「IoTビジネスの嘘とホント～必要な検討事項と技術検証～」Developer Summit kansai 20160915

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IoTビジネスの嘘とホント
～必要な検討事項と技術検証～
株式会社ウフル
上級執行役員 IoTイノベーションセンター所長兼
エグゼクティブコンサルタント
八子知礼
2016年 9月16日
NO IoT NO FUTURE
Developers Summit KANSAI 2016
［セッションC-5］

八子知礼 (株)ウフル上級執行役員
IoTイノベーションセンター所長兼エグゼクティブコンサルタント
松下電工株式会社にて通信機器の企画開発や新規サービス事業の立ち上げに従事
複数のコンサルティング会社で合計15年を超えるコンサルティング経験
10年以上通信キャリア、サービスプロバイダ、ハイテク業界を担当
新規事業戦略立案、顧客/商品/マーケティング戦略、バリューチェーン再編等を多数経験
2014年にシスコシステムズ合同会社にてシスココンサルティングサービスの立ち上げに参画
2016年4月1日(株)ウフル IoTイノベーションセンター所長就任
クラウド利用促進機構運営委員、日本英語検定協会理事、mRuby普及促進協会アドバイザ
2016年度経産省ものづくり競争力研究会委員、日本OMGエバンジェリスト
Wireless Wire News
日本のIoTを変える99人
日刊工業新聞社ニュースイッチ
IoTのファシリテーター
「モバイルクラウド」
出版
「図解クラウド早わ
かり」出版
ビジネスノマドジャーナル
インタビュー記事

今日はだいぶawayなので。
実はわたくし、八子は・・・大学院でこんな研究をしてた元・技術者です
Movie
• 単細胞の生命体、大腸菌は自然界でも希に見る回転鞭
毛モータ構造をもち、えさとなるタンパク質の濃度の高い
方向をセンサーとなる受容体で検知して、モーターを切り
替え泳いでいく性質を持つ
• これをコンピュータ上にモデル化してC言語X-
Window環境で実装
• 体内の”えさ”の濃度が一定以下になるか寿命が来れば
死ぬが、そうでない場合には自分と同じ個体を細胞分裂
によって生成する
• パラメータの異なる数百個体を環境中に投入し、泳動の
様子と生き残りをシミュレーション
• 4階層のニューラルネットワークによって細胞が情報
処理を行いながら動作する。
• 動作結果は3次元空間にマッピングしてその軌跡を描画。
• 世代を超える際には、遺伝的アルゴリズムによって
多数の世代をシミュレーションする
• パラメータは6つ（速度、1回の移動距離、方向転換頻度、
えさを食べる量、受容体の感度、えさの濃度）
• 個体数は200個、世代数は多い時で5000世代
SOURCE：「分子生物学に基づく細菌細胞の人工生命体モデル」 1997年広島大学八子知礼、辻敏夫、大竹久夫
分子生物学に基づく細菌細胞の人工生命体モデル

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急成長するクラウドインテグレータです
出展・関連リンク：日経コンピュータ 2014.10.16号
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/active/14/102800110/102800007/
日経BP社「第9回クラウドランキング」
ベストサービスに選出
デロイトが発表したTMT業界の売上高成長率の
ランキングにて、直近4年間の収益（売上高）成
長率200.16%を記録。
第14回「アジア太平洋地域
テクノロジーFast 500」を受賞
ウフルとはスワヒリ語で「自由」を意味する言葉で
す。自由な発想と確かな技術で社会の役に立つサー
ビスを届けていきたいという思いを込めた社名です。
テクノロジーと
自由な発想で未来を創る
ウフルという社名の由来と
めざすビジョン

ウフルの3つの事業ドメインとIoT事業の位置づけ
Public Cloud
• 広範なプラットフォーム対応
Marketing Cloud
• ウフルが強みを持つマーケティング領域
• クリエイティブ制作なども実施
Internet of Things
• デバイス連携や組込事業展開
• パートナリング事業強化
デジタルツイン実現のための
オペレーション領域の補完
マルチプラットフォーム対
応による多様な案件の流入
これまではSFDCのインテグレーション案件が70％
を占めるクラウドインテグレーションビジネス

IoT = Internet of Things
「モノのインターネット」と言われますが、
私たちは「モノごとのインターネット」と解釈し、
“すべてをつなぐ世界”と定義しています

IoT時代の重要なコンセプト“Digital Twin“
リアルなモノや設備などの環境、稼働状況
などをデジタル上で同一に実現
様々なデータに基づく分析と
シミュレーションの結果をフィードバック
リアルな世界と同一な条件の環境をパラレルに
デジタル上に構築してシミュレーションし、リアルへフィードバックする環境
Mission Critical
リアルな生産工程/物流/オペレーション
Machine
health
Safety
curtain
Physical
access
Asset
tracking
HMIPLC
Simulative
デジタル上で再現“Digital Twin”
Simulate Feedback
Twin=ふたご

すべてがつながる世界＝IoT（Internet of Things）
意思決定に
データをリアルタイムで
活用する
データ
デバイスと
オブジェクトが
相互につながる
モノ
適切な情報を
適切な人とマシンに
自動連携する
プロセス
より価値が高まる方法で
人々を繋ぐ
ヒト
モノだけでなく、つながっていないすべてをつなぐことでスマートな世界を創る
それがIoT（Internet of Things）
データの活用度はたった5％

IoTゲートウェイからデータを収集して様々なアプリケーション環境に連携する事ができます。
ウフルの“enebular”を中心とした相互連携IoT実現パック
インダストリアルアプリケーション
設備固有
アプリケーション
稼働・リソース
情報管理
Amazon
S3
Amazon
RDS
Amazon
Redshift
AWS
Lambda
AWS
IoT
データ収集・通信系プラットフォーム
複合的プログラマブルプラットフォーム

三菱重工風力発電の状態をIoTでつないでモニタリング
● 風車タービンに設置された回転数、振動などのセンサーデータをTreasure Data Serviceに集約
● Salesforce App Cloudで構築した業務アプリケーションに分析データを連携し、風車運転状況を可視化
● enebularを利用して、データの収集から保管、表示までの連携実装を実現
● Excelで一週間掛けていた集計作業が、日次監視出来るようになった
● 最初は200台からはじまり現在は1000台監視中

サトーHDが構築中のプリンタ遠隔管理SOS(Sato Online Service)を支援
≪付加価値サービス≫ Co m in g So o n !
Asset：資産管理
Licen se：顧客管理
Lin k ：既存機/他社製品管理③
常時接続3G/4G
Pr in t：クラウドプリントサービス
An a lyze：データ分析
運⽤を⽌めない
サービス
安定稼働
U ser M obile U ser PC H elpD esk PC
Printer
M a il
≪基本サービス≫
Rea ltim e：①
常時接続LAN/WLAN
On d em a n d ：②
都度接続QR
⾒える化⾒える化⾒える化
SATOUSER
自動メール
通知
プリンタ稼働情報
リモート設定
Cloud
顧客先で稼働するプリンタをクラウドサポートする仕組み

IoTビジネスのウソとホント
基本編

IoTビジネス 10の嘘とホント
IoTゆうんはバズワードやで。飛びつかんでええわ。
ウソ（よく言われること）ホント
IoTは儲からんで。やめとき。
IoTは昔散々やったから今更やらんでええわ。
IoTはIT部門にやらせといたらええねん。
IoTやったらモノは売れるんか？売れへんのと違うか？
IoTでどうなるかわからんのにデータだけ要るんか？
IoTってM2Mのことやろ
IoTはまだ他社もやってへんからやらんでええわ
IoTで成功している会社あんの？ないんちゃう？
IoTはうちの会社には合わへんと思うで。
バズワードやった時期はもう終わってん。
IoTは儲かるで。信じひんやったらやらんとき。
昔やったのはモバイルとかクラウドが無い時代やろ。
IT部門がわからへんから事業部門でやらなあかんねん。
逆にIoTやらんかったらモノが売れるんか？売れへんやろ。
どうなるかわからんからデータで判断すんのちゃうか？
そんな小っさいこととちゃうで
まだ日本国内ではやってない会社も多いねんで。
成功しとる会社はまだあんま無いなぁ。今からやで。
確かにIoTが合う会社、合わん会社あるわ。

そもそもIoTとは？：M2M／遠隔監視との決定的な違い
BEFORE（M2M／遠隔監視）
• 例：自動販売機からのデータを吸い上げ（一方向）
• 例：エレベータの稼働状況を遠隔監視（あちら側は人）
• 一つの”系”の中で完結している（同一種機器が接続）
• 人がやるのが面倒でコストがかかるので通信使う
Upstream系Upstream系 Human Monitoring系Human Monitoring系
IoT
機械の稼働系機械の稼働系人の動線系人の動線系
他のクラウド
サービス
他拠点・多拠点
の統計データ
他のシステム
• 例：共通のプラットフォームに異なる機器のデータを収集
• 例：蓄積したデータを他のデータとマッシュアップ分析
• 一つの”系” で完結しない
• 自動処理、アナログのデジタル化、示唆の発見、最適化
外部の系外部の系
分析と
フィードバック

Internet of Thingsがビジネスの未来を牽引する！
SOURCE: BI Intelligence Statics 2015
X 10億台
IoTIoT
SmartphoneSmartphone
繋がるモノの台数
2020年に500億の
モノがインターネットに
つながる

• 日本国内におけるIoT利用企業の比率は2015年からほとんど変わっていない。
17
2016年の企業のIoT利用率（2015年との比較）
Source: IDC Japan, 9/2016 国内における従業員100名以上の企業が対象
事例がないと、他社がやらないと取り組まない国民性であることがあらためて露呈
（これを見て安心するのでなく）他社がやっていないうちにやらないと競争優位性は上がらない

課題と対応策①：
システム、推進体制、ねらいの違い

• 従来型の開発やシステムの考え方が通用しないのがIoTシステムのポイント。
19
IoTのシステムが通常の基幹系等のシステムと異なるところ
従来の基幹システムなど IoTのシステム
• 中央に集約されたリソースを活用する
• デバイスの数はたかだか従業員数
• データは連携ツールで連携か、バッチシステム
• RDBで管理可能な構造化・標準化されたデータ
• 企業のオフィス内での利用を前提としたシステム
• 社外とは別のシステムで相互に接続
• 一度決定したら柔軟にネットワークや構成を変更しにくい
• 投資が一巡しており、運用にコストがかかる
• ローカルに分散化されたリソースを活用する
• 接続されるデバイスの数が圧倒的に多い
• データが断続的に、または連続的に上がってくる
• 非構造化・非標準化データであり、設置環境によって
は欠損などが存在する
• 設置環境、通信環境に制約がある事が多い
• システムやプラットフォームを社外と共有する
• 接続形態やネットワーク構成は柔軟に変更対応する
事が求められる
2〜3
n
n
m

IoTプロジェクトの推進組織論
Source: IDC Japan, 9/2016 n=260
• 「社内用途」 (n=218)と「社外用途」 (n=42)におけるIoTの窓口部署の割合を集計
• 「窓口」とは、予算権限をもち、見積り・決裁、その他運用の主担当部署を指す
IoTの窓口部門は事業部が主体
課題ケース①
往々にして存在するのが「IoT推進室（例）」と
いった社長命で集められた組織での推進。情
報収集ばかりで全く前に進まない事が多い。
課題ケース②
情報システム部門がキーワードに踊らされて、
IoTプラットフォームを作るプロジェクトを立ち上
げて事業部門からの猛反発にあっている。
課題ケース③
R&D部門でPoCを検討し、本番化に際して事
業部門に引き継ぎを試みたが、事業部門が必
要性を感じておらずにらみ合いが続いている。
課題ケース④
IoTで実現するサービスビジネスの運用コスト
負担で単一の事業部負担ではなく全社で負担
するべきと先行事業部が後続事業部を牽制。
様々な推進形態による課題組織論的解決の糸口
管掌役員
外部
パートナー
R&D部門
IT部門
事業部門
推進主体 PoC実施技術協力
全体最適化
推進責任
• 機能型に分化し過ぎている弊害を回避
• 複数部門から人が出てきて小さくまとまっ
て横串的にプロジェクトチームを作って推
進する
• 外部パートナーと協同のチーム編成等

IoTの時代＝“データが売れる”時代
自社だけで完結できないIoTビジネスにおいては、データが流通し、課金可能となる。
“使えるデータ” が貯まっていないということは貯金がないことと同じ。
MONEYDATA is
１：Decide
データを活用・流通・販売する事を目指して早く意思決定して早く着手すること
IoTによる自動化や効
率化のみならず、ねら
いは更にその先の、溜
まったデータをどうする
かが最大の焦点！

課題と対応策②：
データの流れに着目して構成要素を整理する

データの流れに着目してユースケースを整理する
IoTシステム
イベント
時系列
コマンド
BI/データ分析
ツール
業務システム
IoT対応
デバイス
レガシー
デバイス

IoTシステムに必要な機能要素
コマンド
アドホック分析
BI/データ分析
ツール
業務システム
IoT対応
デバイス
レガシー
デバイス
データ
ハブ
イベント
時系列
システム連携基盤
即時処理プロセッサ
生データ保存DB
分析用中間DB
業務用DB

例：弊社でのAWS活用IoTデザインパターン
Amazon
S3
Amazon
RDS
Amazon
Redshift
MQTT
AWS
Lambda
AWS
Lambda
AWS
Lambda
レガシー
デバイス
AWS IoT
IoT rule
(all)
IoT topic
IoT rule
(threashold)
Amazon
SNS
業務システム
BI/分析ツール
AWS
Lambda
AWS cloud
メール、CSVファイルetc
IoT対応
デバイス
SOURCE：2016年7月AWS Summit 2016にてウフル竹之下講演資料より

課題と対応策③：
レイヤー別にパートナリングを検討する

データ収集・活用プラットフォームの実現例
産業設備・機器作業員・管理者部品データ
Other Cloud
Secure Network Layer（Closed / Internet）
ウフルとグループのプロダクト製造業ソリューション製品付帯ビジネス新ビジネスドメインへの進出
Connectivity Layer
データ収集と一次処理、デバイス管理等
Data Lake Layer
データレイク・データ管理・アーカイブ
Processing Layer
データプロセッシング
APaaS Layer
アプリ開発環境
Management Layer
課金・ユーザ管理等
既存
製品付帯の
（他社協業など）新規事業のプラットフォーム
（第3のプラットフォーム活用）
新規サービス事業
多様なクラウド／外部サービス
Edge Computing Layer
データのフィルタリング、超リアルタイムフィードバック
プロセス
AWS Lambda
AWS IoT
Things
Layer
IoT

• 参加企業
株式会社ABEJA
株式会社アットマークテクノ
アドソル日進株式会社
ウイングアーク 1st 株式会社（運営委員）
株式会社ウフル（事務局）
株式会社エスキュービズム・テクノロジー
エブリセンスジャパン株式会社
M-SOLUTIONS株式会社
沖電気工業株式会社
オプテックス株式会社（運営委員）
キヤノンマーケティングジャパン株式会社
クリエーションライン株式会社
交通情報サービス株式会社
サトーホールディングス株式会社
GMOグローバルサイン株式会社 (運営委員)
株式会社Z-works（運営委員）
• 活動内容
– ソリューション理解
– 業態シナリオ別ソリューションづくり
– ビジネスモデル概要検討
– 共同アプローチ等
• 参加特典
– ビジネスモデル、座組の検討支援
– ウフル獲得案件における協業の優先的ご相談
– 共同マーケティング／セミナー・共同営業
• 会費
– コミュニティ内での活動は無償
– 個別企業ごとへのビジネスモデル検討等は有償
• 各業界シナリオごとのビジネスモデル策定
– ホワイトカラー向けIoTワーキング
– 食品業界向け
– 物流業界向け
– 医療業界向け
– 農業向け etc
コラボレーションの形：IoTパートナーコミュニティ (8/19現在)
「IoTパートナーコミュニティ」は、IoTにより実現される“全てがつながる世界”を目指し、コミュニティに参加する企業・団体等がベンダーフ
リーで相互に協創しながら、オープンイノベーションを通じてビジネスを創出することを目的とします。
設立趣旨、目的
28
30社：最大50社を上限とする
JIG-SAW株式会社
株式会社セカンドファクトリー
株式会社セゾン情報システムズ (運営委員)
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
株式会社ソラコム
テックファーム株式会社
東海ソフト株式会社
ニフティ株式会社 (運営委員)
ぷらっとホーム株式会社
株式会社フレクト
三井情報株式会社
三井物産エレクトロニクス株式会社
安川情報システム株式会社
レンジャーシステムズ株式会社（運営委員）
2：Collaboration
IoTは1社では実現できないモデル。異なるレイヤーの事業者が協同で実現することが必要。

課題と対応策④：
ビジネスとテクノロジーを同時に短期間で検討する

A社のPOCプロジェクトは部門予算で立ち上げられたものの、商用化は全社にまたがるためプラットフォー
ム化を見据えた推進が必要となり、事業計画策定の段階で6ヶ月以上の検討遅延が発生。
30
事例：POC（コンセプト検証）から商用化に結びつける時に半年停滞・・・
事業計画
ROI・・etc
POC
POCの実施
（予算：～500万円）
評価と事業計画立案
（予算：ゼロ）
全社プロジェクト化
（予算：数千万円～）
体制構築が課題
予算実行部門が課題
全社プラットフォーム化が課題
ステイクホルダーの多さが課題
効果検証が課題
商用化に向けた事業計画が課題
推進リソース不足が課題
予算が割り当てられないことが課題
目的が曖昧なことが課題
将来像が確立されてないことが課題
スケールしないことが課題
技術検証が限定的なことが課題
POC後の
”IoT闇のトンネル”
POC後の
”IoT闇のトンネル”

ビジネスモデルと技術アーキテクチャを同時に検討する必要
旧
来
の
や
り
方
旧
来
の
や
り
方
戦略・ビジネスモデル検討
アーキテクチャ
検討
PoCによる
検証
商用化要件定義
開発
戦略まで含めたウォーターフォール型戦略まで含めたウォーターフォール型
3ヶ月後には何も形が無い更に3ヶ月経ってPoCが完了商用化に向けては事業計画、追加
技術検証、推進部門整理が必要
でここで数ヶ月間スタック
3ヶ月間程度のPoCの間に目指
す姿／ビジネスモデルの概要と
アーキテクチャを決めてPoC環
境も作ってデータを見える化し
てしまうことが重要。
IoT
時
代
の
や
り
方
IoT
時
代
の
や
り
方
戦略・ビジネスモデル
概略検討
アーキテクチャ
概略検討
PoCによる検証
開発とβ運用（DevOps）
戦略・ビジネスモデルUpdate
アーキテクチャUpdate
6ヶ月以内に形あるものがまずは運用始まるくらいのスピード

• レイヤ内での権限、レイヤ間といったコントロールポイントで担保すべきセキュリティの方針を決め
て、採用するベンダのソリューションに含まれない場合の実装方法を検討する。
32
アーキテクチャの全レイヤにセキュリティの考え方を適用
プラットフォーム
ネットワーク
エッジコンピューティング／
ゲートウェイ
ローカルネットワーク
業務別アプリケーション
業界別サービス／
コンテンツ
デバイス／センサ
ク
ラ
ウ
ド
ク
ラ
ウ
ド
オ
ン
プ
レ
ミ
ス
オ
ン
プ
レ
ミ
ス
レイヤー
アプリケーションを開発するためのライブラリ群、開発ツール、コラボレーション環境とアプリケーショ
ンそのものやデータの流通を行うものと大きく2つに分かれる
オンプレミス環境に構築されている様々なデバイスとクラウド側をつなぐネットワーク。
3G/LTE/LoRaなど、ワイヤレス通信を使われることが多くなってきている
クラウド側に対してローカルのデバイス側である程度の簡単な処理をする機能がエッジコンピュー
ティングである（IoTゲートウェイなど）。フォグと呼ばれる事もある。
オンプレミスのローカル環境内のネットワーク。Wi-Fi、Bluetooth、Jigbee、Z-wave、Dustなど様々
な規格が存在。
業務シナリオに応じたアプリケーション。データ蓄積・時系列分析・異常検知・故障予測・AIによる自
動判断など
各業界別でIoTによって実現されるサービス、活用・流通・課金対象となるコンテンツ
物理的な設備、組込機器、データ収集機器、センサーノードなど
セキュリティそれぞれのレイヤー間で外部からのアタックやデータ通信の保護を行うのがIoTセキュリティ対策
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
説明とそれぞれに属するオブジェクト

課題と対応策⑤：
将来のビジネス発展可能性をまとめておく

• ITやWeb業界では当たり前に近い、継続的なサービス投入や改善のための投資が、特に製造業を中心
にしたIoTビジネスの検討の際にはあまり考慮されないことが多く、最終的にペイする事業モデルにな
りにくくなる。
34
サービス構築の際のコスト負担とインクリメンタルな投資
小さく作った初期
IoTサービス
追加サービス
追加サービス
拡大サービス
年度
機
能
（
＝
投
資
）
機
能
（
＝
投
資
）
特に製造業に多いのが、追加サービスの投
入を想定していないこと。IoT化した場合には
サービス向上のために追加投資が必要であ
ると言うことを理解してもらう必要
追加デバイス数
この部分は想定つき
やすいので計画に
入っていることが多い
追加デバイス数
数年間でどの程度の投資をするかを見
込んだ事業計画の策定、および追加
サービスの投入ロードマップ、当初の各
部門のコスト負担の試算などが求めら
れる

ビジョン：IoTの真価は事業ドメイン拡張によるイノベーション
GEの航空事業の例
フライトプラン最適化
全世界の
フライトをエコ化
定期メンテナンス
サービス
予防保全メンテナンス航空機材配置最適化
ジェットエンジン提供
機材
提供
整備
サービス
情報
サービス
航空機メーカ航空会社
提
供
す
る
商
材
が
シ
フ
ト
提供する顧客がシフト
空港社会
従来の事業ドメイン新しい事業ドメイン
（生産ラインのデジタル化により可能になった）
今後進出の可能性があるドメイン
３：Innovation
商材、顧客を拡張し、複合度の高いイノベーティブなビジネスを目指す
ずっとものづくりだとコモディティ
化の波に飲み込まれてしまう。
ずっとものづくりだとコモディティ
化の波に飲み込まれてしまう。
事業ドメインを変えなければ、
普遍化の波に飲み込まれる
事業ドメインを変えなければ、
普遍化の波に飲み込まれる

• 例：複数カメラから入ってきた画像をMS-Cognitive Serviceで判断し、各エリアにいる人数をカウン
ト（アロバビュー）、その中でモバイルADに反応した人数をカウントし、更にターゲット店舗の入り
口でそのうち何人が来店したかを可視化する。（enebular O2O Viewer）
36
ビジョン：データをどのように使いたいのかの考え方整理
こんな風に見たい、検証した
いという現場業務の方々の
課題意識、要望、仮説ありき
見えている・把握できている
データに何が足りないかを
考えて不足するデータ取る
仕組みを考える
見えた後のビジネス効果が
明確であることが要求される
「で、なんだっけ？」にならな
いように

課題と対応策⑥：
POCの中で起こるトラブルと検討すべき基本事項

事例：実際に起こった環境要因によるデータ欠損
弊社環境顧客先環境
送
返
再
現
POC環境の5台の試作品デバイスから基本的な
データセットを収集
ゲートウェイのプログラムは正常に稼働しており、
毎秒ごとにデータを送出
ワイヤレス通信環境は顧客が部門で契約している
プロバイダA社のモバイル通信カードで通信
クラウド側にはデータが蓄積されない事態が発生データがクラウド上に
上がってきていない
デバイスも正常に
稼働
プログラムは正常
データ送出もOK
ワイヤレス通信は
接続されている
クラウド側正常に
蓄積
最終的な検証結果は ①顧客先のノイズの多い通信環境でワイヤレス通信が途絶えることと、
②プロバイダA社のモバイル通信カードの仕様に依存したトラブルであったこと
③高い頻度でデータ取得して無線通信するのはエッジ側デバイスのCPU性能不足

• 使い勝手のよいミニコンピュータが出回っているものの、量産や経年耐用可能な環境での使用が想定
されていないため、安易に適用すると運用できない事が起こる。
39
事例：実際に起こったRaspberry Pieによる商用導入失敗
安価で手軽に使え、様々なアプリケーションを
実装・実行するには十分な環境
西日が当たる窓辺で温度管理
湿度の高くなる空間で動作させて
零下までさがってしまう畑で運用
屋上の日照と降雨を管理・監視
⇒動作停止
Raspberry Pieでも適用可能なビジネスと、ある程度のHeavy Duty環境にも
耐えうるエッジ側マシンの選定をPOC段階から意識する必要がある
高温環境
寒冷環境
多湿・閉鎖環境

さいごに

IoT実現コンセプト「DeCIDE」

iot@uhuru.jp

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