かなりやっつけな感じなので、ザックリ書いてみる。
プロローグ
FaceBook見ていたら、こんなのが流れてきました。
SORACOM Beam + AWS IoT + Amazon Machine Learningで予防保守
読んでいたら、こんな説明が。
Raspberry PiからセンサーデータをSORACOM経由でAWS IoTにデータを送信します。
Amazon Machine Learningでは、あらかじめセンサーのデータと故障状態を示す教師データからモデルを作成しておき、リアルタイム予測APIが有効にします。
AWS IoTにセンサーデータが到着するとAWS IoTのルール上でAmazon Machine Learningのリアルタイム予測APIへ問い合わせを実行し、故障と判定されるとSNSでアラートを送信します。リアルタイム予測APIが有効
リアルタイム予測APIが有効
リアルタイム予測APIが有効
な、なんだってーー！！！
全然気づいてなかった。。。。。これは早速試さねば。
準備
作成済みのモデルを元にリアルタイム予測APIを作成と言う事らしいので、その辺は元記事を参考にしてください。
で、API Gatewayなどなどの設定も済んでるという所から進めます（ぉ
リアルタイムで予想ということは、元の値を色々変えたり、何かと連動したりと、色々と使えそうな感じがしたのでkintoneと繋げてみました。
あら、もう出来た。
kintoneは素早く出来て良いですね！
使ってみよう
ボタンを押すと、予測データを使って予測客数を表示します。
で、データを変更して、予測客数がどうなるかを試してみました。
雨だったら？
日付を変えてみたら？
という事で、販促計画立てるときの指標として使えそうな感じですね。
月に一回ぐらいモデル作り変えてたら、大体は追随出来そうな気がするので、作成・維持費用は300円/月くらいかな。
興味のある人は試してみましょうー。
「面倒だから代わりにやって」とかもお待ちしてますw