Developer Summit Kyushu 2017 発表資料です。 IoTサービスを提供するSKYDISCのエンジニアが取り組んでいる領域、活用しているテクノロジーを説明しています。

1. 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

2. 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

3. スカイディスクの
IoTサービス
IoTサービス

4. 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

5. 【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

6. 付替可能な脱着式センサデバイス

7. 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
body
core
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

8. 設備保全のためのIoT×AIサービス提供事例
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■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

9. 【事例②】農作物の育成
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■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

10. 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

11. IoTダッシュボード

12. データ分析基盤

13. 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

14. 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

15. こんなこともやります
実験のレポートを作成したり

16. ハードウェアの
開発について
ハードウェア開発

17. 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。

18. これまでに手がけてきたハードウェア

19. ハードウェア開発は簡単になった？
ハードウェア開発

20. 誰でもメーカーになれる時代は来たのか？

21. ぶっちゃけすごくたいへん。
ハードウェア開発

22. IoTのハード開発は簡単？とんでもない。
ハードウェア開発

23. 農業→水や農薬の散布。
ハードウェア開発

24. 設備保全→激しい振動や高温
ハードウェア開発

25. 物流→振動、冷凍など。。
ハードウェア開発

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 開発言語
バッチ・API分析や機械学習 Webサービス

31. 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

32. なぜ自分たちでプラットフォームを作る？

33. 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

34. 通信方式の選び方
IoTのネットワーク

35. 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。

36. LoRaへの取り組みについて
IoTのネットワーク

37. 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

38. LPWA
Low 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

39. 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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40. IoTデータ分析環境
データ分析

41. Model Library
DBAPI
高火力(専用)サーバ
データ分析環境

42. 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

43. 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

44. 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

45. 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

46. 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

47. 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。

48. 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。

49. ご静聴ありがとうございました。