IoTとは？ベトナムにおけるIoT導入の現状
IoT（アイ・オー・ティー）とは、モノに通信機能を搭載してインターネットに接続・連携させる技術です。腕時計に通信機能を搭載したApple社のApple Watchをはじめ、2010年代にはSony、東京電力、Amazonなど多くの企業がIoT関連の商品やサービスの展開を始めました。今回は、IoTの基本的な概要や仕組み、ベトナムでの活用事例についてご紹介します。
2021年03月09日
IoT（アイ・オー・ティー）とは、モノに通信機能を搭載してインターネットに接続・連携させる技術です。腕時計に通信機能を搭載したApple社のApple Watchをはじめ、2010年代にはSony、東京電力、Amazonなど多くの企業がIoT関連の商品やサービスの展開を始めました。今回は、IoTの基本的な概要や仕組み、ベトナムでの活用事例についてご紹介します。
IoT（アイ・オー・ティー）とは、モノに通信機能を搭載してインターネットに接続・連携させる技術です。腕時計に通信機能を搭載したApple社のApple Watchをはじめ、2010年代にはSony、東京電力、Amazonなど多くの企業がIoT関連の商品やサービスの展開を始めました。今回は、IoTの基本的な概要や仕組み、ベトナムでの活用事例についてご紹介します。
1．IoT（Internet of Things:モノのインターネット）とは
IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、建物・家電品・輸送設備・車両などの物理オブジェクトに、データの収集や交換を行うための電子機器・ソフウェア・センサーなどを組み込んで構築するネットワークのことです。多くの人がインターネットと混同していますが、IoT は コンピュータ対人ではなく、マシン対マシンの通信に限定された考え方です。IoTは、モバイル機器市場と SOC（System-On-Chip）ソリューション・センサー・ネットワーク・電力の急速な発展によりもたらされた技術です。
IoT 機器は直接データをクラウドに送信したり、あるいはセントラル アクセス ポイントでいったん整理統合してからクラウドへ送信します。このセントラル アクセス ポイントはゲートウェイと呼ばれます。
２．IoTの仕組みとは？
デジタル機器ではないモノとインターネットを接続させることで、どこからでも操作ができるようになります。また、人が操作してインターネットに接続するだけではなく、モノ自体がインターネットにアクセスすることも可能です。
2.1. モノ（人）からインターネットを通じて情報を取得
IoTではモノ（人）からセンサーでデータを取得し、インターネットを通じて情報の形でまとめます。例えば、Apple Watchを身に着ければ、その人が歩いた道や距離、心拍数、血圧を自動的にデータとして取得できます。
2.2．集めたデータをビッグデータで蓄積
集めたデータは、IoT製品を身に着けた人専用のデータではなく、ビッグデータとしてクラウド上のサーバストレージに蓄積されます。
2.3. 蓄積したデータをAIで分析
集められた大量のデータはAIで分析され、必要な情報としてデジタル化されます。そして、デジタル化された情報をモノに共有することで、新しいサービスを提供します。
３．ベトナムでのIoT
現在、企業はベトナムのモノのインターネット（IoT）テクノロジーを生産に適用するように変化しています。 しかし、このプロセスは、Covid-19のパンデミックがビジネスの発展に悪影響を及ぼしているときに、これまで以上に困難に直面しています。
3.1．IoTシステム開発の活用事例
スマートハウス
スマートハウスとは、家電や住宅設備機器にIoTを取り入れた次世代型住宅です。例えば、BKAVとLumiは、国内市場を所有するだけでなく、オーストラリア、シンガポール、インドなどの他の国にも輸出されている、スマートホーム市場のトップ2企業です。Hachiは、自宅で自動パーソナルガーデンを構築するためのソリューションを提供する企業です。
都市全体がネットワークにつながるスマートシティ
バス利用が便利になるバスロケーションシステム
すでにIoTの活用が進んでいるのが、バスの運行状況を見える化する「バスロケーションシステム」です。1台1台のバスにGPSを設置し、位置情報を収集して分析することで、バスの到着時刻や道路の混雑状況を可視化します。
ヘルスケア分野でもIoTの活用が進む
ヘルスケアサービス分野でもIoTへの注目が高まっています。スマートウォッチを始めとしたウェアラブルデバイスを活用し、センサーを通じてユーザーの生体情報をモニタリングすることで、生活習慣のアドバイスや、医療サービスの改善に役立ちます。
スマート工場で生産工程の効率化・自律化を実現
スマート工場とは、生産ラインや工作機械にIoT技術を応用することで、生産工程の効率化・省人化を目指す取り組みです。
3.2. IoT活用のチャレンジ
実用的な実装フレームワークの欠如：IoT製品/ソリューション開発プロジェクトは、複雑で、一貫性がなく、非実用的なアプローチで実行されます。 それ以来、制御が困難な問題が発生し、問題解決策も効果がありません。
IoT製品の安定性、スケーラビリティ、データセキュリティはあまり良くありません。一部の製品機能は、動作中、動作していないときにうまく機能せず、ユーザーの不満を引き起こします。
研究開発コストと高い生産コストによる高い製品コスト：市場に投入されたときのIoT製品のコストは、ユーザーの受け入れと手頃な価格のレベルよりもはるかに高くなります。さらに、Covid-19のせいで、一般的なビジネスと生産の状況が毎年同時期に比べて大幅に減少したため、IoTソリューションのコストを満たすことは多くのビジネスの範囲を超えました。
４．まとめ
IoTの技術は、モノへの搭載で画期的な製品やサービスを生むだけでなく、公共交通機関の管理や農業で畑の管理に導入されるなど、身近な場所で活用の機会が広がっています。
これからはインターネットによってさらに便利になり、IoTの技術は生活の中で当たり前のサービスへと拡大していくでしょう。
オフショア開発をご検討されている方々はぜひ一度ご相談ください。※以下通り弊社の連絡先
アカウントマネージャー: クアン(日本語・英語対応可)
電話番号: (+84)2462 900 388
お電話でのご相談/お申し込み等、お気軽にご連絡くださいませ。
- オフショア開発
- エンジニア人材派遣
- ラボ開発
- ソフトウェアテスト
電話番号: (+84)2462 900 388
メール: contact@hachinet.com
お電話でのご相談/お申し込み等、お気軽にご連絡くださいませ。
無料見積もりはこちらから
Tags
ご質問がある場合、またはハチネットに協力する場合
こちらに情報を残してください。折り返しご連絡いたします。
関連記事
Dartはなぜ「書かされている感」が強いのか──Flutter・Web・Serverに共通する設計拘束の正体
Web Dart 入門としてDartに触れた多くの人が、「書けるが、自分で設計している感じがしない」という感覚を持ちます。サンプル通りに書けば動く、しかし少し構造を変えた瞬間に全体が崩れる。この現象は学習者の理解不足ではなく、Dartという言語が設計段階で強い制約を内包していることに起因します。本記事では、Dartがどのようにコードの形を縛り、なぜその縛りがFlutter・Web・Serverすべてで同じ問題を引き起こすのかを、実装視点で掘り下げます。
Dartを学び始める前に理解しておくべき前提モデルと学習の限界点
「Dart 入門」という言葉は、Dartが初心者でも気軽に扱える言語であるかのような印象を与えますが、実際のDartは、現代的なアプリケーション開発で前提とされるプログラミングモデルを理解していることを前提に設計された言語です。文法自体は比較的素直であっても、状態管理、非同期処理、型による制約といった考え方を理解しないまま学習を進めると、「動くが理由が分からないコード」が増え、小さな変更で全体が破綻する段階に必ず到達します。本記事では、Dart学習で頻発するつまずきを起点に、学習前にどのレベルの理解が求められるのかを、曖昧な励ましや精神論を排して整理します。
Dartとは何か ― 言語仕様・ランタイム・制約条件から見る設計の実像
Dart 入門や Dartとは というキーワードで語られる内容の多くは、表層的な機能説明に留まっています。しかしDartは、流行に合わせて作られた軽量言語ではなく、明確な制約条件を起点に設計された結果として現在の形に落ち着いた言語です。本記事では、Dartを仕様・ランタイム・設計判断の連鎖として捉え、その必然性を整理します。
アプリプログラミングで問われるITリテラシーとは何か──複数の言語が生む思考の断層
ITリテラシーがあるかどうかは、プログラミング言語を知っているかでは決まりません。本質は、なぜアプリプログラミングが複数の言語に分かれているのかを、構造として理解しているかです。この記事では、言語ごとに異なる役割と思考モデルを明確にし、非エンジニアが判断を誤る理由を技術構造から説明します。
アプリプログラミングの深層から設計するアプリエンジニアのキャリア戦略｜技術判断を持たない実装者が必ず行き詰まる理由
アプリプログラミングの経験年数が増えても、技術者としての評価が上がらないケースは珍しくありません。その多くは、アプリ開発を「作る仕事」として捉え続けていることに起因します。アプリエンジニアのキャリア戦略を考えるうえで重要なのは、実装スキルではなく、技術的な判断をどこまで担ってきたかです。本記事では、アプリプログラミングの深層にある設計・判断の観点から、キャリア形成の実態を整理します。
パフォーマンス改善が失敗するアプリプログラミングの構造的欠陥
アプリが重くなるとき、表に出るのはスクロールのカクつきや起動遅延だ。しかしユーザーが離脱する原因は、その「見えている遅さ」ではない。アプリプログラミングの内部で、処理順序・責務分離・実行単位が崩れ始めていることに、誰も気づいていない点にある。
リリース前に失敗は確定していた──アプリプログラミング現場で実際に破綻した5つの判断
アプリプログラミングの失敗は、実装が始まってから起きるものではありません。実際には、設計初期に下した数個の判断によって、後工程の選択肢が静かに消えていきます。本記事では、開発中は一見順調に見えたにもかかわらず、運用段階で破綻した事例をもとに、「どの判断が不可逆だったのか」を構造として整理します。
アプリプログラミングの技術選定を構造で考える：iOS・Android・Flutter・React Nativeと言語の違い
アプリプログラミングの技術選定は、フレームワーク名だけを見ても判断できません。その背後には必ず「どの言語で書き、どこで実行され、何に依存しているか」という構造があります。本記事では、iOS、Android、Flutter、React Nativeに加え、関連するプログラミング言語にも触れながら、技術同士のつながりを整理します。
生成AIはアプリプログラミングをどこまで変えたのか― Webアプリとモバイルアプリで異なるChatGPT・Copilotの実効性
生成AIがアプリ プログラミングに与えた影響は、Webとモバイルで同じではありません。「生成AIで開発が速くなった」という一言では片付けられない差が、実装工程・設計工程の随所に現れています。本記事では、アプリプログラミングを工程単位で分解した上で、ChatGPTやCopilotがWebアプリとモバイルアプリでどのように効き方を変えるのかを、現場エンジニアの視点で整理します。
AI時代のアプリプログラミング──日本向け開発現場でのSwiftとFlutterの使い分け
AIの進化によって、アプリプログラミングの実装速度は大きく向上しました。SwiftやDartのコード生成、UIサンプルの自動作成により、短期間で動作するアプリを作ること自体は難しくありません。しかし、日本向けのアプリ開発現場では、「どの言語で作るか」よりも、「どの条件でその言語を選ぶか」が、これまで以上に重要になっています。本記事では、AI時代のアプリプログラミングにおいて、SwiftとFlutterをどのような基準で使い分けているのかを、現場視点で整理します。
クラウド前提のJava開発でSpringが「設計標準」になった技術的必然
Springとは何かという問いは、もはや技術用語の定義ではなく、設計思想をどう捉えるかという話になっています。クラウド、コンテナ、CI/CDが前提となった現在、Javaで業務システムを構築する場合、Springは選択肢の一つというより、設計基準そのものとして扱われることが多くなりました。本記事では、その理由を機能ではなく構造の観点から掘り下げます。