2016.6.17 BAC セミナーの資料です。IBM アーキテクト 平山毅 IBM Cloud と Watson IoT のデータフローと活用方法 ~IBM Cloudに展開されるIoTの基本からWatson,Blockchain,AutoMotive,Cisco連携まで~

1. IBM Cloud と Watson IoT の
データフローと活用方法
2016 年 ６月 17日
IBM アーキテクト 平山 毅
~IBM Cloudに展開されるIoTの基本からWatson、Blockchain、AutoMotive、Cisco連携まで~

2. © 2016 IBM Corporation
自己紹介 名前︓平山 毅（ひらやま つよし）
Twitter : t3hirayama
Facebook : tsuyoshi.hirayama
2016年2月 IBM入社。アーキテクト。
IBMが従来のハードウェアとソフトウェアのモデルから
コグニティブとクラウドにシフトとブロックチェーン技術のリードを宣言するタイミングでジョイン。
【前職】
・Amazon Web Services (AWS)
Professional Services Consultant , Enterprise Solutions Architect
・Tokyo Stock Exchange (TSE)
IT Service Manager , Enterprise Architect , Derivative Master
・Nomura Research Institute (NRI)
Financial Systems Engineer
【執筆著書】

3. Software
as a Service
Platform
as a Service
Infrastructure
as a Service
API エコノミー
・IaaS、PaaS、SaaS、の全てレイヤーを提供
・CloudFoundry、OpenStackをベースにしたオープンアーキテクチャー
IBM Cloud の 概要

4. IBM SoftLayer の 特徴
1. ベアメタル(物理)サーバーの提供
2. DC間のグローバル・プライベートネットワーク
3. データセンターやハードウェアも開示した透明性の高いサービス
・SoftLayerはテキサス州ダラスを本拠地として2005年設⽴。ホスティングのリーディングカンパニー
としての地位を確⽴後に、2013年にIBMが買収。
・ホストティングから事業をスタートしているため、豊富なデータセンターを世界中に展開。

5. IBM Bluemix の提供形態
Dedicatedの
場合は利⽤サー
ビスを限定させ
ることも可能Public固有の
サービス利⽤時は
内部連携も可能
Security
Services
Web and
Application
Services
Cloud
Integration
Services
Mobile
Services
Database
Services
Big Data
Services
Watson
Services
DevOps
Services
Internet
of Things
Services
VPN/専⽤線接続
・100を超えるPaaSサービスを提供（Watson等のIBM固有のサービスも多数提供）
・Cloud Foundryに加え、Docker、OpenStack、OpenWhiskの4つのプラットフォームを提供
・Public（共有）と利用サービスを限定したDedicated（専有） のモデルが選択可能
・両方ともSoftLayerのデータセンターから提供
Public(共有) Dedicated(専有)
SoftLayerの閉域グローバル
ネットワークを介して各拠点から
お客様専有のBluemixも利⽤可能

6. © 2016 IBM Corporation
IBM Bluemix アーキテクチャー
Bluemix基盤
ランタイム
アプリケーション
サービス
XXXアプリ
Bluemix
Dedicated
CF用L7ルーター(*1)
SoftLayerの任意のデータセンター上に専有ハードウェア上に環境構築
専用線
or VPN既存システム
LDAP
(オプション)
アプリのプッシュ
アプリ
開発者
既存システムとは専用線 / VPNで通信
サービス
･･･
Bluemix
Public
Publicのサービス
を利用可能
企業内LDAPで
アカウント管理可能
エンド・ユーザーの端末
オンプレミス(企業資産環
境)
(*1) L7負荷分散機能を有するリバース・プロキシー
HTTP(S)

7. © 2016 IBM Corporation
IBM Bluemix on SoftLayerによるグローバル展開
India
Shanghai
Hong Kong
Singapore
Sydney
Tokyo
Seattle
San Jose
Los Angeles
Mexico City
Houston
Denver
Dallas
Miami
Atlanta
Washington D.C.
Montreal
Toronto
Chicago
London
Frankfurt
Paris
Amsterdam
Sao Paulo
New York
Dubai
Melbourne
データセンター
Network PoP
開設予定データセンター
開設予定 Network PoP
東京DC
シンガポールDC
パリDC
・SoftLayerのグローバル専用ネットワークを活用することで、Bluemixアプリケーションをグローバルに展開可能

8. © 2016 IBM CorporationDCとグローバルシステムの提供基盤
ハイブリッドクラウド、マルチクラウドの提供基盤
IBM Cloudから最新機能の提供とWatsonとの連動
Watson
API
EconomyCognitve Data ScienceIoT Blockchain
今話題の最新
ソリューション群は
全てIBM Cloud
から提供︕
多くの機能が
IBM Cloud上
のWatsonや
他サービスと
連動されていく
既存アプリケーション
SoR
(System of
Record)
新アプリケーション
SoE
(System of
Engament)
シームレス
に接続
API Connect
IBMがクラウド
ネイティブ化を支援
例）Bluemix
Garage
IBM Cloud

9. © 2016 IBM Corporation
IBMが対象にするIoTのスコープ

10. © 2016 IBM Corporation
IBMのIoTアプローチ
① デバイスからのデータ収集先はIBM Cloudを前提
② IBM Cloudにあるデータ分析サービスとの連動性を重視
③ シンプルなAPI提供が可能な機能を用意
①
③
②

11. © 2016 IBM Corporation
IBM IoTの基本アーキテクチャ
Watson IoT

12. © 2016 IBM Corporation
IoTの価値要素とIBMソリューション
業界ごとの変革リード
アプリケーション
プラットフォーム
デバイス /
ネットワーク
IBM Global
Business Services
Analytics
Connect
Information Management
Risk Management
Watson IOT Platform
on Bluemix
Device Vendor /
SoftLayer
IoTの価値要素 IBMソリューション
主にWatson
IoTにてアップ
デートされた
差別化部分

13. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT の概要
・元々はBluemix上で IoT Foundationとして提供していたサービス
・IoT Foundation を Watson IoT Platform と改名し、Watsonとの外部連動機能を強化
・「Context Mapping」「Driver Behavior」「IoT Real-Time Insights」のサービスをBluemix上に追加
New!New! New! Update
<従来>
IoT foundation
<現在>
Watson IoT

14. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT Solution の分類
IBM Watson IoT Platform Analytics
IBM IoT Real-Time Insights
IBM Watson IoT Platform Connect
IBM Insights for Weather APIs
IBM Watson IoT Platform
Risk Management
IBM Watson IoT Platform
and Blockchain
構造化、非構造化
の蓄積されたIoTデータ
を分析し学習知⾒を取得
IoTデータをリアル
タイムで分析し
知⾒を確認
デバイス管理から
各種サービスまで
シームレスに接続
気象情報をもとに
データの知⾒を取得
IoTデータをストリーミ
ングでBlockchain
に連動
IoTデータから異常を
検知し通知

15. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT を構成するBluemix サービス
① Internet of Things Platform (旧 IoT foundation)
デバイス、ゲートウェイと接続して収集したデータを取り込むIoT基盤サービス
Watsonとの連動も可能に
② IoT Real Times Insights
収集したIoTデータをリアルタイムに表示し、発生事象と自動アクションを提供するサービス
③ Driver Behavior
自動⾞のプローブとコンテキストデータを収集し、
運転者の振る舞いを分析するサービス
④ Context Mapping
IoTデータの軌道を分析するためにネットワーク上の
データにアクセスするリアルタイムクエリーを提供するサービス
Update
New!
New!
New!
IoT for
AutoMotive
Services

16. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT Platform の 全体像
Platform
従来の
IoT Foundation
の範囲
今回の
IoT Platform
で拡張した範囲

17. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT Platform
サービス概要
IBM Watson IoT Platformは、 IoTをBluemix上で実装するための基盤サービス
■MQTTサーバ機能を提供
デバイス/アプリケーションはMQTTプロトコルを使用しIoT Platformに接続
IoTに最適化されたトピック空間があらかじめ構成される
デバイスはイベントメッセージの送信やコマンドの受信が可能
アプリケーションはイベントの受信やデバイスへのコマンド送信、デバイス状況の確認が可能
■セキュリティー
事前発効した認証トークンでの接続
トピック空間によるデータ送受信の制限
■接続デバイス管理機能の提供
デバイスの登録/削除、接続状況の把握
ダッシュボード、もしくは、RESTライクなHTTPインターフェースにて操作
■履歴データの保存、検索、集計機能の提供
検索、集計にRESTライクなHTTPインターフェースを提供
■データの視覚化
データ参照用Quickstart、センサーシミュレーターを提供

18. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT MQTT
MQTT
デバイス IBM
IoT Platform
従来型アプリケーション
MQTT
MQTTサーバー
デバイスの管理
履歴の保存
REST
管理アプリケーション
拡張サービス
IoTのプロトコルはMQTTが基本。
MQTTとは、publish/subscribeモデルに基づく軽量なメッセージプロトコルで、IBMが策定し、現在はOASISが標準化を推進。
アプリケーションをスクラッチ開発をするために必要となる代表的なMQTTクライアントは以下の通り。
・IBM Mobile Messaging and M2M Client Pack MA9Bg
・Eclipse Paho MQTT Clients
・MQTT.js

19. © 2016 IBM Corporation
Node-Red
Bluemix IoT Platformは、Node-Redでアプリケーションを開発できる点が大きな差別化ポイント。
Node-RED は IBM Emerging Technology が作成したオープンソースツール。
入⼒／出⼒／処理といったブロックを組み合わせるだけでワークフローを作成可能。ハードコーディング不要。

20. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT Platform を構成するリソース
管理デバイス
非管理デバイス
イベント アプリケーション
コマンド
組織
イベント履歴
制御データ
IoTデータ
デバイスからコマンドとイベントでMQTT連携してアプリケーションで呼び出すのが基本的な流れ。
組織をどのようなグループに括るかが設計のポイント。

21. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT の複数デバイス時の構成
Organization A
デバイスA アプリケーション
デバイスB
登録したOrganizaionに
対して接続
パブリッシュ
サブスクライブ
デバイスA用
トピック空間
デバイスA
ステータス取得用トピック
サブスクライブ
パブリッシュ
デバイスA
イベント送信用トピック
デバイスA
コマンド受信用トピック
デバイスB
イベント送信用トピック
デバイスB用
トピック空間
アプリ用
トピック空間
指定のトピックに対して
イベント送信
アプリケーションのトピック空間には
すべてのデバイスがふくまれる
他デバイスのトピック空間に
アクセス不可

22. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson
IBM Watsonとは、コンピューターでありながら、人と同じように情報から学び、経験から
学習し、自然言語処理と機械学習を使用して、⼤量の非構造化データから洞察を明ら
かにするコグニティブ・テクノロジーのプラットフォームの総称。
IBM Watsonは自然言語を解釈し、根拠をもとに仮説を生成し、経験から学習して
いく仕組みのため、処理が増えるほど知識を蓄積していく。
「過去のインタラクション」「教育」「情報の取り込み」の3つの要素で、より賢くなっていく。
デバイスから⼤量の非構造化データを収集し解析するIoTとの相性が良い。
（個人的主観として）人間がWatsonとシームレスにやりとりを⾏うためには、何らかの
インタフェースデバイスが必要であり、その観点でもIoTとWatsonは深い関連性がある。

23. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT で使えるサービス
IBM IOT Platform で取得したデータをIBM WatsonでシームレスにIBM Cloud上で解析するサービス。
利用できる代表的にWatsonサービスの用途には、以下のようなものがある。
Watson
テキスト解析
Watson
機械学習
Watson
自然言語処理
Watson
ビデオ画像解析

24. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT によるコグニティブアプリケーションの例
⾳声を認識しテキ
ストに変換する
自然言語分類
で「Rain」を抽出
関連拡張で
「Rain」の関連
項目を抽出
（機械学習）
テキストを⾳声に
変換する
【引用】
http://www.ibm.com/developerworks/jp/iot/library/iot-cc-watson-iot-platform-trs/
天候情報を取得

25. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT Real-time Insights
サービス概要
IBM Watson IoT Real-time Insights はデバイスと操作情報をアセットマスターと突合し、
データモデル化してリアルタイムで解析するアナリティクスサービス。
更に、自動アクションによって緊急の反応を可能にし、状態の可視化が可能。
■ データモデル化
アセットマスタデータを登録しておき、IoTデータと突合を⾏い、解析を⾏う
■ 自動アクション対応
ルールを定義し、自動アクションを解析データと連動が可能

26. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT Driver Behavior Service
サービス概要
IBM Watson IoT Driver Behavior Serviceは、 ⾞両プローブデータとコンテキストデータを基に
ドライバー運転振る舞い分析サービスをRESTインターフェースにて提供
■ ビッグデータ分析基盤︓Hadoopシステム
⼤量の⾞両データ、およびロードネットワーク情報等のコンテキスト情報に基づく高速でスケーラブルな
Hadoopシステム基盤による運転特性分析結果の提供を実現
■ ドライバー運転振る舞い分析
⾞両プローブデータに対して下記パラメータに基づく分析結果を提供するRESTインターフェースを提供
1. 道路タイプ毎の⾞速特性︓超過速度
2. アクセル、ブレーキ、停止、アイドル特性
3. ターン : 平均アングル、時間、スピード
4. ⾛⾏コンテキスト︓運転時間帯/道路タイプ/⾞速
上記分析実⾏時の各パラメーターの範囲値、しきい値は可変であり、ユーザーが変更可能な画⾯を提供

27. © 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT Context Mapping Service
サービス概要
IBM Watson IoT Context Mapping Serviceは、ロードネットワーク情報、動的環境情報に基
づく地理情報サービス＆地図データ検索サービスをRESTインターフェースにて提供
■ 地図データ検索
静的地図データ・道路属性、および動的イベントをインメモリー上に展開することで、高速な
ロードネットワークデータへのアクセス・検索サービスの提供を実現
■ 地理情報サービス
静的地図情報、および動的イベントに基づく下記RESTインターフェースを提供
• マップマッチング
• 最短ルートサーチ
（追加・作成された動的なイベントに基づく探索）
• リンクサーチ
• （動的イベントの追加・作成）

28. © 2016 IBM Corporation
IBM IoT Automotive のWatson連携
クルマや環境からの画像データを認識・解釈
ドライバーからの⾳声によるメッセージの解釈
より価値のある知⾒・洞察に向けて、分析を高度化
Watson
• ⾳声合成
• ⾳声認識
• 対話
• その他 必要機能
Watson IoT
for Automotive
エージェント
ドライバー
⾞両
環境
• エージェント機能による状況検知
• マップ・マッチング
• コンキスト・マップ
• イベント取込・検索 / 最短ルート検索
• 運転特性・⾏動特性分析
• 移動経路・履歴分析
ダイナ
ミック
マップ
その他のクラウドサービス
(例 既存のSDN)
ソーシャル・クラウド
交通情報
(TPEG/TMC)
環境
ドライバー
クルマ
TMC : Traffic Message Channel
TPEG : Transport Protocol Experts

29. © 2016 IBM Corporation
IBM Blockchainとは︖
・Bitcoinの仮想通貨を元にして、分散共有台帳を使ってP2P取引を効率化する技術の「概念」
＜従来＞ ＜Blockchain＞
・個別台帳を各々の参加者で保持する。
→管理主体が制御する。
・同じ台帳を参加者間で共有して保持する。
→管理主体が不要（Blockchainが主体）
・共有台帳の分散同期技術
・P2Pの認証技術
（従来のエンタープライズアプリケーションを変える︖）

30. © 2016 IBM Corporation
ピアで同期されるデータ
IBM Blockchainの構成要素
Smart
Contract
Smart
Contract
Privacy and
Confidencial
ity
Privacy and
Confidencial
ity
Shared
Ledger
Shared
Ledger
ConsensusConsensus
安全性の確保、
認証および検証
取引のための
ビジネスロジックを記述
（チェーンコード）
スマート・コントラクトを
通して⾏われた取引を
システム的に確定
ネットワークで
共有される分散台帳

31. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT から Blockchain への連動
チェーンコード
に格納される
合意形成
がされる
分散台帳にデータが
格納される
IoTのイベントをフィルターし、プライベートなIBM Blockchain
のスマートコントラクトに要求されたデータのみを送信する
アーリーアダプタのお客様のみにIBMのR&Dチームと共同で提供

32. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT API Reference Version Up(v2)
連動性の
APIが追加

33. © 2016 IBM Corporation
Watson IoT に関するIBMとCiscoの提携
・2016年6月2日にWatson IoTとデバイス連携に関して提携を発表
・IBM Watson IoTの分析技術とCisco Systems Fog Computingのセンサー情報収集技術の相乗効果

34. © 2016 IBM Corporation
Cisco社との提携によるソリューションの想定領域
・多くのセンサー情報を保持し、高度な解析及びWatsonによる最適化が期待される領域

35. © 2016 IBM Corporation
適用例①︓市場情報のフィードバック基盤
Public eports
(e.g. NHTSA)
Monitor
and
React
Analyze
Notify
SPSS
Collect
Data
Continuous
Engineering
Social
Sensors
Bluemix
⾞両プローブ情報と、市場情報（不具合や、乗り⼼地など）を収集し、要求・設計に対する充⾜度をスコア化し、
モニタリング、フィードバックする
IoT for
Automotive
Insights
for Twitter
Storage
Predictive Analytics
Node-RED
製品設計/開発
製品開発へのフィードバック
データ分析モデル＆
傾向分析・統計分析

36. © 2016 IBM Corporation
適用例②︓センサー情報の収集解析
センサーやデバイス
アプリケーション
地図やグラフ表示
【受信】
機器の更新
や制御
【発信】
テレメトリーデータ
【受信】
テレメトリーデータ
【発信】
通知、ジオフェンス警告など
Geospatial
Analytics
IoT Real-time
Insights
IBM IoT Platform
Embeddable
Reporting

37. © 2016 IBM Corporation
まとめ
・IBMは、IoT、Watson、Blockchain、といった最新技術を全て
IBMクラウドから提供しています。
・これらの技術を業務に適用するためには、技術適用と業務分析の両⾯のアプローチ
が必要ですが、IBMではその両⾯で支援とソリューション提供が可能です。
・具体化するために、IBMとプロジェクトや勉強会を⾏うことをお勧めします。
※IBM Research、IBM Global Business Servicesも含めて
強⼒な研究支援チームを形成しています。

38. © 2016 IBM Corporation
この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが、日本アイ・ビー・エム株式会社の正式なレビューを受けておらず、当資料に記載
された内容に関して日本アイ・ビー・エムは何ら保証するものではありません。
ワー クショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情
報提供の目的 のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結
果を生むものでもありません。 本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供さ
れ、明示または暗示にかかわらずいかなる保証 も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の
関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わ ないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライ
ヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBM ソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契
約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。
本 講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であること
を暗示するも のではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独
自の決定権をもっていつでも変 更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したも
のではありません。本講演資料に含まれている 内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生
じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またその ような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境にお
いて標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパ フォーマンスは、ユー
ザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮 事項を含
む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではあ
りませ ん。
記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として
示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。
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他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。
現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。