（株）アイシンは、刈谷市が推進する「刈谷スマートシティ」の取り組みの一環として、刈谷市および市内の幼稚園など3つの施設と連携し、「子どもの車内放置検知システム」の実証実験を開始した。
※画像「実証実験のイメージ」（写真は実際に運営するバスとは異なる。）

　昨今、乗用車や施設の送迎バスにおいて車内に取り残された子どもが熱中症で亡くなる事故が後を絶たず、世界的に重大な社会課題となっている。また、このような痛ましい事故を防ぐために、国内外で装備義務化への動きが加速している。

　今回の実証実験では、子どもを送迎する施設のバスに、①センシングによる検知・通報、②運転手に点検を促す仕組み、③園児自ら救助を求める「助けてボタン」 の３つの手段を組み合わせた専用システムを装備し、実際の運用を検証しながら実用化に向けたさらなる改良や精度の向上に繋げる。

　同社が社会課題解決に向けて開発を進める「子どもの車内放置検知システム」は、要となるセンサに薄型ミリ波レーダーを採用しており、対象物を把握する解像度が非常に高いことが特徴。

　センサから得られた情報は、対象物の位置を示すドットデータとして集積され、子どもが呼吸する時のわずかな胸の動きを検知し生体反応としてとらえることで、子どもとそれ以外のものを的確に識別することができる。
今後同社は、本システムを後付け可能な商品として販売していくことを検討しており、必要な場所にはやく適切に届け、安全・安心な社会づくりに貢献することをめざしていくとのこと。

■公式企業サイト 関連記事：明日の“笑顔”を守りたい。
～間近に迫る実用化「子どもの車内放置検知システム」～
https://www.aisin.com/jp/aithink/innovation/blog/005653.html

【実証実験概要】
＜対象施設、車両及び実証期間（予定）＞
（１）学校法人大和学園　刈谷大和幼稚園
　 ①システム設置車両：幼稚園バス１台
　 ②実証期間（予定）：2022年12月14日（水）～2023年1月31日（火）
（２）名古屋カトリック学園　暁星幼稚園
　①システム設置車両：幼稚園バス１台
　②実証期間（予定）：2023年1月11日（水）～2月24日（金）
（３）刈谷市立しげはら園
　①システム設置車両：送迎バス１台
　②実証期間（予定）：2023年1月6日（金）～2月24日（金）
＜実施における関係者の役割＞
（１）刈谷市　全体調整、フィールド提供
（２）株式会社アイシン　システム開発、設置・保守・撤去
（３）対象施設　設置するバスの提供、システムの運用

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000112940.html

　オプテックス（株）は、FUKUOKA Smart EAST推進コンソーシアム（九州大学、UR都市機構、福岡市、福岡地域戦略推進協議会）と連携し、『箱崎商店街』における人流分析の実証実験を、2022年12月22日より開始した。

●背景と目的
　箱崎商店街は筥崎宮を中心に広がる、昔ながらの商店街である。九州大学移転等で環境が大きく変わるなかでも、独自のデジタルマネー施策などの先進的な取り組みを行い、新しい賑わいを生み出している。現在100店舗を超える加盟店で運営されている。
　本実証実験では商店街内の人の流れや店舗流入数を収集。にぎわいを感覚ではなく数値として把握する。また加盟店舗への情報提供を行い、店舗の枠を超えた施策検討やコミュニケーションの活性化に活かされる。

●実証期間
　2022年12月22日(木)～2023年2月28日(火)

●実施概要
　商店街内の５店舗に「OMNICITY®（オムニシティ）」を使用してもらい、通りと店舗の人流データを取得する。メディアセンサとWi-Fiセンサを商店街の広範囲に設置することで、各店舗の来店行動分析を行うだけでなく商店街全体の人流傾向の把握を試みる。尚、自動ドアセンサを用いた人流・来店分析は国内で３例目、九州では初めての取り組みであるという。

実施主体：オプテックス（株）
支援主体：FUKUOKA Smart EAST推進コンソーシアム（九州大学、UR都市機構、福岡市、福岡地域戦略推進協議会）
協 力　：箱崎商店連合会

ニュースリリースサイト(optex)：https://www.optex.co.jp/news/2022/1222.html

　NoCode IoT/DX Platform『MEEQ（ミーク）』を提供しているミーク（株）は、MEEQ APIサービスを開始した。

　MEEQ APIは、これまでMEEQコンソールでしかできなかった回線の発注やデータチャージ・利用停止などの操作、データ利用量や利用料金などの情報取得が可能になるWebAPIである。これを応用することにより、企業や行政機関・自治体が運用しているシステムにSIMの情報を連携することや、MEEQ SIMを利用したサービスを提供している事業者がエンドユーザー向けの独自のコンソールを用意するなど、様々なニーズに合わせたサービスの展開や運用が可能になるという。

◆MEEQ APIの主な特徴
◇取得できる情報
・SIM回線
　通信状態・発注日・利用開始日・製造番号/ICCID・プラン・データ量・IPアドレス・アクティベート期限
・管理情報
　利用料金・申込内容
◇操作できる項目
・ユーザーアカウント
　検索・作成・削除
・SIM回線
　発注・解約・交換・データチャージ・一時停止/再開・グローバル固定IPアドレス設定
◇データ形式
・JSON （REST API）

◆MEEQ APIの費用
◇初期費用
　・MEEQ API 工事費用　55,000円（税込）
◇月額費用
　・MEEQ API 運用費用　22,000円/月（税込）
　※10万リクエスト/月まで、かつ、10リクエスト/秒までの費用。

◆MEEQ APIの利用例
◇自社で利用しているセンサシステムに連携
・各種センサからのデータを集積するIoTの仕組みを運用している企業がMEEQ APIを導入することにより、センサから得られるデータだけでなく、通信状態や利用量の監視なども一元管理できる自社システムの実現が可能。
◇ネットワーク機器のレンタルサービスを展開
・MEEQ SIMとMEEQ APIを導入することにより、事業者がシステムを構築し通信量などを把握できるユーザー向け画面や、機器の返却があると回線を一時停止するような仕組みを構築することが可能。

ニュースリリースサイト(meeq)：https://www.meeq.co.jp/news/20221222/

　メインマーク（株）はグループ会社であるメインマーク・ストラクチュアル・コンサルティング（株）と藤沢市、埼玉大学との産学官連携により進めている研究において、体感できない微振動も感知できるICTセンサを2022年12月9日・16日に藤沢市内に設置し、振動データの計測を開始した。ICTセンシング技術を活用し法面の災害予兆を検知する取り組みは全国で初めてという。


■背景
　近年、地球温暖化や気候変動を背景とした豪雨などの自然災害が増加している。政府は、災害から国⺠の命と暮らしを守るために国土強靭化をはじめとする防災・減災対策の取組みを進めている。
　地方自治体においては、老朽化が進んだ道路法面や橋梁、土砂災害の危険度が高い公園緑地や山林の急斜面等で、豪雨などによる土砂崩れや橋梁の落橋事故が発生し、住⺠の安心安全を確保することが求められている。

■共同研究の目的と内容
　ICTセンシング技術を活用し法面、急斜面の変化を計測することで、災害予兆を遠隔管理・把握し、防災・減災に役立てる保険商品やサービス開発について検討している。
土砂災害などによる被害を最小限に抑えるための備えに貢献し、人命を守る。また、管理者側の安全確保や業務の効率化に加え、減災対策の突発的な支出を保険で補填することで経済的合理性の向上を目指す。

　2022年12月9日に藤沢市内道路沿いの法面にICTセンサ9機、16日には公園内の法面に6機を設置し、振動の計測を開始した。収集したデータはクラウド上に保存し、法面の変化の有無を分析する。2024年3月末まで研究を進め、災害の予兆が検知できるか検証していく。
　崩落の直接的な原因となる豪雨や地震による大きな振動だけでなく、体に感じない微振動も含めたデータを収集し分析できることが本研究の最大の特⻑で、地盤情報の分析を通じて災害の予兆となる変化を検出し、防災・減災につなげていきたいとしている。

■本研究の体制
研究名称：ICTセンシング技術を活用したインフラ(法面、急斜面等)における台風や豪雨などによる災害発生の予兆検知および予兆を踏まえた防災・減災に資する保険商品の開発の検討
研究体制：損害保険ジャパン（株）
　　　　　朝日航洋（株）
　　　　　メインマーク・ストラクチュアル・コンサルティング（株）
　　　　　藤沢市
　　　　　国立大学法人埼玉大学

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000044633.html

日本ペイントホールディングス（株）のグループ会社で主に工業用塗料の製造、販売を手掛けている日本ペイント・インダストリアルコーティングス〔以下、同社〕は、大阪市高速電気軌道（株）〔以下、Osaka Metro〕が行う2025年大阪・関西万博会場への来場者輸送に向けた自動運転の実証実験にターゲットラインペイントを提供する。

「ターゲットラインペイント」は自動運転車両に搭載されるLiDARセンサが認識できる特殊塗料で、塗装されたペイントを認識・追従することで自動走行を実現している。また、走行経路に塗装するだけで自動運転用のインフラ整備が可能となるため、導入コストやメンテナンスコストの削減が見込めるほか、GPSが入りにくい場所での自動運転を可能にする。更に、アスファルトと同化しやすい色のため、ペイントが道路の路面標示を誤認させるリスクがなく、公道での塗装も可能となる。

国土交通省と経済産業省の共同設置による「自動走行ビジネス討論会」は、2025年度ごろまでに自動運転レベル4※のサービスを40ヵ所以上で実施するとの目標を掲げている中、同社は、今後も塗料分野で培った技術を活かし、「ターゲットラインペイント」の提供を通じて、自動運転の普及と課題解決に貢献するという。

※自動運転レベル1：自動ブレーキなどの運転支援
　自動運転レベル2：部分的な自動運転
　自動運転レベル3：条件付自動運転
　自動運転レベル4：限定された場所での完全自動運転
　自動運転レベル5：完全自動運転

【実施期間及び走行コース】
（１）12月16日～12月23日 ※（12月17日除く） 
　　コスモスクエア駅⇔舞洲実証実験会場間
（２）１月25日～1月26日
　　コスモスクエア駅⇔舞洲転回地間の公道​
（３）１月27日、1月30日、1月31日
　　桜島駅⇔舞洲転回地間の公道

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000315.000007223.html

　高さ、距離、速度などの情報を含む環境データを個別に選択して正確に取得することが可能な高分解能レーダー向けのセンサやソリューションは、自動運転車両の開発において重要である。
　dSPACE GmbHはそのため、2つのレーダーターゲットを高分解能で正確にシミュレートできるシステムを備えた車載4Dセンサのテスト用レーダーターゲットシミュレーション製品のラインナップを拡大した。新しいDARTS 9040-GTを使用すると、ターゲットの分離に関する厳しい要件に適合し、より少ない労力とコストで容易かつ効率的にテストを行うことが可能なレーダーシステムを開発することができるという。

　超高分解能なレーダーシステムにおいて、ターゲット分離性能を検証することは複雑かつ手間のかかる作業である。dSPACE Automotive Radar Test System（DARTS）9040-GTは、このようなテストケースに最適な製品であり、77 GHz帯および79 GHz帯（Eバンド全体）に対応する5 GHzの瞬時帯域幅を用いて2つのターゲットを高分解能で正確にシミュレートする。このような作業の際には、従来は2つのDARTS 9040-Gを使用したテストセットアップが必要だったが、DARTS 9040-GTでは、十分にテストされたDARTS 9040-Gテクノロジによって1台で2つのターゲットをシミュレートする。dSPACEは2020年後半に発表したDARTS 9040-Gにより、分解能と信号の品質に対する要求の厳しい4Dセンサのテストにおける新たな標準を打ち立てた。

　DARTS 9040-GTは、異なる角度から接近する、または距離は異なるが角度は同じ地点にある2つのレーダーターゲットを分離してテストすることができる。
　DARTS 9040-GTのデモおよび評価は2023年1月に開始される予定。

ニュースリリースサイト(dSPACE):
https://www.dspace.com/ja/jpn/home/news/dspace_pressroom/press/new-darts-9040-gt-radar-target.cfm

凸版印刷（株）は、次世代コンピューティング技術の取り組みとして、量子機械学習に関する研究を推進している。このたび、製造データを含む複数のデータセットを用いた、古典および量子機械学習の学習モデル構築過程に関する論文が2022 年12月15日公開の英国Springer Nature 社の国際科学誌『EPJ Quantum Technology（イーピージェー クオンタムテクノロジー）』（※1）（オンライン）に掲載された。



▮ 論文について
タイトル：Performance of quantum kernel on initial learning process
　　　　　（量子カーネルの初期学習過程における性能）
著者名：　Takao Tomono*（友野孝夫）, Satoko　Natsubori（夏堀智子）
URL：　　https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-022-00157-8
掲載誌：　国際科学誌『EPJ Quantum Technology』（発行：英国 Springer Nature 社）

▮ 研究の背景
　量子コンピュータは様々な産業に大きな変革をもたらす革新的な技術と期待され、その実用化に向け、ハードウエアやソフトウエアなどの開発が推進されている。
　近年、ICTの進化によって日々生み出されるビッグデータが、AIによって分析・予測されているが、AIによる分析・予測の正確さはデータの量・質・特性とAIの学習状況に左右され、データの前処理とパラメータの調整に時間を要する。効率的な分析・予測が求められている中で、AIに量子コンピュータを利用することにより、学習速度や学習性能のさらなる向上が期待されている。
　製造現場のDX化においては、IoT機器や各種センサが活用されている。特に画像を用いた品質検査ではAIを用いた機械学習が導入され、適切な学習モデルを生産現場に適用することが求められており、そのためには、少量の学習データで学習モデルを構築できる手法の開発が期待されている。
　凸版印刷はこれまで培ってきた量子技術を活かした量子機械学習の研究を行っており、このような課題に対し、このたび製造データを含む複数のデータセットを用いて、古典と量子の機械学習モデルを各々構築した結果、両者の学習モデル構築過程に有意差があることを証明できたとのこと。

▮ 本論文の概要
　本論文では、量子と古典の機械学習における、学習モデルの構築過程の差異を明らかにする手法を提案した。本手法を、当社工場の製造工程に適用した結果、量子と古典の学習モデル構築過程に有意差があることがわかった。本手法を活用することで、対象となるデータセット毎に、古典機械学習と量子機械学習の適正を迅速に判断することが可能になる。

▮ 今後の展開
　凸版印刷は、量子機械学習を、製造だけでなく、品質検査や出荷検査、物流などの工程に展開し、実データを用いた検証を進め、量子機械学習の可能性を探り、次世代のデジタル社会の実現に貢献するとしている。
※1 『EPJ Quantum Technology』、量子技術の理論的および実験的進歩を対象とし、一次研究論文を扱う、オープンアクセスの電子ジャーナル。

ニュースリリースサイト(TOPPAN)：https://www.toppan.co.jp/news/2022/12/newsrelease221216_1.html