2023 年 9 月 14 日

JAISA フォーラム
JAISA 研究開発成果発表

一般社団法人日本自動認識システム協会

2023 年 9 月 14 日
一般社団法人日本自動認識システム協会

ＪＡＩＳＡフォーラム 2023 プログラム
１．日時： 2023 年 9 月 14 日（水） 13:00～16:00
２．場所： 東京ビッグサイト 東 5 ホール
第 25 回自動認識総合展 展示会場内 セミナー会場 D
３．講演：
主催者挨拶：13:00～13:05：一般社団法人日本自動認識システム協会 研究開発センター
センター長 森本 恭弘 氏
講演 1：13:10～13:50 （講演 40 分（質疑応答含））
題目：「RFID ユーザのための RFID 活用ガイドライン＆ケーススタディの活用法」～RFID 技術の力を解き放つ：ビジネスにおける競争優位性を築くためのベストプラクティス～
講師：一般社団法人日本自動認識システム協会 RFID 部会 アプリケーション技術グループ
グループ長 大塚 裕 氏
一般社団法人日本自動認識システム協会 RFID 部会 アプリケーション技術グループ
副グループ長 竹本 直也 氏
講演 2：13:55～14:15 （講演 20 分（質疑応答含））
題目：「生体認証のさらなる普及拡大のカギを握る「異業種間連携」」
講師：一般社団法人日本自動認識システム協会 バイオメトリクス部会 マーケティンググループ
グループ長 安孫子 幸弘 氏
講演 3：14:20～14:40 （講演 20 分（質疑応答含））
題目：「新しい AI 画像合成技術による性能評価方法の国際標準化」
講師：一般社団法人日本自動認識システム協会 日本自動認識システム協会 研究開発センター
主任研究員 川嶋 一宏 氏
講演 4：14:45～15:20 （講演 35 分（質疑応答含））
題目：「バーコードプリンタ及びリーダの性能評価仕様を国際標準に」
講師：一般社団法人日本自動認識システム協会日本自動認識システム協会 研究開発センター
研究員 今井 博行 氏
講演 5：15:2５～16:00 （講演 35 分（質疑応答含））
題目：「画像認識技術導入ガイドライン 2.0 版の紹介」
講師：一般社団法人日本自動認識システム協会 画像認識プロジェクト
副プロジェクト長 幸 拓郎 氏
注：講演題目ならびに講演者は予告なく変更になることがあります。

以上第25回 ⾃動認識総合展 JAISAフォーラム2023
RFIDユーザのためのRFID活⽤ガイドライン＆ケーススタディの活⽤法〜RFID 技術の⼒を解き放つ︓
ビジネスにおける競争優位性を築くためのベストプラクティス〜

RFIDユーザのための『RFID活⽤ガイドライン』〜製造業編〜
2023年９⽉14⽇（⽊）
⼀般社団法⼈ ⽇本⾃動認識システム協会（JAISA)

RFID部会 アプリケーション技術グループ グループ⻑

⼤塚 裕（エクサコンサルティング 代表）
h.otsuka_auto-id@air.ocn.ne.jp
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セミナーの概要■ガイドライン開発の背景と⽬的■ガイドラインの構成
・第1章 RFIDの導⼊と活⽤に向けたプロセス
・第2章 技術的なポイント
・第3章 関連技術の詳細
・第4章 システム構築上のポイント
・第5章 本ガイドラインに関連する規格・法規
・ドキュメント

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ガイドラインを開発した背景〜ユーザにおけるRFIDに対する間違った認識や勘違いが多い〜✔RFIDが国内で最初に使われたのはアパレルや流通等である︕✔RFIDを使いさえすれば、何でも実現できる︕✔RFIDはどんな状況でも精度100％の読み書きができる︕✔RFIDは管理対象がどんなものであっても使える︕✔RFタグはどんな種類でも1円以下で⼊⼿できる︕✔RFIDは国内で使っている機器を海外でもそのまま使⽤できる︕✔RFIDは常に⾃社の仕様で使っても問題ない︕
・・

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ガイドライン開発の目的
RFIDに対する間違った認識や勘違い✔RFIDの導⼊に失敗する︕✔RFIDの運⽤で失敗する︕✔ RFID⾃体の良さを⾒失う︕✔無駄な投資をすることになる︕
RFIDユーザのための「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~を制作
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ガイドライン制定の目的
RFIDに対する間違った認識や勘違い✔RFIDの導⼊に失敗する︕✔RFIDの運⽤で失敗する︕✔ RFID⾃体の良さを⾒失う︕✔無駄な投資をすることになる︕
RFIDユーザのための「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~を開発■ガイドライン初版は、2021年２⽉に公開。■第2版は、2022年8⽉31⽇に公開。
■第3版は、2023年9⽉22⽇に公開予定。
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ガイドラインの構成
ガイドラインは、以下の第1章〜第5章で構成■第1章 RFIDの導⼊と活⽤に向けたプロセス
RFIDの導⼊〜運⽤で重要な点をフローに従って説明■第2章 技術的なポイント
RFIDの読み書き上の特性、留意点、対応策等を説明■第3章 関連技術の詳細
技術的なポイントの詳細。対象品の材質等による違い他■第4章 システム構築上のポイント
RFIDを活⽤するためのシステム設計における留意点等■第5章 本ガイドラインに関連する規格・法規・ドキュメント
関連する規格、法規、ガイドライン等の紹介

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第1章 RFIDの導入と活用に向けたプロセス（目次）Copy Right (C) 2023, JAISA＆ECSSA ,All Right Reserved.

7【1.1】 RFID導入までの基本的なプロセスフロー

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【1.2】 現状業務の調査と課題抽出
RFIDの導⼊にあたって最も重要なこと✔現在の業務や現場の状況をしっかりと把握すること✔現場で発⽣している課題を抽出すること（課題の例）
・現在、製品に貼付されたバーコードを⼀つずつハンディ型のバーコードリーダで読み取って棚卸作業をしているが、その作業を効率化して作業時間の短縮を図りたい。
・現在、検品作業で箱に収納された製品を⼀旦、外に出して個々のバーコードをハンディ型のバーコード
リーダで読み取っているが、検品時間がかかり、読取り忘れ等のミスが⽣じて困っている。
・市場での製品リコール発⽣時に対象となる部品を早急に特定し、リコール対応にかかる費⽤と時間を減らしたい。

課題の抽出が不⼗分だと・・・✔RFIDを導⼊するメリットが薄れる✔RFIDを導⼊するための投資が無駄になる可能性がある
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9【1.3】 抽出課題の数値化
RFIDの導⼊にあたって重要なことは、 『課題の数値化』✔課題が⾃社にとってどれくらいのロスコストを⽣じているかを⾦額として把握すること（ロスコストの例）
・品質上の不良コスト・システム停⽌による⽣産数減少コスト
・段取り替え時間増によるロスコスト
・⼈⼿作業による⼈件費増コスト
・⼈的ミスによるロスコスト
・リコール時の対象部品の絞り込み負荷による対応ロスコスト 他

ロスコストの数値化がきちんとできていなければ・・・✔課題解決や改善するためのシステムにいくら投資してよいかが判断できないCopy Right (C) 2023, JAISA＆ECSSA ,All Right Reserved.

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【1.4】 改善内容と効果の検討
RFIDを導⼊することにより✔何がどのレベルまで改善できるか✔何ができるようになるかを検討すること が必要検討にあたっては✔「最初からRFIDを使う」という先⼊観を捨てる✔様々な⾃動認識関連機器を候補として挙げ、その中からRFIDが最適だと考えられる場合にRFIDを導⼊して課題を解決することを検討する

さらに重要なことは・・・✔現在の課題を解決するためにRFIDの導⼊を考えるだけではなく、将来に向けた新しい取り組みも念頭に置いてシステムを検討しておくこと︕
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11【1.7】 ROI（Return on investment：採算性）の検討✔課題を数値化し、課題を解決するためにRFIDの機器やシステムについて検討した後に、必要な概算投資額をシミュレーションする✔運⽤後に⽣じるメンテナンス等に対するコストも割り出しておく
ROIの計算結果が1.0よりも⼤きくなれば投資対効果が⾒込まれる

Ｌ︓課題によって⽣じるロスコストの⾦額
Ｉ︓課題解決のための投資額

さらに重要なことは・・・✔RFIDを活⽤した運⽤においては削減できる⼈件費の割合は⾮常に⼤きいので、⼈件費もシミュレーションに必ず組み込む✔RFIDの導⼊によってこれまで実現できなかったさらなる効果（現場の効率化・⾃動化、トレーサビリティの質の向上、製品品質の向上等）を出せれば、投資以上の⼤きな効果が得られる
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【1.15】 RFタグ廃却時の注意点✔電⼦部品で構成されているRFタグは、使⽤後の処分（以下、廃却）に関して注意が必要となる場合がある。

✔⼀般的にアパレル製品に付いているRFタグは、家庭で⾐料品から切り離されたのちに家庭⽤ごみとして廃却される。
✔家庭⽤ごみとして廃却されることを想定しているRFタグが単体で⼀般ごみとして廃却されても問題は顕現化しないが、事業者あるいは産業⽤途で⼀括かつ⼤量に処分が必要になる
場合は、産業⽤廃棄物として廃却するルールを各社で確⽴しておくべきである。

さらに重要なことは・・・✔RFタグの種類や構成によって処理⽅法が異なることもあるので、RFタグの購⼊先、廃業
廃棄物業者、事業系⼀般廃棄物業者等と相談の上、各事業者で適切に処理することが望ましい。
✔より注意が必要となるのは、RFタグが対象物についたまま廃却せざるを得ない場合である。
この場合はRFタグの廃却までのライフサイクルではなく、対象物のライフサイクルに従う必要がある。
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第2章 技術的なポイント（目次）＊第2章では、UHF帯パッシブRFIDを中⼼に記載している。
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【2.4】 100%読めない場合の対処✔RFIDはその特性上、周辺の環境の変化やRFタグの貼付⽅法の少しの違いなど様々な要因ですべてのRFタグを100%読取ることができない場合がある✔RFIDは100%読取ることを保障する夢の技術ではないことを認識した上で、読取ることができなかった時の運⽤・対処⽅法を決定し、利⽤していくことが重要である✔RFIDには「RFタグが存在したが読取ることができなかった」ことを検知する機能はない。
そのため、アプリケーションはRFタグが存在しなかったことと読み落としたこととを区別することができないことに注意が必要✔読み落としたことを検知する作業はアプリケーションの仕事である
電波が⾒えない難しさ︕■作業者による読み落とし検知✔⽬視情報にて読み落としたことを通知する機能をアプリケーションに実装することは有効な⼿段。
✔あらかじめ読取らせるRFタグの⼀覧がわかっている場合、表⽰器に予定リストを表⽰し、読取ったら消し込んでいくアプリケーションを作成すれば、作業者は読み落としたRFタグが認識できるので⽬視で探し、再度読取らせる、あるいはデータを⼿⼊⼒する等の適切な対処ができる。
■読み落としたことの無視✔アプリケーションによっては読み落としても無視してよい場合がある。読み落としたとしても再度読取らせる作業を⾏わず、次の⼯程で読取られたら前の⼯程でも読取っているとみなすことができる場合がある。
✔読み落とした場合に、導⼊⽬的と照らし合わせ、必ず必要なデータであるのかどうかを⾒極めることも重要。
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15【2.6】 読みすぎ
✔UHF帯のRFIDは、交信距離が⻑い特性があるが、その反⾯、本来読取りたくない場所のRFタグを読取ってしまう
ことがある■読みすぎの原因✔電波出⼒が強すぎる✔ある特定の場所の電波が反射・⼲渉によりその合成波が⾃由空間では読み取ることができないほど強くなっている
ことに起因✔定置式のアンテナを使⽤した読取りゲートで、通過するRFタグを読取る場合、ゲートを通過する物体によっても電波の反射、吸収などの現象が発⽣する✔フォークリフトや台⾞、ハンドリフト等の運搬器具は⾦属を使⽤しているものが多く、運搬器具
によって電波が反射する✔RFタグを貼付した管理対象物が⾦属製のものであった場合には、管理対象物そのものによって電波が反射する。
最後にはアプリで解決する︕✔アンテナの電波出⼒を可能な限り落とす。
✔誤って読取ってしまう場所を計測・特定し、その範囲内にはRFタグを置かずに隔離する運⽤とする、隔離できない場合、⾦属板等で電波を遮蔽する等の処置を⾏う✔アプリケーションによる対処。⼊庫業務を考えた場合、同⼀のものが2度⼊庫されることがなければ、出庫されるまで何度読み取ってもアプリケーションでデータを削除。また、出庫予定データと照合し、⼿作業によるデータのキャンセルなどの機能を実装することで対策
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第3章 関連技術の詳細（目次）＊第3章は第2章で説明した内容をさらに技術的に深掘りしている。

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17【3.2】 主な材料の誘電率と波長変化✔樹脂やゴム等には添加材や他の材料が混ざっているものもあるが、添加材の特性によって誘電率が変化して交信距離に⼤きく影響する場合がある✔⾦属が混ざる場合は当然であるが、ガラス、カーボンなども電波特性に⼤きな影響を及ぼす
添加材である。
✔各材料のサイズや厚みで影響の度合いが変わるが、プラスチックフィルムなど⾮常に薄い材
料などは、その影響が無視できるレベルである✔絶縁体内を電波が伝搬する際、材料が持つ誘電率 の値によって伝搬速度が低下し、その結果、波⻑が短くなり近傍のRFタグの共振周波数を変化させてしまう✔ガラスの誘電率は 4〜10でガラス内を伝搬する電波の波⻑は1/2以下に短縮され、その影響でRFタグのアンテナ上の電波も波
⻑が短くなる✔ RFタグの波⻑が短くなると共振周波数も変化することになるので交信距離が低下する
取付対象物でも交信距離は変わる︕

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【3.5】 水分の影響を回避するRFタグについて✔内容物が液体類のペットボトル、瓶に⼊った飲料⽔やシャンプー等をRFタグで管理する場合に、液体による電波の減衰、拡散、また液体とRFタグアンテナとの電気的結合のインピーダ
ンス特性の乱れによって交信が妨げられることが発⽣する✔RFタグが貼付された液体容器のデータをリーダライタ（アンテナ）で読取る際に、リーダライタ（アンテナ）から⾒て、複数個の容器が重なって並んでいたり、貼付したRFタグが容器の裏⾯にあったりする場合、RFタグに到達する電波強度が減衰し、この電波を搬送波として返信された信号も同様に減衰するため、読取り感度が著しく低下する（下左図）✔これを改善するにはRFタグを容器に取付ける際、容器との間隔を空けるか、容器との間に磁性シートを⼊れる等の対応が必要となる✔最近は液体対応のRFタグもリリースされているので、そのようなRFタグを使⽤することで⽔分の影響を回避することができる（下右図）

最適なRFタグを選定する︕

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第4章 システム構築上のポイント（目次）Copy Right (C) 2023, JAISA＆ECSSA ,All Right Reserved.

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【4.4】 システムにおけるサイバーセキュリティ対策「サイバーセキュリティ対策」は、⾃社のDXにつながるデータリンク産業社会に参画するための「パスポート」である。
■RFタグのパスワード機能利⽤依存の危険性✔RFタグは、MB00（RESERVEDメモリ）に読書きに関するセキュリティを管理するためのデータ
エリアを持っており、RFタグ単体が保持している格納情報へのアクセスの制限には有効であるが、そこに書かれている情報が「安全」なものかについて証明するものではない■疎結合システム構成のサイバーセキュリティ効⽤✔サイバー攻撃を防ぐには、疎結合システム構成であることが⼤前提となる✔疎結合化することで不正データ通信を多段階で阻⽌するチャンスが⽣まれ、企業システム全体に攻撃被害が延焼する危険を排除できる✔機器に動的にIPアドレスを割り当てるDHCPを安全に運⽤するためには、個々の機器が物理的な認証⼿段を持つことが最も望ましい■列挙型データ値域定義の活⽤・物理的およびスタッフの⼠気によるサイバー安全措置✔交信されるデータの内部、データの値域を整形式で、かつ列挙型で規定し、受信した段階で記載内容データをパーズ（各規格の規定書式に合致しているか厳重に検査）することででほとん
どのマルウェア通信を排除できる✔RFID関連機器は⼗分な冷却が効き外部電波影響を遮断できる「施錠庫」内に設置する✔「⼈に勝るサイバー防衛は無い」。容易に実⾏でき、かつ効果の⾼い⼿段として、⾃動認識シス
テムに関わる社内チームメンバが「⾼い志」を維持することが⼤切
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別冊：ケーススタディ（S-1）の開発「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~の別冊として、【ケーススタディ１】「S-1 製造仕掛品の所在管理編」
を開発し、2022年8⽉31⽇に
JAISAウェブサイトで公開済み
このケーススタディでは、RFID活⽤ガイド
ラインにおける導⼊フローに基づいた事例を紹介している

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別冊：ケーススタディ（S-2）の新規開発「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~の別冊第2弾として、【ケーススタディ2】「S-2 資産管理 RTI容器管理編」
を新規に開発し、2023年9⽉22⽇に
JAISAウェブサイトで公開予定
このケーススタディでも、RFID活⽤ガイド
ラインにおける導⼊フローに基づいた事例を紹介している

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本ガイドライン＆ケーススタディの掲載先
本ガイドライン＆ケーススタディ は、JAISAウェブサイトで⼀般公開されています。
以下のURLからダウンロードできます。
https://www.jaisa.or.jp/guideline_rfid.php
最新版は、2023年9⽉22⽇に更新予定

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24ガイドライン＆ケーススタディの活用状況
・「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~
・別冊 【ケーススタディ１】 「S-1 製造仕掛品の所在管理編」のJAISAウェブサイトからのダウンロード数は以下の通り。
注⽬すべき点はダウンロードをされた半数以上の企業が、JAISA会員以外の⼀般企業であることである。

JAISAウェブサイトからのダウンロード数■「RFID活⽤ガイドライン」~製造業編~・第1版（Ver.1.0） 2021年2⽉公開 ・・・・ 448
・第2版（Ver.2.0） 2022年8⽉公開 ・・・・ 322■別冊 【ケーススタディ１】 「S-1 製造仕掛品の所在管理編」
・第1版（Ver.1.0） 2022年8⽉公開 ・・・・ 121*2023年9⽉7⽇現在
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ご清聴、ありがとうございました★本ガイドラインに関するお問い合わせ★ガイドライン、およびケーススタディをもっと深く知るためのセミナー（有償）応募については、＜JAISAウェブサイト お問い合わせ＞https://www.jaisa.or.jp/inquiry.php
までご連絡ください。

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14

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13(C) 2023, JAISAᲭᴈᲭᲨʻʻ࠰ࡇƷ෇ѣ
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16䛆ཧ⪃ᩥ⊩䛇[1] Labeled Faces in the Wild, University of Massachusetts.
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/[2] Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ), NVIDIA.
https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset[3] 1 million face faces, V7Labs.
https://www.v7labs.com/open-datasets/1-million-fake-faces[4] DFFD: Diverse Fake Face Dataset, Department of Computer Science andEngineering, Michigan State University.
http://cvlab.cse.msu.edu/dffd-dataset.html(C) 2023, JAISA䛤Ύ⫈䛒䜚䛜䛸䛖䛤䛦䛔䜎䛧䛯䝞䜲䜸䝯䝖䝸䜽䝇㒊఍⢭ᗘホ౯ᢏ⾡䜾䝹䞊䝥ᵨᵧᵱᴾᵶᴾᵎᵓᵐᵕỉಒᙲể‫׎‬ᨥ೅แ҄ࣂ࣮ࢥ࣮ࢻࣉࣜࣥࢱཬࡧࣂ࣮ࢥ࣮ࢻ࣮ࣜࢲࡢᛶ⬟ホ౯௙ᵝ© 2023 JAISAႸ ᴾᴾᴾᴾᴾഏᙹ఍С‫ܭ‬ỉᏑ୎ᵊႸႎᵊ஖ࢳјௐᴾ
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＊＊＊ 注 意 ＊＊＊この資料は，一般社団法人日本自動認識システム協会が行う“ＪＡＩＳＡフォーラム”用として作成したものである。
本資料の版権は，一般社団法人日本自動認識システム協会に帰属し、複製・転載・翻訳・
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ＪＡＩＳＡフォーラム資料

２０２３年９月

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