クラウドエンジニアブログ

IoT ・ AI ビジネスで活用するAzureサービス

岡村 亘

岡村 亘

はじめに

みなさん、こんにちは! 今日は、日々増え続けるお客様の課題を支える Azure サービスについて、ビジネスとサービス選定について少し触れたいと思います。

そもそも、これからは「データ活用の時代」「クラウドファースト」といった考え方は、当然のように IT を活用してビジネス拡大を目指す様々な業界に、その理解が広がっている状況です。

Azure ブログですからもちろん Azure を中心に話をする訳ですが、Azure のサービスも今や50を超える数になっているのは以前の記事でも紹介された通りです。

では、
「一体どのサービスを使えば良いの!?」

その疑問について、少しでも理解・解決の糸口になれば良いなと、今このブログを書いています。

まず前提として、どんなに優秀な技術者であっても、Azure のサービス全てを何も見ないで使いこなせる人はそういないと思います。

それは、それだけ技術の進歩は早く、新しいサービスや技術がどんどんリリースされている世の中であることをまず理解しなくてはいけません。

そして、それを理解して多種多様なサービスを使いこなせるスキルが非常に重要になってきているのです。

前置きが長くなりましたが、そこで今日はよくあるお客様のニーズや課題には、一体どんなサービスが使われているのか、その組み合わせについて紹介していきたいと思います。

サービスの分類

まずはサービスをいくつかのグループに分類してみましょう。

  • Computing Service
  • Analytics Service
  • Data Storage Service
  • Application Service
  • Network Service & Others

こんなところでしょうか。
分類の仕方は理解し易い形であれば構いません。

以前の記事(「Azure x IoT プラットフォーム」事始め③)でも、これらに分類されるたくさんのサービスが紹介されています。
そこでは、各機能別にサービスが分類されていましたが、今回は要件に応じた組み合わせで代表的なものを見ていきましょう。

ここから2つの代表的なビジネス要件となる「IoT」と「AI」について触れていきたいと思います。Network Service はどんなビジネスでも必要要件になるため、今回は一旦分類から省きます。

IoT

「IoT、IoT っていうけど、どんなビジネスができるの?」
よく聞く話だと思います。

IoT は、様々なセンサーデータを収集し、処理して、可視化、そこから判明したことを使ってアクション(制御・改善)する。簡単に言うとそんなところでしょうか。

この1文だけでも、ビジネスでこんなことができそう!想像が膨らんでいきますよね。
例えば代表的な例として、工場生産ラインにおける故障予測やビル集中管理システムのエネルギー最適化などがあります。

では、これらのビジネスでよく利用されるサービスを分類してみましょう。あくまで全て必ず使うという訳ではなく、要件によってどのサービスを使うか、どういったリソースレベルで設定するかを決めていく形となります。

IoT
IoT

AI

では、次に AI について見てみましょう。

「AI を業務に取り入れたい」
本当にこの言葉も増えました。では AI を取り入れようとした場合、どんなサービスを使えばいいのでしょうか?

例えば、「コールセンター業務を自動化したい」、「英語をテキスト翻訳したい」、「収集したデータからパターンを見つけて予防措置を取りたい」など、こういったお客様の声も非常に多くなってきています。

そこでよく利用されるサービスを紹介すると、下記のような分類として挙げられます。

AI
AI

サービスの組み合わせが新しい価値を生む

IoT と AI についてよく利用されるサービスを例に挙げましたが、紹介したもの以外にも関連するサービスは続々と登場しています。

ただ、ご覧いただいて分かるように、それぞれのサービスで活用されるサービスも、よく利用されるもの、いわばベース構成が存在します。
要件に応じて、使うものと使わないものをベースから判断していくと、サービス選定スピードも速めることができそうです。

クラウドが主流となり、開発者側にも効率的なソリューションの実現が求められる中、
より簡単に構築ができるサービスも出ています。

以前にも紹介された Azure IoT Suite もその1つです。
「Azure x IoT プラットフォーム」事始め④にて紹介。

Azure IoT Suite は Event Hubs ・ DocumentDB ・ Stream Analytics ・ Notification Hubs ・ Machine Learning ・ HDInsight ・ Power BI で構成されており、一般的な IoT シナリオとされる「リモート監視」「予測的なメンテナンス」「コネクテッドファクトリ」等を容易に試すことができます。

Web ベースの UI でポータルもあり、リソースも拡張できるこのようなサービスを柔軟に利用するのも1つの手です。

お客様の要望に迅速にお答えするためにも、「知っていると得すること」はたくさんあります。
今回1つ1つのサービスの説明には触れていませんが、「このサービスはひょっとしたらこんなビジネス要件で使えるのでは?」といった視点で調べていくと、新しいテクノロジーの理解も深まり、新たなソリューションの形も見えてくるかもしれませんね。


次回予告


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