2016年04月29日

IoTの導入。日本の企業はどれくらいすすんでいる?


【日本企業のIoT導入状況】
ガートナーの報告(2016年4月)によると、IoTについて企業がどのように取り組んでいるかを質問したところ、「IoTの専門部署やグループができた」割合が10.1%。 以前から指摘されているが、欧米よりもはるかに遅れています。

ガートナーの報告詳細はこちら ↓
http://www.gartner.co.jp/press/html/pr20160426-01.html


一番の問題は、「いまだにどこから手をつけていいかがわからない」との回答が40%弱もあること。導入に取り組むためには会社方針・投資プラン・ビジネスモデルデザインが欠かせませんが、そのスタートラインにすら立っていません。もっとも、今までの事業形態で成功していれば、全く門外漢のIoTなんて言われても、途方にくれるのも無理はないですね。


そこで、Upsideは「IoTを導入する側の企業のビジネスモデルデザイン」を支援します。


これまでのコンサルティングの大半はソリューションを提供する側の戦略を支援することが主でした。販売商品やサービスの利益向上や健全なROIを目的とし、外部リソースを利活用する典型モデルです。

ところが、IoTは導入する企業が「誰に・どのようなデジタルサービスを提供するか」の戦略によって、導入すべき内容や成果が全く変わってきます。それゆえ、今後は導入企業や団体こそがサービスデザインや要件定義を立案するために「適正な外部リソース」を活用すべきです。その支援こそがUpsideが提供するサービスとなります。

全ての産業が対象となり、企業の規模も様々です。まだ見えない課題も満載ですが、これまでの知見を生かしながら、最新情報にアンテナを張りながら、最大効果を出せるサービスをできるよう邁進してきます。

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にった

http://upside-llc.com/our_business/business_consulting/ 




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2016年04月21日

人の動線可視化とプライバシーリスクのバランス


分譲マンションのショールーム内の人の動線や滞留場所を可視化することにより、そのコンテンツ配置や設備改善につなげる活動は昨年から活発化しています。 これは、宣伝効果を高められたことを効果測定もされ、情報利活用が拡大し、素晴らしいソリューション。
そこに訪問する人も、その行動パターンが知られても気にしないでしょう(ほとんどの人は...)。

一方、最近の実証試験で温浴施設内のスタッフや来訪者の動きを可視化する@nifty温泉が今週から開始されました。

「カメラによる画像認識情報」と「スタッフのビーコン端末の情報」が主な収集情報ですが、リラックス空間であるはずの温浴施設で監視されている、もしくはその情報が保存されている。具体的に何が嫌とまでは言い切れないのだけど、なんだか気持ちがよくない人もいるかなと(女性の意見も聞いてみたい)。もちろん、身なりをキチンとしたエリアだけの稼働でしょうが...

さらに、ニューヨーク市では「監視カメラの動画」と「SNSに投稿された画像」と「画像認識技術」を組み合わせて、個人を特定し、犯罪対策に利活用するらしい。以前もCIAが国家機密情報を好き放題使って批判されていたのも知ってしまうと、本当に犯罪対策だけかと疑いたくなる米国機関。

IT利活用が個人のプライバシーリスクにどう影響し、どこまで受け入れられるのかは定量的には計りきれないので、長期的な課題かと思います。正しく(規定通りに)利用されれば、安全・安心に役立つのは誰もがわかっています。ただし、悪用することを考えている人がいるのも否定できない現実。

性善説と性悪説の議論みたいに平行線の議論かもしれない。

にった

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2016年04月16日

AIネットワーク化検討会議の中間報告 総務省指針 


今年の2月に発足された「AIネットワーク化検討会議」。今週発表された中間報告では、人工知能(AI)を構成要素とする情報通信ネットワークシステムの構築及び高度化に向けた「社会・経済への影響・リスク、当面の課題等」について検討内容がまとめられました。
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中間報告とはいえ、具体的な市場規模や30年後まで踏み込んだ各論の報告に及んでおり、とてもわかりやすい。とんでもない数字ではあるが。。。
例えば、「AIネットワーク化の国内経済効果(直接的効果のみ)は、生産高(市場規模)121兆円増加、GDP(名目)68兆円増加(いずれも2045年)

昨今のTV談義でも人間とAIのバランスが協議されたり、人間の存在意義が脅かされる雰囲気を醸し出している風潮を払拭する意味もあるかもしれない。


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にった



以下、総務省ホームページから転記

(1) 目指すべき社会像
   「高度情報通信ネットワーク社会」、「知識社会」の次に目指すべき社会像として、「智慧」の連結に着目して「智連社会」(Wisdom Network Society: WINS(ウインズ))を構想。
(2) AIネットワーク化の影響
  ・ 公共(まち)/生活(ひと)/産業(しごと)の分野ごとに、2020年代〜2040年代の時系列で影響を評価。
  ・ 我が国におけるAIネットワーク化の経済効果(直接的効果のみ)は、生産高(市場規模)121兆円増加、GDP(名目)68兆円増加(いずれも2045年)と試算。
(3) AIネットワーク化のリスク
  AIネットワーク化のリスクを検討するための枠組みの整理及び現時点で想定されるリスクの例示。
(4) 当面の課題
  ・ 研究開発の原則の策定、利用者保護の在り方、社会の基本ルールの在り方等
  ・ AIネットワーク化をめぐる諸課題に関し、継続的に議論する国際的な場の形成及び国際的な場での議論に向けた国内での検討体制の整備
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2016年04月13日

IoT その情報価値の指標


パイオニアがカーナビの位置情報をビッグデータ化し渋滞情報を共有できるサービスを提供しています。さらに、データ分析により、急減速と事故発生率を紐づけた急減速多発地点データへと新たな利用価値を生み出しています。これらの情報を企業・団体・自治体に販売することを通じて、安全社会へ寄与することも重要視しているとのこと。


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参考ニュース ↓


今までのビジネスは商品・サービスの対象となる企業や消費者が明確であり、その価値(価格)も二者の合意で決まってきました。
ところが、IoTの情報提供先(購入者)は誰になるのかわからずに突き進む過渡期が必然であり、その対象も幅広い。
それでは、適正な価値・価格はどのように決まっていくのだろうか?

ひとつの考え方として、その価値がどれくらい社会に貢献するかという指標になるのではないでしょうか? 

サービス範囲も受給者も幅広く、個と個ではなく、「個(提供者)とマス」になるのですから。さらに、利用者は政府や国家といった単位のケースもあるでしょう。
話が大きくなってしまいましたが、十分に考慮しなければいけないのは、全ての情報が有効活用されるわけではないとうことも肝に銘じなければなりません。むしろ、収集したほとんどの情報は無価値であり、限られた「価値となる情報の原石」を見極めて、それを昇華(IoT技術では分析・人工知能と表現されますね)させることが最重要となります。

上記の考え方は「企業がどれだけの売上・利益を出すか」という考え方にはそぐわないのですが、株主至上主義に傾いた日本企業(国民?)にとっては、意識変化のひとつの契機になるかもしれません。できれば、そうなってほしいものです。

文化論まで語れる知見はないのですが、勤労の意義や幸福の指標が見直される風潮も高まり、思考や文化をさらに成熟する必要性が唱えられています。

IoTの事業や利用は、利便性だけなく人間性まで巻き込んでいくのかなと、想いにふけっています。

にった




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2016年04月08日

Siklu 新製品紹介の Video が完成!


4/6の記事 Siklu製品紹介の続報です。

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前回は製品構成と価格を中心にお伝えしましたが、
今回は新製品による変更内容や機能追加を動画(9分)で説明します。

Vバンド(60GHz帯)対応製品 EtherHaul-600 シリーズ と Eバンド(70/80GHz帯)対応製品EtherHaul-1200シリーズで変更の趣旨が異なりますので、全面リニューアルというわけでもありません。

最大のトピックスは 最大4Gbps通信向け製品EtherHaul-2500F の登場です。
(2GbpsをFDDで全二重通信するので、最大4Gbpsという表現を使っています。)

にった

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