Column
「知る」から「使う」へ、生成AI活用の最前線

IoTに生成AIを掛け合わせる「AI-driven IoT」で現場のIoTデータ活用を加速

「生成AI Day 2025」より、MODE シニアテックエキスパートの道間健太郎氏

岡崎勝己（ITジャーナリスト）

2025年11月12日

システム連携やデータ構造化技術でデータを最大限に活用

　BizStackは「現場にあるシステムや各種SaaS（Software as a Service）との連携を前提に、必要な機能をオールインワンで提供できるよう開発されている」と道間氏は説明する。結果「同様のIoTシステムを自前で開発する場合と比較して、安価かつ迅速に導入できる」（同）という。

　「既存のIoT環境への生成AIアプリケーションの機能追加や、製造業で整備が進むデジタルツインへのリアルタイムでのデータの付加などを狙いに採用する企業も増えている」と道間氏は明かす。より多くのIoTデータを利用できるように「既に60社以上のデバイスメーカーとアライアンスを締結している」（同）

　そのうえで道間氏は「IoTシステムの整備で直面しがちな問題にデータのサイロ化がある。デバイスや拠点ごとの仕組みの整備に起因する。データ形式が不統一な状況では生成AIアプリケーションの回答精度の向上は望めない」と指摘する。

　データのサイロ化に対しMODEは、独自のデータ構造化技術「エンティティモデル」を提供する（図2）。道間氏は「エンティティモデルは、現実世界の対象をそのまま反映した階層的なデータモデルであり、建物、設備、車両といった実体（エンティティ）ごとに、温度や圧力、映像などの情報を紐づけて構造化する」と説明する。

図2：BizStackは標準で「エンティティモデル」によりデータの構造化を図り管理する

　エンティティモデルを使ってデータを構造化・管理することでBizStackは「データ品質を高め、生成AIアプリケーションの回答精度を向上できる。AI技術が理解しやすいデータを用意することで、関連システムの整備も容易になる。BizStackを基盤に業務の持続的発展が可能になる」と道間氏は、構造化の重要性を強調する。

マルチモーダル化を推進しAIとカメラによる作業支援を目指す

　BizStackの導入事例として道間氏は、鉄建建設の例を挙げる。「データが分散管理されており、現場の状況確認に毎日約1時間を要していた。それをBizStack Assistant連携のチャットアプリで状況をリアルタイムに確認できるようになり、確認時間は3分にまで短縮できた。月当たり100分が掛かっていた規制履歴の報告業務も一括出力機能によりゼロになった」という。

　またパナソニックでは「設備の発電量や消費電力に関する数値のグラフ化を5秒で完了させるなど、確認作業の効率を高めている」と道間氏は紹介する。

　BizStackの機能強化に向けMODEはマルチモーダル化を推進している。その一例として道間氏はカメラ映像の活用を挙げる。「敷地に入ってきたトラックの台数をカメラ映像から把握し、その集計結果をBizStack上でトレンドとして確認したり、Slackやインカムに通知したりといった仕組みを短期に立ち上げられる」と、画像認識からデータの集計、担当者への通知までを一貫して提供できる価値を話す。