IoTプラットフォーム選びのポイントとは？成功する導入事例を解説

近年、企業の競争力向上や業務効率化を目指して、IoT（モノのインターネット）の導入が進んでいます。IoTを活用することで、データの「見える化」が可能となり、課題解決や新たな価値創出が期待されています。

本記事では、IoTプラットフォームの選び方や、成功事例について詳しく解説します。

IoTプラットフォームとは？

IoTプラットフォームは、IoTデバイスから収集されたデータを管理し、可視化や分析を行う基盤です。IoT導入を成功させるための中核的な役割を担っており、その選定がプロジェクトの成否を左右します。

以下は、IoTプラットフォームの主な役割です。

• デバイスの接続管理：IoT機器をインターネットに接続し、データを効率よく収集。
• データの可視化：リアルタイムでデータを表示し、状況を迅速に把握。
• データの分析・活用：収集したデータを活用し、効率化や問題解決を支援。

※IoTプラットフォームについてもっと詳しく知りたい方は、こちらのコラムがおすすめです。

IoTプラットフォーム選びの4つのポイント

IoTプラットフォームを選ぶ際には、以下の4つを重視しましょう。

１．簡単に導入できるか

専門知識が不要で、短期間で運用を開始できるプラットフォームを選びましょう。直感的な操作が可能なものが理想的です。

２．データの可視化機能

データの「見える化」は、IoT導入の最大のメリットです。分かりやすいダッシュボードやグラフ機能があるプラットフォームを選ぶと、現場状況を瞬時に把握できます。

３．コストパフォーマンス

初期費用や運用コストが予算に見合っているかを確認しましょう。必要な機能を抑えつつ、コスト効率の高い選択が重要です。

４．サポート体制

トラブル時に迅速に対応してくれるサポート体制を持つプラットフォームを選ぶことで、安心して運用できます。

実際に、IoTプラットフォームの比較をしている方は、こちらのコラムもおすすめです。

データの利活用ポイント

IoTプラットフォームの選定において、データの利活用は成功のカギを握ります。経済産業省の「データ利活用のポイント集」では、データ活用を推進するための重要な要素として、以下のポイントが挙げられています。

※参考文献：経済産業省「データ利活用のポイント集」

１．データの整備と標準化

データを正確に分析するためには、収集したデータの整備と標準化が不可欠です。IoTプラットフォームは、異なる機器からのデータを一元管理し、標準化する機能が求められます。

２．リアルタイムでのデータ活用

IoT導入において、データをリアルタイムで活用できる環境を整えることが重要です。これにより、即座に状況把握や迅速な意思決定が可能となり、業務の効率化やコスト削減に繋がります。

３．データセキュリティの確保

IoTプラットフォームを導入する際は、セキュリティ対策を強化することが求められます。収集したデータを安全に管理し、外部からの不正アクセスを防ぐことが重要です。

IoTプラットフォーム導入の成功事例

以下は、IoTプラットフォームを導入することで想定される成功事例です。

事例１：製造業の生産性向上

ある製造業の企業では、生産ラインの稼働率が低下していることが課題でした。
そこでIoTプラットフォームを導入し、以下を実現しました。

• 課題：生産ラインの稼働率低下とダウンタイムの原因が不明確。
• 解決策：IoTプラットフォームで稼働データをリアルタイム監視。
• 成果：生産効率が20%向上し、メンテナンスコスト削減に成功。

事例２：物流業の品質管理向上

物流業界では、輸送中の温度管理が不十分で、商品劣化のリスクがありました。
IoTを活用した結果、以下のような成果を得ました。

• 課題：輸送中の温度管理が不十分で商品劣化リスクが高い。
• 解決策：IoTプラットフォームで温度センサーを監視し異常通知。
• 成果：品質管理改善でクレーム件数50%減少、顧客満足度向上。

IoT導入を成功させるプロセス

IoT導入を成功させるためには、計画から運用までのプロセスを明確にし、段階的に進めることが重要です。以下のステップと注意点を参考にしてください。

１．ゴールの設定

• 課題の明確化（例：稼働率向上、コスト削減）
• 測定可能な目標（KPI）の設定
• ステークホルダー間でゴールを共有
  
  

２．スモールスタートで試験運用

• 一部の設備や工程で効果を測定
• デバイスの適合性やプラットフォームの使い勝手を検証
  
  

３．社内での共有と教育

• IoT導入の目的やメリットを社員に周知
• 実践的なトレーニングやマニュアルを提供
  
  

４．データの活用と運用改善

• 定期的なデータ分析とPDCAサイクルの実施
• 継続的にプラットフォームや運用方法を見直し