IIoT（Industrial Internet of Things）とは、産業分野に特化したIoT技術を指す言葉です。
機械やセンサーをインターネットに接続し、収集したデータを分析・活用することで、プロセスの効率化、品質管理の自動化、メンテナンスの最適化を行うことができます。
センサーの技術革新や、グローバル競争の激化などの要因で注目度が高まっており、産業分野におけるさらなる生産性の向上や新たなビジネスの創出が期待されています。
しかし、具体的にはどのようなことができるのか、どのような課題があるのかなどの細かな点まで把握できていないという方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、IIoTの基礎や、IoTとの違い、IIoTがもたらすメリット、IIoTに用いられているテクノロジー、IIoTの事例、IIoTの課題などの情報を一挙に紹介します。
IIoTの基礎を学びたい方は、ご一読ください。
IIoT（インダストリアルIoT）とは？
IIoT（Industrial Internet of Things）とは、製造業や重工業などの産業分野に特化したIoT（Internet of Things）技術を指す言葉です。
機械、センサー、ソフトウェアをインターネットに接続し、データを収集・分析することで、製造プロセスの効率化、品質の向上、メンテナンスの最適化などを実現します。
IIoTは、産業界に革命をもたらすテクノロジーとして注目されており、その導入によって企業の競争力強化などが期待されています。
IIoTが注目される背景と4つの要因
IIoTは技術的な進歩と市場の要求が交差する点に位置しています。
産業界全体におけるイノベーションの促進、競争力の強化、持続可能性の向上を実現するためのIIoTは、企業にとって生き残りをかけた必須の戦略のひとつとなりつつあります。
ここでは、IIoTが注目される背景にある代表的な４つの要因をご紹介します。
１．IoT技術の発展
IoT技術の発展により、センサー、通信技術、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AIなどが組み合わさり、これまでにないスケールでのデータ収集と分析が可能になりました。
これらの発展により、製造業をはじめとする産業界では、運用の効率化、製品品質の向上、新たなビジネスモデルの創出が期待されています。
２．グローバル競争の激化
世界中の企業が市場のシェアを争う中で、生産性の向上とコスト削減は企業成長のための重要な要素となっています。
IIoTを活用することで、リアルタイムでのプロセス監視、効率的な資源利用、予測保全などが可能になり、競争力を高めることができます。
３．持続可能性への関心の高まり
環境保護や持続可能な経済成長への関心が高まる中、IIoTはエネルギー効率の良い運用やリソースの最適化に貢献し、環境への影響を低減させることができます。
また、製造過程での廃棄物削減にもつながり、エコフレンドリーな生産活動を実現します。
４．新しい消費者ニーズへの対応
顧客のニーズは日々変化しており、よりパーソナライズされた製品やサービスが求められています。
IIoTを活用することで、顧客の要望に迅速に応える柔軟な生産体制を築くことができます。
IIoTとIoTの違い
IIoT（Industrial Internet of Things）とIoT（Internet of Things）は、ともにモノのインターネットと訳されますが、適用範囲や目的が異なります。
IIoTは産業分野に特化したIoTの応用であり、製造業やエネルギー管理などの領域での利用に焦点を当てています。
一方、IoTはより広範な概念で、消費者向け製品やスマートホーム、ウェアラブルデバイスなど、日常生活全般にわたってデバイスをインターネットに接続し、データの収集や制御を行う技術なども含まれます。
| IIoT | IoT | |
|---|---|---|
| 範囲 | 産業分野に特化（製造業、エネルギー管理など） | 広範な消費者向け製品やサービス（スマートホーム、ウェアラブルデバイスなど）を含む |
| 目的 | 生産性の向上、コスト削減、安全性の確保など | ユーザーの生活の質の向上、利便性の向上などを含む |
| データの取り扱い | 大量のデータ分析による運用の最適化と意思決定支援 | ユーザーに直接的な価値を提供するためのデバイスからのデータ利用を含む |
| セキュリティと信頼性 | 非常に高い | 使用環境やデバイスの種類によってレベルが異なる |
| 接続されるデバイスの種類 | センサー、機械、工場設備などの産業用デバイス | スマートフォン、ウェアラブルデバイス、家電製品などの消費者向けデバイスを含む |
このようにIIoTとIoTは、それぞれ異なる目的と適用範囲を持っていますが、どちらもデジタル化とネットワーク化が進む現代社会において重要な役割を果たしています。
IIoTのメリット５つ
IIOTは、産業界で企業が直面する多くの課題を解決する力を持っています。
具体的には、生産性の向上、運用コストの削減、品質管理の強化、リアルタイムの意思決定支援、新しいビジネスモデルの創出などが挙げられます。
ここでは、それら５つの主要なメリットについて紹介します。
１．生産性を向上できる
IIoTを利用することで、機械や設備が生成するデータをリアルタイムで収集・分析し、プロセスの効率化を図ることができます。
これにより、生産ラインの最適化や資源の有効活用が可能となり、全体的な生産性が向上します。
生産性向上に関する取り組みの一例
リアルタイムのプロセス監視： 製造ラインの各ステージをリアルタイムで監視し、効率化の機会を特定します。
自動化と最適化： 機械学習アルゴリズムを使用して製造プロセスを自動調整し、生産効率を最大化します。
予測保全： 設備の故障予測を行い、計画的なメンテナンススケジュールを立てることでダウンタイムを削減します。
２．運用コストを削減できる
センサーからのデータを活用して機械の状態を監視し、予測保全を実施することで、突発的な機械故障によるコスト発生を予防することができます。
また、エネルギー消費の最適化により、運用コストを削減することも可能となります。
運用コスト削減に関する取り組みの一例
エネルギー消費の最適化： センサーデータを利用してエネルギー消費を監視し、無駄を削減します。
資源利用の最適化： 生産ラインでの材料使用量を正確に追跡し、材料の浪費を減らします。
メンテナンスコストの削減： 予測保全により突発的な機械の故障とそれに伴う高額な修理費用を避けます。
３．品質向上やリコール率を低減できる
IIoTを活用することで、製造過程の各段階での品質監視をリアルタイムで行い、不具合の早期発見と対応が可能になります。
これにより、製品の品質向上とリコール率の低下を実現します。
品質向上に関する取り組みの一例
品質監視の自動化： 製品の品質を常時監視し、基準を満たさない製品を即座に検出します。
プロセス改善の迅速化： 品質問題の根本原因を迅速に特定し、プロセス改善に活用します。
顧客満足度の向上： 一貫した高品質の製品提供により、顧客満足度を高めます。
４．意思決定の速度が向上する
大量のデータをリアルタイムで分析することにより、企業は市場や自社の運用状況を即時に把握することができます。
これにより、迅速な意思決定が可能となり、市場の変化に柔軟に対応することができます。
意思決定の速度向上に関する取り組みの一例
市場動向の追跡： 市場のトレンドや消費者のニーズの変化をリアルタイムで把握し、製品やサービスを迅速に調整して競争優位性を維持します。
リスク管理： 市場や運用上のリスクをリアルタイムで評価し、リスクを軽減するための戦略を立てることができます。
データドリブンな意思決定： 膨大なデータと高度な分析を基に、より正確で情報に基づいた意思決定を行います。
５．新しいビジネスモデル創出の機会が増える
IIoTは、製品をインターネットに接続し、サービスとして提供するなど、新しいビジネスモデルを生み出す機会の増加も期待できます。
たとえば、機械の使用データを基にしたサブスクリプションサービスや、予測保全サービスなどはIIoT技術の進歩から登場しています。
新たなビジネス創出に関する取り組みの一例
データをサービス化： 製品データを活用して、製品の使用状況に基づいたサービスやサブスクリプションモデルを提供します。
カスタマイズ製品の提供： 顧客からの具体的な要望に基づき、オーダーメイドの製品を効率的に生産します。
新しい収益源の開拓： 収集したデータや洞察を基に、新しい市場や顧客層に対する製品・サービスを開発します。
IIoTに用いられている４つのテクノロジー
IIoTの実装は、センサー技術、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AI（人工知能）と機械学習といった先進的なテクノロジーの存在が欠かせません。
これらの技術は、産業界における効率性、自動化、予測能力の向上を促進など、幅広い用途で使用されています、
１．センサー技術
センサー技術はIIoTの基盤となる要素で、機械や設備からリアルタイムデータを収集する役割を果たします。
センサーを用いることで、温度、圧力、振動、湿度などの物理的な状態を監視したり、データを収集して解析することで、設備の正確な運用状況を把握することができます。
２．クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングは、収集された大量のデータを処理し、保存するためのプラットフォームとしての役割を担っています。
この技術により、企業は物理的なサーバーを保有することなく、データを安全に管理し、世界中のどこからでもアクセスできる柔軟性を得ることができます。
３．ビッグデータ分析
ビッグデータ分析は、センサーや他のソースから収集された膨大なデータセットを解析するプロセスです。
この分析により、パターン、トレンド、予測が明らかになり、製造プロセスの最適化、品質向上、リスク低減などの戦略的意思決定をサポートします。
４．AIと機械学習
AIと機械学習を用いることで、ビッグデータ分析から得た情報から、自動化された意思決定や予測モデリングを行うことができます。
この技術によって、異常検知、予測保全、製造プロセスの自動調整など、複雑なタスクの自動化を実現することができます。
IIoTの課題５つ
前述のとおり、IIoTは産業界に多大なメリットをもたらしますが、いくつかの課題も存在します。以下に、IIoTにおける主要な課題を５つご紹介します。
１．セキュリティリスクが増大する
IIoTの進歩で扱うデータや通信が増えるということは、IIoTデバイスとシステムへのサイバー攻撃のリスクも高まるということです。
機密データの漏洩やシステムへの不正アクセスは、企業にとって重大な損害をもたらす可能性があります。
セキュリティ対策の不備は、信頼性と事業の継続性に影響を与えるため、強固なセキュリティ体制の構築が求められます。
２．データ管理の難易度が上がる
膨大な量のデータを収集・分析するIIoTシステムでは、データ管理が大きな課題となり得ます。不適切なデータ管理は、法規制違反につながりかねません。
企業は、収集したデータの適切に管理するためのポリシーを確立したり、適宜更新することが求められます。
３．帯域の不足
IIoTデバイスは膨大なデータを生成し、リアルタイムで収集、転送、分析を行います。
特に大規模なIIoTアプリケーションでは、データの量が膨大になりがちで、通信ネットワークの帯域幅がこれに追いつかない場合があります。
この帯域不足は、データ転送の遅延やロス、システムパフォーマンスの低下を引き起こし、リアルタイムの意思決定やプロセスの最適化に悪影響を及ぼす可能性があります。
４．技術的な統合と互換性に課題がある
異なるベンダーから提供されるIIoTデバイスやソフトウェア間での技術的な統合と互換性は、効果的なIIoTシステムの実装を困難にします。
既存のシステムやプラットフォームとの互換性を確保し、シームレスな統合を実現するためには、標準化されたプロトコルやインターフェースの採用が求められます。
５．技術者が不足している
IIoTの成功は、高度な技術知識を持った人材によって支えられています。
しかし、IoT技術、特にセンサーネットワーク、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AIなどの分野における専門技術者は不足しています。
企業がこれらの技術を適用するためには、関連分野の専門家を確保したり、継続的な教育を提供することが求められます。
まとめ
本記事では、IIoT（Industrial Internet of Things）の基礎や、産業界における利用例、そして直面する課題などの情報を一挙に紹介しました。
IIoTは、センサー技術、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AIと機械学習といった先進技術を駆使し、産業プロセスの効率化、製品品質の向上、運用コストの削減など、数多くのメリットをもたらします。
しかし、これらのメリットを享受するためには、セキュリティリスクの管理、データの保護、帯域不足の克服、技術的な統合の達成、そして何よりも専門技術者の育成などの課題も存在しています。
今後も技術の進化とともに、産業界におけるIIoTの重要度は高まると考えられるため、これら課題への対処や、IIoTのメリットを引き出せるかが、今後の競争力の鍵となるかもしれません。
そしてその挑戦の際には、本記事で紹介した情報が一助となれば幸いです。