産業・社会向けソリューションを支えるIoTと機械学習シンポジウム 株式会社ハイシンク創研　執行役員研究開発本部長　中村眞

1. IoTの社会応用への展望と
その課題

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製造企業向けのソリューション
- 特に世界規模に展開されている企業さま –
– 品質と生産効率、予知保全
• 熟練技術者の継承問題
• 規模拡大による統一的な製造体制
– 検査ソリューションの革新
• ＩｏＴ，Big data解析、Deep learningによる
故障診断、予知保全ソリューション実現
製造業向けIoTとは

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ERP
MES
SCADA, PLC
生産現場
製
造
業
•製造業の階層は現場に近
づくほどハードウェア要素
が高くなる
•従来のＩＴ化は上位層への
取組が中心
•製造業の真のソリューショ
ンへの取り組みのために、
装置メーカーさま、エンド
ユーザーさま、制御機器
メーカーさまと連携した
IoT実現が期待される
製造業の生産現場を支えるシステムとは
IoTの活躍が期待される領域
ハ
ー
ド
ウ
ェ
ア
ソ
フ
ト
ウ
ェ
ア
IoT
多
く
の
生
産
管
理
ソ
リ
ュ
ー
シ
ョ
ン

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実時間
入力
センシング
デバイス 大容量
データ
ビッグ
データ
解析
UI
VR
機械学習
（AI）
ディープ
ラーニング
AI
解析 価値創成 出力蓄積
生産地、統轄地をシームレスに結ぶネットワーク
国際的なIPv6網、クラウドサービス網
画像処理による
検査管理基盤
生産現場での余地保全
に向けた機械学習基盤
生産現場のIoT導入により生産の管理と問題発生の予測を実現
製造現場に導入可能な
小型高性能スーパコンピュータ
生産品質を検知する
画像処理／画像認識
熟練技術者の知恵を学ぶ機械学習
要素技術の相互関係
軽量で強固な
IoT向け
セキュリティ

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技術的課題 （ネットワーク）
1. 多量のIPアドレスが必要→IPv6の導入と経路制御システムの導入
2. 多量のアクセスに耐える軽量強固なセキュリティ
従来のSSL技術は鍵の処理を負荷分散できない
（鍵穴は負荷分散装置（ロードバランサ）にある)
場所 ⇨ 人 ⇨ 物 とノード数が爆発的に拡大
場所10億
人 50億
モノ500億
グローバル化
パーソナル化
サーイバー化
IPv6の課題
★IPv4の置き換えではない！！★
→Webサービスは比較的延長線
・ net構築はすでに確立
・ システムは課題を残している
→IPv4のように人手で管理する
範囲を超えている
場所 ⇨ 人 ⇨ 物 とノード数が爆発的に拡大
場所10億
人 50億
モノ500億
グローバル化
パーソナル化
サーイバー化
IoTセキュリティの課題
Secure Socket Layer (SSL)では
多数アクセスに耐えられない
IoTに向いた軽量かつ強固な
セキュリティ手段が必要

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• (かつての) オンライン・システム
– 通信は1対1、接続先に集中
– 能力はホストコンピュータに集中
– 均一、画一的な機能
• (現在の) クラウド・システム
– 通信は非対称、情報はクラウド側に集中
– 部分的にクラウドサーバ間は連携
– 能力はクラウドサーバに集中
– クラウド側が頑張れば柔軟で拡張性
– クラウド側に固定の公開アドレス(IPv4)
– 端末側は発信だけなのでプライベートアドレス
（内線番号）でやっていける（アドレス枯渇対策）
• (次の) サイバー・フィジカル・システム
– 通信は対称、情報は分散
（現場の情報は現場で解決）
– 各端末は連携
– 管理はサイバー空間で実現
– 全てに広大な公のアドレス空間(IPv6)が必要

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IPv6なんて、先の話‥‥
と思っていませんか？
• スマホの主力通信方式LTEで
はすでにデフォルト
• IoT通信サービスとして
始まるNB-IoTなども、、、
• モバイルはすでに先行
人間がアドレスを打ち込む
旧来の世界だけ見てませんか？

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中国と日本間で
IPv6の通信実験を実施
・V6 over V4により実現
・有線及びモバイルで実施
機器も仕組みもReady!
知らず知らずにIPv6はモバイル通信の
進展と共に広がりだしている。

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技術的課題（機械学習）
製造業向け
小型スパーコンピュータの登場
製造業の特徴
①データを外部に出したくない
②画像データが多量に発生し
全てをクラウドに送信する
ことができない
⇨ 現場に持ち込める
学習エンジン
小型スーパコンピュータの課題
機械学習ソフトがブラックボックス
→オープンソフトを元に並列化
独自の基盤を整備
→得て不得手の克服
CPU⇄GPU間転送、データ型

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機械学習状の課題
• 頻度の低い不良品についての学習データの確保
⇨ 頻度よりも多次元データの活用
• より現場導入に適した形状、価格、能力

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ハイシンク創研
京都リサーチパーク９号館
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Tel: 075-322-7088
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