20170922_4_Azure IoT , Cognitive Services で何が実現できるのか？ -最新の事例とサービスアップデートのご紹介-
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IoTビジネス共創ラボ 第5回勉強会
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20170922_4_Azure IoT , Cognitive Services で何が実現できるのか？ -最新の事例とサービスアップデートのご紹介-
- 1. Azure IoT , Cognitive Services で何が実現できるのか? -最新の事例とサービスアップデートのご紹介- 2017 年 9月 22日 日本マイクロソフト株式会社 クラウドプラクティス技術本部 クラウドソリューションアーキテクト 内藤 稔
- 2. 2
- 5. データ管理と 高度なビッグデータ分析 ビジネスにつながる 情報の活用 デバイス管理 イベント処理 ストレージ ビジネス上 の洞察 ビッグデータ 分析 センサー・機器・装置 端末とナチュラルな UI デバイスの接続性と デバイス資産管理 データ収集・処理 ひと中心 10 IoT IOT Service Agent Event Hubs Service Bus External Data Sources Stream Analytics Notification Hubs SQL Database HDinsight (Hadoop) Machine Learning Power BI Azure WebsitesData Factory Table/Blob Storage { } DocumentDB External Data Sources Mobile Services BizTalk Services IoYT 既存の資産をより簡単につなぎ、クラウドの力を使って IoT の成果を早く実現 5
- 9. 9 Azure IoT Hub は、数百万の IoT デバイスとアプリケーション バックエンドの間に 信頼性のある保護された双方向通信を確立できる、完全に管理されたサービスを提供 デバイスごとのセキュリティ資格情報とアクセス制御を使用した、通信の セキュリティ保護 非常にスケール性が高く信頼性に優れた、デバイスとクラウド間の双方向 メッセージング デバイスを群管理、指定した群のデバイス にメッセージやパッチを当てる、といった 大規模展開向け機能が充実 マルチ プラットフォーム*1 / マルチ ランゲージ*2 のデバイス ライブラリ を使用した、簡単なデバイスの接続 *１:RTOS, Linux, Windows, ….etc. *２:C, .NET, Java, Node.js 参照:https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-devguide/
- 10. 10 Distribution rules Enrollment List IoT Hub （West Japan) Device Registory IoT Hub （East Japan) Device Registory IoT Hub （West US) Device Registory https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-dps/about-iot-dps ・デバイスの登録作業を自動化。安全に数百万ものデバイスを適切なIoT Hubに登録
- 11. 11 Azure IoT Edge IoT Hub Devices Local Storage Azure Machine Learning (Container) Functions RuntimeContainer Management Device Twin Device Twin Azure Stream Analytics (Container) Azure Functions (Container) Cognitive Services (Container) Custom Code (Container) Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Module Twin Azure IoT Edge は、クラウドの機能をエッジに拡張するサービスであり、クラウドと エッジによるハイブリッドなモノのインターネット (IoT) ソリューションを実現
- 13. Azure 上でのストリーム データ処理 デバイス、機械、アプリケーションと接続した Azure Event Hubs から 数百万のリアル タイム イベントを取得する タイム センンシティブ な コンピューティングを実行する 結果は永続的なストア、ダッシュボード、あるいは、再度デバイ スに対して出力する Point of Service Devices Self Checkout Stations Kiosks Smart Phones Slates/ Tablets PCs/ Laptops Servers Digital Signs Diagnostic EquipmentRemote Medical Monitors Logic Controllers Specialized DevicesThin Clients Handhelds Security POS Terminals Automation Devices Vending Machines Kinect ATM 13
- 14. 14
- 15. 15 • “ニアリアルタイム”なデータ 可視化 • すぐ始められる。 • 拡張が容易 • IoTHubから直接データを参照 でき、可視化できる。 Azure Time Series Insightsはフルマネージドでストリームデータの可視化が行えます。
- 16. 16 経営課題 • 高度な予兆保全サービスによる連続稼働性の向上と、 低コストの保守ビジネスによる利益確保を両立したい • 急成⾧するアジア市場で保守技術者の大量育成が必要 効果 解決策 “我々は予防保全の業界標準の先を行き、先取りした予兆的な保全を行うことにより、 より高い稼働時間を保証したかった” ANDREAS SCHIERENBECK CEO ThyssenKrupp Elevator • ThyssenKrupp とその顧客の保守費用を削減 • 予測モデルの精度を向上し、急成⾧する市場の未熟な保守 技術者も活用 • エレベーターの稼動データをリアルタイムに監視・見え る化し、PCやモバイルでどこでも活用 • 問題発生時の対処方法のノウハウを機械学習でシステム に学ばせ世界中に展開
- 17. Device Agent / Gateway Event Hub Blob Storage マシンデータ の蓄積 Azure ML 予兆／原因の学習モデル Azure ML メンテナンス 方法の学習モデル ダッシュボード 参照 ERP • 顧客 • 設備 • 担当者 通知 予兆イベント メンテ方法 の推奨 • ヘルス状態 • インシデント管理 • 対応のディスパッチ 現地技術要員の モバイルデバイス オペレーション センターPower BI セルフサービス 分析 制御機器とセンサーのデータ • イベント : ドア開閉、軸アライメント、キャビン速度、 モーター温度など • アラーム : 故障アラーム、エラーコードなど MS の機能 ブロック デバイス接続性とデバイス資産管理 およびブローカーサービス データ管理と高度な分析 情報活用 業務の生産性と プロセスの最適化 SQL Database Web Site Notification Hubs
- 20. Microsoft Cognitive Services とは Web API 経由で利用できる “人工知能パーツ”
- 21. Microsoft Cognitive Services とは Web API 経由で利用できる “人工知能パーツ”
- 22. Microsoft Cognitive Services 一覧 Face Computer Vision Emotion Video Speaker Recognition Custom Recognition Bing Speech Linguistic Analysis Language Understanding Bing Spell Check Web Language Model Text Analytics Knowledge Exploration Entity Linking Academic Knowledge Recommendations Bing Image Search Bing Video Search Bing Web Search Bing Autosuggest Bing News Search Translator Content Moderator
- 25. 25 Cognitive Services:Computer Vision API 画像を分析し、2,000 に及ぶ物体を自動的に認識。自動タグ生成機能、自動説明機能、OCR 機能、 サムネイル機能などを提供する https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api 写真の中にある物体を自動認識し タグとして生成
- 28. Cognitive Services:Text Analytics API テキストを解析し、言語の自動特定、キーフレーズの自動抽出、ポジティブかネガティブかの感情 の自動判別を行う https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/text-analytics-api 文章からキーフレーズ を自動認識
- 31. Computer Vision APIとBing Speech API 組み合わせ例 画像ファイル テキストファイル 画像ファイルの送信 テキストファイル生成 撮影 （画像ファイル生成検知） 実行スクリプト 画像表示・キャプション発声 （HTML/JavaScript） 周期監視 Computer Vision API Describe Image機能 Microsoft Cognitive Services Bing Speech API Text To Speech機能 組み込みWebサーバ SDカード 合成音声で発声 ”a cat is sitting in the grass” ”a cat is sitting in the grass” a cat is sitting in the grass
- 32. Face APIとBing Speech API 組み合わせ例 カメラ カメラの前に いる人の画像 音声ガイダンス 「写真を撮ってください」 ID用カメラ 写真付ID 音声ガイダンス 「コードを入力してください」 カメラ画像とID の画像を照合 アプリケーションの利用 音声ガイダンス 「確認できました」
- 34. Cognitive Services 活用事例 株式会社アロバ 様 アロバビューコーロ
- 35. 監視カメラの映像を“顧客属性の把握”に活用 35 課題 ピーク時には1日平均10,000人来場者があるが、どのような顧客属性か 把握できていなかった。 リピート顧客育成のための効果的なマーケティング施策をデータをもと に立案したい。 ソリューション 解析エンジンにAzure Cognitive Serviceを活用したアロバ社の「アロ バビューコーロ」により、来場者属性を監視カメラの映像から判断し、 高い精度で集計 メリット 係員からの「感覚的な報告」から実データからの分析による新たな気づ き。今後のサービス満足度向上に役立てられる。
- 36. ダイアログ形式のコミュ ニケーションを実装 (C#, Node.js) BOT アプリをメッセージ ングサービスに接続 Bing, Cortana などから 利用できるディレクトリ に登録 Microsoft Bot Framework BOT アプリを容易に作成するフレームワーク
- 37. Cognitive Services:QnA Maker FAQ Botが簡単に作れる! https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/qna-maker/
- 38. AI & Bot に注目する理由 • いつでもどこでも • ユーザーが使い慣れたツール を経由して、商品やサービス を提供可能 • 自然言語に近く、意図を類推 しやすい • パーソナライズ、パターン化 などによる定型処理
- 39. Microsoft Cognitive Servicesをおススメする理由 簡単 フレキシブル 実績 数行のコードを 追加するだけ Web API でアクセス 開発言語や プラットフォームを 問わず利用可能 マイクロソフトの あらゆる分野の テクノロジー開発から誕生 GET A KEY
- 40. 「データで紡ぐ高梁川流域連携事業」事例 • 高梁川流域圏データポータル「data eye (dataeye.jp)」 一般社団法人データクレイドル様は、高梁 川流域圏での高度データ利活用の推進を目 指して、データ分析・可視化を体験できる 分析サロンを設け、専門セミナーを開催す るなど、地域で活躍するデータサイエンテ イストの育成を行う。
- 42. 「高梁川たびコンシェル Tabit (タビット)」 https://appagg.com/ios/travel/gao-liang-chuan-tabikonsieru-tabit-tabituto-27009921.html こちらのiOSアプリは、日本ユニシス様の知的エージェント サービス RinzaTalk™をベースに開発されています。 知的エージェントサービス RinzaTalk™ https://www.unisys.co.jp/solution/biz/ai/aiagent.html
- 44. 本日のまとめ 将来の事業拡大を見据えた技術を選定 Azure IoT x AI でより高度なサービスを低コストで 共創の未来へ 「デジタルトランスフォーメーション」 44
- 45. IoT / AIのセミナーを実施します 詳細はフライヤーをご覧ください! 45 日程 2017年９月25日(木) 15:00-17:30（受付開始 14:30） セミナータイトル 【オンサイトセミナー】IoTを体験!最新動向・事例とデモ祭りから学ぶIoT 導入のヒント セミナー概要 最新動向・事例をもとにIoTセミナーを開催いたします。IoT SuiteやIoT EdgeをはじめとしたマイクロソフトのIoTビジョンを改めてご紹介し、ビジ ネスユーザが即時に活用できるEnd To End IoT Solutionをご紹介します。 最後にMicrosoft Technology Centerのトップアーキテクトであるジニアス 平井によるデモを実施し、最先端のIoTを実感していただけます。 登録フォーム https://aka.ms/iot_jp_0925 内容 14:30-15:00 受付 15:00-15:40 IoT最新動向・事例とマイクロソフトのIoTビジョン 15:40-15:50 休憩 15:50-16:20 Microsoft Azureが提供するEnd To End IoT Solution 16:20-17:00 MTCジニアス平井による IoT デモ祭り（Genius平井さん） 17:00 QA、名刺交換会
- 46. 46 日程 2017年９月28日(木) 17:00-19:00（受付開始 16:45） セミナータイトル マーケティング基盤もサーバレスの時代 : Azure PaaSサービスを活用したマーケティング基盤構築事例 登録フォーム https://aka.ms/ss_dwh 内容 16:45-17:00 受付 17:00-17:30 株式会社ゲオホールディングス様 Azure 導入事例の ご紹介 株式会社ゲオホールディング ス 分析部 吉村 公胤 17:30-18:10 パートナーソリューション紹介 株式会社ブレインパッド 安良岡史行 18:10-19:00 AI時代のクラウド データプラットフォーム Azure SQL Data Warehouse で実現する アジャイルなデータ分析基盤 日本マイクロソフト株式会社 クラウドソリューション アーキテクト 高木 英朗 日程 2017年９月28日(木) 14:00-16:50（受付開始 13:30） セミナータイトル 【オンサイトセミナー】Azureで顧客体験を高度化させるソリューションを 実現しよう!Azure PaaS x リテールテック導入編 登録フォーム https://aka.ms/custapp-0928 内容 14:00-14:50 デバイスとモバイル/Web アプリで顧客体験を革新! ボクシーズのレストラン オーダーソリューション 15:00-15:50 Azure PaaS をベースに高機能な Web アプリを実現する BBT の Web アプリ構築サービス 16:00-16:50 オープンソーステクノロジー対応の App Service と Azure Database Servicesを活用した Web システムデザイン
- 47. YouYouMicrosoftMicrosoft © 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.