－まず、岸本先生の研究内容から聞かせて下さい。

岸本：私の研究テーマは、「災害に強いまちづくり」です。具体的には、建物が密集している都市部で大地震が発生したとき、どのような被害が発生するのか、被害を小さくするためにはどのような対策を講じるべきかなどをコンピューターシミュレーションによって分析しています。

特に注目しているのが、東京都の特定緊急輸送道路です。大地震時に緊急輸送道路が通れなくなると、緊急物資の輸送だけでなく、救急活動や消防活動などにも大きな影響を与えます。これらの道路の通行機能を確保するためには、沿道の建物の倒壊を防ぐことが重要です。

シミュレーションでは、過去の震災から得られたデータをもとに、「これくらいの地震規模なら、これくらいの耐震性能の建物が倒壊し、その結果、この道路は通れるけれどもこの道は通れなくなる」といったことを予想します。これらによって得られたシミュレーション結果を基に、東京都の担当部局の方とディスカッションを行い、防災まちづくりへ反映しています。

－このような研究はいつ頃、始まったのでしょうか。

宋：通信電波の状態はチャネル状態情報(CSI)で表せます。約１０年前に、WiFi通信電波のCSIを取得できるツールが公開され、以来、通信とセンシング融合の研究が各国で盛んになりました。今後は、通信電波の機能の1つとして、センシングが当たり前になっていくと予想されます。5年から10年後には、すべてのスマートフォンに生体センシング機能が搭載されているのではないかと思っています。

このように、最終的には、企業がサービスを提供することになりますが、取得した情報をどのように処理し、より正確に分析できるかがセンシングの重要ポイントになります。そのため、私は、電波の信号処理の研究に注力しています。

近い将来、ミリ波の基地局がいろいろな場所に設置されますので、室内だけでなくその電波を利用して人々の動きを広範囲にわたり検出できるようになれば良いなと思っています。

－まさにスマートシティへの取り組みですね。

岸本：宋先生にご質問です。Wi-Fiの電波で室内の人の動きや呼吸数、心拍数を検出できるということですが、家には、冷蔵庫や電子レンジなどさまざまなノイズがある点が気になります。

宋：Wi-Fiには、2.4GHz帯と5GHz帯の2種類の周波数があります。電子レンジなどは2.4GHz帯で、周波数が近い場合には干渉しますが、適度に離れていれば、干渉することなく動作します。

また、現在は、通信電波で取得したデータをAIに学習させることで、分析精度の向上を図っています。AIによる学習とは、電波の強度や位相の変化と、人の健康状態との関連性をセンシングデータをもとに推定できるようにするということです。 

岸本：部屋の中に人が大勢いる場合はいかがでしょう。

宋：現在、確実に推定可能なのは、室内にいる人数が少ない場合です。大人数に関しては、まだ研究がなされている状況です。しかし、先ほどの岸本先生のお話を伺い、センサネットワークを構築して信号処理を行えば、人数が多い場合でも個々の人の健康状態を推定できるのではないかと思いました 。