Amazon Dash Buttonは何がヤバイのか
Amazon Dash Buttonについて、人と話す機会が何度かあったので、 いかにAmazon Dash Buttonがヤバイかを毎度説明するのだが、 「あんな電池が一年で切れるデバイスは使えない」 「商品がドラッグストアよりも高いのに買うやつはいない」 といった的外れな答えが割と帰ってきて、もんにょりすることが多いので、私が思うヤバさを解説してみようと思う。 エンジニアリング的なヤバさ Amazon Dash Buttonは、どう考えてもビジネスモデルから逆算してハードウェアを設計しているので、ハードウェアから設計して、ビジネスモデルを作ろうとしている連中は絶対に勝てない。 ビジネスモデルによってハードウェアに対する要求は大幅に変わる。 IoTデバイスはコスト、大きさの面でリソースが限られているため、限られたリソースをどこに割り振るかで、要求を満たせるかどうかが決まる。 Amazon
ディープインサイト、国内初の組み込み特化深層学習フレームワーク「KAIBER」を開発
2016年3月設立のスタートアップ企業であるディープインサイトは、IoT（インターネット・オブ・シングズ）端末など組み込み用途に特化したディープラーニング（深層学習：多層のニューラルネットによる機械学習）のフレームワーク「KAIBER（カイバー）」を開発した。同社によれば、組み込み用途に特化したフレームワークは国内初で、2016年内に提供を始める。IoT機器を使った画像認識などの機能を、容易に開発できるようになる。 IoTネットワークの末端でデータを分散処理する「エッジコンピューティング」の要となる技術として、IoT端末、ネットワーク機器、医療機器などの開発部門に売り込む。同年12月を目標に提携企業への提供を始め、2017年春までに有償の商用ライセンスの提供を始めたい考えだ。1年で100社への提供を目指す。 学習済みモデルによる推論を実行するソフトの容量を数Kバイト～数十バイトほどに抑える
第4回 機械学習をIoTに応用、人間の行動を認識・予測する
この連載では、機械学習にまだなじみがないITマネジャーやエンジニアに向けて、ビジネスへの活用を前提に、機械学習とその応用について説明している。前回（機械学習で怖い「次元の呪い」、手法の選択は適材適所で）は、機械学習を応用する際に押さえておきたい勘所を紹介した。 今回は機械学習の具体的な応用例として「センサー行動認識」を取り上げる。筆者が手掛けたヘルスケア分野への事例を題材にして、説明したい。 センサーから得たデータを基に人間の行動を認識 IoT（Internet of Things）は、いま最も注目を集めているIT分野の一つだ。その背景として、センサーが身近な存在になったことが挙げられる。 例えばスマートフォンの多くは、バネの変化を測る三軸加速度センサーや、振動する物体が回転するときにかかる力（コリオリ力）を測る角速度センサー（ジャイロセンサーともいう）などを搭載している。半導体集積技術を
ロボットが連携して学習、ファナックが見せた工場の未来
見渡す限りの黄色、黄色、黄色（たまに緑色）の世界――。そこにあったのは、鮮やかな黄色のコーポレートカラーで知られるファナックのロボットや工作機械だった。 2016年4月18日、ファナックは開発中の工場向けIoTプラットフォーム「FANUC Intelligent Edge Link and Drive（FIELD）system」の発表に伴い（関連記事）、山梨県・忍野村にある本社で報道関係者を対象に新製品発表展示会の会場を公開した。翌19日から顧客や取引先を順次招待する予定だという。 中でも注目に値するのが、前述のFIELD systemを採用したデモンストレーションである。FIELD systemの開発には、ファナックの他に米Cisco Systems社、米Rockwell Automation社、Preferred Networks（以下、PFN）が参加している。Cisco System
ディープラーニングが活かすIoT
Interop2015 セミナーでの講演資料 デモリンク：https://www.youtube.com/watch?v=a3AWpeOjkzw RNN, VAE, 深層強化学習, PFNの取り組みについて Read less
好きなキャラと夢の共同生活 世界初ホログラムコミュニケーションロボット
IoT（Internet of Things）製品の企画・開発を手がける株式会社ウィンクルが、自分の好きなキャラクターと一緒に暮らせる世界初のホログラムコミュニケーションロボット「Gatebox」のコンセプトモデルを開発した。 また、製品化に向けた採用強化のために総額約9,000万円の資金調達を実施したという。 デジタルキャラクターとコミュニケーションがとれるGatebox！ Gateboxは、ホログラムの投影技術とセンサーを活用したコミュニケーション技術を組み合わせることで、デジタルキャラクターを出現させ、リアルなコミュニケーションをとることを可能にしたホログラムコミュニケーションロボット。 デジタルキャラクターは多種多様なセンサーによりユーザーの行動を認識し、朝になると起こしてくれたり、家に帰って来ると優しく出迎えてくれる。 さらに、インターネットや家電とつながることで、天気を伝えたり
社内トイレ問題をIoTで楽しく解決！ - mizunoq's blog
クオンの水野です。 スタートアップあるあるの１つに、トイレ問題があります。 今回解決した問題は、 男子トイレが1個しかないので、 トイレに入ろうとしたら、結構な確率で 誰かが入っててマジで困る。（デスクからは使用中かわからない） ってやつです。 うちの若手エンジニアが男子トイレが今使用中かどうかが分かる仕組みを作りました！ （男子のみ！） センサ＆ハードウェアはこちら。むき出しの状態だと結構怪しいですが、トイレ内の照度を見ていて、トイレの電気が付いたら使用中、消されたら未使用と判定するようにプログラミングしています。 で、社内からアクセス可能なＵＲＬをたたくと、 今、使用中かどうか分かる、と。 スペックと開発環境はこんな感じ。 ☆ ハードウェア - Raspberry Pi Type B - http://www.amazon.co.jp/Raspberry-Pi-Type-B-512MB
IoTで「儲かる業態」になるシステムインテグレーター
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クラウドを採用する企業が増えていく中で、各企業向けに独自システムを開発することで収益を得てきたシステムインテグレーター（SIer）の事業モデルを危ぶむ声がここ数年出てきている。 統合基幹業務システム（ERP）やグループウェアといった企業アプリケーションとして、低コストなSaaSを採用する動きは今後さらに強まると考えられる。 だが、ここきて新たなバズワードと言えるInternet of Things（IoT）やM2Mの本格普及の可能性が見えてくる中で、システムインテグレーターに収益面での勝機が見えてきているようだ。 「IoTの事業化においてSIerが良いポジションにいる」と話すのは、データ保護製品大手SafeNetで、ソフトウェアマネタイ
日本マイクロソフトと竹中工務店が IoT を活用した次世代建物管理システムで連携 - News Center Japan
日本マイクロソフト株式会社 株式会社 竹中工務店 日本マイクロソフト株式会社（本社：東京都港区、代表執行役 社長：樋口 泰行、以下 日本マイクロソフト）と株式会社 竹中工務店（本社：大阪市中央区、取締役社長：宮下 正裕、以下 竹中工務店）は、IoT（注１）とクラウドサービスを活用した建物設備のモニタリング、管理・分析等を自動的に行う次世代建物管理システムの構築・提供で連携することを発表します。IoTやビッグデータを活用したクラウド型の建物制御、監視システムの構築を行うことで、将来的な建物機能のさらなる高度化や、技能継承・人材不足といった社会的な課題に応えていきます。 （連携の目的） ICT業界・建設業界でそれぞれ多くの実績がある両社の最先端技術を組み合わせて実証することにより、今までにない次世代型の建物管理システムの構築を図ります。 高度化・複雑化する建物管理システムを、IoTやクラウドサ
IoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた(2)－具体的な製品(IoT編） - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです（たま～にコンピューター関係も） 前にIoT,ビッグデータ,CEP,機械学習,SDN等の全体像をまとめてみた－概要を書いたけど、あれだけでは、抽象的なので、具体的に、どのような製品があって、どう動くのかのイメージがつかめないと思うので、そこを書いてみた。 まず、全体図。 以下、製品を交えた説明。上記「概要」の説明と比較できるように書いてある。 ただ、順番をかえて、まずは、IoTから。 ■IoT ○デバイス センサーは、例えば温度センサーは、温度が上がると抵抗値があがる。ということは、電圧が一定なら電流が変わる。 このように、計測したいもの（温度）の変化によって、抵抗などがかわり、電流、電圧が変わるというしくみでセンサーは動いている（ものが、たぶん多いと思う）。 このセンサーをデバイスのポートに線でつなぐことにより
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IoT/M2Mと機械学習で医療機器の稼働率を向上、日立製作所
日立製作所のヘルスケアグループは「2015国際医用画像総合展（ITEM 2015）」（2015年4月17～19日、パシフィコ横浜）に、医療機器の故障を事前に検知する「予兆診断サービス」を出展した。医療機器に取り付けたセンサーが収集したデータにもとづいて機器の“健康状態”を分析し、保守・点検のスケジュールを決定するというもので、リモートメンテナンスサービス「Sentinelカスタマーサポートサービス」の中で提供される。「計画的に点検・修理することで、故障が発生してから修理を手配するよりも機器の稼働率を向上させることができる」（日立製作所の担当者）という。 分析対象となるデータは、日立製作所が世界中に納入した医療機器からIoT/M2Mシステムで収集し、日立製作所のクラウドに蓄積する。機器の種類別に温度、振動などを評価軸とする座標を用意して、個別の機器のデータをプロットする。その結果、データが座
機械学習とIoTで世界のエレベータを安全に動かす
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます あなたもThyssenKruppが製造したエレベータに乗ったことがあるかもしれない。 ドイツに拠点を置く同社は世界各地の110万基以上のエレベータをメンテナンスしており、ニューヨークのワン・ワールド・トレード・センターや、サウジアラビアのリヤドで1263フィート（約385m）という同国一の高さを誇るCMAタワーなどの象徴的なビルでエレベータを稼働させている。 エレベータを稼働させ続けるというのはフルタイムの仕事であり、中国やインドのような新興国で毎年新しいビルが建設されるなか、その需要は高まっている。 ThyssenKruppの米国戦略開発部門のディレクターであるRory Smith氏は「エレベータ事業はメンテナンスの仕事だ。エレベータ
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IoT特化の機械学習で新会社 NTTも出資 - 日本経済新聞