IoTではセンサーを使用して現場をデータ化します。具体的な例として、冷蔵庫内の温湿度の測定や来店客数の計測が挙げられます。最近開催された「IoT-Tech Meetup 第1回【ChatGPT × IoT】」では、エンジニア向けにChatGPTを用いた時系列データの分析と未来予測について紹介されました。このイベントはソラコムが主催し、IoTや周辺技術の知見をエンジニアに共有するための無料のオンラインセミナーです。セミナーではRaspberry PiやM5Stack、クラウド型カメラなどのハードウェアから、サーバーレスIoTやAI、MatterなどのIoT向け規格、法規やオープンソースライセンスまで、幅広いテーマを取り扱っています。セッション1では、IoTにおけるデータの「今の状態」と「過去の傾向＝時系列」という2つの系統について解説されました。また、ChatGPTのAPIについての全体像やPythonを用いたデモも行われました。デモでは、日付と温度・湿度のデータをChatGPTに与えて分析を促し、一般的な結果を回答する様子が示されました。さらに、ChatGPTを用いた異常値の検出とSlackへの通知のデモも行われました。ChatGPTにはさまざまな機能がありますが、その中でも「希望するフォーマットが得られるまで繰り返し問いを投げる」という機能があります。
Bing AIの説明
・IoTの「時系列データ」をChatGPTで分析・未来予測する方法について、ソラコム ソリューションアーキテクト 内田氏が解説しています。
・IoT-Tech Meetup 第1回【ChatGPT × IoT】では、時系列データを生成系AI「ChatGPT」で分析・未来予測する利点や気を付けたいポイント、そして具体的な手法について紹介されました。
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