数年前、3Dプリンターやレーザーカッターなどが普及することで“製造業の民主化”が実現するという「メイカーズムーブメント」が大きな話題を呼んだ。
技術革新によって製造コストが大幅に削減されただけでなく、クラウドファンディングのように資金と顧客を募れる仕組みが登場したことで“おもしろいアイデアと熱量”を持った個人が、思いのままにものづくりにチャレンジできる環境が整い始めている。
今回紹介する「obniz（オブナイズ） 」が目指している世界観もメイカーズの文化に近いかもしれない。このプロダクトが叶えてくれるのは「電子工作をやってみたい、IoTプロダクトを作ってみたい」というロマンだ。
詳しくは後述するけれど、クラウドサービスと専用の組み込みデバイスによってさまざまな電子部品をインターネット経由で、あらゆるプログラム言語で操作できるのが特徴。電子工作やIoT機器の開発ハードルを下げ、高度な専門知識のない人でもその魅力を体験できる仕組みを提供する。
そんなobnizを開発するのはCambrianRobotics（カンブリアンロボティクス） という日本のスタートアップ。小学生の頃からマイコンやパソコンのプログラムをやっていたという2人のエンジニアが立ち上げたチームだ。
同社は11月22日、UTECを引受先とする第三者割当増資により約1億円を調達したことを明らかにした。
JavaScriptで電子工作が可能に、面倒な初期設定は不要
上述した通り、obnizは“インターネットと連携して動くもの”を簡単に作れるサービスだ。
写真にあるブルーの組み込みデバイスをWifiに接続した状態でセンサーやモーターといった部品に繋げば、それらの部品をインターネット（API）経由であらゆるプログラム言語から操作できるようになる。
実際に使い始めるまでの工程はわずか3ステップ。まずはobnizをWifiにつなぎ、使いたいモーターなどを接続する。あとはスマホからobnizに表示されるQRコードを読み込み、表示されたプログラムを実行するだけ。IoT機器を作ってスマートホーム化に挑戦したり、ラジコンやロボットを作ったりいろいろと応用 の幅も広い。
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最大の特徴はそのハードルの低さだ。
obnizの場合、組み込みデバイスに接続されたモーターやセンサーを操作するのに必要なのは、ブラウザでプログラムを書いて実行するだけ。従来IoTプロダクトを開発する際に高い壁となっていた「組み込みデバイスにおけるファームウェアの作成（ハードウェアを制御するソフトウェア）」を必要としない。
SDKを使えばJavaScriptから利用が可能。obnizにつないだリアルな部品をHTMLの中で“プログラム上のオブジェクト”として扱えるようになる。
全くの初心者であってもブロックプログラムを通じて簡単な操作を実行することができる上に、専用のアプリも不要で複雑な環境構築で行き詰まる心配もない。
kickstarterのプロジェクト を経て（160万円以上を集めることに成功）2018年5月より開発ボードの販売 をスタート。1台の価格は5980円で、すでに2000台以上の販売実績があるという。
エンジニアが趣味でIoT機器の電子工作をする際や教育用のコンテンツとして活用されるケースが多いそう。obnizが電子工作デビューというユーザーも一定数いて、中にはプログラミング未経験ながら挑戦する人もいるようだ。
何か動くものを自作したいとなった場合、今であればArduino（アルディーノ）やRaspberry Pi（ラズベリーパイ）が代表的な選択肢にあがるだろう。obnizは両者では少しハードルが高いと感じる層のユーザーにもリーチしていきたい考え。使いやすさと作れるものの幅が広い点をウリに「グローバルにおいて、動くものを作る際の選択肢として1番最初に想起されるような存在を目指したい」という。
また個人だけでなく企業におけるPoC（概念実証）などプロトタイプ作成や、IoTへの導入目的でも使われ始めている。具体的には遠隔地のデータ収集や装置の監視などでの利用が考えられ、とある装置の故障予知を目的とした実証実験も企業と計画しているとのことだ。
コンセプトは「ハードウェアのAPI化」
そもそもobnizはどのような背景で生まれたのか。CambrianRobotics創業者でCEOの佐藤雄紀氏によると、IoT開発の壁をなくし「すべてのエンジニア、個人が自由にIoTを作れるようにする」という思いが根本にあるようだ。
IoTプロダクトの開発にはその性質上、ハードウェアとソフトウェア、そしてネットワークなど複数の領域に関する知見と開発スキルが必要とされ、それが大きな障壁となってきた。特に難点となっていたのがファームウェアの開発だ。
「スマホアプリで言えばiOSとAndroidがあって、iOSアプリはAndroidの機種では動かない。それと同じようなことがいろいろな世界で起きていて、組み込みの世界における小さなコンピューターにおいても同様だ。メーカーが違えばiOSとAndroidぐらいの違いがあるため、同じ電子部品を使う際にもソフトを書き換える必要がある」（佐藤氏）
佐藤氏によると、一般的には使うセンサーや装置が変わるごとにファームウェアを書き直す必要があるそう。しかも「（そこで動くようなソフトは）LinuxやMacやiOSのように洗練されたシステムと違って、機械言語に近いレベルで書かないといけない」ため、できる人が限られているのだという。
「IoTを進めたい場合には必ずそういったエンジニアの力が必要になるが、そもそも人材が足りない。また回路やその上で動くファームウェアには詳しくても、クラウドに繋ぐためのネットワークの知識は別の領域になるので、余計に難易度があがる」（佐藤氏）
そんな状況を打破するために開発したobnizのコンセプトは“ハードウェア（電子部品）のAPI化”だ。
それこそ今ではさまざまなWebサービスがAPIを公開している。たとえば天気の情報を取得したいような場合、該当するAPIの使い方さえわかれば、詳しい知識がなくとも欲しい情報を取ることができる。ハードウェアにおいても同じような仕組みがあるべきだというのがobnizの考え方だ。
「たとえ温度に関するデータの取り方を知らなかったとしても、APIがわかっていることで、どんなエンジニアでもその情報を使える。そのような環境を整えていければ、電子工作やIoTが初めてのエンジニアもチャレンジしやすくなるし、企業でのIoT活用も進められると考えている」（佐藤氏）
電子工作にチャレンジしたいユーザーを後押しできるプロダクトへ
写真左からCambrianRobotics共同創業者でCEOの佐藤雄紀氏、同じく共同創業者の木戸康平氏
CambrianRoboticsの創業は2014年。佐藤氏と共同創業者の木戸康平氏は早稲田大学総合機械工学科の同級生。学生時代には他の友人も含めて起業し「papelook」という1000万DL超えの画像加工アプリの開発に携わった。
その後佐藤氏はスポットライト（連続起業家の柴田陽氏が創業、2013年に楽天により買収）にジョインし、ポイントサービス「スマポ」のiOSアプリや超音波ビーコン、超音波プロトコルの設計や開発を担当。高校時代からロボコンなどに関わっていたという木戸氏はpapelookで一緒に活動した後、大学院を経てKDDIで働いた。
そんな2人が再び合流して立ち上げたのがCambrianRoboticsというわけだ。
同社では今回調達した資金を活用して、開発やテクニカルセールスを中心とした人材採用を進めるほか、国内外でのマーケティングにも力を入れる方針。現在はプログラミング教育などコンシューマー向けのプロダクトを強化していて、ロボットやセンサーなどをセットにしたAIロボットキット、IoTホームキットの準備 も進めている（クラウドファンディングのMakuakeで先行販売中）。
「もちろん今まで回路に携わっていたような人が便利に使えるツールでもあるが、回路などの知識がないWebエンジニアの人が『ハードにも挑戦してみたい』と思った時に、それを後押しできるようなプロダクトにしていきたい」（木戸氏）
「（個人法人問わず）obnizがあったからIoTを始められたという声がいろんな所から出てくるような、そんなプロダクトを目指したい」（佐藤氏）
アナログ型スマートウォッチなどのウェアラブル製品・サービスを開発するスタートアップ、
水産養殖に取り組むスタートアップ企業であるウミトロン（UMITRON）は12月4日、ペルーの大手信用組合であるAbacoとその子会社のPiscisとともに、米州開発銀行（IDB）グループのIDB Labから総額2.3億円のプロジェクト資金の獲得を発表した。
琵琶湖の12倍のスケールを誇るチチカカ湖は、年間を通した安定的な気候と水資源の豊富さから、ペルーにおけるサーモントラウト生産地として発展している。世界的なサーモントラウトに需要により、チチカカ湖での生産量は2016年に10万トン、2030年には22万トンを上回るペースで増加すると予測されているそうだ。
しかし現在、チチカカ湖で養殖は人の手で日々餌やりをしているほか、餌代がコスト全体の70%を占めているという。また、水産養殖を持続可能な産業として継続させて行くには過給餌による環境負荷を低減させることが重要。ここでウミトロンのシステムを活用することで、ペルーの生産者はスマートフォンにインストールしたアプリを通して魚の観察や餌やりが可能になるとのこと。
同社は、IoT、衛星リモートセンシング、AIをはじめとした技術を利用して「UmiGarden」と呼ばれるシステムを提供しており、これを導入することでスマホでの魚の観察や餌やりが可能になる。これらの作業はすべてログに記録され、最適な給餌を学習していく仕組みだ。
