IoTあるじゃん北海道支部勉強会#1

2015 Koyo Takenoshita
IoTってなんだっけ？
2015/04/08
竹之下航洋
@koyo_take
1
IoTあるじゃん北海道支部勉強会 #1

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
2

自己紹介
3

略歴
4
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？)

IoTの事例
5

2015 Koyo Takenoshita 6
事例１：ビアバー
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sirviendo_cerveza.jpg

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
7

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
8
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

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
9

2015 Koyo Takenoshita 10
事例２：Amazon dash button

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
11
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

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
12

事例３：3Dプリンタの予防保守
13

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
14

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
15

IoTを構成する技術要素
16

階層に分けて整理する
17
Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN

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

@t製品に当てはめてみる(ステマ)
19
Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
19
/RS232C
/RS485
modbus
/Bluetooth
4.0 LE
Smartmeter
/Wi-SUN
/DUST
SmartMesh
/EnOcean

よく話題になるところ？
20
Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
HTTP
RESTful
MQTT AMQP
Azure
EventHub
HTTP?
(libcurl)
Facebook
Parse
Websocket
Pusher

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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最近気になっているところ
22
Gateway
Connectivity
Protocol
Platform
Datahub
Application
Service
Bigdata
Analytics
Device/FAN
Google
Prediction API
Microsoft
Azure ML
Amazon
Machine
Learning

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

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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