パターン別IoTの使い方

パターン別IoTの使い方

はじめに

今までITと積極的に関わってこなかった企業にとって、IoTやAIというのは敷居が高いと感じるかもしれません。

以前、記事にも書きましたが、「IoT」とは「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」。

つまり、モノとインターネットが繋がればIoTなのです。

規模は小さくても、モノとインターネットを繋げて、業務効率化すれば、必ず利益に繋がります。

以前書いたこちらの記事のように、アイデア次第で活用する事が出来ます。

日本のIoT

どんな事でも言える事だと思うのですが、後追いになればなるほど、うま味は少なくなります。

国別で比較してみると、日本のIoT、AIの分野は、まさにその状態になろうとしています。

総務省が発表した、IoTによって今後自産業・業界における市場規模がどの程度拡大するかの予測において、日本は他国と比べて、総じて低い水準の回答となっています。

その結果、IoTの導入率や投資状況が他国と比べて低い傾向にあると思われます。

こちらも総務省が発表したデータで、国別のIoT導入率と今後の意向になります。

これを見ればわかる通り、2020年には、日本は他国と比べて、圧倒的に遅れを取る事になります。

つまり、日本はIoTにおいて後進国になる訳ですが、これはビジネス的な観点で見ると、チャンスとも取れます。

なぜなら、他国が導入、運用した情報などを真似たり、参考にするだけで日本国内においては最先端になれるという事だからです。

パターン別IoT導入例

小売業

最近増えている、クラウドPOSレジが代表的になります。

売上のデータをビッグデータとして蓄積し、それを解析する事で、ユーザーのニーズをより具体的に把握する事が可能になります。

また、ローソンが導入している電子タグを使った賞味期限の管理など、使い方はアイデアによって様々です。

農業

有名な導入例として、キュウリの選定にAI、IoTを導入した事例があります。

この事例は、背景も含め調べてみると面白いのですが、簡単に説明すると、キュウリの画像をビッグデータとして蓄積し、その画像からAIが選定するというものです。

農業は生産者の高齢化からITリテラシーが低い傾向にあり、IoT導入が遅れるだろうと予想されている業種なので、アイデアひとつで跳ねる可能性があります。

物流業

商品にセンサーが取り付けられていて、リアルタイムに情報を集める事ができ、それを管理者やユーザーが使う事が出来ます。

また履歴を収集する事で、ビッグデータとして活用する事も可能です。

製造業

生産設備にセンサーを取り付け、稼働状況を可視化する事で、トラブルの早期発見や、ビッグデータを使った傾向と対策で稼働率の向上を実現。

レンタル・リース業

車のリースにおいて、車両の利用状態のモニタリングによって事故発生リスクの度合いがシミュレーションでき、車両保険の金額や運用の最適化を図ることが可能です。

また、車両の稼働率などを解析する事で、車種の選定や、車両の配置まで多岐にわたる活用が可能になります。

まとめ

パターン別IoT導入例を見てもらうとわかるとおり、IoTはリアルタイムデータを活用する事と、データを集積し、そのビッグデータを解析して、フィードバックする事の2通りのアプローチがあります。

この2通りのどちらか、あるいは双方を活用できるアイデアが鍵となります。

そのアイデアさえあれば、どんな業態でも、どんな規模でも、IoTを活用して利益を上げる事が可能になります。

福井から斬新なアイデアで、IoTやAIを活用して、日本をIoT先進国まで押し上げましょう!

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