通信ネットワーク技術は、「テレワーク」「エネルギーマネジメント」「防災対策」など、都市課題解決のために従来から一定の役割を果たしていたが、その機能や活用範囲は拡大し続けている。
特に、移動体通信分野では、以下のような技術が登場してきていることで、利用シーンに応じたさまざまなネットワーク技術の利用方法が研究されている。
第5世代移動通信システム「5G」は、「超高速」「同時多数接続」「超低遅延」などの強みを持つ。
「LPWA(Low Power Wide Area)」は、低消費電力であり、通信容量が小さい大量接続に適している無線通信技術。
「ネットワーク技術の高度化」や「センサーデバイスの小型化/低コスト化/高機能化/省電力化」などにより、これまで通信機能を備えていなかった機器や日用品とのネットワーク通信を可能とする「IoT」が普及している。
「IoT」は、調査作業や確認作業を省人化できることで都市課題解決に対する有用性を発揮できる。
また、従来はデータ取得が困難であったさまざまなモノのデータの取得を可能となることから、新たな課題の発見や解決策の検討にも役立つことが期待されている。
センシング技術は、喫緊の課題とされている路面状態調査に代表される「インフラ老朽化対策」に活用できるため、効率的かつ効果的な対策が期待されている。
近年、「高度化した通信ネットワーク」「センサーネットワーク」「SNS」「検索サイト」などから、比較的容易に「ビッグデータ」を入手できるようになってきている。
膨大かつ複雑な構造を有するビッグデータはそのままの状態での活用は難しいが、デジタル処理可能であるという特徴を持つ。
「コンピュータ処理能力向上」や「人工知能(AI)技術革新」などにより、さまざまな分野で高度な分析や予測が可能となってきており、スマートシティにおける街づくり分野においても大きく活用できるものとして期待されている。
また、データを整理および可視化しておくことで、即座に利用できる「データレイク」技術も注目されている。
通信ネットワーク企業は、企業や地方公共団体と協力し、携帯電話利用者の利用情報について個人が特定されないようデータ加工して提供することで、「街づくり計画」「防災対策」「出店計画」「市場分析」などでの活用も進んでいる。
「BIM(Building Information Modeling)」「CIM(Construction Information Modeling)」などで、構造/設備/コストなどに関する情報を一元管理し、それを活用した3次元化映像をベースとして利用することで、建築前により具体的にイメージできる。
AIについては、ビッグデータを用いることでAI自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化されている。
その結果、画像や動画から「性別/年齢層などの属性判別」や「ヒトやモノの移動ルート解析」が可能となってきている。
街づくり分野でも、「利用者数や移動ルートを考慮した施設整備」「老朽施設のメンテナンス効率化」「渋滞予測による信号の切り替え」など、さまざまな場面での活用が考えられる。
センシングデータなどを監視し異常を検知した場合は、担当者にリアルタイムに通知し、担当者はリアルタイム映像を確認できる。「防犯」「事故防止」などに活用できる。
また、「地震を検知した場合には住民が地震に備え対応できるようにする」など、大規模災害での被害軽減対策にも利用できる。
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