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Research

《IoT・AI研究成果とスマートコミュニティへの応用》

当研究室では、IoT（モノのインターネット）やAI、スマートセンシング技術を駆使した革新的システム開発で多くの実績を上げています。その特色は、多分野のデータ収集と高度な解析によって人間とコンピュータが協調する新しい情報社会基盤を目指す点にあります。主な研究成果をベースに、以下のような取り組みが考えられます。

スマート農業におけるIoT・AI活用

  • 農業分野では、センサネットワークとAI分析を統合したサイバーフィジカルシステムにより作物生育の高度管理を実現しています。例えば、環境センサやカメラで取得したマルチモーダルな時系列データから植物の生体情報を解析し、適切な灌水や環境制御を自動化する技術を開発しています。実際に、AIによる灌水制御で高糖度トマトを安定大量生産することに成功しており、人手に頼ってきた職人的な「勘」に基づく灌水を自動化しました。この研究では、植物のしおれの度合いを環境データや草姿画像などから高精度に予測し、それに基づき水ストレスを制御するAIシステムを構築しました。その結果、天候に応じた細かな設定をせずとも品質の高いトマトを安定生産できることが示されています。
  • さらに、ブドウやメロン等の果樹・作物についても、画像解析による生育量・品質評価（例：ワイン用ブドウ新梢検出のための生成データ拡張、メロン果実の等級判定など）や、開花量の精密計測、果房体積の自動推定技術、といった成果を挙げています。これらにより、熟練者の経験に頼らない精密農業（スマート農業）が可能となり、持続可能な一次産業への貢献が期待されています。また、深層学習を用いた画像認識では、農業分野特有の課題であるデータ不均衡やドメインギャップにも取り組んでおり、テキスト指示型の生成AI（拡散モデル）によるデータ拡張手法を提案するなど、限られた教師データから高精度モデルを構築する研究も行われています。

IoT通信プラットフォームとネットワーク技術

  • IoTデバイスが膨大に普及することを見据え、低遅延かつ信頼性の高い通信基盤の研究にも注力しています。峰野研究室では、自律分散型のIoTプラットフォームを開発し、クラウドとエッジを連携させた低レイテンシ情報処理を実現しています。これにより、リアルタイム性が要求されるIoTサービス（例：センサ群からの周期データ収集）で通信遅延を大幅に削減できることを確認しています。さらに、多様なネットワークを統合して途切れにくい接続性を確保する研究も行っています。例えば、既存の電力線通信(PLC)と無線通信を組み合わせたハイブリッドIoTネットワークを構築し、環境変化に強い通信経路制御手法を研究開発しました。これは有線・無線を相互補完的に利用することで、センサネットワークの信頼性向上を図るものです。
  • 同様に、サブギガヘルツ帯無線の異種規格間共存（IEEE 802.15.4gと802.11ahの干渉低減）についての研究や、第5世代移動通信(5G)と光アクセス網を連携したローカル5Gネットワークの最適資源配分手法も提案しています。通信インフラ面では他に、IoT機器へのファームウェア配信を効率化する消失符号化（エラージャーコーディング）技術、ブロックチェーンを活用したIoTデータ改ざん耐性システムなど、セキュリティ・保守性を高める研究成果も挙げられます。総じて、これらのIoT基盤技術は大規模なデバイス環境下でも安定したデータ収集・制御を可能にするものであり、スマートコミュニティを下支えする重要なインフラ技術になりえます。

スマートセンシングとデータ解析技術

 

《研究成果のスマートコミュニティ構想への応用可能性》

峰野研究室で研究開発してきたこれらの技術は、地域社会における様々なスマートコミュニティ実現シナリオに応用可能です。スマートコミュニティ構想とは、IoTやAIを用いて地域のくらしを安全・快適・持続可能にする未来像であり、防災からエネルギー、福祉、交通、農業まで多岐にわたる分野を包含します。以下に主要な応用分野と具体例を挙げます。

防災・災害対応

  • センサネットワーク技術は、防災インフラとして地域の安全を支える基盤になります。峰野研究室の高信頼無線センサネットワークの知見は、河川の水位監視や土砂災害の早期検知システムに応用できます。実際、同研究室で提案された広域冗長型安否確認システムは、大規模災害時に人々の無事を確認する仕組みとして機能し得るものです。通信途絶に備えてPLCと無線を併用するハイブリッドネットワークや、自律分散型のIoTプラットフォームは、災害時でも途切れにくい情報収集・共有を可能にし、避難誘導や被害状況モニタリングに貢献できるでしょう。また、センサデータのブロックチェーン記録技術は、災害時のデータ改ざん防止や信頼性確保に役立ちます。例えば地震・台風直後の重要な観測情報を信頼できる形で記録・共有し、自治体や住民が迅速に適切な判断を下せるよう支援できると考えます。

エネルギー管理・環境モニタリング

  • スマートコミュニティにおけるエネルギー最適化にも、研究成果を活かせます。家庭やビルの電力利用を見える化するHEMS（Home Energy Management System）分野では、峰野研究室で研究開発された電力ディスアグリゲーション技術（消費電力の内訳推定）が有用です。この技術により、小規模店舗や家庭内でどの機器がどれだけ電力を使っているかを詳細に把握でき、無駄の削減や省エネ行動の促進につながります。さらに、同研究室のIoT通信技術はスマートグリッドにも応用可能です。例えば、地域の太陽光発電設備や蓄電池にセンサを配し、ローカル5Gと光ネットワークを連携させることでエネルギー需給をリアルタイム制御するといった応用が考えられます。静岡大学は浜松市のスマートシティ協議会においてエネルギー分野の連携主体にもなっており、研究成果を地域のエネルギーマネジメント実証に結びつける土壌があります。加えて、環境センサによる大気・水質モニタリングや、気象データに基づく都市環境の予測（ヒートアイランド緩和策など）にも、同研究室のマルチモーダルデータ解析手法が応用できるでしょう。これらは環境保全と快適性向上を両立するスマートコミュニティの基盤技術となります。

高齢者見守り・医療福祉

  • 人口高齢化が進む地域では、IoTとAIを活用した高齢者や要介護者の見守りが重要課題です。峰野研究室の研究成果には、人の行動や健康状態を非侵襲的に捉える技術が含まれており、これらは在宅見守りや遠隔医療に直結します。具体的には、Wi-Fi電波を使った人間活動の検知技術は、プライバシに配慮しつつ室内の見守りを行う手段となります。この技術で転倒や長時間の無動作といった異常を検出すれば、異変時に家族や介護士へ通知するといったシステムに発展させることが可能です。また、嚥下音センサによる水分摂取モニタリングは、高齢者の脱水や誤嚥リスクを早期に察知するヘルスケアIoTとして期待できます。これらのセンシングデータをIoT基盤に集約し、AIで分析することで、遠隔医療や介護支援サービスに有用な情報を提供できます。例えば浜松市のスマートシティ構想でも、遠隔医療やIoT見守りによる健康管理が重点項目となっており、大学・医療機関・自治体が連携して実証が進められています。峰野研究室の技術はこうした地域のヘルスケアIoTプラットフォームの重要な構成要素となり、医療従事者の負担軽減や高齢者のQOL向上に寄与するでしょう。

交通・都市インフラ最適化

  • スマートコミュニティにおける交通やインフラ管理にも、研究成果を応用できます。峰野研究室で過去に取り組まれた屋内外測位技術（地磁気センサや光ビーコンを用いた高精度位置推定など）は、将来的に車両や歩行者の位置情報収集に応用可能です。これにより、公共交通や自動運転車両の効率運行、緊急車両の経路最適化などに貢献できると考えられます。また、通信インフラ研究の観点では、モバイル通信網の負荷分散手法は交通データのオフロードにも応用可能です。例えば、走行中のバスやタクシーが収集する道路画像・混雑データを遅延耐性のある形でオフロード伝送することで、リアルタイムに近い交通情報を集約しつつ通信コストを抑えるといった仕組みに発展し得ます。さらに、道路インフラ自体の維持管理にもIoTセンサが活用できます。浜松市のスーパーシティ提案では道路損傷の状況把握や街路樹による鳥害対策へのIoT活用が挙げられており、この実現にはセンサデータの収集・解析基盤が不可欠です。峰野研究室のプラットフォーム技術やデータ解析ノウハウは、道路に埋設された振動センサや環境センサからデータを集めて解析するシステムにも適用でき、インフラ点検の自動化や予防保全に寄与するでしょう。

以上のように、峰野研究室の個々の研究成果はスマートコミュニティの各ユースケースに直結する技術要素となっています。防災では信頼性・即時性の高い情報流通基盤を、エネルギーでは需要に応じた制御を、福祉では見守りと健康管理を、交通ではモニタリングと効率化を、それぞれ支えることができ、総合的に安全・安心で効率的な地域社会の構築に貢献できると考えられます。

《他の研究・プロジェクトとのシナジー》

これらの研究成果をスマートコミュニティ構想に実装していくにあたっては、関連分野の他研究との協働が重要です。当研究室は学際的・産学官連携のプロジェクトに積極的に参画しており、既に多くのシナジーが生まれています。

学内他分野・他研究室との連携

  • 峰野教授は、情報学部とグリーン科学技術研究所（グリーンAIコア）を兼務し、持続可能な社会実現に向けたエネルギー効率の高いAI技術の研究を推進しています。例えば、環境負荷の低い機械学習手法の開発や、低消費電力のエッジAIシステムを活用したエネルギーマネジメントが進められています。特に、太陽光発電の効率管理やマイクログリッド制御の分野では、従来のクラウドAIに依存しないエネルギー最適化型エッジAIを採用し、通信負荷や計算リソースの削減を実現しています。これにより、情報通信とエネルギー工学を融合した省エネ型IoTプラットフォームの開発が進んでいます。
  • また、農学部門や生物科学系との連携もグリーンAIの視点から強化されています。AIによるスマート農業では、環境負荷を抑えつつ作物の収量や品質を向上させる手法が求められています。峰野研究室では、農業分野に特化した軽量AIモデルの開発を進め、エネルギー消費を抑えたデータ処理を実現しています。例えば、ドローンや自律走行ロボットを活用した農地モニタリングでは、クラウド処理ではなくエッジデバイス上で軽量な画像解析を行うことで、通信負荷を最小限に抑えつつ、高精度な作物管理を実現しています。実際、トマトの水ストレス制御プロジェクトでは、農業現場に最適化された低消費電力AIモデルを活用し、最小限のセンサ情報で精密な生育予測を可能にしています。今後は、医学部門や福祉領域の研究者とも連携し、高齢者の健康管理においてエネルギー効率の高いウェアラブルAI技術の開発を進めることで、持続可能なヘルスケアシステムの構築を目指します。

地域産業・自治体との協働

  • 峰野研究室は地域の産官学連携にも積極的であり、グリーンAI技術を地域社会に実装するための取り組みを進めています。上述の高糖度トマト栽培の研究は、総務省戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）や産官学金連携イノベーション事業(A-SAP)の一環として企業・自治体と共同で実施され、環境負荷を最小限に抑えたAI技術による農業生産の最適化が実証されました。今後、クラウド処理を最小限に抑え、太陽光発電とエッジAIを組み合わせた省電力システムへ深化させることで、農業の電力消費を削減する仕組みに繋がると期待されます。
  • また、浜松市や静岡県との協働にもグリーンAIの視点が導入されています。浜松市のデジタル・スマートシティ構想では、静岡大学が重要パートナーとして、農業ICT、ヘルスケア、交通など複数分野で環境負荷を低減するスマートシステムの開発が期待されています。例えば農業分野では、「AI・IoTを活用した農業」の実証として、エネルギー効率を最大化する低消費電力AIアルゴリズムの適用が考えられます。これにより、農地でのデータ処理をクラウドではなく現場で行うことで、無駄な通信を削減し、CO₂排出を抑えつつ高精度な作物管理を可能になるといえます。
  • さらに医療福祉分野では、浜松医科大学や聖隷福祉事業団等との産学連携により、持続可能な医療・介護システムの実現が期待されています。IoT/AI技術は、低消費電力のウェアラブル端末を活用した在宅医療支援に応用でき、患者のバイタルデータをリアルタイムに監視しながら、必要な時だけデータを送信するエネルギー効率の良い遠隔医療システムの実現が可能になるといえます。自治体や企業との協働により、研究段階の技術を実フィールドで検証し、エネルギー効率と実用性の両立を目指した技術改良を加速する好循環が想像できます。

国内外の関連プロジェクトとのシナジー

  • グリーンAIを活用したスマートコミュニティの実現は、国内外で多数進行中のプロジェクトと連携することでさらなる発展が期待されます。峰野研究室は学会活動やコンソーシアムにも関与し、グリーンAI技術の標準化や持続可能なAI活用のベストプラクティスを国内外で共有しています。
  • また、類似分野の研究室とも連携することで、地域特化型のグリーンAI技術の確立を目指しています。特に、エネルギー負荷の低いディープラーニングモデルの開発や、状態検出・状況把握とAIの組み合わせに関する共同研究も進行中です。これにより、情報通信・エネルギー分野の技術を統合し、スマートコミュニティ全体の技術水準向上にも寄与しています。
  • 今後は、Society 5.0やSDGs達成に向けた大規模プロジェクトと連携し、グリーンAI技術を地域課題の解決に直接結びつけることが重要です。特に、カーボンニュートラルを目指すスマート都市計画と連動し、環境負荷の低いAI技術の社会実装を加速させることで、持続可能な地域社会の構築に貢献していきます。
  • 地域産業や自治体と協力し、グリーンAI技術の社会実装を進めることで、静岡県から持続可能なスマートコミュニティのモデルを全国・世界へと展開していくことが期待されます。

《スマートコミュニティ構想における位置づけと実装計画》

これら当研究室の技術群をスマートコミュニティ構想の中核要素として位置づけ、実装していくための全体像を考えてみます。まず、スマートコミュニティの実現には「情報の収集・伝達・分析・活用」という一連のプロセスが必要であり、峰野研究室の成果はこの各段階を支える部品となりえます。具体的には、①センサ層（地域に張り巡らされた各種IoTセンサ）、②ネットワーク層（データを途切れなく届ける通信網）、③データ解析層（集まったビッグデータをAIで分析）、④サービス応用層（分析結果を住民サービスや意思決定に反映）の4層アーキテクチャを考えることができます。それぞれの層での当研究室の成果技術の位置づけと、全体の実装計画の方向性を次のようにまとめられます。

① センサ層の構築

  • 地域内の様々な対象をデジタル化するため、環境センサ、ウェアラブル機器、スマートメーターなどを配置します。峰野研究室のスマートセンシング技術（省電力センサノード開発やマルチモーダル計測技術は、この層で長期間安定稼働するセンサネットワークを実装するのに効果的です。まず防災・インフラ監視向けに河川や橋梁へセンサを設置し、並行して農地や温室、公共施設（病院・介護施設等）にも必要な計測デバイスを配置します。センサ選定にあたっては、研究室の知見を活かし信頼性と精度、設置コストのバランスを最適化します。また、既存の市民のスマートフォンや家庭内機器から得られるデータも活用できるよう、オープンなデータ収集設計とします。初期段階ではモデル地区やキャンパス内で小規模にセンサ網を構築し、データ取得の安定性や必要帯域を検証した後、段階的にエリアを拡大していきます。

② ネットワーク層の整備

  • センサ層で集めたデータを途切れなくクラウドやエッジに送信するため、堅牢な通信基盤を整備します。ここで峰野研究室の低遅延IoTプラットフォーム（C-NAT）やICNベース通信制御を中核に据えたデータ連携基盤を構築します。具体的には、エッジサーバを地域内（例えば自治体のデータセンターや学内）に配置し、センサからのデータを分散処理・保管できるようにします。通信路は、有線（光ファイバやPLC）と無線（Wi-Fi, LPWA, 5Gなど）を組み合わせた冗長ネットワークとし、研究成果であるハイブリッド通信制御により動的に最適経路へ切り替えられるようにします。実装計画としては、まず大学キャンパスや協力企業内でプライベート5Gや無線メッシュネットワークのテストベッドを構築し、IoTプラットフォームのソフトウェアを稼働させます。その上で、小規模な町域に展開してセンサ数千規模でのデータ収集を試行し、通信遅延やスループット、耐故障性の評価・チューニングを行います。並行して、セキュリティ対策としてブロックチェーン技術を組み込み、データの真正性・改ざん検知を図ります。最終的には、市全域をカバーする統合IoTネットワーク基盤として完成させ、行政・企業・大学が共同で運用管理する体制を整えていきます。

③ データ解析層の展開

  • ここでは、集積されたビッグデータに価値を生み出すAI・データ解析基盤を構築します。峰野研究室の強みであるマルチモーダル時系列データ解析や深層学習モデルを活用し、防災・エネルギー・医療・交通各分野の分析アルゴリズムを実装します。計画初期では、まず農業・環境データに対する分析モデルをクラウド上で運用し、作物生育予測や異常気象検知の精度を検証します。次に、健康・行動データの解析として、HAR（人間行動認識）モデルやバイタル異常検知モデルを導入し、高齢者見守りシステムの試験運用を行います。データ解析層では、各種モデルをマイクロサービス化してプラットフォーム上で連携させる設計とし、例えば「環境データ→災害予兆検知→警報通知」や「人感センサデータ→活動量解析→介護連絡」といった一連の処理を自動実行できるようにします。峰野研究室の開発した生成モデルによるデータ拡張技術は、実データが不足する状況で解析精度を維持するのに役立つため、希少なイベント（災害や疾病兆候など）のシミュレーションデータ生成に活用します。実装にあたっては、国内のスパコン資源やクラウドサービスを組み合わせ、リアルタイム処理が必要なものはエッジ側で、統計解析や機械学習モデルのトレーニングはクラウド側で行うハイブリッド処理基盤を整えます。プライバシや倫理にも配慮し、個人データは匿名化・セキュア処理するガバナンス体制も構築していきます。

④ サービス応用層の実現

  • 最後に、解析結果を実際の地域サービスや意思決定に結びつける段階です。ここでは自治体職員や地域住民が直接触れるアプリケーションや可視化ダッシュボードを整備します。例えば、防災分野では災害リスクの見える化システムや避難アプリを提供し、エネルギー分野では家庭向けの節電アドバイスアプリや需給調整の制御パネルを構築します。高齢者見守りでは、家族に異常を知らせる通知システムや健康レポート、交通では渋滞情報提供やパーソナライズされた最適経路案内などが考えられます。これらフロントエンドの開発には、地域ニーズの把握と使いやすいUI/UX設計が重要となるため、人間中心設計の専門家や市民参加型ワークショップ等と協働します。峰野研究室の役割はバックエンド技術が中心ですが、得られた知見を分かりやすく伝える情報ダッシュボードの設計にも関与し、関係者がデータに基づく判断を下せるよう支援します。実装計画では、まず行政向けの管理コンソールを試作し、センサデータが正しく集約・表示されるか検証します。その後、市民向けアプリを限定リリースしてフィードバックを収集し、サービスの有用性と受容性を評価します。最終的に、これらサービス群をスマートコミュニティ統合プラットフォームとしてまとめ上げ、行政システムや既存インフラとも連携させて、地域全体で運用する体制を築いていきます。

以上のような計画を段階的に推進することで、峰野研究室の先端研究成果を中核に据えたスマートコミュニティ基盤を構築していけると考えます。この基盤は、オープンイノベーション的に他の技術やサービスとも接続・拡張できるよう設計することで、将来的なニーズ変化にも柔軟に対応できます。大学発の技術を実社会のシステムに統合する取り組みはSociety 5.0が掲げる産学官連携による地方創生のモデルケースともなり得ます。峰野研究室のIoT・AI技術群は、スマートコミュニティ構想の中で「データ駆動型の地域課題解決」を具現化する原動力として位置づけられ、その実装計画は着実に現実のフィールドで検証・改良を重ねることで、持続可能なスマート社会への道筋を示していけるでしょう。

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