コネクテッドホーム向けの AWS IoT
AWS IoT を使用することにより、コネクテッドホームデバイスメーカーは、他社と一線を画すコネクテッドホーム製品を大規模環境で簡単、迅速、安全に構築できます。
コネクテッドホームデバイスの使用が増加し続けるにつれて、ますます多くのデータがクラウドにプッシュされています。クラウドでは、最新の IoT と機械学習テクノロジーにより、コネクテッドホームアプリケーションに新しいイノベーションが実現しています。
AWS IoT によって、コネクテッドホームデバイスで生成されるデータを収集、処理、分析し、データに基づいたアクションを実行するスケーラブルな IoT アプリケーションの構築が容易になります。インフラストラクチャの管理は一切不要です。これにより、自社のビジネスと消費者の両方に価値を提供するソリューションとサービスの構築に集中できます。そして、実際の世界とやり取りする、新しいクラスのコネクテッドホームアプリケーションを作成できます。
コネクテッドホーム向け IoT のユースケース
ホームオートメーション及び音声支援
![ホームオートメーション ホームオートメーション](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/consumer-iot-assets/aws-iot-connectedhome-automationusecaseimage-transparentimage.586850d18f25674a91d3dd410d37899e0acf2564.png)
AWS IoT を使用すると、どのデバイスでもインターネットに接続することができ、目的のアクションを迅速、確実、簡単に実行できます。これらのデバイスは、単体で、または他のデバイスやハブと連携して動作します。これにより、統合されたスマートホームエクスペリエンスが実現します。さらに、デバイスは Alexa などの音声サービスの利点を活用して、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供することができます。
ホームセキュリティとモニタリング
![ホームセキュリティとモニタリング ホームセキュリティとモニタリング](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/consumer-iot-assets/aws-iot-connectedhome-securityusecaseimage-transparentbackground.png.4a34e5ed1d6a6d05fdafa5e79bc7bb75714e4b73.png)
AWS IoT を使用してドアロック、防犯カメラ、漏水検知器などのデバイスを構築すると、機械学習によって脅威の検出、対応、およびコネクテッドホーム所有者へのアラートの送信を自動化できます。AWS IoT では、デバイスは低レイテンシーで動作し、インターネットに接続せずにデータをローカル処理できます。
ホームネットワークの管理
![ホームネットワークの管理 ホームネットワークの管理](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/consumer-iot-assets/aws-iot-connectedhome-networkingusecaseimage-transparentbackground.15a50eff5fa69cf280d44370d61832c1ca920594.png)
ネットワーク事業者は、Wi-Fi やケーブル TV の接続を含むホームネットワークの問題を、顧客が速やかに特定、対応、および解決できるようにする新しい方法を求めています。AWS IoT 対応のセットトップボックスは、自動的にネットワーク診断を記録して積極的にカスタマーサービスセンターに送信したり、お客様がモバイルアプリケーションからネットワークの状態をモニタリングし、トラブルシューティングできるようにしたりできます。
導入企業
![iRobot iRobot](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/connected-home-customer-assets/IRobot_logo.c6f9397e52028948d372119b04b3013eb0657575.png)
AWS IoT を使用している iRobot では、10 人未満でソリューションを管理しています。
![LG ロゴ LG ロゴ](https://d1.awsstatic.com/Customer%20References%20Directory%20Logos/belkin-logo%401x.f15facbf5c11b8abea364ea676c976897d539b93.png)
Belkin では、開発サイクルを 40% 余り低減しました。そして、数百万の製品をサポートしようとしています。
![iRobot ロゴ iRobot ロゴ](https://d1.awsstatic.com/Customer%20References%20Directory%20Logos/wyze-logo%401x.75a6761dda0e17b7930f55d481d1be760302acad.png)
Wyze では、3 年足らずでスマートカメラを 7 百万台に拡大し、開発期間を 50% 短縮しました。
![LG ロゴ LG ロゴ](https://d1.awsstatic.com/logos/customers/LG%20Logo%20100.b44d0ba398072935ceca58614d43e2c3e9c872b9.png)
LG Electronics は、AWS IoT を使用して IoT プラットフォームをリニューアルし、開発コストを 80% 削減しています。
![](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/connected-home-customer-assets/traeger-logo.4032337710ac5e9d02923453a38bf1cc7d6f4dd7.png)
OST の支援により Traeger Grills が 11 万個を超えるデバイスを AWS IoT にダウンタイム無しで移行した事例
![iRobot iRobot](https://d1.awsstatic.com/blueair-logo-1x.c4da3013c1f58b6c8b032d9112b749c86a13f53f.png)
Unilever ブランドファミリーの一員である Blueair は、コネクテッド型空気清浄器向けのスケーラブルな IoT システムを AWS 上に構築しています。
![Rachio ロゴ Rachio ロゴ](https://d1.awsstatic.com/Customer%20References%20Directory%20Logos/Rachio_Customer-Reference_Logo.45bcf8d0ff7c5f02a944fdbaa0ea24fe549d30d6.png)
Rachio は、AWS IoT を使用して開発コストを 40% 削減しています。
![](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/connected-home-customer-assets/cq5dam.thumbnail.319.319%20(1).5b773ecdcce6b13e8f995013103a08586680040f.png)
Zimplistic では、デバイスへの応答とリモートからのデバイスのトラブルシューティングに AWS IoT が役立っています。
![](https://d1.awsstatic.com/Customer%20References%20Directory%20Logos/abode-logo%401x.4b27271ca86e6f0b9658fbdead25c74d790cecc4.png)
Abode は、Amazon Kinesis Video Streams と AWS IoT Core を使用してサービスの品質と信頼性を高めています。
![](https://d1.awsstatic.com/partner-network/partner_marketing_web_team/directories-logos/300x50_Centrica.61a10a1ffddf3db91682b3ee1be644c0ddcd0148.png)
Centrica では、自社のスマートホーム製品 Hive を機敏に開発し、革新を加速することに AWS IoT が役立っています。
AWS をコネクテッドホームソリューションに使用する理由
差別化されコスト効率の良い Amazon Alexa 組み込みデバイスの作成
マイクロコントローラー向けの組み込み接続
オフライン機能を備えたエッジコンピューティング
エッジでの機械学習
信頼性が高く、迅速な対応が可能な通信
デバイスのインサイトの管理と取得が容易
セキュアな接続と通信
仕組み
![AWS IoT ー コネクテッドホーム AWS IoT ー コネクテッドホーム](https://d1.awsstatic.com/IoT/Connected%20Home/product-page-diagram_AWS-IoT-for-Connected-Home%402x-Q32021.e04a88d512032a14737e963522b556bf30aa18f2.png)
リソース
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