IoTやI4.0、インダストリアルインターネットなどが出現する時代はデジタル通信によるサイバーワールドと物理的な生産と消費の世界をつなげる二つの制御ループによって社会システムの設計が大きく変わるチャンスである。このセッションでは生産システムの制御におけるサイバーフィジカルシステムの働きを解説しながら、最新のデジタル技術のビジネス活用について論じ、知識処理や人工知能などの技術がもたらすビジネスのイノベーションについて考えます。

1. © 2015 IBM Corporation
Katsushi Yamashita
IBM Distinguished Engineer（技術理事）, Global Technology Service
kyamash@jp.ibm.com
24 MAY 2016
消費と⽣産をつなぐ
サイバーフィジカルシステムの
イノベーション
Tクラウド研究会 / IOT Home Alliance 共催会議
2016年9⽉14⽇

2. © 2015 IBM Corporation2
本⽇の内容
IoTやI4.0、インダストリアルインターネットなどが出現する時
代はデジタル通信によるサイバーワールドと物理的な⽣産と消
費の世界をつなげる⼆つの制御ループによって社会システムの
設計が⼤きく変わるチャンスである。このセッションでは⽣産
システムの制御におけるサイバーフィジカルシステムの働きを
解説しながら、最新のデジタル技術のビジネス活⽤について論
じ、知識処理や⼈⼯知能などの技術がもたらすビジネスのイノ
ベーションについて考えます。
u クラウドコンピューティング 技術動向
u 需要と⽣産をつなぐCPSのイノベーション
u コグニティブ・コンピューティングと⼈⼯知能

3. © 2015 IBM Corporation3
WEB Browser
Load
Balancer
WEB
Servers
DB
Servers
M S
(master) (slave)
(user request)
(server response)
(HTML page)
(Session Affinity) (Transaction)
CMS
.html
.jar
.php
:
Application
Process &
Session
今でも、こういうの？

4. © 2015 IBM Corporation4
• Application Component
• User Identification and
Authentication
• Session Affinity
• Session Clustering
• Transaction Processing
• DB Commit/Rollback
• Operational Aspects
• High Availability
• Performance/Capacity
• Scale-out/Throttling
• Deploy
• Monitoring
• Logging
• Security Patch
設計も運⽤も⼤変… orz

5. © 2015 IBM Corporation5
WEB Browser
Load
Balancer
WEB
Servers
DB
Servers
M S
(master) (slave)
(user request)
(server response)
(HTML page)
(Session Affinity) (Transaction)
CMS
.html
.jar
.php
:
Application
Process &
Session
2000年頃に作られた
アーキテクチャー
古い…

6. © 2015 IBM Corporation6
WEB Browser
Object Storage
Network CDN
UI/UX Contents
Static/Flash Contents
Data Lake
Micro-nano
Service InterfacesAPI Management
User Identification
Authentication
Authorization
Federation
Mobile Backend
MBaaS
Network Cache
Enabled
Individual
Micro service
API Enabled
Nano service
Integrated
with
ID management
最新
サーバーレス
AWS Lambda
IBM Whisk

7. © 2015 IBM Corporation7
WEB Browser
Analytics Module
(analytics.js)
Advertise Technology Request
Data LakeAnalytics service
Personalized Information
Cookie
Source IP
X-site history
Contents
Analytics Request
Contents request
Image file
Data LakeAnalytics service
Virtual Page View
Interaction Event
• Mouse over
• View large image
• Scroll
Data LakeAnalytics service
Micro-nano
Service Interfaces
Own Site
Open Site (DSP/SSP …)Only frame
view1
2
3
4
4
5
5
6
7
3
8
1. アプリケーションはHTML5などコンテンツ化
2. クライアントリクエストはオブジェクトストレージに
3. HTML5コンテンツがブラウザーにロード（枠だけ）
4. Java Scriptはブラウザーで稼働し、Cookieや履歴にアクセス
5. アドテクやコンテンツの指⽰をAPIで要求
6. コンテンツが指⽰される– A href http://object...
7. コンテンツのリクエスト
8. アプリケーションコンポーネントがロード（画⾯が完成）
9. ユーザーの動きをモニター
最新の Single Page
Application Architecture はこ
れまでにない業務の継続性を提供して
います。

8. © 2015 IBM Corporation8
Screen View Tracking
Event Tracking
Loading
HTML Page
Virtual Page View
X-site view
Historical data
User Event
Download
Click on AD
Gadget, Flash, Ajax
Play movie, motion GIF
Social Interaction Analytics
Social Event
Share, Like on Facebook
Tweet on Twitter
Bookmark on hatena
Share on Google+
X-platform analytics
Speed metrics
Speed Metrics
Loading Speed
Ajax request response
Custom time measurement
User Analytics
X-site User activity
Cookie
User ID
Historical Data
それだけじゃない

9. © 2015 IBM Corporation
§実装もちがう
–APIエコノミーとか
コンテナー実装とか
マイクロサービスとか
SOAと同じではありません。
–さらに、サーバーレスになると
ナノサービスになるという。
インフラ⾯ではサーバーの
リソーススケジューリングの問題
9

10. © 2015 IBM Corporation
Server side architecture history and future
10
ESB
SOAP
Business
Process
Model
Sales
Order
Stock
+ com.ibm.class.order
├ com.ibm.class.order.list
├ com.ibm.class.order.retrieve
├ com.ibm.class.order.entry
├ com.ibm.class.order.verify
JVM
+ com.ibm.class.order
├ com.ibm.class.order.list
├ com.ibm.class.order.retrieve
├ com.ibm.class.order.entry
├ com.ibm.class.order.verify
JVM
JSP
HTML
Procure
Accounting
ID Manager/Loadbalancer
Auto scale
Cloud
Orchestrator
VM InstanceVM Instance
Container Cluster
API Management
Container
Orchestrator
REST
Service
API
Micro
Service
<Container>
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ●
Container Cluster
● ● ●
● ●
● ●
Service scheduler
(Job resource mgr)
API Management
Nano
Service
<serverless>
SOA Applications Micro Service Server-less
• Monolithic Application Silo
• Complex ESB or MVC
• Running on JVM
• Virtualized Server
• Release large .jar file
• No cloud requirement
• Independentservice component
• Java Script – Single Page App
• Running on Container
• Container Orchestrator
• Release service API
• Need container cluster
• Independentservice component
• Java Script – Single Page App
• Running on Container
• Service Scheduler
• Release service API
• Need container cluster
Sales
Order
Account
Sales
Order
Account

11. © 2016 IBM Corporation
システムモニター
11
Hardware
System
Monitor
モニタリングスクリーン インフラストラクチャ
これまでのモニタリングスクリーンはインフラストラクチャからの情報を⾒える化
統合的な管理を実現してきました。
システム監視 システムオペレーター

12. © 2016 IBM Corporation
クラウドの⾃動化がモニタリングからの⾃動制御を可能にします
12
Monitor
Event
KVM
Public Cloud #1
API
制御
クラウド・コンソールシステム・コンソール
Software
Control
モニタリング
構成自動化
性能管理
自
動
化

13. © 2016 IBM Corporation
仮想空間と実環境の逆転現象〜オーケストレーション
13
KVM
Public Cloud #1
API
制御
クラウド・コンソールオーケストレーション・コンソール
モニタリング
構成自動化
性能管理
自
動
化
システムがなければ
作り、⾃動テストし
てリリース
性能管理も⾃動化
構成編集
ツール

14. © 2016 IBM Corporation
ソフトウェアで実現する包括的な統合管理の⼿法
14
フロントランナー（先⾏企業） はハイブリッドクラウドを通じて競争優位を獲得しており、⾼
レベルな可視性と統合管理のために、⾃社ハイブリッド環境を包括的⼿法で管理している
（例：単⼀のダッシュボードなど）
KVM
Public Cloud #1
KVM
Public Cloud #2
KVM
Private Cloud
オーケストレーション・コンソール
ビジネス
ダッシュボード
コスト
ダッシュボード
クラウド資源戦略q サービスの継続性
q コストとプロフィットの管理
q 地域分散
q サービスの展開

15. © 2015 IBM Corporation15
u クラウドコンピューティング 技術動向
u 需要と⽣産をつなぐCPSのイノベーション
u コグニティブ・コンピューティングと⼈⼯知能

16. © 2016 IBM Corporation
IoT、Industrie4.0の可能性と課題
16 2016/9/18
The Nikkei News Paper
“IoT capability and problem
~ Openness is the Key for Japan”

17. © 2016 IBM Corporation
IoT、Industrie4.0の可能性と課題
17 2016/9/18
The Nikkei News Paper
“IoT capability and problem
~ Openness is the Key for Japan”
この記事で東京⼤学の坂村健教授は以下のように述べた。
”IoTはユビキタスと同じ内容の日本が得意な組み込み機器の流れの先に
ある未来であり、（中略）＜Industrie4.0＞で言われていることは、トヨタ自動
車が「カンバン・システム」で実現したことと大差はない。（中略）日本が先
行する「閉じたIoT」が、これからの「オープンなIoT」になれるかを決めるの
は社会的問題なのである。”

18. © 2016 IBM Corporation
現在のサプライチェーンコントロールの視点は⾃社の最適化
18 2016/9/18
Designing IT system inside of Supplier
⽣産管理 Production Planning
受給管理 Demand and Capacity Management
事業継続 Business Continuity
コンプライアンス Compliance and governance
出荷
注文Productivity
出荷
注文
出荷
注文
Demand？
Consumer
Parts
Manufacture
Parts
Manufacture
⼩売店供給者
プルシステム

19. © 2016 IBM Corporation
Big Data Platform to capture inhabitants and regional economy
19
1. Big Data Platform 2. Profiling based on
INSIGHTs
Demographic
data
Transaction
data
Interaction
data
Behavioral
data
Transacti
ons
Orders
Payment
history
Usage
history
Email /
Chat
Call
center
notes
Web
click-
streamsIn-person
dialogs
Opinions
Prefer-
ences
Desires
Needs
Characte
r-istics
Demo-
graphics
Attribute
s
Purchase
stage
Hadoop
System
Stream
Computing
Data
Warehouse
Accelerators
情報の統合と統制（プライバシー）
IBM ビッグデータプラットフォーム
構造化データ 非構造化データ
SentimentbyVolume
SentimentbyVolume
Movie 1 Category Sentiment
During Super Bowl
Movie 2 Category Sentiment
During Super Bowl
Strong reactions to Actor 1
“Movie 1 looks awful, but I will go
see it because of Actor 1”
Use of Band 1 in Trailer
“I actually love what they did to the
Band 1 song in the Movie 1 trailer,
some epic shit.”
Confusion to the plot
“Too bad I still don't know
what your movie is about,
Movie 1”
Polarizing cast
“If you've watched
The Movie 2 trailer
15 times just to
watch Actress 2
lock and load, I'm
starting a support
group”
“Every time I try to
get excited for The
Movie 2, Actor 1’s
costume and
Actress 2’s acting
show up”
DreamTeam
“I may have had a nergasm
watching the Movie 2 trailer and
seeing Hero 1, Hero 2, & Hero 3
fighting back to back.”
“We Have a Hero 1” line
Oh my God. The extended version
of the Movie 2 Super Bowl ad has
the "I have an army"/"We have a
Hero 2" exchange. SO. GOOD.
Movie 1 Intent to See
Sentiment Analytics→
Prediction↓
1
By Top 6 Occupations
By Top 11 Locations
Positive/Negative Sentiment for Movie 1
By Gender Total Population
Comic Book Fans
Avid Movie Goers
n=2,061
n=523
n=50
Profile Reaction↓
3. Social Graph analytics

20. © 2016 IBM Corporation
マスカストマイゼーションの流れ（デマンドから差別化する）
20 2016/9/18

21. © 2016 IBM Corporation
Cyber Physical Systemの定義
21
http://www.kslaw.com/library/newsletters/dataprivacysecurity/2015/0316/dps03161
5_preliminarydiscussiondraft.pdf
“Recommendations for implementing the
strategic initiative INDUSTRIE 4.”
NIST-Simplified CPS Conceptual Domain ModelACATECK - CPS Platform

22. © 2016 IBM Corporation22
東洋経済
スズキ・修会長が「行儀の悪い売り方」を反省
「自ら撒いた種、自分でなりを直していく。」

23. © 2016 IBM Corporation
⼯場⽣産は⼀定のペースで同時に動くこと
23
週間⽣産計画
製造指⽰
製造品質の⾒える化
⽣産管理
品質管理
需要予測
経営戦略
http://www.firstedgesolutions.com/systematically-eliminating-manufacturing-bottlenecks/
LEANは制約理論によってThroughputを上げる
Drum Roll Drum Roll Drum Roll

24. © 2016 IBM Corporation
⼯程の⾼度化によって混流⽣産を実現
24
週間⽣産計画
製造⼯程のモニタリング
⽣産管理
品質管理 混流指⽰
需要予測
経営戦略

25. © 2016 IBM Corporation
⽣産計画の動的管理を実現するデータ解析技術
25
製造⼯程のモニタリング
⽣産管理 品質管理
のリアルタイム化
混流指⽰
動的管理
Demographic
data
Transaction
data
Interaction
data
Behavioral
data
Transacti
ons
Orders
Payment
history
Usage
history
Email /
Chat
Call
center
notes
Web
click-
streamsIn-person
dialogs
Opinions
Prefer-
ences
Desires
Needs
Characte
r-istics
Demo-
graphics
Attribute
s
Purchase
stage
Interaction Event
• Page Load
• User Event – mouse over ..
• Social Event
• Speed Metrics
• X-site User Activity
Personalized
Profiles
Demand
Marketing
System of Insight
• Data Analytics
• Predictive Maintenance
• Foresight Control
需要予測
経営戦略
需要の変動を
事前に把握

26. © 2016 IBM Corporation
モデル化された⼯程をサイバースペースに構築
26
製造⼯程のモニタリング
⽣産管理 品質管理
のリアルタイム化
Demographic
data
Transaction
data
Interaction
data
Behavioral
data
Transacti
ons
Orders
Payment
history
Usage
history
Email /
Chat
Call
center
notes
Web
click-
streamsIn-person
dialogs
Opinions
Prefer-
ences
Desires
Needs
Characte
r-istics
Demo-
graphics
Attribute
s
Purchase
stage
Interaction Event
• Page Load
• User Event – mouse over ..
• Social Event
• Speed Metrics
• X-site User Activity
Personalized
Profiles
マスカストマイゼーション
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ● ● ● ●
Cyber Space
Factory
System of Insight
• Data Analytics
• Predictive Maintenance
• Foresight Control
需要の変動を事前に把握

27. © 2016 IBM Corporation
社会にオープン化する
27
⽣産管理 品質管理
のリアルタイム化
グローバル化
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
● ● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ● ●
● ●
● ●
● ●
● ●
● ●
Cyber Space
Factory
System of Insight
• Data Analytics
• Predictive Maintenance
• Foresight Control
需要の変動を事前に把握
Feedback Loop
Physical Market
Feedback Loop
Physical Production

28. © 2016 IBM Corporation
需要の発生から供給まで全てをデジタルで行う
28
パーソナル
プロファイリング
マスカストマイゼーション
デジタルを基本としたコントロールプレーン
⾃動化されたデマンドマーケティング
Cyber Physical System↓
↓ ↓
Demographic
data
Transaction
dataTransacti
ons
Orders
Payment
history
Usage
history
Email /
Chat
Call
center
notes
Web
click-Opinions
Prefer-
ences
Desires
Needs
Characte
r-istics
Demo-
graphics
Attribute
s
Purchase
stage
実社会のモニタリングプローブ
→Internet of Things

29. © 2016 IBM Corporation
Cyber Physical Systemまとめ
29
⼈⾒光夫さん著
「マツダスカイアクティブエンジンの開発」
その昔機械設計法では、モノの設計は機能分解、⽬標設定、
機構設計、強度計算というようなアプローチで進み、設計
された部品毎の擦り合わせによって最適化が⾏われていた。
ここではセンサーも制御システムもひとつの最適化パーツ
でしか無かった。
しかし、スカイアクティブの設計で⼈⾒⽒はよりシステム
⼯学的なアプローチをしている。これは単にCAEによるモ
デルアプローチというのではなく、ITアーキテクチャのよ
うな発想で要求分析、領域分解、からくり設計＝アルゴリ
ズム設計というようなアプローチでエンジンシステム全体
の設計が進んでいる。⾞輌内のコンピューター制御が基盤
となった時代だからこその発想の転換である。システム⼯
学があらゆるものの設計における上位概念になったのかも
しれないということである。
機械設計は、もはやシステムサイエンスのアプローチに

30. © 2016 IBM Corporation30
S Science
T Technology
E Engineering
M Mathematics
⽬で⾒えないものを理解する⼒

31. © 2015 IBM Corporation31
u クラウドコンピューティング 技術動向
u 需要と⽣産をつなぐCPSのイノベーション
u コグニティブ・コンピューティングと⼈⼯知能

32. © 2015 IBM Corporation32
IBM Watsonの助けを得て
特殊な⽩⾎病のタイプを発⾒したというNHKニュースの画像
http://www3.nhk.or.jp/n…/html/20160804/k10010621901000.html…
https://newspicks.com/news/1639552/body/

33. © 2015 IBM Corporation
Finance services are featuring convergence of
cognitive computing and deep learning
33
Consumer-facing virtual
agents that serve,
guide, & advise on web
or mobile
(can work in
conjunction with call
center agents and
advisors)
Employee-facing
applications that enhance
consumer servicing for
various enterprise users
Employee-facing
applications that optimize
middle & back office
processes
Transformed
Engagement
Empowered
Advisors
Optimized
Operations
Cognitive computing area Deep learning area

34. © 2015 IBM Corporation
Cognitive Computing will disrupt ways of providing
services
34
Watson is cognitive computing – cognitive computing is knowledge-led disruption
Interprets &
understands
natural language
Generates &
evaluates
hypothesesAdapts
& learns
Analyzes
unprecedented
amounts of
unstructured data
Tabulating
Systems Era
1900
Cognitive
Systems Era
2014 -
Programmable
Systems Era
1950
Cognitive will enable a “Knowledge-led Disruption” by allowing firms to leverage, enhance and scale all the currently hidden
knowledge on clients, products, industry trends,markets, regulations, internal policies andother data sour. This will deliver efficient
and above all new and differentiated propositions that will provide value to shareholders and clients

35. © 2015 IBM Corporation
Watson Product Family
35
Watson Developer Cloud Platform
Watson Cognitive API Services
Corpus Management SystemVersion management Annotation・Training・Utility
Ecosystem
Partner
Application
Customer Industry Applications
Cognitive
Services
Solution
Framework
Oncology
Customer
Care
Risk
Compliance
Drug
Discovery
Clinical
Trial
Wealth
Management
Watson Industry Solutions
Application &
Solution
Engagement Discovery DecisionExploration
Watson Explorer
Text analytics, Explorer
Individual Data Knowledge/Concept Context
Corpus
（Knowledge
Base）
Finance HealthcareGeneral

36. © 2015 IBM Corporation36 2016/9/18
Source: 松尾豊 人工知能の未来 http://www.seisakukikaku.metro.tokyo.jp/GD/2siryo8.pdf

37. © 2015 IBM Corporation
↑計算精度、処理の⾃由度↑
§ Central Processing Unit（Intel）
§ Graphics Processing Unit（NVDIA）
§ Field Programmable Gate Array（Microsoft)
§ Application Specific Integrated Circuit（Google)
§ Neuromorphic Chips （IBM）
↓⼤量の並列処理、エネルギー効率↓
Deep Learning Hardware:需要を集約する

38. © 2015 IBM Corporation38 2016/9/18

39. © 2015 IBM Corporation39
⼈間の⽿で聞いたら、処理できない
botを介在させるだけで全てを把握
できる可能性がある。
旅客機のキャビンアテンダントさんと旅客機座席の写真

40. © 2015 IBM Corporation
デザインするということ
402016/9/18

41. © 2013 IBM Corporation41
ありがとうございました
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