【GR】平成30年7月豪雨(西日本豪雨)と雨量予測による気候リスク軽減

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みなさん、こんにちは
製品開発部の細川です。

先月、西日本を襲った記録的豪雨『平成30年7月豪雨(西日本豪雨)』では各地で河川の氾濫や土砂災害を引き起こし、一瞬にして尊い人命と財産が奪われました。
今回の豪雨による被害のお見舞いを申し上げますとともに、一日も早い復旧を心からお祈りいたします。

先日、個人的に災害復興支援の寄付金を『ふるさと納税』から寄付してみました。
自治体を直接指定し、応援メッセージを付けて支援できる仕組みはとても便利だと思います。

さて、現場の局所的な豪雨時に少しでも早く危険を察知(予測)し、いつでも避難できる準備を整えられるように、サインロイド2の『現地で計測した雨量』と『予測雨量』のデータを活用してみます。

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【GR】AIで風速を予測して、強風による工事の遅延を最小限 に!

現場ロイド

風速予測機能で強風に備えよう!

ご利用いただいたことがあるかもしれませんが、
「サインロイド2」は水位・雨量・降水 確率・風速などといった気象計測データをはじめ、
騒音・振動・濁度・pH・伸縮・傾斜 などの各種アナログ計測データの表示にも対応した汎用LED表示板です。

しかし!
「サインロイド2」は計測データを表示するだけの、 ただのLED表示板ではありません。
実は人工知能(AI)によって、 データ計測した現地の一時間後の風速を予測して表示することができるのです。

「サインロイド2」は気象庁からの予測データを取得し、
そこに現地の 風速(風向)データや機器設置場所の緯度と経度、高度、周辺エリアの 大気の流れなど、
さまざまなデータを用いて予測を行います。

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AWS Certificate Managerを使ってみた!

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こんにちは、開発部の森です。

最近、AWS Certificate Manager(以下、ACMとする)を使用する機会があったので
その機能について紹介したいと思います。
※そんなの知っているよーって方も是非見て頂ければと思います。

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IoT/M2M展 2018 春 出展製品のご紹介

イベント

2018年5月9日(水)〜11日(金)の三日間にわたって東京ビックサイトで行われた「第7回 IoT/M2M展 春」。 多くのお客様にご来場いただき、盛況のうちに終えることができました。

ご来場いただいた皆さま、ありがとうございました!

今日の投稿では、当日出展した製品や会場の様子を、Facebookの投稿を交えながらご紹介していきたいと思います。

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360°全天球で現場を上も下も見渡してみる

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こんにちは。
岩津です。

5/9~5/11の三日間、Japan IT Week 春 IoT/M2M展に出展企業として参加させていただきました。

※展示会の状況については下記弊社Facebookページもご参照ください。

本日より3日間、東京ビックサイトにてJAPAN IT WEEK 春 IoT/M2M展に出展しています!あまり天気が良くないにも関わらず、開場と同時に多くの皆様にご来場頂いています。西ホール…

エコモット株式会社さんの投稿 2018年5月8日火曜日

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Amazon Dash Button + Raspberry Piでお弁当屋さんが来たことを通知

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こんにちは!
開発部の武内です。

弊社のランチ前の時間帯にはお弁当屋さんが販売にいらっしゃるんですが、
入居しているフロアが1F、2F、3Fとあるため
お弁当屋さんに各階を回っていただくという大変申し訳ない状態になっています。。。
(開発部は2Fです。)

お弁当屋さんが来たら1Fから内線で教えてもらう等、
人間に頼る手もありますが我々は開発部。
「お弁当屋さん専用のチャイムみたいなの作れないかな」
「開発部はSlackを使っているから、チャイムはSlackに通知できないかな」
と考えた結果、

Amazon Dash ButtonRaspberry Pi を使って
お弁当屋さん通知ボタンを作ってみました。

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Neural Network Console の学習結果を外部アプリケーションから利用してみる

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私が初めてSONY社のNNC(Neural Network Console)を触ったのは、ちょうど一か月ぐらい前になります。「これでディープラーニングできちゃうのー?」という驚きで、ほんとでほんとでサプライズでした。GUIベースで、機能がゴテゴテせずシンプルにまとまっており、難しそうな印象はありません。

・・・という出会いをしたのですが、折角の感動が冷めやらぬうちに、私もNNC関係の記事を書いてようかと思います。前回の『ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワーク』はNNCの紹介とディープラーニングで日経平均株価を予想する実例でしたが、今回、私はNNCの学習結果を利用し、実際にシステムに組み込む方法を紹介します。

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ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワーク

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エコモット社内では、昨年から技術者向けに何度かニューラルネットワークや分析の勉強会をしています。

現実的には、技術者より非技術者(管理とか営業とか企画とかとか、プログラマーやSEではないという意味)の方が何らかの分析すべきデータを持っていて、資料の作成から何かしらの判断まで様々なレベルでデータを活用するという業務上の必要性が多く存在しているように思われます。すでにBIツールや統計ツールなどを活用する人もいて、近年ブームになっているディープラーニングを活用したいというニーズは間違いなく、この層にも訪れると考えられます。

エコモットでは、技術者以外もディープラーニング技術を活用してもらいたいと思い、2月に非技術者向け勉強会を開催しました。また、同様の内容を圧縮し、株式会社インサイトテクノロジー様が主催するSapporo Tech Bar #17にて発表させていただきました。(本ブログは、これらのまとめを兼ねたダイジェストです。)

ディープラーニングって凄い人しかできないんじゃないの?

今までディープラーニングをやるということは、ほぼほぼTensorflowとかChainerとか・・・とかとかのフレームワークを使ってプログラムを作ることと同義でした。しかし、ソニーのNeural Network Consoleがこの状況を一変させようとしています。(そうに違いない!)

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