IoTNEWS

タグ: Google Cloud Platform

  • ソラコムのIoT通信プラットフォーム「SORACOM」、「Google Cloud Platform」に対応

    ソラコムのIoT通信プラットフォーム「SORACOM」、「Google Cloud Platform」に対応

    株式会社ソラコムは、通信とクラウドを融合したIoT通信プラットフォーム「SORACOM」において、Googleが提供している「Google Cloud Platform」（以下、GCP）との連携を本日6月15日より開始した。

    IoT通信プラットフォーム「SORACOM」は、IoT/M2Mに必要な通信を、使いやすく、リーズナブルに、セキュアに提供する。「SORACOM」は、セルラーとLoRaWANの2つの通信方式と、クラウド上に構築されたコアネットワークにより、通信の一括管理や、セキュアなデータ送信を可能にする各種サービスを提供する。

    顧客は「SORACOM」を利用することで、使いたい時に1日1回線からIoT通信を利用でき、WebコンソールやAPIから通信を操作・管理したり、セキュアなデータ送信や、迅速なクラウド連携により、IoTシステムの構築・効率的な運用をすることができるという。

    今回「SORACOM」との連携するGCPのサービスは、2017年5月に発表された「Google Cloud IoT Core」と「Google Cloud Pub/Sub」で、それぞれ「SORACOM」Webコンソール上からの設定により、「SORACOM」を通じて、簡易にGCP連携できるようになるという。

    この連携により、顧客は、IoTデバイスから「SORACOM」を通じて送信されたデータをGCPに集約し、GCPの各種サービスに迅速に接続、「Google Cloud Dataflow」「Google BigQuery」「Google Cloud Machine Learning Engine」などの大規模データを分析するサービスをはじめとした GCPの機能を活かしたIoTシステムをスムーズに活用することが出来るようになるとしている。

    「Google Cloud IoT Core」には、「SORACOM Beam」を経由して接続される。「SORACOM Beam」は、IoTデバイスから、「SORACOM」の通信によって送信されたデータに、認証や暗号化、プロトコル変換などを施して転送支援するサービス。今回のGCP対応では、「Google Cloud IoT Core」に必要となるJWT認証や、MQTT over TLSでの通信をサポートする。

    「Google Cloud Pub/Sub」には、「SORACOM Funnel」を経由して接続される。「SORACOM Funnel」は、クラウドリソースアダプタサービスで、「アダプタ」と呼ばれる接続機能を提供する。今回のGCP対応では、この「アダプタ」に「Google Cloud Pub/Sub」連携が追加され、連携に必要なIDなどの認証情報を「SORACOM」保管し、データ送信時に付与することで、個々のデバイス側への認証情報の設定が不要となり、迅速かつセキュアに利用できるという。

    【関連リンク】
    ・ソラコム（SORACOM）
    ・グーグル（Google）

  • アクセンチュア、Googleのテクノロジーを基盤とした各種業界向けIoTや機械学習などのソリューション提供に向けてパートナーシップを締結

    アクセンチュア、Googleのテクノロジーを基盤とした各種業界向けIoTや機械学習などのソリューション提供に向けてパートナーシップを締結

    アクセンチュアは、顧客のデジタル変革を推進し、ビジネスの向上に資するクラウド、モビリティ、およびアナリティクスのさらなる活用を支援すべく、業界ごとに特化したソリューション提供を目的としてGoogleとパートナーシップを締結したことを発表した。アクセンチュアは業界に精通した幅広いノウハウと経験を活かし、顧客が自社の組織内でGoogleのテクノロジーを活用するための支援を行う。

    アクセンチュアとGoogleは、小売、ヘルスケア、消費財、エネルギー、金融をはじめとした、さまざまな産業分野に向けたソリューションを提供していく。このソリューションには、Android、アプリケーション、アナリティクス、拡張現実（AR）、ビッグデータ、IoTおよび機械学習を含む、Google Cloud全体にわたる製品が組み合わされる。またアクセンチュア、Googleの双方から、これらソリューションの提供に向けた、クラウドソリューションのアーキテクチャ、モビリティ、およびアプリケーション開発に優れた専門性を持つ人材が選任されるという。

    この両社のパートナーシップを通じた大企業におけるクラウド導入をさらに加速するためには、アクセンチュアが持つテクノロジー領域における先進性に加え、フォーチュン100企業のうち94社が顧客とする世界有数の企業との長年にわたる関係が鍵になるという。アクセンチュアはすでに、「Accenture Cloud Platform」にGoogle Cloud Platformの組み込みを完了している。

    「Accenture Cloud Platform」は、企業や組織がパブリック、およびプライベートクラウド双方のデータを集中的に管理し、またクラウドによるソリューション提供の自動化、高速化を可能とするマルチクラウドの管理プラットフォームだ。

    【関連リンク】
    ・アクセンチュア（Accenture）
    ・グーグル（Google）

  • ブレインパッド、ドローンで空撮した画像の処理にディープラーニングを適用、エアロセンスに提供

    ブレインパッド、ドローンで空撮した画像の処理にディープラーニングを適用、エアロセンスに提供

    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）

  • 三井住友フィナンシャルグループと三井住友銀行、AIの実用化に向けた取り組みを発表

    三井住友フィナンシャルグループと三井住友銀行、AIの実用化に向けた取り組みを発表

    株式会社三井住友フィナンシャルグループ（以下、SMFG）および株式会社三井住友銀行（以下、SMBC）は、顧客へのより利便性の高いサービスの提供やSMFG各社の業務効率化を加速するため、AIの実用に向けて、数多くのさまざまなPOC（※1）を積極的に推進している。その取組の一環として、株式会社JSOLは、SMBCおよびSMFGが実施するPOCのプラットフォームとして、Google Inc．が提供するGoogle Cloud Platform（以下「GCP」）の活用について技術支援することを発表した。

    SMBCおよびSMFGでは、多種多様なAIの実用に向けたPOCを実施し、実用が見込めるAIを順次活用していく。現在10件超のPOCが行われており、本年9月より順次結果の評価を行い、実用に向けた計画策定を予定しているという。

    取組内容

    実用可能なAIの早期活用

    ・進展著しいAI関連テクノロジーについて、主要ITベンダーやベンチャー企業の最新技術や先進事例を情報収集し、海外駐在員も含め、幅広に調査を継続的に実施。
    ・情報収集した結果を基に、各業務システムへの適用が見込めるAIの実用を検証している。

    業務の高度化・自動化を担う独自のAIを創造

    ・SMFG各社における業務システムの課題対応や改善に向けて、AIをその実現手段となる技術と捉え、多種多様なAI関連テクノロジーを活用したPOCを推進し、金融機関としての業務の高度化・自動化を図る。
    ・POCでは、AIの実用に関する試行錯誤を繰り返しながら独自のAIを創り、AI活用における競争優位性の獲得と差別化を目指す。

    AI活用のスピード化と利用拡大（AI化）

    ・上記の取り組みを通じて、AI活用の知見やノウハウを蓄積し、AI導入のフレームワークを策定することで、金融ITシステムへのAI活用のスピード化を図る。
    ・現在の金融サービスには情報技術（IT）が必要不可欠であるが、将来はAIが一般化していく潮流を踏まえ、AI活用の対象業務を拡大していくという。

    GCPの活用と狙い

    効率的なPOCの実施

    ・SMFGおよびSMBCにおけるさまざまなAI活用策を推進するには、AI活用に関する知見とノウハウが重要であり、数多くの試行錯誤を効率的に繰り返すことが可能なコンピューティング環境が必要となる。
    ・GCPは、複数の実用検証が同時並行的に実施可能であり、AI活用のコンピューティング環境として有用（※2）と考えている。

    AI化における協働

    ・SMFGおよびSMBCは、Google Cloud Platformのサービスパートナーであり且つ金融機関向けのシステムに知見のあるJSOL（※3）と協働することで、早期にGCPを活用している。
    ・Googleからのサポートとアドバイスを活用しながら、AI（異常検知や予測等の分野）のPOCを実施している。

    （※1）POC（Proof　Of　Concept）：新しい概念や理論、原理などが実現可能であることを示すための簡易な試行のこと。
    （※2）GCPはGoogleのクラウドサービス基盤。インフラ系サービスからビッグデータ関連サービスまで広くラインアップがされ、社内でも活用がすすんでいる機械学習に関連するサービスが提供されている。
    （※3）2014年 Google Cloud Platform Special Contribution Awardを受賞

    【関連リンク】
    ・三井住友フィナンシャルグループ（SMFG）
    ・三井住友銀行（SMBC）
    ・JSOL
    ・グーグル（Google）

  • JSOLとPeach、Googleの機械学習サービスを活用した航空運航情報提供の実証実験を開始

    JSOLとPeach、Googleの機械学習サービスを活用した航空運航情報提供の実証実験を開始

    株式会社JSOLは、Peach Aviation株式会社（以下、Peach）と共に Google が提供する Google Cloud Platform の機械学習サービスのひとつで音声認識機能を提供するGoogleCloudSpeechAPI （以下、SpeechAPI）を活用した、利用者への航空運航情報提供の実証実験を8月24日より開始した。同実証実験では、実際に利用者に自動音声応答サービスを提供し、利用者の利便性の向上と、航空会社のコンタクトセンター負荷軽減効果を検証するという。

    従来のオペレーターが対応するコンタクトセンターでは、人が対応することに起因する提供時間と必要コストの関係により、利便性の向上とコストの効率化を同時に実現することには限界があった。今回、実証実験で利用する運航情報提供の仕組みでは、クラウドの音声認識サービスが活用されており、利用量に応じた従量課金モデルとなる。

    利用者に対する航空運行情報の自動応答が可能となり、コンタクトセンターにおける業務を効率化することで、既存の仕組みと比較して人的コスト等の削減に寄与することを目指す。また、この自動応答の仕組みによってサービス時間の拡大が見込まれるため、利用者は自分が必要な時に運航情報を確認することができるようになるという。

    【関連リンク】
    ・JSOL
    ・ピーチ・アビエーション（Peach Aviation）
    ・グーグル（Google）

  • JSOL、理研と共同で、Google Cloud Platformの活用により、レンダリング処理を200倍高速化

    JSOL、理研と共同で、Google Cloud Platformの活用により、レンダリング処理を200倍高速化

    株式会社JSOLは、国立研究開発法人理化学研究所と共同でGoogle Cloud Platformを活用することで、レンダリング（画像化）の処理時間に関して、従来比200倍の高速化を実現した。

    近年、各種研究分野において、解析処理の高速化に対する要求は強まってきているが、スーパーコンピュータによる大規模シミュレーションの解析結果を画像化および映像化する場合、膨大な時間が費やされることが問題となっている。学会発表や論文投稿などの期限が定まった状況でのデータの可視化には効率化が求められている。

    同取り組みは、超新星・ガンマ線バーストの爆発メカニズムの解明の研究（※注）において、解析終了後の学会発表、投稿に向けて必要なレンダリング処理をGoogle Cloud Platform上で多数のコンピュータリソースを活用して並列処理することで、従来個別システムにて17日費やしていた処理を4.8時間までに短縮した。

     

    JSOLのHPで紹介されている動画は太陽よりおよそ10倍以上重い星がその進化の最終段階で起こす、超新星爆発の様子を表したものだ。

    動画ではシミュレーションで使用した領域、グリッドの形状の説明のあとに、中心部でどうやって爆発が起こるのかの説明が続く。灰色の球体が中性子星（パルサー）の元になる原始中性子星で、そこから生じるニュートリノが外側の物質を温めることで超新星は爆発に転じると考えられている。ただし、本当にその説が正しいのかどうかはまだ議論中だ。

    動画では爆発に転じた領域を黄色や白色で表示している。今回の研究の手法上の特徴は、ニュートリノの加熱を比較的正確に解いていることだ。

    また、これまで考えられていなかった星の自転の効果も考えており、これまでの予想と違った爆発の様子が得られている。

     

    （※注）可視化を行ったシミュレーション研究は、文部科学省HPCI戦略プログラム分野5「物質と宇宙の起源と構造」および計算基礎科学連携拠点（JICFuS）の元で実施したもので、理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」と国立天文台のアテルイを利用して得られたものだ（課題番号：hp120285）。

     

    【関連リンク】
    ・JSOL
    ・理研