Industrial IoT (Internet of Things) for Manufacturing Professionals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。

他の技術と異なり、IoTは機械工学、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、モバイルなど、コア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レイヤーには、経済、規格、法規制、および最先端技術の進化が関連しています。これが初めて、IoTエンジニアリングのこれらの重要な側面をカバーする包括的なコースが提供されます。

要約

インターネット・オブ・シングズ（IoT）に関する最新の最先端技術をカバーする高度なトレーニングプログラムです。

複数のテクノロジードメインにまたがって、IoTシステムとそのコンポーネントについての認識を深め、ビジネスや組織にどのように役立つかを理解します。

製造業IoT、スマートシティ、小売、旅行・輸送など、異なる産業ドメインでの実践的なIoT展開を示すモデルIoTアプリケーションのライブデモ。

対象者

自社内のビジネスと運営プロセスに責任を持つマネージャーで、システムやプロセスをより効率的にするためにIoTを活用したい方。

新規事業の構築を目指す起業家や投資家で、IoT技術の全体像を理解し、それを効果的に活用したい方。

IoT市場の価値は非常に大きく、定義上、IoTはデバイス、センサ、コンピューティング能力が統合され、拡散した層であり、消費者、B2B、政府業界全体をカバーしています。IoTは今後ますます多くの接続を持つことになります：現在19億台のデバイスから、2018年には90億台に増加します。その年に、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の合計数とほぼ同じになるでしょう。

消費者向け製品やサービスはすでに多くの場合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、RFID、照明・暖房製品、産業インターネットアプリケーションなどがあります。

しかし、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通信はインターネットの誕生時から存在していました。ただし、ここ数年で安価な無線技術が増加し、スマートフォンやタブレットがすべての家庭に広く普及したことで、IoTへの需要が爆発的に高まりました。

IoTビジネスにおける無限の機会により、多くの中小企業がIoTの金脈に乗り出しました。オープンソース電子機器やIoTプラットフォームの出現により、IoTシステムの開発コストと生産管理コストが大幅に削減され、既存の電子製品オーナーはデバイスをインターネットやモバイルアプリケーションに統合する圧力を受けています。

このトレーニングでは、新興業界のテクノロジーとビジネスの概要を提供し、IoT愛好家・起業家がIoT技術とビジネスの基本を理解できるようにします。

コース目的

本コースの主な目的は、スマートホームやスマートシティ、産業インターネット、ヘルスケア、政府、モバイルセルラーなどの分野でのIoT実装に関する最新の技術オプション、プラットフォーム、事例研究を紹介することです。

IoTのすべての要素（機械工学、電子・センサプラットフォーム、有線無線プロトコル、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、データアナリティクス、全制御面）の基本的な紹介。

IoT用のM2M無線プロトコル（WiFi、Zigbee/Zwave、Bluetooth、ANT+）：用途と使用場所

モバイル/デスクトップ/ウェブアプリ - 登録、データ取得、制御 –利用可能なM2Mデータ取得プラットフォーム：Xively, Omega, NovoTech など。

IoTのセキュリティ問題と解決策

IoT用オープンソース・商業用電子プラットフォーム: Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC など。

AWS-IoTアプリ、Azure-IOT、Watson-IoTクラウドを含むオープンソース・商業用エンタープライズクラウドプラットフォーム

ホームオートメーション、煙探知器、車両、軍事、ホームヘルスケアなどの一般的なIoTデバイスのビジネスと技術の研究。

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。