つながるデータで築く未来越塚登

東京大学大学院情報学環・教授
ユビキタス情報社会基盤研究センター・センター長
総合分析情報学コース・コース長
YR P ユビキタス・ネットワーキング研究所・副所長
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自己紹介
■ 越塚登
東京大学大学院情報学環・教授▶ 総合情報学コース長▶ 東京大学大学院情報学環・ユビキタス情報社
会基盤研究センター長▶ 東京大学教養学部 学際科学科（兼務）▶ 中央大学理工学部 非常勤講師▶ Y R P ユビキタス・ネットワーキング研究所・
副所長▶ T R O N フォーラム 学術教育W G 主査
▶ T R O N フォーラム IoT W G 副主査▶ ユビキタスIDセンター▶ 公共交通オープンデータ協議会▶ IVI（In d u s t r ia l V a lu e -c h a in In it ia t iv e ）▶ オープンデータ伝道師▶

■ E-mail▶

2■ 政府等役職▶

IoT 推進コンソーシアム◆ 運営委員◆ スマートIoT推進フォーラム委員▶

オープン＆ビッグデータ活用・地方創生推進機構（VLE D ）◆ 理事、技術委員会 主査、オープンデータシティ 推進委員会 主査▶

経済団体連合会（経団連）◆ 21世紀未来政策研究所 研究主幹▶

札幌市
◆ 札幌市ICT活用プラットフォーム検討会 委員▶

北海道オープンデータ協議会◆ 技術顧問▶

札幌オープンデータ協議会◆ 会長▶

高知県IoT 推進アドバイザ

k o s h iz u k a @ s a k a m u r a -l a b .o r g

■ Web
▶

h t t p :/ / w w w .u t a c s .o r g / k o s h iz u k a /2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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3

T → IoX

Io

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4

Internet of "Things"
Internet of "Places"
Internet of "Services"
Internet of "Abilities"
Internet of "Finance"
Internet of "Vehicle"
Internet of "Healthcare"Internet of "Agriculture"......

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5「データ」を使ったIoT農業

高知県四万十町次世代団地
高知県Io T 推進ラボ

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四万十町次世代団地：データ駆動＋IoT制御による大型トマト菜園

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温湿度・CO2・日照等のIoTセンサー

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肥料や水は、コンピュータ制御の点滴で提供

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点滴装置と、CO2供給のビニールパイプ（どちらもコンピュータ制御）

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災害対応、防災

世界最高峰のIo T サービス

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気象庁 緊急地震速報

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自動車・通行実績情報マップ（Probe Carの利用）

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熊本地震、通れた道マップ（TOYOTA）

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シカゴ市で、雪かきが終わった道路地図

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気象データ

気象はあらゆる経済活動に「つながる」

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気候・気象に敏感な産業は米国のGDPの約1/3（3兆ドル）
金融、保険、不動産、サービス業、小売業、卸売業、製造業

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17

気象により直接影響をうける産業はGDPの約10%

農業、建設業、エネルギー産業、レジャー産業、等

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顕著な気象現象により...
118億ドルの被害、2,718人の負傷（2001年）2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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気温が1度上昇
経済成長率は約0.36～5%減 少2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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予測できない気象変動リスクの担保
一 金融商品マーケツト 一
Environmental Finance
Weather Derivatives 天候デリパテイブ2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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天候デリバティブ
エンロン社で開発（1997, US）
日本でも取扱開始（1999）

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（事例） Total Weather Insurance (The Climate Corporation)■国立気象サービスが提供する気象関連のオープンデー
タを活用した農家向け収入
保 障 保 険 Total Weather
Insuranceを事業化■ 2013.10.2 アグリビジネス世界的 トツプ企業MonsantoがClimate
Corporationを約11億USD（1100億円）で買収■ 日本でも同様のオープンデータの保険業界利用は、同程度になされている2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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気象庁 気象ビジネス推進コンソーシアム

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気象庁 気象ビジネス推進コンソーシアム

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IoT食品トレーサビリティ

食品データを「つなげる」

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I o T を使った食品トレーサビリティ
インターネットによる接続

製品 デ
ータベース

ユピキタスIDセンタ
ー

製品 デ
ータベース

生産段階の
記録

ド
ド
LI

LI

入荷

生産段階

LI

LI

検品等

準備段階

出荷

入荷

LI

検品等

ド
ド

ド

ド

LI

出荷

卸売り段階

入荷

分割・陳列

店舗の陳列棚

小売り段階

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生産段階（農場等）におけるこまめな生産情報の取得

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センサーで情報自動収集■ 自律型センサーノードで環境情報計測■ 計測したデータを無線通信で動収集
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輸送中の状況も自動取得

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青森りんごトレーサビリティ事業概要■ 目的▶

「青森りんご」を対象としたトレーサビリティシステムを構築し、消費者に栽培情報や品質情報を提供する▶

「青森りんご」のブランド力を高め、海外への輸出を含めた販路拡大を促す▶

生産者と消費者をつなぎ、フードコミュニケーションを促進する

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トレーサビリティシステム全体イメージ
1. 管 理 者 ( JA）用システム
JA相馬村

2. 生産者用システム

4. 消費者用情報閲覧システム

生産農家

■

消費者

■
■
■

生産者／生産地情報登録

りんご情報提供(閲覧）

りんご／安心・安全／その他情報登録

生産者情報
組付

フィードパック(閲覧履歴等）

青森りんごトレーサピリ
ティ管理サーバ

3. 選果ラインシステム

貼付した
LIcodeQR情報

選果ライン(JA相馬村）

大き
さセ
ンサ
ケースに貼られたラベルの
QRコードを読み取って、」れから選果ラインに流すりんごの生産者等を特定する

ラベリングマシン

箱詰め・出荷色
センサ

りんごにLIcodeQRを印刷したラベルシールを貼りつける

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情報提供画面イメージ

2017/6/29 METI/IPA IMI関連2イ0ベ
開e資
1ン
5 ト©公K
n料Sakam

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トレーサビリティデータのトラックバックによる事故原因探求■ トレーサビリティデータのトラックバックによる問題発生箇所の絞込み▶

u c o d e を使った食品トレーサビリティシステムでは、汚染された食品の履歴を「関係トラックバッ
ク」が可能■ 共通箇所を調べることにより、汚染が発生した可能性がある範囲を知ることができます。
■ 比較する汚染した食品を変えてトラックバックを繰り返すことにより、汚染が発生した可能性のある範囲を絞るこ とができます。

▶

汚染されていない食品とのトラックバックにより、汚染範囲を絞ることができる

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トラックバック作業の実際

34■ 汚染ロット同士の関係をチェック

汚染ロットAのトラックバック結果

汚染ロットAのトラックバック結果

緑色が、汚染ロット聞の共通履歴
このどこかで汚染が起きた可能性が高い
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IoT救急車
救急医療のデータを「つなげる」

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救急車と病院を「つなぐ」

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IoT型 救急医療支援システム

37■ 救急車内の映像を医師に伝送▶

言葉では伝えにくい状況も、医師に説明・伝達可能▶

医師が患者の容態や周辺状況（体格/出 血 /吐瀉物等）を把握し、病院の受け入れ準備を効率化可能

医師による映像閲覧の手順
地図上の救急車マークをタップして映像を閲覧

映像中継中の画面
救急車内のバイタルモニタにズームした様子
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スマートな救急車、スマートな病室382017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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施設利用状況

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空きベッド数の状況（救急隊側にも提供している情報）処療室は使用中のランプが赤く点灯
ベッドの色が青いときは空き赤いときには使用中

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横須賀市と三浦市で本運用中：全救急隊と全３次救急病院で実用（2014.03.20 神奈川新聞）

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41

Smart House, Smart Building
建物の中のデータを「つなげる」

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ゼロ・エナジー・ハウス（松山）42

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Padコンピュータでモニタ

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eカルテ：省工ネルギーをアドバイス44

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ダイワユビキタス学術研究館 (東大本郷キャンパス, 2014)2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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IoT Facility for Education in DUCRB

46■ Sensor System▶

T e m p e r a t u r e s e n s o r (f o r e a c h r o o m )▶

H u m i d ity s e n s o r (f o r e a c h r o o m )▶

H u m a n m o t io n s e n s o r (f o r e a c h r o o m )▶

P o w e r M e t e r (f o r e a c h r o o m )▶

Im a g e s e n s o r s (n e t w o r k c a m e r a , f o r e a c h r o o m )▶

W e a t h e r s e n s o r s (o n r o o f t o p )■ Location System▶

B LE b e a c o n f o r lo c a t io n i d e n t ific a t io n (in m a n y p o i n t s )▶

W ifi b e a c o n f o r lo c a t io n i d e n t ific a t io n

■ Control System▶

A ir c o n d itio n e r c o n t r o l▶

Ex t r a c t o r f a n c o n t r ol▶

Lig h t i n g c o n t r o l▶

S e c u r ity c o n t r o l (w / t N F C c a r d )▶

E le v a t o r c o n t r o l
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Every Facility is controlled by RESTful API via Internet

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館内のすべてをモニタリング

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館内のすべてをネツトから操作

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最大のインセンティブ要因は省電力節約電気代でインテリジェントビル設備代を相殺可能

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公共交通オープンデータ

飛行機、鉄道、バス、タクシー、... 公共
交通のデータを「つなげる」

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Tokyo Railway Map

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Tokyo Bus Map

53

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54

テーマ
瞬時に見える公共交通

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公共交通オープンデータ協議会 http://www.odpt.org/

55

■ 概要
▶

「公共交通オープンデータ協議会」では、公共交通に関する「オープンデータ」を核とし、更に公共
交通オープンデータ研究会での研究開発成果を発展させた、先進的な次世代公共交通情報サービスの 構
築、およびその標準プラットフォームの研究開発、公共交通政策提言を実施▶

2 0 2 0 年の東京オリンピック・パラリンピックにおける円滑な公共交通提供に資する、オープンデー
タ方式による情報サービスを担います。

■ 会長▶

坂村健（東京大学教授）■ 参加組織▶

公共交通事業者（鉄道、空港、航空、バス、タクシー、等）▶

ICT事業者▶

関連省庁など、政府自治体（総務省、国交省、東京都、等）■ 活動内容▶

公共交通オープンデータセンターの運営▶

リアルタイム運行情報サービス「ドコシル」▶

スマートターミナルサービス「ココシルターミナル」▶

公共交通データの多言語化手法の検討▶

輸送障害時の情報提供サービス手法の検討
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組織構成

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■ 会長
▶

坂村 健（東京大学教授、Y R P ユビキタス・ネットワーキング研究所所長）■ 理事社（4団体）▶

東京地下鉄株式会社 （理事：村尾 公一 常務取締役）▶

日本電気株式会社 （理事：橋本 裕 交通・物流ソリューション事業部長）▶

東日本旅客鉄道株式会社 （理事：松橋 賢一 総合企画本部システム企画部長）▶

富士通株式会社 （理事：廣野 充俊 執行役員常務）

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会員 : 計45社（理事社を含む）

57■

ウイングアーク１ｓｔ株式会社■■

株式会社ヴァル研究所

東京急行電鉄株式会社■■

株式会社LCL

東京国際空港ターミナル株式会社■■

小田急電鉄株式会社

東京大学大学院情報学環ユビキタス情報社会基盤研究センター■

小田急バス株式会社■

東京都交通局■

関東バス株式会社■

東京メトロポリタンテレビジョン株式会社■

グーグル株式会社■

東京臨海高速鉄道株式会社■

京王電鉄株式会社■

東武鉄道株式会社■

京王電鉄バス株式会社■

東武バス株式会社■

京成電鉄株式会社■

成田国際空港株式会社■

京浜急行電鉄株式会社■

西東京バス株式会社■

国際興業株式会社■

日本空港ビルデング株式会社■

サトーホールディングス株式会社■

日本航空株式会社■

ジョルダン株式会社■

日本マイクロソフト株式会社■

西武鉄道株式会社■

株式会社パスコ■

西武バス株式会社■

パナソニックシステムネットワークス株式会社■

セコムトラストシステムズ株式会社■

株式会社日立製作所■

全日本空輸株式会社

■

防衛大学校

■

ソニー株式会社■

三菱電機株式会社■

大日本印刷株式会社■

株式会社ゆりかもめ■

東急バス株式会社■

YRPユビキタス・ネットワーキング研究所
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公共交通オープンデータセンター

58■ 鉄道、バス、航空などの交通事業者の提供する公共交通データを集約し、標準化されたデータ形式でサービス開発者であるICTベンダーに提供▶

ICTベンダーは、公共交通オープンデータセンターから、各交通事業者の指定した条件（有償のケースも想定）でデータを入手し、様々なサービス開発に活用できる

鉄道運行データ
サービス開発者（ICTベンダー）

一般利用者（お客様）

施設データ

一般利用者（お客様）
公共交通オープンデータセンター
バス運行データ

インターネットなどを通じて、標準プロトコル、
標準データ形式で提供
サービス開発者（ICTベンダー）

航空運行データサイネージ
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トップ画面

59

通常の画面

駅選択時
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ドコシル（2013/3/31）

60

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（例）Tokyo Metro Co. Ltd., Open Data Contest Now

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アプリコンテスト応募作数＝281

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オープンデータを用いた
列車遅延予測2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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東京メトロ東西線の走行履歴データ分析

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リアルタイム運行情報から、列車の到着時刻の予測ができないか？

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66

IoTからSmart Cityへ...

都市のあらゆる機能を「つなげる」

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Big Data in Logistics（DHL社の例）

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Enevo社（フィンランド）によるごみ収集効率化

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おもてなしプラットホーム：Personal Dataを「適正」に「つなげる」

エンドユーザー

エンドユーザー－－

エンドユーザー

エンドユーザー

ユーザー属性情報を委託

おもてなしプラツトフォームが『仲介』おもてなしプラットホームが「仲介」

ユーザー属性情報の利用を申請

サービス

サービス

サービス

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Smart City（http://www.idc.asia/microsites/smartcity/awards.html）

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71

つながるデータを支える基盤は？

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72(1)
水平型アーキテクチャ

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Vertical to horizontal integration model73

From vertical to horizontal integration model
VERTICAL MODEL

HORIZONTAL MODEL

Integrated
service
platform

つなげる
meter

vehiclesOthermodules

Service platform configured
per vertical application

meter

vehiclesOthermodules・Integrated service platform supporting
multiple applications
・Generic and application specific components
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I o T による「電子国土』：実空間型情報基盤の確立と、社会課題解決

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実空間型情報基盤を用いた課題解決
災害対応 迅速な救難
効率的な重要社会
インフラの運用・管理 活動、適切な情報提供

食の安心・安全 日本の農産物の国際競争力強化

医療／ヘルスケア 迅
速な救急患者の病院搬送

政府および国民がそれぞれのレベルで必要な情報を得ることにより、迅速な行動を可能とし、社会インフラを継続的に維持することができる。

実空間型情報基盤の
確立

つなげる

橋梁の歪
み監視

被災状況
モニタ

気象
観測

リモート
センシン
グ

食品の生産環境
モニタ

物流状況
モニタ

病院の稼働状
況モニタ

患者の状
況モ
ニタ

実空間情報を統合するための「実空間情報モデル」
標準化された実空間モデルに基く状況情報インフラは、
誰でもがセキュリティーポ
リシーに基づき使えるようにオープンにされることで社会全体の効率をトータルに向上できる

電子国土情報収集
ユビキタス技術、リモー
トセンシング技術、等を使い多角的視点で複合的な情報を取得する。

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I o T は、仮想と現実を「つなぐ』

75

実世界空間

ucode

u c o d e 空間

つなげるコンテンツ・
サービス空間2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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76

しかし...

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77(2)
現場では、つながら「ない」データ

日本の多くの現場で起きていること

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「書類の電子化」としてデータ化3

78

DB A

DB B

DB C

書式A

書式B

書式C

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データはたくさんたまった、、のは確か

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データがたくさんたまったように見える…

書式A

書式B

書式C

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AI、IoT、、、夢「だけ」は広がる、、、

AIでPDCA

シミュレーション

80

全体可視化

統合化DB

書式A

書式B

書式C

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しかし現実は、つながら「ない」データ

81

DB A

DB B

DB C

書式A

書式B

書式C

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現実は、更に厳しい82

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つなげるためには、、、

83

複数データベースのF e d e r a t io n （連邦化）が可能
共通IDで名寄せが可能（DB間をまたがる主キー）
DB A

共通IDで名寄せが可能（DB間をまたがる主キー）

出来れば語彙や意味も
共通化

書式A

DB C

DB B
出来れば語彙や意味も
共通化

書式B

書式C

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84（３）「ゆるやかにつなぐ」ために

Loosely Coupled Architecture

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85

識別基盤
"ID"
Infrastructure for "Identification"

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86

ucode

「全世界共通の物品番号／場所番号」「モノや場所に振る事ができる、唯一無二の『通し番号』」
ヒトは「マイナンバー」（？）

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ucodeの技術的特徴

87■ 固定長: 128bit長コード▶ 2128 ≒ 3.4×1038個からなる（340,282,366,920,938,463,463,374,607,431,768,211,456個）▶ 128bit単位で拡張できる枠組みも用意■ 個体識別可能な番号体系■ 組織（団体）でも個人でも発行可能■ 既存のコードを包含可能■ 番号自体に意味を持たない■ さまざまなものに格納可能（ucodeタグ）

ucodeを表す
ロゴマーク

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ucodeの構造

version(4bit)

TLDC(16bit)CC(4bit)SLDC(Variable)

IC(Variable)

ver.

TLDC

CC

SLDC

IC (variable)

記号

名称

TLD

Top Level Domain CodeCCClass Code（クラスコード）

SLDC

Second Level Domain Code（領域コード）

IC

Identification Code（識別コード）

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89

ucode + RDF≒ ucR (ucode Relation)

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ucR: ucode Relation90■ 複数個のucR Unitによってモノや場所の意味を表す■ グラフ構造になる → ucR Graphと呼ぶ

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ucRの例（場所）91

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92

重要な「語彙」

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uIDアーキテクチャで利用している語彙 (1)名称
RDF基本構造

規定範囲

93

ネームスペース

ターム例

RDFでデータ構造を表現するための基

http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-

rdf:subject(主語), rdf:predicate(述本的なボキャブラリ。

syntax-ns#

RDFスキーマ

ボキャブラリを定義するためのボキャ
ブラリ。

語)

http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#

rdfs:subClassOf(サブクラス),
rdf:range(値域),rdfs:subPropertyOf(サブプロパ
ティ),

OWL

オントロジを記述するためのボキャブラリ。

http://www.w3.org/2002/07/owl#

owl:sameAs(同義),
owl:inverseOf(反意)ダブリンコア基本

書誌情報を記述するためのボキャブラ

http://purl.org/dc/elements/1.1/

dc:title(名前), dc:description(説明要素

リセットであるが、Webリソースの属性を記述するために広く用いられている。ISO 15836にて標準化。
ダブリンコア基本要素を拡張し、その意味を細分化したボキャブラリ。

DCMI語彙

文) , dc:creator(作者),
dc:format(メディアタイプ)
http://purl.org/dc/terms/

dcterms:alternative(代替タイトル), dcterms:audience(対象としている利用者)

FoaF

人や組織に関する情報をRDFで記述するためのボキャブラリ。

http://xmlns.com/foaf/0.1/

foaf:familyName(姓),foaf:givenName(名), foaf:age(年齢)

geoSPARQL

位置や形状に関するボキャブラリや、

http://www.opengis.net/ont/geosparql#
http://www.opengis.net/ont/sf#など

geo:wktLiteral(Well-Known Text
規格の地理情報),
geo:gmlLiteral(GML規格の地理情
報)

空間演算を行うための関数ボキャブラ
リが定義されている。
W3C Basic Geo

WGS84に基づく一点を表現するための

http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_p

wgs84_pos:lat(緯度)・

DCAT

ボキャブラリ。
データセットを記述するためのボキャos#
http://www.w3.org/ns/dcat#

wgs84_pos:long(経度)dcat:theme（データセットのカブラリが定義されている。

テゴリ）, dcat:accessURL（データにアクセスするためのリンク
先情報）

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uIDアーキテクチャで利用している語彙(2)
名称

規定範囲

ネームスペース

94

ターム例

事物の基本クラ

事物の基本クラス・物理量を扱

ス・物理量

う基本的なボキャブラリ。

uc:length(長さ), uc:issued(ucode発行日)

単位系

物理量・貨幣単位を記述するボ
キャブラリ。

uc:Meter(メートル), uc:Seconds(秒)地物

山・建物・移動体，行政界や関心地点など，場所に関するボ
キャブラリ。

http://uidcenter.org/ucr/vocab/ug#

ug:Facility(施設), ug:Railway(鉄道),
ug:floor(階層), ug:consistsOf(含んでいる)

地理情報サービス

地物や施設に関するサービス情http://uidcenter.org/ucr/vocab/ugsrv

ugsrv:keyword(キーワード), ugsrv:price(料地物アクセシビリ

報を記述するボキャブラリ。
関心地点に関する通行可能性に#
http://uidcenter.org/ucr/vocab/spac#

金), ugsrv:lowerAge(利用可能な最低年齢)
spac:Walker(歩行者), spac:Bamp(段差)

ティ
製品・物品

ついて記述するボキャブラリ。
製品や物品に関する基本的な情報を記述するボキャブラリ。

http://uidcenter.org/ucr/vocab/uobj#

uobj:InsuatrialProduct(工業製品),
uc:owner(管理者), uc:producer(生産者)

イベント

生成・流通等のイベントを記述するボキャブラリ。

http://uidcenter.org/ucr/vocab/ev#

ev:IssuedEvent(発生), ev:DivisionEvent(分割), ev:target(対象物)

取引

取引に関するボキャブラリ

http://uidcenter.org/ucr/vocab/trans#

trans:Receipt(領収書), trans:creditor(販売者), trans:priceUnit(金額単位)

http://uidcenter.org/ucr/vocab/uc#

uc:Entity(エンティティクラス),

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95

IMI（共語彙基盤）への期待

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96

文字も重要

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97（４）
IoT時代の標準化

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IoT Standardization LandscapeJuergen Heiles: "AIOTI Alliance for Internet of Things Innovation", The workshop "Platforms for connected Factories of the Future", Brussel, Oct. 5～6, 2015.
http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/image/document/2015-44/11_heiles_11948.pd

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Many related vertical and horizontal activities

Juergen Heiles: "AIOTI Alliance for Internet of Things Innovation", The workshop "Platforms for connected Factories of the Future", Brussel, Oct. 5～6, 2015.
http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/image/document/2015-44/11_heiles_11948.pdf

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99

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100"Too many standard
organization !!"2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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Internet of Things Landscape 2016

101

Matt Turck: "Internet of Things: Are We There Yet? (The 2016 IoT Landscape)", Mar. 28, 2016.
http://mattturck.com/2016/03/28/2016-iot-landscape/2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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102

気安く標準化などできない2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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103

（５）
IoTアーキテクチャの砂時計

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104

一方、ソフトウェア開発効率は劇的に向上

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105"Programmable Interface"2017/6/29 METI/IPA IMI関連イベント公開資料

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106

Minimum Standardization＋
Open Architecture
つなげるために、必要に応じて「プログラミング」する
毎回やってたら大変だが、ある程度はやる
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IoTのMinimum Standardizationは？？

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108

識別基盤
Infrastructure for "Identification"

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I o T アーキテクチャの砂時計モデル

109

Application and services
Location-aware information services
Supply Chain Management
Food Traceability
Product Certification
Logistics
Certification e-health
Smart Grid
Smart House, Smart Building
Critical Infrastructure Management

Vocabulary

Identification

Context Representation Layer

Sensor Network Techs.
Sensor Network

ucode

Auto ID Techs.
Passive RFIDs Smart Cards
Active RFIDs
BarcodesIR Beacons
2D Barcodes
RF Beacons

ucR

User Terminals
Mobile Phones PDAs
Smart Phones PCs
e-Book Terminals
Pad Computers

Networks
TCP/IP
IPv6
3G, 4G Mobile Phone Networks
NGN Overlay Networks
WLANS……
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110

いまつながるデータの時代だから

ucode

Infrastructure for "Identification"

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111

ありがとうございました

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