IIJ、インドネシアでファイアウォールの運用管理サービスを提供、他地域にも順次拡大 | IT Leaders

インターネットイニシアティブ(IIJ)は2020年1月8日、ファイアウォールの運用管理サービス「IIJマネージドファイアウォールサービス」を海外向け仕様に変更し、「IIJ Firewall Management Service」として提供すると発表した。インドネシアを皮切りに、ASEAN地域にあるIIJグループの現地法人からサービスを提供する。同日販売を開始した。

TIS、清掃や警備などを担うサービスロボットの導入支援コンサルティングを開始 | IT Leaders

TISは2020年1月8日、施設管理などを目的としたサービスロボットの導入を支援する「ロボット導入コンサルティングサービス」を発表した。個々のニーズに沿ったサービスロボットとIoTやAI技術を組み合わせ、システム構築・運用サービスと組み合わせて提供する。

IoTの4つ発展段階「可視」、「検出・診断」、「予測」、「 対策」

明けましておめでとうございます、マスターブラックベルトの津吉です。今年も宜しくお願いいたします。

冬本番を迎え、私が住む北国では下の写真のように川がすっかり凍ってしまいました。今回は凍った川の“譬え話”を混ぜながら、IIoT(Industrial Internet of Things)やスマートファクトリーについて考えてみたいと思います。

凍った川を渡れますか?

ところで、もし「凍った川の上を歩いて渡れ」と言われたら、皆さんはどうしますか?平均水深は50センチです。川を渡れるかどうかは、この街に長く住んでいれば“経験と勘”だけで判断できるでしょう。経験がなくても、平均水深がたったの50センチなら思い切って川を渡ってみるかもしれません。(データを扱わない“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

しかし用心深い皆さんは川のデータを求めるはずです。そこで「1月の最大水深は5メートル、平均は50センチ、平均的な氷の厚さは10センチ」という情報を得ました。川を渡ってみますか?(過去のデータだけに頼る“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

更に用心深い皆さんは、過去のデータではなく、今の氷の状態を聞くでしょう。そこで「今日の氷の厚さは平均12センチ。12センチもあるのできっと大丈夫」という情報を得ました。川を渡ってみますか?(平均値だけでものごとを判断する“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

氷が割れて冷たい川に落ちる確率(リスク)を5%以下にしたい皆さんは、川全体の平均値ではなく、今現在立っているこの場所の氷の厚さを、歩を進めるごとに知りたいはずです。そこで

  • 氷厚センサー
  • 水深センサー
  • 水温センサー
  • 水流センサー

を手に入れました。川を渡ってみますか?(経常利益を少なくとも5%確保したい“ものづくり”の現場が、IIoT機器を手に入れたところを想像してみて下さい)

スマートファクトリーの発展段階

“ものづくり”の現場は、経験や勘、過去のデータや平均値という束縛から離れて、リアルタイムデータを手にするところからスマートファクトリーが始まります。しかしスマートファクトリーはリアルタイムデータだけではありません。スマートファクトリーには4つの要素と4つの発展段階があります。

スマートファクトリーの4つの要素

  1. 人の意思
  2. スマートファクトリー・システム
  3. 人の知恵や知識、経験
  4. 人の改善努力

スマートファクトリーの4つの発展段階:

  1. 可視(何が起こっているのか)
  2. 検出・診断(何故起こったのか)
  3. 予測(何が起こるのか)
  4. 対策(何をすれば良いのか)

スマートファクトリーの発展段階がAIと共に進むにつれて、人の知恵や知識、経験を使って「ものを見る」ことが少なくなっていきます。しかし一方で、

  • 目標と計画を立てる「人の意思」
  • 取得した情報を使った「行動への意思決定」
  • “ものづくり”を改善しようとする「人の改善努力」

は変わらないどころか、ますます重要になっていきます。「スマートファクトリーやAIが導入されると仕事がなくなる」とよく言われますが、実際はこれまでとは異なる「意思決定と行動」という、機械では置き換えることができない人の能力に重心が移るだけです。

IIoTを導入した場合の川を渡る判断

凍った川の例に戻れば、「川を渡る」という目標を設定したものの、各種センサーを手に入れただけではまだ第1段階の「可視」に過ぎません。センサーから得た情報を(AIではなく)自分の頭で分析しながら、一歩一歩進まなければなりません。

そこで、危険の検出と診断を行ってくれる機能をシステムに追加しました(第2段階)。しかし警報を聞いた時はすでに遅く、避難を始めた瞬間に氷のヒビが一斉に広がり、冷たい川に転落してしまうかもしれません。

そこで、氷が割れる危険な状態を前もって予測する機能をシステムに追加しました(第3段階)。しかし危険な状態を予測してから、一体どちらの方向にどのくらいの速さで避難すれば良いのでしょうか。まだ経験と勘が頼りです。

そこで、「どちらの方向にどのくらいの速さで今歩けば良いのか」、最適な行動(対策)を教えてくれる機能をシステムに追加しました(第4段階)。ここまで改善すれば、凍った川に転落する確率を最小限に抑えることができます。

IIoTとスマートファクトリーの導入

凍った川を安全に渡るだけでもこれだけ改善努力が必要になりますが、その価値は十分あります。これは不良品質を改善しながら(前回の記事を参照のこと)数パーセントの利益を確保しようと努力する“ものづくり”も同様です。

もし皆さんがIIoTやスマートファクトリーの導入をお考えでしたら、新年を迎えた今、その計画を実行に移してみませんか?

IoTの4つ発展段階「可視」、「検出・診断」、「予測」、「 対策」

明けましておめでとうございます、マスターブラックベルトの津吉です。今年も宜しくお願いいたします。

冬本番を迎え、私が住む北国では下の写真のように川がすっかり凍ってしまいました。今回は凍った川の“譬え話”を混ぜながら、IIoT(Industrial Internet of Things)やスマートファクトリーについて考えてみたいと思います。

凍った川を渡れますか?

ところで、もし「凍った川の上を歩いて渡れ」と言われたら、皆さんはどうしますか?平均水深は50センチです。川を渡れるかどうかは、この街に長く住んでいれば“経験と勘”だけで判断できるでしょう。経験がなくても、平均水深がたったの50センチなら思い切って川を渡ってみるかもしれません。(データを扱わない“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

しかし用心深い皆さんは川のデータを求めるはずです。そこで「1月の最大水深は5メートル、平均は50センチ、平均的な氷の厚さは10センチ」という情報を得ました。川を渡ってみますか?(過去のデータだけに頼る“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

更に用心深い皆さんは、過去のデータではなく、今の氷の状態を聞くでしょう。そこで「今日の氷の厚さは平均12センチ。12センチもあるのできっと大丈夫」という情報を得ました。川を渡ってみますか?(平均値だけでものごとを判断する“ものづくり”の現場を想像してみて下さい)

氷が割れて冷たい川に落ちる確率(リスク)を5%以下にしたい皆さんは、川全体の平均値ではなく、今現在立っているこの場所の氷の厚さを、歩を進めるごとに知りたいはずです。そこで

  • 氷厚センサー
  • 水深センサー
  • 水温センサー
  • 水流センサー

を手に入れました。川を渡ってみますか?(経常利益を少なくとも5%確保したい“ものづくり”の現場が、IIoT機器を手に入れたところを想像してみて下さい)

スマートファクトリーの発展段階

“ものづくり”の現場は、経験や勘、過去のデータや平均値という束縛から離れて、リアルタイムデータを手にするところからスマートファクトリーが始まります。しかしスマートファクトリーはリアルタイムデータだけではありません。スマートファクトリーには4つの要素と4つの発展段階があります。

スマートファクトリーの4つの要素

  1. 人の意思
  2. スマートファクトリー・システム
  3. 人の知恵や知識、経験
  4. 人の改善努力

スマートファクトリーの4つの発展段階:

  1. 可視(何が起こっているのか)
  2. 検出・診断(何故起こったのか)
  3. 予測(何が起こるのか)
  4. 対策(何をすれば良いのか)

スマートファクトリーの発展段階がAIと共に進むにつれて、人の知恵や知識、経験を使って「ものを見る」ことが少なくなっていきます。しかし一方で、

  • 目標と計画を立てる「人の意思」
  • 取得した情報を使った「行動への意思決定」
  • “ものづくり”を改善しようとする「人の改善努力」

は変わらないどころか、ますます重要になっていきます。「スマートファクトリーやAIが導入されると仕事がなくなる」とよく言われますが、実際はこれまでとは異なる「意思決定と行動」という、機械では置き換えることができない人の能力に重心が移るだけです。

IIoTを導入した場合の川を渡る判断

凍った川の例に戻れば、「川を渡る」という目標を設定したものの、各種センサーを手に入れただけではまだ第1段階の「可視」に過ぎません。センサーから得た情報を(AIではなく)自分の頭で分析しながら、一歩一歩進まなければなりません。

そこで、危険の検出と診断を行ってくれる機能をシステムに追加しました(第2段階)。しかし警報を聞いた時はすでに遅く、避難を始めた瞬間に氷のヒビが一斉に広がり、冷たい川に転落してしまうかもしれません。

そこで、氷が割れる危険な状態を前もって予測する機能をシステムに追加しました(第3段階)。しかし危険な状態を予測してから、一体どちらの方向にどのくらいの速さで避難すれば良いのでしょうか。まだ経験と勘が頼りです。

そこで、「どちらの方向にどのくらいの速さで今歩けば良いのか」、最適な行動(対策)を教えてくれる機能をシステムに追加しました(第4段階)。ここまで改善すれば、凍った川に転落する確率を最小限に抑えることができます。

IIoTとスマートファクトリーの導入

凍った川を安全に渡るだけでもこれだけ改善努力が必要になりますが、その価値は十分あります。これは不良品質を改善しながら(前回の記事を参照のこと)数パーセントの利益を確保しようと努力する“ものづくり”も同様です。

もし皆さんがIIoTやスマートファクトリーの導入をお考えでしたら、新年を迎えた今、その計画を実行に移してみませんか?

アクセンチュアがブロードコムからシマンテックの法人向けセキュリティ事業を買収 | IT Leaders

アクセンチュアは2020年1月8日、米Accenture(アクセンチュア)が米Broadcom(ブロードコム)から米Symantec(シマンテック)の法人向けセキュリティ事業を買収することに同意したと発表した。セキュリティサービスの強化が狙い。合意の条件は非公開で、買収は2020年3月に完了する予定。

ディスカバリーズ、Microsoft Teamsのログを分析してコミュニケーションを可視化するサービス | IT Leaders

ディスカバリーズは2020年1月7日、働く人に特化したビックデータ解析クラウドサービス「インテリレポート」に、チームのコミュニケーションを可視化する「エンゲージメントレポート」を追加し、提供を開始した。経験や感覚に頼っていたチームの生産性やエンゲージメントを定量化でき、コミュニケーションやコラボレーションの課題を顕在化しやすくなる。これによって改善への取り組みの具体性を向上し、効果を高めることが可能になる。価格(税別)は、1ユーザー当たり月額600円。

ワウテック、14カ国語を翻訳できるビジネスチャット「WowTalk」を提供 | IT Leaders

ワウテックは2020年1月7日、ビジネスチャット・社内SNSサービス「WowTalk」を強化した。Webブラウザ版とWindowsアプリケーション版の2つについて、14カ国語を翻訳できる機能を追加した。翻訳機能はこれまでもスマートフォンアプリ版のWowTalkで提供していたが、今回Windows版アプリケーション版とWebブラウザ版でも使えるようにした。