SlideShare a Scribd company logo
1 of 35
Download to read offline
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
Solutions Architect Tsubasa Watanabe
2020/10/21
農業におけるAWS IoTのユースケース
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
自己紹介
渡邊 翼
所属:ソリューションアーキテクト
自動車業界のお客様を担当
IoT案件のサポート
好きなサービス:
AWS IoT Core AWS IoT Greengrass
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
アジェンダ
• スマート農業における課題
• 農業におけるAWS IoTサービスのユースケース
• お客様事例
• まとめ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
スマート農業における課題
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
スマート農業の目的
農業における
業務効率化
• 生産状況のデータ化
• 遠隔監視・制御
• GPS活用による農作業の簡易
化
• 機械学習導入による作業自動
化
農業人口の拡大
• 農家が培ってきた知恵や経
験のデータ化と共有
• 作業レベルの平準化
消費者への
安全の提供
• データのリアルタイム保存
• 農作物のトレーサビリティ
• 情報の改ざん防止
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
農業におけるデータの増加
マニュアル
機器、設備 画像
センサー 家畜
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
農業におけるエッジデバイスの課題
ネットワーク
電源
コスト
セキュリティ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
農業におけるエッジデバイスの課題
ネットワーク
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Baud Rate
Range
bps
Kbps
Mbps
10M 100M 100kM10kM
Short Range
WiFi/BT
LPWAN
Satellite
Ku Band
Mbit/s
850/1900 MHz
900/1800 MHz
Sub-GHz
2.4 GHz
Cellular
クラウドへの接続方法の選択肢
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
センサーからのデータ収集の選択肢
Local Area Network Wide Area Network
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
農業におけるエッジデバイスの課題
電源
コスト
セキュリティ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates.
農業におけるAWS IoTの活用
大量データに対応するスケーラビリティ
分析、機械学習サービスとの連携
幅広いユースケースを満たす機能
マルチレイヤーにおけるセキュリティ
料金の透明性と低価格
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
デバイス
ゲートウェイ
ルール
エンジン
メッセージ
ブローカー
デバイス
シャドウ
レジストリ認証
サービス
AWS IoT Core
AWS IoT Coreは、IoTデバイスを簡単かつ、安全にクラウドアプリケー
ションや他のデバイスと通信できるようにするマネージドサービスです
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
農業に関連するデータ
テクスチャ、粘土、
ローム、シルト
斜面、標高、排水
量、侵食
RGB、NIR、サー
マル、NDVI
降水量、気温、湿
度、気圧、イベン
ト
コスト、雑草、害
虫、肥料
土壌データ 変動データ天気データ地形データ 画像データ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
…
…
…
データレイク
• すべてのデータを一箇所に集めて、
そのままの形式で保存
• データレイクからデータを読み出して、
新しいデータ活用を素早く簡単に実行
データベース
ログファイル
IoTデバイス
メディアデータ
データウェアハウス
機械学習
可視化
分析
農業におけるデータ活用
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
データレイクに最適な Amazon S3
1. データを任意のファイル形式で保存
2. 容量の上限無し
3. 高い耐久性:99.999999999%
4. 低コスト:$0.025/GB/月*
5. 多様な権限管理や暗号化によるセキュリティ
6. APIにより様々なプログラム言語やサービスと連携
Amazon Simple Storage Service (S3) は、
データを、安全に、容量制限なく、保存することが可能な、
クラウド時代のオブジェクトストレージ
Amazon S3
PUT
GET
* 2020年10月時点の東京リージョンでの標準ストレージの料金です
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
農業における
AWS IoTのユースケース
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
農業におけるAWS IoTのユースケース
1. マシンが大量のデータストリームを
生成する場合
2. リモートからの監視と指示
4. 生産物のトレーサビリティ3. セキュリティカメラ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase1: マシンが大量のデータストリームを生成する場合
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase1: マシンが大量のデータストリームを生成する場合
AWS IoT Core
AWS IoT Greengrass
Amazon Kinesis
AWS Cloud
Amazon S3
Amazon DynamoDB
Amazon Kinesis
Data Firehose
AWS Lambda
AWS IoT Analytics
AWS IoT
Device SDK
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
AWS IoT Greengrass
Edge Cloud
経済的な問題
物理的な問題
地域的な問題
AWS IoT GreengrassはAWSのサービスを自身のデバイスに拡張します。これに
よって、クラウドを活用しながらエッジ側でデータに対してアクションを起こす
ことが出来ます
Device
software
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Greengrass機能) オフライン対応
• オフラインになってもローカルの処理は継続
• クラウドにアップロードすべきデータはキャッシュして、オンラインになっ
たタイミングで順次アップロード
生産設備
Local
Lambda
アラート
データ
Factory
AWS IoT Core
Amazon Kinesis
AWS IoT Analytics
AWS Cloud
データ
Greengrass Core
オフライン
キャッシュ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase2:リモートからの監視と指示
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase2:リモートからの監視と指示
AWS IoT CoreAWS IoT Greengrass
FreeRTOS
AWS Cloud
Amazon API
Gateway
AWS AppSync
AWS Lambda
Mobile App
他のサービス
AWS IoT
Device SDK
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase3: セキュリティカメラ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase3: セキュリティカメラ
動画データ
Stream Processor
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/easily-perform-facial-analysis-on-live-feeds-by-creating-a-serverless-
video-analytics-environment-with-amazon-rekognition-video-and-amazon-kinesis-video-streams/
Amazon Simple
Notification Service
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase4: 生産物のトレーサビリティ
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Usecase4: 生産物のトレーサビリティ
AWS IoT Greengrass
AWS IoT Greengrass AWS IoT Core
AWS Cloud
AWS Lambda
Amazon S3
Amazon API
Gateway
Amazon Managed
Blockchain
Member VPC Fabric Network
Managed by AWS
AWS Fargate AWS Fargate
USERS
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
お客様事例
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
多くのお客様が AWSを利用して農業における革新的な取り組みを実現
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
Trimble increased device provisioning throughput
with AWS IoT Device Management
About Trimble
ポジショニング、モデリング、接続
性、データ分析におけるTrimbleの
コアテクノロジーにより、お客様は
生産性、品質、持続可能性、安全性
を向上させることができます。
Trimbleソリューションは150か国
で使用されています。
Headquarters: US
Website: www.trimble.com
Challenges Solution Benefits
Trimbleは、GPS、レーザー、光
学、慣性技術などの幅広い測位技
術を統合して農業の効率化を促進
するソリューションを、150か国
で提供しています。このソリュー
ションでは、Trimble接続される
デバイスのプロビジョニングと管
理をする必要がありました。
Trimbleは、すべてのサブサービス(IoT、
Ingress、Egress、ETL、およびAnalytics)を
TPaaSと呼ばれる内部製品に集約しています。
これは、AWS IoTCoreとIoTDevice
Managementを活用していて接続されたトラ
クターなどのデバイス管理とデータをクラウ
ドにアップロードしています。
AWS IoT Device Managementは、
Trimbleがデバイスプロビジョニン
グのスループットを400%向上させ
るのに役立ちました。
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
Growing the future
About Yanmar
ヤンマーは、ディーゼルエンジンの
設計と製造を専門とする日本の会社
です。スマート農業においては温室
内の植物の成長管理をするソリュー
ションを提供しています
Headquarters: Japan
Website: https://www.yanmar.com
Challenges Solution Benefits
温室内の植物の成長を管理する場合、
ヤンマーの課題の1つとして、適切な
量の水(スマート水耕栽培)と、ファ
ンやエアコンなどの環境サポートを管
理することでした。
ヤンマーは、植物の成長段階を監視す
るために、温室にカメラを設置して植
物の写真を撮りました。 AWS IoT
Greengrassを搭載したカメラにデプロ
イされたMLアルゴリズムを使用して、
成長段階を認識し、水耕栽培のパター
ンと頻度、湿度と温度などの様々な要
因を分析し判断します。
Yanmarは、以前は手動で行っていた
プロセスを自動化することで、運用コ
ストを3分の1に削減しました。
さらに、ヤンマーは、環境センサー
データを収集して分析することにより、
エアコン、ファン、水耕栽培を自動的
に制御するスマート温室を追加しまし
た。このスマート温室によって生成さ
れる作物の90%は、その高い製品品質
基準を満たしています。
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark
ヤンマーR&DはスマートグリーンハウスにAWS IoTを選択:
1. セルラーデータ転送において、一時的なオフラインにも対応
2. 植物の成長段階の写真のエッジ処理によりネットワーク帯域の問題を解決
3. MLモデルをエッジにデプロイして、環境の異常(湿気、温度、湿度)を検出し、
アラートをトリガーしたり、アクションを実行
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
Autonomous Bee hive
About Beewise
Beewiseはハチに焦点をあて気候と
湿度の制御、輸送性の考慮、または
リアルタイムのビデオ監視をおこ
なっています。
Headquarters: Israel
Website:
https://www.beewise.ag/
Challenges Solution Benefits
Beewiseは、養蜂家がリモートでミツ
バチを治療できるようにするロボット
蜂の巣を提供しています。彼らは、
フィールドに分散されたロボットの蜂
の巣のネットワークを開発し、単一の
デバイスで数百万の蜂を監視しデータ
を分析しました。 Beewiseは、正確で
安全でありながら、現場でリアルタイ
ムに大量の分散センサーを監視および
制御する集中型システムを導入する必
要がありました。
Beewiseは、AWS IoTCoreとAWSIoT
Device Managementを使用して、分散
デバイスとセンサーの幅広い相互接続
ネットワークを展開しました。さらに、
他のAWSサービスを使用して、大量
のデータを集約してそこでそのデータ
を分析して、リアルタイムで分散され
たシステムにコマンドを送ることがで
きました。
より多くのミツバチが生き残り、繁栄
し、受粉しました。 Beewiseは、肉体
労働を大幅に削減しながら、植物の受
粉と蜂蜜の生産を劇的に増加させるこ
とができました。 AWS IoTのおかげで、
Beewiseは平均蜂死亡率を約40%(今
日の蜂の巣)からBeewiseのロボット
AI制御蜂の巣では10%未満に下げまし
た。
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark
They pollinate better and they produce more honey. And for us, there’s
no greater satisfaction, because we’re doing well by doing good.
— Saar Safra
CEO and Founder
”
“
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
Accenture様:ブロックチェーンとIoTを活用して
サステイナブルな生産者と消費者を繋げる
消費者は環境に優しい方法で生産された商品
を購入したいというニーズがある
生産者、流通業者、小売店、消費者をブロッ
クチェーンで繋げ、流通の全過程をIoTで管
理する事で、消費者は製品が生まれてから手
元に届くまでの家庭を理解する事ができ、ス
マホアプリを通じて生産者へ直接支払いを行
う事が可能となる。
これにより、生産者は持続可能な取り組みを
継続することが可能となる。
https://www.youtube.com/watch?v=XawVbJnqz6o
© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
まとめ
• 農業人口減少や従事者高齢化、後継者不足などの農業における課題をデータ
を活用して解決していく必要がある
• 農業に関するデータは多岐に渡り活用シーンは様々なため、データをデータ
レイクに保存することで、ダッシュボードや可視化、ビッグデータ処理、リ
アルタイム分析、機械学習など、さまざまなタイプの分析を実行し、的確な
意思決定に役立てることができる
• AWSでは、農業の様々なユースケースに活用できるサービスを提供している。

More Related Content

More from Amazon Web Services Japan

202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用Amazon Web Services Japan
 
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdfAmazon Web Services Japan
 
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介Amazon Web Services Japan
 
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDD
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDDAmazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDD
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDDAmazon Web Services Japan
 
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことマルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことAmazon Web Services Japan
 
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチAmazon Web Services Japan
 
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介Amazon Web Services Japan
 
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer ProfilesAmazon Web Services Japan
 
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するために
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するためにAmazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するために
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するためにAmazon Web Services Japan
 
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨Amazon Web Services Japan
 
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介Amazon Web Services Japan
 
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介Amazon Web Services Japan
 
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...Amazon Web Services Japan
 
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピAmazon Web Services Japan
 
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operationsAmazon Web Services Japan
 
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報Amazon Web Services Japan
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをなAmazon Web Services Japan
 
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPNAmazon Web Services Japan
 

More from Amazon Web Services Japan (20)

202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS Managed Rules for AWS WAF の活用
 
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf
202203 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Tasks.pdf
 
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介
SaaS テナント毎のコストを把握するための「AWS Application Cost Profiler」のご紹介
 
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDD
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDDAmazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDD
Amazon QuickSight の組み込み方法をちょっぴりDD
 
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのことマルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
マルチテナント化で知っておきたいデータベースのこと
 
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ
機密データとSaaSは共存しうるのか!?セキュリティー重視のユーザー層を取り込む為のネットワーク通信のアプローチ
 
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介
パッケージソフトウェアを簡単にSaaS化!?既存の資産を使ったSaaS化手法のご紹介
 
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles
202202 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Customer Profiles
 
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するために
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するためにAmazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するために
Amazon Game Tech Night #24 KPIダッシュボードを最速で用意するために
 
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨
202202 AWS Black Belt Online Seminar AWS SaaS Boost で始めるSaaS開発⼊⾨
 
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
[20220126] JAWS-UG 2022初頭までに葬ったAWSアンチパターン大紹介
 
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介
202111 AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するSmart Mirrorのご紹介
 
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...
202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...
 
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
 
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations
20211209 Ops-JAWS Re invent2021re-cap-cloud operations
 
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報
20211203 AWS Black Belt Online Seminar AWS re:Invent 2021アップデート速報
 
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
[AWS EXpert Online for JAWS-UG 18] 見せてやるよ、Step Functions の本気ってやつをな
 
20211109 JAWS-UG SRE keynotes
20211109 JAWS-UG SRE keynotes20211109 JAWS-UG SRE keynotes
20211109 JAWS-UG SRE keynotes
 
20211109 bleaの使い方(基本編)
20211109 bleaの使い方(基本編)20211109 bleaの使い方(基本編)
20211109 bleaの使い方(基本編)
 
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN
202110 AWS Black Belt Online Seminar AWS Site-to-Site VPN
 

Recently uploaded

20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf
20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf
20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdfAyachika Kitazaki
 
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-LoopへTetsuya Nihonmatsu
 
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦Sadao Tokuyama
 
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法ssuser370dd7
 
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdf
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdfTaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdf
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdfMatsushita Laboratory
 
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~arts yokohama
 
2024 01 Virtual_Counselor
2024 01 Virtual_Counselor 2024 01 Virtual_Counselor
2024 01 Virtual_Counselor arts yokohama
 
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)ssuser539845
 
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見Shumpei Kishi
 

Recently uploaded (12)

20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf
20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf
20240326_IoTLT_vol109_kitazaki_v1___.pdf
 
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIが協調するHumani-in-the-Loopへ
 
2024 04 minnanoito
2024 04 minnanoito2024 04 minnanoito
2024 04 minnanoito
 
2024 03 CTEA
2024 03 CTEA2024 03 CTEA
2024 03 CTEA
 
What is the world where you can make your own semiconductors?
What is the world where you can make your own semiconductors?What is the world where you can make your own semiconductors?
What is the world where you can make your own semiconductors?
 
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦
ARスタートアップOnePlanetの Apple Vision Proへの情熱と挑戦
 
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法
情報処理学会86回全国大会_Generic OAMをDeep Learning技術によって実現するための課題と解決方法
 
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdf
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdfTaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdf
TaketoFujikawa_台本中の動作表現に基づくアニメーション原画システムの提案_SIGEC71.pdf
 
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~
2024 02 Nihon-Tanken ~Towards a More Inclusive Japan~
 
2024 01 Virtual_Counselor
2024 01 Virtual_Counselor 2024 01 Virtual_Counselor
2024 01 Virtual_Counselor
 
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)
IFIP IP3での資格制度を対象とする国際認定(IPSJ86全国大会シンポジウム)
 
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見
持続可能なDrupal Meetupのコツ - Drupal Meetup Tokyoの知見
 

20201021-IoT@Loft 農業における AWS IoT のユースケース

  • 1. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Solutions Architect Tsubasa Watanabe 2020/10/21 農業におけるAWS IoTのユースケース
  • 2. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 自己紹介 渡邊 翼 所属:ソリューションアーキテクト 自動車業界のお客様を担当 IoT案件のサポート 好きなサービス: AWS IoT Core AWS IoT Greengrass
  • 3. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. アジェンダ • スマート農業における課題 • 農業におけるAWS IoTサービスのユースケース • お客様事例 • まとめ
  • 4. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. スマート農業における課題
  • 5. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. スマート農業の目的 農業における 業務効率化 • 生産状況のデータ化 • 遠隔監視・制御 • GPS活用による農作業の簡易 化 • 機械学習導入による作業自動 化 農業人口の拡大 • 農家が培ってきた知恵や経 験のデータ化と共有 • 作業レベルの平準化 消費者への 安全の提供 • データのリアルタイム保存 • 農作物のトレーサビリティ • 情報の改ざん防止
  • 6. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 農業におけるデータの増加 マニュアル 機器、設備 画像 センサー 家畜
  • 7. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 農業におけるエッジデバイスの課題 ネットワーク 電源 コスト セキュリティ
  • 8. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 農業におけるエッジデバイスの課題 ネットワーク
  • 9. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Baud Rate Range bps Kbps Mbps 10M 100M 100kM10kM Short Range WiFi/BT LPWAN Satellite Ku Band Mbit/s 850/1900 MHz 900/1800 MHz Sub-GHz 2.4 GHz Cellular クラウドへの接続方法の選択肢
  • 10. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. センサーからのデータ収集の選択肢 Local Area Network Wide Area Network
  • 11. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.© 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 農業におけるエッジデバイスの課題 電源 コスト セキュリティ
  • 12. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 農業におけるAWS IoTの活用 大量データに対応するスケーラビリティ 分析、機械学習サービスとの連携 幅広いユースケースを満たす機能 マルチレイヤーにおけるセキュリティ 料金の透明性と低価格
  • 13. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. デバイス ゲートウェイ ルール エンジン メッセージ ブローカー デバイス シャドウ レジストリ認証 サービス AWS IoT Core AWS IoT Coreは、IoTデバイスを簡単かつ、安全にクラウドアプリケー ションや他のデバイスと通信できるようにするマネージドサービスです
  • 14. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 農業に関連するデータ テクスチャ、粘土、 ローム、シルト 斜面、標高、排水 量、侵食 RGB、NIR、サー マル、NDVI 降水量、気温、湿 度、気圧、イベン ト コスト、雑草、害 虫、肥料 土壌データ 変動データ天気データ地形データ 画像データ
  • 15. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. … … … データレイク • すべてのデータを一箇所に集めて、 そのままの形式で保存 • データレイクからデータを読み出して、 新しいデータ活用を素早く簡単に実行 データベース ログファイル IoTデバイス メディアデータ データウェアハウス 機械学習 可視化 分析 農業におけるデータ活用
  • 16. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. データレイクに最適な Amazon S3 1. データを任意のファイル形式で保存 2. 容量の上限無し 3. 高い耐久性:99.999999999% 4. 低コスト:$0.025/GB/月* 5. 多様な権限管理や暗号化によるセキュリティ 6. APIにより様々なプログラム言語やサービスと連携 Amazon Simple Storage Service (S3) は、 データを、安全に、容量制限なく、保存することが可能な、 クラウド時代のオブジェクトストレージ Amazon S3 PUT GET * 2020年10月時点の東京リージョンでの標準ストレージの料金です
  • 17. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 農業における AWS IoTのユースケース
  • 18. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 農業におけるAWS IoTのユースケース 1. マシンが大量のデータストリームを 生成する場合 2. リモートからの監視と指示 4. 生産物のトレーサビリティ3. セキュリティカメラ
  • 19. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase1: マシンが大量のデータストリームを生成する場合
  • 20. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase1: マシンが大量のデータストリームを生成する場合 AWS IoT Core AWS IoT Greengrass Amazon Kinesis AWS Cloud Amazon S3 Amazon DynamoDB Amazon Kinesis Data Firehose AWS Lambda AWS IoT Analytics AWS IoT Device SDK
  • 21. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS IoT Greengrass Edge Cloud 経済的な問題 物理的な問題 地域的な問題 AWS IoT GreengrassはAWSのサービスを自身のデバイスに拡張します。これに よって、クラウドを活用しながらエッジ側でデータに対してアクションを起こす ことが出来ます Device software
  • 22. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Greengrass機能) オフライン対応 • オフラインになってもローカルの処理は継続 • クラウドにアップロードすべきデータはキャッシュして、オンラインになっ たタイミングで順次アップロード 生産設備 Local Lambda アラート データ Factory AWS IoT Core Amazon Kinesis AWS IoT Analytics AWS Cloud データ Greengrass Core オフライン キャッシュ
  • 23. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase2:リモートからの監視と指示
  • 24. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase2:リモートからの監視と指示 AWS IoT CoreAWS IoT Greengrass FreeRTOS AWS Cloud Amazon API Gateway AWS AppSync AWS Lambda Mobile App 他のサービス AWS IoT Device SDK
  • 25. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase3: セキュリティカメラ
  • 26. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase3: セキュリティカメラ 動画データ Stream Processor https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/easily-perform-facial-analysis-on-live-feeds-by-creating-a-serverless- video-analytics-environment-with-amazon-rekognition-video-and-amazon-kinesis-video-streams/ Amazon Simple Notification Service
  • 27. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase4: 生産物のトレーサビリティ
  • 28. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Usecase4: 生産物のトレーサビリティ AWS IoT Greengrass AWS IoT Greengrass AWS IoT Core AWS Cloud AWS Lambda Amazon S3 Amazon API Gateway Amazon Managed Blockchain Member VPC Fabric Network Managed by AWS AWS Fargate AWS Fargate USERS
  • 29. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. お客様事例
  • 30. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 多くのお客様が AWSを利用して農業における革新的な取り組みを実現
  • 31. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Trimble increased device provisioning throughput with AWS IoT Device Management About Trimble ポジショニング、モデリング、接続 性、データ分析におけるTrimbleの コアテクノロジーにより、お客様は 生産性、品質、持続可能性、安全性 を向上させることができます。 Trimbleソリューションは150か国 で使用されています。 Headquarters: US Website: www.trimble.com Challenges Solution Benefits Trimbleは、GPS、レーザー、光 学、慣性技術などの幅広い測位技 術を統合して農業の効率化を促進 するソリューションを、150か国 で提供しています。このソリュー ションでは、Trimble接続される デバイスのプロビジョニングと管 理をする必要がありました。 Trimbleは、すべてのサブサービス(IoT、 Ingress、Egress、ETL、およびAnalytics)を TPaaSと呼ばれる内部製品に集約しています。 これは、AWS IoTCoreとIoTDevice Managementを活用していて接続されたトラ クターなどのデバイス管理とデータをクラウ ドにアップロードしています。 AWS IoT Device Managementは、 Trimbleがデバイスプロビジョニン グのスループットを400%向上させ るのに役立ちました。
  • 32. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Growing the future About Yanmar ヤンマーは、ディーゼルエンジンの 設計と製造を専門とする日本の会社 です。スマート農業においては温室 内の植物の成長管理をするソリュー ションを提供しています Headquarters: Japan Website: https://www.yanmar.com Challenges Solution Benefits 温室内の植物の成長を管理する場合、 ヤンマーの課題の1つとして、適切な 量の水(スマート水耕栽培)と、ファ ンやエアコンなどの環境サポートを管 理することでした。 ヤンマーは、植物の成長段階を監視す るために、温室にカメラを設置して植 物の写真を撮りました。 AWS IoT Greengrassを搭載したカメラにデプロ イされたMLアルゴリズムを使用して、 成長段階を認識し、水耕栽培のパター ンと頻度、湿度と温度などの様々な要 因を分析し判断します。 Yanmarは、以前は手動で行っていた プロセスを自動化することで、運用コ ストを3分の1に削減しました。 さらに、ヤンマーは、環境センサー データを収集して分析することにより、 エアコン、ファン、水耕栽培を自動的 に制御するスマート温室を追加しまし た。このスマート温室によって生成さ れる作物の90%は、その高い製品品質 基準を満たしています。 © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark ヤンマーR&DはスマートグリーンハウスにAWS IoTを選択: 1. セルラーデータ転送において、一時的なオフラインにも対応 2. 植物の成長段階の写真のエッジ処理によりネットワーク帯域の問題を解決 3. MLモデルをエッジにデプロイして、環境の異常(湿気、温度、湿度)を検出し、 アラートをトリガーしたり、アクションを実行
  • 33. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Autonomous Bee hive About Beewise Beewiseはハチに焦点をあて気候と 湿度の制御、輸送性の考慮、または リアルタイムのビデオ監視をおこ なっています。 Headquarters: Israel Website: https://www.beewise.ag/ Challenges Solution Benefits Beewiseは、養蜂家がリモートでミツ バチを治療できるようにするロボット 蜂の巣を提供しています。彼らは、 フィールドに分散されたロボットの蜂 の巣のネットワークを開発し、単一の デバイスで数百万の蜂を監視しデータ を分析しました。 Beewiseは、正確で 安全でありながら、現場でリアルタイ ムに大量の分散センサーを監視および 制御する集中型システムを導入する必 要がありました。 Beewiseは、AWS IoTCoreとAWSIoT Device Managementを使用して、分散 デバイスとセンサーの幅広い相互接続 ネットワークを展開しました。さらに、 他のAWSサービスを使用して、大量 のデータを集約してそこでそのデータ を分析して、リアルタイムで分散され たシステムにコマンドを送ることがで きました。 より多くのミツバチが生き残り、繁栄 し、受粉しました。 Beewiseは、肉体 労働を大幅に削減しながら、植物の受 粉と蜂蜜の生産を劇的に増加させるこ とができました。 AWS IoTのおかげで、 Beewiseは平均蜂死亡率を約40%(今 日の蜂の巣)からBeewiseのロボット AI制御蜂の巣では10%未満に下げまし た。 © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark They pollinate better and they produce more honey. And for us, there’s no greater satisfaction, because we’re doing well by doing good. — Saar Safra CEO and Founder ” “
  • 34. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Accenture様:ブロックチェーンとIoTを活用して サステイナブルな生産者と消費者を繋げる 消費者は環境に優しい方法で生産された商品 を購入したいというニーズがある 生産者、流通業者、小売店、消費者をブロッ クチェーンで繋げ、流通の全過程をIoTで管 理する事で、消費者は製品が生まれてから手 元に届くまでの家庭を理解する事ができ、ス マホアプリを通じて生産者へ直接支払いを行 う事が可能となる。 これにより、生産者は持続可能な取り組みを 継続することが可能となる。 https://www.youtube.com/watch?v=XawVbJnqz6o
  • 35. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. まとめ • 農業人口減少や従事者高齢化、後継者不足などの農業における課題をデータ を活用して解決していく必要がある • 農業に関するデータは多岐に渡り活用シーンは様々なため、データをデータ レイクに保存することで、ダッシュボードや可視化、ビッグデータ処理、リ アルタイム分析、機械学習など、さまざまなタイプの分析を実行し、的確な 意思決定に役立てることができる • AWSでは、農業の様々なユースケースに活用できるサービスを提供している。