矢野経済研究所 ＩＣＴ・金融ユニット

https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/05/26/250526a.html

NTTと上智大学が、商用移動通信の電波に生じる微細な変動を利用し、屋外の通行人数を推定する実証に成功した。本技術は、次世代通信規格である6Gでの導入が期待される「通信とセンシングの統合技術（ISAC：Integrated Sensing and Communication）」の有効性を裏付ける成果として評価される。ISACは、カメラや専用センサを必要とせず、プライバシーに配慮した非接触型センシングを実現でき、夜間や遮蔽物が多い環境でも対象を撮影せずセンシングが可能である点も特長である。

これまで、通行人数の把握にはカメラや専用センサの導入が不可欠であったが、本研究では移動通信基地局から定期的に送信される同期信号（基地局が端末に対して送信する制御信号であり、通信開始時に端末側の時刻と周波数を基地局に合わせるための目印となる電波）を活用することで、センサ機器を用いずに通信用の電波の伝搬情報を利用し人数情報を取得できる可能性を示した。

本実証は、上智大学四谷キャンパスの4G基地局から送信される電波を対象とし、受信信号強度（RSSI：Received Signal Strength Indicator）およびチャネル状態情報（CSI：Channel State Information）の変化を解析することで、通行人数を推定する手法で実施された。

RSSIは電波の強度のみを計測する単純な指標であり、処理負荷が小さく、1秒あたり約100回の測定が可能であることから、時間変化の把握に適している。一方、CSIは周波数帯域別およびアンテナ間の振幅や位相の情報を詳細に含んでおり、豊富な空間情報を提供できるが、データが高次元かつ処理が複雑なため、1秒あたり約1回の測定にとどまる。本実証では、これらの2種類の信号の特性を相補的に活用した。また、受信信号強度とチャネル状態情報を深層学習によるAI解析を通じて時間特徴と空間特徴を抽出し人数推定を行った。さらに、屋外環境においては風や障害物など外的要因の影響を受けやすいため、データ拡張技術を導入することで過学習を防止し、汎化性能の向上を図った。

本実証は、既存の移動通信インフラそのものをセンシング装置として活用できる可能性を示したといえる。NTTは、2030年頃の６G商用化を目指し、ISACの早期実用化に向けた技術開発を継続しながら、その成果を3GPP（国際移動通信標準化プロジェクト）に提案し6GでのISAC実用化を進めている。今後、6Gが本格導入される前に、4Gや5Gネットワークを基盤とする生活密着型の無線センシング技術としての応用展開が期待される。（曺 銀瑚）