## 概要
ELK Stack(以下ELKと呼称)を導入し、Suricataによって生成されたログ`eve.json`の内容を可視化してみる。

今回は**Elastic Integrationsを活用**する。Elastic Integrationsは多くの一般的なデータソースやアプリケーションに対応したダッシュボードやビジュアライゼーションコンポーネント(グラフなど)、インデックス設定をプリセットとして提供している。これにより、ログの可視化を簡単かつ迅速に実現できる。

## 前提
- ELK動作環境
  - OS: CentOS 9 Stream / vCPU: 4 / メモリ: 8GB
  - Docker v25.0.3
  - docker compose v2.25.5
  - Elasticsearch/Logstash/Kibana v8.11.4 
    - docker-elk環境
- Suricata動作環境
  - Raspberry Pi 4 Model [RAM 4GB, Raspberry Pi OS Lite (64-bit)] 
  - Suricata v6.0.13
  - Filebeat v8.12.1

## 作業

### ELK環境構築

#### Dockerインストール
今回、ELK環境構築には[docker-elk](https://github.com/deviantony/docker-elk)を使用するため、はじめにDockerをインストールしていく。
```sh
$ sudo hostnamectl set-hostname ELK-analysis
$ logout  # ホスト名反映のために一度再ログイン
$ sudo dnf update -y
$ sudo dnf install -y git

# Dockerインストール
$ sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
$ sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# 権限設定、Docker起動
$ sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
$ sudo systemctl enable docker
$ sudo systemctl start docker
```

#### docker-elkの導入
```sh
# docker-elkクローン
$ git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.git
$ cd docker-elk
```
**Elasticsearch 8.xではデフォルトでX-Pack Securityが有効化されている**。
本環境では外部に公開せず、宅内ネットワーク上で完結するため、簡単のためにX-Pack Securityを無効化する。
また、ElasticsearchとLogstashのメモリサイズも変更しておく。
設定変更にはdocker-compose.ymlを編集する。

```sh
$ vi docker-compose.yml
```
```yml:docker-compose.yml::{6,14,15,21}
elasticsearch:
  build:
    ...
  environment:
    node.name: elasticsearch
    ES_JAVA_OPTS: -Xms2g -Xmx4g  # 任意のメモリサイズに変更
    # Bootstrap password.
    # Used to initialize the keystore during the initial startup of
    # Elasticsearch. Ignored on subsequent runs.
    ELASTIC_PASSWORD: ${ELASTIC_PASSWORD:-}
    # Use single node discovery in order to disable production mode and avoid bootstrap checks.
    # see: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/bootstrap-checks.html
    discovery.type: single-node
    xpack.security.enabled: false  # 追記
    xpack.security.enrollment.enabled: false  # 追記
  ...
logstash:
  build:
    ...
  environment:
    LS_JAVA_OPTS: -Xms2g -Xmx4g  # 任意のメモリサイズに変更
    LOGSTASH_INTERNAL_PASSWORD: ${LOGSTASH_INTERNAL_PASSWORD:-}
```
編集が完了したらコンテナをビルド&起動する。
```sh
$ docker compose up -d
$ docker compose ps
NAME                         IMAGE                      COMMAND                   SERVICE         CREATED          STATUS          PORTS
docker-elk-elasticsearch-1   docker-elk-elasticsearch   "/bin/tini -- /usr/l…"   elasticsearch   49 seconds ago   Up 45 seconds   0.0.0.0:9200->9200/tcp, :::9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp, :::9300->9300/tcp
docker-elk-kibana-1          docker-elk-kibana          "/bin/tini -- /usr/l…"   kibana          47 seconds ago   Up 44 seconds   0.0.0.0:5601->5601/tcp, :::5601->5601/tcp
docker-elk-logstash-1        docker-elk-logstash        "/usr/local/bin/dock…"   logstash        47 seconds ago   Up 44 seconds   0.0.0.0:5044->5044/tcp, :::5044->5044/tcp, 0.0.0.0:9600->9600/tcp, :::9600->9600/tcp, 0.0.0.0:50000->50000/tcp, :::50000->50000/tcp, 0.0.0.0:50000->50000/udp, :::50000->50000/udp
```

#### ELK動作確認
コンテナを起動し、しばらく待機(5分程度?)してからブラウザで[http://localhost:5601](http://localhost:5601)にアクセスする。
以下のような「Welcome home」ページが表示されたらOK。
![elk_top](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/14cf9a3c61314dfa9e103884d88cc247/elk_top.png)
※ 設定によりダークモード適用済みの画像 (初回はライトモード)

### Suricataログ送信
以降の作業はSuricataが導入されたマシン(今回はRaspberryPi)にて行う。

#### Filebeat導入
Suricataログの送信にはFilebeatを使用する。
FilebeatはElasticsearchにログを送信するための軽量なデータ転送エージェントである。

Filebeat導入にあたって、基本的には[http://localhost:5601/app/home#/tutorial/suricataLogs](http://elk.hima.local:5601/app/home#/tutorial/suricataLogs)にある手順に沿って進めればよい。
しかし、**RaspberryPiの場合はアーキテクチャがarm64**なので、異なるアーキテクチャのFilebeatパッケージをダウンロードしないように注意すること。
```sh
# Filebeatインストール
$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.11.4-arm64.deb
$ sudo dpkg -i filebeat-8.11.4-arm64.deb
```
インストールが完了したら、`filebeat.yml`にてKibanaとElasticsearchの接続設定を行う。
```sh
$ sudo vi /etc/filebeat/filebeat.yml
```
```yml:filebeat.yml::{8,12}
...
setup.kibana:

  # Kibana Host
  # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)
  # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path
  # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601
  host: "192.168.120.4:5601"  # KibanaのIPアドレス/ポートを指定
  ...
output.elasticsearch:
  # Array of hosts to connect to.
  hosts: ["192.168.120.4:9200"]  # ElasticsearchのIPアドレス/ポートを指定
  ...
```

#### モジュールの有効化
続いて、Filebeatに同梱されたSuricataモジュールを有効化する。
```sh
$ sudo filebeat modules enable suricata
$ sudo filebeat modules list
Enabled:
suricata

Disabled:
activemq
apache
auditd
aws
...
```

**注意**
本来であればFilebeatセットアップ時、無効化された(Disabled)モジュールについては取り込まれないはず(多分)が、
なぜか**無効化されたモジュールも取り込まれ**、一部モジュールの設定ファイルで文法エラー(?)が発生しているようで、**正常にセットアップが完了しない問題が発生**した。

参考: エラーメッセージ(抜粋)
```text
{"log.level":"error","@timestamp":"2024-02-23T04:10:33.739+0900","log.origin":{"function":"github.com/elastic/beats/v7/libbeat/cfgfile.(*Reloader).Load","file.name":"cfgfile/reload.go","file.line":255},"message":"Error loading configuration files: 1 error: Unable to hash given config: missing field accessing '0.vpcflow' (source:'/etc/filebeat/modules.d/gcp.yml.disabled')","service.name":"filebeat","ecs.version":"1.6.0"}
```

すべてのFilebeatモジュールの設定ファイルは`/etc/filebeat/modules.d`に存在し、そのディレクトリ内にある`*.yml`を取り込むようになっているはずなのだが...(無効化されたモジュールの設定ファイルは`*.yml.disabled`)
そして、同梱されているモジュールの設定ファイルに素の状態で誤りがあるというのも奇妙である...

謎ではあるがそれはさて置き、~~面倒だったので~~雑な対応ではあるが、**無効化されたモジュールの設定ファイル(`*.yml.disabled`)を`modules.d`から別のディレクトリに退避**させてからセットアップを行った。これにより問題は解消された。
```sh
$ cd /etc/filebeat
$ sudo mkdir disabled_modules
$ sudo mv modules.d/*.disabled disabled_modules/

$ sudo filebeat modules list
Enabled:
suricata

Disabled:
```

モジュールを有効化したら、モジュールの設定ファイルにて`eve.json`のパスを指定する。
```sh
$ vi modules.d/suricata.yml
```
```yml:modules.d/suricata.yml:sl:{7,11}
# Module: suricata
# Docs: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/main/filebeat-module-suricata.html

- module: suricata
  # All logs
  eve:
    enabled: true  # 変更

    # Set custom paths for the log files. If left empty,
    # Filebeat will choose the paths depending on your OS.
    var.paths: ["/usr/local/var/log/suricata/eve.json"]  # 追記
```

設定も完了したら、Filebeatセットアップの実行とFilebeatを起動する。
```sh
$ sudo filebeat setup

$ sudo systemctl enable filebeat
$ sudo systemctl start filebeat
```

Filebeat起動から少し待って、[http://localhost:5601/app/home#/tutorial/suricataLogs](http://elk.hima.local:5601/app/home#/tutorial/suricataLogs)の「Module status」内の「Check data」をクリックする。
その後、以下のように表示されれば、Filebeatがログファイルを読込んでElasticsearchへの送信に成功していることとなる。
![filebeat_suricata_check](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/6a0d9ab84c0841c5a2456bb90f37395e/filebeat_suricata_check.png)

### ダッシュボードの確認
最後にダッシュボードを確認する。

Kibanaページに戻り、左上のハンバーガーメニューをクリックして`Dashboard`を選択する。
続いて、検索バーに「suricata」と入力し、表示された`[Filebeat Suricata] Events Overview`と`[Filebeat Suricata] Alert Overview`を確認してみてデータが表示されていれば完了。
![dashboard_search](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/7258b9bd29ca46bbb8f329d0ae9bbbc5/dashboard_search.png)

- Eventsダッシュボード
![suricata_events_dashboard](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/260007b7c9854c4aa8b7105b04aea287/suricata_events_dashboard.png)

- Alertsダッシュボード
![suricata_alerts_dashboard](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/1630b3c9e1854934a54004b8c4765e9f/suricata_alert_dashboard.png)

#### 表示されない？
FilebeatやELKが正常に動作しているにも関わらず、ダッシュボードでデータを確認できない場合は、**データの表示期間範囲を広げてみて**ほしい。
とくにSuricataを以前から稼働させている場合は、古いログかつ巨大なデータサイズになっている可能性があり、全期間の取得にはそれなりに時間がかかるかもしれない....
もちろん、FilebeatやELKが本当に正常動作しているかも確認すること。

## 参考
- [Install Docker Engine on CentOS](https://docs.docker.com/engine/install/centos/)
- [deviantony/docker-elk](https://github.com/deviantony/docker-elk)
- [DockerでElastic Stack 8.2環境の構築](https://qiita.com/ohhara_shiojiri/items/0b45fd000103b7345073)
- [17.6. Log Rotation — Suricata 8.0.0-dev documentation](https://docs.suricata.io/en/latest/output/log-rotation.html)


## Appendix
### Appendix 1. Suricataログローテーション設定
Suricataログ、とくに`eve.json`はすぐに膨大なデータサイズになり、ストレージを圧迫するため、ログローテーション設定は必須である。
今回はログローテーション設定にlogrotateを使用する。

#### Suricata PIDファイル作成
ログローテーションを行う際には、PIDファイルが必要とされる。
PIDファイルは、`--pidfile {pidファイルパス}`をコマンドに含めることで作成される。
(参考: [17.6. Log Rotation — Suricata 8.0.0-dev documentation](https://docs.suricata.io/en/latest/output/log-rotation.html))

systemdユニットファイルの`ExecStart`で、以下のようにオプションを追記する。
```sh
$ sudo systemctl stop suricata
$ sudo vi /etc/systemd/system/suricata.service
```
```systemd:suricata.service:sl::{9}|{8}
[Unit]
Description=Suricata service
After=network-online.target

[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/usr/local/bin
ExecStart=/usr/local/bin/suricata -c /usr/local/etc/suricata/suricata.yaml -i eth0 -i eth2 
ExecStart=/usr/local/bin/suricata -c /usr/local/etc/suricata/suricata.yaml -i eth0 -i eth2 --pidfile /var/run/suricata.pid
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
```
追記が完了したら、`daemon-reload`の実行とSuricataを起動する。
```sh
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart suricata
```

#### ログローテーション設定
`/etc/logrotate.d`配下にファイルを作成し、ログローテーションの設定内容を記述する。
```sh
$ sudo vi /etc/logrotate.d/suricata
```
**例:**
```text:suricata
/usr/local/var/log/suricata/*.json
{
  rotate 3
  daily
  dateext
  missingok
  nocompress
  notifempty
  create
  sharedscripts
  postrotate
    /bin/kill -HUP `cat /var/run/suricata.pid 2>/dev/null` 2>/dev/null || true
  endscript
}

/usr/local/var/log/suricata/*.log
{
  rotate 3
  minsize 100M
  daily
  dateext
  missingok
  nocompress
  notifempty
  create
  sharedscripts
  postrotate
    /bin/kill -HUP `cat /var/run/suricata.pid 2>/dev/null` 2>/dev/null || true
  endscript
}
```
上記の例では、
`*.json`(eve.json)については、ファイルサイズに関わらず1日1回ローテーションを実施し、最大4ファイルを残す(最新ファイル含む)。
`*.log`(fast.log, suricata.log, stats.log)については、ファイルサイズが100MB以上であれば最大で1日1回ローテーションを実施し、最大4ファイルを残す(最新ファイル含む)。


Suricata with Raspberry Piで遊ぼう！【ELK編(Elastic Integrations)】

カスタムデータを用いてDarknet版YOLOv3-tinyの学習をしてみる

## 2023年を簡単に振り返る
2023年を振り返ると、「**とりあえず触ってみよう**」って感じだったかなと思います。
とりあえず気になった技術のデモに触れてみる、みたいなそういうの。
アウトプットとしてはなにもないけれど、なんか勉強した気になるからこれからも続けていきたいところ。

2023年で個人的に**大きな活動としては、やはり技術ブログの開発**だと思っています。
はじめて使うフレームワーク、ライブラリに翻弄されながらも沢山の文献を参照して、なんとか形にすることができてよかったです。

来年もなにか最低１つは大きなプロジェクト、製作物を出せればなぁって思ってます。

## 2023年を細かく振り返る
日記とかそういうのはないので、Twitterベースで振り返ってみます。
※ プライベートでの活動のみ列挙してます。

- １月
  - 特段技術的なことはしてないみたい笑
    - というのも、仕事がそこそこ忙しかった
  - ちょっと軽い病(身体的)を患って萎えてた時期

- ２月
  - NAS構築した
  - 食洗機の水注入マウンタを作った
    - しかし、改良が必要に感じたのでいまは使用していない
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">タンク式食洗機の水注入するやつ。 <a href="https://t.co/6zP9PCypSb">https://t.co/6zP9PCypSb</a> <a href="https://t.co/8BkfqKINDe">pic.twitter.com/8BkfqKINDe</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1625355273455177729?ref_src=twsrc%5Etfw">February 14, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

- ３月
  - 特段技術的なことはしてないみたい笑
  - カード不正利用された(１回目)

- ４月
  - ホームページ刷新とブログ開発に着手した
    - モダンな開発できてえらい！
      - はじめてのNext.js, React, TypeScript
  - 「画像にアンビエント効果付与するツール」作った
    - GitHub: https://github.com/himazin331/image_ambient
    - 僕しか使わんけどそこそこ気に入ってる

- ５月
  - ホームページ刷新とブログ開発
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">それっぽい感じはする <a href="https://t.co/I03bVIdzLT">pic.twitter.com/I03bVIdzLT</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1654352378735505408?ref_src=twsrc%5Etfw">May 5, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  - クロスバイク買った

- ６月
  - SysMocapで遊んでみた (遊んだだけ)
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">よし、これでスパチャde金稼ぎできるぞ！(できない(しない<br><br>SysMocap<a href="https://t.co/EjUWSLv3r8">https://t.co/EjUWSLv3r8</a><br>ずんだもんVRM<a href="https://t.co/zRjnyEJF83">https://t.co/zRjnyEJF83</a> <a href="https://t.co/cpMVlic51X">pic.twitter.com/cpMVlic51X</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1667844689863782401?ref_src=twsrc%5Etfw">June 11, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  - RVCで遊んでみた (遊んだだけ)
  - Nvidia Omniverseで遊んでみた (遊んだだけ)
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">これがNvidia Issac Simちゃんですか... <a href="https://t.co/GmqEqvTerc">pic.twitter.com/GmqEqvTerc</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1669739108464496640?ref_src=twsrc%5Etfw">June 16, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  - 平面画像から3Dモデルを構築したかった
    - OpticalFlow情報から3Dモデルを構築するAIがあるみたいなので、その前準備として色々やってたが、途中で飽きた
      - 3D Reconstruction (BANMo, LASR/ViSER...)
    - いつか再チャレンジしたい
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">OpenCV公式のコードコピペして動画連結しただけ。 <a href="https://t.co/wRwbYWDOPh">pic.twitter.com/wRwbYWDOPh</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1672295635247337475?ref_src=twsrc%5Etfw">June 23, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  - Interop23に参加した
    詳細: [はじめてInterop参加したのでその所感を書く](https://himazin331.com/blog/q707hizde)

- ７月
  - S\*itchB\*tの指ロボット的なのをPICマイコンで作ろうとしてた
    - 赤外線通信とかが難しすぎてペンディング
  - 受注開発・保守してるTwitter BotがTwitter API制限により弱体化した
  - 沖縄に旅行した
      <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">やはり沖縄の海は綺麗。 <a href="https://t.co/pFd9Vyvbsj">pic.twitter.com/pFd9Vyvbsj</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1678373018538758145?ref_src=twsrc%5Etfw">July 10, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

- ８月
  - Raspberryp PiにSuricataを導入して通知アプリ作った
    - 詳細: [Suricata with Raspberry Piで遊ぼう！【通知アプリ開発編】](https://himazin331.com/blog/hez3178w3)
    - GitHub: https://github.com/himazin331/suricata-alert-notice

- ９月
  - 特段技術的なことはしてないみたい笑
  - メインPCにM.2 SSD増設した
  - ふるさと納税した

- １０月
  - 草グラフウィジェット(?)の実装
    - デモ: https://contribute-graph-widget.vercel.app/
    - GitHub: https://github.com/himazin331/contribute_graph_widget
  - Discord Botの受注開発・保守
    - なにげに初めてDiscord Bot触った

- １１月
  - Zabbix Server構築した
    - まだサービスレベルの監視を対応させてない..最低限リソース監視できる程度。

- １２月
  - ハッカソンの参加
    - [Virtual influencer Hackathon](https://lu.ma/difun.hackathon)
    - 発表スライド: https://www.docswell.com/s/himazin331/ZP93GQ-VIH_Project_Vol1_Speech
    - 予定していなかったが流れるままにいたら参加することになってしまった笑
    <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark"><p lang="ja" dir="ltr">セグメンテーションマップの整形より、出力される人物データに対してAIによる体型補正をしたほうが楽だなと気づきました <a href="https://t.co/08WG3UaSlh">pic.twitter.com/08WG3UaSlh</a></p>&mdash; himazin331 (@himazin_shotaML) <a href="https://twitter.com/himazin_shotaML/status/1733683622182522956?ref_src=twsrc%5Etfw">December 10, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  - microCMS マークダウンエディタ対応
    - microCMSのリッチエディタを使ってブログ記事書いていたのを、マークダウンで書けるように対応した
    - 伴ってサーバエンドの仕様変更も実施
  - Sony ToF ARを触ってみた
    - とりあえずチュートリアルやってみた
    - ToFセンサ使って点群取得->メッシュ生成をいずれやりたい
  - カード不正利用された(２回目)

## おわりに
2023年、社会人２年目ということでだいぶ仕事にも慣れ、時間的にも体力的にも余裕ができたかなと思いきや、メンタル面やモチベーション面で不安定なところが多く、Twitterでのネガツイが多くなってしまいました...

「わけわからんネガツイしてる暇あったら、少しでも手を動かして勉強に勤しんだり、やるべきことを消化させろよ」というのは自分自身が一番わかっていますが、無意識にTwitterを開いてネガツイを書き込んでいます...

**2024年は個人的に重要となる年**で、研究開発に携わったり、E資格の取得を目指したりとキャリア形成に大きく影響するイベントが待っています。
それらのイベントで高いパフォーマンスを発揮してよい成果を出せるように、身体はもちろんメンタルやモチベーションを崩さぬよう心がけたいと思います。

**本年もありがとうございました。来年もよろしくお願いいたします。**

以上です。

2023年を振り返ってみる

【備忘録】PythonとC/C++におけるプロファイリングとか調査とか

Suricata with Raspberry Piで遊ぼう！【通知アプリ開発編】

Suricata with Raspberry Piで遊ぼう！【環境構築&動作デモ編】

## VisionAIExpo全体の感想(とお気持ち表明)
2023/6/14 ~ 2023/6/16に幕張メッセにて開催されたVisionAIExpoに参加しました。
VisionAIExpoはinterop23と同時開催された技術展示会で、こちらは画像認識AIにフォーカスをあてたイベントとなっています。

私はふだん仕事でAIに触れており、今後のキャリアもその道を進むことを決めています。
そのためVisionAIExpoに参加し、見て周り、なにかインスピレーションを得て自分の身になればなと思って会場に足を運びました。
今回このVisionAIExpoはInterop23の"オマケ"的ポジションで、出展企業数/会場規模ともにささやかなものでした...(残念

~ 以下、長いお気持ち表明なので読み飛ばしてもらって構いません ~

VisionAIExpo全体というよりAPPS JAPAN<sub>※1</sub>も交えての感想になるのですが、やはり"**ChatGPTを使ったサービスの提供**"というのが多かったです。
実は、今年の春に開催されたJapan IT Week春で出展側として参加したこともあったのですが、そのときにちょっと見て周ったときも"ChatGPT x ○○"というサービスが目立ちました。
ChatGPTが登場してからというもの、AI系サービスとしてChatGPTをコアとしたなにか、例えば文書作成サービスや人事業務サービス、特定のユースケースに沿ったチャットサービスなどがあがってきました。

ただ、個人的にこの流れに対してうーん...という気持ちでいます。
別に上のようなサービスが悪いとか嫌いとか言いたいわけではないのですが、なんというか、**外国産の既存サービスに全面的に乗っかるというのはうーん..という感じがしています**。
たしかに、既存サービスであるChatGPTに付加価値として独自ソリューションを加えるというのは悪いことではなく、従来ではコストが高くて実現が難しかったソリューションだったのが、ChatGPTの登場により比較的容易に実現できるようになったのかなと思います。(開発が比較的容易だから、日々"ChatGPT x ○○"が生まれていると私は思っています)
「課題に対する考えはあるけど、コストや技術的障壁が高くて実現できなかった...どうしよ～」みたいな話もChatGPT...というより学習済みGPT-3/GPT-4で解決に持っていけるなら、それ以上に魅力的なことはないと思います。
でもちょっとソレに乗っかりすぎてないかな？っていう気持ちがあり、**"外部のAPIを叩いて、その返却値を使う"というのにちょっと複雑な気持ち**です。

個人的には、日本のIT産業とくにAI開発の活発化を図ってほしいみたいな願いがあるので、0(あるいは1?)からAI開発をするのが理想的だなぁと思っています。
ただし、それは莫大なコストがかかるので難しいことは承知しています。あくまでも理想論ということで。
現実的にはゼロからのAI開発でなくとも、AWSやAzureのAIサービスを使ってサービス開発を行い、極力閉じた環境で提供するのが良いのかなと思っています。
であれば、学習データやユーザ入力データといった資産を自社の環境におけるでしょうし、そのデータを使ってさらにAIモデルをアップデートさせることもできると思います。

と、ここまで書いておいて、私は素人なので「いや、そうじゃないだろ」みたいなところがあるかと思いますが、**あくまでも個人的な考え/お気持ち**です。
**私が言ったことが正解といいたいわけではない**ので...ご容赦願いたいです。(炎上回避

と長々しく本題と反れたことを書いちゃいました..
めちゃくちゃ不満そうな感じに捉えられるかもしれませんが、VisionAIExpoで個人的におもしろいな～って思ったものはもちろんあります！
その感想を書いていきます。(ここからが本題)

※1. APPS JAPANも同時開催されたイベント。

## マクニカ様のブース
個人的に面白いなと思ったブース１つめは[マクニカ](https://www.macnica.co.jp/)様のブースです。
こちらでは主にデジタルツインを題材としたサービスの紹介をしていました。

デジタルツインとは簡単に言うと、**現実世界のレプリカを仮想空間上に構築する技術**をいいます。
現実世界上の物体や環境をセンサーやカメラなどを使って仮想空間上に忠実に再現します。
デジタルツインは現実世界でのシミュレーションが難しいケースで効果を発揮します。
例えば、自動運転AIのシミュレーションで道路上に人が飛び出たときの挙動や悪天候時の挙動を確認するのに、
実地で人を飛び出させたりするのは危険です(まあ実際はマネキンとかで代替可能ですが)。また天候を思いのままに調整することもできません。
そういう状況のときに、デジタルツインが一役買ってくれます。仮想空間上であれば好きに人を飛び出させ放題、雨降らせ放題、風吹かせ放題です。
また、工場などにおいて、産業用ロボットの導入シミュレーションを実施するのに生産ラインを止めなければいけないというのは、生産効率低下を招くためなるべく避けたいところですが、デジタルツインにより稼働中の生産ラインを止めることなくシミュレーションできます。
さらに、現実世界ではまだ完成していない工場(プラットフォーム)における、産業用ロボットのシミュレーションもシミュレーションできます。
(事例: [メルセデス、NVIDIAと共同で「デジタルファースト工場」を構築、デジタルツインで世界中の工場を同期](https://it.impress.co.jp/articles/-/24271))

こちらの会社ではそんなデジタルツインを活用した"[デジタルツイン工程最適化サービス](https://www.macnica.co.jp/business/ai_iot/products/service/134560/)"も提供しているようです。

さて私はというと、こちらのブースをみてデジタルツインを活用したシミュレーションそのものに興味を持ちました。
下の画像にもありますが"[NVIDIA Omniverse](https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/)"というプラットフォームが肝になっているようです。
あまりにも面白そうだったのでVisionAIExpoから帰ってきてすぐに、**このNVIDIA Omniverseを触ってみました**。
触ってみたのですがかなり難しかったです。いやそれはそうだよなぁっていう話ではあるのですが...
詳しくはまた後日、ブログ記事にでもまとめようと思います。

NVIDIA Omniverse Isaac Sim↓
![NVIDIA Omniverse Isaac Sim](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/19d8380b9a004d8d88deda9dbf7a9c21/IMG_20230616_110321.jpg?w=800&h=600)

(画像では伝わらないですが)写真じゃないかと見間違えるぐらいのクオリティ↓
![デモ画像](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/288469625e50405ba5034e67746c9e73/IMG_20230616_110200.jpg?w=800&h=600)

## 都築テクノサービス様のブース
個人的に面白いなと思ったブース２つめは[都築テクノサービス](http://www.tsuzuki-techno.com/)様のブースです。
こちらではAIやカメラ、LiDARを題材としたサービス・製品の紹介をしていました。

個人的に刺さったのがLiDARを活用した製品でした。
こちらのブースでは頭上に7台(or8台)ほどのLiDARが設置されていて、ブース内を歩く人の動線のトレース、人数カウントを行っていました。
LiDARによりトレースした動線情報から、動線や人がどの場所にどの程度滞在したかを示すヒートマップや混雑状況がディスプレイに表示されていました。
(サービス詳細: [人物 / 動線 / 混雑状況検知ソリューション](https://solution.tsuzuki-techno.com/congestion-detection/))
また、"[シェルフ コンシェルジュ](https://solution.tsuzuki-techno.com/shelf-concierge/)"という商品棚がありました。こちらもLiDARを使って、顧客が商品棚に陳列されたどの商品を手に取ろうとしたかをみて、目の前のディスプレイに手に取ろうとした商品に関するコンテンツを表示するというものでした。

さて、もしかしたら「**上にあるサービス・製品ってLiDARじゃなくてカメラでよくない？**」って思った方いませんか？
ちなみに上記のサービス・製品で使用されているLiDARは**1台8万円**ほどみたいです。うーん高い笑
「**一般的な1~3万ぐらいで買えるRGBカメラで良いのではないか？**」そう考えるの無理はないです。
この製品の話を上司にしたら、上のように言われて「まあ確かにな」と共感してしまいました笑
ただ、改めて考えてみると**カメラではなくLiDARを選ぶメリットもあります**。というよりメリットがなければLiDARを使った上のような製品は生まれません。

個人的に思ったのは**プライバシー保護の観点でLiDARのほうが優れています**。
近年、AI技術の発展によりなにかとプライバシーの保護について騒がれています。AI技術の本質は大量のデータにあるからです。
特にカメラ画像には顔や年齢情報、性別、容姿といった個人の特定が可能な情報が詰まっています。そのためカメラを使用したAIソリューションでは、顔や容姿といった情報にマスキング処理を施すのが一般的です。
そのような背景があるカメラ+AI推論の一方で、LiDARにより得た点群データはこの影響を受けません。
また、AI推論にかかる計算コストより**点群データに対する計算コストのほうが一般的に低い**と考えられます。
つまり、マスキング処理が不要でAI推論よりも低い計算コストで処理できるため、処理時間を短く抑えることが容易なわけです。
まあしかし、これについては計算・処理させるエッジ端末の性能に大きく左右される話であり、そもそもリアルタイム性を要求するのか、軽量なAIモデルや処理に留めるのかなどソリューションによるところではあります。

以上のことを踏まえると、ユースケースによってAIを選ぶのかセンシングを選ぶのか適切に決定するのが良いと思いました。
**カメラ+AIでいいよねで終わるのは勿体ない**気がします。(←最終的にこれが言いたかった

あまり製品と関係ない話を長々としてしまいましたが、その1台8万円するLiDARの画像載せときます。
左のピンク窓が赤外線レーザ光投射部、右の黒い窓が受光部です。
(気持ちちょっとほしい..)

8万円のLiDAR↓
![8万円のLiDAR](https://images.microcms-assets.io/assets/c3fc21b2032a4c1186e74aef0a561d62/a8e9703cdb9b4a26aea7e6d4c6fb6a9d/IMG_20230616_135443.jpg?w=800&h=600)

## おわりに
製品やサービスへの感想というより、ただのお気持ち表明になってしまった本記事。
興味・関心が強い領域になると長々と語ってしまうのが僕の悪い癖(CV. 水谷豊)

VisionAIExpo、今回は規模が小さいものでしたが、またAI系の技術展示会があったら参加したいです。
やっぱり実際の製品やサービスは目にするだけでも良い刺激になるなと感じました。

※各ブースにおける撮影について、撮影可の確認をしてから撮影いたしましたが、写真の掲載などに問題がございましたらcontact@himazin331.com宛にご連絡ください。

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