IoT導入研究会
第1回
2018年1月30日（火）株式会社uncode© uncode, Inc.

IoT導入研究会☆主旨
3回に渡るIoT導入研究会においてIoTとはどういう物かから始まり、既存の設備を活用する方法を学習する。
工場の見える化を行うことがIoT活用の第一歩となるので、そのためにはどういった方法があるか、コストはどのくらいかかるのかを学習する。
現在はまだ汎用的なクラウドサービスSaaSが少ない為に工場の見える化を行なった後の活用方法を学習する。

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IoT導入研究会講師プロフィール

丸田稔（マルタミノル）
株式会社uncode（アンコード） 代表取締役CEO
中小企業診断士
広島県中小企業診断協会所属

現在は広島のテクノロジー会社、株式会社uncodeにてスマートフォンアプリ開発、アプリによる収集データ、ビッグデータを活用してのマーケティングサービスを主に行っている。近年はデータ収集の方法としてIoTを利用し、DeepLearningいわゆるAIを活用したデータ解析を行うサービスも開発中。
父親の影響で5歳よりコンピュータープログラミングを行う。
前職では種子島宇宙センターにおいてロケット射点地上設備の計装、システム開発、メンテナンスを行なったことより、センシング機器の知識そして膨大な情報を扱うことへのノウハウを有する。

IoT導入研究会内容☆学科内容
1回目テーマ：今なぜIoTなのか
1.IoTとはIoTの基礎、既存技術との違い、IT、AI、クラウドとは
2.IoTの構成要素
センシングにはどういったものがあるか、クラウドにデータを上げるまでの必要機器を紹介
3.今なぜIoTなのか
今なぜこのようにIoTと呼ばれるようになったのか説明
2回目テーマ：人材不足をIoTで解消
1.踏み込んだ導入事例紹介
前回のグループディスカッション発表の業種の導入事例を紹介
2.人材不足をIoTで解消作業として人間が行わなくても良い作業の洗い出しから、人材不足をIoTで解消出来ることの説明© uncode, Inc.

IoT導入研究会内容☆学科内容
3回目テーマ：導入例、取り組み
1.センシング機器紹介
前回のグループディスカッション発表の作業を参考に、その作業にとって変わるIoT機器、活用方法紹介
2.導入例紹介
人材不足に関わるグループディスカッションで上がった同等の導入事例紹介
3既存設備の応用導入にあたり、自社の既存設備を応用する方法を説明
4.導入コスト
導入のコストをIoT機器ごとにランニングも含め詳しく紹介
5.セキュリティ
社内で運用するものと、クラウドを使用した際のセキュリティ問題を説明© uncode, Inc.

IoT導入研究会１回目アジェンダ

1.IoTとは
1-1 . IoTの定義
1-2 . IoTの活用
1-3 . IoTを取り巻く環境
1-4 . IoTを学習する意義
1-5 . ITとは
1-6 . AIとは
1-7 . クラウドサービス
1-8 . 既存の制御技術と違うところ
1-9 . 課題解決在りきでIoTを導入するべき© uncode, Inc.

IoT導入研究会１回目アジェンダ

1-10 . IoT導入の進め方
1-10-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（アンゾフの成長マトリックス）
1-10-2. 課題の洗い出し 競争環境の分析（バリューチェーン等）
1-10-3. 課題の洗い出し 競争環境の分析（ファイブフォース分析）
1-10-3-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（ファイブフォース分析）例
1-10-4. 課題の洗い出し 競争環境の分析（経営資源投入先）
1-10-4-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（経営資源投入先）例
1-10-5. 課題の洗い出し 競争環境の分析（クロスSWOT分析）
1-10-5-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（クロスSWOT分析）例
1-10-6. 課題の洗い出し 戦略の方向性検討（成長戦略）
1-10-6-1. 課題の洗い出し 戦略の方向性検討（成長戦略）例
1-10-7. 課題の洗い出し 経営戦略策定1
1-10-7-1. 課題の洗い出し 経営戦略策定1 例
1-10-8. 課題の洗い出し 経営戦略策定2
1-10-8-1. 課題の洗い出し 経営戦略策定2 例© uncode, Inc.

IoT導入研究会１回目アジェンダ

1-11. IoTの例11-12-1. IoTの例2(コネクテッドカー1)
1-12-2. IoTの例2(コネクテッドカー2)
1-12-3. IoTの例2(コネクテッドカー3)
1-13. IoTの例2(スマートアグリカルチャー)© uncode, Inc.

IoT導入研究会１回目アジェンダ

2. IoTの構成要素
2-1. センサー（信号の流れを含む）
2-2. ゲートウェイ
2-3. 通信モジュール
2-3-1. 日本の電波使用状況
2-3-2. 無線通信
2-4. 制御装置
2-5. サーバ
2-5-1. クラウドサービス
2-6. データベース
2-7. データ分析
2-7-1. AI
2-8. セキュリティー （暗号化）
2-9. データ活用© uncode, Inc.

IoT導入研究会１回目アジェンダ

3. 今なぜIoTなのか？
3-1. ITインフラの発達
3-2. 通信の高速化
3-3. クラウドプラットフォームの低価格化、高速化
3-4. クラウドサービスの発展
4. 導入事例
5. グループディスカッション
6. グループディスカッション発表
7. 質疑応答© uncode, Inc.

1. IoTとは？

IoTとは？

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1-1. IoTの定義「IoT」とは「Internet of Things」
すなわち「モノのインターネット」

モノをインターネットにつなげてデータを活用する。
ステップ１. モノをインターネットにつなげる
ステップ２. データを集める（蓄積する）
ステップ３. 集めたデータを活用する© uncode, Inc.

1-2. IoTの効果

ステップ３. 集めたデータを活用することで様々な効果をもたらす。
レベル１. 見える化
人手で行えていたデータ収集をセンサーにより自動収集する事で、データ可視化（見える化）が簡単に行える。
レベル２. 改善
見える化する事や、従来収集していなかったデータをセンサーで自動収集し、新たなデータより、今まで見えなかった課題が把握でき、既存業務の改善を行う。
レベル３. 新たな付加価値創出
見える化されたデータをAI等を使用しながら分析し、さらに他の情報などと組み合わせた新たな手法により新たな付加価値を創出する。

© uncode, Inc.1-3. IoTを取り巻く環境
前項の通り、IoTが実現するとあらゆるものがインターネットに繋がり、リアルタイム情報（センサーデータ）を収集出来る。そのビッグデータを解析することにより、今までになかった新しい製品やサービスが産まれると言われている。
また、IoT＝ネットに繋がるモノの数が爆発的に拡大している。

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1-4. IoTを学習する意義

IoTを契機として人間が機械を調整する第三次産業革命から、AI(人工知能)が制御する、「第四次産業革命」の時代に突入する。
これはセンサーの低価格化、データ蓄積機器の大容量化、高速化、クラウドサービスの低価格化、データ処理の高速化、スマートフォンなどのデータ活用ツールの普及により、中小企業でも身近に導入できる環境となってきた。

センサーの低価格化、小型化

データ収集

データ
蓄積

スマートフォンなどのデータ可視化ツールの普及

データ蓄積機器の大容量化、高速化、クラウドサービスの低価格化

データ処理の高速化

データ活用

データ処理
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1-5. ITとは

IT：「Information Technology」
PCやインターネット、ネットワーク通信を用いた「情報技術」の総称である。
インターネットを使う、インターネットを使わずにワード、エクセルを使うのみもこれに含まれる。
国際的には「IT」ではなく「ICT」を用いるのが一般的。
1990年代後半からPCやインターネットの普及が加速し、大量の情報交換も可能となり、このIT技術の発展より、産業構造だけでなく個人のライフスタイルなど、社会全体に大きな変化が生じたことを「IT革命」と呼ぶ。

ICT：「Information and Communication Technology」「情報伝達技術」と訳される、ほぼ「IT」と同義であるが、人とモノや人と人などの情報伝達の「コミュニケーション」がより強化される。

IoT：「Information of Things」
前出の通り「モノのインターネット」

AI：「Artificial Intelligence」
人工知能、現在では機械学習、DeepLearningが主流。簡単にいえば大量データを高速で処理することにより、今まで処理できなかった事ができるようになった。

つまり、IoTやAIはICT(IT)の中に含まれる。
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1-6. AIとはAI(Artificial Intelligence)：人工知能
AIは、データ分析、予測の為に使われます。
一般的に機械学習 その学習パターンもコンピュータ自身で探りだす。ディープランニング
機械学習

りんごです。

ディープランニング
大量の色・形りんごの特徴情報を人間が指定して学習させる。

人工知能

りんごです。

人工知能

人工知能が特徴点を判断

人工知能

人工知能が学習データから情報を摘出人が特徴を定義© uncode, Inc.

1-7. クラウドサービス
クラウドサービスとは、従来は利用者が手元のPCで利用していたデータやソフトウェアを、インターネット経由でサービスとして利用者に提供するものである。利用者は最低限のPCやスマートフォンなどの端末、Webブラウザ等が必要となる。インターネットに繋がっており、ID、パスワードを知っていれば一般的には、どの端末からも利用可能。
クラウドサービス

データダウンロード
データ保存
営業現場にて、最新の在庫情報を表示。

事務所にて、在庫データを更新しよう。

営業現場事務所© uncode, Inc.

1-8. 既存の制御技術と違うところ

クラウド
PLC

高度な処理

PLC

機 器機 器

機 器

CNC

CNC

機 器

機 器

機 器

機 器

機 器
Io
T

従来© uncode, Inc.

1-9. 課題解決在りきでIoTを導入するべき

IoT在りきでIoTを導入するのではなく、課題在りきでIoTを導入すべき。

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1-10. IoT導入の進め方

ステップ1

ステップ2

ステップ3

ステップ4

ステップ5

ビジネス課題の洗い出し

解決策（アイデア）を見出す

試作品（プロトタイプ）
作成・修正

評価

導入有りなし有用性© uncode, Inc.

1-10-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（アンゾフの成長マトリックス）

アンゾフの成長マトリックス© uncode, Inc.

1-10-2. 課題の洗い出し 競争環境の分析（バリューチェーン等）

バリューチェーン等© uncode, Inc.

1-10-3. 課題の洗い出し 競争環境の分析（ファイブフォース分析）

ファイブフォース分析
業界に影響を与える要因として、「同業他社との競合」、「新規参入の脅威」、「代替品の脅威」、「売り手の交渉力」、「買い手の交渉力」の５つの要因を捉える
新規参入の脅威
業界への参入障壁の高さを示す。

売り手の交渉力

同業他社との競合買い手の交渉力

自社の重要性、切替コスト、供給品の差別化等を示す。

同業他社の数・規模・取引先業界等を示す。

買い手のシェア寡占度、ブランド力等の強さを示す。

代替品の脅威既存商品・サービスに対して優れた代替品を示す。

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1-10-3-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（ファイブフォース分析）例

ファイブフォース分析
・競合企業の動向などの業界を取り巻く環境の変化を把握し企業の将来方向を決めるための前提として重要である。
・気づきの幅を広げるためには、５つの要因についてブレーンストーミングで出し合うことがよい。
新規参入の脅威・樹脂製品製造企業
・電機機器製造企業

売り手の交渉力
・材料費の高騰
・電力自由化

同業他社との競合
・設備高度化によるコストダウン/高品質化/短納期化
・ＩｏＴ導入によるコストダウン/高品質化/短納期化
・低賃金労働力・新規顧客獲得営業力
・取引先企業への提案力

代替品の脅威・機械加工製品の樹脂製品化
・三次元プリンター© uncode, Inc.

買い手の交渉力
・自動車製造企業
・食品製造機械製造企業
・航空機製造企業

1-10-4. 課題の洗い出し 競争環境の分析（経営資源投入先）【実際】 ゆでカエルにならないための業界分析
新規参入の脅威

売り手の交渉力

同業他社との競合

買い手の交渉力

外部環境分析

代替品の脅威経営資源投入先
機会・脅威を分析
５フォース
新規参入の脅威
同業他社との競合代替品の脅威
売り手の交渉力
買い手の交渉力

業界の分析結果© uncode, Inc.

1-10-4-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（経営資源投入先）例【仮想例】
５フォース分析
５フォース
新規参入の脅威
同業他社との競合
代替品の脅威売り手の交渉力
買い手の交渉力

業界の分析結果
中（樹脂製造業）
強い（ＱＣＤ競争が厳しい状況）
中（機械加工部品の樹脂化）
小（購入価格の低コスト化）
強い（ＱＣＤ面での要求の厳しさ）

ＱＣＤレベルを一段と高める方向に経営資源を投入する

・高品質化の実現（品質に影響を与える要因の見える化と改善実施）
・低コスト化の実現（作業実態の見える化とムダ排除実施）
・短納期化の実現（生産管理の計画と進捗の見える化による工程改善実施、設備稼働状況・劣化状況の見える化による予知・予防保全実施）© uncode, Inc.

1-10-5. 課題の洗い出し 競争環境の分析（クロスSWOT分析）
クロスSWOT分析
自社の内部環境（強み・弱み）と外部環境（機会・脅威）を網羅的に記載し、「強み×機会：積極化戦略」、「強み×脅威：差別化戦略」、「弱み×機会：弱点強化戦略」、「弱み×脅威：防衛策」を検討する。
内部環境

〈強み〉

〈弱み〉

自社の経営資源の強みを列挙する。

自社の経営資源の弱みを列挙する。

外部環境
〈機会〉
自社を取り巻く外部環境の内の機会を５フォーズ等から列挙する。
〈脅威〉
自社を取り巻く外部環境の内の脅威を５フォーズ等から列挙する。

【積極化戦略】【弱点強化戦略】

強みと機会を活かし自社の優位性を活かした戦略

弱みのために機会損失を招かないための戦略【差別化戦略】【防衛策】

強みを活かした差別化で脅威を解消させる戦略

脅威に対して弱みで対応せざるを得ない領域に対して有効な維持策か撤退策© uncode, Inc.

1-10-5-1. 課題の洗い出し 競争環境の分析（クロスSWOT分析）例
クロスSWOT分析【仮想例】© uncode, Inc.

1-10-6. 課題の洗い出し 戦略の方向性検討（成長戦略）【実際】
ＳＷＯＴ分析
内部環境

外部環境

強み

機会

弱み

脅威

５フォースを元に外部環境抽出、ものづくり力・営業力・財務力等の内部資源抽出。抽出にはＫＪ法使用。

クロスＳＷＯＴ分析
機会強み
積極化戦略

弱み
弱点強化戦略

脅威差別化戦略防衛策

５フォース分析

４つの戦略ｵﾌﾟｼｮﾝ設定

成長戦略
・コストリーダーシップ戦略
・差別化戦略
・集中戦略© uncode, Inc.

1-10-6-1. 課題の洗い出し 戦略の方向性検討（成長戦略）例

【仮想例】
成長戦略
コストリーダーシップ戦略
・現場のムダ排除を進める。
・設備高度化を推進し省人化を図る。
・ＩｏＴ導入を進め、人の作業の見える化・設備稼働状況の見える化・生産進捗状況の見える化・品質影響要因の状態の見える化をし、それぞれ改善を図る。
差別化戦略
・種々の業界においてＷＩＮ－ＷＩＮ関係が成立する、特殊加工技術がつくり出す製品群を提案できるようにし他社との差別化を実現する。
集中戦略
・コストリーダーシップ戦略又は差別化戦略に経営資源を集中させる。

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1-10-7. 課題の洗い出し 経営戦略策定1【理論】
５フォース分析（業界の構造分析）

成長戦略
・コストリーダーシップ戦略
・差別化戦略
・集中戦略

クロスＳＷＯＴ分析⇒４つの戦略
・積極化戦略・差別化戦略・弱点強化戦略
・防衛策

戦略の決定

課題設定

経営計画策定© uncode, Inc.

1-10-7-1. 課題の洗い出し 経営戦略策定1 例

クロスＳＷＯＴ分析【積極化戦略】

戦略の決定

・ＩｏＴ化で見える化・改善推進

ＩｏＴ化でＱＣＤの見える化・改善推進【差別化戦略】
・特殊加工を活かした販路開拓【弱点強化戦略】

特殊加工技術を活かした販路開拓

・設備高度化【防衛策】
・営業力の強化で受注の拡大
同業他社との競合・コストダウン/高品質化/短納期化

成長戦略
・コストリーダーシップ戦略
・ＩｏＴ化で見える化・改善推進
・差別化戦略・特殊加工を活かした販路開拓
・集中戦略

代替品の脅威・機械加工製品の樹脂製品化© uncode, Inc.

1-10-8. 課題の洗い出し 経営戦略策定2
【理論】
戦略の決定

課題設定
戦略を実現させるために解決すべき課題各部門ごとに列挙し優先順位を決めて設定する（例として）

・財務・会計部門
・生産部門
・技術・開発部門
・人事・教育部門
・販売・営業部門
経営計画策定目指す姿を明確にして短期・中長期経営計画を策定する。

目指す姿の策定
財務指標と結びつけた経営計画の策定© uncode, Inc.

1-10-8-1. 課題の洗い出し 経営戦略策定2 例【理論】
戦略

ＩｏＴ化でＱＣＤの見える化・改善推進
課題設定
生産部門の課題
１．標準作業と実作業の一致化
２．標準作業を基準にした非価値作業のムダ排除活動
３．設備高度化、ＩｏＴ導入
４．作業状況、設備稼働状況、生産進捗、品質造り込み状況等の検出機器による実態の見える化実現
５．見える化により顕在化させた問題の解決推進

経営計画策定目指す姿
適合品質・低コスト・短納期を実現させた高生産性で付加価値を生む現場の実現
中長期財務目標

中長期課題

中長期経営計画

短期財務目標短期課題

短期経営計画© uncode, Inc.

1-11. IoTの例1© uncode, Inc.

1-12-1. IoTの例2(コネクテッドカー1)© uncode, Inc.

1-12-2. IoTの例2(コネクテッドカー2)© uncode, Inc.

1-12-3. IoTの例2(コネクテッドカー3)© uncode, Inc.

1-13. IoTの例2(スマートアグリカルチャー)

スマート農場

農場モニタリング

データベース

カメラ、センサ熟練農家
ノウハウ

現在の情報

収穫量の安定日光カーテン

ムカデ型
ロボット

入力
環境センサ
制御

生物的制御

収穫予測
害虫予測

収穫指示

農薬自動散布暖房機© uncode, Inc.

養液ポンプ

2. IoTの構成要素

IoTの構成要素© uncode, Inc.

2-1. センサー（信号の流れを含む）
センサーとは現実世界の様々な事象や状態を電気信号とし、コンピューターが読み取れるデータにするもの

温度センサー

湿度センサー

画像センサー

加速度センサー

超音波センサー

赤外線センサー・ ・ ・© uncode, Inc.

2-2. ゲートウェイ

通信モジュールのないセンサーの信号を集め、インンターネットを中継する役割© uncode, Inc.

2-3. 通信モジュール
有線通信

無線通信

通信容量

◯
◯

必要

配不要

△移設
電◎
◎

電源配線

通信の安定性線◎源© uncode, Inc.

電源 or 電池

2-3-1. 日本の電波使用状況© uncode, Inc.

2-3-2. 無線通信

無線通信は通信方式により特徴があるので、使う場所、場合によって選択する必要がある
センサーから直接通信する場合には低消費電力、少量データ通信
ゲートウェイから通信する場合、大量高速データ通信できるものを選ぶ© uncode, Inc.

2-4. 制御装置

ゲートウェイと同意義と考えてよい。センサーから電気信号を集めコンピュータが読めるデータに変更、クラウドサーバと通信し、データを送る
代表的な機器

代表的なSBC

代表的なボードコンピュータ

SBC（シングルコンピュータ）

Arduino（アルドゥイーノ）Raspberry Pi（ラズベリーパイ）

1枚の回路基板上にCPU・メモリー・ストレージ・入出力を試作用の組み込みシステム
専用の開発ソフトウェアが用意されている。

英Raspberry Pi財団が教育用途として開発したボードコンピュータ© uncode, Inc.

2-5. サーバ

サーバはデータの蓄積、データ分析を行う
自社サーバであるオンプレミス、クラウド上のサーバであるクラウドサービスがある
自社サーバ（オンプレミス）

自社◯◎
△ 高い
△ 長い
△ 多い△

クラウドサービス
場所

データの安全性
通信の安定性
自由度
コスト
導入の期間
運用の手間障害対応© uncode, Inc.

クラウドサービス事業者
内◎△
◎ 低い
◎ 短い
◎ 少ない◎

2-5-1. クラウドサービス

AWS（Amazon）

Azure（Microsoft）

GCP（Google）© uncode, Inc.

Bluemix（IBM）2-6. データベース

データベース（Database, DB)とは検索や蓄積が容易にできるように整理された情報の集まり
クラウドサービス

この中にDBがある

ゲートウェイからネットワークを経由したセンサーデータをある時間ごとにDBに蓄積するのが、IoTでセンサーデータを活用するのに適している。
RDBMS（関係モデルデータベース）とNoSQL（非関係性データベース）がある。
使用用途に応じて使い分ける。

© uncode, Inc.

2-7. データ分析
サーバ

データの可視化

相関分析

AIを使って分析・予測を行うことにより精度が上がる© uncode, Inc.

予測

2-7-1. AI

AIは、データ分析、予測の為に使われます。
一般的に機械学習 その学習パターンもコンピュータ自身で探りだす。ディープランニング
機械学習りんごです。

ディープランニング
大量の色・形りんごの特徴情報を人間が指定して学習させる。

人工知能

りんごです。

人工知能

人が特徴を定義

人工知能が特徴点を判断

人工知能

人工知能が学習データから情報を摘出

クラウドサービス
Google（Google Cloud Platform) ・ IBM(Bluemix) ・ Microsoft(Azure) ・ Amazon( Amazon WebServiceｓ)・・・等
簡単に使えるAIクラウドサービスもある。
© uncode, Inc.

2-8. セキュリティー （暗号化）

IoT機器の情報（データ）を管理する場合には、各センサーによって取得したデータに対して、機密性（confidentiality）、完全性（Integrity)、可用性（Availability)を維持することと定義されている。
これを情報セキュリティーと言う

情報セキュリティーの三大要素
情報資産

機密性
confidentiality

アクセスを許可された者のみがアクセス出来ること。アクセス許可されていない者はアクセス出来ないこと。

完全性
Integrity

情報（センサーデータ）や情報の処理が正確で完全であること。

可用性Availability

許可された者が、必要な的に情報や情報資産に確実にアクセス出来ること。

センサデータ

顧客情報

パスワード

IoTデバイス

単純なパスワードなどの脆弱性を複雑なパスワードを使用するなど脆弱性対策を行う。

攻撃者© uncode, Inc.

・・・

2-9. データ活用

分析結果の表示機械の異常等の表示

事業戦略への活用
作業効率化© uncode, Inc.

自動化
農業の自動化3. 今なぜIoTなのか？

今なぜIoTなのか？

© uncode, Inc.

3-1. ITインフラの発達© uncode, Inc.

3-2. 通信の高速化© uncode, Inc.

3-3. クラウドプラットフォームの低価格化、高速化

PaaS (platform as a Service）
・アプリケーションソフトが起動するためのハードウェアやOSなどのプラットフォーム一式を、インターネット上のサービスとして提供する形態のこと。
価格：
Azure ( Microsoft）
データストレージ料金

AWS ( Amazon）
事前コストなし・使用した分だけお支払い
データストレージ料金© uncode, Inc.

3-4. クラウドサービスの発展

SaaS (software as a Service）
・これまでパッケージ製品として提供されていたソフトウェアを、インタネット経由でサービスとして提供・利用する形態のこと© uncode, Inc.

1日目の課題

SWOT分析などを用いて自社の課題を抽出し、その中で機械にとって代われる作業が無いか探して来てください。

© uncode, Inc.

Strengths 強み

Weaknesses 弱みOpportunities 機会Threats 脅威