IoTを活用したデータ管理とは？データの種類とデータ分析の流れを解説

こんにちは。現場の最適化を実現するソリューション「WORKFRONTシリーズ」で、品質向上・生産性向上・省エネ推進をご支援する日立ケーイーシステムズのライターチームです。

IoTを活用したデータ管理は、業務の効率化や経営戦略の最適化に大きく役立ちます。IoTセンサーをはじめとしたIoTデバイスを通じて収集される膨大なデータを適切に管理・分析することで、リアルタイムでのデータ処理や正確なデータ分析を行えます。

この記事では、IoTデバイスが収集できるデータの種類や、IoTを活用したデータの収集・分析・管理の流れをわかりやすく解説します。IoTを活用したデータ管理のメリット・デメリットを知り、企業活動に役立ててください。

本記事では、以下のように用語を使い分けております。
　・IoT：モノがネットワークにつながる仕組み全体
　・IoTデバイス：センサーや機器などの現場側
　・IoTシステム：データの収集・管理・分析を行う仕組み

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そもそもIoTとは？

IoTは「モノのインターネット（Internet of Things）」の略称で、さまざまなモノ同士がインターネットに接続し、通信やデータの送受信を行う仕組みを指します。産業や企業運営ではセンサーや通信機能を備えたデバイスをインターネットに接続し、データを収集・活用する方法が一般的です。IoTシステムを活用することで、現場の稼働状況をリアルタイムで可視化・分析でき、業務の効率化やコスト削減、品質向上に役立ちます。

IoTで収集できるデータの種類

IoTデバイスでは、さまざまな種類のデータを収集できます。はじめに、IoTシステムで収集・管理できるデータの種類を知っておきましょう。

行動履歴

行動履歴は、人やモノが「いつ・どこで・どのように動いたか」を記録したデータです。入退室履歴・移動履歴・機器の作動履歴などがこれにあたります。

画像・映像

カメラを搭載したIoTデバイスでは、画像や映像データを取得可能です。カメラを搭載したIoTセンサーを現場の設備機器に設置することで、製造現場の監視・生産ラインの異常検知・防犯対策などに役立ちます。近年は、AIによる画像解析と組み合わせる手法も広がっています。

音声

音声データは、従業員の通話内容や現場設備の稼働音、周囲の環境音などを記録した情報です。収集した音声データは、コールセンターの品質管理や設備機器の異音検知などに活用されています。

在庫情報

在庫情報は、社内の商品の在庫数量や保管状況、入出庫履歴などを示すデータです。倉庫の商品タグやコンテナにスマートタグを取り付けることで、リアルタイムでの在庫数管理や棚卸作業の自動化に役立ちます。

位置情報

位置情報は、GPSやビーコンを用いて人や物の現在地を特定したデータです。交通分野における車両管理や物流分野における貨物の追跡、作業員の動線把握などに利用されています。

生体情報

生体情報は、人間の指紋・顔・虹彩・静脈などの身体的データを指します。指紋認証や顔認証に加え、近年は医療・ヘルスケア分野での活用も広がっています。

環境情報

環境情報は、温度・湿度・照度・振動・気圧などのデータを指します。温度や湿度の適切な管理が必要な農業現場や製造現場、倉庫などの作業環境管理や品質管理で広く活用されています。

動作情報

動作情報は、設備や機械がどのように作動しているかを示すデータです。稼働回数・加速度・振動状況・停止回数などのデータが該当し、インフラ設備や工場設備の遠隔管理などに活用されています。

デバイスの稼働状況

デバイスの稼働状況は、デバイスの動作時間・停止時間・処理件数・消費電力・エラー履歴・電波状況などの情報を指します。IoTデバイスの稼働状況の管理やネットワークエラーの検知に活用されています。

ユーザーの行動履歴

ユーザーの行動履歴は、アプリやサービスの利用状況・ユーザーの操作ログ・購入履歴などを表します。ユーザーの利用データを収集・分析することで、サービス改善やパーソナライズ施策に活用できます。

IoTを活用したデータ収集・データ分析の流れ

IoTシステムによるデータ管理を適切に導入するためには、データ収集の目的を明確化した上で最適なデバイス・処理方式を取り入れることが重要です。ここからは、IoTを活用したデータ収集からデータ分析までの基本的な流れを紹介します。

データ収集の目的を明確化する

IoTを活用してデータ管理を行う際は、まず「何のためにデータを収集するのか」を明確にすることが大切です。業務効率化・コスト削減・品質向上などの目的を定めることで、必要なデータ内容を絞り込むことができます。

収集するデータ項目を選定する

データ管理の目的が定まったら、目的を達成するために必要なデータ項目を選定します。効率よくデータ管理を行うためには、全ての情報を集めるのではなく、必要なデータのみに絞り込むことが大切です。

収集したデータの処理方式・分析方法を選定する

IoTデバイスが取得したデータはそのままでは利用できない場合が多く、データベースに送信する際にデータ整形・変換を行う必要があります。データを処理・送信する際にリアルタイム処理とバッチ処理のどちらで実施するのか、データの分析ツールは何を使うのかなど、実施前に決めておきましょう。

IoTデバイスの選定・設置をする

収集するデータの項目とデータの分析方法が決まったら、その内容に適したIoTデバイスを選定しましょう。デバイスが収集できるデータ項目・データの精度・通信方式・動作環境などを比較し、利用環境に合ったものを選ぶことが重要です。

データの収集・転送・抽出をする

IoTデバイスを設置後、稼働を開始しデータ収集を行いましょう。収集したデータは適切な形式に整形・変換し、社内ネットワークを通じてデータベースに転送されます。その後、データベースに保存されたデータのなかから、分析や管理に必要なデータを抽出します。

収集したデータの可視化・分析を行う

収集したデータの転送や抽出が完了したら、分析ツールやAIなどを利用して内容を分析し、データの傾向や課題などを明確化しましょう。この作業を行うことで、現場データの可視化や経営戦略の最適化などに役立ちます。

効果検証・改善策を実施する

データの分析が完了したら、分析結果を基に改善策やアクションを実行し、効果検証を行います。期待した成果が得られなかった場合は、データ項目や分析方法を見直す必要があります。データの収集や分析で終わることなく、改善サイクルまでを行うことでデータ活用の幅が広がります。

IoTでデータ管理を行うメリット

IoTシステムを利用したデータ管理によって、データ分析精度が向上し企業運営の最適化につながります。

データに基づいた企業運営ができる

IoTシステムを社内に導入することで、現場設備の稼働状況・在庫量・作業時間などの正確なデータを社内に蓄積できます。これまで担当者や経営者の感覚や属人的な判断に依存していた企業運営をデータに基づいて最適化でき、根拠のある意思決定につながります。

データ分析の正確性が向上する

IoTデータはセンサーやカメラによって自動で取得されるため、データ収集の作業を効率化・省人化できるほか、手作業に比べて記録漏れや転記ミスなどのヒューマンエラーが起こりにくいという利点があります。また、同一条件・同一周期でデータを継続して蓄積することで、分析結果の信頼性も高まるでしょう。

リアルタイムでデータを管理・分析できる

IoTを活用してデータを管理することで、現場の設備やシステムの状態をリアルタイムで可視化できます。分析結果をもとに遠隔で制御・操作を行ったり、設備機器の故障を未然に防いだりすることで、現場作業の品質向上に役立ちます。

IoTでデータ管理を行う上での課題・注意点

IoTシステムを活用したデータ管理にはさまざまなメリットがありますが、導入時にはいくつかの注意点や課題があります。

データの整形やフォーマットの統一が必要である

IoTでデータ管理をする際は複数のIoTデバイスからデータを収集するため、端末によってデータの形式や単位がバラバラになってしまいます。そのため、データを分析・管理する前に、収集したデータを指定の形式に整形・変換する工程が必要です。システムを運用開始する前に、必要なデータ項目やデータ形式を定めておきましょう。

デバイスやネットワークのエラーが発生するおそれがある

IoTシステムはデバイスの通信状況やネットワーク接続に依存するため、通信障害やセンサー故障などのエラーが発生する可能性があります。エラーが起こると正確なデータの収集や分析が行えなくなるため、IoTデバイスやネットワークの定期的な点検やメンテナンスが欠かせません。

専門知識を持つ従業員が不足している

IoTシステムを活用したデータ管理では、システム構築・ネットワーク設定・データ分析などの幅広い専門知識が求められます。そのため、社内に対応できる人材が不足しているケースが少なくありません。新たにシステムを導入する際は、担当者の教育や外部サービスの活用なども検討しましょう。