最新技術で新しく生まれ変わった「aibo」クラウドの活用でAIロボティクス事業を次のステージへ

 クラウドに接続して使用することが前提であることも、新型aiboの大きな特長だ。クラウド上には本体と連携するAIサービスに加えて、事前の同意を得た上で様々なオーナーとのやり取りを集約・解析し、全てのaiboに対する「集合知」として還元するサービスもある。

 さらに、aiboが学習したデータをクラウド上に保存するサービスもある。このサービスによって、万が一、故障などで本体が替わった場合でも、これまで育ててきたaiboを「転生」することが可能だ。

 クラウド上の学習データと連携するスマートフォン向けアプリ「My aibo」も提供する。本体設定やオーナー情報へのアクセスといったオーナーをサポートする機能のほかに、アプリ上のaiboとふれ合える「あそぶ」、aiboが撮影した写真をスマホで閲覧できる「aiboフォト」、aiboの振る舞いを追加できる「aiboストア」などを利用可能だという。

 AWSは2017年11月に米ラスベガスで開催したイベント「AWS re:Invent 2017」でも約60の新サービス・機能を発表している。現在、同社が注力しているのが、IoT(モノのインターネット)と機械学習(Machine Learning、以下ML)に関するサービスだ。

 例えば、「Amazon Kinesis Video Streams」は、IoTデバイスからリアルタイムで送られてくる動画データを保存・処理するサービスだ。このサービスを利用すると、カメラやレーダー、熱センサーなど数百万のデバイスから送られてくる動画や音声のデータを安全に保存・暗号化できる。保存したデータに対して、検索や処理のためのインデックスを付与することも可能だ。

 次に「AWS IoT Analytics」は、膨大な量のIoTデータに対して高度な分析を簡単に実行できる完全マネージド型サービス(運用管理までを含めて委託できるアウトソーシング型のサービス)。これを利用すれば、顧客企業が独自にIoT分析プラットフォームを構築する必要はなくなる。IoTデータを分析し、インサイトを得るための最も簡単な手段として位置付けられている。

 さらに「AWS Greengrass ML Inference」も大きな注目を集めるサービスだ。これは、インターネットに接続されたデバイス上でMLによる分析を実現するためのもの。同種のサービスでは、クラウド上でMLを実行した結果をデバイスに送信する形態が一般的だが、このサービスはデバイス内で完結してMLを実行できることが大きな特長。処理の高速化と通信コストを削減できることが利用者のメリットとなる。

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