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ET2014コンファレンス　レポート

２週間ほど前に開かれたEmbedded Technology の展示会（パシフィコ横浜）に行って来ました。「流行り」のIoTの情報とその流行り具合を体感しにいってきました。 やはりこればかりはnet上ではなかなか難しいです。

カンファレンス主体で参加しましたので、その内容をメモしておきます。

2014/11/19

  1. 　10:00〜11:00　　【IoT基調講演】IoTによる新ビジネスの可能性　　武居 輝好 氏　株式会社野村総合研究所

    1.　IOTとは?
    物がネットに繋がることで価値あるサービスを生み出す。 M2Mとは違い、人がコントロール、人が情報を使う。
    なぜ今なのか？　-> 環境の進化　デバイス、回線、価格、ファンダメンタルの全て

    　　実例：
    　　Microsoft　Azureによる対応
    　　ARMの対応　OSの準備、クラウドの準備

    　　標準化
    　団体による　IETF, 3GPP, ITU, ETSI,oneM2M

    　業界による　open interconnect, allseen alliance, industrial internet consortiam, ThreadGroup

    2.　先行ユーザ例
    M2MからIOTへ
    M2Mは機器の制御、安全、保守のものだっが、機器から得られるデータを社会に還元すると言う形でIOTへ

    　　何が出来るか？

    • 付加価値の向上
    • 機能の向上、使い方のアドバイス、状況の可視化
    • アフターサービスの充実
    • リモートコントロール、故障の予兆を発見
    • オペレーションの改善

    • 動作状況の記録を元にオペレーションの最適化、自動コントロール

      　事例：

      　計測機器
      データを直接サーバに送り、専門家に分析させ、即現場にフィードバック
      今までは：作業者の中に（現場に）計測のプロフェッショナルが必要だった
      これから：現場は作業に集中することが出来る、リアルタイムでの分析結果のフィードバック、同様の事例とのマッチングなど付加価値

      　ロストバゲッジの改善
      　単なるRFIDではなく、搭乗航空機、最終目的地、持ち主、日程、などの複合的な要素との関連づけによりロストバゲッジを改善する

      　テスラ自動車
      　ソフトウエアアップデートの改善

      　ブリジストン
      　タイヤのセンシングにより、鉱山用車両の最適管理　ドライバへのフィードバック、工場管理へのデータフィードバック、故障率寿命の予測によるメンテナンスの効率化など。

      　スターバックス
      　コーヒーメーカのインテリジェント化　各店での利用の傾向、機器管理、豆のパラメタのフィードバックおよびレシピの最適化

      　事例まとめ：
      　　実用的面での問題点を解決する手段。リアルタイムの状況把握を現場からリモートで。

      3.　課題

    • リアルタイムのデータ取得・処理の方法

    • 端末のセキュリティ

      – セキュリティ：　回線・データのセキュリティ　と　得られるデータのセキュリティ
      　　クラッキングへの対応、ウイルスへの対応
      　　PCのようにリソースリッチ出ない状況の中でどのように対処するか？課題

      – リアルタイムデータ：　多量の端末による帯域の問題
      　　数万ノードがいっぺんに通信したらどうなるか。
      　　　　　　　↓
      処理の遅延、処理のコスト、トラフィック、プロセスパワー
      これを解決するために、端末、ゲートウエイへの処理の移譲

      端末の状態管理、データの一次処理などをデバイス側で行う
      Big Dataの活用に支障が出ないように（つまり処理しすぎない）

      4.　IOTビジネス拡大に向けて

      　ベクトル１：　自社製品のデータを活用する
      　　　データの高密度かによる蓄積データの活用

      　ベクトル2:　自社製品と他社製品のネットワーク
      　　　リアルタイムで他社とのネットワークに繋がる、社会と繋がることによる新しいサービスの提供

      これら両方を合わせて新しいビジネスモデルの構築
      　　　　　　↓
      リアルタイムな多機器との連携

    • 既存サービスとの連携でそのサービスの品質を向上する、今まで無理と思われていたサービスが可能になる。

    • 「デバイスメーカから見たときの異業種」であると、より有効なサービスが生まれる可能性がある。

    • メーカがAPIを公開することにより、まったく知らない人たちがデータを活用、あるいは全く違う分野のデータと結合させあたらなサービスが生まれる可能性。　->　新しいエコシステムへ

      感想
      IoTの目的や目指すところの全体像が見えた、重要なプレゼンだったように思います。特に、坂村さんの提唱するように「すべてをAPIでオープンにする」というところと重なっているように思います。APIはデバイス側の受け口ですが、IoTというとどちらかといえば情報の取り出し口のようなニュアンスがあります。実際にはその両方がIoTには込められていると思い直しています。
      問題点として、処理負荷とセキュリティを挙げています。私はエッジ側での処理はできるだけしないほうがいい、とおもっているので、処理負荷については興味があるところです。しかしGPGPUの発展などを見ていくと、そんなに大コストでなく、十分な処理ができるようにも思います。リアルなもののサンプリングは色付けなしで細かくしておいたほうが後々役立ちます。
      一方セキュリティは大きな問題ですが、センシング側のノードが増えると同じものを違う角度でサンプリングしているという状況が多く出てくるはずです。そのコヒーレンシ的な情報をうまく活用すれば、クラッキングなどに強いシステムができるような気がしています（素人目線ですが）。　お互いのコネクションが有機的になりニューラルネットワークのようになれば自律的になり得るかなあ。そうすれば1個や2個クラックされても大勢に影響が無いようにできるはず。

  1. 　11:15〜12:00　　IoT時代を牽引するセンサ・ソリューション　　野口 洋 氏　STマイクロエレクトロニクス株式会社

    センサ、プロセッサ、通信と、IoTで必要なものは全てありますよ、的な内容。あまりSTの半導体は使ったことないのだけれど、MEMS関係はこれからお世話になるかもしれません。

  2. 　13:30〜14:30　　【IoT基調講演】ウェアラブルコンピューティングのための組込み技術とソリューション　　塚本 昌彦 氏　神戸大学大学院

    特に記載することはないです。タイトルとはだいぶかけ離れた内容で、話題もnet上の話題を超えてはいません。

  3. 　14:45〜15:30　　組込みシステムをクラウドに接続する際の課題 ダグラス・アンダーソン 氏　Microchip Technology Incorporated

    • IoTでは、デバイスからITまでの広い範囲をインテグレートする必要がある。それは一人の技術者で出来る話では無い。
    • IOTを束ねるゲートウエイを導入するのが効率が良い。
    • IOTが必要とされるところはインフラが少ない場合がある、無線でゲートウエイまでデータを飛ばしてそこから優先や3Gを使ってネットに。
    • ITの側ではパートナーと仕事を進めるべき。組み込み技術者が思っているほどITは簡単では無い。

    • Amazon web serviceと提携したWCM開発キット　基板上のスイッチのモニタ、LEDのドライブをwebからできる。

      感想：
      まずは全部自分で組み立ててみる、というのがアマチュア精神。規模が小さければ全部自前でもokとおもう。ITのプロが逆にIoTのことがわかるかというと、そうでもないはず。ならばそこに新しいビジネスがあるかも。

2014/11/20

  1. 　10:00〜11:00　　【IoT基調講演】ClouT: IoTとクラウドの融合によるスマートシティの構築　　徳田 英幸 氏　慶應義塾大学

    街レベルのIoTが生活をサポートする
    clouT：IoTのためのクラウドの融合

    ICTの進化によるSocial Open Big Dateの活用。それをサポートするIoTによる情報収集。
    IoTのドライブフォース：　繋がるメリット、コスト、ネットワークの利便性

    メリットとリスクが発展のキーを握っている

    インターネットの進化：　そのなかで目指した物は…

    • 時間空間からの自由
    • メディアからの自由
    • リスクからの自由
    • 現実の物からの自由

    • 物理的容量からの自由

      これを街の単位で考えると
      「街」の抽象化：

    • IOTによりセンシングした情報で街の状態をサイバー空間内で抽象化し処理を施し実空間に反映（アクチュエーティング）する

      インターネットで目指したことを「街」を対象にやってみる。

    • コンテキストキャプチャー: 現状をいかにサンプリングするか
    • Visualizing context: コンテキストをビジュアルか（見える化）
    • optimal control: contextをもとに最適制御

    • prediction: 状態の予測

      ClouT = cloud of things:

      ClouTプロジェクトのコンセプトは，クラウドコンピューティングを活用することにより，「モノのインターネット」と「人のインターネット」を「サービスのインターネット」を通してつなぐこと。

      　　-> 街の仮想化のベースとなる場所

      言葉：

    • core heavy , Edge heavy :
      処理をコア（クラウド側）でやるのか、エッジ（デバイス側）でやるのかということ

    • センシングクラウド :
      処理して必要な物だけをCloudにしまう（でも、それが要らない物、と言う判断はどうやってするのか）

    • IOTカーネル :
      カーネルという考え方　　物理情報のオブジェクト化、抽象化

    • ソフトセンサ :
      実際のIOTから得られた情報で二次的な情報を作り出す、あるいはwebなどの情報から状態をセンスする。
      ソーシャルセンシングに近い？

      感想：
      街というハードウエアをプログラミング対象として考えるとこうなる、のだろうが、すごいこと考えるなあ、というのが感想。ただ、線形のシステムではないので、一朝一夕に制御できるとは思えないけれど、今のソフトウエア技術を持ってすればいずれ最適制御は可能なんだろうなあ。
      インターネットの目的を聞いた時には、かなりセンセーショナルでした。そうなのかあ。と。　たしかにそうですよね。ここまで一般化できると、IoTへの視点も変わってきます。
      人とIoTを街という視点から見ると、街とインタラクションしながら動いているという意味では、同じものとみなせますね。人はアクチュエートできない、という点で違うけれど、手法を変えればある程度「制御」はできる。逆にものは完全に制御可能だけれど、「街」という複雑系の中に入った場合、果たして制御可能と言えるように振る舞えるのか？
      なんてことが頭をよぎりました。

  1. 　11:15〜12:00　　総解説・IoTを支える技術　　竹之下 航洋 氏　株式会社アットマークテクノ

    IoTのリファレンスモデルの提唱：システムを考えやすくするためのリファレンスモデル

    Layer 1．　フィジカルデバイス:
    　デバイスとコントローラ、センサ、アクチュエータなど　データを送り、コマンドを受け付ける

    Layer 2．　コネクティビティ:
    　デバイスをネットワークに繋ぐ

    Layer 3.　Edgeコンピューティング（fogコンピューティング）:
    　エッジ側での計算　　評価、フォーマット変換、必要なデータの抽出、判断
    　トラフィック、クラウドストレージデータの削減　コスト削減

    Layer 4.　データアキュムレーション、ストレージ　（ここからはIT系の仕事）:
    　databaseの最適化　例えば google big query, Hadoop
    　大型ストレージ　例えば　amazonS3　GoogleDrive
    　IoTからのデータはイベントドリブンなので、とりあえず保管、という工程が必要になる。

    Layer 5.　Data Aggregation、アブストラクション:
    　データベース同士の接続のためのレイヤ
    　データベースの抽象化、相互接続によるアプリケーションインターフェイスの容易化

    Layer 6.　アプリケーション:
    　IoTのデータに基づく

    • レポーティング
    • 解析

    • コントロール

      　ビッグデータで出来ることは

    • 過去の解析

    • 異常検出

      　多くのデータを処理できることで、見えていなかった何かが見える、あるいはデータ更新頻度を上げることで何か見落としていた物がみえるかも。
      　予測には　Google Prediction APIなど　モデリングよりも多くのデータから類推する方が速い。
      　最適化　データトレンドから予測し、最適なリソース配置を。

      Layer 7.　コラボレーティング　プロセス:
      　他の系とのリレーション
      　問題は、「ビッグデータを元に何を動かすのか、何にフィードバックするのか」

      まとめ：
      物作り企業にできることはレイヤの１〜３ぐらいだが、その他のレイヤのことも考えておく必要がある。
      セキュリティは重要課題。

      キーテクノロジ
      – edge側でのネットワーク

    • SmartMESH　タイマー同期によるスリープ解除、ローパワー高信頼性
    • Wi-SUN 920MHzスター型　長距離転送

    • EnOcean 928MHz　省エネルギー、自分で発電など

      – プロトコル

    • HTTP
    • MQTT

    • Fluentd ソフトウエア実装　OSのログを取る仕組みと似ている

      – セキュリティの問題:
      　根本的解決には結局はVPNしかない（どうかなあ？？　プロモーション的にはそうだろうけど）

      感想：
      fluentdはフォーマットとしてJSON（JavaScript Object Notation）を使っている。データベースでフォーマットの解析が容易。そのままデータを入れればDBで解析できる。
      MQTTなどはプロトコルだけの規定なので、データそのものについてフォーマットの指定は無い。

      リファレンスモデルはいいですね。素人の私でもわかりやすいです。
      プレゼンタはセキュリティの問題をポイントにして、自社製品への誘導を試みていますが、私のようなソロテクニシャンからするとそういうコストのかかることはできない。ベストエフォートというか、現状のコスト配分を最適にしてセキュリティリスクをできるだけ回避するようにしかできないのですよ。現状での手段はIPsecとSSH、暗号化してデータを送るとか。
      クラッキングがソーシャルを利用するように、セキュリティ強化のためにソーシャルなものを利用できないでしょうかね？それが一番強力なような気がする。
      データのプレディクションにはモデルを使わない、というのはけっこうショック。古い人間なので「モデリング」は重要とおもっていたけど。変なモデルを作るよりは、今までの1万倍のデータを持って来たほうが正確にプレディクションができる、というのは理にかなっているとおもったり、素人ながら。さらに、それをgoogleがすでに提供しているというのは初めて知った。

  1. 　13:30〜14:30　　【IoT基調講演】IoTの活用でビジネスイノベーションを加速しよう　　　稲田 修一 氏　東京大学

    ビジネスの付加価値をどうやってIoTで高めるか

    例：　アグリカルチャ　オランダの例
    単なる生産性の向上では無く、マーケットオリエントな生産をIoTで可能にする

    – コンピュータを単なるデータ解析だけでなく、判断、理解に応用する流れ
    – そのためのinputとしてIoT　物理世界の情報をサイバー世界に持ち込むためのインターフェイスという位置づけ
    – それによって　認識・判断　が可能に

    例：　消費者の理解、生産工程の理解
    今まで部分的だった情報を統合できる可能性　これによって総合的な理解

    • industrie 4.0　と　CPS (Cyber-Phisical system)

      スマート化の本質：

    • データ活用をどこに適用するか　「バリューチェーン」の明確化と最適な情報フィードバック

      • 生産性・生産品質は当たり前の物になるだろう。

    • 品質が当たり前になればその他のところで製品の評価が決まる。（デザイン？）

      -> これにより「プロダクト」のパラダイムシフトが起こるであろう

  1. 　14:45〜15:30　　IoTを夢で終わらせないために必要な事は何か　　　桑原 一悦 氏　日本電気株式会社

    • IoTに必要なことは　アーキテクチャの理解

    • IoTを活用しようとしている場所の「アーキテクチャ」を理解することでデータ活用の仕組みを効率的に作ることが出来る
      (これは、ソフトウエアの構造化のところでやったデータ構造＋アルゴリズム＝プログラムというのの逆の話？)

    • ステークホルダの相関関係を明確に

    • 情報の入出力、解析、コスト、処理、使いやすさのバランスを考えた「機能配置」

      感想
      IoTを使ったシステムのアーキテクチャを理解せよ、という話。全体を見ないと最適制御、最適配置、最適利益配分はできないということですね。時に組み込み技術者は全体を見ることを忘れてしまいますので、このことばに自戒をこめて。

2014/11/21

  1. 　10:00〜11:00　　【IoT基調講演】IoTにより変わる世界　　　内海 弦 氏　アーム株式会社

    IoTは物作りを変える可能性がある。
    今までの流れ：　電子化からソフト化へ　　　例：そろばん−＞計算機械−＞電卓−＞アプリ
    全てはソフト化へむかっている。 実世界が抽象化によってソフトで表現できる。

    IoTのポイント：

    • 情報のオープン化
    • 他のビジネスのネタになるような情報の生成
    • 抽象化
    • 標準化

    • 水平分業・協業

      mbedの話

      mbedも抽象化、標準化を推し進めてより使いやすい物にしていく。そのためにデバイスをプラットフォーム化、オープンソース化する。
      共通OSの提供により、パワーコントロール、セキュリティ、デバイスドライブの隠蔽、抽象化。
      OSはイベントドリブンなもので、RTOSではない。　ライトウエイトでよりIoT向けの物に。来年リリース
      さらにIoTが繋がる先のクラウドも提供。

      感想：
      さすがにARMのプレゼンだけあって満席に近かった。現状mbedはOSが無い状況なので、「公式OS」が発表されればより一層アプリケーションが広がる可能性がある感じがする。私も乗り遅れないように今から勉強を始めようと思います。
      「抽象化」で、フィジカルなすべてがサイバーに投射される、という感覚は、internetが一般化した時にいろんな情報がnet上で再公開され利便性が増したことを想起させます。今度は、フィジカルな「もの」がそれにつながるわけで、これで本当のサイバーが出来上がるという感じがします。セキュリティなど考慮するべきことは多々あると思いますが。

  1. 　11:15〜12:00　　IoT市場動向と活用事例　　　江川 将峰 氏　ディジインターナショナル株式会社

    zigbeeを中心としたワイヤレスデバイスの紹介。恥ずかしながらこの会社のことを知りませんでした。業界では有名なのでしょうね。
    ワイヤレスを使う予定はあまりなかったのですが、このプレゼンで指摘されたように「リソースリッチでない環境」ではバッテリ動作の小型・省電力無線デバイスとハブとなるプロセッサは必要かなあ、とも思い直しています。調べてみると、意外と簡単に使えそうなので試してみるものリストに入れておきます。

  2. 　12:30〜13:30　　組込み機器から始まるInternet of Your Things　　　澤 円 氏　日本マイクロソフト株式会社

    招待講演ですが、まあ、Microsoftですからね。内容はまあしれています。デモンストレートを中心とした現実離れしたIoTデバイスの開発事例でした。こちらはプロなので、「小学生でもできますよ」的なプレゼンテーションは全く意味がない。
    ただ、MSがIoTに対して（というかクラウド用サービス）に結構本気だというのはわかった。サブミリオンとかミリオンオーダーのデバイスをさばくような大メーカさん向けのサービスかな、という感じです。
    私は、IoTは大手メーカだけのものではなく、小さなメーカ(makers?)が製品付加価値を大きくするための強力なツールだと思うので、年産数台のものを何十種類も作っているような中小メーカのためにこそ活用されるべきで、そこがメインターゲットだと思っています。

  3. 　13:30〜14:30　　古くて新しいシステム開発のアプローチ システム エンジニアリングが導く、日本のものづくりの新ステージ　　　（パネルディスカッション）

    システムズエンジニアリングは直接IoTとは関係無いですが、IoTを活用するシステム全体を考慮するとこういう視点まで引いて考える必要があるかなと思います。ここはまとまってメモできなかったので、キーワード的に箇条書きでまとめておきます。

    • 団塊世代の技術者の「おれってすごい」的発言で場がしらける。
    • NASDAの技術者の話がなかなか説得力があり、おもしろい。
    • ポイントは：行き着く先に何があるのか、意識することが大切
    • 人間も「システムの一部」として、その要因を出来るだけ排除するのか、それとも最大限に考慮するのか
    • 現実世界の抽象化
    • 人材のマネージメント、技術・スキル・マインド・性格
    • ステークホルダとバリュー
    • システムを取り巻く環境もシステムの一部（インフラ、政策など）