IoTマイコン「M5Stack」を活用した、機械学習の基礎を学ぶ講座です。 「M5STACK-BASIC」と「M5STACK-環境センサーユニット」を使うことで、 簡単に気圧、温度、湿度などの環境データの計測が可能となります。 本講座では、 蓄積された環境データをどのように活用すればよいのか、 機械学習の基礎と活用事例について講義いたします。 機械学習を可能にするクラウドサービス「MatrixFlow」を使い、 プログラミングなしの機械学習を学んで頂きます。 事例はビジネスに直結する、以下の２つをご説明いたします。 環境データ　×　売上データ　で、需要予測 環境データ　×　製造データ　で、故障予測 Arduinoの基礎的な内容は省きますので、受講の条件として、 Arduinoでプログラムスケッチを流し込んだことが有る方、 その他マイコンでハードウェアプログラムの経験が有る方のご参加をお待ちしています。 過去の『誰でも作れるIoTデバイス』のハンズオン講座をご受講の方は、 ご受講可能です。

LINEといえばチャット？スタンプ？通話？ 一般ユーザーにとってはそのイメージが強いでしょう。 でもWebコンテンツの開発に取り組む方にとってLINEは、もっともっと活用できるプラットフォーム。 例えば、WebサイトとLINEを組み合わせることで、LINEの機能を活かした新しいユーザー体験を提供できるんです。 それを実現するのが、LINE Front-end Framework（LIFF）です。 ネイティブアプリの開発には高度なスキルに加え、際限ない工数が求められるものですよね。 LINE Front-end Framework（LIFF）を使えば、その名の通りフロントエンドの制作スキルで、ユーザーとのコミュニケーションが可能なWebアプリ開発を実現できます。 今回のセミナーでは、 ・チャットボットでは機能的に物足りない方 ・WebサイトをLINEプラットフォーム上で展開し、ユーザーと繋がりたい方 ・既存のスキルで一段上の開発を行いたい方 を対象に、LINEの"中の人"が直接、 「LINE Front-end Framework（LIFF）」の基本を伝授します！ （参考）LIFFを活用したWebサービス ・アイカサ https://i-kasa.com/ ほか、各社LINE公式アカウント内でも利用されています。 ・L'OCCITANE（ロクシタン）の事例 https://www.linebiz.com/jp/case-study/loccitane/

「これが好きな人にはこちらもオススメ」をAIで！ ECサイトや動画配信サイトなど、 実に数多くのサービスで目にするのが「レコメンド」、 つまりオススメ機能です。 オススメされるがままについつい買い物をしてしまったり、 次々に動画を見てしまった経験がある方も多いのではないでしょうか。 ユーザーの嗜好や履歴を元にレコメンドする仕組みとして、 AI（機械学習）によるレコメンドがよく用いられています。 今回のセミナーでは、 「k近傍法（k-nearest neighbor algorithm）」や、 さらに発展し現在主に使われている 「協調フィルタリング（Collaborative Filtering）」といった 「AIレコメンデーション」の基本をPythonを用いて学びます。

2020年は東京五輪が開催されるほか、 それに合わせて5Gの商用化もはじまるなど、 テクノロジーの進化が大きな1年になると予想されています。 そして、オリンピックが終われば、 いよいよ2025年大阪・関西万博に向けての動きが本格化してきます。 大阪・関西万博のコンセプトの一つに 「未来社会の実験場」というものがありますが、 まさに国を挙げて先端技術を活用したサービス開発が始まっていきます。 そこで、テクノロジービジネスの支援拠点「ソフト産業プラザTEQS」では、 これからテクノロジーで起業を考えられている方を対象に、 「先輩起業家の体験事例から起業を成功させるヒントを探る」 をテーマとして、起業ポイント伝授セミナーを開催。 位置情報を使ったデータサービスを展開する 株式会社Reviewの藤本代表取締役と、 自社開発の超小型センサを使ったソリューションを提供する ホルトプラン合同会社の林代表をお招きし、 先輩起業家の視点から、事業立上げ時のポイント、 サービスインに至るまでの体験談や、 苦労談についてお話いただきます。 先輩起業家の具体的な事例から、 新規事業立ち上げのヒントを見つけてください！

テクノロジーの急速な進化により ライフスタイルも10年前と大きく変わってきています。 2019年は「キャッシュレス」の台頭によって、お金の扱い方が変わったり、 街中では自転車シェアリングが一般的になりつつあります。 これからどのようなテクノロジーが普及し、 それが私たちの暮らしをどのように変えていくのか。 本セミナーではまず前半でテクノロジーを活用した未来社会はどのようになっており、 そこにどのようなビジネスチャンスがあるのかを、 株式会社野村総合研究所（NRI）の井上氏にご講演いただきます。 後半では、大阪の事例としてOsaka Metro（大阪市高速電気軌道株式会社）が登壇。 大阪・関西万博開催予定地「夢洲」で実施予定の自動運転バス実証実験などのお話も含め、 Osaka Metroが考えるテクノロジーを活用した未来社会についてご講演していただきます。 また、テクノロジービジネスを事業化するプログラム 「AIDORアクセラレーション」の事業紹介も行います。 テクノロジーが生み出す、新しいビジネス。 そこには、社会の指針となるようなヒントがたっぷりと詰まっています。 ぜひ、時代の先を見据えてビジネスチャンスを感じ取ってください。 ※本セミナーは、大阪市委託事業「平成31年度 先端技術ビジネス創出支援事業」として実施しています。

話題のゲームをはじめ、スマートフォンでは当たり前のようによく使われているGPSによる位置情報。IoTデバイスでも、GPSモジュールを繋ぐことによってデータは取得できるのですが、意外とつまずきどころが多いものです。 そこで今回のセミナーでは、Raspberry Piを使って、GPSから得られるデータを適切に加工して利用する工程をハンズオンで学びます。 どのようなデータが取得できるのか、どうすれば使える数字を取り出せるのか、そして扱う上での注意点にはどのようなものがあるか。位置情報をマップアプリにプロットする操作を通じて、たっぷり学んでいただきます。 ※屋内で実施するため、GPSデータはダミーデータを使用します。 ※終了後時間があれば、実際のGPSモジュールを体験いただきます。 Raspberry Piを使って位置情報を必要とするデバイス開発を考えられている方はもちろん、ラズパイやIoTに限らず「GPS」というもの自体を知りたい方もぜひ、この機会にご受講ください。

LPWA (Low Power, Wide Area)とは、低消費電力で遠距離通信を実現する通信方式の総称で、広範囲をカバーするIoTデバイスに欠かせない技術のひとつです。 IoTでは電源の確保が難しい場所でのデバイス設置が求められることも多く、その場合、バッテリーで稼働させることになります。その際、出来うる限りの省電力化をはかることで長期間の稼働を目指しますが、そこで活躍するのがLPWAです。 総務省発行の令和元年版「情報通信白書」でもLPWAについては、「IoTは、多種多様なアプリケーションの通信ニーズに対応することが求められる。このうち、従来よりも低消費電力、広いカバーエリア、低コストの通信を担うのが、LPWA（Low Power Wide Area）と呼ばれる技術である」とされ、モジュール市場については「LoRaWANを中心に、引き続き拡大」と記されています。 LPWAにはLoRaWANのほかにも多くの規格があり、それぞれ特長を持っています。 このセミナーではLPWAの概要とともに、続々と登場するLPWA規格の特徴や比較、利用事例などを通じて、LPWAの全体像や選択方法を学びます。 IoTは比較的軽量なデータを通信することが多く、LPWAを上手く組み込めばボタン電池ひとつで数年稼働するデバイスも実現できるそうです。 この機会にぜひLPWAの基礎知識を身につけ、自社のIoT開発・導入に活かしてください。

今や国内だけでも8100万ユーザーにサービスを提供するLINEは、 全ての情報やサービスにアクセス出来る、 スマートポータルの実現を目指しています。 そのLINEプラットフォームを利用することで、 自社サービスを手軽にパワーアップさせることができます。 今回のセミナーでは、主にWebでのサービスを想定して、 ・Webサービスに組み込むことで 　LINEのアカウントを利用したログインが可能になる「LINEログイン」 ・キャッシュレス決済機能をすぐに実現できる「LINE Pay API」 このふたつの機能について、事例と共にその実装方法を、 LINEの"中の人"から直接教えていただきます。

本ハンズオンでは、複数のセンサとアクチュエータを取り付けたIoTプロトタイプの製作を体験します。 デジタル・ファブリケーション機器と小型コンピュータを用いることで、素早く安価にプロトタイピングを行えることを学びます。 基礎知識を習得するための座学と、演習形式での実践を細かく交互に繰り返す構成を取ることで、 言葉や紙面での認識だけでなく、深い理解を得てもらうことを目指します。 ワークショップを通じて作成したIoTプロトタイプは、そのままお持ち帰りいただけます。 また、サンプルプログラムに関しても原則著作権表示を行っていただければ、個人での利用・商用利用のどちらも制限は設けておりません。 ぜひ、ご自宅での自学自習や職務における新規事業開発など、さまざまな場面でお役立ていただければと思います。 ※本講座で使用するIoTデバイス本体（Raspberry Pi 3、USBカメラ、各種センサーなど）は講座受講料に含まれます。 ※プロジェクトサポートにご登録の方、TEQS入居者につきましては、 　ハードウェアの実費（１万５千円）を頂戴いたします。

人工知能（AI）はなぜそう判断したのか？ データから特徴量を抽出し、人間よりも高精度な判別が実現されつつあるディープラーニングですが、「ディープラーニングは結果を示すだけで、その判別根拠はブラックボックスだ」と言われてきました。 そこで今、「判別根拠の可視化技術」が注目されています。 このセミナーでは、その可視化技術の概略を知るとともに、ハンズオンを通じて実装の方法を学びます。 様々な分野での利用が期待されるにあたり「ディープラーニングはなぜそのような推定をしたのか」という根拠が不明では、本当にその判断が最適であったのか説明することができずに困るケースが想定されます。 このことについては政府も「意思決定の透明性と説明責任を確保すべき」と、AI利用に当たっての骨子を示しています。 （参考）人間中心のＡＩ社会原則検討会議 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/index.html 一方、「Grad-CAM」や「Integrated Gradients」など、判別根拠の可視化技術も様々登場しています。 世界的なリサーチ企業であるガートナーが発表した「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」では、「説明可能なAI」を黎明期を抜け期待のピークへと差し掛かっていると位置付けています。 （参考）ガートナー、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表 https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190830 ディープラーニングを事業に取り入れようとされている方は、今後多くの分野で求められると予想される「判別根拠の可視化」について、その基本的な仕組みを今回のセミナーで学んでください。