バックナンバー

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  • NTT西日本R&Dセンタにおけるデータの価値を高める取り組み
    NTT西日本は「企業や自治体のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進」「社会が抱える課題の解決」にICTを活用して取り組み、企業活動や人々の生活をより豊かにすることをめざしています。R&Dセンタでは、センサデータや既存のデータから価値を生み出す技術や、データ活用を身近にする技術の研究に取り組んでおり、社内外と連携したトライアルを通して、実フィールドへの適用や実用化にも取り組んでいます。ここではそれらの取り組み事例について紹介します。
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  • 雪の荷重による、電柱の折損対策に向けた「雪止め柱」の検討
    豪雪地域の山間部の斜面沿いに設置された電柱では、積雪に伴う荷重の影響により折損等が発生する場合があります。NTT東日本技術協力センタでは、その対策として電柱の斜面上方に、電柱(雪止め柱)をもう1本設置し、雪により電柱に印加される荷重(雪圧)を低減する方法を提案しています。ここでは雪圧の影響による電柱の被害状況や雪止め柱の効果検証結果について紹介します。
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  • ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11(MPEG)における次世代映像符号化標準化動向
    ISO/IEC JTC 1のSC(Sub Committee)の1つであるSC 29は、音声・画像・マルチメディア情報符号化をスコープとし、特にそのWG(Working Group)の1つであるWG 11では、動画符号化、メディア伝送、ストリーミング、音声符号化、画像探索やゲノム情報符号化などを標準化しています。また、ITU-T SG19と合同で映像符号化のさらなる高圧縮化をめざした次世代動画符号化規格VVC(Versatile Video Coding)の標準化を2018年4月から本格始動しています。ここでは、VVCの標準化経緯と目標、現状の進捗を紹介します。
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  • 科学的産地推定技術を取り入れたカシミヤ品質検査システムの実証実験を開始 ―― レーザガスセンシング技術を利用したカシミヤ産地推定システムの実用性検証
    一般財団法人ケケン試験認証センターとNTTは、科学的に産地を推定する工程を取り入れたカシミヤの品質検査システムに関する実証実験を2018年12月より開始しました。
    両社は、主要産地で採毛したカシミヤ原毛の安定同位体比分析を、NTTが保有する高性能レーザを用いたガスセンシング技術の利用と前処理法の工夫により、安定して高精度に行えるようにし、安定同位体比と産地の相関関係を明らかにしました。本実験では、実際の品質検査工程の中で、従来の光学顕微鏡による目視検査に加え安定同位体比分析を行い、あらかじめ産地情報と関連付けて蓄積されているデータと照合することにより、カシミヤの産地を科学的に推定します。市場に流通しているカシミヤ製品を対象に産地推定を行い、表示産地と比較することで、参照データとして必要な蓄積データ数や推定精度など、産地推定システムの実用性を検証し、2019年夏以降のサービス化をめざします。
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  • 存在を感じさせない「透ける電池」の基本動作を確認 ―― IoTのさらなる可能性拡大に向けて
    NTTは、存在を意識させることなく周囲に馴染む電池として、光透過性を有する「透ける電池」を作製し、電池動作を確認しました。NTTでは、ICTサービスの実現に向けた蓄電池をはじめとする電池に関する研究開発の技術・知見を活かし、本研究開発を進めています。今後は、IoT(Internet of Things)のさらなる可能性を拡げるために「透ける電池」を適用できる領域を探索するとともに、性能向上を図ります。
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  • 変形物体を少数の画像のみでも高精度に認識・検索する「変形対応アングルフリー物体検索技術」を開発 ―― 定形の3D物体に加えて、軟包装製品、布製品などの不定形の商品も含めて幅広く認識可能に
    NTTは、変形物体を少数の画像のみでも高精度に認識・検索する「変形対応アングルフリー物体検索技術」を開発しました(図)。
    物体に未知の変形が加わっていても、同一物体であると認識可能な「変形対応幾何検証技術」により実現しました。本技術によって、定形の3D物体に加えて、軟包装製品、布製品などの不定形の商品も含めて幅広く認識可能となります。
    本技術の活用によって、スマートフォンやカメラを通じて商品を高精度に認識できるため、仕分け業務や在庫管理の効率化を実現する「商品管理」や、レジ打ち業務の省力化を実現する「商品認識」、そして多言語で解説コンテンツを閲覧できる「商品情報提示」などへの展開が可能となります。
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  • 救急ビッグデータを用いた救急自動車最適運用システムの有効性を確認 ―― リアルタイムな救急需要予測等による救急車の搬送時間短縮をめざす
    総務省消防庁 消防大学校 消防研究センター、NTT、NTTデータは、2018年2月から2021年3月までの期間において救急ビッグデータを用いた救急車運用高度化の共同研究を実施しています。
    近年、救急車の現場到着時間・病院収容時間が延伸していることを踏まえ、この時間短縮を目的に、救急搬送情報、およびG空間情報やモバイル空間統計等のビッグデータと、消防研究センターおよび消防機関における運用ノウハウ、NTTグループのビッグデータ分析・学習・価値化技術を活用した救急車の最適運用システムの開発をめざし研究を進めており、シミュレーションを通して有効性を確認しました。
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