モノ同士の通信はもともと、通信モジュールを機器や自動車などに搭載し、自動的にデータを収集する「M2M」（Machine to Machine）システムの考え方である。国内ではこれまでにも、M2M技術を用いたICTソリューションが存在していた。だが、今またIoTという言葉で新たに注目されるその背景には、幾つかの点が考えられる。

　1点目は、モバイルネットワーク環境の充実である。

　センサーネットワークを張り巡らし、M2Mソリューションを実現するには、大量の通信モジュールが必要となり、通信コストがネックになる。また、従来のM2Mは、簡単なデータのやりとりだけに限定したソリューションが多かった。昨今では、モジュールの低価格化と通信の高速化により、リアルタイム性やコンテンツのリッチ化も含めた、新しい発想でのソリューションも検討できる土壌が整いつつある。

　2点目は、スマートデバイスとクラウドコンピューティングの出現だ。

　従来、機器の管理・制御などに使われるデバイスは組み込み型が多く、煩雑なアーキテクチャになりがちだった。それが、昨今の「Android」や「iOS」を代表するスマートデバイスにより、比較的廉価であり、かつ分かりやすいインタフェースで構築可能となった。その結果として、コンシューマーの領域まで含めた適用の可能性も期待できる。

　3点目は、インメモリなどの高性能ハードウェアと分析技術の進化である。

　最後に重要な点は、機器自体が取得可能なデータを分析に活用可能になったことだ。このところ注目の「ビッグデータ」の流れと相まって、IoTが成長分野として期待される理由の1つである。

活用が進むIoTの具体例

　前述の通り、M2Mの領域では、既にさまざま用途で活用が始まっている。業務効率化や自然災害への対策などから、今後も需要が拡大するとともに、用途開拓が進んでいくだろう。現在、活用が進んでいる分野としては、以下が挙げられる。

• 電気、水道などのスマートメーター（検針測定の遠隔実施）
• テレマティクスなどの自動車車載機（GPS、位置情報、走行データ）
• 自動販売機（在庫の遠隔把握）
• 大型機器の位置情報、遠隔監視（コマツなどの例が有名）
• 環境モニタリング（温度・湿度・放射能などのセンサーデータの遠隔モニタリング）

2．IoT（M2M）の市場規模とマーケットの予測

　注目が高まるIoTであるが、その成長規模はどの程度だろうか？　従来のM2Mでの成長率からその可能性を言及したい。

M2Mの市場成長予測

　まずは成長率だが、M2Mの市場としてみても、2015年には約3300億円規模の市場に成長することが予想されている。また別の調査では、年率20～50％の成長を続け、2018年には1兆円規模の市場にまで成長すると予想するものもある。成長のけん引役としては、サービスレイヤーを予想する声が多く、従来のネットワーク部分やモジュール部分の成長を大きく上回ると見込まれている。

図2：M2Mの市場規模（成長予測）《クリックで拡大》

グローバルでの市場規模

　次にマーケット領域および地域にも言及したい。国・地域別では、これまでもM2Mの活用が盛んな北米および欧州での市場が最も大きい状況である。特に北米では、テレマティクス領域での市場規模が大きい。また、スマートシティなどが活発な中国では、インテリジェンスビルディングといった地域特性がある。今後の成長が期待される東南アジア地域では、日本企業による生産拠点進出／強化という最近の状況から、物流生産管理の領域が注目である。

図3：国別・業種別規模（予測）《クリックで拡大》

　上記は、M2Mの市場規模としての考察であり、IoTによって今後の発展が期待されるビッグデータなどの市場は考慮していない。その部分については次回、詳細に説明したい。

3．IoTによるICTマーケットの変化、利用者への影響

　それでは、M2Mという従来の概念を超え、IoTという新たな発想がもたらすICTの世界では、どのようなマーケットの変化や利用者への影響があるのだろうか？　主な変化や影響について考察していこう。

センサーネットワークによる新しい生活価値・効果の創出

　M2Mというと、従来は企業向けソリューションという意味合いが強い領域だった。だが、IoTは、個人と企業の垣根を越えた、新しい発想のサービスや価値の創出が期待できる。具体的には、家電機器などをネットワークにつないだスマートライフ、防犯カメラや火災などの偶発的事象に対する効果的な防災・リスクの把握などだ。

　また、家庭内ネットワークにおける、機器の利用状況や消費者の動きを把握できれば、機器の製造会社や消費財を提供する流通業者にとっては、非常に有用なマーケティングデータとなり得る。その点でも、価値提供の拡大が期待できる領域といえる。

マルチデバイス×マルチネットワークを支える共通プラットフォーム

　M2MからIoTへの発想の広がりで最も重要となる点は、「どのデバイス」も「いつでも」「どこでも」ネットワーク上に存在していることである。そのため、利用者が意識することなく、スムーズに活用できる汎用的な基盤の確立が非常に重要となる。

リアルタイムマネジメントの実現

　企業向けソリューションの領域では、サプライチェーンのプロセスや物流網、店舗の繁忙など、これまでも可視化していたものの、限定的かつタイムラグが原因で十分に活用できていなかった情報が把握可能になる。そのため、ここにきて「リアルタイム経営」というキーワードが、ようやく真剣に再検討されるだろう。

機械学習による自己回復・自己制御デバイスの出現へ

　IoTはまた、機械学習や人工知能（AI）といった技術と一緒に議論されることが多い。これらは、高度な統計データに基づく推論ロジックによって、「予測に基づくアクション」や「傾向に基づく自動的な作業」を実現可能にする技術だ。

　機械学習やAI技術により、機器は単に端末状況のリポートを遠隔から送るだけでなくなる。他の機器から集めた利用状況や傾向データも含めた「高度な推計ロジック」を用いることで、「処理の自動化」が可能になるのだ。これによって、従来は人の手が介在していた「機器の保守」や「定期的な処理」を自動化できるようになる。

本格的なビッグデータ活用時代の到来へ

　機器の自動回復や制御は、あくまでも一例である。全てのデータをネットワークで共有する状況が実現すれば、「スタンドアロン」で限定的な情報や経験に基づく、「人の経験や手間」を必要としてきた領域においても、「これまで予想も出来なかった知見や経験を得る」ことが可能となるだろう。IoTがきっかけとなり、ビッグデータを本格的に活用する時代に突入するのかもしれない。

4．今後の本連載の概要

　今回はIoTの概略について解説した。今後4回にわたり、IoTに関連して注目される「ビッグデータ」「アナリティクス」の領域も含めて次の内容を取り上げていく。

• 第2回：ビッグデータ時代の到来にむけて（アナリティクスとは？）
• 第3回：IoTを支える業界構造（ICTプレーヤーの状況）
• 第4回：アナリティクスの主な事例
• 第5回：IoTの活用事例と今後の可能性（IoTからIoEへ）