IoT データ分析: 種類、使用例、実装

わずか 2 年後の 2026 年までに、IoT 市場は 6,505 億ドルに達すると予想されます。 しかし、このテクノロジーの仕組み、つまりデータがどのように収集、処理、共有されるのかを知っている人はほとんどいません。

ここで簡単に説明します。

IoT システムの大部分はストリーミング プラットフォーム経由でデータを取り込み、その後ノイズが除去されて分析用にセットアップされます。 通常、IoT アプリは、大量の高速移動データに対して集計を実行できるリアルタイム分析を使用します。 結果はエンド ユーザー向けに視覚化されるか、IoT データ分析によるさらなるアクションのために API 経由で他のアプリケーションにエクスポートされます。

IoT システムとそのユースケースはアプリケーションや設計に基づいて大きく異なりますが、テクノロジーが測定するデータセットは 3 つの主要なカテゴリに分類できます。

• ステータス データ:デバイスまたはシステムのステータスを伝達する、基本的な生のデータ セットです。
• オートメーション データ:このデータ タイプは、自動照明やスマート サーモスタットなどの自動デバイスやソリューションによって構築されます。
• 位置データ:このデータは、デバイスまたはソリューションの地理的な位置を伝えます。 最も一般的な使用例は、倉庫保管、物流、製造です。

一見簡単そうに見えますが、IoT 分析ソリューションが行うことは決して簡単ではありません。

IoT データ分析を阻むいくつかの障害

デジタル世界と物理世界の両方で動作する IoT システムは、実装と分析に関して独特の課題を抱えています。 最も重要なのはデータのプライバシーとセキュリティであり、特に EU の GDPR やカリフォルニア州消費者プライバシー法などのプライバシー規制当局が違反に対して高額の罰則を課している場合に当てはまります。 いくつかの IoT 企業はマイナスの結果を恐れてクラウドへの移行に消極的で、完全なオンプレミス環境またはハイブリッド環境を残しています。

もう 1 つの課題は、データが多様である可能性があるため、処理や分析が困難になる可能性があることです。 さらに悪いことに、さまざまな IoT デバイスがさまざまなファームウェアで動作し、複数のデータ形式を送信するため、IoT データ管理および分析プラットフォームがデータを分類して処理することが複雑になってしまいます。

最後に、IoT アプリの開発と分析には、サイバーセキュリティ、データセキュリティから物理ハードウェアのメンテナンスに関する専門知識に至るまで、独自のスキルが必要です。

広範な規模の IoT 分析アプリケーションで企業が直面するこれらの明らかな課題のいくつかを解決するために、いくつかの IoT 分析プラットフォームが登場しました。

IoT 分析ソリューションは何をするのですか?

IoT データ管理および分析ソフトウェアは、洞察を取得し、パターンを見つけ、データに基づいた意思決定を行うために、インターネットに接続された複数のデバイスから受信したデータセットを処理、保存、分析する役割を果たします。

現代の IoT 分析サービスは、ディープラーニング、機械学習、人工知能などの次世代データ分析テクノロジーを利用して、複数のソースから入ってくるデータを研究する傾向があります。

典型的な IoT 分析アプリケーションの機能リストには次のものが含まれます。

• データ収集
• データストレージ
• 情報処理
• データの視覚化
• 実用的な洞察の生成

IoT データ分析プラットフォームの種類

IoT 起業家が自社の業務に最適なソリューションを探す際に最初に抱く疑問の 1 つは、どの種類の IoT 分析ソリューションをシステムに導入するかということです。 ここでは、IoT 分析のユースケースを強化するのにも役立つタイプの概要を示します。

記述的分析

記述的 IoT 分析では、履歴データ分析を利用して過去のイベントを要約し、組織が以前の出来事を理解し、将来の意思決定に役立つ可能性のある傾向とパターンを識別できるようにします。 このタイプの分析では、IoT デバイスからのデータを処理および分析した後、何が起こったのか、いつ起こったのか、および発生頻度に関する詳細なレポートが生成されます。

このような洞察は、異常を特定するのに役立ち、物体や人の動作に関する質問に対する貴重な答えを提供し、戦略計画と運用の改善を導きます。

診断分析

診断 IoT 分析は、特定のイベントが発生する理由に対処し、データの詳細な検査を通じて問題の根本原因を特定することで、記述的分析よりも深く掘り下げます。 データマイニングや統計分析などの方法論を活用して、データ内の隠れたパターンや関係を明らかにします。

この形式の分析は実用的な洞察を提供し、特定の問題の原因と影響を理解するのに役立ち、より多くの情報に基づいた意思決定と問題解決戦略を可能にします。

予測分析

予測分析は、履歴データとさまざまな統計および機械学習アルゴリズムを利用して、将来のイベントをモデル化して予測し、在庫や需要予測などのビジネス上の意思決定を支援します。 このテクノロジーは予知保全において極めて重要であり、特にヘルスケア、自動車、航空宇宙などの分野で、分析とアラートを利用して機器の摩耗の早期兆候を検出します。

このアプローチは、センサーデータを確立された運用アルゴリズムと継続的に比較することにより、物理的検査の必要性を減らし、ダウンタイムを最小限に抑え、異常への対応を加速します。これにより、全体的な運用効率と予防ケアが向上します。

規範的な分析

規範的な IoT 分析は、将来のイベントを予測するだけでなく、ビジネス目標を達成するための最適な手順に関する実用的なガイダンスを提供することにより、IoT データ分析の頂点を表します。 この洗練された形式の分析は、記述分析、診断分析、予測分析からの洞察を統合し、運用を最適化するアクションを推奨します。 最適化アルゴリズムを使用して、最適な行動方針を決定します。

さらに、技術仕様書やマニュアル、過去のQ&Aなどの自社データとIoTデータ分析を融合することで、リアルタイムで課題を特定するだけでなく、過去のデータを活用して実証済みの解決策を提案し、迅速かつ正確な対応を実現します。そして予知保全の取り組みを強化します。 この総合的なアプローチにより、技術サポートと運用上の意思決定の効率が大幅に向上します。

リアルタイム分析

リアルタイムの IoT データ分析により、IoT デバイスからのデータの即時処理、分析、解釈が可能になり、実用的な洞察が得られ、情報に基づいた意思決定が促進されます。 このアプローチでは、機械学習アルゴリズムや統計モデルなどの高度な分析ツールを利用して、データ内のパターン、傾向、異常を特定し、さまざまな分野にわたる運用を最適化します。

たとえば、製造業では、リアルタイム分析によって生産プロセスを監視して改善し、医療現場では患者の健康状態を評価し、潜在的な問題に早期にフラグを立てます。 この機能は、組織が効率を向上させ、コストを削減し、全体的な効率を高めるのに役立ちます。

エッジ分析

エッジ分析は、ネットワーク エッジのソースでデータを処理し、中央サーバーにデータを送信する必要性を排除することで遅延を大幅に削減し、応答時間を改善します。 このテクノロジーは、産業用 IoT や自動車システムなど、大規模なデータを必要とする IoT アプリケーションにとって特に重要であり、データ処理速度を向上させ、クラウド サーバーの負荷を軽減します。

5G とより高いデータ転送速度の出現により、エッジ分析により IoT デバイスは重要なデータ処理と意思決定をローカルで実行できるようになりますが、一部のシナリオでは依然としてエッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングを組み合わせてデータをより効果的に管理しています。

認知分析

コグニティブ IoT データ分析は、コグニティブ コンピューティングと AI を活用して IoT デバイスからの広範なデータを分析し、パターンと洞察を明らかにすることで、よりスマートな意思決定と自動化を促進します。 このアプローチでは、機械学習、自然言語処理、その他の高度な分析を利用して、傾向、異常、予測的洞察を正確に特定し、運用を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させ、イノベーションを推進します。

さらに、リアルタイムの脅威検出を可能にし、ダウンタイムと手動介入を削減することで、IoT デバイスのメンテナンスとセキュリティを向上させ、よりプロアクティブで予測的な管理への道を開きます。

IoT アナリティクスの技術面とビジネス面の利点

IoT デバイスのネットワークが成長するにつれ、IoT 分析プラットフォームには新たなレベルの接続性、自動化、インテリジェンスが求められるとともに、経営者がビジネス上の意思決定を強化する際にデータセットを最大限に活用できるという保証も求められています。 モノのインターネット分析を技術地図上にもたらした約束です。

保証をさらに詳しく調べて、IoT 分析ソリューションのビジネス上の利点と技術的な利点を見てみましょう。

業務効率の向上

IoT データ分析を使用すると、企業は IoT で生成されたデータを精査することで非効率性を迅速に特定できます。 たとえば、物流会社は IoT センサーを導入して車両のパフォーマンスをリアルタイムで監視し、ルートの非効率性や車両のアイドリング時間などの問題に迅速に対処できます。 この即時の洞察は、運用の最適化と燃料効率の向上に役立ちます。

コストの削減

IoT データ分析ソリューションを活用すると、運用効率の向上、エネルギー消費の削減、資産管理の改善により、コストを大幅に削減できます。 たとえば、製造工場は IoT センサーを使用して機械の状態を監視し、障害が発生する前に予測できます。 この先制的なアプローチにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、機器の寿命が延び、最終的には修理と交換のコストが削減されます。

顧客体験の向上

モノのインターネットのデータ分析は、消費者の行動や好みに関する詳細な洞察を提供することで、顧客との対話を強化します。 たとえば、スマート ホーム デバイス会社は、使用パターンを分析してカスタマイズされた省エネの推奨事項を顧客に提供し、個人の使用習慣に応じたパーソナライズされたヒントでユーザーの満足度とエンゲージメントを向上させることができます。

安全性の向上

このシステムを使用すると、潜在的なリスクを早期に特定し、安全プロトコルを強化できます。 医療分野では、病院が IoT デバイスを使用して重要な機器と患者のバイタルを継続的に監視し、健康リスクにつながる可能性のある異常を迅速に検出できるため、即時介入が可能になり、患者の安全性が大幅に向上します。

意思決定の改善

IoT 分析は、業務と顧客の行動に対する深い洞察を提供することで、意思決定能力を強化します。 たとえば、小売チェーンは IoT センサーを使用して、顧客の客足や購買行動をリアルタイムで追跡できます。 このデータは、人員配置レベルの調整、店舗レイアウトの最適化、プロモーションの調整に役立ち、販売効率と顧客満足度を向上させます。

新たなビジネスチャンス

消費者の行動のパターンと傾向を特定することで、ビジネス革新の新たな道を切り開きます。 たとえば、スマート家電メーカーは使用状況データを分析して、エネルギー効率の高い機能に対する需要を特定する場合があります。 この洞察は、環境に配慮した消費者の成長市場を開拓し、競争市場でブランドを差別化する、環境に優しい製品の新しいラインの開発につながる可能性があります。

リアルタイムデータ分析

モノのインターネット分析では、ストリーミング分析テクノロジーのおかげで、生成されたデータの即時分析が容易になります。 たとえば、電力会社はこの機能を使用して電力負荷をリアルタイムで監視し、系統運用を瞬時に調整して停電を防ぎ、現在の需要に基づいてエネルギー分配を最適化し、運用の応答性を大幅に向上させることができます。

スケーラビリティの向上

このシステムにより、企業は柔軟かつコスト効率よく業務を拡張できます。 料金は使用したリソースに対してのみお支払いいただき、不必要なコストを発生させることなく需要に合わせて動的に調整できます。 たとえば、クラウドベースの IoT プラットフォームを使用すると、e コマース小売業者は、繁忙期には在庫追跡を拡大し、閑散期には規模を縮小して、リソースの効率的な使用を確保できます。

精度の向上

IoT 分析を使用すると、企業は高度な分析技術による高レベルのデータ分析の恩恵を受けることができます。 医療提供者は、IoT デバイスを使用して幅広い患者データを継続的に収集し、リアルタイムの健康状態のモニタリングに基づいて、より正確でパーソナライズされた治療計画を立てることができます。

セキュリティの強化

分析システムは、重大な問題になる前に潜在的な脅威を特定することでセキュリティの向上に役立ちます。 たとえば、金融機関は IoT センサーを導入して、データセンターやネットワーク トラフィックの異常なアクティビティを監視し、サイバー脅威を阻止するための先制的なセキュリティ対策を可能にすることができます。

オートメーション

IoT 分析は、従来は手動入力が必要だったプロセスの自動化もサポートし、人件費を削減し、従業員の焦点をより価値の高いタスクに移すことができます。 たとえば、製造工場では、IoT センサーと自動化ソフトウェアを導入して生産ライン全体を管理し、人間による継続的な監視なしで正確な資材の取り扱い、メンテナンス、品質管理を確保できます。 この自動化により、エラーの可能性が低減されるだけでなく、運用の全体的な効率と生産性も向上します。

IoT にデータ分析を適用する利点は、複数の業界にわたるソフトウェアの実際のアプリケーションを調べることで最もよく理解できます。 それでは始めましょう。

実際の IoT 分析の使用例

私たちが気づかないうちに、IoT は直接的および間接的に私たちの生活の一部になりつつあります。 この広範な採用の背後にある原動力は IoT 分析であり、これにより、インテリジェント ソリューションによるビジネスに影響を与える洞察の収集、処理、保存、作成が可能になります。

キュー管理システム

モノのインターネット センサーは、キュー管理システムにおけるリアルタイムの顧客の動きの検出と分析に役立ちます。 顧客の移動、特定のエリアへの出入りの時間、行列そのものの長さに関するデータを収集します。 このデータは IoT 分析によって調査され、後でピーク時間の予測に使用できるパターンが明らかになり、企業は従業員の離職率と待ち時間を削減できるようになります。 たとえば、スーパーマーケットの行列が長くなった場合、この装置を使用して新しいチェックアウト ポイントを開設し、顧客満足度を向上させることができます。

例:顧客の到着率やチェックアウトのタイミングなどの多数のデータ ポイントは、効果的なキュー管理のために IoT 分析を使用してウォルマートの全店舗にわたって監視されます。 これは、スタッフの配置とチェックアウトの可用性がリアルタイムのデータ洞察に依存するため、顧客サービス能力の点で効率的な運用管理システムに貢献します。

シームレスなショッピング体験

IoT を活用した Just-Walk-out テクノロジーの利点は、古いスタイルのチェックアウトが不要になることです。 AI と連携して動作する IoT センサーは、RFID タグ情報、棚の横に置かれた重量センサー、さらにはコンピューター ビジョン テクノロジーを使用して、買い物客が選ぶ商品を追跡します。 バックエンドで動作する仕組みでは、モバイル アプリを通じて店舗で正確に請求する前に、IoT 分析を通じてデータを分析する必要があるため、クライアントは退店時に自動的に支払いを行うことができます。

例: Amazon Go ストアには、買い物客の活動を監視するための IoT センサーとコンピューター ビジョン テクノロジーが装備されています。 リアルタイムで、棚からどの商品が取り出されたのかを追跡し、仮想カートを更新して、スムーズなチェックアウトのないショッピングを実現します。

インテリジェントな水資源管理

使用パターンの分析と漏水のリアルタイム検出は、IoT センサーを備えたスマート水管理システムの鍵です。 彼らは水の流量に関する情報を収集します。 圧力レベルや、主に消費パターンに関するその他の重要な指標。

したがって、IoT 分析を利用してこの情報内の異常を検出することで、潜在的な漏洩に対して早期に警報を発することができます。 さらに、水を無駄にせずに最大限に活用し、運用コストを節約する方法についての洞察も得られます。

例:バルセロナは、水の過剰使用をチェックし、場合によっては抑制する目的で、IoT の使用を水管理システムに統合しています。 分析ソフトウェアは、さまざまなセンサー ポイントからの情報を分析して、漏水の検出、配水の最適化、都市全体の節水の強化を行います。

農業最適化ツール

IoT 分析が広く使用されているもう 1 つの分野には、農業目的での土壌分析と気候データが含まれます。 センサーは、一日の特定の時間に畑のさまざまな部分から採取された土壌サンプルの土壌水分レベル、温度率、PH バランスに関する情報を収集できます。

このような背景から、情報は IoT データ分析の対象となり、農家は持続可能な土地利用慣行に関する十分な情報に基づいた決定を通じて、より高い収量につながる植栽の推奨事項を得ることができます。

例: John Deere トラクターなどの農業機械に取り付けられたデバイスは、土壌の状態に関する情報を収集します。 この情報は分析システムに入力され、農家がその場所でどのような種類の作物を栽培すべきか決定するのを支援します。

最適化されたエネルギー利用

IoT デバイスにより、エネルギー消費の管理と制御が容易になります。 スマート グリッドは、IoT センサーを通じて電力使用量、供給、需要からリアルタイムのエネルギー データを収集します。 次に、情報は IoT 分析プラットフォームに渡され、適応的なエネルギー分配が戦略的に計画されます。これにより、大幅なコスト削減につながり、環境への有害な排出を軽減する道も開かれます。

例:持続可能な方法でエネルギー使用を管理するために、コペンハーゲンはすでにスマート グリッドを採用しています。 分析システムは、インターネットに接続された多数のデバイスからのデータを利用して、再生可能資源や管理上の問題全般を含む電力要件に基づいてエネルギー分配を最適化できます。

スマート交通システム

統合された信号機と道路標識は、信号機や道路標識に設置された IoT デバイスから取得したリアルタイムの交通データに基づいて実行されます。 車の動きや渋滞レベルなどのデータは、さまざまな道路に設置された IoT センサーによって収集され、分析を活用したエネルギー管理システムによって分析されると、信号の調整や交通渋滞の緩和による都市のエネルギー効率の向上に役立ちます。 。

例:シンガポールは交通管理システムの一部として IoT を使用してモビリティを強化しています。システムの分析では、すべての車の動きと歩行者の活動に関するライブ ストリーム情報が取り込まれ、最も渋滞が発生しやすい特定の交差点での信号機のサイクル タイムが調整されます。

リモートヘルスモニタリング

IoT デバイスは医療現場で使用され、従来の医療環境から離れて患者の健康状態を継続的に監視できるようになります。 彼らは、バイタルサイン、身体活動データ、その他の体の機能を収集することができます。これらは、特定の個人がどのように感じているかを知りたい医療専門家にとって必要なパラメーターとして説明できますが、必ずしもオンライン上で直接 1 対 1 のやり取りを行う必要はありません。日常的に。

これを可能にするためには、収集された情報を IoT データ分析を通じて処理して、リアルタイムで洞察を提供し、パーソナライズされたケア プランに加えてタイムリーな介入を促進する必要があります。

例:フィリップスは、医療目的で使用されるデバイスをリモートで提供しています。 これらのデバイスは体温を感知したり、心臓のモニタリングに使用したりできます。

データ駆動型の医学研究

IoT アプリケーションは、医学研究を行う目的で、ウェアラブルや監視デバイスなどのさまざまなソースから大量の健康データを収集するのに役立ちます。 このレベルの大規模なデータ収集により、さまざまな医療分野、特に医学研究の改善に採用できる長期的な健康データを分析するために IoT 分析を活用することが極めて重要になります。

例:研究ツールとして IoT を使用すると、医療分野で大量のデータが簡単に入手できるようになりました。 患者の健康傾向の追跡に関連するウェアラブルやその他のデバイスを介した高品質の調査が可能になります

産業自動化

産業機械を中心とした設備の精密な監視は、IoT技術によって可能になりつつあります。 分析ソフトウェアを使用して、動作状態、機械のパフォーマンス、状態などの機器の機能から収集されたデータを調査することで、リアルタイムの修正アクションを計画して、効率を向上させ、予防保守中のダウンタイムを削減できます。

例:テスラは工場で高度な IoT とオートメーションを使用しています。 彼らが使用する分析システムは、IoT センサーからのデータを処理して機械を監視し、メンテナンスの必要性を予測し、生産プロセスを最適化し、最終的に製造効率と製品品質を向上させると考えられています。

ビル管理の強化

IoT スマート ビルディング ソリューションは、建物の効率と居住者の快適性を向上させるものとして、すでにデジタル空間でその名を確立しています。 これは、照明、温度制御、エネルギー消費、占有状況に関するデータを収集する IoT センサーの使用によって可能になります。

ここでの分析ソリューションの役割は、データを自動的に処理し、エネルギー利用状況や快適な生活条件に基づいて照明や HVAC などの建物のシステムを調整することです。

例:アムステルダムにある The Edge は、世界で最もスマートな建物の 1 つとして知られており、リソースの効率的な管理に IoT を活用しています。

業界で同じレベルの成功を収められるかどうかは、技術パートナーと組織内でのソリューションの導入という 2 つの要素に大きく依存します。

技術パートナーの要素は、当社と提携することで対応できます。 Appinventiv では、特にデータとデバイスの伝送のエコシステム全体の構築に沿った、接続されたソリューションの使用に関する広範な経験を持っています。

エコシステムの開発に加えて、私たちは一連のスマート IoT 分析ソリューションも構築してきました。これにより、小売店、医療会社、ホテル、サービス会社がより適切に業務を管理し、情報に基づいた意思決定を行うことが容易になります。

次に、2 番目の要素である組織への IoT 分析の実装について話しましょう。

私たちが通常に従い、クライアントに提案するプロセスは次のようになります。

IoT アナリティクスの実装プロセス

目標の定義

IoT 分析の実装に向けた最初のステップは、中核となるビジネス目標を理解することです。 これには、問題、改善の範囲、このソリューションがないために検討されていない領域の発見が含まれます。

これらの点を明確にしておくことは、最終的には実装に関する最善の決定を下すのに役立ちます。

データソースの識別

この段階では、現在のデータ処理プロセスに多くの宿題を加える必要があります。 所有するデータの種類、データの場所、収集方法、使用方法を理解することは、答えを見つける必要があるいくつかの質問にすぎません。

分析ツールの選択

データのソースを特定したら、次のステップは最適な分析ツールを見つけることです。 ここでは、以前に説明した IoT 分析プラットフォームの種類に関するセクションが役に立ちますが、複数のデータ タイプを処理および分析できるプラットフォームが必要になる場合もあります。 このような場合、最善の策はカスタム ソリューションを作成することです。

分析インフラストラクチャの開発

すべてのデータ ソースとツールが合理化されたので、分析インフラストラクチャの構築を開始できます。 これには、データ ストレージ、クラウド インフラストラクチャ、スケーラビリティ機能、セキュリティ システムなどのハードウェアとソフトウェアの計画的なセットアップも含まれます。

テストと検証

すべての機能をテストし、意図したとおりに動作することを確認することが非常に重要です。 この段階で、当社の IoT 開発者はデータ サブセットに対して分析アルゴリズムを実行して、生成される洞察が正確であることを確認する傾向があります。 さらに、市場での受け入れを保証するために、規制およびセキュリティの顕微鏡に照らしてシステムを検証します。

導入と監視

分析システムが技術面とユーザー面の両方でテストおよび検証されると、ソリューションにソフトウェアを導入できます。 ここで重要なのは、ビジネス目標が達成されるまで継続的にパフォーマンスを追跡し、必要な調整を行うことです。

最終分析

IoT 分析は、接続されたエコシステムの構築を目指す組織に数え切れないほどのメリットをもたらしますが、計画と実装の面ではかなりの検討が必要です。 ビジネスオーナーとして答えなければならない最大の質問は、データセキュリティと統合が制御できない既製のソリューションを使用するか、それともゼロからパーソナライズされたものを構築するかです。

長期的なコストメリット分析では、カスタム IoT ソフトウェア開発サービスへの投資が常に有利になります。 ただし、決定は予算と要件によって決まります。

この記事があなたが探していた洞察を提供することを願っています。 貴社のビジネスにカスタム データ分析ソフトウェアが必要な場合は、当社までご連絡ください。

よくある質問

Q.IoTデータ分析とは何ですか?

A. IoT 分析には、貴重な洞察を抽出し、運用を最適化し、意思決定をサポートするために、モノのインターネット デバイスによって生成されたデータの収集、処理、分析が含まれます。

Q. IoT 分析ソフトウェアの主な機能は何ですか?

A. IoT 分析ソフトウェアの主な機能には、データの収集と統合、リアルタイム処理、高度な分析 (機械学習、予測分析など)、データの視覚化、スケーラビリティ、セキュリティ、さまざまな IoT プロトコルとデバイスのサポートが含まれます。

Q. IoT 分析ではどのような課題が予想されますか?

A. Appinventiv のような IoT 分析会社と提携している場合は何もありません。 また、大量のデータの処理、データのセキュリティとプライバシーの確保、多様なデータ ソースの統合、リアルタイム データ処理の管理、データの品質と精度の維持に課題が生じる場合もあります。