2020年4月19日更新
『まるわかり！IoT ビジネス 2019 50 の厳選事例』（日経 xTECH／日経コンピュータ，日経 BP 社，2018年10月11日 第1版）を読了。
問題は，データの収集・分析が半ば目的化していて，小さく始めた後に大きく伸ばす展望に乏しいことだ。部分最適化にとどまっているのも，データの収集・分析の先を描けていないからに外ならない（位置 No. 126）
データの収集・分析し，何をするかを具体的に思い描く。
IoT の成熟レベル by 日立製作所（位置 No. 145）
- レベル１ 見える
- レベル２ つなげる
- レベル３ 流れを制御する
- レベル４ 問題を把握・対策する
- レベル５ 将来を予見する
- レベル６ 連携と協調
私が勤めている会社の IoT の成熟レベルは「ちょっと見える」くらいなので，レベル 1 以下だろう。
細野氏*1は IoT 化の意義を「データが見えて何が嬉しいのかと言う人もいる。しかし，データを用いて現場を可視化したからこそ，稼働率を改善していこうという意識を持てる」と語る。（位置 No. 1773）
現場の可視化ができれば，改善しようというモチベーションが生まれる。
「当社が目指すスマート工場の要件は，スマートマシン，ロボットによる自動化，IoT の高度活用の 3 つだ」とオークマ取締役副社長の家城 淳 氏は説明する。（位置 No. 1880）
少子高齢化で，生産の担い手が減っていくことが予想されるので，スマート工場は製造業が生き残るためのソリューションの一つだ。
同社（コマツ）の強さを支えるポイントは大きく 2 つあると日経ものづくりは分析する。1 つは，顧客の価値創造を徹底していることだ。「顧客も考えていなかったような，先の先の話を議論していく」（同社代表取締役社長の大橋徹二氏）やり方で，コマツが顧客のビジネスの成長に貢献していく。
もう 1 つは，オープンイノベーションへの取り組みだ。キーコンポーネントの内製は確保しつつも，自前主義にこだわらず，社外との連携を積極的に進めて，次々と革新的な製品やサービスを迅速に生み出すことを可能にしている。（位置 No. 2259）
「社外との連携を積極的に進める」ということが，スピードにつながる。
