　ウイングアーク１ｓｔ営業・カスタマーサクセス本部インダストリー企画営業統括部製造企画営業部 Light IoT推進グループ込山将大氏は「製造現場において活用されているデータは、整理された情報である20％であり、整理されていない80％の情報は活用されてこなかった」と語る。これらが活用できなかった理由としては「データが利用可能でなかった場合や、データの活用方法がなかったという課題があった。IoTや分析技術の進展によりこれらが解決されてきた」（込山氏）とする。

　これらを活用する手段として同社のノンプログラミングで活用できるソリューションなどを紹介。込山氏は「製造現場の整理されていない情報を活用するのは、以前は難しかったが、今はノンプログラミングでも利用できる仕組みなども生まれ、IoT導入のハードルは下がってきている。IoT活用を諦めていた企業でも導入できる環境が生まれてきている」と訴えた。

スマート工場を守るための脆弱性管理の必要性を訴えたテナブル

　テナブルネットワークセキュリティジャパンは「脆弱性管理の進化が止まらない～業界初、悪用される脆弱性の予測機能～」をテーマとし、企業全体で脆弱性を全て完璧になくすことが不可能であることを強調。悪用がされそうな脆弱性から優先的に対応を進める「脆弱性管理」の重要性を訴えた。

テナブルネットワークセキュリティジャパン Security Engineer 阿部淳平氏

　スマート工場や製品のIoT化などの流れの中、あらゆる機器がネットワーク化されていく中で欠かせないのがセキュリティの問題である。サイバー攻撃にはゼロデイ攻撃なども存在するが、多くの攻撃は既知のソフトウェアの脆弱性を狙って行われる。しかし、公開されている脆弱性だけを考えても数多く、毎年新しいものが日々公開されている状況だ。

　テナブルネットワークセキュリティジャパン Security Engineer 阿部淳平氏は「2018年に公開された脆弱性は1万6500個にも及ぶ。数万単位で使用される可能性があるIoTデバイスまで考えると企業単位で見ると数十万、数百万の脆弱性が存在することになる。これを全て対策するのは不可能に近い。そこで日常的に脆弱性を管理し、悪用される脆弱性に絞って優先的に対応するという考え方が重要になる」と語り、同社の脆弱性確認ツールの有用性を訴えた。

エッジからクラウドまで製造業のIoT活用を支援する日本マイクロソフト

　日本マイクロソフトは「マイクロソフトが推進するインテリジェント・エッジ＆クラウド」をテーマとし、エッジとクラウドをシームレスにつなぎ、一元的にデータ活用を進める価値を訴えた。

日本マイクロソフトエンタープライズ事業本部製造営業統括本部製造業ソリューション担当部長の鈴木靖隆氏

　IoTやAIなどのデータ活用では、大容量のデータを収納するストレージが必要であることに加えて、AIなどで必要になる演算能力を確保する意味でもクラウドの活用が必須となっている。一方で、クラウドでは、セキュリティ面やリアルタイム性への対応などで課題があり、特に工場などではエッジ側のみで処理するエッジコンピューティングなどが求められている。日本マイクロソフトでは、Windowsなどでエッジ側のソフトウェアを抱える他、Azureなどのクラウドを展開することから、これらをシームレスに活用する「インテリジェントクラウド、インテリジェントエッジ」というコンセプトを訴求する。

　日本マイクロソフトエンタープライズ事業本部製造営業統括本部製造業ソリューション担当部長の鈴木靖隆氏は「従来はデータを取りにくかったり、取れていたけど使えていなかったりしていたところで、利用できるようになった。データをインテリジェンスとして、実際の業務プロセスに組み込み、価値を生むことができるようになった。クラウドとエッジのハイブリッドな環境で、製造業のデジタル変革を支援していく」と語っている。

「予知保全をどう実現するか」を訴えた東京エレクトロンデバイス

　東京エレクトロンデバイスは「IoT/AI活用は実証から実装へ、予知保全を実現する現場力とAI力の勘所」をテーマとし、「予知保全」に特化し、現実的な実現方法とソリューションについて紹介した。

東京エレクトロンデバイス PB営業本部デジタルファクトリー営業部部長の神本光敬氏

　東京エレクトロンデバイス PB営業本部デジタルファクトリー営業部部長の神本光敬氏は「IoTといえば非常に幅広いが、価値を生む領域として注目されている大きなテーマがAIなどを活用した『予兆保全』である。具体的にテーマとして多いのは『設備の故障検知』と『部品の交換タイミングの最適化』『良品および不良品判定の最適化と要因分析』の3つの方向性での活用が求められている」と語る。

　これらの「予兆保全」に関するAI活用では、学習、PoC（概念実証）、本実証、実装の4つのステップを経て導入が進むが、神本氏は「データを活用するところに壁があると感じている。集めたデータを活用できないケースもある他、データを活用する技術者の問題、初期投資の問題などもある」と課題について述べる。

　これらを解決するには「Excelのように現場で自由にどんどん活用が進むようなAIツールが必要だ」（神本氏）とする。東京エレクトロンデバイスでは、IVIなどにも参加しこれらの「Excelのように使えるAIツール」の開発を推進していることを訴えた。

≫MONOist IoT Forumの過去の記事

製造業のデジタル変革は第2幕へ、「モノ+サービス」ビジネスをどう始動させるか
製造業のデジタル変革への動きは2018年も大きく進展した。しかし、それらは主に工場領域での動きが中心だった。ただ、工場だけで考えていては、デジタル化の価値は限定的なものにとどまる。2019年は製造業のデジタルサービス展開がいよいよ本格化する。
製造業は「価値」を提供するが、それが「モノ」である必要はない
製造業が生産する製品を販売するのでなく、サービスとして提供する――。そんな新たなビジネスモデルが注目を集めている。サービタイゼーション（Servitization、サービス化）と呼ばれるこの動きが広がる中、製造業は本当にサービス業に近くなっていくのか。インタビューを通じて“製造業のサービス化”の利点や問題点を洗い出す。本稿では、サービタイゼーションを研究するペンシルバニア大学教授モリス・コーヘン氏のインタビューをお伝えする。
製造業のサービス化、予兆保全は単なる「はじめの一歩」
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。しかし、そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第7回は、前回に引き続き「製造業のサービス化」についてご紹介します。
イノベーションを生み出す「デザイン思考」とは
現在、日本の製造業で求めらているイノベーションを生み出す上で重要な役割を果たすといわれているのが「デザイン思考」だ。本稿では、デザイン思考が求められている理由、デザイン思考の歴史、デザイン思考と従来型の思考との違いについて解説する。
コマツとランドログの事例に見る「デザイン思考」の実践
前編では、デザイン思考が求められている理由、デザイン思考の歴史、デザイン思考と従来型の思考との違いについて解説した。後編では、デザイン思考を実践するにあたり、押さえておきたいプロセスやその手法を、コマツが直面した課題やランドログのアプローチを中心に紹介していく。
「ものづくり白書」に見る、日本の製造業が持つべき4つの危機感
日本のものづくりの現状を示す「2018年版ものづくり白書」が公開された。本稿では、本文の第1部「ものづくり基盤技術の現状と課題」の内容を中心に、日本の製造業の現状や主要な課題、課題解決に向けた取り組みなどを2回に分けて紹介する。前編では、4つの危機感の詳細とともに日本の製造業が直面する2つの主要課題について取り上げる。