現場のセンサー・IoTデータの活かし方

自社の「データ」の準備度は？10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）

工場の設備の稼働、倉庫の温度、建物の電力、車両の位置など、現場ではセンサーで測れる情報が増えています。一方で、「センサーを付けたが、データが溜まるだけで使われていない」という声もよく聞かれます。この記事では、IoTデータを業務とAIに活かす進め方と、つなぐときに確かめておきたいセキュリティと契約の要点を整理します。

IoTデータは、どんな場面で役立ちますか？

IoT（モノのインターネット）は、機器や設備にセンサーと通信の機能を持たせ、状態をデータとして集める仕組みです。主な使い方を整理します。

最初は「稼働の見える化」のように、測ればすぐに分かることから始めると、効果が見えやすくなります。故障の兆しの把握のようにAIを使う場面は、ふだんの状態のデータが十分に溜まってからのほうが進めやすくなります。

なお、作業者の位置や体調に関わる値のように、人に結びつくデータは個人情報として扱う場合があります。経済産業省の契約ガイドラインも、運転手の体温や心拍数を測る例で、個人情報への配慮が要るとしています。目的と扱いを本人に説明できる形で進めます。

どう進めればよいですか？

① 目的を一つに決めます。 「設備Aの止まっている時間を減らす」のように、対象と知りたいことを具体的にします。

② 測る対象と頻度を決めます。 目的に要る値だけを選びます。頻度を細かくするほどデータの量と費用が増えるため、目的に合う細かさにします。

③ データの取り方を選びます。 設備の制御の仕組みから取り出す方法と、後から取り付けるセンサーで測る方法があります。古い設備でも、電流や振動を測るセンサーで状態を知ることができる場合があります。

④ 置き場所と流れを決めます。 現場の機器の近くで処理するか（エッジ）、クラウドに送って処理するかを決めます。データを生産管理や在庫の記録とつなぐと、使い道が広がります（「システム間のデータ連携の基本」参照）。

⑤ 見える化して、現場で使います。 稼働の推移や止まった理由を、現場の打ち合わせで見る形にします。現場の気づき（止まった理由のメモなど）をデータに加えると、後でAIを使うときにも役立ちます。

⑥ AIへ広げます。 ふだんの状態のデータが溜まったら、いつもと違う状態を知らせる仕組みや、条件と品質の関係の分析にAIを使います。

データの質で気をつけることは？

センサーのデータは、外れ値、欠け、時刻のずれ、センサーの交換や位置の変更による値の変化が起きやすいデータです。いつ、どのセンサーを、どこで測ったかの記録を残しておくと、後でデータを読み違えにくくなります。AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の「データ品質マネジメントガイドブック」も、データが誤っているとAIで正しい結果を得にくくなるとしており、品質を続けて確かめる考え方を示しています。

セキュリティでは、何を確かめればよいですか？

つなぐ経路が増えることを前提にする

経済産業省の「工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドライン」の別冊（スマート化を進める上でのポイント）は、工場のスマート化で、制御の仕組みと情報の仕組み、外部のサービスやクラウドとの接続が増え、攻撃の経路が増えることを挙げています。業務の視点で区域（ゾーン）を分け、区域ごとの対策を考えること、クラウドを通じて調達先や他社のネットワークとつながっていないかを確かめることが示されています。

また、事故が起きたときの責任と対応の方針を、調達・契約・運用保守の段階で明らかにしておくことも求められています。IoTの機器やサービスを入れるときは、誰が更新や監視を担うかを契約の前に決めておきます。

機器を選ぶときの目安

2025年3月25日に、IoT製品のセキュリティのラベリング制度「JC-STAR」の運用が始まりました。経済産業省とIPA（情報処理推進機構）によると、IoT製品のセキュリティの機能を共通の物差しで見えるようにし、ラベルで確かめて選べるようにするための任意の制度です。★1から★4の4段階があり、★1はすべてのIoT製品に共通する最低限の要件を示します。ラベルのQRコードから、IPAが管理する製品の情報のページを確かめられます。

機器を選ぶときは、ラベルの有無に加えて、次の点も確かめます。

• 初期のパスワードを変えられるか、変えないと使えない作りか
• ソフトウェアの更新が、どのくらいの期間提供されるか
• データの送り先と、通信が暗号化されているか

クラウドのサービスを使う場合の基本は「クラウドを安全に使うための基本」、取引先を含めた対策は「取引先を含めたサプライチェーンのセキュリティ」をご覧ください。

取引先と生まれるデータは、どう扱えばよいですか？

設備メーカーが納めた機械にセンサーを付けて稼働データを集める、物流の会社と一緒に倉庫の環境を測る、といった場面では、データが複数の会社の関わりで生まれます。

経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン データ編」は、データは民法上の所有権の対象にならないため、利用の権限は原則として契約で決めるとしています。複数の当事者が関わって新しく生まれるデータの契約を「データ創出型」と整理し、工作機械の稼働データの例を挙げています。

利用の権限を決めるときは、データが生まれることへの関わりの度合い（センサーの設置、機器の所有、費用の負担など）や、加工の手間などを考えるとしています。契約では、次のような点を取り決めることが勧められています。

• 対象のデータの範囲（一覧にしておくと分かりやすくなります）
• 利用の目的と、加工してよいか
• 加工・分析して生まれたデータ（派生データ）の扱い
• 第三者への提供の制限
• 収益や費用の分け方、利用の期間、契約が終わったときの扱い

自社の現場で生まれたデータを、相手がどこまで使えるのかを確かめずに契約すると、後から自社で使いにくくなることがあります。契約の内容は、専門家にもご確認ください。

チェックリスト

• IoTデータで知りたいことを、対象を決めて一つに絞っている
• 測る値と頻度を、目的に合わせて絞っている
• データの置き場所（エッジ・クラウド）と、ほかの記録とのつなぎ方を決めている
• 見える化した結果を、現場で見る場面を決めている
• センサーの交換・位置の変更などの記録を残している
• 人に結びつくデータは、個人情報として扱う場合があることを確かめている
• 機器を選ぶとき、ラベル・更新の期間・初期のパスワードの扱いを確かめている
• つなぐ経路と区域を確かめ、外部の会社とのつながりを把握している
• 事故のときの責任と対応の方針を、契約の前に決めている
• 取引先と生まれるデータの利用の範囲を、契約で取り決めている