株式会社スリーシェイク、ジーアイクラウド株式会社、株式会社ブレインパッドは協業し、企業の生成AI・データ利活用を支援するプロフェッショナルサービスを開始することを発表した。
このサービスは、複数のクラウドサービスやオンプレミス環境に分散して存在する企業内データを、スリーシェイクが提供するクラウド型データ連携ツール「Reckoner」により集約・連携し、ジーアイクラウドの「データ分析基盤クイックスタート」と組み合わせて最適な分析環境を構築するものだ。
さらに、ブレインパッドのBI導入支援およびデータアセスメントサービスと連携することで、導入前の可視化・評価から、分析環境の構築・活用までを一貫して支援する。
まずは、物流新法対応にてデータを活用した業務最適化が急務であるサプライチェーン業界と、顧客体験のパーソナライズ対応及びチャネル多角化によるデータ統合の複雑化が顕在化しているデジタルマーケティング業界を対象に提供を開始するとのことだ。
株式会社ブレインパッドは、自律型AIエージェントサービスを順次発表するとし、その第一弾として、「BrainPad アノテーションエージェント」を、2024年12月12日に発表した。
ブレインパッドは、状況や条件を考慮して自律的に複雑なタスクの遂行を可能にするエージェント型（自律型）の生成AIサービスを自社開発し、各業務領域に特化したAIエージェントを順次発表していくとしている。
第一弾の、「BrainPad アノテーションエージェント」は、データに対してタグ付けを行うアノテーションという業務領域に特化した自律型AIエージェントサービスだ。
画像・音・テキストなど、異なる種類の情報を扱うことができるマルチモーダルAIにより、画像とテキストが示す文脈を総合的に解釈する。
また、アノテーションの意図や目的を理解し、最適なタグを自動で提案するといったことや、業界や企業特有の業務知識を活用した意味のあるタグ付けの支援に加え、商品の属性付与に留まらない対応の優先順位づけ（トリアージ）や、細かなニュアンスを反映した異常検知などのユースケースにも対応する。
タグの妥当性は、少ない工数で確認することが可能なほか、タグ付けの一貫性を自動でチェックすることが可能だ。
これにより、業界知識を有する担当者が手作業で行っていたアノテーション作業や、担当者が暗黙的に実施していた業務の優先順位づけを、AIが代行できるようになり、業界や企業特有の知識や文脈を理解した「専門的アノテーション」が可能になるという。
なお、「BrainPad アノテーションエージェント」は、2025年2月より試験提供を開始するとのことだ。
株式会社静岡銀行、Snowflake合同会社、株式会社ブレインパッドの3社は、静岡銀行の営業活動の高度化・効率化へ向け、「生成AIチャットボット」の開発を2024年10月から開始した。
「生成AIチャットボット」は、過去の営業活動情報を学習し、最適な商品やサービスを提案するものだ。
今回の連携で3社は、クラウド型のデータウェアハウスサービス「Snowflake」の生成AI環境の構築に着手し、回答精度の向上に向けたプロンプト開発を進め、実運用を見据えたシステム開発や行員への展開、周辺業務への拡張を検討する。
また、この取り組みは顧客データを含むため、閉域環境内で生成AIを構築できるよう、Snowflakeの生成AIサービス「Snowflake Cortex」を採用するとのことだ。
なお、静岡銀行は2023年1月から、「Snowflake」の機能を活用したデータ分析・活用プラットフォーム「S-hare（エスハレ）」を導入しており、今回の「生成AIチャットボット」の開発を通じて、データの保存、抽出、生成AI活用までを一貫して同一サービスで可能とすることを目指すとしている。
今後は、静岡銀行の新営業支援システム「S-CRM（スクラム）」に蓄積されている営業活動や顧客情報を基に、静岡銀行、ブレインパッド、りそな銀行による「データ利活用の高度化」に向けた業務委託基本契約書に基づき構築した「機械学習モデル」と、Snowflakeの生成AIサービス「Snowflake Cortex」と連携する計画だ。
キリンビール株式会社は、株式会社ブレインパッドとともに、キリンビールのSCM（Supply Chain Management）業務プロセスにICTを活用する「MJ（未来の需給をつくる）プロジェクト」を、2022年10月より始動させている。
両社は、このプロジェクトの第1弾として、2022年12月に共同開発した「資材需給管理アプリ」を運用していたが、本日、第2弾として、2023年7月より「製造計画作成アプリ」の運用を開始することを発表した。
通常、製造計画作成業務は、直近1～2週間先や数ヶ月先の製造計画を作成した上で、最終的には足元の出荷動向を踏まえた日々の製造数の調整・確定を行っているが、今回の「製造計画作成アプリ」は、その中の直近1～2週間先の製造数量を算出するアプリだ。
従来のシステムでは、担当者が、直近の出荷実績と今後の需要予測、在庫数量などのデータを確認し、各自でエクセルなどを使い、手作業で製造数量を算出していた。
算出時は、工場での製造要件や倉庫保管能力などのさまざまな制約条件を加味する必要があるため、複雑かつ負荷が高く、業務経験のある担当者しか対応できない業務となっていた。
「製造計画作成アプリ」では、この複雑な製造数量算出工程を自動化するとともに、人間の目による最終チェックを効率的に行うためのアラート機能を実装することで、業務における属人性の解消と、業務効率化を目指す。
キリンビールは、「製造計画作成アプリ」の導入による効果について、製造数量作成業務の標準化を実現するとともに、約70%の業務時間を削減し、年間1,000時間以上の時間創出を見込んでいるとしている。
また、今後は「製造計画作成アプリ」の開発で得た知見を活かし、数ヶ月先～日々の調整に至る製造計画作成業務の全行程に対象を広げていく計画だ。
伊藤忠商事株式会社と株式会社ブレインパッドは、ChatGPTなどの生成AIを用いて企業の業務変革や新規ビジネス開発支援を行う「生成AI研究ラボ」を共同設立することに合意した。
新たに設立される「生成AI研究ラボ」を通じて、伊藤忠商事の全社員が生成AIを自由に活用できる環境を整備し、日常業務の生産性向上の検証を開始する。
具体的には、情報漏洩を防ぐためのIT環境の整備や、正しいデータセットで学習されたAIモデルの利用環境、現場社員が生成AIを活用しやすいインターフェースや社内サポート体制を構築し、生成AIの実用化を目指す。
また、将来的には、新規事業開発や伊藤忠グループの事業における生成AIの活用も検討し、生活消費分野における顧客属性に合わせた最適な商品やサービスのレコメンデーション機能の提供、サービス内容の自動照会などの施策を検討していくとしている。
2019年9月17日〜18日IoT World Conferenceが都内にて開催された。
今回はその中のデータサイエンティスト協会 代表理事/ブレインパッド 代表取締役社長 草野 隆史氏による「データサイエンティストの視点から見たIoT×AIの可能性と課題」と題した講演について紹介したい。
まず草野氏はデータサイエンティスト協会を設立した理由について述べた。
アメリカで2010年頃ビッグデータとデータサイエンティストという言葉が使われだし、ビッグデータを使うのがデータサイエンティストだというニュアンスだったが、その言葉の意味や定義は曖昧であったという。
そもそもデータやITの位置付けがアメリカと日本では違う。
まず日本におけるITの役割とは、「業務効率」や「コスト削減」といった守りの用途で使われている。
一方アメリカではITを活用して「ビジネスモデルの変革」「サービスの開発・強化」「顧客行動・市場の分析」と、攻めの用途で使われている。
また、アメリカでは全ITエンジニアの7割以上が事業会社の中にいる。攻めのためにITを使うのであれば、ノウハウの流出リスク、コスト・時間の増加を避けるため、外注ではなく内政傾向になる。
しかし日本では半数以上の企業が情報システム部門長が役員ではなく、ITは外注して構築するものだという認識だという。守りのためのITであれば、類似の仕事を数多くこなしているベンダーに発注した方が失敗のリスクが少ない。
そのためITにかけられる費用というものが、攻めの投資であるアメリカとコストを削減するための投資である日本では明らかに違っており、日本のデータサイエンティストの収入はアメリカと比べて倍近く低い。
そのため日本では職業として人気が出ず、優秀でやる気のある人材が入ってこないのが現状だという。
ビッグデータの取り扱いについても日本は情報収拾で止まっており、次のステップに結びついておらず、他国との差がついてしまっている。
アメリカではビッグデータという言葉が使われ出す前から企業の中にはビジネスとIT両方わかる人材が一定数おり、そこに新しいビッグデータというリソースがやってきた。しかしこのリソースを活用するための知識、スキルが足らないので、そこを補える人材をデータサイエンティストと呼んだ、という流れだ。
対して日本は企業の中にビジネスとIT両方わかっている人材がいない状況の中、ビッグデータというブームが来てしまった。
結果として日本はビジネス、ITを理解し、そこからさらにビッグデータを活用して知見を出すという高いハードルに迅速に対応しなければならない状況になっている。
このような状況の中、企業の状況によってもデータサイエンティストの位置付けが違う中で、データサイエンティストという言葉が一人歩きしてしまうのは非常に危険な状態であり、定義づけをしなければならないという結論からデータサイエンティスト協会を発足したのだという。
データサイエンティストのミッションとしては、データサイエンス力、エンジニアリング力、ビジネス力を兼ね備えていることだと話す。
そもそもなんの問題を解けば良いのかを考え、実際に分析するためにはデータサイエンティストの視点が必要であり、大量のデータを解析するにはエンジニアリング力が必要だ。そして分析した結果を生かすためにはビジネスサイドの人間とコミュニケーションする力が必要なのだという。
次にインターネットがもたらした変化について語られた。
インターネットがなかった時代では、限られたデータしかなく、限られたアクションしか起こせなかった。
例えば小売業を例に挙げると、スーパーでの購買行動分析などはできず、分かるのは購買された結果だけだ。売れた商品はなんなのかといった限定的なデータを元に分析を行なっていた。誰が買ったかも分からず、分かったとしてもDMを送る程度のことしかできなかった。
それがインターネットが普及し、サイトで購買できるようになったことで、横断的に全ユーザーの構造データが取れるようになった。
このデータを分析し、次に繋げようとする会社と放置する会社とで大きく差が出てくると草野氏は語る。
初期の代表例がアマゾンである。データを分析し、サービスや効率化の改善を行い、レコメンデーションエンジンを開始した。これによりユーザーがついで買いをするようになった。この機能によって顧客は便利だと感じ、客単価も上がるので好循環が生まれる。
このように、一部の限られたデータではあるが、リアルタイムにユーザーの行動がデータの世界に写像されるようになった。良いサービスを提供し、多くの人が利用すれば多くのデータが集まり、そのデータを分析してさらに良いサービスを提供するという好循環を生み出すプラットフォーマーたちが現れた。
そしてインターネットがモバイル化することによって人間のリアルタイムなデータがデータの世界に写像されるようになり、さらにIoTの時代の到来により常時データを取れるようになる状況がやってくる。
人の行動やモノや環境といった、限りなくリアルに近いデータがデータの世界に写像されるということは、ネットの中だけで好循環を生み出していたプラットフォーマーたちだけでなく、あらゆるビジネスで適応可能である時代がやってくるのだという。
7Sistersと呼ばれる企業（Apple、Google、Microsoft、Amazon、Facebook、騰訊、アリババ）はITとビジネスが限りなくイコールに近く重なり合っているビジネスモデルであり、ネットで顧客、データ、資金を獲得し、リアルな世界でも力を持ち世界に進出してきた。
それがIoT時代の到来によりあらゆる産業が革新の対象になり、データ分析を通じた革新のためにAIやIoTの対応を加速させているのだという。
次ページは、「IoT×AIの使いどころを模索することの重要性」
ボッシュセキュリティシステムズ株式会社と株式会社ブレインパッドは、マーケティング領域での連携サービス（*1）第一弾として、セキュリティカメラから得られる画像データを活用した、CRMソリューション「おもてなしサポートシステム」を提供する。
「おもてなしサポートシステム」は、ボッシュセキュリティシステムズのセキュリティカメラに搭載された来店者の顔画像切り出し機能と、マイクロソフトのAIソリューション「Microsoft Azure Cognitive Services（*2）」を活用し、来店頻度、過去に立ち寄った売場、商品購入の有無などを個人情報に配慮した上で取得。そして、取得したデータから来店者の行動をスコア化し、接客をする際に役立つ情報とともに店頭スタッフや情報端末、セルフ決済端末などへ送信することで、接客の高度化を支援するという。
さらに、取得したデータを分析することで、「来店のみで購入に至らなかった顧客にはどのような特徴があるのか」「曜日・時間帯によってリピート顧客や来店顧客の属性に変化はあるのか」といった“最新の売場状況”を把握したり、分析結果を会員カード情報と連携することで、より詳細な行動の把握や、メール配信・アプリプッシュ通知、SNSなどを用いたマーケティング施策にも活かすことが可能だという。
同ソリューションの導入にあたっては、改正個人情報保護法に配慮し、顧客への告知方法やデータ管理・運用などに関するコンサルテーションおよび導入支援を行う予定。
今後、両社は店舗やショールームを運営する小売・流通企業を中心に、同ソリューションの提案を行い、デジタルマーケティングを包含したオムニチャネルマーケティング・プラットフォームの提供を推進していくとしている。
（*1）ボッシュセキュリティシステムズ、監視カメラのデータを活用したマーケティング・サービスの提供に向けブレインパッドと連携
（*2）Microsoft Azure Cognitive Services（マイクロソフトアジュールコグニティブサービス）とは、Microsoft Azure上で利用できる、画像認識・自然言語処理などを行うAI関連機能群の総称。
【関連リンク】
・ボッシュセキュリティシステムズ（Bosch Security Systems）
・ブレインパッド（BrainPad）
・マイクロソフト（Microsoft）
ボッシュセキュリティシステムズ株式会社は、ビッグデータ活用サービス／デジタルマーケティングサービスを提供する株式会社ブレインパッドと連携し、監視カメラから得られる画像データをマーケティング領域で活用する新たなマーケティング・サービスの開発に取り組むことを発表した。
今回開発に取り組む新サービスは、監視カメラから取得される画像データや企業内に蓄積された各種データ（購買履歴やウェブ行動データ）、スマートフォンアプリから得られる位置情報などをクラウド上に統合・蓄積し、解析・予測最適化、業務改善・ユーザーアクションまでを一連で行う、オムニチャネル（*1）でのマーケティング・プラットフォームを提供するもの。
同サービスの活用により、小売・流通業などにおいて、実店舗とオンライン店舗を横断した多様な顧客接点での最適なマーケティングアクションを行うことが可能となり、加えて「商品の検討から購買に至るまで」の精緻な顧客行動の分析も可能となることを目指すという。
同社は、近年のオムニチャネル・マーケティングの機運や店舗の業務効率化のニーズの高まりから、監視カメラで取得した画像データを、インストアマーケティング（*2）や人手不足の解消などに二次活用できるのではないかと考えていた。
同社の監視カメラは、個人情報に配慮した上で、店舗の来店者の顔認識や来店者の導線の検知などを行うことが可能な映像解析技術が搭載されている。また、取得したデータの前処理を監視カメラ側で行うことによりデータ容量の大幅な圧縮ができるため、データの受け渡し先となる基盤（今回のサービスではクラウドを想定）に与える負荷が軽減され、エッジコンピューティング（*3）による高速なデータ処理が可能になるという。
今回のサービス開発では、データを収集するデバイス技術だけでなく、収集したデータの分析、業務改善・施策実行までの一連のデータ活用サイクルの設計・開発が必要不可欠であるため、同社は、データを活用したマーケティング改善に豊富な実績を有するブレインパッドと連携することとした。なお、同サービスのクラウド基盤には、マイクロソフト提供の「Microsoft Azure」、「Microsoft Cognitive Services（*4）」、「Azure Machine Learning（*5）」を用いる予定としている。
（*1）オムニチャネルとは、流通・小売業の戦略の一つで、実店舗、通販カタログ、ダイレクトメール、オンライン店舗（ECサイト）、モバイルサイト、SNS、コールセンターなど、複数の販売経路や顧客接点を有機的に連携させ、顧客の利便性を高めたり、多様な購買機会を創出すること。
（*2）インストアマーケティングとは、店舗内の売り場の効果性と効率性の向上を目的としたマーケティング活動。
（*3）エッジコンピューティングとは、ユーザーの近くにエッジサーバーを配置し、データをエッジサーバー側で分散処理したうえでクラウド側に送信する技術のこと。通信遅延を短縮し、通信頻度・量が多い場合でも高速データ処理を行うことができる。
（*4）Microsoft Cognitive Services（マイクロソフトコグニティブサービス）とは、Microsoft Azure上で利用できる、画像認識・自然言語処理などを行うAI関連機能群の総称。
（*5）Azure Machine Learning（アジュールマシンラーニング）とは、Microsoft Azure上で利用できる、機械学習・データマイニングサービス。
【関連リンク】
・ボッシュセキュリティシステムズ（Bosch Security Systems）
・ブレインパッド（BrainPad）
・マイクロソフト（Microsoft）
11月24日 木曜日、日本マイクロソフトが事務局を務める「IoTビジネス共創ラボ」の3回目となる勉強会が開催された。
IoTビジネス共創ラボとは、IoT/ビッグデータ領域のエキスパートが集まり、Microsoft Azure をプラットフォームとするIoTプロジェクトの共同検証を通じてノウハウを共有するコミュニティだ。
このコミュニティは、日本マイクロソフトが事務局、東京エレクトロンデバイスが幹事を務め
・アクセンチュア株式会社
・アバナード株式会社
・テクノスデータサイエンス・マーケティング株式会社
・株式会社電通国際情報サービス
・株式会社ナレッジコミュニケーション
・日本ユニシス株式会社
・ユニアデックス株式会社
・株式会社ブレインパッド
・ソフトバンクロボティクス
の11社によるコミッティ会社からなっており、「ビジネスWG」「製造WG」「物流・社会WG」「ヘルスケアWG」「分析WG」「PepperWG」の6つのワーキンググループを立ち上げ各社連携し活動をしている。
この「IoTビジネス共創ラボ」勉強会は3月に第1回目、5月に第2回目が開催されており、3回目となる今回の勉強会も、日本マイクロソフト本社のセミナールームには200人を超えるIT管理部門、IoT関連業務に携わるマネージャーや担当者が集まる中、Microsoft Azureを活用した共同実験やIoT事例が発表された。
畜産業からは莫大な汚水がでておりそのまま流すことができないため、養豚農家では排水プラントを設けて微生物を使って浄化しているが課題が山積みだという。
eneco社からは群馬県を中心に展開している日本最大規模のの養豚事業者である林牧場の排水処理管理をIoTを活用し適正化を行う事例が紹介された。
当初は、各機器の表示を目視で確認して異常が発生した時だけ対処していたが、eneco社が管理を始めてからはまず、紙に記録をするところから始め、それをもとに運用の適正化を行った。その後まず主要データ8chから自動的に収集できる機構を構築し遠隔監視ができる仕組みを実現した。
その効果として、機器トラブルを早期対応することでトラブルそのものが減少し、適正な運用ができることにより処理した汚水の水質も改善された。しかしそれだけでなく電気代が20%削減され、また汚水処理に利用する薬剤の使用量も大きく削減することができ薬剤料金を50%も削減することができ、さらなる最適化をすることで、まだ削減の余地があるとのことだ。
ティーケーネットサービスの田村氏からは本システムの構成について紹介された。
本案件は、実施が決まってから実際にデータを取得し可視化するところまで1ヶ月で実現できたとのことだ。クラウドはすべてAzureで実現しており、デバイスで取得したデータはIoT Hubに送り、StreamAnalyticsを経由し、ストレージに蓄積、最終的にはPower BIで可視化している。
通常はデバイスから電流値や水質のpHをそのままクラウドに収集するのが一般的だが、今回は、デバイスにつけたたセンサーのA/Dのアナログの電圧の直の値をそのままStreamAnalyticsにあげて、StreamAnalyticsで電圧を電流値、水質のpH値に換算するということをしている。
これにより、デバイスのファームウェアの開発をしなくてもよくなりデバイスの設置時間を大幅に短縮することができたとのことだ。また、デバイスで出力したアナログ値をそのままクラウドにアップロードしクラウド側で換算するために、デバイスの変更や追加が容易になりデバイスの汎用性が非常に高い構成である。
また、デバイス側で高速にデータ換算することが必要になるケースもあるが、今回の場合はこれでうまくいき短期での実現ができたとのことだ。
電通国際情報サービス(ISID)の飯島氏からは、「製造業のサービタイゼイション」ということで、製造業がIoTを活用しモノづくりから脱却しサービス業化し、いかに新しいビジネスモデルを実現するか、それに対するISIDの取組みについて紹介された。
製造業においては、ファクトリーオートメーション、ファクトリマネージメントなどの従来業務の効率化・高度化に関してはイメージがわきやすく取組みが始まりつつあるが、新しいビジネスモデルの創出や新たな価値の提供などのサービタイゼイションはなかなか進まないのが現状だ。
新たな価値を創出する製造業のサービタイゼイションの進め方として3つのメッセージを述べた。
ISIDでは、K-Matrixという独自で開発した発想法を持っている。これを用いることで、人間の本質的な欲求と行動プロセスに着目し、囚われがちな従来の延長線上の思考の枠を取り払い、いままでのマーケティングでは発見できなかった潜在価値を発見できるという。
これにより導きだした潜在価値は要件、機能、要素へへばらし、手段へと落とし込み、ここから顧客価値に基づくビジネスモデルを仮説を立案する。
次に、優位性やターゲット、売り上げ収支予測などの仮評価基準を設定した仮説に基づいて、事業計画書をおこしてみる。そしてPoCによる検証をおこない、仮説評価基準に基づく評価、修正をしブラッシュアップを行っていく。
こうしていくことで事業計画が最終化され、IoTビジネス 基盤の構築、事業組織化、事業人財の育成を行っていくアプローチだ。
飯島氏はこれを様々なパートナーと連携し実現を目指していきたいと述べられた。
イサナドットネットでは、少子高齢化社会、各領域での人材不足、技術の発展を背景に様々な分野へのロボット導入に取り組んでいるという。
イサナドットネットの山田氏からは、まごころタウン静岡という介護施設での毎朝のバイタルチェックをpepperを活用し行う事例が紹介された。
人とpepperとの自然な会話を実現するためにMicrosoft Azure Cognitive Servicesを利用しており、顔認証にFace API、自然言語処理に自然言語解析を行うLUIS、自動応答にAzure Bot Serviceを利用している。
これらを活用しより人に近いコミュニケーションを実現することだけでなく、人に応じた個別の対応を行ったり、人に紐づいたデータ収集・蓄積・フィードバックを行ったり、会話内容を分類・蓄積を行っている。
まごころタウン静岡での現場では、健康状態のデータ化の効率向上は一定の成果を上げており、さらには実際利用している高齢者は「ありがとね」と笑顔で手を握るなど会話を楽しんでいるとのことだ。
今回の仕組みは、会話部をイサナドットネット社が受け持ち、それ以外の部分はユニアデックス社が受け持ち、同社のが提供するトライアルに最低限必要なコンポーネントを提供しパッケージ化した「IoTスタータキット」を用いることで、安価にスピーディに実証環境を構築することができたとのことだ。
10年以上、監視カメラ録画システムを開発・販売してきたアロバ社は、ネットワークカメラを中心にクラウド世代の映像プラットフォームメーカーに進化した。従来の監視カメラ録画システム「アロマビュー」にMicrosoftのCognitive Servicesを組み合わせ、「感情の数値化」「年齢・性別の識別」「ユーザー体験の”見える化”」を実現することができるマーケティングソリューション「アロバビューコーロ」を8月からスタートさせた。
アロバビューコーロはネットワークカメラとモバイルルーターを用意するだけで導入できるので既存環境に影響しないのが大きな特徴だ。ネットワークカメラの映像はスティックPCで顔だけを切り出されネットワークの負荷を最小限におさえつつクラウドにアップロードされ解析が行われPowerBIで自動的にグラフィカルに可視化される。料金も1カメラあたり8,000円/月で提供されている。
最後に吉田氏からは、プールの東京サマーランドやランドセルのセイバン、オートモビルカウンシル2016でのマツダブースでの導入事例が紹介された。いずれも感覚値がきちんと数字で可視化されることで、顧客理解や商品の購買率の把握ができたことにより、導入先担当者からはおおきな満足を得ることができたとのことだ。
日本マイクロソフトの太田氏からは新たにIoTHubに追加された機能の紹介が行われた。
組込み機器管理用サービスとして、従来のIoTHubのメッセージング機能に加えて、デバイスマネージメント(DM)の機能が3つ行われたとのことだ。
例えばバッテリーの残量やファームウェアのバージョンなどの組込機器のベースに必要なプロパティを、組込機器側とクラウドで同期管理することができる「Device twin」という機能、大量のセンサを簡単に管理するためには必要なデバイスの検索を行う「デバイスクエリ」という機能、またクエリの結果に基づきファームのアップデートであったり抜釘残量の確認などの処理を「ジョブ」として発行できる機能、さらにはそれらの履歴をすべて管理できるようになったとのことだ。
Microsoft Azure Cloud Solution Providerでもある東京エレクトロンデバイス（TED）からは、Azure IoTオリジナルサービスとして、TEXAS INSTRUMENTSのマルチセンサタグ、Atmark TechnoをIoTゲートウェイ、AzureのIoTHubをはじめとするクラウド側の機能をワンパッケージにPoCを簡単に始めることができる「IoT PoCキット」を10万円で11月末から提供開始するという発表があった。
また、TEDは製造業向けインダストリアルセキュアIoTソリューションとして、カナダのEmpressをAzureと合わせて提案しているとのことだ。AzureにはEmpressの認証局をたてて、デバイス側にIoTエージェントを埋め込み、認証局とエージェントが会話を行うことで、データのトレーサビリティ保障およびシステム全体のセキュリティ向上を行うことができるソリューションとなっている。
【関連リンク】
・IoTビジネス共創ラボ
・日本マイクロソフト
・東京エレクトロンデバイス
・eneco
・電通国際情報サービス
・イサナドットネット
・ユニアデックス
・アロバ
株式会社ブレインパッドは、自律型無人航空機（ドローン）による空撮測量サービスを提供するエアロセンス株式会社に、人工知能（AI）のビジネス活用を支援する「機械学習／ディープラーニング活用サービス」を導入したことを発表した。
ブレインパッドは、今回、ディープラーニング（深層学習）を用いて空撮された画像を処理するプロセスの実用化を支援した。今後エアロセンスは、同サービスから得られた知見をもとに、ドローンで空撮した画像から広大なエリアを自動的に監視し、異変のチェックや資材の管理を行うサービスを提供するなど、積極的にビジネス活用していく予定だという。
エアロセンスは、従来取り組んできたドローンによる空撮画像の処理精度をさらに高めるために、画像内に映る物体の把握を行えるディープラーニングに高い関心を持っていたが、実際の取り組みまでには至っていなかった。今回エアロセンスは、小規模投資でのクイックスタートで利用できるブレインパッドの「機械学習／ディープラーニング活用サービス」の「ベーシックパック（*1）」を導入することで、ディープラーニングによる画像処理の実用化に成功し、例えば資材置き場における資材の自動管理、施設の自動監視などを高精度・低コストに提供することが可能となった。
同サービスは、顧客の業務やサービスへ「機械学習／ディープラーニング」を適用した際の事前の効果検証をワークショップ形式にて行う。
今回エアロセンス向けには、空撮画像をもとに自動車の台数を自動検出するワークショップを複数回実施し、すでに同社が導入している「Google Cloud Platform（GCP、*2）」や、同じくGoogleが提供しているオープンソース（*3）の深層学習フレームワーク「TensorFlow（*4）」などのオープンソースライブラリ／ツールを使用しながら、画像処理モデルの構築からチューニングまでの一連の基本プロセスを習得した。その結果、ワークショップを通じて、車の誤検出の数が減少するなど高い精度で処理できることが検証され、エアロセンスはディープラーニングの効果を体感した。
（*1）「ベーシックパック」とは、ブレインパッドが提供する「機械学習／ディープラーニング活用サービス」のメニューの一つ。
（*2）Google Cloud Platform（GCP）とは、Googleが運営するクラウドコンピューティングのプラットフォームのこと。
（*3）オープンソースとは、ソースコードが広く一般に公開され、誰でも自由に使用や改変、独自に開発したプログラムへの組み込みを行うことのできるソフトウェアのこと。
（*4）TensorFlow（テンソルフロー）とは、Googleがオープンソースとして提供する機械学習／ディープラーニング／多層ニューラルネットワークに関するライブラリ（必要な技術や機能をパッケージ化したもの）のこと。
【関連リンク】
・ブレインパッド（BrainPad）
・エアロセンス（Aerosense）
・グーグル（Google）