[市場動向]

2019年1月23日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　実証実験では、水位・降雨センサーから集めた情報に基づいて河川の氾濫を予測するアプリケーションを使う。平常時は、すべての地域からデータをクラウドに集め、それぞれの地域の氾濫を予測する。一方、緊急時には、災害の発生が予測できる地域（重点地区）から詳細なデータを集めて予測する。詳細なデータを集めるのに必要な通信帯域を、重点地区のために確保する（図1）。

図1：重点地区のために通信帯域を確保する仕組みとして、災害が発生していない非重点地域については、氾濫の予測機能をエッジ側のIoTゲートウェイに移動させる。非重点地域で発生するセンサーデータの多くをエッジ側で処理することによって、クラウドに転送するデータを削減できる（出典：NEC、NTT、東京大学大学院情報学環中尾研究室、早稲田大学）
拡大画像表示

　重点地区のために通信帯域を確保する仕組みとして、災害が発生していない非重点地域については、氾濫の予測機能をクラウドからエッジ側のIoTゲートウェイに移動させる。非重点地域で発生するセンサーデータの多くをエッジ側で処理することによって、クラウドに転送するデータを削減できる。

　この仕組みによって、小規模な設備でも河川監視ができるようになり、2級河川などへも展開できるようになるとしている。

　これらは、中国地方に設置した各種センサーおよびIoTゲートウェイと、YRP横須賀リサーチパークに設置したクラウド環境、情報通信研究機構（NICT）が運用する大規模センサー・クラウド基盤テストベット（JOSE）を活用する。2018年12月中旬から2019年2月中旬まで実証を行い、技術の有効性を評価する。

　現時点での試算では、約90％の通信量を削減できる見込み。今回の実証実験は、IoT共通基盤の効果検証の1つであり、総務省の委託研究「IoT 共通基盤技術の確立・実証」プロジェクトの成果となる。