アマゾンのIoTプラットフォーム、”AWS IoT”の特徴と、その実績 ーアマゾンウェブサービス 瀧澤氏、榎並氏インタビュー

IoTの中心的役割を果たすIoTプラットフォーム。アマゾンのAWS IoTの場合、何ができるのか?、また、流通やデバイスの分野でもコンシューマとの接点を持つ同社がどういう思いでIoTと向き合うのか?ということについて、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術本部 エンタープライズソリューション部 部長/シニアソリューションアーキテクト 瀧澤 与一氏と、同社 事業開発部マネージャー 榎並 利晃氏にお話を伺った。

アマゾン ウェブ サービス 瀧澤氏、榎並氏インタビュー
左奥:アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術本部 エンタープライズソリューション部 部長/シニアソリューションアーキテクト 瀧澤 与一氏、右奥:同社 事業開発部マネージャー 榎並 利晃氏/手前:IoTNEWS代表 小泉耕二

 
-AWS IoTについて教えてください。

瀧澤氏(以下、瀧澤): IoTには色々な考え方があると思いますが、物理的なパーツをネットワークでつなげることによって、新しい価値を提供する仕組みなのではないか、と我々は捉えています。色々な分野に使われていると思いますが、製造の分野でいうとメンテナンスオートメーション、これはIoTという言葉ができる以前から、こういった考え方があったと思います。

エネルギーではスマートメーターというニーズがあり、家電やヘルスケア、農業と、色々な取り組みが目立つようになってきたというのが去年の動きと捉えています。

例えば、製造業を例にしたときには、色々なモノからデータを取ってきて分析し、需要予測をします。データの元というのが今までは企業の中のデータベースなどに依存していましたが、これからは、スマートフォンの中から取るデータやモノからとるデータを活用していくと考えています。

今後、世の中の色々なシステムやサービスや業務の中で、IoTが使われるシーンは増えていくでしょう。

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アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術本部 エンタープライズソリューション部 部長/シニアソリューションアーキテクト 瀧澤 与一氏

 

Amazonが提供するデバイス

瀧澤: Amazonとしても色々な取り組みがありますが、アマゾンダッシュ(Amazon Dash)というものがあります。まだ、日本では提供開始していないのですが、2種類ありまして、スティック型のバーコードスキャンのリーダを取ったものと、ダッシュボタンです。例えばダッシュボタンは洗濯機やキッチンなどに置いておいて、洗剤やアメリカでは定番のチーズ入りパスタがなくなったらなどがなくなったなと思ったら、ボタンを押すと商品がショッピングカートに入って届くという仕組みです。

Amazonの考え方は「お客様の購買体験をよくしよう」というものです。例えば洗濯しようと思ったら洗剤がない、そこで、洗濯機の横にAmazon Dashがあれば、洗剤がなくなったことを気づいたときにその場でボタンを押すだけで商品が届くので、より購買体験が良くなります。さらに、先日、プリンターのトナーがなくなる直前に自動的に発注、配送するAmazonと連携したプリンターも発売されました。

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アマゾンダッシュ(Amazon Dash)

 
-Amazon Dash Replenishmentですね。今年発売されましたよね?いつかこういった富山の薬売りモデルが小売業においてはじまるのではないかと思っていました。

瀧澤: そうですね。当社ではこのようにお客様の購買体験を向上しようとしています。お客様の消費行動に貢献ができることを技術で探すという考え方です。

Amazonの会社受付のパネルにも「世界中でもっともお客様を大切にする企業である」ということが経営理念として書いてあります。お客様にとって何か貢献できるかどうかが我々としても重要になっています。

もう一つの事例は、こちらも現状はアメリカのみで提供しているアマゾンエコー(Amazon Echo)です。こちらは音声認識機能をそなえたスピーカーで、例えば、アメリカのAmazon Primeに入っていれば、Prime musicを使って「今のこの雰囲気にあう音楽流して」だったり、クリスマスであれば「クリスマスソング流して」と言うと、音楽を聴くことができます。Amazon Echoを利用してAmazon.comでショッピングをしたり、インターネットで検索した情報を教えてもらうことができるデバイスなのです。

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アマゾンエコー(Amazon Echo)

 

AWS IoT 事例

海外事例

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BMW事例

瀧澤: BMWの事例では、クルマの中からあがってくるセンサーデータをもとに、よりよいマップデータに更新していくということで、クルマの中にある通信デバイスのデータをAWSで分析しながらクルマにフィードバックすることで車自体をリアルタイムで最適化するという取り組みを始めています。

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John Deere事例

農機具メーカーのJohn Deereとは、農業において農作物を作るためのセンシングデータを集めて、それをフィードバックするという事例もはじまっています。さらに、Dashではクルマのセンサー情報をスマホにフィードバックするという事例があります。

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Risk Technology事例

クルマのセンサー事例を応用して保険会社のRisk Technologyでは、保険に適用するということもやっています。デバイスから取ったデータをもとに、いい運転をしている人は保険料を安くして、そうではない人に関しての保険料は今まで通りという形です。このサービスであれば実際のデータに基づいて保険料を決めることができるので、今までと違うビジネスができます。

 

国内事例

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あきんどスシロー事例

日本でもいくつか事例が出始めていまして、我々の事例で有名なのは、あきんどスシローです。あきんどスシローはAWS IoTが出る前からAWSをご利用いただいていますが、回転ずしの皿の後ろにタグがついていて、そのタグをセンサーで読み取ることで、どの寿司が食べられたかがリアルタイムにわかります。。

お客様が入店して「大人の男性4名」と入力されると、過去「大人・4名・男性・20代」の食べた内容についての分析を元に、厨房内のディスプレイに1分後と15分後の食欲について需要予測が出てきます。

これらは、リアルタイムの分析と過去のデータの分析を合わせて実現しています。AWSを利用する以前は店長の勘と経験で需要を予測し材料の発注を行っていましたが、AWSを使ってからは正確な需要予測により食材の廃棄率が1/3に減り利益も向上しました。IoTによってビジネスが変わったという事例ではないかと思います。

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サニックス事例

サニックスでは、太陽光発電の電力状況を取れる仕組みの事例があります。これは最近のわかりやすい事例かと思いますが、センサーで取ったデータをフィードバックして可視化することによって、消費者の満足を得るというようなサービスです。

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嘉穂無線事例

さらに九州でホームセンターを運営している嘉穂無線の事例では、ショッピングカートにタグをつけて、タグが各店舗の中にあるセンサーを読み取ります。ショッピングカートがどこを通ったかによって店舗の中のどの辺にお客様がたくさんいるのかというのがわかりますので、それによって商品の陳列の方法を変えることができます。時間別のデータもわかりますので従業員の適切な配置、パートタイムといつ契約すればいいのかなどもわかりますので、経費削減や売り上げの貢献にIoTを使っているということになります。

日本でも海外でも、何かセンサーを使ってデータを取り分析しフィードバックをするIoTで皆さん共通しているのは、今までできなかったビジネスがAWS IoTを使って新しくできるようになったということです。

 

-AWS IoTのサービス

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瀧澤: IoTといっても色々な機能が要求されます。いわゆるテレメトリや予防予知保全、遠隔監視、遠隔制御、作業効率・自動化、など、大きく「データ収集・分析」と「リモート制御」の両方に対してAWSを展開していくことを考えています。

例えば各デバイスを繋げる部分、何かイベントを処理する部分、データを処理する部分、それを何か可視化したり制御したり機械学習にかけたりなど色々な要素があります。それに対して、70以上のAWSサービスを組み合わせて実現することができます。。

AWS IoTは昨年の11月に出していますが、スシローさんはAWS IoTを提供する前からAmazon Kinesis(アマゾン キネシス)というものを使ってIoTの環境を実現していました。

では、AWS IoTは何かというと、デバイスを繋げるところと、デバイスから取ってきたデータに基づいてアクションをするところ、そういった時に必要になるようなコンポーネントをまとめてサービス化しているので、誰でも簡単にはじめられるという特徴があります。

様々なデバイスから収集してきた温度データ、天気データなど送ってきたものを簡単に取り出せるようなサービスもAWSで使えるようにしています。また、何かアクションを送ると各デバイスを制御することができます。

さらにデバイスのゲートウェイとしての機能があり、そういう時に課題になるセキュリティの部分をAWSでカバーできます。接続のプロトコルでMQTTやHTTPなど、IoTデバイスにはあまりCPUパワーがないことも多いので、通信のセキュリティ対策として従来よくやっていたような暗号化通信ができないといったこともあります。

そこで、軽量のプロトコルをホストするサービスも入っています。認証系は、AWSにAmazon Cognitoというサービスがありますので、それを使ってコーディネートしています。セキュリティはIoT全体で課題になることが多いので、IoTの中でもセキュリティに対応できるような機能をAWS IoTの中にも入れています。

他にも色々な便利な機能があります。なかでも、ルールエンジンは特徴的でして、デバイスからあがってきたデータを、お客様の決めたルールに基づいてどうアプリケーション側に渡すというものです。

クラウドにあげられたデータは、Select文を書くように、開発者の方がデータを取りだすことができるような仕組みになっています。SELECT * FROM ‘things/thing-2/color’ という風に指示することで、たくさんあがってくるデータの中から色がレッドのものを全て取り出すことが簡単にできるというようなものです。

さらにIoTのデバイス側の方に通信機器が入っていますが、IoTでは、実際の通信環境によっては、必ずしも相手のデバイスに常時接続できるとは限りませんので、そういった時に端末のステータスをクラウド上で保持してくれるものとしてデバイスシャドーという機能を備えています。

例えば、前回制御信号で「○○をオンにしてください」という指示を送ったということをきちんと記録しておいて、シャドーに方に問い合わせると「オンになっているはずだ」という回答が返ってきます。

お客様からの声の中で、単に情報を送れればいい、受け取れればいい、ということではなく、IoTというのは通信が確実ではないということから、このデバイスシャドーというサービスが実装されました。

榎並氏(以下、榎並): デバイスのパートナーもいくつかあります。技適の関係で、日本で利用できないものもありますが、こちらをチェックいただければと思います。

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事業開発部マネージャー 榎並 利晃氏

瀧澤: 例えばEdisonとセンサーをセットにして、用意されているSDKを使うための簡単なマニュアルがついていますので、SDKをダウンロードして使うことができます。

これからビジネスとして始めたいという企業もいらっしゃるので、そういった方はこういったもので一度実験をしてもらって、実際のデバイスに組み込むといいのではないかと思います。

AWSは全部で12リージョンあり、AWS IoTは現在4つのリージョンでサポートしているのですが、東京リージョンも入っています。利用金額は100万メッセージで月額8ドルと、はじめやすい価格かと思います。

榎並: 価格については、モノの台数がいくら増えてもメッセージの数だけでカウントされます。

瀧澤: まとめになりますが、(Amazon EchoやDashのように)Amazon自体がIoTのビジネスを展開していますので、我々自身もIoTのカンパニーだということがいえます。また今後、IoTで求められる課題があると思いますので、色々なお客様の声を聞きながらAWSで解決していきたいと思います。

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IoTNEWS 代表 小泉耕二

 
-IoTNEWSもIoT技術部というエンジニアのコラムを書いており、AWS IoTの「Shadow」も使っています。モノ側のステータスをクラウドで保持するという考え方や、AmazonさんのIoTに対する考え方、100万台のモノが繋がる時にクラウド側はどう受けるのか、オンオフをするのはプログラマー的には難しいのでどうさばくのか、様々な問題をどう解決していくのかのイメージが沸きました。

瀧澤: IoTのサービスを出したのは昨年ですが、出す以前からお客様のニーズにこたえる必要性を感じていました。GEもAWS IoTを出したから突然事例になったのではなく、もともとそういうニーズがあって我々のサービスをどう組み合わせていけばGEの考えるビジネスを実現できるかということを検討している中で出てきました。

 
-センサー側にもクラウド側にもアルゴリズムがあって、そこからすでにある様々なプログラムの塊に情報を伝達しながら、なんらか処理をしながらモノをアクチュエートする一連の流れができるということですね。

瀧澤: 機械学習の基本的な考え方としては、過去のデータをたくさん集めていますので、そのデータの中から「こういう事象が起きたらA、こういう事象が起きたらB」というデータを生成し取っておきます。それを教師のデータとして作っておいて、新しい事象があったときに、これはAになるのかBになるのかということを答えてくれるのは比較的簡単にできます。コーディングもほとんど必要なくAmazon Machine Learning Amazon Machine Learning(アマゾンマシンラーニング)でできます。

榎並: もちろんAmazon Machine Learningというサービスも出していますし、IoT全体でいうとパートナー様と一緒にやるというのは重要になってきます。1社でモノを作るというよりは、お客様の課題について、パートナーシップをもとに一緒に解決していくことはすごく重要だと思います。

特に、機械学習は産業ごとに求められる判断が違うので汎用的なアルゴリズムが1つあればいいというものではありません。そうなるとそれぞれの分野を得意とするパートナーさんと一緒に連兼することが重要なのです。それがAWS パートナーネットワーク(APN)で、今も拡大中です。

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-機械学習といっても万能なものはないから、業種業界によっては違うアルゴリズムを使ってやっていくということですね。でも利用における入口になるような機能が必要かどうかというのは、誰を相手にするかによると思います。

ある程度できあがっている企業でそれなりに難しいことをやりたいと思っている方々だと必要ないのでしょうが、御社の場合ベンチャーから大企業まで裾野がすごく広いので、ベンチャー側からすると少しでもマシンラーニングができるというと、ずいぶん嬉しいようです。簡単に触れるとなると使ってみたくなるものなので、そういう情報もあったらいいかもしれませんね。

瀧澤: 我々としては他のAWSサービスについても、お客様の何かサービスが変わる、ビジネスが変わる、ということに対してお手伝いができればいいのではないかなと思います。

 
-御社はプラットフォーマ―なので多方面からお話がくると思いますが、テストフェーズの話が多いのか本格フェーズの話はどちらが多いのか、またどういう事業分野からの話が多いのでしょうか。

瀧澤: 傾向としては去年も今年もIoTに関するご相談は伸びているというのが実感としてあります。適応分野に関しては、特にこの分野というのはなく多岐に渡っています。

 
-インターネットのクラウドサービスだとプログラマーがいてその先に要件を決める人たちがいるので、そこで決まったことをプログラマーが実装すればよかったのですが、IoTをサポートするとセンシングすることやアクチュエートすることまでサポートしなければいけません。そうするとプラットフォームの方々も今までよりもっと踏み込まなければいけないのではないかと思っています。その点についてはいかがでしょうか。

瀧澤: AWS IoTはひとつの回答になっていると思います。片方にはハードウェアやセンサーが得意な方たちがいて、もう片方には集まってきたデータの分析やそれを使ったシステムを作るのが得意なソフトウェアの方たち、その中央にAWS IoTが属すと思っています。

ハードウェアの技術者からすると上の方のデータをどう集めればいいか、貯めればいいかわからないかもしれないけれど、このフォーマットに従ってデータをあげればよい、向こうからも決まってデータがおりてくる、それを実装するためのSDKがいくつか用意されています。そのためハードウェアが得意なエンジニアは得意な領域と、少しSDKを今までの延長線でできるようになります。

ソフトウェアの技術者からすると、センサーが3.3ボルトで温度が20℃で何が変わるのか?ということは理解しなくても、あがってきたデータを得意なSQL文を使ってデータを取得し、得意なデータベースの中に入れてしまおうという考え方ができます。

両方の技術者がいないとIoTは進まないと思いますので、ハブになるAWS IoTが真ん中にあり、これがひとつのいい触媒になっているのではないかと思います。また、ハードウェアの方が、もう一歩ソフトウェアに入ろうと思ったら割と入りやすいと思いますし、ソフトウェアの方がデバイスに興味を持つこともあります。

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-例えば、現状ありえないと思いますが、クルマがクラウドに繋がっていて自動運転をすると、クルマがセンサーとアクチュエーターなので、すごく高速にやりとりしないといけないと思います。そういうとき、クラウド側の性能がすごく問われると思いますが、そういうシーンはすでに存在するのでしょうか。

瀧澤: AWS IoTに限らず、ミッションクリティカルなシステムや、いわゆるコンシューマーのコンテンツプロバイダー、金融、医療など色々な分野でAWSは使われています。

そういった中で可用性、機密性が要求される状況が多いため、それがIoTになっても特に変わることはなくAWS上にデータやシステムがあって、24時間365日稼働しなければいけない、早いフィードバックが必要だということに関しても、すでに実現できているのはAWSの強みではないかなと思います。

榎並: クラウドはどうしても時間的に超えられないネットワークの壁があります。その場合はエッジで処理をしなければいけないと思っていて、パートナーさんの中でもエッジでコンピューティングをして、なるべく早く返さなければいけないワークロードと、クラウドみたいに集合知を集めてアルゴリズムを作るというハイブリッドでやらなければいけないものも、モノによってはあります。

 
-モノがたくさんある中で、今のところモノとクラウドという関係だと思うのですが、間にゲートウェイに置くという概念、いわゆるフォグという考え方がありますが、御社では作られないのでしょうか。

瀧澤: 我々が大事にしているのはお客様のビジネスをどう実現するかなので、もしそういう概念が必要で我々に要求されることがあれば、サービスをリリースするのではないかと思います。

概念やこういう技術があったら面白いのではないか?ということだけでは我々は動かず、お客様の声によってはじめてサービスの企画がすごいスピードで進みます。IoTだけではないのですが、昨年1年間で722の機能改善とサービスが提供されましたが、ほとんどがお客様の声によって実現されました。

榎並: 最近はゲートウェイのサービスを提供している会社も増えてきているので、まずはそういった会社がフォグの動きをされるのではないかと思います。

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-本日はありがとうございました。

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