IBM Datapalooza Tokyo 2016/Jun/16 @秋葉原

1. IoTの世界でデータ
サイエンスしよう
@datapalooza
2016/JUN/16
MANA NAKANO
FB.ME/MANA.NAKANO

2. 自己紹介
IBMで技術営業をやっています
◦ 社歴の9割以上はプログラマ兼システムエンジニアです
◦ インフラからアプリまでいろいろやります
◦ ハードウェアまで興味を広げて、IoTの活動も。
IoTの活動はお仕事1割、趣味9割
◦ 社内コミュニティで細々と活動中 （二年目）
◦ コミュニティ活動をきっかけに、IoTの仕事に関わることが増えました

3. 今日の内容
データサイエンティストな人たちに
IoTの世界を紹介して勧誘しにきました

4. 「IoTは宝の山」

5. IoT時代が本格的に
始まりました1.

6. IoTは
いろいろなところで盛り上がり中
コネクテッドカー
IoTヘルスケア
スマートファクトリー
コネクテッドホーム
農業IoT
装置も人も業界も超えて、新しい取り組みが生まれている
モノの情報 コトの情報 既存のサービス× ×

7. で、IoTって結局何？

8. モノがインターネットにつな
がった？
Internet of Things

9. モノがインターネットにつな
がった？
Internet of Things

10. モノがインターネットにつな
がって喋りだした！
Internet of Things

11. モノがインターネットにつな
がって喋りだした！
Internet of Things
「”コト”がさらに見えるようになった」
新しいビジネスの
可能性ができた
見えないものが見えるようになった
「”モノ”がもっと見えるようになった」
Hi !

12. IoTシステムの基本的な構成
サービスの利用者
サーバー
ゲートウェイ
デバイス
MQTT/HTTP
デバイス・センサー技術
大量高速通信技術
データを利用した
ソリューション開発技術
ビーコン
Zigbee
PLC
RaspberryPi
Arduino
NoSQL
クラウド
Bluetooth
モバイル

13. 事例
農業の水管理 - EZ Farm
ケニアの農場で、限られた水資源を効率よく使い
収穫量を増やして食料の安定供給につなげるIoTソリューション
センサーを各地に配置して、
土地の水分量や天候を解析。
スマートフォンやタブレットで
農作業者や水の提供者に、
水の必要量を通知する。

14. 事例
つながるトラック - Scania
車体センサーと車両運用者とドライバーをつなぎ、
センサー情報を解析して
100万台以上のトラックの走行の安全性や車両運用の
効率化を実現
ドライバー
車両運用者
車両センサー 車両管理者
ブレーキ情報から
道路状況を
検出して共有
効率的な稼動計画
車両の運用保守
燃料消費量
エンジン回転数
ギアの操作
ブレーキ操作
etc.
渋滞情報
路面状況位置情報

15. 事例
Powerboat - SilverHook
時速200kmで疾走する
ボートから送られる大量の計器
データをリアルタイムに解析
チームの勝利と新しいユーザー体
験をもたらす
計器情報を100回/secで記録し、5回/sec で送信

16. 動画はyoutube
https://www.youtube.com/watch?v=xC1wFJce1Fs
https://www.youtube.com/watch?v=N40PoClKY9g

17. 事例
USA Olympic Cycling Project
4人チームで走行する自転車レース
ギアの回転数や選手の生態情報などを
リアルタイムに収集して解析。
走行状況をダッシュボードで可視化し、レースや
トレーニングで活用する
センサーには
スマートフォンも利用

18. 動画はyoutube
https://www.youtube.com/watch?v=8-9OJ0G8usQ
https://www.youtube.com/watch?v=p8Xhek8Szrw

19. IoTソリューションを支える要素技術
機械間通信（M2M）
Wifi/Zigbee/EnOcean
クラウド基盤（XaaS）の充実
Bluemix/AWS/Azure etc…大量で非構造化データが扱える
NoSQLの安定化 高速化したCPU
大容量化したメモリ/HDD/SSD
WEB-APIエコノミー
各種センサー
圧力/温湿度/カメラ/GPS/角速度
安価で安定/充実した
モバイル通信網
スマートフォンの
所有率の上昇
常時接続が当たり前となった
インターネット
安価で扱いやすいデバイスの登場
RaspberyPi/Arduino
Web技術
MQTT/HTML5
当たり前のように
クラウドにデータを送れる

20. 増え続けるIoTデータ
1023
byte
Enterprise
VoIP
social
IoT
2.5 エクサバイト/日

21. データ活用が
次のイノベーションを起こす鍵
IoTデータの
「意味」を見出し
「価値」を創造する人
が求められています
データサイエンティスト
The Data Scientist

22. 「ね、宝の山
でしょ？」

23. IoTの世界で
データサイエンスするには2.

24. データサイエンスとは
データを理解し
解析方法を探し
データを意味に変える

25. データサイエンスとは
IoTでどうやったらうまくいく？
?
?
?
?
?

26. IoTデータの特徴
1023
byte
Enterprise
VoIP
social
IoT
データが膨大
販売予測
Social
IoT
数ヶ月～数年
数時間～
瞬時～
データの旬が短い

27. 従来のデータと
IoTデータのイメージ
湖
(Lake)
奔流
(Stream)
or

28. IoTは
いろいろなところで盛り上がり中
コネクテッドカー
IoTヘルスケア
スマートファクトリー
コネクテッドホーム
農業IoT
装置も人も業界も超えてイノベーションが生まれる
モノの情報 コトの情報 既存のサービス× ×
実現方法は無数にある

29. IoTは完璧さよりもスピード感
きれいに作りこむよりも、
アイデアを形にして試して適合させていく
オフラインでじっくり解析方法を
練っている暇がない
現場で一緒にニーズを探りながら
価値を最大化させる
早く実現させて早く使ってみる

30. IoTのデータは変わり続ける
五年後のセンサーはぜんぜん違うはず
センサーは日々進化中
センサーが安くなって
たくさん使えるかも知れない
変わり続けることを前提に適切にデータを扱う準備を
データポイントとデータ構造が変わり続ける

31. IoTデータを
データサイエンスするには
旬が超短期
膨大なデータ
使われるデータの種類が多彩
データの形式が変わり行く
いつでも過渡期
試行錯誤
おさらい
柔軟性
じゃあどうしたら？

32. 「宝の山は
あと掘るだけ」

33. IoTをやってみよう3.

34. IoTデータはこんな流れに
なっている
サービスの利用者
MQTT/HTTP
アナログデータ
デジタル変換
データ整形
インターネットに
データ送出
データ格納
人間や装置に
フィードバック
アプリケーション処理 { "name": "10d6fbdbb6eb",
"temp": 15, "humidity": 76,
"objectTemp": 24 }
00000000
11111111
00000000
…
サーバー
ゲートウェイ
デバイス

35. IoTの機材あれこれ
- センサー
- ADコンバーター
- ゲートウェイ（RaspberryPiなど）
- 通信環境
- サーバー
- はんだごて
- ブレッドボード
- ケーブル
- プログラミング環境
- ….

36. 機材をそろえに電気街にGO！

37. ・・・しなくていいんです。

38. スマホで始める
センサープログラミング
スマートフォンは、
センサーと通信機能を備えた手頃なIoTデバイス
スマホさえあれば、IoTがお手軽に試せます。

39. クラウドを使って
IoTアプリを作ってみよう
センサーからとってきたデータをリアルタイムに解析します。
• スマートフォン
• パソコン
• Bluemixアカウント
用意するもの
Bluemix
無料トライアル
申込
IBM Watson IoT Platform
IoTアプリ開発のための機能をそろえた
IBMのクラウド環境
30日無料トライアルアカウントを提供 http://bluemix.net

40. スマホのセンサー情報を
リアルタイムに解析する
機械の稼働率を高く保ちたい
機械がおかしな振動をしたら
壊れる前兆だ
「IoTでどうにか
できないだろうか？」
データサイエンティストの知識と知恵で
なんとかしましょう！
社長さん

41. スマホのセンサー情報を
リアルタイムに解析する
リアルタイム解析
NoSQLDB
振動情報を送信
おかしな振動をしたら
通知

42. Node-REDフローエディタで
“コピペで” 作成
リアルタイムに振動を判断するアプリ

43. デモ
詳しくはQiitaで！
“iotfords”
で検索

44. 詳しくはQiitaで！
“iotfords”
で検索

45. データサイエンティストとIoT
絶え間なく流れてくる、変わり続けるデータを
活用するのが
IoTのデータサイエンス
ためて使うデータ 流れ続けるデータ×

46. 「ね、IoTで
データサイエンス
したいでしょ？」

47. まずは始めてみることから
新しいことを“まずは”試してみることで
今まで分からなかったことが見えてくる直す
試す
作る
直す
試す
作る
直す
試す
作る

48. Thank you