Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Machine Translation Systems for CWMT-2018", Proceedings of the 14th China Workshop on Machine Translation (CWMT 2018), (2018/10/25)

[38]Benjamin Marie, Rui Wang, Atsushi Fujita, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "NICT's Neural and Statistical Machine Translation Systems for the WMT18 News Translation Task", Proceedings of the third Conference on Machine Translation (WMT-2018), pp.453-459 (2018/10/31)

[39]Rui Wang, Benjamin Marie, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "NICT's Corpus Filtering Systems for the WMT18 Parallel Corpus Filtering Task", Proceedings of the third Conference on Machine Translation (WMT-2018), pp.976-980 (2018/11/01)

[40]Benjamin Marie, Atsushi Fujita, and Eiichiro Sumita, "Combination of Statistical and Neural Machine Translation for Myanmar-English", Proceedings of the 5th Workshop on Asian Translation (2018/12/03)

[41]今村賢治、隅田英一郎、“対話翻訳における長距離文脈の利用”、言語処理学会第25回年次大会、pp.550-553(2019年3月14日)

[42] Raj Dabre, Kehai Chen, Benjamin Marie, Rui Wang, Atsushi Fujita, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "NICT's Supervised Neural Machine Translation Systems for the WMT19 News Translation Task", Proceedings of the 4th Conference on Machine Translation (WMT2019), Vol.2: Shared Task Papers (Day 1) pp.168-174 (2019/08/01)

[43]Benjamin Marie, Haipeng Sun, Rui Wang, Kehai Chen, Atsushi Fujita, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita, "NICT's Unsupervised Neural and Statistical Machine Translation Systems for the WMT19 News Translation Task", Proceedings of the 4th Conference on Machine Translation (WMT2019), Vol.2: Shared Task Papers (Day 1) pp.294-301 (2019/08/01)

[44] Raj Dabre and Eiichiro Sumita, "NICT's Supervised Neural Machine Translation Systems for the WMT19 Translation Robustness Task", Proceedings of the 4th Conference on Machine Translation (WMT2019), Vol.2: Shared Task Papers (Day 1) pp.533-536 (2019/08/01)

[45]Benjamin Marie, Raj Dabre, and Atsushi Fujita, "NICT's Machine Translation Systems for the WMT19 Similar Language Translation Task", Proceedings of the 4th Conference on Machine Translation (WMT2019), Vol.3: Shared Task Papers (Day 2), pp.208-212 (2019/08/02)

[46]今村賢治、隅田英一郎、“事前訓練済み BERT エンコーダーを再利用したニューラル機械翻訳”、情報処理学会研究報告、Vol.2019-NL-241、No.1、pp.1-8 (2019 年 8 月 29 日)

[47]Kenji Imamura and Eiichiro Sumita, "Long Warm-up and Self-Training: Training Strategies of NICT-2 NMT System at WAT-2019", Proceedings of the 6th Workshop on Asian Translation (WAT2019), pp.141-146 (2019/11/04)

[48]Haiyue Song, Raj Dabre, Atsushi Fujita, and Sadao Kurohashi, "Domain Adaptation of Neural Machine Translation through Multistage Fine-Tuning", 言語処理学会第 26 回年次大会 (NLP2020), pp.461-464 (2020/03/17)

[49]佐藤哲郎、“特殊文字認識技術”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会共通プラットフォーム検討 WG（日本）（2016 年 6 月 1 日）

[50]松尾崇史、“Convolutional Neural Network による日本語フォント文字認識の試み”、2017年電子情報通信学会総合大会（日本）（2017年3月23日）

[51]佐藤哲郎、“特殊文字認識技術 平成28年度の成果及び平成29年度の計画”、
GCP 共通プラットフォーム検討 WG（日本）（2017 年 5 月 16 日）

[52]菊地祐介 "特殊文字認識技術"、多言語対応・ICT化推進フォーラム

（日本）（2018年12月20日）

[53]グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG （東京）（2019年5月17日）

[54] 研究開発位置情報を活用した翻訳精度向上に関する基礎技術の確立平成 27 年度成果概要、グローバルコミュニケーション開発推進協議会共通プラットフォーム検討 WG（2017 年 5 月 12 日）

[55] 小野智弘、情報通信学会国際コミュニケーション・フォーラム『情報産業としてのツーリズム』パネル・ディスカッション（2017年6月25日）

[56] 菅谷史昭、言語の学びと自動化への取り組み－母国語を人が学ぶしくみ、機会に学ばせるしくみ、多言語翻訳技術の現状と応用－、電気通信大学研究開発セミナー（2017年9月1日）

[57] 菅谷史昭、“音声翻訳システムの現状と鳥取市実証実験の紹介”、えどがわ産学官金連携推進フォーラム講演（2017年3月3日）

[58] 菅谷史昭、“翻訳タクシーの実証実験の紹介と地方創生”、KT-NET フェスター 2017 秋（2017 年 10 月 18 日）

[59]安田圭志、高井公一、服部元、イラクレウスパニコス、石川彰夫、松本一則、菅谷史昭、“翻訳精度に基づく単語クラス自動推定手法”、言語処理学会第24回年次大会（岡山市）（2018年3月）

[60] ”翻訳タクシーの実証実験の紹介”、多言語対応 ICT 推進フォーラム（2019 年 1 月 30 日）

[61]栄藤稔、“機械翻訳の現在と未来：機械翻訳が新たに生み出すサービスは何か？”、JTF翻訳祭パネルディスカッション（東京）（2015年11月26日）

[62]赤尾勝己、“多言語音声翻訳プラットフォームに関する平成27年度の成果及び平成28年度の計画”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2016年5月12日）

[63]赤尾勝己、“多言語音声翻訳プラットフォーム”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 研究開発・実用化促進合同部会（東京）（2017年3月8日）

[64]市村智和、“多言語音声翻訳プラットフォーム 公開 PF のサービス・技術仕様”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）（2017 年 6 月 9 日）

[65]古谷利昭、“平成29年度総務省委託研究開発の報告（多言語音声翻訳プラットフォーム）”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討WG（東京）（2018年6月15日）

[66]古谷利昭、“多言語音声翻訳における「インバウンド市場への挑戦」”、グローバルコミュニケーションシンポジウム 2018 パネルディスカッション（東京）（2018年9月21日）

[67]市村智和、“『平成30年度総務省委託研究開発の報告「多言語音声翻訳プラットフォーム」開発および社会実証』”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 共通プラットフォーム検討 WG（東京）(2019年5月17日)

[68]古谷利昭、“多言語音声翻訳プラットフォームの始動”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会第9回実用化促進部会（東京）（2019年6月26日）

[69]栄藤稔、“多言語音声翻訳プラットフォーム事業”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 第6回総会（東京）（2019年7月17日）

[70]近藤修申、“政府機関による多言語自動翻訳システムの利活用に関するガイドラインの検討状況の概要”、グローバルコミュニケーション開発推進協議会 第10回研究開発部会・実用化促進部会（東京）（2020年
## 10 出願特許リスト

[1]西川剛樹、音声認識方法、音声認識裝置、米国、2015年11月19日

[2]林田亘平、音声認識方式、音声認識装置及びプログラム、米国、2016年2月25日

[3]西川剛樹、音声認識方法、音声認識裝置、日本、2016年8月1日

[4]西川剛樹、林田亘平、雜音抑圧裝置、米国、2016年9月30日

[5]西川剛樹、音声認識方法、音声認識裝置、米国、2016年11月7日

[6]林田亘平、音声認識方法、音声認識装置およびプログラム、日本、2016年11月11日

[7]西川剛樹、音声認識方法、音声認識裝置、EPC、2016年11月11日

[8]林田亘平、音声認識方式、音声認識装置およびプログラム、米国、2017年2月13日

[9]西川剛樹、林田亘平、雑音抑圧裝置、及び、雑音抑圧方法、日本、2017年6月15日

[10]西川剛樹、林田亘平、雑音抑圧裝置、及び、雑音抑圧方法、米国、2017 年 9 月 13 日

[11]西川剛樹、林田亘平、雜音抑圧裝置、及び、雑音抑圧方法、中国、2017 年 9 月 7 日

[12]古川博基、音声翻訳装置、音声翻訳方法、米国、2018 年 3 月 29 日

[13]林田亘平、音声翻訳装置、音声翻訳方法、米国、2018年3月29日

[14]林田亘平、音源方向推定装置、音源方向推定方法、米国、2018年3月29日

[15]林田亘平、音声翻訳装置、音声翻訳方法及びそのプログラム、日本、2018年11月19日

[16]林田亘平、音声方向推定装置、音源方向推定方法及びそのプログラム、日本、2018年12月4日

[17]古川博基、音声翻訳装置、音声翻訳方法及びそのプログラム、日本、2018年12月7日

[18]林田亘平、音声翻訳装置、音声翻訳方法、米国、2019年3月25日

[19]古川博基、音声翻訳装置、米国、2019年3月25日

[20]古川博基、音声翻訳装置、音声翻訳方法、米国、2019年3月26日

[21]古川博基、音声翻訳装置、音声翻訳方法、中国、2019年3月26日

[22]林田亘平、音声翻訳装置、音声翻訳方法、中国、2019年3月26日

[23]西川剛樹、音声認識裝置及び音声認識方法、米国、2019年3月27日

[24]野村和也、音声入力方法、米国、2019年3月27日

[25]林田亘平、音源方向推定装置、音源方向推定方法、米国、2019年3月28日

[26]古川博基、音声翻訳装置、音声翻訳方法及びそのプログラム、日本、2019年10月29日

[27]西川剛樹、音声翻訳装置、音声翻訳方法及びそのプログラム、日本、2019年10月30日

[28]野村和也、音声入力方法、プログラム及び音声入力装置、日本、2020年1月20日

[29]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、パラメータ調整システム、パラメータ調整方法、プログラム、日本、2016年1月27日

[30]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、学習装置、雑音抑圧パラメータセット切替規則学習装置、音声認識装置、

学習方法、雑音抑圧パラメータセット切替規則学習方法、音声認識方法、データ構造、プログラム、日本、2017年2月16日

[31]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、データ構造、雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、プログラム、日本、2018

年6月11日

[32]今村賢治、隅田英一郎、自動翻訳の素性重み最適化装置及びそのためのコンピュータプログラム、日本、
2016年2月25日

[33]内山将夫、山内真樹、富士秀、自動翻訳システム、自動翻訳方法、およびプログラム、日本、2016年8月2日

[34] リュウレモ、藤田篤、訓練用データ生成装置、最適パラメータ取得装置、訓練用データ生成方法、および最適パラメータ取得方法、日本、2016年9月6日

[35] ワンルイ、内山将夫、ニューラル機械翻訳モデルの訓練方法及び装置並びにそのためのコンピュータプログラム、日本、2018年2月27日

[36]今村賢治、藤田篤、隅田英一郎、疑似対訳データ生成装置、機械翻訳処理装置、および疑似対訳データ生成方法、日本、2018年3月2日

[37] ダブレラジ、藤田篤、最適化方法、最適化プログラム、推論方法、および推論プログラム、日本、2019年2月7日

[38] ワンルイ、内山将夫、ニューラル機械翻訳モデルの訓練方法及び装置並びにそのためのコンピュータプログラム、PCT加盟国、2019年2月12日

[39]今村賢治、藤田篤、隅田英一郎、疑似対訳データ生成装置、機械翻訳処理装置、および疑似対訳データ生成方法、PCT加盟国、2019年2月12日

[40] ダブレラジ、藤田篤、ニューラル機械翻訳モデルを訓練する方法及びコンピュータプログラム、日本、2019年3月27日

[41]マリバンジャマン、藤田篤、機械翻訳システムの学習方法、学習プログラムおよび学習済モデル、日本、2019年3月29日

[42]チェンケハイ、ワンルイ、内山将夫、隅田英一郎、推論器、推論方法および推論プログラム、日本、2019年7月18日

[43]長谷川祐、画像評価方法、画像評価プログラム、及び画像評価装置、日本、2016年3月7日

[44]松尾崇史、文字認識システム、文字認識方法、及び文字認識サーバ、日本、2017年2月8日

[45]長谷川祐、学習処理方法、サーバ装置及び反射検知システム、日本、2018年2月26日

[46]杉田亮一、反射検知システム、日本、2019年12月9日

[47]杉田亮一、翻訳システム、日本、2019年12月9日

[48]杉田亮一、携帯端末、及び、翻訳処理方法、日本、2019年12月9日

[49]安田圭志、適用用途の異なる辞書を生成する辞書生成装置、サーバ、プログラム及び方法、日本、2016年3月18日

[50]安田圭志、ユーザ属性に応じて言語モデルを選択する言語処理装置、プログラム及び方法、日本、2017年3月31日

[51]安田圭志、学習データ作成装置並びに分類モデル学習装置及びカテゴリ付与装置、日本、2018年2月26日

[52]高井公一、服部元、学習データ作成装置並びに分類モデル学習装置及びカテゴリ付与装置、日本、2018年9月27日

## 11 取得特許リスト

[1]西川剛樹、音声認識方法及び音声認識装置、日本、2016年8月1日、2017年9月8日、特許第6203343号

[2]西川剛樹、林田亘平、音声認識方法、音声認識装置及びプログラム、日本、2016年11月11日、2018
年 7 月 27 日、特許第 6374936 号

[3]西川剛樹、林田亘平、雜音抑圧裝置、及び、雑音抑圧方法、日本、2017年6月15日、2018年8月17日、特許第6387151号

[4]西川剛樹、音声認識方法、音声認識裝置、米国、2016年11月7日、2018年9月18日、特許第10079020号

[5]西川剛樹、音声認識方法及び音声認識装置、EPC、2016年11月11日、2019年3月19日、特許第3171360号

[6]西川剛樹、雑音抑圧裝置及び雑音抑圧方法、米国、2017年9月13日、2019年7月23日、特許第10360922号

[7]林田亘平、音声認識裝置、音声認識方法、米国、2017年2月13日、2019年8月27日、特許第10395644号

[8]林田亘平、音源方向推定装置、音源方向推定方法、米国、2019年3月28日、2019年12月31日、特許第10524051号

[9]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、パラメータ調整システム、パラメータ調整方法、プログラム、日本、2016年1月27日、2017年9月29日、特許第6216809号

[10]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、学習装置、雑音抑圧パラメータセット切替規則学習装置、音声認識装置、学習方法、雑音抑圧パラメータセット切替規則学習方法、音声認識方法、データ構造、プログラム、日本、2017年2月16日、2018年7月13日、特許第6367993号

[11]川瀬智子、福富隆朗、岡本学、データ構造，雑音抑圧装置，雑音抑圧方法，プログラム、日本、2018年6月11日、2019年11月29日、特許第6622856号

[12]松尾崇史、文字認識システム、文字認識方法、及び文字認識サーバ、日本、2017年2月8日、2019年9月27日、特許第6592924号

[13] 安田圭志、適用用途の異なる辞書を生成する辞書生成装置、サーバ、プログラム及び方法、日本、2016年03月18日、2019年3月15日、特許第6495856号

[14] 安田圭志、ユーザ属性に応じて言語モデルを選択する言語処理装置、プログラム及び方法、日本、2017年3月31日、2019年11月22日、特許第6619764号

## 12 国際標準提案・獲得リスト

なし

## 1 3 参加国際標準会議リスト

なし

## 14 受賞リスト

[1] Atsushi Fujita, Distinguished Program Committee Member, “the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-19)”, 2019/08/10

[2]今村賢治、隅田英一郎、“事前訓練済み BERT エンコーダーを再利用したニューラル機械翻訳”、情報処理学会第 241 回自然言語処理研究会優秀研究賞、2019 年 8 月 30 日
## 15 報道発表リスト

## （1） 報道発表実績

[1] “外国人観光客を想定した多数傷病者発生事故対応合同訓練を初開催！”、札幌市消防局、2016年7月4日

[2] “医療現場で多言語音声翻訳の実証実験を開始”、(国研)情報通信研究機構、富士通(株)、2016年9月9日

[3] “救急隊用多言語音声翻訳アプリの運用開始について”、札幌市消防局、2017年1月30日

[4] “救急隊用音声翻訳アプリ「救急ボイストラ」が全国の消防本部へ！」、(国研)情報通信研究機構、2017年4月18日

[5]“ニューラル機械翻訳で音声翻訳アプリ VoiceTra が更なる高精度化を実現～話し言葉の翻訳精度が大幅アップ・洗練された表現～”、(国研)情報通信研究機構、2017年6月28日

[6] “情景内文字認識ライブラリー”、2020年1月30日

[7] 訪日外国人向け観光タクシーで、多言語音声翻訳システムを活用した社会実証を開始 〜鳥取県鳥取市の「1000円タクシー」で、多言語の観光案内を実現〜（2015年11月18日）

[8] 「東京観光タクシー」における多言語音声翻訳システムを活用した訪日外国人向け社会実証を開始（2016年12月20日）

[9] “沖縄の観光タクシーにおける訪日外国人向け「多言語音声翻訳システム」の社会実証についてプレス発表”、2017年11月16日

[10] “広島テレビと NHK 福山支局からの、実証内容のインタビューや福山市役所や観光案内書の取材に対

応。12月15日に広島テレビ「NNNストレイトニュース」、1月5日にNHK「おはよう日本」（広島ローカル）で放送”、2017年12月15日

[11] “NHK(東京)からの、沖縄県における「多言語音声翻訳システム」の社会実証に関する取材対応。1月7日、NHK「おはよう日本」で放送”、2017年12月22日

[12] “TBS からの、東京都のタクシー実証実験の取材に対応。3月3日、22時よりの「ニュースキャスター」で放映”、2018年3月3日

[13] “TBS「ビビット」翻訳タクシーの紹介”、2018年7月24日8:00~9:54

[14] “総務省「グローバルコミュニケーション計画」の研究成果を利用したインバウンド接客向け音声翻訳API サービス「グローバルコミュニケーションパック」をリリース”、2018年12月20日

[15] “多言語音声翻訳プラットフォーム立上げのお知らせ”、2019年4月23日

[16] “総務省事業「災害時における多言語音声翻訳システムの高度化」における藤沢市での実証実験の実施について”、2019年7月9日

## （2） 報道揭載実績

[1] “パナソニックと KDDI など、2020年に向けた多言語音声翻訳技術の研究開発受託でコンソーシアム設立”、日経プレスリリース、2015年10月26日

[2]「HTB ニュース」“外国人客 救助訓練”、北海道テレビ放送、2016年7月6日

[3] “外国人客 救助訓練”、北海道放送、2016年7月6日

[4] “外国人客 救助訓練”、NHK、2016年7月6日

[5] “外国人客 救助訓練”、北海道新聞、2016年7月6日

[6] “翻訳アプリ使い外国人救助訓練 札幌市東消防署”、読売新聞、2016年7月7日

[7] “外国人想定し救急車に配備計画”、北海道新聞、2016年7月7日
[8] “富士通、病院内でハンズフリーの多言語翻訳”、日経デジタルヘルス、2016年9月12日

[9] “情通機構と富士通、11月から多言語音声翻訳システムで実証実験”、日刊工業新聞、2016年9月14日

[10] “多言語音声翻訳 医療現場で実証 富士通など”、化学工業日報、2016年9月15日

[11] 「大学ジャーナル ONLINE」“東京大学と富士通ら、医療現場での多言語音声翻訳システム実験へ”、大学ジャーナル、2016年9月15日

[12] “NICT と富士通　医療現場で多言語音声翻訳の実証実験　端末を操作することなくハンズフリーでの会話が可能に”、電波タイムズ、2016 年 9 月 16 日

[13] “多言語音声翻訳へ－11月から医療現場で実証－”、日本情報産業新聞、2016年9月19日

[14] “情通機構など、多言語音声翻訳システムを医療現場で実証”、日刊工業新聞、2016年10月10日

[15] “救急隊員に翻訳スマホ 15 言語で 外国人搬送増に対応”、読売新聞、2017 年 4 月 18 日

[16]J チャンネル「ANNニュース」“15の言語で対応…消防本部で「翻訳アプリ」運用開始”、テレビ朝日、2017年4月18日

[17] “Interpretation device to help medical staff, tourists”、The Japan News(読売系)、2017年4月19日

[18] “外国人搬送スムーズに 救急隊へ翻訳アプリ 消防庁、きょうから提供”、秋田魁新報、2017 年 4 月 21 日

[19] “救急隊に翻訳アプリ提供 訪日客増加受け消防庁”、岩手日報、2017年4月21日

[20] “救急隊に翻訳アプリ訪日客増加で消防庁提供”、大阪日日新聞、2017年4月21日

[21] “救急隊に翻訳アプリ訪日観光客増で消防庁”、北日本新聞、2017年4月21日

[22] “搬送中、外国人の症状確認 救急隊に翻訳アプリ 15 カ国語 消防庁提供”、岐阜新聞、2017 年 4 月 21 日

[23] “訪日客増加で 15 言語　外国人搬送へ翻訳アプリ　消防庁　全国に提供”、京都新聞、2017 年 4 月 21 日

[24] “外国人搬送へ翻訳アプリ 訪日客増加で15言語 消防庁 全国に提供”、京都新聞 滋賀、2017年4月21日

[25] “外国人救急へ翻訳アプリ 消防庁 全国消防本部に提供”、高知新聞、2017年4月21日

[26] “救急隊に翻訳アプリ提供訪日客増加受け消防庁”、埼玉新聞、2017年4月21日

[27] “救急隊に翻訳アプリ消防庁提供、訪日客増加で”、佐賀新聞、2017年4月21日

[28] “救急隊に翻訳アプリ 15 言語対応訪日客増で消防庁”、佐賀新聞、2017 年 4 月 21 日

[29] “救急隊に翻訳アプリ 15 外国語対応訪日客増加で消防庁”、山陰中央新報、2017 年 4 月 21 日

[30] “外国人の搬送に翻訳アプリ活用総務省消防庁提供”、山陽新聞、2017年4月21日

[31] “救急隊に翻訳アプリ 消防庁提供、訪日客増加で”、四国新聞、2017年4月21日

[32] “救急隊に翻訳アプリ 消防庁が無料提供 訪日客増加、15 言語対応”、静岡新聞、2017 年 4 月 21 日

[33] “救急隊に翻訳アプリ提供 消防庁など訪日客増加受け”、信濃毎日新聞、2017年4月21日

[34] “救急隊に翻訳アプリ訪日客増加で消防庁”、千葉日報、2017年4月21日

[35] “救急隊に翻訳アプリ消防庁開発訪日客増受け”、デーリー東北、2017年4月21日

[36] “救急隊に翻訳アプリ 15 言語対応訪日客増で消防庁”、東京新聞、2017年4月21日

[37] “翻訳アプリを救急隊に提供訪日客増で消防庁”、徳島新聞、2017年4月21日
[38] “翻訳アプリ 救急隊に提供 訪日客増加で消防庁”、富山新聞、2017年4月21日

[39] “救急隊に翻訳アプリ訪日客増加で消防庁提供”、日本海新聞、2017年4月21日

[40] “救急隊に翻訳アプリ訪日客増で消防庁 15 言語対応、きょうから”、福島民報、2017 年 4 月 21 日

[41] “救急隊に翻訳アプリ訪日客増で消防庁”、福島民友、2017年4月21日

[42] “翻訳アプリ 救急隊に提供 訪日客増加で消防庁”、北國新聞、2017年4月21日

[43] “救急隊員に翻訳アプリ訪日客増加で消防庁”、山梨日日新聞、2017年4月21日

[44] “全国消防本部への提供を開始　多言語音声翻訳アプリ「救急ボイストラ」　NICTが開発”、電波タイムズ、2017年4月24日

[45] “救急翻訳アプリの提供開始 消防庁、外国人搬送時に活用”、日経新聞、2017年4月24日

[46] “[News English 300] 15 言語で症状聞く”、読売中高生新聞、2017年6月2日

[47] “救急隊に音声翻訳アプリ導入へ外国人の緊急搬送に対応”、福島民友、2017年6月14日

[48] “機械翻訳精度 94%に 情通機構が深層学習採用”、日刊工業新聞、2017 年 6 月 29 日

[49] “翻訳アプリの精度が大幅に向上 NICT 機械翻訳の実用技術を開発”、電波タイムズ、2017年7月3日

[50]【素領域】（ニューラル機械翻訳関連）、科学新聞、2017年7月7日

[51]【今さら聞けない+】機械翻訳 “「統計」→「ニューラル」に交代”、朝日新聞、2017年7月8日

[52] “3 か国語に対応「自動翻訳タクシー」五輪を案内”、YOMIURI ONLINE、2016 年 12 月 17 日

[53] “自動翻訳タクシー 五輪を案内～KDDI実験 3 ヶ国語に対応”、読売新聞、2016年12月18日

[54] “タクシー運転手と外国人観光客の会話を多言語翻訳する社会実証～KDDIらが、東京観光タクシーで実施”、日経テクノロジーonline、2016年12月19日

[55] “「東京観光タクシー」に自動翻訳システム、KDDIが実験”ケータイ Watch、2016年12月20日

[56] “KDDI、東京観光タクシーで外国人と運転手の会話を翻訳する実証実験”、マイナビニュース、2016年12月20日

[57] “観光タクシーで多言語音声翻訳システムを活用・・・KDDIなど東京で社会実証”、Response、2016年12月20日

[58]“KDDI など、「東京観光タクシー」で多言語音声翻訳システムによる訪日外国人向け社会実証を開始”、日経電子版、2016年12月20日

[59] “運転手と訪日客の不自由ない会話を実現 --KDDIら4社がタクシーで翻訳システムの実証実験”、CNET Japan、2016年12月21日

[60] “KDDI が「東京観光タクシー」における多言語音声翻訳システムを活用した訪日外国人向け社会実証を開始”、Denapa News、2016 年 12 月 21 日

[61] “タクシーで多言語翻訳”、経産業新聞、2016年12月27日

[62] “KDDIの翻訳タクシー、沖縄で50台配備”、ケータイ Watch、2017年11月16日

[63] “タクシーで多言語音声翻訳 実証実験を開始”、琉球放送 RBC ニュース、2017 年 11 月 16 日

[64] “訪日客向け音声翻訳実験 沖縄のタクシーで KDD I など”、日本経済新聞 Web、2017 年 11 月 16 日

[65] “多言語翻訳、運転手も外国客も安心！？ 沖縄県内タクシーで実証実験”、琉球新聞 Web、2017 年 11 月 16 日

[66] “沖縄のタクシー、実験”、日経新聞(朝刊/九州版)、2017年11月17日
[67] “タクシーに音声翻訳 /KDDI、5G実験へ”、沖縄タイムス(朝刊)、2017年11月17日

[68] “充実観光実現へ実験”、琉球新報(朝刊)、2017年11月17日

[69] “英中韓 翻訳タクシーGO 沖縄セルラーなど 50 台実験”、沖縄タイムス＋プラス、2017 年 11 月 17 日

[70] “KDDI と沖縄県ハイヤー・タクシー協会らが翻訳システムを搭載したタクシーを実験的に配備”、

GAPSIS.jp、2017年11月17日

[71] “KDDI タクシー実証”、広島テレビ「NNN ストレイトニュース」、2017 年 12 月 15 日

[72] “KDDI タクシー実証”、NHK 「おはよう日本」、2018年1月5日

[73] “KDDI タクシー実証”、NHK(東京)「おはよう日本》、2018年1月7日

[74] “翻訳タクシー”、TBS「ビビット」、2018年7月24日

[75] “東京五輪に向け岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、CBCニュース、2018年8月12日15:31~

[76] “岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、GBS岐阜放送Station!、2018年8月12日21:55~21:59

[77]“岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、NHK名古屋東海3県のニュース、2018年8月12日18:45~18:53

[78]“岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、NHK名古屋ニュース・気象情報、2018年8月12日20:45~21:00

[79] “岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、CBCNスタ、2018年8月12日17:30~18:00

[80] “岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、NBNサンデーステーション、2018年8月12日16:30~17:55

[81] “岐阜で「多言語翻訳」実証実験”、NBNメ〜テレニュース、2018年8月12日23:05~23:10

[82] “8カ国語翻訳端末を実演岐阜、9月から実証実験”産経フォト(共同通信社)、2018年8月13日

[83] “多言語翻訳端末、岐阜市で実験野田総務相ら期待”、岐阜新聞、2018年8月14日

[84] “多言語翻訳機実験岐阜でキックオフタク6社に搭載”、東京交通新聞、2018年8月27日

[85] “藤沢市での実証について” フューチャーモデルプレスリリース (PRtimes)、2019年7月12日

[86] “藤沢市での実証について” TAKUMI JAPAN プレスリリース、2019年7月15日

[87] “江ノ島訪日外国人消費動向調査”、NHK首都圈ニュース、2019年8月1日 18:45、20:45

[88] “防災分野の社会実証について”、第26回坂戸市市民総合防災訓練プレスリリース、2019年9月1日

[89] “ホテルメトロポリタンで「AI さくらさん」の実証”、ティファナ・ドットコムプレスリリース、2019年12月19日

[90] “藤沢市オリンピック対策総合訓練”、NHK首都圏ニュース、2020年1月20日18:45、20:45
研究開発による成果数

平成27年度	平成28年度	平成29年度
査読付き誌上発表論文数	0件（0件）	0件（0件）	3件（1件）
査読付き口頭発表論文数
（印刷物を含む）	0件（0件）	3件（3件）	10件（9件）
その他の誌上発表数	0件（0件）	1件（0件）	0件（0件）
口頭発表数	5件（0件）	20件（1件）	18件（1件）
特許出願数	6件（2件）	11件（4件）	10件（5件）
特許取得数	0件（0件）	0件（0件）	2件（0件）
国際標準提案数	0件（0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	1件（0件）	4件（0件）	6件（0件）
報道掲載数	1件（0件）	23件（0件）	49件（0件）

平成30年度	令和元年度	合計
査読付き誌上発表論文数	0件(0件)	3件(2件)	6件(3件)
査読付き口頭発表論文数
(印刷物を含む)	5件(4件)	12件(12件)	30件(28件)
その他の誌上発表数	1件(0件)	0件(0件)	2件(0件)
口頭発表数	13件(5件)	14件(5件)	70件(12件)
特許出願数	18件(10件)	7件(0件)	52件(21件)
特許取得数	6件(2件)	6件(3件)	14件(5件)
国際標準提案数	0件(0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)	2件(1件)	2件(1件)
報道発表数	2件(0件)	3件(0件)	16件(0件)
報道掲載数	11件(0件)	6件(0件)	90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。
実施研究機関：スカパーJSAT（株）

研究開発期間：H23年度～H24年度

研究開発費：H23年補正1.99億円

### 1. 研究開発概要

### 1. 目的

東日本大震災の発生を踏まえ、災害時の情報伝達の基盤となる情報通信ネットワークの耐災害性強化のために必要とされる、容易かつ迅速に衛星通信ネットワークを構築可能とする技術の研究開発・実証実験等を行う。

### 2. 政策的位置づけ

「東日本大震災からの復興の基本方針」(平成23年7月29日、東日本大震災復興対策本部)では、「地域経済活動の再生」として、「次世代の発展につながるよう、地方公共団体をはじめ幅広い分野へのクラウドサービスの導入推進など情報通信技術の利活用促進を行う。あわせてこれと一体的に情報通信基盤の復旧、復興等の環境整備を進め、まちづくりと一体となった国民が安心して利用できる災害に強い情報通信ネットワークの構築に向けた取組みを行う。」とされている。

・「大規模災害等緊急事態における通信確保の在り方に関する検討会」(平成23年12月27日、総務省)においては、「基地局や中継局が被災した場合等における通信手段確保の在り方」に関するアクションプランの中で、「国等が中心となり取り組むべき事項」として、「地上通信インフラの被災時にニーズに応じた衛星通信の回線確保を円滑に図るための研究開発に取り組む。」ことが挙げられている。

### 3. 目標

## (1) 政策目標

現在の小型衛星地球局(VSAT)は、設置に際して（1）熟練した作業員によるアンテナの衛星方向への精密調整や組立等が不可欠、（2）衛星自動捕捉機能を有するが、大掛かり・高価な車載局の形態をとり、地方公共団体の多数保有が困難であるなど、アンテナ方向調整の容易性、組立の容易性及び小型化が共存していない。そのため、災害時に地方公共団体の防災担当職員が容易かつ機動的に使用可能な機器が存在せず、以前より、地方公共団体の防災担当者等から課題とされていた。

このため、被災地において容易かつ迅速に衛星通信ネットワークを構築可能とする、運搬、組立及びアンテナ方向調整が容易なVSATのプロトタイプを開発する。

## (2) 研究開発目標

VSATの設置に際して、熟練した作業員による作業を不要とし、どこでもVSATを設置するだけで通信が可能という衛星通信の特長を活かした機動的なネットワーク構築の実現を可能とするため、

① 高精度衛星捕捉に関する研究開発

② 偏波調整に関する研究開発を行い、自律式小型地球局の実現を目指す。
### 2. 研究開発成果概要

被災地において容易かつ迅速に衛星通信ネットワークを構築可能とするため、運搬、組立及びアンテナ方向調整が容易なVSATのプロトタイプを開発し、「高精度衛星捕捉に関する研究開発」及び「偏波角調整に関する研究開発」を実施した。

プロトタイプ外観図

重量:38.5Kg

寸法:986mm(奥行き)×578mm(幅)×455mm(高さ)

※アンテナ格納時

## A)高精度衛星捕捉に関する研究開発

## ①傾斜地への対応

地球局が設置されている傾斜を正確に測定する手法や、求めた傾斜量を後の手順である衛星捕捉にどのように活用するかについて研究を行い理論として確立し、その結果をプロトタイプとして製作した。プロトタイプを用い、最大±7deg.の傾斜及び偏波角は、±0.5deg.以内の誤差で測定及び設定ができ、問題なく衛星捕捉が出来る事を確認した。

②衛星捕捉の自動化

①で測定される傾斜量を用いてアンテナの方位角、仰角、偏波角を算出し、衛星を自動で捕捉できる技術を開発し、その結果を反映したプロトタイプを製作した。緯度・経度が異なる複数地点において試験を行い、3分程度で衛星捕捉を完了できることを確認した。

## ③自動捕捉のリファレンス用キャリアの選択

衛星捕捉用のリファレンスキャリアは、広帯域キャリアを利用する事が多いが、42kHz程度の衛星通信システムの制御回線をリファレンスキャリアとした場合でも、広帯域キャリア(2688kHz)と遜色なく衛星捕捉が可能となる技術を開発し、プロトタイプに反映させた。

## ④取扱者に優しいマンマシンインターフェースの確立及び組立て不要の一体化構造

衛星機器未経験者でも利用できるよう、機器の組立て不要で、電源投入後からワンタッチで衛星捕捉及び自動UAT(Uplink Access Test)まで完了出来る技術を開発し、その結果もプロトタイプに反映させた。また、併せて音声ガイダンスを付加することで、利用者の支援・援助を行なえるシステムを開発し、プロトタイプに反映させた。

## ⑤運搬性の向上

本研究では、組立て不要に出来る事に重点を置き、パーツの分割は行なわない構造とし、複数名で1kmを30分以内で運搬可能であることを確認した。また、プロトタイプの容積・重量が、0.26m³・38.5kgとなり、目標とした1m³・40kgを満足することができた。
### 2. 研究開発成果概要（続き）

## B) 偏波角調整に関する研究開発

①自動UATトリガに関する研究

余震等でアンテナがずれた場合を考慮し、アンテナが揺れを感知した場合、自動的に衛星を再捕捉するシステムを確立し、その結果を反映したプロトタイプを製作した。

②UAT操作ノウハウの自動処理化及びXPD特性測定自動化

長年、UATを実施している運用者のUATノウハウを活用し、安定したXPD測定を可能とするため、H/V偏波の受信特性の差異を補正する技術、低C/Nとなる裏偏波への漏れ電力の測定精度向上に関する技術、他のユーザのキャリア等の誤測定を避ける技術を確立し、その結果を反映したプロトタイプを製作した。

③アンテナの自動制御及びDAMAとXPD測定システムとの連携

自動制御によって、アンテナの方向が変化することで制御信号が受信不可となり、アンテナの制御が不能となることを避けるため、自動制御時は、衛星の仰角及び方位角を動かさず、且つ偏波角の制御に制限を持たすフェールセーフ機能の技術を確立し、その結果を反映したプロトタイプを製作した。

### 3. 成果から生み出された経済的・社会的な効果

①実納入を通じた社会利用の促進

本研究にて開発された自律式車載型衛星通信システムを国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学に2014年6月に納入した。

国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学に納入後、通信環境が課題となっていた奈良県十津川村にて、本自律式車載型衛星通信システムの実運用試験を実施し、デジタルデバイド地域における通信普及に貢献した。

自律式車載型衛星通信システム外観図

自律式車載型衛星通信システム 車内リモコン装置図
### 3. 成果から生み出された経済的・社会的な効果（続き）

## ②国内外における潜在利用対象への周知

また、奈良先端科学技術大学院大学への納入実績以外にも、2013年6月から、国内向け10件、海外向け7件の発表を行うなど、継続的に普及促進に努めている。特に、2013年3月には研究開発成果を組み込んだVSATのプロトタイプを使用したデモンストレーションを実施。自治体関係者等の現在VSATを利用している方々に実際に動作を体験していただき、多くの賛同をいただいた。また、東日本大震災で被災した山元町においてもデモンストレーションを実施し、災害現場での活用を推進した。

(主な発表事例)

2013年4月25日 東日本大震災の被災地であり、震災発生直後に通信回線断絶という状況を経験した宮城県山元町にてデモンストレーションを実施。山元町職員、宮城県の防災担当職員の方々など多くの参加者の共感・賛同を得る事が出来た。

2012年12月17日～21日 チリ共和国における災害対策用衛星通信システムの導入に関する調査研究(総務省)の現地調査においてチリ共和国政府に紹介。

写真は12月17日チリ共和国運輸通信省通信次官官房(SUBTEL)との面談時の様子。

2012年12月12日アジア・太平洋電気通信共同体(APT)主催研修「ICTを活用した公共安全のための防災強化」コースにて、アジア10か国の政府に紹介。国際社会に対して、防災分野への技術力を示した。
### 3. 成果から生み出された経済的・社会的な効果（続き）

③特許取得による技術展開への取り組み

本研究にて開発した自律式車載型衛星通信システムの特許を2012年4月に取得。

本研究成果を国際的に展開していくことに貢献した。

### 4. 成果から生み出された科学的・技術的な効果

本研究開発で実現した小型地球局の指向方向調整及び偏波角調整の技術によって、専門技術者の利用無く、誰でも簡単に衛星通信を利用することが可能となった。これらの技術は、災害時だけでなく、平時であっても衛星通信の利用においては課題となっていた部分であり、本研究開発を通して、災害用途以外の衛星通信提供の際にも導入すべき技術として注目された。

衛星電波捕捉の技術開発面で、簡易に衛星通信を利用することができる可能性が広がったことで、さらなるポータブルを実現するためにアンテナ自体の小型化及び軽量化への技術開発が誘引された。特に傾斜地における衛星捕捉の技術及び揺れを検出した際の再捕捉技術は、日本無線製の自動補足型車載局に応用、展開された。また、ユーザーの利用を考慮した開発ポイントでは、例えば音声ガイダンスによる操作方法の説明により、取扱説明書がなくとも通信機器の設置が可能となったり、特殊な器具・工具を必要としない設計により設置に当たって特別な技術を必要としなかったり、可動部分の動作力を適正に制御する事で一般の利用者がけがを抑止したりと、極めてユーザーフレンドリーな設計となっており、その後の日本無線製の自動捕捉型可搬局・車載局に応用、展開された。これら日本無線製の可搬局・車載局は、H26年度～R1年度の期間において計33台が市場に対して販売され利用されている。

自動UAT機能については、実証し、確立した技術の特にプロトコルについて、仕様書として国内衛星通信機器製造業者に配布し、市場からの要望があった際にはすぐに実装が可能なように、開発した技術の展開を行った。

### 5. 副次的な波及効果

本研究開発の副次的な波及効果として、下記3点が挙げられる。下記3点を通じて得たニーズや知見を活かして、災害時にユーザにとってより利便性の高い衛星通信機器／ネットワークの普及に繋げていきたい。

・国内の災害対策・衛星通信の分野で関わる企業と連携して、衛星通信・災害対策分野での先進技術を海外に展開していくためのノウハウを蓄積できた点である。2012年12月17～21日 チリ共和国における災害対策用衛星通信システムの導入に関する調査研究(総務省)の現地調査においてチリ共和国政府に紹介することで、今後日本が展開していくべき国際的な防災システム分野のニーズを把握することが出来た。

・デジタルデバイド地域や被災地域における衛星通信の重要性を再認知することができた点である。奈良県十津川村や宮城県山元町といった通信環境での課題をかかえる地域でのデモンストレーションの経験を通して、自治体職員及び研究機関からの災害時に求められる機能について、フィードバックを享受できた点である。

・防災分野における研究人材の育成及び知識交流を図ることができた点である。

奈良先端科学技術大学院大学への自律式車載型衛星通信システムの納入及び実運用にかかる共同でのデモンストレーションを通して、メーカ担当者や研究者等関係者間での知識交流が図れたことは今後の防災分野を担う人材育成において非常に大きな貢献であったと考えている。
### 6. その他研究開発終了後に実施した事項等

本研究開発終了後、以下に示す本研究開発の成果を実用化させていくための取り組みを継続的に実施してきた。

<2014年>

・近畿地区非常通信協議会、危機管理産業展2014における企業ブースの出展

・京都市消防向けにデモンストレーション実施

・国際連合防災世界会議での展示

・一般財団法人 自治体衛星通信機構への自動UAT機能の提案、デモンストレーション、有識者会議を通じた導入の働きかけを実施

国際連合防災世界会議での展示

京都市消防向けデモンストレーション

<2015年>

·ICT推進フェア2015 in 東北における展示

・危機管理産業展2015における展示

<2016年>

・第34回 IOT研究会での発表

・危機管理産業展2016における展示

<2017年>

・災害医療訓練活動への協力

奈良先端科学技術大学院大学に納入した車載局から、DMAT本部へのネットワーク接続を訓練の一環として実施

<2018年、2019年>

・スカパーJSATにて、衛星通信VSATサービスでの商用化を検討
### 6. その他研究開発終了後に実施した事項等（続き）

研究成果の普及状況

平成26年度以前	平成27年度	平成28年度
査読付き誌上発表論文数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
査読付き口頭発表論文数
(印刷物を含む)
その他の誌上発表数	2件(0件)	1件(0件)	1件(0件)
口頭発表数	7件(0件)	0件(0件)	1件(0件)
特許出願数	1件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
特許取得数	1件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
自己実施件数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
実施許諾件数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
国際標準提案数	0件(0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	3件(0件)	1件(0件)	0件(0件)
報道掲載数	8件(0件)	1件(0件)	0件(0件)

平成29年度	平成30年度	合計
査読付き誌上発表論文数	0件(0件)	0件(0件)	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)	0件(0件)	0件(0件)※平成25年度からの合計値
その他の誌上発表数	0件(0件)	0件(0件)	4件(0件)
口頭発表数	0件(0件)	0件(0件)	8件(0件)
特許出願数	0件(0件)	0件(0件)	1件(0件)
特許取得数	0件(0件)	0件(0件)	1件(0件)
自己実施件数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
実施許諾件数	0件(0件)	0件(0件)	0件(0件)
国際標準提案数	0件(0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)	9件(0件)

### 7. 政策へのフィードバック

## <国家プロジェクトとしての妥当性、プロジェクト設定の妥当性>

・東日本大震災の発生を踏まえ、災害時の情報伝達の基盤となる情報通信ネットワークの耐災害性強化のために必要となる技術の研究開発・実証実験等を行った。本件は、小型衛星地球局の運用に課題とされていた、機器の精密調整や組立の困難さ等を解決するものであり、国民が安心して利用できる災害に強い情報通信機器の普及に向けた取組みの実施となった。研究開発終了後は、奈良先端科学技術大学院大学にて利用され、現地の耐災害ネットワークを推進する等、国全体の災害対応能力の底上げに貢献した。

<プロジェクトの企画立案、実施支援、成果展開への取組み等に関する今後の政策へのフィードバック>・DMATでの展開に向けた取り組み
## 平成29年度 終了評価書

研究機関 : (株)デンソー、パナソニック(株)、パイオニア(株)、電気通信大学

研究開発課題：「ICTを活用した次世代ITSの確立」のうち「自動走行システムに必要な車車間通信・路車間通信技術の開発」

研究開発期間 ： 平成 26 ～ 28 年度

代表研究責任者：難波 秀彰

総合評価(5～1の5段階評価)：評価4

☑ 総合評価点 :22点

(総論)

技術開発目標に対しては着実に成果が出ておりいくつかの新提案も見られる点は評価できる。

今後、本研究の成果が自動運転や運転支援においてどのような役割を果たし、改善効果をもたらすのか、様々なユースケースでの検証を期待する。また、成果の普及に関しては、より多くの公開(学術論文等)を期待する。

(コメント)

● 個々の技術開発目標については着実に成果が出ておりRA符号等、いくつかの新技術の提案がなされている点は評価できる。

● 自動運転や運転支援において、通信技術がどのような役割を果たし、どのような改善効果をもたらすのか、様々なユースケースでの検証を期待する。

● 成果の普及に関しては、現在の学術論文が1件に留まっている点は不十分であり、標準化への布石としても、より多くの公開(学術論文等)を期待する。
● 車車間通信が安全性にどのように貢献するかについて、より具体的な評価指標(たとえば、速度抑制や合流の際の車間距離の確保)を用いて評価する必要があると思われる。実験結果の評価の際の前提となる交流流の条件、たとえば、車両の密度、速度、混入率などを示してほしい。

● 設定した目標を達成したが、アウトカムとの距離は少し存在する。

● 研究成果のとりまとめにあたり、その他の多くの取り組みと比較して効果優位性が分かるようにしていくことが必要であるが、その部分があまり明確でない。すばらしい成果があるのかもしれないが、従来研究の延長の寄せ集めの形に見えるので、成果の明確化を期待したい。

## (1) 研究開発の目的・政策的位置付けおよび目標

$ 5\sim1 $ の5段階評価）：評価4

(総論)

本研究開発は、社会的期待の大きい自動走行システムの実用化に向けた通信技術に関するものであり、その有効性、妥当性は高い。

アウトカム目標そのものは妥当であるが、アウトカム目標に向けての詳細な開発内容との間にギャップがあり、何を達成したかが分かりづらい。

(コメント)

● 平成32年の自動走行システムへの実用化に向け、通信技術を活用した運転支援技術の高度化への期待は大きい。本計画の実施は、タイムリーで研究開発の有効性、妥当性は高まってきている。

● 目標そのものは妥当であるが、アウトカム目標がやや大きすぎるためか、詳細な開発内容のレベルとのギャップが大きいように感じる。結果的に、3年間に何を達成したかがややわかりにくい。

● 非常に重要なテーマを扱っており、アウトカムそのものは望ましいものといえる。ただ、アウトカムに向けてのアウトプットの設定が具体的につながりにくい点がある。

● 自動運転に向けた種々の技術開発が行われているが、今後の展開に向けた必要となる技術の整理とりまとめや通信の効果の評価がやや不明確。何がキーテクノロジーとなるのかなど、従来の方式に対する効果をより定量化してほしい。