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気象IoTデバイス、見守りサービスのIoT電球の開発経緯

ウェザーニューズ、ヤマト運輸&ハローライトが挑む社会課題の解決

大谷イビサ 編集●ASCII

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 5200名以上の参加があった「SORACOM Discovery 2021 ONLINE」の2日目。「社会を変えるIoT ~今こそアイディアを形に~」と題したセッションに登壇したのは、気象IoTデバイス「ソラテナ2」を作ったウェザーニューズと、IoT電球「HelloLight」による高齢者の見守りサービスを展開するヤマト運輸&ハローライトの3社になる。社会課題に挑むサービスとIoTデバイスの開発の舞台裏がわかる好セッションだった。

これからの天気予報を実現する「ソラテナ2」の実力と事例

 最初に「気象IoTセンサーを使った これからの天気予報」というタイトルで、同社が開発したIoTデバイスについて解説したのがウェザーニューズ 常務取締役 石橋 知博氏になる。

ウェザーニューズ 常務取締役 石橋 知博氏

 現在、日本では気象庁の「AMeDAS」と呼ばれる観測機をベースに天気予報が行なわれている。国内の設置数は1200機程度で、1台でおおむね20kmをカバーしている。もちろん、高価な機器であるため、ウェザーニューズのような民間企業が同じように設置できるわけでもない。そこで開発したのが、SORACOMを搭載した小型気象センサー「ソラテナ2」になる。

 14cm×20cmという小型サイズのソラテナ2は、気温、湿度、気圧、雨量、風速、風向、照度、紫外線などを1分ごとに計測できる。SORACOMを搭載しているため、電源を挿すだけすぐに観測を始められる。

 同社が提唱するWeatherTech(WxTech)には、AMeDASやレーダー、衛星などから取得した「気象データ」と、天気で影響を受ける売上や客足、電力量などの「ビジネスデータ」という2種類のデータがある。この両者の相関を解析することで、未来のビジネスデータをイメージするというのがWeatherTechの基本モデルだ。そして、既存のAMeDASに加え、より解像度の高いIoTセンサーを加え、AIによるフィードバックを重ねることで、予測をより正確にすることが可能になるという。

WeatherTech(WxTech)でのデータ分析

 続いて石橋氏は導入事例を披露する。たとえば、ドローンの実証実験の事例では、20km範囲のAMeDASでは突発的な風に対応できないため、現地にこのソラテナ2を設置している。また、スマート農業の事例では九条ネギが折れるのを防ぐためのビニール保護を行なうかどうかの判断を、ソラテナ2のデータで判断しているという。

 さらに、環境省のスマートライティングという事例では、街灯にソラテナ2を設置し、日射量予測のデータ収集を行なっている。その他、高速道路での保全管理、建築現場での風速・風向のモニタリングなどでも活躍している。従来、高価な観測機を導入していた企業、農業のように気象とビジネスが直結しているような事業者が、特に高い関心を示しているという。

テクノロジーが上がることによって、ソリューションの質も上がった

 プレゼンのあとはソラコム二神敬輔氏による質疑応答。なぜ自社でセンサーを開発するのか? これに対して石橋氏は、「データのビジネスをしていると、お客さまからこれできないの? あれできないの?と相談を受ける。でも、現在のセンサーだとなかなか相関関係が出なかったり、ビビッドな予測が実現できなかったりする。そうであれば、ピンポイントで測れるセンサーを自社で開発した方がいいという結論に至った」と語る。すでにハードウェア事業を長らく続けており、さまざまな試行錯誤と改善を続けているという。

ソラコム二神敬輔氏による質疑応答コーナー

 データビジネスの提供形態はさまざまだという。「データ自体をそのままAmazon S3のバケットに納品してしまい顧客が自前で分析を行なう場合もあるし、気象データはよくわからないので、モデルまで構築する場合もある」(石黒氏)。最終的にはオペレーションまでウェザーニューズ側で請け負う例もあるという。

 テクノロジーの進化については、ことハードウェアに関しては、電源の場所とともに、やはりネットワークがボトルネックになりがちだと指摘する。「昔は専用線引いたり、WiFi飛ばしてみたり、いろいろありましたが、SORACOMがあればSIMを指すだけでよい。本来やりたかったことが安く、簡単にできるようなりました。テクノロジーが向上することで、ソリューションのレベルが上がった」と語る。

 AMeDASとの精度の違いについては、「ほぼ同じ」だという。面白いのは、AMeDASとソラテナ2のデータをソフトウェア上で同期できるという点。「同じような場所にあるAMeDASとソラテナ2の過去データを学習させると、ソラテナ2のデータからAMeDASから出力されるだろうデータを予想できる」(石橋氏)。今後はSORACOMの通信網を活かしたグローバル展開を考えており、「数十万台、数百万台という規模で拡げて、天気予報の精度をもっと高めていきたい」と語る。

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