産業用IoTの浸透で変化が
産業用クラウドのトレンドはパブリックからハイブリッドへ
2018年7月発表のレポートによると、産業用IoTシステムは今後パブリッククラウドからハイブリッドクラウドに移行する傾向がある。データの保存量を増やし、デバイスレベルでの処理を可能にするためだという。
産業用クラウドの今後の動きとは？
現在、大半の産業用クラウドはパブリッククラウドを使っている。だが、この状況が変わりつつある。
産業テクノロジー分野の調査会社ABI Researchは2018年7月に調査レポートを公開した。このレポートでは、製造業者が今後数年で産業用クラウド環境をパブリッククラウドからハイブリッドクラウドに移行すると予測している。2018年の産業用IoT（モノのインターネット）市場では、パブリッククラウドがシェアの半分近くである49％を占める。これに対しハイブリッドクラウドのシェアは20％にとどまっている。レポートによると、2023年までにこの状況は一変し、産業用IoT市場のシェアはハイブリッドクラウドが52％に伸び、パブリッククラウドは25％まで落ち込むという。
ABI Researchでプリンシパルアナリストを務めるライアン・マーティン氏は、このレポートについて「米国を中心としたさまざまな業種および規模の製造企業に勤める、バイスプレジデントと決定権を持つ上層社員を対象に実施した調査を基に作成した」と語る。主に注目したのは産業用IoTクラウドで、製造業者のテクノロジー導入傾向について調査している。
レポートによると、産業用クラウドは製造プロセス全体を囲い込み、デジタルサプライチェーンを一体化させるという。こうした一体化はさまざまなメリットにつながる可能性がある。企業は、デジタルビジネス、製品、製造、資産、物流のプロセス全体を通じて社内外の業務の効率を上げられる。加えて、その過程で生成されるデータと分析を利用して、新しいサービスの提供や、環境、健全性、安全性の問題に対する管理の強化が可能になる。
ハイブリッドクラウドに対するニーズの推移
マーティン氏は次のように推測している。「これまで、IoTに関する大半のデータやアプリケーションはオンプレミスに、特に専用システムに置かれることが多かった。だがIoTが急速に普及するにつれ、パブリッククラウドが広く使われるようになってきた」
クラウドは、大量のデータを格納するための一元管理されたストレージとコンピューティング環境を、手頃な価格で提供する。これはパブリックでもプライベートでも変わらない。クラウドが選ばれるのは理にかなっているといえるが、「企業のニーズ自体が変わってきている」とマーティン氏は話す。「クラウドで分析をするよりも、離れた場所に設置した装置などのデバイスや行動から得られるデータを分析する方、が優れた結果が得られる。そのため、製造業者はハイブリッドクラウドの方が適切だと考え始めている」
「特定のシステム情報はその場に保持したいと考える企業もいる。これはビジネスにおいても意味がある。検索や問い合わせのたびにクラウドとデータをやりとりすると、そのための処理能力や帯域幅に費用がかかる。代わりに、データを処理するコードごと送信し、結果をエッジコンピュータに戻す方が優れている。主に機械学習を組み込んだアプリケーションでは、分析の中でも最も負荷が高い部分をクラウドで実行し、その後の推論や洞察は局所的なサーバやゲートウェイに送るという手法が考えられる」（マーティン氏）
Amazon Web Services（AWS）の「Amazon Web Services」やMicrosoftの「Microsoft Azure」のような大手クラウドサービスであれば、大きな負荷を支えられる可能性が高い。一方で「産業用クラウド向けのサービスの提供に力を入れているベンダーもある」とマーティン氏は話す。
「SAPのような大規模ソフトウェア企業や、ABB、Siemensといった老舗の電力産業企業も参入するだろう。大手ソフトウェアベンダーのPTCは最近、産業向け自動化技術を開発するRockwell Automationとパートナーシップを結んだ。これにより、PTCは自社の産業用IoT開発プラットフォーム『ThingWorx』の改良を推し進めている」（マーティン氏）
混乱ではなく変革を
産業用ハイブリッドクラウドを構成する新しいテクノロジーやシステムの導入が進むのと同時に、企業は課題に直面する。「最も大きな課題は、現在の業務を混乱させずに新たなソリューションを導入することだ」とマーティン氏は言う。
「AI（人工知能）技術、機械学習、ロボティクスなど、全てのテクノロジーを適切に活用するのは難しいだろう。それぞれのテクノロジーのライフサイクルが異なるペースで進み、バリューチェーンのさまざまな部分にさまざまな関係者がいるためだ。さらに、各テクノロジーが種類の異なるデータを生成するので、データ処理用だけでなく、アプリケーションベンダー・パートナー企業・サプライヤー用にも正規化を施し、全てをうまく機能させる必要がある」（マーティン氏）
「全体戦略として、混乱を招かずに変えることを重視し、少しずつ変化を加えていくべきだ」というのがマーティン氏の意見だ。
「これはビジネスにおける変更管理と同じだ。産業用IoTベンダーに共通して言えるのは、それを実現できる製品が製造業界のIoT市場で好まれるということだ。すなわち、既存の業務への混乱を最小限に抑えながらも、徐々に技術を習得できるハードウェア、ソフトウェア、サービスが好まれる。我々はこの変化を『実行可能な最小限の変更』と呼んでいる。目標は混乱を招くことではない。ビジネスを変革することだ」（マーティン氏）
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