IoTデータを分析する方法・手順・メリットを徹底解説
近年、製造・物流・小売・医療など、あらゆる業界でIoT（モノのインターネット）によるデータ活用が進んでいます。センサーや機器から得られる情報を分析することで、現場の課題を可視化し、生産性や品質を高める企業が増えています。
本記事では、IoTデータの基本的な特徴から、分析手順、得られるメリット、IoTデータ分析を導入するポイントまでわかりやすく解説します。
IoTとは？
IoT（Internet of Things）とは、センサーや機器などの「モノ」がインターネットを通じて相互に通信し、データを収集・共有する仕組みを指します。
たとえば、製造業では設備の稼働状況をリアルタイムで取得し、異常を検知することが可能になります。また、物流では輸送中の温度や位置情報を追跡し、品質を維持するためのデータ活用が進んでいます。
IoTによって、これまで見えなかった現場の情報を「データ」として可視化できるようになり、業務改善や生産性向上につながっています。
IoTデータが持つ特徴
IoTから得られるデータは、従来のシステムデータとは異なる性質を持ちます。センサーやデバイスごとに形式や周期が異なり、膨大かつリアルタイムに生成されるため、分析には特別な処理や設計が必要です。
ここでは、IoTデータの代表的な特徴を2つ紹介します。
多様性がある
IoTデータは、温度や湿度、振動、映像、位置情報など、多様な形式で構成されます。
一つのシステム内でも複数のセンサーが連携してデータを生成するため、データ形式や粒度にばらつきが生じやすいのが特徴です。こうしたデータを統合的に扱うには、適切なデータベース設計と前処理が欠かせません。多様なデータを掛け合わせることで、より深い洞察や新しいビジネス価値を生み出すことが可能になります。
欠損が見られる場合がある
IoTデータはリアルタイムで収集される一方、通信環境やセンサーの誤作動により、データが欠損することがあります。
欠損データをそのまま分析に使うと、誤った結論を導くおそれがあるため、補完や異常値の除去などのデータクレンジングが重要です。また、欠損が頻発する場合には、収集システムやセンサー配置の見直しも必要となります。
安定したデータ取得体制を整えることが、精度の高いIoT分析の第一歩です。
IoT開発を行う方法については、以下の記事で詳しく紹介しています。
IoT開発の始め方｜基礎知識から具体的な手順、開発事例まで徹底解説
IoTデータを分析する手順
IoTデータを効果的に活用するには、収集から分析、改善までの流れをシステムとして設計することが重要です。
単にデータを集めるだけでなく、正確に整理・保存し、分析結果を現場の改善に結びつける仕組みを構築することで、IoT導入の真価を発揮できます。
IoTデータ分析の手順として、以下の4ステップを紹介します。
- センサーやデバイスからデータを収集
- データの変換・抽出・保存
- データの可視化と分析
- 分析結果に基づいた改善・フォロー
各ステップごとに、詳しくみていきましょう。
1.センサーやデバイスからデータを収集
最初のステップは、IoT機器やセンサーを通じてデータを収集することです。
温度・振動・位置情報など、目的に応じたデータをリアルタイムで取得します。収集の際は、通信の安定性やセキュリティ確保が欠かせません。また、必要なデータのみを効率的に取得できるよう、収集範囲や頻度を適切に設定することがポイントです。高品質なデータを集めることで、後工程の分析精度が大きく向上します。
2.データの変換・抽出・保存
収集したIoTデータは、そのままでは形式や単位が異なり、分析に適しません。そこで行うのが「ETL（抽出・変換・ロード）」と呼ばれる処理です。
データを抽出し、形式を統一したうえで必要な情報を抽出・保存します。クラウドストレージやデータウェアハウスに蓄積することで、いつでもアクセス可能な環境を整えられます。正確で整理されたデータは、分析やAIモデル学習の基盤となります。
3.データの可視化と分析
整理されたデータをグラフやダッシュボードで可視化することで、現場の状況を直感的に把握できます。温度変化や稼働状況の推移などをリアルタイムに確認でき、異常傾向の早期発見にもつながります。
また、統計分析や機械学習を組み合わせることで、より高度な解析が可能です。可視化によって「どこに課題があるか」「どの工程を改善すべきか」を誰でも理解できるようになります。
4.分析結果に基づいた改善・フォロー
最後に、分析結果をもとに現場の改善施策を実行します。
たとえば、機械の異常傾向を検出した場合には、予防保全のスケジュールを見直したり、作業手順を最適化したりします。さらに、改善後のデータを継続的に収集・分析することで、PDCAサイクルを回すことが可能です。
IoTデータ分析は一度きりの作業ではなく、継続的な検証と改善によって効果を最大化できます。
IoTデータを分析するメリット
IoTデータを活用することで、これまで把握が難しかった現場の状況や稼働情報をリアルタイムに把握できるようになります。精度の高いデータ分析によって、業務効率化・品質向上・新たな価値創出といった多くのメリットが得られます。
IoTデータを分析するメリットについて、以下から詳しく紹介します。
24時間365日のモニタリングができる
IoTを活用すれば、センサーやネットワークを通じて設備・環境・製品の状態を24時間365日モニタリングできます。
人の手が届かない時間帯や場所でも自動的にデータを収集し、異常があれば即座に検知することが可能です。これにより、トラブルの早期発見や停止リスクの低減、安定稼働の維持が実現します。特に製造や物流など、稼働率が重要な業界で大きな効果を発揮します。
モノや人の動きの「見える化」ができる
IoTデータを分析することで、工場内の設備稼働、人の作業動線、在庫や商品の流れなどを「見える化」できます。データを時系列で可視化すれば、ムダな動作や停滞箇所を特定し、改善につなげることが可能です。
また、複数拠点のデータを統合することで、全体最適の判断も容易になります。現場感覚に頼らず、客観的なデータに基づいた改善活動を進められる点が大きな強みです。
自動化に必要なデータ基盤を形成できる
IoTデータの分析によって得られた知見は、将来的な自動化やスマートファクトリー化の基盤となります。
収集したデータを蓄積し、AIや機械学習モデルに活用することで、異常検知や需要予測などの高度な自動化が可能になります。つまり、IoTデータ分析は単なる現状把握にとどまらず、「次のステップ」である自動制御や最適化の土台を築く役割を果たします。
分析するIoTデータの例
IoTによって収集できるデータは非常に多岐にわたります。製造・物流・小売・医療など、業界によって重点的に活用するデータは異なりますが、いずれも業務の効率化や品質改善に役立ちます。
実際に多くの企業で分析・活用されているIoTデータの例として、以下が挙げられます。
- 在庫状況
- 行動履歴
- 生体情報や環境情報
- 位置情報
- 画像・映像データ
それぞれ、一つずつみていきましょう。
在庫状況
倉庫や店舗に設置したセンサーを通じて、商品の在庫量をリアルタイムで把握できます。これにより、過剰在庫や欠品を防ぎ、最適な在庫管理が可能になります。
自動補充システムと連携すれば、需要に応じた発注や仕入れの自動化も実現できます。特に小売・物流業界では、IoTによる在庫可視化がサプライチェーン全体の効率化に直結します。
行動履歴
IoTセンサーやビーコンを用いれば、人や車両、機械の行動履歴をデータとして取得できます。
たとえば、工場での作業員の動線を分析すれば、動きのムダを削減し生産性を高めることが可能です。また、小売店舗では来店客の滞在時間や購買行動を分析し、レイアウト改善や販促に活かせます。行動データの分析は、現場改善とマーケティングの両面で有効です。
生体情報や環境情報
温度・湿度・CO₂濃度などの環境データや、心拍・体温・睡眠状況といった生体情報もIoTによって取得できます。
これらのデータは、工場の作業環境管理や従業員の健康モニタリング、医療・介護分野での安全管理などに活用されています。異常値をリアルタイムで検知し、事故や健康被害の予防につなげることも可能です。
位置情報
GPSやビーコンを活用することで、車両・荷物・人の位置情報を正確に把握できます。
物流業界では輸送中のトレーサビリティ確保に役立ち、遅延や紛失を防止できます。また、工場内や建設現場では、作業者や機械の動きをリアルタイムで追跡し、安全管理や作業効率の向上に活用できます。
画像・映像データ
IoTカメラで撮影した画像や映像は、品質検査・監視・セキュリティ管理などに広く利用されています。AI画像解析と組み合わせることで、外観検査の自動化や不良品検出、危険行動の検知などを実現できます。
映像データは情報量が多いため、解析技術や通信環境の最適化も重要です。適切な解析により、現場の安全性や生産性を高める強力なツールとなります。
IoTデータ分析システムを導入するには？
IoTデータ分析システムの導入では、まず「どの課題を解決したいのか」を明確にすることが重要です。その上で、必要なセンサーや通信環境、クラウド基盤、可視化ツールなどを選定します。
自社での構築も可能ですが、IoTは機器選定・データ処理・セキュリティ設計など専門性が高いため、実績のある開発パートナーに依頼するのが確実です。シルク・ラボラトリなどの専門企業であれば、PoC（概念実証）から本格導入までを一貫して支援してもらえるため、短期間で成果を出しやすくなります。
IoTの導入からデータ分析まで「シルク・ラボラトリ」にお任せ
IoTデータの収集から解析、可視化システムの構築まで一貫対応できるのが、シルク・ラボラトリです。
AI・画像解析・IoT技術を組み合わせ、企業の課題や現場環境に合わせた最適なシステムを設計・開発します。たとえば、製造ラインの稼働データをリアルタイムで監視し、異常傾向を検出する仕組みや、センサー情報を統合して分析基盤を構築する事例もあります。
PoC段階からの検証にも柔軟に対応し、IoT導入効果を最大化できる支援体制が整っています。
シルク・ラボラトリの開発事例
ここでは、シルク・ラボラトリが実際に開発した解析技術の事例を紹介します。
詳細は、各タイトルのリンク先からご覧いただけます。
こちらは、風洞実験用の航空機モデルの変形量を、数千点のマーカーを用いてサブピクセル精度で自動識別・測定するシステム。手動では10点〜20点しか識別できなかったところを、ほぼ全点を自動で処理する仕組みを構築しています。
塗装膜厚を、ハイパースペクトルカメラと画像解析技術を用いて非接触・高速に計測するシステム開発の事例。現場の手作業による測定／ばらつき／記録管理の課題を解決しています。
このように、シルク・ラボラトリは広範な業界・多種多様な解析ニーズに応える実績を持ち、外観検査の自動化・画像解析システム構築を目的とする企業にとって、信頼できるパートナーです。
まとめ
IoTデータの分析は、単なる情報収集ではなく、企業の課題を可視化し、最適な意思決定を導くための重要なプロセスです。センサーやデバイスで収集した膨大なデータを整理・分析することで、現場の状況をリアルタイムに把握し、効率化・自動化を実現できます。導入には明確な目的設定とデータ基盤の構築が欠かせません。
専門知識が求められる領域のため、IoTや解析のノウハウを持つ「シルク・ラボラトリ」に相談することで、より確実で効果的なデータ活用が可能になります。
