Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 ．1．1 日本電気株式会社

製品化・事業化に向けての活動として、膨大なデータ収集のため IoT ゲートウェイとクラウド基盤を必要とする分析・制御アプリケーションとして、自治体に IoT 基盤ソリューションを提供するパブリックセーフティ事業部門、および、事業者に対してプラットフォーム製品提供を行う IoT プラットフォーム製品部門と共に、早期実用化に向けた討議を進めている。特に、IoT ミドルウェアのオープン実装である FIWARE と本研究開発成果との連携により、スマートシティプロジェクトへの適用についての検討を進めている。当該事業部門との議論の結果、スマートシティプロジェクトにおいては機能強化・セキュリティ強化を目的とした頻繁な更新があり、また、安全にコンポーネントを更新するための手順は更新内容に依存するということが分かった。安全確実な更新手順の検証かかる多大なコストが将来的に課題になると見られる。今後、スマートシティ一向けシステム構成変更の自動化について検討を行い、社会展開に向けた活動を強化していく。

さらに、本研究開発成果の一部であるシステム構成変更の自動化技術については、クラウドとIoTゲートウェイにまたがるシステムを自動で迅速に構築・運用するための基盤として、システムインテグレーション事業に対して成果を展開中である。スマートシティー、工場IoT、企業NWなどの構築・運用を対象とし、周辺技術を拡充しつつ事業化(SIツール/サービス)へ向けた企画と製品化に向けた開発を推進中である。

また、トラヒック量削減技術を LPWA を活用した広域センサーソリューションへと展開を検討中であり、開発した技術を LoRaWAN ネットワークサーバ製品上に試作し事業化を検討中である。

#### 4.1.2 東京大学

IoT 関連技術は、将来サービスとしてさらに発展が期待されるため、トラヒック量増加が予測され効率的なトラヒックのネットワーク収容とともに、トラヒック分類を行い分類されたトラヒック毎に通信品質が制御可能な基盤技術の必要性が高まると見込まれる。本研究開発した技術は、プログラマブル通信ノードのデータ・プレーンでのソフトウェア実装のため、今後のソフトウェア開発により、機能改善、機能拡張あるいは高機能化が可能である。したがって、開発した技術を基盤に、実ネットワークで必要となる運用技術等の周辺技術と組わせて、商用化レベルの技術として、さらに発展させることが可能と考えている。そこで、現在、サービス・プラットフォームを提供する企業と連携し、実用化を目指した実証実験を実施している。

## 4 ．1．3 日本電信電話株式会社

公共センサーネットワークを活用したリアルタイム監視・予測技術の研究開発成果を適用した IoT ビジネスの展開について、NTT グループ会社と継続的に議論を行い、主に全国の自治体向けの防災ソリューションに組み込む形で製品化・事業化（平成32年度～予定）を目指している。例えば、あるグループ会社では、IP 告知システムを自治体に提供しており、防災情報をはじめ各種の生活関連情報を配信している。このデータチャネルの一つとして、河川水位の予測値の提供を検討中である。治水工事が進行するも、洪水の被害は減る傾向にはなく、近年被害は拡大する方向で、自治体からも高いニーズが見込まれる。数多くある情報チャネルの1つにどれだけ予算がかけられるかが、問題で、安価に提供することができるかどうかが、広く展開できるかの鍵になると思われる。

#### 4.1.4 早稻田大学

本研究開発活動を通して3Nコンテンツ指向ネットワークのプロトコルを完成した。3Nの特徴であるリアルタイム特性や高密度環境での通信トラヒックの抑制などの特徴を生かして、コネクティッドカーの自動運転での周囲の車との距離制御などに効果があり実用化に向けた取り組みを進めている。平成30年度では本研究課題で開発した3Nコンテンツ指向ネットワークを、総務省平成28年度補正予算IoTサービス創出支援事業「“止まらない通信網”を活用した命をつなぐ減災推進事業」に活用し実環境での評価を行った。
### 4.2 標準化

ITU-T SG13Q15 での Date-Aware Networking in future networks の国際標準化活動を通してコンテンツ指向ネットワークの標準化を推進した。SG13Q15 では、2017 年 10 月、11 月での東京会合での審議を経て、本研究開発で検討した次世代インーネットである DAN の要求事項と性能の関する標準化勧告を目指した活動を行った。従来の DAN の議論では、コンテンツのダウンロード性能に関する内容を中心に議論を進めてきたが、今回の高効率かつセキュアな IoT データ収集・配信ネットワーク制御技術の確立では、IoT 端末のモビリティやコンテンツを提供するプロバイダーのモビリティを含める必要があり、勧告内容にモビリティ機能を盛り込むことを提案し、勧告 ITU-T Y.3071 Data aware networking (information centric networking) - Requirement and capabilities として勧告化を行った。また、DAN での標準化活動と高効率かつセキュアな IoT データ収集・配信ネットワーク制御技術の確立を通して早稲田で開発した 3N(Named Node Network)を 2018 年 9 月で開催された米国の UCLA の NDN community Meeting のポスターで発表し紹介した。

### 4.3 知財確保

知財権獲得に関しては、本研究開発の成果を含むコア技術ならびに周辺技術について国際競争力を確保するため特許出願を中心として権利化に注力し、国内出願、国際出願ともに当初計画通り11件の特許出願を行った。

## 4 ．4 成果の普及周知活動

メディア掲載としては、4社共同での実証実験について、「NEC、東京大学、NTT、早稲田大学 IoT 機器からクラウド環境への通信量を大幅に削減する実証実験を開始」と題する報道発表を実施し、本研究開発活動の対外アピールを行った。本発表は各社・各大学からそれぞれリリースを行っただけでなく、各種ニュースメディアでも紹介された。

論文発表・口頭発表として当初目標を大幅に上回る37件の発表を行い、特に、招待講演やセミナーなど注目度が高く聴講者が多く集まる場所にて本活動のアピールを実施

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

### 5.1 実用化・事業化に向けた活動

#### 5.1.1 日本電気株式会社

FIWARE と連携したスマートシティプロジェクト、システム構成変更の自動化技術を活用したシステムインテグレーション事業、トラヒック量削減技術を活用した LoRaWAN ネットワークサーバ製品など、上記4.1.1で記載した製品化活動・事業化活動を今後も継続して行っていく予定である。

また、本研究開発成果を今後のプロジェクトで活用していくことで、さらなる成果展開を図っていく予定であり、特に、本研究開発成果を活用したシステム構成変更自動化技術については、総務省革新的AIネットワーク統合基盤技術の研究開発(H30-32)等を活用してさらなる研究開発を進めていく予定である。

#### 5.1.2 東京大学

上記4.1.2で記載したように実用化の可能性を検証するための実証実験を2019年度も継続実施する。さらに、開発技術はソフトウェア・ベースのネットワーク装置基盤であるため、AI技術の取り込みが容易であり、本研究開発でも、機械学習によりトラヒックパータン特徴抽出結果を取り込めるような実装を行って
いるため、現在研究中の AI によるトラヒック種別識別技術やトラヒック変動予測技術と組わせることにより、新しいネットワーク技術の研究開発に寄与する予定である

#### 5.1.3 日本電信電話株式会社

4．1．3に記載した防災ソリューションに関しては、まずはNTTグループ内での事業にコンタクトしていくが、その先は、NTTグループ外のソリューションへの情報提供サービスの様なビジネス形態も考えられる。

また、河川水位の予測技術は、防災・減災以外にも、さらに広い分野での適用が考えられる。空間に設置されたセンサーデータからのみの予測技術なので、例えば農業等に関する今後の研究において、河川の水位だけでなく、作物の生育等への応用も目指す。

#### 5 \. 1\. 4 早稻田大学

3N コンテンツ指向ネットワークを用いた監視システムの実施化を目指して事業化への取り組みを進めている。また、開発した 3N の実装システムとして ITS、防災システムを企業と連携して実システムへ適用することを行っていく予定である。

### 5.2 標準化

ITU-T SG13Q15 での DAN: Date-Aware Networking in future networks の標準化は、2017 年より新しい課題として ITU-T SG13Q22 で Upcoming network technologies for IMT-2020 and future networks として引き継がれた。早稲田大学は引き続きエディターを引き受けて標準化活動を推進している。

### 5.3 知財確保

今後は特に出願済み特許の権利化に注力し、実機期間終了後も11件の登録を目指す。

### 5.4 期待される波及効果

#### 5.4.1 日本電気株式会社

本開発技術によって、今回実証を行った水位予測のような単一サービスの実現だけでなく、多種多様な IoT サービスが同時に活用され、社会全体の課題解決に寄与する社会を目指していくことができるようになる。例えば、スマートシティーにおいては、水位予測や、不審人物監視、交通管理などの様々な IoT アプリケーションによって都市全体が最適に管理されている社会である。

また、開発したシステム構成変更自動化技術は、IoT 共通基盤だけでなく、企業 IT や通信キャリア SDN システムなど一般的な IT システムへも適用可能であり、広い領域への波及効果が期待される。

#### 5.4.2 東京大学

開発技術はネットワークソフトウェア化、ネットワーク・スライシング技術を用いているため、5Gモバイルネットワークをはじめ次世代のソフトウェア・ベースのネットワーク技術への波及が期待される。さらに、開発技術はAIによるネットワーク制御の対応も図ったため、次世代のAI技術を用いてネットワーク技術にも波及効果がある。

#### 5.4.3 日本電信電話株式会社

本研究は、AI 的なアプローチを踏襲しつつ、処理の説明性を失わない予測法式を扱ったものである。近年盛んになっている、AI による社会課題の解決を図る研究において、データの選別や前処理に利用することも考えられ、今後の組み合わせ技術の後続研究の展開にも期待が持てる。
#### 5.4.4 早稻田大学

本研究は、次世代のインターネット技術として位置づけられ、4K,8Kなど高精細度画像伝送などの大容量伝送トラヒックネットワークにおいても高効率な伝送を可能とするネットワークの実現を可能とする。また、コンテンツやネットワークのセキュリティなどの解決も期待でき今後の展開に期待が持てる。

## 6 查読付き誌上発表論文リスト

[1] 鈴木一哉、森本昌治、岩井孝法、“IoT 技術の最新動向”、電子通信情報学会通信ソサイエティマガジン Bplus 2018 秋号, No.46, pp12-20 (2018.9.1)

[2] Takuya Kuwahara, Takayuki Kuroda, Manabu Nakanoya, Yutaka Yakuwa, Hideyuki Shimonishi, "Scalable State Space Search with Structural-bottleneck Heuristics for Declarative IT System Update Automation", IEICE Journal, Apr. 2019(2019.3.1)

[3] Xin QI, Keping YU, Zheng WEN, Qiaozhi HUA, Takuro SATO, "Real-time Video Stream System Based on Named Node Network," JAIST, 2019(2019.3.7)

## 以下实施期间终了后

[4] Xin QI, Zheng WEN, Keping YU, Kazunori MURATA, Kouichi SHIBATA, Takuro SATO, "Content-Oriented Disaster Network Utilizing Named Node Routing and Field Experiment Evaluation," IEICE Trans. Vol. E102-D, No. 5, pp. 988-997, (2019.5.1)

[5] Keping YU, Suyong EUM, Toshihiko KURITA, Takuro SATO, Hidenori NAKAZATO, Tohru ASAMI, Ved P. KAFLE, "Information Centric Networking – Research and Standardization Status," IEEE Access, (2019.5.31)

[6] Xin QI, Keping YU, Qiaozhi HUA, Zheng WEN, Jairo LOPEZ, Takuro SATO, "Design and Performance Evaluation of Content-Oriented Communication System for IoT Network: A Case Study of Named Node Networking for Real-time Video Streaming System," IEEE Access, (2019.5.31)

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

[1] Keping Yu, Qiaozhi Hua, Quang N. Nguyen, Rungrot Sukjaimuk, Cutifa Safitri and Takuro Sato, “Standardization Activities for Future Networks in ITU-T: A Case Study from Y.3071: Data Aware Networking (Information Centric Networking) – Requirements and Capabilities”, IEEE ICCC 2017, Chengdu, China (2017.12.13)

[2] Toru Mochida, Mr. Daichi Nozaki, Mr. Koki Okamoto, Mr. Xin Qi, Mr. Zheng Wen, Takuro Sato and Dr. Keping Yu, "Naming Scheme Using NLP Machine Learning Method for Network Weather Monitoring System Based on ICN," International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), (2017.12.18)

[3] Xin Qi, Zheng Wen, Takuro Sato, "Content-Oriented Surveillance System Based on Node Name Routing", 日本シミュレーション学会, Hokkaido, Japan, (2018.9.19)

[4] Takuya Kuwahara, Takayuki Kuroda, Manabu Nakanoya, Yutaka Yakuwa, "Scalable Declarative IT System Update Automation by A* Search with Critical-element Heuristics", CloudNet2018(2018.10.22)

[5] Takamitsu Iwai, Akihiro Iwai, "Demystifying Myths of MEC: Rethinking and Exploring Benefits of Multi-Access/Mobile Edge Computing", IEEE CloudNet 2018, (2018.10.23)
[6] Koki Okamoto,, Takuro Sato, etc., "Content-Oriented Surveillance System Based on ICN in Disaster Scenarios," WPMC (2018.12.20)

[7] Florian Beye, Yusuke Shinohara, Hideyuki Shimonishi, "Towards Accurate and Scalable Performance Prediction for Automated Service Design in NFV", CCNC 2019(2019.1.12)

[8] Takuya Kuwahara, Takayuki Kuroda, Manabu Nakanoya, Yutaka Yakuwa, Yoichi Sato, Yasuhiko Matsunaga, “Automated Planning of System Rollback in Declarative IT System Update”, IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM2019) (2019.4.9)

## 以下实施期间终了后

[9] Yohei Hasegawa, Kazuya Suzuki, "A Multi-User ACK-Aggregation Method for Large-Scale Reliable LoRaWAN Service", IEEE International Communications Conference 2019(2019.5.23 予定)

[10] Zheng Wen, Xin Qi, Takuro Sato, "Content-aware Common IoT Platform for Emergency Management Scenarios," Globecom, WS-01, RAFNET, 12. (2019.12.10 予定)

## 8 その他の誌上発表リスト

[1] 高嶋洋一、湯口昌宏、“4 者で IoT 機器と共通基盤間における重要通信保護に関する実証実験を実施，”ビジネスコミュニケーション 2019 年 3 月号，2019 Vol.56 No.3，(2019.3.8)

## 9 口頭発表リスト

[1] Akihiro Nakao, "Application Driven Network Softwarization and Network Slicing", APNOMS2016: Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (Kanazawa, Japan), パネル講演、(2016.10.7)

[2] 蒲池恒彦、“IoT 共通基盤技術の確立・実証 課題 I 高効率かつセキュアな IoT データ収集・配信ネットワーク制御”、スマートシティプロジェクト（第 1 回）・技術・標準化分科会（第 6 回）・通信プログラム（第 6 回）、(2016.12.20)

[3] 山本周、桐葉佳明、中尾彰宏、“ネットワーク仮想化によるネットワーク・スライシング技術とその応用”、電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会(沖縄)(2017.3.3)

[4] 野崎大地、岡本航輝、持田透、文鄭、佐藤拓朗、“機械学習を用いたコンテンツネーミング方法によるカメラ端末制御方法の検討”、電子情報通信学会総合大会(2017.3.25)

[5] 持田透、佐藤拓朗、文鄭、岡本 航輝、野崎大地、“機械学習を用いたコンテンツネーミング方法の検討”、電子情報通信学会総合大会(2017.3.25)

[6] 岡本航輝、持田透、野崎大地、文鄭、佐藤拓朗、“機械学習コンテンツネーミング方法を適用したコンテツ指向ネットワークへの適用実験”、電子情報通信学会総合大会(2017.3.25)

[7] 田澤亮一朗、斉欣、ハイローロペス、佐藤拓朗，"3N(Named Node Network)の実装報告"，電子情報通信学会総合大会(2017.3.25)

[8] DU Yingshuang, "Motion Detection Oriented Surveillance System Based on Information-Centric Network", 電子情報通信学会総合大会(2017.3.25)

[9] Yoshiaki Kiriha, "Challenges and Issues for 5G E2E Slicing and its Orchestration", IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM2017), Panel Session, (リスポン)(2017.5.9)

[10] Jairo Eduardo Lopez, “How Node Named Networks (3N) led us to Specialized Distributed IPC Facilities”, RINA consortium, Barcelona, Spain, (2018.5.23)
[11] 長谷川洋平、鈴木一哉、登内敏夫、“LoRaWAN通信のためのマルチューザ確認応答フレーム集約方式”、電子情報通信学会ネットワークシステム研究会(2018.7.13)

[12] Akihiro Nakao, “In-network Data Analytics and Machine Learning Empowered With Data-Plane Innovations”, ACM SIGCOMM 2018, (ブダペスト) (2018.8.20)

[13] 小池義昌、高嶋洋一、嶋村海人、“メッシュ状雨量データを活用した河川水位予測，”映像情報メディア学会2018年次大会(金沢)，(2018.8.31)

[14] 山本周、桐葉佳明、中尾彰宏、“パケット・トレーラによる多様デバイスのトラフィック制御法”、電子情報通信学会ソサエティ大会(金沢)(2018.9.14)

[15] 高嶋洋一、小池義昌、“IoT・AI 時代のデータ利活用のあり方（パネルディスカッションパネリスト）”, スマート IoT 推進フォーラム技術戦略検討部会第 5 回テストベット分科会 (東京) (2018.9.14)

[16] Keping Yu, Xin Qi, Quang Ngoc Nguyen, Zheng Wen, Kenji Kanai and Takuro Sato, "ICN-related projects and field experiments at Waseda University", Named Data Networking Community Meeting 2018, Gaithersburg, USA, (2018.9.19–20)

[17] 下西英之、伊藤暢彦、黒田貴之、モバイルネットワークにおける超低遅延アプリケーションのためのエッジコンピューティングの応用”、センサ・アクチュエータ・マイクロナノ/ウィーク 2018 次世代センサ総合シンポジウム (2018.9.28)

[18] 下西英之、伊藤暢彦、黒田貴之、モバイルネットワークにおける超低遅延アプリケーションのためのエッジコンピューティングの応用”、情報処理学会連続セミナー2018 第4回(2018.10.3)

[19] 下西英之、桑原拓也、黒田貴之、“ネットワーク運用管理自動化に向けた設計・構築の自動化技術と AI/ML の活用”、情報通信技術委員会（TTC）（2019.1.21）

[20] 八鍬豊、福田達也、黒田貴之、佐藤陽一、システム構成変更自動化技術 Theater によるネットワーク構築実験のご紹介〃、日本ネットワーク・オペレーターズ・グループ JANOG43(2019.1.24)

[21] 高嶋洋一、小池義昌、“IoT 共通基盤技術におけるメッシュ状雨量データを活用した河川水位予測，”電子情報通信学会 LOIS 研究会 LOIS2018-50 (鹿児島) (2019.1.24)

[22] 下西英之、桑原拓也、黒田貴之、中野谷学、丸山貴志、“ネットワーク設計構築の自動化と機械学習の活用”、電子情報通信学会第35回NSINワークショップ(2019.3.4)

[23] 中野谷学、“強化学習の探索結果を活用した自動構築モジュール間の依存性検出”、電子情報通信学会情報通信マネジメント研究会（ICM）（2019.3.8）

[24] 山本周、桐葉佳明、中尾彰宏、“パケット・トレーラによる IoT トラフィック QoS 制御の検討”、2019 年電子情報通信学会総合大会、B-7-12（東京）（2019.3.20）

[25] 山本周、中尾彰宏 “プログラマブル・データプレーンを使用したトラフィック優先制御”、電子情報通信学会 NS 研究会、(鹿児島) (2019.4.18)

## １０ 出願特許リスト

[1] 小泉清一、他、「サービス構成設計システム、サービス構成設計方法、サービス構成設計用プログラム」、日本、2017.3.24 出願

[2] 山崎智史、他、「変更手順生成装置、変更手順生成方法および変更手順生成プログラム」、日本、2017.6.14 出願

[3] バイエ・フロリアン、他、「THROUGHPUT ESTIMATION DEVICE AND THROUGHPUT ESTIMATION SYSTEM」、PCT、2017.11.10 出願
[4] 小泉清一、他、「サービス構成設計装置、およびサービス構成設計方法」、PCT、2018.1.29 出願

[5] 山崎智史、他、「変更手順生成装置、変更手順生成方法および変更手順生成プログラム」、PCT、2018.5.31 出願

[6] 篠原悠介、他、「データ制御装置、データ制御方法、およびプログラム」、日本、2018.6.14 出願

[7] 中野谷学、他、「依存関係検出装置、依存関係検出方法および依存関係検出プログラム」、日本、2019.2.6 出願

[8] 高嶋洋一、湯口昌宏、山田智広、「データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム」、日本、2019.3.13 出願

[9] 高嶋洋一、湯口昌宏、山田智広「データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム」、日本、2019.3.13 出願

[10] 長谷川洋平、他、「情報処理装置、データ収集システム、通信設定方法、及びプログラム」、日本、2019.3.15 出願

## 11 取得特許リスト

2019.5.15現在は登録特許なし。

## 12 国際標準提案リスト

[1] “Further modification of interface requirement for Y. DAN-req-arch”, ITU-T SG13Q15 interim meeting, Tokyo, Japan, November 2016 (2016.11.4)

## 1 3 参加国際標準会議リスト

[1] ITU-T SG13Q15、東京、2016年10月

[2] ITU-T SG13Q15、東京、2016年11月

[3] ITU-T SG13Q15、東京、2017年3月

## 14 受賞リスト

2019.5.15現在は受賞なし。

## １５ 報道発表リスト

[1] “NEC、東京大学、NTT、早稲田大学 IoT 機器からクラウド環境への通信量を大幅に削減する実証実験を開始”，平成 31 年 1 月 23 日

## １６　ホームページによる情報提供

NEC : https://jpn.nec.com/press/201901/20190123_02.html （ヒット数 1186）

東京大学 : http://www.iii.u-tokyo.ac.jp/news/201901239404

NTT : http://www.ntt.co.jp/news2019/1901/190123a.html （ヒット数 1739）

早稻田大学：https://www.waseda.jp/top/news/62881

掲載の概要：日本電気株式会社、国立大学法人東京大学大学院情報学環中尾研究室、日本電信電話株式会社、学校法人早稲田大学は、IoT共通基盤を共同で開発し、IoT機器と共通基盤間における重要通信保護に関する実証実験を2018年12月中旬から中国地方で開始した。
研究開発による成果数

平成28年度	平成29年度	平成30年度
查読付き誌上発表論文数	0件(0件)	0件(0件)	3件(2件)
查読付き口頭発表論文数(印刷物を含む)	0件(0件)	2件(2件)	6件(6件)
その他の誌上発表数	0件(0件)	0件(0件)	1件(0件)
口頭発表数	8件(1件)	1件(1件)	16件(3件)
特許出願数	0件(0件)	2件(1件)	8件(2件)
特許取得数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
国際標準提案数	1件(1件)	0件(0件)	0件(0件)
国際標準獲得数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
受賞数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
報道発表数	0件(0件)	0件(0件)	4件(0件)
報道掲載数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)

実施期間終了後	合計
査読付き誌上発表論文数	3件(3件)	6件(5件)
査読付き口頭発表論文数(印刷物を含む)	2件(2件)	10件(10件)
その他の誌上発表数	0件(0件)	1件(0件)
口頭発表数	0件(0件)	25件(5件)
特許出願数	0件(0件)	10件(3件)
特許取得数	0件(0件)	0件(0件)
国際標準提案数	0件(0件)	1件(1件)
国際標準獲得数	0件(0件)	0件(0件)
受賞数	0件(0件)	0件(0件)
報道発表数	0件(0件)	4件(0件)
報道掲載数	0件(0件)	0件(0件)

注1：各々の件数は国内分と海外分の合計値を記入。（括弧）内は、その内海外分のみを再掲。

注2：「査読付き誌上発表論文数」には、定期的に刊行される論文誌や学会誌等、査読（peer-review（論文投稿先の学会等で選出された当該分野の専門家である査読員により、当該論文の採録又は入選等の可否が新規性、信頼性、論理性等の観点より判定されたもの）のある出版物に掲載された論文等（Nature、Science、IEEE Transactions、電子情報通信学会論文誌等および査読のあ
る小論文、研究速報、レター等を含む）を計上する。

注3：「査読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）」には、学会の大会や研究会、国際会議等における口頭発表あるいはポスター発表のための査読のある資料集（電子媒体含む）に掲載された論文等（ICC、ECOC、OFCなど、Conference、Workshop、Symposium等でのproceedingsに掲載された論文形式のものなどとする。ただし、発表用のスライドなどは含まない。）を計上する。なお、口頭発表あるいはポスター発表のための査読のない資料集に掲載された論文等（電子情報通信学会技術研究報告など）は、「口頭発表数」に分類する。

注4：「その他の誌上発表数」には、専門誌、業界誌、機関誌等、査読のない出版物に掲載された記事等（査読の有無に関わらず企業、公的研究機関及び大学等における紀要論文や技報を含む）を計上する。

注5：PCT 国際出願については出願を行った時点で、海外分1件として記入。(何カ国への出願でも1件として計上)。また、国内段階に移行した時点で、移行した国数分を計上。

注6：同一の論文等は複数項目に計上しないこと。例えば、同一の論文等を「査読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）」および「口頭発表数」のそれぞれに計上しないこと。ただし、学会の大会や研究会、国際会議等で口頭発表を行ったのち、当該学会より推奨を受ける等により、改めて査読が行われて論文等に掲載された場合は除く。
## 令和元年度 追跡評価書

研究機関

：日本電信電話(株)、(国)東北大学、エヌ・テイ・テイ・コミュニケーションズ(株)、富士通(株)

研究開発課題

： 被災地への緊急運搬及び複数接続運用が可能な移動式 ICT ユニットに関する研究開発

研究開発期間 ： 平成 24 ～ 25 年度

代表研究責任者：清水敬司

## ☑ 総合評価

(総論)

研究開発の当初目標を十分達成するなど非常に成果をあげている。研究開発後も、事業化、商用化のための自主開発や、国内外における実証実験および実災害対応を行っていることは、高い評価に値する。

(コメント)

● 研究開発の当初の目標を十分達成し、社会実装に向けても進捗していることは高い評価に値する。

● プロジェクトの連携も十分とれており、非常に成果をあげたプロジェクトである。

● 短い期間で成果をあげ、国内外における実証実験および実災害対応を行っており、高く評価できる。

● 研究開発後も、事業化、商用化のための開発を自主的に取り組んでおり、評価できる。

● 内閣府 SIP「災害情報の配信技術の研究開発」において平成 30 年度まで研究開発を行い、有意義な活動であった。

● 製品化も進んでいるが、災害向けということもあり、災害時以外での管理、経年変化による劣化や技術動向の変化、故障等も含め、保守や長期的な動作保証も含めた検討が望ましい。
## (1) 成果から生み出された経済的・社会的な効果

## (総論)

国際標準化や国内外での実証実験を積極的に行ったほか、政府 BCP における活用や、実災害対応を通じた地域の安心・安全への貢献など、社会的な効果は大きい。

(コメント)

● 国際標準化を行うと同時に、全国の自治体およびフィリピン、ネパール、バヌアツ等の海外における実証実験を行ったことは評価でき、社会的な効果は大きい。

● 熊本地震や九州北部豪雨、西日本豪雨等の災害対応で活用し、通信疎通力を高め、地域の安心・安全に貢献したことは評価できる。今後も災害における安心・安全を提供することが期待できる。

● 複数接続運用が可能な移動式の ICT ユニットを開発し、国内のみならず海外においても公開デモや展示により紹介するなど、その有用性を広く知らしめた。

● ユニットの小型化＋複数ユニットのNW化が実現されており、大きな成果が得られている。

● 立川地区中央省庁災害対策本部設置訓練での実証を経て、政府 BCP(事業継続計画)に ICT ユニットの利活用が位置づけられるとともに常設化が決定した。

● 国際標準化活動に積極的に取り組み、ITU-T(SG15)において ICT ユニット概念規定(L.392)と通信堅牢性と回復規定(L.300series.Sup.35)を標準化した。

● ITU と総務省の連携により、海外の災害支援にも利用されている。

## (2) 成果から生み出された科学的・技術的な効果

## (総論)

構成要素の小型化・高性能化への対応や、衛星回線を有効活用するための機能拡充等を実現しており、技術的な効果は大きい。

(コメント)

● 装置の小型化については、構成要素(デバイス)の小型化・高性能化に依存するが、新たなデバイスの出現にも対応できるとのことなので、技術的な効果は大きい。

● 複数のユニットを有機的にかつ柔軟に連携させ、情報通信の処理能力を高めるための技術を構築した。さらに、遠隔制御により運用の自動化、監視制御を可能とする技術を確立した。

● 衛星回線を有効活用するために、不要不急のトラヒック(Windows アップデート等)の抑止、通信内容に応じたトラヒックシェーピング機能等を拡充した。
## (3) 副次的な波及効果

## (総論)

平時利用として、携帯電話の電波が届かない工事現場や建設現場において導入が進みつつあるなど、災害時に限定されない幅広い活用が期待される。

(コメント)

● 移動式 ICT ユニットは、平時利用として、携帯電話の電波が届かない工事現場や建設現場において導入が進みつつある。

● 本ユニットの一部構成機能から構成される IP をベースとした自営交換システムと衛星回線との接続や、アナログ回線の同時収容、音声以外のテキストメッセージ機能の追加によりシステム機能の高度化を実現した。

● ITU-T での国際標準化に貢献した。

## (4) その他研究開発終了後に実施した事項等

## (総論)

被災地支援や成果・報道発表等を積極的に行うとともに、フィピン等ヘグローバルな展開を行い、有効性を示すなど、成果の普及および広報活動は十分に行われている。

(コメント)

● 被災地支援、一般公開デモ、成果発表、展示、報道発表等を積極的に行うなど、成果の普及および広報活動は十分に行われている。

● 防災訓練等も多く実施されている。

● インド、フィリピン等ヘグローバルな展開を行い、有効性を示すとともに、装置を寄贈し、災害に活用することが期待されている。

● NTT 持株会社から NTT 事業会社および NTT グループ会社に技術提供、技術開示を行い、「きずな支援ネット」等の製品化・販売体制構築を行うなど、今後の導入が期待できる。

● 共同プロジェクト実施者の富士通においても、試作・評価やニーズ調査を実施中であり、今後の販売が期待できる。
## (5) 政策へのフィードバック

## (総論)

府省庁連携防災情報共有システムとの連携を図り、政府機関の防災訓練において実証実験を行うなど、その有効性を広く知らしめた。今後の展開・維持に向け、長期的な観点で技術、体制、装置のメンテナンス、キャリアや自治体等との連携についても検討することが望ましい。

(コメント)

● 府省庁連携防災情報共有システムとの連携を図り、また、政府機関の防災訓練においてGISの連携に関する実証実験を実施するなど、その有効性を広く知らしめた。

● 長期的な観点で技術、体制、装置とその改良をどうメンテナンスするかを検討することが望ましい。

● 更なる導入に向け、税制面あるいは財政的支援を国が検討することが望ましい。

● 自治体等のユーザのニーズに応じたカスタマイズが継続的に行われることを期待したい。

● NTT だけで今後の展開、維持は厳しい面もあると思われ、キャリアによるコンソーシアム等により広い活動団体などを立ち上げることも視野に入れると良い。

● 大型 ICT ユニットの研究開発に比べ、自治体との連携は(主に予算面から)容易であると考えられるが、政策面において、連携によるさらなる進展が望まれる。
# 自律型モビリティシステム（自動走行技術、自動制御技術等）の開発・実証 Ⅳ ロボット等も含めた自律型モビリティシステムの共通プラットフォーム構築のための技術の確立

# Development and demonstration project on autonomous mobility system (self-driving technology, automatic control technology) IV Common Platform for Low Speed Autonomous Mobility Systems

代表研究责任者 萩田紀博 株式会社国際電気通信基礎技術研究所

研究開発期間 平成 28 年度

## 【Abstract】

The research project proposes fundamental specifications of a common platform with high reliability and precision, allowing to control low-speed (less than 6km/hour) self-driving mobility of wheelchairs, humanoid robots, and cart robots in order to facilitate secure and safety living life and social participation for the elderly and disables. It achieves three objectives; two kinds of specification and the preparation towards field experimentation of the platform. First, ATR proposes the specification allowing to send sensing information of pedestrians, mobility and obstacles observed from built-in sensors in the mobility to the platform. Second, Panasonic proposes the other specification allowing to send the information obtained from surveillance cameras to the platform. The common platform with these specifications expects to allow collaboration among mobility for preventing from collision. Third is to prepare the test course (5,000 m2). The Ethical, Legal and Social Issues on the system are investigated and standardization on the common platform is also prepared.

## 1 研究開発体制

○ 代表研究責任者 萩田紀博†（株式会社国際電気通信基礎技術研究所知能ロボティクス研究所†）

研究分担者 神田崇行 $ ^{†} $

山崎龍次††(パナソニック株式会社AVCネットワークス社イノベーションセンター††)

総合ビジネスプロデューサー 中村秀治†††（株式会社三菱総合研究所公共・制作部門†††）

☐ ビジネスプロデューサー 宮下敬宏 ✗

行正泰長 ✗

研究開発期間 平成28年度

研究開発予算 総額 150 百万円
## 2 研究開発課題の目的および意義

我が国が超高齢化と労働人口減少を迎える中、過疎地も含めた高齢者の安全・安心な生活、多様な経済活動の生産性確保等を図るため、様々なセンサー情報等も活用し、ICT基盤技術と連携して、高信頼・高精度な自動走行を実現する自律型モビリティシステム（自動走行技術、自動制御技術等）の開発を推進する。自律型モビリティシステムは、多様な分野における持続的な成長の基盤として期待されており、主要国でも官民を挙げた大規模プロジェクトが始動しているため、我が国でも本施策を早急に推進する必要がある。

このため、自動走行に必要な高度地図データベースの更新・配信のための通信技術の開発や、自動走行技術、自動制御技術等を活用した安全・安心な自律型モビリティシステムの開発及び利活用実証を推進することで、自律型モビリティシステムを支えるICT基盤技術の確立及び研究成果に関する国際標準の獲得等による我が国の国際競争力の向上に寄与することを政策目標とする。

これらの目的および政策目標に資する、ロボット等も含めた自律型モビリティシステムの共通プラットフォーム構築のための技術の確立を研究開発目標とする。なお、各技術の研究開発成果を自律型モビリティシステムとして統合する必要があることから、各技術の研究開発は相互に連携し実施するものとする。

## 3 研究開発成果（アウトプット）

本研究開発は、以下の体系で実施した。

（ア）人と多様な自律型モビリティシステムが共存するために必要な共通プラットフォームの構築技術

（アーリー）センサ情報共有プラットフォームの構築技術に関する研究開発

（ア-1-1）動的な環境変化に対応した近傍状況認識技術の研究

（ア-1-2）3次元環境知能プラットフォームの研究開発

（アーニ）自律型モビリティシステムの協調制御技術に関する研究開発

（ア-2-1）複数モビリティ協調制御技術の研究

（ア-2-2）人々と協調したモビリティ制御技術の研究

（アーカー3）共通プラットフォーム構築技術の実証・標準化

（ア-3-1）多様な自律型モビリティシステムでの実証システム構築・実証実験

（ア-3-2）共通プラットフォームに関する国際標準化

（イ）固定されたカメラ映像を用いた物体の検出、属性識別、追尾、行動予測等に係る技術

（イー1）物体検出・属性認識技術の研究開発

（イ-1-1）人物・車両等検出技術の研究開発

（イ-1-2）人物・車両などの推定技術の研究開発

（イ-1-3）グループ属性推定技術の研究開発

（イー2）物体追尾技術の研究開発

（イ-2-1）人物追尾技術の研究開発

（イ-2-2）カメラ間人物追尾技術の研究開発

（イ-2-3）人物位置特定技術の研究開発

（イ-2-4）群衆行動識別技術の研究開発

（イー3）行動認識・予測システムの研究開発

（イ-3-1）行動予測技術の研究開発

（イ-3-2）行動認識システムの実証
上述した研究課題（ア）を株式会社国際電気通信基礎技術研究所（以下、ATR）、研究課題（イ）をパナソニック株式会社が担当した。

### 3. 1 （ア）人と多様な自律型モビリティシステムが共存するために必要な共通プラットフォームの構築技術

ネットワークに接続され、かつ低速で移動する自律型モビリティについて、少なくても3種類以上の異なるシステムやサービス（たとえば、高齢者向け電動車いす、道案内ロボット、荷物配送ロボットなど）を対象に、各自律型モビリティの搭載センサー及び周囲に設置される環境センサーにより検知した情報（たとえば、周囲の人々位置や動的な障害物の位置）を他の自律型モビリティと情報共有できるようにするプラットフォーム構築技術を実現する。

いずれのシステム・サービスにおいても、共通プラットフォームにより情報共有することでシステムが単体動作する場合よりも効率的にサービスを提供できることを確認する。また、自律型モビリティシステムの近傍（半径10m以内）に、最大10名までの人々が集まっている場合にも、各人の特性（サービスを受ける人、無関係に移動している人、興味をもって寄ってきた人など）に応じて自律型モビリティシステムが適切に協調行動をする機能（例えば、周囲の人々の移動の邪魔にならない移動経路計画機能、介護者と話しながら移動するための並走フォーメーション維持機能、サービス対象となる人への接近機能など）を5種類以上抽出し、それぞれの機能をプラットフォーム上で実現し、複数のシステム・サービスの利用場面でその有効性を検証する。

上記目標の達成に向けて、サブテーマ（アー1）～（アー3）を定め、研究に取り組んだ。研究開発成果については、サブテーマごとにまとめて記載する。

### 3. 1−1 （アー1）センサ情報共有プラットフォームの構築技術（担当：ATR）

## （ア-1-1）動的な環境変化に対応した近傍状況認識技術の研究

ネットワークに接続され、かつ低速で移動する自律型モビリティについて、少なくても3種類以上の異なるシステムやサービス（たとえば、高齢者向け電動車いす、道案内ロボット、荷物配送ロボットなど）を対象に、各自律型モビリティの搭載センサー及び周囲に設置される環境センサーにより、自律型モビリティシステムの近傍（半径10m以内）に最大10名までの人々が集まっている状況において、モビリティシステムから半径10m以内の人を検出する基本処理を実現する。

自律型モビリティの近傍（自律型モビリティを中心に半径10m以内）の人々の位置検出を実現するために、近傍の人々の位置検出手法の基本処理を提案した。複合商業施設（アジア太平洋トレードセンター（ATC）、大阪市住之江区）において人々の位置計測データを収集した。収集したデータを使用して、提案した基本処理で自律型モビリティの近傍の人々の位置を検出できることを検証した。検出率は、複合商業施設の一般来訪者が存在しない環境で98.6%、一般来訪者が多く存在する環境では遮蔽領域の影響から94.3%となることが明らかになった。以下、詳細について述べる。
自律型モビリティ（車いす型ロボット）をATC内に配置した様子を図1に示す。自律型モビリティには3次元距離計測装置としてVelodyne社製HDL-32Eを取り付けた。本装置により自律型モビリティ周辺の3次元距離情報（水平全方位360度、垂直視野41.3度（仰角10.67度、俯角30.67度）の範囲の70万点の点群の距離情報、測定可能距離約100m（最大））を取得（図2）し、自律型モビリティの自己位置推定と、自律型モビリティ近傍の人々の位置を検出する。自己位置推定手法には移動ロボット分野で一般的に利用されているslam6d法 $ ^{[1]} $ を利用する。人々の位置検出手法は、3次元距離情報（点群データ）から背景データを取り除いて人らしい点群データを抽出する新たな手法を提案した。（詳細については割愛する。）

図１自律型モビリティ（車いす型ロボット）

図２ 計測した３次元距離情報の例

複合商業施設（ATC）において、自律型モビリティ（車いす型ロボット）の近傍を歩く被験者の3次元距離情報（点群情報）を取得し、先の基本処理によって被験者の位置を検出する実験を行った。3次元距離情報は10[Hz]で取得し、取得する毎に被験者の位置を検出した。実験場所は通行規制等は行わず、ATCに訪れている一般来訪者の行動も制限しなかったため、時間帯によって一般来訪者が多く存在する場合は、自律型モビリティと被験者の間に立つ、通過するなどにより、3次元距離計測装置にとって遮蔽領域（一般来訪者の影になって計測できない領域）ができる場合が実験中に見られた。自律型モビリティの近傍（距離10m以内）の人の検出率（検出成功回数／全データ取得回数）は、一般来訪者がいない場合は98.6％、一般来訪者がいる場合は94.3％であった。これらの結果により、モビリティシステムから半径10m以内の人を検出する基本処理を上記の検出率で実現したことを示した。

## （ア-1-2）3次元環境知能プラットフォームの研究開発

ネットワークに接続され、かつ低速で移動する自律型モビリティについて、少なくても3種類以上の異なるシステムやサービス（たとえば、高齢者向け電動車いす、道案内ロボット、荷物配送ロボットなど）を対象に、各自律型モビリティの搭載センサー及び周囲に設置される環境センサーにより検知した情報（たとえば、周囲の人々位置や動的な障害物の位置）を他の自律型モビリティと情報共有できるようにするプラットフォーム構築技術を実現するため、センサ情報を受信し、動的な情報送信を可能にするプラットフォームシステムの基本仕様を策定する。

ユビキタスネットワークロボットプラットフォーム（UNR-PF）をベースとして空間台帳の3次元空間への拡張を行うとともに、空間情報取得のためのインタフェース定義の改良を行なうことで、3次元環境知能プラットフォームを開発する。そのために、各自律型モビリティが搭載しているセンサによる近傍状況の認識（近傍（半径10m以内）に10名程度の人々が存在する場合にも、周囲10m以内の人物や移
動物体、動的な障害物などの位置を検出）に加えて、周囲の環境認識（5cm以上の段差や階段の形状および位置を検出）の結果を、適宜、無線ネットワークを介して統合・共有するセンサ情報共有プラットフォームの基本仕様を、UNR-PFをベースとして策定した。以下、詳細について述べる。

サブテーマ（ア-3-1）で構築するプロトタイプと、想定される近傍状況の情報の粒度から、プラットフォームに求められるトランザクション性能要件を次のように算定した。

まボ環境の条件を次のように想定する。

・対象空間内には10～20個の動的な障害物（歩行者）が存在する。

・3 台以上の低速の移動体と、2 種類の環境センサが存在し、毎秒 50 回（20 ミリ秒に 1 回）センサ情報を収集する。

この状況下では、以下のような頻度で情報の交換を行うこととなる。

・5つ以上のロボット機能コンポーネントが同時にプラットフォームに接続し、20ミリ秒毎に、

全体で100個のイベント情報を交換する。

すなわち、ネットワークによる遅延を除外して、プラットフォーム上では20ミリ秒以内に、100個のイベントを、3台の自律型モビリティとイベント情報を蓄積するデータベースシステムに対して配信を完了することが必要となる。（センサ情報を解析して高次の情報を抽出するサービスなどは、データベースシステムの先に接続するものとして、ここでは一次的な情報配信の対象から除外する。）

このトランザクションに含まれるセンサデータの規模について、以下のように算定した。

## ・低速の自律型モビリティが観測するデータ

低速の自律型モビリティに搭載される3次元距離計測装置（Velodyne社製HDL-32E）は、最大で毎秒700,000ポイントの計測が可能である。一つのポイントのデータを15byte（位置情報（x,y,z）それぞれ32bit整数、輝度情報（r,g,b）それぞれ8bit整数）で表現すると、毎秒10MByteの測定データが得られる。これらの生データはプラットフォーム上で取り扱う抽象度の高いイベントデータとは別のストリームで、3次元空間台帳を統合するシステムにアップロードする。

## ・低速の自律型モビリティが受け取る統合された3次元環境データ

低速の自律型モビリティは周囲の状況を3次元空間台帳から受け取る。低速の自律型モビリティの近傍領域を、水平方向に縦横20m、鉛直方向に2mの直方体状の空間と定義する。この近傍空間を各辺25cmのボクセルに分割し、ボクセル毎に障害物の有無、障害物の属性（人か、それ以外か、移動している場合は速度など）を情報として受け取ることとする。

このとき、近傍空間は 51,200 個 $ (=(20\div0.25)\times(20\div0.25)\times(2\div0.25)) $ のボクセルで構成され、1つのボクセル当たりの情報を 1KByte 程度で表現することとすると、低速の自律型モビリティが受け取る情報は、無圧縮の場合で1周期あたり 50MByte 程度となる。実際の通信量は、どの程度の周期で環境情報を受け取るか、また、その周期の間にどの程度のボクセルで情報が変化するか（変化の生じていないボクセルのデータは送信する必要がない）により、適切な値を決定する必要があるため、このデータ量が最大値となる。各自律型モビリティは、搭載したセンサにより周辺の詳細な情報を得ていることから、3次元環境の情報を 100ms のオーダで受け取る必要はない。障害物の影になるなど直接観測できない範囲の情報を取得して、近傍の人や移動体の行動を予測するために得る情報であるから、1秒から数秒のオーダで情報を取得できればよいと考えられる。

1 秒周期で情報を取得すると想定し、近傍空間のうち動的な障害物が存在し得るボクセルの数を