近年、サイバー攻撃が高度化・巧妙化し、特定の産業分野、特にITとOT（オペレーショナルテクノロジー）の融合が進む製造業を標的とするケースが増加しています。これらの攻撃は、生産データ、制御システムデータ、製造実行システム（MES）データといった製造業の重要なデータ資産に対する重大な脅威であり、データ改ざん、データ破壊、データ流出、あるいはデータに基づいたオペレーションの停止といった深刻な影響を及ぼしています。攻撃者は、標的のネットワーク構成や業務プロセス、脆弱性だけでなく、OT環境でやり取りされるデータの種類や流れまで徹底的に調査し、最も効果的な手法を狙います。ITセキュリティだけでなく、セキュリティ対策が比較的手薄なOT環境が、重要なOperational Dataへの攻撃経路としてシフトしつつあり、製造業の持続的な運用に重大な脅威を及ぼしています。
内部犯罪、インサイダーによるサイバー攻撃とOperational Dataのリスク
OT環境は、従来は物理的に隔離された環境での運用が基本で、監視カメラや入退室管理システムなどの物理セキュリティに依存してきました。しかし、ITとOTネットワークが融合し、さらに攻撃手法が高度かつ巧妙化している中で、物理的な侵入が、OTシステムへのサイバー攻撃やデータ資産への不正アクセスの一部として利用されるケースが増加しており、以下のようなOperational Dataに対するリスクが懸念されています：
入退室記録の改ざん: 物理セキュリティシステムが生成する入退室ログデータを改ざんすることで、不正アクセスの痕跡を隠蔽し、攻撃者が施設内部でOTシステムへの直接的なデータ操作を行えるようになります。
設備への物理的アクセス: USBマルウェアによる制御システムデータの改ざんや窃盗、あるいは直接的な機器改ざんによる生産データや制御データの整合性への影響が、OT環境に及ぶリスク。
物理セキュリティシステム自体の脆弱性: 監視カメラや入退室管理システムといった物理セキュリティシステムが収集するデータが侵害されたり、これらのシステムがサイバー攻撃の足掛かりとなり、OTネットワーク内のデータ資産へのアクセスを許したりするリスク。
これらのOperational Dataに対するリスクを最小化するには、OTセキュリティ、ITセキュリティ、そして物理セキュリティをデータ管理とセキュリティの観点から一元的に管理し、相互に補完し合う対策を講じる必要があります。これは、OT資産が生成するデータ、物理セキュリティシステムが記録するデータ、ITシステムが生成するセキュリティログを関連付け、データ侵害やデータ改ざん、データ可用性の問題が発生した場合の検知と調査を迅速化するために不可欠です。統合管理は、OT環境におけるデータガバナンスを強化する上でも重要です。
OTセキュリティと物理セキュリティの具体的な方法：データ資産保護ソリューション
工場のOT資産（PLC、SCADA、RTUなど、データ生成・処理を担う機器）と物理セキュリティ機器（監視カメラ、入退室管理システム）を包括的に管理し、データ資産のセキュリティ強化と運用効率化を実現する具体的な方法として、以下のソリューションが有効です。
Nozomi Networks: ネットワークをスキャンするだけで、OT資産や、それらの機器間のデータフローを可視化し、脆弱性を特定します。これは、OT環境のデータ資産とデータ経路を把握し、どこにデータセキュリティリスクがあるかを明らかにする上で強力なツールです。
TXOne: OT環境のエッジポイントを保護し、USBマルウェアなどによる制御システムデータや生産データへの不正なアクセスや改ざんを防ぎます。
Salvador: あらゆるOTシステム障害や停止が発生した場合に即時復旧を支援し、生産データやオペレーションデータの可用性を確保します。
Verkada: 監視カメラや入退室管理システムをクラウドで一元管理し、物理的なアクセスに関するログデータや映像データを提供します。これらの物理的なデータをOTシステムのイベントログやセキュリティアラートと関連付けることで、OTデータ資産への物理的な脅威を検知・調査できます。
高千穂交易は、長年の実績を活かし、製造業向けのOTセキュリティ対策として、OT環境におけるデータ資産の可視化、データ経路への侵入防止、そして物理セキュリティデータとの統合を含む包括的なソリューションを提供しております。
製造業のOT環境におけるデータ保護の課題と対策
製造業のセキュリティ対策に関わる方で、OT環境におけるデータ資産の保護、データガバナンスの強化、オペレーションの持続性確保に関心のある方、特に以下のような課題をお持ちの方におすすめの内容です。
複雑なOTネットワークにおけるデータ資産の全体像を把握し、管理負荷を軽減したい方。
エージェント導入が難しいOT環境でのデータ生成資産（PLC等）の管理に課題を感じている方。
不正アクセスやマルウェア感染による生産データや制御データの改ざん・破壊に対する素早い対応策を模索している方。
OTネットワーク全体のデータ経路を可視化し、セキュリティインシデント発生時のデータ影響範囲特定や対応を迅速化する体制を確立したい方。
物理セキュリティデータとOTセキュリティデータを関連付け、インサイダー脅威や物理的な侵入によるデータ侵害リスクをより正確に検知したい方。
個別に行っているOTセキュリティ対策や物理セキュリティ対策を整理し、OT環境全体のデータセキュリティを包括的に管理したい方。
OT環境のデータ資産のセキュリティ強化を検討している組織にとって、これらのソリューションは重要な検討対象となります。統合的なOTセキュリティと物理セキュリティ管理は、データ駆動型のオペレーションを支える基盤となり、データ資産の信頼性と可用性を確保する上で不可欠です。
製造業では近年、IoT技術の活用が急速に進んでおり、設備がネットワークに接続されることで、生産設備からリアルタイムに稼働状況や状態に関するデータが収集できるようになりました。これは、設備の状態監視や生産性向上といったデータ駆動型の運用を期待する上で、大きなポテンシャルを秘めています。しかし、技術の進化に伴い導入ハードルが下がった一方で、収集したデータを適切に活用できず、十分な成果が得られていないケースも少なくありません。データコンサルタントやデータアナリストにとって、IoTから得られるOperational Dataをビジネス価値に繋げるための戦略と技術的基盤の構築は重要なテーマです。
設備保全におけるIoTデータ活用の問題点。「見える化」から価値創造へ
設備保全におけるIoT活用では、センサーやデバイスを用いて設備状態に関するデータを収集し、「見える化」（可視化）する事例が増えています。しかし、多くの企業では、データを可視化した段階で満足してしまい、その先の詳細なデータ分析や、分析結果に基づいた具体的な改善策の実行が不十分です。結果として、「見える化」は達成しても、収集したOperational Dataが生産性向上やコスト削減への直接的な貢献に繋がっていないことが多いのが現状です。これは、データを活用した意思決定や行動が不足していることを示しています。
IoTデータを単なる「見える化」の手段に留めないための保全DXへの取り組みは、収集したOperational Dataを価値創造に繋げるための鍵です。保全DXの事例を解説し、収集したデータをどのように分析・活用すれば、予知保全、生産プロセスの最適化、歩留り改善につながるのかを、保全DXを実現するためのデータ活用ソリューションとあわせてご紹介します。これは、データに基づく実践的な改善を可能にするヒントを提供し、自社のOperational Data活用課題解決に役立つ内容となります。
IoTデータ管理の技術的・コスト的課題
IoTデバイスから送信されるデータは断続的かつ非構造的で、さまざまなプロトコルが混在します。これらをリアルタイムで分析できるようにするには、多様なデータプロトコルへの対応拡充やデータ処理基盤のスケーラビリティ確保、データ転送・処理遅延の最小化など、多方面で高度な取り組みが必要です。しかし一般的なクラウドベースのデータ処理システムを利用すると、イベント数やデータ転送量に応じた従量課金が急増し、結果として予想以上のコスト負担となり、IoTデータの収集と分析の拡大を妨げるケースも少なくありません。多様なIoTプロトコルやデバイスを新たにサポートする際には、追加の開発コストや時間がかかり、ビジネス成長に必要なデータ収集の足かせとなり得ます。そのため、高い拡張性とデータプロトコル対応力、そして何よりも運用コストを最小化できる通信・分析データ基盤の確立が、製造業のIoTデータ活用にとって大きな課題となっています。
近年、IoTデバイスの普及により、扱うデータ量が驚異的なスピードで増加しています。スマート家電、自動車、産業機器など、多彩な分野でIoT技術が進展する中、デバイスから送られるデータは種類も形式も多岐にわたり、その管理・活用が大きな課題となっています。こうした状況下では、リアルタイムなデータ収集・分析だけでなく、システムを柔軟にスケールアウトできるデータ基盤づくりが急務です。特にデバイス数やデータ転送量が増えれば増えるほど、従来の課金体系やシステム規模の制約により、IoTデータ管理の運用コストが膨れ上がりがちです。進む工場のスマート化、効率化や最適化は、これらの大量かつ多様なOperational Dataをいかに収集・分析・活用できるかにかかっており、そのための堅牢なデータインフラストラクチャの確立が不可欠です。
製造業におけるIoT活用の真の価値は、単なるデータの「見える化」を超え、収集したOperational Dataを分析・活用し、予知保全や生産プロセスの最適化といった具体的な成果に繋げることにあります。これを実現するためには、IoTデータの持つボリューム、ベロシティ、バラエティといった特性に対応できる、拡張性、プロトコル対応力、コスト効率に優れたデータ収集・分析基盤の確立が不可欠です。保全DXを推進し、製造業のデータ資産を最大限に活用するため、これらのデータインフラストラクチャの課題解決に積極的に取り組むことが、データコンサルタントおよびデータアナリストにとって重要な役割です。
製造業では近年、IoT技術の活用が急速に進んでおり、これは組織のデータ資産を拡大し、新たなOperational DataやProduct Dataを生成する大きな機会となっています。工場内の設備やツールの稼働状況、所在、利用状況といったOperational Data、そして製品の利用状況や環境といったProduct Dataは、データ駆動型の意思決定や新たな価値創造の源泉となります。データコンサルタントやデータアナリストにとって、IoTから得られるこれらの多様なデータをいかに収集、管理、分析し、ビジネス価値に繋げるかが重要なテーマです。
製造業のデータ戦略：IoTによる資産管理データ活用と製品データのサービス化
Operational Dataとしての資産管理データ活用
多くの企業では、計測機器や設備の管理を依然として手動プロセスで行っており、これがOperational Dataとしての機器の所在や利用状況に関するデータの不備に繋がっています。「必要な機器がすぐに見つからない」「貸出記録と実際の所在が合わない」など、ルールがあるにもかかわらず、現場でのOperational Dataの収集と更新がうまく機能していないケースが見られます。その結果、機器を探す時間が増え、作業が滞り、Operational Dataの不足や不正確さが生産性の低下につながることが課題となっています。特に、「貸出記録の更新が後回しになる」「定位置管理が守られていない」など、ルールの形骸化が進むと、機器の所在が不明になり、利用状況が正確なデータとして把握できないまま、不要な追加購入が発生することもあります。この背景には、「管理ルールが現場の実態と合わない」「業務の忙しさから記録（Operational Data収集）が後回しになる」などの要因が関係しています。こうした課題を解決するには、ルールの厳格化ではなく、管理業務の負担を減らし、現場で無理なくOperational Dataを収集・更新できる仕組みを構築することが重要です。その手段として、IoTを活用し、機器の所在や利用状況をリアルタイムでデータとして把握する管理の自動化と最適化が注目されています。
マルティスープ株式会社のクラウドサービス「iField」のようなソリューションは、IoTを活用したOperational Dataの自動収集により、機器管理の課題を解決できます。実際の導入事例をもとに、リアルタイムでの機器所在データ把握や記録の自動化が、どのように業務負担を軽減し、Operational Dataの管理精度を向上させるのかを詳しく解説します。また、機器だけでなく、作業員の動線や資材の位置情報を取得・活用することで、安全管理や現場全体の最適化といったデータ駆動型の改善につなげる方法についても、具体的な活用事例を交えながらご紹介します。これは、様々な種類のサイトOperational Dataを統合的に活用するポテンシャルを示しています。
Product Dataのサービス化と課題
近年の製造業では、IoT、5G、AIといった技術革新に加え、消費者や企業の価値観の変化により、従来のような製品そのものの提供だけでなく、提供されるサービスや利便性、効率性といった『体験』が重視されるようになりつつあります。このため、各企業は製品にIoT技術を組み込み、利用者の操作状況、稼働データ、さらには周囲の温度や湿度、位置情報といった環境データを製品からリアルタイムでデータとして収集・分析し、その結果をもとに個別化されたサービスや予防保守、最適な運用提案など、データに基づいた新たな価値を提供することが求められています。これは、製品から得られるOperational DataやEnvironmental DataをProduct Data Assetとして活用し、データ駆動型のサービスを展開する動きです。
しかしながら、自社製品へのIoT技術の導入、そして製品から得られるデータの活用には、さまざまな課題が伴います。IoTを活用したデータ駆動型サービスの実現には、センサーや通信技術の導入だけでは不十分です。デバイスからデータを収集し、クラウドへ転送し、統合・分析可能な形にするための、デバイス間の通信プロトコルの選定、クラウドインフラとの連携、データの統合・可視化といった、複数の技術要素をデータパイプラインとして統合する必要があります。特にデータセキュリティ面では、デバイス自体の脆弱性、データ通信の安全性、クラウドとのデータ連携におけるリスク（例：クラウドへのデータ流出、不正アクセスによるデータ改ざん）を総合的に評価し、それぞれに適切な対策を講じることが不可欠です。このため、具体的なIoTソリューション（製品からデータを収集・活用するアイデア）を検討したとしても、必要なデータインフラストラクチャの実現可能性の検証や、データ収集・処理・分析にかかるコスト評価をどのように進めるべきか分からない、といったこともあるのではないでしょうか。
製造業におけるIoTの活用は、工場内のOperational Dataから現場の効率を改善すること、そして製品から得られるProduct Dataを活用して新たなサービス価値を創造することの両面で、データ駆動型の変革を推進する鍵となります。どちらの側面においても、IoTデバイスから得られる多様なデータをいかに効率的、セキュアに収集・管理し、価値あるインサイトやサービスに繋げるかが成功の分かれ目です。堅牢なデータインフラストラクチャの構築、適切なデータ管理戦略、そして包括的なデータセキュリティ対策は、これらのIoT活用シナリオにおいてデータ資産を最大限に活用し、ビジネス成長を加速させるための不可欠な要素です。データコンサルタントおよびデータアナリストとして、これらの課題解決に向けたソリューションを提供することが求められています。
製造業におけるIoT活用の成功は、エッジデバイスで生成される膨大かつ多様なOperational Dataをいかに効率的かつセキュアに収集し、クラウドや上位システムへ転送できるかにかかっています。堅牢なIoTデータパイプラインの構築には、信頼性の高いエッジハードウェアが不可欠です。データコンサルタントやデータアナリストにとって、このようなデータ収集基盤の技術的側面を理解することは重要です。
製造業IoTのデータ基盤：Armadilloによるセキュアなエッジデータ収集
「Armadillo（アルマジロ）」は、ArmプロセッサとLinux OSを搭載したIoTデータゲートウェイおよびCPUボードで構成される、IoT向け組み込みプラットフォームです。これは、Operational DataやProduct Dataを生成するエッジデバイスで、データの収集、前処理、フィルタリングといったエッジコンピューティングを実行するための基盤となります。試作評価から量産展開まで対応可能な設計は、データ収集インフラストラクチャの拡張をスムーズにします。また、用途や目的に応じ、省電力タイプから高性能タイプまで幅広いラインナップは、様々なデータ収集シナリオに合わせた適切なデバイス選定を可能にします。特に、高いセキュリティ要件を満たしており、デバイスレベルでのデータの改ざんや不正アクセスを防ぐ信頼性の高いIoTシステムの構築、すなわちセキュアなエッジデータ収集が可能です。
IoTソリューション開発効率化とデータセキュリティ
「Armadillo（アルマジロ）」を活用することで、IoTソリューション、特にデータ収集・伝送ノードの開発を効率化します。最新モデル「Armadillo-IoTゲートウェイA9E」は最先端の省電力性能と通信機能を備え、広範囲からのデータ収集に適しています。超小型で省電力な「Armadillo-900」は、組み込み用途でのデータ収集デバイスとして最適です。Armadilloを活用したシステム開発と運用のメリットは、セキュアで信頼性の高いデータ収集基盤を迅速に構築できる点にあります。また、新たに策定されたセキュリティ要件適合評価およびラベリング制度であるJC-STARへの取り組みをはじめ、IoTデバイスにおけるデータのセキュリティ対策についても解説します。これは、デバイスレベルで収集されるデータの完全性や機密性を確保するための重要な取り組みです。このような状況では、「誰も知らない端末がネットワークに接続され、データを収集・伝送している」といった状況も散見され、データセキュリティとデータガバナンス上の課題となっています。適切なエッジデータ収集プラットフォームの選定と管理は、この課題への対応にも繋がります。
IoTデータ収集に必要な通信プロトコルの重要性
あらゆるモノがインターネットに接続され、製造業での生産状況の可視化や効率的な生産環境の構築、ロボットに必要なデータ収集といった多岐にわたる活用が進んでいます。これらの大量かつ多様なOperational DataやProduct Dataの収集において、多くの方はパソコンや携帯電話と同様の通信手法を想像されるかもしれませんが、実際には様々な要求条件（帯域幅制限、低消費電力など）を満たすために、軽量で効率的なデータ伝送を可能にする特殊な通信プロトコルが必要とされています。その中でも、MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）プロトコルは、これらのニーズを満たすために開発された、IoTにおけるデータ収集・伝送の標準的な通信手法です。これは、IoTデータパイプラインのエッジ側における効率的なデータ転送を実現する上で不可欠です。
コネクシオは、これまで30万台を超えるIoTソリューション導入・活用実績（データ収集基盤構築実績）を有しています。「Armadillo」を活用した導入支援についても、ハードウェア開発（エッジでのデータ収集）から組み込みソフト、通信サービス（データ伝送）、クラウドアプリケーション開発（データの受信・処理・活用）まで一貫したソリューションを提供します。これは、エッジからクラウドまでのIoTデータパイプライン全体の構築を支援できる能力を示しています。自社製品へのIoT機能の組込みによるProduct Data収集を検討している組織や、DX推進部署、サービスベンダーの製品企画にかかわる方など、IoTデータ活用に関心のある方々におすすめの内容となっています。
IoTデバイスから得られる多様なOperational DataやProduct Dataを効率的かつセキュアに収集・活用することは、製造業のデータ駆動型変革に不可欠です。信頼性の高いエッジデータ収集プラットフォームであるArmadilloは、デバイスレベルでのデータセキュリティを確保し、様々なユースケースに対応できる柔軟性を提供します。MQTTのような効率的なデータ伝送プロトコルと組み合わせることで、堅牢なIoTデータパイプラインを構築できます。コネクシオのような経験豊富なベンダーの支援を得ながら、これらのデータ収集基盤を整備することは、IoTデータ資産を最大限に活用し、競争力を高めるための重要なステップとなります。これは、データコンサルタントおよびデータアナリストとして、製造業のデータ戦略を支援する上で注力すべき領域です。
少子高齢化による国内労働力人口の減少に伴い、製造業における人材不足は一層深刻化しており、現場データの最大限の活用による効率化や省人化の取り組みが不可欠となっています。しかしながら、製造現場でのデータ活用はなかなか進んでいないのが現状です。データコンサルタントやデータアナリストにとって、この工場で収集されるOperational Dataをいかに価値あるものに変えるかが重要なテーマです。
製造業のデータ活用加速：現場のデータ活用課題
製造現場でのデータ活用が進まない背景には、古い設備や異なるメーカーのシステムが混在していることによるデータ収集・統合の困難さに加え、製造業のIT人材不足が一因となっています。また、デジタル化やデータの可視化だけでは費用対効果が明確に示されていないことも、導入が進まない理由の一つです。PLCやセンサーから膨大なOperational Dataが収集されているものの、それを具体的にどう活用すれば生産性向上やコスト削減に繋がるのか、どんな効果があるのか分からない、といったことも、データ活用を阻む大きな課題となっています。
MQTTによる効率的なIoTデータ収集
こうした製造現場のデータ活用を推進し、効率化や省人化を実現するためには、まず大量のOperational Dataを効率的かつリアルタイムに収集できる基盤が必要です。IoT時代におけるデバイス間の効率的な通信を支える重要な技術として、MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）プロトコルが注目されています。従来のHTTPプロトコルは通信オーバーヘッドが大きく、デバイス数が増加するにつれて効率が低下しやすいという課題がありました。今後、IoTデバイスの爆発的な増加が予想される中、MQTTのようなオーバーヘッドが少なく、大量のデータストリームをスケーラブルに通信できるプロトコルの役割はさらに重要になります。
MQTTは、データのオーバーヘッドが小さく、大量のデバイスから低帯域でデータを収集するのに優れており、デバイス数が増加してもデータ収集インフラストラクチャの負荷を最小限に抑えることができます。また、常時接続が基本で、デバイスが頻繁に接続を確立・切断する必要がないため、大量のデバイスが接続されている場合でも通信がスムーズに行えます。多数のデバイスと低帯域での通信を効率的に扱えるように設計されているため、接続数が増加してもシステムの負荷を最小限に抑えることができます。製造現場の多様な機器からデータを収集する際の効率と拡張性を確保するために不可欠な技術です。
一方で、MQTTは比較的新しい技術であり、特にブローカーを介した通信やQoS（品質保証）、パブリッシュ/サブスクライブ型の通信モデルなど、HTTPとは異なるメカニズムを持つため、その仕組みや運用方法についてはまだ十分に理解されていないケースが見られます。今後のスマートファクトリー実現に向け、IoTデバイス通信の拡大や複雑化に対応し、信頼性の高いデータ収集パイプラインを整備するためには、MQTTの仕組みや特性を正しく理解し、将来のデータ収集量増加に対応できる通信基盤を整備することが不可欠です。DX推進リーダーや技術者、将来のIoT時代に備えて効率的なIoTデータ収集の基盤技術を学びたい組織は、MQTTの基本概念を理解することが、スケーラブルなデータ収集基盤設計の第一歩となります。
手軽なIoTソリューションによるデータ活用推進
製造現場でのデータ活用を進めるためには、MQTTのような効率的なプロトコルで収集したOperational Dataを、現場担当者でも扱いやすい形で提供する「手軽で素早く活用できる工場IoTソリューション」が求められています。これらのソリューションは、データの収集、前処理、可視化といったプロセスを簡易化し、データ活用までのハードルを下げることで、費用対効果を見えやすくし、データ活用を促進します。
製造業における人材不足への対応やスマートファクトリーの実現には、工場で生成されるOperational Dataの最大限の活用が不可欠です。これを支えるためには、MQTTのような効率的でスケーラブルなプロトコルを用いたIoTデータ収集基盤の整備が重要な課題となります。さらに、収集した膨大なデータを現場で扱いやすい形で提供し、データ活用の具体的な成果に繋げるための「手軽なIoTソリューション」の導入が、データ活用を阻む様々な障壁を克服する鍵となります。効率的なデータ収集と実効性のあるデータ活用の両輪を回すことが、データコンサルタントおよびデータアナリストにとって、製造業の競争力強化を支援する上で求められています。
現代の複雑なIT/OT環境では、リモートに存在するサーバーやシステム、そして爆発的に増加するIoTデバイスといった、多様なデータインフラへのアクセスをいかにセキュアに管理するかが、組織のデータ資産を保護する上で極めて重要です。データコンサルタントやデータアナリストとして、これらの異なるアクセス経路と、それらが生成・保持するデータに対するセキュリティ対策を理解することは不可欠です。
データインフラアクセスとIoTデータ保護の強化：IP-KVMと閉域網の役割
IP-KVMによるセキュアなデータインフラアクセス
IP-KVM（Keyboard, Video, Mouse over IP）は、VPNやリモートデスクトップ（RDP）に代わる技術として、遠隔からコンピュータやサーバーといったデータインフラをセキュアに管理・操作することを可能にします。この技術の重要な利点は、リモート操作時にデータファイルを直接転送する必要がないため、機密データの情報漏洩リスクを大幅に低減できる点です。また、データインフラの信号の転送や操作の制御をハードウェアレベルで行うため、ソフトウェアベースのリモート管理とは異なり、古いOSが稼働するシステムに対しても問題なくリモートアクセスが可能です。さらに、サーバーのOSがクラッシュした場合でも、リモートからの再起動や設定変更に対応でき、データインフラの迅速な復旧を支援します。
次世代IP-KVMであるADDER Technology社製品は、データインフラへの遠隔アクセスにおいて、複数のシステムを高速で切り替え、高解像度かつ低遅延でモニタリングすることを可能にします。これにより、遠隔メンテナンスにおける緊急対応や効率化、省人化を実現し、様々なシステムに分散したデータへの迅速かつ効率的なアクセスを支援します。マルチ画面対応、高解像度ビデオサポート、無制限の距離拡張、柔軟なスケーラビリティ、高度な暗号化と認証技術といった特徴を備え、複数の拠点にまたがる複数のシステムを管理する場合でも、一つのモニターとマウスだけで画面を素早く切り替えられるため、様々なシステムのデータに迅速かつ効率的にアクセスすることができます。特に機密性の高いデータインフラ環境では、社内ネットワークから物理的または論理的に分離し、許可された端末からのみKVM経由でアクセスを制御することで、データセキュリティを確保しながら効率的な運用を実現します。これは、データアクセスチャネル自体をセキュアにする有効な手段です。
IoTデータ爆発と閉域網によるデータ伝送路の保護
一方で、近年IoTデバイスの普及が急速に進んでおり、2027年には全世界で570億台を超えるIoTデバイスが稼働すると予想されています（総務省：令和6年版データ集より）。これらのデバイスは膨大なOperational DataやProduct Dataを生成しますが、一般的なIT機器と比べセキュリティ対策が脆弱な傾向にあるため、サイバー攻撃の標的にされる危険性が高まっています。データ収集デバイスであるIoTデバイスが侵害されると、データの改ざん、不正なデータ収集、あるいはデバイスを踏み台にしたネットワーク内への侵入といったデータセキュリティリスクが生じます。実際に官公庁などでもインシデントが発生したことが報告されており、対策は喫緊の課題です。
このようなIoTデバイスによって生成・伝送されるデータのセキュリティを強化するための対策の一つが「閉域網」です。閉域網とは、不特定多数が利用できるインターネット網から物理的・論理的に分離されたネットワークを指します。閉域網を利用することで、特定の組織内のみ接続できるクローズドな環境を構築できるため、IoTデバイスから収集されるデータの安全な伝送路として利用され、データ通信の機密性や完全性を確保できます。これは、IoTデータパイプラインにおける重要なセキュリティ層となります。
組織のデータ資産を包括的に保護するためには、様々なデータインフラへのアクセス方法と、データが生成・伝送される経路の両方に対するセキュリティ対策が必要です。IP-KVMのような技術は、リモートからのデータインフラ（サーバー、システム）管理においてデータ漏洩リスクを低減し、データアクセスを効率化する上で有効です。また、爆発的に増加するIoTデバイスから得られるOperational DataやProduct Dataを安全に収集・伝送するためには、閉域網のようなセキュアなデータ通信路を構築することが重要です。これらの対策を組み合わせることで、データインフラへのアクセス、IoTデータ収集・伝送といった多様な側面からデータセキュリティを強化し、組織全体のデータガバナンスとレジリエンスを高めることが、データコンサルタントおよびデータアナリストにとって重要な責務となります。
近年、IoTやAI技術の発展により、製造業における工場のスマート化が急速に進んでいます。設備や生産プロセスのデータをリアルタイムで収集し、高度な分析・最適化を行うことで、搬送や検査の自動化、設備の最適制御、予兆保全の強化など、製造現場の効率化に加え、生産品質やエネルギー消費の最適化が進められています。これは、Operational Dataを基にしたデータ駆動型の運用へのシフトです。データコンサルタントやデータアナリストにとって、製造現場のOperational Dataを収集・分析し、具体的な改善や最適化に繋げる技術は重要な関心領域です。
製造業のデータ活用戦略：PID制御の限界とSmart MPCによるデータ駆動型最適化
こうした最適化を実現するためには、各種設備やプロセスを安定かつ精密に制御する技術が不可欠です。PID制御はシンプルな構造でリアルタイムに誤差を補正できるため多くの分野で広く採用されていますが、その制御は主に過去の誤差データに基づく反応的なものであり、予測が困難な外的要因（機器の経年劣化や設備の個体差、生産負荷の変動、季節による室温変化など、多様なOperational DataやEnvironmental Dataが示す複雑なパターン）の影響を受ける環境下で最適なパフォーマンスを発揮することには限界があります。PID制御は、豊富なOperational Dataから将来の状態を予測するような高度なデータ分析を取り込むようには設計されていません。
さらに高度な制御手法、例えば従来のモデル予測制御（MPC）を導入する場合、詳細な数値モデルの構築、高い計算負荷、パラメータ調整の難しさといった課題があり、工場の現場で得られるOperational Dataに基づいたモデル更新やパラメータ調整には大きなハードルがありました。
Smart MPCのような革新的な制御アルゴリズムは、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できます。「Smart MPC」は、こうした従来のMPCの課題を機械学習と最適化技術の活用により解決します。特別な知識や調整が不要で、過去のOperational DataやEnvironmental Dataを学習させるだけで、対象の未来の状態をデータに基づいて高精度に予測し、最適な制御を行うことが実現できるよう設計されています。これにより、複雑なデータ分析やモデリングの専門知識がなくても、現場でデータ駆動型の予測・最適化制御を運用できるようになります。
例えば工場やビルの空調システムをPID制御からSmart MPCに置き換えることで、過去の運転データや環境データを活用し、外気温の変化や室内の人の増減といった将来の状態をデータに基づいて先読みして空調を事前に最適調整することが可能になります。これは、Operational DataとEnvironmental Dataに基づいたデータ駆動型の予知と最適化の具体的な事例であり、エネルギー効率の向上とともに、年間を通じた電力コストの大幅な削減といった、データ活用による直接的なビジネス成果を実現できます。
このようなSmart MPCは、データ駆動型での工場のエネルギー効率向上を検討している生産技術担当者、Operational Dataに基づいた品質のばらつき抑制を目指す製造現場の管理者、既存の制御システムにおけるデータ活用や最適化に課題を感じているエンジニア、そして最新の制御技術を活用し、Operational Dataに基づいた生産性向上とコスト削減を実現したい組織に特におすすめの内容です。Smart MPCは、高度なデータ分析アルゴリズムを現場のOperational Controlに適用可能にし、データから具体的なビジネス価値を引き出すことを支援します。
スマート化に向けて、さらなる効率化やエネルギー削減の要求に応えるためには、現場の運用の容易さと高度な制御技術を両立できる柔軟な制御技術、すなわちOperational Dataを効果的に活用できる技術が求められています。Smart MPCは、データ駆動型予測と最適化を現場レベルで実現し、従来の制御技術の限界を克服することで、製造業のデータ資産から最大の価値を引き出し、持続的な競争力強化に貢献します。Operational Dataに基づいた高度な制御の実現は、データコンサルタントおよびデータアナリストにとって、製造業のDX推進における重要な支援領域です。
カーボンニュートラル、省エネ、資源確保競争、電気料金高騰、グローバル競争激化、変種変量生産やマス・カスタマイゼーションの需要といったビジネス環境の変化は、製造業にデータに基づいた、より効率的で柔軟なオペレーションへの変革、すなわちスマートファクトリー化を強く求めています。スマートファクトリーの実現には、設備やプロセスからリアルタイムに収集されるOperational Dataを基にしたデータ駆動型の意思決定と自動化が不可欠であり、これを支えるIT、OT、IoTが融合したネットワークというデータインフラの整備が喫緊の課題です。データコンサルタントやデータアナリストにとって、この複雑なデータインフラのセキュリティ確保と、そこを流れるデータの信頼性を高めることは、製造業DX推進における重要な役割です。
製造業DXとデータインフラセキュリティ：IT/OT/IoTネットワークの複雑性とデータ保護戦略
近年、クラウド技術と通信インフラの進化に伴い、OT環境やIoTデバイスとITの融合が急速に進み、ネットワークに接続されるデバイスの種類と数、そしてそこを流れるデータ量が急増しています。これは、製造業のデータパイプラインがIT、OT、IoTにまたがる多層的で複雑な構造になっていることを意味します。OTは物理プロセスの安定性やリアルタイム性を最優先し古いテクノロジーが多く使用され、IoTはセンサーなどから膨大なデータをリアルタイムで生成し高い拡張性や通信の柔軟性、さらにリアルタイムなデータ処理能力が重視されるなど、ITシステムとは全く異なる要件を持つシステムが混在し、通信経路やデバイス間の連携が複雑化しています。さらに、大量かつ多種多様なデバイスやプロトコルが共存し、標準化されていない部分が多いため、IT資産を含めたネットワーク全体の統合的なデータ可視化と管理が困難な状況にあります。
しかし、サイバー攻撃が高度化する中で、セキュリティ対策が手薄なこれらのOT/IoTデバイスが、製造業のOperational DataやProduction Dataへの新たな攻撃の標的となるケースが増加しています。従来のITシステム中心のセキュリティ対策や個別のデバイス管理では、こうした複雑化するネットワークを流れる重要なデータを十分に保護することは困難です**。データ生成・伝送ポイントとなるOT/IoTデバイスや、そこを流れるデータ**に対するセキュリティ上の潜在的な死角を排除し、データの改ざん、破壊、流出を防ぐ仕組みが求められています。
データインフラ管理・可視化ソリューションによるデータ保護強化
これらの課題に対する具体的な解決策として、OTやIoTデバイスを含むネットワーク全体を統合的に管理し、データインフラのセキュリティを強化するソリューションが有効です。
例えば、「Forescout」のようなツールは、IT、OT、IoTなど、**ネットワークに接続される全てのデータ生成・伝送デバイスの情報や、そこでの通信（データフロー）**をエージェントレスで一元管理し、検知や対応を自動化します。これは、ネットワーク上のデータソースを漏れなく把握し、データガバナンスの基盤を築く上で重要です。
また、重要なパケットを確実に捉えるために、「Keysight Network Packet Broker」や「Network TAP」といったソリューションを組み合わせることで、ネットワーク上を流れる膨大かつ多様なデータトラフィックを負荷を最小限に抑えつつ効率的にフィルタリングし、**セキュリティ上の潜在的な死角（データ収集・伝送における隠れたリスク）**を徹底的に排除することが可能です。これにより、データセキュリティ監視の精度を高めることができます。
スマートファクトリー実現のためのデータインフラセキュリティ
スマートファクトリーの取り組みは、事業形態や組織の状態によって大きく異なりますが、共通しているのは、上記の経営・社会的な要求に応えるために、工場の様々なデータ資産を最大限に活用する必要があるという点です。スマートファクトリーとは、データ駆動型の技術を活用し、生産状況のリアルタイムなデータ可視化や、データに基づいた効率的な生産環境の構築、ロボットに必要なデータの供給、予知保全に必要なデータの収集・分析などを実現するものです。これには、高度なデータ収集、データ伝送、データ分析、データに基づく制御といった技術が使われます。これらの取り組みを通じて、エネルギー消費やリソース利用の最適化、品質のばらつき抑制、そして変種変量生産やマス・カスタマイゼーションに対応するための柔軟なデータに基づいた生産プロセスを実現できます。
製造業が直面するビジネス環境の変化と、スマートファクトリー化によるデータ駆動型変革の実現には、基盤となるデータインフラ、特にIT/OT/IoTが融合したネットワークのセキュリティ確保が不可欠です。この複雑化するネットワークを統合的に管理・可視化し、OT/IoTデバイスを含む全てのデータ生成・伝送ポイントを保護することは、Operational DataやProduction Dataの信頼性、可用性、機密性を確保し、データに基づいたオペレーションの継続性を担保するために重要な課題です。Forescout、Keysight、Network TAPといったソリューションを活用したデータインフラセキュリティの強化は、スマートファクトリーで必要とされるデータ収集、伝送、活用を支える基盤となり、データコンサルタントおよびデータアナリストにとって、製造業の競争力強化への貢献として注力すべき領域です。
セキュリティとデータガバナンスの強化
OT（Operational Technology）システムのセキュリティリスク増大は、収集・処理される機微な運用データや生産データの保護という観点から喫緊の課題です。欧州におけるサイバーレジリエンス規制やNIS2指令の動向、および国内各業界でのガイドライン整備は、データ侵害によるビジネス継続性への影響や意思決定に用いるデータの信頼性低下を防ぐためのデータセキュリティ要件として捉える必要があります。これらの要件を満たすセキュリティ施策は、単なるコンプライアンス対応に留まらず、データ資産を守り、事業継続性を担保するためのデータガバナンスの一環として実行されるべき段階にあります。
サイバーセキュリティ要件への対応においては、脆弱性データ、インシデントデータ、構成データなどを継続的に収集・分析し、リスク評価に基づいた対策の優先順位付けを行うデータ駆動型のアプローチが不可欠です。Tenableのようなツールは、こうした多様なセキュリティ関連データに基づいたOT/IoT環境のセキュリティ状態の可視化と管理を支援する可能性を持っています。
データ連携と活用基盤の構築
IoT/AIの進化は、多種多様なシステムから生成されるデータの価値を最大化するために、システム間のシームレスなデータ連携を不可欠としています。技術的な構造の違いがデータフローを阻害し、リアルタイムな分析やAI活用に必要なデータ収集・連携の遅延を引き起こすことは、データに基づいた迅速な意思決定を妨げる要因となります。
データ活用を加速するためには、システムの壁を越えてデータを効率的に収集、変換、蓄積、配信するデータパイプライン、すなわち堅牢なデータ統合基盤の構築が求められます。システムの複雑性、特にオンプレミスとクラウド環境の混在は、データソースの多様化とデータ形式の不均一性を招き、データ連携の複雑化と遅延の主要因となっています。これは、データの鮮度と整合性を損ない、データ分析の信頼性を低下させます。
このデータ連携の課題を克服するには、データソース、形式、量に柔軟に対応できるスケーラブルなデータ統合アーキテクチャと、効率的で柔軟なETL/ELTプロセス設計が不可欠です。これにより、データ活用のための信頼性の高い基盤が強化されます。
自動化におけるデータ分析と「ちょうどよい自動化」
労働人口減少や市場変化に対応するため、生産性向上やコスト削減は企業の喫緊の経営課題であり、AIや自動化技術はこれらの課題に対するデータ駆動型アプローチの重要な要素として期待されています。しかし、完全自動化を追求するあまり、現実的なデータ（例：AIモデルの学習データ量、推論精度データ、システム稼働率データ）に基づいた実現可能性や費用対効果の検証が不十分なまま導入が進み、期待した成果（定量データ）が得られないケースが見られます。AIの精度不足により手作業が発生し、投入コストに対する効果（ROIデータ）が低迷するといった課題は、データ分析を通じて事前にリスク評価を行うべき領域です。
自動化プロジェクトにおいて、期待される成果（例：コスト削減率、生産性向上率）がデータとして観測できず、課題を抱えている状況が見られます。導入した自動化システム（AI、ロボット）の運用データを収集・分析し、パフォーマンス評価、ボトルネック特定、改善施策の検討といったデータに基づいた運用最適化を進める視点が重要です。
100%自動化か100%手作業かという二者択一ではなく、人とロボットがデータに基づいた最適な役割分担を行う「半自動化」が現実的な解となるケースがあります。ロボットの得意な作業データ（繰り返し精度、速度）と、人間の得意な判断・認識データ（複雑な状況判断、柔軟な対応）を組み合わせ、作業データに基づいた最適な分担により全体の効率を最大化するアプローチです。Remolinkのようなロボット遠隔操作サービスは、この協働モデルを実現するプラットフォームとして機能します。単なる操作機能だけでなく、作業アサインデータ、稼働データ、パフォーマンスデータなどを一元管理し、リモート業務全体の最適化に必要なデータを提供するプラットフォームとしての側面も持ち合わせています。また、リモートワーカーの作業データ、スキルデータと企業のニーズデータに基づいたマッチング、および人件費を固定費から変動費へ転換する効果をコストデータに基づき評価・管理する仕組みを提供することで、データに基づいた意思決定を支援します。
結論
データは、OT/IoTシステムを含む広範な領域におけるセキュリティ強化、多様なシステム間でのシームレスなデータ連携、そして自動化の成功に不可欠な要素です。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはデータに基づいた客観的な意思決定、データ駆動型の課題解決、そしてデータに基づいた効果測定を支援することで、企業の課題解決と価値創出に貢献できると考えます。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、現代のデータ環境における重要な課題と、その解決策としてのデータプラットフォーム、特にIoTデータ管理におけるアプローチについて考察します。
大規模IoTデータの効率的な収集と分析基盤
超大規模なIoTデータを効率的に収集・分析するためのデータプラットフォームの構築は、データ活用のROIを最大化する上で不可欠な要素です。EMQX Platformが提供するマルチプロトコルGateway機能は、MQTTをはじめとする多様なプロトコルに対応することで、断続的かつ非構造的なデータを含むリアルタイムなIoTデータの取り込みにおける技術的な障壁を低減します。増加し続けるデバイス数への柔軟な対応（スケールアウト能力）は、変動するIoTデータ環境におけるデータ収集層の堅牢性を保証します。
このデータ収集能力と、ClickHouse Cloudのような高性能分析データベースのデータ分析能力を組み合わせることで、ペタバイト級のIoTデータをリアルタイムに近い速度で分析可能となります。この組み合わせは、運用開始時の初期投資を抑えつつ、データ量の増加に柔軟に対応できる、コスト効率とスケーラビリティに優れたIoTオンライン分析基盤の実現に寄与します。
大規模IoTデータのリアルタイム処理や高スケーラビリティが要求されるデータ分析要件を持つデータ担当者、既存ソリューションのデータ処理コストに課題を感じるデータ運用担当者にとって、このようなデータプラットフォームアーキテクチャは有効な選択肢となります。初期コストを抑えつつ大規模IoTデータを効率的に活用するための、データプラットフォーム構築におけるコスト最適化とスケーラビリティは、新時代のデータ活用方法論において重要な論点です。
製造業におけるデータ活用と現場データの複雑性
製造業界における慢性的な人手不足は、持続可能な生産体制構築のために、IoTやAIを活用した効率的かつデータに基づいた保全業務とデータ管理の実現を喫緊の課題としています。データに基づいた予知保全や異常検知は、限られたリソースで最大限の効率を実現するための鍵となります。
しかしながら、工場スマート化の進展に伴い、工場内の設備や装置、製造ラインからのセンサーデータが爆発的に増加しています。センサーの種類、設置場所、一つの設備における複数の測定ポイント（温度、圧力、振動など）といったメタデータの管理は複雑化しています。異常アラートデータが発生しても、それがどの設備のどの部分に関連するかを正確に特定し、現場作業員にデータに基づいた的確な指示を遠隔で伝えることが困難になっている現状が見られます。これは、時系列センサーデータと設備の空間データ、メタデータが統合的に管理・分析されていないことに起因する課題であり、異常箇所の特定遅延や、伝達ミスによる誤対応リスクを招いています。
デジタルツインによる空間・センサーデータ統合管理
この現場データの管理複雑性に対する解決策として、工場デジタルツインの活用が有効です。ZeugMaのようなソリューションは、現場の高精度3D空間データと、工場内で増加し続けるセンサーの配置データ、そしてリアルタイムなセンサーデータをクラウド上で統合的に管理することを可能にします。
これにより、異常アラート発生時に空間データとセンサーデータを紐付け、遠隔からでもデータに基づいた正確な状況把握と指示出しが可能になります。デジタルツインは、単なる可視化ツールに留まらず、空間データと運用データを組み合わせた高度な分析（例：異常発生箇所の特定、異常伝播予測、最適な対応ルートのシミュレーションなど）を可能にするデータ基盤としての側面を持ちます。実際の導入事例は、このようなデータ統合管理による運用効率化やリスク低減といった具体的な効果を定量的に示す証拠となります。
結論
大規模IoTデータの効率的な収集・分析基盤は、データ活用のコスト最適化とスケーラビリティを実現するための基盤となります。特に製造業においては、センサーデータに加えて空間データなども統合したデジタルツインが、複雑化する現場データの管理を効率化し、データに基づいた迅速かつ正確な意思決定を支援する鍵となります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこれらのデータ基盤構築の専門知識と、データに基づいた課題解決および価値創出に向けた戦略策定を支援することの重要性を認識しています。