IoT機器を使った実証実験ではデータの解析や活用がネックとなることが多く、AIを使った実証実験は人件費などのコストが大きくなりやすいという課題があった。
専門分野を対象としたAI・ソフトウェアの技術サービスを提供するSearch Space株式会社は、自社のIoTセンサー接続型AIパッケージ「I2oT(Intelligent Internet of Things)」の提供、およびI2oTを使った実証実験を希望するパートナー企業の募集を開始した。
同製品は、異常の検知や将来の予測を行えるようにAIが自動で過去のデータから学習を行う。面倒なアノテーション作業は不要だが、人間が正解ラベルを与え、分類や回帰といったタスクを「教師あり学習」で学ばせることも可能だ。解析結果はAPIで取得することができるため、空調や水門といったさまざまな設備の制御に活用することも可能だ。
データを集めるためのセンサーは基本的なものが既にパッケージに含まれており、それらのセンサーのデータを自動で学ぶAIのシステムもクラウドに用意されている。基本的にセンサーを設置・維持するだけで、AIが学習していく様子をWebダッシュボードから確認することができる。
想定されるユースケースは、センサーを建造物や製造機器、発電設備など、異常を発見したい対象への設置である。川の水位や電力消費量などの将来の予測を行いたい対象も同製品に組み込まれたAIの解析対象となる。なお、これ以外の分野にも応用可能とのことだ。
他方、I2oTを使った実証実験では、センサーの導入後にSearch SpaceのWebダッシュボードでAIが学習する様子を確認することができ、性能を確認の上でモデルをダウンロードすることができる。
実証実験を希望する企業は、Search Spaceとの間にパートナーシップ契約の締結が必要となる。このパートナー契約を通じて、製品の正式リリース前に実証実験に参加することにより、より高度な実証実験が低予算で可能となり、早いタイミングでソリューションの実現可能性を明らかにすることができる。
なお、同実証実験における同製品の利用料は、必要なセンサー数・解析の規模によって変動する。また、個別のカスタマイズが必要な場合はカスタマイズ費用、データサイエンティストがアテンドする場合はコンサルテーション費用がかかる場合があるとともに、Webダッシュボードを継続で利用する場合、モデル提供のAPIを実証実験期間後も利用したい場合は、月額のAPI維持コストが発生するとのことだ。
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