センサーデータを活用したZETAのユースケースと海外展開

この資料は、TOPPAN株式会社が取り組む、ZETA通信とエッジAI技術を組み合わせた高度なセンサー活用事例や、海外での防災実証実験について紹介したセミナー発表資料です。

この資料でわかること
• ZETAの限られた通信帯域（8〜50バイト）を補う「エッジAI」の活用アプローチ
• 特定の周波数を識別して機器の故障予知や害鳥対策に活かす「騒音検知センサー」の仕組み
• Bosch社製AIガスセンサー「BME688」とZETAを組み合わせた、山火事やガス漏れの早期検知手法

• エッジ側でのAI学習と判定

  通信帯域が限られるZETAにおいて、センサー側（エッジ）でAIに学習・判定を行わせ、結果の「1ビット」のみを送信することで、高度な監視を低消費電力で実現します。

• グローバルな防災プロジェクトへの展開

  アゼルバイジャンでの地滑り・火災検知や、ルワンダでの土砂崩れ対策など、JICA等と連携した海外での実証実験と提案状況を報告しています。

背景・目的

ZETAは、低消費電力かつ広域をカバーできる優れたLPWA（＝低消費電力で長距離通信ができる無線技術）ですが、一度に送信できるデータ量が「8〜50バイト」と非常に小さく、リアルタイムの音声や大容量データをそのまま送ることはできません。

この制限を克服し、より高度な社会課題（防災、インフラ監視、環境保全など）に対応するため、TOPPANはセンサー側でデータを処理・識別する「エッジAI」に着目。限られた通信帯域でも、価値の高い情報を効率的に伝送する仕組みの構築を目指しています。

取り組み・わかったこと

具体的なユースケースとして、1分間隔で音量を測定し、特定の周波数帯から機器の故障予知や害鳥（カワウなど）の鳴き声を識別する「騒音検知センサー」の開発を進めています。山形大学との共同解析により、特定の音をトリガーにした警報装置やドローンの作動といった応用展開を模索しています。

また、Bosch社製の次世代4-in-1ガスセンサー「BME688」とZETAを組み合わせ、空気中のガスや匂い（VOC・VSCなど）をAI学習によって識別する環境センサーの開発も進行中。これにより、海外で頻発する山火事の早期検知や、下水管内の硫化水素検知など、これまで困難だった環境変化のリアルタイム把握が可能になります。

本アプローチは、国内の自治体向けサービス（熱中症対策や野生鳥獣害対策）から、アゼルバイジャンやルワンダといった海外の土砂災害・火災対策まで、幅広い分野での活用が期待されています。詳しくは資料本編（PDF）をご覧ください。