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AIやIoTから生まれるデータの海を新たな価値に変える「データファブリック」という考え方

2024年4月9日(火)

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AIやIoTの活用により、現場で新しいデータが次々と生み出されている。これらの膨大なデータを収集・分析し、活用できれば、ビジネスに新たな価値を創出する可能性は高い。しかし、鮮度の高いデータを収集し、必要に応じて適切に分析することは容易ではない。この課題を克服し、成功への道を見出すために、アステリアはデータファブリックを核とするシステムを提案している。2024年3月8日に開催された「データマネジメント2024」（主催：日本データマネジメント・コンソーシアム〈JDMC〉、インプレス）では、同社の垂見智真氏がデータを価値に変える最新の手法を紹介した。
提供：アステリア株式会社

データの種類や数は加速度的に増えているが、IT人材は不足

　AIやIoTの導入により、従来は取得困難だったデータも容易に入手できるようになった。特に現場レベルでのデータ量やデータソースの種類は大幅に増加している。さらに、デジタル変革を推進する上では、IoT、5G、エッジセンシング、AIなど新たな技術の導入も必要だ。

　企業のデータ活用ニーズが高まる中、アステリア AIコネクテッド事業部の事業部長である垂見智真氏は、ITを活用すべき業務は増加している一方で、IT人材はそれほど増えていない現状を指摘し、「今後の事業展開において人手不足は喫緊の課題です」と述べた。

アステリア株式会社 AIコネクテッド事業部事業部長垂見智真氏

　何か対策が必要というわけだが、そのヒントとして垂見氏は、クラウド全盛の今こそエッジコンピューティングが重要だと唱えた。データの多くは現場で発生している。重い分析処理は現場でエッジ端末が実行する。その後、分析結果と本当に必要なデータだけクラウドに移行する手法だ。垂見氏は、「負荷の分散です。これによって電力消費も分散できます」と、都市部に集中する電力消費の解決にもつながるとそのメリットを語る。

　人材不足の中、情報システム部にすべてを任せるわけにはいかない。現場の人々も、データの活用方法を理解し、情報システム部門や経営陣とのコミュニケーションが必要である。互いの理解が進み、システムや仕組みの導入時に同じ課題を共有していれば、効率的にまとめて対処する展開も想定できる。

　データの海は広がっている。メタデータや非構造化データなど、量だけでなく種類も増えている。しかしながら、自社データだけでは充分な分析ができない局面もある。小売業は、POSデータや仕入れデータ、平均客単価などの情報を持っていても、店内での買い物場所や時間帯による人流データは持っていないことが多い。現場は、これらの情報があれば、効果的な顧客施策ができるだろう（図1）。

図1：量も種類も増えるデータにまつわる悩みは多い。効率的に処理できるシステムやアーキテクチャへの期待は高い
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　データ活用のシステム導入判断も重要だ。例えば、CRMシステムによって顧客に定期的にメールを出す仕組みを作る場合、データの入口と出口を含めた保管場所などの適切な設計が必要となる。大きな計画を立てることは可能だが、費用面も考慮しなければならない。導入推進者は、自分で理解して社内に説明を行い、なおかつ購入可能と判断できるソリューションでなければならない。

多様なデータに対応した基盤と、可能な限り自動化していくことが重要

　垂見氏は、量も種類も増加するデータを容易に理解し活用できる方法として「データファブリック」を唱えた。データファブリックとは、従来のデータに加え、AI／IoTデータ、他社データ、消費者のスマートフォンデータなど、多様なデータを一元化して活用できるアーキテクチャである。糸を織り込んだ絨毯のように、多様なデータをつなぎ、布（ファブリック）のような構造を形成するイメージだ。

　現代では新しいサービスが次々に登場し、それらを活用しない手はないとされている。しかし、サービスを1つずつシステムに密接に結びつけようとすると、時間がかかりすぎてビジネスの速度に追いつかない。「私たちが提供するデータファブリックは、多様なサービスを利用する際、必要な時にのみ協力し、それ以外の時は静観するという『動的結合』を採用しています。これは、AIやIoTデータを統合する先のアプリケーションが10年以内に完全に変わる可能性が高いため、結合には柔軟性が必要だからです」（垂見氏）

　データファブリックは、現場、情報システム部門、経営陣など、組織の異なる層にとっても有益だ。現場では、人手不足の中、限られた人員で残業なしの運営を望んでおり、「可能な限りすべてを自動化する」という「ハイパーオートメーション」がキーワードとなっている。データファブリックがあれば、既存のデータと新しいデータを活用して自動化をスムーズに進めることができる。

　情報システム部門は、散在するデータを一元化してデジタル変革を加速させたいと考えており、データファブリックを手段の1つとしている。経営層は、デジタル変革やデータ駆動型の経営を目指しているが、これらを達成するにもデータファブリックが不可欠だ。

　さらに、今あるデータと新しいデータをビジネスに活用することで新たな価値が生まれる。これは化学反応のようなものだ。例えば、経験豊富な先輩と、Z世代のニーズを知っている後輩が協力することで、新しい方向に進む。データも同じで、既存のものと新しいものを掛け合わせることが重要だ（図2）。

図2：データファブリックを使ったデータ処理に期待が高まる。新たな価値創出にもつながる
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簡単にデータを取得し、多くのサービスと連携できる「Gravio」

　垂見氏は、「我々の製品はデータファブリックとハイパーオートメーションを実現するものです」と述べ、アステリアが提供する「Gravio」を紹介した。これは、複数現場で生まれる多様な情報をノーコードで収集・統合し、活用までをワンストップで実現できるデータプラットフォームだ。

　重要なポイントの1つは、データを現場から容易に収集できることである。特に、センサーなどから取得する新しい種類のデータは現場にしか存在しない。現場からのデータをいかに簡単に集め、1つのプラットフォーム上に集約し、望む形で分析できるかがデータファブリックの鍵である。

　さらに、多様なデータ形式やプロトコルへの対応も重要である。Gravioでは、HTTPに加え、FA機器などにより現場で生成されるcsvやエクセル、それらのシステムが持つDBへの接続、そしてスマートセンサー向けの軽量通信プロトコルMQTTにも対応している（図3）。

図3：これからのデータファブリックは、扱えるデータをどんどん増やすことが必要
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　第1世代のAIやIoTは、主に自動的にデータを取得し、異常を検知する用途で使用されていた。しかし、データファブリックはこれらの技術を結びつけ活用してビジネスを推進させるのが目的だ。そのため、より多様なデータへの対応が求められる。

　「弊社の1丁目1番地は、多様なソースから容易にデータを収集し、さまざまなサービスを連携させ、データファブリックとしてこれらを一体化させる能力にあります。このプロセスをさらに簡素化し、現場のデータに即応したのが、Gravioです」（垂見氏）

　Gravioでは、センサー情報・カメラによるAI画像認識、ファイル・データベースなど、現場の多様なデータ収集が可能なことに加え、グラフや分析ツールも一体となっている。予備知識のないメンバーでもすぐに使いこなせるよう、ノーコードで操作できる。外部のBIツールやビジネスチャット、デバイス制御、ChatGPT連携など、さまざまなサービスへの接続にも対応している。

　垂見氏は、化粧品小売店舗での活用事例を紹介した。店舗に設置したAIカメラで人の流れをデータ化し、それに基づいて商品棚の配置を最適化した結果、閑散期でも高い売り上げを実現した（図4）。

図4：データファブリックの事例。小売り店舗内の人流を測定し棚改善につなげ、売上向上を実現
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　データから新しい価値を創出するには、新旧データの融合が有効だ。新しいデータはIoT機器や生成AIなどの最新技術から得られ、これらを従来のデータと組み合わせることで、1＋1＝3 といった予期せぬ価値が生まれる可能性が広がる。そのためデータファブリックの基盤は、これら新しいデータとの相性が良いことが重要だ。

　最後に垂見氏は、使い手を選ばないノーコード操作の重要性も強調し、「データの民主化を推進するためには、簡単で分かりやすく、誰もが価値を得られるツールが絶対に必要です。私たちはそのような製品を提供している自負がありますので、新しいデータに興味がある、またどう取り組むべきか迷っている方がいらっしゃいましたら、ぜひお問合せいただきたい」と力強く呼びかけた。

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