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？

• セルラー通信や有線データ通信のコストが低下しました。
• 産業分野における遠隔拠点の監視に、センサーや映像・写真が活用されるようになりました。
• 企業がIIoTを活用して業務の最適化を継続的に進めた結果、現場の従業員がシステムの保守・点検に費やす時間が削減されました。

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、

• IIoT（産業用IoT）の導入により、資産の最適化と利用効率が46%向上しました。
• 製造現場へのIoT導入によって、従業員の生産性が46%向上しています。
• コスト削減はあらゆる業界にとって重要な課題ですが、IIoTの導入後には44%のコスト削減が実現しました。
• 一方で、利用の拡大に伴う課題も指摘されています。例えば、42%の回答者が、地方自治体からの支援不足が業界におけるIIoT導入の障壁になっていると述べています。

PwCのGerman Wingsの調査によると、

• 今後5年間で、すでにIIoTアプリケーションを導入している企業は、業務効率が12%向上すると見込んでいます。
• 顧客満足度や顧客の好みが事業の原動力となる中、回答者の75%が、顧客へのサービス向上を目指して工場のデジタル化に多額の投資を行いました。しかし、自社の工場が完全にデジタル化されていると認識している回答者は、わずか6%にとどまりました。

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

• IIoTは「第4次産業革命」の時代を迎えようとしています。
• 世界中の産業界が、事業成長を加速させるために革新的なIoTデバイスを導入していくでしょう。
• IoT導入の競争においては、欧州の製造業者が先行しています。
• 2023年までに、IIoT（産業用IoT）市場の規模は7,513億米ドルに達すると予測されています。