図1　幕張メッセのCEATEC会場の�kコマ　撮影：�氾跳�二

IoTビジネスは、端��のハードウエアよりもデータに価値がある。しかもセンサからの�撻如璽燭任呂覆�、�H数のデータを�T味のある情報へ変換したデータである。これまでは日立��作所やNEC、富士通などIoTシステムメーカーがデータを情報に変換することに�咾ご愎瓦魴eっており、デバイスメーカーはシステム�笋涼韻覆覯��个韻�����屋にとどまる恐れがあった。デバイスメーカーはIoTセンサ端��やモジュールを�t��してだけにとどまっていたからだ。

今�v、��田��作所は、オフィスやレストランなどの空間に配��したセンサからのデータを収集・解析して、空間にいる顧客やホスト�笋凌祐屬凌与瑤簀���の見える化を提供するプラットフォーム「NAONA」を提案した。これを使えば、例えばオフィス内の雰囲気や�攵掚、��適性、満�B度などの現��を空間的にとらえることができ、オフィスでの働く環境を改��することを�`指す。����例はまだないが、今�vはセンサ端��メーカーもデータを価値のある情報に変えサービスを提供していくという新ビジネスモデルを見せたもの。

図2　ムラタの提案するIoTプラットフォーム　出�Z：��田��作所

ムラタが�[定するクラウドベースのIoTプラットフォームですでに実績のあるAyla Networksは、これまでドアロックやエアコンなどの�n働�X況や気�aなどのセンサデータなどを収集・解析してIoT端���笋悒如璽燭△襪い肋霾鵑鬟侫�ードバックするソフトウエアプラットフォームを提供してきた。このCEATEC 2017では、スマートフォンをIoTのゲートウェイとして使い、IoTデバイスとBluetoothで接��し、クラウド�屬妊如璽寝鮴呂靴髄T果をスマホで見える化するPaaS（Phone as a Service）を提供している。

IoTのデータの解析に�k役�AうのがAIだが、IoTシステムはまだそのレベルに至っていない。ただ、AI（ここでは機械学�{やディープラーニングを指す）は様々なところで試され始めた。このCEATECで見られたいくつかの��例を挙げると、National Instruments、Ayla Networks、���L�O�j学、��菱電機、UEI、�陵柩凝鼎覆匹�機械学�{（マシンラーニング）やディープラーニングを�W��していた。

IoTのデータを機械学�{で解析し、予��保��に適��した例をNational Instrumentsが見せた。実際にこのシステムを開発したのは、集塵機を���]するアマノ。アマノがNIのテスト��ソフトウエアLabVIEWを使って、集塵機のモーターの予��保��を行うことに成功した。IoTを使ってさまざまな機械を予防保��すると言っても、実際に何を異常として検出するのかその�|値を��めることが�Mしい、また��常を異常と誤判定することも�Hい。そのための解析アルゴリズムの開発がそうたやすくはない。いったんIoTに飛びついたものの、あきらめたところも�Hいと言われている。

そこで、アマノはモーターの異常値を��めるために、統��的な�}法を��いた。まず、モーターの異常を音(マイク)で検�瑤掘�音のデータを�jきさ(振幅)と音色(周�S数)の2次元グラフを�Wいた。周�S数は音の周�S数成分をFFT(高�]フーリエ変換）で求められる。この2次元座�Y内に音をサンプリングしてプロットするわけだが、��常値の集団を求める��要があるが、ここに統��的に振幅と周�S数の平均値と偏差値（平均値からのズレ）を求め、それぞれの相関係数を�Q出する。そして、2次元座�Yでの平均値(�_心のようなもの)とそこからの�{�`(偏差と相関係数)を統��的な�}法を元に境�c線を引く。

LabVIEW画�C(図3)では、左の画�Cがノイズを含むモーター音の�撻如璽燭如▲癲璽拭爾�1000�v転くらいさせデータを�D�uする。真ん中の�屬�FFTで、周�S数に変換している。��の画�Cが統��データとなる。�靴だ�は��常値からの偏差が1%、黄色が5%の軌跡曲線となる。�靴だ�で表した境�cよりはみ出た�靴づ世�異常値とみなす。�靴づ世��Hくなると異常の警告を出す。この�桔，世函�異常値を求めるための学�{アルゴリズムを考え出す��要がない。あくまでも統��的な�}法に��って偏差値を求めるだけであり、LabVIEWで�~単に求められる。

図3　IoTのデータ解析に機械学�{を�W��　National InstrumentsのLabVIEW画�C

図3のデモでは、実際にファンを�v転させ、マイクで音を�Rい、まずは統��的な�v転のデータを入��し、平均的な音のデータを収集する。そのあと、ボールペンのような細いモノでマイクとファンの空間を横切らせ、異常な音になるように操作した。これによって、異常な�S形データや統��データを作り出し、図��している。

家庭��機�_をクラウドとつなげて、エアコンや��関ドアの履歴や�n働�X況などを把�曚掘⊆，両���企画に�擇�すためのデータを収集・管理・解析するためのプラットフォームを提供するのがAyla Networksだ(参考�@料2)。同社はこれまでPaaS（Platform as a Service）業�vと言っていたが、BluetoothデバイスとつなぐスマートフォンをゲートウェイとみなすPaaS（Phone as Service）でもあると最�Z言い出している。家電����をインターネットにつなぐ場合に、直接インターネットにつなぐIoTデバイスを�Dり��けるのではコストがかかる。このため�W価なBluetoothデバイスでスマホとつなぎ、スマホからインターネットにつなぐ�気��Wく、普及するとみているからだ。

Aylaは昨�Q、セミコンポータルで紹介した(参考�@料2)後、日本の顧客も�\えた。昨�Qの富士通ゼネラルに加え、リンナイや日立��作所などとも�D引を始め、さらに�@�iを出せない企業もあるとしている。日本に限らないが、顧客が�\えたのは、セキュアで�W定、スケーラブルだからだという。顧客は�盜顱�中国に�Hいとしている。スマホ�W��だとユーザーの�W便性が高まり、カギをかけたかどうか、エアコンのスイッチを消したかどうかのチェックが�~単にできる。スマホでみるためのアプリケーション開発ツールAMAP（Agile Mobile Application Platform）も提供する。セキュアなのは、デバイスからクラウド、さらにスマホへと送るデータには��て暗�､鬚�けており、それも1�vごとにカギを変える�擬阿世箸いΑ�

このほか、会期中、��菱電機は1本のマイクで同時に3人まで�Bをしても聞き分けられる音�m分�`にディープラーニングを��いた。�B�vを���iに登�{しないが、100�@の音�mを予め学�{させておく。言��ではなく音�mの��と内容のパターンを入��するという。また���L�O�j学は、小型パソコンボード「ラズベリーパイ」を組み込んだボード�屬�CNN（�Q込みニューラルネットワーク）のアルゴリズムを組み込み、テキストにした男��の会�B(英語)のやり�Dりを�O��に行うスピーカーを流した。合��100ニューロンの2層のニューラルネットワークを構成している。�`的はあくまでもオープンプラットフォームのハードウエアとソフトウエアを作成し、広く使ってもらうことだとしている。

人工���Δ粒�発企業を�eうベンチャーのUEIは、AIのアルゴリズムを実行するハードウエア（ハイエンドサーバー）と、ダッシュボードなどのソフトウエアをバンドルで提供しているが、ディープラーニングを使った文�C認識をほぼ100%で読み�Dれる、と発表した。ただし�}書き文�Cではなく、プリントアウトした�Lで例えば、タクシーの�觴�書で文�Cがかすれていても読み�Dれる。これは�Lに書かれた情報を日��や料金などの位��のレイアウトを認識し、その�覦萋發諒��Cを認識し、きれいな文�Cに出��する。数����の学�{で�H少レイアウトが違う�觴�書でも判別できるという。

CEATECの期間中、「�k般社団法人　日本ディープラーニング協会」（図4）の設立発表が、幕張メッセの会場であった。東�B�j学�j学院工学�U研�|科��任��教�bの松�_�l��を理��長とする協会設立の��動�`的は、�噞�����膿福⊃雄牋蘋�、国際連携など。様々なカンファレンスやワークショップの開��を通して、�噞が��要とする情報を提供し、�@格検定�U度を設けて2020�Qまでに3万人の�\術�vを育成することを�`�Yに掲げている。

図4　日本ディープラーニング協会設立

パターン認識や「巡�vセールスマン問��」の�u�TなAIと�瑤信�並�`処理�\術として量子コンピューティングがある。富士通は量子アニーリングをCMOSデジタルLSIで実現した。量子コンピュータは極低�aの0.001K��度まで冷却しなければ量子効果を�莟Rできないが、量子アニーリングはいわば最適化問��を解くためのアルゴリズムであり、冷却する��要はない。ポテンシャルの�僂斑�を�Wくと、局所最小値が現れるが本当の最小値を求めるためには�Zくの低い�僂魃曚┐燭螢肇鵐優襪気擦燭蠅垢���要がある。そのために磁�cを加えたり�a度を加えたりする。適度に��さぶりながらポテンシャルの本当の最小値にたどり��いた点が最適値となる。この量子アニーリング�v路では1024ビットの量子ビットを使う専��のCMOS�v路を作った。

参考�@料
1. さらば�c�據△海鵑砲舛魯咼献優恒���−CEATEC 2017(1) (2017/10/05)
2. ビジネスになりつつあるIoTシステム (2016/05/20)