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20180817 azure antenna_iot

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2018/08/17 に実施した Azure Antenna でのセッション内容です。

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20180817 azure antenna_iot

  1. 1. 2 内藤 稔 (minaito) ・Cloud Solution Architect (2017/1~2018/6) ・Partner Solution Professional (2018/7~) (現職) ・PSPとしてパートナー様のソリューション開発を技術的に支援。 ・主にInfra/IoT領域を担当。 (前職) ・日系システムインテグレーターにて、プライベートクラウド/パブリッククラウド ビジネスを立ち上げ、そのビジネスを推進。
  2. 2. • 目的 • ゴール
  3. 3. Azure IoT 最前線! at Azure Antenna
  4. 4. IoT total potential economic impact $3.9-$11 T p.a. by 20251 $2.4 T 1) The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype, McKinsey 2015 2) Ag Tech Global Market Assessment, Moore & Warner Ag Group, LLC 2017 街 & 車両1 – 公衆衛生、輸送および自動運転 $1.0T 人 & ホーム – 家事のオートメーション、 セキュリティ、ヘルスケア $3.7T 工場 – オペレーションと設備の最適化 $830B 農業2 – 農業 IoT Tech が生み出す付加価値 IoTに端を発するDataに関わるビジネス規模
  5. 5. 出典: IDC 国内IoT 市場産業分野別/ユースケース別予測2017 年~2021 年 IDC 2017年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析 IDC 国内IoT市場 テクノロジー別予測、2017年~2021年 国内IoT市場 支出額 国内IoT市場- 流通/サービスセク ターにおけるユースケース別 支出額 割合 (2016年) 2021年には、IoTの投資額は11兆円 (2016年の2.2 倍, CAGR 17%) に 産業セクター別IoT利用率
  6. 6. トヨタ自動車株式会社 Conversation as a Platform による Connected Car の実現 保険 旅行 小売 公共 セクター トヨタ と マイクロソフト の Connected Car の取り組み 車載通信機が装着されたトヨタ車、レクサス車から得られるさまざまなデータを集約し て解析し、人と人・人とサービスを繋ぐプラットフォームとしての車の実現に向け、先進 の通信技術でクルマとドライバーをつなぐテレマティクスサービスを「Azure」上での構 築を進めてきた。 運転者に対しては、目的地への最適なルート案内や災害時の被害状況の配信、リ モートで空調をコントロールするなどをスマート端末で行えるサービス「T-Connect」、 企業や自治体に対しては、テレマティクスを搭載した約300万台の車の走行データ 活用するビックデータ解析交通情報サービス提供している。 機械学習を用いて運転者の特性を学習し、 コンシェルジュのように運転者の知りたい情報 を提供するサービスも開発中。 所有しているスマート端末を利用してナビ 情報やPHV・EV車のバッテリや空調などを 多彩な情報を見ることができる。 業界横断のコラボレーションの可能性 テレマティクスはその他にも運転支援やコミュニケーション、ラ イフサポートなどさまざまな業界横断のコラボレーションがで きるとして、例えば保険会社は運転情報をもとに最適な保 険プランを提案できるようになり、自治体は防災や物流の 改善を図ることができるとして期待されている。
  7. 7. Connected Car Architecture powered by Azure HDInsight Azure Gateway Services Open source Stream Processing on Azure HDInsight Real-time applications Long term storage Real-time dashboards IoT Hubs Azure VNet Boundary https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-public-preview-of-apache-kafka-on-hdinsight-with-azure- managed-disks/
  8. 8. https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/azure-ip-advantage/ 業界最高レベルの知的財産保護 無制限の補償により自信を持って構築可能 特許取得により訴訟を抑制し対抗 "Azure IP Advantage のおかげで、知的財産に関するリスクを抑 えながらより自由にクラウドで運用とイノベーションを行うこと ができています。これほど包括的な特許プランを提供できるのは Microsoft しかいないでしょう。" Toyota Connected, Inc. 社長、友山茂樹氏
  9. 9. 導入製品とサービス コマツ (株式会社小松製作所) プロジェクトの背景とねらい ソリューション メリット コマツ 執行役員 スマートコンストラクション推進本部 本部長 四家 千佳史 氏 「ICT 建機のようなハード視点では、建設現場の生産性や安全性 の向上には限界があります。スマートコンストラクションは人、 現場、建機を有機的に結合し、三位一体での現場変革を目指す取 り組みです」 未来の建設現場を創造するために「スマートコンストラクション」を提供、 その IoT 基盤として Microsoft Azure を採用 オープン ソース
  10. 10. 導入についてのお問い合わせ 本ケース スタディは、インターネット上でも参照できます。http://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/ 本ケース スタディに記載された情報は制作当時 (2017 年 12 月) のものであり、閲覧される時点では、変更されている可能性があることをご了承ください。 本ケース スタディは情報提供のみを目的としています。Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。 製品に関するお問い合わせは次のインフォメーションをご利用ください。 ■インターネット ホームページ http://www.Microsoft.com/ja-jp/ ■マイクロソフト カスタマー インフォメーションセンター 0120-41-6755 (9:00 ~ 17:30 土日祝日、弊社指定休業日を除く) ※電話番号のおかけ間違いにご注意ください。 * Microsoft、Azure、および Windows は、米国 Microsoft Corporation の、米国およびその他の国における登録商標または商標です。 *その他記載されている、会社名、製品名、ロゴ等は、各社の登録商標または商標です。 *製品の仕様は、予告なく変更することがあります。予めご了承ください。 建設現場で発生するさまざまなデータを DataStax Enterprise (Apache Cassandra) や Azure BLOB Storage、Azure SQL Database、Azure HDInsight (Apache Spark) で 蓄積し、各種アプリケーションから利用できるようにしています。 「スマートコンストラクション クラウド サービス」のシステム構成図 データベース サーバー 施工実績データ センサー データ 受信サーバー Traffic Manager Load Balancer Stream Analytics Blob Storage SQL DB Web アプリ Azure VM (Windows /Ubuntu) HDInsight Azure Linux VM (Ubuntu) IoT Hub
  11. 11. 18 組込み機器、人⇔送受信⇔蓄積、表示、分析、活用 PaaSをビルディングブロックで組み合わせ、構築 Microsoft Azure デバイス接続 サービス データ 実時間分析 サービス ML ストレージ ダッシュボード サービス連携 データ・サービスを 第三者へ売る PC・タブレット・スマホ 開発・運用コスト低 スケール可能!! 容易な追加拡張
  12. 12. IoT 向けに設計 • 最大 1,000 万のデバイスを接続 • 安全な双方向通信 • コマンドおよび制御 デバイスごとの認証 ⚫ デバイス ID + セキュリティ トークン ⚫ デバイス ID + X509 証明書 ⚫ ポータル側からデバイスの有効化、無効化の設定が可能 デバイスツインとダイレクトメソッド ⚫ リモートからのデバイス管理とプロパティ情報の同期 マルチプラットフォーム ⚫ 複数のプラットフォーム (Linux、Windows、 RTOS) で使用可能なデバイ ス SDK ⚫ マルチプラットフォーム サービス SDK IoT デバイス デバイス SDK Windows 10 IoT Core IoT デバイス デバイス SDK Linux MQTT AMQP HTTP デバイスツイン ダイレクトメソッド デバイス管理 安産な接続 双方向通信 データ送受信 IoT Hub バックエンド アプリ サービス SDK
  13. 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 20
  14. 14. 21
  15. 15. 22 ◼ 100カ所以上のデータセンター ◼ AWS の 2 倍、Google 6 倍のスケール ◼ 米国 国防総省 (US DoD) も採用 (2018年 3月 27日 現在) https://azure.microsoft.com/en-us/global- infrastructure/regions/
  16. 16. マイクロソフトより多くファイバー網を引いているのは 米国政府のネットワークのみ
  17. 17. ブラジル南部 サンパウロ 東日本 東京, 埼玉
  18. 18. AI、IoT や Mixed Reality を活用した デジタルトランスフォーメーション
  19. 19. AI、IoT、Mixed Reality による生産性向上
  20. 20. Challenge Solution Benefits • 時間帯別の来場 者の把握 • 顧客層の把握に よる適切なプロ モーション戦略 の確立 • 「Cognitive Services」と連 携した「アロバ ビューコーロ」 を使用し、来場 者のカウントお よび属性情報を 取得 • 人力による集計作業の コスト圧縮 • プロモーション実施時の 効果測定が実現 • Emotion APIによる感情 値の取得によって顧客満 足度の計測を実現 AI を使った効果測定
  21. 21. 2828 NEW ビデオインデクサー NEW ラボ NEW NEW NEW カスタム カスタム カスタムカスタム カスタム
  22. 22. 29 Cognitive Services:FACE API "faceId": "48cdf8c8-841c-4d33-b875-1710a3fc6542", "faceRectangle": { “width”: 228,“height”: 228, "left": 460,"top": 125 }, "faceAttributes": { "age": 23.5,"gender": "female", "headPose": {"roll": -16.5,"yaw": 22.1,"pitch": 0}, "smile": 0.998, "facialHair": {"moustache": 0,"beard": 0,"sideburns": 0}, "glasses": "ReadingGlasses" } Detection Result Grouping Identity
  23. 23. 30 Cognitive Services:Computer Vision / Emotion API • 画像分析 – オブジェクト、カラー、画像/絵、アウト ライン化 – 顔: 年齢/性別/表示位置 • 画像から文字データの読み取り (OCR: Optical Character Recognition) Computer Vision API A GOAL WITHOUT A PLAN IS JUST A WISH Analyze image Emotion Category People; 1 face found Adult False Black & White? No Dominant colors Accent color • 感情認識 – 喜び、驚き、悲しみ、怒り、恐れ、嫌 悪、軽蔑、中立 Emotion API OCR
  24. 24. 31 Cognitive Services:Custom Vision API 独自の画像認識サービスを構築することが可能です。独自の画像と独自のタグ付けを行い、学習をさ せて、自動認識を行えるようにできます。
  25. 25. 32 Cognitive Services: Custom Vision API Object Detection
  26. 26. © 2017 Ebiya Ltd. All rights reserved. Challenge • 在庫適正化困難ゆえの 高廃棄コスト • 利益を圧迫する人件費 • 提供までの時間が長い ことによる低い回転率 Solution • 男女比率&入店率&幸 せ度など属性情報含む 来客データ数値化、 機械学習で需要予測 • 需要予測的中率 90% 超、Power BI で視覚化 Benefits • 定量的判断に基づく対処 • 4 年間で売上 5 倍・利益率 12 倍・平均給与 20% Up • 人員配置適正化実現、配膳 スピード改善、回転率向上 来店予測 AI がサービス業における属人的感覚を数値化 データドリブン オペレーションによる個客おもてなしを実現 伊勢の老舗店「ゑびや」のAI活用事例
  27. 27. 入店人数のカウント 通行人数のカウント 性別年齢のカウント 入店人数のカウント 1. 顧客属性を適切に把握する 2. 通行客属性と入店属性の 乖離を見る 3. 入店率から店頭ディスプレイ の効果検証を行う (ゑびや様講演より抜粋) ECのような店頭ファネル分析
  28. 28. (ゑびや様講演より抜粋) 1.時間単位で来客数と売上を 予測 2.各メディアのアクセス数、 観光予報データと通行者 数・売上などの相関を見る 3.スタッフのインタビューに よりデモグラ属性まで把握 ダッシュボードによる可視化と予測分析
  29. 29. 入店率15.78% 購買率26.9% 女性比率 56.8% (2017/9/1~9/30) 入店率9.63% 購買率22.6% 女性比率 53.6% (2017/10/1~11/22) A 画像解析AIや購入実績を元にA/Bテストを実施 (ゑびや様講演より抜粋) B 効果測定結果 「A」「B」を比較すると「A」のほうが 入店率も購買率も客単価も高かった A B
  30. 30. 倉敷市 街が日々生みだす膨大なデータを IoT ビジネスプラットフォームで可視化 Challenge • 地域の社会活動の効率 化と製造業に次ぐ第二 の基盤産業の構築を目 指して「データ・ドリ ブン・シティ」を掲げ た取り組み Solution • 映像を解析すること で人の動線と属性を データ化し、Azure 上に蓄積した同デー タをもって人流を可 視化するサービスを 導入 Benefits • 「地域に活きるデータ」を倉 敷市自ら収集し、蓄積するた めのプラットフォームを獲得 し教育支援と産業支援を加速 • 先進 IT も容易に実装可能な 環境を手に入れることができ た
  31. 31. Gateway D D D D デバイス/センサ クラウドで処理していたタスクがエッジでも実行可能に
  32. 32. フィールドネットワーク Device I/F D2C C2D I/F To Cloud Functions Machine Learning Stream Analytics Custom Module クラウド側からリモートで、デバイスの管理や状態監視や操作 ソフト・サービスの稼働状況・バージョン管理をリモート制御 状態監視
  33. 33. Edge Computing Power Vibration Fluid Pressure Temperature 2.5MB / sec 150MB / min 9GB / hour 216 GB / Day 80KB / sec 4.8MB / min 288MB / hour 6.912GB / Day Extracted Data Data Analysis
  34. 34. 優れたフィールド サービスを提供 「このソリューションのおかげで、製造プロセスを変革できました。お客様の現場から 営業のやり取りまで、あらゆる段階で工具、機械、プロセスを連携させることで、 かつてないレベルのフィールド サービスを提供できるようになりました。」 Klas Forsström 氏 Sandvik Coromant、社長 目的 Sandvik Coromant は、 切削工具の製造と金属切削 業界向けのサービスを展開。 1 つ上のサービスを提供する ことを目指している。 戦術 マイクロソフトの テクノロジを活用し、 温度、負荷、振動などの データを機械加工プロセス からリアルタイムで収集し、 そのデータをクラウドに 接続するソリューションを 開発する。 結果 • 顧客にフィードバックを瞬時に 提供して効率を向上 • 数百万ドルのコスト削減を実現
  35. 35. 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 Azure Machine Learning 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 Azure Machine Learning サービス トレーニングと デプロイのオプション Azure
  36. 36. © Microsoft Corporation Microsoftのセキュリティ テク ノロジーが組み込まれたシリコ ン パートナーによるAzure Sphere対応MCU 10年間の耐用年数にわたって Microsoftがセキュリティ保護を行う Azure Sphere OS Azure Sphere Security Serviceが すべてのAzure Sphereデバイスを保護、デ バイス間とデバイス・クラウド間の通信の 信頼を仲介、新しい脅威を検知、デバイス のセキュリティを更新。 Azure Sphere - MCU 搭載デバイスを安全に利活用する三位一体のソリューション -
  37. 37. © Microsoft Corporation Microsoft Pluton セキュリティ サブシステム ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール 多重化I/O SPII2CUARTI2STDMPWMGPIO ADC ARM Cortex-A 低パワーに 最適化 FLASH ≥ 4MB SRAM ≥ 4MB ネットワーク接 続 第一弾のチップは Wi-Fiを内蔵 ARM Cortex-M リアルタイム処理 用 Azure Sphere MCU - セキュリティ保護されたエッジデバイスのベースを提供 - • 組み込み済みのネットワーキングによる接続 • Pluton Security Subsystemを含む組み込み 済みMicrosoftシリコン セキュリティ テクノロジーによるセキュリティ保護 • クロスオーバーCortex-Aの処理 能力を初めてMCUで実現
  38. 38. 使用 訪問前に問題把握しているため、 保守サービス技術者は万全の装備で 訪問、一度の対応で問題修復が可能に 4 ナレッジ ベース 修理状況 アラート履歴 ケース状況 リアルタイム顧客ビュー リアルタイム顧客ビュー 遠隔監視デバイスおよび状況を 逐次ユーザーと共有、 迅速な問題対処が可能 2 役割レポート 修理率 エンジニアリング担当 VP 営業担当 VP 顧客 顧客サービス 96% 初回解決率 モデル番号サービス タイプ 製品の信頼性 リアルタイム顧客ビューエグゼクティブ ビュー サービス注文の状態 満足度調査 接続された IoT デバイス による予兆検知、アラート によりダウンタイムを削減 1 リアルタイム顧客ビュー 製品、サービス、ビジネス全体のパフォーマ ンス、顧客満足度を可視化し、把握 5 修理状況 修理状況問題の報告 ポンプの故障 送信 すばらしい仕事! 経験豊富 勤務中 エリア内 必要な時にのみ、適切な技 術者を派遣することで、 保守費用を削減 3
  39. 39. 顧客 サービス技術者 オペレーション
  40. 40. 62% State of Customer Service Report, Microsoft, 2016 50% 2014 Service Transformation: The Business Case, SAP [Field Service Organizations] now want to create a long tail of services that capitalizes on internet-enabled devices, involves intricate levels of services, and goes beyond fix-it-when- it's-down…
  41. 41. 使用 訪問前に問題把握しているため、 保守サービス技術者は万全の装備で 訪問、一度の対応で問題修復が可能に 4 ナレッジ ベース 修理状況 アラート履歴 ケース状況 リアルタイム顧客ビュー リアルタイム顧客ビュー 遠隔監視デバイスおよび状況を 逐次ユーザーと共有、 迅速な問題対処が可能 2 役割レポート 修理率 エンジニアリング担当 VP 営業担当 VP 顧客 顧客サービス 96% 初回解決率 モデル番号サービス タイプ 製品の信頼性 リアルタイム顧客ビューエグゼクティブ ビュー サービス注文の状態 満足度調査 接続された IoT デバイス による予兆検知、アラート によりダウンタイムを削減 1 リアルタイム顧客ビュー 製品、サービス、ビジネス全体のパフォーマ ンス、顧客満足度を可視化し、把握 5 修理状況 修理状況問題の報告 ポンプの故障 送信 すばらしい仕事! 経験豊富 勤務中 エリア内 必要な時にのみ、適切な技 術者を派遣することで、 保守費用を削減 3
  42. 42. ➔ 4種類のソリューションを自動的に短時間で展開することが可能 GA 30分でできる事前構成済みIoT : IoT Solution Accelerators https://azure.microsoft.com/ja- jp/features/iot-accelerators/ de:code 2018 (DA02)で詳細に 解説しています! 資料や動画はこちらから「DA02」を選択 de:code 2018 アーカイブリスト https://www.microsoft.com/ja- jp/events/decode/2018/online/archive.aspx
  43. 43. ➔ Public Preview Released 5分でできる簡単IoT : Microsoft IoT Central IoT ソリューションをもっと簡単 に! フルマネージドであるSaaS 形態 での提供により、クラウドに不慣 れな顧客やパートナーでも、強力 なIoT シナリオが実現可能に。 簡単な開発、素早いスタート 全ての人のデジタルトランス フォーメーションを加速。 カスタマイズやフルコントロール が必要な場合は、既にあるIoT Suite を活用。 https://www.microsoft.com/en- us/iot-central/ de:code 2018 (DA02)で詳細に 解説しています! 資料や動画はこちらから「DA02」を選択 de:code 2018 アーカイブリスト https://www.microsoft.com/ja- jp/events/decode/2018/online/archive.aspx
  44. 44. 月額 ¥ 56,000 ~ ¥ 56,000 で最初の 100 デバイス ( 1000 MBのデータ通信料を含む) 追加で 1 デバイス当たり ¥ 56 (10 MBのデータ通信を含む) 追加でのデータ通信料は 1 MBあたり¥ 3.29 ~ 無料 お試し期間 30 日 10 個のデバイスと 100 MB のデータ通信 ※パブリックプレビュー(18年2月)時点での価格、今後変更の可能性があります
  45. 45. 出典: IDC 国内IoT 市場産業分野別/ユースケース別予測2017 年~2021 年 IDC 2017年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析 IDC 国内IoT市場 テクノロジー別予測、2017年~2021年 国内IoT市場 支出額 国内IoT市場- 流通/サービスセク ターにおけるユースケース別 支出額 割合 (2016年) 2021年には、IoTの投資額は11兆円 (2016年の2.2 倍, CAGR 17%) に 産業セクター別IoT利用率
  46. 46. Microsoft Azure 組み込み開発 デバイス センサー技術 ・・・ 通信方式 ネットワーク クラウドGW ・・・ ストレージ DBMS ストリーム処理 ・・・ BI 機械学習 Web技術 ・・・ 業務設計 業務アプリ 既存連携 ・・・
  47. 47. PoC 59 規模の拡大 範囲の拡大 低コスト 簡単 安全 将来にわたって付き合えるかどうかを基準に技術を採用すべき
  48. 48. 60 Microsoft Azure デバイス接続 サービス データ 実時間分析 サービス ML ストレージ ダッシュボード サービス連携 データ・サービスを 第三者へ売る PC・タブレット・スマホ ・小さく簡単に始められる ・大規模展開、本番での運用管理に向けた機能が充実 ・AI など多彩なサービス連携による高度なサービスの実現が容易に
  49. 49. Azure って無料で学習できる コンテンツが少ないですよね
  50. 50. 無料で学習できるコンテンツ • 公式コンテンツに全て含まれています! https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/#pivot=services
  51. 51. 「チュートリアル」は詳細手順がある →ほぼそのままハンズオン資料 ハウツーガイド、リファレンス →実案件で役立つ
  52. 52. 無料で学習できるコンテンツ • Azure でのアーキテクチャ設計指針 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/#pivot=architecture&panel=architecture1
  53. 53. 無料で学習できるコンテンツ • ラーニングパス https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/learning-paths/
  54. 54. • 目的 • ゴール
  55. 55. 本日のまとめ  すでに始まっている IoT デジタルトランスフォーメーション  簡単 IoT から AI や Machine Learning を 組み込んだインテリジェントな エッジソリューションまで  もうノンコーディングでここまできる! 将来のために今から始めましょう! 69
  56. 56. YouMicrosoft © 2018 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.

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