第1章　DXとデータ活用の仕組み

この章の目的

この章では、DXの入り口となる「データ活用の仕組み」を確認します。 機器やプログラムを使い始める前に、 何のためにデータを集め、どのように判断や行動へつなげるのかを整理します。

ここでは、配線やプログラムはまだ行いません。 Pico Wやセンサーは、章の後半でデータ活用を実現する手段として位置付けます。

この章でできるようになること

• デジタル化、データ活用、DXの関係を説明できる
• データを取得してから改善へつなげるまでの流れを説明できる
• 数値を正しく読み取るために必要な情報を説明できる
• 現在値、履歴、変化、基準値から状態を捉えられる
• IoTと、本研修で使用する機器の役割を説明できる

1-1　DXは仕事や価値を変えていく取り組み

DX（デジタルトランスフォーメーション）は、 データとデジタル技術を活用し、業務の進め方や判断、 提供する価値などを変えていく取り組みです。

紙の記録を表計算ファイルへ置き換えることも、重要なデジタル化です。 ただし、記録方法を置き換えただけでは、 確認する人、判断の基準、判断後の行動は変わらないことがあります。

本研修では、次のように段階を分けて考えます。

段階	会議室の温度管理を例にした内容
デジタル化	紙の温度記録を表計算ファイルへ置き換える
データの取得	センサーで温度を定期的に測定する
データの活用	現在値や履歴を確認し、注意が必要な状態を判断する
業務の改善	確認方法、対応手順、測定条件などを見直す

デジタル化や機器の導入は、DXを進めるための手段です。 目的は、現場の状態を捉えやすくし、適切な判断と行動につなげ、 その結果をもとに仕事を改善していくことです。

1-2　データ活用の基本的な流れ

データ活用は、データを集めるだけでは完了しません。 何を確認したいのかを決め、取得したデータを整理し、 人やシステムが判断に使える形にする必要があります。

図1-1　データを判断・行動・改善へつなげる流れ

段階	確認すること
現場と目的	何を、何のために確認するのか
取得	必要な状態を、数値やON／OFFなどのデータにできるか
整理・保存	時刻、場所、単位などを含めて記録できるか
可視化	現在値、履歴、変化を読み取れるか
判断	どの状態なら確認や対応が必要か
行動	誰が、いつ、何を行うか
改善	結果を振り返り、条件や方法を見直すか

この流れの途中が欠けると、データがあっても活用できないことがあります。 例えば、温度を自動測定しても、誰も確認しなければ対応にはつながりません。 グラフを表示しても、どの状態で何をするかが決まっていなければ、 担当者ごとに判断が変わります。

1-3　数値には意味を読み取るための情報が必要

画面に「28.4」と表示されているだけでは、 その値が何を表すのかを正しく判断できません。 温度なのか、湿度なのか、いつ、どこで測定した値なのかを確認する必要があります。

情報	例	必要な理由
項目	温度	何を測定した値かを示す
値	28.4	測定結果を示す
単位	℃	値の読み方を示す
時刻	10時30分	いつの状態かを示す
場所・機器	第1会議室	どこの状態かを示す
測定条件	1分ごとに測定	データの間隔や比較条件を示す

これらを組み合わせると、 「第1会議室で10時30分に測定した温度は28.4℃」と読み取れます。

データを保存するときは、値だけでなく、 後から意味を確認するための情報も一緒に記録します。

1-4　データから状態を捉える

現場の状態を知る方法は、現在値を見るだけではありません。 目的に応じて、履歴、変化、基準値との比較などを使います。

見方	分かること	例
現在値	今の状態	現在の室温は28.4℃
履歴	過去からの推移	午前中に温度が上がり続けている
変化	増減の方向や大きさ	10分間で1.5℃上昇した
基準値との比較	決めた条件に当てはまるか	28℃以上なので注意状態
複数データの比較	場所や機器による違い	第1会議室だけ温度が高い

現在値だけで判断できる場合もあれば、 短時間の一時的な変化と、継続している変化を区別したい場合もあります。 どの見方が必要かは、確認する目的によって決まります。

1-5　数値を判断と行動へつなげる

データを業務で利用するには、 「どの状態なら、誰が、何をするか」を決めます。

例えば、教材上の例として、会議室の温度を次のように分けます。

28℃未満      → 通常
28℃以上      → 注意

数値を意味のある区分へ分けることを、本教材では状態判定と呼びます。 ただし、適切な基準値は、対象、目的、安全基準、運用ルールによって異なります。 教材の基準値を実際の職場へそのまま適用することはできません。

また、「注意」と表示するだけでは行動は決まりません。 次のような運用も合わせて考えます。

1. 誰が表示や通知を確認するか
2. どの程度の時間、注意状態が続いたら対応するか
3. 空調、換気、設備などの何を確認するか
4. 対応した結果をどこへ記録するか
5. 誤判定や見逃しがあった場合に条件をどう見直すか

データに基づく判断を自動化する場合も、 最終的な目的と運用方法を人が決める必要があります。

1-6　データ活用を支える仕組み

データ活用の仕組みは、複数の役割から成り立ちます。 すべての役割を1台の機器が担当するとは限りません。

役割	内容
現場	温度、明るさ、設備の稼働状態など、確認したい対象
取得	センサー、スイッチ、入力画面などからデータを得る
処理	値を変換し、測定間隔や状態判定を管理する
伝送	ネットワークなどを使い、必要な場所へデータを運ぶ
保存	現在値と履歴を後から確認できるように記録する
可視化	数値、表、グラフ、状態表示などで分かりやすく示す
判断	基準や目的に照らして、対応が必要かを決める
行動・出力	確認、連絡、機器操作、LED点灯などを行う

役割を分けて考えると、 「測定できない」「記録されない」「画面に表示されない」などの問題が起きたときも、 どの部分を確認すべきか整理しやすくなります。

1-7　IoTと研修で使用するシステム

IoT（Internet of Things）は、センサーや機器をネットワークへ接続し、 データの収集や機器の操作に利用する仕組みです。

IoTとDXは同じものではありません。 IoTは、現場からデータを取得し、離れた場所へ届けるための手段になります。 取得したデータを何に使い、どのような判断や行動へ結び付けるかを考えることで、 DXの取り組みにつながります。

本研修では、データ活用の役割を次の機器やサービスで体験します。

データ活用の役割	本研修で使用するもの
現場から取得する	スイッチ、可変抵抗、温湿度センサー
取得・処理する	Raspberry Pi Pico W
状態を出力する	LED
データを伝送する	Wi-Fi、HTTP
保存・可視化する	クラウド、Googleスプレッドシート
確認・操作する	PC、スマートフォン
判断・改善する	状態判定、測定条件の変更、活用方法の検討

前半の章では、入力、処理、出力を一つずつ確認します。 後半の章ではネットワークとクラウドを組み合わせ、 離れた場所での記録、確認、操作へ広げます。

部品やサービスが変わっても、 「何のために取得し、どのように判断と行動へつなげるか」という考え方は共通です。

確認してみましょう

身近な業務や施設から、データを使って状態を確認したい対象を1つ考えてください。

確認項目	記入例
目的	会議室を利用しやすい状態に保つ
確認したい対象	会議室の温度
取得するデータ	温度、測定時刻、部屋名
表示する内容	現在値と1日の変化
注意と判断する条件	28℃以上の状態が続く
確認する人	総務担当者
判断後の行動	空調設定や換気状況を確認する
改善時に見直すこと	基準値、測定間隔、確認方法

ここで考えた内容は、第14章でシステム全体を振り返るときに再度使用します。

まとめ

• DXでは、データとデジタル技術を活用し、仕事や提供する価値を変えていきます
• データ活用は、取得、整理・保存、可視化、判断、行動、改善を一つの流れとして考えます
• 値を正しく読み取るには、項目、単位、時刻、場所などの情報が必要です
• 現在値だけでなく、履歴、変化、基準値との比較から状態を捉えます
• IoTは、現場のデータを取得し、ネットワークを通じて利用するための手段です
• 本研修では、Pico W、センサー、ネットワーク、クラウドを使ってデータ活用の流れを体験します

参考資料

• 経済産業省「産業界のデジタルトランスフォーメーション（DX）」

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第2章　Pico Wと電子部品へ進みます。