先進事例に見るIoT活用の事始め～データサイエンスの観点から～

Copyright 2017 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED
2018年3月12日（月）
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社
デジタルIoTソリューション部
加藤大己
先進事例に見るIoT活用の事始め
～データサイエンスの観点から～

自己紹介
2
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社
加藤大己（かとうだいき）
●ニフティ株式会社新卒入社
●「IoTデザインセンター」立ち上げ間もない時期から参画
●主にメーカーやサービス業のIoT/AI事業創出の
コンサルティングに従事
●現在は富士通クラウドテクノロジーズにて
ディレクターという立場から、上記に関連する
様々なデータ分析プロジェクトを実行中
●「JDLA Deep Learning for GENERAL 2017」
資格保持者

富士通クラウドテクノロジーズ株式会社について
3
ニフティ株式会社
ISP事業 WEB事業クラウド事業
IoT事業
エンタープライズ事業
2017年4月1日設立
コンシューマ事業
分社

① 弊社IoTの取り組みご紹介
② 地方創生におけるIoTデータ活用事例
③ IoT時代のデータサイエンス
④ データ活用フレームワークのご紹介
アジェンダ（全30分）

IoT活用のご支援（IoTデザインセンター）
6
IoTの「I」をカタチに
IoTデザインセンターは、IoTやデータを活用して企業の事業課題を解決する
ソリューションセンターです。
3つのご提供機能
loTコンサルティング loTインテグレーション loTソリューション

データ活用（デザイン）のご支援
7
Task
Technology
＜自社資料：データ関連タスクのバリューチェーンと対応テクノロジー＞
Collect
IoT
Data
IoTによるデータ取得、クラウド上での蓄積/処理から分析にいたるまで、
“データ”にまつわるすべての実行タスクをフォローしています。
Processing
Archive
Analytics
Cloud BI/AI
Output
（Action）

IoT企画～実行フローと弊社のご支援範囲
8
アクション
お客様の事業課題にあわせ、
企画設計、からデータ分析、アウトプットまでトータルでご支援します

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弊社ご支援事例
～メーカー様 2社、サービス業様 3社～

①高性能センサー×IoT_お客様の課題
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～オムロン株式会社～
要素技術のIoT化とスマホアプリによる提供価値の拡大

①高性能センサー×IoT_ご支援内容
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ご支援したこと
・サービスの企画から開発、リリースまで包括的にご支援

①高性能センサー×IoT_アウトプットイメージ
12

ご参考
13
「IoTトライアルキット」を
オムロン様と弊社共同でサービスイン

②製品利用状況把握×IoT_お客様の課題
14
～大手家電メーカー～
家電のIoT化で顧客接点拡大とデジタルマーケティング実現
 製品の利用状況や顧客情報を取得しマーケティングに活用したい
 IoTサービスを模索しているが、サービス企画のアイデア出しや、
進め方に苦戦
お客様の課題

②製品利用状況把握×IoT_ご支援内容
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③スタッフの行動把握×IoT_お客様の課題
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～株式会社ルネサンス～
店舗スタッフの配置最適化で顧客エンゲージメント向上
 顧客コミュニケーションの密度が高ければ高いほど、顧客のロイヤリティは
向上すると経験則より認識
 IoTを活用した顧客の継続率向上（解約率減少）に有効な施策を模索
お客様の課題

③スタッフの行動把握×IoT_ご支援内容
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③スタッフの行動把握×IoT_ご支援内容２
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■端末
・ビーコンを使用
・相互の距離情報を記録し位置を推定
■ゲートウェイ機器
・Raspberry pi 3を使用
・端末の情報を適宜、クラウドにアップ
■クラウド
・ニフクラを使用
テクノロジー面全般をご支援

③スタッフの行動把握×IoT_ご支援内容３
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デバイスより取得したデータから、日ごと／時間ごとに
グラフ化し、可視化されたレポートを提出

④混雑状況把握×IoT_お客様の課題
20
～三和興産株式会社（「杉戸天然温泉雅楽の湯」）～
リアルタイムな混雑状況の案内による収益拡大
 施設内の人の動きを可視化し、混雑回避やスタッフ配置の最適化、
施設稼働率の向上に有効な施策を模索
お客様の課題

ご参考）雅楽の湯様のサイト
21

④混雑状況把握×IoT_ご支援内容
22
・足湯、岩盤浴など館内カテゴリごと8箇所にカメラを設置
・お客様の動きをリアルタイムで把握、ヒートマップに表示

⑤リアルタイム集計×IoT_お客様の課題
23
三和酒類株式会社×東京カルチャーカルチャー
アンケートのリアルタイム集計で顧客参加型の「場」を演出
 イベントでのオーディエンスの「投票」「クイズ」を紙ベースでは集計
しづらい
 会場アンケートや投票を効率化し、エンターテインメント性を持たせたい
お客様の課題

⑤リアルタイム集計×IoT_ご支援内容
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・リアルタイム投票を実現するスティックライト型の
IoTデバイスを企画、開発
• 加速度センサーと通信モジュールを
搭載したスティックライト型IoT
デバイス
• デバイスを掲げることで、
回答データがクラウドに送信され、
集計結果がステージ上のスクリーン
にリアルタイムに投影されます

⑤リアルタイム集計×IoT_ご支援内容２
25

事例①：地方の飲食・小売店舗
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• リアル店舗の経営を、データを起点にした、科学的なものに転換
• さらに、IoTデータを駆使し、よりデータ・ドリブンな意思決定が可能に
IoT
データ
デジタル
データ
Data Lake
・来店者の属性データ
・来店者の行動データ
・店舗前の通行者数
・過去の売上データ
・気象データ
・曜日、近隣の宿泊数
など400項目以上
来店予測式の算出
AI / Data Scientist
店舗にカメラを設置
映像解析サービスの活用
商品配置の最適化仕入れ・仕込みの最適化
https://japan.cnet.com/extra/ms_ebiya_201710/35108734/
人手不足の深刻化 → 徹底的な効率化へ

事例②：地方の観光
28
• SNSのパブリックな位置データなどを基に外国人観光客の動向可視化
• 行動パターンの分析から観光客に合わせた施策が可能に
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO27541860R00C18A3000000
夏の
SNS投稿分布
冬の
SNS投稿分布
周遊の様子
訪日外国人
消費金額

事例③：スマートシティ
29
• スマートライティングや防犯カメラシステムを導入などのスマートシティの取り組み
• ゴミ箱のIoT化により、明確なビジネスメリットの創出へ
https://www.cisco.com/c/ja_jp/about/case-studies-customer-success-
stories/video/kizugawa-short.html
シスコスマートシティ - 京都府木津川市
スマートシティの一例：
Bigbelly：スマートゴミ箱システム
https://www.youtube.com/watch?v=hLoEAnTemuU

前提①_そもそもデータサイエンスとは？
31
出展：一般社団法人データサイエンティスト協会 HPより
• データサイエンティストに求められるスキルセットの一つ
• 情報処理、人口知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う能力

前提②_そもそもデータサイエンスとは？
32
出展：一般社団法人データサイエンティスト協会 HPより
• データサイエンスは問題定義・アプローチの設計を担う
• これからのIoT時代には必須の能力

なぜIoT時代にデータサイエンスなのか？
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IoTなどテクノロジーの進化により、人間（＆機械など）のすべての
体験（アナログ）をデータ化（デジタル化）可能に

再掲_データとテクノロジーの関係
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Task
Technology
＜自社資料：データ関連タスクのバリューチェーンと対応テクノロジー＞
Collect
IoT
Data
Processing
Archive
Analytics
Cloud BI/AI
Output
（Action）
• IoTなどテクノロジーはデータを活かす手段
• 重要だが目的ではない、主役はデータ

Copyright 2017 FUJITSU CLOUD TECHNOLOGIES LIMITED 36
データドリブンな(AI活用ができる)会社への
第一歩は、「今できること」を明確にすることから

「明確なプラン」と「偉大な先例」から今できることを探る
37
明確なプラン
利用するデータの項目
から期待される結果まで
の明確な方針
偉大な先例
(事例のサンプル)
あるデータをどう解析し
たかの誰でも再現可能な
サンプルプログラム

「明確なプラン」と「偉大な先例」から今できることを探る
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明確なプラン
利用するデータの項目
から期待される結果まで
の明確な方針
偉大な先例
(事例のサンプル)
あるデータをどう解析し
たかの誰でも再現可能な
サンプルプログラム

「テーマ」のままでは課題は解決しない
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「コールセンターのデータを使って業務改善。」

40

「DIVA」に乗っ取って、明確なプランを立ててみる
41
誰がどう幸せ
になるのか
Value
(価値)
取得できる情
報はなにか
Information
(情報)
どのような
データ項目を
使うのか
Data
(データ)
経営的なメリッ
トはなにか
Achievement
(効用)

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Data:コールセンターのデータって？
Information:データからどんな情報・傾向が得られるだろう？
誰がどう幸せに
なるのか
Value
(価値)
取得できる情
報はなにか
Information
(情報)
どのようなデータ項
目を使うのか
Data
(データ)
経営的なメリットは
なにか
Achievement
(効用)
参考
Value:誰がどう幸せになるシステムを作ろうか？
Achievement:このシステムでの経営的なメリットってなんだろう？

明確なプランの一例
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コールセンターの２年分の質問と回答内容のカテゴリのペアデータから、
質問に対する回答の傾向の情報を取得し、
新たな質問に対して回答のカテゴリを予測するシステムを作ります。
これにより、オペーレターが適切な回答ができるという価値と、
回答時間削減による顧客満足度ＵＰの価値が提供できます。
これにより、経営的なメリットとして
新人育成期間短縮によるコストカットが見込まれます。

スマートゴミ箱システムをDIVAに置き換えると
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Data:
ゴミ箱内のごみの量
Information:
ゴミをプレスするかどうかの判断基準
回収に行く必要があるのかの判断基準
Value:
町の住人にとってゴミが溢れない都市を提供
回収センターの人員が回収車の配車に手間
をかけずに済む
Achievement:
回収車の配車最適化による経費削減
スマートシティによる町の人口増加

• IoTデザインセンターは、IoT活用の企画から開発まで
包括的にご支援可能
• データサイエンスはこれからのIoT時代に必須のスキル
• IoTはあくまでデータ取得のためのツール、主役はデータ
• DIVAフレームワークなどを用い、
正しく、かつ簡単にIoTデータの活用を始めることが大切
まとめ

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