IoT Business & Tech Forum 2017 Review
インダストリー4.0、エッジコンピューティング…
IoTビジネスで「本当に勝つ」処方箋

「機械学習」と「リアルタイム」
二刀流の分析でIoTを活用する
SAS Institute Japan株式会社
松園 和久氏

円滑なIoT導入のヒントは
成功した先進事例に隠されている
株式会社 日立コンサルティング
中村 雄一氏 馬場 隆夫氏

デジタル化によるビジネス変革で
傍観者にならないためには?
アクセンチュア株式会社
河野 真一郎氏

安全・快適な運行のため
IoTなど最先端技術をフル活用
WILLER EXPRESS JAPAN
平山 幸司氏

IoT決済が可能にする
スマートなキャッシュレス社会
みずほフィナンシャルグループ
大久保 光伸氏

ユースケースに基づくIoT導入
日立コンサルティング
円滑なIoT導入のヒントは
成功した先進事例に隠されている
株式会社 日立コンサルティング
産業コンサルティング本部・マネージャー
中村 雄一氏
株式会社 日立コンサルティング
産業コンサルティング本部・シニアマネージャー
馬場 隆夫氏

 IoTをどのようにビジネスに活用すればいいのか――。この課題に悩む製造業は予想以上に多い。日立グループでは実業で培ったノウハウとこれまでの成功事例をベースに形式化。日立コンサルティングでは適切なIoT導入プロセスとアナリティクスを強力に支援する。

適切な導入プロセスと
明確なゴール設定

 新たなビジネス創出のキーテクノロジーとして不可欠の要素となりつつあるIoT。とりわけ製造業にとって、IoTによる生産改革は経営に直結する効果が見込めるだけに、一刻も早い導入を求める企業も多い。こうした背景もあり、経営層はドイツの「インダストリー4.0」や、米GEが主導する「インダストリアル・インターネット」など、“革新的な未来像”に目が向きがちだ。

 しかし、IoT活用による効果は適切な導入プロセスと、明確なゴール設定があってこそもたらされる。IoTビジネスのコンサルティングを手がける日立コンサルティングの中村雄一氏は「理想のコンセプトから脱しない状態でIoT導入を進めてしまうと、IoT導入による効果を明示することはできません。効果が不明瞭だと投資判断がつかないという本質的な課題にぶつかるからです」と警鐘を鳴らす。

 課題を解消するため、先行して成功した導入事例を実証済みのユースケースとして提案する。ここには“日立グループ”が培った実業ベースのノウハウが凝縮されている。

 「日立グループの工場、事業会社などで培った先進事例を形式化しています。これによって実績に基づいた一気通貫のソリューションを提供できるのが我々の強みです」と、中村氏はこのアプローチを説明する。

 具体的には、業務プロセスを変革する視点、システムの環境、データ取得、組織・体制の役割分担、制度・ルールの見直しなどをユースケースベースで当てはめていく。中村氏は「チェック項目を準備しておき、クリアしていくアプローチです。その上でお客様と達成できるイメージをすり合わせながら、円滑なIoT導入を支援していきます」と話す。

 例えば工場での代表的なソリューションとして、“工程の見える化/改善”がある。中村氏は1つの例として、材料納入から製品出荷までの工場内の各工程にRFIDとビデオ撮影を用いたケースを紹介(図1)。「この手法により、取得した情報を用いてどこで生産性が低下したかを検知して、ボトルネックを解消し、リードタイムの短縮につなげていきます」(中村氏)。

製造業における“見える化と改善”

 いずれにせよ、IoT導入によってどれだけ現場レベルで効果を上げられるかが鍵を握る。中村氏は「IoTによる価値創出を企画部門および現場部門との徹底した価値検証をベースに見極め、最終的に改革ロードマップを作成します」と語る。最後に、キメの細かいコンサルティングの裏付けに日立グループの実業ノウハウが蓄積されている点を改めて強調した。

データの活用プロセスにはPoCの繰り返しが必須

 続けて登壇した日立コンサルティングの馬場隆夫氏は、IoTに必要なアナリティクス技術の選定・導入プロセスについて解説した。

 昨今のAI、機械学習の発展を機に各種アナリティクスのビジネス活用への期待が高まり、日立コンサルティングにも続々とオファーが舞い込んでいる。IoTにおけるアナリティクスは、データの収集→蓄積に次ぐステップで、分析・自動化/活用の部分を指す。しかし馬場氏は「データを分析したものの、“どのようにしてビジネスまで昇華すればいいのかがわからない”との悩みが多いのも事実。そこで止まってしまい、肝心の実用に役立てることができないケースが多いです」と、アナリティクスが必ずしも上手く生かされていない現状を指摘する。

 アナリティクスの活用プロセスで核となるのがPoC(Proof of Concept、概念実証)だ。馬場氏は「PoCを繰り返し実施して効果検証を行い、効果が現れたものをビジネスに適用していくため、PoCは重要なポイントになります」と語る。

 一方で陥りやすいケースとして示したのが、ビジネス理解、データ理解、モデリングの不足。これらを十分に検討しないまま分析作業に移ってしまうと、PoCによる分析結果が出ても本番適用とは乖離してしまうと説く。分析手法の選定にも検討不足が見受けられ、「AIのような流行の手法に飛びついて、本来の目的とはかけ離れてしまうこともある」(馬場氏)という。

 馬場氏は「我々はアナリティクスで解決できる課題、解決できない課題を洗い出し、まずはビジネス理解を深めてゴールを定めることから始めます。その後、ビジネスゴールの達成に必要な既存整備データはあるのかを見極め、最適な分析手法を決定します。それぞれのレベルによって手法も異なりますから、この時点での検討を疎かにしないのがポイントです」と、同社のアプローチを説明する。

 最終的にはアナリティクス活用ロードマップを作成し、既存整備データを活用した短期テーマ、未取得データを含めて活用する中長期テーマに落とし込む(図2)。ここにもIoTの導入プロセス同様、日立グループの実業ノウハウに基づく豊富な経験値が反映されている。

ビジネス理解を深めてゴールを定めることから始める

お問い合わせ

株式会社 日立コンサルティング
IoTビジネス構想策定コンサルティング

URL:http://www.hitachiconsulting.co.jp/solution/management/iot/index.html


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