「IoTが作る製造業・地方の未来」　福井IoTラボ (配布用) 170321

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IoTが作る製造業・地方の未来
～中小企業、地方都市こそIoTで地方再生～
株式会社ウフル
専務執行役員 IoTイノベーションセンター所長兼
エグゼクティブコンサルタント
八子知礼
2017年 3月21日
NO IoT NO FUTURE

八子知礼 (株)ウフル専務執行役員
IoTイノベーションセンター所長兼エグゼクティブコンサルタント
松下電工株式会社にて通信機器の企画開発や新規サービス事業の立ち上げに従事
複数のコンサルティング会社で合計15年を超えるコンサルティング経験
10年以上通信キャリア、サービスプロバイダ、ハイテク業界を担当
新規事業戦略立案、顧客/マーケティング戦略、バリューチェーン再編等を多数経験
2014年シスコシステムズ合同会社にてシスココンサルティングサービス立上げ参画
2016年4月 (株)ウフル IoTイノベーションセンター所長就任
クラウド利用促進機構運営委員、日本英語検定協会理事、日本OMGエヴァンジェリスト
mRuby普及促進協会アドバイザ、2016年度経産省ものづくり競争力研究会委員、
Wireless Wire News
日本のIoTを変える99人
日刊工業新聞社ニュースイッチ
IoTのファシリテーター
2012年11月出版
モバイルクラウド
「図解クラウド早
わかり」出版
地方にもコミットする
活動を展開
島根
天草
高知
熊本
新潟
伊那
大阪(隔週)
福岡(隔月)
札幌(年2回)
仙台(年3回)
徳島(年2回)
静岡(隔月)
11月には1週間国内だけで6000ｋ
ｍの移動（飛行機は2回だけ）
愛媛
名古屋
福井
氷見
山形

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急成長する「クラウド＋IoT＋マーケティング」の
インテグレータ/コンサルティング企業です
日経BP社「第9回クラウドランキング」
ベストサービスに選出
デロイトが発表したTMT業界の売上高成長率の
ランキングにて、直近4年間の収益（売上高）成
長率200.16%を記録。
第14回「アジア太平洋地域
テクノロジーFast 500」を受賞
ウフルとはスワヒリ語で「自由」を意味する言葉で
す。自由な発想と確かな技術で社会の役に立つサー
ビスを届けていきたいという思いを込めた社名です。
テクノロジーと
自由な発想で未来を創る
ウフルという社名の由来と
めざすビジョン
出展：日経コンピュータ 2014.10.16号
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/activ
e/14/102800110/102800007/
ウフルの「パブリッククラウド導入支援サービス」は
第7回以来の選出。「サービス内容」「提供要員」「利
用開始支援」の3分野で満点を得ている

ウフル事業内容：マーケティング／クラウド事業をIoT事業軸に収斂

IoT = Internet of Things
「モノのインターネット」と言われますが、
私たちは「モノごとのインターネット」と解釈し、
“すべてをつなぐ世界”と定義しています

Connected Deviceが爆発的に急増
SOURCE： ZK Research, 2016
500億台
100億台10億台2億台
センサーの数は
1兆個へ

すべてがつながるIoTの時代＝境目がなくなっていくこと
上司と部下
IT企業と事業会社
広告とコンテンツ
業界と他業界
ハードとソフト
リアルと
バーチャル
社内と社外コンシューマと法人
男性と女性とLGBT
人間とロボット
都市と地方富裕と貧困老年と若年
今後ますます境目が大きくなることが懸念されるモノコト
データをリアルタイ
ムに活用する
データ
デバイスと
オブジェクトが
相互につながる
モノ
適切な情報を
適切な人とマシンに
自動連携する
プロセス
人々とモノがつながって
継続的に価値を生む
ヒト
IoT

そもそもIoTとは？：M2M／遠隔監視との決定的な違い
BEFORE（M2M／遠隔監視）
• 一つの”系”の中で完結している（同一種機器が接続）
• 人がやるのが面倒でコストがかかるので通信使う
• 吸い上げ方向の一方通行
• ローカル側にインテリジェンスなし
Upstream系Upstream系 Human Monitoring系Human Monitoring系
IoT
機械の稼働系機械の稼働系人の動線系人の動線系
他のクラウド
サービス
他拠点・多拠点
の統計データ
他のシステム
• 一つの”系” で完結しない
• 現場側へのフィードバック、制御
• 自動処理、アナログのデジタル化、示唆の発見、最適化
• 第3のプラットフォーム（モバイル、クラウド、ソーシャル、
アナリティクス）中心に構築
• エッジ側インテリジェンスとの連携処理外部の系外部の系
分析と
フィードバック
エッジ側

価値創出のドライバー
IoTに取り組む必要性：経済価値
IoTの経済価値
顧客エクスペリエンスの向上
SCM・物流の効率化
イノベーションの加速
従業員の生産性向上
資産の有効利用
SOURCE： 2013シスコシステムズ調査金額は、10年間(2013～2022)のNPV
2013年からの10年間
4. コネクテッドゲーミング＆エンターテインメント
5. 次世代決済手段
1. スマートファクトリー
2. コネクテッドマーケティング
3. イノベーション、タイム・トゥ・マーケット短縮
6.9兆円
6.0兆円
13.9兆円
10.7兆円
7.1兆円
6. スマートグリッド
7. コネクテッドサプライチェーン
8. 次世代ワークスタイル
9. フィジカル／サイバーセキュリティ
10. ビジネスプロセスアウトソーシング
5.8兆円
4.8兆円
4.3兆円
4.2兆円
2.1兆円
日本におけるIoTのユースケース
日本における
経済価値
1,440兆円
（日本76.1兆円）
370兆円
(21.3兆円)
270兆円
(18.1兆円)
300兆円
(23.9兆円)
250兆円
(4.6兆円)
250兆円
(8.2兆円)

IoTの
要素レイヤー
③港湾ゲート
管理
④ヤードアサ
イン管理
⑤ヤードク
レーン管理
⑥ガントリーク
レーン管理
⑦輸送船舶管
理
②コンテナト
ラック管理
①WWW
予約照会
⑧対地側港湾
連携
IoTの課題抽出・ビジネス検討フレームワーク
１）時系列経路、エスカレーションパスなどを横軸にマッピング
人人
プロセ
ス
プロセ
ス
データデータ
モノ
（設備）
モノ
（設備）
積載物やコンテナの内容情報、位置情報、各港湾設備がIPネットワークに繋がり、データ連携を可能とする
APIが公開されたオープンなIPベースのシステムで相互のデータが連携された予測制御可能なシステムを構築
人手に多大に依存する事なく、高度に自動化されたプロセスでの処理、管理、制御環境を実現する
異なる設備、リソース、組織、人々がVoice、Video、Messageで効率的にコミュニケーションできる環境を構築する
ConnectConnect
UnifiedUnified
２）繋がっていなくて発生している課題の発見
３）繋いで顧客に提供する価値の再設計
ハンブルグ港湾管理局の例

様々な用途のIoTデバイスが百花繚乱
KORNER
（窓のコーナーにつけて開閉を監視）
AKERUN
（ドア錠をスマフォから開閉操作）
Health Patch
（体調モニタリングする貼付パッチ）
Netatmo JUNE
（紫外線量をアドバイスするブレスレット）
SENSIMED社「Trigger Fish」
（コンタクトレンズで角膜の動きを24時間観察）
Proteus「Digital Pill」
（薬が体内で溶けた場所を特定）

IoTの実現事例

三菱重工風力発電の状態をIoTでつないでモニタリング
● 風車タービンに設置された回転数、振動などのセンサーデータをTreasure Data Serviceに集約
● Salesforce App Cloudで構築した業務アプリケーションに分析データを連携し、風車運転状況を可視化
● enebularを利用して、データの収集から保管、表示までの連携実装を実現
● Excelで一週間掛けていた集計作業が、日次監視出来るようになった
● 最初は200台からはじまり現在は1000台監視中

日本が世界に誇れるIoT：コマツスマートコンストラクション
•熟練作業者が減っ
てしまうという危機感
•グローバル展開しても奥
地の土木開発現場に行っ
てくれる人がいない
元々は危機意識から

• 複合環境センサが手の届く範囲の値段となり、宅配ボックス等に設置できるようになってきた。
また、その状態をカメラでリアルタイム監視して判断することも安価に実現できるようになってきた。
15
環境をデータ化するIoTデバイス導入例
オムロンの環境複合センサとアプリオムロンの環境複合センサとアプリ
• センサ単体の可視化は可能
• センサの状態から読み取っ
て状態を判断
（加速度や気圧から）
• 居室空間内でのセンシング
結果をクラウドに上げてノウ
ハウ化することが必要。
カメラによる個人の来店認識カメラによる個人の来店認識
• 小売流通店舗の店頭カメラ
• カメラで撮影した画像をクラウ
ド上の認識サービスに連携
• クラウド上の認識・判別サー
ビスによって個人を特定
• 特定した個人に様々なアプ
ローチを実施
＋

• クルマのODBⅡコネクタに接続するだけで車両データが取得でき、グラフィカルに地図上にMAPされ
るアプリケーション利用料もコミで1台3500円というサービスモデルを実現。
Connected Car：車のテレマティクスサービスが3500円／台から
SOURCE： http://www.geotab.jp/
主なルール設定の項目例
• エンジン回転数の上限
• 不要なアイドリング
• スピードの出し過ぎ
• 急ブレーキ・急加速
• 急ハンドルなどの危険運転
• シートベルト未装着
• バック運転
• 時間外使用
• 目的地での延着や早出発
• 無許可の自宅利用
• オフィスでの長時間待機や長時間ランチ
• 就業時間内での長時間停車
1台から利用可能
地方のタクシー、バス
などの運行管理で期待

様々なIoT関連保険サービスの可能性
利用量ベース保険（UBI：usage-based insurance）
• ウエアラブル機器や車とつながるスマートアダプターなどにより走行距離などの利用量を
反映した自動車保険や運動量を考慮した保険商材が発展
自動車のIoT：
テレマティクス保険
ヘルスケアIoT：
健康増進保険
設備のIoT：
設備・動産保険
ホームIoT：
火災・地震保険
事故調査にドローンを導入
保険会社の手間を50％削減
スマートホームのIoTセ
キュリテイシステムで審査
判断して支払いまでの期
間を劇的に短縮
健康に暮らしている状態を
ウェアラブルデバイスで監視
して保険料を値引き
設備の稼働状況を監視し
ておき異常やトラブルが
発生しない場合に保険料
を値引き

• 東京で唐揚げ店や湘南の海の家（夏季限定）を運営する変わったIT企業セカンドファクトリー社では、
鳴門で獲れた特産物を現地側で1次処理をして東京に出荷するのをITで効率的に管理している。
18
稼働中：徳島県鳴門市と東京の店舗を結ぶIoTによる「六次産業化」
鳴門ベース（現地作業所）鳴門ベース（現地作業所）東京の店舗（海の家など）東京の店舗（海の家など）
現地側に住居を借りて実際に月のうち半分を現地で過ごして
本気であることを理解（信用）してもらい、農家と直接交渉し
て仕入れ。作業状況はiPadで簡便に入力してもらっている。
現地側で桃を1次加工。
現地側で鶏肉や豚肉は1次加工。
鳴門金時が大量廃棄されるため、
廃棄前に引き取って芋きんぴらな
どに加工。
徳島での加工量／出荷量は東京の店舗側での販売状況とリ
アルタイムで突き合わせて管理。
鮮度が高いことで美味しく、他店舗と明らかに差別化が可能
であ、廃棄ロスが極めて少ないモデルを構築。
管理画面に
データを集約
徳島側は生産量・
作業情報を、
東京側は
売れ行きを
リアルタイムで
連携して管理
成功の秘訣は現地側との信頼関係、現地側リソースの活用、
現地側の作業を見える化して東京側の出荷・売れ行きとリアルタイムで連携させたこと

農作を諦めた方の農地を引き取って大規模農業法人化の道を歩むことを標榜する同社では、飛び地や複雑
な形状の田圃を管理したり、作業員の増加に伴う人員/作業管理、脱穀や精米機に品種別に正しく投入され
ているかを管理する必要に迫られていた。
19
検討中：佐賀県伊万里市の大規模農業法人 K社
IoTの
要素レイヤー
③人員配置・
管理（誰がど
こで作業する
か）
④作業実態と
進捗管理（ど
の程度作業が
進んだか）
⑤害虫駆除管
理（どんな農
薬をどの程度
撒いたか）
⑥出来高と収
穫管理（どの程
度実り収穫でき
そうか）
⑦脱穀・精米・
乾燥・袋詰め
作業管理（製
品化作業）
②田畝管理
（場所と隣地と
の識別）
①種苗管理
（どの品種か）
⑧出荷と取引
顧客管理（ど
の取引先に幾
つ出荷）
人人
プロセ
ス
プロセ
ス
データデータ
モノ
（設備）
モノ
（設備）
どの品種の稲苗がどこの田圃で蒔かれて、育成されて収穫でき、
脱穀や乾燥、袋詰めといったどの設備を経由して商品化できたかを「データ」で管理する
誰がどこの田圃でどの程度作業したのかを見える化して
「よくやる人」と「そうでない人」を区分して給与払い
（A) 横方向の作業をQRコードでつないでいく
(B) 種苗のライフサイクル全体をつなげて管理
(C) より大規模な農場にするために属人的な要素を排除
相
関
関
係
持
相
関
関
係
持
センサ＋

• 「データ化できれば、勘ではなく最適な時期を割り出せる」
事例：ICTブイで三陸の牡蠣養殖を復興へ：アンデックス＋ドコモの取組
アンデックス社の
モバイルアプリ

• 低速低消費電力広域無線（LPWA）でカバーする共通インフラを、有線ネットワークを経由して構築
• A町全域のIoT化を実現し、さまざまなサービス／アプリケーションをその共通インフラの上に重畳
• さまざまなサービス提供／アプリ開発事業者を地場から創出、都心からも呼び込む
• すべてを月額課金で回収し、利用者、利用企業、アプリ提供事業者、および組合でプロフィットシェア
21
提案例：LoRaWAN共用基盤を活用したスマートシティビジネス全体像
既存のA町内有線ネットワーク
LoRawan
（IoT向け低速低消
費電力広域無線）
LoRawan
LoRawan
鳥獣被害の
わな管理
農・圃場管
理
ｲﾝﾊﾞｳﾝﾄﾞ観
光ｱﾌﾟﾘ
中山間部見
守り支援
・・・
特定用途
アプリ
特定用途
サービス
アプリ
事業者
サービス
事業者
サービス
事業者
アプリ
事業者
・・・
アプリ
事業者
サービス
事業者
地域課題の解
消
新サービス創
出
事業者／観光
者の呼び込み
税収の増加人口の増加
A町を日本で最大の「IoTテストベッドシティ」へ
月額課金モデル、
サービス重畳モデル、
シェアリングモデルで
投資を抑制
既存インフラの利用
地域課題を解消し、
新たな収益を確保

様々なIoT関連保険サービスの可能性
利用量ベース保険（UBI：usage-based insurance）
• ウエアラブル機器や車とつながるスマートアダプターなどにより走行距離などの利用量を
反映した自動車保険や運動量を考慮した保険商材が発展
自動車のIoT：
テレマティクス保険
ヘルスケアIoT：
健康増進保険
設備のIoT：
設備・動産保険
ホームIoT：
火災・地震保険
事故調査にドローンを導入
保険会社の手間を50％削減
スマートホームのIoTセ
キュリテイシステムで審査
判断して支払いまでの期
間を劇的に短縮
健康に暮らしている状態を
ウェアラブルデバイスで監視
して保険料を値引き
設備の稼働状況を監視し
ておき異常やトラブルが
発生しない場合に保険料
を値引き

IoT時代の製造業のあり方とは

• これまでのアナログの世界観をデジタル技術を使って可視化し、定量的に判断
し、より効率的な世界観をアナログと連携して実現することを目指すビジネス。
24
IoT時代の製造業の背景：Digitalization
• 製造のバリューチェーン全体をデジタル空間
上で実現したりテクノロジー活用で新しい設
計〜製造・販売・製品利用経験を提供できる
ようにしたもの。
• 第3のプラットフォーム（モバイル、クラウド、
ソーシャル、アナリティクス）、3Dプリンタ、
IoT、AI、Blockchainなどのテクノロジーをフ
ルに駆使した新しいビジネスモデル
• 設計の電子化・デジタル化＝3D-CAD
• 商取引の電子化＝eコマースとクレジッ
トカードによる電子決済
• 主に支払い手段や窓口がデジタル化し
ただけのもの
かつておこったムーブメント”Digitize” 現在のムーブメント”Digitalize”

IoTがもたらす製造業の変革の主なもの
Plant
Flexibility
新製品の準備時間を
75％削減
33% の新製品導入
プロセスの加速
プラント操業改善に70％の
顧客は、ビッグデータを活
用
ネットワークの統合:
18% のITのTCO削減
ロボット化の更なる
進化,
３Dプリンティング
製造業の
国内回帰
生産現場に
おける
柔軟性
製造業
における
ビッグデータ
統合された工場
ネットワーク
北米の製造業の33% は
国内に工場を回帰
* “The Truth About Robotics White Paper,” Seegrid Corporation, Fall 2013
** “US Manufacturing Nears the Tipping Point: Which Industries, Why and How Much, BSG April 2013
*** “ Manufacturing Moneyball: using big data and business intelligence to spur operational excellence”, Forbes 11, 2011
新製品導入
プロセスの改革

• 製造業向けにプラットフォームと
他社連携したAppsを提供中
• Appsは同社のプラットフォーム上で
稼働し、月額で課金するSaaS
• スマートフォンと同じモデルが
製造ラインでも起こりつつある
• 自社でのアプリケーション開発が
顧客ニーズに追いつかないため、
他社アプリベンダにプラットフォーム
を開放
• 詳しくは
https://www.axoom.com/store/
26
製造業向けApps for Industriesの例：独AXOOM
クラウド側開発ノウハウとアプリケーション開発リソースと開発手法が必要

• ベンチャー企業である e.GO社自体は車を作るノウハウを持っていないが、部品メーカが
参画してノウハウを提供することで実機の実現に向けてプロジェクトを推進。
• MBSE（3Dシミュレーションによるモデルベースの設計とエンジニアリング）により
試作機製作と量産時の課題解決を同時に推進することが特徴
27
ドイツアーヘン工科大学内の電気自動車開発プロジェクト「 e.GO 」
• アーヘン近郊の地熱発電による電力を利用した、地域を走り回る電気自動車普及を目指し
た地産地消のビジネスモデルへ

部品一つから、３Dデータを送付すれば30秒で見積もり納期が回答される
28
ミスミのマスカスタマイズド部品販売ECプラットフォーム：meviy
出展：https://meviy.misumi-ec.com/

• ハイセンスのTVは50インチ4Kが8万円（10年前は26インチが8万円50インチは100万）
• デジタル化された回路設計により部品調達と組み合わせで製品提供可能
• 「コモディティ」になっていくことが原則の製造業のモデルが理解できているか？
29
課題例：大型液晶テレビビジネスは誰でも参入できるようになった

• ”負けグセ” がついたのか
• なぜ追いつかれることに対してもっと速く突き放そうとしないか
• なぜ迫りくるコモディティの波に対して無策のままなのか
• なぜモノだけにこだわってしまうのか
• なぜモノを利用する中で不足するサービス価値に着目して提供しないか
• なぜ自社技術にこだわり続けるか
• なぜ他社と同じか類似の技術を後から創り出そうとするか
30
課題例：いつから日本の製造業は・・・
「海外メーカーはやることがはやいなぁ、うちの会社はどうしてこんなに遅いんだろう」
「新製品出しても直ぐに追いつかれるからな、価格もなかなか下げられないよ」
「どうせうちは・・・」
なんだかやる前からあきらめてやしないか？？
高度成長期には今の中韓と同じ手法で欧米を叩いたのに？

iPhone登場から10年
現在の形のスマートフォンの原型であるiPhoneが登場したのが2007年
以降数十億台の出荷規模となり、様々なセンサー部品が大量出荷されセンサーの
価格が劇的に下がった。
クラウド登場から10年
Amazonが初めてインフラをサービスとして貸し出すビジネスに2006年進出
IoTをはじめとする様々なビジネスの基盤は原則クラウドが基本に。
ソーシャル登場から10年
twitterがサービス開始してから昨年で10年
Facebookもサービスを一般公開して10年。
この10年で我々は驚くほど自分の情報をソーシャルメディア上に発信するようにな
り、大量の行動や感情を含むテキストデータが市場に創出されるようになった
ビッグデータの爆発と
リアルタイム
アナリティクス
モバイル機器の発展により移動情報がデータ量を激増させた
ソーシャルの発展によりテキストデータが爆発的に増加した。
日々生成されるデータ量は毎年2倍に近い増加量で増加しているが我々人類はそ
のたった5%しか活用できていない
31
「第3のプラットフォーム」を活用できているか？

これまでの製造業のモデルとこれからのモデル
もの
（ハードウェア）
もの
（ハードウェア）
ソフトウェア
機能
品質
価格
価値
こと
（サービス）
こと
（サービス）
機能
品質
価格
もの＋ソフトウェアの価値
もの＋ソフトウェア
＋サービスの価値

IoTビジネス構築時の課題

• 日本国内におけるIoT利用企業の比率は2015年からほとんど変わっていない。
34
2016年の企業のIoT利用率（2015年との比較）
Source: IDC Japan, 9/2016 国内における従業員100名以上の企業が対象
事例がないと、他社がやらないと取り組まない国民性であることがあらためて露呈
（これを見て安心するのでなく）他社がやっていないうちにやらないと競争優位性は上がらない

IoTビジネス推進・検討・協業上の課題
儲かるビジネス
モデルがわからない
1社で実現できない
どこと組めば良いか
わからない
モノ売りはできるが
サービスモデルは
やりにくい
業界別に
課題が異なるため
全部理解して
提案できない
実行する場所や
提案先顧客がない
検討団体も
情報収集目的の
人達が多くて
ビジネスにならない
いつまでに何をすれば
良いのか分からない

• 従来型の開発やシステムの考え方が通用しないのがIoTシステムのポイント。
36
IoTシステム構築はこれまでの考え方とは異なる
従来の基幹システムなど IoTのシステム
• 中央に集約されたリソースを活用する
• デバイスの数はたかだか従業員数
• データは連携ツールで連携か、バッチシステム
• RDBで管理可能な構造化・標準化されたデータ
• 企業のオフィス内での利用を前提としたシステム
• ウォーターフォール型の開発
• ローカルに分散化されたリソースを活用する
• 接続されるデバイスの数が圧倒的に多い
• データが断続的、または連続的に上がってくる
• 欠損等が存在する非構造化・非標準化データ
• 設置環境、通信環境に制約がある事が多い
• アジャイル型の開発
2〜3
n
n
m

• ITやWeb業界では当たり前に近い、継続的なサービス投入や改善のための投資が、特に製造業を中心
にしたIoTビジネスの検討の際にはあまり考慮されないことが多く、最終的にペイする事業モデルにな
りにくくなる。
37
事例から：サービス構築の際のコスト負担とインクリメンタルな投資
小さく作った初期
IoTサービス
追加サービス
追加サービス
拡大サービス
年度
機
能
（
＝
投
資
）
機
能
（
＝
投
資
）
特に製造業に多いのが、追加サービ
スの投入を想定していないこと。IoT
化した場合には継続的追加投資の
必要性を理解してもらう必要あり
追加デバイス数
この部分は想定つき
やすいので計画に
入っていることが多い
追加デバイス数
数年間でどの程度の投資をするか
を見込んだ事業計画の策定、およ
び追加サービスの投入ロードマッ
プ、当初の各部門のコスト負担の試
算などが求められる

中小企業・地方にこそIoTを

例：IoTパートナーコミュニティでのIoT取り組みの着眼点
• 日本は今後10年で労働者人口が500万人減り、50歳以上の人口とそれ以下が同数に。
• さらに今後30年で人口が1億人を切る課題先進国
• グローバル進出する企業は現地マネジメント人材が不足。現場の見える化が課題。
• 「モノ」だけではなく、むしろ「ヒト」に着目した方がIoT導入されやすい
• 人手に勝るきめ細やかなIoTサービスは他国に真似できないポイント
16
熟練した作業者が減っ
てしまうという危機感
人が介在しなくても事故を
起こさない社会の実現
物流車両／レンタカーの人
手に依存しない管理
注文したモノが人のいる
場所に配送される仕組み
訪日外国人がいかに
便利に日本で過ごせるか

地方でのIoT検討～実装段階での「あるある」
全部地場で、
自分で作ろうと頑張る
できた仕組みで
そのまま儲けようとする
できた仕組みを
内緒にしようとする
知ってる人、他地域の
ノウハウは借りる／真
似る／速く作る
大した発想は出てこな
いのとあっという間に
陳腐化するのでできる
だけオープンにする
できたモノを安く外販し
て横展開して儲ける
外部者、新しいことを排
除しようとする
人的にもノウハウ的にも
支援してくれるもモノやコ
トはうまく使う
補助金が出ないと
取り組まない
まずは手弁当で協業す
る企業同士でお金が発
生し、それを共同で外販
することで補助金必須で
なくても取り組む

• ご相談：IoTパートナーコミュニティで幾つかのパターンのソリューションを形成し、「地方版IoT推
進ラボ対応ソリューションパック」といった形でプレスリリースを出せないか。
• 現地側ではテストフィールドはあるものの解決策やソリューションは必ずしも十分ではない。
東京などからソリューションを持ち込む事は現地側団体やITCと協業する事が前提。
41
弊社での検討例：地方版IoT推進ラボ向け支援パッケージ化について
参考：「地方版IoT推進ラボ」の第一弾選定結果（2016年8月開示）
北海道札幌市／北海道釧路市／北海道士幌町／宮城県／福島県会津若松市／茨城県／富山県／石川県／石川県加賀市／福井県／長野県伊那市／
岐阜県／静岡県／愛知県／三重県／京都府京都市／大阪府大阪市／兵庫県神戸市／奈良県／和歌山県／島根県／広島県／高知県／福岡県／福岡
県北九州市／福岡県福岡市／熊本県／鹿児島県／沖縄県第２弾で24自治体が選定された
養殖・水産資源の見える化
農地や作業進捗の見える化
インバウンド外国人向け多言語誘導サービス
■お願いしたいソリューション（代表的なもの）
中山間部過疎地域への見守りサービス
鳥獣被害対策
地場製造業向け取引拡大プラットフォーム
商店街の回遊支援共同アプリ商用車の稼働状態管理
河川、ダム、森林災害防止自治体向け災害対策アプリケーション

IoT実現のために
協創
お客様・パートナー様と、
新しい価値を

NO IoT
NO
FUTUREiot@uhuru.jp

「IoTが作る製造業・地方の未来」　福井IoTラボ (配布用) 170321

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