通信事業者が全国展開する5G通信システムを、地域あるいは個別の自営網として活用するローカル5Gの検討が進んでいる。本稿では、5Gの現状とローカル5Gの概要、電波の特性などについて紹介する。なお、LOSサービスを提供するネットワークインフラの1つとして、ローカル5Gを考えることができる。

１．5G（第5世代移動体通信システム）の現状

1.1　5Gの特徴
通信方式がアナログ方式からデジタル方式に移行した1990年代の2G以降、高速化・大容量化が図られ、4Gでは動画・音楽などがスマートフォンなどで気楽に楽しめる環境を提供してきた。4Gまでは、移動体無線技術の高速・大容量化を狙ったものであった。
一方、5GではIoTの普及に伴いモバイル通信に対する要求が高速化だけでなく、IoTの基盤技術としても期待されている。5Gの主要3特徴を図1に示す。①の高速化だけでなく、IoTに対応した②の端末の多数同時接続、自動走行車や遠隔医療等と関連する③の超低遅延が5Gの特徴として挙げられる。

1.2　4Gから5Gへの移行
4Gから5Gへの移行シナリオとして、図2のシナリオが想定される。2020年の5G導入当初は、通信需要の高いエリアを対象に、5G用の新しい周波数帯を用いた超高速サービスを提供する。そのために新たな無線技術(NR：New Radio)に対応した基地局(NR基地局)は、LTE基地局と連携して動作するNSA(Non-Standalone)構成で運用する。（図2の左側）
5Gの普及期(図2の右側)では、超高速、多数同時接続、低遅延の要求に対応するサービスが段階的に提供される。また、5Gの新しい方式に基づくサービス提供のためにSA(Standalone)構成のNR基地局の運用が開始され、既存周波数帯域へのNR導入が進展する。

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【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）．

１． はじめに

巻頭言『 IoT時代におけるセンサ技術と技術継承』を受け、「エッジＡＩにおけるセンサ技術のインテリジェント化」に関して筆者が活動しているIVIでの活動事例を通して現在の課題、将来の期待について筆者なりの新解釈のもとで解説する。
日本でもIndustry4.0 が2015年を境に注目されつつあり、今では「わが国でも、新産業・イノベーション創出や国際競争力強化を牽引することを目的として、各種業種毎、さまざまな機関が存在している。中でも 『AI（人工知能）、IoT、ビッグデータ』をキーワードに、これらを核とした IoT の社会・ビジネスへの実装に向けた研究開発・実証がそれぞれの立場で、目的をもって進められている。究極は、どの機関でも、種々のセンサで得た巨大なデータを活用して集約する技術、また集約したデータ（ビッグデータ）を基に統計学的な解析判断を下す、または各種AIを利用して合理的判断を下そうという動きは共通している。ただ、それぞれに置かれている立場、立ち位置の違いから、そのデータの集積場所、ＡＩの活用場所に大きな違いがあり、ビジネスモデルも違う。そうした中、半導体微細化技術、集積応用技術が進んで様々なエコ（低価格化、高速化、大容量化、長寿命化）な技術開発のもとで革新的に進化している半導体集積回路（メモリーＩＣ）をはじめ、コンピュータの高速処理に特化したハードウェア化などは注目に値する。こうした技術の進歩にも牽引され、これまでの概念を大きく変えているケースも多々現れている。
近年、将来動向を見据えたうえで戦略的にビジネスモデルの大幅な見直しが各機関、企業にて急ピッチに進展しており、エッジコンピュータ化がそのトレンドの一つである。膨大な各種センサから収集できるデータをこれまでは、インターネットを通じて、クラウドに集約し、ＡＩを活用して物事の最適解を求めるといったサイバー空間の考えから、日本に見られる現場主義、所謂、現場の末端、例えば製造装置から上がってくる各種時間軸管理（タイムアセット）に沿ったディープなデータを基にそのままリアルタイムにフィジカル空間の中で最適解を求める自律制御の考え方にシフトしている傾向が製造業において特に強くなっている。

そこで、本解説では、日本の強みとする製造業を主体としたManufacturing Industry系の中より現実の困りごとから最終的なあるべき姿を通して、ボトムアップ的な発想でサイバーフィジカルシステム(CPS)を考え、様々な実証検証を通して共通なリファレンスモデルを構築しようとしている団体のひとつ、日本における第4次産業革命をリードする業界団体IVI（インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ：Industrial Value Chain Initiative：以下IVI）の活動を通してこれからの『Next Bigdata&AI(NBA)』を見据えて、世界的に注目されているコンソーシアムの動向を敷衍しつつ日本における活動動向などを通して現在の課題、将来の期待について筆者なりの新解釈のもとで解説する。加えて筆者が注目している次世代センサ協議会での速度感をもったセンサ技術の基盤技術開発（LOS（エルオーエス）は新たなユーズ視点の立場への展開加速とコンソーシアム連携強化活動にて今後のセンサ技術の発展、強いては日本のモノづくり産業の強化につながると思われる。

２．世界的な企業間連携動向

最初に世界的な企業間・連携の動向を通して世界的なインダストリアルIoTイニシアティブの連携関係を示したうえで、世界的に注目されているコンソーシアムの動向を敷衍した（図１）

日本流の産業の未来像「Connected Industries」。そこには『日本の産業の強さは「人間中心」で「現場力」にある』ということが示されており、『これらを独自の強みとしつつ、国家間、産業間で協調を進めていく』という事が示されている。これを受け、IVIは、積極的に活動を展開してゆく中で、2017年4月26日、ドイツのハノーバー市にて、インダストリアル・インターネット・コンソーシアム（以下、IIC）とインダストリアルIoT（IIoT）推進で連携する合意文書（MoU）に調印、今年6月には昨年に引き続き2回目の合同セミナーを開催するなどと活動的である。
また、昨年2018年3月1日には、IVIとドイツのインダストリー4.0 団体Allianz I4.0とも産業向けIoT 推進で提携。日独相互でインダストリー4.0 に関する情報交換をすることで、互いの活動への相互参加などを通じ、両者が連携するMoUに調印し活動を強化している。

そこで筆者は、本活動を通して、日本ならではの製造業を中心とするコンソーシアム活動に参加（活動期間：2016年4月から2019年3月までの４年間の活動）した中で、公知となった活動中心に『エッジＡＩにおけるセンサ技術のインテリジェント化』と題して、その活動概要から筆者なりの解釈のもとで解説をする。^{*1) *2) *3)}

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【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)

４． 農作物の健康診断技術 ^4）

4.1　農作物の光センシング

近年，可視（RGB），遠赤色（FR），近赤外（NIR）の5バンドを用いるマルチスペクトルカメラやハイパースペクトルカメラを搭載したUAV（ドローン）がリモートセンシングで広く用いられ，主に植生の分布状況や活性度を示すNDVI(植生指標，Normalized Difference Vegetation Index)の取得に用いられている。圃場レベルでは，農産物の外観品質計測に色彩計測と紫外・可視・近赤外分光計測が用いられる。
また，FTIR（フーリエ変換赤外分光光度計）とATR法（全反射測定法），いわゆるFTIR/ATR法は，農産物や農作物中の有機物の非破壊定量に広く用いられ，この応用として，簡易に植物体内の様態の異なる窒素含量が計測出来る葉柄切断面のスペクトル測定法⁵⁾が提案されている。

4.2　マルチ分光センシングとその特徴

圃場IoTによる生育環境計測の進展と，高速な遺伝子解析が可能になる中で，農作物の情報，特に表現型の取得方法の確立が急務となっている。可視・赤外画像・分光計測に蛍光X線分光と蛍光分光を加えたマルチ分光センシングは圃場での農作物の表現型計測に最適である（図1）。

携帯型の蛍光X線分析計により，圃場で農作物体内のCa，K，P，Sなどの多量元素といくつかの微量元素の非破壊同時計測が可能となった。また，クロロフィル，フラボノール，アントシアニン蛍光などの代謝二次産物の同時測定が，携帯型の色素蛍光測定装置を用いて簡易に出来るようになり，圃場レベルでの農作物の健康診断が現実味を帯びてきている⁶⁾。従来困難であった自然環境下での農作物の正確な色彩情報取得も，MEMS可視分光器を用いた色補正技術により可能となってきた,⁷⁾。農作物の計測に多用される分光分析では，対象物のスペクトルを取得し，そのスペクト情報から目的化学種を分離しスペクトル的に定量するが，この解析にはケモメトリックス・ケモインフォマティックス分野の理解が不可欠である。
土中から植物中への水・ミネラル・共生微生物の移動状況，植物の状態計測は依然として極めて難しく，今後さらに様々な戦略的作物センサの開発が必要である。また，農作物栽培モデルと気象ジェネレータを用いて，不確実性を予測に反映させる栽培のリスク管理も不可欠である。センシングデータ，確率モデルと機械学習，ビッグデータと深層学習，などに基づく栽培管理や経営支援サービスのためにも，圃場IoTと光センシングを用いる新たな栽培技術体系の構築が急務である。

4.2　デジタル農業と食・農エコシステム

100ha規模の農業（主に北海道）では，農業IoTで取得される気象情報と自走農業機械から得られる土壌情報などの生育環境データと，UAVや光センシングから得られる農作物情報が蓄積され，ビッグデータ化された後，画像データなどが人工知能（AI）で処理され，作物モデルなどを援用して各種二次データが生成され，自走農業機械の作業を支援する情報としてクラウド上の圃場マップに「見える化」される「デジタル農業」（図２）が実現されつつある。

また，データ連係や提携機能を持つ「データ連係基盤（WAGRI：https://wagri.net/）」が構築され，WAGRIに1km×1km(基準地域メッシュ)のメッシュ農業気象データシステム（https://amu.rd.naro.go.jp/）が搭載されると共に，データ充実とデータ連係のための各種APIが開発されつつある。
「食・農エコシステム」^8-9)は今準備が整いつつあるデータ駆動型の「デジタル農業」を起点とする，地域を豊かにする持続可能性を有する産業システムである。この「食・農エコシステム」では，食・農分野の関係者，複数の企業，モノが有機的に結びつき，循環しながら広く共存共栄していく「協力しつつ競争する仕組み」とともに，「儲かる農業」を起点に品質で「おいしい食」をつなぎ消費者に届ける「フードシステム」の実現が求められている。

５．おわりに

農作物の植物生理，栄養と病理に関わる「光合成産物の動き」や「共生微生物＋根系」など，「スマートな農業」に資する農作物の栽培管理技術の今後の飛躍的な展開に期待したい。「農業は人が主体で行うもの」という事実が重要で有り，人の関与の重要性は今後も不変である。圃場IoTや農作物の健康診断技術の実現により「人の関わり方の変化」を意識した「標準化・共通化活動」と「技術と標準を意識した体系化」など，時代に即した人材育成と共に技術の普及体制の確立が求められる。なお，全般的な「スマート農業」の詳細に関しては，「農業情報学会編(2019)：新スマート農業」¹⁾を参照されたい。

【著者略歴】
亀岡　孝治（かめおか　たかはる）
1978年，東京大学農学部農業工学科卒業
1980年，同大学院農学系研究科修士課程（農業工学専門課程）修了
1984年，同大学院農学系研究科博士課程修了（農学博士）
1984年，カナダ国サスカチュワン大学工学部農業工学科博士研究員を経て，
1985年，三重大学農学部助手
1988年，三重大学生物資源学部助教授，1998年，教授
研究テーマは、農業ITと農作物・農産物の品質同定のための色彩画像処理とFTIR/ATR法による分光解析
2001年 3月　スウェーデン王国ルンド大学　ケミカルセンター客員教授（10ヶ月）
2004年から2007年まで，理事・副学長(情報・国際交流担当)図書館長、国際交流センター長
2007年から現在，三重大学大学院生物資源学研究科教授
現在の研究テーマは、圃場における農業IoT、農産物・食品・調理におけるマルチ分光センシングの応用。デジタル農業を起点とする食・農エコシステムなど
現在、農業情報学会副会長、一般社団法人ALFAE代表理事
2005年に「農業情報学会顕彰学術賞」、2015年に「農業情報学会功績賞」
2018年に「農作物・農産物のマルチ分光計測」の功績に対して日本農業工学会賞