IoT（もののインターネット）とデータ分析（機械学習）を始めるならPython！な理由

IoTはセンサーとデータを活用して、より生活を便利にするためのもの

IoTが話題になっていますが、そこまで生活に入り込んでいるな、という実感のある人は少ないのではないでしょうか？

Internet of Things（もののインターネット）ですが、その本質はセンシングしてそのデータをどう活用するか、ということです。

・色々なものに「センサー」を埋め込みデータをとる

・取ったデータを何らかの方法でインターネットに送信する

・センサーの数だけデータが取れるため、膨大なデータを分析する

・分析結果を活用する

センサーを設置し、様々なものをインターネットにつなぐことで、何かしらの価値を生み出していく、ということで「もののインターネット」ですね。

もののインターネットと言っても、何を指すのかとても分かりにくいのが、大変なところです。

センサーを色々なものに配置できるからこそ、デジタルデータが確保でき、インターネット上にデータを集積することで、地球上の様々な現象を解析できる、ということです。

<センシング>

センサーの役割は、「物理現象を、デジタルデータに変換すること」です。

センサーには例えば、

・温度センサー

・ジャイロセンサー（スマホの画面の向きを検出するもの）

・圧力センサー（スマホのタッチパネルもその一種）

・振動センサー

・力センサー

・画像センサー（要はカメラ）

・湿度センサー

・角度センサー

・加速度センサー

・GPS（Global Positioning System：要は位置センサー）

などなど。

様々あります。

例えば、ウェアラブルデバイスにFitbitがあります。

Fitbitには、脈波計がついており、心拍数を計測できます。

3軸加速度計もあり、移動速度も計測しています。

基本は、脈拍と移動速度から、どのような行動をとっているか（運動している、寝ている）などを判別していると考えられます。

（ハイエンドモデルはGPSも付いていますね）

Fitbitは常に、人間の状態を計測しています。

さらにFitbitのアプリによって、Fitbitユーザーはその日の体調や体重などを入力します。

体重の変化、食事を「スマホ」をセンサーとして入力させることにより、分析可能なデータとします。

Fitbitの計測していたデータと、ユーザーの入力情報を合わせることにより、ダイエット情報や、運動の情報を提供する、ということができるわけです。

そこにデータ分析が関わってきますし、各個人のデータから最適値を導くため、情報を集積する、クラウドシステムも必要になります。

<インターネット接続>

インターネットに接続する方法はいくつかあります。

・3G, 4G、Wifiなどを使って直接接続する

・Bluetoothなどを使って、スマホなど、他のインターネットに接続されているデバイスを経由する

・専用の無線通信システム（IoTゲートウェイ）を使って、インターネット接続されているデバイスを経由する

スマートウォッチは、simを入れて直接接続する方式もあります。

FitbitはBluetooth経由。

IoTゲートウェイも、Bluetoothを使っているものが多いようです。

こういった無線通信チップは、Qualcommが最強ですが、Qualcommに代わるチップメーカーは現れるのでしょうか？

ちなみに、このゲートウェイの役割はロボットが負うこともあるようです。

Tapiaというロボットがホームセキュリティなどの起点となるような設定ができそうです。

<データ解析>

様々なシステムが、人工知能（AI）による自動解析により、ユーザーの価値を最大化するようにデータを加工し、提供します。

<サービス>

このサービス部分がどのように開発されていくのか、というのがIoTが世の中にいかにして広がっていくかを左右するところかと思います。

本来的には、どのような価値を提供し、利益を生み出していくか、というサービスから、データの分析手法を考え、実装していく、ということが重要です。

それができたから、Fitbitはウェアラブルデバイスのトップランナーになっているのです。

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＊LPにはまだ反映されていないのです・・・