データドリブン（Data Driven）とIoT（Internet of Things）は、現代のデジタルトランスフォーメーション（DX）において切っても切り離せない密接な関係にあります。
IoTは「データを生み出す源泉」であり、データドリブンは「そのデータを活用して価値に変える考え方」です。
🤝 データドリブンとIoTの関係性
| 要素 | 役割 | 説明 |
| IoT | データの生成・収集 | センサーやデバイスがモノ（機械、設備、製品、人など）の状態や動きに関する膨大かつリアルタイムなデータを継続的に収集します。これは、従来のデータ収集では難しかった「現場」や「顧客の無意識の行動」に関する貴重な情報です。 |
| データドリブン | データの活用・意思決定 | IoTによって収集された大量のデータ（ビッグデータ）を分析し、客観的な洞察を導き出し、それに基づいてビジネスや業務の意思決定を行います。 |
🚀 IoTがデータドリブンにもたらす影響
IoTの登場・普及は、データドリブンなアプローチを質・量ともに次のレベルへと引き上げました。
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リアルタイムな状況の可視化と意思決定
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IoTセンサーは常時データを送信するため、工場の稼働状況、在庫、顧客の利用状況などをリアルタイムに把握できます。
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これにより、問題が発生してからではなく、発生する前（予知保全）や発生した瞬間にデータに基づいた迅速かつ正確な意思決定が可能になります。
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新しいタイプのデータの獲得
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従来は人が目視や手入力でしか得られなかった温度、振動、位置情報、利用頻度といった物理的なデータが、自動で継続的に収集されます。
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これにより、顧客が「好き」と言っていたかどうかに関わらず、顧客の真の行動をデータで捉えられるようになり、より深い顧客理解に繋がります。
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DXの基盤構築
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IoTが収集し、データドリブンによって分析・活用されるデータは、AI（人工知能）や機械学習の重要な学習材料となります。
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IoTデータ分析は、製造業の予知保全や物流の最適化など、**デジタルトランスフォーメーション（DX）**の中核を担う基盤技術となっています。
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＜具体例：製造業における予知保全＞
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IoT：生産ラインの機械に振動センサーを取り付け、常に振動データを収集する。
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データドリブン：収集したデータを分析し、通常時と異なる振動パターン（異常値）を検知した場合、「〇時間後に故障する可能性が高い」と判断する。
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アクション：実際に故障する前に部品交換やメンテナンスを行い、ライン停止という大きな損害を未然に防ぐ。
IoTは、データドリブンな組織を実現するための「燃料」のような存在だと言えます。
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