地域課題解決型ローカル５Ｇ等の実現に向けた開発実証に係る漁業分野におけるローカル５Ｇ等の技術的条件等に関する調査検討の請負（海中の状況を可視化する仕組み等の実現）

成果報告書

令和３年３月３１日
株式会社レイヤーズ・コンサルティング

目次
1. 全体概要 ............................................................................................................................ 1
1.1 背景・目的 ................................................................................................................... 1
1.2 実施事項及び実証目標 ................................................................................................. 4
1.2.1 課題実証の概要 ............................................................................................................ 4
1.2.2 技術実証の概要 ............................................................................................................ 4

1.3 実施体制 ....................................................................................................................... 5
1.3.1 実施体制図 ................................................................................................................... 5
1.3.2 コンソーシアムの詳細 ................................................................................................. 5

1.4 実証のスケジュール..................................................................................................... 7
1.5 免許申請の概要 ............................................................................................................ 7
2. 実証地域 ............................................................................................................................ 9
2.1 実証地域の概要 ............................................................................................................ 9
2.2 実証環境 ..................................................................................................................... 13
2.3 地域課題等 ................................................................................................................. 16
3. 実証環境 .......................................................................................................................... 23
3.1 ネットワーク構成 ...................................................................................................... 23
3.1.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム .............................. 23
3.1.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム .............................. 25
3.1.3 ローカル５Ｇシステム ............................................................................................... 28

3.2 システム機能・性能・要件........................................................................................ 28
3.2.1 キャリア５Ｇシステム ............................................................................................... 30
3.2.2 水中ドローン ............................................................................................................. 32
3.2.3 センサー ..................................................................................................................... 42
3.2.4 養殖漁場環境の分析システム .................................................................................... 51
3.2.5 ローカル５Ｇシステム ............................................................................................... 56

3.3 実証環境の計画 .......................................................................................................... 57
3.4 実証参加者への説明................................................................................................... 60
4. 課題解決システムの実証 ................................................................................................. 63
4.1 前提条件 ..................................................................................................................... 63
4.2 実証目標 ..................................................................................................................... 63
4.3 課題解決システムに関する検証及び評価・分析 ....................................................... 63
4.3.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム .............................. 63
4.3.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム .............................. 76

4.4 課題解決システムに関する効果検証 ......................................................................... 86
4.4.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム .............................. 864.4.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム .............................. 98

4.5 課題解決システムに関する機能検証 ....................................................................... 100
4.5.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム ............................ 100
4.5.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム ............................ 120

4.6 課題解決システムに関する運用検証 ....................................................................... 125
4.6.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム ............................ 125
4.6.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム ............................ 135

4.7 まとめ ...................................................................................................................... 137
5. ローカル５Ｇの性能評価の技術実証............................................................................. 147
5.1 前提条件 ................................................................................................................... 147
5.1.1 技術実証の対象とするユースケース ....................................................................... 147
5.1.2 ユースケースに基づく性能要件の基本的な考え方.................................................. 147
5.1.3 実証環境 ................................................................................................................... 147
5.1.4 基本的な諸元 ........................................................................................................... 151

5.2 実証目標 ................................................................................................................... 163
5.2.1 技術的課題 ............................................................................................................... 163
5.2.2 実証目標 ................................................................................................................... 164
5.2.3 実施事項と各実施事項に必要な各種データ ............................................................ 165

5.3 ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等 ................................................. 166
5.3.1 実施概要 ................................................................................................................... 166
5.3.2 評価・検証項目 ........................................................................................................ 168
5.3.3 評価・検証方法 ........................................................................................................ 169
5.3.4 類似の調査 比較対象とする類似調査のサーベイ結果、比較の視点等 ................. 173
5.3.5 性能評価結果 ........................................................................................................... 174
5.3.6 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 178
5.3.7 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 178
5.3.8 更なる技術的課題等................................................................................................. 182

5.4 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等.............................................. 182
5.4.1 評価・検証項目 ........................................................................................................ 182
5.4.2 計測指標及びその妥当性 ......................................................................................... 183
5.4.3 評価・検証方法 ........................................................................................................ 183
5.4.4 検証結果 ................................................................................................................... 188
5.4.5 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 193

5.5 その他ローカル５Ｇに関する技術実証 ................................................................... 195
5.5.1 評価・検証方法の詳細 ............................................................................................. 196
5.5.2 計測の仕様 ............................................................................................................... 196
5.5.3 検証結果 ................................................................................................................... 203
5.5.4 自身で設定したテーマ・視点等に係る項目 ............................................................ 210
5.5.5 検証結果を踏まえた考察（自身で設定したテーマ・視点への対応等） ................. 210
5.5.6 技術的課題の解決方策 ............................................................................................. 210
5.5.7 更なる技術的課題等................................................................................................. 211

5.6 まとめ ...................................................................................................................... 223
6. 実装及び横展開に関する検討........................................................................................ 226
6.1 前提条件 ................................................................................................................... 226
6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定 ............................................................ 227
6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討 ................................................................ 229
通信機器企業の観点からローカル５Ｇのビジネスモデルケース確立 ........................... 229
6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討 ............................................................ 230
6.4.1 本事業の課題解決システムを他の地域等で実装するために５Ｇソリューション提供センター（仮称）が具備すべき機能 ................................................................... 230
6.4.2 本事業の課題解決システムについて５Ｇソリューション提供センター（仮称）を通じた横展開のあり方............................................................................................. 241
6.4.3 課題解決システムが公開する API 仕様ないしは PF とのインターフェース仕様 ... 245

6.5 地域における特定産業分野における免許技術要件に対する制度のあり方への提言................................................................................................................................. 245
6.6 実証枠の先にあるカキ養殖事業の事業収益性への示唆 .......................................... 245
6.6.1 事業化への道筋 ........................................................................................................ 246
6.6.2 経済性 ...................................................................................................................... 247
6.6.3 展開拡張の実務課題................................................................................................. 249
6.6.4 漁業であることへの相互理解（心因的コミットメントの醸成） ............................ 251

6.7 まとめ ...................................................................................................................... 252
7. 会合等の開催（該当する活動がある場合）.................................................................. 254
8. まとめ ............................................................................................................................ 258
8.1 全体概要 ................................................................................................................... 258
8.2 課題実証 ................................................................................................................... 259
8.2.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム ............................ 259
8.2.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム ............................ 260

8.3 技術実証 ................................................................................................................... 262
8.3.1 ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等.................................................. 262
8.3.2 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等 .............................................. 263
8.3.3 その他ローカル５Ｇに関する技術実証.................................................................... 263

8.4 実装・横展開に関する検討...................................................................................... 265
9. 参考資料 ........................................................................................................................ 266

1. 全体概要
1.1 背景・目的
一次産業における課題は、「資源の増大」、「生産性向上・所得向上」、「担い手の維持・発展」等が挙げられる。
特に水産業の抱えている課題で最も深刻となっているのが漁業生産量の減少である。水
産庁の水産白書の報告によれば、かつては世界一の水産大国だった日本も、現在では諸外国に比べて大きく衰退している。ここ数十年の間で、世界の漁業・養殖業を合わせた生産量は増加しているのに対し、日本は大幅に減少している。（図１ 漁業生産額の推移）
平成元年をピークに漁獲生産量は減少、漁業生産額も魚離れの影響もあり減少していたが、近年は消費者ニーズの高い養殖魚種の生産の進展等があり持ち直しを見せ始めている。
日本の漁業生産量が減少した原因だが、これには「排他的経済水域の設定」が大きく影響しており、自国内以外の他国の海で漁獲がしにくくなったと推察する。
さらに、世界の魚介争奪戦で「買い負けた」ことなども原因のひとつと考える。
担い手の観点では、高齢化と後継者不足が言える。どの業界にも言えることだが、少子高
齢化や人口減少などにより、水産業全体の高齢化と後継者不足が進んでいる。
特に、水産業では漁村から都会への若者流出が顕著である。水産業を行う若手がいなければ、今後ますます水産業の低迷が進むことは明らかである。

図 1 漁業生産額の推移
出所：水産庁水産白書令和元年度 概要資料より抜粋
これらの課題を「５Ｇの大容量通信による遠隔監視、低遅延通信による遠隔制御」を核としたＩＣＴ化により解決する一次産業ＤＸに取り組んだ。
例えば漁業分野においては、海洋環境と資源変動との関係が十分に解明されていないこ
とも多く、資源評価に必要な情報収集が求められている。
IoT 機器、センサー等を利用した「リアルタイムセンシング」により多種多様な定点情報
1

の可視（データ）化された環境情報を確保することで海洋環境の良否判断ができることに加え、水中でも活動できるロボットとして代表的な水中ドローンを活用し、これまで入手困難であった海中のビジュアルを高精細かつリアルタイムに把握することが可能となる。
これら２つの技術を組み合わせた「データ×ビジュアル」により、海洋環境の悪化を把握することで、「資源の増大」や「生産性向上・所得向上」の課題解決に効果を上げられると考える。
更に、これらで得た「データ×ビジュアル」と一次産業に連綿と伝えられてきた「匠の知識」とを融合させ、的確な情報がタイムリーに展開されることが「担い手の維持・発展」等に寄与できると考える。
日本における漁業分類は、漁業（海面漁業・内水面漁業）と水産養殖業（海水面養殖・内
水面養殖）に大別される。中でも特に海水面養殖は、水質を悪化させる海底の堆積物の除去が難しく、また、密集して生育するため、付着性の生物が養殖水産物や施設等に付着することで、潮通しを悪くしたり餌を奪ったりする等、生育に影響を与える事象が生じやすい。
そのため海水面養殖では、人手等により定期的に海中状況を把握するなど対策を講じてきているが、海中状況をリアルタイムに把握することは難しく、結果として「へい死」が生じ、生産性が低下することが課題となっている。
広島県の主要産業であるカキ（牡蠣）養殖量においては、1950 年代から 1960 年代にかけて急増していき、1988 年の 17 万 5 千トンがピークとなっているが、1998 年には 8 万 7 千トンまで減産し現在は 10 万トン前後で推移しており、生産量の低下が課題となっている。
（図２ カキ生産量の推移参照）

2

図 2 カキ生産量の推移
出所：養殖ビジネス 2020 年 4 月号より抜粋
養殖場の環境、カキと競合する付着生物、カキや付着生物の排泄物やそれらの落下による底質悪化等、海の中の状況を広範囲にダイバー等で確認する事は困難である。
また海中センサーによる水質モニタリングは定点観測が主な状況で、広範囲にモニタリングを行うためには、沢山のブイを配備することになり船舶の航行路に支障がでる。
また海中に沈める手段もあるが、モニタリングデータの取得のため引き上げての作業が生じるため困難である。特に人手での水質計測は非常に手間が掛かる事から、頻繁に多くの地点で実施することは容易ではない。
異なる地点間の水質の比較や、局所的な水質変化を把握できるような高密度、高頻度での水質計測は広くは実施されておらず、一部自治体や港湾管理組織などが調査を行っているが、人的稼働とコストを鑑みると漁場環境が適切に把握されていないのが現状である。
養殖中におけるこれら影響の低減のために、水中の可視化、環境データの取得が重要となり、水中における状況把握にロボット(水中ドローン)の活用が期待されている。本事業
では養殖場における高精細映像による可視化に合わせて、センサーによる環境データの取得が可能なシステムを構築し、その実現に向けた実証実験を行った。
また、海上におけるローカル５Ｇの通信品質を確認し、海上におけるエリア構築について考察するとともに、ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共用検討を目的とした。

3

1.2 実施事項及び実証目標
1.2.1 課題実証の概要
陸上の遠隔地から海中の状況を可視化するために水中ドローンを操縦し、更にドローンが撮影する映像を遠隔地に伝送するため、映像伝送に対して効果が期待される大容量・低遅延の５Ｇ技術を活用した「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」を構築した。
映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析では、水中ドローン搭載（あるいは外付け）のセンサーを用いる事で海水温、塩分濃度、貧酸素濃度の環境データを取得することが可能となるため、一定の海域において、水中ドローンで取得した映像と、センサーで取得した環境データを組み合わせ、且つローカル５Ｇが持つ大容量、低遅延の技術を活かした養殖場環境の分析システムを構築し、このシステムを使い、取得する映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析評価を行った。
1.2.2 技術実証の概要
海上の必要な場所に水中ドローンが必要とするスループットの通信品質を提供できるかの検証を実施する。陸上に設置したローカル５Ｇシステムによるエリア構築、本ユースケースに最適なシステム構成についても検証、考察を行った。また、4.7GHz 帯の海上における電波伝搬においては、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる為、その影響の調査、検証を必要とする。さらに、ローカル５Ｇの普及においては、キャリア５Ｇと同一エリア内で共存することが想定され、特に今後ローカル５Ｇに割り当てられる予定の 4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz 帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５Ｇの干渉影
響が考えられる為、ローカル５Ｇのキャリア５Ｇへの与被干渉による影響を測定、考察を行った。
下記の３点の実証目標を記す。
(ア)基地局から半径５００ｍ以内での海上におけるローカル５Ｇの通信品質を確認し、本ユースケースにおけるローカル５Ｇ整備の適用性を確認した。
(イ)ローカル５Ｇのサービスエリアに対する電波伝搬シミュレーションツールを利用したシミュレーションの結果、及び（ア)で実施の測定結果に基づき、海上におけるエリア構築に対する考察を行い、設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
(ウ)ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における与被干渉による影響を測定、考察を行い、ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における無線設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。

4

1.3 実施体制
1.3.1 実施体制図

図 3

実施体制図

1.3.2 コンソーシアムの詳細
企業・団体名役割

レイヤーズ・コンサルティング

全体調整窓口およびコンソーシアム
運営

NEC ネッツエスアイ株式会社

課題実証および、技術実証に利用するローカル５Ｇシステム（基地局および移動局）環境の提供、技術実証における電波伝搬試験実施、試験データの取得

国立大学法人東京大学

ローカル５Ｇシステム技術開発、および自治体、関係省庁、行政部門との調整。通信事業者との電波干渉等の調整、免許申請その他行政諸手続
き株式会社 NTT ドコモ

技術実証におけるキャリア５Ｇシス
テム（基地局および移動局）環境の提5

供、水中ドローンの遠隔制御及び映像伝送システムの環境提供、技術実証における実証実験の実施、試験デ
ータの取得
広島県

水産業におけるアドバイスおよび課
題解決システムの評価検証における
協力。

江田島市

水産業におけるアドバイスおよび実証場所である能美海上ロッジの提供

内能美漁業協同組合

実証エリアである江田島湾内の江田
内漁場での実証協力。 また課題設定
および課題解決システムの評価検証
における協力。

株式会社クラハシ

水産業におけるアドバイスおよび水
中ドローンの調達及びセンサー搭載
等のカスタマイズ。

佐世保工業専門学校

水中ドローン選定におけるアドバイ
スおよび試験及び海洋での実証協力。

6

1.4 実証のスケジュール
調達（キャリア５Ｇ）については、水中ドローンの発注時期の遅れの影響に伴い、納期が遅れたことにより、構築時期が約 1 カ月程度後ろ倒しとなった。また、課題実証においても、上述の構築時期の影響や天候の影響により、工程の遅れはあったものの、2 月上旬に予定していた全ての工程を完了した。
項目

令和 2 年
10 月

調達（キャリア５Ｇ）

令和 3 年

11 月

12 月

1月

2月

3月

▲水中ドローン発注→構築▼登録点検

調達・免許申請（ローカル５Ｇ）

▲干渉調整

▲免許申請

▲免許取得

▲予備免許取得▼機器設置 ▼電波発射

NW 構築・工事（キャリア５Ｇ）

撤去工事▲電源・光回線工事▼フィールド構築・工事

NW 構築・工事（ローカル５Ｇ）▲電波発射▲事前構築/検証▼水中ドローン単体での予備実証

課題実証

報告書提出
▲本番実証

技術実証
▲実証 ▲確認 ▲実証▲無線設計・試験設計

1.5 免許申請の概要
NEC ネッツエスアイ株式会社にて広島県江田島市能美町中町１２６５（能美ロッジ）をフィールドとし、ローカル５Ｇ活用の実験試験の実施を目的に実験試験局免許申請を実施し
た。
表 1
名称

実験局免許申請

基地局相当装置/
移動局相当装置

7

製造

備考

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 1

基地局相当装置

東京大学

構成検討用として利用。本実証に利用せず

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 2

移動局相当装置

NEC マグナスコ
ミュニケーションズ

ローカル５Ｇの性能評価の技術実証で利用

移動局相当装置

富士通コネクテッドテクノロジーズ

通信確認用に利用

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 8

基地局相当装置東京大学

ローカル５Ｇの性能評価の技術実証で利用

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 9

移動局相当装置

IDY

ローカル５Ｇの性能評価の技術実証で利用基地局相当装置東京大学

ローカル５Ｇの性能評価の技術実証で利用

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 3
ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 4
ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 5
ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 6
ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 7

ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 10
ねっつえすあいえだじまろー
かる５Ｇじっけん 118

2. 実証地域
2.1 実証地域の概要
広島湾は島々や岬で大きく閉鎖された湾であり、以下のような地理的特徴を有する地域であることから、古くからカキ養殖が盛んに行われてきており、450 年以上の歴史を持っており、全国でも有数のカキの産地である。その特徴は以下である。
・ 閉鎖された湾であるため、カキ幼生や餌となるプランクトンが他海域に拡散しない。
・ 波浪が小さく適度な潮の流れのため生育しやすく、カキ筏が壊れにくい。
・ 天然のカキは潮間帯に生息するが、広島湾岸周辺には河川からの流出土砂によって干潟が形成され、更に干満潮の差は最大で 4m 前後と瀬戸内海の中でも大きいため干潟面積が大きいことから、古くからカキが生息している。
その中で本課題解決システムを構築する江田島市は、カキの生産量が平成 26 年において、県内生産量の 24%を占めており、全国的にも国内生産量の 15.2%で県内でも有数の産地の 1
つである。

図 4

江田島の地図江田島市のカキ養殖漁業経営体数は年々減少しており、平成 25 年は 69 経営体と、平成
18 年から 26.6%減少している（図５）。江田島市の漁場従事者について、平成 25 年の年齢構成をみると、65 歳以上の男性は全体の 38.8%（図６）、女性は 42.9%（図７）であり、後継者不足が深刻な状況である。

9

図 5

江田島市漁船漁業経営体数とカキ養殖漁業経営体数の推移
出所：江田島市 HP

https://www.city.etajima.hiroshima.jp/cms/files/uploads/04_keikakuan.pdf
2021 年 2 月 2 日取得

図 6

江田島市の漁場従事者の性別・年齢別漁業就業者数（男性）
出所：江田島市 HP

https://www.city.etajima.hiroshima.jp/cms/files/uploads/04_keikakuan.pdf
2021 年 2 月 2 日取得

10

図 7

江田島市の漁場従事者の性別・年齢別漁業就業者数（女性）
出所：江田島市 HP

https://www.city.etajima.hiroshima.jp/cms/files/uploads/04_keikakuan.pdf
2021 年 2 月 2 日取得
上述の通り、カキの生産量では全国的にみて高い状態の江田島のカキであるが、生産量の減少傾向にある江田島市ではカキの生産性低下の要因であるへい死・成長阻害の問題に対して、市、漁協・漁協者、関係団体が連携し、様々な取り組みを行っている。

11

図 8

江田島市のカキ生産量維持に向けた取り組み
出所：江田島市 HP

https://www.city.etajima.hiroshima.jp/cms/files/uploads/04_keikakuan.pdf
2021 年 2 月 2 日取得

12

2.2 実証環境
現在広島県の実証事業として推進している「ひろしまサンドボックス」があり、複数ある
テーマのうち「スマートかき養殖 IoT プラットフォーム事業」の中でカキ養殖の課題解決に一丸となり取り組んでいる内能美漁業協同組合があり、同組合に引き続き協力が得られる
関係および環境のため、江田内漁場を実証環境とした。

図 9

ひろしまサンドボックス HP より抜粋

出所：ひろしまサンドボックスウェブサイト、https://hiroshima-sandbox.jp/
2021 年 3 月 2 日取得

表 2

実証養殖漁場の概要

漁場名

江田内

所在地

広島県江田島市能美町高田 3479−1

代表者

内能美漁業協同組合

実証を行った面積

柳川 清治

約 130,000 平方メートル（アンテナから中心角 60 度で沖合約 500m 範囲内）

平均水深

約 20m

干満差

約 4m（大潮時の最大干満差）

実証を行った作目

マガキ

13

図 10

図 11

江田内漁場

江田内漁場

14

俯瞰図

実証対象エリア図図 12 江田内漁場 漁業実証対象区画図
出所：広島県 HP 海面漁業権（共同・区画）連絡図
https://www.pref.hiroshima.lg.jp/soshiki/88/1237480266748.html、2021 年 3 月 2 日
取得

図 13

衛星写真から確認できるカキ筏

15

2.3 地域課題等
カキの養殖過程において、様々な要因によりへい死が生じている。
生産性の低下が課題となっているものは代表的に以下の４つに大別出来る。
①
②
③
④

環境の変化
競合する付着生物
養殖場環境の悪化
食害① 環境の変化（温暖化による水温上昇）による影響
環境の変化には冷夏や暖冬といった一過性のものと、温暖化といった慢性的な問題がある。
平成元年から平成３０年までの３０年間の平均に対し、2020 年は長雨が続いた７月は平均を下回っているが、平均よりも高水温が続いていることが分かる。
（図１４参照）

図 14 広島湾内水温変化
出所：広島市水産振興センター、2021 年 3 月 2 日取得
広島湾のこうした海の異変により、カキは例年以上に早く卵を持ち始めるという事象が起こっている。早く生まれたカキの幼生は水温や餌などの条件が整わず、死んでしまったり、採苗不良になる恐れがある。また、水温が高いと実入りに影響が出る恐れがあり、生産性低下に繋がる。
② 競合する付着生物による影響
カキに被害をもたらす付着生物として「ムラサキイガイ（図１５参照）」「フジツボ（図１６参照）」といった貝類や、「ホヤ類」、「フサコケムシ類（図１７参照）」、「カサネカンザシ」などの水生動物があり、このような生物がカキの貝殻を覆うことで潮の流れを妨げ、飼料や酸素の供給を妨害してカキの成長を阻害し、死に至らせることが分かっている。
以下のような対策が取られている。
・ 防除：生物が付着し難い深い層に移す・ 駆除：日干しやバーナーで焼く16

図 15 ムラサキイガイ
出所：ウィキペディアウェブサイト、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A0%E3%83%A9%E3%82%B5%E3%82%AD%E3%82%A
4%E3%82%AC%E3%82%A4、2021 年 3 月 2 日取得

図 16

フジツボ

出所：ウィキペディアウェブサイト、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%B8%E3%83%84%E3%83%9C
2021 年 3 月 2 日取得17図 17 フサコケムシ
出所：北里大学海洋生命科学部ウェブサイト
https://www.kitasato-u.ac.jp/mb/study/course/lab/engan/about/index.html
2021 年 3 月 2 日取得
これらの付着性生物の状況を把握するために行う養殖物を引き上げての確認作業や、対策が漁業者の負担となっている。また、これらを引き上げる際にカキが落下する恐れや、落下物の堆積により養殖場環境を悪化させる恐れがある。

③ 養殖場環境の悪化による影響
カキの排泄物や落下したカキや付着生物などの堆積物による底質悪化の主な原因は、堆積物の分解の過程で発生する「硫化水素」とされる。
水中の有機物の分解に関わる微生物は、溶存酸素を必要とする「好気性微生物」と、溶存酸素を必要としない「嫌気性微生物」とに大別される。
海水の表層は、空気中の酸素によって溶存酸素が豊富にあるため、水中に入ってきた有機物はまず好気性微生物によって酸化分解される（好気性分解）。
有機物の主成分は炭素（C）、水素（Ｈ）、酸素（O）と、窒素（N）、硫黄（S）などで、好気性微生物は水中の酸素を使ってそれらを主に二酸化炭素（CO2）、水（H2O）などの無機物に分解する。
有機物の量が多く、溶存酸素が不足すると、「好気性微生物」に代わって「嫌気性微生物」
による分解が行われる（嫌気性分解）。
この場合の最終生成物はメタン（CH4）、アンモニア（NH3）、硫化水素（H2S）などである。
特に、堆積した底泥の内部では溶存酸素の供給が少ないために「嫌気性分解」が主となることから、堆積物が増えることにより毒性の強い「硫化水素」が増えることとなる。
（図１
８参照）

18

図 18 有機物の分解サイクル
出所：江戸川河川事務所ウェブサイト
https://www.ktr.mlit.go.jp/edogawa/study/woodbook/woodbook/word03/sbbunkai.htm

2021 年 3 月 2 日取得
また、有機物を分解する過程で溶存酸素が消費された結果、溶存酸素量が著しく低下した「貧酸素水塊」が発生する。酸素が少ない領域が生まれ、この「貧酸素水塊」が周辺に生息する生物の酸欠を招くことにより「へい死」を引き起こしていることが考えられる。
（図１
9 参照）

図 19 貧酸素水塊の発生イメージ
出所：中部環境事務所（環境省）
http://chubu.env.go.jp/wildlife/fujimae/preservation/index.html
2021 年 3 月 2 日取得
19

「貧酸素水塊」とは酸素が少ない水のかたまりで、魚介類が生存する為には３mg/L 以上が必要であり、良好な状態を保つためには５mg/L 以上であることが望ましいとされている。
また、「好気性微生物」が活発に活動するためには２mg/L 以上が必要であり、それ以下になると「嫌気微生物」による分解が進む。
この堆積物を除去することで水質の改善が見込めるが、その方法として「海底耕耘」があげられる。
（図 20 参照）
「海底耕耘」とは金属製の爪のついた漁具を海底に降ろし、主に底曳き漁船等で曳航する
ことにより、海底のゴミを回収すると共に海底の堆積物を撹拌させることであり、これにより堆積物である有機物を物理的に除去することと、海水が撹拌されることにより底質に酸素を供給し「好気性微生物」の活動を促進させることと、海底に蓄積された栄養塩を海中に還元し、食物連鎖の基礎となる植物プランクトンの増殖を促進させる等の漁場環境の改善が期待できる。

図 20
出所：岡山県海底耕耘と耕耘後の海底のイメージ

海底耕うんによる漁場生産力向上の試み報告資料より抜粋

2021 年 3 月 2 日取得④ 食害による影響
本垂下連中のカキは食物連鎖により様々な生物により食べられてしまう。クロダイは食害を及ぼす代表格であり、瀬戸内海ではチヌと呼ばれる。かつては高級魚で、広島県内では１９７５年、漁獲量を増やそうと稚魚の放流が始まったが、消費者の魚離れなどで価格が下落し、近年では漁業者は積極的に取らなくなったため、クロダイが増えカキの食害が増えるという悪循環が発生している。
主な食害対策としては以下のような防除があげられるが、効果は限定的である。
【主な防除策】
・ 網を張る・ 時期をずらす・ 連を束にする
20

・ 水面を叩く【食害をもたらす魚類】
・ クロダイ・ フグ類・ ウマヅラハギエイ類

図 21

カキ筏の下に生息するクロダイ

出所：中国新聞ウェブサイト
https://www.chugokunp.co.jp/column/article/article.php?comment_id=346545&comment_sub_id=0&category_id=788
2021 年 3 月 2 取得

カキの養殖過程における課題と対策、対策の問題点について以下にまとめた。

表 3

①

②

③

カキの養殖過程における課題と対策

課題

課題への対策

対策の問題点環境の変化（高水温等）

海中センサー情報による
低水温帯への深吊り海中センサーでは広範囲にモ
ニタリングすることは困難

日干し

付着生物確認作業の負担や確認作業によるカキの落下

低水温帯への深吊り

付着生物確認作業の負担や確認作業によるカキの落下

海底耕耘

海底の貧酸素状態の把握

付着生物との競合

養殖場環境の悪化（貧酸素水塊等）

21

垂下連を束ねる④

食害
養殖時期をずらす

養殖場海中の生物の生息状況の把握

上述の通りカキの生育中における養殖場の環境、カキと競合する付着生物、カキや付着生物の排泄物や落下による底質悪化等、海の中の状況を広範囲に確認することが可能とな
れば、カキのへい死を低減させる事が可能であると推察するが、例えば、潜水士（ダイバー等）で確認する事はダイバーの人的リソースや潜水エリア、潜水時間の制約など容易なものではない。
また、海中センサーによる水質モニタリングは定点観測が主な状況で、広範囲にモニタリングを行う事は困難である。特に人手での水質計測は非常に手間がかかる事から、頻繁に多くの地点で実施することは容易ではなく、異なる地点間の水質の比較や、局所的な水質変化を把握できるような高密度、高頻度での水質計測は広くは実施されておらず、一部
自治体や港湾管理組織などが調査を行っているが、人的稼働とコストを鑑みると漁場環境が適切に把握されていないのが現状とされている。
養殖中におけるこれら影響の低減のために、水中の可視化、環境データの取得が重要となり、水中における状況把握にロボット(水中ドローン)の活用が期待されている。本事業
では養殖場における高精細映像による可視化に合わせて、センサーによる環境データの取得が可能なシステムを構築し、取得する映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析、その実現に向けた課題解決システムに関する効果検証、機能検証、運用検証を行った。

22

3. 実証環境
3.1 ネットワーク構成
陸上（遠隔地）からの水中ドローンの遠隔操作による海中の状況の把握を実現するため、映像伝送に対し効果が期待される大容量・低遅延の５Ｇ技術を活用した「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」を構築し、課題解決を行った。
「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」概要図を下に示す。

図 22

水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」概要図

3.1.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
本課題解決システムの構成を以下に示すが、本実証を行った 2021 年 2 月時点で調達可能な水中ドローンの全てに共通する基本的な接続構成は本実証にて使用した FIFISH V6 Plusを例に下図 23 に表すとおりである。
水中ドローン本体とコントローラー（操縦装置）、水中機器用に特別に設計された自然浮力を持ち、完全な耐水性、強度がある物で、水中ドローンとコントローラーをつなぐ通信線（以下、テザーケーブル）から成るものである。コントローラー側にスマートフォン、タブ
レットを接続することで、水中ドローンが撮影する映像を目視しながら操縦するのが基本構成となる。また完全防水となるのは水中ドローンとテザーケーブルまでであり、コントローラーは基本的に船舶の上や陸上から操縦するため完全防水ではない。

23

図 23 FIFISH V6 Plus の基本的な接続構成
出所：QYSEA FIFISH V6 Plus クイックスタートガイドより抜粋
2021 年 3 月 2 日取得
水中ドローンとコントローラー間は、完全に閉域な通信環境となる接続構成となっており、このため本課題解決システムでは、テザーケーブルとコントローラー間を閉域な５Ｇネットワークを構築する構成とした。

図 24 FIFISH V6 Plus の遠隔利用における接続構成
出所：QYSEA FIFISH V6 Plus Edge Box Server 取扱説明書より抜粋
2021 年 3 月 2 日取得

24

FIFISH V6 Plus を用いた構成を以下に示す。図左側が遠隔操縦を行うコントローラーと水中ドローンの映像を表示するためのパソコン、遠隔から映像をリアルタイム伝送かつ安定制御するためのＥｄｇｅＢｏｘＳｅｒｖｅｒから成り、閉域な５Ｇネットワークを介して遠隔地のＥ
ｄｇｅＢｏｘＳｅｒｖｅｒを経由して水中ドローン本体へつながる構成となる。また、Ｅｄｇ
ｅＢｏｘＳｅｒｖｅｒ間の通信には安定的な映像伝送、制御を実現するため、ＴＣＰでの通信を行う仕様となっている。

図 25 FIFISH V6 Plus を利用したネットワーク構成

3.1.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
本システムの構成は、海上、海中に分かれる。
遠隔地には水中ドローンの制御および映像の表示・保存、センサー情報の表示を行うための制御用 PC、コントローラーがあり、海上・海中には水中ドローンと追加で搭載されるセンサー部が存在する。
制御用 PC と水中ドローンは長距離のデータ伝送を可能とするのため、Ethernet 規格の信号線を長距離伝送用の 2Wire の電力線通信（HomePlug）に変換するモジュール(以下、テザーインターフェイス)によって構成される。

25

図 26

直結状態でのネットワーク構成

これらの機器に加え、ローカル５Ｇ等により遠隔から制御を行う場合は、有線による
Ethernet 区間である制御用 PC とテザーインターフェース間を無線化することにより本シ
ステムは構成される。
テザーインターフェースから水中ドローン間の海中は、電波が利用出来ないため有線での通信となる。

図 27

ローカル５Ｇでのネットワーク構成26

図 28 BlueROV2 を利用したネットワーク構成

27

3.1.3 ローカル５Ｇシステム
本調査検討で構築するローカル５Ｇシステムは、汎用サーバーで動作する５Ｇシステム（５Ｇコア機能）を採用し、基地局も各種カスタマイズが可能なソフトウェアベースの SDR（Software Defined Radio)の採用した。
なおローカル５Ｇにおいては、「展開のしやすさ」がローカル５Ｇ普及において必要な要件であると考え、本実証では汎用サーバーで動作する５Ｇシステム、ハードウェア実装された基地局に比較し、制御がしやすいソフトウェアベースの基地局を使用した５Ｇシステ
ムを採用している。ネットワーク設計においても展開のしやすさを考慮するにあたり、５Ｇコア／基地局を一体型で設置をする構成としている。
下記の構成で構築した。
表 4

ローカル５Ｇ主要構成システム一覧

構成システム

数量

基地局

1式

コアネットワーク

1式

移動機端末

6台

■SDR ボードを使用した５Ｇ基地局：
５Ｇ無線基地局(gNB)の５Ｇ NR（New RAT）無線信号生成に、SDR(software definedradio)の PCIe ボードを使用した構成とした。
SDR の使用によりソフトウェアで、周波数、周波数帯域、変復調方式が任意に変更できる。サブ 6 バンドで 100MHz の帯域幅の eMBB 対応の無線信号を生成する gNB 基地局を構成した。
■５Ｇコアネットワークシステム：
５Ｇモバイルネットワークのコアについては、汎用サーバー上にオンプレミスで構成した。
■移動機端末
CPE：4 台（NEC マグナス製（評価版））
スマホ型：2 台（富士通コネクテッドテクノロジーズ製（評価版））
CPE：2 台（IDY 製）
3.2 システム機能・性能・要件
ローカル５Ｇは SA として構成をし、下記の 2 パターンの仕様のシステムを構築した。
 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8※「その他ローカル５Ｇに関する技術実証」にて利用の基地局

28

非公開情報を含むため諸元情報を削除※非同期にて運用
非公開情報を含むため図 29 を削除
図 29 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8 の空中線系統図
 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11※「ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等」にて利用の基地局
非公開情報を含むため諸元情報を削除※非同期にて運用
非公開情報を含むため図 30 を削除
図 30 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の空中線系統図

なお、利用周波数については 4.7５ＧHz を中心とする 100MHz 幅を利用した。現在（2021
年 3 月末）4.7GHz 帯でのローカル５Ｇにおいては、4.6GHz～4.7GHz が屋内利用限定、4.8GHz～4.9GHz が屋内外利用可能な周波数帯として制度化されている。下記①、及び②は、総務省より令和２年 12 月に最終改定がなされた「ローカル５Ｇ導入に関するガイドライン」
から抜粋した。
① 4.6～4.8GHz の周波数帯を使用する場合、屋内での設置のみ可能である。その場合であっても、北海道、新潟県及び石川県では基地局の等価等方輻射電力が 3dBm/MHz 以下、
北海道、新潟県及び石川県を除く地域では基地局の等価等方輻射電力が 17dBm/MHz 以下であって、別紙１の地域に設置されていないこと。
②4.8～4.9GHz の周波数帯を使用する場合、屋内及び屋外での設置が可能である。その場合であっても、基地局の 等価等方輻射電力が 48dBm/MHz 以下であって、以下(ｱ)～(ｲ)の使用条件 を満たす必要がある。 (ｱ) マクロセル基地局 1 を設置する場合（屋内に設置する場合を除く。） は、別紙２の地域に設置されていないこと。 (ｲ) スモールセル基地
局 2 を設置する場合（屋内に設置する場合を除 く。）は、別紙３の地域に設置する場合は
4.6～4.8GHz における不要 発射の値が-16dBm/MHz 以下となっていること。
本実証で利用の実験試験局免許申請当時（2020 年 10 月）は制度化前であったこと、また、
キャリア５Ｇとローカル５Ｇのより条件の厳しい共存環境下での検証とするにあたり、4.7
５Ｇhz を中心とする 100MHz 幅を利用して構成した。

29

3.2.1 キャリア５Ｇシステム
可搬型キャリア５Ｇ装置の５Ｇ基地局装置及びＬＴＥ基地局装置（NSA 構成のため）の諸元は以下の通りである。
『非公開情報を含むため一部文章を削除』

30

図 31

キャリア５Ｇカバーエリア

31

3.2.2 水中ドローン
５Ｇによる遠隔操作に必要となる伝送帯域及び遅延等の通信性能については、過去の別の実証※のデータから想定した。
■通信性能
下記の映像伝送条件での必要な通信性能は以下を想定。
•

上り伝送帯域：約 2,000kbps～4,000kbps•

下り伝送帯域：10kbps～50kbps•

遠隔から問題なく操作可能なエンドツーエンド遅延：100ms 未満＜映像伝送条件＞
・

コーデック：H.264・

解像度：FHD（1080p）

・

フレームレート：30fps【＊過去の実証概要】
2019 年 11 月に、国立大学法人東京大学大学院情報学環中尾研究室と NTT ドコモが広島県
江田島市のカキ養殖場において、28GHz 帯（帯域幅：366MHz）の５Ｇと水中ドローンを活用
した漁場遠隔監視の実証実験を行った。海上に停泊させた小型船舶に実験用５Ｇ移動局を設置し、５Ｇ移動局装置に有線で接続した水中ドローンをカキ養殖場の海中へ入れ、水中ドローンのカメラで撮影した海中の HD 映像を陸上の実験用５Ｇ基地局に向けて無線伝送しつつ、並行してタイムラグのない水中ドローンの操縦信号を５Ｇ基地局から５Ｇ移動局に向けて無線伝送した。船舶は、カキ養殖場の筏設置場所に合わせて基地局から 100m～150mの範囲に停泊させた。

図 32

過去実証の概要図

出所：NTT ドコモニュースリリース
https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/news_release/topics_191127_00.pdf
2021 年 3 月 2 日取得
32

■別の実証で用いた水中ドローン
PowerVision 社 PowerRay

図 33

水中ドローン（PowerRay）の外観図
出所：powervision ウェブサイト

https://www.powervision.me/jp/product/powerray2021 年 3 月 2 日取得

・ サイズ：465x270x126mm

・ 重さ：3.8kg (空気中で)・ 最大深度：30m

・ 最大前進速度：1.5m/s（静水中）・ 最長動作時間：4h（低速） 1.5h（中速） 0.5h（高速）・ 充電時間：2.5h

・ ビデオ解像度：UHD：25fps (default)

・ ビデオ解像度：FHD: 30/60fps■本実証で用いた水中ドローン
QYSEA 社 FIFISH V6 Plus33

図 34 FIFISH V6 Plus の外観
出所：QYSEA ウェブサイト
https://www.qysea.com/products/fifish-v6-plus/
2021 年 3 月 2 日取得

海中探査に適した以下の 4 つの機能を有し、特に養殖中のカキ等に衝突しない機能を有していることから本製品を選定し、1 式導入した。
・

オプションでマニュピレーターを搭載可能

・

ソナーにより構造物を検知し衝突を防止

・

ソナーにより海底からの距離と前進速度を維持

・

オプションで遠隔から操作可能な装置と接続可能【主な諸元】
・

サイズ：383×331×143mm

・

重量

：4kg

・

最大速度

：1.6m/s

・

駆動時間：4～8 時間

・

最大深度

：100m

・

ビデオ解像度：UHD:25/30fps

ビデオ解像度：FHD:25/30/50/60/100/120fps

ビデオ解像度：HD:25/30/50/60/100/120/200/240fps
34

【特徴】
業務利用目的として製品化されている背景があり、そのため小型で運搬しやすく、耐久性に優れている。また、バッテリーは内蔵型であり、使用後は真水で流水する程度のため、メンテナンス性においても優れている。
【本実証における使用用途】
ソナーによる衝突防止機能を有していることとビデオ解像度も UHD まで対応していることから養殖中のカキへの衝突を回避でき、カキの生育に影響を与える付着生物の状況を確認することができる。また、保守・メンテナンス性においても検証した。

35

表 5 FIFISH V6 Plus 導入時の構成品一覧
基本構成
機器名

実写真

調達先

数量

性能

FIFISH V6 Plus

シー・エフ・デー販売

1

水中ドローン本体

テザーケーブル（100m）

シー・エフ・デー販売

1

接続ケーブルFIFISH Live APP

シー・エフ・デー販売

1

コントローラー（スマートフォン
は別）

調達先

数量

性能

Edge Box Server

シー・エフ・デ
ー販売

1

遠隔制御
送信中継装置Edge Box Remote

シー・エフ・デ
ー販売

1

遠隔制御
受信中継装置オプション構成
機器名

実写真

36

■本実証で用いた水中ドローン
BlueRobotics 社：BlueROV2

図 35 BlueROV2 の外観
出所：Bluerobotics ウェブサイト
https://bluerobotics.com/store/rov/bluerov2/
2021 年 3 月 2 日取得

海中探査に適した以下の機能を有し、映像観察と同時に複数の環境データ取得が可能な機能を有していることから、本製品を選定し、2 式導入した。
・

オプションでマニュピレーター、GPS を搭載可能

・

保守物品が豊富

・

潜航浮上用スラスタ 4 個搭載可能で海洋での利用に適している・センサーと同期して安定的な航行モード（航行針路一定、深度一定等の保持機能）

・

海洋環境調査センサを複数搭載可能

・仕様がオープンでありカスタマイズが容易【主な諸元】
・

サイズ：457×338×254mm

・

重量：約 10kg

・

最大速度：1m/s

・

駆動時間：2～3 時間

・

最大深度：100m

・

ビデオ解像度：FHD:30fp【特徴】
海洋調査などの研究利用目的として製品化されている背景があり、海洋環境調査センサ
37

ーを複数搭載することができることから、さまざまな環境データを収集することができる。
また、保守物品が豊富であることから、保守・メンテナンス性に優れている。
【本実証における使用用途】
仕様がオープンであり、海洋環境調査センサーや GPS を搭載するためのカスタマイズが容易であることから、貧酸素水塊の発生状況を把握する目的で使用。

保守・メンテナン

ス性においても検証した。
表 6

BlueROV2 導入時の構成品一覧
基本構成

機器名

実写真

調達先

数量

BlueROV2 Pro

株式会社セキド2

水中ドローン本体

テザーケーブル株式会社セキド2

接続ケーブルFathom-X
TetherInterface(FXTI)

株式会社セキド

2

LAN-USB
変換アダプタ38

性能

Lithium-ion
Battery
Charger

株式会社セキド

2

バッテリー
充電器

Lithium-ion
Battery

株式会社セキド

4

バッテリー

Logicool
GamePad F310r

株式会社セキド2

コントローラー

2

PC

MacBook Pro

オプション構成
機器名

実写真

調達先

39

数量

性能

Ping
Sonar
Altimeter andEchosounder

株式会社セキド1

Ping360
Scanning
Imaging Sona

株式会社セキド

1

LED Light

株式会社セキド2

株式会社セキド

440

Heavy Thruster
Guards株式会社セキド

Newton Subsea
Gripper

株式会社セキド

41

22

3.2.3 センサー
下記の環境センサー及び GPS センサーを水中ドローンに接続し、「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素濃度」の環境データに加え、GPS センサーによる「緯度」、「経度」を測定し、映像と共に取り込めるようにした。
信頼性の高い JFE アドバンテック製のセンサーから、今回の実証内容である海底堆積物
による水質悪化（貧酸素水塊）の発生状況を把握するため、DO（溶存酸素）、塩分濃度、水温の 3 つのセンサーを環境データ測定に採用した。

図 35 有線式 DO センサー ARO-CAD 外観
出所：JFE アドバンテックウェブサイト
https://www.jfe-advantech.co.jp/products/ocean-yusen.html
2021 年 3 月 2 日【測定項目：DO】
・センサータイプ ：燐光式

・

測定範囲

：0～200%・

分解能：0.01%

・

精度

：±2%

・

寸法

：φ70mm×173mm

42

図 37 有線式水温塩分センサー A7CT-CAD 外観
出所：JFE アドバンテックウェブサイト
https://www.jfe-advantech.co.jp/products/ocean-yusen.html
2021 年 3 月 2 日【測定項目：電気伝導度】
・センサータイプ ：7 電極式

・

測定範囲

：0.5～70mS/㎝

・

分解能：0.001mS/㎝

・

精度：±0.01mS/㎝

・

寸法：φ54mm×235mm【項目：水温】
・センサータイプ ：サーミスタ

・

測定範囲

：-3～45℃

・

分解能：0.001℃

・精度：±0.01℃（0～35℃）

図 38 GPS モジュール外観
出所：スイッチサイエンス HP
https://www.switch-science.com/
2021 年 3 月 2 日
43GPS センサーには、MT3333 内蔵 GPS モジュール GNSS 受信器キットを使用。

【詳細スペック】
・GPS モジュール：GYSFDMAXB(太陽誘電)
・搭載 GPS 受信チップ：MT3339(MediaTek)
・受信周波数：1575.42MHz(L1,C/A コード)・受信チャネル数：66(アクイジション)、22(トラッキング)
・対応測位衛星システム：GPS(米国)、QZSS(日本)・受信(トラッキング)感度：-164dBm(typ.)・測位確度：2m(typ.緯経度の水平位置)@-135dBm
・出力データ形式：NMEA0183V3.01 準拠
・測地系：WGS1984(デフォルト)・基板サイズ：30×30×13.5mm(電池ボックス実装時)
・重量：約 11g(バックアップ電池装着時)

44

GPS センサーは海中での衛星信号の受信が出来ないため、使用方法としては下図（図 39）の通り行った。GPS センサーを水中ドローンに有線で接続し、GPS センサー部は海面に浮遊させ緯度・経度を測定し、映像と共に取り込めるようにする。GPS センサーから目視の利かない深度に潜航して操作を行う場合の自己位置の特定や今回の実証内容である貧酸素水塊の発生場所の特定を行うために採用する。

図 39

GPS センサーを使用した水中ドローン

溶存酸素（ＤＯ）センサー、水温塩分センサー、ＧＰＳセンサーが取得データについて
は、汎用性の高く、拡張性に優れた Raspberry Pi を用いた構成で取得を行った（図 40 参
照）

図 40

センサー部の構成

45表 7

センサー用オプションの構成品一覧
センサー用オプション

機器名

実写真

調達先

数量

性能

DO センサー(ARO-CAD)

JFE アドバン
テック株式会
社

1

溶存酸素セ
ンサー本体

水温塩分センサー(A7CT-CAD)

JFE アドバン
テック株式会
社

1

水温塩分セ
ンサー本体

GPS モジュール株式会社スイッサイエンス

1

GPS セ ン サー本体

Raspberry Pi3

株式会社スイッサイエンス

1

46

USB-RS232C 変換モジュール

株式会社スイッサイエンス

1

RS485-RS232C 変換モジュール

株式会社スイッサイエンス1

拡張スキッド株式会社セキド

1

アクリルチュー
ブ

株式会社セキド247

エンドキャップ

株式会社セキド2

エンドキャップ

株式会社セキド

2

センサー部は、水温塩分センサーと溶存酸素センサー、GPS センサーの 3 つのセンサーとそれらのセンサーを処理する Raspberry pi、3 つのセンサーからの信号を Raspberrypiが扱えるように信号を変換するモジュールによって構成される。
センサー制御部回路を図 41 に、試作機の外観の様子を図 42 に示す。

図 41

センサー制御部回路

48

GPS モジュール＋センサー制御部

図 42

センサーユニット部の試作外観

49

水温塩分センサー
A7CT-CAD

DO セ ン サ ー
ARO-CAD

図 43

実験用水槽での試験運転中の様子

50

3.2.4 養殖漁場環境の分析システム
養殖漁場環境分析システムは、水中ドローン搭載のカメラで撮影した海底の堆積物の状況に関する高精細映像と、水中ドローン搭載のセンサーで取得した海水の水温、塩分濃度、溶存酸素の環境データによる漁場環境推定モデルを実装したシステムを構築した。
■漁場環境推定モデル
漁場環境推定モデルとは、（図 44 参照）水中ドローンに搭載するセンサーが取得する溶存
酸素濃度、塩分濃度のデータを基に、補正処理を行う。この補正では、飽和溶存酸素濃度は共存する塩分濃度の影響を受け、塩分濃度が高くなるほど飽和溶存酸素濃度は低くなる（図45 参照）ため、塩分濃度を算出してその値から溶存酸素濃度の減少分を補正し溶存酸素濃度を算出する。次に溶存酸素濃度と海水温を演算するのだが、溶存酸素量は水温が低いほど、また圧力が大きいほど多くなる。1 気圧、25℃の条件下では、8.11mg／L の酸素が溶け込むと考えられており、水中の飽和溶存酸素量と水温の関係はグラフ（図 46）に示す通りである。この関係から酸素飽和度を算定することが漁場環境の推定モデルである。

図 44

漁場環境推定モデル

51

図 45

溶存酸素濃度と塩分濃度の関係

出所：LAQUA ウェブサイト
https://www.horiba.com/jp/application/material-property-characterization/wateranalysis/water-quality-electrochemistry-instrumentation/the-story-of-phand-water-quality/the-basis-of-do/measurement-of-dissolved-oxygen-levelsby-the-diaphragm-electrode-method/2021 年 3 月 2 日取得

図 46

飽和溶存酸素量と水温の関係

出所：LAQUA ウェブサイト
https://www.horiba.com/jp/application/material-property-characterization/wateranalysis/water-quality-electrochemistry-instrumentation/the-story-of-ph-and-waterquality/the-basis-of-do/measurement-of-dissolved-oxygen-levels-by-the-diaphragmelectrode-method/2021 年 3 月 2 日取得

52

養殖漁場環境の分析システムを用いて、養殖漁場における海水の環境データと海底の堆積物の状況を把握できるか検証を行い、カキの主要なへい死要因である、貧酸素水塊の発生状況の把握、及びそれらの発生場所の特定を行った。
水中ドローンに搭載するセンサーデーターは、上述する推計モデルに利用するが、他方、コ
ントローラー側の制御用パソコン上にもリアルタイムに配信することが可能であり、潜航中の水中ドローンがいる海域、その場所のリアルタイムな水温、溶存酸素量、塩分濃度の把握が可能となる。これは、センサー部から制御用パソコンへ送られてくるセンサーのデータを処理し、処理したデータを画面上に表示しながら（図 47）、csv ファイルにタイムスタン
プとセンサーデータを記録する。
（表８）
プログラム実行時のイメージを図 48 に示す。

図 47

養殖漁場環境の分析システムイメージ

図 48

制御用パソコン画面
53

Timestamp
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07
2021/1/8 12:07

表 8 生成された CSV サンプルデータ
waterTempesalinity
dissolvedOxyg
ratureenAmount
13.27933.031104.883
13.27933.031104.845
13.27933.031104.845
13.27933.03
104.9913.27933.03
105.031
13.27933.03
105.031
13.27933.029104.994
13.27933.029104.99413.28
33.028104.807
13.28
33.026104.884
13.28
33.026104.884
13.28
33.026104.842

gps.latitu
de3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186
3309.0186

gps.longitu
de12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954
12944.954

海中のセンサーデータの取得が正常に行うことができるかどうかを確認するために、バケ
ツに海水と海中センサーを入れてのデータ取得実験を行った。
最初は海水のみがバケツに入っており、お湯を追加後 5 分間放置し、また海水を追加した時に実行したプログラムによって生成された csv ファイルのデータから、水温、塩分、溶存酸
素濃度の時系列での値のグラフを以下の通りであり、正常に動作していることが確認できる。

30

water temperature

25

水温[℃]

20
15
10
5
0
2021/1/8 12:07

2021/1/8 12:12

2021/1/8 12:17

日時

図 49

水温の時系列データのグラフ

542021/1/8 12:22

dissolved oxygen amount

140
120

溶存酸素[%]

100
80
60
40
20
0
2021/1/8 12:07

2021/1/8 12:12

2021/1/8 12:17

2021/1/8 12:22

日時

図 50

溶存酸素の時系列データのグラフ

salinity
3530

実用塩分[]

25
20
15
10
5
0
2021/1/8 12:07

2021/1/8 12:12

2021/1/8 12:17

日時

図 51

塩分濃度の時系列データのグラフ

552021/1/8 12:22

3.2.5 ローカル５Ｇシステム＜５Ｇコアネットワーク＞
3GPP ５Ｇ Release 15 対応
AMF, SMF, UPF, AUSF,UDR, UDM, PCF, NSSF を機能として保有接続数については非公表（ソフトウェアベースの為構成により変動）＜基地局＞
SDR ボードは、汎用インテルサーバの PCIe スロットに挿入し、オープンソース Linux で動作する。
非公開情報を含むため図 52 を削除
図 52

SDR カード

SDR ボード１枚の仕様：
・

無線信号

3GPP Release15

・

信号形式

FDD/TDD・

無線周波数帯域

200KHz から 56MHz

・

無線周波数範囲

70MHz から 6.0GHz

・MIMO サポート

・

変調方式

4×4
最大 256QAM(DL)、最大 64QAM(UL)

本実証では、ローカル５Ｇで利用が認められた 100MHz 幅の帯域での実証であるため、本SDR カードを 2 枚利用した。その場合、仕様として MIMO サポートは 2×2 となる。

56

3.3 実証環境の計画
上記ネットワーク構成を下記の場所に設置し、海上における５Ｇエリアを構築する。
現在無人の建物で、今回の実証のために江田島市の協力により特別に使用許可を頂いているため、構築期間・運用期間を含めプロジェクト専用で利用可能な環境となっている。
また、この建物は 2022 年 1 月に解体工事が着工され、2023 年 3 月解体完了する予定となっている。
【設置場所】広島県江田島市能美町中町１２６５（能美ロッジ）

図 53

図 54

能美海上ロッジの場所

ローカル５Ｇ基地局を設置する能美海上ロッジ

ローカル５Ｇアンテナ設備、キャリア５Ｇ基地局装置の設置場所を以下の図に示す。

57

図 55 ローカル５Ｇ５Ｇアンテナ設置場所（赤丸）、キャリア５Ｇ５Ｇアンテナ装置場所（青丸

キャリア５Ｇアンテナ

ローカル５Ｇアンテナ

図 56

ローカル５Ｇアンテナとキャリア５Ｇ基地局の設置状況

58以下の図は、キャリア５Ｇの可搬型基地局設備である。
固定型基地局と同等の機能を有するものであるが、５Ｇの普及促進にあたりＮＴＴドコモが準備する移動可能な基地局である。本開発実証また５Ｇを活用したソリューションのデモンストレーションに有用なものである事から、本実証においても可搬型の基地局を配置し、技術実証等の運用に活用した。

図 57

可搬型キャリア５Ｇ基地局装置の接続図

593.4 実証参加者への説明
従来の養殖中のカキの確認作業の手法は、サンプリングによる「点」での調査に留まるが、「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」では水中ドローンによる映像を用いた「面」での調査となり、直接的な比較による定量評価が難しいことから、本システムの実装効果については定性評価を行うため、漁場関係者へ説明会の場を設け、ヒアリングを実施した。なお、説明会場は広島県立水産海洋技術センターの協力の元、実施した。

図 58

広島県立水産海洋技術センター■説明会のカリキュラム
表 9
No

説明会カリキュラム

項目

内容

説明者
NTT ドコモ中国支社

1

本実証事業の概要説明

本事業の背景、目的の説明

2

水中ドローン概要説明

水中ドローンの機能の説明

3

水中ドローン運用手順説明

4

水中ドローン操作実習

海中での水中ドローン操作実習

高精細映像による水中ドローンにて撮影した高精細NTT ドコモ

ディスカッション

映像によるディスカッション

法人営業部 中島

水中ドローンの評価アンケートのNTT ドコモ実施

法人営業部 中島5

6

説明会アンケート

法人営業部 中島亮

佐世保工業専門学校
長嶋

豊

博士

水中ドローンの稼働前の作業、佐世保工業専門学校

操作方法、稼働後の作業の説明

長嶋

60

豊

博士

佐世保工業専門学校
長嶋

豊

博士
中国支社
亮

中国支社
亮

■説明会参加名簿
表 10 説明会参加者名簿『表１０には非公開情報を含むため削除』
上述するカリキュラムに記載した座学を、広島県立水産海洋技術センター内の会議スペースを借用し実施した。
（図 59）

図 59

説明会場（広島県海洋水産技術センター）61

広島県立水産海洋技術センター屋内での操作実習に先立ち、佐世保工業専門学校の長嶋
博士に水中ドローンの運用等に関するレクチャーを実施した。（図 60）

図 60

水中ドローンの運用説明

広島県立水産海洋技術センター屋外にある筏の操作実習に先立ち、佐世保工業専門学校の長嶋博士に水中ドローンの運用等に関するレクチャーを実施した。（図 61）

図 61

水中ドローンの操作実習

62

4. 課題解決システムの実証
4.1 前提条件
カキ養殖の課題としては、採苗率の低下と、へい死による生産性の低下が大きな問題であるが、ビジュアル化によって解決できる課題として、付着生物と、海底の堆積物による漁場
老化にテーマを絞り生産性向上、資源増大に寄与するシステム化の検討を実施した。
1 次産業における課題としては、1.1 背景・目的で記した通り「所得向上・担い手の維持・発展」もあるが、生産性向上、資源増大に寄与することが実現できれば、本実証の成果として得られる知見を利用し、漁業関係者の所得向上、更には、システムを活用した担い手の維持・発展につなげられると推察した為である。
遠隔による海中状況の可視化を行う事により、陸上（遠隔地）からの水中ドローンの遠隔操作による海中状況の把握を実現するため、映像伝送に対し効果が期待される大容量・低遅延の５Ｇ技術を活用した「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」を構築した。
また、映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析では、水中ドローン搭載（あるいは外付け）のセンサーで環境データを取得することが可能となるため、遠隔での海中の状況の可視化システムを使い、陸上（遠隔地）からの水中ドローンの遠隔操作により、広範囲な海域において、水中ドローンで取得した高精細映像と、水中ドローン搭載のセンサーで取得した環境データを組み合わせた養殖場環境の分析システムを構築した。
また漁場老化については、真珠の養殖等の海面養殖にも共通の課題であり、養殖場環境の分析システムは他地域・多品目への汎用性・拡張性が期待できると考察する。
4.2 実証目標
水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システムを使い、ローカル５Ｇを活用して陸上から水中ドローンを遠隔操作し、海中の状況を可視化できることにより、「養殖するカキの生育に影響を与える付着生物の状況」をリアルタイムで把握できるとともに、漁業者の労働環境の改善が実現し、結果としてカキの海面養殖における生産性の低下の歯止めに繋げられるかの実証を行った。
また、映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システムを使い、取得する
映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析実証を行った。
4.3 課題解決システムに関する検証及び評価・分析
4.3.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
4.3.1.1 評価項目・方法「3.2.2 水中ドローン」に記載の過去の実証から水中ドローンの遠隔操作においては、遅63

延に大きく左右されることが分かっている。ローカル５Ｇを用いて、遠隔地の陸上から水
中ドローンを操縦することが可能であるか、遅延を測定し、評価・検証を行うとともに、複数台の水中ドローンの同時利用を想定し、スループットが十分出せるかどうかの検証を行った。
また、カキ養殖における作業負担の軽減、効果的な対策の判断へつながるか評価を行うため、水中ドローン搭載のカメラで撮影する高精細映像によりカキ筏への付着生物及び海底の堆積物の状況確認が可能であるか検証を行い、検証結果を評価・分析を行った。
■検証内容
ローカル５Ｇにおける基地局の通信性能を測定し、遠隔地から操縦する水中ドローンの反応を確認する。さらに水中ドローンから送信される高精細映像により、垂下連に付着する生物の把握を行った。
また、同様にカキ筏周辺の海底の堆積物の状況確認の検証を行った。
・ 3 台の水中ドローンの遠隔地からの操作、及び水中ドローンに搭載したカメラを用いた映像伝送を行い、通信性能的に実用に耐え得るかどうかの検証を行った。
・ 水中ドローンの高精細映像により、付着生物の確認が行えるかどうかの検証をビデ
オ解像度毎に行った。
■評価・分析
陸上（遠隔地）からの水中ドローンの遠隔操作に対するローカル５Ｇの通信性能、及び水中ドローンの高精細映像によるカキに対する付着生物の把握について、漁業関係者の評価を収集・分析して総合的に評価を行った。
表 11「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」の評価項目
スループットの確認（※1、

評価方法
水中ドローン 3 台同時利用におけるスループットを評価。

※2）（ローカル５Ｇの基地局装置上で計測 ※3）

ビデオ解像度毎のスループ

各ビデオ解像度毎のスループットを確認し評価。（コントロットの確認（※4、※5）

ーラーのパソコン（Macbook）上で計測）

付着生物の確認（※5）

各ビデオ解像度毎の映像から付着生物の種類が確認できるかどうかを評価・検証（※6）

堆積物の状況の確認（※5）

各ビデオ解像度毎の映像から海底の堆積物の状況が確認できるかどうかを評価・検証（※6）

総合評価

高精細映像によるカキに対する付着生物の把握について、関係者の評価を収集・分析して総合的に評価（※7）※1：水中ドローンは FIFISH V6 Plus×1 台と BlueROV×2 台を使って測定※2：水中ドローンのビデオ解像度は FHD:30fps で測定※3：遠隔操作における通信性能要件（通信速度と遅延）について評価を行った※4：水中ドローンは FIFISH V6 Plus×1 台を使って測定64

※5：水中ドローンのビデオ解像度は HD:30fps/FHD:30fps/UHD:30fps で測定※6：漁業関係者に録画映像を観て頂き、付着生物および堆積物の状況が映像により把握が可能かどうか定性的に評価を行った※7：水中ドローンの映像による確認が垂下連を引き上げて目視で確認する作業の代替手段となりうるかどうか、また作業の効率化に繋がるかどうかを、コスト・稼働面等から総合的に定性評価を行った評価結果＜スループットの確認＞■3 台同時利用表 12

実証内容概要実施日時

2021 年 1 月 29 日（金）

実施場所

江田内漁場

検証内容

3 台同時のスループットを測定

NW 環境

ローカル５Ｇ

水中ドローン機種

FIFISH V6 Plus×1 台、BlueROV×2 台

映像設定

FHD（30fps）

図 62

実証ネットワーク構成

ローカル５Ｇ環境下で BlueROV を 2 台(FHD/30fps)、FIFISH V6 Plus を 1 台（UHD/30fps）の合計 3 台の水中ドローンから高精細映像を配信させ、スループットの測定を行った。
65

結果は、ローカル５Ｇ上で 3 台同時に通信をさせた状態での合計スループットは、
約 60Mbps 前後で推移する結果となった。
（図 63）
また、3 台同時に通信をさせた状態において、それぞれの水中ドローンのスループ
ットは、BlueROV において約 12Mbps 前後で推移し（図 64）、FIFISH V6 Plus では約
32Mbps 前後で推移する結果となった（図 65）。
ローカル５Ｇの UL は 100Mbps 程度であり、本実証構成の水中ドローン 3 台を同時に動作させるために必要なスループットを十分に満たしていることが測定結果から得られた。

3 台通信中FIFISH 通信中

図 63

３台同時のローカル５Ｇ装置側スループット結果

平均して約 12Mbps

図 64 3 台同時の BlueROV 側単体のスループット結果
66

平均して約 32Mbps

図 65

3 台同時 FIFISH V6 Plus 側単体スループット結果

67

＜ビデオ解像度毎のスループットの確認＞■BlueROV・FHD：30fps
ローカル５Ｇ環境下で必要なスループットの確認を行うため、BlueROV と PC をロー
カル接続し、FHD/30fps の高精細映像の配信において、どの程度のスループットとなる
か測定を行った。結果は、ローカル接続状態では、全体としては 12Mbps 前後で推移する結果となった。

平均して約 12Mbps

図 66

表 13

BlueROV FHD,30fps スループット測定データ

BlueROVFHD,30fps 遅延測定データ
遅延(ms)

最小

最大

平均

2

22

9

68

■FIFISH
・HD：30fps
ローカル５Ｇ環境下で必要なスループットの確認を行うため、FIFISH V6 Plus と PC
をローカル接続し、HD/30fps の高精細映像の配信において、どの程度のスループットとなるか測定を行った。結果は、ローカル接続状態では、スループットが全体としては8.5Mbps 前後で推移する結果となった。このことから FIFISH V6 Plus をローカル５Ｇ
で利用するためには、最低限 8.5Mbps 程度のスループットが必要であることが測定結果から得られた。

平均して約 8.5Mbps

図 67 FIFISH /HD/30fps スループット測定データ

表 14 FIFISG /HD/30fp 遅延測定データ
遅延(ms)
最小

最大

平均

0.14

2.08

0.33

・FHD：30fps
ローカル５Ｇ環境下で必要なスループットの確認を行うため、FIFISH V6 Plus と PC
をローカル接続し、FHD/30fps の高精細映像の配信において、どの程度のスループットとなるか測定を行った。結果は、ローカル接続状態では、スループットが全体としては
32Mbps 前後で推移する結果となった。このことから FIFISH V6 Plus をローカル５Ｇで利用するためには、最低限 32Mbps 程度のスループットが必要であることが測定結果から得られた。
69

FIFISH V6 Plus の FHD/30fps におけるスループットは、BlueROV で配信した FHD の高精細映像よりもスループットが高レートとなったが、これは FIFISH V6 Plus の映像
配信の仕様が高画質を優先した設計のためである。

平均して約 32Mbps

図 68 FIFISH /FHD/30fps スループット測定データ

表 15

FIFISG /FHD/30fp 遅延測定データ
遅延(ms)

最小

最大

平均

0.12

0.74

0.32

70

・UHD：30fps
ローカル５Ｇ環境下で必要なスループットの確認を行うため、FIFISH V6 Plus と PC
をローカル接続し、UHD/30fps の高精細映像の配信において、どの程度のスループットとなるか測定を行った。結果は、ローカル接続状態では、スループットが全体としては
32Mbps 前後で推移する結果となった。
FIFISH V6 Plus の UHD/30fps におけるスループットが FHD/30fps と同程度の結果となったことは、EdgeBOX の処理能力、発熱を考慮し、圧縮率を高める仕様に基づいた結果となった。

平均して約 32Mbps

図 69 FIFISH /UHD/30fps スループットデータ

表 16

FIFISG /UHD/30fp 遅延測定データ
遅延(ms)

最小

最大

平均

0.14

2.08

2.08

71

＜付着生物の確認＞
水中ドローンで撮影した垂下連のカキの映像を漁業関係者に観覧頂き、付着生物に対するアンケートを実施した。
HD、FHD、UHD 毎の高精細映像の観覧頂いたが、どの映像についても「映像が思っていたよりきれいだった」、「映像がクリアなので付着生物がよく分かった」などの意見が多く寄せられた。
但し、付着生物の詳細な状況や、魚類による食害を確認するためには垂下連に対して接近した映像を取得する必要があり、接近した状態を維持するための水中ドローン操作技術が求められることと、垂下連に対して接近しすぎることにより水中ドローン本体もしくはテザーケーブルが潮に流され垂下連へ絡んでしまうリスクがあり、課題が残った結果とな
り、また、現在調達可能な水中ドローンの場合では本体の大きさ（横幅）があり、垂下連と垂下連の間を潜航することが困難であり、カキ筏の側面に位置する垂下連しか確認できないことが課題として残った。

表 17
アンケート内容

漁業関係者への付着生物の確認に関するアンケート結果
水中ドローンで撮影した付着生物の状況の映像をご覧なった感想を教えて下さい。特に付着生物の状況が確認できるか、またその有効性についてご意見を下さい。

・ 近づけば確認ができた。ただ操作精度を高める必要がある。
・ 映像が思っていたよりきれいだった。調査に使えると思った。
・ 大きなものは見てわかるが、角度の調整や細かいものはどれぐ
らい見られるかがわからない。
漁業関係者コメント

・ 映像はクリアなので付着生物はよく分かった。
・ どういう種類の生物が付着しているか、全体の状況が確認できると思った。

・ 思ったよりも鮮明な映像が見えるが、水中のカキや低質の状態を確認できることも有効である

72

図 69

観覧してもらった垂下連の撮影動画
撮影日：2020 年 12 月 15 日
撮影場所：江田内
水中ドローン：FIFISH V6 Plus

＜堆積物の状況の確認＞
水中ドローンにて撮影した海底の堆積物の映像を漁業関係者に観覧頂き、堆積物に対するアンケートを実施した。
HD、FHD、UHD 毎の高精細映像の観覧頂いた、付着生物の確認と同様にどの映像について
も「映像がきれいであった。
」、「海域毎の海底の堆積物の状況を目視できるのは、良い確認方法だと思う。
」、「底泥の巻き上げがなく、クリアな映像が撮れている。」などの声が寄せられた。
海底の堆積物の状況においては比較的に大きな対象物を特定することが目的のため、HDの解像度であっても十分に状況が確認できることから、FHD の解像度も必要ないとの意見が大半であった。

73

表 18 漁業関係者への海底堆積物の確認に関するアンケート結果
水中ドローンで撮影した海底の状況の映像をご覧になった感想を教えて下さい。また、海底の映像を確認することの有効性についてご意見を下さい。

アンケート内容・ 海底も映像がきれいであった。
・ カキ筏の外側のものしか見えないのは、少し残念。食害防止のパトロールに走らせたり、海底清掃の場所決めなどに役に立つではないか。

・ 海域毎の海底の堆積物の状況を目視できるのは、良い確認方法だと思う。

漁業関係者コメント

・ 海底底質が視覚化できる。漁礁機能の推定、ダイバーを使わずに低予算でできる。

・ 思ったほど底泥の巻き上げがなく、クリアな映像が撮れている。
・ 漁礁への魚の謂集状況はわかるのではないかと思った。
・ 海底の漁礁の状態を観察することが有効である。

図 70

観覧してもらった堆積物の撮影動画①

撮影日：2020 年 12 月 15 日/2021 年 1 月 14 日
撮影場所：江田内、水中ドローン：FIFISH V6 Plus

74

図 71

観覧してもらった堆積物の撮影動画②

撮影日：2020 年 12 月 15 日/2021 年 1 月 14 日
撮影場所：江田内、水中ドローン：FIFISH V6 Plus

＜総合評価＞
水中ドローンにて撮影した垂下連の養殖カキへの付着生物の状態、海底の堆積物の高精
細映像の漁業関係者からの評価は、HD、FHD、UHD の解像度にもかかわらず高精細映像による付着生物、海底の堆積物の把握することができるという評価が得られた。
解像度が高い画像の方がより詳細な判別が可能であるが、HD の解像度でも十分に付着生物の判別が出来ることから、UHD の解像度までは必要なく、特に UHD 解像度を表示できるデ
バイスはこれからの社会において主流になりつつあるが、準備・導入のコストを鑑みて一般的ではないところと推察すると、社会的に見て浸透している動画解像度である FHD の解像度が最適という結果に至った。
但し、付着生物の詳細な状況や、魚類による食害を確認するためには垂下連に対して接近した映像を取得する必要があり、接近した状態を維持するための水中ドローン操作技術が求められることと、垂下連に対して接近しすぎることにより水中ドローン本体もしくはテザーケーブルが潮に流され垂下連へ絡んでしまうリスクがあり、課題が残った結果となった。
（垂下連に対しては衝突防止のソナーは効果がない事が判明）
また、現在調達可能な水中ドローンの場合では本体の大きさ（横幅）があり、垂下連と垂下連の間を潜航することが困難であり、カキ筏の側面に位置する垂下連しか確認できないことが課題として残った。

75

4.3.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
4.3.2.1 評価項目・方法
水中ドローン搭載のカメラで撮影した「海底の堆積物」の状況に関する高精細映像と、水中ドローン搭載のセンサーで取得した海水の「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素濃度」等の環境データによる「漁場環境推定モデル」を実装して取り込んだ「養殖漁場環境の分析システ
ム」を使うことにより、養殖漁場における海水の環境データと海底の堆積物の状況を把握できるか検証を行い、カキの主要なへい死要因である、貧酸素水塊の発生状況の把握、及びそれらの発生場所が特定できるかの検証結果を評価・分析した。

図 72

養殖漁場環境の分析システムイメージ

高精細映像と合わせて制御用 PC の画面上にセンサーデータをリアルタイムに表示

76

図 73

制御用パソコンの画面■検証内容
水中ドローンの航行可能な範囲で海中・海底を捜査し、ドローン搭載のカメラで撮影した高精細な海中映像と水中ドローンに搭載のセンサーにより、海水の「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素」等の環境データから、貧酸素水塊等の発生状況の把握、及びそれらの発生場所が特定できるか確認した。
表 19

実証概要

実施日時

2021 年 2 月 5 日（金）実施場所

長崎県佐世保市船越町

水深

約 10m

天候

曇り、波なし77

マルモ水産カキ筏付近

図 74

測定場所：長崎県佐世保市船越町

図 75

測定場所：マルモ水産カキ筏付近

78

約 100m

図 76

図 77

水中ドローンの航行ルート（青色ポイント）

測定場所：マルモ水産カキ筏付近の写真

79

図 78

測定中の様子■評価・分析
水中ドローン搭載のカメラで撮影した高精細な海中映像と水中ドローンに搭載のセンサーにより、海水の「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素」等の環境データから、貧酸素水塊
等の発生状況、及びそれらの発生場所が特定できるかどうかを分析して「漁場環境推定モデル」について総合的に評価を行った。
表 20「養殖漁場環境分析システム」の検証および評価・分析

評価項目

評価方法

水温の測定（※１）

周辺に設置済みの水温センサー（※２）と比較し評価・検証

塩分濃度の測定（※１）

周辺に設置済みの塩分濃度センサー（※２）と比較し評価・
検証

溶存酸素の測定（※１）

別で用意する DO センサー（※３）と比較し評価・検証

総合評価（※４）

養殖場環境の分析システムについて、関係者の評価を収集・分析して総合的に評価※１：BlueROV と BlueROV 搭載の有線式 DO センサー、有線式水温塩分センサーを使い測定
センサーの測定値は本体にロギングすると共に、高精細映像と合わせてコントロー
ラーの画面上にリアルタイム表示させるよう開発
80

※２：周辺に設置済みのセンサーは測定場所が変更となったため以下のセンサーと比較
水温について：塩分水温センサー（JFE Advantech A7CT-CAD）と比較
塩分濃度について：一般的な海水の塩分濃度と比較※３：リファレンス用に別センサーを準備※４：※１で取得した水温、塩分濃度、溶存酸素データから「貧酸素水塊分布図」を作成し評価
4.3.2.2 評価結果
水中ドローンに搭載の塩分水温センサーより水温と塩分濃度、及び飽和溶存酸素量に対する割合を計算した結果、以下の通りであった。
＜水温の測定＞水中ドローン（BuleROV）のセンサーと塩分水温センサー（JFE Advantech A7CT-CAD）による水温の測定の結果は以下の表の通り。 ±0.5℃程度の誤差はあるが、概ね正しい値であると判断。
表 21

水温と塩分濃度、溶存酸素量の最低、最高、平均

測定データ

単位

最低

最高

平均

BlueROV 水温

℃

12.32

12.37

12.35

A7CT-CAD 水温

℃

12.57

12.91

12.87

＜塩分濃度の測定＞
塩分水温センサー（JFE Advantech A7CT-CAD）による塩分濃度の測定の結果は以下の表の通り。

測定場所が変更となり比較用のセンサーが無かったが、一般的な海水の塩分濃度が 3.1％～3.8％であることから概ね正しい値であると判断。
表 22

塩分濃度

測定データ

単位

最低

最高

平均

A7CT-CAD 塩分濃度

‰

34.27

34.29

34.28

＜溶存酸素の測定＞
DO センサー（JFE Advantech ARO-CAD）
による水温データの測定の結果は以下の表の通り。
表 23

溶存酸素量

測定データ

単位

最低

最高

平均

ARO-CAD 溶存酸素量％106.00108.54107.03

DO センサーの検証として別センサーを準備し精度について検証を実施した。

81

水温塩分センサー
A7CT-CAD

DO セ ン サ ー
ARO-CAD

比較用 DO センサー
AROW2-USB

図 79

図 80

DO センサーの検証

比較用の DO センサー（左 ARO-CAD、右 AROW2-USB）82

2 つのセンサー（ARO-CAD,AROW2-USB）の比較結果は以下（図 81）の通りであった。
海面付近を航行中は水中ドローンのスラスタが巻き込んだ空気によるキャビテーション
により塩分濃度、溶存酸素量共に不安定な値を示しているが、海底付近を航行中は溶存酸素
量は 112％-114％で公称値の±2％以内でほぼ一致。
また、溶存酸素量が 100％を超えている理由については検証を行った海域の水深は 3m 程
度と浅く、日光が十分に届く環境であったことから植物プランクトンや海藻の光合成による過飽和状態であったと考えられる。 また、海面近くであったことからにより高い溶存酸
素量が検出されているものと推測。
（ARO-CAD,AROW2-USB では 0-200％の範囲で溶存酸素量を測定可能）

海
面
付
近
を
航
行

海面付近を航行図 81

DO センサーの比較結果

83

＜総合評価＞
測定データからの溶存酸素量を基に図を作成し貧酸素水塊発生状況を確認した結果、以下の通りであった。
表 23 の通り周辺の溶存酸素量は 106％以上で飽和酸素濃度を超える状態であり貧酸素状態が発生している状態は確認できなかった。これは低水温の環境でバクテリアの活性が低いことと、海底の有機物の堆積が顕著な場所が見られなかったことが原因と考えられる。

行ラベル

129.69427

129.69428

129.69429

129.6943

129.69431

129.69432

129.69433

129.69434

129.69435

129.69436

129.69437

129.69438

129.69439

129.6944

129.69441

129.69442

129.69443

129.69444

129.69449

129.69451

129.69452

129.69453

129.69454

129.69455

129.69456

129.69457

129.69458

129.69459

129.6946

129.69461

129.69462

129.69463

129.69464

129.69465

129.69466

129.69467

129.69468

129.69469

129.6947

129.69471

129.69472

129.69473

129.69474

129.69475

129.69476

129.69477

129.69478

129.69479

129.6948

129.69481

129.69482

129.69483

129.69484

129.69485

129.69486

129.69487

129.69488

129.69489

129.6949

129.69491

129.69492

129.69495

129.69496

97.1063333 96.9663333 96.7490833

129.69493

129.69494

96.34533.13968

33.13967

33.13966

96.7414706 96.9443333 96.7829091

33.13965

96.74733.13964

96.52085

96.7326667

96.52975 96.6215833 96.8348889 96.8797778

96.81396.7621429 96.7001429 96.7609091 96.9945556 97.0943333

96.68596.65725

129.69498

129.69499

96.3743333 96.6303333

129.69497

96.7175

96.2852

129.695

129.69501

129.69502

129.69503

129.69504

129.69505

129.69506

129.69507

129.69508

129.69509

129.6951

129.69511

129.69512

129.69513

129.69514

129.69515

96.879125 96.6606364

96.547625

96.60384 96.4506364

129.69516

129.69517

129.69518

129.69519

129.6952

129.69521

129.69522

129.69523

96.1006 96.1356818 96.5321111 96.4913548 96.7979565 97.1037143 97.2953333

97.46275

129.69524

96.5037692 96.5638333 96.7876364

96.595496.6008333 97.0313158 97.2485625

96.89725

96.9573571 96.8263636

96.7025

96.4264815

33.13963

96.7484444

96.7382121

98.0950244

33.13962

96.7414444

96.99598.57425

33.13961

96.7808333 96.9564706

33.1396

96.817009 96.6892037

33.13959

33.13958

33.13957

96.4886889 97.4036622

98.0080244 97.9697576

97.86 97.7483182

97.48705

96.003595.904625

97.234 96.7232603 97.0916579 97.0238182 97.0820435

97.1026 97.1438929

97.2054 97.2727931 97.3675238

97.158 97.1066552 96.8559091

97.418125

97.2711538

97.5838283

33.13956

97.3151667

97.515625 97.4675765

33.13955

97.4593684 97.5302222 97.5114444

97.5036182 97.5444565 97.6809688

33.13954

96.9775

97.0675172

97.422 97.5675946 97.5896889 97.5785417

97.805 97.7621667 97.1163158 97.3528095 97.5443333

97.720125 97.6085455

図 82

96.49

96.890381

97.1794167 97.2366957 97.2296111

97.393 97.3236667

97.44297.502375 97.5031176 97.5753333

97.468 97.5199444 97.5276667

貧酸素水塊図（1m メッシュでの溶存酸素量の表示結果）

図 83

図 84

水中ドローンの航行ルート（青色ポイント）

水温と塩分濃度、溶存酸素量の緯度毎のグラフ

84129.69525

96.668 96.6841111 96.5037857 96.5366667

97.25196 97.0747778

98.541125

今回の実証では貧酸素状態の発生は確認できなかったが、図 84 の通り溶存酸素量の低い場所が存在していれば場所の特定は可能であることを確認した。
今回の結果からは顕著な溶存酸素の変動が見られなかったが、センサー搭載の水中ドローンのデータから水質の状況を点ではなく面で可視化が可能であり、高精細映像からその原因を特定できると言える。
漁業関係者からの評価は、「映像と環境データの組み合わせにより、漁場の様子が視覚で判別できることにより、新たに見えてくる情報が沢山ある」とのコメントを頂戴した。これまでは水質の状況を点でしか捉えることができなかったが、映像と環境データの組み合わせにより、海底の状態の可視化できることから、あるべき海底の状態の知見が溜まることでより効果的な対策が可能になる。また、漁礁や養殖環境の可視化から得られる情報による新たな発見に期待が伺えた。
・

水中ドローンの活用により、稼働をかけずに広範囲な環境データの可視化、データ収集を行うことが可能になる。これらの情報から貧酸素水塊を特定することが容易になる。

・

水質の状況を映像と環境データにより可視化できることで、海底をどういう状態にしなければならないかという知見が溜まる。

・
漁業関係者コメント

海底の状態が可視化されることで、新たなことが見えてくる期待感がある。

・

カキ養殖では、同一海域でも筏の設置場所によってカキの生育状態が異なる。映像と環境データによる水質の状況の可視化ができることでカキの生育と養殖環境の関係性を検証することができる。

・ 海底調査などのダイバーによる調査では、費用が発生するため、確実に結果の出る調査しかできない。水中ドローンを活用した海
中、水質の可視化であれば、チャレンジが可能となり、漁礁や漁場環境における新たな情報収集に役立てる。

85

4.4 課題解決システムに関する効果検証
4.4.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
4.4.1.1 評価項目・方法
本システムの実装効果について、定量・定性評価を通じて検証を実施した。
現状垂下連の確認作業は、サンプリングで数本の垂下連を引き上げて調査を行う「点」での調査となっているが、「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」
では水中ドローンによる映像を用いた「面」での調査となり、直接的な比較による定量評価が難しいことから、本システムの実装効果について主に漁業者へのヒアリングによる定性評価による効果検証を実施した。
表 24 「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」の導入による
効果検証
評価項目

評価方法

労働環境の改善に対する検証

垂下連一本を水中ドローンで確認するのに掛かる時間を測定（※1）

し、手動での確認に掛かる時間の差を検証。

高精細映像と目視の違いの検垂下連の状態を水中ドローンの高精細映像により確認を行った証（※2）

事と引き上げて確認する事の見え方の違いの検証

可視化システムにおける作業

現在の垂下連の引き上げに伴う漁船運航、ダイバー稼働、作業

生産性の検証

時間、回数と可視化システムの差異を検証。

可視化システムにおける新た可視化システムを運用するにあたって必要となってくる新たなな作業負荷の検証

作業負荷について実証のオペレーションを通して検証。

可視化システムにおける水質関係者に新たな懸念があるかどうかヒアリングを行った。

や養殖魚に対する負荷の検証※1：手動での確認に掛かる作業時間ついては、漁業関係者から事前にヒアリングを行った※2：水中ドローンは FIFISH V6 Plus を使って検証

4.4.1.2 評価結果
＜労働環境の改善に対する検証＞
従来の養殖中のカキの確認作業における労働環境の状況や作業コストに関して漁業関係者へヒアリングを実施した。
養殖中のカキの確認作業は、主に身入り調査とへい死の調査を目的として年間を通して行われており、繁忙期である冬場においては、毎日行われている。
身入り調査とは、カキの生育を確認する調査作業である。カキの中にグリコーゲンが多量に蓄積した状態を「身入り」と言い、 商品価値を決定する重要な要素である。収穫はこの「身入り」が良い晩秋～冬季にかけて行われる。 作業時間は、1 回あたり 1 時間程度行われ、作業コストとしては、作業用クレーンを運搬する船舶燃料として 1 回あたり約 80 リッ
86

トルの軽油燃料が使われている事がヒアリングの結果得られた。
表 25

現労働環境の状況、作業時間等のヒアリング結果

ヒアリング項目

回答

実施目的

身入り調査のため

作業時間

1 時間程度

作業人数

1～3 名

作業経費

軽油：約 80 リットル

年間作業回数

4 月～11 月：2 回/月、12 月～3 月：毎日

筏ひとつに対する確認割合

3 本（両端、真ん中）

図 85

クレーンにて垂下連を引き上げる様子

それに対して、この養殖中のカキの確認作業を水中ドローンで行う場合は、ケーブル等の接続、PC の準備など動作確認を合わせて約 10 分、養殖カキの確認作業も約 30 分と、現労働環境と比較すると約 20 分の労働環境の改善につなげることが可能となる。
表 26 水中ドローン（FIFISH V6 Plus）の準備・確認に要する作業時間
作業内容

確認方法

作業時間

ケーブル接続本体、テザーケーブル、PC 間をそれぞれ接続する。

2分

PC ソフト起動

PC にインストールされている専用ソフトを起動する

5分

動作確認

コントローラーで各ボタンの動作を確認する

3分

養殖カキの状態確認

水中ドローンをカキ筏周辺で航行させ、養殖カキの

30 分

87

状態を確認する

表 27

現労働環境に対する水中ドローンを活用した作業とのメリット・デメリット

ヒアリング項目メリット

回答

・ クレーンや手で垂下連を引き上げる際、養殖中のカキが落下する心配がない。

・ クレーンを航行させる必要がないため、小型船で航行が可能なた
め、燃料の削減（約 40 リットル）、作業時間の短縮につながる。

・ 従来不可能であった海底の調査ができる。
デメリット

・ 水中ドローンでは、垂下連への接近することが難しいことから、カキ筏の中央部に位置する垂下連のカキの身入りの確認ができない。

・ PC、スマートフォンでの複雑な操作、準備に時間を要する。
・ 水中ドローンのコストが高い。
現労働環境においては、クレーンや手作業で垂下連を引き上げ、目視にて養殖カキの状態を確認しなければならないが、この引き上げ作業の際に一部の養殖カキが引き上げの影響により、海中に落下し無駄になることが起きている。また、この落下した養殖カキが海底に堆積することにより、貧酸素水塊の原因にもなる可能性も生まれている。
水中ドローンの活用により、引き上げ作業を行うことなく養殖カキの状態の確認が可能であることから、この落下するカキによる生産性の低下や貧酸素水塊の発生要因について、防止することが可能である。
さらに、現労働環境では作業場所のカキ筏まで引き上げ作業に必要なクレーンを航行させるが、水中ドローンの活用により、クレーンが必要なくなるため、小型船での作業が可能となり、航行に必要な燃料費の削減にもつなげることができる。
これらから、水中ドローンの活用による費用対効果について検証行った。表 28 より養殖中のカキの確認作業は年間をとおして 136 回実施しており、最大 3 名での作業を考慮すると、この作業に費やす作業時間は、約 408 時間である。本検証から水中ドローンを活用した場合の作業時間は 1 回あたり 20 分の削減効果が見込まれるため、陸上に 1 名、海上 2 名で作業を実施した場合、年間約 136 時間の作業時間が削減される。
平成 28 年水産庁の報告「水産基盤整備事業費用対効果の分析のガイドライン」によれば、漁業者の 1 時間あたりの平均労務単価は、1,628 円であることから年間約 22 万円の削減効果となる。また、上述のとおり水中ドローンの活用により小型船で作業が可能となることで、漁業関係者のヒアリングによると作業 1 回あたり約 40 リットルの燃料の削減が見込めるという。年間の作業に換算する 5,440 リットルの削減となり、2021 年 1 月の軽油平均価格 114円で試算すると年間約 62 万円の削減効果となる。水中ドローンの活用による作業時間の削減効果、作業コストの削減効果を合わせると、年間約 69 万円の費用対効果が期待できることが分かる。

88

表 28 現労働環境に対する水中ドローンの活用による費用対効果
検証項目

検証要素

費用対効果

1 回あたりの作業削減時間：20 分
人件費

1 回あたりの作業人数：3 名
年間作業回数：136 回

約 22 万円

労務単金：1,628 円/時間
1 回あたりの削減できる燃料：40 リットル
作業経費

年間作業回数：136 回

約 62 万円

燃料単価：114 円/リットル
一方、水中ドローンの活用において、水中ドローン本体もしくはテザーケーブルが潮で流され、垂下連へ絡んでしまうリスクがあるため、垂下連への接近することが困難であることから、カキ筏の中央部に位置する垂下連の養殖カキの確認ができないという課題が残った。
また、水中ドローンの操作面において、漁業分野へ水中ドローンの活用を考慮すると、直観的でわかりやすい操作性が求められることが分かった。

＜高精細映像と目視の違いの検証＞
水中ドローンにて撮影した垂下連の養殖カキへの付着生物の状態、海底の堆積物の高精
細映像を漁業関係者に観覧して頂き、アンケートを実施した。どちらの映像においても、「映像がきれいだった」、「映像がクリアなので付着生物、海底の堆積物がよく分かった」などの意見が寄せられた。
これらの結果から水中ドローンの高精細映像をとおした養殖カキの状態把握、海底の堆積物の把握など得られる情報は目視と比較しても同等であり、漁業分野への活用において有効性があると言える。
一方、付着生物の確認においては、水中ドローン本体もしくはテザーケーブルが潮で流され、垂下連へ絡んでしまうリスクがあるため、垂下連への接近することが困難であることから、カキ筏の側面に位置する垂下連のカキの付着生物の確認に留まった。
現在調達可能な水中ドローンでは本体の大きさ、有線ケーブルを有する形状の問題から
カキ筏のように水中ドローンにとっての障害物が密集した環境下においての接近映像の取得には適していないと言える。

89

図 86

観覧してもらった養殖カキへの付着生物と海底の堆積物の高精細映像 ①

図 87

観覧してもらった養殖カキへの付着生物と海底の堆積物の高精細映像 ②

表 29

養殖カキの付着生物に対する漁業関係者へのアンケート結果

アンケート内容

水中ドローンで撮影した付着生物の状況の映像をご覧なった感想を教えて下さい。特に付着生物の状況が確認できるか、またその有効性についてご意見を下さい。

・ 近づけば確認ができた。ただ操作精度を高める必要がある。
・ 映像が思っていたよりきれいだった。調査に使えると思った。
漁業関係者コメント

・ 大きなものは見てわかるが、角度の調整や細かいものはどれぐ
らい見られるかがわからない。

・ 映像はクリアなので付着生物はよく分かった。
・ どういう種類の生物が付着しているか、全体の状況が確認でき90

ると思った。

・ 思ったよりも鮮明な映像が見えるが、水中のカキや低質の状態を確認できることも有効である

表 30
アンケート内容

海底堆積物に対する漁業関係者へのアンケート結果
水中ドローンで撮影した海底の状況の映像をご覧になった感想を教えて下さい。また、海底の映像を確認することの有効性についてご意見を下さい。

・ 海底も映像がきれいであった。
・ カキ筏の外側のものしか見えないのは、少し残念。食害防止のパトロールに走らせたり、海底清掃の場所決めなどに役に立つではないか。

・ 海域毎の海底の堆積物の状況を目視できるのは、良い確認方法だ
漁業関係者コメントと思う。

・ 海底底質が視覚化できる。漁礁機能の推定、ダイバーを使わずに低予算でできる。

・ 思ったほど底泥の巻き上げがなく、クリアな映像が撮れている。
・ 漁礁への魚の謂集状況はわかるのではないかと思った。
・ 海底の漁礁の状態を観察することが有効である。

91

＜可視化システムにおける作業生産性の検証＞
可視化システムにおける作業生産性について、漁場関係者へアンケートを実施した。
表 25 のとおり、カキ養殖、漁業全般において、水中ドローンを利用することで作業効率化につながるという意見がほとんどであった。カキ養殖については、水中ドローンの高精細映像を介して付着生物、へい死の状態確認できることで従来のクレーンや手作業で垂下連を引き上げての確認作業よりも効率が上がることが主な要因としてあがったが、カキ筏の中央部の養殖カキの確認ができない点は課題として挙げられていた。、
漁業全般については、従来ダイバーによる調査など海中の映像の可視化は費用や頻度の面においてハードルが高かったが、水中ドローンにより身近になることで、漁業分野における漁礁機能の推定や海底底質調査、海藻の繁茂状況の確認などこれまでダイバーを利用していた調査などの新たな利用価値が挙げられていた。
表 31 作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート
水中ドローンを利用することで作業効率化につながるかどうか感想を教えて下さい。
（選択肢）＜カキ養殖＞□つながる □どちらかといえばつながる □どちらでもない□どちらかといえばつながらない □つながらない＜漁業全般＞□つながる □どちらかといえばつながる □どちらでもない□どちらかといえばつながらない □つながらない

アンケート内容＜カキ養殖＞
表 32

作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート結果
選択項目

回答数

つながる

3

どちらかといえばつながる

5

どちらでもない1

どちらかといえばつながらない

2

つながらない

0

92

6
5
4
3
2
1
つながらないがらない

どちらかといえばつな

どちらでもない

どちらかといえばつな

がる

つながる

0

図 88

作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート結果

表 33

作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート結果＜漁業全般＞
選択項目
つながる

2

どちらかといえばつながる

7

どちらでもない2

どちらかといえばつながらない

0

つながらない0

つながらないがらない

どちらかといえばつな

どちらでもない

どちらかといえばつな

図 89

がる

つながる

8
7
6
5
4
3
2
1
0

回答数

作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート結果
93

表 34

作業効率化に対する漁業関係者へのアンケート結果

アンケート内容

作業効率化につながる具体的な利用シーンを教えて下さい。（自由記述）＜カキ養殖＞

・ 水揚げしなくても、かきのへい死状況が分かる。付着物（深度毎）
・ 水中での付着物や生育状態をリアルタイムに観測できるは有意義と感じる。

・ 成長の推定作業にクレーンを使わなくてもよい。付着物の様子を観察できる

・ かきのへい死や食害の状況を確認できる。
・ へい死状態を確認する需要があると思うが、筏内部ほど死んでいる。
内部の状況は分かりにくそう（有線が障害）

・ カメラに収めることはできたが、どれだけ近づけるだと思う。
漁業関係者コメント＜漁業全般＞

・ 漁礁の機能低下の状況が分かる。
・ 動かないものをとらえるなら良いと思う。逃げるものは難しいと思う。

・ 海底の堆積物の状況はなかなか把握できないので、良い手段となり得る。

・ 漁礁の設置場所の調査にダイバーが不要になる。数値データと画像データがセットになるのは大きなメリット。

・ ナマコ等海底生物の観測には有効。
・ 海底低質、海底構造物の確認、状況把握、漁礁の埋まりこみ、海藻の繁茂状況の確認などに使えそう。

表 35

作業負担に対する漁業関係者へのアンケート
水中ドローンを利用することの負担について感想を教えて下さい。
（選選択肢）□負担になる □どちらかといえば負担になる □どちらでもない□どちらかといえば負担にならない □負担にならない

アンケート内容

表 36

作業負担に対する漁業関係者へのアンケート
選択項目

回答数

負担になる

2

どちらかといえば負担になる

3

どちらでもない3

94

どちらかといえば負担にならない

2

負担にならない1

4
3
2
1
負担にならないにならない

どちらかといえば負担どちらでもない

どちらかといえば負担

になる

負担になる

0

図 90

作業負担に対する漁業関係者へのアンケート結果

表 37

作業負担に対する漁業関係者へのアンケート

アンケート内容

具体的にどのあたりが負担になるかを教えて下さい。（自由記述）
・ネットワーク設定
・実際に使用しないとわからないが、漏水やコードの絡み、バッテリーなどを考慮しなければならない。

漁業関係者コメント

・維持管理、センサーのメンテナンス、運用前の準備、バッテリーの保管、ネットワーク設定
・ネットワーク設定が難しい
・事前設定、メンテナンス

95

＜可視化システムにおける水質や養殖魚に対する負荷の検証＞
可視化システムにおける環境負荷について、漁場関係者へアンケートを実施した。
表 39 のとおり、水中ドローンによる水質、養殖魚の影響については、影響がないという意見がほとんどであった。但し、適切な運用がなされていない場合の事故によるバッテリー発火などの環境汚染や海中での魚に対する影響、養殖魚に対する接触による魚への傷つけなどの想定も挙げられており、実際のユースケースにおいて、一定のルールの下、利用する必要があると考えられる。
表 38

環境負荷に対する漁業関係者へのアンケート
水中ドローンの活用により、水質や養殖魚に対して影響があるかご意見
を下さい。
（選択肢）
＜漁業全般＞□影響がある □どちらかといえば影響がある □どちらでもない□どちらかといえば影響がない □影響がない

アンケート内容

表 39

環境負荷に対する漁業関係者へのアンケート結果
選択項目

回答数

影響がある

0

どちらかといえば影響がある

0

どちらでもない2

どちらかといえば影響がない

2

影響がない

7

8
7
6
5
4
3
2
1

影響がない

どちらかといえば影響がない

どちらでもない

どちらかといえば影響

図 91

がある

影響がある

0

環境負荷に対する漁業関係者へのアンケート結果
96

表 40
アンケート内容

環境負荷に対する漁業関係者へのアンケート結果
どのような影響が考えられるかを具体的に教えて下さい。（自由記述）

・ 魚類がドローンの音や波で逃げる。
・ 養殖いけすは魚種によるかも。泳ぐのが速かったり、傷つきやすい魚は難しそう。
漁業関係者コメント

・ 物理的な衝突等なければ問題ない。
・ 水中でバッテリーが発火した際には何らかの影響がありそう。事故がなければ問題ない。

・ 水質や養殖魚への影響はないと思うが、何とも言えない。

図 92

海中での水中ドローンの様子

97

4.4.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
4.4.2.1 評価項目・方法
本システムの実装効果について、定量・定性評価を通じて検証を実施する。

検証項目

表 41 「養殖漁場環境分析システム」の効果検証
検証方法

へい死率の削減の検証

海底の状況と水質データによる環境分析がへい死率低減に有効かについて、分析結果を基に効果についてヒアリ
ング（※1）

貧酸素水塊の発生場所の迅

環境データから作成する貧酸素水塊分布図を基に、効果速な特定の検証についてヒアリング※1：漁業関係者に分析結果を元にディスカッションを行い定性的に評価を行った（広島県
水産海洋技術センター・内海漁業協同組合）

4.4.2.2 評価結果
＜へい死率の削減の検証＞
従来の水質モニタリングは人手もかかることから点での調査に留まっていたが、水中ドローンの活用により広範囲に調査が可能になるため、これまで発生源の特定が困難であった貧酸素水塊を調査が可能となることが期待できる。 また、原因の特定が可能となる事で海底耕耘などの対策を行う等の結果、カキ養殖におけるへい死率の減少につなげることが期待できる。
＜貧酸素水塊の発生場所の迅速な特定の検証＞
映像と環境データ、位置情報の組み合わせにより、海底の状態、海域を一目で判別できる
ため、貧酸素水塊が発生していればその発生場所の特定が可能であるという評価を得られた。また海底の状態の可視化ができれば、あるべき海底の状態の知見が溜まることで、より効果的な対策が可能となる事が期待できる。
・

水中ドローンの活用により、稼働をかけずに広範囲な環境デー
タの可視化、データ収集を行うことが可能になる。

・

水質の状況を映像と環境データにより可視化できることで、海底をどういう状態にしなければならないかという知見が溜まる。

漁業関係者コメント
・

海底の状態が可視化されることで、新たなことが見えてくる期
待感がある。

・

カキ養殖では、同一海域でも筏の設置場所によってカキの生育状態が異なる。映像と環境データによる水質の状況の可視化が98

できることでカキの生育と養殖環境の関係性を検証することができる。

・ 海底調査などのダイバーによる調査では、費用が発生するため、確実に結果の出る調査しかできない。水中ドローンを活用した海中、水質の可視化であれば、チャレンジが可能となり、漁礁や漁場環境における新たな情報収集に役立てる。

図 93

養殖漁場環境の分析システムイメージ

99

4.5 課題解決システムに関する機能検証
4.5.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
4.5.1.1 評価項目・方法
4．3、4．4 にて評価した情報に基づき、性能・スペック、拡張性、運用保守性、コスト・汎用性等の観点から、実装時により適切な機能を提言する。
表 42「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」の機能検証
評価項目

通信速度

評価方法
1 台の水中ドローンを遠隔からコントロール可能な通信速度を算出。問題なく操作できる最低限の通信速度について
評価・検証

通信範囲

1 台の水中ドローンを遠隔からコントロール可能な通信範囲を算出。陸上の基地局からのカバーエリア等について評
価・検証

カメラ性能（※1）

観測対象物を映像から確認するために必要な解像度について評価・検証

潜航機能（※2）

観測対象物を捉えるにあたっての操作性について評価・検証

位置即位機能（※3）

GPS 等による位置情報の測位について、機能と有効性について評価・検証その他（※2）

マニュピレーター等のオプション機能についての有効性を評価・検証※1：水中ドローンは FIFISH V6 Plus を使って検証※2：水中ドローンは FIFISH V6 Plus と BlueROV を使って検証※3：水中ドローンは BlueROV を使って検証

100＜通信帯域・通信範囲の確認＞
沖合に船で水中ドローンを運び、陸側から遠隔操作を行った環境下でコントローラの PC 上
で送受信の最大スループット、遅延を測定。映像と操作が問題なく行える通信帯域について検証を実施した。
表 43

通信帯域・通信確認の実施概要（2021 年 1 月 14 日）

実施日時

2021 年 1 月 14 日（木）

実施場所

江田内漁場

検証内容

遠隔で操作可能な通信帯域・通信範囲の測定

NW 環境

キャリア５Ｇ

水中ドローン機種

FIFISH V6 plus

映像設定

FHD（30fps）

図 94

通信帯域・通信確認のネットワーク構成（2021 年 1 月 14 日）

また、通信帯域/通信範囲評価に加え、FIFISH V6 Plus としては遠隔操縦の一連のシステム運用を行ったため、利用感の定性的な評価も併せて行った。

4.5.1.2 評価結果
100m および 200m 地点での定点測定をそれぞれ 2 回及び、100m～300m までの移動しながらの測定を 2 回、計 6 回の測定を行った結果より評価を行った。

101

＜通信速度＞
4 か所での定点での通信速度：約 15Mbps
表 44 通信帯域・通信確認の各地点における測定結果
地点名

緯度

経度

基地局からの平均スループッ

距離

ト

平均遅延

地点 A

34.227132.448

約 100m

約 15Mbps

約 88.2ms

地点 B

34.227132.448

約 100m

約 17.5Mbps

約 83.2ms

地点 C

34.228132.447

約 200m

約 12.5Mbps

約 94.7ms

地点 D

34.228132.448約 200m

約 15Mbps

約 105.3ms

FIFISH V6 Plus では FHD（30fps）の解像度での直結状態での平均スループットが約 30Mbps
であったことからすると、パケットロスが発生しており、映像も時折ノイズが発生する状態であり、全てのデータを送り切れていない状況であった。
同じ場所でのスピードテストアプリによる測定ではアップロードで 100Mbps 程度を示していたが、動画データ等の大量のデータを転送する場合においては TCP ウィンドウサイズ
によりパケットの送受信のバッファにより一度に送信できるデータが制限されており、またこの TCP ウィンドウサイズには通信遅延が大きく影響するため、回線帯域があるにもかかわらずスループットが出ないという結果となったと考えられる。

図 95

遅延と転送速度の関係

ある一定サイズ(TCP ウィンドウサイズ)の TCP パケットを送ってしまうと、相手からの応答が無いと次のパケットを送れなくなってしまうので、待ち時間が出来てしまいスルー
プット(転送速度)が出ないようである。
【地点 A での測定結果】

102

図 96

地点 A（100m）の座標

約 15Mbps

図 97

地点 A（100m）でのスループットグラフ

103【地点 B での測定結果】

図 98

測定地点 B（100m）の座標

約 17.5Mbps

図 99

測定地点 B（100m）でのスループット

104【地点 C での測定結果】

図 100

測定地点 C（200m）の座標

約 17.5Mbps

図 101

測定地点 C（200m）でのスループット

105【地点 D での測定結果】

図 102

測定地点 D（200m）の座標

約 17.5Mbps

図 103

測定地点 D（200m）でのスループット

106

＜通信範囲＞
基地局から 100m 地点から 300m 地点まで移動しながら、スループットを測定した結果について以下に記す。
【地点 E までの測定結果】

図 104

図 105

測定地点 E（300m）の座標

測定地点 E（300m）までの間のスループット107【地点 F までの測定結果】

図 106

図 107

測定地点 F（300m）の座標

測定地点 E（300m）までの間のスループット

108

地点 E までの測定では、約 250m 地点を境に通信が途絶えており、地点 F までの測定では、約 250ｍ地点を境に LTE に通信が切り替わっていることが分かる。
今回キャリア５Ｇは下図のようにエリアが形成されており、結果から考察するとほぼ設計上の推定エリアと一致する。

図 108

推定エリア図LTE に切り替わった状態においてはスループットが約 7Mbps 程度となり、遅延も約150ms 程度となり、映像取得及び遠隔での操作も不能であった。
以上のことから水中ドローンからの映像伝送においては遅延が重要であり、５Ｇエリア
内であれば概ね目標である 100ms 以下を実現できており、スループットも約 15Mbps 程度で通信できているため、５Ｇで在圏出来る範囲であれば、スループット・遅延共に問題な
く、利用が概ね可能であると言える。

109

また、別日でローカル５Ｇ環境において同様の実証を実施した。
アンテナから 100m 地点から 300m 地点へ移動しながらスループットの測定を行った。
表 45

通信帯域・通信確認の実施概要（2021 年 2 月 18 日）

実施日時

2021 年 2 月 18 日（木）

実施場所

江田内漁場

検証内容

遠隔で操作可能な通信帯域・通信範囲の測定

NW 環境

ローカル５Ｇ

水中ドローン機種

BlueROV

映像設定

FHD（30fps）

図 109

通信帯域・通信確認のネットワーク構成（2021 年 2 月 18 日）

110

図 110

ローカル５Ｇでの測定ルート

A 地点

図 111

B 地点

A 地点

B 地点

ローカル５Ｇでのスループットの変動

ローカル５Ｇでは通信可能範囲においては平均して約 12.5Mbps の速度で通信していることが図 111 から分かる。
以上のことからローカル５Ｇにおいても在圏出来る範囲であれば、遠隔での利用が概ね可能であると言える。

111

＜カメラ性能＞
水中ドローンで撮影した垂下連のカキの映像を漁業関係者に観覧頂き、付着生物に対するアンケートを実施した。
HD、FHD、UHD 毎の高精細映像の観覧頂いたが、どの映像についても「映像が思っていたよりきれいだった」、「映像がクリアなので付着生物がよく分かった」などの意見が多く寄せられた。
解像度が高い画像の方がより詳細に判別が可能であるが、HD の解像度でも十分に付着生物の判別が出来ることから、UHD の解像度までは必要なく、特に UHD 解像度を表示できる
デバイスはこれからの社会において主流になりつつあるが、準備導入のコストを鑑みて一
般的ではないところと推察すると、社会的に見て浸透している動画解像度である FHD の解像度が最適という結論に至った。

図 112

解像度 HD の撮影動画

図 113

解像度 UHD の撮影動画

112

＜潜航機能＞
可視化システムの漁業関係者への説明会において、潜航機能についての評価を行った。
BlueROV には、ジャイロやコンパスが搭載されており、深度固定機能（DepthHold Mode）、
方位固定機能（Stabirize Mode）という水中ドローンを操作しやすくするための補足機能が備わっている。海中においては、潮流の影響を受けやすく、航行する方位を維持すること、撮影する対象物を捉え続けることが困難である。そこで、これらの機能を用い、方位や深度を維持することで操作しやすくなる。
可視化システムの操作性に関する漁業関係者へアンケートにおいても、「操作を習熟するには一定の時間を要する」というコメントはあるものの、「方位固定機能を利用することで操作性が高まった」、「水中ドローンは海流の影響により大きく流されるため、深度固定機能、
方位固定機能を使いこなす必要がある」といったコメントがあった。
これらのことから水中ドローンには、深度固定機能や方位固定機能などの操作を補足するための潜航機能が有効であることが確認できた。
表 46 操作性に関する漁業関係者へのアンケート結果
アンケート内容

操作性についての感想を教えて下さい。（自由記述）
・方位固定機能だと操作性が良かった。
・慣れの問題だと思うが、ある程度習熟が必要だと感じた。
・動かすだけなら簡単であるが、操作ボタンを覚えるのに時間がかかりそう。

漁業関係者コメント

・思った以上に簡単に操作できた。
・慣れれば、問題なさそう。
・旋回、移動がききすぎる。海流によって、大きく流されると感じた。養殖場を観察するためには、深度、姿勢保持を使いこなす必要があると感じた。

113

図 114 BlueROV 遠隔操作動作時のコントローラー画面＜位置測位機能＞
今回のシステムでは下図のように GPS センサーを水中ドローンに接続し、緯度・経度を測定可能とした。 但し、GPS の信号は水中では受信できないため、センサー部は海面に出ている必要があり、浮力のあるボックスを用意し、水面に浮かせる構成とした。

図 115

位置情報取得の構成イメージ

この仕組みのメリットは、水中での位置情報を取得する最もシンプルな構成であることであるが、実際に運用しての課題について以下に記す。
（1） 誤差について
GPS のレシーバー部分はフロートケースに収納された状態で海面に浮かんでおり、水中ドローン本体はケーブルで接続されているが、水中ドローンの動きに対して海面のレシーバ部分が正確に追従してこないため、下図のように位置情報に誤差が生じ
114

てしまう

図 116

位置情報取得の誤差発生イメージ（2） 取り回しの煩雑さ
ケーブルが水中にどのような角度で入っているかが予想し難いため、障害物に絡まってしまう恐れがある。 特に養殖筏周辺で航行させた際は特に注意が必要である。
また、水中ドローンの移動に際してケーブルとフロートが抵抗となる事と、潮流によって常に一定方向に力を受けていることからドローンの動きに影響が出てしまう。
更に、GPS のケーブルの長さ以上の水深に水中ドローンを潜らせることが出来ないた
め、使用する海域によってケーブルの長さを調節する等の工夫が必要であった。
水中における位置情報の把握方法として一般的に「慣性航法」というものがある。
慣性航法とは加速で検出する加速度を積分することで速度を計算し、速度を積分することで距離を求め、移動距離と方向のベクトルを細分点ごとに合成していくことで、基点からの移動距離を算出する方法である。 ただし、長時間運用することで誤差が蓄積するという欠点がある。
慣性航法装置 INS（ Inertial Navigation System）は実用化されているが、主に飛行機や大型船舶に搭載されるものであり、非常に高価なため採用は難しい。
現実的な方法としては下図のような音波を用いた位置情報の把握のための技術が存在する。

115

図 117

音波を用いた位置情報把握のイメージ

水中測位に用いられる音響機器によって位置を測定する方法で、海面に浮かべた複数のブイと信号（音波）のやり取りを行うことで自己位置を特定する。
特定の音響信号を受け取ると応答信号を発信する装置を用いることで、音速を c，信号を発信してから応答信号が返ってくるまでの時間を t とすると，距離 r は r=ct/2 と計算できる。
ブイ自体は GPS により自己の位置（緯度・経度）を持っており、3 点以上のブイを用いることで海中における水中ドローンの自己位置の特定が可能となる。

図 118

3 点即位による現在地の測定イメージ

この音波を用いた位置情報の把握の仕組みも以下の問題があり、水中の自己位置の特定については課題が多いのが現実である。
116



装置が高価



事前に海上にブイを設置しておく必要がある

数 m の誤差が発生する

この水中での位置測位機能を使った装置については、ノルウェーの Water Linked 社が実用化を行っており、水中 GPS 開発キットとしてリリースしている。

図 119 Water Linked 社製 水中 GPS イメージ
出所：Water Linked 社 HP
https://waterlinked.com/underwater-gps/
2021 年 3 月 2 日取得

図 120 Water Linked 社製 水中 GPS 開発キット（Locator-U1）
出所：Water Linked 社 HP117

https://waterlinked.com/underwater-gps/
2021 年 3 月 2 日取得

また、この Water Linked1 社の開発キットを使い、QYSEA 社が QYSEA U-QPS（Underwater
Quick Position System）としてソリューションを開発済みである。

図 121 QYSEA U-QPS イメージ図
出所：FIFISH PRO PLUS 水中 GPS システムカタログより抜粋
1. ロケーター + FIFISH V6 Plus
2. アンテナ
3. アンテナケーブル
4. 本体
5. 電源（10-30V DC）
6. 電源ケーブル
7. FIFISH ネットワークケーブル
8. FIFISH コントローラー
9. コントローラーケーブル
10. スプール118

11. テザーケー＜その他＞
マニュピレーターについては落下物の採取はもちろんであるが、底質調査時も活用が期待できる。 現状船上から採泥器を測定ポイントに投下しており、海底が岩場であったりすると採取ができなかったりする場合があるが、水中ドローンのマニュピレーターを使い最適な場所まで運び投下することが可能となる。

図 122 ロケーター + FIFISH V6 Plus
出所：FIFISH PRO PLUS 水中 GPS システムカタログより抜粋

119

4.5.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
4.5.2.1 検証項目・方法
4．3、4．4 にて評価した情報に基づき、性能・スペック、拡張性、運用保守性、コスト・汎用性等の観点から実装時により適切な機能を提言する。
表 47 「養殖漁場環境分析システム」の機能検証
検証項目
検証方法
センサーの機能（※1）
測定データについて 4．3 で検証した水中ドローン搭
載のセンサーで取得した環境データから、「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素」の値について、養殖漁場環境の分析が行えるだけの分解能であるか算定を行った。
「貧酸素水塊分布図」の結果から有識者へのヒアリングを行い、センサーの機能とコストのバランスについて
評価・分析を行った。
※1： BlueROV 搭載の有線式 DO センサー、有線式水温塩分センサーについて検証

4.5.2.2 検証結果
＜センサー機能＞
水温、塩分濃度については 100m 四方程度の局所的な海域での調査において大きな変動が発生する事は考えられないことから、飽和溶存酸素量を補正する値として水中ドローンに搭載せず、センサー単体で測定する方法でも問題ないと判断。
今回の実証の中では貧酸素状態を確認する事は出来なかったが、貧酸素水塊を発見する
ためには周辺の海水と比べ溶存酸素量が低い状態が測定可能であれば要件は満たされる。
すなわち絶対値では無く、溶存酸素量の変動に対する反応が重要であることから、分解能については特に問題ならないとも言える。
本実証で用いた JFE Advantech 製の DO センサー（ARO-CAD/AROW2-USB）の精度は±2％、分解能は 0.01％と、分解能が特に高いが、比較的安価なセンサーでも精度が満たされれば（誤差が少ないものであれば）問題ないと考える。
※数万円程度の DO センサーで精度：±2％、分解能 0.1％程度
また、今回はセンサーが搭載可能した水中ドローンの実証のため BlueROV を採用し、センサーの周りの回路はマイコンを使って独自での作成を行ったが、漁場における実用レベ
ルにおいてはメーカー及びベンダーのサポートが必要になると考える。

120

図 123

センサー部の構成

図 124

センサー制御部回路メーカーのサポートという点においては QYSEA 社では FIFHS V6 Plus へ搭載可能なセンサーを開発中であり、前述の通り絶対的な精度がそこまで要求されないことから、センサ
ー実装のハードルやアフターサポート等を考慮すると、水中ドローンのオプションとしてセンサーが用意されることは、今回の課題解決システムとして水中ドローンへのセンサー

121

の実装における最適解であると言える。

図 125

センサー部収納のための増設部分

図 126

センサー搭載した FIFISH V6 Plus122

図 127センサー搭載した FIFISH V6 Plus

図 128

図 129

開発中のセンサー（PH）

開発中のセンサー（溶存酸素）

123

図 130

開発中のセンサー（塩分濃度）＜貧酸素水塊分布図に対する有識者へのヒアリング結果＞
これまで取り組みを実施した実績がなく比較する対象は存在しないため、費用対効果は測れないが、貧酸素水塊分布図のように一定の海域において面での情報があれば、海底耕耘などの対策によりあるべき海底の状態を保つことができるようになる可能性はあるという評価を得られた。また、このように海底状態を面で可視化できることで知見が溜まり、新たな対策が可能になること、従来のダイバー調査のように確実に結果が出ることだけなく、新たなチャレンジが可能になることが期待できる。
・

水中ドローンの活用により、稼働をかけずに広範囲な環境デー
タの可視化、データ収集を行うことが可能になる。

・

水質の状況を映像と環境データにより可視化できることで、海底をどういう状態にしなければならないかという知見が溜まる。

・

海底の状態が可視化されることで、新たなことが見えてくる期
待感がある。

漁業関係者コメント

・

カキ養殖では、同一海域でも筏の設置場所によってカキの生育状態が異なる。映像と環境データによる水質の状況の可視化ができることでカキの生育と養殖環境の関係性を検証することができる。

・ 海底調査などのダイバーによる調査では、費用が発生するため、確実に結果の出る調査しかできない。水中ドローンを活用した海中、水質の可視化であれば、チャレンジが可能となり、漁礁や漁場環境における新たな情報収集に役立てる。

124

4.6 課題解決システムに関する運用検証
4.6.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
4.6.1.1 評価項目・方法
4．3、4．4 にて評価した情報に基づき、実運用のオペレーションとの比較分析等を実施することで、課題解決システムの実装時の適切な運用方法と課題を提言する。
（1）事前準備・ 通信環境の設定について
Ｐ2Ｐでの通信を行ったために通信装置間での設定における技術的側面での課題の抽
出・解決策について、机上での検証を行った。
（2）使用時・ 接続確認について
水中ドローンからコントローラー間に通信装置等が複数接続されることから、接続が確立できない場合における問題個所の特定、対処における技術的側面での課題の抽
出・解決策について、机上での検証を行った。
・ 水中ドローンの操作について
実用レベルで水中ドローンを操作可能になるまでの訓練等について、特殊な訓練や研修を行った必要があるかどうか等、実証の中で漁業関係者による検証を行った。
（3）水中ドローンの保守・メンテナンス
・ 清掃・メンテナンス
使用後の清掃や定期的なメンテナンスに掛かる稼働や、求められる専門知識、コストについて洗い出しを行った。
表４８ 水中ドローン（BlueROV）の運用オペレーション
作業手順

作業内容
専用のバッテリー充電器にて作業前にバッテリーを充電する

バッテリー充電防止チェックバッテリーを装着後、漏水防止の水密チェックをする

125

本体、テザーケーブル、PC 間をそれぞれ接続する。

ケーブル接続PC にインストールされている専用ソフトを起動する

PC ソフト起動

コントローラーで各ボタンの動作を確認する

動作確認

水中ドローンをカキ筏周辺で航行させ、養殖カキの状態を確認する

養殖カキの状態確認

126

真水による清掃

使用後、真水で海水や砂などきれいに洗浄を行い、保管する

表４９ 「海中状況可視化システム」の運用検証
評価項目
通信設定（※1）

評価方法
通信設定を行ったために必要となるスキルレベルについて評価・検証

接続性（※1）

装置間の接続性（手順や複雑さ）について評価・検証

操作性（※1）

水中ドローン自体の操作性について 2 機種で比較して評価・検証

保守性・メンテ

実際の運用における稼働・コスト

ナンス性（※1）について評価・検証
評価項目

評価方法
通信設定を行ったために必要とな通信設定（※1）

るスキルレベルについて評価・検証
接続性（※1）

装置間の接続性（手順や複雑さ）について評価・検証

操作性（※1）

水中ドローン自体の操作性について 2 機種で比較して評価・検証

保守性・メンテナンス性（※1）

実際の運用における稼働・コストについて評価・検証※1：水中ドローンは FIFISH V6 Plus と BlueROV を使って検証

127

4.6.1.2 評価結果
＜通信設定＞
可視化システムの通信設定について、漁場関係者へアンケートを実施した。
表 51 のとおり、漁業関係者においては、通信設定を行うために必要とされるＩＣＴ機器の作業について、苦手意識がある方の割合が大きかった。これは、漁業関係者の業務において、日頃からＩＣＴ機器の設定などを行うことが少ないことが考えられる。
表５０ 通信設定に関する漁業関係者へのアンケート
ＩＣＴ機器（PC、スマートフォン、タブレットなど）の設定などの作業について、苦手意識はありますか？
（選択肢）□とても苦手 □どちらかといえば苦手 □どちらでもない□どちらかといえば苦手ではない □苦手ではない

アンケート内容

表５１ 通信設定に関する漁業関係者へのアンケート結果
選択項目

回答数

とても苦手

2

どちらかといえば苦手

3

どちらでもない3

どちらかといえば苦手ではない2

苦手ではない1

4
3
2
1
苦手ではないどちらかといえば苦手

ではない

どちらでもない

どちらかといえば苦手

とても苦手

0

図 131 通信設定に関する漁業関係者へのアンケート結果

128

＜接続性＞
可視化システムの接続性について、漁場関係者へアンケートを実施した。
表 53 のとおり、漁業関係者においては、通信機器設定マニュアルを元に、実際に水中ドローンの遠隔通信設定を行うことは困難であるという方の割合が大きかった。
水中ドローンの本体設定、遠隔通信設定には、PC を利用したネットワーク設定、
必要に応じたパラメータの変更が必要である。
このことからローカル５Ｇと合わせ、水中ドローンの導入・運用においてはベンダーを介した導入・保守のモデルが望ましいと考える。また、水中ドローンの普及ついては、より直観的な設定や接続など工夫する必要があると考える。
表５２ 接続性に関する漁業関係者へのアンケート
通信機器設定マニュアルを見て、実際に設定ができそうか感想を教えて
下さい。
（選択肢）
□できる □どちらかといえばできる □どちらでもない□どちらかといえばできない □できない

アンケート内容

表５３ 接続性に関する漁業関係者へのアンケート結果
選択項目

回答数

できる

0

どちらかといえばできる

3

どちらでもない3

どちらかといえばできない

4

できない

1

5
4
3
2
1

接続性に関する漁業関係者へのアンケート結果
129

できない

どちらかといえばできない

どちらでもないる

図 132

どちらかといえばできできる

0

図 133 BlueROV のカメラ設定画面

130

＜操作性＞
可視化システムの操作性について、漁場関係者へアンケートを実施した。
表 55 の通り、漁業関係者においては、水中ドローンの操作を行うことは簡単であるという方の割合が大きかった。これは、水中ドローンの操作がゲームパッドによって操作する仕様になっており、直観的な操作が可能になっているからだと考える。
水中ドローンは操作性が直観的であり、利便性が高い一方、海上の利用という点において危険もはらんでいる。水中ドローンの普及においては、空中のドローンと同様に本実証の養殖カキのように漁業関係者の所有物への影響や海上における船舶の安全性の確保のために、定められている船舶安全法などの各種関連法などを踏まえた資格・認定制度や航行計画な
どの届出を行う仕組みづくりが必要であると考える。
表５４ 操作性に関する漁業関係者へのアンケート
水中ドローンを操作してみた感想を教えて下さい。
（選択肢）□とても簡単 □どちらかといえば簡単 □どちらでもない
難しい □難しい

アンケート内容

表５５ 操作性に関する漁業関係者へのアンケート結果
選択項目

回答数

とても簡単

1

どちらかといえば簡単

6

どちらでもない

1

やや難しい

3

難しい

0

131

□やや

7

表 48

操作性に関する漁業関係者へのアンケート結果

6
5
4
3
2
1
難しい

やや難しい

どちらでもない

どちらかといえば簡単

とても簡単

0

表 49 操作性に関する漁業関係者へのアンケート結果
アンケート内容

操作性についての感想を教えて下さい。（自由記述）
・方位固定機能だと操作性が良かった。
・慣れの問題だと思うが、ある程度習熟が必要だと感じた。
・動かすだけなら簡単であるが、操作ボタンを覚えるのに時間がかかりそう。

漁業関係者コメント

・思った以上に簡単に操作できた。
・慣れれば、問題なさそう。
・旋回、移動がききすぎる。海流によって、大きく流されると感じた。養殖場を観察するためには、深度、姿勢保持を使いこなす必要があると感じた。

図 134

海上を航行する水中ドローン

132

＜保守性・メンテナンス性＞
可視化システムについて、漁場関係者へアンケートを実施したところ、水中ドローンの運用における負担について、「保守性・メンテナンス性」が課題であることが分かった。
具体的には、漏水対応、バッテリー接続などの「事前準備」や「ネットワーク設定」が負担になるとの回答が多く挙げられた。
BlueROV については、バッテリーは交換方式を採用していることから、利用の都度充電したバッテリーを接続し、専用耐圧容器に取り付け、漏水確認のために、水密チェックをしなければならない。一方、FIFISH V6 Plus においては、バッテリーは内蔵型であり、付属の電源ケーブルを用いて、内蔵バッテリーへ充電することができるため、バッテリーの交換や漏水確認などの作業の必要がない。水中ドローンにより各種特徴はあるものの、普及においては、このような保守性を考慮した設計である必要がある。
また、両水中ドローンにおいても遠隔利用を行った場合に、ネットワーク設定、必要に応じたパラメータの変更設定が必要であり、相応のスキルを要する。
これらから水中ドローンの保守、メンテナンスにおいては、ベンダーを介した導入・保守のモデルが望ましいと考える。
表 50
アンケート内容

作業負担に対する漁業関係者へのアンケート
具体的にどのあたりが負担になるかを教えて下さい。（自由記述）
・ネットワーク設定
・実際に使用しないとわからないが、漏水やコードの絡み、バッテリーなどを考慮しなければならない。

漁業関係者コメント

・維持管理、センサーのメンテナンス、運用前の準備、バッテリーの保管、ネットワーク設定
・ネットワーク設定が難しい
・事前設定、メンテナンス

133

【漏水チェックの様子】
漏水を防止するため、バッテリーを接続後にふたを閉め O リングのチェック後チェッ
ク用のプラグに真空ポンプの先端を取り付け、10mmHg 程度減圧し 10 分程度放置し、0.5mmHg 以上下がっていなければ、回路部の密閉性があることを確認する。
この作業は使用前に毎回実施する必要がある。

図 135 BlueROV バッテリー交換後の漏水チェック作業

図 136

真空ポンプによる漏水チェック作業134

4.6.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
4.6.2.1 評価項目・方法
4．3、4．4 にて評価した情報に基づき、実運用のオペレーションとの比較分析等を実施することで、課題解決システムの実装時の適切な運用方法と課題を提言する。
（1）センサーの扱いについて・ 水中ドローンへの搭載について
水中ドローンへのセンサー搭載における難易度や、必要とされるスキルについて、洗い出しを行った。
（2）センサーの保守・メンテナンス
・ 使用後の清掃・メンテナンス
・ センサーの校正の定期メンテナンス
使用後の清掃や定期的なメンテナンスに掛かる稼働や、求められる専門知識について洗い出しを行った。
表 51 「養殖漁場環境分析システム」の運用検証
評価項目

評価方法

センサーの搭載（※1）

通信設定を行ったために必要となるスキルレベルについて
評価・検証

保守性・メンテナンス性（※1）

清掃・メンテナンス・校正等に掛かる稼働や専門知識、コストについて評価・検証※1： BlueROV 搭載の有線式 DO センサー、有線式水温塩分センサーについて検証
4.6.2.2 評価結果
＜センサーの搭載＞
BlueROV にセンサーを搭載するためのカスタマイズを行ったが、BlueROV 自体のコンピュータに Raspberry Pi が採用されており、目的に応じてセンサーの追加やカメラやアーム等のデバイスの追加が容易であり、必要なカスタマイズが可能であることから、今回の目的の水温、塩分濃度、溶存酸素のデータの取得を行うためのカスタマイズを行うことが可能であった。
カスタマイズの自由度が高いというメリットがあるが、回路は独自に作成する必要があ
り専門的な知識が必要となるため、設定やトラブルに対してもそれなりの知識やスキルが要求されるため誰でも気軽に扱えるものではない。
特にアンケート結果からも漁業関係者にとってはこのあたりのハードルは相当高いと思われることが課題である。

135

＜保守性・メンテナンス性＞
技術的には水中ドローンのカスタイマイズによりセンサーの搭載は可能であるが、接続する装置が増えることでのトラブルのリスクが増えることや、センサー自体の扱いがデリケートであることが現場での扱いを難しくさせると考えられる。
特に DO センサーは燐光式という光に反応する幕が使用されており、傷がついたり直接日光にさらしてしまうことで精度が下がってしまうため、保管時にもキャップを付ける等の保護が必要となる。
また、精度を保つためには定期的に校正等のメンテナンスが必要であり、現場でその作業を行うための手順や標準液等も市販されてはいるが、実際に行うにあたっては専門の知識が必要となるため、容易ではない。
このことからも水中ドローン本体のオプションとしてセンサーの保守もメーカーで受けられる製品が求められるところである。

136

4.7 まとめ
本ユースケースにおける水中ドローン自体の評価（機能・性能・コスト）と水産業への活用の可能性、またローカル５Ｇ等による遠隔で利用出来ることによる新たな活用シーンについて考察を行った。
水中ドローンというカテゴリは、「無人潜水艇：UUV（Unmanaged Underwater Vehicles）」と、遠隔操作無人探査機：ROV（Remotely Operated Vehicles）の二つに分類される。
UUV については魚雷や潜水艦、有人の潜水艇と軍事目的での開発と共に歴史があり、前述の「慣性航法装置」と共に発展してきた歴史がある。 一方現在では石油やガス産業で海洋掘削施設を建造する前に海底を調査する等の目的で開発がされてきている。

日本においては、海洋研究開発機構（JAMSTEC）が研究開発を行っている深海巡行自律型
無人潜水機として、「うらしま」「ゆめいるか」「じんべい」「おとひめ」が有名である。

図 137 深海巡航探査機「うらしま」
1998 年から JAMSTEC が開発を進め、運用している自律型の深海探査ロボット
出所：国立研究開発法人 海洋研究開発機構 HP
http://www.jamstec.go.jp/
2021 年 3 月 2 日取得

137図 138 慣性と音響の航法を交互に利用して航行する「うらしま」
1998 年から JAMSTEC が開発を進め、運用している自律型の深海探査ロボット
出所：国立研究開発法人 海洋研究開発機構 HP
http://www.jamstec.go.jp/
2021 年 3 月 2 日取得

JAMSTEC では漁業分野における開発も行っており、養殖場における魚の状態の観察や給餌の自動化、またソナーで魚影を追いかけながら水中の状況を把握しつつ効率的に漁を実施する等の活用が検討されている。
また、海洋資源調査目的では「次世代海洋資源調査技術（海のジパング計画）」の中で自立型無人探査機の活用に関する研究開発がなされている。

図 139

小型 AUV 複数機運用による広範囲海域調査のイメージ
出所：海洋技術安全研究所 HP
https://www.nmri.go.jp/news/toics/innovation.html
1382021 年 3 月 2 日取得
しかしながら研究開発が目的であることと、非常に高額であることから民生転用が出来ていないのが現状である。
一方の ROV については、現在普及価格帯で様々なメーカによる開発・販売がなされており、中国をはじめ世界各国で多くのベンチャー企業が登場している。 ROV の活用が期待されるのはまずは水中映像の取得である。 水中ドローンを使えば、陸上に居ながらスマートフォンなどで気軽に海中探索や撮影が可能である。 特に船底やプロペラ、港湾、ダムなどの水中での点検作業においては、これまで専業の潜水士に調査を依頼する必要があ
ったが、特にダムなどは水深が深く調査面積も広いことから、潜水士の潜水深度と潜水時間に制限があり、安全上の問題から調査できない場合もあったが、このような課題に対して水中ドローンを活用することで、コストを抑えかつ潜水士が潜水できない箇所の調査も可能となる。
本実証においては、漁業分野、特にカキ養殖における水中ドローン活用した遠隔での映像取得によるユースケースの実証を行った結果として、以下考察を述べる。
高精細映像によるカキに対する付着生物の把握については、FHD の解像度で十分に活用可能であった。 今回使用した水中ドローンの特性上、FHD 解像度の映像伝送に必要な通信速
度が FIFHS V6 Plus：約 30Mbps、BlueROV：約 15Mbps と想定以上の通信速度が必要であったが、ローカル５Ｇの UL 通信性能的に十分要件を満たしていることと、UL:DL 比の変更が可
能なローカル５Ｇの有効性が期待できる点でもある。
水中ドローンの映像による付着生物の確認においては、カキ養殖ならではの課題として垂下連自体が非常に絡みやすい構造となっており、水中ドローン及びケーブルが垂下連に絡まってしまうリスクが課題である。 この点については FIFISH V6 Plus の衝突防止のソナーも機能しなかった。 また、筏の中心の様子を捉えることは不可能であることから現状の人手により引き上げる作業を全て置き換えることは難しいが、現状人手で行っている作
業を補完する意味でも十分に有効であることが確認できた。
この点においては同じ海面養殖でも鯛やハマチ等の給餌養殖であれば、絡むような突起や障害物がない事から活用に適していると考える。
例えば網の破れの点検や、付着している海藻類や貝類の状況から潮通しが悪くなっていないかどうかの確認や、死んで沈んでいる魚の回収や、海底に堆積している食べ残しの餌の確認による最適な給餌量の確認や、魚の糞や食べ残しの餌等の堆積物による水質の悪化の状況の確認等への活用が期待できる。

139

図 140

給餌養殖イメージ140

図 141

養殖生け簀の網の点検や生け簀のアンカーの点検の様子
出所：SEKIDO ウェブサイト
https://sekido-rc.com/
2021 年 3 月 2 日取得

水中ドローンの映像による海底の堆積物の確認においては、海底の障害物は少なく上記のような課題は無かった。

海底の状況を映像によって確認するという取り組みはほとん

ど実施されておらず、数地点のサンプルの映像であったが漁業関係者にとっても想像と違う状況や想像を超える状況であったとの意見が多くあり、海底清掃や海底耕耘等の対策の必要性を認識するに十分な結果が得られた。

また海上で直接操作する場合は直射日光下で画面が見え難いことや、操作者以外が状況を確認する事が難しい状況であったが、遠隔からの操作では会議室等で複数の関係者が映141

像を確認し操作を行ったことで議論が活発に行われていた。

録画した映像を後で見ての検証では撮り直しがなかなか難しいため、ある程度の知見を持つ専門家が現場に居る必要があるが、遠隔で確認が出来ることによって、現場には水中ドローンを投入し、海中のテザーケーブルを裁く人が居ればよいだけとなり、専門家が現場まで出向く必要が無くなり、また関係者でリアルタイムに情報を共有しながらの作業ができる事は非常に有効であるという評価であった。

図 142

海底に堆積する垂下連の残骸や垂下連から落ちたカキの状況

142

図 143

モニターを囲んでの遠隔での操作風景

143

課題解決システムの実証における水中ドローンについての考察として、今回用いた 2 機種の差分について比較した結果を以下にまとめる。
表 52

水中ドローンの機能比較

FIFISH V6 Plus

BlueROV〇

出力のインターフェースを持つセンサー
であれば基本的にどのようなセンサーでも対応可能。

センサ
ー搭載△

メーカーのオプショ
ン有（PH/DO/塩分濃度センサーを開発
中）

位置情
報

〇

メーカーのオプショ
ン有△開発することで可能

保守〇

メーカー保守△販売店の独自の保守（本体のみ）

使用前
確認〇

コネクタの状態確認
接続状態確認
充電状態確認等×コネクタの状態確認
接続状態確認
充電状態確認
水密状態の確認等

５Ｇで
の使用

△

別途機器が必要（Edge Box Server）〇

設定変更のみで対応
可能

５Ｇで
の使用

〇

TCP での通信（不安定な状態でも安定して映像伝送可能）△UDP での通信（通信状
態に映像品質が影響
を受ける）

ビデオ
解像度

〇

最大：UHD（4K）△

最大：FHD（2K）144

備考
BlueROV の方が汎用性に富むが、実装フェーズでは保守等に課題が残る。
また、センサー搭載のためのカスタマイズが大掛かりであることから
FIFISH を推奨。
FIFISH はオプションとして製品化されているがBlueROV は開発が必要。
BlueROV は販売店の保守となる。BlueROV はオー
プンソース化されておりスキルがあれば自らトラ
ブルシュート可能。
BlueROV は水密状態のチ
ェックが毎回必ず必要となり煩雑。チェックを行
わないと水没して全損するリスク有。（FIFISH
は必要なし）
BlueROV はテザーインターフェースと PC 間のEthernet 区間を無線化するだけで校正がシンプル。
FIFISH は専用の装置が必要で校正が複雑。
FIFISH は通信が不安定な状態でも映像が比較的安定したが、BlueROV では通信状態が悪くなると映像にブロックノイズが出るなど、映像品質にダ
イレクトに影響を受ける。
BlueROV もカメラモジュールを変更すれば 4K に
対応可能。

通信速
度

△

最大約 30Mbps（FHD/30fps）〇

最大約 15Mbps（FHD/30fps）〇

383x331x143mm△

457x338x254mm

〇

4㎏

△

10 ㎏

最大稼
働時間

△

4～8 時間（バッテリー：
156Wh）〇

4～6 時間（バッテリー：
266Wh）

使用可
能範囲

-

300ｍ

-

300ｍ

最大深
度

-

100ｍ

-

100ｍ

本体サ
イズ
本体重
量

コント
ローラ
ー

〇

専用コントローラー＋スマートフォン（Android/iOS）

深度保
持機能

〇

〇

方向保
持機能

〇

〇

回転機
能

〇

△

△

PC（Windows/Mac）＋
ゲームパッドカメラチルト機能有TCP で通信を行うため
FIFISH の方が速度が必要。
FIFHS の方が圧倒的に小型で軽量。
FIFHS の方が圧倒的に小型で軽量。
BlueROV はバッテリーを交換可能であるため連続で使用が可能。
FIFISH のバッテリーは内蔵であり交換不可。
テザーケーブルの線長制
限耐圧容器の制限
BlueROV は必ず PC が必要となるため装備が大きくなる。 また描画性能
等は PC の性能に左右される。
※HDMI で出力可能。
機能的には差はほとんどないが、FIFISH の方が小型である分機動性は高い。
機能的には差はほとんどないが、FIFISH の方が小型である分機動性は高い。
機能的には差はほとんどないが、FIFISH の方が小型である分機動性は高い。

「海中の状況の可視化システム」、「養殖漁場環境の分析システム」共に、ローカル５Ｇによる遠隔での利用を前提とした場合、ネットワーク構成の拡張性が重要となってくるが、この点においては Ethernet 区間をローカル５Ｇネットワークでブリッジさせることが可能な BlueROV が有利であったが、リアルタイム映像伝送においては BlueROV が UDP による映像配信を行う仕様であることから、揺らぎ等の通信品質に対しては映像が乱れる影響が顕著に発生する結果となった。
また「養殖漁場環境の分析システム」における水中ドローンへのセンサー搭載においては拡張性がある BlueROV しか選択肢がなかったところではあるが、FIFISH V6 Plus について145

はメーカーによる水中ドローンのオプションとしてセンサー開発が進んでおり、カスタマ
イズ不要で既製品としてこのような分析が可能でかつ遠隔で操作可能な水中ドローンにより現場への導入のハードルが下がると共に、価格の低廉化により広く水産分野において普及が期待される。
また、水中の位置情報取得機能についてもメーカーによるオプションとして提供されており、このようにメーカーのソリューションとしてパッケージ化されることが普及においては必要不可欠であると考える。
水中ドローンは活用の入り口に立ったばかりで、水中において電波が伝搬しない事、水深が深い場所では可視光線も届きにくいといった課題が存在するため、技術の進歩により水中ドローン自体の小型化・高性能化は進んでいるものの、依然としてその動作には制限があり、活用には工夫が必要なのが現実である。そのような中でも海上にあるコントローラ
ー部分においては比較的に制限も少ないため、５Ｇネットワークと組み合わせる事で映像取得から配信までのタイムラグを無くす等、リアルタイム性を付加する事でのユースケー
スは非常に注目されており、水中ドローン市場全体の拡大と共にこのようなパッケージ化
され、かつ費用対効果の高いソリューションの登場が真の市場拡大にとって重要と考える。
本実証を通じて得た知見を基に、水中ドローンと５Ｇネットワークの組み合わせによるソリューション創出と水産業への貢献に継続して取り組んでいく。

146

5. ローカル５Ｇの性能評価の技術実証
5.1 前提条件
5.1.1 技術実証の対象とするユースケース
本実証場所では、カキ筏が陸上より約 1.5Km 以内の場所に設置されている。今回実証で利用のローカル５Ｇにおいては、本仕様書に定義の 500m 以内の場所におけるローカル５Ｇの通信品質を調査、検証することで、将来の実装においては、複数台のローカル５Ｇ基地局の設置や、現段階（2020 年度末）ではリリースされていないリピータ等の技術により、カキ筏を網羅する事を想定した。なお、通信品質の指標においては、本ユースケースにおいて活用する水中ドローンが求める通信品質（表 60）と定義した。また、4.7GHz 帯の海上における電波伝搬においては、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる為、その影響の調査、検証を必要とする。さらに、ローカル５Ｇの普及においては、キャリア５
Ｇと同一エリア内で共存することが想定され、特に今後ローカル５Ｇに割り当てられる
4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz 帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５Ｇの干渉影響が考えられる為、ローカル５Ｇのキャリア５Ｇへの与被干渉による影響を測定し、考察を行った。
また、本実証で構成のローカル５Ｇはモバイルコア、基地局の機能をオンプレミスで構築している。一般にすべての構成をオンプレミスで構成するには、コスト高の傾向となるが、本実証では、
3.1.3 章に記載の通り、
ソフトウェアで基地局機能を実装することが出来る SDR
ボードを使用した５Ｇ基地局を採用したため、専用のローカル５Ｇ機器を採用するのに比較してコストを抑えて実装することが出来た。
5.1.2 ユースケースに基づく性能要件の基本的な考え方
海上に設置されたカキの筏で５Ｇ通信を受信し、５Ｇ端末に接続された水中ドローンの映像を遠隔で確認、水中ドローンの遠隔コントロールを実施するソリューションにおいては下記の性能要件を求める。
表６０ ユースケースに基づく性能要件
性能要件の指標

要件の根拠

性能値

受信電力(RSSI)

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

スループット上り

水中ドローンからの映像信号（FHD

6Mbps〜12Mbps（H.264）30FPS）
下り遅延

水中ドローンの遠隔操作用の信号

10Kbps～50Kbps

水中ドローンが求める遅延の指標

100ms 未満

5.1.3 実証環境
実証環境として、能美ロッジへ５Ｇシステムとしてコア、基地局（ソフトウェア無線）及び、スループット測定用サーバとして PC を設置し、船上へローカル５Ｇ端末、及び測定器、
147

スループット測定用のクライアント PC を設置した。また、遠隔からのメンテナンス用として、モバイルルータを５Ｇコアへ接続し、東京大学からの遠隔のメンテナンスを可能とした。
海上をローカル５Ｇのサービスエリアとする類似のユースケースで実証地域以外の地域での利用においても有益な成果を得るために、前提条件として留意する点として下記の整備手法を検討した。
・電源の確保：海上では、電源の確保が難しい為、今回整備のように陸上に基地局を設置する整備が必要である。
・塩害対策：海近くでの整備においては、塩害対策が必須である。今回実証においては、
基地局、サーバ類は室内に設置する対策を講じた。基地局とアンテナ部を離れて設置をすることになる為、接続する同軸ケーブルでのケーブルロスを含み無線部分の設計が必要である。
・外部ネットワークの確保が難しい事への配慮：ローカル５Ｇを構成する５Ｇコアの設置においては、遠隔に設置する構成も考え得るが、一般に十分な帯域（本ユースケースにおいては、表 60 に整理）を持つ外部ネットワークが整備される事は困難である為、今回実証においては、５Ｇコアを含む全てのローカル５Ｇ構成システムをオンプレミスで整備した。なお、一般的にオンプレミスで全ての装置を実装することはコストが上がる事が懸念されるが、今回採用の５Ｇコア、基地局は汎用サーバ上にソフトウェア実装が可能であるため、専用ハードウェアを必要とする構成に比べ、コスト低く実装する事ができる特徴を持つ。
また、技術実証を実施するにあたり、下記ア〜ウについて留意した。
ア

ITU 及び 3GPP における５Ｇの標準化に関する検討等

今後将来においても、様々な５Ｇ端末がリリースされるにあたり、拡張性、接続性を確保する為、3GPP 準拠の５Ｇコア、基地局を採用した。また、情通審委員会の検討においては、海上をローカル５Ｇのエリアとする検討が現段階ではなされていない為、検討の基となる整備の課題を整理した。
イ

既存の無線システムに影響を与えないための施策
法律で規定された周波数で利用する事を前提とし、免許申請の過程で干渉調整先が提示の隣接チャネルへの漏れこぼしへの指標においては、実フィールドへ持ち込む前に、シールドルームで測定器を用いてその指標以下であること確認した。
ウ

測定器類、測定環境等への準備について測定機器類については下記をコンソーシアムとして準備した。それぞれの目的も記載する。
・エリアテスタ
船に固定し、移動局相当装置と共に移動しながら測定をする測定器である。測定項目としてはＲＳＲＰやＳＩＲなどの項目となり、基地局からの送信電波を解析し、表示、記録するものである。ＧＰＳ受信機を内蔵するため正確な時間が記録できる。測定結果は内蔵のコンパクトフラッシュカードに記録される。記録周期は１秒ごとに設定し、技術実証の148

内容に合わせ測定時間を決定し測定を実施する。

図 144 エリアテスタ（アンリツ製 ML8780A）・スペクトラムアナライザ
基地局相当装置及び移動局相当装置のスペクトラムを計測し、キャリア５Ｇとロー
カル５Ｇの相互に干渉が起きていないかの確認を行う。また、正常に基地局相当装置や移動局相当装置からの電波放射が行われているかの確認やトラブルシューティングを行う
際に使用する。今回選定した測定器はリアルタイムスペクトラムアナライザとなっており、ローカル５Ｇの 100MHz 帯域電波のすべてをリアルタイムで確認するために帯域幅拡
張オプションを用いている。

149

図 145 スペクトラムアナライザ（アンリツ製 MS2090A）

・CPE
ローカル５Ｇの移動局相当装置となり、水中ドローンと接続されるほか、実際の通信状況を測定するために用いられる。スループットの測定及びラウンドトリップタイムの計測をパソコンなどの端末経由で測定する。

図 146 CPE（NEC マグナス製）

150

図 147 CPE（IDY 製）

5.1.3.1 NW・システム構成
ローカル５Ｇシステム構成は図 148 として構成した。

図 148 実証環境の全体像
5.1.4 基本的な諸元

ローカル５Ｇシステム


コア



基地局（ソフトウェア無線）※表 61 参照 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8
151※「その他ローカル５Ｇに関する技術実証」にて利用の基地局
表６１ ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8 の諸元
非公開情報を含むため諸元情報を削除※非同期にて運用
非公開情報を含むため図 149 を削除
図 149 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8 の空中線系統図
 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11※「ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等」にて利用の基地局
表６２

ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の諸元

非公開情報を含むため諸元情報を削除※非同期にて運用
非公開情報を含むため図 150 を削除
図 150 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の空中線系統図
アンテナ

図 151 アンテナの外観
152

表６３ アンテナの諸元
非公開情報を含むため表 63 を削除
非公開情報を含むため図 152 を削除
図 152 アンテナパターン
5.1.4.1 使用周波数帯（4.7GHz 帯、28GHz 帯）
4.75ＧHz を中心とする 100MHz の周波数帯を利用して構成した。
5.1.4.2 屋内外環境
本実証のユースケースにおいて、屋外利用の環境として構成した。現在（2021 年 3 月末）
4.7GHz 帯でのローカル５Ｇにおいては、4.6GHz～4.7GHz が屋内利用限定、4.8GHz～4.9GHz
が屋内外利用可能な周波数帯として制度化されている。下記①、及び②は、総務省より令和２年 12 月に最終改定がなされた「ローカル５Ｇ導入に関するガイドライン」から抜粋した。
① 4.6～4.8GHz の周波数帯を使用する場合、屋内での設置のみ可能である。その場合であっても、北海道、新潟県及び石川県では基地局の等価等方輻射電力が 3dBm/MHz 以下、
北海道、新潟県及び石川県を除く地域では基地局の等価等方輻射電力が 17dBm/MHz 以 下
であって、別紙１の地域に設置されていないこと。
②4.8～4.9GHz の周波数帯を使用する場合、屋内及び屋外での設置が可能である。その場合であっても、基地局の 等価等方輻射電力が 48dBm/MHz 以下であって、以下(ｱ)～(ｲ)の使用条件 を満たす必要がある。 (ｱ) マクロセル基地局 1 を設置する場合（屋内に設置する場合を除く。） は、別紙２の地域に設置されていないこと。 (ｲ) スモールセル基地
局 2 を設置する場合（屋内に設置する場合を除 く。）は、別紙３の地域に設置する場合は
4.6～4.8GHz における不要 発射の値が-16dBm/MHz 以下となっていること。
本実証で利用の実験試験局免許申請当時（2020 年 10 月）は制度化前であったこと、また、
キャリア５Ｇとローカル５Ｇのより条件の厳しい共存環境下での検証とするにあたり、4.7
５Ｇhz を中心とする 100MHz 幅を利用して構成した。
5.1.4.3 遮蔽物・反射物の概要（静止・移動、素材等）
本実証環境においては、漁場に向けて図 153 のとおり、特記すべき遮蔽物は存在しない環境で実証を行った。反射物については、背面方向に空中線取り付け柱が存在する。ただし、一般的な取り付け手法であるため、その取り付け手法を採用した。

153

図 153 アンテナ整備の環境
5.1.4.4 基地局の台数（L５Ｇ間、C５Ｇ間共用条件の前提等）
ローカル５Ｇ、キャリア５Ｇの基地局はそれぞれ 1 局とし、計 2 局の５Ｇ構成を構築した。
5.1.4.5 同期・非同期運用
現在（2021 年 3 月）において、同期・非同期に関する運用の方針は以下の通りである。
同期運用の場合はキャリア５Ｇシステムとの同期（ＧＰＳ信号を用いキャリア５Ｇシス
テムから指定された送信タイミングに合わせ、送受信を行う）を取ることにより、キャリア
５Ｇへの影響を最小限に抑える。この同期運用を行わない場合は送受信のタイミングをお互いに独立して行うこととなり、干渉が発生する可能性が高くなる。

154

図 154 ローカル５Ｇ作業班 2020 年 3 月 16 日 資料 12-2 より引用
また、同期と非同期の折衷案として準同期手法も存在する。今回提案のシステムのように
ダウンロード速度よりもアップロード速度が必要な側面が今後ローカル５Ｇには求められるシーンが想定されるため、同期では満足なシステムを構築できないが、非同期システムにした場合キャリアや他のローカル５Ｇ事業者との調整が困難になる場合に、準同期を使用
したシステムが活用できると考えられる。

図 155 ローカル５Ｇ作業班 2020 年 3 月 16 日 資料 12-2 より引用

今回の実証では、キャリア５Ｇとローカル５Ｇの干渉による影響を確認するため、同期
155

や準同期を採用するのではなく、最も厳しい条件である非同期の環境を構築した。
5.1.4.6 DU 比
ローカル５Ｇの特徴としてユースケースに適応させることが出来るカスタマイズ性が特徴である。特に本実証で採用の基地局はソフトウェアで実装され、チューニングが容易にできることが特徴である。本実証の DL:UL=2:7 の比率でチューニングを実施し、ローカル５Ｇのカスタマイズ性を実証した。
5.1.4.7 SA/NSA 構成
SA/NSA の構成は下図のシステム構成の違いがある。

図 156 SA/NSA の構成
ローカル５Ｇにおいては、NSA 構成の場合、アンカーとなる LTE 環境を構成する必要があり、構成にコストがかかることから、SA 構成を選択し、構成した。

5.1.4.8

設置環境（アンテナ高、装置の設置場所等）

156

図 157 アンテナ設置高さ

図 158 アンテナ設置図面157

図 159 アンテナ設置場所

図 160 基地局／アンテナ設置の状況

5.1.4.9 端末の台数、静止・移動環境

158



端末
表６４ 利用の端末の種別
スマホ型

メーカ

台数

富士通コネクテッドテク

2台

ノロジ-ズ
CPE 型



NEC マグナス

4台

IDY

2台

富士通コネクテッドテクノロジーズ製端末
表６５ 富士通コネクテッドテクノロジーズ製端末の諸元
非公開情報を含むため表 65 を削除

図 161 富士通コネクテッドテクノロジーズ製端末の外観

NEC マグナス製端末
表６６ NEC マグナス製端末の諸元
非公開情報を含むため図 66 を削除

159

図 162 NEC マグナス製端末の外観


IDY 製端末
表６７ IDY 製端末の諸元
非公開情報を含むため表 67 を削除

図 163 IDY 端末の外観



保守網

５Ｇコアと有線でモバイルルータに接続し、遠隔の東京大学からのメンテナンスを可能とした。

160

5.1.4.10 計測等の評価・試験環境構成


製

測定器
ML8780A エリアテスタ

図 164 ML8780A の外観

通信測定環境
通信の上り、下りのスループット測定環境として、OSS である Libre Speed を実装
し、利用した。実装の場所は下記の赤丸の箇所。各端末に接続の PC より、Libre
Speed にアクセスし、スループットを計測した。

161

図 165 Libre Speed の実装場所

図 166 Libre Speed の実行イメージ
162

通信品質における遅延については、下図の間の遅延を ping コマンドを利用して測定した。各端末に接続の PC から Libre Speed を構築したサーバ向けに Ping を実行し、遅延を測定した。

図 167 Ping の実行イメージ

5.2 実証目標
本技術実証は 4.7GHz 帯を活用したローカル５Ｇシステムを漁業に活用するにあたり、ローカル５Ｇサービスエリアの設計、構築、キャリア５Ｇとの共存環境における運用に対する知見を得る事を目標とする。詳細を本章に記載する。
5.2.1 技術的課題
5.2.1.1 技術実証の背景となる技術的な課題
ローカル５Ｇは、携帯電話事業者による全国向けの第 5 世代移動通信システムとは別に、地域の企業や自治体等の様々な主体が、自らの建物や敷地内でスポット的に柔軟にネット
ワークを構築し、利用可能とする無線システムである。ローカル５Ｇネットワークを必要とするソリューションに対し、必要な通信品質、受信電力を提供できるサービスエリアを作る必要がある。サービスエリア構築においては、設計、構築後のエリア測定によるサービス
エリアの確認を必要とする。本技術実証では漁場を対象とし、遠隔から水中ドローンの制御、及び映像監視を実施するユースケースにおいて、サービスエリアを構築する。それに対して設計、構築後のエリア測定、及び設計と構築におけるそのギャップが明らかになっておらず、現実に即したサービスエリア設計ができない事が課題である。また、ローカル５Ｇは広く全163

国展開されたキャリア５Ｇのサービスエリア上で利用する事が想定されるが、ローカル５
Ｇ、キャリア５Ｇの共存環境において、それぞれの通信環境に影響がないか、実フィールドで確認ができていないことが課題である。
5.2.1.2 課題に対するアプローチ、検証仮説等
漁場を対象とし、遠隔から水中ドローンの制御、及び映像監視を実施するユースケースにおいて、ソリューションが満足する通信環境をローカル５Ｇで設計、整備することに際し、設計フェーズにおいて基地局の電波出力、アンテナパターンを基にしたシミュレーションを実施する。そのシミュレーション結果とフィールドで通信品質の測定結果を比較し、設計フェーズにおける手法が妥当であること、及び本実証システムの諸元値における実際のローカル５Ｇの性能を確認する。また、ローカル５Ｇとキャリアの共存環境において、実際の通信を実施することでの互いの通信に影響を与えないことと想定しているが、実測することで、その仮説を証明する。

5.2.2 実証目標
4.7GHz 帯における電波伝搬特性の解明、及び同周波数帯を用いた端末からの高精細映像
伝送等を想定したローカル５Ｇの性能評価等の技術実証を実施する。ローカル５Ｇのサービスエリアは漁場における筏付近、基地局（アンテナ設置場所）から半径 500m 以内とし、ローカル５Ｇに対応した端末から水中ドローンを接続するソシューションをユースケースとすることで、高精細映像が通信するに十分な通信品質を確保する事を目標とし、実証した。
その際、キャリア５Ｇとローカル５Ｇの同時利用環境において、相互の通信に影響が無いことを確認する。

5.2.2.1 技術基準の見直し等に資する新たな知見
技術基準の見直し等に資する新たな知見においては、5.3 章に記載した。ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証において、総務省より提示のエリア算出に基づく業務区
域、カバーエリア、干渉調整エリアを想定し、受信電力を実測することでそれらを比較検証
し、技術基準の見直し等に資する新たな知見が得られるかアプローチした。

164

図 168 カバーエリア
5.2.3 実施事項と各実施事項に必要な各種データ
本実証では、下記 3 点の実証を実施した。各実施事項に必要な各種データを記載する。
ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等
ローカル５Ｇエリアでの性能測定を行い、本ユースケースがローカル５Ｇに求める性能を満たすことができるか、基地局からの距離の影響を測定、結果の考察を行った。
必要なデータ・通信品質（スループット、SIR）
・受信電力（RSRP）
・伝送遅延時間ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等
シミュレーションの結果、及び 5.3 で実施の測定結果に基づき、海上におけるエリア
構築に対する考察を行い、設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
必要なデータ・総務省より提示のエリア算出に基づく業務区域、カバーエリア、干渉調整エリアのシミュレート・基地局、アンテナパターンに基づく受信電力のシミュレート
・5.3 で測定の受信電力
165その他ローカル５Ｇに関する技術実証
ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における与被干渉による影響を測定、考察を行い、ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における無線設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
・受信電力を面測定した結果のマッピング
・ローカル５Ｇとキャリア５Ｇをそれぞれの通信状態、非通信状態のパターンにおけるス
ループット
以下個別に論じていく。
5.3 ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等
5.3.1 実施概要
本実証のユースケースにおいて、ローカル５Ｇに求められる性能要件を整理した。
ローカル５Ｇエリアでの性能測定を行い、本ユースケースがローカル５Ｇに求める性能を満たすことができるか、基地局からの距離の影響を測定、結果の考察を行った。
なお、本ユースケースがローカル５Ｇに求める性能は下記を想定している。
表６８ ユースケースに基づく性能要件
性能要件の指標

要件の根拠

性能値

受信電力(RSSI)

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

スループット上り

水中ドローンからの映像信号（FHD

6Mbps〜12Mbps（H.264）30FPS）
下り遅延

水中ドローンの遠隔操作用の信号

10Kbps～50Kbps

水中ドローンが求める遅延の指標

100ms 未満

また、利用する５Ｇシステムの諸元値とアンテナパターンに基づくシミュレーション、業
務区域及びカバーエリアを下記に示す。

166

図 169 シミュレーションの結果

図 170 業務区域及びカバーエリア

167また、海面に対する電波発射は、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる。海面反射における類似の研究においては、５ＧHz 帯、通信帯域幅 20MHz で 20km 等
長距離の通信への影響について研究があるが、カキの筏が設置される数百 m という今回の近距離において海面反射の影響があるかどうか不明であった。仮にその影響があるとすると、基地局と測定場所の距離、高低差に変化があった状況において、受信電力、通信品質の測定の結果に差が出ることを想定した。この仮説を検証するにあたり、緯度経度が同じ場所において、海面の高さ（潮位）が異なる環境下で、受信電力、通信品質を測定し、その結果を比較することが有用と考えられる。
評価・検証項目基地局からの距離が異なる 20 箇所を測定場所と設定し、下記の検証項目に対する測定を行った。
・通信品質（スループット）
・受信電力（RSRP、SIR）
・伝送遅延時間

5.3.2 評価・検証項目
ア）基地局から半径 500m 以内での海上におけるローカル５Ｇの通信品質を確認し、本ユースケースにおけるローカル５Ｇ整備の適用性を確認する。
本ユースケースでは、地上に設置の基地局・アンテナから、海上のカキの筏に向けてロー
カル５Ｇのサービスエリアを作る必要がある。必要な場所に必要な通信品質を満たす無線
ネットワークを整備することができるか、アンテナ設置の位置、向き、端末の位置による通信品質の違いを測定、記録し、必要な知見を整理する。また、海上ならではの海面反射の影
響があるか実フィールドでの測定により検証し、海面反射による影響を考慮してローカル
５Ｇの整備が必要であるか検証を行った。

5.3.2.1 計測指標及びその妥当性
半径 500m 以内にある 20 箇所程度の地点で以下のデータを測定して性能を評価し、技術的課題を整理し解決方策について考察を行う。
・受信電力
船上へ品質測定器を持ち込み、海上 20 箇所程度の地点での受信電力を測定する。複数回測定を実施し、平均値を測定データとして採用する。
・伝送スループット
海上 20 箇所程度の地点でのスループットを複数回計測し、平均値を測定データとして採用する。
なお、漁場での利用を考慮し、潮位変動による性能変化について調査する。具体的には、潮位の異なる環境下において、上記手法において受信電力と伝送スループットを測定する。

168

5.3.3 評価・検証方法
基地局から距離が異なる 20 箇所を測定場所と設定する。海上の船上で測定器を用いて受信電力（RSRP、SIR）を測定した。また、測定ツールとしてスピードテストツールを利用して通信品質（スループット）、及び伝送遅延時間を測定する。それぞれ複数回測定した。また、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響を調査検討するにあたり、潮位が異なる環境下で同様の測定をし、結果を比較することでその影響の考察を行った。
なお、船上から計測を実施するが、船が潮流により流され、位置を固定して測定が困難であることから、筏に船を一時的に係留し、受信電力と伝送スループットを測定した。

5.3.3.1 評価・検証方法の詳細
船上に移動局（端末）、及び測定器を下図の通り設置し、測定を行った。測定の手順は下記の通り。
1.測定要員として 2 名を船上に配置
2.Google Map にマッピングした測定位置を基に船を測定位置に配置
3.船は移動しないよう、カキ筏に一時的に固定する
4.測定器にて受信電力を記録
5.通信品質（スループット、遅延）の測定を実施

図 171 移動局設置の船のイメージ

169

図 172

端末及び測定器の設置の様子

170

図 173

測定の様子

5.3.3.2 計測の仕様（計測ポイント、計測頻度、単位等）
計測にあたってはアンリツ株式会社製エリアテスタ ML8780A（５ＧNR TDD sub-6GHz 測定
ユニット MU878070A を接続）を使用し、RSRP（単位：dBm）、SIR（単位：dB）などのデータを取得する。なお測定の設定は 1 秒単位にて測定し、1 秒以内に測定された値は平均値として記録するように設定を行った。
スループットの測定は各箇所 3 回実施し、平均値を利用した。
RTT（ラウンドトリップタイム）は Windows 標準の Ping ツールを使用し 30 回の測定の最大値、最小値を利用した。
表６９ 測定指標、単位、測定機器等の情報
測定項目

測定指標

測定手法

測定する値

測定機器

（単位）
受信電力

RSRP（※）

dBm

171

ML8780A

エリアテスタ
通信品質
遅延

スループッ

SpeedTest ツ

ト

ール

遅延時間

Ping

Mbps

CPE

msec

WindowsPC(Ping)※海面反射の影響を確認するため、同じ測定ポイントに対し、潮位が異なるタイミングで
計 4 回の測定を実施。その結果を比較するにあたり、RSRP と SIR の値を利用した。

5.3.3.3 詳細の前提条件（送信電力、計測位置等）
非公開情報を含むため諸元情報を削除
計測位置は半径 500m 付近までのサービスエリア、干渉調整区域付近に 20 か所の計測位
置を定め測定を実施した。ポイント番号と緯度経度を下表に記載する。
ポイント番号

北緯

東経134°13’42

132°26’542

34°13’47

132°26’52

334°13’50

132°26’51

434°13’53

132°26’50

534°13’40

132°26’51

634°13’45

132°26’50

734°13’49

132°26’49834°13’52

132°26’48

934°13’56

132°26’4710

34°13’40

132°26’4911

34°13’43

132°26’4812

34°13’46

132°26’4713

34°13’50

132°26’4514

34°13’45

132°26’4615

34°13’40

132°26’4516

34°13’44

132°26’4317

34°13’46

132°26’4218

34°13’50

132°26’4019

34°13’41

132°26’3920

34°13’48

132°26’38172

図 174シミュレーション図に投影した測定ポイント図

5.3.3.4 実施事項
基地局から半径 500m 以内での海上におけるローカル５Ｇの通信品質を確認し、本ユース
ケースにおけるローカル５Ｇ整備の適用性を確認した。
本ユースケースでは、地上に設置の基地局・アンテナから、海上のカキの筏に向けてロー
カル５Ｇのサービスエリアを作る必要がある。必要な場所に必要な通信品質を満たす無線
ネットワークを整備することができるか、アンテナ設置の位置、向き、端末の位置による通信品質の違いを測定、記録し、必要な知見を整理する。また、海上ならではの海面反射の影
響があるか実フィールドでの測定により検証し、海面反射による影響を考慮してローカル
５Ｇの整備が必要であるか検証を行った。

5.3.4 類似の調査 比較対象とする類似調査のサーベイ結果、比較の視点等
本ユースケースにおける特異点となる海上における類似の調査研究については、５ＧHz帯を利用した長距離通信の研究（離島等の中・長距離海上電波伝搬に適した無線アクセスシ
ステム構築のための調査検討 報告書 平成 21(2009)年 3 月 離島等の中・長距離海上電波伝搬に適した無線アクセスシステム構築のための調査検討会）があり、下記に比較、検討のポイントを整理した。

173

表７０ 海上電波伝搬試験結果の各無線アクセスシステムの評価

離島等の中・長距離海

周波数帯別無線ア

通常電波伝搬距

クセスシステム離2.4GHz 帯

数 km

アンテナ偏波潮 位

垂直◎上電波伝搬に適した

水平◎無線アクセスシステム

円

◎

垂直

◎

水平

◎

円

◎

垂直

△

水平

△

円

〇

構築のための調査検討

2.５ＧHz 帯

5.0GHz 帯

本実証の構成数 km

数 km

2５Ｇhz 帯1km 程度垂直（SD）

×

4.7GHz 帯

500m 程度

45 度-

潮位：安定度評価(RSSI)=◎…安定している、○…ほぼ安定している、△…一部不安定、
×…不安定
離島等の中・長距離海上電波伝搬に適した 無線アクセスシステム構築のための調査検討の研究においては、潮位の異なるタイミングでスループット、RSSI を比較し、安定度を評価しており、本研究においても同様に潮位の異なるタイミングでスループット、RSSI を比較検討することとした。

5.3.5 性能評価結果
性能評価の結果として下記を記載する。
・受信電力（マップ上のプロットと集計結果）
・通信品質（伝送スループット、伝送遅延時間、エラーレート）

5.3.5.1 受信電力（マップ上のプロット、集計結果等）

174

図 175 受信電力のエリアマッピング

図 176 エリアマッピングの凡例
ポ

北緯

東経

基地

基地局

基地局

測定回

イ

局か

との距

から見

数(回)

ン

らの

離(m)

たチル

175

RSRP(dBm)

標準偏
差

ト

角度

番

(TN)

ト角度

号
1

34°13’42

132°26’54

310

151

3.8

1167

-100.52.55

234°13’47

132°26’52

315

315

1.8

133

-99.3

1.04

3

34°13’50

132°26’51

331

402

1.4

216

-110.51.69

434°13’53

132°26’50

334

503

1.1

179

-109.71.12

534°13’40

132°26’51

285

204

2.8

180

-108.30.78

634°13’45

132°26’50

310

296

1.9

952

-103.32.02

734°13’49

132°26’49

320

398

1.4

171

-100.20.58

8

34°13’52

132°26’48

325

498

1.2

537

-112.12.32

934°13’56

132°26’47

331

601

0.9

268

-117.31.50

1034°13’40

132°26’49

278

257

2.2

357

-122.64.15

11

34°13’43

132°26’48

295

301

1.9

221

-103.01.30

1234°13’46

132°26’47

307

378

1.5

1226

-104.92.35

13

34°13’50

132°26’45

314

497

1.2

335

-116.23.74

14

34°13’45

132°26’46

298

387

1.5

583

-105.41.12

15

34°13’40

132°26’45

276

360

1.6

166

-118.42.08

16

34°13’44

132°26’43

290

424

1.4

309

-108.50.69

17

34°13’46

132°26’42

296

496

1.2

455

-109.80.96

18

34°13’50

132°26’40

305

605

0.9

1347

-116.12.83

19

34°13’41

132°26’39

280

520

1.1

196

-125.94.33

20

34°13’48

132°26’38

298

614

0.9

183

-116.7

4.07

5.3.5.2 通信品質（伝送スループット、伝送遅延時間）
非公開情報を含むため下表の一部を加工
測 定 ポ

スループ

スループ

遅延

イント

ット上り

ット下り

（最大/最小）

日時

潮位

測定に供す

（ｃｍ）

る移動局

1-1

259.3

31.9

97/12

2/22 10:20

22

A

1-1

58.7

84.5

88/17

2/22 10:26

22

B

1-2

237.0

153.3

99/17

2/22 13:10

-6

A

1-2

54.6

96.2

71/18

2/22 13:13

-6

B

1-3

270.3

163.3

99/12

2/23 12:16

-1

A

1-3

114.6

95.6

89/17

2/23 12:13

-1

B

1-4

295.3

182.3

93/17

2/23 14:05

-28

A

1-4

94.7

90.6

88/16

2/23 14:02

-28

B

2-1

133.3

85.4

95/14

2/22 14:06

-1

A

2-1

24.6

78.7

86/10

2/22 14:12

-1

B

176

3-1

112.0

89.7

98/19

2/22 14:22

-1

A

4-1

18.3

78.9

42/18

2/22 14:36

-1

A

5-1

42.2

99.1

92/17

2/23 10:45

54

A

5-1

0.2

59.6

144/17

2/23 10:44

54

B

6-1

133.7

35.7

98/11

2/22 10:37

22

A

6-1

81.8

76.5

74/17

2/22 10:34

22

B

6-2

144.7

106.7

94/16

2/22 13:28

-6

A

6-2

37.0

54.2

71/17

2/22 13:36

-6

B

6-3

240.0

122.0

96/17

2/23 11:23

26

A

6-3

36.4

76.6

37/17

2/23 11:20

26

B

6-4

245.0

123.3

67/18

2/23 14:20

-28

A

6-4

25.7

62.3

42/18

2/23 14:23

-28

B

7-1

157.3

88.1

98/17

2/22 13:57

-1

A

7-1

25.6

72.7

93/16

2/22 13:54

-1

B

8-1

91.9

81.6

93/17

2/22 15:03

9

A

9-1

35.3

82.7

93/16

2/22 14:51

9

A

10-1

0.1

0.3

565/18

2/23 10:28

54

A

10-2

0.0

0.5

406/192/23 15:22

-19

A

11

104.9

106

97/18

2/22 16:57

29

A

11

0.1

38.1

2110/21

2/22 16:55

29

B

12-1

111.7

37.5

77/14

2/22 10:45

22

A

12-1

34.1

4.0

62/17

2/22 10:49

22

B

12-2

117.3

48.9

94/17

2/22 16:40

21

A

12-2

49.1

17.3

87/17

2/22 16:30

21

B

12-3

114.3

87.3

42/17

2/23 11:40

26

A

12-3

0.1

4.3

139/18

2/23 11:38

26

B

12-4

151.7

96.0

187/18

2/23 14:40

-28

A

12-4

0.1

48.4

45/14

2/23 14:39

-28

B

13

108.6

75.3

96/17

2/22 15:16

9

A

14

114.3

73.2

94/17

2/22 16:17

21

A

16

78.3

72.5

55/17

2/22 15:52

21

A

17

49.6

69.1

89/18

2/22 15:39

9

A

18-1

68.0

67.4

97/16

2/22 15:28

9

A

18-1

17.2

25.6

87/18

2/22 15:25

9

B

18-2

121.3

89.4

45/14

2/23 12:00

-1

A

18-3

142.3

91.0

58/19

2/23 15:00

-19

A

20

30.3

32.6

57/14

2/23 10:10

54

A

測定ポイントの枝番は測定回数とする。

177

5.3.6 技術的課題の解決方策
5.3.6.1 類似調査の結果及び性能評価結果を踏まえた考察（仕様毎固有のテーマ・視点への対応等）
漁場における特異点として、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる為、その影響の調査、検証を実施した。基地局、アンテナの設置場所からの距離が異なる
4 ポイントを設定し、潮位が異なるタイミングにより、基地局、アンテナからの距離が変化することにより、受信電力として RSRP 及び SIR の値の変化を測定、評価を実施した。
5.3.7 技術的課題の解決方策
本項の実証では、下記の 2 点を技術的な課題と捉え実証を行った。
①漁場における水中ドローンによる水中環境の可視化ソリューションのユースケースを想定し、遠隔制御用、水中環境の可視化が実現可能な性能を満たすことができるか②漁場という特殊環境下において、ローカル５Ｇ活用の整備、活用において技術的に考慮すべきことがあるか
本項の 20 ポイントにおける測定結果において、上記課題①において、性能の KPI として設定した下表の性能を満たすことを表 71 にて確認した。
表７１ ユースケースに基づく性能要件
性能要件の指標

要件の根拠

性能値

受信電力(RSSI)

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

スループット上り

水中ドローンからの映像信号（FHD

6Mbps〜12Mbps（H.264）30FPS）
下り遅延

水中ドローンの遠隔操作用の信号

10Kbps～50Kbps

水中ドローンが求める遅延の指標

100ms 未満非公開情報を含むため下表の一部を加工
測定

基地

アン

スルー

KPI

スルー

KPI へ

遅延

KPI へ

測定

KPI

ポイ

局か

テナ

プット

への

プット

の 適

（最大/

の 適

に供

への

ント

らの

から

上り

適合

下り

合

最小）

合

する

適合

距離

みた

移動

（総

方向

局

合）

1-1

151

10

259.3

〇

31.9

〇

97/12

〇

A

〇

1-1

151

10

58.7

〇

84.5

〇

88/17

〇

B

〇

1-2

151

10

237.0

〇

153.3

〇

99/17

〇

A

〇

1-2

151

10

54.6

〇

96.2

〇

71/18

〇

B

〇

1-3

151

10

270.3

〇

163.3

〇

99/12

〇

A

〇

1-3

151

10

114.6

〇

95.6

〇

89/17

〇

A

〇

178

1-4

151

10

295.3

〇

182.3

〇

93/17

〇

A

〇

1-4

151

10

94.7

〇

90.6

〇

88/16

〇

B

〇

2-1

315

15

133.3

〇

85.4

〇

95/14

〇

A

〇

2-1

315

15

24.6

〇

78.7

〇

86/10

〇

B

〇

3-1

402

31

112.0

〇

89.7

〇

98/19

〇

A

〇

4-1

503

34

18.3

〇

78.9

〇

42/18

〇

A

〇

5-1

204

-15

42.2

〇

99.1

〇

92/17

〇

A

〇

5-1

204

-15

0.2

×

59.6

〇

144/17

×

B

×

6-1

296

10

133.7

〇

35.7

〇

98/11

〇

A

〇

6-1

296

10

81.8

〇

76.5

〇

74/17

〇

B

〇

6-2

296

10

144.7

〇

106.7

〇

94/16

〇

A

〇

6-2

296

10

37.0

〇

54.2

〇

71/17

〇

B

〇

6-3

296

10

240.0

〇

122.0

〇

96/17

〇

A

〇

6-3

296

10

36.4

〇

76.6

〇

37/17

〇

B

〇

6-4

296

10

245.0

〇

123.3

〇

67/18

〇

A

〇

6-4

296

10

25.7

〇

62.3

〇

42/18

〇

B

〇

7-1

398

20

157.3

〇

88.1

〇

98/17

〇

A

〇

7-1

398

20

25.6

〇

72.7

〇

93/16

〇

B

〇

8-1

498

25

91.9

〇

81.6

〇

93/17

〇

A

〇

9-1

601

31

35.3

〇

82.7

〇

93/16

〇

A

〇

10-1

257

-22

0.1

×

0.3

〇

565/18

×

A

×

10-2

257

-22

0.0

×

0.5

〇

406/19

×

A

×

11

301

-5

104.9

〇

106

〇

97/18

〇

A

〇

11

301

-5

0.1

×

38.1

〇

2110/21

×

B

×

12-1

378

7

111.7

〇

37.5

〇

77/14

〇

A

〇

12-1

378

7

34.1

〇

4.0

〇

62/17

〇

B

〇

12-2

378

7

117.3

〇

48.9

〇

94/17

〇

A

〇

12-2

378

7

49.1

〇

17.3

〇

87/17

〇

B

〇

12-3

378

7

114.3

〇

87.3

〇

42/17

〇

A

〇

12-3

378

7

0.1

×

4.3

〇

139/18

×

B

×

12-4

378

7

151.7

〇

96.0

〇

187/18

×

A

×

12-4

378

7

0.1

×

48.4

〇

45/14

〇

B

×

13

497

14

108.6

〇

75.3

〇

96/17

〇

A

〇

14

387

-2

114.3

〇

73.2

〇

94/17

〇

A

〇

16

424

-10

78.3

〇

72.5

〇

55/17

〇

A

〇

17

496

-4

49.6

〇

69.1

〇

89/18

〇

A

〇

18-1

605

5

68.0

〇

67.4

〇

97/16

〇

A

〇

18-1

605

5

17.2

〇

25.6

〇

87/18

〇

B

〇

18-2

605

5

121.3

〇

89.4

〇

45/14

〇

A

〇

18-3

605

5

142.3

〇

91.0

〇

58/19

〇

A

〇

20

614

-2

30.3

〇

32.6

〇

57/14

〇

A

〇

179

②においては、海面反射の影響を考慮し、4 点のポイントにて潮位が異なるタイミングでスループット、受信電力の測定を実施した。

天気
気

晴れ

晴れ

晴れ

晴れ

温

15.3

18.2

14.4

14.6

速

0.7

(℃)
風

6.2

南西

2.1

北西

2.3

西

西

(m/s)
潮

西南

位

22

-6

-1

-28

(cm)

RSRP

RSRP

SIR

-95.7

13.1

AVG(dBm)

RSRP

SIR

-

18.9

92.1

RSRP 分

2.5

4.9

RSRP

SIR

-

10.1

103.9

3.0

1.1

RSRP

SIR

-

7.4

110.9

8.2

2.1

16.2

14.4

散
DL(Mbps

31.9

)

153.

163.3

182.3

237.

270.3

295.3

3

UL(Mbps)259.3
0

ポイント１測定結果
天気
気

晴れ

晴れ

晴れ

晴れ

温

15.3

18.2

13.6

14.6

速

0.7

(℃)
風

6.2

南西

(m/s)
潮

西

位

南

4.3

西

22

北

2.3

西

北東

-6

26

-28

(cm)
RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

-

13.

-

15.

-104.5

12.

-108.99.2

AVG(dBm)

100.9

RSRP 分

3.1

0.7

15.2

8.8

3

99.2
1.3

1.2

6

5
0.3

1.8

散
DL(Mbps

35.7

)

122.0

123.3

144.

240

245

7
UL(Mbps

)

106.

133.
7

7

ポイント 6 測定結果

180

天気
気

晴れ

晴れ

晴れ

晴れ

温

17.1

18.7

13.6

14.6

速

1.3

(℃)
風

7.7

南西

(m/s)
潮

西

位

南

4.3

南西

7

21

北

2.3

西

北東
26

-28

(cm)
RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

SIR

RSRP

-

11.

-

12.

-108.110.

-104.113.

AVG(dBm)

104.9

RSRP 分

7.7

0

103.4
5.5

6

7.0

5
2.0

1.8

8
1.0

5.5

2.6

散
DL(Mbps

37.5

48.9

87.3

96.0

UL(Mbps

111.

117.

114.3

151.7

晴

晴れ

晴れ

18.

14.4

14.2

)
)

7

3

ポイント 12 測定結果
天気

晴
れ

気

温

17.
1

(℃)
風

れ

速

7
1.3

7.2

南西

(m/s)
潮

西

位

南

2.1

西

7

北

4.7

西

9

西
南西

-1

-19

(cm)
RSR

SIR

P
-

AVG(dBm)

118.9

RSRP 分

10.

0.5

SIR

RSRP

SIR

-

3.7

-115.6

3.5-116.6

2.4

2.9

9.3

8.1

8.5

8.5

114.2
8.5

4.2

66.
4

UL(Mbps)

RSRP

9

DL(Mbps
)

SIR

P

RSRP

散

RSR

67.

89.4

91.0

68.

121.3

142.3

4
67.

5

0

ポイント 18 測定結果

潮位が異なる測定結果においては、上表のとおり、最小、最大の性能値に性能の差が表れ181た。
漁場、海面に向けて電波発射をする場合には、その差が潮位等自然環境に依存し、差が表れる事を意識し、必要な性能を確保するにあたり、設計時にマージンを考慮して設計をすることが必要であることを明らかにした。
その要因を明らかにするにあたり、その影響が海面反射の影響であることと結論づけるには、十分とは言えないデータ母数であり、さらなる技術的な課題として整理を行うことが必要であると考える。

5.3.8 更なる技術的課題等
本項の実証の結果のとおり、漁場においては、KPI で定めた 141 の要件に対し、129 か所で適合した。全体の 8.5%が KPI に適合していなかった。他のエリアで応用させるにはその要因を明らかにする必要があると考える。現在その差を発生させる要因として、下記を考え
る。
・海面反射
・潮位
・気温
・湿度
・波
・風
・船の動揺
自然環境が複雑に関係する事から、これらの要素がどのようにローカル５Ｇの利用に影響するか要素分解するために、環境データと組み合わせたより多くのデータを取得し、多角的に分析することが必要と考える。

5.4 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等
シミュレーションの結果、及び 5.3 章で実施の測定結果に基づき、海上におけるエリア
構築に対する考察を行い、設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
ローカル５Ｇのエリア設計、免許申請、整備設計等の整備計画においては、免許取得できるまでに実フィールドで電波発射する事が出来ない為、事前に実フィールドに即した受信電力のシミュレーションの結果を元に実施する事が必要である。本項目では海上におけるローカル５Ｇエリア構築において、シミュレーションの結果と実フィールドでの実測との比較において、海上におけるローカル５Ｇエリア構築に対する知見を整理した。
5.4.1 評価・検証項目
評価にあたってはローカル５Ｇシステムを構築し、その基地局からの実効輻射電力を用いた計算式を用いたエリアシミュレーション図を作成し、実測値と比較することでサービ
スエリアの妥当性を求めた。
182

エリアシミュレーション図を作成するにあたっては総務省が提供するエリア算出法およびシミュレーションソフトウェアメーカ独自の伝搬アルゴリズムを用いた双方の式を用いて算出している。
5.4.2 計測指標及びその妥当性計測にあたってはアンリツ株式会社製エリアテスタ ML8780A（５ＧNR TDD sub-6GHz 測定
ユニット MU878070A を接続）を使用し、RSRP、SIR などのデータを取得し評価・検証に用いた。通信量や外来波などの通信状況に左右される RSSI ではなく、報知チャネルから受信電力を計算する RSRP を利用ことにより安定した受信電力の測定をすることができる。
5.4.3 評価・検証方法
事前に作成した机上結果と実測値の比較を行い、カバーエリアおよび調整対象区域の閾値との差異を確認する。カバーエリア及び調整対象区域は下記の表に記載する。
表７２ カバーエリアおよび干渉調整区域の閾値性能要件の指標

閾値の根拠

性能値

受信電力(RSSI)

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

なお、受信電力（RSSI）（ここでの受信電力（RSSI）は基地局相当装置のチャネル全電力相
当とする）の値は基地局相当装置と移動局相当装置が常に通信状態でないと通信状況によって測定値が変化してしまうため、上記の電波法審査基準との差異を比較する際は RSSI を
RSRP 相当に変換した値を用い評価することとする。

表７３ 受信電力（RSSI）と RSRP の読み替え表
受信電力（RSSI)

RSRP

カバーエリア-84.6dBm-119.7dBm

干渉調整エリア-91.0dBm-126.1dBm

受信電力（RSSI）と RSRP の換算式は下記の通りとする。
SSRP = 受信電力(RSSI) − 10Log(12ｘリソースブロック数)※リソースブロック数=273 とする。

机上でカバーエリア、及び干渉調整区域を算出する際に利用した基地局、アンテナの利得は下図の通りである。
 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11※「ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等」にて利用の基地局
表７４

ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の諸元
183

非公開情報を含むため諸元情報を削除※非同期にて運用
非公開情報を含むため図 177 を削除
図 177 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の空中線系統図

この閾値に基づき、基地局設置場所、カバーエリア、干渉調整エリアをマッピングしたもの
は下図の通りである。

図 178 カバーエリアと干渉調整対象エリア
5.4.3.1 評価・検証方法の詳細
カバーエリアおよび干渉調整エリアの算出に当たっては総務省が提供するエリア算出法、
および市販の電波伝搬シミュレーションソフトウェアの出力結果を利用する。エリア算出
法は下記に記載の伝搬式にて算出を実施する。
実施内容は下記の通り。
1.総務省が提供するエリア算出法による
2.市販ソフトウェア iBwave Design v.14.0.3.180 による受信電力のシミュレート
3.5.3 章の実証と 2 の結果の受信電力の比較、評価を実施

184

・総務省が提供するエリア算出法
電波法審査基準に記載の下記計算式によりにより受信電力を算出する。
Pr=Pt+Gt-Lf+Gr-L-8
Pr[dBm]：受信レベル（受信レベル）
Pt[dB]：送信電力（基地局の空中線電力）
Gt[dBi]：送信アンテナ利得
Lf[dB]：基地局の給電線損失
Gr[dBi]：受信アンテナ利得
L[dB]：伝搬損失※L は屋外見通し伝搬として下記計算式にて計算する。
L=20log10(4πd/λ)d(m)：基地局から陸上移動局までの距離λ(m)：指定周波数（4750MHz）の波長

図 179 カバーエリアと干渉調整対象エリア
・市販ソフトウェアにおける算出
算出法：Fast Ray Tracing 法
ソフトウェア名：iBwave Design v.14.0.3.180
185

図 180 市販ソフトにおけるエリア算出シミュレーション
5.4.3.2 計測の仕様
20 か所の測定ポイントの詳細を下記に記載する。下記の 20 か所については主にサービス
エリア内を想定している。
基地

基地局

基地局

測定回

イ

局か

との距

から見

数(回)

ン

らの

離(m)

たチル

ト

角度

番

(TN)

ポ

北緯

東経

RSRP(dBm)

標準偏
差

ト角度

号
1

34°13’42

132°26’54

310

151

3.8

1167

-100.52.55

234°13’47

132°26’52

315

315

1.8

133

-99.3

1.04

3

34°13’50

132°26’51

331

402

1.4

216

-110.51.69

434°13’53

132°26’50

334

503

1.1

179

-109.71.12

534°13’40

132°26’51

285

204

2.8

180

-108.30.78

634°13’45

132°26’50

310

296

1.9

952

-103.32.02

734°13’49

132°26’49

320

398

1.4

171

-100.20.58

8

34°13’52

132°26’48

325

498

1.2

537

-112.12.32

934°13’56

132°26’47

331

601

0.9

268

-117.31.50

1034°13’40

132°26’49

278

257

2.2

357

-122.64.15

11

34°13’43

132°26’48

295

301

1.9

221

-103.01.30

1234°13’46

132°26’47

307

378

1.5

1226

-104.92.35

13

34°13’50

132°26’45

314

497

1.2

335

-116.23.74

14

34°13’45

132°26’46

298

387

1.5

583

-105.4

1.12

186

15

34°13’40

132°26’45

276

360

1.6

166

-118.42.08

16

34°13’44

132°26’43

290

424

1.4

309

-108.50.69

17

34°13’46

132°26’42

296

496

1.2

455

-109.80.96

18

34°13’50

132°26’40

305

605

0.9

1347

-116.12.83

19

34°13’41

132°26’39

280

520

1.1

196

-125.94.33

20

34°13’48

132°26’38

298

614

0.9

183

-116.74.07

下記にサービスエリアと干渉調整区域の境界面、干渉調整区域と干渉調整外区域の境界
面のポイントを記載する。
基地

基地局

基地局

測定回

イ

局か

との距

から見

数(回)

ン

らの

離(m)

たチル

ト

角度

番

(TN)

ポ

北緯

東経

RSRP(dBm)

標準偏
差

ト角度

号
サ1

34°13’58

132°26’41

322

750

0.8

477

-106.41.32

サ2

34°13’50

132°26’51

330

400

1.4

693

-110.31.20

サ334°13’47

132°26’59

2

260

2.2

156

-114.03.34

サ434°13’44

132°26’22

280

950

0.6

244

-120.7

2.63

サ5

34°13’37

132°26’42

260

425

1.3

616

-110.02.35

サ6

34°13’35

132°26’51

242

235

2.4

226

-103.51.34

干134°14’17132°26’20

320

1550

0.4

157

-116.92.38

干234°13’02

132°26’42

330

840

0.7

285

-116.11.81

干334°13’56

132°26’59

0

560

1.0

193

-119.02.69

干534°13’35

132°26’33

260

660

0.9

252

-114.63.54

干634°13’31

132°26’41

242

505

1.1

213

-121.83.09※サｘ＝サービスエリアと干渉調整区域の境界面、干ｘ＝干渉調整区域と干渉調整区域
外の境界面
共通項目としては下記となる。
測定器：アンリツ株式会社製エリアテスタ ML8780A（５ＧNR TDD sub-6GHz 測定ユニット
MU878070A を接続）
RSRP：外れ値を除くため測定結果の上下 10%を削除したデータを平均
測定時間：1 秒間に 1 回測定のため、測定回数＝測定時間（秒）となる
標準偏差：標本自体の標準偏差 sd を求めるため下記式にて算出しているn1
sd = � �(xi − x� )2n
ı̇=1n = サンプル数
Xi = 測定値

187

5.4.4 検証結果
サービスエリアを中心とした 20 か所の机上シミュレーションと実測値との比較を下表に
示す。
基地

基

基 地

シ ミ ュ

シ ミ ュ

実 測 値

SIR 値

イ

局か

地

局 か

レ ー シ

レ ー シ

RSRP(dB

(dB)

ン

らの

局

ら 見

ョ ン 結

ョ ン 結

m)

ト

角度

と

た チ

果

果

番

(TN)

の

ル ト

RSRP(dB

RSRP(dB

距

角度

m)

m)

離

(iBwave

(ITU

(m)

)

P.1411)

ポ

北緯

東経

号

1

34°13’42

132°26’54

310

151

3.8

-95.9

-104.0-100.512.8

234°13’47

132°26’52

315

315

1.8

-107.3-111.9

-99.3

14.4

3

34°13’50

132°26’51

331

402

1.4

-120.3-125.5-110.58.3

434°13’53

132°26’50

334

503

1.1

-123.2-143.4-109.78.3

534°13’40

132°26’51

285

204

2.8

-100.0-107.6-108.310.3

634°13’45

132°26’50

310

296

1.9

-100.9-109.8-103.312.8

734°13’49

132°26’49

320

398

1.4

-108.7-115.9-100.214.3

834°13’52

132°26’48

325

498

1.2

-113.2-121.3-112.16.0

934°13’56

132°26’47

331

601

0.9

-123.2-129.0-117.32.2

10

34°13’40

132°26’49

278

257

2.2

-106.6-113.6-122.6-3.0

11

34°13’43

132°26’48

295

301

1.9

-100.7-109.5-103.015.0

12

34°13’46

132°26’47

307

378

1.5

-103.4-111.5-104.912.5

13

34°13’50

132°26’45

314

497

1.2

-107.8-115.3-116.21.9

14

34°13’45

132°26’46

298

387

1.5

-103.0-111.3-105.410.7

15

34°13’40

132°26’45

276

360

1.6

-113.8-118.5-118.41.1

16

34°13’44

132°26’43

290

424

1.4

-104.7-113.2-108.59.0

1734°13’46

132°26’42

296

496

1.2

-105.0-113.7-109.88.0

1834°13’50

132°26’40

305

605

0.9

-106.6-115.5-116.12.8

1934°13’41

132°26’39

280

520

1.1

-110.8-119.2-125.9-5.6

20

34°13’48

132°26’38

298

614

0.9

-106.4-115.3-116.71.8

188

図 181 20 か所の測定ポイント配置図

図 182 20 か所の測定ポイント配置図および測定結果189

図 183 凡例
下記にサービスエリアと干渉調整区域の境界面、干渉調整区域と干渉調整外区域の境界
面のポイントの机上シミュレーションと実測値との比較を下表に示す。
基

基

基

シミュ

シミュ

実測値

SIR 値

イ

地

地

地

レーシ

レーシ

RSRP(d

(dB)

ン

局

局

局

ョン結

ョン結

Bm)

ト

か

と

か

果

果

番

ら

の

ら

RSRP(dB

RSRP(d

号

の

距

見

m)

Bm)

角

離

た

(iBwave

(ITU

度

(m)

チ

)

P.1411

ポ

北緯

東経

(TN

ル

)

ト

)

角
度
サ1

34°13’58

132°26’41

322

750

0.8

-114.6-122.4-106.46.8

サ2

34°13’50

132°26’51

330

400

1.4

-117.2-124.4-110.36.2

サ3

34°13’47

132°26’59

2

260

2.2

-117.4-124.9-114.04.3

サ4

34°13’44

132°26’22

280

950

0.6

-116.5-124.4-120.7-0.8

サ5

34°13’37

132°26’42

260

425

1.3

-117.7-126.0-110.06.4

サ6

34°13’35

132°26’51

242

235

2.4

-114.6-121.8-103.58.2

干134°14’17132°26’20

320

155

0.4

-120.7-127.7-116.92.5

0干2

34°13’02

132°26’42

330

840

0.7

-121.5-130.9-116.11.8

干334°13’56

132°26’59

0

560

1.0

-121.7-131.1-119.0

0.5

190

干5

34°13’35

132°26’33

260

660

0.9

-121.5-153.3-114.6.6

干634°13’31

132°26’41

242

505

1.1

-120.6-146.5-121.8

-1.5

図 184

サービスエリアと干渉調整区域の境界面、干渉調整区域と干渉調整外区域の境界
面のポイント191

図 185 サービスエリア相当の 20 箇所とサービスエリアと干渉調整区域の境界面、干渉調
整区域と干渉調整外区域の境界面のポイントの位置づけ

図 186 サービスエリアと干渉調整区域の境界面、干渉調整区域と干渉調整外区域の境界
面のポイントに実測結果を重ね合わせた図192

図 187 凡例
机上シミュレーションと実測結果を比較したところ、概ね机上計算結果と実測値が一致することが検証された。しかしながら一部の標準偏差による分析の結果においては、値が分散する事象が確認された。今回、この結果の要因は明らかになっていないが、漁場でのロー
カル５Ｇの利用においてはこの変動があることを考慮し、マージンとして設計をする必要があることを検証できた。潮位変化の観測で受信電力 RSRP に 5dB 程の変化があったこと、及び RSRP の値が分散する事象が確認されたことに対し、想定される要因として、漁場における船の揺れにより、船に固定された移動局のアンテナが基地局に対して揺れたこと、及び潮位変動により、アンテナと端末との距離、水平方向に変化が発生したことが考えられる。
5.4.4.1 仕様毎固有のテーマ・視点等に係る項目
本実証においては、漁場におけるローカル５Ｇの活用が特異点であり、下記の２つの課題を設定した。
①漁場においては、アンテナ設置場所より障害物等がなく、見通しが利くエリアでのエリ
ア設計手法②漁場でのローカル５Ｇ整備において、免許取得等がローカル５Ｇ普及において展開しにくさの要因となる可能性の検討③漁場における最適なローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検討
5.4.5 技術的課題の解決方策
5.4.4.1 で設定の課題に対る検証結果における考察、及び更なる技術的な課題を本項で整
理する。

193

5.4.5.1 検証結果を踏まえた考察（仕様毎固有のテーマ・視点への対応等）
5.4.4.1 項における①については、本実証により、机上シミュレーションと実測において受信電力に大きな差が現れなかったことから、今回採用したソフトウェア iBwave Design
v.14.0.3.180 を利用した算出法について、Fast Ray Tracing 法は、漁場における設計においても、有効であると判断した。ただし、船の揺れ等、受信電力に影響を与える要因が存在するため、設計時のマージンは考慮したい。
②について、本実証の結果、シミュレーションツールを利用したカバーエリア、干渉調整
エリアのシミュレーションが、実測と比較し、大きな差が表れなかったことから、海上においてもこの設計手法が有効であることを実証した。
また、本実証では下図のとおり、アンテナパターンを考慮しない干渉調整エリアは半径3.7km と非常に広いエリアとなる。ローカル５Ｇの免許取得においては、広いエリアを対象とする干渉調整を必要とするため、干渉調整先が多くなり、手間や時間がかかる。そこで、総務省より提示のエリア算出に基づく業務区域、カバーエリア、干渉調整エリアを想定することに合わせ、基地局の出力、アンテナパターンに基づくシミュレーションの結果による干渉調整エリアを決定することが、新たな技術基準として有効であると考えた。
③漁場における最適なローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成において、本項目の実証の結果から、潮位変化の観測で受信電力 RSRP に 5dB 程の変化があったこと、及び RSRP の値が分散する事象が確認できたことから、システム、及びサービスエリアの設計をする際には、5dB 程のマージンを考慮した設計をすることが必要となる。また、この要因の可能性として、波による端末のアンテナ指向性に影響したためと仮説を立てたが、この仮説においては、例えばカキ筏の上に端末を固定する場合、波による揺れを吸収できる仕組みにより設置をすることで、安定した通信環境を作る事ができると考えた。これは仮説と共に更なる実証を必要とする。

194

図 188 アンテナパターンを用いない干渉調整区域
5.4.5.2 更なる技術的課題等
5.4.5.1 で整理の②の課題解決においては、実フィールドにおいて他システムに影響を与えない事を本実証の 5.5 章でキャリア５Ｇとローカル５Ｇとの影響を確認したように、実際に干渉影響が想定されるシステムを設置し、測定を行う事が有効である。特に今後ローカ
ル５Ｇの普及においては周波数等の条件が異なるローカル５Ｇ同士の干渉影響が考えられることから、複数台のローカル５Ｇを整備し、ローカル５Ｇ同士の影響がないか確認することで明らかにすることができると考える。
5.5 その他ローカル５Ｇに関する技術実証
海中養殖物状況の把握業務に関する課題解決のシステムの実証用に、ローカル５Ｇに割り当てられた 4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz 帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５Ｇを構築する。海上がキャリアの５Ｇでエリア化されており、５Ｇスマホを持った漁業関係者が船で通過する状況を想定し、キャリア５Ｇ、ローカル５Ｇの共存環境における相互の性能における影響を確認し、実運用に対する考察を行った。
このような場合、4.５ＧHz 帯のキャリア５Ｇと 4.6-4.8GHz 帯のローカル５Ｇとの間の干渉が想定される。そこで、ローカル５Ｇ局と、キャリア５Ｇとの共存可能性検証を実施する。
検証手法、及び検証項目を下記の通り計画する。なお、キャリア５Ｇとローカル５Ｇの共存環境においては、ローカル５Ｇの展開性を考慮し、キャリア５Ｇとの非同期等の運用をも検討する。その共存運用環境においては、ローカル５Ｇのキャリア５Ｇへの与被干渉による195

影響を測定、考察を行う。
ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における与被干渉による影響を測定、考察を行
い、ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における無線設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
本項目は、仕様書に示された、ア及びイに示す調査検討事項以外に、ローカル５Ｇの技術的課題を独自に一つ以上、その提案根拠とともに提案し、新たな知見を得る、という項目に該当する。ローカル５Ｇを整備する環境は、全国エリアに整備が進むキャリア５Ｇのエリアに重なり整備する事が一般的となる事が考えられる。その環境において、実フィールドでローカル５Ｇ、キャリア５Ｇが互いに通信品質に影響を及ぼすことがないか実証を実施した。

5.5.1 評価・検証方法の詳細

非公開情報を含むため諸元情報を削除

検証に用いる指標として、ユーザー影響を最も顕著に表現すると考えられる“スループットへの影響度合い”を採用した。

5.5.2 計測の仕様
面測定にて受信電力をプロットしたエリアマッピングにおいて、ローカル５Ｇ、キャリア
５Ｇともに強電界となる地点を 6 か所を選定した。。
選定した 6 か所で下記の手順で測定を実施した。
１．パターン１～３において、ローカル・キャリア共にスループット測定を開始
２．その間スペクトラムアナライザで受信電力を測定
３．各パターン３回程度の実施を想定

ローカル５G キャリア5G
パターン１： 通信状態 非通信状態
パターン２： 通信状態 通信状態
パターン３： 非通信状態 通信状態
下図は試験のイメージ。

196

図 189 試験イメージ
ローカル５Ｇのエリアマッピング

197

図 190

ローカル５Ｇのエリアマッピング

図 191 凡例
キャリア５Ｇのエリアマッピング

図 192 ビーム 0198

図 193 ビーム１

図 194 ビーム２199

図 195 ビーム３

図 196 ビーム４200

図 197 ビーム５

図 198 ビーム６201

上記のローカル５Ｇとキャリア５Ｇの受信電力のエリアマッピングから、強電界エリアを選択し、下図、下表の通り、ポイントを 6 か所選定した。
スループットの計測結果を分析するにあたり、ローカル５Ｇの測定データを下表の通り、整理した。

図 199 受信電力のエリアマッピング
北緯

東経

基 地

基地

基地

測 定

イ

局 か

局と

局か

回 数

ン

ら の

の距

ら見

(回)

ト

角 度

離

たチ

番

(TN)

(m)

ルト

ポ

RSRP(dBm)

標準
偏差

角度

号
1

34°13'40"

132°26'57"

300

47

12.0

296

-102.42.55

434°13'41"

132°26'55"

300

128

4.5

450

-115.81.35

634°13'41"

132°26'54"

296

150

3.8

111

-112.10.78

334°13'42"132°26'56"

321

114

5.0

117

-115.82.01

734°13'42"132°26'54"

307

148

3.9

433

-115

1.44

8

34°13'44"

132°26'53"

319

226

2.5

436

-121.42.00

202

5.5.3 検証結果
シミュレーション結果と受信電力のマッピングは下図の通り。シミュレーションの結果と実測の結果がほぼ一致することを確認し、本実証項目におけるローカル５Ｇの強電界エリアを特定した。

図 200 シミュレーションの結果と実測の結果
ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの電波を、スペアナを利用し、確認。想定通りの周波数を使い通信をしていることを確認した。

4400-4900MHz
受信電力[dBm]

-20
-40
-60
-80
-100
-120
4400 4450 4500 4550 4600 4650 4700 4750 4800 4850 4900
周波数[MHz]図 201 キャリア 5G の電波の様子
下図はキャリア５Ｇの電波発射を確認した結果である。

203

図 202

キャリア 5G の電波の様子

下記はローカル５Ｇの電波発射状況を確認した結果である。

図 203



ローカル 5G の電波の様子

ダウンロードの測定結果
下記はキャリア５Ｇのみで通信した場合のダウンロードの測定結果とキャリア５Ｇとローカル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較。複数回の204

データ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。
キャリア５Ｇ測定結果
項目
DL_キャリアのみ
DL_合同_キャリア

最小値
96.40Mbps
93.70Mbps

25%217.25Mbps
224.98Mbps

パターン 3図 20450%255.58Mbps
269.97Mbps

75%
293.91Mbps
314.96Mbps

95%349.05Mbps
379.68Mbps

パターン 2

パターン３、パターン２のダウンロードの比較

下記はローカル５Ｇのみで通信した場合のダウンロードの測定結果と、キャリア５
Ｇとローカル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較したものである。複数回のデータ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。
ローカル５Ｇ測定結果
項目
DL_ローカルのみ
DL_合同_ローカル

最小値
28.00Mbps
26.80Mbps

25%59.86Mbps
72.11Mbps

20550%
95.64Mbps
104.19Mbps

75%131.41Mbps
136.26Mbps

95%
182.89Mbps
182.41Mbps

パターン 1

図 205
パターン 2

パターン１、パターン２のダウンロードの比較

アップロードの測定結果
下記はキャリア５Ｇのみで通信した場合のアップロードの測定結果とキャリア５Ｇとローカル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較したものである。複数回のデータ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。

項目
UL_キャリアのみ
UL_合同_キャリア

最小値
96.10Mbps
98.60Mbps

25%
106.90Mbps
109.52Mbps

キャリア５Ｇ測定結果

206

50%
111.05Mbps
114.27Mbps

75%115.20Mbps
119.02Mbps

95%
121.17Mbps
125.85Mbps

パターン 2パターン 3

図 202 パターン３、パターン２のアップロードの比較
下記はローカル５Ｇのみで通信した場合のアップロードの測定結果とキャリア５Ｇとローカル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較したものである。複数回のデータ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。
項目
UL_ローカルのみ
UL_合同_ローカル

最小値
92.60Mbps
58.50Mbps

25%163.44Mbps
164.04Mbps

ローカル５Ｇ測定結果

207

50%
184.57Mbps
185.65Mbps

75%205.70Mbps
207.27Mbps

95%236.10Mbps
238.38Mbps



図 203
遅延（RTT）の測定結果

パターン１、パターン２のアップロードの比較

下記はキャリア５Ｇのみで通信した場合の遅延の測定結果とキャリア５Ｇとローカ
ル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較したものである。複数回のデータ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。
キャリア５Ｇ測定結果
項目
RTT_キャリアのみ
RTT_合同_キャリア

最小値
132.65ms
130.76ms

25%
145.72ms
142.86ms

20850%
153.52ms
151.63ms

75%
161.31ms
160.39ms

95%
172.53ms
173.00ms

パターン 3パターン 2

図 204 パターン３、パターン２の RTT の比較
下記はローカル５Ｇのみで通信した場合の遅延の測定結果とキャリア５Ｇとローカ
ル５Ｇを同時に通信した場合のダウンロードの測定結果を比較したものである。複数回のデータ測定において、その分布が比較の２つの場合においてほぼ一致する事が確認できた。
ローカル５Ｇ測定結果
項目
RTT_ローカルのみ
RTT_合同_ローカル

最小値
23.00ms
26.00ms25%
26.32ms
27.16ms

209

50%
28.13ms
28.38ms75%
29.94ms
29.60ms

95%
32.54ms
31.36ms図 202パターン 1、パターン２の RTT の比較

5.5.4 自身で設定したテーマ・視点等に係る項目測定の結果の分析においてキャリ５Ｇ、ローカル５Ｇともに、パターン 1～3 のスループ
ット（上り、下り）、遅延（RTT）の結果においては差が認められず、今回利用の周波数においては、相互影響は認められなかった。

5.5.5 検証結果を踏まえた考察（自身で設定したテーマ・視点への対応等）
ローカル５Ｇ整備においては、現状キャリア５Ｇが干渉調整対象となり、その干渉調整において、今後干渉調整を実施するにあたり、それを知見に基づき簡易化させる上で、ひとつの指標となるデータが取得、整理できたと考える。
5.5.6 技術的課題の解決方策
本項では、ローカル５Ｇの広い展開の為、設計、免許申請時に発生する干渉調整における210

技術的根拠に基づく知見をためることを技術的な課題として設計した。下記の条件下において相互影響がなかったことの知見は干渉調整の要件を定めるにあたり、有効な知見を得られたと考える。
5.5.7 更なる技術的課題等
本項では、広く全国展開が想定されるキャリア５Ｇとローカル５Ｇが互いの性能に影響をさせることがないか確認を行い、下記の状況下で相互影響がないことを確認した。これ
により、ローカル５Ｇを広く展開させるにあたり、キャリア５Ｇとローカル５Ｇの干渉調整が簡易化されることが望ましい。ただし、一定の条件において実証を行ったため、さらなるパターンを考え、キャリア５Ｇ提供者とローカル５Ｇ提供者が互いに共通の知見を貯めていくことが重要であると考える。
そこで、さらに５Ｇシステム間で発生し得る干渉影響を、実測データを用いた机上検討により、これらのシステム間の共用条件の考察を行った。
5.5.7.1 干渉影響検討の前提条件
検討対象である 4.7GHz ローカル５Ｇバンドは、4600-4800MHz が屋内限定バンド、48004900MHz が屋外でも運用可能なバンドとなっている。一方、キャリア５Ｇは、屋内外問わず 4500-4600MHz で運用されている。従って、4.7GHz 帯ローカル５Ｇを屋外で利用する場
合に想定される干渉発生パターンは、以下の 5 通りと考えられる。
ここでは、4.7GHz 帯ローカル５Ｇを屋外利用することを前提に、以下の 5 通りの干渉パ
ターンについて、実測データを踏まえて机上検討し、共用条件を考察する。
屋外ローカル５Ｇとキャリア５Ｇとの干渉発生パターン（隣接周波数）
想 定 さ れ る 干 渉 発 生 パ タ ー ン ① ： 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ @4850MHz ⇔ 屋 内 キ ャ リ ア ５ Ｇ@4550MHz想 定 さ れ る 干 渉 発 生 パ タ ー ン ② ： 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ @4850MHz ⇔ 屋 外 キ ャ リ ア ５ Ｇ@4550MHz
屋外ローカル５Ｇと他のローカル５Ｇとの干渉発生パターン（隣接及び同一周波数）
想 定 さ れ る 干 渉 発 生 パ タ ー ン ③ ： 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ @4850MHz⇔ 屋 内 ロ ー カ ル ５ Ｇ@4750MHz想 定 さ れ る 干 渉 発 生 パ タ ー ン ④ ： 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ @4850MHz⇔ 屋 内 ロ ー カ ル ５ Ｇ@4850MHz想 定 さ れ る 干 渉 発 生 パ タ ー ン ⑤ ： 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ @4850MHz ⇔ 屋 外 ロ ー カ ル ５ Ｇ@4850MHz211

図 206

想定される干渉発生パターン

4.7GHz 帯ローカル５Ｇシステムは TDD システムであるため、互いに同期モードで運用していれば、隣接周波数帯においてガードバンド無しで運用しても、干渉問題は生じない。
しかし、TDD の特徴の 1 つである非同期運用を行う場合は、干渉問題が発生する可能性がある。そのため、情報通信審議会報告書 1では、完全な非同期ではなく、いくつかのスロ
ットにおいてのみ同期モードとの送受信方向が逆転する準同期パターンを設定することで、干渉発生確率を低減し、非同期モード（準同期）での運用をしやすいように検討を行っている。当該報告書によれば、準同期においては、基地局間干渉は同期モード（下図パターン 1）から準同期モード（下図パターン 2）、移動局間干渉は準同期モード（下図パターン 2）から同期モード（下図パターン 1）にしか生じない。
ここでは、検討対象システムである屋外ローカル５Ｇが、非同期モードとして、より現実的な準同期モード（下図パターン 2）で運用することを前提に共用検討を行う。前提条件と検討するべき干渉シナリオを以下に示す。

1

情報通信審議会情報通信技術分科会新世代モバイル通信システム委員会報告（2020 年 7 月 14 日）第
3.2 章

212

図 207

2 4.7GHz 帯における同期パターン

表７５ 共用検討の前提条件
項目

検討対象システム

他のシステム（屋外ローカル５Ｇ）

運用周波数（中心周波数）

4850

(MHz)
送信帯域幅

同期パターン

他のローカル５Ｇ：4750（屋内）、4850

100

(MHz)
運用場所

キャリア５Ｇ：4550

100

屋外

屋外及び屋内準同期

同期（図 211 パターン 2）（図 211 パターン 1）

表７６ 検討する干渉シナリオ

213

干渉シナリオ

干渉発生
パターン＃

①

②

③

④

⑤

備考
与干渉

被干渉

C５Ｇ基地局@4550MHz

L５Ｇ基地局@4850MHz（屋内）同期（屋外）準同期

L５Ｇ移動局@4850MHz

C５Ｇ移動局@4550MHz（屋外）準同期（屋内）同期C５Ｇ基地局@4550MHz

L５Ｇ基地局@4850MHz（屋外）同期（屋外）準同期

L５Ｇ移動局@4850MHz

C５Ｇ移動局@4550MHz（屋外）準同期（屋外）同期L５Ｇ基地局@4750MHz

L５Ｇ基地局@4850MHz（屋内）同期（屋外）準同期

L５Ｇ移動局@4850MHz

L５Ｇ移動局@4750MHz（屋外）準同期（屋内）同期L５Ｇ基地局@4850MHz

L５Ｇ基地局@4850MHz（屋内）同期（屋外）準同期

L５Ｇ移動局@4850MHz

L５Ｇ移動局@4850MHz（屋外）準同期（屋内）同期L５Ｇ基地局@4850MHz

L５Ｇ基地局@4850MHz（屋外）同期（屋外）準同期

L５Ｇ移動局@4850MHz

L５Ｇ移動局@4850MHz（屋外）準同期（屋外）同期214

基地局間干渉移動局間干渉基地局間干渉移動局間干渉基地局間干渉移動局間干渉基地局間干渉基地局間干渉基地局間干渉基地局間干渉5.5.7.2 共用検討手法
共用検討においては、情報通信審議会報告書 2と同様に、基地局間の干渉シナリオについては 1 対 1 対向モデル、移動間の干渉シナリオについては 1 対 1 対向モデル、及び、モンテカルロシミュレーションによる確率計算を実施する。以下に各手法における設定を示す。

表７７ 対 1 対向モデルの設定
項目

基地局―基地局間干渉

移動局―移動局間干渉

電波伝搬式

自由空間伝搬

検討モデル

正対モデル

水平離隔距離考慮する損失3m

1m
建物侵入損：16.2dB

建物侵入損：16.2dB

人体吸収損：8dB

表７８ 確率計算モデルの設定
項目

パラメータ

計算ソフトウェア

SEAMCAT 5.3.0

試行回数

2 万回

検討エリア半径100m

保護エリア半径-

移動局台数可変値とした

移動局高度

1.5m

2

情報通信審議会情報通信技術分科会新世代モバイル通信システム委員会報告（2020 年 7 月

14 日）第 4.2 章

215

干渉確率

3%以下（累積 97%値で許容干渉レベル以下）

伝搬モデル

自由空間伝搬
建物侵入損：16.2dB考慮する損失図 208

人体吸収損：8dB

モンテカルロシミュレーションの計算モデル

216

5.5.7.3 屋外ローカル５Ｇとキャリア５Ｇとの共用検討（干渉パターン①＆②）
検討対象である屋外ローカル５Ｇの運用バンドは 4800-4900MHz となる。一方、キャリア
５Ｇは、屋内外問わず 4500-4600MHz で運用されている。従って、屋外ローカル５Ｇとキャ
リア５Ｇとの間には、200MHz のガードバンドが存在することになる。
一般的には 200MHz の離調があるシステム同士が干渉問題を発生することは考えられない
ため、干渉パターン①＆②については、大きな問題が発生することは想定されないと言える。
5.5.7.4 屋外ローカル５Ｇと他のローカル５Ｇとの共用検討（干渉パターン③～⑤）
干渉パターン③～⑤の共用検討に用いたパラメータを以下に示す。

表７９ 基地局の共用検討パラメータ等
非公開情報を含むため表 79 を削除

非公開情報を含むため図 209 を削除
図 209

検討対象ローカル５Ｇ基地局の空中線指向特性（a）屋外スモールセル基地局の空中線指向性特217

（b）屋内基地局の空中線指向性特性（チルト 90 度（下向き））
図 210
他のローカル５Ｇ基地局の空中線指向性特性
非公開情報を含むため図 210 を削除
非公開情報を含むため表 80 を削除
表８０ 移動局の共用検討パラメータ等 33

情報通信審議会情報通信技術分科会新世代モバイル通信システム委員会報告（2020 年 7 月 14 日）第4.4.2 章（P128-133）

218

表８０

図 211

共用検討に用いた移動局送信電力累積分布 6干渉パターン③～⑤の干渉シナリオは、以下の通り。

6江田島海上フィールドにおいて取得した実測値

219

図 212

干渉パターン③～⑤における干渉シナリオ（青：同期、緑：準同期）

基地局―基地局間干渉の場合
基地局―基地局間干渉の場合の 1 対 1 対向モデルによる検討結果を表 81 に示す。検討結果からは、以下のことがわかる。
 準同期モード屋外ローカル５Ｇ基地局が、隣接帯域において屋内で運用中の他の同期モードローカル５Ｇ基地局と共存する場合（干渉シナリオ③）、1 対 1 対向モデル
計算結果からは、大きな問題は生じないと考えられる。


準同期モード屋外ローカル５Ｇ基地局が、同一帯域において屋内で運用中の他の同期モードローカル５Ｇ基地局と共存する場合（干渉シナリオ④）、離隔距離約 70m を確保する必要がある。準同期モード屋外ローカル５Ｇ基地局を運用する場所の周囲70m 以内の建物内で、他のローカル５Ｇ基地局が同期モードで運用中かどうかを事前に確認することが望ましい。



準同期モード屋外ローカル５Ｇ基地局が、同一帯域において屋外で運用中の他の同期モードローカル５Ｇ基地局と共存する場合（干渉シナリオ⑤）、干渉影響が大きす
ぎるため、近隣で共存することは困難であると考えられる。同一帯域において、他の同期モードローカル５Ｇ基地局と屋外で共存するには、互いに見通し外となるよ220

うな十分な離隔距離が確保できる環境で運用することが望ましい。

表８１ 基地局―基地局間干渉の場合の 1 対 1 対向モデルにおける検討結果
帯域内干渉

与干渉
ANT

与干渉量

パターン

[dBm/MHz]

帯域外干渉

所要改善量 所要離隔距 与干渉量 所要改善量 所要離隔距
[dB]

離[m]

[dBm]

[dB]

離[m]

③

-

-119.4

-9.4

-

-71.7

-24.7

--

④

-

-89.8

20.2

69.0

-71.8

-24.8

-

平均

-55.0

55.0 31,889.0

-37.0

10.1

180.0

最大

-43.8

66.2 56,285.0

-25.8

21.2

317.0

⑤

移動局―移動局干渉の場合
移動局―移動局間干渉の場合の 1 対 1 対向モデルによる検討結果を表 82 に、確率計算モ
デルによる検討結果を表 83 に示す。検討結果からは、以下のことがわかる。


準同期モード屋外ローカル５Ｇ移動局が、隣接帯域において屋内で運用中の他の同期モードローカル５Ｇ移動局と共存する場合（干渉シナリオ③）、確率計算結果からは、大きな問題は生じないと考えられる。しかし、1 対 1 対向モデルでは、より送信 EIRP の大きい端末 X の場合は、所要離隔距離 5.4m という計算結果となっていることから、事前に、周囲で他のローカル５Ｇ移動局が運用していないことを確認した上で、運用することが適切である。
準同期モード屋外ローカル５Ｇ移動局が、同一帯域で運用中の他の同期モードロー
カル５Ｇ移動局と共存する場合（干渉シナリオ④＆⑤）、他の移動局の存在場所に関わらず、近隣で共存することは困難であると考えられる。他の同期モードローカル
５Ｇ移動局と共存するには、互いに見通し外となるような十分な離隔距離が確保できる環境で運用することが望ましい。
表８２ 移動局―移動局間干渉の場合の 1 対 1 対向モデルにおける検討結果
帯域内干渉

与干渉
移動局

与干渉量

種類

[dBm/MHz]

帯域外干渉

所要改善量 所要離隔距 与干渉量 所要改善量 所要離隔距
[dB]

離[m]

221

[dBm]

[dB]

離[m]

③

④

⑤

端末 X

-96.4

14.6

5.4

-43.4

-3.4

-

端末 Y

-119.4

-8.4

-

-66.4

-26.4

-

端末 X

-63.4

47.6

241.0

-43.4

-3.4

-

端末 Y

-86.4

24.6

17.1

-66.4

-26.4

-

端末 X

-47.2

63.8

1,556.0

-27.2

12.9

4.4

端末 Y

-70.2

40.8

110.2

-50.2

-10.2

-

表８３ 移動局―移動局間干渉の場合の確率計算モデルにおける検討結果

③

④

⑤

与干渉移動局

移動局 1 台の時の所要改善量

種類(97%値)

所要改善量が 0 になる移動局台数

端末 X

-19.8

75

端末 Y

-42.5

13,000

端末 X

13.5

1

端末 Y

-9.4

9

端末 X

29.8

1

端末 Y

6.7

1

5.5.7.5 共用検討まとめ
検討対象である屋外ローカル５Ｇが準同期モードで運用する場合、他の５Ｇシステムとの共用条件は以下のようにまとめられる。
 キャリア５Ｇとはガードバンドが 200MHz あるため、共存のための方策を事前検討する必要は無いと考えられる。
 他のローカル５Ｇに関しては、他のローカル５Ｇの運用状況に応じて以下の共用条件となる。
 他のローカル５Ｇが隣接帯域において屋内で運用中の場合（干渉シナリオ③）は、基地局間干渉で自らが干渉影響を被ることはないと考えられるが、移動局間干渉で、
222



自らが送信 EIRP の大きい移動局で運用する場合は、他のローカル５Ｇ移動局へ影響を与える可能性がある。従って、EIRP の小さい移動局で運用するか、事前に周囲で他のローカル５Ｇ移動局が運用していないことを確認した上で、運用することが適切である。
他のローカル５Ｇ基地局が、同一帯域において運用中の場合、他のローカル５Ｇの運用状況に関わらず、近隣で共存することは干渉量が大きくなりすぎて困難である。
従って他の同期モードのローカル５Ｇ移動局と同一帯域で共存するには、互いに見通し外となるような十分な離隔距離が確保できる環境で運用することが望ましい。

5.6 まとめ本実証場所では、カキ筏が陸上より約 1.5Km 以内の場所に設置されている漁場で、基地局、アンテナ設置個所から 500m 以内の場所において、水中環境の可視化を目的とした水中ドローンの活用を目的としたローカル５Ｇの活用を、漁業、漁場におけるユースケースと設定してローカル５Ｇ設計、整備に関係する技術実証を実施した。また、漁場における特異点
として、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる為、その影響の調査、検証を実施した。さらに、ローカル５Ｇの普及においては、キャリア５Ｇと同一エリア内で共存することが想定され、特に今後ローカル５Ｇに割り当てられる 4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz
帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５Ｇの干渉影響が考えられる為、ロー
カル５Ｇのキャリア５Ｇへの与被干渉による影響を測定、考察を行った。
上記を実証するにあたり、下記の 3 点の実証を実施し、実証結果を得た。
ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等 (5.3)
ローカル５Ｇエリアでの性能測定を行い、本ユースケースがローカル５Ｇに求める性能を満たすことができるか、基地局からの距離の影響を測定、結果の考察を行った。また漁場における特異点として、海面反射の影響の有無を確認するにあたり、同じポイントで、異なる潮位のタイミングで通信品質、受信電力を確認し、その比較を実施した。
取得したデータ
・通信品質（スループット）
・受信電力（RSRP、SIR）
・伝送遅延時間
実証結果
アンテナから 500m と設定したサービスエリアにおいて、アンテナパターンに基づき、下記の通信品質を満たす通信ができることを実証できた。また、海面反射の影響の有無を確認するにあたり、同じポイントで、異なる潮位のタイミングで通信品質、受信電力を確認し、その比較した結果として、約 5dBm の差を確認した。この結果は海面反射の影響と特定することは出来なかったが、今後漁場においてエリア設計を実施する際にはこのマージンを考慮して設計することが必要である知見を得た。
表８４ ユースケースに基づく性能要件
性能要件の指標

要件の根拠

性能値

223

受信電力(RSSI)
スループット上り

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

水中ドローンからの映像信号（FHD

6Mbps〜12Mbps（H.264）30FPS）
下り遅延

水中ドローンの遠隔操作用の信号

10Kbps～50Kbps

水中ドローンが求める遅延の指標

100ms 未満

ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等 (5.4)
シミュレーションの結果、及び(5.3)で実施の測定結果に基づき、海上におけるエリア構築に対する考察を行い、設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
取得したデータ
・総務省より提示のエリア算出に基づく業務区域、カバーエリア、干渉調整エリアのシ
ミュレート・基地局、アンテナパターンに基づく受信電力のシミュレート・(5.3)で測定の受信電力と上記シミュレーションの結果の比較データ
実証結果
総務省より提示のエリア算出に基づく業務区域、カバーエリア、干渉エリアの端点の測定において、実際の測定値と比較し、おおむね設計値と近似する結果となることを明らかにした。また、基地局、アンテナパターンに基づく市販のツールによるシミュレーションの結果は、実測の値にほぼ一致することが分かり、漁場におけるローカル５Ｇのエリア設計手法においても、有効であることを確認した。ただし、受信電力の実測において、その実測結
果にゆらぎがあることを確認した。この要因を明確に特定することはできていないが、漁場においてローカル５Ｇのエリア設計をするにあたり、このマージンが発生することを考慮する必要がある知見をえた。
その他ローカル５Ｇに関する技術実証 (5.5)
ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における与被干渉による影響を測定、考察を行
い、ローカル５Ｇとキャリア５Ｇの共存環境における無線設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
取得したデータ
・受信電力を面測定した結果のマッピング
・ローカル５Ｇとキャリア５Ｇをそれぞれの通信状態、非通信状態のパターンにおけるス
ループット
実証結果
本実証の検証環境、システムにおいては、ローカル５Ｇ及びキャリア５Ｇが 5m 程度の距離での整備においても互いの通信に影響を及ぼさない事を確認した。
これら実証結果を受け、下記の知見を得るに至った。
漁場におけるローカル５Ｇの整備においては、海面反射かその他の影響により、海上での利224

用で受信電力にゆらぎが発生するため、そのゆらぎをマージンとしてエリア設計に含める
必要がある。ローカル５Ｇ、キャリア５Ｇにおいては、今回のシステム諸元において互いの通信に影響を与える事が無いため、5m 程度の距離での整備でも問題ない。
なお、更なる技術的な課題として下記を整理した。
漁場、海上における受信電力のゆらぎが何の条件で発生することになるか確認することが、
今後漁場、海上におけるローカル５Ｇの活用において有用な知見となると考える。

225

6. 実装及び横展開に関する検討
6.1 前提条件
自治体および各生産者にて、自社の養殖区画におけるローカル５Ｇのエリア化について、
課題解決システムの費用対効果を基に総合的に検討した。
本実証で使用した機材は、ローカル５Ｇ基地局の機材・ソフトウェア一式（以下ローカル
５Ｇ基地局機材と記載する）、水中ドローンについては QYSEA 社の FIFISH V6 Plus（以下FIFISH と略す）が１台、BlueRobotics 社の BlueROV2 が２台である。実証終了後にこれらをどう活用するか、水中ドローン３台それぞれについて現状での活用予定主体は以下の３主体となる。
1. FIFISH：NTT ドコモ社がメーカーである QYSEA 社*1 と提携し、ソリューションパッケ
ージの開発に活用
2. BlueROV2：NTT ドコモ社が今回実証のやり取りで交渉を進めた広島県水産海洋技術センター*2 にて活用する予定
3. BlueROV2：ローカル５Ｇ基地局機材一式と併せて、レイヤーズ・コンサルティング社
が従来新規事業関連で協業体制にある岡山県和気町*3 の総務部まち経営課に譲渡予定。一方、現コンソーシアムの東京大学での継続研究としての利用も考えられる。今回の実証場所である能美ロッジを 2021 年 4 月以降も 2021 年内いっぱい目途に継続使用できることを江田島市と調整しており、本最終報告書でまとめているように本実証で種々検証したものをもっと広範なかたちで継続し、実証システムを現地でのローカル５Ｇ研究に活用することも検討している。
各主体の意向は、以下に個別に記載する。
1. QYSEA 社：NTT ドコモ社は、FIFISH V6 Plus の提供メーカーである QYSEA 社、国内代理店であるシー・エフ・デー販売社の協力の元、本実証にて課題となった環境センサ
ー、GPS のソリューションパッケージの開発に取り組むと共に、５Ｇネットワークとの組み合わせによるユースケースの拡大に向けて、漁業分野を中心としたさまざまな分野への展開を検討していく予定。
2. 広島県水産海洋技術センター：広島県水産海洋技術センターは、地域の水産業に密着した技術開発、技術相談、依頼試験などを行うことで広島県の水産業を支援しており、BlueROV を活用して、カキ養殖の課題解決に加え、これまで調査が困難であった海中、海底の調査や海洋生物の生態調査などを中心に活用していく予定。
3. 岡山県和気町まち経営課：行政機関として、防災上必要な町内河川の堆砂の調査、河川の生態系の調査、自然災害時の河川での遭難者探査等への活用を検討していただいている。
次節に記載しているように、ローカル５Ｇの基地局設置の諸工事等に千万円単位の経費が必要となることから、次年度予算が既に議会で承認され確定しているなか、予備費等で賄えるか、あるいはローカル５Ｇ基地局設置は次々年度（令和４年度）以降の導入とし、令和３年度は水中ドローンを上記した用途に試験活用することを先行で進めるか検討いただいている。
226

また、東京大学、NEC ネッツエスアイにおいては、共同研究をベースとし、本実証で活用の能美ロッジを江田島市より継続して借用、ローカル５Ｇのサービスエリアの設計、整備手法についての継続研究の実施を 2021 年度に計画している。
*1： https://www.cfd.co.jp/product/rov/fifish_v6_plus/*2： https://www.pref.hiroshima.lg.jp/soshiki/32/suigi-top.html*3： https://www.town.wake.lg.jp/kurashiKosodate/sisetu/yakubaHoncho/

6.2 持続可能な事業モデル等の構築・計画策定

本実証後に、構築し使用した実証システムを同じカキ養殖に継続して利用することを下記のように検討を行った。
今回の実証の設定は、廃屋である建屋を利用することから、事後に撤去し建て替えることが決まっていた条件で当該地の利用を許諾いただいた経緯があるため、継続利用を検討する場合は、異なる海域で今回の実証と同じことを実施できることが重要であると位置づけている。継続利用の場合、オペレーション費用が発生する。つまり、継続利用のためのライセンス料やシステム運用費用の負担をどうするかということになる。
また、システムの設置場所を変えることに伴い、免許を取り直すことや設置場所の再設計が必要となり、免許申請費用や再設計費用が掛かる。
以上から、継続利用の費用項目（条件）について下記のように整理を行った。

表８５ ローカル５Ｇ導入費用の目安

227上記継続利用の費用項目（条件）に基づき、継続利用について広島県および漁協関係者の意向を確認した。
2020 年 12 月 17 日に漁協関係者と広島県にヒアリングを行った結果、システムのカバー
エリアが狭いことから漁協内の一部の生産者に対してしか当該システムを供せられない点、
また導入・運用に際して新たに払うべきコストを考えると、継続利用は厳しいという回答があった。従って、本実証場所での継続利用は困難と判断せざるを得ず、他の地域での継続利用、更にはカキ養殖に限定しないシステム・機材の活用の可能性に検討範囲を拡張して、検討を進めている。
但しここで、「仮に」この江田島の周辺の別の漁協などが、本実証後に本システムを継承出来ていたとするとどうなっていたかについての仮想案に言及しておく。
もしそのようなほぼ同一海域で本システムが引き継げていた場合は、次年度に何をすべきかということであるが、それは 8.4 末尾に触れているように、沿岸養殖漁業で本システムを横展開していくために、沿岸地域での陸水接続地域、海洋上の筏・漁場における電波伝播特性の知見を、地形機構、気象条件、波浪状況のバリエーションの違う状況下で蓄積していくことではないだろうか。今回の実証は実質冬季の 3 週間の実施に留まったことから、実地に展開拡張する際に求められる機器スペックを幅広い環境下で絞り込むことや、水中ドローンが操縦中に垂下連に絡んだ場合の対処法などを経験則としてナレッジ蓄積していくた
めに、今後一定期間、季節ごとの状況下での運用、カキの生育段階の各ステップごとでの運用を同一海域で展開できれば、本実証で得られた知見をそのまま拡張していくことができる。
そうなれば、その後、更に瀬戸内海とは異なる海洋環境下での運用など、想定される状況
設定を比較的網羅的に実証することで経験値を高めていくステップへ実証を拡張していくことができる。このような機器の性能スペックの汎用化と、操業時の経験則に基づき求められる運転上のスペック出しは、実用展開に必要になる（6.6.3 参照）。
さて本論に戻る。実際には広島県・江田島市での近隣海域での次年度以降の継続活用は難しいと判断せざるを得なかったために、他のオプションで利活用を考えなければならない。
レイヤーズ・コンサルティングが長年に亘り岡山県、および県内地公体と各種協業を継続している強いパイプがあるため、岡山県のカキ養殖事業者や他の養殖事業者等を筆頭に継続利用を打診した。分野別課題実証調整事業者と相談した結果、継続活用に於ける順守すべき条件の優先順位として、カキ養殖→他の海洋養殖→その他海洋・河川・湖沼等での活用という順番で、継続利用の対象を検討した。
今年度の実証の設えでは、カキ養殖やその他海洋養殖においては、今回の実証地域に於ける協力漁協からの反応と同じく、システムのカバーエリアが狭く、対象範囲内の一部の地域しか利用できないという課題があるため、優先順位の低い「その他海洋・河川等での活用」という方向性での検討を進めている。
現時点では、岡山県和気町と協議を開始しており、水中ドローンの使用目的として和気町
228

が想定しているものとして、河川の生態系の調査、ダム・池・河川の堆砂の調査、河川清掃のための水中観察、河川・ため池等での行方不明者の捜索、等を念頭に協議を進めている。
一方、現コンソーシアムの東京大学での継続研究としての利用も考えられる。今回の実証場所である能美ロッジを 2021 年 4 月以降も 2021 年内いっぱい目途に継続使用できることを江田島市と調整しており、本最終報告書でまとめているように本実証で種々検証したものをもっと広範なかたちで継続し、実証システムを現地でのローカル５Ｇ研究に活用することも検討している

6.3 横展開に資する普及モデルに関する検討
通信機器企業の観点からローカル５Ｇのビジネスモデルケース確立
現在、ローカル５Ｇの通信機器は５Ｇモジュールの価格を中心として構成モジュールの価格が高価であることから、初期投資だけでも数千万円の設備投資を必要とする。構成モジュールの価格が低減することや、今後多くの製品や市場に多くのシステムが展開される中で、価格は下がっていくことは想定されるが、現在において展開、普及を妨げる要因の一つであると考える。これは、漁業分野への展開において共通の課題である。そこで本実証では、ローカル５Ｇの広い普及を実現するため、下記の観点で展開性に優位性のある構成で実証環境を構成し、これが、推進対応方策となり得ると考えた。
・ソフトウェア基地局の採用
汎用サーバに SDR を実装し、基地局の制御を全てソフトウェアで実装した。それにより、専用ハードウェアによる基地局の実装が不要となり、コストを下げて整備することに成功している。
・SA 構成の採用
NSA 構成に比較し、アンカーとなる LTE システムが不要となることで、シンプルな構成を取ることができ、コストを下げて整備することに成功している。
・モバイルコア、基地局の一体型システム
通常の構成においては、モバイルコア、基地局はそれぞれ専用のハードウェアで実装されるため、コストが大きくなる傾向がある。今回実証における構成では、一台の汎用サーバ上にモバイルコア、基地局ソフトウェアを実装する構成を採用し、コストを下げて整備することに成功している。
これらの構成により、１千万円程度の構成とすることに成功している。これらのコスト低減だけでなく、ビジネスモデルにおいて、どのようにローカル５Ｇを整備し、運用出来るか検討した。要件としては、ローカル５Ｇ整備、運用コストを一つのカキ養殖事業者に負担させることは難しいこと、コスト削減や価値を提供することにより、ローカル５Ｇ整備、運用コストを捻出できることとした。下図が本実証にてカキの養殖に５Ｇ活用による課題解決、価値提供するビジネスモデルとして検討した結果である。このビジネスモデルにおいては、
ローカル５Ｇを活用するソリューションの提供により、これまで熟練の匠の知見と経験に基づくカキ養殖から、データを根拠にしたカキ養殖にシフトすることでのコスト低減、効率的な生産を実現する価値を新たに創造し、そのサービスを対価としてローカル５Ｇの整備、229

運用を担う企業を新たに配置している。例えばこの新たに配置の企業は、ローカル５Ｇ整備、運用とサービス、ソリューションを提供する企業が連携してサービス実現することも想定した。なお、通信機器企業として今回の実証に参画の NEC ネッツエスアイはローカル５Ｇシ
ステム提供、運用サービスの提供だけでなく、ローカル５Ｇと組み合わせた様々な分野における課題解決や価値提供をミッションとしており、ローカル５Ｇの広い展開に向けて今後も検討を進める。

図 217 ビジネスモデル
6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討
6.4.1 本事業の課題解決システムを他の地域等で実装するために５Ｇソリューション提供
センター（仮称）が具備すべき機能

本事業が目指す次世代通信を活用したスマート漁業としての共同利用が可能なプラット
フォームのあり方について、まずは具備すべき機能について検討を行った。
次世代通信を活用しあらゆる分野や地域において浸透し、徹底的に使いこなされている「Beyond ５Ｇ Ready」な環境の実現に向け、多様なステークホルダーによるローカル５Ｇを活用したユースケースの横展開を促進する取り組みが期待されており、その実現方法の一つとして、「Beyond ５Ｇ推進戦略－6Ｇへのロードマップ」がある。本ロードマップでは、
図 218 に示すようなクラウド型の共通プラットフォーム「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」が考えられている。

230

Figure 1

５Ｇソリューション提供センター（仮称）のイメージ
図 218

共同利用型プラットフォームに具備すべき機能であるが、遠隔監視に関する機能が必要不可欠であると考えた。本実証で行った沿岸における養殖業において作業場は海上にあるため、現地状況を確認するには船舶等を用いて目的の漁場へ出向く必要があり、時間と費用が掛かる工程である。天候不順による海のしけがあれば船舶を利用する点では危険を伴う場合も考えられる。この場合に遠隔地からの監視、観測が可能となることでそのリスクを最小化でき、かつ必要な時に海産物の状態を把握する事が可能となる。
本実証はカキ養殖をスコープとしているが、漁業の分類は、淡水漁業、沿岸漁業、沖合漁業、遠洋漁業、深海漁業などに分けられることがある。 日本標準産業分類では漁業（海面
漁業・内水面漁業）と水産養殖業（海水面養殖・内水面養殖）に大別される。なお養殖業の中でも、水産物によって養殖手法、生産工程も異なっている。

231

図 219 海面養殖の種類異なる海産物でも、生育状況を遠隔地より観察し状況に応じた対策を講じるという観点で同様であると考えた。この場合には、海中の状況を可視化可能な高解像度のカメラとその撮影した静止画像や映像をリアルタイムに伝搬し、表示、観測、監視する仕組みが必要である。更に、観測を行う拠点は一つではなく、複数拠点から観測が可能なネットワークの仕組みも必要である、漁業分野でみれば各漁業組合、漁師、自治体の水産に携わる機関など情報の共有化も同時に行う必要があり、こういった受け皿となる仕組み作りを進めていく事が重要であると考えた。この受け皿となる仕組みは日本の水産業が抱える課題の解決に資す
る有益なものとする事も重要である。
水産業の課題としては、漁業生産量の減少、高齢化と後継者不足、水産市場における問題
意識の低さなどが既知としてあるが、漁業生産量の減少は世界的に見ても減少傾向にあり、日本自国における漁獲量を維持し続けることは重要な事である。
表８５ 全国各地に広がる完全養殖魚の一例

232

出所：大和総合研究所ウェブサイト、201*年 3 月 2 日取得

近年、日本の研究機関や大学等が共同で完全養殖を研究しており、「近大マグロ」は有名な例である。現在では、全国各地に完全養殖魚の研究が広がり技術的に確立されている魚種としては、ヒラメ、マダイ、トラフグ、ギンザケ、クルマエビなどが挙げられる。
（表 85 全
国各地に広がる完全養殖魚（一例））
このように、自然環境下での養殖は現在も行われているが、気候や海中状況、海中性質な
ど、詰まるところ漁師の経験と勘が大きく影響している所があり、近年の温暖化などの気候変動を原因とする漁獲量への影響は深刻であり、一刻も早い対策が求められている。
各地で広がる完全養殖魚の通り、このことからも海中の状況や、漁師の感、水産物の生態を解明していくことや、数値化する事は現在の技術力ではそう難しいものではないと考える。こうした取り組みの受け皿として、以下の機能を具備する共同利用型プラットフォームが必要であると考え、水産関連団体、研究機関、漁師、民間企業等の関係者が利用できる事が必要であると考察した。
具体的な機能は、以下に挙げるものである。
機能①：遠隔地からのリアルタイムな映像表示における監視、観測機能
機能②：遠隔地からのカメラ映像の操作
機能③：各種センサーデータの統一的な管理、海図マージ機能
機能④：映像等の素材から分析評価する機能233

機能①は、漁場とは離れた場所での監視、観測を可能とする映像データを配信する機能が必要と考える、この機能は特に遅延の少ない性能が求められる。例えば漁港に近い水産加工場内で漁業関係者がモニタリングを行う場合や、各自治体に配置される水産技術センター
等が海産物の様子を観測する場合に、必要となる機能である。
海中における海産物の様子を観測する点では、海流が一定ではない環境下ではプランクト
ンや生物の死がい、ごみなどが浮遊している状況にあるため、安定的に映像を確認するためには、従前より利用される映像フォーマットの SD（480p）、HD（720p）など比較的にデータ量、スループットが少なくて済む映像フォーマットよりも、本事業で行ったカキを含めて他養殖の貝類、ノリ類の状態を把握するために、５Ｇの高速大容量の通信を活かしたより解像度の高い映像が望ましいと考える。
一例として本事業の中で水中ドローンが撮影する HD フォーマットの映像と、UHD フォーマットの映像を、静止画で書き出した画像をサンプルとして比較した。HD フォーマットでは、
カキおよびカキに付着する生物の輪郭部、また画像全体のコントラストが低く、背後にある垂下連の状態については、付着性生物の存在を確認できるまでである。
他方、UHD フォーマットの画像では、画像全体のコントラストが高く、描写がはっきりしているため、付着生成物の状況は明らかであり、クロダイ等の魚による食害があれば容易に確認ができる事と、カキ殻の開閉状態も把握することが可能である。
遠隔地で漁場の環境を監視、観測する場合には、モニターのサイズ、解像度は大きなものが有利であり、この場合には特に映像の解像度の優位性は明らかである。
（図 220 参照）

図 220 FIFISH 撮影素材 解像度 HD フォーマット

234

図 221 FIFISH 撮影素材 解像度 UHD フォーマット

上述する通り、海産物の生育状況をより詳細に観測するという観点では、昨今主流となるFHD（1080p）、QHD（1440p/2K）、UHD（2160p/4K）といった高解像度の映像が有効と考えた。
その理由としては、広い漁場においては、観測における作業の効率化が必要であり、広い視野で確認し、必要に応じ細部を確認するという作業の流れを鑑みると、高解像度（きれいな映像）であることはごく自然な考えである。
また将来的にみて人手ではなくＩＣＴを活用したロボットによる観測監視を行おうとした場合などに、映像を解析した結果を漁業関係者にメッセージングする機能を有するものであれば、解析に必要な映像素材は高解像度であるほうがより精緻に分析ができるためである。本事業で行った水中ドローンから伝搬される映像であるが、共同型プラットフォーム
上に保存することも必要であるが、高解像度の映像であるとファイルサイズも大きくなる
ため、データ量が肥大化する。蓄積データの肥大化を防ぐにあたり、定期的なファイル管理が必要となることも検討課題として挙げておく。
観測機能について補足すると、監視を行うだけでは大事な変化を見逃す場合も想定されるので、特定の事象に変化した場合にアラートを発報する仕組みが有効に働くと考えた。後述
する機能④に該当するが、これは将来的な一次産業の後継者の問題に寄与するものと考える、漁師の経験の数値化や AI を活用した映像解析を行う仕組みを実装することで将来的に一次産業を担う人材の助けになると考える。漁業の経験が少ない人がそれを認知した場合でも、状況が把握しやすくかつ汎用的に動作する機能を実装することも、プラットフォームの検討に有効であると考察した。
機能②は、漁場内の養殖物の状態を定点でなく自由視点で監視、観測するために必要とな235る機能である。本実証では複数台の水中ドローンを潜航させ、水中ドローンに搭載する高精細なカメラで海中の様子を撮影し、５Ｇを用いて伝搬させ、遠隔地にあるモニターに表示をさせた。また、遠隔地から水中ドローンを操縦する事でカメラの視点を変更させ、かつ同漁場内の異なる垂下連への移動を行った。
この操縦には機能①と同様に遅延が少ない要件が求められる。特に海中における潮の流れが速い場合など、水中ドローンが流される可能性がある。また、水中ドローンを単体で見た場合に、海中での無線通信技術が確立されておらず、現在の調達できる水中ドローンはコントローラーユニットとの間はテザーケーブルで接続されているため、海中における潜航を行う場合にテザーケーブルが垂下連と絡まる可能性も考えられる。この事からも目的とする対象物を捕捉するため、更には、海中における周囲の状況に応じたリアルタイムな操縦が必要になるためである。
本実証では、カキが対象作物であるが、ほかの貝類やノリの養殖でも養殖技法が似ている事を考えると適用可能であると考えられる。また沖合で養殖するマグロといった養殖魚にも活用できると考えた。これには本実証の準備を行う中で水中ドローンを潜航させていたが、近くにいる魚が水中ドローンを潜航している状況でも逃げる様子などは見受けられず、岩などの藻などを捕食し続けている様子が伺えたためである。無論、魚を追い回すなどはしていないが、警戒心が強い魚では逃げる可能性もあると思う。魚種によって、また養殖方法
によって、水中ドローンの活用の仕方は変わると推察するが、海中の様子を自由視点で観測するには、遅延なくリアルタイムに操縦する機能は必要である。共通プラットフォーム上に機能を具備する場合においては、５Ｇの無線通信以外で遅延が発生する場合も考えらえる。
たとえば、操縦を行う場所とプラットフォーム間の通信環境である。これは機能①など他機能にも言えることであるが、通信事業者が提供する光ファイバ通信を利用したインターネ
ットサービスであれば、広く普及しているため利用するうえで影響が少ないと考える。他方、それ以外の通信手段を利用する場合には、留意が必要である。また、制御を行うデバイス（PC等）にも適正に演算処理できるスペックを有するデバイスを選定するなど、気を付ける必要があると考える。
共通プラットフォームに関してどうかであるが、より遅延を少なく処理する場合では、ク
ラウド上であれば、プラットフォームを利用するユーザーごとに仮想マシン（ＶＭ）を配置
すると、プラットフォーム側に負荷が大きくなるため、コンテナによるアプリケーションレ
ベルで分離境界を生成し、独立して効率よく一貫性を保ちながら機能することも必要であると考える。クラウド上に構築したプラットフォームでも、実際に現地から利用場所とクラウドとの物理的な距離が遠くでは遅延を広げる要因になってしまう、このため現在各所で検討されているエッジコンピューティング技術がある。
（図 222 参照）236

図 222 エッジコンピューティングのイメージ
出所：総務省第 59 回 IP ネットワーク設備委員会プレゼン資料より抜粋

クラウド上に配置する共通プラットフォームであっても、MEC の技術を最大限活用すること
で距離遅延を低減することが可能となる。検討されている MEC は、一般的なクラウドのネッ
トワークアーキテクチャと比較し、リアルタイム性向上、NW 負荷低減、セキュリティ強化の付加価値が見込まれている。
本事業のように海上をエリア化とするユースケースにおいては、５Ｇ通信を最大限活用し共同利用型プラットームと連携する上では、より設計思想に近い部分となるが、機能を具備する検討の中で必要となる要件が関係してくる事になり、これはプラットフォーム検討に有効に働くと考える。
機能③は、海中の状態を数値化するセンサーデータの観測である。現在はブイ等を固定するなど定点観測する海中センサーに関する研究や実証実験が行われているが、取得するデータを定期的に送信するまでは商用化に至っていない状況である。この点に関しては、海上における通信エリアの問題とセンサーデバイスの電源の問題があと思われる、太陽電池を用いた防水型の IoT 機器での運用も想定されるが、他方、通信エリアの問題では、ワイヤレ
イスＭ2Ｍ技術した利用した観測データの送受信が可能となると推察するが、本項目の分析
観点とは異なるためここでは省略する。

237

各種センサーからアップロードされるデータをプラットフォームで取得した後に、成型、加工し統一的に見やすい状態にすることが必要であると考察する。取得されたデータを後日確認する場合には、センサーデータ毎にファイルが別に管理されているよりは、まとめられたデータ構造である方が好ましい。例えば、スプレッドシート上に時間経過に合わせて取得データがプロットされていると見やすくなる。
これには段階的に処理する仕組みが必要であると考える。センサーが取得するデータ形
式はセンサーの特性に応じて異なる。例えば、センサーのデータ取得周期、時間を考えてみると、1 秒周期で取得するセンサー、1 時間周期で取得するセンサーなど様々なデータ取得周期は様々である。またはある周期で取得できず欠損が含むことも考えられる。
次に、データ形式の違いも考慮する必要がある、数値、記数法など開発するメーカーやセンサー特性によって異なってくる。詰まるところ RAW データの違いである。一般的に取得した際にはデータレイクしておくことになる。次にデータを必要なフォーマットもしくはデータ構造に展開することになるが、ここで前処理の技術を具備することが有効であると考察する。
（図 223 前処置イメージ）

図 223
出所：出典：総務省

前処理加工のイメージ

IoT 共通基盤の確立・実証

課題Ⅲ

多様な IoT サービスに活用可能な IoT データ形式共通化・正規化・抽出技術の確立

上図にある通り、RAW データを前処理の工程の中で見やすい、扱いやすいデータに変化させていくものである。加工されたデータは蓄積されデータベース上で管理されるものである。例えば後々の分析を行う際に、統一化されているデータであれば、簡易な SQL 等のコードで抽出可能なると想定している。
センサーデータを活用する機能としては、海の地図（海図）にプロットし、指定漁場に環境データ情報をマージするものである。貧酸素濃度や塩分濃度、海水温がマージされた海図
238

は漁業関係者などに開示し、養殖における対策を講じる情報として得てもらう事を想定している。カキの養殖におけるへい死の要因にも上げられる貧酸素水塊による生産量の影響があり、魚種でも影響があるものである。水中ドローンが潜航するたびにセンサーからデー
タを取得し更新を行っていく機能は、他地域で沿岸養殖などを行う漁業者にも有用な情報となると考えた。
センサーデータを活用する点では課題もある。センサーが取得するデータがどこで計測されたものであるかという、位置情報である。海中における GPS は利用できず、海中における位置情報の把握に関する研究は進んでいるが、商用化され容易に利用できるものはないと思われる。例えば、水中ドローンが遠隔地との通信を行うために海面上にアンテナを設ける事になるが、そのアンテナ部の位置座標を捉えることは可能であるが、水中ドローンはテザ
ーケーブルで接続されており、潜航によりアンテナ部の下の海中にいるとは限らず、そのため、地図上にプロットする場合に誤差や誤りを補正することが必要である。もしくは、得られるデータを面で扱う方法もある。海図上に 100ｍ四方のメッシュに分け、アンテナ部の座標をセンサーの取得位置と扱うことも想定されるが、これは機能の実装等を検討する上でも有効に働くと考えた。
機能④は、水中ドローンで取得する映像を分析するものである。
水産分野でも広がる漁業関係者の高齢化、そして担い手の減少、若い世代の育成また養殖事業の作業効率化、環境変化による収穫量の減少の観点より、高度なＩＣＴを活用する仕組みについて検討した。
水中ドローンによる高精細映像データの取得、センサーデータの取得が可能となる中で遠隔地にいるオペレーターとなる漁業関係者が情報を監視する上では、漁業を営んできた経験で適正な判別、判断が可能になり、適当な対策を講じるというオペレーションフローが成り立つと推察するが、上述する観点を鑑みると効率化に寄与しているとは言い難い。
前項で触れた通り、ＩＣＴ技術の向上が目覚ましい現在においては、経験や勘の数値化、詰まるところロボット化は難しい事ではなくなってきている。
一つの例としてマグロ養殖で行われた実証実験がある。この実験では、IoT センサーと AI（人工知能）を組み合わせており、マグロの稚魚を買付け、洋上の生簀の中で約 3 年かけて育成した後に水揚げ、出荷しているが、、生簀内の環境が日々刻々と変化する中で給餌の量・方法・タイミング等は経験則に基づいて見極めており、その最適化が課題である。この課題に対して、ＩｏＴ技術を備えたセンサーと可視化アプリケーションを導入して水温などのデータを取得、可視化し、AI を駆使してデータの相関性・関連性を分析した。これにより、
自然環境の中でマグロ育成にとって最適な状態を見出し、給餌量やタイミングの最適化や生簀環境の改善を目指すものであり、また、養育個体数の把握の効率化と正確性向上を図る
ため、機械学習による画像解析技術を活用した個体数の自動カウントを実現したものである。
（図 224）239

図 224
出所：双日株式会社ウェブサイト、双日ツナファーム鷹島のマグロ養殖事業における IoT・AI 実証実験について、2021 年 3 月 2 日取得

カキの養殖においても、センサー、水中ドローン搭載カメラといったハードの活用と上述した実験例の通り、機械学習、AI による解析技術といったソフトウェアを掛け合わせる事
で、カキの生育状況を観察する中で、特定個体の殻の成長を画像から判別して収穫日時を特定することが可能になると推察した。これにより、カキ筏を引き上げて確認する作業の効率化に寄与出来るほかに、付着性生物の判別による対策方法提示も可能となると考察した。
また貧酸素水塊の発生によるへい死を低下させるためのセンサー情報と、気象情報、養殖物の生育状態、過去の海中のデータを組み合わせる事で、より高度な貧酸素水塊図の生成を
想起した。

240

6.4.2 本事業の課題解決システムについて５Ｇソリューション提供センター（仮称）を通じた横展開のあり方

本事業の課題解決システムについて共同利用型プラットフォーム（５Ｇソリューション
提供センター（仮称））を通じた横展開の在り方を検討した。
本報告書の 3 章に記載した課題解決システム（海中の状況を可視化する仕組み）においては、海上以外からの離れた場所への高精細なリアルタイムな映像の配信と、遠隔地から水中ドローンを遠隔制御が可能であることが分かった。
これには、５Ｇ通信の特徴である大容量、低遅延が大きく寄与したと考える。
また、海中において、潜航と同時に観測する海水温、塩分濃度や貧酸素濃度を潜航中の水中ドローンによりリアルタイムに取得し、取得したデータを操縦するコントローラー画面
上に表示することも可能となり、海中の状況の可視化を実現することが結果として得られたことになる。
（下図225）

図 225 水中ドローンに搭載するセンターの取得情報を遠隔地のモニター表示

このことからも季節、天候、時間、潮流といった自然環境下で変化する海中の状況を可視化したデータと、水揚げされる海産物の収穫量の推移などの情報を蓄積し、また前項で述べた水中ドローンで撮影する海中内の高解像度の映像を伝搬し、利用する拠点にリアルタイ
ムに配信し、拠点からの遠隔制御を行うという場面において、共同利用型プラットフォーム（５Ｇソリューション提供センター（仮称））の活用を広げていくには、段階的に利用範囲
241

の拡張を進める事が５Ｇソシューション提供センター（仮称）を通じた横展開の在り方の検討に有効に働くと考察する。
まずは活用の中心となるプレイヤー（本事業では漁師、漁協、水産加工会社、水産センター）がいる自治体内でデータの蓄積や５Ｇ環境の整備を行い、５Ｇソリューション提供セン
ター（仮称）が具備する機能のオペレーションが浸透する必要があると考える。
プラットフォームの視点を水産業でみると、現在では農林水産省が推進する、「知」の集
積と活用の場（図 226）をテーマに産学官連携協議会が設立されており、160 を超えるプラットフォームが立ち上がっている。この「知」の集積と活用の場のプラットフォームでは、テーマごとに産学官が参加するプラットフォームとなっており、テーマにむけた研究開発を進めている。このプラットフォームと同様に５Ｇソリューション提供センター（仮称）においても、用途目的に応じて管理されるものと想像している５Ｇ、更には次世代無線通信技術を活用し分野横断的にあらゆるヒト・モノが活用される環境を構築し、知見や技術の展開を図っていくには、目的用途を明確化し、必要とする情報を展開することが重要であると考える。
５Ｇ等の次世代通信技術を活用する上では、大容量、低遅延での情報の伝搬が可能であり、あらゆる環境下から多種多様な情報の伝搬が行われるとすれば、得る側も与える側も適切な情報管理が行われないと煩雑になることが想定される。日本における産業技術、文化、生活等の発展、向上に資するプラットフォームという意味を持たせるとすれば、競争原理を働かせることも副次的には必要であるとも考える。協創であり競争となる思想が有益に働くと考察する。

図 226「知」の集積と活用の場
242

出所：農林水産省

農林水産技術会議事務局ウェブサイト 2021 年 3 月 2 日取得

自治体内での浸透が行われていく中で次に何を展開するかは、本事業で取り組んだ海中の状況を可視化する仕組みとすれば、課題解決システムそのものを、ソリューションとして提供することもあるうる。展開先となる自治体、団体等の有する課題を把握してカスタマイズすることも考えられる。その反対に汎用的に利用できる仕組みであることも重要である。
課題解決システムの横展開に向けては、本課題解決システムを５Ｇソシューション提供センター上に実装するという手段が考えられるが、本実証事業で行った５Ｇ通信を活用し、水中ドローンを用いた海中の可視化という一つのユースケースを広めて、知ってもらう事を最初のステップとして行う事から始める事が必要である。特に、陸上で行う５Ｇのエリア化とは異なり、養殖場となる海上をエリア化するという特異的な環境である５Ｇアンテナの設置場所条件、基地局設備の保全条件の面においてもユースケースを構築していくことは、
近い将来、沿岸部で養殖業を営む組合や団体で、５Ｇを用いた新たなスマート漁業に取り組む場合に、有用に働くと考察する。
Beyond ５Ｇ推進戦略で掲げる展開戦略にある“「Beyond ５Ｇ Ready」な環境の早期実現“で提唱されている通りに、構築したユースケースについては、中堅・中小企業や地方公共団体等による利用開始のハードルを大幅に引き下げることによりその横展開を促進し、地域産業等のデジタル化（デジタル・トランスフォーメーション）を図る必要があると言われている。またユースケースを拡大していくために、多様性を確保したユーザーオリエンテッ
ドな形であることも重要である、この事からも本課題解決システムを一つのアプリケーシ
ョンとして５Ｇソリューション提供センター（仮称）上に実装するよりも、実証実験を通じて得られた知見をドキュメントにしたり、使用機材、環境等をカタログとする手法を用いて、ガイドブック形式での横展開の在り方が好ましいと考察した。（図 227）243

図 226 ５Ｇソリューション提供センター（仮称）
出所：総務省244

6.4.3 課題解決システムが公開する API 仕様ないしは PF とのインターフェース仕様
本実証の成果物として本報告書に記載、あるいは参考資料として添付するもののう
ち、以下の案が共同利用型プラットフォーム検討に向けて提示可能である。
上述した通り、提示可能である書類については、仕様書やカタログになる。
表８６
報告物

内容

システム構成図

システム構成の全体像

水中ドローンカタログ（FIFISH）

QYSEA 社が提供する FIFISH V6 Plus に関する説明内容

水中ドローンカタログ（BlueROV）

Blue Robotics 社が提供する BlueROV に関する説明内容

6.5 地域における特定産業分野における免許技術要件に対する制度のあり方への提言
本実証においては、特定産業分野におけるローカル５Ｇの活用として、一次産業である
牡蠣養殖を対象に免許を取得し、実証を行った。漁場に向けてローカル５Ｇの電波を発射するにあたり、本実証では実験試験局の免許を取得した為、移動局相当装置については、
移動範囲を限定した上で移動可能な装置として免許されている。本来、海上における移動局の扱いは、自己土地、他者土地におけるローカル５Ｇの免許の整理において、土地の所有が明確に整理出来ない事が理由の一つとなり、他者土地の扱いと同様に固定通信のみの通信に限定されている。本実証のユースケースにおいては、牡蠣の筏の付近で移動局がローカル５Ｇの電波を受け、その先につながる水中ドローンを制御し、映像を遠隔に送信する。牡蠣の筏の位置は、海上の上で常に固定されていることではなく、漁業組合が管理する漁場の範囲において、位置を変えて固定される。この事情を考えると、商用局免許として取得し、実用化する際には、固定通信として移動局の場所を特定して免許申請し、運用することは困難である。漁業組合が漁場のエリアを管理していることから、漁場においては、例えば漁業組合が管理するエリアとして、その範囲に限り、移動可能な移動局として免許申請が出来ることを提言したい。
また、本実証の結果、潮位が異なるタイミングにおいて、若しくは海上ならではの特性により、5dBm 程の受信電力の揺れが見られた。更なる要因の調査、受信電力の揺れ幅の分析が必要ではあるが、この受信電力の揺れを考慮してマージンを取った免許申請が出来る事が必要と考える。
6.6 実証枠の先にあるカキ養殖事業の事業収益性への示唆
カキ養殖事業の利益確保・高利益化において、事業として見た際の全体のバリューチェーンの前半部分である養殖業務は理想的にはどう位置付けられるべきか、何が経営を左右する主たる影響因子になり得るか、ビジネスコンサルティングの視点から考察する。この観点から、実証時に得られる様々な情報や実証からの直接的帰結に基づき、本実証で強化245

されたカキ養殖を収益事業として経営していくために、事業化への昇格要因・検証要因の検証結果を取りまとめる。
本実証結果を得て、本章 6.4 共同利用型プラットフォームに関する検討で述べた「５Ｇ
ソリューション提供センター（仮称）」での事業展開を前提とする場合、プラットフォームに連結する本実証の諸機材を、実運用に資するに当たり求められる性能まで高めていく課
題と、図１５７で例示された共通プラットフォームで提供される農林水産業パーツとして機能すべき要件を備えるために整備すべき課題とに二分される。そうして個別具体的な機材性能・稼働がクリアすべき課題と、システムとして当該プラットフォームに接続されたうえで満たすべき条件をクリアすべき課題のそれぞれを解決していくことで、本システムを事業化させ収益化するうえで考えるべきポイントが挙げられる。

6.6.1 事業化への道筋
本文書中で枠組みを規定しているように、広くカキ養殖事業が持つ種々の事業課題のなかで、特に水中ドローンと５Ｇを組み合わせることで、付着生物、漁場老化に対する対処を講じるうえでの従来の人力作業への代替手段開拓への道筋をつけることを本実証は目指している。
本実証結果を踏まえて具体的な事業化へ至るうえでの課題としては、
１． 本実証が実現するシステムを、カキ養殖に限定した場合にどの養殖場においても汎用的に機能する標準スペックを固め、漁業者が簡易に導入できるようにすること、
２． 漁業者が本システムの導入を思いついたとき、比較的簡易に本システムを提供する事業者群にアプローチできること、
３． さらに一般的なカキ養殖の漁業者が、本システムを使いこなせるための簡便な教示を得られる研修機会が広く流布し、その受講後に比較的簡易に運用していくことができる操作性他の技術的な垣根を低くできるかという諸点であると考える。
１．については、6.4 で述べたように、「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」で提供される SaaS 型サービスを構成する海面養殖向けユニットとしての水中ドローンとローカ
ル５Ｇの機材が満たすべき性能を、先ずは事業化に際して広くカキ養殖において導入された場合に、汎用性のある機能スペックを固めていくことが求められる。
例えば本実証は冬季の 3 週間程度の期間で実施したこともあり、通年で様々な気象条件の下、カキの育成過程の全体に亘る期間を通じて、必要なスペックを固めていく検証作業が必要となろう。また水中ケーブルの垂下連への衝突など、本実証期間が短期間であったが故に現場で起こり得る仮想的な種々の局面への対策を実地に経験値として蓄える必要が残っていると考える。更に例えば本実証で各種センサー搭載に当たり高い気密状態を保持したが、専門的技術者でない漁業者への横展開に際しては、そういった機器運転時の高度な技術的準備などは機器の出荷時にメーカーサイドで調整して出荷されるなど、運用者側に技術的負担が掛からない流通の仕組みを講じることも求められる。最後に、機器の流通性が一定
度合い高まることで、需給バランスから漁業者のカキ養殖事業の収益構造において十分ペイする価格レンジにコストが収まるように、当該システム利用の利用率の需要予測に基づ
246

く値付けと、利用率の推移を誘導していくことも求められるであろう。
キャリア５Ｇ網がいま現在整備途上であることを勘案すれば、ローカル５Ｇ基地局の設置、水中ドローンの購入など複数機器の購入と組立て、更に養殖現場へ導入し活用できるように設定を行う必要があるため、複数の事業者と渡り合う必要がある。必ずしもこれらの機器群や関連領域への知見がない漁業従事者にとって、アクセシビリティの心理的障壁をなるべく感じさせないように、システム全体を納入し、使用について必要なインストラ
クションを行い、そもそもの現場への導入すべき機器・整備すべきソフトウェア等のチューニングを行うコンサルティング機能も併せて提供できる窓口となる事業者の整備も求められる。その窓口事業者が、導入を希望する漁業者に「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」に紐づく当該サービスユニットを繋ぎ、当該漁業者の養殖場所での導入の総合的なコーディネートを行う役目を担うとする。
その事業者の整備は、２．で掲げた、漁業者が導入に興味を持ち実際に検討したいと思った際に、アプローチを容易にすることにも繋がる。
１．に関連して記載したように、機器・システムの一定量の流通を前提に、後に記載する経済性の視点から、容易に出費できる範囲の価格帯での流通を早期に実現させるようにすること、必要に応じては導入初期にはなんらかの補助金制度を設立して利用を促進することも含めて検討しなければならない。
更に専門性を持たない漁業者が使いこなせるようになることが、本システム利用を促進するうえでの必要条件であることから、3.に関して、上述したように現場海域への導入検討時に漁業者の活用シーンに最適化された機器スペックを推奨し、ローカル５Ｇ基地局設置等に必要な手続きをガイドし、免許申請等の実務をサポートすること、また実地に運用を始めたのちはメンテナンスをサポートし、気象や天変地異の変化に対する突発的な事象への対処についての種々のサポートを提供する体制も構築することも検討しなければならない。
総括すると、
１．水中ドローンメーカー、ローカル５Ｇサーバー組上げに必要な機器・部品群（サーバーそのものも含む）を提供するメーカーのリストアップ、彼らを本事業へ巻き込むための仕組み（協議会等何某かのコンソーシアム形式）の制定
２．上記メーカーやそのコンソーシアムが、システム全体を導入する漁業者の導入希望者に対し、必要な設えを現場状況、
経済的観点からコンサルティングできる機能を持つこと、あるいは別事業者がその機能を提供すること
３．漁業者が導入に際して初期投資する利便をどう図るかの検討。これは補助金的な公金補助や、上記メーカーやコンソーシアム、導入コンサルティング業者によるローンに対す
る税制補助など、種々の可能性を検証しなければならない
４．運用時のメンテナンスや、海洋という環境から想定される各種天変地異に対する対策、補助の仕組みなどを想定し対策を講じておくこと等が想定される。
6.6.2 経済性
前節で列挙したように日本のカキ事業者に広く展開していくためには、
247

1. 日本のカキ事業者に広く活用されるようになっている（近未来）状況下で、既存の事業運営に比しての人力削減等の機械化メリットが具体的明示的にどう訴求されるかの便益の明瞭な提示
2. そのような一般に広く使用されている状況になる場合に求められる機器・システムのスペックの理想像を固め、それに向けてメーカー、システムベンダーなど関連する提供事業社間での開発目標の明確なスケジュール、仕様を最終的にそこに落ち着かせるまでの段階的な里程標の策定と合意、それを総合的に PMO していくプレーヤーの選定と事業化への着手
3. 汎用的に活用されるようになっている段階で、従来のカキ事業の単位面積（あるいは単位筏数）当たりの経済効率の優位性をシミュレーションして示すことが求められる。
第１の点に関しては、本実証を開始する時点で標榜していたように、潜水夫が月１回程度潜水することで、その際に人力で対応できる範囲内で、カキ筏の付着生物の状況やカキのへい死状況、海底堆積物などについて目視していたことが、水中ドローンを活用することで、高頻度（回数）かつ広範囲で行えるようになるメリットが挙げられる。
また併せて、海水温、塩分濃度、溶存酸素濃度について水中ドローン搭載のセンサーが計測できることで、貧酸素水塊の分布状況を図示化できるほどの従来の計測よりも長時間、広範囲での計測が可能になることが挙げられる。
これらのメリットは、カキの品質劣化の兆候を素早く見極め、被害を最小限に食い止められる（＝歩留まりの向上による高収益化）こと、高頻度かつ広範囲での連続的な環境モニタリングは、水質等の環境変化をリアルタイムに養殖海域の多くの海域に亘ってチェッ
クすることができることであり、カキ生産高の増加に大きく寄与することが期待される。
これらの便益を広く日本のカキ事業者が享受できるために、専門的知識を持たない漁業者が本システムを導入し運用することの心理的障壁を低くする事業社コンソーシアムを作り、尚且つ事項３で言及するような、既存のカキ事業の事業収益構造よりも高収益化が図れる経済性を訴求できるようにすることが肝要となる。
その意味で実証機器・システムの機能については、本実証を終了した現段階で得られた結果だけから各種機器スペックを規定するのではなく、本実証でまだ検証しきれていない
気象条件他の種々の条件下での実証も更に重ねたうえで、広く日本のカキ養殖事業へ展開するための汎用スペックを決めなければならない。またそのように機器スペックを固めていくことと並行して、各機器の市場価格についても、今後のカキ養殖事業者への本格展開
を総務省主導で進めた場合の使用率の推移の目標値を年限ごとに設定し、その青写真の下で、カキ養殖事業者の収益構造のなかでの初期投資、ランニングコスト、本投資により享受されるべき経済的便益等を総合的にシミュレーションして、機器単体からシステム全体、保守やコンサルティングなど付帯するサービスの値付けも含め総合的にシミュレーションを行ったうえで、補助金やローン金利優遇など諸施策の検討を進めていく必要がある。
第３の経済的優位性として留意すべきポイントとしては、本実証の事業化への壁をブレークスルーするために、本システム導入の経済的優位性を早期に確立することが必要にな
248

るであろう。これは前節で列挙した事業化に際しての３つの課題の内、最初の２つに強く関連する。
本実証でもたらされる便益を享受するうえで、ローカル５Ｇ、運用システム、水中ドローン他の機器など、ハード・ソフトそれぞれに分類される種々の必要なものを提供している企業が多岐に亘ることから、それらを垂直統合して提供できる、可能であれば 1 業種に絞りこんで提供できる体制を整える方向性や、あるいは窓口となる 1 業種を絞って、他の業者にもわたる機器・ソフトの提供を、使用者である漁業者側から見て見えやすくする状
況を作ることが必要となる。例えば後者の場合、窓口企業の候補としては、ハード機器・
ソフトの提供企業群の中に系列企業が複数社占められるような企業群も考えられるし、株式会社レイヤーズ・コンサルティングを始めとする所謂 IT コンサルティングを提供しているコンサルティング会社が、昨今 DX 導入検討から実際の実務支援まで幅広くこなしているため、適合し得る。
このような導入の障壁を減じる方策と並行して、漁業者が導入を決意する際の出費額の総額が、人力で潜水夫などが対応していた経費に比して安価に感じられる範囲に収まる経済性訴求が求められる。
これについては、レイヤーズ・コンサルティングが種々のコンサルティングサービスを展開するうえで、各界の専門家集団を TGP(Technical Gate Keepers)として最新の技術知見の源として意見照会する相談相手としているが、本実証に関する将来展望に関わる諸点について国立研究開発法人 水産研究・教育機構 水産技術研究所の研究員に意見照会をしてみた。
彼らに因ると、平均的なカキ養殖の収益の KPI(Key Performance Index)として、養殖筏一基当たりの年間売上高は５－7 千万円に上るようである。例えばこういった収益構造を詳らかに机上に展開し、旧来手法である潜水夫による人力での作業の代替手段としての本システム導入において、その初期費用からランニングコストに至る費用効率の対比
を新旧手法で当該作業分で精緻に比較し、その費用面での優位性が発揮されるためのシステム導入に関わる諸費用の望ましい価格を規定し、それに比して各種ベンダーの価格との差異を検証し、必要であれば補填の方策を含め経済視点での本システムの本格導入の道筋を検討していく必要があるであろう。

6.6.3 展開拡張の実務課題
前節で述べたように、本実証期間は冬季 3 週間であったことから、実地に展開拡張する
際に求められる機器スペックを幅広い環境下で絞り込むことや、水中ドローンが操縦中に垂下連に絡んだ場合の対処法などを経験則としてナレッジ蓄積していくために、今後一定期間、季節ごとの状況下での運用、カキの生育段階の各ステップごとでの運用、更に瀬戸内海とは異なる海洋環境下での運用など、想定される状況設定を比較的網羅的に実証することで経験値を高めていく必要があろう。このような機器の性能スペックの汎用化と、操業時の経験則に基づき求められる運転上のスペック出しは、実用展開に必要になる。
こうした性能面での精緻化と併せて留意すべきこととして、現地漁業者との実際のやり取りを経ての実感から、昨今の漁業従事者の特性として、最新のＩＣＴツールなどへの関心は極めて高い一方で、彼らの領域への適用等実務面での導入には若干慎重な姿勢が感じ
249

られる（次節 6.6.4.参照）。
特に本実証のシステムのように、非常に先進的な諸技術といくつものハード・ソフトの組
み合わせからなる場合に、使用への興味関心は強く喚起されるであろうが、現実にどう使いこなせるのかについて教示・指南の機会や、そもそもどういう事業者にアクセスすればよいのかというアクセシビリティの容易さを丁寧に提供していく必要があるであろう。
本実証先の漁業者のように既に十分な知識伝達が済んでいるような場合を除いて、初見で本システムの導入への興味を喚起するためには、以下の諸点の整備を進めていく必要があると考える。これは、6.6.1.の冒頭で掲げた 3 つの課題の最後の項目に関りが深い。
１．自分たちの養殖場に導入する際の、地形・海洋状況などへの適合性、採算性等に関する懇切なコンサルティングの提供
２．導入に際して、技術面での教示・教育の機会が簡易に捉えられるような研修等の仕組みが明瞭に提示されること３．故障した際、悪天候や不意の事故等（例えば海中で養殖筏と水中ドローンがぶつかったり、絡まったりするなど、初見で想起されるような仮想的トラブルの諸ケース）への対応体制の整備、メンテナンスの仕組み・体制が紹介の初動時に明確に安心材料として理解されるほどに整備されていること
等がカギとなるであろう。また、これらについての実施の諸費用の概算も知りたいポイン
トであろう。
また今時点で、内能美漁協とのコミュニケーションから浮上してきた課題としては、漁業組合という加入漁業者の共同体という位置づけから、本システムを組合として導入する
際には、管轄している全組合員の利に供することが求められるため、本実証の課題として
は、ローカル５Ｇという設定を前提とする場合に、通信が行き渡るエリアのカバレッジを100％に広げられるスペックの整備が早急に求められる。
と書くのは容易いが、むやみにローカル５Ｇの出力を上げることは、本実証で検証を進めているように、キャリア５Ｇとの干渉はいまのところ問題にならないようではあるが、通信行政上からも野放図に拡張することは難しい。そうなると現況出力程度のスペックで、
複数システムを 1 漁業が導入する場合を前提にした場合に、経済性や漁業の管轄オペレー
ションの手間や効率性などを検証する必要がある。その意味では、次のステップとして、今回の内能美漁協とは異なる海域で漁業管轄エリア全体をカバーしてオペレーションできるようにする設えを種々の可能性から有力な複数候補に絞って実地にオペレーションし、
その経済性、運用工数・効率、漁業者の受容度などを検証していくことが求められるのではないか。元々機器スペックを実用段階用に固めていくうえでも、今回とは異なる環境下での実証が必要になるであろうことは記載したとおりであるが、このような次ステップで想定すべき他海域での追加実証については、カキ養殖事業者にとっては経済効率筆頭に従来の事業の営みの構造変革を迫られることになるため、実証漁業を募る段階で参加への見返りとして享受し得るメリットを明確化したうえで臨まなければならない。このメリットの標榜のためには、引き続き漁業者と密にコミュニケーションを取り、公平性以外にも彼らが本システムを導入することへの期待値を探り、それが関与しうる種々の課題群に対するソリューションになり得るかの検証が必要となる。

250

6.6.4 漁業であることへの相互理解（心因的コミットメントの醸成）
本実証では、昨今各種産業に広く深く浸透し始めているデータサイエンス（DS）活用の例に漏れず、カキ養殖事業の基本的フローの各々のステップで必要な作業に従事するうえで、水中の事象が対象であるが為つぶさにすべてを目の当たりに確認して進めることができなかったが故に、伝統的に従事者の勘と経験で行ってきた管理運営の種々の業界知見を、数量的定量化してベスト・プラクティスとして当該領域・産業内で十分活用してもらえるように供することが、本システムが機能していくうえで必要な水先案内人として漁業者にインパクトを与えることを企図している。
それは第一に、従来は月に 1 回程度潜水夫が潜って、カキ養殖の垂下連を目視し、海洋生物の付着、カキのへい死、海底の堆積物の確認をしていた頻度の低さ、人的労力の過重さに比して、水中ドローンを投下し高精細画像・動画を陸上で確認することができる。しかも人力よりもはるかに広く、相対的に対象エリアの中をまんべんなく網羅に近く確認できるようになったことが挙げられる。また、当該箇所の海水の水温、塩分濃度、溶存酸素濃度という環境データが、水中ドローンが水中を掃海するが如くに縦横に通過する海中で原則連続的に観測できることなども、人力と定点的に観測機器を潜水させて計測していた
散発的な環境データ取得に比して、密に連続的に海域の状況を把握できるインパクトとして理解されているようである。
本実証のシステムが、ここまで述べたような勘と経験の領域に適用されるうえで、必要なモデリング等の抽象化・理想化は不可避である一方で、この後さらに実用段階に進めていくうえで、今後オーナーポジションを占める漁業者の“自分事”感を醸成していくためには、後述するように漁業者が勘と経験の歴史の中で重視しているポイントと、本実証及びその実用化過程で、DS 領域やＩＣＴ領域で重視されるべきと双方の専門家が認識するポ
イントに差異が生ずる可能性がある。そのような場合に、今後の実証場を提供してくれる漁業者たちの意欲・興味を減じないようにする実証提供側のコミットメントも重要と捉える。
実証に当たって、漁業者から提起されたポイントを列挙していきたい。
1. 本実証の対応範囲（カバレッジ）が、漁業組合としてカキ養殖を行っているエリア全域をカバーできないこと
この現状スペックに対する指摘ポイントを考えるに当たり、本事業者である漁業者が組合という組織構造の体をなしているが故に、加盟している漁業者それぞれの公平性を確保しなければならないという設立主体の根本的価値との非整合に行き当たった。
現行スペックのローカル５Ｇの電波伝播範囲が、カキ養殖海域に比して比較的小さいということは、こうした公平性を確保するうえでのカバー範囲問題に抵触したのみならず、実際に本実証後に実証関連の機器・システムを現プレーヤーである内能美漁協に譲渡する議論においても、実証現場である能美ロッジの代替地を検討していく段階で、海岸に面した地域
で十分な電源が確保できる候補地を宛がうことができなかった原因にもなった。
また更に広島県におけるカキ養殖の習慣として、時期によって漁協の管轄を超えて筏を移動させるということがあり、真に年間を通して活用できるようにするために広島湾全体で５Ｇが使える必要があることも本格的に本実証機器・システムを漁業者に展開していくう
えで要検討課題になっている。
251

2. 水中ドローンが、メーカー純正品に各種センサーを取り付けるなど、種々のカスタマイズをしているが故に、例えば気密性の確保のために講じるべき稼働時の技術的なオ
ペレーションが、技術的素養・基盤を持たない漁業者に心理的に過度の障壁となり得ることも、漁業者との現地での意見交換の場での代表的な反応として挙げられた。
これは本実証は専門性を実地に試す意図と設えであることから、実地に技術的素養・知見・基盤を持たないユーザーに移管する際にはどうしても起こり得る齟齬・軋轢であり、それをどう緩和しユーザーの心理を懐柔していくか、実務的な経験値が求められると感じている。
より具体的には、本実証が海洋を環境基盤に据えている認識を外部提供者としても常に保持する姿勢、また実証は常に最終成果物たる海洋生物を相手にしている認識を忘れない
ことが、大いに鍵になりそうである。今回の実証でも既に各種気象条件の悪化などで種々の行程が延期されるなど、机上や研究室レベルでは遭遇しない現実環境の種々の要因の影
響を現に被っている。今後の実証の中核においても、正にカキ養殖場という本番環境の現実の各種設定が、実証に思わぬ影響を及ぼさぬとも限らない。本実証における広島県・内能見漁協の漁業従事者は言うまでもなく、今後の実用化の諸プロセスにおいて実証フィールドを提供してくれる漁業者と、現実の諸問題に遭遇するたびに常に胸襟広く情報を共有し、問題について双方から忌憚なく解決を模索する協業体制を堅固に構築しながら、進めていくことが成功要因として強く推奨されるであろう。
上記した本実証で提起せられた漁業者からのフィードバックについても、当該漁業者とは密に度重なる協議を経て、実地に至るまでに理解を獲得できた経験値からも、単に技術保有側が一意的に使用法について教示し、ツール・システムを提供するというスタンスではなく、ユーザーができること、したいことを明確に関知し汲み取り、その標準的なものを実現できる設計は用意する。またそのうえで、実地に使用するに当たり、ユーザーたる
漁業者の使い勝手、一旦使用に供したうえで浮上する深掘りされたニーズに対応するかた
ちで、一定度合いフレキシブルに事後対応していくことでそれらの実現を手助けしていく
地道な相互協業の積み重ねが求められると言えよう。

6.7 まとめ
本章で既に詳述してきたが、本実証で得られた水中ドローンとローカル５Ｇによるカキ養殖事業の人力代替の課題解決システムを実地にカキ養殖事業者に横展開していく手段として、クラウド型の共通プラットフォーム「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」を軸に据えた方式を考える際、
１．本実証で先鞭をつけたかたちになった、実際に使えるシステムとしての詳細な必要性
能スペックを、本実証とは違う環境下でも実証することで汎用的に確定させていくこと、
２．個別ユニットの性能スペックを固めることと並行して、「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」に紐づく SaaS 型サービスとして展開するための、使用者たる漁業者が技術的専門性を保有しなくとも導入活用できるための最終製品としての仕上がりを決め、その状態で出荷展開できるように事業者集団に対して適切なガイダンスを行っていくこと、
252

３．導入者たる漁業者の活用環境下で適切に稼働するためのコンサルティング、使用方法の教示を行う教育システム、使用中のメンテナンス体制の整備等、実用段階で稼働が円滑に進むための体制整備が求められる。
各々の項目ごとに必要な活動内容については既述の通りである。
実際には、6.6.3 で言及したように、来年度以降どのような期間で、どのようなスピードと展開率を指標にして横展開していくのか、大きな里程標を含む全体構想を策定し、それに基づいて各年度ごとの活動目標を決めていく必要があるであろう。次年度からしばらくは、
今回の実証のように単独ないしは数を限った漁業者と実証を進めていき、「５Ｇソリューシ
ョン提供センター（仮称）」始動プランへと合流させていく青写真を描く必要がある。
少なくとも次年度は、上記した機器スペックを明確に定めていくこと必要があること、そしてそれは恐らく本実証の広島県江田島市・内能美漁協のようなカキ養殖の盛んな地域での協働パートナーとなる漁業者を選定し、そこで第二の実証を行っていく必要があるであろう。同時に運用上のトラブルシューティングを作成するための種々の環境下でのトラブ
ル例への対処も経験値として蓄積していく必要がある。そうやって本実証の機器の実地運用版を確定させつつ、「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」へ組み込んで、システムとして横展開しやすいバンドリングを行っていくことになるであろう。

253

7. 会合等の開催（該当する活動がある場合）
本実証実験で得られた結果に対して、水産業に携わる専門の知識を有する第三者からの評価、示唆が必要であると考え、本コンソーシアムとは別に、実証フィールドとなる広島県、広島市、海洋技術センター、漁業組合の有識者からなる協議会を設けた。
協議会の開催趣旨は、実験結果に対する公平な評価を得る事であり、また、実証実験の遂行にあたり、既に実験計画があるものの、専門的な見地から分析評価に対する助言をいただ
くことである。また実際に実証フィールドにお越しいただくなど、遠隔からの水中ドローンの操縦を体験いただくことで、課題解決システムと水産分野への感応度を検討いただくことも期待する。
協議会では、課題解決システム自体の評価以外に、持続可能な事業モデルへの助言、さらに横展開に資する普及モデルへの助言が得られる意見交換が可能な場としても開催した。
なお、新型コロナウィルスへの感染拡大防止の観点から、頻繁に開催ができなかったのが残念であるが、必要に応じてオンライン会議、メールを活用し助言などをいただいた。
協議会で得た評価、会議模様は以下に写真も貼付し報告する。
＜開催実績＞
日時：2020 年 12 月 17 日
場所：広島県水産海洋技術センター
参加者：11 名
議題

・実証概要、水中ドローンの概要、操作説明
・水中ドローン操縦体験
・質問紙を活用した海中の状況の可視化システムの評価

模様・結果

＜模様＞
地域の水産業に密着した技術開発を行っている広島県水産海洋技術センタ
ーにて、実証環境の地域に詳しい漁業組合の関係者や県の漁業関係者などに集まって頂き、本実証の説明や水中ドローンの概要、操作の説明、操縦体
験をして頂き、可視化システムの評価を行った。詳細は、「3.4 実証参加者への説明」へ記載のとおり。
＜結果＞
海中の高精細映像は、効率的であるとともに情報量が多く、非常に有効であるとの評価を頂戴した。詳細は、「4.課題解決システムの実証」の『漁業関係者アンケート結果』へ記載のとおり。
＜その他参考資料＞

254

図 227 BlueROV 動作前事前チェックリスト255

図 228 BlueROV 動作前事前チェックリスト

図 229 BlueROV コントローラ操作方法256

図 230 漁業関係者への評価アンケート

日時：2021 年 3 月 3 日
場所：広島県水産海洋技術センター
参加者：4 名議題

・養殖漁場環境の分析システム

模様・結果

＜模様＞
2020 年 12 月 17 日と同様、広島県水産海洋技術センターにて、実証
環境の地域に詳しい漁業組合の関係者や県の漁業関係者などに集まって頂き、養殖漁場環境の分析システムの評価を行った。
＜結果＞
養殖漁場環境の分析システムは、水中ドローンの活用により広範囲に海中状況の可視化と共に環境センサーのデータの可視化が可能になるため、貧酸素水塊など海洋汚染に対し、効果的な対策が可能である。
詳細は、「4.4.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分
析システム」へ記載のとおり。

257

8. まとめ
8.1 全体概要
実証地域である広島県の主要産業であるカキ養殖量は、生産量の低下が課題となっている。
「生育中のカキへの付着生物による潮通しの妨げや餌の競合の影響」、「海底堆積物による養殖環境の悪化（貧酸素水塊）の影響」などにより引き起こされるカキの「へい死」が主たる原因と言われている。養殖場の環境、カキと競合する付着生物、カキや付着生物の排泄物やそれらの落下による底質悪化等、海の中の状況を広範囲にダイバー等で確認する事は困難である。
また海中センサーによる水質モニタリングは定点観測が主な状況で、広範囲にモニタリングを行うためには、沢山のブイを配備することになり船舶の航行路に支障がでる。
また海中に沈める手段もあるが、モニタリングデーターの取得のための引き上げの作業が生じるため困難である。特に人手での水質計測は非常に手間が掛かる事から、頻繁に多くの地点で実施することは容易ではない。
異なる地点間の水質の比較や、局所的な水質変化を把握できるような高密度、高頻度での水質計測は広くは実施されておらず、一部自治体や港湾管理組織などが調査を行っているが、人的稼働とコストを鑑みると漁場環境が適切に把握されていないのが現状である。
養殖におけるこれら影響の低減、改善のために、水中の可視化、環境データの取得が重要となり、水中における状況把握にロボット(水中ドローン)の活用が期待されている。本事業では養殖場における高精細映像による可視化に合わせて、センサーによる環境データの取得が可能なシステムを構築し、その実現に向けて広島県江田島市で実証実験を行った。
また、高精細映像を地上に伝送し、地上からリアルタイムに水中ドローンを遠隔操縦するためには、大容量伝送低遅延の５Ｇ通信が必要であるため、海上におけるローカル５Ｇの通信品質を確認し、海上におけるエリア構築について考察するとともに、ローカル５Ｇとキャ
リア５Ｇの共用検討を目的とした。

図 231 実証場所 江田内漁場

258

俯瞰図

8.2 課題実証
課題実証では下記２つのシステムを構築した。
陸上の遠隔地から海中の状況を可視化するために水中ドローンを操縦し、更にドローンが撮影する映像を遠隔地に伝送するため、映像伝送に対して効果が期待される大容量・低遅延の５Ｇ技術を活用した「水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム」を構築した。
水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システムを用い、ローカル５Ｇを活用して陸上から水中ドローンを遠隔操作し、海中の状況を可視化できることにより、「養殖するカキの生育に影響を与える付着生物の状況」をリアルタイムで把握できるとともに、漁業者の労働環境の改善が実現し、結果としてカキの海面養殖における生産性の低下の歯止めに繋げられるかの実証を行った。
また、映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析では、水中ドローン搭載（あるいは外付け）のセンサーを用いる事で海水温、塩分濃度、溶存酸素濃度の環境データを取得することが可能となるため、一定の海域において、水中ドローンで取得した映像と、センサーで取得した環境データを組み合わせ、且つローカル５Ｇが持つ大容量、低遅延の技術を活かした養殖場環境の分析システムを構築し、このシステムを用い、取得する映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析評価を行った。
それぞれの実施内容と結果を 8.2.1～8.2.2 で述べる。

8.2.1 水中ドローンを活用した遠隔での海中の状況の可視化システム
過去の実証から水中ドローンの遠隔操作においては、操縦信号の遅延に大きく左右されることが分かっている。ローカル５Ｇを用いて、遠隔地の陸上から水中ドローンを操縦することが可能であるか、遅延を測定し、評価・検証を行うとともに、複数台の水中ドローンの同時利用を想定し、スループットが十分出せるかどうかの検証を行った。
また、カキ養殖における作業負担の軽減、効果的な対策の判断へつながるかの評価を行う
ため、水中ドローン搭載のカメラで撮影する高精細映像によりカキ筏への付着生物及び海底の堆積物の状況確認が可能であるかの検証を行い、検証結果の評価・分析を行った。

図 232 遠隔での海中状況の可視化システムイメージ
259

結果に関して、以下に考察を述べる。
高精細映像によるカキに対する付着生物の把握については、FHD の解像度で十分に活用可能であった。今回使用した水中ドローンの特性上、FHD 解像度の映像伝送に必要な通信速度
が FIFHS V6 Plus：約 30Mbps、BlueROV：約 15Mbps と想定以上の通信速度が必要であったが、ローカル５Ｇの UL 通信性能的に十分要件を満たしていることと、UL:DL 比の変更が可
能なローカル５Ｇの有効性が期待できる点でもある。水中ドローン 1 台あたり、15Mbps から 30Mbps の UL 帯域が必要であることから、200Mbps 程度の UL 帯域があれば、6 台程度の水中ドローンを同時に収容可能であると考えられ、ローカル５Ｇの基地局の数を増やすことなく水中ドローンの複数同時運用をスケールさせることが可能となる。
水中ドローンにて撮影した垂下連の養殖カキへの付着生物の状態、海底の堆積物の高精
細映像の漁業関係者からの評価は、HD、FHD、UHD のいずれの解像度にもかかわらず、高精
細映像による付着生物、海底の堆積物の把握することができるという評価が得られた。
解像度が高い画像の方がより詳細な判別が可能であるが、HD の解像度でも十分に付着生物の判別が出来ることから、UHD の解像度までは必要なく、特に UHD 解像度を表示できるデ
バイスはこれからの社会において主流になりつつあるが、準備・導入のコストを鑑みて一般的ではないと推察すると、社会的に見て浸透している動画解像度である FHD の解像度が最適という結論に至った。
また、本システムの実装効果について、主に漁業者へのヒアリングによる定性評価による効果検証を実施した。それにより水中ドローンを用いることで、一生産者あたり年間約 84万円の費用削減が可能との試算結果となった。水中ドローンの高精細映像による付着生物の確認作業が効率化できることに加え、従来のクレーン船に代えて小型船で済むことや、養殖場の種々のノウハウを保持した知見者が現場に行かなくても済む等、コスト効果が高いという評価が得られた。
8.2.2 映像と環境データを組み合わせた養殖漁場環境の分析システム
水中ドローン搭載のカメラで撮影した「海底の堆積物」の状況に関する高精細映像と、水中ドローン搭載のセンサーで取得した海水の「水温」、「塩分濃度」、「溶存酸素濃度」等の環境データによる「漁場環境推定モデル」を実装して取り込んだ「養殖漁場環境の分析システ
ム」を使うことにより、養殖漁場における海水の環境データと海底の堆積物の状況を把握できるか検証を行い、カキの主要なへい死要因である、貧酸素水塊の発生状況の把握、及びそれらの発生場所が特定できるかの検証結果を評価・分析した。

260

図 233 養殖漁場環境の分析システムイメージ
今回の結果からは顕著な溶存酸素の変動は見られなかったが、センサー搭載の水中ドローンのデータから水質の状況を点ではなく面で可視化することが可能であり、高精細映像
からその原因を特定できると言える。
漁業関係者からの評価は、「映像と環境データの組み合わせにより、漁場の様子が視覚で判別できることにより、新たに見えてくる情報が沢山ある」とのコメントを頂戴した。これまでは水質の状況を点でしか捉えることができなかったが、映像と環境データの組み合わせにより、海底の状態を可視化できることから、あるべき海底の状態の知見が溜まることで、より効果的な対策が可能になる。また、漁礁や養殖環境の可視化から得られる情報による新たな発見に期待が伺えた。
また、漁業関係者からのヒアリングよると、従来の水質モニタリングは人手もかかること
から点での調査に留まっていたが、水中ドローンの活用により広範囲に調査が可能になる
ため、これまで発生源の特定が困難であった貧酸素水塊の調査が可能となることが期待できる。 また、原因の特定が可能となる事で海底耕耘などの対策を行う等の結果、カキ養殖におけるへい死率の減少につなげることが期待できる。
映像と環境データ、位置情報の組み合わせにより、海底の状態、海域を一目で判別できる
ため、貧酸素水塊が発生していればその発生場所の特定が可能であるという評価を得られた。また、海底の状態の可視化できれば、あるべき海底の状態の知見が溜まることで、より効果的な対策が可能となる事が期待できる。

261

8.3 技術実証
技術実証では、下記３つの項目について検証を行った。ア）海上の必要な場所に、水中ドローンが必要とするスループットの通信品質を提供できるかの検証を実施した。イ）4.7GHz
帯の海上における電波伝搬においては、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響が考えられる為、その影響の調査、検証を実施した。ウ）ローカル５Ｇの普及においては、キャリア５Ｇと同一エリア内で共存することが想定され、特に今後ローカル５Ｇに割り当てられる予定の 4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz 帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５
Ｇの干渉影響が考えられる為、ローカル５Ｇのキャリア５Ｇへの与被干渉による影響を測定、考察を行った。それぞれの実施内容と結果は 8.3.1～8.3.3 節で述べる

8.3.1 ユースケースに基づくローカル５Ｇの性能評価等
基地局から距離が異なる 20 箇所を測定場所と設定する。海上の船上で測定器を用いて受信電力（RSRP、RSRQ）を測定した。また、測定ツールとしてスピードテストツールを利用して通信品質（スループット）、及び伝送遅延時間を測定する。それぞれ複数回測定した。また、海面反射(マルチパス・フェージング)による影響を調査検討するにあたり、潮位が異なる環境下で同様の測定をし、結果を比較することでその影響の考察を行った。

図 234 業務区域
結果として、アンテナから 500m と設定したサービスエリアにおいて、アンテナパターンに基づき、下記の通信品質を満たす通信ができることを実証できた。また、海面反射の影
響の有無を確認するにあたり、同じポイントで、異なる潮位のタイミングで通信品質、受信電力を確認し、その比較した結果として、約 5dBm の差を確認した。この結果は海面反射の262

影響と特定することは出来なかったが、今後漁場においてエリア設計を実施する際にはこのマージンを考慮して設計することが必要である知見を得た。
表８７ ユースケースに基づく性能要件
性能要件の指標

要件の根拠

性能値

受信電力(RSSI)

電波法審査基準-84.6dBm

カバーエリア（総務省）-91.0dBm

干渉調整エリア

スループット上り

水中ドローンからの映像信号（FHD

6Mbps〜12Mbps（H.264）30FPS）
下り遅延

水中ドローンの遠隔操作用の信号

10Kbps～50Kbps

水中ドローンが求める遅延の指標

100ms 未満

8.3.2 ローカル５Ｇのエリア構築やシステム構成の検証等
シミュレーションの結果、及び 8.3.1 で実施の測定結果に基づき、海上におけるエリア
構築に対する考察を行い、設計手法における課題、留意点の洗い出しを行った。
ローカル５Ｇのエリア設計、免許申請、整備設計等の整備計画においては、免許取得がされるまでに実フィールドで電波発射する事が出来ない為、事前に実フィールドに即した受信電力のシミュレーションの結果を元に実施する事が必要である。本項目では海上におけるローカル５Ｇエリア構築において、シミュレーションの結果と実フィールドでの実測との比較において、海上におけるローカル５Ｇエリア構築に対する知見を整理した。
結果として、机上シミュレーションと実測結果を比較したところ、概ね机上計算結果と実測値が一致することが検証された。しかしながら一部の標準偏差による分析の結果においては、値が分散する事象が確認された。今回、この結果の要因は明らかになっていないが、漁場でのローカル５Ｇの利用においてはこの変動があることを考慮し、それをマージンとして設計をする必要があることを検証できた。想定される要因として、漁場における船の揺れにより、船に固定された移動局のアンテナが基地局に対して揺れたことが考えられる。構築したローカル５Ｇのエリアは沿岸から海洋に向けた扇形の形状となっており、必然的に指向性の高いセクターアンテナを利用する必要があり、電波の受信感度がアンテナの方向と仰角にセンシティブになることが原因と考えられる。

8.3.3 その他ローカル５Ｇに関する技術実証
海中養殖物の状況把握業務に関する課題解決のシステムの実証用に、ローカル５Ｇに割り当てられた 4.7GHz 帯（4.6-4.9GHz 帯）と近接する周波数帯（4.５ＧHz 帯）のキャリア５Ｇを構築する。海上がキャリアの５Ｇでエリア化されており、５Ｇスマホを持った漁業関係者が船で通過する状況を想定し、キャリア５Ｇ、ローカル５Ｇの共存環境における相互
263

の性能における影響を確認し、実運用に対する考察を行った。
通信状況により電波電力が変わることで電波環境が変わる事による、共存環境における与被干渉による影響の測定、考察を行う。下記のパターンで受信電力（RSRP、RSRQ）とスループット（上り、下り）を測定することを想定している。
表８８ 共存可能性検証パターン

ローカル５G キャリア5G
パターン１： 通信状態 非通信状態
パターン２： 通信状態 通信状態
パターン３： 非通信状態 通信状態

図 235 共存可能性検証イメージ測定の結果の分析においてキャリア５Ｇ、ローカル５Ｇともに、パターン 1～3 のスルー
プット（上り、下り）、遅延（RTT）の結果においては差が認められず、今回利用の周波数においては、相互影響は認められなかった。ローカル５Ｇ整備においては、現状キャリア５Ｇ
が干渉調整対象となり、その干渉調整において、今後干渉調整を実施するにあたり、それを知見に基づき簡易化させる上で、ひとつの指標となるデータが取得、整理できたと考える。
これにより、ローカル５Ｇを広く展開させるにあたり、キャリア５Ｇとローカル５Ｇの干渉調整が簡易化されることが望ましい。ただし、一定の条件において実証を行ったため、さらなるパターンを考え、キャリア５Ｇ提供者とローカル５Ｇ提供者が互いに共通の知見を蓄積していくことが重要であると考える。

2648.4 実装・横展開に関する検討
本実証で得た水中ドローンとローカル５Ｇによるカキ養殖事業の人力代替の課題解決シ
ステムを、実地にカキ養殖事業者に横展開していく手段として、クラウド型の共通プラット
フォーム「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」を軸に据えた方式を考える際、
１．本実証で先鞭をつけたかたちになった、実際に使えるシステムとしての詳細な必要性
能スペックを、本実証とは違う環境下でも実証することで汎用的に確定させていくこと、
２．個別ユニットの性能スペックを固めることと並行して、「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」に紐づく SaaS 型サービスとして展開するための、使用者たる漁業者が技術的専門性を保有しなくとも導入活用できるための最終製品としての仕上がりを決め、その状態で出荷展開できるように事業者集団に対して適切なガイダンスを行っていくこと、
３．導入者たる漁業者の活用環境下で適切に稼働するためのコンサルティング、使用方法の教示を行う教育システム、使用中のメンテナンス体制の整備等、実用段階で稼働が円滑に進むための体制整備が求められる。
各々の項目ごとに必要な活動内容については、対応する節で既述した通りである。
実際には、6.6.3 で言及したように、来年度以降どのような期間で、どのようなスピードと展開率を指標にして横展開していくのか、大きな里程標を含む全体構想を策定し、それに基づいて各年度ごとの活動目標を決めていく必要があるであろう。次年度からしばらくは、
今回の実証のように単独ないしは数を限った漁業者と実証を進めていき、「５Ｇソリューシ
ョン提供センター（仮称）」始動プランへと合流させていく青写真を描く必要がある。
少なくとも次年度は、上記した機器スペックを明確に定めていくこと必要があること、そしてそれは恐らく本実証の広島県江田島市・能美漁協のようなカキ養殖の盛んな地域での協働パートナーとなる漁業者を選定し、そこで第二の実証を行っていく必要があるであろう。同時に運用上のトラブルシューティングを作成するための種々の環境下でのトラブル
例への対処も経験値として蓄積していく必要がある。そうやって本実証の機器の実地運用版を確定させつつ、「５Ｇソリューション提供センター（仮称）」へ組み込んで、システムとして横展開しやすいバンドリングを行っていく必要がある。
同時に、沿岸養殖漁業に対する横展開のために、沿岸地域での陸水接続地域、海洋上（筏、漁場）における電波伝播特性の知見を蓄積し、他地域に応用することが必要である。今回は沿岸地域の一箇所を選定して実験を行ったが、地形、気候、気象条件、波浪状況のバリエー
ションにおける電波伝播特性は取得できておらず、来年度、このような様々な条件下でのローカル５Ｇ運用の知見と経験を蓄積するための実証実験が望ましい。

265

9. 参考資料
・各機関より HP にてプレスリリースを実施した。
日付：2020/11/20
件名：「地域課題解決型ローカル５Ｇ等の実現に向けた開発実証に係る漁業分野におけるローカル５Ｇ等の技術的条件及び利活用に関する調査検討」の開始について
内容：下記 URL の通り
URL: https://www.layers.co.jp/news/pressrelease20201120/
https://www.nttdocomo.co.jp/info/notice/chugoku/page/201120_00.html
http://www.iii.u-tokyo.ac.jp/news/2020112013080
https://www.nesic.co.jp/news/2020/20201120.html
・FIFISH システム構成図

図 236 FIFISH システム構成図

266

・FIFISH カタログイメージ

267

268

269

270

・BlueROV システム構成図

271

・BlueROV カタログイメージ

272

273

274

275

276

277

■報告書非公開範囲
P28「ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8」の諸元を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P29「ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11」の諸元を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P32、33「3.2.1 キャリア５Ｇシステム」に記載の「５Ｇ基地局装置諸元」、「LTE 基地局装置諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P55「3.2.5 ローカル５Ｇシステム」に記載の図 52 SDR カードの図を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P63「3.4 実証参加者への説明」に記載の表 10「説明会参加者名簿」を非公開（理由：個人情報に該当するため）
P152「表６１ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8 の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「図 149 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 8 の空中線系統図」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「表６２ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「図 150 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の空中線系統図」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P153「表６３アンテナの諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「図 152 アンテナパターン」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P159「表６５富士通コネクテッドテクノロジーズ製端末の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「表６６NEC マグナス製端末の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「表６７IDY 製端末の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P172「5.3.3.3 詳細の前提条件（送信電力、計測位置等」を非公開
278

（理由：一般公開できない内容のため）
P176,P177「5.3.5.2 通信品質（伝送スループット、伝送遅延時間」に記載の測定結果の一部をマ
スク（理由：一般公開できない内容のため）
P178「5.3.7 技術的課題の解決方策」に記載の測定結果の一部をマスク（理由：一般公開できない内容のため）
P183「表７４ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の諸元」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P184「図 177 ねっつえすあいえだじまろーかる５Ｇじっけん 11 の空中線系統図」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P196「5.5.1 評価・検証方法の詳細」に記載の諸元情報を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P217
「表７９
基地局の共用検討パラメータ等」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「図 209
検討対象ローカル５Ｇ基地局の空中線指向特性」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P218「図 210
他のローカル５Ｇ基地局の空中線指向性特性」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）「表８０
移動局の共用検討パラメータ等」を非公開（理由：一般公開できない内容のため）
P.233「表８５」の引用元 URL とデータ年を非公開
P.240「図 224」の引用元 URL を非公開

279