【セミナー】DX化はアイデア次第！？ド素人がAIとIoTを体験してみた
こんにちは、AI・イノベーション事業室 武田です。
今回は、超初心者向けのAI・IoTセミナー（2021年3月15日開催）に参加してきました。
建設業、新聞社、飲食業など様々な業種の方が集まりました。
今回は当日の様子をご紹介します！
①データから予測！！"AMATERAS RAY"を体験
前半はaiforce solutionsさんにAIと業務におけるAIの活用と流れについて教えていただきました。
現在のAIができることは、「特化型AI」と呼ばれ人間の知能の一部を代替えることです。例として、数値の予測や画像認識などが挙げられます。
【AI（≒機械学習）ができる３つのこと】
①教師あり学習：データのルールを学習、予測・分析 ※一番よく使われている
②教師なし学習：学習データを使わず、特徴を分析しグループ分けや簡略化をする③強化学習 ：将棋AIなど、自分で学習を強化する
AIを業務に取り入れるのは、なんだか難しそうだしお金もかかりそうなイメージ？
今回は、通常なら数時間かかってしまうAI予測が専門家でなくてもたった数分〜数十分でできてしまうツール「AMATERAS RAY」で、教師あり学習によるAI予測を体験しました。
今回はデモデータとして、１週間後のレンタサイクルの需要を予測しました。
まずはAMATERAS RAYで、過去の使用台数を"日付"や"曜日"、"天気"、"季節"などの情報と合わせて教師データとして読み込み、特徴を分析します。（今回は『いつ何台レンタルされるか』を予測したいので、目的変数を"貸し出し台数"に設定）
アルゴリズムでデータを学習中…予測に最適なアルゴリズムを検知してくれます
あとは予測したいデータを入れるだけで、あっという間に「何日に何台レンタルされるか」を導くことができました！
他にも、お菓子メーカーの事例として、今までベテランの勘で出荷数を決めていたところを、AIで数量を予測することで初心者からベテランまで正確に、且つ安定して出荷数を決めることができるようになったと紹介いただきました。あらかじめ数がわかっていれば廃棄ロス削減や業務の効率化にも繋がりますね！
②IoTは「作る」→「使う」時代へ！? "Tibbo-Pi"を体験
後半はCO-WORKSさんにIoTについて教えていただきました。
IoT(Internet of Things)とは、「モノのインターネット」。センサーや通信機能を持ったモノたちが、インターネットを経由して相互に制御する仕組みです。
IoTが出来ること
・離れたモノの状態を知る
・離れたモノを操作する
・見えなかったものを見えるようにする
例えば、外出先からエアコンを操作したり、スマホのGPSの移動状況から渋滞情報を得たり…。なんだか身近に感じてきました。アイデアとニーズ次第でいろんなことが出来そう！！
今回は、IoTをもっともっと簡単に出来るようするデバイス「Tibbo - Pi」を体験しました。
こちらがTibbo - Pi！
Raspberry Pi という「ラズベリーパイ財団」によるシングルボードコンピュータ（下の緑の基盤）と、 Tibbo という「Tibbo Technology社」の産業用エッジデバイス（白とオレンジのブロック）の組み合わせで、IoTをもっと簡単に出来るようになりました。
LEDやブザーなどがついたブロックを基盤に設置し、ビジュアルプログラミングツール「Node-RED」を使って感覚的にプログラミングしていきます。
「照度センサーの値が○○○以上」だったら「ブザーを●秒鳴らす」...
Node-REDで条件を指定したノードをつなげていき、Tibbo Pi を作動させます。
Tibbo Piへの動作の指示は、プログラミングと言われて想像する"英数字を書き連ねる作業"はなく、「センサーを▲秒毎に作動させたい」「値が○○○以上だったらこのブザーを鳴らしたい」など各ノードの設定を編集するだけ。今回は入門編を体験しましたが、パズルゲーム感覚で動かすことができました。
セミナーでは実際にTibbo - Piの導入した工場を例として、機械の稼働状況を可視化できるシステムの設計をご紹介いただきました。既存の機械には手を加えずに、停止など電気的な異変を感知し知らせることでスピーディーに故障対応ができるようになったそうです。
IoT実現へのハードルを下げるTibbo - Pi 。自分の会社だったら何ができるだろう？"遊具と組み合わせて使用状況から人気遊具を分析"とか、"椅子と組み合わせて座りっぱなしを忠告してくれシステム"とか…？まさにこころ躍るIoTデバイス！いろいろなことが出来そうで夢が広がります。
おわりに
今回は、AI・IoTド素人の自分には難しいと思っていた業務のDX化が、事例で使われていたソフト・ハードを実際に触ることで、AI・IoTの導入のハードルが下がったと感じました。
途中休憩も挟みながら、５時間みっちりAI・IoTと触れ合いました。
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