エキスパートシリーズ   M2MからIoT、さらにはIoEへ ~IoTアプリ開発の実態~

発刊日: 2017/02/08 体裁: A4 / 38頁
資料コード: R58309400 PDFサイズ: 5.4MB
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調査資料詳細データ

エキスパートシリーズとは
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矢野経済研究所では、2016年より大手企業等でご活躍されたシニアの方々を当社の「社外マイスター」としてお迎えし、現役時代に培った経験、知見、人脈などを矢野経済研究所の事業活動を通じて、社会に還元していただくための新たな組織を立ち上げました。
エキスパートシリーズは、社外マイスターの方が執筆した、新たな切り口によるオリジナルレポートです。長年培った経験・知見による技術や開発、市場への目利き力で、従来の市場調査資料とは一味違った情報をご提供いたします。
本レポートは、弊社社外マイスターである早川鐵郎氏(客員研究員)がとりまとめました。

調査概要
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調査主旨:2016年6月、閣議決定された「日本再興戦略2016」の中で取り上げられている戦略がIoT、ビッグデータ、AIなどの技術的ブレークスルーを活用する「第4次産業革命」である。本レポートは「IoT、人工知能、ビッグデータ」シリーズとして、矢野経済研究所独自の「ワッツセミナー」と連動させて実施・発刊していく、その第1弾である。
本レポートでは、①IoTの歴史と概論を述べながら、②IoTを実現するソフトウェア「IQP」を紹介し、③IoT、ビッグデータ、AIの全体像とシンギュラリティを展望する。
一般的に、これまでIoTはセンサー・デバイスの延長線上にあるハードウェア機能という視点から語られることが多かった。
一方、IoTやビッグデータが切り開く世界は、量的に膨大であるだけでなく、この情報を活用するためのアプリケーションも多種多様である。このため、これまでのようにこれらアプリケーションを開発するのに専任のプログラマに依頼することは現実的に不可能である。現場の各ユーザーが、自分たちに必要なアプリ(多くは可視化)を自分自身で作成していく必要があり、この要求を満足すべく登場したソフトの1つにIQPがある。こうしたソフトウェアは少なくとも日本では黎明期の段階であり、製品の存在そのものを理解しておくことだけでも大きな意義がある。
調査方法:研究員による直接面談・電話・メール・ウェブ・文献調査を併用。
調査期間:2016年12月~2017年1月

リサーチ内容

■掲載内容

1.IoTとは何か

1.1 概要
  (図1)IoTの全体像-1[出所:「2016 IoTが牽引するセンサー・ネットワーク市場」矢野経済研究所]
  (図2)IoTの全体像-2[出所:「2016 IoTが牽引するセンサー・ネットワーク市場」矢野経済研究所]
1.2 歴史的経緯
  (図3)歴史的経緯[出所:各種資料を基に筆者作成]
  (図4)IBM1800[出所:「https://en.wikipedia.org/wiki/List of IBM products.」を基に筆者が日本語に翻訳]
  (図5)ARPANET[出所:「https://ja.wikipedia.org/wiki/ARPANET」ウィキベディア]
  (図6)センサーネットワーク[出所:「IoTで拡大するM2M市場 2016」矢野経済研究所]
1.3 IoTの適用分野と現状
  (表1)IoT適用分野[出所:各種資料を基に筆者作成]

2.IQPという製品

2.1 製品の特長
2.2 機能概要
  (図7)IQPの構成[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図8)IQPの機能構成[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図9)データの蓄積[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図10)デザイン領域[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図11)アプリ作成手順[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図12)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図13)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図14)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図15)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図16)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図17)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図18)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図19)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図20)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図21)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図22)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図23)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図24)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図25)サンプルアプリ[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図26)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図27)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図28)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図29)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図30)[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]

3.今後の展望

3.1 人工知能およびビッグデータとの関係
  (図31)人工知能とビッグデータ[出所:各種資料を基に筆者作成]
  (図32)人工知能の歴史[出所:各種データを基に筆者作成]
  (図33)ディープラーニング[出所:「人工知能がよ~くわかる本」神崎洋治 秀和システム]
  (図34)IQP社が考えるM2MからIoEへ[出所:「htpp://www.info.iqpiot.com/IQPtraining/」日本IQP株式会社]
  (図35)M2MからIoEへ[出所:各種データを基に筆者作成]
  (図36)シンギュラリティ[出所:各種データを基に筆者作成]
  (図37)モノから視た近未来[出所:各種データを基に筆者作成]
  (図38)ITの視点[出所:各種データを基に筆者作成]
  (図39)[出所:「htpp://www.softbank.jp/robot/」ソフトバンク]

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