この記事では、IoTの重要性が高まり続けている現状を探りながら、企業が自社でIoTフレームワークを構築する際に直面する最も一般的な10の落とし穴と、それを回避する方法について説明します。
IoTサービスは「必須」です！
現代の産業IT環境において、データの役割は劇的に変化しました。機械や工場システムを単独で稼働させるだけでは、もはや不十分です。顧客は生産ユニットや機械・設備が単に機能するだけでなく、通信し、情報を提供し、知見を生み出すことを期待しています。モノのインターネット（IoT）は、物理世界とデジタル知能を結びつける基盤技術となったのです。
顧客の期待は明確です。機械をリアルタイムで監視し、異常動作時にアラートを受け取り、工場間のパフォーマンスを比較し、さらには故障を事前に予測したいと考えています。そしてこの情報は、あらゆるデバイスからいつでもアクセス可能であり、迅速な対応を可能にする形式で提供されることを求めています。
製品メーカーにとって、これは根本的な問いを投げかけます。IoT機能は自社で開発すべきでしょうか、それとも既存のIoTフレームワークを統合すべきでしょうか。
BellaDatiでは、この問いに対して明確な見解を持っています。
「既存のIoTおよび分析フレームワークを統合してください——そしてBellaDatiをお選びください☺」
ただし、最終的な判断は貴社に委ねられます。当社の経験に基づき、自社製品向けに独自にIoTサービスを開発する際に陥りやすい「トップ10の落とし穴」をご紹介します。
落とし穴その1：単純な接続性と真の洞察の差
企業が初めてIoTを検討する際、初期の構想は通常シンプルです。デバイスを接続し、センサー値をストリーミングし、それを表示する。この程度なら簡単に思えます。現代の通信モジュールやチャートライブラリを用いれば、機械に基本的な接続機能を追加し、画面に値を表示することは、もはや大きな作業ではありません。
しかし、落とし穴は「これで十分だ」と考えてしまうことにあります。現代の顧客は、生データ以上のものを求めています。データと対話し、機械間の比較を行い、時間をかけて傾向を把握し、さらにIoT信号と業務の他の情報を組み合わせて分析したいのです。フィルタリングや相関分析、迅速な解析ができないまま単に数値を提示するだけでは、すぐに不十分だと感じられてしまいます。
例えば、機械の温度値しか確認できず、シフト単位でのドリルダウンや保守記録との比較、アラート閾値の設定ができない工場長を想像してみてください。当初は印象的なデモンストレーションでも、やがて顧客の期待に応えられず、不満へと変わっていきます。
推奨事項：
顧客が静的な値と限定的な機能で満足するのであれば、基本的な接続性を構築するだけで十分かもしれません。しかし、真の洞察力、柔軟性、双方向性を期待しているのであれば、その労力を過小評価すべきではありません。既存のIoTフレームワークを統合すべきです。
落とし穴その2：データの品質と一貫性
理論上、センサーデータは正確で信頼できるべきですが、実際にはそうでない場合が多くあります。デバイスが重複した値を送信したり、通信が途切れたり、ノイズの多い信号を生成したりすることがあります。さらに、異なるデバイスからのデータは異なる時刻や形式で送られてくるため、直接比較するのが難しくなります。
単に生のセンサーストリームを収集して表示するだけでは、顧客を誤解させる恐れがあります。振動データの急激なスパイクは、実際の機械的な問題ではなく、通信の不具合による可能性もあります。また、異なる時間帯に作成されたレポートは、常に変化するライブフィードに基づいているため一致しないことがあります。こうした状況が続くと、データへの信頼は低下し、顧客は重要な意思決定においてIoTサービスを利用しなくなってしまいます。
典型的な例として、生産ラインに数十個のセンサーが設置されているケースがあります。各センサーは独自のサンプリングレートや伝送遅延を持っており、これらをクレンジングや調整なしで組み合わせると、明確な分析ではなく混乱を引き起こす結果となります。
推奨事項：
最初からデータの一貫性を計画することが重要です。IoTデータのクレンジング、正規化、調整の仕組みを実装してください。結果への信頼を確保するためには、生のストリームではなく一貫性のあるデータセットを提供する必要があります。
落とし穴その3：データコンテキストの欠如（エンリッチメント）
生のセンサー値だけではほとんど価値がありません。たとえば「85」という数値が温度、圧力、振動のいずれを意味するのか、コンテキストがなければ理解できません。顧客は、その値がどの機械に属するのか、どのような条件下で記録されたのか、そしてプロセス内の他のイベントとどのように関連しているのかを知りたいのです。
エンリッチメントとは、単にデータを説明することにとどまらず、ビジネス上の文脈を付与し、行動可能な洞察を生み出すことを意味します。機械の現在の状態を把握することは有用ですが、実際の処理時間や待機時間などの追加要素を理解することこそが、真の価値を生み出します。
機械ID、生産バッチ、設置場所、オペレーターといったメタデータでIoTデータをエンリッチしなければ、そのデータは孤立したままとなります。その結果、顧客はデータを理解できず、得られる知見も限定的になります。エンリッチメントによって初めてデータは情報となり、情報は知識へと発展するのです。
たとえば、工場でセンサーがエネルギー消費量を測定している場合を考えてみてください。このデータを生産スケジュールや機械の種類、製品タイプと関連付けなければ、効率を最適化することは不可能です。値自体は存在しても、意味が欠けてしまうのです。
推奨事項：
IoT信号は常にビジネスやプロセスの文脈と組み合わせる必要があります。エンリッチメントは任意ではなく、生データを分析や意思決定に役立つものに変えるための必須要素です。
落とし穴その4：データ量とパフォーマンスの過小評価
IoTシステムは膨大なデータを生成します。複数のセンサーを備えた単一の生産ユニットでも、1週間に数百万件のデータポイントを生成する可能性があります。このデータをトランザクションシステムに保存したり、最適化を行わずに分析したりすると、すぐにパフォーマンスの問題が発生します。レポートの処理速度は低下し、ダッシュボードはフリーズし、場合によっては基幹業務システムにも影響が及ぶ可能性があります。
落とし穴は、既存のインフラがIoTのワークロードを処理できると想定してしまうことです。従来のリレーショナルデータベースはトランザクション向けに最適化されており、時間軸に基づくセンサーデータの連続ストリームには適していません。これらをIoTに流用するとシステムが過負荷となり、分析と運用の両方においてパフォーマンスが許容範囲を下回る結果を招きます。
典型的な例として、センサーの測定値をERPデータベースに直接記録する企業があります。導入当初は問題なく機能しますが、データ量が増加するにつれてERPの処理速度が低下し、受注処理から請求書発行に至るまで、あらゆる業務に影響を及ぼします。追加機能として始まったIoTが、やがて基幹業務プロセスにとってのリスクへと変わってしまうのです。
推奨事項：
IoTデータはトランザクションシステムから分離してください。時系列データや高頻度データに最適化されたデータストアと分析エンジンを活用し、スケーラビリティとパフォーマンスを最初から設計に組み込むことが重要です。
落とし穴その5：IoTセキュリティと権限管理の軽視
接続された各デバイスは潜在的な脆弱性を抱えています。IoTは攻撃対象領域を拡大します。デバイスは分散して設置され、軽量プロトコルで動作し、必ずしも定期的に更新されるとは限りません。同時に、IoTサービスが収集するデータは生産パフォーマンスや知的財産を反映する場合があり、高度に機密性の高いものとなり得ます。
落とし穴は、既存のITセキュリティで十分だと仮定してしまうことです。企業システム向けの標準的な認証やアクセス制御は、IoTデバイスやそのデータストリームに直接適用できない場合があります。慎重な設計を行わなければ、デバイスが侵害されたり、機密データが漏洩したりするリスクがあります。
さらに、外部リスクだけでなく内部アクセスの管理も重要です。管理者は工場全体を俯瞰できる集約ビューを必要とする一方で、オペレーターは自分の担当する機械の詳細情報だけを閲覧できるようにすべきです。きめ細かい権限設定がなければ、情報が過剰に共有されるか、あるいは不足してしまうことになります。
推奨事項：
IoTセキュリティと認可は、ソリューションの不可欠な要素として設計してください。安全なデバイス通信、暗号化されたデータストリーム、ユーザーロールに応じた柔軟な権限モデルを確保することが必要です。
落とし穴その6：サイロ化されたシステムと統合の課題
IoTデータが孤立して存在することはほとんどありません。価値ある洞察を得るためには、ERP、MES、CRM、その他の基幹システムからの情報と統合する必要があります。顧客は、機械の性能が納期や品質にどのように影響するのかといった全体像を把握することを期待しています。
落とし穴は、これらのシステムと統合できないIoTサービスを開発してしまうことです。統合がなければ、IoTは興味深い数値を表示するだけの独立したダッシュボードにとどまり、実際のビジネス判断を支援できません。
例えば、機械の稼働時間を監視しながら保守記録と連携していない企業を想像してみてください。頻繁な停止は確認できても、どの保守作業が実施されたのかを知らなければ、真の原因を理解することはできません。データを洞察に変えるためには、統合が不可欠です。
推奨事項：
IoTサービスはオープンに保つ必要があります。業界標準プロトコルをサポートし、企業システムとの連携用APIを提供してください。顧客が必要に応じてIoTデータを他の情報源と統合できるようにすることが重要です。
そして常に意識すべきことは、通信が双方向であるという点です。IoT情報は「収集される」だけでなく、「配信される」ことも必要です。
落とし穴その7：ユーザーインターフェースとツール統合の軽視
IoTデータの収集と分析は課題の一部に過ぎません。ユーザーが活用できる形で提示することも同様に重要です。顧客は直感的なダッシュボード、分かりやすいグラフ、さらにはExcelやPowerPoint、モバイルアプリなど既存のツールとの統合を期待しています。
落とし穴は、バックエンドのデータ収集に注力するあまり、フロントエンドを軽視してしまうことです。顧客がデータを容易に扱えない場合、スプレッドシートへの値のコピーやシャドーレポートの作成といった独自の回避策を取ってしまいます。これはIoTサービスの価値を損ない、情報の断片化を招きます。
典型的なシナリオとして、会議用にチャートが必要な保守管理者が、適切にエクスポートできないケースがあります。代わりにスクリーンショットを撮ったり、数値を手入力し直したりすることで、時間を浪費し、誤りが生じます。
推奨事項：
ユーザーフレンドリーなインターフェースとツール統合に投資してください。顧客の期待や日常業務に合致したダッシュボード、エクスポート機能、モバイルビューを提供することが重要です。
落とし穴その8：データアクセシビリティとアラートの不備
IoTは単にデータを保存するだけではなく、適切な情報を適切なタイミングで提供することが重要です。顧客は、重要な事象が発生した際に通知を受けることを期待しており、後からレポートで気づくだけでは不十分です。
落とし穴は、適切なアラートや配信メカニズムを構築せずにデータ収集のみに注力してしまうことです。アラートがなければ、問題は手遅れになるまで気づかれない可能性があります。柔軟なアクセス手段がなければ、ユーザーはデスクから離れているときに対応できないかもしれません。
夜間に機械が過熱した場合を考えてみてください。データは収集されていても、アラートがなければ朝まで誰も気づきません。その結果、生産は停止し、高額な遅延が発生します。責任技術者に即座にアラートが送信されていれば、この事態は回避できたはずです。
推奨事項：
IoTサービスにはアラート機能と柔軟な配信チャネルを必ず組み込んでください。メール、SMS、モバイルプッシュ通知を提供し、ダッシュボードをデバイスを問わず安全に利用できるようにしてください。
落とし穴その9：自動化と回復力の欠如
IoTサービスは、多数のデバイスから継続的なデータストリームを処理します。これらのプロセスが自動化されていない場合、作業負荷は管理不能になります。手動によるインポートやエラー後の再起動、更新の不整合は、システムの信頼性を損ないます。
この落とし穴は、自動化の必要性を過小評価してしまうことです。デバイスはオフラインになり、ネットワークは障害を起こし、データは遅延して到着します。自動リトライやフォールバック機構がなければ、データは失われ、システムへの信頼は低下します。
例えば、センサーが数時間接続を失った場合、本来であればデータはバッファリングされ、後で同期されるべきです。自動化がなければデータに欠落が生じ、分析は不完全なものとなります。
推奨事項：
データ処理には自動化と回復力を実装してください。取り込み、変換、復旧プロセスが自動的かつ確実に実行されるようにしてください。
落とし穴その10：保守と進化の過小評価
IoTサービスの開発は、一度限りのプロジェクトではありません。顧客が利用を開始すれば、新機能の追加や高度な分析、新しいデバイスとの連携が求められます。デバイス自体のファームウェア更新やプラットフォームの進化、プロトコルの変更も必要となります。
落とし穴は、IoT接続を実装すれば作業は完了したと考えてしまうことです。実際には、そこからが本当の始まりです。継続的な投資を行わなければ、IoTサービスは急速に時代遅れとなり、競争力を失ってしまいます。
例えば、機械監視サービスを開始した企業が、顧客から予測機能の追加を求められても対応しなかった場合を想像してください。競合他社が追いつき、そのサービスはすぐに陳腐化してしまいます。
推奨事項：
IoTを長期的な取り組みとして計画してください。継続的なメンテナンス、更新、新機能開発のためのリソースを確保してください。そうすることで、IoTサービスは長期にわたり価値を維持し続けることができます。
まとめ
一見すると、自社製品向けのIoTサービスを開発するのは簡単そうに見えるかもしれません。接続機能を追加し、いくつかのグラフを表示すれば完了のように思えます。しかし、よく見てみると複雑さが明らかになります。データはクリーニングとエンリッチメントが必要であり、システムはスケーリングに対応しなければならず、セキュリティは確保し、統合を提供する必要があります。さらに、ユーザーは使いやすいインターフェースとアラートを期待し、メンテナンスは継続的な作業となります。
単純な接続性と静的なチャートを提供するだけであれば、自社開発でも対応できるかもしれません。しかし、スケーラビリティ、柔軟性、長期的な価値を備えたプロフェッショナルなIoTサービスを提供したいのであれば、すべてを自社で構築するかどうかを慎重に検討すべきです。
BellaDatiのようなフレームワークは、こうした落とし穴を回避し、企業が効率的にIoT対応サービスを提供できるように設計されています。
著者について
ピーター・ケッシュは、ITコンサルティング、プロダクトマネジメント、業務プロセス改善、事業開発、企業再編、チームビルディングにおいて25年以上の経験を持つ熟練したマネージャーです。
これまでのキャリアを通じて、ピーターは経営幹部として、またスタートアップ企業の一員としても活動し、常に効果性、機動性、そして持続的な収益性の向上に注力してきました。
強力なITのバックグラウンドを持つ彼は、コンサルタントや開発者の双方と円滑にコミュニケーションを取ることができ、さらに豊富なビジネス経験により、チームや組織が経済的目標および測定可能な成果に沿って行動できるよう支援しています。
BellaDatiでは、ピーターはEMEA地域全体の事業開発を担当しています。
ピーター・ケッシュ、MBA
EMEA事業開発担当副社長
(peter.kesch@belladati.com)