2024年7月17日水曜日、フランス – 大規模なIoTサービスプロバイダーおよびインテグレーターであるUnaBizは、物流・サプライチェーン分野の資産追跡を強化するために設計された革新的な地理位置情報サービス、Sigfox Atlas Sparks Betaの提供を開始します。この次世代サービスは、Sigfox Atlas Wi-Fi MLの成功を基にして発展し、UnaBiz のイノベーションと効率性へのコミットメントをさらに強固にするものです。
物流とサプライチェーンのトップ企業各社は、資産状況を常に把握できるよう取り組んでいます。膨大な数の資産を効率的に追跡することは複雑な課題であり、コストに細心の注意を払う必要があります。低コストのトラッカーは存在するものの、位置情報の精度が不十分であることが多く、Sigfox Atlas Sparksはこの問題に真剣に取り組んでいます。
Atlas Sparksのご紹介
Sigfox Atlas Sparksは、UnaBizの最先端の位置情報サービス機能を、特許取得済みの機械学習アルゴリズムで強化した革新的な次世代ジオロケーションサービスです。この画期的なサービスは、大規模な資産トラッカーを持つ顧客を対象としており、少数のスマートWi-Fiトラッカーと統合することで、低コストのSigfox専用トラッカーの位置情報精度を大幅に向上させます。
フリート管理の変革
Atlas Sparksを活用することで、物流業者はトラッカー全体のわずか20％をスマートWi-Fiトラッカーにするだけで、全体の資産管理を変革できます。残りの80％のデバイスは、位置情報機能を内蔵していないシンプルなSigfox専用の低コストトラッカーを使用できます。両タイプのトラッカーからのデータがクラウドに集約され、特許取得済み機械学習アルゴリズムがその通信パターンを分析します。シンプルな低コストトラッカーは、「0G無線シグネチャ」に基づいてスマートなWi-Fiトラッカーとクラスタリングされ、正確な位置を特定します。
0G専用トラッカーが配備されると、無線シグネチャを使ってデータの送信を開始します。ジオモジュールはこれらの無線シグネチャを既存のパターンと照合し、シンプルで低コストのトラッカーの正確な位置を特定します。この革新的なアプローチにより、資産の20％がスマートなトラッカーであれば、混在するデバイスのフリート位置を特定でき、データの精度を高め、過剰なコストや資本的支出（CAPEX）をかけずにトラッカー全体を最適化することができます。
大規模なIoTに向けた進化
Sigfoxは、最低限の総所有コスト（TCO）で大規模IoTを実現するために進化し続けています。「Less is More」という原則に基づき、Sigfox Atlas Sparksは、Sigfox専用の低価格追跡デバイスを活用することで、パレット、コンテナ、小包などの低コスト資産からもデータを取得し、資産管理の範囲を大幅に拡大します。
主な顧客メリット
- 精度と可視性の向上：フリート全体の20％をスマートWi-Fiトラッカーにアップグレードし、残りの80％をSigfox専用の低コストトラッカーにすることで、より大規模なフリートの可視性を向上させつつ、正確な位置データを収集します。
- コスト削減: 大規模な資産管理の総所有コスト（TCO）/資本的支出（CAPEX）を全体で20〜30％削減し、Wi-Fiベースのトラッカーのみで構成されるフリートと比べて位置データの精度を向上させます。
- 互換性: 新しいサービスは、京セラコミュニケーションシステム株式会社（以下、KCCS）が開発した、輸送中の製品の位置と開封状況を検知できる再利用可能なカード型デバイス「SeeGALE Card」や、Alps Alpine社の「GERI」などの既存のソリューションと互換性があり、既存システムへの迅速な導入を実現します。
KCCSのICT事業本部 副本部長兼ワイヤレスソリューション事業部 事業部長である永井 義昭氏は次のようにコメントしています。「Sigfox Atlas Sparksと互換性をもつ初めてのソリューションの一つとなることを嬉しく思います。UnaBizのSigfox 0G技術およびジオロケーションAIにおける継続的なイノベーションは、物流・サプライチェーン分野の顧客に新たな価値と信頼をもたらし、正確でコスト効率に優れた資産追跡ソリューションを提供する私たちの力を向上させるものです。」
UnaBizの最高技術責任者であるAlexis Sussetはこのように述べています。「Sigfox Atlas Sparksは、AIと機械学習の力を活かし、当社の世界トップクラスの位置情報サービスをさらに進化させます。このイノベーションは、グローバルなSigfox 0Gネットワークの特徴を活かしており、その規模を利用して高品質なデータセットにアクセスし、ジオロケーションAIモデルをトレーニングしています。これにより、物流・サプライチェーンの顧客は、コストを大幅に削減しながら運用を最適化できるだけでなく、より電力効率の高いソリューションを活用することで、環境への影響も継続的に低減することが可能になります。」
Atlas Sparksに関するより詳細な情報については、次のウェブサイト（英語）をご覧ください。https://www.sigfox.com/services/atlas 、 https://build.sigfox.com/geolocation-sigfox-atlas.
