講習会テキスト
IoT機器等の電波利用システムの適正利用のためのICT人材育成事業

CONTENTS【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう～2

1. IoTとは ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

3

2. IoTの導入・利活用による効果

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

4

3. IoTが求められる背景とIoTによる対応 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

5

4. IoTが実現できる背景 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

6

5. IoTの導入・利活用の例（農業） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

7

6. IoTの導入・利活用の例（製造業） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

8

7. IoTの導入・利活用の例（ヘルスケア） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

9

8. IoTの導入・利活用の例（商業） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

10

9. IoTの導入・利活用の例（介護） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

11【第2章】 IoTの技術・関連法制度12

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

1. IoTを構成する機器 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

13

2. データ収集 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

14

3. 通信 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

15

4. 電波の有効利用 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

16

5. 電波の周波数帯・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

17

6. 電波法 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

18

7. 無線通信 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

19

8. データ蓄積 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

20

9. データ分析

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

21

10. データ活用

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

22

11. 情報セキュリティとは・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

23

12. IoTのセキュリティ対策の必要性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

24

13. IoTのセキュリティ対策 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

25

14. IoT関連の標準化動向

26【第3章】 IoTの活用

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

自社でIoTを活用するには？ ～IoTの導入手順を知ろう～

27

1. IoT導入の進め方 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

28

2. ビジネス課題の設定 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

29

3. 解決策（アイディア）の案出 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

30

4. アイディアの優先順位付け ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

31

5. データの扱いに関する留意点 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

32

6. 運用後の対応 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

33

1

第1章

IoTの基礎知識
IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう～2【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

1. IoTとは
IoT(Internet of Things)とは、現実世界の様々なモノがインターネットとつながることである。
モノの世界で収集したデータが、通信によりインターネット空間に送信・蓄積され、データを分析・活用することで新たな価値の創出につながる。

現実世界(モノ)
在庫

データ送信（通信）

気温

売上

データ
収集

湿度

商店

農地
生産

配送

インターネット空間

進捗
電力
消費

自動車

サーバ

データベース

データ
分析

データ
活用

工場

位置

IoT

データ
蓄積

健康
状態

クラウド

家

IoTとはInternet of Thingsの略で、直訳すると「モノのインターネット」という意味です。
IoTでは、農地や工場、商店など現実世界にある様々なモノに関するデータをセンサーなどで収集し、インターネット空間に通信・蓄積します。
インターネット空間に蓄積されたデータをグラフ化などにより分析することで、例えば「農地に水が不足していることがデータから分かった場合に、自動的に水をまく」など、取得したデータを現実世界で活用することができます。
このように、IoTでは現実世界とインターネット空間が密接に結びつくことで、今までは実現できなかった効果が得られるようになったり、新たな価値の創出につなげることができるようになったりします。

インターネット空間
1

2

3

クラウド（サービス）

インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、コンピュータ資源をサービス提供するクラウドコンピューティング（サービス）が提供されており、そのサービスの総称として「クラウド（サービス）」と呼ぶことが多くあります。

データベース（DB）

クラウドでは、大規模なデータ蓄積や検索が効率的にできるよう整理された情報の集まりである「データベース」（DBと略されることがある。）をコンピュータとデータベース
管理用のソフトウェアによりサービス提供されています。そのコンピュータは「データベース
サーバ」と呼ばれています。

サーバ

コンピュータの機能上の種別を表す言葉で、クラウドでサービスを提供するコンピュー
タが「サーバ」となります。なおサービスを要求する側のコンピュータが「クライアント」となります。
3

【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

2. IoTの導入・利活用による効果
IoTをツールとして活用することで、自動化、既存業務の改善、課題解決、新規事業の創出につながる。
第3段階

新
規
事
業
創
出
既
存
業
務
改
善

分析

データ収集

新サービス
提供

第１段階
人による
データ収集

新ビジネス
の展開

第2段階
データ収集の自動化

新たなデータの収集

新データに
よる可視化
品質向上
コスト削減

既存業務の
可視化

データ収集の自動化

新たなデータの収集

IoTの効果は、下記の３段階に分類できます。

第1段階

データ収集の自動化や既存業務の可視化による既存業務改善

今までは（場合によっては無意識のうちに）人手で行っていたデータ収集をセンサーにより自動化することで、データによる可視化（見える化）が簡単に行えます。また、データ収集の自動化によるコスト削減効果も期待できます。
既に人手で行っているデータ収集の自動化や既存業務などの可視化であるため、IoTの導入・利活用の検討が最も容易であり、着実な効果が期待できます。

第2段階

新たなデータの収集による既存業務の改善

従来は取得していなかったデータを新たに収集するため、センサーを設置します。
新たに収集するデータを活用して既存業務を可視化することにより、これまで気付かなかった業務の現状・課題が把握でき、既存業務の改善や生産性の向上、サービスの質の向上、コスト削減につながります。

第3段階

データ分析や新たな手法を考慮することによる新規事業の創出

顧客や自社の課題解決のために、有効となるデータ、情報の収集・分析を行ったり、新たな手法を考案したりすることで付加価値を見出し、新規事業の創出につなげます。
さらに、 IoT導入によって培ったノウハウをパッケージ化し、他社にサービスや商品として提供することにより、新たなビジネスとして展開することも考えられます。

4

【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

3. IoTが求められる背景とIoTによる対応
IoTを導入することにより、新たなサービスの提供や予測による未然対応が可能になる。
従来

IoT導入後

人手不足

自動化・省力化

熟練社員の経験と勘可視化による技術伝承

対応の遅れ

素早い対応

POSによる売れた商品の把握

売り場の顧客動線の把握

製品は売り切り製品販売後もサービス提供

設備の故障後の交換

故障の未然対応

IoTが求められる背景と、IoTによる対応は下記の通りです。
Point

1

Point

2

Point

3
Point

4

Point

5

Point

6

労働力人口の減少や熟練社員の退職による人手不足が深刻化しています。
IoTにより業務の自動化、省力化を行うことで、より少ない人数で効率的に業務を行うことが可能となります。

熟練社員が退社する前に、熟練社員から若手社員にいかに技術を伝承するかが課題となっています。
熟練社員の経験と勘に頼っていた技術をセンサーでデータとして記録して可視化することで、若手社員への技術伝承が容易になります。
近年、顧客からの要求への迅速な対応を求められることが多くなってきています。
センサー等で状態を常に把握することができれば、迅速な対応が可能となります。
また、スマートフォンからの遠隔指示などによる素早い対応も可能となります。
小売店では、POSデータからどの商品が売れたかを把握できますが、センサー等で顧客の動き（動線）を把握することができれば、人が売り場に来ていないため商品が売れていないのか、売り場に人が来ているものの商品が売れていないのかがわかり、効果的に売り場を改善することが可能となります。
従来の製造業では、売り切りの製造販売が一般的でした。ある業務用空調機のメーカーでは、空調機にセンサーを取り付け、省エネにつながる運転支援を新たなサービスとして開始しました。このように付加価値を生むサービスを提供することで、顧客満足度を向上させつつ、製品販売後も収入を得ることができます。
製造機械などの設備は、故障してから修理することが一般的でしたが、設備を停止しなければならず、業務に影響を与えてしまうという課題がありました。機械にセンサーを設置し、動作状況を把握することで故障を予測し、故障前に部品交換するなどの未然の対応が可能となります。
5

【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

4. IoTが実現できる背景
データ収集、送信、蓄積、分析、活用の各分野で技術が進展し、安価にIoTの導入・利活用が可能となっている。
現実世界(モノ)

データ送信（通信）センサーの低価格化、小型化

データ
収集
センサー

カメラ等

スマートフォンなど
身近な可視化ツールの登場

IoT

データ
蓄積

スマートフォン
機械の自動制御

データ蓄積装置の大容量化、高速化
クラウドサービスの進展

クラウド

データ
分析

データ
活用

インターネット空間

データベースサーバ

・データ処理の高速化
・データ分析ソフトウェアのオープン化
・人工知能（AI）など
データ分析技術の進展

技術の進展により、データ収集、送信、蓄積、分析、活用のそれぞれが安価かつ容易に実現できるようになり、IoTを手軽に導入できるようになっています。
データ

収集
データ

送信

データ

蓄積

データ

分析

データ

活用

データを収集するセンサーやカメラ等の機器が低価格化、小型化したことで、これらの設置・導入が容易になっています。

携帯電話網やWi-Fi（無線LAN）などの通信速度が向上し、大量のデータを送ることができるようになっています。
通信速度は遅いものの低価格で低消費電力の通信技術も登場し、利用目的に応じて多様な通信技術を利用できるようになっています。
データ蓄積装置の大容量化かつ高速化が進展しており、従来は保存できなかった大量のデータも保存できるようになっています。
大量のデータをインターネット上で比較的安価に保存できるクラウドサービスが普及し、自社にデータベースサーバを持たなくても手軽に情報を保存できるようになっています。
データを処理する機能の高速化が進み、従来は計算時間がかかりすぎていた大量データの分析を短時間で行うことができるようになっています。
人工知能を活用した高精度のデータ分析や予測も可能になっています。
また、分析ソフトのオープン化も進み、比較的容易に利用できるようになっています。
スマートフォンなど、手軽にデータ分析の結果を確認できるツールの普及が進んでいます。
さらに、データの分析結果を受けて自動や遠隔で機械の操作を行うなど、データを現実世界で活用するための技術も進展しています。
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【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

5. IoTの導入・利活用の例（農業）
各種センサーやカメラから農場のデータを自動で収集。
データを分析することで適切な散水や肥料・農薬散布を実現。
データ収集

データ蓄積・分析

データ活用

土壌の温度・湿度を送信

根拠のある生育改善

温度・湿度
センサー

生育状況を送信

データ
送信
(通信)

適切な
タイミング・
散水量

生育状況の記録
土壌水分量のグラフ化
生育状況のグラフ化
分析結果
を送信
クラウド

適切な
農薬散布

適切な
肥料投入量・
タイミング

熟練者の経験や勘に依存せず、安定した品質・生産を維持できる農業の実現にIoTの活用が期待されています。また、生産効率の向上により、人手不足解消への期待もあります。
データ

収集

・農場にセンサーを設置し、大気中の温度・湿度・二酸化炭素量や、土壌の水分量などのデータを収集することができます。また、定点カメラを設置して生育状況を把握することもできます。

データ

・収集したデータをグラフ化して可視化することで、水やりや肥料散布など必要な作業の判断に役立てることが
できます。

蓄積
分析

データ

活用

・過去の栽培環境データと現在のデータを比較することで、今後の生育状況が予測でき、的確な対策を講じることもできます。

・これまで経験や勘に頼っていた作業をIoTによって可視化・自動化することにより、均一的・定期的に水やりや肥料散布、農薬散布を行うのではなく、生育状況が思わしくない場所や時期に集中して作業の効率化を図ったり、生育予測を行ったりすることができます。

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【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

6. IoTの導入・利活用の例（製造業）
各種センサーで製造機械の状態（データ）を自動で収集。
データを分析することで故障予知・生産性向上を実現。
データ収集

データ蓄積・分析

データ活用
根拠のある現場改善

製造機械の温度、振動を送信

温度・加速度
センサー

熟練工の
作業方法と
製品の状態を
送信

故障前の
製造機械の
部品交換・修理

正常時のデータと比較⇒ 正常か故障か判断
データ
送信
(通信)

熟練工の作業データを蓄積⇒最適な作業方法を発見 分析結果を送信

最適な作業方法による
生産性向上

クラウド

製造業においても、IoTを活用することで、生産性向上や安定した品質・生産の維持が期待できます。

データ

収集

データ

蓄積
分析

データ

活用

・例えば、金型加工用のプレス機に温度センサーや加速度センサーを設置することで、製造機械の温度や振動データを収集することができます。
・熟練工が作業する圧延工程に温度センサーや速度センサーを設置することで、熟練工の作業データを収集することができます。
・正常時の製造機械の温度・振動データと現在のデータを比較することで、故障の検知や予測を行うことができます。また、金型の摩耗状態の把握も可能です。
・熟練工の作業データを多数蓄積することで、最適な作業方法を把握することもできます。

・製造機械の故障を予知したら、早めに修理手配を行うことで、突発的な故障による製造ラインの停止を防ぐことができます。
金型の摩耗が激しい場合は、早めに金型を研磨することで製品の品質を維持することができます。

・熟練工の作業データから最適な作業方法を見出すことで、品質を保ちながら圧延速度などの作業スピードを上げることができ、生産性を向上させることが可能となります。
また、熟練工の作業データの分析結果を活用することにより、経験が浅い作業員でも的確な作業が可能となります。

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【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

7. IoTの導入・利活用の例（ヘルスケア）
常に身に付けているウェアラブルデバイスで心拍数や動きを測定。
自動的に健康に関するアドバイスを送信。
データ収集

データ蓄積・分析

心拍数・体温・加速度

データ活用

心拍数・体温の変化

リストバンド型
ウェアラブルデバイス

根拠のある生活改善

生活習慣アドバイス
活動量の集計
運動量が足りません

日々の活動中のデータをリストバンド
からスマートフォンに送信

データ
送信
(通信)

睡眠の深さ

分析結果
を送信

クラウド

睡眠時間が
足りません
睡眠が
浅いです

リストバンド型や下着のように身に着けるタイプの機器（ウェアラブルデバイス）で体の状態を常に測定することで、一人一人の健康状態に応じたアドバイスなどを行うことができます。

データ

収集

・ウェアラブルデバイスを身に着けて生活することで、心拍数や体温といった本人の体の状態を常に把握することができます。
・加速度センサを用いれば体の動きを把握することもできます。
・これにより、例えば、従業員の業務中の動きや心拍数、体温などを把握することができます。

データ

蓄積
分析

・1日の活動量の時間推移や１週間の運動量をグラフ化できます。
・従業員の業務中の動きと心拍数・体温から、作業の負荷を把握できます。
・睡眠時の体の動きや心拍数・体温から、睡眠の深さをグラフ化できます。

・１日の運動量が少ない場合、本人のスマートフォンに通知し、運動に関するアドバイスに役立てることが
できます。
データ

活用

・分析の結果、従業員の負荷が高いとされた作業については、作業を分担したり、作業方法を変更することで、従業員の負荷軽減につなげることができます。
・１週間の睡眠時間や睡眠の深さを集計し、睡眠に関するアドバイスに役立てることができます。

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【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

8. IoTの導入・利活用の例（商業）ショッピングカートに取り付けたビーコンのデータから店内での顧客の動線を把握。
売上情報と組み合わせて根拠のある売り場改善を実現。
データ収集

データ蓄積・分析

データ活用

顧客の位置を送信

根拠のある売り場の改善
売上情報
タイム
セール
広告
追加

顧客導線
ビーコン（発信機）

配置
変更

データ
送信
(通信)

分析結果
を送信
クラウド

ビーコン（発信機）

POSレジによる売り上げの把握だけではなく、IoTにより、店内での顧客の動線を把握することで売れていない理由の分析が可能となり、根拠のある売り場改善を実現することができます。
データ

収集
データ

蓄積
分析

・買い物で使うカートにビーコン（電波発信機）を取り付けたり、センサーで人の動きを検知したりすることで、店内での動線データを収集することができます。

・ビーコンやセンサーの情報から、顧客が店内のどこを通って買い物をしたかを分析することにより、混雑している売り場や人通りの少ない売り場を把握することができます。

・時間帯によって人通りが少ない売り場がある場合、タイムセールを実施するなどして人の流れを変えることで、売上向上につなげることができます。

データ

活用

・動線と売上情報を突合することで、例えば、顧客は売り場にいるものの購入に至らない商品については、
商品説明等の広告を設置したり陳列方法を工夫したりするなどにより顧客の購入を後押しすることで、売上向上につなげることができます。
・人通りが少ない売り場については、配置変更を行うことで、売上向上につなげることができます。
・顧客動線、購買履歴情報を収集、蓄積することで、時間帯、天候、季節による売上動向を分析したり、セールの効果測定を詳細に行うことも可能になります。

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【第1章】 IoTの基礎知識

IoTとは何か？ ～IoTのイメージをつかもう！～

9. IoTの導入・利活用の例（介護）ドアや出入り口にセンサーを設置し、被介護者の異常を検知した場合にはメールで介護者に通知。臭気センサーで排泄を検知し、メールでスムーズに介護者へ通知。
データ収集

データ蓄積・分析

データ活用

出入り口のセンサーで動きを送信

被介護者の動きを把握

がんばらない介護の実現

介護者へ通知人感センサ
ドアセンサ

排泄物のにおいレベルを送信

シート型
臭気センサー

クラウド

データ
送信
(通信)

臭気センサのレベルから排泄物を検知〇〇さんが部屋から出ました
分析結果
を送信

〇〇さんの
リハビリパンツを交換してください

介護では人手不足や介護者への負担増が課題となっています。センサーを活用することで、介護者の負担を軽減し、「がんばらない介護」を実現することができます。
データ

収集

データ

蓄積
分析

・ドアの開閉を検知するセンサーや、廊下や出入り口等に設置する人感センサーにより、人の出入りのデータを収集することができます。
・ベッドにシート型の臭気センサーを設置し、各ベッドの排泄物のにおいレベルのデータを収集することができます。
・ドアセンサーや人感センサーからのデータにより被介護者が部屋などから出ようとしていることを把握することができます。
・臭気センサーのにおいレベルから、排泄があったかどうかを判断することができます。

・部屋から出ようとしている人がいる場合に介護者のスマートフォンに通知し、早急な対応を促すことができます。
データ

活用

・臭気センサーのにおいレベルが一定以上に達した場合に、介護者のスマートフォンに通知を出すことができます。
・センサーで収集するデータから状況の変化を把握し、自動的にスマートフォンに通知することで介護者の負担を減らすことができます。

11

第2章

IoTの技術・関連法制度
もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～12

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

1. IoTを構成する機器
IoTシステムの構成は大きく分けて3つの要素に分類される。
現実世界にある1

データ送信（通信）

IoTデバイス3

インターネット上にある

クラウド・データベース

2

ヒト・モノ・コトのデータを収集収集したデータを蓄積・分析

インターネット空間と現実世界をつなぐIoTゲートウェイ
データ中継や
データ集約
通知

スマートフォン
への表示

機械の自動制御

分析した
データを活用

現実世界(モノ)

フィードバック

インターネット空間

IoTシステムの構成は以下の3つの要素に分類することができます。
1

データを収集するセンサーや結果を表示する「IoTデバイス」

・IoTデバイスは、現実世界のヒト・モノ・コトのデータを収集するセンサーなどの機器と、 データの分析結果を表示する
スマートフォンなどの機器の2種類があります。なおデバイスとは、コンピューター関連では、その構成する電子機器やパーツ類など、特定の機能をもった装置の総称です。

2

IoTデバイスとクラウド・データベースを繋げる「IoTゲートウェイ」

・IoTゲートウェイは、 IoTデバイスとクラウド・データベースの間に存在し、データを中継する機器です。
複数のIoTデバイスから集めたデータを集約する機能もあります。
・必要なデータだけを送信したり、データ量を削減するための前処理を行うことで、通信量を減らす機能を持つものも
あります。

3

データを蓄積・分析する「クラウド・データベース」

・クラウドやデータベースは、IoTデバイスから収集したデータの蓄積や分析を行います。
・分析結果をスマートフォンなどに送信して表示したり、機械の自動制御に活用したりすることで現実世界でデータを活用することができます。

留意点

IoTデバイスについては、外的要因や経年劣化による故障、電池切れ等による電源供給断、センサーへのほこり付着等による感度低下、自然災害や盗難等による紛失が起きることがあり、各トラブルに対して対応策が必要です。
13

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

2. データ収集
IoTでは様々なセンサーによりデータの収集を行う。
温度、湿度などを読み取るセンサー

画像を取得するセンサー

モノの有無、形状、位置などを読み取るセンサー

加速度、回転数などを読み取るセンサー

ひずみを検知するセンサー

タグを読み取るセンサー

IoTでデータの収集を行う手段の一つがセンサーです。
センサーから収集したデータを様々な通信方式でクラウドやデータベースに送信します。

センサーの種類1

温度を読み取るセンサー

空気や水、機械などの温度を測定します。例えば、空調機器、給湯器、自動車のエンジンなど私たちの身の回りに数多く使われています。

2

湿度を読み取るセンサー

空気中の湿度を測定します。農業等で土壌中の水分量を測定する土壌水分センサーなども
あります。

3

画像を取得するセンサー（カメラなど）周囲を撮影することにより、画像データが得られます。
画像を分析することで状態を知ることができます。

4

モノの有無、形状、位置などを読み取るセンサー

人やモノなどの物体が検知できます。
人を感知して開く自動ドアや駐車場での車の検知などに使われています。

5

加速度を検知するセンサー

加速度を検知することで、モノの動きや振動、衝撃といったデータが得られます。
例えば、機械の振動検知などに使われています。

6

回転量を測定するセンサー

モーターや歯車など回転するものの回転量を測定します。例えば、エンジンの回転数の測定などに使われます。

7

ひずみを検知するセンサー

圧力などを受けて金属にひずみが生じた際の電気抵抗の値を測定することで、ひずみを検知します。例えば、橋にセンサーを設置し、ひずみを検知する際に使われています。

８

タグを読み取るセンサー

衣服などの商品に小型のタグを取り付け、遠隔から一度に多数のタグの情報を読み取ります。
箱を空けずに複数のタグを読み取ることができ、検品作業の簡素化などにつながります。
14

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

3. 通信
IoTデバイスからデータを送信するための通信手段には、
有線通信と無線通信がある。
有線通信

無線通信
無線通信は、用途に応じた通信方法を選ぶ必要がある

高通信の安定性

中

大

通信容量

小～大

必要

配線

基本的に不要配線の移設が必要

機器移設

比較的容易

電源配線

電力供給

電池・電源配線

有線通信では配線が必要

通信には、以下のように有線通信と無線通信があります。
有線通信
・LANケーブルや光ファイバケーブル等を用いて、データを送受信します。
・大容量のデータを安定して送受信できるというメリットがあります。
・一方、有線通信は、ケーブルを配線する必要があるため、配線スペースの確保が必要になります。
また、一度設置したIoTデバイスを移動する際には再度配線を行う必要があります。

無線通信

・電波によりデータを送受信します。
・気象条件や遮蔽物、周囲の電波環境などで通信が不安定になることがあります。
・配線が不要であるため、有線通信と比べて、設置や機器移設が容易であるという特徴があります。
ただし、機器の消費電力によっては、電源ケーブルが必要な場合があります。
・また、無線は有線よりも通信速度が遅いと言われていましたが、技術の進展に伴い有線に匹敵する速度で通信可能なものも登場しています。低消費電力で遠くまで通信できる技術も開発されており、用途に応じて適切な通信方式を選ぶことで、従来では設置できなかったような場所にもIoTデバイスを設置することが可能になってきています。

15

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

4. 電波の有効利用
IoTでは、膨大な数のIoT機器やユーザ企業等が電波を利用⇒電波の干渉などが発生しないよう、電波の有効利用が不可欠
通信装置

通信装置

通信装置

通信装置

アクセスポイント
ゲートウェイクラウド

アクセスポイント
ゲートウェイ

混信・干渉のおそれ

通信装置

アクセスポイント
ゲートウェイ

混信・干渉のおそれ

データベース

アクセスポイント
ゲートウェイ

混信・干渉のおそれ橋梁センサー

物流分野での在庫管理

自社サーバ内（オンプレミス）

混信・干渉のおそれ

漁業センサー

工業用センサー
工場内の稼働状況管理監視・モニタリング
農業センサー

多数の
デバイスが
接続

IoTによる電波利用の増大
今後、多種多様な分野・業種で、膨大な数のIoT機器が利用されることが予想されています。
IoT機器は、データを有線または無線で送信しますが、無線を利用する場合には電波を利用することになります。そのため、今後、膨大な数のIoT機器による電波の利用が急増していくことが見込まれています。

電波の有効利用■電波は有限希少な資源であり、電波利用の要求があるからといって、周波数を割り当てると、電波資源が枯渇してしまいます。
そのため、用途によって利用できる周波数帯が定められています。
■また、電波を利用する無線の通信では、同じ周波数の電波を複数の機器が同時に使用すると干渉してしまい、通信が不安定になったり、速度低下を招くことがあります。

■例えば、無線LANで2.4GHz帯を利用している場合、近くで電子レンジを使うと通信が途切れてしまうことがあります。これは、電子レンジから漏洩している電波が無線LANが使用する電波に妨害を与えることがある
ために起こるものです。
■このように電波は有限希少な資源であることから、混信や干渉が起きないように不要な電波は出さないなど、IoTを利活用する上では電波の有効利用を図りつつ、IoT機器の種類・特性・用途に応じた選択などの基本的な知識や技術を理解し、IoTの適切な導入・利活用を図ることが不可欠になります。

16

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

５. 電波の周波数帯
電波利用機器では最適な周波数が選択されている。
直進性が弱い情報伝送容量が小さい

波長
周波数

100km
3kHz

10km
30kHz

超長波
VLF

直進性が強い情報伝送容量が大きい
1km
300kHz

長波
LF

100m
3MHz

中波
MF

10m
30MHz

短波
HF

超短波
VHF

10cm
3GHz

船舶通信
中波放送（AMラジオ）
船舶・航空機用ビーコン
アマチュア無線
警察無線
簡易無線
マルチメディア放送 航空管制通信
防災行政無線
無線呼出
消防無線
アマチュア無線
列車無線
コードレス電話
FM放送（コミュニティ放送）

1cm
30GHz

極超短波 マイクロ波
UHF
SHF

携帯電話・PHSMCAシステム
タクシー無線
TV放送
防災行政無線
移動体衛星通信
列車無線
警察無線
簡易無線
レーダー
アマチュア無線
無線LAN
コードレス電話
ISM機器

船舶・航空機用ビーコン
標準電波

船舶・航空機通信
短波放送
アマチュア無線

1m
300MHz1mm
300GHz

ミリ波
EHF

0.1mm
3THz

サブミリ波

電波天文
衛星通信
簡易無線
加入者系無線アクセス
レーダー
無線LAN
マイクロ波中継加入者系無線アクセス
放送番組中継
DSRC
衛星通信
ISM機器
衛星放送
レーダー
電波天文・宇宙研究

電波利用ホームページ（http://www.tele.soumu.go.jp/j/adm/freq/search/myuse/summary/index.htm）より

電波は、周波数によって超長波、長波、中波、短波、超短波、極超短波、マイクロ波、ミリ波、
サブミリ波に分けられ、それぞれの周波数帯における電波の特徴に合わせて各用途に使用されています。
Point

１

Point

２

Point

３

一般的に周波数が高いほど直進性が強くなり、建物などに遮られやすくなります。

また、周波数が低いほど建物などの陰にも回り込む性質が強くなります。

一般的に伝達できる情報量は周波数が高いほど大きくなります。

IoT機器においても、上記の特徴を踏まえた周波数の電波が使われています。
（例えば、Wi-Fiの電波の周波数は２GHz(ギガヘルツ)帯です）

17

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

６. 電波法電波の利用には、原則として免許又は登録が必要。
ただし、条件を満たした場合には、免許や登録が不要となる。
免許や登録を要しない無線局
小電力の特定の用途に使用する無線局
空中線電力が1W以下であること

総務省令で定める電波の型式、周波数を使用すること

呼出符号または呼出信号を自動的に送信しまたは受信する機能や混信防止機能を持ち、他の無線局の運用に妨害を与えないものであること

技術基準適合証明を受けた無線設備だけを使用するものであること

技適マーク※上記の条件がすべて満たされていることを確認・証明された無線機器には、
技適マークが付されています。
電波利用ホームページ（http://www.tele.soumu.go.jp/j/adm/proc/free/)より

電波法は、電波の公平かつ能率的な利用を確保することによって、公共の福祉を増進することを目的としており、無線局の開設とその運用、無線設備を操作する無線従事者、無線設備の技術基準、周波数の割当等について規定しています。
IoTで無線機器を利用する際にはこの「技適マーク」がついていることを必ず確認して下さい。
無線局の免許等・電波を送受信する無線局を開局するためには、原則として総務大臣の免許又は登録が必要です。
ただし、以下のような無線局については免許や登録は要しないとされています。
・特定の用途及び目的の無線局であり、次の4つの条件をすべて満たすもの。
（１）空中線電力が1W以下であること。
（２）総務省令で定める電波の型式、周波数を使用すること。
（３）呼出符号または呼出信号を自動的に送信しまたは受信する機能や混信防止機能を持ち、他の無線局の運用に妨害を与えないものであること。
（４）技術基準適合証明を受けた無線設備だけを使用するものであること。

技術基準適合証明
・技術基準適合証明は、無線設備が電波法に定める技術基準に適合していることを証明するものであり、同証明を受けた無線機器には、「技適マーク」が付されています。
・この「技適マーク」が付いていない無線機器は「違法になる」恐れがありますので、IoTで無線機器を利用する際には「技適マーク」がついていることを必ず確認してください。 特に、外国から輸入された無線機器を利用しようとする場合には、「技適マーク」がない場合もあり、電波法違反となるおそれがあるため注意が必要です。
18

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

７. 無線通信長

ＩｏＴで使う無線機器は、
距離・速度・消費電力等の条件を考慮して選ぶと良いでしょう特徴
長距離、高速通信
近距離、高速通信

近距離、低消費電力

長距離、低消費電力

到
達
距
離
短

規格

3G、LTESIGFOX、LoRa、eMTC、NB-IoT（LPWA）

Wi-Fi

Wi-SUN
ZigBee（無線LAN）

Bluetooth

遅

通信速度

速

低

消費電力

高

利用周波数

通信速度

通信距離

3G、LTEなど

700MHz帯～2.5GHz帯

高速 (～数百Mbps程度)～10km程度

Wi-Fi

2.4GHz, 5GHz

高速 (～1Gbps程度)～数十m程度Bluetooth

2.4GHz

高速 (～数十Mbps程度)～十数m程度ZigBee2.4GHz

低速 (～数百kbps程度)～数十m程度Wi-SUN

920MHz低速（～数百kbps程度）～数百ｍ程度SIGFOX、LoRa、eMTC、NB-IoT（LPWA）

700MHz帯～2.5GHz帯

低速 (～1Mbps程度)～数十km程度

無線通信の特徴を通信距離や通信速度などで理解することで、用途に応じた最適な技術を選択することができます。
長距離 × 高速通信
携帯電話で使われる3GやLTEは、比較的大きなデータ量を遠くまで送信する際に有効です。
他方で、充電やケーブルでの電源確保が必要であり、通信コストを負担する必要もあります。

近距離 × 高速通信
Wi-Fi（無線LAN）やBluetooth は、比較的大きなデータ量を短い距離で送信する際に有効です。
充電やケーブルでの電源確保が必要になりますが、自営網として構築する際には通信コストが発生しない点がメリットです。

近距離 × 低消費電力
ZigBeeやWi-SUNは、低速ですが消費電力が少ないため、少量のデータを短い距離で送信する際に有効です。
充電やケーブルでの電源確保なしに電池で長時間使用できる点が特徴です。

長距離 × 低消費電力
低消費電力を実現しつつ、少量のデータを遠くまで送信する際に有効なシステムとしてSIGFOX、LoRa、eMTC、NB-IoTといったLPWA(Low Power Wide Area)と呼ばれるものが登場してきており、IoT分野における活用が期待されています。

19

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

8. データ蓄積
データ蓄積の方法は、クラウドサービス利用が主流となる。
自社サーバ（オンプレミス）

クラウドサービス利用
クラウド事業者内

自社内

蓄積場所

○

要配慮

データの安全性

高い

△

制限あり

柔軟性・自由度

高い

◎
◎
◎
◎

◎
◎

低額

初期コスト

高額

△

短い

導入期間

長い

△

少ない

運用の手間

多い

△

事業者

障害対応

自社

△

生産

進捗

データの保管

クラウド

配送

売上

在宅

データの
保管

温度

データベース

会社

データベース

一般的にこれまでは、自社サーバでデータを保管していましたが、近年普及しているIoTでは、
クラウド上にデータを保管して利用する方法が主流となっています。
クラウド利用の利点は、コスト面・導入期間・運用保守面で優位性がありますが、
カスタマイズの制限や既存システムとの連携が出来ないような欠点もあります。
クラウドサービス利用
・クラウドサービスは、インターネットを通じてデータをクラウドサービス事業者のサーバに送信・保管するものです。
自社でデータベースサーバを運用する場合に比べて、初期コストや運用コストが低額で、契約後すぐに使用できます。
また、サーバはクラウドサービス事業者が運用するため、障害対応などの運用の手間もほとんどかかりません。
・クラウドサービスは、事業者が提供しているサービスを利用するため、使用できるサーバやソフトウェアなどに制限がある場合があります
が、近年ではクラウドサービスを利用するケースが多くなっています。

自社サーバ（オンプレミス）
・自社でのデータベースサーバの運用は、機密性の高い情報などを自社内で管理したい場合に有効です。
また、自由にサーバやソフトウェアを選択できるなど、柔軟性の高い運用が可能です。
・一方、導入時には、サーバ購入などの初期コストが必要になる上、サーバの調達や設定などに時間がかかる場合もあります。
また、導入後は、電源管理や温度管理、データのバックアップ、セキュリティ対策、障害対応などを自社で行うことが必要となります。

留意点

データをハードディスクやクラウドサービスに保存していても、故障等でデータが消失してしまう場合があります。消失したデータの復旧は難しいため、予めバックアップを取るなど、データの消失リスクへの備えが
必要です。
20

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

9. データ分析
収集したデータを使い、可視化や相関分析、分類、予測などの分析をする。

蓄積したデータを分析

可視化
過去及び現在の状況をグラフ化

順調に生育していることを把握分類・予測状態の分類や
将来の予測

正
常

異
常

匂いレベルが一定量を越えたことを把握

順調に稼働している
ことを把握

相関分析
データベース

温度が上がると生育がよくなるかどうかを把握

複数のデータの関係を数値化人工知能

画像認識などへの適用
IoTデバイスで収集したデータを使い、可視化などの分析を行います。

可視化・収集したデータをグラフなどで分かりやすく表示します。
例えば、過去から現在までのデータをグラフ化することにより、傾向を読み解くことができます。前年のデータと比較して表示することで、今年は昨年よりも収穫量が多いなど人間の判断に役立てることができます。
・データがある一定の条件を超えたかどうかを判定することもあります。
温度が一定以下になった、湿度が一定以下になったなどの判断に役立てることができます。

分類・予測・収集したデータに基づき、どのカテゴリにあてはまるかを分類します。例えば、正常に動作しているように見える機械の動作データから隠れた異常や将来的な故障の予兆を検知し、異常を察知することができます。
・データを基に将来の予測を行うこともできます。例えば、現在までの生育状況から将来的な収穫量を予測することができます。

相関分析
・得られたデータの中で、複数のデータの間に関係があるかどうかを探ります。
例えば、収穫量と気温は関係があるかなどの傾向の把握に役立てることができます。

人工知能の利用・深層学習に代表される人工知能（AI）は、コンピュータが「学習」し、その知識をもとに「推測」し「判定」する技術です。
・深層学習が得意なのは画像認識です。例えば、事前に多くの良品の画像と不良品の画像を学習させると、新たに見る
画像が良品か不良品かを判定します。農業では作物の生育状況なども写真から判定できます。
・人工知能による画像認識では、その誤認率が、人が判定する場合より低いものも出てきています。

21

収穫量を
予測

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

10. データ活用
データを分析した結果を活用する。
分析結果の通知異常発生

機械の異常などを
通知

事業戦略への活用
タイム
セール

広告
追加

自動制御

配置
変更

小売店の
売場改善への活用

気温や土壌水分量を踏まえた自動散水

データを分析した結果を活用し、実際の業務やサービスに役立てます。
分析結果の通知
分析結果を踏まえて、スマートフォンやタブレット、パソコンなどに分析結果を表示したり、通知を出したりすることができます。
例

機械の急激な温度変化などの異常を検知し、作業員に通知。

例

被介護者の排泄を検知し、介護者に通知。

事業戦略への活用
データ分析の結果を業務改善や新たなサービスの導入などに役立てることができます。
例

顧客の動線データから売り場の問題点を把握し、配置変更やタイムセールの実施、広告表示の改善を実施。

自動制御
事前に設定した条件に合わせて、機器を自動的に動作させることもできます。
例

土壌水分量のデータを基に、一定の基準を下回った場合に、スプリンクラーで自動的に散水。

22

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

11. 情報セキュリティとは
情報セキュリティとは、情報の機密性・完全性・可用性を維持することと定義されている。
情報セキュリティの3要素

機密性

アクセスを許可された者だけが、情報にアクセスできるようにすること

完全性

情報や情報の処理方法が正確で完全であるようにすること可用性許可された者が、必要な時に、情報や関連する情報資産にアクセスできることを確実にすること

情報資産

脆弱性

顧客情報
運用体制の
不備

被害有

パスワード
単純な
パスワード

収集データ
機器の
管理不備

記録媒体

施設の
施錠不備

被害有

ウィルス対策の不備

IoTデバイス
データのバック
アップ不備

被害無

脆弱性 未対策

脆弱性 対策済

脆弱性に対して未対策のため

脅威から被害を受けやすい

脆弱性に対して対策済のため脅威から被害を受けにくい

人的脅威

技術的脅威

物理的脅威

(例）
・意図的な情報漏洩
・機器やデータの紛失(例）・ウイルス ・不正アクセス
・ソフトの脆弱性(例）
・機器の故障や破損
・地震・洪水・火災などの災害

人的脅威

技術的脅威

物理的脅威

情報セキュリティとは、情報の機密性・完全性・可用性を維持することと定義されています。これらの対策を怠ると、IoT機器から収集したデータが漏洩したり、IoT機器が不正に使用されたりするなどの被害を受ける可能性があり、注意が必要です。
情報資産

情報（データやハードウェア、ソフトウェア等）及び情報を管理する仕組み（情報システム等）の総称です。

脆弱性

ソフトウェアやシステムにおけるセキュリティ上の弱点・欠陥のことです。セキュリティホールと呼ぶこともあります。
分かっている脆弱性に対しては、対策を講じる必要があります。

脅威

情報資産の機密性・完全性・可用性の維持を阻害する要因となるものです。
脆弱性があると、脅威によって被害を受けるおそれがあります。
脅威としては、人的脅威や技術的脅威、物理的脅威が挙げられます。

機密性・完全性・可用性の維持
機密性

アクセスを許可された者だけが情報にアクセスできるように、ユーザ認証や通信の暗号化などが必要です。

完全性

IoT機器を盗まれたり壊されたりしないように鍵をかけて管理したり、データをバックアップしたりすることなどが必要です。

可用性

IoT機器が正常に通信できているかを監視したり、障害が発生しても速やかに復旧できるようにすることなどが必要です。
23

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

12. IoTのセキュリティ対策の必要性
IoT 特有の性質とリスクを踏まえたセキュリティ対策を行うことが必要。
IoT特有の性質
1

脅威の影響範囲・影響度合いが大きいこと

2

IoT 機器のライフサイクルが長いこと

3

IoT 機器に対する監視が行き届きにくいこと

4

IoT 機器側とネットワーク側の環境や特性の相互理解が不十分であること

5

IoT 機器の機能・性能が限られていること

6

開発者が想定していなかった接続が行われる可能性があること
出典： 「IoTセキュリティガイドライン ver 1.0」総務省・経済産業省・IoT推進コンソーシアム

IoT の動向と脅威事例を踏まえると、IoT の進展が企業活動や製品・サービスのイノベーションを加速する
一方で、IoT 特有の性質と想定されるリスクをもつことから、これらの性質とリスクを踏まえたセキュリティ対策を行うことが必要です。

IoT特有の性質とリスク
Point

自動車分野、医療分野等において、IoT 機器の制御（アクチュエーション）にまで攻撃の影響が及んだ場合には、生命が危険にさらされたり、個人の生活データや工場のデバイスから得た生産情報等が漏えいしたりすることも想定されるため、脅威の影響範囲や度合いが非常に大きいといえます。

Point

10 年以上の長期にわたって使用されることが想定されるIoT機器も多く、構築・接続時に適用したセキュリティ対策の安全性が時間の経過とともに低下し、セキュリティ対策が不十分になった機器がネットワークに接続されつづけることも想定されます。

Point

IoT 機器の多くは、人目による監視が行き届きにくいことが想定され、気づかないうちにマルウェア※に感染することなども想定されます。
※マルウェアとは、不正かつ有害に動作させる意図で作られた悪意のあるソフトウェアや悪質なコードの総称。ウイルス、ワーム等がある。

Point

IoT 機器側とネットワーク側それぞれが有する業態の環境や特性が、相互間で十分に理解されておらず、IoT 機器がネットワークに接続することによって、 IoT 機器側のセキュリティ要件を満たすことができなくなる可能性があります。

1

2
3
4

Point

5

Point

6

センサー等のリソースが限られたIoT 機器では、暗号等のセキュリティ対策を適用できない場合があります。

これまで外部に繋がっていなかったモノがネットワークに接続され、IoT機器メーカやシステム、サービスの開発者が当初想定していなかった影響が発生する可能性があります。
24

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

13. IoTのセキュリティ対策
IoTセキュリティ対策の５つの指針
指針

IoT の性質を考慮した基本方針を定める

指針

IoTのリスクを認識する

指針

守るべきものを守る設計を考える

指針

ネットワーク上での対策を考える

指針

安全安心な状態を維持し、情報発信・共有を行う

1

2

3

4

5

出典： 「IoTセキュリティガイドライン ver 1.0」総務省・経済産業省・IoT推進コンソーシアム

IoTのセキュリティ対策においては、リスクや事故発生時の対応を考慮し、実施の要否も含め、対策を検討することが重要です。

セキュリティ対策指針一覧
大項
目

方針

指針
指
針
1

IoTの性質を考慮した基本方針を定める要点
要点 1. 経営者がIoTセキュリティにコミットする
要点 2. 内部不正やミスに備える
要点 3. 守るべきものを特定する

分析

指
針
2

IoTのリスクを認識する

要点 4. つながることによるリスクを想定する
要点 5. つながりで波及するリスクを想定する
要点 6. 物理的なリスクを認識する
要点 7. 過去の事例に学ぶ

具体例
経営者は、企業の存続にかかわる重要問題と捉え、IoTセキュリティの基本方針を決め、状況把握やその体制作りを主導します。

対策レベルの低い機器があると、つながって連携している他の機器にも悪影響を及ぼし、全体に危険を招きうる事を想定します。

要点 8. 個々でも全体でも守れる設計をする

設計

指
針
3

守るべきものを守る
設計を考える要点 9. つながる相手に迷惑をかけない設計をする
要点 10. 安全安心を実現する設計の整合性をとる
要点 11. 不特定の相手とつなげられて安全安心を確保できる設計をする
要点 12. 安全安心を実現する設計の検証・評価を行う

要点 13. 機器等がどのような状態かを把握し、記録する機能を設ける

構築・
接続

指
針
4

ネットワーク上での対策を考える

要点 14. 機能及び用途に応じて適切にネットワーク接続する

要点 15. 初期設定に留意する
要点 16. 認証機能を導入する
要点 17. 出荷・リリース後も安全安心な状態を維持する

運用・
保守

指
針
5

安全安心な状態を維持し、情報発信・共有を行う

要点 18. 出荷・リリース後もIoTリスクを把握し、関係者に守ってもらいたいことを伝える
要点 19. つながることによるリスクを一般利用者に知ってもらう
要点 20. IoTシステム・サービスにおける関係者の役割を認識する
要点 21. 脆弱な機器を把握し、適切に注意喚起を行う

25

つながる機器やシステムは、単独での問題が無くとも、IoT機器との接続の組み合わせ等でリスクとなる可能性を含め、設計の検証・評価を実施します。

各IoT機器の性能、ネットワーク接続方法等から検討し、ネットワーク
接続された全体のシステムとしてのセキュリティ確保をします。
IoTは万一の事故の際には、機器メーカー、システム・サービス提供者
からエンドユーザーと広範囲に影響を及ぼすため、予め各々の役割分担を協議し、決めておきます。

【第2章】 IoTの技術・関連法制度

もっと知りたいIoT ～IoTの技術を知ろう～

14. IoT関連の標準化動向
標準技術を用いたIoT機器を利用すると様々なメリットがある。
独自技術

標準技術
安価

他社製品との連携

◎
◎

△

使い方

○

汎用性あり

◎

ベンダ独自機能

△

少ない

高価

△

価格

不可の場合あり△

汎用性が少ないあり

可能

IoT関連の標準化団体の例
ITU

ISO

IEC

IEEE

国際電気通信連合

国際標準化機構

国際電気標準会議

アイ・トリプル・イー（通称：米国電気電子学会）

IoT関連の標準化動向
Point

IoT機器を利用する際には、国際標準に基づいた技術を用いて作られた機器やシステムを利用することにより、電波有効利用や低コストでのシステム構築が可能となったり、運用や拡張がより容易になったりするメリットがあります。

Point

メーカーが独自に開発するものは、一社のみしか提供していない独特の機能を持ち、他メーカーの製品との接続が困難であったり、価格が高かったりすることもあります。

1
2

Point

3

技術仕様が標準化された機器を利用することにより、メーカーに依存しないシステム構築が可能となります。

IoT関連の標準化団体
IoTに関連する標準化団体としては、ITU（国際電気通信連合）、ISO（国際標準化機構）、IEC（国際電気標準会議）、
IEEE（米国電気電子学会）などがあり、最近では、IIC（インダストリアル・インターネット・コンソーシアム）やoneM2Mなどの民間コンソーシアムにおいても活発な議論が行われています。

これらの標準化団体の動向を知ることで、最新の技術動向を知ることができます。

26

第3章

IoTの活用
自社でIoTを活用するには？ ～IoTの導入手順を知ろう～27

【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

1. IoT導入の進め方
IoTを効果的に導入するためには、アイディアを出し合いながら、試行錯誤を重ねて新たな価値を創造することが重要。
新たな価値によるビジネス展開
STEP1

ビジネス課題
の設定

STEP2

STEP3

解決策

プロトタイプ（アイディア）

（試作品）

の案出

作成・修正

STEP4

STEP5

有効性の
実証・評価

導入
なし

あり 問題
試行錯誤が
重要
IoTを効果的に導入するためには、どのような課題に対し、どのようなデータをどのような方法で収集し、どのように活用するのか、そのアイディア出しと実現方法の検討が必要になります。
そのため、小規模の試作品（プロトタイプ）を作成しながら、試行錯誤を重ねて導入を進めることが重要です。
STEP

1

STEP

2

STEP

3

STEP

4

STEP

5

ビジネス課題の設定

・まず、自社・自組織が抱えている問題を洗い出します。
洗い出した問題からIoTで解決したい課題を設定します。

解決策のアイディア出し

・設定した課題を解決するためのアイディアをなるべく多く出し合います。
出されたアイディアを実現するためにはIoTでどのようなデータを収集するのか、得られたデータからどのような分析を行うのか、分析結果によって課題を解決できるかを検討します。

プロトタイプ（試作品）作成

・解決の見通しがついたところで、小規模な試作品（プロトタイプ）を作成します。

有効性の実証・評価・作成したプロトタイプを試験的に使用し、データの収集、分析が想定どおりできるか、
分析結果を活用した課題解決が有効に機能するか、などを評価します。
・想定通りの結果が得られなかった場合は、プロトタイプの修正を行う、別のアイディアのプロトタイプを作成する、再度アイディアを出すなど、試行錯誤を繰り返し、徐々に方向性を定めていきます。

導入・成功の見通しが立ったら全面的に導入し、業務に活用します。
※ IoT導入によって培ったノウハウをパッケージ化し、他社にサービスや商品として提供すること
により、新たなビジネスとして展開することも考えられます。
28

【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

2. ビジネス課題の設定
自社や自組織の問題を洗い出し、その中からIoTで解決する
ビジネス課題を設定します。
ビジネス課題の設定のプロセス

自社・自組織の目指す姿・あるべき姿を検討します
自社・自組織の現状を把握します
目指す姿・あるべき姿と現状のギャップ（=問題）を洗い出します洗い出した問題の中からIoTで解決したい事項（=課題）を設定します
IoT利活用の第一歩として、まずは自社が解決したい自社や自組織の問題を洗い出します。
洗い出した問題の中からIoTで解決したい課題を設定します。

ビジネス課題の設定例
ビジネス課題を設定するためにはまず、自社と自組織の抱える問題を洗い出します。
そして、洗い出した問題の中から、IoTで解決する課題を設定します。

例 製造業Bのビジネス課題
目指す姿・あるべき姿

現状

問題

・時間あたりの1ラインの生産性向上

・機械故障による稼働停止の発生
・各機械の作業負担の偏りが大きい・機械故障の予防ができていない・各機械の作業負担の標準化ができていない

課題
・機械のひずみを可視化し、故障の予兆を検知できる
ようにする

情報を整理するためのフレームワーク
3C・SWOT分析・KPTなど、様々なフレームワークを活用すると自社・自組織の現状や問題の情報整理に役立ちます。
3C

・自社（Company）だけではなく、市場や顧客（Customers）や競合（Competitors）の動向にも注目し、現状を整理することで、自社・自組織の戦略を立案する際に役立ちます。
・主に環境分析を行う際に使われるフレームワーク。SWOTとは、Strength(強み)Weakness(弱み)、Opportunity(機会)、SWOT

Threat(脅威)を表す。この4つの視点で外部環境と内部環境を分析し、ビジネス環境の変化とその対応を検討することができる。
※ここでの外部環境とは政治・経済・技術革新といったマクロなものから競合他社・パートナー企業等ミクロなものも含む

KPT

・日常的な業務を振り返る際、継続する事（Keep）、改善すること(Problem）、挑戦すること（Try)で整理することで業務上の課題を洗い出すことができます。
29

【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

3. 解決策（アイディア）の案出
IoT活用の三段階の考え方などを参考にして解決策を案出する。
IoT活用の三段階

第一段階

現在取得しているデータを洗い出し、可視化する。

第二段階

新たに取得できるデータを洗い出し、可視化する。

第三段階

相関、分類、予測などのデータ分析を行う。

現在(無意識のうちに)

ビジネス
課題の設定

収集しているデータ は何か？
新たに収集できそうな
データ は何か？

データはどのような方法で収集できるか？
収集したデータをどのような方法で送信するのか？

データをどう分析し、
どう活用するか？

どのような効果が期待できるか？

解決すべき課題を設定した後は、その課題を解決するためのアイディアを出し合います。ここでは第1章(P.4)で述べた「IoT活用の三段階の考え方」をヒントにアイディアを出す方法を紹介します。
収集するデータは何か？
・IoTの導入・利活用において重要なのは、課題解決のためにどのようなデータを収集すべきかを検討することです。
最も検討しやすいのは現在の業務で（無意識のうちに）収集しているデータを把握することです。
これにより、経験と勘に頼っていた業務を可視化することができます。
・農業の例では、降水量、気温、土壌水分量、日照量等の環境データや、農作物の生育状況、糖度等のデータを収集することが考えられます。
・第二段階としては、新たに収集できるデータがないかを検討します。
データはどのような方法で収集できるか？ 収集したデータをどのような方法で送信するのか？
・どの種類のセンサーを用いれば必要なデータが取得できるかを検討します。必要に応じて専門家にも確認しましょう。(P.14)
・収集したデータをどのような通信手段でインターネット空間へ送信するのかを検討します。（P.15・19)（長距離通信となるのか？高速通信である必要があるか？配線の移設は可能なのか？ 等）
データをどう分析し、どう活用できるか？
・データの分析では、まず可視化を検討します（第一段階、第二段階）。
一定の閾値を超えたかどうかの判定などにデータを活用する方法がないかを検討します。

・更に、相関や分類・予測などの分析により、新たな価値の創出が可能かどうかなどを検討します。
どのような効果が期待できるか？
・データの活用によって期待される効果を検討します。
30

【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

4. アイディアの優先順位付け検討した解決案（アイディア）のうち、効果と実現可能性の両方が高いものから優先的にプロトタイプを作成し、実証・評価を行う。
実現できた場合に、高い効果が見込めるか

高

効果

G案

A案
B案

優先的に
取り組む領域

C案

E案

低
実現可能性

高

D案

F案
低

実現可能性
✔センサーによりデータは収集できるか効果✔分析はできるか検討の結果出てきたアイディアを全て実現することは時間的にも費用的にも困難です。
アイディアを実現可能性と効果で相対的に評価し、その両方が高いものから優先的にプロトタイプを作成します。
実現可能性の検討
・他社で実施している事例を参考にしたり、IoTサービスを提供している事業者などと相談して、必要なデータが収集できるかどうかを検討します。なお、導入に当たってのコスト（導入コスト、運用コスト）も考慮します。
・収集したデータを元に、想定している分析が実施できるかどうかを検討します。
可視化や相関分析は、比較的容易に実現できますが、分類や予測を行う場合には、精度の高い分類や予測が可能となるかは必ずしも分からないため、他社の例なども参考にしながら検討します。

効果の検討
・IoTの導入により期待される効果が高いかを検討します。
効果の例としては手間の削減や製品の品質向上、新たなサービスの提供などが考えられます。

31

【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

5. データの扱いに関する留意点
データの活用に関わる利害関係を調整する。
個人情報の保護に留意する。

データの活用に関わる利害関係を調整
ユーザー

自社

機器メーカー・導入ベンダー

個人情報の保護に留意（個人情報保護法）
個人情報・・・生存する特定の個人を識別できる情報

収集するデータに関しては、データ活用に関わる利害関係と個人情報保護の観点に留意することが必要です。
データの活用に関わる利害関係の調整
・データはビジネスに有効活用できる可能性がある貴重な資源ですが、データの活用に当たっては、事前にデータに関わる
利害関係を関係者の間で調整する必要がある場合があります。
・調整する内容としては、収集したデータの所有権や使用権は誰が持つのか、コストは誰が負担するのか、どの範囲まで公開するか、などが考えられます。

・センサー等のIoTデバイスを利用してデータを収集した場合や、そのデータをクラウドサービスを利用して蓄積・分析した場合に、機器メーカーやクラウドサービス事業者との調整が必要であるかどうかについても確認しておいた方がよいでしょう。

個人情報保護・データの中に個人情報が含まれる場合には個人情報の保護に留意が必要です。
個人情報とは、氏名、生年月日その他の記述等により生存する特定の個人を識別できる情報のことです。
・例えば、人が写った写真などは個人が特定できる可能性があり、個人情報保護の観点から留意が必要です。
・個人情報となる可能性のある情報は必要のない限り最初から収集しない、仮に個人情報を扱う場合には、個人が特定できないように匿名加工するなどの検討が必要です。

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【第3章】 IoTの活用

自社でIoTを活用するには？

～IoTの導入手順を知ろう～

６. 運用後の対応
IoT運用後に発生し得るトラブル等を予め想定（確認項目の設定等）し、その対応策を検討しておく必要がある。
発生し得るトラブル等＜例＞

事前・事後の対応策＜例＞

外的要因やトラブル等によるデバイスの故障

防水処理による保護等
デバイス修理・交換の容易化

電池切れ等による電源供給断

電池交換の容易化・省電力化

外乱、保守不良等によるセンサー感度の低下

定期点検・保守

自然災害、盗難等による紛失

デバイスの固定・高所設置

データの蓄積ハードディスク故障等によるデータ消失

バックアップIoTセキュリティ

ウィルス感染、不正アクセス

ソフトウェアのアップデート

IoTデバイス

実際にIoTを運用した後で発生し得るトラブル等を予め想定（確認項目の設定等）し、その対応策を検討しておく必要があります。
必要に応じて、ベンダや保守会社と事前に対応方針を定めておくことも有効です。
トラブル等が発生する場所としては、センサー等のIoTデバイス、通信、データベースサーバやクラウドなどがあります。

発生し得るトラブル
IoT
デバイス

IoTデバイスについては、外的要因や経年劣化による故障、電池切れ等による電源供給断、センサーへのほこり
付着等による感度低下、自然災害や盗難等による紛失が起きることがあり、各トラブルに対して対応策が必要です。

データの
蓄積

データをハードディスクやクラウドサービスに保存していても、故障等でデータが消失してしまう場合があります。
消失したデータの復旧は難しいため、予めバックアップを取るなど、データの消失リスクへの備えが必要です。

IoTデバイスやネットワーク環境の変化などにより、脆弱性が増し、ウィルス感染や不正アクセス等の危険性がIoT
セキュリティ 高まることがあります。 ソフトウェアを脆弱性対策を行ったものにアップデートすることなどが必要です。

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本テキストの取り扱いについて

１．本テキストは、総務省「IoT機器等の電波利用システムの適正利用のためのICT人材育成事業」における講習会テキストとして作成したものです。
２．企業・団体等における各種教育・研修等において活用頂く際には、以下の点にご留意頂けますようお願いします。
・ 本テキストを引用する場合には、出典を明示すること。
・ 本テキストを編集・加工して利用する場合には、その旨、明示すること。
その際、あたかも総務省が作成したかのような態様で公表・利用しないこと。
・ 本テキストを用いて各種教育・研修等を行う場合には、
非営利又は適正な対価での実施とし、不当な対価は得ないこと。
・ その他、公序良俗に反する使用はしないこと。
３．本テキストを営利目的で第三者に提供・販売することは禁じます。
４．本テキストをウェブサイト等へ無断で転載することは禁じます。
５．本テキストの内容やその変更、提供の中断、終了等に関して生じたいかなるトラブル・損害等についても総務省はその責を負いません。

作成日 令和元年10月