨大なデータセットを分析することも可能です。ブログのまとめデータ可視化は、データをシンプルかつ魅力的に提示し、聴衆の関心を惹きつけたい企業にとって不可欠なツールとなっています。企業、データアナリスト、マーケターは、最新のトレンドや技術、そして優れたデータ可視化ツールに関する情報を常に把握しておくべきです。そうすることで、競争力を維持し、ブランドを構築し、目標を達成することが可能になります。

なぜ2026年までにAIスタートアップの80%が破綻するのか？その打開策とは？

AIは今や、あらゆる業界で一般的な技術トレンドとなっています。デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する上で、AIの導入は極めて重要です。こうした背景から、多くの組織が「AI-as-a-Service（AIaaS）」の提供を開始し、業務の効率化や迅速な収益拡大を図っています。しかし、データによれば、AI関連のスタートアップ企業の多くが失敗に終わっているのが現実です。なぜなのでしょうか？そして、そうした失敗のリスクを回避するにはどうすればよいのでしょうか？その答えを探ってみましょう。各業界におけるAIスタートアップの概要： AIスタートアップとは、一般的に、事業運営や提供するサービスに人工知能（AI）を活用する新興企業を指します。こうした企業は、AIの革新的な活用、データ主導型のアプローチ、市場のニーズに即したサービスの設計、そして技術的な俊敏性の維持を重視しています。統計によると、世界には7万社以上のAI関連企業が存在し、その事業領域はマーケティング、営業、ヘルスケア、製造、金融など多岐にわたります。提供されるソリューションは、業務の自動化、予測分析、戦略的意思決定の支援、業務効率の向上などを網羅しています。イノベーションと迅速な適応力はAIスタートアップの中核をなす要素であり、これらによって顧客中心のパーソナライズされたサービスを提供することが可能になります。こうした企業はAIの真の可能性を理解しており、個人や企業が直面する一般的な課題の解決を目指しています。しかし、AIがこれほど優れた能力を備えているにもかかわらず、なぜAIスタートアップの80%は失敗に終わってしまうのでしょうか。なぜAIスタートアップの大多数は失敗するのか？企業向けのAIは、複雑なタスクの自動化、データに基づく洞察の提供、そして迅速な成果の実現など、極めて有益な役割を果たしてきました。さらに、企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進し、テクノロジーを中核に据えたアーキテクチャを構築することも可能にします。しかし、AIスタートアップが長期にわたって事業を継続できずに失敗するケースも少なくありません。その主な要因を検証してみましょう。不十分なプロダクト・マーケット・フィット（PMF）：現代の企業が抱える課題（ペインポイント）は多岐にわたるため、単一のツールですべてに対応することは困難です。そのため、多様なニーズを満たす適切な製品を開発することは、AIスタートアップにとってしばしば難題となります。結果として、こうしたベンチャー企業は長期的な成功を維持できなくなります。資金的支援の不足：AIスタートアップは、製品開発、リソース管理、事業運営のために多額の投資を必要とします。加えて、事業運営にかかるコストも高額になりがちで、これがスタートアップの財務計画を圧迫する要因となります。多くの場合、創業初期は目に見えるリターンがないまま投資を続けることになります。継続的な投資の維持や新規投資家の獲得に苦労するスタートアップは多く、それが投資対効果（ROI）の低迷を招きます。これはAIスタートアップが失敗する大きな要因の一つです。専門知識と熟練したチームの不足：AIスタートアップにおける人材不足は、最大の課題の一つです。専門家は一般的に、雇用の不安定さを懸念してスタートアップへの参加を敬遠する傾向があります。これがスキル不足を招き、事業失敗の大きな原因となっています。データセキュリティとプライバシーへの懸念：AI企業は膨大なデータセットを基盤としていますが、スタートアップにとってそのデータを保護することは困難を伴います。強固なセキュリティ体制の構築には追加投資が必要ですが、スタートアップにとってはそれが難しい場合が多く、結果として十分なセキュリティ対策を講じないまま、データ漏洩やサイバー攻撃の被害に遭うケースが見られます。大企業であっても、データ漏洩からの復旧には数ヶ月を要します。スタートアップの場合は復旧期間がさらに長引く傾向があり、それが事業失敗の引き金となることもあります。 AIスタートアップを失敗から救うには？テクノロジー分野をはじめ、どのような事業であっても、その立ち上げと運営には常に困難が伴います。高い失敗率という課題に対処し、それを低減させるためには、AIスタートアップは効果的な戦略を採用する必要があります。ここでは、いくつかの重要な戦略について解説します。市場の需要と変化する顧客行動を理解する： AIソリューションは、企業や個人が直面している現実的な課題を解決するものでなければなりません。そのため、市場の需要を把握し、顧客の行動を分析・評価することが不可欠です。市場調査やデータの活用は、この点において極めて有益であり、AIスタートアップを長期的な成功へと導く鍵となります。イノベーションとアジリティ（俊敏性）を取り入れる：イノベーションとアジャイルなモデルを取り入れることで、組織は変化に迅速に適応できるようになります。これは、業界の絶え間なく変化するニーズに応えるための重要なステップです。さらに、こうしたアプローチは、製品が市場のニーズに適合する状態（プロダクト・マーケット・フィット）を実現する機会をもたらします。十分な資金を確保する：スタートアップにとって、資金調達と適切なタイミングでの投資は極めて重要です。十分な資金があれば、イノベーションの推進、適切な規制対応体制の構築、サイバーセキュリティの強化、そして効率的なチーム運営が可能になります。これらは、AIスタートアップが失敗を回避し、存続・成長するために間違いなく役立つ要素です。強力なチームを構築する：スタートアップには専門知識が不可欠であり、高いスキルを持つチームを構築することは大きな強みとなります。そのようなチームは、堅牢な製品の開発、成果重視の戦略の導入、業務効率の向上、そして適切なリスク管理に貢献します。要するに！ AIは間違いなく業務効率を向上させることができますが、AIスタートアップの失敗率が増加していることは懸念すべき事態です。スタートアップの運営に失敗すれば、レピュテーション（社会的信用）の毀損や投資の損失を招くだけでなく、企業全体におけるAIの導入が停滞する恐れもあります。したがって、事業を成功の頂点へと導くためには、潜在的な障壁を特定し、それに対処することが不可欠です。

エディターズチョイス

Heavy duty construction machines carrying and placing gas pipe into the ground.

石油・ガス産業におけるAI活用

近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。

侵入検知システム(IDS)のさまざまな種類

ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。

トップデバイスの管理機能・技術

デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。

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