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  • 2020/03/13

ポルシェ、米ホンダらはどうしている? 成功事例から学ぶ「IoTデータ活用」

近年、企業の業務は急速にデジタル化が進み、さまざまなデータが生み出されるようになった。今企業に問われているのは、そうしたデータに「いかにビジネス的な価値を与えるか」という点だ。とはいえ、しっかりと活用フェーズに進んでいる企業はまだ少なく、多くのデータは未開拓のまま眠っているはずだ。そこで、データを有効活用するための戦略と具体的な手法について、成功事例を紐解いて解説しよう。

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マシンデータにビジネス的な価値を与え、課題を解決している企業に迫る
(Photo/Getty Images)

企業の6割が「データの大部分を未活用」

 企業が保有するデータと言えば、売上データや社員データといった、いわゆる「構造化データ」をまず想像するかもしれない。しかしある調査によると、企業が保有するデータのうち、知らずに捨てているデータも含めて、全体の約80%が「マシンデータ」で占められているという。ここでいうマシンデータとは、さまざまな機械やアプリケーションから生成されるデータ、いわゆる「非構造化データ」のことだ。

 こうした非構造化データが増えることで、企業の保有するデータ量は指数関数的に増加している。だが一方で、データの活用状況はどうかと言えば、なかなか進んでいないのが実情だ。およそ60%もの企業・組織が「自社のデータの大部分がいまだ未活用」と回答している。

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企業データのうち、約80%を「マシンデータ」が占めている。しかし、それらが有効活用されていないのが現状だ

 ビジネスのデジタル化、デジタルトランスフォーメーション(DX)においては、わかりやすい構造化データはもちろんだが、非構造化データを活用することがより重要となる。さまざまなセンサーや装置から吐き出されるマシンデータにビジネス的な価値を与え、多くの課題の解決策を提供することが、自社の生き残り戦略に求められているのだ。

 では、具体的にマシンデータを有効活用するためにはどうすればよいのか。DX/IoTに関するデータ分析で成功した企業は、具体的にどんなツールを使い、どのような課題に対して効果を生み出しているのだろうか。

 ここからは、ポルシェ、ホンダ・マニュファクチュアリング・オブ・アラバマ、独ハンブルク港、米コロラド州デンバーの4つの事例をベースに、企業がデジタル時代を生き抜くためのマシンデータ活用法について紹介しよう。

この記事の続き >>
・大量データの収集からリアルタイム集計・分析、可視化まで一気通貫
・スマートファクトリーの成功事例:ポルシェ、米ホンダのデータ活用
・インフラの成功事例:ハンブルク港、デンバー水道局のデータ活用

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