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

設計書とは?基本設計書・詳細設計書の書き方、現場で使えるテンプレート構成を徹底解説!【保存版】
システム開発において、「設計書」はただのドキュメントではなく、開発チーム全体をつなぐ“共通言語”として非常に重要な役割を果たします。要件を満たしたシステムを効率よく、かつ高品質に構築するためには、基本設計書と詳細設計書を正しく作成・活用することが不可欠です。しかし、現場では「どこまで書けばいいのか」「何を含めるべきか」に悩む声も少なくありません。本記事では、設計書の基本構成から具体的な書き方、各項目のポイントまでわかりやすく解説していきます。

設定書とは?仕様書との違いと現場での使い分けを徹底解説
システム開発やインフラ構築の現場において、「設定書」はプロジェクトの再現性・安定稼働・保守性を支える不可欠なドキュメントです。しかし「仕様書との違いがよく分からない」「どうやって書けばいいか曖昧」と感じる方も少なくありません。本記事では、設定書の定義や目的を明確にし、仕様書との違いや使い分け方、実際の記載例、現場で活用されるベストプラクティスまで、現役エンジニア視点でわかりやすく解説します。これからドキュメント整備に取り組む方、品質向上を図りたいプロジェクトマネージャー、開発・運用双方の立場を理解したい方にとって、実践的で有益な内容となっています。

「外部設計」と「内部設計」とは?それぞれの違いと作業内容を解説
システム開発において、「設計書」は単なる形式的な書類ではなく、プロジェクトの成否を大きく左右する重要なドキュメントです。開発スピードや柔軟性が求められる現代においても、設計書をしっかりと整備することで、品質の高いソフトウェア開発、チーム内の認識共有、そして保守性・拡張性の確保につながります。本記事では、設計書の基本から外部設計・内部設計の違い、良い設計書の条件まで、10年以上の実務経験を踏まえてわかりやすく解説します。

設計書とは?基本設計書と詳細設計書の違い・書き方・チェック項目を徹底解説
システム開発において、「設計書」はプロジェクトの成否を左右する非常に重要なドキュメントです。要件定義から実装、テスト、運用に至るまで、すべての工程において設計書が正しく整備されているかどうかで、品質や納期、メンテナンス性に大きな影響を与えます。特に「基本設計書」と「詳細設計書」は役割が異なり、それぞれの目的や構成を正しく理解して書き分けることが求められます。本記事では、設計書の基本から、具体的な記載項目、レビュー時のチェックポイントまでを、実務経験をもとにわかりやすく解説していきます。

シナリオテストとは?書き方・作り方・具体例まで徹底解説
現代のソフトウェア開発では、単なる機能テストだけではユーザー満足を得ることが難しくなっています。そんな中で注目されているのが「シナリオテスト」という手法です。ユーザーの実際の操作フローに沿ってシステムを検証することで、より現実的なバグ検出やUX改善が可能になります。本記事では、シナリオテストとは何か、その作り方・書き方・具体例まで、初心者でも実践できる内容を丁寧に解説します。

シナリオテストとは?単体テストとの違いと実施ポイントをわかりやすく解説
現代のソフトウェア開発において、「テスト」は単なるバグ探しではなく、ユーザー体験と品質を守るための戦略的なプロセスとなっています。その中でも「シナリオテスト」は、実際の業務フローやユーザー操作に基づいてアプリケーション全体の動作を確認できるテスト手法として、ますます注目を集めています。一方で、「単体テストとの違いがわからない」「どう設計すれば良いのか不明」といった悩みも多く聞かれます。本記事では、シナリオテストの基本的な概念や目的、単体テストとの違い、実施方法、現場での課題と対策までを網羅的に解説し、初心者から実務担当者まで役立つ内容を丁寧に紹介します。

シナリオテストとは?結合テストとの違い・実施ポイントを徹底解説
現代のソフトウェア開発において、品質保証はプロダクトの信頼性とユーザー満足度を左右する極めて重要な工程です。中でも、実際のユーザー行動を再現してテストを行う「シナリオテスト」は、単なる機能検証では見落とされがちな課題を浮き彫りにする手法として注目されています。本記事では、シナリオテストの定義や特徴、設計のポイントを解説するとともに、よく混同されがちな「結合テスト」との違いについてもわかりやすく整理します。

シナリオテストとは?目的・書き方・注意点まで徹底解説【現場で役立つ実践ガイド】
システム開発が複雑化し、ユーザー体験が重視される現代において、単なる機能確認では不十分な時代となりました。そこで注目されているのが「シナリオテスト」です。これは実際のユーザー操作や業務フローを再現しながら、アプリやシステムが期待通りに動作するかを総合的に検証するテスト手法です。本記事では、シナリオテストの定義から書き方、現場での活用方法や注意点まで、ITエンジニア・QA担当者・PM向けにわかりやすく解説していきます。

AIで不良品を検出?Pythonで製造業向け画像検査システムを作ってみた
近年、製造業の現場ではAI技術の導入が急速に進んでおり、なかでも「Pythonによる画像認識」は、不良品の自動検出や検査工程の省力化を実現する手段として注目を集めています。従来の目視検査は人手や経験に依存する部分が多く、検査ミスや属人化といった課題がありましたが、AIを活用すれば、より安定した品質管理と作業効率の向上が可能になります。本記事では、「Python 画像 認識」をキーワードに、実際に製造業向けの画像検査システムを構築した事例を交えながら、使用した技術や開発の流れ、実運用に向けたポイントについて詳しく解説していきます。

【リアルタイム画像認識入門】PythonとYOLOv8で物体検出をはじめよう!
AIやディープラーニング技術の進化により、「画像認識」はもはや研究室だけのものではなく、誰でも手軽に扱える技術となりました。中でも、物体検出アルゴリズム「YOLO」は、高速かつ高精度なリアルタイム処理が可能で、実用性の高さから注目を集めています。本記事では、Pythonを使ってYOLOv8を実装し、リアルタイムで物体を検出する方法を、初心者にも分かりやすく解説します。

Pythonを使った画像認識の始め方|初心者でもできるステップ
近年、AI技術の急速な進歩により、画像認識は医療、製造、自動運転など幅広い分野で重要な役割を担っています。中でもPythonは、豊富なライブラリと扱いやすさから、初心者でも手軽に画像認識の開発に挑戦できる言語として注目されています。本記事では、Pythonを使った画像認識の基本的な手順から初心者におすすめの学習方法まで、専門知識を持つ筆者が分かりやすく解説します。これから画像認識を学びたい方やAI技術に興味のある方の入門ガイドとして役立つ内容です。

Pythonを使った画像認識とは?仕組み・活用例・おすすめライブラリを徹底解説【OpenCVも紹介】
近年、AI技術の進化により、「画像認識」は様々な業界で注目される技術となりました。なかでも、Pythonはそのシンプルな構文と豊富なライブラリ群により、画像認識の開発現場で最も選ばれているプログラミング言語の一つです。製造現場での外観検査、小売業での棚在庫管理、医療分野での画像診断など、用途は年々拡大しています。本記事では、Pythonを使った画像認識の基本的な仕組みから、実際にできること、業務活用の視点、さらにはOpenCVを活用した開発手法まで、専門的な内容をやさしく解説します。画像認識に興味のあるエンジニア、業務へのAI活用を検討している方、そしてDXを推進したい企業担当者にとっても、実践的なヒントが得られる内容となっています。

【2025年最新版】AIで進化するウォーターフォール開発|エラー削減・効率化を実現するスマート統合とは?
ウォーターフォール開発は、要件の安定性や厳格な管理体制が求められるシステム開発において、今なお多くの企業で活用されています。しかし、変化の激しい現代においては、その柔軟性の低さや開発スピードの遅さが課題視されがちです。そこで注目されているのが、AI(人工知能)との統合です。本記事では、AIを活用してウォーターフォール開発をどのように効率化・高度化できるのか、具体的な活用方法や導入事例、最新のスマートツールまで、10年以上IT領域で執筆を続ける筆者が徹底的に解説します。

ウォーターフォール×アジャイルの融合:2025年型ハイブリッド開発とは?
長らく「古い開発モデル」として見られてきたウォーターフォールモデル。しかし、現実の現場では未だに多くの企業がこのモデルを採用し続けています。特に大規模プロジェクトや、金融・医療・公共系のシステム開発では、その構造化された進行と明確なドキュメント管理が重視されています。一方、アジャイル開発は「スピードと柔軟性」を重視する現代的な手法として広がりを見せましたが、管理や品質面での課題が浮き彫りになる場面もあります。そのような背景から、今業界で注目されているのが「ハイブリッド開発」。

ウォーターフォールとアジャイルの違いとは?徹底比較&実践ガイド
近年、システム開発の現場ではアジャイル開発が注目される一方で、ウォーターフォール開発も根強い支持を受けています。どちらの手法にもメリット・デメリットがあり、プロジェクトに応じた選択が重要です。本記事では、両者の違いを7つの観点から徹底比較し、さらに使い分けのポイントやハイブリッド開発の可能性についても解説します。

ウォーターフォール開発とは?流れ・メリット・デメリットやさしく解説!
システム開発やWebアプリ制作の話をするとき、「ウォーターフォール開発」という言葉を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか?特に企業での大規模プロジェクトや、SIerなどの受託開発でよく採用される伝統的な手法の一つです。この記事では、ウォーターフォール開発の特徴から流れ、メリット・デメリット、そして他の開発モデルとの違いまで、初心者の方でもわかりやすく丁寧に解説します。