慶応義塾大学中澤研のスマートシティおよび · 2005. i-mode Linux P901iTV. 2006....

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慶応義塾大学中澤研のスマートシティおよびIoTセンシング／センサーネットワーク

に関する取り組みについて

2019年11月16日慶應義塾大学中澤研究室

Akira Tsuge


Akira Tsuge （柘植晃つげあきら）慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科中澤研究室研究員YRP研究開発推進協会 WSN協議会事務局次長

TECHNOLOGICAL SKILLS:SOFTWARE ARCHITECTURE DESIGNRESTFul architecture based IoT PlatformLPWA system solutions for sensor network systemMulti Task Multi Window System

OPERATING SYSTEMLinux, Symbian/S60, Windows, BTRON, OS9/68k, MS-DOS

EMPLOYMENT HISTORY:Keio University SFC Nakazawa Lab. April, 2017 - presentYRP R&D Promotion Committee April, 2015 - presentIIOT Foundation Oct., 2012 – March, 2015Panasonic Mobile Communications Co., Ltd., Yokohama February, 2002 – Sep., 2012Matsushita Communication Industrial Co., Ltd., Yokohama June, 1995 - January, 2001Matsushita Electronic Industrial Co., Ltd. Osaka April, 1983 – May, 1995

自己紹介


Agenda

1. 背景・Computer Science を取り巻く歴史と現状・スマートシティを取り巻く現状

2. 慶応大学SFC中澤研の取り組み・スマートシティに関する取り組み・研究分野とプロジェクト

3. IoTセンシング／センサーネットワーク・清掃車センシング、Deep Counter・参加型センシング・Sensorizer・Senbay

4. 今後の取り組み


Agenda






背景：Computer Science を取り巻く歴史と現状

ICT機器の進化 (PC) 1976

Apple I

世界初のパソコンの1つ

Apple Ⅱ

1977

最初のオールインワンタイプパソコンApple-DOS

Apple Lisa

1983

最初のGUI環境パソコン

Machintosh (128k)

1984

Mac 1号機

8MHz 68000128kbyte

MachintoshPortable

1989

始めてのBattery駆動

Apple Newton

1993

世界初のPDA(携帯情報端末)

iMac G3

1998

Steve Jobs復帰後の新商品

Intel 8080

1974

CP/M 最初のPC OS

MC68000

1978

8086向け86-DOS

IBM PC (5150)1981

Intel 8086 4.77MHz16k～256kbytePC-DOS

Microsoft MS-DOS1982

Windows 1.01984

Windows 3.11993

WindowsNT 3.1Windows 2.0

1987Windows95

1995

TRON Project1984

CEC 日本の教育PCをBTRONにする方針

1989

松下電器産業BTRON/286

BTRON Sub Project1990

松下通信工業PanaCAL ET by BTRON


2001

iPod

初代iPod

2006

MacBook Pro

Intel Architecture

2007

iPhone

初代iPhone

2010

iPad

初代iPad

2018

iPhone X

最新 iPhone

2015

Apple Watch

Steve Jobs亡きあとの最初の新カテゴリ

1999P501i

2001P503i

2002P504i

P2101V

携帯Java

FOMA1号機TV電話

P2102V2001 2003

P901i2005

i-mode

Linux

P901iTV2006

ワンセグTV

2006

HTML5ベース・Intelが推進していたMeeGoと一本化

2011

LinuxベースモバイルOSアライアンス・Vodaphone・docomo・Motolora・Samsung・Panasonic・NEC

2014

→ OCF

IoT推進ｺﾝｿｰｼｱﾑ

2015

2014 OIC

IoTプラットフォーム、標準化

IIC

モバイルプラットフォーム、標準化

ICT機器の進化 (mobile device)


2019

iPhone 11



人間の情報量対応力ICTリテラシー

ICT化による情報量IT機器の情報処理能力

何に使うか？

人間の情報量対応力をICT機器の情報処理能力が超えた。


背景：スマートシティを取り巻く現状

https://www.iot-now.com/2016/05/09/47083-smart-cities-could-waste-us341bn-by-2025-on-non-standardised-iot-deployments/

•Using non-standardised IoT solutions, the cost to implement smartcity deployments could reach US$1.12 trillion by 2025;•Adopting standardised solutions on the other hand would equateto a cost of US$781 billion – a savings of US$341 billion wordwideby 2025 – 30% of the non-standardised total;•Cost savings would result from interoperability, freedom fromvendor lock-in, and reduced systems integration costs that IoTstandardisation provides.

縦割りシステム開発によるフラグメンテーション：・グローバルで2025年までに1.12兆ドル以上の実装コストがかかる。・標準化されたソリューションによると781億ドルのコストに相当。2025年までにグローバルで3,410億ドルの節約になる。

https://www.iot-now.com/2016/05/09/47083-smart-cities-could-waste-us341bn-by-2025-on-non-standardised-iot-deployments/



https://iot-analytics.com/current-state-of-iot-platforms-2016/

List of 360+ IoT Platforms. The list is an update of the popular 2015 list of 260+ IoT

Platforms. In the meantime more than 100 new IoT Platforms have emerged, either

new startups or large corporations now offering an IoT Platform (Hitachi, Siemens…).

PFの乱立：360以上のIoT PFがあり、スマートシティ向けだけで60以上ある。

https://iot-analytics.com/current-state-of-iot-platforms-2016/


※ 「総務省におけるスマートシティの展開について」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/supercity/dai2/shiryou2.pdf

ICTを活用した新たな街づくり

背景：総務省の取組み

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/supercity/dai2/shiryou2.pdf


背景：総務省の取組み

※ 「総務省におけるスマートシティの展開について」https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/supercity/dai2/shiryou2.pdf

データ利活用型スマートシティの基本構想

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/supercity/dai2/shiryou2.pdf


・国内外でいろいろな取組み事例が推進されているが横展開がなかなか出来ていない。

Various efforts are being promoted both in Japan and overseas, but horizontal development has not been successful.

各都市間での効率的なデータおよびソリューションの利活用が可能な環境が必要

An environment that enables efficient use of data and solutions between cities is required


・ICT技術、IoT技術、人工知能技術、スマホの普及など技術は整ってきているが現場の課題に直結した導入はまだまだ。

Technologies such as ICT technology, IoT technology, artificial intelligence technology, and the spread of smartphones are in place, but there are still many introductions that are directly related to the problems at the site.


Agenda






慶應大学中澤研究室スマートシティの取組み

①データを集める。 ③価値化する。②効率よく配布する。

水平展開可能なスマートシティプラットフォームの構築


慶應大学中澤研究室研究分野


慶應大学中澤研究室プロジェクト

日欧連携スマートシティプロジェクト・ClouT・BigClouT・M-Sec

コンソーシアム活動・地域IoTと情報力研究コンソーシアム・健康情報コンソーシアム


日欧連携スマートシティプロジェクト: BigClouT


日欧連携スマートシティプロジェクト: M-Sec


「地域 IoTと情報力研究コンソーシアム」

自治体が提供するフィールドに、企業や大学、コンソーシアムの技術を適用して、行政課題解決に向けた取組みを行います。ここから得られるデータやノウハウをコンソーシアムで共有し、新たな技術開発につなげます。

フィールド技術大学や企業が持つデータ、自治体のフィールドを活用した技術開発を行い、成果を参加機関で共有します。大学や企業は、自らの持つ技術をコンソーシアムへ提供し、フィールドでの検証を行います。

データ社会実装

地域IoTのデータ分析技術を研究開発し、それを活用して、自治体や企業から提供されるデータや、フィールド実証を通じて得られたデータを知的「に処理し、地域の「状況把握や予測を実現します。

企業やNPOは、コンソーシアムの技術やデータを活用して自治体をフィールドとした新規ビジネスを推進します。ビジネス化を通じて得られる知見から地域IoTと情報力のビジネスモデルを確立します。

地域を対象としたIoT による情報収集・解析・活用技術に関する共同研究と社会実装の推進

「地域 IoTと情報力研究コンソーシアム」の取組み

Ministry of Economy, Trade and Industry and IoT Promotion Lab started recruitment of "Regional version of IoT Promotion Laboratory" starting on June 10, 2016, and "efforts to create IoT project in the region" as "local version IoT promotion laboratory" We will select and support the creation of IoT business through regional initiatives.

Particularly in this consortium, efforts in the Shonan area have been approved by the Ministry of Economy, Trade and Industry's "Regional version of IoT Promotion Laboratory"

Field Technology

Data

Social Implementation

Regional IoT and Information Force Consortium


「地域 IoTと情報力研究コンソーシアム」：メンバー

インターネットITS協議会藤沢市資源循環協同組合神奈川県藤沢市

大磯町鎌倉市相模原市寒川町茅ヶ崎市横須賀市グリーンブルー株式会社KDDI総合研究所株式会社ケシオンコミュニティ活性化・ラボさがみはら株式会社ゼンリンデータコム株式会社糺の森パナソニックシステムソリューションズジャパン株式会社東日本電信電話株式会社ビヨンド・パースペクティブ・ソリューションズ株式会社ぷらっとホーム株式会社Code for MIKAWA筑波大学北川研究室東海大学撫中研究室東京大学生産技術研究所・関本研究室名古屋大学河口研究室一般財団法人電力中央研究所田中伸幸

幹事会員賛助会員

「地域 IoTと情報力研究コンソーシアム」のメンバーリスト（順不同）

FujisawaCity

Chigasaki City

YokosukaCity

Samukawa-machi

Sagamihara City

Tokyo

Kanagawa Prefecture

Kamakura-City

Oiso-machi


地域IoT、モバイルセンシング、スマートモビリティ、防災の4つのワーキンググループで研究活動を推進します。

「地域 IoTと情報力研究コンソーシアム」：WG

地域IoT WGRegional IoT WG

駐車場の満空状態、公共施設や店舗の混雑度、落書き、不法投棄物など、センサでは検出できない情報を人の力で収集する参加型センシング技術や、行政業務とIoTの融合技術等の研究と実証を進めます。現在藤沢市では、参加型センシングシステム『みなレポ』を同市の環境・清掃業務で

利用し、業務の大きなスムーズ化を実現しています。

モバイル環境測定 WGMobile EnvironmentMeasurement WG

地域をくまなく走行する車両（例えばごみ収集車）にカメラやセンサを搭載して温度や湿度、紫外線強度、大気汚染物質濃度、道路の痛みや凸凹など、街の環境に関する情報を時空間粒度細かくセンシングし、プラットフォームを介してアプリケーション等へ流通させるためのセンシング技術、IoTセキュリティ技術、IoTデータリアルタイム流通技術等の研究と実証を

進めます。

スマートモビリティ WGSmart Mobility WG

情報の力を人の行動に作用させる『アフェクティブコンピューティング』技術をモビリティに応用します。自動運転やパーソナルモビリティ等、今後普及するであろう移動交通手段を想定し、都市のどのようなデータを収集・分析することで、どのような人・モノの新しい移動形態や行動変容を促すことができるか、

という問いに答えます。

防災 WGPrevent Disaster WG

台風に代表される、事前に未来を部分的に想定可能な風水害に関して被害の軽減を目的とした「タイムライン」に基づく意思決定モデルを確立します。また地震や洪水、大規模停電のような想定外の被災に関しては、災害からの安全かつ円滑な復帰を目的として、被災状況に適応的な「事業継続計画」構

築手法を確立します。


「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」：シンポジウム

Special Project Session at Regional IoT Summit 2018

Special Guest and Panel Discussion


コンソーシアムの全メンバーと、12回の勉強会、12回のWG活動を通じて活発な議論を展開

「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」：活動

勉強会では、講師を招いて毎回ユニークなトピックの講演を実施


「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」：活動

Samukawa-machiChigasaki City Yokosuka City

Sharing information, Know-How, and Deployment Trial

Fujisawa City


「健康情報コンソーシアム」

慶應義塾⼤学健康情報コンソーシアム

骨Tea m BON E

For the purpose of creating health information through industry-government-academia collaboration, we pursue research on health information acquisition technology and health information services, and aim for a future society that utilizes the power of health information.

電子カルテレセプトお薬情報

ワクチン情報

企業検診自治体健診

クラウドデータオープンデータ

医療機関診療情報

データ分析

健康保険組合

検診情報

乳幼児健診学校健診妊婦健診人間ドック

教育機関人間ドック健診情報

未病診断

センサー開発と応用

非侵襲データ収集

体脂肪計歩数計血圧計血糖計

基礎体温計

家庭での健康情報

ExaminationData

Health Dev.Data

MedicalDev. Data

HealthCheck Data

・・・

Health Information: Utilization and Value Creation

・・・

VitalData

• Health Information Consortium

Working

Grouops


「健康情報コンソーシアム」• Health Information Consortium

• Launch ：Oct 25, 2017

• Location ：Fujisawa, Kanagawa, Japan(Keio University, SFC)

• Leader ：Jun Murai

• (Professor, Faculty of Environment andInformation Studies, Keio University)

Researchers

Jun Murai（Keio）

Miki Akiyama（Keio）

Jin Nakazawa（Keio）

Tadashi Okoshi（Keio）

Yuka Honda（Keio）

Yuko Oguma（Keio）

Sachiko Sakamoto (Juntendo)

【SFC Research Consortium】

Joint research conducted by Keio University and multiple external organizations.

Merit: Setting the core themes mainly by universities, the consortium can address large scale research problems beyond individual expertise, with the “mutual interest” concept.

Broader and holistic research will be enabled, compared to existing 1-to-1 joint research projects.


「健康情報コンソーシアム」• Health Information Consortium


Agenda






慶應大学中澤研究室スマートシティの取組み

①データを集める。 ③価値化する。②効率よく配布する。

水平展開可能なスマートシティプラットフォームの構築


ストレートなアプローチ：IoTを都市にばら撒く

スペインサンタンデール市 20,000個以上のセンサを設置


スマートシティの取組み： ①データを集める。

IoTセンシング：清掃車センシング街中を毎日くまなく走る清掃車100台にセンサーを設置

超解像環境情報センシング→見えていなかったものが見えてくる。

温度・湿度・気圧・照度・UV-A・PM2.5加速度・角速度・コンパス・位置・カメラ



参加型センシング：スマホからの入力をセンシング


レポーティングアプリ「みなレポ」の導入事例


WEB上の欲しい情報を選択


Web情報の活用：Webセンサライザー

Webページが1つのセンサに

センサのようにweb pageの情報が定期的に送信

→Web上にある、あらゆる情報から仮想センサを生成（Sensorize）ページ上の情報をセンサデータとして発信

https://sox.ht.sfc.keio.ac.jp/

https://sox.ht.sfc.keio.ac.jp/



超解像個人情報 ”非センシング”：個人情報を削除する。Privacy Objects

Detection NetworkMasked Area

Generative Network

オリジナル

処理後

２つの Deep Neural Networkを使ってプライバシーデータを

自動的に削除する。

“GANonymizer”


スマートシティの取組み： ②効率よく配布する。

App.

現状のシステム（IoTセンシング）

LPWA、キャリアNW、クラウドサービスなどを経由しているがどこの何のセンサーかを意識したVertical なシステム

http://www.sfcity.jpFederationFederation

✓ Coping with variousphysical/virtualsensors

✓ Providing unified APIsfor various languages

✓ Flexible Data Sharing

ビッグデータ時代のセンサーネットワーク（ユニバーサルセンサーネットワーク）

SOXFire による取り組み

こんなデータがないかなど、特定のIoTデバイスを意識しないでPublish側とSubscribe側のマッチングをとるPub-Subモデルによる Horizontal なシステム

demand side

Provider side

http://www.sfcity.jp/


Detection-Tracking-Counting(DTC) Algorithm

Deep Counter：ゴミの排出量を自動計測する。

超解像ゴミ排出量センシング→排出量予測、ゴミ削減、回収効率化

スマートシティの取組み： ③価値化する。

3939©2019 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


道路の白線のカスレ、痛み具合などを自動的に検出する。

深層学習モデル（CNN）を最適化。少ないパラメータで94％以上の精度で白線のカスレを検出



Senbay：センサー情報をQRコードで動画に埋め込んで配信する。

Senbay Videoの作成 Senbay Videoの受信

http://www.senbay.info




Senbay：センサー情報をQRコードで動画に埋め込んで配信する。

Senbay を用いた被災地調査と記録・状況共有事例（台風15号）




Agenda






今後の取り組み

人間の情報量対応力ICTリテラシー

ICT化による情報量IT機器の情報処理能力

何に使うか？

人間の情報量対応力をICT機器の情報処理能力が超えた。

Well-BeingSmart Health

:



Cyber World から Human/City へ


ご清聴ありがとうございました。

慶應義塾大学SFC中澤研究室

https://www.jn.sfc.keio.ac.jp/publications/

https://www.jn.sfc.keio.ac.jp/publications/

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