| 研究課題/領域番号 |
20K11766
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
中川 郁夫 大阪大学, サイバーメディアセンター, 招へい准教授 (70647437)
|
|---|
| 研究分担者 |
下條 真司 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (00187478)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | IoT / PDS / エージェント / IoTエージェント / データ流通 / パーソナルデータ / 秘匿分散 / 透過的クラウド / 秘匿分散統計解析手法 / 情報流通基盤 / 秘匿分散解析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
IoTの情報流通基盤の実現に向けて、第三者を介さず、ユーザ自身がパーソナルデータを保存・管理する「自律分散PDS」の新たなアーキテクチャの研究を行う。本研究は、自立分散PDSに内在する次の2つの課題に着目し、IoTエージェントモデルを応用することで、その解決を目指す。
(1) ユーザ本人がデータの管理とその漏洩リスクの責を負う → PDSに秘匿分散解析手法を応用し、データの安全性を高め、データの漏洩リスクを低減する。
(2) データへのアクセス手段が複雑になり開発コストが増える → 透過的クラウド技術を応用し、PDS上のデータへの容易なアクセス手段を提供し、開発コストを低減する。
|
| 研究実績の概要 |
前年度 (2022年度) の研究を継続し、2023年度は、IoT (Internet of Things) エージェントモデルを用いた情報流通プラットフォームの産業応用及び実用化の研究・検討を行った。また、具体的なシナリオ検討を通して、本研究で提案する新たなPDS (Personal Data Store) の機能とその有用性について検討した。
サービス提供モデルは主として利用者及びそのエージェント機能、サービス提供者に分類される。前者は、利用者 (ユーザー) によるIoTデータ収集・保存・管理を司るPDSがIoTエージェントとして位置づけられ、PDSを介してデータにアクセスするインターフェース機能が存在する。後者はユーザーに価値を提供する第三者 (事業者) を主体とするサービス機能で構成される。
産業応用及び実用化の研究では、事業者がデータにアクセスする際に、ユーザーの明示的な同意を求めることを特徴とするため、インタラクティブ性の高いサービスシーンなどを想定した。検討においては、ヘルスケア+医療領域における応用、家電情報+エネルギー領域における応用、加えて、個人の移動情報・位置情報とモビリティサービスにおける応用など、具体的なサービスを想定しつつ、モデルの適応を試みた。
なお、本研究では、ユーザーによる明示的な同意に関わる「体験 (Experience)」を重視することを特徴とする。2023年度は、ユーザー体験に得失や必要性についてサービスエクスペリエンスの視点から議論を行い、その有効性を検討した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究の実施にあたり、コロナ禍以降、国内外の出張や視察・面談・ヒアリングが制限されたため。検討結果の報告及び評価・フィードバックに基づく議論を深めるため、本研究プロジェクトを延長し、最終の成果取りまとめを2024年度に実施することとした。
|
| 今後の研究の推進方策 |
2000-2023年度の研究を受けて、2024年度は、国内外の企業・研究者らへの検討報告及び評価・フィードバックに基づく議論を行い、産業応用などの実用化に向けた検討・モデル化の整理を行う。
産業化応用の検討にあたっては、2022・2023年度に検討したヘルスケア+医療領域における応用、家電情報+エネルギー領域、移動情報・位置情報＋モビリティサービスにおける応用についての検討の整理と評価を行う。
|
