主要なIoT分析プロバイダー

モノのインターネット(IoT)は驚異的なペースで拡大しており、半導体不足によって減速を余儀なくされている。市場調査会社IoT Analyticsの最新レポートによると、2021年までに稼働していたIoTエンドポイントは122億台に達した。また、2030年までには290億台を超えるIoTデバイスがインターネットに接続されると推定されている。[…]

Oct 24, 2022
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モノのインターネット(IoT)は驚異的なペースで拡大しており、半導体不足によって減速を余儀なくされている。市場調査会社IoT Analyticsの最新レポートによると、2021年までに稼働していたIoTエンドポイントは122億台に達した。また、2030年までには290億台を超えるIoTデバイスがインターネットに接続されると推定されている。

これは、ほぼすべてのものが接続される世界に備え、これらのデバイスが収集する膨大なデータに対処できる体制を企業が整える必要があることを意味する。

この新時代における最も重要な要素の1つがIoT分析だ。IoT分析によって企業は、これらのデバイスが生み出すあらゆるデータを意味のある形で捉えられる。

IoT分析ソフトウェアとは?

IoT分析ソフトウェアは、接続されたデバイスが生成するデータから企業が洞察を得られるようにする。機械のパフォーマンスを追跡し、固有のデータセットを把握し、予知保全の推奨事項を提示できる。

IoT分析ツールは、データの準備、フィルタリング、変換にも役立つ。特定のデータセットを掘り下げ、異なるデータポイント間の関係を理解するうえで有用だ。IoTデバイスが生成するデータを理解することで、ビジネスのパフォーマンスや機械の状態に関する貴重な洞察を得られる。

関連記事:デバイス管理に最適なIoTプラットフォーム

IoT分析ツールの選び方

IoT分析ツールは、IoTデバイスが生成する膨大なデータを組織が意味のある形で把握できるよう設計されている。しかし、市場には非常に多くの選択肢があるため、自社に適したツールを見極めるのは難しい。そこで、意思決定に役立つよう、IoT分析ツールに必須の4つの機能をまとめた。

データ取り込み

優れたIoT分析ツールは、インターネットに接続されたデバイスやセンサー、時系列データベースから直接データを取り込めなければならない。通常、データはJSONまたはCSV形式で保存される。また、収集したデータをすぐに分析できるよう、バッチ処理とリアルタイムのデータ取り込みにも対応すべきだ。

データモデリングと探索

データに何が含まれているかをより深く理解できるよう、データモデルを作成するデータモデリングに対応すべきだ。また、コードを書かずにデータを探索できるデータディスカバリーにも対応する必要がある。データサイエンティストやエンジニアでない場合は、特に重要だ。

インタラクティブな可視化

優れたIoT分析ツールなら、インタラクティブな可視化によってデータを掘り下げられる。これにより、データ内のパターンや傾向をすばやく特定できる。

レポート作成と可視化

データに基づくレポートや可視化を作成できる必要がある。レポートや可視化はカスタマイズ可能で、自社固有のニーズに合わせられることが望ましい。

関連記事:ヘルスケアにおけるIoT

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IoT分析のメリット

リアルタイムのデータ収集

IoT分析を使えば、さまざまなデバイスやセンサーからリアルタイムでデータを収集できる。このデータから、デバイスがどのように使われているかを把握するとともに、パターンや傾向を特定できる。

意思決定の改善

IoT分析は、従来は得られなかった洞察を提供し、意思決定の改善に役立つ。例えば、IoTデバイスのデータを使って需要を予測したり、生産プロセスを最適化したり、顧客サービスを改善したりできる。

コスト削減

IoT分析は、手作業によるデータ収集や分析の必要性を減らし、コスト削減を可能にする。さらに、問題が発生する前に潜在的な問題を回避できるため、時間と費用の両方を節約できる。

収益の増加

IoT分析は、新たな製品やサービスの開発、既存の製品やサービスの改善に活用できる洞察を提供し、収益を増加させられる。例えば、IoTデバイスのデータを使って新たなマーケティングキャンペーンを展開したり、新しい顧客セグメントをターゲットにしたりできる。

顧客満足度の向上

IoT分析は、顧客体験の改善に活用できる洞察を提供し、顧客満足度を高められる。例えば、IoTデバイスのデータを使って問題をより迅速に特定・解決したり、パーソナライズされた推奨事項を提示したりできる。

セキュリティの強化

IoT分析は、潜在的なセキュリティ脅威や脆弱性の特定に活用できる洞察を提供し、セキュリティを強化できる。例えば、IoTデバイスのデータを使って異常な活動を監視したり、悪意ある挙動を検知したりできる。

競争力の向上

IoT分析は、組織に競争優位をもたらす洞察を提供し、競争力を高められる。例えば、IoTデバイスのデータを使って新たなビジネスモデルや戦略を策定したり、新市場に参入したりできる。

関連記事:IoT分析ガイド:押さえておきたい7つのポイント

主要なIoT分析プロバイダー

主要なIoT分析プロバイダーのうち、企業向けに機能とメリットをバランスよく提供していると考えられる5社を評価した。各ツールについて、概要、機能一覧、長所と短所、入手可能な場合は料金情報を紹介する。

AWS IoT Analytics

AWS IoT AnalyticsはAmazon Web Servicesが提供するフルマネージドサービスで、IoT分析プラットフォームの構築に通常必要となる高額なコストや複雑さを伴わずに、大規模かつ高度なIoTデータを分析できる。

主な機能

  • あらゆるソースからデータを取り込む:AWS IoT Analyticsでは、AWS IoT Coreをはじめ、サードパーティー製のデバイスやセンサーなど、あらゆるソースからデータを収集できる。
  • 保存・分析するデータだけを収集する:AWS IoT Analyticsでは、分析に関連するデータだけをフィルタリングして選択できるため、ストレージコストを削減し、効率を高められる。
  • クレンジング、フィルタリング、変換、エンリッチ、再処理:データを分析に適した形式に整えるため、データのクレンジング、フィルタリング、変換、エンリッチ、再処理に対応する。
  • 時系列データストア:AWS IoT Analyticsには時系列データストアも備わっており、IoTデータの時間的なパターンを簡単に分析できる。
  • アドホックまたはスケジュール済みのSQLクエリを実行:IoTデータを分析するため、アドホックまたはスケジュール済みのSQLクエリを実行できる。
  • ホスト型ノートブック:高度な分析や機械学習に利用できるホスト型ノートブックも提供する。
  • QuickSightとの統合:Amazon QuickSightと統合し、データの可視化分析や洞察の獲得を行える。

メリット

  • フルマネージドサービス
  • 導入と設定が容易
  • シンプルな設定ですぐに利用できる
  • ユーザーフレンドリーな環境

デメリット

  • 複雑な料金体系

料金

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AWS IoT Analyticsの料金は、データ処理量、データストレージ、クエリ実行、カスタム分析の実行量に基づいて決まる。

SAS Analytics for IoT

SAS Analytics for IoTは、IoTデバイスが生成する大量のデータを企業が活用するための強力なツールだ。安全で柔軟かつスケーラブルな、人工知能(AI)を組み込んだIoT分析プラットフォームを採用しており、使いやすく、データの整理、可視化、迅速かつ効率的な活用を可能にする。

そのため、現在のIoT投資を最大限に活用したいあらゆる規模の企業にとって理想的なソリューションだ。幅広い機能を備えているため、業務部門、エンジニアリング、IT、データサイエンスの専門家など、さまざまなユーザーにとって魅力的な選択肢でもある。

分析とコラボレーションの活用範囲を全社に広げることで、SAS Analytics for IoTは既存のIoT投資を最適化し、企業の成長を促進する貴重なツールを提供する。

主な機能

  • 合理化され拡張可能なETL:センサー属性、デバイス属性、階層、メジャー、イベントを含むため、センサーデータと本番品質のデータを簡単に統合できる。さらに、追加のフィールドデータを迅速に統合するための包括的なETL(抽出、変換、ロード)機能も備える。
  • 柔軟でセンサーに特化したデータモデル:SAS Analytics for IoTは、標準化され拡張可能なセンサーベースのデータモデルを提供する、柔軟でセンサーに特化したデータモデルだ。リアルタイムデータと履歴データ、階層、その他の関係を、追加設定なしで統合する。
  • 統合された直感的なユーザーインターフェース:ビジネスコンテキストに基づいてデータを選択できる、統合された直感的なユーザーインターフェースを備えており、SQLや高度なプログラミングスキルは不要だ。センサー単位と集計データの両方を分析するため、センサー値を簡単にドリルダウンおよびロールアップできる。
  • データプロファイルと探索:SAS Analytics for IoTにはデータプロファイルと探索機能が含まれ、ユーザーは自動可視化によってデータをすばやく一目で把握できる。パターンや異常の特定に役立ち、データから洞察を見つけやすくなる。
  • ランチャー:主要業績評価指標(KPI)の算出、モデルの構築、センサーデータストリームの分析などのタスク向けに、ランチャーまたは事前設定済みのワークフローも備える。高度なプログラミングスキルがなくても、IoTデータをすばやく分析できる。
  • 高度な分析と機械学習:基本的な統計分析に加え、予測や予測モデリングなどの高度な分析機能を備える。モデル作成用の機械学習アルゴリズムも組み込まれており、IoTデータからすばやく洞察を得られる。
  • ストリーミングモデルの実行:ストリーミングモデルの実行に対応し、IoTデータに基づいてリアルタイムに意思決定できる。これにより、製造業やヘルスケアなどさまざまな業界で、業務効率の向上と成長の促進に役立つ。
  • パブリックAPI:SAS Analytics for IoTにはパブリックAPIが含まれており、他のアプリケーションとの統合や機能拡張を容易に行える。

メリット

  • 使いやすいグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)
  • デバッグが容易
  • 柔軟でスケーラブル
  • 高度な分析と機械学習機能
  • 堅牢なデータセキュリティ
  • 優れたカスタマーサポート

デメリット

  • 予算に余裕のない企業には高額になる可能性がある

料金

ベンダーは料金情報を公開していない。料金は問い合わせが必要で、無料デモに申し込むこともできる。

Oracle Internet of Things Cloud Service

Oracle IoT Cloud Serviceは、デバイスをクラウドに接続し、簡単に管理できるようにする。マネージドサービスとしてのプラットフォーム(PaaS)であるため、基盤となるインフラストラクチャはOracleがすべて管理し、ユーザーはデータとアプリケーションに集中できる。

Oracle IoT Cloud Serviceは、IoTデバイスからリアルタイムデータを分析し、より十分な情報に基づく意思決定を可能にする。また、Oracle IoTのデータをエンタープライズアプリケーション、Webサービス、その他のOracle Cloudサービスと簡単に統合できる。OracleのIoTソリューションは信頼性、スケーラビリティ、セキュリティに優れており、あらゆる規模の企業に適した選択肢だ。

主な機能

  • 多数のデバイス接続オプション:Oracle IoT Cloud Serviceは、多数のデバイス接続オプションを提供し、ほぼあらゆる種類のデバイスを簡単に接続できる。デバイスは、JavaScript、Java、Android、C POSIX、iOSのほか、REST APIで接続できる。
  • リアルタイムデータ処理:このプラットフォームはリアルタイムデータ処理に対応し、企業はIoTデータに基づいて即座に意思決定できる。
  • 予測分析:Oracle IoT Cloud Serviceには予測分析機能が含まれており、IoTデータに基づいて将来のイベントや結果を予測できる。
  • 予測:このプラットフォームは予測機能も提供し、IoTデータに基づく将来のトレンドを見通せる。
  • 可視化:OracleのIoTソリューションには可視化機能が含まれており、データを簡単に理解・分析できる。
  • Oracle IoT Digital Twin:このプラットフォームにはOracle IoT Digital Twinが含まれており、仮想環境で物理資産をモデル化・シミュレーションできる。これにより、設計、保守、運用を改善できる。
  • 外部サービスとの統合:このプラットフォームは、JD Edwards EnterpriseOne IoT Orchestratorやその他のOracleエンタープライズアプリケーションなど、複数の外部サービスとの容易な統合に対応する。他のアプリケーションとの接続や機能拡張も簡単に行える。
  • さまざまなソリューション向けアプリケーション:OracleのIoT Cloud Serviceには、資産管理、Production Monitoring、Fleet Monitoring、Connected Workerなど、さまざまなソリューション向けのアプリケーションが含まれる。これにより、さまざまな業界の企業が業務を改善し、生産性を高め、成長を促進できる。

メリット

  • 直感的なユーザーインターフェース
  • 導入と学習が容易
  • 充実したドキュメント
  • 活発なユーザーコミュニティー
  • 優れたテクニカルサポート
  • アプリの導入が容易

デメリット

  • 比較的新しいため、ユーザーベースがそれほど大きくない

料金

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Oracle IoT Cloud Serviceは、従量課金制のサブスクリプションモデルで提供される。実際の料金情報は公開されていないが、ベンダーは想定コストの算出に役立つ料金見積もりツールを提供している。購入前にプラットフォームを試したいユーザー向けに、無料トライアルも用意されている。

TrendMiner

TrendMinerは、組織が大量の産業データをより有効に活用できる高度なIoT分析ソリューションだ。Webベースで直感的なプラットフォームのため、ユーザーはすぐに使い始められる。TrendMinerはセルフサービスオプションを提供しており、IT部門を介さずにプラットフォームへアクセスできる。SaaS、オンプレミス、プライベートクラウドのソリューションとして利用可能だ。

TrendMinerのプラグアンドプレイ機能はすぐに価値をもたらし、サイト間のコラボレーション機能は組織全体のパフォーマンス向上に役立つ。化学、石油・ガス、食品・飲料、水道・廃水など、プロセスデータが重要な業界のプロセス製造企業に特に適している。

主な機能

  • ライブモニタリング:TrendMinerでは、過去のデータにすばやくアクセスして、現在のプロセス挙動を「ライブモニタリング」できる。数分おきに画面を確認し続ける必要はなく、バックグラウンドプロセスとして実行できる。
  • HTML5 Webインターフェース:TrendMinerのWebインターフェースはHTML5で構築されており、Webブラウザーを備えたあらゆるデバイスから簡単にアクセスできる。
  • 高度な分析:このプラットフォームには高度な分析機能が含まれており、データを簡単に分析・可視化して、より良い意思決定につなげられる。レポート機能には、ビューのレポートへの埋め込み、関連チャートの印刷、生産中に取得した通知のレポート作成、シフト引き継ぎレポートの生成、定期的なロスアカウンティングレポートのダウンロードなどがある。
  • ビジネスインテリジェンス(BI)ダッシュボード:ビジネスインテリジェンスダッシュボードでは、エネルギー消費量、生産廃棄物、製品品質などのデータを表示し、ビジネスを改善できる。ダッシュボードは、生産ライン、サイト、さらには事業部門全体に合わせて具体的にカスタマイズできる。BIダッシュボードのもう1つの便利な機能がヒートマップで、早期警告を使って問題が発生する前に防止する。
  • セルフサービスオプション:セルフサービスオプションを利用すると、IT部門を介さずにTrendMinerへアクセスできるため、効率が向上し、より迅速な洞察と意思決定が可能になる。
  • プラグアンドプレイ機能:プラグアンドプレイ機能は、プロセスデータソースを自動的に検出してプラットフォームに接続するため、プラットフォームからすぐに価値を生み出せる。
  • 資産フレームワークのサポート:TrendMinerは、OSIsoft PI、Yokogawa FAST/TOOLS、Honeywell PHDなど、さまざまな資産フレームワークをサポートする。これらのフレームワークをすでに利用している顧客は、TrendMinerと簡単に統合し、高度な分析機能を活用できる。

メリット

  • 使いやすく導入も容易
  • データ分析の初心者に最適
  • 優れたカスタマーサポート
  • 高度な分析機能
  • プラグアンドプレイツール
  • セルフサービス

デメリット

  • 他のソフトウェアとの統合が限定的

料金

TrendMinerの料金を見つけるのは難しい。同社は料金を公開していないためだ。ただし、TrendMinerに料金を問い合わせたり、判断する前に製品のデモを依頼したりできる。

ThingSpeak

この名称は「things」と「speak」を組み合わせたもので、「モノのインターネット」データには、適切なツールで耳を傾ければ洞察を得られることを示している。ThingSpeakは、ライブデータストリームの監視、可視化、分析に最適な方法だ。デバイスからデータをThingSpeakへ直接送信できるほか、アラートも送信できる。

MATLABによる分析と可視化にも対応している。

主な機能

  • プライベートチャンネルにデータを収集:ThingSpeakではプライベートチャンネルにデータを収集できるため、データにアクセスできるのは承認されたユーザーだけになる。
  • パブリックチャンネルでデータを共有:パブリックチャンネルでデータを共有することもでき、コラボレーションやアイデア・洞察の共有が可能になる。
  • RESTful APIとMQTT API:ThingSpeakはRESTful APIとMQTT APIの両方を提供し、他のソフトウェアやデバイスと簡単に統合できる。
  • MATLABによる分析と可視化:ThingSpeakにはMATLABによる分析と可視化機能が含まれており、データ分析の選択肢が広がる。
  • イベントスケジューリング:イベントスケジューリング機能を使うと、デバイス設定の変更やアクチュエーターのトリガーなどのイベントをスケジュールできる。
  • アラート:ThingSpeakでは、特定の条件を満たしたときにアラートを設定でき、先を見越した意思決定が可能になる。
  • アプリ統合:ThingSpeakは、MATLAB & Simulink、Arduino、Particleデバイス、ESP8266およびESP32モジュール、Raspberry Pi、LoRaWAN、Things Network、Senet、Libelium、Beckhoffなど、さまざまなアプリやデバイスとの統合を提供する。

メリット

  • MATLABによる分析と可視化
  • デバイスや機器がアップロードしたデータを即座に可視化
  • APIを介して他のソフトウェアやデバイスと簡単に統合できる
  • イベントスケジューリングとアラート
  • サーバーのセットアップやWebソフトウェアなしでIoTシステムを構築できる

デメリット

  • 資産フレームワークのサポートが限定的

料金

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ThingSpeakは、さまざまなセンサーやソースからのデータを保存・分析できる、柔軟で拡張性の高いプラットフォームだ。料金は、必要なチャンネル数と、1年間に処理・保存するメッセージ数に基づいて決まる。

ThingSpeakの容量はユニット単位で購入する。1ユニットでは、1年間に3,300万件のメッセージを処理・保存できる(1日あたり約9万件)。標準ライセンスである1ユニットの料金は、年間675.00米ドルだ。

Kihara Kimachia

Kihara Kimachia

Content Writer

Kihara Kimachia is a writer and digital marketing consultant with over a decade of experience covering issues in emerging technology and innovation. In addition to appearing regularly in Enterprise Networking Planet, his work has been published in many leading technology publications, including TechRepublic, eSecurity Planet, Server Watch, Channel Insider, IT Business Edge, and Enterprise Storage Forum.

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