日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部 パートナー技術統括本部 クラウドプラクティス技術本部 クラウドソリューションアーキテクト 内藤 稔 「柏の葉IoTビジネス共創ラボ」設立発表会 ＆ 第1回勉強会

1. マイクロソフトの IoT / AI 戦略

2. ミッション 世界観 Mobile-First Cloud-First
Microsoft Corporation 日本マイクロソフト
会社名：Microsoft Corporation
所在地：Redmond, Washington State, USA
設立：1975年
CEO：Satya Nadella
従業員：113,731名（2016年6月現在）
売上高：936億米ドル
平均年齢：38.7歳（2015年7月現在）
拠点：全世界119ヵ国
会社名：日本マイクロソフト株式会社
所在地：東京都港区港南2-16-3 品川グランドセントラルタワー
設立：1986年2月
代表者：代表取締役 社長 平野 拓也
従業員数：2,096名（2016年7月1日現在）
平均年齢：40.5歳（2015年7月1日現在）
拠点：本社、地方支店6か所
ビジネス概況
27%
21%
17%
6%
5%
24%
25%
74%
1%
顧客別収益 製品別収益
研究開発
77.8
86.8 93.6
10.4 11.4 12.0
13% 13% 13%
0%
5%
10%
15%
20%
0
20
40
60
80
100
FY13 FY14 FY15
Revenue R&D Percent of Revenue
最重点ビジネス領域：お客様のデジタルトランスフォーメーションの推進
”革新的で、親しみやすく、安心して、喜んで使っていた
だけるクラウド・デバイスを提供する会社”
創造
構築
改革
ミッション(日本マイクロソフト)
2017年度における重点分野
Commercial
Devices &
Consumer
Corporate
& Other
Office
Server
Windows
OS
Consulting
& Support
Advertising
Other
①お客様のデジタルトランスフォーメーションの推進
②クラウド利用率の増加
Microsoft Azure
Office 365 /Dynamics
③ データカルチャーの醸成と
データプラットフォーム
（SQL Server）の拡大
④ 法人分野での
Windows 10 普及
⑤最新デバイスによる
新たなエクスペリエンスの実現
⑥ クラウド時代のパートナーシップ
2

5. IoT total potential economic impact
$3.9-$11 T
p.a. by 20251
$2.4 T
1) The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype, McKinsey 2015
2) Ag Tech Global Market Assessment, Moore & Warner Ag Group, LLC 2017
街 & 車両1
– 公衆衛生、輸送および自動運転
$1.0T
人 & ホーム
– 家事のオートメーション、
セキュリティ、ヘルスケア
$3.7T
工場
– オペレーションと設備の最適化
$830B
農業2
– 農業 IoT Tech が生み出す付加価値
IoTに端を発するDataに関わるビジネス規模

6. 出典: IDC 国内IoT 市場産業分野別／ユースケース別予測2017 年～2021 年
IDC 2017年 国内IoT市場 ユーザー利用動向分析
IDC 国内IoT市場 テクノロジー別予測、2017年～2021年
国内IoT市場 支出額
国内IoT市場- 流通／サービスセク
ターにおけるユースケース別 支出額
割合 (2016年)
2021年には、IoTの投資額は11兆円 (2016年の2.2 倍, CAGR 17%) に
産業セクター別IoT利用率

8. 導入製品とサービス
コマツ (株式会社小松製作所)
プロジェクトの背景とねらい
ソリューション
メリット
コマツ
執行役員
スマートコンストラクション推進本部
本部長
四家 千佳史 氏
「ICT 建機のようなハード視点では、建設現場の生産性や安全性
の向上には限界があります。スマートコンストラクションは人、
現場、建機を有機的に結合し、三位一体での現場変革を目指す取
り組みです」
未来の建設現場を創造するために「スマートコンストラクション」を提供、
その IoT 基盤として Microsoft Azure を採用
オープン ソース

9. 導入についてのお問い合わせ
本ケース スタディは、インターネット上でも参照できます。http://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/
本ケース スタディに記載された情報は制作当時 (2017 年 12 月) のものであり、閲覧される時点では、変更されている可能性があることをご了承ください。
本ケース スタディは情報提供のみを目的としています。Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。
製品に関するお問い合わせは次のインフォメーションをご利用ください。
■インターネット ホームページ http://www.Microsoft.com/ja-jp/
■マイクロソフト カスタマー インフォメーションセンター 0120-41-6755 (9:00 ～ 17:30 土日祝日、弊社指定休業日を除く) ※電話番号のおかけ間違いにご注意ください。
＊ Microsoft、Azure、および Windows は、米国 Microsoft Corporation の、米国およびその他の国における登録商標または商標です。
＊その他記載されている、会社名、製品名、ロゴ等は、各社の登録商標または商標です。
＊製品の仕様は、予告なく変更することがあります。予めご了承ください。
建設現場で発生するさまざまなデータを DataStax Enterprise (Apache Cassandra) や Azure BLOB Storage、Azure SQL Database、Azure HDInsight (Apache Spark) で
蓄積し、各種アプリケーションから利用できるようにしています。
「スマートコンストラクション クラウド サービス」のシステム構成図
データベース サーバー
施工実績データ
センサー データ
受信サーバー
Traffic
Manager
Load
Balancer
Stream Analytics
Blob Storage
SQL DB
Web アプリ
Azure VM
(Windows
/Ubuntu)
HDInsight
Azure
Linux VM
(Ubuntu)
IoT Hub

10. 10
◼ 100カ所以上のデータセンター
◼ AWS の 2 倍、Google 6 倍のスケール
◼ 米国 国防総省 (US DoD) も採用
(2018年 3月 27日 現在)
https://azure.microsoft.com/en-us/global-
infrastructure/regions/

11. マイクロソフトより多くファイバー網を引いているのは
米国政府のネットワークのみ

12. AI、IoT や Mixed Reality を活用した
デジタルトランスフォーメーション

13. AI、IoT、Mixed Reality による生産性向上

14. 課題
• 最新の製造装置を調
達するのではなく、
PDCA を繰り返しな
がら現行の生産ライ
ンで生産能力を最大
化することが求めら
れていた
ソリューション
• Azure IoTを活用して生産
ラインの稼働状況をモニ
タリングするサービス
「IoT GO」を導入
• 装置の稼働を感知する
エッジデバイスで廉価か
つ早期に、旧式装置を含
む工場の IoT 化を実現
効果
• サービスインからわず
か 1 か月、一部の生産
ラインに制限した利用
ながら、生産ラインの
生産能力が 11% 向上
• リアルタイムの稼働状
況の可視化により、従
業員の意識が向上
久野金属工業
クラウドを活用した工場の IoT 化で、
生産能力を 11% 向上

15. Challenge Solution Benefits
• 時間帯別の来場
者の把握
• 顧客層の把握に
よる適切なプロ
モーション戦略
の確立
• 「Cognitive
Services」と連
携した「アロバ
ビューコーロ」
を使用し、来場
者のカウントお
よび属性情報を
取得
• 人力による集計作業の
コスト圧縮
• プロモーション実施時の
効果測定が実現
• Emotion APIによる感情
値の取得によって顧客満
足度の計測を実現
AI を使った効果測定

16. 1616
NEW
ビデオインデクサー
NEW
ラボ
NEW NEW NEW
カスタム カスタム カスタムカスタム カスタム

17. 17
Cognitive Services：FACE API
"faceId": "48cdf8c8-841c-4d33-b875-1710a3fc6542",
"faceRectangle": {
“width”: 228,“height”: 228, "left": 460,"top": 125
},
"faceAttributes": {
"age": 23.5,"gender": "female",
"headPose": {"roll": -16.5,"yaw": 22.1,"pitch": 0},
"smile": 0.998,
"facialHair": {"moustache": 0,"beard": 0,"sideburns": 0},
"glasses": "ReadingGlasses"
}
Detection Result
Grouping
Identity

18. 18
Cognitive Services：Computer Vision / Emotion API
• 画像分析
– オブジェクト、カラー、画像/絵、アウト
ライン化
– 顔: 年齢/性別/表示位置
• 画像から文字データの読み取り
(OCR: Optical Character Recognition)
Computer Vision API
A GOAL WITHOUT
A PLAN IS
JUST A WISH
Analyze image
Emotion
Category People; 1 face found
Adult False
Black & White? No
Dominant
colors
Accent color
• 感情認識
– 喜び、驚き、悲しみ、怒り、恐れ、嫌
悪、軽蔑、中立
Emotion API
OCR

19. 19
Cognitive Services：Custom Vision API
独自の画像認識サービスを構築することが可能です。独自の画像と独自のタグ付けを行い、学習をさ
せて、自動認識を行えるようにできます。

20. 20
Cognitive Services：
Custom Vision API Object Detection

21. © 2017 Ebiya Ltd. All rights reserved.
Challenge
• 在庫適正化困難ゆえの
高廃棄コスト
• 利益を圧迫する人件費
• 提供までの時間が長い
ことによる低い回転率
Solution
• 男女比率＆入店率&幸
せ度など属性情報含む
来客データ数値化、
機械学習で需要予測
• 需要予測的中率 90%
超、Power BI で視覚化
Benefits
• 定量的判断に基づく対処
• 4 年間で売上 5 倍・利益率
12 倍・平均給与 20% Up
• 人員配置適正化実現、配膳
スピード改善、回転率向上
来店予測 AI がサービス業における属人的感覚を数値化
データドリブン オペレーションによる個客おもてなしを実現
伊勢の老舗店「ゑびや」のAI活用事例

22. 入店人数のカウント
通行人数のカウント
性別年齢のカウント
入店人数のカウント
1.顧客属性を適切に把握する
2.通行客属性と入店属性の
乖離を見る
3.入店率から店頭ディスプレイ
の効果検証を行う
(ゑびや様講演より抜粋)
ECのような店頭ファネル分析

23. (ゑびや様講演より抜粋)
1.時間単位で来客数と売上を
予測
2.各メディアのアクセス数、
観光予報データと通行者
数・売上などの相関を見る
3.スタッフのインタビューに
よりデモグラ属性まで把握
ダッシュボードによる可視化と予測分析

24. 入店率15.78% 購買率26.9%
女性比率 56.8%
(2017/9/1~9/30)
入店率9.63% 購買率22.6%
女性比率 53.6%
(2017/10/1~11/22)
A
画像解析AIや購入実績を元にA/Bテストを実施
(ゑびや様講演より抜粋)
B
効果測定結果
「A」「B」を比較すると「A」のほうが
入店率も購買率も客単価も高かった
A
B

25. 倉敷市
街が日々生みだす膨大なデータを
IoT ビジネスプラットフォームで可視化
Challenge
• 地域の社会活動の効率
化と製造業に次ぐ第二
の基盤産業の構築を目
指して「データ・ドリ
ブン・シティ」を掲げ
た取り組み
Solution
• 映像を解析すること
で人の動線と属性を
データ化し、Azure
上に蓄積した同デー
タをもって人流を可
視化するサービスを
導入
Benefits
• 「地域に活きるデータ」を倉
敷市自ら収集し、蓄積するた
めのプラットフォームを獲得
し教育支援と産業支援を加速
• 先進 IT も容易に実装可能な
環境を手に入れることができ
た

28. ➔
Public Preview
Released
5分でできる簡単IoT : Microsoft IoT Central
IoT ソリューションをもっと簡単
に！
フルマネージドであるSaaS 形態
での提供により、クラウドに不慣
れな顧客やパートナーでも、強力
なIoT シナリオが実現可能に。
簡単な開発、素早いスタート
全ての人のデジタルトランス
フォーメーションを加速。
カスタマイズやフルコントロール
が必要な場合は、既にあるIoT
Suite を活用。
https://www.microsoft.com/en-
us/iot-central/
de:code 2018 (DA02)で詳細に
解説しています！
資料や動画はこちらから「DA02」を選択
de:code 2018 アーカイブリスト
https://www.microsoft.com/ja-
jp/events/decode/2018/online/archive.aspx

29. Gateway
D
D
D
D
デバイス／センサ
クラウドで処理していたタスクがエッジでも実行可能に

30. フィールドネットワーク
Device
I/F
D2C
C2D
I/F
To Cloud
Functions
Machine
Learning
Stream
Analytics
Custom
Module
クラウド側からリモートで、デバイスの管理や状態監視や操作
ソフト・サービスの稼働状況・バージョン管理をリモート制御
状態監視

31. Edge
Computing
Power
Vibration
Fluid
Pressure
Temperature
2.5MB / sec
150MB / min
9GB / hour
216 GB / Day
80KB / sec
4.8MB / min
288MB / hour
6.912GB / Day
Extracted Data
Data Analysis

32. 優れたフィールド サービスを提供
「このソリューションのおかげで、製造プロセスを変革できました。お客様の現場から
営業のやり取りまで、あらゆる段階で工具、機械、プロセスを連携させることで、
かつてないレベルのフィールド サービスを提供できるようになりました。」
Klas Forsström 氏
Sandvik Coromant、社長
目的
Sandvik Coromant は、
切削工具の製造と金属切削
業界向けのサービスを展開。
1 つ上のサービスを提供する
ことを目指している。
戦術
マイクロソフトの
テクノロジを活用し、
温度、負荷、振動などの
データを機械加工プロセス
からリアルタイムで収集し、
そのデータをクラウドに
接続するソリューションを
開発する。
結果
• 顧客にフィードバックを瞬時に
提供して効率を向上
• 数百万ドルのコスト削減を実現

35. Spark
SQL Server
仮想マシン
GPU
コンテナー サービス
ノートブック
IDE
Azure Machine Learning
Workbench
SQL Server
Machine Learning Server
オンプレミス
Azure Machine Learning
エッジ
コンピューティング
Azure IoT Edge
実験およびモデル管理
Azure Machine Learning
サービス
トレーニングと
デプロイのオプション
Azure

36. © Microsoft Corporation
Microsoftのセキュリティ テク
ノロジーが組み込まれたシリコ
ン パートナーによるAzure
Sphere対応MCU
10年間の耐用年数にわたって
Microsoftがセキュリティ保護を行う
Azure Sphere OS
Azure Sphere Security Serviceが
すべてのAzure Sphereデバイスを保護、デ
バイス間とデバイス・クラウド間の通信の
信頼を仲介、新しい脅威を検知、デバイス
のセキュリティを更新。
Azure Sphere
- MCU 搭載デバイスを安全に利活用する三位一体のソリューション -

37. © Microsoft Corporation
Microsoft
Pluton
セキュリティ
サブシステム
ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール
ファイアウォール ファイアウォール ファイアウォール
多重化I/O
SPII2CUARTI2STDMPWMGPIO ADC
ARM
Cortex-A
低パワーに
最適化
FLASH
≥ 4MB
SRAM
≥ 4MB
ネットワーク接
続
第一弾のチップは
Wi-Fiを内蔵
ARM
Cortex-M
リアルタイム処理
用
Azure Sphere MCU
- セキュリティ保護されたエッジデバイスのベースを提供 -
• 組み込み済みのネットワーキングによる接続
• Pluton Security Subsystemを含む組み込み
済みMicrosoftシリコン セキュリティ
テクノロジーによるセキュリティ保護
• クロスオーバーCortex-Aの処理
能力を初めてMCUで実現

39. PoC
39
規模の拡大
範囲の拡大
低コスト
簡単
安全
将来にわたって付き合えるかどうかを基準に技術を採用すべき

40. 40
Microsoft Azure
デバイス接続
サービス
データ
実時間分析
サービス
ML
ストレージ
ダッシュボード
サービス連携
データ・サービスを
第三者へ売る
PC・タブレット・スマホ
・小さく簡単に始められる
・大規模展開、本番での運用管理に向けた機能が充実
・AI など多彩なサービス連携による高度なサービスの実現が容易に

41. 本日のまとめ
 すでに始まっている
IoT デジタルトランスフォーメーション
 簡単 IoT から AI や Machine Learning を
組み込んだインテリジェントな
エッジソリューションまで
 将来のために今から始めましょう！ 41

42. YouMicrosoft
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