ワークショップ プログラム

電波は今や、デジタル社会の成長基盤となっており、電波の有効利用を図りつつ、電波利用による新たな技術の導入や新たなビジネス展開を促進していくことが求められている。
本講演では、電波利用ニーズが急速に増加する中、有限希少な国民共有の財産である電波の一層の有効利用促進のための電波政策についての最新動向を紹介する。

略歴：
1998年　郵政省入省。
放送技術課技術企画官、東北大学電気通信研究所特任教授、研究推進室長、宇宙通信政策課長、移動通信課長を経て、令和7年7月より現職。
 

将来の無線アクセスにおいては、無線通信はスマートフォンでのインターネット利用だけではなく、あらゆる産業でのデジタルトランスフォーメーションを推進していく役割を期待されています。IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) 時代には遠隔地点がダイレクトにつながり、空間を超えた連動による価値創造が期待されています。
本講演では本格的なIOWN時代に向けた無線アクセスの新たな展開についてご紹介いたします。

略歴：
1993年　東北大・工・電気卒。
1995年　同大学大学院情報科学研究科修士課程修了。
　 　 　   同年、日本電信電話(株)入社。以来、空間信号処理、高速通信システムの研究開発に従事。
2004〜2005年　デンマークオールボー大学客員研究員。
2005年　博士(工学)(オールボー大学)。
2009〜2010年　IEEE802.11 TGac COEX ad-hoc 共同議長。
現在、南山大学理工学部電子情報工学科教授。NTTアクセスサービスシステム研究所客員上席特別研究員。電波産業会無線LANシステム開発部会委員長

わが国では2020年に第5世代移動通信 (5G) のサービスが始まり、2030年頃からのサービス開始が予想されている6Gに向けた研究開発が盛んに行われている。非常に多くのエンジニアやマイクロ波関係者が5Gあるいは6Gに関わる研究開発や事業開拓に携わっているのだが、果たしてどれくらい移動通信についてきちんと理解しているだろうか。自分の専門技術分野については理解している人も移動通信の全体像については理解できていないところが多いのではないだろうか。
5Gのさらなる発展と6Gに向けた研究開発の加速が期待されるこのタイミングで、移動通信の基礎を学びなおす機会を提供するため、エリクソン・ジャパンにてCTOを務め、ケータイWatch「モバイル技術百景」連載など多くの執筆活動を進めておられる藤岡様に移動通信関係者が最低限理解しておくべき事柄を紹介してもらう。本基礎講座を受講することで自分が理解できていたことと理解できていなかったことを見つめなおし、移動通信に関する基礎的力量をレベルアップされることを期待する。

キーワード ： 移動通信、基地局、5G、6G、コアネットワーク

無線通信の大容量化に向けて、テラヘルツ帯の周波数の活用が期待され、様々な研究開発が実施されているが、デバイス技術については依然として様々な課題が存在している。とくに、通信距離の確保、低位相雑音の基準信号源、超高周波に対応したパワーアンプ、低消費電力化は、解決すべき大きな課題である。
本セッションでは、これらの課題の解決に向けたデバイス開発を実施している皆様を講師にお招きし、開発の最先端について紹介する。

キーワード ： テラヘルツ、フェーズドアレイ、集積型光周波数コム、サブテラヘルツ帯パワーアンプ

2022年の省令改正により、マイクロ波を用いた空間伝送型ワイヤレス電力伝送システム (RF-Beam WPT) の実用化が可能になり、3年が経過した。IoTデバイスへの給電技術の一手段として期待が高まる中、RF-Beam WPT の製品化・市場導入も進みつつあり、この技術の更なるステップアップに向けて、各方面で研究開発が取り組まれている。
今後の制度化の最新動向、ビジネス展開をふまえた製品開発・社会実装に取り組む企業の最前線を紹介するとともに、我が国のエネルギー安全保障の一役を担う可能性のある未来に向けた研究開発の最前線を紹介する。

キーワード ： マイクロ波、ワイヤレス電力伝送、ワイヤレス給電、RF WPT、RF-Beam WPT、制度化、IoT、ドローン、宇宙太陽光発電

AI技術の導入は、電磁環境両立性 (EMC) 分野において急速に進展しており、ノイズ源の特定、近傍磁界分布の推定、高精度な伝搬経路の予測、さらには吸収体やシールド構造などの対策部品の最適化に至るまで、設計・評価プロセス全体に応用されつつある。
本セッションでは、EMC設計への機械学習の応用技術について、「ノイズ予測」「設計最適化」の2つの視点で整理し、機械学習や最適化アルゴリズムを用いたEMC設計・評価支援の最新事例を紹介する。研究と産業応用の両視点から、機械学習がもたらすEMC設計および対策技術革新の可能性と課題について議論する。

キーワード ： 電磁環境両立性(EMC)、AI / 機械学習、ノイズ源推定、放射ノイズ予測、シールド設計、材料設計

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