06.ユニアデックス(株)_発表資料

製造業から養豚まで、おいしい IoT & AI ビジネスのつくり方
IoT & AI をビジネスで活用するためのちょっとした秘訣
2018年9月27日
ユニアデックス株式会社
DXビジネス創生本部
IoTビジネス開発統括部統括部長
山平哲也
みやぎ IoT ビジネス共創ラボ

1 ©2018 UNIADEX, Ltd. All rights reserved.
 エンタープライズ向けシステムエンジニアとしてキャリアをスタートし、インターネット普及に伴いIPネットワーキング、セキュリ
ティなどのエンジニアリングに従事。1998-1999年にカーネギーメロン大学ヒューマンコンピュータインタラクション研究所への派
遣、2001年からシリコンバレー駐在を経験。2007年からネットワーク技術部門やICT事業開発部門の責任者を歴任。現在、IoTを中
心としたビジネス開発とエコシステム構築を推進。
 IoT ビジネス共創ラボ副幹事兼ヘルスケアWGリーダー、一般社団法人 iOS コンソーシアム共同発起人兼理事、
一般社団法人人工知能ビジネス創出協会運営委員、東京都立産業技術研究センター中小企業のIoT化支援事業有識者会議メンバー
 近著に「IoTシステム開発スタートアップ」「iPhone・iPad企業導入ガイドライン」（いずれも共著）
自己紹介
山平哲也
ユニアデックス株式会社 DXビジネス創生本部 IoTビジネス開発統括部統括部長

IoT？ AI？
実現したいこと：集めたデータを処理して、次のアクションへ
IoT
ものがつながる
現実のデジタル化
AI
集まったデータの活用
デジタルな知性

IoT とは？：データ活用による課題解決
ヒトの活動
モノの状況
自然・社会環境
データ活用・分析
機械学習
アプリケーション連携
さまざまなデータ
バイタル／ライフログ
SNS／画像／音声
環境情報／稼働状況
システムログ／口コミ
機械学習／分析アプリケーション
クラウド
データセンター
センサーによるデータ収集ヒトによるデバイス操作仕事/生活

国内市場における IoT 利用動向
出典：IDC Japan「国内IoT市場企業ユーザー動向調査結果を発表」 https://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20170906Apr.html
 国内企業のIoT利用率は
6.0% ⇒ ゆるやかに上昇
 IoTの導入／運用窓口は、
IT部門でなく事業部門が多い
 社内用途 IoT の課題
 人材不足
 費用対効果明確化の難しさ
 社外用途 IoT の課題
 パートナリング拡大
 新たな収益モデルの確立
国内IoT市場企業ユーザー動向調査結果

活用できるデータの類型
仕入れ先
サービス調達
生産・サービス
など価値付加
マーケティング
販売・営業
サービス
商品の利用
社内プロセスデータ社外プロセスデータ他社の
社内プロセスデータ
自社内の
業務プロセス
自社外（顧客）の
（業務）プロセス
自社外（調達先）の
（業務）プロセス

活用できるデータの種類やその目的は？
社内プロセスデータ社外プロセスデータ
自社内の業務プロセス顧客の（業務）プロセス
データ例  製品の生産実績データ
 設備・施設の時系列データ
 業務状況の映像データ
 サービス担当者の作業データ
 倉庫内の作業動線データ
 店舗担当者のコミュニケーションデータ
 発注・受注データ
データ例  顧客の購買実績データ
 商品の利用状況データ
 機器・設備の操作ログデータ
 サービス提供時の顧客反応データ
 小売店舗内の動線データ
 カスタマセンターへのアクセスデータ
 オンライン店舗のアクセスデータ
作業状況の可視化
コストの最適化
作業内容の標準化～技能伝承
顧客の可視化
新たな製品・サービスの開発
「ものづくり」と「おもてなし」の融合

データ活用における課題の類型
社内プロセスデータ社外プロセスデータ
作業状況の可視化
コストの最適化
作業内容の標準化～技能伝承
顧客の可視化
新たな製品・サービスの開発
「ものづくり」と「おもてなし」の融合
データがある
データがない
データはあるが
可視化ができてない
データをつかった
分析等の活用できてない
実はやりたいことに
データが足りない
そもそも社内の
データが取れていない
そもそも顧客の
データが取れていない
目的や活用方法が
はっきりしていない

ちょっとした３つの秘訣
「データをあつめて、可視化しましょう」
「データは付加価値実現に使いましょう」
「付加価値の議論はトライ＆エラーで」

「データをあつめて、可視化しましょう」１

自社製品のIoT化・クラウド対応を実現する「AirProduct™」
 産業用機械のデータ収集、監視、稼動状態の可視化などを行うIoTクラウドサービスです。お客さまの業務に
合わせたサービス利用が可能で、スモールスタートし、柔軟に拡張が可能です
 遠隔サポート基盤として利用することで、産業用機械の故障対応・保守業務を迅速化・省力化します
 対象となるお客さま：産業用機械メーカー様（工作機械、農業機械、化学機械、医療機器など）
産業用機械の遠隔サポートを支援「AirProduct Machine」
製品開発
メンテナンス
メーカー企業
Ａ
社
Ｂ
社
ユーザ企業
生産技術
生産技術
機械の稼働状況を見える化、
改善活動へと繋げる
自社製品の稼働状況、利用傾向を把握し、製品開発・販売に活用
トラブルを素早く把握し、初動を迅速化
正確な状況把握により対応コストを低減
IoTビジネスプラットフォーム
AirProduct Machine
ユーザ向け
個別機能
メーカー用
個別機能
標準機能
（可視化等）
IoT GW工作機械等
IoT GW工作機械等

ご支援事例：産業用機械メーカー A 社
IoT クラウド基盤（SaaS）
製品開発担当
サポート・
メンテナンス担当
機械メーカー企業 A 社
Ｘ
社
Ｙ
社
IoT
GW
装置
･･･
IoT
GW
装置
ユーザー企業（製造業）
担当
担当者
担当者
アクセス
• 機械の稼働モニタ
• 稼動履歴・アラーム履歴
ユーザー企業向け
Webサイト
• 故障の監視
• 故障情報の収集
メーカー企業用
Webサイト
• 利用傾向(使われ方)の分析
• 稼働時間、稼働率の把握
アクセス
稼働データ
操作ログ
A 社製品
A 社製品

産業用機械メーカーからいただくご相談：その１
サービスビジネスを開始・拡大したい

産業用機械メーカーからいただくご相談：その２
自社製品を顧客がどう使っているかがわからない

安心サポートに向けて IoT 遠隔監視システムを！

遠隔監視の仕組みに関していただくご相談
遠隔監視の仕組みをつくり、運用するコストが高い

遠隔監視のありがちな費用見積
データセンター費用
ネットワーク費用
サーバー費用
アプリケーション費用
システム設計費用
システム開発費用
ドキュメント費用
保守・サポート費用
回線費用
初期コストランニングコスト
初期コスト＋ランニングコスト
の投資検討で悩むケースばかり
クラウドを活用することで
スモールスタートを

最近の IoT セキュリティにおける脅威
IoTデバイス向けランサムウェア
“WannaCry”
 ファイルを暗号化したので戻すためにはビッ
トコインでカネを払え、という要求がワーム
を通じて一気に広がった
 英国 NHS（国営保険サービス）、米国
FedEx、スペインの Telefonica、日本では日
立製作所、JR東日本などが被害に
マルウェアによるDDoS攻撃
“Mirai” ボットネット
 パスワードを出荷時のままにしているような
脆弱な IoT デバイスに感染してボットネット
を形成
 2016 年 10 月には CNN、Twitter、Netflix な
どの複数のサイトがダウンすることになった
自動車へのハッキング
Jeep Cherokee ハッキング
 無線回線からクルマに搭載されたコンポーネ
ント（ハンドル、エンジン、トランスミッシ
ョン等）を自在に操作できることが Black
Hat USA 2015 で公開された
 最終的に FCA 社（旧クライスラー社）は
140万台をリコール
重要インフラへのサイバーテロ
送電線ハッキング
 マルウェアへの感染を通じてリモートからシ
ステムを制御、30カ所の変電所のブレーカ
ー遮断による大規模な停電が、2015 年 12
月にウクライナ西部で発生
 電力だけでなく電話回線も障害が発生、22
万2千人に影響、復旧まで数時間
ペースメーカーの遠隔操作
モニタ装置の脆弱性
 米 St.Jude Medical 社の心臓ペースメーカー
などに使われているモニタ装置に脆弱性
 脆弱性が悪用されれば、埋め込まれた心臓装
置を遠隔操作、ペースを乱したり、ショック
を与えたり、などの可能性がある
POSシステムへのハッキング
個人情報の大量集出
 4000万件分のクレジットカード情報、7000
万件分の住所・電話番号・メールアドレスな
どの個人情報が流出
 最終的に CEO が辞任、対策コストは 1000
億円以上
「繋がなければ良いでしょう？」は正しいアプローチですか？

セキュリティ環境は変化する→継続的な対策
継続的な対策＝
設計開発時の対応＆サービス型アプローチの活用

データを貯めて、可視化する際のポイント
クラウドの活用でスモールスタートを
セキュリティ対策はサービスでまかなう
データ活用はメンテナンスと製品開発に

「データは付加価値実現に使いましょう」２

機械学習/AIによる高度な付加価値を実現する「AirInsight™」
IoTと機械学習で設備保全関連事業者様を支援する「AirInsight™ Maintenance」
 機械設備メーカー様・設備工事事業者様・設備メンテナンス事業者様の IoT/機械学習による設備点検診断
サービスの実現を支援する、SaaS型のIoTサービスです。
 お客様がサービス提供を行う上で必要なハードウェア・サービスを、あらかじめご用意しています。
 IoTや機械学習に余計な時間やコストを割くことなく、迅速に自社サービスのIoT化を実現できます。
顧客設備（工場、ビル等）
モーター
ポンプ
コンプレッサ等
冷蔵／冷凍機等
回転機設備
対象物に
取付
設備点検診断IoTサービス
etc...
無線センサー構成
有線センサー構成
設備健康度
の数値化
設備異常の検知
簡易設備管理
有線振動センサー
無線振動センサー
IoT GW
無線AP
故障予兆検知
IoT GW
モバイル回線
• お客様が保有する診断
ノウハウを弊社が機械
学習化します。
• 競合との差別化を容易
に実現できます。
AirInsight™ Maintenance
製品開発メンテナンスマーケティング

住友精密工業様：
回転機械を対象とした IoT と ML による故障予兆・検知の実証実験
実証実験概要：
住友精密工業様では、高圧クーラントポンプが故障に至る推移を検証するための装置・環境を構築し、
ユニアデックスは回転機械を対象としたIoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスを適用します
これらを3ヶ月間にわたって連続稼働させることで、高圧クーラントポンプが故障に至る過程を、
IoT/機械学習によって適切に検知できるかを検証します
出典：https://www.youtube.com/watch?v=HoPNGcvcGMg
高圧クーラントポンプ：工作機械によって切削加工を行う際、非削材と工具の間に
高圧クーラント液を直接噴射する機器。クーラント液中への金属粉の混入が避けら
れないため、耐久性の高い構造が求められている

回転系機器メーカーからいただくご相談：その１
製品が壊れると、いつでもどこからでも呼ばれるのが…

回転系機器メーカーからいただくご相談：その２
サービスビジネスを開始・拡大したい

安心サポートに向けて IoT 遠隔診断システムを！

遠隔診断の仕組みに関していただくご相談
遠隔診断にAI/機械学習をどう取り込めば良いのか？

「AIでなんとかなるでしょ？」

仮説検証からビジネスシナリオ確立へ
複数の仮説への継続的な検証～ビジネス化シナリオの確立
ビジネスモデル
オペレーションテクノロジー
PoC ⇒ PoB
何を診断するのか？
（異常／故障／使い方）
どう診断するのか？
（ヒト／AI／混合）データの分析手法は？
（BI／ML／DL）

「ひとりで悩まないでください」
IoT は１社で実現不可能 → 異なる業界の企業と共創を！
認識
センサー
カメラ
各種デバイス
モノ（デバイス）と
センサーなどとの
統合・管理
理解
ネットワーク
セキュリティ
デバイス管理
モノ（デバイス）の
接続と
セキュリティ対策
判断
データ収集・管理
画像処理
データ分析・解析
データ収集・管理
と
高度なデータ分析
アプリケーション
システム連携
AI・機械学習対応
行動
ビジネスにつながる
情報の活用
新たな価値創造

データを付加価値実現に使う際のポイント
いくつかの仮説を検証し、価値の創出へ
自社に合った良い仲間を見つけましょう
継続的な検証＝トライ＆エラーの重要性

製造業向けの活動：ご評価いただいています
受賞理由：
Azure IoT 関連サービスの活用を早期に開始し、マイクロソフト
米国本社の Azure IoT 開発チームとも連携。最新の IoT 関連テ
クノロジーの取り込みだけでなく、2016 年には複数のパートナ
ーとの共創から生まれた ”IoTエコシステムラボ” を開設し、多様
なお客様の PoC を継続的に支援。
この活動を通じて得た経験をベースに、製造業で特にニーズの高
いリモート・メンテナンスのシナリオに対して、小規模な PoC か
ら大規模な本番運用まで、日本の製造業のデジタル・トランスフ
ォーメーションを支える IoT 基盤 ”AirProduct Machine” の提供
を開始され、多くのお客様にご採用いただきました。
マイクロソフトジャパンパートナーオブザイヤー 2018
Manufacturing アワードを受賞

「付加価値の議論はトライ＆エラーで」３

IoT/AI 活用による養豚経営支援の取組み
養豚場の環境（温度、湿度など）
の見える化・快適化
出荷品質の
均一化・安全
出荷時期/出荷量
最適化・予測
豚の健康管理と
不具合早期発見
「人手不足時代」における養豚経営の勝者へ
経験と勘 ⇒ データ化・デジタル化 ⇒ 新たな価値の創出へ

PoC を実施した養豚場
 納田牧場（徳島県阿波市）
 主な特徴：
・生産から販売までワンストップ経営
・徳島名産の金時芋（規格外品）を活用
・ブランド豚「阿波の金時豚」としての販売
薬物を使用しない安心安全なブランド豚鳴門金時規格外品餌として利用

養豚市場の現状
※農林水産省生産局畜産部「畜産・酪農をめぐる情勢」平成30年2月資料から抜粋
１．豚肉の需給動向・平成12年度約150万トン→平成28年度約170万トン
２．豚枝肉卸売価格
(省令価格)
・平成23年度450円/kg→平成28年度528円/kg (約100kg/頭)
３．豚飼養戸数・頭数・平成20年度7.2千戸→平成29年度4.7千戸大規模化が進展
４．経営離脱状況
※酪農・肉用牛の数値データ
・高齢化・後継者問題が大半
需要/価格は安定的・大規模化・後継者問題！

PoC 実施内容
 養豚経営の重要な資源、“母豚（ぼとん）”にフォーカスをあてて実施。
１．母豚の生産能力向上へ（限られた人材での出荷頭数アップ＝売上げアップ）
２．出産検知による母豚の見守り（無看護分娩。出産には基本的に立ち会っていない）
デ
ジ
タ
ル
化
哺育期
間
(0-20
日)
離乳期
間
(20-30
日)
子豚育
成期間
(30-80
日)
肥育期
間
(80-
180日)
子豚の出荷
発情交配
妊娠
(114日)
出産
母豚の出産サイクル
ヒ
ト餌やり巡回
糞尿
清掃
交配
対応
温湿度
管理
出産
対応
病気
対応
ブ
タ
養豚場の環境
快適化
出荷品質の
均一化・安全
最適化・予測
「人手不足時代」
養豚経営の勝者へ

出産検知による母豚の見守り
 実証実験概要
 現状：
豚の出産は無看護分娩
⇒ 出産時に立ち会わない
⇒ 分娩時間の長時間化により死産数に影響
 目的：
映像データから母豚の活動状態を分析し、
出産の予兆を検知し、出産を予測する。
 内容：
 出産を前にした母豚のエリアに、カメラを設置
 カメラの映像データを取得し、データ分析を行う
 分析項目
 母豚の活動状況
映像データ映像データ
実際の映像
ユニアデックス動画画像分析システム
 動態検知プログラム
 データ分析プログラム
分析例
• 動いている
• 餌を食べている
• 立っている
• 座っている
• その他
映像データ
 構成イメージ
ビデオカメラ
（協力：東京エレクトロンデバイス様）

0:00:00
2:24:00
4:48:00
7:12:00
9:36:00
12:00:00
14:24:00
2月4日 2月5日 2月6日 2月7日 2月8日 2月9日 2月10日 2月11日 2月12日 2月13日
日別活動量遷移
出産予兆の分析

出産検知による母豚の見守り
出産前3日間の行動
 出産数時間前の活動分析
出産前の3日間：「立つ・座る」の状態が数時間継続
前日
2日前
3日前
数時間前に出産が近づいたことを予測できそう！
出産日の行動
出産日
出産4時間前頃から：「立つ・座る」を短い間隔で繰り返す（黄色枠）

PoC からの展開
出産検知による
母豚の見守り
・画像解析により、行動特性を分析することで、
日単位/時間単位の出産予兆を検知できる可能性
がある
・データ蓄積による精度の向上
・出産中の子豚検知による出産検知
・子豚の活動量分析による健康管理
 PoC 実施結果～今後
養豚場の環境（温度、湿度など）
の見える化・快適化
出荷品質の
均一化・安全
最適化・予測
「人手不足時代」における養豚経営の勝者へ
継続的な仮説検証を通じて
母豚の
生産能力向上
・生産能力には体温が影響
・温度管理により生産能力向上に繋がる
・飼育地域に応じた品種選びが重要
・母豚体温データの信頼性をあげる
・細かなデータ分析
産歴/季節変動/母豚受胎状況と体温の相関
・サーモカメラ活用による病気早期発見

おいしい IoT & AI ビジネスづくりのご支援４

ライフサイクルにあわせたビジネス化支援
見えている課題の解決だけではなく、
新たな価値創造のシナリオを導き、
IoTによるビジネスの進化を実現します
デモ
シナリオ
体験
活用
シナリオ
具体化
PoC
実証実験
スモール
スタート
全社導入
IoTエコシステムラボ IoTビジネスプラットフォーム

IoT エコシステムラボ
IoTを活用した新たな価値創造の実現
オープンイノベーションをもたらす共創パートナーとのビジネス共創
共創
パートナー
IoT活用
検討企業
ユニア
デックス
活用シナリオ
デモ
共同創出
リファレンス
モデル
共同創出
活用シナリオ
デモ
体感・議論
お客様個別
活用シナリオ
具体化
PoC
実証実験
実施・評価
①「ビジネス共創」の場
②「利活用検討」の場
IoT エコシステムラボ
IoT活用
ビジネスの
展開/進化へ

共創パートナー
• アイフォーコム東京株式会社
• アイホン株式会社
• アヴネット株式会社
• 株式会社アルゴテック
• アルプス電気株式会社
• イサナドットネット株式会社
• インヴェンティット株式会社
• 株式会社インフィック・コミュニケーションズ
• NTTコミュニケーションズ株式会社
• 株式会社NTTドコモ
• 加賀デバイス株式会社
• 兼松コミュニケーションズ株式会社
• 株式会社コンテック
• 三協インタナショナル株式会社
• シスコシステムズ合同会社
• シャープ株式会社
• ジャスパー（シスコシステムズ IoTソフトウェア・プラット
フォーム部門）
• 株式会社セカンドファクトリー
• 株式会社セキュア
• 株式会社セゾン情報システムズ
• センシリオン株式会社
• ソフトバンク株式会社
• 株式会社ソラコム
• 大日本印刷株式会社
• 株式会社たけびし
• Tangerine株式会社
• 株式会社椿本チエイン
• 株式会社ディケイエイチ
• テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
• Telenor Connexion AB
• 東京エレクトロンデバイス株式会社
• 株式会社ナレッジコミュニケーション
• 日本写真印刷株式会社
• 日本マイクロソフト株式会社
• ビープラッツ株式会社
• 株式会社日立製作所
• FogHorn Systems
• 株式会社Phone Appli
• ぷらっとホーム株式会社
• ブレインズテクノロジー株式会社
• 澪標アナリティクス株式会社
• 三井物産エレクトロニクス株式会社
• ミヨシ電子株式会社
• 安川情報システム株式会社（五十音順、敬称略）
今後も順次拡大予定

PoC検証支援サービス
 お客様個別の活用シナリオ形成にむけた仮説検証プロセスの実施
可視化
データ分析
最適化
機械学習
サービス
ビジネス
結果の出るPoCの実現に向けて
事前にワークショップを実施
IoTキーワード

ライフサイクルにあわせたビジネス化支援
見えている課題の解決だけではなく、
新たな価値創造のシナリオを導き、
IoTによるビジネスの進化を実現します
デモ
シナリオ
体験
活用
シナリオ
具体化
PoC
実証実験
スモール
スタート
全社導入
IoTエコシステムラボ IoTビジネスプラットフォーム

IoT プラットフォーム
広域／フィールドネットワーク
センサーデバイスカメラ・・・・・・
斜面状態
モニタリング
公共インフラ
監視
セキュリティ
監視
製造品
品質監視
設備機器
メンテナンス
効率化
製造設備稼働
の最適化
作業員
動線把握
フォークリフト
動体監視
顧客情報
把握
※
順次リリース
予定
データ収集
データ加工
データ蓄積
機械学習
デバイス管理
オープンデータ／
ビジネスデータ
連係
データ処理
分散基盤
画像収集
・解析
自然災害被害抑止
設備防犯／テロ抑止
製造現場効率化
設備老朽化安全対策
設備効率化対策
マーケティング精度向上
技術者・作業者
不足対策
・・・
社
会
課
題
POC
シ
ナ
リ
オ
IoT
プ
ラ
ッ
ト
フ
ォ
ー
ム
サ
ー
ビ
ス

商品/サービスのデジタル化：IoT ビジネス SaaS
 設備・施設の保全業務にお
ける IoT 化に向けて
 デジタル化されていない衛
生施設（個室トイレや排水
ポンプ等）の稼働状況を把
握
 設備稼働率・施設健全性を
向上、業務改善を実現
 自社製品のIoT化・クラウ
ド対応の実現に向けて
 産業用機械のデータ収集、
監視、稼動状態を可視化
 故障対応・保守業務を迅速
化・省力化
 スモールスタートし、柔軟
に拡張が可能
 IoT/機械学習による設備
点検診断サービス実現へ
 回転機械（モーター／ポン
プ／コンプレッサ）メーカ
ー、設備工事事業者の製品
・サービス価値の向上に
 迅速に自社サービスの IoT
化を実現
 デバイスの IoT/クラウド
対応の実現へ
 計測器、センサー等のデー
タ収集、可視化、遠隔操作
 デバイスを取扱うメーカー
との協業モデル
 独自ブランドによるサービ
ス展開が可能

現場のデジタル化：産業 IoT ソリューション
シスコ産業用
ネットワークソリューション
コネクティッドファクトリーの実現
高い信頼性とセキュリティを担保
位置検知ソリューション
(Wi-Fi, BLEなど）
製造・物流現場で作業する
人、フォークリフト、AGVなどの可視化
フォグコンピューティング
FogHorn ソリューション
エッジコンピューティングを
シンプルに実現

IoT/AIビジネスの共創：切磋琢磨するには
わらしべ長者のように、工夫と出会いがポイント

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