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IoTデータ分析とは?課題と対策・製品を解説

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IoTにおけるIoTデータ分析とは?

IoT(モノのインターネット)デバイスから収集される膨大なデータを分析し、ビジネス上の洞察や新たな価値を引き出すことです。これにより、業務効率化、コスト削減、新サービス開発などを実現します。

各社の製品

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熱中症対策デバイス・体調管理システム「GenVital LTE」
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【NETIS登録番号】KT-240128-A

「GenVital(ゲンバイタル) LTE」は、リストバンドにより収集された現場作業員の心拍数と位置情報、建設現場内の暑さ指数から、株式会社大林組が開発した体調管理判定アルゴリズムにより計算された指標が閾値を超えた際、瞬時に作業管理者と作業員本人に警報アラートを通知することで、作業員の体調管理をサポートするシステムです。


<現場作業員の体調管理に特化した機能を標準搭載>
⚫︎4段階の指標表示
⚫︎転倒検知※
⚫︎着用者からのSOS発信※
⚫︎位置情報取得
⚫︎心拍数、暑さ指数の自動収集
⚫︎日報/月報の出力
※現在開発中です。


2025年6月1日に施行された労働安全衛生規則の改正により、事業者の熱中症対策が義務付けられ、ウェアラブルデバイスの活用も推奨されています。

IoTデバイス「GenVital(ゲンバイタル) LTE」によって、現場作業員の体調をモニタリングし熱中症リスクを早期発見することができます!
ぜひお気軽にご相談ください。

並列分散処理システム『Asakusa Framework』
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『Asakusa Framework』は、業務システムのバッチ処理にHadoop,Spark等の
分散システムの能力を活用するための高速バッチ開発フレームワークです。

大容量のデータ・複雑な処理を多数のコンピューターに分割して
処理することで、従来のシステムでは難しかった処理も実現できます。

また、本製品はオープンソース・ソフトウェアとして
公開しており、どなたでもご利用いただけます。

【特長】
■開発容易性:特定APIに依存せず、Hadoop,Sparkの開発手法を
 学ばなくても開発可能
■性能:独自コンパイラによるプログラムの好適化で性能を担保
■ポータビリティ:Asakusa Frameworkで開発したソースは、
 一切ソース変更をすることなくM3BP・Spark・MapReduceの
 どの実行コードも生成可能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

ワードプレスプラグイン
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『WordPress Plugin for YuMake Weather API』は、Wordpressにインストール
していただき、管理画面から当社が提供する気象情報APIのキーを入力し、
地域の設定を行うだけで、地域の天気予報と日の出・日の入りの情報を
表示可能とするプラグインです。

プラグインを導入することで、APIからデータを取得しサイトへ表示する、
という部分の開発工数を削減し、ウェブサイトへの気象情報の組み込みを
簡易化することが可能。

プラグインではショートコードを利用することで、投稿・固定ページ・
テーマテンプレートの好きな箇所に表示することができるようにし、
自由度が高くなるよう設計しております。

【こんな事業者様におすすめ】
■無料で気象情報を表示するプラグインとは異なり、当社が提供する
 気象庁発表のデータを使用しているため、信頼あるデータを
 利用したいという事業者様
■表示データのリクエストについてもご相談可能

※詳細はお問い合わせください。

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IoTにおけるIoTデータ分析

IoTにおけるIoTデータ分析とは?

IoT(モノのインターネット)デバイスから収集される膨大なデータを分析し、ビジネス上の洞察や新たな価値を引き出すことです。これにより、業務効率化、コスト削減、新サービス開発などを実現します。

​課題

データ量の爆発的増加への対応

IoTデバイスの普及により、日々生成されるデータ量が指数関数的に増加し、ストレージや処理能力が追いつかない。

データ品質と標準化の欠如

異なるメーカーや規格のデバイスから収集されるデータは形式がバラバラで、ノイズが多く、分析に適さない場合がある。

高度な分析スキルと人材不足

収集したデータを効果的に分析し、ビジネス価値に繋げるための専門知識や高度な分析ツールを使いこなせる人材が不足している。

リアルタイム処理と即時性への要求

多くのIoT活用シーンでは、遅延なくデータを分析し、即座に意思決定やアクションに繋げる必要があるが、従来のバッチ処理では対応が難しい。

​対策

スケーラブルなデータ基盤の構築

クラウドベースのストレージや分散処理技術を活用し、増加するデータ量に柔軟に対応できるインフラを整備する。

データ前処理と正規化の自動化

データクレンジング、変換、標準化を自動化するツールやプロセスを導入し、分析に適したデータセットを効率的に準備する。

AI・機械学習を活用した分析支援

AIや機械学習モデルを活用し、複雑なパターン検出や予測分析を自動化・高度化することで、分析業務を効率化する。

エッジコンピューティングの活用

デバイスに近い場所でデータを処理・分析するエッジコンピューティングを導入し、リアルタイム性を向上させ、ネットワーク負荷を軽減する。

​対策に役立つ製品例

クラウド型データレイクサービス

構造化・非構造化データを問わず、あらゆるデータを一元的に保存・管理し、スケーラブルな分析基盤を提供する。

データ統合・ETLツール

複数のソースからのデータを収集、変換、統合し、分析に適した形式に整形するプロセスを自動化する。

AI駆動型分析システム

機械学習モデルの構築、デプロイ、運用を支援し、高度な分析や予測を容易に実行可能にする。

リアルタイムストリーム処理エンジン

継続的に発生するデータを遅延なく処理・分析し、即時的なインサイトやアラート生成を可能にする。

⭐今週のピックアップ

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