IoT勉強会「とりあえずIoT的なものを作ってみた～センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで～」

2014年11月期オープンラボ「IoT勉強会」
とりあえずIoT的なものを作ってみた
～センサーデータの測定・収集・蓄積・分析・出力まで～
2014年11月17日
先端IT活用推進コンソーシアム
株式会社イーグル菅井康之
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1

これからお話すること・・・
• IoTとはなんぞや・・・という話は終わったので
とりあえず作ってみたものを具体的な例として、
IoTに関連する要素のお話
– プロセス的なこととか・・・
– 技術要素的なこととか・・・
• 一般論的なお話と、実際に作ったものに
どのように適用してみたか・・・
– センサーデータを利用することを中心に
• 難しい話は苦手ないので、ゆる～く・・・
– 個々のサービスは紹介程度にとどめます2

どんな流れで進めていくか
• 勝手に考えるIoTプロセス
–各プロセスからフィードバックを繰り返し、
精度を向上する
課題設定
プロトタイプ
制作測定収集蓄積
分析出力
3

①課題設定
課題設定
プロトタイプ
分析出力
4

課題設定
• 何を解決（または実現）したいのか？を設定
– 闇雲に作ってもしょうがないので・・・
– 目的は推進力に繋がる
• なかなか思いつかないときは・・・
– もしもIoTシリーズで考えると色々思いつくかも
• もしも○○がネットに繋がったら・・・
• もしも○○が遠隔操作出来たら・・・
• もしも○○の数値が測定できたら・・・
5

というわけで・・・
6

こんな経験ありませんか？
7

飲み過ぎて
翌日体調がすぐれない・・・
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もう少しお酒をセーブ
しておけばよかった・・・

翌日の幸せのために・・・
飲み過ぎの危険を検知して
アラートしてくれるものを作ってみよう
10

②プロトタイプ制作
課題設定
プロトタイプ
分析出力
11

何を測定するか？
• 何を測定しよう？
– 課題解決に向けて、何が測定出来たら良いかを考える
– 何も測定せずに出力だけ行うことも
• センサー類の調達
– 必要となるセンサー類や道具を調達
– 近年、センサー類がとても豊富になってきたため、
探せば何らか見つかるはず（秋月へGO!
• 結線、工作
– ピンヘッダが付いてない物が意外と多いので、
半田ごてはあった方がいいかも
– グルーガンもあったら便利（防水対策とかで） 12

最初から全てを実現しようとすると
腰が重くなるので、あまり考え過ぎずに
出来る所から小さくスタートしましょ
動くモノで検証してると発想も変わるかも
13

今回のケースでは・・・
• 何を測定するか？
– 体調不良になる要因って・・・
• 酒の量、種類、ペース配分、寝不足、etc...
• Small Start、とりあえず作ってみる
– とりあえず測定してみたいもの
• 酒の量、飲むペース、アルコール濃度
– 必要なセンサー
• アルコール濃度：アルコールセンサー
• 酒の量、飲むペース：水位計、ジャイロセンサ
14

Making♪

センサー君１号
– ジョッキに注がれたお酒の水位の
変化をセンシング
– 水位の減少のみ検知することで
飲んだお酒の量が分かる
– 時系列で見ることで
飲むペースも測定可能
– ジョッキが水平時の水位を
求めるため、３軸加速度を
用いてジョッキの傾きを検知
– 水位センサーは水圧で
検知するものを採用
– 金属が触れると体に
悪いし。。。16

センサー君１号
水位センサー
要はビールジョッキを
インターネットへ
３軸加速度センサー
17

センサー君２号
– アルコール濃度をセンシング
– アルコール濃度を数値化した
ものをLEDバーで表現
– お酒の量とアルコール濃度の
相関関係を見ようかと制作
– 口元にセンサーを設置するため
ハーモニカをイメージ
– 光とアルコールの競演を
アートに表現したかった・・・
18

③測定
課題設定
プロトタイプ
分析出力
19

データ測定
• アナログデータを如何に使える数値に
するか・・・
– センサーからは電圧や電流・抵抗・電気容量の
変化した値を取得出来るが、意味の分かるデータに
変換する必要がある
• 例）電圧 -> 温度
– 検算しながら測定値を検証
• 例）求めた温度と温度計の数値
• 実際に測定してみると・・・
– 思ってた数値が取れないことが多々・・・
– 環境が違うと如実に結果に現れる・・・20

今回のケースだと・・・
21

繰り返し測定し、
センサー値の検証

④収集
課題設定
プロトタイプ
分析出力
23

センサーデータの収集
• 複数のセンサーで測定したデータを
何らかの手段によって収集
– センサー自体はデータ蓄積が出来ないので、
測定データはどこかしらに出力しないといけない
• センサーネットワークの構築
– 複数のセンサーデータを無線通信で収集する
• ワイヤレスにすることで、センサーの設置場所の制約を
軽減出来る
– なるべく省電力なものを採用
• 電力は貴重なリソースなので、通信にあまり費やしたくない
– 最近だとwifiモジュール搭載で直接インターネットと
接続したり24

• 近距離無線通信で一旦Raspberry Piに収集
– Raspberry Piに収集してからクラウド上に流す
• Raspberry Pi(Linux + Node.js)だと色々楽なので・・・
• 最近はArduino向けのライブラリも増えてきたけど・・・
• Xbeeモジュール (Zigbee規格)
– 省電力（データ量も少量）
– スケーラブルなネットワーク構成
• スター型、メッシュ型、ツリー型
– 多くの機器がネットワークに参加可能
今回の構成・・・
• Raspberry Pi: Coodinator AT/透過モード
• Arduino: Router AT/透過モード
• ※AT透過モード：シリアル入出力がそのまま通信データ25

Zigbee!!XBee!!

⑤蓄積
課題設定
プロトタイプ
分析出力
27

センサーデータの蓄積
• センサーデータをクラウド上で永続化
– センサーデータは膨大な量になるため、
クラウドサービスを利用して蓄積する
– クラウド上に蓄積しておくと様々なBIツールを
利用して分析出来たりも
– センサーデータ以外のデータとも組み合わせたり
• クラウドサービスも豊富に
– センサーデータやストリーム通信を目的とした
クラウドサービスが増えて来ている
• Streaming APIが提供されていることが必須かも
– センサーデータは毎秒発生するため、都度
• 収集の範疇としてとらえても良いかな・・・
28

• Plotly(https://plot.ly/)
– Web上でデータの可視化(グラフ描画など)を行える
サービス
– Streaming APIが用意されているため、
センサーデータをストリームでサーバ上にアップ出来る
– Streaming APIでは、Web上でリアルタイムに
グラフ描画が行われるので、センサーデータを
単純にグラフ化したい場合はこれで充分かも
– 永続性は無いので注意
– センサー値の推移を見るデバッグ用として使用
29

https://plot.ly/streaming/ 30

今回のケースでは・・・(本命)
• AWS Kinesis + Redshift
Kinesis(http://aws.amazon.com/jp/kinesis/)
• クラウド上のリアルタイムデータ処理サービス
• ストリームでデータを受け付け、処理もストリームで行える
• データをリアルタイムに処理出来るように、Kinesisを
間にかましてみた
– ゆくゆくはここで機会学習をやりたい
Redshift(http://aws.amazon.com/jp/redshift/)
• クラウド上のデータウェアハウスサービス
• 時系列分析など、センサーデータと相性が良い
• Redshift上に蓄積することで、多くのBIツールで
分析可能に (tableauとか) 31

https://www.gosquared.com/blog/kinesis-demo-aws-reinvent-2013
32

⑥分析
課題設定
プロトタイプ
分析出力
33

データの分析
• 蓄積したデータから必要なデータの抽出や
傾向、相関、時系列分析などなど
– データを可視化したり
– 統計処理したり
– 機会学習したり
• 今回はこの辺りはあまり手がまわらず・・・
– 簡単な時系列分析のみ
– そもそも測定データが少ない
– Kinesis使ってリアルタイムに機会学習したかった・・・
– ヘルスデータもあわせて使いたいな
34

⑦出力
課題設定
プロトタイプ
分析出力
35

出力（データの活用）
• 分析結果を何らかの手段により人に伝える
– Web、プッシュ通知、モノなどを通じて伝達
• Twitterでつぶやいたり
• LEDなどで通知したり
• BIツールなどで可視化したものが出力と
とらえることも
– メーターのようなものとかは今の数値と推移が
見れれば良かったり
• 人に伝えるだけでなく、何かしらの
アクションへのトリガーとなることも
– 土壌の水分量を監視した水やりとか36

• 利用シーン＝飲み会
• 飲み会中にWebはあまり見ない・・・
– Twitterでつぶやかれても自分で見には行かない
– 働きかけてくるようなものが良い
• 飲み会中で外部とのインタフェースは・・・
– 電話には出る・・・はず・・・？（多分
• 飲み過ぎアラートを電話で通知
– Twilioを使用して合成音声で電話
37

以上。
課題設定
プロトタイプ
分析出力
38

なんだかんだで今回作った構成
39

アルコールセンサ
LED Bar
水位計
ジャイロセンサ
XBee
XBee
XBee
AWS Kinesis
AWS Redshift
無線LAN
40

デモ
単位時間内における水位の減少を
モニタリングし、しきい値を超えた場合に
アラート通知を行う
41

要は・・・
42

一気飲みしたら電話で怒られる
43

とりあえず何か作ることから
始めてみましょ
45

参考：アルコールセンサーデモ時の
Plotly Streaming APIで描画したグラフ
46

参考：アルコールセンサーを装着した
飲み会の様子
47

fin...
48

最新情報は
こちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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