20190527_datalympic_rev03

Transcript

1. IoTとデジタルトランスフォーメーションの基本 2019/5/27 大川 真史
2. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 1 自己紹介 @masashiokawa masashi.okawa1 大川真史（おおかわまさし） ウイングアーク１ｓｔ(株)Connected Industries エヴァンジェリスト 【専門】デジタル化による社会・産業・企業構造転換に関する研究・情報発信 【講演】経済産業省、日本経団連、経済同友会、日本商工会議所、各地商工会議所、自治体、学会、企業 【出版】IoTまるわかり、ビジュアル解説IoT入門（ともに三菱総合研究所編、日本経済新聞出版社） 【寄稿】読売新聞、日経新聞、朝日新聞、日刊工業新聞、週刊東洋経済、日経コンピュータ、日経ビッグデータ、 プレジデント（特集監修）、読売新聞（帝京大学入試問題）、日経 Biz Gate、学会誌、専門誌 【社外活動／役職】 ⚫ 明治大学 サービス創新研究所：客員研究員 ⚫ 総務省：情報通信分野における国際的研究開発の未来洞察 有識者 ⚫ 東京商工会議所：スマートものづくり推進事業専門家WG 座長 ⚫ 栃木県：IoT等専門家派遣事業 専門家 ⚫ ロボット革命イニシアチブ協議会(RRI)：中堅中小 AGメンバー ⚫ デジタルハリウッド大学大学院デジタルヘルスラボ 客員講師 ⚫ 主催コミュニティ：エンタープライズIoTLT/ヘルスケアIoTLT、 M5StackUG、同人ハードウェアミートアップ 【プロジェクト例】 ⚫ 民間向け：BtoBのサービス事業コンサル ⚫ 民間向け：BtoBデジタル新サービス開発 ⚫ 経産省：第4次産業革命クリエイティブ研究会 ⚫ 経産省：中堅・中小製造業IoT導入手法 ⚫ 経産省：2016年度ものづくり白書作成支援 ⚫ RRI：スマートものづくり応援ツール審査員 ⚫ 東商：スマートものづくり実践事例集 ⚫ 日商：中小企業活力増強のITサービス・レシピ
3. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 2 プログラム 自分がしゃべりたい事 （大事だ・面白いと思う事） Datalympicで 役に立ちそうな事
4. デジタル化による産業構造転換と 日本の立ち位置 3
5. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 21世紀 4 産業革命とデジタルサービス化する社会 • 第４次産業革命は100年に1度の動力源の革命に留まらず、18世紀から続く工業化社会から デジタルサービス化社会への転換期でもある。 19世紀 20世紀 出所：経済産業省「新産業構造ビジョン」「第4次産業革命クリエイティブ研究会」より講演者作成 デジタルサービス化 社会 工業化社会 第1次産業革命 ⚫水力、蒸気機関 ⚫機械設備 第2次産業革命 ⚫電気、モーター ⚫電化設備・機器 第3次産業革命 ⚫コンピュータ、IT ⚫電子・IT機器 第４次産業革命 ⚫AI、IoTなど ⚫（モノではない） 農耕社会
6. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 5 デジタルサービス化社会におけるイノベーション • 従来、新しい技術を獲得しそれを機能として製品に実装する事がイノベーションであったが、 筋の良いユーザーインサイトを獲得し、良いユーザー体験を提供する事に変わった。 社会構造 デジタルサービス化社会 工業化社会 イノベーション の源泉 ユーザーインサイト獲得→ユーザー体験(UX) 技術獲得 → 機能・製造 仮想・ネット中心 実物・実体が中心 イノベーション 創出の対象 外部分散・集結 内部集積 ユニークな 経営リソース 出所：経済産業省「新産業構造ビジョン」「第4次産業革命クリエイティブ研究会」より講演者作成 UBER Facebook 世界最大のタクシー会社 →車両を保有していない 世界で最も普及したメディア →コンテンツを作っていない Alibaba airbnb 世界最大の小売業 →在庫を持っていない 世界最大の宿泊サービス会社 →物件を持っていない アセットなし UXが競争優位の源泉
7. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 6 最近５年間とこれからの変化 ５年前 現在とこれから 自分でサーバーを立ててシステム構築 クラウドサービスを使う 主目的は作業支援（自動化・省力化） 主目的は判断支援（可視化・自律化） ベンダー独自の開発環境 開発環境はオープンな開発環境 エンジニアや専門家だけが作る 多くの人が（ユーザーでも）作れる 企業内に閉じたナレッジ オープンナレッジ 高額な製造装置、工作機械 個人向けCNC旋盤機、レーザー加工機 金融機関による間接金融 個人間送金、クラウドファンディング B2B、B2C C2C、C2B 知覚する価値の多くは貨幣換算可能 貨幣換算出来ない価値の増加
8. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 7 現在は過渡期 出所：インディアタイムズ紙 ノッカー・アップ 1920年代まで宿舎で寝る工場労働者を、 竹竿や吹き矢を使ってを起こす仕事。 目覚まし時計の普及によって消滅。 第一次産業革命で生まれて、第二次産業 革命で消滅した仕事も多い。 これから直近で誕生する仕事やサービス は過渡期のものが多いと思われる。
9. デジタル革新による「未来」の人たち
10. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 9 【事例】薬剤師の山口さん（１） • 薬学部を卒業し、製薬メーカー勤務ののち、お茶の水で調剤薬局を開業 • ３５才からプログラムの勉強を開始する。（それまでプログラム未経験） • レセプト・コンピュータを使って、患者さんがいないときにプログラミング 出所：ウイングアークフォーラム2018、山口洋介さんFacebookページ、株式会社ファーマクラウド（https://www.pharmacloud.co.jp/）より講演者作成
11. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 10 【事例】薬剤師の山口さん（２） 出所：山口洋介さんFacebookページより講演者作成
12. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 11 【事例】株式会社タカハシ（荒川区・5名） • 社長がシステムを自作（COBOL）。入力用キーボード、タッチパネルなども開発。 • 現場が欲しいモノは現場にいる人しかわからない。 出所：東京商工会議所「スマートものづくり」導入企業事例（https://www.tokyo-cci.or.jp/seisaku/committee/mono/smart/case/08/）より講演者作成
13. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 12 【事例】旭鉄工／i Smart Technologie（愛知） • 各種センサーで生産数や停止時間など現場で必要な情報をリアルタイムに自動検出・可視化 • この仕組みをパッケージ化し「製造遠隔ラインモニタリングサービス」として積極的にシス テム外販を行っている 出所：旭鉄工／i Smart Technologie（http://istc.co.jp/）より講演者作成
14. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 13 【コミュニティ】同人ハードウェアミートアップ 申込者の約60%がハードウェア を作っている 参加者（約130名）の・・・ 過半数は3Dプリンタを所有 2割はCNC旋盤機を所有 1割はレーザー加工機を所有
15. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 14 良いサービス、ツール開発に共通している事 • この仕事をどうにかしなきゃ • 現場で日々痛感してる辛さ 初期衝動 • 自分の現地・現場・現物が起点 • 技術はブログや動画で勉強 • 現場で開発・試行・修正 方法 • 自分で作るから費用は安い • 試行錯誤の結果、使わなくなる 物が多い • 試行錯誤しやすい物を求める 必要なもの • 自分のためになるモノを作るの が楽しい • 自分か作ったもので誰かが喜ぶ のが嬉しい 動機付け • 「外販ありき」ではない • 同じ辛さを痛感している同業者 への販売 • ユーザーのコミュニティ化 ビジネスモデル • 現場にとって最適なユーザー体 験となっている • 一連の業務もデータもひとつの 基盤で統合される プラットフォーム
16. デジタル化の機能と具体的なツール紹介
17. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 16 デジタル化の第一歩：現場・現物・現実のデータ化 • デジタルシフト経営の本質は、現場・現物・現実がデータ化されて、現場マネージャーから 経営層までそのデータに基づいて事業を推進する事である。 • 業績管理、組織管理 • 人事、人材 • 各種施策評価 経営層 • 売上、受注、発注 • 在庫、経費、労務 • 総務、資産 中間層 • 客先、工場、事務所、取引先 • 商談、技談、開発、使い様 • 事務作業、書類、電話 現場 現物 現実 経営 中間層 現場 現物 現実 非IT データ化 データ化 データ化 IT→紙 IT→紙
18. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 17 現地・現場・現実のデータで判断するまでの機能 • 現地・現場・現実のデータを作ってつなげて、見える化や分析の機能が必要である。 • これにより、現場や中間層や経営者がアクションにつながる判断をするようになる。 データを見る・知らせる 可視化ツール 各種アプリ 判断する データを作る・上げる データをつなげる データを分析する データベース クラウド サービス 表計算 機械学習 センサー カメラ OCR 音声 業務システム ExcelやAccess 外部データ
19. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 18 【データを作る・上げる】IoT（モノのデータ化） • センサーが安く簡単に扱えるようになった。高精度・多機能の革新ではない。 • ユーザーが「自分で作って・使って・改善出来る」点が革新的。 出所：SWITCH SIENCE(https://www.switch-science.com)、各社メーカーwebサイトより講演者作成 GROVEモジュール：100種類以上のセンサー Nefry BT ￥5,378 M5Stack￥4,050 Webiot￥500/月～
20. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 19 【データを作る・上げる・つながる】紙情報のデータ化 • 紙の運用を変更せずに、手書きの情報をデータ化して格納・活用する。 出所：ウイングアーク１ｓｔ SPA(https://www.wingarc.com/product/spa/)より講演者作成
21. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 20 【データを分析する】AI（人工知能）の概要と現実 • AIとは、学習・推論・判断などの働きをコンピュータを使って人工的に実現したもの。 • 現時点では「意志を持ったロボット」のようなものは実現されていない。 • マシンラーニング（ML）導入事例が増え、ディープラーニング（DL）が実装されている。 出所：NVIDIAブログ「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」より講演者作成 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/ 学習データ （因果が明確） マスメディアを賑わす事例 （碁、将棋、対話、画像診断、 渋滞予測、高精度故障予測） 現実的な導入事例が増加 （ルールベースの生産計画、 簡単な需要予測／故障予測） 機械学習の簡単なしくみ 推論モデル 生成 推論エンジン （モデル） ・アルゴリズム選択 ・チューニング ・生成モデル評価 ・・・ 未知の データ 推論結果
22. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 21 【データを見る・知らせる】現場でつくる可視化ツール • データを全ての部門の現場で可視化して、全ての経営者・従業員がデータで判断出来る。 出所：ウイングアーク１ｓｔ MotionBoard(https://www.wingarc.com/product/motionboard/)より講演者作成
23. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 22 例えば、WebiotのデータをMotionBoardで表示する 出所：QIITA(https://qiita.com/Yoshiki_w/items/b5c67296006547056678)より講演者作成 もっと 詳しく 【Datalympic応募者限定】Iot実践編 勉強会 6月07日 19:00 – 22:00
24. 「未来」に向けた現実的な進め方
25. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 24 「どうやるか」は様々。やってみないとわからない • 例：個室トイレの満室／空室をリアルタイム可視化する方法 【センサーの種類】 加速度センサー 赤外線人感センサー 超音波距離センサー ボタン（通電）センサー 照度センサー 磁気センサー 赤外線放射温度センサー ・・・ 【給電方法】 100V常時給電 ボタン電池 自家発電（EnOcean） 【送信方法】 【設置方法】 【可視化の方法】 可視化ツール（BI） スマホアプリ通知 ウェアラブルデバイス ・・・ 【データ送信・登録頻度】 1分 1秒 1ミリ秒 【アクション】 予約する？ 長時間アラート？ デ ー タ を 作 る ・ 上 げ る デ ー タ を つ な げ る ・ 分 析 ・ 活 用
26. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 25 現場・現物・現実のデータ化のポイント例 • 現場・現物・現実のデータ化の検討ポイントは多くあり最適解はひとつではない。 • データ活用した判断結果から、フィードバック（見直し・改善）が発生する。 データを作る・上げる • データの種類 • データ取得頻度 • データの質 • データの信頼性 データをつなげる • データ送信先 • 送信方法・頻度 • データマージ基準 データを分析する • 大量データの操作 • 欠損データの扱い • 解析アルゴリズム データを見る・知らせる • UI（操作性） • リアルタイム必要性 • 同時表示データ種類 判断する フィードバック フィードバック フィードバック
27. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 26 【重要な視点】UX重視＆試行錯誤型 • ユーザーだけが「良いサービス」を決めることが出来るので、ユーザーを中心に試行錯誤し ながら進めていくべき。機能や性能の観点だけでは「良いサービス」にはならない。 〇UXに優れ、自然 にユーザーが使い 続けるものが「良 いサービス」 ×多機能・過剰品 質・あるべきシス テム・使いにくい 何を作るか • 「良いサービス」 はユーザーしか決 められない。作る 人は決められない。 • エクストリーム ユーザーを見つけ 出す。 誰が決めるか • プロトタイプを 作ってユーザーに 試してもらうしか ない • 失敗と修正が多い ほど「良いサービ ス」に育っていく どう作るか • 1日でも早く、1回 でも多く「ダメ」 と言われるべき • 試行錯誤（失敗と 修正）を繰り返し ながら進める どう進めるか
28. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 27 ポイント：Agile（アジャイル） • アジャイル（試行錯誤型）＝アイデアを早く具体化/具現化し、ユーザーに使ってもらって、 すぐ修正して再度ユーザー検証を行う。 • 従来型ウォーターフォールでは、最適なユーザー体験を作る事は出来ない。 アジャイル（試行錯誤型） ウォーターフォール（計画遂行型） 要件定義 利用開始 概要設計・詳細設計 開発・単体テスト 全体テスト プロトタイプ 作成 プロトタイプ 修正 プロトタイプ 評価 判断 (検証)
29. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 28 【体制と人材】ユーザーを中心とした3D人材 • ユーザーを中心に、Director、UX（=User eXperience：ユーザー体験）Designer、Digital Engineerが少人数で一体となって、アジャイルに試行錯誤を行う。 • 圧倒的に不足しているのはデザイナー。 【Digital Engineer】情報収集・事例収集と評価・適用 ⚫ 幅広く最新情報を取得できて、自社に導入できるか目利きができる ⚫ 自分で試作（プロトタイプ）を作ることができる 【UX Designer】ユーザーインサイト獲得 ⚫ 現場観察や対話を通じてユーザーインサイトを獲得する ⚫ UXだけでなく、サービス全体（エコシステムとビジネスモデル）を デザインできることが望ましい 【Director】課題探索と優先度 ⚫ ユーザーと共に課題を探索し、課題の中から優先度を決める ⚫ 社内外関係者との調整、ノイズキャンセリングが得意 User （実際に価値 を受容） Director （価値探索の推進、 優先度決め） UX Designer （ユーザーイン サイト獲得） Digital Engineer （情報収集、 評価と適用）
30. 弊社製品・サービスの概要紹介
31. Copyright © 2019 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 30 弊社製品・サービスの概要紹介 もっと 詳しく 第二回 製品勉強会 6月05日 19:00 – 20:00