技術特集

分散型クラウドを活用した
リアルタイム組込みプラットフォームの研究開発と評価1

はじめに組込みシステム技術協会

当協会と会員企業15社は、分散型クラ降は、本プラットフォームの機能拡張など

ウドを活用したリアルタイム組込みプラットのブラッシュアップを続けるとともに、会

図1-1に建築・土木現場における組込み

フォーム（以下、本プラットフォーム）を

員企業における新規事業の展開につなげシステムの事例を示す。IoTデバイスなど

2020年10月〜2021年2月の期間で研究る予定である。2025年における市場規

ユーザー端末からは大量のデータがイン開発した。
階層構造をもった分散型クラウ

模は3500億円を見込んでいる。

ターネットを介してクラウドに送られる。

業）」
からの助成を得ている。

ドによって、
IoTデバイスなどユーザー端末

以下、本プロジェクトの概要を報告す

IoTシステムに対するユーザーニーズの多における処理のリアルタイム性を確保する。
より詳細な内容については、
当協会の様化、センサーの性能や機能の向上にる。同時に本プラットフォームを用いて、4ホームページに掲載する予定である。な

よって、
こうしたデータは日増しに増えてい件の実証実験を実施し有効性を検証した。 お本プロジェクトは、経済産業省の令和2るのが現状である。

プロジェクトを通して、会員企業から計

年度補正「産業技術実用化開発事業費

図1-1は温度や湿度といった環境デー

11件の特許が出願された。2021年度以補助金（地域分散クラウド技術開発事

タ、現場労働者からの血圧や体温などの図1-1 組込みシステム構築のトレンド分析、監視など
工事現場を撮影

3次元データに変換、圧縮

ドローン

動画、音

５G、WIFI6等低遅延通信
エッジコンピューティング
AI、クレンジング
ローカル処理、セキュリティ

５G,WiFi6
工事の関係者が情報を共有

センサー
データー

天候、建機、人員の稼働状況、作業状況など

バイタル
データー
GIS
データー

ローカル
で制御

リアルタイムで制御

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

1図1-2 地域分散型クラウドを活用したリアルタイム組込みシステム

クラウド
AI■5G目標性能 下り20Gbps／上り10Gbps
同時接続 100万/km2 1/1000秒遅延

地域クラウド自動スケール（horizontal scale）

リアルタイム性を確保する単の分散処理

エッジAI
で絞込み

割込み処理
重視

エッジクラウド
自動運転

データ収集

写真

画像圧縮

画像認識
安全管理

通信プロトコルの統一とパケット長の制限

制御
サーバとクライアント
で送受信されるすべてのパケットは暗号化
AES-256-CBC■4K／30フレームの場合
非圧縮で1分で約1GB、圧縮して約0.45GB
1時間で約27GB（目安）

製造機器、センサー
オペレータなど

バイタルデータ、
ドローンからの動画や音ム性のあるシステムを設計する上での課声などのデータが、クラウドでの分析や監

題となる。

1-2）
。
すなわち、①通信遅延と処理時間を予視のために送信されることを示している。
こ

本プラットフォームは、
クラウドをエッジ

測できる分散処理システム、②エッジに近こで問題になるのが、データ量の増加によクラウド、地域クラウド、
クラウドの3層構造

いエッジクラウドで処 理することによるる負荷の増大、クラウドとのデータ送受信にして分散配置することで、IoT端末から

データ量の低減と負荷分散、③センサーに伴う通信遅延、
クラウドでのデータ処理

クラウドに至るまでの経路におけるボトル

やカメラなどの設置台数の増大に対するに伴う遅延である。遅延に関しては、時間

ネックを解消し、
リアルタイム性のある処理

スケーラブルな対応の3点を本プラットの長さとともに変動の大きさが、リアルタイを可 能 にするところに特 徴 がある（ 図

フォーム開発の要件とした。

図1-3 アンケート
研究開発事業
現在あるいは今後のビジネス面での成果
人材育成面での成果

運営関連

技術面の成果補助金システム（連絡、ファイル共用他）

報告書

運営会議（開始時、中間、最終、振返る）

成果物

監査

チーム編成

JASA事務局

期間

共同体手続き

テーマ

全体評価

全体評価

2

0
0

1

満足

やや満足

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

2
やや不満

3
不満

4

5

6

満足

やや満足

1

2
やや不満

3
不満

4

5

6

実証実験で有効性を確認した。

散処理の検討、通信経路と遅延の分析、間で遅延のないコミュニケーションを実I. ニューノーマル時代の次世代展示会

分散型クラウドでの役割分担の検討など

現 するD i a r k i s エンジン（ 株 式 会 社

プラットフォーム

を行った。

Diarkis製）
をベースに、分散処理やリアル

II. ニューノーマルを守る働き方改革

タイム処理などの機能を拡張した。
リアル

システム

面についての参加企業からのアンケート

タイム処理では、OpenEL C# APIへの対III. 分散型スマートファクトリ

結果を示す。初めての試みで行き届かない

応などリアルタイム性の高いシステム開発

IV. 5G時代の建設機械リモート操作・面が少なくなかった。今後に生かしたいとを容易にする機能を付け加えた。詳細につ安全担保システム考える。図1-4は、当協会と会員企業15社

いては後述する。

具体的には、
リアルタイム性を実現するで構成した本プロジェクトの開発体制（コ本プラットフォームは、多くのユーザー

本プロジェクトでは、以下に示す4つの

図1-3の本プロジェクトの事業面と運用ための情報の取得、エッジに割り当てる分

ンソーシアム）である。

図1-4 プロジェクトの体制図
技術
Diarkis 高橋

PF

技術

技術

アックス 竹岡CRI・ミドルウェア 押見

Bee 塩路API整備
アップウインドテクノロジ ー中村
展示会
CRI・ミドルウェア 押見
JASA 武部技術
エックスモーション 渡辺

アックス 竹岡VR
GIC 岩永スマート工場

イマクリエイト 山本、川崎

大旺工業 赤井AIアックス 竹岡

実証実験
Bee 塩路ニューノーマル
ERI 水野技術
DTSインサイト 浅見

技術
ARAV 白久

遠隔操作
柳井電機 柳井

技術
エフェクト 光安

一般社団法人組込みシステム技術協会（JASA） 専務理事 武部桂史
株式会社アックス 代表取締役会長兼社長 竹岡尚三
株式会社Bee 代表取締役 塩路直大株式会社Diarkis 代表取締役社長 高橋信頼
アップウィンドテクノロジー・インコーポレイテッド 本社社長 中村憲一
株式会社CRI・ミドルウェア 代表取締役社長 押見正雄
株式会社エクスモーション 代表取締役社長 渡辺博之
大旺工業株式会社 生産部部長 赤井悟

グローバルイノベーションコンサルティング株式会社（GIC） 代表取締役社長 岩永智之
イマクリエイト株式会社 代表者 山本彰洋、川崎仁史
株式会社イーアールアイ（ERI） 代表取締役 水野節郎
株式会社DTSインサイト 代表取締役社長 浅見伊佐夫
柳井電機工業株式会社 代表取締役社長 柳井智雄
株式会社エフェクト 代表取締役 光安淳
ARAV株式会社 代表取締役 白久レイエス樹（敬称略）

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

3

2

にあたっては、以下をスコープとした。

タイム性の高いクラウドプラットフォームの①Amazon（AWS）やGoogle（GCP）とDiarkis向けに組込み向けライブラリ

必要性が高まっている。
この傾向は、同時いったクラウドシステムに 依 存しないOpen ELを拡張し、Diarkis Client SDKに接続性が高く低遅延の5G環境の普及に伴

Diarkisサーバーを構築し、分散クラウドプ

OpenEL C#を実装した。
これによって、組

い強まることが予想される。
リアルタイム性

ラットフォームとして稼働させる

込み向け分散クラウド環境におけるリアルの高いクラウドプラットフォームの研究開②Diarkis社提供のクライアントSDKおよ

タイム性の高いシステム開発をサポートする

発が組込みシステム業界にとって喫緊の課

び各種ツールの検証環境が整った。OpenELのバージョンは題になっているといえる。

③クライアントSDKの組込み機器利用者

3.2。OpenEL3.2からは、従来のOSなし、向けOpenELライブラリへの拡張

Windows、Linuxの環境に加え、MacOS

込み向け分散クラウドプラットフォーム（図④分散クラウドプラットフォーム環境上ででも利用可能になる。OpenEL 3.2について

1-2、以下、本分散クラウドプラットフォーの性能確認

は、API要件定義書、API仕様書（OpenELム」について紹介する。ゲーム開発向け分

・ 性能検証（速度、遅延時間）

3.2仕様書）、
ソフトウェア詳細設計書、
テス

散型リアルタイムエンジン「Diarkis」
をベー

・ 接続性検証（多種多様な組込みデバイ

ト仕様書兼報告書、評価プログラム、マニュ

スに、OpenEL C# APIへの対応などリア

スでの接続検証）

アルが入手可能である。

ルタイム性の高いシステム開発を容易にす

・ 機能検証（Diarkisが提供するサーバー

る機能を付け加えた。

機能の検証）

組込み向け分散クラウドプラットフォームの開発
株式会社Bee 株式会社Diarkis 株式会社CRI・ミドルウェア アップウィンドテクノロジー・インコーポレイテッド

組込みシステムの構築において、
リアル

ここでは４社で共同開発・検証した「組④遅延時間を計測、接続性を検証⑤分散クラウドを利用した組込みシステム

Diarkisは、大量の接続があっても多くのクライアント（エッジ端末）Aとクライアン

ユーザー間で遅延のないコミュニケーショの実験

トB間でメッセージの送信から受信までのンを実現するエンジンである。大きく６つの・ 分散環境の可視化実験

時間を計測した。
ブロードバンド回線と５G特徴を備える。分散クラウド機能、大規模・ 複数拠点のCO2センサーを使った回線の2種類を使った。
いずれの回線でも、ユーザー間でのコミュニケーション機能、

リアルタイム性能チェック

レイヤー４のプロトコルにTCPとUDPを用

低遅延を実現するRoom機能、類似した属・ボイスチャット機能の性能チェック

いて計測を行った。
図2-2に結果を示す。

性を見つけるマッチング機能、近傍からの・５G、WiFi6を使った、
P2P（ピアツーピ

通信を監視・検知する機能、時限性のイベ

ア）でのラジコン制御の性能チェック

ントを管理する機能である。
本分散クラウドプラットフォームの開発③以降について以下に紹介する。

分散クラウドプラットフォームとして提供
リアルタイム性が必要な処理はエッジクラウドや地域クラウドを配置

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

入ってきた時の所要時間も計測した。
クライ
時間である。
ブロードバンド回線では最速

図2-2 分散クラウドプラットフォームの性能（地域クラウド）

国内クラウドサービス群

このほか新しいクライアントがクラウドへ①と②は問題なく稼働・検証しており、 アント接続要求後、接続完了を示すまでの

図2-1 プロジェクトの概要

4③OpenEL C#に対応

エッジクラウド

エッジ端末（クライアント）値 で 4 1 3 m s 、最 遅 値 で 5 2 0 m s 、平 均

図2-3 CO2濃度可視化デモの構成と結果

440.6msだった。5G回線ではそれぞれ
512ms、823ms、710.9msの結果を得た。
接続性は、多種多様なクライアントから
接 続 できるかどうか を 確 か め た 。O S
（Windows、MacOS、Ubuntu、FreeTOS、

テスト・アプリOpenELCO2 センサー用
ドライバ

Diarkis ClientSDK

i O Sなど ）による接 続 性 の 優 劣 はなく、Diarkis Client SDK（C#）実行環境がある
端末では自立してサーバーに接続可能であ

CO2 センサー

ログ収集

分散クラウドプラットフォーム

ログ可視化

エッジデバイスることを確認できた。

CO2 濃度計測システム⑤-1 分散処理を可視化
AWSやGCPといった事業者を跨いだ分散クラウド環境を作成したが、分散処理を⑤-3 ボイスチャットで低遅延を確認御する構 成を採った。遅 延 時 間は平 均行っていることをクライアントから確認する

ボイスチャットを用いて、分散クラウド環

142msだった。操作にストレスを感じないのは容易ではない。
そこで、Diarkisの提供

境における低遅延、連続性、多接続性をするメトリクス機能を利用し分散状態を可確認した。違和感のないボイスチャットを視化する仕組みを用意した。

行うには、低遅延とデータの連続性（音声具体的な仕組みは以下の通りである。
クが途切れない）、かつ分散した拠点からのライアント（エッジ端末）から本分散クラウド

多接続性が欠かせない。本分散クラウド

プラットフォームに接続し、クライアント同士

プラットフォームの性能評価にはうってつで 通 信 を 行う。インフラ監 視 ツール のけである。

200ms以下に収めることができた。

組込み開発での実用性を確認
本分散クラウドプラットフォームは以下のように評価できる。
事業者を越えたプラットフォームを構築することができるメリットは大きい。
複数の物理

Prometheusを使って、15秒おきにメトリク

ボイスチャットには、低遅延を実現する的な拠点に分散したクラウドプラットフォー

スをサーバーから収集する。
この収集したロ

DiarkisのRoom機能とCRI・ミドルウェア製

ムを提供することが可能なので、
ネットワー

グを、
オープンソースのGrafanaを用いて可の A D X T a l k L i b r a r y を 用 い た 。 ク障害リスクの軽減が見込める。
また、要求

視化し、動作を確認した。

⑤-2 OpenELを使い動作を検証
Diarkis向けに拡張した組込み向けライ

ADX Talk Libraryは、複数音声のミキシンされる遅延性能に応じて、パブリッククラウド

グを圧縮したままで実行できる音声圧縮

以外にもエッジクラウドなども選択肢となる。

コーデックHCA-MXに対応しており、サー

Diarkisの機能が、組込み用途で有用なバーでの処理負荷を低減できる。

ことも確認できた。組込み機器向けのリア

ブラリOpenELを用いた動作検証をCO2セ

今回の実証実験で計測したボイスチャッ

ルタイム通信にはMQTT（TCP上に構築さンサーを使って実施した。構成を図2-3に示トの遅延時間は約440ms（ネットワークをれているプロトコル）などがよく利用されてす。複数拠点に置いたセンサーからCO 2の介さないローカルサーバーでは369ms）と、 いるが、DiarkisはTCP/UDPパケットのレ

濃 度 情 報 を 取 得 し 、エッジ サ ー バ ー

会話用途では許容できる範囲に収まった。 ベルでコネクションを張ることが可能なた（Raspberry Pi、
Jetson Xavier NX）
経由で

本分散クラウドプラットフォームによる遅延分散クラウドに送信（通知）する。通知には、 は約55〜66msだった。
また東京AWSと大クライアント同士の通信を実現するDiarkis

め、無駄な処理やデータ通信を抑えることができる。

阪GCPの遅延差は11msと小さく、クラウド

独自の暗号化技術が標準装備されておのField機能を使う。Field機能を利用して、 を国内拠点に分散させることに問題はない

り、喫緊の課題となっているIoT機器のセ同一座標位置の機器に通知をブロードキャ

キュリティ確保にも有用である。
また、Room

ことが確認できた。

ストする。通知データのログをPrometheus

機能を用いたクライアントを束ねた同報配で収集し、Grafanaで各拠点のCO2濃度の⑤-4 P2Pでのリアルタイム性検証

信、Field機能を使った位置情報を利用し推移を可視化する。
ローカルとクラウドの双本分散クラウドプラットフォームでリアル

た制御、P2P機能による高速な直接通信な方のセンサーから取得したCO 2と温度、湿これら
タイムのリモート制御が可能かを検証した。 ども組込み機器に応用可能であり、度を計測した。遅延時間は200ms以下と小具体的には、DiarkisのP2P機能を利用してをプラットフォームとして標準で提供できる

さいことが確認できた。

クラウド越しにリモコンでラジコンカーを制メリットは大きい。

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5

3

ニューノーマル時代の次世代型展示会プラットフォームに関する実証実験
株式会社CRI・ミドルウェア

コロナ禍に伴い、従来型のリアルな展示

株式会社エクスモーション

図3-1 オンライン展示会の課題会は開催が困難になっている。
ニューノーマルな企業・社会活動の拡大が今後予想さ

解析結果

れ、
オンライン展示会への移行は進むもの

パネル閲覧回数に対する詳細ペー
ジ閲覧率：と思われる。
しかし、現状のオンライン展示(11/30〜12/6 の1週間で計測）

・平均7.1％

考察

オンライン展示会の課題• 出展社提供の展示・セミナーパネ
ルの閲覧は多いが、より詳細なページまでは入っていかない•

リアル展示会の利点であった、会場の賑わいや臨場感から得られる体験や発見が少ない•

オンライン展示会では、来場者まかせの受動型接客となり、出展社から十分な営業活動が展開
できない•

リアル展示会に比べて、企業ブース内のパネル閲覧時間が短時
間化

会は来場者・出展社双方にとって満足できる内容とはなっていない。
単なるリアルの代替ではなく、
デジタルならではのメリットをパネルの平均閲覧時間：(11/30〜12/6 の1週間で計測）

・1.3秒• スクロール形式の表示により効率的な閲覧操作を実現• 一方、1パネルあたりの閲覧時間は短時間化が伺える

最大限活かし、出展社にとってROI（費用対効果）の高いリード獲得の機会を実現できる展示会プラットフォームの開発が喫緊の課題となっている。

1日の平均問合せ件数：(11/30〜12/6 の1週間で計測）

・10件
出展社別のパネル閲覧回数：(11/30〜12/6 の1週間で計測）

オンライン展示会の3つの課題

・平均： 1,540回
・最大：14,606回
・最小： 183回• 来場者と会話できる唯一の手段の使用回数が少ないことから、出展社にとっては営業活動につながる機会が少ない• 来場者を多く引き込めている出展社がある一方、閲覧数が少ない
出展社も多く、パネル閲覧のばらつきが大きい当協会は、2020年11月〜12月に催した
ET＆IoT展を「ET＆IoT Digital 2020」とし、CRI・ミドルウェア製のWeb展示会プ
ラットフォーム「DXExpo」
を用い、すべてのおける多くの利点が失われている。

課題を分析したのが図3-1である。
こうした課題を、組込み向け分散型クラウドプラット

日程をオンラインで開催した。
本稿ではそこ具体的には大きく3つの課題がある。
①多フォームの備える機能を活用することによっで得た実データ（ログデータ）を用いて、組

くのオンライン展示会が採用している「バて解決できるのか、
さらにその機能が性能込み向け分散クラウドプラットフォームを展

ナー表示型」
では、会場の混雑度合いや会的に見て実用性があるのかどうかを検証す

示会に適用するシミュレーションを行い、そ場を回遊することで得られる新たな発見やることが本稿の目的である。

の有効性を検証した。

出会いがない。②スライドやパネルだけのイ
メージ展示では、実物展示によるリアル感

課題解決に向けたユースケースを創出●リアルタイム性：実データを入力して、所が得られない。③来場者まかせの受動型接課題解決には、第1に来場者の関心が望の時間内で出力を得られるか。

客になってしまい、十分な営業活動ができもっと出展社パネルに向くように、「 混雑状●スケーラビリティ：大量の来場者に対して

ない、
である。

況」や「賑わい」
を演出・表現できる仕組み

検証項目は以下の通りである。

も耐えうるスケーラビリティを確保できる

デジタル技術を十分に活用できていないが必要である。例えば、パネルを同時に閲覧か。
来場者のデータが多すぎる場合に、クラことも課題である。単にオンライン上に場所している来場者を来場者向けにアイコンでウド・サーバーを動的に増設可能か。

を変えただけに過ぎず、すべて来場者まか表示する、閲覧人数の変化をリアルタイムに● 処理性能：来場者の嗜好分析にかかる時せになっている。出展者から来場者にアプ

表示する、
「いいね」
「お気に入り」
を定量的

間はどの程度か。来場者のマッチングをリローチする積極的なマッチングを実現できに提 示して人 気の度 合いを表 現する、とアルタイムに行えるかどうかの判定材料をていないのが実情である。出展社にとっていった仕組みである。

得る。

ROIの高いリードを獲得できているとは言

以下、組込み向け分散型クラウドプラット
フォームを次世代型展示会に展開した実証実験について、
概要を報告する。

6

オンライン展示会では、
リアルな展示会に

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

い難い。

また、パネル閲覧者同士でパネルを見ながらテキストでチャットできたり、閲覧しながET＆IoT Digital 2020で得られた実らのボイスチャットによって「賑わい感」
を演

データをもとに、
オンライン展示会の抱える出できたりすることも有効だと考えられる。

図3-2 実証実験の構成と方法

実証実験の構成

Room管理用
地域分散クラウド

展示会システム用メインクラウド

Room
A

東京サーバ

②受信した閲覧情報
から来場者を該当
Roomに振り分け【出展社管理画面】④来場者がルーム
入室したことを通知③来場者がRoom
入室したことを通知

展示会
システム

Diarkis

出展社
コンテンツ配信（今回は未配信）

Room
B

大阪サーバ

①来場者の閲覧情報をD
Diarkisへ通知
今回、地域分散の影響を確認するため、サーバとRoomの関係を固定（本来は、Diarkisによって、Roomは各サーバへ自動的に割り振られる） 【来場者操作画面】

…

来場者a

来場者b
E T&IoT展

来場者c• 来場者を見立てたログデー
タを送信

アナリティクスログ • 来場者やパネルなど個別に条件設定したデータ送信も可能

測定方法• 来場者の閲覧情報（ログデータ）をDiarkisへ送信開始から、来場者を Roomに振り分け、出展社へ通知するまでの時
間を測定（①〜④に掛かる時間）• 地域分散（東京・大阪）されていても、実用的な性能であるかを確認

に対して選択的（あるいは全員）にメッセー

課題解決の第２は、出展者側から来場者に能動的にアプローチする仕組みである。 ジを送信したりできる仕組みが有用だと考えられる。

例えば、招待客情報の事前登録による出展

これらのユースケースで共通する処理を社からの能動的なアプローチや、登録した実用上問題ないことを確認
そこでDiarkisのRoom機能の実用性を検証するために、ET&IoT Digital 2020で収集した実データを使い実証実験を行った

招待者がログインした際に出展社側から案考えると、地域分散型クラウドやDiarkisエ （図3-2）。東京と大阪に設置した地域分散

内メッセージを自動的に送信する仕組みがンジンが備えるRoom機能が、実現手段としクラウドを接続したシミュレーション環境を考えられる。

て有用であることが分かる。つまり、パネル

構築し、①来場者に見立てた閲覧情報（ロ

問題解決の第３は、来場者が閲覧するわ数の増加やRoom処理に伴う負荷を分散

グデータ）のDiarkisエンジンへの通知かずかな時間内に、来場者情報をリアルタイできる仕組みとして地域分散型クラウドがら、Roomへ振り分け、出展社への通知までムに把握する仕組みである。例えば、出展社

使えそうだし、地域分散クラウドを管理できの時間、②出展社から来場者にテキストメッ

パネルの閲覧者や問合せがあった来場者

るプラットフォームとして、共通処理を実現

セージを送信するまでの時間を測った。遅の属性情報を出展社の管理画面にリアルタ

するRoom機能を備えるDiarkisエンジンが延時間の目標値はWeb開発で一般的な指イムで表示したり、出展社がパネル閲覧者

有望だと判断できる。

標である500msとした。
測定によって、Room内でのメッセージ送

図3-3 実証実験の結論

1. 機能の有用性・価値検証の成果

2. 機能の実用性・性能検証の成果

受信は、期待以上の低遅延であることを確認した。
また地域間でRoom移動する場合
でも、実用上問題のない性能であることが•課題解決のユースケース実現に必要な共通処理には、パネルと閲覧者のグループ化が必要である•

地域分散クラウドプラットフォームが持つRoom機能
が、性能的に実用性があるのか検証する必要がある•

地域分散クラウドプラットフォームの持つ機能（Room）
は、その共通処理の実現に有用な手段である•

Room内通信においては、期待以上の低遅延通信が可能である

今回の実証実験で得られた成果を図3-3•

パネル毎のルーム処理や、将来のパネル増加に対応する上では、負荷分散が必要である•

地域内のRoom移動については、
実用上は問題とならない時間であるにまとめた。組込み向け分散型クラウドプ

課題解決に必要な機能を持ち、地域分散クラウドに伴う複雑化を吸収できる、地域分散クラウドプラット
フォームが有用である•

地域間を移動したRoom入室においても、実用上は問題とならない時間である

ラットフォームが備えるRoom機能は、次世

•

分かった。

代展示会プラットフォームの課題解決の手段として有用である。地域分散された環境であっても、実用上、問題のない性能であることを確認した。以上の機能価値と性能の結論• 地域分散クラウドプラットフォームの持つ機能は、オンライン展示会の課題解決の実現手段として有用である• その機能の性能について、地域分散された環境においても実用上問題がないことが確認できた

検証から、組込み向け分散型クラウドプラッ
トフォームは次世代型展示会システムの構築に有用だと判断できた。

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7

4

分散型スマートファクトリの実証実験
製造プロセス：大旺工業株式会社、
株式会社アックス
教育プロセス：グローバルイノベーションコンサルタント株式会社、
イマクリエイト株式会社

た問題が未解決のまま残されている。

群馬県太田市に拠点を置く大旺工業

検出した場合は、警告ランプが点灯する。

は、地域に8つの工場を持ち、設備関連、製今回、AIを導入した分散型スマートファ

図4-2は誤配置検出AIのシステム構成図

造関連、人材育成関連、
システム面での問クトリを構築し、製造プロセスのスマート化である。分散型クラウドでAI学習を行い、学題を抱えている。
こうした問題は、地方の中を行い、分散型クラウドの有用性について

習済みのモデルをエッジ端末にダウンロー

堅製造業に共通する悩みと言える。本稿で検証した。併せて人材教育プロセスのス

ドして推論を実行する。課題は、光の差し込はまず問題解決の第一歩として、製造プロマート化にも言及する。

み具合で検出精度が変化することである。
光の差し込みを一定になるように環境を整

セスのスマート化と教育プロセスのスマート化を紹介する。

誤配置検出AIで不良品発生を抑えるえることで対処可能である。

まず製造設備関連では、工場が分散して製造プロセスのスマート化（スマート工

もう一つの解決が急がれたのは、仕掛品いることによって情報の連携が弱く、作業場）の第一段として、折り曲げ（ベンダー）加や製品のトレーサビリティの確保である。仕状況や安全性、勤怠状況を把握しにくいと工プロセスを可視化・監視するインフラを構掛品と製品が工場内に存在するのか、ある

いった悩みを抱える。製造関連では、紙に築した。品質課題の多いベンダー機器によいは他工場に運んだのかがハッキリしない

よる管理のためチェックしづらく効率が悪る加工プロセスをカメラで監視して人的ミスことが、たびたび起こっていた。
そこでビーコい、仕掛部品の進捗状況が把握できない、 を軽減し、同時に作業の統計データを収集

ンを用いて位置を検出することにした。具体

加工処理過程の連動性が低い、他工場か的には工場内の台車やパレットにビーコンする。

らの資材の受渡しが紙ベースの指示のた

図4-1にスマート工場の全体イメージをを取り付けタブレットで確認する仕組みをめ輸送時に部品が欠損するなど非効率と示した。各工程でエッジクラウドと５G通信構築した。
これによって台車の位置が把握いった課題がある。

を用いることで、データ量や処理量の増大可能となり、仕掛品や製品のトレーサビリに備える。工程では、曲げ加工時に逆曲げ

ティが高まった。

人材面やシステム面の課題も見逃せない。人材面では技術レベルに属人性があり （製品の表裏を間違えること）の不良が多発品質にムラが生じる、正式な作業マニュア

台車・パレットにビーコン、部屋の４隅にしている。
しかし作業者への意識づけだけ

受信機を４台設置する。
ビーコンはクレスコ

ルが存在しない、といった問題が挙げられでは限界があり、ITによる解決を求められワイヤレス株式会社製のBLEビーコン、受信る。
システム面では会計システムと生産シスる。今回、画像認識で製品の表・裏を判別機にはRasberry Pi Zero WHを用いた。
ク

テムが連動しておらず、効率が悪いといっする「誤配置検出AI」を開発した。誤配置をラウドサーバー（Rasberry Pi4を利用）
で位置を計算し、地図上にプロットする。タブレット（Webブラウザ）
からのhttp要求に対

図4-1 スマート工場の全体イメージ

して位置情報を返す。実証試験では位置検各工程で分散クラウドを用いる

出時に２mほどの誤差が発生したが、AIによる誤差修正で対処可能である。

エッジクラウドサーバ

データループ
パレット位置情報を活用した工程間管理

5G

設計

CAM

ベンド

溶接

塗装

組立

なにか画像を入れてください検査
なにか画像を入れてくださいVRアプリで教育をスマート化
地方の工場では現在、大きく3つの教育上の問題を抱える。
第1は、各工場における作業員の安全運用管理研修が難しいことである。原因として

CADデータを活用した
見積もり自動化

展開形状
良品判定システム

ベンドマシン
生産管理システム

CADデータを活用した溶接パス自動算出

CADデータを活用した
塗装量自動算出

CADデータを活用した組立指示Video

非接触測定機を活用した完成品検査

…

…

…

…

…

…

…

計算量やデータ転送量増加が想定されるため、5Gやエッジクラウドサーバを用いることにより、より良いものづくり環境を構築し業務を遂行していきたい8

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

は、新型コロナによって「非対面」が必須だ
が、システムや設備の問題があり非対面の図4-2 誤配置検出AIのシステム構成図

研修ができない、研修のために本社から工場まで出向く必要がある、本社に置いた管理室で一括管理ができない、新入社員や外国人技能実習生の研修で多国語対応が十ソフトウェアブロック図

分散クラウドAI学習済みモデル

AI学習データ

分散クラウドDB

DBサーバ

分でない、
などが挙げられる。

学習済みモデルダウンロード

AI学習エンジン

第2は、作業手順を守らないことによる不画像+メタデータ

良品の多発である。例えば、作業に慣れると学習フェーズ運用フェーズ

警告機 AI学習済みモデル

データ収集端末

AI推論エンジン

手順をスキップするケースが生じる。
リマイ
ンドする機会も時間もないことが、作業手順の遵守が徹底しない理由として挙げられる。

対象画像

画像

判定結果

カメラ

カメラ

カメラ

カメラ

※学習済みモデルをダウンロードし、
エッジ・マシンの内部で推論

ランプ

第3は、新型コロナの影響もあり工場の視察が難しいことである。画像や動画で視察する手もあるが、リアルな現場をイメージし括管理する。研修では、プレス機やベンディ

材料の運搬から機器の操作など、実際の作づらい。

ング機の基本操作を紹介するMoodleコン

業をリアルに体験できる。機器の巻き込み

テンツの閲覧とビデオの視聴を並行して実などの事故も体感できるので、従業員の安施する。

全意識の向上につなげられる。

②VR研修アプリ③工場VR視察ツアー

こうした問題に3つのシステムで対応した。
①eラーニングシステム
オープンソースのeラーニングプラット
フォームMoodleをベースに構築した。本社

事故の体験を含め、リアルに近い感覚でマターポート（Matterport）
フレームワーのコントロールセンターから研修コンテンツ

作業を体験できる。Moodleコンテンツの閲

ク（クラウド）
を活用し、工場の3次元モデル（多言語対応）をクラウド経由で配信し、作覧とビデオの視聴を並行して実施する。

を再現する。工場内設備の視察がインター

業員は各工場で研修を受ける。本社のコン

VR体験型のアプリでは、工場を３次元でネット経由で可能となる。
リンク先から設備

トロールセンターは、作業員の研修受講ス

再現し、3次元空間内を自由に歩行することや機械の説明やビデオを視聴することもでテータスやテスト結果をシステム経由で一が可能である。作業の熟練度にかかわらず、 きる。

図4-3 社内教育をスマート化

クラウド環境お客様• ホームページ経由で工場VR視察ツアー

ホームページ※今回の開発範囲外※

南工場③工場VR視察ツアー• ホームページ経由で配信

管理室• 教育コンテンツの作成・掲載・設定• 理解度チェック/試験結果確認• レポート作成

オンプレミス環境
・社内サーバー・社内データベース

本社工場①eラーニング• 教育コンテンツ配信• 研修ステータス • 試験結果

②VR研修アプリ(スタンドアロン)

VR研修ログDB※今回の開発範囲外※• 教育コンテンツでの研修• 理解度チェック/試験受験(タブレット or PC利用)

由良工場※今回の開発範囲外※
既存のWi-Fi回線利用

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

9

5

ニューノーマルを守る
働き方改革対応システムに関する実証実験
人の動きの見える化：株式会社イーアールアイ
バイタルデータの監視：株式会社DTSインサイト

組込み向け地域分散型クラウドを使った

図5-1 働き方を支援するシステムのベースモデル

働き方改革対応システムを構築した。
この

BLE

③

システムを用いた低遅延でのフィードバッ
ク制御によって、
コロナ禍で重要になった

BLE

「3密
（密集、
密接、
密閉）
」
を避けソーシャル①

ディスタンスを確保できることと、個人のバ
イタルデータの監視によって感染拡大抑制

BLE

密検知機能付き
スマートデバイスに繋げられることを確認した。

人の動きを見える化し濃厚接触を検知

屋内位置情報クラウドシステム

MQTT

BLE

BLE

50m 50mのエリア②

ウイズコロナの働き方を支援するシステム

スマートタグ・密アラート・濃厚接触履歴・作業者の行動の見える化Web

密アラート・履歴
人の動線 表示

ロケーションタグ

では、大きく5つの機能が必要となる。

ゲートウェイ

管理者

場所毎の滞留時間
移動遷移図
ヒートマップマルティスープ社のiField Indoorををベースに活用①人との距離を常に監視して、
アラームが
出せる
②個人の健康状態を常にモニタリングして込んで人々の位置情報を取得し動きを認

改革対応の分散型クラウドシステム」のベー

異常を検知し、異常時にアラームを出せる

識する技術、
スマホなどを使って人と人の距

スモデルを開発した。
このシステムの機能③個人情報を守る「濃厚接触者履歴」「作業者の離を測定する技術、人の動きから作業内容 「密アラート」④簡易的に使えるがセキュリティが堅牢を識別する技術である。

⑤システムが低価格である、
あるいは既存図5-1が働き方を支援するシステムの行動の見える化」が感染抑制に使えるかを確認した。

ベースモデルである。
イーアールアイで開発

スマートタグの位置情報をもとに作業者①と⑤に焦点を当て、3つ技術を開発し中の動作分析・改善ツール（InQross）のスの行動を見える化したのが図5-2である。

働き方改革対応システムに組み込んだ。名マートタグとロケーションタグを使い、密情

ヒートマップや個人ごとのエリア別滞在時

札やバッチなどに簡単なハードウェアを組報と作業者の行動情報を提供する「働き方

間などが把握できる。

のインフラを活用できる

スマートタグで 密 を検知

図5-2 作業者の行動を見える化

5cm角と小型のスマートタグを使い、ス
マートタグ同士でアドバタイズを受信して受信信号強度RSSIを測る。RSSIが閾値を上回った時間が15分間継続した場合にアラートパケットを送信する。例えば1mの距
ヒートマップメッシュ

離での接触が15分間続いたら、ゲートウェ
イを介して分散クラウドのアプリケーションに「密アラート」を通知する。
マップ上に密状態であることが表示される。
同時に、管理者には対象者名と接触者名、接触時間、場所

エリア別滞在時間

10

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

滞在エリア推移が記載された「密アラートメール」が届く。濃「作業者の行動の厚接触者履歴は、密アラートログ（対象者、 務・休養・検査を促せる。

規模の工場・オフィスを想定すると、
ゲート

見える化」
で、密集を予測して人の動線の変ウェイからのデータが集中するクラウドの負更につなげられる。

荷が高まる。遅 延のない情 報 提 供には、

濃厚接触者、場所、時間）から作成する。
こうしたシステムを構築することで密集エリアが特定でき、
レイアウト変更が可能とな実証実験ではベースモデルを開発するた

Diarkisエンジンをベースにリアルタイム性る。感染者が発生した場合には、「濃厚接触

めにゲートウェイを3台（１つのゲートウェイを拡張した分散型クラウドプラットフォーム者履歴」から濃厚接触者に対して在宅勤でスマートタグは10台）とした。
しかし1万人が必要と考える。

バイタルデータの監視で感染拡大を抑制

図5-3 バイタルデータ収集インフラを使ったサービス【ビジネスモデル図 】【サービスイメージ】

個人のバイタルデータを常時監視する分

DTSサービス範囲

DTSサービス範囲

DTSサービス範囲外

散型クラウドシステムによって、新型ウイルス【分析、研究】の感染拡大の抑制につながるサービスを構サービス提供

個人情報保護

\
使用料

大学

医療機関

エンドユーザ

築可能か検証した。

堅牢なセキュリティ

分析アルゴリズム
解析アルゴリズム【エッジデバイス例】

ヘルスデータ
位置情報

ヘルスデータ
位置情報

ヘルスデータ
位置情報\
エンドユーザ
広告料/補助金/保険金

使用料

ヘルスデータ・
位置情報【サービス展開】
ヘルスデータ・位置サービス
ヘルスデータ
位置情報に特化したサービスは、思うようにサービスが拡大していない。普及が加速しない要因\

API

DTSインサイト
ヘルスデータ・位置情報
提供クラウドサービス

企業

COCOAに代表されるような新型コロナ

医療機関/
研究機関/企業

保険会社など工場など情報提供クラウドサービス

蓄積データ

データモニタリング データ蓄積
サービス
サービス

データ解析
サービス

売上

\

\

運営

クラウド
アルゴリズムサービス\

は大きく3つ。第1に別々の組織・団体がそ使用料

クラウドサービス
分析・開発アルゴリズム

SI er、
アプリベンダーなど

DTSインサイト

れぞれでデータを収集するためスピード感がない。第2に組織・団体がそれぞれの目的
でデータ収集するため、利用範囲が限定さへのアクセスを可能にする（図5-3）。
つまりとしては、価値のあるサービスを展開し事業れている。第3にデータを収集していない企

様々なエッジデバイスからデータを集め、医拡大へと繋げるために500msの応答時間を業にとって参入障壁が高くサービス展開が療機関やサービス提供会社が分析・モニタ

目標とした。

活性化しない。

リングすることで、健康状態をリアルタイムにこうした現状を打ち破るには、生体データ

監視するエコシステム構築につなげる。

（バイタルデータ）の収集を共同で行え、個検証は、開発したスマートウォッチとWebを利用したサービスの簡易版、AWS ELB構成のデータ蓄積サービスの環境で実施し人の健康と生命を守るサービスを短期間で分散クラウドでオーバーヘッド低減

た。
インフラサービスを想定するリクエストリリースできる「バイタルデータ収集インフ

このエコシステムでは、大量リクエストが量に対して低遅延で応答できるかを確かめあったとしても、ユーザーがストレスなく利用た。条件としては、
ユーザー数を1350人、
リ

バイタルデータ収集インフラは、体温計やできる低遅延でリアルタイムな双方向通信

クエスト周期を1秒、データサイズを100バ

ウェアラブルデバイス、車載ECUなどのエッが不可欠である。
そこで、どのような課題がイト/リクエストとした。ユーザー数の1350ジ端末から大量のヘルスデータや位置情あり、どのような解決策が考えられるかを検人は、ある保険会社のコロナ保険の利用者報を収集し、各種組織・団体からのデータ証した。低遅延、
リアルタイムな双方向通信（1万人超）の10％から導いた。
またリクエスラ」の構築が不可欠である。

トのデータは、
ユーザーIDと生体データ、位置情報で構成する。

図5-4 通信オーバヘッドの要因と改善案

1350ユーザで利用した場合、応答時間[ 応答時間の内訳][ 通信オーバーヘッド改善案]

サーバー処理以外

サーバ処理
サーバ処理時間は約18ms程度となっており、十分にリアルタイム性を実現できる実力にあるクライアント側
処理負荷問題通信
オーバーヘッド

サーバ処理以外の処理時間は
上記２つに大別される

5 0 0 m s の目 標 に 対して、更 新 で 平 均

通信オーバーヘッドは、プロトコル見直し、
メッセージサイズ短縮、
分散クラウド適用などで解消可能と考える
１．プロトコルの見直し
２．メッセージサイズの短縮

MQTTの適用

３．分散クラウドの適用

JASA分散クラウド
プラットフォームの適用

462.8ms、参照で平均1564.6msの結果となった。
バイタルデータ収集は可能なレベルだが、目標には達しなかった。地域分散型ク
ラウドの利用による通信オーバーヘッドの
低 減が有 効な手 立てとなると考える（ 図5-4）。

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

11

6

5Ｇ時代の建設機械リモート操作・
安全担保システムの実証実験
ストリーミング定点監視とドローン制御、
遠隔地支援：柳井電機工業株式会社
安全管理と自動危険回避：株式会社エフェクト
建設機器の遠隔操作：ＡＲＡＶ株式会社、柳井電機工業株式会社

建 設・インフラ事 業 の D X 化として、 遠隔地間コミュニケーションの有効性が広サービスが有効な手立てとなる。今回は、航「BIM」と呼ばれる管理手法の導入が推進

く認知されたなか、新たなニーズを掘り起こ

空 法 規 制 外の小 型トイドローン（ 重 量：されている。
また現場作業従事者のDX技

すデモ機・デモシステムを完成させ営業活80g）を用いた自律飛行・遠隔操作システム

術への期待は、「 安全」「リアルタイムな情動につなげていく。③では、ソフトウェア開発の実証実験で有効性を確かめた（図6-1）。

報・技術の共有」に重きがあるとの分析がにおいて機能ごとのAPI定義と実装を行い、ポイントとなるのは2つ。一つはエッジクラなされている。

将来的なアプリケーション拡張を容易にす

ウドでの機体追跡による自律飛行。
もう一つることに留意した。

は地上映像視点とドローン視点映像を使っ今回の開発では、
リアルタイムな映像分
析・映像送受信技術を軸とした「作業現場機能・仕様では以下の目標を置いた。
リア

た遠隔操作である。実証実験の結果、熟練のDXプラットフォーム構築」
を目標とする。

ルタイム性は、経産省「平成30年度自動走を必要としないレベルでの遠隔操作が可能

行システムの社会実装に向けた研究開発、 であることを確認した。
実証事業」
を参考に、遠隔操作で最低許容安全担保を重視し、機体飛散防止と異常開発に当たって3つの方針を立てた。①ビ

量1.0秒以下、
目標遅延量0.5秒以下とし発生時に備える有線結索（最長20m）によジネス化・商材化を最優先した開発、②リアた。安全システムは、重機などの現場作業車

るドローン緊急回収装置も併せて試作し

ルタイム映像通信の新たなニーズの深耕、 両と現場作業者の移動速度から目標遅延た。80ｇ機体と200ｇ機体の双方で機体飛③オープンソースの活用、標準規格準拠、 量を0.125秒以下とした。

散防止と巻取り動作を確認した。

ビジネス化・商材化を最優先に

ドローン緊急回収装置は、気象(風光、風市販汎用部材の積極導入である。
①では早期の社会実装を最優先に考え、 ドローン自律飛行・遠隔操作システム

速、雨量)センサーと連動させ、飛行中の降建設・インフラ業界がDXに期待する「安全常態化する自然災害などに対して、僻地

雨や強風、カメラでの追跡不能、通信異常性」「リアルタイムな情報・技術の共有」に寄

インフラ施設の精密な点検をすぐさま始め発生のときに稼働する。飛行前の気象条件与する技術の開発を目標とした。②についるには、小型軽量のトイドローンと分散クラによっては、飛行を禁止することもできる。着ては、
ＴＶ会議の普及などで、映像を用いた

ウドを用いたリアルタイム点検・保守安全

陸時には、ドローンの位置捕捉情報に基づ

図6-1 自律飛行・遠隔操作システムの実証実験
小型トイドローン

ドローン視点映像＋
地上視点映像測距 気象
センサ センサ

組込み型
エッジ
クラウド
緊急回収装置

120ms
WIFI

エッジクラウド

地上カメラ

ドローン自体のエッジクラウド化が重要

12Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77(MQTT)

インターネット
430ms

110ms

60ms

映像受信

ドローン
カ メラ

(Web-RTC)

地上カメラ(ドローン追跡)

実証環境構成、および遅延量

制御

映像

合成

ルータ

ＮＴＴ

70ms 映像表示

190ms

Ethernet
制御
映像

ＡＵ

インターネット

WiFi

４
G
テザリング

5G通信による縮退が期待される（ブラウザ）

図6-2 作業現場の安全管理

図6-3 建設機械(バックホー)の遠隔操作

映像

コクピット
カメラ

(Web-RTC)

組込み型
エッジ
クラウド

制御
(MQTT)

インターネット

操作スティック

き巻取り動作を行う。
テレビ会議の普及によって遠隔地間の映（図6-2の（A)）、
もう一つは人物が危険区域

で 1 0 m s 、通 信 で 2 4 0 m sとなり、合 計に接近したら警報を発出する機能である

340msに達する。距離にすると1.4mであり（B））。健康状態監視システム（図
像通信の有用性が広く認知された結果、多 （図6-2のくの顧客がスマートグラスやARグラスを用

6-2の
（C））
についても基礎的な検討を併せいた遠隔作業支援に興味を示し始めていて実施した。

る。
そこで代表的な市販素材を比較評価して、実用性検討を実施した。
評価の結果、ARグラスによる作業効率化

許容範囲を超える。
システム遅延時間の71％(240ms)が通信による。
ここにローカル5G回線を用いれ危険防止システムで用いる現場の俯瞰地

ば、通信遅延を1ms（総務省の「5G・ローカ

図はLidarで作る。人物と重機の位置の把ル5Gの普及・高度化に向けた取り組み」に

握にはそれぞれ俯瞰カメラとLidarを用いてよる）に短縮できる。遅延時間は101ms（距の可能性が認められたが、「 作業現場で体おり、リアルタイムでの推定が可能である。 離で40cm）となり許容範囲に収まる。

を動かして操作することに不安がある」と

情 報は、エッジクラウドのJ e t s o n AG X

いった、
マンマシンインターフェースの改善

Xavierに統合し、俯瞰地図上での位置を建機の遠隔操作システムの動作を確認への要望が多数あった。現場作業従事者

算出し危険かどうかを判定する。地域クラウ

以 下に示す環 境で、建 設 機 械 (バックからのヒアリングシートをもとに、現場作業、 ドでは俯瞰地図と警報の表示を行う。
遠隔作業支援でのマンマシンインタフェー
ス改善について検討した。

作業現場の危険防止システムを検証

危険防止システムでは、人と重機が指定ホー)の遠隔操作を確認した（図6-3）。
①実機を再現した建機模型と操作環境

距離以内に接近すると危険と判定して、警建設機械（バックホー）の遠隔操作を、実報音を鳴動させるなどのエマージェンシー

機稼働メカニズムと同様となるように改造し処理を実行する。

た、油圧動作式大型模型（1/12サイズ）と、

エッジクラウドによる作業現場全体の把システムに遅延がある場合、人や重機が実際の作業現場と同様の挙動を得るため

握と、危険防止システムの実証実験を行っその遅延時間で移動する距離に応じたセーの微細砂礫を敷いたテストフィールドを準た。上位クラウドと連動させて作業現場のフティーマージンを取る必要がある。実証実備した。

俯瞰地図を表示し、リスク回避を促す。

験によって、
セーフティーマージンを確保で②プラットフォーム化したエッジクラウド

実証実験の背景には、建設・土木現場での重機事故の大半（51.2％）が作業員とのきるかどうかを検証した。
セーフティーマージンの目標値は成人のバックホー車体上部に組込み型エッジク
ラウド装置を配置し、ここに全ての操作制御

接触という現状がある（国土交通省の「安１歩（0.5m）に相当する距離以内とした。遅 （車体走行、
ブーム、
アーム、
バケット）
を行う

全啓発リーフレット（令和元年度版)」）。原

延時間は以下で求められる。重機の速度はAPIを実装。
将来的なアプリケーション拡張

因は合図・確認の不徹底、誤操作などだ通常最大で 5.5km/時(1.5m/秒）
程度、成を容易にした。

が、とりわけ周辺確認の困難な遠隔操縦を人の小走りは2.5m/秒程度であり、重機と③ブラウザとスマホでの簡単操作

考えた場合に自律的な安全監視システムの人の相対速度は最大で4m/秒程度となる。

約950ｋｍ離れた静岡県富士市のテスト導入が不可欠である。

遅延時間の目標は0.5m （4m/秒）=125

フィールドと福岡市を結んで遠隔操作を実危険防止システムは2つの機能を備える。 msと計算できる。
一つは、重機が人物または危険区域に接近したら重機の自動停止命令発行する機能

施し、実用上問題のないことを確認した。

WiFi-6と4G回線を用いた遅延時間は、 遅延は約0.3〜0.4秒であり目標値をクリ
俯瞰カメラ/Lidarで90ms、エッジクラウド

アした。

Bulletin JASA 2021 Apr. vol.77

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