ビジネスの関連からの、MicrosotのAIとIoTのPlatformのご紹介です。

1. #azurejp
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https://github.com/dahatake/
https://daiyuhatakeyama.wordpress.com/
https://www.slideshare.net/dahatake/

2. 製造設備
原材料、プロダクト
予防保全
顧客中心主義
迅速に革新し、より機敏になる
スマートプロダクト
サービス・エコシステム
コネクテッド・コンシュー
マ
顧客
サプライ
チェーン
設計開発
製造
マーケティ
ング 販売
サービス

3. 完全自動運転で100%無事故を
実現しようとすると最低でも
88億マイルを
テストしなければならない。1
2020年、自動運転車は1日に
約4,000ギガバイ
トのデータを生成し、消費する。2
Paris Auto Show Automobility Los Angeles Gartner TechRadar Earthdata
Automobility Los Angeles
2020年、204億のモ
ノがつながる。3
90分のアニメーション映像を製作す
るために、6,500万時
間分の
画像レンダリングが必要となる。4
2020年、飛行機から1日に
40テラバイトの
データが
生成される。6
NASAの地球観測システムおよび
情報システム（EODSIS）は、
1日に約28テラ
バイトのデータを配信している。
5

4. データが
ビジネスを動かす
新しい原動力になる

5. コントロール 容易性
Azure Data Lake Store
Azure Storage
Any Hadoop technology,
any distribution
Workload optimized,
managed clusters
Data Engineering in a
Job-as-a-service model
Azure Marketplace
HDP | CDH | MapR
Azure Data Lake
Analytics
IaaS Clusters Managed Clusters Big Data as-a-service
Azure HDInsight
Frictionless & Optimized
Spark clusters
Azure Databricks
BIGDATA
ストレージ
BIGDATA
分析
ReducedAdministration

9. Services
Infrastructure
Tools

10. Pre-built AI

11. Cognitive Services Labs

12. Video Indexer
Cognitive Services Labs
Custom Custom CustomCustom Custom

13. だから何なの？

14. • 雑草
農薬にお金
コンバイン x
AI
大幅

16. John F. Kennedy (JFK)
November 22, 1963

17. Web App
(azsearch.js)
Blob
Storage
Azure Function
Skills:
Computer Vision
OCR + Handwriting
Entity Linking
CIA Cryptonyms Azure Search
Cosmos DB
Azure Machine
Learning
Cognitive
Skill Set
JFK FILES
COGNITIVE SEARCH
ARCHITECTURE
Skill: Topics

18. 法的契約
の解析
http://aka.ms/jfkfiles
技術者の計画の
解析
情報から
意図の抽出

19. R & Python ベースの
AI の ストアドプロシージャ
MicrosoftML Library の組み込み
Graph モデルのサポートによる
より複雑な関係を分析
クエリ 処理の最適化による
比類なき パフォーマンス
AI を組み込んだ最初の商用データベース
SQL Server
2017

20. Featurization,
Normalization,
encoding
classifier model
での スコアリング
Web App
Diagnosis: 35% certainty
Python / R で実装した ストアドプロシージャ ストアド
プロシージャ
で、患者IDだ
け指定
Model table,
Features table,
New Images table
SQL Server
画像を
送らなくてよ
い

21. データ移動の排除
運用しやすい ML のスクリプトとモデ
ル
エンタープライズグレードのパフォー
マンスと
スケール
直接対話する
データを
データの管理と
分析をまとめる
SQL 変換
リレーショナル
データ
分析ライブラリ
R 統合 Python 統合

22. In-memory OLTPColumn Store
大量データの
書き込み処理
PowerBI Dashboardスケールする
Database 内の分析
R
業務ユーザー
分析の用意
Stored
Predictions
Visualize
SQL-ML を使って、秒間100万件の機械学習の処理も

23. 万能なものは無い

24. 開発者による AI の採用促進 (API化)
ハイブリッドトレーニングとスコアリング
シナリオの台頭
イベント発生場所でのスコアリング/推論の
実施
(エッジ、クラウド、オンプレミス)
一部の開発者が
Data Scientist /AI Developer を目指す
多様なハードウェアの進化
(CPU/GPU/FPGA/ASIC/デバイス)
データ準備
モデルの展開と管理
モデル系統と監査
モデルについての説明責
任
課 題主 要 動 向

25. Spark
SQL Server
仮想マシン
GPU
コンテナー サービス
ノートブック
IDE
Azure Machine Learning Workbench
SQL Server
Machine Learning Server
オ ン プ レ ミ ス
エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ
Azure IoT Edge
実験およびモデル管理
A z u r e M a c h i n e L e a r n i n g サ ー ビ ス ト レ ー ニ ン グ と デ プ ロ イ の オ プ シ ョ ン
A z u r e

26. 視覚的なドラ ッ グアンドドロ ッ プ コードファー ス ト

27. プロジェクトの依存関係の管理
トレーニングジョブのローカル、スケール
アップまたは
スケールアウトの環境から選択
Git ベースのチェックポイントとバージョン管
理
実行メトリック、出力ログ、およびモデルの
サービスサイドキャプチャ
お気に入りの IDE、および任意のフレームワー
クを
使用する
U S E T H E M O S T P O P U L A R I N N O V A T I O N S
U S E A N Y T O O L
U S E A N Y F R A M E W O R K O R L I B R A R Y

29. リモートモニタリング・制御
多数のIoTデバイスからの収集データ
をマージ
先進AIの適用を可能にする、
無限に近いコンピューティング
リソースとストレージ
リアルタイム応答に必要な
ローレーテンシーでタイトな
コントロールループ
プライバシーデータや知的財産の保護

30. Azure IoT Edge Runtime IoT Hub
Devices
Local Storage
Device Twin
Device Twin
Device Twin
Device Twin
CANbus
Server
(Container)
IoT Hub
Proxy
(Container)
Data Normalization
(Container)
Compression
(Container)
Encryption
(Container)
Decryption
(Container)
Decompress
(Container)
Data Specializer
(Container)
FunctionsContainer
Management

33. #azurejp
Big Data / AI
Your
App
Intelligent
App

34. #azurejp

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