【プレスリリース内容】
M2Mの第三の波のビジネスチャンスを最大化するために、エコシステムのすべての参加者が新たなデータセントリックでアプリケーションセントリックな環境を採用し、データの利用、管理、所有の基本に立ち返らねばならない
2013年10月24日
ビッグデータは、新たなM2Mとモノのインターネット（IoT、Internet of Things）へと向かう第三の波に乗りつつある。M2Mの第一の波は、デバイスに関するソリューションで、センシングとモニタリングに集中していた。第二の波は、よりプロセス寄りで、情報や自動処理に関するものだった。第三の波は、アプリケーションとデータを重視した、特にモノのインターネットの前身であるsubnets of thingsやデータコミュニティに関するものであるだろう。第三の波の需要を満たすためには、サービスプロバイダは、より一層アプリケーションやデータ解析の開発・管理を進め、M2MによるデータがITインフラの根幹を変えるということを理解する必要がある。上記は、英国調査会社Machina Researchの調査レポート「M2Mのデータ解析からの価値創出：ビッグデータの好機 － Strategy Report - Creating value from data analytics in M2M: the Big Data opportunity」が報告している内容である。
世界のM2M接続数は、急速に増加しており、2022年には185億に達すると見込まれている。これらの接続機器は、ビジネス分野や処理によって、非常に多様で膨大なデータを生み出している。そのため、M2Mは、いわゆる‘ビッグデータ’解析と呼ばれるものの主要な情報収集源のひとつとなるだろう。M2Mとデータ解析の利点をうまくつなぎ合わせれば、例えば労働環境での資源の非効率性の削減や生産性の最適化、詐欺や経費の無駄遣いの防止、新製品やサービスの開発などが、現実のものとなるだろう。M2Mデータは、新たなビジネスの改善やリアルタイムの投資、行動の洞察などの組合せを新たで明確な収益へと変えるだろう。（下図をご参照ください。）
M2Mの第三の波のビジネスチャンスを最大化するために、エコシステムのすべての参加者が新たなデータセントリックでアプリケーションセントリックな環境を採用し、データの利用、管理、所有の基本に立ち返らねばならない
2013年10月24日
ビッグデータは、新たなM2Mとモノのインターネット（IoT、Internet of Things）へと向かう第三の波に乗りつつある。M2Mの第一の波は、デバイスに関するソリューションで、センシングとモニタリングに集中していた。第二の波は、よりプロセス寄りで、情報や自動処理に関するものだった。第三の波は、アプリケーションとデータを重視した、特にモノのインターネットの前身であるsubnets of thingsやデータコミュニティに関するものであるだろう。第三の波の需要を満たすためには、サービスプロバイダは、より一層アプリケーションやデータ解析の開発・管理を進め、M2MによるデータがITインフラの根幹を変えるということを理解する必要がある。上記は、英国調査会社Machina Researchの調査レポート「M2Mのデータ解析からの価値創出：ビッグデータの好機 － Strategy Report - Creating value from data analytics in M2M: the Big Data opportunity」が報告している内容である。
世界のM2M接続数は、急速に増加しており、2022年には185億に達すると見込まれている。これらの接続機器は、ビジネス分野や処理によって、非常に多様で膨大なデータを生み出している。そのため、M2Mは、いわゆる‘ビッグデータ’解析と呼ばれるものの主要な情報収集源のひとつとなるだろう。M2Mとデータ解析の利点をうまくつなぎ合わせれば、例えば労働環境での資源の非効率性の削減や生産性の最適化、詐欺や経費の無駄遣いの防止、新製品やサービスの開発などが、現実のものとなるだろう。M2Mデータは、新たなビジネスの改善やリアルタイムの投資、行動の洞察などの組合せを新たで明確な収益へと変えるだろう。（下図をご参照ください。）
しかし、調査レポートの著者Emil Berthelsen氏は、課題もあると指摘している。「M2Mによるビッグデータの収益を最大限に引き出すためには、膨大な構造化したデータや非構造化データ、さらにはメタデータを取扱い、リアルタイムに管理し、重要性や価値に関する意味のあるまたは利用価値のある洞察を導き出せるように処理しなければならないだろう。これは大変難しいことである。」
この調査レポートは、この市場から収益をあげようとする際に解決しなければならない多くの課題を明示している。そのひとつは、データの価値を見極める最善の道を見つけることである。Machina Researchは、Data Significance Factor（DSF）という手法によって重要性を測定するシステムを提案している。
【調査レポート】
M2Mのデータ解析からの価値創出：ビッグデータの好機
Strategy Report - Creating value from data analytics in M2M: the Big Data opportunity
http://www.dri.co.jp/auto/report/machina/mcnrm2mdataan.html
◆英国市場調査会社Machina Researchについて
http://www.dri.co.jp/auto/report/machina/index.html
株式会社データリソースはMachina Researchの日本販売代理店です。
調査レポートの販売、委託調査などを行っています。
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