ソラコム×オプティム共催セミナー「Ai ファースト」のビジネス立ち上げの秘訣

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「AIファースト」のビジネス立上げの秘訣
～第4次産業革命の向こう側は「移民」か「AI」か！？～
ソラコム × オプティム共催セミナー（2017/11/7)

株式会社オプティム英語表記：OPTiM Corporation（東京証券取引所一部：3694）
本店：佐賀県佐賀市与賀町4番18号
東京本社：東京都港区海岸1丁目2番20号汐留ビルディング21F
九工大前オフィス：福岡県飯塚市川津 680-41 飯塚研究開発センター103号室
菅谷俊二
2000年６月８日
417百万円（2017年7月1日現在）
３月
152名（2017年4月1日現在）
菅谷俊二、東日本電信電話株式会社、富士ゼロックス株式会社
ライセンス販売・保守サポートサービス（オプティマル）事業
（IoTプラットフォームサービス／
リモートマネジメントサービス／サポートサービス／その他サービス）
商号
所在地
代表
設立
資本金
決算期
従業員数
主要株主
事業内容
会社概要

ネットを空気に変える。
－ネット端末を、あなた好みに働かせます－
株式会社オプティム
代表取締役社長菅谷俊二
当社は、「ネットを空気に変える」とい
うコンセプトを掲げ、もはや生活インフ
ラとなったインターネットが、いまだに
利用にあたりＩＴリテラシーを必要とす
る現状を変え、インターネットそのもの
を空気のように、全く意識することなく
使いこなせる存在に変えていくことを
ミッションとして、創業以来すべての
人々が等しくインターネットのもたらす、
創造性・便利さを享受出来るようサポー
トするプロダクトの開発に尽力しており
ます。
事業内容について～当社のミッション～

皆さんの身近なところでも、オプティムのテクノロジーが使われています
自動でインターネット接続を行います
事業内容について～オプティムのサービス① ～

スマートフォンやパソコンをお使いのお客様は、コールセンターから、
遠隔でサポートを受けることができます。利用者数国内No.1（※有償の場合もある）
事業内容について～オプティムのサービス② ～

「ネットを空気に変える」ことを目
指して事業に取り組んでおりますが、
この事業のことを「Optimal事業」と
呼びます。これは私たちがつくった
造語で、「明日の世界を、テクノロ
ジーの力によって最適化させていこ
う」という思いが込められています。
「Optimal事業」では、4つのサービ
ス区分に分かれています。
サービスをパズルのように組み合わせて作れる
４つの事業新しいIoT領域と一つのプラットフォーム
事業内容について～当社の提供サービス区分～

企業向けの、スマートフォン・タブレット・パソコン・IT機器などの、
セキュリティ対策や一括設定の分野（PCマネジメント・MDMサービス分野）で国内１位
PCマネジメント
スマホタブレット管理
サービス（MDM）
国内No.1シェア（※）
IoTプラットフォー
ムサービスに拡張
※ミック経済研究所調査報告書「ク
ラウドサービス（SaaS/ASP）市場
の現状と展望 2015年版より」
事業内容について～ IoTプラットフォームサービス概要～

事業内容について～ MDM・PCマネジメントサービス市場シェア～

OPTiMのAI・IoT事例

OPTiMのAI・IoT事例
（コマツとの業務提携）（佐賀県・佐賀大学との
産学官連携協定）

農業分野事例（病害虫検知）
オプティムが開発する「アグリドローン」から映像を空撮し、
ディープラーニング技術を用いた害虫の検知に成功

水産分野事例（海苔）
赤腐れ病の検知
赤潮の検知
ICTブイのセンサーデータ（水温、塩分濃度）とドローン空撮による画像データを
IoTプラットフォーム（Cloud IoT OS）に集約し、AI（人口知能）による解析を行い
「アカクサレ病」の発生予測・発見支援を行う

ICTブイとドローンによるリモートセンシング（実証イメージ）
LPWA・セルラー通信による
リアルタイムドローン監視・制御
ICTブイ
画像データ
撮影
センサーデータ
ビッグデータ蓄積・AIによる分析
・赤腐れ病などの病害の発生予測
・赤潮の早期発見とマップ化
LPWA・セルラー通信による
リアルタイムセンサー情報監視

Drone
農業分野では「オプティムアグリドローン」を、医療分野では「オプティムホーク」を
それぞれ開発し、各領域におけるデータ収集・分析に活用中。
また、これらの運用のため、ドローン運用計画(FOS)プラットフォームも開発中
オプティムアグリドローン
ピンポイント農薬散布機能、
マルチスペクトル撮影・分析等を
具備したドローン
オプティムホーク
LPWAによる通信、ウェイポイント
自動飛行、Cloud IoT OSによる
分析等を具備したドローン

医療分野事例（眼底診断）
医療用画像処理における深層学習を活用した特定領域抽出
佐賀大学とオプティムでは、臨床画像データをAI（人工知能）に画像解析させることで、
「緑内障」、「糖尿病網膜症」、「加齢黄斑変性」の早期発見・治療を目指す
眼底画像
OCT画像
※光干渉断層像
(optical coherence tomography)
深層学習により
注意個所の発見
や、可能性のあ
る疾病を列挙
AI（人工知能）
糖尿病性網膜症緑内障
① 臨床データと診断結果の
ビッグデータを集約
② 教師あり学習で
学習モデルを構築
③ 学習モデルによる推論
匿名化した上で
佐賀大学の過去
の臨床画像デー
タと診断結果を
AIが学習

在宅医療分野事例
「OPTiM Cloud IoT OS」のAI解析機能と連携し、
高齢化大国日本が抱える社会的課題にAI・IoTを用いたソリューションを提案
（対策実例）織田病院様：メディカルベースキャンプ
国の方針でベット数が増やせない中、
在宅医療を推進し、患者の自宅ベットをバーチャルな病棟にみたて、
より多くの高齢患者の受入を実現する取組みを実現しています

在宅医療あんしんパック
タブレット
AIカメラスマート
ウォッチ
機器機能
タブレット
・お声がけ
・遠隔診療（かかりつけ医診療）
AIカメラ
・転倒検知(AI画像解析)
・長時間不在検知(AI画像解析)
スマート
ウォッチ
・ナースコール
・バイタルデータ収集
(心拍数、歩数、消費カロリー)
在宅医療あんしんパック
在宅医療に必要な遠隔診療機能、お声がけ機能、転倒などの異常検知機能、ナースコール機能などを備えた
自宅に居ながら病院内で医者や看護師に見守ってもらっているような状態を実現するためのパッケージ。
田中さん、
健康状態は
いかがです
か？
(1)お声がけ機能 (2)遠隔診療機能 (3)転倒検知 (5)長時間不在検知 (6)ナースコール機能 (7)バイタルデータ収集機能(4)長時間不動検知

建設生産プロセス全体をつなぐ新プラットフォーム「ＬＡＮＤＬＯＧ」の
共同企画・運用を決定（2017年7月19日）

• AI・IoT・ビッグデータを農業に活用する新しいソリューション、
「OPTiMスマート農業ソリューション」を一挙発表
– https://www.optim.co.jp/news-detail/24220
• CEATEC特設サイト - 製品発表
– https://www.optim.co.jp/ceatec2017
OPTiM 2017新サービス続々投入

「AIファースト」の
ビジネス立上げの秘訣

1. AIの種類
2. Deep Learning 学習済みモデル構築のポイント
3. エッジコンピューティングの重要性
4. スモールスタートの鍵
踏み込んだお話

• Vision AI（視覚）
– 物体検出・分析
– テキスト抽出
– 顔検出・分析
– 顔認証
– 背景差分検知
• Speech AI（会話）
– 音声テキスト化
– 音声合成
– 話者識別
• Nature Language AI（自然言語処
理）
– 文の意味理解
– 翻訳
– 会話モデル構築
– ナレッジ検索
• Data Mining（データ解析）
– パターン認識
– 変化点検出
– 外れ値検出
AIの種類

• Deep Learningフレームワークは何を使う？
• データセットはどうやって準備する？
• 学習済モデル構築にかかる計算コストは？
• 推論（実際の判定処理）の実行環境はクラウド？エッジ？
Deep Learning 学習済みモデル構築のポイント

Deep Learningにおける
学習済モデル構築の例

精密農業（病害虫検出）におけるDeep Learning実施例
オプティムが開発する「アグリドローン」から映像を空撮し、
ディープラーニング技術を用いた害虫の検知に成功
ドローンの空撮写真
減農薬野菜の出荷人工知能のさらなる学習
病害虫検出AI
Image Analyzer
(学習モデル生成)
数値データ
土壌水分、日照、温度、
湿度、CO2濃度

高度医療（眼底診断）におけるDeep Learning実施例
Cloud IoT OSに臨床ビッグデータを集約・解析させることで、
診断はもとより基礎研究データとして活用し新たな診断・治療法の研究に役立てる
様々なデバイスからの眼底写真
眼底機器 OCT機器
数値データ
既住歴、バイタルデータ
新たな診断・治療方法の研究人工知能のさらなる学習
基礎研究データ
眼底診断AI
Image Analyzer
(学習モデル生成)

スモールスタートの鍵

新サービスを短期間でローンチし続けるために必要なこと
どんな産業向けサービスでも
必要なことを共通化
デバイス
接続・監視
？
データ
を見る
？
地理空間
マッピング
？
映像解析
？
アプリ追加
？
好きなように
拡張
？

新サービスを短期間でローンチし続けるために必要なこと
IoT Explorer
デバイス管理
Insight
データ分析
SkySight
地理的情報マッピング
Cloud Vision
カメラ映像解析
Store
IoTサービス専門ストア
Code
統合開発環境
機器の接続・管理や人工知能を用いた分析まで包括的に実現する
AI・IoT時代に最適化された次世代のクラウドサービス

従来のデスクトップOSのような、直感的なWeb UIを提供
バックエンドでは…
• クラウドで動作する大量のインスタンス
• 現場に配置される大量のエッジデバイス
これらの最適制御（＝オーケストレーション）を実現

想定
センサー（1回1KB）
• 1分間隔 133bps
– 500文字のメール相当
• 1拠点あたり10,000センサー
• 100拠点の製造現場
• 計1,000,000台のセンサー
• 全台収容で133Mbps
– 60分あたり60GB
– 24時間あたり1.44TB
カメラ（VGA 3fps ≒ 300KB/sec）
• 1店舗あたり4台のカメラ
• 50拠点の店舗
• 計200台のカメラ
• 全台収容で480Mbps
– 60分あたり216GB
– 24時間あたり5.18TB

オプティムが実施している解決策
エッジデバイス Webサーバー
Webサーバー
Webサーバー
LAMBDA
LAMBDA
DBサーバー
オートスケールの考え方
= 小さく始める
= 大きく広げる
= 必要な分だけ課金
解析サーバー
解析サーバー
解析サーバー
480Mbps 1分 3.6GB
200台のカメラ
IoT HUB
LAMBDA
Datastore

Cloud IoT OSアーキテクチャ
ユーザーマシン
(Web browser)
SaaS
IoT Explorer Code StoreInsight SkySight Cloud Vision
PaaS
エッジデバイス IoT Hub Datastore
LAMBDA

Cloud IoT OS構成部品
OPTiM ID Every Device Management OPTiM Apps
IoT Explorer Insight Map Cloud Vision
Device Management
(Optimal Biz)
(役割)
• 資産管理
• モニタリング
• リモートコンフィグ
• リモートアップデート
• デバイスからのデータ取得
OPTiM PaaS
Code
3rd Apps
Open ID Connect
OAuth2.0
SAML2.0
SCIM
(特徴)
• 階層型マルチテナント
• ID/PASS認証
• 多要素認証
IoT Hub Datastore
LAMBDA
・時系列データストレージ
・ファイルストレージ
OPTiM Cognitive Services
Vision APIs (視覚)
Speech APIs (会話)
Nature Language
Processing APIs
(自然言語処理)
農業・水産
（病害虫検知）
医療
（眼底診断）
物体検出、テキスト抽出、
顔認証
OPTiM Solutions 農業・水産業
建設（Apps）
店舗（無人・マーケティング）
故障・異音マネジメント
フィジカルセキュリティマネジメント
フィールドマネジメント
コールセンターソリューション医療(AI・遠隔・在宅)
ドローンソリューション
(Kernelの役割)
• I/O制御（チャネル）
• メッセージング
• データストア
• プロセス制御（ラムダ）
• クラスタリソース管理
• タスクスケジューラー
Developer Center
Cloud API Portal
OPTiM Store
デバイス
ネットワーク

API
Core API
マルチテナントな階層管理、アプリ管理などのコアロジックを司るAPI
Messaging / Datastore API
リアルタイムなストリームデータ、
及び永続化されたストリームデータのI/Oを司るAPI
Runtime API / OPTiM Code
クラウド上でユーザープロセスを実行可能とするPaaSを司るAPI
ID Federation / Provisioning
ID連携サービス
必要な機能
のみ利用
SDK/API
提供
Device Management API
資産管理やモニタリング、リモートコンフィグ等のデバイス管理を司るAPI
3rdベンダー

IoT市場レイヤー
SORACOM
IoT プラットフォーム
OPTiM Cloud IoT OS
出典) IDC Japan 国内IoT市場 2014年の推定と2015年～2019年の予測
「IoT 市場の5 つのレイヤーを構成する7 つのテクノロジーコンポーネント」
OPTiM Industrial Services

1. AIの種類
– 視覚 / 会話 / 自然言語処理 / データ解析
– 有名どころのクラウドサービスで全てがカバーできるわけではない
2. Deep Learning 学習済みモデル構築で大切なこと
– AIの精度を人間に近づける努力
• データセット（教師データ）を多く集めたものが強い
• Try & Errorを素早く繰り返す
– または上記を取り組む会社と組む
– 推論はエッジコンピューティングが鍵
3. AI・IoTビジネスのスモールスタートに必要なこと
– IoTプラットフォームを “正しく” 活用
まとめ

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