JSTさきがけ『IoTが拓く未来』事業は、文部科学省が選定した戦略目標「次世代IoTの戦略的活用を支える基盤技術」の確立を目指し、日本国内の大学・教育機関で最先端IoT技術領域の研究開発に従事する研究者の活動を支援する取り組みです。2023年12月には「さきがけIoT成果展開シンポジウム2023」が開催され、2020年度に採択された研究テーマについての発表がありました。

第1回「IoTアプリケーション」編に続く2回目の今回は、「IoTインフラストラクチャー」分野の研究成果から3つのセッション内容を紹介します。

筑波大学システム情報系情報工学域の山際伸一准教授は、スーパーコンピュータの並列分散処理技術やスポーツにおける人の動きなどを専門分野とする研究者です。今回のJSTさきがけ『IoTが拓く未来』事業に採択されたテーマは、IoT機器特有のストリームデータを圧縮・復号化できる高性能データ圧縮技術の研究開発です。

山際准教授はこれまでも、ストリームデータ圧縮技術の研究に注力してきました。最初にデータストリームの複雑さを判断して圧縮するという新技術の開発に着手。「無限遠のストリームに使えて、バッファリングせずにゼロディレイで圧縮できる高速・小型のハードウェア化が可能な新方式」（山際准教授）の開発に成功し、2015年にストリームデータ圧縮技術「LCA-DLT」として発表しました。

「LCA-DLTではカスケード接続（多段接続）が可能なユニバーサル性のある圧縮器ができあがりましたが、一つひとつのモジュールは50％までしか圧縮できないことが課題でした。この課題を解決するために『nシンボルを1ビットに圧縮できないか』という研究を進めました。その結果、2019年にデータエントロピー（データの複雑さ）に追従する新しい原理を発見しました。それが『ASE（Adaptive Stream-based Entropy）Coding』と呼ばれるストリームデータ圧縮高速化技法です」（山際准教授）

山際准教授はLCA-DLTとASE Codingを組み合わせることで、ユニバーサル性を担保しながらデータエントロピーに応じて圧縮ができると考えました。苦労を重ねながら研究に取り組み、「Universal ASE Coding」という新しいストリームデータ圧縮技術を開発しました。

「Universal ASE Codingの圧縮性能を検証したところ、ASE Codingに比べて10～20％の改善効果が見られ、従来のZIP圧縮にもう少しで追いつくところまで来ています。今回のさきがけ研究によって、念願だった『nシンボルを1ビットに』を実現できましたが、よくわからないところもまだ多くあります。今後はUniversal ASE Codingを実装した評価ボードを市場展開し、ハードウェアデモを行う予定です」（山際准教授）

Universal ASE Codingの圧縮器

（出典：さきがけIoT成果展開シンポジウム2023 山際伸一氏発表資料）

大阪大学 大学院情報科学研究科の猿渡俊介准教授は、物理空間と電脳空間を融合する次世代コンピュータネットワークを専門とする研究者です。今回のJSTさきがけ『IoTが拓く未来』事業では、「物理空間と電脳空間を統合するための電波空間APIの実現」というテーマの研究が採択されました。

猿渡准教授は「この世のすべてをプログラマブルにする」ことを最終目的に研究へ取り組んでいます。ユビキタスコンピューティングが注目されていた約20年前から研究に着手し、「物理空間をプログラマブルにするには電脳空間とのインターフェイスとなるセンサーネットワークやIoTが重要」（猿渡准教授）という観点で研究を進めてきました。

今回の研究では、物理空間とコンピュータネットワーク上の電脳空間を電波空間で接続することを目指し、電波による通信機能、エネルギー供給機能、センシング機能を兼ね備えた電脳空間APIモジュールの開発に取り組みました。この電波空間APIモジュールが実現されることで、IoTの未解決課題「物理空間をセンシングして電脳空間に取り込むためのエネルギーをどうするのか」といった問題を抜本的に解決できると猿渡准教授は言います。

具体的に取り組んだのは「可能な限りワイヤレスセンシングを行ってセンサの消費電力を抑制する」「送信時の消費電力を極限まで落とすためにバックスキャッタ通信技術を採用する」「カバーできない領域は電波で電力を送って駆動させる」というテーマの研究でした。

「研究開発の成果で最も大きいのは、ウルトラワイドバンドを使ったミリメートル精度の高精度な位置検出技術です。物理空間と電脳空間を統合するにはモーションキャプチャ技術やドローン／ロボット制御が必要になりますが、それを実現するのが今回開発された新たな位置測位技術です」（猿渡准教授）

ほかにもさまざまな成果が得られ、ワイヤレスセンシングについてはトップ国際会議で採択され、情報処理学会の論文賞も受賞しています。バックスキャッタ通信についても国際論文に採択され、さらに電波電力伝送についてはIEEE ICCE 2022でセカンドベストペーパー賞を受賞しました。猿渡准教授が最大の成果にあげたウルトラワイドバンドを使ったミリメートル精度の位置測位技術については、ACM SenSys 2023に採録されました。

今回の研究で取り組んだ位置測位技術の要件

（出典：さきがけIoT成果展開シンポジウム2023 猿渡俊介氏発表資料）

京都大学 防災研究所 巨大災害研究センターの廣井慧准教授は、防災情報システムや災害情報の時空間解析などの研究に従事する研究者です。今回のJSTさきがけ『IoTが拓く未来』事業では、「IoT連携基盤による先端防災ITの実現」というテーマの研究が採択されました。

今回の研究について廣井准教授は「数時間先に起きる被害を詳細に予見する解析技術を開発し、それに基づいて防災にかかわる研究者が力を結集して互いに高め合える社会基盤をつくり上げることが目標」と話します。

「現状の防災対応は固定的な事前想定に頼っているため、それを変えていくことが今回の研究テーマです。『異種技術の柔軟な連携』『投資効率の最大化』『リアルタイム防災』『多元的データフュージョン』『双方向の防災システム』という5つのイノベーションをコンセプトに、リアルタイムIoTデータ統合／流通基盤技術を開発するものです」（廣井准教授）

この目標に向けて廣井准教授が取り組んだのは、①多種多様な防災要素技術の漸進的な連携技術の開発、②多元的データによるデータフュージョン技術の研究、③防災ITテストベッド（実証基盤）の開発・公開です。

①は災害に関するさまざまなシミュレーションやシステムが協調して動作する技術を開発し、その機能を持った連携基盤を構築するというものです。廣井准教授は水害避難に関わる複数の防災要素技術を連携させてリアルタイムに動作する仕組みを想定し、複雑な動機とデータ交換のための通信設計・実装、各種システム／シミュレーションとの連携機構の実装に取り組みました。

②については、災害時の数少ないデータを収集して融合的に解析処理を行い、被害の把握と予測に役立てる技術の開発です。状態空間モデルを利用した氾濫解析シミュレーション補正手法の研究に取り組み、時間的・空間的にまばらなデータと氾濫解析とのデータ同化手法、被害把握・予測結果の精度評価・改良などを開発しました。

さらに③では、過去の大規模水害を連携基板上に再現し、アプリやシステムなどの防災要素技術を連携基盤につないで実際の被害と比較した性能評価の仕組みをつくりました。ここでは複数のユースケースを研究するとともに、既往の大規模災害での精度検証、連携基盤のオープン化に取り組み、テストベッドの実用化に向けた道筋を立てることができました。

「今回の研究により、異なる防災要素技術を協調動作させる連携技術を開発し、防災ITテストベッドを公開・提供することができました。今後は多くの企業が開発するアプリやシステムとの連携を検証し、防災ITの発展に寄与したいと考えています」（廣井准教授）

廣井慧准教授が取り組んだ研究の目標

（出典：さきがけIoT成果展開シンポジウム2023 廣井慧氏発表資料）

今回は「IoTインフラストラクチャー」をテーマにした3つの新技術を紹介しました。世界をリードする新技術の開発が続々と進められていますが、とくに日本ならではの基盤技術として期待されるのが、京都大学 廣井慧准教授が取り組む防災ITです。折しも2024年元旦に発生した「令和6年能登半島地震」では想定以上の被害が発生し、大規模災害の予測や復旧の難しさが改めて露呈しました。今後の自然災害発生時の被害をできる限り最小化するためにも、防災ITのさらなる発展が待たれるところです。

次回は「IoTコアテクノロジー」をテーマに、3つの新技術について紹介します。

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