こんにちはIoT研究所のマサミです。
今回は、Microsoft社が提供しているクラウドサービス「Azure」を利用してIoTとAI（人工知能）の連携方法について解説します！
IoTとAIの相性がいい理由とは？
IoT（Internet of things）は「モノのインターネット」と訳され、モノがインターネットにつながることを意味します。
人工知能が学習するためにたくさんのデータが必要です。
たくさんのデータ（ビッグデータ）を集めるためにはIoTが有効の手段になります。
また、学習した人工知能を使うためにもIoTの技術が重要になります。
・AI：脳
・インターネット：神経
・ IoTデバイス：感覚器（手足）
IoTとAIを連携する方法
では、どのようにしてIoTとAIを連携するのでしょうか？
「AIを学習させる」と「AIを使う」の二つのフェーズに分けてご紹介します。
まずは、AIを学習させるフェーズです。
今回はAIに機械学習させるために、Azure ML（Azure Machine Learning）を利用します。
Azure MLはMicrosoft社が開発した、機械学習で必要となる機能を提供するクラウドサービスで、以下の様なメリットがあります。
・プログラミングの専門知識が必要ない
・プログラミング言語のインストールが不要
・費用や時間をかけずに手軽にスタートできる
・ハイスペックなパソコンが不要
・インターネットにつながっていればどこでも利用可能
・すぐにインターネット上に公開でき、サービスとして利用可能
・PythonやRといったプログラミング言語とも連携可能
Azure MLの詳しい使い方について知りたい方はAI研究所の記事「プログラミング不要！？ AI（人工知能）の作り方【Azure ML – 機械学習】」を参考にしてみてください。
機械学習に必要なデータはAzureのBlobストレージに格納してます。
AzureのBlobストレージは、画像や音声、動画など数MB以上の構造化されていないデータをローカルのHDDにデータを保存する感覚で保存できます。
また、Azureの「IoT hub」や「Stream Analytics」のサービスを利用することで、簡単にセンサーデバイスからデータを取得することができます。
Azureの「IoT hub」と「Stream Analytics」の詳しい使い方は「Raspberry Piを使ってIoTを構築する方法」を参照してください。
Blobストレージに保存されたデータを利用する場合は、Azure MLの「Reader」モジュールを使います。
「Reader」モジュールをキャンバスに配置し、Azureで作成したBlobストレージのURLを入力します。
以上で、センサーなどのIoTデバイスから取得したデータを利用して、機械学習させることができます。
続いて、AIを使うフェーズです。
学習済みモデルを利用するためのAPI URLとAPI keyが発行されます。
そのAPIをPythonやC#、Rといったプログラムで呼び出すことによって利用できます。
APIを呼び出すサンプルコードがそれぞれの各プログラミング言語で用意されているため、それらを利用すれば簡単にAIの学習済みモデルを使うことができます。
ぜひ皆さんもAzureを利用してIoTとAIを連携してみてください!