令和 3 年度 課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証

5G 及びデータフュージョンによる熟練溶接士の技能の見える化及び遠隔指導の実証

成果報告書

令和 4 年 3 月 25 日

PwC コンサルティング合同会社

目次
1. 実証概要............................................................................................................................. 1
1.1 背景・目的 ................................................................................................................... 1
1.1.1 実証の背景 ................................................................................................................... 1
1.1.2 実証の目的 ................................................................................................................... 4

1.2 実証の概要 ................................................................................................................... 5
1.2.1 ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討 .................................................. 5
1.2.2 ローカル 5G を用いたソリューションの実装性に関する検討 .................................... 5

2. 実証環境の構築.................................................................................................................. 7
2.1 実施環境 ....................................................................................................................... 7
2.1.1 実施環境 ....................................................................................................................... 7
2.1.2 実証場所 ....................................................................................................................... 7

2.2 ネットワーク・システム構成 .................................................................................... 122.2.1 ネットワーク・システム全体構成 ............................................................................. 122.2.2 ネットワーク・システム構成要素 ............................................................................. 13
2.2.3 キャリア 5G ネットワークの構成 ............................................................................. 14
2.2.4 データフュージョンシステムの構成 ......................................................................... 16
2.2.5 超短遅延映像伝送システムの構成 ............................................................................. 20
2.2.6 キャリア 5G 端末の構成 ............................................................................................ 22

2.3 システム機能・性能・要件........................................................................................ 23
2.3.1 キャリア 5G ネットワーク ........................................................................................ 23
2.3.2 データフュージョンシステム .................................................................................... 24
2.3.3 超短遅延映像伝送システム ........................................................................................ 24
2.3.4 キャリア 5G 端末 ....................................................................................................... 29

2.4 免許及び各種許認可................................................................................................... 30
2.5 その他要件 ................................................................................................................. 31
2.5.1 キャリア 5G ネットワーク ........................................................................................ 31
2.5.2 データフュージョンシステム .................................................................................... 31
2.5.3 超短遅延映像伝送システム ........................................................................................ 32
2.5.4 キャリア 5G 端末 ....................................................................................................... 33

2.6 実証環境の運用 .......................................................................................................... 34
3. ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討（技術実証） ................................ 35
3.1 実証概要 ..................................................................................................................... 35
3.2 実証環境 ..................................................................................................................... 36
3.3 実証内容 ..................................................................................................................... 40
3.3.1 ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定 ...................................................................... 40
3.3.2 電波伝搬モデルの精緻化電波伝搬モデルの精緻化.................................................... 68

4. ローカル 5G 活用モデルの創出・実装に関する調査検討（課題実証） ......................... 85
4.1 実証概要 ..................................................................................................................... 85
4.2 背景となる課題を踏まえた実装シナリオ・実証目標................................................ 86
4.2.1 背景にある課題 .......................................................................................................... 86
4.2.2 実現を目指す将来像................................................................................................... 90
4.2.3 課題を踏まえた実装シナリオ及び実証目標 .............................................................. 92

4.3 実証環境 ..................................................................................................................... 96
4.4 実証内容 ..................................................................................................................... 97
4.4.1 ローカル 5G を用いたソリューションの有効性等に関する検証 .............................. 98
4.4.2 ローカル 5G を用いたソリューションの実装性に関する検証 ................................ 138
4.4.3 ローカル 5G の実装に向けた課題の抽出及び解決策の検討 .................................... 170
4.4.4 継続利用の見通し・実装計画 .................................................................................. 177
4.4.5 課題実証における追加提案 ...................................................................................... 187

5. 普及啓発活動の実施 ...................................................................................................... 231
5.1 映像制作への協力 .................................................................................................... 231
5.2 実証視察会の実施 .................................................................................................... 234
6. 会合等の開催 ................................................................................................................. 240
6.1 キックオフミーティング ......................................................................................... 240
6.2 コンソーシアム内定例会議...................................................................................... 241
6.3 継続利用検討ワークショップ .................................................................................. 242
6.4 総務省への文書の提出 ............................................................................................. 243
6.4.1 月次報告書・週次報告書 ......................................................................................... 243
6.4.2 課題管理表 ............................................................................................................... 244

6.5 中間成果報告会 ........................................................................................................ 245
6.6 最終成果報告会 ........................................................................................................ 248
7. 実施体制......................................................................................................................... 250
8. スケジュール ................................................................................................................. 252
9. まとめ ............................................................................................................................ 253
別紙 ..................................................................................................................................... 255

1. 実証概要
1.1 背景・目的
1.1.1 実証の背景
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活用が期待されている。
総務省では、令和元年 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、令和元年 12 月 24 日、一部制度化を実施したことに引き続き、
令和 2 年 12 月 18 日には、その他の周波数帯の制度化を実施したところである。これにより、 Sub6 帯（4.6GHz～4.9GHz 帯）およびミリ波帯（28.2GHz～29.1GHz 帯）の全てが利用可能となった。
また、令和 2 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っている。令和 2 年度開発実証事業では、ローカル 5G 等を活用したソリューションの創出に資する 19 件の実証事業が実施され成果が取りまとめられた。合わせて令和 3 年度の開発実証事業の実施方針とともに公表されたところである（令和 3 年 4 月
16 日総務省報道発表）1
また、令和 3 年度の開発実証事業の実施に当たって、総務省では、令和 3 年 6 月 16 日（水）～同年 7 月 15 日（木）までの間、請負事業者を通じて、実証提案の公募を実施した。
公募の結果、74 件の実証提案の提出があり、外部の有識者を構成員とした評価会等の結果を踏まえ、以下 25 件の実証提案が選定された。2
表 1-1 令和 3 年度「課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証」選定実証提案
主たる
No.

実証件名

代表機関

実施地
域

中山間地域での EV ロボット遠隔制御等による果樹1

栽培支援に向けたローカル 5G の技術的条件及び利活用に関する調査検討1

東日本電信電話株式

北海道

会社

浦臼町

「課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証」に係る令和 2 年度成果及び令和

3 年度実施方針の公表（令和 3 年 4 月）:https://www.soumu.go.jp/menu_news/snews/01ryutsu06_02000291.html
2 令和 3 年度「課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証」に係る実証提案の公募の結果: https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01ryutsu06_02000304.html
1

2

3

4
5
6
7
8
9
10

11

12

フリーストール牛舎での個体管理作業の効率化に向けた実証事業ローカル 5G を活用した遠隔型自動運転バス社会実
装事業

15

16

一般社団法人 ICT ま
ちづくり共通プラッ
トフォーム推進機構

北海道
常呂郡
訓子府
町
群馬県
前橋市

新型コロナからの経済復興に向けたローカル 5G を

東日本電信電話株式

埼玉県

活用したイチゴ栽培の知能化・自動化の実現

会社

深谷市

道路における災害時の被災状況確認の迅速化および

中央復建コンサルタ

埼玉県

平常時の管理・運営の高度化に向けた実証

ンツ株式会社

越谷市

空港における遠隔監視型自動運転に向けた通信冗長

東日本電信電話株式

千葉県

化設計による映像監視技術の実現

会社

成田市

スタジアムにおけるローカル 5G 技術を活用した自由視点映像サービス等新たなビジネスの社会実装
ローカル 5G を活用した鉄道駅における線路巡視業
務・運転支援業務の高度化

三菱電機株式会社

住友商事株式会社

東京都
文京区
東京都
目黒区

ローカル 5G と AI 技術を用いた鉄道駅における車

京浜急行電鉄株式会

東京都

両監視の高度化社

大田区

ローカル 5G ネットワーク網を活用したコンサート
空間内におけるワイヤレス映像撮影システムの構築

株式会社 stu

大型複合国際会議施設におけるポストコロナを見据

株式会社野村総合研

えた遠隔監視等による安心・安全なイベントの開催

究所

5G 及びデータフュージョンによる熟練溶接士の技

PwC コンサルティン

能の見える化及び遠隔指導の実証

グ合同会社

用したオペレーション向上による医療提供体制の充実・強化の実現14

ティ・データ経営研究所

大都市病院における視覚情報共有・AI 解析等を活13

株式会社エヌ・ティ・

トランスコスモス株
式会社

東京都
渋谷区
神奈川
県横浜
市
神奈川
県横浜
市
神奈川
県川崎
市

ローカル 5G を活用した山間部林業現場での生産性

となみ衛星通信テレ

富山県

向上および安全性向上のための実用化モデル検証

ビ株式会社

南砺市

富士山地域 DX「安全・安心観光情報システム」のNPO 法人中央コリド

実現

ー情報通信研究所

ローカル 5G を活用した高速道路トンネル内メンテ

株式会社協和エクシ

岐阜県

ナンス作業の効率・安全性向上に関する開発実証

オ

美濃市

2

山梨県
富士吉
田市

17
18

ローカル 5G を活用した操船支援情報の提供および映像監視による港湾内安全管理の取組み

株式会社 ZTV
西日本電信電話株式

大阪府

業務効率化・生産性向上の実現

会社

大阪市

DX 化に求められる超高精細映像転送システムの実

清水建設株式会社

現
20

21

22
23
24
25
26

鳥羽市

港湾・コンテナターミナル業務の遠隔操作等による

高速道路上空の土木建設現場における、安全管理の19

三重県

スマートシティにおける移動体搭載カメラ・AI 画
像認識による見守りの高度化
プラントの遠隔監視によるガス漏れ等設備異常の効
率的検知の実現

株式会社長大

大阪府
高槻市
奈良県
三郷町
広島県

広島ガス株式会社

廿日市
市

中小企業における地域共有型ローカル 5G システムによる AI 異常検知等の実証（ユタカ社工場）
中小企業における地域共有型ローカル 5G システムによる AI 異常検知等の実証（ツウテック社工場）
共生社会を見据えた障がい者スポーツにおけるリモートコーチングの実現

株式会社愛媛 CATV
株式会社愛媛 CATV

株式会社電通九州

愛媛県
松山市
愛媛県
東温市
福岡県
田川市

ローカル 5G を活用した閉域ネットワークによる離株式会社正興電機製

長崎県島発電所での巡視点検ロボット運用の実現

作所

壱岐市

ローカル 5G を活用した災害時におけるテレビ放送

株式会社地域ワイヤ

沖縄県

の応急復旧

レスジャパン

浦添市

本報告書は、上記選定された実証提案のうち、No.5「5G 及びデータフュージョンによる熟練溶接士の技能の見える化及び遠隔指導の実施」にて実証を行った内容を記す。

3

1.1.2 実証の目的
本実証では､ものづくりの基盤技術となる溶接において､溶接時の映像､音声データ､電流
電圧データをダッシュボードに表示し､熟練者がリアルタイムに遠隔指導を行うことで､熟練者の不足､技術継承機会の低下といった製造現場における課題を解決することを目的とした｡
技術実証では､このユースケースを前提とし､仕様書で規定されている“a.ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定”、“b.Ⅰ.電波伝搬モデルの精緻化”について検討を行う｡その際､今回得られた知見が､他の似たような環境（金属加工を実施する工場等､屋内施設）においても適用できるよう､“遮蔽､反射環境における電波伝搬特性”及び“屋内環境におけるエリア展開の在り方”を意識しながら検討を進めていくこととする｡（1）ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討
ローカル 5G システムを様々な用途や環境で柔軟に利用していくためには､エリア構築に関する技術の確立や､他システムとの干渉調整を柔軟にすることが求められ､ローカル 5Gの適切な技術基準の改定が必要になる｡
工場における狭空間では､大型製品等の電波遮蔽物や異種の無線システム､稼働による環境変化等により､電波の反射や回折､干渉などの影響を受ける｡また､工場においては､レイア
ウト変更に伴う設備の設置位置の変更が頻繁に発生することや､有線による躓き等の危険性から､無線通信の活用ニーズは高く､将来的にローカル 5G を普及させていくためには､製造現場のユーザが円滑にシステム構築を検討することができるよう､電波伝搬特性等の測定によるモデルの精緻化が求められる｡（2）ローカル 5G を用いたソリューションの実装性に関する検討
ローカル 5G を用いたソリューションを着実かつ早期に実装していくためには､ユーザ企業の適切な課題解決により経済性を確保することや､機能面･運用面の問題を解決することが必要である｡また､実証事業を実施するコンソーシアムでのローカル 5G システムの継続利用に加えて､ソリューションの拡張性による普及展開が広まっていくことが重要である｡

4

1.2 実証の概要
1.2.1 ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討
本実証では､IHI 横浜事業所内 技術開発本部 511 棟に置局される 4.5GHz 帯（4.5～
4.6GHz）のキャリア 5G 基地局 1 局を用いて実証試験を行った｡周波数帯はローカル 5G 周
波数帯 4.7GHz 帯（4.6～4.9GHz）の隣接チャンネルであることから､電波伝搬特性も同様の結果が得られると考えられる｡
ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定においては､エリア形成の検証として､エリア算出
法に基づく､カバーエリア及び調整対象区域のエリア端閾値を基準に､実証環境において実測した下り受信電力値及びそこから導く伝搬ロス特性により行った｡ユーザへのサービス提供品質の評価としては､カバーエリア端における伝送スループット､遅延時間について､下り受信電力値との関係性で評価し､課題実証側での所要性能を達成できているか評価する｡
また､テーマ別実証としては､電波伝搬モデルの精緻化を行った｡精緻化の対象パラメータ
は“R”を選択する｡なお､“R”は建物内に基地局を配置する際に建物侵入損失の値に応じて修正するパラメータであり､本実証環境の様に堅牢な壁を有する環境においてのモデルケース
を示すにあたって適切なパラメータであると考えられる｡本検討において精緻化したパラメータ値により､ローカル 5G 運用エリアに合わせてエリア算出法を適正化する等の制度改正につながることを目指す｡
1.2.2 ローカル 5G を用いたソリューションの実装性に関する検討
ものづくりの基盤技術である溶接について､IHI 社では熟練者不足と技術継承が課題となっている｡高度な溶接技術は製造現場の競争力の源泉であるが､近年の熟練技能者の減少が将来、案件の受注機会喪失や､売上減少､製品品質の低下といった問題につながる恐れが大いにある｡
本実証では､ローカル 5G とデータフュージョン技術を用いて､溶接士の技能の見える化を図り､リアルタイムな遠隔溶接指導を行うことで､熟練技能者の指導効率の向上と､若手溶接士の早期育成を実現することを目的とする｡
遠隔溶接指導においては､溶接士の作業映像､溶接時に発生する音､作業に用いている溶接
トーチに流れる電流･電圧などのデータが必要になる｡指導者側から適切な指示を送るためには､これらのデータの同期がとられた形で指導者側に送付され､認識されることが望ましい｡本実証では､カメラ（動画）､電流･電圧センサ､音声等のデータをローカル（エッジコン
ピュータ）でフュージョン（統合･同期）させた後､5G システムにおいてデータを送受信する｢データフュージョンシステム｣を構築して実施した｡また､遠隔地からの溶接指導の実現に向けては､実運用や他工場､他社への展開を見据え､導入効果､システム機能､運用に関する検証を実施した｡
ソリューションの実装性に関する検証としては､遠隔指導に加え､溶接データを蓄積した
マザー工場の将来的な実現等に向け､実装･継続利用のために適切な導入･運用体制､費用対効果の検証､ソリューションの拡張性､実装スケジュール等について検討を行った｡加えて､ソリューションの普及展開に向けては､製造業企業のニーズに関するアンケート調査、ヒアリング調査等を行った｡
5

また､追加提案にあたる技能伝承システムの検討にあたっては､溶接士の動作や溶接状態
等を､カメラ､モーションセンサ､マイク等で計測し､データから溶接作業のコツを解析する
データ処理方法等を検討する｡これにより､溶接作業を例とした技能伝承システムを実現するにあたっての課題を抽出した｡基本提案との差分としては､①IMU センサ（加速度センサ）を用いた動作計測､②5G データ送信のためのエッジボード追加改良､③溶接作業のコツを解析するデータ処理方法等の検討の大きく 3 点を想定した｡

6

2. 実証環境の構築
2.1 実施環境
2.1.1 実施環境
｢ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討（技術実証）｣及び｢ローカル 5G 活用モデルの創出･実装に関する調査検討（課題実証）｣ともに､株式会社 IHI の横浜事業所を選定した｡
横浜事業所には､化学プラント用圧力容器･大型鉄構物･回転機械･シールド掘削機等の産業用機械の製造を行う第一･第二工場の他､溶接試験場が存在している｡
溶接試験場においては､他の国内工場で実施されている溶接に関する設備等がある他､工場環境等を模擬して設置されていることから､今後､他工場での波及を行うことを想定した場合､最も適切となるため､当該事業所を選定した｡
2.1.2 実証場所
神奈川県横浜市磯子区新中原町 1

図 2-1 実証場所の概要図

7

技術実証を行う建物屋内は､溶接など製造現場における様々な研究･開発を実施しており､また､図 2-4 および図 2-5 のように金属製の遮蔽板及び､什器が複数設置されており､遮蔽または反射による電波伝搬特性への影響が発生する環境である｡

図 2-2 IHI 横浜事業所

図 2-3 横浜事業所 511 棟

8

図 2-4 ①の方向から見た状況

図 2-5 ②の方向から見た状況
9図 2-6 遮蔽物･反射物の状況
溶接工に関する遠隔教育を行う実証のため､本実証は溶接試験場である 511 棟において実施する｡511 棟は縦 56m､横 20m であり､2 階建ての建物である｡
本棟の 2 階に 5G 基地局を設置し､1 階において溶接試験を実施した｡なお､熟練者による溶接のモニタリング･教育に関しては､2 階に設けられた会議室で実施した｡図 2-7 に、511
棟試験エリア配置図を示す。

図 2-7 511 棟試験エリア配置図10図 2-8 図 2-7 に示す 511 棟試験エリア配置図の写真

11

2.2 ネットワーク・システム構成
2.2.1 ネットワーク・システム全体構成
今回の実証環境におけるネットワーク･システムの全体構成を下図に示す。

図 2-9 システム全体構成図
社会実装時、熟練者モニタリングエリアは、溶接作業場と同一建屋ではなく、都道府県市
町村等を跨いだ遠隔地となるケースが多いと思われる。
ついては、社会実装時、同一建屋内の同一 5G 基地局を利用して、溶接試験場側と熟練者
モニタリングエリア側のトラヒックが流れることはないため、熟練者モニタリングエリア
は、疑似的な遠隔地とし、熟練者モニタリングエリア側のトラフィックが 5G 基地局を経由しない様にするため、熟練者モニタリングエリア側の通信回線は、フレッツ光を利用した有線回線とした。

12

2.2.2 ネットワーク・システム構成要素
今回の実証環境におけるネットワーク･システムを構成する各要素の構成内訳は、下表の通りである。
表 2-1 構成要素の内訳等
構成要素

概要説明

RU,CU 及びコアネッ
キャリア
トワークにより構成さ5G ネ ッ ト
れ、キャリア 5G を使ワーク用するネットワーク
カメラ （動画）、電流･電圧センサ、音声等のデータをローカル（エッジコンピュータ）でフュージョン（統合・データフュ
同期）し、フュージョージョンシ
ン後のデータをモバイ
ステム
ル網などのベストエフ
ォート型ネットワーク
を介して、ストリーミ
ングするための双方向
データ伝送システム「映像の遅れ」を極限
超短遅延映 まで抑えることで、遠像伝送シス 隔地の映像をよりリア
テム
ルタイムに配信できるようにしたシステム

キャリア 5G ネットワ
キャリア
ークとの通信を行うた
5G 端末
めの機器

役割
・ 電波伝搬特性等に関する技術的検討及びローカル 5G 活用モデ
ルの創出・実装に関する調査検討における実証作業を行うためのネットワークとして使用する。
・ データフュージョン
カメラ （動画）、電流･電圧センサ、音声等のデータをローカ
ル（エッジコンピュータ）でフュージョン（統合・同期）し、キャリア 5G ネットワークを介したストリーミング配信可能な様にする。
・ ストリーミング再生
ネットワークを介し、ストリー
ミング配信されたフュージョン
後のデータを再生する。
・ 映像エンコーディング
ビデオカメラ等を映像エンコー
ダ機器に接続し、キャリア 5G
ネットワークを介し、映像デコーダ機器に映像を直接送信できる様にする。
・ 映像デコーディング
ネットワークを介し、中継された映像を再生する。
・ データフュージョンシステムおよび超短遅延映像伝送システムに於いて、キャリア 5G ネット
ワークを介したデータ通信を行
う。

13

数量

設置
形態

1式

固定

1式

固定

3式

固定

5台

固定

2.2.3 キャリア 5G ネットワークの構成
今回の実証環境におけるキャリア 5G ネットワークの構成を下図に示す。

図 2-10 キャリア 5G ネットワーク構成図
基地局無線部特性及び性能は以下の通り。


通信方式：キャリア 5G（ドコモ）



LTE をアンカーバンドとしたノンスタンドアロン（NSA）方式



無線局数：1 局



周波数帯：4.5GHz 帯

帯域幅：100MHz（4.5-4.6GHz）

キャリア間隔：30KHz（4.5GHz）

変調方式：DL（QPSK,16QAM,64QAM,256QAM）、UL（QPSK,16QAM,64QAM）



同時接続数：1500UE/セル（無線局）
表 2-2 キャリア 5G システム（基地局）の概要
基地局 A
製造ベンダ

富士通社

台数

1台

設置場所（屋内/屋外）

屋内

同期/準同期

同期

UL：DL 比率

1:4

周波数帯

4.5GHz 帯

SA/NSANSA

UL 周波数

4.5～4.6GHz

DL 周波数UL 帯域幅100MHzDL 帯域幅UL 中心周波数

4.55GHzDL 中心周波数
キャリア間隔

30KHz（4.5GHz）

UL 変調方式

QPSK,16QAM,64QAM

DL 変調方式

QPSK,16QAM,64QAM,256QAM

14

MIMO

2×4MIMO

同時接続数

1500UE/セル（無線局）

15

2.2.4 データフュージョンシステムの構成
今回の実証環境におけるデータフュージョンシステムの構成を下図に示す。

図 2-11 データフュージョンシステムの構成図
表 2-3 データフュージョンシステムの概要
アスク社 ACE-T012

エッジデバイス
機械と環境

I/O

電力要件

12-19V

サイズ（mm）

120（D） x 120（W） x 45.75（H） mm

動作湿度

10% ~ 90%

ストレージ

1x Micro SD card slot

ビデオ

1x HDMI Type A

LAN

1x RJ-45 for GbE

拡張スロット1x M.2 M Key
1x M.2 E Key
1x M.2 B Key
1x 120-pins Connector for MIPI CSI-II
1x MicroSD

USB

2x USB3.2 Gen1 Type A
1x USB2.0 TypeAB
16

その他

1x Front Panel
1x RS232
2x UART
5x GPIO
1x I2C
1x SPI
1x CAN
1x eDP（12V Support）

ACE-T012 写真

HDMI-USB 変換器

AJA 社 U-TAP HDMI

技術仕様

ビデオ （HDMI）

ビデオフォーマット（HD）1920 x 1080p 23.98, 24, 25, 29.97, 30,
50, 59.94, 60（HD）1920 x 1080i 25, 29.97, 30（HD）1280 x 720p 50, 59.94, 60

デジタルビデオ入

HDMI v1.4a, 24-bits/30-bits または 36

力bits/pixel, RGB または YUV

デジタルオーディ

2 チャンネル, 24-bit HDMI エンベッドオーディ

オ入力オ, 48 KHz サンプルレート

ビデオキャプチャ

16-bits/pixel, YUV （ビデオ入力は、必要に応じーて短縮されます）オーディオキャプ

2 チャンネル、16-bit, 48 KHz サンプルレート

チャー（オーディオ入力は、必要に応じて短縮されます）

ホスト IFUSB 3.0/USB 2.0 UVC/UAC 対応

17

サイズ （WDH）

83.82 mm x 60.96 mm x 25.4 mm

重量

200g

電源

5V USB バスパワー; 最大 3.5W

動作環境

・安全動作温度 : 0℃ ～ 40℃ （32°F ～104°
F）・安全保管温度 （電源オフ時）: -40℃ ～ 60℃（-40°F ～ 140°F）
・動作相対湿度 : 10% ～ 90%（結露なきこと）
・動作高度 : 3,000m 未満 （10,000 フィート未満）

U-TAP HDMI 写真

ANALOG-USB 変換器

Aptpod 社 EDGEPLANT ANALOG-USB
Interface

型式

EP1-AG08A

電源

USB バスパワー（定格 5V、400mA、2W）

ホスト IFUSB 2.0 High Speed（USB Type-B）

対応 OS

Linux および Windows10 （Windows10 は後日対応予定）

アナログ入力変換方式

ΔΣ 型

アナログ入力ポート数

8 ポート、差動入力

アナログ入力サンプリング周波数

0.01Hz、 0.1Hz、 1Hz、 10Hz、 156.25Hz、312.5Hz、 625Hz、1.25KHz、2.5KHz、
5KHz、10KHz（ソフトウェアで設定可能、全ポート共通）

アナログ入力絶対最大定格±12V

アナログ入力レンジ+5V、±5V、±10V（ポートごとにソフトウェアで
設定可能）
18

アナログ入力データ分解能

16bit

アナログ出力ポート数

1 ポート、シングルエンド

アナログ出力レンジ

0V～+5V

アナログ出力データ分解能

12bit

電源出力電圧5V

電源出力電流最大 80mA

電源出力保護回路

過電流保護

絶縁耐圧（ USB －アナログ間）

1KV

認証

FCC、CE

動作温度-25 °C ～ +65 °C

動作湿度

10% ～ 90% （結露なきこと)

保管温度-40 °C ～ +85 °C

標準外形寸法 （幅×奥行×高）106mm × 79mm × 31mm

質量 （本体）約 210gANALOG-USB 写真19

2.2.5 超短遅延映像伝送システムの構成
今回の実証環境における超短遅延映像伝送システムの概要構成および各要素の内訳を以下に示す。

図 2-12 超短遅延映像伝送システムの概要構成図
表 2-4 超短遅延映像伝送システム構成要素の内訳一覧
構成要素

1
2
3
4

5

6

概要説明

カメラ 1
溶融池観察用の映像を撮（溶融池観察用） 影するためのカメラ
カメラ 2
溶接士目線の映像を撮影（溶接士目線カ
するためのカメラメラ）
カメラ 3
溶接作業の作業風景を撮（全体俯瞰用）影するためのカメラ
マイク
溶接音を取得するための（溶接音取得用）
集音マイク
周辺音を聞き取りながら遠隔地からの溶接熟練者
ワイヤレス骨伝との音声コミュニケーシ
導イヤホン
ョンを行うためのワイヤ
レス骨伝導イヤホン
ビデオカメラ等を映像エンコーダ機器に接続し、映像送信機
キャリア 5G ネットワー（映像エンコークを介し、映像を映像デダ）
コーダ機器に直接送信する

7-1

映像受信機本体

7-2

映像受信
ソフトウェア（ZaoView）

ネットワークを介し、中継された映像をデコードし、再生する

型番

メーカ

数量

STCHD203DV

OMRON
SENTECH

1台

STCHD213DVOMRON
SENTECH

1台

FDR-AX60

SONY

1台

MM-MC31SANWA
SUPPLY

1個

Aeropex

AfterShokz

2個

Smarttelecaster
Zao-SH

SolitonSyst
ems

3台

Z4G4

HP

3台

Smarttelecaster
ZaoView

SolitonSyst
ems

3個

20

設置
形態
固定

備考

（注 1）

固定
（注 2）

固定
（注 2）

固定

カメラ 3 と
接続

固定
（注 3）

固定

映像受信機
固定 用 SDI 出力
ボード搭載
映像受信機
搭載 本体にイン
ストール

7-3

映像受信機用ディスプレイ

中継された音声付映像ソ
映像変換器
ースのみを HDMI ディ
8（SDI to HDMI） スプレイに出力するための映像変換器9キャリア 5G
端末

AORUS
FI25F

GIGABYTE 3 台

MicroConverter
SDI toHDMI 3GBlackmagic
3台
designNTT ドコモの商用 5G
サービスに対応している iR730B-001
5G 端末

IDY

3台

映像受信機
本体と接続
映像受信機
本体および
固定 HDMI ディ
スプレイと
接続
映像送信機
（映像エン
固定
コーダ）と
接続
固定

（注 1）溶接マスクへの取り付けによる設置とする。
（注 2）三脚等での固定による設置とする。
（注 3）溶接作業側スマートフォン、遠隔指導側スマートフォンと Bluetooth 接続し、溶接作業者及び遠隔指導者が頭部に装着する。

21

2.2.6 キャリア 5G 端末の構成
今回の実証環境において利用するキャリア 5G 端末を利用する箇所は、図 2-9 システム
全体構成図に示す通りとする。

22

2.3 システム機能・性能・要件
今回の実証環境におけるネットワーク･システムを構成する各要素のシステム機能・性能・要件を以下に示す。
2.3.1 キャリア 5G ネットワーク
5G の無線アクセスネットワーク（RAN:Radio Access NW）を収容するコアネットワー
クは､交換機､加入者情報管理装置などで構成されるネットワークであり､端末は無線アクセ
スネットワークを経由してコアネットワークとの通信を行う｡インターフェースとして､
eUTRAN（LTE/LTE-Advanced の RAN）を収容する既存コアネットワークである EPC（Evolved Packet Core）､および RAN-コアネットワーク間のインターフェースとして､
eUTRAN-EPC 間は S1 インターフェースを流用する構成となる｡EPC では､ユーザの認証､ユーザデータパケットの転送経路の設定､QoS 制御､移動制御などの機能を提供している｡
呼制御方式としては､常時接続である｢Always-ON｣コンセプトを採用し､移動端末の電源
ON と同時に IP アドレスが割り振られ､固定網と同様に通信が可能となる｡
表 2-5 ドコモ 5G の交換機（EPC）諸元
5G-RAT 収容オプション Option3（NSA）
EPC 機能部稼働環境

NFV（仮想化）

主な

基地局制御､モビリティ制御

MME

機能部

S-GW 3GPP アクセスシステムを収用する在圏パケットゲートウェイ
ESPGW

EPC が接続する外部ネットワークとの接続点であり､IP アドレ
P-GW スの割り当てや S-GW へのパケット転送等を行うゲートウェ
イ

PCRF

ユーザデータ転送の QoS 及び課金制御

23図 2-13 ドコモ 5G の交換機（EPC の一部機能部が実装されたハードウェア）
2.3.2 データフュージョンシステム
カメラやセンサ等の複数データを対象に､時刻同期のためのタイムスタンプを付与しつつ､低遅延でクラウドへデータを送信する仕組みとしてデータフュージョンシステムを用いる｡
当該システムは､データフュージョンに対応ミドルウェアをエッジボードにインストールおよび環境構築して使用する｡
当該ミドルウェアは､数十ミリ秒間隔程度の高い頻度で生じる時系列データを､5G 網などのベストエフォート型ネットワークを介して高速･大容量かつ安定的にストリーミングする
ための双方向データ伝送用の IoT フレームワークであり､高いリアルタイム性（低遅延）､
欠損したデータの完全回収､伝送効率の向上､伝送データの流量制御等の特徴を有する｡なお､遠隔地においてはインターネットを通じて PC ブラウザによりダッシュボード上で映像･センサデータ等をリアルタイム確認またはプレイバック確認が可能である｡
2.3.3 超短遅延映像伝送システム
今回の実証環境で利用する超短遅延映像伝送システムのシステム機能・性能・要件を下表
に示す。

24

表 2-6 システム機能・性能・要件（超短遅延映像伝送システム）
項目
内容

No

1

2

3

システム機能主な機能は以下の通り。
（詳細は、表 2-7 機器仕様一覧（超短遅延映像伝送システム）に示す通り。）
 伝送データ並列圧縮処理機能による超短遅延映像中継機能
 遅延付き再生機能
 複数回線データ分割伝送機能
 複数回線冗長伝送機能
 シリアルデータ送受信機能

要件

・ 実証実験環境に於いて、エンコーダへの映像入力からデコー
ド機器に接続されているディスプレイまでの区間に於ける映像伝送遅延 200msec 以下の実現が期待できること。
・ 5G 端末による映像伝送が可能なこと。
・ 遅延付き再生機能を有している等、複数のカメラ映像と対となる超短遅延映像システムを用いた構成に於いても、同期ずれを軽減する機能を有していること。

性能・ End-End で有線接続且つ、途中区間に余分な機器接続を廃した最小構成によるローカル環境に於いて、エンコーダへの映像入力からデコード機器に接続されているディスプレイまでの区間に於ける映像伝送遅延が 100msec 以下であること。

表 2-7 機器仕様一覧（超短遅延映像伝送システム）
No 品目、製品写真仕様
1 カメラ 1
STC-HD203DV
型番（溶融池観察OMRON SENTECH
メーカー用）
モノクロ/カラー
カラー
1080P60 / 1080P59.94 /映像出力
1080P50 /1080P30 / 1080P29.97 /1080P25 /
720P60 / 720P59.94 /720P50撮像素子
1/2.8 インチ 2.3 メガピクセル
CMOS（SONY: IMX136）
2.8 x 2.8
セルサイズ（H x V, μm）
2 カメラ 2
STC-HD213DV
型番（作業者視点用 メーカー
OMRON SENTECH
カメラ）
モノクロ/カラー
カラー
1080P60 / 1080P59.94 /映像出力
1080P50 / 1080P30 /1080P29.97 / 1080P25 /1080i60 / 1080i50 / 720P60 /
720P59.94 / 720P50
撮像素子
1/2.8 インチ 216 万画素 カラ
ーCMOS（SONY: IMX291）
2.9 x 2.9
セルサイズ（H x V, μm）
25

No 品目、製品写真
3 カメラ 3
型番（全体俯瞰用） メーカー
4 マイク
型番
（溶接音取得
メーカー
用）
形式
指向性
周波数特性
入力感度

仕様

-52dB±3dB（0dB=1V/ubar
1KHz）
インピーダンス
サイズ
プラグ形状
ジャック形状

5

6

ケーブル
重量
ワイヤレス骨伝 型番
導
メーカー
イヤホン
骨伝導技術
Bluetooth
映像送信機
型番（映像エンコー メーカー
ダ）
重量
サイズ
電源

消費電力
映像入力端子
通信端子
動作環境

通信

3

適用回線
エラー訂正

FDR-AX60 3
SONY
MM-MC31SANWA SUPPLY
コンデンサータイプ
無（全）指向性100～13000Hz-32dB±3dB（0dB=1V/Pa
1KHz）
0
2.2KΩ
W55×D64×H143mm
直径 3.5mm4 極ミニプラグ（CTIA 規格準拠）
直径 3.5mm ステレオミニ（ヘッドホン・スピーカー用）
1.6m
88g（ケーブル含む）
AEROPEX
AfterShokz
第 8 代骨伝導技術
Bluetooth V5.0
Smart-telecaster Zao-SH
SolitonSystems
約 350g
幅 77mm×高さ 123mm×奥行き 35mm（突起を除く）
専用コネクタ × 1 基、内蔵
バッテリー（約 20Wh、約 60分稼動、約 150 分充電）× 1
基 搭載
約 20W
BNC（75Ω din1.0/2.3）×
1 基、HDMI × 1 基搭載
micro USB2.0 × 3 基、USB2.0 × 1 基搭載
動作時：0～+40℃ / 20～
80%RH（結露無きこと）
保存時：-20～+60℃ / 10～
80%RH（結露無きこと）
5G、LTE、WiFi、Ethernet
ARQ、パケットソート

FDR-AX60 主な仕様 | デジタルビデオカメラ Handycam ハンディカム | ソニー(sony.jp)：https://www.sony.jp/handycam/products/FDR-AX60/spec.html
26

No 品目、製品写真

仕様

UDP/IP, TCP/IP（RASCOW2）
マルチリンク最大 4 回線シリアル通信
指定の USB シリアル変換ケーブルによる拡張
H.265 Main Profile
映像
符号化方式
対応入力
・HDMI
フォーマット
1980×1080： 25p,
29.97p, 30p, 50p, 50i,
59.94p, 59.94i, 60p, 60i
1280×720：50p, 59.94p,
60p
・SDI
1980×1080：25p, 29.97p,
30p, 50i, 59.94i, 60i
1280×720：50p, 59.94p,
60p
ビットレート128kbps～15Mbps
フレームレート 最大 29.97fps（入力映像が1080p 59.94 / 29.97 の場合）
最大 59.94fps（入力映像が720p 59.94 の場合）
Opus
音声（双方向） 符号化方式
Stereoチャンネル
48KHz
サンプリング
Embedded Audio
入力
出力
3.5φステレオミニプラグ
16~510 kbp
ビットレート
映像受信機
映像受信機本体（ 映 像 デ コ ー 型番
HP Z4G4 Workstation
ダ）
HP
メーカー
OS
Ubuntu 18.04 LTS
CPUIntelR XeonR W-2123
Processor（3.6GHZ、4Core、8.25M キャッシュ）RAM
32GB DDR4 SDRAM（2666MHz ECCRegisterd、8GB x4）
HDD
1TB HDD （SATA、
7200rpm）
GPU
NVIDIAR QuadroRTX4000
8GB
DisplayPort / SDI
出力インターフェース*SDI 出力は要 SDI 出力ボード
LAN 1000BASEネットワークインターフェース
T/100BASE-TX/10BASE-T
対応
SDI 出力ボード搭載有無
有
プロトコル

7

27

No 品目、製品写真仕様
映像受信用ソフトウェア
型番
メーカー
同時接続数
伝送モード

符号方式
映像ビットレート
音声（双方向） 符号化方式
チャンネル
サンプリング
入力
出力ビットレート
追加遅延量設定
遅延警告表示
外部機器遅延量設定
シリアル通信映像受信機用ディスプレイ
型番
メーカー
ディスプレイ（リフレッシュレ
ート/液晶表示最大解像度）
応答速度
入力端子

28

Smart-telecaster Zao View
SolitonSystems
Zao-SH×1
遅延優先モード （Lowlatency） / 帯域優先モード（Bandwidth）
H.265 Main Profile
128Kbps～15Mbps
Opus
Stereo48KHz
内蔵サウンドカード
Embedded Audio（DisplayPort または内蔵サ
ウンドカード）*SDI 出力は要 SDI 出力ボード
16~510 Kbps
0msec～1000msec
有（50msec～1000msec）
0msec～1000msec
指定の USB シリアル変換ケーブルによる拡張
AORUS FI25F
GIGABYTE
24.5 インチワイド（240Hz/1920×1080）
0.4ms（MPRT）
HDMI2.0x2
DisplayPort1.2x1

2.3.4 キャリア 5G 端末
今回の実証環境で利用するキャリア 5G 端末の諸元を下表に示す。
表 2-8 5G 端末諸元 iR730B-001
通信方式
5G

4G

NTT ドコモ IOT
完了情報

3G

Function

対応有無
対応周波数
対応有無
対応周波数
カテゴリ
DL CA
UL CA
対応有無
対応周波数
DL カテゴリ
UL カテゴリ
CS 音声
VoLTE
データ通信
SMS
eDRX
PS・M

SIM サイズGPS

29

5G/4G/3G
S
Band n78/n79
S
Band 1／3／19／28／42
Cat.125CC
2CC
SBand I/VI/XIX
Cat.24
Cat. 7
NS
S
S
S
NS
NS
ドコモ nanoUIM
S

2.4 免許及び各種許認可
本実証においては､NTT ドコモが免許人としてキャリア 5G 商用免許（4.5GHz）1 局の申請を行った｡免許取得にあったっては､採択後速やかに総務省総合通信局に無線局免許申請を行い､実証開始までに無線局免許を取得した｡また、4.5GHz 帯申請時の確認事項となっているヘリポートとの離隔については、本基地局の申請位置から半径 50m の範囲にヘリポートが存在しないことを確認済みである。

30

2.5 その他要件
2.5.1 キャリア 5G ネットワーク
本実証実験においては､以下の､特定高度情報通信技術活用システムの開発供給及び導入の促進に関する法律（令和 2 年法律第 37 号）に基づく開発供給計画認定を受けた製品を利用した｡
1.

認定の日付:令和 2 年 12 月 21 日

2.

認定番号:2020 導 1 総第 0001 号-1

3.

認定開発供給事業者の名称:株式会社 NTT ドコモ

なお技術実証に用いる測定機材については、校正証明書を添付の上、実証試験前に測定系の構築及び事前測定を実施した。
2.5.2 データフュージョンシステム
本実証事業において開発を実施する対象は次のものとする｡データフュージョンを実行するエッジ機器と各デバイス（カメラ､マイク、電流計、電圧計）との接続インターフェース（デバイスコネクタ）を開発する｡開発はエッジ機器メーカーから提供される SDK を活用
し各デバイス側の仕様をエッジボードに対応させることとする｡


カメラデバイス ― エッジボード間インターフェースプログラム

マイク、電流計、電圧計― エッジボード間インターフェースプログラム

本実証事業においてデバイスから得られるデータ（電流/電圧などのセンサデータ､作業シーンなどの映像データ）は個人情報に該当するものではないものを取り扱う事とするが､作業者などの個人情報に該当するデータがある場合には個人情報保護法に基づき対処を実施するものとする｡
実証前にデータフュージョンシステムの品質を担保するため、12 月中にインターフェース開発完了および疑似環境におけるシステム動作確認を行った上で、1 月に実証環境構築を行った。
なお、本実証実験においては､データフュージョンシステムにてクラウド型サービスである aptpod 社の「intdash」を利用する｡本実証実験におけるクラウド上への個人情報データの収集は無い。
「intdash」のセキュリティ対策についてはサービスガイドの「07．intdashの運用基盤と安全性」に準じる。44aptpod 社:オートモーティブプロ評価ガイド ver1.0.0，

https://www.aptpod.co.jp/download/AutomotivePro_Intro.pdf
31

2.5.3 超短遅延映像伝送システム
開発を伴う機器利用はない。ついては、令和 3 年 11 月下旬に東京都新宿区内の NTT ドコモのラボ施設内で、超短遅延エンコーダへの映像入力からデコード機器に接続されているディスプレイまでの区間について、LAN ケーブルによる有線接続構成（無線区間なし）
にて、映像伝送遅延時間を測定した。また、今回の実証環境に於いても、令和 3 年 12 月 24日に同様に有線接続構成にて、映像伝送遅延時間を測定した。

項番

実施場所

1-1

NTT ドコモの1-2

ラボ施設（東京
都新宿区内）

表 2-9 ローカル環境での映像伝送遅延時間
設定値
実施日
Frame
Video
映像解像度
rate
Bitrate
2021/
11/15

熟練者モニタリングエリア

1080）

2-2-1
2-2-2

（横浜市磯子
区内）

2021/
12/24

30 fps1080）
Full-HD（1920×

2-1-1
2-1-2

Full-HD（1920×HD（1280×720）

30 fps

60 fps

映像伝送遅延時間

14 Mbbs

平均 63.0 msec

10 Mbbs

平均 61.9 msec

12 Mbbs

平均 59.9 msec

10 Mbbs

平均 59.4 msec

12 Mbbs

平均 31.0 msec

10 Mbbs

平均 31.2 msec

クラウドサービスの利用はないが、インターネットプロバイダ網を経由して、グローバル
IP アドレスを固定割当されている受信拠点に直接映像データ等の伝送を行った。
なお、伝送されるデータに作業者などの個人情報に該当するデータが存在する可能性があるが、本システムには録画機能は有しておらず、電磁的な記録や保管等はされない。

32

2.5.4 キャリア 5G 端末
開発を伴う機器利用はない。なお NTT ドコモの相互接続性試験（注 1）完了済の製品である
ため、ラボ環境などでの性能確認は実施しないこととした。
（注 1）NTT ドコモのネットワークで利用される法人のお客さま向けのメーカーブランド製品と、NTT ドコモのネットワークとの相互接続性を確認する試験。メーカー
ブランド製品とは、NTT ドコモが製品のブランド名に NTT ドコモの名称をつけて販売する製品ではなく、メーカー各社が独自に開発しメーカーのブランド名をつけて販売する製品のことを指す。

33

2.6 実証環境の運用
今回の実証環境では、各検証に於いて、実証実験参加者全員に対して、実証実験に於ける体制やルール等を周知すると共に、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。図 2-14 に、トラブル・異常時における連絡体制図を示す。トラブル・異常が発生した場合においては、実証コンソーシアム各社から実証コンソーシアム代表機関（PwC
コンサルティング合同会社）に連絡し、その後実証事業事務局（株式会社三菱総合研究所）、
その後総務省に連絡する流れとした。
また、本実証ではキャリア 5G の商用免許運用となることから、実証時以外においても停波などは行わず常時運用とする。また 5G 機器の警報監視についてドコモオペレーションセンターにて 24 時間実施し、機器異常時はオペレータによる遠隔制御を行い、システムの正常性維持を図る。具体的には、5G 基地局に関するトラブルの場合は、株式会社 NTT ド
コモにて対応し、実証コンソーシアム代表機関（PwC コンサルティング合同会社）、その後
実証事業事務局（株式会社三菱総合研究所）に連絡する流れとした。

図 2-14 トラブル・異常時における連絡体制

34

3. ローカル 5G の電波伝搬特性等に関する技術的検討（技術実証）
3.1 実証概要
工場分野における課題実証では“ものづくりの基盤技術となる溶接について、溶接時の映像、音声データ、電流電圧データをダッシュボードに表示し、熟練者のリアルタイムでの遠隔指導を行う事で、熟練者の不足、技術継承機会の低下といった製造現場における課題の解決”を目的としている。技術実証においても、このユースケースを前提とし、仕様書で規定されている“a.ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定”、“b.Ⅰ.電波伝搬モデルの精緻化”について検討を行う。その際、今回得られた知見が、他の似たような環境（金属加工を実施する
工場等、屋内施設）においても適用できるよう、“遮蔽、反射環境における電波伝搬特性”及び“屋内環境におけるエリア展開の在り方”を意識しながら検討を進めていくこととした。
また、電波伝搬特性の解析においては、ITU や 3GPP における 5G 検討で用いられているパラメータ等を活用して検討を行った。
表 3-1 技術実証の概要
該当項目
4.7 GHz 帯〇

28 GHz 帯

×

キャリア 5G の周波数帯

〇

屋内

〇

屋外

×

半屋内

×

都市部

×

郊外

〇

開放地

×

その他

×

K の精緻化×

I. 電 波 伝 搬 モ デ ル のS の精緻化×精緻化

R の精緻化〇その他の精緻化

×

実施の有無

×

TDD2 の検討

×

III.準同期 TDD の追TDD3 の検討

×

加パターンの開発

TDD2、3 以外のパターンの検討×

追加パターンを具備した実機での検証

×

実施の有無

×

周波数帯

技術実証の

屋内外

実施環境

周辺環境

テーマ別
実証

（〇、×）

II.電波反射板によるエリア構築の柔軟化

IV.その他のテーマ

35

3.2 実証環境
神奈川県横浜市磯子区新杉田町の株式会社 IHI 横浜事業所内 技術開発本部 511 棟に置局される 4.5GHz 帯（4.5~4.6GHz）のキャリア 5G 基地局 1 局を用いて実証試験を行う。
なお、ドコモが運用するキャリア 5G 周波数帯は 4.5GHz 帯（4.5~4.6GHz）であり、ロー
カル 5G 周波数帯 4.7GHz 帯（4.6~4.9GHz）の隣接 CH であることから、電波伝搬特性も同様の結果が得られると考える（図 3-1 参照）。

図 3-1 4.5GHz~4.9GHz における周波数配置
図 3-2 及び図 3-3 に株式会社 IHI 横浜事業所における技術実証試験フィールドおよび基地局設置状況を示す。
技術実証を行う建物屋内は、溶接など製造現場における様々な研究・開発を実施しており、
図 3-4 の様に、金属製の遮蔽板及び、什器が複数設置されており、遮蔽または反射による
電波伝搬特性への影響が発生する環境である。
技術実証に使用する 5G 無線システムの諸元については、「2.2 ネットワーク・システム構成」を参照されたい。

図 3-2 技術実証試験フィールドおよび基地局設置状況36

図 3-3 技術実証試験フィールドおよび基地局設置状況

図 3-4 遮蔽物・反射物の状況
各種データの実測に使用した測定機器を表 3-2 に示す。
表 3-2 実測に使用した測定機器
測定機器名
Anritsu
エリアテスタ ML8780A5
SigmAML6
GArmin eTrex30xJ7

5

測定項目

備考
図 3-5

SS-RSRP
SS-RSRQ

設定値：表 3-3

受信電力値

図 3-6

パスロス
GPS 座標（屋外測定用）

図 3-7

アンリツ株式会社: エリアテスタ ML8780A / ML8781A ver14.00，https://dl.cdn-

anritsu.com/ja-jp/test-measurement/files/Product-Introductions/ProductIntroduction/ml8780a-81a-jl11400.pdf
6 株式会社メリテック:Sigma ML, https://meritech.co.jp/products.php
7

GArmin:eTrex🄬 30 x，https://buy.garmin.com/en-US/US/p/518048/pn/010-01508-

10#specs37図 3-5 Anritsu エリアテスタの外観

図 3-6 Sigma-ML の外観

図 3-7 Garmin eTrex30xJ の外観
本実証を通して、エリアテスタの主な設定値は表 3-3 を用いることとする。
表 3-3 エリアテスタ設定値
項目

設定値

測定周波数

4.5GHz 帯

帯域幅

100 MHz

測定周期

SS-RSRP
SS-RSRQ
SS-SINR
0.1 s

アンテナパターン

オムニ

測定項目

38

測定においては、多数の測定点における測定を効率的に実施するため、図 3-8 に示すような測定補助用の治具を作成して測定を実施する。

図 3-8 実測に用いる測定補助用治具

39

3.3 実証内容
3.3.1 ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定
3.3.1.1 実証目標
工場分野における課題実証では“ものづくりの基盤技術となる溶接について、溶接時の映像、音声データ、電流電圧データをダッシュボードに表示し、熟練者のリアルタイムでの遠隔指導を行う事で、熟練者の不足、技術継承機会の低下といった製造現場における課題の解決”を目的としている。
課題実証において提案するキャリア 5G を用いたユースケースで要求される性能を表
3-4 に示す。
課題実証では、上り回線において、映像、音声、電流電圧データを送信する為、ローカル
5G 性能としては、上り回線の伝送スループットが重要となる。従って、技術実証においても、上り回線のスループットが表 3-4 に示す 45Mbps を満たすことを実証目標とする。その際、エリア形成の観点とユーザへのサービス提供の観点から評価を行う。
それらの評価結果から、類似の環境（金属加工を実施する工場等、屋内施設）においてローカル 5G サービスを提供する場合に適用可能なエリア形成やサービス提供品質の知見を取り纏めることも実証目標とする。また、得られた知見については、総務省が策定している
ローカル 5G ガイドラインにおいて、モデルケースとして記載することで、ローカル 5G の利活用に生かされることを想定している。
本項で取得する測定データについては、後述する技術実証項目において評価を行う際に活用することとする。
表 3-4 課題実証で要求される所要性能
項目

上り（UL）

通信速度

45 Mbps（カメラ 3 台同時接続時）

映像伝送遅延時間

200 msec 以下
同時通信カメラ 3 台

利用条件

常時接続
目標遅延は End-End での値となる

3.3.1.2 評価・検証項目
実証環境におけるローカル 5G の性能評価として、エリア形成の検証と、ユーザへのサー
ビス提供品質の評価を行う。
まず、エリア形成の検証は、「電波法関係審査基準（平成 13 年総務省訓令第 67 号）が規定するエリア算出法」（以下、「エリア算出法」とする。
）に基づく、カバーエリア及び調整対象区域のエリア端閾値を基準に、実証環境において実測した下り受信電力値及びそこから導く伝搬ロス特性により行う。
次に、ユーザへのサービス提供品質は、カバーエリア端における伝送スループット、遅延
時間が、表 3-4 にて示している課題実証側での所要性能を達成できているか評価する。
40

これらの評価・検証を通じて、ローカル 5G 性能向上のための課題抽出と解決策等についても考察を行う。
表 3-5 に、評価項目と測定項目との関係を示す。
表 3-5 技術実証試験における評価項目と測定項目との関係
評価・検証項目

評価項目の概要



エリア算出法に基づく、カバーエリア及び調
整対象区域のエリア端において実測する下エリア形成の検証

り受信電力値とエリア端閾値の比較

主な測定項目測定地点における伝搬ロスと、いくつかの電下り受信電力（SS-RSRP）

波伝搬モデルとの比較
サービス提供品質の評価



カバーエリア端における、伝送スループットと遅延時間が、課題実証で要求される基準を満たしているか評価

伝送スループット
遅延時間(1) 測定方法
測定については、仕様書の規定に従い、エリア算出法に基づく基地局ごとのカバーエ
リア及び調整対象区域（図 3-9）において行うこととし、以下の考え方で実施する。

図 3-9 エリア算出法に基づくカバーエリア及び調整対象区域図

41

測定地点の考え方（屋内）
屋内、屋外の測定地点に置いて下記考え方に基づき測定地点を選定する。測定地点
番号は技術実証を通して同じであり連番となっていないことに注意されたい。
※なお、各測定地点において障害物等により測定困難な地点については、測定地点をずらす等の調整を行う。
・ 屋内測定地点
工場内（以下、「屋内」とする。）において、工作機器、溶接等を実施する為の移動クレーン等の配置を勘案し、且つ移動可能な場所として、計 42 測定点を選定する（図 3-10）。

図 3-10 屋内における測定地点
・ 屋外測定地点
屋外においては、工場周辺の環境、およびエリア算出法により算出されたカバ
ーエリア端、調整対象区域端の他、測定に必要と考えられる地点として、60 測定点を選定する（図 3-11）。

図 3-11 屋外における測定地点

42



測定項目
・ 下り受信電力及び受信品質
一 般 的 に ５ Ｇ NR の エ リ ア 指 標 と し て 用 い ら れ て い る SS-RSRP(Synchronization

Signal-Reference

SignalReceived

Power) 及 び

SS-

RSRQ(Synchronization Signal-Reference Signal Received Quality)、SS-SINR(Synchronization Signal-Signal to Interference Reti)について実測する。
SS-RSRP は、
1 リソースエレメント当たりの SSS (Secondary Synchronization
Signal)の受信電力であり、基地局からの電波の受信レベルを評価する基本的なパラメータである。SS-RSRQ は、受信品質を評価するパラメータであり、近隣基地局の干渉が増大すれば RSRQ が小さくなる。
SS-SINR も RSRQ 同様に受信品質を評価するパラメータであり、RSRQ は分母に RSSI、つまり全体帯域の電力を用いるが、SINR では RS と同じリソースブロ
ックの帯域内に存在する干渉電力を分母とする。干渉電力は、同じ帯域内の隣接セルからの信号に加えて雑音成分や、CP(Cyclic Prefic)時間を超えて遅延したマルチパスとなり、その干渉電力が増大すれば SINR が小さくなる。
・ 伝送スループット及び遅延時間
伝送スループット（アップリンク（以下、「UL」とする。
）/ダウンリンク（以下、「DL」とする。））、および遅延時間について計測する。


測定手法と実測模様
各種データの実測については、上記の考え方に基づき選定した測定地点に測定員が赴き、表 3-2 に示す測定器及び表 3-3 に示す設定値を用いて実測する。また、実証環境における電波伝搬環境をより詳細に分析するため、各測定地点においては測定員の目視により見通し環境もしくは見通し外環境であるかを併せて記録する。ただし、技術実証フィールドは人流の多い場所でもある事から、周囲の安全に考慮しつつ、測定が難しい地点については測定地点をずらすなどで対応する。
SS-RSRP 及び SS-RSRQ は、エリアテスタを用いて、1000 サンプル/地点のログ取得を実施する。
なお、受信電力の測定においては、定在波の影響を避けるため、1 つの測定点において、10λ（λ は波長）の範囲で測定位置を動かしながら測定を実施する。
伝送スループットは、表 3-6 に示す「ドコモスピードテストアプリ」を用いて、各測定地点において UL/DL それぞれ 3 回程度の測定を実施する。遅延時間についても、同様に、サーバと端末間の Round Trip Time（以下、「RTT」とする。
）を計測する。理由として、今回の実証はローカル 5G 基地局ではなく、NTT ドコモが商用運用する基地局を利用しているため、純粋な無線区間における伝送スループット
や RTT は計測することができない。そのため、伝送スループットについては、総務省がガイドライン、計測手法を定め、各携帯電話事業者が実測、公表している実
効伝送スループット と同じ手法（サーバと端末の間の伝送スループット）で計測する。遅延時間についても、同様に、サーバと端末間の RTT を計測する。また、
43NTT ドコモの商用環境を利用しているため、計測値は、5G に加え、NSA 構成のLTE も含めたデータであることに留意されたい。

表 3-6 伝送スループット及び遅延時間測定ツール
測定機器名

測定項目

備考

ドコモスピードテストアプリ
調査用特別仕様8※調査用特別仕様のソフトウェアであり、RTT 測定が可能

伝送スループット
RTT

図 3-12

図 3-12 測定ドコモスピードテスト概要
3.3.1.3 評価・検証方法
ローカル 5G の電波伝搬特性等の測定に関しては下記に記載する流れで評価・検証を進めていくこととする。

8

NTTdocomo:ドコモスピードテストアプリ，

https://www.nttdocomo.co.jp/area/speed_test/44

（1）実証環境におけるエリア形成の検証
エリア形成の検証としては、エリア算出法に基づく、カバーエリア及び調整対象区
域のエリア端閾値を基準に、実証環境において実測した下り受信電力値及びそこから導く伝搬ロス特性により行う。
具体的には、実証環境におけるカバーエリア及び調整対象区域をエリア算出法により作図する（エリア算出法によるエリア図）。その後、それぞれのエリア端における実際の下り受信電力値とエリア端閾値との比較を行う。下り受信電力値とエリア端閾値
が異なっている場合は、カバーエリア及び調整対象区域のエリア端閾値が実測される地点と基地局との距離の確認を行うことにより実測値による推定エリア図を作成する。最後に、エリア算出法によるエリア図と実測値による推定エリア図の差分を評価する。
加えて、20 か所の測定地点において実測した下り受信電力値と測定地点～基地局間
距離から算出した伝搬ロス特性を、携帯電話システムの設計等に用いられている電波伝搬モデルと比較することで、実証環境における 4.5GHz 帯（4.5~4.6GHz）の電波伝搬特性の評価を行う。
（2）実証環境におけるユーザへのサービス提供品質の評価
ユーザへのサービス提供品質の評価として、カバーエリア端における伝送スループ
ット、遅延時間について、下り受信電力値との関係性で評価し、表 3-7 にて示している課題実証側での所要性能を達成できているか評価する。
表 3-7 課題実証で要求される所要性能（再掲）項目

上り（UL）

通信速度

45 Mbps（カメラ 3 台同時接続時）

映像伝送遅延時間

200 msec 以下
同時通信カメラ 3 台

利用条件

常時接続
目標遅延は End-End での値となる

45

3.3.1.4 実証結果及び考察（1）下り受信電力、受信品質測定結果
実証環境における下り受信電力及び受信品質の測定地点は、3.3.1.2 章にて示している。
実測結果を図 3-13・図 3-14・図 3-15・図 3-16 及び表 3-8・表 3-9 に示している。

図 3-13 SS-RSRP 測定結果（対象工場内部）

図 3-14 SS-RSRQ 測定結果（対象工場内部）

46

図 3-15 SS-RSRP 測定結果（対象工場外部）

図 3-16 SS-RSRQ 測定結果（対象工場外部）
表 3-8 対象工場内部における SS-RSRP、RSRQ、SINR 測定結果
測定点 ID

基地局からの
3D 距離[m]SS-RSRP [dBm]

SS-RSRQ [dB]

SS-SINR [dB]

1

22.17

-63.32-10.76

21.38

2

18.34

-57.56-10.93

21.57

3

15.27

-58.75-10.78

21.56

4

19.56

-62.46-10.00

21.72

5

15.93

-62.36-10.70

21.77

6

12.11

-63.15-11.86

21.05

7

19.15

-61.80-10.62

21.52

47

8

14.49

-61.21-10.79

21.56

9

10.46

-61.57-10.86

21.69

10

7.27

-61.12-10.70

21.67

11

6.91

-64.36-10.66

21.65

12

9.59

-62.83-10.79

21.66

13

8.79

-56.94-10.69

21.62

14

7.60

-59.84-11.14

21.53

15

12.11

-64.42-10.91

21.51

16

10.24

-53.31-10.32

21.78

17

9.38

-55.42-10.73

21.70

18

13.09

-54.28-10.68

21.64

19

13.35

-50.91-10.47

21.58

20

14.75

-59.94-10.96

21.50

21

10.92

-71.34-10.69

21.59

22

13.85

-70.85-11.23

21.27

23

18.20

-72.68-11.80

20.41

24

22.73

-74.66-11.25

20.72

25

13.60

-67.44-10.53

21.72

26

17.93

-70.70-11.00

21.54

27

22.59

-71.61-11.35

20.91

28

14.88

-69.34-11.13

21.26

29

18.20

-69.23-10.82

21.40

30

23.15

-69.99-10.53

21.56

31

29.74

-78.03-11.72

20.83

32

34.85

-79.57-10.62

21.15

33

27.48

-79.99-10.95

20.64

34

33.14

-81.42-11.22

20.73

35

27.34

-77.50-11.17

20.89

36

32.86

-82.10-10.19

20.93

37

28.19

-75.58-10.39

21.57

38

33.71

-80.66-11.36

20.85

39

12.35

-73.35-10.91

21.31

40

14.88

-73.21-10.59

21.07

41

19.15

-73.78-10.89

20.92

42

7.99

-71.58-11.02

21.48

48

表 3-9 対象工場外部における SS-RSRP、RSRQ、SINR 測定結果
測定点 ID

基地局からの
3D 距離[m]SS-RSRP [dBm]

SS-RSRQ [dB]

SS-SINR [dB]

60

34.10

-97.28-11.07

14.04

61

33.62

-92.73-11.21

14.82

62

30.38

-87.25-13.35

14.63

63

30.37

-78.44-12.88

13.73

64

36.70

-94.28-10.61

11.43

65

43.38

-98.08-11.06

11.47

66

56.20

-95.89-11.51

9.19

67

55.19

-108.20-12.02

6.98

68

63.08

-96.18-11.60

11.51

69

36.70

-99.88-11.10

10.76

70

27.87

-83.83-11.42

16.10

71

21.74

-95.30-13.19

11.84

72

12.65

-90.26-12.01

15.56

73

13.73

-86.92-11.18

16.50

74

17.47

-96.72-13.28

12.04

75

22.87

-91.11-11.34

14.95

76

30.43

-95.37-12.42

12.71

77

46.09

-101.88-11.80

12.74

78

55.81

-99.91-12.23

11.68

79

68.38

-105.66-12.10

8.41

80

79.58

-112.52-12.36

6.30

81

92.76

-114.40-12.46

4.97

82

96.99

-114.38-12.334.30

83106.13-115.62-12.05

3.64

84

41.29

-95.56-11.82

13.46

85

43.40

-92.85-12.70

13.14

86

42.77

-91.53-10.81

12.26

87

41.23

-99.06-10.97

12.40

88

45.65

-102.45-10.80

11.44

89

48.48

-112.03-11.23

7.34

90

59.95

-116.87-11.97

5.41

91

38.71

-95.38-12.58

14.31

49

92

139.06-109.83-10.9610.86

93105.21-103.53-10.98

15.48

94

82.08

-105.55-11.66

14.01

95

60.79

-106.17-11.43

11.20

96

72.49

-111.17-11.7710.73

97

101.93-115.76-11.795.95

98

117.74-104.34-11.75

9.95

99

49.23

-107.54-11.48

12.98

100

75.59

-119.91-12.554.24

101

117.36-126.39-15.13

-2.70

102

89.19

-113.34-13.42

5.58

103

26.69

-69.22-10.02

22.04

104

25.01

-78.80-11.77

18.72

105

29.65

-76.45-11.43

19.46

106

28.24

-71.23-10.77

20.88

107

25.93

-71.26-11.23

20.52

108

26.52

-71.57-11.24

21.05

109

29.55

-78.45-10.82

19.50

110

33.31

-75.66-10.15

20.65

111

33.22

-73.59-10.96

21.25

112

33.65

-75.75-11.24

19.08

113

41.53

-79.20-10.74

19.31

114

31.59

-92.52-12.56

13.52

115

39.45

-87.15-12.28

14.85

116

38.43

-65.08-11.05

21.25

117

23.98

-68.03-11.27

21.29

118

23.37

-54.47-10.69

21.00

119

22.89

-77.83-10.8519.34

50

（2）伝送スループット、RTT 測定結果
実証環境における伝送スループット及び RTT 測定については、本実証においてキャリ
ア 5G を使用している都合上、対象工場外において試験対象局以外のキャリア 5G にハンドオーバーしてしまうため、対象工場内のみで実施している。
実測結果を図 3-17・図 3-18・図 3-19 及び表 3-10 に示す。

図 3-17 DL 伝送スループット測定結果（対象工場内部）

図 3-18 UL 伝送スループット測定結果（対象工場内部）

51

図 3-19 RTT 測定結果（対象工場内部）
表 3-10 伝送スループット、RTT 測定結果
測定点 ID

基地局からの 3D

DL T-put

UL T-put

距離[m][Mbps][Mbps]

RTT [ms]

1

22.17

688.2961.24

202.872

18.34

726.3667.62

215.673

15.27

687.0457.44

218.314

19.56

677.4967.75

223.225

15.93

713.4856.86

219.106

12.11

706.1762.24

239.97

7

19.15

607.4862.69

243.168

14.49

664.8660.03

223.15910.46

778.3066.78

183.62

10

7.27

824.4665.96

183.1111

6.91

740.8964.99

191.25129.59

741.8662.56

201.5313

8.79

825.56

61.95

99.93

14

7.60

848.72

72.29

82.06

15

12.11

808.5669.50

227.07

16

10.24

816.15

66.74

71.74

17

9.38

802.76

65.30

86.95

18

13.09

762.89

67.31

93.17

52

19

13.35

650.6469.03

106.202014.75

803.59

65.12

96.50

21

10.92

580.6064.90

180.1222

13.85

701.6463.94

191.9323

18.20

610.1062.22

184.71

24

22.73

573.22

65.53

191.1425

13.60

718.90

63.04

99.92

26

17.93

558.20

67.12

99.27

27

22.59

600.3065.98

198.7128

14.88

718.97

63.88

191.7729

18.20

681.71

63.75

91.68

30

23.15

632.70

63.55

57.17

31

29.74

450.4955.67

236.5832

34.85

430.3851.41

218.8833

27.48

451.1954.04

110.70

34

33.14

35

27.34

507.0964.49

117.473632.86

385.2539.41

302.5437

28.19

490.8764.71

206.8738

33.71

426.4651.93

286.3339

12.35

525.6865.81

237.5240

14.88

466.4565.28

245.4041

19.15

517.7962.59

237.9442

7.99

531.5762.70

218.88（3）実証環境における電波伝搬特性の評価
今回の実証環境である株式会社 IHI 横浜事業所 511 棟内部は、周辺環境を含めて概ね基地局からの見通しを確保でき、ソリューションを展開するうえでは自己土地内においてサービスエリアの構築がしやすいと考えられる。
また、3.2 章で示すとおり、工場建屋は強固なコンクリート造の建屋であり、内部に置局された基地局からの電波漏洩は、壁面損失が大きいことから少ない環境であり、自己土
地内においてサービスエリアの構築がしやすいと考えられる。
一方、工作環境を具備した工場という特殊な環境であり、一般的な壁面構造と異なることから、ローカル 5G 基地局から想定するサービスエリア外への電波漏洩について更に精査する必要があり、ローカル 5G を運用するには、隣接する他事業者への電波干渉を最低限に抑えつつ、自己土地内で必要十分なサービスエリアを確保するサイトエンジニアリ
ングが求められる。そのため、まずは、実証環境における 4.5GHz 帯の電波伝搬特性の評
53

価を行う。
3.3.1.4 章（1）にて示した下り受信電力の実測データ（SS-RSRP）を用いて、工場建屋等の環境における 4.5GHz 帯の電波伝搬特性を考察する。
具体的には、実測した下り受信電力値から伝搬ロスを算出し、それらの距離特性を求める。さらに、携帯電話システムの設計等に用いられている、いくつかの電波伝搬モデルから求められる伝搬ロスとの比較を行うことで、工場等の環境における 4.5GHz 帯の電波伝搬特性の評価を行う。
ここで、実測値との比較に用いる伝搬式を表 3-11 に示す。
表 3-11 実測値との比較に用いた電波伝搬式
電波伝搬式

概要
開放地に適用。周波数範囲、伝搬距離、送受信機の高さなどの適用制限はない。

自由空間伝搬𝐿 = 20 log
20 log= 20 log= 20 log 𝑓 + 20 log 𝑑 += 20 log 𝑓 + 20 log 𝑑 + 32.4 [dB]f: 周波数[MHz]、d: 距離[km]、c: 3.0×108[m/s]
ローカル 5G 審査基準

電波法関係審査基準（平成 13 年総務省訓令第 67 号）
令和 2 年 12 月 18 日制定
ITU-R P.1411 ベースの伝搬式。環境により基地局、移動局高が規定されている。
RuralMacro:基地局 10～150 m、移動局 1～10 m

3GPP モデル

UrbanMacro:基地局 25 m、移動局 1.5～22.5 m
UrbanMicro:基地局 10 m、移動局 1.5～22.5 m
InH Office（LOS）:直線距離 1～100 m
InH Office（NLOS）:直線距離 1～86 m
InH ShoppingMall:直線距離 1～150 m

工場内に設置した基地局について、実測した下り受信電力データから算出した電波伝搬特性を図 3-20 に示す。図中、●は LOS データ、×は NLOS のデータを示している（LOS
か NLOS は、測定地点から基地局アンテナが目視できるかで判断している。
）なお、データのばらつきを平均的に評価するため図中に対す近似曲線（一点鎖線）
を合わせて示している。
実測値と比較した伝搬式は、自由空間伝搬と、ローカル 5G 審査基準で用いられている伝搬式（奥村・秦式）である。
結果からは、以下のことがわかる。
見通し環境における電波伝搬モデルは、自由空間モデルとの一致が良い
54



見通し外環境においては、伝搬ロスが自由空間損失よりも少なく出ている地点が複数存在するが、これは屋内環境におけるマルチパス影響によるものと考えられる。



見通し外環境における電波伝搬モデルは、近似曲線（一点鎖線）の傾きから、奥村・秦式（中小都市、市街地もしくは郊外地）モデルと傾向が概ね一致している。
これらの結果から、工場建屋等の環境については、ローカル 5G 審査基準で用いられている、奥村・秦式（中小都市、市街地もしくは郊外地）モデルで概ね推定ができると考えられる。なお、今回実証を行った工場内環境においては、多数の機材及び什器類が配置されており、基地局アンテナ放射方向には大型のシャッターが存在している。このような状況下においては基地局からの送信出力が大きい場合、乱反射が発生するマルチパス環境となることから、基地局からの直接波のみを考慮したエリア算出が必ずしも一致しないことに留意する必要がある。

図 3-20 基地局からの伝搬ロスの距離特性（4）実証環境におけるローカル 5G 性能評価
実際の工場等の環境において、ローカル 5G の性能が想定通りに実現できているかを、実測した SS-RSRP、
SS-RSRQ、
伝送スループット、
ラウンドトリップタイムにより評価する。
ローカル 5G の性能評価は、3.3.1.3 章に示す評価方法に基づきエリア形成の観点と、ユーザへのサービス提供品質の観点から実施した。前者については、基地局からの受信レベルを用いて、設計通りのエリアが構築できているか否か、できていない場合はどのような原因で想定され、対策としてどのような方策が取りえるのかを考察する。後者については、ローカル 5G ネットワーク上に構築されるアプリケーションやシステムのパフォーマンスに直接的な影響を与えると考えられる、伝送スループットとラウンドトリップタイムの実測結果を用いて考察する。
55

1）実証環境におけるローカル 5G エリア形成について
ローカル 5G 性能評価の前提となる、実証環境のターゲットエリア（サービスを提供したいエリア）を図 3-21 に示す。

図 3-21 工場建屋内のターゲットエリア
ここでは、下り受信レベル（SS-RSRP）の測定結果からエリア形成の観点での評価を行う。
図 3-22・図 3-23 に基地局によるエリア形成状況を示す。
なお、本実証に用いる基地局装置の下り受信レベル（SS-RSRP）の測定帯域は 30KHzであるため、上述したエリア端閾値を 100MHz から、30KHz へ帯域換算した以下の値を用いている。
カバーエリア端レベル（SS-RSRP 帯域換算） ：-119.8 dBm
調整区域端レベル（SS-RSRP 帯域換算）：-126.2 dBm

結果からは、以下のことがわかる。


屋内サービスエリアにおいては、良好な受信電力及び受信品質が得られている



屋外のエリア算出法との差分値として、カバーエリアは基地局後方において最大 145m程度となる。これは、基地局送信出力が 48.9 dBm と大きく、屋内の乱反射影響に寄り
基地局後方への電波漏洩が支配的であるためと考えられる。



また、調整対象区域は測定可能な範囲において調整区域端閾値となる下り受信電力が観測されなかった。しかしながら、基地局後方に存在する周辺建物における遮蔽効果が見込まれることからカバーエリアと同様に最大 145m 程度の差分が考えられる。
これらの結果から、本実証環境においては屋内における乱反射（マルチパス）の影響により屋外でのエリア算出法から算出される受信電力値よりも実測値が強くなること
56

が課題となるとして上げられる。なお、屋内環境においては十分な受信電力及び受信品質が得られていることから、基地局出力を下げる等の方策が望ましい。
すなわち、工場内環境においては乱反射（マルチパス）の影響により強い漏洩電力が観測されるため、基地局の送信出力を下げるもしくは、基地局を遮蔽効果の高い堅牢な壁面付近に設置する等の置局設計が望ましいと考えられる。
また、下り受信品質 SS-SINR について、本実証では基地局 1 局を用いた評価を実施
しており、付近に干渉影響となる無線局は存在していない環境となる。そのため、SINR
における"IN"は、環境雑音または CP（Cyclic Prefix）時間を超えて遅延したマルチパ
スが支配的と考えられるが、屋内に設置した基地局と屋内各測定地点の距離は最大でも 35m 程度であり CP 時間を超えて遅延波が観測されることは考えにくく、"IN"に影響を与える要因は環境雑音が支配的と想定する。加えて、RSRP 同様に屋内環境ではほぼ変化はなく良好な性能が得られていることから"S"となる主波及び CP 時間内の遅延波に依存しているものと考えられる。

図 3-22 基地局における受信レベル SS-RSRP から評価した想定カバーエリア（対象工場内部）57

図 3-23 基地局における受信レベル SS-RSRP から評価した想定カバーエリア（対象工場外部）
2）実証環境におけるローカル 5G サービス提供品質
ここでは、伝送スループット、ラウンドトリップタイムの測定結果から、ユーザへのサー
ビス提供品質の観点での評価を行う。
図 3-24・図 3-25・図 3-26 は、図 3-21 の工場内ターゲットエリア内において実測した伝送スループット（DL/UL）とラウンドトリップタイムを図面上に記載したものである。また、図 3-27 は工場内ターゲットエリア内における下り受信電力（SS-RSRP）と伝送スループット、RTT との関係をグラフ化したものである。
結果からは、以下のことがわかる。


UL 伝送スループットにおいては、カバーエリア内において、下り受信電力の値によらず、ほぼ一定であり、目標値としている 45 Mbps を達成している。



DL 伝送スループットにおいては、カバーエリア内において、下り受信電力に比例している。



伝送遅延（RTT）においては、下り受信電力によらずバラつきが発生している。これは今回の測定対象区間は一般商用網を用いているため、背景呼によるトラフィックの増減に依存しているためと考えられる。
これらの結果から、カバーエリアで規定されている閾値以上の電力値を確保することで、所要性能を達成することが可能と考えられる。また、本実証においては屋内での伝送性能は十分な性能を確保できていることから、前述した乱反射による通信品質の劣化影響については顕在化していないと考えられる。

58

図 3-24 DL 伝送スループット測定結果（対象工場内部）

図 3-25 UL 伝送スループット測定結果（対象工場内部）

59図 3-26 RTT 測定結果（対象工場内部）

図 3-27 伝送スループットと SS-RSRP の関係
図 3-28・図 3-29・図 3-30 は、工場建屋内ターゲットエリア内における伝送スループ
ット、RTT の測定結果を累積確率分布としてグラフ化したものである。
伝送スループットについては課題実証の目標値である、UL=45Mbps を評価指標とすると、見通し環境においては概ね 90%以上、見通し外環境においては概ね 85%以上の確率で60

評価指標を上回っていることが確認できる。なお、RTT については見通し外において見通しよりも良好な値となっているが、これは今回の測定対象区間は一般商用網を用いている
ため、背景呼によるトラフィックの増減に依存しているためと考えられる。

図 3-28 DL 伝送スループット累積分布

図 3-29 UL 伝送スループット累積分布61図 3-30 RTT 累積分布
（5）工場内において考えられる電波伝搬特性及び伝送性能への影響評価
本実証においては工場内における様々なユースケースに焦点をあて、下記に示す 2 つの環境影響について調査を実施した。


工場内において金属板が移動する際の電波伝搬特性及び伝送性能への影響



工場内において溶接作業が実施される際の電波伝搬特性及び伝送性能への影響
まず、工場内において金属板が移動するユースケースを想定し、ワーストケースとなる

端末基地局間に金属板が存在する環境を模擬して試験を実施した。
今回検証に使用した金属板は実際の工場環境でクレーンによる移動等が想定される縦横 2m、厚さ 20cm のスチール板を用意した。また、金属板の配置パターンとしては、端末及び測定器側のアンテナから基地局が見通し外となるように、横に並ぶ場合と、縦に積み重ねる場合の 2 パターンにて実施した（図 3-21）。

62図 3-21 実証環境における金属板配置パターン
金属板あり/なしにおける実測結果を表 3-11～表 3-12 に示す。なお、それぞれの測定地点は同じであり、図 3-21 中に〇で示す金属板の背面 1m 程度の地点とその周辺にて実施している。
結果から、受信電力/品質について、金属板設置前後で配置パターンによらず概ね変化はないことが分かる。また、伝送性能については商用回線を用いている関係上、若干の変動はあるものの、受信電力/品質と同様に影響は軽微と考えられる。これらは、金属板による遮蔽効果よりも、測定地点の背面における反射波等が支配的であることが挙げられる。そのため、本実証環境の様な小・中規模の工場環境においては、金属板等が移動する環境であっても、電波伝搬特性及び伝送品質に対する影響は軽微であると考えられる。
表 3-11(a） 金属板設置前後における下り受信電力（SS-RSRP）比較結果
SS-RSRP [dBm]
測定点 ID

金属板設置前

金属板設置後金属板設置後

（横並べ）

（縦積み）

3

-58.75-58.05-58.72

6-63.15-63.07-61.4317-55.42-55.42-56.2618（金属板真裏）-54.28-54.12-54.9819-50.91-53.97-51.2463

表 3-11（b） 金属板設置前後における下り受信電力（SS-RSRQ）比較結果
SS-RSRQ [dB]
測定点 ID

金属板設置前

金属板設置後金属板設置後

（横並べ）

（縦積み）

3

-10.78-11.14-11.086-11.86-10.59-10.4517-10.73-10.79-10.9818（金属板真裏）-10.68-10.44-10.6419-10.47-10.45-10.56

表 3-12（a） 金属板設置前後における UL 伝送スループット比較結果
UL 伝送スループット [Mbps]
測定点 ID

金属板設置前

金属板設置後金属板設置後

（横並べ）

（縦積み）

3

57.44

63.86

61.35

6

62.24

62.28

66.54

17

65.30

68.29

63.79

18（金属板真裏）

67.31

62.94

66.88

19

69.03

64.70

63.90

表 3-12（b） 金属板設置前後における DL 伝送スループット比較結果
DL 伝送スループット [Mbps]
測定点 ID

金属板設置前

金属板設置後金属板設置後

（横並べ）

（縦積み）

3

687.04769.94799.17

6706.17788.50813.3217802.76717.29759.0818（金属板真裏）

762.89829.92792.9119650.64663.65643.4964

表 3-12（c） 金属板設置前後における伝送遅延 RTT 比較結果
伝送遅延 RTT [ms]測定点 ID

金属板設置前

金属板設置後金属板設置後

（横並べ）

（縦積み）

3

218.31

176.93

191.36

6239.97180.52175.5917

86.95

230.48197.4818（金属板真裏）

93.17

179.82177.7719

106.20188.33187.68次に、本実証環境の様な工場内複数の場所で溶接作業が行われる場合、溶接時に発生するであろう電磁波ノイズが電波伝搬特性及び伝送性能に与える影響について試験を実施した。ユースケースにおいては、実証エリア及びその付近で溶接作業が行われる環境を想定し、図 3-22 に示す実証エリア内 2 カ所において溶接作業を実施し、その周辺において実測を行った。

図 3-22 実証環境における溶接作業実施エリア
溶接作業あり/なしにおける実測結果を表 3-13 及び表 3-14 に示す。なお、それぞれの測定地点は同じであり、図 3-22 中に示す地点にて実施している。
結果から、受信品質について、周辺環境で溶接作業が実施されていたとしても概ね変化はないことが分かる。また、伝送性能については商用回線を用いている関係上、若干の変65

動はあるものの、受信電力/品質と同様に影響は軽微と考えられる。これらから、溶接作業で発生する電磁波ノイズが本実証で使用した 4.7GHz 帯電波に与える影響はほぼないと考えられる。
表 3-13（a) 溶接作業あり/なしにおける下り受信電力（SS-RSRP）比較結果
SS-RSRP [dBm]
測定点 ID

溶接作業なし溶接作業あり54-54.96-55.1756-50.92-53.1958-56.25-54.92

表 3-13（b) 溶接作業あり/なしにおける下り受信電力（SS-RSRQ）比較結果
SS-RSRQ [dB]
測定点 ID

溶接作業なし溶接作業あり54-10.53-10.3956-10.25-9.95

58-10.42-10.39

表 3-14（a) 溶接作業あり/なしにおける UL 伝送スループット比較結果
UL 伝送スループット [Mbps]
測定点 ID

溶接作業なし溶接作業あり

54

83.70

72.55

56

58.10

60.85

58

77.90

73.45

表 3-14（b) 溶接作業あり/なしにおける DL 伝送スループット比較結果
DL 伝送スループット [Mbps]
測定点 ID

溶接作業なし溶接作業あり54

697.50701.9556868.20578.5058796.80731.3566

表 3-14(c) 溶接作業あり/なしにおける伝送遅延 RTT 比較結果
伝送遅延 RTT [ms]測定点 ID

溶接作業なし溶接作業あり54

183.34206.7856

250.52240.9958

194.80194.55（6）技術的課題の解決方策
今回の実証では、工場屋内環境においてセクタ指向性のアンテナ 1 局を活用しキャリ
ア 5G の環境構築を行った。その結果、実測値から得られた伝搬特性は見通しにおいては自由空間伝搬、見通し外においては奥村・秦式（中小都市、市街地もしくは郊外地）と概ね一致していることが分かった。しかし、工場内の乱反射の影響により想定エリア
図と比較して実測値の値が強く、屋外への電波漏洩が多く観測されている。そのため、本実証環境における工場内のローカル 5G（4.7GHz 帯）エリア構築としては、基地局出力を下げる等の方策が有効であると考えられる。今回サービスエリア内において十分な伝送性能を得ることが出来ており、この結果からも仮に送信出力を抑えた場合においても、本実証環境の様な実証エリアが工場内の一部である場合は十分なエリア形成が可能と考えられる。
なお、上記の考えは小・中規模の工場内に基地局を置局する場合であり、大規模な工場においてはより乱反射による電波漏洩の影響は少ないと考えられる。

67

3.3.2 電波伝搬モデルの精緻化電波伝搬モデルの精緻化
3.3.2.1 実証の目的・目標（1）背景となる技術的課題と実証目的
工場分野における課題実証では“ものづくりの基盤技術となる溶接について、溶接時の映像、音声データ、電流電圧データをダッシュボードに表示し、熟練者のリアルタイムでの遠隔指導を行う事で、熟練者の不足、技術継承機会の低下といった製造現場における課題の解決”を目的としており、図 3-31 に示すカメラ等を設置する工場内のエリアをカバーするため、キャリア 5G 基地局 1 局を活用して実証を行っている。
本実証環境においては図 3-32 の様に、壁面材質が堅牢であることが想定され、エリア算
出法に基づくエリア図が屋内に閉じた環境になることが考えられる。
そのため、工場分野におけるユースケースを前提とした場合、隣接する他者土地において干渉調整の対象となるシステムが運用されている場合、エリア算出法において調整対象区
域が広域に計算されることで、不必要な干渉調整が発生することが考えられる。
これらから、自己土地外への電波漏洩等の電波伝搬特性を把握したエリア構築が課題となる。

図 3-31 工場内実証エリア

68図 3-32 工場壁面の様子（2）実証目標
3.3.2 章においては柔軟なローカル 5G システムの設計・構築に資する検討として、仕様書要件9で規定されているエリア算出法に含まれるいくつかのパラメータ（図 3-33）を対象とし、その値を精緻化することが求められる。
本検討において得られる精緻化したパラメータ値により、ローカル 5G 運用エリアに合わせてエリア算出法を適正化する等の制度改正につながることを目標としている。また、得られた知見については、総務省が策定しているローカル 5G ガイドラインにおいて、モデルケースとして記載することで、ローカル 5G の利活用に生かされることを想定している。
今回の実証環境においては、キャリア 5G 局 4.5GHz 帯（4.5~4.6GHz）をローカル 5G 局
4.7GHz 帯と見なして、屋内置局を想定しているため精緻化の対象パラメータは図 3-33 から“R”を選択する。なお、“R”は建物内に基地局を配置する際に建物侵入損失の値に応じて修正するパラメータであり、本実証環境の様に堅牢な壁を有する環境においてのモデルケー
スを示すにあたって適切なパラメータであると考える。

9

令和 3 年課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証（令和 3 年 6 月）P34 表

2 より引用69

図 3-33 精緻化の対象パラメータと精緻化の方向性、実証環境の要件
3.3.2.2 実証仮説
今回精緻化の対象とするパラメータ“R”については、4.7GHz 帯のローカル 5G 技術的条件等を検討した情報通信審議会報告書10において、建物侵入損として詳しく記載されている（表 3-12 参照）。建物侵入損は、建物の外壁の材質によって想定される値が変化することが示されており、一般的な建物外壁（Traditional）では、50%の期待値において R=16.2 dBとなっている。また、4.7 GHz 帯のローカル 5G 審査基準においては、R＝16.2 dB が規定値として定められてもいる。しかし、今回、技術実証を行う場所は、施設が立ち並ぶ工場施設の屋内となり、騒音対策、防災対策として遮蔽効果が高くなることが想定される。
また、工場施設内には多数の機材や、金属板等が配置されている環境であり、建物侵入損としては壁面の損失以外にも考慮すべき損失が有ると考えられる。そのため、建物侵入損の値は表 3-12 に示す Thermally-efficient における期待値 5%（=13.3 dB）～期待値 50%（=31.4 dB）の間にあるものと仮定する。

建物の種別

表 3-12 4.7GHz 帯における建物侵入損
建物侵入損の期待値
5%

10%

20%

50%

Thermallyefficient※1

13.3 dB

16.6 dB

21.0 dB

31.4 dB

Traditional※2

4.2 dB

6.0 dB

8.8 dB

16.2 dB（※1）Thermally-efficient：金属化ガラス（断熱効果を高めるために使用する建築用の紫外線を遮断するガラス）、金属ホイルを裏打ちしたパネルを用いた建物。
（※2）Traditional：上記以外の建物

10

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報告（令和 2

年 7 月 14 日）P123 表 4.2.1.2-1 より引用
70

なお、エリア算出法では、表 3-13 に示すように、送受信間距離 dxy が 40m 以下の場
合には、計算対象地域の環境に応じて、建物侵入損に対して考慮する補正値“R”の選択が必要である。本実証環境において、工場壁面のため堅牢である点と、多数の機材や、金属板等が配置されている点を考慮し、補正値“R”は表 3-12 に示す Thermally-efficient における期待値 50%である 31.4dB とする。
表 3-13 電波関係審査基準の電波伝搬式における補正項選択肢（dxy が 40m 以下の場合）
補正項

定義

選択肢
16.2 dB

R

建物侵入損に対して考慮する補正項

・ 実際の建物侵入損が明確な場合は明示の上、建物に応じた値を適用する。
・ 本実証環境においては 31.4 dB とする。

上記仮説に基づき修正したパラメータ値における、カバーエリア及び調整対象区域図を図 3-34 に示す。なお、特定の方向においては対象となる壁面までの距離よりもそれぞれの閾値が短く算出されており、本来考慮しない損失が見込まれていることから、対象壁面までをそれぞれの閾値端としている。

図 3-34 仮説パラメータ R（=31.4dB）を用いたエリア図
3.3.2.3 評価・検証項目
精緻化の対象パラメータ“R”について、仮設と実測結果から得られる知見の両方を用いて評価・検証を行い、実証環境における適切な R 値を導く。
71

また、この評価・検証において、実証環境におけるローカル 5G の電波伝搬モデルの精緻化に関する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も考察を行う。
3.3.2.4 評価・検証方法
1）測定方法測定については、以下の考え方で実施する。測定機器に関しては技術実証全体を通して同じであり 3.2 章にて記載している。
また、測定に関する懸念事項として建物侵入損 R が大きい際に、壁面外側の受信電力が小さくなり測定できなくなる場合が考えられるが、測定に用いるエリアテスタのダイナミックレンジの下限は-129 dBm であり、想定しうる損失を見込んだマージン値を考慮して測定可能な地点を選定した。


測定エリアの考え方

エリア算出法と比較を行うための下り受信電力値の実測は、R=31.4 dB という仮説に基づくカバーエリアおよび調整対象区域において実施する。
エリア図は置局点に対し全方位で作図する必要があるため、精緻化後のエリア算出
式の評価としては、ある一方向だけではなく、できるだけ全方位での実測を実施することが望ましい。
そのため、図 3-35 の実測エリア内において置局点を中心として 30°方向ごとに方位を区切り、カバーエリア端、調整区域端でそれぞれ 12 点（方位）ずつの点について、測定を実施する。ただし、建物の構造や障害物の存在等により立ち入りが難しい場所については測定地点をずらすなどで対応した。
なお、観測された下り受信電力値が、エリア算出法により導出されるカバーエリア端、調整対象区域端の閾値と異なる場合はそれぞれの閾値が観測される範囲まで測定エリアを広げることとした。

72

図 3-35 測定地点


測定項目
一般的に 5GNR のエリア指標として用いられている SS-RSRP（Synchronization

Signal-Reference Signal Received Power ） 及 び SS-RSRQ （ Synchronization
Signal-Reference Signal Received Quality）について実測した。


測定手法と実測模様

各種データは、上記の考え方に基づき選定した測定地点に測定員が赴き、表 3-2 に示す測定器及び表 3-3 に示す設定値を用いて実測した。また、実証環境における電波伝搬環境をより詳細に分析するため、各測定地点においては測定員の目視により見通し環境もしくは見通し外環境であるかを併せて記録した。ただし、建物の構造や障害物の存在等により立ち入りが難しい場所については測定地点をずらすなどで対応した。
SS-RSRP 及び SS-RSRQ は、エリアテスタを用いて、1000 サンプル/地点のログ取得を実施した。
なお、受信電力の測定においては、定在波の影響を避けるため、1 つの測定点において、10λ（λ は波長）の範囲で測定位置を動かしながら測定を実施した。
測定においては、測定点間の移動を効率的に実施するため、図 3-8 に示すような測定補助用の治具を作成して測定を実施した。
2）評価・検証方法
電波伝搬モデルの精緻化については 3.3.1 章、3.3.2 章で実測した各種データを用いて下記に記載する流れで評価・検証を進める。
① 仮説 R 値に基づくカバーエリアおよび調整対象区域図の作成
73

実証環境内に設置する 1 つの基地局について、仮説 R 値に基づくカバーエリアおよび調整対象区域の図を作成した。詳細は 3.3.2.2 章の実証仮説を参照されたい。
② 実測値から推定されるカバーエリア及び調整対象区域図の作成①で作成した仮説に基づくエリア図との比較を行う為、実測した各種データを図面上にプロットし、カバーエリア及び、調整対象区域の閾値から実測値による推定エリ
ア図を作成した。
③ 仮説 R 値に基づくエリア図と、実測値から推定されるエリア図との比較
仮説 R 値に基づくエリア図の妥当性を評価するため、①、②で作図したエリア図の比較を行った。また、カバーエリア及び調整対象区域のエリア端が異なる箇所においてはその差分値を取り纏めた。
④ 実測値から建物侵入損失を算出
R 値の精緻化のもう 1 つのアプローチとして、建物内/外で実測した下り受信電力値
から建物侵入損失を算出する。なお、建物侵入損失とは、厳密には、建物近傍路上における受信レベルと建物中央部における受信レベルとの差を意味するが、今回はエリア設計上建物外への漏洩電力を対象としているため、それぞれの基地局アンテナから、直線上となる建物内壁と建物外壁の電界強度差分を建物侵入損として検証する（図 3-36）。
R＝建物外参照点の電界強度 – 建物内部測定点の電界強度
また、純粋な壁面損失を算出するため、基地局から建物外参照点と建物内部測定点間の距離に応じた自由空間損失（FSPL）の差分を減算し補正するものとする。
なお、今回の実証環境のみに有効な結論ではなく、他の環境でも有効な汎用的/一般的な成果を得るため、壁面の材質や、それに伴う面積率などを記録し、汎用的に利用可能な R 値の精緻化を実施する。

図 3-36 実測値からの R 値算出手法⑤ 対象パラメータの精緻化
仮説に基づき設定した対象パラメータ“R”の値について、③の結果から得られる①、②エリア図の差分、④から得られる建物侵入損失の値を活用し、対象パラメータ“R”の値について精緻化を行う。
74

精緻化を行った対象パラメータ“R”を用いて、再度カバーエリア及び調整対象区域図を作成し、図 3-36 に示す実測値から推定されるエリア図との比較を行うことでその妥当性を評価した。詳細は 3.3.2.5 章（2）を参照されたい。

3.3.2.5 実証結果及び考察
実証環境における測定結果の取りまとめは、3.3.1.4（1）で取り纏めており、本章においてもそのデータを活用する。
（1）仮説 R 値に基づくカバーエリア及び調整対象区域図
図 3-37 に、実証環境内に設置するそれぞれの基地局について、仮説 R 値に基づくカバ
ーエリアおよび調整対象区域の図を示す。詳細は 3.3.2.2 章における実証仮説を参照されたい。

図 3-37 仮説パラメータ R（=31.2dB）を用いて算出した
カバーエリアおよび調整対象区域（2）測値から推定されるカバーエリア及び調整対象区域図
図 3-38・図 3-39 に実測値から推定されるカバーエリア及び調整対象区域図を示す。なお、エリア図の推定においては、定点による測定結果のみでは詳細な推定が困難であるため、実証環境周辺において立ち入り可能な場所を面的に測定した結果も参考にしつつ評価を実施している。
図中、赤破線は 4.6-4.9GHz 帯におけるローカル 5G 審査基準で定められている“カバー
エリア端レベル（100MHz 幅の場合：-84.6dBm）”を前提に実測値から評価した想定カバ
75

ーエリア端である。一方、青破線は、同様に審査基準で定められている“調整区域端レベル（100MHz 幅の場合：-91.0dBm）”を前提に実測値から評価した想定調整区域端である。
なお、本実証に用いる基地局装置の下り受信レベル（SS-RSRP）の測定帯域は 30KHz であるため、上述したエリア端閾値を 100MHz から、30KHz へ帯域換算した以下の値を用いている。
カバーエリア端レベル（SS-RSRP 帯域換算） ：-119.8dBm
調整区域端レベル（SS-RSRP 帯域換算）：-126.2dBm

結果から、測定可能エリアにおいて取得できたデータについては、ほとんどがカバーエリ
ア閾値以上の受信レベルとなり、基地局後方においても強い漏洩電力が観測された。
これは、基地局設置位置が建物内壁に近いことと、屋内環境において乱反射が発生し、屋外においてもその漏洩電波が補足されたことが想定される。なお、調整対象区域の閾値となる測定点は1 点しか観測されなかったが、周辺建物による遮蔽影響を考慮し、対象建物以外の外壁をそれぞれのエリア端として推定している。
また、レイトレーシング法を用いたエリアシミュレーションを実施し、マルチパス環境における、より実環境に近いカバレッジを算出した。エリアシミュレータについては構造計画
研究所が提供する「Wireless InSite」を活用した。図中赤塗箇所はカバーエリア閾値以上の電力値となる。結果から基地局後方においても実測値と概ね近しい傾向のカバーエリアの広がりが確認できる。

図 3-38 実測値から推定したカバーエリアおよび調整対象区域

76

図 3-39 シミュレーションによる計算結果（3）仮説に基づくエリア図と実測値から推定されるエリア図との比較
3.3.2.5 章（1）にて仮説値から算出したエリア図と、3.3.2.5 章（2）にて実測値から推定したエリア図の比較を行い、仮説値の妥当性を評価する。
図 3-40 に仮説値におけるエリア図と実測値から推定したエリア図を示す。
結果から、仮説エリア図と実測値からの推定図において大幅な差分が見られた。これはまず、エリア算出法においては基地局からの直接波のみを考慮したエリア算出であり、本実証
環境の様な屋内に基地局を設置した場合に発生する内壁もしくは機材及び什器等からの反射波が考慮されていないためと考えられる。また、仮説値で見込んだ建物侵入損失 R 値についても実環境より小さいものとなっていることが想定される。

図 3-40 仮説値エリア図と実測値推定エリア図との比較
77

（4）実測値を用いた建物侵入損失の算出
R 値の精緻化のもう 1 つのアプローチとして、建物内/外で実測した下り受信電力値から建物侵入損失を算出する。なお、建物侵入損失とは、厳密には、建物近傍路上における受信レベルと建物中央部における受信レベルとの差を意味するが、今回はエリア設計上建物外への漏洩電力を対象としているため、それぞれの基地局アンテナから、直線上となる建
物内壁と建物外壁の電界強度差分を建物侵入損として検証する（図 3-41）。
R＝建物外参照点の電界強度 – 建物内部測定点の電界強度
また、純粋な壁面損失を算出するため、基地局から建物外参照点と建物内部測定点間の距離に応じた自由空間損失（FSPL）の差分を減算し補正するものとする。
なお、今回の実証環境のみに有効な結論ではなく、他の環境でも有効な汎用的/一般的な成果を得るため、壁面の材質や、それに伴う面積率などを記録し、汎用的に利用可能な
R 値の精緻化を実施する。

図 3-41 実測値からの R 値算出手法（再掲）
図 3-42～図 3-45 および、表 3-14・表 3-15 に、実証環境における壁面損失算出対象の測定地点及び算出結果を示す。図中の黒鎖線で結ばれる屋内測定点と屋外参照点において、
壁面損失の導出を行う事とする。なお、屋内測定点と屋外参照点の比較においては前述した手法により自由空間損失を補正しているが、その他損失は周辺環境要因にて異なり、建物外壁から遠方の屋外参照点はその他損失の影響が支配的になる。そのため、自由空間損失以外が含まれると判断した屋外参照点は精緻化対象から外している。また、基地局指向方向においては対象建物に併設する形で別の建物が存在している。本実証においてはこのような併設する建物による R 値への影響を確認するため、対象建物内の屋内測定点から併設する建物を挟んだ形で屋外参照点を設け、その遮蔽効果も併せて確認する（図 3-42・図 3-43）。
また、R 値は壁面の材質・構造ごとに異なる為、壁面ごとに精緻化を行う事とする。

78

図 3-42 実証環境における緻化対象測定地点（屋内測定点）

図 3-43 実証環境における緻化対象測定地点（屋外参照点）
表 3-14 実証環境における精緻化結果
実測平均値 SS-

比較対象

RSRP[dBm]

自由空間損失電界強度差

差分[dB]分[dB]

R 値[dB]

屋内 ID

屋外 ID

屋内測定点

屋外参照点

40

71

-74.77-96.03

3.35

21.26

17.91

39

72

-73.53-90.61

0.39

17.09

16.70

42

73

-71.89-87.35

4.86

15.46

10.60

21

74

-71.62-97.51

4.18

25.89

21.71

22

75

-71.02-91.44

4.41

20.42

16.01

23

75

-74.48-91.44

2.04

16.96

14.93

23

76

-74.48-95.83

4.49

21.35

16.86

24

75

-74.61-91.44

0.11

16.83

16.72

79

24

76

-74.61-95.83

2.57

21.22

18.65

33

76

-80.21-95.83

0.92

15.63

14.71

34

77

-81.43-102.20

2.88

20.76

17.88

36

84

-82.97-95.97

2.00

12.99

10.99

38

84

-81.01-95.97

1.78

14.96

13.18

38

85

-81.01-93.27

2.21

12.26

10.05

32

85

-79.83-93.27

3.30

13.44

10.14

図 3-44 実証環境における緻化対象測定地点（屋内測定点）

図 3-45 実証環境における緻化対象測定地点（屋外参照点）

80

表 3-15 実証環境における精緻化結果
実測平均値 SS-

比較対象

RSRP[dBm]

自由空間損失電界強度差

差分[dB]分[dB]

R 値[dB]

屋内 ID

屋外 ID

屋内測定点

屋外参照点

1

64

-63.40-95.89

4.37

32.49

28.12

1

65

-63.40-100.43

5.83

37.04

31.21

1

66

-63.40-102.54

8.08

39.14

31.06

1

67

-63.40-110.32

7.92

46.92

39.00

2

64

-57.58-95.89

6.02

38.31

32.28

2

65

-57.58-100.43

7.48

42.85

35.37

2

66

-57.58-102.54

9.73

44.95

35.23

2

67

-57.58-110.32

9.57

52.74

43.17

3

64

-59.26-95.89

7.61

36.63

29.02

3

65

-59.26-100.43

9.07

41.18

32.11

3

66

-59.26-102.54

11.32

43.28

31.97

3

67

-59.26-110.32

11.16

51.07

39.91

18

64

-55.07-95.89

8.95

40.82

31.87

18

65

-55.07-100.43

10.40

45.36

34.96

18

66

-55.07-102.54

12.65

47.46

34.81

18

67

-55.07-110.32

12.49

55.25

42.75

19

64

-51.42-95.89

8.79

44.47

35.68

19

65

-51.42-100.43

10.24

49.01

38.77

19

66

-51.42-102.54

12.49

51.12

38.63

19

67

-51.42-110.32

12.33

58.90

46.57

表 3-16 に表 3-14 にて算出した R の精緻化値と対象壁面の材質/厚さ/面積率を示す。なお、精緻化値については壁面ごとに算出した R 値の平均値を記載している。図 3-46 に壁面ごとの測定状況を示す。
結果からは、以下のことがわかる。
本実証環境における壁面は、鉄筋コンクリート及び複数の窓で構成されていることから一般的な壁面における R 値に近しい 15.1 dB と仮説値よりも低い値となること
が分かる。



別の建屋が併設されている方向においては対象建物と同様の壁面 2 枚で構成されており、35.6 dB と上述した値の 2 倍より 5 dB 程度大きな値となっている。これは併設された建屋内の空間及び機材等が併せて考慮されているためと考えられる。
81

表 3-16 4.7GHz 帯における実証環境 R 値
周波数

建物

材質

厚さ

面積

仮説値

精緻化値

率

R[dB]

R [dB]
16.2

代表値

4.7GHz

窓などの開口部がコンクリート200mm

70%

多い壁面方向

ガラス

20mm

30%

別の建屋が併設さコンクリート

200mm

70%

ガラス

20mm

30%

れている方向（計2 層の壁面を通

31.4

15.1

31.4

35.6

過）

図 3-46 屋外参照点の状況（5）精緻化パラメータの妥当性評価
3.3.2.5 章（4）にて精緻化を行った対象パラメータ“R”を用いて、再度カバーエリア及び調整対象区域図を作成し、実測値から推定されるエリア図との比較を行うことでその妥当性を評価する。
図 3-47 に精緻化後のパラメータを用いて算出したカバーエリア及び調整対象区域図を示す。図中破線は 3.3.2.2 章で示す仮説値 R（31.2 dB）におけるエリア図であり、実線は
表 3-16 に示す精緻化値 R を考慮したエリア図である。
結果から、仮説値に比べ、精緻化値 R が小さいことにより、エリア図は全体的に広がっていることが分かる。

82

図 3-47 精緻化パラメータを用いたカバーエリア及び調整対象区域図
図 3-48 に精緻化後のパラメータを用いて算出したカバーエリア及び調整対象区域図と実測値から推定したカバーエリア及び調整対象区域図との比較結果を示す。
結果から、工場環境においては、精緻化値を用いたとしても実測値から推定されるエリ
ア図と大きく乖離していることが分かる。本実証環境においては、屋内に多数の金属製機
器や基地局指向方向に大型の金属製シャッターが存在しており、伝搬路構造としてはそれらによる乱反射の影響が大きい環境である。加えて、壁面構造は実証仮説で推定した堅牢な壁面と比べてより一般的な鉄筋コンクリート壁面に近しいものであり、壁面に対して30%程度窓による複数の開口部が存在している。そのため、マルチパス環境における反射
波が屋外へ漏洩し、エリア算出法と比較してもカバーエリアがかなり広い環境となっている。すなわち、本実証環境の様な小・中規模の工場においては屋内に置局する場合、エリア算出法上考慮出来ない環境要因があるということが分かった。しかしながら、3.3.1.4 章(3)で示した通り、実測値から算出した電波伝搬モデルは基地局から 40m 以上の傾向において奥村・秦式（中小都市、市街地もしくは郊外地）に近しい値となるため、マルチパス影
響が少なくなる基地局遠方においては既存の伝搬モデルにおいて近似できると考えられる。
また、マルチパスの影響を抑えるため、基地局の送信出力を抑えるような置局設計をする
場合は、乱反射によるマルチパス影響を軽減でき、エリア算出法から想定されるエリア図と近しい実測値が得られるものと考えられる。また、大規模工場においては屋内の空間が小・中期規模工場と比べて開放的であることから、上記影響を軽減できると考えられるた
め、今後そのような環境においてもより詳細な検討が必要であるだろう。

83

図 3-48 精緻化エリア図と実測値推定エリア図との比較（6）技術的課題の解決方策
今回の実証では、工場屋内環境においてセクタ指向性のアンテナ 1 局（キャリア 5G
4.7GHz 帯）を活用し、工場環境におけるエリア算出法パラメータ R 値の精緻化を実施した。その結果 R 値においては一般的な壁面と概ね近しい値となった。また、対象建物に別の建屋が併設される環境においては、同様の壁面構造である場合 R 値を倍にすることで、その方向における R 値を精緻化する手法が有効であると考えられる。
これらの結果から、自己土地外への電波漏洩の観点では、前述した通り、工場内においては壁面及び機材、什器等からの反射波によって、建物外への漏洩電力が一般的な建物と比べて強い傾向となる。その場合、他者土地にて他のローカル 5G システムが運用される場合は互いに干渉調整が必要となることから、サービスエリア内のカバレッジを十分とりつつ、出来る限り調整対象区域を抑える置局設計が求められる。
本実証環境では基地局の送信出力を最大（48.9dBm/100Mhz）として置局設計を行ったが、結果としてはサービスエリア内において十分なカバレッジを確保できていることから、基地局の送信出力を下げる等の置局設計が望ましいと考えられる。例えば、本実証エリアにおいては、-75dBm/30kHz 以上の下り受信電力値が得られており 3.3.1.4 章(4)に示す通り、
UL 伝送スループットの要求値を満たすためには-85dBm/30kHz 以上の電力値を確保すれば良いことから（図 3-19）、10dB 程度（38.9dBm/100Mhz）の受信電力の低減が可能であると考えられる。また、本環境の様なマルチパス影響が見られる環境においてはエリア算出
法における直接パスのみを考慮した推定は困難であると考えられ、今後より詳細な検討が必要である。例えば、建物内壁により基地局からの反射波が支配的となるような小規模建屋等の環境において、屋外における漏洩電力とエリア算出法との差分値を定量的に評価し、相対的に補正をかける等の方策が一例として考えられる。

84

4. ローカル 5G 活用モデルの創出・実装に関する調査検討（課題実証）
4.1 実証概要
ものづくりの基盤技術である溶接について､IHI では熟練者不足と技術継承が課題となっている｡高度な溶接技術は製造現場の競争力の源泉であるが､近年の熟練技能者の減少が、将来、案件の受注機会喪失や､売上減少､製品品質の低下といった問題につながる恐れが大いにある｡
本実証では､ローカル 5G とデータフュージョン技術を用いて､溶接士の技能の見える化を図り､リアルタイムな遠隔溶接指導を行うことで､熟練技能者の指導効率の向上と､若手溶接士の早期育成を実現することを目的とした｡
遠隔溶接指導においては､溶接士の作業映像､溶接時に発生する音､作業に用いている溶接
トーチに流れる電流･電圧などのデータが必要になる｡指導者側から適切な指示を送るためには､これらのデータの同期がとられた形で指導者側に送付され､認識されることが望ましい｡本実証では､カメラ（動画）､電流･電圧センサ､音声等のデータをローカル（エッジコン
ピュータ）でフュージョン（統合･同期）させた後､5G システムにおいてデータを送受信する｢データフュージョンシステム｣を構築して実施した｡但し､｢データフュージョンシステ
ム｣においては､ローカル側にデータ統合のためのエッジコンピュータを設置するためシス
テム遅延が発生する｡実用化に向けては､データフュージョンを行わず､システム遅延が発生しない構成｢超短遅延映像伝送システム｣においても遠隔指導が可能か検証することが有効である｡そのため､本実証では､｢データフュージョンシステム｣と｢超短遅延映像伝送システム｣の検証を行った｡
また､遠隔地からの溶接指導の実現に向けては､実運用や他工場､他社への展開を見据え､導入効果､システム機能､運用に関する検証を実施した｡導入効果としては､熟練技能者の指導効率化による費用削減効果とソリューション導入にかかるコストとの費用対効果分析といった定量評価や､遠隔指導に基づいて溶接した製品の品質等の評価を行い､実証目標と実証結果との比較考察を実施した｡
ソリューションの実装性に関する検証としては､実装･継続利用のために適切な導入･運用体制､費用対効果の検証､ソリューションの拡張性､実装スケジュール等について検討を行った｡加えて､ソリューションの普及展開に向けては､製造業企業のニーズに関するアンケート
調査や､普及に向けた想定ターゲットに対する普及展開計画の策定を行った｡

85

4.2 背景となる課題を踏まえた実装シナリオ・実証目標
4.2.1 背景にある課題
4.2.1.1 中韓企業の競争力向上と日本企業のシェア低下
IHI が位置付けられる総合重機業界においては､中国･韓国企業の台頭と日本企業のシェア低下が課題となっている｡平成 23 年時点では､世界の売上上位 10 社のうち日本企業は 3社､中国または韓国企業は 2 社であったが､令和元年では､上位 10 社のうち日本企業は 1 社､中国または韓国企業は 4 社となり､中韓企業の競争力向上が著しい｡

团团

出典：SPEEDA
図 4-1 総合重機業界における中韓企業のシェア増加
4.2.1.2 熟練技能者の退職による日本企業の競争力低下
こうした日本企業のシェア低下の背景には､技術面では､日本の少子高齢化に伴う熟練技能者の退職と､技能継承の難しさが要因にあると考えられる｡IHI 社では､溶接に関する熟練技能者の不足によって､受注機会の減少や､国際的な競争力の低下につながる恐れを問題視している｡溶接はものづくりの基盤技術であり､高度な溶接技術に関するノウハウや熟練技
能は､製造現場における競争力の源泉となっているからである｡
IHI 社は､総合重工業メーカーとしてエネルギー､インフラ､産業機械､航空･宇宙等の領域
で事業を行っているが､多くの製造現場では､高度な溶接技術が用いられている｡特に､ボイラやインフラ設備など､形状が複雑で大量生産できない製品の製造には､高度な溶接技術が求められ､高度な技能持つ溶接士の育成には 10 年以上の期間を要する場合もある｡

86

4.2.1.3 ものづくりに不可欠な溶接技能の重要性
金属の接合方法は機械的接合､材質的接合､化学的接合の 3 種類に大別できる｡機械的接合とはボルトやリベットなどを利用する方法であり､化学的接合は接着剤などによる接合方法である｡これに対して材質的接合方法は､母材同士を溶融させて接合する溶接や､母材を溶融させずに接合する拡散接合など､いわゆる｢溶接･接合｣技術がこれにあたる｡溶接･接合では突き合わせやすみ肉などさまざまな継手形状があり､それぞれに合った技術が必要である11｡

図 4-2 突き合わせ継手の断面図
溶接技術は､ものづくりに不可欠であり､発電所用ボイラや､航空機､橋梁など､産業機械からインフラ設備に至るまで幅広い領域の基盤技術となっている｡他方で､大型構造物等の溶接にあたっては､製品の溶接箇所のもとまで溶接士が近づく必要があり､ライン工程の自動化が難しい｡また､受注生産による一点ものの製品が多く､人の手で作業を行う必要がある｡
そのため､将来的にも溶接技術をすべて自動化することはできず､溶接士の技能育成は今後とも重要な課題になると考えられる｡

図 4-3 IHI のボイラの主力製造拠点である相生工場1213

11

IHI 技報 Vol.55 No.2

12

日刊工業新聞: 現場をゆく（192）IHI・相生工場‐ボイラ配管溶接，

https://www.nikkan.co.jp/articles/view/414123
13 日刊工業新聞:IHI、モノづくり改革が転換点-海洋構造物関連事業は存続か撤退か瀬戸際，nikkan.co.jp/articles/view/00404487
87

4.2.1.4 IHI における溶接士・熟練溶接士の減少
なお､図 4-4 に示すように､日本全体でも 46 歳以上の熟練溶接士の人数は若手よりも少ない傾向にあり､熟練技能者の減少による高度な技能の喪失が懸念される｡また、若手の溶接士や、熟練溶接士が確保できなくなり、外注への依頼が増加している。

図 4-4 溶接技能者認証者数の年齢構成14
IHI 社では､熟練工の退職と､少子化による若手の溶接士の減少によって､製品の受注機会減少という問題に直面する恐れがある､溶接士の技能を有効活用することや､若手溶接士の早期育成が課題である｡
また、外注の際には、技能の確認を行っているが、短期間で技能評価を行うため、十分な技能検証を行うことができない。高技能の溶接士を確保するには、現地の外注業者を育成する必要があるが、育成のための高技能な技術者を派遣するために、出張費、調整等の業務が
発生する。
そのため、
溶接士の技能育成を遠隔で行うことも重要な課題になると考えられる。
しかし､熟練工は高度な溶接作業を行うことが求められ､若手溶接士の指導にかけられる
時間は限られているため､指導効率の向上が必要である｡そのため､本実証では､熟練工が遠隔から指導を行う仕組みを構築することで､指導効率の向上を図り､若手溶接士の早期育成を図ることを目指した｡

14

一般社団法人日本溶接協会溶接情報センター:溶接関係の統計－溶接技能者認証者の年齢構成－，http://www-it.jwes.or.jp/statistics/statistics4.jsp
884.2.1.5 現状のオペレーションにおける課題
新人溶接士は技術訓練所における訓練や JIS 溶接資格の取得の他､基本的に OJT で溶接の技能を磨いている｡実際の製品には､マニュアルに掲載されていない高度な技能が求められる溶接が多くあり､特殊な材料や､狭隘部､曲がりくねった継手など､実践を積みながら技能を習得する必要があり､熟練技能者になるためには長い習熟期間を要する｡
しかし､溶接士は､人によって技能レベルや性格､溶接トーチの運棒の癖などは様々であり､熟練技能者はそれらの若手に適した指導を日々行っている｡

図 4-5 新入社員の訓練風景及び若手を指導する熟練技能者
しかし､近年の熟練技能者の減少によって､高度な技能が求められる製品の受注が難しくなっており､海外企業との競争においても､製品の品質で劣っていない場合でも､技能者の人数による生産能力で差がついていると考えられる｡そのため､熟練技能者は高度な溶接業務に追われる一方で､若手の指導に十分な時間を割くことができず､全社的な技能レベルの向上がうまく図れていないという課題に直面している｡
IHI 社の工場では､発電所用ボイラやインフラ設備等の大型構造物を溶接対象としている
ため､若手溶接士を指導するためには､作業場所まで熟練技能者が赴く必要があり､熟練技能者の時間の損失につながっている｡また､IHI 社は海外売上比率が 48%（令和元年）となっており､外国人の溶接士に対する指導を行う必要もある｡その際､英語やインドネシア語など
被指導者に合わせた特定の言語を話せる指導者が対応することが求められるが､被指導者の近くにそうした熟練技能者がいない場合も多々あり､遠隔による指導を行うことができれば､指導効率が大きく向上すると考えられる｡

89

図 4-6 ボイラ・LNG タンク等を製造する相生工場15
4.2.2 実現を目指す将来像
現時点では、溶接に関するデータ計測に無線を活用する仕組みの確立や､取得したデータによる技能の見える化には至っていない｡そこで、本実証では、将来的なマザー工場における AI 分析や､品質保証の自動化に向けて､まずは熟練技能者による遠隔指導を導入すること
で､適切なデバイスの設置やデータ取得､無線による伝送などの仕組みを構築し､将来像の実現に向けた検討を行った。
実現したい将来像は、①マザー工場に蓄積されたデータを活用した AI 分析、②作業デー
タを保存することによる製品の品質保証、③育成プログラムの精度向上、④顧客提案における客観的な溶接士の技能表示、⑤溶接作業の自動化といった応用が考えられる。また、実現
したい将来像に対する課題についても検討を行った。実現したい将来像及び、実現したい将来像に対する課題の詳細を以下に示す。

図 4-7 実現したい将来像と実証の関係

15

IHI 社: https://www.ihi.co.jp/ad_cm/?s=0990

表 4-1 実現したい将来像・実現したい将来像に対する課題
・ マザー工場に蓄積されたデータを活用した AI 分析

実現したい将来像

マザー工場に溶接技術に関するデータを蓄積することで､技能を体系化し､より早く若手技能者が習得できる仕組みを目指す｡マ
ザー工場に工場環境､機械､人の動き方等のデータを蓄積し､AI 解析を行うことで､溶接士が困った際に自動で指示を出せる仕組み
を将来的に構築する｡

・ 蓄積した作業データを品質保証に活用作業をすべてトレースして蓄積､保存し､品質保証（確認）につなげ､ドライブレコーダーのように過程を保存し､稼働の安全性につなげることを目指す｡トレーサビリティを確保し､事故があったと
き、品質保証をする工程は必要であり､マザー工場にログが残れば保証のニーズを満たすことができる｡

・ 育成プログラムへの活用
技能の見える化により、教育は必要な対象者の選定や、訓練内容の策定の精度向上を目指す。これにより、効率的に熟練溶接士を輩出することができ、熟練技能者の退職による自社の競争力低下を防止することができる。

・ 顧客提案における客観的な溶接士の技能表示
技能の見える化により、業務で必要なスキルを洗い出すことができ、従業員一人ひとりのスキルを一覧にした技能マップの精度が向上する。これにより、客観的に溶接士の技能を示すことができ、顧客提案の際における説得力のある説明材料として活用することができる。また、上司の主観により行われていたプロジェクト
へのアサインについても、客観的に行うことができる。

・ 溶接作業の自動化への活用
技能の見える化により、品質向上に必要な技能のナレッジを蓄積することができ、ロボット操作に必要な技能が明らかになる。これにより、溶接士が行っている溶接作業の技能再現が可能となるため、作業を自動化することができる。
実現したい将来像
に対する課題・ 求められる機能､データ品質等を検証する必要がある
適切な溶接作業のデータを蓄積するには､どの程度の映像解像度が必要なのか､また､映像と音声､電流･電圧等のデータ同期は必要なのか､映像の遅延はどの程度許容されるのかといった範囲がわからない｡

・ 作業負荷や使いやすさ等の運用面を検証する必要がある
計測デバイスの使いやすさや作業負荷､安全性､拡張性等の課題がわからないため､運用面での検証を行う必要がある｡

91

4.2.3 課題を踏まえた実装シナリオ及び実証目標
4.2.1 章の課題を踏まえ､本実証では 5G を活用した､溶接の熟練技能者による若手への遠隔溶接指導に取り組んだ｡遠隔溶接指導のイメージを以下に示す。

図 4-8 遠隔溶接指導のイメージ
溶接の指導においては、
溶接トーチの動かし方等、
リアルタイムに指示を出す必要があり、製造現場からの映像遅延が生じた場合には、適切な指導を行うことが困難である。また、IHI
社においては、高度な溶接方法や顧客に提供する製品自体の情報は秘匿性が高く、高度なセキュリティが要求される。そこで、本実証においては、将来的な遠隔ソリューションの導入を目的として、遠隔地から送信される溶接部映像､溶接音､音声､電流、電圧等のデータに対して､熟練者が遠隔から状況を判断し､適切な指導を実施し、若手溶接士の育成に資するかどうかについて検証を行った。本実証における実証目標及び、5G の必要性について以下に示す。
表 4-2 実証目標
本実証においては、将来的な遠隔ソリューションの導入を目的として、遠隔地から送信される溶接部映像､溶接音､音声､電流、電圧等のデータに対して､熟練者が遠隔から状況を判断し､適切な指導を実施し、若手溶接士の育成を目標とした。

92

表 4-3 本実証における実証目標


遠隔指導ソリューションを用いて遠隔指導を可能となることを目標とする。


効果検証

若手溶接士が遠隔指導により、指導前の品質と比較して、より高い品質の溶接を可能とすることを目標とする。



遠隔指導ソリューションを用いることにより、熟練工が指導のために現場を移動する時間が削減できることを目標とする。

機能面における、データフュージョンシステム及び超短遅延映
像伝送システムの目標は以下の通りとした。


機能検証



運用検証

データフュージョンシステム


通信遅延：1,000msec



スループット（上り）：12Mbps



フレームレート：30fps



データ同期：可能超短遅延映像伝送システム


通信遅延：200ms



スループット（上り）：3ch 合計 36Mbps



フレームレート：30fps

遠隔指導における安全性、指導のしやすさ・受けやすさ、機器の使いやすさ、指導・作業効率を確保することを目標とする。

表 4-4 本実証における 5G の必要性


遠隔指導の場合､リアルタイムで現場のデータを遠隔地に届け､フィードバックを行うことが重要である｡溶接トー
チを少し右に､とか､波打つように､とか手取り足取り教え

リアルタイム性のある映像による遠隔指導

るためにはリアルタイム性が必要になる｡


データフュージョンシステムでは､データ同期にかかるエッジボードのアプリケーション上の遅延も含めて､500 msの遅延が想定される一方で､データ同期を図らない超短遅延映像伝送システムでは､200 ms の遅延が想定される｡



遠隔指導の場合、リアルタイムで正確な指導を行うべく、

リアルタイム性のある

指導者は接部映像､溶接音､音声､電流、電圧等の情報を一

データの同期（フュー覧化して確認する必要がある。一覧化する際には、すべて

ジョン）の情報の表示タイミングを一致させる必要がある。そのため、リアルタイム性が必要になる。

93



溶接技能は自社のノウハウであり､どのように鉄板を熱す
るのか､製品がどのように溶けるか､チタンやアルミなど

セキュリティを確保しの高価な材料の溶接方法など､セキュリティに配慮しなけ

たデータ伝送ればならない｡また､顧客製品そのもののデータ保全も重要であり､ローカル 5G によるセキュリティの確保が有効であると考えられる｡

省配線による安全性の

溶接の現場では､配線による躓きや､作業負荷の増加など
は安全性の観点から避ける必要がある｡省配線によるソリ向上ューションが有効であると考えられる｡

複数の溶接士による同時接続



複数の溶接士が同時に遠隔指導を受ける場合も想定され､有線ではなく無線で同時接続を可能にすることが有効であると考えられる｡

将来的に、マザー工場に溶接技術に関するデータを蓄積、技能を体系化し、より早く若手技能者が習得できる仕組みを構築するには、AI やデータ解析を実施するための現場デー
タの同期（フュージョン）が行われている必要がある。図 4-9 に実証環境に構築したセン
サ・画像データをフュージョンする仕組みを示す。

図 4-9 データフュージョンシステムの機材
また、本実証においては、これらの実証目標の実現や、今後、IHI 社での実装・拡張が可能となる構成を考慮したうえで、5G を活用することで溶接士の作業を複数のカメラ、マイク、
電流電圧等を用いてデータ取得し、リアルタイムに熟練者モニタリングエリアに伝送し、熟練者より溶接の指示を行う仕組みを検証した。図 4-10 に溶接士の作業を撮影するカメラ
94

を示す。

図 4-10 溶接士のヘルメットに設置されたカメラ
これらの取組によって、若手溶接士を効果的に育成することで高技能な溶接技術を伝承するとともに、熟練技能者の効率的な稼働を実現することを目標とした。具体的には、令和4 年前期までに遠隔指導システムが遠隔指導に有効かについて明らかにし、令和 4 年後期以降に、IHI 社内における遠隔指導システムの導入の検討を始める。

95

4.3 実証環境
溶接工に関する遠隔教育を行う実証のため､今回の実験場所として､株式会社 IHI の横浜事業所を選定した｡横浜事業所には､化学プラント用圧力容器･大型鉄構物･回転機械･シール
ド掘削機等の産業用機械の製造を行う第一･第二工場の他､溶接試験場が存在している｡
溶接試験場においては､他の国内工場で実施されている溶接に関する設備等がある他､工場環境等を模擬して設置されていることから､今後､他工場での波及を行うことを想定した場合､最も適切となるため､当該事業所を選定した｡
横浜事業所の所在地及び本実証を行うエリアのレイアウトについては、図 2-1 及び図
2-7 を参照されたい。本実証を行う株式会社 IHI 横浜事業所 511 棟の 1 階と 2 階の空間は繋がっており､2 階からは一定のエリアを見渡すことができる｡なお､一般的な工場のように、天井クレーンを設置していることから､天井空間は広くなっている｡2 階に 5G 基地局を設置することで､LOS（見通しあり）が確保され、天井空間は広くなっており、一定の範囲まで電波が到達することが想定される｡図 4-11 に 2 階に設置した 5G 基地局を示す。なお、1 階
は､それぞれの試験場所は溶接光（アーク光）を遮断するため､遮光フェンスで区切られている｡

図 4-11 2 階に設置した 5G 基地局

96

4.4 実証内容
課題実証に関する実施スケジュールを図 4-12 に示す。令和 4 年 1 月中旬より試験準備や遮蔽版を用いた事前検討、溶接士・指導者に対する説明等を行った。課題実証としては、令和 4 年 2 月 7 日週より、実際に溶接試験を行い、遠隔指導による育成の検証を行った。また、本実証において追加提案として行っている技能継承システムに関する検討を併せて実施した。令和 4 年 2 月 28 日週からは、主に溶接試験で得られたデータ整理や解析、評価、
また報告書執筆に向けた取りまとめ作業を中心に実施した。

図 4-12 検証スケジュール

97

4.4.1 ローカル 5G を用いたソリューションの有効性等に関する検証
4.4.1.1 実証システムの構成
溶接作業においては､溶接工の状況の映像､溶接時に発生する音､作業に用いている溶接トーチに流れる電流･電圧などが発生する｡これらの状況をデータにすることで､作業の状況を確認することができる｡一方で､指導者側から適切な指示を送るためには､これらのデータの同期がとられた形で指導者側に送付され､認識されることが望ましい｡また､データ解析やAI の活用においても､データの同期がなされていることが必須である｡

図 4-13 将来的な拡張を踏まえたデータ同期の重要性
そのため､本課題実証システムは､カメラ（動画）､電流･電圧センサ､音声等のデータをローカル（エッジコンピュータ）でフュージョン（統合･同期）させた後､5G システムにおいてデータを送受信する｢データフュージョンシステム｣を構築して実施するものとする｡実証
システムの構成を以下に示す｡

98

図 4-14 本実証におけるデータフュージョンシステムの構成図
遠隔から指導を行う熟練者は､図 4-15 に示す、データフュージョンにより表示される
UI（ダッシュボード）イメージを確認し､複数のカメラによる溶接作業､溶接士の視界､俯瞰映像といったデータや､使用されている電流･電圧のデータ､音声データを同期が図られた状態で一元的に把握することができる｡したがって､溶接現場の状況をリアルタイムに正確に把握をした上で､溶接士に対して指示を出すことが可能になる（キャリア 5G 経由でのデータ送信状況を確認し、指導者端末での映像画質を確認した結果、俯瞰カメラを削減し、HDMI カメラ×2 台の HD 画質とした）｡
UI（ダッシュボード）は、PC ブラウザにフュージョンデータを一元表示することで指導者が判断や指導を行いやすい仕組みとする。図 4-16 に、本実証で用いたデータフュー
ジョンシステムを示す。なお、ブラウザ内データレイアウトは任意にカスタマイズすることが可能であるため、実証を通じて遠隔指導者の意見を取り入れながら最適化していく。
また、映像については PC とは別に映像のエンコード遅延の小さい iPad に切り出して表示させ、PC 映像との差分も検証した。

99

図 4-15 データフュージョンにより表示される UI（ダッシュボード）イメージ

図 4-16 実証環境におけるデータフュージョンシステム
ただし､データフュージョンシステムにおいては､ローカル側にデータ統合のためのエッジコンピュータを設置し､その後にクラウドに設置されたソフトウェアにより表示用データに変換されることから､システム遅延が発生することとなる｡その場合においても､現場における指導において問題なく利用可能であるかを確認することが実用化へのキーファクターとなる｡これらのことから､本課題実証においては､情報同期をとらず､溶接工からのデータを教育者に直接届ける｢超短遅延映像伝送システム｣も同様に構築する｡
100

データフュージョンシステムでは､データの同期をとることで､溶接工と熟練者（教育者）
にとって指示が適切にできるか､また遅延等が許容範囲かの確認も行う｡
他方で､超短遅延映像伝送システムでは､データフュージョンせずに低遅延 Full HD 映像
及び音声のみを独立システムとして検証する｡溶接教育を対象とした映像等の UL/DL における､現時点における 5G 性能の最大値を確認することとする｡デバイスは､カメラ 3 台及び音声を用い､1 チャネル映像（1080p/30fps/H.265）で遅延 200 ms とする｡データ同期が図られない一方で､超短遅延の映像伝送機能を有する本システムについても併せて実証において検証することで､将来的なデータ活用への拡張性の観点から有益な検証結果を得ることを目指す｡
図 4-17 に、本実証における超短遅延映像伝送システムのシステム構成図を示す。

図 4-17 本実証における超短遅延映像伝送システムの構成図

101

4.4.1.2 実証に向けた考え方
本課題実証の目的である｢遠隔地からの溶接指導の実現｣に向けては､実運用や他への展開を見据えて､現実的な検証を行う必要がある｡
そのため､本格的な導入に向けた導入面､システム機能面､運用面を見据えた検証項目は以下のとおりとする｡効果検証については 4.4.1.4 章、機能検証については 4.4.1.5 章、運用検証については 4.4.1.6 章を参照されたい。

図 4-18 実証に向けた考え方

102

4.4.1.3 実証内容･実証手法
前述までの実証の考え方を踏まえて実証を行う｡実技を行う溶接士を選定の上､熟練者による指導を実施し､結果の測定を行うこととする｡（1）溶接士の選定･実施内容の説明
実証実験を行うため､実験に参加する溶接士を準備する｡溶接士は IHI 社に所属する者とし､上級者（経験年数約 10 年以上）、中級者（経験年数：約 5 年程度）
、初級者（経験年数 1年程度）の技量に区分してそれぞれ 2 名程度選定する｡これにより技量に応じた溶接技能の習熟の効果を測定することを目指す｡
また､遠隔溶接を行う指導者も選定する｡本試験での指導者は、溶接作業の経験年数も長く､また JIS 溶接技能者評価試験の検定員の資格を持つ者を選定した。親方及び実験に参加する溶接士のイメージ図を図 4-19 に示す。
実験参加者の選定後､本実証の内容の他､安全対策等についても説明を行った｡

図 4-19 親方及び実験に参加する溶接士のイメージ図103

（2）遠隔溶接指導の実施
本実証において設置したシステムを用いて､遠隔溶接指導を行った｡遠隔指導の効果を測定するにあたって、誰もが実施可能な溶接であっては評価が難しい｡そのため溶接作業は
JIS Z 3841「半自動溶接技術検定における試験方法及び判定基準」に基づき実施するものとし、溶接対象は溶接工の技量のバラツキが生じやすいように、比較的施工難易度が高い「突合せ横向き溶接（JIS 符号：SA-3H）」を選定した。なお、その他の具体的な条件は、マグ
溶接（Ar+20%CO2）、厚板（幅約 250mm、長さ約 200mm 厚さ約 19mm）、V 開先、ギャップ 5mm である。本実証にて実施する、溶接対象の溶接前と溶接後の画像を、を図 4-20および図 4-21 示す。本溶接条件では、溶接前の試験体の V 開先に対して 10~13 パスの溶接を行うことで、上下の板を接合する試験となる。溶接士により、接合されたと判定した時点で 1 回の溶接試験が終了する。なお、1 回の溶接試験の所要時間は、試験片の設置などの試験準備に 30 分、溶接時間に 1 時間である。溶接時間には指導時間を含む。
遠隔指導前と遠隔指導後を比較するため､｢指導なし｣と｢指導あり｣の 2 つのパターンで溶接を実施した。また､｢データフュージョンシステム｣の有り無しに係るシステムの機能比較を行うため、2 つのシステムでの遠隔溶接指導についても実施した｡
溶接を実施する環境を図 4-22 に示す。

図 4-20 溶接前の試験体

104

図 4-21 溶接後の試験体

図 4-22 溶接を実施する実験環境
遠隔指導については､別途準備した熟練者モニタリングエリアにおいて､指導者がモニターで映像･音･電流､電圧の状況をリアルタイムで確認し､遠隔からのアドバイスを行った｡熟練者モニタリングエリアにおいて遠隔からアドバイスを行う様子を図 4-23 に示す。
溶接品質の評価は、JIS Z 3841 の項目に基づき、外観試験（VT）・放射線透過試験（RT）・
曲げ試験（BT）を IHI 独自の採点方式により実施した。外観試験（VT）・放射線透過試験（RT）・曲げ試験（BT）それぞれの持ち点を 100 点とし、合計 300 点からの減点方式とした。
105

図 4-23 熟練者モニタリングエリアにおいて遠隔からアドバイスを行う様子

106

（3）事前検討：工場特有のノイズ検証
工場建屋の随所で溶接が実施されている場合及び、背の高い製品（鋼板）が工場内に設置されている場合の影響について考慮する必要がある。事前に実施した技術実証の結果から、本実証環境に於いては、外乱因子の変化による影響は軽微であるため、課題実証に於いて、データフュージョン、超短遅延映像伝送、いずれも外乱因子を変化させた場合の計測は実施しないこととした。（3.3.1.4 章（5）参照。）

107

4.4.1.4 効果検証
効果検証においては、溶接指導を遠隔で実施することができるかを明らかにするとともに、品質及び指導効率の向上、遠隔指導に対する費用対効果を明らかにする。これにより、
実導入・普及に耐えうる費用対効果等、導入効果が得られるかについて検証した。実証内容については､コンソーシアム体制内において協議の上､定量･定性的な側面から評価検証を行った｡（1）評価・検証項目
実証を通じて評価･検証する項目を以下に示す｡本実証では、溶接指導を遠隔で実施することができるか又遠隔指導により品質・指導効率が向上するか及び、遠隔指導による品質向上によって､継続利用が可能な費用対効果を達成するかどうか検証することを目的とする。
表 4-5 評価・検証項目
目的

評価･検証項目

溶接指導の効果概要
若手溶接士（初心者・中級者）が遠隔指導により、溶接技能の向上を図れるかを検証する

遠隔指導による品
質向上によって､継続利用が可能な費用対効果を達成す上記の「溶接指導の効果」を鑑み、直接指導
指導効率の向上るかどうか検証すと同程度の指導効率が、遠隔指導の場合に見込めるかを、ユーザーヒアリング等も含めて
考察する。

る

費用対効果

上記の「溶接指導の効果」を鑑み、費用対効
果について検討する。

108

（2）評価・検証方法
4.4.1.3（2）に述べた遠隔溶接指導の方法により、溶接士の初級者・中級者・上級者それぞれ 2 名に対し、指導効果を発揮することのできる試験対象および、指導効果について検証を行った。
指導効果の検証は、指導無し、5G を活用したシステム（データフュージョンシステム・
超短遅延映像伝送システム）の 3 種類の指導方法により、前述の溶接作業、ならびに溶接
品質評価を行い、習熟度グラフを取得することで、5G を用いた指導による指導効果を示すこととした。習熟度グラフの例を、図 4-24 に示す。本習熟度グラフは、横軸を溶接試験の試行回数、縦軸を各試行回において実施された溶接品質としたものである。溶接品質は、
JIS Z 3841 の項目に基づき、外観試験（VT）・放射線透過試験（RT）・曲げ試験（BT）
を IHI 独自の採点方式により実施したものである。外観試験（VT）・放射線透過試験（RT）・曲げ試験（BT）それぞれの持ち点を 100 点とし、合計 300 点からの減点方式とした。本習熟度グラフをもとに、遠隔溶接指導の効果を考察する。

図 4-24 習熟度グラフのイメージ
指導順序は、指導なし（1 回）→5G を用いた指導（3 回）→指導なし（1 回）を基準とした。ただし、試験期間中、指導員を常時在席させることができなかった。溶接作業の試行を重ねるにあたって、数日間溶接作業をしない日があると、習熟度も低下する恐れがある。このため、指導員不在時でも練習することを優先し、適宜「指導なし」での試行も行った。
5G を用いた指導は、①データフュージョンシステムと②超短遅延映像伝送システムのどちらも 1 回以上使用する。予備試験により①②の指導効果に大きな違いが無いという感触を得た（後述 4.4.1.6 指導員へのヒアリング「機器の使いやすさ」「データフュージョンシス
テムと超短遅延映像伝送システムとで違いはあるか」を参照のこと）。このため、また試験期間および被験者数の都合上、5G を用いた指導と直接指導との比較試験はしないこととし、溶接データ保存が可能な①データフュージョンシステムを主に使用することとした。
109

直接指導と 5G を用いた指導との違いについては、ヒアリングをベースに検討することとした。
実証を通じて評価･検証する項目を以下に示す｡
表 4-6 評価・検証方法
検証方法

評価･検証項目
溶接指導の効果・ 遠隔溶接指導の試験結果により作成される、習熟度グラフを元に、遠隔溶接指導の効果について考察する。
・

指導効率の向上

熟練工が指導のために現場を移動する時間と、遠隔指導による効率化の程度を比較し､指導効率がどの程度向上するかについて､ヒアリングを行う。

・ 熟練溶接士の指導時間､移動時間の効率化によるコスト削減
費用対効果と､5G の導入･運用コストを比較した費用対効果について、ヒアリングを行う。

110

（3）実証結果及び考察実施した遠隔溶接指導による、溶接作業の結果を表 4-7 に示す。また、この結果を習熟度グラフ（横軸：試行回数、縦軸：溶接品質）としたものを図 4-25 に示す。
溶接士 A は初級者である。本実証において、計 8 回の溶接作業を試行した。実施した試行の内の 3 回は、データフュージョンシステムを用いた遠隔指導による試行であり、また内 1 回は超短遅延映像伝送システム用いた遠隔指導による試行である。
溶接士 B は初級者である。本実証において、計 9 回の溶接作業を試行した。実施した試行の内の 2 回は、データフュージョンシステムを用いた遠隔指導による試行であり、また内 3 回は超短遅延映像伝送システム用いた遠隔指導による試行である。
溶接士 C は初級者よりも溶接の心得のある中級者である。本実証において、計 4 回の溶接作業を試行し、その内の 1 回は、データフュージョンシステムを用いた遠隔指導による試行である。なお、4 回の試行において十分な習熟があったと判断されたため、溶接試験は 4 回までとした。
（溶接士 D は、試験期間の都合により試験なし。
）
溶接士 E は、経験年数 10 年以上の上級者である。溶接指導の必要なく 1 回目の試行
で、十分な品質の溶接作業が可能であると期待した。またこの品質を初級者、中級者の上達の目安とすることを狙った。
溶接士 F も、溶接士 E と同様の上級者である。試験の狙いもまた溶接士 E と同じである。
表 4-7 遠隔溶接指導による、溶接作業の結果（VT：外観、RT：放射線透過試験、BT：曲げ試験）
表 4-7-（1） 溶接士 A （初級者）

試行回数

指導方法

VT

RT

BT

Total

1

指導なし

15.99

98.5

85

199.492

データフュージョン

11.97883

44.9

139.8783

超短遅延63.428100

87.5

250.928

4

データフュージョン

59.92

100

93.2

253.12

5

データフュージョン

43

26

53.7

122.7

6

指導なし

61.72

85

0

146.72

7

指導なし

78

100

83.9

261.9

8

指導なし

87.2

100

75.3

262.5

111

表 4-7-（2） 溶接士 B （初級者）

試行回数

指導方法

VT

RT

BT

Total

1

指導なし

32.42291.5

91.5

215.4222

データフュージョン

51.19863.5

0114.6983

指導なし

43.92278

56.6

178.522

4

指導なし

63

0

78.2

141.2

5

データフュージョン

41.9020041.902

6

指導なし

49.15

0

29.8

78.95

7

超短遅延

37.6

0

76.4

114

8

超短遅延

28

26

49.5

103.5

9

超短遅延

64

100

100

264

表 4-7-（3） 溶接士 C （中級者）

試行回数

指導方法

VT

RT

BT

Total

1

指導なし

56.4

100

82.1

238.5

2

データフュージョン

83.16

100

100

283.16

3

指導なし

82

100

76.36

258.36

4

指導なし

86.5

10

100

196.5

BT

Total

※溶接士 D（中級者）は試験なし
表 4-7-（4） 溶接士 E （上級者）

試行回数

指導方法

VT

RT

1

指導なし

73

100

173

表 4-7-（5） 溶接士 F （上級者）

試行回数

指導方法

VT

RT

1

指導なし

96

100

BT

Total
196

以下に、遠隔溶接指導に関する、被指導者毎の考察を述べる。
【溶接士 A（初心者）】
図 4-25-（2） 溶接士 A 習熟度グラフ（VT：外観試験のみ）を見ると、溶接士 A が、
2～5 回目の指導を受けることにより、溶接士 A の外観に関する技能が上達していると考えられる。これに関して溶接士 A にヒアリングしたところ、指導によって、これまで曖昧だったトーチの動かし方や目線の移動の仕方などのコツがわかるようになり、112

上達を感じたということであった。またこれによって、図 4-25-（1） 溶接士 A 習熟度
グラフの示す通り、放射線透過試験、曲げ試験も考慮した溶接品質も向上するようになったと考えられる。ただし、外観試験の点数が指導を受けるにつれ上昇したのに対し、溶接の内部状態の品質検査である放射線透過試験、曲げ試験の点数は、ばらつきが大きい。溶接の内部状態の品質も考慮した指導が、直接指導であれば可能であったのか？また遠隔溶接指導でそれを可能にするにはどのような機能を付加するべきか？は今後検証してゆく必要がある。
参考として、図 4-26 に、溶接士 A の 1 回目試行の溶接後外観写真を、図 4-27 に 8
回目試行の溶接後外観写真を示す。1 回目に対し、8 回目の試行の方が溶接品質として優れた外観である。
【溶接士 B（初心者）】
溶接士 B への指導の結果（図 4-25-（3）,（4））からは、遠隔指導による技能の上達は多少見られるとは考えられるものの、本システムが効果的であると十分に示せるものとはならなかった。計 9 回の試行後、溶接士 B にヒアリングしたところ、次のようなコメントを得た。


遠隔指導自体は、非常に有意義であり、技能の上達を感じた。



溶接中のリアルタイムな音声指導で、どのようなトーチの動かし方をすべきかの指導者の意図は理解できたが、それに対してどのように自らの体を動かすべ
きかが分からず、戸惑ってしまったことがある。



指導ありの場合、悩みながら溶接をしていたことがあった。またこの場合、トラ
イアンドエラーとなるような溶接の仕方になっていた場合があった。



多層盛り溶接の場合、初めの数パスの溶接が上手くいかない（ブレが大きいなどがある）と、その後リカバリーに苦労することがある。本試験においてそのような試行が多かった。

溶接士 B は、指導の有効性を感じていた。本試験では試験期間の都合上、9 回の試行にとどまったが、今後試行を重ねることで、技能が安定し、上達が認められるような習熟度グラフとなる可能性がある。また本試験においても、遠隔でも指導を正しく受けられたが故に、自らの溶接のやり方を変えながら溶接をすることができたことが、結果にも反映されたと考えられる。
参考として、図 4-28 に溶接士 B の 1 回目試行の溶接後外観写真を、図 4-29 に 9 回目試行の溶接後外観写真を示す。1 回目に対し、9 回目の試行の方が溶接品質として優れた外観である。
【溶接士 C（中級者）】
図 4-25-（6） 溶接士 C 習熟度グラフ（外観試験のみ）を見ると、溶接士 C が、2 回目の指導を受けることにより、溶接士 C の外観に関する技能が上達していると考えられる。これに関して溶接士 C にヒアリングしたところ、指導によって、トーチの動かし方や目線の移動の仕方などのコツがより明確に理解でき、上達を感じたということであった。またこれによって、上級者並（外観 70 点以上、放射線透過試験 100 点）の技能を習得できたと考えられる。ただし、図 4-25-（5） 、表 4-7-（3）が示す通り、溶接士 C の 4 回目の曲げ試験の点数が低い（曲げ試験で、破損が生じた）。これに関し113

ては、溶接士 A に対する考察同様、溶接の内部状態の品質も考慮した指導について、直接指導であれば可能であったのか？また遠隔溶接指導でそれを可能にするにはどのような機能を付加するべきか？を今後検証してゆく必要があると考える。
参考として、図 4-30 に溶接士 C の 1 回目試行の溶接後外観写真を、図 4-31 に 4 回目試行の溶接後外観写真を示す。1 回目に対し、4 回目の試行の方が溶接品質として優れた外観である。
【溶接士 E、F（上級者）】
図 4-32 に溶接士 E（上級者）の 1 回目試行の溶接後外観写真を 図 4-33 に溶接士 F（上級者）の 1 回目試行の溶接後外観写真を示す。表 4-7-（4）、（5）が示す通り、放射線透過試験においても問題ない品質（100 点）である。なお試験期間の都合上、曲げ試験は実施していない。
【その他】
曲げ試験の例として、図 4-34 および、図 4-35・図 4-36・図 4-37 に、曲げ試験後の写真を示す。本試験は、溶接後の試験片を短冊状に切断し、切断した試験片を、溶接箇所を中心に、溶接方向軸周りに U 字型に曲げることで、欠陥がないかを調べる試験である。良品の場合は、2 枚の板が正しく接合されることで、割れ、ひび等のない、1枚板を曲げた場合と同様の結果となる。不良品の場合は、溶接箇所に、割れ、ひび等が発生する。

図 4-25 -（1） 溶接士 A 習熟度グラフ

114

図 4-25-（2） 溶接士 A 習熟度グラフ（外観試験のみ）

図 4-25-（3） 溶接士 B 習熟度グラフ

115

図 4-25-（4） 溶接士 B 習熟度グラフ（外観試験のみ）

図 4-25-（5） 溶接士 C 習熟度グラフ

116

図 4-25-（6） 溶接士 C 習熟度グラフ（外観試験のみ）

図 4-26 溶接士 A 溶接後外観写真（1 回目、11 パス）

117

図 4-27 溶接士 A 溶接後外観写真（8 回目、10 パス）

図 4-28 溶接士 B 溶接後外観写真（1 回目、10 パス）

118図 4-29 溶接士 B 溶接後外観写真（9 回目、10 パス）

図 4-30 溶接士 C 溶接後外観写真（1 回目、13 パス）

119図 4-31 溶接士 C 溶接後外観写真（4 回目、10 パス）

図 4-32 溶接士 E 溶接後外観写真（1 回目、10 パス）

120

図 4-33 溶接士 F 溶接後写真（1 回目、17 パス）

図 4-34 曲げ試験の 1 例 – 良品（1） （溶接士 C、4 回目、BT:100 点）

121

図 4-35 曲げ試験の例 – 良品（2） （溶接士 C、4 回目、BT:100 点）

図 4-36 曲げ試験の例 – 不良品（1） （溶接士 A、5 回目、BT:53.7 点）

122

図 4-37 曲げ試験の例 – 不良品（2） （溶接士 A、5 回目、BT:53.7 点）
溶接指導の実施可否総じて、前述の考察から、本実証にて提案する、遠隔溶接指導は実現可能であり、溶接士の技能向上に効果的であると考えられる。また直接指導と遠隔指導の厳密な比較はしていないものの、遠隔指導であっても、直接指導に近い、ないし同等レベルの効果は得られると考えられる。
ただし、外観だけでなく、溶接の内部状態の品質（放射線透過試験、曲げ試験）も考慮した指導が可能かについては、今後検証していく必要がある。これについてはまず、
被指導者の数や、試行回数を増やし、遠隔溶接指導の効果をより定量的に示すことが必要である。その上で直接指導であれば可能であったのか？をまず検証し、これに対して
遠隔溶接指導でそれを可能にするにはどのような機能を付加するべきか？を検討するのが良いと考える。


指導効率の向上
効果検証の結果､熟練工の指導・移動時間等の減少による指導効率化によって､指導効率がどの程度向上するかについて､ヒアリングによって検証を行った。ヒアリング結
果を表 4-8 に示す。
表 4-8 指導効率に関するヒアリング

分類

指 導
効率

検証の観点

検証項目

ヒアリング結果

熟練工（指導員）が指移動時間導のために現場を移動する時間

日本国内の工場間移動であれば、片道につき、半日から 1 日、往復で 1 日から 2 日となる。
海外工場への移動であれば、時差も考123

慮して、往復で 3~4 日は見込む必要がある。
本システムにより移動時間が無くなることは、（熟練工が）現所属の工場を不在にする時間も減ることになるので、メリットは大きい。
（本実証における試験と同じ難易度の溶接作業あれば、）1.5h×4 回分程度の指指導時間

遠隔指導においてかかる時間

導で、初級者は中級者、上級者と同程度の溶接が可能になると考えられる。
また本実証における試験と同じ難易度の溶接作業あれば、直接指導と比較しても、指導回数は数回の差と思われる。
初期の立上：20h 程度（カメラの設置位
置、フィルタ選定等の検討）。エッジデ機器の習熟時間

機器の習熟にかかる時

バイスの使い方：3h 程度。

間

ただし、機器の改良・改善が継続されれば、本来必要な習熟時間は 0~2h 程度となることを予想している。
現状では、直接指導の方がより効率良

遠隔指導の効率

直接指導と同程度の効率で指導可能か？

いのではないかと感じる（4.4.1.6 運用検証を参照）。溶接作業がより高度になった場合に、直接指導と遠隔指導とで差が出る可能性がある。

移動時間について、遠隔指導システムにより、熟練工の移動時間が無くなるメリットは非常に大きいと考えられる。熟練工が数日不在にする場合、熟練工が担当していた作業が出来なくなるため、それに対応するため製造工程の組み替えや、ラインの停止を検討するなどがありうる。このため、簡単には指導のために出張をさせられないのが現状である。
指導時間について、本実証における試験と同じ難易度の溶接作業あれば、直接指導と遠隔指導とで、倍以上の差はないという印象であったようだ。直接指導のための移動時間に対して、遠隔指導による指導時間の増加分と機器の習熟時間は長くはないと思われるので、本システムが活用されるケースは十分にあると考えられる。
一方で、遠隔指導自体の効率について、後述のヒアリング（4.4.1.6 運用検証）では、直接指導の方が効率が良さそうであるというヒアリング結果であった。ただし、効率の差が通信遅延ではなく、より様々な方向から溶接状況を観察したい、現場以外の周囲の状況も把握できると、安全面でも安心できる等、直接指導における現場での視覚情報の差と考えられる
ため、カメラ台数の増加やシステムの見直しで、遠隔指導が直接指導と遜色ない指導効率になることが、可能と考える。


費用対効果
熟練技能者の指導効率向上によるコスト削減と､若手溶接士の技能向上による売上増
加の結果を活用して､ソリューションのコストとの費用対効果を検討した｡ソリューシ
124ョンの継続利用や普及展開に向けては､導入による裨益効果とソリューション導入・運用コストを踏まえた費用対効果を分析することが必須である｡
ヒアリング結果を表 4-9 に示す。

分類

検証の観点

表 4-9 費用に関するヒアリング結果
検証項目
ヒアリング結果
熟練工（指導員）の移動時間が無くなるメリットは非常に大きい。熟練工が熟練工（指導員）の指コスト削減

導時間、移動 時間の効率化による コスト削減

現職場を数日不在にする場合、その熟練工が本来担当する製造工程を別の不慣れな溶接士の担当にすることや、最悪ラインの停止なども検討する必要がありうる。このため、簡単には指導のために出張をさせられないのが現状である。

費用

上記により単純な試算は困難であるが、熟練工の一人の出張コスト以上に、
費用対効果

コスト削減効 果とソ熟練工の現職場の工場全体の操業が下リューション 費用のがらないことにメリットがある。ま比較

た、指導の機会が増えることにより若手が早く育つメリットは大きいと考える。

125

4.4.1.5 機能検証
ソリューションの実現に向けては、溶接の遠隔指導に用いる映像や音声、電流・電圧等のデータがリアルタイム性を持って伝送可能であることが重要である。そこで機能検証においては、データフュージョンシステム及び超短遅延映像伝送システムについて、時刻同期を図ることによる効果の影響、遅延の程度を明らかにする。実証内容については､コンソーシ
アム体制内において協議の上､定量･定性的な側面から評価検証を行った｡（1）評価・検証項目
実証を通じて評価･検証する項目を以下に示す｡
本検証では、本実証で想定する機能が遠隔指導に利用可能か検証することを目的とした。
表 4-10 評価・検証項目
システム

評価・検証項目概要

通信遅延（現場データ送

1,000 msec
（エッジボードのデータ同期による信の遅延）
データフュージョン

アプリケーション上の遅延を含む）

スループット（上り）12 Mbps

フレームレート

2ch 映像（720p/30fps）

システム

映像､音声､溶接音､電流･電圧データ

データ同期の時刻同期が図れているかどうか｡
200 msec

映像伝送遅延

超短遅延映像伝送シ
ステム

3ch 合計 36 Mbps
スループット（上り）※12 Mbps（H.265）×3ch※H.264 に換算すると約 72 Mbps
3ch 映像（1080 p/30 fp）

フレームレート126

（2）評価・検証方法
機能検証に関する評価･検証項目の検証方法は以下表の通りである｡
また､技術実証による電波伝搬特性の測定による結果を踏まえて､測定地点における減衰の状況を考慮するため､異なるスループットでの機能シミュレーションを行い､ソリューシ
ョンに与える影響を評価することも検討する｡
表 4-11 評価・検証方法
検証方法

評価･検証項目

俯瞰カメラに NTP 時計16を起動したパソコンまたは携帯端末の画面を投影し、intdash クラウド（Data Visualizer）の時計

遅延との差分で計測する
全デバイスからのデータ送出時にエッジデバイスのトラフィ
スループット（上り）ック送出量（vnstat コマンドのリアルタイム計測オプション）で測定する―

フレームレート

データ同期

各種データ同期が図れているかどうかヒアリングにより把握する（3）実証結果及び考察
機能検証のアウトプットは､以下表の通り､目標値に対する実測値によって検証を行った｡
表 4-12 に、実測を行った際の各システムの設定内容を示す。また、データフュージョンシ
ステム及び超短遅延映像伝送システムの実証結果を表 4-13 に示す。
表 4-12 データフュージョンシステム及び超短遅延映像伝送システムの設定
システム名

設定

データフュージョンシステム

・ 5G 回線の TCP Upload（並列コネクション数：1）実効
スループット（およそ 15 Mbps）に合わせてカメラを2 台構成とし、以下の設定にて実施した。


超短遅延映像伝送システム

HDMI カメラ画質：HD 設定（1280×720）

・ 5G 回線の UDP Upload 実効スループットは 55 Mbbs
であったが、カメラ性能に合わせて映像ビットレート
を 12 Mbbs（3ch 合計 36 Mbbs）とし、以下の設定にて実施した。



16

同時映像伝送チャンネル数：3 ch
伝送映像解像度：Full-HD（1920×1080）

https://narikakun.net/tool/ntp_ms.html
127





伝送映像フレームレート：30 fps
伝送映像ビットレート：12 Mbbs
遅延付き再生値：150 msec

表 4-13 実証結果・考察
システム

検証項目
通信遅延
スループットデータフュージョンシステム（上り）
フレームレート
データ同期
映像伝送遅延目標

結果

1,000 msec

500～800 msec

12 Mbps

13～15 Mbps

30 fps

30 fps

可能

可能

200 msec

130 msec

3ch 合計 36 Mbps
超短遅延映像伝

スループット

送システム

（上り）

※12 Mbps（H.265）

iPerf に拠る UDP 上

×3ch※H.264 に換算するとり最大スループット
55Mbps

約 72Mbps
フレームレート

30fps

30fps

① データフュージョンシステムを用いた機能検証に対する考察
キャリア 5G 回線の TCP Upload（並列コネクション数：1）実効スループット（およそ 15MBps）に合わせてカメラを 2 台構成、画質を HD 設定としたことにより、安定したデータ転送が可能となり、遅延も目標の範囲内に収め指導に必要なフュージョンデータを提供することができた。今回のデバイス構成であれば、キャリア 5G 回線の TCP Upload（並列コネクション数：1）実効スループットが上がればより高画質（Full HD）での転送も可能である。
システム構成図上のキャリア 5G 回線区間を有線 LAN に置き換えて測定も行った。5G 有線 LAN においては HDMI カメラの変換設定を DFull-HD（1920×1080p、30fps、ビットレート 12 Mbps×2、俯瞰用 WEB カメラ×1）とした場合、上りトラフィック量 30～40 Mbps でほぼ安定した（若干再送が発生）。キャリア 5G 回線においては、HDMI カメラの変換設定を HD（1280×720p、30fps、ビットレート 6 Mbps）×2 とした場合、上りトラフィッ
ク量 15 Mbps 前後で安定した（再送ほとんど無し）。上記条件下で有線 LAN、キャリア 5G 回線共に遅延は 1,000msec 以内であった。なお、ゆらぎは時々発生したが、再送は有線 LAN の方で発生頻度が高いことがわかった。今回の実証結果
から、キャリア 5G 利用において上り TCP 通信の実効速度は 15 Mbps 程度とわ
かり、エッジボード側で上り通信量を 15 Mbps 以内に収めるチューニング（具体的には HDMI カメラ設定を Full-HD から HD に落とし、俯瞰用の WEB カメラ
を外しカメラ台数 2 台とした）が必要であることがわかった。また、有線 LAN
利用時のエッジボード設定値がエッジボードの処理限界に近いため、回線スルー
128プットは余裕があるにも関わらず再送が発生した要因と想定される。さらに、
HDMI カメラを Full-HD 画質で intdash に送信したい場合、1 エッジボードには
1 カメラ収容としたほうが安定した計測ができると想定される（複数カメラの場
合は intdash サーバ側で同期）。
次に、映像およびデータ表示遅延に関する WEB ブラウザ（VM2M 利用）とiPad（専用アプリ利用）の比較・差異を明らかにした。キャリア 5G との参考比
較として有線 LAN において、iPad に表示を行ったところ、300～600msec 程度の遅延が発生した。また、ブラウザに表示を行ったところ、500～800msec 程度の遅延が発生した。次に、キャリア 5G 回線において、iPad に表示を行ったとこ
ろ、300～600msec 程度の遅延が発生した。また、ブラウザに表示を行ったとこ
ろ、500～800msec 程度の遅延が発生した。なお、iPad では映像のみを専用アプ
リ「Stream Video」を使って表示した。また、利用回線に関係なく表示速度は同程度、ブラウザと比較して iPad は、200～300msec 程度表示が速いことがわかった。
データの同期状況について明らかにした。複数エッジボードを利用した場合でも、エッジボードで NTP を利用していれば NTP 精度で同期が可能であることがわかった。なお、各デバイスのデータはエッジボードでデータを受信し intdash
サーバに送信するためのデータ形式に変換するタイミングでタイムスタンプを付けている。また、エッジボードのタイムスタンプに基づき intdash サーバで同期を行い、VM2M 等のツールで同期データをユーザに表示できる。
② 超短遅延映像伝送システムを用いた機能検証に対する考察
iPerf にて、ネットワーク限界性能を測定し、目標値からのパラメータ（映像解像度：Full-HD（1920×1080）、フレームレート：30fps、映像 Bitrate：12Mbps、）
変更要否を確認した。
パケット損失率 5%以下となる UDP 上り最大スループットは、目標値 36Mbps を上回る 55Mbps であることが確認できた。ついては、目標値からのパラメータ変更は不要であった。
性能限界測定のため、遅延付き再生値 0msec（※1）にて、実施し、目標値（200msec）を上回る性能（130msec）であることが確認できた。無線区間を介さない全区間有線によるネットワークでの映像伝送遅延時間が平均 62msec であったことを鑑みると、5G 区間を含む今回の実証環境通信ネットワーク区間での映像伝送遅延は、平均 70msec（※2）程度と推察される。なお、5G 回線の安定性や低遅延性等が更に増せば、更に映像伝送遅延を少なくできることが期待できる。
（※1）性能限界測定のため、敢えて遅延付き再生値を 0msec にして測定を実施した。
（※2）（今回の実証環境での映像伝送遅延時間）－（無線区間を介さない全区間有線によるネットワークでの映像伝送遅延時間）＝130ms－62ms＝約 70ms

129

4.4.1.6 運用検証
ソリューションの実現に向けては、遠隔溶接指導の導入により､従来のオペレーションとは異なる業務が発生することから､ローカル 5G 活用モデルを実運用した際の保守・運用を想定することが重要である。そこで運用検証においては、若手溶接士（初心者・中級者）､指導を行う指導者（上級者）の双方について､計測デバイスによる作業負荷や安全性､使いやすさ等について、ヒアリングをベースに明らかにする。また、実証内容については､コンソーシアム体制内において協議の上､定量･定性的な側面から評価検証を行った｡（1）評価・検証項目
指導者、被指導者が遠隔指導ソリューションを実用的に利用可能かどうか、作業負担や使いやすさ等を検証すべく、実証を行った。実証を通じて評価･検証する項目を以下に示す｡
表 4-14 評価・検証項目
分類

検証の観点

検証項目

•
安全性

遠隔指導の安全性

遠隔指導者は、危険な作業に気づくことができるか•

現場溶接士は、危機によって安全性が損なわれないか•
指導のしやすさ

溶接現場を十分に把握可能か（映像、音、体の使い方、温度、電流電圧、その他）•

リアルタイムに指導可能か（映像、音声の遅延、身振り手振り、接触有無など）

指導者
機器の使いやすさ••

機器は使いやすいか
データフュージョンシステムと超短遅延映
像伝送システムとで、指導のしやすさの違いはあるか？

指導効率
指導の受けやすさ

現場若手（初心者・中級者）

機器の使いやすさ
作業効率
指導方法
データ測定、取得•

指導効率は向上するか•

効果的に指導を受けられるか（映像、音声の遅延、身振り手振り、接触有無など）•

いか（作業負荷、視界、安全性）•

作業効率は向上するか（上達できるか）•

現場指導と遠隔指導のどちらで指導を受けたいと思うか•

試験体温度、電流電圧、映像、音声等のデータは問題なく取得できるか

運用メンテナンス
データの保存機器は使いやすいか、溶接作業を損なわな•130

溶接に関するデータが適切に保存できるか

機器のメンテナン•

ス

機器の設置、運用、メンテナンスの負担はど
の程度か

•

拡張性

複数の溶接士に指示を出すことが可能と考
えられるか

•

改善点

遠隔指導を今後使用するにあたって、改善して欲しい部分はあるか製造工場従事者視製造工場従事者へ点での、本実証シスのヒアリングテムに対する改善•（自由意見、コメント）製造工場従事者の視点で、本実証システムに対する改善要望は
あるか？

要望等

（2）評価・検証方法
運用検証の項目については､溶接士（初心者・中級者）ならびに指導者にヒアリングを実施して、各項目についての印象や使用感などに対してコメントをいただくとともに、主観的ではあるが各項目の完成度を 5 段階で評価していただく｡ヒアリング内容は以下表のとおりである｡なお、5 段階評価のうち、5：非常に良い、4：良い、3：普通、2：悪い、1：非常に悪いとする。
図 4-38 に溶接士が遠隔指導によって溶接作業を行っている様子、図 4-39 にデータフュ
ージョンシステムを用いて遠隔指導を行っている様子、図 4-40 に超短遅延映像伝送システ
ムを用いて遠隔指導を行っている様子を示す。
表 4-15 評価・検証方法
分類
安全性

検証の観点
遠隔指導の安全性

検証方法•

ヒアリングにより把握する•

ヒアリング、および 5 段階

指導のしやすさ
指導者

機器の使いやすさ

評価で把握する

指導効率
指導の受けやすさ

若手溶接士（初心者・中級者）

機器の使いやすさ・ ヒアリング、および 5 段階
評価で把握する

作業効率
指導方法

131

データ測定、取得・ ヒアリング、および 5 段階

データの保存運用メンテナンス

評価で把握する機器のメンテナンス
拡張性・ ヒアリングにより把握する
改善点
製造工場従事者への製造工場従事者視点での、本実証

ヒアリングシステムに対する改善要望等•

IHI 横浜工場の溶接作業従事者へのヒアリングにより把握する

図 4-38 溶接士が遠隔指導によって溶接作業を行っている様子

132

図 4-39 データフュージョンシステムを用いて遠隔指導を行っている様子

図 4-40 超短遅延映像伝送システムを用いて遠隔指導を行っている様子（3）実証結果及び考察
運用検証においては､デバイスの作業負荷や使い勝手､安全性などについて使用者にヒアリングを行った｡ヒアリング結果については､各項目について、可能な物は点数付けをした｡
また、運用上の課題はどこにあるのかを明らかにするためのヒアリングも実施した。
133



運用検証（ヒアリング）結果
表 4-16 にヒアリング結果を示す。総じて、提案する本システムが運用可能か否かと言う点では、否定的なコメントがないことから、運用は可能と考える。また、改善に関するアドバイスも多く入手でき、これらに対応することで、運用可能性は拡大すると考えられる。主な改善ポイントとして、①カメラ画像の追加、②機器の省配線化、③段取り替えのしやすさ、④情報管理・クラウドシステムの利便性向上、等が挙げられた。

134

表 4-16 運用検証結果
分類

検証の観点

検証項目
遠隔指導者は、危険な作業に気

安全性

遠隔指導の
安全性

づくことができるか
現場溶接士は、機器によって安全性が損なわれないか

ヒアリング結果
・評価

アーク光の画像から指導中の溶接作業に対しての、溶接不良による不安全状態は分かる

・

溶接作業の周囲の情報がわからない・JIS の試験体であれば問題ない。ただし実際の大型製品の溶接の場合は不明。

・

配線の引っかかりなどが問題になる可能性はある

・溶接プールの画像： データフュージョンの画質

-

-

改善点
・

溶接作業のみならず、その周辺の情報の提示

・

機器の省配線化検討

・

電流電圧の数値をフィで問題ない。
溶接現場を十分に把握可能か（映像、音、体の使い方、温度、電指導のしや

流電圧、その他）

・溶接時の音：問題ない・

若手溶接士の体の使い方：把握は出来ない。ただし、溶接士の目線はカメラから想像がつく。

・3

ルタで平準化

温度､電流電圧等､その他の溶接条件：溶接中に数値が揺れるので判断しづらい。適切なフィルタがすさ必要。
リアルタイムに指導可能か（映指導者

・（指示に対して溶接士のリアクションが遅れる）

像、音声の遅延、身振り手振り、接触有無など）

機器の使い
やすさ

通信遅延に違和感があるか？：まれに気になることがあるが、基本的には問題ない。

・

音声で指示可能か?：問題ない・

溶接中のリアルタイム指導に使うモニターは、複数ではなく一つモニターに情報がまとまっていた機器は使いやすいかほうが良い。モニターが複数あると首と目線を動

4・（特になし）

4・

モニタ提示方法の工夫-

・（特になし）

かす必要があり、疲れる。
データフュージョンシステムと・超短遅延映像伝送システムとで、指導のしやすさの違いはある

通信遅延、および画質のいずれも、指導においては大きな差を感じなかった。

・

データフュージョンシステム使用時に、音声での

135

か？

指示に対する溶接士のリアクションの遅れを感じたことが一度だけあった（おそらく通信遅延によ
る）。
・

指導効率

指導の受け
やすさ
現場若
手

機器の使い

（初心

やすさ

者・中
級者）

作業効率

指導方法

デ ー タ 測運用、定、取得

指導効率は向上するか

効果的に指導を受けられるか（映像、音声の遅延、身振り手振り、接触有無など）
機器は使いやすいか、溶接作業を損なわないか（作業負荷、視るか）
現場指導と遠隔指導のどちらで音声等のデータは問題なく取得
できるか

メンテ
ナンス

・

複数人同時指導ができればより有効。

・溶接に関する知識がある程度あれば言葉だけでもほぼ理解できる

・

動画やホワイトボードを共有してトーチの狙い位・・

ちょっとした移動時に配線への躓きや引っ張りが
気になる。

・

大変上達を感じた。

・

どちらかと言えば、直接指導である。とはいえ、必要な時に高いレベルの指導を受けられるのであ

・
4

検討

4

・

機器の省配線化検討

5・（特になし）

・

指導者へ提示する溶接

-

情報の追加

機器が認識しない等の不具合もあったが、概ね問題なし。

・

音声以外の情報を溶接士に提示する仕組みのれば、遠隔指導でも是非指導いただきたい。
・

複数人同時指導システ
ムの検討

置等の指導ができるとなお良い。

指導を受けたいと思うか？
試験体温度、電流電圧、映像、

4い。

界、安全性）
作業効率は向上するか（上達でき指導者の移動が不要になことによる効果は大き動画は問題なし、電流・電圧は仕様不備、電流・3・

各種機器の改良・

クラウドシステムの利

電圧および音声は認識不具合がまれにあり。
・

データフュージョンシステムについて、自動でデデータの保溶接に関するデータが適切に保ータがクラウドにあがる構成は効率が良いと感じ

存

存できるか

た。
・

クラウド上でデータを確認する際の読み込みが遅136

4

便性向上検討く不便を感じた。
機器のメン

機器の設置、運用、メンテナン

テナンス

スの負担はどの程度か

・

3

る。

・

カメラ設置、条件出しの簡略化検討カメラの自動追従機能など改善の余地がある。
・

1 パスの溶接時間がおよそ 1min。この間に同時に複数人に指示を与えることは直接指導でも困難で複数の溶接士に指示を出すこと
拡張性

初期の設置や計測機器の条件出しに時間を要すある。つまり、パス毎に順番に指導していくことが可能と考えられるか（1:1 からになる。作業者のパス間準備時間、指導者の頭と

1:N）

-

・

複数人同時指導システ
ムの検討

機材の切り替えなどを考慮すると、2 人指導は可能、3 人指導でギリギリと予想される。

遠隔指導を今後使用するにあた
改善点

・って、改善して欲しい部分はあるか（自由記述）熟練者のポンチ絵等を表示できるモニタが溶接士側にも欲しい。

・

側面・全体視野の映像追加を行って欲しい。

・

溶接の画像品質は十分であり、指導に活用できる。

・

カメラは作業者視点、溶接池観察、だけでなく、試・-熟練者の動画再生など､音 声以外 の溶 接指
示方法検討

験片真横など、別角度の視点カメラも欲しい
製造工
場従事
者への
ヒアリ
ング

・

本実証シス
テムに対す
る改善要望
等

他の溶接試験条件にする場合の、カメラ位置の段取り替えが容易であると良い（自由意見、コメントなど）

・機器・ソフトウエアへの習熟に時間が必要では無いか？という懸念がある（容易に使えると良い）・取得したデータの管理、活用方法、メンテナンスに不安がある。

・指導員一人に対して、複数の溶接士への指導が可能かどうか、試したい。

137

-

・

上記の改善

・

使いやすさ、継続的利用を考慮した製品化検討

4.4.2 ローカル 5G を用いたソリューションの実装性に関する検証
4.4.2.1 普及展開方策の検討（1）コンソーシアムにおける普及展開方策の検討
本実証で検討したローカル 5G 活用モデルの普及に向けては､本実証で解決する課題と同様の事象に悩んでいる全国の製造業企業に対して､ソリューションの横展開を行うことによって､コンソーシアム以外での効果的な普及展開を図ることができると考えられる｡ソリューションの普及展開においては､溶接の遠隔指導にとどまらない製造現場でのデータ活用といったニーズは他社でも高いと考えられ､工場という環境における電波伝搬特性を踏まえた
個別企業に最適な活用モデルの検証を行うことが求められる｡したがって､本実証では､普及展開先となる製造業企業の抱えるニーズを具体的に把握したうえで､普及展開策を検討した｡
具体的には､ローカル 5G 活用モデルの普及展開にあたって､全国の製造業企業に対するアンケート調査による現場ニーズの把握､個別企業に対するヒアリング、普及展開計画の検討という流れで検討する｡
まず､アンケート調査においては､製造現場､溶接工程におけるソリューションのニーズを把握するため､全国の無作為に抽出した企業に対して調査を実施した｡
そのうえで､ヒアリングを実施し、企業個別の具体的なニーズ深堀を実施した｡
これらのインプット情報と実証結果を踏まえ､最適なネットワーク等のエリア構築やシステム構成等のポイント､想定されるビジネスモデルなど､汎用性を持った横展開施策の整理を行う｡① アンケート調査アンケート調査の概要
アンケート調査は､全国の製造業企業を対象として､ローカル 5G を活用したソリューションの実装に関するニーズ調査を行う｡また、アンケート対象は地方の中小企業も含めて実施し、地方の製造企業や中小企業等におけるニー
ズや状況を確認する。これにより、大企業のみではなく、幅広い普及展開方策の検討につなげる。
また､アンケート調査では､遮蔽物の有無､ライン変更の頻度､無線設置環境等を調査することで､実証事業の精緻化にも活用することを検討した｡
表 4-17 アンケート調査の実施概要

調査対象

全国の製造業企業 3,000 社

調査実施時期

令和 3 年 12 月

実施方法

Web（Google Form）､紙媒体の調査票の併用

調査目的

製造業､溶接工程における現場ニーズの把握
実証内容のブラッシュアップ

調査項目

狭空間における電波伝搬特性の測定に資する製造現場の情報



遮蔽物の有無､ライン変更の頻度､無線設置環境等

138

製造現場における課題､無線通信の活用ニーズ



溶接工程において求められる改善業務､データ活用に求められる機能･品質･運用上の課題等､ソリューションのニーズ

ソリューションの導入可能性に関する事項






現拠点のネットワーク整備費用
現場指導にかける時間､指導者の移動時間
遠隔指導や技能の見える化ソリューションに対するニーズ
自社でローカル 5G 活用モデルを実装する場合のビジネスモ
デルや実現に向けた訴求点

アンケート調査の結果
詳細については別紙「アンケート調査報告書」へ記載とするが概要について
以下に示す。全国の製造業 3,000 社に対してアンケートを送付したところ、
649 社より回答があり回収率は 21.6%だった。
アンケート項目については 24 項目設定しており、「回答企業属性」「製造現場について」「ローカル 5G について」「5G を用いたソリューションについて」設問を設定し、それぞれ回答を回収した。
本アンケートにおいては、企業属性を以下のように分類した。表 4-18 に、企業種の分類方法を示す。
表 4-18 業種の分類方法

素材型・ 木材・木製品製造業（家具を除く）
・ パルプ・紙・紙加工品製造業
・ 化学工業
・ 石油製品・石炭製品製造業
・ プラスチック製品製造業
・ ゴム製品製造業
・ 窯業・土石製品製造業
・ 鉄鋼業
・ 非鉄金属製造業
・ 金属製品製造業

加工組立型

・ はん用機械器具製造業
・ 生産用機械器具製造業
・ 業務用機械器具製造業
・ 電子部品・デバイス・電子回路製造業
・ 電気機械器具製造業
・ 情報通信機械器具製造業
・ 輸送用機械器具製造業

生活関連型

・ 食料品製造業
・ 飲料・たばこ・飼料製造業
・ 繊維工業・ 家具・装備品製造業
139

・ 印刷・同関連業
・ なめし革・同製品・毛皮製造業
その他製造業・ 上記以外の製造業

回答企業属性としては、素材型が 43.1%と最も多く、その次に加工組立型が28.9%、生活関連型が 22.9%であった。図 4-41 に回答企業の属性を以下に示す。
製造業企業は、無作為で抽出を行っているため、全国の製造業企業の実態を示している。

図 4-41 回答企業の属性（N=649・SA 回答）
所在地については大阪府が最多の 6.9%であり、特に都市部や地方における偏りは見られなかった。表 4-19 に、回答者の企業の所在地を示す。
表 4-19 所在地（N=649・SA 回答）

140

しかしながら、従業員数については 300 名未満が 93.4%を占めており、回答群としては中小規模の企業が多い。図 4-42 にアンケート回答者が属する企業の従業員数の結果を示す。本アンケートにおいては、中小企業に属する回答者が多く解答している点について留意し、アンケート結果を見る必要が生じた。なお、本アンケ
ートにおいて大企業とは 300 人以上の企業、中小企業とは、300 人未満の企業をいう。

図 4-42 アンケート回答者が属する企業の従業員数（N=649・SA 回答）
製造現場に関する設問については、有線通信の問題点についてアンケート調査を行った。図 4-43 に、有線通信における業務上の問題点を示す。アンケートの結果、45.3%と最も多くの企業が「レイアウト変更時の機器の移動が困難である」と回答しており、無線通信のニーズは高いと考えられる。

141

図 4-43 有線通信における業務上の問題点（N=649・MA 回答）
また、工場における無線通信状況について、アンケート調査を行ったところ、97.5%が Wi-Fi の導入を行っていた。しかし、導入済の無線通信の業務上の問題点
として「通信遅延」を挙げた企業が 21.6%、「頻繫に切断する」
を挙げた企業が 15.6％、「接続数が制限される」を挙げた企業が 10.8%であった。図 4-44 に導入済みの無線通信における業務上の問題点を示す。以上の問題点より、高速大容量、高信頼・低遅延、多数同時接続が可能となるローカル 5G に対するニーズは強いと考えられる。

142

図 4-44 導入済みの無線通信における業務上の問題点（N=430・MA 回答）
ローカル 5G に関する認知度については知っていた、聞いたことがあったという回答を合わせると 47.3%（知っていた 20.6%、聞いたことがあった 26.7%）であり、令和 2 年度の「5G 時代における工場のワイヤレス化の実現に向けた方策等に関する調査研究」では 43.8%だったことを踏まえると調査母集団について完全一致ではないもののローカル 5G の認知度は高まっていると考えられる。
また、ローカル 5G 導入における不安な点についてについてアンケート調査を行った。図 4-45 に、ローカル 5G を導入する際における不安点に関するアンケート結果を示す。従業員数 300 名未満の中小企業においては「導入費用がわからない」との回答が 39.4%（300 名以上の大企業では 42.9%）得られた。また、従業員数
300 名未満の中小企業においては「投資に見合ったメリットが得られるかがわからない」との回答が 40.1%（300 名以上の大企業では 54.8%）あった。そのため、具体的な費用面や可能となるソリューションについて広報していくことがローカル
5G の普及啓発において重要な観点となると考えられる。

143

図 4-45 ローカル 5G を導入する際における不安点（N=649・MA 回答）
次に、ローカル 5G の特徴（低遅延、高速大容量、多数同時接続、セキュリティ強化等）を生かして活用したいソリューションがあるかについてアンケート調査を行った。図 4-46 に、ローカル 5G の特徴を生かして活用したいソリューション
を示す。半数以上である 52.2%の回答者が、IoT センサによる製造過程のデータ可視化、現場作業者の技能の見える化に活用したいと回答した。また、検査工程の効率化や省人化、遠隔地からの作業指導、品質確保等、様々な場面においてローカル
5G の特徴を生かしてソリューションを活用したいというニーズがあることがわかった。そのため、投資に見合ったメリットや導入費用、ローカル 5G 導入に対する施策等について明らかにすることにより、ローカル 5G の導入は広がると考えられる。

144

図 4-46 ローカル 5G の特徴を生かして活用したいソリューション（N=649・MA 回答）
本実証で用いた遠隔指導ソリューションのニーズを明らかにすべく、遠隔指導への関心があるかについてアンケート調査を行った。図 4-47 に、業種別の関心度を表した結果を示す。遠隔指導への関心が「ある」との回答が全体では 22.2%だった。業種別の回答では、「加工組立型」において 27.3%、素材型において 23.3%、
生活関連型において 14.9%、その他業種では 18.2%であり加工組立型、素材型の業種において比較的遠隔指導ソリューションへの関心が強いことがわかった。図4-48 に企業規模別の関心度を表した結果を示す。企業規模別では従業員数 300 名
以上の大規模では 35.7%、300 名未満の中小規模では 21.1%であり、大規模企業による関心の強さが伺える。また、製造現場における課題としては「育成期会を十分に確保出来ておらず、人材の育成が進んでいない」との回答が 38.8%であり、育成において課題を感じている企業は多い。そのため、遠隔指導ソリューションのニー
ズは一定数あることがわかった。
次に、技能の見える化への関心があるかについてアンケート調査を行った。技能の見える化への関心が「ある」との回答が全体では 30.7%であった。図 4-47 に、
業種別の関心度を表した結果を示す。業種別の回答では、「加工組立型」において38.5%、素材型において 29.4%、生活関連型において 25.7%、その他業種では 15.2%であり加工組立型、素材型の業種において関心が強い。図 4-48 に企業規模別の関心度を表した結果を示す。
企業規模別では従業員数 300 名以上の大規模では 40.5%、300 名未満の中小規模では 30.0%であり、大規模企業による関心が強いことがわ
かった。
145

また、AI による指導への関心があるかについてアンケート調査を行った。AI による指導への関心が「ある」との回答が全体では 31.6%であった。図 4-47 に、業種別の関心度を表した結果を示す。業種別の回答では、「加工組立型」において39.0%、素材型において 30.5%、生活関連型において 24.3%、その他業種では 27.3%であり加工組立型、素材型の業種において関心が強い。図 4-48 に企業規模別の関心度を表した結果を示す。
企業規模別では従業員数 300 名以上の大規模では 42.9%、300 名未満の中小規模では 30.9%であり、大規模企業による関心が強いことがわかった。
遠隔指導、技能の見える化、AI 指導それぞれのソリューションに関してはいず
れのソリューションにおいても、業種別の関心の強さは加工組立型、素材型、生活関連型となる。また、企業規模別では中小規模よりも大規模企業において関心の強さが見て取れることから、大規模な加工組立型企業や素材型企業においてこれらのソリューションに対する関心が強くニーズが高いのではないかと想定される。
また、AI による指導に関心のある業種は多い傾向にあるが、AI 指導による前段階
として、製造現場における映像等のデータを収集する仕組みとして、遠隔指導ソリューションや技能の見える化ソリューションの導入も有用であると想定される。

図 4-47 遠隔指導ソリューション・技能の見える化・AI による指導に興味のある業種（N＝649・SA 回答）

146

図 4-48 遠隔指導ソリューション・技能の見える化・AI による指導に興味のある会社規模（N=649・SA 回答）
アンケート調査の考察
アンケート調査を通じて、遠隔指導、技能の見える化、AI 指導それぞれのソリューションに関してはいずれのソリューションにおいても、業種別の関心の強さ
は加工組立型、素材型、生活関連型となる。また、企業規模別では中小規模よりも大規模企業において関心の強さが見て取れることから、大規模な加工組立型企業
や素材型企業においてこれらのソリューションに対する関心が強くニーズが高いのではないかと想定される。
一方で、現在の一拠点あたりのネットワーク整備費用に関しては全体では「100万円未満」との回答が 49.5%、「100 万以上 500 万円未満」との回答が 24.2%であり 7 割強の企業が 500 万円未満であった。また、ローカル 5G 導入における不安な点については、「導入費用がわからない」との回答が 39.4%であり、財務面での懸念が強い。また、「投資に見合ったメリットが得られるかがわからない」との回答が 40.1%あり、定量的な効果が見込めるソリューションの開発がローカル 5Gの普及展開にあたっては必要となると見込まれる。
② ヒアリング調査

ヒアリング調査の概要
ヒアリング調査は、ローカル 5G を活用したソリューションのニーズに関するより詳細な調査を目的として実施する。調査対象については、上記「①アン
ケート調査の実施」より従業員数 300 名以上の大企業についてネットワーク
整備費用について比較的大規模な投資を行っておりローカル 5G に対する投資意欲が高いと考えられるため、大企業を対象とした。加えて遠隔指導ソリューションに対する関心が比較的高いはん用機械器具製造業、鉄鋼業の有識者に対してそれぞれヒアリング調査を実施した。

147

表 4-20 ヒアリング調査の実施概要
調査対象

はん用機械器具製造業、鉄鋼業の大企業出身有識者それぞれ 1 名

調査実施時期

令和 4 年 2 月

実施方法

WebEx によるオンラインミーティング

調査目的

製造業における現場ニーズの把握
ソリューション展開時における課題

調査項目

狭空間における電波伝搬特性の測定に資する製造現場の情報



遮蔽物の有無､ライン変更の頻度､無線設置環境等

製造現場における課題､無線通信の活用ニーズ



溶接工程において求められる改善業務､データ活用に求められる機能･品質･運用上の課題等､ソリューションのニーズ

ソリューションの導入可能性に関する事項




現拠点のネットワーク整備費用
現場指導にかける時間､指導者の移動時間､自社でローカル 5G 活用モデルを実装する場合のビジネスモ
デルや実現に向けた訴求点

ソリューション導入時における費用対効果

ヒアリング調査の結果ヒアリング調査に関しては「製造現場について」「ローカル 5G について」「5G を用いたソリューションについて」「コスト負担について」の 4 つの観点にてそれぞれ両名に対して実施した。表 4-21 にヒアリング調査において得られた回答について以下に示す。
表 4-21 ヒアリング調査結果

インタビュー項目
製造現場に

有線通信

ヒアリング結果
・

ついて

全体的には過去と比較し、有線通信の割合は下がってきている。ただし、無線通信の場合データの欠落が一部発生する恐れがあるためその点が問題となる場合は有線を用いることもある。半導体のようなデータ集計間隔が細かい製造業においては有線の割合が高い。

無線通信

・

有線通信と比較し、製造ラインや機器のレイアウト変更
に対して柔軟に対応可能であることから基本的には無線通信のほうが有効であると考えられる。

・

使用さ れてい る通信規 格としては 4GHz や 5GHz の
Wifi、Bluetooth、RFIDi 等が利用されている。

・

遮蔽物の影響について考慮が必要であり、人の往来により通信状況に影響が出ることがある。遮蔽物を避けるにあたって壁に反射させることもあるがデータの欠落が発生しやすくなる。

・同一拠点内において、チャンネル採番ルールが定められておらず、取り合いのような事態が発生したことがあった。
電波干渉を防ぐためには企業内において、ルールの整備が148

必要である。
製造現場環

・

境

半導体製造や鉄鋼業においては、通信設備の見直しを伴うような大規模なライン変更は基本的には発生しない。

・

新設の工場を建設する場合においては、ネットワーク整備費用として数千万の投資を行うこともある。

ロー カル

検討状況

・

現在の導入コストでは検討の俎上には上がらない。サー5G に つ いバ管理ではオンプレミスとクラウドの比較がよくされるてが、ローカル 5G をオンプレミス、キャリアの 5G をク
ラウドと考えると同一の問題があるように考える。
・

屋内のクレーンのリアルタイム操作のために Wi-Fi による速度では不十分ということがあり、通信キャリアによる現地調査を行った。その調査の中では壁による遮蔽物の影響があり、それ以上の検討は進まなかった。

・

国内において大規模に導入がされている事例もある。セキュリティの観点からローカル 5G の導入を選択した。
当該事例においては、グループ企業の IT 会社も含めた体制が構築されていた。17

活用業務

・

屋外であれば電波伝搬の上で活用がしやすいと考えている。ディーゼルによる無人運転や自動運転に活用したい。

・

工場についてデジタルツインにより仮想空間を作成し、当該空間内にて AI による最適化を行いたい。

導入時懸念

・

ローカル 5G においては基地局の整備を実施する必要があるため保全体制の構築が懸念となる。

5G を 用 い

人材課題

たソリュー

・

離職者が多く、人材の定着ができていない。

・

人材に関する課題に対するアプローチとしては、機械化

ションにつにより自動化を進めていくといった方法もある。

いて・

特定の工程に関して知識を有している人が 1 名のみといったこともあり、技能継承が進んでいない。

・

品質保証に関して傷の有無等については人の目で実施している。AI 化できておらず技能継承が課題である。

遠隔指導

・

機械化が進んでいる中でも人の手を有する工程もあり、一定のニーズはある。ただ一方で、同一企業でも拠点ごとに工程の作業内容が異なるようなケースがあり、そのようなケースであれば業務の標準化が必要となる。

・

海外拠点とのやり取りでは、遠隔での指導を可能とする類似のシステムを社内にて運用している。運用する際の課題としては言語の壁がある。

指導工数

17

・

屋内クレーンの操作に関する OJT としては 1 カ月程度・指導のためには同一拠点内で移動する必要性があるが、製鉄製造現場の DX 推進に向け、国内最大出力のローカル 5G 無線局免許を取得

https://www.nssol.nipponsteel.com/press/2021/20211101_110000.html
149

それほど時間を要する程ではない。
技能可視化

・

過去にベンチャー企業と共同で技能の可視化を試みた。
その際には IoT センター等により動作計測を行ったが、比較対象を定義する必要があり有効な活用はできなかった。

・

スマートウォッチにより、加速度センサやジャイロセン
サを活用し作業員の動きを可視化することについては実施している。装置、人、物の動きを最適化することができ
れば業種を問わずニーズはあるのではないか。

コスト負担

ローカル

について

5G

・

現在の費用については非常に高額であるとの印象を受けている。また、保全体制の構築も含めて実施する必要があることから、費用負担が減ったとしても検討は難しい。

・

工場全体の DX 化といった案件であれば導入の余地はあるが、投資回収期間としては 3.5 年を設定する必要があり、それだけの定量的な成果が必要となる。

遠隔指導

・

1 拠点あたり概ね 150 万円程度の初期費用であれば導入検討の俎上に上がり得る。

・

すでに実装している類似の社内システムでは 50 万円程
度で導入が可能であるため、その程度の金額との費用感を持っている。

技能可視化

・数百万の費用を投資するような費用感ではない。

・

技能向上といった定量的な評価を行うことが難しいケー
スでは投資判断の際に定量的な説明が困難となる可能性があり、投資を実行する上での障害となる可能性がある

ヒアリング調査結果の考察
ヒアリング調査に関しては「製造現場について」「ローカル 5G について」「5Gを用いたソリューションについて」「コスト負担について」の 4 つの観点にてそれぞれ両名に対して実施した。
製造現場についてのヒアリングではネットワーク環境に関してのヒアリングを実施した。有線通信については現在においても利用されてはいるが、ラインやレイ
アウト変更時に障害となることから近年においては無線通信の割合が高まってきている。しかしながら、無線通信のチャンネルの割り当てに関して同一拠点内において明確なルールが明文化されておらず、混線が発生することが多々あるとの回答を得た。また、無線通信の場合においては遮蔽物の影響について十分に考慮する必要があり、人の動線も考慮したうえで通信環境を構築する必要がある。
ローカル 5G に関しても同様にヒアリングを行った。ローカル 5G には高いセキ
ュリティを担保できるとの特徴があり、セキュリティを重視した業種や企業に関して今後大いに展開していく可能性があるとの示唆を得られた。鉄鋼業においてはすでに大規模な導入事例iがあり今後他拠点も含めて展開していく可能性はある。
一方で基地局の整備に関して製造業企業自らが保全体制を構築する必要があることから、体制構築を含めて導入を進めていくためには高いハードルがある。この点
150

に関しては、グループ企業において IT の知見を有した企業があれば体制構築に関して比較的スムーズに進む可能性がある。セキュリティに関しても、ローカル 5G
においては通信ネットワークを構成する上でのコアネットワークと RAN の構築についてはユーザ企業自らが構築する必要があり、キャリアの 5G と比較したうえで必ずしもセキュリティレベルが高いとは断言できない点については注意が必要である。18サーバ管理におけるオンプレミスとクラウドの比較と同様の課題である。
5G を用いたソリューションについて、遠隔指導ソリューション、技能の見える化ソリューションのニーズ等に関するヒアリングを行った。多くの製造業企業において、機械化が進む中でも人の手による手作業が必要な作業も多く双方のソリューションについてそれぞれ一定のニーズがあること、すでに遠隔指導ソリュー
ションについては近しい性質のソリューションについて運用が開始されていることがヒアリングにより判明した。また、同一企業であっても拠点間において製造方法が異なるといったケースがあり、そのようなケースにおいて当該ソリューションの導入を進めていく場合においては業務の標準化が必要であるとの示唆を得られた。
コスト負担に関しては費用感についてのヒアリングを行った。遠隔指導ソリューションについては 1 拠点あたり概ね 150 万円程度の初期費用であれば導入検討の俎上に上がり得るとの費用感を得た。ただし、製造業企業において設備投資を実施する際には定量的な費用対効果が見込めることが必要となるケースが多く、技能向上といった定量的な評価を行うことが難しいケースではこの点が障害となる可能性はある。
ヒアリング結果の総括として、遠隔指導ソリューション、技能の見える化ソリューションについては業種を問わずニーズがあることがわかった。ローカル 5G に関してもセキュリティを重視する企業において今後大いに広まっていく可能性があるが、体制構築や資金面については大企業であってもハードルとなる部分があり、広範にわたって導入を進めていく上では行政側の支援が不可欠である。
（2）5G ソリューション提供センター（5GSC）との連携
本実証において検討したローカル 5G 活用モデルの普及展開を図っていくためには､（1）で検討する本実証コンソーシアムを主体とした方策検討に加えて､他実証や事業､政府の取組等を通じた連携を図ることが重要であり､本実証の対象とする製造業に留まらない様々な領域での普及を行うことが求められる｡
我が国全体における 5G･ローカル 5G のソリューション展開に向けては､総務省を中
心に様々な ICT 事業者等が参画する 5GSC の立ち上げが検討されており､ローカル 5G
開発実証の成果の展開や､ユーザ企業の 5G ソリューションの円滑な導入支援及び共創環
境の構築が目指されている｡本実証を通じて得られた成果についても､5GSC を通じて更なる普及展開が図られることが望ましく､ソリューションに関する情報提供を行う｡具体的には､①ソリューションに係るシステムやドキュメント等の情報提供､②普及展開において実施したアンケートやヒアリングを通じたローカル 5G の活用ニーズに関する考察
18

日経クロステック:ローカル 5G のセキュリティーリスクを検証，

https://xteCh.nikkei.Com/AtCl/nxt/mAg/nnw/18/041800012/111700155/
151

結果､③普及展開に向けた課題及び改善方策に関する考察結果の 3 点を取りまとめる｡① ソリューションに係るシステムやドキュメント等の情報提供
本実証のシステム､ドキュメント等について情報提供を行う｡実証実験においては､シ
ステム構築に伴うソリューションに加えて､各種ドキュメント類（試験計画書､試験系
統図､試験環境の写真等､課題実証･技術実証の結果､システム構成図､ネットワーク図､各種機器仕様､使用機器一覧､ソフトウェア等一覧など）は､5GSC の活用に有効な情報になると考えられる｡具体的な本実証のシステム、ドキュメント等については、非公開
成果物として別途提出する。表 4-22 に成果物の一覧表を示す。
表 4-22 成果物の一覧
成果物

内容

要素

報告書の対応箇所

ビジネ

導入ユースケース

当該実証の導入ユースケースの・全体版資料：ス企画

概要・結果（期待概要資料と実証結果 ユーザ企

4.4.1.4 章

する効果含む）

業や社会課題に対し、期待され

4.4.1.5

る効果

4.4.1.6 章
4.4.5
・概要版資料：
p.2,18-20,22-23

想定ソリューショ

ソリューションの提供モデル・・全体版資料：ン提供モデル（ススキーム案の整理 各アクター

4.4.2.2 章

キーム、プロセスの役割の整理 今後の課題や方フロー等）

向性に対する示唆

想定ビジネススキ

ソリューション提供にあたり、・全体版資料：ーム（5GSC を活5GSC を活用したビジネスモデ

4.4.2.1 （2）⑤用したモデル含む

ルの可能性 5GSC の役割に対す

5GSC への期待値

る期待・要望等）
システ

システム全体構成

ソフトウェアの機能配置、ハー・全体版資料：

ム・技図

ドウェアやネットワークの構成

2.2.1 章 図 2-9

術内容・概要版資料：p.5
・別添資料
基本設計書

全体構成図の各要素の繋がり、・全体版資料：処理の構造がわかるもの

4.4.1 章 図 4-14・
図 4-17

・別添資料

152

詳細設計書全体構成図の各要素の内部処理・別添資料

構造がわかるもの
テスト関係ドキュ

全体構成図の各要素に生ずる負メント（計画書・荷、システム全体の負荷、試験

実施内容・結果）

観点

実装ソフトウェア

導入ソフトウェア、上記全体構

・別添資料

・別添資料

成図の各要素を接続するためのソフトウェアモジュール等
スキル

ソリューション活

特にユーザ企業においてどうい・全体版資料：セット用における各アクったスキル、人材、デバイス等

4.4.2.2 （5）ターで必要となるが必要となるのかといったソリ

スキルセットューション活用における条件
必要と想定されるユーザ企業へ
の支援内容

コスト

ソリューション提ユーザ企業へ提供をしていく上供における想定さで必要となるコストの感が方やれるコスト・想定

具体的なコスト・価格イメージ

提供価格（各アクター毎の発生コスト

・別添資料

等）
その他

実証に関する可能実証内容のビジネス的・技術的・全体版資料：

性・課題/解決の方な発展の可能性（対象分野の拡

4.4.3 章向性大等） 当該実証を通じての顕4.4.4

在的・潜在的な課題とその解決・概要版資料：p.21

方向性（QCD：ビジネス×技術の観点）
例えば､本実証で活用する aptpod 社のエッジ処理によって､本実証のテーマである
溶接､製造現場に限らず､多様な業界におけるローカル 5G によるデータ活用を促進することができると考えられる。

153

図 4-49 エッジ処理によるデータ同期､ダッシュボードによるデータの可視化② 普及展開において実施したアンケートやヒアリングを通じたローカル 5G の活用ニー
ズに関する考察結果
普及展開を検討するにあたり、アンケート調査ならびにヒアリング調査を行い遠隔指導ソリューションならびに技能の見える化ソリューションのニーズ調査を行った。
アンケート調査の結果においては、遠隔指導ソリューションに対して関心が「ある」との割合は全体では 22.2%だった。図 4-47 に遠隔指導ソリューションに対して関心が「ある」業種毎のアンケート結果を示す。業種別では、「加工組立型」において27.3%が遠隔指導ソリューションに対して関心が「ある」との回答が得られており、「素材型」の 23.3%や「生活関連型」の 14.9%と比較して、加工組立型の企業における遠隔指導ソリューションの関心が高いことがわかった。
同様に、ヒアリング調査においても、「機械化が進む中でも人の手を介する作業については残り続けると考えられる」との回答が得られたことから、遠隔指導ソリューショ
ンに対して一定のニーズはあると考えられる。
遠隔での指導を実施したい業務についても、アンケート調査を行った。表 4-23に、遠隔での指導を実施したい業務のアンケート結果を示す。アンケート結果より、
本実証における遠隔指導ソリューションで実施した、検査、加工、監視の項目についても、活用したい旨の回答が得られた。また、本実証における遠隔指導ソリューショ
ンにおいて実施していない項目である、メンテナンスや故障・トラブル対応、組立てに活用したいとの回答も得られた。そのため、技能検証といった用途のみならず、様々な用途において活用ニーズがあると推察される。また、他社との同一製造品の技術連携との回答も 1 件得られた。今後ソリューションが広がることで、産業全体の技
能継承や生産性の向上へ繋がる可能性があると考えられる。

154

表 4-23 遠隔での指導を実施したい業務
件数

自由記述

小計

合計

検査
原料の入庫状況による製造効率化
点検、検査
検査

検査、現地調査、設計フォローなど

6

検査、故障復帰作業、メンテ CS やメンテ員の現地指導不適合品質の判断
修理・メンテナンス
操作指導や機器のメンテナンス
・他拠点での指導・リモートによる設備メンテナンス
メンテナンス
・印刷機メンテナンス
・オペレーション指導
メンテナンス

メンテナンス

11

保全業務
設備保全

98

・製品納入時の立ち上げ支援
・納入後の保守
設備の調整やメンテナンス指導、品質の確認
設備保守・故障対応時に遠隔でのサポートで使用したい。
製造ラインへの指示
ブレンド量等の確認
製造工場長から部員への指示。工場が 1F と 2F とで離れて
いるため。
加工

9

溶接、板金加工
水産加工品の切り方や手順等の作業工程
加工・組立作業
工作機械操作、特異な手作業
機械の操作

組み立て

11

製造工程全般155

ロボットの操作フレーム等の溶接・組立
材料の受入れから出荷迄の全工程
電子機器組み立て
組立て
溶接、組立、メンテナンス（国内／海外／船内）設計等の業務、組立等の業務
複雑な組立作業
鍛造作業全般
溶接作業、ロボット操作、ロボットオペレーター
設備の故障診断
工場ラインでの故障、修繕の継承
射出成形機の異常復帰、トラブル対応
設備トラブル対応
海外拠点に導入する設備の設置指導
他拠点でのトラブル発生時の対応指示
故障/トラブル対設備停止の復旧
非日常の作業指示。異常処置やトラブル対応など

応

11

夜間の設備故障等トラブル発生時の対応等
納入先で修理が発生しているとき
製造時におけるトラブルへの対処等
リモートワーク、在宅勤務などによる指導、非定時勤
務時のトラブルへの対処指導など（熟練エンジニアの社外業務の推進）
機械の設置状況の確認
各作業に対しての安全への監視等
稼働監視
監視

海外拠点の製造品質管理

5・販売物品のメンテナンス業務。
・日本全国で需要が発生した場合に指導したい（出張人員を 2 名→１名にできる。時間は 30 分～1・2 日）
その他

他社との同一製造品の技術連携

45※実際の回答から例として抜粋（原文ママ）
技能の見える化ソリューションに関してもアンケート調査を行った。技能の見える化ソリューションに関心が「ある」との回答は、全体で 30.7%得られた。図 4-47 に156

技能の見える化ソリューションに対して関心が「ある」業種毎のアンケート結果を示す。業種別では、「加工組立型」において 38.5%が技能の見える化ソリューションに対して関心が「ある」との回答が得られており、「素材型」の 29.4%や「生活関連型」の 25.7%と比較して加工組立型の企業における技能の見える化ソリューションの関心が高いことがわかった。
また、規模別においても、技能の見える化ソリューションに対して関心があるかア
ンケート調査を行った。図 4-50 に、技能の見える化ソリューションに対して関心がある企業割合（規模別）の結果を示す。技能の見える化ソリューションに対して関心が「ある」と回答した企業規模は、中小規模において 30.0%なのに対して大規模では40.5%であった。そのため、企業規模が大きくなるにつれて、技能の見える化ソリューションへの関心が高まることと考えられる。

図 4-50 技能の見える化ソリューションに対して関心がある規模別の割合（大規模 N=43/中小規模 N=606・SA 回答）
図 4-51 に、独立行政法人 労働政策研究・研修機構の調査結果19を示す。調査結果
より、従業員規模別では技能継承が重要であるとの回答をした企業の割合は、従業員

19

独立行政法人労働政策研究・研修機構:ものづくり産業における技能継承の現状と課題に関する調査結果（2020），https://www.jil.go.jp/institute/research/2020/194.html
157規模が大きくなるほど高くなっていることから、大規模企業においてニーズがあることが推察される。

図 4-51 技能継承が重要であるとの回答をした企業の割合（従業員規模別・SA 回答）20③ 普及展開に向けた課題及び解決方策に関する考察結果
5GSC を通じたローカル 5G ソリューションの普及展開にあたっては､横展開上の課題として､ソリューションの費用対効果や､免許申請等の手続き上の課題､ソリューションの汎用的な利用を可能性にする拡張性の実現といった様々な課題に直面することが想定される｡
課題実証を通じて生じた横展開上の具体的な課題は、4.4.3.2 章 課題実証から得られた課題及び、課題の解決策に記載する。
④ 5GSC の活動実現に向けた課題及び解決方策に関する情報提供
5GSC の活動実現に向けたヒアリングにおいては、①実証事業の概要等の確認、②
ソリューション等へのニーズの把握、③今後の進め方・展開についての把握、④想定
提供サービスへのニーズ把握について、課題及び解決方策の情報提供を行った。
I.

実証事業の概要等の確認
溶接の指導の効率化を早期に実現するという目的を達成するにあたって、5G が具体的に寄与する内容及びその程度について回答を行った。
以下に回答内容を記載する。
IHI 社における現場では、工場で作業者をモニタリングしたいという要望
や、効率的に作業を行いたいという要望がある。モニタリングする意図は、準備に対する段取りや無駄な作業、視線計測等を行うことにより、技術者がどこに注力しているかを確認・解析を行うためである。そのためには、作業者に常20

独立行政法人労働政策研究・研修機構:ものづくり産業における技能継承の現状と課題に関する調査結果（2020），https://www.jil.go.jp/institute/research/2020/194.html
158時センサを装着させる必要があるが、有線では作業の邪魔となるため、IHI 社
では無線のシステムが必要であると考えている。
」
II. ソリューション等へのニーズの把握
中小企業における 5G ソリューション導入可能性の程度、中小企業の導入が難しい場合に必要とする支援内容について回答を行った。
以下に回答内容を記載する。
「中小企業においても熟練工が減少しているため、中小企業においても遠隔指
導ソリューションのニーズがある。しかし、遠隔指導ソリューションは教育を目的とするものであり、費用対効果を出すことができないため、中小企業の投資は困難であると考えられる。技能伝承ソリューションについては、大企業が主体となり、世の中に浸透した後に、中小企業の導入があると考えられる。また、分析結果やメソッドを中小企業が必要とする可能性はあるが、分析し続けるソリューション自体について中小企業が導入を希望するとは考え難い。
」
また、ユーザ企業の課題について、5G がどの程度寄与しているのか、5Gである必要性の程度について回答を行った。
以下に回答内容を記載する。
「IHI 社において、現状では有線 LAN のシステムでも問題ないが、将来的には必ず無線が必要となる。その際に、標準 LTE では情報量が不足しているた
め、5G が必要になると考えている。
」
III. 今後の進め方・展開についての把握
同業以外への展開について、現行でどのように考えているかについて回答を行った。
以下に回答内容を記載する。
NTT ドコモ社では、溶接以外のソリューションについて、検査や遠隔からの指示等を行っている製造業への展開を考えている。また、救急救命士の人手不足や技能向上を背景とした遠隔作業支援も実施しているという背景から医療業界への展開、人手不足が深刻な状況である建設業界においても展開できると考えている。
また、ソリトンシステムズ社が提供している超短遅延映像伝送システムの提供の場を広げたいと考えており、ソリトンシステムズ社及び NTT ドコモ社には 5GSC への参加可能性がある旨も回答した。
IV. 想定提供サービスへのニーズの把握提供方法や提供の具体的な施策等について、現状でどのように考えているかについて回答を行った。
159

以下に回答内容を記載する。
ソリトンシステムズ社では、映像伝送のソリューションについて、現時点でソリューションの提供を行っている放送局や各都道府県市町村消防庁等以外の他業界に横展開したいと考えている。なお、機器については貸出ではなく、販売を検討している。
また、5G 通信機器の選定、許可申請、購入、設置等、5G 通信そのものを整えられるレンタルの仕組み、具体的に求めるサービスについて許容できる費
用感について回答を行った。
以下に回答内容を記載する。
IHI 社において、研究開発費用という観点で許容できる費用は年間 500～
2000 万円ではないかと考え得る。また、当初は購入ではなく、レンタルであると導入ハードルが低くなると考えている。
⑤ 5GSC を活用した想定ビジネススキーム
5GSC の活用方法イメージや 5GSC に対する期待・要望について、以下に示す。
表 4-24 5GSC の活用方法イメージや 5GSC に対する期待・要望
・ ソリトンシステムズ社が提供している超短遅延映像
5GSC の活用方法イメージ

伝送システムの提供の場を広げたいと考えており、
5GSC への参加意向がある。

・ 5G 通信機材や 5G ソリューション機器について、当5GSC に対する期待・要望

初は購入ではなく、レンタルで導入できることにより、導入ハードルを下げることができればと期待している。

4.4.2.2 ローカル 5G 活用モデルの構築・検証
ローカル 5G 活用モデルの構築・検証とは、ローカル 5G を用いたソリューションの確実な実装を目指し、実証コンソーシアムを構成する団体や企業の一部または全部が、ローカル
5G を活用したソリューションを持続的に導入・利用するための検証を行うことである。具体的には、想定される具体的なユーザやターゲット、継続利用されるための要件、運用・管理等に係る仕組みや方法、導入効果、実装計画について検討を行う。
（1）想定される具体的なユーザ及びターゲット
本検証において用いた遠隔指導ソリューションを他社展開するにあたっては、妥当なターゲットを検討する必要がある。特に、遠隔指導ソリューションは、技術者や作業者が在160籍する業界が主なターゲットとなり、具体的には製造業や医療業界、水産業界等が考えられる。本実証は工場において実証実験を実施し、製造現場に特有な課題や求められる解決策等を把握することができたため、横展開対象は製造業企業を主なターゲットとして想定する。
① 技能継承課題から考えられるユーザ及びターゲット
独立行政法人労働政策研究・研究機構にて、ものづくり産業における技能継承の現状と課題に関する調査が行われている。本調査においては、製造業企業における技能継承の課題を調査しているため、本実証における横展開企業のターゲットを検討するにあたって参考とした。
調査結果より、なめし革・同製品・毛皮製造品業を除き、素材型・生活関連型・加工組立て型・その他の全ての業種で約 60%の企業が技能継承を重要視していることがわかった。なめし革・同製品・毛皮製造品業は、すべての業種で最も高い約60%の企業で技能継承が会社として上手く行っていると考えていることが分かった。また、平均で技能承継が会社として上手く行っていると考えている企業は約45%であったのに対し、50％以上と回答した業種は印刷・同関連業、化学工業、窯業・土石製品製造業、鉄鋼業であった。
また、将来の技能継承を不安視している企業を調査したところ、なめし革・同製
品・毛皮製造品業は、将来の技能継承に不安があると回答した企業はなかった。そのため、なめし革・同製品・毛皮製造品業においては、他業種と比較して、技能承継に対する問題が少ないと考えられる。
なお、将来の技能継承に不安がある企業は、全ての業種の平均で約 80%であった。
以上より、技能継承は製造業において、重要な課題であると考えられる。21② 実証で得られたユーザ及びターゲット
本実証で実施したアンケート調査の結果においては、ローカル 5G に関心のある業種を以下に示す。なお、アンケート調査結果の実施詳細は、「別添① 横展開検討に向けたアンケート調査報告書」に示す。
ローカル 5G について「知っている」「聞いたことがある」と回答した企業は 649
企業中 307 企業であった。また、加工組立型で関心が高い傾向が得られた。そのため、これらの業種がローカル 5G を活用したソリューションの具体的なユーザ及びターゲットになると考えられる。

21

独立行政法人労働政策研究・研修機構 ものづくり産業における技能継承の現状と課題に関する調査結果
161

図 4-52 ローカル 5G に関心のある業種
次に、製造業におけるローカル 5G の利活用に関するアンケート調査の結果より、遠隔指導に関心のある業種を以下に示す。遠隔指導に関心があると回答した企業は 649 企業中 144 企業であった。また、素材型及び加工組立型で関心が高い傾向が得られた。そのため、これらの業種がローカル 5G を活用した遠隔指導ソリューションの具体的なユーザ及びターゲットになると考えられる。

図 4-53 遠隔指導に関心のある業種（N=649・SA 回答）
162

次に、製造業におけるローカル 5G の利活用に関するアンケート調査の結果より、技能の見える化に関心のある業種を図 4-47 に示す。技能の見える化に関心があると回答した企業は 649 企業中 199 企業であった。また、素材型及び加工組立型で関心が高い傾向が得られた。そのため、これらの業種がローカル 5G を活用した遠隔指導ソリューションの具体的なユーザ及びターゲットになると考えられる。
製造業におけるローカル 5G の利活用に関するアンケート調査の結果より、ロー
カル 5G に活用したい業務について示す。管理については、「特にない」「わからない」という回答が約 26%である一方、「工場内の設備やモノに関する資産管理」「製
造した製品数カウント」「工場内環境に関する管理」「作業漏れ防止のための動作数
カウント」等に活用したいとのコメントが約 20%～25%得られた。

図 4-54 管理についてローカル 5G に活用したい業務（N=649・MA 回答）
また、制御については、「特にない」「わからない」という回答が約 30%である一方、「工作機械に関する動作制御」に活用したいとのコメントが約 24%得られた。

163

制御について
特になし

32.4%

わからない

29.0%

工作機械に関する動作制御

23.7%

センサおよびアクチュエータに関する双方向通信の制御

11.1%

組立ロボットや切削ロボットに関する制御

8.5%

クレーンやポンプなど固定された機器に関する制御

5.9%

梱包機械に関する動作制御

5.9%

動画像による遠隔ロボットの制御

5.4%

機器に対するエネルギー供給量の制御

5.1%

移動ロボットに関する制御

4.8%

印刷機械に関する動作制御

4.8%

風力プラントなど、エネルギー関連設備の制御

1.5%

無回答

0.8%
0%

10%

20%

30%

40%

図 4-55 制御についてローカル 5G に活用したい業務（N=649・MA 回答）
また、安全・品質等については、「在庫管理システムによる過重在庫・滞留在庫の見地」を行いたいという回答が最も多く約 27%得られた。また、「動画像による
異常検知」「温湿度に関する情報収集による予防保全」に活用したいという約 20%得られた。一方で、「特にない」という回答が約 27%、
「わからない」という回答が約 22%得られた。
ローカル 5G に活用したい業務について、管理・制御・安全品質等についてアン
ケートを行った結果、管理については「工場内の設備やモノに関する資産管理」「製
造した製品数カウント」「工場内環境に関する管理」「作業漏れ防止のための動作数
カウント」等、制御については「工作機械に関する動作制御」、安全品質等については「在庫管理システムによる過重在庫・滞留在庫の見地」「動画像による異常検知」「温湿度に関する情報収集による予防保全」に活用したいとの回答が得られた。
一方で、「特にない」「わからない」という回答が一定数得られた。そのため、ローカル 5G をどのように活用するかについてイメージが湧いていない可能性が考えられる。そこで、ローカル 5G の普及に対して、ローカル 5G をどのような業務に活用するかについて明確にしつつ、普及展開活動を行う必要があると考えられる。

164

図 4-56 安全・品質等についてローカル 5G に活用したい業務（N=649・MA 回答）
さらに、課題実証の中で得られた知見としては、遠隔での指導を行うことで安全に指導を行うことができるという結果を得られたため、指導員の安全確保が必要な作業においてもニーズがあると考えられる。
（2）対象となるシステム
ローカル 5G とデータフュージョン技術を用いて､リアルタイムな遠隔指導を行うシステ
ムを対象とする。熟練技能者の指導効率の向上と､若手溶接士の早期育成を実現することを目的としている｡
遠隔指導においては､作業映像に加えて指導する上で必要な音､電流･電圧などのデータについて指導者側でリアルタイムでの確認を可能とすることが必要となるため、カメラ、マイク、電流、電圧計等により必要に応じたデータを取得するよう構築する。なお、本実証では「データフュージョンシステム」および「超短遅延映像伝送システム」による実証を行ったが、「データフュージョンシステム」による指導効果の方が高いとの知見が得られたため、「データフュージョンシステム」についてローカル 5G 活用モデルの対象とする。なお、ネ165

ットワーク・システム構成については 2.2 ネットワーク・システム構成、機能要件・非機能要件については 2.3 システム機能・性能・要件にそれぞれ記載する。
（3）詳細な前提条件
当該ソリューションについては、屋内の工場内での利用を想定しているため、狭空間かつ閉鎖空間での利用を想定している。
（4）体制面ローカル 5G を導入する際には、免許申請、隣接する無線局免許事業者との調整や電波干渉のコントロール等を行う必要がある。しかし、製造業がこれらの課題を実施するにはハードルが高い。そのため、ソリューションを提供する企業や、通信インフラを提供している企業と協業する必要がある。下記に一般的に想定される導入に向けた体制図を記載する。

図 4-57 ソリューション展開想定体制図
製造業企業においては、遠隔での指導が必要となる作業の洗い出しや費用対効果の検討を行いソリューションの導入に関する判断を実施する。通信インフラ整備企業については、ローカル 5G 基地局の整備のための免許取得等を含めた通信インフラ全般の整備を行い、ソリューション提供企業において、ローカル 5G にて活用するソリューションの提供を行う。
基本的には 3 社にて体制を構築する必要があるが、通信インフラ整備とソリューション提供については、両方の知見を有している企業もありその際は 2 社または 1 社による体制構
築となる。
（5）前提となるスキルセット
ユーザ企業側での必要な人材条件や、設備・デバイス上の導入条件、その他ソリューショ
ン活用に求められる諸条件について検討を行った。具体的には、遠隔指導者、現場溶接士、
ソリューション導入部門、その他管理部門それぞれの区分におけるスキルセットである。表4-25 に、前提となるスキルセットについて検討した結果を示す。
指導者は、遠隔指導ソリューションの使用方法の習得が必要であるが、機器の操作に関するレクチャー受講、試行等に数時間程度と想定される。現場溶接士については特段前提となるスキルセットは想定されない。また、ソリューション導入部門においても、導入ソリュー
ションの一般的な管理が求められる程度と想定される。その他、管理部門においては、5G
基地局の購入・レンタル等の形態に応じた管理が必要となる。
166

表 4-25 前提となるスキルセット
区分

前提となるスキルセット

・ 遠隔指導ソリューションの使用にあたって、指導者としての技能は必要であるが、システム習熟は 1 時間程度である。エ

遠隔指導者

ッジデバイスは遠隔指導者側にはないためである。

・ 現場の溶接士は、初心者・中級者・上級者であっても遠隔指導を受けることができる。

・ 溶接士（工場）側で以下の作業が必要である。4 時間から 8時間程度の作業と想定される。




現場溶接士

エッジデバイス（配線、初期設定等）
カメラ（溶接する対象に合わせたカメラのセッティン
グ、場合によってはカメラフィルタの選定）



電源電圧等の測定器（計測端子接続、エッジデバイスの接続）

・ 特段前提となるスキルセットは必要ないが、ソリューション
ソリューション導入部門

提供企業とコミュニケーションを取りながら導入を進める必要がある。

・ 5G 基地局等の管理能力が必要である。

その他、管理部門（6）導入効果
表 4-26 に導入により期待できる効果の詳細を示す。遠隔指導ソリューションの導入により、指導者の安全性の確保、指導者による指導のしやすさの向上、被指導者による指導の受けやすさの向上、溶接データの蓄積を図ることができる。これにより、技能向上による受注機会の増大や、不良品率の低下が期待できる。
表 4-26 導入効果の詳細
分類
安全性の
確保

内容
指導者の安全

詳細・ 遠隔での指導を行うことで指導者が安全な場所から指導が可能である。

・ 指導者が移動をすることなく指導が可能であり、高頻度に指導が可能である。
指導効率

指導者による指導のしやすさ

・ 出張を伴う指導をしている場合、出張費の削減が見込まれる。

・ モニターを通しリアルタイムに指導が可能である。

167

・ 複数人同時に指導が可能となる可能性がある。
被指導者による指導の
受けやすさ

データ蓄積

・ 現場指導と遜色なく指導を受けることが可能である。

・ 動画、音声、電圧等のデータを蓄積し見返すことで適切なフィードバックが可能となる。

・ 熟練工が指導のために移動する場合、日本国内の費用削減

出張費および移動に伴う人件費の削減

工場間移動であれば、片道につき、半日から 1 日、往復で 1 日から 2 日となる。

・ 海外工場への移動であれば、時差も考慮して、往復で 3~4 日は見込む必要がある。

（7）導入費用導入にあたっては、初期費用として約 970 万円、月当たりの継続費用として約 31 万円が必要となる。なお、ローカル 5G の基地局導入においては要件により大幅に金額が異なるが、運用支援も含めた安価なサービスについても登場しており、今後の導入にあたっては、検討の余地がある。22
表 4-27 導入費用
ソリューション

初期費用

継続費用/月

5G 通信インフラ（4.5GHZ）

約 900 万円

約 1 万円

データフュージョンシステム

約 70 万円

約 30 万円（8）実装計画
現時点では、溶接に関するデータ計測に無線を活用する仕組みの確立や､取得したデータによる技能の見える化には至っていない｡そこで本年度は、将来的な遠隔ソリューションの導入を目的として、遠隔指導ソリューションが若手溶接士の育成に資するかどうか検証を行った。また、本実証における溶接の遠隔指導に加えて､将来的には､マザー工場に溶接に関する多様なデータを蓄積することで､技能の見える化による溶接士の早期育成を目指している｡
図 4-57 に、遠隔指導及び技能の見える化に対する今後の実装計画を示す。遠隔指導については、令和 7 年度に様々な業種への企業へと展開することを想定し、令和 6 年度までに、他社展開のための展開計画を詳細化する。次に技能の見える化についてである。本実証では、溶接作業のデータを取得し、技能の見える化を検証した。しかし、技能とは、業

22

NEC:小規模ネットワークに適したローカル 5G 基地局 UNIVERGE RV1000 シリーズ

2 機種を販売開始 https://jpn.nec.com/press/202201/20220120_01.html
168

種や作業によって異なる定義がなされるものである。そのため、業種や作業が異なる場合には、一から取得すべきデータの取捨選択、実証によるデータの蓄積を行う必要がある。
そこで、今後は各業界の有識者と議論を行い、各業種・各作業に適応した技能の定義及び、技能の見える化ソリューションを検討する必要がある。
いずれのソリューションについても、他社への展開については 5GSC と密に連携を行い実施することを検討する。

図 4-57 普及展開スケジュール（9）課題と対応策
ローカル 5G 活用モデルを普及・展開していくにあたっての課題と対応策については 4.4.3
章 ローカル 5G の実装に向けた課題の抽出及び解決策の検討にて記載する。

169

4.4.3 ローカル 5G の実装に向けた課題の抽出及び解決策の検討
4.4.3.1 課題の抽出及び解決策の検討方法
ローカル 5G 活用モデルの実現や実装に係る構造的な課題を抽出し､解決の方向性を検討するため､課題一覧･解決方策を取り纏めた｡課題の抽出にあたっては､課題実証における課
題､実装･横展開における課題について､それぞれ図 4-58 の情報を整理･考察することで､抽出課題一覧として取り纏め､解決方策の検討を行った｡
実証中に顕在化した課題は､課題管理表を作成し週次会議で管理し､環境構築､技術実証､
課題実証､実装検討等において発生した課題を整理した｡また､効果･機能･運用検証に関する実証目標と､実証結果を比較考察することで､ソリューションの課題を整理した｡
さらに、活用モデルの実装性については､全国製造業企業へのアンケート調査や普及啓発
ウェビナーの参加企業へのアンケート調査によって､製造業企業の課題を把握した｡加えて､継続利用･実装上の課題については､ローカル 5G 活用モデルに関するコンソーシアムにおける全 6 回の協議により検討した｡さらに､普及展開上の課題については､普及展開の候補となる企業とのワークショップ及び導入計画書策定支援により得られた課題を整理した｡
これらの課題抽出を踏まえて､課題一覧･解決方策の検討を行った｡検討にあたっては､技術的な課題のほか､導入効果､機能､運用に関する課題､制度的課題､普及方策に係る課題等を構造化したうえで整理した｡また､抽出した課題については､それぞれ解決策､解決に資する条件､今後必要となる検証項目等についても検討し､今後､ローカル 5G の普及にあたって同様の課題に資する考察を行う｡

•

•

•
•
•

•

図 4-58 実装に向けた課題抽出と解決策検討の概要

170

4.4.3.2 課題実証から得られた課題及び、課題の解決策（1）準備中に顕在化した課題及び、課題の解決策
表 4-28 に、準備中に顕在化した課題及び、課題の解決策を示す。準備中に顕在化した
課題は､課題管理表を作成し週次会議で管理した。
表 4-28 準備中に顕在化した課題及び、課題の解決策
課題の概要

課題の解決策・ メディアコンバータを用いることにより、課題は解決した。具体的な構成は以・ 実証環境構内の光回線は NTT ドコモ所

下の通りである。

轄、実証環境入口の光回線は NTT 東日

実証環境入口光回線（NTT 東日本） ―本所轄であったため、光回線を工場の入ONU ― メディアコンバータ ― 実証環

り口からアンテナまで延長する際におい境構内光回線（NTT ドコモ） ― メディて、各社との調整が必要となった。

アコンバータ ― ルーター ― 溶接実験
場 PC

・ 511 棟光ケーブル敷設工事にリードタイ

・ 光ケーブル敷設工事のリードタイムを考ムが必要であり、スケジュールを前倒し

慮し、スケジュールを前倒しすることにする必要が生じた。

より、問題が解消した。

・ 実証においては、遠隔指導に関する指導・ 実証開始後に担当者が上手くシステム操作できず時間がかかることを避けるた

効果の比較、溶接難易度に応じた比較考

め、実証開始前に習熟期間を設け、予備察を行うことから、実証現場担当者の作日も設けることで確実に実施事項消化で業負担が大きくなってしまった。

きるよう準備する必要がある。

・ 現場作業が手一杯となり、指導前の熟練

・ コンソ内でデータ取得の有無及びスケジ
ュールについて確認を取ることにより、者 2 名、非熟練者 2 名のデータ取得が遅事象が解消した。また、新たなデータ送延する事象が生じた。

付日程の確認を行った。

・ キャリア 5G を使用しているが、総通局に確認したところ、電波発射後（附帯試・ 通常通り電波発射後 15 日以内に総通局

験終了後）ではあるものの、包括免許申に対し免許申請（届け出）を行った。

請が必要となった。

・ 世界的な半導体不足により、実証に使用する物品の購入やレンタルが困難となる・ 手元にある物品や性能を下げた物品を活事象が生じた。

171

用することで、物品不足を解消した。

（2）実証中に顕在化した課題及び、課題の解決策
表 4-29 実証中・実証後に顕在化した課題及び課題の解決策に、実証中・実証後に顕在化した課題及び、課題の解決策を示す。また、4.2.3 章に示す実装シナリオ、実証目標から顕在化した課題及び課題の解決策についても、以下に示す。
実装時においても想定される課題として、No.2「実験機材の配線への引っかかりが問題になり、安全性が損なわれる可能性」や、No.6「指導者は、溶接士に対し音声でのみ指導を行う必要があるため、指導が難しくなる事象」、No.7「クラウド上でデータを確認する際に、読み込みが遅く不便を感じた」、No.8「一人の溶接士の溶接士に対して、一人の指導者が指導を行うため、指導効率の向上率が低い」が想定される。
No.2「実験機材の配線への引っかかりが問題になり、安全性が損なわれる可能性」については、機材の省配線化により課題を解消することができる。また、No.6「指導者は、溶接士に対し音声でのみ指導を行う必要があるため、指導が難しくなる事象」については、熟練者のポンチ絵等を溶接士側に表示できるモニターを指導者側にも用意することや、動画やホ
ワイトボードを共有することにより、トーチの狙い位置等の指導がしやすくなり、指導効率を向上させることができる。No.7「クラウド上でデータを確認する際に、読み込みが遅く不便を感じた」という点については、クラウドシステムの利便性を向上させることにより課題を解消することができる。No.8「一人の溶接士の溶接士に対して、一人の指導者が指導を行うため、指導効率の向上率が低い」という点については、
複数人同時指導システムを作成し、一人の指導者が複数人の溶接士を指導することにより、指導効率をさらに向上させることができる。
表 4-29 実証中・実証後に顕在化した課題及び課題の解決策
No.

課題の概要

課題の解決策・ 安全性に関する観点についてである

1

が、アーク光の画像から指導中の溶接・ 安全性確認を十分にすべく、溶接作業作業に対しての溶接不良による不安のみならず、その周辺の情報を提示で全状態は分かるが、溶接作業の周囲のきるように、カメラの追加等システム

情報がわからないため、安全性確認が構成を再検討する。

不十分である。

・ 安全性に関する観点についてである
2が、実験機材の配線への引っかかりが問題になり、安全性が損なわれる可能性が考えられる。

・ 溶接作業は、より多くの視点からの画3像でモニターできると、より細かい指導ができて良い。

・ 実験機材の配線への躓き改善や、安全性の向上を行うべく、機材の省配線化を行う。

・ より詳細な指導を行うべく、カメラを追加し、より多くの視点からの画像を遠隔地に送信する。またこれが可能な
通信システムを構築する。

・ 指導のしやすさに関する観点につい
4てであるが、温度や電流・電圧データ

・ 熟練者の判断を容易にすべく、電流・電等の数値が溶接中に揺れるため、指導圧等の数値をフィルタで平準化する構者である熟練士が判断しづらいとい成を追加する必要がある。

う問題が生じる。

172

・ 指導のしやすさに関する観点についてであるが、溶接中のリアルタイム指5導に使用するモニターが複数あると、くびと目線を動かす必要があり、疲労感が発生した。

6

7・ くびと目線を動かすことによる疲労感を軽減すべく、1 つのモニターにカメラ
や電流・電圧等の情報をまとめて表示する。

・ 指導のしやすさに関する観点につい・ 熟練者のポンチ絵等を溶接士側に表示てであるが、指導者は、溶接士に対しできるモニターを指導者側にも用意す

音声でのみ指導を行う必要があるたる。また、動画やホワイトボードを共有

め、指導が難しくなる場合が今後想定

して、トーチの狙い位置等の指導がでされる。

きると、指導のしやすさが向上する。

・ クラウド上でデータを確認する際に、読み込みが遅く不便を感じた。

・ クラウドシステムの利便性を向上させることにより、データ保存に対する問題が改善されると考えられる。

・ 複数人同時指導システムを作成し、一人の指導者が複数人の溶接士を指導することにより、指導効率をさらに向上
することができる。

・ 複数人 同時指導を行う仕組みとしては、パスごとに順番に指導する方法が・ 一人の溶接士の溶接士に対して、一人8の指導者が指導を行うため、指導効率の向上率が低い。

考えられる。つまり、溶接士 A がパス
間の準備を行っている際に、溶接士 Bのパスに対する指導を行うという形式
であり、2 人または 3 人への同時指導が可能ではないかと想定される。

・ 但し、複数人への指導にあたっては、溶接現場の映像等に関するデータ量が増加するため、基地局の増設や周波数帯域の変更などを検討する必要があると考えられる。

・ カメラのセッティング等に 20 時間程度を要した。またこの作業は溶接の研9

究員による。実際に現場に導入するにあたっては、このセッティングが誰でも簡単にできるようにした方がよい。
・ 4.4.5

10・ カメラ セッティング用の治具の製作
や、セッティングマニュアルの整備などにより、誰でも簡単にできる作業とすることが望ましい。

章で詳述する追加提案部分の・ 溶接士 の作業者姿勢に関する分析で「技能の見える化ソリューション」には、映像による特徴点の抽出率が低い

ついて、製造現場での収益化を実現す問題が生じたが、その課題の要因としるためには、本事業で明らかにした課て、①防御用シールドを顔にあてての題を解決する必要がある。

作業となる為、鼻、両耳、両目の抽出が・ 実証で明らかになった課題の詳細は、困難、②溶接時のアークの発光及び火溶接作業の記録、溶接作業の分析、技花の発生により、人物の推定及び特徴

術課題提示という観点で考察を行っ点の抽出ができていないフレームがあているので、4.4.5

る、③抽出できる特徴点数が少ない場

章を参照いただ

173

きたい。

合、人物姿勢推定の精度が落ち特徴点

・ なお、溶接士の作業者姿勢に関する分
析では、映像による特徴点の抽出率が低い問題が生じた。

の座標がぶれる場合があるといったことが考えられる。
・ したがって、姿勢変化が少ないながら精度が求められる環境、映像の光量変化が激しい等の条件下にある姿勢推計
解析には、指の動き、目の動き等の細かな姿勢データが取得できるセンシングが必要であり、複数センサや映像と組み合わせた精度の高い姿勢検知の仕組みを今後、検討する必要がある。

174

4.4.3.3 活用モデルの実装性から得られた課題及び課題の解決策（1）製造企業が抱える課題及び課題の解決策
全国の製造業企業を対象として､ローカル 5G を活用したソリューションの実装に関するニーズ調査を行った｡なお、アンケート対象は地方の中小企業も含めて実施し、地方の製造企業や中小企業等におけるニーズや状況を確認した。
アンケートの結果、中小企業では独自でローカル 5G を設置するほどの設備投資が困難であるため、導入費用など、自治体・行政の導入支援が必要であることがわかった。また、ローカル 5G のサービス提供を速やかに進めて欲しいとの意見も得られた。
さらに、ローカル 5G の活用策のイメージが湧かない旨の意見も得られた。そのため、普及啓蒙活動にさらに力を入れ、様々な使用用途があることを普及すべきであると考えられる。具体的には、工場内の設備やモノに関する資産管理、製造した製品数カウント、工場内環境に関する管理（塵埃、CO2、温度差、照度等の管理）、各種機械に関する動作制御、在庫管理システムによる過重在庫・滞留在庫の検知等について可能となることが見込まれることから具体的な導入事例と合わせて広報活動を行っていくことが必要である。
なお、上記のようなローカル 5G の活用用途に関する周知を行うにあたっては、自治体・行政による環境整備、広報活動に加えて、本実証事業に参画した企業等による取組の周知も重要であると考えられる。本実証コンソーシアムでは、5.2 章に記載のように、普及啓発ウェビナーを実施し、遠隔指導の取組等、本事業における 5G を活用したユースケースの紹介を行った。今後も、効果的なユースケースの普及等に向けて周知広報活動を行っていくこと
で、全国の製造業企業が活用イメージを具体的に持つことが期待される。

（2）ワークショップから得られた課題及び課題の解決策
コスト構造について検討を行ったところ、5G 通信インフラやデータフュージョンシステ
ム、現場計測機器の導入・継続費用が課題となることが明らかになった。5G 通信インフラ
やデータフュージョンシステム、現場計測機器の導入・継続費用のハードルを解消すべく、
自治体・行政の購入補助やレンタル補助などの施策づくり、環境整備が必要であると考えられる。
なお、全国の製造業企業では、遠隔指導や技能の見える化に関するソリューションは、高いニーズがあることが本事業を通じて明らかになったため、実証実験において検討した
ソリューションを今後も活用、改善を行うことで、低費用での横展開や、コンソ以外の企業
が遠隔指導ソリューションをレンタルして使用する仕組みを構築することなどに繋がると期待される。したがって、本コンソーシアムでは、遠隔指導及び技能の見える化の横浜事業所における利用、他拠点への将来的な展開を検討しつつ、活用ニーズがあると想定される全国の製造業企業に対して、ソリューションの提供や環境のレンタル等を行う仕組みの検討
を継続的に実施していく想定である。
また、現時点での検討においてはローカル 5G の基地局を活用したソリューションについては、本コンソーシアムで開発を検討しているソリューションに限定される。しかし、今後の開発実証事業等においても、5G 通信インフラを活用したソリューションが多数開発され175

ることが見込まれる。23
これらの実証を通して開発されたソリューションを複数導入することで、基地局整備に係るコストが按分されることとなり、経済性の向上に寄与する。今後においては、総務省・経済産業省において 5G 基地局整備に対する税制措置や、政府系金融機関における特定高度
情報通信技術活用システムの普及のための支援措置によって活発な設備投資が行われることなど、公的機関による支援等も期待される。242526

23

当面取り組むデジタル田園都市国家構想関係施策一覧

https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_denen/dai2/kanren1.pdf
24 特定高度情報通信技術活用システムの開発供給及び導入の促進に関する法律
https://www.meti.go.jp/poliCy/mono_info_serviCe/joho/lAws/5G_Drone.html
25 「特定高度情報通信技術活用システムの開発供給及び導入の促進に関する法律案」が閣議決定されました
https://www.gov-base.info/2020/02/18/82100
26 5G 投資促進税制を延長 地方活性化、控除は縮小―税制改正
https://www.jiji.com/jc/article?k=2021120900992&g=eco
176

4.4.4 継続利用の見通し・実装計画
4.4.4.1 継続利用の見通しに関する検討
実証においては､IHI 内においてソリューションを持続的に導入･利用するためのローカ
ル 5G 活用モデルの構築と検証を行う｡本実証における溶接の遠隔指導に加えて､将来的には､マザー工場に溶接に関する多様なデータを蓄積することで､技能の見える化による溶接士の早期育成､AI 分析による育成の自動化といった発展を目指している｡こうしたソリュー
ションの拡張及び実装という目的を達成するために､コンソーシアムにおいてローカル 5G
活用モデルの構築･検証に関する協議を行う｡
具体的な検討方法としては､ユーザニーズやコスト等を踏まえた経済性､運用･管理等に係る仕組みや方法､機器の所有権や､費用分担も含めた関係者間の役割分担等の体制､ビジネスモデル等､多面的な検討を行うことを想定している｡実装に向けては､最適なネットワーク構成､システム要件の課題を整理し上で､継続利用する場合の運営体制や費用面についても､実証コンソーシアム内で実証期間中にも十分に協議・合意したうえで､ビジネスモデルの精緻化を図ることが重要であると考えられる｡
本実証においては､これらの検討事項を確実に検証するため､以下の 6 回のコンソーシア
ム内での協議を実施することによって､ソリューション実装に向けた検討を行った｡第 1 回～第 6 回までの協議においては､1 回あたり 2 時間程度の時間を確保し､それぞれ以下の協議内容とアウトプットとなる資料を用意し､計画的に議論を行った。

図 4-59 ローカル 5G 活用モデルの検討ステップ

177

（1）第 1 回：ユーザ企業における課題、将来像及びソリューションに関する協議
第 1 回協議においては､ターゲット企業（ユーザ）の背景にある事業課題や､ソリューシ
ョンの導入目的に関する議論､また現場でのオペレーション内容や潜在的な課題に関する確認を行い、イシューツリーをアウトプットとして作成した｡
課題としては熟練技能者や溶接士数の不足が挙げられる。当該要員の不足に起因し、外注依存度の高まりを招いているが、外注溶接士の技能について十分に評価できず品質低下やトラブルが発生しており利益率の低減につながっている。
熟練技能者が不足している課題に対しては、非熟練技能者の技能向上を早めることが有効である。海外拠点などに対しては遠隔での指導が可能となるソリューション（以下、「遠隔指導ソリューション」とする。）の開発により、指導が可能となることで技能向上に資すると考えられる。また、国内拠点においても熟練技能者が指導のために拠点内を移動することによる時間を削減することで指導時間をより確保できると見込まれることから、技能向上を見込むことができる。
技能向上に向けたソリューションとしては、動作計測により技能者の「技能の見える化」
を可能とすることも同様に有効であるとの結論に至った。各技能者の所持している技能を定量的に可視化することで、教育が必要な者の選定や訓練内容の精度向上により効果的な教育が可能になると効果が期待できる。また、熟練技能者の動きと乖離する動きがあれば品質に問題が発生する恐れがあることからリアルタイムでアラートを通知し、工程の手戻り防止が可能となると考えられる。
上記のような「技能の見える化ソリューション」を実装するにあたっては「技能」の定義について明確化する必要がある。具体的には溶接作業における「技能」とは溶接トーチの動きのみを指すのか、あるいは溶接士の膝の曲げ方などの体の使い方を含めて「技能」として定義する必要があるのか、それらの定義により取得するべきデータ並びにそれらの取得するべきデータをどのように取得するのかについて議論が必要であることを課題として抽出した。
「技能」を定義することで、熟練工による指導のみではなく AI による指導を可能とする
ことで技能向上に資すると考えられる。
また、技能継承とは異なる観点であるが、品質保証において AI による画像処理によって判定することで製造工程における早期の品質問題の検知等が可能となり、手戻りを防ぐことが出来るのではないかとの意見が上がった。

178

図 4-60 ユーザ企業における課題、将来像およびソリューション

179

（2）第 2・3 回：遠隔指導・技能の見える化ソリューションにおける継続利用に関する協議
第 2 回協議では遠隔指導ソリューション、第 3 回協議では技能の見える化ソリューショ
ンにおける継続利用を検討スコープとし、ソリューションの実装に向けたビジネスモデル
に関する議論を行った｡なお､ビジネスモデルの検討にあたっては､ビジネスモデルキャンパ
スを使った検討方法を用いた。図 4-61 に示すように､ビジネスモデルキャンバスでは､VP（価値提案）を中心に CS（コスト構造）や RS（収益の流れ）､KP（キーパートナー）等のビジネスモデルを可視化し､実装に向けた訴求点を整理することに有効であると考えられる｡
本実証においては､自社での継続利用に関するニーズや関係者との協力方法､コスト負担､収益化に向けた取組等について､ビジネスモデルキャンパスを用いたワークショップを関係者間で実施し､具体的な実装ステップに向けた議論を行った。

図 4-61 ビジネスモデルキャンパス
第 2 回の協議による遠隔指導ソリューションに関するビジネスモデルキャンバスの議論
内容は下記のとおり。
溶接技術を用いる製造現場において､遠隔指導ソリューションを普及させていくためには､遠隔溶接指導に必要な品質や機能が十分に提供されることが重要であるが、VP（価値提案）の観点より製造現場においてメリットが実感できることが重要であると考えられる｡
本ソリューションによって得られる VP（価値提案）とは、作業指導のための移動に関わるコスト削減、熟練技能者による指導時間の短縮、現場作業員の早期育成が考えられる。これらの価値を提供していくためには、5G 通信インフラや熟練技能者による知見が KR（キーリソース）となる。一方で、継続利用の観点からはデータフュージョンシステムの高度化
やソリューション導入費用の低価格化などが KA（キーアクティビティ）として重要となる。
ソリューションの導入にあたり、CS（コスト構造）としては 5G 通信インフラ導入・継続費用、現場計測機器の導入・継続費用、情報システム部・熟練技能者によるシステム成熟
180

のための人件費が挙げられる。それに対して RS（収益の流れ）としては熟練技能者による移動時間短縮による人件費・出張費の削減、熟練技能者の増加による受注機会の増大、技能向上による不良品率の低減を見込んでいる。

図 4-62 第 2 回協議（遠隔指導ソリューション）の検討資料
第 3 回の協議による技能の見える化ソリューションに関するビジネスモデルキャンバスの議論内容は下記のとおり。
溶接技術を用いる製造現場において､技能の見える化ソリューションを普及させていくた
めには､技能の見える化に必要な品質や機能が十分に提供されることが重要であるが、VP（価値提案）の観点より製造現場においてメリットが実感できることが重要であると考えられる｡
本ソリューションによって得られる VP（価値提案）とは、指導時間の削減や若手の早期育成等が考えられる。これらの価値を提供していくためには、5G 通信インフラや熟練技能者による知見、動作計測に関する知見が KR（キーリソース）となる。一方で、継続利用の観点からはデータフュージョンシステムの高度化やソリューション導入費用の低価格化、動作計測のためのデータ蓄積などが KA（キーアクティビティ）として重要となる。
ソリューションの導入にあたり、CS（コスト構造）としては 5G 通信インフラ導入・継続費用、現場計測機器の導入・継続費用、情報システム部・熟練技能者によるシステム成熟のための人件費が挙げられる。それに対して RS（収益の流れ）としては熟練技能者による移動時間短縮による人件費・出張費の削減、熟練技能者の増加による受注機会の増大、技能向上による不良品率の低減を見込んでいる。

181

図 4-63 第 3 回協議（技能の見える化ソリューション）の検討資料

182

（3）第 4・5 回：CS、RS の洗い出しおよび定性評価
第 2 回および 3 回の協議によって継続利用を行っていく上での CS（コスト構造）およびRS（収益の流れ）について洗い出しを行った。算出にあたってのそれぞれの前提条件は下記のとおりであるが、「技能の見える化ソリューション」については今後 5 年間で収益性へ貢献することが難しいと考えられることから「遠隔指導ソリューション」について算出の対象とした。
表 4-30 CS、RS 算出における前提条件
対象拠点数

1 拠点（IHI 横浜事業所）

対象費用

導入費用、継続費用

期間

実証完了後、5 年間（令和 4 年 4 月～令和 9 年 3 月）

対象ソリューション

遠隔指導ソリューションCS（コスト構造）としては、5G 通信インフラ、超短遅延ソリューション、データフュー
ジョンシステムそれぞれの導入費用および継続費用が必要となることについて確認した。
なお、費用対効果算定にあたり CS（コスト構造）については定量的な評価を行うこととするが、RS（収益の流れ）については、技能向上による定量的な評価を行うことが困難であると考えられることから定量的な評価は行わず、定性的な評価のみ実施することを合意した。

図 4-64 第 4・5 回協議（CS、RS の定性評価）の検討資料

183

（4）第 6 回：費用対効果および今後の継続利用に関する協議
第 4・5 回協議による前提条件のもと、費用に関する具体的な定量評価を行った。
初期費用については、5G 通信インフラについて約 900 万円、超短遅延映像伝送システムについて約 400 万円、データフュージョンシステムについて約 70 万円となる。
5 年間の継続費用については、5G 通信インフラについて約 50 万円、超短遅延映像伝送システムについて約 100 万円、
データフュージョンシステムについて約 1,800 万円となる。
表 4-31 5G 通信インフラおよび各ソリューション費用
ソリューション

初期費用

継続費用/5 年

5G 通信インフラ（4.5GHz）

約 900 万円

約 50 万円

データフュージョンシステム

約 70 万円

約 1,800 万円

超短遅延映像伝送システム

約 400 万円

約 100 万円

ソリューションを導入することによる収益面の検討としては、前回までの協議内容を踏
まえ定性的な評価を行った。
遠隔指導ソリューションを導入することにより、「技能向上による受注機会の増大」「技能向上による不良品率の低下」「出張費の削減」を見込むことができる。それぞれの効果による算出式は下記のとおり。
表 4-32 遠隔指導ソリューションの導入による RS
期待効果
技能向上による
受注機会の増大技能向上による
不良品率の低下
出張費の削減効果算出式
5 年間の新規獲得案件平均売上×技能向上による増加率
5 年間の不良品による損失額×技能向上による減少率
出張費+（指導人員人件費/時×移動時間）×5 年間の出張回数

1844.4.4.2 継続利用に対する計画
継続利用としては IHI 横浜事業所における利用を予定している。
遠隔指導ソリューションに関しては、IHI 社内における継続利用として、令和 4 年度は横浜事業所における継続利用を予定している。なお、費用に関しては 4.4.4.1 継続利用の見通
しに関する検討（4）第 6 回：費用対効果および今後の継続利用に関する協議にて記載している金額となるが、IHI 社の研究開発の一環として負担する予定である。
令和 5 年以降においては IHI 社内の他拠点への展開を順次進めていく予定である。一方
で拠点展開にあたっては 4.4.3.2 課題実証から得られた課題及び、課題の解決策にて記載しているとおり、カメラの追加等システム構成の再検討や、機材の省配線化などの課題を解消する必要があるため、これらの課題について令和４年度中に解消を図る。
技能の見える化ソリューションに関しては、ソリューションの検討に期間を要すると見込まれており、令和 5 年度末までブラッシュアップが必要と考えられる。なお、技能伝承シ
ステムの継続利用にあたって、今後の検討課題として明らかになった点は、4.4.5 章において考察を行っているので参照いただきたい。例えば、溶接士の作業者姿勢に関する分析では、映像による特徴点の抽出率が低い問題が生じたが、その要因として、①防御用シールドを顔にあてての作業となる為、鼻、両耳、両目の抽出が困難、②溶接時のアークの発光及び火花の発生により、人物の推定及び特徴点の抽出ができていないフレームがある、③抽出できる特徴点数が少ない場合、人物姿勢推定の精度が落ち特徴点の座標がぶれる場合があるといったことが考えられる。そして、これらの課題に関する要因を解決するためには、姿勢変化が少ないながら精度が求められる環境、映像の光量変化が激しい等の条件下にある姿
勢推計解析には、指の動き、目の動き等の細かな姿勢データが取得できるセンシングが必要であり、複数センサや映像と組み合わせた精度の高い姿勢検知の仕組みを今後、検討する必要がある。そのため、令和４年度、５年度においては、これらの分析によって見えてきたセンシング方法の検討を実施する必要がある。また、令和 6 年度、7 年度においては、検討結果をもとにソリューション構築を行うことが考えられ、令和 8 年度を目標に、可視化されたデータを活用した AI 指導や、
品信保証、遠隔指導といった応用を行うことが想定される。
また、実装に向けたブラッシュアップにおいては、IHI 社独自の研究開発に加えて、大学等による研究開発支援も重要であると考えられることから、今後も研究開発に関する連携を図ることを想定する。
AI 指導、品質保証に関しては現時点では構想段階であり、具体的なソリューションの開発については令和 5 年度後期以降となる見込みである。これらのソリューションの開発にあたっては、AI の精度向上のために教師データが必要となると考えられることから、遠隔指導や技能の見える化の活用を進めることで十分な量のデータを蓄積することが重要である。こうした AI 指導、品質保証の取組は、技能の見える化ソリューションによって得られたデータを活用することで、製造現場の省人化、収益化に繋がる取組となることが期待される。

185

図 4-65 IHI における継続利用スケジュール

186

4.4.5 課題実証における追加提案
4.4.5.1 背景・概要
本追加提案では､溶接作業の技能伝承を例として､IoT・5G 技術を利用した技能伝承支援システムの実現可能性を検討する。技能伝承支援システムでは､工場等実際に技能者が働く現場においてカメラ､センサ等で取得したさまざまな熟練溶接技術者のデータを､クラウド
サーバへ送信し､それらを教師データとして AI が学習することにより､非熟練溶接技能者が作業する際に､熟練溶接技能者の手を介することなく､技能のコツや修正すべき身体や道具の使い方などに関して､クラウドサーバから現場へリアルタイムにフィードバック･作業指示を行うシステムの実現を目指している｡
本追加提案ではその第一歩として､溶接士が実際に溶接しているワークの状態や､溶接士の動作､その際の溶接状態等を､カメラ､モーションセンサ､マイク等で計測し､クラウドサー
バ上にそれらのデータを送信したうえでデータから溶接作業の質を解析するデータ処理方法等を検討する｡これにより､溶接作業を例とした技能伝承システムを実現するにあたっての課題抽出を目指す｡
4.4.5.2 評価・検証項目
技能伝承支援システムの実現可能性を検討するために本追加課題で実施する評価･検証項
目を次表に示す｡
表 4-33 評価・検証項目
評価･検証項目概要

・ 計測した溶接作業のデータが､適切なデータ処理の元､下記
A: 溶接作業の記録

B.の溶接作業の分析に資する形でクラウドサーバ上に記録されていることを確認する｡

・ 熟練者と非熟練者とで､記録した溶接作業データにどのよ
B: 溶接作業の分析

うな違いがあるかを分析する｡
・ 上記分析の結果､非熟練者の改善点､上達のコツなどを抽出できるか検討する｡
・

上記の検討をもとに､非熟練者への訓練方法の提示方法（フィードバック）を検討する

・ 非熟練者の技能取得､早期習熟をサポートする技能伝承システムを目指すにあたって､上記｢A: 溶接作業の記録｣のC: 技能伝承システムと評価検証を元に､現状どのような課題が存在するか､またしての技術課題の提示

その解決案があるかを検討する｡
・ 非熟練者の技能習得､早期習熟をサポートする技能伝承システムを目指すにあたって､上記｢B: 溶接作業の分析｣の評価検証を元に､現状どのような課題が存在するか､またその解決案があるかを検討する｡

187

4.4.5.3 事前調査
（1）企業による事例
日立建機は溶接作業の定量データ化を実施している27。約 20 人の若手技能者を対象に、溶接作業中の動作に関するデータを収集し、複数のカメラによる撮影やモーション・キャプ
チャー技術を利用して、作業中の視線の他、溶接トーチを動かす速度、電流・電圧などの加工諸条件、溶接部の状態といった情報の定量化を行っている。
またアキュイティー株式会社では、熟練技術者の勘・コツ・暗黙知を数値化・可視化する
ソリューションを提供している28。一例として、溶接者が使用する作業器具の最大角度は 90
度で有意な差はみられないものの、同一タイミングでは非熟練者は 67 度、熟練者は 82 度と大きく差があることが判明している。熟練者は道具を一定に保っているのに対し、非熟練者は作業ごとに道具を大きく動かしており、非熟練者の動作が大きいことは計測した数値にも現れている。それに加え、作業時間についても、非熟練者と熟練者には大きい差異があることが確認されている。
作業中の視点にも差異が見られることが知られている。非熟練者は作業のタイミングでその箇所のみを注視し、他に目を向けていないのに対して、熟練者は作業中に次の作業箇所を先に注視し、さまざまなところへ目を向けている。

（2）大学における研究開発
溶接の技能教育と溶接技能解析システムの開発29では、若者の技能離れや熟練技能の伝承に関する問題が取りざたされている現状を踏まえて、溶接技能に関する考察や、溶接技能の解析や熟練技能の伝承が可能となる装置として開発を進めてきた「溶接技能解析システム」の概要について解説されている。
アーク溶接の作業環境は非常に特殊であり、これらの溶接について初めて学ぶような場
合には、幾つかの面で克服しなければならない状況と向き合うことになる。
メンタル的な面で克服すべき状況として、溶接中はアークや溶融池から高温の金属火花が周辺に飛び散るなど、通常の生活では体験したことがなく、危険とも感じられるような作業環境に対する恐怖心を克服する必要があるとされている。また感覚的、身体的な面で克服すべき状況として、溶接作業特有の姿勢で、刻々と変化する溶接状況に応じたトーチ操作を的確に行うことが難しいなど、溶接作業に特有な作業スタイルに関する違和感を克服する必要があるとされている。
紹介されている溶接技能データの解析例によると、熟練技能者の溶接はトーチの上下動

27

次世代への技能伝承のため、溶接作業を定量的なデータで見える化

https://www.hitachicm.com/global/jp/news-list_jp/20-04-20j/
28 熟練技術者の勘・コツ・暗黙知を可視化する技術伝承ソリューション
https://www.acuity-inc.co.jp/pickups/knowhow/docs/20201012/
29 日向輝彦: 溶接の技能教育と溶接技能解析システムの開発, ものつくり大学紀要, 第 3号, 2012, p.88-94
188

がほとんどなく、非常に安定したトーチ操作により溶接が行われていた。
非熟練者の場合は、溶接はほぼ良好な結果が得られているものの、その時のトーチ軌跡は、熟練者の場合に比べて、ウィービング操作の幅やピッチが不安定である。
MAG 溶接中の溶落ち現象に伴うアーク音の計測30では、MAG 溶接中の溶落ち現象に伴うアーク音の計測結果に関して報告されている。溶落ち後、溶融池の欠如に伴いアーク形態
が大きく変動する。それに伴って、アーク音は変動する。他の現象に伴う雑音が十分小さい
場合、溶落ちに伴うアーク音は計測可能である。この場合、溶落ちはアーク音と溶接電流によって検知が可能と考えられるとのことである。
（3）理想の溶接
IHI 内の溶接技能者に理想の溶接に関してヒアリングを行った。ヒアリングの結果、以下の 2 つの条件を満たしたときに理想の溶接が実現できることが判明した。
① 開先に対して、理想の積層をイメージできる② イメージした積層を再現できる
非熟練者は上記①と②の両方もしくは片方が実現できず、その結果として欠陥等が生じる可能性が高まる。ただし、熟練者でもときには上記①のイメージを誤る場合があり、非常に難易度が高い技能であることも判明した。
上記①に関連して、熟練度別の溶接パスの積層イメージを図 4-66 に記載する。この図は今回の試験内で実施した溶接作業上でのイメージであり、すべての溶接作業に共通してこの積層が最適であるわけではない点に注意されたい。溶接技能が熟達するにつれて、溶接対象に対して積層を適切に積み上げることができるようになる。各層でイメージ通りに積層を積み上げるためには、階層に応じてトーチを適切に動かす必要がある。

図 4-66 積層のイメージ
30

井上勝敬他: MAG 溶接中の溶落ち現象に伴うアーク音の計測, 溶接学会論文集, 第 11

巻, 1993.
189事前調査およびヒアリングを踏まえて、カメラ・センサ等から取得可能と思われるデー
タを想定のもと、熟練者と非熟練者にどのような違いが出てくるかを仮定した。その図を
図 4-67 に示す仮定を基に取得できたデータを分析し、評価を実施する。

図 4-67 溶接作業における熟練者と非熟練者における違いの仮定

190

4.4.5.4 評価・検証方法
評価･検証方法について次表に示す｡なお、熟練者、非熟練者のデータ解析は、データ解析の技術者によって実施し、工学的なデータの有意差などを調査する。ただし、そのデータ解
析では、データ解析技術のみならず、溶接作業に関する有識者の知見をも必要とするものと想定している。熟練者および非熟練者へのアンケートやヒアリング、熟練者および非熟練者とのディスカッションを通じて、溶接技能と相関のある特徴量を検討し、データ解析を実施する。
また、本追加提案における計測では、基本提案部分のシステムに加えて IMU センサを用いた動作計測を追加する｡また､溶接トーチに装着した IMU センサも併用し､溶接時の溶接
トーチの動きを記録する｡
表 4-34 評価・検証方法
評価・検証項目検証方法

基本提案において取得予定のカメラ映像､電流･電圧値､マイク音声に加え､慣性計測装置（IMU センサ）を用いて溶接作業者の姿勢情報を取得する｡IMU センサは､その他のセンサと比較してデータ粒度が高いため､データ

A: 溶接作業の記録

フュージョンの技術的難易度が高い｡なお､取得したデータはエッジボードにおいてタイムスタンプを付与し､データが同期したフュージョンデータとして IoT フレーム
ワークおよび 5G 通信網を介してクラウドへ伝送･蓄積される｡



溶接の質と画像特徴量などの時系列データの相互相関を分析し､熟練者と非熟練者とを比較することによ

B: 溶接作業の分析

り溶接の質を左右する物理的要因を抽出する｡さらにその要因と音声･センサデータ等の相互相関を分析することで､溶接の質と相関のある動作を見いだす｡

C: 技能伝承システムとしての技術課題の提示

データ分析結果および IHI 社内の高技能溶接士へのヒ
アリング結果を踏まえ、技能伝承システムを実現する
うえでの技術課題を抽出する｡

191

4.4.5.5 実証結果及び考察（1）溶接作業の記録
将来的には､取得した画像･音声に基づき機械学習を行うことで非熟練者に対してリアル
タイムにフィードバックする仕組みの開発を目指している｡そのため､今回はその要素技術となるフュージョンデータについて､クラウドに伝送･蓄積されたデータをプレイバックして検証することで全てのカメラ･マイク･センサデータについてデータの同期ズレやデータ欠損が生じていないことを確認する｡令和 4 年 2 月以降に本番データとして取得したデータについては、IMU センサのみ一部欠損があったものの、そのほかについては適切に同期のうえクラウドに伝送・蓄積されていることを確認した。
また、取得したデータの一覧を図 4-68 に示す。本追加提案では、令和 4 年 2 月以降に取得できた本番データを主に利用して解析を行う。

図 4-68 取得データの一覧

192

（2）溶接作業の分析
溶接の質と画像特徴量などの時系列データは､溶接作業ごとに図表化することにより､特徴量の大きさやタイミングの差異を可視化する｡そのうえで相互相関関係を分析することにより､視覚的かつ解析的に熟練者と非熟練者とを比較し､溶接の質を左右する物理的要因を考察する｡さらにその要因と音声･センサデータ等に関しても､溶接作業ごとに図表として可視化を行い､そのうえで相互相関関係を分析することにより溶接の質と相関のある溶接動作
を視覚的かつ解析的に明らかにすることを目指す｡（i）

作業者視点映像

作業者視点の動画より、熟練者と非熟練者との間で頭部の動きおける差異に関して検証
した。
①

使用データ

今回取得した動画データは、1 ファイルにつき 1 人の溶接者が複数回溶接を実施するものである。今回は熟練者 2 名と非熟練者 2 名の溶接動画について分析を行った。
溶接中の動画のみを抽出することで 1 回あたりの溶接時間も把握できるため、熟練者 2名と非熟練者 2 名の溶接時間における基礎統計量を算出し、分布を可視化した。熟練者は27 パス、非熟練者は 49 パス分データを取得できた。beginner は非熟練者、expert は熟練者を表す。
表 4-35 熟練者と非熟練者の 1 回あたりの溶接時間 [秒]
データ数

平均

標準偏差

最小値

25%

50%

75%

最大値

熟練者

27

46.1

14.3

21.0

32.0

45.0

56.0

69.0

非熟練者

49

51.0

16.7

3.0

43.0

51.0

60.0

86.0

図 4-69 熟練者と非熟練者の 1 回あたりの溶接時間の分布
193

②

評価・検証

全溶接において、頭部と溶接対象の距離は一定と仮定した上で実施した。また画面上のアーク光の動きと頭部の動作が同期しているとした上で、画像の物体追跡技術によりアー
ク光の動きの解析を行った。アーク光を追跡した理由として、全体的に暗い画質の中でアーク光の輝度が高く、検知しやすいためである。追跡対象に探索窓を設けて、各動画にて追跡可能であるか確認した。動画開始時点にて探索窓の初期位置からアーク光を検知するまで数秒時間がかかるケースと、飛び散る火花と一緒に探索窓も一緒に動作してしまう事
象も確認されたが、それらのケースを除けば常にアーク光を追跡可能であった。図 4-70に画像解析の様子を示す。

図 4-70 アーク光の追跡
探索窓の重心座標 x,y をその画像における位置情報とした。それらの階差を計算し、熟練者と非熟練者の x,y 方向の動きの分布について観察した結果を図 4-71 に示す。また x,y方向は単に画像における軸を表したものであるため、x,y の階差から画像上での距離を算出
し、時系列プロットしたものを図 4-72 示す。

194

図 4-71 熟練者と非熟練者における画像 x,y 軸の頭部動作

図 4-72 熟練者と非熟練者における頭部の移動距離の時間変化
画像上でのアーク光の移動距離を頭部の動作として、その平均値、標準偏差から熟練者と非熟練者における有意差と相関について調査した。有意差について調査するために、統計的検定を実施した。今回熟練者の非熟練者の独立した 2 群と考えて、ノンパラメトリッ
ク検定31であるマン・ホイットニーの U 検定により検証を行い、有意水準を 5%と設定し31

データ科学便覧，https://data-science.gr.jp/theory/tbs_parametric.html
195

た。
熟練者と非熟練者における頭部の移動距離に有意差があるか検証した結果、P 値が移動距離の平均値で 0.022, 移動距離の標準偏差で 0.807 であった。以上より移動距離の平均値
では有意差があり、移動距離の標準偏差では有意差がないという結果になった。移動距離の平均値と標準偏差の分布は図 4-73 に可視化した。

(a) 平均値(b) 標準偏差
図 4-73 熟練者と非熟練者における頭部の移動距離における平均値と標準偏差の分布
196続いて、熟練者と非熟練者の頭部の移動距離との相関について調査した。熟練度を表す
カテゴリーデータと移動距離を表す数値データの相関性が調べる必要がある。カテゴリデータと数値データの相関については、相関比を指標とした32。相関比の計算を行った結果、移動距離の平均値では 0.173, 移動距離の標準偏差で 0.130 であり、相関性は低いと判断される。図 4-74 にそれぞれの分布を示す。

(a) 平均値(b) 標準偏差
図 4-74 熟練者と非熟練者における頭部の移動距離における平均値と標準偏差の分布32Bell Curve 統計 WEB: https://bellcurve.jp/statistics/glossary/2123.html
197ここで非熟練者の 1 名に着目し、熟練者からの指導の前後における頭部動作について図4-75 に可視化する。A-H-n における n の数値は、何度目の溶接作業に関するデータであるかを示している。初回の溶接作業である A-H-1 は指導なしであり、A-H-2 以降は 1 回毎に熟練者の指導が入ったものである。

（a）

（b）

非熟練者における溶接回数と画像 x,y 軸の頭部動作

非熟練者における溶接回数と頭部の移動距離の時間変化
図 4-75 非熟練者 1 名の頭部の移動距離の変化

198

③

考察

熟練者と非熟練者の頭部動作について分析し、有意差と相関について調査した。頭部の移動距離の平均値については有意差ある結果となり、移動距離の平均値、標準偏差ともに相関性は低い結果であった。
今回溶接者へは事前に、動画撮影の関係上、頭部を出来る限り動かさないよう指示がされていた。熟練者と非熟練者との間に移動距離の差があったのは、溶接以外の指示を受け止める心の余裕の違いなのかどうかは不明であるが、実際に溶接者の話を聞くと、熟練者は頭部を動かさずに視線を動かし、非熟練者はその逆の傾向があるように見受けられる、とのことであった。さらに熟練者と比較して非熟練者の方が途中からアーク光が見切れてしまう動画の割合が多かった。今回、そのような動画は利用せずに分析したため、実際の頭部動作には、より顕著な差が見られた可能性も考えられる。ただし、今回は溶接者の頭部とアーク光の距離が一定の仮定のもと分析を行っており、通常の溶接では頭部の動作において制約はないと思われる。さらに、溶接者のデータサンプル数も少ないため、今回の結果から頭部動作に有意差があると判断するのは難しいと考える。
当初は頭部の動作と視線の動作は同期して動くと想定したものの、溶接者にヒアリングしたところ、熟練者は一歩先の作業を見据えるため、頭部の動作よりも視線の動きが大きくなる傾向があるとの知見を得た。したがって、視線計測用のセンサ等を利用することでその差についても観測・解析できるものと考える。

199

（v）

音声

アーク溶接中に発生する音響信号（アーク音）の音響特徴量を分析し、非熟練者（指導なし）、非熟練者（指導あり）と熟練者の間で差異を検証した。
①

使用データ

今回は、初心者 1 名（A）指導なし 1 回（11 パス）、指導あり 1 回（8 パス）、熟練者 1 名（F）1 回（17 パス）総計 3 回（36 パス）の音声データを取得した。1 パスあたりの音声データの時間は最小 28 秒から最大 74 秒とばらついていた。全ての音声データにおいて、サンプリング周波数は 48000Hz である。周波数スペクトルのカラーマップ例を図 4-76 に示す。

図 4-76 周波数スペクトルのカラーマップ

②

評価・検証

今回は音響特徴量のメルスペクトルを用いて分析を行った。各音声データにフィルタリングを行い、開始後及び終了前 5 秒間のノイズデータを除去した。音響特徴量を抽出する
ため、フィルタリング後のデータに対し、メルスペクトルを計算した。ここで、分割数を 128とする。図 4-77 にメルスペクトルのカラーマップの例を示す.

200

図 4-77 メルスペクトルのカラーマップ
各パスの音声データのメルスペクトルの平均値の標準得点を計算し、k-means クラスタ
リングを実施した。パス間の距離はユークリッド距離を用いた。最適なクラスタ数 k は、シ
ルエット分析により算出した。k-means の初期クラスタは乱数で決められるため、クラス
タリングを複数回繰り返し、各 k 値において最大であるシルエット係数（Silhouette score）
を用いた。図 4-78 に示すように、シルエット係数が最大である k = 2 を適用した。

図 4-78 音声 k-means シルエット分析

201音声データのクラスタリング結果を図 4-79 に示す。全体的に非熟練者と熟練者は別々のクラスタに分けられることが確認される。

図 4-79 音声クラスタリング結果（A：非熟練者、F：熟練者）③

考察

音声データの平均メルスペクトルのクラスタリングにより、非熟練者と熟練者の溶接データは 2 つのクラスタに分けられている。例外として、1 つの非熟練者データは熟練者のクラスタに分類されたが、それは指導ありのデータであり、指導により溶接の質が向上されたためである考えられる。これにより、音声データには溶接の質を示す特徴が含まれるものと考えられる。今回は各データパスの特徴量の平均値のみを用いて分析を行ったが、音声スペ
クトルや溶接時間の粒度を上げることにより、溶接の質を左右する物理的要因の抽出が可能だと考える。

202

（iii）

溶接電源（電圧・電流）

溶接中の電流・電圧の変化傾向やばらつきを分析し、非熟練者（指導なし）、非熟練者（指導あり）と熟練者の差異を検証した。
①

使用データ

今回取得した電流・電圧のデータは音声と同じ 3 回の溶接から取得したものである、データの詳細を表 4-36 に示す。ただし、電流・電圧データにそれぞれ一部欠損があるため、実際には、非熟練者 1 名（A）指導なし 10 パス、指導あり 8 パス、熟練者 1 名（F）15 パス
総計 33 パスの溶接データについて分析を行った。また、電流・電圧データは設定上 10 回/秒でサンプリングされているが、実地では処理状況により 1～10 回/秒のバラつきが存在する。
表 4-36 溶接条件
溶接者

非熟練者
A（指導な
し）

非熟練者
A（指導あ
り）

パス番号

設定電流

設定電圧

[A]

[V]

溶接者

パス番号

設定電流

設定電圧

[A]

[V]

1

180

24

1

162

23.9

2

179

23.8

2

162

23.9

3

179

23.8

3

162

23.9

4

179

23.8

4

162

23.9

5

179

23.8

5

162

23.9

6

165

23.4

6

162

23.9

7

165

23.4

7

162

23.9

8

165

23.4

8

162

23.9

9

150

23.5

9

162

23.9

10

150

23.5

10

162

23.9

11

150

23.5

11

150

23.6

1

151

23.5

12

150

23.6

2

185

24.5

13

150

23.6

3

151

23.5

14

150

23.6

4

185

24.5

15

150

23.6

5

185

24.5

16

150

23.6

6

185

24.5

17

140

23.1

7

185

24.5

8

150

23.5

熟練者 F

203

②

評価・検証

今回は電流・電圧の変化傾向やばらつきを抽出するために STL（Seasonal and Trend
decomposition using Loess）分解を用いて、電流・電圧のトレンド成分（Trend）と残差成分（Residual）を抽出して分析を行った。
各データの開始と終了付近にノイズがあるため、電流・電圧に閾値を設定し、フィルタリングを行った。また、各パスにおいて設定電流及び設定電圧の値が異なるため、実際の値と設定値の差を用いて分析を行った。
STL 分解の周期成分（Seasonal）は、データの最小サンプリングレートに従って 1 秒に設定した。図 4-80 図 4-81 に電流・電圧 STL 分解結果の例を示す。

図 4-80 電流 STL 分解結果例

204

図 4-81 電圧 STL 分解結果例
電流・電圧の変化傾向に対して、各パスのトレンド成分の標準得点を計算し、k-means ク
ラスタリングを実施した。各パスの溶接時間が異なるため、パス間の距離の算出には（Dynamic Time Warping）を用いた。最適なクラスタ数 k は、シルエット分析により算出した。k-means の初期クラスタは乱数で決められるため、クラスタリングを複数回繰り返し、各 k 値において最大であるシルエット係数を用いた。図 4-82 および図 4-83 に示す
ように、電流にはシルエット係数が最大である k = 2、電圧にはシルエット係数が最大である k = 3 を適用した。

図 4-82 電流 k-means シルエット分析
205

図 4-83 電圧 k-means シルエット分析
電流・電圧別のトレンド成分クラスタリング結果の例を図 4-84 および図 4-85 に示す。
電流トレンドからは非熟練者（指導なし）、非熟練者（指導あり）と熟練者の差が観察されないが、電圧トレンドのクラスタリング結果では、93.3%の熟練者データが一つのクラスタに集中していることが観察される。

図 4-84 電流トレンド成分クラスタリング結果（A：非熟練者、F：熟練者）

206

図 4-85 電圧トレンド成分クラスタリング結果（A：非熟練者、F：熟練者）
電流・電圧のばらつきに対して、各パスの残差成分の平均値及び標準偏差を計算した。結果を図 4-86 および図 4-87 に示す。

図 4-86 電流残差成分平均値（左）及び標準偏差（右）（A：非熟練者、F：熟練者）

図 4-87 電圧残差成分平均値（左）及び標準偏差（右）（A：非熟練者、F：熟練者）

207

残差成分の平均値、標準差から非熟練者（指導なし）、非熟練者（指導あり）と熟練者の有意差を調査するため、マンホイットニーU 検定により P 値を算出した。ここで、有意水準を 5%と設定した。P 値を表 4-37 に記載する。非熟練者 A（指導なし）と熟練者 F の電流・電圧の残差成分の標準偏差のみ P 値が 0.05 を下回った。従って、両者のみに有意差があると考えられる。電流残差の標準偏差は熟練者の方が低い傾向があり、電圧残差の標準偏差は熟練者の方が高い傾向がある。
表 4-37 U 検定（P 値）
P値

検定対象

非熟練者 A（指導なし）
非熟練者 A（指導あり）

非熟練者 A（指導なし）
熟練者 F

非熟練者 A（指導あり）
熟練者 F

③

平均

0.59663

標準偏差0.9157

電流
平均
電圧

1

標準偏差

0.9157

平均

0.87486

標準偏差0.04063

平均

0.54954

標準偏差0.02533

平均

0.5758

標準偏差0.12617

平均

0.62773

標準偏差0.19169

電流

電圧

電流

電圧

考察

電流・電圧の変化傾向に対して、電流トレンドのクラスタリング結果からでは非熟練者（指導なし）、非熟練者（指導あり）と熟練者の差が観察されないが、電圧トレンドのクラスタリング結果から一部の非熟練者の溶接データを特定することが可能である。したがって、電圧の変化傾向には溶接の質を影響する特徴が含まれていると考えられる。
電流・電圧のばらつきに対して、非熟練者（指導なし）と熟練者の電流・電圧の残差成分の標準偏差のみ有意差があると考えられる。しかし、電流残差の標準偏差は熟練者の方が低い傾向があるに対し、電圧残差の標準偏差は熟練者の方が高い傾向があるため、現状ではそこから溶接の質を影響する物理的要因の抽出は困難だと考える。
また、今回使用した電流・電圧データのサンプリング周波数が低いため、高周波の電流・電圧の変動についての考察は不可能であった。

208

（iv）IMU センサ
IMU センサから取得できる重力加速度の値を分析し、熟練者と非熟練者の姿勢制御の差異を検証した。
①

使用データ

今回の検証には IMU センサから取得できる重力加速度の値を使用した。今回使用した
IMU センサの情報を表 4-38、装着イメージを図 4-88 に記載する。
姿勢制御の状況を調べるために、1 秒間の平均値から 3 秒間の移動平均値の差を動作誤差として取得した。
表 4-38 センサ情報
センサ

概要

上腕センサ

溶接技術者の上腕に取り付けられた IMU センサ

トーチセンサ

溶接トーチに取り付けられた IMU センサ

腰センサ

溶接技術者の腰に取り付けられた IMU センサ

図 4-88 センサ取り付け位置
②

評価・検証

今回は各センサの動作誤差を非熟練者と熟練者の比較を実施した。動作誤差はセンサ値と移動平均との差分から計算される。

209

図 4-89 動作誤差
各センサから取得した動作誤差の情報を以下に記載する。

図 4-90 動作誤差（トーチ）210図 4-91 動作誤差（上腕）図 4-92 動作誤差（腰）211表 4-39 動作誤差特徴量
センサ

溶接者

平均

標準偏差

最大値

最小値

トーチ

非熟練者

0.017880.02957

0.08328-0.03706

センサ

熟練者

0.026440.029120.15359-0.04850

上腕

非熟練者-0.00280

0.037880.08435-0.09252

センサ

熟練者-0.03342-0.03342

0.03032-0.18906

腰非熟練者-0.00826

0.029910.06062-0.07800

センサ

熟練者

0.02000

0.03005

0.10012-0.02706

以上の結果から、熟練者と非熟練者の有意差を調査した。今回、熟練者と非熟練者の 2 群として、マンホイットニーU 検定により P 値を算出した。有意水準を 5%と設定し動作誤差の有意差を判定した。P 値を表 4-40 に記載する。
表 4-40 U 検定（P 値）
センサ

P値

上腕センサ

0.0120249603

トーチセンサ

0.0000008

腰センサ

0.0000026892

全てのセンサにおいて、P 値が 0.05 を下回る非常に小さい値になっており、2 グループ
間に動作誤差に差がある可能性はある事がわかった。各部位の動作誤差に注目すると、熟練者の動作誤差が非熟練者に比べて大きいことが見て取れる。

図 4-93 動作誤差
212

③

考察

3 つすべてのセンサの動作誤差に対し、非熟練者と熟練者に有意差があることが確認された。すべての部位において熟練者の動作誤差が非熟練者に比べて大きく、溶接技能を左右す
る物理的要因の影響が動作誤差に現れている可能性がある。なお、今回の分析は対象となったデータが少数であったため、検証結果の妥当性には十分注意が必要だと考える。

213

(v)

作業者姿勢

エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズ社サービス Anymotion を利用して、姿勢解析を試みた。Anymotion では、映像データから対象者の骨格を解析し、特徴点 17 ケ所の位置を推定する。
隣接する特徴点との直線フレームを映像にオーバーレイして可視化すると共に、特徴点の映像内での座標（2D）データとして抽出することが可能である。そのため、


対象者に別途マーカー等を装着させる必要がない



映像データ撮影に特殊なカメラ等必要なく、一般的なデジタルカメラ、ビデオカメ
ラ、スマホカメラでも対応可能

Anymotion は Anymotion を利用してサービス提供を行うサービス事業者向けのサービスであり、個人ユーザによる直接の Anymotion との契約は想定されていないなどの特徴を有する。ここで特徴点 17 ケ所とは、人間の姿勢を推計するための関節等の位置であり、具体的には鼻、右目、右耳、左目、左耳、右肩、左肩、右肘、左肘、
右手首、左手首、尻、左尻、右膝、左膝、右足首、左足首の位置である。
本検証においては、IMU センサを用いた姿勢検知の補助として、Anymotion の利点を活かし対象者の負担が少なく、実施環境の設備負担もない形で同等の実施ができるかを検討する。特に、溶接時の

視点の動き（目の位置もしくは顔の向き）



溶接装置を持つ右手手首の動きを解析に値する精度で取得できるかに注視する。上記が解析に値する精度で取得できる場
合、姿勢データを解析することで熟練者と非熟練者の差異の抽出を試みる。
① 環境構築および使用データ
姿勢解析の検証に向けて Anymotion を効果的に利用できるよう、追加開発を実施し、その開発物を利用して以降の実証を実施した。具体的には、Anymotion クラウドサービスのAPI と PC やスマホ等のデバイスを橋渡しする中間サーバ開発を行い、利用したいユーザ
が簡易に Anymotion 解析を利用できるようにするものである。中間サーバは下記の機能を具備する。


ユーザ認証と Anymotion クラウド API との中間処理

動画成型
Anymotion クラウド API が 1 リクエストで対応できるようにするための機能。動画
ファイルサイズが 1 動画ファイルあたり 1800 フレームまでとなる為、ソースとなる映像ファイルを処理できるよう分割・結合整形の自動実施機能

解析結果データ蓄積
特徴点及びフレームをオーバーレイした動画及び、その動画の特徴点データ（CSV フ
ァイル形式に成形）を蓄積し、ユーザが任意に利活用できるようにする機能
従来 Anymotion は、別途 Anymotion を利用したサービス事業者より提供される当該サービス専用アプリケーションを介してのみ、Anymoiton 解析機能を利用できるものであり、Anymotion 利用者は直接 Anymotion サービスへの加入と利用はできず、当該サービス用途
214

以外の動画や画像を任意に解析する事は不可能であった。今回、中間サーバ開発することにより、中間サーバの Web-GUI を利用する事で、利用者は任意に動画や画像の Anymotion
解析を行えるようになり、追加専用アプリケーションを利用者が用いることなく、Web ア
プリにて随時解析を実施可能なシステムを構築した。構築した中間サーバを用いてテスト
映像を Anymotion にて解析させたところ、特徴点及び特徴点間直線をオーバーレイした動画の生成及び、特徴点データの抽出が行える事を確認した。

図 4-94 サンプル画像（映像より抽出）（Anymotion 実施前）

図 4-95 サンプル画像（映像より抽出）（Anymotion 実施後）215

特徴点は銀色点で表示され、隣接する特徴点とは銀色直線で表示される。図 4-95 の解析結果を元に、左目および左耳は画角上確認できない為対象より外し、頭部姿勢用：鼻、右耳、右目
上半身姿勢用：右肩、左肩、右尻、左尻
右腕（利き腕）：右肘、右手首の 9 点について特に注視し確認を実施した。図 4-95 の特徴点抽出結果を表 4-41 に示す。表 4-41 中では、注視する特徴点を青色にハイライトしている。注視する特徴点については画像から抽出できていることを確認できた。
表 4-41 図 4-97 の特徴点抽出結果
特徴点

元映像に写っているか

特徴点抽出できているか

抽出成功度

1

鼻

〇

〇

〇

2

右耳

〇

〇

〇

3

左耳

✕

✕

〇

4

右目

〇

〇

〇

5

左目

〇

〇

〇

6

右肩

〇

〇

〇

7

左肩

〇

〇

〇

8

右肘

〇

〇

〇

9

左肘

✕

✕

〇

10

右手首

〇

〇

〇

11

左手首

✕

✕

〇

12

右尻

〇

〇

〇

13

左尻

〇

〇

〇

14

右膝

〇

〇

〇

15

左膝

〇

〇

〇

16

右足首

✕

✕

〇

17

左足首

〇

〇

〇

Anymotion の解析に用いる映像は IHI 横浜事業所にて、実際の溶接作業動画を撮影した。
今回、撮影した溶接技能者は 1 名であり、上記 1 名が同一工程を 3 回実施した。各回で撮影位置をずらして定点設置したカメラにて映像撮影し、Anymotion にて解析を実施した。
撮影位置については、図 4-96 撮影位置概略図を参照されたい。また、映像データのパラメータは

フォーマット：MP4（H.264）



解像度：1920x1080（Full-HD）フレームレート：30fps

である。
216

映像 B

作業台

映像 C

作業者

映像 A

図 4-96 撮影位置概略図② 評価・検証
本評価・検証では、Anymotion が IMU センサを補完しうる精度で姿勢データを取得でき、本実証における溶接作業の解析に値するデータを提供することができるかを確認した
うえで、その精度が良好であった場合、姿勢データを解析することで熟練者と非熟練者の差異の抽出を試みる。
Anymotion による解析精度に関する評価・検証結果について述べる。Anymotion にて特徴点の抽出を行い、抽出できた特徴点データ数量が、解析に値する精度とデータ量となっているか確認を行った。画角による精度差も検証するため、3 回の撮影映像（映像 A、映像
B、映像 C）を解析した。フレーム毎に特徴点抽出を行うため、最大解析対象の映像フレー
ム数分の特徴点データが抽出される。例えば、1 分の映像（30[fps]×60[s]=1800[frame]）
であれば、同一特徴点が最大 1800 個抽出される。評価映像全体のフレーム数に対し、評価
映像より抽出した特徴点のデータ数量を比較することで抽出精度を判断する。なお、映像の画角及び対象人物の動作により、映像に写っていない特徴点もあるため、以降の解析では全特徴点の値を提示するが、抽出率の判断には撮影画角及び解析データの元として重要な特徴点である

頭部姿勢用：鼻、右耳、右目（左目、左耳は画角上確認できないため対象より外す）



上半身姿勢用：右肩、左肩、右尻、左尻

右腕（利き腕）右肘、右手首（右肩は上半身と重畳）の計 9 特徴点を評価対象とし、その抽出率から精度を判断する。

217

3 回の撮影映像（映像 A、映像 B、映像 C）に関して、それぞれ評価・検証結果を以下に示す。


映像 A（撮影時間：47.8 秒、総フレーム数：1435 枚）
表 4-42 に映像 A の特徴点 9 点抽出結果を示す。9 特徴点全体の抽出率は6501/12915（50.34%）であった。目視確認しやすい右肩、右肘、右手首において85%以上の比較的高い抽出率を出しているが、シールドで覆われ、かつアーク光の影響を受ける頭部（鼻、右目）の抽出率が低く、頭部の向きの推定に利用するには精度が足りない傾向が見てとれる。

図 4-97 映像 A サンプル画像.1：溶接作業前

図 4-98 映像 A サンプル画像.2：溶接作業中
218

表 4-42 映像 A 特徴点 9 点抽出結果
特徴点



抽出データ

総フレーム数

抽出率

1 鼻

165

1435

11.50%

2 右耳

921

1435

64.18%

4 右目

341

1435

23.76%

5 左目

68

1435

4.74%

6 右肩

1417

1435

98.75%

7 左肩

347

1435

24.18%

8 右肘

1413

1435

98.47%

10

右手首

1396

1435

97.28%

12

右尻

433

1435

30.17%

13

左尻

230

1435

16.03%

映像 B（撮影時間 59.8 秒、総フレーム数 1794 枚）
表 4-43 に映像 B の特徴点 9 点抽出結果を示す。9 特徴点全体の抽出率は6272/16146（38.35%）であった。目視確認しやすい右肩、右肘、右手首においては 66%以上と映像 A に比べて低い値となっている。映像 B は映像 A に比べて画角が対象者のより前方に近い位置となっており、その為アーク光の影響を被写体がより強く受けている事によるものであった。

図 4-99 映像 B サンプル画像.1：溶接作業前219

図 4-100 映像 B サンプル画像.2：溶接作業中
表 4-43 映像 B 特徴点 9 点抽出結果
特徴点



抽出データ

総フレーム数

抽出率

1 鼻

115

1794

6.41%

2 右耳

485

1794

27.03%

4 右目

151

1794

8.42%

6 右肩

1185

1794

66.05%

7 左肩

507

1794

28.26%

8 右肘

1320

1794

73.58%

10

右手首

1321

1794

73.63%

12

右尻

1109

1794

61.82%

13

左尻

1118

1794

62.32%

映像 C（撮影時間 59.3 秒、総フレーム数 1779 枚）
表 4-44 に映像 C の特徴点 9 点抽出結果を示す。9 特徴点全体の抽出率は8452/16011（52.79%）であった。目視確認しやすい右肩、右肘、右手首においては 85%以上、右肩及び右手首については 100%と全フレームにおいて抽出できている。映像 C は画角として映像 A と B の間かつ映像 A に画角が近い事から、映像 Aと同等の抽出率がとれている。

220

図 4-101 映像 C サンプル画像.1：溶接作業前

図 4-102 映像 C サンプル画像.2：溶接作業中

221

表 4-44 映像 C 特徴点 9 点抽出結果
特徴点

抽出データ

総フレーム数

抽出率

1 鼻

74

1779

4.16%

2 右耳

729

1779

40.98%

4 右目

60

1779

3.37%

6 右肩

1779

1779

100.00%

7 左肩

1531

1779

86.06%

8 右肘

1739

1779

97.75%

10

右手首

1779

1779

100.00%

12

右尻

755

1779

42.44%

13

左尻

654

1779

36.76%

上述の解析結果より、溶接作業の映像からの Anymotion による特徴点抽出においては、
対象者右方向より撮影していることから、右肩、右手首、右肘の抽出率は 3 回とも高い水準で抽出できているものの、頭の方向性をはかる為の頭の特徴点 5 点（鼻、両耳、両目）の抽
出率が低く、その結果として、体全体の姿勢推定において全 17 特徴点ではなく、対象 9 特
徴点においても

特徴点抽出数

特徴点抽出最大理論値：45,072



抽出率：21,225：47.09%という結果であった。上記結果について IHI、東京大学、エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズで検討した結果、本事業においては IMU センサによる解析の補完に
Anymotion にて抽出したデータを利用することは困難であるという結論に達した。
③ 考察
特徴点抽出率が低いのは何故かについて、評価結果をふまえて IHI 社およびエヌ・ティ・
ティピー・シーコミュニケーションズ社にて検討・分析を行ったところ、性能劣化要因として 3 つの要因を明らかにした。


要因 1：防御用シールドを顔にあてての作業となる為、鼻、両耳、両目の抽出が困
難である

222

図 4-103 要因 1：サンプル画像.1
図 4-103 の画像において、Anymotion 特徴点抽出結果として、右肩、右尻、右肘等は抽出できているが、鼻、両目、両耳の抽出ができていない。


要因 2：溶接時のアークの発光及び火花の発生により、人物の推定及び特徴点の抽出ができていないフレームがある

図 4-104 要因 2：サンプル画像 2.1

223

図 4-105 要因 2：サンプル画像 2.2
図 4-104 では、目視確認できる特徴点について適切に抽出されているのに対し、図 4-103とほぼ同じ姿勢でアーク発光後の画像である図 4-105 では図 4-104 と同一の姿勢ながら、
アーク光の激しい明るさにより、特徴点の抽出が全点できていない。


要因 3：抽出できる特徴点数が少ない場合、人物姿勢推定の精度が落ち特徴点の座標がぶれる場合がある

図 4-106 要因 3：サンプル画像 3.1（右肩特徴点座標データ：x823、y478）

224

図 4-107 要因 3：サンプル画像 3.2（右肩特徴点座標データ：x815、y490）
図 4-106 と図 4-107 の比較において、姿勢の変化はないものの、抽出している特徴点の位置が遷移してしまっている。
本実証において要因 1、要因 2 によるもの、及び要因 3 によるデータの不確かさが確認された。それゆえ、


姿勢変化が少ないながら精度が求められるもの



映像の光量変化が激しいもの

等の条件下にある姿勢推計解析には指の動き、目の動き更には細かな姿勢データが取得できるセンシングが必要であることが確認された。技能伝承システムの高度化に対しては、複数センサや映像と組み合わせた精度の高い姿勢検知が有用であるものと考えられる。

225

（3）技能伝承システムとしての技術課題の提示
データ分析結果および IHI 内の高技能溶接士へのヒアリング結果を踏まえ、技能伝承シ
ステムを実現するうえでの技術課題として、（i）溶融池映像の分析、（ii）IMU センサ取得
方式の改善について検討を行った。
(i)

溶融池映像の分析
本追加提案における映像解析においては作業者視点の映像を対象とした。その他にも溶融池の映像も取得しているものの、この解析には非常に多くのデータサンプル数およびア
ノテーション作業（画像における各位置情報を 1 件ずつ手動で記録）が必要となり、今回取得した溶融池の映像を解析することは困難である。一方で、溶接技術者へのヒアリングによると、溶融池の映像には、熟練者と非熟練者との間でアーク、ワイヤ、溶融池などの位置情報における差異がより明確に現れていると考えられるため、より高度なデータ分析のためには溶融池映像の解析を検討する必要があるものと考えられる。
類似した取り組みとして、参考文献333435においては機械学習技術により、溶融池画像におけるアーク、ワイヤ、溶融池の位置情報を抽出している。特に溶融池画像認識による横向
片面初層溶接の自動化技術 33, 溶接自動化のための画像センサ技術の開発（ディープラーニ
ングによる画像認識）35 では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional
Neural Network）（以下、「CNN」とする。
）を利用している。 溶融池画像認識による横向
片面初層溶接の自動化技術 33 では最小で 2000 枚の画像の学習をもとに推定モデルを構築しているが、特徴点によって精度にばらつきがある。また、CNN によりモデルを構築し、推定特徴点を特徴量として利用するためには、ある程度の精度が担保されていなければ、適切な差や相関を調査することが困難である。学習データセットの量に伴って特徴点の正解率が高くなっていることから、十分な学習データを準備する必要があると考える。溶融池画
像認識による横向片面初層溶接の自動化技術 33 ではデータ数を増やしていくと正解率は向上する傾向にあるが、膨大な画像データへのアノテーション作業が困難であり、半教師あり学習による擬似ラベルの作成と適切な擬似ラベルの選別のための自己訓練学習により学習データ数を増やし、特徴点認識の正解率が向上している。
技能伝承システムにおいても半教師あり学習や擬似ラベル選別のための自己訓練学習を利用すれば、データ量を増やし精度向上が見込める可能性は十分考えられるが、最低限の学
習データセットの準備と溶接作業者に負担をかけず継続してデータの収集を行うシステムの構築が必須である。

33

尾﨑圭太他: 溶融池画像認識による横向片面初層溶接の自動化技術, 溶接学会論文集 第39 巻 第 4 号 p.309-321 （2021）
34

周田直樹他: 画像処理技術と機械学習技術の活用による熟練の技能を実装した自動溶接技術, 三菱重工技法, Vol.55 No.2 （2018） 新技術特集
35

芦田強他: 溶接自動化のための画像センサ技術の開発（ディープラーニングによる画像認識）, R&D 神戸製鋼技報, Vol. 68 No. 2 DeC. 2018
226

(ii)

IMU センサ取得方式の改善

溶接面に対するトーチの動きをより明確に取得することで IMU センサの分析をより高度化できる。IMU センサはセンサ自身の回転状況を値として保持するため、溶接面に対して同じ軌跡でトーチを動かしたとしても、溶接者の姿勢や溶接対象の位置によってセンサ値が全く異なってみえる。溶接対象の位置によるセンサ値の変化をシミュレーションするために図 4-108 のようなアプリケーションを作成して、トーチの回転情報のシミュレーショ
ンデータを取得した。

図 4-108 トーチ動作シミュレーションアプリ
プログラム上で図 4-109 のように溶接面に対して同一の動きを再現しつつ、溶接面の位置を変えて仮想トーチの回転情報を取得した。

図 4-109 仮想トーチ動作シミュレーション取得した仮想トーチの回転情報を図 4-110、図 4-111、図 4-112 に記載する。溶接面に対して同一の動きは実施しているが取得した回転情報は全く違う値になっているのが見て取
れる。

227

図 4-110 仮想トーチ動シミュレーション値①

図 4-111 仮想トーチ動作シミュレーション値②

図 4-112 仮想トーチ動作シミュレーション値③
溶接面での軌跡をより明確に取得するために、仮想的な平面を仮定する。仮想平面とトーチの方向ベクトルが交差する点を計算して取得することにより、溶接対象の位置や技術者の姿勢に影響を受けずに溶接面上の軌跡を算出できるものと考えられる。

228

図 4-113 仮想平面上での位置計算
シミュレーションアプリ上で図 4-108 の条件下での移動量を取得した。取得したシミュ
レーション値を図 4-114、図 4-115、図 4-116 に記載する。溶接面の位置に関係なく同じ値が計算できている事がわかる。実際の IMU センサ値はシミュレーション値のようなきれいな値を取得できるとは限らないが、トーチの初期ポジションを方向ベクトルとして記録しておくことにより溶接面上の軌跡が取得できる可能性があると考える。

図 4-114 仮想平面上の移動量①

図 4-115 仮想平面上の移動量②229図 4-116 仮想平面上の移動量③230

5. 普及啓発活動の実施
5.1 映像制作への協力
令和 4 年 2 月 14 日（月）及び 2 月 18 日（金）に、実証コンソーシアムの本事業に関する映像撮影を行った。撮影した映像は、総務省が公開する令和 3 年度 課題解決型ローカ
ル 5G の実現に向けた開発実証のプロモーション映像の一部に用いられる。撮影内容の詳細を以下に示す。

撮影目的

表 5-1 撮影内容
・ 映像伝送及び技能の伝承

撮影日時

令和 4 年 2 月 14 日（月）及び 2 月 18 日（金）撮影内容

① 実験を行う横浜事業所の外観を撮影② 普段の若手・熟練工の溶接作業の様子を撮影③ 遠隔ソリューションを使用している際の若手の様子を撮影④ ③を熟練工が確認する様子を撮影⑤ 技能伝承支援システムのソリューションを撮影⑥ ⑤のデータを解析する様子を撮影

図 5-1 実験を行う横浜事業所の外観

231

図 5-2 普段の若手の溶接作業の様子

図 5-3 遠隔指導ソリューションを使用して熟練工が確認する様子

232

図 5-4 技能伝承支援システムのソリューション

図 5-5 技能伝承支援システムで得られたデータを解析する様子

233

5.2 実証視察会の実施
令和 4 年 2 月 17 日（木）に、総務省及び関係各社向け実証視察会を行った。詳細を以下に示す。なお、新型コロナウイルスの感染拡大状況を踏まえ、視察はオンラインで行った。
表 5-2 開催概要
・ 全国の製造業企業等、実証ソリューションの横展開可能性がある企業に
開催目的

対する広報

・ 実証視察会の一環として、総務省・総通局・実証関係者に対する広報
開催日時

令和 4 年 2 月 17 日（木）14:00～15:00

開催手段

WebEx にて開催

① オープニング（ウェビナーの概要、背景課題・実証目的の説明）② 課題実証に関する映像上映③ データフュージョンシステムの紹介
次第④ 製造現場での活用事例⑤ 実証結果に関する現時点の考察⑥ 質疑応答⑦ クロージング、アンケート回答依頼
PwC コンサルティング合同会社

発表者・質疑株式会社 IHI

応答対応者

株式会社 NTT ドコモ
株式会社エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズ
コンソーシアム各社

参加者

コンソーシアムの関係各社
視察者（総務省、総通局、他実証関係者）

参加者数

74 名

実証視察会においては、実証において遠隔指導を受けた溶接士、遠隔指導を行った溶接士から、遠隔指導ソリューションを使用した感想が得られた。熟練工及び非熟練工から得られた、遠隔指導ソリューションを使用した感想を以下に示す。

234

表 5-3 遠隔指導ソリューションを使用した感想
発話者

感想内容

非熟練工

・ 遠隔指導ソリューションの使い勝手はどうだったか リアルタイムの音声通話による指導は初めてだったが、非常にわ
かりやすかった。



ケーブル配線がない方が作業しやすかった。

・ 遠隔指導は溶接作業の技術向上に役立つと感じたか 数回指導を受けたが、技能が向上していると感じた。
 これまで気が付かなかったコツ、未熟な点等を理解することができた。
熟練工

・ 溶接の様子が表示されるダッシュボードは使いやすかったか 映像の品質については問題がないと感じた。
 映像を大画面で複数提示するよりも、モニター画面でコンパクトに情報が収まっていた方が指導しやすい。



音声や電流・電圧データは、生データよりもフィルタ処理等されている方が良いと感じた。

・ 今回の遠隔指導ソリューションが良かった点はどこか
 溶接を直視しない、モニターを利用した指導が定着する可能性は大いにあると感じた。



画像等、取得したデータを利用して、指導に活用することも考えられる。



本実証においては、溶接者 1 名に対して指導を行ったが、複数の溶接士を同時に指導することもできると考えられる。

視察当日の様子を以下に示す。

235

図 5-6 視察会当日に用いたウェビナーの概要に関する資料

図 5-7 視察会当日に用いた実証概要に関する資料236

図 5-8 視察会当日に用いたデータフュージョンシステムの紹介に関する資料

図 5-9 視察会当日に用いた製造現場での活用事例の資料

237

実証視察会において行われた質疑応答の内容を以下に示す。
表 5-4 実証視察会質疑応答
質問•

ソリューションについて、IHI 内の回答•

IHI 社内においては、実装を行っていきた

他の工場に実装することは見込めそいと考えている。また、他社への横展開とうか。また、他社工場への横展開にいう観点では、製造業の会社にアンケート

ついて、現時点で課題はあるか。

調査を行ったが、遠隔指導ソリューション
は製造業の危険な場所、安全性の高い場所などにおいて、ニーズがあった。現時点の課題としては、現場導入の際のケーブル配線が課題であると考えている。

•

•

•

横展開におけるアンケート等におい•5G が普及することで変わる可能性もあるて、遠隔指導ソリューションのニー

が、現時点では、5G を設置するのに 3 か月

ズがあるというコメントをいただいほどかかる点がボトルネックである。他の細ており、嬉しいと思っている。一方

かな課題としては、ケーブルの配線、データ

で、現時点で、問題点や制約条件等、フュージョンの使い勝手やデータ蓄積・後解

ここが今一つという意見はあるか。

析・フィードバック等への活用方法である。

遠隔で指導をしたとのことだが、指•建物の 1 階に溶接者、建物の 2 階に指導者導者の方がどこにおられたのか。まがいる。通信遅延については、現地のエッジ

た、イントダッシュはクラウドでデボードで押されたタイムスタンプから、指導ータを収集するとのことだが、リア者の端末に表示されるまでは、500～800ms

ルタイム性の観点から遅延はどれほ以内であり、溶接指導観点だと気にならない

どあったのか。

ほどの遅延である。

本実証においてローカル 5G 基地局•

溶接の磁場による通信に対する影響はほとんどなかった。熟練者に送っているのは、は、1 つで構築されたと思うが、工場

メインでは 2 つのカメラで撮影した解像度

内による電波の反射や機器の配置状

HD の動画である。現時点においては、HD況、人の動作、溶接の磁場による電波の解像度で指導ができている。

への影響はなかったか。また、カメラ
は 3 つ活用したのか。カメラの解像度がハイビジョンクラスで指導者は把握することができるのか。

また、実証視察会参加者からのアンケート結果について、図 5-10 にて、特に面白かったパートに関するアンケート結果を示す。

238

図 5-10 特に面白かったパートに関するアンケート結果

239

6. 会合等の開催
6.1 キックオフミーティング
本実証のキックオフミーティングを行い、事務局の役割の確認、実施計画書のレビュー等を実施した。表 6-1 に概要を示す。

開催日程

表 6-1 キックオフミーティングの概要
令和 3 年 10 月 12 日（火）開催手段

WebEx にて開催

次第

① 三菱総合研究所（以下、「実証事業事務局」とする。）の役割について② 実施計画について③ 実施計画書のレビュー

参加企業

総務省
関東総合通信局
実証事業事務局
PwC コンサルティング合同会社
株式会社 NTT ドコモ
ドコモ・テクノロジ株式会社
株式会社 IHI
東京大学
株式会社エヌ･ティ･ティピー･シーコミュニケーションズ
株式会社 ON BOARD

当該打ち合わせの中では、事業全体における事務局の役割について説明が行われた。実施事項と関係者が多岐にわたることから、事務局における基本的な連絡・問い合わせの対応は全体連絡窓口（委託先：フロンティアインターナショナル）より実施されることについて説明が行われた。

240

6.2 コンソーシアム内定例会議
コンソーシアム内において、週次で定例会議を実施することによって、契約及び経理処理
や WBS、課題管理表の確認、週次報告を行った。表 6-2 にコンソーシアム内定例会議の概要、図 6-1 にコンソーシアム内定例会議で確認する WBS の概要を示す。
表 6-2 コンソーシアム内定例会議の概要
開催日程

令和 3 年 9 月 10 日（水）より週次開催

開催手段

WebEx にて開催

次第

① 契約及び経理処理② 進捗状況の確認（各社 WBS、週次報告書、課題管理表、報告書素案等）③ 技術実証に関する確認事項④ 課題実証に関する確認事項⑤ 周知広報活動（ウェビナー、映像制作等）⑥ 横展開に向けた検討（アンケート調査、ヒアリング調査）

参加企業

PwC コンサルティング合同会社
株式会社 NTT ドコモ
株式会社 IHI
東京大学
株式会社エヌ･ティ･ティピー･シーコミュニケーションズ
株式会社 ON BOARD

図 6-1 コンソーシアム内定例会で確認する WBS の概要

241

6.3 継続利用検討ワークショップ
以下の 6 回のコンソーシアム内での協議を実施することによって､ソリューション実装に向けた検討を行った｡第 1 回～第 6 回までの協議においては､1 回あたり 2 時間程度の時間を確保し､それぞれ以下の協議内容とアウトプットとなる資料を用意し､計画的に議論を行った。下表には開催日程一覧を示す。

図 6-2 ローカル 5G 活用モデルの検討ステップ
表 6-3 継続利用検討ワークショップの開催日程一覧
第 1 回継続利用検討ワークショップ

令和 3 年 11 月 24 日（水）14：00－16：30

第 2 回継続利用検討ワークショップ

令和 3 年 12 月 8 日（水）14：00－16：30

第 3 回継続利用検討ワークショップ

令和 3 年 12 月 22 日（水）14：00－16：30

第 4 回継続利用検討ワークショップ

令和 4 年 1 月 12 日（水）14：00－16：30

第 5 回継続利用検討ワークショップ

令和 4 年 2 月 2 日（水）14：00－16：30

第 6 回継続利用検討ワークショップ

令和 4 年 2 月 24 日（木）14：00－16：30

242

6.4 総務省への文書の提出
6.4.1 月次報告書・週次報告書
実証の進捗状況を共有する目的のもと、月次報告書・週次報告書を作成し提出した。報告項目を以下に示す。月次報告書・週次報告書は、各コンソーシアムから総務省及び三菱総合研究所に提出する運用とした•

月次報告書の報告内容① 今月の進捗状況（実証環境の構築、技術実証、課題実証、その他）② 遅延の遅延原因・対応方針・対応状況（実証環境の構築、課題実証、技術実証、
実装・横展開、その他）③ 次月の作業予定（実証環境の構築、技術実証、課題実証、その他）④ 広報活動実績及び予定⑤ 相談事項、懸念事項等•

週次報告書の報告内容① 今週の進捗状況（実証環境の構築、技術実証、課題実証、その他）② 相談事項、懸念事項等

243

6.4.2 課題管理表
月次報告書と併せて、各コンソーシアムからは、実証を実施する中で生じた課題を適宜関係者と共有するため、課題管理表を月次で作成し、総務省及び実証事業事務局（三菱総合研究所）に提出する運用とした。

図 6-3 課題管理表の確認プロセス
図 6-4 に本実証において起票した課題管理表を示す。課題管理表には、課題番号・枝番・ステータス（未対応・対応中・総務省確認待・対応完了・取下げ）、重要度（高：1 週間以内
で対応、中：1 か月以内で対応、低：2 か月以内で対応）、起票日、起票者、対応者、課題内
容、対応方針、対応状況、関連課題番号、対応期限、対応完了日、備考を記載する。特に重要な課題を課題管理表に追加した場合には、定期報告を待たずに速やかに提出を行った。

図 6-4 本実証において起票した課題管理表244

6.5 中間成果報告会
令和 3 年 12 月 27 日（月）に、「令和 3 年度 課題解決型ローカル 5G の実現に向けた開発実証」に採択された 25 事業者が一堂に会し、実証成果の報告会を実施した。詳細を以下に示す。
表 6-4 課題解決型ローカル 5G の実現に向けた開発実証 中間報告会概要
目的

総務省「令和 3 年度 課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証」の一環で、ローカル 5G 等を活用したソリューションの創出・実装に関する実証コンソーシアムからの課題認識及び事業進捗のご報告

開催日程【課題実証】令和 3 年 12 月 27 日（月）9:00～11:30【技術実証】令和 3 年 12 月 27 日（月）14:00～16:30

開催手段

Microsoft Teams にて開催

次第①

開会、全体概要のご説明②

25 事業者のご報告、質疑③

今後のスケジュール等、閉会

参加企業・組織評価委員
実証コンソーシアム（全 25 コンソーシアム）
実証事業事務局
総務省
課題実証専門会合委員・オブザーバ
一般社団法人電波産業会（ARIB）
株式会社フロンティアインターナショナル

中間成果報告会においては、5G 及びデータフュージョンシステムによる熟練溶接士の技
能の見える化及び遠隔指導の実証に関する、技術実証及び課題実証について報告を行った。
以下に課題実証及び技術実証の報告書内容を示す。

245

図 6-5 中間報告会（課題実証）における報告内容

図 6-6 中間報告会（技術実証）における報告内容246

表 6-5 に、中間報告会において行われた質疑応答の内容を示す。
表 6-5 中間報告会における質疑応答
質問

•

•

回答

機能の見える化に関する課題について、•熟練者と若手では難易度によってどこま

溶接の対象によって難易度や教師データ

で技能が発揮できるかに差がある。そこも変わると考えられるが、溶接の出来栄で熟練者の人と若手に関する、機械の動えを判断するような基準はどのようにしかし方・動き方のデータの差異を見るこて作成するのか。溶接の出来栄えに対しとによって、どこがその違いになっていての評価基準や、教師データの作り方にるのかを把握できるのではないかというついてコメント頂きたい。

仮説に沿って現状検討を進めている。

製品としての出来栄えや溶接がきちんと•技能が求められる溶接に関しては可・不出来ているかどうかを判断することが重可で判断されるところになる。製品の難要と考えるが、その基準はどのように設易度を複数設けることによって、特定のけるのか。

人がどこまでできて、どこまでできなかったかを判断することを検討している。

•

溶接の可否について部位や接合されるも•現状、熟練の方々へのヒアリングなどをのの相互関係等でいくつかパターンがあ

通して、この難易度の溶接であれば、どり、それに対して必要な技術項目や技術の程度の技能が必要になるか等を検証しレベルがあると想定される。やはり溶接ている。ご指摘を踏まえ、今後もヒアリにおいては熟年のプロに充分にヒアリンングを行っていきたい。

グをして仮説を構築するというステップ•

IHI 社内の製品基準や JIS 規定を採用すを踏まないと、検証の前提の枠組み自体ることも合わせて検討している。今回のが見当ハズレになる可能性があるが、熟遠隔操作指導によって、作業者 A と作業練者へのヒアリングは充分に行われてい者 B でどれぐらいの指導効果があったかるか。

という点を評価する。

247

6.6 最終成果報告会
令和 4 年 3 月 25 日（金）に、令和 3 年度「課題解決型ローカル 5G の実現に向けた開発
実証」に採択された事業者の、実証成果の報告会を実施した。詳細を以下に示す。
表 6-6 課題解決型ローカル 5G の実現に向けた開発実証 最終成果報告会概要
目的

総務省「令和 3 年度 課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証」の一環で、ローカル 5G 等を活用したソリューションの創出・実装に関する実証コンソーシアムからの課題認識及び事業進捗のご報告

開催日程【技術実証】令和 4 年 3 月 25 日（金）9:30～12:00【課題実証】令和 4 年 3 月 25 日（金）17:00～19:30

開催手段

Microsoft Teams にて開催

次第

① 開会
② 25 事業者のご報告、質疑③ 全体取り纏め

参加企業・組織評価委員
実証コンソーシアム（全 25 コンソーシアム）
実証事業事務局
総務省（本省及び総合通信局・総合通信事務所）
専門会合委員・オブザーバ

最終成果報告会においては、5G 及びデータフュージョンシステムによる熟練溶接士の技
能の見える化及び遠隔指導の実証に関する、技術実証及び課題実証について報告を行った。
以下に課題実証及び技術実証の報告書内容を示す。

248

図 6-7 最終成果報告会（課題実証）における報告内容

図 6-8 最終成果報告会（技術実証）における報告内容249

7. 実施体制
本開発実証は、以下の実施体制（以下、「コンソーシアム」とする。
）で実施した。以下に最終的な実施体制図を示す。
＜体制全体＞•

PwC コンサルティングを代表機関とし、全体を統括することとする。

•

協同実証として、NTT ドコモ、IHI、東京大学、ON BOARD、エヌ・ティ・ティピ
ー・シーコミュニケーションズ、早稲田大学が参画するものとする。

＜各担当者＞•

本コンソーシアムにおける各担当は以下の通りとする｡


プロジェクトマネージャー：PwC コンサルティング ディレクター



技術実証担当者：NTT ドコモ シニアマネージャー



会計処理担当者：PwC コンサルティング マネージャー

図 7-1 実施体制図
上記体制図にて示すとおり､本実証を行うにあたって以下の機関への再委託を行う。
【コンソーシアムを構成する企業の概要】
名称株式会社 NTT ドコモ

所在地〒100-6150
東京都千代田区永田町 2 丁目 11 番 1 号 山王パークタワー

役割

•
•
•

5G 設備設計､構築､サービス提供
電波伝搬の実証（技術実証）
超短遅延映像伝送システム提供

名称株式会社 IHI

所在地〒235-8501
神奈川県横浜市磯子区新中原町 1 番地

役割

•
•

実証課題の提供（課題実証）
実証環境の提供

250

名称

東京大学

所在地

〒113-8654
東京都文京区本郷 7 丁目 3−1

役割

•

名称

株式会社 ON BOARD

所在地〒273-0005

技能の見える化に関する解析

千葉県船橋市本町 3-6-2-503
役割

•

名称

株式会社エヌ･ティ･ティピー･シーコミュニケーションズ

所在地〒105-0003

実証企画構成支援東京都港区西新橋 2 丁目 14 番 1 号
役割

•

名称

早稲田大学

所在地

〒169-8050

データフュージョンソリューション構築､提供

東京都新宿区戸塚町 1 丁目 104
役割•

溶接士の作業モーションの取得、解析に関する研究開発251

8. スケジュール
本開発実証は、以下のスケジュールで実施した。以下にスケジュール実績を示す。
大区分

小区分

実証環境の構築

実施環境の準備
NW・システム構築
免許及び各種許認可

技術実証

課題実証

普及啓蒙活動9月

10月

27日 4日

11月
11日 18日 25日 1日

12月
8日

15日 22日 29日 6日▲免許申請準備

映像伝送ソリューション
データフュージョンシステム
実証計画策定事前確認・準備
電波伝搬特性等の測定
電波伝搬モデルの精緻化
評価・検証
実証計画策定
環境構築
実証作業
有効性検証
実装性検証
普及展開策の検討
実装に向けた課題抽出及び解決策の検討

13日

1月

2月

20日 27日 3日

10日 17日 24日 31日 7日

3月
14日 21日

28日 7日

14日 21日▲電波▲本免許取得
発射

▲測定作業
▲測定作業

▲実証開始

実装シナリオの見直し
追加提案（技能伝承支援システムの実現性検討）
映像制作▲実証開始 ▲評価・検証

実証視察会の実施・準備▲ウェビナー

成 果 物 取 り ま と め 成果報告書▲納入

成果報告書概要版▲納入

実証成果概要ローカル 5Gシステムを構成する発明品等

▲納入
▲納入

図 8-1 スケジュール実績
252

28日

9. まとめ
重工業業界をはじめとする製造業企業では、熟練者の退職と少子化による若手溶接士の減少、技能継承が課題となっていると考えられる。これにより、受注機会の減少や製品品
質の低下、売り上げ減少に繋がる恐れがある。そこで本実証では、ものづくりの基盤技術となる溶接において､溶接時の映像､音声データ､電流電圧データをダッシュボードに表示し､熟練者がリアルタイムに遠隔指導を行うことで､熟練者の不足､技術継承機会の低下といった製造現場における課題を解決することを目的とした｡
実証試験は、本実証は､IHI 横浜事業所内 技術開発本部 511 棟に置局される 4.5GHz 帯（4.5～4.6GHz）のキャリア 5G 基地局 1 局を用いた｡なお、遠隔指導を行うべくデータフュージョンシステムおよび、超短遅延映像伝送システムの 2 つのシステムを構築した。
技術実証においては、ローカル 5G の電波伝搬特性等の精緻化を行った。測定の結果、実測値から算出される精緻化値 R は 15.1dB、別建屋が併設されている方向においては 35.2dBとなった。
対象壁面と同様の二層の壁面構造となっており、概ね倍に近い値となった。
また、工場環境においては、精緻化値を用いたとしても実測値から推定されるエリア図と大きく乖離していることが分かった。これは、屋内における乱反射による電波漏洩が支配的であるためと考えられるため、小中規模の向上においては、大規模工場と比較して影響が大きいと想定される。そのため、工場内環境においてはサービスエリア内のカバレッジを十分とりつつ、乱反射影響による電波漏洩対策として、基地局の送信出力を必要最低限に抑えることが望ましいと考えられる。また、課題解決システム利活用環境における技術的課題として、工場内においては、金属製の遮蔽版および什器が複数設置されていることが想定され、遮蔽又は反射による電波伝搬特性の影響が発生する環境と考えられるため、基地局を 2 階からの吹きおろしとなるように設置し実証エリアと基地局間の遮蔽影響を極力排除する形で環境を構築する必要がある。一方で、基地局高を高くすることによる対象エリア外への電波漏洩が課題として考えられることがわかった。
また、課題実証においては、遠隔指導ソリューションによる若手溶接士の育成に関する検証を行った効果検証においては、複数回の指導により初級者・中級者と問わず、溶接品質が向上することが分かった。具体的には、溶接士 A(初心者)による試験で、溶接品質（外観試験）は当初 10 点台であったが、溶接指導により、80 点台まで増加した。また、機能検証においては、データフュージョンシステム及び、超短遅延映像伝送システムともに、本実証で想定する機能が遠隔指導に利用可能であることがわかった。実装時においては、各メリットに応じて使い分けることが想定される。さらに運用検証においては、安全性・指導者・現場
若手・運用メンテナンスの観点からヒアリング、評価を行ったが、「アーク光の画像から指導中の溶接作業に対しての、溶接不良による不安全状態は把握できる」や、「指導者の移動が不要になることによる効果は大きい」、「作業効率については向上した（上達できた）」等のプラスの意見も得られた。一方で、安全性や機器の使いやすさの観点から省配線化、指導者の観点からモニター提示方法の工夫や複数人同時指導システムの検討、運用メンテナンスの観点から各種機器の一部改良等、改良点についても意見が得られた。
さらに、課題実証における追加提案においては、①溶接作業の記録、②溶接作業の分析、③技能伝承システムとしての技術課題の提示を行った。①溶接作業の記録においては、全てのカメラ･マイク･センサデータについてデータの同期ズレやデータ欠損が生じていないことを確認した結果、本番データにおいては IMU センサに一部欠損があったものの、その他
253

については適切に同期の上、クラウドに伝送・蓄積されていた。また、②溶接作業の分析においては、東部の移動距離の平均値及び音声データ、電圧の変化傾向、体の使い方には溶接の品質を示す特徴が含まれる可能性があることがわかった。さらに、③技能伝承システムとしての技術課題の提示においては、溶融池映像分析には、熟練者と非熟練者との間でアーク、ワイヤ、溶融池などの位置情報における差異がより明確に現れていると考えられるため、より高度なデータ分析のためには溶融池映像の解析を検討する必要があることがわかった。
また、最低限の学習データセットの準備と溶接作業者に負担をかけず継続してデータの収集を行うシステムの構築が必須であることが分かった。
また、実装・横展開に向けた検討においては、製造業企業 3,000 社へのアンケート調査を行ったところ、大企業（300 人以上）の 45.2%が熟練者の技能継承に課題を抱えていると回答を得られた。
そして、ソリューションへの関心についてもアンケート調査を行ったところ、遠隔指導（35.7%）、技能の見える化（40.5％）と回答となり、高い横展開ニーズがあることがわかった。
今後は、遠隔指導ソリューションや技能継承システムについて、ソリューションに関するブラッシュアップを行った上で、IHI 社内での拠点展開や他社・他業界への横展開を検討していく見込みである。

254

別紙

別添① 横展開検討に向けたアンケート調査報告書255

【別紙①】
令和 3 年度 課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証

5G 及びデータフュージョンによる熟練溶接士の技能の見える化及び遠隔指導の実証

横展開検討に向けたアンケート調査報告書

令和 4 年 3 月 25 日

PwC コンサルティング合同会社

目次
1. 調査の概要 ......................................................................................................................... 1
1.1 調査の目的 ................................................................................................................... 1
1.2 調査の概要 ................................................................................................................... 1
2. 調査回答結果 ..................................................................................................................... 3
2.1 回答企業属性................................................................................................................ 32.2 製造現場について ........................................................................................................ 6
2.3 ローカル 5G について................................................................................................ 15
2.4 5G を用いたソリューションについて ........................................................................ 25
3. 無線通信及びローカル 5G の利活用における課題（考察） ........................................... 37
4. アンケート調査票（参照） ............................................................................................. 39

1. 調査の概要
1.1 調査の目的
近年、製造現場においては、生産性向上のため、IoT や無線通信といった ICT 技術の導入が急速に進んでいる。また、令和 3 年には、地域におけるローカル 5G 普及促進プロジェ
クトについても実施されておりローカル 5G の導入に向けた動きが加速している。
本事業「製造業におけるローカル 5G の利活用に関する調査」においては、製造業の生産性向上等に資する無線通信の更なる普及や安全な利用の促進のため、製造業各社に無線通信に関する利用状況やニーズ、ローカル 5G の導入意向や、ローカル 5G を活用したソリューションへの興味関心を伺うアンケート調査を実施した。

1.2 調査の概要（1）調査対象
株式会社帝国データバンクが所有するデータベースに登録されている企業から、件数制御（※）により 3,000 社を抽出し、調査票を送付した。なお、回答に際しては令和 2 年 10
月 1 日時点の情報を基にご回答いただいた。


設備概要連番「1（本店）」
事業所名または事業所名付記に「工場」を含む※ただし事業所名に「旧」,「元」,「休止」,「閉鎖」が含まれるものは除く
本社所在地：全国
業種：製造業（日本標準産業分類 09-32）
従業員数：10 名以上（2）調査実施方法
郵送により配布し、回答は紙面または Web（Google Form）のいずれかを回答者に選択していただいた。
（3）調査実施期間
調査実施期間は、以下の通りである。


令和 3 年 12 月 13 日（月）～令和 4 年 1 月 14 日（金）1（4）回収数と回収率調査票の配布数に対する回収数（率）および有効回答数（率）は以下の通りである。






調査票配布数：3,000
回収数：649 件 （紙媒体 455 件、Web 媒体 194 件）
回収率：21.6 %有効回答数：649 （紙媒体 455 件、Web 媒体 194 件）
有効回答率：100 %2

2. 調査回答結果
2.1 回答企業属性（1）主たる業種（問 1）
本設問では、回答企業の主たる業種をたずねている。
製造業の 23 中分類を「素材型」、「加工組立型」、「生活関連型」の 3 つのグループに分けると、回答者の内訳は「素材型」（43.0%）、「加工組立型」（28.8%）、「生活関連型」（22.8%）となった。
表 2-1 主たる業種
件数
素材型

279
15
19
11
0
45
8
17
14
21
129
187
16
39
15
23
38
3
53
148
98
7
11
6
26
0
33
2
649

木材・木製品製造業（家具を除く）
パルプ・紙・紙加工品製造業
化学工業
石油製品・石炭製品製造業
プラスチック製品製造業
ゴム製品製造業
窯業・土石製品製造業
鉄鋼業
非鉄金属製造業
金属製品製造業
加工組立型
はん用機械器具製造業
生産用機械器具製造業
業務用機械器具製造業
電子部品・デバイス・電子回路製造業
電気機械器具製造業
情報通信機械器具製造業
輸送用機械器具製造業
生活関連型
食料品製造業飲料・たばこ・飼料製造業
繊維工業
家具・装備品製造業
印刷・同関連業
なめし革・同製品・毛皮製造業
その他の製造業
無回答
全
体

3

N=649

割合
業種別小計

2.3
2.9
1.7
0.0
6.9
1.2
2.6
2.2
3.2
19.9
2.5
6.0
2.3
3.5
5.9
0.5
8.2
15.1
1.1
1.7
0.9
4.0
0.0
5.1
0.3
100.0

43.0%

28.8%

22.80%

5.1
0.3
100.0

（2）企業所在地（問 2）
本設問では、回答企業の所在地をたずねている。
回答企業の所在地としては、「大阪府」が 6.9%と最も多く、次いで「埼玉県」が 6.3%、「静岡県」が 5.9%、「神奈川県」が 5.7%、「愛知県」が 5.1%となった。
※本調査票は、地域に所在する企業の割合に応じて送付した
表 2-2 企業所在地

4

（3）従業員規模（問 3）
本設問では、回答企業の従業員数をたずねている。
従業員数は、「50-99 人」が 27.6%と最も多く、「100-199 人」（24.5%）、「20-29 人」（9.1%）、「40-49 人」（8.6%）と続く。従業員数 300 人以上を有する企業を大規模、それ未満の企業
を中小規模と定義した場合、大規模からの回収は 6.6%、中小規模からの回収が 93.4%とな
り、企業規模別に件数を制御して送付した結果に応じた件数割合を回収した。
表 2-3 従業員規模
件数
中小規模

606
5
45
59
52
56
179
159
51
43
34
6
2
1
0
0
0
0
649

10人未満
10-19人20-29人30-39人40-49人50-99人100-199人
200-299人
大規模
300-499人
500-999人
1000-1999人
2000-2999人
3000-4999人
5000-9999人
1万人以上
無回答
全

体

5

割合
N=649
93.4
0.8
6.9
9.1
8.0
8.6
27.6
24.5
7.9
6.6
5.2
0.9
0.3
0.2
0.0
0.0
0.0
0.0
100.0

2.2 製造現場について（1）工場における有線通信問題点（問 4）
本設問では、有線通信を導入している企業における業務上の問題点をたずねている。
問題点としては、「レイアウト変更時の機器の移動が困難である」が 45.3%と最も多く、「有線ケーブルの劣化により断線が発生する」（21.0%）、「機器点検時等の有線ケーブルの抜き差しに手間がかかる」（15.6%）と続く。なお、「特に不満はない」との回答が 26.2%、「有線通信は導入していない」との回答が 10.8%だった。
表 2-4 工場における有線通信問題点
件数
レイアウト変更時の機器の移動が困難である
機器点検時等の有線ケーブルの抜き差しに手間がかかる
AGV(無人配送車)やAMR(自律走行搬送ロボット)等の移動体の活用が難しい
有線ケーブル物理的に障害となり作業の障害となる
有線ケーブルの劣化により断線が発生する
公道を挟んだ遠隔地等に配線することが困難であり通信環境を整備できない
特に不満はない
わからない
その他
有線通信は導入していない
無回答
全
体

294
101
30
83
136
50
170
32
4
70
6
976

割合
N=649
45.3
15.6
4.6
12.8
21.0
7.7
26.2
4.9
0.6
10.8
0.9
－

（2）無線通信導入状況（問 5）
本設問では、無線通信の導入状況についてたずねている。
「導入している」を回答した企業が 67.2%となり、最も多くなった。
「導入を検討している」と「導入に関心がある」の回答結果は合計で 11.7%となり、製造業において、無線通信が広く活用、検討されていることがわかった。
表 2-5 無線通信導入状況

件数
導入している
導入を検討している導入に関心がある
関心が無い
わからない
無回答
全
体

436
23
53
71
63
3
649

6

割合
N=649
67.2
3.5
8.2
10.9
9.7
0.5
100.0

（3）導入している無線通信システム（問 6）
本設問では、既に導入している無線通信システムについてたずねている。
「Wi-Fi」が 97.5%と最も高く、「Bluetooth」（15.6%）、「4G/LTE」（10.6%）と続く。
「5G/ローカル 5G」は商用化されてから間もなく、導入済との回答は全体では 2.3%にとどまるが今後の普及展開の余地が大きいと考えられる。業種別では加工組立型において、4.1%となっており他の業種と比較し導入が進んでいる。
表 2-6 導入している無線通信システム

件数
Wi-Fi
Bluetooth
3G
4G/LTE
5G/ローカル5G
ZigBee
Wi-SUN
LPWA（SIFGFOX、LoRA、NB-IoT等）
ISA100
WirelessHART
特定小電力無線（300MHz帯）
特定小電力無線（400MHz帯）
特定小電力無線（900MHz帯）
特定小電力無線（2.4GHz帯）
特定小電力無線（その他帯域）
わからない
その他
無回答
全
体

425
68
8
46
10
1
0
0
0
0
5
7
2
3
7
2
3
0
587

割合
N=436
97.5
15.6
1.8
10.6
2.3
0.2
0.0
0.0
0.0
0.0
1.1
1.6
0.5
0.7
1.6
0.5
0.7
0.0
－

表 2-7 導入している無線通信システム（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

436
－
182
145
86
22
1

Wi-Fi

425
97.5
97.3
97.9
98.8
90.9
100.0

Bluetooth

3G

68
15.6
15.9
17.9
9.3
22.7
0.0

4G/LTE

8
1.8
1.6
2.8
0.0
4.5
0.0

7

46
10.6
10.4
8.3
11.6
22.7
0.0

5G/ローカル
5G

10
2.3
2.2
4.1
0.0
0.0
0.0

ZigBee

1
0.2
0.0
0.7
0.0
0.0
0.0

Wi-SUN LPWA
（SIFGFOX、LoRA、
NB-IoT
等）

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

ISA100

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

436
－
182
145
86
22
1

WirelessH 特定小電
力無線
ART
（300MHz
帯）

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

特定小電
力無線
（400MHz
帯）

特定小電
力無線
（900MHz
帯）

特定小電
力無線
（2.4GHz
帯）

特定小電
力無線
（その他
帯域）

わからない

7
1.6
2.2
0.7
1.2
4.5
0.0

2
0.5
0.5
0.7
0.0
0.0
0.0

3
0.7
1.1
0.7
0.0
0.0
0.0

7
1.6
2.7
0.7
1.2
0.0
0.0

2
0.5
0.0
0.7
1.2
0.0
0.0

5
1.1
1.6
0.0
2.3
0.0
0.0

8

その他

3
0.7
1.1
0.7
0.0
0.0
0.0

無回答

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

（4）導入済無線通信の問題点（問 7）
本設問では、無線通信を導入済であるとの回答をした企業に対して、既に導入している無線通信における問題点についてたずねている。
問題点としては「通信が遅延する」が 21.9%と最も高く、「頻繫に切断する」（15.8%）、「接続数が制限される」（10.9%）と続く。なお、「特に不満はない」との回答は 57.9%である。
業種別では加工組立型において「通信が遅延する」との回答が 31.7%、「頻繫に切断する」との回答が 22.1%であり、現在導入している無線通信に対して他の業種と比較し問題を抱えている。
問題の発生する通信種類としては「Wi-Fi」の導入が進んでいることもあり、「Wi-Fi」との回答が多くみられたが、「5G/ローカル 5G」に対しては問題点を回答した企業は無かった
ため、5G/ローカル 5G の特徴である「高速大容量」「高信頼・低遅延通信」「多数同時接続」
といった特徴によるものと考えられる。
表 2-8 導入済無線通信の問題点
件数

割合

割合
(除無回答)

通信が遅延する
頻繁に切断する
接続数が制限される
特に不満はない
わからない
その他
無回答
全
体

94
68
47
249
19
11
6
494

N=436
21.6
15.6
10.8
57.1
4.4
2.5
1.4
－

N=430
21.9
15.8
10.9
57.9
4.4
2.6
－
－

表 2-9 導入済無線通信の問題点（自由記述）
通信距離の制限場所によってWi-Fiの接続が悪い
カバー範囲が限定的となり、広い倉庫全体カバーするためにコストがかかる
範囲
広範囲をカバーするためにアクセスポイントの設置が難しい
通信距離が不足
工場内全てに無線通信が行き届いていない
Wi-Fiの範囲が狭い
稀に切断する安定性 たまに切断する。
時折、機器の再起動が必要となっている
速度
通信速度の増減※実際の回答(原文ママ)

9

7
11
3
1

表 2-10 導入済無線通信の問題点（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

通信が遅延 頻繁に切断 接続数が制 特に不満は わからない
する
する
限される
ない

436
－
182
145
86
22
1

94
21.6
14.3
31.7
17.4
31.8
0.0

68
15.6
12.6
22.1
11.6
13.6
0.0

47
10.8
11.5
11.0
9.3
9.1
0.0

249
57.1
61.5
48.3
65.1
45.5
100.0

その他

19
4.4
4.9
4.1
3.5
4.5
0.0

11
2.5
2.2
1.4
4.7
4.5
0.0

通信が遅
延する

割合
頻繁に切
断する

無回答

6
1.4
3.3
0.0
0.0
0.0
0.0

表 2-11 問題の発生する無線通信種類
特に問題の頻発する通信種類

通信が遅
延する

Wi-Fi
Bluetooth
3G
4G/LTE
5G/ローカル5G
ZigBee
Wi-SUN
LPWA（SIFGFOX、LoRA、NB-IoT等）
ISA100
WirelessHART
特定小電力無線（300MHz帯）
特定小電力無線（400MHz帯）
特定小電力無線（900MHz帯）
特定小電力無線（2.4GHz帯）
特定小電力無線（その他帯域）
無回答
全
体

89
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
94

10

件数
頻繁に切
断する

62
1
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
2
1
68

接続数が
制限され
る
44
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
47

N=94
94.7
0.0
0.0
1.1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
4.3
100.0

接続数が
制限され
る
N=68
N=47
91.2
93.6
1.5
0.0
0.0
0.0
1.5
2.1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.5
2.1
2.9
0.0
1.5
2.1
100.0
100.0

（5）無線通信の遮蔽物影響（問 8）
本設問では、無線通信を導入済であるとの回答をした企業に対して、既に導入している無線通信における遮蔽物の影響についてたずねている。
遮蔽物の影響に対して「はい」との回答をしたのは 32.3%である。
業種別では生活関連型において、「はい」との回答が 39.5%であり、他の業種よりも比較的高い。
問題の発生する通信種類としては「Wi-Fi」の導入が進んでいることもあり、「Wi-Fi」との回答が多くみられた。
表 2-12 無線通信の遮蔽物影響

件数

はい
いいえ
わからない
無回答
全

割合
N=436
32.3
44.5
20.4
2.8
100.0

141
194
89
12
436

体

表 2-13 無線通信の遮蔽物影響（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

はい

436
100.0
182
145
86
22
1

いいえ

141
32.3
30.2
30.3
39.5
36.4
0.0

11

194
44.5
47.3
48.3
36.0
31.8
0.0

わからない

89
20.4
18.1
20.0
22.1
31.8
100.0

無回答

12
2.8
4.4
1.4
2.3
0.0
0.0

表 2-14 無線通信の遮蔽物影響のある通信種類

件数

割合

影響がある通信種類
Wi-Fi
Bluetooth
3G
4G/LTE
5G/ローカル5G
ZigBee
Wi-SUN
LPWA（SIFGFOX、LoRA、NB-IoT等）
ISA100
WirelessHART
特定小電力無線（300MHz帯）
特定小電力無線（400MHz帯）
特定小電力無線（900MHz帯）
特定小電力無線（2.4GHz帯）
特定小電力無線（その他帯域）
無回答
全
体

137
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
2
141

N=141
97.2
0.0
0.0
0.7
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.7
1.4
100.0

（6）無線機器同士の電波干渉 （問 9）
本設問では、無線機器同士の電波干渉は無線通信導入・運用上の懸念となっているかをたずねている。
「いいえ」（62.4%）が「はい」（6.9%）を約 9 倍の差で上回ったことから、複数機器による電波干渉はあまり懸念事項とされていないことが推測される。
表 2-15 無線通信機器同士の電波干渉

件数
はい
いいえ
わからない
無回答
全
体

30
272
129
5
436

12

割合
N=436
6.9
62.4
29.6
1.1
100.0

（7）ライン変更頻度（問 10）
本設問では、製造現場におけるライン変更頻度をたずねている。ローカル 5G の基地局を設置した際にライン変更が行われる場合、その都度製造現場における電波伝搬に影響が発生する可能性があるためである。
ライン変更の頻度としては、「数年に 1 度など滅多に発生しない」との回答が 80.6%、「1
回以上 3 回未満」との回答が 12.5%となっており、9 割以上の企業においてライン変更はそれほど頻繁には発生しないと考えられる。なお、「5 回以上」との回答は 4.2%だった。
業種別では「加工組立型」において、「3 回以上 5 回未満」との回答が 2.1%、5 回以上との回答が 5.3%であり、他の業種と比較してライン変更の頻度が高いと考えられる。
また、企業規模別では、中小規模においては「数年に一度など滅多に発生しない」との回答が 84.0%であり、大規模と比較しライン変更の発生頻度は少ないことが推察される。
表 2-16 ライン変更頻度
件数
数年に１度など滅多に発生しない
1回以上3回未満
3回以上5回未満
5回以上
無回答
全
体

523
81
9
27
9
649

割合
N=649
80.6
12.5
1.4
4.2
1.4
100.0

表 2-17 ライン変更頻度（業種別）
全体

全体

649
100.0
279
187
148
33
2

素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

数年に１度 1回以上3回 3回以上5回など滅多に 未満
未満
発生しない

523
80.6
79.9
75.4
86.5
93.9
0.0

81
12.5
12.9
16.6
8.8
0.0
50.0

5回以上

9
1.4
1.4
2.1
0.0
3.0
0.0

無回答

27
4.2
3.9
5.3
3.4
3.0
0.0

9
1.4
1.8
0.5
1.4
0.0
50.0

表 2-18 ライン変更頻度（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

数年に１ 1回以上3 3回以上5
5回以上度など滅 回未満
回未満
多に発生
しない
649
523
81
9
27
606
84.0
9.8
1.3
3.4
43
39.5
14.4
0.0
3.2
0
0
0
0
0

13

無回答

9
1.5
0.0
0

（8）ネットワーク整備費用（問 11）
本設問では、製造現場の 1 拠点あたりのネットワーク整備費用をたずねている。
全体では「100 万円未満」との回答が 49.5%、「100 万以上 500 万円未満」との回答が24.2%であり 7 割強の企業が 500 万円未満であった。
業種別においても、「100 万円未満」との回答が素材型では 49.8%、
加工組立型では 49.2%、
生活関連型では 49.3%だった。
「100 万円以上 500 万円未満」との回答で素材型では 21.5%、
加工組立型では 29.9%、生活関連型では 20.9%となっており、特に業種による大幅な差異は見られない。
一方で企業規模別では、「500 万以上 1000 万円未満」との回答が中小規模においては 5.3%であることに対して大規模では 9.5%、また「1,000 万円以上 5,000 万円未満」との回答では中小規模においては 2.9%に対して大規模では 4.8%となっており、企業規模が大きくなるにつれネットワーク整備に投資可能な金額についても増加していくと推察される。
表 2-19 ネットワーク整備費用

件数100万円未満100万円以上500万円未満
500万円以上1000万円未満
1,000万円以上5,000万円未満
5,000万円以上1億円未満
1億円以上
わからない
無回答
全
体

割合
N=649
49.5
24.2
5.5
2.9
0.0
0.2
16.0
1.7
100.0

321
157
36
19
0
1
104
11
649

表 2-20 ネットワーク整備費用（業種別）
全体

全体

100万円未満 100万円以上 500万円以上 1,000万円以 5,000万円以500万円未満 1000万円未 上5,000万円 上1億円未満
満
未満

649
100.0
279
187
148
33
2

素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

321
49.5
49.8
49.2
49.3
51.5
0.0

157
24.2
21.5
29.9
20.9
27.3
50.0

36
5.5
5.7
6.4
4.7
3.0
0.0

19
2.9
3.2
1.6
4.1
3.0
0.0

1億円以上

わからない

1
0.2
0.0
0.5
0.0
0.0
0.0

104
16.0
17.2
11.8
20.3
12.1
0.0

0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

無回答

11
1.7
2.5
0.5
0.7
3.0
50.0

表 2-21 ネットワーク整備費用（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

100万円未 100万円以 500万円以 1,000万円 5,000万円 1億円以上 わからな
満
上500万円 上1000万 以上5,000 以上1億円
い未満
円未満
万円未満 未満
649
321
157
36
19
0
1
104
606
51.2
23.4
5.3
2.8
0.0
0.2
15.3
42
26.2
35.7
9.5
4.8
0.0
0.0
23.8
1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
100.0

14

無回答

11
1.8
0.0
0.0

2.3 ローカル 5G について
（1）ローカル 5G の認知度（問 12）
本設問では、ローカル 5G について知っていたかをたずねている。
全体の回答結果は、「知らなかった」（52.2%）、「聞いたことがあった」（26.7%）、「知っていた」（20.6%）の順になった。母集団について完全一致ではないものの、令和 2 年度に実施された調査36では「知らなかった」（55.6%）、「聞いたことがあった」（23.8%）、「知っていた」（19.9%）であったことからローカル 5G の認知度については広報活動等を通して広まっていると考えられる。
表 2-22 ローカル 5G の認知度

件数
2021年度 2020年度
知っていた
聞いたことがあった
知らなかった
無回答
全
体

36

134
173
339
3
649

158
189
441
5
793

割合
2021年度 2020年度
N=649
N=793
20.6
19.9
26.7
23.8
52.2
55.6
0.5
0.6
100.0
100.0

5G 時代における工場のワイヤレス化の実現に向けた方策等に関する調査研究 「工場現場における無線通信の利用状況や導入意向に関する調査」アンケート調査結果報告書
15

（2）ローカル 5G 導入検討状況（問 13）
本設問では、ローカル 5G の導入検討状況についてたずねている。
全体の回答結果は、「導入を検討している」との回答が 0.8%、「導入に関心がある」との回答が 21.1%である一方で、「関心が無い」との回答は 37.3%、「わからない」との回答は 40.4%であった。なお、令和 2 年度に実施された調査結果では「「導入を検討している」との回答
が 1.3%、「導入に関心がある」との回答が 29.1%である。
ローカル 5G の認知度については高まっている一方で、導入を検討しているまたは関心がある割合については若干の減少が見られる。
表 2-23 ローカル 5G 導入検討状況

件数
2021年度 2020年度
導入を検討している導入に関心がある
関心が無い
わからない
無回答
全
体

5
137
242
262
3
649

16

10
231
201
343
8
793

割合
2021年度 2020年度
N=649
N=793
0.8
1.3
21.1
29.1
37.3
25.3
40.4
43.3
0.5
1.0
100.0
100.0

（3）ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（問 14）
本設問では、今後ローカル 5G を導入する場合、具体的にどのような業務に活用したいか、「管理」と「制御」と「安全・品質等」にカテゴリーを分けてたずねている。

付問① 管理について管理については、「特になし」（26.8%）と「わからない」（26.3%）を除いて、「工場内の設備やモノに関する資産管理」（25.3%）に最も高い関心が寄せられた。
業種別の回答では、生活関連型の業種について「工場内環境に関する管理（塵埃、CO2、温湿度、照度等の管理）」との回答が 28.4%との回答を得ており比較的関心が高い。
表 2-24 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（管理）
管理について

件数

工場内環境に関する管理（塵埃、CO2、温湿度、照度等の管理）
工場内の設備やモノに関する資産管理
作業工程漏れ防止のための動作数カウント
製造した製品数カウント
プラントやデータセンタ向けの電力消費量の管理
分散型電圧制御の管理
保全情報システムによる生産管理
スマートグリッドを用いた電力管理（電気自動車の充電池活用等）
特になし
わからない
無回答
全
体

151
164
129
163
36
14
98
14
174
171
4
1,118

割合
N=649
23.3
25.3
19.9
25.1
5.5
2.2
15.1
2.2
26.8
26.3
0.6
－

表 2-25 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（管理）
（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

工場内環境 工場内の設 作業工程漏 製造した製 プラントや 分散型電圧に関する管 備やモノに れ防止のた 品数カウン データセン 制御の管理
理（塵埃、 関する資産 めの動作数 ト
タ向けの電CO2、温湿 管理
カウント
力消費量の
度、照度等
管理
の管理）

649
－
279
187
148
33
2

151
23.3
23.7
21.4
28.4
6.1
50.0

164
25.3
24.4
27.8
25.0
21.2
0.0

17

129
19.9
22.2
20.3
15.5
15.2
50.0

163
25.1
28.3
19.8
26.4
21.2
50.0

36
5.5
3.9
5.9
8.1
3.0
50.0

14
2.2
1.8
0.5
5.4
0.0
0.0

保全情報シ スマートグ
ステムによ リッドを用る生産管理 いた電力管
理（電気自
動車の充電
池活用等）

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

98
15.1
16.8
15.0
11.5
18.2
0.0

特になし わからない

14
2.2
1.8
2.7
2.7
0.0
0.0

174
26.8
26.2
26.7
25.7
39.4
0.0

171
26.3
25.8
28.3
27.0
18.2
0.0

無回答

4
0.6
0.4
0.0
0.7
3.0
50.0

付問② 制御について制御については、「特になし」（32.4%）と「わからない」（29.0%）を除いて、「工作機械に関する制御」（23.7%）に対して最も高い興味を示された。
業種別の回答では、「工作機械に関する動作制御」について素材型では 26.9%、加工組立
型では 27.3%と比較的に高い回答が見られたが生活関連型では 12.8%であり業種による違いが見られる。
表 2-26 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（制御）
制御について件数

工作機械に関する動作制御
梱包機械に関する動作制御
印刷機械に関する動作制御
移動ロボットに関する制御
組立ロボットや切削ロボットに関する制御クレーンやポンプなど固定された機器に関する制御
センサおよびアクチュエータに関する双方向通信の制御機器に対するエネルギー供給量の制御
動画像による遠隔ロボットの制御
風力プラントなど、エネルギー関連設備の制御
特になし
わからない
無回答
全
体

18

154
38
31
31
55
38
72
33
35
10
210
188
5
900

割合
N=649
23.7
5.9
4.8
4.8
8.5
5.9
11.1
5.1
5.4
1.5
32.4
29.0
0.8
－

表 2-27 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（管理）
（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

工作機械に 梱包機械に 印刷機械に 移動ロボッ 組立ロボッ クレーンや関する動作 関する動作 関する動作 トに関する トや切削ロ ポンプなど
制御
制御
制御
制御
ボットに関 固定された
する制御
機器に関す
る制御

649
－
279
187
148
33
2

31
4.8
3.6
1.1
12.2
3.0
0.0

31
4.8
5.4
5.9
2.7
3.0
0.0

55
8.5
9.7
11.8
2.7
6.1
0.0

センサおよ 機器に対す 動画像によ 風力プラン
びアクチュ るエネル
る遠隔ロ
トなど、エ
エータに関 ギー供給量 ボットの制 ネルギー関する双方向 の制御
御
連設備の制
通信の制御
御

特になし

わからない

210
32.4
31.9
32.6
32.4
36.4
0.0

188
29.0
28.3
27.8
33.8
18.2
50.0

72
11.1
9.7
11.8
13.5
9.1
0.0

154
23.7
26.9
27.3
12.8
27.3
0.0

38
5.9
5.0
1.1
13.5
6.1
0.0

33
5.1
4.7
4.8
6.1
6.1
0.0

35
5.4
5.0
5.3
5.4
9.1
0.0

10
1.5
1.8
0.5
2.7
0.0
0.0

38
5.9
5.7
6.4
5.4
6.1
0.0
無回答

5
0.8
0.7
0.0
0.7
3.0
50.0

付問③ 安全・品質等について
安定・品質等については、「特になし」（26.7%）と「わからない」（22.0%）を除いて、「在庫管理システムにより過重在庫・滞留在庫の検知」（27.4%）に対して最も高い興味を示された。
業種別の回答では、「温湿度に関する情報収集による予防保全（故障検知）」について素材
型では 21.9%、加工組立型では 15.0%と比較的に高い回答が見られたが生活関連型では30.4%であり業種による違いが見られる。

19

表 2-28 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（安全・品質等）
件数
2021年度

安全・品質等について
温湿度に関する情報収集による予防保全（故障検知）
在庫管理システムによる過重在庫・滞留在庫の検知
動画像による異常検知
空気環境（ガス、CO2、有害物質等）による異常検知
非常停止スイッチ操作
移動ロボットのための動画像通信
ARのための動画像通信
動作制御のための動画像通信
高所作業などの遠隔作業のための遠隔作業用動画通信
手動パルス信号の通信
生産物ごとのデータ伝送

140
178
150
74
75
19
13
15
19
7
88
7
173
143
10
1,111

Sercos, PROFINET, EtherCAT, OPC UAなどのプロトコル通信で管理、制御される機器のための通信

特になし
わからない
無回答
全

体

割合
2021年度
N=649
21.6
27.4
23.1
11.4
11.6
2.9
2.0
2.3
2.9
1.1
13.6
1.1
26.7
22.0
1.5
－

表 2-29 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（安全・品質等）
（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

温湿度に関
する情報収
集による予
防保全（故
障検知）

649
－
279
187
148
33
2
動作制御の
ための動画
像通信

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

15
2.3
3.2
2.1
0.7
3.0
0.0

140
21.6
21.9
15.0
30.4
15.2
50.0
高所作業な
どの遠隔作
業のための
遠隔作業用
動画通信

19
2.9
3.6
1.6
3.4
3.0
0.0

在庫管理シ
ステムによ
る過重在
庫・滞留在
庫の検知

178
27.4
27.2
29.9
25.7
21.2
50.0
手動パルス
信号の通信

7
1.1
1.1
0.0
2.7
0.0
0.0

20

動画像によ
る異常検知

150
23.1
23.7
20.3
26.4
18.2
50.0
生産物ごと
のデータ伝
送

空気環境
非常停止ス
（ガス、
イッチ操作
CO2、有害物
質等）によ
る異常検知

74
11.4
12.9
8.0
13.5
9.1
0.0

Sercos,PROFINET,
EtherCAT,OPC UAなどのプロトコル通信で管理、制
御される機器のための通信
88
7
13.6
1.1
15.4
1.1
12.8
1.1
9.5
1.4
21.2
0.0
0.0
0.0

75
11.6
14.0
7.5
10.8
18.2
0.0
特になし

173
26.7
26.5
28.3
23.6
33.3
0.0

移動ロボッ
トのための
動画像通信

19
2.9
2.5
3.7
3.4
0.0
0.0
わからない

143
22.0
23.3
23.0
21.6
9.1
0.0

ARのための
動画像通信

13
2.0
1.4
1.1
2.7
9.1
0.0
無回答

10
1.5
1.1
0.0
2.7
6.1
50.0

表 2-30 ローカル 5G を導入する場合、活用の対象としたい業務（自由記述）
記述内容
件数小計
設備でのトラブル発生時に、自社エンジニアリング社員からのアドバイス。また、社外の設備会社との連携確保。
通話コミュニケーションツール
コミュニ
通話、コミュニケーション
ケーショ
5
5Gスマートフォンを社内端末として業務に活用
ン・生産設備からのアラート通知、対応（動画確認、操作画面確認）
・作業者からのアラート通知、対応（動画確認、ビデオ通話）
端末間の高速通信
各作動機械にセンサーが付いている。
モニタリ
3
警備や防災（監視）等
ング
モーター等の故障予防保全。
ドキュメント電子化
製品のトレーサビリティ 加工工程管理 加工時間管理 原価管理
無線、有線の混合制御装置にて試作中です。
AI画像検査装置
・品質管理
その他
17
・生産管理（在庫も）・人の管理
工作機械制御に利用したい。
製品出荷前検査のデータ転送
高性能林業機械の自動走行など製品に採用をしたい※実際の回答から例として抜粋(原文ママ)

21

合計

25

（4）ローカル 5G を導入するにあたり不安な点 （問 15）
本設問では、ローカル 5G を導入するにあたり不安な点を技術面と体制・知識面にわけてたずねている。

付問① 技術について「コスト・費用対効果」（57.0%）が最多の回答となっており、資金に関する懸念が多く挙げられている。なお、当該懸念については、業種別では素材型においては 57.3%、加工組
立型においては 59.4%、
生活関連型においては 53.4%、
企業規模別では中小規模では 56.1%、
大規模では 69.0%であり業種・企業規模を問わず懸念事項として挙げられている。
表 2-31 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（技術）

割合
N=649
21.6
29.6
57.0
5.1
10.9
15.4
14.0
9.7
24.7
2.3
0.8
－

件数
通信の信頼性（通信遅延）
通信のセキュリティ
コスト・費用対効果
電源供給
通信方式を複数利用する場合の機器の設置方法
電波干渉
通信距離
特になし
わからない
その他
無回答
全
体

140
192
370
33
71
100
91
63
160
15
5
1,240

表 2-32 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（技術）
（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

通信の信頼 通信のセ コスト・費性（通信遅 キュリティ 用対効果
延）

649
－
279
187
148
33
2

140
21.6
21.9
23.0
18.9
21.2
50.0

22

192
29.6
34.1
24.1
27.0
33.3
50.0

370
57.0
57.3
59.4
53.4
57.6
50.0

電源供給

通信方式を
複数利用す
る場合の機
器の設置方
法

33
5.1
6.1
5.3
4.1
0.0
0.0

71
10.9
10.0
13.9
10.1
6.1
0.0

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

電波干渉

通信距離

特になし

わからない

100
15.4
17.9
16.6
10.1
12.1
0.0

91
14.0
17.6
12.3
9.5
15.2
0.0

63
9.7
11.5
7.5
8.8
12.1
0.0

160
24.7
22.2
26.7
27.7
21.2
0.0

その他

無回答

15
2.3
2.5
1.1
3.4
3.0
0.0

5
0.8
0.7
0.0
0.7
3.0
50.0

表 2-33 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（技術）
（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

全体
中小規模
大規模
無回答

通信の信頼 通信のセ コスト・費性（通信遅 キュリティ 用対効果
延）

649
－
606
42
1

140
21.6
21.3
26.2
0.0

192
29.6
29.2
33.3
100.0

370
57.0
56.1
69.0
100.0

電波干渉

通信距離

特になし

わからない

100
15.4
15.0
21.4
0.0

91
14.0
14.0
11.9
100.0

63
9.7
10.1
4.8
0.0

160
24.7
25.1
19.0
0.0

電源供給

通信方式を
複数利用す
る場合の機
器の設置方
法

33
5.1
4.8
7.1
100.0

71
10.9
10.6
16.7
0.0

その他

無回答

15
2.3
2.3
2.4
0.0

5
0.8
0.8
0.0
0.0

表 2-34 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（技術）（自由記述）
記述内容
設定
社員のITリテラシー
運用
メンテナンス技術とコスト、機器の寿命など
ローカル5Gを使用できる能力があるのかどうかがわからない
工場内の環境下で使用できるかどうか
環境
建物の電波遮蔽性
通信関係は親会社の指示で導入等を行います
防爆仕様とそのコスト※実際の回答から例として抜粋(原文ママ)

23

件数小計

合計

4
12
2
6

付問② 体制・知識について「投資に見合ったメリットが得られるかがわからない」が 41.1%最多となり、続いて「導入費用がわからない」が 39.8%となっており、資金面での懸念が多いことがわかった。なお、前者の懸念については、業種別では素材型においては 40.9%、加工組立型においては47.6%、生活関連型においては 36.5%、企業規模別では中小規模では 40.1%、大規模では54.8%であり業種・企業規模を問わず懸念事項として挙げられている。
表 2-35 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（体制・知識）件数
ローカル5Gによって自社で目指していることが実現できるかわからない
導入費用がわからない
導入資金が不足している
投資に見合ったメリットが得られるかがわからない
導入するシステム・機器がわからない
システム・機器の運用に不安がある
ローカル5Gの制度がわからない
ローカル5Gの特徴がわからない
人材が不足している（ローカル５G導入に詳しい人材がいない）
ローカル5Gを導入するために、どのような体制を設ければよいのかわからない
協業する相手や調達先が分からない
特になし
わからない
その他
無回答
全
体

132
258
50
267
129
74
101
95
174
135
44
83
145
4
5
1,696

割合
N=649
20.3
39.8
7.7
41.1
19.9
11.4
15.6
14.6
26.8
20.8
6.8
12.8
22.3
0.6
0.8
－

表 2-36 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（体制・知識）
（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

ローカル5G 導入費用が 導入資金が 投資に見 導入するシ システム・ ローカル5G
によって自 わからない 不足してい 合ったメ ステム・機 機器の運用 の制度がわ
社で目指しるリットが得 器がわから に不安があ からないていることられるかが ない
る
が実現でき
わからない
るかわから
ない
649
－
279
187
148
33
2

132
20.3
19.7
19.8
21.6
21.2
50.0

258
39.8
36.9
44.4
40.5
36.4
0.0

50
7.7
9.0
7.0
6.8
6.1
0.0

267
41.1
40.9
47.6
36.5
30.3
0.0

129
19.9
20.8
18.7
19.6
21.2
0.0

ローカル5G 人材が不足 ローカル5G 協業する相 特になし わからないの特徴がわ している を導入する 手や調達先からない （ローカル ために、ど が分からな
５G導入に のような体 い
詳しい人材 制を設けれがいない） ばよいのか
わからない
全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

95
14.6
16.8
14.4
12.8
6.1
0.0

174
26.8
30.1
26.7
23.0
18.2
0.0

135
20.8
23.7
22.5
15.5
12.1
0.0

24

44
6.8
7.9
5.9
6.8
3.0
0.0

83
12.8
15.1
8.6
13.5
15.2
0.0

145
22.3
22.9
20.9
22.3
27.3
0.0

74
11.4
11.5
12.3
10.1
12.1
0.0
その他

4
0.6
0.4
1.1
0.7
0.0
0.0

101
15.6
16.1
16.6
13.5
15.2
0.0
無回答

5
0.8
0.4
0.5
0.7
3.0
50.0

表 2-37 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（体制・知識）
（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

ローカル5G 導入費用が 導入資金が 投資に見 導入するシ システム・ ローカル5G
によって自 わからない 不足してい 合ったメ ステム・機 機器の運用 の制度がわ
社で目指しるリットが得 器がわから に不安があ からないていることられるかが ない
る
が実現でき
わからない
るかわから
ない
649
－
606
42
1

132
20.3
20.1
21.4
100.0

258
39.8
39.4
42.9
100.0

50
7.7
7.8
7.1
0.0

267
41.1
40.1
54.8
100.0

129
19.9
19.6
23.8
0.0

ローカル5G 人材が不足 ローカル5G 協業する相 特になし わからないの特徴がわ している を導入する 手や調達先からない （ローカル ために、ど が分からな
５G導入に のような体 い
詳しい人材 制を設けれがいない） ばよいのか
わからない
全体
中小規模
大規模
無回答

95
14.6
15.2
7.1
0.0

174
26.8
26.9
23.8
100.0

135
20.8
20.3
26.2
100.0

44
6.8
6.6
7.1
100.0

83
12.8
13.5
2.4
0.0

145
22.3
22.6
19.0
0.0

74
11.4
11.1
16.7
0.0
その他

101
15.6
15.7
11.9
100.0
無回答

4
0.6
0.5
2.4
0.0

5
0.8
0.8
0.0
0.0

表 2-38 ローカル 5G を導入するにあたり不安な点（体制・知識）（自由記述）
記述内容
通信技術者・管理者が必要
セキュリティは？
※実際の回答から例として抜粋(原文ママ)

合計
3

2.4 5G を用いたソリューションについて（1）人材確保や技能継承課題（問 16）
本設問では、人材確保や技能継承における課題についてたずねている。
「育成期会を十分に確保出来ず、人材の育成が進んでいない」との回答が 38.8%、続いて「採用予定数を満たすことができず、人員が不足している」との回答が 35.1%、「熟練作業員の知見について、共有できておらず、作業員間の技能において格差がある」との回答が33.0%と続いている。
規模別では、「定年退職により、熟練者の人材の離職が進んでいる」との回答が中小規模
では 21.8%なのに対し、大規模では 35.7%となっており、中小規模と比較すると大規模な企業においてより定年退職による離職が進んでいることが推察される。

25

表 2-39 人材確保や技能継承課題
件数
採用予定数を満たすことができず、人員が不足している

228

割合
N=649
35.1

採用はできているが、採用者について十分にスキルマッチしていない

136

21.0

育成機会を十分に確保出来ず、人材の育成が進んでいない

252

38.8

定年退職により、熟練者の人材の離職が進んでいる

147

22.7

他企業への転職により、人材の離職が進んでいる

47

7.2

作業員の技能について十分に把握できておらず、適切に配置出来ていない

42

6.5

熟練作業員の知見について共有できておらず、作業員間の技能について格差がある

214

33.0

特になし

87

13.4

わからない

48

7.4

その他

2

0.3

無回答

11

1.7

1,214

－

全

体

表 2-40 人材確保や技能継承課題（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

全体
中小規模
大規模
無回答

採用予定数を 採用はできて 育成機会を十 定年退職によ 他企業への転満たすことが いるが、採用 分に確保出来 り、熟練者の 職により、人できず、人員 者について十 ず、人材の育 人材の離職が 材の離職が進が不足してい 分にスキル成が進んでい 進んでいる
んでいる
る
マッチしてい ない
ない
649
－
606
42
1

228
35.1
34.8
38.1
100.0

作業員の技能 熟練作業員のについて十分 知見についてに把握できて 共有できておおらず、適切 らず、作業員に配置出来て 間の技能についない
いて格差があ
る
42
214
6.5
33.0
6.1
32.0
11.9
45.2
0.0
100.0

136
21.0
20.8
23.8
0.0

特になし

252
38.8
38.4
42.9
100.0

わからない

87
13.4
14.4
0.0
0.0

48
7.4
7.4
7.1
0.0

147
22.7
21.8
35.7
0.0

その他

47
7.2
7.3
7.1
0.0

無回答

2
0.3
0.3
0.0
0.0

11
1.7
1.8
0.0
0.0

（2）ローカル 5G の特徴を活用したソリューション（問 17）
本設問では、ローカル 5G の特徴を活用したソリューションの興味関心についてたずねて
いる。
全体では、
「IoT センサによる製造過程のデータ可視化」に対して 37.1%の回答があり、可視化に対するニーズは高い。
業種別では、
素材型と加工組立型において当該回答が 41.9%、
41.2%であり特に興味関心が高いことがわかった。

26

表 2-41 ローカル 5G の特徴を活用したソリューションの興味関心
件数

割合

高精細な映像とリアルタイム性を活用した遠隔地からの作業指導

126

N=649
19.4

高精細な映像を活用した検査工程の効率化

162

25.0

AR/VR/MR等の活用による作業効率化

69

10.6

低遅延性が必要な機器の制御

27

4.2

IoTセンサによる製造過程のデータ可視化、現場作業者の技能見える化

241

37.1

IoTセンサにより得た数値（温度等）の活用による品質確保

119

18.3

データを利用したAI（人工知能）による現場作業・指導等の省人化

137

21.1

データ活用によるデジタルツインの実現

16

2.5

その他

47

7.2

187

28.8

1,131

－

無回答
全

体

表 2-42 ローカル 5G の特徴を活用したソリューションの興味関心（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

高精細な映像 高精細な映像 AR/VR/MR等の 低遅延性が必 IoTセンサにとリアルタイ を活用した検 活用による作 要な機器の制 よる製造過程
ム性を活用し 査工程の効率 業効率化
御のデータ可視た遠隔地から 化
化、現場作業の作業指導者の技能見え
る化
649
126
162
69
27
241
－
19.4
25.0
10.6
4.2
37.1
279
17.6
24.0
11.1
4.7
41.9
187
24.1
28.9
11.2
4.8
41.2
148
18.2
21.6
6.1
2.0
25.0
33
15.2
27.3
24.2
6.1
27.3
2
0.0
0.0
0.0
0.0
50.0

IoTセンサに データを利用 データ活用により得た数値 したAI（人工 よるデジタル（温度等）の 知能）による ツインの実現
活用による品 現場作業・指質確保
導等の省人化
全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

119
18.3
20.1
15.0
20.9
9.1
50.0

137
21.1
23.3
16.6
23.6
18.2
0.0

16
2.5
2.2
4.8
0.0
3.0
0.0

その他

無回答

47
7.2
7.5
7.5
7.4
3.0
0.0

187
28.8
30.1
23.5
32.4
30.3
50.0

（3）遠隔指導への関心（問 18）
本設問では、遠隔指導ソリューションの興味関心についてたずねている。
全体では、「ある」との回答は 22.2%だった。業種別では加工組立型において 27.3%の回答があり、比較的遠隔指導ソリューションに対する関心が高い。

27

表 2-43 遠隔指導ソリューションへの関心

件数

割合

ある

144

N=649
22.2

ない

247

38.1

わからない

240

37.0

無回答

18

2.8

649

100.0

全

体

表 2-44 遠隔指導ソリューションへの関心（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

ある

649
100.0
279
187
148
33
2

ない

144
22.2
23.3
27.3
14.9
18.2
0.0

28

わからない

247
38.1
39.1
31.0
41.9
51.5
50.0

240
37.0
36.2
39.6
39.2
21.2
0.0

無回答

18
2.8
1.4
2.1
4.1
9.1
50.0

（4）遠隔指導を実施したい業務（問 19）
本設問では、遠隔指導ソリューションを実施したい具体的な業務についてたずねている。
回答の分類としてはトラブル対応やメンテナンスに使用したいとの回答がそれぞれ 9 件ずつあり、技能検証といった用途に限定せずニーズがあることが推察される。また、件数としては 1 件だが、他社との同一製造品の技術連携との回答があり、ソリューションが広がることで産業全体の技能検証や生産性の向上へ繋がる可能性がある。

29

表 2-45 遠隔指導を実施したい業務

検査

自由記述
検査
原料の入庫状況による製造効率化
点検、検査検査、現地調査、設計フォローなど
検査、故障復帰作業、メンテCSやメンテ員の現地指導。
不適合品質の判断
修理・メンテナンス
操作指導や機器のメンテナンス
・他拠点での指導・リモートによる設備メンテナンス

メンテナンス
・印刷機メンテナンス
メンテナン ・オペレーション指導ス
メンテナンス
保全業務
設備保全
・製品納入時の立ち上げ支援
・納入後の保守

加工

組み立て

その他

合計

6

11

設備の調整やメンテナンス指導、品質の確認
設備保守・故障対応時に遠隔でのサポートで使用したい。
製造ラインへの指示
ブレンド量等の確認
製造工場長から部員への指示。工場が1Fと2Fとで離れているため。
溶接、板金加工
水産加工品の切り方や手順等の作業工程
加工・組立作業
工作機械操作、特異な手作業
機械の操作
製造工程全般ロボットの操作
フレーム等の溶接・組立
材料の受入れから出荷迄の全工程
電子機器組み立て
組立て
溶接、組立、メンテナンス（国内／海外／船内）設計等の業務、組立等の業務
複雑な組立作業
鍛造作業全般
溶接作業、ロボット操作、ロボットオペレーター
設備の故障診断
工場ラインでの故障、修繕の継承
射出成形機の異常復帰、トラブル対応
設備トラブル対応
海外拠点に導入する設備の設置指導
他拠点でのトラブル発生時の対応指示

故障/トラブ
設備停止の復旧ル対応
非日常の作業指示。異常処置やトラブル対応など。
夜間の設備故障等トラブル発生時の対応等
納入先で修理が発生しているとき
製造時におけるトラブルへの対処等
リモートワーク、在宅勤務などによる指導、非定時勤務時のトラブルへの対処指導など（熟練エンジニアの社外業務の推進）
監視

件数小計

9

98

11

11

機械の設置状況の確認
各作業に対しての安全への監視等
稼働監視
海外拠点の製造品質管理
・販売物品のメンテナンス業務。
・日本全国で需要が発生した場合に指導したい（出張人員を２名→１名にできる。時間は30分～
１・２日）。

5

他社との同一製造品の技術連携

4530

（5）熟練技能者の指導時間（問 20）
本設問では、熟練技能者の 1 日あたりの指導時間について尋ねている。
「30 分未満」との回答が 41.9%、「1 時間以上 2 時間未満」との回答が 34.7%となっており 7 割強の回答において 2 時間未満との回答となっている。
業種別にみると大幅な傾向の違いはみられないと考えられる。
一方で、規模別にみると中小規模では「30 分未満」との回答は 42.9%、「1 時間以上 2 時
間未満」との回答は 34.2%、「2 時間以上 4 時間未満」との回答は 10.2%であるのに対して大規模ではそれぞれ 28.6%、40.5%、23.8 となっており中小規模と比較し大規模においては熟練技能者の指導時間について多くの時間を割いていることが推察される。
表 2-46 熟練指導者の指導時間

件数
30分未満

272

割合
N=649
41.9

1時間以上2時間未満

225

34.7

2時間以上4時間未満

72

11.1

4時間以上6時間未満

17

2.6

6時間以上8時間未満

10

1.5

8時間以上

13

2.0

無回答

40

6.2

649

100.0

全

体

表 2-47 熟練指導者の指導時間（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

649
100.0
279
187
148
33
2

30分未満 1時間以上2 2時間以上4 4時間以上6 6時間以上8 8時間以上
時間未満 時間未満 時間未満 時間未満

272
41.9
43.0
40.1
43.2
36.4
50.0

225
34.7
31.9
38.5
32.4
45.5
50.0

72
11.1
11.5
10.2
12.8
6.1
0.0

17
2.6
3.2
2.7
1.4
3.0
0.0

10
1.5
1.8
1.1
2.0
0.0
0.0

13
2.0
1.8
1.1
2.7
6.1
0.0

無回答

40
6.2
6.8
6.4
5.4
3.0
0.0

表 2-48 熟練指導者の指導時間（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

649
100.0
606
42
1

30分未満 1時間以上2 2時間以上4 4時間以上6 6時間以上8 8時間以上
時間未満 時間未満 時間未満 時間未満

272
41.9
42.9
28.6
0.0

225
34.7
34.2
40.5
100.0

31

72
11.1
10.2
23.8
0.0

17
2.6
2.8
0.0
0.0

10
1.5
1.5
2.4
0.0

13
2.0
2.0
2.4
0.0

無回答

40
6.2
6.4
2.4
0.0

（6）熟練技能者の指導のための移動時間（問 21）
本設問では、熟練技能者の 1 日あたりの指導のための移動時間について尋ねている。
「30 分未満」との回答が 78.0%、「1 時間以上 2 時間未満」との回答が 11.4%となっており約 9 割の回答において 1 時間未満との回答となっている。
業種別、規模別では大幅な傾向の違いはみられないと考えられる。
表 2-49 熟練指導者の指導のための移動時間
件数

割合

30分未満

506

N=649
78.0

1時間以上2時間未満

74

11.4

2時間以上4時間未満

19

2.9

4時間以上6時間未満

3

0.5

6時間以上8時間未満

4

0.6

8時間以上

7

1.1

無回答

36

5.5

649

100.0

全

体

表 2-50 熟練指導者の指導のための移動時間（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

649
100.0
279
187
148
33
2

30分未満 1時間以上2 2時間以上4 4時間以上6 6時間以上8 8時間以上
時間未満 時間未満 時間未満 時間未満

506
78.0
75.6
80.7
79.7
72.7
100.0

74
11.4
13.3
9.6
10.1
12.1
0.0

19
2.9
3.2
3.2
2.0
3.0
0.0

3
0.5
0.7
0.5
0.0
0.0
0.0

4
0.6
1.1
0.0
0.7
0.0
0.0

7
1.1
0.4
0.5
1.4
9.1
0.0

無回答

36
5.5
5.7
5.3
6.1
3.0
0.0

表 2-51 熟練指導者の指導のための移動時間（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

649
100.0
606
42
1

30分未満 1時間以上2 2時間以上4 4時間以上6 6時間以上8 8時間以上
時間未満 時間未満 時間未満 時間未満

506
78.0
77.6
83.3
100.0

74
11.4
11.4
11.9
0.0

32

19
2.9
3.1
0.0
0.0

3
0.5
0.5
0.0
0.0

4
0.6
0.7
0.0
0.0

7
1.1
1.0
2.4
0.0

無回答

36
5.5
5.8
2.4
0.0

（7）技能の見える化への関心（問 22）
本設問では、技能の見える化ソリューションへの関心について尋ねている。
全体では「ある」との回答が 30.7%、「ない」との回答が 35.1%だった。
業種別では加工組立型において「ある」との関心が 38.5%であり、素材型の 29.4%や生活関連型の 25.7%と比較して加工組立型の企業における関心が高い。
また、規模別では「ある」との回答は中小規模において 30.0%なのに対して大規模では40.5%となっており大規模企業において比較的に関心が高い。
表 2-52 技能の見える化への関心

件数
ある

199

割合
N=649
30.7

ない

228

35.1

わからない

211

32.5

無回答

11

1.7

649

100.0

全

体

表 2-53 技能の見える化への関心（業種別）
全体

全体
素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

ある

649
100.0
279
187
148
33
2

ない

199
30.7
29.4
38.5
25.7
15.2
100.0

わからない

228
35.1
35.5
29.9
37.8
51.5
0.0

無回答

211
32.5
34.1
29.9
33.1
33.3
0.0

11
1.7
1.1
1.6
3.4
0.0
0.0

表 2-54 技能の見える可への関心（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

ある

649
100.0
606
42
1

ない

199
30.7
30.0
40.5
0.0

33

228
35.1
36.0
21.4
100.0

わからない

211
32.5
32.2
38.1
0.0

無回答

11
1.7
1.8
0.0
0.0

（8）AI 指導への関心（問 23）
本設問では、AI 指導ソリューションへの関心について尋ねている。
全体では「ある」との回答が 31.6%、「ない」との回答が 32.0%だった。
業種別では加工組立型において「ある」との関心が 39.0%であり、素材型の 30.5%や生活関連型の 24.3%と比較して加工組立型の企業における関心が高い。
また、規模別では「ある」との回答は中小規模において 30.9%なのに対して大規模では42.9%となっており大規模企業において比較的に関心が高い。
表 2-55 AI 指導への関心

件数
ある

205

割合
N=649
31.6

ない

208

32.0

わからない

226

34.8

無回答

10

1.5

649

100.0

全

体

表 2-56 AI 指導への関心（業種別）
全体

全体

ある

649
100.0
279
187
148
33
2

素材型
加工組立型
生活関連型
その他
無回答

ない

205
31.6
30.5
39.0
24.3
27.3
100.0

わからない

208
32.0
32.6
27.8
35.1
39.4
0.0

無回答

226
34.8
35.5
32.1
37.8
33.3
0.0

10
1.5
1.4
1.1
2.7
0.0
0.0

表 2-57 AI 指導への関心（規模別）
全体

全体
中小規模
大規模
無回答

ある

649
100.0
606
42
1

34

ない

205
31.6
30.9
42.9
0.0

208
32.0
33.2
14.3
100.0

わからない

226
34.8
34.3
42.9
0.0

（9）ローカル 5G に関する期待・要望（問 24）
本設問では、AI 指導ソリューションへの関心について尋ねている。
5G も含めたソリューションに対して期待する意見がある一方で、情報提供の要望や費用負担・運用面に関する懸念について多く挙がっている。
表 2-58 ローカル 5G に関する期待・要望
自由記述
件数小計
工場内の機械が発するノイズに強く、高速かつ高信頼のプロトコルの研究をお願いします。
早く実現可能としていただきたい。ビジネスチャンスを生かしたい。
作業標準書等は若者、外国人労働者にとってはわかりづらく、伝わりにくい。人が行っている付帯事業（お客様が支払っているつもりのない工賃作業）をなくしたい。
期待
12
体や手の動かし方のデータを可視化する技術に興味が湧きました。
技術が可視化できるとは思えず、どんなものが今後開発されるか期待している。
問22・問23のようなものがパッケージ販売されると、導入しやすくなる。
技能承継や生産性向上に資する活用を期待できるなら取り組んでいきたいです。
導入して使用してみないと利用拡大が図れないと推測されます。初期導入に係わる障害が少なくなればローカル５Ｇの利用価値が評価され、多くのシーンで活用できそうです。
各種の情報提供をお願いします。
SIに対する情報や規制に関する説明（当社はSI業務です）。
地方自治体に専門相談窓口設置（特に地方都市）、すでにあるならその宣伝強化
情報提供
8
まずは目的、技術、利点、応用例など制度自体を公開、ご説明ください。
DX2025年に向けてシステムの更新を計画中です。その中にローカル5Gをどのように織り込んでいくのかが課題です。導入事例を含めた発信をお願いいたします。

35

実用可能なコストの実現。
ローカル5Gの導入に関する費用について、初期費用1000万、継続費用月150万円という記事をどこかで読みました。大企業や5G導入で大幅な効果を見込めるような業種では必要最低限のコストと言えるのかもしれませんが中小製造業で一番の問題になるのは、あらゆるコスト・費用対効果と思います。
現在、弊社内に高速通信を必要となるような機器や設備はなく、今後効果を発揮する場面のイメージ・ビジョンがなく、現在のコストでは導入の検討に入ることもありません。
複雑な仕組みであれば継続的に管理する人間が必要になりますが、これも問題になると思います。
ドローンのように、スマートフォンの傾斜センサー普及による低コスト化などが要因になったシンプルで効果（生産力・品質の向上）に見合うコストを実現できるようなモノ（機器・設備）、仕組みを作る事が普及につながると思いますので、関連のある技
術や個人・企業との連携などは必要ではないかと思います。
補助金があれば活用したい。
通信は相互にやり取りをするからこそ価値が生まれる。 大企業だけではなく、中小企業に於いても手の届く範囲まで導入コストのハードルを下げ、利用範囲の拡充を狙って欲しい。
中小企業では独自でローカル5Gを設置する程の設備投資ができない。工場用途だけ
では無く、自治体利用なども含め設備負担を軽減できる政策をご検討頂きたい。
費用負
小規模企業でも容易に導入できるようにしてほしい
担・補助
新しい技術には非常に興味がありますが、我々中小企業としては投資効果を考えた
金
場合にコスト面でどうしても手が出せない状況にあります。低コストな技術の開発
及び行政の導入支援を期待します。
今回のアンケートで提示される使い方に5Gで無いと実現不可能な使い方が想定できない
以前の報道では導入に2千万円程度掛かるとあったが投資額に見合う使い方とは思えない
弊社は、一般製造品でもなく、生産数量も少ないため、データ活用に不向きな面がありますので、幅広い業態で活用できるプラットフォームの構築に期待します。
導入に際し中小企業が参入しやすい制度、仕組みづくりをお願いしたい。現状では中小企業は情報収集についても一苦労な状態であり、かつ先端技術においては導入コストが高く大企業優先にならざるを得ないのは理解できますが、大企業からしてみれば先端技術は当然導入しているよね？的な態度になっており切れ間なく先端技術を導入し続けて行くのが人材不足もあり困難な状態になりつつあります。そうい
う面での補助や支援を行っていただきたい
使用制限を設けず、誰でもどこでも自由に使用できるようになることを望みます。
ランニングコストも最小にして、特定事業者だけが大きい利益を出す社会にはならないでほしい。
地方への導入時期、知識の習得、コストを明確に知りたい。外国人実習生に指導すると考えた時、言語を翻訳する機能はあるのか？あれば、外国人とのコミュニケー
ションが取りやすくなる。
ローカル５Gの内容を全く理解していないので見当違いな記述になるかもしれない
が、とにかく簡素で安価なシステムで小規模企業でも導入可能な状態にしてほしい。限られた熟練技術者が同時に複数の対象者を指導したり、業務・作業の管理ができることは様々な問題の解決につながると思う（人手不足・販路開拓・技術継承・時短など）。
Wi-Fiとスマートグラスで概ね実現できている。
ローカル5G導入については、各業種においてさまざまな効果が得られ、必要と思わ
必要性 れますが、畳の製造業者である弊社においては、まだそういった通信技術の必要性を感じないというのが正直な気持ちです。
WiFiで今のところ間に合っている。
ローカル5Gネットワークの利用には国で指定された無線局免許が必要とあります
が、各企業で取得するとなるとハードルが高い（難易度にもよるが）。
期待は大きいが、ITスキル、人材、資金面すべてにおいて不安も大きい。
運用面
セキュリティや使用しやすさなどを追求してほしい（複雑化してくるので）。
将来的には活用を考えることの必要なところもありますが、今すぐには難しいです（技術担当者、基幹職の知識習得をまずは考える必要があります）。
容量は大きくなったが距離が短いためスポットを多くしなければならないか不安。
全自動、AI化が出来るならばそれに越したことはないが、やりすぎると技術ではな
く資本のみで話が出来てしまうので、大手優位となるのは中小としては避けたい面
懸念事項がある
弊社のような中小は資本戦は避けたいし、なんでもAIや機械で良いとなるなら中小の役割は時代として終わりを迎えると思っている
その他 ローカル5Gの導入には時間をかけて取り組みたい。

36

18

5

4

2

4

3. 無線通信及びローカル 5G の利活用における課題（考察）
本調査では、製造業の生産性向上等に資する無線通信の更なる普及や安全な利用の促進のため、無線通信に関する利用状況やニーズ、ローカル 5G の導入意向を伺った。以下では調査結果を基に、今後製造業各社に対してローカル 5G を普及するうえでの課題について考察している。
はじめに、ローカル 5G を普及促進するうえで、製造業各社におけるローカル 5G そのものに対する認知度の低さが課題として挙げられる。
「知らなかった」との回答については令
和 2 年度の調査では 55.6%であったことに対して、今回の調査では 52.2%となっており微減しているがおよそ過半数以上の企業において知らなかったとの回答があり、十分に認知されている状態とは言い難い。なお、ローカル 5G の「導入を検討している」との回答は0.8%、「導入に関心がある」との回答は 21.1%であった。
有線通信の問題点といった観点では「レイアウト変更時の機器の移動が困難である」が45.3%と最も多く、「有線ケーブルの劣化により断線が発生する」（21.0%）、「機器点検時等の有線ケーブルの抜き差しに手間がかかる」（15.6%）との回答があり、無線通信に対するニーズは強いと考えられる。
一方で、無線通信としては「導入している」を回答した企業が 67.2%、導入済の無線通信としては Wi-Fi との回答が 97.5%でありローカル 5G の普及展開を進めていく上では Wi-Fi
がベンチマークとなると考えられる。
無線通信の問題点としては「通信が遅延する」
が 21.9%と最も高く、「頻繫に切断する」（15.8%）、「接続数が制限される」（10.9%）と続くため、現行の無線通信について何らかの不満を持っている企業においてはローカル 5G の導入検討の余地があると考えられる。現行の無線通信に対して、「特に不満はない」との回答は 57.9%であった。
ローカル 5G を導入するにあたり、不安な点としては「コスト・費用対効果」を挙げた企業が 57.0%あり、財務面での懸念が強い。加えて、現在の製造拠点におけるネットワーク整
備費用については「100 万円未満」との回答が 49.5%、「100 万以上 500 万円未満」との回答が 24.2%であり７割強の企業において 500 万未満との回答だった。広く中小規模の企業においても普及展開をしていくためには、この程度の価格帯において導入可能なサービスが必要となると考えられるが、低価格帯での導入が可能となるサービスが普及することで財務面における懸念の解消につながる可能性はある。37
加えて、同設問の体制・知識に関する項目では、「人材が不足している（ローカル 5G に詳しい人材がいない）」（26.8%）と「ローカル 5G を導入するために、どのような体制を設ければよいのかわからない」（20.8%）も多くの企業において課題とされていた。多くの企業が、ローカル 5G に詳しい人材が不足していることから、導入判断ができない、または導入までのロードマップが描けないといった課題を抱えていると考えられる。
今回のアンケート調査では、5G を用いたソリューションのうち、コンソーシアムにおいて実証実験を行っている「遠隔指導ソリューション」「技能の見える化」「AI 指導」に関する興味関心においてもそれぞれ興味があるとの回答は 22.2%、30.7%、31.6%であり一定の関心はある。自由記述欄ではソリューションにおいて「パッケージとして提供されると導入しやすくなる」との回答も見られた。
以上に挙げた課題を踏まえ、ローカル 5G 普及促進のためには、周知広報活動を実施
し、継続的な情報提供を行うとともに、ローカル 5G に関する有識者による支援や設備投資のための補助金の導入が必要になると考えられる。一方で、ローカル 5G を活用し
37

ローカル 5G が「1 セット 498 万円から」 NEC がスターターパックを発売

https://businessnetwork.jp/Detail/tabid/65/artid/8884/Default.aspx
37

たソリューションについて創発を行い、費用対効果の観点から定量的に効果が見込めるようになることが必要と考えられる。

38

4. アンケート調査票（参照）
令和 3 年度 製造業におけるローカル 5G の利活用に関する調査

Ⅰ 貴社の概要について※ご回答に際して、設問に指定がない限り、該当する番号を○で囲ってください。
問1 貴社の主たる業種をご選択ください。
〔1 つだけ○〕
1. 食料品製造業

13.

窯業・土石製品製造業

2. 飲料・たばこ・飼料製造業

14.

鉄鋼業

3. 繊維工業

15. 非鉄金属製造業

4. 木材・木製品製造業（家具を除 16. 金属製品製造業
く）
5. 家具・装備品製造業
17. はん用機械器具製造業
6. パルプ・紙・紙加工品製造業

18. 生産用機械器具製造業

7. 印刷・同関連業

19.

8. 化学工業

20. 電子部品・デバイス・電子回路製造業

9. 石油製品・石炭製品製造業

21.

10. プラスチック製品製造業

22. 情報通信機械器具製造業

11. ゴム製品製造業

23.

業務用機械器具製造業

電気機械器具製造業

輸送用機械器具製造業

12. なめし革・同製品・毛皮製造業 24. その他の製造業（
問2 貴社所在地をご記入ください。
〔1 つだけ○〕
1. 北海道13. 東京都

25. 滋賀県37. 香川県

2. 青森県14. 神奈川県

26. 京都府

38. 愛媛県

3. 岩手県15. 新潟県

27. 大阪府

39. 高知県

4. 宮城県16. 富山県

28. 兵庫県40. 福岡県

5. 秋田県17. 石川県

29. 奈良県

41. 佐賀県

6. 山形県18. 福井県

30. 和歌山県

42. 長崎県

7. 福島県19. 山梨県

31. 鳥取県

43. 熊本県

8. 茨城県20. 長野県

32. 島根県

44. 大分県

9. 栃木県21. 岐阜県

33. 岡山県

45. 宮崎県

10. 群馬県22. 静岡県

34. 広島県46. 鹿児島県

11. 埼玉県

23. 愛知県

35. 山口県

47. 沖縄県

12. 千葉県

24. 三重県36. 徳島県問3 貴社の従業員数をご選択ください。
〔1 つだけ○〕
1. 10 人未満
9. 300-499 人
2. 10-19 人
10. 500-999 人
39

3.
4.
5.
6.
7.
8.

20-29 人30-39 人40-49 人50-99 人100-199 人
200-299 人

11.
12.
13.
14.
15.

1000-1999 人
2000-2999 人
3000-4999 人
5000-9999 人
1 万人以上Ⅱ 貴社製造現場について
問4 貴社工場において有線通信を導入済の場合、業務上の問題点はありますか。
〔あてはまるもの全て○〕
1. レイアウト変更時の機器の移動が困難である
2. 機器点検時等の有線ケーブルの抜き差しに手間がかかる
3. AGV（無人配送車）や AMR（自律走行搬送ロボット）等の移動体の活用が難しい
4. 有線ケーブル物理的に障害となり作業の障害となる
5. 有線ケーブルの劣化により断線が発生する
6. 公道を挟んだ遠隔地等に配線することが困難であり通信環境を整備できない
7. 特に不満はない
8. わからない
9. その他（）
10. 有線通信は導入していない
問5 貴社工場における無線通信導入状況をご選択ください。
〔1 つだけ○〕
1. 導入している →問 6 へ

4. 関心が無い →問 10 へ

2. 導入を検討している →問 10 へ

5.

わからない →問 10 へ

3. 導入に関心がある →問 10 へ
問6 貴社工場において、導入している無線通信はありますか。
〔あてはまるもの全て○〕
1. Wi-Fi

10. WirelessHART

2. Bluetooth

11. 特定小電力無線（300MHz 帯）

3. 3G

12. 特定小電力無線（400MHz 帯）

4. 4G/LTE

13. 特定小電力無線（900MHz 帯）

5. 5G/ローカル 5G

14.

特定小電力無線（2.4GHz 帯）

40

6. ZigBee

15. 特定小電力無線（その他帯域）

7. Wi-SUN

16. わからない

17. その他
8. LPWA（SIFGFOX、LoRA、（
NB-IoT 等））
9. ISA100

問7 導入済の通信について、業務上の問題点はありますか。また、特に問題の頻発する通信種類について問 6 の通信種類を 1 つ記載してください。
例 Wi-Fi の場合は 1 を記載。〔あてはまるもの全て○。通信種類は番号を記載。
〕
1. 通信が遅延する（発生する場合、通信種類の番号を記載：）

2. 頻繫に切断する（発生する場合、通信種類の番号を記載：）

3. 接続数が制限される（発生する場合、通信種類の番号を記載：）

4. 特に不満はない
5. わからない
6. その他（）
問8 貴社工場において、遮蔽物の影響により通信に影響がでることがありますか。また、影響がある場合は、問 6 の通信種類を 1 つ記載してください。例：Wi-Fi の場合は 1を記載。
〔1 つだけ○。通信種類は番号を記載。
〕
1. はい（発生する場合、通信種類の番号を記載：
2. いいえ

3.

）

わからない

問9 無線機器同士の電波干渉（電波同士がぶつかり合うことによる通信不良の状態）について特にお伺いします。貴社工場において、無線機器同士の電波干渉による通信遅延は無線通信導入・運用上の懸念点となっていますか。
〔1 つだけ○〕
1. はい
3. わからない
2. いいえ問10
貴社製造現場においてライン変更はどの程度の頻度で発生しますか。
〔1 年あたりのおおよその発生件数を 1 つだけ○〕
1. 数年に 1 度など滅多に発生しない

3. 3 回以上 5 回未満

2. 1 回以上 3 回未満

4. 5 回以上問11
貴社の 1 拠点あたりの製造現場について、有線・無線問わずネットワーク整備にどの程度の初期費用を費やしていますか。
〔1 つだけ○〕41

1. 100 万円未満

5. 1,000 万円以上 5,000 万円未満

2. 100 万円以上 500 万円未満

6. 5,000 万円以上 1 億円未満

3.

500 万円以上 1000 万円未満

7. 1 億円以上

4.

1,000 万円以上 5,000 万円未満

8.

わからない

Ⅲ ローカル 5G について【ローカル 5G とは】“ローカル 5G は、携帯電話事業者による全国向け 5G とは別に、地域の企業や自治体等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し利用可能とす
る新しい仕組みであり、地域の課題解決を始め、多様なニーズに用いられることが期待される。基本的には、自営目的での利用を想定しているが、地域に密着した多様なニーズに対応するために、地域の企業等にネットワーク構築などを依頼し、電気通信役務として提供を受けることも可能としている。”※総務省『ローカル 5G 導入に関するガイドライン』
https://www.soumu.go.jp/main_content/000659870.pdf（令和元年 12 月）より抜粋

問12

ローカル 5G について知っていましたか。
〔1 つだけ○〕

1. 知っていた

3. 知らなかった

2. 聞いたことがあった
問13

貴社工場におけるローカル 5G 導入検討状況をご選択ください。
〔1 つだけ○〕

1. 導入を検討している

3.

関心が無い

2. 導入に関心がある

4.

わからない

問14
貴社工場において、ローカル 5G を導入する場合、どのような業務に活用したいですか。
〔あてはまるもの全て○〕
管理について1. 工場内環境に関する管理（塵埃、CO2、温湿度、照度等の管理）
2. 工場内の設備やモノに関する資産管理
3. 作業工程漏れ防止のための動作数カウント
4. 製造した製品数カウント
5. プラントやデータセンタ向けの電力消費量の管理
6. 分散型電圧制御の管理
7. 保全情報システムによる生産管理
8. スマートグリッドを用いた電力管理（電気自動車の充電池活用等）
9. 特になし
10. わからない
42

制御について
1. 工作機械に関する動作制御
2. 梱包機械に関する動作制御
3. 印刷機械に関する動作制御
4. 移動ロボットに関する制御
5. 組立ロボットや切削ロボットに関する制御
6. クレーンやポンプなど固定された機器に関する制御
7. センサおよびアクチュエータに関する双方向通信の制御
8. 機器に対するエネルギー供給量の制御
9. 動画像による遠隔ロボットの制御
10. 風力プラントなど、エネルギー関連設備の制御
11. 特になし
12. わからない
安全・品質等について
1. 温湿度に関する情報収集による予防保全（故障検知）
2. 在庫管理システムによる過重在庫・滞留在庫の検知
3. 動画像による異常検知
4. 空気環境（ガス、CO2、有害物質等）による異常検知
5. 非常停止スイッチ操作
6. 移動ロボットのための動画像通信
7. AR のための動画像通信
8. 高所作業などの遠隔作業のための遠隔作業用動画通信
9. 手動パルス信号の通信
10. 生産物ごとのデータ伝送
11. Sercos, PROFINET, EtherCAT, OPC UA などのプロトコル通信で管理、制御される機器のための通信
12. 特になし
13. わからない
前頁にてご回答いただいた業務（管理、制御、安全・品質等）の他に、貴社工場において活用してみたい業務や実際にご利用を検討しているものがあれば、自由にご記述ください。
〔自由記述〕

43

問15
貴社工場において、ローカル 5G を導入するにあたりどのような不安がありますか。
〔あてはまるもの全て○〕
技術について1. 通信の信頼性（通信遅延）
6. 電波干渉
2. 通信のセキュリティ
7. 通信距離3. コスト・費用対効果
8. 特になし
4. 電源供給
9. わからない10. その他
5. 通信方式を複数利用する場合の（機器の設置方法）
体制・知識について
1. ローカル 5G によって自社で目指していることが実現できるかわからない
2. 導入費用がわからない
3. 導入資金が不足している
4. 投資に見合ったメリットが得られるかがわからない
5. 導入するシステム・機器がわからない
6. システム・機器の運用に不安がある
7. ローカル 5G の制度がわからない
8. ローカル 5G の特徴がわからない
9. 人材が不足している（ローカル 5G 導入に詳しい人材がいない）
10. ローカル 5G を導入するために、どのような体制を設ければよいのかわからない
11. 協業する相手や調達先が分からない
12. 特になし
13. わからない
14. その他（）

Ⅳ 5G を用いたソリューションについて多くの製造現場において、指導が効率的に実施できず技能継承が十分進んでいない課題があります。
この課題に対して、ローカル 5G の特徴である超低遅延性を活用し、作業員の動きをカメラで撮影しながら遠隔地から熟練作業員が指導をするような遠隔指導のソリューションについて実現に向けた検証が始まっています。
また、製造現場の作業員についてカメラやモーションセンサ、マイク等により情報を計測し技
能の見える化や AI による効率的な動きの指導を行うソリューションについて検討が進められています。

44

問16
貴社において製造現場における人材確保や技能継承について感じている課題はありますか。
〔あてはまるもの全て○〕1. 採用予定数を満たすことができず、人員が不足している
2. 採用はできているが、採用者について十分にスキルマッチしていない
3. 育成機会を十分に確保出来ず、人材の育成が進んでいない
4. 定年退職により、熟練者の人材の離職が進んでいる
5. 他企業への転職により、人材の離職が進んでいる
6. 作業員の技能について十分に把握できておらず、適切に配置出来ていない
7. 熟練作業員の知見について共有できておらず、作業員間の技能について格差がある
8. 特になし
9. わからない10. その他（）
問17
ローカル 5G の特徴（低遅延、高速大容量、多数同時接続、セキュリティ強化等）を生かして活用したいソリューションはありますか。
〔あてはまるもの全て○〕
1. 高精細な映像とリアルタイム性を活用した遠隔地からの作業指導
2. 高精細な映像を活用した検査工程の効率化
3. AR/VR/MR 等の活用による作業効率化
4. 低遅延性が必要な機器の制御
5. IoT センサによる製造過程のデータ可視化、現場作業者の技能見える化
6. IoT センサにより得た数値（温度等）の活用による品質確保
7. データを利用した AI（人工知能）による現場作業・指導等の省人化
8. データ活用によるデジタルツイン※の実現
9. その他（）※デジタルツインとはリアル（物理）空間にある情報を IoT などで集め、送信されたデータを元にサイバー（仮想）空間でリアル空間を再現する技術
問18
遠隔指導への関心についてお伺いいたします。製造現場にカメラやマイクなどを設置することで映像、音等のデータを取得し、それらの情報をもとに遠隔での指導を可能とするソリューションについて興味はありますか。
〔1 つだけ○〕
1. ある

→問 19

2. ない

→問 20

3. わからない →問 20

45

問19

遠隔での指導を行いたい業務はどういった業務ですか。
〔自由記述〕

問20
指導者となる熟練の作業員は、他の作業員の指導にどの程度の時間を要していますか。
〔1 日あたりの 1 人の指導者のおおよその平均指導時間に 1 つだけ○〕
1. 30 分未満

4. 4 時間以上 6 時間未満

2. 1 時間以上 2 時間未満

5. 6 時間以上 8 時間未満

3. 2 時間以上 4 時間未満

6. 8 時間以上

問21
作業員の指導にあたって、指導者の移動にどの程度の時間を要していますか。
〔1日あたりの 1 人の指導者のおおよその平均移動時間に 1 つだけ○〕
1. 30 分未満

4. 4 時間以上 6 時間未満

2. 1 時間以上 2 時間未満

5. 6 時間以上 8 時間未満

3. 2 時間以上 4 時間未満

6. 8 時間以上

問22
製造現場における作業員についてカメラやモーションセンサ、マイク等により情報を計測し、体や手動かし方などのデータを可視化し、技能の見える化※を可能とするソリューションについて興味はありますか。
〔1 つだけ○〕
1. ある

3. わからない

2. ない※技能の見える化とは、熟練作業員の感覚的な知識・知見を言語化・可視化することで効率的な技能継承を実施することを目的とした技術
問23
技能の見える化によって得られた情報をもとに技能のコツや身体、道具の使い方などの指導を AI が行うソリューションについて興味はありますか。
〔1 つだけ○〕
1. ある

3. わからない

2. ない

46

問24
ローカル 5G に関する今後の研究開発へのご期待や、行政へのご要望等を自由にご記述ください。
〔自由記述〕

アンケート調査は以上です。ご協力ありがとうございました。

47