MQTTとMATLAB/Simulinkでセンサーデータをリアルタイム統合！IIoT時代のデータ活用最前線

2025年11月26日

工場の製造ライン、広大な社会インフラ、私たちの日常を支えるあらゆるシステム。これらは今、産業用IoT（IIoT）の波に乗り、大量のセンサーデータをリアルタイムで生み出しています。この膨大な「生きたデータ」をいかに効率的に収集し、統合し、そして価値ある情報へと変換するか。これこそが、企業が競争力を維持し、デジタルトランスフォーメーション（DX） を推進する上で避けては通れない、まさに喫緊の課題です。

「データ活用」という言葉は耳にしますが、具体的にどうすれば良いのか、どこから手をつければ良いのか、と感じていらっしゃる方も少なくないのではないでしょうか。特に、多種多様なデバイスからのデータ連携や、その複雑な処理には、技術的なハードルを感じるかもしれません。

なぜ今、リアルタイムなセンサーデータ統合が求められるのか？

まず、なぜこれほどまでにリアルタイムなセンサーデータ統合が重要視されているのか、その背景から理解を深めていきましょう。

総務省の情報通信白書にもあるように、センサー市場は驚くべき速度で拡大を続けています。将来的に「トリリオンセンサー・ユニバース」、つまり年間1兆個ものセンサーが活用される未来が予測されているほどです。日本企業はセンサー技術において世界を牽引する立場にありますが、この優位性を維持するためには、安価なセンサーの大量生産はもちろんのこと、異なる分野のセンサーデータを収集し、共同で利用できるプラットフォームの構築、そして膨大なセンサー情報を活用した新しいサービスやアプリケーションの開発が不可欠だと指摘されています。

想像してみてください。製造現場で、稼働中の機械の振動、温度、電流といったデータがリアルタイムで手元に集まってくるとしたら、どんなことができるでしょうか？異常の兆候を早期に捉え、故障前にメンテナンスを行い、生産ラインの停止を未然に防ぐことができるかもしれません。これこそが、データ統合がもたらす価値であり、まさにデジタルトランスフォーメーション（DX）の中核をなす考え方です。

経済産業省が示すDXのフレームワークでは、デジタル化の進展を3つの段階で定義しています。

デジタイゼーション: 紙媒体の情報を電子化するような、アナログデータのデジタル化。
デジタライゼーション: 個別の業務プロセスにデジタルツールを導入する段階。
デジタルトランスフォーメーション（DX）: 組織全体の業務プロセスを変革し、顧客起点で新たな価値を創出する段階。

センサーデータの統合は、まさにこの「デジタライゼーション」から、真の「デジタルトランスフォーメーション（DX）」へと移行するための鍵となる取り組みです。単にデータを集めるだけでなく、それを活用し、ビジネスプロセスそのものを変革していく。この壮大な目標を達成するために、Industrial Communication Toolboxは非常に強力な武器となるでしょう。

Industrial Communication Toolboxとは？ IIoTの強力な味方

では、今回ご紹介するIndustrial Communication Toolboxとは一体どのようなツールボックスでしょうか。

これは、MATLAB®およびSimulink®という、データ解析、シミュレーション、モデリングのための非常に強力な環境で利用できるツールボックスです。特に、IIoTの進展によって求められるセンサーデータのリアルタイム統合を支援するために設計されており、多様な産業用通信プロトコルとの連携を容易にすることが、その最大の特長です。

このツールボックスを使えば、以下のような「できること」が広がります。

MQTTプロトコルを介したセンサーデータのリアルタイム統合: これが本日の主役です。MQTTは、軽量で効率的なメッセージングプロトコルで、リソースが限られたIoTデバイス間の通信に最適化されています。このツールボックスを使えば、MQTTを介してセンサーデータをリアルタイムでSimulinkモデルに流し込むことが可能になります。
MQTTブローカーとの通信の簡素化: MATLAB環境でMQTTクライアントを簡単に作成し、ブローカーとの接続、メッセージの公開（Publish）、購読（Subscribe）、受信（Read）といった一連の通信を、驚くほど簡単に行うことができます。
Simulinkモデル内でのMQTT通信の専用ブロック: これが、Simulinkユーザーにとっての大きな魅力です。複雑なプログラミングを行うことなく、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を使ってブロックを設定するだけで、MQTT通信が実現できてしまうのです。
リアルタイムデータ処理: 提供されるブロック内でデータの購読、読み取り、書き込みを直接行い、リアルタイムでモデルにセンサーデータを供給できます。これにより、物理システムの状態変化を即座にシミュレーションに反映できるわけです。
他の産業用プロトコルとの統合: MQTTだけでなく、OPC UAやModbusといった他の主要な産業用プロトコルとも連携可能です。これはつまり、異なる通信方式で動いている複数のシステムからデータを一元的に集め、統合する「ハブ」として機能できることを意味します。

これらの機能により、IIoT環境におけるセンサーデータの効率的な収集、統合、活用が支援され、デジタルツインの構築や予知保全、リアルタイム監視制御といった高度な応用を実現するための基盤が提供されるのです。

実践編！MQTTとMATLAB/Simulinkでセンサーデータをリアルタイム統合する具体的な手順

さあ、ここからが本番です。実際にIndustrial Communication Toolboxを使って、どのようにセンサーデータをMATLAB/Simulinkに統合していくのか、具体的な手順と作業方法を詳しく解説していきます。

フェーズ1：MQTTの基本を理解する ― IIoT通信の羅針盤

まず、MQTTというプロトコルがどのような仕組みで動いているのか、その「羅針盤」となる基礎知識から確認しましょう。

MQTTは、Publish/Subscribe（Pub/Sub）モデルという非常に効率的な仕組みを採用したメッセージングプロトコルです。従来の通信が、送り手と受け手が直接会話する「電話」のようなものだとすれば、Pub/Subモデルは「新聞の購読」に似ています。

Publisher（新聞社）: メッセージ（情報）を特定の「トピック」（記事の種類）に公開（Publish）します。誰がそのメッセージを受け取るかを知る必要はありません。
Subscriber（読者）: 自分が興味のある「トピック」（読みたい記事）を購読（Subscribe）しておけば、Publisherがそのトピックにメッセージを公開した際に、自動的にメッセージを受け取ることができます。Publisherが誰であるかを知る必要はありません。
Broker（新聞販売店）: Publisherから送られてきたメッセージを一時的に預かり、そのトピックを購読している全てのSubscriberに効率的に配信する、通信の中心的な役割を担います。

この仕組みの素晴らしい点は、拡張性に優れていることです。多数のデバイスが同時に通信を行っても、ブローカーが効率的にメッセージを配信してくれるので、システムが破綻しにくいのです。また、PublisherとSubscriberが直接接続する必要がないため、システム設計の柔軟性が高まり、軽量なプロトコル設計により、ネットワーク帯域が限られたIoT環境でも非常に効率的な通信を実現できます。

具体的に、MQTTは以下の主要な要素で構成されています。

Broker（ブローカー）: メッセージの中継役です。Publisherからのメッセージをルーティングし、適切なSubscriberに届けます。メッセージを一時的に保持したり、メッセージの品質（QoS）を管理したりする機能も持っています。MosquittoやHiveMQなどが代表的なオープンソースのブローカーとして利用できます。
Client（クライアント）: メッセージを送信するPublisher、または受信するSubscriberとして機能するデバイスやアプリケーションそのものです。あなたのセンサーデバイスや、MATLAB/Simulink環境がこれに当たります。
Topic（トピック）: メッセージの「行き先」を示す、階層構造の文字列です。例えば、「factory/floor1/temperature」のように、スラッシュ（/）で区切ることで、データの種類や場所を整理できます。まるで、郵便物の住所のようなものだと考えてください。このトピック設計が、システムの拡張性や管理のしやすさに大きく影響します。

フェーズ2：MATLABでMQTT通信を実際に動かしてみる

それでは、いよいよMATLABを使ってMQTT通信を体験してみましょう。ここでは、Industrial Communication Toolboxが提供する関数を使って、実際にMQTTブローカーとの接続、メッセージの送受信を行っていきます。

事前準備として、Industrial Communication ToolboxがMATLABにインストールされていることをご確認ください。

ステップ1：MQTTクライアントを作成し、ブローカーに接続する

まずは、MATLABからMQTTブローカーに接続するためのクライアントを作成します。これは、あなたのMATLABが「新聞販売店（ブローカー）」に「お客様（クライアント）」として名乗り出るようなものです。

MATLABコマンドウィンドウ、またはスクリプトファイルに以下のコードを入力します。ここでは、公開されているHiveMQのブローカーに接続する例を示します。

% HiveMQの公開ブローカーにTCPで接続します
% Port=1883 は標準のMQTTポートです
% ClientIDは、このクライアントを識別するためのユニークな名前です
mqClient = mqttclient("tcp://broker.hivemq.com", Port=1883, ClientID="myMATLABClient_001");

% 接続状態を確認します
disp(mqClient.Connected);

このコードを実行すると、mqClientというMQTTクライアントオブジェクトが作成され、ブローカーへの接続が試みられます。disp(mqClient.Connected)の部分で、接続が成功したかどうかがtrueまたはfalseで表示されます。trueと表示されたら、無事にブローカーと接続できた証拠です！イメージしていただけましたでしょうか？

ステップ2：特定のトピックを購読（Subscribe）する

次に、あなたが関心のあるトピック、つまり「読みたい新聞記事の種類」をブローカーに伝えて購読します。これにより、そのトピックにメッセージが公開された際に、あなたのMATLABがそれを受信できるようになります。

% 購読したいトピックを指定します
% 例: 'sensor/gy-521/gyro/x' は、特定のジャイロセンサーのX軸データを示すとします
topicToSub = "sensor/gy-521/gyro/x";

% クライアントを使ってこのトピックを購読します
subscribe(mqClient, topicToSub);

subscribe関数を使うと、指定したトピックのメッセージが来るのを待つ状態になります。これで、あなたのMATLABは「sensor/gy-521/gyro/x」という名前のセンサーデータが届くのを心待ちにしている状態です。

ステップ3：メッセージを公開（Publish）する

今度は、あなたのMATLABからブローカーへメッセージを送信してみましょう。これは、あなたが「新聞社」になって、特定の「トピック」に記事を公開するようなものです。センサーデータをシミュレートして送る場合や、アクチュエータ（モーターなど）を制御するコマンドを送る場合に役立ちます。

% メッセージを送信したいトピックを指定します
% 例: 'actuator/led/control' は、LEDの制御コマンドを示すとします
topicToWrite = "actuator/led/control";

% 送信するメッセージを作成します（ここでは文字列）
msg = "ON";

% クライアントを使って、指定したトピックにメッセージを公開します
write(mqClient, topicToWrite, msg);

write関数は、指定したトピックにmsgという内容のメッセージを送信します。このメッセージは、ブローカーを経由して、actuator/led/controlというトピックを購読している全てのクライアントに配信されます。あなたが「ON」という信号を送れば、遠隔地のLEDが点灯する、というような状況を想像してみてください。

ステップ4：受信したメッセージを読み取る（Read）

購読しているトピックからメッセージが届いたら、それをMATLABで読み取ることができます。

% 購読中のトピックからメッセージを受信します
% 受信すると、データはタイムテーブル形式で返されます
data = read(mqClient, Topic=topicToSub);

% 受信したデータを表示します
disp(data);

read関数は、購読中のトピックで受信したメッセージを取得します。データはtimetable形式で返されるので、タイムスタンプ付きで整理された形で扱えます。実際にデータが手元に来る瞬間ですね。

ステップ5：接続を終了する

通信が不要になったら、きちんと接続を終了し、リソースを解放することが大切です。

% MQTTクライアントオブジェクトをクリアして、ブローカーとの接続を終了します
clear mqClient;

clear mqClientとすることで、作成したクライアントオブジェクトがメモリから削除され、ブローカーとの接続も切断されます。使い終わったら、きちんと片付けをする、というイメージです。

フェーズ3：Simulinkモデルへのリアルタイムデータ統合 ― デジタルツインの実現へ

MATLABでの基本的な通信に慣れてきたら、いよいよSimulinkにステップアップし、リアルタイムのセンサーデータをモデルに統合する方法を見ていきましょう。ここからが、IIoTにおける高度な応用の真骨頂です。

Simulinkは、物理システムのモデリングとシミュレーションに非常に強力な環境です。ここにリアルタイムのセンサーデータを流し込むことで、デジタルツインの構築が可能になります。デジタルツインとは、物理的な資産（例えば工場内の機械や橋梁など）を仮想空間上に忠実に再現したモデルのことで、リアルタイムデータと連携することでその価値を最大限に引き出します。

デジタルツインがもたらす価値は計り知れません。物理的なモノの現在の状態を仮想空間で正確に把握し、その動きを予測したり、最適化したりすることができるのです。これにより、迅速な意思決定や効率的なリソース利用が促進されます。

Simulinkにリアルタイムデータを統合するにはいくつかの方法がありますが、Industrial Communication Toolboxを使うと、特に簡単に実現できます。

アプローチ：Industrial Communication Toolboxの専用Simulinkブロックを活用する（最も推奨）

Industrial Communication Toolboxは、Simulinkモデル内でMQTT通信を非常に直感的に実装できる専用のブロックを提供しています。複雑なMATLAB Functionブロックのコーディングや、S-Functionのような高度なプログラミングを行う必要がなく、GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を使ってブロックを設定するだけで、MQTT通信をSimulinkモデルに組み込めるのです。

このアプローチは、以下のような点で非常に優れています。

簡易な設定: SimulinkライブラリからMQTT関連のブロック（例: MQTT Subscribeブロック、MQTT Publishブロックなど）をドラッグ＆ドロップでモデルに配置し、ブロックのパラメータダイアログでブローカーのアドレス、ポート、トピックなどを設定するだけです。特別なコーディングはほとんど必要ありません。
リアルタイムデータの処理: これらのブロックは、リアルタイムでデータの購読、読み取り、書き込みを行うように設計されています。センサーから届くデータをSimulinkモデルに直接入力として供給し、モデル内のアルゴリズムで即座に処理することが可能になります。
産業用プロトコルとの統合: このツールボックスはMQTTだけでなく、OPC UAやModbusといった他の産業用プロトコルとも連携できるため、異なる通信方式のデバイスからのデータを一元的にSimulinkモデルで扱うことができます。

例えば、振動センサーからMQTTで送られてくるデータをSimulinkモデルに取り込み、その振動データを使って機械の劣化度を計算するモデルを構築するとします。Industrial Communication ToolboxのMQTT Subscribeブロックをモデルに配置し、センサーデータが公開されるトピックを指定すれば、それだけでリアルタイムデータがモデルに流れ込みます。あとは、そのデータを振動解析ブロックや機械学習モデルの入力として接続するだけです。物理システムの「今」の状態をモデルに反映できるわけですから、シミュレーションがより現実に即したものとなり、その精度と価値が格段に高まります。

リアルタイムデータ活用が拓く未来：具体的な応用例

Industrial Communication Toolboxが提供するリアルタイムデータ統合の力は、あなたのビジネスにどんな革新をもたらすでしょうか。具体的な応用例を通じて、その可能性をさらに深く探っていきましょう。

デジタルツインの構築: 先ほども触れたデジタルツインですが、***リアルタイムデータこそが、仮想空間に再現された物理システムの「命」***です。Simulinkモデルは、物理ベースのモデリングとデータ駆動型モデリングを組み合わせることで、複雑なシステムの挙動を正確に再現するのに長けています。ここにMQTTで収集したセンサーデータをリアルタイムで流し込むことで、物理システムの現在の状態を仮想空間で正確に再現し、その価値を最大限に引き出すことができます。これにより、シミュレーションによる予測や最適化が現実と同期して行えるのです。
予知保全: 機器の故障を未然に防ぐ予知保全は、製造業における生産性向上に不可欠な技術です。例えば、製造現場の機械に設置された振動センサーや温度センサーから得られるデータをリアルタイムで収集し、それをMATLAB/SimulinkのPredictive Maintenance Toolboxと連携させることで、機器の劣化状態を予測し、故障する前に計画的なメンテナンスを行うことが可能になります。これは、予期せぬ生産ラインの停止を防ぎ、コスト削減に直結します。
状態監視と異常検知: 物理システムの現在の状態をリアルタイムで把握し、異常な挙動を早期に特定することは、安全性や効率性を確保する上で非常に重要です。Simulinkモデル内でセンサーデータをリアルタイムに取り込み、異常検知アルゴリズムを適用することで、精度の高い監視システムを構築できます。例えば、橋梁に設置されたセンサーから得られる振動や応力データをリアルタイムで分析し、構造的な異常を早期に検知するようなシステムも構築可能です。
What-ifシミュレーション: リアルタイムデータを現在の「初期条件」として、さまざまな運用シナリオをシミュレーションし、最適な制御方法や運用戦略を探索することができます。例えば、都市交通システムにおいて、センサーデータに基づき異なる交通量シナリオをシミュレーションし、最適な交通制御方法を検討するといった活用が考えられます。これにより、リスクを伴う実機でのテストを行うことなく、最適な意思決定を支援することが可能になるのです。

社会実装の現場から学ぶ：広がる活用事例

Industrial Communication Toolboxが実現するリアルタイムデータ統合は、すでに社会の様々な分野で具体的な成果を生み出しています。

インフラ管理（橋梁モニタリング）: 国土交通省が義務付ける橋梁の定期点検において、センサー技術が革新をもたらしています。大阪大学の研究グループは、橋梁に設置された多数のセンサーデータと設計情報を統合管理するデータベースシステムを提案しています。このシステムは、従来の手作業による状態判断作業時間を大幅に削減し、異常検知の迅速化、そして予知保全の実現に貢献していると報告されています。まさに、データの力が私たちの生活を支えるインフラを守っている好例と言えるでしょう。
ヘルスケア（デジタル医療）: ウェアラブルデバイスなどから得られるセンサーデータを統合し、患者ケアの質を向上させる新たな可能性が示されています。Digital Medicine Society (DiMe)は、標準化、データセキュリティ、連携不足といった課題解決に取り組み、センサーデータを臨床研究や患者ケアに活用するためのプラットフォームを提供しています。これにより、患者さんの状態をリアルタイムで把握し、よりパーソナライズされた医療を提供できるようになる未来が期待されます。
社会インフラシステム: NTTデータが提供する「自動車登録検査システム（MOTAS）」や「救急医療情報システム」のように、全国規模の社会インフラにおいてセンサーデータ統合が効率化と高度化に貢献しています。例えば、救急医療情報システムでは、医療機関と指令センター間で患者情報をリアルタイムで共有することで、迅速な患者搬送と広域災害時の医療資源の最適配置を支援しているのです。

未来への投資：Industrial Communication Toolboxの費用について

さて、これほどまでに強力なツールボックスですから、気になるのはその費用ではないでしょうか。

Industrial Communication Toolboxの「個人ライセンス」の費用は、年間115,500円です。 この価格は日本での購入と使用に適用され、税金や付加価値税は含まれていません。その他の地域の価格については、営業担当への確認が必要となります。

この金額を、IIoTプロジェクトを推進し、デジタルトランスフォーメーションを加速させるための「未来への投資」と考えてみてはいかがでしょうか。得られる効率化や新たな価値創出の可能性を考えれば、十分にご検討いただく価値があると感じています。

まとめ：Industrial Communication Toolboxが拓くIIoTの最前線

本記事では、IIoT時代のデータ活用の鍵となる「Industrial Communication Toolbox」について、その概要から具体的なMATLABでのMQTT通信手順、Simulinkでのデータ統合方法、そしてその応用事例までを詳しく解説してきました。

MATLAB/Simulinkユーザーの皆さんにとって、このツールボックスはIIoTの最前線で活躍するための強力なパートナーとなることでしょう。MQTTをはじめとする産業用プロトコルとのシームレスな連携、Simulink内での直感的なデータ統合、そしてデジタルツインや予知保全といった高度なアプリケーションへの展開能力は、あなたのデータ活用を次のレベルへと引き上げ、デジタルトランスフォーメーションを加速させるはずです。

このツールボックスは、以下のようなIIoTの未来を切り開く上で、欠かせない要素を提供します。

効率的なデータ通信とリアルタイム性の確保
デジタルツイン構築の促進
標準化と相互運用性の向上
強固なデータ活用基盤の構築とDX推進

未来は、センサーデータとAI、機械学習のさらなる統合、そしてIoTとスマートシティの融合へと進んでいます。Industrial Communication Toolboxは、持続可能な社会の構築に向けたこれらの技術革新を支える中核的なツールとして、今後ますますその重要性を増していくに違いありません。