図1　CEATEC会場

ソシオネクストは、����情報をクラウドに�屬芽�院と連携するためのハードウエアとソフトウエアのIoT総合ソリューション「viewphii（ビューフィと発音）」に最�Z��を入れているが、CEATECでは人工��(m┬ng)�Α�AI）と連携する仕組みを紹介した。東�B工業�j(lu┛)学の長谷川�T��(ji└)教�bが開発したAIソフトウエアの「人口�NSOINN」を使う。長谷川��(hu━)はこのためにSOINN社を��業している。このAIソフトは、ソフトウエア行数が少ない独�Oの学�{アルゴリズムにより、長時間の学�{も高度のハードウエアも�j(lu┛)量のデータも��要としないという。

viewphiiには、��音�S画�欺萢�と�p圧�R定、心電�R定の3つのハードウエアを?y┐n)△�、それらのデータを抽出・収集する管理ソフトも��いている。収集したデータをSOINNで解析し健康�X(ju└)��の把��(┐i)やリスクの予�Rなどを行う。ソシオネクストは、カメラの�}ぶれ防�V����にもこのAI�\術を�W(w┌ng)��したデモを見せた。360度、4K、30fpsのカメラ画�気鮖箸�、ジャイロなどのセンサを使わずに、動き検出によりフレーム内の画�気鰥���することで�}ぶれを����する。

��田��作所は、�O(p┴ng)路の混雑�X(ju└)況や��故、さらには路�Cの�X(ju└)況などを把��(┐i)するための交通管理システムを提案している（図2）。センサにはレーザ光の反�o(j━)で�Z両の�~無を検出するTOF（Time of Flight）法を採��しており、��てのレーンの�Z両数をカウントする。カウントしたデータをIoTモジュールからゲートウェイを経て本�陲慮鯆夢浜�センターへインターネットを通じて送る。通信プロトコルには独�O��(sh┫)式を使っている。

図2　交通量や��故、路�Cなどの情報を�R定するシステム　出�Z：��田��作所

センサボックスは�陵杆�と充電��のバッテリを電源としているため、�O(p┴ng)路を�Eり返す工��は��要ない。設��場所の�O�y(t┓ng)度が�Hい�屬法�交通システムとしては低コストで済むという。レーザではなくカメラを使っても同様なことができるとしている。タイで現在、実証実�xを行っており、来�Qにはビジネスに�eっていきたいという。実�xに採��される��め�}になったのは、ソーラー電源と無線だったとしている。

TDKは、フェライトや磁性���\術をコアとする企業だが、これまでの成長のエンジンの�kつだったHDD(ハードドライブ)が踊り場を迎え、HDDの磁気ヘッドに使ってきたTMR（tunneling magneto resistive）素子を角度センサとして����する提案を行っている。TMRセンサの��長は何といっても、磁気検出感度が高く、出��電圧が1.5Vp-pと高いため、アンプが不要なことである。

図3　TMR�W(w┌ng)��のTDKの角度センサ

TMR角度センサにはアナログ出��に加え、デジタル出��を�eつ角度センサIC（図3）や角度誤差0.1度以下の高�@度な角度センサも揃えている。例えば、角度センサICを電動パワーステアリングのモータにTMRを�Dり��けると、通常は±6度��度の誤差はあるが、�����v路を��けて、±0.2度に抑えられる。モータの�v転を�U(ku┛)御する角度センサとして使えば、1万5000�v転/分（rpm）のブラシレスモータができるという。クルマ��には��(r┫n)接触でモータが�v転するブラシレス��(sh┫)式が望まれている。

AIとIoTはセットに
半導��や����メーカーがハードを納めていたセットメーカーも、��来のセットから社会を�T識したサービスやソリューションの提供�vに変わった。最�ZITに�瓦靴謄皀里鼎�りやリアルの世�cをOT（Operation Technology）と�}ぶ企業が�\えてきたが、日立��作所は、ITとOTの協創（Collaborative Creation）と�}んでいる。����的には、鉄�O(p┴ng)交通では乗客の流れを解析して駅の混雑�X(ju└)況を把��(┐i)し、アダプティブに出発時刻を変えるようなシステムを提案している。さらにモノづくりの現場では作業�^の動きを採り込み、ミスを発見・�棺茲垢襯轡好謄爐覆匹鮟�(j┤ng)来��例として挙げた。

NECはIoTのデータ分析をAIで行い、ソーシャル(社会)IoTで社会を理解し良くしておくことを�eっている。橋や�O(p┴ng)路の経�Q変化を予�Rしたり、顔認識�\術でセキュリティを守ったり、群��行動解析にAIを�W(w┌ng)��したりするなどを�`�Yに��いている。東�Bマラソンでのランニングポリスが使ったカメラにはNECの顔認証�\術使ったという。

富士通は独�OのAIシステム「Zinrai」の����例を��(j┤)した。クルマやバイク、人などを認識し、それぞれのタグを��けるというデモや、�}のひらの��脈を検出・識別するデモなどを見せた。また、駐�Z場では1��の360度カメラで空きスペースを監��するというシステムにAIを応��した例も紹介した。��来の駐�Z場は、駐�Zスペースごとにセンサを��けているが、これではコストが高くなるため、カメラ1��で数�会�分のスペースを管理しAIで識別しているため、低コストで済むとしている。

セコムもIoTセンサによって集めたビッグデータの�T味を理解するため、AIを導入していく��(sh┫)針を述べている。例えば防�uでは、�c�M誘導の指��(j┤)に、高齢�vや��の不�O�y(t┓ng)な人、幼児、成人などを識別し、それぞれに異なる指��(j┤)を出せるようなきめ細かいサービスにAIを使う。地域社会の課��解��にAI/IoTを�W(w┌ng)��しサービスを創�]すると述べている。

�f国のベンチャーStradVisionは、ADAS向けに歩行�vとクルマや����の検出・認識するためのAIソフトウエアを開発している。少ないコード（4.3kBのパラメータ、64kBのルックアップテーブル）で��数のハードウエア�屬覇虻遒垢襪箸い���長がある。ARM A9コアでのチップやTexas InstrumentsのTDA2xチップを使う例は入�}可�Δ�、nVidiaのTX1�W(w┌ng)��のAIは2016�Q10月��に入�}可�Δ箸覆�。

新材料を世に問う
材料は応��するデバイスや機�_(d│)によって要求が異なるため、�t��(j┤)会に出�tして反応を見ることがよく行われているが、今�vでもいくつか�C白い��性の材料が�t��(j┤)されていた。

日本電気硝子は、屈折率が2.32とダイヤモンド（屈折率2.42）に�Zい屈折率のガラスを�t��(j┤)した��図4はこの高屈折率ガラスを�g(sh┫)石のようにブリリアンカットしたもので、キラキラと光を反�o(j━)している。�k般のガラスの屈折率は1.3〜1.4、クリスタルガラスでも1.55��度であり、�t��(j┤)したガラスの屈折率は極めて高い。毒性の��(d┛ng)い�lは配合していないという。

図4　高屈折率ガラスをブリリアンカットで�g(sh┫)石のように�t��(j┤)

さらに同社は厚さが200µm以下と薄いガラスG-Leafの����ポートフォリオを広げている。ここまで薄いと、フレキシブルに曲げることができる。200µmの薄いガラスは幅1m��度でロール-ツー-ロール��(sh┫)式で提供する。デジタルサイネージのディスプレイや�X、ハーフミラーなどの応��を�[定している。ガラスに透���`脂を張り��けているため、�aがつきにくく、扱いやすい。また、薄さだけなら幅は5cm��度だが、わずか4µm厚というリボン�屬離�ラスも開発している。

日本ガイシは、�]相成長で作��したGaNウェーハや、SiウェーハにLiTaO3やLiNO3のような圧電素子の材料を張り合わせたウェーハを�t��(j┤)した。さらに、IoT端��向けにセラミックのLTCCパッケージも�t��(j┤)した。これはパッケージに外�霖嫉劼鮴澆�、アンテナも内�陲坊狙�したもの。同社は、半導��、エレクトロニクスへの�����t開を進めている。

参考�@料
1. CEATEC 2016、キーワードは「社会」(�i��) (2016/10/07)