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アニマル・ウエルフェア

農業IoT関連の調査をする中で「動物福祉」という用語に出会った。動物愛護だけの観点ではなく、幅広く動物を保護(protection)の観点で、各国での取り組みがAnimal Protection Index(API)により評価されている。APIはAランクからGランクまであり、日本はDランクにある。Aランクとされる国は、英国、スイス、オーストリアおよびニュージーランドである。ランク付けのための評価項目は、(1)動物保護の認識、(2)ガバナンス構造とシステム、(3)アニマル・ウエルフェア標準の適用、(4)人道的な教育の提供、および(5)関係者相互のコミュニケーションと意識の向上である。対象はペット、家畜から野生動物まで全ての動物が対象となっている。

さて、農業IoTとアニマル・ウエルフェアの関りは、家畜のトレーサビリティを記録するために各種センサーが利用されているところにある。センサーで収集した情報を蓄積することにより個々の家畜がどのような環境で飼育、肥育されたかが正確に記録されることになる。また、センサー情報をタイムリーに利用することにより、家畜のリアルタイム遠隔管理も可能としている。後者は主に畜産業の省力化、生産性向上に役立てられているが、前者は記録の省力化に加え食の安全、食の付加価値向上に貢献している。

欧米の食肉業界ではマーケットに並ぶ食肉に対して、アニマル・ウエルフェアから見た5段階のランキングが付けられている場合がある。2008年に米国、英国で設立されたGlobal Animal Partnership(GAP)がルールを作り、ルールに従ったGAPランキングが食肉に表示されている。日本には農業生産工程管理(Global Agricultural Practice: GAP)があるがこれとは別物である。

IoTの適用先が持続的に広がっているところに着目したい。

 

藤井伸朗:NTT研究所、NTTグループ会社において通信網オペレーションシステム等の研究開発、国際標準化に従事。2014.7よりサイバー創研に勤務。電子情報通信学会フェロー。


本には人柄が表れる

最近出版された「こうして不動産ビジネスが始まった! NTT都市開発の誕生物語」の著者の早乙女立雄さん。

会社の立ち上げ時から関わられた貴重な体験をまとめておきたい、と、出版を決意されました。


「世に残しておきたい」をかなえる出版

園田さんのご本の打ち合わせにうかがったある日、
「兄です」と紹介していただいたのが、吉原健一さんです。


何歳からでも遅くない

社員の親戚の園田康子さんがつくられた
「おひとりさまの おうちで 健康バイキング」

周りの人たちに健康でいてほしい!

そういう思いで作られた本で

薬膳の知識をベースにした、日々の食材選びに使えるようになっています。


生きがいとしての本づくり

経験豊富で知恵もたまっているのに、世間で決められた年齢で引退するのは社会にとってもったいない!

本人たちも好きなことを仕事にしているので、続けたい!

そんなベテランがベンチャー起業したのがこの会社です。


電話の先はコンピュータ

その昔、米国に出張したとき、多くのホテルの部屋の電話システムに留守録音機能がついていることに驚かされた。

相手が不在だと、録音された音声で、「メッセージを入れてパウンドキーを押してください」と言われ、当時はパウンドキーが何かよく解らずうまく録音できなかったことを思いだした。

現在は日本の航空会社のコールセンターに電話すると録音された音声で質問されて、何度か電話機のボタンを押した後に用件を扱ってくれる電話にたどり着くことができる。

ここにもAI(音声認識と文脈の機械学習)が入ってきていて、先日米国の航空会社に予約の変更で電話したところ、英語を話すコンピュータと会話をさせられてしまった。

目的のオペレーターにたどり着けたが、最初は私の英語でたどり着けるかと不安でいっぱいだった。

電話機のボタンを押すことなく、全て会話で進行する技術の進展に驚いたところである。

よく考えれば携帯電話の時代、質問のたびにボタンを押すのは操作性に難があり、会話で対応は自然の流れであろう。

ここで使われているのはコールセンターシステムで、その中ではIVR(Interactive Voice Response)技術が用いられ、人とシステムの会話を可能としている。

背景には音声認識、音声合成、機械学習による判断が入っている。

調査業務で最新のコールセンターシステムを手掛けるベンダーにヒアリングする機会を得たが、ただただその電話を受ける機能、かける機能、システムの操作性の良さに関心したところである。

コールセンターシステムで進歩した技術はIoTのコアシステムになる勢いであった。

 

藤井伸朗:NTT研究所、NTTグループ会社において通信網オペレーションシステム等の研究開発、国際標準化に従事。2014.7よりサイバー創研に勤務。電子情報通信学会フェロー。


世界のLTE事情

LTE技術が着実に普及しています。現在は海外どこにいってもLTEが使えます。海外の通信キャリアによって利用できるLTEバンドは異なりますが、各バンドをサポートするスマートフォンを持っていれば問題なく使える状況にあります。エリクソン社の調査によると現在、世界の携帯契約数は80億件でLTE契約数はその中の約30億件です。2023年には携帯の契約数が91億件に伸び、その中の50億件がLTE契約です。私の場合は、国内ではMVNOのsim、アジアではインドネシアのTelkomselのsimPATI、欧州ではorangeのmobicarte-simを利用しています。simPATIはアジア圏で、mobicarte-simは欧州・北米での安価なデータローミングを提供しています。

LTE

さて、LTE技術は3GPPの規格ですが、この規格で無線帯域幅を200kHzに狭めて接続数を増やしIoTに利用するNB-IoT規格や、Unlicensed band(例えば5GHz)での利用を目的としたMulteFire仕様が出てきています。LTEという確立した技術を新しい周波数、帯域幅に利用することにより開発バリアが低く、市場の急速な立ち上がりが期待されます。

MulteFire仕様はMulteFire Allianceが3GPPのリリース13をベースに第一版が2017年2月に作成されています。3GPP規格ではPLMN(Public Land Mobile Network)に認証、許可、課金のAAA機能がありますが、MulteFireではPSP(Participating Service Provider)が持ち、また、ネットワークをNHN(Neutral Home Network)と呼んでいます。3GPPの規格をプライベートネットワーク等で利用する上での規格の読み替えを行い対応しています。

MulteFire仕様が3GPPのリリース13に追加したのは、端末(UE)とPSP間の相互認証にIETFのEAP(Extended Authentication Protocol)の利用を推奨していることと、オンラインでサービス登録ができるOSU(Online Signup)サービスを定義していることです。MulteFireの関連仕様はMulteFire Allianceのホームページからダウンロードできます。

 

2020年には5Gがサービスが開始される見込みですが、当面はLTE技術を中心とした各種ネットワーク構築が進むと考えられます。

 

藤井伸朗:NTT研究所、NTTグループ会社において通信網オペレーションシステム等の研究開発、国際標準化に従事。2014.7よりサイバー創研に勤務。電子情報通信学会フェロー。


社会人における教育研修のあり方について考える

1.学生と社会人の違いと学び”

学生と社会人の違いを「責任」の言葉で表すのであれば、次のようにとらえることができるでしょう。

学生は“自己責任”、社会人は“全体責任”

学生時代は主たる相手に同年の仲間が多く、仲の良い者同士で行動することも多いでしょう。そして、その行動の中で起こした失敗に対する責任は、ほとんど自己にあります。一方、社会の行動の中で起こした失敗に対する責任は、全体責任になります。これは、企業においての経営活動に多くのステークホルダ(利害関係者:顧客、従業員、株主、地域社会など)が係るためです。ステークホルダには、年代、性格、上下関係等のそれぞれ異なる人と付き合うことになります。中には苦手と思える人とも付き合わざるを得ないこともあります。そのような中で失敗せずにうまく仕事をこなすには、「コミュニケーション力」が大切になります。
責任以外の大きな違いとして、次のことがあげられます。

“質”による評価

学校では学生の評価をテストで行い、数値化して決めます。一方、社会では仕事の成果で決まります。成果は“できた”だけでなく、顧客が“満足した”かが重要です。その結果に辿り着くまでの過程には、1つの正解というものはなく、いくつもの方法があります。そのため、この評価は決して数値として表すことができない“質”で表されます。

そして、「学び」という点においても、学生と社会人で大きな違いがあります。それは、学生においては“教えてもらう”のに対し、社会人においては“自ら学び、覚え、気づく”ことにあります。

 

2. PBLによる学び

PBLとは、「問題発見解決型学習(Problem-Based Learning)」または「プロジェクト型. 学習(Project-Based Learning)」と呼ばれる、実際の社会で起きる問題解決能力(職業的スキル)の向上を目的とした教育手法です。学習はあくまでも学習者自身が中心となり、1つの具体的な課題を少人数のグループで検討していきます。検討では、様々な能力(問題解決力、論理思考力、コミュニケーション力、デザイン力、協調力、リーダシップなど)を出し合いながら、課題解決を目指していきます。
PBLは、これまでの“教え”から“学び”を主体とする教育へ転換させるため、近年において、学校機関や企業の演習・研修に採用されるケースが多くなりました。ただし、教育機関におけるPBLと企業におけるPBLには、課題に対する取り組み方法が同じでも、学習者に学んでもらいたい内容に大きな違いがあります。それは、教育機関では課題に対する「結果」を求めるのに対し、企業では結果よりも「失敗」を求めています。そして、この「失敗」から学びのモトとなる“気づき”が生まれてきます。

 

3. 気づきの効果

失敗はどのようなときに起きるかを考えたとき、その1つとして次のことがあげられます。

自分がこれまで培ってきた考えや価値観と、
社会が求める要求との間に生じた“ギャップ”

人は、自分がこれまで培ってきたものを基に行動します。つまり、「自分ならこうする」という自己をもって行動します。また、この自己は自分の行動を安定的に進めるための概念になるため、簡単に変えることができません。しかし、実際の社会に立たされたときに求められる要求の大きさは、これまでの自己概念より大きく、その間にギャップが生じます。そのギャップに気づくことなく行動した結果が失敗へと導かれることになります。
気づきは、そのギャップを自ら感じ、自分に足りない知識や技術、作法やマナーなどがあると実感したときに生じます。例えば、他のメンバーの行動や考え方をみて、「○○しなければならないことに気づいた」「ものごとの捉え方の違いに気づいた」「○○に対する考え方が違うことに気づいた」などです。
気づきは、今まで自分が持っていた“固定的な考えや価値観”からの剥離を促すきっかけとなります。また、この剥離を受け止め、社会に定着する“新しい安定的な自己”を作り出すことができるようになります。

 

月江伸弘:東京工科大学工学部助手、千葉商科大学商経学部講師、日本工学院八王子専門学校 ITカレッジ教員を経て、2014.4よりサイバー創研に勤務。IT系および情報技術者資格対策の教育・研究・書籍執筆に従事。


IoTのインタオペラビリティについて

センサ・アクチュエータインタフェースをWeb検索すると、多くの業界標準が見つかる。
多くは産業用のセンサ・アクチュエータのためのインタフェースであるが、一方でIoT(物のインターネット)の検討が進められている。


人工知能技術を使いこなすために(1)

人工知能技術とは一体どういう技術か?


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