2018年8月28日にソフトウェア科学会大会での チュートリアルの内容です（前半）

1. IoTセンシングの初歩から
WebGLを活用した
Harmoware-VISによる
時空間ビッグデータ可視化まで
名古屋大学 未来社会創造機構 教授
河口 信夫

2. 自己紹介：河口 信夫（かわぐち のぶお）
• 名古屋大学 未来社会創造機構 教授
自動運転ベンチャー (株) ティアフォー 取締役
NPO法人位置情報サービス研究機構 代表理事
総務省スマートIoT推進フォーラム テストベッド分科会長
国土交通省 新道路技術会議 委員
中部地方測量部 地理空間情報産学官中部地区連絡協議会
CODE for Nagoya 名誉代表, UDC2017愛知ブロック 代表
・研究テーマ ユビキタス・コンピューティング
代表的な研究成果：
• 行動センシングコーパス： HASC
• カウントダウン時刻表サービス
スマホアプリ 「駅.Locky」（300万人が利用） 駅.Locky

3. 本日の話題
前半座学
• IoTとは
– センシングの基礎
• IoTによる時空間ビッグデータの可視化紹介
– バス、タクシー、人流の可視化
後半 ハンズオン
• Harmoware-VIS チュートリアル
3

4. Harmoware-VIS
本日、初めてpublic に説明する Deck.GL / React
ベースの時空間情報 ３次元可視化ライブラリ
https://github.com/Harmoware/Harmoware-VIS
github でStar よろしくです！
今後も拡張を行う予定
4
http://bit.ly/harmo-vis

5. インストール準備をしてほしいもの
開発環境
• Node js (ver 8以上) ・npm (ver 5 以上）
– 詳細は “Harmoware-VIS チュートリアル”
6
http://bit.ly/Harmo-VIS-PDF

6. IoT (Internet of Things) とは
• 身の回りのあらゆるモノに埋め込まれたセンシング
デバイスが、インターネットにつながり、相互に
通信が可能になる技術やシステム
– 類似語
• M2M (Machine to Machine)
• IoE (Internet of Everything)
• WoT (Web of Things)
– モノのWeb
– IoT ＋ Web で作られたシステムのこと
• WebSocket / WebRTC の活用
7

7. 8
Buzzword = Buzz (ぶんぶん）する単語という意味から、多くの人が騒いでる単語
IoT はマーケティングで利用されるバズワード

8. ＩｏＴが進んだ社会のイメージビデオ（ｂｙ CISCO）
9

9. ビデオに出てきた技術
• センシング
– 世界の様々な局面で「デジタル化」が行われる
• 判断
– 「デジタル化」された情報により、自動的に判断
• 自動運転
– 実世界のモノ（車、ドア、機械、、）を動かす
10

10. IoT 時代、何が変わってきているのか？
• 小型情報デバイスの高性能化
– iPhoneX の性能は？
• 衛星による位置補足技術
– GPS
– GLONASS, COMPAS
– 準天頂衛星(日本)
11
スーパーコンピュータ
CRAY-1 (1976年)
iPhoneX (2017年9月)
800万ドル＝23億円
（当時は1ドル 290円,
大卒初任給 9.4万)

11. スマートホンの超高性能化
12
スーパーコンピュータ
CRAY-1 (1976年)
当時 800万ドル
（21億円）
iPhoneX (2017年9月)
64G, 999ドル
（12万円）
• iPhoneX:Apple A11 Bionic チップ搭載
• 2.4GHz 6コア 300GFLOPS(推定)
• GPU：Apple独自設計
（3コア、550GFLOPS(推定)）
• Neural Engine 搭載（600GOPS）
ちなみに、2008年のiPhone3Gは、
412MHz シングルコア 0.4GFLOPS
性能比は2000倍 (900GFLOPS換算)
(CLAY-1 は 160MFLOPSで、
なんと 6500倍！）
価格性能比では、9800万倍！
(なお、最新のGPU NVIDIA TitanV（2999ドル）は110T FLOPS)

12. 小型IoTデバイスの低価格化
13
Raspberry Pi 3 Model B
1.2GHz クアッドコア ARMv8
GPU 搭載/1GBmem/ HDMI
12.5W 、WiFi / BLE / Ether
￥5574 (2017/12) 260MFLOPS
• 小型のLinux動作
可能ならデバイス
が超低価格に
• 業務用に
利用可能な
レベル
Intel Edison
500MHz ATOM デュアルコア
1GB mem
0.3W, WiFi/Bluetooth
￥７８２５（2016/11）
Raspberry Pi Zero
1GHz シングルコア ARM1176
GPU 搭載/512MBmem/ HDMI
12.5W 、WiFi / BLE / Ether
$5

13. MVNO（Mobile Virtual Network Operator）
• 携帯キャリア(MNO:Mobile Network Operator)
から回線を借りて、無線通信を提供する
• IoT向けのMVNOが登場し、急速に普及中
14
月額基本利用料 300円
データ通信料： １MBあたり、0.2円
（32kbps 制限）
月額基本利用料 350円
データ通信料： 500MB 込み
(夜間専用）

14. IoT とはいったい何か？
• IoT (Internet of Things) とは、
「身の回りのあらゆるモノに埋め込まれた
センシングデバイスが、インターネットにつながり、
相互に通信が可能になる技術やシステム」
• 多様な情報デバイス＋センサ＋通信技術
→ 大量のデータを収集可能
データが価値を生み出す
15

15. IoTによる成果の例： KOMATSU <KOMTRAX>
16http://www.komatsu-kenki.co.jp/service/product/komtrax/
• 所在・稼動状況を確認するため、GPS＋通信機器
• 配車計画、部品交換や点検の最適化
• 稼働状況で需要動向予測も
• ローンが止まった場合
→ 遠隔操作でエンジン停止
（１台あたり数千万～億の機器）

16. 「時空間データ」の可視化
IoTにより、時空間情報をセンシング
ツールを使って可視化
最近では、大規模データの可視化が可能に
従来では入手できないようなデータも

17. flightrader24
• ADB-S という航空信号をデコードして利用
18
なんと数千円で実現可能！
全世界からADB-Sデータをクラウドソーシング
希望者には無料で郵送

18. 名古屋市内タクシープローブ情報
空車
実車
1ヶ月分のデータを重畳

19. タクシー乗車場所分析

20. 276
235
136
267
233
110
278
133
105
230
137
266
210
255
247
275
248
254
141
269
138
205
227
283
155
156
277
202
234
131
285
232
282
101
139
251
122
218
221
226
144
265
147
219
273
129
287
108
143
257
239
119
• 移動時間からタクシーのＩＤごとの収入を算出
• 特にID119,132が多い
• 最も稼いでいるID119,132は駅前ではなく
病院からの乗客が多いことが判明
分析・可視化技術の例:タクシーデータからの稼ぎ検証

21. 西鉄バス プローブ情報の可視化
24
（５分毎のGPS情報から内挿）

22. 渋滞（バスの遅延）をどう見るか？
25
異なる日のバスの運行状況を比較

23. 名古屋市交通局 市バス運行情報
• 1030台のバスの位置情報
• 30秒毎の位置，速度，方位など
• 路線ＩＤ，ドアの開閉情報
• 現時点では、1日分のサンプルデータを
（その後1週間分を追加）
名古屋市からLisra に提供
• オープン化に向けての検討中
• どのようなメリットが存在するか
• 利活用の方策を示すことが重要
26
2014年度の改修から

24. バス運行データの可視化
27

25. 28

26. バス停間時間情報（雪の日と、通常の日の差）
29

27. 空間分析
30

28. 31

29. 乗降人数の可視化 （高さ方向）
32

30. 色による乗者数の表現
33

31. 34

32. IoTによる 人センシング技術
36
ビーコン受信機
• WiFi を用いた人流センシング
• スマホ等が発する電波を利用
• 勝手に電波を記録するのはグレーゾーン（炎上可能性あり）
• データ収集の実施内容を掲示する必要＋オプトアウト方策
• WiFi の SSID を用いて、国籍等の推定も可能
• BLEビーコンを用いたセンシング
• ビーコンの配布が必要
• 受け取っている時点で、許諾済み（炎上不安なし）
• 広域での収集が容易
BLEビーコンタグ(36 x 19mm)

33. INTEROP2014 での
実験プロジェクト紹介
人流解析WiFi ロケーション実験プロジェクト
37

34. INTEROP2014 WiFiロケーション実験プロジェクト
ネットワーク
コントロールシステム
PI(Prime Infrastructure)
モビリティサービスエンジン
（MSE)
無線LANコントローラ
Wireless LAN Controllers
Koozyt Location Server
for MSE
Cisco Access Point（70台）
MSE Notification (SOAP)
Lisra
サーバ
XeonE5645
(2CPU, 2.4GHz
12M Cache)
Shownet
Wi-Fi
MACアドレス
取得サーバ
(iphoneの場合)
Koozyt KRMライブヒートマップ
Interop 公式アプリ内
Lisra位置情報アプリ
WiFi で
個人の
位置計測
2014/06 実施
参加者 13.2万人
WiFi: 3.3万 MAC
(参加者の1/4 )

35. ＩＮＴＥＲＯＰ会場での掲示
• 掲示内容
– WiFiパケット観測
によるサービス＋調査
– 利用目的
位置情報応用に関する研
究・製品開発
– 収集情報
MAC+推定位置
– 管理について
匿名化処理
– オプトアウト
当日/メールで可能
39

36. INTEROP2014 会場 (横幅 840m)
40

37. 参加者のヒートマップ（ウェザーマップ）
41

38. 42
INTEROP2014 WiFi ロケーション実験

39. 0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
24:00
14：31 8071
デバイス数の推移（6/11）

40. 日別参加状況
※使用データからは時間外(9:00-21:00)以外に
検出されたデバイスをあらかじめ削除している。
11日のみ, 7442
12日のみ, 9227
13日のみ, 10604
11, 12日, 1049
11, 13日, 694
12, 13日, 939
3日間連続, 2347

41. 集計エリア (同時開催イベントセミナー会場)
セミナー会場
D
セミナー会場E
セミナー会場F

42. セミナー参加者（6/11）

43. 喫煙所分析エリア (6/11)

44. 喫煙所に行った回数
8593,
98%
188,
2%
全デバイスに占める割合
喫煙所に行っていない
喫煙所に行った
0
20
40
60
80
100
120
140
1 2 3 4 5 6 7 10 13 20 22 24
デバイス数
回数
喫煙所に行った回数
（対象デバイス 8781)

45. 喫煙所に行った時刻
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
9:20
9:40
10:00
10:20
10:40
11:00
11:20
11:40
12:00
12:20
12:40
13:00
13:20
13:40
14:00
14:20
14:40
15:00
15:20
15:40
16:00
16:20
16:40
17:00
17:20
17:40
デバイス数
時刻 (10分間隔)
喫煙所に行った時刻
昼休み

46. 「センパナビ」クーポンキャンペーン2017
• 配布期間：2017年4月7日(金)〜
4月23日(日)
利用期間：5月21日(日)まで使用可
• 目的：
• ユーザの属性取得
• 年代・性別・目的・来街頻度等
• 来店・移動履歴
• 購買タイミング取得
• 事前のアプリ導入を努力する
50
詳細な顧客分析を実現し、今後の
マーケティングに生かす施策を検討

47. キャンペーンデータ 分析情報
• 個別のアンケート情報、移動については、
メンバー外には非公開が前提の実験
• アプリ起動後
の位置把握
• クーポンの
利用率が高い
ため、多様な
行動ログが取得
できた
51

48. 年齢・性別・滞在時間による分析
52
Female Male

49. 可視化分析ツール
55

50. 56

51. 日本科学未来館での人流計測実験
57
（8倍速）
LIDAR(レーザ)を使ったトラッキング
PDR・BLE測位の基礎データ取得を目指すが、
混雑のためトラッキングが不完全

52. 会場内には大量のBLEスキャナを配置
58

53. 被験者に持っていただくデバイス
59
UWBタグ
BLEタグ x 3
Android (HASC Logger)
EveryStamp

54. IoTセンシングに利用しているデバイス
• スマートホン
• Arduino
• Raspberry Pi
• Bluetooth Low Energy ビーコン / タグ

55. スマートホン
• 最強のセンシングデバイス
• 通信／個人ID付き
• 多数のセンシングデバイス
• 加速度
• ジャイロ
• 磁気
• 気圧
• 明るさ
• 音
• 手軽なロギングソフト
• HASC Logger
(Appleの方針変更で現在Downloadできず.スミマセン）

56. Arduino (および互換）
• お手軽に、様々な電子デバイスを接続可能
• だいたい 2~3000円程度で入手可能
• アナログ/デジタル変換(A/D変換)が簡単に
できるのがポイント

57. Raspberry Pi
• 最新は Raspberry Pi 3 Model B+
• 時々新しくなるので注意
• SDカードが別に必要
• れっきとしたコンピュータ
• Linux が動きます
• WiFi / Bluetooth も
• 安いので、組込み用途に便利
• USB機器などを接続して利用
• Arduino の母艦としても利用可能
• 3G/LTEインタフェースをつければ、どこでもサーバ
Amazon で5500円くらい

58. Bluetooth Low Energy Beacon/Tag
Bluetooth Low Energyで
ビーコンを発信する機器
・環境側に設置する場合
→ スマホで検知
・人やモノに装着し
移動する場合
→ スキャナで検知
（Raspberry Pi など）

59. 特定のBLEスキャナで取得できるデータ
65
すべての被験者のタグからの受信電波強度から最大値を
各グリッドにマッピング
各被験者がBLEタグをぶら下げて会場内を移動
会場は 30m x 60m程度 （普通のBLEタグで 端から電波が飛んでしまう！）

60. BLEタグによる屋内測位の結果
66
平均誤差 3.6m でBLEタグのみによる屋内測位が可能
青⇒緑の点が正解経路、 紫→オレンジが推定経路

61. IoTセンシングの概要 まとめ
• IoT ⇒ 小型化、低価格化
• 様々な仕組みで位置情報を取得
（屋外だけでなく、屋内も）
• 大量データは可視化して分析