Amazon Web Services ブログ

Tag: AWS Greengrass

AWS IoT の最新アップデートとイベント情報

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。今回はIoTに関するサービスやコンテンツ、イベントの最新情報を本記事にまとめ、ご紹介しようと思います。 AWS IoT のサービスアップデート まずは、AWS IoT のサービスアップデートについてご紹介します。IoTに関するこれらの最新情報はこちらにあります。ここではこの中から直近数ヶ月の大きなアップデートをいくつかご紹介します。

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レジなし無人販売冷蔵庫を構築できる、This is my Smart Cooler プログラムを公開しました

AWS は、デジタル変革を進める小売業のお客様からの 「最先端のリテールソリューションを内製したい」というご要望にお応えするために、お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。

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AWS IoT Greengrassハンズオンを公開 – AWS IoT Greengrassをゲートウェイと見立てて、デバイスとのメッセージングやデータ収集について学べます

こんにちは、Prototyping Solutions Architectの市川です。この記事では、AWS IoT Greengrass ハンズオンについてご紹介します。 AWS IoT Greengrassサービスページより抜粋 AWS IoT Greengrass では、AWS をエッジデバイスにシームレスに拡張します。これによりエッジデバイスでは、管理、分析、耐久性のあるストレージのためにクラウドを使用しながら、生成されたデータに基づいてローカルで動作することが可能になります。AWS IoT Greengrass を使用すると、接続されたデバイスで AWS Lambda 関数を実行し、機械学習モデルに基づいて予測を実行し、デバイスデータを常に同期させ、他のデバイスと安全に通信できます。これはインターネットに接続していないときでも可能です。 この様に、AWS IoT Greengrassを利用することで、エッジデバイス上で様々なことができるようになり、クラウドから簡単に管理できるといった特徴を持っています。 このハンズオンでは AWS IoT Greengrassを導入するにあたり、最初の一歩として基本的な機能について、実際に手を動かしながら3時間程度で学ぶことができます。実機がなくてもAWSのサービスを使ってブラウザがあればすぐにでも試すことが出来ます。このハンズオンを体験することで、基本的な使い方を理解し、次のステップとして、実機での利用や、機械学習の推論を行う高度なエッジコンピューティングへと進むことが可能です。 ハンズオンの構成 https://aws-iot-greengrass-for-beginners.workshop.aws/ このハンズオンで作成する構成は以下の図のようになっています。 ハンズオンのコンテンツとしては、 「AWS IoT Greengrassのセットアップ」、「AWS IoT Greengrassと繋がるセンサーデバイスの作成」、「デバイス同士のメッセージング」の章では、AWS IoT Greengrassを始めるために必要な設定及び、エッジ側だけでのメッセージングを行うための設定について学ぶことが出来ます。 「Greengrassを詳しく見てみる」の章では、ログの確認、デプロイされたアセットの確認など、トラブルシューティングに必要となる基本的な情報について学びます。 「データをS3に保存する」の章では、応用編としてAWS IoT Coreに届いたメッセージを、データレイクとして利用するS3に保存する設定について学びます。 ハンズオンから実ユースケースへの応用 このハンズオンで学んだ内容を応用することで、例えば以下のようなユースケースを実現することができます。 スマートホーム向けのゲートウェイデバイスで動くアプリを簡単にデプロイする 生産設備で大量に発生するデータを直接クラウドに送らずに、エッジ側である程度サマリーさせてから送る ネットワークが常時つながっていないような環境で、エッジ側だけで発生した問題を素早く検出して、アクションを起す また、このハンズオンではAWS Cloud9を利用しますが、AWS IoT Greengrassの動作要件を満たせば、Linuxベースのデバイス上で利用することが可能です。動かしたいデバイスがAWS IoT Greengrassの要件を満たしているか確認する場合は、Dependencies Checkerを利用して確認することが出来ますので試してみてください。 Device Qualified Programについて […]

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IoT@Loft #10 スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.2

IoT@Loft の第10回目は「スマート工場(IIoT)に向けた課題と取り組み 〜見える化、予知保全、品質管理〜 vol.2」をテーマに、2回目となるオンライン開催を行いました。 工場のIoT 化は、予知保全、生産性向上、デバイス管理、設備の安全管理など多岐にわたり、収益向上やコスト削減を実現しています。今回、様々な分野で工場のスマート化にご尽力されているエンジニアの方々にご登壇頂き、現場の課題とそれに応えるソリューション事例などをご紹介頂きました。また、IoT@Loftでスマート工場をテーマにするのは今回が2回目となります。前回スマート工場をテーマに実施したIoT@Loftの情報や登壇者の方の資料はこちらにあります。さらにこれまでのイベントまとめ記事はこちらにありますので、合わせて確認してみてください。 この回では、目視検査を AI で自動化する取り組みについてシーシーエス様に、工場オペレーションを管理するアプリケーションについて丸紅情報システムズ様に、そして製缶ラインの高速機械をIoT化した取り組みについて東洋製罐様にお話いただきました。また、AWSからはスマートファクトリーを実現する AWS の IoT ソリューションについて紹介しました。 IoT@Loft とは ? IoT 関連ビジネスで開発を担当するデベロッパーのためのイベントです。IoT の分野は、「総合格闘技」と呼ばれるほど、必要な技術分野が非常に多岐に渡ること、ビジネスモデルが複雑なケースが多く、全体を理解することは難しいと言われています。その結果、実証実験 (Proof of Concept : PoC) から商品への導入が進まないケースや、PoC でさえ十分に実現できていないケースも多々あります。 IoT@Loft は、そういった IoT 特有の課題と向き合い、情報共有・意見交換を行う場として、参加者の事業や製品開発を成功に近づけることができれば幸いです。この勉強会では、膨大な IoT 関連の情報の見通しを良くするために、各回ごとにテーマを定め、それに沿った形で登壇者に事例や技術のご紹介を頂きます。テーマは、インダストリー、ソリューション、テクノロジー、開発フェーズなどを軸に決めていきます。 LT セッション ここからは各LTの内容をダイジェストで紹介してまいります。また今回はどのご講演に関しても、視聴していただいた皆さんから多数のご質問をいただきました。いただいたご質問については、ご講演者より回答をいただき掲載しておりますので、あわせてご覧ください。 LT1 – 目視検査を AI で自動化する取り組み まずシーシーエス株式会社様には、目視検査を AI で自動化する取り組みとして、シーシーエスの検査ソリューションをご紹介いただきました。シーシーエス株式会社様はLEDを活用した検査用照明機器メーカーで、国内で約40%のシェアを持っています。 外観検査の際には、見たい特徴を撮れないといった課題がよくあります。そこで照明を工夫することによって、見たい特徴を抽出できるようになります。例えば500円硬貨の例だと、携帯のカメラと室内照明では見えなかった偽造防止の刻印も、最適な検査用照明を用いることで見えるようになります。その他にも検査用照明を正しく用いることで、IC パッケージの表面に刻印されたモデル番号がはっきりと読めるようになったり、顆粒中の小さな異物が明瞭に見えるようになったりします。このようにライティングソリューションを用いることで、これまで見えなかったものが見えるようになります。 またここで、携帯カメラとマシンビジョンカメラ(以下、MV カメラ)を比較しながら、MV カメラの良さを説明します。カメラレンズや照明については、携帯カメラでは交換できないが、MVカメラでは交換可能であるため、最適なものおよびパラメータを選択可能です。製品の良品・不良品を判別した推論結果を比較すると、携帯カメラだと推論結果の分布が重なり合ってしまい明確な閾値設定が難しいです。一方でMV カメラを用いた場合には分布が重ならず、その分布の境目に閾値を設定することで、判別の精度が向上します。 このように外観検査を実施する際には、機器選定からそれらのパラメーター調整、撮影環境の準備など、多くの準備と考慮事項があります。そこでシーシーエス様では、最適な撮像が行えるよう、ライティングコンサルタントと共にテスティングルームを国内に12拠点を配置しています。また撮影から学習と検証までを行う、AIラボを東京と京都に設置しています。ここでは、画像検査に特化した AI ソフトウェアを複数用意し、外観検査を行う AI 導入に向けた支援を行なっています。 このように、最適なカメラ・レンズが決められない、いつも安定した撮像ができないといったお客様に対してシーシーエス様は上記のようなソリューションの提供を行なっています。 […]

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IoT@Loft #7 – オートモーティブIoT

こんにちは、AWSソリューションアーキテクトの渡邊 です。1月30日の IoT@Loft 第7回目のテーマは、「オートモーティブIoT」でした。MaaSや自動運転などに取り組まれているエンジニアの方々にその取り組みについてご紹介いただきました。また、オートモーティブ分野におけるAWSサービスの活用方法について、AWSよりご紹介しました。 IoT@Loft とは ? IoT 関連ビジネスで開発を担当するデベロッパーのためのイベントです。IoT の分野は、「総合格闘技」と呼ばれるほど、必要な技術分野が非常に多岐に渡ること、ビジネスモデルが複雑なケースが多く、全体を理解することは難しいと言われています。その結果、実証実験 (Proof of Concept : PoC) から商品への導入が進まないケースや、PoC でさえ十分に実現できていないケースも多々あります。 IoT@Loft は、そういった IoT 特有の課題と向き合い、情報共有・意見交換を行う場として、参加者の事業や製品開発を成功に近づけることができれば幸いです。この勉強会では、膨大な IoT 関連の情報の見通しを良くするために、各回ごとにテーマを定め、それに沿った形で登壇者に事例や技術のご紹介を頂きます。テーマは、インダストリー、ソリューション、テクノロジー、開発フェーズなどを軸に決めていきます。 LT セッション ルネサスのコテクテッドカーソリューション 組込ソリューションプロバイダーのルネサスエレクトロニクス株式会社様からは、自動運転時代に向けてクラウドサービスから車両制御までエンドツーエンドのトータルソリューションを提供するコンセプトとコネクテッドカープラットフォームについてご紹介いただきました。 CASE(Connected、Autonomous、Shared & Services、Electric) 時代へのアプローチ課題としてデータの活用が必須だと考え、クラウド側にデータを一方的にあげるだけだったものから、これからはクラウドに集約したデータを利用し判断し車両を制御することが必要であり、R-Carに代表されるハードウェアとルネサス・コネクテッドカー SDKなどのソフトウェアどちらも用意することでエンドユーザーが開発に注力できるとお話されていました。 クラウドサイドは AWS が提供する Connected Vehicle Reference Architecture(CVRA) (https://aws.amazon.com/jp/solutions/aws-connected-vehicle-solution/) を採用し、車両の状況をクラウドで再現することを目指し、CVRA はテンプレートからすぐに展開可能なコネクテッドカーバックエンドのリファレンス実装で、トリップ情報の蓄積、ドライバースコア算出、センサーデータの異常検出、通知などの機能が全てサーバーレス(サーバー管理が不要な抽象度の高いサービス群)で構成されています。デバイスゲートウェイとしての AWS IoT Core、車両内デーモンとしてオフライン対応やエッジ処理に対応する AWS IoT Greengrass がコアコンポーネントとなっており、ビジネスロジックに AWS Lambda、ストリーム収容に Amazon Kinesis Data Streams, […]

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AWS Greengrass – AWS Lambdaをネットワーク接続性のあるデバイス上で動かす

私が最初に AWS Greengrassについて投稿したのは、re:Invent期間中でした。(AWS Greengrass -ユビキタス, 現実世界におけるコンピューティング) 我々は、ご興味をお持ちいただいたお客様を招待制という限定プレビューのかたちでローンチさせていただきました。 そのときに私がお知らせしたように、多くのAWSの顧客は、接続が遅く、時には断続的、信頼できない場合がある、現場でデータを収集して処理したいと考えています。Greengrassでは、AWSプログラミングモデルを小型で簡単なフィールドベースのデバイスに拡張することができます。 AWS IoTとAWS Lambdaをベースに構築されており、AWS Cloudで利用可能な多様なサービスへのアクセスをサポートしています。 一般利用可能 今日、Greengrassは米国東部(バージニア)と米国西部(オレゴン)のリージョンで一般利用可能になっています。プレビュー中、AWSのお客様はGreengrassでの実践的な体験を得て、その周辺のアプリケーションやビジネスの構築を開始できました。これらの初期の成功のいくつかをこの記事の後半で共有します。

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