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IoT (モノのインターネット)

IoT (モノのインターネット) とは

簡単に言うと、IoT (モノのインターネット) とは、あらゆる種類の物理的なモノ、特にネット接続など考えもしなかったようなモノをインターネットに接続するという継続的な流れのことを言います。冷蔵庫や電灯などの一般的な家電製品、出荷ラベルや医療機器などのビジネス資産、過去にはなかったウェアラブル、スマートデバイス、さらには、IoT がなければ存在できないスマートシティまで、あらゆるものが該当します。

具体的には、IoT とは、人手を介することなく、ワイヤレスネットワーク上でデータを送受信する物理デバイスの何らかのシステムを指します。これは、センサー付きのシンプルなコンピューティング・デバイスをあらゆる種類のモノに組み込むことで実現します。たとえば、「スマートサーモスタット」(「スマート」は一般に「IoT」を意味します) は運転中のスマートカーから位置データを受信し、帰宅する前に住宅内の室温を調節します。このとき人間の操作は不要で、外出前や帰宅後にサーモスタットを手動で調整するよりも、快適になります。

前述のスマートホームに代表される IoT システムは、データの送信、受信、分析をフィードバックループで継続的に行うことで機能しています。IoT システムの種類に応じて、人間または人工知能と機械学習 (AI/ML) のいずれかが、リアルタイムまたは長期にわたって分析を実施します。ここでもう一度スマートホームの例に戻ります。帰宅前にサーモスタットを調節する最適な時間を予測するため、IoT システムは Google Maps API に接続して自宅がある地域の交通パターンに関するリアルタイムのデータを取得し、加えてその人の自動車が収集する、その人の通勤習慣に関する長期的なデータを活用します。さらには、各ユーザーのスマートサーモスタットが収集した IoT データを公益企業が分析すれば、より広域での最適化を実現できます。

技術的なブレークスルーとなった IoT は主に消費者の視点から注目を集めています。そして、ウェアラブルなスマートウォッチなどのテクノロジーによる画期的な体験が、内在するプライバシーやセキュリティの懸念とからめて喧伝されています。このような消費者側の視点は、エンタープライズレベルの IoT プロジェクトの採用を検討している場合、特にエンドユーザーが一般消費者であれば、理解しておくことが重要でしょう。また、ビジネスユースケースの観点から IoT について調べるのも重要です。

エンタープライズ IoT

エンタープライズ IT の観点からは、IoT ソリューションにより、企業は既存システムを向上させ、顧客やパートナーへのまったく新しい接続ポイントを構築できます。しかし、新たな IT の課題も生まれます。スマートデバイスのシステムから生成されるデータの量は膨大で、それゆえ「ビッグデータ」と名付けられています。ビッグデータを既存システムに統合し、行動の基礎となる分析を設定する作業は、複雑になります。また、オープンな IoT プラットフォームを作成するとき、セキュリティが大きな不安材料になります。それでも多数の企業にとって、IoT は取り組む価値があると証明済みで、ほぼすべての業界でエンタープライズ IoT の成功事例があります。

エンタープライズ IoT の例

産業用 IoT (IIoT):建設現場で使用される重機のライフサイクルを考えてみます。複数の人間のオペレーターによってさまざまなレベルの応力が機械にかかっていくうちに、稼働時にさまざまな理由で故障が発生することが想定されます。そこで、破損や過度の使用がもっとも発生しやすい機械のパーツに、特殊センサーを取り付けてみます。このようなセンサーは、予防保守や人間の能率向上 (リアルタイムのデータ収集や分析の例) のみならず、データを工場にフィードバックすることでエンジニアが新しいモデルデザインを改善するためにも使用できます (長期的なデータ分析の例)。

農業用 IoT:IoT は数々の方法で農業を変革しましたが、その例として湿度センサーの利用があります。農場に湿度センサーを並べて設置すると、作物に水をまく時期を予測するデータの精度が高まります。このユースケースでの IoT の導入をさらに踏み込んで、灌漑装置自体を制御する IoT アプリケーションに湿度センサーを接続します。すると、センサーのデータに基づいて自動的に散水されるので、人間が作業する必要はまったくありません。

物流および輸送用 IoT:物流および輸送業界で最初に実装された IoT の一例が、無線周波数 ID (RFID) デバイスによる出荷コンテナへのラベル付けです。これらのシンプルなレベルにはデジタルデータが記録されており、リーダーの所定の距離範囲内に RFID があれば、電波を使ってリーダーが読み取れます。導入当初、物流企業は特定のチェックポイントにいつコンテナが到着し、どこに RFID リーダーが設置されているか (倉庫か出荷場所かなど) を追跡できるようになりました。IoT の進展により、RFID に代わってバッテリー式のスマート・トラッキング・デバイスが登場しました。このデバイスは IoT アプリケーションにデータを継続的に送信できるので、現場にリーダーがなくても、サプライチェーンのすみずみまでリアルタイムの出荷データを分析できます。

IoT とエッジコンピューティング

スマートフォンが「スマート」たる所以は何でしょうか?答えは自明のようなものですが、それはコンピュータプロセッサーと関連するハードウェアを内蔵し、グラフィカル・インタフェースの画面上への表示、オペレーティングシステムの実行、インターネットへの接続、アプリの実行などを可能にしている点です。前述したスマートホームのサーモスタットについても同じことが言えます。サーモスタットが「スマート」なのは、データを送受信できるコンピュータシステムが搭載されているからです。

IoT の分野では、データをリアルタイムで正当な理由のためにすばやく分析する手段として、デバイスでコンピュート能力を利用できることがますます重要になっています。IoT ソリューションにおいてデータをただ送受信するのも重要なステップですが、IoT アプリケーションでデータを送信、受信、分析すると、より多くの可能性が開けます。

物流および輸送業界での RFID の例を考えてみましょう。この初期の IoT デバイスはデジタルデータを格納し、電波を使ってリーダーデバイスに送信します。このリーダーデバイスは電波を受信し、情報を分析できるようにしますが、RFID とリーダー間の通信は常に単方向です。RFID デバイス自体はリーダーからアップデートを受信できず、リーダーもデータや命令を RFID に送り返せません。このため、コンテナの追跡は特定の場所のチェックインに限られてしまい、継続的な監視ができません。では、コンテナを追跡する IoT デバイスが、コンテナを輸送する自動運転車に設置された IoT センサーと連携することができ、このすべてが物流企業が管理するデータ分析システムに接続されているとしたら、どうでしょうか。

このような IoT 事例を達成するには、物流企業では自動運転車を始めとする物理的な IoT デバイスに強力なコンピュート能力が必要になります。IoT デバイスは、中央データセンターから Wi-Fi 経由で指示をいつも待っているただの送受信デバイスではありません。それ自体がデータを処理して決定を下す必要があります。このようなコンピュート能力を、中央データセンターではなく、ネットワーク外部のエッジ付近で実装することを、エッジコンピューティングと呼んでいます。

クラウド・コンピューティング・モデルでは、コンピュートリソースとサービスは大規模データセンターで一元化されることが多く、エンドユーザーはネットワークの「エッジ」でこれにアクセスします。このモデルにはコスト面でのメリットがあり、リソース共有機能が効率化されることが実証されています。しかし、IoT などの新しい形態のエンドユーザー・エクスペリエンスでは、物理デバイスやデータソースが実際に存在する場所の近く、つまりネットワークの「エッジ」にコンピュート能力を配置する必要があります。

このニーズに対応するため、エッジコンピューティング・モデルでは、必要なときにコンピュートリソースをネットワーク外部の「エッジ」に分散させ、可能な場合はクラウドモデルにリソースを一元化しておきます。時間の制約があるデータに基づいて、判断を下すための知見をすばやく提供する必要があるという問題に対する、解決策です。コンテナを輸送する複数の自動運転車をスマート・トラッキング・デバイスで調整する例は注目度が高いものですが、小規模ながら実用性の高い導入例が多数あります。

建設現場の例をもう一度考えてみます。たとえば、会社が Bluetooth 対応ツールを開発し、作業現場で作業員のスマートフォンを通じて送信されるデータを追跡して、紛失防止に役立てているとします。しかし、このデバイスを使う従業員が常時 10 人いるとしたら、この 10 人のスマートフォンが頻繁にサーバーへの ping を実行してツールの場所を確認することになります。この冗長なサーバーのアクティビティが会社のシステムに過負荷をかけることは明らかです。作業員のスマートフォンで実行できる IoT アプリケーションを開発すれば、インテリジェンスをスマートフォン、すなわちネットワークの「エッジ」に持ち込んで分析でき、サーバーへの不要な ping を削減できます。

IoT に必要なデータとアプリケーションの統合

Red Hat AMQ

Red Hat® AMQ は Apache ActiveMQ や Apache Kafka などのオープンソース・プロジェクトをベースとしており、情報提供の信頼性とリアルタイム統合を実現する柔軟なメッセージング・プラットフォームを提供します。多数の IoT デバイスをメッセージング・バックエンドに接続する、リモート・サービス・インタフェースを提供します。

Red Hat Fuse logo

Red Hat® Fuse はクラウドネイティブな分散型インテグレーション・プラットフォームです。その分散型アプローチにより、必要な場所で統合サービスをデプロイできます。この API 中心コンテナベース・アーキテクチャでは、サービスが分離されるため、サービスを個別に作成、拡張、デプロイすることができます。

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