ソラコム developers conference #0
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2015 Koyo Takenoshita
SORACOM Air のその先に~ IoT の Thing のイマとコレカラ~
2015/10/16竹之下 航洋
@koyo_take
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ソラコム Developers Conference #0
2015 Koyo Takenoshita
自己紹介
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2015 Koyo Takenoshita
略歴
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1997 ~ : 高専・メカトロニクス・ロボコン・マイコン
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ )
2015 Koyo Takenoshita
略歴
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2002 ~ : 大学・大学院・ロボティクス、生体工学・マイコン使用ポータブルデータロガー開発・ドワンゴで Web アプリ開発 (PHP/mojavi 、アジャイル / スクラム )
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ )
2015 Koyo Takenoshita
略歴
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2006 ~ : 新卒・受託開発・ Armadillo/Salesforceを使った高速開発
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ )
2015 Koyo Takenoshita
略歴
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2009 ~ : ・ Armadillo の開発 (Linux kernel)・テクニカルサポート・生産技術
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ )
ハードから OS 、 Web まで( フルスケール? )
2015 Koyo Takenoshita
略歴
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2014 ~ : ・製品企画 (Armadillo-IoT)
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ ) 企画屋さん
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略歴
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2015/10 ~:・営業 (IoT 推進 )
竹之下 航洋 @koyo_take
北の大地の組み込みエンジニア( 南の島生まれ ) 企画屋さん 営業
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本題
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IoT の事例
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事例1:ビアバー
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sirviendo_cerveza.jpg
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IoT でビールの注ぎ過ぎのムダを 11% 削減
• ビアバーの課題– ビール会社:何樽出荷したかは分かるが、いつ / どれだ
け実際に消費されたかは分からない → 実際の消費量を把握できたらサプライチェーンを 最適化して、適切な量を製造して店頭に届けられる– ビアバー店主:いつハッピーアワーなどの販促イベン
トを仕掛けたら効果的か手探り → 販売数量がリアルタイムに把握できたら適切な タイミングで販促イベントを打てる– 店員:無駄に注ぎ過ぎているかもしれない → 販売数量と消費量を比較できたらムダを削減できる
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2015 Koyo Takenoshita
Beverage Analytics(WeissBeerger)• タップと樽の間にある
チューブの途中に流量計を接続
• いつ、どれだけ消費されたかをクラウドで
解析• 古くなった樽を確実に
交換するための在庫管理、適切な注入量をバーテンダーへ促すための機能、プロモーションマネージャー
を提供13
参照: IoT を牽引するイスラエル発スタートアップ企業 第 2 回:飲料の正確な注入と販売促進の最適化を図る WeissBeerger http://www.sapjp.com/blog/archives/11032
注ぎ過ぎの無駄を 11% 削減ハッピーアワーの最適化により32% 売上を向上
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ここに注目
• WeissBeerger 社は元々、製品を売っていた
• IoT を活用することにより、 サービス提供事業者に変化している
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事例2: Amazon dash button
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IoT で買い忘れを防止して顧客を囲い込み
• 日用品の使用シーンに BUTTON を設置• 日用品が切れたら BUTTON を押す– スマホに通知が飛ぶ• スマホ上のアプリをクリックすると、 Amazon
から日用品が届く
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日用品メーカー:店頭での買い替えを防止できる消費者は:買い忘れを防止することができるAmazon :放っておいてもモノが売れる
Win-Win-Win
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ここに注目
• ハードはタダ– Win-Win-Win の枠組みの中で、 BUTTON を作るハー
ドウェアメーカーは忘れられた存在。。。– ユーザー ( 日用品の消費者 ) はハードの費用を負担しな
い– おそらく、ハードの費用は日用品メーカーの宣伝広告
費から出てくる
• IoT によって、ハードウェアメーカーにとっての「顧客」が変化している
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事例3: 3D プリンタの予防保守
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IoT で保守サービスに付加価値• 対象は 1,000万円以上する高価な 3D プリンタ• 3D プリンタでの製造には 10時間かかることも• 3D プリンタは CNC 工作機械に比べ、アナログ
的な要素が多く、頻繁に調整・メンテが必要 → 壊れる前に直す「予防保守」のニーズが高い
• 3D プリンタの稼働データを全てクラウドに• 保守要員が現場に行く前にデータを確認できる• データ解析することで、故障を予測できる 故障が予測できれば、予防的な保守ができる
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ここに注目
• 3D プリンタの稼働データは、元々収集できるようになっていた
• 以前は、現場に行ってから PC でデータを取得していた
• データをクラウドに上げることで、予防保守という新しい付加価値を生み出せる
• 故障予測に必要なキーテクノロジーはビッグデータと機械学習
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IoT を構成する技術要素
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階層に分けて整理する
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Gateway
ConnectivityProtocol
PlatformDatahub
ApplicationService
BigdataAnalytics
Device/FAN
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事例に当てはめてみる
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Gateway
ConnectivityProtocol
PlatformDatahub
ApplicationService
BigdataAnalytics
Device/FAN
WLAN
流量計 /USB?
SAPHANA
Beverage Analytics
3G/LTE
BUTTON/WLAN
(AWS?)
Dash Replenishment Service (DRS)
3G
3D プリンタ / シリア
ル
TreasureData
予防保守
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事例に当てはめてみる
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Gateway
ConnectivityProtocol
PlatformDatahub
ApplicationService
BigdataAnalytics
Device/FAN
WLAN
流量計 /USB?
SAPHANA
Beverage Analytics
3G/LTE
BUTTON/WLAN
(AWS?)
Dash Replenishment Service (DRS)
3G
3D プリンタ / シリア
ル
TreasureData
予防保守
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デバイスとどう繋ぐ?
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有線 or 無線
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有線 or 無線イマ コレカラ
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2.4G or Sub-G
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2.4G or Sub-Gイマ コレカラ
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HopStar or Mesh
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HopStar or Mesh
イマ コレカラ
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Star
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親機
子機 子機
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Hop
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親機
中継機 子機
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Mesh
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親機
中継機 子機
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無線プロトコルの位置づけ
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2.4G
Sub-G
Star Hop
Z-wave
Zigbee
Bluetooth
SmartMesh(DustNetworks)
Wi-SUN
SmartHop(OKI)
Mesh
Bluetooth(v4.3?)
Wi-SUN(HAN Prof)
Thread
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機器管理プロトコルの位置づけ
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AllJoynApple Homekit WeaveEchonetLite
WiFi Bluetooth ZigBee Thread Z-wave Wi-
SUNEthernet PLC
802.11a/ac
802.11b/g/n
802.15.1
802.15.4 ITU-T G.9959
802.15.4g/e
5GHz 2.4GHz Sub-G Sub-G 有線
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で?どれを選べばええねん
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ケースバイ
ケース
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懇親会で聞いてください
お金の話もあるので