パイプの温度情報を単に表示するだけでなく、タブレット側で何か処理することもありますよね。カメラがその典型的な例かもしれません。カメラで撮影したものをすべてクラウドに上げるのではなくて、必要なものだけを選択して上げる。この選択という処理はエッジ側で行われるわけです。できるようになると、そこから技術が切り出されて、使われるようになりますよね。(ロボット)掃除機もそうですよね。ところで、今後、エッジデバイスはどんどん進化していくと、それを使うための環境も合わせて整備するべきという意見もあります。いかがでしょうか?技術の進化と環境の整備が伴わなければ、社会実装が難しいですよね。言えば、コストも考慮すべきです。スマートシティというコンセプトはとても素晴らしいのですが、では街中にセンサーをつけて、アクチュエータを整備してとなったら、膨大な費用がかかります。利用者のコンセンサスを取ることも大切ですね。先日、中国の杭州市に行く機会がありました。アリババの本社がある街です。そこに、顔認証だけでものが購入できる自動販売機がありました。ご存知のように、中国ではバーコード決済がかなり普及しています。スマートフォンをかざすこともなく、顔認証で決済が行われる時代になっているわけです。アリペイを利用する際、本人確認のため顔データを提出するのでその顔データを使っているそうです。利用者からすると便利になるなら顔データを出すことに何ら抵抗は無いわけです。ちなみに、決済のみならず、新幹線の駅への入場も顔パスでした。カメラを使ったソリューションをいくつかご紹介したいと思います。これは、中国の展示会に出展されていたもので、授業中に居眠りをしている学生をチェックするというサービスです。最近、一番気になっているのが工場での利用です。工場のラインにカメラを設置し、定点観測する。ライン上を流れるものを撮影し、画像認識を経てその認識結果をロボットアームに伝えて、アームが正確に物体を掴む。対象物が多少傾いていたとしてもアームが調整してその物体を正しく掴むことができるというものです。インテルが最近発表したテニスボールぐらいの大きさのカメラには加速度センサーが備わっています。先ほどの例では、カメラを工場内に固定して定点観測するのですが、こちらは逆でカメラそのものが移動し、動いている対象物を認識してロボットに伝えることができます。カメラと物体との相対的な距離をリアルタイムで測ることができるというわけですね。複雑な処理ができそうですね。これまでは、カメラは固定されていて俯瞰した状況を撮影して、その情報を元にロボットアームが動くというものだったのですが、このカメラはアームそのものにカメラをつけることもできます。倉庫に高性能なカメラを設置して、ものや人の動きを把握しようというものです。棚にある荷物をピッキングするソリューションがあります。逆に荷物を棚のどこに収めるかを目的としたソリューションも求められています。こちらの方は技術的に難しくて、荷物を間違った場所に置いてしまうことがあります。倉庫に設置したカメラがその間違いを認識できればこの問題も解決できます。加えて、いちいちクラウドにデータを上げなくても良ければ、もっと良い解決策と言えますね。中国でバーコード決済が広まった理由の一つは、バーコードさえ表示しておけば決済ができる、つまり導入にコストがあまりかからなかったからです。今後、顔認証で決済することになると、そのためのデバイスが大量に必要になります。その結果、誰もが手に入れられるようなコストになれば、そこで新しいユースケースができて、フィードバックがあり、さらに別なユースケースができる、そういうことが繰り返されることになります。今の中国が持つ社会実装力の高さがなせる技と言っても良いかもしれません。ロボットアームの分野でも面白い事例があります。PC(IPC)で複数のロボットアームを統合制御するというソリューションです(詳しくはこちらの記事をご覧ください)。ロボットコントローラが実装されていて、高速ネットワーク(EtherCAT)に接続された複数のロボットアームの協調動作を制御します。ロボットアーム単体でもかなり複雑な動作をしますが、このロボットアームが複数台で協調することで、より高度で複雑な作業をすることが可能になります。海外のカンファレンスで、お掃除ロボットメーカーの幹部が話していたことを思い出しました。人間がロボットに対して「掃除しておいて」というと、まずは部屋の上方の埃を落として、それから床を掃除して、最後は窓を開けて換気をして・・・と一連の作業をその環境にあわせてやってくれるというものでした。今日は、外は雨が降っていて窓は開けられないから、埃は落とさずに床掃除だけをしておこうとか、環境にあわせて制御が行われるということですね。単純なシーケンス制御だとイレギュラーなことが起きた時の対応は難しいですが、協調による制御ができれば、人間にとってかなり心地良い結果をもたらしてくれますよね。指示されたことを忠実に行うだけでなく、状況をきちんと把握して、適切な判断をしながら作業を進めていくということが、このエッジデバイスの世界でも急速に進んでいくと思います。普及したら、もっと広域で同じような複雑な制御ができそうですね。世の中すべてが繋がったら確かに実現はできるでしょう。リソースなのかということも考える必要があります。従来に比べて良くなりそうというのは間違いないでしょうが、それが保証できるというのは時期尚早だと思います。多数同時接続という特徴もありますよね。とって喜ばしいことですね。スマートシティを実現することを考えた際に、街中の至るところに設置される大量のデバイス、センサーを超高速で、遅延を抑えて通信できるわけですからね。接続先がインテリジェントな形で協調すれば、さらにいろいろなことができそうですね。リソースが溶け合うというか融合するというか、どちらでも処理が可能になって、相互にカバーできる状態になります。リソースになるということでしょうか。つのエッジデバイスが接続されているとしましょう。つが機能不全になったとしても、隣のデバイスが代わりに動くというそんな形が考えられます。自動運転カーのコンピュータの動作が、運転中におかしくなった場合、そのコンピュータを停止しようというのは自然な対応です。コンピュータを停止することはすなわち誰かがその代わりに車を制御しなければなりません。自動から手動運転に切り替えてしまうというのもちょっと乱暴な話で、運転手に負担をかけることになり逆に危険を伴うかもしれません。隣のレーンを走っている自動車がその異常を検知して、その車の制御を代行することができれば、手動運転の必要は無くなります。リソースと協調して行うとか、そういうことが実際にできる時が近づいていると思います。クラウドではコンテナ技術によって可搬性を高める方向の流れがありますが、エッジデバイスでも同様な動きはあるのでしょうか。コンテナ技術を使った機器もどんどん増えています。これが進化すれば、いずれは、ロボットアームのようなところでもコンテナ技術が使われるようになるでしょう。同じプログラムをクラウド側のリソースとエッジ側のリソースのいずれかで動かすこともできるわけです。接続されていれば、状況に応じて、すぐに切り替えることも可能でしょう。本あった時に、一方のアームの処理の負荷が高いと判断したら、すぐに他方のアームに切り替えて処理を継続するということもできます。エッジデバイスというと決められた処理を粛々とこなすものという印象があったのですが、今の話が現実になると、いいようにやってくれる感がさらに高まりますね。協調とかオーケストレーションの世界が楽しみですね。先ほどもお話ししたように、デバイス単体が自律的に何かをするというよりも、複数のデバイスが協調することで想像以上に面白い動きをするんじゃないでしょうか。リソースも増えるのでますます賢くなることは確かです。搭載できるリソースも無限ではないですから、無理やりリソースを詰め込むのではなくて、複数のデバイスで協調することで、さらに賢くしていこうという方向に向かっていると思います。今日はありがとうございました。元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。分類スキームを導入する計画についてお知らせしました。実現される見込みです。分類モデルのサポートを確約しています。試験運用版としてこのモデルの実装を始める計画を発表しました。チームはユーザーのプライバシー保護に注力しています。エクスペリエンスを維持しつつ、透明性とユーザーの選択肢を増加させる方法について説明します。変更点に特化して紹介します。外部アクセスから保護されるべきだという前提に立っています。使って明示しなければなりません。属性も追加で指定する必要があります。