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Power BI × IoT × AI
田中 広樹(とりカシュ)@ライルズ
自己紹介
田中 広樹@ライルズ
Twitter : @torikasyu (とりカシュ)
HoloLensアプリ
Microsoftストアで掲載中
FloorFalling MR
自宅で高所恐怖体験
AirNotes
空間に写真メモ
de:code 2018 基調講演
Mixed Reality :「現場」をエンパワーメン
ト
• 現場で働く人々(Firstline
Worker)に力を与えるツール
• Firstline Worker
◦ 顧客と最初に接し、会社のブランドを代表し、製品やサービスの実際を目にしてい
る人々。全世界で20億人を超える Firstline Workerによる、日々の創意工夫と行動
がビジネスを前進させているのであり、巨大産業の活力を生み出しています。
現場のためのMRアプリ : Power BI for Mixed Reality
• Holographic View
◦QRコードによるレポート
へのアクセス
◦現実空間に自在にレポー
トを配置可能
Power BIとは
• 無料から使えるデータ取得・加工・可視化ツール
• Power BI Desktop (exe版 / Windows Store版)
◦ 無料で使用可能
• Power BI(SaaS)
◦ ブラウザ上で分析結果を共有(一部有料:無償期間あり)
• Power BI Mobile
◦ スマホ版 / Windows Store版 (HoloLens対応)
◦ 分析結果を閲覧
Power BI の データソース半端無いって!
※表示しきれていません
※カスタムコネクタの作成も可能です
Power BI の データ加工・整形機能半端無いって!
イレギュラーデータの削除や
フォーマット変更、列名変更など
の分析の手順を「ステップ」とし
て保存可能
⇒ データを最新版に入れ替えて
も即座に適用可能
IoT × AI : データの収集・加工・予測
IoT Hub
Stream Analytics
Machine Learning Studio
( Web API )
QRコード
サンプルシステム構成図
Raspberry Pi 3B
温度センサー ADT7401
I2C接続
Windows10 IoT Core
UWP App
Azure IoT Hub
MQTT
Azure Stream Analytics
Power BI (SaaS)
Azure Machine Learning Studio
予測モデルを作成し
Web APIとして公開
Web APIを関数として定義し
クエリ内で参照
Streamデータソースとして
リアルタイム更新
Power BI Mobile
on HoloLens 閲覧
「気温とビールの売上げ」
の実績データを入手
気温とビールの売上げをML Studioで回帰分析
分析結果を予測モデルとして Web API 化
Stream Analyticsによるデータ加工・転送
IoT Hubからの入力
Power BI への出力
ML Studioの予測モデル
呼び出し
データのウインドウ化(一定期間の平均抽出など)もクエリで実現可能
完成!
【悲報】Power BI は キャプチャー不可
予測モデルの応用例
• 各種機器の情報から故障時期を予測し、事前メンテ
ナンスを行う
• 天候情報から熱中症搬送の人数を予測し、受け入れ
態勢を整える
• リアルタイムの売上情報から需要を予測し、生産計
画を調整する
• Mixed Realityで「現実空間」
と「情報空間」をつなぎ
現場に力を!
だん(@arcsin16)さんの札幌Meetupより
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Power BI x IoT x AI

Hinweis der Redaktion

  1. Power BIとIOTとAIを組み合わせたソリューションを作ってみましたので発表させていただきます
  2. 先日のデコードで、平野社長がマイクロソフトの3つの注力分野、MR・IoT・AIを挙げられていました
  3. 最初に挙げられたMixed Realityですが、役割として、現場をエンパワーメントするツールと言えます
  4. 現場で使えるMRアプリとして、先日、Mixed Realty版のPower BIがプレビュー版として公開されました Holographic Viewを使うと、QRコード経由で表示した各種レポートを、利用者の前の空間に自在に配置することができます
  5. そもそもPower BIですが、無料から使えるデータ取得・加工・可視化ツールです。 エクセルにアクセスのようなリレーション機能を追加して、ピボットテーブルとグラフ機能を大幅に強化したようなものと考えるとわかりやすいかもしれません。 Power BI デスクトップ、こちらが無料で使えます。 また、Power BIのサーズ版を使うとレポートの共有ができます。 そして、Power BIモバイルを利用すると、スマホやホロレンズから共有されたレポートを閲覧可能になります。
  6. Power BIのすごいところ、まずは集計の元データが非常に豊富です。 CSVやエクセルといったファイルはもちろん、各種データベースやクラウドサービス、オンラインサービスにネイティブで接続してデータを取り出すことができます。
  7. すごいところもう1点ですが、 データ集計をするには、元データに対して不要なデータの削除や書式の変更、列名の変更など、前準備が必要です。 Power BIでは、その手順をステップとして記録できるので、元データが差し替わったとしても同じ手順を一発で適用可能です。
  8. 先程の注力分野3つの残り、IoTとAIについてですが、Power BIと組み合わせるとこんな仕組みが実現できます 各種IOT機器から収集したデータを、AzureのIOT HUBに集約し、同じくAzureのStream Analiticsを使用してPowerBIに送り込みます。 その際に、Machine Lerning Studioで作成した予測モデルを使用して、リアルタイムなデータとそこから得られる予測値を一緒にPower BIで見ることができます。
  9. ということで作成してみたサンプルシステムになります。 まずラズパイに温度センターを接続して、UWPのアプリでAzure IOT HUBにデータを送り込みます。 別途、「気温とビールの売上」の実績データを入手しておき、Machine Leraning Studio上で予測モデルを作成しておきました。 そしてStream Analyticsで、予測モデルを使用しながらPower BIにデータを送り込みます。
  10. Machine Lerning Studio上での予測モデルの作成ですが、ノードベースでコーディング無しで作成することができます。 細かくカスタマイズしたい場合はRスクリプトを使用することもできます。
  11. 作成した予測モデルは、簡単にWeb APIとして公開可能です。
  12. そしてStream Analyticsでは、関数化した予測モデルを利用しつつ、リアルタイムにPower BIにデータを送信することができます。