社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

[ポスター講演] 地域情報流の高次利用を促す地域分散アンビエント
インタフェース (GAIFoT) の提案
中村 優吾†

松田 裕貴†

荒川周造†

金平卓也†

安本 慶一†† 奈良先端科学技術大学院大学 〒 630–0101 奈良県生駒市高山町 8916–5
E-mail: †{nakamura.yugo.ns0,yasumoto}@is.naist.jp
あらましInternet of Things (IoT) 時代の到来に伴い，本研究では，地域に遍在する多数のデバイスから湧き出る情報流の処理および状況に応じたインタラクションを実現するシステムとして GAIFoT (Geographically distributed

Ambient interface utilizing local Information Flow of Things）の検討を進めている．GAIFoT は，地点 (Point)，地区 (District)，地域 (City) の 3 段階でスケールする多層型アーキテクチャを採用し，従来は一次的な利用に留まっていた地域情報流の高次利用を促進する仕組みの実現を目指している．本稿では，GAIFoT の全体構想を示すと共に，GAIFoT の実現に向けた研究課題と今後の展開方針について述べる．
キーワード

Internet of Things，情報流，アンビエントインタフェース

Research on the Geographically distributed Ambient interface utilizing
local Information Flow of Things (GAIFoT)
Yugo NAKAMURA† , Yuki MATSUDA † , Shuzo ARAKAWA † , Takuya KANEHIRA † , andKeiichi YASUMOTO †† Nara Institute of Science and technology, Takayama 8916-5, Ikoma-shi, 630-0101 Japan
E-mail: †{nakamura.yugo.ns0,yasumoto}@is.naist.jp
Abstract Toward the Internet of Things era, we propose a system called GAIFoT (Geographically distributed
Ambient interface utilizing local Information Flow of Things) to process information flows gushing out from enormous IoT devices and make interactions according to the situation in a real space. GAIFoT employs a multi-layered
architecture that scales in three stages (Point, District, City). It aims to realize a mechanism to promote simultaneous utilization for diﬀerent purposes of information flow. In this paper, challenges needed to achieve GAIFoT isproposed and discussed.
Key words Internet of Things, Information Flow, Ambient interface

1. は じ め に
近年，Internet of Things (IoT) の概念が世の中に普及し，地Layer 3City域に分散された様々なデバイスから実世界の状況を示すセンサデータを収集できるようになりつつある．また，Code for X

Layer 2District(KOBE, IKOMA 等) に代表されるコミュニティによるシビックテック (Civic Tech) の活動が各地で盛んになり，地域のオーLayer 1

Point

プンデータを活用した課題解決の取り組みが活発化している．
これまでのシビックテックは，過去に蓄積された静的な情報実環境のみを用いたサービスやアプリケーションの実現に留まっているが，今後訪れる IoT 時代おいては，静的な情報に加えて, 地域のリアルタイムな情報も反映した新たな社会システムおよび

図 1 GAIFoT の実現イメージ—1—

サービスの実現が期待されている．そのためには，地域の多種

2. 2 地域分散プラットフォーム

多様なデバイスから時々刻々と生成される情報流 [1] を収集・融地域の事象に応じた情報やサービスを提供し，地域の神経網合・編纂するシステムの実現が欠かせず，それらの情報をローとして機能する分散型の地域ネットワークとして NerveNet [7]カルでリアルタイムに組み合わせて活用するためのアーキテクが提案されている．NerveNet は，各基地局が分散データベーチャおよびシナリオが求められている．

スおよび情報処理機能を持ち，それらが自律分散的にメッシュ

これらの動向を踏まえて，情報流検討委員会 [2] では，情報ネットワークを構築することから，災害時にも高い可用性を維流を実時間で活用する共通プラットフォームとして，IoT ビッ持する．また，環境に配置されたセンサ群やユーザが所有するグデータ流処理基盤 IFoT (Information Flow of Things) の検モバイル端末と連携する通信アーキテクチャを採用しており，討が進められている．我々は，この IFoT を地域社会へ還元す特定の個人や地域を対象とした選択的な情報配信サービスを実ることを目的に，情報流とアンビエントインタフェースの概念現可能である．

を組み合わせ，地域から湧き出る情報流を流通および状況に一方，ユビキタス環境に分散した複数の情報やサービスを集応じたインタラクションを実現するシステムとして GAIFoT

約する水平分散型のアプリケーションプラットフォームとして（Geographically distributed Ambient interface utilizing local

PIAX [8] が提案されている．PIAX は，P2P オーバーレイネッ

Information Flow of Things）の検討を進めている．GAIFoT

トワークと分散エージェント機構を統合したプラットフォーム

では，扱う情報流の高次利用を想定し，図 1 に示す 3 段階でスであり，ネットワーク上に散在する複数のアプリケーションにケールする多層型アーキテクチャを採用する．なお，Layer1 の対して，統一的なオブジェクト操作とスケーラブルなオブジェ

地点 (Point) 層は住宅や店舗施設などの小規模な領域，Layer2クト探索機能を提供する．そのため，PIAX の活用により，広の地区 (District) 層は商店街などの中規模な領域，Layer3 の地

域のユビキタスサービスをスケーラブルにかつ効率的に実現す

域 (City) 層は地方都市などの大規模な領域 (City) を想定する．

ることが可能になる．

本稿では，GAIFoT の全体構想を示すと共に，GAIFoT の実現に向けた研究課題と今後の展開方針について述べる．

2. 関 連 研 究

これらの研究は，多数のセンサ・アクチュエータを活用したサービスにより，地域社会や個人の生活を豊かにすることを目指し，地域など広い空間における情報流通を支援する共通基盤システムである．本研究で提案する GAIFoT では，情報流の2. 1 アンビエントインタフェース

効果的な流通および活用に焦点を当て，人々に対して適応的な空間内の人々のコミュニケーションを活発化させる部屋型のインタラクションをもたらすアンビエントインタフェースの検

アンビエントインタフェースとして Ambient Suite [4] の研究討を進めるとともに，これらのプラットフォームとの連携によがある．この研究では，部屋や人に装備したセンサによりそのる耐災害性，情報集約効率の向上を念頭に置き，よりスケーラ場の会話状態を推定し，壁や床に配置されたディスプレイ群をブルかつフレキシブルな地域システムの実現を目指す．

連動させて，その場に応じた情報を掲示することで，場および会話の活性化を促進している．また，個々の執務者の状況を認識して照明や空調，BGM などを最適に制御し，オフィス環境

3. GAIFoT の全体構想
3. 1 コンセプトの QoL (Quality of Life; 生活の質) を向上するアンビエントオ

GAIFoT の全体構成を図 2 に示す．GAIFoT は，Layer1 かフィスの実現に向けて，知的照明システム [5] や 知的オフィス

ら Layer3 の GAIFoT システムと実空間に遍在する GAIFoT

チェア [6] の研究が進められている．これらの研究では，執務ノードから構成される地域分散型アンビエントインタフェース

者の状況に応じた環境デバイスの制御によって，疲労抑制と知である．GAIFoT では，地域で時々刻々と生成される情報流の的生産性の向上を促進している．このように，アンビエントイ

ローカルでの一次利用に加えて，高度な二次的な利用，三次的ンタフェースの分野では，部屋や施設などの空間全体をシステな利用 (高次利用）を想定し，地点 (Point)，地区 (District)，ム化し，環境の状態に応じてインタラクションするアンビエン

地域 (City) の 3 段階でスケールする多層型アーキテクチャをトインタフェースの研究が活発に行われており，閉じた空間で採用する．従来は特定のシステムだけのために収集され，一次の有効性は十分に示されている．しかしながら，個々のシステ的な利用に留まっていた地域情報流を積極的に流通させること

ム内で収集した情報の二次利用は考慮されておらず，地域などで，より大きなスケールでの高次利用を促進し，地域全体とし広い空間でスケールするアンビエントインタフェースは，未だての魅力向上および付加価値の創造に寄与する仕組みの実現を実現されていない．

目指す．そして，様々な規模の空間とそのシチュエーションに今後，ありとあらゆる場所にデバイスが遍在する IoT 時代においては，閉じた空間のみならず，広い空間で人々にインタラ適応したインタラクションにより，人々を支援する多段階アンビエントインタフェースを実現する．

クションするアンビエントインタフェースが求められる．本研3. 2 GAIFoT ノード

究では，一次的な利用に留まっていたセンシングデータを積極GAIFoT ノードとは，センサデータストリーム，映像スト的に流通し，様々な規模の空間とそのシチュエーションに適応リーム，位置情報ストリームといった情報流を生成，流通，加したインタラクションにより，人々を支援する多段階アンビエ工，反映する小型の IoT デバイスと定義する．各 GAIFoT ノー

ントインタフェースの実現を目指す．

ドは，一定量のストレージと計算機能を有するものとし，環境—2—

Layer 3

Layer 2

Layer 1

通常ノード
GAIFoT ノード

センシングノード

Layer 1 ノード
スーパーノード

Layer 1（Point 層）

アクチュエーションノード
GAIFoT システム

Layer 2（District 層）
Layer 3（City 層）

Layer 2 仮想ノード
Layer 3 仮想ノード

図 2 GAIFoT の全体構成

Pubに固定された静的なノードであるとする．GAIFoT ノードには，基本ノードとスーパーノードという役割の異なる２種類のBroker

ノードが存在する．
（ 1 ） 基本ノード

SubPub

基本ノードは，情報流を生成するセンシングノードとその情報を基に実世界に作用するアクチュエーションノードの 2 種
Broker類に大きく分類される．センシングノードは，センサやカメラを有し，その場の状況を計測する機能を持つ．一方，アクチュSub

Pubエーションノードは，LED やスピーカなど，空間に作用するインターフェースを有し，状況に応じて駆動する機能を持つ．また，ユーザに対して，情報を提供するモバイル端末やデジタル
図 3 GAIFoT システムの構成サイネージもアクチュエーションノードとみなす．
（ 2 ） スーパーノード
スーパーノードは，通常ノードとしての機能に加えて，配るアプリケーションを実現する．例えば，多数の IFoT ノード

下の各ノードの情報を管理し，集約する機能を持つ．GAIFoTが存在する住居環境におけるホームライフ支援や博物館などのでは，Layer1 スーパーノードが配下の基本ノードを統括し，巡回型屋内施設における移動支援，車内における運転支援など

Layer2 スーパーノードが配下の Layer1 スーパーノードを統括が挙げられる．

するというように，ツリー構造のノード管理を実現する．

（ 2 ） Layer2：District 領域

3. 3 GAIFoT システム

Layer2 の GAIFoT システムでは商店街，駐車場などの中規

GAIFoT システムの構成を図 3 に示す．GAIFoT システム

模な領域を想定し，Layer1 の GAIFoT で生成された情報流をは，管轄の範囲に分散された複数の GAIFoT ノードの組み合わ組み合わせ，空間としての質を向上させるアプリケーションをせによって構成される．通信プロトコルは，Pub/Sub メッセー実現する．例えば，商店街の各スポットにおける混雑状況に応ジングモデルであるの MQTT を採用する．GAIFoT システム

じた群衆行動の把握および誘導支援，運転主の運転能力と空きでは，センシングノードがパブリッシャー，アクチュエーショ

スペース状況に応じた駐車スペース推薦および駐車場整備など

ンノードがサブスクライバ―，スーパーノードがブローカーとが挙げられる．

しての役割を担う.

（ 3 ） Layer3：City 領域

3. 4 各領域のアプリケーション
地点 (Point)，地区 (District)，地域 (City) の各 GAIFoT シ

Layer3 の GAIFoT システムでは地方都市などの大規模な領域を想定し，Layer2 の GAIFoT で生成された情報流や SNS 等

ステムで提供されるアプリケーションの例を以下に示す．

から発信されるリアルタイムな情報を組み合わせ，地域の魅力（ 1 ） Layer1：Point 領域を高め付加価値を与えるアプリケーションを実現する．例えば，Layer1 の GAIFoT システムでは住宅や店舗施設，車内など各観光名所の混雑状況と周辺の渋滞状況に応じた観光ナビゲーの小規模な領域を想定し，空間に存在する人々の行動を支援すションおよび観光プランの推薦，地域全体の交通状況に応じた信号機制御による事故防止，交通安全支援などが挙げられる．

—3—

4. GAIFoT の実現に向けた課題と今後の計画[5]

4. 1 研 究 課 題
現在，GAIFoT の研究開発は，基本機能および活用シナリオのブラッシュアップを進めている段階にある．GAIFoT の実現に向けた今後の研究課題を以下に示す．

[6]（ 1 ） 空間の状況を把握するためのセンシング手法（ 2 ） 人々を誘導，案内するための情報提示手法[7]（ 3 ） 動的な機能割り当てを実現するアルゴリズム（ 4 ） 多地点から発生する情報流を効率的に集約する機構（ 5 ） 価値関数に応じて自動的に情報流を編纂する技術

4. 2 実現に向けた計画[8]

GAIFoT 実現に向けた研究開発ステップを図 4 に示す．本研
究では，まずはじめに，センシングおよびアクチュエーションを行う GAIFoT ノードの基本モジュールを実装する．そして，と評価，電子情報通信学会論文誌，Vol. J96-D, pp. 120–132(2013).
三木光範，加來史也，廣安知之，吉見真聡，田中慎吾，谷澤淳
一，西本龍生：実オフィス環境における任意の場所にユーザが要求する照度を提供する知的照明システムの構築，電子情報通信学会論文誌，Vol. J94-D, No. 4, pp. 637–645 (2011).
清川清，畠中理英，細田一史，岡田雅司，繁田浩功，石原靖哲，
大下福仁，角川裕次，栗原聡，森山甲一：オーエンス・ルイス :アンビエント環境制御を用いた知的オフィスチェアの提案，システム制御情報学会誌， Vol. 56, No. 1, pp. 14–20 (2012).
Inoue, M., Ohnishi, M., Peng, C., Li, R. and Owada, Y.: NerveNet: A Regional Platform Network for Context-Aware
Services with Sensors and Actuators, IEICE TRANSACTIONS on Communications, Vol. E94-B, No. 3, pp. 618–629 (2011).
Teranishi, Y.: PIAX: Toward a Framework for Sensor Overlay Network, In Proc. of CCNC, pp. 1–5 (2009).

Step 1GAIFoT ノードの基本モジュール実装

開発したモジュールを用いて，空間内の混雑度をセンシングし，状況に応じて人々を誘導する GAIFoT システム (Layer1)を構築する．GAIFoT システム (Layer1) の実現イメージを図Step 2-1

Step 2-2

GAIFoT システム（Layer 1）の構築

キラーアプリケーションの作成

5 に示す．空間には，人流を把握するためのセンシングノード

人流誘導照明A

天井照明の調光等

人流誘導映像SA

映像入力装置館内監視カメラ等

人・魚・動物が移動する，水が流れる等と人流を誘導するアクチュエーションノードを複数配置し，それらのノードを相互に連携させることにより，状況に応じた屋内ナビゲーションを実現する．その後は，各所で収集された情映像出力装置

Step 3

Step 2-3

アーキテクチャの詳細設計

Layer 1 の実証実験

プロジェクター・ディスプレイ等

AA

環境センサ群音（マイク）・距離（赤外線センサ）

SS

音声出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

センシングノードA

アクチュエーションノード

Layer 1

国立競技場誘導アプリ

報流を集約，編纂し，地区・地域レベルの範囲で人流を誘導す
Layer 2

る GAIFoT システム (Layer2, Layer3) の検討を進める．2020
年に開催が予定されている東京オリンピックの競技会場周辺を品川ベイエリアナビ

Step 4

Step 5

GAIFoT システム（Layer 2,3）の検討

Layer 2,3 の実証実験例とした GAIFoT システム (Layer2,3) の展開イメージを図 6

Layer 3

オリンピック主要エリアナビ© OpenStreetMap and contributors

図 4 GAIFoT の実現に向けたステップに示す．このように，各地に GAIFoT システムを導入し，様々なノードが各地点で取得した動画や空間情報をローカルで処理

人流誘導照明A

天井照明の調光等

人流誘導映像SA

映像入力装置館内監視カメラ等

人・魚・動物が移動する，水が流れる等

し，駅や競技場周辺のリアルタイムな混雑状況に応じて人々を案内，誘導するナビゲーションアプリの実現を目指す．

5. お わ り に
本稿では，GAIFoT の全体構想を示し，GAIFoT の実現に向けた研究課題と今後の展開方針を示した．今後は，GAIFoTノードの開発および地域でスケールする多層型アーキテクチャ

映像出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

環境センサ群音（マイク）・距離（赤外線センサ）

A
A

Sの詳細設計を行い，具体的な施設に適応した GAIFoT システ
ムの開発を進めたいと考えている．そして，GAIFoT システムを実際の施設や商店街に導入した実証実験を行い，その有効性

S

音声出力装置プロジェクター・ディスプレイ等

センシングノードA

アクチュエーションノード

図 5 GAIFoT システム (Layer1) の活用例:回遊型屋内施設を検証する．
Layer 1

謝辞 本研究は，奈良先端科学技術大学院大学 CICP（想像国立競技場誘導アプリ

力と国際協力を育む情報科学教育コア「プロジェクト型研究」）の助成によって行われたものである．ここに記して謝意を示す．
文献[1] 安本慶一，山口弘純：多数のデータストリームを実時間で融合・編纂し利活用するための次世代「情報流」技術，情報処理，Vol. 10,
No. 2, pp. 287–302 (2014).
[2] InfoFlow(情報流) プロジェクト，http://www.infoflow.org.
[3] 竹村治雄：アンビエントインタフェース技術の動向，人工知能学
会誌， Vol. 28, No. 2, pp. 185–193 (2013).
[4] 藤田和之，高嶋和毅，伊藤雄一，大崎博之，小野直亮，香川景一郎，津川翔，中島康祐，林勇介，岸野文郎：Ambient Suiteを用いたパーティ場面における部屋型会話支援システムの実装

Layer 2

品川ベイエリアナビ
Layer 3

オリンピック主要エリアナビ© OpenStreetMap and contributors

図 6 GAIFoT システム (Layer2,3) の展開イメージ—4—