Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。BOOKS(コードジン・ブックス)は、CodeZineの連載からカットアップした、開発現場の課題解決に役立つ書籍シリーズです。Things:モノのインターネット)のセンサーで取得したデータをクラウド上のデータベースに蓄積し、分析・活用するアプリケーションを手軽に始めてみる連載の第3回です。Analytics」サービスで生成した機械学習モデルを用いて故障予測を行うアプリケーションを作成します。今回作成するアプリケーションは、以下の3つのアプリケーション(サブ機能)で構成されます。「過去データを元に機械学習モデルを用いて故障予測を行う」アプリケーションまた、アプリケーションの全体像は図1のようになっています。完成したアプリケーションは、画面1のようなグラフと故障予測有無を表示します。画面1:完成したアプリケーションのスクリーンショット「IoTデバイスのデータを受信してデータベースに保存する」アプリケーションセンサーデバイスの準備まず、センサーデータを送信するデバイスを準備する必要があります。ArduinoやRasberryPiなどを利用することができますが、今回は本連載第2回に引き続き「IoTセンサーシミュレーター」を利用します。Webブラウザで開いたIoTセンサーシミュレーターは、開いている間ずっと、次の3つのデータを取得・送信し続けます。切り替えられ、それぞれ画面の上下ボタンで値(温度や湿度)を変更することができます[1]。画面右上に表示されている文字列がセンサーのMACアドレスです。後で利用するのでメモしておきます。このMACアドレスはWebブラウザを起動するたびにランダムに変更されるので、IoTセンサーシミュレーターのウィンドウは開いたままにしておきます。IoTセンサーシミュレーターについては、本連載第2回の説明を参照してください。次に、アプリケーション本体を作成します。Starter」を選択します(画面3)。Starter」を選択Node-REDアプリ作成画面にて、アプリケーションの名前を指定します。この名前は後にアプリケーションを公開する際のURLになります。DB」が利用されていることがわかります。名前を入力したら「作成」ボタンを押します(画面4)。次の画面でしばらく待つと「アプリは稼働しています」と表示されます。先ほど指定した名前が含まれたアプリケーションのURLも、その右に表示されるのでクリックします(画面5)。画面5:先ほど指定した名前が含まれたアプリケーションのURLをクリックすると、別ウィンドウでアプリのデフォルト画面が表示されます。ブラウザのアドレスバーを見ると、自分のアプリケーションのURLとなっていることがわかります。editor」をクリックしてください(画面6)。editor」をクリックNode-REDのフローエディター画面が表示されますので、画面7のように「センサーデータ取得・保存処理」フローを作成してください。フローの作成は、画面左側にあるノードパレットで使用するノードを選んで、画面中央のワークスペースに配置し、他のノードと線でつなぐとともに、配置したノードに必要な設定を行うという手順で進めていきます。詳しくは、本連載第2回をご覧ください。第2回に記載されているフローエディターのログインユーザー名とパスワードの設定も行うことをお勧めします。画面7:「センサーデータ取得・保存処理」フローなお、本記事のサンプルファイル「codezine_iotdemo_nodered_app1.json」を使って、フローエディターにフローをインポートすることもできます。インポートの方法も同じく本連載第2回をご覧ください。画面7のようにノードを配置したら、各ノードをダブルクリックして以下の内容を確認・設定します。msg;このfunctionノードで、データベースに保存する名前と値の内容を作成しています。他に、nameとしてセンサーのMACアドレス、timestampとしてセンサーデータ受信の時刻を設定しています。現象をデータ化するセンサーやデバイスに注目が集まりがちなIoTですが、価値を生むのはデータ化したその後の処理です。「保管した大量のデータから未知のパターンを割り出し、ビジネスを成長させる知見を提供する」こうしたIoTが価値を生むためのサービス・製品がIBMにあります。下記の資料をご覧ください。FintechやIoT、AIといった新しい領域でのビジネスを推進するための調査・研究。日本Seleniumユーザーコミュニティに参加。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。12:00法務担当者、6割超が今後業務で「生成AIを使用したい」と回答。新着記事一覧を見るイベント今後の予定を見るCodeZineは、株式会社翔泳社が運営するソフトウェア開発者向けのWebメディアです。「デベロッパーの成長と課題解決に貢献するメディア」をコンセプトに、現場で役立つ最新情報を日々お届けします。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。