日本データベース学会和文論文誌
Vol. 22-J, Article No. 3, 2024 年 3 月

システム開発・産業論文

室の布団の上なのか，それとも台所なのかでデータの解釈が異時空間メタデータを用いたプラット

なってくる．状況によって変化するデータ解釈のイメージを図

フォーム横断的なデータ探索環境の

1 に示す．このような高度なデータの分析・解釈をサービス提構築手法

供に組み込み，スケールするものにするには，背景知識となる

矢部 竜太 1 渡並 智 2 香川 椋平 3 山下 宗史 4

背景知識を活用した高度なデータ解釈が自動で行われること

井上 壮一郎 5 中平 祐樹 6 野田 正亮 7

ングデータを活用したサービスを提供するための研究開発に情報が機械可読なデータ(以下，背景知識データ)になっており,が求められる．セコムではこれまで，背景知識データやセンシ取り組んできた[4]．

サービス業においては労働生産性向上のため，業務の自動化や効率化，付加価値向上等によりサービスを高度化することの重要性が増している．サービスの高度化のためには，IoT 機器から取得したセンシング情報等のデータ解釈において，機械可読な意味情報を持つ空間情報等を背景知識して活用することが重要となる．サービス高度化のためのデータは多様であり，それらは互いに異種性がある．このため，データは種類毎に最適なプラットフ
ォームで管理されることが望ましい．しかし，データの個別最適管理が進展すると，データ利用者は利用目的に合うデータの所在を把握して取得することが難しくなる．そこで本研究では，時空間的なメタデータを用いてプラットフォーム横断的にデータを探索する環境を提案する．本提案手法では，空間情報や IoT 情報を管理するプラットフォームから出力したメタデータを統合し，サービス提供対象空間に関連するデータを取得するための情報を書き込むことにより，時空間的にデータを探索するためのデータカ
タログを構築する．本論文では提案手法に基づきプロトタイプシ
ステムを実装し，提案手法の実現可能性の検証を行った．

寝室・ベッド上

台所

転倒
倒れこみ

同じ加速度というデータでも状況によって解釈が異なる

図 1 状況によって異なるデータ解釈
データ解釈のための背景知識として活用可能な機械可読な意味情報を持つ空間情報は普及しつつある．一例としては，Building Information Modeling(BIM)に用いられる 3 次元建物モデ
ルデータである BIM データが挙げられる．BIM とは，属性情
報と幾何情報が一体化した 3 次元建築情報モデルデータを活用した建築プロセスの手法である．BIM データは，属性情報とし

1.

背景て会議室やオフィス，食堂などといった部屋の利用用途情報や

近年，労働人口減少や経済の停滞などの問題からサービス業

部屋同士の接続関係の情報を，機械可読な形式で表現可能となにおける，労働生産性向上の重要性が高まっている[1]．労働生っている．また，機械可読な意味情報を持つ空間情報として，産性を向上させるためには，AI やデータ分析を活用し，サービ

CityGML も普及や活用が進みつつある．今後，このようなデースの自動化や効率化，付加価値向上などといったサービス業を

タは種類・量ともに増えるものと思われる．

高度化する取組が求められる[2]．既に，顧客周辺に IoT 機器を

2.

先行研究・先行事例

設置し，設置した機器から収集したセンシングデータを活用し本章では，空間情報や IoT 機器情報のデータを活用するためて提供するサービスは存在する[3]．今後，さらに高度なサービスを提供していくためには収集したデータに基づき顧客やサに行われてきた先行事例について述べる．

ービス業務提供者等のステークホルダーの状態を推定し，推定⚫

空間情報や IoT 機器情報を管理するプラットフォーム
これまで，増大する空間情報や IoT 機器情報の効率的な管理・した状態に基づくサービスの提供を行うことが求められる．
IoT 機器から取得したセンシングデータからステークホルダ

共有・利用できる環境の構築を目的として，空間情報や IoT 機ーの状態を把握するためには，データをセンシングした IoT 機器情報等のデータを管理するプラットフォーム実現のための器がどのような空間に設置されているのかといった背景知識

取り組みが行われてきた．例えば，BIM データに関しては，国が重要となる．例えば，スマートウォッチを用いた独居高齢者

際標準のデータ交換フォーマットである Industry Foundationの見守りサービスを考えた場合，スマートウォッチから取得しClasses(IFC)に準拠したデータを，データベースで管理・活用す

た加速度に基づき，独居高齢者の転倒を検知した時，それが寝るためのサーバーサイドアプリケーションである IFC モデルサーバー[5]の研究が行われてきており，筆者もその実装例のオー
プンソース化を行っている[6]．また，CityGML についてもリレ1

正会員 セコム株式会社 IS 研究所 ryo-yabe@secom.co.jp
正会員 セコム株式会社 IS 研究所 s-tonami@secom.co.jp
3
非会員 セコム株式会社 IS 研究所 ryo-kagawa@secom.co.jp
4
非会員 セコムトラストシステムズ株式会社 mun-yamashita@secom.co.jp
5
非会員 セコムトラストシステムズ株式会社 so-inoue@secom.co.jp
6
非会員 セコムトラストシステムズ株式会社 yu-nakadaira@secom.co.jp
7
非会員 セコムトラストシステムズ株式会社 masaaki-noda@secom.co.jp
2ーショナルデータベースでデータを管理・提供する環境を構築するためのツールセットである 3D City Database[7]がオープンソースとなっている．一方，IoT 機器情報については Fiware[8]1日本データベース学会和文論文誌
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システム開発・産業論文が既に存在し，スマートシティの実現ための実証実験に導入さるためのオントロジーの提案を行っている．粕谷らの研究では，れ，実績を上げている[9]．

スマートビルのデジタルツインを構築するためのプラットフ[5-8]の先行事例の成果を応用することにより，空間情報やォームである futaba[13]を提案し，実装を行っている．その他，

IoT 機器情報のデータを管理し，活用するためのプラットフォ

画像認識の性能向上のために空間情報とカメラ情報を紐づけームを構築することが可能となる．構築したプラットフォーム

る た め の デ ー タ モ デ ル と し て Marroquin ら は WiseNET

群により空間情報や IoT 機器情報等の管理や検索を行うことがOntology[14]を提案している．このように機械可読性のある意

可能となるが，同時にデータを管理するプラットフォームの個

味情報と IoT 機器情報を統合する研究は，他にも多数存在する

別最適化が進行する．その結果，データ利用者が，背景知識デ[15，16，17，18]．[12-18]の研究は，いずれも空間情報から抽出

ータとセンシングデータを統合し活用しようとする場合には，した空間の構造を表すデータと IoT 機器等のデータを，Resource

各プラットフォームの仕様を理解し，プラットフォーム毎にデDescription Framework(RDF)形式のナレッジグラフとして，実現ータの探索をする必要があり，データの利用効率が悪いというしたいアプリケーションに特化して統合することを主眼にお課題がある．

いている．そのため，ナレッジグラフ生成元となる空間情報や⚫

IoT 機器情報をプラットフォーム上で管理し，他のプラットフ

IoT 機器情報探索のためのデータカタログ
これまで，IoT の分野では種類や量が増大した IoT に関する

ォームのデータを探索することなどは考慮されていない．
⚫

データを，プラットフォーム横断的に流通させ，新たなサービ

本論文が解決を目指す課題

スの事業創出機会を増大させることを目的として，データ流通

本論文は，サービスを高度化するためのデータを効率的に利市場を整備するための取組が行われてきた．そして，データ利用できる環境を実現することを目的として，空間情報や IoT 機用者が実現したいサービスに活用可能なデータをデータ流通

器情報を管理するプラットフォーム群から，利用目的に合った市場から探索できるようにするため，データカタログの構築を

データをプラットフォーム横断で，かつ時空間的な関連を用い目指す取り組みが行われてきた．

て探索できる環境の実現を目指す．

IoT 推進コンソーシアムでは複数のデータ流通事業者の登場3.

を鑑みて，データ利用者がアクセスしたいデータを効率的に発提案手法

見可能とする仕組の実現のために，データ連携のために共通化

本章では，提案手法について述べる．本提案手法では空間情することが必要な最低限の事項を整理し，「データ流通プラッ

報を管理するプラットフォームや IoT 機器情報を管理するプラ

トフォーム間の連携を実現するための基本的事項」[10]としてットフォームから出力したメタデータを統合したデータカタ

取りまとめた.ここでは，キーワードによるデータ探索を可能とログの構築を行うことにより，データ利用者が時空間的な関連

す る た め ， IoT 機 器 情 報 を Semantic Sensor Network

を利用し，利用目的に合ったデータをプラットフォーム横断でOntology(SSN)[11]に準拠したメタデータから構成されるデータ探索できる環境を構築する．

カタログを構築するよう提言を行っている．しかし，サービス本提案手法を前章の「独居高齢者の生活行動の見守りサービを高度化するためのデータを発見しやすくするためには，デース」のユースケースに適用すると，顧客宅の部屋構成や 部屋同

タカタログは，キーワードのみならずデータ利用者に対し時空士の接続関係や部屋に対するセンサーの設置状況が背景知識

間的なデータ探索機能を提供する必要がある．例えば， 独居高に該当する．この背景知識を機械可読，かつデータ探索に活用

齢者の生活行動の見守りサービスの場合は「とある顧客のここ

可能なデータにしたものがメタデータに該当する．そして，実一か月の起床後の生活行動の分析を行いたい．そのために顧客際のセンシングデータが利用目的に合ったデータに該当する．

宅の部屋構成が分かるフロアマップと，顧客宅二階の寝室から

3.1. データ探索環境の全体像

一階の洗面所までの各部屋に，分析対象期間中に設置されていた人感センサーのセンシングデータを取得したい」といったデ本提案手法において実現するデータ探索環境の全体像を図 2

ータ探索要求が考えられるが，前述した基本的事項では IoT 機に示す．本データ探索環境は空間情報管理プラットフォーム，器が設置されている空間については考慮がされておらず，デーIoT 機器情報管理プラットフォーム，関連データ管理プラット

タ利用者は特定の場所に関連するデバイスを探索することはフォーム，及びメタデータ・データベースから構成される．空

難しい.

間情報管理プラットフォーム及び IoT 機器情報管理プラットフ⚫

ォームは，各々，空間構成メタデータ及び IoT 機器メタデータ

空間情報と IoT 機器情報の統合
建物の維持管理やロボットの自動制御等の分野においては，の出力を行う．両プラットフォームから出力されたメタデータ

空間情報と IoT デバイス情報を連携させるための様々な研究がは，メタデータ・データベースにストアされ統合される．メタ

行われてきた．井口[12]らは屋内空間のロボットの自動運転のデータ・データベースのメタデータには，関連データ管理プラ

ためのデジタルツインを空間情報と IoT 情報を統合して構築すットフォームにストアされているデータへのアクセス方法が2

日本データベース学会和文論文誌
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システム開発・産業論文書き込まれる．

係をエッジとして表現する．各ノードには関連データへアクセスするための，関連データ管理プラットフォームのデータ提供
メタデータ
データベース

・建物名
・空間情報アクセス方法・関連データ種別
・関連データアクセス方法

空間構成メタデータ

ビルA

・製品名
・IoTデバイス情報アクセス方法・関連データ種別
・関連データアクセス方法

1階
オフィス

監視カメラA

2階

1階

2階

エントランス

店舗

倉庫

監視カメラB

監視カメラC

空間情報
管理PF_b

…

IoT機器
情報管理
PF_x

3.4. 関連データ管理プラットフォーム

IoT機器メタデータ

家α

ビルB

1階
玄関

温度センサA

居間
人感センサA

関連データ管理プラットフォームは空間構成要素や IoT 機器

寝室

関連データを管理するプラットフォームである．ここでいう関CO2センサA

エンドポイント情報
書き込み

メタデータをストア

空間情報
管理PF_aAPI のエンドポイント情報が記述されている．

メタデータ空間(全体の一部)
X町

IoT機器
情報管理
PF_y

…

関連データ
管理PF_α

メタデータ提供API

関連データ
管理PF_β連データとは，サービス提供空間の空間構成要素や設置した
IoT 機器に関連する，可視化や分析などといった活用の対象と…

なるデータのことである．空間構成メタデータの関連データ例

データ提供APIとしては点群や PDF 化された設計図書，フロアマップのラスタ

図 2 提案システムの全体像

ー画像などが挙げられる．また IoT 機器メタデータの関連デー
タ例としては IoT 機器から取得した時系列データや，IoT 機器

3.2. 空間情報管理プラットフォームのカタログなどが挙げられる．関連データは機械可読な意味情空間情報管理プラットフォームは，BIM データや CityGML

報を持たないため，活用する際には空間構成メタデータや IoTなどといった機械可読な意味情報を持つ空間情報の管理を行

機器メタデータ等を背景知識として活用する．なお，関連デー

うプラットフォームである．空間情報管理プラットフォームは

タ管理プラットフォームは，データ提供のための API を有する．

メタデータ提供 API 及びデータ提供 API を有する．メタデータ

3.5. メタデータ・データベース

提供 API からは空間構成メタデータを，データ提供 API からは管理している空間情報を JSON 化したデータを提供する．
⚫

メタデータ・データベースは空間構成メタデータ，及び IoT

空間構成メタデータ

機器メタデータの管理・検索機能を提供するデータベースであ空間構成メタデータは街区や敷地，建物，建物階，部屋等のる．メタデータ・データベースは空間構成メタデータと IoT 機

空間構成要素と，空間構成要素同士の関係をグラフデータモデ

器メタデータを統合した時空間メタデータにより構築された

ルとして表現するメタデータである．空間構成メタデータでは，

データカタログを持つ．メタデータ・データベース上では，IoT

空間構成要素はノードとして表現し，建物と建物階，階と部屋，

機器メタデータは，空間構成メタデータと紐づけられることに部屋同士のつながりなどといった空間構成要素同士の関係をより，ある空間における IoT 機器の設置状況の表現を行う. メ

エッジとして表現する．各ノードには，関連データへアクセス

タデータ・データベースは空間構成要素同士の関連や，空間構するための，関連データ管理プラットフォームのデータ提供

成要素と IoT 機器の関連を辿るデータ検索を，エッジを辿るこ

API のエンドポイント情報が記述されている．

とにより実現する．

3.3. IoT 機器情報管理プラットフォーム

3.6. データカタログ構築手順

IoT 機器情報管理プラットフォームは，センサーやウェアラブ

メタデータ・データベースのデータカタログは以下の手順にルデバイス等の IoT 機器情報の管理を行うプラットフォームでより構築される.

ある．IoT 機器情報管理プラットフォームは，現実空間に設置①

空間情報管理プラットフォームのメタデータ提供 API かされた IoT 機器の機器名・搭載されたセンサーの種別・ IoT 機ら出力した空間構成メタデータをメタデータ・データベ器の設置日時等の情報を管理・提供する．IoT 機器情報管理プ

ースにストア．

ラットフォームは，メタデータ提供 API 及びデータ提供 API を②

IoT 機器情報プラットフォームのメタデータ提供 API か有する．メタデータ提供 API からは IoT 機器メタデータを，デら出力した IoT 機器メタデータをメタデータ・データベータ提供 API からは，管理している IoT 機器に関する情報をースにストア.

JSON 化したデータを提供する．

③

実世界での IoT 機器設置状況に基づき，空間構成メタデータと IoT 機器メタデータの紐づけを行う.

⚫

IoT 機器メタデータ④

IoT 機器メタデータは，IoT 機器情報管理プラットフォームが関連データ管理プラットフォームのデータ提供 API へのアクセス情報を空間構成メタデータ・IoT 機器メタデータ

管理している IoT 機器情報を，空間構成メタデータと接続可能へ書き込む.

なメタデータに変換したものである．IoT 機器メタデータでは
IoT 機器はノードとして表現し，IoT 機器と空間構成要素との関3

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3.7. データ探索の手順

プラットフォームとしては IFC ジオメトリサーバー及び時系列

データ利用者は，本論文が提案するデータ検索環境において，
以下の手順によってデータの探索を行う（図 3 参照）．
①

トアを用いた．

ータにより空間構成要素同士の関係性を辿り，サービス

4.2. フロアマップ管理サービスの実装

提供対象空間の空間構成メタデータを探索・取得．
①で取得した空間構成メタデータから関係を辿り，サー

フロアマップ管理サービスは 2 次元の屋内空間のフロアマッ

ビスアプリケーションを実装したい空間に設置された

プ情報を管理するサービスであり，空間情報管理プラットフォ

IoT 機器の IoT 機器メタデータを探索・取得．
③

取得したメタデータからエンドポイント情報を取得.

④③で取得したエンドポイント情報に基づき，関連データ

ームの一つとして実装を行った．空間情報管理プラットフォー
ムとしては IFC モデルサーバーが既にあるが，IFC データはデータ構造が複雑であり，データの編集には専用の CAD ソフト

管理プラットフォームのデータ提供 API にアクセスし，が必要となるため，データの更新を頻繁に行うことは難しいと所望のセンシングデータ等を取得．

いう課題がある．しかし，建物内における空間の運用はある程

取得メタデータ

度の頻度で変更される可能性がある．そこで本システムでは，Class: Storey
Related_data_type: floormap
取得
Related_data_endpoint: http://hogehoge
空間構成メタデータ
IoT機器メタデータ① 空間構成メ
タデータを探索・取得

Building_2

Building_1
Storey_1

Space_1…

Storey_2

Space_2

Device_1② 空間に関連するIoT機器
メタデータを探索・取得

Device_2

空間の運用用途情報は，データ構造を簡素かつ編集が容易な，

Class: Device
Related_data_type: timeseries data 取得
Related_data_endpoint: http://fugafuga
データ
利用者

機械可読な意味情報を持つ 2 次元幾何形状データとして管理し，③エンドポイント情報を取得

IFC データとは切り離して管理を行うこととした．本サービス

Space_3
GET http://fugafuga
Device_3

メタデータ空間(一部分)

API
PF_x

GET http://hogehoge

API
PF_y

は，空間の利用用途を表す 2 次元幾何形状データを管理し，IFC…

モデルサーバー等の別の空間情報管理プラットフォームとの④エンドポイント情報に基づく
プラットフォームのAPIへのアクセス

連携を目的として実装したサービスである．

図 3 提案システムを用いたデータ探索の手順

4.

記述には RDF を用い，メタデータ・データベースには RDF を管理・提供するための専用データベースシステムである RDF ス

メタデータ・データベースにアクセスし，空間構成メタデ②

データ管理サービスを実装した．本システムではメタデータの本サービスは空間の 2 次元の幾何形状情報・空間の利用用途・

実装

空間の識別子情報を管理する．また，空間構成要素同士の接続関係として，建物・建物階・空間・空間同士の接続関係を管理

本章では，本提案手法の実現可能性を示すために実装したプ

する．

ロトタイプシステムについて述べる．

本サービスの実装には Python 3.11 と PostGIS を用いた．また，
API を実装するためのフレームワークとして Flask を採用した．
本サービスはデータの生成・取得・修正・消去を行うための
REST の API を有する．データ取得 API はメタデータを取得するための API も含まれる．なお，本サービスは AWS の EC2
instance 上で稼働している．
本サービスは建物の概要情報を取得するための API である(http://[ベース URL]/building/[建物識別子])，階情報を取得する
た め の API で あ る (http://[ ベ ー ス URL]/building/[ 建 物 識 別子]/floor)，及び部屋などの空間に関する情報を取得するためのAPI である(http://[ベース URL]/building/[建物識別子]/floor/[階識別子]/space)を持つ．空間に関する属性情報として，空間の識別

図 4 実装システムの全体構成

子，利用用途，及び 2D 幾何形状情報を持つ．メタデータの API

4.1. プロトタイプシステムの全体構成

は(http://[ベース URL]/building/[建物識別子]/metadata)と定義した．メタデータは RDF を JSON として表現するための記述方式

プロトタイプシステムの全体構成図を図 4 に示す．本システである JSON-LD として出力される．

ムでは各種プラットフォームを全てマイクロサービスとして⚫

実装を行った．本システムにおいて，空間情報管理プラットフ

フロアマップ管理サービスの空間構成メタデータ
フロアマップ管理サービスが出力するメタデータは建物やォームとしてはフロアマップ管理サービス及び IFC モデルサー

建物階，空間や空間同士の接続関係などといった空間構成要素

バーを実装し，IoT 機器情報管理プラットフォームとしては IoT同士の関係を表現する必要から，データモデルとして Building

機器（デバイス）情報管理サービスを実装し，関連データ管理

Topology Ontology(BOT)[19]を採用した．BOT は IFC データの4

日本データベース学会和文論文誌
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持つ空間構成要素同士の関係を簡略化して表現することに特Service クラスのインスタンスとして表現する．Service クラス化したオントロジーである．BOT は IFC 形式の BIM データののインスタンスは SensingDevice クラスを継承した IoT 機器情空間構成要素同士の関係性の記述が冗長かつ複雑になるとい報のインスタンスと IoT-Lite の exposedBy プロパティにて関連

う課題を解決することを目的としている．

付けられる．

本サービスのメタデータでは，建物の情報は BOT の Building

4.4. 時系列データ管理サービス

クラスのインスタンスとして表現する．また，建物階の情報はStorey クラス，部屋等の空間の情報は Space クラスのインスタ

時系列データ管理サービスは，関連データ管理プラットフォ

ンスとして表現する．Building クラスと Storey クラスのインスームの一つとして，IoT 機器に搭載されたセンサーが収集したタンスの関連は hasStorey というプロパティで定義される．ま

時系列データを管理・提供するサービスである．なお，本サー

た，Storey クラスと Space クラスのインスタンス間の関連は

ビスは AWS のマネージドサービスを活用したサーバレスアー

hasSpace というプロパティで定義される．また，部屋同士の接キテクチャにより実装を行った．本サービスがセンシングデー

続関係は adjacentZone というプロパティによる Space クラスのタを収集するため の機能の実 装に は AWS IoT Core ，AWS

インスタンス同士の接続として表現される．

Lambda，及び DynamoDB を用いた．DynamoDB にストアされた時系列データは Lambda と API Gateway によって実装された

4.3. IoT 機器情報管理サービスの実装

REST API によって提供される．また，DynamoDB にストアさ

IoT 機器情報管理サービスは，IoT 機器の識別子，IoT 機器のれたデータは，Lambda によって S3 バケットにバックアップフ

種別情報，IoT 機器が設置された空間の情報，収集した時系列

ァイルとして定期的にエクスポートされ，snowflake[23]のデー

データを取得するためのエンドポイント情報及び IoT 機器の設

タウェアハウスに取り込まれる．

置日時情報を管理するサービスであり，IoT 機器情報管理プラ

本サービスの時系列データを提供する API のエンドポイント

ットフォームの一つとして実装を行った．本サービスでは，設は(http://[ベース URL]/IoT 機器情報管理サービスの IoT 機器識

置された空間の情報として，フロアマップ管理サービス及び別子)と定義している．時系列データ管理サービスは，このエン

IFC モデルサーバーが管理する空間構成要素の識別子を用いた．

ドポイントから特定の IoT 機器が取得したセンサーの値と，取なお，本サービスは AWS Lambda の Python3.11，Amazon API

得時刻の情報を返す．本サービスは，IoT 機器情報管理サービ

Gateway，及び DynamoDB を用いてサーバレスアーキテクチャ

スと識別子による連携が可能な実装となっており，IoT 機器識

により実装を行った．

別子をキーとして時系列データの検索を行う．

本サービスは，データの生成・取得・修正・消去を行うため

4.5. メタデータ・データベースの REST の API を有する．管理している IoT 機器情報から生成したメタデータを提供するための API は，データ取得の API の本プロトタイプシステムでは，メタデータ・データベースと中に含まれる．

して RDF を管理・共有・活用するためのデータベース製品であ⚫

り RDF ストアの一つである Apache Jena Fuseki Server(以下，IoT 機器情報管理サービスの IoT 機器メタデータ
IoT 機器情報管理サービスが出力する IoT 機器メタデータにFuseki サーバー)を用いた．なお，
本データベースは AWS の EC2

は，空間と IoT 機器の関係，及び IoT 機器に搭載されたセンサ

instance 上に稼働環境を構築した．

ーから取得した時系列データへのアクセス方法を記述する必

4.6. IFC モデルサーバー

要がある．そのため，本実装では，IoT 機器情報のメタデータを表現するためのオントロジーとして SAREF[20]，SSN 及び本プロトタイプシステムでは，空間情報管理プラットフォー

IoT-LITE[21]を採用した．これらのオントロジーは IoT 機器に

ムの一つとして，IFC モデルサーバーの稼働環境の構築を行っ関するメタデータを表現することを目的として定義されたもた．なお，本サーバーは，[6]の IFC モデルサーバーの実装例をのである．また，IoT 機器メタデータと空間構成メタデータの用い，AWS の EC2 instance 上に稼働環境を構築した．

関連を表現するためのオントロジーとして SAREF4BLDG[22]本サーバーは API サーバーとして実装されており，データのを採用した．SAREF4BLDG は SAREF と BOT が連携するためアップロード・取得の API が実装されている．また，BOT 形式の拡張オントロジーである．

のメタデータを取得するための API がデータ取得の API の中

本サービスでは，IoT 機器を SAREF4BLDG の Sensor クラスに含まれている．

と SSN の SensingDevice クラスを継承したインスタンスとして4.7.

表現する．IoT 機器と空間の関係は，SAREF4BLDG の contains

IFC ジオメトリサーバー

プロパティによって BOT の Space クラスのインスタンスと接本プロトタイプシステムでは，関連データ管理プラットフォ

続することで表現する．エンドポイント情報は IoT-Lite のームの一つとして IFC ジオメトリサーバーの稼働環境の構築を

5日本データベース学会和文論文誌
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システム開発・産業論文行った．IFC ジオメトリサーバーとは[6]の IFC モデルサーバー{と連携をすることを前提として実装された IFC データから生成された三角形メッシュデータを管理・提供するためのサーバー
サイドアプリケーションである．本サーバーは[6]の IFC モデル
サーバーのリポジトリに同梱されている．なお，本サーバーは

変換・生成

…

AWS の EC2 instance 上に稼働環境を構築した．

フロアマップ管理サービス"result": [APIレスポンス(一部){"polygon": [[-14.342, 3.509], [-2.042, 3.509],[-2.042, 5.809], [-1.114, 5.809],[-1.114, 15.67], [-13.439, 15.621],[-13.414, 10.02], [-12.139, 10.02],[-12.139, 4.42], [-14.342, 4.42]],"space_id": "65badb67-c708-4dd1-91c5-61cc2b523fec","usage": "ラウンジ"},{"polygon": [[-1.114, 10.07], [-1.114, 15.67],

プロジェクトルーム

本サーバーは API サーバーとして実装されており，データのアップロード・取得の API が実装されている．

ラウンジ

フィールド

生成したフロアマップSVG画像

4.8. 動作検証
提案手法で述べた通り，空間情報や IoT 機器情報のメタデー

図 6 作成したフロアマップデータ

タを検索することで，所望の関連データを探索し取得・活用で事前に作成した BIM データを IFC モデルサーバー及び IFC

きるかどうかの動作検証を行った．
⚫

ジオメトリサーバーにストアした. 同様に，フロアマップデー

実験環境と対象データ

タはフロアマップ管理サービスに，設置した音量センサーの情

本項では実験環境として利用した施設と，実験のために作成

報は IoT 機器情報管理サービスに，音量センサーが取得・送信したデータについて述べる．本検証では，セコム原宿本社のイしたデータは時系列データ管理サービスにそれぞれストアしノベーションセンターを対象として実験環境の構築を行った．

た．なお，IFC モデルサーバー，フロアマップサーバー，及び検証に当たっては，本センターの IFC 形式の BIM データを作IoT 機器情報管理サービスから出力したメタデータのメタデー成した．また，本センターでは空間を用途に合わせて 3 つに分

タ・データベースへのストアは手動で行った．また，IFC モデ

割し運用を行っていることを鑑みて，用途情報を付与された空ルサーバーから出力したメタデータとフロアマップ管理サー

間 3 つから構成される 2D フロアマップデータを作成した．3 つ

ビスから出力したメタデータの関連付けを手動で行った．IFCの空間の天井には各１個の音量センサーを設置してある．作成

モデルサーバーから出力したメタデータの Building クラスのイ

した BIM データを図 5，フロアマップ管理サービスにストアさンスタンスとフロアマップ管理サービスが提供する Building ク

れたデータと，そこから生成した SVG 画像を図 6 に示す．まラスのインスタンスは同一の建物を表現している．そこで，両た，各サービスから出力し，Fuseki サーバーにストアしたメタ者を Web Ontology Language(OWL)[24]の sameAs プロパティをデータの一部を可視化した内容を図 7 に示す．

用いた関連付けを手動で行った．
⚫

メタデータへのクエリの実行
本検証ではメタデータへのクエリとして SPARQL Protocol

and RDF Query Language (SPARQL)によるメタデータ検索を行った．SPARQL の実行は Fuseki サーバーの SPARQL エンドポ
イント上で行った．本検証では「セコム本社ビルの一階に属し，かつ IoT 機器が設置された空間の利用用途を表すラベル，IoT
機器のラベル，及び IoT 機器から取得した時系列データへアクセスするためのエンドポイント情報を取得する」という要求に基づき，SPARQL クエリの記述・実行を行った．実行したクエ
図 5 実験環境 BIM データ

リ例を図 8 に示す．
本クエリで行った検索内容は以下の通りである．
①

BOT の敷地を表す Site クラスを検索し IFC モデルサーバ
ーから出力されたメタデータのインスタンスを取得．

②①で取得した Site クラスのインスタンスに属する建物の情報として関連のあるインスタンスを BOT の hasBuilding
プロパティにより取得．

③②で取得した Building クラスのインスタンスから OWLの sameAs プロパティにより関連を辿り，フロアマップ管

6

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システム開発・産業論文

本 ビル

ラ ンジ

フ ール

プロジ

トルーム

図 7 メタデータ・データベースに格納されたメタデータの一部
理サービスが出力した Building クラスのインスタンスを④⑤

SPARQL クエリの実行結果と，実行結果に基づくデータ取得

取得．

の結果を図 9 に示す．メタデータに記述されたエンドポイント③で取得した Building クラスのインスタンスに属する建

情報に基づいた API アクセスの結果により，時間情報，及び音物階の情報を BOT の hasStorey プロパティにより取得．

量センサー値のデータ集合を取得できた．

④で取得した Storey クラスのインスタンスに属する空間⚫

の情報を BOT の hasSpace プロパティにより取得．
⑥⑦⑧

検証結果の考察
空間情報管理プラットフォームから出力された空間構成メ⑤で取得した Space クラスのインスタンスに属する IoT

タデータと IoT 機器情報管理プラットフォームから出力された

機 器 の 情 報 を 表 す イ ン ス タ ン ス を SAREF4BLDG の

IoT 機器メタデータを統合することにより，プラットフォーム

contains プロパティにより取得．

横断的に，かつ時空間的・意味的なつながりを利用したデータ⑥で取得した Sensor クラスのインスタンスに関連する，探索が実現可能であることを示した．また，本提案手法により時系列データを取得するためのエンドポイント情報を表探索したデータを用いてアプリケーションを実装することもすインスタンスを IoT-Lite の exposedBy プロパティによ可能である．アプリケーション実装の一例として，フロアマッ

り取得．

プ管理サービス，IFC ジオメトリサーバー，及び時系列データ⑦で取得した Service クラスのインスタンスの endpoint プ

管理サービスを連携させてゲームエンジンによるデータの可ロパティにより，エンドポイントの URL を取得．

視化を行った．データ可視化結果の例を図 10 に示す．

PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX bot: <https://w3id.org/bot#>
PREFIX saref4bldg: <https://saref.etsi.org/saref4bldg/>
PREFIX iot-lite: <http://purl.oclc.org/NET/UNIS/fiware/iot-lite#>

5.

SELECT ?building2_space_label ?sensor_label ?endpoint WHERE{?site a bot:Site.
?site bot:hasBuilding ?building.
?building owl:sameAs ?building2.
?building2 bot:hasStorey ?building2_storey.
?building2_storey bot:hasSpace ?building2_space.
?building2_space rdfs:label ?building2_space_label.
?building2_space saref4bldg:contains ?sensor.
?sensor rdfs:label ?sensor_label.
?sensor iot-lite:exposedBy ?service.
?service iot-lite:endpoint ?endpoint.
}

作検証では，メタデータ提供用の API から出力されたメタデー

今後の課題
今後の課題として，メタデータ・データベースへのメタデー

タのストア及びメタデータ同士の関連付けが挙げられる．本動タのメタデータ・データベースへのストアを手動で行っている．
同様に，同一の対象を異なる形式で表現している空間構成要素を表すメタデータ同士の関連付けや，空間構成要素と IoT 機器の関連を表現するためのメタデータ同士の関連付けも手動で行っている．
一方で，本システムの時系列データ管理サービスは，IoT 機器情報管理サービスが管理する IoT 機器識別子を用いて自動

図 8 実行した SPARQL クエリ

7日本データベース学会和文論文誌
Vol. 22-J, Article No. 3, 2024 年 3 月

システム開発・産業論文

Endpointに記述されたURLにアクセスした結果(一部)SPARQL実行結果

図 9 SPARQL の実行結果とエンドポイントへのアクセス結果
的に連携するように設計・実装を行っている．しかし，本提案

探索し，関連するデータへアクセスするためのエンドポイント

手法の適用対象を拡大しようとした場合，連携をすることを前

情報を取得することができた．以上から，各プラットフォーム

提としていないプラットフォーム同士のメタデータを関連付から出力された時空間メタデータを統合したデータカタログ

けることや，メタデータにエンドポイント情報を書き込むことを有するデータ探索環境を構築することによって，プラットフが必要となってくる．そのため，IoT 機器の設置時や関連デー

ォーム横断的に時空間的な関連を辿ったデータ探索を行い，利タ管理プラットフォームにデータがストアされた時などに，デ用目的にあったデータの所在を把握し，所望のデータを取得でータ探索のために必要なメタデータ同士の関連付けや，メタデきることが示された．

ータへのエンドポイント情報が生成され，メタデータ・データ
ベースに自動的にストアされるような仕組みを構築することが必要となる．
また，データ利用者に対するメタデータのデータモデルの周知も課題である．今回の検証においては，筆者がメタデータを
BOT や SAREF で表現されていることを事前に知っていたため，
SPARQL の記述を行うことが出来た．しかし，本提案手法に基づくデータ探索環境を異なるデータ利用者が利用する場合，メタデータがどのようなデータモデルで記述されているのか，事前に知るための手段が必要となる．
さらに，プラットフォーム横断的にデータ探索を行うためには，メタデータ同士を接続可能にするために，各プラットフォームから出力されるメタデータが，ドメイン毎にデータモデルが共通化されている必要がある．そのため，プラットフォームが出力するメタデータの標準化が必要となる．併せて，データの活用のしやすさを向上のためには，データ取得のための APIの仕様もドメイン毎に共通化されていることが望ましい．

6.

結論

本論文は，時空間メタデータを用いたプラットフォーム横断

図 10 連携データの可視化例

的なデータ探索環境の構築について提案を行った．提案手法に基づくプロトタイプシステムの実装を行い，動作検証により提案手法の実現可能性を検証した．本検証により，時空間的なメ
タデータを用い，空間や IoT 機器情報を意味的なつながりから

8日本データベース学会和文論文誌
Vol. 22-J, Article No. 3, 2024 年 3 月

システム開発・産業論文

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