ちょっと参加してから日にちが経ってしまいましたが、5月4日土曜日に シンガポールの大学「Singapore University of Social Sciences」の構内で行われた、IoT SG 主催のイベント「AI ＋ IoT Day」に参加しました。
実際自分にとって専門的にやっているのは AR ですが、ARは結局フロントエンド。バックエンドには ARのフロントエンドに表示させる情報源があり、そのバックエンドの情報源として AI や IoT を現在勉強しております。
実際自分にとって専門的にやっているのは AR ですが、ARは結局フロントエンド。バックエンドには ARのフロントエンドに表示させる情報源があり、そのバックエンドの情報源として AI や IoT を現在勉強しております。
今回のこのイベントではシンガポール内の企業で AIを用いた研究・開発を行っている 4名の方によるプレゼンと、その後はランチ（無料）を食べながらの Meetupがありました。
会場が大学の講堂と言うことで、久々に講義を受けているような雰囲気でした。しかし、Q&Aではけっこう盛り上がったディスカッションが行われておりました。
今回は、これら 4人のプレゼン内容を順々に紹介しようかと思います。
会場が大学の講堂と言うことで、久々に講義を受けているような雰囲気でした。しかし、Q&Aではけっこう盛り上がったディスカッションが行われておりました。
今回は、これら 4人のプレゼン内容を順々に紹介しようかと思います。
１：【Building an IoT Solution】： C K Vishwakarma (IoTSG)
２：【Data Science and Analytics】： Setu Chokshi (PropertyGuru)
３：【Introduction to AI & ML】： Sandeep Giri (Cloud X Lab)
４：【Enabling IoT And AI with ‘Event Mesh’】： Neha Sinha (Solace)
【Building an IoT Solution】
最初のプレゼンは、主催者でもある IoTSG の C K Vishwakarma (CEO of AllThingsConnected, Founder of IoTSG)です。
彼からは IoTの基本的な説明が行われました。
２：【Data Science and Analytics】： Setu Chokshi (PropertyGuru)
３：【Introduction to AI & ML】： Sandeep Giri (Cloud X Lab)
４：【Enabling IoT And AI with ‘Event Mesh’】： Neha Sinha (Solace)
【Building an IoT Solution】
最初のプレゼンは、主催者でもある IoTSG の C K Vishwakarma (CEO of AllThingsConnected, Founder of IoTSG)です。
彼からは IoTの基本的な説明が行われました。
[ IoTの基本 ]
まず、IoTの定義として、IoTとは Data Senseと Business Sense（S2S）のプロセスであり、Operational や Business の問題を解決するための Workflow Design と捉えることができる。
IoT市場としては、Smart City、Connected Industry、Connected Building、Connected Car と言う分野でビジネスチャンスがある。
そして、IoTで注力すべき領域は以下の４つ考えられる。
１．End to End View：業務オペレーション、ハード、クラウド、開発ツール全てを含む。
２．Plug and Play：既存の施設・設備なども容易に連携。
３．Cyber Security：設計、暗号化、Device の認証による Security。
４．Interoperability：どのデバイスやネットワークでもつなげることができる。
まず、IoTの定義として、IoTとは Data Senseと Business Sense（S2S）のプロセスであり、Operational や Business の問題を解決するための Workflow Design と捉えることができる。
IoT市場としては、Smart City、Connected Industry、Connected Building、Connected Car と言う分野でビジネスチャンスがある。
そして、IoTで注力すべき領域は以下の４つ考えられる。
１．End to End View：業務オペレーション、ハード、クラウド、開発ツール全てを含む。
２．Plug and Play：既存の施設・設備なども容易に連携。
３．Cyber Security：設計、暗号化、Device の認証による Security。
４．Interoperability：どのデバイスやネットワークでもつなげることができる。
[IoTでのSecurityとPrivacy]
4つのステージでの IoT Security を考慮する必要がある。
１．User－Device間：Secure Divice (Hardware)
２．Gateway－Connection間：Secure Communication
３．Cloud－Applicaiton間：Secure Cloud
４．全体の運用基盤：Secure Lifecycle Management
IoTの Securityを考える上での参考になる Security Frameworkとしては 以下のものがある。
・NIST Cybersecurity for IoT Program：アメリカ国立標準技術研究所のIoTプログラム
・GSMA Security Guidelines
・Singapore’s cyber law
4つのステージでの IoT Security を考慮する必要がある。
１．User－Device間：Secure Divice (Hardware)
２．Gateway－Connection間：Secure Communication
３．Cloud－Applicaiton間：Secure Cloud
４．全体の運用基盤：Secure Lifecycle Management
IoTの Securityを考える上での参考になる Security Frameworkとしては 以下のものがある。
・NIST Cybersecurity for IoT Program：アメリカ国立標準技術研究所のIoTプログラム
・GSMA Security Guidelines
・Singapore’s cyber law
[Business Models]
IoTの典型的ビジネスモデルのオペレーションフローやアーキテクチャを説明。
以下は説明された IoTアーキテクチャ例。
Stage 1: Sensors/ Architectures
Stage 2: Data Acquisition System/ Internet Gateway
Stage 3: Cloud Computing/ Data Center
Stage 4: Analytics & Applicaitons
そして、１つ IoT事例として、Smart Cityの一環のゴミの処理管理システムが紹介されました。
以下は説明された IoTアーキテクチャ例。
Stage 1: Sensors/ Architectures
Stage 2: Data Acquisition System/ Internet Gateway
Stage 3: Cloud Computing/ Data Center
Stage 4: Analytics & Applicaitons
そして、１つ IoT事例として、Smart Cityの一環のゴミの処理管理システムが紹介されました。
「Smart Waste Management System Singapore」
【Data Science and Analytics】
次のプレゼンターは Setu Chokshi (Head of Data Science: PropertyGuru)。この彼の所属する PropetyGuru とはシンガポールの大手不動産会社で、シンガポールではとても有名です。私も含め多くのシンガポール在住者は彼らのサイトやアプリを物件探しに利用しているかと思います。
彼らはその物件検索なんかでAIを利用しているわけです。
【Data Science and Analytics】
次のプレゼンターは Setu Chokshi (Head of Data Science: PropertyGuru)。この彼の所属する PropetyGuru とはシンガポールの大手不動産会社で、シンガポールではとても有名です。私も含め多くのシンガポール在住者は彼らのサイトやアプリを物件探しに利用しているかと思います。
彼らはその物件検索なんかでAIを利用しているわけです。
[Data Analytics]
そして、データ分析の一例として Location ベースの分析や、消費者の分析を紹介。
そして、データ分析の一例として Location ベースの分析や、消費者の分析を紹介。
[Data Science]
次に取り組んでいる開発や研究内容として、まず、彼は PropetyGuru で開発中の面白いアプリを紹介してくれました。（今回のイベントで私が一番興味の惹かれたものです。）
「PropertyGuru lens」と言う ARアプリを開発中とのこと。スマートフォンなどのカメラを目の前のコンドミニアムに向けると、そのコンドミニアムの物件情報が画面上に AR表示されるとのこと。
機械学習を用いた機能として、画像のモデレーション（Image Moderation）機能。物件情報は多くの個別の不動産エージェントが登録するので、その情報の管理もサイトの運用側はする必要があり、テキスト情報のチェックは以前から行っているが、現在は画像に関しての評価も機械学習で行うようにしている。
また、不動産検索が他の検索エンジンと少し違う要素が、人種に基づくリコメンドが重要となる。シンガポールは多人種の国で、多くの国籍、宗教、人種の人達がとても仲良く共存できている。
しかし、不動産物件の貸し借りとなると話は別で、話者はインド系の人だったので例として自虐的に中華系の人はインド系のカレーの匂いがつくのはいやがりインド系は入れたがらないような例を挙げてました。
そのような情報はセンシティブでエイジェンシーが直接的な言葉を使ってなかったりするので、それを機械学習で判断してリコメンドするとのこと。確かに他の分野では、あまりやらないことかもしれませんね。
次に取り組んでいる開発や研究内容として、まず、彼は PropetyGuru で開発中の面白いアプリを紹介してくれました。（今回のイベントで私が一番興味の惹かれたものです。）
「PropertyGuru lens」と言う ARアプリを開発中とのこと。スマートフォンなどのカメラを目の前のコンドミニアムに向けると、そのコンドミニアムの物件情報が画面上に AR表示されるとのこと。
機械学習を用いた機能として、画像のモデレーション（Image Moderation）機能。物件情報は多くの個別の不動産エージェントが登録するので、その情報の管理もサイトの運用側はする必要があり、テキスト情報のチェックは以前から行っているが、現在は画像に関しての評価も機械学習で行うようにしている。
また、不動産検索が他の検索エンジンと少し違う要素が、人種に基づくリコメンドが重要となる。シンガポールは多人種の国で、多くの国籍、宗教、人種の人達がとても仲良く共存できている。
しかし、不動産物件の貸し借りとなると話は別で、話者はインド系の人だったので例として自虐的に中華系の人はインド系のカレーの匂いがつくのはいやがりインド系は入れたがらないような例を挙げてました。
そのような情報はセンシティブでエイジェンシーが直接的な言葉を使ってなかったりするので、それを機械学習で判断してリコメンドするとのこと。確かに他の分野では、あまりやらないことかもしれませんね。
また、PropetyGuruでの他の研究領域として、現在以下のようなものがあると挙げておりました。
この勉強会で行われた４つのスピーチの前2つは以上のようでした。
残りの２つは次回紹介いたします。
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