情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス

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フィールドセンサーネットワークを用いた環境
モニタリング

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平藤雅之 (東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構国際フィールドフェノミクス研究拠点)

8.1 はじめに近年, スマートフォンの機能が向上してきたが, もし, 多数のスマートフォンを圃場等野外に設置できれば高精細画像で作物等をモニタリングできるだろうか？実際のところ, スマートフォンのみでは不十分である。例えば, 野外の過酷な環境に長期間設置できるケース (筐体), 電力供給のための発電システムなどが必要である (Hirafuji and Fukatsu, 2002)。また, 相対湿度, 土壌水分などのセンサは耐久性が高いと同時に, 土壌, 埃, 農薬, 微生物等生物による腐食, 食害, 浸食等による劣化を抑える必要がある。また, これらのセンサを圃場に伸ばすとケーブルが人や動物等に切断される恐れがあり,野外ではこういった様々な対策が必要となる (深津他, 2013; 鈴木他, 2013; 平藤, 2017)。
広大な畑や森林を多地点で測定するためには携帯電話回線を多数契約する必要があるが, その場合, 通信コストの総額は非常に高価なものになってしまう。通信コストを下げるには, センサを搭載した機器 (センサノード呼ばれる) を無線LAN 等でネットワーク化したセンサネットワーク (ワイヤレスセンサネットワークと呼ばれる) にする必要がある (Leeet al., 2010)。
また, 研究や農業用の計測機器の市場はスマートフォンの市場に比べてはるかに小さいという問題がある。量産できな
いと製造価格は非常に高価なものとなる。この問題の解決は容易ではなく, 金型設計や工場における製造方法を根本的に見直して低コスト化を図るための基礎研究が必要となる (中山他, 2014)。

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野外では上記以外の事前に想定できないトラブルが発生する可能性もあり, その際には柔軟かつ迅速に対応する必要がある。設置地点数が増えると, 故障した機器の修理, メインテナンスのためのコストも増大する。
こういった障害を乗り越えてフィールドでデータを収集する現実的な方法の一つは, 自作することである (Hirafuji et al.,2011)。特に近年はオープンソース・ハードウェアとオープンソース・ソフトウェアを積極的に活用することで自作が容易になって来た (田中, 2013)。ハードウェアやソフトウェアの詳細な情報をオープン化し, ユーザが独自に行った工夫,ノウハウ, 失敗事例などをブログ等で公開・情報共有することでさらに技術開発が促進されるというメリットがある。

8.2 農業における植物と環境のモニタリング
農業においては作物・品種の収量性・耐病性等の多様な特性 (形質) を把握し, 収益性・作業性・持続性などの観点で総合的な意思決定を行いながら経営を行っている (例えば 南石, 2011)。農業は勘と経験による産業といわれるが (例えば天野, 2014), これは農業生産に関わる圃場や作物の形質等に関する詳細な情報がないことが主要な原因の一つであり(平藤, 2015), かなり以前から IT (情報技術) による解決が試みられて来た (農林水産省農林水産技術会議事務局, 1996;
澁澤, 2006)。
例えば, 気象データさえもが農業では不十分である。圃場の環境データは気象庁のアメダス (AMeDAS : AutomatedMeteorological Data Acquisition System) のデータを使えば良いと思われやすいが, アメダスは農業で必要な日射量等の情報をほとんど収集していない (深津・平藤, 2003)。アメダスでは日常生活に重要な情報である日照時間を測定しているが, これは農業生産で重要となる作物の収量 (植物の光合成量) に関わる光エネルギーの強度ではない。
ちなみに, 日照時間は直達日射量が 120W/m2以上である時間として定義されている。農業用としてはクロロフィルが吸収できる 400 nm から 700 nm までの波長領域だけの光量子束密度 (光合成有効光量子束密度) を測る必要がある。
また, アメダスの観測地点は約 17km 間隔であり (http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/amedas/kaisetsu.

html), 農業生産管理や栽培・育種研究に使うための環境データとしてはかなり粗い。例えば, アメダス観測地点と自分の農場の間に市街地や山間地が含まれると大きな誤差要因となる。すぐ近くにアメダスの観測地点があったとしても,アメダスの観測機器が置かれている環境 (通常は芝生が植えられている) と水田・畑地とでは反射率 (アルベド) や風速等が異なるため, 気温も異なる。我々の経験では, アメダスの積算温度を使ってイネの開花や収穫時期の予測を行うと,数日程度の誤差になることがあった。アメダスにはこういった問題があるため, 農業生産管理において正確な予測をしたい場合には, ユーザ自らが気象観測を行う必要がある。
植物の光合成や生長は気温, 湿度, 日射量, CO2濃度等の環境条件に大きく影響を受け, 非常に複雑な応答をする (平藤・窪田, 1994)。「農業における環境要素として最小限測定したい項目は何か？」という質問は FAQ の一つであり, 関連する国際会議 (例えば, 国際植物フェノタイピングシンポジウム : https://www.plant-phenotyping.org/) でもしばしば議論されてきたが, 計測に要するコスト, 研究分野, 使用目的によって異なり, 答えは一様ではない。農業研究に関しては, 筆者の経験及び国際会議における議論等に基づいて列挙すると, 気温, 相対湿度, 日射量, CO2濃度, 土壌水分, 地温である。世界の農地の多くを占める大規模畑作エリアでは土壌水分と地温が特に重要である。作物の生長に関して最小限測定したい項目は, 光合成速度, 生長速度, 草丈, 植被率 (植物が地上を覆う面積) などである。

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図 8.1 気象測器と小型温湿度計による気温の測定結果の違い。

8.3 フィールドにおける計測精度
野外に設置した計測機器は, 1 年以上 (場合によって半永久的) にわたって稼働し続ける必要がある。計測機器は, 台風による強風, 豪雨, 真夏の高温, 直射日光などにさらされ, 防水・防塵と気温等の正確な計測を両立させるのは容易ではない。しかも, 失敗事例は論文になりにくいため, この難しさがあまり認識されていない。そのため, 多くの研究者が同じ失敗を繰り返すことになる。例えば, 防水ケースの中に温度センサを入れると, 日中は日射で実際の気温よりも内部温度が高くなり, 夜間は放射冷却で気温よりも低くなる。この影響を減らすため, 気象観測業務用気象測器ではセンサ部の周囲を 2 重構造のパイプで覆って断熱し, さらに強制通風によって取り込んだ外気をセンサ部に高速に吹き付けて測定している。このようにしないと大きな誤差が観測データに混入してしまうが, こういった業務用機器は価格が非常に高いため安価な一般向けの製品を使った研究が散見される。
ここでは, その例として我々が行った評価テストの結果を紹介したい。市販の小型温湿度計 (おんどとり, T&D 社製) をそのまま野外に設置すると, 日中は日射の影響によって気象測器 (気象庁検定付き) で測定した気温よりも高く測定された (図 8.1)。また, 夜間は放射冷却の影響を受けやすい。相対湿度に関しても低湿度域で大きな誤差が見られた (図8.2)。理論としては理解していたが, ここまで大きな誤差があることは我々も実際に試さないと実感できなかった。
そもそも, 市販の安価な測器の測定値にはかなりの誤差がある。ホームセンターの時計売り場等に多数並んでいる気温・湿度計付きの時計の表示を見ると, 表示されている値が大きく異なっていることがしばしばある。

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図 8.2 気象測器と小型温湿度計による相対湿度の測定結果の違い。

8.4 フィールドにおける機器の設置
小型の測定機器をフィールドに設置する場合, 例え自作でも防水や日除けの対策を厳重に施す必要がある。温湿度等の測定機器をタッパウェア等のケースに格納して利用しているのを良く見かけるが, このようにして測定すると実際の気温と大きく異なるだけでなく, 日射によって容器内が高温となり機器の故障や誤動作に繋がることがある。といって, 密閉しないと結露による故障や埃・微小動物の侵入によるトラブルが起こる。これをユーザの工夫と努力で解決するのは容易ではない。
また, 我々の経験では, ケースから土壌水分センサ等をケーブルで接続する場合, そのケーブルがタヌキなどの動物にかじられて切断することがしばしばあった。海外では正体不明の野生生物によって切られたこともある。さらには電源ケーブルに使われている銅が高く売れるため, 電源ケーブルが盗難にあったこともある。こういった問題もほとんど論文にならず, 皆が同じ問題に直面していると思われる。これらの対策としては, 例えばケーブルを頑丈なパイプで保護し埋設する必要があるが, 設置場所が増えるにしたがってこういった設置のための手間とコストが大きくなるのがフィー
ルドモニタリングの大きな問題である。
フィールドに測定機器を設置すると, 周囲の植物の生長によって設置した機器が覆われて見えなくなることがしばしばある。広大なフィールドに多数の測定機器を設置した場合, データの回収や電池の交換などのメインテナンスのために測定機器を探すのが困難となる。設置した測定機器が目視できなくなると, 中耕防除などの栽培管理作業の際にトラクタ等に踏みつぶされることがある (図 8.3)。
トラクタにケースを踏みつぶされると中に格納していた測定機器が壊れてデータが失われるだけでなく, バッテリーから漏れ出した有毒物質や部品の破片が飛散する可能性がある。これが農産物に混入して出荷されると, 食料への異物混情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス5

図 8.3 フィールドに観測機器を設置する場合に見られるトラブルの例。(a) 植物に覆われた測定機器, (b) トラクタに踏みつぶされた防水ケース。ケースは変形に対して粘りのあるポリカーボネイト製であったため破損はしなかったが, ケースが歪んで隙間ができ, その隙間から水が入って内部の観測機器が故障した。

入や中毒を引き起こす可能性がある。そのため, 圃場でモニタリングを行うための機器は, 万一, 大型農業機械に踏まれても破損しないよう頑丈な素材で作る必要がある。また, 近年はドローン (UAV : Unmanned Air Vehicle) で作物の画像を撮影することが増えてきた。ドローンの場合も墜落や飛行中の破損でプロペラ等の破片が飛散する恐れがある。農場でのモニタリングではこのように大きなリスクがあり, 万一の場合でも被害を出さないように対策を徹底的に行う必要がある。

8.5 フィールドにおける環境モニタリングの必要要件
上記で述べた種々の問題に対して, フィールドモニタリングに必要となる要件を考えると以下のようになる。

長期耐久性

数年以上の耐久性を有すこと。できれば半永久的な耐久性を備えていることが望ましい

計測精度 気温, 相対湿度の測定は日中の日射や放射冷却の影響を受けないこと
視認性 遠くから設置した観測機器が発見できるサイズであること。特に植物に覆われて見えなくなる可能性に配慮すること。あるいは正確な測位情報が得られ, 紛失することがないこと
設置の簡便性 専門家でなくても設置ができること。設置センサ等を含めすべてが一つのケースに収まる構造 (オールインワン構造) が望ましい
メインテナンス性

故障した場合に即座に修理または交換できること

トータルコスト 減価償却費とメインテナンスコストが小さいこと
作業性 農業機械による作業の邪魔にならないサイズにすること。簡単に撤去し再設置できるようにしても良いが, 設置個所が増えると困難になる。また不在時の対応が必須である
リアルタイム性 測定されたデータがリアルタイムに閲覧できること。予測や警報などのアプリケーションでの利用,データ回収の自動化, データが正常に収集できているかをチェックするためには, 測定されたデータをリアルタイムに閲覧できるようにする必要がある
ケーブルレス化 電源供給や通信のための配線がないこと。100V の商用電源の引き回しは危険である。通信や電力のフィールドセンサーネットワークを用いた環境モニタリング

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図 8.4 フィールドサーバの外観。(a) 2001 年のプロトタイプ, (b) 2003 年の 1 号機。

ための電線の敷設は困難であるため, 無線及び太陽光発電によるケーブルレスな運用が望ましい
多機能性 一つ設置するだけで様々なことができるのが望ましい。環境計測だけでなく, 画像計測, GPS 測位, バッテリー残量などの多様な情報を同時に得られる必要がある
拡張性 後付けで機能を追加できること。当初は想定していなかったセンサ, 高解像度カメラ, マルチスペクトルカメラ, 分光センサ等を後から追加したくなることがある
インテリジェント性

一部の機器の不具合, センサの劣化, バッテリー残量不足などに対して適切な対応を自動的に行うことと, センサの測定値や画像の変化に基づいたアクションを知的に行う機能を有することが望ましい

農業研究や環境研究のための機器は家電製品に比べて元々, 高価であるが, 上記の要件を満たすそうとするとさらに高価になる恐れがある。幸い, 電子回路部分については ICT の指数関数的な進歩に伴って次第に安価になりつつある。さらに近年は IoT (Internet of Things : もののインターネット) の市場が急拡大し, 市販のパーツを組み合わせることで実現できるようになってきた。これらの条件を満たすことを目標として, 我々は以下に述べる「フィールドサーバ」を開発した (Hirafuji and Fukatsu, 2002)。

8.6 フィールドサーバ
フィールドサーバは, Web サーバとして機能する電子回路基板, 土壌水分, 地温, 気温, 相対湿度, 日射量, CO2濃度等複数のセンサ, カメラ, 無線 LAN 等無線通信モジュールを耐候性の高い筐体に格納して一体化させた野外設置用のサーバである (図 8.4, 8.5)。筐体の下部から外気をファンで取り込み, 断熱材でカバーされたパイプの中の温度センサと湿度セン
サに気流を当てることで気温と相対湿度を正確に測定できる。この気流は筐体上部の電子回路基板の冷却にも用いられる。この強制通風による冷却によって, 発熱の大きい高機能な機器 (超小型 PC や高速な無線通信モジュールなど) を筐体内の狭い空間にぎっしり詰めこむことができる (深津・平藤, 2003)。
フィールドサーバでは, 強制冷却によってケースの内部に発熱の大きな機器 (高解像度カメラ, 熱画像カメラ, 超小型 PCなど) を搭載できるようになった。ただし, 様々な機器をフィールドサーバの筐体内に詰め込むと, それだけ多くの電力が必要となる。もう一つの大きな課題は電力源の確保である。少ない設置面積でどれだけ大量に発電ができるがフィー情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス7

図 8.5 フィールドサーバの構造と強制通風機能。

ルドサーバの機能を拡張する際の制約要因となっている。フィールドにおける半永久的な電力確保の手段 (エネルギーハーベストと呼ばれる) としてはソーラーパネルを用いることが多い。
しかし, ソーラーパネルの設置工事は非常に手間がかかる。また, ソーラーパネルの設置場所に困ることが多い。農場では, ソーラーパネルを作物の近くに設置すると農作業の邪魔になる。例えば, スプレイヤーで農薬散布を行う場合にはフィールドサーバとソーラーパネルは作業の邪魔になるため, 一度撤去し, 農薬散布作業の終了後に再び設置する必要がある。一般に, 防除や追肥等の栽培管理作業は播種から収穫まで数回あるため, フィールドサーバの設置・撤去・再設置はできるだけ簡単にできるようにする必要がある。そこで, フィールドサーバとソーラーパネルを一体化させ, 設置と撤去が簡単にできるようにした (図 8.6)。
フィールドサーバは IoT 及び AI (人工知能) の応用機器である。Web サーバを内蔵しており, ブラウザでフィールドサーバにアクセスするとセンサで測定されたデータは Web 画面上に表示される。LED 照明を各地のフィールドサーバはフィールドサーバ・エージェントと呼ばれる PC クラスタ上で稼働する人工知能システムによってインターネットを介して自動的に操作 (制御) される (Fukatsu et al., 2006, 2010, 2011)。フィールドサーバ・エージェントは, データの収集, 保存, 画像や測定データに応じたアクションを自動的かつインテリジェントに行う。これは「ローカル IoT デバイスにリモートの人工知能機能を付加する」という方法であり, 近年, Amazon や Google が発売した AI スピーカ (音声認識アシスタントロボット) の Alexa Echo や Google Home でも用いられるようになった。
フィールドサーバの開発のための実験として国内外の各地のフィールドにフィールドサーバを設置した。これまでに10TB 程度のデータが収集されたが, その多くが画像データであるため, 人工知能を用いた画像からのデータ抽出が現在の研究課題の一つとなっている。

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図 8.6 フィールドサーバと一体化された円形ソーラーパネル。ソーラーパネルは水平に固定され, 風圧を受けにくい。ソーラーパネルに人がぶつかってもケガをしないよう円形にデザインされている。当時は大型の円形ソーラーパネルが入手できなかったため, 直径 10cm 程度の円形太陽電池を用いて自作した。

8.7 フィールドにおける通信手段
フィールドサーバの開発が始まった 2000 年の時点では農場における高速のインターネット通信環境はほとんどなく,長野県の一部の農村地域で ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line : 非対称デジタル加入者線。古くから使われてきた電話線を使って高速データ通信を行うサービス) によるインターネット常時接続サービスが使える程度であった。

3G (第 3 世代移動通信システム) や LTE (Long Term Evolution : 3G の後継として登場した携帯電話の通信規格) などの高速無線通信サービスもなかった。そのため, 無線 LAN を用いて農村や圃場でブロードバンドインターネットワークサービスを自ら構築する必要があった (Hirafuji, 2000)。フィールドサーバでは無線 LAN を用いたメッシュネットワー
ク (無線 LAN によるデータ通信の中継をメッシュ状に行う通信方式) やアクセスポイント間通信 (WDS) で広域を接続できるようにした。また, フィールドサーバには無線 LAN アクセスポイントの機能を持たせ, その周囲で無線 LAN によるインターネット接続サービスが提供された。現在でも 3G/LTE が使えないフィールドがあるため, この方法は有用である。
当時, 無線 LAN は見通しであれば指向性アンテナを付加すると 3km 程度まで通信できた。しかし, アメリカ, 中国等海外では日本国内よりも強力な電波が利用できる地域が多く, 無線 LAN で遠距離をカバーできた。例えばヒマラヤでは市販の無線 LAN アクセスポイント (送信出力 200mW) で 28km 離れた２地点を中継なしで接続し, フィールドサーバを用いた巨大なセンサネットワークが形成された (Lee et al., 2010)。また, 無線 LAN の高速性を活かして, 画像を含む大量のデータがリアルタイムに収集できた (図 8.7)。

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図 8.7 ヒマラヤに設置されたフィールドサーバが収集したデータの例。(a) ナムチェ・バザール (標高 3,650m), (b)イムジャ氷河湖 (標高 5,000m)。ナムチェ・バザールからエベレストの近くにあるイムジャ氷河湖まで 6 台のフィールドサーバによるセンサネットワークでデータが収集された。

近年, 遠距離を低ビットレートで繋ぐ LoRa 等 LPWA (Low Power Wide Area : 省電力遠距離通信) が利用できるようになり (総務省, 2017), 数 km〜数 10km を中継なしで接続できるようになった。ただし, 通信速度が遅いため, 高精細画像や動画の伝送はできない。無線 LAN は技術の進歩によって通信速度が飛躍的に速くなり, 通信可能距離も伸びて来ている。さらに, 日本国内での送信出力の制限が緩和されつつあり, IoT, ビッグデータ, AI の時代を牽引する高速・遠距離通信手段として再び無線 LAN が主役になる可能性があると考えている。

8.8 フィールドセンサネットワークの自作
データの使用目的によってセンサの種類は異なり, センサの取り付け方法はセンサによって異なる。例えば CO2センサは常時外気に接触しつつ, 雨や埃からは完全に隔離される必要がある。これに対応して, 測定機器の形状を変更する必要が生じる。様々な目的に応じてフィールドサーバの仕様を柔軟に変更できるようにする具体的な方法としてフィールドサーバのキット化を行い, 自分で作って自分で使えるようにした (図 8.8)。自作することでフィールドサーバの構造を詳細に知ることができ, 修理や改造を自分で行うことができるようになるというメリットもあった。
ところが, CPU 等の電子部品の進歩は非常に早く, フィールドサーバで用いていた電子部品も短期間で製造終了となった。一般に CPU が変わると電子回路基板をゼロから設計し直す必要があり, 膨大な労力を要する。この問題を回避するため, 子供の教育用やホビー用に安価に販売されていたコンピュータ基板の Arduino (https://www.arduino.cc/) を用いることにした。Arduino はオープンソース・ハードウェアであり, Arduino 自体を自作することもできる。Arduinoには機能を拡張するための様々の付加基板 (シールドと呼ばれる) があり, シールドの自作も容易である。Arduino や3D プリンタ等の登場によって, 自作は年々, 容易になりつつある (田中, 2013)。
また, 最近はドローンによってフィールドの画像を広域にわたって収集できるようになり, 定期的なドローン撮影で済む場合には必ずしもカメラを搭載する必要はなくなった。そこで, 誰もが自分の目的にあった仕様のフィールドセンサネットワークを自作できるようにするため, Arduino を用いたオープンソースのフィールドサーバである Open-FS(Open Field Server) を開発した (図 8.9) (平藤他, 2013)。
また, フィールドサーバ・エージェント (人間がブラウザで各フィールドサーバにアクセスして一定時間ごとにデータ10

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図 8.8 フィールドサーバのキット内容。

図 8.9 Open-FS (Open Field Server) の構造。

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図 8.10 Open-FS が設置された圃場の例。測定データは Twitter で閲覧できる。

を収集する作業を自動的に行う人工知能システム) を稼働させるための PC クラスタを用意するのは大きなコストと手間がかかる。そもそも PC の電源を入れっぱなしにして, 一時たりとも停止しないよう長年にわたって維持し続けるのは子供やホビーユーザだけでなく, IT 系の研究者にとってもかなり難しいことである。近年はデータセンターを用いたクラウドサービスでこの問題を解決できるようになったが, その構築と維持に要する負担は依然として大きい。そこ
で, データを個々のフィールドサーバがそれぞれ SNS (ソーシャルネットワークサービス) の Twitter を用いて自動的にTweet する (つぶやく) ようにした (図 8.10)。近年は, Twitter で計測値を Tweet する電力メータ (サンワサプライ株式会社, ワットチェッカー) や体重計 (Withings 社, Wi-Fi Body Scale) などが市販されており, この方法は IoT (Internet ofThings : もののインターネット) におけるデータの見える化手法 (閲覧方法) の一種として広く使われるようになった。
フィールドサーバが自動 Tweet したデータは Twilog (https://twilog.org/) などの無料クラウドサービスを使うと簡単に保存でき, データをバックアップする手間を省くことができる。
さらに Twitter bot と呼ばれる人工知能システムが Tweet されたデータを集約してグラフ化して自動的に Tweet するようにした。ちなみに, この場合, フィールドサーバ・エージェントは Twitter からデータを収集して PC クラスタにデータを蓄積する。
近年, 論文やプロシーディングは PDF で閲覧できるようになっていることが多い。そのため, 図中にプログラムのソースコードを埋め込んでおけば, コピー＆ペーストでそのまま利用できる。そこで, Open-FS の詳細情報は論文 (平藤他,2013) やプロシーディング (Hirafuji et al., 2011) に埋め込んで利用できるようにした。また, 従来から行われているように Web による情報提供手段も併用している (http://fsds.dc.affrc.go.jp/data1/OpenFS/)。

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128.9 おわりにフィールドでのデータ取集ではそもそも必要なセンサが市販されていない場合がしばしばある。その場合でも, センサを自作できれば解決できる。しかし, 無線通信機器は電波法の厳格な規制があるため, 自作できる範囲は非常に厳しく制限されている。しかも, 市販の無線通信機器は研究や農業などユーザが少ない分野のニーズには合致していないため,「技術的には実現可能であるが使えない」という苦労を味わってきた。
例えば, 遠距離を低ビットレート (低速通信) で繋ぐ LPWA (Low Power Wide Area) は我々にとって登場が遅すぎた技術の一つである (図 8.11)。小電力・低ビットレート・遠距離通信に関する技術は惑星探査機との通信などのために古くから開発されていたことから, 技術的にはそれほど難しくないはずであった。様々な機会を捉えて低ビットレート・遠距離通信のニーズを訴えてきたが効果はなく, 結局, LPWA が製品として使えるようになったのは最近である。加えて, 海外ではかなり以前に LoRa を用いた無線通信機器が販売されていたにも関わらず, 総務省の技適 (総務省電波利用における技術基準適合証明等) を受けた製品がなく, 日本では長らく使えなかった。
逆に, Wi-Fi メッシュネットワークは早すぎた技術の一つであった。メッシュネットワークではルーティング (最適な通信経路の選択) の計算に膨大な計算が必要であり, 安定性と消費電力の面で使い勝手が悪かった。しかし, その後の CPUパワーの指数関数的な向上が, この問題を解決しつつあり, Wi-Fi メッシュネットワークの実用性が高まっている。実際,

Google 等からメッシュネットワーク機能を搭載した Wi-Fi ルータが, 最近, 発売された。さらに, Wi-Fi メッシュネット
ワークが IoT 製品やスマートフォン, フィールドセンサネットワーク等で広く利用されるようになると, Wi-Fi メッシュ
ネットワーク自体が無料の無線通信インフラとなって従来の通信ビジネスを根本的に変える破壊的ビジネス (例えば,携帯電話等従来の有料通信サービスを無料化して, データや広告で収益を得るサービス) に繋がって行くと思われる。

謝辞
3 名の査読者には具体的かつ親切なご指摘をいただきました。当該分野の非専門家にも分かりやすい記述にすることができ, 感謝いたします。また, 本稿の一部は, JST CREST (JPMJCR1512, フィールドセンシング時系列データを主体とした農業ビッグデータの構築と新知見の発見) の支援を受けたものです。

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図 8.11

LPWA を用いたフィールドサーバ。筐体内部の最上部に無線データ通信用のアンテナが格納されている。
従来はアンテナの位置を地上高 1m 以上にして通信しやすくする必要があり, 筐体を長くする必要があった。そのようなフィールドサーバはブームスプレイヤーを用いた防除作業の際に邪魔となるため, 一時的に撤去する必要があった。設置台数が増えると撤去・再設置は非常に面倒な作業となる。LPWA を用いると低い位置にアンテナがあっても通信でき, 作物と同じ程度の高さにすることで撤去する必要がなくなった。

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1432.31.

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2018 年 10 月 24 日公開
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