Io t主要プラットフォーム動向2016dec.
- 2. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 2 IoTプラットフォーム動向 ： 米独日主要ベンダ相関図（参考） GEデジタル Predix マイクロソフト Azure IoT AWS AWS IoT SAP SAP HANA シーメンス Siemens IoT Bosch Bosch IoT ファナック FIELD system 富士通 Fujitsu IoT 日立 Lumada NEC WISE IoT Predix 東芝 Meister IoT Predix Salesforce.com Salesforce IoT Oracle Oracle IoT PTC ThingWorx デンソー DP-Factory IoT セゾン情報 HULFT IoT コマツ Komtrax KomConnect b-en-g b-en-g IoT IBM Watson IoT TRUMPF AXOOM IoT NTTデータイントラマート IM-IoT Cisco Cisco IoT CyberVision Kaa IoT (2016.Dec.)
- 3. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 3 IoTビジネスを取り巻く環境 ： 乱立するIoTプラットフォーム 外資ITソリューション系ベンダのIoTプラットフォーム 大手ITベンダでソリューション系のソフトウェアやサービスを提供。実用レベルで事例も実績もあるが、革新性や破壊力イノベーション（ Disruptive Innovation）は弱い。 SAP HANA（SAP）、Watson IoT（IBM）、Oracle IoT（Oracle）など 外資ITクラウド系ベンダのIoTプラットフォーム IoTは、クラウド基盤が前提となっているのでここが本命。豊富な機能と多数の先行事例があり、近年の傾向として、人工知能AIや VR/ARなど最新テクノロジーをプラットフォーム上に積極的に取り込んでいる。 AWS IoT Platform（Amazon)、Azure IoT（Microsoft）、ThingWorx IoT（PTC）、 Google Cloud IoT（Google）、Salesforce IoT Platform（Salesforce.com）など ベンチャー系ベンダのIoTプラットフォーム 新興ベンチャー系ベンダが提供するIoTプラットフォーム。それぞれ特徴があり、急成長、破壊力が高い。混戦状態 ソラコム、ウフル、インフォコーパスなどに加えて、Web系やSNS系なども多数この市場に参入中。生き残るのは？ ユーザー企業の独自開発のIoTプラットフォーム ユーザー企業が独自開発しているIoTプラットフォーム。業界内外と提携してユースケースを多数構築。着実に勢力を拡大しており、 GEのPredixは既にIT業界トップ10に入っていると言われる。アライアンス戦略が鍵 Predix（GE Digital）、Siemens IoT（Siemens）、Bosch IoT Cloud（Bosch）、KomConnect（コマツ）、 FIELD Syetem（FUNAC）、DP-Factory IoT（DENSO）、AXOOM（TRUMPF Gloup）など 国内IT系ベンダのIoTプラットフォーム 国内ITベンダが開発しているIoTプラットフォーム。いずれも事例も機能も少なくほぼ横並び状態。共通して言えるのは、国内市場の みフォーカスしていて海外利用が想定されていないケースが多い。あらゆるITベンダがIoTプラットフォームを指向、ガラパゴス化懸念。 NEC the WISE IoT Platform（NEC） 、Hitachi Lumada（日立製作所）、Fuijtsu Cloud IoT（富士通）、 Toshiba Meister IoT（東芝）、HULFT IoT（セゾン情報）、IM-IoT（NTTデータイントラマート）など IoTプラットフォームは乱立している。欧米では、大手ベンダ系プラットフォームとユーザー企業系プラットフォー ムの連携が進んで集約されつつあり普及フェーズに入った。日本は、ベンダごとにプラットフォームが各種乱立 している。
- 4. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 4 IoTプラットフォーム ：サービス提供する為に複数システムで構成されたIT基盤 IoTは複数システム群で構成されたソリューションで、「IoTサービス」をユーザーへ提供します。 ロボット?設備のセンサやデバイスから収集したIoTデータを、クラウドのIoTプラットフォームで蓄積?管 理します。ここに集まった膨大なIoTデータは、ソフトウェアで処理してIoTモニタリング／メンテナンス?ラ ンニング／コントロールなど要件にあわせてIoTサービスが提供されます。 クラウド IoTサービス ビッグデータ ロボット?設備 人工知能 データ 収集 データ 蓄積 データ 転送 データ 抽出?変換 データ 分析 データ 可視化 センサ?デバイス ソフトウェア IoTプラットフォーム サービス化 処理?管理 データマイニング ディープラーニング IoTデータの見える化 モニタリング、 メンテナンス、コントロール シミュレーション 予知 デバイス?センサ?機器 データベース?データレイク プロトコル?無線/有線 AR／VR
- 5. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 5 IoTサービスの構成要素 ： 新しいテクノロジーを適材適所で利用する 新しいテクノロジーを組合せて、ユーザーのニーズに合わせたIoTサービスを提供する。 クラウドは大手企業から普及が進む。今後はIaaSから、PaaS/SaaS/DaaS など様々なクラウドが利用される。 土台となるプラットフォームと、システム間を つなぐ手段（疎結合、WebAPI）への取り組みがポイントとなる。 クラウド IoTは、①小さく取り組む、②攻めと守りの両方を考える、③中長期的に自社固 有の優位性が確立できるテーマを見つける、の３点がポイント。 短期間で実現できるIoTはすぐ真似される。真似されるIoTでは勝てない。 IoT データは経営資源。ビッグデータとは、これまでの手段では収集、選択、分析、検 索、保管などが出来ない膨大なデータから有効なデータを上手く利用するという 意味で使われている。手法や技術はベンダやアプローチでそれぞれ異なる。 ビッグデータ 成長が期待されている領域。産業用ロボット（ファナック、KUKA、ABB）や民 生用ロボット（Pepper）の市場が拡大。エッジ?コンピューティング（FPGA） やセンサ、デバイスなどが、自動車や機械など利用が広かっている。 ロボット?エッジ センサ?デバイス 人工知能の研究は、2012年カナダ?トロント大学のヒントン教授がディープラー ニング（深層学習）で画像認識の実用化への可能性が広がった。また、IBM Watsonが文脈解析などコグニティブ（認知知能）がビジネス活用された。 人工知能 AR／VRは、2015年よりビジネス展開が開始。コンシュマー市場では、仮想ゲ ーム向け、産業向け市場では生産?物流?メンテナンスサービスなど幅広い分野 での展開が始まっている。ウェアラブル端末やHMDの低価格化が進むと予想。 AR/VR 3Dプリンタ、ブロックチェーン、量子コンピュータ、バイオセンサーなど新しい技術 はこれからも登場すると思われますが、これまでとの違いはITテクノロジーを活用 した新しいビジネスチャンスとセキュリティリスクが拡大すること。 未来は？???
- 6. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 6 攻めのITと守りのITに対応した仕組み ： デジタルビジネス?プラットフォーム System of Records （記録、実績収集、定型業務） 業務効率化 省力化?生産性向上 コスト削減 System of Engagement （連携、顧客?パートナーとのつながり） ビジネスプロセス革新 新しい商品?サービスの創造 企業を超えたエコ?システム SFA： 営業支援 財務会計 ERP 管理会計 販売管理 顧客情報 顧客DB 業績管理 購買管理 在庫物流 管理 生産管理 原価管理 設備保全 BI：見える化 業務分析 SCM： 需要予測 イベント管理 製品マスタ BOM管理 CRM： ????? サービス ERP BI：見える化 経営分析 モバイル （スマートデバイス、ウェアラブル） ソーシャル：SNS デザイン思考：UI/UX アナリティクス 人工知能 機械学習 パブリッククラウドプライベートクラウドオンプレミス 常時 監視 成長戦略アプリケーション基盤 IoT系プラットフォーム ビジネス?アプリケーション基盤 バックオフィス系プラットフォーム BI/BA CRMSCM これからのビジネスを支えるシステム（攻めのITシステムと守りのITシステム両方を支える） SoE：先進ITに自社独自の強みをシステム化?サービス化して事業を伸ばす、直接貢献する SoR：既存の基幹システムなどバックオフィスシステム。事業を支える基盤として貢献する デジタルビジネス?プラットフォーム コネクト?デバイス センサ、エッジコンピューティング （モビリティ、マシン、ロボット） システム基盤 プラットフォームレベル （IaaS/PaaS） ソリューション アプリケーションレベル （SaaS/DaaS） 予知 保全 遠隔 制御 戦略アプリ1 IoT保全 戦略アプリ2 モノコト 独自キラー アプリ バックオフィス系システム ミッションクリティカル?安定性?信頼性 成長戦略/競争優位支援系システム CPS（サイバーフィジカル）?柔軟性?拡張性/即効性
- 7. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 7 IoT製品の基本構成 すべてのモノが サービス化される！ ハードウェア ソフトウェア データ 周辺機器 周辺機器 IoT製品が無い と動かない！ 基地局 製品機能 付帯装置 あらかじめ 与えられる 必要に応じて 外部から与えられる 毎回外部から 取り込む データがないと動 かない！ 全てのモノがネットワークにつながるということは、製品にシステム（ソフトウェアとデータ） が組み込まれること。IoTデータを活用したサービス提供が可能になること。
- 8. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 8 ITとOTの統合モデル ： IoTプラットフォームを利用して構築 役者 操作 操作 活動 データデータデータデータ データデータデータデータ ロジック ロジック ロジック Information Technology（ＩＴ） モノ 情報 コト Operation Technology（ＯＴ）
- 9. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 9 企業とユーザーの継続的につなぐしくみ ： IoTプラットフォームの役割 企業 モノ 使う コトの提供 IoT企業（モノコト）とユーザーの継続的な関係を 取り持つ役割をするのがプラットフォーム しくみ構築 プラットフォーム化することで、使う“コト”による付加価値を提供して ユーザーから対価を直接得る（売上/収益/コスト削減）ことができるようになる。 問題解決 IoT プラットフォーム コトからの収益 コト 利用者 データ 情報 データの収集
- 10. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 10 国際標準化への取り組み ： Smart Manufacturing 出所：MONOistホームページ 記事より http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1610/21/news078.html
- 11. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 11 ドイツ プラットフォームインダストリー4.0標準化モデル ： RAMI4.0 Reference Architecture Model Industrie4.0 出所：MONOistホームページ 記事より http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1610/21/news078.html
- 12. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 12 米国 IICの標準化モデル ： IIRA IIC Reference Architecture（IIRA） 出所：MONOistホームページ 記事より http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1610/21/news078.html
- 13. ? FRONTIER-ONE Inc. 2016, Keiichiro Nabeno Page 13 日本 IVIの標準化モデル ： IVRA Ver.1 Industrial Value Chain Reference Architecture 出所：IVIホームページ より https://iv-i.org/ 出所：MONOistホームページ 記事より http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1612/14/news059.html