京都大学防災研究所年報 第 64 号 B
DPRI Annuals, No. 64 B, 2021

防災情報の流通ネットワークの検証を目的とした
CyRealセンサシステムの開発
A CyReal Approach to Sensor System Development
for Preliminary Verification of Disaster Information Network

廣井慧・小比賀亮仁 (1)・篠田陽一 (1)Kei HIROI, Akihito KOHIGA (1) and Yoichi SHINODA (1)(1) 北陸先端科学技術大学院大学(1) Japan Advanced Institute of Science and Technology, Japan
SynopsisIoT devices are expected to enable inexpensive and easy measurement and collectionof a wide range of environmental information, especially in the field of disasterprevention. Whereas, preliminary verification is difficult, because of a functional designthat assumes their distributed deployment, the cost of development itself. Therefore, wedevelop a sensor system emulator with CyReal concept, which integrates the virtual
device with the actual device, and federated with other simulators. This paper presents a
prototype of our sensor system, its feasible performance, and discusses a design for
flexible integration, in order to support the development, update, debugging, andoperation of sensor systems as a distribution network for disaster prevention
information.

キーワード: センサネットワーク，防災情報通信，エミュレータ，IoTデバイス
Keywords: sensor network, disaster information network, emulator, IoT device

1.

はじめに

なかった地点まで，より密で大規模な観測体制が容易に適用できるようになってきたものの，大量のセセンサを搭載したIoT（Internet of Things）デバイ

ンサデバイスの設置が可能となることで新たな問題

スおよびその関連技術は，広範囲の環境情報の安価が生じる可能性がある．IoTデバイスは市街地や山間かつ容易な計測，収集が可能になると期待される．

部などで使用されることが想定されており，大量の防災分野においては河川観測や傾斜計測などに導入

デバイスを設置できることに，観測網としての利点

されつつあり，これまで状態把握が困難であった地がある．ところが，大量のデバイスを広範囲に設置

点でのデータ収集に役立つと考えられる．災害対応することで，その扱いは煩雑になり設置後の再配置のための従来の環境観測は，特に監視が必要な少数を伴う改修が困難になる．特にデバイス同士の関係の拠点に，設置されることが一般的であり，専用の性が重要となるデータ計測では，分散配置を想定しネットワークを用いた強固な監視体制ネットワーク

た機能設計や活用方法の検討が重要となるが，大量が利用されてきた．

のデバイスが必要であるために，必要数の実機を用

近年のIoT，通信技術の発展により，導入・運用のコストが大幅に削減でき，これまで監視の行き届か意した事前の機能検証が難しく，開発自体や再設置などの改修のコストが高くなる．

―1―

本稿で述べる事前の機能検証とは，設置前にセン

では，IoTの普及に伴うセンサ台数の増加によって，

サネットワーク全体の動作を検証し，ボトルネック

大規模な数のセンサを扱う必要が出たために，数多を見つけ，その機能設計に基づいて解決策を検討す

くのセンサ仮想化技術が開発されている．SenaaSることを指す．センサ機器を設置する前に事前検証（Sarfraz et al., 2010）は，コネクテッド・オブジェクを行うことで，センサ機器の固有の特性や複数のセトに対してイベント処理をサポートするIoT仮想化

ンサ機器からのデータの関係性，地形や通信インフ

フレームワークであり，基盤となるIoTクラウドのセラによるデータの伝送特性などを明らかにし，そのマンティックオーバーレイによるオントロジデザイ

結果を利用目的に応じた計測設計に役立てることがンや，セマンティックルールによるポリシベースのできる．しかしそのためには，多数の機器が必要とサービスアクセス機構を提供する．Bose et al.（ 2015）

なるため，必要な数の実機を用意して事前に機能をは，様々な分野のアプリケーションを開発するため検証することは難しく，開発自体や移設などの改善に，センサを仮想化したクラウド上で，センサレベにかかるコストが増大する．こうした事前検証を可ルでのリソース抽象化を行った．これは，クラウド

能にするため，各種センサエミュレータが開発され環境でのセンサ仮想化のデザインに活用される．

ているものの，仮想デバイスを用いたうえでのネッ

SenseWrap（Evensen et al., 2009）は，物理的なセンサ

トワーク性能やデバイス性能など一部の機能の検証の代わりに仮想的なセンサを提供するミドルウェアに留まっている．

であり，アプリケーションがセンサに固有の情報を

本稿では，防災情報の収集・運用の研究・開発・運用を支援し，特定の設置環境や運用形態を想定し処理することなく使用できる通信インタフェースを提供する．

た事前検証を可能にするセンサエミュレータシステ

センサネットワークに欠かせない技術である，ワムを開発する．センサエミュレータとは，センサデ

イアレスネットワークも，エミュレーションの対象

バイスに関わるコンピュータやその機能を模倣するとなる．TOSSIM（Levis et al., 2003）は，ネットワー

仮想化技術であり，一般的には，仮想センサデバイ

クの相互作用をシミュレートすることに重点を置いスを用いた機能検証に用いられる．本稿では，防災ており，数千のノードに拡張しながらネットワーク

情報の流通ネットワークとして，センサシステムのの挙動を捉える高いスケーラビリティを特徴として

開発，更新，デバック，運用を支援する目的で，仮いる．COOJA（Osterlind et al., 2006）は，クロスレベ

想機と実機が交換可能かつ他シミュレータと連携可

ルシミュレーションを目的としたセンサネットワー

能なエミュレータを開発する．

クエミュレータで，センサノードプラットフォーム，

大規模なセンサデバイスを想定した機能検証を可

オペレーティングシステム，ソフトウェア，無線伝能にするため，センサデバイスのうち，ノードとセ送モデルなど，システムの多くのレベルで同時にシンサを分離しそれぞれに対して仮想機，実機の接続

ミュレーションできる．無線センサネットワークを機構を取り入れる．仮想機だけでなく実機との接続，前提にしたエミュレータは，EmStar（Girod et al.,検証を可能とすることで，仮想機だけでは実証でき

2007）, Avrora（Titzer et al., 2005）, J-Sim（Sobeih et al.,

ない機能や通信環境を想定できるほか，クラウドと2006）など数多くが研究開発されている．最近では，の接続も容易になり，実際の運用環境を前提とした

LPWA通信の方式のひとつであるLong Range（LoRa）

運用コストの削減や資源の多重利用が可能となる．

の台頭など，低消費電力の広域ネットワークの発展

他シミュレータとの連携は，IoT連携基盤を用いたデを受けて，LoRa Coverage Emulator（ Homssi et al., 2021）

ータ交換によって連携可能とする．連携により，セが登場した．このLoRaエミュレータは，送信機と受ンサシステム内に実運用を想定したデータを組み込信機で構成され，LoRaネットワークデザインフレー

め，さらにデータ収集を前提とした災害対応など運ムワークに基づいて，信頼性の高いネットワークカ

用形態まで含めた事前検証が可能となる．

バレッジを推定する．
ハードウェア，ソフトウェアレベルでは，ノード

2.

関連研究

用のソフトウェアを開発するためのエミュレータ
Freemote Emulator（ Maret et al., 2008）が挙げられる．

センサエミュレータは研究者や開発者，利用者がこれは，物理層，データリンク層，ルーティング層，

センサネットワークのデザインを検討するツールでアプリケーション層でのシステム・アーキテクチャ

あり，センサネットワークに関連する様々な技術（通を開発者に提供する．ATEMU（Polley et al., 2004）

信プロトコル，コンピュータプロセス，アプリケー

は，異なるアプリケーション/ハードウェアプラット

ションソフトウェア）に対して機能検証を目的としフォーム上で動作することができ，異種センサーネて多くのエミュレータが開発されてきた．特に近年ットワークをシミュレートできる．これは，プロセ―2―

ッサ，無線インターフェース，タイマー，LED，その他のデバイスをエミュレートが対象となる．

開発した．また，エミュレータの研究も，軽量かつReal system

Simulator

Simulator

Simulator

Simulator

Simulator
Simulator

・Development for analysis
method/simulator
・Simulation study【Real system for response】

Simulator

Real system

Real system

Real system

Simulator

Real system

・Practical training,・Development,
performance test

Federation
platform

速化，効率化を狙ったハードウェアエミュレータを【Disaster IoT Testbed】

Simulator

Federation
platform

ンサに着目し，組み立て後のテストやデバックの高【Disaster IT simulator】
Simulator

Federation
platform

Kasprowicz et al.（2007）は，デバイスとしてCCDセDigital Twin

Real system
Real system
Real system

・Evacuation drill
・Damage prediction
・Disaster response

小型のIoTシステムを重視した，コモディティ化が着目されている．Brady et al.（2017）は，QEMUシステ

CyReal（Cyber+Real）

ムエミュレータを用いてIoT環境用のエミュレータを開発し，エミュレートされたRaspberry Piデバイス

Different operation modes by replacing the configuration

を相互に接続したテストベッドを構築している．

Fig. 1 CyReal Approach for Sensor System

以上に挙げたようなエミュレータを利用すること
で，ハードウェア，ソフトウェア，ネットワークを統合的にエミュレートすることが可能となった．しOperation(Multi-agent simulator)

かし，IoTの発展とともに，電力供給や異種のセンサ
デバイス，ネットワークデバイスを使いこなす必要

Observation（Sensor emulator）

が出ている．これまでのエミュレータは，コンピュータのある機能に特化したエミュレータであり，幾Communication network（Network emulator)

つかのエミュレータを利用することで個々の技術についての機能検証は可能である．しかし，アプリケ
ーション・サービスの利用を業務とする実際の運用

Flood simulator

者にとって重要となる，電力供給，通信状況まで踏まえたシステム全体としての動作を検証することはDisaster damage simulator

難しい．また，利用者にとっては，地理空間や業務

Fig. 2 Federation with Simulators
for External Environmentの効率化を考慮した分散設置など活用を鑑みた検証を考える際，これまでのエミュレータではこれらの要件が検討されていない．そこで本稿は，このような要求を満たすセンサシステムの開発に向けて，「センサシステムの要件を実システムとの互換性があること」，「多数のセンサを扱うことができること」と定義し，CyRealの概念を取り入れたエミュレータのプロトタイプを開発する．

3.

CyRealによるセンサシステムの設計

3.1

概要

て接続されている構成となる．この構成中の様々なシミュレーションやシステムは，すべて実物に置き換えることを可能とする．Fig. 1の右側の構成は，人や自然現象，実際の防災情報システムなど，サブシ
ステムがすべて実在し，実際に運用されている状況を示している．この二つは，デジタルツインの関係にあり，デジタルツインの概念をさらに拡張して，
サブシステムの中で実システムとシミュレータが混本稿で開発したセンサシステムは，大規模センサシステムの開発，更新，デバック，運用を支援する
目的で，CyRealのコンセプトに基づき，仮想機と実機が交換可能かつ他シミュレータと連携可能な設計とした．CyRealは，CyberとRealの混在として，デジタルツインの概念の中間的な役割を果たす概念であり，コンピュータシステム，人，環境などの実物と仮想物を柔軟に入れ替え，統合する．Fig. 1の左側の構成は，すべてのサブシステムがシミュレータによって構成され，そのサブシステムが連携基盤を介し在できるようセンサシステムを設計した（Fig. 1中央
の構成）．

3.2

CyRealセンサシステムの特徴

本稿のセンサシステムは，CyRealのコンセプトに沿って構成される．センサは，Fig. 1のサブシステム
として接続されており，実在のものや仮想のものに柔軟に置き換えることができる．このCyReal化により，サブシステムが様々な形で動作し，置き換えるシステムに応じてシステム全体が多様な目的で使用されることを期待して，このような構成とした．

―3―

システム全体がシミュレータで構成されている場

DB

合は，防災ITシミュレータとして機能する．例えば，
仮想のセンサシステムと新たな解析技術やシミュレ
ータを接続することで，すべてのシミュレータを過Wireless Access

去の災害のデータに基づいて動かすことができる．

Emulator

データの収集が困難であるため，これまで行うこと

Real
Node

が難しかった解析技術やシミュレータの性能評価に

PhysicalSensorComputerProcess

VirtualSensor

ついて，容易に実施可能な評価環境を提供し，開発を促進できる見込みがある．また，センサシステム

Real
Node

を実物に置き換えると，そのセンサシステムの研究

VirtualSensorEmu
Node

VirtualSensor

開発や性能評価に用いることのできるテストベッド

Fig. 3 Structure of CyReal Sensor System

として動作する．
この構成を採用することで，本論文の要件である，検証できるデバイス，シミュレータ，システムの制トに従ってセンサシステムを設計し，仮想センサを限をなくすことが可能になる．センサデバイスだけ大規模に動作させたときの性能を調べるとともに，でなく，地理空間やオペレーションに関するシミュ実装に向けた課題を整理する．

レーションを接続し，実際の運用上での機能と効果検証を行うことも目的としている．

3.4

CyRealセンサシステムの設計

CyRealの構想に基づき，仮想デバイスだけでなく

3.3

CyRealセンサシステムの活用目的

実物のデバイスとの接続，検証ができるセンサシス

このセンサシステムは，単なるセンサの仮想化でテムを開発する．センサエミュレータは，ネットワ

はなく，実際にセンサがデータを利用することを想ーク性能やデバイス性能，コンピュータの処理性能定して設計している．従来のセンサ仮想化では，セなどセンサに関するシステムの事前検証を可能にす

ンシングに関わるデータや機能のシミュレートを目る仮想化技術の一種であり，従来は仮想センサデバ

的としていた．本稿のセンサシステムは，データやイスを使った機能検証などに用いられてきた．これ

デバイスを模擬するだけでなく，センサデバイスのまでの既存技術，先行研究は仮想センサデバイスの設置環境をインスタンスとして組み込めるよう開発

みに対応しているため，実際の運用環境を前提とししている．

た検証が行いにくいという問題があった．近年のIoT

本センサシステムが見込んでいる活用を以下にあデバイス・関連技術では，センサの広範囲な分散配げる．大規模なセンサ配置を構成すると，いくつか

置や，安価かつ容易な計測，収集が可能になると期のセンサでデータ欠損が生じる．データだけを模擬待されている．しかし，実際には，分散配置を想定するシステムでは，このようなデータ欠損の扱いをした機能設計，必要数の実機を用意した事前の機能表現することは難しかった．本センサシステムでは，検証は難しく，利用する側の判断に任されてしまう

センサデバイス自体に加え，無線環境やセンサが設という欠点がある．

置されている場所の状況といった外部環境も取り入

そこで，防災情報の収集，流通に関する研究開発

れてデータを生成する．そのため，外部環境の影響や運用を支援する目的で，CyRealセンサシステムのによるデータの揺らぎを表現することが可能となる．

開発を試みた．Fig. 3中の，Sensorは計測デバイスをさらに，オペレーションに関するシミュレータや指しており，Nodeは計測データの処理や通信を行う

自然現象のシミュレータなど外部のシミュレータとコンピュータを示す．ここでは，Sensor，Nodeとも協調動作したデータの多様性も表現できる（Fig. 2）．

に実機，仮想機と入れ替え可能な設計とした．さら

これが，実機と仮想ノード，センサを置き換え可能に，他シミュレータと連携可能とし，過去の災害のとし，統合するエミュレータの利点となる．このよ

データをもとに停電やデバイスの故障，ネットワー

うなセンサシステムはオペレーションを検証するう

クの断絶など実際の状況を鑑みた検証まで拡張する

えで多くの用途が見込まれるが，同時に構築にあたことを目指している．

っては多くの課題がある．本稿では，このコンセプ

―4―

4.

センサシステムの実装と動作試験

4.1

App

DB

Sigfox
cloud

UI

AWS
Logger

概要

Fig. 3の設計に基づき，本センサシステムのプロトタイプを実装した．本センサシステムの実装には2Internet

SigfoxPhysicalSensorReal Nodeつの特徴があげられる．1点目は，既存のIT技術を活Real Node

VirtualSensorComputerProcess

VirtualSensorslack

用していることで，商用のIoTクラウドを活用して，サーバを自前で一切用意せずデータの集約，処理を可能にする．メンテナンス，維持管理する必要がな

Node-Red

くなり，導入と運用に関するコストを最小化できる．

Fig. 4 Prototype Configuration

2点目がAPI統一であり，仕様が公開されているクラウドを使うことで，既にある機能を活用でき，オープンシステムとして他者がこの仕組みを活用することができる．既にある機能を活用することでシス
テムとしての開発も簡略化でき，ストレージや出力
先のアプリケーションを容易に変更可能となる．

4.2

実装

Fig. 4に本稿で実装したセンサエミュレータの概念実証の構成を示す．Real Nodeからは，Sigfoxを使って計測データを集約し，AWSクラウドへ集約した．
Real Nodeのハードウェアとして，Arduino Unoを使用

Fig. 5 Performance of Sensor System(CPU Usage)

しており，Arduino UnoからSigfox Una shieldを介してこれらのデータをAWS API gatewayに送信する．
本稿で使用したハードウェアはArduino Unoに限らず，他のデバイスから得られるデータを接続する
可換性も備えている．可換性を示すために，もうひ

4.3

動作試験

と つ の Real Node と し て Raspberry pi を 使 用 し た ．

開発したCyRealセンサシステムのプロトタイプがRaspberry piのデータはVirtual Sensorのデータとしてエミュレータとして機能することを示すため動作試

構成し，この概念実証では，気象情報APIである，験を行う．はじめに，仮想センサ大規模設置時の動Open Weather Mapからデータを取得した．取得には作性能を調べ，得られた結果から，本センサシステ

Node-Redを利用しFig. 4のようなフローでAWS API

ムで検証できるデバイス，シミュレータ，システム

gatewayにデータを送信する．

の制限と，実際のオペレーションを踏まえた検討を

AWSはServerless serviceとして利用しており，AWS

行う．

API gatewayに送信された，Physical/Virtual Sensorのデータは，AWS Lambdaを介してSlack webhook API(1) 実験環境
性能評価には，Pythonで実装したコンピュータプに送信される．Fig. 4は，出力先の例としてSlackに送ロセスと仮想センサを使用した．近年の観測機器の信され，記録されたデータを示している．
さらに，Virtual Nodeとして，コンピュータプロセ

設置状況から数千台規模を想定し，この仮想センサ

スとVirtual Sensorの組み合わせを作成した．Virtual

を2 台(n=0~17)の規模で構成し，MQTTにてデータを

Sensorによって生成したセンサデータはComputer

送信した．実験では，エミュレーションのためにすProcessを介して，AWSに送信される．この機能を利べての仮想センサは1秒おきに100回データ送信を行用すれば，インターネット上に公開されたオープン

う．

な気象情報をセンサデータとして取り入れることがはじめに，一般的な性能のPCでこのCyRealセンサ

可能であるうえ，降雨や氾濫予測のシミュレーショ

システムをエミュレートさせた際の，プロセッサのンで生成されたセンサデータをシステム全体のデー

使用率を算出する．これは，本センサシステムがどタとして利用することが可能となる．この構成をもの程度大規模な仮想センサに対応できるかを調べるって，Real/Virtual Node，Physical/Virtual Sensorが混ことを目的としている．次に，本稿での要件が実装在するCyRealの環境を実装した．

されたかを考察し，さらに今後の実用化に向けた検―5―討を行う．プロセスおよび仮想センサは，MacOS

次に重要となるのがCyRealの程度とソフトウェア

10.15.7，64ビット，2.4 GHzのIntel Core i9（4コア/ 8

透過性となる．CyRealの程度について，本稿では仮スレッド），64 GBのRAMを搭載したコンピュータ

想センサを組み込んでいるが，仮想の度合い，CyReal

で実行した．

の統合に関する度合いを検討する必要がある．センサがもつ，ハードウェア，アルゴリズム，データ，(2) 結果と考察

そしてその活用（データ欠損やヘテロジニアスなデ仮想センサ大規模設置時のパフォーマンスについータの統合）など機能ごとに仮想化させ，ノード，て，得られた結果をFig. 5に示す．この図は仮想セン

センサ単位でなく，より機能に特化した仮想化とそサの台数を2 とし，n=0~17のCPU使用率の最大値をの統合を行う．これにより，大規模なIoT環境におい表す．センサ台数が2 台のとき，CPU使用率は6.8%て，より現実的なエミュレーションが行えると期待

で，送信にかかる時間は約90秒となった．センサ台できる．

数を2 台としたとき，CPU使用率は97.64%に達した．

ソフトウェア透過性について，本センサシステム

この際の送信にかかる処理時間は119秒となった．そは大規模なIoT環境を想定しているが，ノードやデバの後，n=10~17では，98.58〜99.95%となり，ほぼ100%

イス，システムの機種に依存せず，共通的に利用でのCPU使用率となった．また処理時間は，2 台まできるソフトウェアを検討することでこのような大規は120秒程度だったが，台数を増やすにつれ徐々に処

模な数のセンサにも対応しやすいエミュレータとな

理時間が増大し，2 のとき212秒となった．さらに，る．さらに，今後は具体的なユースケースを想定し2 のとき1,071秒，2 のとき2,528秒であり，台数のた他シミュレータを構築する．例えば，災害現象を増加とともに処理時間は増大した．

再現するシミュレータや避難などの行動を再現する

このようなセンサシステムの災害時利用を考えた

エージェントシミュレータ，ネットワークエミュレ

とき，事前検証とリアルタイムでデータの検証が必ータと他の様々なセンサシステムエミュレータなど

要なシナリオとの2つのパターンが考えられる．事前を通じて，目的であるセンサ最適設置や開発支援な検証においては，時間の制約がないためn=14以上のどの機能を作り込んでいく．

処理速度でも実用可能であるが，リアルタイムでの利用として災害発生中にセンサデータの欠損やそれ5.

結論に関わる対応を検証する際にはn=12程度の台数での使用が妥当であると考えられる．このパフォーマン

本稿では，防災情報の収集・運用に関する研究・スは利用するコンピュータによって異なるが，高性開発・運用を支援し，特定の設置環境・運用形態を能なコンピュータを利用することの難しいケースに想定した事前検証を可能にすることを目的として，

おいて，この結果は活用のシナリオを検討するのに大規模なIoT環境の構築や適切な事前検証を可能に役立つ．

するセンサシステムのエミュレート環境を開発，設装置やシミュレータ，システムの限界や，実運用計した．本センサシステムは，機能設計を前提としに基づく議論として，センサシステムのエミュレーてセンサネットワーク全体の動作を設置前に試験し，タ機能要件として，「実システムとの互換性がある

ボトルネックを見つけ解消への手立てを検討するたこと」「多数のセンサを扱えること」の2点がある．

めの事前検証を目的としている．センサデバイス固本実験では，一般的な利用環境で大規模な数のセン有の特性によるデータや複数センサデバイス間のデサをエミュレーションできる可能性とその想定されータの関係性，地形や通信インフラによるデータのる台数を示した．既に運用されている実センサデバ

伝送特性などを明らかにし，活用を鑑みた検証を想イスとの親和性については，Fig. 4に示す構成でプロ定している．CyRealのコンセプトをベースにして，トタイプを実装したことにより果たしている．この実システムと仮想システムを統合したセンサシステ

構成では，Real Node/Physical Sensor，Realムのプロトタイプを構築した．プロトタイプの実験

Node/Virtual Sensor，Computer Process/Virtual Sensor

結果は，一般的な利用環境での大規模化の目安となの3種類のサブシステムを統合させた．

る台数を示した．これは現在，災害対応に活用され要件である統合は達成したため，今後はセンサデているセンサ台数から鑑みると十分な台数のセンサ

バイスやコミュニケーションポートの種類をより拡を本センサシステム上で動作させることが可能とな張させていく．実センサに関して今回はいくつかのる．実験結果から，本センサシステムにおいて，

Real NodeとComputer Processしか接続していないが，

Physical/VirtualのSensor/Nodeが統合可能なこと，一

Nodeをエミュレーションすることによって，より多般的な計算環境においてのバーチャルセンサのパフ

様な種類のデバイスをテストすることが可能になる．

ォーマンスを示した．

―6―

今後は，CyRealの程度として，ハードウェア，ア
ルゴリズム，データといったいくつかのレイヤで，Real/Virtualの選択的利用を可能とするシステムへの拡張を目指す．このことで，データ欠損のようなより実態に沿った検証をはじめとして，機能，活用の両面からIoTシステムの事前検証を行うことが可能となる．今後，本CyRealセンサシステムを利用して機能設計に役立てるためには，通信状況や電力消費，設置環境など様々な条件を機能追加し，そのうえでこれらの機能もPhysical/Virtualを統合させる必要がある．通信状況だけを考えても，多様なインフラが利用できるため，これらの機能をセンサデバイス上に作り込んでいくことは非常に複雑な構成を必要とする．そのため，センサデバイスとは別のレイヤに通信や電力のCyRealを可能とするシミュレーション
レイヤを作り，これらのシミュレーション同士を連携させることで，この問題を解決する．さらに，他のシミュレータとMQTTベースの連携により，セン
サ設置の地理的特性や活用における観点から分散設
置に関する検証環境を構築していく．

謝辞本研究は，JSTさきがけJPMJPR2036の支援を受けたものである．

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―8―（論文受理日：2021年8月31日）