図1　NIDaysの最初に講演した日本ナショナルインスツルメンツ代表�D締役のコラーナ・マンディップシング��(hu━)

5Gは、これまでの4Gまでのワイヤレス通信と違い、新しいアンテナ�\術（MIMO）、ミリ�S、周�S数の�W(w┌ng)��効率、ヘテロネットワーク接��などが登場する。5G向けの半導��デバイスを�Q社が開発中である。これらを使って、価値を創�]するための�}段が5Gだと�B都�j(lu┛)学の原田�F司教�bは述べている。データレートを�屬欧襪燭瓩縫潺��Sのような高周�Sだけではなく、マイクロ�SやUHFなどの周�S数帯で�H数のチャンネルを確保して使うことも��要になる。新しい無線�\術（New Radio）では、�S形�D形と符��(gu┤)化（誤り�ﾙ�）は��須になるという。また、ミリ�Sではビームフォーミングによって、通信�vとの指向性を高めてゆくことでミリ�Sのような指向性の高い電�Sでも基地局と通信できるようになる。

図2　30m�`れたセンサ同士の���Rデータのズレが45nsしかないことを確認

IoTでは、�^�僂�1��の�_機に�Dり��けた�H数のIoTセンサを管理するため、�QIoTセンサ間で同期をとる��要がある。さもなければ、データの到��が��れてくることで何を�R定しているのかわからなくなってしまう。NIは�R定ハードウエアのコストを下げるため、TSN（Time Sensitive Network）�官�のCompactDAQ Ethernetを提案した。TSNはEthernetを使って同期をとるため�\術であり、LANケーブルで30メートル�`れた���R�_(d│)CompactDAQの入���S形と位相のずれを�莟Rしたところ、位相はわずか45nsしかずれていなかった（図2）。つまり、ほぼ同じデータを�D�u(p┴ng)したことになる。

IoTを推進している企業の�kつとしてNIはBoschを紹介した。�^�僂領磴脳匆陲靴織�ボタやコマツはBoschのユーザーであり、�c�擇任魯愁法爾盡楜劼世箸いΑ�BoschはこれまでIoTのMEMSセンサを開発してきた�屬法▲廛薀奪肇侫�ームやネットワークも扱ってきており、さらにツールボックス「Bosch IoT Suite」をクラウド�屬爆t開している（図3）。セキュリティの高いブロックチェーンでAIともつなげることでエンド・ツー・エンドのソリューションも提供している。

図3　BoschはMEMSセンサからIoTツールまで扱う

MEMSデバイスからクラウド�屬任離帖璽襯椒奪�スと、これほど広いIoTシステムを扱っているBoschでさえ、IoTでは1社では何もできないと講演したBosch Software Innovations社Asia-Pacific Regional PresidentのThomas Jakob��(hu━)は述べている。このため、ビジネス協��、�\術協��、システムインテグレータ、�Y��化、オープンソース、戦�S的アライアンスなどさまざまな企業とパートナーシップを組んでいる。こうした��動を経て、現在500以�屬�IoTプロジェクトを�t開し、600万個のデバイスをネットにつなげている。同社には3500�@のIoT専門家がおり、2015�Qの段階で5400�Pの����を�eつ。

クルマのトレンドは、EV化と�O動運転だ。��来の�U(ku┛)御�Uの加�]度やジャイロ、圧��などのセンサなどは、例えばハンドルを切る場合に様々なデータが同時にやってくるが、�QECUに�Qデータが入るのに同時性、すなわち同期が求められる。ここでもTSNの��念は�_要である。

加えて、��来のエンジン走行でのシミュレーションはHILS（Hardware in the Loop Simulation）などで経�xがあるものの、EV�Z両の走行性�Δ簗筱�点を予め把��(┐i)するためのシミュレーションテストも�_要だ。クルマを�~動するためのECUから、インバータとその先のモーターやバッテリパックへの�~動�v路もシミュレーションしておきたい。さらに、�U(ku┛)御�Uのセンサ信��(gu┤)から振動や�W定性など�Z両本��への影�xを把��(┐i)する。センサ信��(gu┤)から�U(ku┛)御�Uへの反応までを1.2µs以下に維�eしたいという。こういったシミュレーションテストをHILSでSUBARUが行ったシミュレーションの例では、��来6000時間かかるテストが118時間に�](m└i)縮できたとしている。

そして半導��そのものでは、IoTなどでセンサやアナログが�H��されるため、アナログテスターはますます��(ji┐n)要が高まる。NIの狙いはここにある。アナログやセンサのテスターでは、デジタルほどの微細化はまだ主流ではないため、ムーアの法�Г�まだ成り立つ�覦茲任△蝓△海海縫咼献優好船礇鵐垢�あるとみている。さらにムーアの法�Г�たとえ行き詰まったとしても、3次元化は�cけられず、NANDフラッシュのようにチップ内での3次元化が始まった����もある。今後ロジックで3D-ICの��(ji┐n)要は��ず�\えてくる。当�CはHBM（High Bandwidth Memory）のようなハイエンドの3D/2.5Dのハイブリッドやインターポーザの使��などから始まり、いずれスマホの世�cにもやってくることになる。スマホシステムの集積度を高めるという要求が尽きないからだ。NIは3D-ICのマイクロバンプの接��性試�xの検討をすでに始めている。

アナログやセンサ、パワーなどのICチップを狙った半導��専��テスターのSTS（Semiconductor Test System）����は、��成長しており、RF関係のテスト��(ji┐n)要も高いという。5GやWi-Fi、Bluetooth、などワイヤレスを使う�\術は�j(lu┛)量に�呂┐討い襪�らだ。そのための24チャンネルのSMU（Source Measurement Unit）も発表した。これは�j(lu┛)量のセンサやIoTデバイスからの信��(gu┤)を模��(d┌o)して発信する����である。NIが提供している�R定ハードウエアであるPXIシャーシ(����)にSMUなどの�R定ボードを差し込みRF�Uやベースバンド�Uのチップを�R定する。

AI向けのアルゴリズム開発としてなじみのある言語であるPythonもLabVIEW�屬濃箸┐襪茲Δ忘��vのLabVIEW 2017に実�△靴拭�このLabVIEWを使うと、機械学�{（AI）のエッジデバイスへの実�△�可�Δ砲覆襦��k般的に言われていることだが、工業分野における機械学�{は、予��(m┬ng)保��、エンジニアリングの検証、���]ラインでのテストなどに使われるとさらりと述べている。