iot時代に向けた電子デバイス産業の動向と戦略」 -...

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「IoT時代に向けた電子デバイス産業の動向と戦略」

2015年02月13日株式会社東芝常任顧問

齋藤昇三

ＮＥＤＯフォーラム「電子・情報通信分野の最先端とその未来～NEDOのIoT展開～」

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（兆円）

ラジオ白黒TV

カラーTV

VTR

ゲーム機

携帯電話機半導体市場規模

ユビキタス社会

クラウド連携

M2M

スマート社会

2025年 2030年

成熟産業に甘んじるか？デジタル家電

パソコン

メインフレーム

センサーネットワーク

Now

IoT/CPSに向けた新たな挑戦

スマホ・タブレット

半導体市場の進化と新たな変化点

そのためには、IoT/CPS時代に向けたデバイス＆システム

プラットフォームの整備と新しいビジネスモデルが必要

さらなる成長・発展のためには、新たな変曲点を実現させる必要あり

（作成：SIRIJ）

Cloud


半導体が社会を変える

高価なエレクトロニクス機器 →大量生産による低価格化/普及

場所の制約から解放（どこでも誰とでも繋がる）

機器が人の感覚/行動/体調をサポート/高度な状況判断

社会の価値便利さ/豊かさ個人が自由に人の心に沿う

産業のコメ（性能の追求）社会のコメ（機能の追求）

微細化によって高性能化、大容量化、低コスト化、低消費電力化を達成した部品としての半導体を家電/電子機器器へ組込み

パーソナル化

家電化

インターネット化

食糧

感覚（寒い?暑い?）

安全・安心防疫

防災状況

天候

満足感

不快？

エネルギー

もの（こと）と情報の高度な融合

（CPS for IoT→IoE）

気象体調

（出所：SIRIJ）


実世界（フィジカル空間）にある多様なデータをセンサーネットワーク等で収集し、サイバー空間で大規模データ処理技術等を駆使して分析/知識化を行い、

そこで創出した情報/価値によって、産業の活性化や社会問題の解決を図っていく。

産業と暮らしを元気にするサイバーフィジカルシステム（CPS）

実世界高度モデリング技術

実世界超大規模データ処理技術

大量コアプロセッササーバ超大規模ストレージ

実世界高度ｾﾝｼﾝｸﾞ・ｱｸﾁｭｴｰｼｮﾝ技術

超高速ｲﾝﾀ-ﾈｯﾄ・ｸﾗｳﾄﾞ化技術

水圏系（治水・水産・海洋資源）ﾚｼﾞﾘｴﾝﾄ・ｲﾝﾌﾗ系（都市・ｴﾈﾙｷﾞｰ・防災）

漁場把握治水・洪水シミュレーション

植生系（農業・森林）

森林活性度把握森林資源活用食糧増大

屋内外３Dモデルﾛﾎﾞｯﾄ・自動走行用地図

体内撮像・音計測患部薬剤噴射

健康管理医療診断

人間社会系

ガイダンス・高齢者支援

実世界センシング

実世界フィードバック

ヘルス系（疫病予防・治療）

広域センシング

解析結果をフィードバック

安全

CO2 水安心

食糧

建造物維持水道・下水道維持

人口健康ｺﾝﾃｸｽﾄｱｳｪｱﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ技術

多様なﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀﾘｱﾙﾀｲﾑ収集・格納・処理技術

ｴﾈﾙｷﾞｰ

M2M

ビッグデータ

CPS IoT

電力ｼｽﾃﾑ

（出所：JEITA）


Internet of Things/Everythingとは？定義今まで単体として動作していた機器に通信を付与しネットワークに接続することでインテリジェントな機器「モノ」に進化させ価値を生む「コト」とすること。データをインターネットを介してクラウドにあげ、蓄積するとともに分析・解析してデータを価値あるものにすること。 2020年に世界で約365兆円の市場規模。 IoT = Devices + Connectivity + Data + Analytics IoT/IoE 実現の三つのステップＩｏＴ１．０ Edge（端末）からのデータ取得し、情報をデータネットワークにのせる。ＩｏＴ２．０ Edge（端末）の多機能化・双方向化、クラウドでの解析（オフライン）。ＩｏＴ３．０ウエブを介した実空間でのThings間協業。リアルタイムでプロセス改善を実施。インダストリー4.0に代表される新たなビジネスサイクル構築ＩｏＴを実現するために必要なキー・チャレンジとは？１．標準化： Application/API level, Common Data Formatなど２．ブラットフォーム化：ハードウェア（デバイス＋システム）とソフトウェアー３．低消費電力化：モーバイル化、無給電力化４．セキュリティ：すべてが接続されること前提。個人データの取り扱い。暗号化技術５．インフラストラクチャ整備：通信ネットワーク、データセンターなど６．垣根を越えた異業種間連携：オープンイノベーション７．新しいビジネス・モデルの構築

電子デバイス産業はどの様にしてこのIoT時代から価値を生み出せるか？


機器のコンピューター化に加えて、分析技術や制御技術の進化により、現場(real)から大量のデータを収集し、業務

（製造、流通、運営）モデル、経営モデル等についてバーチャルに現場を再現した上で、「多種多様かつ大量データの解析(digital)」を行い、「高度な判断サービスや自動制御(intelligence)」を実現することが可能に。

ＩｏＴとは

情報通信製造

（工場）ヘルスケア

エネルギーモビリティ行政

(インフラ

)

real → digital

情報収集

センサ性能の進化

digital → intelligence

情報の蓄積・データ解析

メモリ、処理アルゴリズム（統計的機械学習）の

進化

intelligence → real

処理（制御）

プロセッサ等の性能の進化

振動発電熱電発電

無線LAN スマートフォン

現場データの収集

カメラ

センサスマートメーター

バイタルセンサ車載センサ

水処理分

野

ウィルスセンサ

モニタリングセンサ

需要者に合わせた効率的なインフラ運営の実現

需要者に合わせた

移動の実現

需要者に合わせた効率的なエネルギー供給の実現

需要者に合わせた健

康・介護の実現

需要に合わせた効率

的な工場生産の実現

需要者に合わせた効

率的な商品提供の実

現

目的に応じた「最適な組合せ」異なる分野の機器、システムの連携

データベースデータベースデータベースデータベースデータベースデータベース

高度な判断サービスや自動制御の実現

モデルモデルモデルモデルモデルモデル

･･･

･･･

･･･

･･･

インダストリー

4.0に代

表される新

たなビジネスサイクル

IoT 情報の活用

ビッグデータ･ＡＩ

産業の垣根を越えた新サービスの広がり


堅牢に動く堅牢に動く堅牢に動く

無給電

100年耐久

意味理解

自動車安心/安全エネルギー医療その他アプリとの対話を作る「技術の方向性」

インターオペラビリティ/ ディペンダビリティ

状況を理解判断する技術

超低電力動作技術

劣化対応/継続動作技術

自己成長

機能up対応技術

多種システム接続安全動作技術

スマート社会アプリに求められる技術の方向性

（出所：SIRIJ）


技術革新

市場の多様化ビジネス革新

技術の高度化

半導体の市場展開と必要な革新

既存事業

異なる市場へ展開

既存技術で新市場へ展開

日本が従来進めていた展開

同一市場の継続展開

高性能化による更なる市場成長

革新的市場展開技術革新（アプリ・ドリブン）

（意味理解・無給電・100年耐久・自己成長）

ビジネス革新（サービス）政策革新

（規制緩和・政策支援）


スマート社会の課題を解決するためのシステムソリューションと新研究組織スマート社会の課題

（環境、資源・エネルギー、交通・輸送システム、自然災害、高齢化、医療、食糧危機）

新研究

組織

技術の

方向性ﾃﾞｨﾍﾟﾝﾀﾞﾋﾞﾘﾃｨ 100年耐久意味理解無給電

システム

ソリューション

超高速リアルタイム暗号処理

モジュールによる高度模倣・改竄防止システム

（無給電）無線センサーネットワーク

システム（（自立電源）によるスマート・モジュール）

「データ・ビックバン」時代向け低電力・高速・

不揮発性メモリデバイス・

システム

自動運転向け高度総合状況判断・危険防御

システム

ヘルスケア/ 医療向け

高度バイタルセンシングシステム

課題

・情報セキュリティ確保（防衛・国家安全保障・外交情報、防災・保安・電力などの社会インフラ情報、企業活動情報、社会保障に関わる情報）

・自然災害予知・防止・社会インフラ老朽化対応

・自動車の安全/環境対策（高度道路交通システム）

・エネルギーの安定供給・省エネルギーと効率的な管理・運用・人類が生成する情報量の爆発とIT機器の消費電力増大への対応

・更なる健康増進・高度個別介護/医療・パンデミック対策

CPS ⇒ Internet of Things（IoT）, IoE（Everything）に向けたデバイス&システムプラットフォームの構築

無給電ネットワークデバイス・システム

（自立電源モジュール、ULPセンサ）

意味理解アルゴリズム/

プロセッサ

新材料/新構造メモリデバイス

ハードウエアセキュリティ


AIST

海外企業デバイスメーカ、ファンドリー

サービス・アプリメーカ共同研究

NEDO

大学各種研究機関

共同研究

装置、材料、マスク、デバイスメーカ、サービス・アプリメーカ

開発委託

JST

委託研究共同研究

国内企業

新研究開発組織

国内有志企業

共同研究

共同研究

技術開発ビジネス開発

新研究開発組織は、開発プログラム毎の開発費で運営

国

インフラ支援

アプリ実証実験

実証実験

NIMS （独）物質・材料研究機構

（独）科学技術振興機構

（独）新ｴﾈﾙｷﾞｰ・産業技術総合開発機構

（独）産総研

COCN報告書をベースに改訂

新たな研究開発組織のイメージ

参加／出資

中小企業、ベンチャー


無給電ネットワークプラットフォームは、ゼロエネルギーで、社会課題の解決に貢献


Hot？Cold?

満足＆安心

不審者注意

高速/緊急性に応える意味理解処理 Ex.予測で事故回避には、 1000ＧＯＰＳ以上必要

課題：現技術レベルを超える解析性能の要求 →機械学習/脳科学を融合した革新的アーキテクチャの開発

竜巻発生の避難警告体調を意味理解

気象データを意味理解

行動データを意味理解

人の感覚を意味理解

状況を意味理解無事故実現

無意味なデータ転送回避と省エネに貢献する意味理解処理

集合知による意味理解

-機械学習 -脳型コンピュータ

Ex.6Mピクセル監視画像処理最大1000枚/秒

避難警告

IoT社会で満足と安心を創る「意味理解」技術


メモリ応用市場の拡大に伴う超低電力・高速・大容量メモリへ要求


東芝のＩｏＴ／ＣＰＳ時代に向けた取り組み


IoT/M2M 世界の鳥瞰図

Data: 1.8ZB(‘10)44ZB(‘20)

Internet Access: 50Bnodes(‘20)

Sensors: more than 1 Trillion pcs (‘20)

44ZB=44 x 1021(1TB x 44Bpcs)

モノ同士が繋がるIOT/M2M 俯瞰すると・・・

Data Storage & Analytics

IoT Fog Platform

IoT End Point Platform


ビックデータのデータ量 St

orag

e/M

emor

y Te

chno

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Sy

stem

LSI

Te

chno

logy

Big Data 6.6 Zeta Byte data traffic will

be generated in 2016

Data traffic Between Data Center

0.5ZB

Stored data In Cloud 1.4~1.7ZB

Data traffic in Data Center 5ZB

6.6 ZB traffic Data traffic Between Cloud and Client 1.1 ZB

50B Devices will be part of IoT by 2020 - Cisco

Trillion Sensor Vision

Trillion Sensor VisioTOnSHIBA


2020年44ZB CAGR=40%

Big Data ３大要素

Data Center 電力消費量

2012 2020 0

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2000

2500KWh 成り行きでは10倍

Volume

Velocity Variety

Big Data

B (ZB)

EMC,IDC調査報告「デジタル・ユニバース」(2013.1)より

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2.5ZB

2012 2020

44ZB 非構造化データ構造化データ

• 2020年77億人、500億台の機器が情報を生みだす • 情報は集中し、DCトラフィックは過熱する • Big Dataの3要素は連鎖し、情報が情報を増殖させる • このままではData Center消費電力は10倍

東芝調べ

ストレージを取り巻く環境（ビッグデータ）

情報爆発は必然であり、ストレージは必須


(ZB)

EMC,IDC調査報告「デジタル・ユニバース」(2013.1)より

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2012 2020

44ZB 非構造化データ構造化データ

2012 2020 0

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2000

2500KWh 成り行きでは10倍

Volume

Velocity Variety

Big Data

B

ビッグデータ革命においても、メモリ・ストレージに求められる基本3要素は不変１．大容量２．高速性３．低消費電力

東芝調べ

大容量＆低価格供給量

大容量

スピード低レイテンシ

低消費電力

情報爆発時代のストレージ

オブジェクト志向

ストレージの進歩が情報爆発を支え、情報爆発がストレージ需要を産む

2020年44ZB CAGR=40%

Big Data ３大要素

Data Center 電力消費量


ストレージを取り巻く環境（ビッグデータ）

生成情報量 10倍解析可能データ 15倍ストレージ容量

4.4ZB 1ZB 1.5ZB

2013年 2020年 2013年 2020年 2013年 2020年

44ZB 15ZB 6.6ZB

2000億台超の機器から生成

HDD,SSD エンタープライズ向けは

容量不足解析出来れば、価値を産む可能性がある (M2M,IoT,IoE)

情報爆発時代、エンタープライズデータが拡大する

パブリック

エンタープライズサーベイランス医療・センサーデータ解析ログデータ

※ EMC,IDC調査報告（デジタルユニバース) 及び東芝推測


All Flash Server 高速大量応答

データセンターストレージのFlash化

1. パブリックデータ 2. エンタプライズデータ

大量のデータを高速処理するためにストレージのFlash化が欠かせない

Internet

。。。

増設容易

CPU CPU CPU

。。。

増設容易

CPU CPU

M2M network

CPU CPU

データアクセス

高速レスポンス

HP・Web・写真閲覧検索、書込み

HP・Web・写真表示検索結果・広告表示書込み結果反映

Computing System 大量データ超高速処理

データインサービスアウト

リアルタイム分析サービス提供高速レスポンス

センサー・画像データIN 対応対策サービスOUT

異常値検出統計処理データ比較


IOT Reference Platforms

End Point sensor

Fog server


IoT* 省電力化・小型化を追及し、IoT実現のソリューション提供

① センシング機能

② データ処理機能

③ 通信

機能

CMOSセンサ MEMS

MCU、AFE* ApP LiteTM

WiFi/BLE* PLC*

TransferJetTM

無線、モバイル

NFC

BLE

ARA (ブリッジ)

FlashAirTM AP

NAND一体型

活動量センシングヘルスケア・医療

インフラ・気象監視社会インフラモニタリング

エネルギー制御スマートグリッド・EMS

車・交通インフラ管制車・交通

画像認識監視・見守り

センサネットワーク、M2M

*IoT：Internet of Things *AFE：Analog Front End *BLE：Bluetooth® Low Energy *PLC：Power Line Communication

東芝のＩｏＴ向けシステムLSI


加工制御

300mm CR

設備稼働改善

生産性改善

モノの動き＝設備の動き

ブラックボックス化された設備

IT + IE

データベース (16億件/日)

製造装置

加工精度

日付日付

従来改善後

検査装置累積処理枚数

⇒

時間 ⇒

データ分析

理想現実

ムダ

ムダムダ解析手順に沿った定型レポートを自動作成

稼働ロス発生

CRの高度自動化によりITを活用した生産性改善を推進膨大なデータを処理し、生産性・歩留・信頼性改善に向け分析解析結果のリアルタイムな見える化

製造におけるBig Data活用例（東芝四日市工場）

自動化された搬送システム

解析データの自動生成

加工精度バラツキ解析例稼働分析例


IOT – Who Makes Money -> Different Business Model

Set Manufacturer

Components

$$

System Integrators

Service Provider

$$ IoT End Point Products IoT FOG Products

User

$$ Products Service

Component Manufacturer

$$

Platform Solution

Service $$

Cloud Service data

Data Ownership

Business Manufacturer

University /

$$

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3

5 • Startup companies with specific

technology (Sensor, Service etc.)

Source IBS Data Analytics SW 1

– Need Semiconductor company collaboration

– Need platforms and systems plans • Toshiba can add lot of value

– Utilize legacy contacts – Establish strong ECO system and

partnership – IoT solution with End Point and FOG

platforms – Own valued data

IoT End Point Platform IoT FOG Platform


For others For BEMS For Battery For EV For HEMS For Smart Meter

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1500

2000

2500

2010 2015 2020

（B¥）

出典: 日経BPクリーンテック研究所 & SIRIJ 2011

（年度）

付加価値分の増

Ex.サービス連携のライセンス料、利用料等

サービス産業と連動で更なる

半導体市場成長の可能性

2020 （年度）

~ ~ ~ ~ 巨大な

スマートサービス市場

半導体市場成長を推進

急成長するスマート社会装置向けの半導体市場

半導体業界がビジネス革新を進める意味


本日のまとめ

1. 半導体産業の伸張は停滞？？・ＩｏＴ／ＣＰＳ時代に向けた新たなチャレンジが必要

2. スマート社会の実現にはＩｏＴ／ＣＰＳが必要・アプリケーション・ドリブンのビジネスへの転換

3. ＩｏＴが造る価値とは？・ものをつなぐ事で新たな価値を創造：新しいビジネス・スマート社会：人の心に沿う価値、ヘルスケアー、ロボット・産業界：自動化、生産効率向上、労働生産性向上

4. ＩｏＴに必要な技術とは？・デバイス・プラットフォームの構築と新研究開発組織

5. 東芝のＩｏＴ／ＣＰＳ時代に向けた取り組み・メモリ、データセンター、システムＬＳＩ、センサーなど

6. 新しいビジネスモデルの構築デバイス・システム技術のプラットフォーム化価値の共有

27 © 2015 Toshiba Corporation １０年年賀式

「IoT時代に向けた�電子デバイス産業の動向と戦略」スライド番号 2スライド番号 3産業と暮らしを元気にするサイバーフィジカルシステム（CPS）Internet of Things/Everythingとは？ＩｏＴとはスライド番号 7スライド番号 8スライド番号 9スライド番号 10スライド番号 11IoT社会で満足と安心を創る「意味理解」技術スライド番号 13スライド番号 14IoT/M2M 世界の鳥瞰図スライド番号 16スライド番号 17スライド番号 18ストレージを取り巻く環境（ビッグデータ）データセンターストレージのFlash化IOT Reference Platforms東芝のＩｏＴ向けシステムLSIスライド番号 23IOT – Who Makes Money -> Different Business Modelスライド番号 25スライド番号 26スライド番号 27

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