日本マイクロソフト株式会社のセミナールームにて開催されました。私個人としては初めての参加です。概要と思うところを書き留めてみようと思います。資料は後日アップロードしてくださるそうですので、分かり次第リンク貼ります。
私、「ブログ書きます」枠で参加したのでこうして一生懸命書いておりますが、聞きながらメモを取ってまとめながら記事にするのってすごい難しいですね。読みづらい点ございましたらご容赦くださいね。
長くなってきたので、見出しにジャンプできるようにしてみました
- IoT共創ラボの趣旨
- 工場内レガシー機器のAIを利用したIoT化とエッジAIの可能性
- Azureで実現！エッジAIとクラウドAIの使い分け事例！
- AzureとEnOceanで作る簡単利用できるIoTシステム
- Azure IoT 最前線！~ Microsoft Ignite 2019での発表と直近アップデート総まとめ ~
- IoTを民主化するPalette IoT PoCKITの取り組みについて
目次
IoT共創ラボの趣旨（東京エレクトロンデバイス）
参加者の3割ほどが初参加ということで詳細に語っていただきました。
東京エレクトロンデバイスさんは、もともとセンサーやゲートウェイ機器を販売しており、その流れからIoT関連の開発できるのでは？ということでIoT分野を始めることになったそうです。マイクロソフトさんとは組み込み機器向けWindowsを導入している関係で昔から付き合いがあり、Azure IoTを利用するうちにデバイスの分かる会社であるため深く参画するようになったとのことです。IoT共創ラボの創設の動機はIoTの適用範囲が広くて１社で抱え込もうとすると実現が難しいということがあるそうです。いや大企業だからって１社で抱えるのは大変ですよ…（各部門の足並みがそろわなくて…おや誰か来たようだ）。
来年の4月でIoTビジネス共創ラボの活動も４年目に入り、東京では現在14社が参加しているそうでIoT製品開発のハブとなるべく活動しているそうですね。ワーキンググループが8つありそれぞれ活動しているそうです。アンケートにどれに関心があるかって項目があるので、チェックしておくとお誘いが来るのかな？地域版のIoTビジネス共創ラボも立ち上がっていて、現在までで8つあるそうです。ざっと見たけれど私の実家の四国はないのか…高松にはROS（ロボットOS）の勉強会は精力的にやってる方がいらっしゃるのは知ってるけれど…人自体少ないのでねー…。
あとはIoT事例をいくつかご紹介いただきました。それは資料公開があってからご覧いただいた方が良いでしょう。
工場内レガシー機器のAIを利用したIoT化とエッジAIの可能性（ナレッジコミュニケーション・東京エレクトロンデバイス）
レガシーな製造機器になんとかIoTを適用させようと自社内で取り組んでみた事例をご紹介いただきました。
製造機器を相手しているとうんうんと頷いてしまうことではありますが、専用機器を導入するのってコスト高で嫌がられるし、そもそも設置する場所がないとかで話には上ってもなかなか実現の方向に進まないのですよね。専用センサを設置して、と言い出すと途端に止まるというか。それなら機器の表示画面（７セグメントで表示されている）を安価なカメラで撮って数字を認識させちゃえば早いんでは？ということで自社内（東京エレクトロンデバイス長崎、諫早にありますね）の部材管理用低湿保管庫の稼働監視をさせてみることにしたとのことです。
話だけ聞くと単純で実装しやすいよね、と思ってしまいますが、7セグメントの数字表示を画像認識をさせてみたところ、机上では問題なく認識できるが実際の製造現場では照明の映り込みや日光の入り、設置位置等で認識率がすごく悪くなるらしくて、その解決を色々試みたそうです。
具体的には
- ハーフミラーの台座
- 偏光板
- カメラ（IP66防水）
を組み合わせたデバイスを取り付けたのだそうですが、視野角が狭すぎて数字が読めなかったり、蛍光灯が映り込んだりして単に機械学習をさせればOKとはいかなかったそうです。撮った画像をそのまま利用すると50%位、加工して7セグメント数字のところだけを抜いてから学習を試みても精度はせいぜい60％位にしかならなかったそうです。ナレッジコミュニケーションさんでは適合率と再現率で精度はみているので、王道をちゃんとやっている印象を持ちました。
認識精度を上げるために行ったことはローテクといえばローテク？かもしれませんが、ハーフミラーでUSBカメラ側に画像を送るところで筐体を箱状に囲ってしまって、そもそもの映り込みをシャットアウトしたそうです。ただ箱といってもサイズ制約がありますからね…。Raspberry PIは防湿庫の天面に設置しており、10分ごとに画像を取得して画像をAzureにアップロードして画像認識させているそうですね。素のままの画像で90％、画像を調整して適合率100%、再現率99%までにできたそうです。検出結果はPower BIで可視化できるようになっており、現場からの要望により、ブラウザ経由での画像確認もできるようになっているそうです。
クラウド側については、Azure Cognitive Serviceの1つであるCustom Visionを使用しているそうで、比較的少ない画像データ枚数でもなんとかなることとあんまりプログラムを開発しなくても認識AIを作成できる、というのが長所とのことでした。
Azureで実現！エッジAIとクラウドAIとクラウスの使い分け事例！（エコモット株式会社）
北海道IoTビジネス共創ラボにて活動されているエコモット株式会社さんの発表。本来ご予定の発表者の方がインフルエンザ…？っぽい症状発症のため急遽ピンチヒッターの方による発表になりました。お、お疲れ様です…。
機械学習を現場にあるエッジでやるのか、クラウドでやるのか。どっちが正解ってことはないけれどリアルタイム解析が必要で素早い対応が必要ならエッジ、多少遅れてもマシンパワーでデータをたくさん使って学習させたいならクラウドでやるべきとのこと。当たり前かもしれませんが、意外と機械学習＝クラウドで行うとだけ思っている人って多いと思います。私も相談受けると大抵そう聞きますし。
費用感とか実例としては以下の感じだそうです（数字間違ってたらごめんなさい）。
| エッジ（カメラ）にかかる費用 | クラウド側にかかる費用 | 実例 | |
| エッジAI | ５０万円 | 通信費500円/月、ストレージ5000円/月 | NVIDIA Jetson TX2モジュール導入、建設現場の作業員見守り。ショベルカーのバケットと作業員との位置をリアルタイム解析 |
| クラウドAI | １０万円 | 通信費5000円/月（動画）、500円/月（静止画）、ストレージ125,000円/月 | お店の空席状況お知らせサービス「アイテル」（プレスリリース） |
AzureとEnOceanで作る簡単利用できるIoTシステム（株式会社デバイスドライバーズ）
EnOcean IoTゲートウェイを製造なさっているそうです（リンク先）。EnOceanって日本国内ですとあんまり知名度がない気がしますが、Siemensからのスピンオフで作られた、微弱な電力で無線通信できるもので欧州中心にビル管理で十数万棟の実績があるそうです。日本国内ですと利用可能な周波数が限られてる（多分900MHz帯かな？と思ったらそうでした）のですが、それでも現在使えるのは温度・人感センサーなど70種以上あるそうです。オフィスの在籍管理とか電照電流（菊の生育のための照明管理）、介護施設・計算機室の電流監視での活用事例があるそうです。ビル管理は大手ゼネコンが幅をきかせていますので欧州での使われ方とは異なってますけど、着々と採用事例があるみたい。省電力は魅力的ですねー。無線LANとかでIoT機器作ってみたことありますが、電源問題って切実なので…。
デバイスドライバーズさんで製造されているIoTゲートウェイは、EEP/GP（EnOcean Equipment Profile/ Generic Profile）準拠で、LEARNボタン1つ押せば相互接続できるという優れもの。マイクロソフトAzure的に言えばIoT Plug and Play的に使えるプロファイルを実装できているそうです。IoT Plug and Playはただいま絶賛対応開発中！今しばらくお待ちください、とのことでした。
IoTゲートウェイのソースコードもGithubで公開されていますね（https://github.com/ahidaka/EnOceanGateways）。後でチェックしよう（根がソフトウェア技術者ですので！）
Azure IoT最前線！（日本マイクロソフト）
Microsoft Ignite 2019でのブレークアウトセッションから再構成したものをご紹介いただきました。
IoTに関して言うと9割近くの顧客がビジネスの成功に不可欠と考えていて、５割程度が技術者の不足を感じているそうです（元文書）。マイクロソフトではマイクロコントローラーからクラウドまですべて提供できているそうです。
IoT Hubでは、IoTデバイスから得たデータをパスするだけではなくて、属性等も加えてJSON形式でデータ送信ができるため、今までよりもっとプログラミングレスでIoTサービスが構築できるそうですね。IoT Edgeデバイスについては今日時点で103種類？認定デバイスがあるとのこと。売りたいIoT Edge対応機器があればマイクロソフトさんに言えばAzure Marketplaceにて認定デバイスとして載っけてくれるみたいですが、私の会社は…ちょっと待ってください（笑）しばらくは潜伏して開発しますのでね…。
エッジコンピューティングの最新状況として、NVIDIA DeepStream のご紹介もいただきました。私Jetson nano持ってるから（会社の自席で寝てる）試してみたいですね。ただすごい熱くなるのと（ヒートシンクを素手で触ってはいけない）、書き込みがおっそいので（学習画像をカメラで撮って…ってやったことありますがモッサリしすぎ＆Pythonが実行途中で死ぬとかに遭遇しました）そこは考えて使わないとダメでしょうけどね。
時系列データの分析については、遂にAzure Time Series Insightsが日本リージョンに出てくるとのことです。途中の分析結果をクエリで取れると言う点は面白い使い方ができるかな？私の付き合いのある製造業などは大抵時系列データなので、サクッと解析したものを見せられるのは魅力なんで期待したいところです（触ったことないので、どんなものか印象批評もできませーん）。
Azure IoT Central（リンク）の強化についてはIndustry-focused Application Templates機能が強調されていました。プログラムをあんまり書かなくてもそれっぽいアプリをかけるテンプレートを提供するものだそうですが、製造業については…テンプレート化しにくいらしくて入ってなかったけど、ヘルスケアとかエネルギーはあるみたいです。
IoTセキュリティについては、Azure Security CenterでできるチェックをLinuxが載せられる程度のエッジデバイスだったらそのままAzure Security Centerの機能を使って、それが無理ならIoT Hubにやってくるデータを解析して異常判定＆アラート発生できるようにしているようです。SIEMとの連携も考えているとかで。
それにしても、どんなクラウドサービスにも言えるのですが、コレができますアレができます、とワーッと言われるのですが、正直使ってみないことには「ふーんそうですかー」以上に印象が良くならないので、後は私の精進次第かなぁと思うところです。ところがAWSいじったりGCPいじったり、クラウドサービスに関しては全く節操がない私なのでいつAzureまで手が回るんだろう？…そこは聞かないでください。いずれ必要に迫られてやる羽目になるときが来ますので……。
IoTを民主化するPalette IoT PoCKITの取り組みについて（株式会社Momo）
発表者の方がやっぱりピンチヒッター。お疲れ様です…。
低価格でIoTぽいセンシングからクラウドまでPoCができます、というのを提供しているそうです（製品内容はこちらですね ）。センサからAndroid端末までの通信をSub-GHzを使って行っているので（LPWA）、通信費かからずにセンサ情報を取得できて比較的遠距離まで届くものだそうです。農業と建設作業員の監視などのPoCの経験があるようで、その紹介をいただきました。
開発者向け情報のページ、私はURL見えちゃったので直接アクセスしてしまいましたが、限定公開になっているっぽいのでリンク先を書くのは止めておきます。見える化までならささっとできそうですが、センサがこちらの指定のものにして！ってなると色々面倒があるかもしれませんね（Momo様の開発者側で足していただかないといけなくなりそうなので…まぁPoCやるときって大体そうですけど）。
懇親会もありますが、そちらは別記事にした方が宜しいかもしれませんね。ということで、ほぼ実況中継になっちゃいましたけど、この辺で。
資料等入手できるようになったので、リンク貼っておきますね。