re:Invent2024 IoT MaaS関連 業界セッション集

re:invent2024では、たくさんのセッションがあり、それぞれに学びがありました。今回は、その中からIoT関連のMaaS分野で出席したトヨタ自動車とホンダの両セッションから得た学びについて記載します。

## IOT321 | Toyota's connected platform transformation with AWS IoT Core and MQTT

* 公式サイトの紹介文
>このセッションに参加して、トヨタが AWS IoT Core と MQTT 5 を使用してコネクテッド ビークル プラットフォームを近代化し、革新的なエクスペリエンスとアプリケーションを顧客に提供した方法を学びましょう。トヨタが AWS マネージド サービスを使用して、車両とクラウド間の安全でスケーラブルな双方向通信を実現した方法を学びます。また、コネクテッド ビークル データの潜在能力を最大限に引き出し、リモート車両制御、リアルタイムのデータ処理、フリート管理と EV バッテリーの最適化に関する洞察を可能にする高度な車両データ収集に AWS IoT を使用する方法も説明します。

* Hiroshi Kamada : Assistant Manager, TOYOTA MOTOR CORPORATION
* Daisuke Muramoto : Department General Manager, TOYOTA MOTOR CORPORATION
* Roman Tubin : Sr. PMT, External Services, Amazon Web Services

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* コネクテッドカーのサービス、SOS、RemoteControl、Driver scoreのサービスを実現している。

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* Platform journey
    * 2002年、クラウドがないとき。データセンターへ通っていた。
    * 2016年、クラウドを導入
    * 2019年、Serverless
    * 現在 Serverless + IoT
    * 2023-24 IoT core導入

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* Why we use MQTT
    * ソフトウェアを簡単に実装する
    * デリバリーのレイテンシを削減する
    * 可用性とセキュリティを向上させる

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* SMSを使った以前の実現方式
    * Fargate , SQS , Lambda、API-GW
    * Message送信費用は、msseage/1cent はawsコストとは別にかかっていた。

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* MQTT by AWS IoT Coreを使った新方式
    * Speed , Cost , Capacity , Operationで向上

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* Architecture with IoT Core and MQTT
    * IoT Coreのpub/subモデルに変更
    * スケールアウト/インをリアルタイムに実現

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* MQTT version 5を採用
    * Request/responseを採用
        * 通知が届いたことをresponseで確認ができる

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* Shared subscription
    * IoT Coreがサブスクライバーグループ内の各サブスクライバへメッセージを分散送信してくれる。
    * 当該機能を採用することで、スケールアウトを実現できるようになった。

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* MQTTを使って、将来的にスマホから車をコントールできるようにする。

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* マルチリージョンでactive-active for DRを実現

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* 高いレベルのセキュリティを実現
    * 車との間は、mTLSを採用、Lambdaでカスタム認証でX.509certの有効性チェックを実施、サーバとの間もmTLSを採用している。



## AUT202 | Honda’s EV charging experience with Amazon Bedrock and AWS IoT Core

* 公式サイトの紹介文
> このセッションに参加して、Honda が AWS と連携して車載 EV 充電エクスペリエンスを再定義した方法を学びましょう。Honda は、コネクテッド ビークル プラットフォーム、外部データ ソース、および生成 AI のレイヤーからのデータを組み合わせることで、EV 所有者の進化するニーズに応える、パーソナライズされたコネクテッドでインテリジェントな充電ソリューションを提供します。このエクスペリエンスの中核となるのは、Honda による Amazon Bedrock の使用であり、バッテリーの状態データ、運転パターン、および利用可能な充電ステーションを考慮して、ドライバーにパーソナライズされた充電の推奨事項とルート案内を提供します。

* HIDEHARU TAKAMIYA : General Manager, HONDA
* Bei Liu : Senior Cloud Architect, Amazon Web Services Japan G.K.
* Tsubasa Watanabe : Senior Solutions Architect, Amazon Web Service Japan

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* ホンダのコネクテッドカーの生成AIを用いた、EVへのチャージレコメンドの例を紹介する。
* 20250年までにカーボンニュートラルを実現する。全てのビークル、会社全てを含む。

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* ユーザーにEVのチャージを考えなくて良いようにしたい
* チャージポイントをリコメンド、混んでいないチャージポイントを見つける、シンプルなペイメントを実現する。

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* IoT Coreでビークルのチャージの情報を収集する。

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* bedrockでパーソナルのチャージングステーションをリコメンドする。
* 2020年からコネクテッドカーでデータ収集を開始。

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* 例えば、ファミリーが子供を遊ばせる場所によく行くなどをリコメンドするユースケースがある。
* PoCを実施した。システム名は、Smart routing。家から目的地まで、EVをチャージする場所で楽しめるルートとチャージポイントをリコメンドする。
* Generative AIを使用。また、amazon location serviceを使用している。

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## 学び
* EVの充電時間の長さやチャージャーの少なさはユーザーのペインポイントとなっており、EVへのチャージのコントロールはニーズがある。
* V2Hのおいても、ユーザーデータのGenerative AIを用いたチャージの計画作成は実現できそう。例えば、V2Hで通勤に車を使っていると学習した場合、帰宅から通勤までの間でいつ充電するのが家の電気の使用状況上良いか等。エコキュートへの充電とEVへの充電の順番のコントロールなど。それから、EVバッテリーを何%充電するか等も調整できる可能性がありそう。