エッジ AI コンピューティングとクラウド連携で実現する IoT マネジメントセミナー

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IoTさまざまなモノがインターネットに繋がることで社会の効率化や新たな価値を創出する IoT は、クラウドサービスとの融合によってより複雑な処理やデータの可視化ができる反面、機器が広範囲に分散していることで処理に遅延が生じるといった特有の課題も持ち合わせています。

本セミナーでは、昨今、その解決策として注目を浴びるエッジ AI コンピューティングとクラウド IoT プラットフォームを融合させた IoT マネジメントソリューションについて、世界規模でクラウド・ IoT プラットフォームを提供されている日本マイクロソフト社をはじめ、 AI ベンダー、IoT インテグレーターそれぞれの立場からその解決策となる技術ソリューションをご紹介します。

本セミナーは、盛況のうちに終了しました。
多数のお申し込みをいただき、誠にありがとうございました。心より感謝申し上げます。


こんな人にオススメ!
  • IoT や AI を活用して成長したい
  • IoT を推進したいが検証にとどまっている
  • IoT を利活用したいが、動作遅延や複雑な連携への対応が難しい
  • IoT を活用したいユーザー企業様の製品企画、事業開発、経営企画などの担当者様
このセミナーで学べること
  • エッジコンピューティングやエッジ AI の利活用と IoT デバイス管理手法に関する最新動向が学べます

開催概要

日 程 2018年6月12日(火)14:00~16:45 (受付開始 13:30)
会 場 日本マイクロソフト株式会社 品川本社 セミナールームB 会場地図
主 催 ソフトバンク・テクノロジー株式会社
共 催 日本マイクロソフト株式会社、LeapMind株式会社、株式会社アラヤ
定 員 50名
参加費 無料 (事前登録制)

プログラム内容

14:00 ~ 14:05
開会の挨拶
14:05 ~ 14:45
IoT で実現する製造業のデジタルトランスフォーメーション
-マイクロソフトの IoT 戦略と最新事例-

少子高齢化による深刻な人手不足、2020 年のオリンピック需要、グローバル化といった日本のトレンドの中で、デジタルトランスフォーメーションは、企業の生き残りのために喫緊の課題となっています。
今後、製造業をはじめあらゆる業種で企業のビジネスをリアルタイムに支える基盤として、IoT や AI といったデジタルテクノロジーの本格導入が加速することが予想されます。
本セッションでは、デジタルトランスフォーメーションを推進するためのキーとなる「IoT」に焦点を置き、マイクロソフトの IoT 戦略を、お客様の事例をまじえながらご紹介します。

日本マイクロソフト株式会社
クラウド&エンタープライズビジネス本部
エグゼクティブプロダクトマネージャー
窪田 彰子 氏

14:45 ~ 15:15
DeLTA-Lite が実現する DoT (Deep Learning of Things)

IoT 技術の進展により大量のセンサーをインターネットに接続し、取得したデータを基に様々な判断や制御ができるようになりました。
データから事象を認識・検出する方法として Deep Learning 技術が注目されていますが、データをすべてクラウドに上げることは消費電力や即時性の観点において理想的ではありません。
弊社では、コストと電力の制約が厳しい環境でも Deep Learning を活用できるよう、エッジデバイス上での計算を可能にする技術開発を行なっています。

これまで得られた知見を基に、専門知識や技術を必要とせず、データを用意するだけで組込み Deep Learning モデルを構築できるクラウドベースのサービス DeLTA-Lite の提供を開始しました。これにより、さらに多くのエッジデバイスで Deep Learning 技術を活用いただけます。
本セッションでは本サービスと弊社技術をご紹介します。

LeapMind株式会社
Business Division
Manager,Field Application Engineer
野尻 尚稔 氏

15:15 ~ 15:30
休憩
15:30 ~ 16:00
AI / Deep Learning の デバイス実装を加速化させるために
-アラヤが提供する Deep Learning の演算量削減技術-

今日の AI ブームは Deep Learning に支えられており、その技術が急速に発達した背景にはコンピュータ性能の向上があります。ハイスペックなマシンと GPU は大規模な演算を必要とするニューラルネットワークの構築を可能にしました。その一方で、Deep Learning が研究から実用化に移行しつつある今、いかにそれをコンパクトにしてデバイスに実装するかが大きな課題になっています。

Deep Learning の精度と演算量はトレードオフの関係にありますが、計算リソースが限られる自動車、スマホやその他のデバイスへの AI 搭載には精度を犠牲にせずに演算量を削減することが要求されます。Deep Learning / Machine Learning のアルゴリズム開発に強みを持つアラヤは、精度を落とさずに演算量削減を実現する新しいニューラルネットワークの構築方法を見つけ出し、実用化しています。本セッションでは、その演算量削減技術の概要とその実用例をご紹介します。

株式会社アラヤ
取締役 松本 渉 氏
取締役 原田 浩平 氏

16:00 ~ 16:30
エッジデバイスを中心に考える IoT デバイスマネジメント

IoT を使いこなす上でもっとも大切なことは、その特性を踏まえた運用管理や活用の方法を理解することです。本セッションでは、先行事例も交えながら IoT エッジデバイスの運用管理や活用についてご紹介します。

ソフトバンク・テクノロジー株式会社
Cloud&IoTソリューション部 IoTグループ
エキスパート
小林 慎

16:30 ~ 16:45
質疑応答
本セミナーのリーフレットPDFはこちら ※PDFファイルを開きます

講演内容 関連ソリューション

クラウドソリューション
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※競合企業、同業他社、個人の方のご参加はお断りさせていただく場合もありますのでご了承ください。
※定員がオーバーした際には抽選とさせていただく場合があります。

本セミナーに関するお問い合わせ

ソフトバンク・テクノロジー株式会社 セミナー事務局

ご不明な点がございましたら、上記セミナー事務局までお気軽にお問い合わせください。

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