ツイッター掲載中あらゆる機器やシステムのなかにセンサーは組み込まれ、データ
を発信し、ＩｏＴを実現しています。
ところで、センサーとは何でしょうか。
ごく身近なところににあります。「iPhone 7 Plus」 には１０
種類１５個のセンサーが搭載されています。これらのセンサーか
ら取り込むデータをいくつか上げると、操作用ジェスチャー、映
像、音声、指紋、加速度、角速度、地磁気、気圧、近接物、環境
光と多岐にわたります。
これに加えて、位置を測っているＧＰＳも、センサーとして使
われています。その内部に組み込まれた半導体チップのなかにも
温度や電流、電圧を測るセンサーが組み込まれているからです。
アイフォーンに限らず、およそスマホというものは、センサーの
集合体のようなものです。
このセンサーのお蔭で息を吹き返した企業があります。ソニー
です。証券業界がみるソニーの２０１７年の予想営業利益は５０
７０億円。これは２０年来の高水準になります。２０１７年５月
２９日、ブルームバークはソニーついて次の報道をしています。
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ソニーが今年の業績向上を壮語する理由は、スマートフォンな
どに使われるイメージセンサー市場の好況のおかげだ。イメージ
センサーは、コンソールゲーム機の「プレイステーション４」と
ともにソニーの業績を牽引する見通しだ。スマートフォン用カメ
ラに使われるイメージセンサーは人の表情など被写体の動きを感
知して撮影できるように助ける。光信号を電子信号に変える技術
だ。微笑を浮かべれば、自動で写真を撮影するのがイメージセン
サー技術の一例だ。 ──ブルームバークの報道より
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ソニーは、アップルのアイフォーンに使われるセンサーを納品
しています。ソニーの２０１６年の世界市場でのシェアは、売上
額基準で４５％。２位のサムスン電子のシェアは１８％ですから
圧倒しています。ソニーは、今年ドル当たり円相場が１１０円水
準を継続するなら、イメージセンサー事業だけで１０００億円の
営業利益を出せると見込んでいます。ソニーは、センサーで復活
したといえるでしょう。
センサーそのものについて考えます。工場などにあるセンサー
をその検出方法で分けると、次の５つになります。いささか専門
的な説明になりますが、その特徴を簡単にご紹介します。
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１． 「光」で検出する方式
２．「渦電流」で検出する方式
３． 「接触」で検出する方式
４．「超音波」で検出する方式
５． 「画像」で検出する方式
http://bit.ly/2zmANH4
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１は「光」で検出する方式です。
このタイプのセンサーは「光電センサー」と呼ばれます。光電
センサは、可視光線、赤外線などの「光」を、投光部から発射し
検出物体によって反射する光や、遮光される光量の変化を受光部
で検出し、出力信号を得るのです。
２は「渦電流」で検出する方式です。
このタイプのセンサーは「近接センサー」と呼ばれます。近接
センサーは、リミットスイッチやマイクロスイッチなどの機械式
スイッチにかわるもので、非接触で検出物体が近づいたことを検
出するセンサです。
３は「接触」で検出するセンサーです。
このタイプのセンサーは、「接触式変位センサー」と呼ばれま
す。名前が示す通り、検出体に接触子が直接触れることで位置な
どを測定するセンサです。
４は「超音波」で検出するセンサーです。
このタイプのセンサーは「超音波センサー」と呼ばれます。こ
のセンサーは超音波を使用して距離などを測定するセンサです。
センサヘッドから超音波を発信し、対象物から反射してくる超音
波を再度センサヘッドで受信します。超音波式センサは、発信か
ら受信までの「時間」を計測することで、対象物までの距離を測
定しています。
５は「画像」で検出するセンサーです。
このタイプのセンサーは「画像判別センサー」と呼ばれます。
このセンサーは、カメラで撮影した画像を使用して対象物の有無
や違いを判別するセンサーです。画像検査「システム」と違い、
カメラ／照明／コントローラが一体型であったり、構成や操作が
シンプルです。また、画像という「面」で広くとらえる原理のた
め、対象物の動きが一定でなくても検出可能です。
センサーが注目されるようになったのは、各種センサーから得
られる膨大なデータを解析できるようになったからです。これに
はＡＩ（人工知能）の発達が大きく貢献しています。
これまで家電メーカーは、販売した製品については、サポート
や修理の依頼がない限り、かかわることはなかったのですが、製
品にセンサーを組み込むことによって、それがどのように使われ
現在どのような状態にあるかをリアルタイムで把握できるように
なったのです。これは、あたかも、ユーザーのそばに、アドバイ
ザー、保守要員、セールスパーソン、マーケッターが常駐してい
る状態と同じであるといえます。
このセンサーを活用したビジネスモデルの転換の必要性にいち
早く気づき、事業の転換に成功した企業の代表例として、日本で
は建設建機のコマツ、米国ではＧＥが上げられます。この変化は
単にメーカーだけでなく、保険業などの金融業にも大きな影響を
もたらしつつあります。ＥＪでは、引き続き、センサーについて
考えていきます。 ──［次世代テクノロジー論／１５］
≪画像および関連情報≫
●ＩｏＴ保守・メンテナンス事例／センサーデータで見える化
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道路、橋梁、トンネル、上下水道などの社会インフラは、
１９６０年代の高度経済成長期以降に急ピッチで建設されて
きた施設が多く、耐用年数とされる５０年を超え、建て替え
の時期を迎えつつあります。国土交通省の試算によると、こ
うした社会インフラの維持管理・更新費用は２０３０年度に
１８兆円に達するとされており、厳しい財政状況の中で、施
設の長寿命化と維持管理コストの低減を実現する新たな施策
の確立が求められています。
企業の抱える生産設備も同様です。グローバルな厳しい企
業間競争に勝つためには、生産ラインを停止させないよう各
種設備の稼働率の向上が重要なテーマとなっています。それ
だけでなく出荷済み製品の継続的な維持管理のための遠隔監
視やオペレーションコストの削減、熟練工のノウハウ伝承な
ども重要性を増してきています。保守・メンテナンス業務に
関わる課題は日本特有のものではなく、海外においても同様
の課題を抱えているのです。
こうした課題解決に向けたアプローチに不可欠なこと。そ
れは、高齢化と、人材不足が懸念される現場管理で熟練者の
「暗黙知」を、いかに「形式知」にしていくかです。という
のも、社会インフラでも生産設備でも、その保守・メンテナ
ンスの現場では、経験を積み重ねた熟練者の知識や技術をも
とにした判断が、リスク回避の意思決定を大きく左右してい
るからです。 http://bit.ly/2xFMhZ5
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ＣＣＤイメージセンサー
