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IoT や AI は、流通業でも常識になりました。 本当? と思ったらリテールテックへ! |
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「3 月」と聞くと、うれしいことと嫌なことがあります。うれしいことは、流通業における最新情報システムを一挙にみることができるリテールテック JAPAN ![]() 花粉に負けてなんかいられません。流通業界に何が起こっているのか、この目で確かめねば! ということで、皆さまもぜひ、お出かけください。新しいものがたくさん見れるリテールテックですが、マイクロソフトのブースは、さらに一歩先を進んでいます。昨年は「IoT で実現するおもてなし」をテーマにいろんなソリューションをパートナーさんと一緒に展示いたしましたが、今年は IoT に加えて AI やコグニティブも登場しています。AI と言えばロボットを思い浮かべる方もいらっしゃるかと思いますが、今年はたくさんのロボットが見られますよ! また、マイクロソフトが最近、発表したウワサのアレが展示されているそうです。アレは流通業のお客様からもたいへん多くお問い合わせをいただいております。え? アレじゃわからない? 答えは・・・「Microsoft HoloLens」です! ブース内で HoloLens のセッションもあるので、ぜひ、見にきてくださいね。近未来を感じることができるマイクロソフト ブースへぜひ、お立ちよりください。 リテールテックと併せて開催されるのが、OPOS 協議会、.NET 流通システム協議会が主催する「スマーター・リテイリング・フォーラム 2017」です。今年も豪華な講師陣で満席が必至です。新しい流通業の標準規格をご紹介する協議会のセッションはもちろんですが、デジタル変革で成功された丸井様、ローソン様のダブル基調講演、そしてパルコ様を特別講演としてお迎えします。その他にも流通業のテクノロジ最前線の情報を聴講することができます。
スマーター・リテイリング・フォーラムのお申し込み、詳細はこちらから。 リテールテック JAPAN の事前登録、詳細はこちらから。 では、3 月に会場でお会いしましょう! |
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流通ときたら製造でしょ。Factory Annex が帰ってきました! | ![]() |
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今月の DevWire は、流通業特集か・・・と少しがっかりしてしまった製造業の皆さま、そんなことはありません。製造業向けイベントもしっかり開催されます。昨年、4 都市 (東京、大阪、名古屋、福岡) で開催された Factory Annex が、また、帰ってきます。
(昨年の実施風景) そんなイベント知らないよ。という方に少しご紹介させてください。Factory Annex は、日経BP社主催のデジタル テクノロジ専門イベントの中の Factory 2017 において、産業 IoT 実践セミナーとして併設されます。パソコンを持ち込んでいただくことで、産業 IoT を実践する過程を体感できるセッションも含まれています。さらには、セミナー終了後、講師とお話いただける「アスク・ザ・スピーカー」の時間も設けています。 前回、どの開催地でも大好評であったことから、再び開催をすることになりました。東京と大阪についてはお申し込み受付中です。詳細、お申し込みは日経 BP 社のイベント ページから「Factory Annex |
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DevWire 読者の方限定! オリジナル グッズが当たるアンケート開催! | ![]() |
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アンケートにお答えいただいた方の中から抽選で 10 名様に、マイクロソフト ロゴ入りのモバイル バッテリー (非売品) をプレゼント!
選択式の簡単なアンケートで、所要時間は約 5 分! ぜひご参加ください。 |
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Azure IoT Gateway SDK を使ってみる | ![]() |
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Windows Embedded MVP "株式会社デバイスドライバーズ代表取締役社長 日高亜友さん" から Azure IoT Gateway SDK について執筆していただきました。今回は「後編」になります。 |
前回に引き続いて昨年 11 月に正式リリースされた Azure IoT Gateway SDK を解説します。Azure IoT Gateway SDK の概要と準備する機材やソフトウェア、環境については先月号を参照してください。今回は下記参考文書にしたがって SDK に含まれる ble サンプル コードを動作させます。しかし本原稿を書いている間に、GitHub 上の SDK のソース コードと下記参考文書の内容がそれぞれ個別に不定期で更新されるため、記載の手順通りに作業が正しく進まない場合があることを確認しました。ご注意ください。 | ![]() |
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・Azure IoT Gateway SDK - Linux を使用した物理デバイスで D2C メッセージを送信する ![]() 前回は必要機材と参考 URL、開発環境であり動作確認である Raspbian のインストールまで説明しました。今回使用する開発環境は図 1 となります。Raspberry Pi3 と Windows PC はルーターを経由して有線 LAN でインターネット上の Azure に接続します。また Windows PC は Azure の設定とモニターを行うほか、ローカル ネットの Raspberry Pi3 にリモート ログインして開発作業を行います。
今回の作業は次のとおりです。 1. BlueZ 5.37 のインストール 1. BlueZ 5.37 のインストール 説明項目 9 の設定ファイルの編集は、テキスト エディターを起動してファイルを編集した後で、保存します。
テキスト エディターは Raspbian 標準の nano のほか、Linux でよく使われる vi や emacs (要インストール) が利用できます。 2. ble SensorTag 動作確認 $ sudo apt-get install rfkill $ sudo rfkill unblock bluetooth $ sudo systemctl start bluetooth Warning: Unit file of bluetooth.service changed on disk, 'systemctl daemon-reload' recommended.という警告が表示されるので次のコマンドを入力します。 次のコマンドで bluetooth シェルを起動するとコントローラーのアドレス情報が表示されます。 $ bluetoothctl scan on コマンドを入力後 scan on コマンドを入力して Bluetooth デバイスをスキャンします。 # power on
[CHG] Device A0:E6:F8:AF:00:83 RSSI: -57 この例では SensorTag デバイスの MAC アドレスが A0:E6:F8:AF:00:83 であることがわかります。MAC アドレスは各 SensorTag で異なります。 次の様に MAC アドレスを指定して connect command を入力した後、list-attributes コマンドで設定を表示させます。 # connect A0:E6:F8:AF:00:83 (scan on で表示されたデバイスの MAC アドレス) # list-attributes # quit 注意点としては、SensorTag は 5 分間程度使用しないと緑色 LED の定期的点滅が消えて、電源が切れてしまうことです。その様な場合はもう一度「小さいボタン」を押して電源を入れます。 3. IoT Hub の作成とデバイスの追 IoT Hub の作成は Web ブラウザから Azure ポータルにログインして行います。この資料からリンクしているページ「Create an IoT hub using the Azure portal」は英語版でわかりにくいのですが、代わりに次の Microsoft Docs「Azure IoT Hub の使用 (.NET)」の前半部分を参照するとわかりやすいです。 IoT Hub を作成した後は、Device Explorer をインストールしてデバイスを追加作成します。原稿を書いている間に参考資料の「デバイス エクスプローラーと iothub-explorer ツール」のリンクが切れてしまいましたので、代わりに日本マイクロソフト株式会社のエバンジェリスト太田寛氏が作成した IoT Algyan 勉強会資料の次の文書の 30 ページと 31 ページを参考にして作成してください。 Device Explorer は以下から入手します。 また Raspbian 上で動作する iothub-explorer を使用して同様にデバイスの追加ができます。iothub-explorer のインストールには次のとおり事前に npm のインストールが必要です。 4. Azure IoT Gateway SDK のビルドと起動 $ cd ~ 続いて「Raspberry Pi 3 で BLE サンプルを構成して実行する」にしたがって作業します。 "IoTHubName": "<<Azure IoT Hub Name>>", "<</path/to/log-file.log>>"はログ ファイル名です。"log.txt" に書き換えます。他の項目は環境に応じて設定します。注意点としては、MAC アドレスを入力する場所が 2 か所ありますが、どちらにも scan on で表示されたデバイスの MAC アドレスを記述します。
$./build/samples/ble_gateway/ble_gateway ./samples/ble_gateway/src/gateway_sample.json 5. Device Explorer を使用した操作
次に Device Explorer を使用して外部から SensorTag を操作します。参考文書の「C2D メッセージの送信」部分です。送信作業は Device Explore の「Message To Device」タブを開いて行います。参考文書の説明がわかりにくいのですが、「Message To Device」タブの「Message」テキストに JSON メッセージを張り付けた後「Send」ボタンを押すことで Azure に対してメッセージ送信を行うことができます。ただしこの「Message」欄には改行コードが入力できないため、下記のように各 JSON メッセージをメモ帳にコピーして改行コードを外しておく必要があります。
6. オプション項目 前回紹介した MVP Summit 2016 IoT Workshop のドキュメントには、Bonus Challenges として次のような課題も用意しています。余力があれば試してみてください。 ・ Manually Batching Messages 本稿はここで終わりですが、機会があれば非サポートの他のコントローラーボードへの移植や SDK の改造にも挑戦してみたいと思います。 |
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アドバンテック株式会社 統合 IoT ソリューション ![]() IoT 産業の発展を促進するため、マイクロソフトとの協力のもと WISE-PaaS IoT ソフトウェア プラットフォーム サービスを開発。お客様が迅速に IoT アプリケーションを構築できるオールインワン SRP (ソリューション レディ パッケージ) サービスをワンストップで提供していきます。 |
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このコラムの読者である Azure に関わっておられる利用者やエンジニアの皆さんに、いきなりこのお題を投げかけてもいささか唐突に受け止められるかもしれません。しかし現在さまざまなクラウド サービス ベンダーが FPGA を用いることにより、さまざまなブレークスルーを達成していることは事実です。Microsoft も例外ではありません。そこで今注目されている FPGA とは何か。また FPGA を用いることでどの様なことが達成されるのかについて、何回かに分けてお話ししていければと思います。 FPGA とは Field Programmable Gate-Array の略で、深層学習や AI の分野ではインテル系や ARM 系の CPU あるいは GP-GPU などと比較されることが多く、前者同様半導体デバイスの一種です。FPGA 自体の話は次回以降に折を見て話しますが、他の半導体デバイスと根本的に異なる点は半導体デバイス自体の機能をハードウェア的にユーザ側で自由に書き換えられる点にあります。CPU や GP-GPU がプログラムを書き換えることによって機能を実現するのに対して、FPGA はハードウェア自体の構成 (回路) を書き換えることにより所望の機能を実現します。この機能を利用してクラウド サービスにおいてもさまざまな応用が可能となります。 たとえば Microsoft の場合であれば Catapult プロジェクトで開発および実証実験および運用が行われています。その成果のひとつとして 2016 年 9 月 26-30 日に開催された Microsoft Ignite Conference のキーノート (英語) ![]()
日本では昨年の 11 月に開催された Microsoft Tech Summit 2016 の基調講演で榊原 彰 氏 (日本マイクロソフト株式会社執行役員 最高技術責任者) によりこの時のデモの模様がビデオで紹介されました。会場にいらした皆さんは FPGA による圧倒的なパワーに目を見張ったのではないでしょうか。こちらのページでこの時の模様が基調講演のアーカイブ映像で配信中です。現在 youtube あるいは channel9 でご覧になれます。 |


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ほっとひと息 |
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「楽しませる AI」DevWire 編集部 加藤 大輔 | ![]() |
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以前に「プロ棋士と将棋ソフト」というタイトルで、将棋ソフトがプロ棋士よりも強くなった。という記事を書きました。ソフトが強くなった原動力は、マシーン ラーニングです。なんと 1 日 20 万局以上の対局をソフト対ソフトで行い、どのような手が勝ちにつながるのか? 負けにつながるのか? を分析、学習しているそうです。。。強くなるわけですね。 「強い AI」をどこまでも強くする研究がある中、「楽しませる AI」を研究している方もいます。北陸先端科学技術大学院大学では、人間との対局でいい勝負をして最後には負けるというコンセプトで研究しているそうです。人間の強さに合わせてくれて、負け方が露骨にならないようにするための研究なんだそうです。いわゆる接待将棋です。 「AI」というと、人間が理解できないところまで到達してしまうことに怖さを感じることがありますが、「楽しませる AI = ほどよく弱い AI」であれば親近感が湧きますよね。 |
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