IoTクラウドサービス vs. 内製：エンタープライズ成功への正しい道選び

パブリッククラウドプロバイダーがIoT分野に積極的に参入し、スタンドアロンコンポーネントからフルマネージドのエンドツーエンドソリューションまで、企業に幅広い選択肢を提供しています。

Tech Spotlight:
クラウドコンピューティング

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IDCによると、2025年までに世界で559億台の接続デバイスが存在し、その75%がIoTプラットフォームに接続される見込みです。同年、これらのデバイスは約79.4ゼタバイトのデータを生成すると予測されています。

ハイパースケーラーはこのデータの洪水を処理する生の能力とAI専門知識を持っていますが、ほとんどの企業は内部でそれを行うリソースを欠いています。さらに、機械生成データは人間生成データと大きく異なる振る舞いをします；センサー読み取りがエンジン過熱やセキュリティ侵害を示すなど、例外的な状況でのみ関連性を持つことが多いのです。

したがって、最も効率的な戦略は、分析を可能な限りソースに近く——エッジで——実行することです。エッジベースのIoTはリアルタイムインサイトを可能にし、帯域幅ボトルネックを排除し、テラバイト単位の生データを中央クラウドに送るコストを削減します。

ClearBlade、FogHorn、Crosserなどのディスラプターはすでに、クラウド非依存のローコード/ノーコードプラットフォームを提供し、エッジでネイティブに動作し、柔軟性、迅速な導入、ベンダーロックインからの保護を実現しています。

彼らだけが挑戦者ではありません。SAP、Salesforce、NutanixがIoTスイートを提供し、シスコとHuaweiはデバイスとネットワーキングに注力し、PTC、Siemens、Rockwell、Schneider Electric、Emerson Electricなどの産業プレイヤーは特定垂直分野に特化した独自プラットフォームを持っています。

これに対応して、クラウド大手——Microsoft Azure、Amazon AWS、IBM Watson——はIoTスタックをクラウドからエッジへ拡張し、包括的なエンドツーエンドソリューションを構築しています。

「IoTプラットフォームサプライヤーは400社以上存在しますが、最も広範なテクノロジースタックを構築しているのはAWS、IBM、Microsoftの3社です」と、ABI Researchのアナリスト、カテリーナ・ドゥブロワ氏は指摘します。彼女の研究では、これらのスタックがデバイス接続、デバイス管理、データストレージ、ストリーミング、イベント処理、分析、機械学習、AI、可視化をカバーしていることが強調されています。

例えば、Amazonのポートフォリオには、マイクロコントローラー プログラミング用のFreeRTOS、ローカルコンピュートとML推論用のGreengrass、接続用のIoT Core、セキュリティ用のDevice Defender、IoTデバイス管理、IoT Analytics、Events、SiteWise、Things Graphなどの分析サービスが含まれます。

ネイティブサービスに加え、主要クラウドベンダーはパートナー、マーケットプレイス、開発プラットフォーム、APIのエコシステムを構築しています。このアプローチは最大限の柔軟性を提供しながら、より高度な処理を必要とするデータが最終的に自社クラウドに集まることを保証すると、Frost & Sullivanのリサーチシニアディレクター、ディリップ・サランガン氏は述べています。

Counterpoint Researchのニール・シャー氏は、大手プレイヤーが最大価値獲得のためにフルマネージドのエンドツーエンドIoT導入を提供しつつ、オープンインターフェースと戦略的パートナーシップも提供してベンダーロックイン懸念に対処していることを観察しています。

この「思いのままに」という哲学は、コネクテッドカー、スマートシティ、製造、石油・ガス、ヘルスケア、ビデオ監視など、それぞれ異なるデータタイプを生成する幅広いIoTシナリオを考慮すると理にかなっています。

ドゥブロワ氏は、クラウドベンダーには深い垂直専門知識が欠け、分析ツールは概ね水平的であると付け加えます。パートナーシップが重要な差別化要因となり、ニッチなソフトウェアとIoTエコシステム企業が主要クラウドの傘下でサービスをバンドルできるようになります。

企業視点では、複数のエントリーポイントがあります。一部の組織はIBM、Microsoft、Amazonとの既存関係を拡張してフルマネージドサービスを利用します。他はデジタルトランスフォーメーションイニシアチブ中に既存ハードウェア/ソフトウェアパートナーと協業し、さらに他はスタートアップからターンキーIoTアプリケーションを購入したり、AccentureやDXCのようなコンサルティングファームにアウトソースしたりします。

例えば、ノースカロライナ州シャーロットのSugar Creek Brewing Co.創業者兼CEOのジョー・ヴォーゲルバッハー氏は、ボトル充填レベルの不安定さによる月額3万ドルの損失を削減するためIoTの旅に乗り出しました。

ベルギービール醸造がIoTとAIと出会う

IBMとBoschの代表者訪問時に、ヴォーゲルバッハー氏は自社醸造所がこぼれと不安定な泡レベルで月3万ドルを失っていることを明かしました。チームは協働し、ラインを出る各ボトルを撮影するセンサーとカメラを導入しました。

IBMは安全なワイヤレスネットワークを確立し、クラウドで画像分析を行って充填レベルをリアルタイムで判定し、実用的データをモバイルディスプレイ上の醸造責任者にフィードバックしました。時間とともに、追加のBoschセンサーが発酵パラメータ——温度、pH、比重、圧力、炭酸——を測定し、手動データ収集を自動高頻度テレメトリに置き換えました。

システムはセンサーデータをプライベートWi-Fi 5（802.11ac）ネットワーク経由でゲートウェイに送信し、ローカルでGPU加速推論を実行し、結果をMQTT経由でIBMクラウドと同期します。インサイトは携帯型60インチ画面に表示され、即座の調整を可能にします。

ヴォーゲルバッハー氏によると、IoTソリューションで月額少なくとも1万ドルのこぼれ損失を削減し、より重要なことに、風味、香り、口当たりを精密な生産パラメータと結びつけることでビール品質を向上させました。

同氏は現在、IBMのWatsonチームと提携し、オンラインレビューデータを活用して消費者感情を生産調整に変換しています——完全AI生成ビールへの初期ステップです。

AWS vs. Azure vs. IBM

Counterpointのシャー氏は、MicrosoftのAzure IoTがエンドツーエンド機能、強力なエンタープライズクラウド遺産、高度なエッジ統合で際立っており、バリューチェーン全体で優れた相互運用性を提供すると指摘します。

AWSは堅牢なクラウドIoTとアプリケーションイネーブルメントを提供し、Greengrassでエッジポートフォリオを拡大していますが、スケーラブルなエッジ分析エンジンの提供ではMicrosoftと他のエッジファーストベンダーに後れを取っています。

IBMの強みはWatsonの機械学習とAIプラットフォーム、Red Hat買収によるエッジソフトウェア、セキュリティ、仮想化の強化にあります。しかし、パートナーネットワークとエッジ分析提供では遅れを取っています。

ドゥブロワ氏の分析では、AWSとAzureがグローバルデータセンターの継続的拡大でエッジを顧客に近づけ、事前構築済みMLモデルとユーザーフレンドリーな分析ツールセットを提供することでリードを維持しています——Sugar Creekの例のように、最適な泡と充填レベルを認識するカスタムモデルが必要なシナリオでは不可欠です。

企業には柔軟な選択肢があります：ITリソースを圧迫せずにモジュラーなビルディングブロックからIoTソリューションを組み立てるか、AWS、Azure、IBMマーケットプレイスを通じてドメイン専門知識と分析をサブスクリプションで提供するマネージドサービスを選択できます。

シャー氏はIoT市場はまだ初期段階で、各プラットフォームの成長余地が十分にあると信じています。プラットフォームが競争しつつ協業して効果的で効率的なIoTエコシステムを構築する「コ・オペティション」モデルを予測しています。