スタートアップ企業から Fortune 500 の企業まで、マイクロソフトの AI/IoT ツールを実装したいと考えているすべてのお客様/パートナー様向け

お客様の独自のプロジェクトに合わせて調整される、エンジニアリング チームを対象とした、1 週間にわたる、無料の、パーソナライズされた開発スプリント

可能なことについて学び、市場投入までの時間を短縮し、マイクロソフトのエンジニアリングのガイダンスを利用することが可能

マイクロソフトとソニーの共同コラボレーション ラボには、こちらのリンクからアクセスしてください。

MMicrosoft の IoT と AI

マイクロソフトの最先端のラボ施設およびプログラムの 1 つに参加することで、お客様の開発チームがどのようにしてスキルを身に付け、問題を克服し、より迅速に目標を達成できるかをご確認ください。


ビデオを見る

共創ラボへのお申し込みとご参加は、以下の 4 つのステップで行えます:

2. 包括的なオンボーディング プロセスを完了する (2 ~ 3 週間) ?

3. スプリントのスケジュール設定と設計を行う

4. お客様のチームとスプリントを完了する (1 週間)

Microsoft の IoT と AI の共創ラボに参加する理由?

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) により、生活のあらゆる領域における人、デバイス、データの相互作用の仕組みが変化しています。

ただし、変化の速度は指数関数的に増しています。組織は、多くの場合、新しいテクノロジをなかなか特定できなかったり、エコシステムを構築するための重要な要素が欠けていたりするために、組織の可能性を引き出すのに十分な速さで動くことができません。お客様の組織が AI/IoT ソリューションを開発している場合、Microsoft の IoT と AI の共創ラボを利用できる可能性があります。このラボを利用することで、お客様の AI や IoT の課題を解決し、マイクロソフトの AI および IoT テクノロジ専門家からガイダンスや推奨事項を入手できます。

提供されるサービス?

お客様のニーズに合わせてカスタマイズされる一方で合理化されたプロセスを通じて、お客様のエンジニアリング チームは、マイクロソフトの専任の AI および IoT テクノロジ専門家と直接やり取りできます。

お客様が自社のニーズに合った方法で目標を達成できるよう支援する包括的なプログラムを利用できます。パーソナライズされたブレーンストーミング セッションや迅速なプロトタイピング エンゲージメントから、より包括的なセミナーまで、幅広く対応します。

マイクロソフトの最終的な目標は、お客様の製品、サービス、ビジネスのデジタル変革を支援することです。

AI と IoT の環境は急速に変化しています。

ラボの所在地

ラボは、マイクロソフトの製品グループの専門知識の中枢拠点となる米国のレドモンド、イノベーションを促進し、エコシステムを強化する国際拠点の 1 つである中国の上海、ヨーロッパのパートナー様の拠点となるドイツのミュンヘンに置かれています。

Microsoft の IoT と AI の共創ラボは、お客様の市場向けのソリューションの構築、開発、プロトタイプ作成、テストを行うためのアクセスと施設を提供します。


バーチャル ラボ

現在、上海を除くすべてのラボはバーチャルで運営されています。

マイクロソフトは、利便性の高い、安全なバーチャル エンゲージメントを提供しています。チームはバーチャル ルームでミーティングを行い、プロジェクト計画セッション、デイリー スタンドアップ、サイドバイサイドのエンジニアリング ビルディング セッションを含め、アジャイル方法論に沿ってスプリントが構成されます。

バーチャル ラボ: 世界中で利用可能

お客様を支援するマイクロソフトのテクノロジ専門家:

電気エンジニア

クラウド エンジニア

データ サイエンティスト

プログラム マネージャー

ソフトウェア エンジニア

ラボでサポートされるテクノロジの例

AI テクノロジ

The Azure Machine Learning service empowers developers and data scientists with a wide range of productive experiences for building, training, and deploying machine learning models faster. Accelerate time to market and foster team collaboration with industry-leading MLOps—DevOps for machine learning. Innovate on a secure, trusted platform, designed for responsible machine learning. Enterprise-grade machine learning service to build and deploy models faster.

The Speech service is the unification of speech-to-text, text-to-speech, and speech-translation into a single Azure subscription. It's easy to speech enable your applications, tools, and devices with the Speech CLI, Speech SDK, Speech Devices SDK, Speech Studio, or REST APIs.
Boost content discoverability, automate text extraction, analyze video in real time, and create products that more people can use by embedding cloud vision capabilities in your apps with Computer Vision, part of Azure Cognitive Services. Use visual data processing to label content with objects and concepts, extract text, generate image descriptions, moderate content, and understand people's movement in physical spaces. No machine learning expertise is required.
Azure Custom Vision is an image recognition service that lets you build, deploy, and improve your own image identifiers. An image identifier applies labels (which represent classes or objects) to images, according to their visual characteristics. Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to specify the labels and train custom models to detect them.
The Text Analytics API is a cloud-based service that provides Natural Language Processing (NLP) features for text mining and text analysis, including: sentiment analysis, opinion mining, key phrase extraction, language detection, and named entity recognition.
The Anomaly Detector API enables you to monitor and detect abnormalities in your time series data without having to know machine learning. The Anomaly Detector API's algorithms adapt by automatically identifying and applying the best-fitting models to your data, regardless of industry, scenario, or data volume. Using your time series data, the API determines boundaries for anomaly detection, expected values, and which data points are anomalies.
Language Understanding (LUIS) is a cloud-based conversational AI service that applies custom machine-learning intelligence to a user's conversational, natural language text to predict overall meaning, and pull out relevant, detailed information.
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that allows you to create a natural conversational layer over your data. It is used to find the most appropriate answer for any input from your custom knowledge base (KB) of information. QnA Maker is commonly used to build conversational client applications, which include social media applications, chat bots, and speech-enabled desktop applications.
Azure Form Recognizer is a cognitive service that lets you build automated data processing software using machine learning technology. Identify and extract text, key/value pairs, selection marks, tables, and structure from your documents—the service outputs structured data that includes the relationships in the original file, bounding boxes, confidence and more. You quickly get accurate results that are tailored to your specific content without heavy manual intervention or extensive data science expertise. Use Form Recognizer to automate data entry in your applications and enrich your documents search capabilities.

Develop intelligent, enterprise-grade bots that help you enrich the customer experience while maintaining control of your data. Build any type of bot—from a Q&A bot to your own branded virtual assistant—to quickly connect your users to the answers they need. Bot Framework Composer is an open-source visual authoring canvas for developers and multidisciplinary teams to build bots. Composer integrates language understanding services such as LUIS and QnA Maker and allows sophisticated composition of bot replies using Language Generation. The Bot Framework, along with the Azure Bot Service, provides tools to build, test, deploy, and manage intelligent bots, all in one place.

IoT テクノロジ

IoT テクノロジ

Azure IoT Hub is a managed service, hosted in the cloud, that acts as a central message hub for bi-directional communication between your IoT application and the devices it manages. You can use Azure IoT Hub to build IoT solutions with reliable and secure communications between millions of IoT devices and a cloud-hosted solution backend.

Azure IoT Edge moves cloud analytics and custom business logic to devices so that your organization can focus on business insights instead of data management. Scale out your IoT solution by packaging your business logic into standard containers, then you can deploy those containers to any of your devices and monitor it all from the cloud.

Azure Digital Twins is a platform as a service (PaaS) offering that enables the creation of knowledge graphs based on digital models of entire environments. These environments could be buildings, factories, farms, energy networks, railways, stadiums, and more—even entire cities. These digital models can be used to gain insights that drive better products, optimized operations, reduced costs, and breakthrough customer experiences.

Azure Functions is a serverless solution that allows you to write less code, maintain less infrastructure, and save on costs. Instead of worrying about deploying and maintaining servers, the cloud infrastructure provides all the up-to-date resources needed to keep your applications running.

Azure Stream Analytics (ASA) is a real-time analytics and complex event-processing engine that is designed to analyze and process high volumes of fast streaming data from multiple sources simultaneously. Patterns and relationships can be identified in information extracted from lots of input sources. These patterns can be used to trigger actions and initiate workflows such as creating alerts, feeding information to a reporting tool, or storing transformed data for later use. Also, ASA is available on Azure IoT Edge runtime, enabling to process data on IoT devices.

Azure Time Series Insights (TSI) is an open and scalable end-to-end IoT analytics service featuring best-in-class user experiences and rich APIs to integrate its powerful capabilities into your existing workflow or application. TSI able to collect, process, store, query and visualize data at IoT scale data that's highly contextualized and optimized for time series.

Azure IoT Central is an IoT application platform that reduces the burden and cost of developing, managing, and maintaining enterprise-grade IoT solutions. Choosing to build with IoT Central gives you the opportunity to focus time, money, and energy on transforming your business with IoT data, rather than just maintaining and updating a complex and continually evolving IoT infrastructure. The web UI lets you monitor device conditions, create rules, and manage millions of devices and their data throughout their life cycle. Furthermore, it enables you to act on device insights by extending IoT intelligence into line-of-business applications.

Azure Sphere is a secured, high-level application platform with built-in communication and security features for internet-connected devices. It comprises a secured, connected, crossover microcontroller unit (MCU), a custom high-level Linux-based operating system (OS), and a cloud-based security service that provides continuous, renewable security.

Azure RTOS is an embedded development suite including a small but powerful operating system that provides reliable, ultra-fast performance for resource-constrained devices. It's easy-to-use and market-proven, having been deployed on more than 6.2 billion devices worldwide. Azure RTOS supports the most popular 32-bit microcontrollers and embedded development tools, so that you can make the most of your team's existing skills.

AI と IoT の環境は急速に変化しています。

共創ラボに今すぐ申し込み、お客様のソリューションをマイクロソフトのテクノロジ専門家と共同設計する機会を手にしてください。