--- title: "現場のセンサー・IoTデータの活かし方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/ description: "現場のセンサー・IoTデータは、目的を一つに決めて測る対象と頻度を絞り、見える化から始めてAIへ広げると活かしやすくなります。つなぐ機器のセキュリティと、取引先と生まれるデータの扱いを契約で決めておくことも大切です。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) # 現場のセンサー・IoTデータの活かし方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 現場のセンサー・IoTデータは、目的を一つに決めて測る対象と頻度を絞り、まず見える化で使える形にしてからAIへ広げると活かしやすくなります。あわせて、つなぐ機器と経路のセキュリティと、取引先と一緒に生まれるデータの扱いを契約で決めておくことが大切です。 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）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 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。 この記事でわかること - IoTデータが役立つ場面と、活かすための手順 - つなぐ機器と経路のセキュリティで確かめること - 設備メーカーや取引先と生まれるデータの扱いの決め方 ## 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。 | 場面 | 測るものの例 | 分かること | |---|---|---| | 稼働の見える化 | 設備の電流、稼働・停止の信号 | 止まっている時間と理由、稼働率 | | 故障の兆しの把握 | 振動、温度、音 | いつもと違う状態の早めの把握 | | 品質の安定 | 温度・湿度・圧力などの条件 | 不良が出やすい条件の傾向 | | エネルギーの管理 | 電力、ガス、水の使用量 | 時間帯・設備ごとの使い方のむら | | 物の流れの把握 | 位置、出入りの記録 | 滞留している場所と時間 | | 作業の安全 | 作業者の位置、体調に関わる値 | 危険な場所への接近、体調の変化 | 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](https://www.ai-ready.jp/guide/data-integration-basics/)」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。 IoTデータは、見える化からAIへ広げます **目的と測るものを決める**：対象と知りたいことを一つにし、要る値と頻度を絞る **見える化して現場で使う**：稼働の推移や止まった理由を打ち合わせで見る。現場の気づきもデータに加える **AIへ広げる**：ふだんの状態のデータが溜まったら、いつもと違う状態の通知や、条件と品質の関係の分析に使う ### 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。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 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](https://www.ai-ready.jp/guide/cloud-security-basics/)」、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](https://www.ai-ready.jp/guide/supply-chain-security/)」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。 複数の会社の関わりで生まれるデータは、契約で扱いを決めます 関わる会社 設備メーカーセンサーの設置など 一緒に生まれる 稼働データ複数の会社の関わりで生まれる 契約で取り決めること データ創出型の契約 利用の権限を決める 取り決める項目 例 - 対象のデータの範囲 - 利用の目的と加工の可否 - 派生データの扱い - 第三者への提供の制限 - 収益・費用の分け方、期間、終了時の扱い 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されています。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 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [アカウントと権限の管理台帳](https://www.ai-ready.jp/templates/account-management-ledger/) ガイド - [製造業のAI活用：始め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-manufacturing/) - [システム間のデータ連携の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/data-integration-basics/) - [BI・ダッシュボードの始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/) - [取引先を含めたサプライチェーンのセキュリティ：委託先・取引先・ソフトウェアの備え](https://www.ai-ready.jp/guide/supply-chain-security/) - [クラウドを安全に使うための基本](https://www.ai-ready.jp/guide/cloud-security-basics/) コラム - [エッジAIとは：手元の機器で動くAI](https://www.ai-ready.jp/column/edge-ai-overview/) 用語 - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) - [データ基盤](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-platform/) ## よくあるご質問 Q古い設備でも、IoTデータは取れますか？ A設備に通信の機能がなくても、後から取り付けるセンサーで電流・振動・温度などを測る方法があります。設備の制御の仕組みからデータを取り出せる場合もあります。どちらが合うかは設備と目的によるため、まず何を知りたいかを決め、測る対象を絞ってから方法を選ぶと無駄が減ります。 Q設備メーカーが集めた稼働データは、誰のものになりますか？ A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」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。メーカーと顧客の双方が関わって生まれるデータは「データ創出型」の契約として整理され、対象のデータの範囲や利用の目的、加工したデータの扱いなどを取り決めることが勧められています。 QIoT機器を選ぶとき、セキュリティは何を目安にすればよいですか？ A目安の一つに、2025年3月に始まったIoT製品のセキュリティのラベリング制度（JC-STAR）があります。★1はすべてのIoT製品に共通する最低限の要件を満たすことを示すもので、ラベルのQRコードから製品の情報を確かめられます。ラベルの有無に加えて、更新の提供の期間や初期のパスワードの扱いも確かめると安心です。 ## この記事に出てくる用語 - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) - [温度（Temperature）](https://www.ai-ready.jp/glossary/temperature/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [データ連携](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-integration/) - [AIセーフティ・インスティテュート（AISI）](https://www.ai-ready.jp/glossary/aisi/) - [データ品質](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-quality/) - [暗号化](https://www.ai-ready.jp/glossary/encryption/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) - [BI（ビジネスインテリジェンス）](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-intelligence/) - [ダッシュボード](https://www.ai-ready.jp/glossary/dashboard/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) - [データ基盤](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-platform/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [経済産業省「IoT製品に対するセキュリティラベリング制度（JC-STAR）の運用を開始しました」（2025年3月25日）](https://www.meti.go.jp/press/2024/03/20250325007/20250325007.html) 2. [経済産業省「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【別冊：スマート化を進める上でのポイント】」概要](https://www.meti.go.jp/policy/netsecurity/wg1/factorysystems_guideline_appendix_gaiyou.pdf) 3. [経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドラインデータ編」（1.1版、令和元年12月）](https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_utilization/20200619001.pdf) 4. [AIセーフティ・インスティテュート「データ品質マネジメントガイドブック」](https://aisi.go.jp/output/output_framework/data_quality_management_guidebook/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. IoTデータは、どんな場面で役立ちますか？ 2. どう進めればよいですか？ 3. セキュリティでは、何を確かめればよいですか？ 4. 取引先と生まれるデータは、どう扱えばよいですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「現場のセンサー・IoTデータの活かし方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/