教科書に書いていないSociety5.0IoT・エッジ・スマートコミュニティで未来社会像を描く

慶應義塾大学理工学部教授

一社美園タウンマネジメント代表理事 美園タウンマネジメント協会代表 (UDCMi)

一社おもてなしICTコンソーシアム理事長

一社エッジプラットフォームコンソーシアム理事

IEEE P21451-1-6 WG チェア

SIP フィジカル空間デジタルデータ処理基盤サブプログラムディレクター

西 宏章

11月20日 40分

なぜエッジなのか？• エッジのメリットは、「IoTに近いから遅延が短い、もしくはリアルタイムのサービスが提供可能である」だけか？

• 違う！• 構築したアーキテクチャとINTEROPでのデモで「情報インフラとしての可能性」を探る

2

3

Interop WesbLab Booth

・ここではすべてソフトウエアで実装、数百メガbps

・大量にあるIoT情報をネットワークの途中で掌握・管理

・透明なストリーム解析を世界初達成（2013年）

4

ハードウェア・アクセラレータを統合・DPDKユーザランドゼロコピー・HyperScan100G超の正規表現探索・QAT100G超の暗号復号処理・マルチコアストリーム分散処理むちゃくちゃうまくいく・DockerコンテナAPI利用で簡便に透明リロケート・500万+ストリーム同時解析は世界初(2桁↑）・HWアクセラレータ統合も世界初(2桁↑）・1対nマイグレーション・クラウド連携暗号化ストリーム解析も世界初

何をしたのか？• ネットワーク中のTCPストリームを800万ストリーム同時解析

• いうのは簡単だがすぐに無茶とわかる

• 800万ストリーム × 1ストリーム？Mバイト ＝ 簡単ペタ越えの膨大なメモリ• 普通にTCPストリーム解析を中間ノードでやるのは無謀といわれた

• コンテキストスイッチ解析とハードウェアアクセラレータを統合

• A1パケット到着 → SSL展開、gzip展開、チャンク展開、文字列探索を行う• A1パケット終了 → 途中結果(16KB)をA1’としてキャッシュメモリへ保存

• B1パケット → 同様の処理を繰り返す

• A2パケット到着 → A1’を読みだして、途中処理を継続必要メモリサイズ 800万ストリーム×16KB=約122GB（普通にサーバ実装可能）

途中で切れたらタイムアウトでキャッシュ追い出し・順番が変わったら再送させる

A1 B1 C1 D1 A2B2 C2D2 A3B3 D3 D4

なぜエッジなのか？きちんと考えよう• よく言われるエッジのメリット

• クラウドよりもユーザに近いため低遅延？• クラウドへの負荷集中を低減？

• ネットワークの利用リソースを低減？

• 本当に低遅延なのか？• 低遅延化で稼げるのは通信遅延のみ

• ＡＩ処理遅延はクラウドが圧勝、通信遅延削減分と加算して勝算のあるサービスのみエッジが適する

• 負荷を低減し、リソースを低減するのか？• 通信リソースは削減できるかもしれないが、全体の電力効率は「エッジ＞クラウド」となる保証はないのではないか？

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まだあるエッジのソリューション

7

• インターネット自体が攻撃耐性を備えてIoTなど小型端末をサポート

• 挙動不審ユーザを監視することで、事前にアタックを排除

• インターネット自身がフィッシング詐欺を解決、排除

セキュリティ拡張

まだあるエッジのソリューション

8

• ユーザ行動に基づくレコメンデーションで新しいサービスを提供

• サービス授受において個人情報の詳細を消去し参入を容易化

• スマートグリッド、EV自動運転等、インフラ技術革新における、通信や計算のクラウド集中問題を解決、サービスの低遅延化

<8ms折り返し>1s折り返し

サービス拡張

何に、どのように使うのかが技術の本質

スマートシティ応用こそがエッジ・IoTの本質ではないか？

まだまだエッジの本質ではない

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ネットワークとアプリの階層

CloudEdge / Fogホーム

ゲートウェイ

IoTデバイス小型端末

スマートフォン

データ量

匿名性

計算コスト(プラットフォーム)

許容遅延

対象エリア 広い狭い 家・ビル<100m

街<10km

都市<100km

地球規模

短い 長い電力系統安定自動運転・機械制御<10ms

設備制御<100ms

電力取引<15min

大きい小さい 組み込みマイコン

サーバ クラスタデータセンタ

強い弱い

細粒度データ・サービス 粗粒度データ・サービス

大きい小さい

無加工 強い匿名化弱い匿名化

<KB <MB >GB

Webサービス<1s

IEEE Vision ProjectDocument およびIEEE 2413 等で発表

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スマートコミュニティのサービスドメイン

空調制御

災害警報

情報集約ナッジ

設備制御システム内制御

情報提示モニタ 電力料金変動電力制御 電力取引

RFID個人認証

セキュリティ 遠隔制御

CDN

ITSEVレーン

EV急速充電

HEMS/BEMS

信号制御自動パーキング

モータ・バッテリ制御

自動運転

衝突回避

個人情報保護 匿名化 行動解析 地域通貨・暗号通貨

ロボット制御 ヘルスケア

マーケッティング

個人エリア 家庭エリア 街エリア都市エリア

クラウドや広域網による付加価値の高い高機能サービスローカル集約ネット

ワークによる即時性のあるサービス

LAN/PANを用いた個人向けサービス

デバイスエリア

CloudEdge / Fogホーム

ゲートウェイ

IoTデバイス小型端末

スマートフォン

IEEE Vision ProjectDocument およびIEEE 2413 等で発表

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つまりどこでサービスを提供するか？• エッジやフォグはその候補を増やした

• 提供場所が相応しくないと思うならば、場所を変えてあげればよい

CloudEdge / Fogホームゲートウェイ

IoTデバイス小型端末

スマートフォン

地域密着だから移動してみよう

途中で情報を匿名化しよう

いつも通りサービスを受けている

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エッジは通信世界の常識を破壊する• エッジやフォグはサービス提供場所の候補を増やしただけではない

• 通信センサ（情報の中間搾取）、アドオン（情報の偽造・変造）できる禁じ手

• はっきり言いますが、この「グレー、やばい感」が必要なんですそもそも、インターネット自体が「これヤバイ！」で流行ったのです

• 提供場所を固定する意味もない

• 現状に違和感があれば、IoT・クラウドどこでもマイグレーションすればよい

• Dockerで、一つサービスを作ればどこでも移動、ネットワーク、特に発信元のIoT端末に何も変更を伴わず、基本的に誰にも迷惑を掛けずに移動

• これを「ネットワーク透明性」単に透明性という

エッジの役割とは？• クラウドなどエンドホストではないので全通信が見える＝「完全性」

• サービス提供場所を変えたい場合はどうするのか？

• NWコンシステンシを維持して場所を自由に移動＝「位置自在性」

• サービスの負荷が増大！とはいえ、分散設計されていない？

• 1対nマイグレーションによる位置自在性＝「透明な負荷分散」

• ネットワーク途中で機能拡張する「透明アドオン」

• 「情報のカプセル化」（外に出る個人情報をエッジで匿名化し地域に固定）

• 「情報のカラーリング」（匿名化情報に電子透かしを自動で入れる）

• 「セキュリティ拡張」（IoTに対してセキュリティをエッジで追加）

• 「透明NIDS」（直接回線から情報取得、防御、解析、センサとして機能）

さらに、クラウド・エッジ協調（両方からみて透明になるように拡張）

では5Gはどこに属するのか？

• 容量10倍(10G)、遅延1/10倍(1ms)、端末数100倍(1M/1km2)化技術

• とはいえ、性能のことしか聞こえてこない？

• 5Gはそれほど簡単ではない• 要するに、位置自在性と同様に、特性を変えられるということ、基本は同じ

ITU-R IMTビジョン勧告(M.2083)より

モバイルブロードバンドの高度化

大量のマシーンタイプ通信 超高信頼・低遅延通信

Gbps超えの容量、8K複数チャネル伝送

スマートホーム・ビルディング

音声通話

スマートシティ

3Dビデオ・UHDシネマ

クラウドサービス

拡張現実

スマートファクトリー

ミッションクリティカルサービス

自動運転

サービスにIoT・Edge/Fog・Cloudをどう使う？• 改めてエッジとは何？

• なんだかよくわからないでも、それでよい！（逃げではない）• オープンでさえあれば大丈夫！

• エッジでサービス• カードや端末で計算させれば、漏えいの心配がそもそもいらない

• プラットフォーマとしての可能性• ここでビジネスしなければ、ネットワーク中立性問題の餌食になる

• iPhoneもiTunesやApple Musicのプラットフォーム、スイカもプラットフォーム

• もっと広く考える、なぜデータを集めるのか？• それは、ソーシャルキャピタル指数を高めるため！

• 単にエッジでサービスをすればよい！ではない。• 要するに、きちんと使おう

さいたま市浦和美園地区UDCMiUDCMiにおけるデータインフラ住戸内電力・環境、位置、購買、健康など様々な情報を取得、エッジでサービス

UDCMiにおける情報銀行サービス収集した情報をもとにサービスを展開、利益を得て提供者に還元「ミソノ・データ・ミライ」プロジェクト

UDCMiインフラとエッジでできること

クラウドエッジ・フォグホーム

ゲートウェイ

IoT デバイス小型端末センサ

スマートメータ

途中で匿名化透かし込み

行動変容

クラウドで匿名化情報をもとに生成

誰の誰への何の為のデータかを確認

エッジで生成

クラウドで直接生成

UDCMiにおけるサービス例

「ミソノ・データ・ミライ」PJ

その他にも

• グリーンニューディール（IoT住宅性能評価）

• レジリエンス住宅認証制度（GNDとセット）

• フードシェア・マイレージ（不要食品を地域ＰＴ化）

• 自動運転バス・電動キックボード

• 子育て支援Bambi

• 美園タッチウォーキング

• 今後病院との連携など

(クローズアップ現代FBページ)19

なぜ、情報プラットフォーム・情報銀行？

さいたま市は怒っている (水道・ガス・電気同様に情報は管理できない)

•ネットショップで購入、隣町から配送、玄関先でカード決済、この取引で税金は落ちたか？

•ネット企業に情報が奪われる、資産が狙われる！EV普及でガソリン税は？充電税？車検でまとめ払い？

なぜさいたま市は情報銀行を自前で運用しようとするのか

•住民を守る、エッジ匿名化による情報のカプセル化

•情報の価値を知るということ：ブランディング、税収確保

地域情報インフラによるサービス・情報銀行・エッジ

•エッジはセンサであり、ローカルの個人情報はエッジで処理

•エッジで管理して情報も課税、地域住民に公平に利用していただき、住民を守る、「住民の生活を支える」

エッジで勝利するエッジは20年に一度の「とんでもない、強大なビックウェーブ」

なぜやらないの？？

クラウドに頼らず情報を途中で扱える「とんでも」インフラ、GAFA対抗手段の一つ

なぜやらないの？？

提供できるサービスは数多ある＝様々な産業が絡む

なぜやらないの？？

日本はどのようなエッジサービスを構築するべきか？

よく考えよう！！

•ジャパンエッジはサービス全体が揃っていて、細かいところが良くできていて、効率が良くて、使いやすい

よね、と言われたい （ハードウエアなら自然に聞こえるがソフトが絡むとなぜか違和感がある）

•家電販売に例えるなら大型量販店から、地元をよく知る家電小売店舗への回帰といえるのではないか？

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なぜスマートシティ・データサービス？• 社会を扱う上での一つの考え方「ソーシャルキャピタル」

• 「社会問題に対応する自発的団体の多様さ」

• 「社会全体の人間関係の豊かさ」

• 「人々の協調行動が活発化することにより社会の効率性を高めることができるという考え方のもとで、社会の信頼関係、規範、ネットワークといった社会組織の重要性を説く概念。人間関係資本、社交資本、市民社会資本とも訳される。」(Wikipedia)

• 1900年頃から存在する概念

• では、ソーシャルキャピタル指数を利用して評価し、これに基づいて行動することで社会を豊かにできないか？

• 要するにKPIたりえないか？

ソーシャルキャピタル

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子どもにとっての

生活環境のよさ

統合ソーシャルキャピタル指数

健康指数

ソーシャルキャピタル指数

遠隔医療での改善した

検査項目数

奥多摩町での先行実証研究事例

宮城県栗原市における悉皆調査

• 2011年夏・2014年夏に調査（2011年の調査範囲）

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地区 若柳 栗駒 高清水 金成 志波姫 花山 6地区計

有効回答数 3,163 3,333 835 1,938 1,586 421 11,276

男性1,266

(40.0%)

1,421

(42.6%)

331

(39.6%)

792

(40.9%)

648

(40.9%)

173

(41.1%)

4,631

(41.1%)

女性1,897

(60.0%)

1,912

(57.4%)

504

(60.4%)

1,146

(59.1%)

938

(59.1%)

248

(58.9%)

6,645

(58.9%)

年齢

65‐69歳518

(16.4%)

503

(15.1%)

159

(19.0%)

305

(15.7%)

269

(17.0%)

56

(13.3%)

1,810

(16.1%)

70-74歳721

(22.8%)

829

(24.9%)

211

(25.3%)

457

(23.6%)

360

(22.7%)

82

(19.5%)

2,660

(23.6%)

75歳以上1,924

(60.8%)

2,001

(60.0%)

465

(55.7%)

1,176

(60.7%)

957

(60.3%)

283

(67.2%)

6,806

(60.4%)

地区ごとの回収率は81.5～89.2%回答者の性別は、男性41%、女性59%

年齢分布は、前期高齢者40%、後期高齢者60%

-3.00

-2.00

-1.00

0.00

1.00

2.00

3.00

-3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00

行政区別地域特性（６地区全体）

若柳 栗駒

高清水 金成

志波姫 花山

【軸①】 ソーシャル・キャピタル（地域参加・つながり）が強い

【軸②】健康度（AD

L

・QOL

・抑うつ度等）が良好

主成分分析結果による地域特性

25

ADL（日常生活動作）が11以上の率

26

近所で協力しあう割合

27

サロンの成果：健康度とSCの変化

28

健康度・SCがよくなかった地区ほど改善度が高い！

志波姫宮中

高清水２区

高清水５区

志波姫十文字

栗駒山口

栗駒下文字

では、この状況は改善するのか？• 2011年から2014年まで介入としてサロンを実施

• 地域住民を集めて、健康・医療・エコなどの講座を開く

• あえて公民館で実施

• 奥多摩の例で、個別家庭に遠隔医療システムを持ち込むよりも公民館に持ち込んで集団診察したほうが良い結果が得られることがわかっている

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他の方法は？• 地域社会との関り促進にICTを利活用できないか？

• スマートコミュニティの本質はここにあるのでは？

• データ連携、スマートコミュニティサービスを通じて、「地域連携」を創出

• パナソニックタウンでの「まち親」

• 特に世代間、新旧世帯との連携が重要

• UDCMiにおけるマルシェや、イベントも重要

• 様々なスマートコミュニティ案件でしばしば議論される課題

• 既に住まわれていた住民と、移り住んできた住民との交流不足

• 街が変わるときに、ソーシャルキャピタルの低下があってはならない

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ソーシャルキャピタルを計測する• 「アンケートによる集計」が基本かつ、唯一信用されている手法

• コストがかかる、リアルタイム性が欠如していて改善がわかりにくい

• ICT、IoTをうまく使えば、計測できないだろうか？• GPSやスマートフォン情報

• Agoopのデータを使った推定

• ショッピングモールへのパネル展示

• 匿名でクリッカブルマップによる場所、簡単なアンケートをパネルで収集

• 公共スペース利用状況・イベント参加率

• どの程度（頻度・密度）地域住民が集合しているか

• 観光情報の利用

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スマートコミュニティを作るということ

IoT Edge

Platform5GAI

Community Data

地域社会の協力 地方自治体の体制

永続可能な地域の仕組み

ソーシャルキャピタルの高まり

技術的問題解決

社会的問題解決

社会が抱える問題と解決への

挑戦

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• 2013年全人口の半分は都市に集中

• 2020年に、アジア人口の半分、2035年に、アフリカ人口の半分は都市人口へ

• 2050年に、都市人口は36億人から63億人へ、巨大都市は9.9%から2025年には13.6%へ

• SDGsに対してICTで何ができるか、そのヒントが垣間見える

再び、なぜスマートコミュニティ？• 情報通信技術・IoTが社会を変え、世界の都市化問題を解決へと導き、ソーシャルキャピタルを高める

• スマートインフラによるObserve-Orient-Decide-Action(OODA)サイクル的社会発展

• どのようなインフラが必要か？その前にIoT、エッジ、クラウドの位置関係を整理する

コミュニティビッグデータ コミュニティ

マッシブデータ サービスの展開

コミュニティセンシング

ビジュアライジング

個人向け端末

住民による行動アクション

新たなコミュニティデータのセンシング

サイネージ

スマートコミュニティグローバル市場展開

(市場規模累2030年まで計4,000兆円)

QoL向上に向けたフィードバック

IoTM2M

新しい半導体デバイス

マシンラーニングデータマイニング

xEMS

共通・Open APIインセンティブ

スマートフォンウェアラブルデバイス

DPI

地域・人密着性の展開

ソーシャルキャピタル指標

データベース

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機器制御

関連する参加・貢献・執筆技術標準

• Society5.0を直接扱う標準はない

• ITU-T Focus Group Smart Sustainable Cities• 情報匿名化インフラでデリバラブルを提出・採択・発刊済• Webで入手可能

• P2413 An Architectural Framework for the Internet of Things • スマートシティ関連で提案済、ドラフトに掲載・発刊済

• IEEE1451ファミリー Standard for Smart Transducers

• IoTセンサ・アクチュエータ標準 -1-6のチェア

• IEEE P2668 Maturity Index of IoT: Evaluation, Grading and Ranking

• IoTシステムのスコアリング、提案済

• IEEE P2805 .1 自己管理・.2 データ処理・.3 AIクラウド連携• エッジコンピューティング、提案済

• FIWARE• 招待講演・パネリスト・連携（TM-Forum）

IEEE P2413

• IEEE Draft Standard for an Architectural Framework for the Internet of Things (IoT)• 最も古いIEEEにおけるIoT関連標準

• スマートグリッドのIEEE2030と同様のフレームワーク

• 2017年末より活動が停止web上ではアクティブ

• 現在ドラフトP2413/D0.4.5, Dec 2018 - IEEE Draft Standard for an Architectural Framework for the Internet of Things (IoT)が入手できる

• 2019年1月にP2413.1 (Standard for a Reference Architecture for Smart City)が発足

IEEE 1451ファミリー

37

IEEE

P1451.1.1

TCP/UDP

Services

IEEE

P1451.1.2

HTTP

Services

IEEE

P1451.1.3

Web

Services

IEEE

P1451.1.4

XMPP

Services

IEEE

P1451.1.5

SNMP

Service

IEEE

P1451.1.6

MQTT

Service

❑ IEEE P1451.1.x NCAPs

❑ IEEE P1451.1.1 TCP/UDP❑ IEEE P1451.1.2 HTTP❑ IEEE P1451.1.3 Web❑ IEEE P1451.1.4 XMPP❑ IEEE P1451.1.5 SNMP❑ IEEE P1451.1.6 MQTT

❑ IEEE P1451.2 TIMs (Serial)❑ IEEE P1451.5 WTIMs (Wireless)

❑ IEEE P1451.5-802.11 WTIMs❑ IEEE P1451.5-BlueTooth WTIMs❑ IEEE P1451.5-ZigBee WTIMs❑ IEEE 1451.5-6LowPAN WTIMs❑ ……

Transducer

Interface

P1451.2 (Serial Interface) or

P1451.5 (Wireless Interface)

Network Interface (P1451.1.x) Local Network or Internet

IEEE P1451.1 Common Network Services

IEEE P1451.1 Common Transducer Services

IEEE P1451.2 / P1451.5 Communication Module

P1451.2 or P1451.5 Communication Module

P1451.0 TEDSP1451.0

Transducer Services

P1451.2 or P1451.5

PHY TEDS

IEEE 21451-001 Signal Treatment (Optional)

Signal Conditioning, Data Conversion

RF Interface

1451.7

Transducer

IEEE 1451-based Devices:

❑ IEEE P1451.4 Transducers (MMI)

❑ IEEE 1451.7 Transducers (RFID)

Mixed Mode Interface

P1451.4

Transducer

Transducers

(Sensors & Actuators)

❑ IEEE P1451-99 - Harmonization of IoT Devices and Systems

❑ IEEE 1451.0 - Smart Transducer Interface for Sensors and Actuators

IEEE 2668 Idex IoTシステムランキング

• 追加で妥協することがない

• 1%のIoTデバイスからロイヤリティーの必要な技術・標準が5から1つに削減できれば、$100USD x 4 (STDs) x 1% x 200,000,000= $80,000,000,000 USD

コスト削減

効果的な意思決定

• 中央集権的認証機能

• 国際的枠組みであるIdex評議会による制約の決定

国際化

• 同一言語を用いた簡単接続・協調

• 企業規模を問わず魅力的なプラットフォーム

• 実装前に統合化システムの指標を与える

透明な互換性

• 消費者による直接的なIoTシステムのランク比較

• マーケット力への訴求

Idexのグランドモデル

Idex Model

Product A

IoT DatabaseRegulationsIdex Council

Idex modelingalgorithm

Product B

Product B+C

Application andTechnology Selectors

InputParameters

A: Idex 3

B: Idex 4

B+C: Idex 1

Self-updating when new IoT things are found

Render adaptiveness to application & technical field

IEEE P2815シリーズ

• P2805.1 - Self-Management Protocols for Edge Computing Node

• エッジコンピューティングノードの自己管理プロトコル• 具体的には自己設定、自己修復、自己接続、自己防衛も含む

• あくまでもプロトコルであって管理手法を纏めるのではない

• P2805.2 - Data acquisition, Filtering and buffering Protocols for Edge Computing Node• エッジコンピューティングノードにおけるデータ取得、フィルタリング、バッファリングプロトコル

• 主にターゲットはファクトリーエッジ• 基本的には.1をサポートすることを想定

• P2805.3 - Cloud-Edge Collaboration Protocols for Machine Learning• クラウドとエッジでの機械学習のための協調プロトコル

• あくまでもプロトコルであって機械学習法を決めるものではない

• .1のサポートであるが、学習モデルの移動など、議論はグローバル化

FIWARE

FIWARE• GitHubによるオープンソース

• Dockerイメージも存在

• TM-Forumとの連携

エッジで勝利する

エッジは20年に一度の「とんでもない、強大なビックウェーブ」

クラウドに頼らず情報を途中で扱う「とんでも」インフラ、中間搾取する究極センサー

ポリモーフィズム（多様性・多態性・仮想化）で提供サービスの幅が拡大＝様々な産業が絡む

日本はどのようなエッジサービスを構築するべきか？

• 道路・ガス・水道・電気などと同様、情報インフラが真のインフラになりえる

• 家電販売に例えるなら大型量販店から、地元をよく知る家電小売店舗への回帰といえるのではないか？

•情報・通信がようやくインフラとして認知されるかもしれない

43

顔すらも匿名化する• 画像の品質を維持しつつ、「顔」という個人情報は保護する

• 写真に写っている顔から「中間的な顔を作成してわからなくする」

46

マスキングやぼかしは不自然

中間的な顔を作成して匿名化する（顔を混ぜる）

47

K

2

4

8

16

32

64

128

提案首相

エッジAIの一例

128

2

入力

どうやっているのか？• styleGANによる顔画像匿名化器を作成

• 画像から潜在変数Zへ写像する学習器の構築

• Morphingと匿名化の有効性の簡単な確認

49

顔画像To

潜在変数

styleGAN𝑍

＋

中間的な顔を作成する（何人でも混合できる）

50

学習できてしまう

×1000

Sample Dataset

学習すると再現ができる

Red: original trace Blue: Restored trace

学習するとやはり再現ができる

Red: original trace Blue: Restored trace

Red: original trace Blue: Restored trace

再現できると意味上での近さが出る

長さや場所で潜在空間が異なる

潜在空間を次元圧縮しても関連がみられる

つまり何ができるのか？• 人が通ると、それを簡単な「番号」に置き換えることができる

• 番号が近いと、「意味的に」近いということになる• 例えば、同じ場所に買い物に行く人はかなり近い値になるなど• 空間的な出発地点、目的地点、行き方（速度・経路）を表現してしまう

• 逆に言うと、「異常な経路がわかる」• 犯罪？

• 番号に置き換えてしまえば、匿名化したも同じ• 具体的にどの経路かはわからず、誰かを特定もできないので公開できる• それでいて時空間的・意味的情報は残しているので、解析はできる• 例えば、「球場に行く人はどのあたりからやってくるか？」など• 道路通行税応用も可能