研究事例紹介

ShonanFutureVerse:仮想都市未来像にもとづく超解像度バックキャスティングCPS基盤におけるデータ可視化に関する取り組み
NICT 「Beyond 5G機能実現型プログラムのうち一般課題」採択番号:05401（株）アイ・トランスポート・ラボ
小宮粋史

目次
◼「ShonanFutureVerse」のご紹介：取り組む課題、全体像◼実世界データとシミュレーションに基づく仮想未来都市の創造◼ShonanFutureVerseにおけるデジタルツイン

2ShonanFutureVerse◼ Beyond 5G研究開発促進事業令和4年度新規委託研究の公募（第1回）における「Beyond 5G機能実現型プログラムのうち一般課題」(採択番号:05401)◼ 都市のサステイナブルかつレジリエントな発展の「未来像」に着目し、多様な人々が仮想空間内に作成/編集/共有する「未来像」を起点としてバックキャスト指向で動作する未来都市情報基盤を構築し、特に環境と防災の面で神奈川県南部湘南地域において広域実証を行う。
◼ 都市Cyber Physicalシステムのオーケストレーションによって、Beyond5Gネットワークを有効に活用してCyberとPhysicalを連携させるとともに異種システム間を協調的に動作させ、人の行動変容に資する超解像度情報をリアルタイムかつ適応的に生成、配信、提示する基盤技術を創出する。

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取り組む課題：都市の未来像に駆動される情報基盤の実現(1)人々が「目指したい都市の未来像」を簡単に作り共有できる必要性
都市/街作り計画の策定
・従来：主に自治体＋住民/地域コミュ
ニティ参加型での取り組み
・多様な人々が、誰でも簡単かつ即時的に自分の考える「未来像」に関するアイデアを出力し、その像を具体的に視覚化でき、相互理解のための共有を行えるには至っていない。
・もし実現できれば→自治体：全体としてより多種多様な未来への希望を施策に取り込める→それ自体の認知・認識が広まることでも、住民の積極的な参画へ

4取り組む課題：都市の未来像に駆動される情報基盤の実現(2)未来像を基点としたバックキャスト指向での「現在都市の未来化」

サイバー空間あるべき社会をシミュレーションにて再現し，そこからのバックキャスティングで現状を変容させるための政策を導出する

必要施策・実行方針の導出

バックキャスティング

現在デジタル・ツイン

未来都市の創造視覚化

共有共創

ImaVerse

フィジカル空間

目標状態にむけ遷移させていくCPSの超高速ループ

CPS Loop
CPS制御ポリシ

現在都市 t1
現在仮想未来都市像
KiraVerse / YaVerse

現在都市の未来化

未来都像抽出
データ化

未来都市 t2

未来都市 tx
未来t5

SFV - 研究開発課題(全体像)✓ バックキャストにより導出したCPS全体の「オーケストレーションポリシ」にのっとり、より必要な情報をより望ましい解像度で取得・解析し、より行動変容に資する内容・モダリティで人や現実空間にフィードバックするCPS基盤の実現を目指す⇨B5Gに超高速・超遅延・超解像だけでなく「超高品質」という機能を実現

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超解像仮想未来都市空間◼ 仮想未来都市メタバースの基盤となる、3Dの都市・地形データを基に、多ユーザーでアバターとなって体験できるリアリスティックな交通流・人流を持つ仮想未来都市を構築する。
リアルタイム交通データ

携帯GPS統計・Twitterデータ
街・都市スケールの人口変動予測
各地のイベント参加者数・交通状況の長期予測

通常混雑

渋滞

1000人

都市スケールでのトラフィック長期予測

街・都市スケールの交通・人流シミュレーション

人口変動
予測結果

30000人

200人

人口変動予測結果

シミュレーション結果

VR・MRによる未来・仮想都市の可視化
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未来のイベントに関するTwitter投稿を用いたイベント需要予測◼ 未来事象への言及および人口データを統合して数日先のイベント需要を予測
マイクロブログ投稿データ
明⽇は東京ド ームで巨人戦を⾒る⚾【チケット募集】
X⽇18時 東京ド ーム

言語と時系列データを統合したニューラルネットワークを用いた予測手法

イベント発生場所の名称と日付に言及している投稿
時空間人口データ
Transformer、Set Transformerによる多数の投稿のエンコード、および人口時系列データの統合
イベント発生場所の過去の人口・典型的なイベント種別を自動分類し、種別毎の訓練データ数を均等化
・同種の複数会場（野球場等）の同時学習と個別会場毎のファインチューニング

その場所の翌日～数日先の人口イベント会場の予測結果を周辺地区の予測にも利用
8交通環境デジタルツイン上でのナウキャスト/フォアキャスト「【NICT採択番号222C02】ウイルス等感染症対策に資する情報通信技術の研究開発 課題C アフターコロナ社会を形成するICT （副題）多様な都市活動を支援する予測情報共有型時空間リソース有効活用技術の研究開発」と連携

都市活動
オープンDB（マルチモーダル交通ネットワーク）
Road network

Bus network

アクティビティプラン

歩行空間エージェントシミュレーション（ミクロスケール）

歩行空間のQoS評価• 滞留・過密状況• 歩行時間・待ち時間, etc.

https://www.smarthumanai.com/static-model

Railway network

歩行空間エージェント
シミュレーション（ミクロスケール）

Facility location (POI)+
https://www.matsim.org/

アクティビティベース
エージェントシミュレーション（マクロスケール）

交通機関のLoS評価• 移動時間・料金• 待ち時間・混雑状況• 道路利用効率, etc.

（フォアキャスト）（ナウキャスト）• イベント来訪者
時間変動

リアルタイムデータ• メッシュ人口分布• 車両感知器データ• プローブ車両データ, etc.

予測データ

https://public.tableau.com/app/profile/jinryu.analysis/viz/1km_2019_2020_20
21_G/31km地域全体のアクティビティを再現する
ナウキャストモデル◼ 都市・地域全体を対象として、直近時間帯における「滞在人口」等実測データに基づいて個人のアクティビティを再現◼ 対象エリア内におけるトリップチェーンと滞在行動で構成されるアクティビティの総需要を未知変数として、ある時間帯・地域における滞在人口、道路・公共交通ネットワーク上の断面交通量などの観測値を制約条件として関係をエントロピーモデルで定式化し、アクティビティ需要の推計を行う手法を考案。

マクロナウキャスト
両者の状態が整合するように、シミュレーションモデルの諸条件（アクティビティ需要）を調整する。
背景：地理院地図

フィット(13：00, 35.696041020118905,139.76102060218804, “徒歩”)

観測した「今の」人流（滞在人口など）(13：05, 35.69596269028983,139.75743585673328, “電車”)

モデルで再現する個人のアクティビティと交通状況

𝒑𝒊 𝒕𝒊 , 𝒙𝒊 , 𝒚𝒊 , 𝒄𝒊
時刻、座標、交通モード

背景：地理院地図

ここでのアクティビティとは、各個人の 1日の活動を定義するもの。例えば、自宅→勤務地（仕事）→スーパー→自宅などの、トリップチェーンと滞留行動を表現できるデータ構成で定義される。具体的には “時刻”、“位置（緯度、経度）”、“交通モード”の時系列データ。
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江ノ島周辺ミクロスケール人流・交通フォアキャスト（プロトタイプ）
シミュレーション範囲

人流シミュレーション↑東浜方面↓片瀬江ノ島駅⚫ 滞在人口予測が与えられた時に、シミュレーションでの時間帯別滞在人口がそれに合うように人流・交通流の「需要」をフィッティング⚫ 「何もしなければ、こんな場所で、こんな混雑状況が予想される」という「ヤバース」と、同じ需要条件下で様々な対策を講じた場合の「キラバース」を見せられるようにすることを目指す
交通流シミュレーション
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災害シナリオと連携した交通環境フォアキャスト⚫ 想定される災害時の交通への影響を予測⚫ 自治体が策定する避難計画や、物流企業のリスクマネジメントなどに活用
平常時の交通シミュレーション

浸水による通行障害発生時のシミュレーション

浸水シミュレーション（京都大学廣井研究室作成）での最大浸水深データに通行障害リンクを重ねた図
早朝からの激しい降雨により日中に河川が氾濫し、冠水した道路が通行できなくなる想定で平時と同じ需要条件で計算浸水による通行障害
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NICT StarBEDの活用◼ 江ノ島フォアキャストシミュレーションをStarBED内の計算資源で実施◼ フォアキャスト結果を実証実験としてHP公開を予定⚫ 今日の混雑状況、今日予測した1週間先までの混雑状況

交通シミュレーション（日次更新）→沿線鉄道および滞在者混雑状況

VPN
ITLサーバイベント予測（豊田研）

WEB
B5Gprj連携
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SFVにおけるデジタルツイン1：
都市データ + 交通シミュレーション
 未来都市情報基盤としてのデジタルツイン構築◼ 3D都市データを活用したVRアプリにより地上高一人称視点（VR HMDを想定）と俯瞰三人称視点（大型ディスプレイを想定）を実現◼ 交通シミュレーションデータを統合することで直感的に渋滞状況等の可視化が可能に

3D都市データ提供：ゼンリンデータコム

交通シミュレーションデータ提供：アイ・トランスポート・ラボ
14SFVにおけるデジタルツイン2：
都市データ + 人流シミュレーション
 未来都市情報基盤としてのデジタルツイン構築◼ 滞在人口予測や人流予測のシミュレーションデータを活用することで時間帯毎やイベント発生時での混雑予測が可能に◼ 各人間の動きの制御にゲームAI的技術も必要か

慶應義塾大学栗原研のシミュレーションと統合予定

東京大学豊田研のシミュレーションと統合予定

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現実空間での都市データ可視化：
MRによる未来実在都市
 都市の未来像をMRを用いて可視化：空気を通じて感じるUI、ボリューム情報の操作等

青木崇行,木下雄貴, “未来実在都市を実現するためのデジタルツインデザイン”, 第195回マルチメディア通信と分散処理研究会(DPS)・第107回 モバイルコンピューティングと新社会システム研究会(MBL)・第93 回 高度交通システムとスマートコミュニティ研究会(ITS)・IEICE センサネットワークとモバイルインテリジェンス研究会 (SeMI)合同研究発表会, 沖縄県, 2023年5月

16現在都市の超解像度センシング基盤の構築⚫ 時空間拡張センシングデータ配信
現在に対して時空間的な拡張を考慮したWaypointの概念を導入し、時空間的な状況変化に応じた最適なデータ配信を可能にする⚫ Publish/Subscribe形式で最適配信可能なKeio SOXFireと、時空間拡張制御を組み合わせる⚫ バックキャスティングCPS
オーケストレイテッド制御が可能なI/F17

行動変容のための情報生成・配信●●

湘南地域における現在都市データの利活用のため、独自の高解像度3D都市モデルデータの作成検討および計測。
大容量データを用いた配信基盤のテスト開発、および描画までにかかる処理性能について性能要件を検討。

● 湘南地域の一部エリアにおいて3D都市モデルデータのテストデータを作成。
● プローブデータや気象データを用いたナビゲー
ションシステムとの低遅延連携における、大容量データ処理の性能要件の検討を実施。
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神奈川県南部を対象にした実証実験 (R5年度)
江ノ島・鵠沼地区

長井の手公園「ソレイユの丘」(25ha)

藤沢市

横須賀市

有事の実証
防災 (河川氾濫)

寒川の街並

寒川町
平時の実証

人流/交通顧客
ウェルビーイング

都市の魅力【公園周辺の交通渋滞】 【屋外での健康状態】【都市の魅力発見】

・ヤバース: 入園渋滞 (数時間)・現在多様なヤバース状態のデジタルツイン生成と視覚化に取り組み中 (R5)・街並から人それぞれのキラバース特徴量を抽出しモデリング(R5)・ヤバース: 熱中症等のリスク
・環境と人間双方のデータによる熱中症リスク推定モデリング(R5)【園内人流の最適誘導】
・ヤバース: 来場者の局所集中
・来場者のwellbeing-awareな人流誘導実現に向けた、来場者の状態センシング/推定 (R5)

画像引用:
https://www.fujisawa-kanko.jp/spot/tsujido/06.html
https://www.netsuzero.jp/learning/le11
https://www.kanaloco.jp/news/life/article-782048.html

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SFVプロジェクトにおけるBeyond5G環境の活用
B5Gの目標KPI

出典: Beyond 5G推進コンソーシアム 企画・戦略委員会https://www.soumu.go.jp/main_content/000796341.pdf

超高速・大容量

超低遅延

超多数同時接続

・アクセス通信速度： 5Gの10倍・コア通信速度: 現在の100倍・ユーザ帯域: 10-100Gbps(特定地域), 1Gbps(全域)・低遅延: 5Gの1/10
・遅延: 1msec(一般)〜0.1msec(特定ローカル)・応答: 100msec(アプリケーション層RTT)・同時接続: 5Gの10倍

研究的視点からのSFVにおけるB5G環境
低遅延「 キラ キラ イ ザー」 ︓未来都市像抽出装置
キラキライザーを装着し街の⾵景を眺める。

⾃分が望む「キラバース」を即時的に体験できる。

現実空間

キラ バース [ KI RA2 Verse]

キラキライザー超高速サービス向けデータ配信基盤

各種収集・分析データ

配信用
データベース

各種データ取得API

3D地図データ

データ更新

格納

3Dスキャンモデル

各種サービス事業へのデータ安定供給

格納

データ配信

VR/AR/MR

空間地図サービス

防災シュミレーション

ナビゲーション

データフォーマット整形

視線検知、視界内物体検出、感情推定等「未来像パラメータ」の導定

パラメータ・チューニング

人流データ

仮想未来都市データ解析・生成
FutureVerse生成・可視化へ

画像引⽤・https://www.microsoft.com/ja-jp/hololensデータ整形・加工
気象・環境データ

etc...

Ｂ５Ｇ
エッジ側処理

住所変換
ＮＷデータ変換など

地図データ
マッシュアップ

etc...

Ｂ５Ｇ
クラウド側処理1Gbps/1msec

エッジ側処理1Gbps/1msec

・100msec の アプリケーション層RTT = 人が「瞬時の反応」と感じる限界 (ニールセン1993)・クラウド側(faster, poweredな計算機) にどれだけの処理を押し出せ、低遅延と高品質を両立しつつ達成できるかがポイント

・エッジ側デバイスで一番余裕があるのは二次記憶資源
・B5GのDLは、様々なキラバース/ヤバースの視覚化における応答性向上の機会
・例: より投機的なエッジ側へのデータ配信、エッジ側での選択的データ利用等

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「Beyond 5G機能実現型プログラムのうち一般課題」(採択番号:05401)
ShonanFutureVerse:仮想都市未来像にもとづく超解像度バックキャスティングCPS基盤

https://future-ver.se
東日本電信電話株式会社 学校法人慶應義塾 国立大学法人京都大学 国立大学法人東京大学
株式会社アイ・トランスポート・ラボ カディンチェ株式会社 株式会社ゼンリンデータコム

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