農業分野の課題解決（スマートグラスを活用した熟練農業者技術の「見える化」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 25 日
日本電気株式会社（山梨県農業分野の課題解決に向けたローカル５Ｇ実証コンソーシアム）

目次
1. 全体概要 ............................................................................................................................ 1
1.1 背景・目的 ................................................................................................................... 1
1.2 実証概要及び目標概要 ................................................................................................. 3
1.2.1 主な取り組み内容 ........................................................................................................ 3

1.3 実施体制 ....................................................................................................................... 5
1.3.1 業務実行体制 ............................................................................................................... 5
1.3.2 コンソーシアムの詳細 ................................................................................................. 6
1.3.3 再委託先の詳細 ............................................................................................................ 8

1.4 実証のスケジュール..................................................................................................... 9
1.4.1 スケジュール概要 ........................................................................................................ 9

1.5 免許申請の概要 .......................................................................................................... 15
1.5.1 開設理由 ..................................................................................................................... 15
1.5.2 無線特性仕様希望理由 ............................................................................................... 15
1.5.3 システム構成 ............................................................................................................. 17
1.5.4 回線設計 ..................................................................................................................... 18
1.5.5 常置場所及び移動範囲 ............................................................................................... 21

2. 実証地域 .......................................................................................................................... 22
2.1 実証地域の概要 .......................................................................................................... 22
2.2 実証環境の概要 .......................................................................................................... 25
2.3 地域課題等 ................................................................................................................. 29
3. 実証環境 .......................................................................................................................... 31
3.1 ネットワークの全体構成 ........................................................................................... 31
3.1.1 ネットワーク構成の詳細 ........................................................................................... 31

3.2 システム機能・性能・要件........................................................................................ 39
3.2.1 機能要件 ..................................................................................................................... 40
3.2.2 性能要件 ..................................................................................................................... 41
3.2.3 ネットワークに関する課題と対策 ............................................................................. 41
3.2.4 機器要件及び性能要件 ............................................................................................... 42
3.2.5 上記の構成が最適であると考える根拠...................................................................... 44

3.3 実証環境の運用 .......................................................................................................... 46
3.3.1 実証実験体制 ............................................................................................................. 46
3.3.2 実証実験の作業内容................................................................................................... 47
3.3.3 ヘルプデスクについて ............................................................................................... 48
3.3.4 実証実験時の主な問合せ内容 .................................................................................... 49

3.4 関連事業 ..................................................................................................................... 51
3.4.1 関連事業一覧 ............................................................................................................. 51

4. 課題解決システムの実証 ................................................................................................. 52
4.1 前提条件 ..................................................................................................................... 52
4.2 課題解決システムの要件 ........................................................................................... 53
4.2.1 匠ソリューション ...................................................................................................... 53
4.2.2 防犯ソリューション................................................................................................... 54
4.2.3 これまでの実施状況................................................................................................... 54

4.3 農林水産省スマート農業実証プロジェクト(ローカル５Ｇ)との連携 ....................... 55
4.3.1 検証内容詳細 ............................................................................................................. 55

4.4 実証目標 ..................................................................................................................... 58
4.4.1 ユースケース毎の目標 ............................................................................................... 58

4.5 課題解決システムに関する検証及び評価・分析 ....................................................... 59
4.5.1 農業領域（匠ソリューション） ................................................................................ 59
4.5.2 生活領域（防犯ソリューション） ............................................................................. 71

4.6 課題解決システムに関する効果検証 ......................................................................... 76
4.6.1 農業領域（匠ソリューション） ................................................................................ 76
4.6.2 生活領域（防犯ソリューション） ........................................................................... 114

4.7 課題解決システムに関する機能検証 ....................................................................... 145
4.7.1 農業領域（匠ソリューション） .............................................................................. 145
4.7.2 生活領域（防犯ソリューション） ........................................................................... 149

4.8 課題解決システムに関する運用検証 ....................................................................... 151
4.8.1 農業領域（匠ソリューション） .............................................................................. 151
4.8.2 生活領域（防犯ソリューション） ........................................................................... 152

4.9 まとめ ...................................................................................................................... 154
4.9.1 農業領域（匠ソリューション） .............................................................................. 154
4.9.2 生活領域（防犯ソリューション） ........................................................................... 154

5. ローカル５Ｇの性能評価の技術実証............................................................................. 156
5.1 前提条件 ................................................................................................................... 156
5.1.1 装置諸元 ................................................................................................................... 156
5.1.2 前提条件の詳細事項................................................................................................. 159

5.2 実証目標 ................................................................................................................... 161
5.2.1 技術的課題 ............................................................................................................... 161
5.2.2 実証目標 ................................................................................................................... 162
5.2.3 実施事項 ................................................................................................................... 162
5.2.4 測定環境と各測定に共通する事項 ........................................................................... 163

5.3 ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等 ................................................. 177
5.3.1 実施概要 ................................................................................................................... 177
5.3.2 評価・検証項目 ........................................................................................................ 177
5.3.3 評価・検証方法 ........................................................................................................ 177
5.3.4 性能評価結果 ........................................................................................................... 200
5.3.5 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 236

5.4 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等.............................................. 239
5.4.1 実施概要 ................................................................................................................... 239
5.4.2 評価・検証項目 ........................................................................................................ 239
5.4.3 評価・検証方法 ........................................................................................................ 239
5.4.4 性能評価結果 ........................................................................................................... 239
5.4.5 検証結果を踏まえた考察（仕様毎固有のテーマ・視点への対応等）..................... 243

5.5 その他ローカル５Ｇに関する技術実証 ................................................................... 245
5.5.1 実施概要 ................................................................................................................... 245
5.5.2 評価・検証項目 ........................................................................................................ 245
5.5.3 評価・検証方法 ........................................................................................................ 245
5.5.4 性能評価結果 ........................................................................................................... 246
5.5.5 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 254

5.6 まとめ ...................................................................................................................... 254
6. 実装及び横展開に関する検討........................................................................................ 256
6.1 前提条件 ................................................................................................................... 256
6.1.1 実装・横展開に係る関係者の意向 ........................................................................... 256
6.1.2 実装・横展開における制約条件等 ........................................................................... 257
6.1.3 実装・横展開の全体イメージ .................................................................................. 258
6.1.4 実装・横展開に向けた実証構成要素の分解 ............................................................ 258

6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定 ............................................................ 261
6.2.1 実証終了後の継続利用 ............................................................................................. 261
6.2.2 事業モデル ............................................................................................................... 263
6.2.3 実装計画 ................................................................................................................... 268
6.2.4 実験試験局と商用局の無線局免許申請の相違について .......................................... 271
6.2.5 その他考察 ............................................................................................................... 272

6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討 ................................................................ 274
6.3.1 普及モデル ............................................................................................................... 274
6.3.2 農業分野におけるローカル５Ｇ等の活用に向けた推進対応方策 ............................ 279

6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討 ............................................................ 281
共通プラットフォームに資する実証構成要素 ......................................................... 281
共通プラットフォームへの提供イメージと合致した製品のパターン・スキーム .. 283
５Ｇソリューション提供センター（仮称）への提言 .............................................. 289

6.5 まとめ ...................................................................................................................... 290
7. 会合等の開催（該当する活動がある場合）.................................................................. 292
7.1 開催内容 ................................................................................................................... 292
7.1.1 対外的な会合 ........................................................................................................... 292
7.1.2 内部的な会合 ........................................................................................................... 293

8. まとめ ............................................................................................................................ 295
9. 参考資料 ........................................................................................................................ 299

10. 用語集 .......................................................................................................................... 300

1. 全体概要
山梨県農業分野の課題解決に向けたローカル５Ｇ実証コンソーシアム（以下「コンソーシ
アム」という。
）は、「農業分野の課題解決（スマートグラスを活用した熟練農業者技術の「見える化」）に向けたローカル５Ｇ等の技術的条件及び利活用」に関する調査検討を行った。

1.1 背景・目的
第５世代移動通信システム（５Ｇ）は、超高速・超低遅延・多数同時接続といった特長を有しており、我が国の経済成長に不可欠な Society 5.0 を支える基幹インフラとして、様々な産業分野での利活用が期待されている。
総務省では、2019 年 6 月 18 日、情報通信審議会から、「新世代モバイル通信システムの技術的条件」のうち、地域の様々な主体が自らの建物や敷地内でスポット的に柔軟にネット
ワークを構築できる第５世代移動通信システム（以下「ローカル５Ｇ」という。
）の技術的条件について答申を受け、2019 年 12 月 24 日、一部制度化を実施したところである。
５Ｇの技術的条件等については、今後も、周波数の拡張が予定されており、更なる技術的条件等の検討を行うため、引き続き、実際のユースケースの利用環境における性能評価試験
や既存無線局との共用可能性に関する試験等を行う必要がある。
このため、2020 年度から、様々な分野におけるローカル５Ｇのユースケースについて、多種多様なローカル５Ｇ基地局の設置・利用環境下でローカル５Ｇの電波伝搬特性等に関する技術的検討を実施するとともに、ローカル５Ｇ等を活用した課題解決モデルの構築に取り組み、様々な分野でのローカル５Ｇ等の活用策とその導入効果等を明らかにし、ローカ
ル５Ｇ等の導入の促進を図ることとしている。
一方、我が国の農業は、農業従事者の高齢化、新規就農者の減少による労働力不足・技術継承の危機・収益力低下といった課題に直面しており、センサー、ビッグデータ等を利活用した農林水産業の生産性向上・高付加価値化を図る ICT への期待・重要性が益々高まっており、農林水産省では、ロボット、AI、IoT 等の先端技術を活用したスマート農業の社会実装を加速化するため、最先端技術を生産現場に導入し、スマート農業の導入効果を実証する
取組や、ICT を利活用した農村部の定住条件の改善などを図る取組を推進しており、2020年度、同省では「スマート農業実証プロジェクト（ローカル５Ｇ）」や「農村の情報通信基盤整備手法等検討業務」を行うこととしている。
このため、両省では、農業分野におけるローカル５Ｇ等の導入に向けて連携して取り組むこととし、本調査検討では、「地域課題解決型ローカル５Ｇ等の実現に向けた開発実証」の一環として、農業分野、特に圃場等屋外及びルーラル環境におけるローカル５Ｇ等の導入を促進するため、ローカル５Ｇの電波伝搬特性の解明及び課題解決システムにおける具体的なアプリケーション（スマートグラスを活用した熟練農業者技術の「見える化」）を想定したローカル５Ｇ等の高速通信及び低遅延に関する性能評価を実施した。
今回の実証地域とした山梨県では、生産者のたゆまぬ努力により、生産量日本一を誇る
ブドウ、桃、すももなどの果樹を中心に、野菜、水稲、花き、畜産等の特色ある産地を形成してきた。その中でも高級果実として定着しているブドウの生産においては、生産段階
において様々な栽培管理作業があり、中でも果（花）房管理の良否は、外観・品質に直接影1

響する重要な作業となっている。経験豊富な生産者は、房づくり（開花期に花の長さを調整する作業）や摘粒（多すぎる粒を間引く作業）といった管理を長年の経験から適切に行ってきた。しかしながら、こうした「匠の技」技術の継承は長い期間を必要となることから、新規就農者の技術向上や生産拡大が難しくなっている。そのため、こうした技術を持つ農業者の育成に、AI、スマートグラスを使用したアプリケーションを用いて「匠の技」を継承することへの障壁を取り除くことを目標として、今回の実証実験を実施することとした。

2

1.2 実証概要及び目標概要
本調査の目的は、「ローカル５Ｇ等を活用した課題解決モデルの構築に取り組み、様々な分野でのローカル５Ｇ等の活用策とその導入効果等を明らかにし、ローカル５Ｇ等の導入の促進を図ること」である。
この目的達成のために、次の 3 つのテーマに取り組んだ。
 「農業領域（農業現場の生産性の向上等の経済活性化）」に関する実証 「生活領域（農村地域での定住促進等の農村地域に資するローカル５Ｇ等の有効活用）」に関する実証 ローカル５Ｇの電波伝搬特性の解明及び具体的なアプリケーションを想定したローカ
ル５Ｇ等の性能評価

1.2.1 主な取り組み内容
実証にて取り組んだ主な内容を以下に示す。
表 1.2.1-1 実証概要及び目標概要
項目

ユース

目標

ケース

農業領域

・自然な作業環境下における花穂検出の実現

（匠ソリュ

房づくり

・スマートグラスを利用した花穂検出による農作業の効率化及

ーション）

軸長指示

びブドウ生産の品質向上
・花穂の検出精度の向上

適粒切除
粒数表示

適期収穫
色判断

・スマートグラスを利用した摘粒作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・粒数の検出精度の向上
・スマートグラスを利用した収穫作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・適期収穫色の判断精度の向上
・ブドウの繁茂状態監視による植生異常検知の実現

植生指数

・スマートグラスを利用した異常検知通知による農作業の効率

表示

化及びブドウ生産の品質向上
・植生の検知精度の向上

生活領域

・カメラ監視による不審人物検知及び通報の仕組みの実現
不審人物
検知・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審人物の検知精度及び通報速度の向上

3

（防犯ソリューション）

・カメラ監視による不審車両検知及び通報の仕組みの実現
不審車両
検知

・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審車両の検知精度及び通報速度の向上

ローカル５・圃場や試験場に構築するローカル５Ｇ実証環境で、エリア内

Ｇの受信電力や映像伝送を想定した伝送スループットを測定し、技術的課題を検証する。
-

・圃場環境におけるローカル５Ｇのエリア構築に活用可能な電波伝搬モデルを導出する。
・圃場環境において通信品質の確保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する方法について検討する。

4

1.3 実施体制
本実証に臨むコンソーシアムの体制を以下に示す。
今回の実証は、農林水産省が行う「スマート農業実証プロジェクト（ローカル５Ｇ）」と連携を取りながら実証成果の最大化を図った。

図 1-1 コンソーシアム体制

1.3.1 業務実行体制
実施にあたっては、コンソーシアム内の各ステークホルダーと連携しながら、プロジェク
ト管理グループが中心になってシステム構築及び実証に係る各チーム間の連携を図り、業務を推進した。以下に体制を示す（※非公開情報を含むため一部文章を削除）。

5

図 1-2 業務実行体制

1.3.2 コンソーシアムの詳細
コンソーシアムの参加組織の詳細について、下表に示す。
表 1.3.2-1 コンソーシアムの参加組織と役割
企業・団体名日本電気株式会社
（NEC）
山梨県

役

割

技術試験事務実施者、５Ｇシステム提供、構築、ソリューション
開発等の中心を担う。代表者としてコンソーシアム全体を取りまとめる。
山梨県果樹試験場での開発場所の提供、県関係部局、機関の取りまとめを行う。（情報政策課、農業技術課、果樹試験場、圃場）
山梨県果樹試験場の実証を、継続的に横展開していくために、山山梨市

梨県や JA と連携を図り、農村活性化につなげていくための地域
コミュニティ形成を担う。
山梨県内でソリューション開発、システム構築、インテグレーシ

株式会社 YSK e-com

ョン、サービス提供を行っており、今回の高品質シャインマスカ
ット生産のための匠の技「見える化」実証の中心を担う。

株式会社デジタルアラ

山梨県情報ハイウエイによるローカル５Ｇのバックボーン回線

イアンスを提供する。

国立大学法人

地元の大学として、ブドウ栽培における研究が多く、知見が豊富

6

山梨大学

なため、YSKe-com の基礎技術支援を担う。

全国農業協同組合連合

県内の JA の取りまとめであり、農業機械のサポート、ZGIS（営会

農管理システム）の提供をしており、将来にわたって組合員への山梨県本部（全農

やまなし）

スマート技術の普及を担うことができる。

フルーツ山梨農業協同組合

山梨県内の果樹生産において、先進的な取り組みを行っており、
将来にわたって組合員へのスマート技術現地実証・普及を担うことができる。

旭陽電気株式会社

山梨県及び市町村の無線事業に関する施行・保守業務を担う。

※フルーツ山梨管内

フルーツ山梨管内生産者 K 氏

生産者

実証事業の圃場を提供する。

1.3.2.1 代表者及び主要参加企業・団体（※非公開情報を含むため一部文章を削除）
企業・団体名日本電気株式会社

担当部署

甲府支店（契約者）

1.3.2.2 主要参加企業・団体（※非公開情報を含むため一部文章を削除）
企業・団体名山梨県

担当部署

総務部 情報政策課

企業・団体名

山梨市

担当部署

政策秘書課

企業・団体名株式会社 YSK e-com

担当部署

ＩＴソリューション事業本部

企業・団体名国立大学法人 山梨大学

担当部署

大学院総合研究部 工学域

機械工学（工学部 情報メカトロニクス工学科）

企業・団体名旭陽電気株式会社

担当部署

本社

7

1.3.3 再委託先の詳細
再委託先の詳細について、下表に示す。

図 1-3 プロジェクトにおける再委託先
表 1.3.3-1 再委託内容
企業・団体名再委託内容
課題解決システム（生活領域）の設計、構築、テストに係るプロジェクト管理及び、課題解

NEC ソリューションイノベータ株式会社

決システム（農業領域、生活領域）を使用した実証実験を行う。実証全体の進捗報告、課
題管理、会議開催のプロジェクト管理を行う。

NEC ネッツエスアイ株式会社
株式会社コンピュータネットワーク

ローカル５Ｇ設計、構築、テスト、進捗報告、
課題管理、会議出席を行う。
ローカル５Ｇのネットワーク設計を行う。
実証環境（ローカル５Ｇ及び課題解決システ

旭陽電気株式会社

ム）で使用する機器設置作業、配線作業、空調修繕等の施工を行う。

ナレッジクラフト株式会社

個別成果物のレビュー、一部タスクの作業実施。本業務の報告書作成を行う。
課題解決システム（生活領域）の設計、構築、
テスト、課題解決システム（農業領域、生活株式会社 YSK e-com領域）を使用した実証実験を行う。課題解決システムに関する進捗報告、課題管理、会議出席を行う。

8

1.4 実証のスケジュール
実証スケジュールを計画するにあたって、次の点を考慮することで、適切なデータを得られる様に対策を実施した。
 「課題解決システムの実証」と「ローカル５Ｇの性能評価等の技術実証」を同時間帯に実施しない様にし、双方の実証の影響が他方へ及ばない様にした。
 「ローカル５Ｇの性能評価等の技術実証」を先行し、試験環境の電波特性等を参考としながら、「課題解決システムの実証」を行う様にした。
ただし、「課題解決システムの実証」で使用する検体（パーシャル冷蔵したブドウ）の腐食が進行し日程的に間に合わない等の特段の事情がある場合には、「課題解決システムの実証」を先行して実施した。

1.4.1 スケジュール概要
実証計画の概要を「表 1.4.1-1 実施計画」に示す。

9

表 1.4.1-1 実施計画内容

2020 年

主要タスク
7月

マイルストーン

開始準備

8月

9月

2021 年
10 月

11 月

12 月

キックオフ

構築

事前結合試

現地サーベ

(アジャイル型開発；設計、製造、単体試験)

験、横展開

イ

仮説計画検
討

課題解決システ

実証設計

ムの実証構築

課題整理
現地サーベイユースケース作成
検証項目選定設計
防犯ソリューション設計
匠ソリューション
設計
構築
UI 開発
ＡＩ機械学習 M 構
築

結合試験
現地構築

10

1月
実証実験

2月

3月

実証実験、

報告書作成

報告書作成

内容

2020 年

主要タスク
7月

マイルストーン

開始準備

8月

9月

2021 年
10 月

11 月

12 月

キックオフ

構築

事前結合試

現地サーベ

(アジャイル型開発；設計、製造、単体試験)

験、横展開

イ

仮説計画検
討

ローカル５Ｇの実証設計

性能評価等の技

課題整理

術実証構築

現地サーベイ
ＮＷ等設計
検証項目選定構築

事前検証（社内）
結合テスト

現地工事
現地工事・検証

11

1月
実証実験

2月

3月

実証実験、

報告書作成

報告書作成

内容

2020 年

主要タスク
7月

マイルストーン

開始準備

8月

9月

2021 年
10 月

11 月

12 月

キックオフ

構築

事前結合試

現地サーベ

(アジャイル型開発；設計、製造、単体試験)

験、横展開

イ

1月
実証実験

2月

3月

実証実験、

報告書作成

報告書作成

仮説計画検
討

実施及び横展開

実証試験実施に関する検討
横展開検討・まとめ
原案展開、検討

△

仮説検討
確定版検討
報告書まとめ
実証計画
中間ご報告

△

実証まとめ
最終ご報告

△

12

＜参考＞実証のスケジュール（日単位）
表 1.4.1-2 実証スケジュール（日単位）
場所
項

項目

1 電源増強工事

2
3
4
5
6
7

機器搬入接続（分電盤・サーバ・アンテナ取付等）

現地テスト（L5Gインフラ接続確認・電波発射）

電波伝搬測定、NW特性試験（スループット・遅延等）

果

調

ハ

雨

試

査

ウ

よ

内

室

ス

け

11
12
13
14
15

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

1

2

3

4

5

6

7

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

調

調

雨

圃

調 調

〇 △ △ △調 調 調 調 調

調

L5G

調 調 調 調 調

調

〇 〇 〇

L5G

雨 雨 圃 ハ 圃

圃

〇

L5G

雨 雨

〇

〇

匠・防犯

〇

〇

匠・防犯

（房作り①②）

〇

匠・防犯

〇

匠・防犯

〇

匠・防犯

匠・防犯SL現地検証〇（防犯①②③）

〇
〇

（植生）

〇

ハ

調

遠 遠 遠
隔 隔 隔

ハ ハ
調
ハ

調 調 調
雨 ハ ハ
雨

雨

調
雨

調
雨
ハ
ハ

ハ

①

②

ハ

ハ

①

匠・防犯

〇

匠・防犯SL現地検証（摘粒①②）

7

L5G

匠・防犯SL現地検証

匠・防犯SL現地検証

6〇 △ △ △

（収穫①②③）（接続試験等含む）

5

調 調

匠・防犯SL現地検証

AIサーバ移設

4工事

9 貯蔵庫ブドウ取り出し
10

グループ

3

〇 △ △

（アンテナ高さ変更）

8 L5G接続テスト

C

2021年2月

2工事

L5G性能評価
その他L5Gに関する技術実証

機器（カメラ等）設置

D場

2021年1月
1〇

ユースケースに基づく

情報ハイウェイ接続立会い

圃

担当

雨

雨

準備

準備

雨

②
雨

①

準備

匠・防犯
匠・防犯

圃

匠・防犯

13

場所
項

項目

1 電源増強工事

2
3
4
5
6
7

機器搬入接続（分電盤・サーバ・アンテナ取付等）

現地テスト（L5Gインフラ接続確認・電波発射）

電波伝搬測定、NW特性試験（スループット・遅延等）

果

調

ハ

雨

試

査

ウ

よ

内

室

ス

け

工事

〇 △ △ △

L5G

〇 △ △ △

L5G

〇 〇 〇

L5G

〇

L5G

〇

〇

匠・防犯

〇

〇

匠・防犯

9 貯蔵庫ブドウ取り出し
10
11
12
13
14
15

匠・防犯SL現地検証（収穫①②③）

匠・防犯SL現地検証（房作り①②）

〇

匠・防犯

〇

匠・防犯

〇

匠・防犯

匠・防犯SL現地検証〇（防犯①②③）

AIサーバ移設（接続試験等含む）

〇
〇

（植生）
（摘粒①②）

匠・防犯〇

匠・防犯SL現地検証
匠・防犯SL現地検証

グループ

〇 △ △

（アンテナ高さ変更）

8 L5G接続テスト

C

工事

L5G性能評価
その他L5Gに関する技術実証

機器（カメラ等）設置

D

場

〇

ユースケースに基づく

情報ハイウェイ接続立会い

圃

担当

〇

匠・防犯

2021年2月

2021年3月

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

木

金

土

日

月

火

水

調 調
圃

ハ

遠

遠 遠 遠 遠 遠

遠

遠 遠 遠

隔

隔 隔 隔 隔 隔

隔

隔 隔 隔

圃
雨 雨 雨

雨

ハ
③

雨

雨 雨 雨 雨 雨

②

雨

雨

雨 雨 雨

③

調

匠・防犯
匠・防犯

14

ハ雨

ハ

準備

①

1.5 免許申請の概要
1.5.1 開設理由
IoT の普及に代表されるように通信ニーズの多様化が進んでおり、５Ｇ時代においてはよ
り一層の多様化が進むことが想定されている。そのため携帯電話事業者による全国サービ
ス提供に加えて、地域ニーズや産業分野の個別ニーズに応じて、様々な主体が柔軟に構築／
利用可能な第 5 世代移動通信システム（ローカル５Ｇ）を導入し、５Ｇの地域での利用促進を図ることが検討されている。
上記ローカル５Ｇに割り当て予定の 4.7GHz 帯を使い、生産性向上・新しい付加価値の創造を目的とした 4.7GHz 帯ならではの広帯域・低遅延を必要とする、無人化・自動化・エン
ターテーメントサービスをエンドユーザのお客様とともに共創する予定である。
受信局の電波の受信レベル変動や空間的な広がりは、測定エリア（環境）の建物分布や地形、周辺の移動物体（人、車）の影響を強く受けることが知られていることから、様々な特性の各エリア（環境）における電波伝搬の調査・特性評価を行い、その結果を方式設計に用いた。
なお、ローカル５Ｇは、将来的には SA 構成に移行することが想定されるものの、それまでの間は NSA 構成によるアンカーの構築が必要となるため、同時にアンカーバンド（2.5GHz）の基地局及び移動局の免許を申請した。

1.5.2 無線特性仕様希望理由（1）2.5GHz 帯（中心周波数 2.585GHz）を希望する理由
NSA 構成における 4.7GHz 帯のエリア特性及び伝送特性の評価において、2.5GHz 帯をアンカーとした見通し、遮蔽物など実利用環境下での電波の到達距離、システム通信品質な
どの評価実験を行い、技術確立に向けた検証を実施していく必要があるため、2.585GHz を希望した。

（2）4.7GHz 帯（中心周波数 4.75GHz）を希望する理由
ローカル５Ｇで今後導入が見込まれる 4.7GHz 帯での伝搬・伝送実験を行い、技術確立に向けた検証を実施していく必要があった。このため、帯域幅 100MHz に対応した装置において、数 Gbps を超える伝送実現に向けて、その実験的検証を実施した。

（3）2.5GHz 帯域幅 10MHz を希望する理由
2.5GHz 地域 BWA システムに割り当てられた 10MHz 帯域を利用して伝搬特性取得するための実験を行い、性能検証を行った。

15

（4）4.7GHz 帯域幅 100MHz を希望する理由
高周波数帯において数 Gbps を超える超高速伝送を早期に実現することを目的に、帯域幅100MHz での伝搬・伝送実験を予定していた。本実験では、ローカル５Ｇに割り当てられた 100MHz を利用した伝搬特性取得のための実験を行い、超高速伝送や低遅延といった性
能検証を行った。

（5）申請スケジュール
 免許申請：2020 年 10 月 30 日
 予備免許取得：2020 年 11 月 16 日
 本免許取得：2020 年 12 月 17 日
表 1.5.2-1 実験試験局免許申請スケジュール（6）2.5GHz 帯 干渉対策について
本実験試験局の電波発射までに関係各社と運用調整を実施し、問題無いことを確認した
上で電波発射を行った。
表 1.5.2-2 関係各社との調整（2.5GHz 帯）

当該周波数帯を割り当てられた開設者を含めて運用調整を実施し、当該無線局の運用に支障のない場合に限り電波を発射した。また、常置場所では空間に電波発射をせず運用を行った。
運用にあたっては、他の無線局に妨害を与えないように運用を実施した。万が一妨害を与える場合には、無線局の運用を停止した。
16

（7）4.7GHz 帯 干渉対策について
本実験試験局の電波発射までに関係各社と運用調整を実施し、問題無いことを確認した
うえで電波発射を行った。
表 1.5.2-3 関係各社との調整（4.7GHz 帯）

当該周波数帯を割り当てられた開設者を含めて運用調整を実施し、当該無線局の運用に支障のない場合に限り電波を発射した。
運用にあたっては、他の無線局に妨害を与えないように運用を実施した。万が一妨害を与える場合には、無線局の運用を停止することとしたが、そのような事態は発生しなかった。

1.5.3 システム構成
本実証にて構築したシステムの構成図を以下に示す。

17

図 1-4 システム構成

1.5.4 回線設計
（1）4.7G 基地局相当
送信機から 810m 程度までのエリア内における伝搬特性の取得を目的として、農業用ハ
ウス、雨よけ、圃場のエリアにて下り回線のセルエッジ確認を行うため、上り回線より広い
エリアの回線設計を実施した。距離 810m における伝搬損失及び本件の送受信装置の諸元を下表に示す。
伝搬損失の大きい見通し外環境においても上記エリアの伝搬測定を実施するためには、次式より算出すると所要送信電力が 34.2dBm となるため、アンテナ 1 台あたりの送信電力として 34.4dBm（2.77W）を希望した。
18

 所要送信電力＝受信機の最低受信感度＋測定のダイナミックレンジ＋受信側の給電線
損失＋受信側のその他損失－受信アンテナ利得－受信機によるプロセスゲイン＋距離810m における伝搬損失（見通し外）－最小送信アンテナ利得＋送信側の給電線損失＋
送信側のその他損失
 37.2=-83.9+18+2+0-2.4-6+123.5-17+2.0+1.0
よって、1 アンテナあたりの所要送信電力は、
37.2dBm（2 アンテナ）-3dB=34.2dBm となる。
表 1.5.4-1 4.7G 基地局相当 回線設計表
項目

諸元

受信機の最低受信感度-83.9dBm

測定のダイナミックレンジ
距離 810m における伝搬損失

18dB
123.5dB（見通し外環境）

送信アンテナ利得

17dBi

受信アンテナ利得

2.4dBi

受信機によるプロセスゲイン（同相加算利得）

6dB

受信側の雑音指数

11dB

送信側の給電線損失

2.0dB

送信側のその他損失

1.0dB

受信側の給電線損失

2dB

受信側のその他損失

0dB

所要送信電力（見通し外環境）+34.2dBm（2）4.7G 移動局相当
伝搬特性取得において送信機から 250m 程度までのエリア内における伝搬特性を取得するための回線設計を行った。農業用ハウス、雨よけ、圃場のエリアにて距離 250m における伝搬損失及び本件の送受信装置の諸元を下表に示す。
伝搬損失の大きい見通し外環境においても上記エリアの伝搬測定を実施するためには、次式より算出すると所要送信電力が 23.0dBm となるため、送信電力として 23.0dBm（200mW）
を希望した。
 所要送信電力＝受信機の最低受信感度＋測定のダイナミックレンジ＋受信側の給電線
損失＋受信側のその他損失－受信アンテナ利得－受信機によるプロセスゲイン＋距離250m における伝搬損失－送信アンテナ利得＋送信側の給電線損失＋送信側のその他損失
 23.0=-90.9+18+2.0+1.0-17-3+113.3-2.4+2+0
よって、アンテナ 1 台あたりの所要送信電力は、23.0dBm となる。
表 1.5.4-2 4.7G 移動局相当 回線設計表
項目

諸元-90.9dBm

受信機の最低受信感度
19測定のダイナミックレンジ

18dB

距離 250m における伝搬損失

113.3dB（見通し外環境）

送信アンテナ利得

2.4dBi

受信アンテナ利得

17dBi

受信機によるプロセスゲイン（同相加算利得）

3dB

受信側の雑音指数

4dB

送信側の給電線損失

2dB

送信側のその他損失

0dB

受信側の給電線損失

2.0dB

受信側のその他損失

1.0dB

所要送信電力（見通し外環境）

23.0dBm（3）2.5G 基地局相当
伝搬特性取得において送信機から概ね 690m 程度までのエリア内における伝搬特性を取得するための回線設計を行った。距離 690m における伝搬損失及び本件の送受信装置の諸元諸元を下表に示す。
伝搬損失の大きい見通し外環境においても上記エリアの伝搬測定を実施するためには、次式より算出すると所要送信電力が 20.0 dBm となるため、申請値として、アンテナ 1 台あたりの送信電力 20.0dBm（100mW）を希望した。
 所要送信電力＝受信機の最低受信感度＋測定のダイナミックレンジ＋受信側の給電線
損失＋受信側のその他損失－受信アンテナ利得－受信機によるプロセスゲイン＋距離690m における伝搬損失（見通し外）－最小送信アンテナ利得＋送信側の給電線損失＋
送信側のその他損失
 23.0=-91.4+20+1+0-1-6+104.4-4+0+0
よって、1 アンテナあたりの所要送信電力は、
23.0dBm（2 アンテナ）-3dB=20.0dBm となる。
表 1.5.4-1

2.5G 基地局相当

回線設計表

項目

諸元

受信機の最低受信感度-91.4dBm

測定のダイナミックレンジ
距離 690m における伝搬損失

20dB
104.4dB（見通し外環境）

送信アンテナ利得

4dBi

受信アンテナ利得

1dBi

受信機によるプロセスゲイン（同相加算利得）

6dB

受信側の雑音指数

13.5dB

送信側の給電線損失

0dB

送信側のその他損失

0dB

受信側の給電線損失

1dB
20受信側のその他損失

0dB

所要送信電力（見通し外環境）

20.0dBm（4）2.5G 移動局相当
伝搬特性取得において送信機から 1200m 程度までのエリア内における伝搬特性を取得するための回線設計を行った。距離 1200m における伝搬損失及び本件の送受信装置の諸元を下表に示す。
伝搬損失の大きい見通し外環境においても上記エリアの伝搬測定を実施するためには、次式より算出すると所要送信電力が 23.0dBm となるため、送信電力として 23.0dBm（200mW）
を希望した。
 所要送信電力＝受信機の最低受信感度＋測定のダイナミックレンジ＋受信側の給電線
損失＋受信側のその他損失－受信アンテナ利得－受信機によるプロセスゲイン＋距離
1200m における伝搬損失（見通し外）－最小送信アンテナ利得＋送信側の給電線損失＋送信側のその他損失
 23.0=-102.9+20+0+0-4-3+112.9-1+1+0
よって、1 アンテナあたりの所要送信電力は、23.0dBm となる。
表 1.5.4-2

2.5G 移動局相当

回線設計表

項目

諸元

受信機の最低受信感度-102.9dBm

測定のダイナミックレンジ

20dB

距離 1200m における伝搬損失

112.9dB（見通し外環境）

送信アンテナ利得

1dBi

受信アンテナ利得

4dBi

受信機によるプロセスゲイン（同相加算利得）

3dB

受信側の雑音指数

9dB

送信側の給電線損失

1dB

送信側のその他損失

0dB

受信側の給電線損失

0dB

受信側のその他損失

0dB

所要送信電力（見通し外環境）

23.0dBm

1.5.5 常置場所及び移動範囲①

無線設備の常置場所
日本電気株式会社敷地内（神奈川県川崎市中原区下沼部 1753）② 移動範囲山梨県果樹試験場（山梨県山梨市江曽原 1204）
日本電気株式会社敷地内（神奈川県川崎市中原区下沼部 1753）
21

2. 実証地域
本章では、実証地域及び地域課題の概要を示す。
2.1 実証地域の概要
山梨県の面積は 4,465.27km2 で、我が国の総面積 377,971.57km2 の約 100 分の 1 に当たり、県土の約 78%を森林が占めている。また、2021 年 1 月 1 日現在の推計人口（2015 年
国勢調査確定値基準）は、805,339 人（男 394,808 人 女 410,531 人）となっており、年々減少傾向が続いている。高齢化率（65 歳以上）は、30.4%となっている。
（2020 年 4 月 1 日現在 山梨県 高齢者福祉基礎調査資料 より）
山梨県の農業は、生産者のたゆまぬ努力により、生産量日本一を誇るブドウ、もも、すももなどの果樹を中心に、野菜、水稲、花き、畜産等の特色ある産地を形成してきた。
農業生産額は、2017 年には、17 年ぶりに 1,000 億円台を回復し、2018 年度の県産果実の輸出額も 9 億円を超えるなど、明るい兆しも見られる一方で、本県農業を支える農業従事者の減少や高齢化が進み、耕作放棄地も減少しないなど、本県農業は依然として厳しい状況にある。また、人口減少による国内市場の縮小が懸念されるとともに、経済のグロー
バル化や IoT や AI などを活用した技術革新の進行など、農業を取り巻く環境も大きく変化している。
（やまなし農業基本計画（2019 年 12 月） より）
 農家戸数2015 年の総農家戸数は 32,543 戸で、2010 年と比べ 4,262 戸、約 11％減少している。内訳をみると、販売農家※1、自給的農家※2 はいずれも減少傾向にあるが、専業農家は、2000
年から増加傾向にある。
※１ 販売農家：経営耕地面積 30a 以上又は農産物販売金額が年間 50 万円以上の農家
専業農家：世帯員の中に兼業従事者が 1 人もいない農家
第１種兼業農家：農業所得の方が兼業所得よりも多い兼業農家
第２種兼業農家：兼業所得の方が農業所得よりも多い兼業農家※２ 自給的農家：経営耕地面積 30a 未満かつ農産物販売金額が年間 50 万円未満の農家
 農業就業人口2015 年の農業就業人口※1 は、27,736 人で、2010 年と比べ 5,535 人、約 17％減少している。また、65 歳以上の割合は、1985 年の 31％から 2015 年には 68％に上昇し、高齢化が進んでいる。
※1 農業就業人口：自営農業に従事した世帯員のうち、1 年間に自営農業のみに従事した者又は農業とそれ以外の仕事両方に従事した者のうち自営農業が主の者
 農業生産額
本県の農業生産額は、1978 年の 1,312 億円をピークに減少を続け、2001 年以降は 1,00022

億円を下回る金額で推移していたが、近年は、本県の主力品目である果実の価格の上昇などにより、2017 年は 1,003 億円、2018 年は 1,032 億円と 1,000 億円台に回復した。
品目別では、果実が約 607 億円で全体の 58.8％を占め、野菜が約 142 億円で 13.9％、畜産が約 135 億円で 13.0％と続いている。
 果樹生産 施策
果樹産地の振興を図るため、消費者ニーズを踏まえ、本県に適した新たな品種の育成を進めるとともに、本県のオリジナル品種の速やかな普及・産地化を図っている。
また、高品質化、省力化・低コスト化技術の開発・普及に取り組むとともに、高品質なブランド果実の生産・出荷体制の強化を図るため、加温ハウスや集出荷施設などの施設整備等を支援している。
更に県産醸造用ブドウを原料とした県産ワインのブランド力の強化を図るため、「甲州」の生産拡大や高品質化、本県に適応した欧州系品種の選抜を進めている。
 実証場所
以下に実証場所の概要図を示す。

図 2-1 実証地域（山梨県）
出所）山梨市 市の概要、https://www.city.yamanashi.yamanashi.jp/citizen/docs/infomation.html、
2021 年 2 月 26 日取得

23図 2-2 実証場所俯瞰図24

2.2 実証環境の概要
今回の実証地域は、山梨県山梨市内にある山梨県果樹試験場内と、果樹試験場近くの圃場とした。
 地理的条件・気象（山梨市 地域新エネルギービジョン推進計画 第 3 章 山梨市の地域特性から）今回の実証地域 果樹試験場は、山梨市に位置している。
山梨市は山梨県の北東部、甲府盆地の東部に位置し、北は埼玉県、長野県と接している。
西部から南部にかけては甲府市及び笛吹市、東部は甲州市、北部は大滝村（埼玉県）、川上
村（長野県）に囲まれている。山梨市は、3 地域（山梨地域・牧丘地域・三富地域）に分かれており、果樹試験場のある“山梨地域”は、山梨市の南部地域であり、東を甲州市、南を笛吹市、西を甲府市に接する。
＜山梨市 山梨地域の地勢＞
・総面積 53.11km2、東西約 10.8km、南北約 8.5km
・標高 299m（一町田中）～1,376m（帯那山）、市役所位置は標高 342.88m
・市内中央部を南北に笛吹川が流れ、東から注ぐ重川・日川の三河川がもたらす肥沃な土地に広がる果実郷はブドウ・桃ともに日本一の生産量を誇る。
・また、ブドウや桃、さくらんぼ狩りといった観光農園は多くの観光客が訪れる所となっており、笛吹川フルーツ公園、国道 140 号沿いに立地する道の駅などでは農業と関連した地域の物産が特産品として販売されるなど、第３次産業の基盤としても重要である。
 気象
山梨市の近傍のアメダス測候所である甲府測候所の気象データ（1971～2000 年平年値）によると、年平均気温は 14.3℃、月平均気温で最暖月は 8 月で 32.0℃、最寒月は 1 月で2.7℃となっている。夏には最高気温が 30℃を超えることがある一方、冬最低気温が氷点下になる日があるように、内陸型で寒暖の差が大きいのが特徴である。積雪は北部の三富地域の山間部で見られるが、山梨地域では多くない。
日照時間は年間約 2,100 時間で全国平均（1,934 時間）に比べて長くなっている。
その一方降水量は約 1,100mm と全国平均（1,714mm）に比べてかなり少なくなっており、日照条件に恵まれた地域である。
実証環境の概要を以下に示す。

25

[機器毎 設置場所]
5Gカバレッジ
4Gカバレッジ
5G RU, アンテナ
4G RRH, アンテナ
5G CU/DU①果樹試験場ハウス＜匠SL実証＞＜アンテナ設置＞

4G CU, DU
EPC
APLサーバ5G CU/DU-RU間
光ファイバー

5G CPE, スマートグラス
は3箇所の5Ｇバレッジ内
にて使用想定(ハウス,雨よけ,圃場)②果樹試験場 雨よけ
・5G RU, アンテナ
・4G 一体型eNB,
アンテナ

③圃場向け
＜アンテナ設置＞

果樹試験場
調査室内
＜実証機器設置＞

4G DU-RRH間
光ファイバー
現地-DC間光ファイバー(既設,契約使用)①果樹試験場 ハウス
・5G RU, アンテナ
・4G 一体型eNB,
アンテナ②果樹試験場
雨よけ＜匠SL実証＞＜防犯SL実証＞＜アンテナ設置＞※左欄外に注釈あり

データセンター（実証地域外）③圃場 (露地)＜匠SL実証＞＜実証機器設置＞③圃場
・5G RU, アンテナ
・4G 一体型eNB,
アンテナ
・IoTセンサー・ドローン※
・無人農機(SS)※
果樹試験場 調査室
・5G RU, アンテナ・5G CU/DU
・4G CU, DU
・EPC・SW, Router
データセンター・APL, AI③圃場の4Gカバレッジは実証目的上のイメージ。
実際にはアンテナ位置から同心円を描く※本調査検討の調達対象外
農林水産省様事業での準備を想定

図 2-3 実証地域（実証フィールド）の全景
①ハウス

②雨よけ

調査室

山梨県
情報ハイウェイ

山梨県果樹試験場

データセンター（実証地域外､県内）③圃場

図 2-4 俯瞰図における配置26

①果樹試験場ハウスの概要
農場主：山梨県果樹試験場
住 所：山梨県山梨市江曽原 1204
面 積：600 ㎡
作 物：シャインマスカット

図 2-5 果樹試験場ハウス全景②果樹試験場雨よけの概要
農場主：山梨県果樹試験場
住 所：山梨県山梨市江曽原 1204
面 積：1400 ㎡
作 物：シャインマスカット

図 2-6 果樹試験場雨よけ全景

27

③圃場（露地）（※非公開情報を含むため一部文章を削除）
農場主：フルーツ山梨管内生産者 K 氏
住 所：山梨県山梨市内
面 積：1241 ㎡
作 物：シャインマスカット

図 2-7 圃場（露地）全景

28

2.3 地域課題等
山梨県はブドウの生産量が日本一であるともに、熟練した生産者により高品質なブドウが生産されており、国内のみならず、海外からも高い評価を受けている。こうした品質の高
いブドウを生産するためには、生産段階において様々な栽培管理作業があるが、中でも果（花）房管理の良否は、外観・品質に直接影響する重要な作業となっている。経験豊富な生
産者は、房づくり（開花期に花の長さを調整する作業）や摘粒（多すぎる粒を間引く作業）といった管理を長年の経験から適切に行っており、こうした「匠の技」が、高品質ブドウや高級品種（シャインマスカット等）の生産を支えている。
一方、新規就農者や雇用労働者（援農なども含む）などは、経験が少なく、高品質なブド
ウづくりのためには「匠の技」の伝承が必要となっている。しかし、果樹作は「年１作のため技術習得の機会が少ない」「農繁期の限られた期間に作業が集中するため一人一人に十分な指導が行き届かない」などの制約があり、スムーズな技術が伝承できないことが課題になっている。また、経験豊富な生産者においても、自らの圃場の気象や樹体生育などの情報をデータとして集積、活用することはほとんど行われていなかったが、温暖化など気象が大きく変化する中では、こうしたデータをビックデータとして活用し、好適な栽培環境の解析に活用することも重要になっている。
さらに、農村地域特有の課題として、出荷目前の果樹が盗難される事例が頻発しており、防犯対策が必要である。このことが、定住が促進されない妨げにもなっている。
そこで、新たな技術を活用し、「新規就農者等の早期の技術習得による収益確保と経営安定」「産地全体の品質の底上げによる更なるブランド力の向上」「農作業の軽労化・効率化」を図るため、スマート栽培体系の開発と実証、現地への早期の普及が求められている。
 農業領域
 高品質ブドウや高級品種の栽培には、熟練農業者の匠の技が必要
 匠の技の伝承が新規就農者の参入の障壁となっている
 生活領域
 出荷目前の果樹が盗難される事例が頻発、防犯対策が必要
 定住への阻害要因になっている
開発・実証の中心となる匠の技の伝承については、適切な栽培管理を行う上で必要な情報をスマートグラスを装着した新規就農者等の視野に投影し、作業をサポートする技術である。作業者がスマートグラスの視野で捉えた花穂や果房の映像をサーバに転送し、事前に最適な作業等を深層学習させた AI が解析するとともに、AR 技術により最適な作業の指示をリアルタイムに作業者の視野に投影する。
具体的には、スマートグラスを利用して、以下の技術開発・実証を行った。
 房作り時：適切な花穂の長さのガイドマークを投影
 摘粒時：適切な粒の数を視野に投影
 収穫時：果房の色から収穫適期の房を判断29

作業適期が短く、きわめて繁忙となる時期であり、作業にはスピードが求められることから、作業を遅延させないよう、５Ｇの超低遅延の特長を生かし、リアルタイムに作業指示を反映できる AI 技術と通信環境の開発・実証をを行った。

30

3. 実証環境
本章では、実証環境の詳細な内容を示す。
3.1 ネットワークの全体構成
今回の実証環境における全体構成を下図に示す。実施場所である果樹試験場（雨よけ）、
同（農業用ハウス）、圃場の 3 か所それぞれのユースケース環境へ電波発射するために、
ローカル５Ｇシステムの開発装置仕様に基づき、構成した。また、実証事業者において評
価実績があるネットワーク構成をベースとして構成品を選定しており、本実証の要件を満たす構成としている。

図 3-1 ネットワーク構成図

3.1.1 ネットワーク構成の詳細
上記の構成におけるネットワーク構成の明細を下表に示す。なお、５Ｇシステムは NSA方式を採用した。

31

表 3.1.1-1 ネットワーク構成の明細
数
量

設
置
形
態

調達先

役割

機能

EPC

1

固
定

日本電気
株式会社

５Ｇ/４Ｇコアネット
ワーク

端末のモビリティ管理
やデータパケットの転
送など

５Ｇ
CU/DU

3

固
定

日本電気
株式会社

５Ｇ
CU/DU ソフ
トウェア

3

搭
載

日本電気
株式会社

５Ｇ
CU/DU
FPGA

3

搭
載

日本電気
株式会社

4.75GHz
５Ｇ RU

3

固
定

日本電気
株式会社

５Ｇ基地局（無線部）

５Ｇ基地局の無線機能

５Ｇ
アンテナ

3

固
定

日本電気
株式会社

５Ｇ基地局（無線部アンテナ）

4.75GHz 帯の電波を発射

４Ｇ 一体型
eNB

3

固
定

日本電気
株式会社

４Ｇ基地局（一体型）

４Ｇの基地局機能

４Ｇ
アンテナ

3

固
定

日本電気
株式会社

４Ｇ基地局（無線部アンテナ）

2.5GHz 帯の電波を発
射

L2SW

2

固
定

日本電気
株式会社

ネットワーク中継機
器

５Ｇシステムとサーバの中継

GPS アンテ
ナ

1

固
定

日本電気
株式会社

GPS 受信アンテナ

同期

CPE

5

固
定

日本電気
株式会社

５Ｇ対応モバイルルータ

デバイス接続

項目

５Ｇシス
テム

NW 機器

５Ｇ対応
端末

品名

５Ｇ基地局
基地局制御とベースバ（集約部/デジタル部） ンド処理

表 3.1.1-2 CPE の関係表（場所）
実施場所

CPE1

CPE2

雨よけ（RU)

固定

固定

CPE3

ハウス（RU)

移動

CPE4

移動

CPE5

備考

移動

CPE1,2と CPE3～5 の組
合せで実装実験を行うため、同時
CPE 数は最大 3 台

圃場（RU)

表 3.1.1-3 CPE の関係表（装置）
実験装置

CPE1

カメラ 1

○

カメラ 2

○

CPE2

カメラ 3

○

アラーム

○

CPE3

32

CPE4

CPE5

スマートグラス１●

スマートグラス2●

スマートグラス3●（予備）

スマートグラス4●（予備）

スマートグラス5●

スマートグラス6●

スマートグラス7●（予備）

スマートグラス8●

スマートグラス9●（予備）

スマートグラス 10●（予備）実施場所である果樹試験場（雨よけ）、同（農業用ハウス）、圃場の 3 か所それぞれの実証作業場所のイメージ及びエリアカバレッジイメージを以下に示す。
アンテナ設置場所については、見通し、電源、通信ケーブル（光ファイバー）等、机上で検討した項目を現地にてサーベイし、関係者内の合意を得たうえで決定した。実現困難な条件（現地事情で場所変更が必要、電源が確保できない等）が発生した場合は、現地サーベ
イ時に条件面が揃う環境を調査し、再考した上で同様の検討を経て決定した。

33

果樹試験場（農業用ハウス）のエリアカバレッジを以下に示す。

図 3-2 果樹試験場（農業用ハウス）のエリアカバレッジ

34図 3-3 果樹試験場（農業用ハウス）の置局場所

35

果樹試験場（雨よけ）のエリアカバレッジを以下に示す。

図 3-4 果樹試験場（雨よけ）のエリアカバレッジ

36図 3-5 果樹試験場（雨よけ）の置局場所

37

圃場のエリアカバレッジを以下に示す

図 3-6 圃場のエリアカバレッジ

38図 3-7 圃場の置局場所

3.2 システム機能・性能・要件
今回実証における課題解決システムとなる２つのソリューション（①匠ソリューション、②防犯ソリューション）の機能要件、ならびに性能要件を以下に示す。

39

3.2.1 機能要件
各ソリューションのユースケース毎の機能要件を以下に記載する。
表 3.2.1-1 課題解決システムの機能要件（匠ソリューション）
ユースケース
房づくり軸長指示摘粒切除粒数表示

適期収穫色判断

植生指数表示

機能要件

伝送データの特徴（DL)

伝送データの特徴（UL)【AI 判定システム】
・作業者のスマートグラスからの動画をアップロード・分析結果をリアル
タイムで複数の作業者のスマートグラスに結果表示

・１セル当たり
合計 10Mbps のスマートグラスへの AI 判定結果
表示
（１台当たり2Mbp×５台）

・１セル当たり
合計 25Mbps のスマートグラスからの動画（１台当たり5Mbps×５台）【画像処理システム】
・ドローン映像から分析した位置情報を活用、植生指数をス
マートグラス上にリ
アルタイム表示・１セル当たり
合計 10Mbps のスマートグラスへの植生指数表
示（１台当たり
2Mbps×５台）

ドローンで撮影
映像から分析した地図データを活用する（データアップ
ロードはローカル５Ｇ以外の通信方式を使用）

利用デバイス（台数）

場所：ハウス/雨
よけ・スマートグラス５台
場所：圃場
・スマートグラス５台（５台×2 か所）

表 3.2.1-2 課題解決システムの機能要件（防犯ソリューション）
ユースケース

機能要件

不審人物検知【画像認識システム】
・人を感知後、動画をアップロード、画
像認識システムで人物検出・不審者情報の通知、圃場アラーム制御不審車両検知【画像認識システム】
・不審車両の動画をアップロード、画像認識システムでナン
バープレート検出・不審車両情報の通知、圃場アラーム制
御伝送データの特徴（DL)

伝送データの特徴（UL)

利用デバイス（台数）・0.5Mbps のア
ラートメール・0.1Mbps の圃場アラーム制御・ 10Mbps の 動
画データ

・ 合 計 60Mbpsの４K カメラ映像（1 台当たり
20Mbps）

場所：雨よけ・４K カメラ３台
・アラーム 1 台40

3.2.2 性能要件
各ソリューションのユースケース毎の性能要件を以下に記載する。
表 3.2.2-1 課題解決システムの性能要件（匠ソリューション）
ユースケース

性能要件（想定表示時間）理由

房づくり軸長指示

軸長の表示まで 2 秒

AI 判定システムで花穂検出、軸の検出、軸長の計
測、画像表示を行うため。

摘粒切除粒数表
示

粒数の表示まで 2 秒

AI 判定システムで粒数の検出、画像生成を行うため。

適期収穫色判断

カラーチャートの表示まで 3秒

AI 判定システムで環境光に左右されないカラーチ
ャートを生成表示画像を生成するため。

植生指数表示植生指数の表示まで 2 秒

画像処理システムで位置情報のマッピングと大きなオルソ画像から周辺画像を生成するため。

表 3.2.2-2 課題解決システムの性能要件（防犯ソリューション）
ユースケース

性能要件（想定表示時間）理由

不審人物検知人を検出してから 10 秒以内に生産者の端末にメール送信

不審車両検知しきい値に到達してから 10 秒以内に生産者の端末にメール送信

インターネットを介したメールの受信システムを活用するため、受信タイミングにより時間がばらつく。メール受信の時間を考慮しているため。

3.2.3 ネットワークに関する課題と対策
各ソリューションのネットワークに関する課題と対策を以下に示す。
表 3.2.3-1 ネットワークに関する課題と対策（匠ソリューション）
システム検証ネットワークの課題

システム検証ネットワークの対策・目標

上位レイヤー
プロトコル

房づくり、適粒、収穫、植生は、作業

低遅延：

映像：UDP者スマートグラスから AI 判定/画像処

80msec 以下の遅延制御：TCP理システムでの処理を介して、スマー

80msec 以下の遅延となる通信性能を将来のトグラス上に表示を考えており、作業活用を踏まえ各実証実験の内容毎に実験をスピードに合った表示が目標。

する。

現時点では、サーバ、デバイス処理の※音声では 200msec で違和感が無い遅延速

時間に 2～3 秒要する状況。

度41

表 3.2.3-2 ネットワークに関する課題と対策（防犯ソリューション）
上位レイヤー

システム検証ネットワークの課題

システム検証ネットワークの対策・目標

本実装では、カメラ 3 台を使用した監

大容量：合計 60Mbps の４K カメラ映像伝送

映像：UDP視を想定しており、4K データのスル（1 台あたり 20Mbps）

制御：TCPープットを 20Mbps と想定し、合計実証予定地域のブドウ畑周辺環境を想定し60Mbps が実験でのスループット評価て、5G アンテナ 1 台辺りに、4K カメラ（将となりるが、将来を想定すると、街中

来は、8K/16K カメラとなる想定）が何台収の防犯用の監視カメラの展開も視野に容に資する情報を取り考察する。

プロトコル

入れた検討が必要

3.2.4 機器要件及び性能要件
今回実証において活用する弊社保有機器の機能要件、ならびに性能要件を以下に示す。

（1）ローカル５Ｇネットワークの要件
ローカル５Ｇネットワークの要件を以下に示す。
 帯域幅：100MHz
 スループット：UL 60Mbps、DL 800Mbps
 MIMO 対応：UL 64QAM まで対応、DL 256QAM まで対応

（2）ネットワーク機器の要件
ネットワーク機器の要件を以下の表に示す。
表 3.2.4-1 ネットワーク機器の機能及び性能要件項目
５Ｇシステム

品名

機能及び性能EPC

NSA 方式５Ｇコアネットワーク
端末のモビリティ管理やデータパケットの転送など

５Ｇ CU/DU

５Ｇ基地局（集約部/デジタル部）、基地局制御とベースバンド処理

4.75 GHz
５Ｇ RU

５Ｇ基地局（無線部）
５Ｇ基地局の無線機能

５Ｇ RU アンテナ
４Ｇ 一体型 eNB
４Ｇ アンテナ
ネットワーク機器

L2SW

４Ｇ基地局（集約部/デジタル部/無線部）
５Ｇシステム NSA 方式の制御部機能
ネットワーク中継機器、
５Ｇシステムとサーバの中継

42

５Ｇ対応端末

GPS アンテナ

GPS1 受信アンテナ、同期

CPE

５Ｇ対応モバイルルータ、デバイス接続用（3）デバイス及びサーバ機器
デバイス及びサーバ機器の要件を以下の表に示す。
表 3.2.4-2 デバイス機器の機能及び性能要件
項目

品名

機能及び性能４Ｋカメ
ラ

DFK38UX267

防犯ソリューション用
解像度：4096×2160 @ 32fps 階調：ADC 12 bit
ピクセルフォーマット：8-Bit Monochrome, 8-Bit Bayer (RG),
12-Bit Bayer Packed (RG),16-Bit Bayer (RG), RGB24, YUV
4:2:2, YUV 4:1:1（カラー）、センサ：Sony CMOS Pregius
IMX267LQR
フォーマット：1 インチ、ピクセルサイズ：3.45μm × 3.45μm
サイズ：H29mm × W44mm × L60mm

アラーム

NHL-３FB2-RYG

防犯ソリューション用（LED ユニット色：赤・黄・緑）
音圧レベル：88dB 以上
外形寸法：約 113mm（幅）×258mm（高）×154mm（厚）

スマート
グラス

BT-2000

匠ソリューション用（方式：ポリシリコン TFT アクティブマト
リクス）
液晶パネルサイズ：0.42 型ワイドパネル（16:9）
液晶パネル画素数：横 960×縦 540 ドット
色再現性：24bit カラー（約 1677 万色）
対応動画：MP4（MPEG4+AAC）、MPEG2（H.264+AAC）
対応静止画：JPEG、PNG、BMP、GIF
対応音声フォーマット：WAV、MP3、AAC
質量：270g(ケーブル除く)、防水防塵性能：IP54 準拠

一眼レフ
カメラ

PENTAX K-1 MARkII

匠ソリューション（撮影用）
有効画素数：約 3640 万画素、総画素数：約 3677 万画素
手ぶれ補正：撮像素子シフト方式
画像ファイル形式：RAW（PEF/DNG）、JPEG(Exif 2.3 準拠)、
DCF2.0 準拠、画像モニター：3.2 型、オートフォーカス方式：
TTL 位相差検出式
外形寸法：約 136.5mm(幅)×110mm(高)×85.5mm(厚)ドローン

DJI P4
MULTISPECTRAL

匠ソリューション（植生撮影用）、対角距離:350 mm
最大浮上速度:6 m / s（自動飛行）; 5 m / s（手動制御）
最大降下速度:3 m / s
マックス・スピード:31 mph（50 kph）
（P モード）; 36 mph（58kph）（A モード）
最大飛行時間:約 27 分、動作周波数:2.4000 GHz〜2.4835GHz
送信電力（EIRP）:2.4 GHz：<20 dBm（CE / MIC / KCC）
5.8 GHz：<26 dBm（FCC / SRRC / NCC）
質量:1487 g

43表 3.2.4-3 デバイス及びサーバ機器の機能及び性能要件
項目

品名

AI サーバ

DeepLearning
BOX II

機能及び性能匠ソリューション／防犯ソリューション（AI 処理用）
CPU:Core i9 10980XE 18core/36thread 3.0GHz
GPU:Quadro RTX8000 48GB GDDR6 CUDA コア 4608 / Tensor
コア 576
マザーボード:intel X299 Express チップセット
メモリ:32GB (8GBx4) DDR4-2933 Quad-Channel
ストレージ:SSD 960GB MTBF, SSD 1.9TB MTBF
光学ドライブ:DVD±R/RW 2 層対応スーパーマルチドライブ
ケース:DeepLearning BOX セパレートキューブ（W400 x H460 x
D520mm)DB サーバDL380 Gen10

防犯ソリューション用
CPU:XeonG 6234 3.3GHz 1P8C CPU
メモリ:16GB 1Rx4 PC4-2933Y-R SmARt メモリキット×９
チップセット:インテル C621、ネットワーク:1Gb Ethernet 4-port
ハードディス:480GB RI SC 2.5 型 6G SATA DS SSD×６
アレイコントローラ:SmARt アレイ E208i-a SR Gen10 コントローラー
光学ドライブ:9.5mm SATA DVD-ROM ドライブ
サイズ（W×D×H):446×680×88mm(2U)
重量:19.5 kg(最大構成時)

Web サーバ

DL160 Gen10

防犯ソリューション用
CPU:XeonS 4208 2.1GHz 1P8C CPU
メモリ:16GB 1Rx4 PC4-2933Y-R SmARt メモリキット×4
チップセット:インテル C622
ネットワーク:1Gb Ethernet 2-port
ハードディス:300GB 15krpm SC 2.5 型 12G SAS DS HDD×4
アレイコントローラ:SmARt アレイ E208i-a SR Gen10 コントローラー
光学ドライブ:9.5mm SATA DVD-ROM ドライブ
サイズ:（W×D×H):435×615×43mm(1U)
重量:16.0 kg

ストレージ

TS-1283XU-RP

防犯ソリューション用
CPU:Intel® Xeon® E-2124 4 コア 3.3 GHz
メモリ:ECC UDIMM 8GB (2 x 4GB)
チップセット:インテル C622
ネットワーク:4 x 1GbE RJ-45、2 x 10GbE SFP+
ドライブベイ:12 x 3.5”/2.5” SATA 6Gb/s HDD/SSD、ホットスワッ
プ対応、ハードディスク:16TB x 12
サイズ:88.3(H) x 482(W) x 562(D) mm(2U)
重量:11.75 kg

3.2.5 上記の構成が最適であると考える根拠
ローカル５Ｇネットワークで利用する機器実施場所である果樹試験場（雨よけ）、同（農業用ハウス）、圃場の 3 か所それぞれのユー
スケース環境へ電波発射するために、ローカル５Ｇシステムの開発装置仕様に基づき、構成を組んだ。また、実証事業者において評価実績があるネットワーク構成をベースとして構成
44

品を選定しており、本実証の要件を満たす構成となっている。

課題解決システム（匠ソリューション・防犯ソリューション）で利用する機器
それぞれの実証内容に必要十分な要件を具備する以下の製品を選定した。
 スマートグラス（AR グラス）
両眼で視野に画像を重ねて表示できるタイプであり、GPS を搭載しており、また防水性能を有している。
 4K カメラ
防犯用途の画像精度を得られるとともに、エッジコンピュータ（Jetson XAVIER NX）との接続が可能であり、また暗所での撮影が可能である。
今回の実証環境における課題解決システム構成を下図に示す。

図 3-8 課題解決システム構成図
実証環境は、仕様書 3 実施内容（3）実証環境の構築②システム機能・性能・要件に記載の基本要件（カメラ・ドローン・センサー・その他端末についての要件ア、イ及び、ローカ
ル５Ｇ等を含む具体的なシステムの検討にあたっての要件ア、イ、ウ、エ、オ、カ）を満たすものとした。

45

3.3 実証環境の運用実証実験では、各検証において実証参加者間の意思疎通を図るために、実証開始前に「実証作業計画書」を作成した。添付した「実証作業計画書」は、実証実験に参加する全メンバに対して実証実験における体制や運用ルール等を説明したものである。
また、本事業において実証実験から参加する農業生産者等に対して、実証実験の重要性を理解いただくために本事業における目的や達成目標等も記載している。

3.3.1 実証実験体制
本実証実験は、山梨県をはじめとするコンソーシアムメンバの参加のもと実施した。実施
体制としては、管理グループのもと 4 つのグループにより構成されている。体制図及び各グループの役割を記載する。

図 3-9 実証実験体制図
表 3.3.1-1 実証実験における各グループの役割
項
番
1

グループ名
管理グループ

役割・実証実験における状況把握をし、進捗管理を行う。
・実証実験参加メンバの実験場における作業従事者管理及
び入退場管理を行う。
・実証実験中に発生した不具合等が発生した場合は、匠・
防犯ソリューショングループ、ローカル５Ｇグループ、ローカル５Ｇ工事グループに回復指示を行い、回復までの状況管理を行う。

2

実証グループ・実証実験のシナリオに沿って実機操作を行い、操作性や機能性について検証する。
46

・なお、実際に操作検証を行うメンバは、農業生産者等である。
3

匠・防犯ソリューショ

・匠・防犯ソリューションについて、実証グループに対し

ングループて操作説明と機器操作等の補助を行う。
・実証実験中に発生する匠・防犯ソリューションの不具合等に対して、管理グループ、ローカル５Ｇグループと連携して回復処置を行う。

4

ローカル５Ｇグループ

・ローカル５Ｇの性能評価を行う。
・実証実験中に発生するローカル５Ｇの不具合等に対して、管理グループ、匠・防犯ソリューショングループ、ローカル５Ｇ工事グループと連携して回復処置を行う。

5

ローカル５Ｇ工事グル・実証実験期間中にローカル５Ｇ関連機器の不具合等が発ープ

生した場合に、管理グループ、ローカル５Ｇグループと連携して回復及び修繕対応を行う。

また、実証実験中にインシデントや重大事案が発生した場合に備えて、連絡ルートやルールを定めた。

図 3-10 重大インシデント等発生時の連絡ルート

3.3.2 実証実験の作業内容
実証実験は、2021 年 1 月中旬から 3 月初旬にかけて実施した。日程については、「1.4 実証のスケジュール」を参照のこと。
以下に、実証実験時の各フェーズにおける各グループの「作業内容・時期・場所・担当」
47

を示す。
表 3.3.2-1 実証実験における匠・防犯ソリューショングループの作業内容
項
番

フェーズ

1
実証準備
2
3
4
5
6

実証内容説明実施日

実証実験計画策定12/19～1/18

サーバ等の環境設定

12/19～1/18

動作確認

12/19～1/18

日程・役割説明（座学） 1/19～1/20

実施場所
果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場

操作研修（実機）

1/19～1/20

果樹試験場

実証操作

システム運用

1/20～2/18

果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）

立ち合い

ヘルプデスク対応

1/20～2/18

ハード保守・シ

システム運用ステム保守

故障時の解析、修理

1/20～2/18

データセンタ管理

7

作業内容

システム運用

実証環境設備実証実験期間における

管理

設備管理

1/20～2/18

圃場
果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）

実証実験期間圃場
データセンタ

表 3.3.2-2 実証実験におけるローカル５Ｇグループの作業内容
項
番
1
2

フェーズ

実証準備

電波伝搬試験

作業内容

実施日

装置構成品確認

8 月～12 月

セットアップ

8 月～12 月

事前評価

8 月～12 月

電波測定

1 月～2 月

電波調整

1 月～2 月

ヘルプデスク対応

1 月～2 月

現地調整（電力3／高さ／角度など各種調整）

4

立ち合い

5

ハード保守・シ

7

ステム保守

実施場所

ＮＥＣ拠点
果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
圃場果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）

故障時の解析、修理

1 月～2 月圃場
ＮＥＣ拠点

実証環境設備実証実験期間における

管理

設備管理

果樹試験場（雨よけ、農業用ハウス）
実証実験期間圃場
ＮＥＣ拠点

3.3.3 ヘルプデスクについて
実証実験は、果樹試験場や圃場での作業となり、現地に匠・防犯ソリューショングルー
48

プの担当者が立ち会うため、実証を行う農業生産者等に対するヘルプデスクは設置しないこととした。
ローカル５Ｇについても、農業生産者等からの問い合わせは発生しないと想定されることから、同様にヘルプデスクは設置しないこととした。ただし、場合によっては報告や作業調整の必要がある場合には、匠・防犯ソリューショングループの担当者や管理グループの立ち合い者を介して農業生産者等への対応を行うこととした。
また、実証実験時に発生した問い合わせ内容等については、実証作業や成果に影響がある指摘や意見交換が発生した場合には、後日取りまとめたうえで定例会等での共有、成果物への反映を行うこととした。

図 3-11 実証実験における問い合わせ対応関連図
3.3.4 実証実験時の主な問合せ内容
実証実験における匠・防犯ソリューショングループとローカル５Ｇグループ間における問合せ内容は下記のような様式に記載し、情報を管理することとした。
実証実験期間における問い合わせ内容は、電波が不安定ないし発射されていないものであったが、その全てに対して対応は完了している。

49

表 3.3.4-1 問い合わせ一覧表
No.

発生日

問合せ内容

問合せ者

対応内容

対応者

ステータス

1

2021/1/20（ローカル５Ｇ接続試

検 証 者

現地対応

ローカル５Ｇ

完了

験）

（ 生 産

CPE の 再グループ

雨よけのローカル５Ｇ

者、YSK） 起動等

電波が不安定（５Ｇ→４Ｇに切り替
わりスマートグラスが切断される。
）
2

2021/1/21

（収穫①）

検 証 者

現地対応

ローカル５ＧAM

ハウスのローカル５Ｇ（ 生 産

CPE の 再グループ

電波が不安定者、YSK） 起動等

完了（５Ｇ→４Ｇに切り替
わりスマートグラスが切断される。
）
3

2021/1/21

（収穫①）

検 証 者

現地対応

ローカル５Ｇ

PM

雨よけのローカル５Ｇ（ 生 産

CPE の 再グループ

電波が不安定者、YSK） 起動等

完了（５Ｇ→４Ｇに切り替
わりスマートグラスが切断される。
）
4

5

2021/1/22

（防犯

接続確認）

検 証 者

現地対応

ローカル５Ｇ

雨よけのローカル５Ｇ（ 生 産

CPE の 再グループ

電波が不安定者、YSK） 起動等

2021/1/25

（収穫②）

検 証 者

現地対応

ローカル５ＧAM

ハウスのローカル５Ｇ（ 生 産

CPE の 再グループ

電波が不安定者、YSK） 起動等

完了

完了（５Ｇ→４Ｇに切り替
わりスマートグラスが切断される。
）
6

2021/1/28（房づくり①）

検 証 者

現地対応

ローカル５Ｇ

ハウスのローカル５Ｇ

（ 生 産

調査（終日

グループ

電波が発射せず。

者、YSK） 発射せず。
低温度が原
因と思われ
る）

50

完了

3.4 関連事業
本実証実験と関連する事業について記載する。

3.4.1 関連事業一覧
本実証実験と関連する事業を下表に示す。
表 3.4.1-1 関連するスマート農業実証プロジェクト（ローカル５Ｇ）
項番

課題

実証課題名

1

定住促進

ローカル５Ｇ開発実証（新潟県新潟市）

2

定住促進

平成 30 年度５Ｇ総合実証（徳島県神山町）

3

監視・防犯

ローカル５Ｇ開発実証（山梨県山梨市）

4

監視・防犯

平成 30 年度５Ｇ総合実証（福島県会津若松市）

5

移動手段確保

ローカル５Ｇ開発実証（群馬県前橋市）

6

健康管理

ローカル５Ｇ開発実証（北海道岩見沢市）

7

遠隔コミュニケーション

ローカル５Ｇ開発実証（愛知県新城市）

8

遠隔コミュニケーション

令和元年度５Ｇ総合実証（岐阜県中津川市）

51

4. 課題解決システムの実証
本章では、実証実験の詳細な内容について記載する。

4.1 前提条件実証を行う前段階として、山梨県農業技術課、山梨市等関係者へのヒアリングを実施し、本実証地域における課題の整理を実施している。
 山梨の特産・高級品種であるシャインマスカットの栽培には熟練農業者の技術・経験が必要となり新規就農者の参入が難しい点
 果樹作は年 1 作のため技術習得の機会が少ない、農繁期の限られた期間に作業が集中するため一人一人に十分な指導が行き届かない等の制約があり、スムーズな技術継承が出来ない 出荷目前の果樹が盗難される事例が頻発しており、特に高級品種のブドウについて盗難被害が農業経営に大きな影響を与えている
 果樹の盗難防止対策への作業負担が大きい
課題解決システムについて実証実験を通して評価・分析し、導入効果及び実装に向けた
機能面、運用面の検証を実施する。課題解決システムの全体イメージを示す。

スマートグラスで捉えたブドウに対して、ＡＩ解析した適切な作業指示を
リアルタイムで表示

教師データの収集
5月：房づくり、6月：摘粒、9月：収穫
収集した画像データからディープラーニング等によって、ブドウの検知、最適な作業指示を解析し、その結果をＡＲでスマートグラスに投影するＡＩによるデータ解析

匠ソリューション

ローカル5G基地局
1.房づくり軸長指示

2.適粒切除粒数表示

3.適期収穫色判断

匠
4.植生指数表示

防犯ソリューション

防不審人物・車両検知

××圃場
不審人物
を検出！

通知

ローカル5G、NW、AI、スマートグラス、カメラ

図 4-1 課題解決システムの全体イメージ

52

アラーム
動作制御

圃場
アラーム
動作

L5G/インフラ

4.2 課題解決システムの要件
4.2.1 匠ソリューション
新規就農者や雇用労働者に匠の技を伝承し、農作業の効率化、ブドウ生産の品質向上を実現するために匠ソリューションを実証する。各ユースケースに以下の要件を設定した。
(1) 房づくり軸長指示ブドウの花房を成長に合わせて余分な花穂を切り詰める「摘房」の作業について、花房の整形には熟練者の判断が必要で新規就農者には難しい作業となる。今回スマートグラスで撮影した房の画像をＡＩで認識し、房を切り詰める長さをスマートグラス上にガイド表示する機能を実装した。
(2) 適粒切除粒数表示
ブドウ房の成長に合わせ、粒間の間隔を空け成長を促すために余分な粒を切り落す「摘粒」の作業を行う。ブドウ一房で 35 粒～40 粒程度に切り落すために、ブドウの粒数をカウントする機能を AI により実現した。スマートグラスで撮影した房の画像
を AI で認識し、カウントした粒数をスマートグラス上にガイド表示した。
(3) 適期収穫色判断
ブドウの収穫においては「適正な果皮色」での収穫が求められる。山梨県では果皮のカラーチャートを用いて収穫の色判断の参考としているが、本実証ではスマートグラ
スで撮影したブドウ房の画像からカラーチャートの 5 段階の色判定を判別する機能を実装した。実際の収穫では作業環境（明るさ等）により色が変化するため、色を補正して正しく判定するための補正技術を AI で実装した。
(4) 植生指数表示
ブドウの生育期における葉の生育状況を上空から撮影した植生指数（NDVI）画像で確認し、生育の悪い箇所を検知することでブドウの適正な生育をコントロールするための機能を実装した。事前にドローンで撮影し、位置情報付きの NDVI 画像を生成、
スマートグラス上に画像を投影することで目的の場所（生育の悪い部分）に誘導する。
誘導のために、正しい現在地の検出・画面表示を行った。
実用化に向けてはブドウの育成プロセスに合わせて、課題解決システムの活用を想定しているが、本実証実験においては、課題解決システムの新規構築やローカル５Ｇの環境整
備に時間を要すため、実証実験期間を 2021 年 1 月～2 月とした。
実際の育成環境では、この期間内に各プロセスにおける評価ができないため、あらかじめ該当するプロセスにて収穫し冷蔵保存したブドウや画像データ、ハウス栽培のブドウを使用する等の工夫を施し、検証を行った。


房づくり軸長表示…実証場所：果樹試験場（ハウス）摘粒切除粒数表示…実証場所：果樹試験場（ハウス）
適期収穫色判断 …実証場所：果樹試験場（ハウス及び雨よけ）
植生指数表示…実証場所：圃場
53

4.2.2 防犯ソリューション
収穫期のブドウの盗難は農家の経営にとって大きな問題であり、盗難防止対策としての見回り等の作業負担を軽減するために防犯ソリューションを実証した。防犯カメラの機能を拡張し、生産者の不在時に不審な人物や車両を検知、生産者に通報する機能と必要に応じて圃場内に設置したアラームを発報する機能を実装した。
実証においては実証の参加者が不審者及び不審車両になりすまし機能の検証を行うため、果樹試験場の敷地内の圃場（雨よけ）及び隣接道路（私道）を利用した実証を行った。
 不審車両検知…実証場所：果樹試験場（雨よけ） 不審人物検知…実証場所：果樹試験場（雨よけ）

4.2.3 これまでの実施状況
 2020 年 2 月～6 月 山梨県農業技術課、山梨市を交え農業生産に関する課題の整理を実施した。
 2020 年 7 月 28 日 「やまなし果樹地域推進協議会」を発足。今年度において協議会メンバー（生産者も含む）で深堀りを実施した。

図 4-2 実用化におけるシャインマスカット育成プロセスとシステム関連図544.3 農林水産省スマート農業実証プロジェクト(ローカル５Ｇ)との連携
本事業は、農林水産省スマート農業実証プロジェクト(ローカル５Ｇ)との連携事業として実施しており、4.1.1、4.1.2 に記載の課題の解決に向け、「農業領域（匠ソリューション）」
において双方の事業で課題解決システムの実証を行った。その内容については 4.5.1、

4.6.1 、4.7.1 及び 4.8.1 項に示す。

4.3.1 検証内容詳細
本事業における検証項目とそれに対応する費目分担を、総務省事業と農林水産省事業に仕分した結果を示す。

55

表 4.3.1-1 総務省事業と農林水産省事業における検証項目・費目概要整理表
実施
事業

予算支出項目

検証項目（概要）（概要）

4.5.1 検証及び評価・分析

ネットワーク機

・スマートグラスで捉えたブドウに対して、AI 解析した適切な作業指器購入費用全般

示をリアルタイムで表示することにより、「匠の技」を必要とするブド免許申請関連ウ栽培に係る作業の効率化と品質向上について検証する。

（干渉調整等）

・重要な生育期である、「房づくり」「摘粒」「収穫」時期においてス

費用全般

マートグラスを使い作業中の生産者を支援する。スマートグラスへの情
報は、深層学習の分析結果を表示する。

ネットワーク設・植生指数表示については、ドローン撮影した農場上空データを活用し計・環境構築関て植生異常を検知する。

連費用全般

4.6.1 効果検証

現地機器設置に・課題解決に資する導入効果（スマートグラスを活用した農作業支援モ

係る工事等作業

デル導入前後の作業結果・品質の差異、作業時間の削減など）を計測す

費るために、房づくり・摘粒等作業において、新規就農者や雇用労働者の

総務省

作業時間を匠の作業時間と同等にできるか検証する。

匠ソリューショ・スマートグラスのユーザインタフェース（UI）や表示情報の違いによンローカル５Ｇる作業効率や品質等への影響を計測するために、UI を数パターン作

連携構築

り、作業時に視界のじゃまにならない UI を比較検討する。

AI サーバ購入

・業務面・生活面における変化（労働時間の削減、ブランド・品質向

サーバ購入

上、生産性向上等）を計測するために、房づくり・摘粒等作業においスマートグラスて、新規就農者や雇用労働者の作業時間を匠の作業時間と同等にできる購入か検証する。

一眼レフカメラ

4.7.1 機能検証

（適期収穫

課題解決システムの実装に必要となる機能について、実証の結果をもと判定用）購入に、大学及び農業関連の有識者等の意見を踏まえ課題と解決策を検討す
る。
4.8.1 運用検証
多くの地域で活用可能なシステムとするために、気象条件や時間帯、圃場の広さ、利用者特性といった観点を考慮した運用課題を設定し検証する。
・気象条件、時間帯による運用課題（周囲の明るさや日差しなどの条件による違いを確認）
・圃場の広さ、地形による運用課題（圃場で実用した際の充電やバッテリ交換の頻度を確認）
・生産者の経験年数、年齢、性別などの利用者特性による運用課題（利用者の目の状態、男性や女性、子供など身長による違いを確認）

56

色１．匠の技見える化実証(房づくり、摘粒、収穫)

１．匠の技見え・スマートグラスを介した AI による適切な作業指示プログラムの開る化実証(房づく

発、及び作業者の作業速度に対して遅延を生じない指示時間を実現する

り、摘粒、収穫)

ローカル５Ｇによる通信性能を実証

タブレットリー・作業指示をスマートグラスへ表示するまでの時間：２秒

ス・房づくり・摘粒・収穫

Surface リース①作業時間：５５～４０％削減

ストレージ購入②房づくり、摘粒の適正化による品質の均一化

匠ソリューショ③適期収穫指示ン構築④AI の検出精度（軸長、粒数、色判定：95%以上）
２．生育画像収・経営改善効果
新規就農者等：作業時間を匠と同等にするとともに、秀品率を地域

集
ドローン購入平均(３０％)にする
匠：雇用労力の活用により、栽培面積を１．５倍にし、粗収入を１．５倍とする

３．環境計測２．生育画像収集

気象センサー購

・ドローンにより上空から生育画像を撮影し、その画像から NDVI
（正規化植生指数）画像を生成して位置情報と共にスマートグラスにロ入畑センサー購入

ーカル５Ｇを活用して表示することで、作業場所に誘導する。これにより生育不良等に適切に対応し、健全な生育を促す。
農水省

４．作業記録・・経営改善効果

生育記録

ロス果の発生率１０％を５％に改善する。（環境計測と合わせた効

営農管理システム購入

果）
３．環境計測・温度、湿度、地温などの環境データを IoT センサーで計測する。

５．除草

・計測項目ごとに閾値を設定し、アラートにより、圃場の異常を素早

無人草刈機購入

く検知することにより、健全な生育を促す。
６．防除

・経営改善効果
ロス果の発生率１０％を５％に改善する。（生育画像収集と合わせた効果）
４．作業記録・生育記録
・営農管理システム（Z-GIS）を活用し、作業記録・生育記録を行い、環境データ、経営データ等を蓄積して活用方法を検討する。
・経営改善効果
データの記入、集計時間の短縮及び次年度経営計画作成時間の削減
２０％
５．除草
・無人草刈りの走行性能（平坦地、傾斜地）、除草性能（草丈）、除
草時間の実証。
①除草時間 ７５％削減
６．防除
・自動散布機の走行性能（平坦地、傾斜地）、散布時間等を実証。
①防除時間 ８０％削減

57

無人 SS レンタル

4.4 実証目標
山梨県の特産であるシャインマスカットを対象にスマート農業を推進するため、ローカ
ル５Ｇを活用して、スマートグラスを活用した匠の技の伝承技術を開発する。
高品質ブドウを生産するために重要な栽培管理である「房づくり」「摘粒」「収穫」の各工程において、スマートグラスで作業者が視野にとらえた果（花）房の画像をサーバに転送し、AI で解析した適切な作業指示をスマートグラスの視野内にリアルタイムに投影することで、新規就農者や雇用労働者に匠の技を伝承し、ブドウの生産をサポートするソリューション
の開発と実証を行うことで、「農作業の効率化」「ブドウ生産の品質向上」を図る。
また、ブドウ農家の生活面での課題としてブドウの盗難被害を低減するためローカル５
Ｇ基盤上に防犯カメラの機能を拡張した不審人物及び不審車両の検知システムを構築することで、盗難防止による収益性の拡大、定住の促進を図る。
4.4.1 ユースケース毎の目標
各実証項目については、以下の内容を目標とした。
以下、表 4.4.1-1 に示す目標に対しての検証及び評価方法について記載する。
表 4.4.1-1 実証目標（再掲）
項目

ユース
ケース

・自然な作業環境下における花穂検出の実現

農業領域
（匠ソリュ
ーション）

目標

房づくり
軸長指示

・スマートグラスを利用した花穂検出による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・花穂の検出精度の向上

適粒切除
粒数表示
適期収穫
色判断

・スマートグラスを利用した摘粒作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・粒数の検出精度の向上
・スマートグラスを利用した収穫作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・適期収穫色の判断精度の向上
・ブドウの繁茂状態監視による植生異常検知の実現

植生指数
表示

・スマートグラスを利用した異常検知通知による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・植生の検知精度の向上

生活領域
（防犯ソリ
ューショ
ン）

不審人物
検知

不審車両
検知

・カメラ監視による不審人物検知及び通報の仕組みの実現
・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審人物の検知精度及び通報速度の向上
・カメラ監視による不審車両検知及び通報の仕組みの実現
・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審車両の検知精度及び通報速度の向上
584.5 課題解決システムに関する検証及び評価・分析
4.5.1 農業領域（匠ソリューション）
4.5.1.1 実施概要
匠ソリューションは、「房づくり軸長指示」「適粒切除粒数表示」「適期収穫色判断」「植生
指数表示」の 4 種のユースケースからなる。
スマートグラスで捉えたブドウの動画像に対して、AI 解析した適切な作業指示をローカ
ル５Ｇの通信速度を活用してリアルタイムで表示することによる、「匠の技」を必要とする
ブドウ栽培に係る作業の効率化と品質向上について検証した。

図 4-3 匠ソリューションの概要

4.5.1.2 房づくり軸長指示
重要な生育期である「房づくり」時期においてスマートグラスを使い作業中の生産者を支援する。スマートグラスへの情報は、深層学習の分析結果を表示する。
以下に、「房づくり軸長指示」の実証実験での準備段階と実証の方法を示す。
目標設定
自然な作業環境下で花穂を検出するのは画像処理分野においても挑戦的な課題であり、最新の深層学習モデルに独自の改良を加え、テストとモデル改善を繰り返し、
検出間隔 2 秒、検出精度 95％以上を目標とした。

59

準備段階

図 4-4 「房づくり軸長指示」の事前準備

データの収集① 匠にはさみで通常通り房づくりの作業をしてもらいながら、カメラで映像を記録。
② 天候、時間、ロケーションを変えながらデータを収集。
蓄積① 花穂の検出・花穂を認識する深層学習モデルの開発
・録画映像からフレームを抽出し、人手で花穂のマスクを作成し学習データを準備② 軸の検出・軸を認識する深層学習モデルの開発
・録画映像からフレームを抽出し、人手で軸のマスクを作成し学習データを準備60

ラベリング処理方法（花穂の検出、軸の検出）・録画した花穂と軸のフレーム画像を 500 房程度用意し、花穂、軸の箇所をバウン
ディングボックスで印付け軸の長さの計測と表示画像生成
・花穂と軸の検出結果から花穂の先の位置を検出するアルゴリズムの開発
・はさみの長さ（または指）をキャリブレーションに用い、穂先からの軸の規定の長さ(4cm)を算出するアルゴリズムの開発
検証方法（1 月下旬にハウスで実施）
実証環境における検出精度を測定することで、想定する目標数値の達成について検証する。
（ハウス栽培のブドウを使う。生育状況によっては写真を利用）

図 4-5 「房づくり軸長指示」の実証① ブドウの花穂を目視する。
② 匠ソリューションが花穂を検出してスマートグラスに房の長さを返す。
③ 分析実行者がスマートグラスに表示された房の長さとブドウを実測した長さを検証する。
61

④ 新規就農者がスマートグラスに表示された房の長さに沿って房づくりを行う。
⑤ 分析実行者が房作りされたブドウを実測して検証する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
① ブドウの房を正しく検知（ＡＲで切除位置が表示される）するかを確認する。
＜房検知の目標値＞
ブドウの房を検知してから切除位置が表示される間隔「2 秒」
検出精度「95％以上」② 切除位置が正しいか（4cm）を確認する。
③ 同時に５台のスマートグラスを起動してシステムが動作するか確認する。

4.5.1.3 適粒切除粒数表示
重要な生育期である「摘粒」「収穫」時期においてスマートグラスを使い作業中の生産者を支援する。スマートグラスへの情報は、深層学習の分析結果を表示する。
以下に、「摘粒切除粒数表示」の実証実験での準備段階と実証の方法を示す。
目標設定
現在のモデル精度は 86％程度である。より多くの作業環境下でテストし、検出間隔 2 秒、検出精度 95％を目標とした。

62

準備段階

図 4-6 「適粒切除粒数表示」の事前準備

データの収集① 匠に摘粒期のブドウの粒数を数えてもらいながら、カメラで動画を記録。
② 天候、時間、ロケーションを変えながらデータを収集。
蓄積① 作業中の房とそれに含まれる粒の検出
・作業中の房と含まれる粒を認識する深層学習モデルの開発（背景のブドウは認識対象外）・録画した映像からフレームを抽出し、人手で作業中の房とそれに含まれるブドウのマスクを作成し、学習データを準備② 粒数の推定
・録画した映像から一粒ずつ切り落とした後のフレームを抽出
・粒数とその時の房全体の粒数の関係を表す回帰モデルを作成
63

・モデルを使い、粒数の範囲を求めるアルゴリズムを開発する
ラベリング処理方法（粒の検出と粒数の推定）・録画映像から房全体のフレーム画像を 500 房程度用意し、ブドウ一粒一粒を印付け
・1 房で何粒付いてるかラベリング
検証方法（2 月下旬にハウスで実施）
実証環境における検出精度を測定することで、想定する目標数値の達成について検証する。
（ハウス栽培のブドウを使う。生育状況によっては写真を利用）

図 4-7 「適粒切除粒数表示」の実証① 摘粒期のブドウを目視する。
② 匠ソリューションが粒数をカウントしてスマートグラスに粒数を返す。
③ 分析実行者がスマートグラスに表示された粒数とブドウの粒数を実測して検証する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
① ブドウの房を正しく検知（ＡＲで粒数が表示される）するかを確認する。
64

＜房検知の目標値＞
ブドウの房を検知してから粒数が表示される間隔「2 秒」
検出精度「95％」② 表示粒数と実測した粒数の差異を確認する。
③ 同時に５台のスマートグラスを起動してシステムが動作するか確認する。
4.5.1.4 適期収穫色判断「収穫」時期においてスマートグラスを使い作業中の生産者を支援する。スマートグラス
への情報は、深層学習の分析結果を表示する。
以下に、「適期収穫色判断」の実証実験での準備段階と実証の方法を示す。
目標設定
ブドウの撮影においては、撮影環境が異なってしまうと同じブドウだとしても撮影・記録される色が変化するため、それをそのまま見本カラーチャートと比較しても適正な判定ができない。どのような環境下でブドウを撮影したとしても、色を補正して、正しくカラーチ
ャートと比較するための色補正技術を深層学習で学習する。
その上で、適期収穫の色判断はカラーチャートを用いて判定する。今回の実証では冷蔵保存したブドウを用いて実証を行い、この判定正解率について 85%を目標とした。

65

準備段階

図 4-8 「適期収穫色判断」の事前準備

データ収集① QR コード付きのブドウの房をカメラで映像を記録しながら、収穫適齢期判定用カラーコードと比較した情報を記録② 天候、時間を変えながらデータ収集③ 収穫したブドウの房を暗室内に持ち込み、60 度ずつ 1 房 6 枚写真を撮影する④ QR コードには連番が振られており、圃場にて撮影した写真と暗室内で撮影した写真は 1 対 1 で紐づける
蓄積
① 色補正
66

・異なる環境下でブドウを撮影しても正しく色の補正を行う深層学習モデルを開発・暗室内で撮影した写真に、人手でブドウにカラーチャートを付与したマスクを作成し、学習データを準備
データ収集方法① 9 月のハウスブドウの収穫時にブドウに QR コードを付けた紙を巻き付ける② スマートグラスを装着してもらい、動画を撮影しつつ、ブドウの色判定情報を記録③ 収穫したブドウを暗室内に持ち込み、60 度ずつ 1 房 6 枚の写真を撮影する④ 撮影画像を Surface 上にリアルタイムで表示し、色などの教師データを即時入力⑤ 入力したラベリング情報をＡＩ学習モデル投入用の XML または JSON 形式に変更検証方法（１月にハウスで実施）
9 月に露地圃場で収穫したブドウを冷蔵保存する（100 房）。そのブドウを低温貯蔵技術（パーシャル冷蔵（氷温貯蔵、凍る直前の状態軸が枯れないように、フレッシュホルダー使用））を用いて冷蔵保存する。そのブドウを使用し、異なる撮影環境で同じ色判定を行う。
（ブドウの保存状態が悪い場合は写真を利用）

67

図 4-9 「適期収穫色判断」の実証① 冷蔵保存したブドウをブドウ棚の下でスマートグラスで目視する。
② 匠ソリューションがカラーチャートを判定してスマートグラスにカラーチャートを返す。
③ 分析実行者がスマートグラスに表示されたカラーチャートと識別番号が記載されたタグを比較して一致しているか検証する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
① ブドウの房を正しく検知（AR で色判定が行われる）するかを確認する。
② 色判定が正しいかカラーチャートで比較する。
＜適期収穫色判断の目標値＞
ブドウの房を検知してから色値が表示される間隔「3 秒」
カラーチャート判定正解率 「85％」③ 同時に５台のスマートグラスを起動してシステムが動作するか確認する。
4.5.1.5 植生指数表示
ドローン撮影した農場上空データを活用し、葉の繁茂の状態を植生指数として表示することで、植生異常を検知する。
68

以下に、「植生指数表示」の実証実験の手順を示す。
目標設定
現在地の上空からの様子が理解できる UI を作成する。スマートグラス利用時に作業者の作業の妨げにならない表示方法で情報を活用できることを目標とした。また、2020 年度の実証期間(2021 年 1 月中旬～2 月)においては、実際にブドウが繁茂している状態ではない
ため、UI の使いやすさに加え、現在地情報を正しく取得できるかを実証評価し、誤差 2m程度を目標とした。
準備段階

図 4-10 「植生指数表示」の事前準備

データ収集① ドローン操縦者はマルチスペクトラムカメラを搭載したドローンを使用して圃場
全体の画像を撮影する。
② 葉の繁茂状況に応じて複数日に分けて撮影する。
蓄積① 実証時（2021 年 1～2 月）には葉の繁茂が無い状態で行うため、実証は葉の繁茂した状態の NDVI（正規化植生指数）画像を使用する。
② 分析実行者は記録画像から NDVI 処理ソフトウェアを用いて位置情報付き NDVI
画像を生成する。
69

③ 葉の繁茂した状態の NDVI 画像を実証用画像として選定する。
検証方法（1 月に圃場で実施）
実証実験に参加いただいた生産者へのヒアリング、記録等により、検証する。

図 4-11 「植生指数表示」の実証① スマートグラスが現在の位置情報を捕捉する。
② 匠ソリューションが現在地に応じた NDVI 画像を処理し、スマートグラスに結果画像を返す。
③ 分析実行者がスマートグラスに表示された現在地情報と実際の位置の差を検証する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
① スマートグラスにサーバに保存した圃場の植生画像が表示されることを確認する。
② 植生画像に示される現在位置表示の精度を確認する。
＜植生指数表示精度の目標値＞現在地情報の取得のおける誤差 「誤差 2m 程度」

70

4.5.2 生活領域（防犯ソリューション）
4.5.2.1 実施概要
近年、山梨県をはじめ高級ブドウを栽培する地域において、毎年多くの盗難が発生している。生産者にとって大きな課題の一つであり、警察によるパトロールや盗難対策を強化しているが被害が後を絶たない状況である。
農作物の盗難対策として防犯カメラが有効であることから、４K カメラを活用した「不審人物検知」「不審車両検知」の 2 種のユースケースを考案し、ローカル５Ｇを利用したシステムの導入によるブドウ栽培に係る盗難被害減少について検証した。

図 4-12 防犯ソリューション（不審人物検知）の概要

図 4-13 防犯ソリューション（不審車両検知）の概要
71

4.5.2.2 不審人物検知
可視光カメラ及び赤外線カメラを使用した人物検知が可能になるモデルを作成し、不審人物を検知する。
以下に、「不審人物検知」の実証実験の手順を示す。
目標設定「不審人物検知」における条件と目標は以下のとおりとする。
撮影条件① 昼夜、天候、カメラからの距離、対象の速度を変数とする。
② 入口のある敷地内にカメラを設置する。
（公道ではない）目標① 検知率
・実証の参加者が不審人物に扮して圃場に接近した際に検知できる距離を測定する。
・測定条件は、昼夜／天候／カメラからの距離／対象の速度を変数とする。
② ユーザビリティ
・生産者にアラートが送信されることを確認する。
・アラームを動作できることを確認する。
・生産者にヒアリングを行う。
（アラートの内容、使いやすさ等）③ アラートの通知時間
・アラートの送信に要する時間を計測する。

検証方法（1 月に雨よけで実施）
実証の参加者が不審人物に扮して圃場に接近した際の不審人物の検知率について、異なる条件で測定し、測定結果を比較する。

72

図 4-14 「不審人物検知」の実証① 防犯カメラが圃場の映像を撮影。
② 不審人物に扮したモデルが圃場内に侵入、防犯システムが人物を検知し、サーバに異常通知と映像を送信。
③ 生産者に異常検知メールが通知される。
④ 生産者が異常かどうかを判断し、アラーム（ランプ・音）を発報する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
④ 検知率
・実証の参加者が不審人物に扮して圃場に接近した際に検知できる距離を測定する。
・測定条件は、昼夜／天候／カメラからの距離／対象の速度を変数とする。
⑤ ユーザビリティ
・生産者にアラートが送信されることを確認する。
・アラームを動作できることを確認する。
・生産者にヒアリングを行う。
（アラートの内容、使いやすさ等）⑥ アラートの通知時間
・アラートの送信に要する時間を計測する。
73

4.5.2.3 不審車両検知
可視光カメラ及び赤外線カメラを使用した車両検知が可能になるモデルを作成した。さらに、車のナンバープレート認識モデル（文字単位か行単位それぞれの）を作成し、認識精度を考慮した上、どのモデルを使うのか決定し車のナンバーの検出精度を高めた。
目標設定
撮影条件
① 昼夜、天候、カメラからの距離、対象の速度を変数とする。
② 入口のある敷地内にカメラ設置する。
（公道ではない）目標① 検知率
・カメラからの距離 8m、対象の時速が 20km/h 以下の環境で車両検知 90%以上・ナンバープレート検知においても上記に準ずる。
（夜間及び雨天時のライトのハレーションの影響も評価）② ユーザビリティ
・誤検知や誤通報を抑えたシステムとする。
③ アラートの通知時間
・10 秒以内にアラートの送信が終わることを目標とする。
検証方法（1 月に雨よけで実施）
不審人物検知と同様の検証に加え、複数のナンバープレートを用意し、検出精度を測定する。

74

図 4-15 「不審車両検知」の実証① 防犯カメラが圃場の映像を撮影。
② 不審車両に扮した車両が圃場内に侵入、防犯システムが車両を検知し、サーバに異常通知と映像を送信。
③ 生産者に異常検知メールが通知される。
④ 生産者が異常かどうかを判断し、アラーム（ランプ・音）を発報する。
それぞれの目標に対する測定は以下のように実施する。
① 検知率
・圃場に車両を接近した際に検知できる距離を測定する。
（測定条件は、昼夜／天候／カメラからの距離／対象の速度を変数とする）
・複数のナンバープレート（車両）を用意し、検出精度を測定する。
② ユーザビリティ
・アラームを動作できることを確認する。
・生産者にヒアリングを行う。
（アラートの内容、使いやすさ等）③ アラートの通知時間
・アラートの送信に要する時間を計測する。
75

4.6 課題解決システムに関する効果検証
課題解決システムの導入効果を定量的かつ定性的に検証する。
4.6.1 農業領域（匠ソリューション）
4.6.1.1 評価・検証項目
農業領域（匠ソリューション）では、各ユースケースについて以下の観点から評価・検証
を行う。
作業時間
課題解決に資する導入効果（スマートグラスを活用した農作業支援モデル導入前後の作業結果・品質の差異、作業時間の削減など）を計測するために、房づくり・摘粒等作業において、新規就農者や雇用労働者の作業時間を匠の作業時間と同等にできるか検証した。
UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
スマートグラスのユーザインタフェース（UI）や表示情報の違いによる作業効率や品質等への影響を計測するために、UI を数パターン作り、作業時に視界の妨げにならない UI を比較検討した。
業務面・生活面における変化
業務面・生活面における変化（労働時間の削減、ブランド・品質向上、生産性向上等）を計測するために、房づくり・摘粒等作業において、新規就農者や雇用労働者の作業時間を匠の作業時間と同等にできるか検証した。
システム利用者及び有識者へのヒアリング
匠ソリューションの実証において、システム利用者（新規就農者、熟練農業従事者）に効率化・高度化の観点によるヒアリングを実施した。
また実証の成果を踏まえて、以下のメリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施した。
ヒアリング項目







スマートグラスに表示される情報の表示位置は適切か
スマートグラスに表示される情報に過不足があるか
スマートグラスに表示される指示情報により早く判断出来たか
スマートグラスに表示される指示情報により正確な作業が出来たか
スマートグラスを着用する際の着用感（締め付け、肌・目への影響等）
スマートグラスを着用した作業による新たな作業負荷、事故等の懸念があるか

76

メリット








作業の生産性向上、品質向上、匠の技の伝承
作業時間の短縮（圧縮時間の有効活用、従事者のゆとり）
作業人員の削減（人件費削減、ワークシェア）
生産数の増加（生産品質の向上）
ブランド力の向上（等級安定によるブランド力向上）
販売数の増加（生産増加・品質ブランド向上に伴う売上増加）
匠ノウハウ習得までの期間短縮（新規就農者拡大）

デメリット





IT 投資コストの増加（環境構築・維持に伴うコスト増加）
設備管理工数の増加（環境構築・維持に伴う工数増加）
品質管理基準の見直し（運用変更に伴う負担）
新たな環境に伴う不利益（スマートグラス使用による悪影響など）

4.6.1.2 評価・検証方法
各ユースケースについて以下の手段にて評価・検証を行った。

作業時間
以下の作業について作業時間を比較し、新規就農者がスマートグラスを使用した場合の作業効率の向上、匠の作業者と同等に作業できたかを比較した。
 新規就農者がスマートグラス未使用時の作業時間（10a 当たり）
 新規就農者がスマートグラスを装着した場合の作業時間（10a 当たり）
 熟練農業従事者の作業時間（10a 当たり）

UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
また生産者にスマートグラスを使って頂き、UI の違いによる作業品質の変化、スマート
グラスで房を検出してからレスポンスが表示される間隔における作業品質の変化等ヒアリングを行った。使い心地などの UX に係る内容も検証項目に含める。
 色判定が正しく行われているかの検証（カラーチャート判定正解率 85％）
 植生画像に示される現在位置表示の精度の確認（誤差 2m 程度） システム利用者（新規就農者、熟練農業従事者）へのヒアリング（効率化・高度化の観点によるヒアリングを実施した。
）

77

業務面・生活面における変化
実証の成果を踏まえて、メリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施した。

4.6.1.3 評価・検証結果（房づくり軸長指示）
作業時間
実証に参加した未経験者の作業時間から 10a あたりの作業時間を算出した。
表 4.6.1-1 房づくり軸長指示 効果検証結果（作業時間）
評価・検証項目

評価結果

新規就農者がスマートグラス未使用時の作業時間（10a 当たり）※
新規就農者がスマートグラスを装着した場合の作業時間（10a 当たり）※24 h

熟練農業従事者の作業時間（10a 当たり）

12 h

12 h

図 4-16 熟練農業従事者の作業

78

図 4-17 新規就農者の作業
また、生産者へのヒアリング結果を記載する。
表 4.6.1-2 房づくり軸長指示 効果検証結果（作業時間のヒアリング）
評価・検証項目

生産者回答

UI の違いによる作業品質の変管理作業（房づくり、摘粒）については、表示位置が右化側にあり、実際の房は正面にあるため、視線を動かす必要があり、改良の余地がある。収穫は、問題なし。

レスポンスによる作業品質の早ければ早いほど作業しやすいが、今回実証程度の速さ変化（スマートグラスに表示さ （2 秒前後）が一定であれば問題ない。
れるまで）何度か 10 秒かかるような時もありこのような時は待っていられない。

使い心地（UX）

頭のベルトとグラスが別の構造になっているためずれやすい。
夏場の作業は汗が多くずれが心配。
想像以上に重かった。
79

（重量: 290g (ヘッドセット) / 265g (コントローラ)
で、想像以上に重いとコメントあり）

図 4-18 BT-2000 装着イメージ

80

図 4-19 BT-2000（ベルトとグラス部は別構造）

図 4-20 BT-2000（グラス部）
81

 考察
実証時に生産者からのヒアリングにもとづいて表示文字サイズを大きくしたり文字色を調整して改善したが改善の余地が残った。表示位置については農水省事業 2021 年度実証で改善を計画した。
レスポンスが稀に遅い件については、複数台同時接続した際の遅延と思われ、2021 年 3
月 16 日の５台同時接続試験にて確認した。
使い心地についてはスマートグラスの今後の進化、汎用化により改善が見込まれ、2021
年度は今回使用したスマートグラス「BT-2000」とは別に、頭のベルトとグラスが一体化されている「HoloLens2」と「エンリアルライト」の２機種による実証も計画しており改善を見込んでいる。
UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
房づくり前後の房の長さが正しく行われているかの検証（正解率 95％以上）
検証結果を以下の表に示す。評価は房づくりの実施前と実施後でそれぞれ行った。
表 4.6.1-3 房づくり軸長指示 効果検証結果（品質）評価・検証項目

評価結果

房づくり前正解率

89.61%

房づくり後正解率

93.51%

システム利用者（新規就農者、熟練農業従事者）へのヒアリング結果
房づくり前後の花房の長さを定規での実測値とスマートグラスでの測定値を比較して正解率を算出、目標としていた 95%は惜しくも達成出来なかったが、ヒアリング結果の通り
房づくりは問題なくできており、品質は担保できる見込みである。
ただし作業効率の面ではある程度の経験を積んでいる人の場合、スマートグラスを使った作業の方が時間が掛かってしまうという意見もいただいている。
房づくり作業未経験者や果樹試験場の研修生、新規就農者の初期段階での利用効果はあるため UI、UX の改善、付加価値を検討していく。
表 4.6.1-4 房づくり軸長指示 効果検証結果（品質のヒアリング）
評価・検証項目

生産者回答

未経験者がスマートグラスを装着して房 長さは問題なく房づくりできており十分なづくりした房を熟練農業従事者が確認

成育が見込める。

業務面・生活面における変化
実証の成果を踏まえて、メリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施した。
82

表 4.6.1-5 房づくり軸長指示 効果検証結果（メリット・デメリットのヒアリング）
ヒアリング項目

回答

作業の生産性向上、品質向上、匠 熟練農業従事者は必要がない。
の技の伝承

新規就農者・雇用労働者には、匠の技の伝承に効果がある。（熟練農業従事者）
同上（山梨大学准教授）

作業時間の短縮（圧縮時間の有効活 果樹試験場職員は、経験が豊かで、匠レベルのため、用、従事者のゆとり）

ソリューションは必要ないため、圧縮時間・ゆとり
は生まれない。ただし、試験場に研修に来ている研修生等に匠の技を伝承するためには有効である。
（果樹試験場職員）

作業人員の削減（人件費削減、ワー 上記意見から房づくりソリューションは果樹試験
クシェア）

場の研修生、新規就農者の初期段階の方など限定的な利用シーンしか見込めないが、雇用労働者の労働時間の短縮に繋がる。（熟練農業従事者）

生産数の増加（生産品質の向上）

雇用労働者にスマートグラスで作業させることにより、労働時間が短縮されるとともに、匠と同等の高品質化が図られ、さらに園地を増加させることができ、所得の増大に繋げたい。
（熟練農業従事者）

ブランド力の向上（等級安定による スマートグラスにより匠と同等の適期の収穫がでブランド力向上）

きるため、等級が低くなる可能性が少なくなり、所得が安定するとともに、高品質化によるブランド化が期待できる。（熟練農業従事者）

販売数の増加（生産増加・品質ブラ 上記の理由により、生産量の増加とブランド化によ
ンド向上に伴う売上増加）

る所得の増加が見込めるため、必然的に販売数も増加する。（熟練農業従事者）

匠ノウハウ習得までの期間短縮（新 匠のレベルのシャインマスカットを生産するには、
規就農者拡大）10 年以上の栽培経験が必要と言われている。このソリューションに更なる改良を加え、使いやすくすることにより、数年で匠レベルに達することが見込まれる。（熟練農業従事者）

IT 投資コストの増加（環境構築・維 機器は１年間の内の数ヶ月の使用になるため、過剰持に伴うコスト増加）

投資にならないようリース方式の検討が必要である。（熟練農業従事者）

設備管理工数の増加（環境構築・維同上（熟練農業従事者）

持に伴う工数増加）
品質管理基準の見直し（運用変更に 房づくりに関しては大きな運用変更はない。
伴う負担）（熟練農業従事者）

新たな環境に伴う不利益（スマート シャインマスカットの栽培管理は夏場になるため、
83

グラス使用による悪影響など）

暑さ対策を検討する必要がある。
（熟練農業従事者）

目標値に対する検証結果
目標値に対する検証結果を以下に示す。
測定データについて、2021 年 1 月 28 日及び 2 月 2 日の 2 日間の実証で合計 77 房の房づくりを行い精度を確認し、速度確認では、ローカル５Ｇ：17,219 回、４Ｇ：5,172 回の試
行データログを用いて平均を算出した。
表 4.6.1-6 房づくり軸長指示 効果検証結果（目標値に対する評価）
評価項目
精度
速度

目標値
95%以上
2 秒以内

検証結果

備考

(房づくり前正否) 89.61%－(房づくり後正否) 93.51%－

1.81 秒

4G の場合 6.76 秒

検証手順
本項目では、現地における検証の手順を示す。
房づくり前の長さを実測

図 4-21 （房づくり前）定規の実測とスマートグラスの測定84図 4-22 房づくり測定データ

房づくり作業

図 4-23 ２人ペア（作業者、記録者）による作業（1）85図 4-24 ２人ペア（作業者、記録者）による作業（2）

房づくり後の長さを実測

図 4-25 スマートグラスによる長さ測定86図 4-26 定規による測定

図 4-27 スマートグラス上の長さ表示（房づくり前）87

図 4-28 スマートグラス上の長さ表示（房づくり後）

レスポンスタイムの測定

図 4-29 レスポンスタイム測定（房づくり）

88

ＡＩ検知ログの分析
数万件のログから精度、処理速度を分析した。

図 4-30 ログ分析（房づくり）

4.6.1.4 評価・検証結果（摘粒切除粒数表示）
作業時間
実証に参加した未経験者の作業時間から 10a あたりの作業時間を算出した。
表 4.6.1-7 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（作業時間）
評価・検証項目

評価結果

新規就農者がスマートグラス未使用時の作業時間（10a 当たり）※156 h

新規就農者がスマートグラスを装着した場合の作業時間（10a 当たり）※
熟練農業従事者の作業時間（10a 当たり）

78 h

89

78 h

図 4-31 熟練農業従事者の摘粒作業

図 4-32 新規就農者の摘粒作業

90また、生産者へのヒアリング結果を記載する。
表 4.6.1-8 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（作業時間のヒアリング）
評価・検証項目
UI の違いによる作業品質の変化

生産者回答
管理作業（房づくり、摘粒）については、表示位置が右側にあり、実際の房は正面にあるため、視線を動かす必要があり、改良の余地がある。収穫は、問題なし。

レスポンスによる作業品質の変化（ス

早ければ早いほど作業しやすいが、今回実証程度

マートグラスに表示されるまで）の速さ（2 秒前後）が一定であれば問題ない。
何度か 10 秒かかるような時もありこのような時は待っていられない。

使い心地（UX）

頭のベルトとグラスが別の構造になっているた
めずれやすい。
夏場の作業は汗が多くずれが心配。
想像以上に重かった。

 考察
実証時に生産者からのヒアリングにもとづいて表示文字サイズを大きくしたり文字色を調整して改善したが改善の余地が残った。表示位置については農水省事業 2021 年度実証で改善を計画した。
レスポンスが稀に遅い件については、複数台同時接続した際の遅延と思われ、2021 年 3
月 16 日の５台同時接続試験にて確認した。
使い心地についてはスマートグラスの今後の進化、汎用化により改善が見込まれ、2021
年度は今回使用したスマートグラス「BT-2000」とは別に、頭のベルトとグラスが一体化されている「HoloLens2」と「エンリアルライト」の２機種による実証も計画しており改善を見込んでいる。

UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
摘粒切除粒数表示が正しく行われているかの検証（検出精度 95％以上）
摘粒後の粒数を実測した数値とスマートグラスでの測定値を比較して算出する検出精度
目標を 95％としたが、現在のモデル精度は 86％程度である。
次のような課題が判明した。今後は、農水省事業 2021 年度実証の改善計画に繋げ、より多くの作業環境下でテストしつつ改善を図る必要がある。
表 4.6.1-9 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（品質）評価・検証項目
検出精度

評価結果
88.51％
91

表 4.6.1-10 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（品質の課題）
課題

対策

粒数の推定アルゴリズムでブドウの暫定対策：奥の房との間にボードを挟み使用し奥行きを計算して粒数を推定していた。2021 年度の改善対象とする。

るが、対象の房の後ろに別の房がある
場合、後ろの房の粒数もカウントしてしまい推定した粒数が多くなる傾向がある。
粒数が 25 粒ほどの少ない房が実際よ

実際の房づくりでは 25 粒ほどの小ぶりな房は作りも多く推定されていた。

業対象とならないため、2021 年度の改善対象とするかどうかの検討から進める。

システム利用者（新規就農者、熟練農業従事者）へのヒアリング結果
実証内容について、次に示すようなヒアリング結果が得られた。
表 4.6.1-11 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（品質のヒアリング）
評価・検証項目

生産者回答

未経験者が粒数を実測したが、１粒１スマートグラスを使用して粒数が表示されるの

粒数えていては作業時間がとても掛はかなりの効率化に繋がる。

かる。
未経験者が粒数が表示されたあと実2021 年度計画で摘粒すべき粒を例えば赤表示し際に摘粒する粒を判断することは困て作業者に指示する。

難に感じた。
熟練農業従事者の場合でも作業者に摘粒すべき粒が表示されることで品質の均一化

よって摘粒する粒には癖がある。

に繋がり期待している。

業務面・生活面における変化
実証の成果を踏まえて、メリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施した。
表 4.6.1-12 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（メリット・デメリットのヒアリング）
ヒアリング項目

回答

作業の生産性向上、品質向上、匠の

熟練農業従事者には必要がないが、2021 年度計

技の伝承

画の摘粒すべき粒の表示は期待している。
新規就農者・雇用労働者には効果が大きい。
（農業機関職員）
同上（熟練農業従事者）

92

作業時間の短縮（圧縮時間の有効活果樹試験場職員は、経験が豊かで、匠レベルのた用、従事者のゆとり）

め、ソリューションは必要ないため、圧縮時間・
ゆとりは生まれない。ただし、試験場に研修に来ている研修生等に匠の技を伝承するためには有効である。（果樹試験場職員）

作業人員の削減（人件費削減、ワーク

上記意見から摘粒ソリューションは有効なソリ

シェア）ューションになると思われる。
摘粒すべき粒の検知 AI モデル作成においては摘
粒前後の動画が必要になりこれまでの倍の時間を要するが精度の高いソリューションに仕上げていきたい。（山梨大学准教授）

生産数の増加（生産品質の向上）

雇用労働者にスマートグラスで作業させること
により、労働時間が短縮されるとともに、匠と同等の高品質化が図られ、さらに園地を増加させる
ことができ、所得の増大に繋げたい。
（熟練農業従事者）

ブランド力の向上（等級安定によるブ

スマートグラスにより匠と同等の適期の収穫がランド力向上）できるため、等級が低くなる可能性が少なくな
り、所得が安定するとともに、高品質化によるブランド化が期待できる。（熟練農業従事者）

販売数の増加（生産増加・品質ブラン

上記の理由により、生産量の増加とブランド化にド向上に伴う売上増加）

よる所得の増加が見込めるため、必然的に販売数も増加する。（熟練農業従事者）

匠ノウハウ習得までの期間短縮（新規

匠のレベルのシャインマスカットを生産するに就農者拡大）

は、10 年以上の栽培経験が必要と言われている。
このソリューションに更なる改良を加え、使いやすくすることにより、数年で匠レベルに達することが見込まれる。（熟練農業従事者）

IT 投資コストの増加（環境構築・維機器は１年間の内の数ヶ月の使用になるため、過持に伴うコスト増加）

剰投資にならないようリース方式の検討が必要である。（熟練農業従事者）

設備管理工数の増加（環境構築・維持

同上（熟練農業従事者）に伴う工数増加）
品質管理基準の見直し（運用変更に伴摘粒に関しては大きな運用変更はない。

う負担）（熟練農業従事者）

新たな環境に伴う不利益（スマートグ

シャインマスカットの栽培管理は夏場になるた

ラス使用による悪影響など）

め、暑さ対策を検討する必要がある。
（熟練農業従事者）

93

目標値に対する検証結果
目標値に対する検証結果を以下に示す。
測定データについて、2021 年 3 月 2 日及び 3 月 9 日の 2 日間の実証で合計 99 房の摘粒を行い精度を確認し、速度確認では、ローカル５Ｇ：441 回の試行データログを用いて平均を算出した。
表 4.6.1-13 摘粒切除粒数表示 効果検証結果（目標値に対する評価）
項目

目標値

検証結果

その他

精度

95%以上

平均測定精度：88.51%

－

速度

2 秒以内

2.11 秒－

検証手順
粒数、粒の大きさ、軸長を実測

図 4-33 粒数の実測

94

図 4-34 測定データ

スマートグラスを着けて粒数を測定

図 4-35 スマートグラスによる粒数測定（1）95図 4-36 スマートグラスによる粒数測定（2）

摘粒作業

図 4-37 2 人ペアで摘粒作業実施（1）96図 4-38 2 人ペアで摘粒作業実施（2）

図 4-39 スマートグラス上の表示（右）97レスポンスタイムの測定

図 4-40 レスポンスタイムの確認（摘粒）AI 検知ログによる分析
後日、数万件のログから精度、処理速度を分析した。

98

図 4-41 ログ分析（摘粒）4.6.1.5 評価・検証結果（適期収穫色判断）
作業時間
実証に参加した未経験者の作業時間から 10a あたりの作業時間を算出した。また生産者へのヒアリング結果を記載する。
作業については、人によるブレが無いよう複数人で判断いただくようにした。
表 4.6.1-14 適期収穫色判断 効果検証結果（作業時間）
評価・検証項目

評価結果

新規就農者がスマートグラス未使用時の作業時間（10a 当たり）※
新規就農者がスマートグラスを装着した場合の作業時間（10a 当たり）※
熟練農業従事者の作業時間（10a 当たり）

40 h
20 h
20 h

図 4-42 熟練農業従事者による判定
99

図 4-43 新規就農者による判定

また、生産者へのヒアリング結果を以下に示す。
表 4.6.1-15 適期収穫色判断 効果検証結果（作業時間のヒアリング）
評価・検証項目

生産者回答

UI の違いによる作業品質の変化

特に問題ない。

レスポンスによる作業品質の変化（ス

早ければ早いほど作業しやすいが、今回実証程度

マートグラスに表示されるまで）の速さ（2 秒前後）が一定であれば問題ない。
何度か 10 秒かかるような時もありこのような時は待っていられない。

使い心地（UX）

頭のベルトとグラスが別の構造になっているた
めずれやすい。
夏場の作業は汗が多くずれが心配。
想像以上に重かった。

 考察
収穫ソリューションについては、AI が判定したカラーチャート数値の表示だけなので特に問題ない。
（実証時に表示文字サイズを大きくしている。）
レスポンスが稀に遅い件については、複数台同時接続した際の遅延と思われ、2021 年 3
月 16 日の５台同時接続試験にて確認した。
使い心地についてはスマートグラスの今後の進化、汎用化により改善が見込まれ 2021 年
度は今回使用したスマートグラス「BT-2000」とは別に、頭のベルトとグラスが一体化されている「HoloLens2」と「エンリアルライト」の２機種による実証も計画しており改善を見100

込んでいる。

UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
色判定が正しく行われているかを検証する。カラーチャート判定正解率 85％
検証結果を以下に示す。
表 4.6.1-16 適期収穫色判断 効果検証結果（品質）評価・検証項目

評価結果
54.25％

検出精度

 考察
スマートグラスの判定結果が「2.9～3.9」内の１の動きしか出ていなかったため極端に低い精度となってしまった。
原因は、当日の日射しが強い環境下の実証により、スマートグラスのカメラ標準の露光補正機能で画像が編集されてしまった影響による。
スマートグラスのカメラ性能を含めた機種選定を検討する必要がある。

システム利用者（新規就農者、熟練農業従事者）へのヒアリングを実施
以下の意見と対策が得られた。
表 4.6.1-17 適期収穫色判断 効果検証結果（品質に対する課題）
課題

対策

未経験者はカラーチャートとブドウ

スマートグラスを使用して数値判断することでの突き合わせを行っても判断に迷う。 適期のブドウが自動判断でき、収穫すればよいのは効率化に繋がる。

業務面・生活面における変化
実証の成果を踏まえて、メリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施
以下に示す回答が得られた。
表 4.6.1-18 適期収穫色判断 効果検証結果（メリット・デメリットのヒアリング）
ヒアリング項目

回答

作業の生産性向上、品質向上、匠の

熟練農業従事者は必要がない。

技の伝承

新規就農者・雇用労働者には平均秀品率の向上に
101

おいて効果が高い。（熟練農業従事者）
同上（山梨大学准教授）
作業時間の短縮（圧縮時間の有効活果樹試験場職員は、経験が豊かで、匠レベルのた用、従事者のゆとり）

め、ソリューションは必要ないため、圧縮時間・
ゆとりは生まれない。ただし、試験場に研修に来ている研修生等に匠の技を伝承するためには有効である。（果樹試験場職員）

作業人員の削減（人件費削減、ワーク

上記意見から収穫ソリューションは果樹試験場

シェア）の研修生、新規就農者の初期段階の方など限定的な利用シーンしか見込めないが、秀品率の向上においては有効である。（熟練農業従事者）

生産数の増加（生産品質の向上）

雇用労働者にスマートグラスで作業させること
により、労働時間が短縮されるとともに、匠と同等の高品質化が図られ、さらに園地を増加させる
ことができ、所得の増大に繋げたい。
（熟練農業従事者）

ブランド力の向上（等級安定によるブ

スマートグラスにより匠と同等の適期の収穫がランド力向上）できるため、等級が低くなる可能性が少なくな
り、所得が安定するとともに、高品質化によるブランド化が期待できる。（熟練農業従事者）

販売数の増加（生産増加・品質ブラン

上記の理由により、生産量の増加とブランド化にド向上に伴う売上増加）

よる所得の増加が見込めるため、必然的に販売数も増加する。（熟練農業従事者）

匠ノウハウ習得までの期間短縮（新規

匠のレベルのシャインマスカットを生産するに就農者拡大）

は、１０年以上の栽培経験が必要と言われている。このソリューションに更なる改良を加え、使
いやすくすることにより、数年で匠レベルに達することが見込まれる。（熟練農業従事者）

IT 投資コストの増加（環境構築・維機器は１年間の内の数ヶ月の使用になるため、過持に伴うコスト増加）

剰投資にならないようリース方式の検討が必要である。（熟練農業従事者）

設備管理工数の増加（環境構築・維持

同上（熟練農業従事者）に伴う工数増加）
品質管理基準の見直し（運用変更に伴

適期収穫に関しては大きな運用変更はない。

う負担）（熟練農業従事者）

新たな環境に伴う不利益（スマートグ

シャインマスカットの栽培管理は夏場になるた

ラス使用による悪影響など）

め、暑さ対策を検討する必要がある。
（熟練農業従事者）

102

目標値に対する検証結果
目標値に対する検証結果を以下に示す。
測定データについて、1/21 と 1/25 の２日間の実証で合計 180 房のブドウ検知を行い精度を確認速度確認では、ローカル５Ｇ：7,152 回、４Ｇ：462 回の試行データログを用いて平均を算出した。
表 4.6.1-19 適期収穫色判断 効果検証結果（目標値に対する評価）
項目

目標値

検証結果

その他

精度

95%以上

54.25%

－

速度

2 秒以内

2.77 秒

4G の場合 8.88 秒

検証手順
パーシャル冷蔵しておいたブドウを準備

図 4-44 検証対象のブドウ（適期収穫色判断）103

新規就農者による目視確認

図 4-45 新規就農者による目視確認（1）

図 4-46 新規就農者による目視確認（2）104スマートグラス判定

図 4-47 目視したブドウ

図 4-48 スマートグラスを介したブドウ（上記の場合 3.1 と判定）

105

熟練農家（匠）による判定

図 4-49 熟練農家（匠）による判定

図 4-50 スマートグラスによる判定と匠による判定の比較
106

AI 検知ログ
数万件のログから精度、処理速度を分析した。

図 4-51 ログ分析（適期収穫色判断）

4.6.1.6 評価・検証結果（植生指数表示）
作業時間（移動時間）
生産者圃場の任意の場所 5 地点を目的地に設定して、スマートグラスなしの場合（NDVI
画像の地図で移動）、BT-2000 を装着、HoloLens2 を装着した誘導検証を行った。
表 4.6.1-20 植生指数表示 効果検証結果（作業時間）
No.
1
2
3
4
5

目的地までのスマートグラスなし

BT-2000

HoloLens2

距離（m）

時間（秒）

時間（秒）

時間（秒）

16.42
14.25
15.07
11.41
9.44

31
28
27
26
22

29
75
38
52
29

52
31
31
36
25

 考察
スマートグラスを使わない方が移動にかかる時間が短いという結果が得られた。
この理由としてはサーバーとの通信の関係で位置情報が変わる度の画像更新時間が影響していると考えられる。
BT-2000 の No.2 と No.4 の実験では、位置情報の精度が悪く現在地を見失ってしまい、画107

像を見ながら移動することができなくなってしまったことが原因として考えられる。

生産者へのヒアリング
以下に示す回答が得られた。
表 4.6.1-21 植生指数表示 効果検証結果（作業時間のヒアリング）
評価・検証項目
UI の違いによる作業品質の変化

生産者回答
BT-2000 では目的地が分かりにくいが方角は分
かりやすかった。一方 HoloLens2 は目的地が分かりやすく方角が分かりにくかった。
しかしいずれも使い方に慣れる必要がある。

レスポンスによる作業品質の変化（ス

地図の動作が早く、滑らかになればもう少し移動

マートグラスに表示されるまで）しやすくなる。また NDVI 画像では自分の位置が分かりにくかった。
BT-2000 では視界が遮られ、ディスプレイも見に使い心地（UX）

くい。一方 HoloLens2 は視界を遮らず、ディスプレイも見やすかった。
しかしいずれも使い方に慣れる必要がある。
 考察
NDVI 画像では現在地と誘導先の位置関係が分かりにくいため、RGB 画像と重ねるもしくは並べる等の工夫をしないと誘導が困難であった。
BT-2000、HoloLens2 を比較すると HoloLens2 の方が誘導に向いていたため、農水省事業
2021 年度計画では HoloLens2 の使い勝手の向上に努める。

UI・表示情報の違いによる作業効率・品質への影響
植生画像に示される現在位置表示の精度を確認する。誤差 2m 程度
結果として、目的地との誤差を以下に示す。
表 4.6.1-22 植生指数表示 効果検証結果（品質）
No.
1
2
3
4
5

目的地までのスマートグラスなし

BT-2000

HoloLens2

距離（m）

誤差（m）

誤差（m）

誤差（m）

16.42
14.25
15.07
11.41
9.44

1.5
1.42
4.3
2.45
0.5
108

1.06
1.52
0.03
0.48
1.75

0.65
0.63
0.47
0.36
0.61

 考察
スマートグラスなしの場合、移動時間は一番早かったが誤差も一番大きくスマートグラ
スを使用した方がより精度が高い誘導を実現できている。
HoloLens2 の方が位置の誤差が小さかったのは、スマートフォンの GPS 機能を採用していたことが理由と考えられる。スマートフォンでは GPS センサ以外にモバイルネットワーク
からの情報を用いて位置情報の補正を行っており、BT2000 の GPS センサだけのシステムよりも精度が高いと考えられる。

業務面・生活面における変化
実証の成果を踏まえて、メリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施
以下に示す回答が得られた。
表 4.6.1-23 植生指数表示 効果検証結果（メリット・デメリットのヒアリング）
回答者

回答内容

熟練農業従事者

精度の高い誘導が必要な作業には向いているかもしれないがシャインマスカット栽培においてはそこまで高い精度は必要としないため誘導時間の向上の方が先決である。

山梨大学准教授

同上

果樹試験場職員

同上

プロジェクトメンバー

NDVI 画像での現在地の見にくさと移動時間の短縮のために「NDVI 画像＋RGB 画像」の組み合わせが一番効果的と思われる。

目標値に対する検証結果
検証結果を以下に示す。
表 4.6.1-24 房づくり軸長指示 効果検証結果（目標値に対する評価）
項目

目標値

精度

誤差 2m 以内

検証結果
すべての検証で 2m 以内（上記表「植生指数表示 効果検証結果（品質）」参照）

109

その他
-

検証手順
ドローンでの空撮（全１５回）

図 4-52 山梨県果樹試験場上空

図 4-53 生産者圃場上空（ドローンと無人草刈機）
110

RGB 画像を NDVI 画像に変換

図 4-54 上空画像（RGB）

図 4-55 上空画像（NDVI）
111

NDVI 画像をスマートグラスに投影

図 4-56 スマートグラス（BT-2000）への投影イメージ

図 4-57 スマートグラス（HoloLens2）への投影イメージ（正面）

図 4-58 スマートグラス（HoloLens2）への投影イメージ（足元）
112

誘導実験

図 4-59 目的地の設定

図 4-60 目的地への誘導

113

4.6.2 生活領域（防犯ソリューション）
4.6.2.1 評価・検証項目
農村地域特有の課題である出荷目前の果樹盗難に対する防犯対策効果を計測するために、不審人物・車両の検知率や農村生産者における「不審人物・車両検知システム」の魅力度を検証した。
また、防犯ソリューションの実証において、システム利用者（生産者）に効率化・高度化の観点によるヒアリングを実施した。ヒアリング項目を以下に示す。


不審人物の検知方法の有効性について（撮影方法、撮影環境、検知基準等）
不審車両の検知方法の有効性について（撮影方法、撮影環境、検知基準等）
アラート画面の操作方法、UI に対する評価
処理の流れ（検知→画面確認→アラーム発報）と運用が合っているか
更に、実証の成果を踏まえて、以下のメリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリングを実施する。
メリットとしてヒアリングした内容を以下に示す。
 盗難リスク低減（盗難被害減少に伴う売上増加）
 防犯効果の増大（安心獲得による新規就農者拡大への寄与）
デメリットとしてヒアリングした内容を以下に示す。
 IT 投資コストの増加（環境構築・維持に伴うコスト増加）
 設備管理工数の増加（環境構築・維持に伴う工数増加）

4.6.2.2 評価・検証方法
想定されるいくつかの状況で、不審人物・車両の検知率を測定する。
実証に参加した生産者及び、実証地域内の生産者へのヒアリング等により「不審人物・車両検知システム」の導入についての有効性に対する意見、離農防止への考課等移住定住意識への影響を確認する。

114

4.6.2.3 評価・検証結果（不審人物検知）
各実証項目について、評価・検証結果を示す。

不審人物の検知率
結果を以下に示す。
 全体検出率：93.80％
 最大検知距離：31ｍ
 不審人物検知からアラート通知メール到達までの時間：1 秒以内
表 4.6.2-1 不審人物検知 効果検証結果（検知率）
距離

昼／夜

試験回数

検知回数

検出率

5m

昼

12

12

100％

8m

昼

12

12

100％

10m

昼

12

12

100％

13m

昼

12

12

100％

15m

昼

12

11

91%

5m

夜

24

24

100％

8m

夜

24

24

100％

10m

夜

24

24

100％

13m

夜

24

22

91％

15m

夜

24

16

66％

 考察
3 台のカメラ（圃場内、圃場入口、圃場接続道路）から 5ｍ～15ｍの距離で昼夜の条件で検証を行った。昼間の検証ではほぼ 100％に近い検出精度で対象人物を検出出来た。最大検知距離は 31ｍ（画角からはみ出る）まで検知出来た。
夜間での検証は 13ｍを超えたところで検出出来ない事象も見られた。赤外線照射装置を使用した場合としない場合（カメラ付属の赤外線機能）の 2 種類で実証を行ったが、赤外線照射ありの条件では 100％検出出来た。
夜間で検出出来ないケースでは、周囲の木や柵との区別が難しい状況で未検知となった。
対象の人物は静止している状態よりも動きのある状態の方がより検知出来ていた。

システム利用者（生産者）への効率化・高度化の観点によるヒアリング
以下のような回答が得られた。
表 4.6.2-2 不審人物検知 効果検証結果（検証内容のヒアリング）
評価・検証項目不審人物の検知方法の有効性

生産者回答
昼夜を問わず不審と思われる人物を検知出来て115

（撮影方法、撮影環境、検知基準等） いる。
夜の不審人物検知において、人物の検知は出来るが画像で人物の特定が難しいケースがあった
アラート画面の操作方法、

画面のページ送りがスムーズに行えると良い

UI に対する評価
処理の流れ（検知→画面確認→アラー

特に違和感はないム発報）と運用が合っているか

実証の成果を踏まえたメリット・デメリットについてシステム利用者及び熟練農業従事者等有識者へのヒアリング
以下のような回答が得られた。
表 4.6.2-3 不審人物検知 効果検証結果（メリット・デメリットのヒアリング）
評価・検証項目
盗難リスク低減（盗難被害減少に伴う売上増加）

システム利用者回答
防犯カメラは、盗難リスクを低下させるための有効な手段である。県内の事例でも実際に盗難が少なくなった地域もある。
（熟練農業従事者）

防犯効果の増大（安心獲得による新規就農者拡大への寄与）

果樹は一年一作であり、手塩にかけたものが盗難にあうことは、収入減よりも心理的ショック
が大きく生産意欲を低下させる。安心して農業生産に取り組める環境が、農家の収入を安定させ、新規就農者の増加に繋がる。
（熟練農業従事者）

IT 投資コストの増加（環境構築・維持に伴うコスト増
加）一括購入よりも比較的安価で月額利用のほうが良い。
収穫期のみ必要となるので、一年中コストが掛かるのは困る。

設備管理工数の増加（環境構築・維持に伴う工数増加）

カメラの設置はある程度自分で試したいと思うが、簡単な方が良い。
機器（カメラ、端末、電源等）の設置管理が複数箇所にあると煩わしい。

116

検証手順
雨よけ圃場の 3 地点の防犯カメラ映像内にマーカー設置

図 4-61 カメラ１（道路側）

図 4-62 検証時のマーカー位置（道路側）
117

図 4-63 カメラ 2（駐車場）

図 4-64 検証時のマーカー位置（駐車場）

118

図 4-65 カメラ 3（圃場内）図 4-66 検証時のマーカー位置（圃場内）119各カメラのマーカーに沿って前向き、後向きに人物が歩いて人物検知するか測定

図 4-67 カメラ１（道路側） 8m

図 4-68 カメラ１（道路側） 15m

120

図 4-69 カメラ 2（駐車場）

8m

図 4-70 カメラ 2（駐車場）

15m

121

図 4-71 カメラ 3（圃場内）8m

図 4-72 カメラ 3（圃場内）

15m

122

（夜間）各カメラのマーカーに沿って前向き、後向きに人物が歩いて人物検知
するか測定 （赤外線の有無もそれぞれ確認）

図 4-73 カメラ１（道路側）8m（簡易赤外線のみ）(※赤外線照射装置がなくても検知している)

図 4-74 カメラ１（道路側）8m（赤外線照射装置による照射）123

図 4-75 カメラ 2（駐車場）15m（簡易赤外線のみ）（※赤外線照射装置がなくても検知している）

図 4-76 カメラ 2（駐車場）15m（赤外線照射装置による照射）124

図 4-77 カメラ 3（圃場内）5m（簡易赤外線のみ）（※赤外線照射装置がなくても検知している）

図 4-78 カメラ 3（圃場内）5m（赤外線照射装置による照射）125

4.6.2.4 評価・検証結果（不審車両検知）
不審車両の検知率
結果を以下に示す。
 全体検出率：86.7％
 検知率の目標条件（距離 8m、速度 20km 以内）による検出率 97%
 不審人物検知からアラート通知メール到達までの時間：1 秒以内
表 4.6.2-4 不審車両検知 効果検証結果（検知率）
距離

昼／夜

試験回数

検知回数

検出率

8m

昼

10

10

100％

10m

昼

4

4

100％

13m

昼

4

4

100％

15ｍ

昼

4

3

75%

8m

夜

24

23

95％

10m

夜

20

18

90％

13m

夜

16

12

75％

15m

夜

16

11

68％

 考察
2 台のカメラ（圃場入口、圃場接続道路）から 5ｍ～15ｍの距離（静止状態）で昼夜の条件で検証を行った。人物の実証と同じく昼間の検証ではほぼ 100％に近い検出精度で対象車両を検出出来た。移動による検知実証は時速 10km～30km の条件で距離 8ｍの地点を計測した。
夜間でのテストはライト消灯、赤外線照射なしの条件で未検知となるケースが見られた
が、赤外線照射ありの条件ではほぼ 100％に近い結果が得られた。また、静止状態よりも走行している状態の方が検知率が高かった。
同時にナンバープレート検知の検証を行ったが、ほぼ未検知の結果となったため、検知方法を再検討し別途追加実証を行った。

ナンバープレート検知
結果を下記に示す。
 全体検出率：43.2％
 検知率の目標条件（距離 8m、速度 20km 以内）による検出率 59.1%
 不審人物検知からアラート通知メール到達までの時間：1 秒以内
表 4.6.2-5 不審車両ナンバープレート検知 効果検証結果（検知率）
距離

昼／夜

試験回数

検知回数

検出率

8m

昼

8

6

75％

126

10m

昼

8

6

75％

13m

昼

8

3

37.5％

15ｍ

昼

8

3

37.5%

8m

夜

14

7

50％

10m

夜

14

5

35.7％

13m

夜

14

4

28.6％

15m

夜

14

4

28.6％

 考察
不審車両検知の実証で有効な検知が出来なかったことで、検知方法を見直し追加実証を行った。圃場入口から 8ｍ～15ｍの距離（静止状態）で昼夜の条件で実証を行った。車両の向きも様々な角度で検証を行った。
車両が検知できる状態でもナンバーの検出が出来ないケースがあり、距離が遠い条件で顕著となった。
ナンバーの検知プロセスにおいて、当初は撮影画像（映像）からナンバー枠を検知していたが、ナンバー検知のモデルを見直し、車両の検知を行った上で車両の画像を切り出した後にナンバー枠を検知することで検知率が向上した。

システム利用者（生産者）に効率化・高度化の観点によるヒアリング
以下に示す回答が得られた。
表 4.6.2-6 不審車両検知 効果検証結果（検知率）
評価・検証項目
不審車両の検知方法の有効性

生産者回答
不審車両を特定するには、車のナンバーがクリア（撮影方法、撮影環境、検知基準等） に写る必要がある。
昼間については問題ないと思うが、夜間は見づらい場合があった。その問題が解決されれば、有効な手段になると思う。
アラート画面の操作方法、

画面のページ送りがスムーズに行えると良い

UI に対する評価
処理の流れ（検知→画面確認→アラー

特に違和感はないム発報）と運用が合っているか

生産者へのヒアリング
以下に示す回答が得られた。
表 4.6.2-7 房づくり軸長指示 効果検証結果（検証内容のヒアリング）
評価・検証項目システム利用者回答
127

盗難リスク低減（盗難被害減少に伴う売上増加）

防犯カメラは、盗難リスクを低下させるための有効な手段である。県内の事例でも実際に盗難が少なくなった地域もある。

防犯効果の増大（安心獲得による新規就農者拡大への寄与）

果樹は一年一作であり、手塩にかけてものが盗難にあうことは、収入減よりも心理的ショック
が大きく生産意欲を低下させる。安心して農業生産に取り組める環境が、が農家の収入を安定させ、新規就農者が増加に繋がる。

IT 投資コストの増加（環境構築・維持に伴うコスト増
加）一括購入よりも比較的安価で月額利用のほうが良い。
収穫期のみ必要となるので、一年中コストが掛かるのは困る。

設備管理工数の増加（環境構築・維持に伴う工数増加）

カメラの設置はある程度自分で試したいと思うが、簡単な方が良い。
機器（カメラ、端末、電源等）の設置管理が複数箇所にあると煩わしい。

128

検証手順（※非公開情報（ナンバープレート）を含むため一部画像を修正）
雨よけ圃場の 2 地点の防犯カメラ映像内にマーカー設置

図 4-79 カメラ１（道路側）

図 4-80 検証時のマーカー位置（道路側）
129

図 4-81 カメラ 2（駐車場）

図 4-82 検証時のマーカー位置（駐車場）

各カメラのマーカーに沿って車を移動して車両検知、ナンバー検知するか測

130

定

図 4-83 カメラ１（道路側） 8m
車両：検知、ナンバー：未検知

図 4-84 カメラ１（道路側） 15m
車両：検知、ナンバー：未検知

131

図 4-85 カメラ 2（駐車場）

8m

車両：検知、ナンバー：未検知

図 4-86 カメラ 2（駐車場）

15m

車両：検知、ナンバー：未検知

132

（夜間）各カメラのマーカーに沿って車を移動して車両検知、ナンバー検知するか測定 （ライトの点灯有無、赤外線の有無もそれぞれ確認）

図 4-87 カメラ１（道路側） 10m ライトあり、簡易赤外線のみ
車両：検知、ナンバー：検知

図 4-88 カメラ１（道路側） 10m ライトあり、赤外線あり
車両：検知、ナンバー：検知133

図 4-89 カメラ 2（駐車場）

15m ライトなし、簡易赤外線のみ

車両：検知、ナンバー：未検知

図 4-90 カメラ 2（駐車場）

8m ライトなし、赤外線照射装置による照射

車両：検知、ナンバー：未検知

134

（ナンバー）圃場入口カメラのマーカーに沿って車を移動してナンバー検知するか測定 （ライトの点灯有無、赤外線の有無もそれぞれ確認）

図 4-91 カメラ 2（駐車場）

8m

ナンバー：検知

図 4-92 カメラ 2（駐車場）
ナンバー：未検知

13515m

図 4-93 カメラ 2（駐車場）

5m ライトあり、簡易赤外線のみ

ナンバー：検知

図 4-94 カメラ 2（駐車場）

8m ライトあり、赤外線あり

ナンバー：検知136

図 4-95 カメラ 2（駐車場）

15m ライトなし、簡易赤外線のみ

ナンバー：未検知

図 4-96 カメラ 2（駐車場）

8m ライトなし、赤外線照射装置による照射
ナンバー：検知137

防犯ソリューション管理画面
防犯ソリューションにおいては、Web アプリケーションを作成して検証を行った。
ログイン画面を以下に示す。

図 4-97 ログイン画面

138メインメニュー画面を以下に示す。

図 4-98 メインメニュー画面

139

「カメラ監視」画面を以下に示す。
複数カメラを設置している場合、「カメラ」のプルダウンで選択可能である。カメラのリアルタイム映像が表示される。
「アラームを鳴らす」ボタンにより現地に設置されたアラーム（光・ブザー）を鳴動可能である。

図 4-99 「カメラ監視」画面

140

「検知履歴情報」画面を以下に示す。
車両・人物を検知した履歴を表示する画面で、検知した日付、カメラを条件入力し一覧を表示可能である。

図 4-100 「検知履歴情報」画面

141

「検知情報詳細」画面を以下に示す。
一覧から検知日時のリンクをクリックすると検知した履歴映像、情報を確認可能である。

図 4-101 「検知情報詳細」画面142

「アラート履歴情報」画面を以下に示す。
検知情報が自動でメール通知された履歴、およびカメラ監視画面から手動でアラームを鳴らした履歴が一覧で表示される。
「検知情報へ」のリンクをクリックすると検知情報詳
細画面が表示される

図 4-102 「アラート履歴情報」画面

143

「設置場所情報」画面を以下に示す。
システムの設置場所、カメラ、アラート機器の情報を表示する画面である。
※車両ホワイトリスト設定については機能未実装のため未使用※非公開情報（ナンバープレート）を含むため一部画像を修正

図 4-103 「設置場所情報」画面

144

4.7 課題解決システムに関する機能検証
課題解決システムの実装に必要となる機能について、実証の結果をもとに、大学及び農業関連の有識者等の意見を踏まえ課題と解決策を検討した。

4.7.1 農業領域（匠ソリューション）
4.7.1.1 評価・検証項目
課題解決システムの実証を通して、それぞれ以下の観点について評価・分析を行い、実装に必要となる機能について検証を行った。
「房づくり軸長指示」の評価項目






安全性
作業品質性
効率性
操作性
経済性
「適粒切除粒数表示」の評価項目







安全性
作業品質性
効率性
操作性
経済性
「適期収穫色判断」の評価項目







安全性
作業品質性
効率性
操作性
経済性
「植生指数表示」の評価項目







安全性
作業品質性
効率性
操作性
経済性

145

4.7.1.2 評価・検証方法
 課題解決システムについて、実証結果及び評価、分析の結果を踏まえ、実装に必要となる機能を整理する。
 プロトタイプの段階で大学有識者や生産者に利用して頂き意見を求める。
 意見を踏まえ、課題と解決策を検討する。

4.7.1.3 評価・検証結果
各実証項目について、評価・検証結果は以下の表のとおりとなった。
房づくり軸長指示
表 4.7.1-1 房づくり軸長指示 機能検証結果
評価項目
安全性

作業品質性

評価・分析

実装に必要となる機能①スマートグラス装着時に狭①BT-2000 は頭部装着の安定性が悪く、

い視野角となることによる転重量もあるため、他のスマートグラスを

倒の危険

採用する。

②スマートグラスの重量によ②メガネ型のウェアラブルデバイスが良るぐら付き（転倒・落下）

い。

①スマートグラスに投影され①現実と仮想（作業指示線表示）の重畳表る指示線により正確な軸長を示を可能とすることで品質は向上する

検出
効率性①作業用ハサミについている①応答時間の高速化が必要

メジャーを使用したほうが効②装着性ついてはスマートグラスの今後

率的の進化、汎用化により改善が見込まれる。

②長時間利用にも耐えうる装着性
操作性①対象物をスマートグラスで①誰でも直感で焦点を合わせられるよう

捉え、焦点を合わせるのに慣れな表示方法にする。

が必要①画像追跡機能で対象物を捉えやすいよ②スマートグラス上での操作うにする。

は行いにくい②スマートグラスの操作は別端末で操作できるようにする。

経済性①スマートグラス購入費が高①安価なスマートグラスを評価し採用す

額である

る。

②ローカル５Ｇ利用は高額で②キャリア５Ｇでの利用を可能とする。

ある

146

適粒切除粒数表示
表 4.7.1-2 適粒切除粒数表示 機能検証結果
評価項目
安全性

作業品質性

効率性

評価・分析

実装に必要となる機能①スマートグラス装着時に狭①BT-2000 は頭部装着の安定性が良くな

い視野角となることによる転く、重量もあるため、他のスマートグラス

倒の危険を採用する。

②スマートグラスの重量によ②メガネ型のウェアラブルデバイスが良るぐら付き（転倒・落下）

い。

①スマートグラスに投影され①現実と仮想（作業指示線表示）の重畳表

る粒数カウンタにより適切な示を可能とすることで更に品質は向上す

粒を切除できるる。

②スマートグラスで房を捉え②房を上から捉えた場合、水平に捉えたる角度により粒数カウンタが場合、下から捉えた場合、それぞれの捉え変わる方による学習を行う。

①切除対象粒の表示により効①重畳表示でかつ切除対象粒を表示する率化が図られる②切除対象粒を切除後、すぐに②応答時間の高速化が必要

次の切除対象が表示される③装着性ついてはスマートグラスの今後③長時間利用にも耐えうる装の進化、汎用化により改善が見込まれる。

着性
操作性①対象物をスマートグラスで①誰でも直感で焦点を合わせられるよう

捉え、焦点を合わせるのに慣れな表示方法にする。

が必要①画像追跡機能で対象物を捉えやすいよ②スマートグラス上での操作うにする。

は行いにくい②スマートグラスの操作は別端末で操作できるようにする。

経済性①スマートグラス購入費が高①安価なスマートグラスを評価し採用す

額である

る。

②ローカル５Ｇ利用は高額で②キャリア５Ｇでの利用を可能とする。

ある

147

適期収穫色判断
表 4.7.1-3 適期収穫色判断 機能検証結果
評価項目
安全性

作業品質性

効率性

評価・分析

実装に必要となる機能①スマートグラス装着時に狭①BT-2000 は頭部装着の安定性が良くな

い視野角となることによる転く、重量もあるため、他のスマートグラス

倒の危険を採用する。

②スマートグラスの重量によ②メガネ型のウェアラブルデバイスが良るぐら付き（転倒・落下）

い。

①収穫環境（光の影響）により①光の影響を補正しながら常に最適な判

色判定結果が大きく変わって定結果が得られるようにする。

くる②捉えた房が動いても、大きく結果が変②判定結果の均一性

動しない仕組。

③色による判定は良くても糖③判定値と糖度の相関関係はないため、度が足りない房がある

別の判定基準が必要。

①デジタルで判定結果が認識①なし

できるため効率的②判定結果のブレがあると結②判定結果の変動を抑える。

果的に効率が落ちてしまう
操作性①対象物をスマートグラスで①誰でも直感で焦点を合わせられるよう

捉え、焦点を合わせるのに慣れな表示方法にする。

が必要①画像追跡機能で対象物を捉えやすいよ②スマートグラス上での操作うにする。

は行いにくい②スマートグラスの操作は別端末で操作できるようにする。

経済性①スマートグラス購入費が高①安価なスマートグラスを評価し採用す

額である

る。

②ローカル５Ｇ利用は高額で②キャリア５Ｇでの利用を可能とする。

ある

148

植生指数表示
表 4.7.1-4 植生指数表示 機能検証結果
評価項目
安全性

作業品質性

効率性

評価・分析

実装に必要となる機能①スマートグラス装着時に狭①BT-2000 は頭部装着の安定性が良くな

い視野角となることによる転く、重量もあるため、他のスマートグラス

倒の危険を採用する。

②スマートグラスの重量によ②メガネ型のウェアラブルデバイスが良るぐら付き（転倒・落下）

い。

①スマートグラスの位置表示①スマートグラスの目的地誘導方法の見だけでは、目的地に到達しにく直し。

い②HoloLens2 による表示では、足元付近②他スマートグラスによる表を見ながらの誘導では良い結果が得られ示た。

①NDVI 画像の誘導では時間①NDVI 画像での現在地の見にくさと移が掛かった。

動時間の短縮のために「NDVI 画像＋
RGB 画像」の組み合わせが一番効果的と
思われる。

操作性

①目的地をスマートグラスで①誰でも直感に進む方向がわかるような把握し、スマートグラスに頼り

表示方法にする。

目的地に到達するのは慣れが②スマートグラスの操作は別端末で操作必要できるようにする。

②スマートグラス上での操作は行いにくい経済性①スマートグラス購入費が高①安価なスマートグラスを評価し採用す

額である

る。

②ローカル５Ｇ利用は高額で②キャリア５Ｇでの利用を可能とする。

ある

4.7.2 生活領域（防犯ソリューション）
4.7.2.1 評価・検証項目
課題解決システムの実証を通して、それぞれ以下の観点について評価・分析を行い、実装に必要となる機能について検証を行った。

4.7.2.2 評価・検証方法
・課題解決システムについて、ア 課題解決システムに関する検証及び評価、分析の結果を踏まえ、実装に必要となる機能を整理する。
149

・プロトタイプの段階で大学有識者や生産者に利用して頂き意見を求める。
・意見を踏まえ、課題と解決策検討する。

4.7.2.3 評価・検証結果
各実証項目について、評価・検証結果は以下の表のとおりとなった。

不審人物検知表 4.7.2-1 不審人物検知 機能検証結果
評価項目
検出率

評価・分析

実装に必要となる機能

夜間の距離が 13m 以上で検出率の低下が安価なカメラで検出距離が長始まる。生産者の圃場の広さにより検出率い仕組みが必要となる。

100％となるようなカメラを設置すると、多くの経費を要することになる。

不審車両検知表 4.7.2-2 不審車両検知 機能検証結果
評価項目
検出率

評価・分析

実装に必要となる機能

夜間の距離が 10m 以上で検出率の低下が安価なカメラで検出距離が長始まる。生産者の圃場の形状や道路設置状

い仕組みが必要となる

況より検出率 100％となるようなカメラを設置すると、多くの経費を要することになる。

ナンバープレート検知
表 4.7.2-3 ナンバープレート検知 機能検証結果
評価項目
検出率

評価・分析

実装に必要となる機能

昼間の距離が 13m 以上、また夜間の距離 安価なカメラで検出距離が長が 10m 以上で検出率の低下が始まる。生 い仕組みが必要となる産者の圃場の形状や道路設置状況より検出率 100％となるようなカメラを設置すると、多くの経費を要することになる。

150

4.8 課題解決システムに関する運用検証
多くの地域で活用可能なシステムとするために、気象条件や時間帯、圃場の広さ、利用者
特性といった観点を考慮した運用課題を設定し検証した。

4.8.1 農業領域（匠ソリューション）
4.8.1.1 評価・検証項目① 気象条件、時間帯による運用課題（周囲の明るさや日差しなどの条件による違いを確認）② 圃場の広さ、地形による運用課題（圃場で実用した際の充電やバッテリ交換の頻度を確認）③ 生産者の経験年数、年齢、性別などの利用者特性による運用課題（利用者の目の状態、男性や女性、子供など身長による違いを確認）

4.8.1.2 評価・検証方法① 気象条件、時間帯による運用課題
・スマートグラス作業における天候（晴れ／曇り）や時間帯（昼／夕）による対象物認識の違い有無、捕捉可否、認識までの時間を計測② 圃場の広さ、地形による運用課題
・スマートグラスでの連続作業可能時間（満充電時）を計測し、生産者とともに作業時間と圃場の広さ、地形によるシステム運用時間のバランスを確認③ 生産者の経験年数、年齢、性別などの利用者特性による運用課題
・視力や年齢によりスマートグラスでの表示がどの程度まで見えるか、また長時間使用時の影響をヒアリング等により確認
・身長（対象物を見る高さ）を変えてスマートグラスでの房の検出に違いが出るか確認

4.8.1.3 評価・検証結果
各実証項目について、評価・検証結果は以下の表のとおりとなった。

151

表 4.8.1-1 農業領域（匠ソリューション） 運用検証結果
評価項目

評価・分析

①気象条件、時間帯に昼間及び晴れの天候においては直射日光による影響により検出

よる運用課題精度に違いが出た。実際の運用では葉が茂った状態での使用のため、昼間及び晴れの状態であっても直射日光による影響は少ないと考えられる。
夕方且つ曇りの状況下では対象物の捕捉がしづらいとの意見があった。
天候／時間帯の違いによる対象物の検出時間については違いがみられなかった。

②圃場の広さ、地形にスマートグラス（MOBILIO）のバッテリーの持続時間は約 6 時

よる運用課題間のため、一日連続して使用した場合はバッテリー切れとなる。
予備のバッテリーを用意する必要がある。

③生産者の経験年数、 年齢による違いとしては、高齢者の場合スマートグラスに焦点
年齢、性別などの利用を合わせるのが難しいという事象が見られた。

者特性による運用課

また、長時間スマートグラスを掛け続けることの疲労について

題は女性や高齢者等の体力の違いによる影響がみられた。
身長の違いにより、ブドウの房を見る角度によって検出結果に違いが出たケースがあった。ブドウの房に対して水平位置での作業が望ましく、作業環境、作業姿勢を検討する必要がある

4.8.2 生活領域（防犯ソリューション）
4.8.2.1 評価・検証項目① 気象条件、時間帯による運用課題（盗難発生時の周囲の状況による違いを確認）② 圃場の広さ、地形による運用課題（周囲の明るさの違い及び圃場のどの範囲までカバーできるのか確認）

4.8.2.2 評価・検証方法＜生活領域：防犯ソリューション＞① 気象条件、時間帯による運用課題
・不審人物及び不審車両検知について、天候（晴れ／曇り）や時間帯（昼／夕）での精度、検知可能な距離を確認② 圃場の広さ、地形による運用課題
・不審人物及び不審車両検知について、検知可能な距離を計測し、圃場の広さ、地形による検知範囲を確認
152

4.8.2.3 評価・検証結果
各実証項目について、評価・検証結果は以下の表のとおりとなった。
表 4.8.2-1 生活領域（防犯ソリューション） 運用検証結果
評価項目

評価・分析

①気象条件、時間帯に夜間より昼間の方が検知率が高い結果となったが、盗難の最もよる運用課題多い夜間の時間帯での実証においても赤外線照射装置により不
審人物・不審車両を検知することが出来た。

②圃場の広さ、地形に不審人物の検知の限界距離が 25m 程度である点を考慮した上でよる運用課題設置場所、台数を選定する必要がある。
ただし、圃場の全てのエリアをカバーする必要はなく、車両や人物の出入箇所を重点的に設置場所を検討する方が効率的と考える。

153

4.9 まとめ
4.9.1 農業領域（匠ソリューション）
匠ソリューションでは、作業者（生産者）の生産性向上のために的確な情報（作業アドバ
イス）を的確なタイミングで提供することが求められる。この実現には、作業者の作業中思
考、行動の妨げにならない仕組みを提供することが必要であり、この課題を解決するため技術的な側面では、通信品質の向上、分析技術の向上、デバイス技術の向上が必要となる。
現時点で各ソリューションの有用性を向上するためには、通信品質（無線通信）の向上が第一に挙げられる。無線通信によりフィールドでの提供エリアの自由度が大幅に改善され、作業者の作業妨げとならない情報を提供することが可能となる。高詳細な画像情報（大容量データ）をフィールドから分析技術に伝送することで高精度の分析結果が得られ、この結果をデバイスに瞬時（低遅延）に伝送することが必要と考えられる。高詳細な画像情報（大容量データ）をデバイスに瞬時（低遅延）に伝送することを実現するローカル 5G を活用する
ことにより、大幅な通信品質を向上することが期待できる。
高詳細な画像情報として、現時点の期待されるデータは、画像分析用データとしてデバイ
ス側から HD 画質（720p)相当のデータを伝送することが好ましい。将来は、
フル HD（1080p）
4K（2160p)、相当の画像データを使用することでより高精度の分析が可能であり、使用用
途の広がりが期待される。
例えば、現在検討している作業は対象生産物を 1 とした分析であるが、より高解像度となったデータ伝送が可能となると、生産物を複数（俯瞰的な状態）の状態で情報を送信し、生産物を複数の状態で優先順位や対処すべき生産物を特定し、より作業効率を高める事が可能となる。このような作業の効率性を追求することには、より通信品質（無線通信）の高い技術が求められていく。
ローカル５G は、本実証実験の分野における作業エリア分布を考慮し、安定的にサービス品質を提供するための基幹となる技術となりえる。また、同一エリアの複数作業者の思考、行動の妨げにならない情報伝送に必要な技術であり、継続的な品質、作業効率向上に必要な通信インフラ基盤としての活用が充分に期待できる。

4.9.2 生活領域（防犯ソリューション）
防犯ソリューションでは生産物の盗難防止のための監視ポイントとして、運搬手段である不審車両（ナンバープレート含む）の検出、対象生産品までの経路における不審人物の検出が求められている。この実現には、生産エリアとその周辺をより効率的に検出することが必要であり、主に技術面の課題は、通信品質の向上、分析技術（AI による分析、蓄積した画像情報の効率的なデータ整理）の向上、デバイス技術の向上が挙げられる。

154現時点で大きく有用性を向上するためには、通信品質（無線通信）の向上が挙げられる。
この仕組みで必要となる技術は、高解像度カメラによる映像で不審車両、不審人物を正確に検出することが期待されている。監視対象は生産エリアとその周辺となり 10a～100a を想定している。効率的にカメラを主とする映像監視装置を設置して検出する仕組みが必要であり、カメラを設置個所から広域で捉え、広い検出エリアを確保できる高解像度の映像(画像)情報、自由な設置を可能とする高品質な無線通信技術が必要と考えられる。カメラの解像度が低い場合、検出率が低くなり監視の目的を達成できない可能性が高くなる。また、高解像度カメラを設置するためには、高品質な通信環境が必要となるため有線ネットワーク
や有線ネットワークに類する通信速度を持つ無線ネットワーク(Wifi:有効範囲が数十メー
トル程度)の工事が求められ、カメラの設置場所の柔軟性は損なわれる。
効率的なカメラ検出を実現するためには、高い解像度（大容量データ）の伝送、比較的広域な設置を柔軟に提供する高品質な無線技術（高品質）を提供することで生産物盗難時の検出率を向上することが可能となる。したがって高い解像度（大容量データ）の伝送、無線技
術（高品質）を実現するローカル５G を活用することで検出率を向上することが可能となる。
不審車両、不審人物を検出する仕組みとして、現時点の技術から期待されるデータは、映像分析用データとしてカメラから 4K（2160p 20fps)相当のデータを伝送することが好ましい。将来は、8K（4320p 120fps）相当のデータを使用することでより細かな検出、高効率なエリアカバーが期待される。
例えば、カメラ設置においては高解像度であることにより、より広域にエリアを捉え情報を送信することが可能となる。さらなる設置環境の効率化により導入環境の容易性を確保することが可能となる。また、不審人物の検出においても、現時点では人物特定に留まるが、個人特定可能な顔認証等の技術も高解像度であることで活用することが実現できる。このような高度な監視を追求することには、より高品質な無線通信技術が求められていく。
ローカル５G は、本実証実験の分野における作業エリア分布を考慮し、安定的にサービス品質を提供するための最適な通信手段となりえると言える。同一エリアの環境に柔軟に設置可能な仕組みを提供し、効率的なカメラ位置による監視を容易に構築が可能である。少ないカメラで不審車両・不審人物を検出するこが可能となる技術であり、継続的な品質、作業効率向上に必要な通信インフラ基盤としての活用が充分に期待できる。

155

5. ローカル５Ｇの性能評価の技術実証
本章では、ローカル５Ｇの実証内容及び実証結果について記載する。

5.1 前提条件
4.7GHz 帯における電波伝搬特性の解明及び端末（4K カメラ・スマートグラス等）からの映像伝送等を想定したローカル５Ｇの性能評価等を実施した。電波伝搬特性の解明においては、実証地域と類似する他の多くの地域で活用可能で、圃場環境に適した電波伝搬モデ
ルの導出を行った。また、技術実証の実施にあたって、以下の点に留意した。
圃場環境に適した電波伝搬モデルの導出において、国際規格に依拠した電波伝搬モデル
を基本モデルの候補とするなど、ITU 及び 3GPP における 5G の標準化に関する検討状況
ならびに「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った。
課題実証のために構築する課題解決システムを用いることで、既存の無線システムに影響を与えないよう、検証を行った。
事前にフィールド測定の実施方法を十分に具体化して必要な測定機材を手配し、測定機材を設置する作業台等を含め、測定機器類、測定環境等については請負者で準備した。

5.1.1 装置諸元
以下に基地局（BS：BaseStation）、移動局（MS：MobileStation）の諸元を示す。なお、
本システムは DL：UL＝4：1 の同期モードでの運用である。
表 5.1.1-1 基地局相当装置緒元（BS１）
項目

実験試験局（基地局相当）緒元

変調方式（１次変調）

QPSK, 16QAM, 64QAM

変調方式

OFDMA

複信方式

TDD

帯域幅

10 MHz中心周波数2.585GHz

送信電力

0.1W(+20dBm) ×2 （1 局合計 0.2W）

最大 EIRP+24.0dBm (1 局合計 +27.0dBm)

アンテナ構成無指向性アンテナ

アンテナ利得4dBi

アンテナ高申請希望局数圃場 9m/農業用ハウス・雨よけ 4m
3局

システム構成NSA 構成156

×2

表 5.1.1-2 基地局相当装置緒元（BS２）
項目

実験試験局（基地局相当）緒元

変調方式（１次変調）

QPSK, 16QAM, 64QAM

変調方式

DL: OFDM UL:OFDM/DFT-s-OFDM

複信方式

TDD

帯域幅

100 MHz （100MHz × 1CC）

中心周波数

4.75GHz

送信電力

2.77W(+34.4dBm) ×2 （1 局合計 5.54W）

最大 EIRP+48.4dBm (1 局合計 +51.4dBm)

アンテナ構成指向性アンテナ ×2

アンテナ利得

17dBi

アンテナ高
申請希望局数圃場 10m/農業用ハウス・雨よけ 5m
3局

システム構成NSA 構成表 5.1.1-3 基地局相当装置緒元（MS1）

項目

実験試験局（基地局相当）緒元

変調方式（１次変調）

QPSK, 16QAM, 64QAM, 256QAM

変調方式

DFT-Spread OFDM

複信方式

TDD

帯域幅

10 MHz中心周波数2.585GHz

送信電力

200mW (+23dBm)

最大 EIRP+23 dBm

アンテナ構成無指向性アンテナ

アンテナ利得

1 dBi

アンテナ高
申請希望局数１m
5局

システム構成NSA 構成157

表 5.1.1-4 基地局相当装置緒元（MＳ2）項目

実験試験局（基地局相当）緒元

変調方式（１次変調）

QPSK, 16QAM, 64QAM, 256QAM

変調方式

OFDM

複信方式

TDD

帯域幅

100 MHz （100MHz × 1CC）

中心周波数

4.75GHz

送信電力

200mW (+23dBm)

最大 EIRP+23.4 dBｍ

アンテナ構成無指向性アンテナ

アンテナ利得2.4 dBiアンテナ高申請希望局数１ｍ
5局

システム構成NSA 構成今回の実証環境にて構築したネットワークの全体構成は下図の通り。

図 5-1 ネットワーク構成図（図 3-1 の再掲）

158

5.1.2 前提条件の詳細事項
実証地域以外の地域での利用においても有益な成果を得るために、前提条件として留意した点
圃場環境に適した電波伝搬モデルを導出する際、実証地域と類似する他の多くの地域において活用可能な電波伝搬モデルを導出することに留意した。具体的には、実証地域に限らず、他の多くの地域において活用可能な電波伝搬モデルの導出に向けて、以下のような点に配慮した。
 ブドウ栽培において一般的に用いられているブドウ棚が設置されている場所において電波伝搬特性の測定を行い、特殊な電波伝搬環境とならないようにした。
 農業用ハウス、雨よけ、圃場の 3 カ所の異なる環境において測定を行うことで、異なる
圃場環境における電波伝搬特性を評価し、特定の圃場環境のみの測定結果に基づく結論を導くことがないようにした。
 基地局アンテナ高は、
圃場環境としては一般的と考えられる 3m～5m の間で設定した。
 端末のアンテナ高も、ブドウ棚の下でスマートグラス等を利用する場合に一般的と考えられる 1m とした。

ITU 及び 3GPP における 5G の標準化に関する標準化に関する検討等
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検討作業班において、カバーエリア及び調整対象区域の算出法が検討されており、その算出に用いる電波伝搬モデルが定められている。そして、2020 年 12 月に制度改正が行われて、対象周波数帯の追加が行われたところであるが、今後、さらに様々な分野でのロー
カル５Ｇの利用拡大に向けて、電波伝搬モデルの精緻化が期待されているところである。このような状況を鑑み、本技術実証では、電波伝搬モデルの精緻化に資する検討を行った。

技術実証の対象とするユースケース
以下の圃場環境におけるユースケースを技術実証の対象とした。ユースケースの概要は下表の通り。
 匠ソリューション（ハウス、雨よけ、圃場） 防犯ソリューション（雨よけ）
表 5.1.2-1 対象ユースケース（表 4.4.1-1 の再掲）
項目

ユース
ケース

農業領域

房づくり
軸長指示

（匠ソリュ
ーション）

実証概要
・自然な作業環境下における花穂検出の実現
・スマートグラスを利用した花穂検出による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・花穂の検出精度の向上
159

適粒切除
粒数表示

・スマートグラスを利用した摘粒作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・粒数の検出精度の向上

適期収穫
色判断

・スマートグラスを利用した収穫作業支援による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・適期収穫色の判断精度の向上

植生指数
表示

・ブドウの繁茂状態監視による植生異常検知の実現
・スマートグラスを利用した異常検知通知による農作業の効率化及びブドウ生産の品質向上
・植生の検知精度の向上

生活領域
（防犯ソリ
ューショ
ン）

不審人物
検知

・カメラ監視による不審人物検知及び通報の仕組みの実現
・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審人物の検知精度及び通報速度の向上

不審車両
検知

・カメラ監視による不審車両検知及び通報の仕組みの実現
・検知システムを利用した盗難被害の低減
・不審車両の検知精度及び通報速度の向上

ユースケースに基づく性能要件の基本的な考え方
匠ソリューションでは、スマートグラスからの映像伝送を想定し、上り回線で１台当たり5Mbps、1 つの業務区域で最大 5 台の同時利用が見込まれることから、上り回線のスループットとして、25Mbps（5Mbpsｘ最大 5 台）を性能要件とした。なお、遅延時間は、音声通信で違和感がない遅延が 200msec とされていることを考慮しつつ、一定のマージンを見込んで、80msec 以下とすることを性能要件とした。
一方、防犯ソリューションにおいては、４K カメラからの映像伝送を想定し、上り回線で１台当たり 20Mbps、1 つの業務区域で最大 3 台の同時利用が見込まれることから、上り回線のスループットとして、60Mbps（20Mbps x 最大 3 台）を性能要件とした。
（なお、遅延時間については、4K カメラ映像を目視確認することになっているため、特に性能要件の設定を行わなかった。
）

160

5.2 実証目標
4.7GHz 帯のフィールド測定により、ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価、
ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証、その他ローカル５Ｇに関する技術実証を目標とする。具体的には、以下のようにフィールド測定を行い、圃場環境におけるエリア構築に役立つ知見を得る。
圃場や試験場に構築するローカル５Ｇ実証環境で、エリア内の受信電力や映像伝送を想定した伝送スループットを測定し、技術的課題を検証する。
圃場環境におけるローカル５Ｇのエリア構築に活用可能な電波伝搬モデルを導出する。
圃場環境において通信品質の確保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する方法について検討する。

5.2.1 技術的課題
技術実証の背景となる技術的な課題
農業分野においてローカル５Ｇを活用するには、圃場におけるローカル５Ｇエリア構築
にて所望エリアでの所望通信品質が確保できることが必要である。そして、そのようなロー
カル５Ｇエリア構築とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制が両立できることが課題である。
また、ローカル５Ｇの無線局免許審査において、申請者が審査基準に従って算出するカバーエリアが実際よりも広くなる場合には、申請者が希望する基地局設置条件での免許取得が難しくなる可能性がある。このため免許取得が必要以上に難しくなることがないように、
カバーエリア計算をより精緻に行えるようにすることが課題である。
特に農業分野においては、現在の無線局免許審査基準において定められている電波伝搬
モデルを用いてカバーエリアを算出すると、農業用ハウスや雨よけなど、基地局アンテナから 40m 程度の範囲では、自由空間損失モデルを用いることになり、カバーエリアを過大評価する恐れがある。実際にはぶどうの木など植生による遮蔽損失が大きく、自由空間損失モデルで計算されるカバーエリアが確保できない場合でも、カバーエリアを狭くして無線局免許の申請を行うことが求められて、申請者が希望する基地局設置条件での免許取得が難しくなる可能性がある。そのため、農業用ハウスや雨よけなどの条件に応じたカバーエリア
算出法の精緻化を行うことが課題となる。この課題を解決することで、希望する基地局設置条件での免許取得のために、個別にカバーエリアについて調整が必要となるケースが少な
くなり、無線局免許の取得に伴う調整のための作業負荷の軽減が期待できる。また、無線局
設置後にカバーエリアの実測を行って基地局設置条件を変更するケースが少なくなり、エリア構築コスト増加の抑制も期待できる。

課題に対するアプローチ、検証仮説等
ローカル５Ｇエリア構築とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制の両立のため、以下を実施した。
161

 圃場環境（農業用ハウス、雨よけ及び圃場）における電波伝搬特性に関して、電波伝搬モデルの検討に必要なデータを取得した。
 取得した電波伝搬特性データを用いて、農業用ハウスなどの各条件における自由空間損失モデルとの差異やフェージングの標準偏差を評価した。
 上記評価に基づき各条件に対応した電波伝搬モデルの導出を行い、エリア構築のために必要となるカバーエリア率の算出法を整理した。
 さらに、基地局アンテナの設置・保守コストを抑制できるようにするため、所望エリア
で所望通信品質が確保できる基地局アンテナ高を求めるための電波伝搬モデルの導出等も行った。
また、カバーエリア算出法の精緻化のため、既存の電波伝搬モデルに対して、農業用ハウ
スや雨よけなどの各々の条件や基地局アンテナ高に応じた新たな補正項を反映させる方法
について検討した。

5.2.2 実証目標
圃場環境において通信品質の確保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する方法を示すことを目標とした。
また、技術基準の見直し等に資する新たな知見を得るため、ローカル５Ｇの無線局免許審査基準に記載されているカバーエリア算出法の精緻化について、検討・考察した。具体的には、
圃場環境に特有の農業用ハウスや雨よけによる遮蔽損失の影響や基地局・移動局のアンテ
ナ高のバリエーションを想定し、既存の電波伝搬モデルにおける農業用ハウスや雨よけな
どの各々の条件や基地局アンテナ高に応じた新たな係数・補正項に関して、カバーエリア算
出法への反映に向けた方向性・課題を整理することを目標とした。

5.2.3 実施事項
実施事項と、実施内容の記載箇所について以下に示す。
表 5.2.3-1 実施事項（ローカル５Ｇ）
識別名

実施事項

記載箇所

調査検討事項ア

ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等

5.3 節

調査検討事項イ

ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等

5.4 節

調査検討事項ウ

その他ローカル５Ｇに関する技術実証

5.5 節

調査検討事項アとして、以下を実施した。
 圃場環境（ハウス、雨よけ等）に構築したローカル５Ｇの実証環境において電波伝搬特性の測定を行った。
 通信品質と受信電力の関係（受信電力対伝送スループット特性）を求めた。
162

調査検討事項イとして、以下を実施した。
 取得した電波伝搬特性データを用いて、圃場環境に適した電波伝搬モデルを導出した。
 導出した電波伝搬モデルによる計算値と測定値の比較より、フェージングの標準偏差を算出した。
 所定の無線品質を満たすカバーエリア率を算出する手法を提示した。
調査検討事項ウとして、以下を実施した。
 一部の圃場環境（雨よけ）に設置する基地局アンテナの高さを変更して、受信電力の測定を行った。
 基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルの導出（既存の電波伝搬モ
デルにおける基地局アンテナ高に応じた新たな係数・補正項の検討）を行った。
 導出した電波伝搬モデルや受信電力対伝送スループット特性より、所望エリアで所望通
信品質が確保できる基地局のアンテナ高を求める手法を整理した。
また、既存の電波伝搬モデルにおける農業用ハウスや雨よけなどの各々の条件や基地局
アンテナ高に応じた新たな係数・補正項に関して、カバーエリア算出法への反映に向けた方
向性・課題を整理した。

5.2.4 測定環境と各測定に共通する事項
1）農業用ハウス・雨よけ・圃場における測定地点
各会場の測定地点及びアンテナ設置場所を以下に示す。
各測定場所において、15～20 カ所程度の測定地点を選定した。
ローカル５Ｇ基地局のアンテナは図の赤丸●の場所に取り付けた。

163

図 5-2 農業用ハウス測定地点

図 5-3 雨よけ測定地点

164図 5-4 圃場測定地点

165

図 5-5 ハウス 基地局アンテナ高図 5-6 雨よけ 基地局アンテナ

166図 5-7 圃場 基地局アンテナ
2）測定に使用した測定台とアンテナの設置位置【測定アンテナの高さ】
測定用アンテナは測定台に設置し、アンテナ中心までの高さは１ｍとした。

167

100cm

図 5-8 測定用アンテナとアンテナ高1683）基地局アンテナ仕様、RF ケーブル仕様
山梨の各農地の基地局で使用したアンテナ及び RF ケーブルの仕様を以下に示す。
表 5.2.4-1
名称
基地局アンテナRF ケーブル

アンテナ、RF ケーブルの仕様
型名仕様

VH65A-3545RTD
17.5dBi（公称値）
LMR-240（雨よけ 4m ハウス 3m 圃場 3m） 0.66dB/m

図 5-9 アンテナ及び RF ケーブル

図 5-10 放射パターン
1694）比較対象とした類似調査のサーベイ結果、比較の視点等
 類似の調査結果の検証について
2018 年度の G3「都市又はルーラル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」では、自動車向けサービスへの応用を想定して上り回線のスループットや SINR などの測定を行った結果が報告された。その測定では、測定ルートの一部において樹木の影響を受ける場所があり、季節変動による樹木の影響の変化について評価が行われた。
この調査結果を踏まえて、以下のように技術的課題の整理と解決方策の検討を行った。
この解決方策の検討のため、本技術実証における取得データを利用し、また、ぶどう棚に伝搬路を遮られない測定地点においても受信電力の測定を実施した。
 技術的課題
 測定ルートの一部において樹木の影響を受けた電波伝搬測定データが得られたが、圃場環境における樹木の電波伝搬損失への影響を定量的に評価するには、十分な
データでない。
 樹木の影響を受ける圃場環境において、樹木の電波伝搬損失への影響を定量的に評価し、エリア設計手法を確立することが課題となった。
 解決方策 電波伝搬モデルの導出のためのデータ取得
 樹木の影響の定量的把握（ぶどう棚の影響の有無による伝搬損失の比較により、ぶどう棚の透過損失を分析） ぶどう棚の影響を反映した電波伝搬モデルの導出
 導出した電波伝搬モデルを用いたエリア設計手法の確立

5）気象情報測定日の天候は以下の通りである。
表 5.2.4-2

測定日の天候170

6）実証環境において想定される遮蔽物、反射物の概要
伝搬路上及び伝搬路付近に存在した遮蔽物、反射物は、下記に示すように、ビニールシート、ぶどうの幹、葉、農業用構築、建造物となった。
表 5.2.4-3

想定される遮蔽物、反射物

名称

素材

ビニールシート

フッ化樹脂フィルム

ぶどう 幹、枝、葉

植物

支柱等
建造物

鉄
柱（鉄）基礎はコンクリート

図 5-11 想定される遮蔽物、反射物の例 1（ビニールシート）
171

補足

図 5-12 想定される遮蔽物、反射物の例 2（農業用ハウス・ぶどうの幹、枝、葉 支柱）

172図 5-13 想定される遮蔽物、反射物の例 3（雨よけ・ぶどうの幹、枝、葉 支柱）173図 5-14 想定される遮蔽物、反射物の例 4（支柱等）

174

図 5-15 想定される遮蔽物、反射物の例 5（枝・葉等-1）

図 5-16 想定される遮蔽物、反射物の例 6（枝・葉等-2）
175

図 5-17 想定される遮蔽物、反射物の例 7（圃場 コンクリート等）

176

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 実施概要
圃場や試験場に構築するローカル５Ｇ実証環境で、エリア内の受信電力や映像伝送を想定した伝送スループットを測定し、技術的課題を検証した。

5.3.2 評価・検証項目
ローカル５Ｇの実証環境において、課題解決システムを用いて、本実証において用いるローカル５Ｇの空中線電力の値等に応じて適切な範囲内において、20 箇所程度の測定地点におけるローカル５Ｇの受信電力、伝送スループットや伝送遅延時間等の各種データをとりまとめ、ローカル５Ｇの性能評価を行い、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。特に、測定した伝送スループットや伝送遅延時間等が、課
題解決システムに求められる要求値を実現しない場合、要求値を実現する方策を検討した。
また、圃場環境における 4.7GHz 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。この内容については、5.2.4 4）に記載した。検証に当たっては、技術実証全体調整事業者と調整のう
え、必要に応じて、ローカル５Ｇの実証環境において電波伝搬特性を測定し、その結果をとりまとめた。
 ローカル５Ｇとしての性能目標（要求値）
何れも平均値で評価する。スループットの平均時間は最短 1 秒とする。
 匠ソリューション：低遅延、80msec 以下の遅延となる通信性能（※音声では 200msec が違和感を覚えない遅延
大容量、UL で最大 25Mbps の映像伝送（5Mbps×最大 5 台） 防犯ソリューション：大容量、UL で合計 60Mbps の 4K カメラ映像伝送（1 台：20Mbps）
 補足
 受信電力やスループット等の測定は、端末や測定機材のアンテナが静止した状態で行う。

5.3.3 評価・検証方法
調査検討事項イにおいて実証地域と類似する他の多くの地域の圃場において活用可能な
電波伝搬モデルを導出するために、ローカル５Ｇの実証環境において電波伝搬特性を測定し、その結果をとりまとめた。
具体的には、ローカル５Ｇ基地局を設置した圃場及び果樹試験場のエリアにおいて、基地局に比較的近い地点及び比較的遠い地点を含めて、20 カ所程度の測定地点を選定した。選定した測定地点において、エリアテスタなどの測定機材を使用して、受信電力（Reference
Signal Received Power：RSRP）の測定を行った。

177

図 5-18 受信電力測定方法
また、端末からの映像伝送を想定し、端末（または端末を模擬した試験装置）に接続した PC の測定アプリ等を用いて、伝送スループットの測定を行った。さらに、端末に接続した PC で PING（Packet INternet Groper）を用いて、PC とサーバ間の伝送遅延時間の測定も行った。伝送スループットや伝送遅延時間の測定は、複数の端末を同時に利用する
条件でも実施した。

178

図 5-19 伝送スループット・伝送遅延時間測定方法（CPE 5Mbps／1 台）

図 5-20 伝送スループット・伝送遅延時間測定方法（CPE 5Mbps／3 台）
179

測定データは、果樹試験場（農業用ハウス及び雨よけ）及び圃場のそれぞれの環境に分けて伝搬距離対受信電力特性などの形で整理した。そして、環境の違いによる受信電力や伝送
スループットの差異分析等を行うことで、技術的課題を整理するとともに、それらの課題の解決方策等について考察を行った。
伝送スループットや伝送遅延時間等、課題解決システムに求められる要求値を確認し、測定値が要求値を実現しない場合には、測定データより、同時利用端末数対伝送スループット
特性や受信電力対伝送スループット特性を確認し、要求値を実現する方策を検討した。
 ローカル５Ｇとしての性能目標に対する測定方法
 匠ソリューション：端末に接続した PC で PING を用いて、PC とサーバ間の伝送
遅延時間を測定 防犯ソリューション：実証環境にて測定、目視確認
上記測定データより、伝搬距離対受信電力特性に加えて、電波伝搬損失特性の評価・考察も行う。

対象とするユースケースの主要な計測指標毎の性能要件及び論拠の詳細


ユースケースごとの性能要件及び論拠は、5.1 前提条件に記載の通りである。
スループットは、平均値で評価した。平均時間は最短 1 秒とした。
遅延時間も平均値で評価した。
匠ソリューション及び防犯ソリューションの何れにおいても、映像が途切れることなく常時利用できることが望まれるため、スループットは、安定性を確認することとし、20秒間の時間変動も評価した。
 遅延時間についても、同様に安定性を確認するため、100m 秒間隔で 200 回の測定を繰
り返し、その時間変動を評価した。

ローカル５Ｇの性能評価検証の為の測定実施内容
受信電力 RSRP 測定（伝搬損失測定）
受信電力（RSRP）はエリアテスタを使用し、農業用ハウス、雨よけ、圃場の 3 会場にて測定を実施した。
測定は、図 5-18 受信電力測定方法に示す方法にて実施した。

180

受信電力（RSRP）の測定機材と測定方法
受信電力（RSRP）の測定に使用した機器材は以下の通りである。


アンリツ（株）エリアテスタ ML8780A
アンテナ Z-1911B
測定用 RF ケーブル及びアンテナ台座

設定は、アンテナ及びケーブル損を補正し計測した。

図 5-21 エリアテスタ






測定対象：SSS（Secondary Synchronization Signal）
測定項目：SS-RSRP
チャネル帯域幅：100MHz
sub-6GHz 測定ユニット：MU878070A
測定周波数：SSB 周波数 4712.16MHz

 測定周期、測定サンプル数、測定時間について 測定周期：
詳細な電波状態を解析した為、アンリツ ML-8780A の測定周期を最短に設定した。
本実証システムの無線信号は、PCI＝1、SS 周期 20mS である。
アンリツ ML-8780A の設定を本システムの PCI や SS 周期に設定した場合、最短で 40ms 毎のデータが取得可能である。


測定時間と測定サンプル数：
1 回の測定時間を 20 秒とし、連続した 500 サンプルのデータを得ることとした。
1 測定地点での測定時間を 120 秒（2 分）以上とし、別に説明した、6 ポイント試験を採用したことで、各ポイントを 20 秒ずつ 6 ポイントとし、合計 120 秒間で3000 個の RSRP のサンプルを 1 つの測定地点で取得した。

181

定点測定と 6 ポイント試験
測定はアンテナを静止した状態で実施し、定在波の影響を避けるために測定台の上で 1 波
長に満たない距離 5cm ずつ移動させ、合計 6 つのポイントで測定した。
参考に、
雨よけ 測定地点②における 6 ポイント試験の結果を図 5-24～図 5-29 に示す。
図 5-22 は 6 ポイント試験の最初の 1 ポイントにアンテナを設置した状態を示す。右回りにポイントを移動し測定を実施した。
測定風景は、図 5-30 に示す。

図 5-22 車載用アンテナ台座と 6 ポイント試験用台紙（写真）

図 5-23 6 ポイント試験 アンテナ設置位置
182図 5-24 6 ポイント試験 ポイント 1 測定結果

図 5-25 6 ポイント試験 ポイント 2 測定結果
183

図 5-26 6 ポイント試験 ポイント 3 測定結果

図 5-27 6 ポイント試験 ポイント 4 測定結果
184

図 5-28 6 ポイント試験 ポイント 5 測定結果

図 5-29 6 ポイント試験 ポイント 6 測定結果
185

図 5-30 6 ポイント試験 測定風景

図 5-31 測定用アンテナ 設置風景

186

伝搬損失（L [dB]）の計算について
伝搬損失は以下の式で求める。
L=Pt+Gt-Lf+Gr-Pr
ここで、各記号の説明を以下に示す。
表 5.3.3-1 ハウス 記号の説明
記号[単位]

説明

補足

L[dB]

伝搬損失

Pr[dBm]

受信レベル（受信電力）SS-RSRP

Pt[dBm]

送信電力（基地局の空中線電力）SS の送信電力-3.2

Gt[dBi]

送信アンテナ利得(代表値) 17.5

Lf[dB]

基地局の給電線損失

1.98

Gr[dBi]

受信アンテナ利得0

表 5.3.3-2 雨よけ 記号の説明
記号[単位]

説明

補足

L[dB]

伝搬損失

Pr[dBm]

受信レベル（受信電力）SS-RSRP

Pt[dBm]

送信電力（基地局の空中線電力）SS の送信電力-4.0

Gt[dBi]

送信アンテナ利得(代表値) 17.5

Lf[dB]

基地局の給電線損失

2.64

Gr[dBi]

受信アンテナ利得0

表 5.3.3-3 圃場 記号の説明
記号[単位]

説明

補足

L[dB]

伝搬損失

Pr[dBm]

受信レベル（受信電力）SS-RSRP

Pt[dBm]

送信電力（基地局の空中線電力）SS の送信電力-3.1

Gt[dBi]

送信アンテナ利得(代表値) 17.5

Lf[dB]

基地局の給電線損失

1.98

Gr[dBi]

受信アンテナ利得0

ただし、受信アンテナ利得は、測定器 ML-8780A の設定で、アンテナ利得及び測定ケーブルを補正したため、Gr=0 と記載した。
また、測定人員は測定地点から 3m 以上離れ、伝搬に影響無い様に配慮した。
 アンテナ利得[Gt]の補正
基地局と受信機のアンテナ位置関係から基地局アンテナの水平角と俯角を計算して、アンテナ特性から各方向の利得を算出し補正を実施した。
187

スループット測定及び遅延測定（同時利用者 1）
農業用ハウス、雨よけ、圃場の 3 会場にて測定を実施した。
測定は、図 5-19 伝送スループット・伝送遅延時間測定方法（CPE 5Mbps／1 台）に示す方法で実施した。

図 5-32 スループット・遅延測定風景

6）伝送スループット（TP）測定機材と方法
DTU＋PC 送信 PC 受信 Iperf スループットは各 DTU に接続した PC から Iperf での送信、Iperf での受信として測定した。
伝送スループットは、端末 DTU に接続した PC と監視室に設定した PC との間での通信を確立して、上り（UL）方向での 10Mbps 及び 20Mbps の速度での送信受信を実施してデータを取得した。

188

調査室

CPE
図 5-33 試験構成
 伝送スループット（UL）：10Mbps（スマートグラス→調査室間）
20Mbps（4K カメラ→調査室間）

図 5-34 CPE と基地局方向の写真
伝送遅延測定機材と方法
 CPE＋PC 送信 PC 受信 EX ping
 CPE→調査室間 調査室の PC から CPE に接続した PC に Ping を発呼する。
 端末に接続した PC で PING（Packet Internet Groper）を実施した。

スループット測定及び遅延測定（同時利用者 3）
雨よけ、圃場の 2 会場にて測定を実施した。
189

測定は、図 5-20 伝送スループット・伝送遅延時間測定方法（CPE 5Mbps／3 台）に示す方法で実施した。

図 5-35 圃場 3 台同時接続試験風景

190測定地点から見たアンテナ方向

農業用ハウス

図 5-36 農業用ハウス測定地点②

図 5-37 農業用ハウス測定地点⑤191

図 5-38 農業用ハウス測定地点⑥

図 5-39 農業用ハウス測定地点⑮192

図 5-40 ハウス測定地点⑰ 雨よけ

図 5-41 雨よけ測定地点②193

図 5-42 雨よけ測定地点③

図 5-43 雨よけ測定地点⑤194

図 5-44 雨よけ測定地点⑨

図 5-45 雨よけ測定地点⑮195

図 5-46 雨よけ測定地点⑰ 圃場

図 5-47 圃場測定地点①196

図 5-48 圃場測定地点②

図 5-49 圃場測定地点④197

図 5-50 圃場測定地点⑦

図 5-51 圃場測定地点⑨198

図 5-52 圃場測定地点⑬

図 5-53 圃場測定地点⑭199

5.3.4 性能評価結果（1）RSRP 及び伝搬損失の分析
農業用ハウス
図 5-54～図 5-59 に農業用ハウス／雨よけ／圃場における受信電力の時間変動の例として、農業用ハウスの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑰（基地局アンテナより比較的遠い場所）及び測定地点⑲（基地局アンテナの見通し内の場所）におけるにおける受信電力の時間変動及び６ポイントの受信電力の分布を示す。

図 5-54 測定地点②における受信電力の時間変動

200図 5-55 測定地点②における受信電力の中央値

図 5-56 測定地点⑰における受信電力の時間変動
201

図 5-57 測定地点⑰における受信電力の中央値

図 5-58 測定地点⑲における受信電力の時間変動
202

図 5-59 測定地点⑲における受信電力の中央値
図 5-60 距離対受信電力に農業用ハウスにおける受信電力の距離特性を示す。農業用ハウスでは、基本的に測定地点は見通し外（NLOS）であるが、比較のため選定した見通し内（LOS）の測定地点における受信電力も示す。

図 5-60 距離対受信電力
203

雨よけ
図 5-61～図 5-66 に雨よけにおける受信電力の時間変動の例として、雨よけの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑮（基地局アンテナより比較的遠い場所）
及び測定地点⑰（基地局アンテナの見通し内の場所）における測定値を示す。この図では、各測定地点における 6 ポイントでの測定値を合わせて表示した。

図 5-61 測定地点②における受信電力の時間変動

204図 5-62 測定地点②における受信電力の中央値

図 5-63 測定地点⑮における受信電力の時間変動
205

図 5-64 測定地点⑮における受信電力の中央値

図 5-65 測定地点⑰における受信電力の時間変動
206

図 5-66 測定地点⑰における受信電力の中央値
図 5-67 に雨よけにおける受信電力の距離特性を示す。雨よけでは、基本的に測定地点は見通し外（NLOS）であるが、比較のため選定した見通し内（LOS）の測定地点における受信電力も示す。

図 5-67 距離対受信電力207圃場
図 5-68 及び図 5-69 に圃場における受信電力の時間変動の例として、圃場の測定地点⑧における測定値を示す。この図では、各測定地点における 6 ポイントでの測定値を合わせて表示した。

図 5-68 測定地点⑧における受信電力の時間変動

208

図 5-69 測定地点⑧における受信電力の中央値
図 5-70 に圃場における受信電力の距離特性を示す。農業用ハウスの測定地点は、全て見
通し外（NLOS）である。

図 5-70 距離対受信電力

209

農業用ハウス、雨よけ及び圃場において測定した受信電力より、各測定地点における基地
局アンテナからの水平角及び俯角に応じたアンテナ利得等の補正値を用いて、伝搬損失を計算した。
図 5-71 に、農業用ハウス、雨よけ及び圃場における伝搬損失の距離特性を NLOS と LOSを区別せずに示す。農業用ハウス、雨よけ及び圃場の各々について計算された伝搬損失に対して、最小二乗法で求めた近似直線も示した。さらに、比較のため、自由空間損失モデルによる伝搬損失の計算値も示す。
また、NLOS のみの伝搬損失の距離特性の比較を図 5-72 に示す。

図 5-71 農業用ハウス、雨よけ及び圃場における距離対伝搬損失

図 5-72 農業用ハウス、雨よけ及び圃場における距離対伝搬損失（NLOS のみ）
210

伝送スループット
農業用ハウス
図 5-73～図 5-75 に農業用ハウスにおいて、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1
台の CPE で上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動の例として、農業用ハウスの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑰（基地局アンテナより比較
的遠い場所）及び測定地点⑲（基地局アンテナの見通し内の場所）における測定値を示す。

図 5-73 測定地点②

スループット時間変動211図 5-74 測定地点⑰

スループット時間変動

図 5-75 測定地点⑲

スループット時間変動212図 5-76 に農業用ハウスにおいて、1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送スループッ
トの距離特性を示す。

図 5-76 スループット（農業用ハウス）

213

2）雨よけ
図 5-77～図 5-79 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1 台のCPE で上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動の例として、雨よけの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑮（基地局アンテナより比較的遠い場所）
及び測定地点⑰（基地局アンテナの見通し内の場所）における測定値を示す。

図 5-77 測定地点②

スループット時間変動214図 5-78 測定地点⑮

スループット時間変動

図 5-79 測定地点⑰

スループット時間変動215

図 5-80 に雨よけにおいて 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送スループットの距離特性を示す。

図 5-80 スループット（雨よけ）
図 5-81 及び図 5-82 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送のため最大 5 台のスマートグラスの同時利用で最大 25Mbps（5Mbpsｘ最大 5 台）の伝送を想定して上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動の例として、雨よけの測定地点②及び測定地点⑮における測定値を示す。３台の CPE を用いて測定を行い、２台の CPE で 10Mbps、残り１台の CPE で 5Mbps の送信を行った。

216

図 5-81 測定地点②

スループット時間変動

図 5-82 測定地点⑮

スループット時間変動

図 5-83 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送のため最大 5 台のスマートグラ
スの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送スループットを、距離をパラメータと217して示す。
同時利用数が 1 台～5 台としたときに伝送スループットは、距離によらず、ほぼ同一の値となった。

図 5-83 5 台同時利用による距離対スループット（積上げ）
図 5-84 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送のため最大 5 台のスマートグラ
スの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送スループット（合計値）の距離特性を、
同時利用数をパラメータとして示す。

図 5-84 5 台同時利用による距離対スループット
図 5-85 に雨よけにおいて、防犯ソリューションのため 4K カメラ映像伝送を想定した合計 60Mbps（20Mbps/台 x 3 台）の上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動を示
218

す。

図 5-85 4K カメラ映像伝送想定 スループット時間変動

219

3）圃場
図 5-86 に圃場において、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動の例として、圃場の測定地点⑧における測定値を示す。

図 5-86 測定地点⑧

スループット時間変動

図 5-87 に圃場において 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送スループットの距離特性を示す。

図 5-87 距離対スループット
220図 5-88 及び図 5-89 に圃場において、最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送スループットの時間変動の例として、圃場の測定地点②及び測定地点⑭における測定値を示す。

図 5-88 測定地点②

スループット時間変動221図 5-89 測定地点⑭ スループット時間変動
図 5-90 に圃場において、最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送スループットを、距離をパラメータとして示す。
測定地点②では、同時利用数を 4 台以上にしたときに、1 台あたりのスループットが低下した。

図 5-90 5 台同時利用による距離対スループット（積上げ）222図 5-91 に同時利用数をパラメータとした伝送スループット（合計値）の距離特性も示す。

図 5-91 5 台同時利用による距離対スループット（3）伝送遅延時間1）ハウス
図 5-92～図 5-94 にハウスにおいて、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1 台のCPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動の例として、ハウスの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑰（基地局アンテナより比較的遠い場所）及び測定地点⑲（基地局アンテナの見通し内の場所）における測定値を示す。

223

図 5-92 測定地点②

遅延量

図 5-93 測定地点⑰

遅延量

224

図 5-94 測定地点⑲遅延量

図 5-95 にハウスにおいて 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の距離特性を示す。

図 5-95 遅延量225

2）雨よけ
図 5-96～図 5-98 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1 台のCPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動の例として、雨よけの測定地点②（基地局アンテナに比較的近い場所）、測定地点⑮（基地局アンテナより比較的遠い場所）及び測定地点⑰（基地局アンテナの見通し内の場所）における測定値を示す。

図 5-96 測定地点②

226

遅延量

図 5-97 測定地点⑮遅延量

図 5-98 測定地点⑰

遅延量

227

図 5-99 に雨よけにおいて 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の距離特性を示す。

図 5-99 遅延量
図 5-100 及び図 5-101 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送のため最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動の例として、雨よけの測定地点②及び測定地点⑮における測定値を示す。
CPE1 10Mbps／CPE2 10Mbps／CPE3 5Mbps 送信とし、合計 25Mbps 送信とした。

228

図 5-100 測定地点②

伝送遅延

時間変動

図 5-101 測定地点⑰

伝送遅延

時間変動

229

図 5-102 に雨よけにおいて、匠ソリューションの映像伝送のため最大 5 台のスマートグ
ラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送遅延時間を、距離をパラメータとして示す。

図 5-102 同時利用数における距離対遅延量
図 5-103 に同時利用数をパラメータとした伝送遅延時間の距離特性も示す。

230

図 5-103 同時利用数における距離対遅延量
図 5-104 に雨よけにおいて、防犯ソリューションのための 4K カメラ映像伝送を想定した合計 60Mbps（20Mbps/台 x 3 台）の上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動を示す。

231

図 5-104 4K カメラ映像想定時の遅延量時間変動3）圃場
図 5-105 に圃場において、匠ソリューションの映像伝送を想定して 1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動の例として、圃場の測定地点⑧における測定値
を示す。

232

図 5-105 測定地点⑧遅延量

図 5-106 に圃場において、1 台の CPE で上り送信を行った際の伝送遅延時間の距離特性を示す。

図 5-106 遅延量
図 5-107 及び図 5-108 に圃場において、最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送遅延時間の時間変動の例として、圃場の測定地点②及び測定
233

地点⑭における測定値を示す。

図 5-107 測定地点②

伝送遅延の遅延量

図 5-108 測定地点⑭

伝送遅延の遅延量234

図 5-109 に圃場において、最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の伝送遅延時間を、距離をパラメータとして示す。

図 5-109 同時利用数における距離対遅延量
図 5-110 に同時利用数をパラメータとした伝送遅延時間の距離特性も示す。

図 5-110 同時利用数における距離対遅延量235

5.3.5 技術的課題の解決方策
農業用ハウス、雨よけ及び圃場のそれぞれの条件の違いにより、伝搬損失の距離特性が以下のように異なる。
 ハウスと雨よけの NLOS における伝搬損失を比較すると、ハウスの伝搬損失が雨よけの伝搬損失よりも約 3dB だけ大きい。この理由としては、ハウスの方がぶどうの木の葉が多かったことが考えられる。
 圃場は、伝搬損失のデータを取得できた範囲が 200～240m であり、ハウスや雨よけと比較して、伝搬距離が長い場所であるが、自由空間損失との差は余り変わらなかった。
このように、ハウス、雨よけ及び圃場のそれぞれの条件の違いにより伝搬距離対受信電力
特性が異なるが、その差異を十分に定量化できていない。そのため、その条件の違いを定量的に反映した、圃場環境におけるローカル５Ｇのエリア構築に活用可能な電波伝搬モデルを導出することで、圃場環境における様々な条件の違いに応じたエリア設計を可能とする
ことが、技術的課題である。
その解決方策としては、測定データより、条件の違いにより異なる遮蔽損失を定量的に反映した圃場環境に適した電波伝搬モデルを導出し、農業分野に適した電波伝搬モデルを用いたエリア設計手法を確立することが考えられる。

（1）更なる技術的課題等
課題解決システムに求められる要求値の実現については、以下のような結果となった。
匠ソリューションにおける映像伝送を想定した UL で最大 25Mbps（5Mbps×最大 5台）の大容量に関しては、雨よけでは、図 5-83 5 台同時利用による距離対スループット（積上げ）に示した通り、確認を行った全ての測定地点で要求値を達成した。
一方、圃場では、図 5-90 5 台同時利用による距離対スループット（積上げ）に示した
通り、最大で 19Mbps と要求値の 25Mbps を下回る地点があった。
匠ソリューションにおける 80msec 以下の低遅延に関しては、雨よけでは、図 5-102 同時
利用数における距離対遅延量に示した通り、確認を行った全ての測定地点で要求値を達成した。一方、圃場においては、200msec の遅延時間となったケースがあったが、殆ど全てのケースで 80msec 以下となった。
防犯ソリューションにおける 4K カメラ映像伝送を想定した UL で合計 60Mbps（20Mbps/台×3 台）の大容量に関しては、図 5-85 4K カメラ映像伝送想定 スループッ
ト時間変動に示した通り、各 CPE で 20Mbps の伝送スループットが得られており、3 台
合計で 60Mbps の要求値を達成した。
上記のように、圃場では匠ソリューションにおける伝送スループットの要求値である
25Mbps を達成できない測定地点があるため、その要求値を実現することが課題となる。
匠ソリューションにおける伝送スループットの要求値を実現するための方策を検討する
236

ため、受信電力対伝送スループット特性を確認した。
図 5-111 に匠ソリューションにおける映像伝送を想定して 1 台の CPE で上り送信を行った際の受信電力対伝送スループット特性を示す。この図では、ハウス、雨よけ及び圃場のデータを合わせて示す。

図 5-111 受信電力対スループット
また、図 5-112 に、匠ソリューションにおける最大 5 台のスマートグラスの同時利用を想定して上り送信を行った際の受信電力対伝送スループット特性を示す。この図では、雨よけ及び圃場のデータを合わせて示す。

237

図 5-112 雨よけ/圃場 受信電力対スループット
図 5-111 より、雨よけでは、受信電力が最も低い測定地点で-89.8dBm となっており、この測定地点でも 25Mbps の伝送スループットを達成できているが、圃場で 25Mbps の伝送
スループットを達成できなかった測定地点での受信電力は、-90dBm を下回っていることが分かる。これらの測定地点は、伝搬距離が 200m を超えていて受信電力が低くなっていることから、要求値を実現する方策としては、基地局アンテナをより近い場所に設置するなど、受信電力が-90dBm 以上となるようにエリア設計を行うことが考えらえる。

238

5.4 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等
5.4.1 実施概要
圃場環境におけるローカル５Ｇのエリア構築に活用可能な電波伝搬モデルを導出した。
5.4.2 評価・検証項目
圃場環境における最適なローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成について検証し、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。特に、調査検討事項アでとりまとめたローカル５Ｇの受信電力等の各種データを用いて、圃場環境に適した電波伝搬モデルの導出を行った。その際、実証地域と類似する他の多くの地域で活用可能な電波伝搬モデルを導出することとし、国際規格に依拠した電波伝搬モデルを基本モデルとして選定したうえで、圃場の植生等の遮蔽損失を測定した結果を踏まえ、当該
基本モデルの補正をすることで、電波伝搬モデルを導出した。
さらに、所定の無線品質を満たすカバーエリア率を算出できるよう、フェージングの標準偏差値等を算出し、算出した結果を踏まえ、電波伝搬モデルを導出した。

5.4.3 評価・検証方法
実証地域と類似する他の多くの地域で活用できるように、国際規格に依拠した電波伝搬モデルを基本モデルとして、圃場環境に適した電波伝搬モデルの導出を行った。
基本モデルは、自由空間損失、拡張坂上式（Report ITU-R M.2135）、拡張秦式（Report
ITU-R SM.2028）及び IMT-2020 用評価モデル（Report ITU-R M.2412）を候補として選定した。選定した基本モデルに基づき計算した受信電力と測定データとの比較を、果樹試験場（農業用ハウス及び雨よけ）及び圃場のそれぞれの環境に分けて行った。
そして、その誤差の分析より、遮蔽物（農業用ハウス及び雨よけ）による追加の伝搬損失を求めるとともに、必要に応じて果樹園の植生等の影響で伝搬距離に依存するによる追加の伝搬損失を求める。これらの追加の伝搬損失を補正値として基本モデルに加えることで、電波伝搬モデルを導出した。
さらに、導出した電波伝搬モデルによる計算値と測定値の比較により、フェージングの標
準偏差等を算出する。そして、所定の無線品質を満たすカバーエリア率を算出する手法を提示する。
効果的・効率的に検証や電波伝搬モデルの導出を行うために、技術実証全体調整事業者と調整のうえ、作業日程や要員等の制約を考慮して実施内容やスケジュール等を決める。

5.4.4 性能評価結果
取得した電波伝搬特性データを用いて、圃場環境に適した電波伝搬モデルを導出した。
電波伝搬モデルの導出にあたって比較対象とする基本モデルとしては、以下の点を考慮
し、自由空間損失モデルを選定した。
 実証環境における伝搬距離は、農業用ハウスで最大約 30m、雨よけで最大約 50m である。
 圃場では、伝搬距離が約 200m～240m の範囲でのみ伝搬損失データを取得している。
239

 ぶどう棚及びぶどうの木以外の遮蔽物が少ない伝搬環境である。
以下のように、自由空間損失モデルを基本モデルとして農業用ハウス、雨よけ及び圃場の各々の伝搬環境に応じた伝搬損失計算式を求め、電波伝搬モデルを導出した。
 ぶどう棚及びぶどうの木により NLOS（見通し外）となる測定地点の伝搬損失データを用いる。
 伝搬損失計算式の減衰乗数は、自由空間損失モデルと同一とした。
 農業用ハウスでは自由空間損失に比べて伝搬損失が比較的大きいことから、自由空間損
失 L_fs に補正項 Dgh を加えた L_fs＋Dgh と、農業用ハウスにおいて測定した受信電力から算出した伝搬損失の RMSE が最小になる Dgh を求め、農業用ハウスの伝搬損
失計算式を L_fs＋Dgh とした。
 雨よけ及び圃場に関しても、自由空間損失に対する補正項をそれぞれ Drs、Dfd として伝搬損失計算式を L_fs＋Drs、L_fs＋Dfd とした。そして、雨よけ及び圃場のそれぞれで測定した受信電力から算出した伝搬損失の RMSE が最小になる Drs、Dfd を求めた。
 農業用ハウス、雨よけ及び圃場の各々に関して、Dgh、Drs 及び Dfd を求めた際に最小となった RMSE の値をフェージング（短区間中央値変動）の標準偏差として扱うこととした。
 農業用ハウス、雨よけ及び圃場に対する伝搬損失計算式を合わせて、以下の電波伝搬モ
デルを導出した。
L = L_fs + Dgh= L_fs + Drs= L_fs + Dfd：農業用ハウス：雨よけ：圃場

表 5.4.4-1 に導出した電波伝搬モデルの補正項の値とフェージングの標準偏差となる
RMSE の値を示す。
表 5.4.4-1 電波伝搬モデルの補正項と RMSE
場所

補正項 [dB]

RMSE [dB]

Dgh
Drs

17.4

4.8

雨よけ
圃場

Dfd

13.3

3.9

農業用ハウス

14.2

5.0

圃場では、上述の通り、伝搬距離が約 200m～240m の範囲のみの伝搬損失データを用いて伝搬損失計算式を求めた。このため、圃場の伝搬損失計算式の適用は、基地局アンテナ高を 10m などと高くすることで、基地局アンテナから 200m 程度離れた場所などにカバーエ
リアを構築する場合を想定することが適切と考えられる。
農業用ハウス、雨よけ及び圃場の各々について、測定した受信電力から算出した伝搬損
失の値とともに、導出した電波伝搬モデル、自由空間損失モデル及びローカル５G の無線局免許審査基準に採用されている電波伝搬モデル（以下、審査基準モデルと記載）を、図5-113～図 5-115 に示した。また、直線近似モデルを含めて、各々のモデルに対する測定
値の RMSE の値を表 5.4.4-2 に示す。
240

審査基準モデルにおいて、市街地、郊外地及び開放地に対して考慮する補正値 S は、開放地の 32.5 とした。そのため、評価した伝搬距離が 100m 以内であったハウスと雨よけでは、審査基準モデルは、自由空間損失モデルとほぼ同一となり、RMSE の値もほぼ同一となった。
表 5.4.4-2 ハウス、雨よけ及び圃場の RMSE [dB]
場所
ハウス
雨よけ
圃場

導出した電波伝搬モデル（再掲）

自由空間損失モデル

審査基準モデル

直線近似モデル

4.8

18.1

18.0

4.6

5.0

15.1

15.0

4.0

3.9

13.9

11.5

3.6

導出した電波伝搬モデルの RMSE は、自由空間損失モデルや審査基準モデルの RMSE に比べて大幅に小さくなり、直線近似モデルとほぼ同等となった。

図 5-113 ハウス 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較

241

図 5-114 雨よけ 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較

図 5-115 圃場 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較
所定の無線品質を満たすカバーエリア率を算出する手法を以下のように整理した。
（１）カバーエリア率算出の要件整理を行う。
 評価対象エリア
 所望の伝送スループット
 端末を利用する環境（ハウス、雨よけなど）
242

（２）カバーエリア判定の基準値等を求める。
 所望の伝送スループット及び受信電力対伝送スループット特性より、所望の受信電力
Preq を求める。
 端末を利用する環境より、導出した電波伝搬モデルにおいて適用する計算式を選択する。
（３）カバーエリアを判定する。
 基地局アンテナの設置場所、高さ、メインビーム方向（水平面）、チルト角を定める。
 評価対象エリアを一定面積のセグメントに区切り、セグメント毎に選択した計算式を用いて伝搬損失を計算し、さらに基地局アンテナ補正値等を考慮して受信電力の中央値
Pmid を計算する。
 セグメント毎（i をセグメント番号とする）に、受信電力の中央値 Pmid、フェージング
の標準偏差σより、受信電力が所望の受信電力 Preq を下回る劣化率 Poutage,i を計算する。
 フェージング（短区間中央値変動）は、対数正規分布に従って変動するものとし、劣化率 Poutage,i は、正規分布において{（Pmid – Preq）／σ}σを超える確率として計算する。
（正規分布において一定値を超える確率の具体的な計算方法として
は、Excel の NORM.DIST 関数を用いる方法がある。）
 以下の式のように、評価対象エリアの全てのセグメント(1～N)に対して計算した劣化率の平均値を求め、カバーエリア率 Pcoverage を 1 から劣化率の平均値を差し引いた値として算出する。
Pcoverage = 1 – (ΣPoutage,i)/N （Σの下の添え字は i=1、上の添え字は N）

5.4.5 検証結果を踏まえた考察（仕様毎固有のテーマ・視点への対応等）
ぶどう棚、ぶどうの木、農業用ハウスの覆い等の遮蔽物の影響について考察を行った。
農業用ハウスは、図 5-12 想定される遮蔽物、反射物の例 2（農業用ハウス・ぶどうの幹、枝、葉 支柱）の写真に示したように、ぶどうの葉が生えている状態であり、雨よけは、図5-13 想定される遮蔽物、反射物の例 3（雨よけ・ぶどうの幹、枝、葉 支柱）の写真に示したように、ぶどうの葉が生えていない状態であった。表 5.4.4-1 電波伝搬モデルの補正項と RMSE に示したように農業用ハウスと雨よけの補正項がそれぞれ 17.4dB と 14.2dB であったことから、ぶどうの葉による遮蔽損失は、約 3dB であると推定される。

（1）技術的課題の解決方策
カバーエリア算出に用いられる既存の電波伝搬モデルは、ハウスや雨よけ等を含む圃場
環境に特有のぶどうの木などの植物やハウスや雨よけによる遮蔽損失を十分に考慮したものになっていない。
圃場環境において、より精緻なカバーエリアの算出を行うため、ぶどうの木などの植物やハウスや雨よけによる遮蔽損失の影響を、既存の電波伝搬モデルにおいて補正項のオプションとして反映させることが、カバーエリア算出法への反映に向けた方向性として考えられる。
この補正項については、表 5.4.4-1 の値が得られているが、これらの値は限られた実証環
境で取得したデータにより算出されたものであるため、無線局免許審査基準において用い243

る電波伝搬モデルに採用するためには、さらに多くの圃場環境においてデータを取得して、
統計的信頼度（精度）を高めることが課題になると考えられる。

（2）更なる技術的課題等
実証を行った時期において、ハウスではぶどうの木の葉が生えている状態であり、雨よけと圃場では、葉が生えていない状態であった。実際にぶどうの栽培にローカル５Ｇを使用するときには、ぶどうの木の葉が異なった状態であることが想定されるため、その影響を評価して考慮することが残された課題である。

244

5.5 その他ローカル５Ｇに関する技術実証
5.5.1 実施概要
圃場環境において通信品質の確保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する方法について検討した。
 補足
ローカル５Ｇ基地局は、所望のエリアにおける通信品質を確保できるようにアンテナ高を決める必要があるが、ローカル５Ｇの普及を促進するためには、できるだけアンテナ高を低く抑え、設置及び保守のコストを抑制することが重要である。特に圃場においては、基地
局アンテナの設置に適した建物がなく、鉄塔や柱の設置が必要になる場合が多い。また、圃場に設置する基地局アンテナは、周囲に建物がほとんどなく強風の影響を受けやすい環境
において、近年多発する台風にも耐えられる強度の確保も必要である。
このため、必要な基地局アンテナ高を正確に見積もり、基地局アンテナの設置・保守コ
ストを抑制することは重要な課題である。

5.5.2 評価・検証項目
圃場環境において、所望のエリアにおける通信品質確保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する方法について検討を行った。

5.5.3 評価・検証方法
果樹試験場（雨よけ）に設置するローカル５Ｇ基地局のアンテナの高さ（5m 程度を想定）を低くした場合（例えば 4m 及び 3m など）について、調査検討事項アと同様の測定機材を使用して受信電力（RSRP）の測定を行い、伝搬距離対受信電力特性を整理した。
そして、調査検討事項イで導出した電波伝搬モデルによる計算値と測定値の比較分析を行うことで、アンテナ高の影響をより正確に反映できる電波伝搬モデルを導出し、環境条件
や無線パラメータ等の前提とともに整理した。
その際、基地局アンテナ高が低いために植生等の影響がより大きくなり、また、圃場等の広い範囲に棚が設置されている場合にその影響が大きくなることも想定し、調査検討事項
イで導出した電波伝搬モデルで基地局アンテナ高を反映した計算ができる場合であっても、必要に応じて、電波伝搬モデルにアンテナ高に応じた補正項をさらに加えることも検討した。
さらに、アンテナ高の影響をより正確に反映できる電波伝搬モデルを用いて、通信品質確
保とローカル５Ｇ基地局アンテナの設置・保守コスト抑制を両立する手法を示す。
 補足
圃場は、離れた場所に基地局を設置するため、本評価・検証は、果樹試験場（雨よけ）で実施することとする。

245

図 5-116 アンテナ高変更による測定方法

5.5.4 性能評価結果
雨よけに設置した基地局アンテナの高さを変更して、受信電力の測定を行った。
図 5-117～図 5-119 に、雨よけの測定地点における基地局アンテナ高を 5m、4m 及び 3mとした場合の受信電力の距離特性を、見通し外（NLOS）及び見通し内（LOS）を区別して示す。基地局アンテナ高の影響を同じ測定地点で比較できるように、基地局アンテナ高 4m
及び 3m の測定地点は、基地局アンテナ高 5m の測定地点と同一とした。

246

図 5-117 雨よけ 5m 距離対受信電力

図 5-118 雨よけ 4m 距離対受信電力247図 5-119 雨よけ 3m 距離対受信電力
雨よけにおいて基地局アンテナ高を 5m、4m 及び 3m とした場合に測定した受信電力より、各測定地点における基地局アンテナからの水平角及び俯角に応じたアンテナ利得等の補正値を考慮して伝搬損失を計算した。
図 5-120～図 5-122 に、その伝搬損失の距離特性を、見通し外（NLOS）及び見通し内（LOS）を区別して示す。計算された伝搬損失に対して最小二乗法で求めた近似直線も示した。さらに、比較のため自由空間損失モデルによる伝搬損失の計算値も示す。

図 5-120 雨よけ 5m 距離対伝搬損失248

図 5-121 雨よけ 4m 距離対伝搬損失

図 5-122 雨よけ 3m 距離対伝搬損失
次に、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルの導出（既存の電波伝搬モデルにおける基地局アンテナ高に応じた新たな係数・補正項の検討）を行った。
雨よけにおける端末利用場所は、ぶどう棚の下であり、見通し外（NLOS）となるため、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルの検討は、見通し外の測定地点において取得したデータを用いて行った。
基地局アンテナ高が異なる伝搬損失を比較するため、図 5-123 に基地局アンテナ高 5m、4m 及び 3m のときの伝搬損失を合わせて示す。
249

図 5-123 雨よけ 5m/4m/3m 伝搬損失
図 5-123 より、基地局アンテナ高を低くした場合の伝搬損失の変化について明らかな傾向が認められないことから、自由空間損失モデルを基本モデルとした電波伝搬モデルの導出を行い、さらに、自由空間損失モデル、審査基準に採用されている電波伝搬モデル及び直線近似モデルとの比較分析を行った。
自由空間損失モデルを基本モデルとした電波伝搬モデルの導出では、5.4 節と同様に、以下に示すように、基地局アンテナ高 4m 及び 3m の場合について、自由空間損失 L_fs に補正項を加えた伝搬損失 L に対して、計算された伝搬損失の RMSE が最小となるように補正項を求めた。基地局アンテナ高 5m の場合については、5.4 節において計算した Drs が補正項である。表 5.5.4-1 に求めた補正項と RMSE を示す。
L = L_fs + Drs ：5m= L_fs + D4m ：4m= L_fs + D3m ：3m
表 5.5.4-1 自由空間損失モデルを基本モデルとした伝搬損失計算式の補正項と RMSE
基地局アンテナ高
[m]
5

Drs

4

D4m

3

D3m

補正項
[dB]

14.2
13.9
12.7

RMSE
[dB]
5.0
4.4
3.2

測定した受信電力から算出した伝搬損失の値と共に、導出した電波伝搬モデル、自由空
間損失モデル及び審査基準モデルを、図 5-124～図 5-126 に示した。
250

導出した電波伝搬モデル、自由空間損失モデル、審査基準モデル及び直線近似モデルに対する測定値の RMSE の値を表 5.5.4-2 に示す。審査基準モデルにおいて、市街地、郊外
地及び開放地に対して考慮する補正値 S は、開放地の 32.5 とした。
表 5.5.4-2 RMSE [dB]
基地局アンテナ高[m]

導出した電波伝搬モデル（再掲）

自由空間損失
モデル

審査基準
モデル

直線近似
モデル

5

5.0

15.1

15.0

4.0

4

4.4

14.5

14.4

4.0

3

3.2

13.1

12.7

3.2

図 5-124 雨よけ 5ｍ 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較（再掲）251

図 5-125 雨よけ 4ｍ 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較

図 5-126 雨よけ 3ｍ 各種電波伝搬モデルと伝搬損失（測定値）の比較
表 5.5.4-1 及び表 5.5.4-2 より、以下のことが言える。
 導出した電波伝搬モデルの補正項は、基地局アンテナ高 5m 及び 4m のときに比べて3m の場合に約 1dB 小さく、基地局アンテナ高が低いときに伝搬損失が大きくなる傾
向はない。
 審査基準モデルは、自由空間損失モデルと RMSE がほぼ同じである。
 導出した電波伝搬モデルは、直線近似モデルと RMSE がほぼ同じであり、その差が最252

も大きい基地局アンテナ高 5m の場合で 1dB である。
以上において、基地局アンテナ高が 3m の場合に伝搬損失が小さくなった理由としては、
雨よけの屋根により電波がさほど遮られなかった可能性が考えられる。これらの点より、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルとしては、基地局アンテナ高を用いた係数を付加するのではなく、比較検討した電波伝搬モデルの中では、自由空間損失モデルを基本モデルとして導出した電波伝搬モデルが、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルに比較的適している。
ここで改めて表 5.5.4-1 に示した自由空間損失モデルを基本モデルとした伝搬損失計算
式の補正項の値について検討すると、基地局アンテナ高が 3m のときに、5m や 4m に比べて伝搬損失が小さくなる理由は、雨よけの屋根の影響以外に考えられないことから、3m の場合に補正項の値を小さくすることは適切ではないと考えられる。
以上の考察より、以下の所望エリアで所望の通信品質を確保するための基地局アンテナ高を求める手法に関する検討では、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルとして、基地局アンテナ高が 3m～5m の範囲で補正項の値を変更することなく、5mの場合と同じ電波伝搬損失の計算式を利用することとする。
導出した基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルや受信電力対伝送
スループット特性より、所望エリアで所望通信品質が確保できる基地局のアンテナ高を求める手法を以下のように整理した。

要件整理を行う

端末での通信を所望するエリア
所望の伝送スループット
エリア境界付近におけるカバー率の基準値 Poutage,req
基地局アンテナの設置場所
利用可能な基地局アンテナ

所望の通信品質の基準値を求める
 受信電力対伝送スループット特性より所望の受信電力 Preq を求める。

カバーエリアを判定する
 基地局アンテナの設置場所、高さ、メインビーム方向（水平面）、チルト角（垂直面）の初期値を定める。
 受信電力分布を計算する。
 所望エリアを一定面積のセグメントに区切り、セグメント毎に、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルを用いて伝搬損失を計算し、さらに基地局アン
テナ補正値等を考慮して受信電力の中央値 Pmid を計算する。
253

 セグメント毎（i をセグメント番号とする）に、受信電力の中央値 Pmid、フェージング
の標準偏差σより、受信電力が所望の受信電力 Preq を下回る劣化率 Poutage,i を計算する。この計算方法は、5.4 に記載した通りである。

エリア及び基地局アンテナ高を最適化する
 基地局アンテナの高さ、メインビーム方向、チルト角を変更してエリアの計算を繰り返す。
 所望エリアの全てのセグメントにおいて、Poutage,i < Poutage,req を満たす基地局アンテナの高さ、メインビーム方向、チルト角を求める。
 上記条件を満たす基地局アンテナの高さ、メインビーム方向、チルト角の組み合わせのうち、基地局アンテナの高さを最も低くできるものを選ぶ。
ここでは、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルとして、基地局
アンテナ高が 3m～5m の範囲で、自由空間損失モデルに一定の補正項の値を加えた電波伝搬損失の計算式を利用することとしているため、最適な基地局アンテナ高は 3m となる。

5.5.5 技術的課題の解決方策
カバーエリア算出に用いられる既存の電波伝搬モデルは、基地局アンテナ高が 5m 以下の場合における圃場環境を十分に考慮したものになっていない。5.4.5 において、圃場環境
において、より精緻なカバーエリアの算出を行うため、ぶどうの木などの植物やハウスや雨よけによる遮蔽損失の影響を、既存の電波伝搬モデルにおいて補正項のオプションとして反映させることについて検討したが、同様に基地局アンテナ高が 5m 以下の場合において求めた補正項をオプションとして反映することも考えられる。しかし、本実証で基地局アン
テナ高を変更した電波伝搬特性の測定では、基地局アンテナ高が 5m や 4m の場合よりも3m の場合の伝搬損失が小さくなり、基地局アンテナ高が 3m～5ｍの間では、基地局アンテ
ナの設置コストも勘案し、3m が最適との結論になった。
一方、基地局アンテナ高が 3m の場合の伝搬損失が比較的小さくなった理由として、雨よけの屋根の影響を受けた可能性が考えられることから、基地局アンテナと、農業用ハウスや雨よけの屋根との位置関係をパラメータとして、最適な基地局アンテナ高を求める手法を確立することが、更なる技術的課題として考えられる。

5.6 まとめ
農業用のハウスや雨よけを含む圃場環境における、ローカル５Ｇのエリア構築に関する技術的課題を整理した。農業分野においてローカル５Ｇを広く普及させるためには、圃場におけるローカル５Ｇエリア構築において、所望のエリアで所望の通信品質が確保できることが必要である。そして、そのようなローカル５Ｇエリア構築とローカル５Ｇ基地局アンテ
ナの設置・保守コスト抑制が両立できることが技術的課題である。その際、圃場環境に特有な様々な条件として、ハウス、雨よけ及び圃場の電波伝搬環境を考慮する必要があると考え
られる。
254

このような技術的課題の解決に向けて、ハウス、雨よけ及び圃場の 3 カ所に構築したローカル５Ｇの実証環境において、電波伝搬特性の測定を行い、取得した電波伝搬特性データを用いて、圃場環境に適した電波伝搬モデルを導出した。電波伝搬モデルの導出にあたって
は、自由空間損失モデルを基本モデルとして選定し、ハウス、雨よけ及び圃場の各々の条件に応じて、自由空間損失に対して補正項を加えた形で伝搬損失計算式を求めた。このようにして条件の違いによる電波伝搬損失への影響を定量化し、補正項の値として、ハウスで17.4dB、雨よけで 14.2dB、圃場で 13.3dB という値を得た。また、フェージング（短区間
中央値変動）の標準偏差は、ハウスと雨よけで 5dB、圃場で 4dB となった。
そして、導出した電波伝搬モデルを用いて、所定の無線品質を満たすカバーエリア率を算出する手法を整理した。その手順としては、まず、要件整理を行い、カバーエリア判定の基準値を求め、評価対象エリアを細分化したセグメント毎に受信電力が所望の受信電力を下回る劣化率を求め、評価対象エリア全体のカバーエリア率を算出することとした。この中で、端末を利用する環境より、導出した電波伝搬モデルにおいて適用する計算式を選択すると共に、上記のフェージングの標準偏差を用いることで、圃場環境に適したカバーエリア率の算出を可能とした。
また、周囲に建物がほとんどなく強風の影響を受けやすい圃場環境において、できるだけアンテナ高を低く抑え、設置及び保守のコストを抑制できるエリア構築を行えるようにするため、雨よけにおいて、基地局のアンテナ高を 5m から 4m 及び 3m に下げた場合についても電波伝搬特性を評価し、自由空間損失に対して補正値を加えた形で伝搬損失計算式を求めた。そして、所望のエリアで所望の通信品質が確保できる基地局のアンテナ高を求める
手法を整理した。その結果、基地局のアンテナ高が低い場合に適用できる電波伝搬モデルとしては、基地局アンテナ高が 3m～5m の範囲で補正項の値を変更する必要がなく、最適な基地局アンテナ高は 3m となった。
無線局免許審査基準においてカバーエリア算出に用いられる既存の電波伝搬モデルに関しては、圃場環境においてより精緻なカバーエリアの算出を行うため、ぶどうの木などの植物やハウスや雨よけによる遮蔽損失の影響を、追加の補正項のオプションとして反映させることが、カバーエリア算出法への反映に向けた方向性として考えられる。
残された課題としては、自由空間損失に対する補正項やフェージングの標準偏差に関して、より多くの圃場環境でデータ収集を行い、統計的信頼度を高めることが挙げられる。今回の実証では、ハウス、雨よけ及び圃場の各々一カ所において取得した伝搬損失データより
伝搬損失計算式の補正項を求めたが、限られた実証環境における測定データで求めた数値
であり、その精度は評価できていない。十分な精度を得るためには、より多くの実証環境において測定データを収集して評価することが必要となる。
また、実証を行った時期において、ハウスでは、ぶどうの木の葉が生えている状態であり、
雨よけと圃場では、葉が生えていない状態であった。実際にぶどうの栽培にローカル５Ｇを使用する季節では、ぶどうの木の葉が今回の測定時とは異なる状態であることが想定されるため、その影響を評価して反映することも残された課題である。

255

6. 実装及び横展開に関する検討
本章では、実証実験の結果に基づく、実装及び横展開の検討内容を記載する。
6.1 前提条件
実施体制メンバーによる連携を進め、協議会等を設置し、地域ステークホルダーを含めて以下を検討、基本的な考え方を整理した。
①持続可能な事業モデル等の構築・計画策定②横展開に資する普及モデルに関する検討③共同利用型プラットフォームに関する検討
2021 年度も農研機構事業（農林水産省）として実証を継続するため、2022 年度以降の実装及び横展開について検討した。
2021 年度の農林水産省の実証事業にて、ブドウの実際の生育期間に合わせて圃場にて課
題解決システムを実証する（AI モデルの改善及び強化を含む）予定であり、最終的な提供
価値についての実証成果は現時点では明らかになっていない。このため、実装及び横展開の方針は、2021 年度の実証成果が明かになった時点で最終的に判断するものとする。
本報告書においては、2021 年度の実証にて期待する成果※が得られた場合を前提とした、現時点の方針の記載である。
※‥‥経験の浅い農業従事者がスマートグラスを使うことで使わない場合に対し
40～55％の作業時間短縮（効率化）、秀品率の向上（品質向上）、など

6.1.1 実装・横展開に係る関係者の意向
実装・横展開に係る関係者の意向を以下に示す。
表 6.1.1-1 実装・横展開に係る関係者の意向
企業・団体名日本電気株式会社
（NEC）

山梨県

山梨市
株式会社 YSK e-com
国立大学法人山梨大学

意向・次世代農業ソリューションの確立
・シェア型のローカル５Ｇ提供モデルの実現
・「匠の技」継承による就農者の技術向上、新規就農者の拡大
・独自手法によるシャインマスカットの県内限定の実装・横展開
・他のブドウ品種への拡大
・独自手法に抵触しない他構成要素展開による地域産業、地場業者の育成
・「アグリイノベーション Lab」（Wi-Fi 及び LPWA を活用したスマート農業）による取組みを推進中であり、相互に連携していくことで価値拡大
・匠ソリューションの実装及び横展開
・防犯ソリューションの実装及び横展開
・匠ソリューションの実装に向けて、AI・AR 技術のスマート
農業への応用方法などの助言
256

株式会社
デジタルアライアンス
全国農業協同組合連合
会 山梨県本部（全農
やまなし）
フルーツ山梨農業協同組合

・地域に根差したローカル５Ｇを含む通信サービスの展開
・地域ケーブル TV 事業者と連携した新サービスの検討、展開・県内の JA の取りまとめ、開発したソリューションの組合員への普及、及びスマート農業の推進
・山梨県内の果樹生産における先進的な取り組みの展開・開発したソリューションの組合員への普及、及びスマート農業の推進

また、主な意見について、以下に補足する。
山梨県としては、本実証の目的である AI やスマートグラスを利用して「匠の技」を継承することで、就農者の技術向上を図るとともに、新規就農者の拡大を目指している。実装・
横展開の検討においては、その核となる課題解決システム（匠ソリューション）の実効性を検証するとともに、その成果を主に県内の農業振興に活かしたい意向である。特に、シャインマスカットに関する山梨県独自の手法（山梨県版カラーチャート※など）を活用した育成
技術に関連する部分は、県内限定での実装・横展開を想定している。また、ブドウ農家は多品種栽培をする場合が多いことから、他のブドウ品種への拡大も期待している。一方で、山梨県独自の要件ではない匠ソリューションの構成要素や防犯ソリューションについては、県外への横展開を否定するものではなく、地域産業や地場業者の育成を見据え、前向きに取り組む方向性である。
※‥‥山梨県版カラーチャートとは、収穫期前後のシャインマスカットの果粒画像より果皮の平均色を求めて開発した、濃緑色～黄緑色の 5 段階で表したシャインマス
カット専用のカラーチャート。現在、日本園芸農業協同組合連合会（日園連）のホームページより購入することができる。
（※非公開情報を含むため一部文章を削除）
代表企業である NEC においては、本実証の目的を踏まえ、実装・横展開ともに前向きに取り組む意向である。特に、Society5.0 の実現に向け、そのプラットフォームとしてローカ
ル５Ｇ及びその周辺ソリューションに期待しており、本実証を契機に、次世代農業ソリュー
ションの確立、ならびに新規就農者の拡大とその定住を見据えたシェア型のローカル５Ｇ
提供モデルの実現を目指す。
匠ソリューションと防犯ソリューションの開発及び実証を担当する YSK e-com においては、今回構築した各ソリューションの実装・横展開を積極的に推進する意向である。
実証エリアにおける回線事業を手掛けるデジタルアライアンスにおいては、今回構築した課題解決システム及びそれ以外の用途を含めて、地域ケーブル TV 事業者との連携も視野に、地域に根差したローカル５Ｇを含む通信サービスの展開を目指す。

6.1.2 実装・横展開における制約条件等
実装・横展開における制約条件を以下に示す。
課題解決システム（匠ソリューション）は、山梨県独自のシャインマスカット栽培技術に257

基づき AI モデルを構築しているため、その独自技術を活用する分野においては山梨県内に限定した実装・横展開が前提となる。
今回の実証構成要素のうち、果樹の AI 育成支援を行うモデルは、他の果樹や山梨県以外のシャインマスカット栽培においても活用可能であるが、該当する AI モデルを別途構築する必要がある。
6.1.3 実装・横展開の全体イメージ
今回の実証に関する実装・横展開の全体像について、下の図に示す。
他エリア展開
山梨県内

匠SL

防犯SL

L5G

＜想定ターゲット＞
農業法人、農家
新規就農者、JA
通信事業者
自治体 など移設

実装②県内展開⇒ 普及モデル①③へ
匠SL

匠サービス

防犯SL

YSK ecom

R2度実証
実証構成要素実装①果樹試験場

5Gソリューション
提供センター（仮）ぶどう他品種／
他果樹AI構築

新規事業者

YSK ecom

L5G商用サービス普及モデル③
防犯ソリューション

NEC

公衆5G利用

新規事業者

普及モデル①
ｼｬｲﾝﾏｽｶｯﾄ育成支援
匠サービス

YSK ecom

普及モデル②普及モデル②
果樹AI育成支援
普及モデル②
果樹AI育成支援
新規サービス
果樹AI育成支援

新規サービス

L5G

防犯サービススマート
グラスUI

シャインマスカット
AI育成支援防犯サービス

不審人物AI検知

不審車両AI検知

車両ナンバーAI検知

YSK ecom

・新たなAIモデル構築（ぶどう他品種／他果樹等）
新規サービス ・実証成果の活用（事例／手法／API等）
新規事業者（新たな協業スキーム）

スマート
グラスUI

・実証成果のサービス化
・回線種の混在利用

防犯サービスYSK ecom

公衆5G利用・多目的利用・シェアリング
L5G商用サービス ・地域通信事業者による
NEC
事業化検討

：今回の実証要素
凡例：実装･横展開の計画：追加で必要となる要素

図 6-1 実装・横展開の全体イメージ
今回の実証を構成する各要素に対して、持続可能な事業モデルとするべく、実装を二段階、横展開を３つの普及モデルとして計画する。
実装においては、今回の実証場所である果樹試験場において継続利用しながら匠ソリューション及び防犯ソリューションを見本展示し、県内の農業法人へ展開することを目指す。
横展開においては、山梨県独自技術を活用する「シャインマスカット AI 育成支援」については農業法人への実装後に普及モデル①として県内展開を目指す。また、それまで培った AI モデル構築の知見を活かし、ブドウ他品種や他の果樹に関する AI モデルを別途構築することを前提に、普及モデル②として AI 育成支援の他エリア展開を目指す。防犯ソリューションについても、普及モデル③としてサービス化による県内及び他エリア展開を目指す。

6.1.4 実装・横展開に向けた実証構成要素の分解
6.1.3 で示した実証構成要素について、次のように分解し、整理した。
258

表 6.1.4-1 実証構成要素の整理
構成要素

説

明

実装・横展開における
留意事項

ロー

５Ｇシステムローカル５Ｇ環境の根幹を成周波数や設置条件につい

カル（NSA 4.75GHz）すシステム。５Ｇ基地局、４て、最新の制度に沿って対５Ｇ

Ｇ基地局、コアネットワーク

応することが必要である。

環境より形成される。
５Ｇ対応端末５Ｇ対応モバイルルータ（CPE）
匠ソリューション

シャインマスカット 山梨県独自のシャインマスカ

本実証で構築した課題解AI 育成支援ット栽培技術に基づき、房づ決システムは、山梨県のシステム

くり、摘粒、適期収穫の過程

知財にあたるため、県内における熟練就農者の知見を限定の横展開となる。他

AI モデルとして構築する。

県及び多品種への適用にあたっては、AI モデルの再構築が必要である。

スマートグラス UI

画像判定 AI※を搭載したス

別途、画像判定に必要なシステム

マートグラス投影に必要な機

AI モデル構築が必要であ能を提供する。※画像判定にる。

必要なＡＩモデルの構築は、シャインマスカット AI 育成
システムに含む。

防犯ソリューション

植生指数、画像解析

圃場上空からのドローン映像

現時点で価値に繋がってシステムを解析し、植生異常箇所を検おらず、実装・横展開の主知する機能を提供する。

たる要素から除外する。

不審人物 AI 検知

圃場に設置した防犯カメラの実用化にあたり、今回使システム

映 像 か ら 、人 物 を検 知す る

用した 4K カメラだけでは

AI モデルを構築し、圃場になく、廉価に購入可能な近づく不審人物を発見し、圃

IP カメラ等での活用につ場の管理者（就農者）のスマいての検証が必要であートフォンへ自動通報する機る。

能を提供する。
不審車両 AI 検知

圃場に設置した防犯カメラの実用化にあたり、実際に盗システム

映 像 か ら 、車 両 を検 知す る

難被害にあった場合の届

AI モデルを構築し、圃場に出まで考慮し、ナンバー

近づく不審車両を発見し、圃

プレート情報が判別でき場の管理者（就農者）のスマるカメラ画像の提供等もートフォンへ自動通報する機検討する必要がある。

能を提供する。
259

車両ナンバー

上記のオプションとして、車実用化にあたり、実際に盗AI 検知システム

両と合わせてナンバープレー

難被害にあった場合の届ト検知する AI モデルを構築

出まで考慮すると、本機能し、検知した映像をデータ保

の良い級度が高いと推測存し提供を可能とする。

される

260

6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定
6.2.1 実証終了後の継続利用
6.2.1.1 対象とする地域課題
・山梨県内におけるシャインマスカット「匠の技」の継承、栽培管理技術の効率化、品質向
上、売上増加、ブランド強化
・山梨県内におけるシャインマスカット新規就農者の拡大
・ブドウ農家におけるシャインマスカット盗難（防犯対策）
6.2.1.2 本事業で開発した課題解決システムの実証終了後の継続利用の見通し
実証終了後の継続利用について、下記に示す実装の全体計画を基本方針とする。
【実証構成要素】

L5G環境

実装①果樹試験場

実装②県内展開

（令和4年度）（令和5年度）

移設設置

継続利用

NSA 4.75GHz

L5G環境移設

CPE

匠SL L5G連携
シャイン
マスカット
AI育成支援スマートグラス
UI
植生指数
画像解析

防犯SL
不審人物AI検知

継続利用

農業法人展開見本展示
新規就農者
トレーニング
新品種
新品種
AI構築 トレーニング

就農／AI体験（一般・学生）教育機関へ展開

継続利用（令和6年度～）

新規設置
商用サービスシャイン
マスカット
AI育成支援

サービス化

見本展示

他用途検討

新たな価値
（可搬型等）

スマート
グラスUI

スマート
グラスUI

県内展開

AI育成支援他エリア展開ぶどう他品種／
他果樹AI構築スマート スマートグラス／
グラスUI NDVI育成支援／
植生指数
画像解析

不審人物AI検知
不審車両AI検知

各種補助金の活用

凡例

利用範囲拡大（産業･防災･等）

低価格化

農業法人展開

不審車両AI検知
車両ナンバー
AI検知

横展開 県内展開／他エリア展開

病害虫検知

協業
拡大

新たな
価値

県内／他エリア展開
価値の増大
サービス化
回線種拡大
車両ナンバー
AI検知

新たな価値サービス化による自走：今回の実証要素：うち農林水産省事業：計画：追加で必要となる要素

図 6-2 実装の全体計画
2021 年度の農林水産省実証の結果、経験の浅い農業従事者がスマートグラスを使うことで使わない場合に対し 40～55％効率化、品質向上、売上増加、ブランド強化などの成果が得られた場合、本事業で開発した課題解決システムを果樹試験場で継続利用し、新規就農者向けのトレーニング環境を整備するとともに、山梨県内農業法人への展開を目指して見本展示することを検討する。また、2023 年度には実証設備の有効利用と実証成果の実用性検証を目的として特定の農業法人へ展開することを前提に、ローカル５Ｇ環境を移設し、課題解決システムのサービス化を検討する。

261

運営体制・内容
2022 年度は下表に示す 2021 年度までの農研機構事業（農林水産省）の運営体制及びコンソーシアム内の役割分担を維持し、継続利用する予定である。
表 6.2.1-1 2022 年度運用体制と役割分担
企業・団体名株式会社 YSK e-com
山梨県
日本電気株式会社（NEC）株式会社
NTT ドコモ CS
国立大学法人
山梨大学
全国農業協同組合連合
会 山梨県本部（全農
やまなし）
フルーツ山梨農業協同
組合

役

割

代表機関、プロジェクト管理、ソリューション開発及び構築、保守、サービス化検討、※課題解決システムトレーニング環境整
備・見本展示、※募集・プロモーション活動
現地実証における開発技術の実用性の検証、改善指導
ローカル５Ｇ環境の構築・保守、実証試験局免許の申請、サービ
ス化検討、※課題解決システムトレーニング環境・見本展示支援、※募集・プロモーション活動
気象センサー知見の提供・商用５Ｇ
AI、AR 及びスマート農業への応用技術などの助言
県内へのスマート技術の普及助言

組合員へのスマート技術現地実証・普及※前年度から追加

2023 年度は山梨県内農業法人への展開を前提とし、実証体制を継続しつつ、ビジネスプ
ランに応じて体制を見直す。ローカル５Ｇ環境及び課題解決システムは農業法人に移設する。

課題
2022 年度から 2023 年度の環境維持費やサービス利用料、ならびに 2023 年度の移設費用については、受益者負担によるビジネスモデル確立が難しいため、2024 年度以降の普及モデルが実現するまでの間、現在の Society5.0 交付金に相当するような各種補助の活用を視野に検討を進める。
2023 年度の山梨県内農業法人の確保に向け、2022 年度中に移設先の募集、プロモーシ
ョン活動を展開する必要がある。

条件・2022 年度から 2023 年度の各種補助金の活用
・2023 年度に展開する山梨県内農業法人の確保
262

なお、2021 年度の実証結果において期待する成果が得られなかった場合には、果樹試験
場内での継続利用（新品種への適用検討含む）あるいは、農業系教育機関での利活用といった継続利用の在り方を検討する方針である。

6.2.2 事業モデル
実装における事業モデルを以下に示す。実装は二段階で構成し、今回の実証場所である果樹試験場においてローカル５Ｇ環境を含めて継続利用しながら匠ソリューション及び防犯
ソリューションを見本展示し、2023 年度までに県内の農業法人へ展開することを目指す。

6.2.2.1 実装①果樹試験場継続利用（2022 年度）
実装①の概要2021 年度の農林水産省実証において期待する成果が得られることを前提に、本事業で開発したローカル５Ｇ環境及び課題解決システム「匠ソリューション」「防犯ソリューショ
ン」を果樹試験場で継続利用し、新規就農者向けのトレーニング環境を整備するとともに、
山梨県内農業法人への展開を目指して見本展示する。並行して、移設先の募集、プロモーション活動を展開する。
表 6.2.2-1 実装①果樹試験場継続利用の概要
項

目

対象エリア
実装内容
（対象ソリューション）
想定される導入効果
想定ターゲット
運営体制、役割分担

マネタイズの方法

概要

山梨県果樹試験場（山梨県山梨市、本実証場所への継続設置）
ローカル５Ｇシステム、匠ソリューション、防犯ソリューション
実証事業で構築した上記の継続利用、トレーニング環境整備、見本展示、移設先募集・プロモーション活動
ローカル５Ｇ環境及び課題解決システムで期待される効果
山梨県内のシャインマスカットを生産する農業法人
2021 年度までの農林水産省実証の運営体制及びコンソーシアム
内の役割分担を継続
環境維持等の発生コストに対し、各種補助の活用を前提に 2021
年度に検討
※非公開情報を含むため一部文章を削除
ローカル５Ｇ環境：果樹試験場で継続利用

経済性、他領域への活用

課題解決システム：果樹試験場で継続利用

前提条件

ローカル５Ｇ：実証試験局免許の継続（免許人：NEC）

他領域への活用： 6.3 項で検討

263

対象エリア山梨県果樹試験場（山梨県山梨市、本実証場所への継続設置）とする。
実装内容（対象ソリューション）
2021 年度の農林水産省実証に続き、2022 年度も実証事業で構築したローカル５Ｇシス
テム及び課題解決システム（匠ソリューション、防犯ソリューション）を継続利用する。
2022 年度においては、果樹試験場内で新規就農者向けの匠ソリューションのトレーニン
グを実施できるように、課題解決システムの環境を整備するとともに、生育時期に合わせてイベントを企画し、告知等の集客を図る。
2023 年度より県内の農業法人に展開するために、展開先となる農業法人の募集を目的として、課題解決システムの見本展示を行うとともに、トレーニング環境と合わせてイベントを企画するなど、各種プロモーション活動（以下を想定）を行う。


課題解決システムの見本展示、見学会の開催
課題解決システム「匠ソリューション」のトレーニング環境整備、イベント開催
コンソーシアム構成者が発行する機関誌やマスコミへの告知掲載、成果報告
県内農業法人の候補を選定し、個別にアプローチ

想定される導入効果
以下の効果が期待できる。
 ローカル５Ｇシステムによる高速低遅延な通信環境
 匠ソリューションによる作業時間短縮、秀品率向上、雇用労働者活用、新規就農者の増加
 防犯ソリューションによる果実等盗難の防犯対策

想定ターゲット
2023 年度に山梨県内のシャインマスカットを生産する農業法人への移設を予定。

運営体制、役割分担
2022 年度は、2021 年度までの農林水産省実証の運営体制及びコンソーシアム内の役割分担を継続する。詳細は前掲「表 6.2.1-1 2022 年度運用体制と役割分担」に示す。

マネタイズの方法
2022 年度の実装①において発生するコストを以下に示す。
※非公開情報を含むため一部文章を削除

264

表 6.2.2-2 実装①果樹試験場継続利用に係るコスト（2022 年度）
項

目

導入準備費

維持費（年間）本実証で導入済※非公開情報を含むため一部文章を削除（以下同様）

ローカル５Ｇ設備（3 基地局）
ローカル
５Ｇ環境

課題解決
システム

CPE モバイルルータ（5 台）
匠ソリューション
防犯ソリューション
データセンター、サーバ機器等

利用者
端末
その他

農林水産省実証で導入済
本実証で導入済本実証で導入済

スマートグラス（10 台）、カメラ本実証で導入済（3 台）、パトランプ（1 台）等
見学会等イベント経費

計

小
合

－

計
計

これらコストは、本来であれば受益者負担によるビジネスモデルを確立して需要と供給のバランスをとりながら自走できる環境とするべきであるが、ローカル５Ｇ黎明期として受益者負担モデルの確立が難しい段階であるため、2024 年度以降の自走モデルが実現するまでの間、現在の Society5.0 交付金に相当するような各種補助の活用を視野に検討を進める。詳細は 2021 年度に検討する。
経済性、他領域への活用実証事業で構築したローカル５Ｇ環境については、実装①において果樹試験場で継続利用した後に、設備の有効活用を図るべく、実装②において県内の農業法人への移設を検討する。
実証事業で構築した課題解決システム（匠ソリューション、防犯ソリューション）については、実装①において果樹試験場で継続利用した後に、より価値を明確化した上でサービス化を行うべく、実装②において県内の農業法人への移設して実環境で検証する。
他領域への活用については、6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討の項で検討する。

前提条件
ローカル５Ｇを含む無線環境については、実証試験局免許の継続を前提とする。免許人はNEC が継続して役割を担う。

265

6.2.2.2 実装②県内展開：山梨県内農業法人への展開（2023 年度）
実装②の概要山梨県内の農業法人に対する 2022 年度の果樹試験場における見本展示及び各種プロモ
ーション活動等により、実装構成の移設先を募集・確定し、実証設備の有効利用と実証成果の実証性検証を目的として、2023 年度にローカル５Ｇ環境を移設し、課題解決システムを実装する。並行して、課題解決システム提供事業者である YSK e-com において「匠ソリューション」「防犯ソリューション」よるサービス化を進め、2024 年度からは当該農業法
人においても有償によるサービス利用を推進する。
表 6.2.2-3 実装②県内展開：山梨県内農業法人への展開の概要
項

目

対象エリア
実装内容
（対象ソリューション）
想定される導入効果
想定ターゲット
運営体制、役割分担概要

山梨県内の農業法人（未定、2022 年度中に募集・確定予定）
ローカル５Ｇシステム、匠ソリューション、防犯ソリューション
実証事業で構築した上記 3 つを果樹試験場から移設し利用する
ローカル５Ｇ環境及び課題解決システムで期待される効果
山梨県内のシャインマスカットを生産する農業法人
2022 年度までの運営体制及びコンソーシアム内の役割分担を継続しつつ、山梨県内農業法人へ移設後、ビジネスプランに応じて体制を見直す。

マネタイズの方法

移設を含む環境維持等の発生コストに対し、各種補助の活用を前提に 2021 年度に検討※非公開情報を含むため一部文章を削除
ローカル５Ｇ環境：果樹試験場から移設し継続利用

経済性、他領域への活用

課題解決システム：果樹試験場から移設し継続利用

前提条件

ローカル５Ｇ：移設先における実証試験局免許の新規取得（免許人：NEC）

他領域への活用： 6.3 項で検討

対象エリア
山梨県内の農業法人（未定、2022 年度中に募集・確定予定、山梨県果樹試験場より実装構成を移設予定）

実装内容（対象ソリューション）
2022 年度に果樹試験場において継続使用するローカル５Ｇシステム及び課題解決システム（匠ソリューション、防犯ソリューション）を、山梨県内の農業法人（2022 年度中に確定）に移設し、実証設備の有効利用と実証成果の実証性検証を目的として継続利用する。
266

想定される導入効果
以下の効果が期待できる。
 ローカル５Ｇシステムによる高速低遅延な通信環境
 匠ソリューションによる作業時間短縮、秀品率向上、雇用労働者活用、新規就農者の増加
 防犯ソリューションによる果実等盗難の防犯対策
想定ターゲット
山梨県内のシャインマスカットを生産する農業法人とする。

運営体制、役割分担
2022 年度までの運営体制及びコンソーシアム内の役割分担を継続しつつ、2023 年度より山梨県内農業法人へ移設し、以降、ビジネスプランに応じて体制を見直す。

マネタイズの方法
2023 年度の実装②において発生するコストを以下に示す。
※非公開情報を含むため一部文章を削除
表 6.2.2-4 実装②県内展開：山梨県内農業法人への展開に係るコスト（2023 年度）
項

目

導入準備費

維持費（年間）本実証で導入済※非公開情報を含むため一部文章を削除（以下同様）

ローカル５Ｇ設備（3 基地局）
ローカル
５Ｇ環境

CPE モバイルルータ（5 台）
上記環境の移設・再調整（実験試験局免許の新規取得含む）
匠ソリューション

課題解決
システム

防犯ソリューション
データセンター、サーバ機器等－
農林水産省実証で導入済
本実証で導入済本実証で導入済－

上記の移設・再調整、操作説明
利用者
端末
計

スマートグラス（10 台）、カメラ（3台）、パトランプ（1 台）等
上記端末の移設・再調整、操作説明
小合本実証で導入済－

計
計

これらコストは、本来であれば受益者負担によるビジネスモデル確立を確立して需要と供給のバランスをとりながら自走できる環境とするべきであるが、ローカル５Ｇ黎明期と267

して受益者負担モデルの確立が難しい段階であるため、2024 年度以降の自走モデルが実現するまでの間、現在の Society5.0 交付金に相当するような各種補助の活用を視野に検討を進める。詳細は 2021 年度に検討する。
経済性、他領域への活用実証事業で構築したローカル５Ｇ環境について、設備の有効活用を図るべく、実証②において県内の農業法人への移設する。
実証事業で構築した課題解決システム（匠ソリューション、防犯ソリューション）については、実証②において県内の農業法人への移設して実環境で検証する。
他領域への活用については、6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討の項で検討する。
前提条件
ローカル５Ｇを含む無線環境については、移設先において実証試験局免許を新規に取得する。免許人は NEC が継続して役割を担う。

6.2.3 実装計画
6.2.3.1 2021 年度以降の事業に係る費用計画及び展開計画（実証終了後 5 年間～）
以下に、事業スケジュールを示す。

図 6-3 事業スケジュール
費用計画は下記の通りである。
 ※非公開情報を含むため一部文章を削除
 ※非公開情報を含むため一部文章を削除
 2024 年度以降：サービス化による自走（2023 年度に移設した山梨県内農業法人含む）
サービス化による自走に向けた実証構成要素の想定コストについて、以下の内容を前提として試算した。なお、この自走として検討した内容は次項にて、普及モデル①及び普及モ
デル③として詳細を記載した。
ローカル５Ｇ環境は、NEC を事業主体として商用サービス（SA 方式）を展開する。以下
268

の試算は、1 圃場につき、
ローカル５Ｇ基地局一か所の新規設置と CPE 端末 1 台を想定し、商用局免許の取得支援も含めた想定コストとなる。
課題解決システムは、匠ソリューションと防犯ソリューションを開発する YSK e-com を事業主体とし、実証機能をベースにそれぞれ「匠サービス（仮称）」「防犯サービス（仮称）」としてサービス化する。以下の試算は山梨県内 50 圃場への展開を想定し、同じく山梨県内にあるデータセンターからサービス提供する場合の想定コストとなる。
ローカル５Ｇ基地局とデータセンター間の回線コストは含まない。（別途必要）
表 6.2.3-1 ローカル５Ｇ商用サービスの想定コスト（2024 年度）
項

目

導入準備費

維持費（年間）※1 基地局 1 端末 ※1 基地局 1 端末
ローカル
５Ｇ環境

ローカル５Ｇ設備（SA 方式の商用サービス）
商用局免許の取得支援※非公開情報を含
むため一部文章を削除（以下同様）

小 計
合 計※二年目以降は、a のみが必要となる。

計※a

表 6.2.3-2 匠サービス（仮称）、防犯サービス（仮称）の想定コスト（2024 年度）
項

目

導入準備費

維持費（年間）※1 端末あたり※1 端末あたり

匠サービス（仮称）－

非公開情報を含
むため一部文章を削除（以下同様）

防犯サービス（仮称）
データセンター、サーバ機器等
スマートグラス（1 台）－※山梨県内 50 圃場への展開を想定

課題解決
システム

利用者
端末
計

カメラ（1 台）－

パトランプ（1 台）

－

小 計
合 計
※二年目以降は、b のみが必要となる。

※b

6.2.3.2 上記の妥当性(ユースケースとの関係等）や理由・経緯、留意点・制約条件等
ローカル５Ｇ商用サービスについては、1 圃場につき、ローカル５Ｇ基地局一か所の新規設置と CPE 端末 1 台を想定して、（※非公開情報を含むため一部文章を削除）が想定コストとなる。NEC を事業主体とする商用サービス（SA 方式）であり、ローカル５Ｇ環境構築に必要となる一式を含んでいる（５Ｇコア、RU1 台、CUDU2 台、CPE1 台、その他オプシ
ョン、ネットワーク構築、無線免許取得支援を含む）。本実証の導入コストより安価であり、269

商用サービスとして一定の標準化、ならびに自走が始まる 2024 年度までにさらなる低価格化が期待できる。一方で、匠サービス（仮称）及び防犯サービス（仮称）のみの単独価値で利用できる程度までの低価格化は期待できないため、この商用サービスの導入地域内で多目的利用（シェアリング含む）し、全体の価値を高める検討が必要となる。また、圃場環境や利用者の状況により必要となる基地局や CPE の数が変わってくるため、事前のアセスメントが必須となる。
匠サービス（仮称）及び防犯サービス（仮称）については、YSK e-com を事業主体とし、山梨県内 50 圃場への展開を前提として、1 端末（スマートグラス 1 台、カメラ 1 台、パト
ランプ 1 台）あたり、（※非公開情報を含むため一部文章を削除）が想定コストとなる。無線環境はローカル５Ｇ商用サービスを採用する以外に、将来的な環境整備に伴い、キャリア
５Ｇも選択肢となる。スマートグラス、カメラ、パトランプは必要数に応じて乗ずる必要がある。

6.2.3.3 事業化における課題と検討の方向性
事業化における課題と事業化に向けた検討の方向性は次の通り。事業化計画の中で解決を図ることが必要である。

課題解決システム導入、維持に要するコストの負担
課題解決システムをベースとした「匠サービス（仮称）」「防犯サービス（仮称）」の利用には、「ローカル５Ｇ商用サービス」及び、スマートグラスやカメラ等の設備が必要となるが、受益者負担によるシステム提供の仕組みを検討するにあたっては、コスト負担が非常に大きくなることが課題である。「ローカル５Ｇ商用サービス」においては、導入地域内での多目的利用による全体価値を高めること、スマートグラス等においては可能な限りシェアリングを検討すること等、事業化計画の中で検討する。

ネットワーク回線敷設に要する地権者等との調整負担
利用エリア拡大にあたっては、利用場所へのローカル５Ｇ基地局設置が必要であり、既存の回線がないエリアの場合、基地局までの回線敷設の調整が必要である。今回の実証地
域においても、ローカル５Ｇ基地局設置予定箇所までの回線敷設経路に複数の地権者が関わっており、すべての許可を取り敷設調整をするためには数か月もの調整期間を要することが判明した。本実証では基地局設置予定箇所の変更により、ネットワーク回線敷設に要する調整を回避したが、今後、利用エリアを拡大する際には、個別にこれらの調整が発生することが想定される。

270

6.2.4 実験試験局と商用局の無線局免許申請の相違について
ローカル５Ｇ無線局免許の種類と相違
ローカル５Ｇ無線局免許には、本実証のような実験や試験等で利用する場合の実験試験
局免許と、実運用で利用する場合の商用局免許の 2 種類がある。それぞれの免許についての相違は下表の通り。
表 6.2.4-1 ローカル５Ｇ無線局免許の種類と相違項目
利用可能な周波数

実験試験局免許

商用局免許

4.7Gz 帯と 28GHz 帯

4.7Gz 帯と 28GHz 帯（2020 年 12 月より）

最大 5 年

有効期間

最大 5 年※※再免許申請により延長可能

利用可能な範囲

他社の土地でも利用可

自己土地利用が基本

免許申請手続き

商用局と同じ手続き

免許申請
↓
審査 ※
↓
予備免許
↓
落成検査
↓
免許
※条件次第で簡易な手続きが可能

ローカル５Ｇ無線局免許申請に必要な書類について
実験局免許と商用局免許では、免許申請において必要な書類にも相違がある。それぞれの申請に必要な書類は下表のとおり。
表 6.2.4-2 ローカル５Ｇ無線局免許申請書類の相違
書類名

実験試験局免許

商用局免許

免許申請書
無線局事項
書
工事設計書

免許申請書（用紙あり）
無線局事項書（用紙あり）備考欄でセキュリティ対策に言及
工事設計書（用紙あり）

左記同様
左記同様

無線設備系
統図

工事設計書
無線設備系統図

左記同様

271

左記同様

アンカーの調達

アンカーの調達を示す書類：BWA 免許状、卸契約書等

左記同様

免許主体

※SA 方式の場合は不要。尚、同一免許人がローカル５Ｇと自営等 BWAを同じ場所で開設する場合、1 免許で取得可能。
不要

自己土地

不要

「免許主体になれないもの」に該当しないことを示す資料（事項全部証明書等）•自己土地の範囲図•登記事項証明書•賃借契約書•所有者からの依頼状など※他者土地利用の場合は不要•基地局設置場所•業務区域の図•カバーエリアの図•アンカーのカバーエリアの図•調整対象区域の図•他ローカル５Ｇ事業者との同意書(必要に応じて)全国28GHz帯携帯事業者との同意書（または許容されているパラメー
タを設定することの記載）•サービスの計画（地域社会の諸課題の解決に寄与するための内容を含
む）•実行体制•実施スケジュールなど（基地局等が免許の日から6か月以内に運用開始することを示す資料※)※基地局等が正当な理由なく免許の日から6か月以内に運用されない場
合、総務大臣は免許を取り消すことができるサービスの提供及び無線設備の保守・運用の対応体制に関する計画

混信等の防
止

•基地局設置場所•業務区域の図

物理遮蔽の
防止

不要

サービスの
計画

実験の計画書

運用・保守
の対応体制

不要

無線従事者

無線従事専任届（無線従事者の配置計画など）

左記同様

6.2.5 その他考察
本実証において採用した機種以外の機器（スマートグラス、カメラ等）についても、2021
272

年度の農林水産省の実証事業にて検証する可能性がある。ブドウの実際の生育期間に合わせた課題解決システムの実証と合わせて、2021 年度実証の中で最終的な提供価値について検証し、実装及び横展開の方針を判断するものとする。

273

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
今回の実証に関する横展開においては、同様の課題を抱える他地域における実装や検討に資する標準的な普及モデルとなることを念頭に、実証構成要素単位で検討を行い、下の図で示す３つの普及モデルを検討した。

【実証構成要素】

普及モデル①
シャインマスカット育成支援（山梨県内展開）

L5G環境
CPE

シャイン
マスカット
AI育成支援（山梨県内含む他エリア展開）

商用サービス利用

商用サービス利用

商用サービス

事業主体：NEC
商用サービスの展開

事業主体：NEC
商用サービスの展開

事業主体：NEC
商用サービス展開

多目的利用
シェアリング

匠サービス（仮称）
シャイン
マスカット
AI育成支援

植生指数
画像解析

ぶどう他品種
／他果樹
AI構築

スマート
グラスUI

協業拡大

車両ナンバー
AI検知
凡例：今回の実証要素：うち農林水産省事業＜L5G商用サービス＞単独価値では利用困難
多目的利用/ｼｪｱﾘﾝｸﾞを前提に利用
利用範囲拡大範囲を拡大 （産業･防災･等）
地域に根差した通信事業者による事業化検討

防犯サービス（仮称）
不審人物AI検知＜実証成果の活用＞
スマートグラスUI/API
AI構築事例サンプル
AI構築手法など

不審車両AI検知

他の
回線種
利用

事業主体：YSKe-com
実証成果をベースに防犯SLをサービス化

事業主体：新規事業者
実証成果を活用してAIモデルを新規構築しサービス化等を展開

実装②で展開した
山梨県内農業法人でも有償サービス化（R6度）

不審人物AI検知

スマート
グラスUI

・実証成果の活用
・AIモデル別途構築

事業主体：YSKe-com
実証成果をベースに
匠SLをサービス化

防犯SL

多目的利用
シェアリングAI育成支援の展開

・実証成果の採用
・山梨県内限定スマートグラス
UI

普及モデル③
防犯ソリューション（山梨県内含む他エリア展開）

多目的利用
シェアリング

５Ｇシステム匠SL L5G連携

普及モデル②
果樹AI育成支援

不審車両AI検知

車両
ナンバー
AI検知

・実証成果の採用：計画：追加で必要となる要素

図 6-4 横展開：普及モデルの全体像

6.3.1.1 普及モデル① シャインマスカット育成支援（山梨県内展開）
普及モデルの概要
実証事業内の匠ソリューションとして検証する「シャインマスカット AI 育成支援」と「スマートグラス UI」の成果を採用した新サービスとして、開発元である YSK e-com を事業主体として匠サービス（仮称）を展開する。なお、事業展開は山梨県内限定とする。
ローカル５Ｇ環境について、商用サービスを利用する。NEC を事業主体とした商用サービスを利用し、上記の匠サービス（仮称）を展開する。
2024 年度より上記サービスを開始する。

274

想定ターゲット 匠サービス（仮称） 山梨県内のシャインマスカットを生産する農業法人、熟練農家(匠)、一般農家、新規就農者、JA など
 ローカル５Ｇ商用サービス
 同上の農業法人、農家、新規就農者、地域の受益者、通信事業者、自治体など想定される導入効果
 匠ソリューションで実証される導入効果
 房づくり/摘粒等作業時間：現状 200～150h/10a→目標 90h/10a（40～55%削減）
 秀品率向上（スマートグラス指示による高品質な生産と適期収穫色判断による） 雇用労働者活用による規模拡大（農業法人、熟練農家(匠)、一般農家）
 新規就農者の増加
 ローカル５Ｇ環境を導入する農村地域における通信環境の向上

課題と対応策匠サービス（仮称）に採用する「シャインマスカット AI 育成支援」は、山梨県の独自技術（カラーチャート等）を利用して AI モデルを構築しており、山梨県外への展開について
は山梨県の了解が必要となる。当面は山梨県内限定の事業展開とし、事業計画の見直しの中で山梨県と調整する。
ローカル５Ｇの商用サービスについて、商用サービス自体は普及モデル開始予定の 2024
年までに一定の低価格化は見込めるものの、匠サービス（仮称）のみの単独価値で利用できる程度までの低価格化は期待できない。そのため、この商用サービスを導入地域内で多目的利用（シェアリング含む）し、全体の価値を高めた他事業展開を目指す。また、商用サービスとして NEC を事業主体として検討する案以外に、地域に根差した通信事業者（デジタル
アライアンスなど）が他事業展開の事業主体（免許人）となる案も検討する。

6.3.1.2 普及モデル② 果樹 AI 育成支援（山梨県内を含む他エリア展開）
普及モデルの概要
実証事業内の匠ソリューションとして検証した「シャインマスカット AI 育成支援」の AI
モデル構築事例と「スマートグラス UI」の成果を活用し、今回の山梨県産シャインマスカ
ット以外のブドウ他品種や他果樹を対象に新たな AI モデルを別途新規構築し、新たな事業主体においてサービス化等を実施するモデル。対象となる作物の例を以下に示す。
 山梨県産以外のシャインマスカット
 ピオーネ等他のブドウ品種
 他の果実（果樹になる永年作物／果実的な野菜（野菜に分類されるイチゴなど）
275ローカル５Ｇ環境について、商用サービスを利用する。NEC を事業主体とした商用サービスを利用し、上記の新サービスを展開する。
実装モデル及び普及モデル①を契機に、上記の事業主体として新規事業者を募り、協業範囲を調整した上で 2024 年度以降に上記サービスを開始する。

想定ターゲット 果樹ＡＩ育成支援サービス
 対象となる果樹を生産する農業法人、熟練農家(匠)、一般農家、新規就農者、JA など ローカル５Ｇ商用サービス
 同上の農業法人、農家、新規就農者、地域の受益者、通信事業者、自治体など想定される導入効果
 匠ソリューションで実証される導入効果から推計される効果
 ローカル５Ｇ環境を導入する農村地域における通信環境の向上

課題と対応策
今回の実証成果を元に、AI モデルの新規構築及び実効性のあるサービスモデル構築を実現できるかが課題となる。AI モデル構築に向けては今回の「シャインマスカット AI 育成支援」で培った手法と構築事例に係る概要をサンプルとなるよう、成果報告書にまとめた。
スマートグラスを用いた果樹育成支援については「スマートグラス UI」の成果である UI 及
び API を活用する。また、これら新規事業者との間で協業範囲などを調整し、実証体系普及に向けた取り組みを推進する。
上記の AI モデル構築において、匠ソリューションではシャインマスカットの山梨県版カ
ラーチャート等の山梨県独自技術を活用したが、新たな AI モデル構築においてもその対象に対する知見が必要となる。例えば、農作物の生育や収穫時期を判定するのに必要なカラー
チャートなど、画像で判定できる指標が確立している作物、地域があれば、実証成果を横展開しやすいと考えられる。これら画像処理できる指標が無い作物（ジャガイモなど作物の生育状況を画像で見ることができない根菜類等）や地域では慎重に検討する必要がある。これ
ら知見を得るために、連携先として県農業試験場、農研機構、JA 等の専門的な知見を有するところを検討することが有効である。
新規事業者の獲得に向けて、農業関連事業者等を対象に実装フェーズの見本展示を活用
し見学会を開催する。また、コンソーシアム構成者が発行する機関誌やマスコミ等に、ス
マート農業事例として掲載を依頼する。そのほか、コンソーシアム構成者が属する協業ス
キーム（例：NEC の全国販売パートナー網「NET グループ」内等）の中で具体的なプロモーション活動を行う。
ローカル５Ｇの商用サービスについて、普及モデル①と同様に、導入地域内で多目的利用（シェアリング含む）し、全体の価値を高めた他事業展開を目指す。また、地域に根差し
276

た通信事業者（地域ケーブル TV 事業者など）が他事業展開の事業主体（免許人）となる案も検討する。

6.3.1.3 普及モデル③防犯ソリューション（山梨県内を含む他エリア展開）
普及モデルの概要
実証事業内の匠ソリューションとして検証する「不審人物 AI 検知」「不審車両 AI 検知」「車両ナンバーAI 検知」の成果を採用した新サービスとして、開発元である YSKe-com を事業主体として防犯サービス（仮称）を展開する。
ローカル５Ｇ環境について、普及モデル①②と連携して NEC を事業主体とした商用サービスを利用し、上記の新サービスを展開する。また、普及モデル③単体で様々な用途での利活用も見込まれるため、ローカル５Ｇ以外の回線種利用を組み合わせて利用することも可能とする。
2024 年度より上記サービスを開始する。

想定ターゲット 防犯サービス（仮称） 匠サービス（仮称）ユーザ、各種農業法人、農家、その他一般法人/個人など
 ローカル５Ｇ商用サービス
 同上の農業法人、農家、地域の受益者、通信事業者、自治体など
 他の回線種利用
 一般法人/個人など想定される導入効果
 防犯ソリューションで実証される導入効果
 不審人物/不審車両検知によるサービス利用者へのメール通報、現地アラーム発報
 検知した車両ナンバーによる盗難被害の回復支援（警察への届出時に利用する等）
 果樹等盗難被害の減少、抑止効果
 一般的な防犯対策 ローカル５Ｇ環境を導入する農村地域における通信環境の向上

課題と対応策
防犯による安心感の獲得と投資コストのバランスが課題となる。今回の実証においてはシャインマスカットの盗難防止として夜間の圃場等の非常に暗い場所での検知に重きを置
き、4K カメラと赤外線投射装置の組み合わせで実証を行い基本モデルとしたが、用途においては廉価な IP カメラで代用できる可能性がある。
ローカル５Ｇの商用サービスについて、普及モデル①と同様に、導入地域内で多目的利
277

用（シェアリング含む）し、全体の価値を高めた他事業展開を目指す。また、地域に根差した通信事業者（地域ケーブル TV 事業者など）が他事業展開の事業主体となる案も検討する。

6.3.1.4 その他の普及モデル検討
本実証においては上記１）～３）の普及モデルを横展開対象として検討したが、将来的には課題解決システムの色・画像判別の技術の応用により、以下の分野への横展開も可能である。普及モデルを含む、本実証における横展開の可能性について以下に示す。

図 6-5 普及モデルを含む横展開の可能性＜普及モデル１）～３）以外に検討対象となった候補＞















シャインマスカット等ブドウの集荷判定（色）（農業分野）
農作物集荷/加工判定（色、虫など）（農業分野）
遠隔指導（農作業、その他作業）（農業分野等）
精肉（卸肉市場など）
魚肉（市場マグロ尾切断面など）
工芸品（染物、陶器など）
不審人物検知（顔認証連携による個人特定）（防災分野）
害獣検知（シカ、イノシシなど）（防災分野）
駐車車両管理
防犯見守りカメラ（高齢者、子ども）（防災分野）
観光農園（バーチャル果実狩り）（観光分野）
地域特産品（観光分野）
体験農園／生産実習（教育分野）
生育データ分析、営農支援（天候／市場データ連携）278

6.3.2 農業分野におけるローカル５Ｇ等の活用に向けた推進対応方策
今回の実証及び実装・横展開の検討を踏まえて、農業分野におけるローカル５Ｇ等の活用に向けた推進方策について検討した。
本実証においては、ローカル５Ｇを用いて、匠ソリューションと防犯ソリューションに取り組んだが、ここで求められる要件は 以下の図に示す通り大容量データと即時性であり、これを実現する通信システムとして現時点では５Ｇが最適であり、農業という特定分野、あるいは農村地域の特定エリアにおける干渉の少ない無線環境を整備するという観点でロー
カル５Ｇは適していると言える。

4G

大衛星、ドローンによる
画像解析

画像認識

5G

視覚情報分析
リモート診断リモート指導農機の自動走行
リアルタイム制御
リアルタイム監視

ドローンによる農薬散布

データ容量

栽培作業記録農機管理(GNSS情報等)

栽培管理(機器制御等)

栽培管理(センシング)

本実証の取り組み領域（匠ソリューション）（防犯ソリューション）

3G/LPWA即時性高
図 6-6 農業分野における通信システムの用途

一方で、実装・横展開を検討する中で、ローカル５Ｇを推進する上での課題も顕在化した。
その中で最も大きな課題は、以下の図に示す通り、ローカル５Ｇ環境の導入・維持管理コストの削減と、導入・維持管理体制の整備である。農業分野でローカル５Ｇの活用を推進する
上ではこの課題への対策が必要となる。
【実証構成要素】

ローカル5G環境

匠ソリューション

L5G連携

防犯ソリューション

５ＧシステムシャインマスカットAI育成支援

不審人物AI検知

５Ｇ対応端末スマートグラスUI

不審車両AI検知

植生指数、画像解析

車両ナンバーAI検知

課 導入・維持管理コストの削減
題 導入・維持管理体制の整備【横展開検討】

普及モデル①
シャインマスカット育成支援（山梨県内展開）対 コスト：クラウド化、SA、多目的利用、可搬型
策 体 制：サービス化、地域スキーム確立

普及モデル②
果樹AI育成支援（山梨県内含む他エリア展開）

普及モデル③
防犯ソリューション（山梨県内含む他エリア展開）

図 6-7 実証及び実装・横展開検討で顕在化したローカル５G の課題と対策
農業分野は、農業で得られる収入を考慮すると、受益者としての農業従事者に大きなコス279

ト負担を求めることは難しく、ローカル５Ｇ環境の導入・維持管理コストの削減が求められる。これに係る主な対策を以下に示す。
表 6.3.2-1 ローカル５Ｇ導入・維持管理コスト削減の主な対策
主な対策
クラウド化
SA 方式の採用
多目的利用

可搬型基地局

補足専用機器で構成されている基地局の環境を仮想化し、IaaS 上での構築あるいは SaaS 等のクラウド化を実現することで、コストを削減する。
SA（スタンドアローン）方式のローカル５Ｇ環境を採用することで、４Ｇのアンカー環境が不要となり、コスト削減となる。
特定の農作物や防犯等の目的に限定するのではなく、農業分野
以外も含めた様々な領域で基地局設備を活用し、複数の目的でシェアリングすることによりコスト負担を分散する。
小型化して可搬型となった基地局設備を利用し、繁忙期の異なる複数の農作物や離れた圃場での利用を可能とし、設備の回転率を上げることでコスト負担を分散する。

また、コスト削減と合わせて、ローカル５Ｇ環境の導入・維持管理に係る体制の整備も課題である。これに係る主な対策を以下に示す。
表 6.3.2-2 ローカル５Ｇ導入・維持管理体制整備の主な対策
主な対策
サービス化

地域スキームの確立

補足ローカル５Ｇの導入から維持管理に必要となる各種機能や運用保守をサービスとして提供する形態。商用サービス化により、低コスト化に加え、安定的な環境維持を実現する。
提供エリアが限定されるローカル５Ｇの特性に合わせ、該当するエリアでの多目的利用や安定的な環境維持を実現するために、受益者や地域通信事業者、各種サービス提供事業者、JA、自治体などによる地域スキームを確立する。

280

6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討
今回の実証事業の先には、５Ｇがあらゆる分野や地域において浸透し、徹底的に使いこなされている「Beyond 5G ready」な環境の実現に向けて、多様なステークホルダによるロー
カル５Ｇ等を活用したユースケースの横展開を促進する取り組みが期待されている。その実現方策の一つとして、低廉かつ容易に利用できるような、例えば、エッジと連携したクラウド型（SaaS）の共通プラットフォーム（「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」）仕組みが考えられている。この共通プラットフォームの在り方について、実証プロジェクトの立場から検討を実施した。

共通プラットフォームに資する実証構成要素
今回の実証を構成する各構成要素のうち、横展開を促進する共通プラットフォームとして有効と思われる要素を記載する。これら各構成要素の機能モジュール、機能仕様、インタ
フェース（API 等）、データ連携仕様（フォーマット等）、あるいは成果物や事例等が横展開の促進に資すると想定する。

6.4.1.1 ローカル５Ｇシステム
ローカル５Ｇシステムの構成例を以下に示す。

図 6-8 ローカル５Ｇシステム構成（例）
ローカル５Ｇシステムは、５Ｇコア、RU、CU/DU、アンテナ、CPE 端末、および光/LAN
回線、スイッチ等の機器から構成される。今回の普及モデルの検討においては、ローカル
５Ｇ商用サービスの採用を想定しており、そのサービスにおいては機器を提供することのほか、各機器の設定及びチューニング、ネットワーク構築、無線免許取得支援等をサービス
281

提供することを想定している。
なお、3 章で示す今回の実証におけるローカル５Ｇシステムも、上記ローカル５Ｇシステ
ムの一例に該当する。

6.4.1.2 シャインマスカット AI 育成支援システム
山梨県が知財を有するシャインマスカット栽培技術に基づき、房づくり、摘粒、適期収穫の過程における熟練就農者の知見を AI モデルとして構築した。山梨県内限定での横展開となるが、エリア限定が可能であれば、共通プラットフォームに資することが可能となる。
今回の普及モデル検討においては、「普及モデル①シャインマスカット育成支援」を構成する匠サービス（仮称）として横展開を図る。
また、「普及モデル②果樹ＡＩ育成支援」において、上記のシャインマスカット AI 育成
支援を AI モデル構築事例として、ブドウ他品種や他果樹を対象とする新たな AI モデルの構築を想定している。以下に AI 開発環境を示す。
表 6.4.1-1 AI 開発環境（山梨県シャインマスカット）
項

目

使用 OS
コンテナシステム
Web アプリケーション
フレームワーク
ＡＩ推論エンジン
テキストエディタ
使用言語
ライブラリ

内

容

UbuntuDockerDjangoTritonInferenceServer
Visual Studio CodePython3.7
GDAL
PyprojPytorch
OpenCV
Pillow
MMDetection
Triton Inference Client

6.4.1.3 スマートグラス AI 投影システム
画像判定 AI を搭載したスマートグラス投影に必要な機能を提供する。画像判定に必要なAI モデルの構築が別途必要であるが、スマートグラス投影の UI システムとして、共通プ
ラットフォームに資することが可能である。
今回の普及モデル検討においては、「普及モデル①シャインマスカット育成支援」では山梨県知財で構築されたシャインマスカット AI モデルと連携して、匠サービス（仮称）として横展開を図る。さらに、「普及モデル②果樹 AI 育成支援」では、ブドウ他品種や他果樹を対象とする新たな AI モデルと連携して新サービスを構成することを想定している。以下に282

スマートグラスの開発環境を示す。
表 6.4.1-2 スマートグラスの開発環境
項目

使用デバイス
使用 OS（BT2000）
使用 OS（スマートフォン）
統合開発環境
使用言語
ライブラリ

内

容

BT2000 ／ Android スマートフォン
Android 4.0
Android 8.0
Android Studio 4.1
Android4.2 Preview
Java
Volley6.4.1.4 不審人物／不審車両 AI 検知システム
圃場に設置した防犯カメラの映像から、人物を検知する AI モデルを用いて圃場に近づく
不審人物を発見し、圃場の管理者（就農者）のスマートフォンへ自動通報する機能を提供する。同様に、車両を検知する AI モデルを用いて圃場に近づく不審車両を発見し、圃場の管理者（就農者）のスマートフォンへ自動通報する機能を提供する。さらに、車両と合わせてナンバープレート検知する AI モデルを用いて検知した映像及び車両ナンバーをデータ保存
し提供を可能とする。これらを共通プラットフォームに資することが可能である。
今回の普及モデル検討においては、「普及モデル③防犯ソリューション」を構成する防犯サービス（仮称）として横展開を図る。

共通プラットフォームへの提供イメージと合致した製品のパターン・スキーム
6.4.2.1 通信制御領域におけるローカル５Ｇ商用サービスの導入
５Ｇソリューションを構成する各種ソフトウェア、ハードウェアの提供イメージについて、PMO から提示されたローカル５Ｇソリューション構成を元に、アプリ領域、通信制御
領域、機器制御領域に分類し、下の図に示す通り、通信制御領域においてローカル５Ｇ商用サービスを導入する際のパターン、ビジネススキームについて例を示す。

283

ア
プ
リ
領
域

通
信
制
御
領
域

アプリケーション
上位アプリケーション、クラウドサービス等と連携するためのインタフェース、取り扱うデータモデル、データフロー
全体としてローカルネットワークが機能するための運用機能、全体連携の動的制御、管理コンソール
適用業務特性に合わせたチューニングデータ
機器毎のローカライズエリア導入における独自Configパラメータセット

５G対応通信機器
機
器
制
御
領
域

適用業務特性に合わせたチューニングデータ
連動を踏まえた独自Configパラメータセット

PS/LTE,LPWA等共存通信機器

IoTデバイスとの連動モジュール、スクリプトファイル
IoT機器（センサリングデバイス、メディアデバイス：音声、画像、動画管理）

図 6-9 ローカル５Ｇソリューション構成における通信制御領域
ローカル５Ｇ商用サービスにおいては、調査・企画段階のコンサルティングから、導入工程の構築や無線免許申請支援、お客様に代わりシステム運用など、ローカル５Ｇの企画、導入から運用まで広範囲に渡りサービス型で提供する予定である。フェーズ毎の
提供サービス例を以下に示す。

図 6-10 ローカル５Ｇ商用サービスの提供サービス例
出展：NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html
各サービスの詳細内容を以下に示す。

284

コンサルティングサービス
ローカル５Ｇを構築する準備段階に必要な企画・要件定義から電波測定、５Ｇ端末検証、実証実験を提供し、お客様のニーズと現地環境に応じた最適なネットワークサービ
スと今後の進め方を提案する。各サービスの内容例を以下に示す。

図 6-11 ローカル５Ｇコンサルティングサービス内容例
出展：NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html
インテグレーションサービス
ネットワークのスペシャリストが無線局免許の取得支援から、ネットワーク構築に至る現地調査、設計、検証を行い、信頼性の高い、安全・安心なネットワークを構築します。５Ｇ基地局のラインナップに Sub6(4.7GHz)帯域対応の SA 型を加え、お客様の最適なネットワーク構築と運用に貢献すると考えられる。各サービスの内容例を以下に示す。

図 6-12 ローカル５Ｇ構築サービス内容例
出展：NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html285

図 6-13 無線免許取得支援サービス内容例
出展）NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html
マネージドサービス
５Ｇネットワークの常時監視（24 時間 365 日対応）や問い合わせ対応、保守手配・復旧対処といった運用に関する業務をサービス提供します。また、コアネットワーク、基地局といった５Ｇシステムを構成する機器と保守サービスをセットで月額料金で提供するメニューを用意して、初期投資の抑制に貢献すると考えられる。各サービスの内容例を以下に示す。

図 6-14 ローカル５G マネージドサービス内容例
出展：NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html

286お客様のニーズに応じて、エントリーパック、スタンダードパックの 2 種類の提供を行う。また、５Ｇ基地局機器については、お客様の初期投資を抑えることができるサブ
スクリプション型サービスについて、メニュー内容例を以下に示す。

図 6-15 マネージドサービスメニュー例
出展：NEC ウェブサイト、https://jpn.nec.com/nsp/5g/local5g/service.html

6.4.2.2 アプリ領域、機器制御領域の導入
前項で記載したローカル５Ｇソリューション構成のうち、アプリ領域、機器制御領域を導入する際のパターン、ビジネススキームについて例を示す。

ア
プ
リ
領
域

通
信
制
御
領
域

アプリケーション
上位アプリケーション、クラウドサービス等と連携するためのインタフェース、取り扱うデータモデル、データフロー
全体としてローカルネットワークが機能するための運用機能、全体連携の動的制御、管理コンソール
適用業務特性に合わせたチューニングデータ
機器毎のローカライズエリア導入における独自Configパラメータセット

５G対応通信機器
機
器
制
御
領
域

適用業務特性に合わせたチューニングデータ
連動を踏まえた独自Configパラメータセット

PS/LTE,LPWA等共存通信機器

IoTデバイスとの連動モジュール、スクリプトファイル
IoT機器（センサリングデバイス、メディアデバイス：音声、画像、動画管理）

図 6-16 ローカル５G ソリューション構成におけるアプリ領域、機器制御領域
アプリ領域、機器制御領域の提供例として、以下に示す環境での提供が考えられる。
287

表 6.4.2-1 アプリ領域、機器制御領域の提供環境例
環

境

概

要

クラウド型

クラウドのアプリを使用する

MEC（MobileEdgeComputing)型

近隣地区で共有使用が可能なアプリを使用する

現地型

オンプレミスのアプリを使用する

今回の実証においては、一部の機能を除き、現地型の構成で行われた。この場合、初期導入にコストがかかることが課題に挙げられる。
コストの課題対策として、一般的には、クラウドのアプリを利用することが考えられる
が、ローカル５Ｇの性質である「大容量」「低遅延」「多接続」を考慮すると、クラウド型
は必ずしも有用ではない。
そのため、MEC 型として、クラウドを利用するわけではないが、近隣地域で同じ機能を使う際に共有できる仕組みを提供することが望ましいと考える。

288

５Ｇソリューション提供センター（仮称）への提言
仕様書に記される、「５Ｇソリューション提供センター」の目的「「Beyond 5G ready」
な環境に向け、多様なステークホルダによるローカル５Ｇ等を活用したユースケースの横展開を促進する取り組み」に沿って、「５Ｇソリューション提供センター」の企画・設立展開に資すると思われる要素について PMO 及びコンソーシアムで検討を行った。
「共同利用型プラットフォーム機能をユーザー企業・団体や開発主体等が容易に利用できるよう、当該プラットフォームが具備すべきモジュールや機能群、必要とされるインターフェース（API 等）、データ連携仕様（フォーマット等）などに係る仕様案をとりまとめること。」が活動として想定されている
そのため、PMO とディスカッションして示された機能群などの仕様案の他、容易に利用できるような取り組みが必要と考えた。
以下の図に、取りまとめる仕様案と、ローカル５G を活用するプロセスから想定するから考えられる必要事項を挙げた。
容易に利用できるために必要な要素は、プロセス標準化、人材育成の提供、人材・会社
紹介、技術支援・コンサルタント、各産業が利活用できるような機器毎のユースケース収
集・提示、DC の括りとしての導入・IF 収集・提示、規格・検証、設計・導入、運用監視・保守の各プロセスの手順や標準、３GPP や上位アプリケーション、IoT 規格の動向の提供、解説、英訳の提供、ハードウェア/バックボーンネットワークのシェアリングが考えられる。
また、ローカル５Ｇシステムは、規格である 3GPP の版数により、提供できるネットワ
ーク性能や機能が変わってくるため、各要素において、3GPP 規格版数の明確化をすることも必要であると考える。
当該プラットフォームが具備すべきモジュールや機能群、必要とされるインターフェース（API等）、デー
タ連携仕様(フォーマット等)などに係る仕様案

アプリケーション

全体としてローカルネットワークが機能するための運用機能、全体連携の動的制御、管理コンソール
適用業務特性に合わせたチューニングデータ

適用業務特性に合わせた
チューニングデータ

機器毎のローカライズエリア導入における独自Configパラメータセット

５G対応通信機器

連動を踏まえた独自Configパラ
メータセットPS/LTE,LPWA等共存通
信機器

企画・検証

AI
共通
辞書
評価実
績の活
用
（ネッ
トワー
ク性能、
3GPP
規格版
数等）

IoTデバイスとの連動モジュール、スクリプトファイ
ル
IoT機器（センサリングデバイス、メディアデバイ
ス：音声、画像、動画管理）

設計・導入

運用監視・保守

人材育成システムの提供（資格等の基準を設計）

容易に
利用できる
ために

プロセス標準化

上位アプリケーション、クラウドサービス等と連携するためのインタフェース、取り扱うデータモデル、
データフロー

当該プラットフォームを容易に利用するための仕組み案

人材・会社紹介
機器ごとのユースケース収集・提示→各産業が利活用のため

DXの括りとしての導入・IF収
集・提示
企画・検証の手順/標準設計・導入の手順/標準運用監視・保守の手順/標準

３GPPや上位アプリケーション、IoT規格の動向の提供、解説、英訳の提供

ハードウェア/バックボーンネットワークのシェアリング

（黒字：PMOから提示された内容

青字：コンソーシアム検討）

図 6-17 ローカル５Ｇソリューション構成におけるアプリ領域、機器制御領域289

6.5 まとめ今回の実証に関する実装・横展開のまとめについて、下の図に示す。
他エリア展開山梨県内
実装①果樹試験場
匠SL
【R5度】

防犯SL

L5G

匠サービス

防犯SL

YSK ecom

実証構成要素＜想定ターゲット＞
農業法人、農家
新規就農者、JA
通信事業者
自治体 など移設

実装②県内展開⇒ 普及モデル①③へ
匠SL

R2度実証

R3度
農研機構
事業

【R4度】

5Gソリューション
提供センター（仮）ぶどう他品種／
他果樹AI構築

新規事業者

普及モデル①
ｼｬｲﾝﾏｽｶｯﾄ育成支援
YSK ecom【R6度～】

普及モデル③
防犯ソリューション

L5G商用サービス

NEC

公衆5G利用

新規事業者【R6度～】匠サービス

YSK ecom【R6度～】

普及モデル②普及モデル②
果樹AI育成支援
普及モデル②
果樹AI育成支援
果樹AI育成支援
新規サービス

新規サービス

L5G

防犯サービススマート
グラスUI

シャインマスカット
AI育成支援防犯サービス

不審人物AI検知

不審車両AI検知

車両ナンバーAI検知

YSK ecom

・新たなAIモデル構築（ぶどう他品種／他果樹等）
・実証成果の活用
新規サービス（事例／手法／API等）
新規事業者（新たな協業スキーム）

スマート
グラスUI

防犯サービスYSK ecom・実証成果のサービス化
・回線種の混在利用

公衆5G利用・多目的利用・シェアリング
L5G商用サービス ・地域通信事業者による
NEC
事業化検討

：今回の実証要素
凡例：実装･横展開の計画：追加で必要となる要素

図 6-18 実装・横展開のまとめ
今回の実証内容を構成要素毎に整理し、持続可能な事業モデルとするべく、実装を二段階、横展開を３つの普及モデルとして計画した。
実装においては、2021 年度の農研機構事業（農林水産省）の運営体制及び役割分担を維持することを基本とし、2022 年度は今回の実証場所である果樹試験場において継続利用しながら匠ソリューション及び防犯ソリューションを見本展示し、2023 年度に県内の農業法
人へ展開することを目指す。
横展開においては、山梨県独自技術を活用する「シャインマスカット AI 育成支援」について県内の農業法人への実装後に 2024 年度より普及モデル①として県内展開を目指す。
また、それまで培った AI モデル構築の知見を活かし、ブドウ他品種や他の果樹に関する
AI モデルを別途構築することを前提に、普及モデル②として AI 育成支援の他エリア展開を目指す。防犯ソリューションについても、2024 年度より普及モデル③としてサービス化による県内及び他エリア展開を目指す。
また、普及モデル展開時におけるローカル５Ｇ環境については、商用サービスの利用を想定しているが、普及モデル開始予定の 2024 年までに一定の低価格化は見込めるものの、匠サービスや防犯サービス（ともに仮称）のみの単独価値で利用できる程度までの低価格化は期待できない。そのため、この商用サービスを導入地域内で多目的利用し、特定の農作物や防犯等の目的に限定することなく農業分野以外も含めた様々な領域でサービスを活用し、複数の目的でシェアリングすることによりコスト負担の分散を目指す。
さらに、提供エリアが限定されるローカル５Ｇの特性に合わせ、該当するエリアでの多目的利用促進や安定的な環境維持を実現するために、地域に根差した通信事業者が事業展開
290

の事業主体（免許人）となる案も検討する。
加えて、普及モデルの展開にあたっては、ローカル５Ｇの更なる浸透と、多様なステーク
ホルダによる横展開を促進する取り組みが期待されることから、共同利用型プラットフォーム（「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」）の仕組みを有効活用する。

291

7. 会合等の開催（該当する活動がある場合）
7.1 開催内容
7.1.1 対外的な会合
本実証にて実施した対外的な会合を以下に示す。週次の進捗報告会のほか、農研機構との成果検討会や、現地企業と共同にて展示会における実証内容の共有などを実施した。
表 7.1.1-1 会合の開催内容（対外）日付
令和 2 年 8 月 19 日

内容
総務省 PMO（株式会社クニエ）初回打合せ（対面及び遠隔会議）

令和 2 年 9 月 9 日

9 月第 2 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 9 月 16 日

9 月第 3 週週次報告（遠隔会議）※月次定例会と同日開催

令和 2 年 9 月 30 日

9 月第 4 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 10 月 7 日

9 月月次定例会（遠隔会議）

令和 2 年 10 月 14 日

10 月第 2 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 10 月 21 日

10 月第 3 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 10 月 26 日

技術実証 PMO との確認協議（遠隔会議）

令和 2 年 10 月 27 日

実装及び横展開検討会（山梨県）

令和 2 年 10 月 28 日

10 月第 4 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 11 月 4 日

11 月第 1 週週次報告（遠隔会議）
総務省 PMO（株式会社クニエ、株式会社三菱総合研究所、一般社団法人電波産業会）技術実証ヒアリング「高品質シャインマスカット生産のための匠の技の「見える化」技術の開発・実証（ローカル５Ｇ活用）計画検討会」（※農研機構事業）
11 月第 2 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 11 月 5 日
令和 2 年 11 月 10 日
令和 2 年 11 月 11 日
令和 2 年 11 月 18 日

令和 2 年 11 月 25 日

11 月第 3 週週次報告（遠隔会議）「高品質シャインマスカット生産のための匠の技の「見える化」技術の開発・実証（ローカル５Ｇ活用）スマート農機等見学会」（※農研機構事業）
11 月第 4 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 11 月 26 日

実装及び横展開検討会（山梨県）

令和 2 年 12 月 4 日

12 月月次報告（遠隔会議）

令和 2 年 12 月 9 日

令和 2 年 12 月 17 日

12 月第 2 週週次報告（遠隔会議）「高品質シャインマスカット生産のための匠の技の「見える化」技術の開発・実証（ローカル５Ｇ活用）成果検討会」（※農研機構事業）
実験試験用無線局免許交付式

令和 2 年 12 月 17 日

12 月第 3 週週次報告（遠隔会議）

令和 2 年 11 月 24 日

令和 2 年 12 月 16 日

292

令和 2 年 12 月 17 日

実装及び横展開検討会（山梨県）

令和 2 年 12 月 23 日

12 月第 4 週週次報告（遠隔会議）

令和 3 年 1 月 27 日
令和 3 年 2 月 3 日
令和 3 年 2 月 10 日
令和 3 年 2 月 10 日
令和 3 年 2 月 17 日
令和 3 年 2 月 24 日
令和 3 年 3 月 3 日
令和 3 年 3 月 10 日
令和 3 年 3 月 17 日
令和 3 年 3 月 24 日

1 月第 4 週週次報告（遠隔会議）
2 月月次報告（遠隔会議）
2 月第 2 週週次報告（遠隔会議）
山梨テクノ ICT メッセ オンライン展示会（※山梨県地域 ICT 推進協議会主催）
2 月第 3 週週次報告（遠隔会議）
2 月第 4 週週次報告（遠隔会議）
3 月月次報告（遠隔会議）
3 月第 2 週週次報告（遠隔会議）
3 月第 3 週週次報告（遠隔会議）
3 月第 4 週週次報告（遠隔会議）

7.1.2 内部的な会合
本実証にて実施した内部的な会合を以下に示す。主に各実証グループの進捗確認を目的とした定例会を週次にて実施した。
表 7.1.2-1 会合の開催内容（内部）日付

内容

令和 2 年 8 月 5 日

内部キックオフ

令和 2 年 8 月 11 日
令和 2 年 9 月 1 日

現地工事打合せ

令和 2 年 9 月 8 日

内部定例会

令和 2 年 9 月 15 日

内部定例会

令和 2 年 9 月 29 日
令和 2 年 10 月 6 日

内部定例会

令和 2 年 10 月 13 日

内部定例会

令和 2 年 10 月 20 日

内部定例会

令和 2 年 10 月 27 日

内部定例会

令和 2 年 11 月 9 日
令和 2 年 11 月 10 日

機器調達打合せ

令和 2 年 11 月 17 日

内部定例会

令和 2 年 11 月 24 日

内部定例会

令和 2 年 12 月 1 日
令和 2 年 12 月 8 日

成果報告書検討会議

令和 2 年 12 月 15 日

内部定例会

令和 2 年 12 月 22 日
令和 3 年 1 月 5 日

内部定例会

内部定例会

内部定例会

内部定例会

内部定例会

内部定例会
293

令和 3 年 1 月 12 日

内部定例会

令和 3 年 1 月 19 日

内部定例会

令和 3 年 1 月 26 日
令和 3 年 2 月 2 日

内部定例会

令和 3 年 2 月 9 日

内部定例会

令和 3 年 2 月 16 日

内部定例会

令和 3 年 2 月 22 日

内部定例会

令和 3 年 3 月 2 日

内部定例会

令和 3 年 3 月 9 日
令和 3 年 3 月 12 日

内部定例会

令和 3 年 3 月 16 日

内部定例会

令和 3 年 3 月 22 日

内部定例会

内部定例会

成果報告書検討会議294

8. まとめ
我が国の農業は、農業従事者の高齢化、新規就農者の減少による労働力不足・技術継承の危機・収益力低下といった課題に直面しており、センサー、ビッグデータ等を利活用した農林水産業の生産性向上・高付加価値化を図る ICT への期待・重要性が益々高まっている。
今回の実証地域とした山梨県の農業の上記課題に対し本実証実験においては、山梨県特産のブドウ（シャインマスカット）を対象に、ローカル５Ｇ等の無線通信システムを用いてスマートグラスを活用した画像伝送及び熟練農業者技術（匠の技）を反映した AI 解析結果
表示による農作業の効率化を柱とする匠ソリューションと、果樹盗難防止のための映像監視による不審人物・車両検知の防犯ソリューションを課題解決システムと位置付け、その実現を目指して取り組んだ。

295

今回の実証に関する実施内容及び実装・横展開計画を含む全体のまとめについて、以下の
図に示す。
①ハウス

②雨よけ

調査室

基地局アンテナ

山梨県
情報ハイウェイ

山梨県果樹試験場

データセンター（実証地域外､県内）③圃場

スマートグラス

スマートグラスで捉えたブドウに対して、ＡＩ解析した適切な作業指示を
リアルタイムで表示

教師データの収集
5月：房づくり、6月：摘粒、9月：収穫
収集した画像データからディープラーニング等によって、ブドウの検知、最適な作業指示を解析し、その結果をＡＲでスマートグラスに投影するＡＩによるデータ解析

匠

匠ソリューション

ローカル5G基地局

房づくり軸長指示 適粒切除粒数表示

防犯ソリューション

植生指数表示

適期収穫色判断

防不審人物・車両検知

××圃場
不審人物
を検出！

通知

R2度実証

R3度
農研機構
事業

【R4度】

実装①果樹試験場
匠SL

防犯SL

【R5度】

L5G

防犯SL

匠サービス
YSK ecom

匠SL 防犯SL L5G

ぶどう他品種／
他果樹AI構築

新規事業者

YSK ecom【R6度～】

普及モデル③
防犯ソリューション

L5G商用サービス

NEC

公衆5G利用

新規事業者

普及モデル①
ｼｬｲﾝﾏｽｶｯﾄ育成支援
匠サービス

YSK ecom【R6度～】

普及モデル②普及モデル②
果樹AI育成支援
普及モデル②
果樹AI育成支援
新規サービス
果樹AI育成支援【R6度～】

L5G

防犯サービス

スマート
グラスUI

新規サービス＜想定ターゲット＞
農業法人、農家
新規就農者、JA
通信事業者
自治体 など移設

実装②県内展開⇒ 普及モデル①③へ
匠SL

5Gソリューション
提供センター（仮）実証構成要素

山梨県内

圃場
アラーム
動作

L5G/インフラ

ローカル5G、NW、AI、スマートグラス、カメラ

他エリア展開アラーム
動作制御

新規サービス

シャインマスカット
AI育成支援防犯サービス

不審人物AI検知

不審車両AI検知

車両ナンバーAI検知

YSK ecom

・新たなAIモデル構築（ぶどう他品種／他果樹等）
・実証成果の活用（事例／手法／API等）
新規事業者（新たな協業スキーム）

スマート
グラスUI

防犯サービスYSK ecom

公衆5G利用・多目的利用・シェアリング
L5G商用サービス ・地域通信事業者による
NEC
事業化検討

図 8-1 本実証のまとめ

296

・実証成果のサービス化
・回線種の混在利用：今回の実証要素
凡例：実装･横展開の計画：追加で必要となる要素

以下に、取り組んだ実証内容に対する、定義した目標と実証成果について示す。
表 8-1 実証内容に対する目標と成果
実証内容
匠ｿﾘｭｰｼｮﾝ①房づくり
軸長指示
匠ｿﾘｭｰｼｮﾝ②摘粒切除
粒数表示
匠ｿﾘｭｰｼｮﾝ③適期収穫
色判断
匠ｿﾘｭｰｼｮﾝ④植生指数
防犯ｿﾘｭｰｼｮﾝ⑤不審人物
検知
防犯ｿﾘｭｰｼｮﾝ⑥不審車両
検知
防犯ｿﾘｭｰｼｮﾝ⑦車両ﾅﾝﾊﾞｰ
検知

ローカル
５Ｇ

目標

成果

表示：軸長の表示まで 2 秒
検出精度：95%

表示：1.81 秒 ※4G 参考：6.76 秒
検出精度：89.61%（房づくり前）
93.51%（房づくり後）

表示：粒数の表示まで 2 秒
検出精度：95%

表示：2.11 秒
検出精度：88.51%

表示：カラーチャート表示まで 3 秒
検出精度：85%

表示：2.77 秒 ※4G 参考：8.88 秒
検出精度：54.25%

誤差：2m 程度

誤差：2m 以内

昼夜／検出率：90%
最大検知距離の測定
アラートメール送信：10 秒以内
昼夜／検出率：距離 8m 時速 20Km
以下で 90%
アラートメール送信：10 秒以内

全体検出率：93.80%
最大検知距離：31m
アラート通知メール：1 秒以内
全体検出率：86.7%（左記の目標条件：97%）
アラート通知メール：1 秒以内
全体検出率：43.2%
上記⑥に準じる（左記の目標条件：59.1%）
アラート通知メール：1 秒以内
遅延 80msec 以下を達成
遅延 80msec 以下（計 52 測定地点）
UL: 60Mbps、DL800Mbps
匠 UL：25Mbps を達成（2 か所）（匠 UL：スマートグラス 5Mbps×5） （圃場のみ 19Mbps 地点あり）（防犯 UL：カメラ 20Mbps×3）
防犯 UL：60Mbps を達成
通信性能・設置コストを勘案し、アンテナ高検討（5m／4m／3m）
3m を最適な高さとした実証結果として、ローカル５Ｇの無線ネットワークを最大限に活かして、ブドウ農家の生産性向上・高付加価値化を図る仕組みとしては一定の成果を上げることができたと考えている。
課題実証においては、スマートグラスの撮影画像伝送及び AI 解析結果の表示速度は、概ね生産者の使用に適した速度（2 秒前後）を達成した。AI 解析についても概ね目標の検出精度（9 割前後）を達成したが、一部機能（適期収穫判断）において検出精度が 5 割程度に留まり、今後改善の余地がある。監視映像を解析した不審人物・車両の検出率は、概ね期待する 90％前後を実現した。検知後は 1 秒以内のアラート（メール送信）を実現した。
技術実証においては、農業用ハウス等における通信性能（遅延時間やスループット等）は297

概ね目標を達成し、電波のカバーエリア算出法を整理するとともに、栽培ハウス、雨よけ施設、及び屋外圃場の各ユースケースの電波伝搬モデルを導出した。また、基地局のアンテナ高について、通信性能や設置コストを勘案しつつ、本環境で最適な高さ（3m）を明らかにした。引き続き、作業者の作業中、思考や行動の妨げにならないよう、通信品質の向上、分析技術の向上、デバイス技術の向上が求められる。
実装・横展開の検討においては、実証内容を構成要素毎に整理し、持続可能な事業モデルとするべく、実装を二段階、横展開を３つの普及モデルとして計画した。本実証で取り組んだ課題解決システムにおいては通信要件として大容量データと即時性が求められており、これを実現し、なおかつ農業分野、あるいは農村地域の特定エリアにおける干渉の少ない無線環境を整備するという観点でローカル５Ｇは適している。一方で、農業で得られる収入を考慮すると、農業分野単独では、受益者としての農業従事者に大きなコスト負担を求めることは難しく、ローカル５Ｇ環境の導入・維持管理コストの削減が課題となった。商用サービスの利用に加え、導入地域内で多目的利用し、特定の農作物や防犯等の目的に限定することなく農業分野以外も含めた様々な領域でサービスを活用し、複数の目的でシェアリングすることによりコスト負担を抑えるべきとの結論に至った。
加えて、普及モデルの展開にあたっては、ローカル５Ｇの更なる浸透と、多様なステーク
ホルダによる横展開を促進する取り組みが期待されることから、共同利用型プラットフォーム（「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」）の仕組みを有効活用する。
これら今回の実証で得られた成果と、顕在化した諸処の課題への対応、果樹農家の利益に貢献できるサービスモデルの検討については、今後も継続して取り組んでいくことが必要である。例えば、社会システムとしては、当然のことながら誰もが安心して安全に利活用できる環境を確保することが不可欠である。サービスの提供に関わる事業者が多様化・複雑化していく中においても、インフラ全体として安全・信頼性を確保していくとともに、利用者と関係事業者が Win-Win の関係が成り立つ必要がある。また、こうした技術革新の恩恵は、希望する利用者すべてに届くことが重要である。このため、システムの構築や利活用の方法をできるだけ効率化する工夫も求められる。
今後に向けて、本実証実験で明らかになった課題等の解決に取り組むため、コンソーシア
ム関係者間で共有し、実装・横展開に向けて検討を継続する。

298

9. 参考資料(1) 平成 27 年国勢調査確定値基準、”
https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2015/kekka.html”(2) 山梨県 高齢者統計情報、
https://www.pref.yamanashi.jp/chouju/24909311206.html(3) やまなし農業基本計画,
https://www.pref.yamanashi.jp/nousei-som/r1_kihonkeikaku.html(4) 山梨市地域新エネルギービジョン報告、”
https://www.city.yamanashi.yamanashi.jp/citizen/docs/energy_vision.html”

299

10. 用語集
本書にて使用する用語を以下に示す。
用語説明

匠ソリューション

ブドウの重要な生育期の作業について、スマートグラスを使用し、作業中の生産者を支援するためのシステム及び運用方法。

防犯ソリューション圃場内及び周辺について、4K カメラを使用し、生産者不在時の不審な人物や車両を検知するシステム及び運用方法。

ユースケースシステムの利用方法を表現したもの。本書では、匠ソリューション及び防犯ソリューションによって実現される項目群を指す。
作物を栽培する田畑。農園。

圃場
雨よけ
ハウス
房作り

摘粒

植生

果（花）房管理

作物を雨から保護するための設備及びその設備が設置された場所のこと。
作物の温室栽培を行うための設備及びその設備が設置された場所のこと。
ブドウ栽培の工程。外観良い房を作るために、花穂が育成した初期段階で、適正な軸長（花穂の長さ）に処理を施すこと。
本検討においては、適正な軸長を AI によって示す「房づくり軸長指示」を匠ソリューションのユースケースの 1 つとして実施した。
ブドウ栽培の工程。実ができてからブドウの粒同士が押し合って割れたり、房が重くなりすぎたりしないよう粒を切って密度を下げること。外観良い房を作るために適正な粒数に処理を施す。果実が肥大する前に行う。
区域内に生えている植物の全体的な様相。植生の健康状態を数値化したものが植生指数という。数値（－１から１）で示され、１に近いほど健康であることを示す。
房作り、摘粒等のブドウの生育管理作業の総称。

カラーチャート

色の表。本書においては、ブドウの収穫時期を判断するためにブドウの果皮色の度合いを表にしたものを指す。

スマートグラス

メガネ型のウェアラブルデバイス（身体に装着して使用する端末）。
実際に見える光景に、情報を重ねて表示することができる。

可視光カメラ

人間の目で見ることができる光の波長「可視光線」をとらえるカメラ。通常のカメラ。
人間の目で見ることができない光の波長「赤外線」をとらえるカメラ。
温度を可視化できるカメラ。
複数の波長帯の光（電磁波）のこと。可視光線に加え紫外線や赤外
線、遠赤外線などが該当する。本調査検討で使用するドローン（農林水産省様事業で準備される想定）は、このマルチスペクトル画像に対応している。

赤外線カメラマルチスペクト
ル

300

用語

説明

４K
（ヨンケー）

画像表示の解像度のこと。HD の解像度は 1280×720 ピクセル、フル
HD の解像度は 1920×1080 ピクセルとなっているが、４K の解像度
は 3840×2160 ピクセルとなる。なお、8K の解像度は 7680×4320 ピ
クセルとなる。
本実証実験では４K の高解像度のカメラを果房管理、植生管理、不審人物/車両の検知に使用した。
地球上での現在位置を測定するためのシステム。カーナビ等で使用される仕組み。
※GPS=Global Positioning System
なお、アメリカが運営している GPS、欧州が運営している
GALILEO、ロシアが運営している GLONASS、日本の準天頂衛星などの測位衛星を総称して、GNSS（Global Navigation Satellite
Systems）と呼ぶ。
人間の行う高度で知的な作業や判断を、コンピュータ等を用いた人工的なシステムにより行えるようにしたもの。
※AI=Artificial Intelligence
コンピュータ上に人間の脳を模した神経回路を作成し、認識や推論を行う仕組み。画像認識領域の業界で最も採用されており、非常に高い精度を実現することが可能。画像・テキスト等の特徴抽出（入力デー
タの数値化）を自動で発見し、学習する。
インターネット経由で提供・利用するソフトウェア及びそのサービス形態のこと。
※SaaS=Software as a Service
利用者と物理的に近い場所に属する端末機器。

GPS

人工知能
AI
深層学習
（ディープラー
ニング）
SaaS

エッジコンピュ
ータ
IoT

MEC

UI

UX
AR

様々な物体（モノ）に通信機能を持たせ、インターネットに接続し相互通信による自動制御や遠隔操作、遠隔計測などを行うこと。
※IoT=Internet of Things （モノのインターネット）
利用者と物理的に近い場所に存在する機器によって主要な計算処理を行うことで、低遅延かつ大容量処理を実現するシステム構成のこと。
※MEC=MobileEdge Computing
人間が機器やシステムなどを利用する際の、情報のやり取りの仕組み。情報の表示方法や提供方法、機器やシステムを操作する手段や方式、使い勝手などを表す。
※UI=User Interface（ユーザーインターフェース）
人間が機器やサービスとの関りから得る体験や印象のこと。
※UX=User Experience（ユーザーエクスペリエンス）
拡張現実。人が知覚する情報を増やすための技術や、技術により実現された環境のこと。本検討ではスマートグラスに表示する情報が該当する。
※AR=Augmented Reality

301

用語
Society5.0

５Ｇ

ローカル５Ｇ(Ｌ５Ｇ）

3GPP
コアネットワーク
SA 方式
NSA 方式

4.7GHz 帯

説明
日本国にて提唱する未来社会のコンセプト。サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより実現される社会のこと。
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
テムであり、高速大容量・低遅延・多数同時接続の性能を有するもの。
地域・産業のニーズに応じて地域の企業や自治体等が個別に利用でき
る５Ｇシステムのこと。通信事業者が全国で展開する均一な５Ｇの通信サービスに対して、ローカル５Ｇは、地域・企業が主体となって、自らの建物内や敷地内といった特定のエリアで自営の５Ｇネットワー
クを構築・運用・利用することができる。
３Ｇ、４Ｇ及び５Ｇの標準仕様を策定する国際プロジェクト。
※3GPP=Third Generation Partnership Project
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。
※ LTE 世代のコアネットワークは EPC。
スタンドアローンのシステム構成。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。
非スタンドアローン型のシステム構成。４Ｇのコアネットワーク（EPC、後述）と５Ｇの基地局（gNB、後述）とを組み合わせた構成の５Ｇシステム。
ローカル５Ｇで使用される sub6（6GHz 未満）の周波数帯域。

28GHz 帯基地局

ローカル５Ｇで使用されるミリ波の周波数帯域。
移動する無線通信機の中継拠点として、地上に固定的に設置された通信設備のこと。本調査検討では、ローカル５Ｇの基地局を設置する。

EPC

高速通信規格「LTE」のアクセス網を収容するコアネットワークのこと。
音声もデータもすべてパケット化することで、シンプルで効率のよい
ネットワーク構成。また、端末が常にネットワークに接続される常時接続が実現されている。
※EPC=Evolved Packet Core
無線基地局のデータ処理を行う。コアネットワーク側のファンクショ
ン群。CU が複数の DU を集中制御することで、無線ネットワークの効率的な運用に貢献。
※CU=Central Unit
電波の送受信を行うリモート局の無線信号処理装置。無線周波数側のファンクション群。
※DU=Distributed Unit
無線子局の無線装置。
※RU=Radio Unit
ユーザーが利用する端末。
※UE=User Equipment

CU

DU

RU
UE

302

用語

説明

gNB
（=gNodeB）
eNB（=eNodeB）

SA システムにおいて NR 無線（５Ｇの無線）を提供する無線基地局※gNB=next generation Node B
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。
※eNB=evolved Node B
NSA 方式５Ｇコアネットワークで、端末のモビリティ管理やデータ
パケットの転送などを行う装置。
※EPC=Evolved Packet Core
通信サービスで利用される通信機器のうち、加入者宅や加入者施設に設置される中継機器や終端機器、通信端末のこと。
※CPE=Customer Premises Equipment（顧客構内設備）

EPC
CPE

L2SW

ネットワークを中継する機器。データを含むレイヤ２フレームに宛先
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。
※L2SW=Layer 2 Switch

L3SW

ネットワークの中継する機器。ネットワーク層（第 3 層）とリンク層（第 2 層）の両方の制御情報に基づいて、中継動作を行うスイッチ。
※L3SW=Layer 3 Switch
通信回線や装置のデータ入出力の性能であり、単位時間あたりに送受信できるデータ量。
1秒あたりに送信できる通信容量の単位。毎秒10億ビットのデータを伝送できるのが1Gbpsである。MbpsはGbpsの1000分の1。
※Gbps =Giga bits per second※Mbps =Mega bits per second
無線通信で端末から基地局に向けて発射される電波や、その通信速度
や周波数、それに乗せて送られる信号やデータ。
無線通信で基地局から端末に向けて発射される電波や、その通信速度
や周波数、それに乗せて送られる信号やデータ。
無線通信において基地局と端末の双方で複数のアンテナを使い、通信
品質を向上させるワイヤレス通信技術※MIMO＝multiple-input and multiple-output
送信用(基地局)と受信用(端末)に各 2 本のアンテナを使い、通信品質を向上させるワイヤレス通信技術。
MIMOの送信側が単一アンテナとなった縮退状態。
※SIMO=single input and multi output
アナログ信号やデジタルデータと、電波や電気信号の間で相互に変換を行うための変調方式の一つ。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。64 値のシンボルを用いて一度に 6 ビットを伝送。
※QAM=Quadrature Amplitude Modulation

スループットGbps/Mbps

アップリンク（UL）
ダウンリンク（DL）
MIMO

2×2MIMO
SIMO
64QAM

303

用語

説明

256QAM

アナログ信号やデジタルデータと、電波や電気信号の間で相互に変換を行うための変調方式の一つ。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。256 値のシ
ンボルを用いて一度に 8 ビットを伝送。

QPSK

アナログ信号やデジタルデータと、電波や電気信号の間で相互に変換を行うための変調方式の一つ。周波数の位相の変化に 4 つの値を持たせる方式のこと。
※QPSK=quadraphase-shift keying
アナログ信号やデジタルデータと、電波や電気信号の間で相互に変換を行うための変調方式の一つ。複数の周波数を用いて複数の情報を送ることが可能。
※OFDM=Orthogonal Frequency Division Multiplexing
本方式の拡張技術として OFDMA（～multiple access）、DFTSpread OFDM（Discrete Fourier Transform Spread～）などがある。
移動する無線通信システムにおいて、基地局と電波がどのように利用されているかを説明する用語。１つの基地局から電波が届く範囲を「セル」と呼ぶエリアに分割し、移動端末が通信中のセルの範囲から出て、他の場所へ移動しても、再び次の範囲（セル）にある基地局と通信する方式のこと。１つのセルを１セルと呼ぶ。
広帯域移動無線アクセスシステムであり、室内で利用する無線 LANとは異なり、無線基地局から出力される電波によりデータ通信を行う。
※BWA=Broadband Wireless Access
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。
※LPWA=Low Power Wide Area
無線通信の電波が空間を伝わり、離れた場所に届くこと。
電波の伝わり方。周波数や環境に応じて伝わり方が変化する。
本項目を求めるための様々な計算モデルが存在する（自由空間損失モデル、拡張坂上式モデル、拡張秦式モデル等）。
電波がある地点からある地点まで伝わる際の電波の弱まり（劣化）の度合いのこと。
障害物がない状態で、発射した電波が、発信した場所から伝搬するにつれて弱まる（損失する）具合のこと。
計算モデル等による予測値と実測値が、どの程度離れているのかを評
価する関数のこと。
※RMSE=Root Mean Squared Error
電気信号の大きさ、情報量を示す指標。単位は dB。

OFDM

１セル
（セル方式）

BWA

LPWA
電波伝搬
伝搬特性

伝搬損失
自由空間損失RMSE（平均二乗偏差）
ダイナミックレンジ
プロセスゲイン（加算利得）

受信器等が電波を受信する際にフィルタリング等の処理を行うことにより、伝送路で混入したノイズが除去されること。

304

用語

説明

フェージング（短区間中央値
変動）
見通し外（NLOS）

無線局の移動や時間経過等により、無線局での電波の受信レベルが変動する現象。

見通し内（LOS）
エリアカバレッジ
メディアコンバ
ーター
UDP

TCP

PING

送受信アンテナが互いに見通せない距離にある伝搬通路で行う通信のこと。
※NLOS=Non Line of Sight
送受信アンテナが互いに見通せる伝搬通路で行う通信のこと。
※LOS=Line of Sight
無線通信において、電波の送受信が可能な地域の範囲のこと。
異なる媒体（光通信と電気通信等）の通信を相互接続するための機器のこと。
インターネットで使用されているプロトコルのひとつ。 インターネ
ットを利用するアプリケーションなどの通信では、TCP と UDP のい
ずれかのプロトコルが使用されている。
※UDP=User Datagram Protocol
インターネットで使用されているプロトコルのひとつ。 TCP は、相手と接続を確立してから通信を行うため、UDP に比べて信頼性が高いプロトコル。
※TCP=Transmission Control Protocol
インターネットなどの TCP/IP ネットワークで、ネットワーク上で特定の IP アドレスを持つ機器からの応答を確認するためのプログラ
ム。
※PING=Packet Internet Groper305