JTF2018 FIWARE x robot x IoT

Copyright © 2018 TIS Inc. All rights reserved.
2018年7⽉29⽇
戦略技術センター
松井暢之
FIWARE x ロボット x IoT 〜ロボットと⼈が共⽣する社会へ〜
July Tech Festa 2018

Copyright © 2018 TIS Inc. All rights reserved. 2
⾃⼰紹介
松井暢之（まつい　のぶゆき）TIS株式会社　戦略技術センター
nbyk.matsui nmatsui
nbyk.matsui@n_matsui
l  1998〜2003 現場でアーキテクト兼モデラー兼プログラマ…を歴任
l  2003〜2009 不芳PJの⽕消しに奔⾛
l  2010〜2016 クラウドやコンテナ技術を中⼼とした技術開発
l  2016〜2018 TISが出資したベンチャー企業にて創業CTOに従事
l  2018〜 FIWAREを活⽤したロボットプラットフォームの開発

TIS株式会社
主要事業①決済システム主要事業②⾼信頼性システム運⽤基盤
TIS株式会社 (TIS Inc.) 100億円
連結：405,648百万円
単体：168,654百万円
(2018年3⽉期)
システムインテグレータ(SIer)
東証第⼀部
社名
業種
上場市場
創業
資本⾦
売上⾼
1971年4⽉28⽇
東京都新宿区所在地

1.  サービスロボットが必要となる背景と課題
2.  「⼈とロボットとの共⽣」と
それを⽀えるサービスロボットインテグレーション
3.  FIWAREを⽤いたロボットプラットフォーム RoboticBaseTM
4.  RoboticBaseTM PoC実装の紹介
本⽇のAgenda

1. サービスロボットが必要となる背景と課題

「未来投資戦略2018」が掲げる現状の社会課題と政策の⽅向性
Society 5.0における変化
①「⽣活」「産業」
・⾃動化、遠隔
・リアルタイム化
②経済活動の「糧」
・⾰新：ブロックチェーン
・新基盤：リアルデータ
③「⾏政」「インフラ」
・⾏政のデジタル化
・インフラ管理コスト劇的改善
④「地域」「コミュニティ」「中⼩企業」
・地域の利便性向上
・世界とつながる中⼩企業
⑤「⼈材」
・AI・ロボットによる肩代わり
・ライフスタイル／ライフステージ
未来投資戦略2018
豊富な「資源」
技術⼒・研究⼒、⼈材、
リアルデータ、資⾦
課題先進国
⼈⼝減少、少⼦⾼齢化、
エネルギー・環境制約等
⽇本の強み⽬指すべき
経済社会の絵姿
重点分野と
フラッグシップ
プロジェクト
経済構造⾰新
(1)データ駆動型社会
(2)⼤胆な規制・制度改⾰
成⻑戦略への落とし込み
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/miraitousi2018_gaiyou.pdf

⼈⼝減少・超⾼齢化社会の到来
政府試算(2060年)
⾼齢化率：
39.9% (2.5⼈に1⼈)
労働⼈⼝⽐率：
50.9%(2⼈に1⼈)
「現役世代」が「リタイ
ア世代」を⽀える社会
スキームが限界となり、
AIやロボットによる
肩代わりが必須となる
http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2016/html/zenbun/s1_1_1.html

l  ロボットはその利⽤シーンによって分類されるが、
バックオフィスと密接に関連するものはサービスロボットである
l  サービスロボットは⽇常⽣活において⼈の作業を⽀援し代替する
参考：国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構(2014)「NEDOロボット⽩書2014」
利⽤シーンにもとづいたロボットの分類
産業⽤ロボットフィールドロボットサービスロボット
場所・⼯場設備・危険環境等・⽇常⽣活
⽬的・⽣産効率化・作業代⾏・⽣活⽀援・癒し
作業内容・⼈の代替・⼈の代替・⼈の代替・⼈との共⽣
特徴・⾃律性
・安全性
・⾼速
・⾼精度
・ユビキタス性
・ヒューマン・マシン・
インタラクション
http://www.nedo.go.jp/content/100567345.pdf

l  サービスロボットは活⽤シーンや機能特⻑によって分類される
参考：国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構(2014)「NEDOロボット⽩書2014」
サービスロボットの分類
コミュニケー
ション型
移動作業型
(操縦中⼼)
移動作業型
(⾃律中⼼)
⼈間装着型搭乗型汎⽤型
想定卓上ヒューマノ
イド
癒し系ロボット
作業⽀援
災害対応
床下点検
掃除、警備、
案内、荷物搬送
介助(⽝)
パワーアシスト
動作⽀援
ベッド移乗
移動⽀援汎⽤
ヒューマ
ノイド
機能
特⻑
コミュニケー
ション能⼒
拡張・代替
移動能⼒
代替・拡張
作業能⼒
代替・拡張
作業能⼒向上移動能⼒向上 ―
例 Softbank「Pepper」
VSTONE「SOTA」
⽇⽴「EMIEW3」
ソニー「aibo」
ドローン ZMP「CarriRo」
Softbank
「RS26」「SpotMini」
SEQSENSE「SQ-2」
サイバーダイン
「HAL」
セグウェイ本⽥技研
「ASIMO」
http://www.nedo.go.jp/content/100567345.pdf

①  労働⼈⼝減少社会における⽣産性向上、サービス向上
–  コミュニケーション能⼒の代替・拡張
•  無⼈店舗、業務の前捌き
•  多国語対応、遠隔ロボット間意思疎通による⾼度な「おもてなし」
–  作業能⼒代替・拡張、移動能⼒代替・拡張
•  定型業務のロボット化
•  従来⼈では対応できなかった業務の遂⾏
②  ⾼齢者世帯向けロボットサービスによる⾃活⽀援
–  作業能⼒向上、移動能⼒向上
•  体⼒の限界を超えた業務の遂⾏
–  コミュニケーション能⼒の代替
•  ケアマネージャー／⺠⽣委員にかわる⾒守りのしくみ
超⾼齢化社会におけるサービスロボット導⼊の主なメリット

現在のサービスロボットは⼈を補佐できるか？
https://robo-lib.com/repositories/summary/118
2016〜2017年、多種多様なサービスロボットが出現
参考：ロボットスタート(2017)「Communication Robot Industry Map」(カオスマップ)
・コミュニケーションロボットは
コンシューマからビジネスへ?
・現状
①⼈の作業を代替する
キラーアプリケーションの不在
→現状は「⾳声リモコン」
②ヒト型(⼿⾜⽬⼝)の必要性が薄い
→スマートスピーカーの隆盛

l  エンタープライズシステムは、従来⼈が⾏ってきた業務を
「代替」もしくは「拡張」する(ex. ERP、SCM、CRM、…)
サービスロボットもまた、同様であるべき
l  ⼈とロボットが共⽣して価値を⽣み出すシステムの創造
–  導⼊の効果の検討および⼈との役割分担
•  「代替」による⽣産性向上効果の例：
社員3名分のコストよりも社員1名＋ロボット1台が安い
•  「拡張」によるサービス向上効果の例：
気象庁地震速報に即応し顧客を各国語で出⼝まで誘導
–  業務プロセスへの組み⼊れ
→ 業務システム(エンタープライズシステム)との連携
→ ロボット統合管理プラットフォームの必要性
エンタープライズシステムとサービスロボット

2. 「⼈とロボットとの共⽣」と
それを⽀えるサービスロボットインテグレーション

l  AI・ロボット分科会
「⼈とロボットが共⽣する社会」
実現に向けたグランドデザイン
オープンガバメント・コンソーシアム(OGC)
AI・ロボット分科会による提⾔
https://ogc.or.jp/article/3788

⼈とサービスロボットとの共⽣

サービスロボットが⼈と共⽣する社会を実現するには
ロボットが⼈と共⽣する
ユースケース(実証実験)を通じて
プラットフォーム化へ
プラットフォーム整備
・R2R、R2Device、R2Person
・複数ロボットのコラボレーション
標準化整備
・インタフェース、データモデル
・セキュリティ
社会環境整備
・バリアフリー、安⼼・安全
・プライバシー、法規制

l  会津⼤学・OGCプレスリリース(2018/6/1)
「OGC(AI・ロボット分科会)と会津⼤学が連携協定を締結
〜「⼈とロボットの共⽣」を⽬指して、
ロボット技術、AI、
IoTの利活⽤を推進〜
会津地域における実証実験計画
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31268900R00C18A6X20000/

会津⼤学LICTiAにおける実証実験(2018年11⽉実施予定)
参考：OGC分科会資料

l  サービスロボットが⼈の作業を代替するには、以下の3要素を統合する
プラットフォームが必要
–  ロボット
–  ⼈
–  環境(センサ、デバイス)
l  このプラットフォームは、
「ロボットや⼈という特殊なデバイスを
扱うことのできるIoTプラットフォーム」
という⾒⽅もできる
–  環境(センサ)の変化に対応して
ロボットや⼈を制御(指⽰)する
–  ロボットからのアラートを
⼈や環境(デバイス)が受け取る
⼈、ロボット、環境をつなぐプラットフォームソフトウェア
Robot Person
Environment
Collaborative
Robotics
Platform

⼈とロボットの役割分担イメージ
作業指⽰を受信
→作業遂⾏
(案内、警備、
清掃等)
環境分析と業務改善、
ロボット・⼈の
統合作業管理
RoboticBase™
対⾯状況認識
→他ロボット・
⼈への作業指⽰
環境認識
⾮定型処理対応
(⾮定型タスク、
災害時等)
コミュニケーション
ロボット⾃律移動型ロボット
IoTデバイス、
オープンデータ提供サービス
業務担当者
業務管理者

3. FIWAREを⽤いたロボットプラットフォーム RoboticBaseTM

ロボットプラットフォームが持つべきアーキテクチャのポイント
l  特定の環境に依存せず容易に運⽤できること
–  サービスロボットが果たすべき業務は幅広く、その業務にとって
必要⼗分なインフラを容易に調達し運⽤できなければならない
l  既存の資産を再利⽤できること
–  サービスロボットが果たすべき業務は状況により柔軟に変わるため、
毎回ゼロからスクラッチで構築するのではなく、資産を再利⽤する
ことで⽣産性を向上しなければならない

ロボットプラットフォームが持つべきアーキテクチャのポイント（続き）
l  個々の技術要素が疎に連携して業務を構築できること
–  サービスロボットが果たすべき業務を構成するためには、ロボット
テクノロジーだけでなく、デバイス制御や業務プロセス設計、⼈が
使いやすいUXなど、様々な技術要素が必要となる
–  そのため、これらの技術要素がお互いに疎に連携することで業務を
構築できるようにし、エンジニアの間⼝を広げなければならない
l  ソフトウェアやプロトコルがオープンであること
–  サービスロボットが果たすべき業務を継続的に維持運⽤できるように
するために、ロボットプラットフォームは誰でも動作が解析でき、
必要であれば改変できるようにしなければならない

l  Managed Kubernetesによる
コンテナベースマイクロサービス
RoboticBaseTMのアーキテクチャのコンセプト
https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/deploy-app/deploy-intro/
l  FIWAREの活⽤
https://www.ﬁware.org/developers/

l  コンテナベースのマイクロサービス
–  隔離された名前空間とリソース制限を持つ単⼀役割のコンテナ
（マイクロサービス）の集合体が、APIを通じてお互いに連携
することで、全体として⼀つの業務を構成するアーキテクチャ
–  コンテナが動作するならば、環境を選ばずに業務を動作させる
ことができる
–  マイクロサービスは単⼀機能しか持たないため再利⽤しやすく、
また影響範囲も限定されるため、改変やリリースも容易
–  （上⼿く作っていれば）負荷状況に従い個々のマイクロサービス
のスケールアップやスケールダウンもしやすい
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス

l  Kubernetes
•  Kubernetes is an open-source system for
automating deployment, scaling, and
management of containerized applications.
–  GoogleがCNCF※に寄贈したコンテナオーケストレーションツール
•  物理ノードの管理、コンテナの配置、コンテナの名前解決、
オートヒーリング、負荷分散、スケーリング等
–  事実上のデファクトスタンダード
ü  CoreOS Blog: Container orchestration: Moving from ﬂeet to Kubernetes [2017/02/07]
ü  MESOSPHERE Blog: Announcing: Kubernetes on DC/OS [2017/09/06]
ü  Rancher Blog: Announcing Rancher 2.0: built on Kubernetes [2017/09/26]
ü  Docker Blog: DOCKER PLATFORM AND MOBY PROJECT ADD KUBERNETES [2017/10/17]
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス（続き）
CNCF: Cloud Native Computing Foundation

l  Managed Kubernetes
–  Kubernetesは便利だが、Kubernetesを適切に構築・運⽤する
には⼿間がかかる
•  クラウドに構築されたKubernetesの管理コンソールにパスワード
が設定されていないため、Bitcoinのminingに悪⽤された報告※
–  クラウドベンダーが提供するManaged Kubernetesを活⽤する
ことで、セキュアでスケールするKubernetesを運⽤できる
ü  GCP GKE
ü  Amazon EKS
ü  Microsoft Azure AKS
ü  IBM Cloud IKS
Managed Kubernetesを⽤いたコンテナベースのマイクロサービス（続き）
※ https://info.redlock.io/hubfs/WebsiteResources/RL_Cloud_Security_Trends_Oct_2107.pdf

l  FIWAREとは
–  第7次欧州研究開発フレームワーク計画
（FP7※）において、EUが5年の歳⽉と
3億€（約390億円）の予算を投じて開発
–  その成果はロイヤリティフリーで公開され、
現在はFIWAREの普及を推進する⾮営利団体
FIWARE Foundation e.V. が管理している
FIWAREの活⽤
※ https://ec.europa.eu/growth/sectors/space/research/fp7_en

l  FIWAREとは
–  FIWAREは、実世界の様々な箇所で発⽣する「コンテキストデータ」
を収集し、それらを適切に処理・分析することで実世界に望ましい
フィードバックを⾏う仕組みと⾔える
FIWAREの活⽤（続き）
https://www.ﬁware.org/developers/

l  FIWAREとオープンAPI
–  実世界の様々な状況で発⽣するコンテキストデータを統⼀して扱える
ように、FIWAREはNGSIに基づいたオープンAPIを採⽤している
•  NGSI（Next Generation Service Interface）
ü  もともとキャリアの通信網の機能を利⽤するためのAPIとして策定
ü  NECが2009年にOMA※1に働きかけて標準化された
–  FIWAREは、コンテキストデータの取り扱いに関するAPIである
NGSI-9とNGSI-10※2を利⽤している
ü  NGSI-9 : コンテキストエンティティの登録や探索等
ü  NGSI-10 : コンテキストデータの検索や更新、更新時の通知等
※1 Open Mobile Alliance
※2 http://www.openmobilealliance.org/release/NGSI/V1_0-20120529-A/OMA-TS-NGSI_Context_Management-V1_0-20120529-A.pdf

l  FIWAREとオープンAPI
–  OMAで策定されているNGSI-9/10をそのまま実装したAPI v1※1
（リソースURLに/v1プレフィックス）は、RESTfulとは⾔い難い
•  GETとPOSTしか無い
•  URLがリソースを⽰すのではなく、実⾏すべき処理を⽰す
•  例えば検索したリソースが無くても、処理が成功すれば200 OK
–  そのため、ペイロードを単純化しより⾼機能でRESTfulなAPI v2※2
（リソースURLに/v2プレフィックス）も定義されている
•  ただしFIWAREのリファレンス実装の中にはAPI v2に対応して
いないものもあるため、注意が必要
※1 http://telefonicaid.github.io/ﬁware-orion/api/v1/
※2 http://telefonicaid.github.io/ﬁware-orion/api/v2/stable/

l  FIWARE Catalogue
–  FIWAREは、コンテキストデータの収集や処理を⾏うリファレンス
実装をOSSとして提供しており、上⼿く再利⽤することで⾼品質な
サービスを⽣産性⾼く実装できる
•  GEi（Generic Enablers）
ü  ⼀般的に利⽤できるコンポーネント
•  DSEs（Domain Speciﬁc Enablers）
ü  特定の業務領域⽤のコンポーネント

FIWAREの普及状況（海外）
EUを中⼼に、24+の国の110+
の都市で導⼊されている
1000+のスタートアップ
CEF※のビルディングブロック
※ CEF(Connecting Europe Facility): エネルギー、交通、通信ネットワーク（ブロードバンドネットワークおよびデジタルサービスインフラ）の
3分野でEUにとって重要なインフラへの投資を促進するための新たな措置（2014〜2020年のEU中期予算枠組みで300億€弱の予算）

l  データ利活⽤型スマートシティへの採⽤（加古川市、⾼松市）
FIWAREの普及状況（国内）
※総務省平成29年度予算データ利活⽤型スマートシティ推進事業の事業概要より抜粋 ※スマートシティたかまつシンポジウム2018 ⾼松市のスマートシティ構想より抜粋
2018/02より本格運⽤開始

TISプレスリリース(2018/6/13)
FIWARE Foundationにゴールドメンバーとして参画
l  FIWAREをベースとして、「⼈とロボットの共⽣」を実現する
エンタープライズシステムのプラットフォームRoboticBase™を開発中
–  IoT×ロボット
–  官⺠データ×ロボット
–  ロボット×ロボット

4. RoboticBaseTM PoC実装の紹介

l  IoTデバイスとロボットをFIWAREへ接続し、ロボットの操作と動作ログ
の収集・可視化を⾏うサービス
l  Managed Kubernetes（Microsoft Azure AKS or minikube）上へ、
以下のようなマイクロサービスを構築
ü  FIWARE Orion Context Broker
ü  FIWARE IDAS
ü  FIWARE Cygnus
ü  ロボット操作のビジネスロジック
ü  動作ログを可視化するビジネスロジック
ü  API Gateway
ü  MQTT Broker
RoboticBaseTM PoC実装の紹介
※ https://github.com/tech-sketch/container-centric-ﬁware-demonstration

RoboticBaseTM PoC実装の全体像
browser
gamepad
raspberry pi
MQTT Broker (VerneMQ)
・ロボットの操作
・ロボットの操作
・プラットフォームの管理
CLI
ロボット
turtlebot3
Data collection (Cygnus)
robot logLocus visualizationRobot operation
API Gateway (ambassador) Authentication & Authorization
Managed Kubernetes
mongodb etcd
bridge
Context Broker (Orion)
IoT Device Management (IDAS) Message duplication checker
・動作軌跡の可視化
新規作成した
マイクロサービス
FIWARE GEi
OSS
※ API Gatewayや認証認可、あるいはデータ可視化のFIWARE GEiも存在するが、
今回のPoC実装の要件にはあわなかったため採⽤しなかった

l  FIWARE GEi
–  Orion Context Broker
•  FIWAREの中⼼となるGE
•  コンテキストデータの登録、検索、更新、購読を管理する
•  コンテキストデータの購読者としてマイクロサービスを登録して
おけば、コンテキストデータの変更時に通知が送られる
•  FIWAREを⽤いることで、コンテキストの状態変化の連鎖として
業務を組み⽴てることができる
ü  扱うべきデータをコンテキストとして表現する
ü  あるコンテキストの変更に従ってビジネスロジックが処理を⾏い、
その結果をもとに別のコンテキストの状態を変更する
RoboticBaseTM PoC実装のマイクロサービス

l  FIWARE GEi
–  IDAS
•  IoTデバイスやロボットなど、FIWAREと接続するバックエンド
デバイスを管理する
•  IDASに接続しているバックエンドデバイスは、Orionからは
コンテキストデータの⼀つとして扱われる
•  そのためバックエンドデバイスの具体的な実装を意識せずとも、
コンテキストの操作という形でバックエンドデバイスの制御が
可能となる
RoboticBaseTM PoC実装のマイクロサービス（続き）

l  FIWARE GEi
–  IDAS
•  IDASは現時点（1.6.0）で、HTTP, MQTT, AMQP のプロトコル
に対応している
•  ただし可⽤性や性能向上のためIDASマイクロサービスを多重化し
かつMQTTを⽤いてバックエンドデバイスと接続する場合、
MQTT Brokerから受信したメッセージが多重化された各々の
IDASで重複して処理されてしまうので、注意が必要
•  RoboticBaseTM PoC実装では、IDASのMQTT実装に⼿を加え、
かつetcdや重複チェク⽤のマイクロサービスと連携することで、
メッセージの重複排除を⾏っている

l  FIWARE GEi
–  Cygnus
•  Orionに登録されているコンテキストの購読者として動作する
•  コンテキストの状態が変更された際にCygnusは通知を受け、
指定されているデータシンクにその変更を記録する
•  Cygnusは内部的にApache Flumeを利⽤しており、⾼信頼で
冗⻑化可能な形で、⼤量データの収集と記録を可能としている
•  現時点でCygnusはNGSI v2のペイロードを解釈できないため、
OrionにCygnusを購読者として登録する際には注意が必要
（詳細はcygnusのドキュメント※を参照）
※ https://github.com/telefonicaid/ﬁware-cygnus/blob/master/doc/cygnus-ngsi/installation_and_administration_guide/ngsiv2_support.md

l  FIWARE GEi
–  Cygnus
•  Cygnusは現時点（1.9.0）で、次のデータシンクに対応している
（RoboticBaseTM PoC実装では、MongoDBを使⽤している）
ü  HDFS Hadoopの分散ファイルシステム
ü  MySQL RDBMS
ü  PostgreSQL RDBMS
ü  MongoDB ドキュメント指向NoSQLDB
ü  STH Comet MongoDB上に構築された履歴保持⽤データベース
ü  Kafka 分散メッセージングシステム
ü  DynamoDB Amazon Web ServiceのNoSQLDB
ü  CKAN オープンデータプラットフォーム
ü  Carto 位置データ⽤データベース

l  新規作成したマイクロサービス
–  Robot Operation
•  MQTT経由で受信したゲームパッドのボタン、あるいはWeb画⾯
上に表⽰されたコントローラーのボタンが押されたことを検知し
そのボタンに合わせてロボットを移動させる
ü  ○ △ □のボタンを押すと、その形でロボットが移動する
ü  ↑ ↓ のボタンを押すと、前後に少しロボットが移動する
ü  ← → のボタンを押すと、ロボットの正⾯⽅向が少し左右にずれる
ü  ✕ボタンを押すと、処理中の動作を中断する

–  Robot Operation
•  コンテキストの操作で
ビジネスロジックを
表現できるため、
ロボットやデバイスの
実装の詳細を気にせず
普通のWebアプリを
書くだけで良い

l  ゲームパッドやWeb画⾯上のコントローラーのボタンを押すことで
ロボットを操作する
ゲームパッドやWeb画⾯からロボットを操作するデモ動画

–  Locus Visualization
•  ロボットから受信した位置や正⾯の⾓度のデータは、Cygnusが
⾃動的にデータシンクに蓄積する
•  それらのデータを分析・可視化することで、新たな価値を
⽣み出すことができる
•  RoboticBaseTM PoC実装では、データ可視化のサンプルとして
指定した時間枠でロボットが移動した軌跡をWeb画⾯上に表⽰
するマイクロサービスを実装した

l  指定した時間枠でロボットが移動した軌跡をWeb画⾯上に表⽰する
–  ロボットから0.1秒
間隔で次のデータが
送られてくる
•  位置座標 (x, y)
•  z軸での回転⾓ (θ)
–  ロボットは初期状態で
x軸正の⽅向を向く
ロボットの移動軌跡を表⽰するデモ動画

l  今後の展望
–  横断的な運⽤視点のアスペクトの実装
•  Kubernetes⾃体のリソース監視、コンテナ監視、サービス監視
•  ログ集約
•  マイクロサービスのデメリットへの対応
ü  サーキットブレーカー
–  ロボット管理運⽤機能の実装
•  ロボットの状態監視
•  ロボットのアプリケーションのリモートデプロイ
RoboticBaseTM PoC実装の今後

まとめ
l  課題先進国である⽇本のこれからを考えると、⼈々の⽣活に密着した
サービスロボットの活⽤が重要となる
l  そのためには、サービスロボットを業務プロセスに組み込むための
ロボットプラットフォームが必要となる
l  FIWAREをベースに、特定の環境に依存せず再利⽤性が⾼く開発⽣産性
に優れたロボットプラットフォームRoboticBaseTM を開発している
l  PoC実装はOSSとしてgithubに公開しているので、使ってみてほしい

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