1．LOS_CUBEのツール開発のポイント

製品の暗黙知やノウハウの伝承のためには製品のニーズとシーズの情報を網羅的かつ相互連携を持たせてまとめ、更に必要とされる情報を活用できることが必要である、即ちニーズとシーズの情報を「漏れなく」、「紐付けて」登録し取り出せる仕組みとツールが必要となる。なお、ここでの「品質」はQualityを示すものであり、信頼性だけでなく製品全般の質に関する特質、特性も含まれている。

2．情報の漏れを無くす技術（３つの軸とカテゴリの採用）

LOS （List Of Specifications）ではニーズとシーズの情報の紐付けをする情報の漏れを無くすために以下に示す３つの軸「利用時の品質」「製品の品質」「製品の仕様」の情報を用いる。

2.1　ニーズ情報

ニーズの情報を漏れなく登録するためには、客観的な視点が必要でありISO/IEC 25010、JIS X 25010「システム及びソフトウェア製品の品質要求及び評価（SQuaRE）−システム及びソフトウェア品質モデル」の「利用時の品質」と「製品の品質」がハードウェアおよびそのシステムにも有効であり、LOSの2つの軸として採用する。

●「利用時の品質（要望）」
「利用時の品質」は、利用者のニーズ即ち製品に対する要望、実現してほしい「もの」や「こと」の情報を登録する。登録の際はJIS X 25010にある5つのカテゴリの有効性、効率性、満足性、リスク回避性、利用状況網羅性から選択し、具体的な情報は「～してほしい」で記述する。情報の提供はユーザ、システム設計担当、メンテナンス担当者、設置担当者またはその情報を持っているメーカ担当者とする。

●「製品の品質（要件）」
「製品の品質」は、製品が満たすべきニーズ即ち設計要件（設計目標）、実現してほしい「もの」や「こと」の情報を登録する。登録の際はJIS X 25010にある８つのカテゴリの機能適合性、性能効率性、互換性、使用性、信頼性、セキュリティ、保守性、移植性から選択し、具体的な情報は「～すること」で記述する。情報の提供は設計要件をまとめることができるメーカの担当者とする。

2.2　シーズ情報

シーズの情報は、「製品の仕様」を製品毎にカテゴリと情報を登録し、LOSのもう1つの軸として利用する。

●「製品の仕様」
「製品の仕様」は、設計担当者が製品の条件や提供する「もの」や「こと」の情報を具体的な数値や文書などで登録する。カテゴリの例としては基本仕様（計測範囲など）、電気的仕様（定格電圧など）、機械的仕様（質量など）、環境仕様（使用温度など）、調整仕様（ソフトウエアを含む調整機能など）がある。

3．情報を紐付ける技術（専用ツールの開発）

LOSの３つの軸の各カテゴリの情報を紐付けて登録するために、Microsoft Access(データベース管理システム)を用いてLOS_CUBEを作成するための専用ツールとしてLOS_CUBE/Tを開発した。またLOS_CUBE/Tは完成した（3軸の情報を登録した）LOS_CUBEから必要な情報を取り出す際にも紐付いた情報を漏れなく取り出すことが可能である。以下のツールの説明では、地震センサの地震計測と制御に関する機能について試行を行った結果を基に入力と出力の説明を行う。なお他に差圧伝送器とひずみ計での試行も実施している。

３．ローカル5G

3.1　ローカル5Gとは
IoTの普及等に伴う通信ニーズの多様化が進んでいる。特に5G時代においてはより一層の多様化が進むことが予想され、地域や個別のニーズ対応した5Gシステムを導入できる制度の必要性が認識されている。総務省は、情報通信審議会の下の「新世代モバイル通信システム委員会」に「ローカル5G検討作業班」を設置し、ローカル5Gの技術的条件等を取りまとめている。

ローカル5Gの候補帯域の状況を図4に示す。ローカル5Gは、4.6~4.8GHzおよび28.2~29.1GHzの周波数を利用することを想定しているが、検討項目が少ない28.2～28.3GHzの100MHz幅については先行的に技術的条件等の検討を行い、実証実験を始めている。

3.2　ローカル5Gネットワークの特徴
自営網であるローカル5Gネットワークは、次の特徴を有する。

（１）安定性
帯域を確保することにより、外部の無線トラフィックによる影響を受けない。
（２）柔軟性
必要な機能だけをいつでもどこにでも構築できる。
（３）独立性
公衆網から隔絶したネットワークを構築できる。

このようなローカル5Gネットワークの特徴を活かして、従来なかったサービスを提供することが可能となる。ローカル5Gを用いた主なシステム適用方法として、次のようなシステム構築が想定されている。

・地域や産業個別のニーズに対して、自治体や地域企業が5Gを使って独自に柔軟なシステムを構築可能。
・通信事業者の5G展開が進まない地域においても、5Gシステムを構築、利用が可能。
・工場内の通信は有線が主流であったが、ローカル5Gを用いて独自のセキュリティ対策、帯域の確保が可能となり、工場の無線化が加速。

3.3　プライベートLTE
2008年より導入された地域BWA(Broadband Wireless Access)は、デジタルディバイドの解消や地域の公共の福祉の増進に寄与することを目的として導入された2.5GHz帯の周波数（2,575～2,595MHz）の電波を用いた電気通信業務の無線システムである。このBWAバンドを、LTEを用いた自営無線（プライベートLTE）として利用できるようにする自営BWAの検討が始まっている。この自営BWAと呼ぶ無線システムの制度検討を行っているのは、5Gを自営網として利用できるようにするローカル5Gを検討している情報通信審議会のローカル5G検討作業班である。
LTEを用いることにより、企業における無線LANの位置付けとして次のメリットがある。

・通信エリアが広い
・重要なトラフィックの優先制御が可能である
・ノイズ耐性が高い
・セキュリティ強化策が打てる

次週に続く－

【著者略歴】
岡崎　正一（おかざき　しょういち）
1975年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了．
同年三菱電機株式会社入社，基本ソフトウェア，ネットワークシステム，大規模応用システム開発等に従事．主な著書「UNIX－基本操作から実践活用まで－」，翻訳「PCパーフェクトガイド」等．
2012年より，MCPC（モバイルコンピューティング推進コンソーシアム）にて，IoTシステム技術等を推進．技術士（情報工学）、博士（情報学）．

4-2． 製造現場起点での「お困りごとシート」から新たなソリューションを創出(溶接現場編)

一般的に溶接工程での品質管理は、板材同士の溶接部分の溶け込み量の管理が要になる。ところがこれまでは、溶接した製品の一部を抜き出し、破壊検査しないと溶け込み量を管理できなかった。このため、溶接不良を見つけるため、抜き取りでの破壊検査を実施するのが溶接業界の常識であった。
しかし、製品のすべての板材同士の溶け込み量を調べることはできない。それを補完するため、溶接の条件や目視での検査によって、溶接の合否を判定していた。これからは溶接不良の検査を全数に対して非破壊で行うべく匠のデジタル化（インプロセスQC）が切望されていた。そこでAEセンサの他、各種センサを使い溶接時の溶け込み量を1サンプル当たり2μ秒～20μ秒でリアルタイム計測（約2MB/秒〜100MB/秒）で、データを取得、分析するフォグコンピュータ（EIS-AE-AI）も独自に試作した。これは今後ロボットの自動化をはじめ、安全上リアルタイム制御が期待される工程では、判断や学習は現場で実行しエッジで解決する様々なソリューションがIVIから誕生した。^*6)(図5) (図6)

５.　先端事例を通して２極化指向へ、日本の製造業は？

これまで実証検証にて、述べてきた予知保全を思うと、大量センサのデータ監視をする場合、モノづくり現場におけるIoTデータの爆発は尋常ではないことは既にいろんなリサーチ会社の情報からも周知のとおりである。今後のトレンドとして、エッジ基盤の確立で進む製造現場のAI活用が増々活躍しIVIでも例外ではない。一連の流れの中でエッジ領域への搭載が進むのがAI関連技術として注目され始め、今後は学習生成されたアルゴリズムを実行IP（Intellectual Property）としてエッジ側に送り込むことでの汎用化が急速に進み今ではコンパクトで高効率学習が可能な独自AI技術を搭載したコントローラーや産業PCも数多く登場。更にはAI搭載のIoTサービス基盤を強化したプラットフォームの提供として、今後クラウド領域に強みを持つITベンダー自身がエッジ領域に踏み込む動きや広がりを見せている。

日本でも新しい成長戦略が昨年閣議決定され、その中核はソサエティー5.0、すなわちデータ駆動社会の実現である。米国においても、既存ＯＳ強化の一環で、ＯＳベースの「インテリジェントエッジを投入しクラウドとエッジをシームレスに連携させる動きは、クラウドのスケーラビリティとエッジのリアルタイム性を両立できる利点がある為、某大手クラウドサービス会社が、IoTエッジデバイス向けの組み込みのリアルタイムOS をオープンソースのカーネルに採用する動きも出てきている。まさにIoTエッジデバイスとクラウドと2極化指向、双方から容易に接続できるというビジネスモデルは大きな脅威になる。このことは、これまでの実証検証、POC（Proof of Concept）の中でとにかくセンサデータを闇雲に吸い上げ、後で意味あるデータに仕上げる作業を末端で実施していない場合が意外に多い。
結果的に『駄目なデータをいくら入れても駄目な答えしか出ない』という実感がこもっていると筆者は推察する。その背景として、現場での匠のデータ、時系列的に見ると非常に意味あるデータになる情報等々は、エッジからのデータの直近で加工すべきもので、「ただ単にクラウドへなんでも感でもデータをあげるというのは現実的ではない」という意識の表れでもある。

今後、このビッグデータこそが知的財産となる事が判り始め、その唯一のデータを守るエッジ指向こそが製造現場の価値なのであるとの認識が現状の「モノづくり」のさまざまな活動を通して認識されてきている。B2B（企業間取引：Business-to-business,）の世界で、工場現場とのCPSを考慮し、止まらない工場に加え、リアルタイム性が要求される場面での指向は日本ばかりでなく世界のモノづくりに対して大きな課題である。このことはＩＶＩ活動の中でも強く認識をしているところである。中小大企業を交え、ボトムアップから課題を抽出しその課題解決に向けてあるべき姿を求め活動してゆくＩＶＩの業務シナリオワーキングとして、クラウドでは通信を挟む遅延の問題、膨大な通信コストとインフラ環境整備に大きな課題がどうしても発生することを考慮するとき、部分最適化、自律分散制御の方向に日本の製造業は解を求めてゆくべきではと思う。

次週に続く－

【著者略歴】
松岡 康男
（株）東芝 研究開発本部 研究開発センター
コンピュータ＆ネットワークシステムラボラトリー

専門は半導体プロセス微細加工技術、生産システム情報工学、脳型人工知能チップ研究開発、次世代エッジコンピュータの研究開発。
IVI（Industrial Value Chain Initiative）のビジネス連携委員長(2017-2018)、センサーデータ活用技術研究会:主査(2018-2019)、応用物理学会会員(1985-2019)、一般社団法人　日本USA産業振興協議会・準会員(2016-2019)