よく聞くけど、「SharePoint リストの 5,000 件問題」ってなんなの?Hirofumi Ota
Microsoft 365 Virtual Marathon 2022 でお話した資料です。
Microsoft 365 Virtual Marathon
https://www.m365virtualmarathon.com/
Microsoft 365 Virtual Marathon 2022 Japanese Track
https://connpass.com/event/243871/
よく聞くけど、「SharePoint リストの 5,000 件問題」ってなんなの?Hirofumi Ota
Microsoft 365 Virtual Marathon 2022 でお話した資料です。
Microsoft 365 Virtual Marathon
https://www.m365virtualmarathon.com/
Microsoft 365 Virtual Marathon 2022 Japanese Track
https://connpass.com/event/243871/
Watch full webinar here: https://bit.ly/3PGwBZ5
アサヒグループではAGP(Asahi Group Philosophy) の思想に基づき顧客中心の価値提供を目指しております。起点となるデータ活用の取り組みを支えるデータ仮想化技術(Denodo)はアサヒのグループ共通データ基盤においてはキーコンポーネントの位置づけです。社内データのサイロ化問題やビジネスへのクイックなデータデリバリーといった課題に対してどのようにDenodoがソリューションとして解決に寄与したのか、その一端をご紹介できればと考えております。
[Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン] Microsoft Azure の AI 関連サービスNaoki (Neo) SATO
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン
https://satonaoki.wordpress.com/2017/08/06/cntk-hands-on/
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン (2017/08/05)
https://jazug.connpass.com/event/61939/
Watch full webinar here: https://bit.ly/3PGwBZ5
アサヒグループではAGP(Asahi Group Philosophy) の思想に基づき顧客中心の価値提供を目指しております。起点となるデータ活用の取り組みを支えるデータ仮想化技術(Denodo)はアサヒのグループ共通データ基盤においてはキーコンポーネントの位置づけです。社内データのサイロ化問題やビジネスへのクイックなデータデリバリーといった課題に対してどのようにDenodoがソリューションとして解決に寄与したのか、その一端をご紹介できればと考えております。
[Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン] Microsoft Azure の AI 関連サービスNaoki (Neo) SATO
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン
https://satonaoki.wordpress.com/2017/08/06/cntk-hands-on/
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン (2017/08/05)
https://jazug.connpass.com/event/61939/
【de:code 2020】 Power Platform で広がるデータ インテグレーションの世界 (1/2)日本マイクロソフト株式会社
あらゆるビジネスの過程でデータが発生し、最適なストレージに蓄積され、データサイエンティストが分析し、業務上で次に打つべきベストなアクションを起こす。このようなデジタル フィードバック ループは、一部の限られた企業のみが実現可能なものでしょうか?確かに「データが事業部門(LOB)毎に点在している」「データは溜まっているけど、活用できていない」などのお困り事が良く聞かれます。マイクロソフトのビジネスアプリケーションの基盤である Power Platform では、皆さまの企業において、あらゆるシステムからのデータを集約、統合し、データが分析されるまでの準備を簡単に行うことができます。Power Apps、CDS、ADLS、Power BI などをキーワードに、それらの最新のテクノロジを整理してご紹介します。
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年8月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
<<<URLは、後日更新>>>
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年6月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
https://www.slideshare.net/ssuser2602c6/azure-app-infra-update-20206
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年4月のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
https://www.slideshare.net/ssuser2602c6/azure-app-infra-update-20204
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
12. 19
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
13. 20
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Common
Data
Service
14. 21
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Power Platform
Common
Data
Service
Power BIPower Apps Power Automate Power Virtual Agents
15. 22
PaaS Azure
IaaS Azure
SaaS
aPaaS
Power AutomatePower Apps Common Data ServicePower BI
Micros Dynamics 365
Power Platform
Power Virtual Agents
Common
Data
Service
17. 24
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Power Platform
Common
Data
Service
Power BIPower Apps Power Automate Power Virtual Agents
18. 25
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
◼ 100 以上のデータ センター
◼ 世界 3 大ネットワークの 1 つ
◼ データ センターのリージョン数は AWS の 2.5 倍、
Google の 7 倍
◼ 日本では東京大阪の2拠点で4多重で可用性を確保
◼ Microsoft Cloud すべてがMicrosoft DC 内にて運用
◼ 世界最高レベルのセキュリティ対策
セキュア通信 高速通信 シングル ID
- Virtual Machine
- Azure Machine Learning
- Cognitive Services 他
- Exchange Online
- SharePoint Online
‐ Microsoft Teams 他 データセンター
19. 26
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Business Processing Tier
Application Tier
Async
Servers
Web
Web
Web
Async
Servers
Sandbox
ServersSandbox
Servers
SQL Azure Availability Group
Datacenter I Scalegroup
DB Copy 1
Business Processing Tier
Application Tier
Async
Servers
Web
Web
Web
Async
Servers
Sandbox
ServersSandbox
Servers
Datacenter II Scalegroup
Availability
Group: async
commit
DB Copy 2 DB Copy 4
DB Copy 3
Availability
Group: sync
commit
• 保守性と拡張性に優れた「インフラストラクチャ
セット」を提供する共有インフラストラクチャ
• 複数の顧客組織をそれぞれ独自のデータベースで
ホストし、共有サービス インフラストラクチャを
ホストする
• バックアップ&リストアをお客様主導で
• お客様は任意のタイミングでバックアップ
• お客様は任意のバックアップをリストア
• GEOレプリケーションによる障害復旧
• 各DCで2重×DRサイト(東京DCの場合は大阪
DC)でさらに2重
20. 27
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Microsoft
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Power Platform
21. 28
特定業務アプリ
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Power Platform
ヒヤリハット
管理アプリ ・・・健康状態
管理アプリ
店舗訪問
アプリ
医療機器
管理アプリ
申請管理
アプリ
22. 29
特定業務アプリ
Dynamics 365 と Power Platform
フィールド
サービス
営業支援マーケティング 顧客サービス
Dynamics 365
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ) + ワークフロー(Dynamics 内部処理) + Automate(他サービス連携)
User Interface キャンバスアプリモデル駆動アプリ
Data model
管理機能
App Module
Designer
Form
Designer
View
Designer
Dashboard
Designer
Canvas
Studio
デザインツール群
Power Platform
ヒヤリハット
管理アプリ ・・・健康状態
管理アプリ
店舗訪問
アプリ
医療機器
管理アプリ
申請管理
アプリ
Common
Data
Service
Power BIPower Apps Power Automate Power Virtual Agents
23. 3030
Power BI
Business analytics
Power Apps
Application development
Power Automate
Process automation
AI Builder
Portals
Microsoft Power Platform
Common
Data
Service
CRM ERP MRP HRM PRM
他システム・サービス
他システム・サービス
キャンバス
アプリ
モデル駆動
アプリ
Azure Data
Lake Storage
PowerPlatform DataFlows
Athena
Power Virtual Agents
Bot
チャネル:Web/Teams/LINE etc..
UI Flow
35. 4545
Power Automate によるサービス間連携とワークフロー
User Interface
Data model
Common Data Service
(エンティティ + リレーション)
キャンバス
アプリ
モデル駆動
アプリ
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ)
ワークフロー(Dynamics 内部処理)
FLOW(外部連携) Automate(外部連携)
37. 4747
Microsoft Flowによるサービス間連携とワークフロー
User Interface
Data model
Common Data Service
(エンティティ + リレーション)
キャンバス
アプリ
モデル駆動
アプリ
Logic
業務プロセスフロー(レコードのステージ)
ワークフロー(Dynamics 内部処理)
https://flow.microsoft.com/ja-jp/connectors/
Automate(外部連携)
38. 4848
Power Automate:RPA機能
• RPA (Robotic Process Automation) の機能を搭載
• UI Flowとして、Web処理の自動化、Windows DeskTop上の
自動化をサポート
• オペレーションをレコーディングし、その情報をロボットが実行再生
• Power Automate の一部として動作するため、RPA+他SaaS間連携がより容易に
40. 5050
Power BI
Business analytics
Power Apps
Application development
Power Automate
Process automation
AI Builder
Portals
Microsoft Power Platform
Common
Data
Service
CRM ERP MRP HRM PRM
他システム・サービス
他システム・サービス
キャンバス
アプリ
モデル駆動
アプリ
Azure Data
Lake Storage
PowerPlatform DataFlows
Athena
Power Virtual Agents
Bot
チャネル:Web/Teams/LINE etc..
UI Flow
47. 61
ML予測値が30日未満の
時レコード作成
ML予測値が7日未満の
緊急時レコード作成
2.ConnectedFieldService
パイロット・インプリメント(コネクテッド・フィールド・サービス)
Dynamics 365
for Field Service
リソース管理、スケジュール管理、
契約管理、モバイル機能、地図連携…
Field Service 業務機能
デバイス
Blobs
Storage
IoT Central Stream
Analytics
Blobs
Storage
devicerules
Logic AppsService Bus
ML Web
Service
Azure
測定値
Power BI
IoT Central 用レポート
Dynamics 365 フォーム用レポート
データ
エクスポート
ストリーム
データ
閾値 ストリームデータに
対するML予測値
ML予測値
が閾値を
超えたデータ
一定周期で
取得した
データ
1分間毎
の最大値
直近1時間分
のデータ
ストリームデータ
HoloLens
保守技術者
管理者
ディスパッチャー
顧客資産
Customer Asset
作業指示書
Work Order
サポート案件
Incident
IoT通知
IoT Notificationレコード作成
Event Hubs
Stream
Analytics
SQL Server View
ストリームデータ
Connected Field Service (Product as a Service) Referenceアーキテクチャー
48. 6565
Data model Entities + Relationships
Common
Data
Service
IoTデバイスアプリ
デバイス
IoT Central Stream
Analytics
Logic AppsService Bus測定値
閾値 ストリームデータに
対するML予測値
1分間毎
の最大値
Event Hubs
Stream
Analytics
SQL Server View
ストリームデータ
Power BI
Dynamics 365 フォーム用レポート
直近1時間分
のデータ
キャンバスアプリ
Dynamics 365
for Field Service
リソース管理、スケジュール管理、
契約管理、モバイル機能、地図連携…
顧客資産
Customer Asset
作業指示書
Work Order
サポート案件
Incident
IoT通知
IoT Notification
49. 67
67
📣 PublicPreview
Mixed Reality in Power Apps
https://powerapps.microsoft.com/en-
us/blog/introducing-mixed-reality-in-
power-apps/
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/powerapps/maker/canvas-apps/mixed-
reality-overview
53. 7171
Common Data ModelとOpen Data Initiative
▢ CDMはマイクロソフトが提供する、標準エンティティとメタデータ
• Adobe XDM (Experience Data Model) と SAP CDCと同様のデータモデル
▢ Open Data Initiativeでは、上記のデータモデルを一つのデータデータモ
デルに集約するためのイニシアティブ
▢ 現在マイクロソフトが提供するCDM
• Microsoft Dynamics 365 Nonprofit Accelerator
• Microsoft Dynamics 365 Healthcare Accelerator
• Microsoft Dynamics 365 Higher Education Accelerator
(いずれもGitHubにてエンティティ情報を公開中 詳細はAppSource,GitHubを
参照)
55. 73
Program benefits
Common Data Model priority
for industries
Sample industry apps
Connected scenarios
Released
In consideration
Communications
Industry Solution Accelerator Program
61. 8080
Gestione segnalazioni buche (1/2)
“GSB” –セキュリティとイノベーション
▪ ポットホールのトラッキングシステム
▪ Today
▪ No data available
▪ Tomorrow
▪ 構造化された情報
▪ バスの運転手の安全のためのUsufull
▪ Reporting system available
▪ Next
▪ Possibility to integrate push notifications
▪ People envolved
▪ Now ?