IoT Fundamentals and Frontiers : For Managers, CXO, VP, Investors and Entrepreneursのトレーニングコース

技術の進歩と情報量の増加により、多くの業界、特に政府において、ビジネスの遂行方法が変革されています。スマートフォンやアプリケーション、センサーやデバイス、クラウドコンピューティングソリューション、市民向けポータルの急速な普及に伴い、政府データの生成とデジタルアーカイブのレートは上昇しています。デジタル情報が拡大し複雑化するにつれ、その管理、処理、保存、セキュリティ、および廃棄もより複雑になります。新たな収集、検索、発見、分析ツールにより、組織は非構造化データから洞察を得ることが可能になっています。政府市場は転換点に達しており、情報が戦略的な資産であることを認識し、政府は構造化されたおよび非構造化された情報を保護し、活用し、分析することでより良いサービスを提供し、ミッション要件を満たすことができるようになっています。政府の指導者がデータ駆動型組織への進化を目指して成功するためには、イベント、人々、プロセス、情報間の依存関係を相関させる基盤を整える必要があります。

価値ある政府ソリューションは、最も破壊的な技術を組み合わせて作成されます：

• モバイルデバイスとアプリケーション
• クラウドサービス
• ソーシャルビジネステクノロジーとネットワーキング
• ビッグデータと分析

大規模データは、知能化された業界ソリューションの1つであり、大量のデータを分析することで得られるパターンに基づいて政府がより良い決定を下すことを可能にします。

しかし、これらの成果を達成するには単に大量のデータを蓄積するだけでなく、さらに多くのことがあります。ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）のトム・カリルとフェン・ジャオは、OSTPブログの投稿で次のように述べています。「ビッグデータの大規模な量から意味を導き出すには、多様な情報ストリームから有用な知識を抽出し分析できる最先端のツールやテクノロジーが必要です。」

ホワイトハウスは2012年に、ビッグデータ研究開発イニシアチブを設立することで、機関がこれらの技術を見つける手助けをしました。このイニシアチブには2億ドル以上が投じられ、ビッグデータの爆発とその分析に必要なツールの活用を促進するためのものです。

ビッグデータがもたらす課題は、その約束が希望的であるように、困難です。効率的にデータを保存することがこれらの課題の1つです。予算は常に限られているため、機関は1メガバイトあたりの保存コストを最小限に抑え、ユーザーが必要とするときに必要な方法で簡単にアクセスできるようデータを保持する必要があります。大量のデータをバックアップすることはこの課題を高めます。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの機関は、商業的なツールを使用して大量のデータを解析し、より効率的に運用できるようになるためのトレンドを見つけることができます。（MeriTalkによる最近の調査では、連邦IT幹部がビッグデータによって5000億ドル以上の節約が可能になると考えていることが示されています。）

カスタム開発された大規模データツールも、機関がデータを分析する必要性に対処するために使用されています。例えば、オークリッジ国立研究所の計算データ解析グループは、Piranhaデータ解析システムを他の機関に提供しています。このシステムは医療研究者に大動脈瘤の予兆を早期発見できるリンクを見つけ出すのに役立ちました。また、履歴書から求職者と採用担当者を結びつけるようなより一般的なタスクにも使用されています。

Insurtech（デジタル保険とも呼ばれる）は、保険と新しい技術が融合したものです。Insurtech分野では、「デジタル保険業者」が技術革新をビジネスモデルや運営モデルに導入することで、コスト削減、顧客体験の向上、および運用の機敏性の向上を目指します。

この講師主導のトレーニングでは、参加者は組織全体と業界全体でのデジタル変革を推進するための技術、手法、およびマインドセットについて理解を深めます。このトレーニングは、大規模な俯瞰的な理解を得る必要があり、過度な期待や専門用語を解明し、Insurtech戦略の策定に最初の一歩を踏み出す管理者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• Insurtechとその構成要素について知識を深め、体系的に議論できる
• Insurtechに関連する各主要技術の役割を特定し、理解できる
• 自社でのInsurtech導入のための一般的な戦略を作成できる

対象者

• 保険会社
• 保険業界内のテクノロジスト
• 保険の利害関係者
• コンサルタントとビジネスアナリスト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、ケーススタディのグループ活動

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、IoTとエッジコンピューティングの可能性を理解し、効率性、リアルタイム処理、革新を各業界で実現したい中級レベルのITプロフェッショナルやビジネスマネージャー向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングの原理を理解し、デジタル変革における役割を把握します。
• 製造業、物流、エネルギー分野でのIoTとエッジコンピューティングのユースケースを特定します。
• エッジコンピューティングアーキテクチャとクラウドコンピューティングアーキテクチャ、および展開シナリオの違いを理解します。
• 予測保守やリアルタイム意思決定のためのエッジコンピューティングソリューションを実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、製品マネージャーや開発者がエッジコンピューティングを使用してデータ管理を分散化し、より高速なパフォーマンスを実現するためにソースネットワーク上のスマートデバイスを利用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エッジコンピューティングの基本概念と利点を理解する。
• エッジコンピューティングが適用できるユースケースや事例を特定する。
• データ処理の高速化と運用コストの削減を目指して、エッジコンピューティングソリューションを設計し構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの専門家向けで、連携学習を活用してIoTやエッジコンピューティングソリューションを最適化したい方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• IoTデバイス上で分散型AI処理を行うための連携学習モデルを実装する。
• エッジコンピューティング環境での遅延を削減し、リアルタイムな意思決定を改善する。
• IoTシステムにおけるデータプライバシーとネットワーク制約に関連する課題に対処する。

IoT（Internet of Things）は、物理的なオブジェクトやソフトウェアアプリケーションを無線で接続して遠隔センシングや制御を行う新興技術領域です。拡張現実（AR）は、仮想のコンピュータ生成要素と物理的な現実世界環境を組み合わせることでユーザーエクスペリエンスを向上させる技術です。ARにより、企業はユーザーにリアルタイムかつ現実世界の情報を提供することができます。これらの2つの技術は、複数の業界で急速な導入が進んでいます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はIoTとARの基本を学び、それらの知識を組織の運用や戦略に適用します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• IoTとARの基本を理解する
• IoTとAR技術がどのように動作するかを学ぶ
• IoTとAR技術がビジネス戦略にどのように活用できるかを理解する
• IoTとARに関する適切な事業判断を行う

対象者

• マネージャー
• 企業家

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習を含む

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、ご連絡ください。

この講師主導の実践的なトレーニングでは、参加者はIoTの基本を学び、ArduinoベースのIoTセンサーシステムの作成方法を段階的に理解します。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• IoTの原則と、IoTの構成要素や通信手法について理解する。
• Arduinoの通信モジュールを使用して異なる種類のIoTシステムを学ぶ。
• モバイルアプリを使用してArduinoを制御する方法を学ぶ。
• Wi-Fiモジュールを使用してArduinoを他のデバイスに接続する。
• 自身のIoTセンサーシステムを構築し、展開する。

IoTは他の技術とは異なり、機械工学、電子工学、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、アナリティクス、モバイルといった核心的なエンジニアリングの几乎所有分野を網羅しています。各エンジニアリング層には、経済面、規格、法規制、最先端技術の進化などがあります。これは初めて、IoTエンジニアリングのこれらの重要な側面すべてをカバーする適度なコースが提供されます。

製造業プロフェッショナルにとって最も重要なのは、産業インターネット・オブ・シングス（IIoT）の進歩を理解することです。これには、予測メンテナンスと予防メンテナンス、機械の状態監視、生産最適化、エネルギー最適化、サプライチェーンの最適化、製造設備の稼働時間などがあります。

概要

• スマートファクトリーにおけるインターネット・オブ・シングスの最新技術をカバーする高度なトレーニングプログラム。
• 複数のテクノロジー分野にまたがり、IoTシステムとそのコンポーネントについての認識を開発し、製造業の管理プロフェッショナルを支援します。
• スマートファクトリー向けのモデルIIoTアプリケーションのライブデモ

対象者

• それぞれの製造組織内で事業と運用プロセスを担当するマネージャーで、IoTを活用してシステムやプロセスをより効率化したいと考えている方。

期間 3日間（1日8時間）

IoTまたはIoT市場の価値は莫大で、定義上、デバイス、センサー、コンピューティング能力が消費者、B2B、政府産業全体に組み込まれた統合されたレイヤーであるためです。IoTは、今後ますます多くの接続を占めるようになります：現在19億台のデバイスで、2018年には90億台に達すると予測されています。その年には、スマートフォン、スマートテレビ、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、PCの合計数とほぼ同等になるでしょう。

消費者向けスペースでは、すでに多くの製品やサービスがIoTに移行しており、キッチン家電、ホームアプライアンス、駐車場、RFID、照明および暖房製品、産業インターネットのさまざまなアプリケーションがあります。

ただし、IoTの基礎となるテクノロジーは新しいものではありません。M2M（マシン・ツー・マシン）通信はインターネットの誕生とともに存在していました。しかし、ここ数年で変化したのは、多くの安価な無線テクノロジーが追加され、スマートフォンとタブレットが家庭に普及したことによるものです。モバイルデバイスの爆発的な成長が現在のIoTの需要を生み出しました。

産業IoT（IIoT）は2014年から広く使用されており、それ以来多くのIIoTの革新が行われています。このコースでは、産業IoT分野での重要な革新すべてを紹介します。

このトレーニングは、新興産業の技術とビジネスレビューを目指しており、IoT愛好家や起業家がIoTテクノロジーとビジネスの基本を理解できるようにしています。

コース目標

コースの主な目標は、製造業向けスマートファクトリーでのIoT実装に関する新興技術オプション、プラットフォーム、事例を紹介することです。

1. シーメンスのMindSphereやAzure IoTなどの一般的なIIoTプラットフォームのビジネスとテクノロジーの研究。
2. AWS-IoTアプリ、Azure-IOT、Watson-IoT、Mindsphere IIoTクラウドを含むオープンソースおよび商用エンタープライズクラウドプラットフォーム。その他の小さなIoTクラウドも含まれます。
3. IoT用のRaspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPCなどのオープンソースおよび商用電子プラットフォーム
4. IIoTのセキュリティ問題と解決策
5. モバイル/デスクトップ/Webアプリ - 登録、データ収集、制御用
6. IoTのM2M無線プロトコル - WiFi、LoPan、BLE、Ethernet、Ethercat、PLC：それぞれの使用方法と場面
7. IoTの全要素の基本紹介 - 機械、電子/センサープラットフォーム、無線および有線プロトコル、モバイルからエレクトロニクスへの統合、モバイルからエンタープライズへの統合、データ分析と全体制御面

Internet of Things (IoT)は、物理的なオブジェクトやソフトウェアアプリケーションを無線で接続し、ネットワーク通信、クラウドコンピューティング、データ収集を通じて互いに通信し、データを交換するためのネットワークインフラストラクチャです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はIoTの基本を学び、Raspberry Piを使用してIoTセンサーシステムを作成する手順を踏みながら進めます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• IoTの原則、IoTの構成要素、および通信手法を理解する
• Raspberry PiをIoTアプリケーションに設定する方法を学ぶ
• 独自のIoTセンサーシステムを構築し、展開する

対象者

• 趣味の愛好家
• ハードウェア/ソフトウェアエンジニアおよび技術者
• 全産業における技術者
• 初心者の開発者

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、そして実践的な手動操作が含まれています

注意事項

• Raspberry Piはさまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。このコースでは、LinuxベースのRaspbianをオペレーティングシステムとして、Pythonをプログラミング言語として使用します。特定の設定をご希望の場合は、お問い合わせください。
• 参加者は、Raspberry Piのハードウェアと部品の購入が責任となります。

最近3年間、Microsoft、Google、Amazonなどの大手企業が推進することで、IoTのエンジニアリングは大きな変化を遂げています。これらの巨大企業は数十億ドルを投資して、管理とデータ保護の一部をより簡単にするIoTプラットフォームを開発しています。また、IoTエッジは研究と展開において大きな勢いを保っていますが、実用的なIoTの実装にはエッジが唯一の手段となっています。5GもIoTのビジネスに大きな変革をもたらす可能性があります。これにより、IoTに関する新しい研究資金領域が大幅に増えています。

しかし、セキュリティに関するさまざまな問題により、IoTの大規模な採用は遅れています。ファームウェアとゲートウェイの保護はまだ理想的ではありません。主要な課題の1つは、異なる大手IoTベンダー間でのセキュリティに対する見解の不一致です。Microsoft AzureやAmazon AWSは独自のセキュリティ基準を推進していますが、NISTはより包括的な基準を提案しています。OWASPの10層のIoTセキュリティモデルは一部影響を与えましたが、AzureやGoogleのような主要なIoTプラットフォームでの採用が不十分だったため、大きな成果には至りませんでした。

また、ファームウェアのセキュリティも大きな懸念事項です。ほとんどのファームウェアは、OTA（Over The Air）またはハードウェアポートを介したローカルなパッチ適用にもかかわらず、依然として脆弱性が残っています。

コースの目的

1. IoTのすべてのテクノロジースタック、データモデル、および脆弱性について紹介します。
2. 各スタックとスタック間の脆弱性層を描きます。
3. ベンダーやサードパーティデバイスからの脆弱性について学びます。
4. NISTのIoTセキュリティ基準について学びます。

機械対機械 (M2M) は、ネットワーク接続された機械や電子デバイス間の直接的な自動通信を指します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はNB-IoT（LTE Cat NB1としても知られています）のさまざまな側面について学びながら、サンプルのNB-IoTベースアプリケーションを開発および展開します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• NB-IoTのさまざまなコンポーネントを識別し、それらがどのように組み合わさってエコシステムを形成するかを理解する。
• NB-IoTデバイスに組み込まれたセキュリティ機能を理解し説明する。
• 単純なアプリケーションを開発してNB-IoTデバイスを追跡する。

日本でのこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はNginxを設定し、構成し、監視し、トラブルシューティングを行うことで、HTTP/TCPトラフィックの処理に最適化する方法を学びます。取り上げられるトピックには、Nginx、OS、仮想マシンで最も重要なパラメータを構成することでNginxから最大の価値を得る方法が含まれます。

ThingsBoardは、デバイス管理、データ収集、処理、可視化を提供するオープンソースのIoTプラットフォームです。これを使用することで、IoTソリューションを効果的に構築できます。

このインストラクター主導の実践的なトレーニングでは、参加者はThingsBoardをIoTソリューションに統合する方法を学びます。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• ThingsBoardのインストールと設定
• ThingsBoardの基本機能とアーキテクチャの理解
• ThingsBoardを使用してIoTアプリケーションを構築
• ThingsBoardをKafkaと統合してデバイスデータのルーティングを行う
• ThingsBoardをApache Sparkと統合して複数のデバイスからのデータを集約する

対象者

• ソフトウェアエンジニア
• ハードウェアエンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習と実践的練習を組み合わせたもの

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。