ビッグデータの解析に差がつく！ センサーの「同期計測」：たった2個のセンサーすら同期させるのは難しい！

IoT（モノのインターネット）では、多数のセンサーから収集された大量のデータ、いわゆるビッグデータが生まれる。だが、これらのデータの95％は、解析すらされていない。その要因は、「たった2個のセンサーすら、正確に同期してデータを収集できていない」からだ。ではどうすれば、複数のセンサーを同期させて計測することができるのだろうか。

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データの95％は解析すらされていない

　装置や建物などに多数のセンサーを配置し、データを収集してクラウドに送信し、解析する――。これが、IoT（モノのインターネット）と聞いた時に、まず思い浮かべるイメージではないだろうか。民生分野や産業分野を含め、さまざまな領域に広がりつつあるIoTは、データ量の爆発的な増加を招いている。

　だが、ここに衝撃的な数字がある。多数のセンサーから収集された大量のデータ、いわゆるビッグデータのうち、解析されているのは、平均するとわずか5％だというのだ。残りの95％は、そこに重要なデータが埋もれている可能性があるにもかかわらず、解析すらされないまま眠っていることになる。

　なぜ、データの活用率がこれほどまでに低いのか。その原因は、膨大なデータを解析するデータマイニングの手法だけにあるわけではない。実はもっと初期段階のデータ収集時に、既に問題が発生しているのだ。

　その問題というのが、「複数のセンサーを同期させて計測すること」である。これは、工場などで大量のセンサーを使って装置のモニタリングなどを行う、といった場合に限った話ではない。実は、温度センサーと加速度センサーだけ、といったように、たった2つのセンサーしか使わない時でさえ、タイミングを同期させて計測するのは難しいのである。