Azure IoTとは

Azure IoT はMicrosoftの IoT デバイスや産業機器から大規模なインテリジェンスを接続、管理、派生するためのサービスのポートフォリオです。

クラウド サービス、エッジ コンポーネント、SDK のコレクションを使用し、 アダプティブ クラウド アプローチ を適用して、クラウドに接続されたデバイスとオンプレミスの運用テクノロジ (OT) 環境を共通の管理、データ、AI モデルで統合します。 生センサー テレメトリは一貫したパイプラインを通過し、最終的には運用チーム、データ サイエンティスト、ビジネスの意思決定者にとって実用的なインテリジェンスになります。

Azure IoT ポートフォリオには、2 つの主要なプラットフォームと 2 つの共有クラウド サービスが含まれています。

• Azure IoT Hub: 接続デバイス向けのMicrosoftのプラットフォームにより、クラウドに接続された IoT ソリューションを大規模に有効にします。 IoT Hubは、MQTT、AMQP、HTTP などの標準プロトコル経由でデバイスがクラウドに直接接続するシナリオに適しています。
• Azure IoT Operations: 接続された操作用のMicrosoftのプラットフォームで、産業用および OT 環境向けのエッジ接続ソリューションを実現します。 Azure IoT Operationsは、エッジに接続された新しいソリューションに対するMicrosoftの主な推奨事項です。
• Azure デバイス レジストリ: IoT デバイスと産業資産を、IoT HubまたはAzure IoT Operationsを介して接続されているかどうかにかかわらず、標準のAzure リソースとして表すクラウド サービス。 デバイスと資産はネイティブ Azure リソースとして表示されるため、使い慣れたAzure ツール (Azure Resource Manager (ARM) テンプレート、ロールベースのアクセス制御 (RBAC)、Azure Policy、タグ、監視) を使用して管理できます。 Azure Device Registry は、両方の接続パターンにわたるデバイス管理のためのアダプティブ クラウド アプローチを可能にする主要なサービスです。
• Microsoft Fabric: Azure IoTの共有データ プレーンとして機能する統合データ プラットフォーム。 Fabricは、IoT HubまたはAzure IoT Operationsを介して接続されたデバイスからのテレメトリを取り込み、格納、分析し、IoT 資産全体にわたってリアルタイムのダッシュボード、レポート、AI 対応データ、デジタル ツイン機能を提供します。

Azure IoTでは、2 つの広範な接続パターンがサポートされています。それぞれ異なるビジネス シナリオとデバイスの種類に適しています。 多くのエンタープライズ ソリューションでは、両方のパターンが組み合わせられています。

• クラウドに接続されたパターンでは、IoT デバイスは、メッセージが処理および分析されるクラウドに直接接続します。 このパターンは、デバイスが標準のインターネット プロトコルを介して通信でき、クラウドへの直接接続に制約がないシナリオに適しています。
• エッジ接続パターンでは、IoT デバイスは、メッセージを処理するローカル エッジ環境に接続してから、必要に応じてクラウドに転送します。 このパターンは、OPC UA、低待機時間のオンサイト処理、インターネットへの直接接続を妨げるセキュリティ要件などの産業用プロトコルを含むシナリオに適しています。

次のセクションでは、各パターンのコンポーネントの概要を示します。 この記事では、コンポーネントの主要なグループ (デバイス、クラウド サービス、エッジ ランタイム) について説明します。

クラウド接続パターン

クラウドに接続されたパターンでは、それらのデバイスをクラウドに直接接続する、統合された一連の IoT デバイス、コンポーネント、およびサービスが使用されます。 このパターンは、デバイスが地理的に分散され、標準のインターネット プロトコル経由で通信できるシナリオに適しています。 たとえば、分析と視覚化のためにセンサー データをクラウドに送信する配送トラックの群です。

IoT Hub を使用してクラウドに接続されたソリューションを構築します。Microsoftの大規模な接続デバイス向けのプラットフォームです。 IoT Hubでは、何百万ものデバイス、デバイス管理、ファームウェア更新プログラム、Azure Device Registry との統合による双方向メッセージングがサポートされ、デバイスが管理可能なAzure リソースとして公開されます。 クラウドに接続されたソリューションは、Device Provisioning Service や Azure Digital Twins などのサービスを使用して拡張できます。

エッジ接続パターン

エッジ接続パターンでは、それらのデバイスを近くのエッジ環境に接続する IoT デバイス、コンポーネント、およびサービスの統合されたセットが使用されます。 このパターンは、産業および OT のシナリオに適しています。次に例を示します。

• オンサイト コネクタを必要とする OPC UA などのローカル ネットワーク プロトコルを使用して通信するデバイス。
• セキュリティ要件により、デバイスがパブリック インターネットに直接接続できなくなる環境。

エッジに接続されたソリューションでは、分析や視覚化などの処理を行うために、デバイスからクラウドにデータを転送することもできます。

Azure IoT Operationsを使用してエッジ接続ソリューションを構築します。 Azure IoT Operationsは、Microsoft新しいエッジ接続ソリューションに推奨されるプラットフォームであり、産業および OT 環境向けのデジタル運用戦略の基盤です。 Azure IoT Operationsは、共有管理プレーン (Azure Resource Manager) と共有データ プレーン (Microsoft Fabric) を使用して、クラウドとエッジ全体に OT、IT、データ サイエンスを集約します。 Azure Device Registry は、Azure IoT Operations経由で接続されている資産とデバイスをネイティブ Azure リソースとして公開し、資産全体で一貫した管理を可能にします。

デバイスと接続

どちらの接続パターンにも、ビジネス分析情報を導き出すデータを収集する デバイス が含まれます。 次のセクションでは、Azure IoT ソリューションのデバイスの種類とその接続方法について説明します。

IoT デバイス カテゴリ

IoT デバイスを次のように分類すると便利です。

• クラウド接続デバイス (カテゴリ 1): クラウドに直接接続するデバイス。 このカテゴリには、HTTP、MQTT、AMQP などの標準プロトコルを使用して、IoT Hub などのクラウド サービスに接続するデバイスが含まれます。 これらのデバイスは、エッジ接続パターン (Azure IoT Operations など) には関係ありません。

• エッジ接続デバイス (カテゴリ 2):エッジベースのプロキシまたはゲートウェイを介してクラウドに接続するデバイス。 たとえば、Azure IoT Operationsの MQTT ブローカーを介してクラウドに間接的に接続するデバイスがあります。

• プロトコル固有のデバイス (カテゴリ 3):これらのデバイスは、デバイスが特定のプロトコルを使用できるようにするコネクタを介してエッジ ベースのランタイムに接続します。 たとえば、OPC UA サーバーとその接続されているデバイスは、OPC UA のコネクタを介して接続します。 これらのデバイスは、クラウドに接続されたパターン (Azure IoT Hub など) には関係ありません。

次の図は、クラウドに接続されたパターンでのデバイス カテゴリとクラウド サービスの間の関係を示しています。

次の図は、デバイス カテゴリとエッジ接続パターンのエッジ ランタイム間の関係を示しています。

わかりやすくするために、前の図はクラウドまたはエッジ ランタイムへのデータ フローのみを示しています。 多くのソリューションでは、クラウドまたはエッジ ランタイムがデバイスにコマンドを送信するコマンドと制御のシナリオが可能になります。 たとえば、クラウド サービスは、拡大するために ONVIF 準拠のカメラにコマンドを送信する場合があります。

エッジ接続パターンにおける接続性

エッジ接続パターンでは、IoT デバイスは、メッセージを処理するローカル エッジ環境に接続してから、ストレージと分析のためにクラウドに転送します。 デバイスでは、次のようなネットワーク通信プロトコルと標準が使用される場合があります。

• 産業環境での OPC UA。
• ビデオ デバイスを管理および監視するための ONVIF。
• IoT デバイスの標準メッセージング プロトコルとしての MQTT。

前に示したエッジ接続パターン図では、 南向きコネクタ は、デバイスがエッジ環境への接続に使用するプロトコルと標準を表しています。

デバイスの比較

次の表は、デバイスと接続の現在のオプションをまとめたものです。

サービスおよびアプリケーション

クラウドに接続されたパターンでは、IoT 固有のクラウド サービスによって、デバイスの接続、監視、制御を行うインフラストラクチャが提供されます。 エッジ接続パターンでは、エッジ ランタイム環境は、デバイスの接続、監視、制御を行うサービスをホストします。 その他のクラウド サービスでは、ストレージ、分析、視覚化などの汎用サービスをソリューションに提供できます。

Azure デバイス レジストリ

Azure Device Registry は、IoT HubとAzure IoT Operationsの両方と連携して、デバイスと産業資産を標準のAzure リソースとして統合したビューを提供するクラウド サービスです。 これは、RBAC、ポリシーの適用、タグ付け、スコープ、監査など、Azureの管理プレーンを IoT 資産に拡張するため、アダプティブ クラウド アプローチの重要な部分です。 主な機能は次のとおりです。

• アセット表現: IoT Hub経由で接続されたデバイスとAzure IoT Operationsを介して接続された資産の両方が ARM リソースとして表現され、Azure ポータル、Azure CLI、Bicep、ARM テンプレートを使用して表示および管理できます。
• スキーマと名前空間の管理: メッセージ スキーマの構成、サンプリング頻度、および物理環境を反映する名前空間への資産の整理をサポートします。
• 双方向同期: レジストリ内の資産の定義と構成はエッジと同期するため、クラウドで行われた変更はオンサイトで反映され、その逆も同様です。
• Azure ツールを使用した統合: コードとしてのインフラストラクチャ ワークフロー、一元化された RBAC ポリシー、Azure MonitorとMicrosoft Defenderとの統合を有効にして、すべてのサイトで一貫したガバナンスを実現します。

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric は、Azure IoT用の統合データ プラットフォームであり、アダプティブ クラウド アプローチの共有データ プレーンです。 IoT HubとAzure IoT Operationsの両方を介して接続されたデバイスからテレメトリを取り込み、未加工のデバイス データを運用チーム、データ サイエンティスト、ビジネスの意思決定者にとって実用的な分析情報に変換します。 IoT シナリオの主な機能は次のとおりです。

• Real-Time インテリジェンス: 異常検出、時系列分析、ライブ運用ダッシュボードをサポートして、デバイスと資産から高周波テレメトリ ストリームを取り込んで分析します。
• OneLake: すべてのサイトとシステムから生、クレンジング、キュレーションされたデバイス データを格納し、AI と分析のワークロードに一貫した基盤を提供する、管理された単一のデータ レイク。
• Fabric IQ とオントロジ: セマンティック情報モデルを使用して資産、場所、データ ポイント間の関係をモデル化し、デバイス データを AI 対応にして、デジタル ツイン シナリオを実現します。
• Power BI統合: デバイス テレメトリ、運用 KPI、プロセス パフォーマンスに関する豊富な視覚化とレポートを、ユーザーに直接提供します。
• Microsoft Copilot統合: 運用チームとデータプロフェッショナルは、自然言語を使用してデバイス データに対するクエリと推論を実行できます。

どちらの接続パターンも、データをMicrosoft Fabricにルーティングします。 クラウド接続パターンでは、IoT Hubはデバイス テレメトリをFabricにルーティングします。 エッジ接続パターンでは、Azure IoT Operationsはエッジでデータを処理して変換してから、データをFabricに転送し、そこでさらに分析および視覚化できます。

AI とインテリジェンス

Azure IoTの中心的な目標は、生のデバイス テレメトリを AI 対応の分析情報に変換することです。 これは、プログレッシブ データ パイプラインを介して発生します。

AI は、Azure IoT ソリューションの 2 つのレベルで適用されます。

• Edge AI: Azure IoT Operationsでは、エッジ クラスターで直接 AI 推論モデルを実行できます。 これにより、クラウドへのラウンド トリップを必要とせずに、品質検査、異常検出、安全監視などの優先度の高いシナリオで、ミリ秒単位で測定された応答時間が提供されます。
• Cloud AI: Microsoft Fabricでは、テレメトリ ストリームを継続的に監視し、自動的に修正または最適化アクションを実行する、Real-Time インテリジェンスに埋め込まれた AI エージェントなど、クラウド規模の AI 機能が提供されます。 Azure AI Foundry は、エンタープライズ レベルのガバナンスを使用してカスタム AI モデルを構築、トレーニング、検証、デプロイするための一元化されたプラットフォームを提供し、モデルを大規模に使用するためのFabricと統合します。

Fabric IQ オントロジは、このパイプラインをエンド ツー エンドで動作させるために中心的な役割を担います。 資産、場所、およびデータ ポイント間のセマンティックリレーションシップをモデル化することで、Fabric IQ は AI モデルを提供し、Copilotは、統計的な異常だけでなく、実際の運用のしくみに根付いた結果という意味のある分析情報を生成するために必要なビジネス コンテキストを体験します。 たとえば、Fabric IQ では、特定のセンサーの温度異常が特定の生産ラインのコンベヤ ベルトに属していることを認識できるため、一般的なアラートではなく、ターゲットを絞ったメンテナンスに関する推奨事項が可能になります。

Azure IoT ソリューションの一般的な AI シナリオは次のとおりです。

• 予測メンテナンス: テレメトリの傾向から機器の故障の早期兆候を検出し、故障が発生する前にメンテナンスをスケジュールし、計画外のダウンタイムを短縮します。
• プロセスの最適化: 生産ライン全体のボトルネックと非効率性を特定し、ほぼリアルタイムで是正措置を推奨します。
• 異常検出: ライブテレメトリストリームを継続的に監視し、異常なパターンが発生した場合にオペレーターに警告します。
• Connected workers: 運用ダッシュボードとMicrosoft Copilotを活用した自然言語クエリを通じて、AIが生成した分析情報や推奨事項をフィールドワーカーに提供します。

IoT クラウド サービス

クラウドに接続された IoT ソリューションでは、通常、IoT クラウド サービスは次のようになります。

• デバイスから大量のセンサー データを受信し、そのデータを処理および格納する方法を決定する。
• クラウドから特定のデバイスにコマンドを送信する。
• デバイスをプロビジョニングし、自社のインフラストラクチャに接続できるデバイスを制御する。
• デバイスの状態を制御し、そのアクティビティを監視する。
• デバイスにインストールされたファームウェアを管理する。

たとえば、石油ポンプ場のリモート監視ソリューションであれば、ポンプからのセンサー データをサービスで使用し、異常な動作を把握します。 異常を把握したクラウド サービスは、デバイスに対して自動的にコマンドを送信して是正措置を講じることができます。 このプロセスにより、デバイスとクラウドの間に自動フィードバック ループが実施され、ソリューションの効率性が大幅に向上します。

Edge ランタイム

エッジ接続パターンでは、通常、エッジ ランタイム環境でホストされるオンプレミス サービスは次のようになります。

• 南向きコネクタを使用してデバイスへの接続を管理します。
• デバイスから大規模なデータを受信し、さらに処理するためにメッセージをルーティングする場所を決定します。
• クラウドから特定のデバイスにコマンドを転送する。
• ローカル メッセージ処理を実行する。 Azure IoT Operationsでは、この処理はノースアウトバウンド コネクタで行われます。

IoT サービスの比較

次の表は、現在のサービスとエッジ アプリケーションのオプションをまとめたものです。

デプロイの比較

次の表は、現在のデプロイ オプションをまとめたものです。

ソリューション管理

MicrosoftのAzure IoT戦略は、サイロ化されたチーム、分散サイト、および異種システムを単一の運用、セキュリティ、アプリケーション、およびデータ モデルに統合するadaptive cloud アプローチに基づいて構築されています。 このアプローチにより、OT、IT、およびデータ サイエンスのインテリジェントな収束が可能になるため、同じクラウドと AI テクノロジを使用して、エッジに接続された、クラウドに接続された、ハイブリッド ソリューションを管理および監視できます。

アダプティブ クラウド アプローチには、次の 2 つの重要な柱があります。

• Azure Resource Manager (ARM) に基づく共有管理プレーン。 このプレーンは、Azureガバナンス (RBAC、ポリシーの適用、監査、監視) を、クラウドに接続されたデバイスとエッジベースのリソースの両方に拡張します。
• Microsoft Fabric に基づく 共有データ プレーン。 このプレーンは、クラウドおよびエッジ ソースからのデータを格納、処理、分析するための統合プラットフォームを提供し、現場から会議室までの AI 対応の分析情報を可能にします。

次のステップ

Azure IoTさらに詳しく調べるために推奨される次の手順は次のとおりです。

• Azure IoT Operationsは何ですか?
• Azure IoT Hubは何ですか?

Azure IoT アーキテクチャの詳細については、以下を参照してください。

• Azure IoT Hubのアーキテクチャに関するベスト プラクティス
• Azure アーキテクチャ センターの IoT アーキテクチャ