３．IVIとは

IVI組織が他の組織と大きく違う所は、正会員は現場を持つ企業で、ＩＴ企業はあくまでサポート企業として分かれている事である。IVI活動の最初は「お困りごとシート」というものを各企業が出し合い、それを基に問題解決のためのビジネスシナリオを研究し、企業間を「ゆるやかな標準」でつながることを考えて、サイバーフィジカルな生産システムで各企業のバリューを高める活動を進めている。「ものづくり」と「IT」が融合し、あたらしい社会をデザインし、それぞれの企業が連携してイニシアティブをとるためのフォーラムである。

中でも人が中心のものづくりがIoT時代にどのように変わるかを議論し、協調領域（各企業で共通にすべき部分）をリファレンスモデルとして、相互につながるしくみを構築することを可能とし、”ゆるやかな標準”でつながることを考える。2015年発足以来、現在、参加企業は280社を超え延べ750名近いメンバー、累積で100を超える業務シナリオワーキングの活動実績が大きな財産。今でも活発な活動を繰り広げているモノづくり中心の業界団体である。

４．IVI活動事例

IoT（モノのインターネット）は極めて広い分野で応用が進み、産業、科学、そして生活まで大きな変革をもたらしつつある。こうした中、IVIが検討する12のテーマの中でも、予知保全は日本の産業競争力の強化に直結するテーマとして、様々な議論と実証実験が精力的に進められている。現在、ものづくりにまつわるIoTや人工知能（AI）の応用分野の中で最も熱いテーマが「予知保全」であり、全体要望の6割以上が何らかの課題と認識している現状がある。

工場の中に置いた製造装置にセンサを取り付け、そこで収集したデータを分析することで、不具合や故障の発生を事前に予知するものだ。工場で使う生産設備の不具合や故障は、多くの場合、突然起こる。予期せずこうした事態が起きると、原因究明や部品手配などに手間取り、長期間の操業停止を余儀なくされる。当然メーカーが被る損害は大きい。（Broken Maintenance）これが予知保全（Predictive maintenance）によって、まだ動いている状態で予測できるようになれば、計画的な点検や修理を進められて、損害を最小化できる。

4-1．工場で予知保全を実証実験

今回は、次世代センシング技術による予知保全データの活用という関連テーマで取り組んできた事例を中心に紹介する。
実証実験は、予知保全に関心のあるメンバー企業とのマッチングを行い課題を明確にしたうえで具体的なゴール（TO BE）を目指して実証検証を行った。工場内の生産工程の中から溶接、溶着、ロボット、プレス加工など10の要素に分けて進めてきた。次世代センシング技術の一例として、まず、最初に手掛けたのは、予知保全に最適なセンサとしてＡＥセンサを取り上げ活動し実証検証を実施。センサから収集したデータを4段階の特徴抽出処理、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、強化学習までを連続的に再帰学習するAIを宿した自律型フォグ・コンピューターでの実装検証の現状の一例を紹介する。^*4）*5）

AEセンサとは、材料や構造物が変形・破壊する時に発生する弾性波を検出する検査装置である。これを使えば、破壊に至る前の原因となる小さな欠陥を見つけられる。下図では、エッジコンピュータにてＡＥ波形の生データ解析規模：900MB/分で収集したイメージを示す。(図2)

実証実験の手順シナリオのフローを図3に示す。
実際にはこれを何度か回すことを実践してブラッシュアップしてゆく活動が通常で。活動期間は基本一年で完結させる。

次に多くの現場を回って活動した実証事例を基にその見解を整理した

① 加工：ドリルの寿命を監視と加工制御に応用可能
② ロボット：複数個所にＡＥセンサを設置することで多軸ロボットの軸毎の寿命を診断可能
③ プレス：プレス時の品質、設備の異常監視可能
④ モーター：軸受けの寿命監視可能
⑤ 鍛造：鋼材の切断時の高周波信号を分析することで設備の寿命、切断加工品の品質合否判定が可能
⑥ CTL(ｼﾘﾝﾀﾞｰ)：軸の摩耗監視可能
⑦ 溶着：溶着品質がセンサで確認可能
⑧ カッター：包装材の刃の寿命監視可能
⑨ 3D/加工機：ドリル寿命モニタリング可能
⑩ 表面処理：メッキ処理時の膜厚監視可能
⑪ リーク：密閉度（リークテスト）の代替活用可能

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)

２．電波の特性

5G活用によるIoTシステム構築においては、図1に示すような超高速、多数同時接続、超低遅延の通信サービスを使って、センサデータを効率よく収集するといったシステムを構築することができる。特に、ローカル5Gの無線環境を効果的に活用した無線ネットワーク構築のためには、無線の特性を知った上で、システムの目的に合わせてシステム構築することが必要である。無線システムでは、電波を用いて情報を伝搬させる。電波はその周波数によって電波の伝わり方が異なる。センサネットワークを効率よく動作させるためには、これらの電波特性を知っておくことが重要である。

５．LOSの考えられる具体的効用例とケーススタデイ

◆LOSの活用における効用例を列挙すれば以下の通りである。

●新センサ開発に伴う考慮項目の抜けが防止できる（開発）
●開発が円滑に進められ開発期間が短縮される（開発）
●ニーズ側の基本的要望を明確化でき、そのシーズによる実現を合理的に議論できる（開発・ユーザ）
●センサ技術者養成用の手順としても有効と考えられる(開発)
●計測装置の設置方法等に関するガイドライン（標準化）に繋がる（設置メンテ）
●各現場での安全・安心・信頼性（ハード、ソフト、システム）を保証するチェック項目が整備される（設置メンテ）
●装置変更に伴う仕様条件・データの品質の継続性が保証される（ユーザ、設置メンテ）
●改良・修理・修繕・保守の際の作業前後におけるデータ品質の継続性が保証される（反復性（再現性）、定量性）（設置メンテ）
●同種センサ・計測機器類の容易な比較が可能となる(ユーザ)
●セールスポイントの根拠として認定を活用することができる（販売）

◆また、LOSの利用は、ステークホルダーが危惧する様々な課題の解決に繋がると考えられるが、想定されるいくつかのケースを示せば以下の通りである。

●ケース１：開発経過の手戻りを無くし、開発期間を短縮
□解決策：設計に入る前に、ユーザとメーカ担当者間で「利用時の品質（要望）」と「製品の品質（要件）」の全ての項目をリストアップし、その要否を含めた合意形成を得ながらLOS_CUBEに纏め、漏れのない開発計画に落とし込む

●ケース２：製品の適切な仕様変更を実現した「新製品開発」
□解決策：開発の前段階としてLOS_CUBEの「製品の仕様」に紐付いている「利用時の品質（要求）」と「製品の品質（要件）」の確認を行い、既存製品のニーズを正確に把握することで、適切な「製品仕様」の変更が可能になる。

●ケース３：暗黙知の再確認とノウハウの伝承
□解決策：製品開発時にLOSのプロセスを経てLOS_CUBEを作成することで、暗黙知となっていた情報を漏れなく整理し顕在化させて残すことで、ノウハウの適切な伝承が可能になる。

●ケース４：最適な製品選定の実現
□解決策：ユーザが、調査対象の製品について、そのLOS_CUBEの「利用時の品質（要望）」の項目を入口として、ニーズに対応する「製品の仕様」項目を確認し、必要なニーズに対応できていることを納得できれば、最適な製品の選定も可能となる。またその際、「製品の仕様」に付随する必要な情報も得ることができる。

●ケース５：他社製品との差異を明確にしたセールス時の適切な説明
□解決策：製品の販売担当者が、LOS_CUBEの「製品の仕様」に紐付けられた「製品の品質（要件）」と「利用時の品質（要望）」を確認することで、他社製品と自社製品の仕様の差異を適切に比較することができ、担当製品の長所をユーザ目線でユーザが分かり易い言葉で説明することに繋がるので、公正な販売の機会を得ることが可能になる。

●ケース６：公的・社会的に客観性のある「製品の品質」の主張
□解決策：対象製品がLOSの認定を取得していることを示すことで、適正なLOSプロセスを経て「製品の品質」が実現されていることが証明でき、同時に、安全、安心、信頼性に関わる具体的なチェック内容もLOS_CUBEの記載内容で説明でき、公的・社会的に客観性のあるアピールが可能となる。

６．ノウハウの取扱いについて

以上のような情報を取扱うについて気になることは所謂「暗黙知」の継承方法も含め、ノウハウの取扱いである。細かいことは別にして、以下のようなことに留意して取り扱うことが望ましいと考えられる。

●ノウハウの区分と情報公開の範囲の考え方
①技術中枢に関わる、免許皆伝的なノウハウ：
ノウハウの中のノウハウで、言わば企業等における競争力、ビジネス優位の源であり、当事者・関係者以外非公開とすべき情報である。

②製品の運用に関わる、「暗黙知的」ノウハウ：
いわば当たり前のような、知っている人は知っている情報ではあるが、企業として適切に伝承しておかないと現場でトラブルの要因となる可能性のあるノウハウで、特に世代間での伝承に遺漏が生じ易く、少なくとも企業内では念入りに公開とされるべき情報である。

③公的共有性を図るべきノウハウ：
技術の適正な競争と抜けの無い技術継承を図るため、ユーザも含め広く共有化すべき情報で、積極的に一般公開すべきである。オープンイノベーションを進める上でも鍵となる考え方である。

７．おわりに

センサ開発・普及に伴うセンサの仕様条件項目の整理とその意義につき説明し、次世代センサ協議会で検討されている、LOSの考え方を紹介し、さらにその効用と考えられるいくつかのケーススタデイを列挙し、その概要を述べた。
ご意見があれば次世代センサ協議会LOS推進WGまでご連絡頂ければ幸いです。また、活動に参加ご希望の方も多いに歓迎します。

【著者略歴】
小林　彬（こばやし　あきら）
昭和44年03月　東工大理工学研究科博士課程修了（制御工学専攻）、工学博士
昭和62年12月　東工大工学部　制御工学科　教授
平成17年03月　東京工業大学 大学院理工学研究科 定年退職
平成17年04月　大学評価学位授与機構客員教授
平成17年04月　帝京平成大学現代ライフ学部教授
平成22年04月　帝京平成大学現代健康メディカル学部教授、平成24年03月定年退職
平成27年07月～　次世代センサ協議会会長

１．はじめに：時代背景の総括（センシング技術の観点から）

IoT、Society5.0、ビッグデータ社会への期待が盛んに議論される中、センサ技術・センシング技術への新たな関心が寄せられている。近い将来、IoT情報の、オンライン・リアルタイム運用は必然であり、センサ技術の基盤技術としての役割は極めて大きい。また同時に多様な分野へセンサ技術・センシング技術が浸透し、新しい機能を持つ《量》の計測が新規に要求される中、速度感を持ってセンサ技術・センシング技術の円滑な開発を進めることが重要である。そのためには、開発目的を実現するに必要となる仕様条件や開発プロセスの各段階で検討すべき項目等をガイドラインとして網羅的に整備し、開発における手戻りを極小化することを目指しつつ、育まれた技術を抜けなく継承して行く手法を構築して置く必要がある。本講では、各製品の仕様条件を、「利用時の品質（要望）」、「製品の品質（要件）」、「製品の仕様」の3つの側面から３次元的に整理する手法として提案されているLOS（エルオーエス）について、その考え方と、整理作業を進めるためのツールや効用について概要を述べる。

２．測るべきものが大きく変わる！ ：新たな生産性向上への寄与

IoTという事に伴い、センサ技術・センシング技術が多様な分野に浸透していくことを指摘したが、言うまでもなく、そこでは、これまでのインダストリーを中心とする分野での仕事と異なる内容の仕事がなされている。従って、当然のことながら、仕事の仕方・見方も評価の観点も違ったものとなり、今までと異なる量（一般にはインデックス（指標））の計測が求められることになる。

必要なインデックス（指標）として要望されることは、
１）システムを効率的に働かせ、
２）状況の変化に迅速に対応する、
３）安全・安心を確保できる運用の実現、等
であり、社会活動全般に対してその生産性向上に繋げる情報が求められると言え、インダストリーでの生産性とは異質の生産性が追求されることに留意する必要がある。

そのようなことに応えるには、従来型センサの出力とソフトウェアの連携が重要であり、センサの知能化による新たな付加価値が付けられた情報の提供が急務で、センサ技術も基盤として大事だが、最早物理量を測ってそれで終わりでは済まされない。
社会インフラ維持管理の観点から言えば、道路橋のモニタリングの場合、橋梁の振動・加速度情報以上に橋梁の健全度、例えば、地震直後の橋梁の安全性（通行可能か）を直に判断できるような情報が現場での要望であり、言い換えれば、迅速かつ的確な行政判断に有効な情報の要求ということで、ここには行政判断における生産性の向上に向けた新たな意味がある。

つまり、新たな生産性の向上とは、人間作業におけるリードタイムの短縮を意味し、作業の中身が「状況の判断及び意思決定の連鎖」ということに気付けば、的確な状況モニタリングと客観的な評価指標の提示が鍵となることは明らかである。

この点、地震情報に基づくガス供給停止判断システムにおいてインデックスSI値が利用されていることは興味深い。
すなわち、SI（Spectral Intensity）値は、地震による構造物の揺れ速度の最大値（応答速度スペクトルSv）を平均化した値として定義されるが、この値は、加速度情報と比較したとき、構造物について予想される被害の大きさとの相関が高く、地震による被害が一定水準を超えたときガスの供給を停止させたい判断に呼応し、その判断を迅速に実現することができる。つまり、SI値を提供することで、管理者の能力を支援し、結果として迅速な判断を可能とさせ、管理作業における生産性を等価的に向上させている。

３．センサの新規開発と技術継承問題

●技術継承はなぜ必要か
前述したように、IoT社会の振興、あるいはそれを円滑に促進することを目的に、今後、センサの新規開発（新機能センシングシステムの開発）あるいはヴァージョンアップ、さらには知能化が高い頻度で生じることが予想される。
これは、その都度何かが変ることを意味するが、この際、気付かずに新たな問題を孕むことに充分注意する必要がある。つまり、変化には進化と退化が有り、
◆進化とは：機能や性能の向上、センサの適用分野や使用環境の拡大、等であり、
◆退化とは：技術情報の伝達ミス、技術情報の伝達忘れ（ウッカリ）、等であるが、
気付かずに、退化が生じることによって、本来、変化の前後において、本質的な機能や性能について必要な継続性が確保されなければならないにも関わらず、それに支障を来すからである。
すなわち、漏れや抜けの無い技術継承を図ることが大切で、データの持つ機能や性能等、データの品質につき継続性が保証され、同時にセンサの設計、製造、設置、運用、に関わる、様々なノウハウが遺漏なく継承されることに留意するべきである。

●技術継承の対象と効用
技術継承を考える上でまず重要なことは、何を継承すべきかにつき、技術継承の効用を総括した上で、そのことを意識しつつ、再び何を継承すべきかをリストアップすることである。
技術継承の価値は、言うまでもなく、企業的・ユーザー的・社会的に意味のある知的財産をそれぞれ独自の立場あるいは相互的立場に立って公正に守ることである。
具体的項目を細目に渡りリストアップすることになるが、そのようなリストは、必要な範囲で必要に応じ可能な限り公開されることが望ましい。
公的に共有され、技術の共通基盤として合意（標準化）されれば、技術の継承の範囲にとどまらず、社会の円滑な発展にも繋がると考えられる。

後段で詳しく説明するが、効用として重要な項目として大きく以下の3項目が考えられる。
１）センサの新規開発等、開発速度の加速化（手戻りの少ない開発の実現）
２）センサ等に関する重要情報の網羅的リストアップ（オープンかクローズか）
３）公正・適正な競争（共通基盤に立った比較と選択）

４．必要項目リストアップのための新しい手法の提案：LOS（エルオーエス）

次世代センサ協議会では、抜けのない開発項目整備と技術継承のための新しい手法として、LOS（エルオーエス）ということを検討している。
LOSとは、 List Of Specifications （to authorize sensor system design，development and its social implementation）の頭文字をとったものである。

IEC/TC65の分野では製品仕様を網羅するリストLOP（List Of Performance）として、ＣＤＤ(Common Data Dictionary)が開発されているが、LOSにおいては、この考え方をより発展させ、製品仕様のみに留まらず、
１）「利用時の品質（要望）」
２）「製品の品質（要件）」
３）「製品の仕様」
の3つの評価軸に従って、製品特性の品質を特徴付ける仕様項目（specifications）を３次元的に分析・整理し、網羅的にリストアップしようとしている。

ここで重要なのは、センシングにおいてニーズ、シーズ、に加え「利用時の品質（要望）」、つまりユースの観点が加わったことで、IoT時代のセンサ技術として特に留意すべきことである。

結果として、LOSの図式は3つの評価軸による、3次元空間配置を持つLOS_CUBEとして表現される。各評価軸は、製品の特性を分析するに必要な視点（カテゴリ）から構成され、それぞれ以下のようなカテゴリが列挙されている。

① 「利用時の品質（要望)」
・利用者（ユーザ、メンテナンス担当者など）が製品で実現してほしいと考えるもの（こと）
・表記：「～してほしい」で記述
・カテゴリ：有効性、効率性、満足性、リスク回避性、利用状況網羅性、等
② 「製品の品質（要件)」
・製品が満たすべき目標条件
・表記：「～すること」で記述
・カテゴリ：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、等
③ 「製品の仕様」
・製品の品質を実現する具体的技術手段
・表記：具体的な数値
・カテゴリ例：基本仕様(計測範囲、等)、電気的仕様(定格電圧、等)機械的仕様（質量、等）、環境仕様（使用温度、等）、調整仕様（ソフトウエアを含む調整機能、等）等
また、ここでの「品質」はQualityを意味するものであり、信頼性だけでなく製品の全般の質に関する特質、特性も視野に入れている。LOS_CUBEのイメージを示せば図３の様である。

図３において、各評価軸につきカテゴリ項目を一つづつ選択して決まるCUBE内のひとつの区画にが入っていれば、各評価軸カテゴリ項目間に紐付けがあることを意味し、センサ開発、技術継承に際し、留意すべきノウハウを検索することができる。
なお、LOS_CUBEを作成するためのツールとして、LOS_CUBE/Tが用意されている。

次週に続く－

【著者略歴】
小林　彬（こばやし　あきら）
昭和44年03月　東工大理工学研究科博士課程修了（制御工学専攻）、工学博士
昭和62年12月　東工大工学部　制御工学科　教授
平成17年03月　東京工業大学 大学院理工学研究科 定年退職
平成17年04月　大学評価学位授与機構客員教授
平成17年04月　帝京平成大学現代ライフ学部教授
平成22年04月　帝京平成大学現代健康メディカル学部教授、平成24年03月定年退職
平成27年07月～　次世代センサ協議会会長