アスベスト検知レーダー開発の軌跡とハードウェアスタートアップへの教訓

プロジェクト背景と動機

• 開発の転換点: ソフトウェアはすでに「Claude Code」のような AI コマンドでコモディティ化されたため、次の突破口は明確にハードウェアにある。
• 開発期間と現状: 過去 6 ヶ月間ハードウェアスタートアップ構築に没頭したが困難であった。プロジェクトは**「資金不足」**により一旦終了しなかったものの、現在は未了のままである（卒業研究として扱った）。
• 社会的背景: 欧州（アスベスト被害が甚大）において、壁内部の含有確認が必要とされる。アスベストは発がん性物質であり、吸入による深刻な健康リスクがある。

既存手法の問題点

従来の分析手法には以下の課題がありました：

• 破壊的かつ非効率: 壁の一部を採取して実験室で分析するため、専門家の自宅訪問が必要。
• 高コスト: 本来の分析費（1 ドル程度）が中間業者の手数料で膨れ上がり、数十回検査が必要な場合は費用が急騰する。
• 利益構造: 「規制」や「恐怖心」を利用したビジネスモデルが多すぎるため、真正性の担保が難しい。

アイデアと初期開発

プロジェクトのコンセプトは**「アスベスト検知レーダー」**です。材料科学と波動物理学に基づき、以下の構成で開発を行いました：

• 採用ハードウェア:
  • 送信部：テキサス・インスツルメンツ製 IWRL6432 BOOST モジュール
  • 制御部：ESP32 開発キット
  • DSP アルゴリズムの開発も同時進行。
• テスト環境構築:
  • 素材の電磁気的応答を「ホットスワップ（取り換え）」で検証可能なベンチを作成。
  • 特殊な材料レーダーに対し、素材圧縮や固定による性能測定が可能に。

DSP チェーンとアルゴリズム設計

従来の単一トーン送信ではなく、FMCW（周波数変調連続波）方式を採用しました。時間とともに周波数を上昇させる「チャイプ（スイープ）」信号を用い、以下の処理フローを確立：

1. チャイプ生成と特性評価:
   • 線形周波数スイープ信号を発射し、始周波数・傾斜率・バンド幅などを正確に把握。
2. 混波とビート信号抽出:
   • エコーと送信信号を混波させ、往復距離に比例する低周波「ビート」を得る。
3. 距離 FFT（高速フーリエ変換）:
   • ビート信号から「物質内部の深さ」に対応する反射エネルギー分布を取得。
4. カポンビームフォーミング（到達角 AOA）:
   • MIMO レシーバアンテナアレイを用い、MVDR アルゴリズムで角度解像度を向上。
   • ボヤけた単なる返報ではなく、**鮮明な「角度密度スペクトル」**を取得。

この範囲別・角度別の密度スペクトルこそが、物質特有の電磁気的指紋（Fingerprint）となります。これをニューラルネットワークの入力テンソルとして利用しました。

DSP チェーン全体像

graph LR
A[送信アンテナ: FMCW スウィープ] --> B[エコー受信]
B --> C[混波処理]
C --> D[距離 FFT]
D --> E[MIMO カポンビームフォーミング]
E --> F[密度スペクトルテンソル]
F --> G[ニューラルネットワーク分類]

AI パートとモデル実装

DSP の出力（物質の電磁気的特性）を学習させ、物質クラス进行分类する古典的な CNN モデルを採用しました。

• 学習内容: 物質の誘電率の実部（$\epsilon'$）と虚部（$\epsilon''$）のパターン認識。
• 目的: 表面の質感や層構成に基づき、「この層は素材 X, Y, Z で構成されている」と判定する。

メカニカルデザインと RF 工学への挑戦

開発ボードを基準に製作を開始しましたが、最終的には**「PCB に合わせてケースを設計」**するアプローチに変更しました。RF 工学は偏微分方程式（PDE）やカオス系が複雑に絡む「黒魔術」であり、以下のようなリバースエンジニアリングを行いました：

• アンテナ最適化:
  • 商用ソフト（Ansys HFSS）の高額ライセンス代をかけず、オープンソースのOpenEMSを用いて FDTD 法でシミュレーション。
  • マクスウェル方程式に基づく物質内の電磁波伝播をモデル化。

高速シミュレーションのための工夫（「ズル」テクニック）

パラメトリック最適化のための反復計算を加速するために、以下の手法を採用しました：

1. 転移関数の計算: TX から RX への過渡応答のみを計算し、卷积演算でチャイプの反射過程をシミュレート。
   • 効果: PC シミュレーション時間を1 時間 → 2 分へ短縮。
2. 入力パルスの選択（ガウスパルス）:
   • ディラックデルタ脈動を使わないことでシミュレーションの不安定化を回避。
   • ガウスパルスを送信し、出力を入力で割り算して転移関数を導出（周波数領域での行列除法相当）。
3. 信号理論の適用:
   • ガウスのフーリエ変換はガウス関数だが、シミュレーションでは正弦波のような形状が生じる場合がある。
   • これは中心がゼロでないガウス関数のエンベロープ（包絡線）特性によるもの。

リバースエンジニアリング結果

• Bode 図: 転移関数を可視化し、チャイプ信号との和演算で模擬受信信号を生成。
• 成果: シミュレーション値が実測値に十分近づき、アスベスト含有材の取得へと進みかけました。

プロジェクトの意義と限界

概念実証（POC）の成功

以下の素材組み合わせで高精度な分類を実証しました：

• 木材 / 銅 / アルミニウム / プラスチックなどの複合構造。
• データセット: クラスごとのスペクトルデータを異なる環境で 500 KB 収集。

なぜプロジェクトは停止したか？

概念実証（POC）を完了したものの、ビジネスモデルの成立に至らなかったことが理由です：

• 顧客獲得難易度の高さ: 「意向書（LOI）」署名に慎重な顧客が多く、製品を実際に手にする前に契約しない傾向があった。
• 規制の壁: 欧州全域で規制クリアランスを取得済みの製品が必要であるため、プロトタイプ段階では説得力が不足していた。
• 市場教育不足: ユーザー層が懐疑的であり、技術実証だけでは需要喚起に至らなかった。

ハードウェアスタートアップとしての教訓

ハードウェア開発と新規事業立ち上げにおける重要な知見をまとめました：

ビジネス戦略

1. 「支払い意愿」の早期検証: 開発前に Stripe でのプレオーダーシステムを組み込み、予約購入を試すこと。
2. ローンチ動画の制作: 早期プレオーダー取得と、本当に必要か（マーケティング予算測定）を検証する。反応がないなら単なるビジネスである可能性大。
3. リーンな設計思想: 開発ボードでプロトタイプを作成し、無駄な部品を排除する。

製品設計上の注意点

• PCB ファースト: 電子基板が完成してからケースを設計する（PCB リードタイムの考慮）。
• アップグレード可能設計: OTA（ファームウェア無線更新）対応にし、Backwards Compatibility（互換性）を維持する。

ツールと技術の活用

• AI/自動化活用: 遠隔地でのコード生成やハードウェア開発をClaude Codeなどのオープンコアツールで行う。
  • 参考サイト：https://www.nanoforgeflow.com/
• RF 工学の扱い:_RF_分野は複雑であるため、避けるか、OpenEMS などのオープンソースツールでナビゲートする。

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注記: このプロジェクトは卒業研究の一環でありながら、社会問題（アスベスト対策）への応用を試みる試みでした。