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2015 Koyo Takenoshita
IoTってなんだっけ?
2015/04/08
竹之下 航洋
@koyo_take
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IoTあるじゃん北海道支部勉強会 #1
2015 Koyo Takenoshita
本日の内容
? 自己紹介
? IoTの事例
? IoTを構成する技術要素
? IoTの課題
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2015 Koyo Takenoshita
自己紹介
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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
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
?○ワンゴでWebアプリ開発
(PHP/mojavi、アジャイル/スクラム)
1997~: 高専
?メカトロニクス
?ロボコン
?マイコン
2009~: 現職
?Armadilloの開発
(Linux kernel)
?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)
ハードからOS、Webまで
(フルスタック?)
2015 Koyo Takenoshita
IoTの事例
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事例1:ビアバー
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sirviendo_cerveza.jpg
2015 Koyo Takenoshita
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
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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
2015 Koyo Takenoshita
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
2015 Koyo Takenoshita
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
2015 Koyo Takenoshita
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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2015 Koyo Takenoshita
事例3:3Dプリンタの予防保守
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2015 Koyo Takenoshita
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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2015 Koyo Takenoshita
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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2015 Koyo Takenoshita
階層に分けて整理する
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Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
2015 Koyo Takenoshita
事例に当てはめてみる
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Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
WLAN
流量計
/USB?
SAP
HANA
Beverage
Analytics
3G/LTE
BUTTON
/WLAN
(AWS?)
Dash
Replenishment
Service (DRS)
3G
3Dプリンタ
/シリアル
Treasure
Data
予防保守
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@t製品に当てはめてみる(ステマ)
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Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
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/RS232C
/RS485
modbus
/Bluetooth
4.0 LE
Smartmeter
/Wi-SUN
/DUST
SmartMesh
/EnOcean
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よく話題になるところ?
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Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
HTTP
RESTful
MQTT AMQP
Azure
EventHub
HTTP?
(libcurl)
Facebook
Parse
Websocket
Pusher
2015 Koyo Takenoshita
HTTP vs MQTT?
? 単純な比較はできない
– データのアップロードしかなかったとしても
? Connectivityとして3Gを使う場合、通信回線費
用を安く抑えるためには通信帯域と月間通信容
量を制限した契約となる
? MQTTでは通信量を1/6程度に抑えられることも
あるので、このようなケースでは有利
? HTTPの場合、サーバー側のスケールアウトにこ
れまでのWebでの経験が活かせる
? どちらが良いかはケースバイケース
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2015 Koyo Takenoshita
最近気になっているところ
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Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
Google
Prediction API
Microsoft
Azure ML
Amazon
Machine
Learning
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IoTの課題
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本当に価値を生み出せるのか?
? 価値を生み出すまでが遠い
– IoTの進化のステップとして、見える化→(遠隔)制御→
予測→最適化という段階を踏む
– 最適化までいかないと大きな価値にならない
? やってみないと分からない
– どんなデータを取って、どんな分析をすれば、何が分か
るか?試行錯誤が必要
? 全体像が分かる人がいない
– 組み込み/業務系/Web系が協調する必要があるが、全て
を分かっている人はいない
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→IoTへの取り組みに躊躇してしまう
2015 Koyo Takenoshita
解決案?
? スモールスタート?クイックスタート
– 小さく初めて試行錯誤をする
– 失敗したら方針転換 or さっさと撤退
? 他社?異業種との連携
– 広範な技術要素を1社だけでまかなうのは不可能
– 競合と思っている相手でも、相互補完できるところがあ
るかもしれない
? それほどIoTの潜在市場は広い
? コミュニティ等を通じての交流?情報交換
– IoTあるじゃんのような ?
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募集
? IoTのここが知りたい
– 個人的には機械学習やセキュリティについて知りたいで
す
? IoTのここなら話せるよ
– ○○業界の動向、××を動かしてみた、こんなの作って
みました etc.
? IoTでこんなの作りたい!
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Editor's Notes

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  • #13: 中間財メーカーの場合、今まで付き合ってきたのは相手方の購買部門 でも、この例ではお金を出すのはマーケティング部門 ハードウェアメーカーにとって、IoTは「できたらいいね」の世界ではなく、「やらなきゃ死ぬ」レベル