【IoT-Tech Meetup #1】IoTの振り返りと、IoTが産み出すデータ形式のおさらい

2023年5月30日開催『IoT-Tech Meetup 第1回【ChatGPT×IoT】』で、ソラコム松下(max)が発表した資料です。

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1. IoTの振り返りと
   IoTが産み出すデータ形式のおさらい
   May 30, 2023
   IoT-Tech Meetup 【ChatGPT×IoT】
   株式会社ソラコム
   テクノロジー・エバンジェリスト
   松下 享平 (Max / @ma2shita)
   

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2. 「IoT-Tech Meetup」は、ソラコムが持つIoTや周辺技術の
   知見を共有していく、無料のオンラインイベント
   IoTを活用するエンジニアの方に役立つ内容を企画・定期開催
   https://soracom.connpass.com
   

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3. 自己紹介
   株式会社ソラコム / テクノロジー・エバンジェリスト
   松下 享平 (まつした こうへい) “Max”
   静岡県民 🗻 新幹線通勤族 🚅
   講演や執筆を中心に活動、登壇回数500以上/累計
   経歴: 東証二部ハードウェアメーカーで情シス部門、
   EC 事業責任者、IoT 事業開発を経て2017年より現職
   好きな言葉「論よりコード」
   AWS ヒーロー (2020年受賞)
   

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4. クラウド
   センサー/デバイス
   “モノ”
   ネットワーク
   現場をデジタル化 現場とクラウドをつなげる デジタルデータの活用
   モノやコトをデジタル化
   人手に頼らずデータを集める、活かす、現場を動かす
   IoT とは？
   

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5. https://www.youtube.com/watch?v=QBXAhM5PhTE
   

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7. https://www.youtube.com/watch?v=ZUBiWrhjlYc
   

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8. ヤマト運輸株式会社
   導入事例
   IoT電球「ハローライト」で、安心
   して暮らせる街づくりを目指し、
   宅急便で培った経営資源を活用し
   た見守りサービスを開始
   運輸・物流
   利用したSORACOMサービス：SORACOM Air
   協力パートナー：ハローライト株式会社
   

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9. 社会のあらゆる場所で活用されているIoT
   社会インフラ（ガス） 運輸・輸送
   商業施設（カメラ・AI）
   顧客利便性向上 モビリティ
   製造現場
   見守り コミュニケーション支援
   社会インフラ（河川）
   洋上プラント 商業施設（ロボット）
   鳥獣捕獲
   

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10. 様々な要素が関係するのが IoT
    デジタル化
    対象
    デバイス ネットワーク クラウド 利用者
    全てがつながって 「IoT」
    セキュリティ・監視
    物流・在庫管理
    支払い・課金
    法令順守
    受発注・保守
    アプリケーション
    ストレージ
    データ
    処理
    ゲートウェイ
    パケット交換
    (ISP/IX)
    バックホール
    アクセス
    ポイント
    通信
    モジュール
    マイコン
    センサー
    

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11. SORACOM は IoT の「つなぐ」を簡単に
    IoT デバイス クラウドサービス
    ✓ 遠隔操作
    ✓ メンテナンス
    ✓ 蓄積・見える化
    ✓ アラート通知
    センサ
    キット
    IoT 通信
    IoT SIM
    LPWA
    パートナー
    デバイス
    パートナークラウド
    (AWS / Microsoft / Google)
    Wi-Fi / 有線
    3G / LTE / 5G
    LTE-M
    通信
    デバイス
    クラウド型
    カメラ
    衛星通信
    

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12. IoT が産み出すデータは2系統
    「状態」と「時系列」
    湿度
    10:00 35.5%
    10:15 41.6%
    10:30 40.3%
    今の湿度は？
    = 状態
    過去の傾向は？
    = 時系列
    マイコン等
    10:00 35.5%
    10:15 41.6%
    10:30 40.3%
    10:30現在
    40.3%
    

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13. 時系列データから「得られる情報」と、
    私たちが「知りたい事」は異なる
    過去 現在 未来
    時系列データから
    得られる情報
    35.5% 41.6% 40.3%
    ？
    本当に知りたい事
    

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14. 時系列データを基に ChatGPT に
    分析や未来予測をしてもらう
    過去 現在 未来
    時系列データ
    35.5% 41.6% 40.3%
    ！
    ChatGPT
    

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15. 分析や未来予測に ChatGPT を用いる
    利点
    • 事前学習が不要
    • 理由を回答させることで、妥当性を(人間が)検証可能
    気を付けたい点
    • 与えるデータサイズの調整
    • 冪等性が無い (同じデータから別の予測が導き出される可能性がある)
    

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16. IoTの「つなぐ」を簡単に
    You Create. We Connect.
    

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