IoT時代のビジネス&IT戦略〜「チャンス」にするか、「リスク」になるか、いま決断のとき

 

今、IoT(Internet of Things)が世界を大きく変えようとしている。企業は現実世界から大量データを収集・分析して製品・サービスの開発/改善につなげ、社会インフラはあらゆる予兆を検知してプロアクティブに対策を打つ。だが、IoTはドライバーにもリスクにもなり得る。データの収集力、分析力、そして価値あるアクションに落とし込む力次第で、チャンスをモノにもできれば奪われもするためだ。企業・社会はこの流れをどう受けとめるべきか?――本特集ではIoTの意義から、実践ノウハウ、不可欠なテクノロジまでを網羅。経営層からエンジニアまで知っておくべき「IoT時代に勝ち残る術」を明らかにする。

現実世界から収集したデータを(1)、クラウドやデータセンターに集約し(2)、集約したデータを分析・統合して(3)、分析結果を現実世界のシステムやサービスにフィードバックする(4)IoTサイクルの概念図(提供:特集第2回記事取材のTISより)

TopStory

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(6):

社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。今回は、2016年5月25、26日に開催された「IBM Watson Summit 2016」の幾つかのセッションの模様から、その最新事例をお伝えしよう。

(2016年7月6日)
 

特集記事 - PR -

IoTビジネスを検討中の企画担当者、IT担当者の方、必見です!!:

ナオキは文系出身ながら、アイティメディアというITど真ん中の会社に就職したばかり。でも担当したの配属は営業部だったので安心していたら、@IT編集部から下った指令は「IBM BluemixのWatson IoT Platformを使って、IoTプログラミングを体験してきて」。IT好きなビジネス企業の施設管理担当者や運営企画担当者、または、企画部門とよくやりとりをするIT部門の方、必見です。

(2016年7月22日)
実際の活用事例から学ぶ

モノとインターネットがつながり、新しい価値を生み出す「IoT」。取得したデータを最適な形に変換し、高度に分析するにはどうすればいいのだろうか。

(2016年8月4日)
ビーコン、ロボット、ウェアラブルで新しいIoTの価値を創出

企業が新しいビジネスや顧客価値を創りだそうと躍起になっている中、「IoT」が注目されている。IoTを活用した事例を踏まえながらその可能性について考える。

(2016年8月4日)
挑戦しないリスクは、挑戦するリスクよりも大きい

「IoT」の可能性に多くの企業が期待しており、ビジネス活用を検討する企業も少なくない。では、実際に活用するにはどうすればいいのだろうか。

(2016年7月21日)
IoT時代に不可欠な、データの在りかを問わない分析環境の作り方:

IoTが本格化しつつある中で、センサーなどを使って「現実世界からデータを収集する」ことがフォーカスされがちな側面もあるが、本当に大切なのは「収集した後」だ。フォーマットがバラバラなデータが間断なく流れ込んでくる中で、どうすればデータを無駄にせず有効活用できるのだろうか? IoT時代の分析環境の作り方を、日本アイ・ビー・エム ソフトウエア アナリティクス事業部の土屋敦氏に聞いた。

(2016年1月14日)
IoTは「やるか否か」ではなく「いつやるか」が重要:

IoTの可能性が多くの企業に認識されていながら、国内企業では成功事例はまだ少ない。では企業がIoTをビジネスに生かし、スピーディかつ着実に差別化を図る上では、どのような障壁や課題があるのだろうか。日本アイ・ビー・エム株式会社 アナリティクス事業 テクニカル・リードの土屋敦氏に、課題解決のアプローチと、そのために求められる具体的手段について話を伺った。

(2015年12月15日)
“エンタープライズSpark”超入門:

Hadoopよりも高速なデータ分析ができると話題のApache Spark。Sparkを企業で活用し、本当の意味でのビッグデータ分析を行ってビジネスに役立てるためには、どのようにすればよいのだろうか。

(2015年11月30日)
「インサイトエコノミーの時代」そこにデータを資産とする思想はあるか?:

クラウドインフラの活用や企業活動データの蓄積が当たり前となったいま、データをどう使い、どう生かすかが問われる時代になった。企業価値向上につながるインサイト(洞察)を提供するプラットフォームは、データに対する思想抜きに選択することはできない。

(2015年9月28日)

IoTを実践する

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(6):

社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。今回は、2016年5月25、26日に開催された「IBM Watson Summit 2016」の幾つかのセッションの模様から、その最新事例をお伝えしよう。

(2016年7月6日)
特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(2):

世の中全体に大きなインパクトをもたらすとして、社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。そこで本特集ではIoTがもたらすインパクトから、実践に必要なインフラ、ノウハウまで、順を追って掘り下げていく。今回は、IoTの研究開発に余念がない現場の技術者に4ステップに分かれるIoTのプロセスと、各ステップに必要な技術要素や課題などについて聞いた。

(2015年11月11日)
Arduinoで始めるWeb技術者のためのIoT入門(1):

今注目のInternet of Thingsを実現するセンサーデバイスのインターフェースとしてArduinoを使い、電子工作の基礎から実装までを紹介する連載。初回は、Arduinoの概要と注目を集める理由、4つの面白い利用例を紹介します。

(2014年5月21日)
Kafka、Spark、Stormとの組み合わせも想定:

IBMは、IoTデータストリームをゲートウェイなどのエッジデバイスで分析できるようにするオープンソース技術「Quarks」を発表した。Apacheインキュベータープロジェクトとして提案している。

(2016年2月22日)
ランタイム対応やKituraを発表:

米IBMは2016年2月22日(米国時間)、サーバサイドでのSwift実行環境を強化する発表を行った。オープンソースの軽量WebフレームワークKitura、Swift Package Catalogのベータ版提供開始、Bluemix上でのSwiftビルドパックサポート、イベントドリブンプログラミングサービスOpenWhiskにおけるSwiftランタイムのサポートを発表した。

(2016年2月23日)
API Connectは3月提供開始:

米IBMは2016年2月23日(米国時間)、米ラスベガスで開催中のIBM InterConnect 2016の基調講演で、一般企業がAPIを通じて、同社の多様なサービス群および他社サービスを活用し、革新的なアプリケーションを構築できるようにするための取り組みを紹介した。

(2016年2月24日)

分析をビジネスに役立てる

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(1):

世の中全体に大きなインパクトをもたらすとして、社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。そこで本特集ではIoTがもたらすインパクトから、実践に必要なインフラ、ノウハウまで、順を追って掘り下げていく。

(2015年11月4日)
特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(4):

社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。今回取り上げるのは、データの分析結果を「現実世界へフィードバック」するために必要となる「サービス開発」だ。今回は、IoTサービスを開発するに当たって、どのような取り組みが求められるのかを具体的に考えていく。

(2015年12月17日)
経営を左右するデータ分析入門(1):

データ分析とは何であり、具体的に何をすることか? なぜ行うのか? どんな人が行っているのか? どこで行われているか? に加えて4つのポイントを紹介する。

(2014年12月24日)
経営を左右するデータ分析入門(2):

ビジネスのデータ分析業務に12年ほど関わる筆者の経験に基づきデータ分析のプロジェクトがどのようなものかをお話しします。

(2015年2月9日)

分析の道具をそろえる

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(5):

センサーなどから大量に流れ込んでくるデータをどう蓄積・分析するか――そうした観点で「データレイク」が関心を集めている。だがIoTの取り組みに生かすためには、データレイクにも満たすべき要件がある。

(2016年3月31日)
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(2):

データ分析の準備・加工に優れた道具とは? 今回はITエンジニアがデータ分析する際のデファクトスタンダードになっている環境をセットアップしていきます。

(2013年5月23日)
転換期を迎えるHadoop:

ブームだったHadoop。でも実際にはアーリーアダプター以外には、扱いにくくて普及が進まないのが現状だ。その課題に幾つかの解決策が出てきた。転換期を迎えるHadoopをめぐる状況を整理しよう。

(2014年8月22日)
実践! Rで学ぶ統計解析の基礎(1):

今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう! 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう(編集部)

(2010年7月21日)
BluemixにdashDBが登場 既存データ資産の行方は?:

OSSを含むアプリケーション実行環境をPaaSとして提供する「Bluemix」に蓄積データの分析・加工を得意とする「dashDB」とPaaS版「InfoSphere Streams」(β版)が加わった。データ分析基盤でのPaaS利用は進むか。

(2015年8月24日)

分析のこれから

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(3):

社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。今回は、IoTやビッグデータのキーテクノロジとして注目されている「Apache Spark」について、Sparkを製品に取り込んでいる日本IBMの土屋敦氏と、数多くの企業のデータ分析を担うブレインパッドの下田倫大氏に話をうかがった。

(2015年11月30日)
「夢の人工知能」ではない:

IBMが2014年12月18日に提供開始したデータ分析クラウドサービス「IBM Watson Analytics」。人工知能がデータ分析に基づき、ビジネスの問題に正しい答えを出してくれるというイメージを抱くのなら、それは誤りだ。このサービスの価値は、ビジネスの現場にいる人たちが、事実上データ分析作業をしなくても、データから知見を得られることを目指している点にある

(2014年12月24日)
Database Watch(2015年7月版):

北米トヨタ販売子会社での採用事例の発表などもあり、日本国内でも注目を集めつつある「Apache Spark」。具体的にはどんな特徴があって、何ができるのだろうか。Sparkへの大規模投資を発表したIBM(日本IBM)を取材した。

(2015年7月27日)
“仕事で本当に使える”クラウドデータベースの要件 :

人間や機械の活動をデータとして取り込むIoTの出現で、クラウド上の「データベースサービス」をエンタープライズでも利用する場面が増えてきた。データベースとクラウドの関係、データ活用のリアルを、ITジャーナリスト 谷川耕一氏の視点でひも解く。

(2015年9月28日)
産業別に具体的な「コグニティブ」ソリューションを開発:

日本IBMは、「Watson IoT事業部」を新設した。「コグニティブコンピューティング」とIoTを連携、産業界ごとに新たなソリューションを創出する体制を整える。

(2016年3月1日)
どんな用途に使われていくか:

日本IBMとソフトバンクが2016年2月18日に発表したIBM Watson日本語版。その用途と、日本語版で提供される6種のAPIについて取り上げる。

(2016年2月19日)
松岡功の「ITニュースの真相、キーワードの裏側」:

「コグニティブコンピューティング」と呼ぶAI(人工知能)領域のテクノロジーに注力するIBM。だが、同社はAIという表現を使っていない。その背景を探る。

(2016年1月29日)

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