「データで儲ける」ってどういうこと? ー八子知礼×小泉耕二【第10回】

IoTNEWS代表の小泉耕二と、株式会社ウフルCIO/株式会社アールジーン社外取締役の八子知礼が、IoT・AIに関わるさまざまなテーマについて月1回、公開ディスカッションを行う連載企画。本稿では、第10回をお届けする。

デジタル化が進んだ世の中では、現実世界のさまざまな出来事やしくみがデジタル空間に「コピー」され、ヒトの脳では追い付かない複雑な事象の原因を分析したり、未来を予測したりできると考えられている。

人間がテクノロジーを進化させ続ける限り、そのような未来は必ず来るだろう。

そうすると、ビジネスの世界では自社が持つ「デジタルデータ」を他社に販売するという新しいビジネスモデルが想定しうる。実際に、昨年の11月に経産省などが主導で「データ流通推進協議会」(DTA)を設立するなど、制度づくりも本格的に始まっている。

しかし、自社の足元の事業を見た時に、データの売買によって商売を行うイメージを持てる企業は多くはないはずだ。そもそもデータを持っていない、持っていてもそれが価値のあるデータなのかわからないといった状態では、とても重い腰を上げてデータ中心のビジネスモデルには切り替えにくい。

「データを活用してお金を儲ける」とは、どういうことなのだろうか。企業はまず何から始めればいいのだろうか。八子と小泉が議論した。

そもそも、何のデータをどれだけ集めればいいのか

小泉: 前回は「プラットフォームはなぜ必要か」というテーマで議論をしましたが、今回はその続きとして、プラットフォーム上で行うデータの連携や売買についてお話ししていきたいと思います。

その前に八子さんにお聞きしたいのですが、IoTによってデータがどんどんたまっていく一方で、そのデータをどう活用するかが大事であると言われます。「データを活用する」とは、具体的にどういうことを指すのでしょうか。

八子: 一つは、BIツールなどで現場の状況を可視化し、何が起きているのかを人間が把握すること。もう一つは、未来を予測して次の打ち手を考えること、これが一般に、「データを活用する」ということです。

小泉: その際、どのようなデータが必要でしょうか。例えば、機械の「温度」のような単一のデータをたくさん集めると故障の予兆がわかるかもしれませんが、そんなに単純なケースばかりではありません。

八子: そうですね。例えば工場の設備においても、温度だけではなく湿度や騒音、騒音によって起こる振動。さらに、その振動は設備の固有振動なのか、環境による振動なのかなど、色々なパラメータを複合的に取ってきて、相関関係を分析しなければ、活用は難しいでしょう。

小泉: 色々なパラメータがあって初めて、複雑な事象に対しても「予測」ができるのでしょうか。

八子: それは実空間上で起こっていることですから、私たちでもある程度頭の中で分析することはできます。しかし、「それが本当にそうなのか」ということを、集まってきたデータをもとに判断したり、将来を予測したりしようとすると、さすがに色々なパラメータが必要になります。

小泉: 「色々なデータ」と言っても、どのデータを取ればいいのかよくわからないというケースが多いと思います。

例えば機械の故障について分析しようとした時に、「温度」と「加速度」のデータは必要だなということは、感覚としてわかります。故障する機械は温度が高くなったり、振動が大きくなったりするということがイメージできるからです。

ただ、「そこに湿度も必要だ」などと言われると、よくわからなくなります。あくまで端的な一つの例ですが。

八子: それはまず、「機械そのものの故障」か「機械から生産される製品の精度」か、どちらを重点的に見たいのかで取得するデータが変わってきます。

例えば、金属を切断し、最後にメッキで仕上げるような工程の場合には湿度によってメッキの付き方(厚み)が変わってきますが、メッキに使う機械の故障状態を湿気で判断できるのかどうかは、また違う話です。

小泉: なるほど。そうすると、まずはこれまで現場でやってきた人たちが、ある程度このパラメータは必要だと感覚的にわかっているところから取るということが大事ですね。その結果、このパラメータが効いている、効いていないということを一つ一つ見ていくのがよいかと。

「データで儲ける」ってどういうこと? —八子知礼×小泉耕二
株式会社アールジーン社外取締役/株式会社ウフルCIO(チーフ・イノベーション・オフィサー) 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

八子: (IoTの事例として有名な)GEの航空エンジンでは、数百あるセンサーの値を分析し、故障予知につなげたり、燃料の消費を減らす航路情報を把握したりできたわけですが、そこに使われたのはほんの数十のセンサーしかないという話を聞いています。

小泉: では、まずはたくさんデータを集めてみて、そこから絞っていくというのがいいのでしょうか。

八子: そうですね。あとは、小さな環境からまずは始めるのがいいでしょう。ある設備に10個のセンサー、他の設備にも10個のセンサーを付けるというように、それぞれでデータを集め、いったん集約します。すると、全体がパズルのようになり、抜けているピースが見つかります。それをあとから埋めていく、あるいは相関関係に入ってこないパラメータについては外していくという流れですね。

小泉: そうすると、かなり時間がかかりそうですね。安いセンサーを付けてすぐに結果が欲しいというパターンは別途あるにしても、GEのような付加価値が欲しいのであれば、やはりある程度の数が必要になりますね。

八子: 「その会社が何をしたいのか」という目的にも寄ると思いますよ。工程の歩留まりを改善するということであれば、機械に入ってくるところと出ていくところのタイムスタンプを取っていれば、ボトルネックはすぐ見つかります。その場合には、高度な分析は必要ありません。

一方、機械の加工状態を見るといった場合には、高度な分析が必要ですから、パラメータの数も増えることになります。

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