20140918 センサ・アクチュエータ・マイクロナノ／ウィーク2014 次世代センサ総合シンポジウム

情報化社会の今を考える～ Make と Operate ～

慶應義塾大学環境情報学部植原啓介 ([email protected])

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インターネット時代のセンサーネットワーク


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主なSTEのアクティビティ（情報提供）


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固定センサー •  1か所あたり10万円程度の低価格のネットワーク接続型センサーを3ヶ月程度で開発

• 右図が示すように線量率の減少傾向が見て取れる


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南相馬市との協働/復興支援（太田地区復興会議の支援）

• GRIZZLY125（ヤマハ製バギー）＋SAM940（BND製2x2NaIシンチレータ）＋Trimble製GPS

• 地上から1mの高さにSAM940を設置し農地・牧草地・林道を測定

• 航空機・自動車サーベイを補完 • 南相馬市の測定事業として展開


無人航空機(UAV)によるサーベイ


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0.813 - 0.846

0.847 - 0.878

0.879 - 0.919

0.920 - 1.446

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0 150 300 450 60075m

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なにごともデータに基づいて語られる世界 • 「◯◯データ」といった言葉がよく聞かれるようになった。 –  「ビッグデータ」という言葉の起源は定かではない。 –  コンピュータ業界誌であるWiredが「The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete」[2008]という記事を掲載したのがきっかけと言われる。

–  その後、Computing Community Consortiumから「Big-Data Computing: Creating revolutionary　breakthroughs in commerce, science, and society」[2008]という白書や、The Economist誌の「The data deluge」[2010]、「Data, data everywhere」[2010]という記事をうけて、いよいよ「ビッグデータ」という言葉が定着していった。

–  2012年3月には米国のオバマ政権が「Big Data Research and Development Initiative」を立ち上げ、2億ドル以上の予算をつけることをアナウンスしている。「Research and Development」とあるように、どちらかと言うと技術的な意味が強い言葉であることがわかる。

• なぜ、これまでできなかったのか。 • データを沢山集めるのが難しかった。 • コンピュータがこの状況を変えた。 –  それでも、1MBのデータを処理するのに1秒かかると、3TBのデータを処理するのに…


Big Data • 誤「データを集める」正「データが集まる」 • 「Born Digital」の時代となり、人間の活動の多くがデジタルデータとして記録されている。

–  自動車は約100個のプロセッサを搭載しており、300種程度の情報を処理しながら走行している。

–  自動運転の車では、秒間約1GBのデータを処理している。

• 量(Volume), 種類(Variety), 頻度(Velocity)

–  Twitterで1日に生成されるデータの量は2012年当時で12TB

–  Googleが1日に処理しているデータ量は2004年当時で20PB以上

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SNSデータの活用

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　“マック” vs “マクド”

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プローブ情報システム


オープンデータ • オープンデータとは、自由に使えて再利用もでき、かつ誰でも再配布できるようなデータのことだ。従うべき決まりは、せいぜい「作者のクレジットを残す」あるいは「同じ条件で配布する」程度である。

• 利用できる、そしてアクセスできるデータ全体を丸ごと使えないといけないし、再作成に必要以上のコストがかかってはいけない。望ましいのは、インターネット経由でダウンロードできるようにすることだ。また、データは使いやすく変更可能な形式で存在しなければならない。

• 再利用と再配布ができるデータを提供するにあたって、再利用や再配布を許可しなければならない。また、他のデータセットと組み合わせて使うことも許可しなければならない。

• 誰でも使える誰もが利用、再利用、再配布をできなければならない。データの使い道、人種、所属団体などによる差別をしてはいけない。たとえば「非営利目的での利用に限る」などという制限をすると商用での利用を制限してしまうし「教育目的での利用に限る」などの制限も許されない。


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技術的問題

法的問題

社会的問題

•  日本のオープンデータは遅れていると言われている

–  WWWFのOpen Data Indexによると日本は中国に続いて19位http://www.webfoundation.org/2012/09/introducing-the-open-data-index/

–  Open Knowledge FoundationのOpen Data Indexでは日本は27位 https://index.okfn.org/country

–  登記情報や交通情報、教育情報などのopenness, accessibility, machine readabilityにおいて、特に評価が低い

Current status of Japan related to OpenData

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日本におけるオープンデータに関する動き •  電子行政オープンデータ戦略（平成24年7月4日 IT総合戦略本部決定） 1.  透明性・信頼性向上 → 行政の透明性の向上、行政への国民からの信頼性の向上 2.  国民参加・官民協働推進 → 創意工夫を活かした公共サービスの迅速かつ効率的な提供、ニーズや価値観の多様化等への対応

3.  経済活性化・行政効率化 → 我が国全体の経済活性化、国・地方公共団体の業務効率化、高度化

•  電子行政オープンデータ実務者会議の設置（平成24年11月30日 IT総合戦略本部企画委員会決定）

•  世界最先端IT国家創造宣言（平成25年6月14日閣議決定） –  世界最高水準のIT利活用社会を実現するに際して、「ヒト」、「モノ」、「カネ」と並んで「情報資源」は新たな経営資源となるものであり、「情報資源」の活用こそが経済成長をもたらす鍵となり、課題解決にもつながる。ビッグデータやオープンデータに期待されるように、分野・領域を超えた情報資源の収集・蓄積・融合・解析・活用により、新たな付加価値を創造するとともに、変革のスピードを向上させ、産業構造・社会生活において新たなイノベーションを可能とする社会の構築につなげる必要がある。

•  電子行政オープンデータ推進のためのロードマップ（平成25年6月14日 IT総合戦略本部決定）

•  data.go.jp試行版開設（平成25年12月20日） •  世界最先端IT国家創造宣言改訂（平成26年6月24日閣議決定） 2014/09/18� ËãÇä»ÄÎß¿åÌäÝ½ÄâÔÖæ¾¼åÄ2014(U��ËãÇw$ÈãÜÉ¾Þ�©(2014(Keisuke(UEHARA� ��

日本におけるオープンデータポータル •  http://data.go.jp/ (2013年12月20日開設)

•  2014年9月14日現在、10,411件のデータセットが登録されている

• 現在は試行版だが、10月1日には正式版が公開される予定

•  2013年4月1日に一旦閉鎖されたが、5月16日に再開


オープンデータを活用した例

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オープンデータを支援するサイト


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コンテスト・アイディアソン • 「オープンデータ・アプリコンテスト」総務省・オープンデータ流通推進コンソーシアム

• 「オープンデータ・ユースケースコンテスト」経済産業省・総務省 • 「ビッグデータ・オープンデータの活用アイデアコンテスト」千葉市 • 「流山市アプリコンテスト」流山市 • 「福井県Webアプリコンテスト」福井県

• 「ビッグデータ・オープンデータの活用アイデア・アプリケーションコンテスト」ビッグデータ・オープンデータ活用推進協議会


様々なコンテストが開催され、多くのアイディアが生まれている。今後の課題は、これらのアイディアを社会にきちんとインプリメントしていくこと。

海外の事例

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JIPDEC坂下様プレゼン資料より 2014/09/18� ËãÇä»ÄÎß¿åÌäÝ½ÄâÔÖæ¾¼åÄ2014(U��ËãÇw$ÈãÜÉ¾Þ�©(2014(Keisuke(UEHARA� ��

センサーネットワークの構築 • オープンソースハードウェアの存在 –  ArduinoをはじめとするIoTのためのプラットホームが簡単に、安価に入手できる –  周辺機器との接続が容易で、高度に専門的な知識を必要としない

• クラウド環境 –  IoTのためのデジタル基盤 –  サーバのセットアップ等を必要とせず、とりあえずデータを登録すれば、そのまま公開できる

• オープンデータ –  クラウドソーシング –  データをオープンにすることにより、多くのアプリケーションが出現する環境


MITメディアラボの初代所長のニコラス・ネグロポンテ氏の「Demo or Die」という言葉が霞むような時代になり、現所長の伊藤穣一氏が「Deploy or Die」と発言する時代

人: 様々なSNS


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モノ: 様々なハードウェア


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環境: 様々なクラウドサービス


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資金: クラウドファンディング


Deploy 実際に現場に投入するにあたり、課題だったこと • 設置時 –  設置場所の調整 –  設置場所の環境（電源、通信環境） –  量産 –  設置場所との連絡体制 –  設置

• 設置後 –  機器の安定動作 –  監視 –  トラブル対応（含む人為的なもの）


「導入」と「運用」の間の大きな隔たり

運用に示唆を与えるのが得意なのが、ビッグデータという側面もある

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様々な計測手法が利用できるようになり、多種多様な大量のデータを使ってリアルな動きを計算機上で捉えることが可能となった。

リアルを測る

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さらに、運用に対するログ解析などの技術も日々進歩している。

まとめ • 簡単にデータ収集のための仕組みを作れる時代になった。 • これからは、どんどん処理すべきデータが増えてくる。 • ありとあらゆることが「データに基づいて語られる」ようになる。 • データを扱うスキルが切実に求められている。 –  統計的考え方 –  データを収集するための力 –  ビッグデータを扱うための計算機アーキテクチャ

• しかし、継続的な運用は難しい。 –  忘れがちだが、ビッグデータの考え方を運用にも導入しなければならない。

• アイディア1つで、とんでもない事実がわかったり、とんでもないビジネスが生まれたり、生活環境を一変するようなことができるかも。


Data & Analytics

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