https://cloud.google.com/iot-edge/ https://www.infoq.com/jp/news/2018/08/google-iot-edge-tpu-ai JapanTaxiでつながるヒト・タクシー・データ 饗庭 秀一郎さん( JapanTaxi 株式会社 データエンジニア) 乗降データだけでなくて、運転状況、広告とかさまざまなデータを収集しているそう。 1位置あたり3億件100GBのデータ。 「すぐに返らないSQLを流してタバコを吸いに行ってたのがBigQueryでなんでもすぐに返るようになって無駄な時間がなくなった」ww #inevitableja— やました (@yamamanx) 2018年12月14日 配車だけではなく、予測や実測データによるドライバー支援も。 お客さんがいないときの走行もデータ取得するので今ままでのようにすべてが無駄なわけではない。 「家庭」が見える!? 電力データを利用した機器分離技術の活用 登 不二雄さん(インフォメティス株式会社 Co-founder ネットワーク技術主幹) センサーは自分たちで作ってしまった。 センサーは分電盤内に配置してそこからデータを取得。 なるほど。スマートメーターかどうかとかがこれで関係なくなりますね。 「どの家電がいつどれぐらい使われていたか」本当にみんなが見たい情報ってこれなんですよね。スマートメータで家全体の電力30分値なんて別に見たくなかったんですよね。 #inevitableja— やました" /> https://cloud.google.com/iot-edge/ https://www.infoq.com/jp/news/2018/08/google-iot-edge-tpu-ai JapanTaxiでつながるヒト・タクシー・データ 饗庭 秀一郎さん( JapanTaxi 株式会社 データエンジニア) 乗降データだけでなくて、運転状況、広告とかさまざまなデータを収集しているそう。 1位置あたり3億件100GBのデータ。 「すぐに返らないSQLを流してタバコを吸いに行ってたのがBigQueryでなんでもすぐに返るようになって無駄な時間がなくなった」ww #inevitableja— やました (@yamamanx) 2018年12月14日 配車だけではなく、予測や実測データによるドライバー支援も。 お客さんがいないときの走行もデータ取得するので今ままでのようにすべてが無駄なわけではない。 「家庭」が見える!? 電力データを利用した機器分離技術の活用 登 不二雄さん(インフォメティス株式会社 Co-founder ネットワーク技術主幹) センサーは自分たちで作ってしまった。 センサーは分電盤内に配置してそこからデータを取得。 なるほど。スマートメーターかどうかとかがこれで関係なくなりますね。 「どの家電がいつどれぐらい使われていたか」本当にみんなが見たい情報ってこれなんですよね。スマートメータで家全体の電力30分値なんて別に見たくなかったんですよね。 #inevitableja— やました" />

ヤマムギ

growing hard days.

*

「INEVITABLE ja night #7 コネクティッド社会に向けた不可避な流れ」で課題を持ち続けることの大切さを再認識した

      2018/12/31

INEVITABLE ja nightに参加しました。

今回特に思ったことは、
* 終わらせないことによって、課題を持ち続けることができる。
* 終わらせることで課題が隠れてしまう(解決していない課題があるまま終わりになる)
でした。

以下は、思ったことや気になったことをメモしていますので、必ずしも登壇者の発表内容やご意見ではないことを、ご承知おきください。

INEVITABLE 対談

玉川 憲さん( 株式会社ソラコム 代表取締役社長)、小島 英揮さん( Still Day One合同会社 代表社員 パラレルマーケター・エバンジェリスト)

今日の目標

  • コネクテッド社会を実現する技術トレンドを理解
  • コネクテッド社会がもたらす産業、生活のゲーム・チェンジを考える
  • コネクテッド社会をどう迎えるか、自分ごとで考える

質問するとプレゼントがもらえるらしいです。

  • アンフェアアドバンテージ
    日本でずっとやっていると外に出て行きにくくなるから最初からグローバルでやる。ふむ。

2014年にシアトル出張時、クラウドが進んできたとはいえ、初期のクラウドと2014年のクラウドは別物になってきていた。
まだまだミッションクリティカルなシステムはクラウドでは動かないという偏見があった。
そもそもミッションクリティカルなもののほうがクラウドにあっているんじゃないかと。
クラウド上でちゃんとやってみせれるんじゃ、で、IoTにフォーカスして課題解決してみようと。
モック作ってみたら出来たのでやられたそう。

あのボタンは、使っていなければ1年以上電池がもつ。
あのボタンは、いわば、サーバーレス & ハードレス。
ユースケースはたとえば、レジの下のSOSボタン、ハードとかネットワークとかまったく気にせずに、クラウド側でコードさえ書けば自由に活用できる。
あえて速度をしぼることで電源をもたせて、安くする。
だからつなげるために、コストを大きくかけたりする必要がなくなって、つなげはじめやすくなっているということかあ。

ヘルスケアの課題は電力消費。
これが解決されるとめちゃくちゃ変わる可能性がある。

これ、面白いですね。
優れた経営判断が出来る人とかは確実にAI化するんだろうなあと思ってましたが、広く一般的になるって可能性も確かに十分にありますね。
改めて入力しなくてもSNSとかメールの情報とか、GoogleMapのタイムラインとか、様々なログが使われるんだろうなあ。面白い。

Google テクノロジーアップデート

Johan Euphrosinさん( Developer Programs Engineer, Google Japan)

Edge TPU Accelerator

エッジ、オンデバイスでやると、オフラインで出来て、実行することに課金がかからない。そして早い。
Edge TPUはさらに早くて100倍早いらしい。
TPUというだけあってCPUを使わないらしい。
TPU調べてみたら、Tensor processing unitっていうんですね。

GoogleのTPUって結局どんなもの? 日本法人が分かりやすく説明:CPU、GPUとの違いとは? – @IT</a

<a href=”https://cloud.google.com/iot-edge/ target=”_blank”>https://cloud.google.com/iot-edge/

https://www.infoq.com/jp/news/2018/08/google-iot-edge-tpu-ai

JapanTaxiでつながるヒト・タクシー・データ

饗庭 秀一郎さん( JapanTaxi 株式会社 データエンジニア)

乗降データだけでなくて、運転状況、広告とかさまざまなデータを収集しているそう。
1位置あたり3億件100GBのデータ。

配車だけではなく、予測や実測データによるドライバー支援も。
お客さんがいないときの走行もデータ取得するので今ままでのようにすべてが無駄なわけではない。

「家庭」が見える!? 電力データを利用した機器分離技術の活用

登 不二雄さん(インフォメティス株式会社 Co-founder ネットワーク技術主幹)

センサーは自分たちで作ってしまった。

センサーは分電盤内に配置してそこからデータを取得。

なるほど。スマートメーターかどうかとかがこれで関係なくなりますね。

GCPで構築。

https://www.informetis.com/apps/


最後までお読みいただきましてありがとうございました!

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「AWS認定資格試験テキスト AWS認定クラウドプラクティショナー 改訂第3版」という本を書きました。

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