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データ解析のプロがIoTに本腰! 機械学習がビジネスに貢献することとは

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2016/09/16 10:00

高い技術力でさまざまなデータを解析し、顧客の課題を解決してきたテクノスデータサイエンス・エンジニアリング。先日、IoTの力でビジネスを加速させる「IoT Data Analytics」を発表し、本格的に同業界へ参入した。今回は、データサイエンティストでもある、同社の庄司幸平さん、山崎宗隆さんの両執行役員に、その狙いとIoTの展望についてうかがった。

IoTでデータの送信、蓄積、可視化、分析。
まずは製造業から導入が進む

――「IoT Data Analytics」とは、どのような製品なのでしょうか。

山崎 ひとことで言うなら、IoTで得たデータを、業務を効率化させる情報に変換するエンジンです。データの送信、蓄積、可視化、分析の4つからなり、個々のサービスは従来当社で提供していた内容になりますが、Azureを利用してこれらをクラウドに統合したのが最大の特徴です。

――「IoT」という言葉をどう定義していますか?

山崎 これまでのデータは、すべて人の手で計測や蓄積されたものでした。IoTは、人以外がデータの発生元になるというイメージです。我々も、従来はお客様からいただいたデータのみを分析してきましたが、それ以外に、自動で集まってくるさまざまなデータが分析可能になれば、今まで見えなかった事実がわかるようになると期待しています。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
執行役員 ビジネスエンジニアリングディヴィジョン エンジニアリンググループ グループ長
山崎宗隆さん

――具体的に、どんなことが可能になるのですか?

庄司 製造業のお客様であれば、予兆保全、品質改善、歩留まり向上(=不良品発生率の低下)、異常検知などに効果を発揮します。たとえば、工場の製造工程は非常に複雑なため、不良品の発生原因が掴みきれません。そのため、膨大なデータを機械学習によって分析し、その原因を突き止めます。早い段階で異常に気がつくと、それだけ生産ラインが効率化し、稼働率が高まるようになるのです。

――そういったニーズは以前からあったのでしょうか。

庄司 センサーひとつひとつがネットワークに接続されるようになったのは最近のことなので、ニーズは徐々に高まってきたように思います。こんなことができるようになったのか、といったように。

山崎 大手だと予兆保全、中小だと生産工程の改善を求めるお客様が多いですね。あとは、データを紙で記録している工場はいまだに多く、それをリアルタイムに収集する仕組みを作って可視化したい、という要望もよく聞きます。もちろん、エクセルに落として分析するのも可能ですが、その手間を省き、より効率的にできるようになったのがIoT Data Analyticsです。


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