IoTビジネス共創ラボ　第1回 Pepper WG ワークショップが開催されました

8月24日、IoTビジネス共創ラボ　第1回 Pepper WG ワークショップが開催されました。こちらは開始直後すぐに募集枠が埋まり、同内容での追加開催が行われたほどの注目の高いワークショップとなりました。

IoTビジネス共創ラボとは

IoTビジネス共創ラボは、「Microsoft Azure」をベースとしたIoTソリューションの開発促進や共同検証結果を発表するセミナーなどを行うコミュニティです。最終的には事例を作り、成功事例を商用サービス化することを目標としています。

幹事社が東京エレクトロンデバイス株式会社、事務局が日本マイクロソフト株式会社であるこちらに、ソフトバンクロボティクス株式会社がコミッティメンバーとなり「Pepper ワーキンググループ（WG）」が新設されました。

Pepper WGとは

Pepper WGでは、Azureに関する情報技術の提供や先進的技術の実証実験の場の提供、勉強会の登壇などPRの機会を提供します。

ロボアプリパートナー with Microsoft Azure

ロボアプリパートナー with Microsoft Azureについて、ソフトバンクロボティクス株式会社　村林圭子氏から説明があります。

ロボアプリパートナー with Microsoft Azureの位置付け

ロボアプリパートナー with Microsoft Azureは、2016年8月から開始予定。今までの「ロボアプリパートナー」の上位に位置し、Azureを活用したPepperアプリ開発を促進します。


認定には以下の３点を満たす必要があります。

ロボアプリパートナー with Microsoft Azure になるメリット

ロボアプリパートナー with Microsoft Azureになると以下のようなメリットがあります。

認定と登録の流れ

ロボアプリパートナー with Microsoft Azureに認定されるための登録の流れです。

Pepper × Microsoft Azure の取り組みについて

PepperとMicrosoft Azureの連携について、日本マイクロソフト株式会社　宮原誠治氏からお話をいただきます。

MicrosoftでAI領域は25年ほど取り組んでいるが、今までは取り組みをしていることを知ってもらえる機会があまりありませんでした。今ではWindows 10の音声アシスタント機能「Cortana（コルタナ）」や女子高生のLINEアカウント「りんな」などでAIの取り組みを知ってもらえることが増えたそうです。

Cloud Robotics Azure Platformの全体像

Pepperから取得された情報は、Azure Iot Hubを介して、Pepper Cloud Robotics FXに接続されます。

Azureのクラウドサービスでは、Azure Machine Learning（レコメンド／予測／予防／最適化）・Microsoft Translator（多言語翻訳エンジン）・Cognitive Services/Bot FX（画像/動画/テキスト/音声 & Bot）を使用することができます。併せて、Power BIを使ったデータ活用も可能です。



Azure Iot Hubは、デバイスとバックエンド感の信頼性のある双方向通信になります。

Azure Machine Learningについて

Azure Machine Learning（人工知能コアプラットフォーム）は、未来を予測し「自立的」に判断するアプリケーションをコードをか書かずに素早く開発でき、それを稼働させるスケーラブルなプラットフォームです。

特徴はブラウザだけで開始ができる、オープンで優れた統合環境、ソリューションを数分で展開できる世界への展開が可能などがあります。例えば、Microsoftの検索エンジンであるBingの検索連動広告に利用されるような、優れたアルゴリズムを容易に適用することが可能です。

このアルゴリズムを使うことで、Pepperがお客様へのおすすめの商品をレコメンドということも可能になります。

日本マイクロソフト株式会社　宮原氏からの発表は以上です。

Azure上でのPepperアプリ開発事例

続いて、ソフトバンクロボティクス株式会社 高野悠哉氏から、Azure上でのPepperアプリ開発事例の紹介です。

まずは、過去半年のMicrosoftとソフトバンクロボティクスの取り組みについて。３月に両社の協業を発表してから、4月に「Pepperだらけの携帯ショップ」、5月に「de:code」、7月に「ソフトバンクワールド」、8月にこの「第一回Pepper WG」と、毎月のように取り組みがされています。

続いて、Pepperだらけの携帯ショップなどで披露された「商品棚アプリレコメンデーション」の詳細について説明がありました。

まず、Pepperが人間の性別年齢を認識します。認識した属性データをMicrosoft Azureを介した機械学習を使って、最適な商品を選択します。選択された商品はSurface Hubを使いレコメンドを行います。

レコメンドの結果は、PowerBIを活用して分析を行い紹介方法が適していたかどうかを分析することができます。

レポートは以上です。

当日の資料は以下のサイトで無料配布中です。

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