データ、センサー、効率：IoTとIIoTの比較 - 消費者向けネットワークと産業向けネットワーク - 画像：Xpert.Digital
スマートホームからスマート工場、スマート物流まで: IoTとIIoTが世界をどのように繋ぐのか
センサーとネットワーク：IoTとIIoTの未来への洞察
モノのインターネット（IoT）と産業用IoT（IIoT）は、インターネットを介してデバイスを接続するという密接に関連した概念です。どちらの技術もセンサー、データ、ネットワークを活用してシステムの効率化を図りますが、適用分野、目標、技術要件は根本的に異なります。IoTは主にエンドユーザーを対象とし、スマートホームやウェアラブルなどの日常的なアプリケーションをサポートするのに対し、IIoTは産業プロセスと生産ワークフローの最適化に重点を置いています。
IIoTの起源
「インダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）」という用語は、ゼネラル・エレクトリック（GE）によって広く使われました。2012年、GEは産業プロセスにおけるデジタル化とネットワーク化を推進する取り組みの一環として、この用語を導入しました。主な目標は、ネットワーク化された機械、高度なセンサー、そしてデータ駆動型分析を活用することで、産業効率を向上させ、新たなビジネスモデルを実現することでした。この発展は、生産プロセスの自動化とデジタル化を基盤とする、いわゆる第四次産業革命、いわゆる「インダストリー4.0」の一部でした。
IIoTはIoTの一般的な概念を基盤としていますが、産業用途に特化して拡張されています。リアルタイムデータの活用による効率向上とコスト削減が不可欠な現代の製造業、物流、エネルギー供給などの産業において、IIoTは重要な役割を果たしています。
に適し：
IoTとIIoTの違い
範囲
IoT
モノのインターネット（IoT）は主に消費者を対象としており、日常的な用途で利用されています。例としては、スマートホーム、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイス、スマートサーモスタットや照明システムなどのコネクテッド家電などが挙げられます。IoTの主な目的は、日常生活における快適性と効率性を向上させることです。例えば、食料品を自動的に再注文する冷蔵庫や、居住者の存在に応じて暖房システムを調整するシステムなどが挙げられます。
産業IoT
一方、産業用IoT（Industrial Internet of Things）は、産業環境で利用されています。例えば、製造業では生産プロセスの最適化、物流業ではサプライチェーンの監視、農業では灌漑システムの自動化などに活用されています。また、エネルギー供給や鉱業といった分野でも、IIoTは中心的な役割を果たしています。ここでの目標は、プロセスの効率化だけでなく、予知保全によってダウンタイムを最小限に抑え、高額な修理を回避することです。
に適し：
目標
IoT
IoTの主な目的は、消費者の生活をより便利で効率的にすることです。典型的な例としては、スマートフォンによる家電のリモートコントロールや、フィットネストラッカーやスマート血圧計などのウェアラブルデバイスによる健康データのモニタリングなどが挙げられます。
産業IoT
一方、IIoTは運用効率の向上と生産プロセスの最適化を目指しています。センサーを活用することで、機械を監視し、問題を早期に検知し、適切なタイミングでメンテナンスを実施することができます。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を向上させることができます。さらに、IIoTはより正確でリアルタイムな機械制御と、より効率的なリソース活用を可能にします。
テクノロジーと複雑さ
IoT
IoTを支える技術は、比較的シンプルなものが多いです。使用されるデバイスは、Wi-FiやBluetoothを使って通信し、比較的少量のデータを生成します。典型的な例としては、住人の好みに合わせて室内の温度を調節するスマートサーモスタットが挙げられます。
産業IoT
対照的に、IIoTシステムははるかに複雑です。高精度のセンサーとアクチュエータを活用し、膨大な量のデータをリアルタイムで取得する必要があります。これらのデータは、予知保全や生産ライン全体の最適化といった重要なアプリケーションに利用されることが多くあります。マシンツーマシン（M2M）通信、ビッグデータ、機械学習といった技術は、IIoTにおいて中心的な役割を果たしています。これらの技術により、企業は様々なソースから膨大な量のデータを分析し、ビジネスプロセスに役立つ貴重な知見を導き出すことができます。
データ要件
IoT
IoTで生成されるデータ量は通常、管理可能な範囲に収まります。これらのアプリケーションは、スマートフォンで照明を点灯するといった単純なものが多いため、データの保存と処理に対する要件も比較的低くなります。
産業IoT
対照的に、産業用IoT（IIoT）は、はるかに大量のデータを生成します。産業プロセスでは継続的な監視が必要であり、膨大な量のセンサーデータが生成されます。これらのデータは保存するだけでなく、リアルタイムで処理する必要があります。ここでビッグデータ技術と、機械学習や人工知能（AI）といった高度な分析手法が活用され、収集されたデータから貴重な情報を導き出すことが可能になります。
対象読者
IoT
IoTのターゲットグループは主にエンドユーザー（B2C）です。これらの消費者は、スマート家電や健康状態をモニタリングするウェアラブルデバイスなど、ネットワーク化されたデバイスを通じて日常生活を簡素化したいと考えています。
産業IoT
一方、IIoTは企業（B2B）、特に産業分野を対象としています。これらの企業は、生産プロセスの効率化とコスト削減に取り組んでいます。例えば、自動車メーカーはネットワーク化された機械を活用して生産ラインを最適化し、物流会社はリアルタイムデータを活用してサプライチェーンの監視を強化しています。
大量のデータをリアルタイムで処理するためのインフラストラクチャ
IoTは日常生活をより便利にすることを目的としていますが、IIoTには大量のデータをリアルタイムで処理するための堅牢なインフラストラクチャが必要です。産業用アプリケーションでは、膨大な量のセンサーデータを継続的に収集・分析し、多くの場合遅延なく分析することで、迅速な意思決定を可能にする必要があります。
こうした膨大なデータを処理するには、オンサイト（エッジコンピューティング）とクラウドの両方において、ネットワークとコンピューティング能力に高い負荷がかかります。エッジコンピューティングはIIoTの文脈において特別な役割を果たします。エッジコンピューティングにより、企業はデータを長距離の中央サーバーに送信することなく、データが生成された場所（例えば、機械）で直接処理できるようになります。
さらに、サイバーセキュリティはIIoT分野において極めて重要な課題です。産業プラントのネットワーク化が進み、機密データのやり取りが増えるにつれて、サイバー攻撃のリスクも大幅に高まります。そのため、企業は外部からの脅威と内部の脆弱性の両方から、自社のネットワークを適切に保護する必要があります。
モノのインターネット（IoT）は主に消費者向けであり、日常的なアプリケーションをサポートします。一方、産業用IoT（IIoT）は、生産ワークフローの最適化と運用効率の向上を目的として、産業プロセスに焦点を当てています。どちらのコンセプトも、センサーやネットワークといった類似の技術に基づいていますが、適用分野や技術的な複雑さは大きく異なります。
IIoT は、特に第 4 次産業革命の文脈において中心的な役割を果たしており、産業プロセスの効率化や新しいビジネス モデルの実現に大きく貢献し続けるでしょう。
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