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誰でも簡単に分かるIoTとAI(人工知能)の連携方法紹介

キャド研

IoT IoTとAIの連携方法

Microsoft社が提供しているクラウドサービス「Azure」を利用してIoTとAI(人工知能)の連携方法について解説します!

IoTとAIの相性がいい理由とは?

IoT(Internet of things)は「モノのインターネット」と訳され、モノがインターネットにつながることを意味します。人工知能が学習するためにたくさんのデータが必要です。たくさんのデータ(ビッグデータ)を集めるためにはIoTが有効の手段になります。また、学習した人工知能を使うためにもIoTの技術が重要になります。

  • AI:脳
  • インターネット:神経
  • IoTデバイス:感覚器(手足)

IoTとAIを連携する方法

では、どのようにしてIoTとAIを連携するのでしょうか?

「AIを学習させる」と「AIを使う」の二つのフェーズに分けてご紹介します。

まずは、AIを学習させるフェーズです。今回はAIに機械学習させるために、Azure ML(Azure Machine Learning)を利用します。Azure MLはMicrosoft社が開発した、機械学習で必要となる機能を提供するクラウドサービスで、以下の様なメリットがあります。

  • プログラミングの専門知識が必要ない
  • プログラミング言語のインストールが不要
  • 費用や時間をかけずに手軽にスタートできる
  • ハイスペックなパソコンが不要
  • インターネットにつながっていればどこでも利用可能
  • すぐにインターネット上に公開でき、サービスとして利用可能
  • PythonやRといったプログラミング言語とも連携可能

Azure MLの詳しい使い方について知りたい方はAI研究所の記事「プログラミング不要!? AI(人工知能)の作り方【Azure ML – 機械学習】」を参考にしてみてください。

機械学習に必要なデータはAzureのBlobストレージに格納してます。AzureのBlobストレージは、画像や音声、動画など数MB以上の構造化されていないデータをローカルのHDDにデータを保存する感覚で保存できます。

また、Azureの「IoT hub」や「Stream Analytics」のサービスを利用することで、簡単にセンサーデバイスからデータを取得することができます。

Azureの「IoT hub」と「Stream Analytics」の詳しい使い方は「Raspberry Piを使ってIoTを構築する方法」を参照してください。

Blobストレージに保存されたデータを利用する場合は、Azure MLの「Reader」モジュールを使います。「Reader」モジュールをキャンバスに配置し、Azureで作成したBlobストレージのURLを入力します。以上で、センサーなどのIoTデバイスから取得したデータを利用して、機械学習させることができます。

続いて、AIを使うフェーズです。

学習済みモデルを利用するためのAPI URLとAPI keyが発行されます。そのAPIをPythonやC#、Rといったプログラムで呼び出すことによって利用できます。

APIを呼び出すサンプルコードがそれぞれの各プログラミング言語で用意されているため、それらを利用すれば簡単にAIの学習済みモデルを使うことができます。

ぜひ皆さんもAzureを利用してIoTとAIを連携してみてください!

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