PTCジャパン主催 IoT／AR勉強会
IoT活用のための5つのステップを一気通貫で！ 「ThingWorx」の利点とは（1/3 ページ）
PTCジャパンは「IoT／AR製品アップデート」と題した記者向け勉強会を開催し、同社が考える“IoT活用における5つのステップ”を軸に、インダストリアルIoTプラットフォーム「ThingWorx」および産業用ARファミリー「Vuforia」による業務改革の流れ、そしてここ最近の機能強化ポイントについて解説した。
インダストリアルIoTプラットフォーム「ThingWorx」を展開するPTCジャパンは、2019年1月末にリリースしたばかりの「ThingWorx 8.4」の発表に併せ、「IoT／AR製品アップデート」と題した記者向け勉強会を開催。同社が考える“IoT活用における5つのステップ”を軸に、ThingWorxおよび産業用ARファミリーである「Vuforia」による業務改革の流れ、そして、ここ最近の機能強化ポイントについて解説した。
あらためて「ThingWorx」とは何か？
まず、ThingWorxとは何か？ について、PTCジャパンでIoTおよびAR関連技術を統括する山田篤伸氏（同社 製品技術事業部 IoT／Manufacturing 技術部本部 本部長 執行役員）は次のように説明する。
「ThingWorxをなぜ“IoTプラットフォーム”と呼んでいるか。それは、ThingWorxは購入してインストールすればすぐに活用できるというものではないからだ。実際には、自分たちで必要とするIoT関連のアプリケーションを作っていくための“仕組み”“基礎”をThingWorxで提供する。通常、IoTのアプリケーションを開発するにはさまざまな複雑さが存在するが、そういったものを取り除いて、トータルに解決する存在という意味で、ThingWorxのことをIoTプラットフォームと呼んでいる」（山田氏）
プラットフォームとしてのThingWorxについて（出典：PTCジャパン）
現在、ThingWorxはワールドワイドで650～700もの工場で導入されており、主に“見える化”の仕組みとして活用されているという。そうした実績、経験からPTCでは、IoTを活用する上での5つのステップの必要性を見いだし、それを支える製品、ソリューションの強化を進めている。
その5つのステップとは、「集める」「調える（整える）」「加える」「結ぶ」「使う」であり、これらをしっかりと進めていかないと、IoT活用の恩恵を受けることができないという。
IoT活用における5つのステップについて（出典：PTCジャパン）
ステップ1：つながるのは当たり前、「集める」を簡単に
PTCジャパン 製品技術事業部 IoT／Manufacturing 技術部本部 本部長 執行役員の山田篤伸氏
「集める」とは、機器や装置から可能な限り多くのデータを集めてくることを意味する。しかし、“接続してデータを取りに行く”と一言でいっても工場内には、さまざまなメーカーの機器やプロトコルが存在するため、決して簡単な作業ではない。
そこでPTCは「ThingWorx Industrial Connectivity（旧名称：Kepware）」を提供（本稿では旧名称の「Kepware」で説明する）。Kepwareはよく工場内のSCADAの中に組み込まれて利用される製品で、単的に言うと、生産設備からデータを取得するためのものだ。「通常、CやJavaのプログラムでこれらを実現しようとすると非常に手間が掛かるが、KepwareであればGUIベースのインタフェースで簡単に生産設備からデータを取得できる。OPCやModbusをはじめとする業界標準プロトコルに対応する他、Kepwareは150種類以上のネイティブドライバを保持しているため、ほとんどの設備や機器と接続することが可能である」（山田氏）
集める：工場のIoTと製品のIoT（出典：PTCジャパン）
さらに、工場内ではなく、製品そのものにIoTの機能を組み込んでデータ収集したり、状態を監視したり、クラウド側から機器側に対して制御を行ったりといったニーズがあるが、ThingWorxには、ネットワーク接続したIoT製品のモニタリングなどを実現するAxeda（アクシーダ、2014年に買収）の技術が統合されているため、こうした要求にも応えられるという。
「このデータを集めるという部分は、自分たちで頑張ってもあまりよいことはない。（IoT活用においては）つながることは大前提で、当たり前のことであるため、そこに時間や労力をかけたくないといった場合には、Kepwareのようなものを導入して、すぐに次のステップに進むことをオススメしたい」と山田氏は述べる。
ステップ2：そのままだと使いものにならないデータを「整える」
当然“集めただけ”のデータは使いものにならない。そこで「調える（整える）」プロセスが必要となる。「収集したデータを見てみると、多くの場合、欠損していたり、データ表記が揺れていたり、データ形式がそもそも違ったりなど、そのままでは到底使うことができない。これらが全てバラバラのままだと、IoTアプリケーションを開発する人も、データを解析する人も困ってしまう。だからこそ、集めたデータを調整するレイヤーが必要になる。データをきれいにし、構造化（グループ化、モデル化）して扱いやすいようにし、意味付けしてあげることで、データの利用効率が向上する」（山田氏）
調える：バラバラのデータを人間が理解しやすい形式に（出典：PTCジャパン）
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