IoTの活用とデータ収集方法は？基礎知識や注意点も解説

IoTは、さまざまな「もの」をインターネットに接続させる技術です。接続したデバイスからデータを収集すれば、状況の確認や予測ができます。

近年、IoTを活用した製品やサービスが増加し、社会に浸透し始めていますが、IoTの活用やデータ収集がどのように行われているのかは知らない方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、IoTの基本情報や導入のメリット、データ収集の方法、注意点を紹介します。ぜひ参考にしてください。

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IoTの基礎知識

IoTは、日々変化する社会環境やビジネス環境に対応できるデジタル技術です。日常生活にも多く取り入れられており、商品やサービスの閲覧履歴、カーナビや運送業務に利用されるGPS機能などもIoTを活用しています。

ここでは、IoTの基本的な知識、導入の目的やメリットを解説します。収集できるデータの種類も紹介するので参考にしてください。

IoTとは？

IoTは「Internet of Things」の略称で、さまざまな「もの」をインターネットに接続させる技術です。スマートフォン、タブレット端末、テレビ、掃除機、スマートスピーカーなど、多くのデジタル情報家電に接続されています。AIやクラウドなどと同様に、デジタルビジネスの変革に欠かせません。

また、IoTの中で特に産業用途に特化した基盤システムは「IoTプラットフォーム」と呼ばれます。クラウドサーバーとエッジサーバーの2つのレイヤに分類されており、目的や用途によって選択が可能です。

IoTを導入する目的やメリット

IoTは、社会環境やビジネス環境の変化に対応する「DX」の実現に欠かせない技術です。ビジネスの効率化と迅速化、手間やコストの軽減など複合的な効果が見込めます。

導入のメリットは、さまざまな「もの」からデータを交換できることです。インターネットに接続した「もの」からデータを入手すれば、状況の確認や予測などが可能になります。

データを秒速で取得できることや、膨大な量のデータを必要な情報だけ効率的に収集できることも魅力です。

IoTで収集できるデータの種類

IoTで「もの」を使って収集できるデータには、さまざまな種類があります。接続するセンサーによって収集できるデータや活用方法は異なりますが、代表的な種類は下記の表を参考にしてください。

IoTでのデータ収集方法は？

IoT技術を活用してデータを収集するには、データを収集するデバイスの選定、データの抽出・変換など多くの行程があります。必要な情報を正確に入手するため、収集方法はしっかりと把握しておきましょう。

ここでは、データ収集の流れを紹介します。

1.収集するデータとIoTデバイスの決定

IoTを活用したデータ収集では、まずデータを収集する目的を明確にしましょう。課題を設定し、解決のために何が必要なのかを考えます。

また、目的によって導入するIoTデバイスが異なるため、デバイス（センサーやカメラ）がどのようなデータを収集できるかを把握しておくことも必要です。効率よくデータを収集するために、IoTデバイスをどこに導入するのが最適なのかも検討しましょう。

2.データの分析・加工方法を検討

IoTで収集したデータを活用するには、分析と加工が必要です。データの分析や可視化には、アプリケーションを用います。収集したデータをどのように使うかによって分析方法や加工方法が異なるため、搭載するアプリケーションは慎重に選択しましょう。

また、データの処理方法を決定したら、IoTシステムの構築が必要です。IoTデバイス、アプリケーション、データを蓄積するサーバーを活用して、IoTシステムを構築します。このシステムの基盤として利用できるものが、IoTプラットフォームです。

3.IoTデバイスからデータを収集・転送

IoTシステムが構築できたら、導入したデバイスから温度・湿度・振動・音・行動・画像・位置などのデータを収集します。

収集したデータは、そのまま転送されると大きな負荷がかかり通信に支障が生じる場合があります。そのため、中継システムとなるIoTゲートウェイを通し、サーバーやクラウドに転送される仕組みです。

4.データの抽出と変換

保存先に転送されたデータから必要な情報を抽出します。収集したデータは型式が多種多様なため、IoTシステムで利用しやすいよう変換が必要です。この作業は、Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（書き出し）で「ETL処理」と呼ばれています。

ETL処理は、フォーマットの変更だけではなく、重複データの削除や類似情報の検証、変換ルールによるカテゴリーの分類なども含まれます。

5.データを分析・可視化

ETL処理が完了したデータは、IoTシステムに導入したアプリケーションを使って分析・可視化します。用途に応じて、パレート図・特性要因図・グラフ・管理図・チェックシート・ヒストグラム・散布図などの分析手法を使用すると分かりやすいでしょう。

AIや機械学習での分析ツールを搭載したアプリケーションを活用すれば、より可視化しやすくなります。

IoTを使ったデータ収集の注意点

IoTを活用したデータ収集は、精度の高さ、保存状況、分析や可視化が容易であるといったメリットがあり、従来のやり方よりも効率の良い手法です。

しかし、その分システムの構築やデータ処理に関しては難点もあります。そこでここでは、IoTを活用したデータ収集の注意点を紹介します。

必要なデータの確認と選別

IoTを使ってデータを収集するなら、IoTデバイスの機能と必要なデータの範囲は事前に把握・検討しておきましょう。

データがうまく収集できない場合は「選択したIoTデバイスが必要なデータを収集しない」「IoTデバイスの設置場所が異なる」「サンプリング間隔が広くてデータの品質が低い」などの原因が当てはまります。

収集したデータが使えないこともあるため、事前にしっかりと計画しましょう。

収集したデータは変換が必要

データを収集するIoTデバイスは、さまざまなメーカーから発売されています。そのため、搭載されているOS（基本ソフト）も多種多様です。

OS（基本ソフト）が異なると、収集するデータのフォーマットも異なります。分析するためには、適切な形式への変換が必要です。

収集したデータは、分析前に変換が必要なことを把握し、変換のためのアプリケーションやツールをピックアップしておきましょう。

欠損データ・異常データがある場合がある

収集したデータには、欠損や異常がある場合もあります。欠損データや異常データが出る理由はさまざまですが、ネットワークの不具合やIoTデバイス自体の故障などが考えられるでしょう。

データが欠損したり異常値が出たりすると、統計的処理ができなくなります。 結果にバイアスが生じる可能性があるため、分析前に除去し、予測値で補完するなどの対策が必要です。

収集データを活用するにはTRYETINGの『UMWELT』がおすすめ！

IoTで収集したデータを活用するなら、TRYETINGの『UMWELT』がおすすめです。UMWELTは、ノーコードで利用できるIoTプラットフォームです。導入することで企業の業務効率化を叶えます。

ここでは、UMWELTを導入すると実現できる3つのことを詳しく紹介します。

データ収集と処理の自動化ができる

UMWELTでは、複雑で手間のかかるデータ収集や分析の前処理は自動化されます。CSVデータの結合や変換などの処理ができる他、欠損値のデータクレンジングも可能です。

解析に必要なアルゴリズムが搭載されているので、データを分析する前処理の行程を大幅に削減できます。

また、カスタマーサービスによるレシピ構築代行サポートもご用意しています。データの前処理がうまくできない、精度の良い予測結果を出せないなど、お困りの際には、ぜひご活用ください。

機械学習や需要予測などの計算・解析ができる

UMWELTには、機械学習、需要予測、安全在庫計算などのアルゴリズムが搭載されています。プログラミング不要で簡単に使えるシステムです。

商品の販売数量や来店客数の予測、在庫管理など、さまざまな用途で利用できます。

また、AI＋でデータを追加収集すれば、イベント時などの細かい要因を考慮した需要予測も可能です。

解析結果の結合とスムーズな導入

UMWELTでは、APIを使って現場で利用されているExcelやGoogle スプレッドシートなどのCSVデータとスムーズに結合・変換ができます。

また、データの計算結果をBIツールと連携させることで、分析結果や計算の可視化も可能です。

出力したい情報をPDF化すれば、メールやFAXで自動送付もできます。各店舗やパソコンがない取引先への書類送付にも役立ちます。

まとめ

IoTを使ったデータ収集は、社会環境やビジネス環境の変化に対応できるデジタル技術です。収集したデータの活用で、デジタルビジネスの効率化が目指せます。

IoTで収集したデータを上手に活用するなら、TRYETINGの『UMWELT』をご利用ください。データ分析の前処理、ノーコードでの機械学習や需要予測、データの連携や結合ができます。

カスタマーサクセスによるサポートや、プロジェクトが自走するまで専門家が伴走するプランもご用意していますので、お気軽にお問い合わせください。

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