『IoTセキュリティ』を徹底解説!その実際の課題から公式のガイドラインまで幅広くご紹介します!

従来のパソコンやスマートフォンに加えて、近年ではあらゆるモノがインターネットに接続されるようになりました。必要な情報が何時でもどこでもインターネットを介して取得できることは便利ではありますが、一方でセキュリティ面の課題も存在します。そこで今回は、IoTセキュリティについて、課題と公式のガイドラインを紹介します。

 

IoTセキュリティの課題

 

①IoT機器の増加

 

 

以前はインターネットに接続されている機器といえば、パソコンやサーバーがメインでした。しかし現在では、冷蔵庫や電子レンジなど一般家庭で使われる家電もIoT化が進んでおり、世界のIoT機器台数は急速に増加しています。

総務省・経済産業省の「IoT セキュリティガイドラインver 1.0」によると、2020年にはIoT機器が530億個にまで達すると予想されています。しかし、インターネットに接続されている機器が増えるということは、それだけサイバー攻撃の対象となる機器が多数存在することになってしまいます。

 

②長期間使用できるIoT機器

 

現在IoT化されている機器の中には、工場の制御装置など一度設置すると10~20年使い続けるものが多くあります。また、近年IoT化が進んでいる家庭用の冷蔵庫や電子レンジなどの家電も10年程度は使い続ける人が多いでしょう。

長期間使い続ける家電などは、セキュリティ対策も不十分になりがちです。そのため、セキュリティに弱点のあるIoT機器にウィルスやマルウェアが入り込み、数年間感染し続けてしまうリスクも考えられます。

 

③異常に気づきにくい

 

パソコンやスマートフォンであれば、ウィルスソフトが異常を検知した場合、ディスプレイにその旨が表示されます。しかし、冷蔵庫や電子レンジなどの家電では故障などの異常は表示されても、ウィルスやマルウェアの感染まではユーザーが気づくことは難しいでしょう。

また、工場の制御装置も内部にIoT機器が組み込まれていることも多く、人間による監視は十分に行き届きません。誰も気づかないまま数十年もウィルスやマルウェアに感染し続けていた、ということも起き得るわけです。

 

IoTセキュリティに関する公式ガイドライン

 

 

総務省および経済産業省では、IoTセキュリティに関するガイドライン「IoT セキュリティガイドラインver 1.0」を策定しています。IoTは近年急速に発展していますが、同時にインターネットを介したモノへのサイバー攻撃の脅威も増大します。

「IoT セキュリティガイドラインver 1.0」では、IoTの性質と課題を踏まえてセキュリティ対策を行うための取り組みを解説。具体的にセキュリティ対策方法が記載されているものではなく、IoT機器を取り扱う人がリスクを踏まえて適切なセキュリティ対策の認識を促すものです。

ガイドラインにはIoTセキュリティ対策の5つの指針が示され、開発段階からIoTサービスを提供するまでの注意点とポイントが記載されています。法令や規則も踏まえて対策例も挙げられているので、これからIoTセキュリティ対策を検討する人は目を通しましょう。

 

IoTセキュリティ対策の方針・分析・設計

 

指針①IoTの性質を考慮する

 

 

IoT機器は、家電や工場設備だけではなく、ヘルスケア・医療分野でも活用されます。そのため、IoT機器に危害が及ぶと人の命に係わる事態も起こり得るのです。そこで、経営者自身がサイバーセキュリティに関するガイドラインを踏まえて、リスクの認知と問題解決のための人材育成を行う必要があります。

しかし、外部からの攻撃への対策だけでは不十分ということも理解しておかなければなりません。なぜなら、悪意の有無に関わらず内部からIoT機器をウィルス感染させてしまうリスクもあるからです。例え内部からのミスが起きた場合でも、安全を維持するための対策が必要となります。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【必見!】未経験からデータサイエンティストへのキャリアパスを徹底解説!必要な素養から難しさまで分かりやすく解説します。

データサイエンティストは世界的に需要が高まっている職種のひとつです。グローバルに活躍できるスキルを習得できることもあり、未経験からでもデータサイエンティストを目指したい人もいるでしょう。そこで今回は、未経験からデータサイエンティストを目指すためのキャリアパスと必要な素養、そして難しさを解説します。

 

未経験でもデータサイエンティストを目指せる

 

 

データサイエンティストとは、企業が持っている多量のデータを整理・解析し、企業にとって有益な情報を導き出す職業です。近年では、AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)の発展により、インターネット上には膨大なデータ(ビッグデータ)が氾濫しています。

そんな膨大なデータも、きちんと整理し適切な分析を行うことで、企業の道筋を指し示す重要な情報となるのです。そのため、世界中の多くの企業が有能なデータサイエンティストが求めています。

「データサイエンティスト」になるには特別な資格は必要ないので、データサイエンスの経験がない人でもデータサイエンティストを目指すことは可能です。ただし、資格が必須でない代わりに重要なのが「経験」と「スキル」です。

 

データサイエンティストへのキャリアパス

 

まずは未経験からデータサイエンティストになるために必要な「経験」を紹介します。少し時間はかかりますが、データサイエンティストを目指せる経験をしっかりと積んでいきましょう。

 

データ分析の経験を積む

 

 

多量のデータを取り扱うデータサイエンティストには、データ分析のスキルは必須です。データ分析の経験を積むことで、データサイエンティストへ一歩近づくことは間違いありません。

データ分析の仕事内容は、業種によっても異なります。例えばウェブアンケートを実施しているメディアでは、アンケート結果の集計と分析が主な業務です。アンケート結果を分析することで、どんなユーザーがどのようなサービスを望んでいるかが分かります。

このようなデータ分析の仕事は未経験でも可能な場合が多いので、積極的に応募してみるとよいでしょう。簡単な業務からスタートして、徐々にデータサイエンティストが行うような高度なデータ分析の経験を積んでいくのが近道です。

 

エンジニアの経験を積む

 

データサイエンティストはプログラミングスキルを駆使してデータ分析を行う業務も多いため、エンジニアとしての経験も役に立ちます。もしもプログラミングスキルを持っているならば、まずはエンジニアの経験を積んでみましょう。

エンジニアが取り扱うプログラミング言語は多くありますが、データサイエンティストはAI(人工知能)を活用してビッグデータを解析します。そのため、AIの研究・開発の経験を積むと良いでしょう。

特に、AIの開発に使われる「Python」というプログラミング言語の勉強会や研修の充実している企業で業務実績を積むのがおすすめです。

 

データサイエンティストに必要な素養

 

データ分析のスキルは必須

 

 

未経験からデータサイエンティストを目指すには、データ分析のスキルが必要です。データ分析のスキルは実務経験がない場合でも、書籍やセミナーを利用して身につけられます。そして、データ分析の知識はデータサイエンティストだけではなく、ビジネス全般に役立つスキル

もしもキャリアチェンジしたいと思った場合でも、ビジネスパーソンであればデータ分析のスキルは必ず役立ちます。例えば、収益管理や在庫確認、新規事業の開発においても知識が活用できます。勉強しておくと自分の力となるスキルなので、積極的に学習を進めましょう。

 

プログラミングスキルは重要

 

 

データサイエンティストはビッグデータを扱うためにディープラーニングを活用する場合があります。ディープラーニングはAIの中でも大量のデータを処理する時に役立ちます。そして、AIのプログラミングによく使われる言語が「Python」です。

Pythonは書籍の他にも、オンライン学習サイトを利用して初学者でも楽しみながら学習が進められます。Pythonを扱えるようになると、AIの研究開発の仕事に携われるチャンスも増えるのでキャリアアップも見込めるでしょう。

 

統計学の知識は大きな武器

 

データ分析で非常に役立つスキルが統計学です。統計学とは、データの個数を数えたり、平均値を計算したりするデータ分析における基本のスキルのこと。統計学の知識を持っていると、バラツキのあるデータの性質を見出せるようになります。

つまり、あらゆる方法を用いてデータ分析を行えるわけです。この素養は、データサイエンティストの業務も非常に効率化できるので、書籍やオンライン講座を活用して必ず学習しておきましょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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《2019年》VRの今。VRの現状とこれからまで分かりやすく解説します!

VRは現在、ゲームやアトラクションなどのエンターテインメント分野で私たちの生活を楽しませてくれています。さらに、企業研修でもVRの活用が進んでおり、社員が現場まで出向かなくてもVRの中で教育が受けられるようになりました。今回は、発展が止まらないVRの現状とこれからを分かりやすく解説します。

 

VRの今①エンターテインメントとしての活用

 

VR(バーチャルリアリティー)はエンターテイメント分野を中心として、私たちの生活に身近な存在となっています。VRを使ったゲームや映画を楽しまれている人も多いのではないでしょうか。

 

VRで迫力あるゲームが楽しめる

 

 

2016年~2017年にVRにおけるゲーム市場が拡大しました。現在もゲームやアミューズメント分野でVRを活用したアミューズメントが楽しまれています。例えば、プレイステーション4に接続してゲームを楽しめるプレイステーションVRが有名です。

ところでVRとは、ヘッドマウントディスプレイというVRヘッドセットを頭にかぶって楽しむものです。ヘッドセットをかぶると、目の前全体にゲームの映像が広がります。さらに頭を動かすと360度迫力ある映像が楽しめるので、パーティゲームやオンラインゲームがより臨場感あるものに代わります。

 

また、アミューズメントスポットとして有名なバンダイナムコでは、VRを使った体験型アクティビティが楽しめます。例えば、2~4人で一緒に体験できるホラーゲームや迫力ある映像が楽しめる川下りVRなどが人気です。

 

VRで映画も3Dで楽しめる

 

 

VRヘッドセットを着用すると映画も2D・3D映像で楽しめます。例えば、スマートフォン装着型のVRゴーグルにスマートフォンをセットすると、VR専用アプリを使って迫力ある映像が観られるのです。最近ではVR対応の動画も増えており、YouTubeなどの動画アプリでも360度の迫力あるVR動画を鑑賞できます。

先ほど紹介したプレイステーションVRでも、CD・Blue-Rayや動画配信サービスの映画が2D・3Dで楽しめます。しかし、VRを着用すると酔ってしまったという人もいるでしょう。近年は、VR酔いを軽減する技術も進んでおり、多くの人がVR映像を楽しめるようになりました。

 

VRの今②ビジネスへの活用

 

VRは現在、ビジネスでも活用されています。企業研修や不動産内覧会など、多くの分野でVRは私たちの役に立っています。

 

企業研修でVRが活用されている

 

 

現在、企業研修においてもVRを活用する企業が増えています。例えば百貨店の研修では、VRを用いて接客マナーの練習が行えます。人間相手では緊張してしまう人でも、VR中の人に対して接客を行うので、焦らずに接客マナーが学べるのです。

また、医師のトレーニングにもVRが役に立ちます。VRを活用すると、経験の浅い医師が熟練の医師の手術シーンを体験できます。手術室に入って学べる人数は限られていますが、VRを使用すれば遠隔でも熟練医師の手技が学べます。

 

VRで物件が内覧できる

 

VRを活用すると、賃貸物件や分譲物件を現地に出向かなくても内覧できます。従来は物件のある現地まで行く必要があったため、1日に見学できる物件数は限られていました。しかし、VRを使用することにより、不動産会社の中にいながら複数の物件が気軽に見学できます。

また、まだ建設されていない分譲マンションについても、VRで室内を歩きながら実際のイメージが把握できます。窓の高さやフローリングの色など、図面だけでは分からない情報もVRを活用することで簡単に把握できるのです。

 

現在のVRデバイスの種類

 

現在、VRのデバイスは大きく分けて3種類あります。スマートフォン型、PC・ゲーム機接続型、スタンドアロン型をそれぞれ紹介します。

 

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイ

 

 

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイは、VRヘッドセットにスマートフォンを差し込んで、スマートフォンから映し出される映像を楽しむタイプです。

スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイはVRゴーグルとも呼ばれており、段ボール箱タイプの簡易なものや、しっかりしたゴーグルタイプのものがあります。

YouTubeなどのスマホアプリから好きなVR対応の映像を選ぶだけで簡単に360度の動画や映画が気軽に楽しめるのが魅力です。

 

PC・ゲーム機接続型ヘッドマウントディスプレイ

 

PCやゲーム機に接続するタイプのヘッドマウントディスプレイも現在、人気があります。主なプラットフォームに、プレイステーションVR、Steam VRなどゲーム好きなら特に親しみやすいメーカーが揃っているので、本格的なVRゲームが楽しめます。

ただし、PCやゲーム機に接続するタイプのヘッドマウントディスプレイは現在でも高額なのが難点。解像度にもよりますが3~10万円の高額なVRヘッドセットが主流です。しかし、スマートフォン型ヘッドマウントディスプレイに比べると解像度も高くなるため、より臨場感ある映像が楽しめます。

 

スタンドアロン型ヘッドマウントディスプレイ

 

 

スマートフォンやPC等に接続しなくても、ヘッドマウントディスプレイ単独で動作するのがスタンドアロン型。スマートフォン型やPC・ゲーム機接続型のように、使用する際の接続操作が必要ないので思い立った時にすぐ使えます。

スタンドアロン型はケーブルも必要ないので、VRの中を自由に動き回ることも可能です。また、ポジショニング機能という自分のいる位置を把握する機能が付いたものもあるので、まるで本当にVRの世界を歩いているような感覚になれます。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【知っておきたい!】Web広告~自社サイト、SNSまで、効果測定に使える指標を徹底解説!

誰もがスマートフォンやタブレットをもち、いつでも、どこでもWebへアクセスできるようになった昨今では、それに比例するように広告の形態や計測する指標も多様化になっています。そして、マーケティングの主流とも言えるWeb広告の担当者には、効果測定を正確に行えるというスキルが必須とされるようになりました。この記事ではWeb効果測定をおこなうための指標と、正しい活用方法を徹底解説します。

 

指標を知る前に!そもそもWeb広告の効果測定ってどのようなもの?

 

 

これからWeb広告や自社サイトの効果測定を始める方も、すでにWeb担当者として効果測定を実践している方も、そもそもWebの効果測定がどのようなものかを確認することから始めることをおすすめします。

Webの効果測定とは、企業が取り組んでいる施策の質の高さを把握するとともに、顧客に対していかにしてアプローチしていくかを仮定するために活用します。

 

昨今では目を引きやすいという理由で、動画を用いた広告を活用する企業が増えていますが、その成果は効果測定の精度により、必ずしも高い効果を発揮するわけではありません。

このようにターゲットに対するアプローチの質を確認するという目的のために用いられるのが、Web広告における効果測定です。

 

Webの効果測定に使える4つの指標を解説

 

 

広告の効果測定には、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューの4つの指標が用いられます。

もちろん、Web広告を出し始めた時期や自社サイトの認知度などによって、重きを置く指標に違いはありますが、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューの4つの指標を用いることで非常に精度の高い効果測定が実現可能になります。

 

クリック率(CTR:Click Through Rate)

 

広告に対してユーザーが興味をもったかどうかを把握するために用いられるのが、クリック率です。

クリック率は(広告のクリック回数)÷(表示回数)で算出され、クリック率が低ければ、それだけユーザーの関心を引けていないことを表しています。

ただし、一概に広告の質が悪いと言い切ることはできず、ほかのサイトに表示されている同じ広告との比較することで初めて、Web広告やサイトの改善点を明確にすることができます。

 

コンバージョン率(CVR:Conversion Rate)

 

Web広告やサイトの特性により定義は異なりますが、CVR=(CV数)÷(広告のクリック数)で算出されるのがコンバージョン率です。

会員登録を目的とするサイトであれば、(会員登録数)÷(広告のクリック数)がコンバージョン率となり、資料請求を目的とするサイトであれば、(資料請求数)÷(広告のクリック数)がコンバージョン率となります。

目的を果たすために、Web広告がどのくらい役立っているかを明確にするための指標として用いられてます。

 

広告費用対効果(ROAS:Return On Advertising Spend)

 

 

施策に対する費用対効果を明確にする指標が広告費用対効果です。

コンバージョン率は、会員登録や資料請求などのサイトの目的によって数式が異なりますが、広告費用対効果は(広告経由の売上)÷(広告費)で算出される明確な指標です。

広告媒体全体にどのくらいのお金をかけ、どのくらいの割合で回収することができているかを確認することで、予算の最適化をおこなうことができます。

 

ライフタイムバリュー(LTV:Life Time Value)

 

Webの効果測定のなかで、より長期的な視点で広告の質を見定めるために用いられるのがライフタイムバリューです。

ライフタイムバリューは、(購入1回あたりの平均購入額)×(年間の平均購入回数)×(平均の継続年数)で算出でき、顧客が年単位などの長期な視点でどのくらいの金額を支払ってくれているかを確認することができます。

 

Web効果測定の指標を正しく活用するための3つのステップ

 

 

ここからは、クリック率・コンバージョン率・広告費用対効果・ライフタイムバリューという指標を、正しい効果測定に活用するための3つのステップを解説していきます。

それぞれの指標を正しい数値として算出することも重要ですが、それ以上にWeb広告の効果測定をおこなう意義を明確にすることが大切です。

 

現在のWeb施策の指標を分析することで弱みを把握する

 

先ほどの4つの指標を正しく活用するための1つ目のステップが、現在のWeb施策の弱みを把握することです。

クリック率を用いれば、そもそも広告を出すサイトとの特性があっていないと考えることができ、コンバージョン率を用いれば、ランディングページに移行したあとの導線に問題があるといった再確認をおこなうことができます。

指標を正しく活用し、現状を把握することがWebサイトの効果測定をおこなう第一歩です。

 

指標を活用して仮説を立てる

 

正しい効果測定をおこなうための2つ目のステップが、指標を用いて仮説を立てることです。

先ほど触れたように最近のWebマーケティングでは、動画広告が主流となっており、多くの企業が採用しています。

ただし、1つ目のステップで明確にしたサイトの弱みと、動画広告を用いるという施策が一致していなければ、Webの効果を継続的に高めていくことはできません。

 

自社サイトの弱みを見い出し、さらに効率の良いものに仕上げていくために、4つの指標でどこを改善すべきか、また改善することでどのくらいの収益を見込めるのかを明確にすることが、2つ目のステップである仮説を立てることです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【まとめ】ドローンとは何か?その歴史とともに徹底解説!開発者は誰で、何のために作ったのか?

ドローンを使用して上空から撮影された映像が、テレビでもよく見られるようになりました。最近誕生したようにも思えるドローン。しかし、ドローンの誕生は今よりもずっと昔、第2次世界大戦中だったのです。この記事では、ドローンが開発された目的とその開発者、そしてドローンの歴史を徹底的に解説します。

 

ドローンとは

 

「ドローン」という言葉はよく聞かれるようになりましたが、一体何を指すのでしょうか。まずは、ドローンとは、という基本的なことやドローンの名前の由来を紹介します。

 

ドローンとは空を飛ぶ小さな機体

 

 

ドローン(Drone)とは、空を飛ぶ小さな機体です。よく知られているのは、4個または8個のプロペラが付いているドローンでしょう。ラジコン飛行機を進化させた飛行物体と考えると分かりやすいかもしれません。

ドローンは、ラジコン飛行機のように地上にいる人が操縦する飛行物体です。遠隔操作で操縦できるので、遠くへ飛ばして人が立ち入れないような自然の風景を写し出すことも可能です。

また、「ドローン」という言葉は一般的に広く使われているので、人が乗って自動操縦する小型の機体もドローンと呼ぶこともあります。

 

ドローンという名前の由来

 

 

 

「ドローン(Drone)」という言葉の意味は、もともと「ミツバチの雄バチ」を表しています。プロペラの付いた飛行物体が「ブーン」と雄バチのような音で飛ぶことから、その飛行物体がドローンと名付けられました。

さらに、ドローンと形が似ているイギリスの射撃訓練用飛行機の名前が「クイーン・ビー(女王蜂)」だったことから、ドローンと名付けられたとも言われています。

 

ドローンの歴史

 

近年ドローンの活躍が注目されていますが、実はドローンが開発されたのは約70年前なのです。当時、ドローンが開発された理由と共に、ドローンの歴史を紹介します。

 

ドローンが開発された理由

 

 

ドローンが開発された時期は第2次世界大戦中です。つまり、軍事目的でドローンが生み出されたのです。ドローンの開発目的は、爆弾を搭載させたドローンを敵の機体に衝突させ大爆発を起こそうとするものでした。しかし、実用化にはいたりませんでした。

戦後も軍事用ドローンの開発は進められました。当時のドローンは、標的を定めたり、魚雷を投下したりする目的で開発が行われていました。

そして、1970年代には電子部品の小型化や高性能化によってドローンの開発がさらに進みました。この頃、敵地の偵察を目的とするドローンの開発が行われたのです。

 

ドローンの開発者

 

それでは、ドローンの開発者は一体誰なのでしょうか。実は先ほどお話した通り、ドローンは第2次世界大戦中に開発が開始されたものなので、軍事機密のために開発者は公開されていません。

 

ドローンの民間利用

 

 

第2次世界大戦中に軍事目的で開発が進んだドローンですが、1980年代には産業用ドローンも誕生しました。この頃から、民間利用のためのドローンが登場し始めたのです。

2000年代には、農薬散布用のドローンが活躍し始めました。そして、2010年代にはスマホで簡単に操作できるドローンが登場し、多くの人がドローンを操縦できるようになりました。

そして現在でも、インターネットの高速化や電子装置の小型化によって、ドローンの開発が進んでいます。

 

ドローンの用途を歴史と共に紹介

 

現在、ドローンは色々な分野で活用されている機体です。ドローン開発の歴史を踏まえて、ドローンの用途を紹介します。

 

軍用ドローンはパイロット不足

 

第2次世界大戦中に軍事目的で開発されたドローンですが、現在でも軍事用としてドローンが使われています。ドローンは遠隔操作で操縦する飛行機なので、ドローンを正確に操縦できるパイロットが必要です。

しかし、アメリカでは軍事用ドローンのパイロットが不足しています。なぜなら、軍事用ドローンのパイロットは、精神的苦痛が大きいからです。

軍事用ドローンパイロットは、自分は安全な場所にいながらドローンを敵地の上空へ飛ばし、敵を発見したら攻撃しなければなりません。これは、誰でも大変辛い仕事でしょう。

 

産業分野でも活躍するドローン

 

軍事用として開発が進んだドローンは、今度は産業分野で活躍するようになりました。例えば、広い農園に農薬を撒く作業を行うドローンが2000年代に広まり、活用されました。

ただし、ドローンを操作して農薬を散布するためは許可が必要です。農林水産航空協会に申し込みし、座学と実技を受講することで許可を得られます。

工場の屋根などの設備点検を行うドローンもあります。例えば、自宅や工場の屋根に取り付けられている太陽光発電システムのチェックをドローンが行えるようになりました。

このように、人間が行うと労力や時間のかかる作業をドローンが代わりに行ってくれるのです。さらに、人間が行うと危険を伴う高所での作業もドローンが行ってくれると安心です。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【徹底比較!】AR vs MR!両者の違いから活用事例、VRとの関係性まで分かりやすく解説します!

最近はテレビやネットニュースなどで、AR(拡張現実)・MR(複合現実)という言葉がよく聞かれるようになりましたよね。しかし、VR(仮想現実)は聞いたことがあっても、ARとMRって何?という人もいるでしょう。そこで、この記事ではARとMRの違いや、それぞれの活用事例をVRとの関係性を含めて徹底的に紹介します。

 

AR(拡張現実)とは

 

 

ARとは「Augmented Reality」の略で、日本語では「拡張現実」と言います。そして、ARがどんな技術かというと、私たちのいる現実の世界に仮想の世界(CG)を重ね合わせる技術のこと。

ARで有名なのは、スマホゲームの「ポケモンGO」ですよね。ポケモンをゲットするのにハマってしまった人も多いでしょう。この「ポケモンGO」に使われている技術がARなのです。

私たちの生活にも身近になっているVRは、ゴーグルを装着することによって仮想現実の世界に入り込みますよね。しかしARは、主にスマホの画面に仮想現実の世界を映し出します。

 

MR(複合現実)とは

 

 

MRとは「Mixed Reality」の略で、日本語では「複合現実」と言います。イメージが少し湧きにくいかもしれませんが、MRはARの技術を発展させた技術と考えるとよいでしょう。

MRはVRと同じようにゴーグルを装着します。すると、VRと同じように映像が映し出されるわけですが、VRとは少し違います。

VRは目の前が全て仮想現実の世界になるのに対し、MRでは私たちの現実の世界が映し出されます。その上、さらに仮想現実の映像も映し出されるのです。

しかもMRなら、仮想現実のキャラクターの後ろに回り込んだり、CGの操作をしたりもできます。まさに現実と仮想世界が融合した世界に入り込めるということです。

 

ARの活用事例

 

それでは、ARの活用事例を紹介します。すでにご存知のものから、そんなところで使われているの?と驚かれるものもあるでしょう。

 

現実世界に登場するポケモンを捕まえられる

 

先ほども紹介したスマホゲームの「ポケモンGO」。このゲームが最も私たちの身近にあるARといえるでしょう。「ポケモンGO」では、私たちの現実世界に登場するポケモンにポケモンボールを投げてゲットできます。

スマホに映し出される現実世界のマップを見ながら歩くことで、珍しいポケモンと出会えてしまうことも。自分の家の中や近所の公園にポケモンが現れるので、とても楽しいですよね。

 

自分の部屋に家具を置くシミュレーションができる

 

 

インテリアショップ「IKEA」のアプリでは、AR技術を用いて私たちの部屋に家具を試し置きできます。使い方はとても簡単。家具を置いてみたい部屋にスマホカメラを向けて、アプリで家具を選択します。

するとスマホの画面では、まるで本物の家具を部屋に置いているように見えるのです。このARアプリのおかげで、実際に家具を購入する前に、部屋に家具を置いた状態をシミュレーションできます。

 

ARが道案内してくれる

 

Googleは、グーグルマップとARを組み合わせた「道案内」の技術を発表しました。道でスマホをかざすことで、目の前の情景を映し出すとともに、画面に矢印が現れて道案内してくれます。

平面の地図を見ながら歩くのは苦手な人でも、画面に現れた矢印が行く方向を示してくれると初めての場所でも安心できますよね。

 

建築物の3Dデータを実寸大で表示できる

 

建築に活用するためのVRやARの開発を行っているSolidhausが開発したアプリでは、建物の建築予定地にスマホをかざすだけで、実物大の建物が表示されます。

ARによって、建物を建築する前に建物の外観を確認することで、イメージと違った、などのリスクを回避できるようになります。

 

MRの活用事例

 

次に、MRの活用事例を紹介します。近未来的なイメージの強いMRですが、私たちの生活にもすでに役立っていることを実感できるでしょう。

 

MRによって手術前にシミュレーションができる

 

 

MRはすでに医療現場で活用されています。MRによって、患者の臓器が医師たちの前に映し出されます。医師たちは同じ臓器の映像を見ながら、どのように手術を行うかを事前にシミュレーションできるのです。

複数の医師で同じ患者の臓器の映像を共有できるため、手術の精度が高まります。そして、経験の浅い医師でも3D映像を確認しながら熟練の医師の指導を受けられます。

 

新商品をMRで発表できる

 

新商品のプロモーションにもMRは役立ちます。まだ実物が完成していない新商品を発表する時、紙の資料やスクリーンに映し出される映像だけでは物足りない時がありますよね。

ゴーグルを装着し、MRを活用すると、まだ実物のない新商品も3Dの映像でその場に映し出されます。さらにゴーグルを装着している人のMR画像をスクリーンに映し出すことで、ゴーグルを装着していない人でも3D画像を確認できるのです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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データエンジニアを徹底解説!仕事内容から必要なスキル、資格まで分かりやすくご紹介します!

AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)の普及により、データエンジニアという職業が注目されています。データエンジニアリング能力を活かし業務を行うデータエンジニアは、ビッグデータが溢れるこれからの社会に不可欠な存在です。この記事では、データエンジニアの仕事内容や必要なスキル、取得すべき資格を紹介します。

 

データエンジニアリングを駆使するデータエンジニアとは

 

 

近年、工場のIoT化が進んでいます。工場のIoT化とは、現場の機械や設備など工場全体をインターネットにつなげること。例えば、機械にセンサを取り付けたり、工場内にカメラを取り付けたりして、工場の状態を監視し、センサから得られたデータを解析することで、工場全体を効率化・最適化することです。

 

そして、その現場でIoTやAIをマネジメントするのが、データエンジニアリングスキルを持つデータエンジニアの仕事。データエンジニアは、現場の状況をよく見て課題を発見します。さらに、課題解決のためにどのようにデータ環境を整えていけばよいのかを考えるのが、重要な仕事です。

 

データエンジニアとデータサイエンティスト

 

 

データエンジニアはただビッグデータを取り扱うだけではなく、現場における課題を考え、適切な課題解決方法を導き出します。そして、データエンジニアが設計したIoT化された工場からは、常に膨大な量のセンサデータやカメラからの監視データがデータベースへ蓄積されていきます。

データベースへ蓄積されたビッグデータを解析し、価値ある情報を引き出すのは、データサイエンティストの仕事。データサイエンティストとは、企業が所持している大量のデータを処理し分析することで、企業にとって重要な情報を導きだす職業です。

データエンジニアは、データサイエンティストに必要なデータを提供する重要な役割を果たすのです。

 

データエンジニアの仕事内容

 

データエンジニアは、現場における課題解決のために、データを活用してどのように現場に役立つ仕組みを作り出すのかを考える仕事です。では具体的にどのような仕事内容なのかを紹介します。

 

工場の運転を行うIoT・AIのマネジメント

 

 

工場では従来、1人の運転責任者が複数の運転作業員を指揮・管理していました。しかし近い将来、工場のIoT化・AI化によって、運転作業員が必要なくなるとも言われています。では、誰が工場の運転を行うかというと、IoTまたはAIです。

そして、工場を動かすIoTとAIを指揮・管理するのがデータエンジニアの仕事です。データエンジニアは、自社の事業目標を達成するため、最適なIoTまたはAIを実装して、工場のマネジメントを行います。

 

機械学習の精度を高める

 

アプリケーションに機械学習のプログラムを実装するのもデータエンジニアの仕事。例えば、ECサイトで利用する商品写真を分類するために機械学習を取り入れ、その精度を高めて分類できる種類を多くするという業務があります。

どのように機械学習における分類の精度を高めていけば、よりユーザーがECサイトを使いやすくなるかを考え、工夫するのもデータエンジニアの重要な業務です。同時に、データサイエンティストが分析しやすいデータ環境を構築していきます。

 

データエンジニアに必要なスキル「データエンジニアリング力」

 

データエンジニアが現場で活躍するために、必要なスキルの一つが「データエンジニアリング力」です。データエンジニアリング力とは、データサイエンスを駆使してサービスやアプリケーションにデータを活用した機能を実装するスキルのこと。

主に、クラウドサービスの知識、プログラミングスキル、フレームワークの知識がデータエンジニア力です。以下で、これらについて詳しく解説します。

 

データエンジニアリング力①クラウドサービスの知識

 

 

クラウドサービスとは、データやソフトウェアをインターネット上でユーザーに提供するサービスです。現在では、ビッグデータ分析の構築場所をクラウド上に設定している企業も増えてきています。

そのため、クラウド上のデータを活用し分析するためには、クラウドサービスに関する知識が必要となります。

 

データエンジニアリング力②プログラミングスキル

 

データエンジニアは、ビッグデータを取り扱うので、業務効率化のためにAIや機械学習をプログラミングするスキルが必要です。特に、機械学習に使われるPythonやRといったプログラミングスキルの習得は不可欠

ビッグデータの中にはテキスト、数字、画像や音声など様々な種類のデータが存在します。そこで、プログラミングスキルを持っていることで、様々な種類のデータを分析可能な形式に加工できます。そして、加工したデータを処理することで重要なデータが導き出せるのです。

 

データエンジニアリング力③フレームワークの知識

 

 

フレームワークはアプリケーションのベースとなるソフトウェアです。その中でも機械学習フレームワークは、機械学習やディープラーニングを行うために重要な役割を果たします。そして、フレームワークは世界中で数多く開発されています。

そのため、ある問題を解決するためにどのフレームワークを用いたらよいかをデータエンジニアは理解しておく必要があります。フレームワークを用いることでアプリケーション開発も容易に進められるので、数あるフレームワークの知識をしっかりと身に着けておきましょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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VRのビジネスでの活用事例5選!こんなところにもVRが使われている!?

近年、VR(バーチャル・リアリティ)という言葉がよく聞かれるようになりましたよね。VRとは、ゴーグルを装着することで、360度に映し出された映像を観ながら、色んな体験ができること。エンターテインメント分野からビジネス分野まで様々な分野で活躍が期待されています。今回は、VRのビジネスでの活用事例を紹介します。

 

VRビジネス活用事例①医療現場

 

医師の研修に役立つVR

 

 

経験の浅い医師は、初歩的なミスをしてしまうことがあります。ミスを起こさず、効率的に治療を行えるようになるためには、経験を重ねることが必要です。しかし、患者の私たちが実験台になるのは、すこし嫌な気もしますよね。

そこで、医師の医療研修に期待されているのがVR。医療研修用のVRプログラムでは、患者の診察を行ったり、緊急医療の現場体験を行ったりと、様々な医療現場を体験できます。

さらにVRを用いることで、経験の積んだ医師の手術現場も観られます。実際に手術している医師の真横に立ち、治療法を目で見て学べるのです。

このように医師は、VRの中で患者への対応方法や急患の対処法、手術方法を学べます。そのため、ただ映像で研修を受けるよりも、臨場感ある空間で医療現場を経験できるのです。

さらに、VRは場所に関係なく活用できるため、遠方の医師でもVR医療研修に参加ができます。VRによって、ますます医師の技術の向上が期待できるでしょう。

 

VRで総合失調症を体験できる

 

現在はストレス社会と言われています。あなたの周りにも心が疲れてしまっている人はいませんか?実は、精神障害の1つである「総合失調症」で悩んでいる人は多いのです。そして、悩んでしまう理由の一つは、総合失調症の辛い症状を他の人に中々理解してもらえないこと。

そこで今、「総合失調症」の患者の見えている世界を模擬体験できるVRが話題になっています。このVRでは、どこからか聞こえてくる幻聴の恐怖や、他人からの視線の恐怖を体験できます。

VR動画で総合失調症の症状を体験して患者の辛さを知ることで、周りにいる総合失調症で苦しんでいる人の生きづらさも理解してあげられるのではないでしょうか。

 

VRのおかげで注射の痛みが緩和

 

 

小児科の先生が小さい子に注射をする時、看護師さんがぬいぐるみなどを使って、上手く子供の注意をひいてくれますよね。そのおかげで、小さい子が気づかないうちに注射が終わっている、なんてこともあるでしょう。

これと同じ効果がVRで得られるのです。小学生や中学生でも注射に対して恐怖を抱いてしまう子供は多いもの。大人だって同じです。しかし大人であれば、注射の時に子供のように慰めてくれる人はなかなかいませんよね。

しかし、VRは注射が苦手な子供だけでなく、大人の味方もしてくれます。注射の前にVRゴーグルを装着しておくことで、VRの中の世界に入れます。

臨場感あるVRの世界に惹きつけられている間に、いつの間にか注射が終わってしまうのです。定期的に受ける必要のある予防接種も、VRのおかげで強い痛みを感じずに受けられそうですよね。

 

VRビジネス活用事例②不動産の内覧

 

現地まで行く必要がない

 

 

私たちは賃貸住宅を契約したり、分譲マンションを購入したりする時に、現地まで見学に行くことが多いですよね。でも、せっかくなら多くの物件を見学したいところ。しかし、現地まで行く時間がかかってしまうから、一日に何件も見られないでしょう。

そんな時、役に立つのが不動産VR。VRがあれば、同じ場所にいながらでも複数の物件の見学ができます。しかも、見学は建物の中だけではなくて、外観も可能。本当に現地にいるように見学ができるので、とても楽しめますよね。

 

顧客・不動産会社双方にメリットがある

 

不動産の見学にVRを利用することで、写真では分かりづらい窓の高さなども感覚的につかめるため、物件のイメージが湧きやすくなるでしょう。しかも、現地への見学は何度も行くのは難しいですが、VRでは思う存分チェックができます。

また不動産会社においても、VRで物件を見学してもらえるため、現地まで行く手間もなく、物件の管理も楽になります。顧客が自分でVR映像を見て部屋を確認できるため、顧客からの簡単な質問も減り、業務が効率化できるでしょう。

 

VRビジネス活用事例③旅行体験

 

VRで旅行の模擬体験

 

 

長期休暇で旅行へ行こうと思っても、どこへ行こうか迷うことがありますよね。YouTubeで日本国内や世界各地について検索して、どんなところか確認する人もいるでしょう。

実は、VRを使うことで写真や動画よりも臨場感ある模擬旅行を体験できるのです。私たちは、旅行会社に用意されているVRゴーグルを装着することで、希望の場所の映像が楽しめます。各地の様子を見学した中で、お気に入りの場所へ実際に旅行することができるのです。

また、持病がある人や高齢者の場合、旅行するのが難しいこともあるでしょう。VRがあれば、どこででも旅行が楽しめます。例えば、360度アフリカの大自然を楽しむこともできますし、イタリアの有名な観光地を見学することもできるのです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【AI×ヘルスケア】AIによって医療業界はどう変わるの?詳細な事例から将来性まで徹底解説!

医療業界でもAIの活躍が目立つようになってきましたよね。ヘルスケア分野へのAIの活用によって、これから医療従事者がますます働きやすくなったり、より正確な診断が下せるようになったりとAIへの期待も高まっています。そこで今回は、AIによって医療業界はどう変わるのか、その将来性まで具体的な事例を交えて紹介します。

 

ヘルスケア業界でAIができること

 

AIが白血病の女性を救った

 

 

2016年にAI(人工知能)が白血病の女性を救ったというニュースを覚えている人もいるでしょう。なんとAIがたった10分ほどで、医師でも診断の難しい女性の白血病を見抜いたというのです。

実は1年前、60代の女性は白血病と診断されて入院しました。しかし、抗がん剤治療を続けたけれど、なかなか回復しなかったそうです。

 

そこで、女性の遺伝子情報をAIに入力すると、AIはベテランの医師でも診断の難しい「二次性白血病」という種類の白血病を見抜いたとのこと。そして、AIは別の抗がん剤を使用するように提案し、女性は退院できるまでに回復しました。

この難しい診断を下したのはIBMのワトソン。知っている人も多いでしょう。東京大学とIBMは、ワトソンにがん研究に関する約2千万件の論文を学習させました。

 

そして今回、ワトソンは女性のがんに関する遺伝子情報と論文のデータとを照らし合わせて、病名を見抜いたのです。

AIが女性を救ったというニュースを観て、驚かれた人も多いでしょう。しかし近年、医療業界においてもAIは目覚ましい進化を遂げています。

 

医療業界へのAI活用事例①日立の画像診断装置

 

読影医の不足問題

 

 

頭部や腹部などの画像から病気の診断を行うための画像診断装置は、日々技術が向上していますよね。しかしながら、その画像をみて診断を下す読影医が不足しています。

そこで、日立のAIによる画像診断技術が期待されています。この技術は、従来の読影医による診断に加え、AIも画像から診断を行うというもの。

以前から、ディープラーニングによって病変の認識率は向上していました。しかし、ディープラーニングでは膨大なデータが必要ということや、ディープラーニングによる診断の根拠が分からないため、説明が困難という課題がありました。

 

日立の画像診断装置

 

日立の画像診断装置では、医師の診断とAIのハイブリッドラーニングという技術を併せることで、少ない画像データからでも正確な診断が行えると期待されています。

ところで、ハイブリッドラーニングとは従来の医師の診断による病変の特徴量を学び、学習効率を高めるという学習技術です。

医師の知識とハイブリッドラーニングを組み合わせることで、より読影精度や読影効率の向上が期待できるため、読影医も効率よく業務が進められるでしょう。

 

医療業界へのAI活用事例②富士通の精神病患者の診察補助

 

AIが患者のリスクを予測

 

 

AIがリスク分析をすることで精神病患者の命を救える可能性があります。実は、精神病は早めに適切な治療を行わなければなりません。

しかし、従来の紙による診察履歴では、医師が患者の症状を知り、患者に起こり得るリスクを把握するまでに何時間もかかってしまいます。

そこで欧州富士通研究所と富士通スペイン、そしてマドリッドのサン・カルロス医療研究所が開発したAIによるシステムが注目されています。

このシステムでは、AIが3万6000人以上の過去の患者データと100万以上の学術論文を取り込んで学習します。

 

そして診断したい患者の診察情報をAIが読み込み、データベースの情報と照らし合わせて解析することで、その患者のリスクを医師に提示できるのです。

ここでいう患者のリスクとは、アルコール依存症や薬物依存症などになるリスクのこと。医師はAIが患者のリスクを提示してくれることにより、患者の置かれている情報をあっという間に把握できます。

 

そのおかげで、より患者のリスクを高精度に診察できるようになるため、より多くの精神病患者の命を救うこととなるでしょう。

 

AIのおかげでヘルスケアが変わる

 

AIホスピタル計画

 

 

医療業界では「AIホスピタル計画」という言葉が聞かれるようになりました。「AIホスピタル計画」とは言葉の通り、ヘルスケアの分野にAI(人工知能)を活用すること。

政府が進めているAIホスピタル計画によって、より正確な診断が行えるようになることはもちろん、患者や医師にとっても大きなメリットが得られるのです。

例えば、私たちが医師の診察を受けている時、医師はパソコンの画面を観ながらずっと話していることが多いですよね。

患者としては、そんな態度の医師があまり信頼できないという人もいるでしょう。

ところがAIを活用することで、診察シーンも変わろうとしています。

パソコンに組み込まれたAIが患者と医師の会話を認識して、自動で診察記録を作成してくれるおかげで、医師は患者と向き合って話ができるようになります。

さらに、医師が患者へ診断内容や治療方針について説明する際も、AIが患者に分かりやすいように説明を補助します。

 

このように診察シーンでAIを活用することで、医師と患者とのコミュニケーションを増やし、より信頼関係を築けるようになるでしょう。

 

医療業界におけるAI の将来性

 

画像診断・病理診断を補助する

 

 

先ほどは、AIによる胸部CT画像や頭部MRA画像の画像診断技術をご紹介しました。さらにAIによる病理診断補助への期待も高まっています。

病理画像の診断は通常、病理医のダブルチェックが基本ですが、実は近年の病理医不足によってダブルチェックのできていない病院もあるのです。

 

そこで、AIの病理画像診断システムが活躍します。AIは多くの病理画像を学習し、病理診断を行います。

そのため、病理医が不足している病院でも、1人の病理医とAIによってダブルチェックが行えるので、病気の見落としが防げるのです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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インダストリー4.0について徹底解説!気になるIoTとの関係性も含めて分かりやすく解説します。

インダストリー4.0は産業だけでなく、世界全体を大きく変えようとしています。そこでポイントとなるのはIoT(モノのインターネット)。しかし、インダストリー4.0やIoTという言葉は知っていても意味が分からない人も意外と多いでしょう。今回は、インダストリー4.0と重要な役割を果たすIoTとの関係性について分かりやすく解説します。

 

インダストリー4.0とは

 

インダストリー4.0とは第4次産業革命のこと

 

 

インダストリー4.0とは、第4次産業革命のことです。今まで第1次から第3次産業革命によって、世界中の産業が発展したことはご存知でしょう。

第1次産業革命は、蒸気機関の活用によって、今まで手作業で行っていた業務を、機械を使って行えるようになりました。そして第2次産業革命では、ガソリンエンジンの発明によって自動車の実用化が進みました。

第3次産業革命は、IT技術の活用により世界中でデジタル化が進みました。コンピュータが一般家庭にも普及したのは、ちょうどこの時期ですよね。

 

インダストリー4.0とIoT

 

 

では、インダストリー4.0つまり第4次産業革命では、世界はどうなるのでしょうか。近年、私たちが自宅で使う家電にもインターネットに繋がるモノが多く出てきましたよね。

このように、モノがインターネットにつながることをIoT(モノのインターネット)といいます。そして、あらゆるモノがIoT化され、私たちの生活や産業が変化することをインダストリー4.0というのです。

 

インダストリー4.0では、機械や設備などあらゆるモノがお互いに通信し、人間の使用するコンピュータやスマートフォンともリンク。この構想は、2000年代から考えられてきました。一般家庭にインターネットが繋がった頃からインダストリー4.0の構想がでていたといえるでしょう。

 

インダストリー4.0とスマートファクトリー

 

 

さて、インダストリー4.0はドイツが中心となって進めているプロジェクトです。このコンセプトは「スマートファクトリー」。スマートファクトリーとは、IoTが導入され機械やセンサーなどがインターネットに接続されている工場のことです。

工場のあらゆるものがIoT化されているので、工場全体の把握が容易に行えます。例えば、設備をインターネットに接続して動作を監視することで、製品がいつ製造されたものかをパソコンからすぐに確認できます。

 

また、工場に設置されている機械にセンサーを取り付けて温度や圧力などを監視。そして、それらのデータをAI(人工知能)によって解析することで、過去の故障データと照らし合わせて、機械の故障予知が可能です。

つまり、スマートファクトリーが実現すると、工場全体の業務プロセスがインターネットを通じて簡単に把握できるようになるのです。

 

インダストリー4.0に欠かせないIoTによるデータ活用

 

データの収集と蓄積

 

 

インダストリー4.0におけるスマートファクトリーでは、IoTによって蓄積されたデータの活用が重要です。例えば、工場の機械などの設備にセンサーを取り付けIoT化することで、出来上がった製品の品質ががチェックできます。

また、工場内で働く人の動きをセンサーで追うことで、作業手順のミスや危険な行為が確認できます。このように、インダストリー4.0では工場内にセンサーを取り付け各データの収集・蓄積を行うことで改善点等を見つけ出せるのです。

 

収集したデータの分析と予測

 

スマートファクトリーにおいて収集したデータの量は膨大になります。いわゆるビッグデータですよね。インダストリー4.0では、ビッグデータをどのように活用するかによって企業の方向性が大きく変わります。

工場内に取り付けたセンサーから収集したデータを分析することで、製造した製品の品質のバラツキを把握し、改善点を見出せます。また、どの作業工程でヒューマンエラーが発生しやすいかも特定できます。

 

データを基にした最適化

 

 

分析したデータを基に、製品の品質のバラツキを最小化するための方法を導き出し、作業工程を最適化します。また、ヒューマンエラーを分析することで明確化された作業員の不足や作業ミスを改善します。

このように、工場のIoT化によって収集した膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、改善点を見出すことで、より効率的な業務プロセスを導き出せます。そのため、高い生産性を実現しより良い製品を世の中に生み出せるでしょう。これが、インダストリー4.0の大きな目的の一つです。

 

インダストリー4.0の課題

 

インターネットの整備

 

 

インダストリー4.0において、スマートファクトリーが普及するためには、当然ながらインターネットに繋がる環境を整備しなければなりません。

しかしながら、日本国内や海外においても地方の中小製造業ではインターネット環境が十分に整っていない場合が少なくありません。

そのため、インダストリー4.0を主導しているドイツは2025年までにギガビットネットワーク網を整備する目標をかかげています。ちなみにギガビットネットワークというのは、超高速伝送の可能な光ファイバー通信網。

 

なんと、2時間分の動画も10秒ほどで通信できます。日本でも現在、全国の企業や研究機関が利用可能なギガビットネットワークが整備されています。そして、インダストリー4.0が実現する頃には、ギガビットネットワークは当たり前の通信網となっていることでしょう。

 

プライバシー・企業秘密の保護

 

あらゆるモノがインターネットに繋がり、大量のデータが蓄積・処理されるようになると、プライバシーや企業秘密の保護が必須となります。

IoT化で収集されるデータには、個人情報を含むパーソナルデータがあります。例えば、ある人が何をどこで購入したか、何時にどこにいたか、などもデータとして収集されるということです。

また企業では、工場から収集されたセンサデータや従業員の行動のセンシングデータなどは、多くの企業秘密を含んでいます。そのため、データの直接的な保護と、データを活用するための法整備も重要となるでしょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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