IoTの利⽤ニーズと普及に向けた課題〜サイバーセキュリティと安⼼安全のためのAI活⽤事例〜
NTTコミュニケーションズ株式会社
技術開発部 IoTクラウド戦略ユニット
経営企画部 IoT推進室 兼務
IoT・エバンジェリスト
境野 哲 akira.sakaino@ntt.com

Transform your business, transcend expectations with our technologically advanced solutions.
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本⽇の講演内容

１．IoT普及の背景と産業界のニーズ
２．IoTの普及に向けた課題
３．セキュアなIoTを実現する仕組み
４．IoTとAIの活⽤事例
５．今後の取組に向けて

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IoT普及の背景〜計算機の⾼性能化〜
1999
NTTコミュニケーションズ発足

1985
日本電信電話公社
ネットワークから民営化  NTTの時代

IoT AI
ビッグデータの時代

パソコンの時代
1952
日本電信電話公社誕生

⼤型汎⽤機の時代

Personal
ComputingMainframe
Computing

1950

1970

1990

Network
Computing

Smart
Computing2010

端末でも サーバーでも ⾼度な解析処理が可能に
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3

IoT普及の背景 〜国際通信網とクラウドの普及〜•••

グローバル通信ネットワークの普及

 カバレッジの拡⼤・低価格化
 国際ローミングの普及

通信モジュールの価格低廉化

 この数年で5分の1にクラウド型サービスの普及 導⼊コスト低減
 開発期間の短期化

⾼度なICTが いつでも どこでも すぐ 安く使える時代に
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4

IoT でつながるモノは 世界に数百億台

現在▼

出典︓⽇経テクノロジー Online

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/031300046/031300001/

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55

IoTデータの利⽤価値に 期待が集まる

出典︓ビッグデータマガジン
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6

http://bdm.change-jp.com/?p=1677

6

IoTの世界は数年前に予想されていた農産物が⾃⼰紹介

屋内/屋外
どこでもつながる

どこでも会議2010年代に実現する
ワイヤレスシステム

みまもり
迷⼦ナビ
いつでも検診Copyright © NTT Communications Corporation. All rights reserved.

Car to Car
ネットワークロボットによる災害対応
データによる
7
災害予測・対処

ぶつからない⾞

出典︓総務省 電波政策懇談会報告書（平成⼆⼗⼀年 七⽉） をもとに編集

センサー検知⾃動撮影77

そして 実際に ⾼速モバイルが普及した

⼀年間で1.8倍に3.9世代 携帯電話サービス (ＬＴＥ)

平成２１年２６年

出典︓総務省 電波政策ビジョン懇談会 最終報告書 2014年12⽉

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88

スマートデバイスが 続々登場
機能付与型（⼈の活動、能⼒を⽀援）

ゲーム

医療カメラ
警備防衛

スマホ連携

BtoB

BtoC
見守り

従業員管理
放射線監視

ヘルスケア
モニタリング型（⼈や動物の⽣体・環境・位置をモニター）
出典︓総務省 電波政策ビジョン懇談会 最終報告書 2014年12⽉ をもとに編集

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99

IoTの市場とプレイヤー〜 あらゆる産業分野でIoTの活⽤が進む 〜
ヘルスケア

メディア

物流
クルマ
交通

IoT

住宅
ビル

⼩売

エネルギー

製造

出所： http://iot.ieee.org/images/files/pdf/IEEE_IoT_Towards_Definition_Internet_of_Things_Revision1_27MAY15.pdf

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10参考）IoTの市場予測（アジア地域）〜 5年間で3倍 800億ドル規模に 〜サービスハードソフト
出所： 2016.10.27 FROST&SULLIVAN社 「スマートエンジニアリングTOKYO」セミナー資料
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11参考）市場予測の内訳〜 中国 ⽇本 インド が 三⼤市場 〜

運輸24%
物流25%

製造17%
出所： 2016.10.27 FROST&SULLIVAN社 「スマートエンジニアリングTOKYO」セミナー資料
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IoTで解決したい課題の例 1/2接続するモノ
運輸

課題

解決に向けた打ち⼿貨物の品質管理• 輸送状態の遠隔監視による品質維持(温度管理等）

トレーサビリティ• 位置情報監視による紛失/盗難防⽌・管理コス
ト削減

省エネ
⼯場・⼯作機械・倉庫

故障の早期発⾒• 機械・設備の異常検知から突発的な操業停⽌などを未然に防⽌し影響を極⼩化

⽣産性の向上• 複数拠点の機械・設備の稼働状態を⼀元的に可視化し管理稼働を削減

製造計画の最適化
鉄道・建機・農機

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• ⾛⾏データ分析で燃費効率化/危険運転防⽌• リアルタイムな出荷数・販売数と連動した在庫レスの製造計画の実現

保守の効率化• 建機・設備の稼働状態監視による予測保全

⽣産性の向上• 建設現場の施⼯状況の可視化による⽣産性向上・コンプライアンス確保

盗難の防⽌• 位置情報監視による盗難防⽌/ﾄﾚｰｻﾋﾞﾘﾃｨ確保

13

IoTで解決したい課題の例 2/2接続するモノ課題

昇降機・ビル・商業施設

⽣産性の向上道路・橋・トンネル

介護・労働現場解決に向けた打ち⼿• 設備のリモート保守による⼈員稼働の削減

不審者の発⾒ 追跡• 監視画像の分析による不審者の早期発⾒/防犯

防犯・防災• 複数ビルの設備(昇降機 等)稼働状態可視化によりオンサイト対応の稼働削減・防災/防犯強化

経年劣化の検知• 設備のひずみ等の異常検知により予測保全

事故災害の防⽌• 気候や災害により変化した路⾯状態をリアルタイムに検知することで事故防⽌

渋滞の緩和• 事故や渋滞の状態をリアルタイムに検知し最適なルートをナビゲーション

⾼齢者の⾒守り• 位置情報確認により安⼼/安全を確認

⼦どもの⾒守り• 学校への登下校の状態を可視化することで安⼼/安全を確認

従業員の⾒守り• ⼼拍数・脈拍などの健康状態の可視化により適切に労務管理

IoT活⽤にあたっては 解決したい課題と⽬標の明確化 が⼤切

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産業の競争⼒ 付加価値 差異化の要素 が 変わった
２０世紀の産業競争⼒

２１世紀の産業競争⼒〜ヒト・モノ・カネ〜〜データ・ソフト・サービス〜

熟練⼯による「巧みの技」

ＡI・ロボットで安価に⾼速⼤量⽣産

経験と勘によるカイゼン

データ解析による⾃動最適化

量産できる⼯場が希少価値

製品サービスのデザイン⼒が希少価値

ハードの機能/性能で差異化

ソフト・サービスで差異化

社内業務プロセスの効率化

サプライチェーン全体の⾃動最適化

⼤企業に資⾦が集まる

優れたアイデア・技術に資⾦が集まる

価値を⽣み出すスキル・求められる⼈材像 も 変化
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IoT時代に必要なスキルとはイノベーター／プロデューサー／サービス開発／エンジニア ⼈材
スキル項⽬

必要な能⼒

課題発⾒・コンサル

社会や企業の問題点を⾒つけ 独⾃の解決策を考える

ビジネスモデル考案

常識や慣習にとらわれず 業界を超えた新サービスを考える

ＩＣＴ基盤デザイン

最新のハード/ソフト技術で新しいアーキテクチャを創る

データ解析・ＡＩ

数理統計や機械学習の技術を使って 社会課題を解決する

ITとOTの統合制御系システムの特性を理解し ITネットワークにつなぐセキュリティ

制御系システムを含めて ⼈・モノ・データの安全を守る

UI/UX デザイン

ハード/ソフト/サービスのデザイン⼒で⼈を感動させる〜起業・発明・アーキテクト・デザイン の⼒ が 重要〜
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16⽇本の産業界の現状 〜ユーザ企業にIT技術者が不⾜〜
ユーザ企業
ＩＴサービス企業

ユーザー企業のIT技術者育成・IT業界との協業が急務

出典︓経済産業省
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2015年版ものづくり⽩書17⽇本の産業界の現状〜IoT活⽤の取組が遅い〜

⽇本は 欧⽶に⽐べて 取り組みに遅れ
出典︓経済産業省

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2015年版ものづくり⽩書

18

IoT導⼊にあたっての課題・懸念〜 情報漏えいやサイバー攻撃への不安 が １位 〜出典）MM総研

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IoT（Internet of Things）の国内市場規模調査

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IoTのセキュリティ脅威〜 ネットワークやデバイスでつながる全てのモノが標的に 〜
HEMS
ネットワーク

AV家電ネットワーク

医療ヘルスケアネットワーク

ぜい弱な⽣活機器が攻撃の⼊⼝に他の⽣活機器の思わぬ動作が影響

モバイルデバイスが脅威の運び役にプライバシー情報の漏えい・改ざんの危険性

ITS&⾃動⾞安全機能

その他の⾃動⾞サービス

サーバの乗っ取りによる⽣活機器への攻撃も

出所︓ CCDS「つながるＩＴ社会の安⼼・安全の確保に向けて 〜セキュアライフ2020〜 提⾔」2014
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IoT普及の課題は 「セキュリティ」
想定されるリスクの例

対策の⽅向性

管理者不在のモノが つながり続ける

ユーザー管理⽅法を強化するメーカーが想定しないモノとつながる接続される機器を認識する

セキュリティホールのあるモノがつながる

ソフトウェアを⾃動更新する

モノがサイバー攻撃の踏み台にされる

⾃動的に通信を遮断する

機密データや個⼈情報が盗まれる

認証や暗号の⽅式を強化する

データ漏洩しても利⽤者が気づきにくい

異変を早期発⾒し⾃動通知するロボットや無⼈機が⼈や設備を破壊する

異常を⾃動検知し停⽌させる

IoTならでは の対策が求められる
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21

NTTコムが提供するIoTソリューション
〜セキュアなネットワークとクラウドで 安全 確実に データを収集 解析〜◇IP-VPN ＆ クラウド をワンストップで提供◇多様な⽤途・⼤量ユーザ・⼤量データ・グローバルに対応
⾞・鉄道・重機

携帯端末・医療機器
SIM
発電プラント⼯場・パイプライン
上下⽔道・農場

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プライベートクラウド

道路・橋りょうIP-VPN
ビル・住宅・店舗

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産業⽤IoTにはプライベートクラウドの利⽤を推奨
パブリッククラウド
誰でもアクセスできるインターネットを活⽤

仮想サーバ
仮想サーバ

CPU

セキュアな回線で直結する⾃社専⽤サーバー
仮想サーバ

メモリー

ストレージ

仮想サーバ

インターネット
セキュリティ対策はセルフマネジメント

主にWebサーバ・開発環境向け

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プライベートクラウド
CPU

メモリー

ストレージ

インターネットにつながないインターネット

IP-VPN

マネージドサービス
インターネット経由でのサイバー攻撃や情報漏洩の⼼配なし

主に企業向け 基幹システム向け

23

IoTプラットフォームサービスを開発
デバイスからデータ収集・分析までワンストップ提供
IoTプラットフォーム
サービスの範囲

Enterprise Cloud
Nexcenter

SIM

Enterprise Cloud
Nexcenter

IP-VPNエンド
toIP-VPN

データセンター

お客さまの業務システム

エンドデータ収集・分析
プラットフォーム

セキュアグローバル
マネージド

SIM

デバイス

お客さまの⽣産・物流拠点など
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お客さまのオフィスなど
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IoTプラットフォームの例 〜⼯場向けパッケージ〜
⼤切なデータを守るセキュアなネットワーク＆クラウド環境
⾒える化
見える化

(モニタリング)(モニタリング)

分析
分析
ビッグデータ蓄積
ビッグデータ蓄積
グローバルで共有
グローバルで共有

アプリケーション
アプリケーション+
プライベートクラウド
プライベートクラウド
ネットワーク
(VPN)
ネットワーク (VPN)

本社オフィスなど
セキュアな送受信
セキュアな送受信

デバイス
デバイス

(IoTゲートウェイ)(IoTゲートウェイ)

設置データ収集
設置データ収集+稼働データ収集稼働データ収集

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センサー類
センサー類

(位置,(位置, ⾓度など)角度など)(時間,(時間, 温度など)温度など)

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VijeoCitect(シュナイダーエレクトリック)
VijeoCitect(シュナイダーエレクトリック)
JoyWatcher(ジェイティエンジニアリング)
JoyWatcher
Historian/CSense(GE) など(ジェイティエンジニアリング)など

ワ
ワン
ンEnterprise Cloud (NTT Com) ス
Enterprise Cloud (NTT Com) ス
トトッ
ArcstarOneッ
ArcstarUniversalUniversal
OneプCom)
モバイルプ
モバイル (NTT(NTT Com)
でで提提供供MMLink(安川情報システム)など

⼯場などの各拠点

25

IoTプラットフォーム「Machine Cloud」

 産業機器等の稼動状況を グローバルに遠隔監視 異常発⽣をアラーム通知し 保守を迅速化・効率化
 収集データを代理店などと共有し サービス向上
本社・事業所

ユーザ側管理者

Machine Cloud
産業機器 等
代理店・サービス拠点
IoT-GW

対応指⽰

保守対応
保守作業員

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今後の取組⼈⼯知能(AI)を活⽤したIoTサービス

IoTデータを学習＆分析し 「正常」と「異常」を⾃動で判別⇒ ヒト と モノ の 安⼼・安全を守る
⼈⼯知能(AI)基盤
データベース

わずかな異変も逃さず検知し危険を排除

ネットワークにつながる あらゆるモノ

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IoTデータの特徴①時系列性

時間変化するデータに隠された意味を探す②マルチモーダル性

複数種類のデータを組み合わせて意味を⾒つける

時系列＆マルチモーダル Deep Learningで
いつもと違う 振る舞い を検知
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AI活⽤例１︓製造機械のリモート保守
・某製造機械メーカーが、ユーザー（世界中の⼯場）に納品した⾃社製品の使⽤状況を ⾃社から遠隔で監視・分析
・予防保全やリモートメンテナンス等の新たな付加価値サービスを顧客に提供
データ収集・分析
プラットフォーム

⽣産実績/計画データ
操作ログデータ
異⾳検知データ 等

Enterprise Cloud
Arcstar Universal One (IP-VPN)

稼働状況等の⾒える化

機械
国内外の⼯場
エンドユーザー・機械の予防保全
・故障の原因解析
・リモート保守 等

アラート「72時間以内に部品交換せよ︕」
監視・サポート
装置メーカー

将来は「故障しないマシン」のレンタルサービスへ進化もCopyright © NTT Communications Corporation. All rights reserved.

AI活⽤例２︓果樹の⽣産効率＆品質向上
・各ハウス内の状況を遠隔で監視し 生育を管理・予測
・生育に合わせて環境を最適化し 収穫量と品質を向上
栽培計画スケジュール
水分/温度/湿度/照度
CO2濃度などのデータ

データ収集・分析
プラットフォーム
Enterprise Cloud
Arcstar Universal One

生育環境の見える化

農場/ハウス・栽培環境の最適化
・品質（味）の保証

監視
農場経営者

アラート
「１時間以内に液肥を散水」

将来は オンディマンド生産できる「自律制御 植物工場」へ進化も
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AI活⽤例３︓作業員の安全管理
ウェアラブルセンサーで作業者の⽣体情報をモニタリング

×
安全管理システム
作業者の⼼電図などIP－VPN Arcstar Universal One

解析結果
データ

グローバルモバイルネットワーク
ウェアラブル
センサー
NTT研究所と東レ社の共同開発

・モニタリング
現場作業者
複数の建設現場

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・安全性向上

安全管理者

管理センターなど

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AI活⽤例４︓不審者/不正⾏為の⾃動検知(1)学習⽤映像(各動作ごとに500動作)を準備

⽩いシャツ、前向き(3) 解析対象の映像

⿊いシャツ、前向き

⽩いシャツ、後ろ向き(2) “しゃがむ”とは何かをAIが学習
時系列
Deep Learning(4) 解析結果
「しゃがんでいる」

監視カメラ映像から 特定の挙動を⾒つけて検出できる
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AI活⽤例５

⼯場の事故/不良品発⽣を防ぐ〜 異常値の原因が 反応の異常か センサーの故障か⾒分ける〜
過去データ（約50種類）で化学反応のパターンを予習
ＡＩ

推定値

濃度X(品質)原料B原料C反応炉

原料A

製品ガス
温度
温度
温度

温度・圧⼒・流量データなど
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⽐較

実測値
推定値と実測地の差が⼤きければそのセンサーは故障したと判定⇒ 故障センサーの値に惑わされない
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製品の品質を予測し 不良品発⽣を防ぐ
濃度X

⼈⼯知能による２０分前データからの推定値

実測値
誤差±3％

Deep Learningで20分後の品質を誤差±3%で予測※測定器の誤差が±2％

異常発⽣を予測し、事前に⼿を打つことが可能に
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AI活⽤例６社⽤⾞の交通事故を減らす〜 ヒヤリハット（危険運転）を⾃動検知 〜

従来の⽅法 ＝ ドライブレコーダーの情報を⼈が⽬視チェック
映像、速度、加速度、位置など

講習⽤資料

ドライブレコーダー

データ収集

安全運転指導運転者

⽬視に時間がかかり、ごく⼀部しか確認できない…
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ＡＩで 危険運転シーンを⾃動抽出し 安全運転を指導

数値

速度、加速度など

数値と映像をまとめて分析
ＡＩ
Deep Learning

危険な運転だけを抽出
通常の運転

映像
ドライブレコーダー

⾃転⾞の⾶び出しシーンなどを⾼精度に抽出 (精度85%)
全データをラクラク検査
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AI活⽤例７

データセンターの空調電⼒削減

過去データ(空調出⼒と温度)から 熱の伝播速度を⾃動学習⇒ 30分後の温度を正確に予測（平均誤差± 0.16℃）⇒ 冷やしすぎを防いで 電⼒コスト削減に成功
出⼒値

外気温

空調Ａ
温度

出⼒値

空調Ｂ
温度

出⼒値

空調Ｃ
温度

センサー

予測値

実測値

温度１

28.1

28.3

温度2

22.3

22.2

温度324.4

24.1

温度５

温度１

ＡＩ

温度３
温度４
温度２

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温度６外気温

空調A
温度

空調A
出⼒

空調B
温度

空調B
出⼒

30

2812231331261122142928

17231937

今後の展開①対応するデータ種別の拡⼤
様々なセンサー、⾳、テキストなど②バッチ処理からリアルタイム処理へ

⾼速/⾼品質なネットワーク、エッジコンピューティングとの連携

③検知

予知

制御（最適化）

様々な問題の発⽣を予知し、⾃動で回避/最適化するＡＩを実現

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IoTやAIの活⽤分野は広い
国際社会が直⾯するさまざまな問題の解決に ICTを活⽤直⾯する問題

解決の⽅向

IoT/AI活⽤例

再⽣可能エネルギーシフト（太陽光・⾵⼒・⽔⼒…）

電⼒需給変動に追従する
⾼速デマンドレスポンス

災害の検知・予測の早期化（洪⽔ ⼲ばつ ⼭⽕事） 避難誘導/移住計画の最適化

降⽔・⽇照・作柄の予測
避難のシミュレーション

⽔・⾷糧の不⾜

省資源型の作物/家畜へ回帰
救援物資配給計画の最適化

地球規模の作付け計画
栽培 配送コストの最適化

鉱物の採掘量減少

歩留り改善（廃棄品削減）
リサイクル率アップ

製造プロセスの常時監視
トレーサビリティ向上

貧困・格差・テロ

教育の普及、⼈材の育成
所得/雇⽤の再分配

eラーニング(⻘空教室)
不審者の検知 捜索 検挙

経済成⻑の終焉
少⼦⾼齢化

マイナス成⻑型の社会制度
⾼齢者の就労/労働⽀援

仕事 ⼈材 モノのシェア
病気/ケガ予防、頭脳⽀援

地球温暖化
気候変動

産業の維持・効率化

巨視的 ⻑期的視点で IoT/AIの有益な使い⽅を考えたい

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最後にIoTに取り組むための⼼構え〜 組織・会社・業界・国境の壁を越えて 協⼒連携しましょう 〜

1. 事故が必ず起きると考える（早期復旧の対策を）
2. スピード優先（検討 より 実践 を）
3. IT部⾨と現場部⾨の連携（対⽴せず全社最適をめざす）
4. 責任と権限を明確に（担当役員を決めて関係部と連携）
5. ⾃前主義を捨てる（優れた技術を買って使う）
6. 機器ベンダーとの協⼒（安全なモノを調達する）
7. SIベンダーとの協⼒（安全に運⽤保守する）
8. 通信事業者との協⼒（ネットワークを安全に使う）
9. 欧⽶の先進企業に学ぶ（新しい技術・規格を取り込む）
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ご清聴ありがとうございました。
IoTを活⽤したビジネスを推進していく協業パートナー企業を募集しています。
本セミナーの内容に興味を持たれた⽅、実証実験への参加などをご希望の⽅は、いつでもお気軽にご連絡くださいませ。

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