【Vol.4】ラズパイの配布でイノベーションの機運を盛り上げる
Debian系Linuxで動作するシングルボードコンピュータで、豊富な電子工作用端子や4つのUSB、Wi-Fi、Bluietoothなどに対応しているため、センサーやカメラを活用したIoTの話題で良く出てくる。
作成日：2018/03/06
作成者：R&Dセンター 松井良行
技術戦略会議の活動紹介
AI（※1）、IoT（※2）、RPA（※3）、自動作図
何やら未来風な単語が並んでいます。
実は、これらは当社が技術戦略会議という活動の中で、エンジニアが集う分科会の名称です。
毎月2回開催され、分科会の活動報告や、部門をまたがった課題共有、成果の横展開などを目指しています。
これらのどれも、将来のナカシャクリエイテブを透視する、面白そうな分科会ですが、今回の記事ではIoT分科会とAI分科会の活動にクローズアップします。
ラズパイを選択する理由
IoTでセンサーを活用する、センサーの近くで処理をする、無線通信は必須、ディープラーニング（※4）に使えないか？
エッジヘヴィコンピューティング（※5）という言葉も気になります。 pythonもカメラもディープラーニングも、ラズパイなら行けちゃいますね。
・・・と言うわけで、ラズパイを教材にして、できる事を色々考えてみようじゃないかと決めました。
まずは買って試してみる
当社では、毎年、秋に複数の展示会へ出展します。「展示会でディープラーニングの参考出展をしよう。」
まずはラズパイの"3B"と"zero w"という2台のモデルを購入しました。
pythonもtensorflowも知らない素人が、ネットのリソースを漁り、keras+tensorflowを使って何とか"raspi cameraに写した動画から一般物体認識（※6）をする"デモを動かしました。
※展示会ではこのカメラで見たものの物体認識をするラズパイを、コアラのぬいぐるみの中に入れた、パイコアラを出展しました。
zero wの方は、みちびき（※7）対応のGPSセンサーを取り付け、簡単に正確な位置情報を取得できる事に驚きました。
なにより、オープンソース（※8）の情報の早さと、やりたいことは、調べれば出てくることに感激します。
この中にラズパイが
ラズパイを18台一気買い
年末も差し迫った12月のある日、ラズパイがズラリ18セット届きます。
まず、コピー元とするmicroSDカードの準備から始めます。
手順を確認しながら、全員で、必要となりそうなパッケージやフレームワーク、ライブラリ、サンプルプログラムを仕込みます。
18台全てのコピーを完了したら、プラスチックの箱に詰め込みます。
新入社員のKさんが、導入のマニュアルを準備します。N主任はvirtualenv（※9）の仮想環境でデモプログラムの動作を確認し、Kさんに内容を伝えていきます。
ボックスの中身
18セットのラズパイ
ラズパイ配布&説明会
昨年12月22日、配布&利用説明会に参加するため、全15名の対象者のうち、 文化情報部、産業部、電力部、技術部の8名のエンジニアがそれぞれに時間を融通して参集しました。
今回の説明会では、ラズパイを自分の手で組み立てて、初期設定をし、pythonで動作するデモプログラムを実行してみるところまでがゴールとなっています。
新入社員のKさんが、講師を務めました。（ラズパイを触り始めてからわずか1ヶ月！）
参加者それぞれが、和気あいあいと、自分にプレゼントされたラズパイを組み立てていきます。
講義の様子
組み立て
自分でもラズパイ2から買って持っているという技師は、流石に手が早いです。
開発者も
さすがに、システム開発課のメンバーは、linuxコマンドやpythonに抵抗が無さそうです。
組み立て
組み立て
はじめて触る人も、周りに聞きながら、自分のラズパイを組み上げました。
完成
完成
なんとか全員が組み立てとwifi設定と初期の諸々の設定を終わった頃、とあるラズパイから機械音声が流れました。
一般物体認識（※9）をして発話する、あのプログラムの声です。
「おお！カメラで写したものを認識するんですね。」
皆が"ラズパイでできる事"の動く事例を認識した瞬間でした。
ラズパイから学ぶこと
わずか数千円、色々入れても2万五千円程度の、この小さなコンピュータから始まる事。
linux、python、センサー、ディープラーニング。 技術の習得にはそれなりに時間が掛かるでしょう。
しかし、期待するのは、
やりたい事を見つける第一歩
調べればやりたい事を誰かがすでにやっているオープンソースの凄さを感じること
願わくば、この活動をキッカケにして、当社にイノベーション（※10）が起こること。
今後の当社からのアウトプットに、どうかご期待下さい。
語彙の説明
※1 AI（Artificial Intelligence）：人工知能。コンピュータによる知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野
※2 IoT（Internet of Things）：モノのインターネット。PCや人だけではなく、家電、センサーなどあらゆるものをインターネットで接続し、情報交換により相互に制御する仕組み。
※3 RPA（Robotic Process Automation）：ホワイトカラーの生産性向上、自動化のために導入されるソフトウェア。
※4 ディープラーニング（Deep Learning）：人工知能の実現方法の一つ。人間の脳のニューラルネットワークを模した処理をプログラムでシミュレートし、データの差異部分（特徴量）を自動的に探し出すように機能する。
※5 一般物体認識：ディープラーニングを使って、映像データやカメラ映像から何が映っているのかを"一般的な名称（猫、人、コンピュータなど）"で認識する技術。
※6 エッジヘヴィコンピューティング：分散協調型のコンピュータ利用形態。IoTでセンサーデータが増える時代のコンピューティングアーキテクチャーとされ、PFN（プリファードネットワークス）、丸山 宏氏（現PFN）が提唱している。
※7 みちびき：準天頂衛星みちびき。日本で打ち上げた位置測位のための人工衛星。米国のGPSやロシアのGLONASSとの併用により、位置精度をセンチメートルまで高められるとして期待されている。
※8 オープンソース：コンピュータプログラムのソースコードをインターネット上の開発者に公開して、安定性や機能向上を図る開発プロセス。
※9 virtualenv：Linux上で動作する環境構築ソフトウェア。プログラミング言語Pythonとそのライブラリやディープラーニングフレームワークなどは、特定のバージョンでしか動作しない場合が多く、異なる動作環境を複数構築して、別のアプリケーションの動作に悪影響を及ぼさないように切り分ける必要がある。
※10 イノベーション：新結合（これまでにない組み合わせによって）内部に変化を起こすこと。技術革新や発明ではない。
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