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SKYDISCのIoTを支える
テクノロジー
株式会社スカイディスク CTO
大谷祐司
2017/9/22@Developer Summit 2017 KYUSHU
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自己紹介
・株式会社スカイディスク CTO
・山口県下関出身
・今年から福岡に移住してIoTやってます
・長年Webエンジニア
・2児の父親です
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スカイディスクの
IoTサービス
IoTサービス
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Skydiscのミッション
IoTサービスが産まれやすい環境を創り、
生活を豊かにする。
データ化されていない事象のデータ化
集まったデータを分析してサービス化
4
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【サービス紹介】事業領域
5
分析(AI)
可視化
通信
センシング
IoTの全領域をカバー
IoTに必要なセンシング、通信、可視化、分析(AI)の全機能を、業種ごとにカスタマイ
ズしパッケージとして提供。
I
o
T
機能
業種別パッケージ
物流
農業
環境
保全
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付替可能な脱着式センサデバイス
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01 赤外線(温度)
02 三軸加速度
03 人感
04 温湿度
05 照度
06 気圧
07 CO2
08 音
09 GPS
10 PM2.5
人感
CO2
PM2.5
bodycore
3G / LTE 01
BLE 02
LoRa 03
LoRa
7
着脱式のセンサデバイス。
センサと通信モジュールを差し替えることが可能。
10種類のセンサから3種類を選択可能
3種類の通信方式から選択
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設備保全のためのIoT×AIサービス提供事例
8
■事例概要
クライアント :電力会社様
適用領域 :機械設備
利用パッケージ :保全パッケージ
利用センサー :振動、音
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【事例②】農作物の育成
9
■事例概要
クライアント :KDDI株式会社様
適用領域 :マンゴーハウス
利用パッケージ :環境パッケージ
利用センサー :温湿度、照度、CO2
IoTを活用したマンゴー栽培の実証実験
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IoTエンジニアは
どんなことをやっているか
IoTエンジニア
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IoTダッシュボード
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データ分析基盤
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エッジヘビーでのAIサービス
新しく取り組んでいる分野
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こんなこともやります
作業服を着て工場でIoTの実験をやったり
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こんなこともやります
実験のレポートを作成したり
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ハードウェアの
開発について
ハードウェア開発
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なぜハードウェアを作っているのか
・IoTにとって「センサー」「通信」がとても重要。
→ノウハウをきちんと蓄積したい
・自分たちで作ることでPDCAを早く回せる。
・IoTサービスをワンストップで提供できる。
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これまでに手がけてきたハードウェア
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ハードウェア開発は簡単になった?
ハードウェア開発
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誰でもメーカーになれる時代は来たのか?
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ぶっちゃけすごくたいへん。
ハードウェア開発
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IoTのハード開発は簡単?とんでもない。
ハードウェア開発
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農業→水や農薬の散布。
ハードウェア開発
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設備保全→激しい振動や高温
ハードウェア開発
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物流→振動、冷凍など。。
ハードウェア開発
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IoTの困難は想像を超えたところにありました。
ハードウェア開発
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クラウドサービスの
開発について
クラウドサービス開発
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28
Web
NW
センサーデバイス
ゲートウェイ DB
IoTサービスのプラットフォーム
分析サーバ
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ダッシュボードの機能
・グラフによるデータの可視化
・マップによる位置情報の表示
・閾値によるアラート
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開発言語
バッチ・API分析や機械学習 Webサービス
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データベース
メインのストレージ
センサデータの蓄積 データのキャッシュ
超高速ストレージ
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なぜ自分たちでプラットフォームを作る?
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なぜ自分たちでプラットフォームを作る?
・複数顧客の一元管理
・ベンダー個別の対応が必要なケース
・個別対応が割と多い
・様々な通信方式やデータ方式に対応
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通信方式の選び方
IoTのネットワーク
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IoTのネットワーク
・ネットワークはIoTの超重要ポイント。
・特徴を把握してベストなものを選択。
・LPWAなど、技術革新が早い分野。
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LoRaへの取り組みについて
IoTのネットワーク
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スカイディスクではLoRaに注力しています。
・LoRa Allianceに加入
・様々な実証実験
・実案件での導入
IoTのネットワーク
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LPWALow Power, Wide Area
低消費電力、低ビットレート、広域カバレッジ
IoTのネットワーク
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都内でのLoRa通信試験(西松建設様)
日経コンピューター2月号付
LoRaの通信飛距離を都内で測定。高層ビルなどに囲まれた虎ノ門周辺からでも、約2kmの距離を実現。
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IoTデータ分析環境
データ分析
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Model Library
DBAPI
高火力(専用)サーバ
データ分析環境
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AIデータ分析環境の活用
・GPU環境を複数のユーザで利用
・ソースコードと学習済みモデルはGitで管理
・センサデータはMySQLに保存して扱う
・モデルライブラリを分野毎に応用する
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AIデータ分析基盤の特徴
・オープンソースを活用
・IoTデータの分野ごとに分析手法を再利用できる
・可用性に優れており、オンプレミスへの移植が容易
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使っている技術について
CUDA
・GPUを活用した並列コンピューティング
・機械学習の処理高速化に利用
・CPUに比べて数倍〜数十倍の高速化を実現できる
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使っている技術について
Tensor Flow
・Googleが公開した機械学習のライブラリ
・リソースに応じてスケールできる
・GPUを活用して高速動作する
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使っている技術について
H2O.ai
・オープンソースのAIライブラリ
・プログラミング無しのGUIで実行できる
・非エンジニアも含めて活用している
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さいごに
「IoTが当たり前の豊かな社会」を実現するため、
スカイディスクはこれからも挑戦し続けます。
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エンジニアを募集しています。
最新技術に積極的に挑戦できます!
興味あるかたは気軽にお声がけください。
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ご静聴ありがとうございました。