小 特 集 の 発 行 に あ たって

編集チームリーダ

ユビキタスの次の世界へ

島田淳一

Junichi Shimada～ M2Mとビッグデータ～

もうすぐ「2014 FIFA ワールドカップ」が開幕します．日本全国，全世界のサッカーファン待望のイベントです．日
本代表の活躍を心から期待しています．その一方で，本年 1 月の高校サッカー決勝は富山県代表の富山第一高校と石川県代表の星稜高校との組合せ．私事ですが，富山県出身，現在は石川県在住のサッカーファンとしては，文字どおり「世紀の一戦」ということもあり，子供とともに国立競技場に向かいました．
国立競技場は「現在の国立競技場での最後の高校サッカー決勝」ということもあり，約 5 万人の観客で超満員．残念ながら携帯・スマホはつながりにくくはなりましたが，ネットワークを通じて出場チームや選手の情報，試合の経過など，様々な情報が提供されており，また，実際に競技場の離れた場所で観戦している友人や地元でテレビ観戦している
友人と SNS でリアルタイムのやり取りができ，これが現代のスポーツ観戦か，と感慨にふけりつつ観戦しました．試合
内容はすばらしく，かつ面白く，随所に高校生らしさも垣間見え，「にわか高校サッカーファン」にとっても非常に盛り上がりました．
その国立競技場は，2020 年東京オリンピックに向けて改修に移ります．その 2020 年をターゲットとして，競技選手の育成，インフラ整備，技術開発，サービス提供などについて，東京都や政府，競技団体のみならず多種多様な分野の方々が東京オリンピックの成功に向け連携しており，その中で，情報通信分野からの貢献も高く期待されています．一方で，東京オリンピック開催まで「あと 6 年」です．
「6 年後」は今春入学した小学生は中学生に，中高生は大学進学
または就職し，多くの大学生は社会人として活躍し，そして彼ら若い世代が東京オリンピックに関わり，日本のすばら
しさをアピールすることになります．この情報通信への適応力が高い若い世代が，最新の技術・サービスを積極的に吸収し，新たなパラダイムを創出する次世代の担い手になることを期待してやみません．
さて，今回の小特集の表題にある「ユビキタス」は，「いつでも，どこでも，何でも，誰でも」という概念の情報通信技術に関する用語で 2000 年代初め頃からしばしば使われていますが，そもそも「ubiquitous」は「神はあらゆるところに存在する」というラテン語での宗教用語です．とはいえ，情報通信は神にはなり得ませんので，むしろ隅々に行き届いて，私たちの生活をサポートする存在，というところでしょうか．そして，街中でよく見られる光景の一つ「どこでもスマホ」，クラウドを通して世界中どこでも同じサービスを享受できること，これらもユビキタスの実現形態の一つです．
このように 2000 年代からの情報通信技術の急速な進展により，インターネットに代表されるネットワークの高速化，大容量化が進み，携帯電話・無線 LAN などのワイヤレスにより至る所でネットワークに接続でき，SNS などの様々なサービス，高機能な端末が誕生しました．特に若い世代では，どこでもネットにつながる，誰とでもつながることが当然の状況になっています．こうしてみるとユビキタス「環境」は実現し，環境に対応したサービスも実現しつつある状況です．
一方で，今回の小特集として取り上げる「M2M（Machine to Machine）」と「ビッグデータ（Big Data）」．どちらも，近年，注目を浴びている技術の一つであり，ユビキタス環境を前提として展開され，新たなパラダイムの創出が期待される分野です．機械同士で情報交換しシステムの制御を目指す M2M，大量かつ多種多様の情報を格納し新たな活用を目指すビッグデータ．M2M とビッグデータは，意外と近い領域であり，相互作用することにより新たなパラダイ
ムが期待できるのではないか，と期待し，小特集として取り上げました．そして，技術的な観点での研究開発，標準化，サービスへの展開について紹介するとともに，これら情報の取扱い，特にプライバシーとセキュリティについては慎重に扱うべきであり，これに対応する制度的分野での検討状況についても紹介します．
今回紹介する M2M やビッグデータが我々の社会・生活に変革をもたらすことに期待しつつも，まずは，日本のサッカーが世界を変革させるくらいの活躍となることを期待しましょう．

島田淳一

小特集編集チーム

菊池典恭

木下和彦

宮本伸一
ⓒ電子情報通信学会 2014

解説

社会課題の解決とM2M，ビッグデータ
稲田修一

1

イノベーションの源泉変化とM2M，ビッグデータ

Shuichi Inada 東京大学先端科学技術研究センター

情報端末の分野でイノベーションを起こしている．
同時に，イノベーションの起点も変化している．技術だけでなく，顧客やマーケット，人・社会を起点とする

2013 年 5 月，女優アンジェリーナ・ジョリーが，遺イノベーションが増えている．例えば，建設機械大手の伝性乳腺がんを予防するため，乳房切除・再建手術を受

コマツは，建設機械に車両の状態や稼動状況をチェックけたというニュースが伝えられた．がん抑制遺伝子するセンサや GPS 装置を取り付け，各車両の運用デーの変異により将来乳がんになる可能性が 87％，卵巣がタなどを収集・集積・分析し，顧客サービスの改善やマーんは 50％との診断を受け，確率の高い乳がん対策としケティング力の向上などに活用している．顧客起点の情て乳房切除を選択したのである．

報がイノベーションをもたらしているのである．

（1）

このニュースは，我々に二つのメッセージを伝えていイノベーションの源泉変化の中で，M2M（Machine

る．一つは，遺伝子検査技術の発展と医療ビッグデータ

to Machine）やビッグデータの役割は何であろう．その集積により，
将来，病気になる確率が分かるという「新れはコマツの例に示すように，M2M などを活用し，顧たな価値」が創出されていること．もう一つは，病気に客やマーケット，人・社会の動きに関するデータをダイなる前に予防という選択肢が可能となっており，医療のナミックに収集し，集積したビッグデータを活用し，新概念が「治療」から「予防」に変わる可能性があること

しい製品やサービスの開発，顧客サービスの改善などをである．医療ビッグデータ活用により得られた情報が人行うことである．M2M やビッグデータ活用は，正にイの考えや行動を変え，人の意思決定の変化がイノベー

ノベーション推進のツールなのである．

ションの源泉となっているのである．

グローバルな視点で見ると，日本企業発のイノベー

この例に典型的に示されるように，イノベーションのションが少なくなっている．原因は，顧客やマーケット，

源泉が大きく変化している．現在は新しい技術だけでな

人・社会を起点とするイノベーションを推進するマイ

く，技術の新しい活用領域の発見，新しい技術や製品をンドの欠如と人材の不足である．技術の重要性は変わ

普及させる仕組み作り，デザインやインタフェース，そらないが，現在は，技術だけでなく，幅広い観点からしてビッグデータ活用など幅広い領域がイノベーション

ビジネスを考えることが必要なのである．

の源泉になっている．

マネジメント関係の調べ物をしていると「イノベー

例えば，技術の活用領域の発見に関しては，Google

ションか，死か」という言葉がよく出てくる．イノベー

が グ ラ フ 理 論 を 検 索 エ ン ジ ン の パ ワ ー ア ッ プ に，ションに成功した企業が生き残り，そうでない企業はAmazon が行動履歴情報の分析結果をネット通販商品

マーケットから退出を余儀なくされるという意味であの「おすすめ」に活用し，検索エンジンやネット通販分

る．企業を取り巻く環境が急激に変化する中，技術以

野にイノベーションを起こしている．EU（European

外にも起点を広げイノベーションを推進すること，推Union：欧州連合）では，再生エネルギー促進指令とい進策の一環として，M2M やビッグデータ活用を考える

う新たな制度の制定が，再生エネルギー普及というエネ

こと，これらが企業の生き残りのために必須な時代に

ルギー分野のイノベーションを後押ししている．また，なっている．

Apple は斬新なデザイン，インタフェースにより携帯
6

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

ⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

2 M2M，ビッグデータから得られる価値

M2M，
3 社会課題の解決とビッグデータへの期待

M2M やビッグデータの活用から得られる価値は，具M2M やビッグデータは，我が国が抱えている様々な体的には何であろうか．これを理解する上で参考になる

社会課題の解決に有効に用いることができる．
本章では，のは，各種 ICT サービスを出現期，成長期，成熟期，

健康管理／医療，教育，インフラ管理，農業の分野にお衰退期の四つに分類した図 1 である．

いて，どのような活用が考えられるのか，アイデアベー「スマート」という言葉を冠したサービスが並んでいる

スのものも含め述べる．

出現期のサービスと，成長期以降のサービスには大きな違いがある．後者のほとんどは，ICT そのものが発展し

3.1 健康管理／医療分野での活用たものである．一方前者は，スマートシティは都市管理，

高齢化に伴う医療費の急激な増加が，国民生活の大きスマートカーは車，スマートグリッドは電力管理など，な負担になっている．図 2 に示すとおり，国内総生産

ICT 以外の産業分野や社会が ICT 活用により高度化する（GDP）が 2001 年の 502 兆円から 2011 年の 473 兆円ものである．そして，高度化には M2M やビッグデータ

へと 5.7％減少したのに対し，国民医療費総額は 2001

活用が深く関わっている．これらの活用により，様々な年の 31.1 兆円から 2011 年の 38.6 兆円へと 24.1％も領域で新しい価値が生まれるのである．

増加している（2）．

もう一つ重要なポイントがある．それは，新しい価値

医療費の増加は，我が国固有の課題ではなく，先進国を考える時の視点の置き場所である．我が国では，狭いに共通の課題である．この課題を解決するため，欧米で視点で価値を考えがちである．

は，生活習慣病などの分野で健康管理データや医療デー

M2M やビッグデータ活用による価値は，通常，デー
タ分析の結果を製品やサービスの改善，マーケティング

タを活用し，医療の主体を「治療」から「予防」に変える試みが始まっている．

の精密化などに適用することから生まれると考えられて取組みが始まった背景には，健康管理デバイスやスいる．これは間違いではないが，十分ではない．データ

マートフォン，
クラウドサービスなどの発展により，デー分析の結果を活用し，ビジネスプロセスの変革や新しいタ収集が容易かつ低廉になったこと，また，医療分野へ

ビジネスモデルの創造に結び付けることにより，より大企業参入を容認するといった医療ビジネスを巡る制度改きな価値が生まれるからである．そして，これが産業や革など様々な要因がある．でも，何よりも大きな要因は，社会の変革に結び付けば，更に大きな価値が生まれる．

健康管理データや医療データの集積とデータ分析技術の医療分野を例に示すと，医療ビッグデータの分析によ進展により，将来，病気になる可能性を予測できるよう

り，将来，病気になる確率が分かるという「価値」よりになっていることである．

も，医療の概念を「治療」から「予防」に転換し，医療実際に予測コンテストも実施されている．政策シンクのプロセスを変革することで，より大きな価値が生まれ

タンクである米国ヘリテージ財団が，2011〜2013 年のる．そして，概念やプロセス変革が社会全体に広がるこ間，40 万人分 × 4 年間の医療データを公開し，翌年病とで，更に価値が大きくなるのである．

気になり入院する人を予測するコンテストを実施したのである（3）．グランプリの賞金は 300 万ドル（約 3 億円）

図1

各種 ICT サービスのライフサイクル上の位置付けとICT サービス開発の領域変化

図2

国民医療費総額と国内総生産の推移（単位：兆円）
解説 社会課題の解決と M2M，ビッグデータ

7

解

説

Technology Reviews and Reports

である．

学習管理の取組みは，ビジネスの世界で先行しそうで

医療分野では，病気の予測以外にも様々なデータ活用

ある．企業の効率的なビジネス遂行には，個々の従業員が始まっている．例えば，電子カルテ，レセプト情報なのスキルを把握し，最適な人員配置を行うことが必須だ

どの医療ビッグデータを分析し，1 万分の 1 程度以下でからである．特に，ICT や生命・医療分野など変化が激発生する薬の重大副作用の早期検出が 2008 年から米国

しい分野においては，最新の知識を常に学ぶ必要がある．

で開始され，医薬品のリスク軽減や効能の確認に活用さ学習の効率化のために Web 学習を活用することは，従れている．そのほか，白血病，手術，感染症対策な業員にもうれしいソリューションである．適切な学習管

ど治療法のベストプラクティスの早期発見と改善が行わ

理を合わせて実施することにより，効果的に必要なスキれている．更には，病気と遺伝子の関係や遺伝子の相違

ルを身に付けることができるからである．

（4）による医薬品の効能の違いなどを分析する研究を推進
し，一人一人に最適な薬剤や治療法を選択するテーラー

3.3 インフラ管理分野での活用

メイド医療の実現などの試みも始まっている．様々な領2012 年 12 月に中央自動車道笹子トンネルで起きた域で，健康管理データや医療データの活用が進められて天井板落下事故を契機に，高度成長期に建設したインフいるのであるラの経年劣化と管理の在り方が大きな社会課題となって

．

（5）
，
（6）

い る． 例 え ば 2013 年 4 月 1 日 現 在， 日 本 全 国 で 約
3.2 教育分野での活用

15.7 万ある 15 m 以上の橋梁のうち 1,381 の橋梁が通教育分野においても M2M やビッグデータの活用は期行規制等の対象となっている．築 50 年以上の橋梁の割待を集めている．既に学生の過去の成績や教材へのアク合は 2011 年では 9％であったが，2021 年には 28％，セスなどのデータから学習の進捗度を推定し，講義につ（9）
そして 2031 年には 53％に達する（8），．何らかの対策

いて行けなくなる前に対策をとるなどの試みが始まってをとらないと，保全コストや通行規制の対象となる橋梁

いる．教育の改善が始まっているのである．しかし，数が急増する危険性があるのである．

M2M やビッグデータの活用で本来実現すべきなのは，教育の改革である．

に集中投資した社会資本の老朽化の進行に対し，戦略的現在，そして今後のビジネスで要求される能力は，必な維持管理・更新に資する技術開発を進めるとしており，要とされる知識を自ら効率的に学ぶ力と創造力である．

ライフサイクルコストの縮減のためセンシング・モニタ

世界的に見ると，フィンランドやシンガポールなど教育

リング技術や最新の ICT を活用した点検・診断の効果・

先進国を中心に，先生が「教える」教育から学生が自ら効率の向上などを指摘している（10）．橋梁，トンネル，「学ぶ」教育への転換，学生一人一人にカスタマイズす道路，ダム，堤防などのインフラ管理の分野においても，る教育への転換が始まっている

インフラの状況をセンサ，M2M で把握し，ビッグデー．そのサポート役と（7）なるのが，M2M とビッグデータの活用である．
学生の性格や学習態度を含む学習履歴データの収集・集積・分析により，
ㅡ当該学生に最適な学習パターンを割り出し，最適なㅡ
教科書や教材を提供する
ㅡWeb
ㅡ
ベースの対話ソフトとカメラを活用し，性格や気分を感知し効果的に学習を進める

タ分析で予防保全を行い，保全コストを下げることに対し大きな期待が寄せられているのである．
例えば橋梁保全に関しては，一部の橋梁にセンサを取り付け，変位，ひずみ，振動などのデータをリアルタイ
ムかつ継続的に取得し，状態監視する取組みが始まっている（11）．データ分析の結果から，過積載のトラックが橋梁の痛みの大きな原因になることなどが判明しているㅡ協力して一つのテーマを調べ上げる協働学習につㅡ

が，橋梁の安全性については，異常値が検出されたら管いても，盛り上がるテーマの選択や教材の選択に集理者に知らせる段階である．センサデータから橋梁の安合知を活用する

全性を推定できるようになれば，橋梁管理に大きなブなど，様々な活用が考えられる．
先生には，学習計画の立案を助言し，コンピュータが8

第 3 期国土交通省技術基本計画では，高度成長時代

レークスルーをもたらすのであるが，その手法の確立は今後の課題となっている状態である．

把握した学習履歴情報などを基に，一人一人の学習の進

橋梁保全に関しては，このほか，無人飛行体などのロ

捗度を管理するなど従来とは異なる作業と能力が求めらボットを活用した動画像や静止画像の撮影による点検なれる．教えることに使う時間が減る代わりに，一人一人

どのアイデアも出されており（12），今後予防保全の効率の学習を個別にマネージすることが求められるのである．

化に向けた様々な取組みが進展するものと期待されてい通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

る．また，橋梁以外のインフラ管理についても，例えば道路のひび割れや空洞などの異常を，走る車から熱赤外線で検知するなど，様々なアイデアが提案されている．
インフラの状況をセンサ，M2M で把握し，機械学習などビッグデータ分析により予防保全を行う試みは今後大いに進展する可能性がある．
3.4 農業分野での活用
農業に関しては，農業従事者の高齢化と耕作放棄地の急速な増加が日本農業の大きな問題点とされている．農業従事者の平均年齢は 2012 年の時点で 65.8 歳，耕作

図3

農産物の単位面積当たりの収穫量の比較

（オランダ vs 日本）（2011 年）

放棄地は 1995 年時点の 24 万 ha から 2010 年時点で40 万 ha に拡大し，滋賀県の面積と同程度になっているからである（13）．しかし，多くの作物の生産性が低く，生産性の伸びもほかの主要先進国に比べ低いという，より深刻な問題があることは一般には知られていな（15）
い（14），．

例えば，ICT を活用したハウス農業で有名なオランダのトマト，キュウリ，ナスの単位面積当たりの収穫量は，
図 3 に示すように 2011 年時点でそれぞれ日本の 8.2 倍，
13.1 倍，14.1 倍となっている．また，トマトの単位面積当たりの収穫量は，図 4 に示すようにオランダでは
1981〜2011 年の 30 年間で 3.0 倍になっているのに対

図4

トマトの単位面積当たりの収穫量の推移

（オランダ vs 日本）

し，日本では 1.1 倍でしかない（16）．一般には進んでいると理解されている農業技術の進歩の点でも，問題が発ネジメント，それにセンサや M2M，ビッグデータなど生しているのである．

最先端ツールの活用により，農業が最先端の産業に生ま

この問題の根源をあえて一言で言うと，経営マインド

れ変わることが期待できる時代になっているのである．

の不在である．個人レベルの経験と勘に頼っていた農産物の生産をセンサや M2M，ビッグデータを使って管理することが可能になっていることに気付かず，今までの技術と発想が異なるデータ活用という新しい手法への挑戦

4 M2M，ビッグデータ活用の普及に向けてとその成果の取り込みに後れをとってしまったのである．

課題の解決にはイノベーションが不可欠であり，ま農産物の生育を決める因子は，気温，湿度，土壌水分，

た，イノベーション推進には M2M やビッグデータ活用

日射量，風量，CO2 濃度などの環境条件と施肥，剪定，が有効な場合が多々あるが，これを進める上で幾つか押除草や害虫駆除などの生産環境の推移である．オランダ

さえておくべきポイントがある．それは，では，これらの条件や環境，それから植物の反応や成熟① 利用分野との協働具合などを計測し最適条件を見いだすとともに，ハウス② カスタマイズ

環境を最適に制御するシステム技術も合わせて開発し，③ 活用に向けた仕組み作り

利用しているのである

．

（17）

である．

生産プロセスに関する暗黙知の可視化は，誰もがおい

まず利用分野との協働であるが，図 1 に示したよう

しい農産物を生産できる可能性や安定した収穫につながに今後 ICT は様々な領域で，利用分野ごとのニーズにる．生産プロセスの定量化は，農作物の生産原価のより対応し発展するものと考えられる．異分野との協働を推正確な把握を可能にする．これに農場経営の大規模化と進することにより，ICT の一層の発展が期待できるので経営マインドが加われば，農作物の生産コストが下がり，

あ る． そ し て，ICT の 更 な る 発 展 の 鍵 と な る の は，

農産物の国際競争力の強化にもつながる．制度改革とマ

M2M やビッグデータである．
解説 社会課題の解決と M2M，ビッグデータ

9

解

説

Technology Reviews and Reports

異分野との協働には苦労が付き物であるが，これを成加速する大きな力になる．

功させるには避けては通れないことがある．それは，利この三つのポイントに戦略的に取り組んでいる企業

用分野側からの要請を待つだけでなく，ICT 側から積極がある．世界最大のコングロマリットであり，航空機エ

的に相手の領域に踏み込んでビジネス課題を見付け，課

ンジン，医療機器，発電機器，金融事業など幅広いビジ

題解決の提案を行うことである．これが成功すると，イ

ネ ス を 行 っ て い る GE（General Electric Company）

ノベーションの源泉の一つである技術の活用領域の発見である．GE は，
医療機器，
発電機器，
輸送機器などの様々につながる．

な産業機械がインターネットで接続され，得られる稼動

課題が大きな場合は，相手のビジネスプロセスやビジ

データ等の分析・活用により，運輸，エネルギー，ヘルネスモデルを変える提案になる可能性がある．この場合スケア等世界経済の 46％をカバーする分野で生産性のは，トップレベルでの相互理解が不可欠となる．また，改善が進み，大きなイノベーションの波が起こると予想

社会課題の解決提案については，世の中の仕組みを変えした「インダストリアル・インターネット」というビジョることにつながる可能性があるので，政府をはじめ世のンを掲げ，様々な企業との協働関係の構築などの活動を中の理解を深める取り組みも不可欠となる．

加速している．

2 番目のカスタマイズも重要な考え方である．ICT のの対応が従来とは比べものにならないくらい容易に，か5 おわりにつ，低コストでできるようになっているからである．
マー

我が国では，一部の分野では世界最先端に並んでいる

ケティングの世界的権威であるフィリップ・コトラーは，ものの，全体として見ると M2M やビッグデータの活用

現代マーケティングのトレンド変化として次のことを述が遅れ気味である．特に，社会課題に関わる分野では遅べているれが顕著である．遅れの一番の原因は，新しい技術の本進歩や M2M，ビッグデータ活用により，個々の顧客へ

．

（18）

ㅡ「製品をより効果的に販売すること」から「顧客のㅡ
ニーズをよりよく理解する」へ
ㅡ「マスマーケティング」
ㅡから「個別（カスタマイズド）
マーケティング」へは何でも専門家の仕事にしてしまう企業経営者や管理職，政治家や政府関係者が多いからである．自分で理解し，自分で意思決定する能力を持つことが重要である．

ㅡ「マーケターの独白」から「顧客との対話」へと．
ㅡ

専門家サイドにも問題がある．M2M やビッグデータ

売ることが重要なのではなく，顧客ニーズをよく理解

活用は，本来はビジネスモデルやビジネスプロセスのイ

し，個々の顧客に対して個別にマーケティングを行うこ

ノベーションに結び付けて考えることが必要である．しとが重要になっているのである．特に，ビジネスの成功

かし，専門家の多くは近視眼的に考え，どうしたらに不可欠なロイヤルカスタマーを形成するには，対話がM2M やビッグデータの活用ができるのか，その具体的不可欠である．センサや M2M，ビッグデータ活用によ

手法や方法論に終始する傾向がある．
そうではなく，もっり，コマツの例のように，新しい形で対話を実現できると大きな視野を持ち，大局的に考えることが重要である．

ようになっている．

10

質を理解する努力を十分に行わず，よく分からないこと

M2M やビッグデータの活用は，データサイエンティ

3 番目の活用に向けた仕組み作りも重要である．大きストや ICT 技術者など専門家だけの仕事ではない．最なコンセプトの提案とそれを実現する仲間作り，共通プ

初に，新しい技術だけでなく，技術の新しい活用領域のラットホームの構築，エコシステムやオープンイノベー

発見，新しい技術や製品を普及させる仕組み作り，デザションの活用，戦略的な標準化など仕組み作りもイノ

インやインタフェース，そしてビッグデータ活用など幅

ベーションの源泉となっているからである．この場合に広い領域がイノベーションの源泉であると述べた．つま重要なのは，イノベーションを持続させるメカニズムをり，イノベーション活動に関係する組織が従来の研究開

埋め込むことである．

発部門だけでなく事業企画部門，マーケティング部門，

人は効果や便益を認識すると考えや行動を変える．し営業部門，顧客管理部門などに広がっているのである．

たがって，仕組み作りの際に M2M やビッグデータを活顧客やマーケット，人・社会の動きをより深く理解する

用し，効果や便益を計測するメカニズムを埋め込むことことがイノベーションの源泉だとすれば，これは当然のにより，イノベーションをより一層効果的に進めること帰結である．

が可能になる．更に，自分たちがイノベーションを起こ

イノベーション関係部門の広がり，それから M2M や

すのだというマインドを持つことが，イノベーションを

ビッグデータ活用が様々な部門で必要になることを考え

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ると，M2M やビッグデータ活用は，ビジネスマンの基本的素養であるべきである．研究者だけでなく，ビジネ
スマンもイノベーションマインドを持つべきである．
幸いなことに，インターネットの中から様々な知を容易に引き出すことができる時代となっている．知らない分野であっても，誰もが短期間で相当量の専門知識を得ることができる．このような環境の下，新しいことに挑戦するマインドを取り戻すことこそが必要である．そして，様々な変革への挑戦をする中，そのツールの一つとして M2M やビッグデータの活用を推進するのである．
このような取組みを進めることで，我が国の成長力が復活し，未来が見えてくると感じる．
最後になったが，東京大学先端科学技術研究センターの森川博之教授をはじめとする研究室のメンバーには，常日頃，様々な情報を頂いており，この執筆に当たっても大いに役に立った．この場を借りて心より感謝申し上
げたい．
■ 文献
（1） 日経電子版，“アンジェリーナ・ジョリーが受けた乳房切除とは，”2013 年 5 月 17 日．
（2） 厚生労働省報道発表資料，“平成 23 年度国民医療費の概況，”平成 25 年 11 月 14 日．
（3） Heritage Provider Network, “Improve Healthcare,
Win $3,000,000,”http://www.heritagehealthpri
ze.com/c/hhp（4） 厚生労働省 医薬品の安全対策における医療関係
データベースの活用方策に関する懇談会報告書，“電子化された医療情報データベースの活用による医薬品等の安全・安心に関する提言，”Aug. 2010．
（5） 御立尚資，“スウェーデンに見る医療制度の未来像，”
日経ビジネスオンライン，2011 年 2 月 18 日．
（6） 御立尚資，“「医療・介護」という成長分野のカギとなる「二兎戦略」，”日経ビジネスオンライン，2013
年 12 月 16 日．
（7） 稲田修一，ビッグデータがビジネスを変える，アスキー新書，アスキー・メディアワークス，東京，
2012．
（8） 国土交通省報道発表資料，“道路橋の長寿命化に関する取組状況について～引き続き地方公共団体が管理する橋梁の予防保全の促進が必要～，”平成 25 年
7 月 2 日．
（9） 国土交通省報道発表資料，“橋梁補修への重点的な支援状況について，”平成 24 年 8 月 1 日．
（10）国土交通省，“国土交通省技術基本計画，”平成 24
年 12 月．
（11）橋梁モニタリングシステム「BRIMOS」，NTT デー
タ ホ ー ム ペ ー ジ，http://www.nttdata.com/jp/ja/
lineup/brimos/（12）NEXCO 東日本，“UAV（無人飛行体）を使って高速道路の橋梁点検，”Car Watch ニュース，2013 年
11 月 20 日．
（13）農林水産省ホームページ，農林水産基本データ集，
http://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/10.html（14）岡本信一，“日本の農業技術は国際的に低レベル，”
Food Watch Japan，2013 年 5 月 29 日．
（15）齋藤則之，“世界各国と日本の農産物単位面積当たりの収穫量の比較，”Food Watch Japan，2013 年
5 月 31 日．
（16）国 際 連 合 食 糧 農 業 機 関（FAO：Food andAgriculture Organization）統計データベース．
（17）加藤伸一，“オランダの農業が強い理由～多様なセンシング手法を科学的に使い分け～，”日経 BP 社
Tech On，2013 年 12 月 16 日．
（18）フィリップ・コトラー（著），恩蔵直人（監訳），大川修二（訳），“コトラーのマーケティング・コンセ
プト，”東洋経済新報社，2003．

稲田修一 （正員）昭 52 九大・工・情報卒．昭 54 同大
学院修士課程了（情報工学専攻）．昭59 米コロラド大院修士課程了（経済学専攻）．昭 54 郵政省（現総務省）
入省．以来，モバイル，ユビキタス，
セキュリティ，情報流通など情報通信分野の政策立案や技術開発・標準化業務などに従事．大臣官房審議官
を最後に平 24 総務省退官．現在，東京大学先端科学技術研究センター特任教授．

解説 社会課題の解決と M2M，ビッグデータ

11

解

説

M2M

─ 現状，そして今後 ─
奥屋滋

Shigeru Okuya 新世代 M2M コンソーシアム

1 まえがき2 M2M の構成

M2M（Machine to Machine）とは，機器同士が通信

M2M は，様々な技術が融合または連携し，かつ多重を介して通信をすることで実現されるシステムの総称でで構成される．まずは，
図 2 で M2M の構成を説明する．

ある．その中には，方式，技術，ハードウェアとソフトウェ

この図は M2M の構成を一般化したものであり，全て

ア，更にはビジネスまでが含まれており，これらの組合がこの構成で実現されているものではない．M2M の構せにより実現されるシステムである．このため，M2M

成は 6 層に分かれており，以下に，その構成の概要をのサービスを実現するためには，様々な企業・団体等が説明する．

協調または連携することが必要であり，その組合せは多・デバイス層岐にわたると同時に広範囲である．よって，本稿では，

 M2M の片方の機器として構成されるセンサ，カメ

M2M の技術動向と，それらの技術を活用して実現して

ラ等と，その情報を送受信するための無線＋アンテナ

いく中での課題に絞って説明する．M2M と同様の表現で構成する．

として IoT（Internet of Things）という言葉がある．こ・近距離 NW 層

れも，「全ての“物”は“インターネット”に」というこ

 デバイス層とゲートウェイ層が通信するための近とで，“物”が“インターネット”を介して通信をすると距離ネットワークを構成する．

いう意味であり，M2M の別の表現と考えられる．更に，・ゲートウェイ層

センサネットワークも，M2M の機器としてのセンサを

 デバイス層の情報を，更に遠隔地のセンタ等に送信活用した M2M である．よって，それぞれの言葉を整理するために広域ネットワークと接続し通信する．

すると図 1 のようになる．

・広域 NW 層

このように，M2M には様々なものが含まれ，かつ広 ゲートウェイとセンタをモバイル通信，固定通信

範囲の言葉であるということが理解できると思う．
では，（インターネット含む）で接続するための広域ネット

まず，この M2M の構造を明確にした上で，それぞれの技術動向を述べていくこととする．

図1
12

M2M/IoT/ センサネットワークの関連図

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

図2

M2M の構成ⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ワークで構成する．
・プラットホーム層

池を使用するケースも多く，保守性を考慮し消費電力を削減するための様々な工夫がなされている．

 もう一つ M2M の片方の機器として構成される
M2M の共通の処理機能で構成する．
・アプリケーション層

五つの基本機能の中で，M2M のサービスにより異なるのが無線部とセンサ＆アクチュエータであり，様々な種類が存在する．よって，ここでは，この二つを中心に

 M2M のサービスを実現するためのソフトウェアで

説明する．

構成する．

（a） センサ＆アクチュエータ

このように，M2M は概念としては機器同士がネット

センサは，設置した周囲の環境から状態を収集するたワークを介して通信するということであるが，多段で，めのデバイスであり，アクチュエータは，センタから要かつ，複雑な構成で実現されることが多い．当然，層に求された情報に従って，設置した周囲の環境に対して制より利用する技術も異なり，デバイス層のセンサ等まで御（設定）するためのデバイスである．センサとアクチュ

を含めると，更に利用技術の範囲は広がる．この後の技

エータは，同時に実装されるものではなく，M2M のサー術動向は，全てを網羅できるものではないが，各層ごと

ビスにより個々に実装される場合と両方が実装される場に解説していく．

合がある．ここでは，センサに注目して説明する．表 1

3 M2M の技術動向に各種のセンサを記載する．ここに記載しているセンサ
は，全て網羅しているわけではなく，M2M の領域で利用度が多いものを抽出している．

ここでは，M2M における技術動向を 4 層に分けて説

これらのセンサを活用することで，様々な M2M の明する．近距離 NW 層はデバイス層で，広域 NW 層はサービスを実現している．また，ここには記載してない

ゲートウェイ層で説明する．また，その中で，代表的なが，スマートフォンもセンサとしての働きをしている．

標準化活動も述べる．

例えば，スマートフォンで写真を撮ると，最近は，その写真が瞬時にセンタ（クラウド）に蓄積・保存される．

3.1 デバイス層

これは，カメラというセンサにより被写体を撮影（検出）デバイス層は，M2M のサービスを実現するためのセ
ンサやアクチュエータ等の機器であるが，これらの機器は提供するサービスにより，機能，構成も異なる．構成を一般化したものを図 3 に示す．基本機能が五つの要し，通信を介して機器同士が連携したものである．正に，M2M である．
センサは，小形化，省電力と低価格化が進んでおり，
これにより M2M への適用領域が拡大している．

素で構成されており，
無線部（近距離 NW），
プロセッサ，
メモリ・ファームウェアとセンサ＆アクチュエータ及び電源である．また，このデバイス層の主要な処理は，以

表1
センサ

センサの一覧
概要

下のようなものがある．

温湿度センサ

温度，湿度を計測するセンサ

・センサからの定期情報収集

光・赤外線センサ

光，赤外線を検地するセンサ・収集した情報をゲートウェイ層へ送信

超音波，雑音センサ

超音波，雑音という音を検地す
るセンサ

加速度センサ

携帯電話でも実装されている位置変化を検出するセンサ

振動センサ

地滑り，ビル，橋，道路等のひび割れを検出するセンサ

人感センサ

人を検知するセンサ

車速センサ

車の速度を検出するセンサ

放射線センサ

空気中等の放射線量を検出する
センサ

電力センサ

電力使用量を測定するセンサ

花粉・紫外線センサ

気象情報の一部である花粉と紫外線を検出するセンサ

流量センサ

河川等の流量を測定するセンサ

風量センサ

風速を測定するセンサ

体調管理関連センサ

体重計，体温計，血圧計等の人間の健康に関する各種のセンサ

・ゲートウェイ層から設定・制御情報を受信・受信した情報でアクチュエータを制御
・各種構成の故障管理
・ソフトウェアの更新
デバイス層は設置される環境により，電源部として電図3

デバイス層の基本構成

解説 M2M ─ 現状，そして今後 ─

13

解

説

Technology Reviews and Reports（b） 無線部

Personal Area Network）のプロトコルであり，近接

無 線 部 は， セ ン サ の 状 態 情 報 を セ ン タ に 送 信 しデバイスの探索時の通信経路やデータの一部圧縮などにたり，逆に，センタからアクチュエータへの設定またはより，デバイス層の課題の一つである消費電力の低減に

制御情報を受信する役割を担う部分である．この無線部も有効である．今後，大量にセンサやアクチュエータをが 有 線 に な る 場 合 も あ り， そ の 多 く は 固 定 LAN必要とするシステムでは，IPv4 では IP アドレスの枯渇（IEEE802.3）または，IEEE1901 の高速 PLC（Powerという問題もあることから，大量のアドレスを付与できLine Communication）である．ここでは，無線についる IPv6 を利用していくことも必要である．

て詳しく説明する．

ま た， 昨 今，M2M の サ ー ビ ス と し て 話 題 の 多 い

無線も用途により，様々なものが存在する．表 2 に，HEMS（Home Energy Management System） で は，代表的な近距離 NW の無線通信方式を記載する．近距

総務省のスマートハウス標準化検討会で ECHONET Lite

離 NW 無線は，方式により周波数が異なり，かつ通信が通信の上位層として推奨されており，この領域では普できる距離も異なる．利用環境と利用用途により，その及が進んでいる．更に，グローバルの標準化としては，特徴に合ったものを選択することとなる．もう一点，同有線接続における BBF（Broad Band Forum）が定めた

じ規格でも，国により利用できる周波数が異なることがTR-069 や 無 線 接 続 に お け る OMA（Open Mobile

多い．そのため，同一のデバイスでも国内と海外で異なAlliance）が定めた OMA DM（Device Management）

る無線部を実装することが必要となることが多い．

がある．特に，OMA DM はモバイル端末にも実装され無線部も小形化，省電力と低価格化が進んでおり，こたことで普及が進んでいる．

れにより，様々なデバイスに実装されている．特に，
3.2 ゲートウェイ層

WiFi，Bluetooth と NFC はスマートフォンやタブレッ

ゲートウェイ層は，複数または多量なデバイスと接続

ト等に実装され，接続の手順と仕組みが整備されたことで，広く利用されるケースが増えている．

し，更に，センタ（プラットホーム層とアプリケーショ

このように近距離 NW には，様々な無線通信方式があン層）とも接続し通信するものであり，デバイスとセン

り，更に，その上のプロトコル（手順）も，サービスにタの接続とデータ通信のイネーブラ（仲介）の役割を果より独自に定義し実装している場合が多い．独自の仕様たすものである．基本構成を一般化したものを図 4 にが増えると相互連携性に欠けることから，
IETF（Internet

示す．基本機能は六つの要素で構成されており，無線部

Engineering Task Force） で は，IP 技 術 に よ る（広域 NW），ソフトウェア・ミドルウェア，プロセッサ，

6LoWPAN（Ipv6 over Low Power WPAN）プロトコ

メモリと無線（近距離 NW）及び電源である．

ルと CoAP（Constrained Application Protocol）プロ
トコルを相互接続性の観点から策定した．

は大きく異なる．ゲートウェイ層の基本的な処理は，以6LoWPAN は，IEEE802.15.4 規 格 を 物 理 層 と し，
IPv6 を 使 っ た 無 線 近 距 離 通 信 網（WPAN：Wireless表2
無線通信規格下のようなものがある．
・デバイス層との通信（近距離 NW 層）の確立と維持

近距離 NW の無線通信方式

使用帯域・周波数

通信速度

通信距離
（目安）

WiFi

IEEE802.11a： 4.9 〜 6.0 GHz
IEEE802.11b/g：2.4 〜 2.5 GHz
IEEE802.11n： 2.4 〜 2.5 GHz/4.9 〜 6.0 GHz

IEEE802.11a：最大
IEEE802.11b：最大
IEEE802.11g：最大
IEEE802.11n：最大

Bluetooth

IEEE802.15.1：2.4 GHz

最大：24 Mbit/s

最大：100 m

ZigBee2.4 GHz（日本）/920 MHz（今後）

最大：250 kbit/s

最大：30 mZ-Wave900 MHz/908.42 MHz（アメリカ）/
868.42 MHz（ヨーロッパ）

9.6 kbit/s/40 kbit/s

最大：30 m1 〜 10 Mbit/s

最大：3 mBAN（人体通信） 21 MHz 帯（5.25 MHz 帯域）

14

ただし，ゲートウェイ層はサービスにより，その内容

54 Mbit/s
11 Mbit/s
54 Mbit/s
600 Mbit/s

100 m

特定小電力

920 MHz（日本）IEEE802.15.4g
国ごとに異なる40 kbit/s 〜 1 Mbit/s

最大：100 m

ANT

2.4 GHz

1 Mbit/s

最大：3 m

NFC

120 〜 135 kHz/868 〜 956 MHz/2.45 GHz

最大：60 kbit/s

最大：10 mRFID

120 〜 135 kHz/315 MHz/433 MHz/868 〜
956 MHz/2.45 GHz

最大：100 kbit/s

最大：100 m

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

・プラットホーム層との通信（広域 NW 層）の確立と維持

データ通信サービスを利用する形となる．表 3 は，国内での広域 NW の無線通信方式をまとめている．

・デバイス層からの情報収集または情報通知の受信

広域 NW についても，サービスの環境により無線通信

・デバイス層から収集した情報をセンタへ送信

方式を選択することになる．例えば，常に広範囲の移動を・センタから設定・制御情報を受信するようなサービスでは，LTE（Long Term Evolution）

・センタから受信した情報をデバイス層へ送信

または 3G（3rd Generation）を選択する場合が多い．ま・各種構成の故障の管理

た，大容量の情報をやり取りするサービスでは，LTE また・ソフトウェアの更新

は W i M A X（ Wo r l d w i d e I n t e r o p e r a b i l i t y f o r

・情報の表示Microwave Access）が選択される．これらの無線通信・システムの管理（開始・停止・再開）

は通信事業者がデータ通信サービスとして提供している

ゲートウェイ層もデバイス層と同様に設置される環

ことから，通信費用が掛かり，利用する無線方式の選択

境により，電源部として電池を使用するケースも多く，に当たっては，単に方式の選択だけではなく通信費用も保守性を考慮し消費電力を削減する様々な工夫がなされ考慮する必要がある．また，現在の広域 NW では，通信ている．

事業者が管理しいている IC カードがある．それらは六つの基本機能の中で，無線（近距離 NW）はデバ

USIM（Universal Subscriber Identity Module） ま た

イス層の無線と接続される部分であり，既に前節で説明は SIM（Subscriber Identity Module）と呼ばれている．

しており，ここでは，無線（広域 NW）とソフトウェア・

この二つのカードは認証方式の違いで，3G 通信方式はミドルウェアの二つを中心に説明する．

USIM で，海外で主流の GSMA（GSM Association）方（a） 無線部

式が SIM である．USIM は，3GPP（Third Generation

無線部（広域 NW）は，センタと通信する役割を果

Partnership Project）の TS5.1.102 で規定されており，たすものである．基本的には常時接続ではなく，情報のSIM は 3GPP の TS5.1.011 で 規 定 さ れ て い る． 広 域

送受信が必要な時にセンタと接続する．ただし，今後は，NW で通 信をするためには，この SIM カードまたは“常時接続”が必要なサービスを現れることも想定され

USIM カードが必要である．このカードの中には，IMSI

る．広域 NW は，近距離 NW のような様々な無線通信（International Mobile Subscriber Identity）という固方式が存在するのではなく，通信事業者が提供している

有番号が付与されており，この固有番号と電話番号を関連付けることで通信できる仕組みになっている．基本的に，この IC カードは通信事業者との契約とひも付いている．よって，通信事業者を変更したい場合には，契約を変更し新たな IC カードを入手することが必要となる．この仕組みは海外でも共通であるが，殊に欧州では，M2M
を車のサービスに適用した場合に，国を超えることが頻繁にある．その際に，契約と異なる国の別の通信事業者の設備を使い通信する（ローミングという）ことなり，通信費用が高額になるという問題がある．この問題は，自動車以外にも，ゲートウェイの設置位置を替えるよう

図4

なサービスでは，同一問題（ローミング）が発生する．

ゲートウェイ層の基本構成
表3

無線通信規格広域 NW の無線通信方式

使用帯域・周波数

通信速度

通信距離
（目安）

2 GHz，1.7 GHz，1.5 GHz，900 MHz，800 MHz

LTE 4 × 4 MIMO（20 MHz 帯域幅）
下り最大：326 Mbit/s
数十 km
上り最大：86 Mbit/s

3G

2.1 GHz，1.7 GHz，1.5 GHz，900 MHz

CDMA（20 MHz 帯域幅）
下り最大：73.5 Mbit/s
上り最大：27 Mbit/s
W-CDMA：（5 MHz 帯域幅）
下り最大：42 Mbit/s
上り最大：11.5 Mbit/s

数十 km

WiMAX

6 GHz 帯以下（Mobile）

134.4 Mbit/s（28 MHz 帯域幅）

48 km

LTE

解説 M2M ─ 現状，そして今後 ─

15

解

説

Technology Reviews and Reports

そこで，これらの問題を解決手段として，以下の二つのに，システムまたはソフトウェアの開始と停止という制方式が実用化されつつある．

御も可能である．ゲートウェイ層は，M2M のシステム

・SIM カードに複数の IMSI を登録する方式の中心に位置することから，様々な観点から標準化され・SIM カードの IMSI を無線で書き換える方式ていることが重要である．また，OSGi アライアンスで共に，この方式では，常に国の中の通信事業者と接続は，このフレームワークを利用した Use Case として以できるように IMSI を登録することで，ローミングが発下の活動を実施している．

生しない（させない）仕組みを提供できることになる．

・ホ ー ム ゲ ー ト ウ ェ イ：Residential Expert Group

このような SIM カードは e-SIM（Embedded SIM）カー（REG）

ドと呼ばれ，既に幾つかのサービスは，欧州を中心に提・車載：Vehicle Expert Group（VEG）

供され始めており，並行して規格化も進んでいる．規格

・モバイル端末：Mobile Expert Group（MEG）

は，カードそのもの以外に，書換えの手順，管理方法等

・エンタープライズ：Enterprise Expert Group（EEG）

も含まれる．今後，海外を中心に e-SIM が本格的に導入されていくことで，ローミングの問題等が解決でき，サービスが広範囲で活用されることが期待される．

3.3 プラットホーム層
プラットホーム層は，センタ内に位置し複数のゲート（b） ソフトウェア・ミドルウェア部

ウェイと接続し，アプリケーション層へ M2M としてのソフトウェア・ミドルウェア部は，先に説明した無線

基本機能を提供するものである．
プラットホーム（層）
は，部（広域 NW・近距離 NW）に関する処理を含めて以M2M システム全体の構成には，垂直統合型 M2M と水下のような処理がある．

平統合型 M2M という二つの構成がある．特に後者の水・デバイス層から収集した情報の加工・編集

平統合型 M2M でプラットホーム層は大きな役割を果た・センタから情報の加工・編集

す．つまり，垂直統合型 M2M では，プラットホーム層

・これらの情報の一次蓄積（特に，広域 NW との通信とアプリケーション層が一体化している場合が多く（一が途絶えている状態での蓄積）体化していることで，同じような機能をサービスごとに・情報の表示構築することになるという課題がある），逆に，水平統・ゲートウェイの故障管理

合型 M2M では，プラットホーム層とアプリケーション

・装置の起動・停止・再起動

層を分けて考える．図 6 と図 7 に垂直統合型 M2M と・ソフトウェアの更新

水平統合型 M2M を示す．

ここでの処理は，M2M のサービスへの依存度が高い

水平統合型 M2M では，M2M のセンタ内の基本またことから，実装されるソフトウェアは異なる．ただし，は共通機能がプラットホーム化されており，様々なM2M サービスごとにゲートウェイを設置してしまう

M2M サービスで共有され，効率的な M2M システムをと，大量のゲートウェイが必要となる．よって，一つの構築・運用できることで，構築までの時間短縮だけでな

ゲートウェイ上に複数のサービスが提供できる仕組み，

く，サービス運営における費用の削減も可能となる．

または，提供するサービスにより，ソフトウェアを更新

このような水平統合型 M2M の標準化の活動としてできる仕組み＝ミドルウェアが必要となる．このような課題を解決することを，一つの目的として OSGi（Open
Service Gateway Initiative）アライアンスが設立され，標準化を進めている．この OSGi アライアンスは，基盤と な る フ レ ー ム ワ ー ク と し て JVM（Java Virtual
Machine）とアライアンスで規定している OSGi フレー
ムワークをゲートウェイに実装することで，様々なアプ
リケーションを同一環境の中で動作することを実現している．図 5 に OSGi フレームワークの基本構成を示す．
OSGi 標準モジュール（標準ハンドル）はゲートウェ
イとしての基本機能として提供しているものである．これ以外に，サービスモジュール（サービスハンドル）は，個々のサービスごとに実装するアプリケーションである．これらのアプリケーションは，動的にインストール，
アンインストール，アップデートを可能としている．更
16

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

図5

OSGi フレームワークの基本構成

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

は，各地域の標準化団体（SDOs：Standard Developing

3.4 アプリケーション層

Organization） が 集 ま り（ 国 内 は TTC：The

最後のアプリケーション層は，正に，M2M のサービ

Telecommunications Industry Committee），oneM2Mスを実現するためのアプリケーションである．よって，というグローバルイニシアティブで共通化を策定していここにおける M2M の観点での標準化はない．

る．ここでは，共通のユースケースの作成やアーキテクこのアプリケーション層で，今後，重要となるのは，

チャから共通 M2M サービスレイヤ（Common M2M

センサから収集した大量データの解析と分析の部分であService Layer）と各種の API（Application Interface）

る．テラ規模の情報を高速に解析できる技術と，更に，を策定している．

その情報を分析するためのアルゴリズムが重要になる．

このように，前節で説明したゲートウェイ層の OSGi

俗にいうビッグデータという領域の技術である．

のような標準化と，プラットホーム層の標準化が進むこ

このように，これまでに説明した 6 層の組合せでとで，M2M システム全体が共通化され，M2M サービ

M2M サービスは構成されており，冒頭にも述べたようスの構築の簡易化が実現できるということであり，今後に組合せは複雑であり，正にエコシステムである．

の M2M の適用範囲の拡大にもつながる．最近，よく耳最後の章では，M2M システムの課題を述べる．

にするスマートシティ，スマートビレッジ等々のスマー
トな世界は，この水平統合型 M2M により実現される．

4 M2M システムの課題
ここでは，M2M システムの課題を挙げる．課題は，技術的な課題とサービスを実現するための課題，
更には，今後，予想される課題と多岐にわたる．全てを述べることはできないが，ここでは代表的なものを取り上げる．
・デバイス層における無線通信の接続手順の複雑さ
・デバイス層の ID（識別子）と管理項目の標準化
・デバイス層とゲートウェイ層の電池の維持時間（寿命）・デバイス層からのゲートウェイ層とプラットホーム
層で受信する大量データ処理
・広域 NW での常時接続
・国をまたがった M2M サービスを実施する場合の広域 NW の構築と USIM/SIM カードの扱い
・各層における接続するためのインタフェースの標準

図6

垂直統合型 M2M

化・M2M のセキュリティ
今後，このような課題を解決していくことで，M2Mが広範囲で適用できるようになることで，より便利でス
マートな社会を創造できるはずである．

奥屋滋

昭 58 北 見 工 大・ 電 気 卒． 同 年， 日本電気株式会社入社．以来，国内外の無線，光と海底のネットワークの管理，オペレーション管理の設計と開発に従事．平 23 に新世代 M2M コンソーシアムの設立とともに理事として活動に参加．現在，新世代 M2M
コンソーシアムの会長代行兼理事．

図7

水平統合型 M2M
解説 M2M ─ 現状，そして今後 ─

17

解

説

社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術
木俵
豊
鳥澤健太郎
是津 耕司

Yutaka Kidawara （独）情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所
Kentaro Torisawa （独）情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所
Koji Zettsu（独）情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所

1 はじめに2 ビッグデータとコミュニケーション

インターネットはネットワークのブロードバンド化

2.1 ビッグデータの種類と利活用領域

から，モバイル化，ユビキタス化などの技術革新を経て，ビッグデータは，（a）人々が能動的に生成・発信す

いつでも，どこでも，誰もが使うインフラとなった．今るデータ，（b）人々の社会行動によって ICT システム

や，人々はスマートフォンを介してネットワークを意識が獲得するデータ，（c）環境を計測したデータなどに大することなく，
必要な情報にアクセスすることができる．

別できる．また，それぞれのデータはビジネスや社会活

当初は情報を引き出すプル型の ICT サービスが主であっ

動，自然科学などの分野での経済活動や研究開発等に用たが，その場の興味のあるものを写真撮影した上で時空いることが想定されている．これらは，ビジネスビッグ

間情報を付与し，Facebook 等の SNS や Twitter 等のデータ，
ソーシャルビッグデータ，
サイエンスビッグデー

マイクロブログにアップロードすることや LINE 等のタ等とも呼ばれ，ビジネスや自治体活動，科学の世界でメッセージ交換ツールで情報交換する双方向型の ICT

新たな価値創造をもたらすものとして期待が大きくなっ

サービスが日常的なものとなっている．その結果，現在ている．Cyber Physical System（CPS）は，大規模なでは，人々は特定の人だけでなく不特定の人も対象としデータから実世界の動きを分析することを目的としていて，自分自身が持つ情報を交換する多様なコミュニケー

るが，データも目的も多様であり，目的に合わせてデー

ション手段を手に入れており，その ICT サービス上でタを収集した上で，適切な分析手法を利用することが必

流通・蓄積されるデータは膨大なものとなっている．そ要なっている．そのため，多様な情報収集手段を管理すの一方で，人が介在しない機械がネットワークに接続さることや多様な分析手法を柔軟に組み合せることができれ大量の情報がネットワークを介して機械に集積されるる情報利活用基盤が費用不可欠となっている．

M2M（Machine to Machine）システムが急速に拡大している．従来は環境データをセンシングしたセンサ情

2.2 社会の動きを深く分析するためのビッグデータ

報の収集などが主であったが，交通 IC カードの利用履

ビッグデータの研究においては，前述の CPS の構築

歴等の人々の活動を集積するシステム等も拡大しておなどが注目されがちであるが，センサデータや人流，物り，高度な ICT 社会が進めば進むほど，社会の動きがデー流データをそれぞれ分析したとしても，現在の動向や過タとして生成されている．これらのデータが集積され，去のデータと比較した変化等，ローレベルな現象しか検その量が膨大になるにつれて，そのデータを解析するこ出できず，そうした現象をきちんと解釈し，社会実装可とで社会の動きや環境の変化，人々の行動などの傾向や能な一種の施策に結び付けるには非常な困難が予想され因果関係，相関関係が分かる可能性が増しており，大規る．更には，
漫然と収集可能なデータを蓄積し，そのデー模な情報から経済活動や社会活動，
環境変動などを分析・タに出来合いのマイニングアルゴリズムを適用しただけ推測するための技術に注目が集まっている．

で価値ある情報が得られるとは考えづらい．そもそも，
ビッグデータの収集，蓄積，分析は高価な処理であって，どのような目的で分析を行い，更には分析の結果どのような知見が得られるのか，一定の幅を持って想定してお18

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

ⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

かない限り，高いコストパフォーマンスで有用な知見をは，ビールと紙おむつというかけ離れたアイテムの売上得ることは困難であろう．

げに相関があるという意外性であり，普通の人々では気筆者らはこうしたセンサデータ等からのマイニングが付かない相関をデータから計算機が見付けることがでの問題点を補完するため，やはりビッグデータの一部できたという衝撃による．ビッグデータの出現はこれまであるネット上のテキスト情報の深い意味的な分析の研究

分析の対象とならなかった多様な事象に関しても，それ開発を行っており，実際に億単位の Web テキスト，

らの間の意外な関連を特定し，社会の可能な将来像や問SNS 上のテキストなどを対象に深い意味的分析を行う

題の特定，そうした問題の解決や，施策，プロセスの意

情報分析システムを構築している．先ほど言及したビッ

外な改善を可能にすると期待される．

グデータの分析の目的，想定される知見，更には分析結

NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所の研究

果の解釈なども，ネット上のテキストに表現されているの目的の一つはビッグデータを取り巻くそうした状況を

人々の関心や社会の情勢，事件や事故の発生状況や原因踏まえて，社会の将来像，問題の所在，改善の可能性ななどから直接的，間接的に求めることができるのではな

どについて，ビッグデータの一部であるテキスト情報，

いかと考えており，筆者らのテキスト分析技術はこうし

特に Web や SNS 上に存在するテキストを深く分析し，た目的での利用も可能であると考えている．現在，開発ユーザが容易に理解可能な形で提供したり，気付きを与している情報分析システムは，自然言語で書かれた複雑えることのできる技術を開発することである．近年の自な要求を満たす情報を網羅的に取得したり，複数の文書

然言語処理の進捗には目覚ましいものがあり，以下で紹に記載されている断片的な情報を意味的なつながりに介するように，10 年前には想像もしていなかったよう

よって接続して，より意味の明確な情報へと半自動的にな分析が数億ページ単位の Web 文書などを対象として編集し，一種の未来予測を行うことなどが可能になって可能になりつつあり，分析の内容自体も様々な社会的ないる．このようなシステムが利用可能となることによっ問題の検出や解決に直接貢献できるレベルに達しつつあて，
将来的には，
データサイエンティストと呼ばれる人々

る．一方で，こうして検出された問題や，分析された因は，まず，テキスト情報から社会の動きに関するハイレ

果関係などは，Web 上で人が書き表したテキストだけ

ベルな仮説を入手し，次いでその内容を検証するために，を根拠としており，厳密な検証を経ていない「仮説」と環境センシングデータや，人流・物流データのマイニンいうことになる．今後，センサデータ等，他種のビッググを行うことも可能となる．筆者らの最終的な目標はこ

データや科学技術文献など信頼のおけるテキストなどをうした一連の流れを一環してサポートできるシステムを用いて検証可能なものについては自動的な検証を行い，構築することにある．

より信頼のおける分析結果を提供できるフレームワーク

筆者らが所属する NICT ユニバーサルコミュニケーに拡張する予定である．

ション研究所では，このようなビッグデータ時代に対応

より具体的に研究の内容について述べると，現在，筆する高度な情報分析技術や情報利活用技術を研究開発を者らは Web 文書を対象とした大規模情報分析システム

推進している．第 3 章では，テキストビッグデータにWISDOM 2013（1）を開発している．これは日々 2,000

対する深い意味的情報分析技術の現状について述べる．

万件以上の速度で収集・蓄積した Web アーカイブに含第 4 章では，異種・異分野の横断的情報分析技術につまれる億単位から数十億単位の Web ページを対象としいて述べる．第 5 章は結論と今後の展望について述べる．

て，様々な言語処理，情報分析サービスを連携させ，従来にない高度な情報の分析を可能にすることを目的とし3 テキストビッグデータ処理技術たシステムである．現在約 200 台のサーバ上で稼動を

ビッグデータ分析の意義の一つは一見かけ離れた事している．ユーザからの入力としては，自然言語による象の間の普通の人間には想定し難い関連性を見いだすこ

様々な質問を想定しており，その質問のタイプごとに異とであろう．データマイニングがもてはやされ始めた頃

なる情報分析サービスが起動される．例えば，「少子化によく話題に上がった成功例として，「スーパーの売場が進行すると経済はどうなる？」といった質問に対してでビールと紙おむつの売上げに相関があることが分かっは，筆者らが「未来分析」と呼んでいるサービスが起動たため，それらを並べておいたところ売上げが上がった」

され，質問の回答として，少子化の帰結として想定されというようなものがあった．筆者らはこの真偽についてる様々な因果関係の連鎖，すなわちシナリオが木構造と確認をしたわけではないが，この例が印象的である理由

して表示される（図 1）．現在のシステムの出力には，「少開始していて，平成 26 年度に一般公開することを予定

解説 社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術

19

解

説

Technology Reviews and Reports

図1 質 問「少子化が進行すると経済はどうなる」による
未来分析

図2

子化は生徒の減少を介して，大学の経営を困難にする」，

レベルで大量の海産物が食料として使えなくなる可能性「少人数教育をもたらす一方で，教育の質の低下をもたを示すシナリオと考えられ，このシナリオが妥当である

らす可能性がある」，あるいは「労働力人口の減少を介とすれば，その潜在的リスクは大きいと考えられる．こして，エネルギー使用量の低下と省力化投資の増大をもの腸炎ビブリオのシナリオの各ステップを記載した文書

たらす可能性がある」，更には「少子化と表裏である高は入力に含まれていたものの，森林破壊から腸炎ビブリ

齢化に伴う耕作放棄の増大を介して食料自給率の低下をオに至るシナリオ全体を記載した文書は入力中に存在せもたらす」など，様々な事象の可能性が示されている．

ず，ひょっとすると誰も想定したことのないシナリオで少子化と食料自給率やエネルギー使用量，省力化投資とある可能性すらあった．その一方で，このシナリオの一いった事象は多くのユーザにとってはそれぞれかけ離れ部である，地球温暖化から腸炎ビブリオの増大に至る部たものであり，一種新鮮なものと写ると同時に，それら分はその後，筆者らのシステムの出力とは独立に欧米のをユーザに提示することは，少子化という問題の全体像，専門家によって検証され，バルト海において実際現在進深刻さを把握してもらう上で有効であろう．更に，例え

行 中 の プ ロ セ ス で あ る こ と が“Nature Climate

ば，少数の新聞記事等を読んだだけでこのような多岐に

Change ＊ 1 ”上において報告された．このことは，このわたる少子化の帰結を一定程度網羅的に把握することはシナリオが，システムがテキスト情報のみから自動生成困難である．筆者らは，特に昨今の複雑化する社会におしたものではあるものの，一定の妥当性を持っているこ

ける大問題は，その多様な，帰結も含めて全体像をきちとを示唆している．筆者らは少なくとも一般ユーザにはんと把握した上でなければ適切な検討を行うことは難し想定が困難であるが，妥当であることが科学的に検証さく，ましてや，適切な解決策を考え出すには自動的な情れたこうしたシナリオの存在そのものが，こうしたシス

報分析の活用が不可避であると考えている．

テムを一般ユーザに広く提供し，考えるヒントとしてもこのシステムが出力する因果関係の連鎖はその構成

らうことのインパクトを示していると考えている．

要素である因果関係（例：「労働力人口が減少する」な

WISDOM 2013 には，未来分析以外に「なぜ地球温らば「省力化投資が増える」）を億単位の Web ページ

暖化が進むとプランクトンが減るのか」といった事象のから取得し，それらを自動的に組み合せることで生成さ理由，根拠を尋ねる質問に複数の文からなる回答を提示れている ．最終的に得られる連鎖全体は入力のどのする「Why 型」質問応答（3）や，「ナノテクノロジーに

Web ページにも書かれていないものが一定の割合で含よるビジネスは何か」（図 2）「原発廃止は何をもたらす

まれており，更にはいまだ誰も想定したことのないシナか」「ダイエットで何を使うか」といった主として名詞

リオを含んでいる可能性もある．例えば，「森林破壊が数語で回答できる質問である，いわゆるファクトイド型

進むととどうなる？」という質問の回答には，「地球温の質問に対する質問応答システム，更には与えられた暖化が進み，海水温度が上昇して，（海産物を介して食キーワードに関して，良い評判，悪い評判等を情報の発中毒を起こす）腸炎ビブリオを海水中で増大させ，食中信者のカテゴリーごとに分類して提供する評価表現抽出

毒を増やす」といったシナリオも含まれていた．これ以機能などが実装されている．これらの機能は相互に連携（2）

外にも「地球温暖化が食料不足をもたらす」シナリオが提示されていることも考えると，場合によっては世界的20フ ァクトイド型質問「ナノテクノロジーによるビジネスは何か」に対する回答

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014＊1

http://www.nature.com/nclimate/journal/v3/n1/
full/nclimate1628.html

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

させつつ使うことも可能であり，例えば，「ダイエットタの取組みが世界的に広まってきている（7）．代表的な例

で何を使うか」という質問の複数の回答の評判をサーベとして，公共データを利活用できるようにする取組みでイして，そうしたアイテムが引き起こした事故，事件をある米国の Data.gov（8） が挙げられる．Data.gov は，

チェックするといった操作や，未来分析で得られた「地米国政府機関が保有する様々な統計データを公開し，金球温暖化が進むとプランクトンが減る」という因果関係，

融や雇用，科学技術，交通，小売，通信，貿易，エネル

シナリオが理解不能，あるいは妥当でない因果関係と思ギーなど 46 カテゴリー，約 38 万のデータセットを提われた際に，その根拠，理由をシステムに尋ねるといっ供している．更に，同様のポータルサイトが，現在 40

た操作がクリックのみで可能になっている．

か国以上に広がっている（英国 Data.gov.uk，インド

また，これらのサービスの組合せは，情報の信頼性をData.gov.in など）．そのほかにも，科学技術データに調べることにも利用することできる．例えば，「ダイエッ

関 し て， 世 界 科 学 会 議（ICSU） の 運 営 す る World

トで使える」という触れ込みの商品の評判に否定的なも（9）Data System（WDS）
では，分野横断型国際データ組のが多ければ，そもそも，その商品がダイエットに使え織の先駆として，品質管理されたデータの長期保全と提るというオリジナルの情報の信頼性が疑われるし，未来供を目的に，世界 50 か所以上から集めたデータを公開

分析で得られた因果関係やシナリオの根拠や理由とししている．

て，それらしい情報が得られなければ，そのシナリオのこうしたオープンデータの利活用で特徴的なことは，妥当性は薄いと判断することも可能となる．これらの機

これまで個別のプロジェクトやアプリケーションで扱わ

能を様々な形で連携させて活用することによって，一般れていたデータを横断的につなぎ合わせ，分野を超えたユーザの想像を超える，社会における問題や，その解決

新たな価値を創造する試みが盛んに行われていることで策の発見で役立てることができると考えている．

ある（10）．
ビッグデータで重要視されている 3 V（Volume,

また，今後はこうした機能の更なる高精度化，大規模

Variety, Velocity）において，これまでは主に圧倒的な化を行うと同時に，ある行為の適切な方法を尋ねる「How

データ量（Volume）をリアルタイム性高く（Velocity）型」の質問応答を導入し，既に実装済みのファクトイド

扱えるようにすることで従来のアプリケーション性能を型質問応答，「Why」型質問応答と合わせて，いわゆる大幅に改善させるスケールメリットが重要視されてきた「5W1H」を一とおりカバーする予定である．また，以上

が，オープンデータの広がりにより全体を把握しきれなに挙げた各種機能によって取得された情報に対して，そいほど多種多様な（Variety）データが利用できる環境

れらをサポートする情報や矛盾する情報を億単位の Webが整いつつあり，これらを横断的に活用しコネクション

ページから取得し，情報の信頼性を検証する手段も強化

メリットを発揮する技術へのニーズが高まってきていしていく予定である ．分析の対象文書も WISDOM

る．筆者らは，こうしたコネクションメリットを支える2013 の場合は Web が中心であるが，今後，本章冒頭で技術の研究開発に取り組んでいる．

（4）

述べたように，信頼性が担保されている科学技術文献や
政府白書，そこに現れる数値データ，更には各種センサ

4.2 分野横断相関検索

データも分析対象に加え，より信頼性の高い情報を提供

オープンデータによって様々なデータが自由に活用できるシステムを構築する予定である．更に，大規模災できるようになったとしても，必要なデータにたどり着害時に発信される膨大な Twitter 情報のリアルタイムなけなければ恩恵を得ることができない．そこで，検索が分析を行い，被災者，救援者に重要な情報を提供するシ重要な役割を果たす．今日主流となっているのは，従来ステムとして，対災害情報分析システムの開発もディジタルライブラリを中心に行われてきたカタログ検進めており，いずれはこのシステムのリアルタイムでの索である．データを公開した際の登録情報（名前や作成

分析機能と WISDOM 2013 との統合も検討している．

者等の書誌情報）に対するクエリを指定し，ヒットする

（5）
，
（6）

データの一覧を表示する（11）．こうしたカタログ検索で

4

異種・異分野横断的
ビッグデータ処理技術

4.1 オープンデータの利活用
近年，様々な組織や機関，個人が収集したデータを公共財として自由に利活用できるようにするオープンデー

は，クエリを正確に指定する必要があり，専門家以外には扱いにくいものであった．オープンデータの特徴を生かし分野を超えたコネクションメリットを発揮するには，専門分野に閉じたデータの検索だけでなく，分野を超えてつながる可能性のあるデータを積極的に発見することが大切である．
解説 社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術

21

解

説

Technology Reviews and Reports

筆者らが研究開発を行っている分野横断相関検索技象としたデータキュレーションに応用している（15）．デー

（12）
，
（13）
術（Cross-DB Search）
では，オープンデータのタキュレーションは，ある調査や研究目的のために様々中でも特に実世界の状況を反映した様々なセンサデータ

なデータを収集，整理，保存，公開する一連のプロセス

や科学データを対象に，地理的な相関性，時間的な相関であり，従来から大学の図書館などでデータの収蔵のた性，概念的な相関，及び引用参照の相関性の四つの観点めに行われていた．オープンデータの進展により，個人からデータ間のつながりを評価し，クエリにヒットする

レベルで膨大な種類のデータが利用できるようになった

データに対しこれらの相関を複合化し，相互につながり

今日，データ収蔵の専門家による組織的かつ計画的なの強いほかのデータ集合を見付け出す．例えば，大気品

キュレーション作業から，個々の科学者が自身の研究の質の一つの指標である PM2.5 をクエリとして与えると，中で個人的かつ発見的な（heuristic）データキュレー

PM2.5 の観測データだけではなく，それらの周辺の地

ションの可能性が生まれつつある．そこでは，オープン

域や時期に作成されたデータや，PM2.5 と関連性のあデータを使って，相関性を検証するためのデータセット

る分野のデータ，更にはそれらと一緒に引用参照されるの作成と，データセットを分析し様々な観点から相関性ことが多いデータをいもづる式に検索し，これらの中かを発見することを繰返し行いながら，相関分析と検証

ら相互に高い相関を示すデータ集合を発見する．図 3

データを同時に絞り込んでいく．こうしたサイクルをいに示した検索結果の例では，1990 年代の南極海地域でかに迅速かつ効率的に回すかが，特にデータ中心科

PM2.5 とバイオ分野のデータ集合が高い相関を示して学（16）などでは重要とされ，分野横断相関検索による研いる（概念相関には地球環境科学用語体系の SWEET

究の効率化が期待される．

ontology

（14）

を使用）
．また，同じクエリに対し，これ以外にも複数の相関データ集合の候補が発見される．

4.3 異種データの時空間相関可視化技術

Cross-DB Search は，このように従来のカタログ検索

様々な分野のデータの横断的な関係性を把握する上の結果から相関の高いデータを追加する一方相関の低いで，情報可視化は有効な手段である．筆者らは，物理セ

データを除去することで，気候変動や大気品質など様々

ンシングや社会センシング（SNS など）によって得られな分野にまたがるデータを発見しやすくし検索サービス

る様々な種類のセンサデータや，様々な分野の観測デーの利用品質向上に役立っている．Cross-DB Search でタを蓄積した科学データアーカイブ，など実世界を反映

は，現在，World Data System に参加している 25 種類，

したオープンデータを中心に，実世界の様々な出来事の40 分野にわたる科学データや，独自に収集した 35 種

分野横断的な相関性を視覚的に分析する情報可視化技術

類以上のセンサデータを中心とした 114 万件のデータの研究開発を行っている．筆者らの STICKER（Spatio-

を対象に，相関検索に必要なメタデータを抽出し索引付

Temporal Information Clustering and Knowledge

けをしている．

（17）
ExtRaction）
では，地理空間と時間軸から構成され筆者らは，この分野横断検索を，オープンデータを対る三次元空間上に様々なセンサデータを表示し，様々な可視化手法を用いてそれらの動きや変化の相関性を視覚的に分析する．図 4 に，STICKER による可視化の例を示す．図 4 に示す例では，2013 年 8 月の国内における大気品質（PM2.5）のデータと，降水量のデータ，渋滞に関連するキーワードを含む Twitter のデータが時空間上に表示されている（平面が地理空間で縦軸が時間）．
PM2.5 と渋滞 Twitter は，8 月中旬頃（中段）に東日本
から西日本にかけて広い地域で重なり高い相関が見られる．この部分のデータを調べると，お盆休みで渋滞が多発し PM2.5 の濃度増加したことが分かる．一方，8 月
上旬と下旬（下段，上段）の降水量が多い時期・地域では PM2.5 との重なりが少なく，つまり相関が低く，降水が PM2.5 の濃度を減少させていることが分かる．
このように様々なデータを（時）空間上で重ね合わせ

図3
22

分野横断相関検索（Cross-DB Search）

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

ることは，従来からデータマッシュアップなどで盛んに

小特集

図4

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

異種データの時空間相関可視化システム STICKER

行われてきた．筆者らの STICKER の特徴は，単にデータを可視化するだけでなく，様々なデータの中から相関の高いデータの組合せ発見し，かつ高い相関を示す部分のデータを抽出する Visual analytics の機能を備えてい図5

参 加型オープンデータ利活用プラットホーム K-L
Grid

る事である．Visual analytics は，データの操作と可視

OpenStreetMap（18） では，ボランティアベースで地理化をインタラクティブに行いながら仮説の検証や意思決情報を収集しフリーな地図を開発することが行われてい定を行う分析プロセスである．図 4 の例では，まずる．また，人々が協力してローカルな状況をスマート

PM2.5 のデータの分布を可視化し，異常に変化していフォンなどを用いて発信し，それらを幅広く収集し共有る箇所などユーザが関心を持つ部分を指定し，それらとすることで広範囲の状況を網羅性高く把握する参加型セ

相関の高いほかのデータを検索する．更に検索結果を時

（19）
，
（20）
ンシング（participatory sensing）
も，環境問題空間上に表示する際に，可視化するデータの種類や値域や社会問題，災害時の対応への有力な手段として行われを操作しながら相関が高くなるように調整する．こうしている．こうした取組みは，これまでのトップダウンのたデータの表示や検索，操作を繰返しながら相関の高い

オープンデータの流れから，ユーザが自ら実世界の問題

データの組合せを発見し，後に続く詳細なデータ解析に解決に積極的にオープンデータの仕組みを活用しようと必要なデータを準備する．これらの作業は，膨大な種類

するボトムアップの流れに変化しつつあることの表れでのオープンデータから役立つデータを効率良く絞り込むある．

上で重要である．STICKER では，様々な分野のデータ

このような参加型のオープンデータ活動を支える ICTに対し横断的な操作や可視化を可能にすべく，STT セ

プラットホームとして，筆者らは K-L Grid（知識・言ル（Space, Time, Theme）形式でデータを統一的にモ

（21）
，
（22）
語グリッド）の開発を行っている（図 5）．K-L

デル化し，各種データから STT セル形式に変換して，Grid は，新世代通信網テストベッド JGN-X（23）上に構

様々な形状の可視化オブジェクトの生成とそれらの視覚築された広域分散グリッドネットワークであり，サービ

的操作，STT 属性に基づくデータの選択や集約，異常ス指向アーキテクチャ（SOA）に基づきデータの収集

値検出などの各種データ操作，並びに前節で述べた相関や分析，配信を行うサービスを開発したり，それらを連検索を実装している．

携させたアプリケーションを開発する情報サービス基盤
である．この上で，データの収集や共有を協調して行い，

4.4 参加型オープンデータ利活用プラットホーム

オープンデータのリポジトリを構築している．実際に，オープンデータの流れは，これまで主に政府や研究機

Live-E!（24）から全国規模の気象データの収集したり，世関の主導により既存のデータを公開する活動が中心で界規模の科学データベース World Data System から大あった．それら初期の取組みの成功を受け，今日では規模な科学データのメタデータを収集したり，Twitter

ユーザが自らデータを収集，公開し共有する参加型のなど SNS データの収集を行っている．表 1 に，現在

オ ー プ ン デ ー タ 活 動 が 広 ま り つ つ あ る． 例 え ば，

K-L Grid 上に構築されている情報資産の例を示す．
解説 社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術

23

解

説

Technology Reviews and Reports
表1
分

K-L Grid 上の情報資産（2013 年 10 月時点）

類

種

物理センサデータ

地震情報，地滑り危険地域情報，感染症情報，花粉情報，環境放射線水準情報，降雨量情報，積雪量情報，気温情報，風速風向情報，台風情報（国内・国外），犯罪情報，
河川水位・雨量情報，潮位情報，インフルエンザ情報，世界災害情報など

社会センサデータ

Twitter アーカイブ，ジオタグ付 Twitter データ，トレンドキーワードで集約した
Twitter データ，RSS ニュース，Google ニュースWISDOM 2013 データ（含 Web アーカイブ）

全文データ，言語解析済みデータファイル，発信者データ，評判データ，係り受け
データ

科学データ

World Data System メタデータ（Pangaea, ICPSR, DRYAD, ESDS, ADA な
ど 25 種類 40 分野）

地理データ

ランドマーク，避難所データ

言語データ

EDR 概念辞書，日本語 WordNet，WordNet

情報分析ツール

意見評価，一休サービス，文・フレーズ間の意味的関係 DB 等

翻訳ツール

VoiceTra テキスト翻訳，JServer

テキスト解析ツール

固有名詞抽出，形態素解析器，係り受け解析器

地理情報ツール

Google Geocoding，Yahoo Contents Geocoder，ランドマーク名抽出，郵便番号検索，GeoNLP

音声ツール

VoiceTra 音声サービス（認識，合成）

現在，K-L Grid は国内 5 拠点（東京，北陸，京都，の成果を社会に提供することを目指している．現在，研岡山，福岡）のグリッドノードによって構成されている．

究開発を進めている情報分析エンジン WISDOM2013

また，グリッドネットワークの特徴を生かし，ユーザ独は，平成 26 年度には一般公開を開始する予定であり，自のノードを参加させることで，ユーザが K-L Grid 上

広く社会で利用されることを目指している．また，そので自身のデータを参加ノード経由で公開したり，ほかの技術を用いた対災害情報システムは災害時に適切な避データと組み合せて利用することを可能にしている．ま難・支援情報を提供することを目的として研究開発が進た，情報サービスの要求に応じてネットワークの構成をめられている．異種・異分野の情報分析技術についても，

自 動 的 に 設 定 す る Service-Controlled Networking

研究開発成果を研究者を対象とした情報検索システムに（SCN）技術

組み込み実用サービスとして公開を予定している．

（25）
，
（26）

の研究開発も行い，データの収集，加工（フィルタリングや分割・統合など），スループット等の要件に基づいてネットワークの発見やパス生成，
QoS 制御を動的に行う仕組みを実現することで，従来に比べより多くの情報サービスをより安定的に稼動させることを可能にしている．更に，こうした取組みを普及させるべく，米国標準技術院（NIST）と協力し標準化活動にも取り組んでいる（27）．

5 まとめ
現在，様々なところでビッグデータというキーワードを耳にするが，ビッグデータは処理技術がなければ，ただの大規模データであり，ごみの山でもある．企業が多くの予算をつぎ込み，販売データを解析した結果，「既知のことを再確認しただけであった」という事例も少な
くない．過去の蓄積された情報を分析することで価値のある情報が見付け出されることもあるが，ビッグデータ処理技術への期待は，過去の情報から現在，そして未来の状況を推測することにある．NICT ユニバーサルコ
ミュニケーション研究所では，他に類を見ない切り口でのビッグデータ処理技術の研究開発を推進しており，そ24

類

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

■ 文献
（（（
（ M . T a n a k a , S . D e S a e g e r, K . O h t a k e , C .
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ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

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木俵

豊 （正員）

1990 神戸大大学院自然科学研究科
計測工学専攻了．同年（株）神戸製鋼所入社，1999 神戸大大学院自然科学研究科情報メディア科学専攻博
士後期課程了（工博），2001（独）
通信総合研究所入所，2006 内閣府へ出向，2007（独）情報通信研究
機構 知識処理グループリーダー，
2011 から同機構 ユニバーサルコ
ミュニケーション研究所長．第 54 回情報処理学会全国大会優秀賞，第 56 回前島賞，第 43 回市村学術貢献賞受賞，第 11 回ドコモ・
モバイル・サイエンス賞（奨励賞）．電子情報通信学会データ工学研究専門委員長．

鳥澤健太郎
1992 東 大 理 学 部 卒．1995 同 大 学院博士課程中退．同年同大学院助手．
1998 科学技術振興事業団さきがけ
研究 21 研究員兼任（2002 まで）．
北陸先端大助教授を経て，現在，情報通信研究機構情報分析研究室室長．博士（理学）．自然言語処理の研究に従事．日本学術振興会賞など受賞．

是津耕司 （正員）
1992 東 工 大・ 工・ 情 報 卒．2005
京大大学院情報学研究科博士課程
了．博士（情報学）．1992 日本 IBM
入社．2003 通信総合研究所（現 情報通信研究機構）入所，2011 から
同ユニバーサルコミュニケーション
研究所情報利活用基盤研究室室長，
現在に至る．データベース，情報検索に興味を持つ．情報処理学会，日本データベース学会，ACM 等会員．

解説 社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術

25

解

説

ビッグデータの解析ツールとしての機械学習
池田和司

Kazushi Ikeda 奈良先端科学技術大学院大学

1 はじめにもそも確率論は，不確定性のある現象を数理的に扱うた

近年，ビッグデータが注目を浴びている．平成 17 年のである．例えばサイコロを数回振るだけでは目が出る

度から始まった科研費特定領域研究「情報爆発時代に向傾向は分からないが，数百回，数万回振れば，大数の法

けた新しい IT 基盤技術の研究」から始まり，最先端研則によりその確率が分かる（図 1）．同様に，数回では究開発支援プログラム（FIRST）や戦略的創造研究推進

その分布は分からないが，多量のデータを集めれば中心

事業（CREST / さきがけ）など，ビッグデータ研究は極限定理により正規分布に従うことを仮定できるように

正にビッグプロジェクトとして進められている．これはなる．シャノンによる情報理論も大数の法則を利用してビッグデータ研究の推進には，計測技術，通信技術，ス

いることは，周知のとおりである．

めの道具であり，多数の試行を行った場合を議論するもトレージ技術，解析技術の発展とマルチコア化などの計

そして，データから確率モデル及びそのパラメータを算能力の向上など，多面的な研究が不可欠であり，逆に推定するツールが統計である．統計科学は古くからある

これらの技術の発展により，従来では考えられない量の学問であるが，神経回路網ブーム（1）などで「学習」とデータを扱うことが可能になってきている．

いう枠組みが注目され，前述の統計物理学のみならず数あるものが大量に集まったときには本質的に異なっ理工学電子工学機械工学などの工学系分野からも研究者た現象が起こることは昔から注目されており，物理学でが参入するようになった．中でも，確率モデルに双対接は「More is different（量は質を変える）」と言われて続を導入した情報幾何学は，従来の統計学の枠組みを広いた．その代表が熱力学を説明するための統計力学であげ，重要な解析ツールであるとともにアルゴリズム開発

り，それを情報に応用したものが情報統計力学である．

にも利用された．

情報統計力学は科研費特定領域研究「確率的情報処理へを経て，情報科学に新しい分野を切り開いた．また，情3 新しいツールの登場

報統計力学を中心として，各種機械学習アルゴリズムの1980 年代の神経回路網ブームを支えた要素の一つ

開発や解析の研究にも進展が見られた．そこで中心的なは，ワークステーションの普及である．すなわち，新し役割を果たしたものが，確率モデルである．

い強力なアルゴリズムが提案された時期に計算機資源がの統計力学的アプローチ」「情報統計力学の深化と展開」

ビッグデータの特徴は「たくさんある」ことである．
したがって，情報統計力学と同様に，確率モデルを利用した機械学習アルゴリズムは，その利用や解析に有効であることが期待される．

2 たくさんあると分かること
なぜ確率モデルが利用されるのか．それはデータが大規模になると確率法則に従うようになるからである．そ26

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

図1

試行回数 N が増えれば度数分布は真の確率に近付くⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

比較的安価に入手できるようになった結果，多くの研究室で計算機実験が可能となり，多くの派生アルゴリズムが提案された．

唯一存在するという性質は失われない．
更に，SVM にはカーネル法を適用できる．カーネル
法は入力を高次元特徴空間に写像して線形分離する手法

その後の機械学習研究においても同様の経過が見らであり，特徴空間が高次元であっても計算量が増えない，れる．計算機の能力が向上するとその能力を利用した新特徴ベクトルの明示的な形が不要である，などの利点がしいアルゴリズムが提案され，理論解析や計算機実験がある．この性質により，SVM の応用先は従来のベクト

進み，更にそれを凌駕する計算機及びアルゴリズムが生ルデータだけではなく，関係性データなどのグラフやゲみ出される．以下ではそのようなアルゴリズムの代表的ノムデータのような系列データにも広がった．

なものを紹介する．

SVM は二次計画問題であることから，解の一意性が保証されている一方で必要な計算量は大きい．実際，当3.1 サポートベクトルマシン

初は SVM を利用できる問題のサイズは限られていた．

Vapnik らによって提案されたサポートベクトルマシ

しかし，計算機性能が向上するとともに，内点法や分割ン（SVM）は，統計的学習理論と呼ばれる性能評価基

統治法などの数値計算法が発展したことがその普及に大準に基づいている ．この基準は例題の分布を仮定してきく寄与した．
また，それらをコーディングしたパッケー

い な い た め， あ る 種 の 最 悪 誤 差 評 価 と な っ て い る．

ジが無料公開されたことも，その利用を後押しした．

（2）

SVM は，その上限を小さくするように境界面を定める
線形二分機械であり，具体的にはマージンすなわち例題

3.2 アンサンブル学習と境界面の距離の最小値を最大化する境界面を求めるア

学習機械を組み合せることで，より優れた学習機械をルゴリズムである（図 2）．このように性能評価に理論構成しようという試みはアンサンブル学習と呼ばれる．

的な裏付けがあることが，それまでの流行であった神経その代表的なものが，ブースティング（3） 及びバギン（2）
回路網の一種である多層パーセプトロン（MLP）など

グ（4）である．いずれも弱学習器と呼ばれる通常の学習のアルゴリズムに取って代わった理由の一つである．

器の組合せとして実現されるが，その構成方法が異なっ

SVM は二次計画問題に帰着されるため，大域的最適ている．

解が唯一存在するというメリットがある．MLP の学習

ブースティングは弱学習器を一つずつ追加する方式

が局所解の存在に悩まされていた上，実際の性能もである．各弱学習器はそれまでの学習機械による出力誤SVM は MLP を凌駕していたことから，MLP は機械学差に応じて例題に重みを付けて，言い換えれば苦手な例

習の現場からほとんど姿を消すことになる．

題を重点的に学習する．更に，弱学習器の性能に応じた与えられた例題が線形分離不可能な場合，SVM には重み付けをした上で学習機械に追加する．

解が存在しない．この問題を解決するため，ソフトマー

弱学習器がどんなに“弱い学習器”であっても，二分ジンと呼ばれる手法が提案されている．これは，一部の類問題に対して正答率は 1/2 より大きくなるため，ブー例題が制約条件を満たさないことを許容する代わりに，スティングによる学習機械の正答率は弱学習器を追加す

その超過量を最小化すべき関数に加算するものであり，ることにより単調増加することが示されている．また，

この変形を行っても二次計画問題であり大域的最適解がその幾何学的な構造も情報幾何学により明らかにされている．更にある種の条件下では，ブースティングによって得られる境界面は SVM のそれに近付くことも証明されている．
バギングはブースティングと異なり，全ての弱学習器を独立に学習する．各弱学習器はブートストラップサン
プルと呼ばれる，元の例題集合からのリサンプリングによって構成された学習用集合を学習する．バギングの出力は，こうして学習した弱学習器の多数決により決定される．
バギングの弱学習器の学習は並列化が容易であること，回帰問題にも適用しやすいという利点がある．しか図2

SVM は正例○と負例×のマージンを最大化する

し一般にその性能はブースティングに劣る．
解説 ビッグデータの解析ツールとしての機械学習

27

解

説

Technology Reviews and Reports

3.3 スパースロジスティックレグレッション
線形二分問題は，
入力が「あるクラスに属するか否か」

り，回帰に用いる変数自体を積極的に少数にする SLRとは性質が異なる．

を判別する問題であり，D 次元入力 x に対する出力は3.4 行列因子分解／テンソル因子分解
これまでのアルゴリズムでは，ベクトルデータに対すを用いてΘ（ f（x;θ））と表すことができる．ここでθdる出力を考えていた．しかし関係性データや脳波データ

は x の第 d 成分 xd の重みであり，Θは中身が正なら 1，などのように，データが本質的に二次元あるいは三次元

それ以外で 0 を取る関数である．

以上の高次元の構造を持っており，行列あるいはテンソ

これを拡張して「あるクラスに属する確率 p」を考えると，回帰問題すなわちレグレッションになる．ロジス
ティックレグレッションは，ロジスティック関数

ルの形で表すのが適切であるものも多い．
高次元データは次元数に対して指数的にデータ数が増加するため，欠損データも多い．そこで欠損データの補間や雑音除去のため，より小さな自由度を持つモデルでデータを表すことが試みられた．それが行列因子分解／を用いて線形二分問題を回帰問題にしたものである（図3）．なお，ここで y = 1 は x があるクラスに属することテンソル因子分解である（6）．
行列因子分解は本質的には特異値分解（SVD）であり，大きな特異値の特異ベクトル成分のみを残すというものを示している．
これをベイズモデルとして扱う場合，パラメータθにである．SVD では直交行列が両側に現れるが，その一事前分布を導入する必要がある．スパースロジスティッ

方を基底とし，残りの積をその座標とみなすと，主成分

クレグレッション（SLR）は，事前分布に ARD 事前分

分析（PCA）と同等になる．

布を用い，θの多くがゼロを取る，すなわちスパースなテンソル因子分解は行列因子分解と同じ考え方であ解が得られるように工夫したものである．ARD とはるが，行列とは異なる多くの性質が現れる．まず，行

Automatic Relevance Determination の略で，関連度列のランクに相当するものを定義することが容易では自動決定と訳される事前分布で，ない．行列の素直な拡張で考えれば，三つのベクトルの積で表されるテンソルのランクを 1 と考えるのが自然であるので，あるテンソルが幾つのランク 1 テンソ
ルの和で表されるか，その最少数をランクと定義する

により与えられる．ここで N は正規分布であり，α d はことができる．しかしこのランクを求めるには NP 困難

分散を表すハイパパラメータである．

の計算量が必要になり，またその一意性も保証されてSLR は神経科学における機械学習応用，具体的には映像を見ているときに fMRI により得られた脳活動デー

いない．そのためこの定義によるランクが用いられることはほとんどない．

タから見ている画像を再構成する「デコーディング」のテンソルのうち，一部の変数のみに興味がある場合にために開発された ．SVM の解もスパースであるが，は，その成分と残りの成分に分けて行列を構成し，そのこれは解を構成する例題が少数であるという意味であ

ランクをテンソルのランクと定義することがある．この（5）

定義は実用上は有用であるが，注目する成分ごとにランクが異なる上，本質的にはテンソルではなく行列であるともいえる．
PCA のように，テンソルをより小さな自由度を持つテンソルで近似するには，Tucker 分解が用いられる．
これは元のテンソル xijk を，次数が同じで次元の低いテ
ンソル tqrs 及び直交行列 uiq，vjr，zks を用いてと表す．ここでεijk は近似誤差であり，これが小さくなるように t，u，v，z を定める．Tucker 分解をベイズ推
図328

赤 : 線形，緑 : Θ（x），青 : ロジスティック関数

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

定の枠組みに拡張したものは pTucker と呼ばれ，テン小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ソル tqrs の次元が真の次元よりも大きくても，過学習し率モデルなどを用いて少数のパラメータで表現すること

にくいことが知られている ．これは更に，ガウス分布が重要である．すなわち，どのような内部表現を用いるではない一般の指数分布族に拡張することができる ．

かが解析の鍵を握る．そのような観点から近年盛んに研

また，x や t，u，v，z の要素が非負値に限定されてい究されているのは，スパースモデリングとディープラー

（7）

（8）

る場合がある．例えば音のスペクトルは，個々のスペク

ニングである．

トルもその重ね合わせの重みも常に非負値をとる．そのスパースモデリングは SLR にも用いられているよう場合には非負行列／テンソル因子分解（NMF/NTF）がに，少数のパラメータで表現する方法である．スパース

用いられる ．

モデリングは，圧縮センシングと呼ばれる L1 最適化（9）

3.5 ノンパラメトリックベイズ
これまで紹介したモデルは全て，パラメトリックモデ

により少数の観測により多数の変数を高い確率で正しくルである．パラメトリックモデルでは，モデルサイズを推定できることが示されているなど，理論的な性能評価

あらかじめ決定しておく必要がある．そのため，赤池情が進んでいる（11）．また，多くの応用例においてスパー

報量規準（AIC），ベイズ情報量規準（BIC）などの情

スモデリングが従来の L2 正則化に比べて高い性能を示

報量基準や交差確認法（CV）などが用いられる．

しており，その重要性が注目されている．そのことは，モデルを仮定しない手法はノンパラメトリックと呼平成 25 年度からは科研費新学術領域研究「スパースモ

ばれ，データドリブンの推定が行われる．このアイデア

デリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」が始をベイズ推定に取り込んだものが，ノンパラメトリック

まったことなどからも分かる．少数で表すことが性能をベイズと呼ばれる手法で，モデルのサイズがデータに応上げ，そしてどのようにその少数の特徴を選び出すかがじて自動的に定まる仕組みを導入している

その鍵となっている．

．

（10）

クラス分類問題においては，クラス数が事前には未知ディープラーニング（DL）は SVM の登場とともにであると考える．そこで，未知のクラスまで考慮した無下火となった神経回路網のリバイバルとも言うべきもの

限次元ディリクレ分布，すなわちディリクレ過程（DP）

で，従来の MLP を更に多層化したものである（12）．従来を考える必要がある．そのため，棒折り過程（SBP）をの MLP が誤差逆伝搬法（BP）という方法で単純に学習導入したり，頻度に着目して中華料理店過程（CRP）をしていたのに対し，DL ではオートエンコーダなどによ用いてモデル化する．CRP は「The rich gets richer.」るプレチューニングや畳込みやドロップアウトによるロの法則で，新規客が座るテーブル（クラス）は，客が多バスト化など，様々なヒューリスティックを組み合せていテーブルほど確率が高く，かつ新たなテーブルに座る用いている．その結果，画像認識や音声認識において，可能性もあるというものである．

従来法を凌駕する性能を示している．それを支えている

一方，一つの入力が複数のクラスに属する場合がある．具体的には，入力がある特徴を有しているかどうかのが大量のデータであり，大きなネットワーク，そしてその学習を支える高性能計算機である．

を考える場合には，複数の特徴を持つことが一般的であDL の成功の鍵もデータの低次元内部表現にあると言る．このような問題においては，インド料理過程（IBP）

われている．多層化することで徐々に抽象度を上げ，最と呼ばれる確率過程が用いられる．これはある客がどの終的には低次元の空間表現を利用している．しかしその料理（特徴）を選ぶ（持つ）かという問題において，順

パラメータチューニングは困難であり，今後はその理論番に出てくる料理を過去の人気に応じて取るか取らない的な研究を進める必要がある．

かを決める過程であり，かつ新たな料理を取る可能性もあるというものである．
これらのほかにも，従来のパラメトリックの手法をノ
ンパラメトリックベイズに拡張する研究が盛んに行われ
ている．

5 まとめ
ビッグデータの時代は到来したばかりで，そのデータ量及びその重要性は今後ますます増えることが予想される．その活用面での主役が機械学習だとすれば，その収4 多数から少数へ集を支えている根幹が通信技術であり，通信分野も技術

これまで見てきたように，ビッグデータを扱うには確も機械学習が利用されていくことが期待される．

革新を続けていく必要がある．今後は通信技術において

解説 ビッグデータの解析ツールとしての機械学習

29

解

説

Technology Reviews and Reports■ 文献（（（（ D.E. Rumelhart, J.L. McClelland, and PDP
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通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

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pp.472–473, May 2013.

池田和司 （正員：シニア会員）
平元東大・工・計数卒．平 6 同大学
院博士課程了．工博．同年金沢大・工・
電気・情報・助手．平 9 同講師．平10 京大大学院情報学研究科講師．平15 同助教授．平 20 奈良先端大情報科学研究科教授，現在に至る．数理情報学の研究に従事．IEEE，神経回路学会，計測自動制御学会，システ
ム制御情報学会各会員．

解

説

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ソーシャルビッグデータの利活用推進に向けた新たな取組み
久保田
蓑輪
翁長

実
正
久

Minoru Kubota（独）情報通信研究機構経営企画部

Tadashi Minowa （独）情報通信研究機構経営企画部
Hisashi Onaga（独）情報通信研究機構経営企画部

1 はじめにチで構築が進められているソーシャルビッグデータ利活「ビッグデータ」は従来の方法では処理が困難なほどトベッド（以下，本テストベッド）の詳細や，この施設

巨大で複雑なデータの集積物を表す用語であるが，近年を用いた技術実証等の計画について紹介する．今後の施では，マルチメディア，Web サイト，センサデータ等多設の有効活用拡大の一助となれば幸いである．

用技術の開発・実証施設，通称モバイルワイヤレステス

様な出所を持つ多種多量のデータを活用することにより，
近未来予測等を通じ，利用者個々のニーズに即したサービスの提供，業務運営の効率化や新産業の創出等が可能となる（1）技術，といった観点で語られることが多い．

2 モバイルワイヤレステスト
ベッドの概要情報通信研究機構（以下，NICT）では，公共性を有

図 1 に本テストベッドの全体概略図を示す．本テスするビッグデータを「ソーシャルビッグデータ」と位置

トベッドは河川，橋梁，道路，建物等に多様なセンサを付け，ソーシャルビッグデータの利活用により様々な社

配備し，有無線ネットワークを通して集めた多種多量の会的課題の解決，新たなサービス・システムの創出に貢データを大規模データセンターで高度分析することによ献するための研究開発への取組みを拡大している．このり新たな価値を生み出し，「社会インフラの維持・管理」，

ような取組みへと大きくかじを切るきっかけとなったの「防災・減災機能の強化」，そして「新産業・雇用の創出」

は，平成 25 年 2 月 26 日に「日本経済再生に向けた緊に資することを目的として設計・構築されており，この急経済対策」を目的として成立した平成 24 年度補正予上で様々な技術実証が行われる．

算である．総務省が公表している平成 24 年度補正予算
概要資料

（2）

には，本施策について以下のように記されている．

また，図 2 に本テストベッドの施設配置図を示す．本
テストベッドは，実フィールドに配備するセンサ，センサからデータを収集し各地方拠点等に伝送する有・無線ㅤㅤ震災や社会インフラの老朽化等を背景として，安ネットワーク，地方拠点間を接続する基幹網としての全・便利で活力ある暮らしの実現に ICT で寄与す

JGN-X，複数の地方拠点に分散配備される計算機分散拠ることが期待されているところ．そこで，センサ

点設備やデータベース分散拠点設備，けいはんな地区のネットワーク等を通じて収集等される多種多量な

NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所（以下，データを利活用することにより，様々な社会的課題

UCRI）に整備する大規模情報分析システム（M2M デーの解決や経済の活性化へ貢献．

タセンター）から構成される．本テストベッドを構成すㅤ（独）ㅤ
情報通信研究機構（NICT）の拠点に，多様なるこれらの技術基盤については第 3 章で詳しく紹介する．

センサやデータセンターを設置し，リアルタイム

図 3 には，本テストベッドをデータの流れの視点か

データの収集，分析等を行う環境を整備することにら見た場合の技術構成を示す．本テストベッドの最大のより，防災・減災機能の強化，道路・橋・水道等の特徴は，社会インフラの維持・管理，農林水産，医療・健康，

ㅡㅡ伝搬距離・消費電力等異なるニーズに対応した無線

交通・物流等の分野における新産業・雇用の創出等

通信技術と高速・高信頼伝送が可能な光通信技術をに資する技術を実証するための施設を整備．

統合して扱うことを可能とする実ネットワークレ

本稿では，補正予算成立以降 NICT において急ピッⓒ電子情報通信学会 2014

イヤ（センサレイヤ，ネットワークレイヤ）
解説 ソーシャルビッグデータの利活用推進に向けた新たな取組み

31

解

説

Technology Reviews and Reports

図1

図2

図3
32

モバイルワイヤレステストベッドの全体概略図

モバイルワイヤレステストベッド＋ JGN-X 施設配置図

データの流れの視点から見たモバイルワイヤレステストベッドの技術構成

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ㅡㅡIT リソースと NW リソースの仮想化とを一体的に

3.1 ワイヤレスセンサネットワーク研究・実証基盤

扱い，大容量センサデータの伝送，分散蓄積・検索・

NICT ワイヤレスネットワーク研究所において標準化実

処理，ソーシャルデータとしての情報流通・配信を（3）
績，開発実績のある国際無線通信規格「Wi-SUN」
や，

支える ICT リソース制御レイヤ

公 共ブロードバンド移 動 通 信システム（以下，公 共ㅡㅡ多様な情報分析技術により多種多様なセンサ情報（4）
BB）
等を駆使したワイヤレスセンサネットワークを構からテキストなどで記述されたソーシャルデータ

築し，防災・減災機能の強化，社会インフラの維持・管理，まで分析できるデータ処理レイヤ

新産業・雇用の創出に資する研究や実証実験を実施するの全てを包含する構成にあり，用途に応じて，
センサネッ

ためのテストベッド基盤の整備を行う．具体的には，防トワークと地方拠点間での効率的な情報収集技術，複数

災／農業／交通／住宅用のセンサネットワークを，長期のデータセンター間での分散処理技術，データ解析結果

設置可能で開発後も利用してもらうことが前提の実をソーシャルデータと合わせた多様な情報分析技術など

フィールドに構築する（図 4）．フィールド実証設備はを組み合せた，様々なスケールでの実証実験に対応可能

NICT ワイヤレスネットワーク研究所のある横須賀付近になテストベッドを目指している．

配置されるが，一部の設備は近畿地方や北海道などにも配置される（図 2）．また，高精度な UWB 測位技術を用

3

モバイルワイヤレステスト
ベッドの技術基盤

図 2 に示すとおり，本テストベッドは広範囲に分散しいた室内ナビゲーションシステム（5），（6）や，NICT において開発・実証を進めてきた NerveNet（7）の機能を活用したインフラに依存しない端末間通信ネットワーク設備の実フィールド構築も実施する．

て配備された施設であるが，以下の 3.1 ～ 3.5 節に示す

なお，使用機材は開発終了後すぐに技術移転すること

五つの基盤を組み合せた構成となっている．このうちワにより販売可能になるよう，売値を考慮したシステム構

イヤレスセンサネットワークや最先端気象センシング情成を検討する．また，このテストベッド基盤は民間企業

報ネットワークは，センサやセンサから基幹ネットワー

や大学，自治体などにも開放する．

クにデータを伝送するワイヤレス通信に重心を置いた実以下に，ここで活用する Wi-SUN と公共 BB の特徴

証実験設備であり，大規模スマート ICT サービス基盤はや導入事例を紹介する．

データ収集・伝送・処理に重心を置いた実証実験設備で【Wi-SUN】

ある．一方，M2M データセンターは大量のデータを蓄

ㅡㅡIEEE802.15.4g/4/4e に準拠し，省電力性，拡張性，積し分析や可視化を行う設備であり，また，これらの全ての基盤は JGN-X を介して接続され，高速でデータのやり取りができる．図 1 にはこれら五つの基盤が俯瞰的に示されているので確認されたい．テストベッドの利用に当たっては，個々の基盤における技術実証はもちろん

柔軟性に富んだワイヤレスネットワーク規格
ㅡㅡWi-SUN アライアンスを通じ，現在 30 社以上の企業がチップ，無線モジュールを販売
ㅡㅡ東京電力が構築予定のスマートメータ用無線機仕様の一つとして採択のこと，複数の基盤を活用した技術実証も可能である．

図4

ワイヤレスセンサネットワーク研究・実証基盤
解説 ソーシャルビッグデータの利活用推進に向けた新たな取組み

33

解

説

Technology Reviews and Reports【公共 BB】

数約 430 台，ディスク総容量約 40 PByte 規模の，可ㅡㅡIEEE802.16n に準拠し，10 km の伝送距離を持

変性・拡張性の高い計算機（PC クラスタ）設備を，つ通信規格

けいはんな地区の UCRI に整備する．

ㅡㅡ警察庁が平成 24 年度より機器導入を開始

ㅡㅡM2M データセンターの役割：– 環境データ等のセンシング情報を蓄積し，セン

3.2 大 規模スマート ICT サービス基盤テストベッド（JOSE）

サ情報とテキスト・音声などから成るソーシャ
ルデータと横断的に分析した上で，分かりやす

温湿度の環境センサやカメラセンサなど広域に配備された多種・大量のセンサから得られる観測データ

く可視化する．
ㅡㅡ実装する機能：

を，JGN-X の高速ネットワークで結ばれた計算機分– ワイヤレスセンサをはじめとした各種センサ情散拠点設備やデータベース分散拠点設備を用いてリア

報を，大規模スマート ICT サービス基盤を通じルタイムに処理・解析するサービスを実装しフィールて収集し，格納する．

ド 実 証 す る こ と が 可 能 な テ ス ト ベ ッ ド（JOSE：– センサ情報などだけでは分からない社会の動き

Japan-wide Orchestrated Smart/Sensorなどを，時空間情報などを手掛かりにして Web

Environment）を整備し，大規模スマート ICT サーや SNS などの情報を組み合せながら横断的に

ビス基盤技術としての確立を目指す．本サービス基盤

分析する．

のシステム構成を図 5 に示す．本サービス基盤におㅡㅡ特徴：

いても幾つかのフィールド実証設備が用意され，映像– これまでの M2M では，センサ情報等を基に人センサによる人流解析や，道路や橋梁の構造物モニタ

やものの動きや環境変化を分析してきたが，リングデータや都市域の環境モニタリングデータ等のUCRI が得意とするテキストや音声による情報収集・解析を実施する予定である．

分析技術（9）を組み合せて，社会の動きまで含め

こ の サ ー ビ ス 基 盤 に は，PIAX（P2P Interactiveて分析する．

（8）
Agent eXtensions）
等が実装され，膨大な数の端末（各種センサやデバイス）が存在する分散データベースの環境において，スケーラブルかつ効率的にデータの検索・配信・収集を行うことが可能である．

3.4 JGN-X の高度化
（10）
既存の新世代通信網テストベッド（JGN-X）の高機能化を図るため以下の整備を実施する．
ㅡㅡ北陸―小金井間，東京―大阪間の 100 Gbit/s 化．

3.3 M2M データセンター

ㅡㅡJGN-X 基幹ノードを中心に高機能ネットワーク

急激なデータ流通量の変化（突然のバースト等），

ノード設備（100 Gbit/s 対応ネットワークスイッ

内容の変化（イベント検知）といった M2M データのチ，10 か所），
併せて東名阪の基幹ノード横にネッ

特徴に対応できる大規模計算機拠点として，サーバ総トワーク内処理を補強する高機能ストレージ設

図534

大規模スマート ICT サービス基盤テストベッド設備の構成

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

備（4 サーバ，72 TByte ストレージ × 4 か所）を化され，コグニティブルータを用いて M2M クラウド基設置．

盤との連携を実現する．SPF はセンサ部・センサプロー

ㅡㅡ高機能ネットワークノードには，プログラム制御可

ブ部，
無線通信部及びプラットホーム部から構成される．

能なネットワーク制御基盤を組み入れ，モバイル・

また，SPF は複数センサに対応し，M2M クラウド基盤

ワイヤレステストベッドから発生する多種多様なと連携することによりセンサのプラグ＆プレイが可能な

トラヒックの効率的かつ安定的な処理に寄与する

共通インタフェースを提供する．M2M クラウド基盤で

実 践 的 な SDN（Software Defined Networking）

収集されたセンサデータとアプリケーションとの組合せの研究開発，実装を促進．

により各種サービスへの展開が可能となる．
本システムを活用し，農業現場での各種リスク（温度・3.5 最先端気象センシング情報ネットワーク

湿度，病害虫・農薬，栽培計画・営農履歴，土壌）を管理・

積乱雲の発生直前の晴天気流の変化を捉えるドップ

対策することや，農業従事者と流通事業者との間で情報ラーライダと降水の三次元構造の変化を瞬時に捉えるを共有できるような農業用アプリケーションの基礎開発

（11）
，
（12）
フェーズドアレー気象レーダ（降雨レーダ）の融を行う．また，整備される実証環境の実現性，有効性を検合システムを未来 ICT 研究所（兵庫県神戸市）及び沖証するために，実際の実業としてセンサデータを活用し縄電磁波技術センター（沖縄県国頭郡恩納村）に設置し，ている農業フィールドに本システムを展開し試験を行う．

2012 年から大阪大学吹田キャンパスで稼動中の同型のフェーズドアレー気象レーダ（降雨レーダ）とも合わせ

4.2 映像センサによる人流解析て，風と降雨の両面から極端気象現象の発達過程をモニICT 技術を駆使して様々なセンサ観測データをリアル

タし，リアルタイムでの一般ユーザ向けデータ公開を行

タイムに収集・処理することで，防災，医療などの分野

う．更に，観測データを M2M データセンターで共有し，で必要とされる状況情報を導き出すビッグデータ解析技

ビッグデータ可視化技術とのコラボレーションや，ソー術の確立を目標として，映像センサを用いた人の流動等

シャルビッグデータとの横断的解析までも可能とする最の把握と，その防災対策等への活用を検証するビッグ

先端気象センシング情報ネットワークを構築する．

データ解析技術実証実験環境を構築する．

この最先端の観測技術と，データ処理・伝送・可視化・

具体的には，3.2 節で述べた大規模スマート ICT サー

情報分析技術のコラボレーションにより，ゲリラ豪雨，

ビス基盤の一部として，映像センサにより施設内の状況

竜巻，突風，水害などの早期警戒，被害軽減のための基を映像データとして取得し，特定の個人が識別できない盤整備を，情報利活用ユーザとも連携しながら推進して形に処理を行った後，処理後のデータを用いて，人の流いく．

れや滞留の度合い等の時間ごと変化の集計や統計処理を

4 フィールド実証実験
本テストベッドを用いた種々なフィールド実証実験（表 1）が，平成 25 年度末から開始されている．本章ではこの中から 2 例をピックアップして紹介する．
4.1 農業用センサネットワーク実証実験行う．この処理結果により，災害発生時における迅速かつ適切な避難誘導等の安全対策検討への利用可能性について検証するとともに，解析技術の有効性確認や技術の改善を行う．将来的に，大規模なデータ解析技術の活用が望まれる幅広い分野への展開が期待される．

5 今後の課題と連携スキーム

国際競争力の強化や世代を超えた農業技術の継承な

第 4 章で紹介したように，
本テストベッドにおいては，

ど農業における様々な課題を，IT 先端技術を利用した様々な分野でのフィールド実証が始められているが，こ

新たなアイデアにより解決したい．そのような目標の下れを社会的課題の解決や新サービスの創出等の貢献につ“ワイヤレスセンサネットワークによる農業管理・監視

なげるためには，
まだ多くの山を越えなければならない．

システム”を 3.1 節で述べたワイヤレスセンサネット

例えば，構造物監視モニタリングをとってみても，正確ワーク研究・実証基盤中に構築し，その有効性と経済的に漏れなく構造物を異常検知し，更には異常の程度や原効果の検証を行う．

因の推定までも自動的・効率的に行うためには，計測技

本システムは図 6 に示すようにスマートセンサプラッ

術の向上，事例の大幅な拡大，数値解析技術，異常発生

トホーム（以下，SPF）と専用のクラウドサーバ（M2M

メカニズムの理論的検討など多くの課題がある．また，クラウド基盤）にて構成され，ゲートウェイ機能を有す

視点を少し変えれば，データ中の個人情報の扱い，デーる SPF とセンサ機能のみの簡易型 SPF がネットワーク

タ共有・公開ポリシーの定め方，あるいは多種多様でス
解説 ソーシャルビッグデータの利活用推進に向けた新たな取組み

35

解

説

Technology Reviews and Reports
表1①社会インフラの維持・管理②防災・減災機能の強化③農業④新産業・雇用の創出

36

モバイルワイヤレステストベッドを活用したフィールド実証実験の計画

番号

課題名

目的，内容など

センサの諸元1

構造物・路面監視セ
ンサ活用実証実験

構造物や路面状態の見える化と異常検知技術の検証を目的として以下を実施．
（1）橋梁に振動センサ等を設置しモニタリング（2）プローブカーによる路面モニタリング（1）加速度センサ，
温度・湿度センサを橋梁に設置（屋
外：75 式）．加速度，温度，湿度，時刻（2）プローブカーに加速度センサと位置情報センサを取り付け（車体：3 式）．加速度，位置情報，
時刻

2

構造物監視モニタリ
ング実証実験（橋梁・建築物等）（1）構造物に設置したセンサと通信機器の間で，920 MHz 通信状
況を検証するため，複数箇所で連続通信実験を行い，データの欠損状況等の確認を実施する．また，計測した振動データと算出済みの固有振動数を使用し，構造物の異常監視を行う．
（2）計測した振動データから固有振動数等を算出し，構造物の異常監視を行う．
（3）計測した振動データから固有振動数等を算出し，構造物の異常監視を行う．
（4）計測した振動データから固有振動数等を算出し，構造物の異常監視を行う．

（1）橋桁中央及び端部に加速度センサを設置（屋外：
4 式）．加速度，温度，設置位置，時刻（2）橋桁中央及び端部に加速度センサを設置（屋外：
12 式）．加速度，温度，設置位置，時刻（3）構造物の下層，
中層，
上層に加速度センサを設置（屋
内：7 式）．加速度，温度，設置位置，時刻（4）構造物の下層，
中層，
上層に加速度センサを設置（屋
内：7 式）．加速度，温度，設置位置，時刻3

交通関連実証試験装置

センサで，交通情報，車両情報（画像，車番，車速）を収集し，収集したデータを蓄積・検索・照合・分析することにより，公共・公益サービスまたは民間で利用できるアプリケーションを開発．

画像，車番，車速検知センサ，画像装置．

4

住宅におけるエネル
ギーマネージメント
実証試験装置

各戸建に太陽光発電設備，発電量管理 / マネージ機構を具備させ，
家庭内容電力消費量，蓄電量に合わせ電力供給方法を制御する．

充放電制御センサ，（発電量監視センサ，分電盤用電気使用量監視センサ．

1

環境情報センシング
実証実験（ヒートア
イランド現象の解析等）

都市部における環境情報を収集し，都市型災害の一つであるヒート
アイランド現象を例に，環境の変化を迅速に把握するために，当該エリアの現象の実態を継続的，定量的にデータ収集・解析する．収
集したデータは GIS データと連携し，海陸風や建造物による影響と関連付けて，ヒートアイランド強度を明らかにし，より良い都市生
活環境の実現に資することを目的に環境情報の見える化等を行う．

庁舎，学校，そのほか公共施設の屋上等に，簡易設
置型外付け無線環境センサ（温湿度，風向，風速，
気圧，降水，CO2，日射，赤外放射，放射能等）装置を 25 式設置（屋外）．

2

河川監視センサネッ
トワークシステム実
証実験

水位計，雨量計などのセンサ情報を 920 MHz 無線マルチホップを使用して収集し，河川モデル，降雨量予測・水位予測などの知識を組み合わせたビッグデータ処理により，水位予測含めた河川水位の見える化と水門開閉バランスの最適制御に関わる判断情報及び避難誘導情報を配信するシステムの開発とその実証を行う．

千曲川の支流の沢山川に流れ込む河川にある水門に水位計を設置沢山川上流域に雨量計と無線機を設置．
水位データ，雨量データ，設置位置，時刻3

防災用実証試験装置
1（鉄道用防災）

鉄道路線のトンネル出口付近の土砂崩れ等防止するためにセンサを設置して監視を行うとともに分析の結果により , 予測等を行う．

ワイヤセンサ，タフセンサ，転倒センサ，監視カメラ ,雨量計等を屋外に設置．

4

防災用実証試験装置
2（河川監視）河川の氾濫等防止するためにセンサを設置して監視を行うとともに分析の結果により , 予測等を行う．

映像カメラ（河川氾濫監視用）．

5

端末間通信システム

インフラに依存しない端末間非同期分散制御ネットワーク．平常時の端末間の情報配信や，災害時に端末間のネットワーク形成・緊急通信など．

バス停やバス内，その他公共施設に，無線通信やデジタルサイネージ用端末を数十個設置．

6

映像センサによる人流解析

顔・モノの認識，識別機能を持つ映像センサを用いて，大規模複合施設内の人流・滞留状況を把握．結果を施設監視者に提供し，災害発生時等における安全対策検討への利用可能性を検証．

・映像センサを設置（約 90 台）．

7

フェーズドアレー気
象 レ ー ダ・ ド ッ プ
ラーライダ融合シス
テム

降水が発生する直前の気流から雲が形成されて豪雨となるまでの全プロセスを 3 次元空間情報としてリルタイムに把握するシステムを構築し，気象予報関係機関，研究期間，自治体等と連携して実証的研究開発を行う．

・20 m 鉄塔にフェーズドアレー気象レーダ，ドップ
ラーライダなどを設置（屋外）．
・降 水をターゲットとした反射強度，ドップラー速度など（半径 60 km 円内 100 m 間隔の 3 次元デー
タを 30 秒間隔）．
・微 小粒子をターゲットとしたドップラー速度，反射強度（距離 10 km 以内 200 m 間隔で数秒間隔）．

1

農業用実証試験装置

農地に，各種センサを取り付け，農業現場での各種リスク（温度・湿度，病害虫・農薬，栽培計画・営農履歴，土壌）を管理・対策．

温度，湿度，日射量，土壌温度，土壌水分用センサ．

1

多眼映像センサ（超臨場感テレワーク実
証実験）

あたかも一緒に働いている感のあるテレワークシステムの実証実
験．オフィス俯瞰映像や対話相手映像を，複数の多眼映像センサモ
ジュールを用いてリアルタイムに伝送するシステムを構築し，実際のテレワークや会議をコンテンツとしてシステムの性能や有用性を検証する．

NICT けいはんな，NICT 小金井に実験オフィスを構築し，多眼映像センサ（8 台）以外にも，カメラ，
マイク，ディスプレイ，スピーカ，コミュニケーショ
ン用端末などを設置．多眼映像ストリーム，同映像から得られる人物検出データ（人数，人物位置，在
席情報）
，時刻

2

スマートフォンセン
サネットワークのHEMS へ の 適 用 可
能性検討

・複 数測位（IMES，WiFi，自律航法）の組み合わせによる測位精度の分析実験を実施し，屋内の測位精度の向上を図る．
・位置情報の経時変化量，及び加速度センサの情報を加味した混雑
度推定精度の分析実験を実施し，混雑度推定のための測位頻度の適正化を図るため，最適測定頻度の検討を実施．

・各種センサを搭載したスマートフォン 100 台を試験者 100 名が携行（屋内，屋外）．
・温湿度基準局 20 台を都度設置（屋内，屋外）．
・位置基準局（IMES 基地局 20 台，WiFi 基地局 20台）を都度設置（屋内，天井設置または床設置）．

3

スマートフォンセン
サネットワークの人
流分析への適用可能性検討

・複 数測位（IMES，WiFi，自律航法）の組み合わせによる測位精度の分析実験を実施し，屋内の測位精度の向上を図る．
・位置情報の経時変化量，及び加速度センサの情報を加味した混雑
度推定精度の分析実験を実施し，混雑度推定のための測位頻度の適正化を図るため，最適測定頻度の検討を実施．

・各種センサを搭載したスマートフォン 100 台を試験者 100 名が携行（屋内，屋外）．
・位置基準局（IMES 基地局 20 台，WiFi 基地局 20台）を都度設置（屋内，天井設置または床設置）．

4

室内ナビシステム（1）ユーザのいる場所に基づく決裁，情報配信．
（2）倉庫における物流，所在の自動管理．

屋内の固定構造物上数十個設置．

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

図6
表2

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ワイヤレスセンサネットワーク実証試験設備（農業用実証試験装置）

委託研究各課題の研究開発フェーズ及び予算計画（平成 27 年度以降は予定）
平成 26 年度

課題 A：
ソーシャル・ビッグデータ利活用アプリケーションの研究開発
課題 B：
新たなソーシャル・ビッグデー
タ利活用・基盤技術の研究開発
課題 C：
ソーシャル・ビッグデータの利活用に適した暗号技術の実装評
価及び活用に関する研究開発

平成 27 年度

研究開発フェーズ
初期実証実験

（188 百万円）

平成 28 年度

延長審査の為の
中間評価▲

延長審査の為の
中間評価

初期実証実験

（327 百万円）

最終実証フェーズ

▲（177 百万円）

研究開発フェーズ

平成 29 年度▲

（166 百万円）（156 百万円）

最終実証フェーズ

▲（307 百万円）（289 百万円）（272 百万円）

研究開発（30 百万円）（28 百万円）（26 百万円）

ケールも様々なセンサネットワークに対応できるセキュ実証実験を実施し，必要な技術を確立するとともに，制リティ技術などの課題もある．これらの，どの例をとっ

度的な課題についても検証を行い，「ソーシャルビッグてみても一筋縄ではいかない．課題をクリアしていくた

データ」の利活用の促進について，有用性や有効性，今めには，様々な異業種間，省庁間の連携に基づく根気強後必要な取組み等を内外に示すことを目的とする．このい技術開発・実証が必要である．NICT では以下に述べ

委託研究には，以下の三つの課題が設定されており，そる委託研究スキームを活用した連携研究を実施する．まれぞれの研究フェーズと予算規模は表 2 のとおりであた，様々な異業種間，省庁間の連携の場としての協議会

る．

の発足を検討している．
5.1 委託研究スキームによる連携の拡大

課題Ａ ソ ーシャル・ビッグデータ利活用アプリケー
ションの研究開発：

NICT は平成 26 年度より，
委託研究「ソーシャルビッ機構が有するモバイルワイヤレステストベッド等をグデータ利活用・基盤技術の研究開発」を公募により実活用し，ソーシャルビッグデータを利活用したアプリ

施する

ケーションを開発するとともに，実際に取得できるデー．この委託研究は公共性を有する「ビッグデー（13）

タ」を「ソーシャルビッグデータ」と位置付け，
ソーシャ
ルビッグデータの利活用の促進，サイバーフィジカルシ
ステム，M2M，IoT とも呼ばれるシステム・サービスの実現・普及に貢献するため，入手可能な「ビッグデー
タ」を積極的に活用しつつ，実用化を意識した研究開発，

タを用いた実証実験を実施する．
課題Ｂ 新
 たなソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発：

モバイルワイヤレステストベッドに新たな機能や設
解説 ソーシャルビッグデータの利活用推進に向けた新たな取組み

37

解

説

Technology Reviews and Reports

備等を付加することにより，テストベッド稼動時には想定していない，ソーシャルビッグデータに関する新たなサービスの実現を目指し必要な要素技術の研究開発を行うとともに，実証デモシステムを開発し，実用化を意識した実証実験を行う．
課題Ｃ ソ ーシャル・ビッグデータの利活用に適した暗号技術の実装評価及び活用に関する研究開発：

センサ等リソースの限られた環境に実装可能な軽量暗号について，機構が指定する暗号アルゴリズムに関して，実装性能の評価・比較を行い，ソーシャルビッグデー
タの利活用に適した暗号技術を確立するための研究開発を行う．

おわりに～ソーシャルビッグデー
6 タ利活用技術の発展のために
平成 24 年度補正予算によって構築されたモバイルワ
イヤレステストベッドの全容と，その利活用のための計画を紹介した．本稿は，まだ本テストベッド構築半ばで実験も始まっていない平成 25 年 12 月に執筆しているが，記事が出版される平成 26 年 6 月頃には，フィール
ド実証や委託研究も本格化していることと思う．
ソーシャルビッグデータ利活用技術が発展するためには，情報利活用ユーザも巻き込んだ連携の促進や，個
人情報や情報セキュリティを守りつつうまくデータを共通し利活用できる枠組み作りも重要なポイントである．
本テストベッドを介した研究連携が，大きなうねりとなり，ソーシャルビッグデータを用いた新たな価値創造が実現するべく努力を続けたい．
■ 文献（（（（ 平成 24 年度版情報通信白書，pp.153–160，総務省，2013．
（（（（ 平成 24 年度補正予算概要資料，p.18, 2013, http://
www.soumu.go.jp/main_content/000209378.pdf（（（（ 国 際 無 線 通 信 規 格「Wi-SUN」 が 次 世 代 電 力 量 計「スマートメーター」に無線標準規格として採用，
NICT プ レ ス リ リ ー ス，2013, http://www.nict.
go.jp/press/2013/10/03-1.html（（（（ NICT Smart Wireless Laboratory Web site,
http://www2.nict.go.jp/wireless/smartlab/project/pbb.html（（（（ UWB 測位システムとスマートフォンによる「視覚障がい者歩行支援システム」の技術開発，NICT
プ レ ス リ リ ー ス，2012, http://www.nict.go.jp/
press/2012/07/02-1.html（（（（ Indoor guidance system for the blind using asmartphone and UWB transmission technology,

38

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

Youtube publication, 2012, http://www.youtube.
com/watch?v=-U4VQThav7A（（（（ M. Inoue, M. Ohnishi, C. Peng, R. Li, and Y.
Owada, “NerveNet: A regional platform network
for context-aware services with sensors andactuators,” IEICE Trans. Commun., vol.E94-B,
no.3, pp.618–629, March 2011.
（（（（ NICT PIAX Web site, http://www.piax.org/（（（（ 木俵 豊，鳥澤健太郎，是津耕司，“社会の動きを深く横断的に分析するためのビッグデータ処理技術，”信学通誌，no.29，pp.18–25，June 2014.
（（（（（新世代通信網テストベッド JGN-X ウェブサイト ,http://www.jgn.nict.go.jp/（（（（（N. Anraku, F. Mizutani, M. Wada, H. Handa,
T. Ushio, and S. Satoh, “2013: Developmentof phased-array weather radar system for 3D
observation of cumulonimbus clouds,” 36th
Conference on Radar Meteorology, Breckenridge,
CO, USA, Sept. 2013.
（（（（（日本初「フェーズドアレイ気象レーダ」を開発 ,NICT プ レ ス リ リ ー ス，2012, http://www.nict.
go.jp/press/2012/08/31-1.html（（（（「ソーシャルビッグデータ利活用・基盤技術の研究（開発」の公募を開始，NICT プレスリリース，2014,
http://www.nict.go.jp/press/2014/01/29-1.html

久保田実

平 3 東北大・理卒，平 9 同大学院博士課程後期了．博士（理学）．平 5 ～
7 第 3 五 次 南 極 地 域 観 測 隊 に 参 加．
平 9 郵 政 省 通 信 総 合 研 究 所（ 現 独立行政法人情報通信研究機構）入所．
以降，超高層大気中の波動伝搬や電離圏擾乱の機構解明のための観測，研究に従事．平 25 から平成 24 年度
補正予算による研究開発基盤整備の統括業務に従事．

蓑輪

正 （正員）

平 14 東大大学院工学系研究科博士課
程了．同年独立行政法人通信総合研究所（現 情報通信研究機構）入所．
以来 , 無線通信や情報セキュリティの符号に関する研究開発に従事．平17 〜 19 米国スタンフォード大客員研究員（JSPS 海外特別研究員）．平21 内閣府 CSTP 出向．現在 , 同機構
経営企画部企画戦略室．博士（工学）．
平 12 電気通信普及財団テレコムシステム技術学生賞受賞．IEEE
会員 .

翁長

久 （正員）

平 5-04，郵政省（現 総務省）入省．
移動通信課，研究推進室，技術政策課等に勤務したほか，内閣官房，東京大学等にも出向．主に情報通信技術の研究開発プロジェクト，技術政策等に従事．平 25-07 から現職．

解

説

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

センサノード設置支援ツールの開発
西村康孝
吉田将也
吉原貴仁

1 はじめにYasutaka Nishimura （株）KDDI 研究所
Masaya Yoshida（株）KDDI 研究所

Kiyohito Yoshihara （株）KDDI 研究所

る．これより，シンクノードは無線通信範囲外に位置す
るセンサノードからもセンシング情報を収集できる．

橋梁やトンネルなどの構造物の老朽化や森林火災，農場収集したセンシング情報を使って異常を検知するための土壌品質などの監視にマルチホップ無線センサネットには，センシング情報を解析する必要がある．この解析ワーク（MWSN（Multi-hop Wireless Sensor Network））

は処理能力の高いサーバにて行われる場合が多く，シンの利用が期待されている．このような監視は，従来，専門

クノードは収集したセンシング情報をサーバへ送信する．

的な知識を有する作業者によって橋梁の老朽化を確認す

その際の通信手段には，3G（第 3 世代の携帯電話回線）

るなど，現地に作業者が赴き異常が検知されることが多や W i M A X（ Wo r l d w i d e I n t e r o p e r a b i l i t y f o r

かった．また，森林火災が発生した際，周辺住民が気付

Microwave Access），インターネット回線などが利用さ

くまで火災発生を検知できないなど，異常の検知に時間をれる．構造物や森林など常時給電が難しい場所に設置さ要してしまう場合があった．MWSN を利用することで，れるセンサノードと中継ノードは一般に電池駆動であり，無人で構造物の老朽化や農場の土壌品質を常時監視し，電池が切れるとセンシングデータを収集できなくなる．

異常時には遠隔の監視者へ迅速に通知できる．以上のよ

シンクノードは常時給電されている場合が多い．

うに，MWSN の導入により人的コストの低減や，異常検知までの時間の短縮が期待できる．

MWSN の監視対象や監視者の要求により，ノード間の無線リンク品質やセンサノードとシンクノード間の通

MWSN は大量に配置した小形センサノードを使い，実信経路の冗長度など，MWSN への要求品質は決定され

世界の情報を無線で収集するシステム（Smart Dust ）る．
無線リンク品質はノード間の通信品質の指標であり，として，1999 年にその概念が提唱された．その後，デバ

この品質が高いほど，安定した通信が期待できる．無線

イスの小形化や省電力化，通信技術の高度化などにより

リ ン ク 品 質 と し て 受 信 信 号 強 度 や SN 比（Signal to（1）

MWSN は発展を遂げ，現在，構造物や森林の監視を含

Noise Ratio），
通信遅延などが用いられる．
一般的にノー

めた様々なアプリケーションへの適用が期待されている．

ド間の距離が近いほど受信信号強度や SN 比，通信遅延

典型的な MWSN はセンサノード，中継ノード，シンは改善され，無線リンク品質は向上する．冗長度はセン

クノードから構成される（図 1）．各ノードは ZigBee
や Z-Wave ＊ 1 などの短距離無線通信デバイスを備える．
センサノードは橋梁の加速度や森林の温度などの情報をセンシングし，センシングした情報（センシング情報）をシンクノードへ送信する．センサノードとシンクノー
ドが無線通信範囲内に位置する場合，直接送信（シングルホップ）する．互いのノードが無線通信範囲内に位置
しない場合，センサノードはバケツリレーのように中継ノードを経由してマルチホップでシンクノードへ送信す＊1

ZigBee（2），Z-Wave（3）：通信距離が数十 m と短く，転送速度は低速であるが，省電力かつ自律分散的に通信経路を構築できるといった特徴を持つ通信規格である．マルチホップ無線センサネットワーク（MWSN）に適した通信規格である．

ⓒ電子情報通信学会 2014

図1

マルチホップ無線センサネットワークの構成例
解説 センサノード設置支援ツールの開発

39

解

説

Technology Reviews and Reports間）や設置するノードのハードウェアコスト（個数）の低減が課題である．これらのコストを低減するため，コンピュータシミュレーションによりノードの設置位置を事前に計算して決定する方法（4） 〜 （7）が従来ある．しかしながら，コンピュータシミュレーションでは理想的な無線伝搬環境を想定している．このため，実環境の建物や壁などの無線伝搬に影響を与える要因により，計算で決定した位置に設置したのでは要求品質を必ずしも確保できなかった．結果として，設置位置の調整やノードの再設置により設置作業時間が延長してしまう課題があった．

図2 通
 信経路の冗長度の例．（a）通信経路 1 本のため冗長度 1．（b）通信経路 2 本で同じ中継ノードを含ま使って無線リンク品質や冗長度を設置作業時に常時測定

ドを含むため冗長度 1．

定した無線リンク品質と冗長度を表示することで，ノーないため冗長度 2．
（c）通信経路 2 本で同じ中継ノーするノード設置支援ツールの開発について解説する．測

サノードとシンクノード間において，同じ中継ノードをド設置作業者による短時間かつ低いハードウェアコスト

含まない通信経路の本数とする．図 2 の 3 種類のネッでの MWSN の構築を支援する．ツールをスマートフォ

トワークトポロジーン用アプリケーションとして実装し，本ツールを使った＊2を用い，冗長度の例を示す．図 2（a），（b）はそれぞれ冗長度 1，2 である．図 2（c）は評価実験について報告する．

通信経路が 2 本であるが，2 本の通信経路は同じ中継

以下，2 章で今回対象とするノード設置の前提条件とノードを含むため，冗長度は 1 となる．冗長度が 1 の解決すべき問題を整理する．3 章で関連研究を紹介する．

場合，通信経路上の中継ノードのうち 1 個でも故障し4 章でセンサノード設置支援ツールの開発について説明たり電池が切れたりしてしまうと，センシングデータがし，5 章でツールの実装概要を述べる．6 章で実装した収集できなくなってしまう．一方，冗長度を 2 以上にツールを用いた実験結果を報告し，7 章でまとめとする．

することで中継ノードの故障や電池切れが発生した場合データを継続して収集できる．高い無線リンク品質や大2 問題設定きい冗長度を確保できれば，センシングデータを安定し

2.1 前提条件

でも，ほかの通信経路を利用できる場合はセンシングて収集できるようになるが，必要な中継ノード数が増加
する．

監視対象により，センサノードの設置位置は，設置前に未定の場合と決定されている場合がある．センサノー

森林火災の監視では，火災発生を即座に検知できるこドの設置位置が未定の場合の例として森林火災の監視がとが重要である．多少中継ノードが故障したり，電池がある．監視対象領域内に同程度の密度で温度センサノー

切れたりしても，センシングデータを安定して収集できドを設置すれば十分である（8）．センサノードの設置位置る必要がある．そのため，高い無線リンク品質と大きいが決定されている場合の例として，橋梁の老朽化の監視

冗長度を要求することが考えられる．一方，農場の土壌がある．橋梁の形状に基づいて振動の大きい位置を事前

品質の監視では，土壌品質の変化を数日後に確認するなに把握し，その位置に加速度センサノードを設置する．

ど，森林火災と比較してセンシングデータ収集までの遅

本稿では後者を対象とする．シンクノードは常時給電さ延を許容できる場合が多い．
この場合，
むしろハードウェ

れ，インターネット回線と接続されることが多いため，

アコストの低減が優先されることが多い．そのため，最その設置位置も決まっている場合が多い．本稿ではシン

低限の無線通信品質や冗長度を要求することが考えられクノードの設置位置は設置前に決まっている場合を対象

る．

とする．

このように監視対象に応じた要求品質があり，要求品設置するシンクノード，センサノードの個数は事前に質を満たす MWSN の構築が重要かつ必須である．その決定されているものとする．簡単のため，以降では，シ際に生じるノード設置作業者の人的コスト（設置作業時

ンクノードとセンサノードの個数をそれぞれ 1 個，複＊240

そこで本稿では，スマートフォンなどのユーザ端末をネットワークトポロジー：グラフ理論を活用し，ノードを接点，無線リンクを枝として表現した図である．
ネットワークトポロジーを用いることで，ネットワー
クを構成するノードや，どのノード間で無線リンクが接続されているのかを把握できる．

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

数個とする．
無線リンク品質や冗長度などの MWSN への要求品質
はノード設置前に監視者により与えられているものと
する．

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

2.2 解決すべき問題

4.1 基本方針

要求品質を満たす MWSN を構築する際のコストを低ㅡㅡノードの設置作業時間を短縮するため，無線リンク

減する．具体的には，ノードの設置に必要な作業時間の品質と冗長度を設置時に常時測定し，ノード設置作

短縮や，構築に要する中継ノード数の低減を図る．

業者へ表示する．

3 関連研究ㅡㅡノードコスト抑制のため，ノード設置作業が終了した後，要求品質を満たすために不要な中継ノード（冗長中継ノード）の有無を判定する．判定結果は要求品質を満たす MWSN を構築するため，中継ノー

ノード設置作業者へ表示する．

ド の 最 適 な 設 置 位 置 を 算 出 す る 問 題 は NP（Non-以降，4.2 節で無線リンク品質の測定について，4.3

deterministic Polynomial time）困難として知られてい節で冗長度の測定についてそれぞれ説明する．4.4 節でる．そのため，中継ノードの最適な設置位置を効

冗長中継ノードの特定について述べる．4.5 節でノード率良く算出する方法は見付かっていない．そこで，ヒュー設置作業者の手順を，4.6 節でツールの処理手順をそれ

リスティックな方法を用いたコンピュータシミュレー

ぞれ示す．

（9）
 〜 
（11）

ションを通して，中継ノードの準最適な設置位置を現実的な時間内で求める研究（4） 〜 （7）が多くある．コンピュー4.2 無線リンク品質の測定

タシミュレーションでは理想的な無線伝搬環境を想定しツールは自身の短距離無線範囲内に位置する設置済ている．一方，実環境では建物や壁などの障害物によるみノードとの通信により無線リンク品質を測定する（図遮蔽や反射，その場所に導入済みのほかのシステムとの3）．無線リンク品質はテストパケットを使った受信成

電波干渉などの影響がある．これらの影響により，計算功率に基づいて測定する．テストパケットを一定間隔でで決定した位置に設置したのでは要求品質を確保できな

複数回送信し，その際の受信成功率を使って無線リンク

い場合があった．結果として設置位置の調整やノードの品質を表現する．無線リンク品質は，携帯電話のアンテ

再設置により設置作業時間が延長してしまう．このようナバーのように数段階のレベルで表現する．

な実環境の影響をモデル化してコンピュータシミュレー

このようにして測定した無線リンク品質は，その場所

ションに取り入れる方法が考えられる．しかしながら，にノードを実際に設置した場合に，そのノードが得るこ

MWSN を構築するたびにその場所の環境情報をモデルとが期待される無線リンク品質を示す．そのため，無線化するためのコストは甚大であり，現実的ではなかった．

リンク品質は，ノード設置作業者にとってその場所にコンピュータシミュレーションの代わりに，
PC のディ

ノードを設置すべきか否かの判断材料となる．

スプレイを通して，設置済みノードが構成する MWSNのネットワークトポロジーを可視化する MoteView（12）4.3 冗長度の測定がある．ネットワークトポロジーを可視化することによ

まず設置済みノードが構成する MWSN のネットワー

り，設置作業時間の短縮を図る．しかしながら，設置作

クトポロジーを測定する．ネットワークトポロジーは，業中に PC を携帯しながら同時に閲覧することは困難な

例えば，ツールとノード間で制御パケットを交換するこ場合がある．筆者らは地下トンネル内に MWSN を構築とで測定できる（13）．

したことがある．この際，PC を片手で操作しながら，もう一方の手で手すりをつかみ階段を上下する必要に迫られ，安全確保に苦労した．また，MoteView には要求品質を満たすために不要な中継ノードを特定する機能はない．

4 センサノード設置支援ツールの開発
要求品質を満たす MWSN を構築する際のノード設置作業を支援する．そのため，スマートフォンなどのユー
ザ端末上で動作し，無線リンク品質や冗長度などを測定，表示するツールを開発する．

図3

ツ ールと設置済みノードとの通信のイメージ．ツー

ルは設置済みノードとの通信を通し，無線リンク品
質やネットワークトポロジーを測定．
解説 センサノード設置支援ツールの開発

41

解

説

Technology Reviews and Reports

次に測定したネットワークトポロジーを使い，各セン
サノードからシンクノードまでの通信経路のうち，同じ中継ノードを含まない通信経路の本数を求める．求めた通信経路の本数を各センサノードの冗長度とする．具体的には，まず，ダイクストラ法などによりセンサノードとシンクノード間の最短経路を算出する．次に最短経路に含まれる中継ノードをネットワークトポロジーから削除し，削除した後のネットワークトポロジーから再度最短経路を算出する．最短経路が得られなくなるまで同様の手順を繰返し，得られた経路の本数を冗長度とする．
4.4 冗長中継ノードの特定測定したネットワークトポロジーを使い，冗長中継
ノードを特定する．処理の概要として，まず設置済みの

図4

冗長中継ノードの特定の具体例

各中継ノードを削除した場合のネットワークトポロジーを算出する．次に，そのネットワークトポロジーが要求されている冗長度を満たしているかどうかを確認することで，冗長中継ノードを特定する．

シンクノードを最初に設置する場合を例として，ツールを用いたノード設置手順を述べる．必要な無線リンク

具体的な処理手順を説明する．設置済みの中継ノード

品質のしきい値と冗長度の値を事前にツールへ設定すの個数を n とする．まず，任意の中継ノード i を削除しる．設定方法として，無線リンク品質と冗長度のレベルた場合のネットワークトポロジーを算出する．次に，算選択がある．例えば，無線通信品質について，受信成功

出したネットワークトポロジーが要求された冗長度を満率 100％を高レベル，80％以上 100％未満を中レベル，たしているかどうかを確認する．満たす場合は冗長中継60％以上 80％未満を低レベルと表現する．また，冗長ノードの撤去パターンとして記録する．続いて，任意の度について，冗長度 3 を高レベル，2 を中レベル，1 を

2 個以上の中継ノードの組合せについて，同様の処理を低レベルと表現する．ノード設置作業者は，橋梁の老朽実施し，冗長中継ノードの撤去パターンを求める．

化の監視で異常を早期検知したい場合，しきい値と冗長

撤去パターンが 1 個も得られない場合，冗長中継ノー度としてそれぞれ高レベルを選択する．

ドはないと判定する．撤去パターンが 1 個得られた場合，要求品質を設定した後，まずシンクノードを設置し，シそのパターンに含まれる中継ノードを不要と判定する．複

ンクノードの電源をオンにする．次に，センサノードの設数得られた場合，最も多い中継ノードを撤去できるパター

置位置へ移動を開始する．移動中，ツールに表示されるンを採用する．同一の中継ノードの個数を持つ撤去パター

無線リンク品質を確認する．設置位置へ到着する前に無ンが複数あった場合はその中からランダムで決定する．

42

4.5 ノード設置作業者のノード設置手順

線リンク品質がしきい値未満となった場合，移動してきた

図 4 を用いて処理の具体例を説明する．要求された冗経路を後戻りし，無線リンク品質がしきい値以上になる

長度を 1 とする．図 4（a）を測定したネットワークトポ

位置へ移動する．その場所に中継ノードを設置し，電源ロジーとする．中継ノード 1，2，3 をそれぞれ削除したをオンにする．続いて，センサノードの設置位置への移際のネットワークトポロジーを図 4（b）
，
（c）
，
（d）に示

動を再開する．これをセンサノードの設置位置に到達す

す．中継ノード 1，あるいは 2 を削除した場合，冗長度るまで繰り返す．センサノードの設置位置へ到達した際，は 1 に保たれているので，この 2 通りを撤去パターンとセンサノードを設置し，センサノードの電源をオンにする．

して記録する．一方，中継ノード 3 を削除してしまうと，設置するセンサノードが複数の場合，次のセンサノー

センサノードとシンクノード間の通信経路がなくなり（冗ドに対して，その設置位置への移動を開始し，無線リン

長度 0），要求品質を満たせなくなる．任意の 2 個以上のク品質の表示に基づき，必要に応じて中継ノードを設置

中継ノードの組合せを削除した場合，同様に要求品質をする．
設置位置へ到達した際にセンサノードを設置する．

満たせないことを確認する．記録した 2 通りの撤去パター

このようにして全てのセンサノードの設置が終了した

ンが含む中継ノードの個数は両方とも 1 個である．その後，ツールへセンサノード設置の終了を伝える．

ため，中継ノード 1，あるいは 2 を撤去するパターンのセンサノードの設置が終了した後，ツールの表示を通うちどちらか一方をランダムで採用し，採用された撤去

し冗長中継ノードの有無を確認する．冗長中継ノードがパターンが含む中継ノードを冗長中継ノードとする．

存在する場合はそれを撤去する．冗長度が不足している

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

図6

図5

ノード設置支援ツールの写真

ノード設置支援ツールの処理手順

場合，中継ノードを追加で設置する．
4.6 ノード設置支援ツールの処理手順

図7

ノ ード設置支援ツールの無線リンク品質の表示例．
測定した無線リンク品質が 3 の場合．

図8

ノ ード設置支援ツールの冗長度の表示例．測定したツールの処理手順を図 5 に示す．ノード設置作業者による設定を通し，必要な無線リンク品質のしきい値と冗長度の値を取得する．設置済みのノードとの無線リン
ク品質を測定する（4.2 節）．設置済みのノードが構成する MWSN のネットワークトポロジーを測定する．設
置済みの各センサノードとシンクノード間の冗長度を計算する（4.3 節）．無線リンク品質とネットワークトポ
ロジーを表示する．ノード設置作業者から終了合図を受けていない場合，（2） 〜 （5）の処理を繰り返す．
終了合図を受けた場合，必要な冗長度を満たしているかどうかを判定する（4.4 節）．満たしている場合，冗長中継ノードの有無をノード設置作業者へ表示し，処理を終了する．

5 ノード設置支援ツールの実装
ツ ー ル を Windows Mobile 6.5.3 OS（Operating

ネットワークトポロジー．センサノード 2 個の冗長度がそれぞれ 1 の場合．

MicaZ を接続した．MIB520 は USB インタフェースを備えており，スマートフォンと MIB520 を USB で接続できる．MicaZ の無線通信範囲は環境により約 15 ～50 m の範囲で変動する．

System）を対象としたスマートフォン用アプリケーショ

ノード設置作業者が現地でツールを使う際，ノード設ンとして実装した．図 6 にツールの写真を示す．セン

置作業者の移動に応じて，その位置での無線リンク品質

サノード，中継ノード，シンクノードは TinyOS

ベーや冗長度を常時更新して表示する必要がある．
そのため，ス の ZigBee が 搭 載 さ れ た Crossbow 製 MicaZ

スマートフォンの CPU にて図 5（2）〜（5）の処理を 1

motes（14）を用いて実装した．スマートフォンがノード秒間隔で実行するようにした．無線リンク品質を測定すとの通信により無線リンク品質や冗長度を測定できるよるため，テストパケットを 10 回送信し，その際の受信うにするため，MIB520

成功率を測定する．受信成功率が P（0 ≦ P ≦ 1）の場合，

（15）

＊3

＊3

を介してスマートフォンとTinyOS：センサノードなどの処理能力が低い小型機
器用に作られたオープンソースの OS である．

ゲージの本数は P ＊ 5 の小数を切り捨てた値とした．
例えば受信成功率 P が 0.7 の場合，ゲージの本数は 3
解説 センサノード設置支援ツールの開発

43

解

説

Technology Reviews and Reports

本となる（図 7）．テストパケットの送信間隔は 70 ms
間隔とした．この間隔はテストパケットの送信時間（数ms）に対して十分広いため，複数ノード間のテストパ
ケットの衝突が抑制できる．残りの時間で冗長度の計算を実施する．
冗長度とネットワークトポロジーの表示画面例を図 8に示す．冗長度はセンサノードの右側に数値で表示されている．ノード数が多い場合は，ノード数に応じて表示
サイズを調整し，全てのノードを一覧できるようにした．

6 実験評価図9

実験場所の写真とシナリオ 2 のノード設置結果．作

表1

実 験結果．シナリオ 1，2 におけるツールと既存手

6.1 実験条件
実装したツールを用いた実験を通して，ツールの有効性を評価した．実験は図 9 に示す農場で実施した．農場の中央に作業小屋があり，作業小屋内には常時供給される電源とインターネット回線がある．そのため，シン

業小屋にシンクノード設置．A，B，C 地点にセンサ
ノード設置．中継ノード 6 個設置．
法（4）それぞれの設置作業時間と設置した中継ノード数の比較．

実験シナリオクノードはこの作業小屋内に設置される．
次の二つの実験シナリオを実施した．両シナリオに共通する要求品質として，冗長度を低レベル（冗長度 1），
無線リンク品質のしきい値を低レベル（受信成功率
60％以上 80％未満）とした．
● シナリオ 1
Ø
作業小屋から 300 m 離れた 1 地点の土壌品質を監視するため，1 個のセンサノードを設置する．
Øシンクノード，中継ノード，センサノードは一直線に設置する．
● シナリオ 2

シナリオ 2

設置作業
時間（分）

中継ノード数

提案ツール

19

6

既存手法（4）

30

20

提案ツール

36

6

既存手法（4）62

45てセンサノードの個数が 3 個に増えた場合でも，ツールが有効であることを示している．
図 9 の中継ノードの設置場所を見ると，ノード間の距離は一定でないことが分かる．特に中継ノード 3，4，5，
6 が比較的近い距離に設置されている．実験後，これらの

Ø図 9 の A，B，C 地点の 3 か所の土壌品質を監視す

中継ノードを設置した位置周辺は高低差があり，少しのるため，センサノード A，B，C をそれぞれ設置する．

距離離れただけでも無線リンク品質が低下することを確ØA，B，C 地 点 は そ れ ぞ れ 作 業 小 屋 か ら 南 西 へ認した．そのため，必要な無線リンク品質を確保するため

100 m，北西へ 150 m，北へ 300 m に位置する．

には，近い距離に中継ノードを設置する必要があった．

既存手法（4）との比較を通じてツールの有効性を評価必要な無線リンク品質や冗長度などの要求品質を満する．既存手法ではシンクノードからセンサノードへ向

たす MWSN を構築する際，ツールは中継ノードの設置

かい，ノード設置作業者がセンサノードの設置位置へ到位置の最適解を与えるものではない．しかしながら，地着するまで 15 m 間隔で中継ノードを設置する．設置終面の高低差のような無線伝搬に影響を与える要因があっ了後に無線リンク品質が不十分である場合，追加の中継ても，実験結果のとおり，要求品質を満たす MWSN のノードを設置する．

構築を支援できるため，ツールは実用的と言える．

6.2 実験結果

7 まとめ

各設置方法，シナリオにおける設置作業時間と中継

44

シナリオ 1

設置方法

ノード数の実験結果を表 1 に示す．また，シナリオ 2 に構造物や環境情報などの監視にマルチホップ無線セ

おいて，ツールを使った場合の中継ノードとセンサノー

ンサネットワーク（MWSN）の利用が期待されている．

ドの設置位置を図 9 に示す．中継ノード内の数字は設置

MWSN では，複数のセンサノードが検知したセンシン

した順番を，赤色の矢印は歩行経路をそれぞれ示す．

グデータは，中継ノードを経由してシンクノードに集めツールを用いた場合，設置作業時間と中継ノードの個られる．モニタリング対象に応じて，ノード間の無線リ数を低減できていることが分かる．シナリオ 2 におい

ンク品質やセンサノードとシンクノード間の冗長度など

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜の MWSN の要求品質は決定される．要求品質を満たす
MWSN を新たに構築する際の要件として，ノード設置
作業者による設置作業時間の短縮や，ノードコスト抑制に資する中継ノード数の低減がある．これらの要件に対し，スマートフォンなどのユーザ端末を使って無線リン
ク品質や冗長度を設置時に常時測定し，ノード設置作業者へ表示するノード設置支援ツールを提案した．これより， ノ ー ド 設 置 作 業 者 の 短 時 間 か つ 低 コ ス ト で のMWSN の構築を支援する．実験を通し，既存方式と比較して設置作業時間の短縮や，設置した中継ノードの個数の低減を達成できたことより，ツールの有効性を確認した．今後の課題として，最低 1 年間はセンシングデー
タを収集したいなどの収集期間の要求を満たすため，ノードの電池寿命などを考慮した MWSN の構築支援機
能を開発する予定である．
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（（（（（MIB520, http://www.dinesgroup.org/projects/
images/pdf_files/mib520_datasheet.pdf, 2004.

西村康孝 （正員）
平 18 東工大・工・情報卒．平 20 東大大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修士課程了．同年，KDDI（株）
入社．現在，KDDI 研究所グリーン・M2M 応用グループ所属．この間，音波測位，センサネットワーク，M2Mの研究に従事．

吉田将也 （正員）
平 22 静 岡 大・ 情・ 情 報 科 学 卒． 平
24 同大学院情報学研究科情報学専攻
修士課程了．同年，KDDI（株）入社．
現 在，KDDI 研 究 所 グ リ ー ン・M2M
応用グループ所属．この間，センサ
ネットワーク，環境発電技術，M2Mの研究に従事．第 72 回情報処理学会
全国大会学生奨励賞を受賞．

吉原貴仁 （正員：シニア会員）
平 5 東工大・工・情報卒．平 7 同大
学院理工学研究科情報工学専攻修士課程了．同年，国際電信電話（株）（現
KDDI（株））入社．現在，KDDI 研究所グリーン・M2M 応用グループリー
ダ．工博．この間，ネットワークア
ルゴリズム，ネットワーク管理，分散処理，ホームネットワーク，IoT の研究に従事．

解説 センサノード設置支援ツールの開発

45

解

説

M2M 技術のアーキテクチャ
及び oneM2M 標準化動向
山崎徳和

Norikazu Yamasaki KDDI 株式会社技術開発本部標準化推進室

1 はじめにとなるため，往々にして M2M 事業への参入は大企業に2012 年 7 月，欧米・アジアの七つの標準化機関の合意・に分断されており，市場ごとに垂直的なシステム統合は

協 調 の 下 に， グ ロ ー バ ル な M2M（Machine to

あるものの，業界の枠を越えて異業種との連携や M2M

Machine）サービス層標準化を担う団体として oneM2M

データの再利用や流通が行われず，M2M に関する新たが発足した．この団体は，各地域で個別に行われてきたなサービスや事業の創生のための環境が整っていないこ

標準化活動を一つに統合することにより，標準化作業のとも原因である．更に，世界で汎用的，共通的な標準の重複や複数の標準規格の存在による市場のフラグメン

技術規格がないため，グローバルなインタオペラビリテーション化を回避することを目的として設立された．

ティの欠如も市場拡大の阻害要因となっている．

限定されてきたことが挙げられる．また，市場が業界別

本稿では，oneM2M 設立の背景，標準化の対象領域，

図 1 に M2M 技術の階層構造とその標準化対応につい組織を説明するとともに，その活動動向として，要求条て示す．M2M 技術は，おおむね，図のような六つの層

件やアーキテクチャ等の検討状況について述べる．

に分けて議論されることが一般的である．M2M アプリ
ケーションは，業界によっては標準化されるケースもあ2 oneM2M 設立の背景と目的るが，基本的にサービス内容が多岐にわたるため，グロー
バルな標準化の対象とはされていないのが現状である．

M2M 通信とは，必ずしも人間による直接の対応を必M2M を支えるネットワークに関しては，3GPP/3GPP2

要としない，二つあるいはそれ以上の個数の「モノ」の等の標準化団体で，M2M トラヒックに対するネットワー

間で行われる通信と定義することができる

クの最適化という点で検討が行われている（2）．

．つまり，

（1）

複数のモノ間でのデータのやり取りを前提とするが，人そのほか，��������������������������������
Open Mobile Alliance（�����������
������������OMA��������
）や ������
Broad-

間の介在を必ずしも排除するものではないというところ

band Forum（BBF）では，デバイスのリモート設定やリが，現時点での M2M に関する概念となっている．

モート診 断 のためのデ バイス管 理（��������������
Device Manage-

現在，M2M サービスは，エネルギー，自動車，輸送・ment）
技術が標準化されている（3）．この技術は，基本的に，交通，住居，環境，農業，健康・医療，公共等，既に多センサのような M2M デバイスとそれを束ねるゲートウェ

分野にわたり提供されており，携帯電話の 2G 時代から
20 年以上も運用されているものもある．しかし，実際にサービスを提供しているのは，
主として大企業が多く，中小企業における潜在的な M2M 市場の開拓や M2M に関する新たなビジネスの誕生まで至っていないのが現状である．
この理由としては，まず M2M アプリケーション，プ
ラットホーム，ネットワーク及びデバイスというエンド
ツーエンドの M2M エンティティの開発・展開・管理が複雑で，M2M ビジネスの事業化のためのコストが膨大
46

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

図1

M2M 階層構造と oneM2M の対象領域ⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

イ間のプロトコルとして利用されるが，この間の物理層，MAC 層のインタフェースとしては，Bluetooth，ZigBee 等の M2M エリア
ネットワークを用いることが想定されている．
「M2M サービス層の標準化」とは，図 1に示す M2M サービスプラットホームの規格化を意味する．つまり，M2M アプリケー
ションと M2M デバイス間でのデータ交換をサポートするためのデバイス設定，取得
データ管理，課金，認証・暗号化等のセキュ
リティ，通信制御等の機能（ミドルウェア）

図2の標準化のことである．

oneM2M の組織構成と役割

この標準化活動は，2009 年に欧州の ETSI M2M 技

ベルな機能アーキテクチャの策定が行われる．WG3 で術委員会により初めて開始された．これは，EC（欧州は M2M に用いられるプロトコルが検討される．WG4

委員会）からの指令により，スマートメータリングやスは M2M に必要なセキュリティ要件を規定する．WG5

マートグリッドに関する M2M 通信技術の標準規格策定

ではデバイスやデータの管理，抽象化及びセマンティッ

を ETSI に対し義務化したことが背景となっている．

クス化のために用いる手法が検討されている．

ETSI では，2011 年に M2M サービス層標準規格のリ

oneM2M では，ほかの標準化活動の既存成果をでき

リース 1 を完成し，サービス要求条件，ハイレベル・アー

る限り利用するとともに，関係の深いほかの団体と協調

キテクチャ及び M2M プロトコル等を規定した．

して標準化を進める体制をとっている．外部の標準化団

ETSI から 1 年ほど遅れて，TIA（北米），TTA（韓国），体である OMA や BBF は，oneM2M のパートナーとし

CCSA（中国）といった他地域の機関でもこの M2M 標て参加し，自らが開発したデバイス管理技術を oneM2M

準化が開始され，地域ごとに個別に標準化が進展する状標準化に活用する方向で取り組んでいる．また M2M 業

態となった．その後，このような標準化作業の重複や複界 団 体 か ら eHealth を 推 進 す る Continua Health数の標準規格の存在による市場の分断に対する懸念が生

Alliance やスマートホームを推進する Home Gateway

じたため，日本を含む世界の標準化機関は，前述のInitiative もパートナーとなり，既に寄与文書の入力を

M2M 普及の阻害要因の排除や本格的な M2M 市場の拡行っている．更に oneM2M では 3GPP/3GPP2 等の標大のためには，世界の標準化作業の統合が急務と判断し準化団体ともネットワーク関連の標準化を協調して進めた．これが oneM2M というグローバルな M2M サービ

ることを合意し，リエゾンを精力的に交換している．

ス層標準化団体の設立への動機付けとなった

．

（4）
，
（5）

oneM2M では，前述の M2M サービスプラットホームの標準化を推進することにより，グローバルなインタ

3 oneM2M の活動領域と組織

オペラビリティの確保と M2M 事業に係わるコストの低

oneM2M では，図 1 に示す M2M プラットホームや

とおり，これまで業界単位で垂直統合的にしか提供でき

ゲートウェイ機能等サービス層技術規格の策定をスコーなかった M2M ビジネスに対し，水平方向のサービス展

プとして活動している．設立当初，M2M デバイス（モ開を図るとともに，新たなビジネスの創生のために，各ジュール等）も対象領域とする提案が中・韓メンバーか分野のサービスに横串を刺して M2M 市場の変革を目指

らあったが，欧米勢の反対でこの議論は延期され，現時

すことが目的だと言えよう．

点ではスコープとするかどうかは決まっていない．

減を図ることを目的としている．つまり，図 3 に示す

oneM2M 設立当初は，各 WG から出力される技術仕oneM2M は，Steering Committee（SC；運営委員会）

様書を束ね，市場において最小限の実用化が可能な一組と Technical Plenary（TP；技術総会）から構成されの仕様書として 2013 年末にリリースすることを目標にる（図 2）．TP 配下には現在，五つの WG が設立され活動が開始された．だが，各地域の標準化機関の思惑のている．WG1 は M2M 技術のユースケースの検討及び違いや要求条件やアーキテクチャの検討に予想以上の時

それから共通に抽出されるサービス要求条件を規定す間を要したことから，2013 年 10 月に，前述の仕様書

る．WG2 では oneM2M の中心的な活動となるハイレの最初のリリースを 2014 年 8 月に延期した．
解説 M2M 技術のアーキテクチャ及び oneM2M 標準化動向

47

解

説

Technology Reviews and Reports
ユ ー ス ケ ー ス TR に は， 合 計 33 件 のM2M 技術の応用事例が収集された．取り上げられたユースケースとしては，スマー
トグリッド／スマートメータリング等のエ
ネ ル ギ ー， 健 康 管 理， 医 療 支 援 等 のeHealth， 輸 送・ 交 通，HEMS（HomeEnergy Management System） や ホ ー ム
ネットワーク等の住居関連，公共サービスといった分野での利用例が多く提案された．
図 4 に ユ ー ス ケ ー ス の 一 例 と し て，
HEMS を 示 す． こ れ は，Home Area
図3

oneM2M が目指す M2M 市場構造の変革

Network と連携することにより，家庭内のエネルギー管理を行うシステムで，電力使用を効率化し，節電や二酸化炭素を削減して，エコロジーと快適な居住性を実現するものである．
また，図 5 には，健康管理のためのユー
スケース例を示す．スマートフォンをゲー
トウェイとして，家庭内のみならず，外出先でも病院やスポーツジム等の健康管理機
器を自動的に検出し，必要な設定作業やアプリケーションのダウンロードを行うとともに，取得したデータをネットワーク上の

図4

M2M ユースケースの例（HEMS）

サーバに転送して蓄積する．
各ユースケースには，そのサービスを実施するための潜在的な要求条件が記述される．複数のユースケースに共通に存在する
潜在的要求条件を抽出してまとめたものがサービス要求条件 TS である．その内容は，
M2M システム全般に関するものが半数の72 件で，そのほかに，デバイスやデータの管理，データの抽象化，データのセマン
ティックス（意味の解釈），セキュリティ，
課金，運用，通信要求の処理等，合計 144件が含まれる．M2M システムのアーキテク

図5

M2M ユースケースの例（健康管理）

ユースケースと
4 M2M
サービス要求条件の規定

件をベースとして行われる．

5 機能アーキテクチャの検討状況

2013 年 10 月 に は，WG1 で の 検 討 結 果 と し て，

WG2 では，M2M システムの機能アーキテクチャがM2M ユ ー ス ケ ー ス の 収 集 に 関 わ る TR（Technical

検討され，2014 年 6 月を目途にアーキテクチャ仕様書

Report；技術報告書） と oneM2M 最初の normativeが完成される予定である．まず，検討の第一段階として，な仕様書となる M2M サービス要求条件 TS（Technical

欧米・アジア各地域の標準化機関で検討されてきたSpecification；技術仕様書） が完成した．

M2M ア－キテクチャに関する比較分析結果とそれらの

（6）

（7）

48

チャやプロトコル検討は，これらの要求条

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

統合に関わる検討結果に関する技術報告書が，共にサ能力，消費電力等の制約のため，その内部に CSE を2013 年 8 月に承認された．これらの作業におい組 み 込 む こ と が 行 わ れ な い ADN（Applicationては，既に仕様書が完成していた ETSI の M2M アーキ

Dedicated Node）と，上記の制約がなく CSE を組みテクチャをベースとして，様々な検討が進められた．

込むことが可能な ASN（Application Service Node）

（8）
，
（9）

に分類される．
そして，
これらのデバイスが直接通信ネッ（1）oneM2M 機能アーキテクチャモデル

トワークと接続される場合（case1，4）と ZigBee や

現在，
oneM2M で検討されている機能アーキテクチャ

Bluetooth 等の M2M エリアネットワークを介してゲーを図 6 に示す．機能アーキテクチャは，Application

トウェイで集約されてから通信ネットワークに接続されEntity（AE），Common Service Entity（CSE） 及 びる場合（case2，3）に分けられる．

Underlying Network Service Entity（NSE）から構成

図 7 のとおり，CSE は，M2M デバイス／ゲートウェ

され，各エンティティ間に，参照点（Mca，Mcc 及びイやネットワークインフラに組み込まれるプラットホーMcn）が規定されている．

ムであり，物理的な装置やシステムを示すものではない．

AE は，M2M アプリケーションそのものに該当し，

つまり，ネットワーク上の AE とデバイス／ゲートウェ

これらは，エネルギー，健康・医療，輸送・交通，住居イに組み込まれた AE とが直接会話をするのではなく，等各 M2M サービス業界で規定あるいは標準化されるもCSE により仲介されるとともに，M2M データ取得に必のとして取り扱われ，oneM2M 標準化の対象外となる．

要な機能が提供され，M2M 通信が実現する．

これらの AE は，ネットワークインフラ上の M2M アプ
リケーションサーバや M2M デバイス／ゲートウェイに（2）共通サービスプラットホームの機能

インストールされることを前提としている．

CSE を構成する個々の共通サービス機能（CSF）と

CSE は，いわゆる共通プラットホームと呼ばれる複しては，図 8 に示すとおり，現在 13 種類の機能要素が数の M2M サービスに共通に必要となる機能である

検討されている．それらは，デバイス管理，データ管理，

CSF（Common Service Function；共通サービス機能）

アプリ・デバイス探索，セキュリティ，課金，サービスの集合として定義される．これらの CSF は，ミドルウェ
アとして，ネットワークインフラ上や M2M デバイス／
ゲートウェイに組み込まれ，M2M デバイスとインフラ上の各種の AE との間での M2M データの交換の仲介・サポートを行う役割を担う．
NSE は，通信事業者が提供する無線／有線のネット
ワークサービスを示す．いわゆる 3G/4G の無線サービ
スや固定ネットワークのサービスを示す．
図 7 には，通信ネットワークインフラと M2M デバ
イス／ゲートウェイ間の機能アーキテクチャを示す．
M2M デバイスとしては，デバイスの大きさ，プロセッ

図6

oneM2M 機能アーキテクチャモデル

図7

デバイス～ネットワーク間アーキテクチャ

図8

共通プラットホームの機能構成

解説 M2M 技術のアーキテクチャ及び oneM2M 標準化動向

49

解

説

Technology Reviews and Reports

登録，加入・アクセス管理，アプリケーション・サービ

及び Mcn 上で図 9 のような通信メッセージを用いるこ

ス層管理，位置情報，通信処理管理，グループ管理，ネッとを検討している．つまり，全てのメッセージフローは

トワークサービス実施管理，セッション管理である．

Request とそれに対する Response により規定され，ここれらの CSF は更に幾つかのサブ機能に分けられ，
プラットホームとして提供される詳細な機能が検討されのメッセージの中にデータの所在を示す情報等を載せることで，データのやり取りが可能となる．

ている．例えば，
CSF の一つであるデバイス管理（Device

この Request は，AE のみならず CSE からでも発するManagement）CSF は，M2M デバイスの設定・管理ことができる．Mcn 上のフローについては，アプリケーに関わる能力を有し，その中で，デバイス設定，デバイションや通信事業者により提供される既存のサービスや

ス診断・監視，デバイスファームウェア管理及び M2M

OMA，GSM Association などで規定されるネットワー

エリアネットワークトポロジー管理の四つのサブ機能を

ク API や 3GPP で 検 討 中 の MTC（Machine Type持つ．

Communication）のインタワーキングやセキュリティに

このほかに，取得した M2M データの管理を行うデー

関する技術仕様を参照する方向で検討中である．

タ管理，ユーザが利用可能な M2M アプリケーションやまた，M2M で取り扱われる全てのデータはリソース

デバイスを探索することができるアプリ・デバイス探索，として規定される．現在，リソースのタイプ，アドレス

通信ネットワークの利用を管理する通信処理管理，ユー付け，構造等を検討している．M2M のリソースは，図ザの加入・アクセス管理，サービス登録等，M2M に特10 に示すような RESTful 構造を持ち，ユニークにアド

有の機能に加え，セキュリティ，課金，位置情報等の一レス付けが行われる．REST（Representational State

般的な機能も M2M サービスに必要な共通機能として提Transfer）とは，2000 年に Roy T. Fielding によって供されることを目途に検討が進められている．

定義された構造スタイルである．これは，状態管理を行

ここで各 CSF は特定の M2M サービスのみに特化しわない，いわゆるステートレス性を有し，M2M のようて必要な機能ではなく，全ての分野のサービスに共通にな分散システムに対しより大きなスケーラビィリティを必要になる機能であることを強調しておく．そして，こ与え，かつネットワーク，ゲートウェイ／デバイスに分の共通プラットホームの機能を例えば通信事業者等が一散されたアプリケーションの機能拡張や変更を容易にす括して提供したら，M2M 事業に参入しようとする企業

ることから，M2M に適したデータ構造であると言われはこれらを利用することができ，その企業はこれらに相ている（2）．

当するプラットホームを自らで構築せずに済む．すなわ

REST においては，Create，Read，Update，Delete

ち，企業にとって M2M ビジネス参入のためのコスト障の四つの基本動作（これらを総称して CRUD 処理とい壁が下がることになり，M2M 市場拡大にとって大きなう）に，Notify を加えた処理動作から構成される一様利点となる．これが，共通プラットホーム機能の標準化

なインタフェースを用いてリソースが操作される．このを推進するモチベーションであると言える．

操作の各々は，前述のリクエストとレスポンスの 2 種類のメッセージを利用して伝達され，同一の操作を複数（3）通信メッセージフローとリソース管理

組み合せることにより，多様化するリソースを取り扱う

M2M サービスは，先述のとおり，図 7 のアーキテクことができる．

チャにおいて，M2M デバイスに組み込まれた AE とネッ

このため，専用のクライアントやインフラを開発する

トワーク側のサーバ等にインストールされた AE との間必要がなく，
また，
同一のアーキテクチャやプラットホー

で M2M データの交換等を行うことにより提供されるものである．この M2M データ交換用には，参照点 Mca

図950

M2M における通信メッセージフロー

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

図 10

RESTful なデータ（Resource）構造小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

ムを，異なるアプリケーション間で共用あるいは再利用にユースケースの収集及び要求条件仕様書を完成し，することができるとされている．

2014 年 8 月予定の Initial Release に向けて，現在，機REST の実装には，各操作を HTTP 等の動作にマッピングして利用される．例えば，Create は HTTP POST に，
Read は HTTP GET に，Update は HTTP PUT に，
Delete は HTTP DELETE に各々対応付けられる．

能アーキテクチャ，プロトコル，デバイス管理技術等の検討を行っている．
oneM2M の運営に携わっている一人として，本団体ができるだけ早急に M2M 共通プラットホームに関わる技術仕様の初期の策定を完了させ，今後の M2M サービ

6

プロトコル及びデバイス管理機能の検討状況

WG3 では，oneM2M アーキテクチャに適したプロ
トコルを標準仕様として規定するため，既存の M2M シ
ステムで利用されているプロトコルの比較検討を行っている．既存のプロトコルとしては，HTTP，CoAP（10），
MQTT（11），TIA TR-50 プロトコル（12）等がある．
CoAP（Constrained Application Protocol）は，IETF
で消費電力に制約があるデバイス用に開発されたもので，
HTTP を簡略化してマルチキャストや低オーバヘッド等の特徴を追加した M2M での利用において有力なプロト
コルの一つと考えられている．
ま た，�������������������������������������
MQTT���������������������������������
（��������������������������������
Message Queuing Telemetry Transport）は，IBM 等が開発した方式で，低バンド幅・高Latency のネットワークを対象に設計された簡潔さ，簡便さを追求したプロトコルで，ほとんどのセンサ・アプリ
ケーションに適していると言われている．WG3 では2014 年 8 月を目途に，利用するプロトコルを仕様として規定する予定である．
また，WG5 ではデバイス管理手法について検討が進められており，現在，OMA の DM（Device Management）の Ver1.3/Ver2.0 及 び LWM2M（Light Weight M2M）
や BBF の TR-069 等の既存の DM 機能の比較分析が行

スの充実，M2M 市場の拡大，そして新たなビジネスの創出等に貢献できるよう，働き掛けていきたいと考えて
いる．
■ 文献
（（（
（ ETSI, TS 102 689, “M2M:M2M service
requirements,” V1.1.1, Aug. 2010.
（（（（ 藤田隆史，後藤良則，小池 新，“M2M アーキテク
チャと技術課題，”信学誌，vol.96, no.5, pp.305–
312, May 2013.
（（（（ 堀 賢治，服部雅晴，吉原貴仁，井戸上 彰，山崎 徳 和，“M2M エ リ ア ネ ッ ト ワ ー ク，
” 信 学 誌，
vol.96, no.5, pp.324–329, May 2013.
（（（（ 山 崎 徳 和， 服 部 雅 晴，“ 国 際 統 合 標 準 化 組 織「oneM2M」の狙いと動向，”2013 信学総大 , BP-63, July 2013.
（（（（ 山 崎 徳 和， 服 部 雅 晴，
“oneM2M の 標 準 化 動 向，”信学技報，SRW2013-20, pp.1–2, Aug. 2013.
（（（（ oneM2M, TR-0001-Use Case v0.2.0, July 2013.
（（（（ oneM2M, TS-0002-Requirements v0.5.0, Oct.
2013.
（（（
（ oneM2M, TR-0002-Architecture Analysis Part1
V0.2.0, July 2013.
（（（（ oneM2M, TR-0003-Architecture Analysis Part2
V0.5.0, July 2013.
（（（（（ 小林 中，内田訓雄，“M2M 通信におけるデバイ
ス管理，”信学誌，vol.96, no.5, pp.341–346, May
2013.
（（（（
（ IBM, http://public.dhe.ibm.com/software/dw/
webservices/ws-mqtt/mqtt-v3r1.html（（（（（ TIA, TR-50 TIA 4940.020 & TR-50 TIA 4940.000,
Feb. 2013.

われている．こちらも 2014 年 8 月を目途に，上記 OMAや BBF の DM 機能の利用を前提とする oneM2M デバイ
ス管理技術に関する仕様書が完成する予定である．

7 あとがき本稿では 2012 年 7 月に世界の M2M サービス層標準化活動を統合して設立された oneM2M について，その目的，組織，策定済みの仕様書及びアーキテクチャを中心に検討中の仕様書等の標準化動向について述べた．既山崎徳和
京大・工卒，同修士課程了後，KDDに入社．KDDI 設立後，WAP Forum，
OMA 等 の 標 準 化 業 務，2005 か ら
3GPP2 TSG-S 議 長 を 8 年 間 拝 命，
同時に関連国内標準化の Leadershipを担う．2011 から ETSI TC M2M に参加，2012 から TTC oneM2M 専門
委 員 長，TTC/ARIB 合 同 oneM2M 会
合 議 長，oneM2M Technical Plenaryの副議長に選出，MCPC モバイル M2M 委員会委員，現在，KDDI
技術開発本部標準化推進室マネージャー．

解説 M2M 技術のアーキテクチャ及び oneM2M 標準化動向

51

解

説

ビッグデータの利活用とプライバシー保護について
村上聡

Satoshi Murakami 総務省情報流通行政局情報セキュリティ対策室

1 はじめにれぞれ概観する．

昨今の情報通信技術の進展・普及は，多種多様かつ膨

2 国際的な議論の方向性

大な情報（いわゆるビッグデータ）の収集・分析を可能とし，これにより新事業・新サービスの創出や我が国を取り巻く諸課題の解決に大きく寄与するなど，我が国のア．現行の個人データの保護法制

発のイノベーション創出，ひいては「失われた 20 年」

欧州では，1970 年にドイツのヘッセン州において世を取り戻し，「常に進化していく成長戦略」の展開に寄界初の個人データ保護法が制定され，その後，1970 年

与するものと期待されている．

代に欧州各国で個人データ保護に関する法制化が進めら

特に，個人の行動・状態等に関するデータである「パーれてきたと言われている．しかしながら，それぞれの法

ソナルデータ＊ 1」は，利用価値が高いと期待されている一律には相違があったことから，EU 加盟国間における個方，個人情報保護法の制定当時には想定されていなかっ人データの処理に対するプライバシーの保護及びその自た利活用が行われるようになってきていることや消費者

由な流通の確保を目的として，1995 年，分野横断的にのプライバシー意識の高まり等により，事業者が個人情

個人データ保護に関する規制を定める「個人データ取扱

報保護法を遵守しているにもかかわらず，プライバシーいに関わる個人の保護及び当該データの自由な移動に関の観点から社会的な批判を受けるといったケースも見受

す る 1995 年 10 月 24 日 の 欧 州 議 会 及 び 理 事 会 のけられる状況となってきている．また，現行の個人情報（1）
95/46/EC 指令（通称：個人データ保護指令）」が採の利活用ルールの曖昧さから，事業者がそのデータを活択された．これによって，加盟国は当該指令を遵守する

用すること自体に躊躇するケースも多いと言われている．

ために必要な国内法の整備を義務付けられたことになっ更に，企業活動がグローバル化する中，欧米をはじめとした諸外国においてもパーソナルデータに関するプラ
イバシーの保護と利活用の双方を確保するための制度整
備についての検討が進んでいる．
こうした状況を踏まえ，我が国においても，国際的にた．その指令の主たる項目は次のとおりである．
① データ内容に関する原則（6 条）（特定された明
示的かつ適法な目的のための取扱い等）② データ取扱いの正当性の基準（7 条）（データ主体の明確な同意等）

も調和のとれたパーソナルデータの利活用とプライバ③ 特別な種類のデータの取扱い（8 条・9 条）（人種

シー保護のバランスを確保した制度整備について，早急または民族，政治的見解，宗教的または思想的信な対応が求められている．

条，労働組合への加入，健康または性生活に関す

そこで本稿では，プライバシーを保護しつつパーソナ

52（1）EU の動向

るデータ）

ルデータの利活用を促進するための環境整備について，④ データ主体のデータへのアクセス権（12 条）

はじめに国際的な議論の方向性について，続いて昨今特⑤ 取扱いの機密性及び安全性（16 条・17 条）に急速な進捗を見せる我が国での検討状況について，そ⑥ 第三国に対する個人データの移動（25 条・26 条）＊1⑦ 監督機関及び個人データの取扱いに関わる個人

本稿における「パーソナルデータ」は，我が国の個人情報保護法の定義にある「個人情報」よりも広い概念
として，行動履歴・購買履歴，位置情報，携帯電話 IDなどのほか，おおよそ個人に関する情報全てが含まれるものと捉えている．

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014の保護に関する作業部会（28 条～ 30 条）
上記の指令のうち，特に「⑥ 第三国への個人データの移転」について，加盟国は，個人データの第三国へのⓒ電子情報通信学会 2014

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

移転は原則として当該第三国が十分な保護レベルを確保として，2002 年に「電子通信部門における個人データ

している場合に限って行うことができる旨規定されていの処理とプライバシーの保護に関する欧州議会及び理事

る．この EU からの第三国への個人データの移転に関し会（2002 年 7 月 12 日）の指令（2002/58/EC）（通称：

当該第三国が十分な保護レベルを満たしているかの十分（2）e - プライバシー指令）」を採択した．当該指令におい性の認定は，データ保護指令第 29 条に基づく作業部会ては，①通信の秘密保持，②ロケーションデータを利用が評価し，欧州委員会が最終判断するという手続きにする際にオプトインによる利用者同意を求めること等がよって行われており，2013 年 2 月時点で，スイス，カ

定められている．なお，本指令は，2009 年に一部改訂

ナダ等，12 の国や地域が認定されている．また，第三され，Cookie の利用に当たっては内容を明示しオプト国における個人データ保護レベルが，EU が認める十分

インによる利用者同意を求めること等が規定された．

性を有していないとされた場合は，第三国に個人データ

これらの指令に基づき，EU 加盟国では各国での国内を転送したい企業が，標準契約条項（SCC）の採用や拘法制化が進められ，英国では「データ保護法（1984 年

束的企業準則（BCR）の策定等により，個別に認定さ制定 /1998 年改訂）」
，仏国では「情報処理，情報ファれる例外的なスキームが認められている．

イル及び自由に関する法律（1978 年制定 /2004 年改

なお，EU と米国との間では，セーフハーバーという

訂）
」
，
ドイツでは
「連邦データ保護法（1978 年制定 /2009

枠組みで個人データの移転が可能となっている．
これは，

年最終改訂）」，イタリアでは「個人データの処理に関すデータ保護指令に準拠した法律をスウェーデンが施行しる個人その他の主体の保護に関する法律（2003 年制た直後の 1998 年 11 月に，米アメリカン航空に対して，

定）」等が制定されている．

スウェーデン国内で収集した搭乗者の食事メニュー等をイ．現在検討中の個人データ保護法制

含む個人データを米国へ移転することを禁止するという

上述のとおり，EU 加盟国は各国ごとに個人データ保事態が発生したことを受け，EU と米国との間の 2 年に護に関する制度を整備してきているところであるが，わたる交渉の結果，2000 年に米国商務省が定めた「セー2012 年 1 月 25 日，欧州委員会は，オンライン上のプ

フハーバー原則」に基づく枠組みを EU が認定したもの

ライバシー保護の強化と欧州におけるディジタル経済のである．

後押しを目的として，1995 年に採択された「個人デー

この 2000 年 7 月に EU との間で取り決めたセーフハー

タ保護指令」を抜本改正する「個人データの取扱いに係

バー枠組み（Safe Harbor Framework）は，商務省がる個人の保護及び当該データの自由な移動に関する欧州「セーフハーバー原則」を作成し，米国企業が同原則を議会及び理事会の規則（一般的データ保護規則）の提案

遵守することとすれば EU 個人データ保護指令の十分性（3）（通称：個人データ保護規則案）」を公表した．この提を満たすこととなるというものである．具体的には，米案の背景としては，昨今の急速な技術進歩やグローバル

国企業が，① セーフハーバー原則を遵守すると宣言し，化の進展は目覚ましく，個人データの収集，アクセス，② その旨を自身のプライバシーポリシーの中で公表する

利用方法は現行の個人データ保護指令が制定されたとともに，③ セーフハーバー原則を遵守するとの確約書

1995 年当時とは大きく異なっていることから，現状，を商務省に提出し，④ 商務省はその確約書を保存して企十分な個人データ保護がなされていない状況が生じてい業名等を Web サイトに掲載するというものである．セーること，27 か国ある EU 加盟国における国内法制化のフハーバー原則を遵守すると宣言した企業がこれに反す

状況・執行状況にかい離が生じていることが挙げられてる行為を行った場合には，����������������������
FTC�������������������
（������������������
Federal Trade Com-いる．

mission，連邦取引委員会）法第 5 条違反（
「不公正またまた，本提案は現行指令の改定ではなく，EU 加盟国

は欺瞞的な行為または慣行（unfair or deceptive actsの国内法制化の手続きを経ることなく直接規制が及ぶこor practices）」として，排除措置・課徴金等の対象となる．

とになる「規則」を提案するものである．このため，民事責任も問われる）となる．ただし，FTC 法第 5 条はEU 加盟国全体に適用される統一した規則が制定される分野横断的に適用される規定であるが，FTC の執行権限ことによって，各国の個人データ保護の執行状況の差異

は，銀行，貯蓄金融機関，連邦信用組合，通信事業者，が解消され，個人データ保護に関する負担が軽減し，年

航空会社等には及ばない（FTC 法第 5 条（a）
（2）
）ため，

間 23 億ユーロの節約につながるとともに，消費者のオ

当該セーフハーバー枠組みは，FTC の管轄下にある者及ンラインサービスに対する信頼が増し，欧州地域におけび運輸省の管轄下にある航空会社・チケット代理店が対る経済成長，雇用創出，イノベーションにつながるとし象となり，それ以外の企業には適用されない．

ている．

EU では上記の分野横断的な指令に加え，電子通信部

この個人データ保護規則案については，欧州委員会か門における個人データ保護に関する特則を規定するもの

ら提案されたのち，欧州議会での本件の担当委員会であ
解説 ビッグデータの利活用とプライバシー保護について

53

解

説

Technology Reviews and Reports

る「市民的自由・司法・内務委員会」（LIBE 委員会：
the Committee for Civil Liberties, Justice and Home
Affairs）において検討されてきたところである．一説には 4,500 件を超える修正提案がなされていると言わ

表1（1）個別法
公的部門

プライバシー法（Privacy Act of 1974）

れていた状況であるが，2013 年 10 月 21 日に当該委員会において修正案が可決された（4）．主な修正内容は以下

民間部門のとおりである．

・健康情報等：医療保険の相互運用性及び説明責ㅤㅤEU 域外の国々へのデータ移転（新規追加）

任に関する法律（HIPPA（4））

 企業（例：サーチエンジン，ソーシャルネットワーク，

・信用情報：公正信用報告法（FCRA（5））

クラウドプロバイダ）が EU 域外の第三国の求めに応

・通信分野：電子通信プライバシー法（ECPA（6））

じて個人データを提供する場合は，域内のデータ保護

・金融部門：金融サービス近代化法（GrammLeach-Bliley Act）

機関に速やかに報告し許可を得なければならない．

・児 童のプライバシー：児童オンラインプライバ

ㅤㅤ課徴金（修正により増額）

シー保護法（COPPA（7））等

 規則を破った企業は 1 億ユーロ（改訂前は 100 万

上記の連邦レベルの法律のほか，各州が情報漏ユーロ）または 1 年間の全世界での売上げの 5％（改え い 通 知 法（Data Breach Notification Law）

訂前は 2％）までの罰金が科される．

等の個別法を定めている．

ㅤㅤ削除される権利（「忘れられる権利」を修正）
 データ管理者（例：インターネット企業）にデータ（2）自主規制の削除を依頼した場合，企業はデータを複製したほか自主規制は，個別の企業等が自主的に実施しての企業などに対しても削除を要求すべきである．

いるものであるが，自主的に策定し，公表したプ

そのほか，同意の厳格化，プロファイリングの制限等

ライバシーポリシーに反する行為を行った場合等が加えられ，規則の施行後 2 年に現在の指令に基づく十には，FTC 法第 5 条の「不公正または欺瞞的な分性決定等は失効されるとの規定もある．また，米国と行為または慣行（unfair or deceptive acts orのセーフハーバーの枠組みの見直しを示唆していると思practices）」として，FTC による排除措置・課徴われる規定もある．なお，今後は，欧州理事会内の合意金等の対象となるほか，民事責任を問われる．

が得られ，更に欧州議会，欧州理事会，欧州委員会の 3者による交渉（Trialogue）において結論を得た場合には，修正された規則案が採択されることとなる．また，採択の後公布されることになるが，手続き上は公布後 20 日目に施行，施行から 2 年後に発効することとなる．本件の採択は，最も順調に行った場合でも 2014 年の春頃になると予想されている（2014 年 5 月に欧州議会の選挙が予定されており，これが一つのデッドラインと考えられている模様）が，まだ加盟国内の意見も多様であり，今後の進展も予断を許さない状況であると考えられる．
（2）米国の動向
EU の個人データ保護制度は分野横断的な法制度となっている一方，米国の個人データ保護制度は，分野ごとの個別法と自主規制によるものとなっている（表 1）．
米国政府は，EU の一般的データ保護規則の提案の約1 か月後の 2012 年 2 月 23 日に，ディジタルエコノミー
において消費者の信頼を維持するために消費者のデータ
プライバシーの保護が必要不可欠であるとして，政策大綱「ネットワーク化された世界における消費者データプ
ライバシー（Consumer Data Privacy in a Networked（8）
World）」を発表した．同政策大綱では，「消費者は，

54

米国のプライバシー保護に関する制度

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

表2

FTC 報告書「急速に変化する時代における消費者プ
ライバシーの保護」の概要（1）対象企業
特定の消費者，コンピュータ，その他デバイスと合理的に関連付けられる消費者データを収集したり，利用したりする企業（commercial entity）．
ただし，年間 5,000 名未満の消費者のセンシティブ
でない消費者データのみを収集し，かつ，その消費者デー
タを第三者と共有しない企業については含まれない．
（2）消費者データ保護のための企業の行動枠組み① 計画的なプライバシー保護の実施（��������������Privacy by Design）② 消費者への簡潔な選択肢の提供③ 透明性確保（3）FTC が 企 業 の 自 主 的 取 組 み を 支 援 す る 5 分 野（2013 年末までを想定）① 追跡拒否（Do Not Track）② 携帯電話③ データ販売業者（ブローカ）④ 規模プラットホームプロバイダ⑤ 執行可能な自主規制規範の推進小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜

自分の個人データを企業が収集し，それを使用する方法「急速に変化する時代における消費者プライバシーの保について管理する権利を有する．
」などといった七つの護（Protecting Consumer Privacy in an Era of Rapid

権利について規定する「消費者プライバシー権利章典（A（9）
Change）」を発表した．その概要は，表 2 のとおりでConsumer Privacy Bill of Rights）」を提示している．

ある．

また，マルチステークホルダープロセスにより策定された「行動規範」を通じて当該権利章典を実行し，その後，（3）その他の諸外国等の状況

連邦議会とともに，これらの権利を法制化するよう作業するとしている．

主たる諸外国における個人データ保護法制は，表 3のとおりである．多くの国では，個人データ保護に関す

上記の消費者プライバシー権利章典等の発表に続き，FTC は，2012 年 3 月 26 日，消費者データを収集し利る独立した専門機関であるプライバシーコミッショナー等を設置している（表 3）．

用する企業の行動枠組みについてまとめた報告書である

表3

また，2013 年 9 月，日本も加盟国である OECD で

主な諸外国の個人データ保護に関する制度の状況（総務省「パーソナルデータの利用・流通に関する研究会」資料から作成）
監督機関名称

所管法令

管轄

組織形態

任命方法

職員数

米国

連 邦 取引委員会（Federal Trade 連 邦 取 引 委 員 会 法（1914 年 制 定 ），Commission（FTC））
金 融 サ ー ビ ス 現 代 化 法（1999 年 制※ D e p a r t m e n t o f H e a l t h 定）
，公正信用報告法（2002 年改正）
， 民間部門委員会
a n d H u m a n S e r v i c e s ， 児 童 オンラインプライバシー 保 護 法 （ 一 部 事 業（5 名）
Fe d e r a l C o m m u n i c a t i o n （2013 年改正）等を除く）
Commission なども個別分野を ※連 邦プライバシー法（1974 年制定：
監督
連邦の公的機関が対象）

大 統 領によって指名，上院
約 1,200 名
で承認，大統領が任命

EU

欧州データ保護監察官（European
Regulation（EC）No 45/2001 of
Data Protection Supervisor
EU 機関
18 December 2000
（EDPS））

独任制

欧 州委員会が公募でリストアップした候 補から欧 州議
会と欧州理事会が任命

英国

データ保 護 法（1998 年制定 ），情 報
情報コミッショナー（Information 自由法（2000 年制定）
，プライバシー 民間部門・
Commissioner）
及 び 電 子 通 信 規 則（2003 年 制 定 ）， 公的機関
環境情報規則（2004 年制定）

独任制

司 法 省 が 候 補 者を 選 定し，総理大臣へ推薦．政府が指 約 350 名
名し，女王により任命

フランス

情報処理及び自由に関する国家委
情 報 処 理， 情 報ファイル及び自由に
員会（Commission nationale de民間部門・ 委員会
関 す る 1978 年 1 月 6 日 の 法 律 第l’informatique et des libertés
公的機関（17 名）
78-17 号（2009 年改正）
（CNIL））

連邦データ保護・情報自由監察官
ドイツ
各州の監督機関カナダ

鉄道・郵便・
通信部門及
独任制
び連邦の公
的機関
ドイツ連邦データ保護法（2009 年改
正）鉄道・郵便・（民間部門・公的機関を包括的に規制） 通 信 部 門 以
州により
外 の民 間 部
異なる
門 及び 各 州の公的機関

プ ラ イバ シ ー 法（ 連 邦 の 公 的 機 関 ）カナダプライバシーコミッショナー （1983 年），個人情報保護及び電子文 民間部門・（Privacy C o m mis sio ner of 書法（連邦及び州の民間部門．4 州は 連邦の公的Canada）
州法が 適 用．医 療 分野の 個別法を持 機関
つ州もある）（2002 年改正）

約 50 名裁判官 6 名，国会議員 4 名，
経済・社会評議会委員 2 名
は各々の機関が選出・任命．
上院・下院議長が IT 専門家
約 160 名を 2 名任命，首相が IT または市民的自由の専門家 3 名を任命．委員長と 2 名の副委員長は委員から選出
連 邦 政 府 の 提 案 に 基づき，ドイツ議会が選定し大統領 約 90 名が任命

州により異なる

─

独任制

総 督が上 院と下 院によって選定されたプライバシー · コ
ミッショナーを任命

約 160 名

各 州プライバシーコミッショナー ※各 州の法律 例：オンタリオ州
各州公的機
例： オ ン タリ オ 州 情 報 プ ラ イバ
情 報の自由及びプライバシー保護法 関（ 民 間 部
シーコミッショナー（Information （州政府，大学等）（2011 年改正））
， 門 も対 象と 独任制
and Privacy Commissioner,
個人の健康情報保護法（医療施設） する 場 合あ
Ontario Canada（IPC））（2010 年改正）り）

州副知事により任命（オンタ
リオ州の場合）─ニュージー プ ラ イ バ シ ー コ ミ ッ シ ョ ナ ー
プライバシー法（2010 年改正）
ランド
（Privacy Commissioner）

民間部門・
公的機関

独任制

主務大臣の推薦に応じ総督が任命

約 30 名オースト
ラリア

オーストラリア情報コミッショナー オーストラリア情 報コミッショナー法
プ ラ イ バ シ ー コ ミ ッ シ ョ ナ ー （2010 年制定）
民間部門・
（Privacy Commissioner）
プライバシー法（Privacy Act）
（2013 公的機関
（前者が後者の上位に当たる．
）
年改正）

独任制

政府からの助言を基に総督が各コミッショナーを任命

約 110 名イスラエル

イスラエル法・情報技術機関

民間部門・
公的機関

委員会

政府が任命

約 30 名

プライバシー保護法（1981 年制定）

シンガ
ポール

シンガポール個人情報保護委員会（Personal Data Protection 個 人 情 報 保 護 法（PDPA）（2012 年
民間部門
C o m m i s s i o n S i n g a p o r e 制定）（PDPC））

韓国

個人情報保護委員会

個人情報保護法（2011 年改正）

委員会
（3 〜 17 通信情報大臣が任命名）

民間部門・ 委員会
委員 5 名ずつ大統領・国会・
公的機関（15 名） 大法院長が選出・指名

約 80 名約 40 名解説 ビッグデータの利活用とプライバシー保護について

55

解

説

Technology Reviews and Reports

は 33 年ぶりに OECD プライバシーガイドラインを改正した．1980 年に採択された OECD プライバシーガ
イドラインは，2010 年にガイドライン 30 周年記念報
告書が取りまとめられ，プライバシーをめぐる状況において発生した主要な変化・課題について検討し，今回の改正に踏み切ったとされる．
今回の改定では，プライバシー 8 原則は変更なく，加盟国の義務としての十分な権限を持ったプライバシー
執行機関（DPA）の設置，データ管理者としての企業のプライバシーマネジメントプログラムの導入等が追加されている．

3 我が国での検討状況（1）
「パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方
針」策定の経緯等

我が国の個人情報保護法は 2013 年で制定から 10 年を迎えたが，情報通信技術の進展は，恐らく法律制定当時には想定されていなかったパーソナルデータの利活用を可能としており，新サービスの提供等の多くの可能性が期待されている一方，プライバシーの保護等の観点か
ら様々な課題が指摘されている．パーソナルデータの利活用に関する課題の多くは，パーソナルデータの利活用のルールが明確でないため，企業にとっては，どのような利活用であれば適正と言えるか，消費者にとっては，
自分のパーソナルデータが適正に取り扱われているか，
プライバシーが適切に保護されているか，がそれぞれ不明確であり懸念が生じていることにあると考えられる．
こうした問題点を解決し，プライバシー等を保護しつ
つパーソナルデータの適正な利活用を促進することを目的に，総務省では，2012 年 11 月から「パーソナルデー
タの利用・流通に関する研究会（10）」を開催し，2013 年
6 月に報告書を取りまとめている．また，同時期において経済産業省でも同趣旨の会合を開催し，同年 5 月に報告書を取りまとめている．
これらを受ける形で，パーソナルデータの利活用に関する制度整備の検討は，下記に示すとおり「日本再興戦
略─ JAPAN is BACK ─」（2013 年 6 月 14 日 閣議決
定），「世界最先端 IT 国家創造宣言」（2013 年 6 月（11）14 日 閣議決定）にそれぞれ盛り込まれ，政府全体（12）としての取組みになるに至っている．
第Ⅱ．4．世界最高水準の IT 社会の実現① IT が「あたり前」の時代にふさわしい規制・制度改革○世界最高水準のオープンデータやビッグデータ
利活用の推進56

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014

オープンデータやビッグデータの利活用を推進す
るための世界最高水準のデータ利活用環境整備を行うため，「IT 総合戦略本部」の下に，新たな検討組
織を速やかに設置し，「規制改革会議」と連携しつつ，データの活用と個人情報及びプライバシーの保護との両立に配慮したデータ利活用ルールの策定等を年内できるだけ早期に進めるとともに，監視・監督，
苦情・紛争処理機能を有する第三者機関の設置を含む新たな法的措置も視野に入れた制度見直し方針を年内に策定する．
【「日本再興戦略 ─ JAPAN is BACK ─」（平成 25 年 6 月 14日 閣議決定）抜粋】

Ⅲ．1．革新的な新産業・新サービスの創出と全産業の成長を促進する社会の実現（1）オープンデータ・ビッグデータの活用の推進（略）ビッグデータを活用した新事業・新サービスの創出を促進する上で利用価値が高いと期待されている「パーソナルデータ」の利用を促進するための環境整備等を図る．
②ビッグデータ利活用による新事業・新サービス創出の促進（略）速やかに IT 総合戦略本部の下に新たな検討組織を設置し，個人情報やプライバシー保護に配慮したパーソナルデータの利活用のルールを明確化した上で，個人情報保護ガイドラインの見直し，同意取得手続の標準化等の取組を年内できるだけ早期に着手するほか，新たな検討組織が，第三者機関の設置を含む，新たな法的措置も視野に入れた制度見直し方針（ロードマップを含む）を年内に策定する．
さらに，2014 年以降に，制度見直し方針に示されたロードマップに従って，国際的な連携にも配慮しつつ，順次パーソナルデータ利活用環境を整備し，利活用を促進する．
【「世界最先端 IT 国家創造宣言」（平成 25 年 6 月 14 日 閣議決定）抜粋】

上記の閣議決定を踏まえ，高度情報通信ネットワーク
社会推進戦略本部（IT 総合戦略本部）の下に，「パーソ
ナルデータに関する検討会（座長：堀部政男 一橋大学
（13）
名誉教授）
」が設置された（平成 25 年 6 月 14 日 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部長決定）．同検討会は，同年 9 月 2 日に第 1 回会合を開催し，論点
整理，見直しの方向性等について議論を重ね，第 5 回会合（12 月 10 日）において，「パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針（案）」を取りまとめた．
同検討会での結果を踏まえ，政府は 2013 年 12 月 20

小特集

ユビキタスの次の世界へ 〜 M2M とビッグデータ〜日，「第 63 回 IT 総合戦略本部（14）」を開催し，「パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針」を決定した．その概要は図 1 のとおりである．
（2）
「匿名化されたパーソナルデータの扱い」についてパーソナルデータに関する検討会では，上記の検討に併せ，特に「匿名化されたパーソナルデータの扱い」について検討するため，「技術検討ワーキンググ
ループ（主査：佐藤一郎 国立情報学研
究所アーキテクチャ科学研究系 教（15）授）」を設置し，いわゆる匿名化技術

及びその技術によって加工されたデータ

図1の特徴・性質等について，詳細な報告書

第 63 回 IT 総合戦略本部 資料 2-1：パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針（案）概要

を取りまとめている．
本報告書には，
いわゆる匿名化デー
タの取扱いに関する制度設計を具体化する上で，技術的観点から極めて有益な方向性を示唆しているものと思われる．
以下に，「技術検討ワーキンググループ報告書（16）」の概要を示すが，正確に理解をして頂くため，報告書本体に一読して頂くことを推奨する．
① 検討にあっての前提となる考え方，用語の定義等（表4，図 2）
ㅡㅡ現行法の「容易照合性」の要件とは独立して検討ㅡㅡ個人識別性については，「特定」と「識別」に分け

表4

い わゆる「匿名化」技術により加工・作成される情報のカテゴリー

用語
識別特定
情報

個人が（識別されかつ）特定される状態の情報（それが誰か一人の情報であることが分かり，更に，その一人が誰であるかが分かる情報）

識別非特
定情報

非識別非
特定情報

て議論

用語の説明

一人一人は識別されるが，個人が特定されない状態の情報（それが誰か一人の情報であることが分かる
が，その一人が誰であるかまでは分からない情報）
一人一人が識別されない（かつ個人が特定されない）
状態の情報（それが誰の情報であるかが分からず，
更に，それが誰か一人の情報であることが分からない情報） ここで，「特定」とは，「ある情報が誰の情報であるか分かること」．
「識別」とは，「ある情報が誰か
一人の情報であることが分かること（明日情報が誰の情報であるか分かるかは別にして，ある人の情報と別の人の情報を区別できること）」
ㅡㅡ個人情報を加工することにより作成される情報の定義② 検討結果の概要
ㅡㅡいわゆる匿名化と考えられていたもの（識別特定情報（個人情報）を識別非特定情報または非識別非特定情報への加工すること）の技法は多種多様である．通常は，それらを組み合わせて用いる．
ㅡㅡ識別非特定情報から個人を特定できることや，非識

図2

匿名化に関する用語の関係性（図は「技術検討ワーキンググループ報告書」
より抜粋）

別非特定情報からは当初想定できなかった特定のとにより，識別非特定情報や非識別非特定情報に加個人の情報が抽出される可能性は排除できない．

工することは不可能ではない．

ㅡㅡいかなる個人情報に対しても，識別非特定情報や非ㅡㅡ個人情報の第三者提供については，提供者・受領者

識別非特定情報となるように加工できる汎用的な（第三者）による特定化・識別化が禁止されること方法は存在しない．反対に，個人情報の種類・特性を前提に，ある範囲で，個人の特定性・識別性を低や利用の目的等に応じて技術・対象を適切に選ぶこ減している個人情報を第三者に提供することを可解説 ビッグデータの利活用とプライバシー保護について

57

解

説

Technology Reviews and Reports

能とする方法が必要である．
本技術検討ワーキンググループの検討結果を踏まえ，制度見直し方針では，「個人データを加工して個人が特定される可能性を低減したデータの個人情報やプライバ
シー保護への影響を留意した取扱い」について，個人情報及びプライバシーへの影響並びに本人同意原則に留意しつつ，第三者提供における本人の同意を要しない類型，
当該類型に属するデータを取り扱う事業者（提供者及び受領者）が負うべき義務等について，所要の法的措置を講ずること，が盛り込まれた．

4 おわりに
本稿で概観したとおり，ここ数年，パーソナルデータについてのプライバシー保護と利活用促進に関する議論が活発化している状況である．我が国においても「パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針」が決定され，今後本格的な制度設計が行われる段階となって来ている．
データの流通は，国境を超えグローバルに展開されるものであることから，我が国の国民のパーソナルデータ
が世界中に拡散することになって，個人情報やプライバ
シーの侵害といった不利益が生じることがないように留意しつつ，また，プライバシーの保護に偏ることなく，
パーソナルデータを適切に活用することによる国民全体の利益や利便性の向上といった観点の重要性に鑑み，速やかに制度の詳細化について検討を行っていくことが必要である．その際，消費者の方々に十分な理解が得られるよう，適切な対応を行っていくことも併せて重要であると考える．
（なお，本稿における意見等に関する部分については，筆者個人としてのものであり，所属する組
織等とは無関係である．
）■ 文献（（（（ Directive 95/46/EC of the European Parliamentand of the Council of 24 October 1995 on theprotection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data.

58

通信ソサイエティマガジン No.29 夏号 2014（（（（ D i r e c t i v e 2 0 0 2 / 5 8 / E C o f t h e E u r o p e a nParliament and of the Council of 12 July 2002
concerning the processing of personal data
and the protection of privacy in the electronic
communications sector（Directive on privacy
and electronic communications）.
（（（（ Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on the protectionof individuals with regard to the processing of
personal data and on the free movement of suchdata（General Data Protection Regulation）（（（（ HIPPA�������������������������������������
：������������������������������������
Health Insurance Portability and Accountability Act.
（（（（ FCRA：Fair Credit Reporting Act.
（（（（ ECPA：Electronic Communications Privacy Act.
（（（（ COPPA：Children’s Online Privacy Protection
Act of 1998.
（（（（ Consumer Data Privacy in a Networked World,
http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/
privacy-final.pdf（（（（ Protecting Consumer Privacy in an Era of Rapid
Change, http://www.ftc.gov/reports/federaltrade-commission-report-protecting-consumerprivacy-era-rapid-change-recommendations（（（（（総務省「パーソナルデータの利用・流通に関する研 究 会 」
，http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/
kenkyu/parsonaldata/index.html（（（（（日本再興戦略 ─ JAPAN is BACK ─，http://www.
kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/saikou_jpn.
pdf（（（（（世 界 最 先 端 IT 国 家 創 造 宣 言，http://www.kantei.
go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20130614/siryou1.
pdf（（（（（パ ー ソ ナ ル デ ー タ に 関 す る 検 討 会，http://www.
kantei.go.jp/jp/singi/it2/pd/（（（（（第 63 回高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/dai63/
gijisidai.html（（（（（パーソナルデータに関する検討会 / 技術検討ワーキ
ン グ グ ル ー プ，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/
it2/pd/（（（（（技術検討ワーキンググループ報告書，http://www.
kantei.go.jp/jp/singi/it2/pd/dai5/siryou2-1.pdf

村上聡

平 6 郵政省（現総務省）に入省．入省後，一貫して情報通信関係の政策立案等に従事．平 24 年 8 月から現職（現在，内閣官
房 情報通信技術（IT）総合戦略室 企画官を併任）．