プロ野球選手としての貴重な経験で知ったこと―伊東 貴行さん1
リプリパ編集部
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ローコードで実現！IoTによるリアルタイム・モニタリング成功例
リプリパ編集部
マイクロマネージメントで個人を過度に監視しなくても、業務の効率は高められます。その鍵が、IoT（モノのインターネット）。
センサーやAIで、機器や生産ライン、物流のパフォーマンスを細かく監視することで、状況にリアルタイムに対応したり、問題が発生する前に回避できます。モノを作る前にリアルにシミュレートすることも可能。効果的ではないマイクロマネージメントを強行する無駄も省けます。
IoT+AIによる監視・管理のアドバンテージ
これまでの連載では、管理する側・される側の人間に焦点を当ててきました。しかし、詳細な現状把握という意味では、対象は必ずしも人間でなくても構いません。まして今は、どの業界でも人手不足が深刻で、雇用も流動化する傾向にあります。IoTやセンサー技術、AI、デバイス、ローコード開発プラットフォームの進化が、変化する環境への対応を支えています。
機械や設備のリアルタイム監視
- データ収集の自動化：IoTデバイスやセンサーを使って、機械や装置の稼働状況、性能、メンテナンスの必要性などをリアルタイム監視。クラウドに収集し、AIや機械学習で分析。
- 異常検知：センサーが異常を検知した場合、即座にアラートを発信し、迅速に対応可能。故障や生産停止も未然に防止。
- デジタルツイン：物理設備などの現実世界を高精度にデジタルモデル化・仮想化し、最適な運用や製造方法をシミュレーション可能。
効率的なリソース管理
- 運用を最適化：稼働データを分析して、運用を最適化。AIによるパターン解析で、ボトルネックを特定し、効率的な生産計画を策定。
- 予知保全：機械の状態を常に監視することで、故障の予兆を捉え、メンテナンス計画を立案。ダウンタイムを最小限に抑制。
従業員のストレス軽減
- 業務の自動化：自動化により従業員の負担が軽減され、モチベーションや生産性が向上。より付加価値の高い業務に集中。
- マイクロマネージメントの回避：人への過度な監視が減少し、自主的に業務を遂行できる環境に。IoTとしてのウェアラブルデバイスを使った健康管理については、前回の記事をチェック。
データ駆動型の意思決定
- 意思決定の質の向上：得られるデータを元に、経営層やマネージャーはより正確な意思決定ができる、データドリブンなアプローチ。
組織全体の透明性
- 情報共有：データを組織内で共有し透明性が確保されることで、全体状況を把握しやすく、チーム全体が同じ目標に向かって協力。
IoT+AIによるリアルタイム監視の事例
IoTを活用したリアルタイム・モニタリングは、製造・物流・エネルギーなどの各分野で多数導入され、DXとしても大きく期待されています。
巨大設備を建造前にシミュレート – GEベルノバ
IoTの活用方法
- デジタルツイン技術を活用し、タービン部品の製造プロセスを仮想空間でシミュレート
- IoTセンサーで取得した温度・圧力・加工データを分析し、組み立て時の最適条件を算出
- 大型部品の組み立て精度向上だけでなく、保全管理や修理計画の立案にも
成果
- 製造コストの15%削減。組み立てエラーの低減により、品質が向上
- 製造工程の効率化により、納期短縮を実現
工場設備のリアルタイム監視・予知保全 – ボッシュ
IoTの活用方法
- 工場内の機械や生産ラインの状態をリアルタイムで把握
- 生産設備にIoTセンサーを設置し、機械の温度・振動・電流値などをモニター
- AIを使ってデータを分析し、異常発生前に予知保全を実施
成果
- 設備のダウンタイムを25%削減、製造ラインの稼働率を10%以上向上
- 不良品発生率の低減により、品質向上を実現
IoT+ロボットで倉庫管理 – Amazon
IoTの活用方法
- 大規模な物流センターで、倉庫内の在庫管理をIoTセンサーで自動化
- ロボット（Amazon Robotics）とIoT連携し、最適な動線でピッキング作業を実行
- リアルタイムの物流データをAI分析し、配送ルートを最適化
成果
- 従業員の負担を軽減し、商品のピッキング時間を50%削減
- 出荷遅延を削減し、配送スピードを25%向上。物流コストも大幅に削減
Amazon、AI物流の全貌 ついに稼働した次世代ロボット倉庫の秘密：日経ビジネス電子版
IoT+GPSで貨物監視 – DHL
IoTの活用方法
- 貨物コンテナーにIoTセンサーを設置し、温度・湿度・衝撃データをモニター
- リアルタイムGPS追跡で、最適な配送ルートを算出
- AI予測分析により、天候や交通状況を考慮した配送計画を策定
成果
- 貨物の損傷率を30%削減、配送遅延を20%削減
- 燃料コストを最適化し、環境負荷を低減
▼物流ならびにラストマイル配送におけるAIの活用 | DHL 日本
https://www.dhl.com/discover/ja-jp/logistics-advice/logistics-insights/ai-in-logistics-and-last-mile-delivery
石油精製プラントのIoT監視 – Shell
IoTの活用方法
- 大規模で複雑な設備ごとにIoTセンサーを設置し、圧力・温度・流量をモニター
- AIと機械学習を活用し、異常値を即座に検出
- クラウド上でリアルタイムデータを分析し、メンテナンスの最適化を実施
成果
- 設備故障による生産停止時間を40%削減、運用コストも20%削減
- 生産効率が向上し、エネルギーコストを最適化
スマートグリッドの導入 – 東京電力
IoTの活用方法
- 電力メーターにIoTセンサーを導入し、消費電力データをリアルタイム監視
- AIを活用して電力需給の予測を最適化
- 再生可能エネルギー（太陽光・風力）の発電量をリアルタイム制御
成果
- 停電リスクを30%削減、電力ロスを20%削減し、電力供給の安定化を実現
- スマートグリッドの活用により、電力料金の最適化に成功
AIによる生産ライン最適化 – シーメンス
IoTの活用方法
- 作業員の動きや生産ラインのデータをAIが分析し、作業プロセスを最適化
- 人とロボットの連携をリアルタイムで調整し、作業効率を向上
- ミスの多い作業をAIが特定し、補助ツールを提案
成果
- 生産性が15%向上。作業ミスが20%減少し、品質向上。
AIが機械オペレーターのスキルを分析 – ファナック
IoTの活用方法
- オペレーターごとの作業データをIoTセンサーとAIが分析し、スキルレベルを可視化
- 熟練者の作業を学習し、初心者向けの指導ガイドを自動生成
- 業務に応じて、最適なオペレーターをリアルタイムで選出
成果
- 作業習熟スピードが向上し、新人の戦力化が加速
- 作業の属人化を防ぎ、チーム全体のスキル底上げに成功
- 製造品質の向上により、不良率とメンテナンスコストも低減
CRMにも活用される現場のリアルタイムデータ
IoTを活用したリアルタイム・モニタリングやAIによる効率的な分析は、CRM（顧客関係管理）などのマーケティング領域でも大きな効果を発揮しています。
例えば、カスタマーサポート業務の場合、AIが問い合わせ内容を分析する一次処理をした上で、適切な担当者に振り分けることで、人の業務負担が軽減されます。AIを使って従業員の作業パターンを分析すれば、採用や教育コストが最適化可能。また、顧客満足度の向上により良好なエンゲージメントも達成されます。
- 顧客データの分析：メールやチャット、会話を分析し、営業担当者にリアルタイムで提示
- 商談プロセスを最適化：進捗状況や顧客の関心度を評価し、適切なフォローのタイミングや行動を提案
- 営業戦略の立案：顧客企業に関する最新のニュースや情報を提供し、関係構築に寄与
- ロイヤリティーの向上：顧客満足度やLTV（顧客生涯価値）の向上や売上増加を実現
- 幅広い導入と活用：営業・カスタマーサポート・医療・教育など幅広い分野で活用
AIによる問い合わせの自動分類と対応 – Zendesk
IoTの活用方法
- AIが問い合わせ内容を自然言語処理（NLP）で分析し、カテゴリ分類
- 簡単な質問は自動返信（チャットボット）で対応
- 複雑な問題は適切な担当者に自動割り振り
成果
- チームの負担が約30%軽減。応答時間を40%短縮し、顧客満足度が向上
- AIによるヘルプデスクやサポート機能を、新たなサービスとして訴求
ローコードで、人と設備の効果的なマネージメント実現を！
働く人と組織の両者にとって、付加価値の高い効果的なマイクロマネージメントを実現できる仕組み。個人のウェアラブル・デバイスから得られるデータを、健康増進だけでなく仕事の生産性アップにつなげる手法。開発前の製品を正確に再現したり、遠隔地にある環境を把握できる、IoTセンサーとAIが生み出すデジタルツイン。これらのシステムを実現できる基盤が、ローコード開発プラットフォームです。
コードの手入力が不要なビジュアルプログラミングは、エンジニアの負荷を減らし、高い生産性を実現しています。コーディング品質の向上と効率化は、AIとの連携でさらに加速の一途。高い柔軟性と豊富なAPI連携、属人性を廃した高いセキュリティーにより、巨大で複雑なニーズにも対応しています。
また、非エンジニアもDX人材へと成長できるので、働く人たちも新たなキャリアパスを描けます。組織にとっては、幅広い人材確保と持続的成長を実現できる開発手法として、年々、市場規模も拡大しています。
BlueMemeには、日本国内やグローバル企業の現場における、ローコード開発プラットフォームの導入事例が豊富です。マイクロマネージメントの罠を回避するアジャイル手法、既存ビジネスへの効果的なIoTの導入、レガシーシステムのリプレースや失敗からのリカバー事例などもあります。業種や事業規模もさまざまで、御社の実情に沿った提案が可能です。一度、話をお聞きになりませんか？どうぞお気軽にご相談ください。
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