農業分野の課題解決（農業ロボットによる農作業の自動化の実現）に向けたローカル 5G 等の技術的条件及び利活用に関する調査検討の請負

成果報告書

2021 年 3 月 31 日
関西ブロードバンド株式会社

目次
1. 全体概要 ............................................................................................................................ 1
1.1 背景・目的 ................................................................................................................... 1
1.2 実施事項及び実証目標................................................................................................. 1
1.3 実施体制 ...................................................................................................................... 3
1.4 実証のスケジュール .................................................................................................... 9
1.5 免許申請の概要 ........................................................................................................... 9
2. 実証地域 .......................................................................................................................... 12
2.1 実証地域の概要 ......................................................................................................... 12
2.2 実証環境 .................................................................................................................... 13
2.3 地域課題等 ................................................................................................................. 15
3. 実証環境 .......................................................................................................................... 17
3.1 ネットワーク構成 ...................................................................................................... 17
3.1.1 システム構成 ............................................................................................................ 19
3.1.2 エリアカバレッジ ..................................................................................................... 27
3.1.3 機器構成 .................................................................................................................... 29
3.1.4 構築スケジュール ..................................................................................................... 32

3.2 システム機能・性能・要件 ....................................................................................... 32
3.2.1 ローカル 5G システム(基地局)の概要 ...................................................................... 32
3.2.2 ローカル 5G コアネットワーク部の概要 ................................................................... 32
3.2.3 ローカル 5G 端末の概要 ............................................................................................ 33
3.2.4 システムの全体のスループット ............................................................................... 33
3.2.5 システム全体の遅延.................................................................................................. 34
3.2.6 その他の機能・性能.................................................................................................. 34

3.3 実証環境の運用 ......................................................................................................... 35
3.3.1 実証参加者への研修.................................................................................................. 35
3.3.2 ヘルプデスク体制 ..................................................................................................... 40
3.3.3 障害管理 .................................................................................................................... 41

3.4 関連事業 .................................................................................................................... 41
4. 課題解決システムの実証 ................................................................................................ 49
4.1 前提条件 .................................................................................................................... 49
4.1.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................... 58
4.1.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ........................... 65
4.1.3 生活領域 .................................................................................................................... 66
4.1.4 農水省事業・総務省事業との連携 ............................................................................ 71

4.2 実証目標 .................................................................................................................... 72
4.2.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................... 72

4.2.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ........................... 73
4.2.3 生活領域 .................................................................................................................... 74

4.3 課題解決システムに関する検証及び評価・分析 ...................................................... 76
4.3.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................... 76
4.3.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ......................... 131
4.3.3 生活領域 .................................................................................................................. 141

4.4 課題解決システムに関する効果検証....................................................................... 155
4.4.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................. 155
4.4.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ......................... 172
4.4.3 生活領域 .................................................................................................................. 175

4.5 課題解決システムに関する機能検証....................................................................... 178
4.5.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................. 178
4.5.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ......................... 184
4.5.3 生活領域 .................................................................................................................. 187

4.6 課題解決システムに関する運用検証....................................................................... 191
4.6.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................. 191
4.6.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ......................... 200
4.6.3 生活領域 .................................................................................................................. 201

4.7 まとめ ...................................................................................................................... 205
4.7.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）................................................. 205
4.7.2 農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定） ......................... 206
4.7.3 生活領域 .................................................................................................................. 208

5. ローカル 5G の性能評価の技術実証 ...............................................................................211
5.1 前提条件 ...................................................................................................................211
5.2 実証目標 .................................................................................................................. 217
5.3 ユースケースに基づくローカル 5G の性能評価等................................................... 218
5.3.1 ユースケースに基づく性能要件 ............................................................................. 218
5.3.2 評価・検証項目 ....................................................................................................... 219
5.3.3 評価・検証方法 ....................................................................................................... 230
5.3.4 類似の調査 .............................................................................................................. 234
5.3.5 性能評価結果 .......................................................................................................... 239
5.3.6 技術的課題の解決方策 ............................................................................................ 265

5.4 ローカル 5G のエリア構築やシステム構成の検証等 ............................................... 266
5.4.1 評価・検証項目 ....................................................................................................... 266
5.4.2 評価・検証方法 ....................................................................................................... 274
5.4.3 検証結果 .................................................................................................................. 281
5.4.4 技術的課題の解決方策 ............................................................................................ 302

5.5 その他ローカル 5G に関する技術実証 ..................................................................... 303
5.5.1 評価・検証項目 ....................................................................................................... 303
5.5.2 評価・検証方法 ....................................................................................................... 304
5.5.3 検証結果、その他仕様書に個別に記載されている事項、個別の提案等 ................ 305

5.5.4 技術的課題の解決方策 ............................................................................................ 308

5.6 まとめ ...................................................................................................................... 308
6. 実装及び横展開に関する検討実装及び横展開に関する検討 ........................................311
6.1 前提条件 ...................................................................................................................311
6.1.1 関係者の組成、課題整理 ........................................................................................ 311
6.1.2 事業モデルの対象事業の前提 ................................................................................. 316
6.1.3 事業モデル構築の考え方と展開 ............................................................................. 321
6.1.4 サービスのコンピュータ処理 ................................................................................. 326
6.1.5 対象エリアの設定 ................................................................................................... 328
6.1.6 本事業と農水省事業との関係 ................................................................................. 331

6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定 ............................................................ 332
6.2.1 実証事業モデル ....................................................................................................... 332
6.2.2 農業ローカル 5G サービス事業モデル .................................................................... 335
6.2.3 住民ローカル 5G サービス事業モデル .................................................................... 339
6.2.4 事業モデル詳細の前提条件 ..................................................................................... 342
6.2.5 実装計画 .................................................................................................................. 345
6.2.6 その他考察 .............................................................................................................. 348

6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討 ............................................................... 349
6.3.1 普及モデル .............................................................................................................. 349
6.3.2 推進対応方策 .......................................................................................................... 354
6.3.3 横展開計画 .............................................................................................................. 357

6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討 ............................................................ 360
6.4.1 本実証で利用した課題解決システム ...................................................................... 360
6.4.2 5G ソリューション提供センター（仮称）が具備すべき機能 ................................. 360
6.4.3 5G ソリューション提供センター（仮称）を通じた横展開のあり方 ...................... 361
6.4.4 公開する API 仕様ないしは PF とのインタフェース仕様 ....................................... 361

6.5 まとめ・結論 ........................................................................................................... 362
7. 会合等の開催（該当する活動がある場合） ................................................................. 363
8. まとめ ........................................................................................................................... 365
9. 参考資料 ........................................................................................................................ 366
10. （参考）記述ガイドライン（任意） ..... エラー! ブックマークが定義されていません。

1. 全体概要
当社（関西ブロードバンド）はコンソーシアムを形成し（富士通、BTV、その他協力機関）、事業の求める農業分野の課題解決につながるローカル 5G 等の無線通信システムの具体的なユースケースを検討し、その有効性を検証するとともに、ローカル 5G の電波伝搬特性や性能評価といった技術的検討を実施し、技術面・制度面・運用面からの課題抽出及び解決方策、当該実証モデルの今後の普及展開に向けた検討を行った。
1.1 背景・目的
お茶は常緑の作物であり、1 年を通して栽培管理が必要である。露地作物としては比較的単価も高く、栽培管理に関して古くから多くの研究がなされている。
鹿児島県は静岡県に次いで栽培量が 2 位である。
（2020 年度に出荷高では１位になった。
）
鹿児島県は戦後にお茶栽培が盛んになった経緯があり、静岡県が富士山の裾野を活用した斜面での圃場が多いのに比べて平地での開墾が多く行われてきた。
そのため、他県の産地に比べて機械化が早くから進んだ経緯がある。
（鹿児島地場の松元
機工製乗用摘採機がほぼ 100％普及している）
この乗用摘採機については平成 25 年より鹿児島県農業総合開発センター茶業部と松元機工、日本計器鹿児島製作所が中心となって自動運転の開発を進めてきた。
令和元年度のスマート農業加速化実証プロジェクトにも採択されレベル 2 を達成している。
本プラットフォーム（自動運転レベル２を達成している松元機工製摘採機や類似機械）に
画像解析 AI/IoT の先進技術にローカル 5G を追加することで自動運転のレベル 3 相当
（レベル 2＋遠隔監視による緊急停止機能）を実現する。また、それ以外にもお茶には生育状況を把握して正確な摘採計画を立てることが経営上の最重要課題とされている。そのために圃場の巡回・生育調査に多大な労力を費やしている。この生育調査をドローンで置き換
え、調査で取得した画像データを圃場～ローカル 5G を活用して送信することで通常 2～3 日かかっていたリモートセンシング結果の入手を半日程度（4 時間以内）にすることで翌日の摘採計画に反映できるようにする事を目指す。併せて、定点から LPWA をかつようした高精細画像（FHD）画像を収集して、AI において処理をすることで鳥獣対策に必要となる箱罠の開閉監視・判定を省力化させることを目的とする。
上記の取り組みにより、お茶生産の更なる高度化の取り組み（以後課題実証という）の検証や地域に定住を促進する取り組み（以後課題実証という）を検証することを目的とする。
また、ローカル 5G の電波特性を把握する実証を行い、今後の電波利活用の参考となるデータを取得・分析結果を取りまとめることを目的とする。
1.2 実施事項及び実証目標（1）実施事項
本プロジェクトでは、ローカル 5G による超高速、超低遅延といった特徴を最大限に生かし、2 つの周波帯（28GHz 帯、4.7GHｚ帯）による、遠隔作業拠点から複数のお茶用農業ロボットの自動走行（レベル 3 相当）を制御することに加え、自動走行時における映像伝送遅延の検証を実施する。
1

また、ローカル 5G（4.7GHｚ帯）とエッジサーバとの組み合わせによるドローン活用したリモートセンシング画像の解析にかかる時間短縮を検証し、摘採計画への有効性を検証する。
さらに、農村地域における移住・定住促進（防災向け圃場監視、鳥獣対策など）への貢献に向けて、安価な LPWA ネットワークとローカル 5G ネットワークを活用とした圃場
の見回り負荷軽減の実現を検証する。
（2）実施目標
農業ロボットの自動化においては、自動化における高い安全性を担保するため、農機ロボット周辺で発生する異常状態（障害物、故障、横転など）に対し、速やかに緊急停止（緊急停止時間：1.8 秒以内、緊急停止距離：0.99m）することを目標とする。また、非自動走行時（遠隔操作時）においては、遠隔操作拠点からでも現場に近い操作性を担保することが必要であることから、操作から映像表示までの遅延（映像提示遅延）は一
般的な映像遅延時間である 200ms 程度（FHD で 10 フレーム/sec）を目標とする。
ドローン空撮を活用したリモートセンシング解析では、エッジ処理サーバによるオルソモザイク処理でデータ量を削減（16G⇒1GB 程度）することにより、画像提供から解析
結果入手まで数日掛かっていたものを半日（4 時間程度）に短縮し、摘採計画に即座に反映する事を目標とする。
（圃場～エッジサーバーまではローカル 5G を活用して伝送処理を行う）
一方、農村地域における移住・定住促進（防災向け圃場監視、鳥獣対策）においては、
高圧縮エンコーダーアプリ（LINUX アプリ）による画像圧縮により、LPWA（LoRa 方式）
通信仕様で静止画像の転送は可能か、また、転送にかかる時間を実測することで、圃場の巡回減による軽労働化（離農・人口流出の防止）に繋げることを目標とする。転送用
画像を利用した AI 化にも取り組む。

カテゴリ
農業領域
課題実証
農業領域
課題実証
生活領域
課題実証
技術実証
実装及び
横展開

実証内容
「レベル 3 相当（遠隔監視下での無人状態での自動走行）」による農機（農業ロボット等）による複数の農作業の自動化
ドローン撮影画像のデータ伝送とエッジコンピュータ構築等に基づくリモートセンシング解析に係る時間短縮化（通常郵送を入れて 3 日→４時間以下に短縮）
地域の定住を促す施策の実証（ローカル 5G と LPWA を活用した通信インフ
ラと AI 化による利便性の向上）
施策：防災用定点監視、鳥獣被害対策
ローカル 5G の性能評価や電波特性データの収集・分析検証
実装及び横展開に向けた調査検討

2

1.3 実施体制(1) 実証役割① ローカル 5G 等の無線通信などの技術者、実証環境構築、電波伝搬試験実施：富士通(株)の協力を得て進めた。
② ローカル 5G 関連工事、LPWA 整備、施工管理：富士通ネットワークソリューション
ズ（株）、（株）ドリームワンカゴシマ、（株）大協通信の協力を得て進めた。
③ 農機や農作業計画策定に係る関連機器・技術開発：(株)日本計器鹿児島製作所、(株)テラスマイルの協力を得て進めた。
④ 実装及び横展開に向けた調査検討：ローカルキャリアとしての知見を持つ当社に加え、5G やクラウド・エッジ技術や利活用の知見を持つ富士通(株)、CATV 事業の知見を持つ BTV(株)、地域情報化の知見を持つ鹿児島大学升屋教授、地域情報化の知見を持つリード、（有）青木通信電業社の協力を得て進めた。
⑤ ローカル 5G 技術実証：富士通ネットワークソリューションズ（株）、富士通九州ネットワークテクノロジーズ（株）、三和電子（株）、新日本テクトス（株）の協力を得て進めた。
⑥ システム開発：コンサル４１/ユニバーサルソフト（株）の進捗管理のもと、鹿児島大学工学部の協力を得て進めた。
⑦ 本プロジェクトには事業の立ち上げや運営面でのコンサル４１の経験のあるプロジェクトマネージャーを設置した。
⑧ 主管課及び関係課並びに課題実証全体調整事業者及び分野別課題実証調整事業者と調整・連携し、その連絡調整窓口を設置した。同様に、技術実証全体調整事業者との連携調整窓口等を設置した。
⑨ 「スマート農業実証プロジェクト（ローカル 5G）」及び「令和２年度スマート農業
加速化実証事業」と連携することを目的に農林水産省と十分に調整・連携して進めた。

(2) 実施体制概要

3

(ア) コンソーシアムの参加企業・団体と役割
企業・団体名役割
関西ブロードバンド株式会社
鹿児島大学
BTV 株式会社
株式会社日本計器鹿児島製作所
テラスマイル株式会社
富士通株式会社

コンソーシアム主体
地域情報化・ネットワークに関する有識者
CATV 事業の知見
農機や農作業計画策定に係る関連機器・技術開発
営農支援
5G およびクラウド・エッジ技術(イ) コンソーシアム参加企業の責任者
企業・団体名関西ブロードバンド株式会社部署名・役職
役員・専務取締役
氏名
宮﨑 耕史
企業・団体名
部署名・役職
氏名

鹿児島大学
情報基盤センター・教授
升屋 正人

企業・団体名
部署名・役職
氏名

BTV 株式会社
技術部・部長福岡 三郎

企業・団体名
部署名・役職株式会社日本計器鹿児島製作所
役員・専務取締役
4

氏名

加藤 正明

企業・団体名
部署名・役職
氏名

テラスマイル株式会社
役員・代表取締役
生駒 祐一

企業・団体名
部署名・役職

富士通株式会社
モバイルシステム事業本部 モバイルソリューション事業部 第一ビジネス部
シニアマネージャー
木村 文

氏名(ウ) コンソーシアム参加企業の主要メンバー
企業・団体名関西ブロードバンド株式会社部署名・役職
役員・専務取締役
氏名
宮﨑 耕史
部署名・役職
技術部・取締役技術部長
氏名
久渡 敬一郎部署名・役職
営業統括部・部長
氏名
中山 和明
実施概要
企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

鹿児島大学
情報基盤センター・教授
升屋 正人
鳥獣対策向け画像診断 AI の開発（画像による檻の開閉診断）

企業・団体名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
実施概要

BTV 株式会社
技術部・部長福岡 三郎
技術部・主任
岩切 壮志
技術部
前之園 忠人
志布志市におけるローカル 5G 構築のための光回線の敷設に必要な情報提供、引き込み工事、実装・横展開での地域ベンダーとしての顧客への調査

企業・団体名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名

株式会社日本計器鹿児島製作所
役員・専務取締役
加藤 正明
開発部・開発部長
山崎 淳一

5企業・団体名
部署名・役職
氏名

テラスマイル株式会社
役員・代表取締役
生駒 祐一

企業・団体名
部署名・役職

富士通株式会社
モバイルシステム事業本部 モバイルソリューション事業部 第一ビジネス部・シニアマネージャー
木村 文
モバイルシステム事業本部 モバイルソリューション事業部 第一ビジネス部・マネージャー
三重野 浩徳モバイルシステム事業本部 モバイルソリューション事業部 第一ビジネス部一戸 俊孝
モバイルシステム事業本部 モバイルソリューション事業部 第一ビジネス部
安田 力
未来ネットワーク統括部 先行技術開発室
札場 伸和
富士通研究所 デジタル革新コアユニット 5G&映像解析プロジ
ェクト・シニアリサーチエキスパート
二宮 照尚
未来ネットワーク統括部 5G／ICT ビジネス推進室・シニアディ
レクター
森 大樹

氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職
氏名
部署名・役職氏名（エ）再委託事業者
企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

富士通ネットワークソリューションズ株式会社
九州支店
田中 裕也
富士通製ローカル 5G 機器の据え付け工事および実証試験に向けた、装置の操作習得及び、現地での装置操作、技術実証デー
タ取得。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

株式会社ドリームワン鹿児島役員・代表取締役
五十百 裕之LPWA の提供を Dr.kakashi for LPWA という商品ライナップで提供しており、今回はそこに FHD(フルハイビジョン）画像（1920×1080）を LoRa を活用して伝送し、富士通クラウドまで送信する仕組みを提供。また、ＧＷに鹿児島大学と連携した AI を開発し、組み込んだ。加えて、お茶圃場内に定点観測機を設置
6し、気象及び土壌の環境データを観測。併せて、鳥獣対策・防災対策用の監視 LPWA を構築。鳥獣クラウドへ連携する仕組み
を作り檻の開閉判断に AI を活用して有効性を検証。
企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

リード
代表
山下 博美
鹿児島県のシンクタンク機関である鹿児島県頭脳センターの専
務を 20 年程勤め、行政面、技術面での知見がある。今回、実装及び横展開の検討に関する知見の提供とアドバイス。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

株式会社大協通信
技術・部長
藤竹 正臣
コア装置を入れるシェルタの敷設、シェルタ内ラックの設置、各種配線。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

有限会社青木通信電業社
代表青木 卓
圃場への伝送路構築に必要な線路調査、共架申請、及び当社の線路構築の支援。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

株式会社コンサル 41
役員・代表取締役
榎田 洋一
鹿児島におけるプロジェクト管理や実行計画書の起草・作業項
目詳細への落とし込み・進捗管理・テストの記録など現地での管理作業。
成果報告書作成業務において、取り纏めから提出までの全般支援。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

浦田 昭一
実証試験に向けた、データ整理ツール作成及び、技術実証デー
タ取得のための現地測定器操作、課題実証のサポート。
ユニバーサルソフト株式会社
本社・主任
塩屋 恵太朗プロジェクトにおける進行管理の SE 部分を請け負う。開発業
務タスク・WBS 可視化、開発業務スケジュール管理、開発業務
品質管理、開発業務・予算管理等。
7

企業・団体名
部署名・役職

氏名
実施概要

扶桑電通株式会社
システム本部 ICT イノベーション部 ICT マネジングコンサル
室
課長代理
湯浅 智人
プロジェクトにおける進行管理の成果報告書作成において、農業領域・生活領域・技術実証・実装及び横展開各領域別に作成されたものについて、領域ごとのバランスや粒度を調整し成果
物納品への支援を担当。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

富士通エフネッツサービス株式会社所長
長谷川 圭一
屋内機器のラック内搭載及び配線・接続。

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

三和電子株式会社

企業・団体名
部署名・役職
氏名
実施概要

川合 道雄
実証試験に向けた、装置の操作習得及び、現地での装置操作、技術実証データ取得。
新日本テクトス株式会社
伊藤 雄司
実証試験に向けた、装置の操作習得及び、現地での装置操作、技術実証データ取得。

8

1.4 実証のスケジュール
来年度に向けて制度化が検討されている周波数帯において技術/課題実証を行うため、実験試験局免許を取得して実施した。
実証試験は、初めに技術実証を行い、課題実証はその測定データから実施が可能であることを確認した上で行うようにスケジューリングをした。また、課題実証における 28GHz 帯と 4.7GHz 帯の同じ内容の試験については、続けて実施するようにした。
各周波数帯における技術/課題実証のスケジュールを図 1.4-1 に示す。
① 28GHz 帯
屋外利用可能な 28.2～28.3GHz（100MHz 幅）において実証を行った。
技術実証と課題解決システム実証を行い、実証完了後は、機器を撤収した。
② 4.7GHz 帯
屋外利用可能な 4.8-4.9GHz（100MHz）において実証を行った。
技術実証と課題解決システム実証を行いました。実証完了後も継続利用を視野に検討を行った。
③ 実装及び横展開に関する調査検討
ローカル 5G の事業モデル及び横展開に関する調査検討を行った。
また、共同利用型 SaaS プラットフォームを 5G 時代のインフラ構成のあり方も含めて調査検討を行った。
項目

2020年12月

28G技術実証

12/7

28G帯実証試験

2021年1月

2021年2月

12/9

12/14

1/19

28G課題実証

1/27

2/19

4.7G技術実証
4.7G帯実証試験
1/29

4.7G課題実証

図 1.4-1.4-1

実証試験スケジュール

28GHz 帯技術実証においては、光ファイバ施設工事の遅延により試験開始が遅れたが、試験日程の予備日を使用して吸収することが出来ている。
4.7GHz 帯実証試験においては、開発遅延により実証試験全体に遅延が発生していた。このため、28G 帯の課題実証を前倒しして、4.7GHz 帯の技術実証を後で実施するスケジュールに見直しを行うことで、予定通りの試験期間に収まるように対応を行った。
1.5 免許申請の概要
本実証試験では、28GHz の NSA システム＋端末 3 台と、4.8GHz の SA システム＋端末 3 台の 2 種類の実験試験局の免許申請を実施した。

9

2/26

表 1.5-1
1

項目
免許人

2

申請先

3

申請概要

4

事業者間調
整

28GHz NSA システム免許申請
内容

富士通株式会社
・富士通設備品を持ち込み、試験を行うため
関東総合通信局
・常置場所を富士通新川崎テクノロジースクエア、移動先として鹿児
島県志布志市を指定するため、関東総合通信局に申請を実施
農業分野の課題解決に資する 28GHz 帯 および 2.5GHz 帯 ローカル 5G
無線通信システム（NSA）の具体的なユースケースを検討し、その有効性を検証するとともに、ローカル 5G の電波伝搬特性や性能評価といった技術的検討を実施し、技術面・制度面・運用面からの課題抽出及び解決方策、当該実証モデルの今後の普及展開に向けた検討を行う。
本実験試験局を運用するに当たり、2.5GHz 帯で隣接する携帯事業者様(UQC/WCP)、および 28GHz 帯で隣接する携帯事業者様(KDDI/Softbank)との間で事前に干渉調整を行い、合意済み。
地域 BWA 事業者およびローカル 5G・自営 BWA 事業者は対象エリア周辺にはおらず。(九州総通様へ確認済み)

1
2

項目
申請する局数
希望する周波数

3

定格出力

4

無線局の種別コード

1
2

項目
申請する局数
希望する周波数

3

定格出力

4

無線局の種別コード

表 1.5-2 基地局相当実験試験局の概要
2.5GHz28GHz
1局
1局
中心周波数 2585.0MHz
中心周波数 28250.04MHz
帯域幅 20.0MHz
帯域幅 99.92MHz
19.2dBm[83.17mW](0.866mW×96
13dBm[20mW](10mW×2 アンテ
アンテナ)
ナ)(EIRP=42dBm[15.85mW]、(EIRP=22dBm[158mW]、
アンテナ利得=25.8dBi)
アンテナ利得=12dBi)
ＥＸ

表 1.5-3 移動局相当実験試験局の概要
2.5GHz28GHz
3局
中心周波数 2585.0MHz
中心周波数 28250.04MHz
帯域幅 20.0MHz
帯域幅 99.92MHz
13dBm[20mW](10mW×96 アンテ
23dBm[200mW](100mW×2 アンテナ)ナ)(EIRP=42dBm[15.85mW]、(EIRP=25dBm[316mW]、
アンテナ利得=25.8dBi)
アンテナ利得=2dBi)
ＥＸ

10表 1.5-4

1

項目
免許人

2

申請先

3

申請概要

4

事業者間調
整

4.8GHz SA システム免許申請
内容
関西ブロードバンド株式会社
・実証後も含めて、関西ブロードバンドにてサービスを検討するため
九州総合通信局
・常置場所を関西ブロードバンド鹿児島支店、移動先として鹿児島県
志布志市を指定するため、九州総合通信局に申請を実施
農業分野の課題解決に資する 4.8GHz 帯ローカル 5G 無線通信システムの具体的なユースケースを検討し、その有効性を検証するとともに、ローカル 5G の電波伝搬特性や性能評価といった技術的検討を実施し、技術面・制度面・運用面からの課題抽出及び解決方策、当該実証モデルの今後の普及展開に向けた検討を行う為、実験試験局の開設を希望する。
本実験試験局を運用するに当たり、4.8GHz で隣接する携帯事業者様(NTT ドコモ)との間で事前に干渉調整を行い、合意済み。
その他、近隣エリアに調整すべき事業者はおらず。(九州総通様へ確認
済み)

1
2

項目
申請する局数
希望する周波数

3

空中線電力

4

無線局の種別コ
ード

1
2
3
4

項目
申請する局数
希望する周波数
空中線電力
無線局の種別コード

表 1.5-5 基地局相当実験試験局の概要
基地局相当実験試験局
基地局相当実験試験局
2局
1局
中心周波数 4850.01MHz
中心周波数 4850.01MHz
帯域幅 99.9MHz
帯域幅 99.9MHz
24.9dBm(77mW×4 アンテナ)
24.9dBm(77mW×4 アンテナ)(EIRP=39dBm、(EIRP=39dBm、
アンテナ利得=14.3dBi)
アンテナ利得=14.3dBi)
ＥＸ

表 1.5-6 移動局相当実験試験局の概要
移動局相当実験試験局
3局
中心周波数 4850.01MHz
帯域幅 99.9MHz
23dBm(100mW×2 アンテナ)ＥＸ

11

2. 実証地域
2.1 実証地域の概要
今回の実証地域は鹿児島県の大隅半島の北部に位置する志布志市である。志布志市は志布志湾に面しており古くから海を糧に栄え、江戸時代には薩摩藩の直轄領となり、『志布志千軒町』と謳われる小江戸活況を呈していた。現在では飼料用穀物の輸入船の他、東京、大阪、沖縄を結ぶフェリーが運航されている。
図．志布志市の位置（小学館クリエイティブより引用）
人口は 1955 年の 53,000 人をピークに減り続け、2021 年 1 月現在、約 30,000 人で鹿児島県内における第 29 位の自治体である。
なお、65 歳以上の割合が 30.33％であることから、高齢化が進んでいる。
志布志市の農業における概要として、主要な産業は農業、畜産業で、主にピーマン、
イチゴ、メロン、茶葉、サツマイモ、うなぎ、
食肉（牛、豚）などである。志布志市の総面
積は 290 平方キロメートルで、農地は 66 平
方キロメートルを占めており、そのうち、茶葉の作付面積は 10 平方キロメートルで、サツマイモと並んで志布志市で一番広い面積を占めている。なお、総農家数は 2133 戸で、生産額は 412 億円（平成 27 年）である。
志布志市におけるお茶の栽培の歴史は古く、享保 11 年（1726 年）に志布志市有明町でお茶が生産された記録が残る。約 300 年の歴史を誇るお茶の名産地である志布志市は、全国 2位の生産量を誇る鹿児島県の中でも、南九州市に次ぐ第 2 位のお茶の一大産地である。
一方、主要産業である農業従事者の高齢化、担い手不足にかかり、市では農業公社の設立
や U ターン、I ターン者への移住を対象とした住宅取得費用の補助金など、人口減少の解消と地域活性化に積極的である。しかしながら、根本的な労働力不足を補うためには、農作業の自動機械化・スマート化の積極的な導入推進が重要である。

12

2.2 実証環境
生産者の概要
堀口製茶原田工場外観

煎茶製造ライン碾茶ライン
発酵茶製造ライン

240K 型 2 ライン 生葉最大処理量 100 ｔ／day
300K 型 5 ライン 生葉最大処理量 30 ｔ／day
180K 型 1 ライン 生葉最大処理量
5 ｔ／day

母体となる経営体

鹿児島堀口製茶有限会社

経営体の代表代表取締役副社長 堀口 大輔

所在地

鹿児島県志布志市有明町蓬原758番地

経営面積270ha（自社茶園

主な雇用体制

社員62名、パート・アルバイト3名

直近の売上138,824万円

実証を行う面積4.5ha

実証を行う作目

茶実証を行う農場

屋外試験：鹿児島県志布志市有明町野神付近堆肥舎付近圃場

116ha）

屋内試験：鹿児島県志布志市有明町原田工場

13

14

2.3 地域課題等
志布志市は、南九州の温暖な気候と霧島山系由来の地下水がシラス台地を通して豊富に湧き出しており、農畜産物の生産にとって南九州随一の生育環境が整っている。一方では、農工商一体で町おこしに取り組んでいるものの、中山間地域などにおける人口減少や離農、
気象災害・鳥獣害などによる圃場への被害などにより、農家数が年々減少しているため農産物の生産量は徐々に低下している状況にある。
志布志市の主要品目である茶業においては、農林水産大臣による「茶業及びお茶の文化の振興に関する基本方針」にかかり、茶業の振興ならびにお茶の文化の振興に関する取り組みを実施しているが、お茶の代替飲料である炭酸飲料、ミネラルウォーター類、コーヒーなどの消費量増加により、全国的な茶葉の需要減少に伴う生産・流通量が低迷している。
一方、昨今の少子高齢化の波は茶業にも波及しており、高齢化よる慢性的な担い手不足が深刻であるものの、諸外国における日本食ブームを背景にお茶の輸出量は増加傾向にあり、国内問題の解消、輸出促進を実現するために、スマート農業技術（農業ロボット・ドローン・AI・ローカル 5G）の導入・実証により、将来的な人手不足に対応した省力化や労働負荷の軽減を図る取り組みを開始することが重要である。
志布志市における茶業は、早くから機械化に取り組んでおり、圃場の大規模化・規格化が進んでいることから、先人の築いたこうした資産を次世代の農業人へ引き継ぎ、ICT インフ
15

ラを活用して世界に通用する Made in JAPAN/Made by JAPAN を実現するべく取り組む。今回のプロジェクトでは、無人状態で自動走行（レベル 3 相当）する農業ロボットをローカル
5G を活用し遠隔操作制御を実現して大幅な省力化出来る土台を作る。並びにドローンを活用した摘採計画策定にかかるデータ収集と分析時間を短縮する。また、地域における定住促
進に向けて、高圧縮した高品質画像を LPWA とローカル 5G の組み合わることで画像転送する。また、圃場の定点観測、鳥獣被害対策における罠の監視と捕獲状況を画像判別 AI により自動判別することを実証する。

16

3. 実証環境
本実証を実現するネットワーク及び必要な機能を具備したシステムとして、構築するシステムの論理構成を図 3-1 に示す。

図 2.3-1

システム論理構成

農業ロボット自動化や摘採計画策定のため、2 つの圃場で農機の遠隔制御に必要なロー
カル 5G ネットワークを構築した。さらに、圃場に各種高精細カメラを搭載したドローンを配備し、そのカメラにより取得したデータを用いて、摘採計画を策定する摘採計画支援
用リモートセンシングクラウドの環境を整備した。
また、遠隔作業拠点にて防災/鳥獣監視をリモートで行うため、防災用カメラと鳥獣対策監視カメラを準備し、LPWA 網とローカル 5G 網を介して監視するネットワークを構築する。また、防災/鳥獣監視の画像を管理・分析する、防災/鳥獣対策用画像管理クラウドの環境を整備した。（防災と鳥獣監視は設定により使い分ける仕様であり、防災用は VGA 画
像を 1 時間に 1 回送信し、AI 判定はしない。鳥獣監視は１日一回 FHD 画像で AI 判定行う
（設定の変更はクラウド経由で動的に行う事が可能な仕様とする）。
3.1 ネットワーク構成
本実証実験は、堀口製茶のお茶畑（野神圃場）にて実施する。使用する圃場は、ローカル
5G システムを設置する堀口製茶 原田工場から直線距離で約 2.5km 離れた場所に位置する。
そのため、工場と圃場の間は、光ファイバを敷設し、ネットワークを構築した。

17

図 3.1-1

実証圃場位置光ファイバの経路に関して、最短ルートに電柱が無いため、既設電柱を活用するため図3.1-2 に示すルートを使用することにした。結果、全長約 6km の光ファイバ敷設を行った。

図 3.1-2

光ファイバ経路18

3.1.1

システム構成全体システム構成を図 3.1-3 に示す。野神圃場には、コンクリート柱を建柱し、ローカ
ル 5G の 2 種類のアンテナ・RU を設置した。原田工場側には、屋外にシェルタを建設し、ローカル 5G のアンテナ・RU を除いたシステムを設置し、この間を敷設した光ファイバにて接続した。原田工場にも RU を設置し、シェルタ内のシステムに接続した。また、インターネ
ット回線を 2 本準備し、１本は、富士通 新川崎テクノロジースクエアに設置したコア装置と通信するため、もう 1 本は、クラウドへの接続に使用した。

19

図 3.1-3

システム構成図20【B棟3F】■富士通（新川崎）Internet

モデム

GbE

VPN
Router
AC/DC電源

DC電源分配器

Router【シェルター】※19inchラック内に設置■堀口製茶様 原田工場

EPG

LTE

L5G

ラック

（既設）

【屋内ローカル5Gエリア】【実証作業エリア】
実証用サーバ等設置および実証実験作業用のエリア。

※堀口製茶様休憩所（分電盤）からの引込み

収容箱■堀口製茶様 野上圃場 ローカル5Gエリア

図 3.1-4 に、野神圃場に建柱したコンクリート柱を示す。上から、NSA システム 2.5GHz
アンテナ、NSA ミリ波 RU、SA RU#1、SA RU#2、NSA 2.5GHz 用 BBU の設置を行った。

図 3.1-4 コンクリート柱に設置した機材

21

図 3.1-5 にシェルタ内に設置した、ローカル 5G システムを示す。

図 3.1-5

シェルタに設置した機材

図 3.1-6 に工場内に設置した RU を示す。

図 3.1-6

工場内の RU

22

図 3.1-7 に LPWA のシステムを示す。

23

図 3.1-8

図 3.1-9

鳥獣クラウド画面

AI 判定用の箱罠（AR マーカー）24図 3.1-10

アグリマルチセンシング Saas 画面（葉期管理）

図 3.1-11

LPWA 子機画像（葉期 AI 判定用）

25

変数

種別

鳥獣調査

防災監視

お茶葉期判定

運用モード

フラグ
開始時刻
終了時刻

1
7時00分
7時00分

2
7時00分
17時00分

3
9時00分
15時00分

全時刻

7時

7･8･9･10･11･12･13･
14･15･16･17時

9･12･15時

解像度
開始時刻
終了時刻

800×600px
7時30分
7時30分

全時刻

7時30分

1日回数
開始時刻
終了時刻
全時刻
送信間隔

1回
8時25分
8時25分
8時25分
毎時25分及び55分①画像とＡＩ判定ファ
イルが存在する場合のみ、データ送信を行う②データ送信後は、画像を削除する。
鳥獣害対策クラウド

カメラ撮影

ＡＩ判定

LTE送信

送信条件

名称
表示開始時刻表示終了時刻
間隔
クラウド
画面表示

8時30分
8時30分
毎時00分及び30分①「写真が更新されました」のメッセージと画像②「わなが作動しました」のメッセージと画像

800×600px

無し

1920×1080px
11時50分
17時50分

3回
8時25分
17時55分
8時25分～17時55分
毎時25分及び55分

データ送信後は、画像を削除する。

データ送信後は、画像を削除する。
圃場管理クラウド

図 3.1-1212時00分
18時00分
毎時00分及び30分
葉期

数値

葉期グラフ

カメラ制御仕様26

CPU:ラブパイ3
ﾄﾞﾝｸﾞﾙ：PIX-MT100

CPU:ラブパイ4

11時50分,14時50分,
17時50分

8時25分
17時55分
8時25分～17時55分
毎時25分及び55分

8時30分
17時30分
毎時00分及び30分

注記

CPU:ラブパイ2
ﾄﾞﾝｸﾞﾙ：MS2372h-607

3.1.2

エリアカバレッジ

3.1.2.1 28GHz NSA システムエリアカバレッジ
28GHz NSA システムのエリアカバレッジを図 3.1-13 に示す。

図 3.1-13

28GHz NSA システムエリアカバレッジ

3.1.2.2 4.8GHz SA システムエリアカバレッジ
4.8GHz SA システムの圃場におけるエリアカバレッジを図 3.1-14 に示す。

27

図 3.1-14 4.8GHz SA システムエリアカバレッジ（圃場）4.8GHz SA システムの屋内におけるエリアカバレッジを図 3.1-15 に示す。

図 3.1-15 4.8GHz SA システムエリアカバレッジ（屋内）28

3.1.3

機器構成

3.1.3.1 28GHz NSA システム機器構成
28GHz 帯ローカル 5G 網の実証環境中、ローカル 5G のエッジコアと基地局は遠隔作業拠点に設置され、ローカル 5G の無線機は圃場に設置される。
28GHz 帯ローカル 5G 網の実証環境であるネットワークの構成を図 3.1-16 に示す。
共通コア

LANケーブル
MMFケーブル
SMFケーブル同軸ケーブルなど
電源ケーブル

19inchラック

図 3.1-16

NSA システム構成

3.1.3.2 28GHz NSA システム使用機器
28GHz 帯ローカル 5G 網のネットワーク構成で使用する機器の一覧を表 3.1.3-1 に示す。
また、その使用機器一覧には、それらの機器に対する数量・設置形態（固定・可搬等）、調達先を示す。
表 3.1.3-1

28GHz NSA システム

使用機器一覧

使用機器

調達先

数量

設置
形態

1

GNSS Active antenna

富士通

1

固定

2

EPC

〃

1

〃

L3SW(6675)

〃

1

〃

DC 電源分配器〃

1〃

AC/DC 電源

〃

1

〃

No

設置場所

共通コア
3
（富士通）
4
5

29

備考

6

PTP サーバ

〃

1

〃

7

VPN Router

〃

1

〃

8

ONU(光回線終端装置)

〃

1

〃

9

GNSS Active antenna

〃

1

〃

10

EPG

〃

1

〃

11

L3SW(6672)

〃

1

〃

12

ローカル 5G BBU(6630)

〃

1

〃

13

LTE BBU(6630)

〃

1

〃

14

DC 電源分配器〃

1〃

AC/DC 電源〃

1〃

GNSS receiver unit

〃

1

〃

17

UPS

〃

1

〃

18

VPN Router

〃

1

〃

19

ブロードバンドルータ

〃

1

〃

20

ケーブルモデム

〃

1

〃

21

光接続ボックス ラック
マウント型

〃

1

〃

22

AIR1281〃

1〃

5G RU/アンテナ

23Radio4418(2.5GHz)

〃

1

〃

LTE RRH

24

AC/DC 電源変換器

〃

1

〃

同軸 ATT〃

4〃

ＬＴＥアンテナ

〃

4

〃

37

光接続ボックス 壁掛け
型

〃

1

〃

38

ローカル 5G MiFi 端末

〃

3

可搬

15
16

25
26

遠隔作業拠点圃場 1/圃場 2

3.1.3.3 4.8GHz SA システム機器構成
4.7GHz 帯ローカル 5G 網の実証環境中、ローカル 5G の 5G-Core と基地局は遠隔作業拠点に設置され、ローカル 5G の無線機は圃場と室内施設に設置される。
4.7GHz 帯ローカル 5G 網の実証環境であるネットワークの構成を図 3.1-17 に示す。

30

LANケーブル
MMFケーブル
SMFケーブル同軸ケーブルなど
電源ケーブルInternet

志布志（SA）
屋外

ユーザ側

10000BASE-T
ケーブル=Cat5e

5GC

CU
10Gx１ (Eth)

実証実験環境LAN

L5G通信
GPS用
SPD
eCPRI 10G

10Gx１ (Eth)1Gx1(Eth)

10GBASE-T
ケーブル=Cat6a
1000BASE-T
ケーブル=Cat5e

10Gx１ (Eth)光Md=10GBASE-SR
ケーブル=2芯MMF

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF

10GBASE-T
ケーブル=Cat6a

DU

L5G通信

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF
eCPRI 10G

変換コネクタ

DU

通信環境(屋内)

変換コネクタ※屋外と同じものを使用(屋外の2台目と接続を切り替えて使用)

RU(4.5GHz)PCUPS

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF

光接続ボックス

どちらか一方だけ差し替えて使用

光接続ボックス

UPS

コンテンツ

RU
(4.5GHz)RF feeder cable

CU

ＮＷカメラ

5G
LTE

RF feeder cable
10GBASE-T
ケーブル=Cat6a
1000BASE-T
ケーブル=Cat5e

10Gx2 (Eth)
1Gx3(Eth)

L3SW

L5G MiFi端末
L5G通信

1Gx3 (Eth)
光接続ボックス

回線終端 Router

RU(4.5GHz)antenna

運用監視PCNSA側L3SW(R6672)へ接続

モデム

通信環境(屋外)

GPS

監視サーバ

L5G MiFi端末

ＮＷカメラ

5G
LTE

L5G通信
L5G通信

コンテンツ

eCPRI 10G

19inchラック

図 3.1-17 SA システム構成

3.1.3.4 4.8GHz SA システム使用機器
4.7GHz 帯ローカル 5G 網のネットワーク構成で使用する機器の一覧を表 3.1.3-2 に示す。
また、その使用機器一覧には、それらの機器に対する数量・設置形態（固定・可搬等）、調達先を示す。
表 3.1.3-2

4.8GHz SA システム

使用機器

調達先

数量

設置形態

1

5G-Core

富士通

1

固定

2

L3SW

〃

1

〃

3

CU

〃

2

〃

DU

〃

2

〃

EMS

〃

1

〃

6

UPS

〃

2

〃

7

GPS ア ン テ
ナ

〃

1

〃

8

圃場 1/圃場 2 RU(4.7GHz)

〃

3

〃

5G RU/アンテナ(屋外)ローカル 5G
MiFi 端末〃3

可搬圃場 1/圃場 2 の 3 台と室内施設の 3 台は同一設備

No

4
5

9

設置場所

遠隔作業拠点

室内施設

31

使用機器一覧
備考

Smart-UPSSMX 3000RMJ

3.1.4

構築スケジュール

図 3.1-18 に示す構築スケジュールにて、システム構築を実施した。
4月

6月

5月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

実験局
免許審査

登録
点検

工事

1月

3月

2月

【28GHz NSAシステム】
申請準備【4.8～4.9GHz SAシステム】

実証試験

撤
去

工事
実験局
免許審査

申請準備

登録
点検

実証試験

図 3.1-18 構築スケジュール
3.2 システム機能・性能・要件
3.2.1

ローカル 5G システム(基地局)の概要

本実証のローカル 5G の周波数帯は 28GHz 帯と 4.7GHz 帯の 2 種類である。そのローカル
5G システム(基地局)の主な無線部特性を表 3.2.1-1 に示す。
周波数帯域については、28GHz 帯は制度化が完了している 28.2～28.3GHz 帯を選定しており、4.7GHz 帯は屋外で電波発出が可能となる 4.8～4.9GHz 帯を選定している。

周波数帯
通信方式
システム種別UL 周波数DL 周波数UL 帯域幅DL 帯域幅UL 中心周波数
DL 中心周波数
UL 変調方式
DL 変調方式
MIMO3.2.2

表 3.2.1-1 ローカル 5G システム(基地局)の主な無線部特性
28GHz 帯
4.7GHz 帯
TDD
TDD
NSA
SA
28.2～28.3GHz

4.8～4.9GHz

100MHz

100MHz28.25GHz

4.85GHz

64QAM

64QAM

2×2MIMO

2×2MIMO

ローカル 5G コアネットワーク部の概要

28GHz 帯ローカル 5G 網に適用されるコアネットワークは 28GHz 帯用 EPC で、4.7GHz 帯ロ
ーカル 5G 網に適用されるコアネットワークは 4.7GHz 帯用 5G-Core である。
本実証に用いるローカル 5G のコアネットワーク部の概要を表 3.2.2-1 に示す。
表 3.2.2-1 ローカル 5G コアネットワーク部の概要
32

加入者数/同時接続数
最大スループット
eNB 接続数
EPG 最大数
収容 CU 数3.2.3

28GHz 帯用 EPC
最大 1000 UE
4Gbps
320 台
20 台
-

4.7GHz 帯用 5G-Core
最大 100 UE
1.5Gbps
1台

ローカル 5G 端末の概要

28GHz 帯ローカル 5G 網で使用される端末は 3 台、4.7GHz 帯ローカル 5G 網で使用される
端末は 3 台で、共に Compal 社の製品である。
本実証に用いるローカル 5G 端末の概要を表 3.2.3-1 に示す。

機種
VendorDimensions
Weight
5G NR

4G LTEMIMO
Modulation

3.2.4

表 3.2.3-1 ローカル 5G 端末の概要
ローカル 5G 28G 帯 使用端末
ローカル 5G 4.7G 帯 使用端末
5G MiFi/Pocket Router
5G MiFi/Pocket Router(mmWave – JP Loca ローカル 5G)(Sub 6 - Global)
Compal Electronics
Compal Electronics
119×72×23.5mm
119×72×23.5mm
235G
235G
3GPP Rel15.Dec
3GPP Rel15.Dec
B41+n79+n257
N41,n77,n78,n79 and reframed sub6
bands
DL Cat20,UL Cat13
DL Cat20,UL Cat13
DL=2x2MIMO
DL=4x4MIMOUL=SISO または 2x2MIMO
UL=2x2MIMO
64QAM
256QAM(MAX QAM order for NR)(MAX QAM order for NR)

システムの全体のスループット

圃場に使用する高精細カメラで取得した映像を遠隔制御端末やクラウドに送信するため、システムの UL スループットは 50Mbps 以上の性能が必要である。また、遠隔制御端末からの制御データを圃場や室内施設の農機ロボットへ送信するため、システムの DL スループッ
トは数 Mbps 以上の性能が必要である。
本実証のシステムのスループットはローカル 5G の無線部に依存し、表 3.2.4-1 に示す通りである。当数値は上記要求条件を満たすシステムとなる。
また、LPWA のスループットは低速伝送を前提とした防災/鳥獣監視のシステムのため、最大で 250bps である。

システム
ローカル 5G

表 3.2.4-1 システム全体のスループット
DL スループッ UL スループッ
周波数帯トト
28GHz 帯0.53Gbps 以上
33

0.1Gbps 以上

条件
・帯域幅 100MHz・TDD DL:UL 比率=4:1

4.7GHz 帯

LPWA
3.2.5

1.7Gbps 以上

920MHz 帯

0.2Gbps 以上

最大 250bps

・MIMO2 レイヤー(UL/DL〉とも・64QAM(UL/DL〉とも・帯域幅 100MHz・TDD DL:UL 比率=4:1
・MIMO2 レイヤー(UL/DL〉とも・64QAM(UL/DL〉とも
LoRa 規格

システム全体の遅延

一般に、端末操作から遠隔地の操作状況表示までの遅延（映像提示遅延）は 200ms 程度が必要とされている。
本実証のローカル 5G システムの遅延は表 3.2.5-1 に示すとおりであり、上記要求条件を満たすシステムとなる。
表 3.2.5-1 システム全体の遅延
DL 遅延
UL 遅延
条件
カメラ～制御端末の Round-Trip Time
最大 200ms※農機具の動作時間は除く

周波数帯
28GHz 帯
4.7GHz 帯

3.2.6

その他の機能・性能

以下機器を活用して、高精細カメラを用いた映像伝送（上り回線）及び農機ロボットの遠隔制御機能について検証できる伝送帯域及び遅延等の性能を具備したシステムを構築する。
(1) 映像システム

カメラ

表 3.2.6-1 映像システムの適用機器一覧
映像システム
品名

主要スペック

映像圧縮方式：H.264
NW カメラ

VB-H730F MkⅡ

解像度：1920x1080（Canon 製）

フレームレート：最大
30fps
CPU：Corei5-8500

NW カメラDell Precision
映像表示端末T3630（Dell 製）

メモリ：8GB
SSD：512GB
グラフィックボード：
Radeon Pro WX 2100
OS：Windows10 Pro

非圧縮カメラ非圧縮カメラXCG-CG240C（Sony 製）

34

映像圧縮方式：
非圧縮（Bayer8bit）
解像度：1920x1080

フレームレート：～41fps
映像表示端末Dell Precision※NW カメラと同じ端末を

T3630

使用。

（Dell 製）
映像伝送装置（エンコーダ装置、デコーダ装置）
映像伝送装置3G-SDI カメラ

3G-SDI モニタ

映像圧縮方式：H.265

IP-HE950

解像度：1920x1080（富士通製）

フレームレート：59.94fps

STC-HD203SDI

解像度：1920x1080（オムロンセンテッ

フレームレート：59.94fps

ク製）

出力：3G-SDI 他

SH1560S

解像度：1920x1080（ADTECHNO 製）

入力：3G-SDI 他(2) 遠隔制御システム
表 3.2.6-2 遠隔制御システム
品名

遠隔制御システム

主要スペック

SoC：Broadcom BCM2837B0
遠隔制御装置

Raspberry Pi 4 Model B

OS：Ubuntu 20.04.1 LTS
ROS：ROS2 Foxy

3.3 実証環境の運用
3.3.1

実証参加者への研修

実証参加者に対して、以下を実施している。
(1) 技術実証参加者
11 月に日本計器鹿児島製作所、鹿児島県農業開発総合センター茶業部、富士通にて、実証実験に関する事前リハーサルを実施し、試験シナリオや役割分担の共有を実施している。
【リハーサル実施概要】
自動化農機の遅延検証に対する機器の接続方法、検証方法に関して、事前にリハーサルを実施した。
・日時・場所令和 2 年 11 月 9 日(月)～13 日(金)鹿児島県南九州市知覧町

35

・参加者
日本計器様、鹿児島県農業開発総合センター様、松元機工様、富士通
・リハーサル項目① 実証実験環境の構築・動作確認
映像システム 3 種を含めた全体環境構築、動作確認② 遅延検証方法確認ｱ) 緊急停止距離・時間の検証方法の確認
ｲ) 遠隔操作時の映像提示遅延の検証方法の確認
ｳ) その他検証方法に関する実機確認（映像録画方法など）
・リハーサル内容
実証実験に向け、日本計器様開発中の遠隔制御システム等を用いて、WiFi での擬似的な実証実験環境の構築、合同検証の方法等の確認・認識合わせを行った。
・リハーサル風景

36

実証実験環境の構築・動作確認(*1) 摘採機側の電源容量がひっ迫していることを確認した。機器の運用方法（不要な機材の電源 OFF）やバッテリー追加等の対策を検討中である。
遅延検証方法の確認

37

(2) 堀口製茶
1 月に、ローカル 5G の概要、問題発生時の連絡体制等の研修を行った。自動農機に関38

しては、これまでの農水プロジェクトにて操作者研修実施済みであり、操作者の認定を実施している。
【説明会実施概要】
堀口製茶様にご提供のローカル 5G SA システムの概要および SA システムにおける装置管理システムによる警報表示方法の説明を行った。
・日時・場所令和 3 年 1 月 29 日(金)鹿児島県志布志市原田工場
・参加者
堀口製茶）堀口(俊)様、小牧様、入来様
・説明内容①堀口製茶様にご提供のシステムについて
ｱ) ネットワーク構成

茶畑で撮影した画像を、圃場にある無線機を通してコア装置に送信し、コ
ア装置内でデータ処理を行って農機の操作システムに転送することが出来る。
また、操作システムからの農機操作は、コア装置を通して無線機から農機に伝えられるが、超高速、超低遅延の性能を活かして、安全に操作を行うことが出来る。
ｲ) システム構成

SA システム機器の設置写真およびシステム構成図を用いて、堀口製茶様における SA システムの概要を説明した。
②SA システムの装置管理について
SA システムの装置管理は、SA システムの構成品である EMS(監視サーバ)により提供さる。EMS では、以下の 4 通りの管理が提供される。
39

・構成管理・コンフィグ管理・インベントリ管理
・警報管理
SA システムにおいて障害が発生した場合、上記管理の警報管理に表示される。
発生した警報を確認する警報表示手順について、EMS の装置管理システムである ODLUX システムを使用する場合の手順を説明した。
・質疑応答
説明会にて頂きました質疑応答の内容を以下に示す。
項

質問

回答

1

問題があった場合はリモートでの対実証期間中はリモートでの対応を考応が可能か。

えている。

監視端末の近くに置いておくマニュマニュアルを用意する。

2

アルがほしい。
3

アラーム時の堀口製茶側での対応内

ご要望について検討する。

容、復旧見込み時間の情報がほしい。
4

連絡体制を明確にしてほしい。

連絡体制を明確にする。

5

どのようなアラームがあるのか。

マニュアルにアラーム一覧を記載す
る。

3.3.2

ヘルプデスク体制

保守管理体制を図 3.3-19 に示す。

図 3.3-19

保守管理体制40

3.3.3

障害管理

表 3.3.3-1 に実証期間中に発生した、障害発生状況を示す。
表 3.3.3-1
発生日時
2021 年 2 月 3 日

発生事象一覧

発生事象(同)アグリセンシング
ドローンで空撮した画像をモバイ
ル PC と 28GHz モバイルルータを
WiFi 接続してエッジ処理サーバに送信したところ相当な時間がかかった。
このため、モバイル PC と 28GHz モ
バイルルータ間をケーブル接続に変更した結果、送信速度が早くなり、4 圃場の空撮画像 16.05GB が34 分 24 秒でエッジ処理サーバに伝送完了できた。

原因モバイル PC と 28GHz モバイ
ルルータを WiFi 接続すると伝送速度はかなり遅かった。

3.4 関連事業
令和２年度農水省スマート農業加速化実証事業と連携している。
課題番号

５ＧＨ０３

課題名 ローカル 5G に基づく超高速・超低遅延による自動運転（レベル 3 相当）およびドローン/LPWA 等による圃場センシング・AI など営農・栽培データ解析による摘採計画の最適化体系及びシェアリングの実証

41

図 3.4-1 プロジェクト間の購入機器類のすみわけ

42表 3.3.4-1
課題解決システム（仕様書上の番号）

総務省事業と農水省事業における検証項目・費目概要整理表

実施事業 検証項目（概要）

予算支出項目（概要）ア 検証・評価分析：①農機の単独/複数走行それぞれでの1.8秒以内での緊急停止②農機の前後左右の遠隔操作検証③上記①関する28GHz/4.7GHz帯それぞれでの検証④上記①に関する非圧縮映像/超低遅延コーデック搭載パターンによる検証
イ 効果検証：総務省

・課題実証作業→ローカル5Gネットワーク検証作業（遅延計測）→ネットワーク側の遅延を短くするチューニング作業→非圧縮映像/超低遅延コーデック搭載パターンによる検証（フルHD以外の伝送パターンの検証）

・同時間帯による複数台遠隔制御による対応人数の検証（省人化切り口）
・安全性の検証
ウ 機能検証：・農機の遠隔制御に必要なシステム機能の検証
エ 運用検証：・農機の遠隔制御に必要な運用面での検証
アー１・農機搭載のカメラから送られる画像を人間が目視で圃場から離れた場所で遠隔監視・茶摘ロボット（農機）の購入

秒（1m以内）を目標とする。

・遠隔制御用アプリ設計/開発費

・農機シェアリング検証（複数農家間での機器のシェアリング効果・作業的課題を検・安全対策用のAI開発

し、緊急事態（今回はテスト用に人間が旗を揚げる）発生から緊急停止するまで、1.8 ・遠隔制御用カメラ（ロボット搭載用）の購入
・監視員をアシストするAIを開発するなど安全対策ガイドラインの考察を行う。

農水省証する）【複数農機の遠隔制御とは違う切り口】

・安全対策時間の人件費換算作業や資材費用など・実証に係る農機の移動・操作・オペレータ作業費

・実証に係る全体計測作業費、制御時間を短くするための制御アプリ
側の対応費

ア 検証・評価分析：

・課題実証作業

・飛行後のドローン撮影データの映像伝送時間検証→実証におけるローカル5Gネットワーク検証作業

イ 効果検証：→撮影データ伝送を早めるするチューニング作業

・摘採計画策定までの時間削減（労働時間削減切り口）
ウ 機能検証：総務省

・摘採計画策定に必要なNW及びシステム機能の検証
エ 運用検証：・摘採計画策定に必要な運用面での検証

・ドローンに分光計を搭載し、約50点／1件茶畑スペクト計測を行い、フライト終了
後すぐに測定データをクラウドへ送信する。

アー２

・ドローンの購入

・ドローンの操作習得（講習会の受講）・送信データから植生指数（NDVI値）を推定して、圃場の生育状態（葉期）を推定す ・ドローンフライト（熊本から専門のオペレータのアサイン）・ドローン撮影データの転送作業とクラウド解析までの全体実測るモデルを実証する。

・ドローンの保守/損害保険料

・ドローン解析のための目視による基礎調査・データ収集作業
・茶葉の収穫量と解析結果の付け合わせ、データーベース作成
・摘採計画用分析クラウドアプリ設計/開発費

農水省

実証環境の構築

NW機器、受信端末購入費用全般
NW設計・環境構築関連費用全般

総務省
アー１・２共通
農水省

43

図 3.4-2 農水省事業の概要

ローカル 5G を活用した自動化農機の開発・検証（電波伝搬試験を除く）による経営効果の検証及びドローンによる圃場調査の手法、LPWA インフラを活用した取得画像の AI 解析などを活用して『摘採計画策定支援システム』を構築するプロジェクトである。
図 3.4-3 推進体制

44

図 3.4-4 役割分担45

図 3.4-5 作業実績

46

47

48

4. 課題解決システムの実証
4.1 前提条件
実証前に実証地域の農業生産者をはじめとした関係者へのヒアリングを行うことで地域課題を整理し、解決に資する効率的なシステム構築を行いました。スマート農業実証プロジ
ェクト（ローカル 5G）「鹿児島大学・堀口製茶レベル 3 自動化農機スマート農業実証コンソーシアム」と連携して活動しました。
(1) ヒアリング対象①
地元の JA（JA あおぞら茶事業部様及びアンケートでお茶部会への間接的ヒアリン
グを行う）→ヒアリングを実施した（2021 年 2 月 4 日 総務省事業）②
生産者様（堀口製茶様 副社長、取締役、担当部長様などからヒアリング）→ヒアリングを実施した（2021 年 2 月 4 日 総務省事業）。
③
地元自治体様（志布志市農政課様のご担当へヒアリング）→ヒアリングを実施した（2021 年 2 月 4 日 総務省事業）。
④
鹿児島大学）升屋教授からアドバイスをいただく→アドバイスをいただいた（2021 年 2 月 4 日 総務省事業）。
⑤
日本機器鹿児島製作所様から農機の共同利用サービスについてヒアリング→ヒアリングを実施した（総務省事業）。
テラスマイル様から摘採計画策定支援システムのクラウドサービスの可能性についてヒアリング→ヒアリングを行った。
（総務省事業）。
(2) ドローン操作における検証① 圃場の生育状況（NDVI）と収量の相関関係における検証→2020 年 9 月～2020 年 12 月にかけて調査実施し、相関関係を検証しました（農水省事業）。

図 4.1-1

空撮実績

49

図 4.1-2

図 4.1-3

生育調査実績

ドローンと生育長の推定フロー② 生育情報の取得にかかる労力・スキルの検証（農水省事業）→上記ドローン空撮、圃場調査の実績を踏まえて省力化のための道筋は検証できた。
③ 取得した生育情報の圃場からの伝送（ローカル 5G 活用）における検証→2021 年 2 月 5 日 ローカル 5G(28GHz)を活用した伝送試験を行い 6.2Gbyte の伝送で15 分の実測値を得た。
（2021 年 2 月 5 日 総務省事業）

50

図 4.1-4

ローカル 5G によるドローンリモセン処理概要④ 圃場から送られた生育情報のエッジコンピュータにおける処理の検証（2021 年 2 月
5 日 総務省事業。エッジコンピュータの構築は農水省事業）。
⑤ エッジコンピュータで処理した情報のクラウド送信の検証。
→上記④⑤を圃場からの伝送処理と合わせて行い、処理を確認した（2021 年 2 月 5 日
総務省事業）。
⑥ クラウド処理（AgriLock：農業リモートセンシング解析クラウドを活用）結果の収量との相関関係の検証（農水省事業）→相関関係分析を行い、Ｒ二乗検定で 0.6 程度の相関を得た（リモ－トセンシングではこのレベルで相関が確認できたとしている）。

51

図 4.1-5

相関関係分析

⑦ クラウド処理結果を摘採計画支援システムに取り組む検証→摘採計画支援システムへのファイル送信を確認した。
図 4.1-6 ローカル 5G ネットワークによるドローン空撮とリモートセンシング

52

(3) 摘採計画支援システムにおける検証（今後行う、農水省事業）
従来の巡回により収集していたデータの整理工数にかかる削減幅の検証（2021 年 3
月中旬より開始・農水省事業）

図 4.1-7

摘採計画への反映・省力化効果の検証（農水省事業）

摘採計画を作成する際には以下を令和 3 年度の農水省事業で検証する。
① 萌芽期、出開き（萌芽が圃場の 70%以上に達した日）、葉期などを基準日に摘採日を推定する。今回は葉期で診断するため、葉期基準で行う。
（今後の拡張形として萌芽や出開き診断なども出来るように拡張を検討し、最終的には園相診断までを目標とする）
葉期は萌芽期を基準日に以下を目途としているが、圃場特性、品種、微気象、茶種など
により異なることが課題である。
1 葉期から 2 葉期まで（10 日）
2 葉期から 3 葉期まで（7 日）
3 葉期から 4 葉期まで（5 日）
4 葉期から 5 葉期まで（3 日）⇒どこで刈るかは茶種（深蒸し、被せ深蒸、碾茶など）によりタイミングが違う（茶種毎のタイミングは今後入手）。
また、茶の品種（やぶきた、さえみどりなど）により摘採時期は違いがある（品種毎の判定パラメータは今後ヒアリング）。
② また、繊維率が 23%に達した日を収穫適期とする判断基準を持っていて繊維率は各圃場を見回る専任の担当者により茶葉を収集する。
収集した茶葉は堀口製茶内の専任の茶葉の分析班により分析する。分析内容は繊維やアミノ酸などの成分分析である。
53⇒ここの成分分析がドローンで収集する NDVI との連動が一つの目的になる。
繊維率は 1 日 0.5％増加すると想定されており（実際は樹齢、品種、圃場の地力や日当たり、微気象により異なる）、調査日から 0.5%ずつ増えて 23%に達する日を収穫適期と推定する。
③ 巡回は毎日専任の職員（この職員様は 1 年中圃場の巡回・圃場の状態把握を行う職人）が行う。
⇒この職員の巡回に同行し、教師データの収集業務行う。
（2021 年 3 月初旬から中旬にかけて、また 2021 年 3 月下旬から 4 月中旬の 2 回を予定）
④上記③で収集した教師データ（葉期診断）を収集する。
（3 月中旬から 4 月下旬）⇒
解析結果を AI 化⇒LPWA/アグリマルチセンシング Saas へ 5 月中旬実装予定である。
⑤ 2 番茶～4 番茶までこのサイクルを繰り返す（1 番茶で作成したアルゴリズムを実装して運用しながらアルゴリズムは微調整を繰り返すイメージ）。
⑥上記④⑤の判定に LPWA の葉期判定、ドローンの NDVI 解析が代替できるよう実装を進める。
⑦クラウドで実装して関係者に閾値をメール送信する仕組みを実装し、テラスマイル
様の摘採計画システムへの取り込み連携を検討する。

54

図 4.1-7 AI 用教師データ収集アプリ運用イメージ（農水省事業）(4) 収集データを活用した摘採計画策定支援システムの効果検証（2021 年 4 月以降）
① 鳥獣クラウドの検証
a）従来見回りをしていた圃場の巡回時間の削減幅の検証→2021 年 2 月 20 日以降検証（総務省事業）ア）設置工事日時
・2021 年 2 月 20 日(土)13 時～2 月 21 日(日)17 時（D、E、G 地点に設置）

55イ)設置場所－D 地点
・設置方法：単管パイプ地中埋込方式
・設置内容：箱わな、AR マーカー、アニマルセンサー(夜のみ検知)、餌誘因(キャットフード)56

－E 地点・設置方法：単管パイプ地中埋込方式
・設置内容：箱わな、AR マーカー、アニマルセンサー(夜のみ検知)、餌誘因(キャットフード)－G 地点
・設置方法：可動式台車、太陽光パネルは東向き
・設置内容：箱わな、AR マーカー、アニマルセンサー

57ウ）経過の確認が必要な事項－G 地点
・G 地点は、奥側が林のため、太陽光の受光が東向きの午前のみである。
・太陽光発電とバッテリー電圧の経過を確認する。
－従来未対応であった鳥獣対策の効果（被害状況）の検証→2021 年 2 月 20 日以降検証（総務省事業）(5) 課題解決システムの実証目標

1

2
3

4.1.1

項目
農業領
域
農業領
域
生活領
域

実証内容
目的
「レベル 3（遠隔監視下での無人状態での自動走行）」 ・省人化による農機（農業ロボット等）による複数の農作業の ・軽労働化
自動化
ドローン撮影画像のデータ伝送と AI/BI 技術等に基づ ・効率化
くリモートセンシング解析に係る時間短縮化
地域の定住を促す施策の実証（ローカル 5G と LPWA を 離農・人口流活用した通信インフラによる利便性の向上）。施策： 出の防止
防災用定点監視、鳥獣被害対策

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

実証前に実証地域の農業生産者をはじめとした関係者へのヒアリングを行うことで地域課題を整理し、解決に資する効率的なシステム構築を行います。スマート農業実証プロジ
ェクト（ローカル 5G）「鹿児島大学・堀口製茶レベル 3 自動化農機スマート農業実証コンソーシアム」と連携して活動します。
(1) 関係者様へのヒアリング状況① 堀口大輔堀口製茶副社長
・地域の人手不足が課題のため、無人機（レベル 2）の導入に早くから協力してきている。無人機の開発は平成 25 年に鹿児島県、松元機工、日本計器鹿児島製作所で始まったが、早くからの協力生産者としてレベル 2 を既に 4 台（摘採機 2 台、中刈り機 2 台）を導入済であり、自動機の運用リテラシーを備えている。
・お茶需要の低迷（特にリーフ茶）に危機感を持っており、早くから堀口製茶では輸出に取り組んでいる。お茶を輸出するために無農薬栽培や IPM 栽培（鹿児島県が推奨する
多面的防除）に取り組みまた、地域の JA（JA あおぞら）と連携してハラール認証にも取り組んだ経緯がある。
HACCP 対応の輸出対応工場を整備するなどして、大手コーヒーチェーン向け抹茶ラテの原料輸出を行っている。また、伊藤園と契約栽培をして需要の安定に取り組んでいる。
② 堀口晃（堀口茶園代表）
・やはり人手不足にどう対応していくかが課題である。お茶は比較的後継ぎが安定して58

おり、若い世代に引き継がれているものの、規模の拡大に伴い安定した雇用の確保が難しくなっている。お茶は繁忙期と農閑期の差が激しいため、複合経営（お茶以外の作物を手掛けるなど）に取り組み、1 年を安定して労働需要を生み出すような取り組
みが経営課題である。
③ 取違様（JA あおぞら茶業センター長）
・やはり地域の課題は人手不足である。JA あおぞら管内（志布志市有明町地区）では
お茶、牛、いちごやピーマンなどが特産品であり、産業のほとんどは農業であるが、高齢化の進展が著しい。お茶は繁忙期に大量の人手が必要であるが、農閑期はそうでもないという差が激しい。そのため、繁忙期のピークにどうしても人手不足の状態が起きるので、このピーク対応が課題である。
また、最近の異常気象の頻発により従来の暦だのみの農業が通用しなくなってきている。そこで圃場毎に微気象を観測して積算気温を調べたり、圃場の状態を頻繁に見回ったりする必要が増大しており、フィールドサーバなどの精密農業へのシフトが急務である。営農指導もデータに基づく指導に転換しなければいけない。
④ 柿元様（志布志市農政課係長）
・やはりピーク時の人で不足が課題である。また、自治体においては、耕作放棄地の増大や鳥獣対策が課題である。近年の異常気象の多発による災害対策も大きな課題となる。
⑤ 升屋教授（鹿児島大学有識者）
・5G や 6G と言った無線インフラは時間とともに変化していくため、5G だからというのでは無く、まずインフラとして光回線を圃場まで敷設していくべきであり、個々の利用価値の創出は、そこから出てくるものである。
(2) ローカル 5G 必要性の整理
ヒアリング課題

発言者

解決策（案）

ローカル 5G の必

備考

要性
(a)

人手不
足

堀口茶園、
JA あおぞら、志布志
市

自動化農機などス

遠隔制御による 1

AI による人間のアシスト機構などマート化による省

人の人間による同

安全対策が課題である。

力化

時複数台の監視・

堀口製茶

無農薬栽培・有機

手間のかかる無農

お茶向け無農薬栽培技術の確立や普栽培などの栽培へ

薬栽培・有機栽培

及が課題である。

のシフト（外国でをスマート化するは日本茶の農薬を事で省力化した使って育てたお茶い。

制御を実現した
い。

(b)

輸出対応

を輸出できない）
(c)

複合経営

堀口茶園

お茶の農閑期を埋複合経営には 1 人

ノウハウのデータベース化や AI 化

へのシフ

める作物などの複の人間に複数の仕が必要。お茶農家の複合化品目としト合経営事をこなす能力がては繁殖牛、大葉、ケールなどが志必要になるが、こ布志地区では考えられる。

こをスマート農業

59

で補いたい（スマートグラス
など）。

(D)

繁忙期と

JA あおぞら

需要の平準化とピ

人手需要を平準化

経営体の意識改革（複合経営へのシーク対応量の強化させるための複合フト）やスマート化に向けたノウハ

人手需要経営化とピークのウのデータベース化や AI 化が必要

差が大き

無人化対応のためである。

いスマート農業化を農閑期の進めるためにロー
カル 5G が必要で
ある
(E)

(F)

異常気象

微気象観測やドロ圃場で大量に発生収集したデータを正しく活用する知対策（従ーンによる圃場のするデータを素早

見やデータ処理基盤が必須である。

来のノウ

状態解析などによく送れる伝送イン

ハウが使る精密農業・デー

フラが不可欠であえない）

タ農業の実践

る。

小規模な生産者がメガ農家が従業員

遠隔監視による自動化は人手を増や後継者不在などかを増やさずに耕作

さずに耕作放棄地を減らす切り札でら廃業・耕作放棄

面積を増やせる仕ある。

地化するが、堀口組みとしてローカ

耕作放棄

JA あおぞら

志布志市

地対策

(G)

鳥獣対策

志布志市

製茶のような地元

ル 5G を活用したのメガ生産者に引スマート農業が必き継ぎの依頼要である。

志布志市における箱罠による駆除を鳥獣駆除のための箱罠監視 AI も必鳥獣被害が深刻化進めるほかない要である。

が、見回り業務の負荷が高いため、
LPWA+ローカル
5G+AI で解決す
る。
(H)

光回線の

鹿児島大学）

5G・6G にこだわる

光回線が来ていれ

インフラとして圃場まで光回線を敷

整備

升屋教授

のではなく圃場まば 5G・6G と進歩設する。

で光回線が来ていしても問題なく高ることが重要速ネットワークが利用できる。

60

(3) 圃場の条件／ネットワークなど① 実証生産者の概要② 製茶施設の概要
煎茶製造ライン
240K 型 2 ライン 生葉最大処理量 100 ｔ／day
碾茶ライン
300K 型 5 ライン 生葉最大処理量 30 ｔ／day
発酵茶製造ライン 180K 型 1 ライン 生葉最大処理量
5 ｔ／day
母体となる経営体

堀口製茶

経営体の代表代表取締役副社長 堀口 大輔

所在地

鹿児島県志布志市有明町蓬原758

経営概要
・経営面積及び作目

270ha（茶）・主な雇用体制

社員62名、パート・アルバイト3名

・直近の売上げ138,824万円（2017年1月～2017年12月）③ 実証を行う圃場の概要
実証を行う面積4.5㌶

実証を行う作目

茶

61

62

(4) ネットワーク環境図(5) 物理環境63

(6) 監視ルーム

監視端末

64

4.1.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

安定した品質のお茶の生育・生産や生産時期の効率的な工場稼働のためには、摘採時期の適正な判断や管理が重要とされている。生産者は、日々変化する収量を予測し、製茶工場の処理能力と収量確保を考えながら、摘採計画を立てている。そのため、専任担当者が、各圃場でいつどれくらいの収量が得られるか、発芽から生育期間中、毎日、各圃場を見廻
り、枠摘み調査や成分分析測定等に多大なる作業時間と労力をかけている。また、摘採時期の判定や収量、品質の判定は担当者の「経験と勘」に大きく依存している。このため、ドローンによるリモートセンシング技術を活用することで、広範囲に高速でかつ正確に収量（10a 当たりの収量、新芽数）や品質推定が行えるため、実用化に向けた取り組みが積極的に進められている。しかし、ドローンによるリモートセンシング解析を行うためには、写真測量レベルの圃場写真図（オルソ画像）作成が必要になるため、ドローン空撮ではオルソ
モザイク編集ソフトウェアの空撮条件に従い重複して撮影を行わなければならない。このため、1 圃場あたり数百枚の多量の画像が発生し 3G/LTE 通信では、空撮した画像を空撮現場から直接、処理サーバに伝送すると相当の時間がかかり、現実的ではない為、現状は郵送で対応している。その結果、生産者が解析結果を得るまでには数日かかるという課題がある。特に、お茶の摘採時期の判定や、病害虫防除等の情報は早い解析結果の入手が必要条件とされている。
（早く入手できれば出来るほど情報の価値は上がる）
今回の実証では、ローカル 5G ネットワークを使い、空撮現場から直接、エッジ処理サー
バ（オルソモザイク処理）に高速に画像を伝送し、収量推定・葉色推定等の生育情報をリモートセンシングクラウドの WebGIS で準リアルタイムに生産者に提供する実証を行った。

図

4.1.2-1 ドローンによるリモートセンシングとローカル 5G 活用目的

収量を推定するのはお茶を経営する上で非常に重要な業務であるが、多くの労力を要する業務でもある（出展:木村塾）。ここを度ローンになどスマート農業機器や手法に置き
換える。

65

図
4.1.3

4.1.2-2 お茶の収量推定方法

生活領域

ローカル 5G ネットワーク等の通信インフラを有効活用して、地域住民の生活環境の改善・維持対策、担い手対策、就業促進、定住促進の実証を行い、社会実装を実現する。
具体的には、フィールドサーバと言われる微気象観測機（気温・湿度・風向・風速・雨量・
明るさ・土壌水分・土中温度・定点画像）を 10 分おきに採取（定点画像は 1 日 4 回）し、
日平均気温などを精密に収集することで、圃場毎に作物の成長速度（DVR という）が違う事
象を精密にモニタリングした（「微気象観測」と言う。成長速度は、有効積算温度や日長時間などにより決まる）。
また、LPWA ではフル HD（1920×1080px）のカラー写真（500 万画素）を定点撮影し、生産者の見回り負荷を減らすとともに、AI 判定により、「お茶」の「葉期」を自動判定する。
（令和３年度農水事業）これにより、お茶生産者にとって、1 年で最も重要な作業である 1番茶の摘採適期を把握する作業の自動化を目指した（ドローンや摘採計画策定支援システ
ムと連携する）。
お茶の摘採適期を判定するため、専門の職員が、3 月上旬の萌芽期から 4 月中旬の摘採開始時期まで、毎日巡回した巡回記録に基づき、どの圃場をいつ摘採することが一番効率が良いかを推定する。お茶には、50 品種程度あり、品種毎に成長速度が違う。また、茶種という66

露地、被せ、被せ露地、碾茶など栽培方式により違いがあるため、工場のラインのキャパや摘採機の稼働状況、オペレータの勤務状況や天気、注文状況に応じて、フレキシブルに摘採計画を変更・実践・管理する必要がある。このため、圃場のお茶の状態が精密にデータ化されることでの生産の効率化インパクトは大きいと考えている。

図 4.1.3-1 LPWA カメラの設置写真－GW

図 4.1.3-2

LPWA カメラの設置写真－子機及びカメラ

67

図 4.1.3-3 LPWA カメラの撮影写真

図 4.1.3-4 LPWA カメラの機器配置状況

68

図 4.1.3-5

アグリマルチセンシング SaaS

月間画面

図 4.1.3-6 アグリマルチセンシング SaaS からダウンロードした写真
また、お茶の圃場においては、アナグマなどの小動物によるケーブル類や電源などの破損行為を受け、多くの被害が出ているため、圃場周辺の駆除対策が欠かせない。しかし、現状
は、見回り負荷高く、軽労化や作業効率の向上などが課題である。
また、多発する異常気象などから、大雨時の被害状況の素早い把握・調査などが、課題となっている。上記の状況が、カメラ写真で確認できる今回の LPWA システムに対する期待は大きいと考える。
69

図 4.1.3-7

図 4.1.3-8

鳥獣対策（アニマルセンサーLITE）

鳥獣害対策クラウド－メインメニュー画面

今回実証の前提条件や社会背景として、『鳥獣被害』の背景には、地方が抱える 3 つの社会課題（少子高齢化による地域の衰退、耕作放棄地の増加、温暖化）がある、と想定している。
今回実証において LPWA カメラは、(1) LPWA 画像転送による多地点・遠隔監視システ
ム、(2) クラウド制御マスタ、(3) 機械学習による AI 判定の 3 つの基本機能により、『鳥70

獣被害対策』を実現するもので、直接的なベネフィットは、『見回りの省力化』が基本である
しかしながら、本システムの上記機能を差別化して、次の 3 点へ切り込めた場合、地域ごとの成果と継続性が地方の衰退の歯止め、またはユニークな『地方創生』につながると考えている。
①『鳥獣被害対策』に AI 判定を取り入れることで、今後、駆除すべき鳥獣と保護すべ
き野生動物を識別した対策（『錯誤捕獲対応』）を実現することができる。
②今回実証の遠隔監視システムを『耕作放棄地』に導入し、『鳥獣被害』の拡大を防止する。
③今回実証の Google スプレッドシートによるによるクラウド制御マスタを活用し、河川などの『防災監視システム』へ拡充することができる。特に『温暖化』による台風などの勢力規模や発生被害が拡大傾向にあり、河川の水位などをきめ細かく監視すること
ができる。

4.1.4

農水省事業・総務省事業との連携

実証目標：農水省で進めているスマート農業加速化実証事業の課題番号：５ＧＨ０３
課題名：ローカル5Gに基づく超高速・超低遅延による自動運転（レベル3）およびドロー
ン/LPWA等による圃場センシング・AIなど営農・栽培データ解析による摘採計画の最適化
体系及びシェアリングの実証
今回の総務省事業におけるローカル5Gの構築を通して自動化農機の遠隔制御やドローン
データの圃場からの伝送、LPWAの画像データの送信実験を行い、社会実装に向けた課題を検証中である。
28GHzにおいてUP Load速度で80Mbyte/secを実現しており、フルハイビジョンの動画データ（30フレーム／sec）の伝送もストレスフリーである。（カメラは圧縮型。非圧縮カ
メラは伝送負荷であった）。
また、ドローンデータ（6GByte）の非圧縮伝送試験を行い、15分程度の実測値を得た。
これは実用上全く問題ないレベルであり、今後圧縮対応などを行いさらなる高速化を実現
させる。

71

4.2 実証目標
4.2.1

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

レベル 3 相当（遠隔監視下での無人状態での自動走行）」での農機（農業ロボット等）による複数の農作業の自動化を行い、省人化・軽労働化を目指す。
農機の自動運転レベル 3 相当の実現にあたっては、異常発生時、監視者がすみやかに検知
して緊急停止できるようにする監視制御機能が必要となる。この機能の監視部分について、
省人化・軽労働化の観点で遠隔からの監視の実現性を検証するため、2019 年にインターネ
ット回線（商用 LTE 回線）を用いて映像伝送を行う試作システムの開発を行った（以降、従来システムと記載）。この結果、遠隔監視機能の実現性を確認することができたが、一方で従来システムでは異常発生から監視者による認知・反応操作までに平均 2.9 秒の時間を要することを確認した。この間、農機は、異常発生中のまま動作し続ける可能性があるため、安全性向上のためにはより短い時間で遠隔監視できるようにする仕組みが求められる。
本実証では、この従来システムでの検証結果を踏まえ、自動運転レベル 3 相当実現に向けた遠隔監視制御（遠隔監視カメラ映像を用いた緊急停止、前進・後退・左右・停止操作）の実装にあたり、ローカル 5G を活用し、農機・遠隔監視拠点間の映像・制御データをローカルに伝送する構成を採用した。より高速・低遅延でかつエリア内無線リソースを占用可
能なローカル 5G を用いたローカルネットワークで接続することにより、高解像度（フルHD）・高フレームレート(30 フレーム/sec。目標は１０フレーム/sec)映像を低遅延かつエリア内で安定的に伝送可能とし、監視者の認知性向上（監視者の反応時間改善）・映像伝送
時間の短縮等を図り、従来システムよりも短時間に監視者の認知・反応操作を可能にするシステムの開発・実証を行った。開発にあたっては、遠隔監視制御（緊急停止、前進・後退・左右・停止操作）の処理時間に関して、本ユースケースの観点から以下の具体的な活動目標を定めた上で、遠隔監視制御の構成要素（ネットワークや映像システム等）それぞれの目標処理時間に細分化し、その達成に向けた実装・検証を進めた。（活動目標の具体的な内容は 4.3.1.1 （1）参照）

表 4.2.1-1 本実証システム開発における活動目標
項目

活動目標

備考
茶畑の畝を出たところ（まくら地）での緊急停止ユースケースに基づき設定。
農機のような低速域の遠隔操作において十分な操作性を確保する観点で設定。

(1)

自動走行中の緊急停止

緊急停止距離 1m 以下
緊急停止時間 1.8 秒以下(2)

非自動走行中の制御（前進・後退・左右・停止）

映像提示遅延 200ms 以下※農機の駆動時間（コマンド受信から動作完了ま
で）は除く

72

4.2.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

以下の(1)を実証目標として、(2)と(3)は、農水事業の目標として検証した。
(1)マルチスペクトルカメラによるドローン空撮で収集した画像データを撮影現場の圃場からローカル 5G を活用して、オルソモザイク処理とリモートセンシング解析のオンサ
イト化などを組み合わせて、通常 2～3 日かかっていた解析処理を半日程度に短縮する
ことを目指す。
(2)ドローンとローカル 5G を活用し、茶畑毎の生育状況と摘採適期の圃場と生茶の収量推定等を迅速に生産者へ情報提供を行い、迅速な摘採計画策定の実施により適期摘採を行い早摘みや刈り止め等を削減し実証圃場の収量を 5%増加させる。
(3) ドローンとローカル 5G を活用した生育状況、
圃場毎の収量推定情報等の提供により、圃場の巡回調査にかかる作業時間の 10%削減を図る。

73図4.2.1-1

リモートセンシングシステム概要

実証を行う 4 圃場を、ドローンに近赤外カメラ（3 バンド、赤、緑、近赤外）、またはマルチスペクトルカメラ（6 バンド、490nm、550nm、680nm、720nm、800nm、900nm）を搭載して空撮を行う。ドローン空撮では、オルソモザイク画像作成のために、重複撮影を行う必要があるので、4 圃場を撮影すると約 1,129 枚、約 16.05GB の画像データが発生した。1～2 圃場撮影後、SD カードを回収し、モバイル PC から、堀口製茶事務所に設置したエッジ処理サーバ（オルソモザイク処理）に空撮画像データをローカル 5G ネットワ
ークで伝送する。その後、エッジ処理サーバでオルソモザイク処理を行った後、インターネットを経由し、農業リモートセンシングクラウド（AgriLook）へ伝送する。農業リモートセンシングクラウド（AgriLook）には、あらかじめ、新芽数と収量推定モデル、葉色推定モデル等の開発を行い組み込みされており、新芽数と収量推定、葉色推定マップが自動的に処理され WebGIS で摘採判定業務担当者に情報提供される。なお、図 4.2-1 ①、②、③は農水省事業において構築したシステムで、①ドローン空撮と②エッジ処理サーバ
間をローカル 5G ネットワークで接続し実証を行った。

4.2.3

生活領域

地域における定住促進では、離農・人口流出の防止を目的に、LPWA の通信手段が有効活用できることを次のユースケースにもとづき、実証を行った。
「防災観点としての圃場の定点監視」 (お茶葉の生育予測・農水省事業)「鳥獣害被害対策としての罠監視と捕獲状況の自動判別」(鳥獣調査・総務省事業)
実証では、次の(1)(2)を実証目標とした。
(1)LPWA 子機カメラ 3 台の撮影を運用でき、広域・多地点の圃場内を遠隔監視する。

74

①お茶圃場 1 枚(170ｍ×100ｍ、1.7ha)の周辺 3 地点に LPWA 子機を設置し、カメラ撮影を行う。
②LPWA 親機は、3 地点の LPWA 子機から集信した画像を鳥獣対策クラウドへアップロードする。
③鳥獣対策クラウド上で、撮影したカメラ画像を照会する。
④上記により、広域・多地点の圃場内を遠隔監視することができる。
(2)箱わなの入口部の閉塞について、カメラ撮影画像を画像解析し、エッジ AI で自動判定する。
①箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA 親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードする。
②鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができる。
③上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができる。

75

4.3 課題解決システムに関する検証及び評価・分析
4.3.1

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

4.3.1.1 評価・分析概要
圃場 2 面をカバーするローカル 5G の二つの周波数帯（28GHz 帯、4.7GHz 帯）それぞれをエリア化し、遠隔作業拠点から複数のお茶用農業ロボット（*1）（*2）を監視しながら遠隔制御（緊急停止、並びに前進・左右・後退・停止操作）をする実証を行った。
具体的には農業ロボットに搭載されたカメラの映像をローカル 5G ネットワークにおいて
リアルタイムに監視しながら、遠隔作業拠点に配置したパソコン（もしくはタブレット）で複数台の農業ロボットの緊急停止、並びに前進・左右・後退・停止操作を行った。
検証については、安全性の面、適切な生育管理・収穫等を実現する観点から、28GHz 帯、4.7GHz 帯それぞれの周波数帯で同様の検証を行った。
(*1)お茶用農業ロボットは、摘採機と中切機を使用した。
摘採機：お茶を摘む機械。
中切機：お茶の枝を切る機械。アタッチメントを変えることにより肥料の散布や中切り、秋整枝（来年に備えてお茶の枝を深く刈る事）など多用途に活用。
(*2)自動化は複数の農機を少数の人間が遠隔監視して初めてコスト的メリットが出る。
そのため、遠隔監視の複数同時制御は必須機能であり、ローカル 5G を活用することで、一人のオペレータで複数の農機を監視した場合の緊急停止の実現性（緊急停止時間 1.8 秒以内）を検証する。
（＊）生産者による利用時期は、摘採機は 4 月～10 月、中切り機は主に 4 月～11 月、ドロー
ンは 3 月～10 月、摘採計画策定支援システムは 4 月～10 月、鳥獣クラウドは 1 年中、
LPWA は主に 3 月～10 月ではあるが、それ以外の季節も活用する場合もある。

76

図 4.3.1-4.3-1

農業ロボットによる農作業の自動化実証概要

本実証では、下記検証を行った(1)自動走行時の農業ロボットの緊急停止（農業ロボットが茶畑の畝を出たところでの緊急停止ユースケース）(2)非自動走行時の農業ロボット制御（直進、左右、後退、停止）(*1)上記(1)は単独走行時及び複数ロボット同時走行時の両方で検証を行った。
（検証内容は、4.3.1.4 （2）1）項を参照）(*2)28GHz 帯及び 4.7GHz 帯の両方で上記検証を行った。
(*3)自動走行は、農機が自律的に走行している状態を指す。
非自動走行は、農機が自律的には走行せず、遠隔操作で走行する状態。
検証項目の全体像は以下の表のとおりである。
表 4.3.1-1
ユースケー
ス

走行パ
ターン

周波数パ
ターン

自動走行時
の緊急停止

単独走
行時

28GHz帯
4.7GHz帯

非自動走行
時の制御
(直進、左
右、後退、
停止)

検証項目の概要
実証数値目標1.8秒以内(畝から公道までのス
ペースで停止ができる
範囲)

複数同
時走行
時

28GHz帯単独走
行時

28GHz帯200ms以内

4.7GHz帯※農機の駆動時間（コマンド受信から動作完了まで）は除く

4.7GHz帯

実証方法
圃場の現場に監視員を配置して万が一の実証中の事故防止につとめながら、遠隔作業拠点に配置したパソコン（もしくはタブレット）に搭載した制御アプリケー
ションで遠隔からの農業ロボット制
御を行います。

また、遠隔制御の制御アプリケーション UI について、操作性に関する定性的評価（使いやすさなど）を実施した。（4.5.1.3 参照）（1）活動目標
農機ロボット制御の実証にあたって、同制御機能を実現する上で重要な要素である遅延に関して、以下の通り活動目標を定めた。

77

1）自動走行中の緊急停止
自動運転時の高い安全性を担保するためには、自動化農機周辺で異常な状況が生じた場合、速やかに緊急停止を実施できることが求められる。特に圃場周囲での事故防止の観点から、茶畑の畝を出たところでの緊急停止を想定し、異常な状況が発生してから摘採機・中刈機の制動までの緊急停止距離を 1m 以下（農機速度最大 55cm/sec のため、1m 走行時間概算 1m÷0.55m/sec≒1.8sec）とする活動目標を定めた。
その上で、実証システムにおける緊急停止機能の各構成要素（下図(a)～(g)）について、緊急停止距離 1m を実現するための目標時間をそれぞれ設定し、対策を検討の上、実現性の検証を行った。
5G
ルータ

NW
カメラ

5G
ルータ

ローカル5G(1)映像データ
伝送・表示

表示
端末

(2)視認

摘採機

検出誤差 圧縮処理
(a)
(b)

構成要素
(a)
(b)

(c)

(d)

(e)

(f)
(g)

(3)操作
(停止指示)

表示
端末

表示処理
(d)

内容

(5)停止

(4)操作データ伝送(停止指示)
摘採機

オペレータ

回線伝送
(c)

制御
装置

ローカル5G

オペレータ操作
(e)

回線伝送
(f)

実証システムにおける
対策

検出誤差

停止制御
(g)

目標時間

画像の取り込みにおけ ・フレームレート10fps以上 50ms以下
る誤差。
圧縮処理 H.264等のエンコード ・映像圧縮方式の最適化
400ms以下処理に要する時間。 ・高性能カメラの導入((b)+(d)合計値)
回線伝送 エンコードされた映像 ・ローカル5Gによる転送時 20ms以下(上り)
データをネットワーク 間削減
伝送する時間表示処理 H.264等のデコード処 ・映像圧縮方式の最適化
400ms以下
理並びに表示処理時 ・高性能端末の導入((b)+(d)合計間。
値)
オペレータ 端末表示を認識し、停 ・高解像映像（FHD）
0.75s
操作
止制御操作を行うまで ・UIの工夫(操作性)(想定値(*2))の時間
回線伝送 停止指示情報をネット ・ローカル5Gによる転送時 20ms以下(下り)
ワーク伝送する時間 間削減
停止制御 停止制御装置が停止制 －10ms以下御を実行し、農機へ伝達する時間(合計(*1)) 平均1.25s以下
図 4.3.1-4.3-2

緊急停止機能の構成要素と目標時間78

(*1) 摘採機・中刈機における速度を 55cm/sec、制動距離を 30cm と仮定した場合の、
緊急停止距離目標 1m の実現にあたっての上記(a)～(g)合計時間 1.25 秒以下（(1m30cm)÷55cm/秒≒1.27 秒）を達成するための目標時間として、(e)オペレータ操作時間
0.75s(想定値)を除いた区間合計 0.5sec とした。
(*2) オペレータが画像を注視した状況における想定値を 0.75sec とした。
2）非自動走行中の制御
レベル 3 自動運転の実現に向けた遠隔からの制御（直進、後退、左右、停止）の実装
にあたっては、遠隔地からの映像伝送・表示に起因する遅延を抑え、遠隔からでも現地に近い操作性を確保する必要がある。一般に、操作から映像表示までの遅延（映像提示遅延）は 200ms 程度以内が必要とされている。
(*)映像提示時間 200ms は、低速域の農機の遠隔操作において十分な操作性を確保する観点で、参考文献(1)(2)（4.3.1.6）を参考にした。
表示
端末

5G
ルータ

ローカル5G

カメラ

制御
装置

(4

(5)操作結果
視認

摘採機

図 4.3.1-4.3-3

非自動走行時の制御における映像提示遅延

一方、農機制御が反映される時間（制御情報が農機側へ伝達されてから、メカニカ
ルな動作を経て制御結果が得られるまでの時間）は、農機によって異なることから、本実証実験では、本ユースケース以外への横展開を考慮し、この反映時間を除いて、映像
提示遅延 200ms 以下とする活動目標を定めた。
その上で、実証システムにおける制御機能の各構成要素（下図(a)～(f)）について、
映像提示遅延 200ms を実現するための目標時間をそれぞれ設定し、対策を検討の上、実現性の検証を行った。
表示
端末

5G
ルータ

ローカル5G

カメラ

制御
装置

(4

(5)操作結果
視認

摘採機

制御
(b)

回線伝送
(a)

構成要素

検出誤差
(c)

回線伝送
(e)

実証システムにおける
対策

内容

79

表示処理
(f)

目標時間

(a)
(b)

回線伝送
(下り)
制御

(c)

検出誤差

(d)

圧縮処理

(e)

回線伝送
(上り)

(f)

表示処理

制御情報をネットワー ・ローカル5Gによる転 20ms以下ク伝送する時間送時間削減
制御装置が制御を実行 －10ms以下し、農機へ伝達する時
間
画像の取り込みにおけ ・フレームレート10fps 50ms以下
る誤差。
以上
H.264等のエンコード ・映像圧縮方式の最適 100ms以下
処理に要する時間。 化((d)+(f)合計
・高性能カメラの導入 値)
エンコードされた映像 ・ローカル5Gによる転 20ms以下
データをネットワーク 送時間削減
伝送する時間H.264等のデコード処 ・映像圧縮方式の最適 100ms以下
理並びに表示処理時 化((d)+(f)合計間。
・高性能端末の導入
値)(合計) 平均200ms以下

図 4.3.1-4.3-4 映像提示遅延の構成要素と目標時間
また本実証において、オペレータの操作性に影響する映像提示遅延は、コスト及びスループット（圧縮率）とトレードオフの関係（映像提示遅延を小さくすると、コスト・必要スループットが大きくなる）にあると考えられることから、ローカル 5G 性能を踏まえ、本ユースケースに必要十分な映像提示遅延（処理時間）を実現する映像伝送
方法を比較検証するため、市販の映像伝送システムの中から、想定される処理時間、圧縮率の異なる下表の 3 パターンを抽出し、評価を実施した。
表 4.3.1-2
映像伝送方法
(a)

(b)
(c)

映像伝送方法映像圧縮 想定処理時間（コ 想定スループット
方式
ーデック等）（上り）

汎用ネット H.264
ワークカメ
ラ
非圧縮カメ 非圧縮
ラ
映像伝送装 H.265
置

備考

数100ms程度～数Mbps

遠隔停止で使用するカメラ。

100ms程度～数100Mbps

CameraRAW方式

100ms程度～数10Mbps

富士通製品(持込み）
カメラ・モニタの遅延
量は別。

80

（2）実証環境開発内容
1）構築システムa）構成図
構築システムの全体図を図 4.3.1-5 に示す。

図 4.3.1-4.3-5

構築システム（全体図）

遠隔制御装置間通信（ローカル～リモート側 RaspberryPi 間の通信）においてマルチキャスト IP 転送が必要であった一方、ローカル 5G システムはマルチキャスト転送について未サポートのため、本実証システムでは Ethernet フレームをブリッジする構成
とした。

81

図 4.3.1-4.3-6

構築システム：農機側（1/3）

図 4.3.1-4.3-7

構築システム：農機側（2/3）

82図 4.3.1-4.3-8

構築システム：農機側（3/3）

83図 4.3.1-4.3-9

構築システム：事務所側b）システム動作概要
自動走行中の緊急停止、非自動走行中の制御それぞれのシステム動作概要について
以下に示す。
A) 自動走行中の緊急停止

図 4.3.1-4.3-10

システム動作（自動走行中の緊急停止）＜システム動作の流れ＞① カメラ映像が映像表示・操作端末へ伝送・表示される。
② オペレータは、カメラ映像に異常を確認した場合、制御アプリ（UI）の緊急停止ボ84

タンを押下。
③ 緊急停止操作を、遠隔制御装置（ローカル側）で受け付け。
④ 遠隔制御装置（ローカル側）は、操作情報を遠隔制御装置（リモート側）へ通知。
⑤ 遠隔制御装置（リモート側）は、操作情報を受信し、その情報に沿った制御情報を
GPIO 経由で農機（シーケンサ）へ通知。
⑥ 農機（シーケンサ）は、受信した制御情報に基づいて操作（制動動作）を行い、農機が緊急停止。
B) 非自動走行中の制御

図 4.3.1-4.3-11

システム動作（非自動走行中の制御）＜システム動作の流れ＞① オペレータは、制御アプリ（UI）を用いて遠隔操作（前進、左右、後退、停止）を行う。
② 遠隔操作を、遠隔制御装置（ローカル側）で受け付け。
③ 遠隔制御装置（ローカル側）は、操作情報を遠隔制御装置（リモート側）へ通知。
④ 遠隔制御装置（リモート側）は、操作情報を受信し、その情報に沿った制御情報
を GPIO 経由で農機（シーケンサ）へ通知。
⑤ 農機（シーケンサ）は、受信した制御情報に基づいて操作し、農機が動作（前進、左右、後退、停止）。
⑥ 農機の動作結果が、カメラ映像として映像表示・操作端末へ伝送・表示される。

2）構成要素a）映像システム
映像システムの選定にあたっては、緊急停止における下記要件に基づいて、カメラおよび表示端末を選定した。なお、映像処理時間（400ms 以下目標）について、選定段階
での確認は困難（カメラおよび表示端末を用いた検証が必要）であったことから、選定にあたっては、カメラ・表示端末単体の性能を検討の上、検証において実測することと85した。
表 4.3.1-3

緊急停止のための映像システム要件

項目

要件

フレームレート

備考

10fps 以上

解像度

フル HD

緊急停止距離 1m 以内を実現するため（（1）1）項参照）
一般に広く普及している解像度を選択。

上記要件に基づいて選定したカメラおよび表示端末を以下に示す。
表 4.3.1-4 映像システム（NW カメラ）
映像システムネットワークカメラ（以降 NW カメラと記載）

品名

主要スペック

VB-H730F MkⅡ（Canon 製）

映像圧縮方式：H.264
解像度：1920x1080
フレームレート：最大 30fps
CPU：Corei7-8700

Dell Precision
映像表示端末T3630

メモリ：8GB
SSD：512GB
グラフィックボード：（Dell 製）

Radeon Pro WX 2100
OS：Windows10 Pro

映像データ（H.264）

GbE

NWカメラ
（Canon）

IPv4NW
※ローカル
5G含む

GbE

映像表示端末（Dell）

図 4.3.1-4.3-12 映像システム構成概要（NW カメラ）86

非自動走行時の制御については、本ユースケースにおける必要十分な映像提示遅延を検証するため、表 4.3.1-2 に記載の通り、上記のネットワークカメラに加え、映像処理時間の異なる（より低遅延と想定した）非圧縮カメラ、映像伝送装置を用い、
4.3.1.1 （1）2）項に記載する目標値の実現性の検証を含めた実証を行った。
表 4.3.1-5

映像システム（非圧縮カメラ）

映像システム

品名

主要スペック

映像圧縮方式：
非圧縮カメラXCG-CG240C

非圧縮（Bayer8bit）（Sony 製）

解像度：1920x1080
フレームレート：～41fps

映像表示端末Dell Precision※ネットワークカメラと同じ端

T3630

末を使用。

（Dell 製）
映像データ（非圧縮）GbE

IPv4NW※ローカル
5G含む

非圧縮カメラ（Sony）

図 4.3.1-4.3-13
表 4.3.1-6（エンコーダ装置、デコーダ装置）3G-SDI カメラ

3G-SDI モニタ

映像表示端末（Dell）

映像システム構成概要（非圧縮カメラ）
映像システム（映像伝送装置）

映像システム映像伝送装置GbE

品名

主要スペック

映像圧縮方式：H.265

IP-HE950（富士通製）

解像度：1920x1080
フレームレート：59.94fps

STC-HD203SDI

解像度：1920x1080（オムロンセンテッ

フレームレート：59.94fps

ク製）

出力：3G-SDI 他

SH1560S

解像度：1920x1080（ADTECHNO 製）

入力：3G-SDI 他

87

映像データ（H.265）

SDI

3G-SDI
カメラ

GbE

※ローカル
5G含む

映像伝送装置(エンコーダ)

図 4.3.1-4.3-14

SDI

GbE

IPv4NW

映像伝送装置(デコーダ)

3G-SDI
モニタ

映像システム構成概要（映像伝送装置）b）遠隔制御システム
遠隔制御システムは、横展開が容易に実現可能となる仕組みとして各農機メーカーに簡易に取り付けられるアタッチメント方式による開発を行うとともに、安価に製造できるようにオープンソースを組み合わせて開発する方針のもと、小型・安価な
Raspberry pi モデル 4B（OS:ubuntu）を採用した。
表 4.3.1-7
遠隔制御システム

遠隔制御システム

品名

主要スペック

SoC：Broadcom BCM2837B0

Raspberry Pi 4

遠隔制御装置OS：Ubuntu 20.04.1 LTS

Model B

ROS：ROS2 Foxy

（3）実証実験場所
本実証実験は、鹿児島堀口製茶（有）煎茶工場（鹿児島県志布志市有明町原田 1202−1）を遠隔制御拠点とし、約 2.5km（直線）離れた自社圃場にて自動化農機を運転した際の監視・遠隔制御を行った。
地図上の位置関係を図 4.3.1-15 に示す。

圃場
（自動化農機利用場所）

煎茶工場（遠隔制御拠点）

図 4.3.1-4.3-15

実証実験場所
出典：google map

88図 4.3.1-4.3-16

工場側（事務所内）の様子

図 4.3.1-4.3-17

圃場の様子（1/2）

89図 4.3.1-4.3-18

圃場の様子（2/2）（4）使用機器（遠隔制御関連）

表 4.3.1-8
項番

使用機器（遠隔制御関連）

機器名

機種

台数

1

映像表示端末Dell Precision T3630

12

ディスプレイDell U2520D

1

3

NW カメラ

VB-H730F MkⅡ

1

4

非圧縮カメラXCG-CG240C

1

5

映像伝送装置IP-HE950

1

6

3G-SDI カメラ

STC-HD203SDI

1

7

3G-SDI モニタ

SH1560S

1

8

遠隔制御装置

Raspberry Pi 4 Model B

2

4.3.1.2 評価・分析項目（1）自動走行中の緊急停止
本実証システムにおける緊急停止時間に関する対策の有効性を評価するとともに、2つの周波数帯域（28GHz 帯、4.7GHz 帯）における無線接続品質・カバレッジの観点でア
プリケーション（緊急停止）への影響を検証した。また、実証地域において従来から導入・実証されている類似のシステムとの比較による効果確認を行った。

①

表 4.3.1-9 緊急停止時間に関する検証項目
検証項目
検証内容（概要）
実証システム検証 1 2 つの周波数帯それぞれ、下記検証を実施。
(28GHz 帯)A) 緊急停止時間の検証
90

②

実証システム検証 2(4.7GHz 帯)③

従来システムとの比較による効果確認B) 緊急停止時間の構成要素毎の処理時間の検証C) 農機移動中のアプリケーション品質の検証
従来システムにおける緊急停止時間、および構成
要素毎の処理時間との比較を実施。

（2）非自動走行中の制御
表 4.3.1-2 に示す各映像伝送方法による遅延量並びに操作性への影響（遅延観点）を評価するとともに、2 つの周波数帯域（28GHz 帯、4.7GHz 帯）における無線接続品質・カバレッジの観点でアプリケーション（遠隔操作）への影響を検証した。

①②

表 4.3.1-10 映像提示遅延に関する検証項目
検証項目
検証内容（概要）
実証システム検証 1 2 つの周波数帯それぞれ、下記検証を実施する。
(28GHz 帯)A) 映像提示遅延の検証
実証システム検証 2 B) 映像提示遅延の各構成要素における処理時間の検証(4.7GHz 帯)C) 農機移動中のアプリケーション品質の検証（3）実証システムにおける安全性確保に関する検証
1）予想される事故
横転、衝突等の事故等の安全性確保の観点から、予想される事故等の概要を整理し、解決策の検証を行った。
表 4.3.1-11
原因
直進

障害物

予想される事故概要

異常パターン
人が侵入
異物の放置
その他

停止

停止せず

ブレーキの故障
センサーの故障
緊急停止装置の故障

転回

転回せず

転回の失敗
転回以上（停止）
転回しすぎ

横転

横転した

ぬかるみ
正常動作せず

左右調整

解決策

制御不能

91

警告ランプ、画像による
目視・緊急停止、障害物センサー（異物検知）、警告看板の設置、通信断発生
時の農機停止a）警告機能（視覚的装置）
供試機は視覚的な警告機能として状態表示灯を機体左右上方に備えている。畝内を
自動走行中は機体右上方の青色の状態表示灯が点滅し、畝内から退出して枕地で旋回し次の畝へ侵入する間は同青色状態表示灯に加え機体左上方の黄色の状態表示灯が点滅する仕様とした。

図 4.3.1-4.3-19

警告機能（視覚的装置）

なお供試機は視覚的な警告機能を有し、自動運転開始時、および畝内から退出し枕地で旋回、次の畝へ侵入する間、後進時にブザー音が断続的に発する。

b）監視補助装置（モニター）
供試機は監視補助装置として供試機前方に装着カメラを設置し、その映像を送信し、タブレット端末にてモニターすることができる仕様とした。圃場作業者も補助的に監視を行うケースを想定し、圃場作業者が、自動運転中の農機が正常に動作しているか、
移動先に危険がないか等確認できるようにするものである。

92

図 4.3.1-4.3-20

監視補助装置（モニター）c）障害物センサーによる安全装置(*)

図 4.3.1-4.3-21

超音波センサー設置箇所例(*)車などに使われているソナーセンサーを使用

93d）警告看板

図 4.3.1-4.3-22

警告看板e）通信断発生時の農機停止
遠隔制御システム間で通信断が生じた場合は、農機側で検知して自動停止する機能を実装した。
2）検証項目
表 4.3.1-12

安全性確保に関する検証項目

検証項目

検証内容（概要）a)

警告機能(視覚的装置)

農機に付けている、表示等がつくかの検証
自動走行時：青色点滅 枕地旋回時：黄色点
滅b)

監視補助装置（モニター）

タブレットにて、映像が表示されているかの検証

c)

障害物センサーによる安全装置

農機についている障害物センサーが動作した時、農機が停止するかの検証

d)

警告看板

周知できるか、ヒアリングによる検証

e)

通信断発生時の農機停止

農機自動停止の検証

4.3.1.3 評価・分析方法（1）自動走行中の緊急停止
前述の検証項目（表 4.3.1-9）につき、評価方法を以下に示す。
1）実証システム検証 1（29GHz 帯）a）緊急停止時間の検証
実証システムにおける、茶畑でのイレギュラー発生時から農機制動までの時間を測
定した。

94

試験者
（異常発生を擬似）

監視者（旗を見て停止操作）

緊急停止
距離・時間の測定
停止ポイント55cm/s（自動運転中）

遠隔監視・制御拠点
(工場内)

圃場

図 4.3.1-4.3-23

緊急停止時間の測定方法

自動で往復作業中の摘採機に対し、試験者（イレギュラー挿入者）が旗を上げ（旗上げを第三者の侵入とみなす。
）、遠隔監視装置にて監視を行う監視者が、試験者の旗挙げをモニター上で認知することで緊急停止操作を行った。記録者は、試験者の旗上げから摘採機が停止するまでの時間を測定した。
検証場所については、本ユースケースは畝から枕地に出たところでの緊急停止を想定しているが、畝の中では距離測定作業をすることが難しいことから、枕地で測定を実施することとし、その上で無線環境の良好なエリアとして以下の場所を選定した。

図 4.3.1-4.3-24

検証実施場所（自動走行中の緊急停止）
出典：google map

また、2 台の農機を同時利用するユースケースに基づき、1 名の監視者が農機 2 台の監視を行う場合についても、同様に遅延検証を実施した。
95

試験者A
緊急停止
距離・時間の測定
停止ポイント55cm/s（自動運転中）

監視者（旗が上がった方を停止操作）

圃場（A地点）（停止）
試験者B

停止ポイント

遠隔監視・制御拠点(工場内)

55cm/s（自動運転中）

圃場（B地点）

図 4.3.1-4.3-25 緊急停止時間の測定方法（2 台走行時）
上記のように A、B 地点で自動走行する 2 台の摘採機を 1 名で監視している状況において、一方の農機で旗上げ（イレギュラー挿入）を行った場合の緊急停止距離・時間を測定した。

b）緊急停止時間の構成要素毎の処理時間の検証
実証システムにおける緊急停止機能の構成要素毎の処理時間を測定し、対策についての検証を実施した。各構成要素の測定方法を以下に示す。
NW
カメラ

5G
ルータ

5G
ルータ

ローカル5G(1)映像データ
伝送・表示

表示
端末

摘採機

検出誤差 圧縮処理
(a)
(b)

(a)
(b)
(c)
(d)

(3)操作
(停止指示)

(2)視認

表示
端末

ローカル5G

構成要素
検出誤差
圧縮処理
回線伝送
（上り）
表示処理

表示処理
(d)

オペレータ操作(e)(5)停止(4)操作データ伝送(停止指示)
摘採機

オペレータ

回線伝送
(c)

停止制御
装置

回線伝送
(f)

停止制御
(g)

測定方法
カメラの FPS 設定から算出(b)+(d)合算で算出。
(a)～(d)間の測定を行い(b)+(d)以外を減算
現地でのローカル 5G 伝送時間(端末～コア間)を測
定(b)+(d)合算で算出。
96

備考

(e)
(f)
(g)

オペレータ
操作
回線伝送
（下り）
停止制御

(a)～(d)間の測定を行い(b)+(d)以外を減算
全体時間(a)～(f)からオペレータ操作以外の時間を引くことで算出
現地でのローカル 5G 伝送時間(端末～コア間)を測
定停止制御装置における停止信号の受付から、農機への停止指示までの時間を内部ログとして記録。

図 4.3.1-4.3-26

緊急停止時間の測定方法（構成要素毎）

なお、検証場所は、図 4.3.1-24 と同一の場所で実施した。
(a)～(d)間の測定方法（以降、映像処理・伝送時間と記載）
場所の離れた 2 地点間（圃場側と工場側）での測定が必要となるため、両地点で時刻同期（NTP）した PC を用いて映像処理・伝送時間の測定を行った。①圃場側で、NTP同期した時刻を表示した PC を摘採機に搭載する NW カメラで撮影し、②その撮影映像
をリアルタイムにローカル 5G 経由で工場側の PC（映像表示・操作端末）へ伝送・表示
するとともに、③同 PC の NTP 同期した時刻、及び 10 ミリ秒単位で表示されるストップウォッチをあわせて表示し、これらを同一映像の中で動画撮影した。撮影した動画をフレーム単位で確認し、2 つの時刻（圃場側 PC、工場側 PC（映像表示・操作端末）の表示時刻）の時間差から、遅延時間を測定した。

図 4.3.1-4.3-27

映像処理・伝送時間（(a)～(d)間）の測定方法

97図4.3.1-4.3-28

実証実験で撮影した映像(c)、(f)の測定方法
測定器を用いてラウンドトリップタイム（以降 RTT と記載）を 3 分間測定した。
（上り下り時間は 1/2 で算出）

図 4.3.1-4.3-29

機器

回線伝送時間測定

表 4.3.1-13
品名

測定器
主要スペック
測定ポート：RJ-45(*1)

遅延測定器

AQ1301

試験レイヤー：L2、L3(*1)（横河計測製）試験モード（遅延測定）：
ループバック試験、PING 試験(*1)(*1)測定は GbE(フレーム長 512byte)、L3-IPv4、ループバック試験(レート 1Mbps)で実施。
98

また、2 台の農機が同時走行するケースでの遅延影響を確認するため、ローカル 5G 端末
2 台を同時利用した状態での回線伝送時間を測定した。

図 4.3.1-4.3-30

回線伝送時間測定（端末 2 台利用時）c）農機移動中のアプリケーション品質の検証
農機移動中、遮蔽やセル端等の影響による無線レイヤーのリンク断等の発生状況を収集し、その際の映像配信状況（配信遅延・停止）と緊急停止動作の正常性について確認した。
技術実証の試験結果から無線品質の劣化している地点を 3 か所抽出し、その地点付近の録画映像（技術実証試験中のカメラ伝送映像の録画データ）から映像配信状況を確認すると共に、同一地点付近で緊急停止制御を実施し、動作の正常性について確認を行った。
映像配信状況については、良好なポイントでの映像と比べて遠隔監視機能に支障がないかという観点で以下の 5 段階評価のアンケートを実施した。アンケートは農業生産者を始めとし、複数の関係者に実施した。
表 4.3.1-14

5 段階評価基準（映像配信状況の評価）

評点

評定

評価基準

5

非常に良い（Excellent）

良好なポイントと同様の映像品質

4

良い（Good）

良好なポイントよりも多少映像の乱れはあるが問題のない品質

3

普通（Fair）

やや映像の乱れは認められるが、利用上ほぼ支障ない品質2

悪い（Poor）

映像品質が断続的に劣化しており、利用影響がある

1

非常に悪い（Bad）

継続して映像品質が悪く、利用は難しい

99

図 4.3.1-4.3-31

農機移動中のアプリケーション品質（検証地点）

2）実証システム検証 2（4.7GHz）
実証システム検証 1 と同一の試験を実施した。
なお、
4.7GHz 帯システムに関しては 28GHz 帯システムとカバーエリアが異なるため、検証場所は下記地点で実施した。（4.7GHz 帯システムのエリアカバー状況に関しては、
5.3 参照）

100

図 4.3.1-4.3-32

図 4.3.1-4.3-33

検証実施場所（4.7GHz 帯システムの場合）

農機移動中のアプリケーション品質（検証地点（4.7GHz 帯の場合））

1013）従来システムとの比較による効果確認
緊急停止機能については、類似する従来システムにて検証済みの検証データとの比較分析を実施した。
従来システムは、将来的な自動運転レベル 3 を想定し、遠隔監視の実現性等を確認することを目的に試作された遠隔監視システムで、農機に搭載した NW カメラの映像を商用 LTE 回線で伝送し遠隔監視端末に表示するものである。構成を以下に示す。

カメラ

モバイル
ルータ(LTE)

インターネット
カメラ映像

商用LTE網商用LTE網※農機上に設置

圃場

図 4.3.1-4.3-34

図 4.3.1-4.3-35

従来システム構成

従来システム（農機）

102

遠隔監視端末（タブレット）(遠隔監視者)

図 4.3.1-4.3-36

従来システム（遠隔監視端末）

上述の通り、従来システムは遠隔監視機能のみを実装したものであるため、本検証
では、本実証システムにおける遠隔監視機能（図 4.3.1-26(a)～(e)）と従来システムの比較分析を行った。
（2）非自動走行時の制御
前述の検証項目（表 4.3.1-10）につき、評価方法を以下に示す。
1）実証システム検証 1（28GHz 帯）a）映像提示遅延の検証
表 4.3.1-2 に示す各映像伝送方法を用いた場合の映像提示遅延の測定と、オペレー
タによる操作性への影響について検証した。
検証場所は、図 4.3.1-24 と同一の場所で実施した。
映像提示遅延の測定方法
遠隔での制御から、制御結果となる映像表示までをデジタルカメラで連続撮影し、時間差を測定した。

103

(1) 遠隔操作(2) 結果映像表示
オペレータ

オペレータ

(操作)
デジタル時計(結果確認)
デジタル時計遠隔操作・表示端末

遠隔操作・表示端末(例)右操作00:34:76

00:34:96

ローカル5G

デジタルカメラ

右移動(操作情報)

ローカル5G

デジタルカメラ(時計・端末を連続撮影)(操作結果の映像)(時計・端末を連続撮影)

NWカメラ

NWカメラ

摘採機

摘採機

遠隔操作時と、結果表示開始時の撮影画像の時間差を（デジタル時計の時間差から）測定し、平均値を 算出

図 4.3.1-4.3-37

映像提示遅延の測定方法

 オペレータによる操作性検証方法
農機の操作経験を有する農作業者が、それぞれの映像伝送方法における遠隔からの制御を通して、映像提示遅延に関する体感遅延の大きさ、遅延による具体的な操作影
響について評価を行った。体感遅延とそれによる操作影響については、以下の評価基準（5 段階評価）を定めた上で、農機操作の有スキル者が操作・評価することでデータ化した。
表 4.3.1-15

5 段階評価基準（体感遅延・操作性（遅延影響）の評価）

評点

評定

体感遅延

5

非常に良い（Excellent）

遅延小4

良い（Good）

遅延影響はほぼなく、問題なし

3

普通（Fair）

多少遅延を感じるが、十分操作可能

2

悪い（Poor）

遅延影響で多少操作に支障がある

1

非常に悪い（Bad）

遅延大

操作性（遅延影響）
遅延影響は全くない

遅延影響が大きく、遠隔操作は困難b）映像提示遅延の各構成要素における処理時間の検証
映像提示遅延につき、構成要素ごとの処理時間の検証を実施した。
非自動走行時の制御における映像提示遅延に関し構成要素と測定方法を以下に示す。

104

検証場所は、図 4.3.1-24 と同一の場所で実施した。
表示
端末

5G
ルータ

ローカル5G

カメラ

制御
装置

(4

(5)操作結果
視認

摘採機

制御
(b)

回線伝送
(a)

(b)

測定箇所
回線伝送（上
り）
制御

(c)
(d)

検出誤差
圧縮処理

(e)

回線伝送（下
り）
表示処理

(a)

(f)

検出誤差
(c)

回線伝送
(e)

表示処理
(f)

測定方法
現地でのローカル 5G 伝送時間(端末～コア間)を測定制御装置における制御信号の受付から、農機への制御指示までの時間を内部ログとして記録。
カメラの FPS 設定から算出(d)+(f)合算で算出。
(c)～(f)間の測定を行い(b)+(d)以外を減算
現地でのローカル 5G 伝送時間(端末～コア間)を測定(d)+(f)合算で算出。
(c)～(f)間の測定を行い(b)+(d)以外を減算

備考

図 4.3.1-4.3-38 映像提示遅延の構成要素と測定方法(c)～(f)間（映像処理・伝送時間）の測定方法
緊急停止における測定方法と同様の方法で測定した。
(a)、(e)の測定方法
緊急停止における測定結果を使用した。

c）農機移動中のアプリケーション品質の検証
農機移動中、遮蔽やセル端等の影響による無線レイヤーのリンク断等の発生状況を収集し、その際の映像配信状況（配信遅延・停止）、制御動作の正常性について確認した。
技術実証の試験結果から無線品質の劣化している地点を 3 か所抽出し、その地点付
近の録画映像（技術実証試験中のカメラ伝送映像の録画データ）から映像配信状況を確認すると共に、同一地点付近で非自動走行時の制御を実施し、動作の正常性について確認を行った。
検証場所は、図 4.3.1-31 と同一の場所で実施した。

105

2）実証システム検証 2（4.7GHz 帯）
実証システム検証 1 と同一の試験を実施した。
なお、
4.7GHz 帯システムに関しては 28GHz 帯システムとカバーエリアが異なるため、検証場所は緊急停止の際と同様、図 4.3.1-32、図 4.3.1-33 の地点で実施した（4.7GHz
帯システムのエリアカバー状況に関しては 5.3 参照）。
（3）使用機器（遠隔制御関連）
前述の検証項目（表 4.3.1-12）に記載する方法で、評価を実施した。
なお、同表 e）項（通信断発生時の農機停止検証）については、農機を自動運転状態
にて、ローカル 5G 回線を抜いて、疑似的に通信断の状態を作り、農機が自動で停止することを確認した。

回線切断箇所

映像表示・操作端末

ローカル5G
端末

カメラ
リモート側
遠隔制御装置（RaspberryPi）(オペレータ)ローカル5G

L2SW

L2SW※農機上に設置

GPIO

遠隔監視・制御拠点
(工場内)

圃場

図 4.3.1-4.3-39

通信断発生時の農機停止検証

106

ローカル側
遠隔制御装置（RaspberryPi）

4.3.1.4 評価・検証結果（1）自動走行中の緊急停止
1）実証システム検証 1（28GHz 帯）a）緊急停止時間の検証
1 台走行時における緊急停止動作を検証した結果、正常動作を確認した。
動作確認時における緊急停止時間、緊急停止距離の測定結果を表 4.3.1-16 に示す。
活動目標（緊急停止距離、緊急停止時間）の達成を確認した。
表 4.3.1-16

測定結果（緊急停止時間（1 台走行時）、28GHz 帯）
測定結果
備考

緊急停止距離0.48m

緊急停止時間1.29 秒

2 台走行時においても特に問題なく動作することを確認した。緊急停止時間、緊急停止距離の測定結果を表 4.3.1-17 に示す。1 台走行と比べ、緊急停止距離・時間共に増加した。
表 4.3.1-17

測定結果（緊急停止時間（2 台走行時）、28GHz 帯）
測定結果
備考

緊急停止距離0.74m

緊急停止時間1.64 秒

2 台走行時の緊急停止距離・時間の増加について、1 台の場合と比べて処理時間に影響する構成要素としては回線伝送時間、オペレータ操作時間（表示映像の認知～緊急停止操作までの時間）が考えられる(*)が、回線伝送時間は後述（表 4.3.1-19 及び表
4.3.1-20）の通り 1 台・2 台による違いは十分小さいことを確認している。従って、1台走行時と比べて 2 台走行時の緊急停止距離・時間が増加した要因は、オペレータ操
作時間の影響によるものと考えられる。4.3.1.5 （1）2）a）にて考察する。
(*)本実証システムでは、映像システム（カメラおよび映像表示・操作端末）および遠隔制御システム（ローカル側・リモート側 RaspberryPi）は農機ごとに独立して構成するため、2 台走行によるこれらの処理時間への影響はない（1 台走行と同等）と考えた。

b）緊急停止時間の構成要素毎の処理時間の検証
圃場の NW カメラ映像が工場側の映像表示・操作端末に表示されるまでの時間（映像処理・伝送時間）の測定結果を表 4.3.1-18 に示す。

107

表 4.3.1-18

測定結果（映像処理・伝送時間（NW カメラ）
、28GHz 帯）
測定結果
備考

映像処理・伝送時間

0.32 秒圃場・工場間の回線伝送時間の測定結果を表 4.3.1-19 に示す
表 4.3.1-19

測定結果（回線伝送時間（1 台接続時）、28GHz 帯）
測定結果
備考

回線伝送時間0.013 秒

測定結果はラウンドトリップ
タイム。

2 台接続時における圃場・工場間の回線伝送時間の測定結果を表 4.3.1-20 に示す
表 4.3.1-20

測定結果（回線伝送時間（2 台接続時）、28GHz 帯）
測定結果
備考

回線伝送時間0.016 秒

測定結果はラウンドトリップ
タイム。

停止制御時間の測定結果を表 4.3.1-21 に示す。
表 4.3.1-21
停止制御時間測定結果（停止制御時間）
測定結果

備考

0.025 秒

制動距離、時間の測定結果を表 4.3.1-22 に示す。
表 4.3.1-22

測定結果（制動距離、制動時間）
測定結果
備考

制動距離

0.18m

制動時間

0.415 秒

以上より、構成要素毎の処理時間に関する測定結果（全体）を図 4.3.1-40 に示す。
活動目標で設定した目標値（下図青色で記載）に対して、概ね達成出来ていることを確
認した。

108

図 4.3.1-4.3-40 緊急停止機能の構成要素毎の処理時間測定結果（28GHz 帯）c）農機移動中のアプリケーション品質の検証
無線品質劣化ポイント 3 か所の各地点で緊急停止機能確認を実施した結果、全ての地点で正常動作することを確認した。その際の緊急停止時間の測定結果を表 4.3.1-23に示す(*)。
(*)緊急停止時の緊急停止距離は、圃場内での計測作業が困難なため測定不可である。
表 4.3.1-23

測定結果（無線品質劣化地点での緊急停止、28GHz 帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

RSRP

-97.0dBm-105.0dBm-94.0dBm-87.0dBm

回線伝送時間0.016 秒0.017 秒0.014 秒0.013 秒

緊急停止時間1.65 秒

1.29 秒

1.45 秒

1.29 秒

また、上記の品質劣化ポイントにおける、映像配信状況に関する 5 段階評価のアンケ
ート結果を表 4.3.1-24 に示す。
表 4.3.1-24

測定結果（無線品質劣化地点での映像配信状況（NW カメラ）
、28GHz 帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

2.8

3.8

2.3

(5)

映像配信状況の評 価 (5 段 階 評
価)(*) 農業生産者（堀口製茶）はじめ、計６名に対するアンケート結果の平均値。
109

品質劣化ポイント（特に①③）では多少の映像の乱れが発生しており、品質良好ポイ
ントと比較した 5 段階評価は概ね「3：普通」（表 4.3.1-14）前後の結果となった。同
ポイントにおいては緊急停止時間も増加（表 4.3.1-23）しており、主にこの要因による影響（配信映像の乱れにより遠隔監視者による事象の認知時間が増加したもの）と考えられる。

2）実証システム検証 2（4.7GHz 帯）a）緊急停止時間の検証
1 台走行時における緊急停止動作を検証した結果、正常動作を確認した。
緊急停止時間、緊急停止距離の測定結果を表 4.3.1-25 に示す。28GHz 帯システムと同様、活動目標（緊急停止距離、緊急停止時間）を達成した。
表 4.3.1-25

測定結果（緊急停止時間（1 台走行時）、4.7GHz 帯）
測定結果
備考

緊急停止距離0.59m

緊急停止時間1.31 秒

2 台走行時においても問題なく動作することを確認した。緊急停止時間、緊急停止距
離の測定結果を表 4.3.1-26 に示す。28GHz 帯システムでの検証結果と同様、1 台走行と比べ、緊急停止距離・時間共に増加傾向にあることを確認しており、主に監視者の反応時間の影響と考えられる。
（4.3.1.5 （1）2）a）参照）
表 4.3.1-26

測定結果（緊急停止時間（2 台走行時）、4.7GHz 帯）
測定結果
備考

緊急停止距離0.79m

緊急停止時間1.76 秒b）緊急停止時間の構成要素毎の処理時間の検証
圃場の NW カメラ映像が工場側の映像表示・操作端末に表示されるまでの時間（映像処理・伝送時間）の測定結果を表 4.3.1-27 に示す。
表 4.3.1-27

測定結果（映像処理・伝送時間（NW カメラ）
、4.7GHz 帯）
測定結果
備考

映像処理・伝送時間

0.34 秒圃場・工場間の回線伝送時間の測定結果を表 4.3.1-28 に示す。

110

表 4.3.1-28

回線伝送時間測定結果（回線伝送時間（1 台接続時）、4.7GHz 帯）
測定結果
備考
21.9ms

測定結果はラウンドトリップ
タイム。

2 台接続時における圃場・工場間の回線伝送時間の測定結果を表 4.3.1-29 に示す。
表 4.3.1-29

回線伝送時間測定結果（回線伝送時間（2 台接続時）、4.7GHz 帯）
測定結果
備考
24.6ms

測定結果はラウンドトリップ
タイム。

以上より、構成要素毎の処理時間に関する測定結果（全体）を図 4.3.1-39 に示す。
活動目標で設定した目標値（下図青色で記載）に対して、概ね達成出来ていることを確認した。

図 4.3.1-4.3-41

緊急停止機能の構成要素毎の処理時間測定結果（4.7GHz 帯）c）農機移動中のアプリケーション品質の検証
無線品質劣化ポイント 3 か所の各地点で緊急停止機能確認を実施した結果、全ての地点で正常動作することを確認した。その際の緊急停止時間の測定結果を表 4.3.1-30に示す(*)。
(*)緊急停止時の緊急停止距離は、圃場内での計測作業が困難なため測定不可である。

111

表 4.3.1-30

測定結果（無線品質劣化地点での緊急停止、4.7GHz 帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

-107.0dBm-99.0dBm-109.0dBm-88.4dBm

回線伝送時間35.1ms22.1ms85.6ms

21.9ms

緊急停止時間1.66 秒

1.33 秒

1.93 秒

1.31 秒

RSRP

また、上記の品質劣化ポイントにおける、映像配信状況に関する 5 段階評価のアンケ
ート結果を表 4.3.1-31 に示す。
表 4.3.1-31

測定結果（無線品質劣化地点での映像配信状況（NW カメラ）
、4.7GHz 帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

3.1

3.0

2.4

(5)

映像配信状況の評 価 (5 段 階 評
価)(*) 農業生産者（堀口製茶）はじめ、計 7 名に対するアンケート結果の平均値。
無線品質劣化ポイントでの緊急停止時間の測定の結果、28GHz 帯システムと同様の傾向を確認した。28GHz 帯システムと同じく、無線品質劣化ポイントでは配信映像の乱れ（映像品質「3：普通」程度の配信状況）により監視者の認知時間が遅れ、そのことが緊急停止時間に影響したものと考える。なお、品質劣化ポイント③の評価値が比較的低い（評価値 2.4）点については、同ポイントでは回線伝送時間が増加していること（品質良好ポイントと比べて約 60ms 強の増加）が影響していると考えられる。回線伝送時間の増加が、映像伝送方式として TCP を利用している NW カメラの映像品質をより劣化させ、その結果緊急停止時間の増加に繋がったものと考える。
3）従来システムとの比較による効果確認a）従来システムの緊急停止時間
従来システムでは、遠隔監視者による反応（クラクション操作）までの時間を計測しており(*1)、平均 2.9s（最大 5.5s）(*2) 要することを確認した。
(*1)従来システムにおける遅延測定方法について
茶畑でのイレギュラー発生時から監視者の反応までの時間を確認した。

112

試験者
（異常発生を擬似）

遠隔監視者（旗を見て乗用車のクラクションを鳴らす）

乗用車（音声発出用）

映像伝送～
反応までの時間の測定
クラクション音発生
ポイント

55cm/s（自動運転中）

圃場および圃場付近図 4.3.1-4.3-42

従来システムの測定方法

自動で往復作業中の摘採機に対し、試験者（イレギュラー挿入者）が旗を上げ（旗上げを第三者の侵入とみなす。）、摘採機近傍に配置した乗用車内において遠隔監視端末
にて監視を行う監視者が、試験者の旗上げをモニター上で認知することで乗用車のクラクションを鳴らす。記録者は、試験者の旗上げからクラクション音が発生するまでの時間を測定した。
(*2) 農機の最大速度は 55cm/s の為、距離換算すると旗上げ（異常発生）から監視者の操作まで約 1.6m（最大約 3m）の進行に相当する。
構成要素毎の処理時間について検証した結果を図 4.3.1-43 に示す。
カメラ

LTE
ルータ

インターネット
商用LTE網商用LTE網(1)映像データ
伝送・表示

遠隔監視
端末

(2)視認

摘採機

検出誤差 圧縮処理
(a)
(b)

(3)操作
(クラクション音発出)
監視者

表示処理
(d)

回線伝送
(c)

構成要素
(a) 検出誤差

オペレータ操作(e)

内容
従来システム検証結果
画像の取り込みにおける誤約 500ms
差。
(b) 圧縮処理 エンコード処理に要する時
約 1.13s間。
((b)+(d)合計値)(c) 回線伝送 エンコードされた映像データ
約 60msをネットワーク伝送する時間(d) 表示処理 デコード処理並びに表示処理
約 1.13s
時間。
((b)+(d)合計値)(e) オペレー 端末表示を認識し、停止制御
約 1.21s
タ操作
操作を行うまでの時間(*1)(合計) 約 2.9s
図 4.3.1-4.3-43 従来システムにおける各構成要素の処理時間（空送時間）
113

(*1)オペレータ操作時間は、全体平均約 2.9s から(a)～(d)時間の測定結果を減算することで算出した。

b）実証システムとの比較
従来システムの構成要素毎の処理時間と、実証システムにおいて対応する構成要素の処理時間の比較を図 4.3.1-44 に示す。

図 4.3.1-4.3-44

従来システムと実証システムの比較

114

（2）非自動走行時の制御
1）実証システム検証 1（28GHz 帯）a）映像提示遅延の検証
遠隔操作（停止・前進・後退・左右の各操作）の動作検証の結果、正常動作を確認した。動作確認時における映像提示遅延の測定結果を表 4.3.1-32 に示す。
なお、映像提示遅延の比較検証のために NW カメラのほかに準備した非圧縮カメラ、
映像伝送装置（表 4.3.1-2）のうち、非圧縮カメラについては 28GHz 帯システムの上り方向レート（理論値 0.1Gbps（表 3.2.4-1 参照）、実測値最大 63.1Mbps（UDP。5.3.5.2（2）参照））よりもトラフィックレートが高い（フル HD/10fps 約 180Mbps 強）ため、動作確認の結果映像表示されないことを確認した。そのため、28GHz 帯システムでの検証は NW カメラと映像伝送装置で実施した。
表 4.3.1-32

測定結果（映像提示遅延（農機反応時間を含む）、28GHz 帯）
映像提示遅延
備考（農機反応時間(*)を含む）

NW カメラ

0.80 秒測定未実施(上り方向レー

非圧縮カメラ

－

映像伝送装置

0.65 秒

ト不足の為)(*)制御情報が農機側へ伝達されてから、メカニカルな制御を経て結果（前進などの動作）が得られるまでの時間である。
動作確認できた上記 2 種のカメラを用いて、遠隔操作の体感遅延の大きさと操作性への遅延影響について、農機の操作スキルを持つ農業生産者が 5 段階で評価した結果を表 4.3.1-33 に示す。
表 4.3.1-33

測定結果（遠隔操作の体感遅延・操作性(遅延影響)、28GHz 帯）
体感遅延の大きさ
操作性（遅延影響）

NW カメラ

2.7

3.0

映像伝送装置3.7

3.7(*) 農業生産者計 3 名に対するアンケート結果の平均値。
上記より、映像提示遅延の大きさが一定程度操作性に影響していると思われるものの、どちらのカメラについても、概ね本ユースケースにおいては、操作可能なレベルの遅延量であると考えられる。
このほか、操作性に関して以下のコメントがあった。

 カメラが前しか見れない。遠隔操作なので農機の状態が分からない。
（農業生産者 A）
 カメラが 360°見えなく、操作しづらい。（農業生産者 B）
115

 見える範囲が狭い。（農業生産者 C）
b）映像提示遅延の構成要素毎の処理時間の検証
圃場のカメラ映像（映像伝送装置）が工場側の映像表示・操作端末に表示されるまでの時間（映像処理・伝送時間）の測定結果を表 4.3.1-34 に示す（なお、NW カメラに関しては表 4.3.1-18）。
表 4.3.1-34

測定結果（映像処理・伝送時間（映像伝送装置）、28GHz 帯）
測定結果
備考

映像処理・伝送時間

0.19 秒

制御時間の測定結果を表 4.3.1-35 に示す。
表 4.3.1-35 測定結果（制御時間）
測定結果
制御時間

備考

0.026 秒

以上より、構成要素毎の処理時間に関する測定結果（全体）を図 4.3.1-45（NW カメ
ラの場合）、図 4.3.1-46（映像伝送装置の場合）にそれぞれ示す。
なお、農機反応時間（図中③）は、全体の映像提示遅延から、各構成要素の処理時間（①、②、④～⑦）を減算し算出した。

図 4.3.1-4.3-45

映像提示遅延の構成要素毎の処理時間測定結果（NW カメラ、28GHz
116

帯）

図 4.3.1-4.3-46

映像提示遅延の構成要素毎の処理時間測定結果（映像伝送装置、28GHz
帯）

活動目標としている農機反応時間を除いた映像提示遅延は以下の通りとなり、目標
値 200ms 以下は達成できなかった。映像提示遅延に関しては当初から映像システムの処理時間が支配的と考えており、検証からもその傾向を確認したが、目標値以上に映像処理（カメラ・表示端末）の時間が大きい結果となった。
表 4.3.1-36

測定結果（映像提示遅延（農機反応時間を除く）、28GHz 帯）
映像提示遅延
備考（農機反応時間を除く）

NW カメラ

0.35 秒

映像伝送装置

0.22 秒c）農機移動中のアプリケーション品質の検証
無線品質劣化ポイント 3 か所の各地点で遠隔操作の機能確認を実施した結果、全ての 地点 で正 常動 作す るこ とを 確認 した 。そ の際 の映 像提 示遅 延の 測定 結果を表
4.3.1-37 に示す。
表 4.3.1-37

測定結果（無線品質劣化地点での映像提示遅延、28GHz 帯）
117

RSRP
回線伝送時間
映像提示遅延(NW カメラ)映像提示遅延
(映像伝送装置)

品質劣化

品質劣化

品質劣化

品質良好

ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

-97.0dBm-105.0dBm-94.0dBm-87.0dBm

0.016 秒0.017 秒0.014 秒0.013 秒

1.16 秒

1.14 秒

1.29 秒0.80 秒

0.64 秒

0.64 秒

0.63 秒0.65 秒

また、上記の品質劣化ポイントにおける、映像配信状況に関する 5 段階評価のアンケ
ート結果を表 4.3.1-38 に示す（映像伝送装置の場合。NW カメラは表 4.3.1-24 を参照。
）。
表 4.3.1-38

測定結果（無線品質劣化地点での映像配信状況（映像伝送装置）、28GHz
帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

3.8

1.7

3.8

(5)

映像配信状況の評 価 (5 段 階 評
価)(*) 農業生産者（堀口製茶）はじめ、計 6 名に対するアンケート結果の平均値。
映像配信について、品質劣化ポイントのうち①③では、概ね良好な評価結果となったが、②では付近で一時的な映像停止が生じたため評価値が大幅に低下した。映像伝送装
置は UDP で映像伝送を行っている（同レイヤーでの送達確認や再送動作が無い）ことから、表 4.3.1-37 の通り品質劣化ポイントにおいても遅延影響はあまりみられないものの、映像処理の遅延を最大限抑えるためにデコーダの受信バッファサイズを最小値（1ms）に設定していることもあり、パケット欠損やジッタ発生の頻度が一時的に増加した場合に、品質劣化ポイント②でみられたような一時的な映像停止が発生したものと考える。
2）実証システム検証（4.7GHz 帯）a）映像提示遅延の検証
4.7GHz 帯の遠隔操作（自動走行の発進、および停止・前進・後退・左右の各操作）の動作検証の結果、正常動作を確認した。動作確認時における映像提示遅延の測定結果を
表 4.3.1-39 に示す。
なお、非圧縮カメラは高レートのため 4.7GHz 帯システムでも上り方向レート不足で映像表示されないことを確認した。その為、28GHz 帯システムと同様、NW カメラと映像
118

伝送装置を用いて以降の検証を実施した。

119

表 4.3.1-39

測定結果（映像提示遅延（農機反応時間を含む）、4.7GHz 帯）
映像提示遅延
備考（農機反応時間(*2)を含む）

NW カメラ

0.96 秒非圧縮カメラ
映像伝送装置

測定不可(上り方向レート

－

不足の為)

0.76 秒(*2)制御情報が農機側へ伝達されてから、メカニカルな制御を経て結果（前進などの動作）が得られるまでの時間である。
動作確認できた上記 2 種のカメラを用いて、遠隔操作の体感遅延の大きさと操作性への遅延影響について、農機の操作スキルを持つ農業生産者に 5 段階で評価頂いた結果を表 4.3.1-40 に示す。
表 4.3.1-40

測定結果（遠隔操作の体感遅延・操作性(遅延影響)、4.7GHz 帯）
体感遅延の大きさ
操作性（遅延影響）

NW カメラ

3.0

3.3

映像伝送装置

3.0

3.3(*) 農業生産者計 3 名に対するアンケート結果の平均値。
上記より、28GHz システムでの検証結果と同様、映像提示遅延の大きさが一定程度操作性に影響していると思われるものの、どちらのカメラについても概ね、本ユースケー
スにおいては操作可能なレベルの遅延量であると考えられる。

b）映像提示遅延の構成要素毎の処理時間の検証
圃場のカメラ映像（映像伝送装置）が工場側の映像表示・操作端末に表示されるまでの時間（映像処理・伝送時間）の測定結果を表 4.3.1-41 に示す（なお、NW カメラに関しては表 4.3.1-27）。
表 4.3.1-41

測定結果（映像処理・伝送時間（映像伝送装置）、4.7GHz 帯）
測定結果
備考

映像処理・伝送時間

0.21 秒

以上より、構成要素毎の処理時間に関する測定結果（全体）を図 4.3.1-47（NW カメ
ラの場合）、図 4.3.1-48（映像伝送装置の場合）にそれぞれ示す。
なお、農機反応時間（図中③）は、28GHz システムでの評価時と同様、全体の映像提示遅延から、各構成要素の処理時間（①、②、④～⑦）を減算し算出した。
120

図 4.3.1-4.3-47

映像提示遅延の構成要素毎の処理時間測定結果（NW カメラ、4.7GHz帯）

図 4.3.1-4.3-48

映像提示遅延の構成要素毎の処理時間測定結果（映像伝送装置、
4.7GHz 帯）
121

活動目標としている農機反応時間を除いた映像提示遅延を表 4.3.1-42 に示す。
28GHz 帯での検証時と同様、想定よりも映像処理（カメラ・表示端末）に時間を要し、
目標値 200ms 以下は達成できなかった。
表 4.3.1-42

測定結果（映像提示遅延（農機反応時間を除く）、4.7GHz 帯）
映像提示遅延
備考（農機反応時間を除く）

NW カメラ

377.0ms

映像伝送装置247.1msc）農機移動中のアプリケーション品質の検証
無線品質劣化ポイント 3 か所の各地点で遠隔操作の機能確認を実施した結果、NW カ
メラに関しては全ての地点で正常動作することを確認した。測定結果を以下に示す。
表 4.3.1-43

測定結果（無線品質劣化地点での映像提示遅延、4.7GHz 帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好

RSRP
回線伝送時間
映像提示遅延(NW カメラ)映像提示遅延
(映像伝送装置)

ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

-107.0dBm-99.0dBm-109.0dBm-88.4dBm

35.1ms22.1ms85.6ms

21.9ms1.42 秒

1.10 秒

1.53 秒0.96 秒

測定不能

0.79 秒

測定不能

0.76 秒

また、上記の品質劣化ポイントにおける、映像配信状況に関する 5 段階評価のアンケ
ート結果を表 4.3.1-44 に示す（映像伝送装置の場合。NW カメラは表 4.3.1-31 を参照。
）。
表 4.3.1-44

測定結果（無線品質劣化地点での映像配信状況（映像伝送装置）、4.7GHz
帯）
品質劣化
品質劣化
品質劣化
品質良好
ポイント①

ポイント②

ポイント③

ポイント

2.6

3

2.4

(5)

映像配信状況の評 価 (5 段 階 評
価)(*) 農業生産者（堀口製茶）はじめ、計 7 名に対するアンケート結果の平均値。
NW カメラでの測定結果は概ね 28GHz 帯システムと同様の傾向であったが、映像伝送
122

装置に関しては品質劣化ポイント①③で映像停止の頻度が高く、映像提示遅延の測定が難しい状況であった。この原因については、両ポイントは良好ポイントや品質劣化ポ
イント②と比較して回線伝送時間が大きいことを確認しており、無線品質の影響により遅延変動（ジッタ）の発生頻度が高い状況が想定されること及び映像伝送装置は処理遅延を最小限にするためデコーダの受信バッファサイズを最小値（1ms）に設定していたことが影響していたものと考えられる。両ポイントにおいては、無線品質の影響によるジッタ発生頻度の上昇により映像伝送装置側で（受信バッファサイズ最小値のための）映像データの取りこぼしが生じ、映像停止の頻度が高くなっていたものと考える。
（3）実証システムにおける安全性確保に関する検証

1）警告機能（視覚的装置）
自動走行時時青色点滅し、枕地旋回時に黄色点滅することを確認した。
2）監視補助装置
圃場にて、タブレットでの映像が表示されていることを確認した。
3）障害物センサーによる安全装置
農機に人が近づきすぎると、農機が停止することを確認した。
4）警告看板
ヒアリングを行った結果、表示についてはわかりやすく、LED による点滅、ブザー音があり、評価は高かった。
5）通信断発生時の農機停止検証
ローカル 5G 回線が 3 秒途切れた場合に、農機が停止することを確認した。

4.3.1.5 考察（1）自動走行中の緊急停止
1）28GHz 帯システムでの検証結果
検証の結果、活動目標としていた緊急停止距離 1m・時間 1.8 秒の達成を確認できた。
また、ローカル 5G カバーエリア内は無線品質が劣化したポイントでも緊急停止機能が正常動作することを確認した。
なお、無線品質劣化ポイントにおいて、緊急停止時間が平均 0.18 秒増加（良好ポイ
ント 1.29 秒に対し、劣化ポイント 3 カ所平均 1.47 秒）した点について、4.3.1.4 （1）1）c）に記載のとおり同ポイント付近では、配信映像の乱れが多少発生していた。
、その際の映像伝送状況をアンケート調査した結果「3：普通」（表 4.3.1-14 参照）前後の結果であったことから、この影響（無線品質良好ポイントと比較して、無線品質劣化ポ
イントは配信映像の乱れにより遠隔監視者による事象の認知時間が多少増加したもの）
123

と考える。
無線環境では、パケット欠損や遅延・ジッタ増加等により、このような配信映像の乱れが生じ得ると考えられるが、本実証システムではそれが緊急停止時間（及び緊急停止距離）に直接的に影響している点で課題があると思われ、認知機能の AI 化による性能向上や、無線品質劣化時の自動化農機速度抑制制御による緊急停止距離（特に空走距離）の短縮など、無線環境に適応した安全性確保の施策について検討が必要と考える。
2）4.7GHz 帯システムでの検証結果
検証の結果、28GHz 帯システムと同様に活動目標の達成を確認するとともに、ローカ
ル 5G カバーエリア内では無線品質が劣化したポイントでも緊急停止機能が正常動作す
ることを確認した。無線品質劣化ポイントでの緊急停止時間の増加傾向も、28GHz 帯シ
ステムと同様の要因（無線品質影響により映像配信品質が劣化することで、遠隔監視者
による事象の認知時間が増加したため）と考えられ、改善に向けては無線環境に適応した安全性確保の施策検討が必要と思われる。
3）従来システムとの比較による効果確認結果
比較検証の結果、28GHz 帯・4.7GHz 帯システムによらず、各構成要素において従来システムよりも実証システムの時間が小さく、全体的に処理時間が改善していることを確認した。ローカル 5G 利用により、従来システムよりも高解像度・フレームレート（従来システム VGA/1fps に対し、本実証システムフル HD/30fps）の映像伝送が可能となったことで、従来システムにおける検出誤差、オペレータ反応時間を大幅に短縮できたこと、および映像システムの性能向上（映像処理時間の短縮）が主な要因と考える。
4）28GHz 帯/4.7GHz 帯利用によるアプリケーション影響について
周波数帯の違いによるアプリケーション（緊急停止機能）への影響について、無線品
質が良好なポイントで測定した緊急停止時間と、無線品質が劣化したポイントで測定した緊急停止時間を、使用したローカル 5G 周波数帯で比較したグラフを以下に示す。

124

図 4.3.1-4.3-49周波数帯による緊急停止時間への影響

無線品質良好ポイントでは、利用周波数帯による差異はみられなかったが、無線品質
劣化ポイントにおいては、4.7GHz 帯システム利用時のアプリケーション影響がやや大きい（28GHz 帯システム時と比較して緊急停止時間が平均 0.17 秒増加）ことを確認した。これについては、28GHz 帯システムでは見られなかった回線伝送時間の増加（～約60ms 増加）が TCP 伝送を用いている NW カメラの映像品質に影響し、緊急停止時間の増加につながったと考えられ、回線伝送時間の増加は 4.7GHz 帯システムのエリア品質の影響と想定される（ローカル 5G の性能評価結果は 5.3 参照）。
また、本ユースケースで生じうる遮へい物（トラックや他農機）の影響（受信電力・無線リンク切断状況）に関しては、5.3.5 のとおり両周波数帯とも影響が小さいことを確認していることを踏まえると、エリア品質が改善されれば、本ユースケースにおける利用周波数帯によるアプリケーション影響は十分小さいものと推測される。
5）実証実験で確認された課題について
a）2 台走行時の緊急停止距離・時間の増加
2 台走行時は、1 台走行時と比べて緊急停止距離・時間が増加する傾向を確認した。
今回の実証実験の構成および検証結果から、この傾向は主にオペレータ操作時間（オペレータが映像から異常事象発生を認知し、緊急停止操作を完了するまでの時間）の増加により生じたものと考えている（表 4.3.1-17 以降参照）。2 台走行の場合、本実証シス
125

テムにおいては 1 人のオペレータが 2 画面を監視しつつ異常発生した農機側の操作盤
上で緊急停止操作を行う必要があるが、監視者にとって 1 台走行時と比較してオペレータの監視操作インタフェース（画面、操作盤）が倍増するため、監視者の反応時間の遅れにつながっているものと思われる。今回確認されたこの傾向は、台数増加に伴って更に高まるものと想定され、複数台の運用に向け安全性確保の観点でこの課題解決が重要である。監視者の反応時間遅れへの対策として、異常認知機能の高度化（AI 等）などの検討が今後必要と考える。
（2）非自動走行時の制御
1）28GHz 帯システムでの検証結果
検証の結果、活動目標として設定した映像提示遅延 200ms 以下（農機反応時間を除く）は達成できなかったが、本ユースケースにおいて実用レベルの遅延量であることを確認することができた。また、緊急停止機能時と同様、ローカル 5G カバーエリア内の無線品質劣化ポイントでも機能することを確認している。
なお、無線品質劣化ポイントで映像伝送装置を用いた場合に、正常に映像表示されていれば映像提示遅延の変動は小さいものの、一時的な映像停止が発生することがあった。これについては 4.3.1.4 （2）1）a）のとおり、映像伝送装置は UDP で映像伝送を行っている（同レイヤーでの送達確認や再送動作が無い）こと、映像処理遅延を最大限抑えるためデコーダの受信バッファサイズを最小値（1ms）に設定したことが要因と考えられる。また、パケットロスやジッタ発生が低頻度であれば映像への影響は小さいが、一時的に頻度が高まると映像停止に至ってしまう動作になっているものと思われる。
一方 NW カメラの場合、映像停止までは至らないものの、無線品質劣化ポイントでは配
信映像の乱れにより映像提示遅延が増加することを確認している。NW カメラは、TCP 映
像伝送でパケットロスや遅延・ジッタ増加が（再送制御・送達確認による）配信映像の遅延・レート低下に影響しやすいため、無線品質劣化ポイントにおける映像提示遅延の増加につながっていると考えられる。無線品質劣化ポイントにおいてもより安定した映像品質を実現するためには、ネットワーク・映像システム双方からの解決に向けた検討が必要と思われる。
2）4.7GHz 帯システムでの検証結果
検証の結果、28GHz 帯システムと同様、活動目標は達成できなかったものの、概ね実用可能な水準の映像提示遅延であることを確認した。一方、無線品質が劣化したポイン
トにおいては、NW カメラは 28GHz 帯システムと同等の正常動作を確認したが、映像伝送装置に関しては、映像停止の頻度が比較的高く映像提示遅延の測定が困難な場所があった。この場所においては、回線伝送時間が大きいことを確認しており、無線品質の影響により遅延変動（ジッタ）の発生頻度が高い状況が想定されること及び映像伝送装
置は処理遅延を最小限にするためデコーダの受信バッファサイズを最小値（1ms）に設定していたことが影響し、映像停止の頻度上昇につながったものと考える。これについても、28GHz 帯システムと同様に、無線品質劣化ポイントにおいてもより安定した映像
品質を実現するための対策の検討が今後求められる。
1263）28GHz 帯/4.7GHz 帯利用によるアプリケーション影響について
周波数帯の違いによるアプリケーション（遠隔操作）への影響について、無線品質が良好なポイントで測定した映像提示遅延と、無線品質が劣化したポイントで測定した
映像提示遅延（農機動作時間を除く）を周波数帯で比較したグラフを以下に示す。

図 4.3.1-4.3-50周波数帯による映像提示遅延への影響（NW カメラ）127

図 4.3.1-4.3-51 周波数帯による映像提示遅延への影響（映像伝送装置）(*)映像伝送装置に関しては、4.7GHz 帯は劣化ポイント 1 地点の測定結果。
検証結果から、以下 2 点についてアプリケーション影響の相違がみられた。

a）映像提示遅延の測定結果の違いについて
上図の通り、映像システム（NW カメラ・映像伝送装置）に関わらず、4.7GHz 帯シス
テムの試験結果が 100ms～150ms ほど遅延量の大きい結果となった。これは、良好ポイ
ントにおける構成要素毎の処理時間の確認結果から、主に農機反応時間の差で生じていると考えられる（28GHz 帯システム試験時は農機反応時間約 400ms 強～450ms 弱に対し、4.7GHz 帯システム試験時は約 500ms 強～600ms 弱）。この農機反応時間の差は 28GHz
帯システムと 4.7GHz 帯システムの試験日が異なっていることが影響していると考えており、試験時の農機の動作環境の違い（圃場の路面状況（天候による乾燥状態の違い等）
や農機のキャタピラ内の状態（嵌合部の土石付着状態等）、農機に使用する油圧ポンプの温度特性等）により、メカニカルな動作時間が変化したものと想定している。

b）映像伝送装置の映像停止頻度について
映像伝送装置の場合、無線品質劣化ポイントでは周波数帯によらず映像停止が発生することを確認しているが、4.7GHz 帯システムの場合は映像停止の頻度が高くなり、映像提示遅延の測定ができないような無線品質劣化ポイントを 2 か所確認した。これ
128

については前述の通り、4.7GHz 帯システムのエリア品質の影響と考えられる。
（4.3.1.5（2）2）参照）
上記 a)、b)の通り、本実証では主に 4.7GHz 帯システムのエリア品質の影響で測定結果に差異が生じたと考えられる。同等のエリア品質が確保されれば、利用周波数帯によるアプリケーション影響は十分小さいものと推測される。
なお、映像システムの影響度合いが異なる点（利用周波数帯によらず、NW カメラの場合は無線品質良好ポイントよりも無線品質劣化ポイントのほうが映像提示遅延が増加する一方、映像伝送装置ではその影響が小さい）に関しては、映像伝送方式の違いによるものと考えられる。
（4.3.1.5 （2）1）参照）
4）実証実験で確認された課題について
a）映像提示遅延（農機反応時間を除く）目標値未達
映像提示遅延の活動目標（農機反応時間を除き 200ms）実現に向け、映像処理（カメラ・表示端末）及びカメラ検出誤差（フレームレート）が全体の映像提示遅延の中で支配的である。NW カメラでは、実現が難しいことを想定して事前検討した結果、映像伝送装置・非圧縮カメラの 2 種を加えて比較検証を行った。しかし、検証の結果、追加した 2 機種のうち、映像伝送装置は処理時間の目標値を超過し、一方、非圧縮カメラはローカル 5G 伝送レート実測値が非圧縮カメラの必要レート（約 180Mbps）を下回ったた
め、映像伝送できなかった。

 映像伝送装置は、事前検討段階で同装置諸元に基づく映像処理時間とカメラ検出誤差の合計を 150ms 以下程度と見積もっていた（目標値 150ms）。しかし、実際にはカメラ及びモニターの処理時間が加算され、結果合計 200ms 弱の処理時間だった（カメラ及びモニター処理時間の考慮が漏れた）。

 非圧縮カメラに関しては、事前検討において約 180Mbps 超のスループットが必要となるため 4.7GHz 帯システムの上り方向レート理論値 0.2Gbps に近い環境でのみ測定可能と想定していたが、検証の結果、フィールド環境では 5.3.5.1 （2）の通り
73.6Mbps（上り UDP）が実測上の上限だったため、レート不足で映像伝送ができなかった。なお、参考値としてローカル 5G を経由しない Ethernet 構成（非圧縮カメラと映像表示端末（PC）を Ethernet ケーブルで接続）で測定した結果、1080p/10fps で
約 150ms（映像処理及びカメラ検出誤差の合計目標値 150ms 以内を達成可能な見込み）であることを確認した。
上記の通り、本実証では映像提示遅延の活動目標を達成できなかったが、一方で、農業生産者による遠隔操作の遅延影響の評価結果からは、NW カメラ及び映像伝送装置を用いた操作で「3：普通」程度の操作性を実現していることを確認している。
当初、活動目標値の設定にあたっては、参考文献(1)（4.3.1.6）より農機反応時間含む映像提示遅延は 800ms 以下であれば十分に操作可能と想定し、そのうちの農機反応
時間を除いた時間について、参考文献(2)（4.3.1.6）を参考に 200ms と定めたものの、参考文献(1)は車速 10km/h における映像遅延時間の許容値を検討した。しかしながら、、
129

本ユースケースの遠隔操作時の車速（1km/s 以下）とは条件が異なっており、本実証により、本ユースケースの遠隔操作において、映像提示遅延が 800ms 以上であっても一定の操作性を確保し得ることを確認できたものと考える。
本ユースケースについて、今回採用した映像システムで支障はないと考えられるが、車速等の条件により求められる映像提示遅延の水準は異なってくるものと考えられる。
従って、様々な要件に対応する上では映像提示遅延の短縮が必要であり、映像伝送方式（SRT 等）含めた低遅延な映像システムの検討、ローカル 5G 上り広帯域化（準同期・非同期含む）による非圧縮方式の採用などの検討が今後求められる。

b）遠隔操作時のカメラ映像（視野）について
農業生産者による遠隔操作の操作性評価（遅延影響）について、評価した農業生産者
から、視野が狭い（360°欲しい）とのコメントが多数あった。本実証システムでは前方向のカメラのみであったため、畝を出たところで一旦自動運転を停止し次の畝へ遠
隔操作で転回するケースや、遠隔操作で後退するケースにおいて、進行方向の映像を確認できない問題が発生した。この課題については、カメラの複数台設置、360°カメラ等の検討、ローカル 5G 上り広帯域化が必要と考える。
（3）実証システムにおける安全性確保に関する検証
安全性確保に向けた各機能について正常動作を確認することができた。
なお、警告看板に関して、現状は LED 表示やブザー音のため電池を利用しているた
め、交換忘れ等で動作しなくなることが予想される。これについては、今後に向けて改善の余地があると考える。

4.3.1.6 参考文献
(ア) 水島知央、神蔵貴久、大前学：遠隔型自動運転システムにおける遠隔操作時の映像遅延が操舵の操作に与える影響の評価、自動車技術会論文集 Vol.50/No.3、2019 年 3月https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaeronbun/50/3/50_20194372/_pdf(イ) 矢向高弘：視聴触覚フィードバック遠隔操作における装飾期の性能評価、科学研
究費助成事業データベース、2010/3/31
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-20300079/

1304.3.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

4.3.2.1 評価・分析概要
お茶の摘採計画策定において必要な茶畑毎の新芽数と生葉の摘採収量の推定値、生育状況をマップ化して迅速に情報提供を行うため、ドローン空撮から、ローカル 5G ネットワークを利用し画像データをエッジ処理サーバに伝送、リモートセンシング解析
結果の出力表示までの処理を自動化し、3 時間以内でユーザーに摘採計画に必要な新芽数、収量、葉色推定マップを情報提供するシステム構築し評価分析を行った。

図

4.3.2-1

リモートセンシングシステム処理概要

4.3.2.2 評価・分析項目
ローカル 5G ネットワークを活用したリモートセンシングシステムを構築し、ドローン空撮からリモートセンシング解析、クラウド出力表示まで、①伝送するデータ量、②処理毎の処理時間、③新芽数と収量推定の推定誤差を検証した。
4.3.2.3 評価・分析方法
検証を行うためのシステム構成と処理詳細を以下に述べる。
ドローンで撮影後、撮影現場でドローン撮影画像をモバイル PC（Windows10）に画像データを取込み、ローカル 5G 用モバイルルータ(28GHz)を有線接続し、エッジ処理サー
バ（Windows10）のネットワーク共有ディスクにコピーする。エッジ処理サーバでは、
共有ディスクを常時監視しており圃場毎の撮影データが取り込まれと、オルソモザイ
ク処理（アプリはオルソモザイク処理用アプリ：Agisoft/Metashape 使用）と画像の植生指数演算処理をおこない農業リモートセンシングクラウドへインターネット経由（FTP）で伝送する。この一連の処理は、圃場現場のモバイル PC で処理起動することですべて自動処理される。

131

図

4.3.2-2

リモートセンシングシステム概要

評価・分析方法は以下 3 点とした。
(1) ドローン撮影後にモバイル PC に画像を取込み、ローカル 5G ネットワーク経由、エッジ処理サーバへの伝送処理時間と伝送するデータ容量を計測した。
(2) エッジ処理サーバから農業リモートセンシングクラウドへインターネットへの伝送処理時間と伝送するデータ量を測定した。
(3) ドローン空撮とリモートセンシング解析により新芽数と収量の推定誤差の計測を行った。
（※農水省事業報告から抜粋）
4.3.2.4 評価・検証結果

図4.3.2-3

処理時間とデータ量132

(1) 伝送するデータ容量① ドローン撮影から PC 画像取込み（図 4.3.2-3）
実験 4 圃場の撮影は、ドローンにマルチスペクトルカメラ（Macaw 490nm、550nm、680nm、720nm、800nm、900nm）を搭載し実施した。撮影高度は 40m、フライト速度 2ｍ/秒、オルソモザイク処理をおこなうためドローン撮影条件として、縦方向 40％・
横方向 60％で、重複して撮影を行ことが条件とされるため、4 圃場、1,129 枚、約16GB の撮影画像が発生した。なお、ドローン、マルチスペクトルカメラ（Macaw6）、
空撮画像を伝送するモバイル PC は、農水省事業で導入したものである。
空撮画像伝送用
モバイルＰＣ

ドローン空撮エッジ処理サーバ

ローカル 5G モバイル

エッジ処理サーバで、オルソモザイク処理、画像演算処理（植生指数）を行うと、4 圃場の植生指数演算済み圃場図画像（Geotiff）が約 1GB に圧縮される。圧縮したファイルは、インターネット経由でクラウドへ伝送する。なお、エッジ処理サーバ
は農水省事業で導入したものである。
(2) データ伝送と処理時間① ローカル 5G 伝送 28GHz(図4.3.2-3)

ドローン撮影現場にて空撮した 4 圃場の画像データをモバイルＰＣとローカル
5G モバイルルータとケーブル接続をおこない、エッジ処理サーバに 34 分 20 秒
で伝送が完了した。
② AgriLook 伝送（図 4.3.2-3）
エッジ処理サーバでオルソモザイク済みの植生指数演算された画像データを農業リモートセンシングクラウド（AgriLook）へインターネットで伝送し、約 2 分で伝送完了した。リモートセンシングクラウド（AgriLook）は農水省事業で導入したものである。
③ 全体処理時間（図 4.3.2-3）
4 圃場でのドローン撮影からリモートセンシングクラウド（AgriLook）の WebGISに収量推定マップ、植生指数マップ等の出力表示は、2 時間 29 分 20 秒で参照できた。
(3) リモートセンシング解析内容（※農水省事業報告書から抜粋）
摘採計画で必要な新芽数推定、収量推定情報をマップ化して提供するために秋冬
番茶の圃場を対象として、新芽が成長開始する 8 月 18 日から 10 月 30 日までドロー
133

ン空撮 7 回と生育調査 5 回、以下の日程で実施し、リモートセンシング解析を行った。
①ドローン空撮実績②生育調査実績

画像解析ではドローン空撮画像からオルソモザイク画像を作成、植生指数(NDVI)を算出し生育調査データとの相関分析により、新芽数と収量推定モデル、葉色推定では葉色計（SPAD）推定モデルの開発を行った。そして、モデルを使用した新芽数推定、収量推定、葉色推定等を行い実際の生葉摘採重量との誤差を確認した。
③リモートセンシング解析手順
ドローン空撮、生育調査からオルソモザイク処理、モデル開発等の画像処理手順を以下に述べる。実証実験圃場は、以下の 4 圃場を対象とした。圃場写真図は、圃場名と面積を表示している。

134

図

図

4.3.2-5

4.3.2-4

実証圃場と面積

リモートセンシング解析の流れ

ア）生育調査生育調査は各圃場、東西 2 か所と中央の 5 地点に 30cm*30cm 枠を置き、新芽数、上部から 2 葉目または 3 葉目 SPAD（葉色計）、新芽長さの計測を行った。2 名＊
2 班体制で、1 地点、調査に約 20 分要した。4 圃場の中に 15 地点、正確な位置決め（何畝目の何ｍ地点等）生育調査を実施した。
イ）ドローン空撮
ドローン空撮は、近赤外カメラ（Auk、3 バンド、赤、緑、近赤外）とマルチスペ
クトルカメラ(Macaw、6 バンド、490nm、 550nm 、680nm、720nm、800nm、900nm)、
ALTUM（6 バンド、青、緑、赤、レッドエッジ、近赤外、熱赤外線）をドローンに搭載し、フライト高度 40m、フライト速度 2m/秒、縦方向 40％・横方向 60％での135重複撮影を実施した。
ウ）オルソモザイク処理（エッジ処理サーバ処理）
堀口製茶事務所に設置しているエッジ処理サーバ（アプリはオルソモザイク
処理用アプリ：Metashape 使用）にて 4 圃場、順番にオルソモザイク処理を行った。1 圃場、数 100 枚画像(Geotiff)を入力とし、処理時間は 1 時間以内でオル
ソモザイク圃場図が出力できた。
エ）画像処理と収量モデル（新芽数推定）、葉色モデル開発（AgriLook 処理）
オルソモザイク画像を入力としてリモセン画像処理ソフトで植生指数マップを作成した。生育調査した地点と植生マップ上の同位置の植生指数を拾い出して相関分析を行い、新芽数、葉色（SPAD）推定モデルを開発した。いずれも植生指数との相関係数が 0.6 以上と高い相関があることを確認した。開発したモデルをＡ
griLook に組み込み、自動で解析マップを WebGIS で情報提供を行った。

以下のマップは、開発した新芽数推定モデルを元にマップ作成した。

136

同上モデルより、各種主題図（新芽数推定マップ、葉色推定マップ）等を作成し、リモー
トセンシングクラウド（AgriLook）に伝送後、WebGIS により解析結果を出力表示した。

137

図

4.3.2-6

リモートセンシングクラウド（AgriLook）で表示例

10 月 2 日空撮による収量推定マップをリモートセンシングクラウド（AgriLook）で表示(4) 新芽数、収量推定モデルによる推定値と実際の生葉摘採重量の誤差について
ア）収量推定モデル、葉色推定モデルによる推定誤差計測
2020 年 9 月 10 日、2020 年 10 月 2 日の空撮画像と新芽数推定モデルにより 10a 当
たりの新芽本数を算出した。1 芽重あたり平均 0.5ｇとした場合、2020 年 10 月 19
日～23 日までの実際の摘採重量と比較すると、「-12～20%程度」の誤差範囲で推定ができた。秋冬番茶摘採の場合、圃場毎の芽長毎に摘採の長さを変えるため、1 芽重を圃場毎に変えることで精度向上が図れると推察できる。

138イ) 2020 年 10 月 19 日～23 日までの実際の摘採重量と 2020 年 10 月 2 日の空撮画像による圃場毎の NDVI 平均値と相関分析すると、相関係数「0.76」と高い相関があることが確認できた。

ウ) 2020 年 10 月 19 日の実際の畝別の摘採重量と 2020 年 10 月 2 日の空撮画像による畝別の NDVI 平均を相関分析すると、相関係数「0.75」と高い相関があることが確認できた。

139

以上の解析結果から、ドローン空撮による植生指数（NDVI）と実際の摘採による生葉重量の相関高く収量モデルにより収量推定が行えることが確認できた。
4.3.2.5 考察
ドローン搭載のマルチスペクトルカメラで空撮した画像データを撮影現場の圃場からローカル 5G を活用することで、堀口製茶様の事務所にあるエッジ処理サーバ（オルソモザイク処理）に 34 分 20 秒で伝送できた。また、エッジ処理サーバでの処理後は、画像データが 1/16 に圧縮されたことにより、リモートセンシングクラウドへの伝送処
理を約 2 分で送信完了した。このため、ドローン空撮画像伝送から農業リモートセン
シングクラウド（AgriLock）の解析結果表示は、2 時間半で完了することができた。
これら処理は、全て圃場現場のモバイル PC で送信処理を起動するだけで、全てのサーバが連動し自動処理されるよう、簡易操作で処理完結する仕様とした。今回、圃場
モバイル PC から順番に、4 圃場の撮影画像伝送を実施したが、複数圃場の撮影画像を同時伝送することができるため、トータルの処理時間はさらに短くすることも可能である。
当システム運用イメージとして、午前中は、ドローンで 1～2 圃場の空撮毎に、現場のモバイル PC からローカル 5G ネットワークを用い、エッジ処理サーバへ画像を伝送する。午後は、ドローン空撮と生育調査等現場作業を完了した状態で事務所に帰所すると、伝送した画像すべての解析処理が完了しており、農業リモートセンシングクラウド（AgriLock）を参照しながら、摘採計画作業に活用することが、実現可能となった。
なお、2020 年度の農水事業では、生葉収量推定のモデル開発を行い、収量推定情報を提供開始するが、2021 年度農水事業では、さらにお茶の品質を決めるアミノ酸、中性デタージェント繊維（NDF）の推定モデルを開発する計画で、摘採適期時期推定で活用していただける様に継続して開発を進める計画である。

140

4.3.3生活領域

4.3.3.1 評価・分析概要
地域における定住促進では、離農・人口流出の防止を目的に、LPWA の通信手段が有効活用できることを実証するため、2 つのユースケースにもとづき実証を行った。
＜ユースケース＞(1) 「防災観点としての圃場の定点監視」(お茶葉生育予測・農水省事業)(2) 「鳥獣害被害対策としての罠監視と捕獲状況の自動判別」 (鳥獣調査・総務省事業)
なお、本成果報告書においては、上記(2)にかかる実証結果を記載するものとする。
※上記(1)は、2021 年度作型の 2021 年 3 月中旬より、クラウド制御マスタとエッジ AI 判
定によるお茶葉生育予測の実証を開始する。
今回の上記(1)の実証にかかり開発したシステムは、他社にない 3 つのオンリーワン機能を実現した。
①多地点のカメラで撮影した画像を圧縮後、最適な LPWA 通信(特定小電力無線網)により、高解像度の画像を転送する機能。
②Google スプレッドシートをクラウド制御マスタとする遠隔リモート操作により、上記①の撮影時刻と解像度を動的に制御できる機能。
③箱わなの入口部を定点撮影したカメラ画像内の AR マーカーから、箱わなの閉塞をエッジ AI で自動判定し、クラウドで画面表示する機能。

4.3.3.2 評価・分析項目
今回の実証では、次の地域ヒアリング課題の解決を前提とした。
表
地域課題
鳥獣被害対策と見回り業務の軽減
スマート農業による従事者
不足の省力化
異常気象対策とデータ農業・精密農業
耕作放棄地対策と遠隔監
視・自動省力化
データベース・AI 化と複合経営への移行4.3.3-1 地域課題
ヒアリング内容

鳥獣被害が深刻で、箱わなによる駆除促進と見回り業務負荷を軽減する必要性
人手不足が深刻で、スマート IoT 機器による遠隔監視及び省力化が必要
異常気象対策として、従来のノウハウに代わるデータ農業や精密農業が必要
耕作放棄地対策として、遠隔監視や自動省力化の必要性
繁忙期と農閑期の格差、複合経営への移行を推進するため、ノウハウのデータベース化や AI 化が必要

実施計画書にもとづき、次の検証項目(有効性等)を実証した。
141

ヒアリング先志布志市様
堀口製茶様
JA あおぞら様
志布志市様
堀口茶園様
JA あおぞら様(1) LPWA 画像転送
検証項目

LPWA システム運用

LPWA 静止画品質

LPWA 画像転送

クラウド制御マスタ

表 4.3.3-2 LPWA 画像転送の検証項目
属性①子機カメラ台数②カメラ撮影時刻 (1 時間、3 時間単位)③システム運用時刻④太陽光発電(太陽光パネル、バッテリー)①解像度(フル HD、VGA)②データ容量①転送内容(距離、時間)②転送時間③正常稼働率(正常画像数、未送信や写真欠けの異常画像数)
Google スプレッドシートを活用して、カメラ撮影を行う次の設
定①②を動的に変更する仕組み。
①カメラ撮影時刻②解像度(フル HD、VGA)(2) エッジ AI 判定
表 4.3.3-3
検証項目
カメラ撮影方法
判定指標
判定内容
教師データ

クラウド画面表示

エッジ AI 判定の検証項目
属性①撮影水平角：右 45 度、真正面、左 45 度
②撮影距離：1・2・3ｍ
箱わなの入口部に AR マーカーを貼付
箱わなの入口部の自動閉塞
現地設置後のカメラ撮影画像(約 300 枚以上)
判定結果のフラグ情報をクラウドへ送信し、箱わなの入口部が閉塞した場合は、「閉塞」(タグの表示)・「わなが作動した」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示。非閉塞の場合は、「検知」(タグの表示)・「写真が更新されました」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示。

(3) LPWA 子機及びカメラの設置場所を年間の営農ステージに応じ、一人で動かすことが可能である。
表 4.3.3-4 可動式台車の検証項目
検証項目
属性
可動式台車の開発

晴天・曇天・雨天時に、圃場内を円滑に走行可能とする。

142

4.3.3.3 評価・分析方法
システム構成は、次の仕様で実証した。
表 4.3.3-5
項目

LPWA システム運用

LPWA 静止画品質

LPWA 画像転送

クラウド制御マスタ

エッジ AI 判定

可動式台車

評価・分析方法のシステム構成
内容①子機カメラ台数は、3 台②カメラ撮影時刻は、6 時から 18 時の毎１時間毎③システム運用時刻は、5 時から 19 時
④太陽光発電(太陽光パネル、バッテリー)は、親機が 20W・12V20Ah、子機が 20W・12V7Ah。
①解像度は、VGA の 800×600px②データ容量は、150KB①転送距離は、17ｍ（D 地点）・95ｍ（G 地点）・115m（E 地点）②転送時間は、5～13 分（D 地点）・8～9 分（G 地点）・12 分（E 地点）③未送信や写真欠けの異常画像は、無かった。
Google スプレッドシートを活用し、カメラ撮影時
刻と解像度（フル HD、VGA）を遠隔操作で変更可能とした。
①カメラ撮影方法(撮影水平角、撮影距離)
属性
D 地点
Ｅ地点
Ｇ地点
距離－長辺
2m
1m
2.8m
距離－短辺
50 ㎝
80 ㎝
80 ㎝
撮影水平角
14 度
39 度
16 度
②判定指標は、箱わなの入口部に AR マーカーを貼付した。
③判定内容は、箱わなの入口部の自動閉塞を判定した。
④教師データは、現地設置後の 77 枚のカメラ撮影
画像を取得した。
⑤クラウド画面表示は、判定結果のフラグ情報をクラウドへ送信し、箱わなの入口部が閉塞した画像
は、「閉塞」(タグの表示)・「わなが作動した」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示した。非閉塞の場合
は、「検知」(タグの表示)・「写真が更新されました」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示した。
G 地点に設置した。可動式台車の中心基礎部に、
LPWA 子機の構造体を挿入して垂直に直立する方式を採用した。
現地駐車場から G 地点までの約 95m を一人で動かして運び、設置した。

図№
図 4.3.31①②③
図 4.3.32

図 4.3.33

図 4.3.34

図 4.3.35

図 4.3.36

本評価・分析方法にかかるシステム構成にかかるシステム構成は、以下の図の通りである。
143

図 4.3.3-1 ①：システム構成図
LPWA 子機のカメラ撮影画像を
特定小電力無線網で LPWA 親機に集信後、4G 通信で富士通クラウドへデータ送信した。
本システムの特徴機能は、以下の 6 つである。
①静止画 500 万画素②多地点でカメラ撮影③画像圧縮④LPWA 画像転送
⑤クラウド制御マスタ⑥エッジ AI で画像解析
図 4.3.3-1 ②：LPWA 親機
写真右端が、LPWA 親機。太陽光パネルは 20W。バッテリーは
12V20Ah。
制御装置に 3CPU（ラズパイ 4で AI 判定→ラズパイ 3 でカメラ撮影と PWA 画像転送→ラズ
パイ 2 でクラウドへ LTE デー
タ送信）とした。
右上のアンテナは、LPWA 通信
LoRa 方式の受信機（地上高は約 220cm）。

図 4.3.3-③：LPWA 子機
写真左端が、LPWA 子機。太陽光パネルは 20W。バッテリーは 12V7Ah。
LPWA 受信機を構造体の左上段、カメラ BOX を中段、制御装置 BOX を下段に配置。
写真右端が、箱わなとアニマ
ルセンサー、餌誘因のキャットフード。アニマルセンサー
は、夜間に鳥獣の温度や距離を検知した場合、箱わなの入口部を自動で閉めた（閉塞）。

144図 4.3.3-2：LPWA 静止画品質
LPWA 画像転送のシステム構成は、下記チャート図の左側の赤枠点線箇所である。

画像圧縮の仕様は、次の通りである。
① Web カメラより USB を経由して画像を取得し、JPEG 画像として保存する (※1)。
② 上記①の(※1)は、圧縮率が低いため、高圧縮エンコーダーを用意する。
③ 高圧縮を実行する。
④ PEG の TIFF ヘッダーに撮影時刻を後書きする。
LPWA 通信の仕様は、次の通りである。
送信電力 200mW（13dBm）、
特定小電力無線機
最大受信電力（感度）-118dBm
LoRa 変調モード、帯域幅 500KHz、拡散率 SF6、
設定変数
Coding Rate4、通信速度 約 23Kbps。

145

図 4.3.3-3：LPWA 画像転送
鳥獣調査では、LPWA 親機を右
図の水色の●印地点に、LPWA
子機は、D・E・G 地点に設置した。
LPWA 通信距離は、17m（D 地点）・95m（G 地点）・115m（E 地点）である。
補足情報：2020 年 5 月に鹿児
島市松元町のお茶団地で行った通信試験では、最大約 750mまでを検証した。
図 4.3.3-4 ：クラウド制御マスタ
クラウド制御マスタとして
Google スプレッドシートを使用し、LPWA 親機の自動起動時間
や解像度などを設定した。
設定内容は、以下の通りである。
①カメラ撮影時刻
今回、6/7/8/9/10/11/12/13/14/15/16/17/18 時に設定した。
理由として、より多くの現地撮影画像を AI 判定の教師デー
タとするためである。なお、安定稼働後は、朝７時のみの撮影へ変更予定である。
②画像の解像度
今回は 800×600px の VGA に設
定した。

146

図 4.3.3-5：エッジ AI 判定①鳥獣対策クラウドで、地点別（D・E・F 地点）の箱わなの閉塞状況と更新時間を画面に表示する。
②LPWA 親機からクラウドの画面表示までの情報の流れは、まず、LPWA 親機により、エッジ AI 判定後、判定結果フラグ情報をクラウドへ送信する。
③クラウドは、受信した画像と判定結果フラグ情報を基に、箱わなの入口部が閉塞している事象は、「閉塞」(タグの表示)・「わなが作動した」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示する。一方、箱わなの入口部が非閉塞の事象は、「検知」(タグの表示)・「写真が更新されました」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示する。

図 4.3.3-6：可動式台車
G 地点に設置した可動式台車
で、台車の中心基礎部に、LPWA
子機の構造体を挿入して垂直に直立する方式を採用した。
現地駐車場から G 地点までの約 95m を一人で動かして運び、設置した。

147

4.3.3.4 評価・検証結果
表 4.3.3-6
項目
LPWA 画像転送

クラウドへの
データ送信

カメラ撮影仕様の動的変更制御エッジ AI 判定

鳥獣対策クラウド

可動式台車

評価・分析結果項目の一覧
内容

LPWA 子機は、箱わなの入口部をカメラ撮影した静止画を LPWA 通信により、LPWA 親機へ画像転送し、正常稼働した。
LPWA 親機は、多地点の LPWA 子機のカメラ画像を集信後、7 時 55 分から 18 時 50 分まで、30 分間
隔で、画像と AI 判定フラグが存在する場合、鳥獣対策クラウドへ画像と AI 判定フラグをアップロードし、正常稼働した。
システム管理者は、クラウド制御マスタ(Google
スプレッドシート)を遠隔リモートから設定変更
し、カメラ撮影の撮影時刻や解像度(フル HD・VGA)
を動的に切り替え、正常稼働した。
LPWA 親機は、エッジ AI を実装し、箱わなの閉塞をカメラ撮影画像内の AR マーカーを読み取り、
毎日 7 時 30 分に判定後、その結果をクラウドへ送信し、正常稼働した。
箱わなの撮影画像とエッジ AI で判定した入口部の閉塞メッセージを表示し、正常稼働した。
LPWA 子機の設置構造体は、可動式台車を開発し、現地圃場内において一人で移動が可能とし、正常稼働した。

図 4.3.3-7①：LPWA 画像伝送後のクラウド表示写真
右の写真は、富士通クラウドのアグリマルチセンシング
SaaS の鳥獣対策クラウドに 2
月 28 日(日)8 時 27 分にアップロードされた D 地点の写真である。
箱わなの入口部に貼付した
AR マーカーを捕捉した。
カメラまでの距離は、長辺2m・短辺 50cm（直角三角形の頂点）である。
同様に E 地点は長辺 1m・短辺 80cm。G 地点は長辺280cm・短辺 80 ㎝。

148

図№
図 4.3.3-7①②

図 4.3.3-8

図 4.3.3-9

図 4.3.3-10

図 4.3.3-11①②
図 4.3.3-12

図 4.3.3-7 ②：LPWA 画像転送
LPWA 画像転送時の LPWA 親機の CPU ログは、下記写真の通りである。
①画像の解像度は、VGA の 800×600px。データ容量は、約 150KB。
②転送距離は、17m（D 地点）・95m（G 地点）・115m（E 地点）。
③転送時間は、5～13 分（D 地点）・8～9 分（G 地点）・12 分（E 地点）④未送信や写真欠けの異常画像は無かった。

LPWA 画像転送後、LPWA 親機の picture フォルダに格納後、保存された画像の一覧は、下記写真の通りである。各 jpg ファイルには、LPWA 子機のノード ID 情報と撮影日時のタ
イムスタンプがファイル名に付与された。

149

図 4.3.3-8：クラウドデータへの送信
毎日、朝 7時 55 分～18
時 55 分の間
30 分ごとに、4G でデータ送信を行った。
1 回あたりのジョブの所
要時間は、
約 2 分である。

図 4.3.3-9：カメラ撮影仕様の動的変更制御
クラウド制御マスタとして Google スプレッドシートを使用し、LPWA 親機の自動起動時
間や解像度などを設定した。
設定内容は、以下の通りである①カメラ撮影時刻は、6/7/8/9/10/11/12/13/14/15/16/17/18 時に設定した。理由として、より多くの現地撮影画像を AI 判定の教師データとするためである。安定稼働後は、朝 7 時のみの撮影へ変更予定である。
②画像の解像度は、800×600px の VGA に設定した。

150

図 4.3.3-10：エッジ AI 判定
箱わなは、中型鳥獣のアナグマを想定し、天板にアニマルセンサーを配置した。夜間検
知モードで、鳥獣の体温と距離を検知した場合は、入口部を引っ張る紐を自動で外し、箱わなの入口部が閉塞する。
入口部には、AI 判定用の AR マーカーを貼付した。
AR マーカー
鳥獣の餌誘因にキャットフー
ドを配置した。

アニマル
センサー

図 4.3.3-11①：鳥獣対策クラウド①鳥獣対策クラウドで、地点別（D・E・F 地点）の箱わなの閉塞状況と更新時間を画面に表示した。
②LPWA 親機からクラウドの画面表示までの情報の流れは、まず、LPWA 親機において、
エッジ AI 判定後、判定結果フラグ情報をクラウドへ送信した。
③クラウドは、受信した画像と判定結果フラグ情報を基に、箱わなの入口部が閉塞している事象は、「閉塞」(タグの表示)・「わなが作動した」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示した。一方、箱わなの入口部が非閉塞の事象は、「検知」(タグの表示)・「写真が更新されました」(メッセ－ジ文の表示)を画面表示した。

151

図 4.3.3-11②：鳥獣対策クラウド
D 地点の稼働ログ画面で表示内容は、「写真が更新されました。」または「わなが作動しました。」のメッセージ表示とカメラ撮影写真が表示された。

図 4.3.3-12：可動式台車
G 地点に設置した可動式台車
で、台車の中心基礎部に、LPWA
子機の構造体を挿入して垂直に直立する方式を採用した。
現地駐車場から G 地点までの約95m を一人で動かして運び、設
置した。

152

4.3.3.5 考察
前述した地域課題と本遠隔監視システムの主機能(多地点カメラ、エッジ AI、クラウド)との波及効果を次の表で整理する。
表 4.3.3-7 地域課題における検証項目別評価
多地点
地域課題
エッジ AI
カメラ
鳥獣被害対策と見回り業務の軽減
スマート農業による従事者不足を省力化
異常気象対策とデータ・精密農業
耕作放棄地対策と遠隔監視・自動省力化
データベース・AI 化と複合経営への移行

◎
◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎
◎
◎

クラウド
〇
〇
〇
〇
〇

(1) LPWA 子機カメラ 3 台の撮影を運用後、広域・多地点の圃場内を遠隔監視できたか①お茶圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha）の周辺 3 地点に LPWA 子機を設置し、カメラ撮影を行った。
②LPWA 親機は、3 地点の LPWA 子機から集信した画像を鳥獣対策クラウドへアップロード
した。
③鳥獣対策クラウド上で、撮影したカメラ画像を照会することができた。
④上記により、広域・多地点の圃場内を遠隔監視することができた。
(2) 箱わなの入口部の閉塞画像を画像解析して、エッジ AI で自動判定できたか①箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA 親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードした。
②鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができた。
③上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができた。
(3) 遠隔監視システムにより、圃場の見回り業務(回数や時間)を削減できたか
堀口製茶様が、事務所から茶園へ社用車で移動し、圃場 1 枚（1.7ha）の見回りを完了する所要時間は、約 25 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査 15 分］である。
同じ敷地には、他 3 枚の圃場があり、合計で全 4 枚（380m×260m、9.9ha）である。全
4 枚の見回り時間を単純計算すると、約 55 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査
15 分×圃場 4 枚］である。
堀口製茶様は、約 300 枚の圃場を大規模経営しており、見回り業務の高生産性化は、生産高の収益性と同様に、会社の最重要な経営効率指標である。会社全体で約 300 枚の圃場を人海戦術の目視で網羅する従来の方法を遠隔監視ステムに切り替えた場合、大幅な見回り時間削減は、実現可能であり、波及効果は大きいと推察できる。
(4) スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影と LPWA 画像転送の有用性や市場性はあるか？
今回の実証により、堀口製茶様の圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha） の 3 地点で、スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影を LPWA 画像転送で実証した。
画像転送では、500 万画素の高解像度画像を圧縮する技術を開発し、フル HD（約 400KB）
や VGA（約 150KB）の画像を LPWA 通信で転送した。
153

LPWA 通信は、現在の市場において、低容量（数十 KB）のデータ転送に最適とされているが、今回の画像圧縮技術による高解像度画像の LPWA 画像転送は、多地点・広域を従業員による踏査と目視で確認する従来の業務と同様の成果をリーズナブルな初期投資額で実現でき、波及効果は大きいと考える。

154

4.4 課題解決システムに関する効果検証
4.4.1 農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）(1) 開発の背景
日本計器鹿児島製作所、鹿児島県農業開発総合センターを中心とする開発グループは松元機工製摘採機、中刈り機、農薬散布機など「乗用」と言われる人間が乗車して操作するタ
イプの茶園作業機械（それ以前は「バリカン」と言われる電動ハサミを人間が手に持ち、刈り取った茶葉を背中に担いで集めるという超重労働であった。）を平成 25 年ごろから自動化できないか研究をスタートさせ、令和元年度の「スマート農業加速化実証事業」でレベル２をほぼ達成した。今後は省力化を目指してレベル 3 相当（遠隔監視・緊急停止の複数同時可動）を目指して開発を進めることとなったのでその効果を検証する。
① ロボット走行時の実装機能のポイント

155② 自動化農機の搭載センサーなど③ 主要な操作機能（レベル 2）ｱ) タッチパネルで 2 項目を入力
・ 最初に曲がる方向を入力： 右か左か・ 何列摘採するかを入力 ：1～10 まで 又は無限ｲ) 指定された畝数が終了したら畝外において・ 後ろ向き回転停止ｳ) 途中でカゴが満杯になった場合
・ 摘採をやめ畝から出て、後ろ向きに回転停止ｴ) 異常があった場合、監視者によるリモコンで・ 緊急停止機能あり→今回はレベル 3 相当になるよう制御システム、ブレーキシステムなどを改良した。
また、カメラの搭載、ルータの搭載など電源（バッテリー）の見直しも行った。

156

④ 傾斜地、蛇行した茶園でも自動走行可能⑤ 摘採コンテストでも優勝

4.4.1.1 検証項目一覧

項番
1

表 4.4.1-1 検証項目一覧
カテゴリ
項目
課題解決に資する導入効 複数台の農機遠隔制
果その他業務面・生活面 御における変化
（労働時間の削減、農機
ロボットの地域シェアリ
ングによるコスト削減を
157

検証概要
同時間帯の複数台遠隔制
御による対応人数の検証。
ロボット農機の作業デー
タから、実作業時間、圃場作業効率等を算出し、23含む生産性等の向上等）
5G 等の最新の ICT 環境を用いた遠隔監視制御における安全性確保

農業領域（農業ロボット
による農作業の自動化及び画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）の社会実装による
地域産業の持続性確保

自動運転レベル 3 相
当の安全性

農業ロボット

省力化を評価。
自動運転レベル 3 相当に関して、以下の項目について、有人運転時、自動運転レベル 2 時との比較検証を行う。
・安全性に関する課題
・安全性向上メリット
・得られる効果と費用バ
ランスの検証4.4.1.2 複数台の農機遠隔制御（1）検証方法
農機 2 台走行時の緊急停止時間・距離の測定を実施し、1 台走行時との比較を通して、複数台での遠隔制御の実現性についての検証を行った。
農機 2 台走行における緊急停止時間・距離の測定方法を以下に示す。
試験者A
緊急停止
距離・時間の測定
停止ポイント55cm/s（自動運転中）

圃場（A地点）監視者（旗が上がった方を
停止操作）
（停止）

試験者B

停止ポイント55cm/s（自動運転中）

遠隔監視・制御拠点(工場内)

圃場（B地点）図 4.4.1-1

農機 2 台走行における緊急停止時間・距離の測定方法

158

図 4.4.1-2

2 台走行時の監視の様子（2）検証結果（KPI・SLA 等の達成状況）
農機 2 台走行時の緊急停止時間・距離の測定結果を以下に示す。
1 台走行時2 台走行時緊急停止距離

0.48m

0.74m

緊急停止時間1.29 秒1.64 秒(*)上表は 28GHz 帯システムでの測定結果（4.3.1.4 （1）1）a）参照）。なお 4.7GHz
帯システムでもほぼ同様の測定結果を確認している（4.3.1.4 （1）2）a）参照）。
2 台走行においても、1 台走行時における活動目標値（4.3.1.1 （1）1）参照）を達成し、安全性が確保されていることを確認した。（なお、1 台走行時と比べて緊急停止時間・距離共に増加傾向となっている点に関する考察は 4.3.1.5 （1）5）a）参照）
・ 同時間帯の複数台遠隔制御による対応人数の検証
ロボット農機の作業データから、実作業時間、圃場作業効率等を算出し、省力化を評価した。
→実際の摘採業務は 4 月中旬以降開始されるため、本事業においては検証しない。令和3 年度のスマート農業加速化実証事業において検証するものであるが、机上の考察は可能であることから、以下に考察する。

159

レベル 2

慣行

1台

2台

1台

同時
25 分 13 分

実作業時間

25 分

2台

レベル 3 相当

1台

備考 1

備考 2

備考 3

2台

同時

同時

13 分

25 分 13 分

10 ㌃あたり 10 ㌃あた 農機は秒
り畝は 100 速 55 セ
メ ー ト ル ンチメー
×5 本とす トルる。

圃場作業効率

100

100

100

50

45

22.5

作業効率とは人件費×時間とした。慣行の 1 台の場合を 100 とし
た。

省力化

100

100

100

50

45

22.5

省力化を労働量×時間とした。慣行の 1 台の場合を 100 とした。

※1 慣行とは、自動化農機の母体である松元機工製摘採機に人間が登場して操縦するタイプである。
※2 レベル 2 とは松元機工製摘採機に日本計器鹿児島製作所製自動運転オプションを搭載して、自動走行するタイプである。ローカル 5G による遠隔監視・緊急機能がないた
め、人間は圃場から離れることが出来ないという規制がある。
※3 レベル 3 相当はレベル 2 にローカル 5G による遠隔監視・緊急停止機能を搭載したモデルである。本機能により操作者は、圃場を離れて遠隔で監視・操縦する事が可能となるため、複数を 1 人の人間が監視・操縦できるようになり作業効率が向上する。
※4 レベル 2

1 台を運用する場合とレベル 3 相当 1 台を運用する場合では 10%程度の効率化にすぎないと想定した。
※5 レベル 3 相当では複数台運用しても 8 台程度までは 1 人の人間で運用できるようにアシスト AI を構築する予定であるため、運用・監視人員は増えないと想定した。
※6 令和 3 年度の「スマート農業加速化実証事業」にて検証予定である。

160

4.4.1.3 自動運転レベル 3 の安全性
（1）検証方法・ 安全を脅かす場合

直進

原因

異常パターン

障害物

人が侵入

解決策
警告音、警告ランプ、画
像による目視、超音波センサー（遺物検知）、
警告看板の設置

異物の放置
その他

停止

停止せず

ブレーキの故障

センサーの故障
緊急停止装置の故障

転回

転回せず

横転

横転した

旗上げで代替。遠隔画面での認識及び緊急停止が想定内の制動距離であることを確認した。
同上（死角の場合は対応は困難）
豪雨、霧、夕暮れな
ど目視しづらい環境（過酷環境）での試
験は追加で必要。またアシスト AI 機能によるアシスト効果の検証も必要（令和3 年度実施予定）試験せず。動作開始
前にブレーキの故障を検知する仕組み、もしくは目視による確認が必要
同上

転回以上（停止）

ネットワーク遮断時
は 3 秒で停止する機能を新規に開発・搭
載してテストの完了
遠隔監視での停止操
作で対応
同上

転回しすぎ

同上

ぬかるみ

遠隔監視での目視で
対応
同上

転回の失敗

正常動作せず
左右調整

実証結果

制御不能

遠隔監視での目視で対応

・ 主な追加機能①自動運転中にネットワークが切れて制御不能になる事象が発生したため、ネットワ
ークが 3 秒以上切れると自動停止する機能を開発した。実際にルータの電源を人為的161

に抜くなどしてネットワークを遮断して、3 秒経過後に自動停止するか確認テストを行った。
②人間が長時間遠隔監視を行う集中力を保ち続けるには限界があるため、AI 画像認
識機能を盛り込み、画像から人間の検知が可能な AI アルゴリズムを開発した。人間の画像を検知できるか、アルゴリズム上の確認テストを行った。
・ AI により障害物（人間）を検知する機能を開発

・ 人間検知（旗揚げ）及び周辺の人間を検出③自動化農機搭載のセンサーでは圃場の周辺に雑草が生い茂っている場合にセンサ
ーが誤検知して畝の終着点を誤認識して直進し続ける事例があったため、ローカル 5Gを活用して、人間が画像を監視して、1.8 秒（１m）以内に緊急停止できるかどうか検証した。
人間の反応時間を短くするために画面タッチ方式から物理ボタン方式を追加した。
また、ブレーキシステムの見直しを進め、従来のレベル 2 時点よりも 50%程度制動距離を短縮した。
162

・ タッチパネル方式で開発

・ 物理ボタン方式を追加④自動化農機にレーザーセンサーを搭載して障害物がある場合に自動的に検知・停止する機能を搭載しており、実際に正しく動作するか検証した。
⑤自動化農機にスピーカーを搭載して、動作中に警告音を鳴らしながら走行させた。
圃場に侵入した人間が危険を感知できるか実際に圃場でテストし安全を確認した。
⑥自動化農機を動作させる圃場に危険告知の看板、コーンを設置して、自動化農機の動作を知らない人間が危険を察知できるか検証した。

163

164

（2）検証結果（KPI・SLA 等の達成状況）①ネットワークを人為的に遮断後、3 秒後に停止するかを検証し、正しく 3 秒後に停止することを確認した。
②AI で人間を検知（一般物体認識）することを確認した。今後、逆行、雨天、夕暮れ、夜間などの過酷環境でのテストを令和 3 年度は追加していく。
③ローカル 5G の画像を監視センターで監視して、旗揚げのタイミング（議事的に危険を検知したタイミングとした）で緊急停止を行い 1.8 秒、１ﾒｰﾄﾙ以内での停止を確認した。
・ 遠隔監視による緊急停止試験の様子

165④自動化農機の前に障害物を置いて自動的に停止するか試験を行い、停止を確認した。
・ センサーの搭載場所⑤自動化農機を稼働中にパトランプで危険を告知しながら走行することで、何も知らない人間が何か危険な作業をしていることを察知する事を確認した。

166

・ パトランプ⑥自動化農機稼働中の圃場の入り口付近に危険を告知する看板・コーンを設置し、何も知らない人間が何か危険な作業をしていることを察知できるか検証した。
・ 圃場侵入禁止の告知風景

167

168

4.4.1.4 農業領域（農業ロボットによる農作業の自動化）の社会実装による地域産業の持続性確保（1）検証方法
ローカル 5G を活用したレベル 3 相当の自動化農機による面的な検証（多くの農地を実際に稼働させて実証する）は、今の環境ではできないため、300ha を机上でカバーしたという前提のもと、シミュレーションを行った（300ha は堀口製茶の約 700 圃場のすべての合計の 10%増しの面積であり、NTT 西日本の蓬原局カバーエリアの面積に相当する）。
（2）検証結果（KPI・SLA 等の達成状況）①平成 18 年度の農水省の鹿児島県における慣行区の 10 ㌃あたりの生産効率

10 ㌃あたりの労働費は 109,652 円である。
お茶の生産費は・ 肥料などの物財費が60%・ 労働費が40%を占めており、労働費の80%以上は家族労働費であるが、今後は雇用に求めざるを得ない状況にある（単価増が見込まれる）。
また、生葉生産に関する人件費は、以下の5つから構成されており、費用削減と担い手不
足・経験不足の両面からの課題解決が求められている。
・ 見回り時間（生育管理、防霜、防除など）
・ 栽培管理（農薬散布、生産履歴など）
・ 摘採（刈り取り、中刈など）
169

・
・

摘採計画立案など計画作業
その他作業（会議や寄り合いなど）

なお今回、実証するスマート農業機器では、① 定点監視、ドローンによる見回り時間の削減（最大50%）② 栽培管理→自動化農機で潜在的には対象であるが、今回は含まない（2021年７月以降の作業のため）③ 摘採（レベル3相当）ロボットにて実証（最大50%減）（将来的には 8 台を 1 人の監視員で監視できる自動化を想定）④ 摘採計画策定支援システムによる計画立案作業の効率化（最大50%程度削減）などを見込んでおり、人件費全体では、約40%程度の削減を見込んでいる。
平成18年のレートで10㌃あたりの人件費は、109,652円であることから、43,860円程
度（109,652円×0.4）の削減が見込まれる。
今回の実証生産者である堀口製茶では、300㌶ほどあり、今回のシステムを全面適用した場合、人件費削減効果は、131,582,400円/年（43,860円×3,000㌃）の削減が見込まれる。
（経営データの最新化は2021年度のスマ農検証で行う）
・今後の普及時点でのコスト試算イメージ（300 ㌶規模）
以下のイメージは、300ha/700圃場をカバーするために、今回開発した機材の必要数
量・運用コストを想定したものである。ロ-カル5Gについては社会実装されているもの
として、5,000円/月（容量無制限）とした。
機器
自動摘採機
自動摘採機維持費用

自動中刈機

単価

必要台数

合計

償却

単年度計上額13,500,000

794,500,000

７年

13,500,000

180,000

7

1,260,000

１年

1,260,000

14,500,000

687,000,000

７年

12,428,571

備考
Level3自動機
Level3自動機メンテ費用、保険料（重油など燃料費は除く）

Level3自動機
Level3自動機メンテ費用、保険

自動中刈機維持費用

180,000

6

1,080,000

１年

1,080,000

自動化農機監視員

350,000

1人×１２

4,200,000

１年

4,200,000

Ｄｒｏｎｅ

6,000,000

2

12,000,000

５年

2,400,000

Drone運航人件費2,000,000

1

2,000,000

1年

2,000,000

運航費用（人件費・保険）

Drone解析クラウド

100,000

12

1,200,000

１年

1,200,000

agrilook利用料

簡易分光計

250,000

4

1,000,000

５年

200,000料（重油など燃料費は除く）
１人で１３機の農機の自動運行を監視。（同時はmax8台同時
を想定）

気象サーバ

1,000,000

6

6,000,000

４年

1,500,000

324

6×１２

23,328

１年

23,328450,000

200

90,000,000

４年

22,500,000

5,000

20×１２

1,200,000

１年

1,200,000

60,000,000

1

60,000,000

５年

12,000,000

クラウド

40,00012

480,000

１年

480,000

L5G/4G/3G通信費

5,000

16×１２

960,000

１年

960,000

気象サーバ用4G/3G通信費
LPWA静止画監視（葉期診断AI)LPWA GW用用
L5G/4G/3G通信費
摘採計画策定支援ｼｽﾃﾑ

362,903,328

170

76,931,899

カメラ含む

スマホ型分光計
微気象観測・GW機能（６地区に設置）

SORACOM SIM利用
ＦＨＤ画像のAI処理（圃場の200/500に設置。GW費用含む）

GWは子機１０機につき１台（送信システムに改造が必要）
年間６００万円の維持メンテ費含む

１年分の利用料（ｳｫｰﾀｰｾﾙ/富士通）

１年分の利用料

※1 自動化農機については1人の監視員が最大8台の同時稼働を監視できると想定した。
（AI開発前提）
この仮説が正しいかの検証について、本事業では実施しない（自動化農機は最大2台しかないため）。
※2 LPWAにおける圃場監視は200/500圃場を監視することによりほぼ500圃場すべてを監視するのと同等の効果が得られると想定している。この仮説が正しいかの検証
は、本事業内では検証できない（LPWAは１圃場分しかないため）。
※3 通信費用を１人あたり5,000円／月とした。
※4 それ以外にも多くの要素が想定に基づく試算である。このため、今後実証を積
み重ねることで、試算精度を高める。
10㌃あたりの人件費が109,652円とした場合、300haに換算すると3,000倍であることから、 328,956,000円（109,652円×3,000㌃）となる。
最大40％の人件費が削減できると仮定した場合、年間で131,582,400円（328,956,000円×0.4）の人件費削減効果が見込まれる。
この効果に対し、必要な設備投資額、ランニング費用は約77百万円であることから、年間55百万円近いコストメリットが創出できる計算であることに加え、人手不足対応、熟練者の補完、精密農業による収量、品質の向上や軽労働化などの効果も期待できる。

4.4.1.5 考察
自動化農機化は複数台を同時に稼働させることでコスト効果が大きくなる性質がある。
今回、ローカル 5G を活用して１つの圃場で同時に複数台の稼働が可能であることが実証出来た意義は大きいと考える。
堀口製茶で現在 6 台の摘採機を保有しており、今後、300ha 規模で 7 台程度が同時に稼働する事が考えられるが、（同一圃場では 2～3 台）ローカル 5G で自動化農機の圃場における無人化が進めば大きな効率化が期待できる上に、摘採業務の稼働時間延長なども視野に入れることも可能である。
もともと、お茶は摘採に適した期間が短いため、規模拡大の上での最大の課題は、ピーク対応である（人手の確保、稼働時間の延長、圃場毎の適期の把握、工場の処理能力に見合った摘採など）。
こうした課題を大きく改善できる可能性を秘めた自動化農機の遠隔監視システムの普及
は、お茶生産の現場を劇的に変革するポテンシャルを秘めており、今回の検証における実証
結果（効果）は、社会実装に向けて大きく前進したと理解できる。

171

4.4.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

4.4.2.1 検証項目
以下の項目について検証した。
表 4.4.2-1 検証項目一覧
構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能

備考
農水省事業で実施

ローカル 5G
ネットワーク
エッジ処理サーバ

・伝送性能
・安定性/セキュリティ
・オルソモザイク処理機
能・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロー
ド機能
・画像データ蓄積機能

実測による検証を行う

リモートセンシ
ングクラウド

農水省事業で実施

農水省事業で実施

4.4.2.2 検証方法
以下の検証方法を実施した。
表 4.4.2-2 検証方法一覧
構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能検証方法
農水省事業で実施

ローカル 5G ネ
ットワーク
エッジ処理
サーバ

・伝送性能
・安定性/セキュリティ
・オルソモザイク処理機
能・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロー
ド機能
・画像データ蓄積機能

・実測による検証
・他手段との比較評価を机上検証
農水省事業で実施

リモートセンシ
ングクラウド172

農水省事業で実施

4.4.2.3 検証結果
検証結果は以下の通りである。
表 4.4.2-3 検証結果一覧
構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能検証方法
農水省事業で実施

ローカル
5G
ネットワ
ーク

・伝送性能
・安定性/セキュリティ

・実測による検証
4.3.2.4 評価・検証結果に記述した通り、ドローンフライト後、撮影画像をローカル 5G ネットワークで伝送すること
で、エッジ処理サーバに約 34 分で伝送することができ、結果として約 2 時間 29
分 20 秒でリモセンクラウドに解析を出
力できた。

エッジ処
理
サーバ
リモート
センシン
グクラウ
ド

・他手段との比較評価を机上検証
ローカル 5G ネットワークを使用せず、
LTE ネットワークを利用し伝送する場合
は、約 5.6 時間かかる。※ 詳細は、
4.4.2.3(1) 参照
・安定性/セキュリティ
ローカル 5G 用のモバイルルータを使用
して安定的に伝送できた。セキュリティはモバイルルータの ID、パスワードを入力し接続した。
農水省事業で実施

・オルソモザイク処理機能
・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロード機
能・画像データ蓄積機能

農水省事業で実施(1) ローカル 5G ネットワークを使用せず、LTE ネットワークを使いエッジサーバへの画像伝送時間にかかる机上検証ついて① LTE モバイルルータ（使用機種:FUJISOFT FS030W）② 伝送速度(スピードテストでの実測値)：ダウンロード約 15Mbps③ アップロード：6.39Mbps÷8=0.79Mbyt/秒④ ドローン撮影画像４圃場：16,050MB をクラウドへアップロード。
⑤ 16,050MB÷0.79Mbyt/秒=20,316 秒（5.6 時間）
ローカル 5G ネットワークを使い、4 圃場画像データをエッジ処理サーバへの伝送
173

は、34 分で完了した。LTE モバイルルータで伝送すると「5.6 時間」も必要であるため、急ぎで新芽数や収量推定結果を参照するケースの場合は、空撮後、都度、エッジ
処理サーバがある事務所に画像データを車で運搬し処理することになる。このため、リモートセンシング処理が遅れ、急ぎで解析結果を参照するニーズには対応できないと推察できる。
(2) 摘採判定業務への準リアルタイムにおけるドローンによるリモートセンシングサ
ービスの適用について
多量の画像データ処理が必要なドローンによるリモートセンシング解析では、ローカル 5G の利用により準リアルタイムで情報提供できることで、急ぎで情報提供が要求される摘採業務や病害虫防除等への活用が可能になる。
4.4.2.4 考察
当システム運用イメージとして、午前中は、ドローンで 1～2 圃場の空撮毎に、現場のモバイル PC からローカル 5G ネットワークを用い、エッジ処理サーバへ画像を伝送することを想定している。今回の検証によりローカル 5G ネットワークを使用することで現実的になった。
もし、同様処理を LTE ネットワークで実現しようとするとエッジ処理サーバへの伝送に 5.6 時間もかかるため、摘採判定実務での当システム適用は難しいと考える。

174

4.4.3生活領域

4.4.3.1 検証項目
検証項目は、以下の通りである。
表 4.4.3-1 検証項目
機能

構成要素

農村地域への移住定住促進の貢献

防災/鳥獣対策

検証方法
生産者など利用者の意見得られる効果と費用バラン
スの効果
導入によるデメリット(例：人が実際に見回る監視効果が損なわれる等)

4.4.3.2 検証方法
検証方法は、以下の通りである。
構成要素

農村地域への移住定住促進の貢献

表 4.4.3-2 検証方法機能

防災/鳥獣対策

検証方法
生産者など利用者の意見得られる効果と費用バラン
スの効果
導入によるデメリット(例：人が実際に見回る監視効果が損なわれる等)

4.4.3.3 検証結果
(1)生産者など利用者の意見
堀口製茶様は、レインフォレスト・アライアンス認証を取得しているため、鳥獣とは共存の方針である。
鳥獣が起こす実害について、堀口製茶様にヒアリングした結果、以下の 2 つが提示された。
①アナグマなどが、お茶の畝間に直径 50 ㎝×深さ 20 ㎝の穴を掘るため、地面の高さに段差が生じ、お茶の畝の高さも比例して段差が生じる結果、茶園が異様
鳥獣な形状となる。
の実害②アナグマなどが、防霜スプリンクラーの温度センサーのケーブルを噛んで破壊する。
堀口製茶様が、本 LPWA カメラシステムに期待する効果は、鳥獣の心理への「抑止力」である。上記の実害の発生を軽減したいニーズは大きいと推察できる。
一方、防災観点として、堀口製茶様が、お茶の防霜対策に対する期待度は、鳥獣への「抑止力」効果より、さらに大きいと考える。
一番茶の防霜監視は、3 月中旬から収穫直前の 4 月下旬まで、3 人 1 組のエリア別当番制を組み、当番班が夜間に圃場を巡回している。特に、天気予報で霜注意報が発令された当日
175

の夜間は、気の抜けない緊張感を持った見回り業務となる。
圃場巡回は、主に制御装置の温度計(現在温度・止水温度)や防霜スプリンクラーの放水状
況をチェックする。
防霜スプリンクラーは、会社全体で約 300 枚の圃場の約 9 割に設置し、栽培面積が 1a の圃場 1 枚当たりで、100 本以上の防霜スプリンクラーを設置している。なお、防霜スプリン
クラーの障害は、噴射口の目詰まりや配管の断線などである
防霜スプリンクラーにかかる堀口製茶様のニーズは、以下の通りである。
①防霜スプリンクラーの障害発生時、障害が発生した圃場や、さらには防霜スプ
防霜ス リンクラーを特定したアラート通報が欲しい。
プリン ②防霜スプリンクラーの水量計により、例えば、1,000 リッターの放水が 900 リ
クラー ッターしか放水されていない場合は、噴射口の目詰まりなどの障害の可能性があり、上記の水量の異常値をアラート通報して欲しい。
へのニーズ ③防霜スプリンクラーの放水の高さにより、防霜スプリンクラーの障害を自動AI 判定して欲しい。
(2)得られる効果と費用バランスの効果本実証で、LPWA 子機カメラの撮影を計 3 台で運用し、広域(170m×100m、1.7ha)・多地点(3 地点)の圃場内を遠隔監視することができた。
上記のカメラ撮影画像を転送した LPWA 通信は、特定小電力無線網を許可申請なく、また高額な通信装置やデータ通信料が発生することなく、広域を遠隔監視できた。
また、箱わなの入口部の閉塞画像を画像解析して、エッジ AI で次の自動判定できた。
(A)箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA 親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードした。
(B)鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができた。
(C)上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができた。
(3)導入によるデメリット
本実証のカメラ解像度は、500 万画素のフル HD のスペックで、高画質である。
現在、従業員が行う見回り業務は、実際の現場や樹勢・生育・病害などを目視で確認することが目的である。
本実証のカメラは、被写体を「接写」(50 ㎝～2m)することが要件である。そのため、被写体の周辺情報や異なる画角(パン・チルト)・画像の深度(ズームイン・ズームアウト)を適宜、
リアルタイムに変更して見ることができない点が、デメリットである。
4.4.3.4 考察（今後の課題など）(1)遠隔監視システムにより、圃場の見回り業務(回数や時間)を削減できた？
堀口製茶様が、事務所から茶園へ社用車で移動し、圃場 1 枚（1.7ha）の見回りを完了す
る所要時間は、約 25 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査 15 分］である。
同じ敷地には、他 3 枚の圃場があり、合計で全 4 枚（380m×260m、9.9ha）である。全 4枚の見回り時間を単純計算すると、約 55 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査 15 分
×圃場 4 枚］である。
堀口製茶様は、約 300 枚の圃場を大規模経営しており、見回り業務の高生産性化は、生産高の収益性と同様に、会社の最重要な経営効率指標である。会社全体で約 300 枚の圃場を人
海戦術の目視で網羅する従来の方法を遠隔監視ステムに切り替えた場合、大幅な見回り時
176

間削減は、実現可能であり、波及効果は大きいと推察できる。
(2)スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影と LPWA 画像転送の有用性や市場性はあるか
今回の実証により、堀口製茶様の圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha） の 3 地点で、スター型
多地点ネットワークの定点カメラ撮影を LPWA 画像転送で実証した。
画像転送では、500 万画素の高解像度画像を圧縮する技術を開発し、フル HD（約 400KB）
や VGA（約 150KB）の画像を LPWA 通信で転送した。
LPWA 通信は、現在の市場では、低容量（数十 KB）のデータ転送に最適とされているが、今回の画像圧縮技術による高解像度画像の LPWA 画像転送は、多地点・広域を従業員による踏査と目視で確認する従来の業務と同様の成果をリーズナブルな初期投資額で実現でき、波及効果は大きいと考える。

177

4.5 課題解決システムに関する機能検証
4.5.1

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

4.5.1.1 機能一覧

項番
1

構成要素
農機及び遠隔制御システム

2

制御アプリ
（UI）

3

映像システム表 4.5.1-1 機能一覧
機能検証概要
・センサーによる自動走行 ・農業生産者による操作性
機能評価（遅延許容度）
・自動走行時の緊急停止機 ・実測での遅延検証
能・非自動走行時の制御機能（直進,後退,左右,停止）
・映像受信機能・農業生産者による操作性
・制御ボタン
評価（アプリの UI 評価）
・その他機能の必要性に関する農業生産者からのヒア
リング
・撮影機能の解像度
・農業生産者による画質評
価(操作に耐えうる)
・画像圧縮機能4

ローカル 5G ネ
ットワーク

・伝送性能
・安定性/セキュリティ

5

その他

・他者にわかる警告機能など

・農業生産者による操作性評価（遅延許容度）
・遅延と伝送量の検証(実測で検証)
・他手段（自営 BWA、公衆網）との比較評価を机上検証
・その他機能の必要性に関する農業生産者からのヒア
リング

4.5.1.2 農機及び遠隔制御システム（1）検証項目一覧
表 4.5.1-2

項番
1
2

検証項目一覧（農機及び遠隔制御システム）
項目
備考
農業生産者による操作性評価（遅
延許容度）
遅延検証

（2）農業生産者による操作性評価（遅延許容度）
農業生産者による操作性評価（遅延許容度）については、4.3.1.3 （2）に記載の検証
178

方法にて検証を実施し、4.3.1.4 （2）の検証結果を得ており、こちらの結果を参照する。
（3）遅延検証
遅延検証については、4.3.1.3 （2）に記載の検証方法にて検証を実施し、4.3.1.4 （2）の検証結果を得ており、こちらの結果を参照する。
（4）考察
農機及び遠隔制御システムについて、正常動作を確認した。遅延検証の結果、遠隔制
御システムに関しては停止制御時間の活動目標値 10ms 以下は超過（実測結果 25ms～26ms）
したものの、全体の活動目標に大きな影響を与えるものではなく、概ね目標レベルの性能を達成することができたと考える。

4.5.1.3 制御アプリ（UI）（1）検証項目一覧

項番
1
2

表 4.5.1-3 検証項目一覧（制御アプリ UI）
項目
備考
農業生産者による操作性評価（アプリ UI 評価）
農業生産者からの必要機能ヒアリング（2）農業生産者による操作性評価（アプリ UI 評価）
1）検証方法
4.5.1.2 （2）（農業生産者による操作性評価（遅延許容度））検証時の操作者（農業生
産者（堀口製茶））に、下記の評価基準(5 段階評価)を定めた上で、UI アプリ評価を実施
してもらいデータ化した。また、操作状況見学者にもアンケート回答頂いた。
表 4.5.1-4
評点

5 段階評価基準（アプリ UI の評価）

評定

評価基準

5

非常に良い（Excellent）

遠隔操作する上で全く問題のない
操作性・配置

4

良い（Good）

遠隔操作する上で影響のない操作
性・配置3

普通（Fair）

遠隔操作は、可能 操作性・配置

2

悪い（Poor）

操作しにくく、遠隔操作に影響がある

1

非常に悪い（Bad）

遠隔操作が困難である

179

2）検証結果
下記アンケート結果となった。概ね良好な結果が得られた。
表 4.5.1-5
項目
アンケート対象者

アプリ UI 評価（5 段階評価）

アンケート結果（アプリ UI の評価）
結果
備考
回答者 6 名農業生産者（堀口製茶）
鹿児島県農業開発総合センタ
ー大隅地域振興局畑かんセンター
平均 3.5（3）農業生産者からの必要機能ヒアリング
上記(2)検証の操作者並びに操作状況見学者にアンケート回答を頂きました。
1）検証結果上記(2)と同様の対象者へ自由形式でアンケート記入を依頼した結果、操作インタフェース（GUI）に関して下記のコメントがあった。

 ボタンだけの操作なので、感覚がない。運転ハンドル的なものがあったら安心する。
 無音なので、機械トラブルや周囲の状況が全くわからない
 人に近づいたときなど、遠隔監視者に警告音と画面上の表示で知らせる機能がほしい スタートをクリックして摘採機を走行させたら、走行中/停止中なりの表示がほしい（画面上で動いているか、どうかは、確認出来るのだが、風景が同じ様に見えるため）（4）考察
検証の結果、5 段階評価の評価値は概ね良好な結果（評価値平均 3.5）を得る事が出来た。アプリ UI の視覚的な分かりやすさが一定の評価に繋がったものと考える。
一方、実証を通じて以下の課題を確認した。
1）農機上での操作と GUI 操作の操作感の違い
操作性に関しては、4.3.1.4 （2）1）a）において視界の確保が課題であることを確認したが、加えて本検証により、農機上での操作との操作感覚の違い（ボタンだけの操作、無音）が大きいことがわかった。農機におけるハンドル操作と、画面上のボタン操作では操作インタフェースが大きく異なること、圃場周囲の音が聞こえないため臨場感に欠けることなどが要因と考えられ、従来、農機上で操作している方ほど扱いにくいと感じたのではないかと思われる。現在のアプリ UI のボタン操作に加え、主に従来から農機操180作を行っている方向けのボタン操作とは別な操作手段の実現や、圃場周囲の音声の伝送などが必要と思われる。
2）遠隔監視者への監視補助機能
必要機能のヒアリング結果から、遠隔監視者の監視をサポートする情報（農機の走行状態、危険検知）のニーズを確認できた。農機の運行状態（走行状態や速度など）の収集・表示や、
AI を用いた映像等からの危険の検知などの対応が今後求められると考える。
（4.6.1.2 （5）参照）

4.5.1.4 映像システム（1）検証項目一覧

項番
1
2

表 4.5.1-6 検証項目一覧（映像システム）
項目
備考
農業生産者による画質評価（操作に耐えうる）
農業生産者による操作性評価（遅延許容度）（2）農業生産者による画質評価（操作に耐えうる）
1）検証方法
4.5.1.2 （2）（農業生産者による操作性評価（遅延許容度））検証時、フル HD 映像(*)
で遠隔操作に支障がないか、アンケートを実施した(*)NW カメラ映像で検証した。
2）検証結果下記アンケート結果となった。概ね良好な結果が得られた。
表 4.5.1-7
項目
アンケート対象者
画質評価(アンケート回
答）

アンケート結果（画質評価）
結果
農業生産者（堀口製茶）3 名

備考

問題がある：0 件（0％）
問題なし ：3 件（100％）（3）農業生産者による操作性評価（遅延許容度）
本検証は 4.5.1.2 （2）（農業生産者による操作性評価（遅延許容度））と同様のため、こちらの検証結果を参照。

181

（4）考察
映像システムの画質については、フル HD で問題ないことを確認した。本ユースケース
に関しては、畝や周囲の人・物の様子が判別出来れば十分であり、微細な映像（人物の表情等）までは不要なためであろうと考えられる。

4.5.1.5 ローカル 5G ネットワーク（1）検証項目一覧
表 4.5.1-8

項番
1

2

検証項目一覧（ローカル 5G ネットワーク）
項目
検証概要
システム遅延・伝送量
ローカル 5G システムの遅延・スループットを検証（4.3.1.4 （2）項、並びに 5.3 項の検証結果を引用）
自営 BWA、公衆網との比較（机上 実証システムでの検証結果から、検証）
本ユースケースに適した無線ネッ
トワークについて、自営 BWA ならびに公衆網との比較を通して机上
検証（2）システム遅延・伝送量
28GHz 帯システム、4.7GHz 帯システムそれぞれの実測結果を以下に示す。
（システム遅延は 4.3.1.4 （1）1）b）、4.3.1.4 （1）2）b）、並びに伝送量は 5.3.5.1 （2）、5.3.5.2（2）参照）
表 4.5.1-9
項目
伝送量
下り
上り
システム遅延（RTT）

ローカル 5G システム遅延・伝送量
28GHz 帯システム
4.7GHz システム
最大 511.8Mbps
最大 77.4Mbps
13ms（3）自営 BWA、公衆網との比較（机上検証）
本実証システムにおいては、映像による遠隔制御を実現するために、①安定した映像
伝送レート（上り方向の一定レート）の確保、②リアルタイム映像伝送（低遅延）が可
能な無線ネットワークが求められている。このうち①の観点については、今回、フル HD
映像を前提に選定した 3 種類のカメラはそれぞれ下記の映像伝送レートで緊急停止・遠隔操作（前進・後退・左右・停止）の検証を行った。
表 4.5.1-10 検証時のカメラ映像伝送レート
映像伝送レート
カメラ
備考(フル HD)182

NW カメラ
映像伝送装置
非圧縮カメラ

約 6Mbps
約 15Mbps
約 180Mbps

最もレートの小さい NW カメラでは約 6Mbp ほどの通信レートで映像伝送が可能であり、公衆網（3G/LTE エリア内上り平均 35.6Mbps（最大 55Mbps、最小 3Mbps(*)）や BWA（上り最大 10Mbps(2x2MIMO)）であれば十分に伝送可能と想定される。しかし、一方で本実証シ
ステムにおける公衆網・BWA の採用には以下の課題があり、本ユースケースにはローカ
ル 5G がより適したネットワークであろうと思われる。

 公衆網は、ベストエフォートのため他者利用により必要な通信レートを確保できない可能性があり、また電波の不感地帯による通信レート低下・切断等の懸念がある。
自動化農機の安全性確保のため安定した接続性・通信レートが必要不可欠な本実証システムにとって、これらは運用上の大きなリスクになる。

 自営 BWA は、自エリア内であれば無線リソースを占用可能でかつ不感地対策等を自営で行い得るため、公衆網のような安定性に関するリスクは十分小さいと言える。一方、上り最大 10Mbps 程度のため、本ユースケースのように複数台のカメラ映像を使用するには通信レートが不足している。
(*) 実効速度計測結果（NTT ドコモ。下記 URL）の鹿児島県鹿児島市内 70 ポイントの
上り平均速度からポイント平均値を算出した。
https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/area/effective_speed/android.pdf?ver=20180330
次の②リアルタイム映像伝送に関しては、検証の結果、本ユースケースでは 300ms～
400ms ほどの映像伝送時間であれば操作可能であることを確認している（4.3.1.4 （2）参照）。そのため、公衆網や BWA を用いた同様の要件（フル HD/30fps、300～400ms 程度の映像伝送時間）のリアルタイム映像伝送であれば、映像システム・伝送方式等含めた検討の余地は十分にあろうと思われる。ただ、ローカル 5G よりも回線伝送時間を要する
ネットワークを用いる場合（主に公衆網）、映像システム側により低遅延対応が求められることから、その点でローカル 5G のほうが映像システム選定の柔軟性は高いと考えられる。
（4）考察
実証システムでの検証結果から、本ユースケースに適した無線ネットワークについて、
自営 BWA ならびに公衆網との比較を通して机上検証を行った。自動化農機の安全性確保に必要な遠隔制御（緊急停止、前進・後退・左右・停止操作）を実現する上では、自エリ
ア内での安定した接続性と通信レートの両立が必要であり、従来技術よりもローカル 5Gが適していると考えられる。

183

4.5.1.6 その他機能（1）警告機能（農業生産者からの必要機能ヒアリング）
1）検証方法
農業生産者に、警告機能に関して必要な機能などについて自由形式でのアンケート調査を実施した。
2）検証結果農業生産者へのヒアリングの結果、概ね、必要な警告機能は具備されているとの回答だったが、音声機能（圃場の作業者と、遠隔監視者の間での音声通信機能）が欲しいとのコメントがあった。マイク・スピーカーを用いて、例えば遠隔監視側から農機周囲の人向けの注意喚起（発進時や緊急停止時など）、また逆に農機周囲の人から遠隔監視側へ注意を促す（第三者の接近など）上で有用と思われる。
3）考察
検証の結果、端末（スマートフォン）を使用した一対一通話とは別に、遠隔監視場所と農機周辺の場所を結ぶ音声通話のニーズがあることを確認した。遠隔監視観点でも音声の必要性については指摘されており（4.5.1.3 参照）、安全性確保のためには重要な機能と思われることから、今後音声システムの検討が必要と考える。

4.5.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

4.5.2.1 検証項目
機能一覧は以下のとおり、検証を行った。
表 4.5.2-1 検証項目一覧
構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能

検証方法
ドローン操作性評価

備考
農水省事業
で実施

ローカル 5G
ネットワー
ク
エッジ処理
サーバ
リモートセ
ンシングク
ラウド

・伝送性能
・安定性/セキュリティ

・実測による検証
・他手段との比較評価を机上検証

当事業で
実施

・オルソモザイク処理機能
・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロード機能
・画像データ蓄積機能

実測による検証

農水省事業
で実施
農水省事業
で実施

実測による検証

4.5.2.2 検証方法
機能一覧と検証方法は、以下のとおりである。
表 4.5.2-2 検証方法一覧

184

構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能

検証方法
農業生産者による操作性評価

備考
農水省事業
で実施

ローカル 5G
ネットワーク・伝送性能
・安定性/セキュリティ・オルソーモザイ
ク処理機能
・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロード機能・画像データ蓄積
機能・実測による検証
・他手段との比較評価を机上検証

当事業で
実施

実測による検証

農水省事業で実施

実測による検証

農水省事業
で実施

エッジ処理
サーバ

リモートセンシ
ングクラウド

4.5.2.3 検証結果
検証結果は、以下のとおりである。
表 4.5.2-3 検証結果一覧
構成要素
ドローン

機能
・飛行機能
・カメラ撮影機能

ローカル 5G
ネットワーク・伝送性能
・安定性/セキュリティ

検証結果
エアロセンス社ドローン（AS-MC03-T）のフ
ライト講習、フライトサポートを受け、マ
ルチスペクトルカメラ搭載による撮影をト
ラブルなく計画通り実施することができた。
・実測による検証
4.3.2.4 評価・検証結果参照

備考
農水省事業
で実施

当事業で実
施

4 圃 場 撮 影 画 像 1,129 枚 の デ ー タ 量
16.05GB
ローカル 5G ネットワーク使用し、撮影現場から直接エッジ処理サーバに伝送する
時間は 34 分 20 秒で完了した。

エッジ処理
サーバ

・オルソモザイク
処理機能

・他手段との比較評価を机上検証
ローカル 5G ネットワークをせず、LTE ネ
ットワークを使い伝送する場合は、約 5.6
時間要する。詳細は 4.4.2.3 検証結果を参照
・安定性/セキュリティ
ローカル 5G 用のモバイルルータを使用して安定的に伝送できた。セキュリティ
はモバイルルータの ID、パスワードを入力し接続した。
実測による検証
4.3.2.4 評価・検証結果
185

農水省事業
で実施

リモートセンシ
ングクラウド・撮影データ軽量化機能
・画像データアップロード機能・画像データ蓄積機能

実測による検証
4.3.2.4 評価・検証結果

農水省事業
で実施

4.5.2.4 考察
ドローンに近赤外カメラやマルチスペクトル等を搭載し、ローカル 5G によるエッジ
処理サーバへの画像伝送、エッジ処理サーバのオルソモザイク処理、リモートセンシン
グクラウド（AgriLook）での WegGIS での結果表示まで一連の処理実行を行い、各処理の機能が正しく稼働することに加え、結果出力ができる事を確認できた。また、ドローン
空撮した画像から算出された植生指数と新芽数と収量、葉色値は高い相関があり、開発した収量推定モデルによる推定値と、実際の摘採生葉重量とを比較すると、推定誤差が最大 20％以内になることを確認できた。
摘採判定業務での当システムの運用イメージとして、午前中は、ドローンで 1～2 圃
場の空撮毎に、現場のモバイル PC からローカル 5G ネットワークを用い、エッジ処理サーバへ画像を伝送する。午後は、ドローン空撮と生育調査等現場作業を完了した状態で事務所に帰所すると、伝送した画像すべての解析処理が完了しており、農業リモートセ
ンシングクラウド（AgriLock）を参照しながら、摘採計画作業に活用することが、実現可能となった。今回の検証により、ローカル 5G ネットワークを使用することで現実的になった。もし、同様処理を LTE ネットワークで運用しようとするとエッジ処理サーバへの伝送に 5.6 時間もかかるため、摘採判定実務での当システムの適用は難しいと考える。

186

4.5.3生活領域

4.5.3.1 LPWA 子機/親機/ネットワークカメラ
実施計画書に設定した検証項目は、以下の通りである。

機能要素

(1)
LPWA 子機/親機、ネットワークカメラ

表 4.5.3-1 検証項目機能
①撮影機能
②撮影時刻指定機能③撮影インターバル時間指定機能④撮影データ一時格納機能⑤死活監視機能⑥リモートメンテナンス機能(ハングアップやフリーズ時)⑦送信情報表示機能(2)
LPWA ネットワーク①伝送性能②カバレッジ(3)
ローカル 5G ネット
ワーク

①伝送性能
②安全性/セキュリティ(4)
画像管理クラウド①画像表示機能②画像蓄積機能③鳥獣罠管理機能④鳥獣害登録機能⑤ユーザー管理機能(5)
鳥獣罠の開閉検知①画像解析/AI 機能

検証方法
実検証

①実測による検証②他手段との比較評価を机上検証①実測による検証②他手段との比較評価を机
上検証
実検証

実検証

4.5.3.2 検証方法
実施計画書に設定した検証方法は、以下のとおりである。
表 4.5.3-2 検証方法
機能要素
機能
検証方法
実検証
①撮影機能
②撮影時刻指定機能③撮影インターバル時間指定機能(1)④撮影データ一時格納機能
LPWA 子機/親機、ネ⑤死活監視機能ットワークカメラ⑥リモートメンテナンス機能(ハングアップやフリーズ時)⑦送信情報表示機能①実測による検証(2)①伝送性能②他手段との比較評価を机
LPWA ネットワーク②カバレッジ
上検証
(3)
①伝送性能
①実測による検証187

ローカル 5G ネット
ワーク②安全性/セキュリティ(4)
画像管理クラウド①画像表示機能②画像蓄積機能③鳥獣罠管理機能④鳥獣害登録機能⑤ユーザー管理機能(5)
鳥獣罠の開閉検知①画像解析/AI 機能②他手段との比較評価を机
上検証
実検証

実検証

4.5.3.3 検証結果
(1)LPWA 子機/親機、ネットワークカメラ
表 4.5.3-3
検証項目属性
①撮影機能②撮影時刻指定機能③撮影インターバル時間指定
機能④撮影データ一時格納機能⑤死活監視機能

検証方法

検証結果
LPWA 子機カメラは、500 万画素・フル HD の静止画を撮影した。太陽光発電は、太陽光パネル 20W・バッテリー12V7Ah
で運用した。
鳥獣調査で、6 時から 18 時までの毎 1 時間毎に撮影した。
お茶葉期判定で、9 時・12 時・15 時の 3 時間毎に撮影した。
LPWA 親機のマイクロ SD カードに一時格納した。
通信キャリアが提供するダッシュボード上で、SIM カードの通信ログを遠隔監視した。また、上記の情報より、CPUの稼働状況を捕捉した。

⑥リモートメンテナンス機能(ハングアップやフリーズ時)

今回は未実装のため、今後の検討課題である。

⑦送信情報表示機能

静止画のファイル名にタイムスタンプなどを実装した。
ファイル名「20201128150001000.jpg」は「2020 年 11 月
28 日」の「15 時」に撮影した情報を組み込んだ。

(2) LPWA ネットワーク
表 4.5.3-4
検証項目属性

検証方法
検証結果a）LPWA 静止画品質ｱ) 解像度は、VGA の 800×600px
ｲ) データ容量は、150KB①伝送性能②カバレッジb）LPWA 画像転送
ｱ) 転送距離は、17ｍ（D 地点）・95ｍ（G 地点）・115m（E 地点）ｲ) 転送時間は、5～13 分（D 地点）・8～9 分（G 地点）・12 分（E地点）ｳ) 未送信や写真欠けの異常画像は、無かった
お茶圃場 1 枚(170m×100m、1.7ha)の周辺 3 地点に、LPWA 子機を計 3 台
設置し、カメラ撮影を行った。

188

(3) ローカル 5G ネットワーク
表 4.5.3-5
検証項目属性①伝送性能②安全性/セキュリティ

検証方法

検証結果
今回は未実証のため、今後の検討課題である。
今回は未実証のため、今後の検討課題である。

(4)画像管理クラウド
表 4.5.3-6

検証項目属性①画像表示機能②画像蓄積機能③鳥獣罠管理機能④鳥獣害登録機能⑤ユーザー管理機

検証方法
検証結果「アグリマルチセンシング SaaS 鳥獣対策クラウド」に表示した。
「アグリマルチセンシング SaaS 鳥獣対策クラウド」に蓄積した。
「アグリマルチセンシング SaaS 鳥獣対策クラウド」で運用した。
クラウドに提供メニューはあったが、今回は未運用である。
「アグリマルチセンシング SaaS 鳥獣対策クラウド」で管理した。

(5)鳥獣罠の開閉検知
表 4.5.3-7

検証項目属性①画像解析/AI 機能

検証方法
検証結果
a)箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA
親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードした。
b)鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができた。
c)上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができた。

4.5.3.4 考察(今後の課題など)(1) LPWA 子機カメラ 3 台の撮影を運用後、広域・多地点の圃場内を遠隔監視できたか①お茶圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha）の周辺 3 地点に LPWA 子機を設置し、カメラ撮影を行った。
②LPWA 親機は、3 地点の LPWA 子機から集信した画像を鳥獣対策クラウドへアップロード
した。
③鳥獣対策クラウド上で、撮影したカメラ画像を照会することができた。
④上記により、広域・多地点の圃場内を遠隔監視することができた。
(2) 箱わなの入口部の閉塞画像を画像解析して、エッジ AI で自動判定できたか①箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA 親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードした。
②鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができた。
③上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができた。
(3) 遠隔監視システムにより、圃場の見回り業務(回数や時間)を削減できたか
堀口製茶様が、事務所から茶園へ社用車で移動し、圃場 1 枚（1.7ha）の見回りを完了する所要時間は、約 25 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査 15 分］である。
189

同じ敷地には、他 3 枚の圃場があり、合計で全 4 枚（380m×260m、9.9ha）である。全
4 枚の見回り時間を単純計算すると、約 55 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査
15 分×圃場 4 枚］である。
堀口製茶様は、約 300 枚の圃場を大規模経営しており、見回り業務の高生産性化は、生産高の収益性と同様に、会社の最重要な経営効率指標である。会社全体で約 300 枚の圃場を人海戦術の目視で網羅する従来の方法を遠隔監視ステムに切り替えた場合、大幅な見回り時間削減は、実現可能であり、波及効果は大きいと推察できる。
(4) スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影と LPWA 画像転送の有用性や市場性はあるか
今回の実証により、堀口製茶様の圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha） の 3 地点で、スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影を LPWA 画像転送で実証した。
画像転送では、500 万画素の高解像度画像を圧縮する技術を開発し、フル HD（約 400KB）
や VGA（約 150KB）の画像を LPWA 通信で転送した。
LPWA 通信は、現在の市場では、低容量（数十 KB）のデータ転送に最適とされているが、今回の画像圧縮技術による高解像度画像の LPWA 画像転送は、多地点・広域を従業員による踏査と目視で確認する従来の業務と同様の成果をリーズナブルな初期投資額で実現でき、波及効果は大きいと考える。
(5) 今回未実証のリモートメンテナンスについて、検討課題を記述する。
LPWA 画像転送は、遠隔監視システムのカメラ画像を特定小電力無線網(LoRa)で収集する LAN 側の基幹機能である。
今後の拡販で、転送距離が 1 ㎞以上となる場合、LPWA 親機までの転送時間が、40 分
から 60 分以上かかる見込みである。
また、子機を複数台数で運用する場合、さらには、フル HD の解像度で運用する場合
は、転送時間に加え、日中の朝 7 時から夕方 17 時までの時間内に LPWA 画像転送を何回転させるかの運用回転率についてシステム構成を基本設計する際は、重要な指標となる。
従って、運用管理者は、子機 1 台の個別ノード毎に転送時間を把握することが必須となる。
今回の実証では、堀口製茶様の現地圃場を往訪時に、LPWA 親機の CPU ログをモニタリ
ングし、ノード別に転送開始時刻と転送終了時刻から転送時間を手動で計算した。
次回のシステム改修時に、リモートメンテナンスを検討する際は、次の要件を協議する必要がある。
①現行の SIM カードは、動的グローバル IP アドレスを通信キャリアから取得している。
また、通信料は、月額で約 600 円である。これを固定 IP の月額料金と比較し、コスト重視か、セキュリティ重視かを協議する。
②上記①の固定 IP の対案として、ダイナミック DNS も協議する。
③リモートメンテナンスの業務内容として、CPU のログ情報だけを画面照会する単機能重視の場合は、スマートフォンのアプリ開発または既存のアプリを活用し、スマートフォン
において運用できないか協議する。
190

4.6 課題解決システムに関する運用検証
4.6.1

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

4.6.1.1 運用作業一覧
表 4.6.1-1
項番
1

項目
業務運用

2

システム運用運用作業一覧
運用作業
・農業ロボットの遠隔監視ならびに遠隔制御
作業（緊急停止・遠隔操作）・システム稼働監視ならびに障害時切り分け・交換・復旧確認作業
・セキュリティ運用
・ネットワーク性能監視

4.6.1.2 業務運用
（1）検証項目一覧

項番
1
2

3

表 4.6.1-2 検証項目一覧（業務運用）項目
検証概要
1 つの圃場での農機 1 台の自動走行時 実検証と農業生産者による評価の緊急停止・非自動走行時の制御運用
2 つの圃場それぞれでの農機 2 台の同 実検証と農業生産者による評価
時間帯自動走行時の緊急停止・非自動走行時の制御運用
3 つ以上の圃場それぞれでの農機 3 台 上記の実検証をベースとした机上検以上の同時間帯自動走行時の緊急停 証と農業生産者による評価
止・非自動走行時の制御運用（2）検証方法と結果
試験者（農業生産者）が表 4.6.1-2 の試験パターン（項番 1，2）の農機の監視・遠隔制御を実施した上で、実運用に支障がないか、下記 5 段階評価でのアンケート調査を実
施した。

評点
5

4
3

表 4.6.1-3
評定

5 段階評価基準（運用性評価）
評価基準
大変利用しやすく、実際の運用非常に良い（Excellent） でも、全く問題のない優れたシ
ステム十分に利用でき、業務において良い（Good）
支障はなく利用可能なシステム
多少課題はあるが、運用に大き普通（Fair）
な支障はなく利用可能なシステ
191

2

悪い（Poor）

1

非常に悪い（Bad）

ム
扱いにくく、運用上業務に影響がある
実運用は困難なシステム

また、同運用中における軽労評価（肉体的疲労・精神的疲労）について、下記 5 段階
評価でのアンケート調査を実施した。

評点
5
4
3
2
1

表 4.6.1-4 5 段階評価基準（軽労評価）
評定
評価基準
非常に良い（Excellent） 非常に楽良い（Good）
楽
普通（Fair）
普通
悪い（Poor）
きつい
非常に悪い（Bad）
非常にきつい更に、改善すべき点について、自由形式でのアンケート調査を実施した。
1）1 圃場・1 農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用試験者に、2 台の農機の監視の実施、並びにうち 1 台の異常発生時(*)の緊急停止操作
及び非自動走行時の制御（緊急停止後の遠隔制御による発進）を実施してもらい、上記
アンケート調査を実施した。
(*)試験者(イレギュラー挿入者)が旗を上げることで、異常発生とみなす。
2）2 圃場・2 農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用試験者に、2 台の農機の監視の実施、並びにうち 1 台の異常発生時(*)の緊急停止操作
及び非自動走行時の制御（緊急停止後の遠隔制御による発進）を実施してもらい、上記
アンケート調査を実施した。
(*)試験者(イレギュラー挿入者)が、どちらか一方の農機の旗を上げることで、異常発生とみなす。
3）3 以上圃場・3 以上農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用（机上検証）
上記検証結果に基づき、3 台以上のケースにおける運用性について机上検証を行った。
（3）検証結果
1）1 圃場・1 農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用
農業生産者（堀口製茶）への運用性・軽労評価アンケートの結果を以下に示す。
表 4.6.1-5
項目

アンケート結果（1 圃場・1 農機の運用性・軽労評価）
評価結果
備考
192

運用性評価

平均 2.7

軽労評価（肉体的疲労）軽労評価（精神的疲労）平均 3.0
平均 2.0a）運用性評価結果について
運用性評価の理由について、以下のコメントがあった。

 実際現場に居ないので、カメラが 360°見えないと障害物などがわからない。傾斜も分かりにくい。

 画面が揺れて気持ち悪い。
 機械周りが見えなく、機械の動きが確認できないので、動かすのが怖い。
b）軽労評価結果について
軽労評価の理由について、以下のコメントがあった。

 見ることができない部分が多く、大丈夫か心配で疲れる。
 画像が見えにくくて、目が疲れるしストレスになる。
 画面が見えない所は心配になる。
2）2 圃場・2 農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用
農業生産者（堀口製茶）への運用性・軽労評価アンケートの結果を以下に示す。
表 4.6.1-6
項目

アンケート結果（2 圃場・2 農機の運用性・軽労評価）
評価結果
備考

運用性評価
軽労評価
（肉体的疲労）軽労評価（精神的疲労）平均 2.5
平均 3.4
平均 3.0a）運用性評価結果について
運用性評価の理由について、以下のコメントがあった。

 2 台同時だと作業がしにくい
 左右とバックする時が危険である
b）軽労評価結果について
軽労評価の理由について、以下のコメントがあった。
193

 カメラでの遠隔監視、操作に関しては、画面上で、一点を集中して見ているので、非常に目が疲れた

 機械の振動によって、画像が横に揺れてしまうので、カメラ映像の乱れが生じ、強いストレスを感じた 画面上の操作だけでは、注意力など必要で、やはり気を使う

3）3 以上圃場・3 以上農機での自動走行中の緊急停止・非自動走行時の制御運用（机上検証）
1 台・2 台運用検証の結果、2 台運用の場合は 1 台運用時と比較して運用のしやすさを示す運用性評価値は 0.2 ポイント減少（1 台運用平均 2.7、2 台運用平均 2.5）し、軽労評価値は逆に増加（1 台運用時平均 3.0/2.0、2 台運用平均 3.4/3.0）した。
運用性評価値の減少は、評価者コメント（2 台同時のほうが 1 台よりも作業しづらい）のとおり、2 台運用の場合は自動走行中の農機 2 画面を注視し、かつ必要に応じて一方の緊急停止・制御操作（しながらもう一方を監視）を行うことになるため、1 台のときよりも監視者への運用負荷が高まることが要因として考えられる。一方、軽労評価に関しては、評価値自体は上昇しているものの、評価者コメントにはほぼ差が無く（画面に映っていない場所が心配・画面のみから危険を察知する必要があり疲れる）、アンケー
ト取得時期の違い（1 台走行は 2/5、2 台走行は 3/8 に実施）もあって主観評価の数値
上のバラつきが大きく出てしまったものと思われる。
評価者コメントや運用性評価結果を踏まえると、台数増加による疲労度は変わらな
いか、むしろ運用性評価と同様（台数増加により疲労度は高まる）と捉えるべきであろうと思われる。
以上より、本実証システムで 3 以上の圃場・3 以上の農機運用を行った場合、以下のような状況になるものと想定される。

 運用台数増により、監視者への運用負担・疲労度はより高まる。
また 4.3.1 章の緊急停止時間の検証結果から、農機台数の増加は、監視者の反応
時間の遅れ（緊急停止距離が延びることによる安全性低下）に繋がると考えられ（4.3.1.5 （1）5）a）参照）、運用負担も含めてこれらを運用上で回避するためには監視者の増員が必要となるが、その場合運用効率が頭打ちとなる。

 緊急停止・制御の実施中は、監視者はその農機の操作に集中するため、他の農機の監視時間が大きく減少する。運用上、その対応として 1 台の緊急停止・制御中は他の全てを一旦停止することは可能だが、台数増加によりその頻度が高まり、停止時間が増加する為運用効率が低下する。
（監視者の増員で対応する場合も運用効率に影響する）（4）運用面に関する課題と解決策
本実証システムで農機台数を増やして運用する場合、以下の課題を確認した。

194

1）台数増に伴う運用負荷増・安全性低下
検証の結果、本実証システムは監視者への運用負荷が高く台数増加に伴ってその傾向が更に強まること、また、複数台監視は 1 台あたりの監視時間を減少させることにより反応時間を長くし（4.3.1.5 （1）5）a）参照）、安全性が低下することを確認した。解決に向けては、AI を用いた危険検知など、監視者による遠隔監視をサポートし、監視負荷を低減するための機能の検討が必要と考える。
2）監視者による遠隔制御対応中の、他農機の運用
監視者が複数台の遠隔監視中、ある農機で異常を検出した場合、その農機の対応（緊急停止・制御）に集中するために、その他の農機の監視が困難になる課題がある。他の全農機の一時停止、或いは監視者の増員などで対応可能であるが、その場合は、運用効率の問題が生じることになる。これについても、前述の解決策の方向性（遠隔監視サポート機能の充実）が有効であろうと思われる。
（5）考察
業務運用検証の結果、監視者にとって本実証システムの運用負荷は比較的高く、運用する農機の台数を増やすほど負担がさらに強まる傾向にあることを確認した。(4)で示した本実証システムの運用課題は、共通して、監視者が遠隔監視画面の情報を注視し続けて異常を検出する必要があることに起因しているものと思われる。そのため、長時間の画面の注視による監視者への高い負担、複数台運用の場合の 1 台当たりの監視時間減少
による安全性低下を引き起こしていると考えられる。従って、課題解決に向けては監視者による画面注視を軽減する仕組み（遠隔監視サポート機能）の検討が重要と考える。

4.6.1.3 システム運用（1）検証項目一覧

項番
1

2
3

4

表 4.6.1-7 検証項目一覧（システム運用）
項目
検証概要
稼働監視
映像システム、遠隔制御システム、ローカル 5G の稼働監視ついて、実証期間中の運用を通して妥当性を検証。
障害対応
障害発生時の対応フロー（切り分け・復旧）に関して、実証期間中の運用を通して妥当性を検証。
セキュリティ運用
映像システム、遠隔制御システム、ローカル 5G のセキ
ュリティ運用について、実証期間中の運用を通して妥当性を検証。
ネットワーク性能監 ネットワーク性能監視（スループット監視）について、
視実証期間中の運用を通して妥当性を検証。

1）稼働監視平時における稼働監視については、実証システムの利用中、以下の通り稼働状況確認
195を行った。
表 4.6.1-8

項番
1
2
3

稼働監視
監視方法
映像表示端末での映像表示を目視確認
Web コンソールへのセッション断を目視確認
EMS での監視

項目
映像システム
遠隔制御システムローカル 5G2）障害対応本実証システムの場合、障害発生のケースとして映像表示異常（映像が映らない）、遠隔制御異常（操作が反映されない）、EMS からの警報（ローカル 5G システムの異常）が想定されるため、それら事象が発生した場合の運用者（試験者）の対応フローを定めた。

a）映像表示異常
映像表示異常発生(*1)

現場試験者へ連絡
自動運転を手動停止

ネットワーク断？
Yes

No

(*2)

カメラ・PC再起動で復旧？

No

カメラ・PC交換し、映像表示を確認Yes

ベンダ(富士通)調査

終了※再現性が高い場合は交換。

(*1)主に画面表示停止・消失等のケースを想定(*2)農機側および工場側へのping疎通確認、およびN6インタフェースのレート超過確認。

図 4.6.1-1

対応フロー（映像表示異常時）

196

終了

b）遠隔制御異常(*1)

遠隔制御異常発生

現場試験者へ連絡
自動運転を手動停止

No

ネットワーク断？
Yes

ラズパイ再起動で
復旧？

(*2)

No

Yes

ベンダ(富士通)調査

終了

ベンダ(日本計器)調査※再現性が高い場合はベンダ(日本計器)調査。
(*1)緊急停止ならびに遠隔操作が、農機動作へ反映されない場合。
(*2)農機側および工場側へのping疎通確認、およびN6インタフェースのレート超過確認。

図 4.6.1-2

対応フロー（遠隔制御異常時）c）EMS からの警報
警報発生(EMS)

ベンダ(富士通)調査

図 4.6.1-3

対応フロー（EMS からの警報時）

3）セキュリティ運用
運用にあたっては、システムの脆弱性対策として定期的な更新確認を実施すると共に、状況により必要な場合には都度対策を検討することとした。
表 4.6.1-9 各システムの脆弱性対策
対応内容

頻度

OS(Windows10)アップデート

月1回

クライアントソフト更新要否確

月1回

映像システム認(Web サイト確認)
遠隔制御システムOS(ubuntu)アップデート

ローカル 5G システム

ベンダ(富士通)への更新要否確 月 1 回
認
197

月1回

4）ネットワーク性能監視本実証システムにおけるピークレートに対して十分な上り・下り容量を確保できているか確認するため、実証試験期間中、ローカル 5G システムの上位インターフェースにおけるトラフィック情報を収集し、異常事象発生時に確認できるようにした。
映像表示・操作端末
ローカル5G
端末

カメラ(オペレータ)ローカル5G

L2SW

リモート側
遠隔制御装置（RaspberryPi）

L2SW※農機上に設置

ローカル側
遠隔制御装置（RaspberryPi）

GPIO

ログ収集PC

上位インタフェースのトラフィック情報を収集

図 4.6.1-4

ネットワーク性能監視（2）検証方法
実証期間中、前述の運用を通して発生・対応した事象を作業記録シート（表 4.6.1-6）に記載し、その記録から各運用内容に関する有効性、効率性を検証した。
作業記録シートのフォーマットは以下に示す。
表 4.6.1-10

作業記録シート
作業記録シート

件名
発生事象

検出契機

対応記録

対応結果

発生日時

内容

記入者

分類

検出方法

検出者

No
1
2
3
4
5

内容

対応者

完了日時

内容

記入者

198

（3）検証結果
本実証システムの正常動作確認以降、運用フェーズ（各種検証実施中）において、以下の事象が発生した。
表 4.6.1-11
No.

発生事象

システム運用における発生事象
発生原因
対策

農機のエンジン再起動後、 ルータ設定不備により工1

監視映像が表示されなく場側ルータとの状態不一なった致が生じ、接続不可状態

工場側ルータの設定変更を継続していた。
上表１項の作業記録シートを以下に示す。
表 4.6.1-12

作業記録シート（発生事象 No.1）
作業記録シート

件名

農機のエンジン再起動後、監視映像が表示されなくなった
発生日時

発生事象

検出契機

内容
日本計器・富士通と合同で、遅延検証に向けた事前動作確認を実施して2020/12/23 15:20 いたところ、摘採機のエンジンストップによりNWカメラの映像停止後、エンジンを再起動しても映像停止状態のままになっていた。
分類
稼働監視中
No
1

対応記録

2

3

検出方法
工場側での監視映像の確認により検出。

富士通安田

検出者
富士通安田

内容
対応者
安田（工場側）から、山崎（圃場側）へ電話連絡。山崎は摘採機が停
富士通安田（工場）止状態であることを確認。
日本計器山崎（圃場）ローカル5Gは映像停止中も接続利用中（5Gモバイルルータ配下のPCから工場内へ接続中）だったことから、NWカメラ～映像表示端末間のネット
ワークを含む機器の切り分けのため、工場の映像表示端末から、pingでの疎通確認を実施。
①NWカメラ：ping疎通NG
富士通安田（工場）②農機側ラズパイ：ping疎通NG③農機側ルータ：ping疎通NG④工場側ルータ：ping疎通OK
この状況から、ネットワーク（ルータ）被疑と判断して富士通担当者へ電話連絡。
富士通担当者からの依頼により、農機側ルータ、工場側ルータの状態確認を行った結果、Ethernet over IPトンネル状態の不一致（工場側ルータ
富士通安田（工場）が前状態を保持）を確認。
試験続行のため、農機側・工場側ルータの再起動を実施。復旧を確認。

完了日時

対応結果

記入者

内容
1/6入手の対処版ルータ設定を投入し、動作確認を実施。農機側ルータの2020/1/21 16:00 電源再起動時、正常にEthernet over IPトンネルが復旧し、疎通すること
を確認。

記入者
富士通安田

上記は映像表示異常に該当する事象であり、本件では映像表示異常時の対応フロー（図4.6.1-1）に沿って対応した結果、被疑箇所を特定し、その後の復旧～対処まで完了できたことを確認した。

199

（4）運用面に関する課題と解決策
本実証システムのシステム運用に関しては、以下の課題を確認した。
1）遠隔からの異常検知方法について
本実証期間中は、上述の通り映像表示異常の事象が発生し対処を行ったが、この際、工場側における監視映像の停止だけでは、映像停止が正常動作（農機エンジン停止中）によるものか、異常動作かを判断できなかった。今回は実証実験中で圃場側試験者と随時電話でのやりとりをしていたため直ちに認識することができたものの、実際の運用では、異常検知の遅れにつながりかねないと思われる。これについては、遠隔監視側で、映像以外に圃場側の農機の状況が分かるように各種情報を見える化するなどの検討が必要と考える。
（5）考察
本実証では、本実証システムにおけるシステム運用内容を定義し、実証期間中の運用
を通して運用性に関する検証を行った。運用期間が短期間なこともありサンプルは少なかったものの、発生した事象に関しては概ね有効性が確認することができた。今後に向けては、先に示した通り、異常検知の方法等について検討が必要と考える。

4.6.2

農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）

4.6.2.1 検証項目
運用検証項目は、以下のとおりである。
表

4.6.2-1 検証項目一覧

運用検証項目・飛行と圃場の撮影
・飛行後の圃場からのデータ伝送
・エッジ処理サーバでのオルソモザ
イク処理
・クラウドへのアップロード

農水省事業で実施
当事業対象
農水省事業で実施
農水省事業で実施

4.6.2.2 検証方法
運用検証方法は以下のとおりである。
表

4.6.2-2 検証方法一覧

運用検証項目・飛行と圃場の撮影
・飛行後の圃場からのデータ伝送
・エッジ処理サーバでのオルソモザ
イク処理
・クラウドへのアップロード

検証方法
圃場からエッジ処理サーバへの伝送処理においてローカル 5G を使用し、検証した。
その他は農水省事業で実施した。

200

4.6.2.3 検証結果
検証結果は以下の通りである。
表 4.6.2-3 検証結果一覧
運用検証項目・飛行と圃場の撮影
・飛行後の圃場からのデータ伝送
・エッジ処理サーバでのオルソモザ
イク処理
・クラウドへのアップロード

検証結果
撮影現場の PC にローカル 5G ネットワーク接続用
モバイルルータ（28GHz）を有線で接続し、撮影画像をエッジ処理サーバ PC の共有フォルダに画像データをコピーした。4 圃場の画像は、1,129 枚/16.05GB を 34 分 20 秒で伝送処理が完了した。これによりドローン撮影画像の伝送から農業リモー
トセンシングクラウド（AgriLock）から解析結果出
力までは、2 時間半で処理が完了した。
エッジ処理サーバ伝送からエッジ処理サーバでのオルソモザイク処理、クラウドへ伝送までを自動処理で行った。なお、コマンド入力をするだけで自動処理されるよう組み込みした。操作は現場モバイル
PC のドローン画像伝送処理起動のみ、他処理は自動処理する仕組みで、操作性、作業効率は良好であった。

4.6.2.4 考察
摘採判定業務での当システムの運用イメージとして、午前中は、ドローンで 1～2 圃
場の空撮毎に、現場のモバイル PC からローカル 5G ネットワークを用い、エッジ処理サーバへ画像を伝送する。午後は、ドローン空撮と生育調査等現場作業を完了した状態で事務所に帰所すると、伝送した画像すべての解析処理が完了しており、農業リモートセ
ンシングクラウド（AgriLock）を参照しながら、摘採計画作業に活用することが、実現可能となった。今回の検証により、ローカル 5G ネットワークを使用することで現実的に
なった。
4.6.3

生活領域

4.6.3.1 検証項目
運用検証項目は、以下のとおりである。
表 4.6.3-1 検証項目
課題解決システム
項目
運用検証項目①遠隔での定期的な画像確認
防災/鳥獣対策
業務運用 ②悪天候時の圃場見回り③罠閉の画像判断後の捕獲対応①稼働監視・装置監視（ローカル
5G、LPWA 等）
シ ス テ ム ②障害時の切り分け(カメラ、ネ共通
運用
ットワーク、インターネット、クラウド)③不具合装置の交換
201

検証方法
実検証と農業生産者による評価
机上でシステム
運用項目を洗い出し、妥当性を検証

④復旧確認⑤セキュリティ運用⑥ネットワーク性能監視
4.6.3.2 検証方法
運用検証項目方法は、以下のとおりである。
表 4.6.3-2 検証方法
課題解決システム
項目
運用検証項目①遠隔での定期的な画像確認
防災/鳥獣対策
業務運用 ②悪天候時の圃場見回り③罠閉の画像判断後の捕獲対応①稼働監視・装置監視（ローカル
5G、LPWA 等）②障害時の切り分け(カメラ、ネットワーク、インターネット、ク
システム
ラウド)
共通
運用
③不具合装置の交換④復旧確認⑤セキュリティ運用⑥ネットワーク性能監視

検証方法
実検証と農業生産者による評価

机上でシステム
運用項目を洗い出し、妥当性を検証

4.6.3.3 検証結果
(1)防災/鳥獣対策－業務運用
表 4.6.3-3
運用検証項目①遠隔での定期的な画像確認②悪天候時の圃場見回り③罠閉の画像判断後の捕獲対応

検証結果

検証結果
PC やタブレット端末、スマートフォンからカメラ
画像を照会した。
遠隔監視で箱わなの状況をモニタリングした。
現地を往訪後、鳥獣を自然へ戻す対応を想定していたが、実証内で上記の対応はなかった。

(2)共通－システム運用
表 4.6.3-4

検証結果
検証結果
LPWA 親機の CPU 稼働や LTE 通信及びシステム運用時
刻などをログで確認した。
a)通信ログやクラウド表示情報による遠隔監視上で、CPU や通信状況を 1 次判断した。
②障害時の切り分け(カメラ、b)現地往訪時は、CPU のログをモニタリングし、フリネットワーク、インターネッ
ーズドしている箇所を特定した。
ト、クラウド)c)手動再起動で、復旧しない場合は、予備機で切り分けを実施した。
③不具合装置の交換
現地オンライン保守で予備機と交換対応を想定した。
現地オンライン保守後、通信とクラウドの稼働を遠隔④復旧確認
モニタリングする対応を想定した。
⑤セキュリティ運用
CPU 及びクラウドへのログインは、ログイン ID とログ
運用検証項目①稼働監視・装置監視（ローカル 5G、LPWA 等

202

⑥ネットワーク性能監視

インパスワードの運用を行った。
LPWA 網は、CPU のログ上で確認した。LTE 網は、通信
キャリア提供サービス上で、通信ログを遠隔モニタリングした。

4.6.3.4 考察(今後の課題など)(1) LPWA 子機カメラ 3 台の撮影を運用後、広域・多地点の圃場内を遠隔監視できたか①お茶圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha）の周辺 3 地点に LPWA 子機を設置し、カメラ撮影を行った。
②LPWA 親機は、3 地点の LPWA 子機から集信した画像を鳥獣対策クラウドへアップロード
した。
③鳥獣対策クラウド上で、撮影したカメラ画像を照会することができた。
④上記により、広域・多地点の圃場内を遠隔監視することができた。
(2) 箱わなの入口部の閉塞画像を画像解析して、エッジ AI で自動判定できたか①箱わなの入口部が閉塞後、入口部に貼付した AR マーカーを LPWA 親機が画像解析し、閉塞の判定結果を鳥獣対策クラウドへアップロードした。
②鳥獣対策クラウド上で、AI の判定結果と撮影したカメラ画像を照会することができた。
③上記により、エッジ AI の画像解析で自動判定することができた。
(3) 遠隔監視システムにより、圃場の見回り業務(回数や時間)を削減できたか
堀口製茶様が、事務所から茶園へ社用車で移動し、圃場 1 枚（1.7ha）の見回りを完了する所要時間は、約 25 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査 15 分］である。
同じ敷地には、他 3 枚の圃場があり、合計で全 4 枚（380m×260m、9.9ha）である。全
4 枚の見回り時間を単純計算すると、約 55 分［＝社用車移動 10 分（片道）＋圃場踏査
15 分×圃場 4 枚］である。
堀口製茶様は、約 300 枚の圃場を大規模経営しており、見回り業務の高生産性化は、生産高の収益性と同様に、会社の最重要な経営効率指標である。会社全体で約 300 枚の圃場を人海戦術の目視で網羅する従来の方法を遠隔監視ステムに切り替えた場合、大幅な見回り時間削減は、実現可能であり、波及効果は大きいと推察できる。
(4)悪天候時の圃場の見回り業務を、堀口製茶様が削減できたか。また、箱わなの自動閉塞をエッジ AI 判定した後の捕獲対応は、実施できたか？
堀口製茶様が行う悪天候時の圃場の見回り業務は、本実証の鳥獣調査では、その定型業務がなかったため、未実証である。
箱わなの自動閉塞をエッジ AI 判定した後の捕獲対応は、本システムの導入設置後、鳥獣の捕獲対応が発生しなかったため、未実証である。今後の運用の中で、実証結果を検証していく。
(5)スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影と LPWA 画像転送の有用性や市場性はあるか
今回の実証により、堀口製茶様の圃場 1 枚（170m×100m、1.7ha） の 3 地点で、スター型多地点ネットワークの定点カメラ撮影を LPWA 画像転送で実証した。
画像転送では、500 万画素の高解像度画像を圧縮する技術を開発し、フル HD（約 400KB）
や VGA（約 150KB）の画像を LPWA 通信で転送した。
203

LPWA 通信は、現在の市場では、低容量（数十 KB）のデータ転送に最適とされているが、今回の画像圧縮技術による高解像度画像の LPWA 画像転送は、多地点・広域を従業員による踏査と目視で確認する従来の業務と同様の成果をリーズナブルな初期投資額で実現でき、波及効果は大きいと考える。
(6)今回実証中に発生した鳥獣調査の特異事象を基に、今後の課題を検討した。
①鳥獣の知的行動対策
鳥獣(アナグマなど)が、箱わな(D 地点)に接近し、箱わなの周辺の 2 箇所に、穴(直径が約 30 ㎝)を掘っていた。箱わなの中央部に配置した餌を、箱わなの外側から地面を掘って取ろうとしていたようである。箱わなの入口部は解放状態で、入口部からの鳥獣の侵入はなかった。なお、本件は、堀口製茶様より連絡を受け、現場で目視確認を行った。
上記のような鳥獣の知的行動により、カメラや太陽光発電のケーブルなどの機器の配線が鳥獣に噛まれ断線した場合は、機器の稼働が停止する。
このため今回実証では、クランプチューブですべてのケーブルを被覆して、ケーブルの耐性を強固にする防衛対策を行ったものの、今後の経過を観察していく予定である。
なお、箱わなの入口部は、アニマルセンサー側から紐で引っ張っており、アニマル
センサーが鳥獣の体温や距離を検知すると、治具から紐の引張りを解放し、自動的に箱わなの入口部が閉塞する仕組みである。
実証中において、上記の紐の引張りが 2 回外れ、さらには 1 回、紐が切断されていた。これが、鳥獣によるものか、偶然に発生したかは不明であるが、上記の紐を鉄製のチェーン方式に切り替え、入口部の偶発的な誤作動を軽減する対策を実施することも必要である。
②初期導入時のエッジ AI の正確性
エッジ AI 判定について、初期導入時の判定結果の正確性をいかにして上げるかが課題である。
今回実証で、少なくとも 300 枚のカメラ画像の機械学習が必要であったが、実際は約 100 枚程度と少ない枚数に終わった。
設置工事前の前段階で、現地の天候などの変数を仮想現実で再現するか、または
現地のリアルなカメラ画像を大人数でカメラ撮影するかなど、ディープ・ラーンニ
ングの進め方を改善し、初期導入時から利用者に精度の高い AI 判定結果を提供していくことが必要と考える。

204

4.7 まとめ
4.7.1

農業領域（農機ロボットによる農作業の自動化）

本実証では、茶業の農作業の省人化・軽労働化を目指した農機自動運転レベル 3 の実現に向けて、ローカル 5G を活用した自動化農機の遠隔監視制御機能の開発・検証を行った。結果、開発当初に定めた以下の活動目標に対し、(1)に関しては目標値を達成することができ、また(2)に関しては、数値目標は達成できなかったものの農業生産者へのアンケート結果から実用レベルの映像提示遅延であることを確認できた。
表 4.7.1-1

本実証システム開発の活動目標に対する実証結果

項目
(1)

活動目標

自動走行中の緊急停止

緊急停止距離 1m 以下
緊急停止時間 1.8 秒以下

実証結果(*1)
緊急停止距離緊急停止時間：0.48m：1.29 秒

映像提示遅延
非自動走行中の 映像提示遅延 200ms 以下
・NW カメラ：350ms
制御（前進・後 ※農機の駆動時間（コマ・映像伝送装置 ：220ms
ンド受信から動作完了ま退・左右・停で）は除く
止）(*1)28GHz 帯システムでの検証結果を記載。4.7GHz 帯システムに関しては 4.3.1.4 （1）
(2)

2）a）
、4.3.1.4 （2）2）b）を参照。
また、ローカル 5G の 2 種類の周波数帯（28GHz 帯・4.7GHz 帯）を用いて、遠隔監視制御機能への影響について比較検証を行った。その結果、無線品質が良好なポイントでは両者に差はなかった。一方、無線品質が劣化しているポイントでは、4.7GHz 帯システムに回線伝送時間の増加（無線品質が良好なポイントと比較して～60ms 程増加）による映像システムへの影響（配信映像品質の低下）がみられた。これに関しては 4.7GHz 帯システムのエリア
品質の影響と考えられ、本ユースケースにおける遮へい物影響は小さいとの検証結果（5.3参照）も踏まえると、エリア品質が改善されれば利用周波数帯による影響は十分小さいものと推測される。
今後に向けて、本実証で得られた以下の課題・知見について、対応策の検討が必要と考えている。
表 4.7.1-2
課題(1)

遠隔監視者による異常検出について(2)

遠隔監視画面の視界本実証システムの課題と対策方向性
内容

対策の方向性

遠隔監視者による異常検出
は反応速度に限界があり、また運用負荷が高いことを確認した。複数台運用でも高い安全性・運用性を確保する上で課題となる。
本実証システムは前方カメ

遠隔監視者をサポートする機能が求められる。
・異常検出の自動化（AI化）
・状況に応じた農機速度の自動調整など
・カメラ複数台設置、

205

確保

(3)

4.7.2

遠隔制御インタフェースの操作性改善

ラのみであったため、左右・後方の状況が分からず、遠隔操作時に支障が生じた。
農業生産者等より、GUI 上のボタンでは操作し辛い、周囲の状況を知りたい、茶畑の映像に変化が無く進行状態が分かりにくいなどのコメントがあった。

360°カメラなど

上記(2)を含め、農機上での操作感に近づけるための現場の見える化・操作性確保が求められる。
・速度や進行状態など、農機状態の表示・農機周辺と遠隔監視拠
点間の音声伝送・操作インタフェース（ハンドル等）の追加など農業領域（画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定）(1) 準リアルタイムでのリモートセンシング情報の活用について
従来、衛星画像やドローン空撮によるリモートセンシングは、農業、林業及び水産業、並びに環境等の多方面で活用されている。しかしながら、短時間で多量の画像データを画像解析した結果出力ニーズがある場合は、処理システムを構築するために数億円の設備投資が必要となる。このため、国内では一部のリモートセンシングの研究所や大学等のセンターで構築され利用されている事例はあるものの、民間レベルでのシステム活用の事
例は無い。
今回、圃場現場から直接、安価なエッジ処理サーバ（オルソモザイク処理、WindowsPC）とネットワークにローカル 5G を活用することで、4 圃場のドローン空撮画像 1,129 枚/
16.05GB を、34 分 20 秒で高速画像伝送できた。また、収量推定・葉色推定等の摘採時期に必要な情報をクラウドの WebGIS を使い 2 時間半で準リアルタイムに生産者に提供できることが実証された。このため、今後、ローカル 5G の普及に伴い、リモートセンシング
活用場面は広がると考えている。
(2) 茶摘採判定業務における適用効果について
実証圃場において、生育調査を 15 地点（図の赤点）で、新芽数、新芽長、葉色（SPAD）
を人手で調査を行う作業時間を計測し、ローカル 5G、ドローン空撮及びリモートセンシ
ング解析システム運用に要する作業時間の比較を実施した。
① 人手による生育調査時間
生育調査は各圃場、東西 2 か所と中央の 5 地点に 30cm*30cm 枠を置き、新芽数、上部から 2 葉目を SPAD（葉色計）、新芽長さの計測を 1 名が行い、台帳記録を他１名が、2 名体制で、1 地点、調査に約 20 分要した。20 分＊15 か所（図 4.7.2-1 実証
圃場と生育調査地点）＊2 名=10 時間要した。

206

図

4.7.2-1 実証圃場と生育調査地点② ローカル 5G とドローンリモートセンシング解析による生育調査
ドローン空撮によるリモートセンシングでは、監視者とオペレータ 2 名で対応した。
作業内容と作業時間は以下のとおりである。
ｱ) フライト準備 ドローン組立、フライトコース設定：30 分ｲ) フライトと 4 圃場空撮：2 時間ｳ) フライト後片付けとパソコンにデータを取込み、リモセンクラウド処理起動と同時にドローン収納、後片付け：30 分⇒ 全体で 3 時間＊2 名＝6 時間要した。
①と②の検証により、①4 圃場の人手での生育調査時間は 10 時間、②ドローンによる生育調査時間は 6 時間であることから、ドローンによる生育調査の方が、4 時間短縮できる。
今回の検証では、生育調査の一部作業を実施し作業時間を計測した。実際の生育調
査では、専任の担当者 2 名で全圃場を廻り、圃場内の数地点で新芽数生育調査の他、新芽を採取して分析機で品質分析等の作業もある。また、生育調査と適期判定を行うためには長年の経験者の経験と勘にて判断する必要があり、難しい業務とされており、各茶園では、摘採時期判断に大変苦慮している。
堀口製茶様においては、約 270ha(自社茶園 120ha、系列茶園 150ha)と広大な圃場を管理されており、摘採を短期間で実施する必要があるため、摘採時期を短時間に判定し、圃場の摘採計画を策定する必要がある。
このため、ドローン空撮による画像データと AI 技術等を活用した農作業計画策定
では、農業リモートセンシングクラウド（AgriLock）に数 cm エリア毎の新芽数、収量推定が表示でき、摘採適期の判定が可能となった。また、人手による摘採適期判定に比べ、精度が格段に高くなり、広域的、短時間に生育調査結果が情報提供されるため、活用するメリットは非常に大きいものである。
207

今回、リモートセンシングでは、新芽数と収量推定までを検証したが、2021 年度
農水事業においては、品質推定モデルの開発とを推定を行う計画であり、より判定精度の向上が図れると考える。

4.7.3
№
1
2

生活領域
ユースケース
防災観点としての圃場の定点観測
鳥獣被害対策としての罠監視と捕獲状
況の自動判別目的
見回り巡回の軽減及び軽労働化→離農・人口流出の防止

LPWA 画像転送とエッジ AI 判定を組み合わせた遠隔監視システムによる高精度の画像解析及び自動判定が、離農・人口流出の防止に寄与可能かについて、まとめを記述する。
今回、LPWA 親機で LPWA 子機から集信した箱わな入口部の AR マーカーを撮影した画像を
エッジ AI で画像解析し、入口部の閉塞を自動判定した。
このエッジ AI は、鹿児島大学様における最新の判定ロジックを採用し、カメラ撮影画像
を機械学習した上で、その自動判定と精度アップに取り組んだ。
運用フロ－は、夜間に捕捉された鳥獣を朝 7 時 30 分にエッジ AI で判定後、堀口製茶様の従業員が会社へ出社し、8 時 30 分にクラウドで画面確認できる業務を本システムで支援した。
上記の結果、本実証の遠隔監視システムは、3 地点の LPWA 子機が、定点カメラで 1 日 1
枚または数枚の高解像度のカメラ撮影し、LPWA 親機へ画像を転送後、最新のエッジ AI をデバイスに組み込んだ LPWA 親機は、画像解析と機械学習及び AI 判定を行い、相乗効果を高めた。
本実証で行った鳥獣調査や 2021 年度に実証予定のお茶葉期判定は、総じて LPWA 画像転送とエッジ AI 判定を組み合わせた遠隔監視に特化する「スマート IoT システム」である。
次に記載する分野などの業種業態や社会活動が取り組む少子高齢化対策や労働生産性対策、異常気象対策、担い手対策、安心安全対策などの対策ツールとして、導入実現性は、高いと言える。
例えば、農業分野において、稲作の水門の開閉やお茶の防霜スプリンクラー・防霜ファンの停止、障害を捕捉後、アラート通報する仕組みは実現可能性が高い。
さらに、国などが推奨するスマート農業の先端事例として、堀口製茶様では、2021 年度の作型で、摘採計画に AI の葉期判定を導入し精密農業を実証する。これに向け本実証では、「微気象・定点観測システム」を先行導入した。
堀口製茶様のお茶の圃場は、地点ごとに地理的条件や気象環境が異なり、その結果、お茶葉の生育度合いも地点ごとに異なる。これにより、微気象の環境データを捕捉し、よりキメの細かい営農管理と生育予測を行い、収穫の全体計画と工場の最適運営を行う必要がある。
気象庁のアメダス情報と微気象観測を比較し、一番茶収穫までの積算温度が約 20℃～
30℃の差異の場合は、収穫適期の約 2 日～3 日の差異に相当する。定点・微気象観測システ
ムの必要条件は、積算温度や積算地温を活用し、生育予測と収穫適期判断の精密農業を行うためのビッグデータの蓄積で、スマート IoT システムの付加価値へ演繹される。
微気象・定点観測システムの概要は、次の通りである。
208

図 4.7.3-1(1)CPU
Raspberry Pi(2)通信
LTE 通信ドングル(3)電源①太陽光パネル発電②バッテリー蓄電③充電コントローラー(4)センサ－①気象センサー②静止画カメラ③土壌センサーシステム構成図

図 4.7.3-2

堀口製茶様圃場の設置状況

左側の実機が、微気象・定点観測機である。
機器の配置は、上から順に、気象センサー・太陽
光パネル(30W、南向き)・
静止画カメラ・制御装置
BOX・土壌センサー(地温、土壌水分、電気伝導度EC)である。高さは、2m で
ある。

209

図 4.7.3-3
アグリマルチセンシング SaaS － 24 時間画面
微気象・定点観測機は、クラウド「アグリマルチセンシング SaaS 圃場管理」へデータを送信し、ユーザーは、測定値を照会できる。クラウドの画面は、次の通りである。
左側のエリアで、最新の測定値を数値で照会する、右側のエリアで、24 時間・週間・月間・年間の測定値の推移をグラフで照会する。最下段のエリアで、カメラ撮影写真(8・10・
12・14 時撮影)を照会する。その他の機能として、測定値を CSV データでダウンロードできる。また、測定値を関数で演算し、積算温度や積算地温、日間温度差を任意に作成できる。

図 4.7-4

アグリマルチセンシング SaaS － 月間画面

次の測定値または関数演算値を、右図のグラフで照会できる。
①日間温度差1 日の最高/最低の温度差②積算日間温度差
③積算温度
④積算地温
⑤カメラ写真(12 時撮影)

また、防災分野で、台風・異常気象や運輸交通網の災害を捕捉後、アラート通報する仕組
みが、実現可能である。
一方、医療・介護・子育て・定住利便性の分野でも、マーケットイン型のシステムが、実現可能であると考える。

210

5. ローカル 5G の性能評価の技術実証
5.1 前提条件
本技術実証では、比較的狭い圃場環境において、端末側から送信したカメラ映像に基づいて農機を制御するユースケースを扱った。そして、端末側からカメラ映像を送信することから、性能要件としては UL スループットと伝送遅延時間を要求品質項目とし、カメラ映像の伝送に必要な UL スループットとカメラと制御端末間の Round-Trip Time から、UL スループ
ット 50Mbps 以上、伝送遅延時間 200ms 以下とした。
そして本技術実証において想定する環境条件としては、下記のような環境においてロー
カル 5G が構築・運用されることとする。
(1) 屋外の小さな(一辺が 200m 程度以下の)圃場環境であること(2) 圃場環境の地理的条件としては、傾斜はなく平坦であること(3) 圃場環境は見通し(LOS)環境であること(4) 隣接する他者土地においてもローカル 5G が運用されること(5) 4.7GHz 帯システムについては屋内環境にもサービスエリアを設けること
また課題解決システムの実装及び実証地域以外の地域での利用においても有益な成果が得られるように考慮した技術実証を行う。加えて技術実証に当たっては、以下の点に留意した。
① ITU 及び 3GPP における 5G の標準化に関する検討状況並びに情報通信審議会情報通信技術分科会新世代モバイル通信システム委員会におけるローカル 5G に関する検討状
況を踏まえて検討を行うこと。
② 既存の無線システムに影響を与えないよう、検証を行うこと。
③ 測定機器類、測定環境等については請負者で準備すること。
これらの留意点を踏まえ、実証実験では下記のような準備を行った。
・ ITU 及び 3GPP における 5G の標準化に関し、NR の規格 Rel.15 がすでに完了していることを踏まえ、用いる装置が 3GPP 仕様に沿ったものであるか確認した。また情報通信審議会での検討結果を踏まえて公開されたローカル 5G 導入に関するガイドライン
において、他事業者との干渉回避という課題に対し、使用する帯域やビームの限定といった部分で検討の余地があることを確認した。
・ 既存の無線システムに影響を与えないよう、免許取得に伴う電波伝搬シミュレーショ
ンによる干渉の事前計算結果を確認した。
・ 測定機器類、測定環境等については本コンソーシアムにて調達・準備をした。

本技術実証における、NSA システム、SA システムのシステム構成、機器諸元およびシス
テム概要を以下に示す。

211

共通コア

LANケーブル
MMFケーブル
SMFケーブル同軸ケーブルなど
電源ケーブル

19inchラック

図 5.1-1 NSA システム構成
表 5.1.1-1 NSA 機器諸元
使用機器

メーカー

型格

機能

Evolved Packet Core

Ericssson

EMC PowerEdge

ユーザー管理/セッション管(略称：EPC)
Evolved

R640
PacketEricssson

EMC PowerEdge
R640

Gateway

理/パケット転送
パケット転送の負荷を軽減させるためのゲートウェイ(略称：EPG)
Base Band Unit

Ericssson

Baseband6630(略称：BBU)

セッション管理/パケット転送/無線リソース管理/無線信
号処理

212

LANケーブル
MMFケーブル
SMFケーブル同軸ケーブルなど
電源ケーブルInternet

志布志（SA）
屋外

ユーザ側

GPS

監視サーバ

モデム

NSA側
L3SW(R6672)へ接続
5GC

L3SW

CU
実証実験環境LAN

10Gx１ (Eth)L5G MiFi端末

RF feeder cable

L5G通信
GPS用
SPD
eCPRI 10G

10Gx１ (Eth)1Gx1(Eth)

10GBASE-T
ケーブル=Cat6a
1000BASE-T
ケーブル=Cat5e

10Gx１ (Eth)光Md=10GBASE-SR
ケーブル=2芯MMF

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF

DU

L5G通信

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF
eCPRI 10G

変換コネクタ

DU

通信環境(屋内)

変換コネクタ※屋外と同じものを使用(屋外の2台目と接続を切り替えて使用)

RU(4.5GHz)PC

どちらか一方だけ差し替えて使用

光Md=BiDi
ケーブル=1芯SMF

L5G MiFi端末

光接続ボックス

光接続ボックス

UPS
UPS

コンテンツ

RU
(4.5GHz)RF feeder cable

CU

10GBASE-T
ケーブル=Cat6a

ＮＷカメラ

5G
LTE

L5G通信

1Gx3 (Eth)10GBASE-T
ケーブル=Cat6a
1000BASE-T
ケーブル=Cat5e

10Gx2 (Eth)
1Gx3(Eth)

RU(4.5GHz)

光接続ボックス

回線終端 Router

10000BASE-T
ケーブル=Cat5e

通信環境(屋外)

antenna

運用監視PC

ＮＷカメラ

5G
LTE

L5G通信
L5G通信

コンテンツ

eCPRI 10G

19inchラック

図 5.1-2 SA システム構成
表 5.1.1-2 SA 機器諸元
使用機器
5G Core

メーカー

型格

機能

富士通

PRIMERGY

認証/セッション/パケット転PYR2535R2N

送PRIMERGY

無線セッション管理/無線リ

PYR2535R2N

ソース制御/eMBB サポート

PRIMERGY

構成管理/コンフィグ管理/イ

PYR1334R3S

ンベントリ情報管理/警報管(略称：5GC)
Central Unit

富士通

(略称：CU)
監視サーバ

富士通(略称：BBU)理
Distributed Unit

富士通

FCWP5AH01(略称：DU)
Remote Unit

ベースバンドプロセッシング
/同期機能

富士通

FCWP5BH01(略称：RU)

アンテナ一体型/送受信 4 系
統

表 5.1.1-3 システム概要
NSA

SA

使用周波数帯28.2～28.3GHz

4.8～4.9GHz

技術実証環境屋外(圃場)

屋外(圃場)
屋内(工場内)基地局アンテナ高

2.5GHz：14.9m

基地局 1：10m

28GHz：12m

基地局 2：8m

基地局チルト角

2.5GHz：22°

基地局 1：25°(下向き角)

28GHz：15°

基地局 2：25°

遮蔽物・反射物

遮蔽物(トラック、摘採機)

屋外
遮蔽物(トラック、摘採機)
屋内213

遮蔽物(製茶用機材)
反射物(壁、天井)
基地局

2.5GHz：1 局

屋外：2 局

28GHz：1 局

屋内：1 局

端末

3局

3局

TDD 同期情報

2.5GHz：同期

同期

28GHz：同期
DU 比率

上り：下り：ガードタイム =上り：下り：ガードタイム =

1：3：1

2：7：1

共通コア（富士通）

ONU

VPN Router1

EPC

GNSS active
antenna1

L3SW1(6675)

RTPサーバInternet VPN

Internet VPN

Internet(富士通)(BTV様NW)(BTV様NW)

お客様LAN

遠隔作業拠点圃場1/圃場2
モデム1

ルータ
無線機(圃場1/圃場2)
ケーブルモデム

モデム2

ブロードバンドルータ

VPN Router2

使用測定器(エリアテスタ)

EPG
エリアテスタ使用測定器(遠隔作業拠点側)

PC1

L3SW2
(6672)

ローカル5GBBU1(6630)

AIR1281(28GHz)GNSS active
antenna2アンテナ角度
水平調整機1

PC1

ローカル5GBBU2(6630)

Radio4418(2.5GHz)ATT

PC2

使用測定器(MiFi端末)
ローカル5G
MiFi端末1

LTEアンテナ

PC3

L2SW

PC4

NWカメラ
映像伝送装置
非圧縮カメラ

図 5.1-3 ネットワーク構成図
表 5.1.1-4 NSA 試験環境構成
設置場所

使用機器

機能

遠隔作業拠点PC1

スループット測定用

圃場 1/圃場 2

エリアテスタ

電界強度測定用PC2

エリアテスタ制御用

PC3

QXDM ログ取得用

PC4

スループット測定用

NW カメラ

映像品質測定用

映像伝送装置

映像品質測定用

非圧縮カメラ

映像品質測定用214

Internet(BTV様NW)

お客様LAN

遠隔作業拠点圃場1/圃場2
モデム1

ルータ
使用測定器(エリアテスタ)
5GC

L3SW

CU1

CU2

DU2

エリアテスタRU1(4.5GHz)DU1GNSS active
antenna使用測定器(遠隔作業拠点側)

PC1

無線機(圃場1)

使用測定器(MiFi端末)
ローカル5G
MiFi端末1

無線機(圃場2)
RU2(4.5GHz)

切替

PC2

PC3

L2SW

PC4

NWカメラ
映像伝送装置

アンテナ角度
水平調整機2

PC1
非圧縮カメラIPテスタ2
ローカル5G
MiFi端末2

PC5

ローカル5G
MiFi端末3

PC6

工場
使用測定器(エリアテスタ)

エリアテスタPC2

使用測定器(MiFi端末)
ローカル5G
MiFi端末1

無線機(工場)
RU3(4.5GHz)PC4

PC3

図 5.1-4 ネットワーク構成図
表 5.1.1-5 SA 試験環境構成
設置場所

使用機器

機能

遠隔作業拠点PC1

スループット測定用

圃場 1/圃場 2

エリアテスタ

電界強度測定用PC2

エリアテスタ制御用

PC3

QXDM ログ取得用

PC4

スループット測定用

PC5

スループット測定用

PC6

スループット測定用

NW カメラ

映像品質測定用

映像伝送装置

映像品質測定用

非圧縮カメラ

映像品質測定用

圃場、工場内における測定ポイントおよび測定条件、基地局/移動局の送信電力を以下に示す。
圃場は 19 ポイント、工場内は 20 ポイントの測定ポイントとなる。工場内は、工場壁直近の周辺のポイントも含む。
215

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

圃場１

● 測定地点

圃場２

●

●

●

●

●

●

●

●

基地局
図 5.1-5 圃場の測定ポイント

図 5.1-6 工場内の測定ポイント
表 5.1.1-6 測定条件
測定項目

測定器

測定時間

集計方法

電界強度

エリアテスタ

各測定ポイントに対して各ポイントで平均化(アンリツ社製

1 秒間隔で 2 分間測定

ML8780A)
伝送スループット

iPerf

各測定ポイントに対して(PC にインストー

60 秒間測定

各ポイントで平均化

ル)
表 5.1.1-7 送信電力

項目

28GHz 帯
2.5GHz

4.7GHz 帯
28GHz

216

送信電力

基地局：13.0dBm

基地局：19.2dBm

基地局：24.9dBm

移動局：23.0dBm

移動局：13.0dBm

移動局：23.0dBm

5.2 実証目標
本実証試験においては、技術基準等を整備するために必要な知見を取得するための無線
伝搬特性および通信品質を測定し、実証環境における電波伝搬特性を踏まえたエリア化の改善や設計手法等の提案、および周辺との干渉調整の際に適用すべき電波伝搬モデルなど
免許制度等の制度面への提案につながる結果を得ることを目標とした。
また実証試験を実施する狭い圃場においては、下記のような課題が想定される。
課題 1) カバーするエリアが狭い上に、障害物の少なく良好な電波伝搬環境であることを考慮すると、特に隣接した圃場間では他者土地への干渉が懸念される。
課題 2) 各事業者の所要トラフィック量は通常時間帯によって変動するため、一時的にトラフィック量が増大することで所望の通信品質を満たせないこともある。
本実証では上記の課題に対し、それぞれ下記に示すアプローチをとる。
アプローチ 1) 各事業者が所有する圃場が隣接した場合、制度上割り当てられた周波数全帯域を使うと干渉となり得る。よって、各事業者が割り当てられた周波数帯域が重ならないよう帯域を制限する。また、アレーアンテナによるビームフォーミング機能を有する基地局では、隣接する圃場に向く方向のビームを用いないようビーム ID を限定する。
アプローチ 2) 事業者ごとに所要トラフィックの時間的な変動は異なると考えられるため、ある事業者でトラフィック増大した場合においても、トラフィックの少ない他の事業者でカバーすればよい。従って、複数事業者で基地局を共用し、トラフィックの少ない事業者に割り当てた帯域の一部をトラ
フィック増大した事業者へ割り当てることで、一時的なトラフィック増大に対応することが可能となる。
本実証では以上に述べた課題検証のため、以下の 4 項目について評価を実施した。
(1) 圃場および工場環境における伝搬特性評価
課題 1)の事前検証として、本実証項目においては、圃場エリアにおけるエリア全体でシミュレーションおよび実環境での測定を実施することにより、技術基準において用いられる干渉調整のための電波伝搬モデルの妥当性を検証する。
ここで用いるシミュレーションツールは、電波の透過や反射などを模擬することにより電界強度やスループットを計算するものである。伝搬モデルはレイトレース法による。
レイトレース法は電波を光とみなし、直截波、反射波など各地点での複数の到来派の振幅と位相を計算して、そのベクトル和を求めることにより電波の強度などを計算するシミュレーション方法である。
本評価では下記の測定データを取得した。
217

RSRP, RSRQ, SINR, RSSI, UDP/TCP スループット(上り/下り), 伝送遅延時間(2) 圃場における映像伝送品質と伝送帯域幅の関係評価
課題 1) および 2)の事前検証として、映像伝送のユースケースにおける周波数帯域幅との適合性に関するデータ取得を目標とした。本評価では下記の測定データを取得する。
RSRP, RSRQ, SINR, RSSI, UDP/TCP スループット(上り/下り), 伝送遅延時間, 映像品
質(3) 圃場における他者土地への干渉量評価と干渉低減方策の効果検証、共用基地局によるその実現方法の検証
課題 1)について、事業者間での無線リソース分割やビームの限定により、事業者間干渉の調整法として用いることが可能か検証した。また干渉調整の手段として同一の運用事業者にて運用される基地局を複数の事業者が共用することを想定し、共用する事業者間で周波数帯域を分割して割り当てる試験を通じてその可能性を検証した。これら検証を通じて、より細かい単位での周波数割り当てやビームの限定による干渉調整をサポートするような制度面での提言につなげることを目標とした。本評価では下記の測定データを取得する。
RSRP, RSRQ, SINR, RSSI, UDP/TCP スループット(上り/下り), 伝送遅延時間(4) 圃場における共通事業者による運用の効果検証
課題 2）について隣接する事業者間で所要トラフィック量が変化する場合を想定し、共用する基地局における周波数帯域割り当て量を変更することにより、所要トラフィック
量の変化に対応できることを検証し、共用基地局に周波数分割を適用することの有効性（所要トラフィック量の変更への柔軟な対応）を検証することを目標とした。そして、本検証を通じて共通運用事業者による個々の業務サービスに応じた柔軟なリソース配分をサポートするような制度面での提言につなげることを目標とした。
本評価では下記の測定データを取得する。
RSRP, RSRQ, SINR, RSSI, UDP/TCP スループット(上り/下り), 伝送遅延時間, 他事業者端末の通信状況
以上のような農機制御のユースケースを想定した様々な帯域幅での性能評価、帯域分割時の性能評価等を通じて、技術基準の見直し等に資する新たな知見を得ることを目標とした。

5.3 ユースケースに基づくローカル 5G の性能評価等
5.3.1

ユースケースに基づく性能要件

比較的狭い圃場環境において、端末側から送信したカメラ映像に基づいて農機を制御するユースケースを扱った。そして、端末側からカメラ映像を送信することから、性能要件としては UL スループットと伝送遅延時間を要求品質項目とし、カメラ映像の伝送に必要な UL
218

スループットとカメラと制御端末間の Round-Trip Time から、UL スループット 50Mbps 以
上、伝送遅延時間 200ms 以下とした。
5.3.2

評価・検証項目① 電波伝搬特性の検証
評価項目を表 5.3-1 に示す。4.7GHz 帯システム、28GHz 帯システムそれぞれについて評価を実施した。ここでは電波伝搬特性の基本的なデータとして RSRP, RSRQ, SINR,RSSI および 28GHz 帯についてはビーム ID, カメラ映像伝送等ユースケースの要求品質項目である伝送スループットおよび伝送遅延時間を取得した。なお屋外圃場環境については、見通しの良い比較的小さなエリアでマルチパスによる影響はほとんどないと考えられるため、遅延プロファイルは評価対象外とした。
表 5.3.2-1 電波伝搬特性評価項目
大項目

中項目

小項目

RSSI(dBm)
上り(Mbps)
下り(Mbps)
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム ID
実環境での測定
UDP 上り(Mbps)
伝 送 ス ル ー プ UDP 下り(Mbps)
ット
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
伝送遅延時間
上り+下り(ms)
各項目の測定結果について下記の観点で整理した。

電界強度：シミュレーションおよび実測結果について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
 シミュレーション結果については圃場のサービスエリア上のヒートマップ図として表現し、その上に重ねて圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-1)
 全測定地点の RSRP 値を基地局からの距離を横軸とした散布図にプロットした図面（図 5.3-2）
シミュレーション

電界強度
伝送スループット

備考219

図 5.3-1 電界強度(RSSI)分布のシミュレーションおよび実測結果図面例

図 5.3-2 RSRP の距離特性図面例


伝送スループット：シミュレーションおよび実測結果について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
 シミュレーション結果については圃場のサービスエリア上のヒートマップ図として表現し、その上に重ねて圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-3)

220

圃場１

圃場２

実測値
基地局

図 5.3-3 伝送スループット分布のシミュレーションおよび実測結果の図面例


伝送遅延：各測定地点での測定値について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
 圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-4)。

221

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

圃場１

● 測定地点

圃場２

●

●

●

●

●

●

●

●

図 5.3-4 伝送遅延分布の測定結果の図面例
上記シミュレーションおよび実測値の整理の結果について両者の差分や他者土地への干渉の影響について要因を分析し技術的課題について整理した。
屋外の見通し環境での隣接した圃場のような環境で各事業者がローカル 5G を運用する場合を想定した今回の電波伝搬特性の検証結果から、事業者相互で大きな干渉が生じることが確認されるものと考えられ、干渉の影響を如何に抑制するかが課題となる。
本課題への対策としては、各圃場でローカル 5G を運用しようとする事業者間での合意の上で、無線リソースを分割する形で個々の事業者に割り当てることが考えられる。
具体的な無線リソースの分割としては、下記が考えられる。
i. 周波数帯域を重複しないように分割し、事業者に割り当てる
ii. ビームフォーミングのビームを各事業者のサービスエリアに合うように限定する
本対策を適用した場合の検証については「イ.ローカル 5G のエリア構築やシステム構成の検証等」にて実施した。
② 屋内環境における電波伝搬特性の検証
評価項目を表 5.3.2-2 に示す。屋内環境については、マルチパスの影響が考えられる
ため RS(Reference Signal)の遅延プロファイルを測定した。

大項目
シミュレ
ーション

電波測定

表 5.3.2-2 屋内電波伝搬特性の評価項目
中項目
小項目
備考
電界強度分布RSSI(dBm)
伝 送 ス ル ー プ ッ 上り
ト分布
下り
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度分布SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム ID222

遅延プロファイル
UDP 上り(Mbps)
伝 送 ス ル ー プ ッ UDP 下り(Mbps)
ト
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
伝送遅延時間
上り+下り(ms)
結果について下記の観点で整理した。
① 電界強度：シミュレーションおよび実測結果について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
・シミュレーション結果については工場屋内のヒートマップ図として表現し、その上に重ねて工場屋内の測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-5)

基地局
建物壁面

実測値

図 5.3-5 電界強度(RSSI)分布のシミュレーションおよび実測結果図面の例② 伝送スループット：シミュレーションおよび実測結果について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
・ シミュレーション結果については工場屋内のサービスエリア上のヒートマップ図として表現し、その上に重ねて圃場の工場屋内の測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-6)

基地局
建物壁面

実測値

図 5.3-6 伝送スループット分布のシミュレーションおよび実測結果の図面例③ 伝送遅延：各測定地点での測定値について一覧表に示すとともに、以下の図面を作成した。
・工場屋内の測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面(図 5.3-7)
223

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

基地局

●

●

20m

建物壁面

● 測定地点図 5.3-7 伝送遅延分布の測定結果の図面例
さらにシミュレーションおよび実測値の整理の結果について両者の差分や、要求品質の達成状況について要因を分析した。
③ 様々な帯域幅でのローカル 5G の性能評価
評価項目を表 5.3.2-3 に示す。
電界強度の各指標は SS(Synchronization Signal、同期信号)および PBCH(PhysicalBroadcast Channel、端末が無線接続するために必要なパラメータを報知するチャネル)で構成される SS Block と呼ばれる一定の帯域幅(様々に変える周波数帯域幅に含まれる一部分となる)を対象として測定される指標であり、全体の周波数帯域幅には依存しないため、周波数帯域幅 80MHz 幅においてのみ測定した。
表 5.3.2-3 様々な帯域幅での評価項目
大項目

中項目

電界強度分布伝送スループット分布
周波数帯
域幅 80MHz

周波数帯

伝送遅延時間分布
汎用ネットワークカメラによる映像伝送映像伝送装置
による映像伝送非圧縮カメラによる映像伝送
伝送スループ

小項目
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

UDP 上り(Mbps)
224

備考

域幅 60MHz

ット分布

伝送遅延時間分布
汎用ネットワークカメラによる映像伝送映像伝送装置
による映像伝送非圧縮カメラによる映像伝送
伝送スループット分布

周波数帯域幅 40MHz

伝送遅延時間分布
汎用ネットワークカメラによる映像伝送映像伝送装置
による映像伝送非圧縮カメラによる映像伝送
伝送スループット分布

UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

UDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

伝送後の映像品質

UDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)

伝送遅延時間分布
汎用ネットワ
伝送後の映像品質
周波数帯
ークカメラに域幅 20MHz
よる映像伝送映像伝送装置
伝送後の映像品質
による映像伝送非圧縮カメラ
伝送後の映像品質
による映像伝送
上記測定結果を一覧表にまとめるとともに、周波数帯域幅毎に以下の図面を作成し225た。
 電界強度を測定地点の図面に色分けしてプロットした図面 (図 5.3-8)
 伝送スループットを測定地点の図面に色分けしてプロットした図面(図 5.3-9)
 伝送遅延を測定地点の図面に色分けしてプロットした図面(図 5.3-10)
 ３種類の映像伝送方法に対する映像品質劣化状況を測定地点ごとに色分けしてプロットした図面(図 5.3-11)。

226

図 5.3-8 電界強度分布の図面例

図 5.3-9 伝送スループット分布の図面例

227

図 5.3-10 伝送遅延分布の図面例

図 5.3-11 映像品質分布の図面例
以上に加え、各周波数帯域幅に対して得られた、伝送スループット、伝送遅延時
間、映像品質の測定結果について周波数帯域幅とサービスエリアにおける位置の観点から技術的な要因分析を行い、そこから抽出した技術的課題について、解決の方策を提案した。
④ 見通し外となる無線区間における性能評価
評価項目を表 5.3.2-4 に示す。
表 5.3.2-4 見通し外となる無線区間における評価項目
大項目

中項目

小項目
228

備考

電界強度分布4.7GHz 帯
システム

無線リンク切断状況分布
映像伝送品質分
布

電界強度分布28GHz 帯シ
ステム

RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
RadioLinkFailure
発生地点
伝送後の映像品質

GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録

RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
RadioLinkFailure
発生地点
伝送後の映像品質

GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録
GPS 測位値と共に記録

無線リンク切断状況分布
映像伝送品質分
布4.7GHz 帯システム、28GHz 帯システムのそれぞれについて、下記のように整理した。
①②

電界強度および無線リンク断分布：測定結果について一覧表に示すとともに、電界強度および無線リンク断分布図を作成した。なお分布図は、図 5.3-12 の移動
経路に沿って実際に移動した経路を電界強度(RSRP、RSRQ、SINR)の値によって色分けし、無線リンク切断の発生位置をプロットした図面とする。
映像品質劣化分布図：映像品質劣化の発生位置を一覧表に示すとともに、映像品
質劣化の発生位置をプロットした図 5.3-12 に示すような図面を作成した。

図 5.3-12 遮蔽物のある環境における映像品質劣化の発生地点分布の図面例

229

4.7GHz 帯システムおよび 28GHz 帯システムそれぞれについて、圃場における遮蔽物による無線区間およびユースケースである映像伝送への影響についての検証結果から、その技術的要因を分析し、課題を整理した。また、圃場環境における 4.7GHz 帯及び 28GHz 帯の電波伝搬特性に関する類似の調査結果を検証し、技術的課題を整理するとともに、それら課題の解決方策等について考察を行った。
なお、今回の検証においては、実際の運用を想定して、端末は摘採機上の比較的高い位置に取り付けるため、圃場内で基地局と端末との間に人が入る条件が構成できないことと圃場内に立木がないことから、人や立木の遮蔽条件については対象外とした。

5.3.3

評価・検証方法(1) 電波伝搬特性の検証
各圃場における基地局設置位置を 4.7GHz 帯基地局、28GHz 帯基地局のそれぞれについて図 5.3-13 および図 5.3-14 示す。
圃場 1、圃場 2 の各圃場については、後述の検証において、ローカル 5G を運用する異なる事業者が所有する土地と見立てて検証した。
そのため、4.7GHz 帯の基地局 2 台については各圃場をカバーエリアとする方向に設置した。

図 5.3-13 圃場における基地局の設置位置(4.7GHz 帯)230

図 5.3-14 圃場における基地局設置位置(28GHz 帯)① シミュレーション
基地局および端末に関する各種パラメータに基づいて電波伝搬特性のシミュレー
ションを実施した。
シミュレーションに用いる主なパラメータを表 5.3.3-1 に示す。4.7GHz システ
ム、28GHz システムの各シミュレーションにおいては、これらのパラメータは固定値を使用した。
表 5.3.3-1 シミュレーションに用いる主なパラメータ
番号

パラメータ項目

１
２
３
４
５
６
７
８
９
１０
１１
１２
１３
１４

無線周波数
周波数帯域幅基地局アンテナ設置位置
基地局アンテナ高基地局アンテナ方向(チルト角含む)
基地局アンテナ放射特性
基地局送信出力D/U 比率SINR-MCS テーブル
オーバーヘッド率
端末位置
端末アンテナ高さ
端末アンテナ放射特性
シミュレーション領域に存在するオブジェクトの位置シミュレーション領域に存在するオブジェクトの 3D 形状
シミュレーション領域に存在するオブジェクトの材質

１５
１６

備考

231

主としてスループット算出に使用
主としてスループット算出に使用
主としてスループット算出に使用

② 実環境での測定
図 5.3-15 に示すように、2 つの圃場全体を面的にカバーできるように約 60m 間隔の格子点に測定地点を設けた。

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

圃場１

● 測定地点

圃場２

●

●

●

●

●

●

●

●

50m

図 5.3-15 測定地点
各測定地点においては、測定器および端末を静止状態として、表 5.3-1 に示す評価項
目を測定した。各評価項目の測定方法を下記に示す。
ｱ) 電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm)、ビーム ID
・測定器にて測定します。
ｲ) 伝送スループット：UDP(上り/下り)(Mbps)、TCP(上り/下り)(Mbps)
・サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定した。
ｳ) 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り) (ms)・端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定した。
(2) 屋内環境における電波伝搬特性の検証
基地局アンテナ位置をシミュレーションにより算出するうえで①電波伝搬特性の検証
内表 5.3.3-1 のパラメータに加えて下記の条件を設定した。
① 床・天井・壁の各面や設置されている設備・機器等の形状・材質・配置② 必要なカバーエリア
また、算出したアンテナ位置の条件で下記項目をシミュレーションによって算出した。
③ 電界強度：RSSI(dBm)④ スループット：上り/下り(Mbps)
シミュレーションによって算出した基地局アンテナ位置に 4.7GHz 帯システムの基地局のアンテナを設置し、カバーエリア内に設定した 20 箇所程度の測定地点にて下記を測定した。
ｱ）電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm)、ビーム ID、遅延プロファ
232

イルを測定した。
ｲ) 伝送スループット：UDP(上り/下り)(Mbps)、TCP(上り/下り)(Mbps)
・サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定した。
ｳ) 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り)(ms)・端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定した。
(3) 様々な帯域幅でのローカル 5G の性能評価
4.7GHz 帯システムの基地局 2 台を図 5.3-13 と同じ位置に設置した環境において評価した。周波数帯域幅を 80/60/40/20MHz の各値として、図 5.3-16 に示す測定地点にて評価項目を測定した。測定地点としては、電界強度条件の観点でも検証することを考慮し、サービスエリア中央およびサービスエリア端を選択した。

図 5.3-16 様々な帯域幅での評価時の測定地点例
本評価項目における汎用ネットワークカメラ、映像伝送装置、産業用カメラによる映像伝送のそれぞれに必要となるスループットについては表 5.3.3-2 記載のとおりである。伝送後の映像品質については映像の途切れ(停止)や画像の乱れなどの映像劣化の発生頻度を測定地点毎に記録した。
表 5.3.3-2
映像伝送方法

映像伝送方法

映像圧
縮方式

想定処理時間（コーデック等）

必要スルー
プット（上
り）

備考

(a)

汎用ネット
ワークカメ
ラ

H.264

数 100ms 程度～数 Mbps

遠隔停止で使用するカメラ。

(b)

非圧縮カメ
ラ

非圧縮

数 ms 程度～数 100Mbps

CameraRAW 方式

233

(c)

映像伝送装
置

H.265

100ms 程度

～数 10Mbps

超低遅延圧縮装
置
富士通製品(持込み）(4) 見通し外となる無線区間における性能評価
圃場環境内に 2 台以上の摘採機、1 台のトラックを配置し、それぞれの位置を記録した。
移動する摘採機に取り付けた端末にてカメラ映像のサーバへの送信を継続的に行いながら圃場内を移動するものとし、サーバ側で映像品質を確認した。伝送後の映像品質については映像の途切れ（停止）や画像の乱れなどの映像劣化の発生箇所を記録した。
移動経路としては配置した摘採機やトラックの近傍を繰り返し通過するようにした。
移動中の端末においては、電界強度や無線リンクの維持・切断状況などを記録するため、端末ログを取得するものとした。
4.7GHz 帯システムの基地局 2 台、28GHz 帯システムの基地局１台の設置位置はそれぞれ図 5.3-13、図 5.3-14 と同様とした。
また、周波数帯域幅についてはいずれも 100MHz 幅とした。
摘採機、トラックの配置と端末の移動経路の例を図 5.3-17 に示す。

図 5.3-17 摘採機、トラックの配置と端末の移動経路の例

5.3.4

類似の調査

本ユースケースの類似案件として、下記 2 案件の調査を実施した。本節ではそれぞれについて本ユースケースの類似点および相違点を抽出するとともに、測定結果との比較をする
前段階としておおよその伝搬特性の予測を行った。
234

案件 1) 高速移動時において 2Gbps の高速通信を可能とする第 5 世代移動通信システムの技術的条件等に関する調査検討 (2017 年度, NTT Communications)
案件 2) 屋内において端末からの上り平均 300Mbps を超える超高速通信を可能とする第５世代移動通信システムの技術的条件等に関する調査検討 (2019 年度, ATR)
案件 1 は富士スピードウェイにおいて 4.7GHz 帯を用いて、また案件 2 は花園ラグビー場
において 28GHz 帯を用いて実施されたものであり、いずれも LOS 環境であることから、障害物の無い圃場で実施する本実証実験とは伝搬環境の面で似通った点を有している。図5.3-18 に測定環境を、また図 5.3-19 に案件 1 にて取得された距離減衰特性のデータを示す。また案件 2 についても同様に図 5.3-20 に測定環境を、図 5.3-21 に距離減衰特性を示す。両案件とも減衰係数が 2 となる自由空間モデルあるいは 2 波モデルを用いて比較し、良い一致を示していることから、本実証実験での減衰係数もおよそ 2 付近の値になるものと予想される。

235

図 5.3-18 測定環境236

図 5.3-19 距離減衰特性

図 5.3-20 測定環境237

図 5.3-21 距離減衰特性238

5.3.5

性能評価結果5.3.5.1 電波伝搬特性の検証 (屋外, 4.7GHz)（1）受信電力
各地点において測定したセルごとの RSRP、RSRQ、SIR、RSSI を表 5.3.5-1 に、地点ごとの受信出力をプロットしたものを図 5.3-22 に示す。B 列については基地局 2 の方が、D 列については D1 を除いて基地局 1 の方が RSRP は高くなっており、ビーム正面に近い B、D 列については基地局の向きに沿った接続となっている。また図 5.3-23 に示した基地局のアンテ
ナパターンより半値幅 26°、かつ±30°の方向がヌルを向いていることから A、E 列はビー
ムの正面から外れていることでおおむね受信電力が低く、特に A1、A2 列は反対側の基地局
1 側の方が受信電力は高くなっていた。また、C 列については C1、C2 はいずれの基地局のビームからも外れているが、C3 および C4 については基地局 2 のビームでカバーされる範囲内
であり、比較的良好な受信環境であることが RSRP よりわかる。また基地局間の境界となる
C1、C2 地点では双方の基地局からの受信電力がほぼ同じとなっていることから、本試験ではアンテナのカバー範囲から外れていることからそもそも通信できない状態ではあるものの、アンテナの水平方向のビーム幅がより大きい場合には干渉となり、仮に基地局が異なる
事業者によって運用されている場合を考えると事業者間での調整が必要となる。距離特性を図 5.3-24 に示す。図中には基地局 1 および 2 からの受信電力の実測値と”別紙(16)―1
カバーエリア及び調整対象区域の算出法”に従って算出した理論値をプロットした。実測値に関しては基地局 2 に接続される B 列、D 列については、地点 B4 はビームの正面方向から外れるため、受信電力は地点 B3 より低くなっているものの、全体的な傾向としては距離が近くなるごとに受信電力が高くなっていた。そして理論値との比較については、大まかな
距離減衰特性はよくあっていると言える。また理論値の算出法については 12 月 18 日に電波法関係審査基準の関連個所が”伝搬損失 L は自由空間伝搬損失式及び拡張秦式を基礎として算出する”と変更され、元々開放された場所において自由伝搬損失で計算するようになっていたものが変更されている。そこで変更前後のモデル間の差分を調査した結果を図5.3-25 に示す。これより新たに採用されたモデルにおいても開放されたエリアにおいて差分は見られないことから、エリア算出法の変更による影響は本実証実験においては無いと言ってよい。
表 5.3.5-1

受信電力測定結果

地点

基地局 1,2
からの距離(m)RSRP (dBm)(基地局 2 側)

RSRP (dBm)(基地局 1 側)

RSRQ (dB)

A1

204.4

-115.0-103.3

-

- -

A2

166.6

-111.0-105.9

-

- -

A3

136.7

-106.2-108.4

-21.2

-8.6

-100.5B1

174.3-108.7-112.9

-17.8

-5.9

-98.8

B2

127.8

-105.9-136.2

-11.1

6.5

-86.1

B3

85.3

-95.6

-11.3

6.4

-85.0

B4

55.4

-106.6-112.7

-16.2

-3.8

-98.8

C1

166.8

-114.4-115.4

-17.7

-5.4

-98.8

-

239

SIR (dB)RSSI (dBm)

C2

117.4

-116.6

-20.9

-8.9

-99.9

C3

68.7

-93.4

-

-118.8

-12.8

2.4

-96.0

C4

22.5

-88.4

-

-12.0

6.8

-91.2

D1

178.3

-104.5

-

-16.1

-3.6

-98.9

D2

133.2

-133.4

-99.0

-10.6

11.8

-80.5

D3

93.2

-120.6

-96.2

-12.1

2.9

-84.9

D4

66.9

-125.4

-91.7

-11.9

6.4

-91.4

E1

200.3

-102.6

-16.9

-5.0

-99.1

E2

161.5

-132.8-105.3

-10.5

13.7

-84.3

E3

130.5

-126.1-123.1

-15.3

-2.8

-97.4

E4

113.2

-131.0-125.3

-12.4

2.6

-96.4

-

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-22 受信電力マップ

図 5.3-23 水平面アンテナ指向性240

図 5.3-24 距離特性

図 5.3-25 モデル比較（2）伝送スループット
伝送スループットを表 5.3.5-2 に、地点ごとにマッピングしたものを図 5.3-26～図5.3-29 に示す。表より受信電力が低いため接続が確立されず、スループットが得られない点が見られる。値が得られた点については、DL が平均値で UDP 166.9 Mbps と 100 Mbps 以
上のスループットが得られる結果となった。また、基本的に受信電力の高い地点で良好なス
ループットが得られる傾向にあり、受信電力の高い B2、B3、C3、C4、D2、D3 では良好なス
ループットが得られた。
表 5.3.5-2
地点

スループット測定結果

UDP (Mbps)

TCP (Mbps)

UL

DL

UL

DL

A1

-

-

-

-

A2

-

-

-

-

A3

9.0

101.7

33.1

18.1

241

B1

-

-

-

-

B2

10.0

79.3

25.1

22.3

B3

73.6

180.6

51.1

25.1

B4

7.7

75.1

25.3

24.3

C1

-

-

-

-

C2

-

-

-

-

C3

26.8

225.1

51.1

39.2

C4

32.6

245.3

45.2

47.7

D1

-

-

-

-

D2

33.1

202.5

33.4

35.4

D3

47.6

225.3

36.3

14.6

D4

1.3

58.2

7.0

18.0

E1

-

-

-

-

E2

-

-

-

-

E3

-

-

-

-

E4

-

-

-

-

平均

26.9

166.9

37.6

28.3

(UDP UL)

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-26 伝送スループット(UDP UL)

242

(UDP DL)

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-27 伝送スループット(UDP DL)(TCP UL)

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-28 伝送スループット(TCP UL)

243

(TCP DL)

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-29 伝送スループット(TCP DL)（3）伝送遅延
地点

遅延時間
(ms)

A1

-8

A2

-6

A3

66.00ms

B1-

B2

77.97ms

B3

64.66ms

B4

68.92ms

C1

-

C2

-

C3

55.78ms

C4

62.45ms

D1-

D2

72.98msD3

76.09ms

D4

-

244

E1

-

E2

-

E3

-

E4

-

平均

68.11ms

5.3.5.2 電波伝搬特性の検証 (屋外, 28GHz)（1）受信電力
各地点において測定したビーム ID、RSRP、RSRQ、SIR、RSSI を表 5.3.5-1 に、地点ごとの受信出力をプロットしたものを図 5.3-30 に、各地点の位置関係とビーム ID の関係を二次元的に示したものを表 5.3.5-4 に示す。表 5.3.5-4 より測定箇所がアンテナから見た水平方向に A1 から E1 と変わるとビーム ID も 28,27,26,21,20 と切り替わっており、圃場全体が障害物の無い LOS 環境であることで位置とビーム ID に高い関連性があると言える。また
A,B,C,D 列においては、距離が近づくことでアンテナから見た方向も変わることから、ビー
ムも途中で切り替わっている。受信電力値については表 5.3.5-1 より、A 列から D 列についてはおおむね基地局からの距離が離れるほど RSRP が小さくなっていることがわかる。特にC4 地点は基地局から至近距離となることから-80dBm と他の点と比較して非常に高い値となっている。一方 B4 地点については距離がより遠い B3 と比較して若干 RSRP が小さくなっている。これは図 5.3-31 に示した全ビームの包絡線から得られた水平面内の指向性からもわかる通りカバーエリアが±60°の範囲内であることから、B4 地点が正面から離れていることが影響していると考えられる。同様に E 列についても E1 から E3 と距離が近くなるほど
RSRP が逆に小さくなっているが、これも E 列全体が基地局アンテナの指向方向から外れた場所にあり、距離が近づくほどカバーエリアから角度的に外れていくことが影響としているものと考えられる。また表 5.3.5-2 からも、E 列のみ測定位置が近づいたにも関わらず同一ビーム ID 20 を使い続けており、ビーム ID 20 より外側をカバーするビームが無いことからその指向方向から外れることで受信品質が劣化していた。図 5.3-32 に距離-RSRP 特性を示す。アンテナ正面から角度的に離れた点において受信電力が下がるものの、基地局正面
方向ではおおむね距離とともに受信電力が下がる傾向が見えた。

245

表 5.3.5-3 受信電力測定結果
地点

Beam ID

RSRP (dBm)

RSRQ (dB)

SIR (dB)RSSI (dBm)

A128-100.1

-10.7

9.4

-81.2

A2

29

-101.4

-10.8

9.6

-81.7

A3

29

-93.9

-10.7

9.5

-79.0

B1

27

-101.8

-10.4

11.2

-80.3

B2

27

-98.0

-10.3

14.0

-73.7

B3

28

-93.2

-10.2

15.4

-72.5

B4

13

-97.1

-10.6

9.8

-78.7

C1

26

-102.3

-10.5

9.9

-81.7

C2

26

-99.6

-10.2

15.0

-77.7

C3

21

-95.7

-10.3

17.2

-74.3

C4

4

-80.9

-10.4

16.2

-72.4

D1

21

-103.0

-10.2

15.6

-77.6

D2

21

-103.7

-10.2

18.5

-74.0

D3

20

-98.9

-10.2

18.4

-74.1

D4

4

-105.7

-13.2

0.3

-91.7

E1

20

-104.6

-10.2

14.7

-79.1

E2

20

-106.3

-10.3

15.6

-77.3

E3

20

-107.1

-11.0

6.4

-87.1

E4

13

-117.7

-15.0

-2.6

-90.6

表 5.3.5-4 受信電力測定結果
地点

A

B

C

D

E

1

28

27

26

21

20

2

29

27

26

21

20

3

29

28

21

20

20

13

4

4

13

4

246

圃場

圃場

実測値
基地局
図 5.3-30 受信電力マップ

図 5.3-31 水平面アンテナ指向性

247

-50

-60

-70

RSRP [dBm]

-80

-90

-100

-110

-120

-130

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

Distance [m]図 5.3-32 距離 - RSRP 特性（2）伝送スループット
伝送スループットを表 5.3.5-5 に、地点ごとにマッピングしたものを図 5.3-33～図5.3-36 に示す。DL については平均値で UDP 103.9 Mbps, TCP 413.2 Mbps と 100 Mbps 以
上のスループットが得られる結果となった。また、値が空欄になっている D4, E3, E4 は通信が確立されなかった点であるが、表 5.3.5-3 に示す通りそれぞれ RSRP が-105.7dBm、107.1dBm、-117.7dBm と低いことからも、通信に必要な受信信号レベルが得られていない地点であると言える。また図 5.3-37 に示した各地点の RSRP とスループットの関係からも、他セルからの干渉の無い本検証環境では受信電力が高いほどスループットが高い傾向にあることが分かった。
表 5.3.5-5 スループット測定結果
地点

UDP (Mbps)
UL

DL

TCP (Mbps)
UL

DL

A1

39.2

128.8

39.0

443.5

A2

25.2

130.3

21.0

352.0

A3

47.3

123.9

46.5

509.5

B1

27.5

112.1

25.9

370.9

B2

36.5

118.0

36.0

448.6

B3

55.1

123.2

64.5

511.8

B4

17.5

128.0

15.5

367.2

248

C1

30.8

130.1

30.0

415.9

C2

37.9

131.1

38.2

463.5

C3

39.1

126.6

39.0

464.7

C4

63.1

63.9

77.4

510.9

D1

27.7

74.3

32.2

370.5

D2

14.0

74.4

15.2

237.4

D3

35.9

64.3

35.7

463.1

D4

-

-

-

-

E1

29.7

66.5

29.5

386.6

E2

9.1

67.2

8.6

295.2

E3

-

-

-

-

E4

-

-

-

-

平均

33.5

103.9

34.6

413.2

(UDP UL)

圃場

圃場

実測値
基地局

図 5.3-33 伝送スループット(UDP DL)

249

(UDP DL)

圃場

圃場

実測値
基地局

図 5.3-34 伝送スループット(UDP DL)(TCP UL)

圃場

圃場

実測値
基地局

図 5.3-35 伝送スループット(TCP UL)
250

(TCP DL)

圃場

圃場

実測値
基地局

図 5.3-36 伝送スループット(TCP DL)

図 5.3-37 RSRP – スループット特性
251

（3）伝送遅延
伝送遅延時間を測定した結果を表 5.3.5-6 に、地図上にプロットしたものを図 5.3-38 に示す。伝送遅延時間については通信が確立されなかった D4、E3、E4 を除いてどの地点もおおむね 3msec 程度となっており、受信品質には大きく影響されないものと言える。
表 5.3.5-6 伝送遅延測定結果地点

伝送遅延時間
(ms)

A1

2.8

A2

2.6

A3

3.0

B1

2.8

B2

3.0

B3

3.4

B4

2.7

C1

3.0

C2

3.2

C3

3.2

C4

3.2

D1

2.8

D2

2.8

D3

3.3

D4

-

E1

2.9

E2

2.5

E3

-

E4

-

3.0

平均

252

図 5.3-38 伝送遅延時間マップ

5.3.5.3 電波伝搬特性の検証 (屋内)
以下ポイントにおいて、電波測定を実施した。

図 5.3-39 屋内測定ポイント（1）受信電力
図 5.3-39 示す各地点において測定した RSRP、RSRQ、SIR、RSSI の結果を表 5.3.5-7に、各地点の位置関係と RSRP 値の関係を二次元的に示したものを図 5.3-40 に示す。測定ポイント⑯、⑰は、電波が検出されなかった。シミュレータは、RSSI を表示するため、
RSSI 値での比較を行った。屋内に関してはシミュレーションの方が多少高く出るもの概ね想定通りの結果となった。屋外への漏洩に関しては、実測値がシミュレーション値よりも高い傾向にあった。壁の素材の透過率の設定による減衰の影響による差分であると分析している。距離と受信電力の関係は、おおむね距離とともに受信電力が下がる傾向が見えている。遅延プロファイルに関しては、工場内の①～③、⑩～⑫のポイントで、測定を行った。写真はアンテナの方向を示している。どのポイントもアンテナに対して見通しがない状態であり、⑪のポイント以外では、マルチパスは見られなかった。設置した機材が大きく、凹凸が多いためだと想定される。
253

表 5.3.5-7 受信電力測定結果
地点

基地局からの距離(m)RSRP (dBm)

RSRQ (dB)

SIR (dB)RSSI (dBm)

1

23.5m

-96.0 dBm

-9.5 dB

20.7 dB-73.6 dBm

2

37.9m

-92.1 dBm

-10.3 dB

21.2 dB-68.7 dBm

3

52.6m

-102.2 dBm-11.5 dB

18.2 dB-77.7 dBm

4

67.5m

-110.9 dBm-11.7 dB

12.5 dB-86.3 dBm

5

90.4m

-124.5 dBm-13.8 dB

-0.5 dB-97.7 dBm

6

108.3m-128.0 dBm-18.0 dB

-3.5 dB-97.1 dBm

7

108.3m-125.1 dBm-13.4 dB

-1.0 dB-98.6 dBm

8

90.4m

-125.7 dBm-14.8 dB

-1.5 dB-98.0 dBm

9

67.5m

-115.2 dBm-11.8 dB

8.6 dB-90.5 dBm

10

52.6m

-103.4 dBm-10.0 dB

17.9 dB-80.4 dBm

11

37.9m

-104.6 dBm-14.1 dB

16.7 dB-77.6 dBm

12

23.5m

-96.1 dBm

-10.3 dB

20.4 dB-72.9 dBm

13

29.8m

-116.0 dBm-13.8 dB

7.9 dB-89.2 dBm

14

57.9m

-127.9 dBm-16.6 dB

-3.7 dB-98.4 dBm

15

87.2m

-127.2 dBm-16.1 dB

-2.7 dB-98.1 dBm

16

118.3m

-

-

-

-

17

118.3m

-

-

-

-

18

87.2m

-130.8 dBm-18.5 dB

-6.2 dB-99.3 dBm

19

57.9m

-127.5 dBm-16.2 dB

-3.1 dB-98.2 dBm

20

29.8m

-113.5 dBm-10.9 dB

10.5 dB-89.6 dBm

図 5.3-40 受信電力マップ254

図 5.3-41 距離減衰 - RSRP 特性

図 5.3-42 ポイント 1

255

遅延プロファイル

図 5.3-43 ポイント 2 遅延プロファイル

図 5.3-44 ポイント 3 遅延プロファイル

図 5.3-45 ポイント 10 遅延プロファイル

256図 5.3-46 ポイント 11 遅延プロファイル

図 5.3-47 ポイント 12 遅延プロファイル（2）伝送スループット
伝送スループットを表 5.3.5-8 に、地点ごとにマッピングしたものを図 5.3-48 に示す。これよりアンテナから距離が遠いことで受信電力の低い地点 6,7,8 ではスループットが得られない結果であった。また、屋外である地点 14,15,16,17,18,19 にてスループ
ットが得られていない一方で、屋外にありながらも距離が比較的近い地点 13 および 20
ではスループットが得られていることから、壁面などで遮蔽されている場合においても距離次第で通信可能となることが示されている。アンテナ近くでは、必要なスループッ
ト UL50Mbps が確保できているが、工場の半分あたりで、スループットが未達となる。工場をカバーするためには、複数台の RU が必要となることが分かった。ポイント 6～8,14～19 では通信が確立せずに、
スループットの測定ができなかった表 5.3.5-7 に示す通り、
RSRP が、-130dBm 前後と低いことから、通信に必要な受信信号レベルが得られていない地点であると言える。
表 5.3.5-8 スループット測定結果
UDP
地点

UL

TCP
DL

UL

DL

1

53.81 Mbps

93.20 Mbps

16.38 Mbps

33.14 Mbps

257.79 Mbps

88.70 Mbps

10.82 Mbps

15.51 Mbps

367.44 Mbps

84.73 Mbps

13.05 Mbps

12.11 Mbps

411.27 Mbps

83.12 Mbps

8.74 Mbps

0.96 Mbps

519.91 Mbps

13.51 Mbps

11.26 Mbps

3.61 Mbps

6

-

-

-

-

7

-

-

-

-

8

-

-

-

-

9

15.86 Mbps

77.13 Mbps

13.62 Mbps

0.68 Mbps

1023.31 Mbps

13.56 Mbps

8.92 Mbps

0.98 Mbps

257

11

59.04 Mbps

13.50 Mbps

11.81 Mbps

5.10 Mbps

1216.73 Mbps

86.05 Mbps

13.05 Mbps

6.91 Mbps

1318.25 Mbps

0.00 Mbps

10.47 Mbps

0.84 Mbps

14

-

-

-

-

15

-

-

-

-

16

-

-

-

-

17

-

-

-

-

18

-

-

-

-

19

-

-

-

-

20

9.71 Mbps-

7.35 Mbps

0.84 Mbps

平均32.1 Mbps

62 Mbps

11.4 Mbps

7.33Mbps

図 5.3-48 上りスループットマップ（3）伝送遅延
屋内の遅延は、50～60ms と大きな値となっている。無線品質の悪化により、無線レイ
ヤーの再送が発生したことで、遅延が大きくなったと想定している。
表 5.3.5-9 伝送遅延測定結果
地点

遅延時間 (ms)1

54.376 ms

2

54.465 ms

346.487 ms

462.792 ms

540.437 ms

6-

7

111.739 ms

258

8

47.309 ms

952.847 ms

1062.415 ms

11

43.200 ms

1253.554 ms

13

53.294 ms

14

-

15

-

16

-

17

-

18

-

19

-

20

60.868 ms

図 5.3-49 伝送遅延時間マップ

5.3.5.4 様々な帯域幅でのローカル 5G の性能評価（1）受信電力
測定点における受信電力特性の結果を表 5.3.5-10 に示す。RSRP および SIR ともに受信環境としては問題ない地点であった。
表 5.3.5-10 受信電力測定結果
RSRQ-10.4 dBm

SIR

RSSI

15.8 dBm-69.6 dBm（2）伝送スループット
測定地点での伝送スループットを表 5.3.5-11 に示す。UDP, TCP ともに UL を見るとお259

およそ割当帯域が小さくなるに従ってスループットも低下しており、想定通りの結果といえる。
表 5.3.5-11 スループット特性
UDP

TCP

帯域

UL

DL

UL

DL

80 MHz59.05 Mbps

34.99 Mbps

62.62 Mbps

33.19 Mbps

60 MHz37.04 Mbps

34.99 Mbps

52.57 Mbps

32.54 Mbps

40 MHz13.03 Mbps

35.00 Mbps

29.49 Mbps

28.78 Mbps

20 MHz4.09 Mbps

34.99 Mbps

19.19 Mbps

26.18 Mbps

（3）伝送遅延
伝送遅延時間を測定した結果を表 5.3.5-12 に示す。全帯域においておおむね 40msec
程度と帯域幅に依存しないことが分かった。
表 5.3.5-12 伝送遅延測定結果
伝送遅延 (ms)

80MHz

60MHz

40MHz

20MHz

40.5

40.9

42.5

40.1

（4）映像伝送品質
表 5.3.5-13 に映像伝送品質の評価結果を示す。表より映像伝送装置を用いた場合には20MHz を除いて 40M 以上の帯域幅では大きく品質が向上してはいないこと、また NW カメ
ラにおいては 20MHz 帯域幅で若干の映像品質劣化が見られるものの、全帯域で大差がな
いことが示されており、必要以上の帯域幅の割当は不要であることが示されている。
表 5.3.5-13 映像伝送品質評価結果
装置

20MHz

40MHz

60MHz

80MHz

映像伝送品質14

3

3

NW カメラ

2

2.5

2.5

2.5

5.3.5.5 見通し外となる無線区間における性能評価 (4.7GHz)（1）受信電力
図 5.3-50 に遮蔽となるトラックおよび摘採機を配置した際の受信電力マップを示す。
これよりトラックの陰から出た際と、摘採機の陰に隠れる瞬間において受信電力の低下がみられた。ただ後述する通り、瞬断の生じるような低下ではないことから、トラックや摘採機程度の遮蔽であれば通信の瞬断についてはさほど影響がないと考えられる。

260

図 5.3-50 受信電力マップ（2）無線リンク切断状況
無線リンク切断状況については前述した通り、遮蔽物の影響がさほど大きくないため、無線リンクが切断される(Radio Link Failure 発生)ことは無かった。
（3）映像伝送品質
映像伝送品質について測定した点を受信電力とともに示したものを図 5.3-51 に、結果を表 5.3.5-14 および表 5.3.5-15 に示す。品質指標値は SA 無線品質良好ポイントと図5.3-51 に示された場所での品質を 5 とした時の映像品質の良さを 5 段階で示したもの
で、受信電力が低くなっている点において、映像品質が劣化している様子が見て取れた。

261

図 5.3-51 映像伝送品質測定ポイント
表 5.3.5-14 NW カメラを用いた場合の映像伝送品質
地点

映像伝送品質無線品質劣化ポイント 1

3.1

無線品質劣化ポイント 2

3.0

無線品質劣化ポイント 3

2.4

表 5.3.5-15 映像伝送装置カメラを用いた場合の映像伝送品質
地点

映像伝送品質無線品質劣化ポイント 1

2.6

無線品質劣化ポイント 2

3.0

無線品質劣化ポイント 3

2.4

262

5.3.5.6 見通し外となる無線区間における性能評価 (28GHz)（1）受信電力
図 5.3-52 に遮蔽となるトラックおよび摘採機を配置した際の受信電力マップを示す。
これより摘採機の陰に隠れる瞬間において広域での受信電力の低下がみられた。またトラックの後方で若干受信電力の劣化が見られ、トラックによる影響が表れている。瞬断の生じるような低下ではないことから、トラックや摘採機程度の遮蔽であれば 4.7GHz の場合と同様、28GHz においても通信の瞬断についてはさほど影響がないと考えられる。

図 5.3-52 受信電力マップ（2）無線リンク切断状況
無線リンク切断状況については前述した通り、遮蔽物の影響がさほど大きくないため、無線リンクが切断される(Radio Link Failure 発生)ことは無かった。
（3）映像伝送品質
映像伝送品質について測定した点を受信電力とともに示したものを図 5.3-53 に、結果を表 5.3.5-16 および表 5.3.5-17 に示す。品質指標値は SA 無線品質良好ポイントと図表 5.3-37 に示された場所での品質を 5 とした時の映像品質の良さを 5 段階で示したもので、受信電力が低くなっている点において映像品質が劣化している様子が見て取れた。

263

図 5.3-53 映像伝送品質測定ポイント
表 5.3.5-16 NW カメラを用いた場合の映像伝送品質
地点

映像伝送品質無線品質劣化ポイント 1

2.8

無線品質劣化ポイント 2

3.8

無線品質劣化ポイント 3

2.3

表 5.3.5-17 映像伝送装置カメラを用いた場合の映像伝送品質
地点

映像伝送品質無線品質劣化ポイント 1

3.8

無線品質劣化ポイント 2

1.7

無線品質劣化ポイント 3

3.8

264

5.3.6

技術的課題の解決方策

5.3.6.1 事業者間干渉の制御
5.3.5.1 および 5.3.5.2 の電波伝搬特性の検証において、事業者の異なる比較的小規模な敷地が隣接している環境における干渉の影響を概略評価することができた。その結果、
4.7GHz システムにおいては、適応ビームフォーミングは適用せずに比較的半値幅の小さい
固定ビームでの送受信で評価した結果であるが、敷地の境界付近において大きな干渉が発生することがわかった。適応ビームフォーミングを適用した場合には、端末の位置によっては今回評価した固定ビーム設定よりも与干渉側のビームが被干渉側の敷地方向に向く可能性があるため、更に大きな干渉を隣接側に与える可能性があると考えられる。一方、28GHzシステムでは適応ビームフォーミングを適用して評価を行ったが、敷地の境界付近において大きな干渉が発生する可能性があることがわかった。
このような事業者相互で大きな干渉が生じるという課題に対しては、事業者間で無線リソースを分割して割り当てる方策が有効と考えられる。以下の 2 つの方策を検討する。
（1）4.7GHz システム：周波数帯域を重複しないように分割し、事業者に割り当てる。
（2）28GHz システム：ビームフォーミングのビームを各事業者のサービスエリアに合うよ
うに限定する。

5.3.6.2 共通の運用事業者による共用基地局による運用
上記の事業者間リソース制御は、運用事業者を共通化することで制御が容易になると考えられる。その実現性検証のため、4.7GHz システムにおいて共用基地局を用いた事業者間での周波数帯域分割割り当て運用を行い、そのメリットや課題の検証を行う必要がある。

265

5.4 ローカル 5G のエリア構築やシステム構成の検証等
圃場が隣接する事業者間において同一周波数帯を用いて運用を行うと、相互干渉の影響によりスループットが大きく低下することが想定される。本章では、このような相互干渉の影響が想定される事業者間において、それぞれの事業者が利用可能な無線リソース（免許取得帯域、および設定可能ビーム方向）を分割したうえで、互いに異なる無線リソースを割り当てることにより干渉の影響を回避する方策について検証し、その有効性の確認を行う（検証①）。この場合の運用形態としては、各事業者が割り当てられた分割リソースを用いて、個別に基地局を設置（エリア構築）する形を想定している。
一方、複数の事業者の圃場が隣接しているような環境では、これら圃場の事業者とは異なる共通の運用事業者が各圃場事業者(または農協等の共同運営組織)からの業務委託を受け、圃場間で共用可能な単一の周波数免許を取得して上記の圃場事業者間リソース割り当ても含めた一括運用を行うシステム構成、運用形態が考えられる。このようなシステム構成、運用形態を採用することにより、個別の圃場事業者が行わなければならない上記のリソース割り当てに関する合意形成のための調整業務を運用事業者に委託することが出来るため、運用の作業工数を削減することが出来る利点がある。そこで検証②では、複数の隣接する圃場において共用基地局（周波数も圃場事業者で共用）を用いてエリア構築を行う場合において、上記の分割リソース割り当てを行うことにより干渉の影響を回避する方策について検証し、その有効性の確認を行う。

5.4.1

評価・検証項目① 事業者間での無線リソース分割・割り当てに関する検証
今回、圃場が隣接する 3 つの事業者(A、B、C)を想定しているが、測定結果を用いて、以下に示す 2 つの事業者が同時に運用を行った場合の影響について評価を行うことを目的とする。同時運用事業者数を２としたのは、4.7GHz システムの評価に用いる基地局数が 2 であるためである。
・ 事業者 A、B が同時運用する場合
・ 事業者 A、C が同時運用する場合① 4.7GHz 帯システムの評価項目
上記目的のために実施する評価項目を表 5.4.1-1 に示す。
表 5.4.1-1 無線リソース分割時評価項目（4.7GHz システム）
大項目
中項目
小項目
備考
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
事業者
電界強度分
SINR(dB)
A、事業
布者B共RSSI(dBm)
存時
ビーム ID
伝送スルー
UDP 上り(Mbps)
266

プット分布

伝送遅延時
間分布

電界強度分
布
事業者
A、事業
者C共
存時

伝送スルー
プット分布
伝送遅延時
間分布

UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)

測定結果について、各事業者別に測定値を整理する
 電界強度：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定
地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。図面のイメー
ジは図 5.3-8 と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準じる)。
 伝送スループット：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリ
アの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。図面のイメージは図 5.3.-10 と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準じる)。
この検証で被干渉条件が含まれていない点については後の考察で考慮するものする。
 伝送遅延：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定
地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。図面のイメー
ジは図 5.3.2-14 と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準じる)。
② 28GHz 帯システムの評価項目
上記目的のために実施する評価項目を表 5.4.1-2 に示す。
表 5.4.1-2 無線リソース分割時評価項目（28GHz 帯システム）
中項目
小項目
備考
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度分
SINR(dB)
布
RSSI(dBm)
事業者 A 用ビーム ID
基地局設置
UDP 上り(Mbps)
時
伝 送 ス ル ー UDP 下り(Mbps)
プット分布
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
伝 送 遅 延 時 上り+下り(ms)
大項目

267

間分布

電界強度分
布
事業者Ｂ用
基地局設置
時

伝送スルー
プット分布
伝送遅延時
間分布

電界強度分
布
事業者Ｃ用
基地局設置
時

伝送スルー
プット分布
伝送遅延時
間分布

RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)

測定結果について、各事業者別に測定値を整理する。
ｱ）電界強度：各事業者用の方向に設置した場合の測定値を一覧表に示すとともに、以下の図面を作成する。
a）ビーム ID 分布図：最も強い電力(RSRP)が観測されたビーム ID 値をプロットした図面の例を図 5.4-1 に示す。

268

29

29

28

27

26

事業者B
13

29

13

事業者A
13

28

26

21

27

21

21

事業者C
4

ビームID

5

基地局

20

20

50m

図 5.4-1 ビーム ID 分布（事業者 A）の測定結果図面例
電界強度の測定値については以下のように整理する。
各事業者用の方向に設置した場合の他の事業者のサービスエリアでの測定値については、設置事業者からの与干渉分と見なし、下記の与干渉分布図（ビーム非限定時）を作成する。
・与干渉分布図(ビーム非限定時)：各事業者向けの配置時の他の事業者のサービスエリアにおける受信電力をプロットした図面
次に、各事業者用に設置した場合において、当該事業者のサービスエリアをカバーするために必要なビーム ID のみを選択的に動作させることを想定した場合について、当該ビーム ID での他の事業者のサービスエリアの受信電力については当該事業者からの与干渉分と見なした与干渉分布図を作成する。例えば、事業者 A 用の方向に設置した場合に、事業者 A のサービスエリ
アをカバーするために必要なビーム ID のみを選択的に動作させることを想定し、当該ビーム ID の事業者 B、事業者 C の各サービスエリアでの測定値については、事業者 A からの与干渉分と見なして下記の与干渉分布図(ビーム限定時)を作成する。
・与干渉分布図(ビーム限定時)：各事業者のサービスエリアをカバーするために必要なビームによる他の事業者エリアの受信電力をプロットした図面
ビーム非限定時、ビーム限定時の各与干渉分布図の図面例を図 5.4-2 および
図 5.4-3 に示す。

269

事業者A

事業者B
事業者A
事業者C

実測値

基地局

50m

図 5.4-2 与干渉分布図(事業者 A、ビーム非制限時)の図面例(28GHz 帯システム)
事業者A

事業者B
事業者A
事業者C

実測値

基地局

50m

図 5.4-3 与干渉分布図(事業者 A、ビーム限定時)の図面例(28GHz 帯システム)ｲ）伝送スループット：各事業者用の方向に設置した場合の測定値を一覧表に示すとともに、以下の図面を作成する。圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面の例を図 5.4-4 に示す。

270

事業者A

事業者B
事業者A
事業者C

実測値

基地局

50m

図 5.4-4 伝送スループット分布図(事業者 A)の図面例(28GHz 帯システム)ｳ）伝送遅延：各事業者用の方向に設置した場合の測定値を一覧表に示すとともに、以下の図面を作成する。圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面の例を図 5.4-5 に示す。
事業者A

事業者B
事業者A
事業者C

実測値

基地局

50m

図 5.4-5 伝送遅延分布図(事業者 A)の図面例(28GHz 帯システム)
4.7GHz 帯システムにおいては、2 事業者が共存した場合について、各事業者にて必要な無線品質が得られたかどうか、伝送スループット、伝送遅延について要求品質を満たす結果が得られたかどうかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、課題を明らかにするとともに解決の方策を提案する。干渉制
御方策の導入により、干渉が無い場合と同等のスループット特性の実現を性能目標とする。
28GHz 帯システムにおいては、各事業者用の基地局設置にてビーム ID を限定しない場合と限定した場合との比較検証からビーム ID を限定することにより事業者間の干271

渉抑制効果についてどの程度の効果が得られるかと考えられるかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、課題を明らかにするとともに解決の方策を提案する。干渉制御方策の導入により、地点毎に SIR 特性が定量的にどの程度改善するかを評価することを目標とする。
上記で抽出する技術的課題のほか、本リソース分割による方法については、事業者間でのリソース分割について調整・合意した後は事業者個別での運用となるため、以下のような課題が考えられる。
・ 運用開始後のトラフィック量の変動などといった利用状況の変化への対応が難し
い・ 事業者間でのリソース分割の調整・合意のプロセスや、通信インフラへのリソー
ス分割の反映など個々の事業者への負担が大きい
そこで、同一の運用事業者が各圃場(または農協等の共同運営組織)からの業務委託を受け、事業者間で周波数を共用する形態として、周波数帯域を分割し、割り当てる方式を提案する。共通の運用事業者が一括してリソース制御を実施することから、運用開始後も委託事業者が各事業者を調整してリソース設定を行えるため、制御の自由度が大きく、各事業者の運用の手間や設備管理などのコスト面の負担を抑制できるという利点があると考える。
② 事業者間での周波数共用による無線リソース分割・割り当てに関する検証
複数の隣接する圃場にかかり、共用基地局（周波数も圃場事業者で共用）を用いてエリア構築を行う場合は、上記の分割リソース割り当てを行うことにより干渉の影響を回避する方策について検証し、その有効性の確認を行う。事業者が個別に基地局を設置した場合と同等のカバレージを実現できる可能性を確認することを目標とする。
測定結果を用いて、以下に示す２つの事業者が同時に運用を行った場合の影響について評価を行う。本評価は 4.7GHz 帯システムのみで行うため、リソース分割としては帯域分割を行うものとする。28GHz 帯システムでは、今回使用する基地局の水平方向
カバー範囲が 120 度であるため、１台の共用基地局では圃場全体をカバーすることが出来ない。また、前項の検証①での結果からは、ビーム制限のみによる干渉制御では十分な干渉抑圧効果を得ることは難しいことが推測される。このため、28GHz 帯シス
テムでは本評価は行わないこととした。
・ 事業者 A、B が同時運用する場合
・ 事業者 A、C が同時運用する場合
上記目的のために実施する評価項目を表 5.4.1-3 に示す。
表 5.4.1-3 周波数共用時の評価項目（4.7GHz 帯システム）
大項目
中項目
小項目
備考
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度分布SINR(dB)RSSI(dBm)
周波数共用時
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
伝送スループUDP 下り(Mbps)
ット分布
TCP 上り(Mbps)
272伝送遅延時間分布
共存他事業者
端末 1 通信状況

共存他事業者
端末 2 通信状況

TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
UDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
UDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)

測定結果について下記のように整理する。
・ 電界強度：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。図面のイメージは図 5.3-8と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準じる)。事業者毎に異なる帯域を用いて通信を行うため、基本的に事業者間の干渉は生じないと考えられるが、実証①の様に基地局の向きを各事業者エリアに合わせた設置を行わないために、実証①における電界強度分布と比較すると電界強度低下する領域が各事業者エリアで発生する可能性がある。本指標はこれを確認するために有効である。
・ 伝送スループット：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。図面のイメージは
図 5.3-9 と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準じる)。本指標は上記の電界強度分布と同様に、基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合の伝送スループットの変化を評価することで、その影響を評価することが可能となる。
・ 伝送遅延：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。
図面のイメージは図 5.3-10 と同様となる(測定地点は図 5.3-14 に準ずる)。伝送
路品質が低下した際に再送が増加することにより、伝送遅延も増加する関係にある。したがって本指標も上記の電界強度分布や伝送スループットと同様に、基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合の伝送遅延の変化を評価することで、その影響を評価することが可能となる。
帯域幅分割による各事業者へのリソース割り当て時の電界強度分布、伝送スループット
分布、伝送遅延時間分布の測定結果から、周波数および基地局を共用する形態において各事業者にて必要な無線品質が得られたかどうか、伝送スループット、伝送遅延について要求品質を満たす結果が得られたかどうかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、課題を明らかにするとともに解決の方策を提案する。

273

5.4.2

評価・検証方法① 事業者間での無線リソース分割・割り当てに関する検証
 4.7GHz 帯システム：周波数帯域を事業者間で分割・割り当て
圃場が隣接する事業者が利用可能な無線リソース（免許取得帯域）を分割したうえ
で、互いに異なる無線リソースを割り当てることにより干渉の影響を回避する方策について検証し、その有効性の確認を行う。この場合、各事業者に異なる帯域を割り当てることにより相互干渉は基本的に発生しなくなるが、各事業者が利用できる
帯域幅が減少する。そこで以下の項目について検証を行う。
ｱ) SINR 分布の評価ｲ) スループット分布の評価
2 台の基地局（基地局 1、基地局 2）を使用し、基地局 1 は事業者 A のエリアをカ
バーし、基地局 2 は事業者 B および事業者 C の両エリアをカバーするものとする。
図 5.4.2-1 に各基地局の設置位置と設置方向を示す。今回、基地局設置条件の制約上、同じ位置にこの 2 台の基地局を下記のように設置している。
 基地局 1：事業者 A のサービスエリアにカバレッジが大きくなる向き（圃場正面方向から-30 度の向き）に設置。
 基地局 2：事業者 B および事業者 C のサービスエリアにカバレッジが大きくなる向き（圃場正面方向から+35 度の向き）に設置。
各事業者に割り当てる周波数帯域幅についても図 5.4.2-1 に示している。事業者 A、事業者 B、事業者 C にそれぞれ 40MHz,40MHz,20MHz 幅の帯域を相互に重複しないように割り当てるものとする。
以上のように事業者毎に周波数帯を分割するように割り当てた基地局 1、基地局 2を設置することにより、以下の条件にて評価項目を測定する。
 事業者 A と事業者 B が同時運用する場合
 事業者 A と事業者 C が同時運用する場合

274

帯域 40MHz

帯域 40MHz

帯域 20MHz図 5.4.-6 事業者のサービスエリアと基地局位置(4.7GHz 帯システム)
上記 2 事業者が同時運用するそれぞれの場合について、図 5.3-14 の測定地点において、評価項目を測定する。各測定位置の基地局からの距離および角度（圃場全体の正面方向からの角度、各基地局の正面方向からの角度）を図 5.4-6 に示す。
今回使用した基地局は半値角 26 度の水平方向指向性を有しているため、目安として各基地局の半値角範囲に含まれる角度値に色付けを行っている。
各評価項目の測定方法は下記のとおりです。
ｱ) 電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm) を測定する。
ｲ) 伝送スループット：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定する。
ｳ) 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り)
端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定する。
ｴ) 共存他事業者の通信状況：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ-端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)
により測定する。

275

表 5.4.2-5.4-1

各測定地点の基地局との位置関係（4.7GHz 帯システム）

地点 距離 [m]基地局１正面基地局２正面からの角度 [度] からの角度 [度]圃場全体正面からの角度 [度]

A1

208.1

-39.7

-9.7

-74.7

A2

172.6

-50.4

-20.4

-85.4

A3

155.2

-59.0

-29.0

-94.0

B1

175.5

-24.2

5.8

-59.2

B2

131.5

-33.2

-3.2

-68.2

B3

93.7

-50.2

-20.2

-85.2

B4

72.0

-90.0

-60.0

-125.0

C1

160.0

0.0

30.0

-35.0

C2

110.0

0.0

30.0

-35.0

C3

60.0

0.0

30.0

-35.0

C4

0.0

0.0

30.0

-35.0

D1

167.6

17.4

47.4

-17.6

D2

120.8

24.4

54.4

-10.6

D3

78.1

39.8

69.8

4.8

D4

50.0

90.0

120.0

55.0

E1

188.7

32.0

62.0

-3.0

E2

148.7

42.3

72.3

7.3

E3

116.6

59.0

89.0

24.0

E4

100.0

90.0

120.0

55.0

① 電界強度分布の評価
 事業者毎に使用する帯域を分けているため SIR 測定値には干渉は含まれていない。他の事業者のサービスエリアの受信電力については当該事業者からの与干渉分と見なすことにより干渉が有る場合の SIR 分布を計算する。
この 2 つの SIR 分布を比較することにより、帯域を分けることによりどの程度 SIR が改善するかを定量的に評価することが出来る。
② スループットの評価
 干渉がある場合のスループットを直接測定できないため、スループットの評価においては事業者間の帯域分割により、各事業者が利用できる帯域幅が減少する影響の調査を行うことを目的とする。
② 28GHz 帯システム：ビームフォーミングのビームを各事業者のサービスエリアに合うように限定圃場が隣接する事業者が利用可能な無線リソース（設定可能ビーム方向）を分割したうえで、互いに異なる無線リソースを割り当てることにより干渉の影響を回避す
る方策について検証し、その有効性の確認を行う。4.7GH 帯での実証で実施した事
業者毎に異なる帯域を割り当てる方策とは異なり、設定可能ビーム方向の限定では相互干渉を完全に抑圧することは難しいが、各事業者は利用可能な帯域を全て使用することが出来る。そこで以下の項目について検証を行う。
・ 複数事業者が同時運用した場合に、設定可能ビーム方向の制限の有無による
276

SINR 分布の比較評価
事業者のサービスエリアの配置については 4.7GHz 帯システムと同様とする。図5.4-7 に各事業者のサービスエリアの配置に対する 28GHz 帯システムの基地局設
置位置を示す。
今回の実験では 1 台の基地局を用いて評価を行うため、基地局をそれぞれの事業者（事業者 A、事業者 B、事業者 C）のサービスエリアのカバレッジが大きくなる
向き（垂直方向からの向きがそれぞれ -30 度、30 度、55 度）に、検証時に切り替えて使用する。

図 5.4-7 事業者のサービスエリアと基地局配置(28GHz 帯システム)
図 5.3-14 に示す 19 箇所の測定地点において、評価項目の測定を行う。測定に際しては、3 つの事業者のサービスエリアの方向に合わせて基地局の向きを設定し、それぞれの設定において、全ての測定地点での測定を繰り返す。各測定位置の基地
局からの距離および角度（圃場全体の正面方向からの角度、各基地局の正面方向か
らの角度）を図 5.4.2-2 に示す（数値に関しては図 5.4-7 と同じある）。今回使用
した 28GHz 帯の基地局は-60 度～60 度の水平方向指向性を有しているため、各基地局のカバー範囲に含まれる角度値に色付けを行った。使用するビームに制限を加えない場合は、他の事業者エリアの一部もそのカバレージエリアに含まれてしまうことがわかる。また、C 列の測定位置は事業者エリア間の境界上にあるため、全ての基地局設置方向においてそのカバレージエリアに含まれている。

277

表 5.4.2-5.4-2
地点 距離 [m]測定位置（28GHz 帯システム）

圃場全体正面基地局A正面基地局B正面基地局C正面からの角度 [度] からの角度 [度]からの角度 [度]からの角度 [度]

A1

208.1

-39.7

-9.7

-69.7

-94.7

A2

172.6

-50.4

-20.4

-80.4

-105.4

A3

155.2

-59.0

-29.0

-89.0

-114.0

B1

175.5

-24.2

5.8

-54.2

-79.2

B2

131.5

-33.2

-3.2

-63.2

-88.2

B3

93.7

-50.2

-20.2

-80.2

-105.2

B4

72.0

-90.0

-60.0

-120.0-145.0

C1

160.0

0.0

30.0

-30.0

-55.0

C2

110.0

0.0

30.0

-30.0

-55.0

C3

60.0

0.0

30.0

-30.0

-55.0

C4

0.0

0.0

30.0

-30.0

-55.0

D1

167.6

17.4

47.4

-12.6

-37.6

D2

120.8

24.4

54.4

-5.6

-30.6

D3

78.1

39.8

69.8

9.8

-15.2

D4

50.0

90.0

120.0

60.0

35.0

E1

188.7

32.0

62.0

2.0

-23.0

E2

148.7

42.3

72.3

12.3

-12.7

E3

116.6

59.0

89.0

29.0

4.0

E4

100.0

90.0

120.0

60.0

35.0

1 台の基地局で測定を行うため、測定時には事業者間の干渉は無い環境となっているが、ある事業者用に基地局を設置した場合における他の事業者のサービスエリアで観測された電界強度は、この事業者エリアへの与干渉電力とみなすことができる。例えば、事業者 A 用に基地局を設置した場合の事業者 B、および事業者
C のサービスエリアにおける電界強度測定値は事業者 A 用基地局から事業者 B、および事業者 C のサービスエリアへの与干渉電力としてみなすことにより、同時運用時（事業者 A と B、および事業者 A と C の同時運用）の干渉がある場合におけるSIR 分布の推定を行うことが出来る。
各評価項目の測定方法は下記の通りである。
ｱ) 電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm)、ビーム ID を測定する。
ｲ) 伝送スループット：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)
により測定する。
ｳ) 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り)
端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定する。
同時運用時の SIR 分布推定
上述したように、各事業者方向に基地局を設置して取得した RSRP 測定を用いて、同時運用時の SIR 分布推定を行う。手順を以下に示す。
278a）3 種類の向きに基地局を設置したそれぞれにおいて、前述した 19 地点における RSRP 値を測定する。
b）測定地点数が限られていること、および測定誤差等による測定値間の本質的でないばらつきが含まれることを考慮して、回帰分析による圃場全体の
RSRP 分布（平均値）を計算する。回帰分析にはガウス過程回帰を用いることとする。各事業者において使用するビームに制限を加えない場合の RSRP 分布
計算には、他事業者エリアでの測定値として、が最大となるビーム選択時の
RSRP 値を用いる。一方、各事業者において使用するビームに制限を加える場
合の RSRP 分布計算には、他事業者エリアでの測定値として、制限後のビームセットの中が最大となるビーム選択時の RSRP 値を用いる。これを各基地局設
定方向に対応する 3 セットの RSRP 測定値に対して行うことで、合計 6 種類の
RSRP 分布を計算することになる（3 セット×ビーム制限有り／無し）。
c）事業者毎に自エリアの RSRP 分布を希望波信号電力分布、他事業者エリアから漏れこんだ RSRP 分布を干渉信号電力分布として、前者を後者で除算割することで SIR 分布を計算する。以下の SIR 分布を求める。
・2 事業者 A,B を同時運用した場合の事業者 A の SIR 分布（ビーム制限有り／無し）
・ 2 事業者 A,B を同時運用した場合の事業者 B の SIR 分布（ビーム制限有り／無し）
・ 2 事業者 A,C を同時運用した場合の事業者 A の SIR 分布（ビーム制限有り／無し）
・ 2 事業者 A,C を同時運用した場合の事業者 C の SIR 分布（ビーム制限有り／無し）② 事業者間での周波数共用による無線リソース分割・割り当てに関する検証
複数の隣接する圃場について、共用基地局（周波数も圃場事業者で共用）を用いてエリア構築を行う場合、上記の分割リソース割り当てを行うことにより干渉の影響を回避する方策について検証し、その有効性の確認を行う。測定結果を用いて、以下に示す 2 つの事業者が同時に運用を行った場合の影響について評価を行うことを目的とする。本評価は 4.7GHz 帯システムにおいてリソース分割としては帯域幅分割を行う
方策を適用する。28GHz 帯システムでは、今回使用する基地局の水平方向カバー範囲
が 120 度であるため、1 台の共用基地局では圃場全体をカバーすることが出来ない。
また、前項の検証①での結果からは、ビーム制限のみによる干渉制御では十分な干渉
抑圧効果を得ることは難しいことが推測される。このため、28GHz 帯システムでは本評価は行わず、4.7GHz 帯システムでのみ評価を行う。
図 5.4-6 に示すように事業者 A、事業者 B、事業者 C の 3 事業者のサービスエリアが配置されるものと想定し、3 事業者で共用する 1 台の基地局を下記のように全事業者の中心にカバレッジエリアができるように方向づけて設置する。
また、図 5.4-8 には各事業者に割り当てる周波数帯域幅についても示している。検証①と同様に本検証では、事業者 A に 40MHz、事業者 B に 20MHz、事業者 C に 20MHz の相互に重複しない周波数帯域を割り当てる。

279

帯域 40MHz

帯域 40MHz

帯域 20MHz図 5.4.-8 事業者のサービスエリアと基地局位置(4.7GHz 帯システム)
上記共用基地局の設置状態で、図 5.3-14 の測定地点において、評価項目を測定する。
各評価項目の測定方法は下記のとおりとする。
① 電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm)、ビーム ID を測定する。
② 伝送スループット：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定します。
③ 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り)
端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定する。
④ 共存他事業者の通信状況：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ-端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定する。2 端末のトラフィック量は iPerf の-b オプション指定にて設定する。
ｱ）電界強度分布の評価：事業者毎に異なる帯域を用いて通信を行うため、基本的に事業者間の干渉は生じないと考えられるが、実証①の様に基地局の向きを各事業者エリアに合わせた設置を行わないために、実証①における RSRP 分布と比
較すると電界強度低下する領域が各事業者エリアで発生する可能性がある。実証①と同様に各地点における RSRP 測定値よりエリア全体の RSRP 分布を計算し、これを実証①でもとめた RSRP 分布と比較することで、基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合との電界強度分布の違いを評価する。
ｲ）伝送スループットの評価：上記の電界強度分布の評価と同様にして、各地点における測定値よりエリア全体の伝送スループット分布を計算し、これを実証①でもとめた分布と比較する。上記の電界強度分布と同様に、基地局の向きを事業
280

者毎に最適化する場合と比較した場合の違いを評価する。
ｳ）伝送遅延：伝送路品質が低下した際に再送が増加することにより、伝送遅延も増加する関係にある。基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合の伝送遅延の違いを評価する。
帯域幅分割による各事業者へのリソース割り当て時の電界強度分布、伝送スループッ
ト分布、伝送遅延時間分布の測定結果から、周波数および基地局を共用する形態において各事業者にて必要な無線品質が得られたかどうか、伝送スループット、伝送遅延について要求品質を満たす結果が得られたかどうかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、課題を明らかにするとともに解決の方策を提案す
る。

5.4.3

検証結果

5.4.3.1 検証①
上記の事業者間干渉に対する対策としてイ①では、以下の無線リソースを分割して各事業者に割り当てる以下の方策を適用した場合の検証を行った。
（1）4.7GHz 帯システム① 電界強度、SIR 分布
事業者 A と事業者 B,C が同時運用した場合の評価を行った。表 5.4.3-1 に事業者 Aのエリアに向けて設置した基地局（基地局１）からの信号を測定できた端末における各種測定値を示す。表 5.4.3-2 に事業者 B,C のエリアに向けて設置した基地局（基地局２）からの信号を測定できた端末における各種測定値を示す。今回の実験で使用した各基地局は、固定された１ビーム送信（水平方向および垂直方向の半値幅は 26 度）のみに限定されているため、各事業所エリア全体をカバー出来ない制約がある。このため、測定地点の位置によっては信号が検出できない場合あり、これらは表中に横線で示している。
事業者毎に使用する帯域を分けているため、事業者間での干渉は基本的に発生しない。したがって下表で示した各測定値には干渉は含まれていないと考えられる。測定した RSRP 値からガウス過程回帰でもとめた RSRP 分布（予測分布の平均値）を図 5.4.3-1に示す。測定地点数が少ないため回帰による予測精度は高くないが、２つの基地局の指向性の違いを概略見ることができる。本実験では各基地局のアンテナ指向性が狭く、C列の地点はいずれの基地局の指向性範囲から外れる位置にあるため、受信 SIR が低くなっている。このようにカバレージが狭いことによる問題はあるが、事業者毎に使用帯域を分けているため干渉の影響は見えていない。実際の運用では複数のビームを用いてエリア全体のカバーを行うため、今回の実験で見られたようなカバレージが不足する問題は無くなると考えられる。
RSRP 予測分布から求めた干渉が有る場合の SIR 分布を図 5.4.3-2 に示す。これは帯域分割を行わなかった場合の SIR 分布を表すものである。事業者 B,C のエリアでは干渉による SIR 低下は大きくないが、事業者 A のエリアでは事業者 B,C のエリアとの境界付近において SIR が負の値となっており、干渉の影響が大きいことがわかる。したが281

って事業者間で帯域を分ける方策が有効であることがわかる。
表 5.4.3-1
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

基地局１からの信号の測定結果（RSRP, RSRQ, SIR, RSSI）
RSRP-117.5 dBm-106.7 dBm-114.2 dBm

RSRQ
SIR
RSSI
-13.7 dBm 6.0 dBm -91.4 dBm-10.5 dBm 15.6 dBm -83.1 dBm-10.9 dBm 9.1 dBm -90.3 dBm-111.5 dBm-104.7 dBm-119.9 dBm-111.8 dBm-113.2 dBm-127.7 dBm--10.8 dBm 9.2 dBm-10.5 dBm 15.7 dBm-14.8 dBm -1.2 dBm-16.9 dBm -5.9 dBm-14.0 dBm -1.4 dBm-19.3 dBm -7.8 dBm-

282-87.6 dBm
-81.2 dBm
-92.2 dBm
-81.8 dBm
-86.1 dBm
-95.4 dBm-

表 5.4.3-2

基地局２からの信号の測定結果（RSRP, RSRQ, SIR, RSSI）

Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

RSRP
-128.3 dBm-130.0 dBm-120.5 dBm-126.7 dBm-116.7 dBm-106.5 dBm-95.8 dBm
-111.2 dBm-102.1 dBm-112.9 dBm-113.4 dBm-105.0 dBm-109.8 dBm-121.9 dBm-120.1 dBm

RSRQ-15.8 dBm
-17.4 dBm
-15.2 dBm
-15.2 dBm
-11.1 dBm
-11.8 dBm
-10.5 dBm
-10.5 dBm
-10.5 dBm
-13.8 dBm
-11.3 dBm
-10.4 dBm
-10.5 dBm
-13.5 dBm
-12.1 dBm

図 5.4-3

SIR-3.1 dBm-4.8 dBm-1.9 dBm-1.7 dBm
8.1 dBm
3.7 dBm
15.4 dBm
13.3 dBm
13.2 dBm-0.7 dBm
5.2 dBm
17.8 dBm
14.4 dBm
0.7 dBm
3.3 dBm

RSSI-99.5 dBm
-99.7 dBm
-92.2 dBm
-98.7 dBm
-92.6 dBm
-81.8 dBm
-72.4 dBm
-87.6 dBm
-78.7 dBm
-86.1 dBm
-89.0 dBm
-81.6 dBm
-86.3 dBm
-95.3 dBm
-94.9 dBm

RSRP 分布事業者Ａ（３次元表示）

事業者 B,Ｃ（３次元表示）

事業者Ａ（２次元表示）

事業者 B,Ｃ（２次元表示）283

事業者 A

事業者 B,Ｃ
図 5.4.3-4 SIR 分布② スループット分布
事業者毎に帯域を棲み分けることにより各事業者が利用できる帯域幅が小さくなる
が、干渉を抑止することでスループットの改善が期待できる。事業者 A のエリアおよび
事業者 B、C のエリアにおけるスループット特性を表 5.4.3-3 および表 5.4.3-4 にそれぞれ示す。事業者間での干渉の影響は見られず、多くの地点で一定のスループットが得られた。事業者 A エリアの平均 TCP スループットは 15.0Mbps（上りリンク）、23.1Mbps（下りリンク）、事業者 B,C エリアの平均 TCP スループットは 9.9Mbps（上りリンク）、
22.7Mbps（下りリンク）となっており、干渉が無い場合と同等のスループットが得られている。
表 5.4.3-3 事業者 A エリアのスループット
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

UDP (UL)
2.69 Mbps
1.96 Mbps
5.07 Mbps
13.11 Mbps
2.29 Mbps-

表 5.4.3-4

UDP (DL)81.71 Mbps
37.28 Mbps
24.93 Mbps
93.16 Mbps
28.50 Mbps-

TCP (UL)
14.53 Mbps
11.34 Mbps
18.59 Mbps
21.25 Mbps
9.20 Mbps-

TCP (DL)
32.86 Mbps
23.70 Mbps
21.44 Mbps
17.49 Mbps
19.92 Mbps-

事業者 B、C エリアのスループット

284

Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

UDP (UL)
2.38 Mbps
1.04 Mbps
2.98 Mbps
12.59 Mbps
5.11 Mbps
65.37 Mbps
1.56 Mbps
0.65 Mbps

UDP (DL)12.58 Mbps
38.17 Mbps
41.27 Mbps
40.88 Mbps
40.49 Mbps
5.25 Mbps
24.73 Mbps
3.68 Mbps

TCP (UL)
8.59 Mbps
14.61 Mbps
10.11 Mbps
5.59 Mbps
14.59 Mbps
5.65 Mbps
5.07 Mbps
0.73 Mbps

TCP (DL)11.72 Mbps
33.93 Mbps
31.90 Mbps
23.52 Mbps
30.70 Mbps
4.49 Mbps
20.75 Mbps
17.70 Mbps

③ 遅延時間伝送遅延時間を測定した結果を表 5.4.3-5 に示す。伝送遅延時間については通信が確立されなかった地点を除いてどの地点もおおむね 50～80msec 程度となっており、帯域分割による受信品質への影響は見られなかった。
表 5.4.3-5

伝送遅延測定結果地点

伝送遅延時間
(ms)

A1

-

A2

-

A3

66.00ms

B1-

B2

77.97ms

B3

64.66ms

B4

68.92ms

C1

-

C2

-

C3

55.78ms

C4

62.45ms

D1-

D2

72.98msD3

76.09ms
285

D4

-

E1

-

E2

-

E3

-

E4

-

平均

68.11ms

周波数帯域を重複しないように分割し、事業者に割り当てる方策の検証を行った。事
業者毎に使用帯域が異なるため、他者土地への漏洩電力を抑える対策をとらなくても事業者間で干渉の影響は発生しないことを確認した。この方策では、各事業者が利用できる帯域幅が減少するため最大スループットの低下要因となり得る懸念があるが、干渉低減による品質改善効果の方が大きいため、結果的にスループットを改善できることを示した。
（2）28GHz 帯システム
表 5.4.3-6 にビーム ID とビーム方向の対応を示す。本表における角度値は、アンテ
ナ正面方向からの相対角度を示している。またアンテナのチルト角は各事業者共通で-15度に設定している。ビーム ID を限定しない場合における各事業者向けビームパターンを
図 5.4.3-2 に示す。
表 5.4.3-6 ビーム ID とビーム方向（中心角度）の対応
水平方向 (度)

中心角度
垂直方向
(度)

+5
-5

図 5.4-5

-50
29
13

-30
28
12

-10
27
11

+10
26
10

+30
21
5

+50
20
4

ビーム ID を限定しない場合の各事業者向けビームパターン

地点毎に最も RSRP 値の高いビーム ID における RSRP 値を、ビーム ID を限定しない場
合における RSRP 値とする。次に、事業者毎に使用するビームを限定する場合として 2 通286

りのパターン（限定パターン 1 および限定パターン 2）について評価を行った。限定パ
ターン１におけるビーム限定方法を表 5.4.3-7～表 5.4.3-9 に、限定パターン２におけるビーム限定方法を表 5.4.3-10～表 5.4.3-12 にそれぞれ示す。また、各ビームパター
ンの概略を図 5.4.3-3 に示す。限定パターン 2 は限定パターン 1 より制限を強くすることにより、より他事業者エリアへの干渉を抑えるパターンとなるが、自事業者内のエリア境界付近における端末の受信電界強度が低下するデメリットもある。これらの表における角度値は事業者間での比較が容易となるよう、事業者毎のアンテナの向きおよびチ
ルト角度を含めた値を示した。事業者毎に限定したビームの内で、地点毎に最も RSRP 値の高いビーム ID における RSRP 値を、ビーム ID を限定した場合における RSRP 値とした。
表 5.4.3-7
ビーム中心角度

事業者 A におけるビーム ID の限定（限定パターン 1）
水平方向 (度)

垂直方向

-10

-80
29

(度)

-20

13

表 5.4.3-8
ビーム中心角度

-60
28

-40
27

-20
26

0
21

+20
不使用

12

11

10

5

不使用

事業者 B におけるビーム ID の限定（限定パターン 1）
水平方向 (度)

垂直方向

-10

-20
不使用

0
28

+20
27

+40
26

+60
21

+80
20

(度)

-20

不使用

12

11

10

5

4

表 5.4.3-9
ビーム中心角度事業者 C におけるビーム ID の限定（限定パターン 1）
水平方向 (度)

垂直方向

-10

+5
不使用

(度)

-20

不使用

表 5.4.3-10
ビーム中心角度
垂直方向

-10

(度)

-20

13

ビーム中心角度

+65
26

+85
21

+105
20

12

11

10

5

4

-60
28

-40
27

-20
26

0

+20

不使用

不使用

12

11

10

不使用

不使用

事業者 B におけるビーム ID の限定（限定パターン 2）
水平方向 (度)

垂直方向

-10

-20
不使用

(度)

-20

不使用

表 5.4.3-12
ビーム中心角度+45
27

事業者 A におけるビーム ID の限定（限定パターン 2）
水平方向 (度)-8029

表 5.4.3-11

+25
28

0
不使用

+20
27

+40
26

+60
21

+80
20

不使用

11

10

5

4

事業者 C におけるビーム ID の限定（限定パターン 2）
水平方向 (度)
287

垂直方向

-10

+5
不使用

(度)

-20

不使用

+25
28

+45
27

+65
26

+85
21

+105
20

12

11

10

5

4

288

ビーム限定パターン１
図 5.4-6

ビーム限定パターン２
各事業者のビーム限定パターン

ビーム限定なし、ビーム限定パターン 1、ビーム限定パターン 2 の各場合における地点毎の RSRP 値より回帰分析（ガウス過程回帰）でもとめた回帰面を図 5.4.3-4、図5.4.3-5 および図 5.4.3-6 にそれぞれ示す。使用ビームを制限することにより、他事業者エリアへの干渉が低減できることがわかった。この干渉低減効果は、ビーム限定パターン 1 よりビーム限定パターン 2 の方が大きいものの、事業者エリア間の境界付近に位置する C 列の測定地点における電界強度も低下していた。この影響については、SIR 分布を用いた分析を次に行う。
各事業者用にアンテナを設置した場合の他の事業者のサービスエリアの電界強度については、当該エリアへの与干渉とみなし、上記の RSRP 回帰データを用いて 2 事業者同時運用時（事業者 A と事業者 B の同時運用、および事業者 A と事業者 C の同時運用）の各事業所エリアの SIR の算出を行った。ビーム限定を行わない場合の結果を図 5.4.3-7、
図 5.4.3-8 に、ビーム限定パターン 1 を用いた場合の結果を図 5.4.3-9、図 5.4.3-10に、ビーム限定パターン 2 を用いた場合の結果を図 5.4.3-11、図 5.4.3-12 にそれぞれ示す。これらの図には SIR=0dB の平面を表示している。概ね SIR が 0dB 以上であればデータ疎通は可能であることから目安として表示した。また、各事業者エリアにおける平均 SIR を表 5.4.3-8 に、各事業者エリア内の場所率（SIR≧0dB）を表 5.4.3-9 にそれぞれ示す。使用ビーム限定の効果をわかりやすくするために、ビーム限定を行う前と後のSIR 分布の差を図 5.4.3-13～図 5.4.3-16 に示した。
ビーム ID を限定しない場合の事業者 A のエリアの平均 SIR は 2.16dB と低く、場所率も半分以下となっており干渉の影響が大きいことがわかる。事業者 B および事業者 C のエリアは事業者 A のビームを制限しなくても一定の品質と場所率を確保出来ている。これは、図 5.4.3-4 を見ると事業者 B の送信信号の事業者 A 側への漏れこみが大きくなっていることが要因と考えられる。一方、ビーム ID を限定した場合は干渉が減少するために SIR が改善している。但し、事業者エリアの境界にあたる C 列の地点はビーム ID を限定する恩恵を受けられない位置となるため、SIR の改善効果は小さくなっている。ビー
ム限定パターン 1 とビーム限定パターン 2 の効果を比較すると、特に SIR が低い事業者
エリアにおいては、より干渉低減効果の大きいビーム限定パターン 2 を用いることにより、高い SIR の改善効果が得られた。
289

使用ビームの限定は上記のように平均的な意味で一定の干渉低減効果が見込めるが、事業者エリア間の境界付近などにおいては大きな干渉低減を行うことは困難と考えられる。したがって、4.7GHz 帯システムと同様の帯域分割による対策は 28GHz 帯システムにおいても有効であると考えられる。

290

事業者 A

事業者 A
図 5.4-7

事業者 A

事業者 B

事業者 C

事業者 B
事業者 C
事業者毎の RSRP 分布（ビーム ID 限定なし）

事業者 B

事業者 C

事業者 A
事業者 B
事業者 C
図 5.4-8 事業者毎の RSRP 分布（ビーム限定パターン 1）291

事業者 A

事業者 B

事業者 C

事業者 A
事業者 B
事業者 C
図 5.4-9 事業者毎の RSRP 分布（ビーム限定パターン 2）

事業者 A
事業者 B
図 5.4-10 事業者 A,B の同時運用時の SIR 分布（ビーム ID 限定なし）

292

事業者 A
事業者 C
図 5.4-11 事業者 A,C の同時運用時の SIR 分布（ビーム ID 限定なし）

事業者 A
事業者 B
図 5.4-12 事業者 A,B の同時運用時の SIR 分布（ビーム限定パターン 1）

事業者 A
事業者 C
図 5.4-13 事業者 A,C の同時運用時の SIR 分布（ビーム限定パターン 1）

293

事業者 A
事業者 B
図 5.4-14 事業者 A,B の同時運用時の SIR 分布（ビーム限定パターン 2）

事業者 A
事業者 C
図 5.4-15 事業者 A,C の同時運用時の SIR 分布（ビーム限定パターン 2）

図 5.4-16

事業者 A
事業者 B
事業者 A,B の同時運用時の SIR 改善量分布（ビーム限定パターン 1）294

図 5.4-17

事業者 A
事業者 C
事業者 A,C の同時運用時の SIR 改善量分布（ビーム限定パターン 1）

図 5.4-18

事業者 A
事業者 B
事業者 A,B の同時運用時の SIR 改善量分布（ビーム限定パターン 2）

事業者 A
事業者 C
図 5.4-19 事業者 A,C の同時運用時の SIR 改善量分布（ビーム限定パターン）295

表 5.4.3-13
事業者
A (A,B 同時運用)
B (A,B 同時運用)
A (A,C 同時運用)
C (A,C 同時運用)

各事業者エリア内の平均 SIR

ビーム限定なし
5.7dB
11.7dB
12.4dB
25.4dB

限定パターン１
9.1dB
19.8dB
13.0dB
27.3dB

限定パターン２
9.4dB
20.2dB
12.6dB
28.0dB

表 5.4.3-14 各事業者エリア内の場所率（SIR≧0dB）
事業者
ビーム限定なし
限定パターン１
限定パターン２A (A,B 同時運用)
76.8%
74.5%
74.7%
B (A,B 同時運用)
97.8%
98.0%
98.0%
A (A,C 同時運用)
94.8%
84.4%
80.6%
C (A,C 同時運用)
99.0%
99.0%
99.0%
表 5.4.3-9、表 5.4.3-10、表 5.4.3-11 に UDP, TCP それぞれにおける DL, UL スルー
プットを記載するとともに、遅延時間についても記載した。各事業者用にアンテナを設置することにより各事業者エリア全体がいずれかのビームでカバーされるようになるため、5.3 章の評価で得られたスループットに対して各事業者エリアにおける平均スルー
プットは改善していた。但し、このスループット測定は、干渉が無い環境での評価であるため、干渉が有る場合の特性を示すものではない。また遅延時間については通信が確立されなかった点を除いては地点によらず 3msec 程度であった。
表 5.4.3-15
UE
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

スループット、遅延時間（事業者 A）

UDP
UL
DL
19.38 Mbps
125.75 Mbps
37.19 Mbps
104.40 Mbps
59.29 Mbps
108.15 Mbps
75.95 Mbps
112.76 Mbps
30.63 Mbps
121.84 Mbps
38.36 Mbps
119.26 Mbps
36.14 Mbps
107.90 Mbps
3.43 Mbps
155.24 Mbps
5.77 Mbps
129.29 Mbps
1.16 Mbps
140.11 Mbps
0.05 Mbps
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
0.19 Mbps
N/A
N/A
N/A
0.00 Kbps
0.00 Mbps
0.00 Kbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps

TCP
UL
DL
12.18 Mbps
263.27 Mbps
36.16 Mbps
471.39 Mbps
68.20 Mbps
511.95 Mbps
80.31 Mbps
511.75 Mbps
30.16 Mbps
394.00 Mbps
38.49 Mbps
486.41 Mbps
39.01 Mbps
510.44 Mbps
2.46 Mbps
166.14 Mbps
5.29 Mbps
260.36 Mbps
1.07 Mbps
155.32 Mbps
0.06 Mbps
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
5.62 Kbps
5.16 Mbps
N/A
N/A
0.00 Kbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps
0.00 Mbps

296

遅延速度
2.611 ms
2.829 ms
2.822 ms
2.814 ms
2.662 ms
2.724 ms
2.766 ms
2.216 ms
2.112 ms
2.092 ms
4.528 ms
4.480 ms
23.020 ms
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A

表 5.4.3-16
UE2
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

UDP
UL
DL
20.60 Mbps
102.47 Mbps
55.95 Kbps
N/A
N/A
N/A
22.37 Mbps
128.82 Mbps
32.18 Mbps
106.30 Mbps
18.92 Mbps
126.75 Mbps
7.22 Mbps
143.61 Mbps
39.54 Mbps
118.90 Mbps
16.31 Mbps
155.51 Mbps
46.88 Mbps
119.75 Mbps
60.86 Mbps
117.03 Mbps
37.08 Mbps
129.13 Mbps
34.01 Mbps
100.61 Mbps
50.60 Mbps
117.04 Mbps
N/A
N/A
33.92 Mbps
129.15 Mbps
14.38 Mbps
142.29 Mbps
20.58 Mbps
153.66 Mbps
N/A
N/A

表 5.4.3-17
UE2
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

スループット、遅延時間（事業者 B）
TCP
UL
DL
20.68 Mbps
484.53 Mbps
N/A
N/A
N/A
N/A
14.60 Mbps
209.10 Mbps
29.71 Mbps
441.10 Mbps
19.78 Mbps
397.34 Mbps
6.51 Mbps
202.00 Mbps
39.92 Mbps
512.14 Mbps
16.23 Mbps
233.19 Mbps
50.07 Mbps
510.59 Mbps
98.54 Mbps
512.29 Mbps
36.61 Mbps
427.10 Mbps
33.27 Mbps
414.29 Mbps
48.79 Mbps
512.75 Mbps
N/A
N/A
34.84 Mbps
414.71 Mbps
16.07 Mbps
333.51 Mbps
16.42 Mbps
231.17 Mbps
N/A
N/A

遅延速度
2.876 ms
4.250 ms
81.301 ms
2.705 ms
3.049 ms
5.271 ms
2.604 ms
2.733 ms
2.745 ms
2.876 ms
2.895 ms
2.867 ms
2.850 ms
2.925 ms
46.547 ms
3.495 ms
2.838 ms
2.959 ms
40.302 ms

スループット、遅延時間（事業者 C）

UDP
UL
DL
817.71 Kbps
29.23 Mbps
279.00 Kbps
N/A
N/A
N/A
142.24 Kbps
N/A
18.40 Kbps
N/A
N/A
N/A
21.39 Mbps
140.76 Mbps
27.18 Mbps
99.36 Mbps
39.18 Mbps
119.18 Mbps
31.50 Mbps
124.01 Mbps
73.40 Mbps
118.87 Mbps
20.45 Mbps
123.26 Mbps
16.43 Mbps
145.79 Mbps
39.07 Mbps
103.73 Mbps
N/A
N/A
38.87 Mbps
121.13 Mbps
19.24 Mbps
130.06 Mbps
10.37 Mbps
159.92 Mbps
N/A
N/A

TCP
UL
DL
517.00 Kbps
29.46 Mbps
84.07 Kbps
11.21 Mbps
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
N/A
21.64 Mbps
353.98 Mbps
29.89 Mbps
471.51 Mbps
38.33 Mbps
452.89 Mbps
44.72 Mbps
461.22 Mbps
102.08 Mbps
511.46 Mbps
17.25 Mbps
273.05 Mbps
16.49 Mbps
279.00 Mbps
38.84 Mbps
484.85 Mbps
N/A
N/A
38.79 Mbps
474.19 Mbps
20.35 Mbps
363.49 Mbps
12.20 Mbps
227.22 Mbps
N/A
N/A

遅延速度
N/A
N/A
25.818 ms
3.691 ms
5.524 ms
3.512 ms
3.601 ms
3.130 ms
2.596 ms
3.405 ms
2.595 ms
3.882 ms
6.034 ms
2.681 ms
N/A
2.840 ms
2.629 ms
2.633 ms
39.323 ms

ビームフォーミングのビームを各事業者のサービスエリアに合うように限定する方策の検証を行った。隣接事業者エリアへの不要なビーム送信が抑制される効果があるた
め、エリア全体の平均的な通信品質の改善に有効であることがわかった。しかしながら、端末がエリア境界付近などにある場合など、その位置よっては使用ビームを制限しても相互干渉を抑えられない場合もあると想定される。今回は評価しなかった 4.7GHz 帯シス297

テムと同様の帯域分割による対策は 28GHz 帯システムにおいても有効であると考えられる。

5.4.3.2 検証②(1) 電界強度分布の評価
事業者毎に異なる帯域を用いて通信を行うため、基本的に事業者間の干渉は生じないと考えられるが、検証①の様に基地局の向きを各事業者エリアに合わせた設置を行わないために、検証①における RSRP 分布と比較すると電界強度が低下する領域が各事業者エリアで発生する可能性がある。特に今回の検証では固定された１ビーム（半値幅 26度）のみを用いて評価を行ったため、そのエリアカバー範囲が 2 台の基地局を用いた実証①のエリアカバー範囲より減少する。
各地点における電界強度の測定値を表 5.4.3-18 に示す。また、表 5.4.3-18 に示した RSRP 測定値を用いて回帰分析（ガウス過程回帰）により求めた RSRP 分布（予測分布の平均値）を図 5.4.3-15 に示す。アンテナの指向性は C 列の測定点の方向に向いているため、C 列の測定点における各測定値が高くなっている。地点 C4 は基地局に最も近いがアンテナの直下に位置するため、垂直面の指向性範囲から外れるため地点 C3 よりも電界強度が低くなっている。A 列と E 列は共に指向性範囲から離隔が大きいため、測定が出来ていない。
実際の運用では、事業者間で基地局を共用する場合には複数のビームを用いて各事業者の圃場エリア全体をカバーできるようにアンテナ指向性を設計する必要が有る。
例えば今回用いた半値幅 26 度のビームを水平方向に 8 個程度並べることにより、圃場
全体をカバーすることが可能である。どのように指向性を設計しても、事業者間では利用する周波数が異なるため、相互に干渉することない。

298

表 5.4.3-18
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

RSRP
-115.5 dBm-110.7 dBm-122.3 dBm-117.6 dBm-110.5 dBm-112.5 dBm-101.0 dBm-111.8 dBm-129.3 dBm-114.1 dBm-

３次元表示
図 5.4-20

電界強度分布

電界強度
RSRQ
SIR
-10.9 dBm 9.4 dBm-10.4 dBm 13.7 dBm-12.8 dBm 2.8 dBm-11.6 dBm 7.4 dBm-10.6 dBm 13.6 dBm-10.6 dBm 12.1 dBm-10.4 dBm 19.7 dBm-11.2 dBm 12.2 dBm-16.8 dBm -3.9 dBm-10.7 dBm 10.7 dBm-

RSSI-91.6 dBm
-87.2 dBm
-96.6 dBm
-93.1 dBm
-86.9 dBm
-88.8 dBm
-77.6 dBm
-87.7 dBm
-99.5 dBm
-90.3 dBm-

２次元表示
基地局共用時の RSRP 分布(2) 伝送スループットの評価
上記の電界強度分布の評価と同様にして、各地点における伝送スループット測定値
よりエリア全体の伝送スループット分布を計算し、これを実証①でもとめた伝送スル
ープット分布と比較する。上記の電界強度分布と同様に、基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合の伝送スループットの違いを評価した。

299

表 5.4.3-19
Point
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2
E3
E4

伝送スループット分布

UDP
UL
DL
2.77 Mbps 12.69 Mbps
2.98 Mbps 15.45 Mbps
2.70 Mbps 10.61 Mbps
2.57 Mbps
8.32 Mbps
4.81 Mbps 20.88 Mbps
2.51 Mbps 13.00 Mbps
4.45 Mbps 41.31 Mbps
25.41 Mbps 23.88 Mbps
2.65 Mbps
6.83 Mbps
2.80 Mbps 11.21 Mbps
-

TCP
UL
DL
6.01 Mbps
9.64 Mbps
7.02 Mbps 14.66 Mbps
5.12 Mbps
9.90 Mbps
4.85 Mbps
7.92 Mbps
9.45 Mbps 17.71 Mbps
7.37 Mbps 13.79 Mbps
12.45 Mbps 34.19 Mbps
14.17 Mbps 25.12 Mbps
5.26 Mbps
8.13 Mbps
7.85 Mbps 10.18 Mbps-

(3) 伝送遅延
伝送路品質が低下した際に再送が増加することにより、伝送遅延も増加する関係にある。基地局の向きを事業者毎に最適化する場合と比較した場合の違いを評価した。

地点
A1
A2
A3
B1
B2
B3
B4
C1
C2
C3
C4
D1
D2
D3
D4
E1
E2

表 5.4.3-20 伝送遅延測定結果
事業者 A,B の同時運用時事業者 A,C の同時運用時

97.65ms
97.55ms
194.30ms
103.99ms
96.98ms

97.09ms
95.38ms
107.36ms
129.25ms

96.20ms
194.59ms
228.74ms
136.15ms

300

E3
E4

圃場１

実測値

圃場２

基地局

図 5.4.3-18

伝送遅延（事業者 A、B）

圃場１

実測値

圃場２

基地局

図 5.4.3-19

伝送遅延（事業者 A、C）

帯域幅分割による各事業者へのリソース割り当て時の電界強度分布、伝送スループ
ット分布、伝送遅延時間分布の測定結果から、周波数および基地局を共用する形態において各事業者にて必要な無線品質が得られたかどうか、伝送スループット、伝送遅延について要求品質を満たす結果が得られたかどうか、事業者間で不公平性が生じていないかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、301

課題を明らかにするとともに解決の方策を提案する。

5.4.4

技術的課題の解決方策

5.4.4.1 事業者間の干渉制御方策
複数の事業者が隣接する環境において、これらの事業者が同時に運用を行うと相互干渉により通信特性の低下が問題となると考えられることから、圃場環境で 2 種類の干渉低減
策の効果検証を行った。4.7GHz 帯システムでは事業者毎に利用周波数を分割する方策の検証を行い、その有効性を確認した。一方、28GHz 帯システムでは使用するビームに制限を設ける方策の検証を行ったが、この方法は完全には隣接事業者エリアへの干渉を排除できな
いため、特に事業者間の境界付近エリアでは効果が限定的であることがわかった。したがって、28GHz 帯システムにおいても利用周波数を分割する方策を併用することが有効であると考えられる。
今回、複数の事業者が共通の運用事業者に運用および干渉制御の業務を委託する場合を想定した実証も行った。共通の運用事業者が周波数免許を一括取得し、事業者間で基地局を共用するシナリオを想定して、4.7GHz 帯システムにおいて事業者毎に利用周波数を分割する方策の有効性の検証を行った。今回の圃場環境では 1 台の共用基地局で全エリアをカバーしても十分な通信品質が得られることを確認した。但し、環境によっては基地局を共用せずに事業者エリア毎に設置した方が良い場合もあると考えられるため、共通の運用事業者
は、それぞれの環境に応じて置局設計を行う必要はあると考えられる。
また、このような共通運用事業者による一括運用の実現に向けては、今後の継続的な制度整備に向けた議論も必要と考えている。共通運用事業者へ一括した免許の交付を行い、委託を受けた土地においては自己土地利用と同等の扱いを容認してもらう必要がある。共通運用事業者が個々の業務に影響が出ないように業務間でのリソース配分を動的に調整することにより、個々の業務サービスに応じた柔軟なネットワーク運用が可能となる。将来的にこのような運用形態を制度面でサポートしていくことが望まれる。各土地所有者が個別に免許を取得する場合においても、土地所有者間の同意に基づいて必要最小限の帯域幅を割り当てることができれば、相互の干渉を抑えつつ、より多くの事業者によるネットワークの共存を実現できる。このため、より細かい単位での周波数割り当てをサポートする制度化が望まれまる。
5.4.4.2 更なる技術的課題：所要トラフィック量の変化への対応
事業者毎に利用周波数を分割する方策の検証を行ったが、各事業者へ割り当てる帯域幅は固定としていた。しかしながら、ユースケースとして想定されるドローンや摘採機に搭載したカメラで撮影した画像の伝送については、摘採機の使用時期や台数の増減、必要な画像の精細度などにより、必要なトラフィックが変動することが考えられる。このように、
所要トラフィック量が変化した場合には、対象事業者への周波数帯域割り当て量を変更することで、必要な無線リソースを必要な事業者に割り当てて対応することができると考え
られる。
302

隣接する事業者間での所要トラフィック量が変化する場合を想定し、共用する基地局における周波数帯域割り当て量を変更することにより、所要トラフィック量の変化に対応できることを検証する必要が有る。

5.5 その他ローカル 5G に関する技術実証
5.5.1

評価・検証項目① 所要トラフィック量の変化への対応に関する検証
各事業者の所要トラフィック量は通常時間帯によって変動するため、固定の帯域幅を各事業者に割り当てた場合に、一時的にトラフィック量が増大した際に所望の通信品質を満たせなくなる可能性がある。事業者ごとに所要トラフィックの時間的な変動は異なると考えられるため、5.4.3.2 項で仮定したように複数事業者で周波数を共用し、トラフィックの少ない事業者に割り当てた帯域の一部をトラフィック増大した事業者へ割り当てることで、一時的なトラフィック増大に対応することが可能となると考えられる。
本検証ではこのシナリオに基づき、共用基地局における事業者毎の周波数帯域割り当て
量を変更することにより、所要トラフィック量の変化に対応できることを検証し、共用基地局に周波数分割を適用することの有効性（所要トラフィック量の変更への柔軟な対応）を検証することを目標とする。そして、本検証を通じて共通運用事業者による個々の業務サービスに応じた柔軟なリソース配分をサポートするような制度面での提言につなげることを目標とする。
本検証における評価項目を表 5.5.1-1 示す。

大項目

トラフィ
ック量変
更前

トラフィ
ック量変
更後
(帯域幅を
変更しな
い場合)

表 5.5.1-1 所要トラフィック量変更時の評価項目
中項目
小項目
備考
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度分布SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP
下り(Mbps)
伝送スループット分布
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
伝送遅延時間分 上り+下り(ms)布
映像品質
伝送後の映像品質
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
電界強度分布SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム ID
伝送スループッ UDP 上り(Mbps)
ト分布
UDP 下り(Mbps)
303

伝送遅延時間分
布
映像品質

電界強度分布
トラフィ
ック量変
更後
(帯域幅を
変更する
場合)

伝送スループット分布
伝送遅延時間分
布
映像伝送品質TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
伝送後の映像品質
RSRP(dBm)
RSRQ(dB)
SINR(dB)RSSI(dBm)
ビーム IDUDP 上り(Mbps)
UDP 下り(Mbps)
TCP 上り(Mbps)
TCP 下り(Mbps)
上り+下り(ms)
伝送後の映像品質

事業者へ割り当てる帯域幅の変更前と変更後のそれぞれについて、各測定地点における測定結果を整理する。(測定地点は図 5.3-14 に準じる)
ｱ) 電界強度：測定値を一覧表に示すとともに、圃場のサービスエリアの測定地点毎に測定値で色分けしてプロットした図面を作成する。
ｲ) 伝送スループット：測定値を一覧表に示す。
ｳ) 伝送遅延：測定値を一覧表に示す。
ｴ) カメラ画像の映像品質：映像主観評価結果（評点 5～1 の 5 段階（数値が大きい方が品質良））を測定地点毎に一覧表に示す。
事業者で使用するトラフィック量が変化する場合に、帯域幅分割による各事業者へのリソース割り当てを変更することによって各事業者にて必要な無線品質が得られたかどうか、伝送スループット、伝送遅延について要求品質を満たす結果が得られたかどうかについて検証し、十分な結果が得られない場合にはその技術的要因を分析し、課題を明らかにするとともに解決の方策を提案する。
5.5.2

評価・検証方法① 所要トラフィック量の変化への対応に関する検証
4.7GHz 帯システムにて検証を実施する。
「イ.ローカル 5G のエリア構築やシステム構成の検証 ①事業者間での無線リソース分
割・割り当てに関する検証」と同様の事業者構成を想定し、事業者 A と事業者 C とで使用するトラフィック量が表 5.5.2-1 のように変化する場合について検証する。トラフィ
ック量の変更は iPerf(スループット測定ツール)の帯域指定オプションを使用して、発生させるトラフィック量を変更することにより実施する。

事業者 A

表 5.5.2-1 トラフィック量の変更内容
トラフィック量変更前（上り） トラフィック量変更後(上り)20100Mbps
550Mbps304

事業者 C

550Mbps

20100Mbps

トラフィック量変更の前後で、各事業者へ割り当てる帯域幅を変更しない場合と、変更する場合の二通りについて検証する。
各事業者に割り当てる帯域幅の値については表 5.5.2-2 に示す。
表 5.5.2-2 各事業者に割り当てる帯域幅
変更前
変更後
事業者 A
40MHz
20MHz
事業者 C
20MHz
40MHz
① 事業者へ割り当てる帯域幅を変更しない場合
トラフィック量変更の前後で各事業者への割り当て帯域幅を表 5.5.2-2 の変更
前の値のまま変更しない場合について検証する。
トラフィック変更前後のそれぞれについて図 5.3-14 の各測定地点において表
5.5.1-1 に記載の評価項目を測定する。
各評価項目の測定方法は下記のとおりである。
電界強度：RSRP(dBm)、RSRQ(dB)、SINR(dB)、RSSI(dBm)、ビーム ID を測定する。
伝送スループット：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定する。
伝送スループット：UDP(上り/下り)、TCP(上り/下り)
サーバ端末間における伝送スループットを iPerf(スループット測定ツール)により測定します。
ｱ) 伝送遅延時間：無線区間の遅延時間(上り+下り)
端末ログにより上記伝送スループット測定時の伝送遅延時間を測定します。
ｲ) 伝送後の映像品質：事業者 A、事業者 C のサービスエリアではそれぞれ表
5.5.2-1 に記載のトラフィックを流したときの映像の途切れ(停止)や画像の乱れなどの映像劣化の発生頻度を測定地点毎に記録する。
② 事業者へ割り当てる帯域幅を変更する場合
トラフィック量変更の前後で各事業者への割り当て帯域幅を表 5.5.2-2 の変更
前の各値から変更後の各値に変更する場合について検証します。トラフィック変
更前後のそれぞれについて図 5.3-14 の各測定地点において評価項目を測定しま
す。
5.5.3

検証結果、その他仕様書に個別に記載されている事項、個別の提案等

事業者 A エリアにおける測定点（B2, B3）、および事業者 C エリアにおける測定点（C3,D3）における電解強度の測定結果を表 5.5.3-1 に示す。また、この表に示した RSRP 測
定値を用いて回帰分析（ガウス過程回帰）により求めた RSRP 分布（予測分布の平均値）
を図 5.5.3-1 に示す。地点 C3 以外はビームの指向性から外れているため電界強度が低くなっている。特に地点 D3 は RSRP, SIR 共に低くかった。
トラフィック量変更の前後で各事業者への割り当て帯域幅を表 5.5.2-2 の変更前の各値から変更後の各値に変更する場合について検証を行った。割り当て帯域変更前および変更後におけるスループットの測定値を表 5.5.3-2 および表 5.5.3-3 にそれぞれ示305

す。トラフィックとして 20Mbps および 5Mbps の 2 種類の伝送を行った場合のトラフィッ
クのスループット計測も併せて行った。
UDP および TCP スループットに関しては、事業者Ａエリアにおける測定点（B2, B3）では帯域幅が 40MHz→20MHz と半減に伴いスループットも概ね半減していた。一方、事業者Ｃエリアにおける測定点 C3 では帯域幅が 20MHz→40MHz と 2 倍に増加することにより、DL の UDP スループットも 2 倍程度に増加していた。但し、地点によっては帯域幅に比例したスループットの増減が見られないところもある。
固定レートのトラフィック入力した場合、5Mbps のトラフィックについては概ねトラフィックのレートに近い伝送スループットが得られている。一方、20Mbps のトラフィッ
クについては地点 B2 では 16.11Mbps(40MHz 帯域)の伝送スループットが得られているが、他の地点における伝送スループットは低くなっていた。また、割り当て帯域幅変更の効
果についても、地点 B2 以外では明確な影響は見られなかった。
地点によりばらつきがあるが、トラフィックが多い事業者のより多くの帯域幅を割り当てることにより、事業者毎のトラフィック量変動に対応可能であるといえる。
表 5.5.3-1

Point
B2
B3
C3
D3

RSRP
-113.8 dBm-117.3 dBm-111.6 dBm-123.2 dBm

電界強度分布

電界強度
RSRQ
SIR
-10.7 dB
11.0 dB-11.5 dB
7.5 dB-10.9 dB
12.8 dB-12.5 dB
1.9 dB

３次元表示

２次元表示
図 5.5-1

表 5.5.3-2

RSSI-90.1 dBm
-92.8 dBm
-87.7 dBm
-97.7 dBm

RSRP 分布スループット（割り当て帯域幅変更前）306

Point
B2
B3
C3
D3

UDP

UL
4.41 Mbps
3.40 Mbps
4.61 Mbps
2.56 Mbps

DL
23.55 Mbps
12.39 Mbps
20.00 Mbps
6.81 Mbps

表 5.5.3-3
Point
B2
B3
C3
D3

TCP

UL
16.71 Mbps
6.34 Mbps
13.71 Mbps
4.19 Mbps

DL
19.79 Mbps
11.95 Mbps
23.62 Mbps
6.26 Mbps

固定トラフィック入力
5Mbps
20Mbps4.87 Mbps 16.11 Mbps
4.98 Mbps
4.73 Mbps
4.95 Mbps 12.22 Mbps
4.24 Mbps
3.28 Mbps

スループット（割り当て帯域幅変更後）

UDP
UL
DL
2.64 Mbps 14.58 Mbps
2.84 Mbps
6.16 Mbps
2.95 Mbps 42.32 Mbps
2.83 Mbps
6.54 Mbps

TCP
UL
DL
4.78 Mbps
8.02 Mbps
5.59 Mbps
5.91 Mbps
11.48 Mbps 24.33 Mbps
5.80 Mbps
5.71 Mbps

固定トラフィック入力
5Mbps
20Mbps
4.97 Mbps
3.94 Mbps
4.95 Mbps
4.51 Mbps
4.93 Mbps 10.57 Mbps
4.97 Mbps
4.66 Mbps

次に Web カメラ（6Mbps）の映像伝送品質の評価を行った。伝送後の映像品質は、事業者 A、事業者 C のサービスエリアにおいてトラフィックを流したときの映像の途切れ(停止)や画像の乱れなどの映像劣化の発生頻度を測定地点毎に評点 5～1 の 5 段階（数値が大きい方が品質良）で主観評価を行った。結果を表 5.5.3-5 に示す。
地点 D3 では電界強度が低いため、スループットも低くなっており、これに伴い映像伝送品質もあまり良くなかった。割り当て帯域幅をトラフィック量の増大に合わせて増加したものの、感知できる品質の有意な向上は見られなかった。評価点の多くが 2 から 3の間に分布するが、これは全ての映像においてコマ飛びのように滑らかさの欠ける映像となっていることに起因する。上述の固定トラフィック入力時の評価において 5Mbps ト
ラフィックの場合、割り当て帯域幅に関わらずほぼトラフィックレートに近い伝送レートが得られていたことから、今回評価した 6Mbps の映像トラフィック伝送においても、
割り当て帯域幅が 20MHz あれば、4～5Mbps 程度のスループットが得られていると考えられる。このため、4～5Mbps 程度の伝送レートに相当する映像伝送品質が実現できたものと考えられる。
表 5.5.3-4

映像伝送品質評価結果

B2

B3

C3

D3

帯域幅変更前

2.5

2.5

2

2

帯域幅変更後

2.5

2.5

2

1

伝送遅延時間としては、無線区間の遅延時間(上り+下り)を端末ログにより上記伝送
スループット測定時の伝送遅延時間を測定した。測定結果を表 5.5.3-4 に示す。

Point
B2
B3
C3
D3

表 5.5.3-5 遅延時間
割り当て帯域変更前
割り当て帯域変更後
60.69 ms
101.61 ms
48.83 ms
99.61 ms
122.22 ms
58.82 ms
98.3 ms
99.98 ms
307

共用基地局における事業者毎の周波数帯域割り当て量を変更することにより、所要ト
ラフィック量の変化に対応できることを検証し、共用基地局に周波数分割を適用することの有効性（所要トラフィック量の変更への柔軟な対応）を示す。そして、本検証を通じて共通運用事業者による個々の業務サービスに応じた柔軟なリソース配分をサポートするような制度面での提言につなげます。
5.5.4

技術的課題の解決方策

5.5.4.1 共用基地局における事業者毎の動的周波数帯域割り当て
各事業者の所要トラフィック量は通常時間帯によって変動するため、固定の帯域幅を各事業者に割り当てた場合に、一時的にトラフィック量が増大した際に所望の通信品質を満たせなくなる可能性がある。事業者ごとに所要トラフィックの時間的な変動は異なると考えられるため、複数事業者で周波数を共用し、トラフィックの少ない事業者に割り当てた帯域の一部をトラフィック増大した事業者へ割り当てることで、一時的なトラ
フィック増大に対応することが可能となる。本検証ではこのシナリオに基づき、共用基地局における事業者毎の周波数帯域割り当て量を変更することにより、所要トラフィッ
ク量の変化に対応できることを検証し、共用基地局に周波数分割を適用することの有効性（所要トラフィック量の変更への柔軟な対応）を確認した。
5.5.4.2 更なる技術的課題
上記の解決方策を実現するためには、敷地間の距離が短く相互干渉の可能性がある複数の事業者からの委託を受けた共通の運用事業者が、これら事業者のネットワークで使用する周波数免許を一括で取得するとともに、免許を受けた周波数をこれら事業者間で共用できるようにする必要が有る。また共用時における各事業者へのリソース配分を、運用事業者により動的に変更できるようにすることも必要となる。本検証を通じて共通
運用事業者による個々の業務サービスに応じた柔軟なリソース配分をサポートするような制度面での提言につなげる。また制度面でのサポートに加えて、共通の運用事業者において適切な周波数リソース制御を行い、事業者間での干渉や不公平性の問題が起こらないようにするための技術を確立する必要がある。

5.6 まとめ
今回の技術実証では、以下の 4 項目についての評価・検証を行った。
(1) 圃場および工場環境における伝搬特性評価圃場エリア全体におけるシミュレーションおよび実環境での測定を行い、事業者間干渉の無い環境においては、今回評価を行った映像伝送アプリケーションを問題なく実現できることがわかった。一方、事業者間干渉が発生する環境においては、特にエリア端近辺における品質劣化が大きいことがわかった。



工場内において、映像アプリケーションに必要なスループットを確保するためには、複数 RU が必要であることがわかった。



トラックや摘採機を用いた遮蔽試験を実施した。トラックの陰から出た際と、摘採機の陰に隠れる瞬間において受信電力の低下がみられた。ただし、瞬断の生308

じるような低下ではないことから、トラックや摘採機程度の遮蔽であれば4.7GHz、28GHz 共に通信についてはさほど影響がないと考えられる。
(2) 圃場における映像伝送品質と伝送帯域幅の関係評価① 圧縮率の異なる 3 種類のカメラそれぞれによるエンド・トゥー・エンドの映像
伝送による伝送後の映像品質評価を行うことにより、カメラごとの周波数帯域幅との適合性について検証を行った。映像伝送装置を用いた場合には 20MHz を除いて 40M 以上の帯域幅では大きく品質が向上してはいないこと、また NW カメ
ラにおいては 20MHz 帯域幅で若干の映像品質劣化が見られるものの、全帯域で大差がないことが示されており、必要以上の帯域幅の割当は不要であることがわかった。
(3) 圃場における他者土地への干渉量評価と干渉低減方策の効果検証、共用基地局によるその実現方法の検証① 5.3.5.1 および 5.3.5.2 の電波伝搬特性の検証において、事業者の異なる比較
的小規模な敷地が隣接している環境では、4.7GHz システムにおいては、適応ビームフォーミングは適用せずに比較的半値幅の小さい固定ビームでの送受信で評価した結果であるが、敷地の境界付近において大きな干渉が発生することがわかった。適応ビームフォーミングを適用した場合には、端末の位置によっては今回評価した固定ビーム設定よりも与干渉側のビームが被干渉側の敷地方向に向く可能性があるため、更に大きな干渉を隣接側に与える可能性があると考えられる。一方、28GHz システムでは適応ビームフォーミングを適用して評価を行ったが、敷地の境界付近において大きな干渉が発生する可能性があることを示した。
② 上記の事業者間干渉に対する対策として①では、以下の無線リソースを分割して各事業者に割り当てる以下の方策を適用した場合の検証を行った。
ｱ) 4.7GHz システム：周波数帯域を重複しないように分割し、事業者に割り当てる。事業者毎に使用帯域が異なるため、他者土地への漏洩電力を抑える対策をとらなくても事業者間で干渉の影響は発生しないことを示した。
ｲ) 28GHz システム：ビームフォーミングのビームを各事業者のサービスエリアに合うように限定する。隣接事業者エリアへの不要なビーム送信が抑制される効果があるため、エリア全体の平均的な通信品質の改善に有効である
ことが分かった。しかしながら、端末がエリア境界付近などにある場合等、その位置によっては相互干渉を抑えられない場合もあることが分かった。
このように環境によっては、干渉を抑えられない場合もあると想定される。
今回は評価しなかったが、4.7GHz システムと同様の帯域分割による対策は28GHz システムにおいても有効であると考えられる。
③ 上記の事業者間リソース制御は、運用事業者を共通化することで制御が容易になると考えられることから、4.7GHz システムにおいて同一の運用事業者にて運用される共用基地局を用いて事業者間での周波数帯域分割割り当てを行う場合のメリットや課題の検証を行った。基地局を共用しても性能への影響は見られ
309

ないことを示した。
④ 総務省が定める「ローカル 5G 導入に関するガイドライン」では、近隣の土地所有者が加入する団体により、加入者の土地で一体的に業務が行われる場合は自己土地利用として扱うことが可能としている。その場合においても、構成する複数のセル間では干渉の影響を考慮した制御が必要になると考えられる。その具体的な実現手法として、共用基地局間における周波数帯域幅分割や、共用基地
局毎に使用ビームを限定する手法の技術的有効性を示す。
(4)

圃場における共通事業者による運用の効果検証
・ 隣接する事業者間で所要トラフィック量が変化する場合を想定し、共用する基地
局における周波数帯域割り当て量を動的に変更することにより、所要トラフィック
量の変化に対応できることを検証し、共用基地局に周波数分割を適用することの有効性（所要トラフィック量の変更への柔軟な対応）を示した。基地局を周波数分割により共用する手法が、事業者間干渉の抑制だけでなく、事業者間の所要トラフィッ
ク量の変動にも柔軟に対応可能な有用な手法であると考えられる。

(5) 今後の制度面における議論に向けた提言
今回の技術実証において得られた知見を基に、継続的な制度整備に向けた提言を以下に示す。
① 多様なネットワーク運用形態の導入支援：今回、近隣の土地所有者が個別の業務を行う場合において、ネットワークの運用を同一の運用事業者に委託する形態を想定した評価を行った。この形態の実現においては、共通運用事業者へ一括した免許の交付を行い、委託を受けた土地においては自己土地利用と同等の扱いを容認してもらう必要がある。共通運用事業者が個々の業務に影響が出ないよ
うに業務間でのリソース配分を動的に調整することにより、個々の業務サービスに応じた柔軟なネットワーク運用が可能となる。将来的にこのような運用形
態を制度面でサポートしていくことが望まれる。
事業者間連携

運用事業者

共通運用事業者

運用事業者

テナントA

テナントA

テナントB

テナントC

テナントD

シナリオ１: 自己土地内個別運用

テナントC

テナントB
テナントD

シナリオ２: テナント間連携制御

テナントA
テナントC

テナントB
テナントD

シナリオ３: テナント間周波数共用

図 5.6-1 複数テナント間の共用シナリオ
各土地所有者が個別に免許を取得する場合においても、土地所有者間の同意に基づいて必要最小限の帯域幅を割り当てることができれば、相互の干渉を抑えつつ、より多くの事業者によるネットワークの共存を実現できる。このため、より細かい単位での周波数割り当てをサポートする制度化が望まれる。

310

6. 実装及び横展開に関する検討実装及び横展開に関する検討
6.1 前提条件
実装及び横展開に係る基本的な考え方として、6.1 コンソーシアムに関わる関係者をワーキンググループとして組成して関係者各位の考え方や意向を整理し、6.2 持続可能な事
業モデル等の構築・計画策定、6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討、6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討を行うために必要な事業モデル策定の前提条件、制約条件を整理した。

6.1.1

関係者の組成、課題整理

6.1.1.1 ワーキンググループ（WG）の設定
事業モデルの検討は、実証実験で行なったお茶農家向け農業 5G サービス、及び他の分野で期待できるローカル 5G を活用した農業サービスを対象とし、ネットワーク構成
でのコスト構造や技術的可能性の検討を行う必要があった。
また、地域キャリアとして、農業 5G サービスだけでは採算が合わないという仮説があるため、住民サービスを前提としたローカル 5G サービスについても検討を行う必要があると推察した。
そのため、下表の属性、意向を持つ参加者で構成する WG を設定した（一部、実証実
験の提案書の際に記載していたコンソーシアムメンバーより拡大している）。
WG 参加メンバー
関西ブロードバンド

BTV

富士通

日本計器

テラスマイルアグリセンシング

属 性
全国過疎地
通信キャリ
ア
CATV 事業者
ローカル５G
機器ベンダ
ー
農機制御シ
ステムベン
ダー
摘採計画シ
ステムベン
ダー
ドローン画
像解析ベン
ダー

堀口製茶

お茶農家

JA あおぞら

お茶農家
地域共同組

意向・狙い
本実証を通じて検討するローカル 5G の事業モデルを構築し、全国過疎地への横展開を検討
CATV 事業者として志布志市内におけるローカ
ル 5G の事業モデル、他地域での横展開を検討
本実証を通じてローカル 5G の性能を実証し、事業モデルで機器ベンダーとして事業を検討
本実証を通じて制御システムを組み込んだ農機（松元機構）の性能や事業性を検討（農水省事業）
本実証を通じて摘採計画システムの性能や事業性を検討（農水省事業）
本実証を通じてドローン空撮画像解析システ
ムの可用性や事業性を検討（農水省事業）
大規模お茶農家として、本実証を通じてサービスの継続的な利用可能性を検討（農水省事業）
本実証を通じて小規模お茶農家へのシェアサービスで継続的な利用可能性を検討（農水省事
311

志布志市
農政畜産課茶業振興係
鹿児島大学
升屋教授

合
地方公共団
体
コンサル

業）
地域内農業の生産量を維持するため、ローカル
5G の活用に対する地方行政の支援策を検討
本実証を通じてローカル 5G の農業サービスや地域のその他サービスの事業モデルを研究、助言

6.1.1.2 ワーキンググループ（WG）での協議
上記 6.1.1.1 のワーキンググループは全体、及び個別にグループメンバーへのヒアリングを行うなどして、関係者からの意見を聴取した。
WG 開催

第1回

月

主 題

内 容

実装及び横展開

実装する事業モデルとして通信キャリアとに関する検討①

してのビジネスモデルの考え方として、住民
ローカル 5G サービスや農業ローカル 5G サー

9月

ビス、及び対象エリアについて、当社からワーキングループメンバーに説明した。
実装及び横展開

損益分岐点モデルを構成する変数の詳細をに関する検討②

住民ローカル 5G サービス、農業ローカル 5G
サービスについて当社からワーキンググル

第2回

ープについて説明。その上で、エリアモデル

11 月

で得られる変数と住民アンケートや農業分
野の関係者ヒアリングで得られる変数にかかる情報について説明。
アンケートやヒアリング項目を説明した。

第3回

12 月

農業分野

農業分野の関係者として、農家、JA、志布志

ヒアリング

市、摘採計画システム関係者にヒアリングを
行った。

個別の
ヒアリング
個別の
ヒアリング

１月
２月

農業分野

農業分野の関係者として、自動農機関係者にヒアリング

個別にヒアリングを行った

農業分野

農業分野の関係者として、農家、JA、志布志

ヒアリング

市、大学関係者にヒアリングを行った

6.1.1.3 関係者による課題の整理
上記 6.1.1.1 の関係者にヒアリングや WG での聞き取りなどを行い、事業性を検討する上で必要な利害関係者に対して、本実証実験、及び平行して実施している農林水産省の事業を通じて得られた課題認識及び事業への期待に関する意見を下表にまとめる。
なお、堀口製茶、JA あおぞら、志布志市、日本計器、アグリセンシング、テラスマイル
312

には、参考資料 9-6.1「農家、農業ベンダーへのヒアリングシート」の質問をベースに下表の回答（要約）を得た。
関係者

関西ブロードバンド

BTV

富士通

課題認識

事業への期待実証実験エリアのみで収益がより高速になるローカル５G

出ることが最大の課題であるサービスで地域の通信キャリが、費用対効果を通信キャリ

アがスマート農業に貢献できアとして、事業モデルを成立るのであれば、事業領域は従させるため、エリアやサービ

前の住民向けのインターネッ

スの検討対象を拡大し、よりトサービスより拡大する。専

事業性を高める方策の検討が用線サービスとしてのコスト

必要

対効果を期待したい。

ローカル 5G を活用する事によローカル 5G を利用した無線サ

り、既存の光ファイバによるービスが、既存の光ファイバ

サービスとの差別化もしくはを用いる有線サービスではカ拡充が図れるのかどうか。まバーできていない新たなターた、ローカル 5G 設備構築にはゲット層を作る事ができるの

多額の初期投資額が掛かるとではないか。また、併せてロー思われるが、それ対する補助

カル 5G 設備構築にかかる初期金等の行政支援の有無がどの費・保守費が既存設備にかかようになるのかが、民間による諸費用と比較してどの程度るローカル 5G 普及の課題と考のコスト感となるのか等のデえている。

ータを得たい。

ローカル 5G を普及させるため高度な 5G をキャリアに左右さの機器コストの低減と普及をれず敷設できることが実証さ促進する補助制度などの行政れた。農業での 5G の利用価値支援が必要。

も明らかになりつつあり、これからの農業や地域サービスに不可欠なインフラであると期待している。

1 台の摘採機を動かすのに 3 人

松元機構さんも遅れている農の労働力が必要になる。今後

業分野で農家が楽になるようの少子化や労働力不足に対応な機械を作っておられる。制するために自動農機は必要。

御システムの組み込みも数が増えれば安く作れていく。将日本計器

来的にお茶農業では紫外線カ
ットバルーンを被せる作業な
ども自動化するなど、ローカ
ル 5G の活用と工業系の力で農業分野の課題を解決できると

313

関係者

課題認識

事業への期待期待する。

テラスマイル

圃場の状態やお茶の状態は、

本年度はインプットデータを現状の画像レベルでは解析が見定めている段階。

難しい。大容量、高速になれば摘採計画に必要な情報をクラド ロ ー ン で の 空 撮 は 役 に 立 ウド上にデータとして蓄積することで経営に役立てることつ。

ができると考える。この実証実験の結果を生かすことができる。

アグリセンシング

１圃場あたり 2G の空撮データ

空撮データが高速伝送でき、を送ることになり LTE 回線で

画像データの精度が上がれは実現できなかったデータ伝ば、摘採計画に必要な見回り送ができるかどうかが課題。

作業の省人化に生かすことができ、一人あたりの生産性を上げることができると考え
る。

堀口製茶

大規模になって労働力不足がドローンを活用して見回り要発生しているが、入社してい員の省人化 50%は妥当性があ

ただける方は少ない。家族経る。農業機械の自動化も 50%程

営で農家をしているところも度の省人化には妥当性がある

一経営あたりの圃場面積は増と考える。

えており、同様に労働力不足は発生すると考える。

314

関係者

課題認識

事業への期待堀口製茶のような大規模農家

JA では農機具センターとしては志布志市でも少なく、20ha

既に農機のシェアリング事業

程度の小規模農家も多く、労を行っている。

働力不足は顕在化しており、

小さな圃場に対してもエリア

耕作放棄地も増えている。

で貸し出すなど、無人摘採機

40-50ha の農家は農機を使え になればシェアリングでの貸JA あおぞらるが、小さな茶畑も点在してし出しを収益モデル化できる

おり農機は使いにくい。

と考えている。

お 茶 は 高 齢 化 の 進 展 も 著 し JA が中心となって３セク方式
く、繁忙期に人手不足が顕著

で効率のいいところから摘んになる。

でいくといった形で、個人所有からシェアリングへ向か
い、地域での農業の最適化に
ローカル 5G は活用できると期
待する。

志布志市
農政畜産課茶業振興
係

地域として産地（産出量）を維

摘採機の省人化やドローンを持するための労働力不足は顕活用した見回り作業の省人化

著。離農者も多い。

は期待できる。

お茶の場合、特に被覆作業な

将来的には同様の方式で農家

どのピーク性のある労働力不を悩ませる草刈り機などに応足がある。

用が進んで欲しい。

最近では、コロナの影響で海志布志では酪農やイチゴ農家

外人材も減り、労働力不足にが多く、ハウスの炭酸ガスの拍車がかかっている。

制御や自動収穫ロボットなどに期待しているが、現状の LTE
ではライブカメラによる定点監視ですら動かないこともあり、ローカル 5G の展開には期
待する。

鹿児島大学
升屋教授

現状では農業地域に光回線が圃場で高速ネットワークが利存在しない地域も多い。5G、6G用できるメリットは大きい。

にこだわらず、圃場まで光回線がきていることが重要である。

315

6.1.2

事業モデルの対象事業の前提

6.1.2.1 事業モデル構築にあたっての仮説
ローカル 5G のネットワーク網を活用した事業モデルとして、最初に実証実験終了後の継続利用（実証実験範囲の事業モデル）を検討した。しかし、その範囲では事業性に乏しいという仮説から、エリアを拡大して特定し、同様のお茶農家向けの農業ローカル
5G サービスの提供を想定した事業モデルを検討した。さらに、その範囲でも事業性に乏しい、もしくは事業の他地域への横展開を検討するにあたり、展開地域の地域キャリア
が住民向けインターネットサービスを既存のサービスとして提供している、という仮説
から、同じエリア内で住民ローカル 5G サービスの提供を追加した事業モデルを検討することとした。
1. 実証実験範囲の事業モデル
本実証実験で対象とした農業ローカル 5G サービス事業は、１つの大規模お茶農家の工場と圃場にローカル 5G のネットワークを構築して自動農機や摘採計画のための空撮ドローンを制御するものである。
通信キャリアやベンダーにとっての本実証実験範囲での事業モデル（以下、実証事業
モデル）は、それらの事業者が適正利益を獲得する前提で、当該農家がローカル 5Gで実現する自動農機やドローンの利用の有益性を認識し、関連当事者（お茶農家、支援関係機関など）が事業として継続することを意思決定する場合にのみ成立する前提として検討できる。
しかし当社（事業主体となることが想定される関西ブロードバンド）は、この実証事業モデルはローカル 5G ネットワークの有用性は確認できるものの、範囲が１つの農家の狭小な一部の圃場に限定されており、コア装置やスモールセル、線路等の施設・設備を専用で構築・利用する場合、その構築コスト（減価償却：耐用年数終了後の再構築費用を含む）やランニングコストが多額になるため、事業モデルとしては非常に事業性に乏しいという仮説を立て、シェアリング効果を生み出すために、同様の農家向けに同様の農業ローカル 5G サービスをある一定の範囲に広げる必要がある、と想定した。
2. 実証実験を含むエリアでの農業向けローカル 5G サービス事業モデル
実証事業モデルは事業性に乏しい、という上記の仮説に基づき、サービスを提供する一定範囲としてのエリアとは、実証実験対象を含むエリアで、かつ、通信キャリア
が対向設備であるコア装置をインターネット中継回線に繋ぐ局に設置し、そこからスター型のネットワークを構築して複数のスモールセルを配置すると想定した。
当該エリアには、複数のお茶農家が存在し、複数の圃場が存在し、合理的な損益判断によって、一部の農家が本実証実験の農業向けローカル 5G サービスを利用すると想定する。また、お茶以外の農業分野でも利用可能性があると想定し、事業モデルの拡大が検討できる(以下、農業ローカル 5G サービス事業モデル）。
通信キャリアである当社は、このようなネットワーク構成は、中継ネットワーク網の基点となる地域の NTT の局単位でのネットワーク構成が妥当であると想定し、エリアモデルは実証実験を含む NTT の局単位で検討することとした。
しかし当社は通信キャリアとして、このモデルにおいても、該当するエリア内の農業
ローカル 5G サービスを受ける農家数は限定的であると想定し、エリア内に構築したネットワークをよりシェアリングして効果を最大化するため、当該エリア内において
316

住民向けにローカル 5G-FWA を活用した住民向けインターネットサービスを重畳して提供することを想定した。
3. 農業向けローカル 5G サービス＋住民向けローカル 5G サービス事業モデル
今後、事業の横展開モデルを検討するケースにおいては、１局または地域内複数局の NTT 局内で中継網と相互接続して特定のエリアで光ファイバ網によるインターネッ
トサービスを提供している事業者が既に存在しているケースも多く、むしろ、住民向
けのサービスに専用線サービスを重畳させるビジネスモデルが一般化している地域通
信キャリアは、上記 1.の実証事業モデルや上記 2.の農業ローカル 5G サービスでは採算が取れないことを容易に想像する。
地域通信キャリアとしては、ビジネスの基盤としてエリア内により幅広い需要がある住民向けのインターネットサービスが存在し（以下、住民ローカル 5G サービス事
業モデル）、その上に目的別の専用サービスを付加する事業形態のほうが、これまでの ADSL や CATV、光ファイバによる通信サービスと親和性があるためビジネスモデル
として検討しやすく、ローカル 5G による無線サービスは、ミリ波と Sub6 電波でエリアの大小と通信速度の性能を使い分けることもできるため、専用線サービスの幅をより広げることができると想定している。
今回の事業モデル構築にあたっては、インターネットサービスの通信速度が、現在の光ファイバによるインターネットサービスで提供している通信速度よりも増速し、将来的には 10 倍まで仕様、実効速度共に増速して、下記のような自宅で受ける様々なサービスが実現すると仮定している。
その技術の進歩により、通信キャリアが既存のドロップ系の光ファイバによるサービス提供のネットワークを、例えばその老朽化更新のタイミングで住民向けローカル
5G のインフラに切り替え、新たに住民向けローカル 5G サービスを提供することを想定している。
a) 超高速、超低遅延通信の実現
通信速度は、実際に計測できる速度として当初は下り１G 程度が出て、現在に比べて相当早い速度になり、将来的には現在の携帯電話の通信速度の 100 倍となる最大 10G になると想定。
例えば、下記の b)から d)のような多様なサービスが広がり、現在は 5 分かかる
2 時間の映画が 3 秒でダウンロードできるようになる。
b) 遠隔医療、遠隔教育、テレワーク、遠隔操作
遠隔にいながら医療や教育を目の前で受けられたり、コロナ禍で急速に拡大したりしたテレワーク、遠隔農業などがより遅延を感じさせない臨場感で実現する。

317c) AR（拡張現実）、VR（仮想現実）の進展による臨場感
仮想会議室での会議や、遠隔でのスポーツ観戦や音楽鑑賞が拡張現実で行えた
り、VR 上でのゲームなどが行えたりするようになる。

d) スマートホーム
家中の家電が繋がり、行動様式を判断して暮らしをサポートできるようになる。

318

（参考）ベライゾン社の商用サービス①料金について単体では 70$②速度品質
下り：通常 300Mbps、最大 940Mbps(Sacramento)
上り：通常 50Mbps③提供範囲 10 州、17 都市の一部地域
・カリフォルニア州（アナハイム、ロサンゼルス、サクラメント、サンフラン
シスコ、サンノゼ）・コロラド州（デンバー）
・フロリダ州（マイアミ）・ジョージア州（アトランタ）
・イリノイ州（シカゴ）・インディアナ州（インディアナポリス）
・ミシガン州（デトロイト）・ミネソタ州（ミネアポリス、セントポール）
・ミズーリ州（セントルイス）
・テキサス州（アーリントン、ダラス、ヒューストン）④仕様イメージ
FWA のアンテナと宅側のゲートウェイの例

出典：Verizon 5G Home Internet FAQs

6.1.2.2 事業モデル構築の検討順序と事業概要
上記 6.1.2.1 の考え方より、当社が想定するローカル 5G を含む通信インフラを活用した事業モデルは下記の 1〜3 の順序で検討した。
１．実証事業モデル
今回の実証実験の範囲であるお茶農家の堀口製茶の工場と圃場をローカル 5G ネットワークで繋ぎ、監視・制御できる自動摘採機を提供するサービス、ならびにドローンで撮影、エッジコンピューティングで処理した画像を活用して摘採計画へ反319

映させて提供するサービスを対象とする事業モデル。
対象ユーザーは堀口製茶のみ。対象圃場は実証実験の範囲のみ。
2．農業ローカル 5G サービス事業モデル
上記 1 の実証事業モデルを範囲に含むエリアを特定し、上記 1 の農業ローカル 5G
サービスをエリア内の他のお茶農家に横展開する事業モデル。
堀口製茶とは異なる小規模農家も多いため、農家間で自動農機と監視・制御シス
テムやドローン及び摘採計画策定システムをシェアリングする利用方法があることを前提とする。
その他、通信キャリアのローカル 5G の専用線サービスの拡張を期待できる対象
として、農業領域の他分野での適用の可能性を検討し、通信キャリアとしての事業モデルを拡大する。
3．住民ローカル 5G サービス事業モデル
上記 2 の農業ローカル 5G サービス事業モデルのエリアにおいて、既存の光ファ
イバによるインターネットサービスのユーザーが、より高速でコンテンツリッチになるローカル 5G の FWA サービスに移行し、オンラインサービスの進展によって、生活必需となる固定回線のユーザーが今以上に増加する。
住民ローカル 5G サービスで構築するネットワーク網と農業ローカル 5G で構築するネットワーク網は重畳させ、資源を有効に活用し、地域住民の生活基盤であるイ
ンターネットサービスとシェアリングする事業モデル。

図 6.1-6.1-1

ローカル 5G を含む通信インフラを活用した事業モデル

320

6.1.3

事業モデル構築の考え方と展開

6.1.2.1 の事業モデルは、定義したサービス内容がユーザー利得に合致していることを前提とし、そのサービス内容に対するコストが事業者側の利得として損益分岐を超えるメリットを与えるかどうか？ という一般的なビジネス成立の基本を前提とした。
当社は、この事業モデルを損益分岐モデルと称し、そのモデルに必要な情報として下図
6.1-2 の各項目をサービスごとに規定し、合理性のある数量モデルとして検討する。

図 6.1-2 ローカル 5G を含む通信インフラを活用した事業モデル（1）実証事業モデル①サービス内容
本実証実験の対象であるお茶農家（堀口製茶）にセンター設備を設置し、その農家が保有する約 5.7km 先の圃場の間にローカル 5G ネットワークを構築し、当該お茶農家の省人化を目途とした次のサービスを事業モデルの対象とする。
a)自動農機
お茶を摘採するレベル 3 の自動農機を、堀口製茶の本社工場から遠隔監視し、制御できるように自動化する。その通信手段としてローカル 5G の Sub6 電波によるネットワークを活用し、LTE では実現できなかった制御を行う。
これによって、茶葉の摘採にかかる省人化を実現するサービス。
b）ドローン＆摘採計画システム
上記 a) のローカル 5G を活用し、遠隔でドローンを操縦、ドローンに搭載した空撮カメラでお茶葉の状態を撮影して鮮明な画像を大量に分析コンピュータに送信し、閉域網内にあるエッジコンピュータで画像を解析してオルソモザイク処理を施す。さらにそのデータをインターネットクラウド上の摘採計画システムと連動させることで、見回りや摘採計画立案における省人化を実現するサービス。
321

②事業者コスト、③事業者収入
本事業モデルでは、お茶農家事業者には通信キャリアと自動農機やドローン及び摘採計画システムを提供するスマート農業ベンダーが存在する。
農業 5G サービスの事業モデルは通信キャリア、及びスマート農業ベンダーのビジネスの成立を検討するためそれぞれのコストと収入を決定する必要がある。
a)通信キャリアのコストと収入
お茶農家のセンター設備と圃場間におけるローカル 5G ネットワークを構築
し、維持するコスト、ならびに、圃場から通信で得られるデータのコンピューテ
ィング処理として、クラウドコンピューティング及びエッジコンピューティング
を IaaS として構築し、提供するコストがある。
通信キャリアは、それらのコストに販売管理コストと利益を計上して価格＝収入として設定すると想定。
b)スマート農業ベンダーのコストと収入
スマート農業ベンダーには、自動農機ベンダーとドローン＆摘採システムベン
ダーがあり、それらのベンダーは社内でコストを算出し、お茶農家に対する販売価格を決定する。
③ユーザーコスト
お茶農家にとってのコストは、上記③の事業者の収入＝販売価格として想定する。
④ユーザー利得
お茶農家にとっての利得として、上記①のサービスがない現状での人件費見合いのコストがどれだけ削減できるか、という省人化を見据えた労働量の削減効果を人
件費から数量化して算出する。

図 6.1-3

実証実験事業モデル

322

（2）農業ローカル 5G サービス
2.1 農業ローカル 5G サービス（お茶農家向け）①サービス内容
サービス内容は、上記（1）の実証実験事業モデルのセンター設備を志布志市内の NTT 蓬原局にコロケーションし、その近接地にエッジコンピュータを設置するためのシェルタ設備を構築し、志布志市蓬原局エリア（下記 6.1.5 参照）内の実証実験対象のお茶農家及び JA がシェアリングをする前提で小規模農家に上記 1.①のサービスを提供するものとする。
②事業者コスト、③事業者収入
農業ローカル 5G サービスには、上記 1.の実証実験事業モデルと同様、ローカル
5G サービスを提供する地域の通信キャリアが、農業 5G サービスを提供するスマー
ト農業ベンダーに通信サービスを提供し、そのベンダーの先にお茶農家及び J A が存在する、いわゆる BtoBtoX モデルを想定する。
a)通信キャリアのコストと収入
NTT 蓬原局にセンター設備を構築し、センター設備とエリア内のお茶農家や J
A がシェアリングする先の小規模農家の圃場間におけるローカル 5G ネットワーク
を構築し、維持するコスト、ならびに、圃場から通信で得られるデータのコンピューティング処理として、クラウドコンピューティング及び蓬原局近くに設置するエッジコンピューティングを IaaS として構築し、提供するコストがある。
通信キャリアは、それらのコストに販売管理コストと利益を計上して価格＝収入として設定すると想定。
b)スマート農業ベンダーのコストと収入
スマート農業ベンダーには、自動農機ベンダーとドローン＆摘採システムベン
ダーがあり、それらのベンダーは社内でコストを算出し、お茶農家に対する販売価格を決定する。
上記 1. の事業モデルのような単一事業ではないため、量産効果やシェアリン
グ効果を見込んだ価格設定を検討する。
④ユーザーコスト
BtoBtoX モデルの X であるお茶農家や JA を介しての小規模農家にとってのコスト
は、上記③の事業者の収入＝販売価格と想定する。
なお、JA を介したモデルでは、JA によるシェアリング効果を小規模農家向けの提供価格に反映するが、JA の利得もモデルとして検討する。
⑤ユーザー利得
お茶農家にとっての利得として、上記①のサービスがない現状での人件費見合いのコストがどれだけ削減できるか、という省人化を見据えた労働量の削減効果を人
件費から数量化して算出する。
2.2 農業ローカル 5G サービス（他農業向けサービス）
実装・横展開の検討におけるモデルとして、今回の実証実験事業を含む蓬原局エリアの特性が農業地域であることを踏まえ、農業ローカル 5G サービスの他分野での検討は、他の農業分野へのサービス提供と想定する。
当該地域での他農業で農業ローカル 5G サービス対象となるスマート農業の対象農
323

業として、畜産農家やいちご農家の存在が挙げられる。
これら他農業の存在をモデルエリアで確認し、画像解析力などが LTE での効果を上回る前提で、何らかの農業ローカル 5G サービスがそれらの農家に提供でき、当社のような通信キャリアが専用線サービスで収入を増加させることができる、と想定する。

図 6.1-4

農業ローカル 5G サービス事業モデル（3）住民ローカル 5G サービス事業モデル①サービス内容
ローカル 5G による住民向けインターネットサービスを上記 2.の農業ローカル 5Gが展開される蓬原局エリアに重畳サービスとして展開する。
サービスの最大速度は 10G まで増速することを想定したネットワーク仕様、上位通信仕様とする。
②事業者コスト農業ローカル 5G サービスを提供するための局舎設備や光ファイバ網は重畳して利用するが、それ以外に住民ローカル 5G サービスを提供するために光ファイバの支線や無線基地局を追加で構築し、維持するコスト、及びランニングコストとして
インターネットに接続するための上位通信コストが追加で必要となる。
③事業者収入地域の通信キャリアは、現在の蓬原局エリアの世帯数や事業者数、及びアンケー
ト結果やベライゾン社が提供しているサービスなどを考慮し、住民ローカル 5G サービスを利用する顧客数やサービス料金を見込む。

324

④ユーザーコスト
地域の通信キャリアが提示する価格となる。
⑤ユーザー利得
現在の光ファイバの通信サービス利用者が、ローカル 5G による通信サービスによって、上記①のようなサービス内容の仕様や将来性を確認した上で、そのようなサービスの価格をどのように捉えるかをアンケートで確認した。

図 6.1-5

住民ローカル 5G サービス事業モデル

325

6.1.4

サービスのコンピュータ処理

上記の農業ローカル 5G サービスの 2.1②で想定した通信キャリアとして提供するコン
ピューティング処理をするためのデータセンターサービスについては、クラウドコンピューティングまたはエッジコンピューティングの違いによって、通信品質及びコストが大きく異なる。

図 6.1-6

ローカル 5G 事業モデルの仮説とモデルの特定本実証におけるローカル 5G の事業モデルの構築においては、データセンターサービス
を IaaS として通信キャリアが提供する前提で、従来のクラウド側での情報処理の方式と上図のようなネットワークエッジを構築して情報を処理する方式について３種類の方式のコスト構造を比較した①地域エッジサーバー
初期費用
シェルタ設計・構築(5 年)
サーバー費用(5 年)
−

（千円）
年間費用
5,400
1,200
−
合 計

償却

1,320

維持・保守費用300
1,620②クラウドサーバー（インターネット）
（千円）
初期投資
年間費用
−
−
インターネット接続費用※
12,000−−
クラウドサーバー利用料
100
合 計
6,600
合 計
12,100※地域によって異なるが、過疎地域における上位 ISP 事業者とのアクセス回線の 500M 占有料金レベルを想定。インターネット上での通信速度が保証されるものではない。
326

③クラウドサーバー（府県内の専用線）
（千円）
初期投資
年間費用
−
−
府県内専用線接続費用※
24,000−−
クラウドサーバー利用料
100
合 計
6,600
合 計
24,100※現状で公開されている専用線サービス（NTT 西日本を参照）で 60km 以上の線路を構築すると想定。
以上より。上記①から③を比較した（下図 6.1-7）。
①の地域エッジサーバーは、単体のシェルタ構造であるため、施設面でのセキュリティ
面（耐震、耐水等）は比較的脆弱であるが、通信品質の保証、コスト面で優れている。
②のインターネットを介したクラウドサーバーは、上位 ISP に接続する地域アクセス
回線費用が高額になる。特に、シェアリングする利用者が少ないため上位通信のアクセス
ポイントから上位事業者へのルータまでのアクセス回線利用料金は都心部に比べて高くなる。
また通信品質は、インターネットを介しているため、地点 to 地点の帯域を保証するものではない。
③は専用線を介したクラウドサーバーを府県内に設置する案である。地点 to 地点の通信品質は保証されるが、府県内の専用線費用は非常に高い。全国レベルの専用線はこの料
金よりさらに高くなると想定される。

図 6.1-7

コンピューティング処理サーバーの形態による比較

327

6.1.5

対象エリアの設定

事業モデルを検討する対象エリアは、本実証実験を実施した堀口製茶の本社工場及び圃場を含むことを前提とした。
さらに、地域の通信キャリアがインターネットに接続する通信ネットワークの最小単位エリアとして設定しやすい NTT の地域局舎１つ分を対象としました。
1. 対象エリアの基本属性
・N T T 局 ： 蓬原（フツハラ）局
・対象集落 ：

蓬原、原田、山重、野神・エリア範囲： 図 6.1-4 志布志の中の蓬原局モデルエリア
2. 住民サービスに必要な属性情報
・人口数

：

4,716

・世帯数

：

2,042

・提供場所 ：

6.1-5 住居分布

3. 農業 5G サービス（お茶農家向けサービス）に必要な属性情報
・お茶農家 ： 73 戸
大規模農家１戸 シェア対象農家 71 戸・圃場場所 ： 図 6.1-6 お茶圃場分布
4. 農業 5G サービス（他農業向けサービス）に必要な属性情報
・いちご農家： 30 戸
・豚農場

：

15 農場

・鳥農場

：

13 農場

・牛農場

： 165 農場

図 6.1-8

志布志市の中の蓬原局エリアモデル328

図 6.1-9住居分布と光ファイバ経路329

図 6.1-10

圃場分布（堀口製茶と系列農家の圃場のみ）330

6.1.6

本事業と農水省事業との関係

本事業（総務省事業）と農水省事業で検討する事業モデルの検討の違いは、通信キャリアとしての事業性の検討と農業ベンダーや農家の事業性の検討の違いにある（下図
6.1-11 参照）。
農水省事業では、今回のスマート農業の実証実験でローカル 5G を利用する対象であるドローンを活用した摘採計画策定システムや自動農機にかかるベンダーコスト（=システムやベンダーが利益を確保できる販売価格）、ならびにメンテナンスコストに上記の通信キャリアが提示するローカル 5G に関連する利用コストを加えたコストに対して、労務費の削減がそれらのコストの総和を上回るか否かで事業性を判断することになる。
本事業では、上記の農水省事業で検討するスマート農業の事業性がある前提で、通信キャリアがローカル 5G サービスを提供するにあたり、費用の多くを占める固定費用であるインフラの構築にかかる費用（減価償却対象）やインフラの維持・管理コスト、ならびに販売・管理費用に対して、実証実験における実証事業サービス、農業ローカル 5G
サービス、住民ローカル 5G サービスへと、利用者にも費用対効果がある通信サービスのインフラをシェアリングして提供対象や利用者数を増やし、事業性を確保できる損益分岐点を検討するものである。

図 6.1-11

農水省事業、総務省事業の事業性検討の相違

331

6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定
6.2.1

実証事業モデル

6.2.1.1 実証事業モデルの仕様
6.1.3 （1）で設定した実証事業モデルの詳細な仕様は、コア装置 1 台とスモールセ
ル 1 台の構成であり、対象圃場の農機とドローンはローカル 5G のネットワークを介した監視センターで制御して稼働させ、ドローンから摘採計画システムに必要なデータを
送る。

ローカ
ル 5G
通信

構
SA 機器

スモールセル

インフラ

スマ農

成
コア装置

自動農機

シェルタ
線路

シェルタからスモールセルまで 8 芯テープの光ファイバを九電柱、NTT 柱、志布志市
自営柱に共架して約６km 敷設（下図中の青線が志布志市光ファイバとの一束化、赤線が自前で共架）

自動摘採機

ローカル 5G で監視センターから制御しながら摘採する自動摘採機（圃場では完全無人）
ローカル 5G で監視センターから制御しながら摘採する自動中刈機（圃場では完全無人）
簡易分光計を搭載したカメラで茶葉の状態を撮影するためのローカル 5G で制御するドローン。
撮影した画像はドローン解析クラウドで解析する。
摘採計画に必要な情報を補完するため、圃
場の気象情報を提供するフィールドサーバ

自動中刈機

摘採計画
システム

仕 様
堀口製茶の工場に建設したシェルタ内に設置
堀口製茶の対象圃場をカバーできる場所に12m のコン柱を設置してスモールセルを設
置
19 インチラック 1 台が設置できる空調設
備付帯の設備を建設

ドローン

気象サーバ
LPWA 静止画監視

摘採計画に必要な情報を補完するため、圃
場の茶葉の静止画を撮影して送信する装置

摘採計画システム

圃場の状態や茶葉の状態、工場のキャパシ
ティなど様々な条件を投入して最適な摘採計画を提供するシステム。
クラウド上のサーバーにホスティングして
利用する。
332

図 6.2-1

実証事業の仕様

6.2.1.2 実証事業モデルのコスト実証事業モデルの対象圃場は約 4.5ha であり、そこに必要な上記 6.2.1.1 の仕様で構成した通信設備、及びスマート農業に必要な自動農機や摘採計画システムの数量と費用は下表の通り。
（千円）
構 成
単 価
数量
初期費用
年間費用※
機器
SA 機器（9 年）
31,350 1 対
31,3503,483
ローカル
付属機器（9 年）
5,245 １set
5,245
582
5G
基地局設置（9 年）
8,052 1 局
8,052
894
通信
機器メンテナンス
7,480
/年
−
7,480
インフラ 線路構築（15 年）
15,000 ６km
15,0001,000
シェルタ構築（15 年）
5,400 1 式
5,400
360
インフラ維持・保守
3,600
/年
−
3,600
スマ農 自動農機 自動摘採機（7 年）
13,500 1 台
13,5001,928
自動摘採機維持費用
180 /台/180−
年
自動中刈機（7 年）
14,500 1 台
14,5002,071
自動中刈機維持費用
180 /台/−180
年
自動化農機監視員
4,200
/年
−
4,200
摘採計画 ドローン(5 年)
6,000 １台
6,000
1,200
システム ドローン運航・維持費
6,000
/年
−
6,000
ドローン解析クラウド
1,200
/年
−
1,200
簡易分光計（4 年）
250 2 台500
125
気象サーバ（4 年）
1,000 1 台
1,000
250
333

構 成
単 価
数量
初期費用
LPWA 静止画監視(4 年)
450 3 台1,350
摘採計画システム（5 年）
60,000 １set
60,000
摘採計画システムクラウド
480
/年
−
合 計
※初期費用がかかる構成要素は、表内に記載の償却年数で年間費用に換算

年間費用※
337
12,000480
47,5506.2.1.3 利得実証事業モデルの仕様である自動農機、及びドローンを利用した摘採計画システムによってもたらされる利得は、下図 6.2-2 に示す①〜④の作業に対する労務時間の削減であり、それらの個別作業の削減効果やトータル労務時間の削減効果を堀口製茶や J A あ
おぞらにヒアリングした結果、トータル労務時間が 40％程度削減できるという回答であった。
従って、平成 18 年度の農業経営統計調査結果より、合理的なトータル人件費は 44 千円/10a 削減できると推定した。
この労務費削減モデルを基礎とすると、実証事業モデルの対象圃場は 4.5ha であるため、トータル労務費の削減効果は、1,628 千円/年 となる。
労務費削減効果 = 450a × 44 千円/10a/年 = 1,980 千円/年

図 6.2-2

労務費の削減効果334

6.2.1.4 実証事業モデルの検討
実証事業モデルにかかる年間の費用は 47,550 千円、年間の利得は 1,980 千円である
ため、事業性は全くない。
補助金によって、ローカル 5G に必要な機器や線路構築に対して、ならびにスマ農に必要な自動農機や摘採計画システムに対して初回構築と同様、更新時期に国や地方自治体が補助金を提供したとしても、実証圃場 3.7ha では事業モデルは成立し得ない。
実証事業モデルの利得年間コストの 47,550 千円を超えるためには、同じ実証事業モ
デルの仕様に対して約 108ha の圃場を対象にしなければならない。
損益分岐点 = 47,550 千円 ÷ 44 千円/10a/年 = 108ha

以上の結果より、次の事業モデルの検討対象である 6.1.3 の 2. で設定した農業ロー
カル 5G サービス事業モデルを検討する。

6.2.2

農業ローカル 5G サービス事業モデル

6.2.2.1 農業ローカル 5G サービス事業モデルの仕様
6.1.3 の 2. で設定した農業ローカル 5G サービス事業モデルの詳細な仕様は、スモー
ルセルを蓬原局エリアのお茶圃場に必要な台数だけ設置し、それに必要なコア装置をセンター設備に集約して構築する仕様となる。
対象圃場の自動農機とドローン、摘採計画システムは実証事業モデルと同様のものを用いるが、複数の圃場や農業で自動農機を共同利用するための監視センターを必要な事
業者（堀口製茶、JA）が設置し、ドローン等の圃場データの解析はセンター設備に近接して設置するエッジサーバー内の解析システムで解析する前提とする。

ローカ
ル 5G
通信

構
SA 機器

インフラ

成
コア装置

仕 様
NTT 蓬原局内に 19 インチラックを設置する。1 つのラック（コア装置）で 10 台のスモールセルと対向可能

スモールセル

蓬原局から圃場に必要な光ファイバ網を敷設し、スモールセル（RU）を圃場に必要な台数だけ設置NTT 蓬原局舎

19 インチラックの必要設置分のコロケー
ションスペースが存在していると想定

335

構

スマ農

成
線路

仕 様
シェルタからスモールセルまで 2 芯の光ファイバ（本線、予備芯）を必要とする。従ってセンター設備からセンター設備から多芯の光ファイバを途中分岐させて光ファイバ網を構築し、蓬原局エリア全般の圃場にサービスを提供する。

自動農機

自動摘採機
自動中刈機

摘採計画
システム

ドローン

自動摘採機、自動中刈機はローカル 5G で制御する監視センターで複数台を同時制御する方式で運営（圃場では完全無人）し、監視センターは事業主体（堀口製茶、JA）
が準備
簡易分光計を搭載したカメラで茶葉の状態を撮影するためのローカル 5G で制御するドローン。
撮影した画像は蓬原局舎のセンター設備近辺に設置するエッジサーバーにあるドロー
ン解析ソフトで解析し、必要なデータを集約してクラウド上にある摘採計画システムに伝送実証事業モデルと同様の装置
データはエッジサーバーの解析ソフトで処理実証事業モデルと同様の装置
データはエッジサーバーの解析ソフトで処理実証事業モデルと同様のシステム。
クラウド上のサーバーにホスティングして利用し、エッジサーバーから解析されたデータ等を受け取って計画を策定

気象サーバ

LPWA 静止画監視

摘採計画システム

線路構築の範囲は、堀口製茶自園圃場（図 6.1-9 参照）が 1 戸（圃場面積 114ha）と 72戸（平均圃場面積 11ha：志布志市農政畜産課茶業振興係調べ）のその他農家の圃場約793ha で合計 907ha のお茶圃場が存在するエリアに対して、40km の光ファイバ網の先にスモールセル 30 台設置が必要と想定する（図 6.1-9 から推定）。

6.2.2.2 お茶農家向け農業ローカル 5G サービス事業モデルのコスト（1）通信キャリアのコスト
通信キャリアの上記の仕様に対する通信設備やエッジサーバーの初期投資やメンテナ
ンス費用は下表の通りである。
通信キャリアのコストは 40km の光ファイバ網に 30 箇所のスモールセル（基地局）を設置する仕様で固定費として確定する。事業モデルとして原価で必要な費用に 2 割の適336

正利益（管理コスト）を上乗せした額は、当該エリアでスマート農業を展開する上でのコスト（通信固定費）となる。

構 成
単 価
数量
初期費用
機器
SA 機器（9 年）
24,000 3 対
72,0005G
付属機器（9 年）
4,000 3set
12,000通信
30 基地局設置（9 年）
31,000 1 式
31,000
機器メンテナンス
16,800/年−
40km
インフラ 線路構築（15 年）
2,500 40km
100,000
SA3
ラック構築（15 年）
5,400
3式
16,200
RU30
インフラ維持・保守
14,400/年−
エッジサーバーホスティン
1,620
/年
−
グ
合 計
通信費用（2 割の適正利益を計上）※初期費用がかかる構成要素は、表内に記載の償却年数で年間費用に換算※無線の対向側のゲートウェイのコストは小さいので無視する。
ローカル

（千円）
年間費用※
8,000
1,333
3,444
16,8006,666
1,080
14,4001,620
53,34364,012（2）スマート農業のコスト
スマート農業のコストは変動費と固定費に分解できる。
スマート農業に必要な自動農機やドローン等はスマート農業を適用する圃場の面積によって農業ベンダーが提供数を増加させるため、変動費としての性質を持つ。
一方で、解析クラウドや摘採計画システム等は適用圃場の面積によって数量が変動しない。さらに、適用面積の上限をエリア内に限定しているため、監視員や維持費なども固定費として扱った。

スマ農

自動農機

摘採計画

構
成
自動摘採機（7 年）
自動摘採機維持費用

単価
13,500180

自動中刈機（7 年）
自動中刈機維持費用

14,500180

自動化農機監視員
ドローン(5 年)
ドローン運航・維持費
ドローン解析クラウド
簡易分光計（4 年）
気象サーバ（4 年）
LPWA 静止画監視(4 年)
摘採計画システム（5 年）
摘採計画システムクラウド

4,200
6,000
6,000
1,200
250
1,000
450
60,000
480
337

数量
1台
/台/
年
1台
/台/
年
/年
１台
/年
/年
1台
1台
1台
１set
/年

初期
13,500

年額
1,928
180

固変
変

14,500
−

2,071
180

変

−
6,000
−
−
500
1,000
1,350
60,000
−

4,200
1,200
6,000
1,200
125
250
112
12,000
480

固
変
固
固
変
変
変
固
固

−

変

変

ha/台
45
45
50
50
−
150
−
−
75
50
1.5

6.2.2.3 損益分岐点計算
お茶農家向け農業ローカル 5G サービス事業モデルにおける農家の損益分岐点は、
6.2.1 の実証事業モデルで記述した 10a あたり 44 千円削減できる労務費削減の利得が上
記 6.2.2.2 の固定費と変動費の和を上回る時に実現する。
上記 6.2.2.2 の通信及びスマート農業に必要な固定費及び変動費に対して利得が上回
る損益分岐点は 350ha（10ha 単位）で利得は 154,000 千円。その時の固定費は通信固定費が 64,012 千円、スマート農業の固定費は 23,880 千円、スマート農業の変動費は、自動摘採機が 8 台、自動中刈機と気象サーバが 7 台、ドローンが 3 台、LPWA 静止画監視が234 台必要で 64,804 千円となり、固定費と変動費の総和は 152,696 千円となって、利得が費用を上回った。
なお、この 350ha は、蓬原局エリアのお茶農家の圃場面積 907ha に対して 38.6%を占め、堀口製茶を除いた農家の戸数は(350ha−114ha)/11ha/戸=22 戸となり、農家の戸数では 30.5％の農家が利用する必要がある。
さらに、この事業モデルは堀口製茶以外の小規模農家は JA あおぞらのシェアリング
サービスを受けることを前提としているが、JA あおぞらがシェアリングサービスを提供するにあたり、上記のスマート農業のコストにさらに固定費（監視センターや監視のための人件費の費用）として年間 12,000 千円程度を上乗せするとなると、損益分岐点はさらに上昇して 400ha となる。
堀口製茶を除いた農家の個数は（400ha-114ha）/11ha/戸=26 戸となり、農家の戸数の36%以上の利用が必要になる。

図 6.2-3

お茶農家向け農業ローカル 5G サービス事業モデルの損益分岐点

6.2.2.4 お茶農家向け農業ローカル 5G サービス事業モデルの検討
現状の蓬原局エリアのお茶農家の圃場を対象に 40km の光ファイバ網と 30 箇所の基地
338

局を設置するインフラ上でスマート農業を展開しようとすると、お茶農家向けの自動農機や摘採計画システムを 36%以上の農家が利用してはじめて、農家にも利得が得られることになり、蓬原局エリアでは事業性の判断は堀口製茶以外の小規模農家や JA のシェ
アリングに依存して成立すると判断できる。
堀口製茶以外の農家の 1 戸あたりの圃場面積としているが、11ha あたりの通信コスト
は、64,012 千円（通信固定費）÷ (907ha/11ha) = 776 千円/年となり、１農家あたり月額で約 64.7 千円（=776÷12）の通信費を支払う必要がある。
11ha あたりの１ヶ月の利得は、11ha × 440 千円/ha（利得）÷ 12 ヶ月 = 403 千円/月であり、通信コストが 16％程度の利得を損わせている。
また、別の調べでは鹿児島県のお茶農家 1 戸あたりの圃場面積は 4.4ha（平成 31 年 3月「かごしま」未来創造プラン）というデータもあり、その場合、利得は 4.4ha× 440
千円/ha（利得）÷ 12 ヶ月 = 161 千円/月となり、通信コストが同様にかかるとすると、64.7 千円÷161 千円＝40％程度の利得を損なわせることになり、事業性も非常に厳しい状態となる。
この状況を改善するため、64.7 千円という高額な通信費用を割り勘効果によって押し下げる必要がある。

6.2.2.5 他農家向け農業ローカル 5G サービス事業モデルの検討
割り勘効果によって通信費用を押し下げる最も簡単な方法は、蓬原局エリアの通信イ
ンフラの仕様はそのままで、他の利用者にローカル 5G の通信サービス及びエッジサー
バーのサービスを利用してもらうことである。
6.1.4 の 5 の前提条件の通り、蓬原局エリア内には、いちご農家 30 戸、酪農は豚、鳥、牛で合計 193 戸の農場が存在する。
これらの他農家に対するローカル 5G サービス（監視センサーや自動農機等）が生まれ、お茶農家の 73 戸を含む合計約 300 の利用者を母数とすれば、その半数の利用で通信サービスの料金は約半分にすることができる。
お茶農家向けだけではまだ事業性に乏しいが、他農業でも通信サービスを適用できれば割り勘効果が高まり、通信コストを下げることができる。
以上の結果より、次の事業モデルの検討対象である 6.1.3 の 3. で設定した住民ロー
カル 5G サービス事業モデルを検討する。

6.2.3

住民ローカル 5G サービス事業モデル

6.2.3.1 住民ローカル 5G サービス事業モデルの仕様
6.1.3 の 3. で設定した住民ローカル 5G サービス事業モデルの詳細な仕様は、6.2.2
で詳細を記述した農業ローカル 5G サービス事業モデルの割り勘効果をさらに高めて事業性をより高めるため、同じ蓬原局エリアに存在する住民向けにローカル 5G サービス
を FWA 方式で提供するものである。
ここでは、6.2.2 の事業モデルに付加するだけのモデルなので、6.2.2 の仕様から追加すべき要素だけを記述する。
339

ローカ
ル 5G
通信

追 加 構 成インフラ NTT 蓬原局舎近くのシェルタ

仕 様
19 インチラックが多数必要になるので、シェルタを別途設置する必要があると装置

線路

蓬原局舎近辺のシェルタから住宅地まで幹線を延長した場合、見通しの問題が発生
し、幹線支線を延長し、ローカル 5G 電波を障害なく伝搬させるため、スモールセルの個数を増やす必要がある、と想定

インターネット上位通信コスト住民ローカル 5G サービスでは、基礎的なインターネット速度の改善が求められ、帯域はベストエフォートではあるが、最低でも 10G の上位通信帯域を確保する必要
また、アクセスポイントまでの中継網（NTT の DF の利用等）の構築が必要

線路構築の範囲は、上記 6.2.2 で構築した範囲を拡張し、50km の光ファイバ網（10km延長）の先にスモールセル 60 台設置（30 台追加設置）が必要と想定する（図 6.1-8 から推定）。

6.2.3.2 住民ローカル 5G サービス事業モデルのコスト
通信キャリアの、上記の仕様に対する通信設備やエッジサーバーの初期投資やメンテ
ナンス費用は下表の通りである。
通信キャリアのコストは 50km の光ファイバ網に 60 箇所のスモールセル（基地局）を設置する仕様で固定費として確定する。
また、追加で発生したシェルタの建設費用は台数の増加によってコロケーションと同額の単価、線路構築も芯線数の増加があるが構築コストに大きな影響を与えないものとし、線路構築単価は同額とする。
インターネット上位通信コストのうち固定費は中継網の利用費用であり、鹿児島県下なので、当社 NW 上の追加固定費を計上する。
さらに事業モデルとして、販売管理費用を追加するが、通信キャリアとしての損益分岐点を検討するので適正利益は上乗せせずに損益計算をする。
住民ローカル 5G サービスを提供するために上記 6.2.2.2 の表に記載のローカル 5G 通信コストからさらに追加する固定費用は次の通りである。
（千円）
数量
追加年間費用
構 成
追加後費用
追加初期費用
※

ローカ
ル 5G
通信

機器

+20km

インフラ

SA 機器（9 年）
付属機器（9 年）
60 基地局設置（9 年）
機器メンテナンス
線路構築（15 年）

6対
6set
1式
/年
50km
340

144,000
24,00062,00016,800125,000

72,00012,00031,000−25,000

8,000
1,333
3,444
16,800
1,666

構 成

数量

追加後費用

追加初期費用

ラック構築（15 年）
6式
32,40032,400
インフラ維持・保守/年
21,600−
上位通信 中継網/年
1,200−
追加合計（固定費）※初期費用がかかる構成要素は、表内に記載の償却年数で年間費用に換算
SA10
RU100

追加年間費用
※

2,160
7,200
1,200
41,803

さらに、変動費用として、住居に設置する FWA 用のゲートウェイの工事費用及び機器費用、ならびに上位通信の上位 ISP 費用は 10G のベストエフォート時の世帯あたりの利用料金として計上する。

構 成
ローカ
ル 5G
通信

機器
(変動費)
上位通信

数量

住居用 Gateway(5 年)/世帯
機器と工事費用
上位 ISP/世帯
追加合計（変動費）

追加年間費用

追加後費用

追加初期費用

50

50

10

12

−

12
22

※

6.2.3.3 損益分岐点計算
住民ローカル 5G サービスで追加する費用に対する損益分岐点を算出するために、
6.1.2.1 で参考資料としたベライゾン社の月額利用料$70（7,500 円/月）を利用料として設定したところ、利用者数の利用料金が 6.2.3.2 の固定費と変動費の合計と同一となる損益分岐点は 615 世帯となる。その世帯数で収入は 55,238 千円、固定費は 41,803 千円、変動費は 15,400 千円となった。
なお、この 615 世帯は、6.1.5 の 2 に記載の蓬原局エリアにおける世帯数 2,042 世帯の 30.1%に相当し、当社が想定する世帯加入率 40%を約 10%下回る。従って農業ローカル
5G サービスで構築したインフラを基礎として住民ローカル 5G サービスの追加コストを重畳し、住民ローカル 5G サービスを提供した場合、農業ローカル 5G サービス事業モデ
ルの事業性に貢献することができる。
当社が想定する 40%の加入率（816 世帯）を達成した場合、そこで得られる利益は、
13,685 千円/年となり、6.2.2.2 の通信にかかる通信固定費 64,012 千円/年を 50,327 千円/年まで押し下げることができ、その時の損益分岐点は 6.2.2.3 で算出した 350ha を下回る 290ha となり、農家の加入率は 30.5％から 22%となり、利用率が低くても事業が成り立つことになって事業性を高めることになる。
JA あおぞらが農機のシェアリング事業者になって固定費が発生する場合でも、
6.2.2.3 で算出した 36%の利用率は 30.5%まで提言する
農家加入率 ＝（290ha-114ha）/11ha/戸 ÷ 72 戸 = 22%
また、6.2.2.4 で考察した 1 戸あたりのお茶農家の平均圃場面積 11ha あたりの通信費用 776 千円/年（64.7 千円/月）が、50,327 千円（通信固定費）÷ (907ha/11ha) = 610341

千円/年（50.8 千円/月）の通信コストとなり、コストダウン効果を得ることができる。

図 6.2-4

追加した住民ローカル 5G サービスの損益分岐点

6.2.3.4 住民ローカル 5G サービス事業モデルの検討
蓬原局エリアで農業ローカル 5G サービスがそもそも存在せず、住民ローカル 5G サー
ビス事業だけしか存在しない場合、上記 6.2.3.2 の追加コストだけではなく、住民ロー
カル 5G サービスを単独で提供するための年間費用の固定費が 53,343 千円あり、その費用を含めると損益分岐点は 1,399 世帯となる。
通信固定費（41,803+53,343）/世帯あたり限界利益（収入 90-変動費 22）= 1,399 世帯
実際のところ、この損益分岐点世帯数は蓬原局エリア 2,042 世帯の 55.2％に相当し、地域における加入世帯割合としては非常に高く、住民ローカル 5G サービスを単独で当該エリアで提供する事業は事業性に乏しいと判断する。
6.2.2.4 で検討した通り、蓬原局エリアで農業ローカル 5G サービスを単独で提供する
場合、農家の損益分岐点はお茶農家が 9 割以上利用する必要があり事業性が乏しいと判断したが、住民ローカル 5G サービスの追加で 40%の加入率を得ることで、農業ローカル
5G サービスの提供を受ける農家の通信費用は月額で 11.6 千円押し下げることになり、農業ローカル 5G の事業性の向上に貢献できる。

6.2.4

事業モデル詳細の前提条件

6.2.1 から 6.2.3 で事業モデルを構築し検討してきた結果を下図にまとめる。
まず、実証実験エリアだけでは農家（堀口製茶）にかかるコストを労務費削減で賄う
342

事業性は極めて乏しいことが判明した。
次に、蓬原局エリアに広げて農業ローカル 5G サービス事業モデルを検討したが、堀口製茶以外の農家の 36%に相当する 400ha の利用が必要であり、加入率を考えると事業性が十分とは考えにくい。他農業分野での利用数によっては、利用料が下がることが判明したが、ローカル 5G を活用したスマート農業への取り組みが不透明であり、期待はできるが確実な需要をすぐに見込めない。
そこで同じ蓬原局エリアにさらにローカル 5G の利用者を増やすため地域住民への住民ローカル 5G サービスを重畳して提供することを検討したところ、同じエリアで 30％の世帯利用率を超えると農家の加入率を削減する効果を生み出し、事業性を押上げることが判明した。
しかし、事業を検討するにおいて、最後の住民ローカル 5G サービス事業モデルにおいても、農家の加入率が 36%、住民の利用世帯が 30％以上、という数字は過疎地では決して易しい数値ではない。
他の過疎地域や農村地域と同様、ローカル 5G の設備投資を民間事業者が単体で行うとなると、十分に事業への参入を躊躇する数値である。
設備投資に関して、スマート農業に必要な自動農機や摘採計画システムは農業系のベンダーが適正利益を計上した上での提示価格として想定していること、他省庁の管轄下であるため、その部分のコストダウンの努力や補助金の投入による初期費用や年間費用の補填については示唆しない。
一方で、通信キャリアとして必要と判断しているコストの中には、費用を下げる努力
ができるものと、農業や過疎地のデジタルデバイド解消のために国や地方自治体の補助金を初期費用や年間費用に活用することで、損益分岐点を押し下げ、事業の見通しが明るくなる。
例えば、農業ローカル 5G サービス事業モデルを実践するにあたり、すぐに施設や設備が必要になるとして、農家の加入率が堀口製茶以外の参加農家が 72 戸の 12%程度でも事業性を担保するためには、損益分岐点の圃場面積を約 210ha にしなければならない。
その際の農家の労務費利得は 92,400 千円/年、スマ農の変動費と固定費の合計が65,380 千円/年となる。従って、この圃場面積で利得による利益を農家が得るためには、固定費である通信コストを 27,020 に抑える必要があり、適正利益 2 割を除くと22,516 千円/年とする必要があるため、53,343 から 30,827 千円年間費用を削減する必要がある。6.2.2.2 の表の中の年間費用から削減できる対象として、機器メンテナンス費用などが挙げられるが、機器や線路構築の負担が 20,523 千円（初期費用は 231,200千円）、老朽化した際の更新も含めて機器や線路構築にかかる費用に対しては補助金等を適用していただくのが最も望ましい。
機器コストや機器メンテナンスコストは今後の量産体制の中でメーカーの努力によって削減が進むと思われるが、現状のメーカーが提示しているメンテナンスコストから10,000 千円/年強のコストダウンが進まないと、初期費用や更新費用を補助金で賄ったところで事業性は確保できない。
詳細な農業ローカル 5G サービス事業を蓬原局エリアで実装していくにあたり、機器購入や線路構築に対する補助金等に加え、メーカー努力が難しい間はメンテナンスコス
トに対する補助金制度も、前提条件として国や地方自治体に求めたいところである。

343

図 6.2-5

3 つの事業モデルの比較と体制

344

6.2.5実装計画

6.2.5.1 実証の継続
志布志の実証実験対象については実証事業モデルとして農水省のプロジェクトにロー
カル 5G を適用するために免許を維持し、当初の実証実験で構築した施設や設備の更新を迎えるまでの期間で保守メンテナンスの費用を予算化し、負担者を決めて実施していく予定である。償却期間後に機器や線路を更新しない前提でのローカル 5G 通信にかかる年間費用は 6.2.1.2 の表にもとづき下記の通りとなる。

ローカ
ル 5G
通信

機器
インフラ

構 成
機器メンテナンス
インフラ維持・保守撤去費用（シェルタ、線路）
合 計

単

価
7,480
3,600
16,500

数量
/年
/年
1式

一括費用
−
−
16,50016,500

年間費用※
7,480
3,600
−
11,080

しかし、実証事業の範囲では事業性はないので、事業の継続は困難である。

6.2.5.2 蓬原局エリアにおける農業ローカル 5G サービスの実装
蓬原局エリアで現状の実証実験エリアの線路も含め、農業ローカル 5G サービス事業を展開、実装していくための工程、想定スケジュールの概要は次の通りである。
蓬原局エリアにおける農業ローカル 5G サービスは、まだその詳細な仕様が確定しておらず、早急なサービスの実装は困難であるが、スマート農業の進展を確認し、必要なタイミングで線路や機器の設置を行なう。

図 6.2-6

農業ローカル 5G サービス実装計画345

上記のスケジュールを完遂していく前提として、次の条件は必須となる。
①スマート農業系の検討で仕様が確実に確定し、商用サービスが可能になること②インフラ構築にかかる機器や線路構築、更新に対する補助金が確定していること③メーカーのメンテナンス費用の削減など、損益分岐点を超える努力が行われ、コストダウンが図られ、損益分岐点を超える事業性を確保できること
なお、本事業の実装に関して、堀口製茶やシェアリングを担うと想定している JA あ
おぞらは、コスト対効果を確認できれば実装も検討する方針である。
堀口製茶

JA あおぞら様と協力して事業ができれば継続利用が検討できると思っている。検討にあたって、下記の 2 点が重要になる。
１、現在取り組んでいる各実証試験が現場レベルで使用可能な状態となる。
２、画像解析 AI など省力化や品質向上といった他の有用なコンテンツがある。これらは、整備後に様々な事業者が参加することで自然と充実されていくと考える。

JA あおぞら

年間固定費 12,000 千円というのはあくまでも仮定であるが、シェ
アリングサービスの提供に関する初期コストの負担やサービス提供は、緻密に計算した費用対効果を確認できれば検討できる。

6.2.5.3 蓬原局エリアにおける住民ローカル 5G サービスの実装
上記の 6.2.5.2 の農業ローカル 5G サービスの実装でローカル 5G のコア装置やスモー
ルセルが多数蓬原局エリアに設置される上で、現地の CATV 事業者の光ファイバ事業者
は、現行の光ファイバ網を活用して住民ローカル 5G サービスの新たな提供を協業で検討することが可能である。
6.2.3 で示したように、農業 ローカル 5G サービスのスモールセル数は 30 局、住民ローカル 5G サービスまで展開を広げた場合のスモールセル数は追加を含めて 60 局必要と想定しており、それに必要なコア装置も増設が必要であるが、増設した費用に対して損益分岐点を超える世帯加入率はベライゾン社の例に沿った提供価格である 75 千円/月の設定でも 30％以上必要であり、現行の光ファイバ網の顧客が存在するため転用を検討はできるものの、巨額の初期投資をするには次の事由から事業リスクが高いと判断される
ところである。
①現行顧客の転用が困難
市民アンケート（下記、参考）の結果、ベライゾン社と同水準の提供価格では現行の光ファイバサービスの顧客を住民ローカル 5G サービスに転用させることは困難である。
②初期投資額やメンテナンスコストが高い
現行の設備の初期投資額やメンテナンスコストは、現行の光ファイバサービスの対向装置である OLT-ONU 装置に比べると初期投資（115 百万）、更新（初期投資と同額で想定）、機器メンテナンス（16,800 千円/年）といったコスト全てが高額である
346

③農業ローカル 5G サービスの光ファイバ網借用コストや追加コストが高い
既存の光ファイバ網を活用せずに農業ローカル 5G サービスを提供する事業者が新設するインフラを借用し、さらに住民ローカル 5G サービス用に新たに光ファイバ網を敷設するとなると、それらの賃借料や増設光ファイバ網の償却費用が収益を圧迫する。
〈参考〉住民アンケートの実施と結果（BTV 社調べ）
志布志市の CATV 事業者である BTV 社が既存の光ファイバサービスを利用する顧客にローカル 5G サービスに関するアンケートを実施した（参考資料 9.6-2「住民アンケー
ト」参照）。
アンケートは比較的幅広い年齢層や職業層から結果を得ることができたが、多くの回答者が住民ローカル 5G で実現する超高速通信や新たなサービスに期待を寄せており、実
現時期や実現する内容がより明確になれば、より多くのローカル 5G への期待を得ることができると推量できる。
価格に関しては、料金プランにもよると回答している人が多いが、一定割合の既存光ファイバユーザーは既存の非常に格安なサービスプラン（100M ベストエフォート、電話込みで 4,000 円）に影響を受けて、ベライゾン社のような高額での提供は現時点では困難と推量する。

蓬原局エリアにおいて、農業ローカル 5G サービスを提供する事業者は地元 CATV 事業者にそのインフラを利用してもらい、割り勘効果で収益を得たいところであるが、地元
CATV 事業者が懸念する事業リスクを払拭して協業を進めていただく必要があり、上記の①から③の事業リスクを払拭するため、具体的には次のような条件が必要と推量する。
①現行の光ファイバ網と同等の提供価格にまで価格を抑える条件の整備
50 千円前後で、現行以上の速度を有すインターネットサービスの提供するためには、次の２つのコストが下がり、加入率が現行以下となっても損益分岐点を上回ることが肝要である。
・上記の②と③のコストが抑えられていること
・上記 6.2.3.2 で追加費用として記述した上位 ISP の価格が減少していること②初期投資やメンテナンスコストの抑制
初期投資やメンテナンスにかかるメーカーコストがメーカーの努力によって極端に減少していること、さらに、過疎地のデジタルデバイド解消目的での補助金制度などが活用できることが望ましい。
③既存の光ファイバ網の活用
十分な調整が必要であるが、既存の CATV 事業者の光ファイバ網をローカル 5G 用にそのまま転用できれば、住民ローカル 5G サービスの線路構築にかかる初期投資コストを相当抑えることができる。同様のことは住民ローカル 5G さービス提供を重畳させる農業ローカル 5G サービスの線路構築コストにおいてもいえる。
特に農業ローカル 5G サービスは他事業者である当社が運用する前提である。現行の光フ347

ァイバ網は国の補助金で構築したものであり余剰芯線が存在しないため、切り替えは既存のサービスの停止期間が発生することを意味し、既存の CATV 事業者のインターネットサ
ービスの切り替え時期に関しては、上記①のサービス利用価格に対する納得性はもとより、切り替えに対する既存の顧客への通知や理解も含め、十分な調整が必要となる。

6.2.6

その他考察

蓬原局エリアでは、農業ローカル 5G サービスとしての範囲の拡大、さらには住民ローカル 5G サービスを、既存の光ファイバによるインターネット利用者からの切り替えタイミングで提供していくことを想定したが、いずれも初期費用やメンテナンスコストが高額なため事業リスクに対する懸念を払拭するに至らない。
一方でその懸念を払拭する補助金制度や、初期費用やメンテナンスコストの低廉化が進むことに期待しながらも、より構築するインフラをより効果的に利用することも肝要である。
①他農業、他分野でのインフラの重畳利用
蓬原局エリア内のローカル 5G インフラを、お茶農家以外の農業分野で活用できれば、インフラの効果的な活用につながり、割り勘効果で利用料金を安価にすることができる。
同様に、農業以外の分野として、産業、建設をはじめとする民生分野、自然監視、教育、医療、福祉といった行政分野に活用すれば同じインフラをより効果的に重畳利用することができる。
②自治体の重畳利用の推奨
農業、産業、建設、医療、福祉、教育、防災・・ など様々な分野でローカル 5Gの超高速通信は活用することができる。
自治体が主体となってこれらの分野別の垣根を取り払い、同じローカル 5G のイン
フラをシェアリングすることで利用コストも減少し、全ての利害関係者に有益な結果をもたらすことになる。
自治体がそのような効果を期待した支援制度を準備し、重畳利用を各分野で推奨していくことにより、インフラの効果的な利用が推進される。

348

6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討
6.3.1

普及モデル

6.3.1.1 基礎モデル
志布志市の蓬原局エリアのモデルは横展開の普及モデルの検討に必要な次の要素を具備している。
①農業分野におけるローカル 5G への期待が大きい
実証実験の範囲から拡大する農業ローカル 5G サービスの実装においては、お茶農家
が大規模農家を含めて 72 戸。自治体、地元 JA、大規模農家をはじめとしたスマート農業への取り組みが従前より活発であり、その他農業分野でのローカル 5G 活用も期待できる。
②既存の通信事業者が存在する
当該エリアには住民ローカル 5G サービスの担い手候補となる光ファイバ網を保有する（自治体保有から民間保有へ譲渡予定）既存の CATV 事業者が存在し、その光ファ
イバの活用が普及を後押しする。
また、6.2.6 の考察より、複数のローカル 5G サービスを同じインフラの上に重畳することで、利用者、提供者、地域といった全ての利害関係者に有益な結果を生みだすことが理解できている。
本実証で検討した蓬原モデルを元にした横展開の検討では、汎用的な普及モデルとして上記①や②にもとづき次のような基礎条件を前提とすることで、横展開をする地域でより一層のローカル 5G 普及に向けた検討が進むと考えられる。
農業ローカル 5G サービス普及モデルの基礎条件
1. 既存の光ファイバ網があり、その保有者がローカル 5Gs サービスへの利用に開放的で、光ファイバ網の延伸に協力的であること
2. 住民サービス、農業サービス、その他サービスの重畳利用に制限がないこと

6.3.1.2 具体的な主体及びターゲット
今回の実証実験成果によって比較的早期に横展開することを前提に、お茶農家向けの
農業ローカル 5G サービスを横展開することを検討するにあたり、6.3.1.1 の基礎モデル
を基礎とした具体的な地域や市場は次の通りとなる。
横展開① お茶農家向け農業ローカル 5G サービス349

地域 ：志布志市のお茶農家と同様のお茶栽培をしている地域（鹿児島県下等）事業者：光ファイバを保有している BTV 社のような CATV 事業者が存在している地域
市場 ：お茶農家向けの農業ローカル 5G、当該地域の住民ローカル 5G サービスを基礎とし、当該エリアの他農業、他分野でのローカル 5G の活用者が存在すること
横展開② 農業ローカル 5G サービス
地域 ：通信速度の改善が期待できる農業ローカル 5G サービスを求める地域（全国）事業者：光ファイバを保有している事業者が存在しており、芯線の貸し出しや延伸に協力的であること
市場 ：農業ローカル 5G サービスに加えて、当該地域の住民ローカル 5G サービスを基礎とし、当該エリアの他農業、他分野でのローカル 5G の活用者が存在すること
以下、6.3.1.3 以降は、この横展開①と②のモデル双方に共通することを検討する。

6.3.1.3 対象となるシステムとビジネスモデル
ローカル 5G 通信で必要となるシステムは、コア装置、線路、スモールセルであり、そのインフラを利用する需要ボリュームによる損益分岐モデルがビジネスモデルとなる。
実証事業モデルは、インフラの投資費用は少ないものの、その先の需要が１社に限定してボリュームが極めて少ないため事業性がないことは前述のとおりである。
横展開する地域においても、ビジネスモデルの要件はネットワークを需要に応じて構築し、その初期投資コスト（償却コスト）及び年間維持コストを上回る収益を得ることができる損益分岐点を上回るか否かである。

6.3.1.4 横展開の詳細の前提条件
横展開する地域は、農業ローカル 5G サービスを提供する地域、すなわち過疎ともいえる地域であることが多いと推察される。
このような過疎地域においては、現行の光ファイバによる住民向けのインターネット
サービスですら都会に比べて採算性に厳しい地域が多く、光ファイバ網も、そもそも芯線
数が少なかったり、未整備であったりすることも多々ある。特に圃場までは共架する電柱もない状況下で光ファイバを延伸する必要が発生するケースもあると推察される。
このような地域でローカル 5G のインフラを構築する場合、次の 3 つの前提条件が必要になると当社は考える。
①国や地方自治体の構築支援
高度無線環境整備推進事業で適用される設備の初期投資費用やランニングコストの補助金のように、農業圃場などに延伸する場合の農業ローカル 5G サービスに必要なイ
350

ンフラ構築に対する国や地方自治体の助成金などの支援②既存光ファイバ網保有事業者との相互接続
既存の光ファイバや、光ファイバを敷設している管路（共架）などを活用できれば、初期費用や更新費用を抑制することができる。
上記のような過疎地域で既存の光ファイバを保有する事業者としては、NTT 東西、
電力系事業者、CATV 事業者、当社のような地域通信キャリア、そして自治体などが挙げられる。
このような既存の事業者が自ら、もしくは新規の農業ローカル 5G に対して、既存のサービスとの重畳を前提とした安価な貸付料金で光ファイバ網を提供したり、増設、延伸したりすることが望ましい。
上記①の助成金の提供も、割り勘効果を生み出すインフラの重畳利用を推奨することが望ましい。
③既存施設への相乗り
農業ローカル 5G サービスを提供するための光ファイバ幹線は、既存の住民サービス
用の光ファイバ網では範囲が十分でないことが容易に想像でき、特に圃場までは共架する電柱もない状況下で光ファイバを延伸する必要が発生する。
そのような場合に、他の光ファイバを敷設可能な施設を利用したり、電柱を利用しない光ファイバの敷設方法も検討する必要があるが、例えば自治体が主体となって地域の関係者にそのような共同構築に理解を求め、これまでの常識に囚われない様々な敷設方法を検討できることが望ましい。

351

図 6.3-1

施設の共同利用による光ファイバ敷設の事例④垣根を越えたインフラの重畳化利用の促進
農業ローカル 5G サービスだけでは事業性が乏しいため、蓬原局エリアでの事業を検討する際に、当社や BTV 社は同じインフラを共同利用して住民ローカル 5G サービスを重畳化することを検討する。さらにローカル 5G サービスを他の様々な分野でも活用されることを期待する
民間事業者が農業ローカル 5G の横展開に重畳できるサービスとして最も考えやすいサービスは住民ローカル 5G サービスであるが、行政分野、教育分野、医療分野、工業分野、建設分野などの様々なローカル 5G サービスを国や自治体の支援で重畳化できるように支援し、推奨することが肝要である。

6.3.1.5 標準モデル
実証事業モデルは採算性の問題から標準モデルにはなり得ない。
当社が検討する横展開の標準モデルは、既存光ファイバ網が存在し、そのインフラを最大限活用することを前提にする。国や自治体は、農家だけでなく、既存事業者のサー
ビスの重畳化を支援するため、ローカル 5G への設備更新など、高度化を支援するモデ
ルである。

352

---------------------------------------------------------------------------------

図 6.3-2

横展開の標準モデルイメージ
353

6.3.1.6 導入効果、課題と対応策
スマート農業ありきで超高速通信を実現するローカル 5G を導入する効果は、お茶農家
にとって労務費の減少に貢献し、昨今の農業の労働力不足の課題解消に寄与することは前述してきたとおりである。
一方で、支援が存在する前提ではあるが、地域の既存の光ファイバ網を保有する事業者にとっては、住民向けのインターネットサービスの高度化を合わせて実現することができ、これまでの専用回線の提供だけではない様々な分野でのローカル 5G サービスの提供によって投資やランニングコストを賄うことができれば、採算性の悪い地域において、新たな事業への拡大が期待できる。
農家やそれ以外の利用者にローカル 5G サービスを提供するための課題は、上述したとおり、インフラがないところに常識に捉われない方法で構築ができるか、構築したインフラの重畳利用がどれだけ進むか、ということである。
自治体、通信事業者、利用者がローカル 5G のインフラ構築からインフラ利用まで、相乗り、割り勘、重畳といった意識で取り組むことが肝要である。

6.3.2

推進対応方策6.3.2.1 推進に資する仮説（1）横展開① お茶農家向け農業ローカル 5G サービスの推進（鹿児島県志布志市）
横展開①のお茶農家向け農業 ローカル 5G を推進するために必要な課題は、上図 6.31 のニーズがある農家または農家群が存在することである。
存在すれば、その農家や農家群を含む自治体、及び、その自治体に存在する光ファイバ網の保有者を確認し、既存の光ファイバ網を活用してニーズに応える線路の構築、ローカル 5G の設備を構築すればよい。
例えば、鹿児島県志布志市の他のお茶の圃場があるエリアで当社は光ファイバ網を運用していないため、横展開①についてはコンソーシアムメンバーの BTV 社が検討することになる。基本的には、6.1.1.2 のコメントにも記載のとおり、有線サービスではカバーできていない新たなターゲット層を作ることを想定し、事業性の観点においては、上述
6.3.1.4 で記載した前提条件が担保される範囲において、他地域での横展開には前向きである。
（2）横展開② 農業ローカル 5G サービスの推進（上記横展開①以外）
横展開②の農業ローカル 5G サービスの展開については、下記の参考に記載の CATV 事
業者の意見からも、従来の光ファイバによる住民向けのインターネットサービスをロー
カル 5G によるサービスに転換していくことについて地域の通信事業者は前向きと考えられる。
地域では採算性が悪いため、農業ローカル 5G サービスの地域でのニーズ勃興に合わせて、重畳できる住民ローカル 5G サービスへの転換を図ろうとする地域通信事業者や CATV354

事業者は少なからず存在し、効果的な補助金施策などをタイミングよく投じていくことが、ローカル 5G のインフラ構築を推進し、農業ローカル 5G サービスを促進する上で肝要である。
当社（関西ブロードバンド）では、全国において高度無線環境整備推進事業で構築した
光ファイバ網の運用実績があり、今後も対象エリアは増加する予定である。
それらの地域で農業ローカル 5G サービスのニーズがあれば、既存の光ファイバ網を活用したローカル 5G サービスの横展開は早々に検討する用意がある。
〈参考〉CATV 業界のローカル 5G への取り組みについて（BTV 社調べ）
1. ケーブルテレビ業界におけるローカル 5G の概況について・ケーブルテレビ業界（≒一般社団法人 日本ケーブルテレビ連盟）としては CATV 事業
者に地域 BWA およびローカル 5G の電波免許取得を強く推奨している。
・地域 BWA／ローカル 5G のサービスを始めてもらうにあたり、共通コアの提供や多角的なサポートを行うために、ケーブルテレビ事業者を始めとする複数企業共同で株式会社グレープ・ワンが設立された。
https://businessnetwork.jp/Detail/tabid/65/artid/7114/Default.aspx

2. ケーブルテレビ事業者のローカル 5G 利用事例について
・自営利用というより、ユーザー企業にネットワークインフラとしてサービス提供するのが目的。地域 WiMAX、地域 BWA では B2C サービスを提供してきたが、ローカル
5G では現状、モバイル利用が禁止されているため、B2C サービスの提供が難しい。
そこで今は、ローカル 5G を活用したいユーザー企業に対して『何でもお手伝いしま
すよ』というスタンスで、B2B または B2B2C で様々な取り組みをしている（愛媛ケーブルテレビ）
・端末は、米 Inseego 社や、米 Casa Systems 社の製品を採用した（愛媛ケーブルテレ
355

ビ）https://businessnetwork.jp/tabid/65/artid/7918/page/1/Default.aspx
・業界全体の将来的な目標として、幹線設備からユーザー宅へのラストワンマイルを
有線による引込から 5G を利用した無線での接続方式に変えていくというもの、また5G を利用した FWA のインターネット回線サービスの提供も検討しているとの事ではあるが、まだ実用事例としてはない（具体的な機器構成等の紹介例も今のところ無し）・現時点での活用例としては
１．4K カメラを地域内の河川や道路に設置して、監視や自主放送番組・web での配信
２．地域のイベントを中継放送する際の回線や、wifi 環境のバックホール回線として使用
３．e スポーツイベント実施環境の整備等の報告が挙げられている。現状はあくまでも地域防災や地域インフラとしての利用がメイン（2020.12 月に行われたケーブルテレビ連盟他共同記者会見より）・ローカル 5G 免許取得をしている主なケーブルテレビ事業者は下記のとおり
株式会社秋田ケーブルテレビ、多摩ケーブルネットワーク株式会社、
株式会社ケーブルテレビ富山、ケーブルテレビ株式会社、
株式会社コミュニティネットワークセンター、株式会社ジュピターテレコム、
株式会社 ZTV、株式会社愛媛 CATV

6.3.2.2 具体的な対応方策
当社が保有する光ファイバ網を運用しているエリアで具体的に横展開②の農業ローカ
ル 5G サービスの展開を検討する場合、次の方策を講じる。

356

①農業ローカル 5G サービスのニーズ把握
自治体、JA、大規模農家、地域の研究機関等に、当該地域でのスマート農業への取り組み、過去の実績などについて確認する。例えば、当社が展開している地域でハウス栽培へのスマート農業を実践されている場合、その内容と通信環境を確認し、ローカ
ル 5G で改善できることを協議、検討する。
②ローカル 5G のスマート農業への適用
ローカル 5G を活用したスマート農業の仕様（機械、センサ、制御、プログラムなど）をスマート農業の専門家に確認し、通信事業者として、機器ベンダーと調整し、要求される仕様（コア装置、スモールセル、電波）などを確認する。
③免許取得
スモールセルの設置位置が確定したら免許申請に向け、地域の制約条件などの調査を行い、スモールセルの仕様を確定し、免許を申請する。
④線路設計、計画、構築
ハウス栽培エリアへの線路を、既存の光ファイバ網を最大限活用して敷設する方法を検討する。機器の発注、納品、必要な線路工事、試験・運用準備までを計画し、運用開始時期を特定し、それに合わせて構築を開始する。
⑤農家への通知、開始
運用開始時期を事前に農家や利害関係者に通知し、申し込みを受け付ける。
基本的には、どのような農業ローカル 5G サービスでもこのような流れになると考える。
自治体と協議をしながら国や自治体の支援を模索し、必要に応じて自治体、JA、農家、研究機関などとワーキンググループを組成し、利害関係者を巻き込んだ活動も視野に入れる。
6.3.3

横展開計画

6.3.3.1 横展開の主体
当社が光ファイバ網を保有する地域で横展開を計画する場合、主体は当社が通信事業者として、スマート農業を実践する農家や地域にサービスを提供する計画とする。

6.3.3.2 普及展開に向けた取り組みの考え方
最終的には、短期間の間に当社の事業性が担保される利用者からの収入が確保できなければならない。
事前のマーケティング、ヒアリングで、需要ボリュームは十分に確認するが、地域の自治体や JA、研究機関などとも連携し、早期の普及、需要確保を目指す。

6.3.3.3 体制、事業スキーム
農家の需要は、スマート農業導入による利得（補助金などの支援を差し引いた額）が農家にかかるコストを上回る損益分岐点で決まる。
357

スマート農業ベンダーが、適正利益を確保した上で、通信事業者は需要拡大によって損益分岐点を模索しなければならない。
通信事業者サイドの重要なパートナーは機器ベンダーであり、コア装置とスモールセルの構築、メンテナンスをいかに低廉化し、様々なニーズに対応した仕様を実現してもらうかを協議していく。
事業スキームの検討事項は、農業ローカル 5G サービスの利用者数が損益分岐点を超えるか否か、越えない場合は、他の利用者で重畳してコスト負担をシェアリングできるか否か、という観点で利用者数に対するインフラ投資やランニングコストの固定費及び変動
費から損益分岐モデルを構築して検討する。

6.3.3.4 事業展開のステップ・取り組み
事業展開のステップは、上記 6.3.2.2 の具体的な対応方策に記載した①から⑤を順次取り組んでいくことになる。
当社が光ファイバ網を保有して運用している地域の自治体と協議するところからスタートしていく。

6.3.3.5 展開にあたっての課題及び対応策
当社が光ファイバ網を保有して運用している地域において 6.3.1.4 で記述した前提条
件の具備の有無とそれへの対策が横展開に際しての課題と対応策への検討となる。
展開地域の自治体との連携、自治体が主導してローカル 5G のインフラを重畳して構築、重畳して利用できるように働きかけていくことが肝要である。
課 題

対応策

①国や地方自治体の構築支援

当社が光ファイバ網を保有する地域の自治体が農業分野に課題意識を持つことが肝要。
農業分野へのスマート農業や農業ローカル 5G 導入に積極的になり、インフラの構築支援や、他テーマ
でのローカル 5G 活用を省庁縦割りの垣根を越えて旗を振ってもらうように働きかける。

②既存光ファイバ網保有事業者

当社が光ファイバを保有する地域で横展開する場との相互接続合、光ファイバの活用に関しては、住民向けのインターネットサービスとの共用を最大限化するため、問題なく展開が推進する。

③既存施設への相乗り

圃場への光ファイバ敷設などで共架施設が存在しな
いようなエリアに関して、自治体が主導し、大手施設企業（電力、NTT）や自治体施設の共用などを積極的に進めてくれるように働きかける。

④重畳化利用の促進

当社が重畳利用の一環として、既存の光ファイバに
358

課 題

対応策
よるインターネットサービスを高度化し、住民向けのローカル 5G サービスを展開するときの支援を得られるように働きかける。
また、自治体利用や（施設・自然監視、教育、医療、分野での活用）、産業や建設分野での活用が自治体主導で推進されるように働きかける。

359

6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討
6.4.1

本実証で利用した課題解決システム

本実証でスマート農業と連携した事業において扱った課題解決システムには、次の 3つがあり、それぞれのコンピューティング処理を行うクラウド利用の適正について検討する。
システム①自動農機制御シス
テム

機能概要
自動農機に搭載した制御システムを監視センター側から遠隔で直接ネットワーク
を繋いで制御できるシステム

クラウド利用適性
個別に自動農機を制御する場合、クラウドで利用するシステムではない。
複数台の自動農機をコントロールする
ような集約制御システムを開発した場合、制御に遅延は禁物であるため、イ
ンターネットを介さないエッジサーバ
ー内でコンピューティング処理をすべき。

②ドローン画像など
解析システムドローンや LPWA から伝送される画像デー
タを解析し、摘採計
画システムに必要な情報に加工するシス
テム③摘採計画システム

上記の画像解析シス
テムから送られた情報や、生産関連の情報などを集約して最適な摘採計画を立案するシステム

画像の枚数が多く、より高精細な画像が望ましく、ローカル 5G の活用によって大量伝送と大量解析が可能になったが、その解析システムは閉域網で通信速度を担保することが肝要であり、インターネットを介さないエッジサー
バー内でコンピューティング処理をすべき。
情報を受け取ってから提供するまでの処理、及びその受け渡しに、通信時間で生じる程度の遅延が生じても問題は発生しないため、インターネット上のクラウドで処理しても差し支えない。

6.4.2

5G ソリューション提供センター（仮称）が具備すべき機能

5G ソリューションセンター（以下、センター）が、通信速度の大幅な向上を前提としたローカル 5G に付随するものとするなら、センターに求める要件はローカル 5G で実現する通信速度を担保すべきであり、それ以外の具備すべき機能は、民間事業者（例えばAWS）と同様の一般的なデータセンター機能と同一でよい。
ローカル 5G で実現する通信速度を担保するためには、センターの所在場所は専用線で構築する閉域網内にすべきである（専用線とインターネットプロトコルを用いたネッ
トワークの構築）。

360

6.4.3

5G ソリューション提供センター（仮称）を通じた横展開のあり方

横展開のあり方として、同じシステムを SaaS で利用する上でも、ローカル 5G の特色である通信速度を担保するためには、専用線ネットワークの上で稼働するセンターを通信速度が棄損しない範囲内に設置する必要がある。
日本の場合、その範囲の最適なレベルはコスト対効果の観点、及び専用線が長距離になった際の伝送損失の観点から都道府県単位が妥当であると当社は考える。そのモデル
は図 6.1-7 の③クラウドサーバー（専用線）を参照されたい。
都道府県単位でセンターを設置した場合、専用線網が構築され、都道府県内の利用者がセンター内に格納されたソフトウェアを閉域網内でドメインを別に分けて SaaS として利用でき、しかも通信品質は担保されることになる。
同様のソフトウェアを全国で使いたい場合、そのソフトウェアを都道府県単位のセン
ターにインストールし、パッチをあて、バージョンアップ対応をする必要があるが、その対応はインターネット上のクラウドに準備すればよい。
センターの構想を全国に広げ、有益なソフトウェアを横展開し、かつ通信速度を担保する方法として提言するものである。

6.4.4

公開する API 仕様ないしは PF とのインタフェース仕様

閉域網内にセンターを設置する前提で、本実証で扱った上記 6.4.1 の①、②、③のシス
テムを SaaS として共同利用できるシステムは、②画像解析システムと③摘採計画システ
ムである。
③の摘採計画システムは、いわゆるインターネットクラウド上で稼働させることができる通信品質を問わないものであるため、センター内に設置して共同利用するレベルのものではないが、SaaS 利用対象として API 仕様の一部を検討する。
いずれも、農水省の実証実験が継続する中で詳細なシステム仕様や共同利用に関する仕様が確定していないため、API 仕様として必要と想定できる機能及びその仕様について検討した。
なお、これらの API 仕様を連携するプロトコルは、一般的な https プロトコルを想定している。

対象システムAPI 仕様（例）
機能

インプット

アウトプット

②画像解析

画像伝送

画像データ、日時等

DB 格納通知、未格納通知

システム

解析結果

結果格納確認

解析結果

解析結果伝送解析結果

DB 格納通知。未格納通知

摘採計画

計画格納確認

摘採計画立案結果

③摘採計画
システム

以上
361

6.5 まとめ・結論
地域の通信事業者にとって、事業性があるか否かの判断は、ローカル 5G で構築するイン
フラ及びその維持・管理コストを超える収益を得られるか否か、すなわち、損益分岐点を超える需要があるか否か、という判断に帰着する。
また、本実証の対象となる農業分野のお茶農家にとってローカル 5G を活用したスマート農業を採用するか否かは、圃場面積を変数とした労務費用の削減効果が通信に関連する費
用及びスマート農業で採用する機器やシステムを上回るか否かが判断の根拠となる。
今回の実証実験の範囲では、農家の利得より通信関連費用やスマート農業にかかる費用が極めて大きく、事業モデルとして実装するには現実性に乏しい。
しかし、圃場面積を拡大し、それに対する通信やスマート農業への投資と農家の収益の損益分岐点を探ったところ、事業性の目処が見えてくる。
同一の地域でのインフラ構築の投資額には上限があり、多くの農家が利用することで損益分岐点を超える期待が持てるようになる。蓬原局エリアでは、お茶農家向けの農業ローカ
ル 5G サービスだけでは損益分岐点を超えることが困難と判断したが、他農家の活用、さらには住民ローカル 5G サービスにインフラを活用し 30％以上の加入率を達成すると、通信関連の費用をシェアリングすることによって、農家にとっての事業性はさらに向上する。
同様に、同じ蓬原局エリアで産業や建設、行政、教育、福祉、医療などの分野に利用対
象を広げていくことで割り勘効果はさらに高まる。
同時に、コストダウンに対する努力を通信事業者や機器ベンダー、スマート農業ベンダ
ーは惜しまず継続していく必要があるが、最も重要なことは、最初のインフラ構築の段階で、自治体の既存施設やインフラを、通信関連に限らず線路構築などに利用できるものは徹底的にシェアして利用し、既存通信事業者のインフラも徹底的にシェアして利用して割り勘効果による投資コストを徹底的に削減することである。
特に利用者が少なく、投資対効果が薄い地域こそ、関係者全てがそのような割り勘効果を最大化する意識を持ち、取り組みや働きかけを国や自治体がイニシアチブをとって官民産学連携で協力していくことが肝要である。

362

7. 会合等の開催（該当する活動がある場合）
日程

会議名

2020.07.20

成果報告書打合せ

2020.07.21

内部打合せ

2020.07.28

定例会

2020.07.30

鹿児島大学升屋先生打合せ

2020.08.03

BTV 工事関連打合せ

2020.08.03

クニエ打合せ2020.08.04

定例会

2020.08.11

定例会

2020.08.18

定例会

2020.08.21

工事 WG

2020.08.25

定例会

2020.08.26

KBB-BTV 打合せ

2020.09.01

定例会

2020.09.01

工事 WG

2020.09.15

定例会

2020.09.15

工事 WG

2020.09.29

定例会

2020.09.29

工事 WG

2020.10.06

定例会

2020.10.06

第 1 回横展開 WG

2020.10.13

定例会

2020.10.13

工事 WG

2020.10.20

定例会

2020.10.27

定例会

2020.10.27

工事 WG

2020.11.04

定例会

2020.11.10

定例会

2020.11.10

工事 WG

2020.11.17

定例会

2020.11.24

定例会

2020.11.24

工事 WG

2020.11.24

第 2 回横展開 WG

2020.12.01

定例会

2020.12.08

定例会

2020.12.08

工事 WG

2020.12.15

定例会

2020.12.21

成果報告書打合せ363

2020.12.22

定例会

2020.12.22

工事 WG

2020.12.23

第 3 回横展開 WG

2020.12.24

総務省視察事前ロケハン

2021.01.08

定例会

2021.01.19

定例会

2021.01.19

工事 WG

2021.01.20

第 4 回横展開 WG（日本計器鹿児島製作所）

2021.01.26

定例会

2021.01.28

総務省視察打合せ（MRI）

2021.02.02

定例会

2021.02.04～02.05

堀口製茶 PJ 会議

2021.02.09

定例会

2021.02.16

定例会

2021.02.19

九州 IOT 実装 WG 講演

2021.02.24

定例会

2021.03.02

定例会

2021.03.04～03.05

ローカル 5G 実証事業リモート視察会

2021.03.09

定例会

2021.03.16

定例会

2021.03.16

四国総合通信局 5G セミナー

2021.03.23

定例会

2021.03.29

成果報告会

364

8. まとめ
スマート農業技術の導入・実証により人手不足解消という地域課題を解決するための本
実証における 3 つの課題実証について、(1) 自動化農機においては、当初目標とした 1.8
秒、1m 以内の緊急停止が可能であることが実証された。また、同一圃場内で複数農機が稼働した場合においても 1.8 秒以内、１m 以内での緊急停止が可能であることが実証された。(2) ドローンにおいては、1 圃場で 6Gbyte 程度のデータが生成されるが、これをフラ
イト終了後に圃場～ローカル 5G を活用することで、15 分程度で伝送完了する事が実証出来た。このことから、オルソモザイク処理を自動で行うエッジコンピュータと組み合わせ
ることにより、従来 2～3 日かかっていたリモートセンシングによる圃場解析が 2 時間半程度で可能となり、素早い摘採計画への反映が可能であることが実証された。(3) LPWA においては難しいといわれていた FHD(フルハイビジョン）画像（1920×1080）のカラー画像
を LoRa プロトコルにより伝送し、さらに、本画像を活用した AI 診断が可能な仕組みを構築した。本仕組みは安価な LoRa ネットワーク（IoT）と画像解析 AI を組み合わせ、鳥獣対策にかかる箱わなの見回りや圃場巡回作業を劇的に減らせる可能性を実証出来た。以上を鑑み、お茶における圃場管理作業の人件費について、約 40%の削減は可能であるという結論を得た。
また、本実証で利用した 28Ghz 及び Sub6 帯でのローカル 5G の技術実証では、隣接する事業者間でのユースケースにおいて、リソース分割におる干渉回避の可能性を検証した。
より柔軟なリソース配分を可能とする無線周波数運用の精度化により、ローカル 5G の普及が進むと考えられる結論を得た。
上記の結論を前提とした本実証の実装及び横展開での検討について、ローカル 5G やス
マート農業におけるハード面やソフト面でのインフラ投資は、維持コストも含めた上で損益分岐点を超えるまで、異なる利用目的の利用者を拡大し、共同利用を進めることで有意義になる、という結論を得た。従って、本実証の所与の課題の効果的で迅速な解決には、
既存インフラの保有者の施設共用や、垣根を超えた利用者間での共同構築・共同利用を推進する施策、ならびに初期投資に対する国や自治体の柔軟な支援が肝要である。

365

9. 参考資料

9.1 農家、農業ベンダーへのヒアリングシート

366

367

9.2 住民アンケート

368

369

370

371

372

373

9.3 用語集
用語意味

1

256QAM

256QAM（256 Quadrature Amplitude Modulation）とは信号の変調方式の一つで、位相が直交する 2 つの波を合成する QAM 方式のうち、振幅の違いを 16 段階で識別する方式です。256 値のシンボルを用いて一度に 8 ビットを伝送できます。

2

28GHz 帯日本の 5G で使用されるミリ波の周波数帯のことです。

3

28GHz 帯ルータ

28GHz 帯ローカル 5G の無線インターフェースを有するルータです。

4

28GHz 帯ローカル 5G 網

28GHz 帯を使用した、地域の企業や自治体等が個別に利用できる 5G ネットワークです。

5

28GHz 帯用エッジコア

28GHz 帯用ローカル 5G 基地局用のユーザデータを終端するネットワー
クスイッチです。

6

28GHz 帯用基地局

28GHz 帯ローカル 5G の無線インターフェースで 28GHz 帯ルータ(移動局)と 28GHz 帯用エッジコア(コアネットワーク)に接続される固定局で
す。

7

3GPP

3GPP（3rd Generation Partnership Project）とは、第 3 世代(3G)以降の移動体通信システム(携帯電話網)の標準規格の仕様の検討や調整を行う各国標準化機関によるプロジェクトです。

8

4.7GHz 帯

日本の 5G で使用される Sub6 の周波数帯のことです。

9

4.7GHz 帯ルータ

4.7GHz 帯ローカル 5G の無線インターフェースを有するルータです。

10

4.7GHz 帯ローカル 5G 網

4.7GHz 帯を使用した、地域の企業や自治体等が個別に利用できる 5G ネットワークです。

11

4.7GHz 帯用 5G-Core

4.7GHz 帯用ローカル 5G 基地局用のコアネットワークです。

12

4.7GHz 帯用基地局

4.7GHz 帯ローカル 5G の無線インターフェースで 4.7GHz 帯ルータ(移動局)と 4.7GHz 帯用 5G-Core(コアネットワーク)に接続される固定局
です。

13

5G

5G(第 5 世代移動通信システム)は、1G、2G、3G、4G に続く国際電気通信連合が定める規定 IMT-2020 を満足する無線通信システムです。

14

5G-Core5G のコアネットワークです。

15

64QAM

64QAM（64 Quadrature Amplitude Modulation）とは信号の変調方式の一つで、位相が直交する 2 つの波を合成する QAM 方式のうち、振幅の違いを 8 段階で識別する方式です。64 値のシンボルを用いて一度に6 ビットを伝送できます。

16

AC/DC 電源

交流電流（AC：Alternating Current）を直流電流（DC：Direct
Current）に変換する機器です。

17

AI

AI とは、Artificial Intelligence（人工知能）の略称です。

18

AIR1281

Ericsson 製 BBU です。

項

374

19

API

API（Application Programming Interface）とは、広義ではソフトウェアコンポーネント同士が互いに情報をやりとりするのに使用するイ
ンタフェースの仕様です。

20

BBU

BBU（Base Band Unit）とは、RRH（Remote Radio Head）と共に無線基地局を構成する装置で、端末との通信時に送受信される情報をデジタル処理する装置です。

21

BluetoothBluetooth は、デジタル機器用の近距離無線通信規格の 1 つです。

22

BW

Band Width の省略形で、帯域幅を示します。

23

CameraRAW

カメラが捉えた光の情報をそのまま保存したものが RAW です。

24

CU

BBU 機能を 3 つのパートに分割定義したものが CU（Central Unit）/DU/RU で、コアネットワーク側のファンクション群を CU と呼びます。

25

D/U 比率D/U 比とは、希望波（D=Desire）と妨害波（U=Undesire）の比率の ことを指します。

26

db

dB（デシベル）とは、電力比や電気機器の利得を表す単位で、入力電力と出力電力との比の常用対数の 10 倍で表します。

27

dBm

dBm は、電力を 1 ミリワット(mW)の基準値とするデシベル(dB)の値で表した単位です。

28

DL

DL（Down Link）とは、無線通信で基地局から端末に向けて発射される電波や、それに乗せて送られる信号やデータなどのことです。

29

DU

BBU 機能を 3 つのパートに分割定義したものが CU/DU（DistributedUnit）/RU で、RF 側のファンクション群を DU と呼びます。

30

eNB

eNB（evolved Node B）とは、携帯電話事業者が街頭などに設置している、LTE 方式の無線通信に対応した携帯電話基地局のことです。

31

EPC

EPC（Evolved Packet Core）は LTE 世代のコアネットワークです。

32

EPG

EPG (Evolved Packet Gateway)はパケット処理をするネットワークノ
ードです。

33

FHD

FHD（Full HD）は、1920×1080 ピクセルの画像です。

34

Gbps

Gbps(Giga bits per second)とは、 1 秒あたりに送信できる通信容量の単位のことです。

35

GHz

GHz は国際単位系における周波数の単位で、10⁹Hz 、1000MHz 、
0.001THz に相当します。

36

GNSS Active antenna

GPS 信号を受信するためのアンテナ・モジュールです。

37

GPS

GPS（Global Positioning System）とは、地球上の現在位置を、人工衛星からの電波で測り知る装置です。

375

H.264

H.264、MPEG-4 AVC は、動画圧縮規格の一つです。 ITU-T では「H.264」として、2003 年初めに勧告されました。

IaaS

IaaS（Infrastructure as a Service）とは、情報システムの稼動に必要な仮想サーバをはじめとした機材やネットワークなどのインフラを、インターネット上のサービスとして提供する形態のことを指します。

ICT

ICT（Information and Communication Technology：情報通信技術）とは、PC だけでなくスマートフォンやスマートスピーカーなど、さまざまな形状のコンピュータを使った情報処理や通信技術の総称です。

41

IoT

IoT とは「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」と訳されています。現実世界の物理的なモノに通信機能を搭載して、インターネットに接続・連携させる技術です。

42

iPerf

iperf はスループット試験で使用されるツールです。

43

ISP

ISP（ Internet Services Provider）とは、公衆通信回線などを経由して契約者にインターネットへの接続を提供する事業者です。

44

ITU

ITU（International Telecommunication Union：国際電気通信連合）
は、電気通信に関する国際標準の策定を目的とした組織です。

45

L3SW

L3SW（レイヤ 3 スイッチ）とは、コンピュータネットワークにおいて、ルーターとスイッチングハブの機能を併せ持つ機器。

46

LoRa

LoRa とは、LPWA という少ない消費電力で広いエリアをカバーする無線通信方式の一つです。

47

LOS

LOS（Line of Sight）とは、無線通信における送信機と受信機の間を結ぶ直線距離のことである。

48

LPWA

LPWA(Low Power Wide Area)は低消費電力で長距離の通信ができる無線通信技術の総称です。

49

LTE

LTE(Long Term Evolution)とは、3G の拡張版で 4G へのスムーズな移行を目指すものです。そのため、一般的には「3.9G」と呼ばれていますが、LTE を「4G」と呼ぶことが公式に認められています。

50

Mbps

Mbps(Mega bits per second)とは、 1 秒あたりに送信できる通信容量の単位のことです。

51

MCS

MCS（Modulation and channel Coding Scheme）は、適用変調を行う
際にあらかじめ決めておく変調方式と符号化率の組合せです。

52

MHz

MHz は、国際単位系における周波数の単位で、10⁶Hz、1000kHz、
0.001GHz に相当する。

53

MiFi

MiFi（My Wi-Fi）とはモバイルルーターのことです。

38

39

40

376

54

MIMO

MIMO（multiple-input and multiple-output）とは、無線通信において送信機と受信機の双方で複数のアンテナを使い、通信品質を向上させる技術を指します。

55

mmW

mmW はミリ波のことで、電波で波長が 1～10 ミリメートル、周波数に直すと 30～ 300GHz のものと定義されています。日本では、n257 と呼ばれる 26.50～29.50GHz の周波数帯が 5G に使用されます。しかし、厳密にはその周波数は 30GHz 未満ですが、この周波数帯も「ミリ波」
帯と呼称しています。

56

ms

ms（millisecond）は、1000 分の 1 秒(10−3 s, 1/1,000 s)に等しい時
間の単位です。

57

NI：ネットワークインテ NI（Network Integration）とは、企業などの通信ネットワークの設計や構築、運用、保守などの業務を一括して請け負うことです。
グレーション

58

NSA システム

NSA（n-StandAlone）、非スタンドアローン型のシステム構成は、4G のコアネットワーク（EPC）と 5G の基地局（gNB）とを組み合わせた構成の 5G システムです。

59

NW カメラ

NW カメラ（ネットワークカメラ）とは、有線や無線の LAN 機能を持つ
ビデオカメラの形態です。

ONU(光回線終端装置)

ONU（Optical Netowork Unit:光回線の終端装置）は、光通信ネット
ワークの終端に設置され、光信号・電気信号間の変換と光信号の多重・分離をするデータ回線終端装置です。

61

PasS

PaaS（Platform as a Service）とは、アプリケーションソフトが稼動するためのハードウェアや OS などのプラットフォーム一式を、イ
ンターネット上のサービスとして提供する形態のことを指します。

62

PTP

PTP(Precision Time Protocol )は、コンピュータネットワーク全体
でクロックを同期させるために使用される通信プロトコルです。

63

PW

Power の省略形で、出力電力を示します。

64

Radio4418(2.5GHz)

Ericsson 製 RRH です。

65

RadioLinkFailure

無線リンク障害を指します。

66

Round-Trip Time

Round-Trip Time とは、通信相手に信号やデータを発信してから、応答が帰ってくるまでにかかる時間です。

67

RRH

RRH（Remote Radio Head）とは、BBU（Base Band Unit）と共に無線基地局を構成する装置で、無線信号の送受信処理を行う無線機です。

68

RSRP

RSRP（Reference Signal Received Power）とは、移動端末で測定される信号の受信電力で、移動端末の受信感. 度を表す指標の 1 つで
す。

69

RSRQ

RSRQ （Reference Signal Received Quality）は、 RS の受信品質を表す指標の 1 つで、RSRP と RSSI の比によって計算さます。

70

RSSI

RSSI（Received Signal Strength Indicator）とは受信信号強度であり、受信機入力に入る受信信号の強度を示す数値(dBm)を示します。

60

377

RU

BBU 機能を 3 つのパートに分割定義したものが CU/DU/RU（RemoteUnit）で、無線機（RF 部）を RU と呼びます。

72

SaaS

SaaS（Software as a Service）とは、パッケージ製品として提供されていたソフトウェアを、インターネット経由でサービスとして提供・利用する形態のことを指します。

73

SA システム

SA（Stand Alone）、スタンドアローンのシステム構成では、コアネッ
トワークも含めて 5G の新しい技術に基づいた 5G システムです。

74

SI：システムインテグレ SI（System Integration）とは、企業の情報システムの構築を請け負ーション
う IT サービスを指します。

75

SIMO

MIMO の送信側が単一アンテナとなった縮退状態が SIMO（single
input and multi output）です。

76

SINR

SINR（Signal to Interference and Noise. Ratio）は、信号の受信
電力 S に対する、 雑音電力 N と干渉電力 I の和の比率のことで
す。

77

SPD

SPD（Signal Power Divider）は、高周波の信号の分配器です。

78

Sub6

Sub6 とは、6GHz 未満の周波数帯のことです。

79

TCP

TCP (Transmission Control Protocol) は、IP と同様にインターネッ
トにおいて標準的に利用されている プロトコルです。

80

TDD

TDD（Time Division Duplex：時分割複信）は、時間軸圧縮を行い送信・受信を時間ごとに切り替えて、全二重通信を同一周波数帯域で可能にする電気通信技術です。

81

UDP

UDP（User Datagram Protocol）は、インターネットで標準的に使われているプロトコルです。

82

UE

UE（User Equipment）はユーザーが利用する端末のことを示します。

83

UL

UL（Up Link）とは、無線通信で端末から基地局に向けて発射される
電波や、それに乗せて送られる信号やデータなどのことです。

UPS

UPS (Uninterruptible Power Supply：無停電電源装置) とは、停電などによって電力が断たれた場合にも電力を供給し続ける電源装置で
す。

85

VPN

VPN（Virtual Private Network）とは、インターネットに接続している利用者の間に、仮想的な通信トンネルを構成したプライベートな
ネットワークのことです。

86

VPN Router

VPN Router とは、VPN 機能を搭載したルータのことです。

87

Wi-Fi

Wi-Fi とは、ケーブルなしで機器同士をネットワーク接続する「無線LAN」の規格のことです。

88

インターネット89

エッジコンピューティングとは、利用者や端末と物理的に近い場所に
エッジコンピューティン
処理装置を分散配置して、ネットワークの端点でデータ処理を行う技
グ術の総称です。

71

84

インターネット（Internet）とは、グローバルなコンピュータネット
ワークを指します。

378

90

エリアカバレッジ

エリアカバレッジとは、携帯電話や無線通信において電波の送受信が可能な地域の範囲を示します。または、一つの無線基地局のカバーする範囲のことを示します。

91

オルソモザイク処理

複数のオルソ画像を一つの滑らかな画像にする処理です。

92

オルソ画像

オルソ画像は、写真上の像の位置ズレをなくし空中写真を地図と同じ
く、真上から見たような傾きのない、正しい大きさと位置に表示される画像に変換したものです。

93

幹線

幹線とは、通信網で主要地点間を結び網の骨格をなす重要路線。

ゲートウェイゲートウェイ (GW：gateway) は、コンピュータネットワークをプロ
トコルの異なるネットワークと接続するためのネットワークノードです。

ケーブルモデム

ケーブルモデムとは、ケーブルテレビの基盤上で高周波チャンネル経由の双方向データ通信を実現するネットワーク・ブリッジ兼モデムの
一種です。

96

コアネットワーク

コアネットワークとは、大規模な通信ネットワークにおいて、集線装
置間や拠点間、事業者間、国家間などを結ぶ大容量の通信回線網のことです。 LTE 世代のコアネットワークは、EPC（Evolved PacketCore）と呼ばれています。

97

サーバ

サーバは、サービスを提供するソフトウェア、あるいはその機能が稼働しているコンピュータのことです。

98

スモールセル

スモールセル（small cell）とは、携帯電話基地局の種類の一つで、通常の基地局を補完するために用いられる、小出力でカバー範囲の狭い基地局です。

99

スループット

スループットとは、機器や通信路などの性能を表す特性の一つで、単位時間あたりに処理できる量のことです。

100

チルト角

チルト角とは、アンテナが水平の状態より傾 いた角度のことです。

101

ドローン

ドローンとは無人航空機の総称です。

102

ヒートマップ図ヒートマップ図は、2 次元データの個々の値を色や濃淡として表現した可視化グラフの一種です。

103

ビーム ID

ビーム ID は、ビームを互いに分離する識別である。

104

ビームフォーミング

ビームフォーミング（beamforming）とは、電波を細く絞って、特定の方向に向けて集中的に発射する技術のことです。

105

光ファイバー

光ファイバーとは、離れた場所に光を伝える伝送路である。

106

プライベート LTE

プライベート LTE とは、自営網として利用可能な LTE システムです。

107

フレームレート

フレームレートは、動画において単位時間あたりに処理させるフレー
ムの数を示す頻度の数値です。

94

95

379

108

ブロードバンドブロードバンドとは、高速で大容量の情報が送受信できる通信網やサービスの総称です。

109

リモートセンシング

リモートセンシング（Remote Sensing）は、離れた位置から計測（センシング）したり、その手法・技法・技術のことです。

110

ルータ

ルータ（router）とは、コンピュータネットワークにおいて、データ
を 2 つ以上の異なるネットワーク間に中継する通信機器です。

レイヤー2 スイッチ

レイヤー2 スイッチとは、ネットワークを中継する機器のひとつで、パケットに宛先情報として含まれる MAC（Media Access Control）ア
ドレスで中継先を判断し、中継動作を行うスイッチのことです。

112

ローカル 5G

ローカル 5G は、地域や産業の個別のニーズに応じて地域の企業や自治体等の様々な主体が、自らの建物内や敷地内でスポット的に柔軟に構築できる 5G システムです。

113

遠隔制御用 PC/タブレッ 圃場の農機を遠隔作業拠点から制御するための PC やタブレット端末
ト
です。

114

干渉

115

簡易スペクトラムカメラ 光を波長ごとに分光して撮影するカメラです。

116

基地局

基地局は、移動局（端末）と通信する移動しない無線局（固定局）です。

117

自由空間モデル

無限に広く、一様で損失のない誘電媒体の理想的空間です。

118

帯域幅

帯域幅とは、データ伝送に使われる周波数の幅のことです。

119

遅延プロファイル

遅延時間に対する到来波の電力分布を示したものです。

120

摘採計画支援防災/鳥獣用 PC

摘採計画支援用リモートセンシングクラウドや防災/鳥獣対策用画像
管理クラウドと接続される PC（パソコン）です。

121

摘採計画支援用リモート 圃場の作物の生育状況や栽培環境をモニターし、高品質な作物を効率的・安定的に生産するための作業をサポートします。
センシングクラウド

122

伝搬損失

通信経路を流れる信号が距離などに応じて減衰する度合いのことで
す。

123

電界強度

電界強度とは、ある地点での電波が届いている電波の強さのこと。

124

分光計

光を波長ごとに分ける装置です。

125

防災/鳥獣対策用画像管理クラウド

天候などによる災害状況や鳥獣の出没・捕獲などの状況をリアルタイ
ムで通知・可視化し、圃場の監視作業をサポートします。

126

無線リンク

無線による 2 地点間の通信路。

111

二つ以上の同一種の波動が同一点で合ったとき、重なって互いに強めあい、または弱めあう現象です。

380