Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報

竹内宏之 (Hiroyuki Takeuchi)
日本マイクロソフト株式会社
クラウドソリューションアーキテクト
Microsoft Azure で実現する
AI と IoT 最新情報
石川・金沢 IoT ビジネス共創ラボ第 1 回勉強会

© 2018 Microsoft Corporation. All rights
⚫ Microsoft Azure とは
⚫ Microsoft Azure の AI と IoT
2
本日の内容

Microsoft Azure のインフラストラクチャー
54リージョン 140ヵ国で利用可能
260万km
のネットワークで
DC 間を接続

© 2018 Microsoft Corporation. All rights 5
Microsoft Azure が提供するサービス
Security &
Management
Web Apps
Mobile
Apps
API
Management
API
Apps
Logic
Apps
Notification
Hubs
Content Delivery
Network (CDN)
Media
Services
HDInsight Machine
Learning
Stream
Analytics
Data
Factory
Event
Hubs
Mobile
Engagement
Active
Directory
Multi-Factor
Authentication
Automation
Portal
Key Vault
Biztalk
Services
Hybrid
Connections
Service
Bus
Storage
Queues
Store /
Marketplace
Hybrid
Operations
Backup
StorSimple
Site
Recovery
Import/Export
SQL
Database
DocumentDB
Redis
Cache Search
Tables
SQL Data
Warehouse
Azure AD
Connect Health
AD Privileged
Identity
Management
Operational
Insights
Cloud
Services
Batch Remote App
Service
Fabric Visual Studio
Application
Insights
Azure SDK
Team Project
VM Image Gallery
& VM Depot

国際基準 / 業種 / 地域に対応のコンプライアンスUSGovGlobalRegionalIndustry
 ISO 27001:2013
 ISO 27017:2015
 ISO 27018:2014
 ISO 22301:2012
 ISO 9001:2015
 ISO 20000-1:2011
 SOC 1 Type 2
 SOC 2 Type 2
 SOC 3
 CIS Benchmark
 CSA STAR Certification
 CSA STAR Attestation
 CSA STAR Self-Assessment
 WCAG 2.0
 FedRAMP High
 FedRAMP Moderate
 EAR
 DoD DISA SRG Level 5
 DFARS
 DoE 10 CFR Part 810
 NIST SP 800-171
 NIST CSF
 Section 508 VPATs
 PCI DSS Level 1
 GLBA
 FFIEC
 Shared Assessments
 FISC (Japan)
 APRA (Australia)
 OSFI (Canada
 FCA + PRA (UK)
 MAS + ABS (Singapore)
 23 NYCRR 500
 SEC 17a-4
 CFTC 1.31
 FINRA 4511
 SOX
 HIPAA BAA
 HITRUST
 21 CFR Part 11 (GxP)
 MARS-E
 NHS IG Toolkit (UK)
 NEN 7510:2011 (Netherlands)
 FERPA
 CDSA
 MPAA
 FACT (UK)
 DPP (UK)
 Argentina PDPA
 Australia IRAP Unclassified
 Australia IRAP Protected
 Canada Privacy Laws
 China GB 18030:2005
 China DJCP (MLPS) Level 3
 Germany IT-Grundschutz workbook
 India MeitY
 Japan CS Mark Gold
 Japan My Number Act
 Netherlands BIR 2012
 New Zealand Gov CIO Fwk
 Singapore MTCS Level 3
 Spain ENS
 Spain DPA
 UK Cyber Essentials Plus
 UK G-Cloud
 UK PASF
 FIPS 140-2
 ITAR
 CJIS
 IRS 1075
 China TRUCS / CCCPPF
 EN 301 549
 EU ENISA IAF
 EU Model Clauses
 EU – US Privacy Shield
 GDPR
 Germany C5

Microsoft Azure の AI と IoT

Microsoft Azure の AI 関連サービス
Vision, Speech, Languageなどのトレーニング済みの
認識モデル使用のサービスをAPIとして提供
一般的に使用される学習アルゴリズムをモジュー
ルとしてIDE環境でデザイン、容易なサービス展開

Cognitive Services : 29 種類の API を提供
学術知識
エンティティリンキング
知識探索
レコメンデーション
Q&A メーカー
ウェブ検索
イメージ検索
ビデオ検索
ニュース検索
自動サジェスチョン
テキスト分析
スペルチェック
Web言語モデル
言語分析
翻訳
コンピュータ画像
顔
感情
コンテンツ
モデレータ
NEW
ビデオインデクサー
NEW NEW NEW
カスタムカスタムカスタムカスタムカスタム
発言者認識
音声

Cognitive Services を使ったアプリの例
how-old.net www.captionbot.ai what-dog.net

カスタム画像認識
⚫ 画像をアップロードしてタグ付けを行うことで、
独自に画像判定ロジックを構築することなく、
画像認識エンジンを構築可能
⚫ Classification, Object Detection
12
Custom Vision Service おススメ

機械学習 (Machine Learning) とは？
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
コンピューターで実現する技術・手法
りんご
人間コンピューター
モデル
りんご
• 売上や需要の予測
• 迷惑メールの判定
• 顧客のセグメンテーション
• EC サイトのレコメンデーション
機械学習の利用例など

機械学習のモデルの作り方
“データ” と “アルゴリズム” を組み合わせてモデルを作成
モデル
𝑦 = 𝑎1 𝑥1 + 𝑎2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑎 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑏
データアルゴリズム
＋
ユーザーが用意
(サンプルデータあり)
Azure が用意
(プログラミング不要)
Azure 上で
評価・展開
Azure Machine Learning

Azure Machine Learning でのモデルの作り方
モジュールをつなぎ合わせるだけでモデルの作成が可能
Machine Learning Studio を
使った機械学習のモデルの作成
① データのアップロード
(必要に応じてデータの整形も可能)
② アルゴリズムの選択
(25 種類のアルゴリズムを用意)
③ モデルの作成と評価
(評価するプログラミングも不要)
①
②
③

作成したモデルの活用
モデル
作成したモデルは Azure 上に展開して、
既存システムやアプリケーションから利用可能
Microsoft Azure
りんご

© 2017 Ebiya Ltd. All rights reserved.
Challenge
• 在庫適正化困難ゆえの
高廃棄コスト
• 利益を圧迫する人件費
• 提供までの時間が長い
ことによる低い回転率
Solution
• 男女比率＆入店率&幸
せ度など属性情報含む
来客データ数値化、
機械学習で需要予測
• 需要予測的中率 90%
超、Power BI で視覚化
Benefits
• 定量的判断に基づく対処
• 4 年間で売上 5 倍・利益率
12 倍・平均給与 20% Up
• 人員配置適正化実現、配膳
スピード改善、回転率向上
来店予測 AI がサービス業における属人的感覚を数値化
データドリブンオペレーションによる個客おもてなしを実現
伊勢の老舗店「ゑびや」のAI活用事例

IoT を支える Microsoft Azure のサービス
PaaS
データの分析・洞察デバイス・ゲートウェイデータの格納・統合視覚化・アクション
SaaS
IoT Solution Accelerator
https://www.azureiotsolutions.com/
IoT Central
https://apps.microsoftiotcentral.com
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Data FactoryAzure Data
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Azure MapsEvent Grid
Logic Apps
Web Apps

PaaS
SaaS
IoT Central
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Logic Apps
Web Apps

Azure IoT Central (Preview)
デバイスの接続と管理
テレメトリの取り込みとコントロール
監視ルールおよびトリガーされるアクション
ユーザーのロールとアクセス権
ダッシュボード、可視化および洞察
マイクロソフトが完全にホストおよび管理
完全マネージド型 IoT SaaS、クラウドの知見がなくても、IoT を容易に実現可能

Azure IoT Solution Accelerators
デバイスの接続と管理
テレメトリの取り込みとコントロール
ストリーム処理と予測分析
ワークフローの自動化と統合
ダッシュボード、可視化および洞察
事前構成済みソリューション
予測メンテナンス
リモート監視
コネクテッドファクトリー構成済み IoT ソリューション、カスタマイズ可能

PaaS
SaaS
IoT Central
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Logic Apps
Web Apps

⚫ 数百万の IoT デバイスとアプリケーションの間に
保護された双方向通信でデータを受信・デバイスを管理
24
Azure IoT Hub
myIotHub.azure-devices.net
D2C メッセージ送
信エンドポイント
C2D メッセージ受信
エンドポイント
D2C メッセージ受信
C2D メッセージ送信と ACK 受信
デバイス ID 管理エンドポイント
リソースプロバイダー
✅ 人検出
✅ お勧め商品
Apps
AMQP、MQTT、HTTPS
Apps
アプリケー
ション
Or
Stream
Analytics

Azure IoT Edge
Azure IoT Edge IoT Hub
Local Storage
Azure Machine
Learning
(Container)
Functions
RuntimeContainer
Management
Device
Twin
Device
Twin
Azure Stream
Analytics
(Container)
Azure Functions
(Container)
Cognitive Services
(Container)
Custom Code
(Container)
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Module
Twin
Azure IoT Edge は、クラウドの機能をエッジに拡張するサービスであり、クラウドと
エッジによるハイブリッドなモノのインターネット (IoT) ソリューションを実現
Devices

⚫ Azure への接続検証済みデバイスを多数掲載
26
Azure Certified for IoT デバイスカタログ
https://catalog.azureiotsuite.com/

⚫ 専用の MCU + 専用のセキュア OS + クラウド連携
27
Azure Sphere (Preview)
マイクロソフトのセキュリティ
テクノロジを搭載した、
シリコンパートナー様が提供する
新しい Azure Sphere 認定 MCU が、
接続機能と頼りになるハードウェアの
「信頼のルート」を提供する
デバイスが 10 年の製品寿命を迎えるまで
マイクロソフトによって保護される新しい
Azure Sphere OS が、今までにない
IoT エクスペリエンスを実現する
信頼性の高いプラットフォームを構築する

PaaS
SaaS
IoT Central
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Logic Apps
Web Apps

⚫ デバイスから IoT Hubs を経由し、取り込まれたデータを SQL でリアルタイムに分析
⚫ 数百万デバイスへの接続、数百万イベント/秒、GB/秒の受信能力
⚫ 使用した分のみの課金 (時間単位)
⚫ AMQP / HTTP(S) のサポート
29
Azure Stream Analytics
Event Hubs
IoT Hub
Blob
Event Hubs
SQL Database
Table
Power BI
Stream Analytics
Blob
Cosmos DB
Function App
Data Lake

PaaS
SaaS
IoT Central
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Logic Apps
Web Apps

Power BI Dashboard
～ Microsoft Azure 上で提供される SaaS 型 BI サービス～

ストリームデータを可視化するフルマネージドサービス
⚫ “ニアリアルタイム”なデータ可視化
⚫ すぐ始められる、
⚫ 拡張が容易
⚫ IoTHub から直接データを
参照でき、可視化できる
32
Azure Time Series Insight

Azure IoT サービス構成例
IoT Hub を中心に, 用途に応じた
多様なサービスを組み合わせ可能
Microsoft Azure社内
アラート配信
ダッシュボード (カスタム)
AI モデル作成
BIダッシュボード
ビッグデータ分析
時系列データ
可視化
予測AI

34
Thyssen Krupp
現場技術者の作業支援の仕組みの確立
Challenge
お客様に選ばれ続けるた
め世界中で110万台のエレ
ベーターの稼働時間を
最大化させたい
Solution
• HoloLensをベースに
2万3千人以上の技術者の
現場での作業効率と品質を
向上させる仕組みを確立
Results
• 問題箇所や対処方法のビジュアル
な事前確認
• オンサイトでのハンズフリーでの
技術情報確認、エキスパート支援
➡ 停止時間の更なる縮減
➡ ストレスの軽減

35
製品のパフォーマンスを根本的に改善
課題
Rolls-Royce は、航空機の
効率を高め、全世界で 1 か月
あたり 5 万便以上の
フライトに動力を提供して
いる自社エンジンの
メンテナンスコストを
削減したいと考えていました。
戦略
Azure IoT Suite と
Cortana Intelligence
Suite を使用して、
エンジンの正常性データ、
航空管制情報、および
燃料使用量に関する
データをリアルタイムで
収集、集約、および
処理できるようにしました。
成果
• 運航の混乱の軽減 (1 年間に
数百万ドルもの経費削減が
見込まれる)
• 燃料の使用効率の向上と
メンテナンス計画の向上
「私たちの目標はデータのためのデータの収集ではなく、クラウドと分析テクノロジを利用して、
適切なタイミングで適切な関係者に専門的な洞察を提供することです」
— Nick Farrant (Rolls Royce、シニアバイスプレジデント)

36
優れたフィールドサービスを提供
「このソリューションのおかげで、製造プロセスを変革できました。お客様の現場から
営業のやり取りまで、あらゆる段階で工具、機械、プロセスを連携させることで、
かつてないレベルのフィールドサービスを提供できるようになりました。」
Klas Forsström 氏
Sandvik Coromant、社長
目的
Sandvik Coromant は、
切削工具の製造と金属切削
業界向けのサービスを展開。
1 つ上のサービスを提供する
ことを目指している。
戦術
マイクロソフトの
テクノロジを活用し、
温度、負荷、振動などの
データを機械加工プロセス
からリアルタイムで収集し、
そのデータをクラウドに
接続するソリューションを
開発する。
結果
• 顧客にフィードバックを瞬時に
提供して効率を向上
• 数百万ドルのコスト削減を実現

© 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved
NOW ON Azure 事例：コマツ
●全世界にデータセンターを持つ事業者であり、国内でも DR 体制を築くことができる
●全世界に自社ネットワークを持っていてリージョン間の通信が速い
●契約時の準拠法として日本法を選択できた
コマツは未来の現場を創造するスマートコンストラクションの基盤として
マイクロソフトのクラウド Azure を採用。
Azure
IoT Hub
Even Hubs Azure
Stream Analytics
HDInsight
このようなシナリオで活用される
主な Azure のテクノロジー
すでにIoT 向けに最適化された PaaS のしくみを活用
すれば、開発リソースを固有のロジック部分の組み立て
だけに集中させることができます。標準化された設計を
保ちやすくなり、将来の機能拡張にも柔軟に対応でき
ます。
センサーによるリモート監視、機器の予測メンテナン
スなど、IoT を業務分野のシナリオで活用している
事例が増えてきています。
コマツは IoT デバイスを搭載することでクラウドに
つながるインテリジェントな建機を提供。クラウドと
現場をつなぐことで未来の現場を創造する「スマート
コンストラクション」という新しいソリューションを
展開しています。
SMART
CONSTRUCTION
スマートコンストラクション
is NOW ON
Why
Azure?
製造
コマツ

NOW ON Azure 事例：株式会社クボタ
クボタが取り組む 3つの農業革新事例
農機の ICT 化を進め Azure と連携。データを収集・管理するだけでなく、クラウド上で蓄積、分析、共有することで、様々なソリューションを実現可能にしています。
農機の ICT 化と Azure の連携で農業はこう変わる ➡ 真の農業経営パートナーへ
データ活用による稲作で、より美
味しいお米を
農機からのデータを収集・分析し、
翌年の施肥計画を作成
より食味の良いお米を生産
1 農機の自動化・無人化で、
超省力を実現
農機の自動化・無人化に向けた
技術開発を促進し
スマート農業を促進
2 ICT 活用によって儲かる
農業経営をサポート
収穫量や、日々の作業データ、
農地の区画/状態など、
あらゆるデータをクラウドに蓄積。
AIを活用した農業経営も視野に
3
●セキュリティ対策の堅牢性
● Serviceの柔軟性と拡張性、価格面での優位性
● AI や IoT など最新技術を活用したサービスが次々に提供されている
「儲かる農業」＝「売上アップ」×「コスト削減」
クボタは、スマート農業提案で、より経営にコミット。
「儲かる農業」の実現を支援。
１データ活用による米づくり
２農機の自動化・無人化
３ ICT 活用による農業経営サポート
1
2
3
主な Azure のテクノロジー Azure
IoT HubVirtual Machines
Azure
SQL Database
Azure
Machine Learning Power BI
株式会社クボタ
is NOW ON
Why
Azure?
製造

NOW ON Azure 事例：株式会社ブリヂストン
世界中で使用されているタイヤの情報を「いつでもどこでも」管理するため、
●世界規模で使えること
●開発期間の短縮や本番・開発環境へのシームレスな連携が可能な PaaS であること
●保有している MS のソリューションスタックを、サポート体制やコストパフォーマンス向上の
ために活用できること
New Proposal
各デジタルツールで得られたデータをもとに、
提案やサービスの質を高め、お客様への提供
価値を向上。
真のソリューション・プロバイダーへ
駐車･点検で【ToolBox】
お客様とタイヤの基本情報、装着タイヤ情
報、タイヤ点検結果、テストタイヤ等のタイ
ヤに関する情報を管理するデジタルプラッ
トフォーム。世界 80 カ国以上で使用。
走行中で【Tirematics】
タイヤリアルタイム遠隔モニタリングシス
テム。センサーを用いて、トラック・バスなど
のタイヤの空気圧、温度を計測し、車両
位置情報とともにタイヤの状態をモニタリ
ングする IT システム。
New Design Tire
すべてのタイヤ情報を集約。
その膨大なデータを分析し、
よりお客様ニーズに即した
新しいタイヤを創造。
修理･リトレッドで【BASys】
リトレッドタイヤの製造、品質、在庫管理システム。
リトレッドタイヤは、使用済みのタイヤのトレッド部分（外
表面）を新たなゴムに取り換え、再使用できるようにした
タイヤのこと。
Even Hubs Azure
Stream Analytics
Azure
Security Center
Azure Kubernetes
Service (AKS)
主な Azure のテクノロジー
モビリティの未来をつくる
ブリヂストンは、タイヤを起点にデジタルを活用したソリューションをお客様・社会へ提供することで、
より安全で快適な移動を支えるモビリティの進化へ貢献
Azure
IoT Hub
is NOW ON
Why
Azure?
製造
株式会社ブリヂストン

“Now on Azure” で検索
https://www.microsoft.com/ja-jp/business/nowon-azure
Azure 事例ページ
40

⚫ Microsoft の AI ソリューション
₋ 用途や利用者の熟練度に合わせた多様なサービスを提供
₋ まずは、自社サービスに Cognitive Services を追加
₋ 中でも、Custom Vision Service はおススメ、ぜひお試しを！
₋ 機械学習を始めてみたい方は、Azure Machine Learning
⚫ Microsoft の IoT ソリューション
₋ 用途に応じた多様なサービスを組み合わせ可能
₋ まずは、IoT Central で簡単に試してみる
₋ 次に、IoT デバイス + IoT Hub + Stream Analytics + Power BI
41
まとめ

Microsoft Azure で実現するAIとIoT最新情報

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