第四次産業革命（少し難しかった？）

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Clik here to view.日本の産業構造が変化に対応できないと？日本企業が海外企業の下請となる

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Clik here to view.バーチャルデータでは時代遅れ
　☆日本は、インターネットの世界では、海外企業と大きな差が開いてしまっています
　☆グーグルは、データの保有量で日本大手の１４倍、小売のamazonも７倍です
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Clik here to view.同じ土俵で勝負するのは困難で、日本はリアルデータで強みを伸ばすのが必要
　☆日本が強い分野（個人の健康データ、クルマの走行データ、工場の稼働データ等）のリアルデータ
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Clik here to view.日本の社会と企業が、集めたデータを社会にうまく還元し課題解決すれば！
　☆日本が世界のプラットフォームとなることも可能では？
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Clik here to view.第４次産業革命のカギを握るのは、ＩoＴプラットフォーム です
　☆クラウド軸？エッジ軸？統合軸？
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Clik here to view.ＩoＴプラットフォームが乱立する中、今年はＩoＴ基盤の整理が進む１年となる
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Clik here to view.出典、経済産業省ＨＰ、ＭＯＮＯist、ニュースダイジェスト

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ＩoＴプラットフォーム（経済産業省ＨＰ、ＭＯＮＯist、ニュースダイジェスト記事画像引用）


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Clik here to view.ＩoＴ仕組みの構築するに必要なもの
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Clik here to view.センサーデバイス（ＩoＴに必要な情報を取得する）
　☆関連企業（半導体チップ、ソフトバンク）
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Clik here to view.通信機能（これらのデータを送る）
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Clik here to view.送ったデータを収集し保存するデータストレージ
　☆関連企業、ＨＤＤ製造メーカー（ＴＤＫ）
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Clik here to view.ハードウェア（集めたデータを処理する演算能力を持ったプロセッサ）
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Clik here to view.ビッグデータ分析専門のソフトウェア（ＡＩ）（ロボット）（データを一元的に分析や解析）
　☆関連企業（ＡＩ、ロボット関連　日立、ソフトバンク）

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Clik here to view.ＩoＴを活用した第４次産業革命の動き
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Clik here to view.製造業は、多くの産業の中でも早くから対応する動きを示してきた
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Clik here to view.スマート工場やサービタイゼーションでは、成果が数多く生まれつつある
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Clik here to view.活用の幅を広げるのに障害となっている要因
　☆異種システム間、異種組織間、異種データ間の連携です
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Clik here to view.ＩoＴは、モノにデータの取得機能と通信機能を持たせる
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Clik here to view.ＩoＴは、モノからの情報と人からの情報を組み合わせて、一元的な情報とする
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Clik here to view.結果、末端の機器やデバイスなどが「自律的な」行動を行えるようになる
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Clik here to view.人間が従来行っていた作業の多くを代替できるようになる

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Clik here to view.ＩoＴプラットフォームとは？
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Clik here to view.ＩoＴを活用する為、システムやハードウェア、ソフトウェア、ノウハウなどを組み合わせの仕組みです
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Clik here to view.１６年は、数多くのＩoＴプラットフォームが発表されました
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Clik here to view.ＩoＴプラットフォーム活用での留意点
　☆現状のＩoＴプラットフォームはそれぞれが指す対象範囲が異なっている
　☆１つのＩoＴプラットフォームを採用すれば全てが事足りるという状況にはなっていない
　☆現状では、「ＩoＴで得られる成果に対する基盤」にはなり得ていない
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Clik here to view.ユーザー企業として「どの領域を賄うＩoＴプラットフォームなのか」考慮が必要？

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Clik here to view.ＩoＴを活用するための異種環境の連携とは？
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Clik here to view.バリューチェーンや工程の流れに合わせたシステムの統合を実現する水平方向の連携
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Clik here to view.企業としての製造現場から経営レベルまでのシステムを結ぶ垂直方向の連携
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Clik here to view.現実的には個々のシステムが分断されている状況が存在し、これらを連携させるのが必要
　☆設計軸、生産軸の統合等

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Clik here to view.データの置き所から見るＩoＴプラットフォーム
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Clik here to view.ＩoＴの生み出す究極的な価値は「全ての企業活動をデータ化しそれを活用すること」です
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Clik here to view.当初は、集めたデータを全てクラウドに集めるという考え方が支配的だった
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Clik here to view.あらゆる機器から情報を集めることを考えれば、クラウドの利点が発揮できるためである
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Clik here to view.データをクラウドで一元的に保有
　☆クラウド上で分析なども行うことができ、ユーザー側の負荷を低減できる

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Clik here to view.今後ＧＰＳを想定した場合のクラウド上での問題点
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Clik here to view.クラウド上で分析した結果をフィードバックすると、通信状況による遅延が生まれる
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Clik here to view.クラウドでの処理は、リアルタイム性が要求される環境では使用できない
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Clik here to view.重要になってくるのは、現場（エッジ）に近い領域でデータの一次処理を行うエッジコンピューティングです
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Clik here to view.エッジ領域でリアルタイム性が要求される事象についてはその場で処理して現実世界にフィードバック
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Clik here to view.リアルタイム性が必要なく、演算力によるデータ分析が必要なものについてはクラウドに上げるというような仕組み

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Clik here to view.クラウド軸？エッジ軸？
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Clik here to view.データの置き所を基盤としたＩoＴプラットフォームなどの展開も広がりを見せている
　☆米国マイクロソフトの「Azure IoT」、アマゾンの「AWS IoT」等クラウド層を軸としたIoTプラットフォーム
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Clik here to view.データの収納先であるクラウド側に収納しやすい形でデータを取得できるようにする仕組みです
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Clik here to view.ＮＥＣが提唱する「ＩoＴアーキテクチャ５層モデル」
　☆エッジコンピューティングを中心とし上位と下位の接続を確保しようというＩoＴプラットフォームの提案
　☆大きな動きとしては、ファナックが推進する「FIELD system」
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Clik here to view.製造業のユーザー企業にとっては、全てカバーする形が理想像だが、まだまだ道のりが遠いい
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Clik here to view.現在では、どの領域が必要なのかを見極めながら活用していく必要なのかも？