【配布用】イノベート・ハブ九州_Bluemix勉強会_

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みそらまつかた
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1 イノベートハブ九州 Bluemix 天神 Color 本の資料はこちら Meetup/events/ / 2016 年 7 26 本アイビーエム株式会社クラウド事業統括

2 本の内容 q イノベートハック九州のご紹介 q アイデアの作り - アイデアシートを作ってみよう q アイデアをカタチに - クラウドを活した速アプリ開発 qwatson 概要 qalchemyapi 概要 qalchemyapi を Bluemix の Node-RED から呼び出そう qnode-red でプログラミング qbluemix 関連情報 2

3 イノベートハック九州のご紹介 3

プログラム全体を通じて貴社のイノベーション実現を加速します発掘ハッカソンを通じて開発

4 INNOVATE HUB KYUSHU の特アイデア技術マネタイズいポテンシャルを持つビジネスを発掘し構築し共に発展する単なるイベントにとどまらずプログラム全体を通じて貴社のイノベーション実現を加速します発掘ハッカソンを通じて開発を兼ね備えた優れたアイデアを発掘構築 IBM/ パートナー企業の援のもと採択企業の事業化を援発展エコシステムの形成海外展開をはじめとする事業拡海外スタートアップ招聘 / 海外への展開 INNOVATE Hack INNOVATE Build INNOVATE Grow 最新テクノロジーの提供特設サイト IBM Bluemix IBM Watson

5 INNOVATE Hack 概要配布資料に含まれていません

6 参加者がハッカソンに参加するまで告知エントリーハッカソンハッカソン DemoDay IBM 媒体 IBM Web サイト IBM SNS (BlueHub) ChangeMakers 協賛社様媒体本新聞様外部媒体東洋経済経新聞翔泳社その他 IT 系 Startup 系媒体エントリーサイト代表者情報チームメンバー情報メンバー役割開発レベルハッカソン賞経験など選択するテーマ情報収集勉強会 Bluemix Watson IoT 勉強会各テーマ事前説明会各データ各 APIに関する詳細情報アイデアソンアイデアシト選考ハッカソン DemoDay 参加者コミュニティ (Q&A 対応 ) 技術的な質問運営についての質問等

テーマと提供されるデータ /API/ ツール (6 27 現在 ) テーマ概要関連の深いご協賛者様ご提供いただくデータ /API/ ツール考えられるサービスの例まちくらし観光エンターテイメントスポーツヘルスケアロボティクス々の暮らしを便利に便利にする新しいサービス防犯防災渋滞緩和美化などまちをさらに安全に住みやすく美しく九州に根差す観光スポーツや

7 テーマと提供されるデータ /API/ ツール (6 27 現在 ) テーマ概要関連の深いご協賛者様ご提供いただくデータ /API/ ツール考えられるサービスの例まちくらし観光エンターテイメントスポーツヘルスケアロボティクス々の暮らしを便利に便利にする新しいサービス防犯防災渋滞緩和美化などまちをさらに安全に住みやすく美しく九州に根差す観光スポーツやエンターテイメントを盛り上げるインバウンド増加客単価の増も視野にれる医療援健康増進援介護援などのヘルスケアに関する新しいサービス産業ロボットおよびと接するロボットがもっと社会で活躍し間社会をえる存在になるためのサービス本新聞ゼンリン新聞記事データゼンリンAPIで提供する地図情報交通都市開発九州各地への訪問者運送者に対し各地のリアルタイムの交通事情に即した最適な移動段の情報を提供するソフトバンクの流動データソフトバンク福岡銀福岡銀ゼンリン本新聞ソフトバンクソフトバンク Pepper 融系サービス /API (IBM Fintech 共通 API を利 ) 融系サービス /API (IBM Fintech 共通 API を利 ) ゼンリン API で提供する地図情報新聞記事データ Pepper の流動データ観光規模なコンサートやイベントの開催時に宿泊施設が予約が困難となる宿泊施設の予約キャンセル情報をリアルタイム配信や泊の推進など受けれ環境を強化するアステム医療関連データ ( 検討中 ) 齢者向けの介護援(Nursing Care) としてゼンリンゼンリンAPIで提供する地図情報離れて暮らす親を遠隔地から安否確認をうシステムを提供するソフトバンクの流動データソフトバンク Pepper 安川電機ロボットシミュレータクラウドロボティクスにてクラウド上のソフトバンク Pepper 機能 (Watson API 等 ) を活したロボット介護を展開する

8 アイデアの作りアイデアシートを作ってみよう 8

9 3 4 s T , k I N 3 c i 3 i w 2e w w 1 9

10 I A P, 4 4 I A

11 デザイン思考のご紹介デザイン思考 (Design Thinking) とは人間中心デザインに基いたイノベーションを起こすための主として非デザイナーを対象とした発想法である目的の1つとしてデザイナーの発想法やツールを誰でも使えるようにすることで幅広い問題解決を可能にすることがあげられる Wikipediaよりデザイナー的創造プロセスで課題解決策や新しい価値提供を思考する技法 - 途 n 新規商品やサービスのプロトタイプを作りたい n ビジネスチャンスを開拓したい n 組織改をしたい n 働きを変えたい 11

12 デザイン思考の基本的な考え q ユーザー中客観よりも主観共感し洞察する Start 地点 Desirability ニーズがあるか Feasibility 実現可能か Viability ビジネス的に価値があるか q 対話やプロセスを重視 Solution 計画よりも実験実践少数のチームでコミュニケーションしスピーディーに q プロトタイプ à テスト à 改善を繰り返すプロトタイプでできたものを素早く確認し次のプロトタイプに反映させる 12 q 多様な問題解決とゴールを設定する多様なアイディアを発散させるアイディアの中から選択し分類する ( 優先度 / 実現性 / テクノロジー )

13 デザイン思考でまれたもの q Wii 低価格で家族で楽しめる家族の関係を良くする q ipod 誰もがどこからでも楽を取り込める楽をポケットにれて持ち運ぶ 13

14 詳しくはこちら q デザイン思考ポケットガイド q イノベーターのためのデザイン思考学習マップ q 初めてのデザイン思考プロジェクト 14

物を作り上げて構いません ) q Mural を使った例 (https://mural.

15 難しいなというはまずはペルソナから! q とにかくどういったユーザーの問題を解決したいかを想像しよう ( 空想上の物を作り上げて構いません ) q Mural を使った例 ( ペルソナを作ってプロフィールを作り上げる ( 想定ユーザーが複数あるとよい ) 喜ぶ ( 望み ) ポイントや悲しむ ( 痛み ) ポイントを明確化する 15

16 カスタマージャーニーマップからアイディアをペルソナの物のある 1 を追いかける 1 の動き動何を感じるか問題点は何かこんなのあったらいいな!! 16

17 注意事項必ずしもデザイン思考をしてくださいということではありません! アイディアシートをアイディアソン以降に提出頂きますその段としてデザイン思考を取りれることをおすすめします 17

18 アイデアをカタチにクラウドを活した速アプリ開発実習 18

19 IBM Bluemix で速アプリ開発アプリケーションを構築管理実するためのオープンスタンダードなテクノロジーを活したクラウドソリューション Bluemix 1. PaaS 2. API 3. DevOps 4. 19

20 PaaS により迅速にアプリ実環境を提供従来の IT 環境 ( 個別構築 / オンプレミス ) IaaS (Infrastructure as a Service) PaaS (Platform as a Service) SaaS (Software as a Service) アプリケーションアプリケーションアプリケーションアプリケーションデータデータデータデータランタイムランタイムランタイムランタイムミドルウェアミドルウェアミドルウェアミドルウェア OS OS OS OS 仮想化仮想化仮想化仮想化サーバーサーバーサーバーサーバーストレージストレージストレージストレージネットワークネットワークネットワークネットワークカスタムコスト低い俊敏度標準化低コストビジネスニーズに俊敏に対応可 20 お客様管理クラウドベンダー管理

21 組みて型のアプローチでアプリ開発を加速化 21

22 Bluemix の基本語 22

23 新しい顧客体験をもたらす IBM Bluemix 迅速なアプリケーション開発管理と実を実現するクラウド豊富な API サービスをご提供 120 を超える品質のサービスでクイックにアプリ開発 1 年で API, サービス数は約 2 倍に! 強なパートナーシップ提携も!! 実環境データベースモバイルビッグデータアナリティクス Web & アプリケーション Watson IoT インテグレーションセキュリティ開発援ツール 23

24 Watson 概要 24

ボタンを押すか否かの判断 ) 速な応答 (2 3 秒で回答 ) q Watson が解いた問題と情報源事実に基づく知識が問われる問題歴史

25 クイズ王を打ち負かした質疑応答システム Watson とは q 国のクイズ番組 Jeopardy! に出場しコンピュータの能を証オープンドメインの質問応答複雑な問題とカテゴリの解釈い正解率 ( 約 89%) 確信度の推定 ( ボタンを押すか否かの判断 ) 速な応答 (2 3 秒で回答 ) q Watson が解いた問題と情報源事実に基づく知識が問われる問題歴史学スポーツ葉遊び百科事典ニュース等の静的な情報源を利対戦中はインターネットには接続せずキーワードの致だけでなく意味内容に基いて問題と情報源を関連づけて正解率を向上させた 25

質問応答システムの基本原理問題 ( ) の内容を分析して事前に収集された量のテキスト情報から問題の解答候補とその根拠確信度を計算しい確信度の候補が得られた場合に解答するという連の知的処理を速に実するコンピューターシステム外交関係国が外交関係を持たない世界の 4 ヶ国のうちこの国は最も北にある国 - 外交ない - 国この国 - ある - 北??? 膨な情報源ブータン?

26 質問応答システムの基本原理問題 ( ) の内容を分析して事前に収集された量のテキスト情報から問題の解答候補とその根拠確信度を計算しい確信度の候補が得られた場合に解答するという連の知的処理を速に実するコンピューターシステム外交関係国が外交関係を持たない世界の 4 ヶ国のうちこの国は最も北にある国 - 外交ない - 国この国 - ある - 北??? 膨な情報源ブータン? キューバ? イラン? 北朝鮮? ブータンは未だに国中国ロシア英国フランスとの外交関係はないキューバはフロリダ半島の 145km 南に位置する北朝鮮問われている内容の解析解答候補の成根拠の探索と確信度の計算最も確信度のい解答問題これだけの計算を数秒以内に実解答 International Business Machines Corporation

27 Watson の主要な能データの理解然語や構造データを理解対話型の学習フィードバックを受けて学習意思決定の援. 結果を推測しの判断を助ける 27

28 Watson は IBM Bluemix から簡単に使えます 28

29 Watson の事例 1 配布資料に含まれていません 29

30 Watson の事例 2 LOCAL MOTORS 社 - 電気ミニバス Olli - IBM Watson を乗客インターフェイスに利 3D プリントで製作された動運転を利 30 Local Motors の最経営責任者 (CEO) 兼共同創設者 John B. Rogers, Jr. と Olli 体には 30 以上のセンサーが搭載され 10 時間で製造ワシントン D.C に続きマイアミとラスベガスでパイロット予定

31 Watson の事例 3 31

Watson の事例 4 Jill Watson 学はティーチングアシスタントが実際には間ではなくロボットだったことに気づかなかったジョージア科学のアショクゴール教授らの研究チームが実施 Watson( ワトソン ) を使ってオンライン学習プログラムの TA をコンピューターに担当させるという実験約 4 万件分の学

32 Watson の事例 4 Jill Watson 学はティーチングアシスタントが実際には間ではなくロボットだったことに気づかなかったジョージア科学のアショクゴール教授らの研究チームが実施 Watson( ワトソン ) を使ってオンライン学習プログラムの TA をコンピューターに担当させるという実験約 4 万件分の学からのメールやチャットを読み込ませて質問や相談に対する応答法を学習 Jill が 97% 以上の精度で正しく答えられると判断した質問にのみ応答 300 強の学のための 9 いる TA のとして 2016 年 1 から Jill を運し開始 Jill がロボットであるという種明かしをされた学はみな様に驚いたとのこと

33 Watson + Unity( ゲームエンジン ) VR の世界にもどうぞ Watson を連れてってあげてください 33 Watson Developer Cloud Unity SDK が公開されました

34 AlchemyAPI 概要 34

35 AlchemyAPI による画像解析画像解析タグ付 Classifier Confiden ce Score car 97% racing 97% race 92% motorspo rt 73% circuit 52% 顔認識名判断 Twitter コメントの感情度分析 35

AlchemyAPI 概要 q 旧 AlchemyAPI 社が提供する然語解析や画像解析の機能を提供するサービステキスト分析画像分析のための API を多数提供 n AlchemyLanguage (14 APIs + 1 API[ ベータ ]) n AlchemyVision (3 APIs) n AlchemyData (1 API) Watson のサービスと異なり

36 AlchemyAPI 概要 q 旧 AlchemyAPI 社が提供する然語解析や画像解析の機能を提供するサービステキスト分析画像分析のための API を多数提供 n AlchemyLanguage (14 APIs + 1 API[ ベータ ]) n AlchemyVision (3 APIs) n AlchemyData (1 API) Watson のサービスと異なり機械学習にかけるコストが不要な点がメリット n 事前に学習済みであり個別に追加で学習できない点には注意 q 提供されているプラン Free : 組織単位で1 につき1000 APIコールまで (UTC 0:00にリセット ) Standard : 1 ごとにAPIコール数でレートが可変 ( 下記参照 ) q 課形態 : 従量課 (Standard のみ ) 組織単位で1 ごとのAPIコール数で以下の費体系で課 n 1-250,000 : JPY/Events n 250,001-5,000,000 : JPY/Events n 5,000,000+ : JPY/Events 36 Face Detection API の例

37 AlchemyAPI が提供する API 2016 年 3 22 現在 n AlchemyLanguage API 説明 API 説明 Sentiment Analysis Taxonomy 章のセンチメントを分析章のトピックカテゴリーを階層的に分析 / 分類 Combined Call Publication Date 1 つのコンテンツに対して複数の分析をまとめて処理 Web ページの発を判別 Concept Tagging Entity Extraction Keyword Extraction Relation Extraction Text Extraction Authors Extraction Language Detection Feed Detection Microformats Parsing 章の内容から明的 / 暗黙的なコンセプトを導出章から組織場所などのエンティティーを抽出章からキーワードと関連性センチメントを抽出章の主語述語的語を抽出章の内容に関連する Web ページのリンクを導出ニュースやブログから著者に関する情報を抽出書が何語で書かれているかを判別 Web ページにフィードがある場合にリンクを判別 Web ページに埋め込まれた Microformats を探し出しパースする Data Extraction Emotion Analysis (β) n AlchemyVision API Face Detection Image Link Extraction Image Tagging テキストから付を取得テキストから感情を分析説明 n AlchemyData API News API 説明画像から顔の位置年齢性別を判断 URL の書で使されている画像から適したものを抽出画像に対してタグづけニュースやブログを期間キーワードセンチメントで検索 37

38 AlchemyAPI の使い q まずは Bluemix コンソールからサービスインスタンスを作成サービスインスタンス作成時に API キーが発される発された API キーはサービスのサービス資格情報から確認できる q インスタンスの作成後指定された URL にアクセスすることでサービスを利可能基本の URL フォーム n 利する API に合わせたコンテキストルート >?apikey=< 確認した API キー > 各 API に対するコンテキストルートは次ページを参照 n インプットとなるデータが URL なのか HTML なのかテキストなのかで各 API ごとに 3 つずつ種類がある ( 部例外あり ) GET / POST どちらでも対応できる API が多いが AlchemyData (News API) は GET のみ AlchemyLangage の Sentiment Analytics の部 API は POST のみサポートとなるためリクエスト送信の実装は注意が必要 n Alchemy News を除き POST メソッドはサポートされているので POST でリクエスト送信処理を実装するのがお勧め 38

AlchemyVisonのAPIでまかに画像を分類 Face Detectionで男, 年齢別に分類 Image Tagging で画像に対するタグ付けまかに分類した画像を確認し Watsonの Visual Recognition でお客様に合わせて学習させ

39 AlchemyAPI の利ケース q アプリの要件に依存する部分が多いが主な利ケースは以下の通り : AlchemyLanguage や AlchemyData が基本的に英語のサービスとなるため本語に対する処理をいたい場合は翻訳 API を経由して処理をうことを検討する 1 画像のカテゴリー分類 2 センチメント分析 / 感情分析チャットデータ Negative に傾いている怒り : 60% 以上 API 呼び出し分類 API 呼び出し ( 翻訳 API 経由 ) ü ü AlchemyVisonのAPIでまかに画像を分類 Face Detectionで男, 年齢別に分類 Image Tagging で画像に対するタグ付けまかに分類した画像を確認し Watsonの Visual Recognition でお客様に合わせて学習させ画像分類の精度を上げるアプローチで利 ü ü AlchemyLanguage 経由でやりとりを分析 Sentiment Analysis Emotion Analysis 分析の結果負の感情に傾く状況を検知した場合にはなんらかのアクションを起こすような処理を起こすような利が考えられる 39

Node-RED との連携 q Bluemix 上で利可能な Node-RED にはデフォルトで以下の 3 つの AlchemyAPI ノードがパレットに登録されている Node-RED での処理に AlchemyAPI の処理を挟んでテキスト / 画像分析を容易にうことができるようになっている sentiment n 単語レベルでの簡易なセンチメント分析を実施 (*1) n API

40 Node-RED との連携 q Bluemix 上で利可能な Node-RED にはデフォルトで以下の 3 つの AlchemyAPI ノードがパレットに登録されている Node-RED での処理に AlchemyAPI の処理を挟んでテキスト / 画像分析を容易にうことができるようになっている sentiment n 単語レベルでの簡易なセンチメント分析を実施 (*1) n API キーは不要 Feature Extract n Combine Call API がベース ( 出結果より判断 ) n AlchemyLanguage から使したい API を選択しテキスト分析を実施 n API キーは必要 Image Analysis n AlchemyVision から使したい API を選択し画像分析を実施 n API キーは必要 40 (*1) 本語は未サポート (2016 年 3 時点 )

41 AlchemyAPI を Bluemix の Node-RED から呼び出そう! 41

42 ハンズオン順 qnode-red 全体フロー qbluemix で Node-RED サービス Watson の API を設定する qalchemyapi を追加する qnode-red でプログラミング q 動作確認 42

43 Node-RED 全体フロー q 画像の URL( 例 :" ) を Image Analysis の API にかけると画像解析をい顔認識の結果を返してくれるサンプルアプリです 43

44 Node-RED 環境の作成 (1/3) 44 44

45 Node-RED 環境の作成 (2/3) n アプリケーション名をします 45 45

46 Node-RED 環境の作成 (3/3) 46 46

47 Node-RED/Watson API の準備 q 以下のリンクを参考に Hello World を Node-RED で実施します

48 AlchemyAPI を追加する q Node-RED のノードに画像認識のための Image Analysis があるのですがこのままでは使えませんこの Node-RED のアプリケーションに AlchemyAPI を追加してあげる必要があります Image Analysis 48

49 AlchemyAPI を追加する q Bluemix のメニュー画からダッシュボードをクリックし先ほどの Node-RED のアプリケーションをクリックしてください 49

50 AlchemyAPI を追加する q 続いてサービスのまたは API の追加をクリックしてください 50

51 AlchemyAPI を追加する q 次の画で現れる API の覧から AlchemyAPI をクリックします q その後再ステージング ( 再起動 ) のポップアップ画が表されるので再ステージングし正常に再起動すれば OK です 51

52 Node-RED でプログラミング 52

53 HTTP Input node q AlchemyAPI は REST の GET メソッドでアクセスして画像を解析しますまずは左側のパレットの Input カテゴリ内の http の node をドラッグ & ドロップしキャンバス内に配置しますプロパティー内の URL 欄にアクセスポイントを記載しますここでは /callwatson としておきます q Name の欄はノードの名前をわかりやすいようにしておくために記述しておきます任意ですがここでは HTTP Input にしておきます 53

54 switch node q 画像の URL をチェックするノードを準備します左側のリソースパレットの function カテゴリ内の switch ノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップしますプロパティー内の左下にある +rule をクリックして分岐ロジックを 2 つ意します Property は以下の通りに imagurl 属性に含まれるペイロードの null チェックをいます null であれば 1 にそれ以外であれば 2 に値が渡されます 54

55 template node ( 初期画 ) q 画のHTMLを表したり Inputとなる画像を送信するためのメニューを提供するためにHTMLを記述します templateノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップしますプロパティを以下のように記述します <h1>welcome to the Alchemy Vision Face Detection Demo on Node- RED</h1> <H2>Select an image</h2> <form action="{{req._parsedurl.pathname}}"> <img src=" CK494_SELFIE_GR_ jpg" height='100'/> <img src=" _member_ jpg" height='100'/> <img src=" height='100'/> <br/>copy above image location URL or enter any image URL:<br/> Image URL: <input type="text" name="imageurl"/> <input type="submit" value="analyze"/> </form> 55

56 change node q 画から画像 URLを抽出するchangeノードを定義します左側のリソースパレットのfunctionカテゴリ内のchangeノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップしますここからpayload 属性をimageurl 属性に変換します以下の通りにプロパティを設定します 56

57 Image Analysis q 画像解析のためのImage Analysisノードを定義します左側のリソースパレットの Watsonカテゴリ内のImage Analysisノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップしますプロパティーでは顔認識をうため以下の通りに DetectをFaceに設定します 57

58 template node ( 結果 ) q Watson の Image Analysis から返ってきた結果を表させるための HTML を記載します temlpalte ノードをフローエディタ中央のキャンバスにドラッグ & ドロップしますプロパティを以下のように記述します <h1>alchemy Image Analysis</h1> <p>analyzed image: {{payload}}<br/><img id="alchemy_image" src="{{payload}}" height="50"/></p> {{^result}} <P>No Face detected</p> {{/result}} <table border='1'> <thead><tr><th>age Range</th><th>Score</th><th>Gender</th><th>Score</th><th>Name</t h></tr></thead> {{#result}}<tr> <td><b>{{age.agerange}}</b></td><td><i>{{age.score}}</i></td> <td>{{gender.gender}}</td><td>{{gender.score}}</td> {{#identity}}<td>{{identity.name}} ({{identity.score}})</td>{{/identity}} </tr>{{/result}} </table> <form action="{{req._parsedurl.pathname}}"> <input type="submit" value="try again"/> </form> 58

59 HTTP Response q アウトプットを HTML 表させるための HTTP Response ノードをを追加 59

60 フローをつなげる q 出来上がった各ノードをつなげて右上の Depoy をクリックすれば完成です! エラーが出ていないことを確認してください 60

動作確認 q ブラウザの URL 欄に http://xxxx.mybluemix.

61 動作確認 q ブラウザの URL 欄にをインプットして呼び出してみましょう Image URL の欄に Watson に読ませたい画像 URL をれてみてください顔の認識や物名が出てきます! さすが Watson! 61

62 Bluemix 関連情報 62

63 いろいろな Bluemix サービスを触ってみたい

64 最新情報をキャッチアップしながら Bluemix に触れていきたい 64 64

65 サービスの組み合わせのベストプラクティスユースケースに合わせた Reference Architecture を掲載していますサンプルアプリ実施順も掲載

Bluemix ユーザー会 (Bluemix User Group) Bluemix User Group(BMXUG - ビーザグ ): IBM Bluemix の利促進や情報交換のためのユーザーグループです現時点本国内では約 1,700 名のお客様にご登録いただいておりますユーザーの皆様により定期的に勉強会や研修等を実施いただいております

66 Bluemix ユーザー会 (Bluemix User Group) Bluemix User Group(BMXUG - ビーザグ ): IBM Bluemix の利促進や情報交換のためのユーザーグループです現時点本国内では約 1,700 名のお客様にご登録いただいておりますユーザーの皆様により定期的に勉強会や研修等を実施いただいております Qiita の Bluemix タグでの投稿をぜひフォローしましょう! ビーザグと読みます Slack での情報交換も活発です bmxug.doorkeeper.jp ibm.biz/bluemixug qiita.com/tags/bluemix ja.stackoverflow.com/questions/tagged/blue mix

これから始めるはまず下記の 3 つは要チェックです! http://qiita.

com/joeartsea/items/93e8483a31292067c654

com/zuhito/items/e9abfd6f1ba188f908ed 67

67 Node-RED を始めるならまずはここ! Qiita の Node-RED タグでの投稿をぜひフォローしましょう! これから始めるはまず下記の 3 つは要チェックです! Facebook での Node-RED ユーザー会

68 IBM Watson Developer Cloud 68

com は世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です他の製品名およびサービス名等はそれぞれ IBM または各社の商標である場合があります現時点での

69 ご注意この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが本アイビーエム株式会社の正式なレビューを受けておらず当資料に記載された内容に関して本アイビーエム株式会社は何ら保証するものではありません従ってこの情報の利またはこれらの技法の実施はひとえに使者の責任において為されるものであり資料の内容によって受けたいかなる被害に関しても切の補償をするものではありませんまた IBM IBM ロゴおよび ibm.com は世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です他の製品名およびサービス名等はそれぞれ IBM または各社の商標である場合があります現時点での IBM の商標リストについてはをご覧ください当資料をコピー等で複製することは本アイビーエム株式会社および執筆者の承諾なしではできませんまた当資料に記載された製品名または会社名はそれぞれの各社の商標または登録商標です 69

70 付録 :Node-RED 概要 70

71 Node-RED について n IBM 英国 Hursley 研究所の Emerging Technology Team で開発されたソフトウェア 2013 年社内ハッカソンで堂々位 GitHub に登録 2014 年 Qcon で発表 n オープンソースプロジェクトとして提供 71 71

72 Node-RED の特徴ハードウェアデバイス,API, オンラインサービスが画期的な法で結合された " 仮想環境をブラウザ上で実現 n ブラウザベース UI n node.js で動作軽量 n 機能をカプセル化して Node として利 n 独 Node を作成追加可能 n Bluemix の様々なサービスを簡単に利可能 72 72

73 Node-RED シート画実装 UI 表情報の切り替えデプロイ実ノード処理フローノードパレット Node Infomation またはデバッグコンソール 73 73

74 Node-RED 実装法 Node-RED 画 4Deploy を選択 1 ノードを選択しドラッグ & ドロップ 2 ノード間を接続 3 ノードプロパティ設定 74 74

75 Node-RED 搭載ノードの紹介 ( 代表的なもの ) Node 分類 Input Output Function Social Storage Analysis Advanced 機能イベントの起動条件の設定外部アプリへの送信イベント分岐受信データの変換時停等 Twitter/Mail/ircの送受信 DBへの保存 DB 検索分析 RSS/atomの更新受信時にイベント起動コネクタが右側に存在 1 イベントの起動イベント起動条件を満たしたときその情報を送信するコネクタが左右に存在 2 データ変換 / 分岐左からデータ受信それを変換 / 分岐させ右側に結果を返すコネクタが左側に存在 3 外部アプリ起動 /DB 保存左からデータを受信しそれを送信 / 保存 75 75

76 1 イベントの起動 Node 名称イベント開始条件後続フローに送信する内容 Inject 定期起動 orノードのクリック指定字列 or 現在時刻 or 情報なし ( 起動のみ ) デバック向けの機能 http Mail Twitter コネクタが右側に存在するもの x.net/[ ノードの URL] リクエスト送信時メール受信時または未読メール存在時定期起動指定メッセージの Tweet 時に動起動 Feedparse RSS/atom の更新受信時 - リクエスト情報メール本 (text/plain) Tweet 情報 ( 本発場所国 ) 76 76

77 2 データ変換 / 分岐 Node 名称機能後続フローに送信する内容 Function 受領データの更新更新済データ Switch 条件に応じてフローを分岐させる受信データ Delay フローを待機受信データ http request 指定サイトに接続接続サイトのソース Cloudant DB 検索 DB の検索結果 Sentiment Html コネクタが左右に存在するもの受信データをセンチメント分析 HTML ソースのうち指定タグをすべて取得評価情報を追加した受信データ指定したタグの情報 77 77

78 3 外部アプリ起動 /DB 保存コネクタが左側に存在するもの Node 名称 Debug http response Cloudant Mail 機能フロー上に流れている情報を画表 http requestを返す DBへのデータ保存メール送信 78 78

79 プログラミング JavaScript で記述します簡易エディターが付属同期処理も可能より複雑な処理は node の作成をお勧めします 79 function は最後に return msg; をいれると次の node に送信してくれます詳細ドキュメント : 79

80 覚えておく Node-RED 固有変数 context.global context msg msg オブジェクト : node 間を流れるメッセージを表す JSON オブジェクト msg.payload はかならず存在する msg.<string> で新しい属性を追加できる context オブジェクト : node 内部で保存される任意の JSON オブジェクト context.global オブジェクト : node 間で共有されるグローバルオブジェクト 80 80

81 Node-RED ノード操作法 81 81

Bluemix いつでもWebinarシリーズ第15回「Bluemix概説(改訂版)」

Bluemix いつでもWebinarシリーズ第15回「Bluemix概説(改訂版)」 IBM Bluemix オンラインセミナー Bluemix いつでも Webinar シリーズ第 19 回 AlchemyAPI 日本アイビーエムシステムズエンジニアリング株式会社ソフトウェア開発ソリューション佐藤大輔本日のご説明内容 AlchemyAPI とは AlchemyAPI デモ AlchemyAPI の使い方まとめ 2 AlchemyAPI とは 3 AlchemyAPI