Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
エッジコンピューティング基盤の必要性を裏付けるものと考えられる。

以上のように、年次目標を達成することができた。今後は、本成果に加え、さらに各エッジサーバが収容可能な自律型モビリティ数や、各種データに必要とされるデータの鮮度により決定される通信頻度、各通信区間の帯域等の、各パラメータやパラメータ間の制約条件を鑑み、自律型モビリティシステムのためのエッジコンピューティング基盤の設計と実装、実証実験によるフィージビリティ確認を進める必要があると考えられる。

### 3.2 課題Ⅱ一イ）自律型モビリティシステムに対応した低遅延エッジサーバ技術

日本の交通環境において、Ⅱ－ア）のエッジサーバ上に配備された自律型モビリティシステムについて、アプリケーションの要求するレスポンスタイムを満たせるエッジサーバの構成を明らかにした上で、低遅延エッジサーバ技術を確立する。

上記目標の達成に向けて、「自律型モビリティシステムに関わるアプリケーションが要求する遅延レベルを満たすため、高速データ処理・高速パケット処理が可能なサーバアーキテクチャの開発を行う。これにより、アプリケーションが要求する遅延レベルで処理を完了できるエッジサーバを実現する。」ことを年次目標とした。

エッジコンピューティング基盤による負荷分散・低遅延化を実現するためには、各エッジサーバは自律型モビリティシステムにおいて必要とされるデータ処理やパケット処理を、期待される時間内に実行する必要がある。我々が想定する自律型モビリティシステムにおいて、各エッジサーバが実行すべきデータ処理のうち特に処理量の大きなものとして、道路空間情報の画像解析処理がある。車載カメラや監視カメラ等で撮影した道路空間の映像を解析し、人物等の物体検知を行う処理である。また各エッジサーバが実行すべきパケット処理として、データ圧縮を伴うデータ転送処理がある。自律型モビリティシステムにおいては、センサデータの収集やダイナミックマップデータの配信等、大量の車両との大容量のトラフィックが発生するため、帯域が限られた無線区間、あるいは通信が集中するコア網での通信において、データ圧縮を伴うデータ転送処理が求められる。そこで、画像解析処理、データ圧縮を伴うデータ転送処理それぞれについて、サーバアーキテクチャの検討と、処理時間の測定を行った。

画像解析処理についてのサーバアーキテクチャ検討・処理時間測定は次のように実施した。まず、画像解析処理に適したアーキテクチャとしては、並列処理計算に適したGPUを画像解析処理に活用可能なものが良いと考えた。エッジコンピューティング基盤はOpenStack環境で構成し、画像解析処理はエッジサーバで動作する仮想マシン上のアプリケーションとして実装する。このため、仮想マシンからGPUを利用するためにPCIバススルーを使用することとした。次に、このようなサーバアーキテクチャにおいて、OSSを活用した画像解析処理プログラムを実装し、処理時間を計測した。この結果、CPUのみで解析した場合には遅延が大きく、目標としたフレームレートの映像をリアルタイムに解析することができないのに対し、GPUを適用したアーキテクチャにおいては、各フレームをリアルタイムに解析できる性能が得られることを確認した。

データ圧縮を伴うデータ転送処理についてのサーバアーキテクチャ検討・処理時間測定は次のように実施した。まず、データ圧縮処理としては、汎用的に用いられる gzip 等の他、Redundancy Elimination(RE)の活用が有効であると考えた。RE は、冗長トラヒックを削減することによりトラフィック量を低減する技術であり、エッジコンピューティングにおける通信効率化技術として期待される。また、画像解析処理同様、RE の高速化には GPU の活用が有効であると考えた。次に、各手法によるデ
一夕圧縮を伴うデータ転送プログラムを実装し、データ圧縮を伴わないデータ転送、gzipによるデータ圧縮を伴うデータ転送、CPUのみを用いたREによるデータ圧縮を伴うデータ転送、GPUを活用したREによるデータ圧縮を伴うデータ転送のそれぞれにおいて、処理時間等を計測した。この結果、自動車情報を模したJSONデータ、映像データ、HTMLデータのどのデータ種別においても、GPUを活用したREによるデータ圧縮を伴うデータ転送が処理時間・データ圧縮率・通信スループットの全てにおいて優れることを確認することができた。ただし、本実験では、REで用いるサーバ間のキャッシュは事前に共有している等の前提を置いており、キャッシュの随時作成・更新等の実装・計測は今後の課題である。

以上のように、年次目標を達成することができた。今後は、REに関する上記課題や自律型モビリティの密度変化への対応方式について更なる検討を行うとともに、自律型モビリティシステムにおけるアプリケーションが要求するレスポンスタイムをエッジサーバが達成可能であることを実証していく必要があると考えられる。

### 3.3 課題Ⅱ一ウ）自律型モビリティシステムに追従するエッジサーバ間ハンドオーバ向上技術

日本の交通環境において、Ⅱア）のエッジサーバ上の自律型モビリティシステムについて、アプリケーションと自動走行車両等の通信が途絶する時間を可能な限り短くし、移動先のエッジサーバへの連続的なハンドオーバー処理を可能とする分散構成を明らかにした上で、エッジサーバ間ハンドオーバー技術を確立する。

上記目標の達成に向けて次の２点を年次目標とした。

・「自律型モビリティに関する想定アプリケーションの構成から、アプリケーションレベルでのハンドオーバーバの形態と方式を分類し、ハンドオーバーバ処理方式のフレームワークを定義する。」

・「上記で検討したフレームワークを基に、エッジコンピューティング基盤が提供するハンドオーバに関わる機能を決定し、インタフェースを定義する。」

まず、エッジコンピューティング基盤に適用するハンドオーバー処理方式を定義するために、エッジコンピューティング基盤上でとり得る複数のハンドオーバー処理方式案を検討し、それぞれの案について評価を行った。具体的には、エッジサーバとして動作する仮想マンのライブマイグレーション機能を用いたハンドオーバー処理方式、ハンドオーバー時に移動先のエッジサーバで新たな仮想マンを起動するハンドオーバー処理方式、事前に全エッジサーバ上に仮想マンを起動しておくハンドオーバー方式（VM 事前作成方式）それぞれについて、動作手順を検討するとともに、アプリケーション開発容易性、ハンドオーバーにかかる時間、リソース消費量等の観点からメリット・デメリットを整理した。この結果、自律的モビリティシステムにおけるハンドオーバー処理方式としては、ハンドオーバーにかかる時間が短いことを主な理由としつつ、総合的に良い評価であったVM事前作成方式が良いとの結論が得られた。

次に、VM 事前作成方式によるハンドオーバ処理の実現に向け、エッジコンピューティング基盤の機能設計を行った。具体的には、当該ハンドオーバ処理を実現するシステム構成を検討し、自律型モビリティアプリケーション起動時、終了時、ハンドオーバ時等の各ユースケース検討により当該システムを構成する各コンポーネントが保持すべき機能を明確化し、さらに、各ユースケースにおけるコンポーネント間の通信シーケンスとインタフェースの定義を行った。また、エッジコンピューティング基盤上で動作させる自律型モビリティアプリケーションを開発するための構成や実装条件をまとめ、アプリケーション開発ガイドラインとして規定した。
以上のように、年次目標を達成することができた。今後は、本成果により得られたインタフェース仕様やアプリケーション開発ガイドラインに従ってエッジコンピューティング基盤やアプリケーションの実装を進めるとともに、実証実験によるフィージビリティ確認や、それらからのフィートバックによる改良を行っていく必要があると考えられる。

### 3.4 課題Ⅱ－Ⅰ）アプリケーション安定実行基盤制御技術

日本の交通環境において、Ⅱア）のエッジサーバ上の自律型モビリティシステムについて、車両等の位置情報を収集・分析するアプリケーションの応答時間を計測し、該応答時間を目標時間に収めるために必要なリソースを明らかにした上で、アプリケーションの安定動作を可能とするアプリケーション安定実行制御基盤技術を確立する。

上記目標の達成に向けて次の２点を目標とし、取り組みを行った。

・リソース制御手法の段階的な選択実行の方式設計におけるリソース制御手法を検討する

・与えられた処理時間の中でアプリケーションの実行時間を安定化させる適切な制御手法を選択するためのアルゴリズムを設計する

自動走行車両等の動作を支援するためには、周辺環境に関する最新情報を常に取得する必要があり、特に、高速で移動する車両等の位置情報に関しては100ミリ秒程度の短い周期で収集・分析する必要がある。また、エッジサーバでは、周辺環境に関するデータの収集・分析アプリケーション以外にも複数のアプリケーションが実行されており、計算資源やネットワークなどのリソースを共有され、周辺環境に関するデータの収集・分析に要する時間の増減幅が大きくなる。そこで、自動走行車両の動作支援に必要な情報を収集・分析するプログラムの安定動作を可能とするアプリケーション安定実行制御基盤技術の確立が求められる。

アプリケーション安定実行制御基盤技術の確立に向けて、リソース制御手法の段階的な選択実行の方式設計を実施した。具体的には、制御工学のフィードバック制御を採用し、エッジサーバ上で動作する情報処理サービスの応答時間をミリ秒単位で計測し、当該応答時間が目標値を上回る（閾値を超えて応答時間が劣化する）と予想される場合に、目標値を上回るまでの時間や程度に応じて、CPUの優先度変更、アフィニティ設定、CPUの占有割り当てなどのリソース制御手法を選択・実行するアプリケーション安定実行制御基盤技術の基本方式の設計を行った。

本設計においては、測定対象となるアプリケーションの応答時間の測定方法、当該測定値が応答時間の目標値を超過する時点を予測する方法、また、応答時間が目標値を超過した場合に、アプリケーションの優先度を上げるなど適切なリソース制御とそのパラメータを計算・実行する方法を設計・開発した。特に、静的な優先度付けが難しいようなエッジコンピューティング環境において、アプリケーションの応答時間を均一に保つためのパラメータ算出が課題となるため、与えられた処理時間の中でアプリケーションの実行時間を安定化させるためのリソース制御選択アルゴリズムを設計した。

上記リソース制御手法を評価するため、交通シミュレーションによる位置情報の送受信環境と、エッジサーバ上で動作する疑似アプリケーションによって、エッジサーバにかかる複雑な負荷パターンを再現し、本提案手法を適用した。その結果、従来と比較して、CPU使用率の極端な変動を約71%程度削減し、結果として応答時間が安定することを確認した。これによって、提案するアプリケーション安定実行制御基盤が、100ミリ秒程度で位置情報を送受信するアプリケーションの安定動作に有効であることが明らかとなった。
### 3.5 課題Ⅱ一才）リアルタイム位置情報収集基盤技術

日本の交通環境において、自動走行車両の位置を高精度に予測し、位置情報の送信頻度を減らすリアルタイム位置情報収集基盤技術を確立する。さらに位置情報に加え、走行中の車線を判定可能とする。

自動運転車が自律型センサーでは得られない周囲の状況を把握し、右折・合流時の管制、出会い頭事故防止、最短時間移動などを実現するため、エッジサーバにて車両の動的情報を収集する。しかし、渋滞などが発生した場合、多数の自動走行車両から局所的に情報が送信されるため、LTEの通信容量に制限がある中でも、すべての車両の位置情報をリアルタイムに把握することが重要である。

まず、サーバ側で車両側と同様の車の位置、速度、加速度、方向などを管理する位置推定アルゴリズムを設計した。具体的には、車両から送信された位置情報を利用して、走行車両の速度、加速度、進行方向を算出し、運動方程式を用いて、100 ミリ秒後の車両位置を推定する。車両側とサーバ側で同じ車両位置を推定しておき、車両側とサーバ側の位置情報の差異が閾値を超えた場合にのみ、サーバへ車両側の位置情報等を送ることによって、車両の位置精度を維持しつつ、同時に位置情報の送信頻度を削減することが可能とする。提案方式を実車両の走行データを用いて評価した結果、車両の位置精度を誤差30cmに維持した状態で、86%以上の通信頻度を削減可能であることを確認した。

次に、エッジサーバにて収集した位置情報を用いた車線判定アルゴリズムを開発した。走行画像データの白線位置情報から緯度経度に変換し得られた車線の位置情報に基づいて、実際の車の位置情報を照合することで車両が走行する車線を推定する。さらに、車線判定アルゴリズムを拡張し、車線判定アルゴリズムで検知した個々の車両の走行車線の情報を基に、どの車線が現在渋滞状態にあるかどうかを検知するアルゴリズムを開発した。両提案方式を実車両の走行データを用いて評価した結果、95%以上の確率で車線の判定ができること、また、エッジサーバに収集した情報から渋滞判定ができることを確認した。

## 4 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた取組みの実施状況

本研究開発では、アウトカム目標の達成に向けたアウトカム指標として「仕様策定・公開」、「標準化」、「特許出願・外部発表」、「事業化・製品化」の4つを掲げ、それぞれ次のように目標を設定した。

- 仕様策定・公開：エッジコンピューティングがアプリケーションや外部システムに提供するインタフェース規定の公開、アプリケーション実行基盤の仕様明確化。

・標準化：市場への普及促進のため、ETSI MEC や OEC 等、積極的に国際標準化に参加。

- 特許出願・外部発表：受託期間における特許出願や外部発表はもとより、終了後も出願の特許化や研究成果の評価結果等の外部発表を継続的に行う。具体的には、期間終了後を含め特許取得12件、論文2件、その他誌上発表4件、口頭発表12件、報道発表3件を想定。
・ 事業化・製品化：早期実用化を目指した、製品・サービスの企画活動、顧客ヒアリング等による顧客ニーズの明確化、研究開発からのスムースな製品・事業開発の移管、等の活動を積極的に推進。

いずれのアウトカム指標についても、平成28年度の年次目標を達成することができた。各課題における平成28年度の取組みの実績を以下に示す。

## 課題Ⅱ－ア、イ、ウ（NTT）

## ○仕様策定・公開

自律型モビリティにおける想定アプリケーション構成から、ハンドオーバ処理方式の定義を実施した。これを基に、エッジコンピューティング基盤が提供するハンドオーバに関わる機能とインタフェースの定義を実施。さらに、エッジコンピューティング基盤上で動作させる自律型モビリティアプリケーションを開発するための構成や実装条件等の要件について、アプリケーション開発ガイドラインとして規定した。

## ○標準化

市場への普及促進のため、本研究開発で得られた成果については、ETSI(European Telecommunication Standardization Institute) ISG MEC にて国際標準化を目指している。特に、最も標準化が必要と考えられるハンドオーバ技術については、ETSI ISG MEC でも議論が開始されたところであり、開発した技術の今後の標準仕様への反映を狙っていく。平成28年度の取組み実績としては、ETSI ISG MEC への下記寄書投稿を行い、標準化に向けた議論提起を実施した（寄書投稿/会議参加各1件）。今後も継続し、標準仕様への組み込みを図っていく。

## ・ETSI ISG MECへの寄書投稿/会議参加

- 発表題名：MEC018 - Relocation timing prediction

- 発表日：平成28年9月8日

- 発表場所：ETSI ISG MEC, Turin (Italy)

- 発表概要：エッジコンピューティングにおけるハンドオーバ機能について、要求要件と課題提起のためのユースケース提案を実施。

## ○特許出願・外部発表

研究成果の対外アピールのため、下記の国際会議および国内研究会（招待講演）において口頭発表2件を実施。

## ・国際会議における口頭発表

- 発表題名：Creating Large Scale Edge Infrastructure

- 発表日：平成28年9月21日

- 発表場所 : MEC Congress 2016, Munich (Germany)

- 発表概要：交通など社会インフラに適用可能なエッジコンピューティング基盤の構築に関わる技術課題及びNTTの取組状況を紹介。

・国内研究会における口頭発表（招待講演）

- 発表題名：自律型モビリティへのエッジコンピューティングの適用

- 発表日：平成29年3月10日
- 発表場所：電子情報通信学会 情報通信マネジメント（ICM）研究会（沖縄）

- 発表概要：課題Ⅱで実施しているエッジコンピューティングの研究内容の紹介と標準化動向について発表。

## ☐事業化・製品化について

まずは技術確立および標準化を優先して進めたため、平成28年度の取組み実績はないが、今後、上記の標準化を通じて、本研究開発の成果の標準仕様への組み込みを行い、その標準に沿った機器・システムの開発を推進する。これにより、業界の多数の企業において開発した技術の事業化と普及を進めていく。

課題Ⅱ－工、才（NEC）

## ○特許出願・外部発表

研究開発した技術の知財確保のため、エ）アプリケーション安定実行基盤制御技術に関する特許出願2件、オ）リアルタイム位置情報収集基盤技術に関する特許出願1件を実施した。また、研究成果の対外アピールのため、国内研究会にて5件の発表を行った。また、自動運転等をテーマとする国際会議「ITS World Congress 2017」に採録され、2017年10月に発表予定である。

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

各課題における平成29年度以降の取組みの計画を以下に示す。

## 課題Ⅱ－ア、イ、ウ（NTT）

今回の研究開発の成果を踏まえ、平成29年度以降も自律型モビリティシステムの社会実装に向けた研究開発に取り組むと共に、対外アピール活動を継続し、自律型モビリティシステムの社会実装を推進する。今後の研究開発、標準化活動、製品化・事業化の計画は以下の通りである。

まず、研究開発については、2018年度を目標にエッジコンピューティングがアプリケーションや外部システムに提供するインタフェース規定と参照実装の確立、エッジコンピューティング上で多様なアプリケーションが実行可能な共通基盤の仕様明確化を目指し、本研究開発の成果とあわせて自律型モビリティシステムの実証実験を実施する。また、本研究開発成果の事業化に向けてサービスプロバイダ・通信機器ベンダ等のステークホルダを含めたエコシステムの構築を進める。

さらに、本研究開発の成果物の市場への普及促進のために積極的に国際標準化に参加する。この活動では、エッジコンピューティング技術の標準化を推進する ETSI MEC や OEC（Open Edge Computing Initiative）をはじめとした場を通して標準化を進める。この標準化された仕様についてはオープン戦略を取り、グローバルにキャリア共通仕様でプラットフォームを提供可能にすると同時に、自動走行技術に関わるダイナミックマップなどの他の標準技術が協調的に利用可能な基盤を目指す。
課題名	ターゲット	時期	目標
課題Ⅱーアイウ	サービスプロバイダ、SIer	2018年度～	エッジコンピューティング基盤技術の実証環境提供、商用化支援
通信機器ベンダ	2017年度～	エッジサーバ要求仕様の公開と開発支援
キャリア（標準化）	2016年度～	ETSI MEC や OEC を通じた標準化活動

## 課題Ⅱ－工、才（NEC）

今回の研究開発の成果を踏まえ、平成29年度以降も自律型モビリティシステムの社会実装に向けた研究開発に取り組み、自律型モビリティシステムの社会実装を推進する。今後の研究開発については、2018年度を目標に精度改善などの改良を進め自律型モビリティシステムの実証実験を実施する。また、事業化については収集データを活用した地図情報サービスなどのサービスについても検討を進め、自律型モビリティシステムのエコシステムの構築を図っていく。
## 6 査読付き誌上発表論文リスト

特になし

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

特になし

## 8 その他の誌上発表リスト

特になし

## 9 口頭発表リスト

[1] K. Mori, “Creating Large Scale Edge Infrastructure”, MEC Congress 2016 (Munich (Germany)) (2016年9月21日)

[2]吉田雅裕、“自律型モビリティへのエッジコンピューティングの適用”（招待講演）、電子情報通信学会情報通信マネジメント研究会（沖縄）（2017年3月10日）

[3]岩井 孝法、小比賀 亮仁、“IoT 時代に向けたモバイルネットワークの研究紹介”、大学 ICT 推進協議会（AXIES）2016 年度年次大会（京都）（2016 年 12 月 15 日）

[4]岩井 孝法、小比賀 亮仁、“IoT サービス向けモバイルネットワークにおけるコンテキストアウェア制御技術”、電子情報通信学会 無線通信システム（RCS）研究会（石川）（2016年12月21日）

[5]岩井 孝法、小比賀 亮仁、“IoT 時代のバイルネットワークアーキテクチャの方向性と QoS/QoE を考慮したコンテキストアウェア制御技術”、電子情報通信学会 コミュニケーションクオリティ（CQ）研究会（大阪）（2017年1月19日）

[6]藤波 誠、水越 康博、“モバイルネットワークによる協調型 ITS 実現に向けた位置情報通信方式の評価”、電子情報通信学会 コミュニケーションクオリティ（CQ）研究会（大阪）（2017 年 1 月 20 日）

[7]小比賀亮仁、金子紘也、伊藤暢彦、岩井孝法、“自動運転を支えるアプリケーション安定実行制御基盤”、第139回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会（福岡）（2017年3月1日）

[8] M. Fujinami, H. Mizukoshi, “Evaluation of the communication system of vehicle location information for cooperative ITS via mobile network”, ITS World Congress 2017 (モントリオール) (採録済、2017年10月29日発表予定)

## 10 出願特許リスト

[1] 小比賀亮仁、「タスク優先度設定システム、タスク優先度設定方法およびプログラム」(特願 2017-033804)、日本、2017年2月24日出願

[2]藤波 誠、水越 康博「位置情報による停止検知方式」特願 2017-049418、日本、2017 年 3 月 15 日出願

[3]小比賀亮仁、「コンピュータ装置、アプリケーション制御方法、及びプログラム」(特願 2017-065543)、日本、2017年3月29日出願
## １１ 取得特許リスト

特になし

## 12 国際標準提案・獲得リスト

[1]ETSI ISG MEC、MEC018 - Relocation timing prediction、2016年9月8日

## 1 3 参加国際標準会議リスト

[1]ETSI ISG MEC、Turin（Italy）、2016年9月5日～2016年9月9日

## １４ 受賞リスト

特になし

## １５ 報道発表リスト

特になし
## 研究開発による成果数

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

：(株)KDDI 総合研究所、KDDI(株)、日本電気(株)、日本電信電

研究機関

話(株)、東北大学

研究開発課題

： 大規模災害においても通信を確保する耐災害ネットワーク管理

制御技術の研究開発

研究開発期間 ： 平成 23 ～ 24 年度

代表研究責任者：森田逸郎

☑ 総合評価

(総論)

本研究開発は、民間企業のみで進めることは難しく、国家プロジェクトとして実施したことは妥当であった。その成果は、最重要な社会課題の解決に役立つものであり、有意義である。他方、短期間でしっかりとした成果を出し、終了後の製品化、商用化、国際的な展開等の継続的な取組も高く評価できるが、まだ普及にまでは至っていない。政策サイドでも、期待される社会的効果を出すためのフォローの検討が必要。なお、通信システムの耐災害性向上技術は、技術課題の新規性や困難性だけでなく、経済性や導入のしやすさも重要であり、実用化を意識したアプローチが望まれる。
## (コメント)

● 通信システムの耐災害性の向上は、直接、企業の収益増加につながるものではないため、民間企業のみで進めることは難しい。本研究開発国家プロジェクトとして実施したことは妥当であった。

● 本研究開発は、昨今の最重要な社会課題の解決に役立っており、大いに有意義なものである。

● 国際的かつ環境保全に資する活動に展開されており、大きな波及効果を得ていることから、十分な費用対効果を上げていると考える。

● 短期間の開発にしては、しっかりとした成果を出し、終了後も継続的に成果を出している。

● 1年の研究開発期間で、個別には製品化、商用化まで行われたことは評価できる。

● 技術的な到達水準や標準化への取組は高く評価できるが、まだ普及に至っていない。

● 政策サイドでも、期待される社会的効果を出すためのフォローの検討が必要。

● 開発技術の事業化、社会実装に向けた活動は継続されているが、実証レベルに留まり、実用までには至っていない。通信システムの耐災害性向上技術は、技術課題の新規性、困難性も重要であるが、経済性や導入のしやすさも重要であり、実用化を意識したアプローチが望まれる。

● 今回の研究開発を有効利用のため、警報情報、稼働情報を災害時に共有する仕組み作りが望まれる。
## (1) 成果から生み出された経済的・社会的な効果

## (総論)

災害対応型リモート線路監視システム等、本研究開発の成果を活用した製品化がなされ、実運用環境での評価や具体的な導入も進展。成果の社会実装に向けた取組が進められているが、まだ十分な経済的・社会的効果を得るまでには至っていない。自治体でのフィールド実証をはじめ、国内外での事業化に向けた活動が継続的に実施されており、今後の市場開拓や社会への更なる普及を期待。

## (コメント)

● 個別要素技術について進展があり、社会適用も進展している(自治体、KDDIシステムへの導入)。

● 最大伝送速度 100 Gbit/s を達成し、10 Gbit/s から 100 Gbit/s までの可変制御を実現した。

● 国際標準化として、Disaster Recovery 文書の提案を行い、「Framework for Defense」として制定されたことは評価できる。

● 災害対応型リモート線路監視システムのプラットフォーム部分の実証完了、一部運用開始、レストレーションプラン技術に関するユーザとのフィールド評価の実施、大規模イベントにおけるDTNアクセスポイントの動作検証等、成果の社会展開を十分に実施している。

● OTDR ベースの災害対応型リモート線路監視システムの製品化、ネットワーク運用管理業務フローの実運用環境での評価等、社会実装に向けた取組がなされているが、十分な経済的・社会的効果を得るまでには至っていない。

● 製品化は完了しているが、普及が進んでいないものも多い。

全課題を統合した効果は、今後に待つところも多い。

● 個別には防災システムとして製品が開発され、自治体への納品、戦略的イノベーション創造プラグラムの防災システムとして提供されている。自治体でのフィールド実証等、システム事業化活動が継続的に実施されており、今後の社会への普及、市場開拓に向けた取組を期待する。

● 高効率電源制御技術は大規模災害を念頭に開発したものであるが、NEDO からの委託により、インドネシアでの実証実験が行われ、有効性が確認されている。今後の市場開拓に期待したい。

● 電源事情の悪い海外の通信基地局の発電機の燃料削減と温室効果ガスの低減に向けて、インドネシアの携帯電話基地局でディーゼル燃料の最大80%の削減を確認するとともに、消防・防災システム向けDTNアクセスポイントを製品化する等、新たな市場の形成について着実に実施している。
## (2) 成果から生み出された科学的・技術的な効果

## (総論)

FPGA の改良により光伝送システムでは世界トップレベルとなる 1024 QAM 技術を実現し、最大伝送速度が 100Gbit/s に達したことで商用システムへの適用性を示すとともに、障害推定及びレストレーションプラン策定に関する事業者間インターフェースの国際標準化を達成したほか、特許及び論文についても着実な成果を出しており、十分な科学的・技術的な効果が得られている。

(コメント)

● 特許、論文に関して、着実な成果を出している。

● FPGA の改良により光通信では世界トップレベルとなる変調多値度 1024 QAM を達成、最大伝送速度は 100 Gbit/s に達し、商用システムへの適用性を示した等、十分な科学的・技術的成果を得ている。

● 光伝送システムとして 1024 QAM 技術が実現されたことは評価できる。

● 課題終了後、64QAM までだった性能が 1024QAM まで拡大。

● 障害推定とレストレーションプラン策定に関する事業者間インターフェースの国際標準化を達成。

● 消防・防災システム向け DTN アクセスポイントの製品化がなされた。

## (3) 副次的な波及効果

## (総論)

高効率電源制御技術を応用した取組として、インドネシアにおいて携帯電話基地局の温室効果ガスを低減するための実証事業を実施し、ディーゼル燃料を最大80％削減することを確認するとともに、本事業が二国間クレジット制度(JCM)プロジェクトに認定される等、国際的かつ環境保全に資する活動を展開している。

## (コメント)
● 高効率電源制御技術を応用し、JCM 実証事業としてインドネシアへ展開する取組は評価できる。非常用については、蓄電池の容量を増す方向となると、高効率電源制御と蓄電池容量増加とのトレードオフになるため、適用領域を明らかにしていただくことを期待する。

● 高効率電源制御技術を応用した取組として、インドネシアの CO₂ 削減(携帯電話基地局の温室効果ガスを最大 80%削減)のため実証事業を実施する等、国際的かつ環境保全に資する活動を展開している。

● 標準化文書「Framework for Defense」を TMF で制定。

## (4) その他研究開発終了後に実施した事項等

## (総論)

研究開発終了後も、特許取得、特許出願、論文掲載、学会発表、展示会出展等を積極的に行い、研究開発成果の普及活動を継続して実施している。また、事業化活動を継続するとともに、戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の関連プロジェクトに防災システムを提供し、研究開発に協力している。

(コメント)

研究開発終了後も、学会発表や展示会出展等、研究開発成果の普及活動を継続して実施。特許取得、特許出願、論文掲載・研究発表が積極的に行われている。

● 特許取得9件、特許出願15件、論文掲載4件、研究発表16件等、数多くの特許取得・出願、学会発表、展示会出展等を行い、研究開発成果の普及活動を継続して実施している。

● 課題終了後も、特許取得、研究発表が多数行われている。

● 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)のプロジェクトに防災システムを提供し、自治体でのフィールド実験を行う等、研究開発成果の普及活動を継続して実施してきている。

● 事業化活動を継続するとともに、戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の関連プロジェクトに防災システムを提供し、研究開発に協力している。事業化活動、SIP等を通じて、開発技術の適用領域を明確にしていただきたい。
## (5) 政策へのフィードバック

## (総論)

通信システムの耐災害性向上は、直接的に企業の収益増加につながるものではないため、民間企業のみで進めることは難しく、本研究開発を国家プロジェクトとして実施したことは妥当。その成果は社会課題の解決に役立っているが、本研究開発で取り組んだ課題を統合した社会的な効果を出すためには、終了後の政策的フォローが必要。

(コメント)

● 通信システムの耐災害性向上は、直接的に企業の収益増加につながるものではないため、民間企業のみで進めることは難しく、本研究開発国家プロジェクトとして実施したことは妥当と考える。

● 大きな災害が数多く発生している現在、国民生活に欠かせないインフラとなっている通信システムの耐災害性を向上するための本研究開発は、最重要な社会課題の解決に役立っており、近年の災害対策政策に大いに貢献している。

● 災害時に利用可能なリソースの情報を事業者間で共有し、有効活用するための枠組が難しい。

● 本研究開発の3課題を統合した社会的な効果を出すためには、終了後の政策的フォローが必要。
# 平成 30 年度継続課題に係る継続評価書

研究機関 : (株)KDDI 総合研究所

研究開発課題

： IoT デバイス／プラットフォーム等の連携技術の確立と相互接続

検証に向けた研究開発

研究開発期間 ： 平成 29 ～ 31 年度

代表研究責任者：平林 立彦

■ 総合評価：適（適／条件付き適／不適の3段階評価）

(評価点 15 点／ 25 点中)

(総論)

概ね平成 30 年度の計画は実行可能な妥当なものであると認められる。ただし、国内的な活動に関しては十分分析がされているが、国際的視野が不十分であるので、現状の日本のデータ流通と海外事例を社会制度面でも比較検討し、本システム開発の価値を示すといい。

(コメント)

● データ流通は、国内市場にはとどまらず、国際市場化しやすい。提出報告書は国内的な活動に関しては十分分析がされ、それに対処することができているが、国際的視野に欠けている。国際競争力のあるデータ流通を実現するには、OECD や EU のプライバシデータ基準に照らして、十分競争力があることを示す必要がある。提出資料から分析した結果を記載(P.3:「(1)当該年度における研究開発の目標達成(見込み)状況及びアウトカム目標の達成に向けた取組みの実施状況」のコメント欄2点目)したところ、非常に有効なシステムであることが分かった。この観点で、現状の日本の個人情報の流通と海外事例を社会制度面でも比較検討し、本システム開発の価値を示すといい。
そのため、バイタルデータ活用ユースケースについての議論を十分にし、事業者間の契約、データ提供者と事業者間の契約、同意形成手続きをビジネスの観点から明確にし、またデータ提供者に許容可能な手続きであることを示してから来年度のプロジェクトを進めるといい。一言でいうと、技術的検討だけではなく、「文系」的検討も深く行っていくことを期待したい。

● パーソナルデータの活用と個人の情報コントローラビリティ確保を両立させるため、社会的に受容可能な両立レベルとそれを達成する技術を検討する取り組みについて、世界の取り組みの動向、成果、先行研究の調査、分析を深め、計画およびアウトカム目標をレビューしていく必要がある。

● 概ね H30 年度の計画は実行可能な妥当なものであると認められる。

● 事業のユースケースやアプリケーションの具体化に向けた取り組みについて、具体的なシナリオや計画、体制の検討を一層強化し早期に具現化していくと、アウトカム目標達成に向けて一層効果的であると思われる。

● 実施する具体的な取り組み、即ち本施策で研究開発して新たに確立する技術について、一層具体的・定量的な目標を設定し、検証・評価した結果、何がどこまで出来ていれば課題解決・目標達成で、目指す未来像に向けて次のステップに進めることになるのか、客観的な判断が可能となるように、より意識して進めて欲しい。

● 初年度ということもありまだ具体的なアウトカムが見えない部分はあるが、計画通りと進んでいると思われ、このまま進めていただきたい。

● 国際標準化が行われることで相互接続性についての最終的な検証がなされると考えているので、少なくともどのような提案を行うのかが平成30年度中に明確になることが望ましい。
(1) 当該年度における研究開発の目標達成(見込み)状況及びアウトカム目標の達成に向けた取組みの実施状況

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価3(評価点)

(総論)

ほぼスケジュール通りに進行しており、計画通りの成果が年度末までに出る見込みであると認められる。ただし、世界で先行する取り組み、研究の調査を深め、それらとの比較において、達成すべき成果を見直しつつ計画を推進して欲しい。

(コメント)

● 各研究要素レベルは順調に進められていると理解した。

● データ流通の国際競争力が問われる。OECD や EU のデータ流通基準と比較して、どの程度のレベルに、上記の運用があるのか明確にすべきだと考えていたが、資料から以下と理解した。

<内容>

「パーソナルデータの取扱いに係る自己コントロールの実現や同意取得の仕組みの確立」は、1980年のOECDプライバシガイドライン8原則の①収集制限の原則(違法な方法で個人データを収集してはならず、本人に通知または同意を得て収集しなければならない)、⑦個人参加の原則(本人(データの主体)のデータ管理に関与する権利を保証する)を実現できる。また、その過程で当然③目的明確化の原則(個人データの収集目的を明確にする)を実現するよう実装できる。この仕組みがあるため、④利用制限の原則(本人の同意なしに個人データを当初の目的以外に使用してはいけない)も実現できるのだろう。「パーソナルデータのトレーサビリティ・真正性の確保」は②データ内容の原則(収集したデータの正確性、最新性を保つ)、⑤安全保護の原則(粉失や破損しないよう合理的な措置をとること)、⑥公開の原則(個人データの取扱いについて情報公開しなければならない)を実現できる。上記を総合して、⑧責任の原則(個人データの管理者には上記の諸原則を守る責任がある)も実現できる可能性が高い。

EU の Directive 95/46/EC に関しても、Transparency (個人情報は、処理した事実を知る権利が各個人にある)は、「パーソナルデータのトレーサビリティ・真正性の確保」で実現できる。Legitimate purpose (特定の明確な合法的目的のため)は、明示的には入っていないが、パーソナルデータの取扱いに係る自己コントロールの実現や同意取得の仕組みの確立」の運用で解決できるだろう。Proportionality (集めた際の目的に照らして適当な範囲でなければ処理させない)は、匿名化処理等の個人情報保護処理がデータ処理業者間での確に行われているか確認できなければならないが、「パーソナルデータの取扱いに係る自己コントロールの実現や同意取得の仕組みの確立」を的確に実装すれば実現できる可能性がある。

● 設定した計画目標を達成していることは評価できる。ただし、世界で先行する取り組み、研究の調査を深め、それらとの比較において、達成すべき成果を見直しつつ計画を推進して欲しい。

● 計画通りの成果が年度末までに出る見込みであると認められる。

● ほぼスケジュール通りに進行していると認められる。

● 指摘事項にあった COI-STREAM 以外の接続先の追加について、翌年以降の予定となっているが今年度中の検討事項があればもっとよかった。
## (2) 当該年度における研究資金使用状況

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価3(評価点)

## (総論)

予算計画書等に則り、有効、効率的かつ適正な執行が行われていると認められる。

(コメント)

工数から支出は妥当である。

● 予算計画書等に則り、有効、効率的かつ適正な執行が行われていると認められる。

## (3) 研究開発実施計画及びアウトカム目標の達成に向けた取組み

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価3(評価点)

## (総論)

パーソナルデータの活用と個人の情報コントローラビリティ確保を両立させるため、社会的に受容可能な両立レベルとそれを達成する技術を検討する取り組みについて、世界の取り組みの動向、成果、先行研究の調査、分析を深め、計画およびアウトカム目標をレビューしていく必要があるが、実行可能であり有効かつ効率的な計画であると認められる。

(コメント)

● 各研究要素レベルの取り組みは理解した。決められた仕様のソフトウェアになると考えられる。

● パーソナルデータの活用と個人の情報コントローラビリティ確保を両立させるため、社会的に受容可能な両立レベルとそれを達成する技術を検討する取り組みについて、世界の取り組みの動向、成果、先行研究の調査、分析を深め、計画およびアウトカム目標をレビューしていく必要がある。

● 実行可能であり有効かつ効率的な計画であると認められるが、事業のユースケースやアプリケーションの具体化を実現するためのシナリオ、及びそれに向けた計画を一層具体化・明確化する必要があると思われる。

● 特に無理のない計画であり、かつ適切なアウトカムが期待できる。

● 相互接続性検証にあたっては不測の技術的困難が発生する場合もあることから、早期の試行的取り組みを期待する。
## (4) 予算計画

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価3(評価点)

(総論)

有効かつ効率的な予算計画が組まれており、積算額も妥当であると認められる。ただし、相互接続検証にはできるだけ前倒しで取り組み、見込まれる技術的な諸課題を早めに洗い出されたい。

(コメント)

工数から支出は妥当である。

● データ流通はその起源から考えて、効果的なシステムの開発と運用ができたら、OECD に持って行って提案・議論すべき議題である。標準化作業をどう進めるのか、ポリシーを出した方がいい。

● 有効かつ効率的な予算計画が組まれており、積算額も妥当であると認められる。

● おおむね適切である。

● 相互接続検証にはできるだけ前倒しで乗り組み、見込まれる技術的な諸課題を早めに洗い出されたい。

## (5) 实施体制

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価3(評価点)

(総論)

研究開発体制は適切であり、計画通りの事業進捗が見込まれるが、事業のユースケースやアプリケーションを具体化するための体制を補強していく必要もあると思われる。なお、非常に良い外部有識者陣を揃えておられるので、適切なご助言のもと研究開発を実施していただきたい。

(コメント)

● 個別のシステム開発は順調に進んでいることは理解した。

● 研究開発体制は適切であり、計画通りの事業進捗が見込まれるが、事業のユースケースやアプリケーションを具体化するための体制を補強していく必要もあると思われる。

● おおむね良好である。

● 非常に良い外部有識者陣を揃えておられるので、適切なご助言のもと研究開発を実施していただきたい。
# 次世代人工知能技術の研究開発

# 課題Ⅰ：人間の脳の認知メカニズムに倣った脳型人工知能技術の研究開発

(Research and Development of the next generation AI

Brain type cognitive classification technology inspired by the human brain cognitive mechanism)

代表研究责任者 村田 正幸 国立大学法人大阪大学 大学院情報科学研究科

研究開発期間 平成 29 年度～令和元年度

## 【Abstract】

Human brain realises high level cognitive function with less power consumption and less data for learning than current airtificial intelligence technologies like 'Machine Learning'. The project has successfully realized "Human Brain Inspired Artificial Cognitive Computing Technologies," which we call Yuragi Learning, by integrating the result of brain science research and information science research. Yuragi Learning is a completely new artificial intelligence approach, realizing "small data" learning, low energy/resource consumption, and high robustness against environmental noise and fluctuation. Yuragi Learning also has developmental function which can acquire new knowledge through unexpected data. In the medical application experiment, 'Yuragi Learning' classified schizophrenia patients in accuracy of 84.5% through the characteristic of eye movement, and in the network infrastructure management experiment, it improved 50% in the traffic capacity utilization. The project also published 'Yuragi Learning' as an open source software at the GitHub site.

## 1 研究開発体制

○ 代表研究责任者

村田 正幸（大阪大学 大学院情報科学研究科）

○ 研究分担者

藤田 一郎（大阪大学 大学院生命機能研究科）

平田雅之（大阪大学大学院医学系研究科）

加納 敏行（大阪大学 大学院情報科学研究科）

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）

○ ビジネスプロデューサー 新田 隆夫（大阪大学 共創機構産学共創本部・渉外本部）

研究開発期間 平成29年度～令和元年度

○ 研究開発予算 総額 601 百万円

(内訳)

平成29年度	平成30度	令和元年度
300百万円	149百万円	152百万円
## 2 研究開発課題の目的および意義

現在の人工知能技術、特に深層学習は、大量のデータを莫大な計算資源と電力を用いてコンピュータに学習させることで実現している。しかし、適用分野においては大量のデータや莫大な計算資源等を用意すること自体が困難であり、人工知能技術が十分に活用できていない分野も多い（例えば、少ない症例データに基づく分析が必要な医療分野や、バッテリー駆動のため計算性能を抑えている組み込みデバイス・スマホ等）。

他方、わずか21ワットという低消費電力、かつ少量データで学習、認知することができる、人間の脳活動メカニズムが、脳活動計測技術の高度化に伴い次第に解明されつつある。本研究では脳の認知メカニズム研究の成果を応用した次世代人工知能技術となりうる「脳型認知分類技術」を確立することを目的とする。本研究開発は、少消費電力、かつ少資源で学習、認知することができる次世代人工知能「脳型認知分類技術」の実現により、前述した既存の人工知能技術の課題を解決することで、様々な分野において人工知能技術の利活用が促進され、第4次産業革命、Society 5.0の実現、ひいては我が国が直面する少子高齢化による労働力不足等の社会課題の解決に寄与するという意義を有する。

## 3 研究開発成果（アウトプット）

3．1 にて示す脳の特徴量符号化メカニズムの解明、ならびに3．2 にて示す脳の意思決定認知メカニズムや発達メカニズムの解明成果となる知見、メカニズム、モデルに基づき、3．3 においてベイジアンアトラクタモデルを拡張することで、脳型認知分類技術を確立し、次世代人工知能技術「ゆらぎ学習(Yuragi Learning)」としてプロトタイプを完成、医療診断（統合失調症診断）応用、ネットワーク運用管理応用の2分野において実証実験を行い、前者においては40程度の眼球運動特徴の学習量で80%以上の診断精度を達成、後者ではネットワーク利用率の急激な悪化に対して10秒程度で50%以上のネットワーク帯域利用率の改善ができることを確認した。また、本技術の基本機能については技術の普及展開を狙い、GitHubサイトにてオープンソースソフトウェアとして公開した。

$$ \underline{(https://github.com/nbic-ist-osaka-u-ac-jp/YLPF-Core)} $$

以下、サブ課題単位で研究成果を説明する。

### 3.1 識別分類モデル化技術

画像、音声等の異なる種類の入力データに対してその入力の特徴を表し、かつ識別分類処理に利用可能な共通のモデルを定義し、多種の入力データに適用可能とする。なお、当該モデルは医療、介護、防災、インフラ、生活支援分野等の各種分野への応用を視野に入れて検討する。

本研究課題では脳情報科学の視点でバイオロジカル・モーション知覚、両眼立体視、危険信号処理、芸術感性、連続データの離散処理、大脳皮質連合野における視覚符号化といった多様な感覚機能や脳内処理の解明を行い、ヒトや動物の脳における情報処理機構、特に視覚における多様な刺激に対する脳内符号化、処理機構を解明し、その結果を基に計算可能なモデル、アルゴリズムを確立することで、特徴量表現の共通手法である分布関数表現手法を確立し、画像、音声等の異なる種類の入力データ、さらに医療、介護、防災、インフラ、生活支援分野等の各種分野への応用を視野に入れ、その入力の特徴を表し、かつ識別分類処理に利用可能な共通のモデルを定義、多様な特徴量データの入力に対応したゆらぎ学習の実現に寄与した。以下に主たる成果について報告する。
## (1) ヒト脳におけるバイオロジカル・モーション認知機構に基づくゆらぎ学習の高度化

従来知られていた大脳皮質における処理経路の他に皮質下経路（視床）を使った経路の存在と、大脳皮質経路も2つの異なる経路からなることが解明された（図3.1-1）。この結果を基にFast-pathway / Slow-pathwayモデルを実現、脳型認知分類技術に搭載した。本技術を用い、3.3にて後述する脳型認知分類技術のネットワーク最適化への応用実証実験においてネットワーク負荷の急変に対して自律的に数秒以内でネットワークトポロジの粗調整（Coarse Optimization）、10秒程度で微調整（Fine Optimization）を行い、50％以上の帯域利用率の改善が可能であることを確認した。

## (2) ヒト脳の危険信号の高速処理機構に基づくゆらぎ学習の処理高速化

威嚇表情や恐怖表情の処理に、大脳皮質経路以外に迅速処理を行うための皮質下経路が働いているのではないかという仮説（Ledoux，1990）を証明した。皮質下経路を模した浅層ネットワークモデルを構築し、その特性を深層学習ネットワークと比較して明らかにした。（図3.1-2）この成果を(1)成果と組み合わせてFast-pathway/Slow-pathwayモデルとして実現、脳型認知分類技術に搭載した。本技術を用い、3.3にて後述する脳型認知分類技術のネットワーク最適化への応用実証実験においてネットワーク負荷の急変に対して自律的に数秒以内でネットワークトポロジの粗調整、10秒程度でネットワークの微調整を行い、50%以上の帯域利用率の改善が可能であることを確認した。

図3.1-1 バイオロジカル・モーション知覚における 脳情報処理機構（経路）の解明

図 3.1-2 視覚情報危険信号処理における 脳情報処理機構（経路）の解明

## (3) 次世代人工知能医療（統合失調症）診断システムに向けた眼球運動特徴抽出モデルの実現

脳のふるまいを示すマーカとして眼球運動（視点ではない）に着目し、その眼球運動の特性に基づいて、統合失調症患者を検出する弁別法を考案し、80％以上の正答率で弁別することに成功した。（図3.1-3）さらに、新たな眼球運動の特性（復帰抑制が減弱している）を発見、新たなマーカとして定義した（図3.1-4）。この結果に基づき3．3「カテゴリ適正化技術」において、眼球運動特徴抽出モデル並びにアルゴリズムを実現、ゆらぎ学習を用いた医療診断システムの特徴抽出機構として搭載、実証実験において少量学習（10～40程度）で80％以上の診断精度が得られ、かつ深層学習よりも高い診断精度が得られることを確認した。