この記事では、最先端のビッグデータ活用事例として、さまざまな業種のグローバル企業における活用例をご紹介します。

工場のスマート化

まずは、工場のスマート化の事例をご紹介します。工場のラインに、例えばサーモグラフや振動、モーターのパラメータなどを計測する各種のセンサーを設置して、その場で出てくるデータを次々に取り込み、データのモデリングを行い、更にそのデータをマシンラーニングの技術を用いて、パターンデータをより向上させていく。場合によってはリアルタイムに機器制御まで踏み込んでフィードバックするようなアプローチに進んでいくという事例です。
データレイクにデータを貯めることよって得られる知見、リアルタイムなデータ、ストリーミングで入ってくるデータをその場で取り込んで、如何に即座にフィードバックを行うのか、今までため込んできたデータとうまくマッチングさせて、更にその先のフィードバックを行っていくのか、このようなことが工場のスマート化の中で取り組まれて来ています。

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図1 工場のスマート化

大手自動車メーカーにおけるデータレイク活用

こちらは自動車メーカーの事例で、広い観点ではデータレイクを導入して活用している例です。もともと既存のデータウェアハウスやRDBを活用しながら、様々なセンサーやマシンのデータを取り込んで分析していましたが、ETLのコストが非常に膨大になってしまい、このままデータが増え続くと対応しきれない状況になりました。そこでCIOの判断でHadoopを導入し、データレイクを実践するプロジェクトがスタートしました。開始して7カ月でデータレイクのHadoopクラスタの立ち上げを行い、最終的には予測分析のための、計1.4ペタバイトの製造データを取得していくところまで進んでいます。

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図2 製造業におけるエンタープライズデータレイク

エンタープライズデータレイク

具体的な活用としては、先ほどの図1の、車の塗装の工場のスマートセンサー、スマートファクトリーの例があります。この事例では全長で2マイルに及ぶ工場のラインに、10万個以上の各種センサーを入れて、工場のラインをモニタリングしています。
温度、湿度など塗装というのは非常に様々な要素が絡みます。例えばちょっとした気圧や気候の変動でもその仕上がりが変わってくるなどです。いつもと同じ塗料の量や濃度で行なっても同じ結果が出ないような難しさがありますが、工場のライン上に様々なセンサーを入れることによって、その日の気温や湿度の状態、その機械そのものの状態などのデータをきちんと取得して、成功時のデータのモデルを導き出し、そしてその成功例のモデルを更に、データを取り続けることでモデルを常にアップデートしていく仕組みを導入でき、塗装完了品の品質が大きく向上したという具体的な成果が出ています。
また、出荷製品の予測分析によるエンジン故障の予防、プレディクティブメンテナンスとかプレディクティブワランティと言われているような分野での活用、販売店への返品や販売状況の分析を、出荷データとの組み合わせやその日の販売状況のデータ、全国の販売店のデータを取り込んで、様々なフィードバックに活用することも実践されています。

プログレッシブ保険でのIoT活用例

図3の中心にある銀色デバイスは、アメリカのプログレッシブ保険という新興企業が出しているデバイスです。車のポートに挿すことで、ドライブの運転状況の細かいデータを取得できるモジュールで、このモジュールを使ってUsage Based Insuranceというサービス提供しています。日本の保険会社でも、車に乗っただけ保険というのがありますが、このサービスはそれとは異なり、車のOBD2ポート挿し込んだこのモジュールに、運転した実際の詳細データを蓄積し、後でアップロードすることで、その内容が分析され、ドライバーさんがより安全な運転をしていたと判断出来た場合、保険料をさらに値引きします、といったサービスでビジネスを展開しています。
実際にこのデバイスとセットでUsage Based Insuranceサービスを提供してきた結果、プログレッシブ保険社では、既に1600万キロ以上の保険加入顧客の運転データが得られているそうです。この保険に加入する顧客のメリットは、保険料が安くなることです。運転データを提供することで、そのドライバーが安全に運転をしていると評価された場合、支払う保険料がさらに安くなるということで、今現在273億円ほどの規模になり、非常にビジネスが成長しています。
莫大なデータを取得して、分析処理をするのに既存のアーキテクチャでは対応できないため、Hadoopなど最新のデータレイクアーキテクチャのテクノロジーを活用している具体的な事例です。

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図3 プログレッシブ保険におけるIoT活用例