The Doppler Quarterly (日本語) 冬 2017 - Page 40

また、商品の状態を追跡するためにセンサーも使用されており、冷蔵や暖房が必要な商品に 関しては、その温度が最適でなくなるとセンサーがそれを検知し、システムや人に適切な措置 を講じて損傷を防ぐよう警告を行っています。この他にも、物流企業はより短時間で顧客に 商品を届けるために、天候や交通状況を追跡することで最適な経路を選択できます。 多くの企業は、配送前やコンシューマーが利用する前に商品が本物であるのか改ざんされた ものであるのかを見抜くために、商品のシールに付けられたセンサーも使用しており、商品や ( 鉄道、飛行機、トラックなどの ) 輸送手段に関するリアルタイムデータの活用方法は増え続 けています。 都市や政府は、リアルタイムデータを使用して緊急対応、犯罪防止、気象サービス、ごみ収集 の効率化、騒音や交通量の抑制といったさまざまなサービスを市民や国民に提供しています が、これらのサービスはいずれも、物理的な環境のあらゆる場所に設置されたセンサーから 膨大なリアルタイムデータを取り込んで分析や機械学習の手法を応用し、さまざまな状況に 自動的に対応することで実現されています。 このような追跡とデータ取得の新たなアプローチはすべて、顧客サービスの向上につながる 可能性があります。こうしたアプローチにより、企業は商品の状況と場所を詳細に把握して、 より迅速かつ質の高い配送サービスを実現すると同時に、サプライチェーンを通じて顧客に より多くの情報を提供できます。 新しいビジネスモデル IoT の最も注目すべきポイントは、新しいビジネスモデルの構築にあります。以下の 3 つの例 に示すように、リアルタイムデータにアクセスしてリアルタイムで意思決定が行えるようになっ たことにより、新たな収益源が生み出されています。 鉄道メーカー 鉄道エンジンのメーカーは、製品を収益化する新たな方法を探しています。ではどのようにす れば、数百万ドルの鉄道エンジンで経常収益を生み出すビジネスモデルを構築できるので しょうか。 O 3 ' >rʧˎ7 / ώ ώVÎfC +3 /V?3nӦv+_g3ӎ ώ ώ Kg / /k7*W K3O / +VߚrZO ? ; W ߎ K3#? +g+c7z/&O ώ ώ Kg /  ׎O _C 3g /O+ Ks;_g3O_ &O/ ' ώ ׎ K>;ng /O # ++ǎ  ׎O Kʧˎ_;r#Î +S_fRg / ׎[ _ ߎϚZgG/ '>;n+ H+&ז7g OO   K/ #ZWRg /O3>g+#Ⳏώ+ώ 䀴k7*W Kwߎ_ ώ ώF KێÎgO37g+& ׎O 䀴_Ƈ *ۚZg /  ώ ώZ  K>8+n_7 Kr2[_ +' Kc  + # +Ϋc ׎O  K>@+o_ +7g+V3+G / ߎ\ ώ ׎   '  ߎώ Î # ώώ ߎ+{ON+ #ώ ׎_  ώ ώώ ߎ{/ '>;n_ǎ KB# ?o /L+ # +V3cNΫ ׎O K>Co7g(Q!=AA1H܃Ӗ>