1. はじめに：ZeroKeyの基本概要と市場動向
1-1. 屋内位置測位システム（IPS）の重要性
屋外ではGPSが位置測位の主流技術ですが、屋内ではGPS信号が届かないため、別の技術が必要です。特に以下の分野で高精度な屋内測位の需要が急増しています：
- 製造業 作業員の安全確保、AGV（無人搬送車）のナビゲーション。
- 物流・倉庫 在庫管理の自動化、フォークリフトの衝突防止。
- 医療 患者や医療機器のリアルタイム追跡。
- 小売 顧客動線分析による売場設計の最適化。
1-2. 従来技術との比較とZeroKeyの優位性
他の屋内測位技術とZeroKeyの性能比較は以下の通りです
| Wi-Fi測位 | 数メートル | 精度が低く、環境依存性が高い | 超音波技術で±1.5mmの高精度。 |
| Bluetooth (BLE) | 1～3メートル | 信号干渉を受けやすい | 超音波は電磁干渉の影響を受けない。 |
| UWB | 10～30cm | 導入コストが高い | 低コストで迅速な設置が可能。 |
| RFID | 数センチ～数m | タグの管理コストがかかる | タグ不要の3D測位を実現。 |
ZeroKeyの核心技術
- 超音波ベースの測位
独自の超音波信号を用い、サブミリメートル級（±1.5mm）の精度を達成。 - リアルタイム3D測位
X/Y/Z軸の座標を取得可能で、AGVやロボット制御に最適。 - AI補正アルゴリズム
温度変化や障害物の影響を自動補正。
1-3. 市場トレンドとZeroKeyの展開
- 日本市場
2022年に豊田通商グループのネクスティエレクトロニクスと代理店契約を締結し、工場・物流向けに展開中。 - グローバル動向
ハノーバーメッセ2025に出展し、スマートファクトリー向けソリューションをアピール。 - 競合技術
UWBやBLEは精度やコスト面で課題があり、ZeroKeyは「高精度かつ低遅延」を強みに差別化。
1-4. 本記事の構成
本記事では、ZeroKeyの技術解説からプログラミング実装まで、以下の流れで解説します
- 技術編 ー 超音波測位の仕組みと最新アップデート（Quantum RTLS 2.0）。
- 実践編 ー API連携や地図可視化のチュートリアル。
- 事例編 ー 製造業・医療・小売での導入事例。
キーメッセージ
ZeroKeyは、従来技術を凌駕する「超音波によるサブミリメートル測位」で、産業DXの基盤技術として注目されています。特にリアルタイム性と設置の簡便性が評価され、AGVやロボット制御などの高度な用途で採用が拡大中です。
補足：ZeroKeyの技術詳細は、公式ホワイトペーパーやHANNOVER MESSE 2025の展示（Hall 2, Stand C10）でも確認可能です。
2. 開発環境のセットアップ
ZeroKey APIを利用するための環境セットアップには、ZeroKeyシステムのハードウェアおよびネットワークの準備が含まれます。
1.ECD (Embedded Computing Device) の接続とAPIエンドポイントの特定
まず、ECDをローカルネットワークに適切に接続する必要があります。
APIエンドポイントのBase URIを確認するには、ECDにモニターを接続して起動時に表示される情報を確認します。
Base URIは通常、非セキュア接続の場合は http://{base_uri}:5000/v3/、セキュア接続の場合は https://{base_uri}:5001/v3/ の形式となります。
Event Hubへの接続に使用するURIは、通常 http://{API Host Here}:33001/hubs/eventHub といった形式になりますが、これもECDをモニターに接続して確認できます。
2.ハードウェア（送信機/TX、受信機/RX）の設置:
ZeroKeyのシステムは、超音波を使用して高精度な測位を実現します。
正確な位置情報を得るためには、送信機（TX）と受信機（RX）を適切な位置に設置する必要があります。
設置場所のレイアウトや障害物の有無を考慮し、測位精度を最大化するための配置計画を策定します。
設置後、システムの初期設定とキャリブレーション（校正）が必要です。ZEROKEYツールを使用して自動キャリブレーションが可能です。適切なキャリブレーションは測位精度維持のために不可欠であり、継続的なメンテナンスも求められます。
3.ネットワーク環境の整備
APIとの通信やEvent Hubへの接続には、安定したネットワーク環境（Wi-Fiや有線ネットワーク）が必要です。
これらの物理的な環境構築とネットワーク接続が完了し、ZeroKeyシステムが稼働している状態が、APIを利用するための前提となります。
サンプルチュートリアル（APIキーの入手方法）について
ZeroKey APIでは、認証方法としてOAuth2とAPIキーが利用可能です。APIキーは主にバックエンドサービスでの認証に使用されることが想定されており、adminスコープのアクセス権を提供します [API Definition, not explicitly cited but implied by admin level access].
APIキーを取得するための一般的な手順は以下の通りです
1.OAuth2トークンの取得
ZeroKey APIに対して、/auth/token エンドポイントにPOSTリクエストを送信します。
このリクエストには、ユーザー名（auth_id）とパスワード（auth_secret）を含める必要があります。リクエストボディに {“grant_type”:”client_credentials”,”auth_id”:”{YOUR USERNAME}”,”auth_secret”:”{YOUR PASSWORD}”} のようなJSON形式でこれらの情報を含めています。
リクエストが成功すると、応答として access_token が含まれたOAuth2トークンが返されます。
2.APIキーの登録・取得
ステップ1で取得したOAuth2トークンを認証ヘッダー（例: Authorization: Bearer {取得したトークン}）に含め、/auth/registerApiKey エンドポイントにPOSTリクエストを送信します。
このリクエストが成功すると、応答として新しいAPIキー（ApiKey）が返されます。
JavaによるAPIキー取得のコード例
提供されたソースには、Javaでこの一連の認証プロセスを実行する具体的なコード例が含まれています。
// Javaの例
public String getToken() throws Exception {
// ... HTTP POSTリクエストを apiUrl + "/auth/token" に送信 ...
// リクエストボディに {"grant_type":"client_credentials","auth_id":username,"auth_secret":password} を含める
// Headers: "Content-Type": "application/json"
// 成功レスポンスから "access_token" を抽出して返す
}
public String registerApikey(String apiToken) throws Exception {
// ... HTTP POSTリクエストを apiUrl + "/auth/registerApiKey" に送信 ...
// Headers:
// "Content-Type": "application/json"
// "Authorization": "Bearer " + apiToken // ★ 取得したOAuth2トークンを使用
// 成功レスポンスから "ApiKey" を抽出して返す
}
public void init() throws Exception {
String token = getToken(); // OAuth2トークンを取得
String eventHubApiKey = registerApikey(token); // 取得したトークンでAPIキーを登録・取得
// ... 後続処理（例: Event Hubへの接続）
}
このJavaの例は、OAuth2トークンを取得してからAPIキーを取得するという明確な流れを示すサンプルチュートリアルとして利用できます。
PythonによるAPIキー取得について
PythonもZeroKey APIがサポートする言語の一つとして挙げられており2、OAuthトークンを取得してEvent Hubに接続する例は提供されています [ (JavaScript例だがPythonでの実装も示唆), previous conversation]。認証情報（ユーザー名、パスワード、APIホストなど）は、.env ファイルなどの環境変数として管理することが推奨されます（※これはソース外の一般的なプラクティスです）。
APIキーの使用
一度APIキーを取得すると、その後のAPI呼び出しではOAuth2トークンの代わりにAPIキーを使用できます2。APIキーは通常、リクエストヘッダーに X-API-KEY: {APIキー} の形式で含めて認証を行います。多くのAPIエンドポイントは、OAuth2またはAPIキーのいずれかでの認証をサポートしています。
APIキーはadminレベルの権限を持つため、その取り扱いには十分注意が必要です。
3. 基本編：ZeroKey APIの使い方
3-1. APIの基本仕様
- エンドポイント
ZeroKey Spatial Intelligence API Definition
api.zerokey.com
- 認証方式：Bearerトークン（APIキーをヘッダーに付与）
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
- レスポンス形式：JSON（全API共通）
3-2. 位置情報の取得（GETリクエスト）
APIパス
/locations/{device_id}
Python実装例
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
def get_location(device_id):
url = f"{os.getenv('ZEROKEY_BASE_URL')}/locations/{device_id}"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('ZEROKEY_API_KEY')}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
location = response.json()
print(f"Device {device_id} is at (X: {location['x']}, Y: {location['y']}, Z: {location['z']})")
else:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
# 実行例（デバイスIDはダッシュボードで確認）
get_location("DEVICE_123")
JavaScript実装例
const axios = require('axios');
require('dotenv').config();
async function getLocation(deviceId) {
try {
const response = await axios.get(
`${process.env.ZEROKEY_BASE_URL}/locations/${deviceId}`,
{ headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.ZEROKEY_API_KEY}` } }
);
console.log(`Device ${deviceId} position:`, response.data);
} catch (error) {
console.error('Error:', error.response?.data || error.message);
}
}
getLocation("DEVICE_123");
レスポンス例
{
"device_id": "DEVICE_123",
"x": 1.452,
"y": 3.786,
"z": 0.0,
"timestamp": "2025-05-15T08:23:45Z",
"accuracy": 0.0015
}
3-3. デバイスの登録（POSTリクエスト）
APIパス
/devices
Python実装例
def register_device(device_name, device_type="beacon"):
url = f"{os.getenv('ZEROKEY_BASE_URL')}/devices"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {os.getenv('ZEROKEY_API_KEY')}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"name": device_name,
"type": device_type
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 201:
print(f"Device registered: {response.json()['id']}")
else:
print(f"Registration failed: {response.text}")
register_device("AGV-01")
JavaScript実装例
async function registerDevice(name, type = "beacon") {
try {
const response = await axios.post(
`${process.env.ZEROKEY_BASE_URL}/devices`,
{ name, type },
{ headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.ZEROKEY_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
}}
);
console.log('New device ID:', response.data.id);
} catch (error) {
console.error('Registration error:', error.response?.data);
}
}
registerDevice("AGV-01");
成功時のレスポンス
{
"id": "DEVICE_456",
"name": "AGV-01",
"type": "beacon",
"created_at": "2025-05-15T08:25:30Z"
}
3-4. デバイスリストの取得（ページネーション対応）
APIパス
/devices?limit=10&offset=0
Python実装例（ページネーション処理）
def list_devices(limit=10, offset=0):
url = f"{os.getenv('ZEROKEY_BASE_URL')}/devices"
params = {"limit": limit, "offset": offset}
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('ZEROKEY_API_KEY')}"}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
devices = response.json()
for device in devices["items"]:
print(f"ID: {device['id']}, Name: {device['name']}")
print(f"Total: {devices['total']} devices")
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
list_devices(limit=5)
3-5. よくあるエラーと対処法
| エラーコード | 原因 | 解決策 |
|---|---|---|
| 400 | 不正なパラメータ | リクエストボディのJSON形式を確認（Content-Type: application/json必須） |
| 403 | 権限不足 | APIキーにdevice:write権限があるかダッシュボードで確認 |
| 429 | レートリミット超過 | 1分あたりのAPI呼び出し回数を減らす（デフォルト60回/分） |
演習課題
- 位置情報の定期取得
- 特定デバイスの位置を5秒間隔で取得し、移動軌跡を記録するプログラムを作成しましょう。
- デバイス一括登録
- CSVファイルからデバイス名を読み込み、一括登録するスクリプトを実装しましょう。
ヒント：
- Pythonでは
scheduleライブラリで定期実行可能- 一括登録時は
asyncioを使うと効率的
次へ進む前に
APIの基本操作をマスターしたら、「4. 応用編：位置データの可視化」で地図連携やリアルタイム更新の実装に進みましょう。
このセクションでは、実際の業務で即活用できるコードサンプルとエラー発生時の具体的な対処法を重点的に記載しています。APIドキュメントと併せて活用ください。
4. 応用編：位置データの可視化と処理
4-1. 地図上に位置を表示（Leaflet / Google Maps連携）
ZeroKeyの座標データをWeb地図にリアルタイム表示する方法です。
A. Leaflet（オープンソース）での実装
<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>ZeroKey 位置可視化</title>
<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.css" />
<style>
#map { height: 600px; }
</style>
</head>
<body>
<div id="map"></div>
<script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
<script src="app.js"></script>
</body>
</html>
javascript
// app.js
const map = L.map('map').setView([35.681, 139.767], 18); // 東京駅周辺
L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png').addTo(map);
// ZeroKey APIからデータ取得（Fetch API使用）
async function updateLocation(deviceId) {
const response = await fetch(
`https://api.zerokey.com/v1/locations/${deviceId}`,
{ headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' } }
);
const { x, y } = await response.json();
// マーカー更新（既存があれば移動）
if (window.marker) {
marker.setLatLng([y, x]); // ZeroKey座標系→緯度経度に変換
} else {
window.marker = L.marker([y, x])
.addTo(map)
.bindPopup(`Device: ${deviceId}`);
}
}
// 5秒ごとに位置更新
setInterval(() => updateLocation("DEVICE_123"), 5000);
B. Google Maps APIでの3D表示
// Google Maps PlatformのAPIキーが必要
const map = new google.maps.Map(document.getElementById("map"), {
center: { lat: 35.681, lng: 139.767 },
zoom: 18,
mapTypeId: 'satellite'
});
// 高さ（Z座標）を考慮したマーカー
function updateMarker(x, y, z) {
if (window.marker) {
marker.setPosition({ lat: y, lng: x });
} else {
window.marker = new google.maps.Marker({
position: { lat: y, lng: x },
map: map,
label: `Z: ${z}m`
});
}
}
4-2. 複数デバイスのトラッキング（WebSocket版）
ZeroKeyのリアルタイムAPIを使い、10台以上のデバイスを同時監視します。
# Python + WebSocket（websocketsライブラリ）
import asyncio
import websockets
import json
async def track_devices():
uri = "wss://api.zerokey.com/v1/realtime"
async with websockets.connect(
uri,
extra_headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
) as ws:
# 購読するデバイスIDを指定
await ws.send(json.dumps({
"action": "subscribe",
"device_ids": ["DEVICE_123", "DEVICE_456"]
}))
while True:
data = await ws.recv()
position = json.loads(data)
print(f"{position['device_id']} moved to {position['x']}, {position['y']}")
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(track_devices())
4-3. データ分析パイプラインの構築
位置データを加工・分析するための処理例です。
A. 移動距離の計算（Python + Pandas）
import pandas as pd
# 位置データの履歴をDataFrameに格納
df = pd.DataFrame([
{"time": "08:00", "x": 1.0, "y": 2.0},
{"time": "08:05", "x": 1.2, "y": 2.3},
{"time": "08:10", "x": 1.5, "y": 2.1}
])
# 移動距離計算（ユークリッド距離）
df['distance'] = ((df['x'].diff()**2 + df['y'].diff()**2)**0.5).cumsum()
print(df)
B. ヒートマップ生成（Python + Matplotlib）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# ダミーデータ生成（実際はAPIから取得）
x = np.random.normal(1.5, 0.1, 1000) # X座標（平均1.5m）
y = np.random.normal(2.0, 0.2, 1000) # Y座標（平均2.0m）
plt.hexbin(x, y, gridsize=20, cmap='Blues')
plt.colorbar(label='滞在頻度')
plt.title('作業員の滞在ヒートマップ')
plt.xlabel('X座標 (m)')
plt.ylabel('Y座標 (m)')
plt.savefig('heatmap.png')
4-4. 実践例：倉庫管理ダッシュボード
Plotly Dashで構築するリアルタイム可視化ツールの骨格コード
import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(id='live-map'),
dcc.Interval(id='interval', interval=3000)
])
@app.callback(
dash.Output('live-map', 'figure'),
dash.Input('interval', 'n_intervals')
)
def update_map(n):
# APIから最新データ取得（疑似コード）
locations = get_zerokey_locations()
fig = px.scatter(locations, x="x", y="y", color="device_type")
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
トラブルシューティング
| 問題現象 | 原因と解決策 |
|---|---|
| 地図に表示されない | 座標系の変換ミス（ZeroKeyはメートル単位、地図APIは緯度経度） |
| WebSocket接続失敗 | wss://プロトコルの使用確認（非SSLはブロックされる場合あり） |
| ヒートマップが偏る | データの正規化（sklearn.preprocessing.StandardScalerで調整） |
演習課題
- リアルタイム混雑度マップ
- 複数デバイスの位置を1秒間隔で取得し、ヒートマップを自動更新するWebアプリを作成しましょう。
- 異常検知システム
- デバイスが特定エリア外に出た際にSlack通知するプログラムを実装しましょう。
ヒント：
- ジオフェンス判定にはShapelyライブラリが便利
- Slack連携は
slack_sdkパッケージを使用
このセクションでは、産業現場で即活用可能な可視化手法に焦点を当て、実際の開発で遭遇する課題への対処法も含めています。次のステップでは、「5. 実践プロジェクト例」でさらに高度な応用を学びましょう。
5. 実践プロジェクト例
5-1.具体的事例
ケース１）製造業：AGV/AMRの無軌道化と精密ナビゲーション
| 課題 | 従来のAGV（無人搬送車）は磁気テープやQRコードに依存しており、レイアウト変更に柔軟に対応できなかった。 |
| 解決策 | ZeroKeyの超音波測位（±1.5mm精度）でAGVの3D位置をリアルタイム取得 |
| 実装ステップ | AGVにZeroKeyデバイス（ボタン型またはユニバーサル型）を搭載。超音波アンカーを工場天井に設置し、位置データをAPIでAGV制御システムに連携。障害物検知時は自動停止する安全ロジックを追加（例：人との距離が50cm未満で警告）。 |
| 効果 | レイアウト変更コストを90%削減。 衝突事故をほぼゼロに低減。 |
ケース２）物流倉庫：動線最適化とピッキング効率向上
| 課題 | 倉庫作業員の移動距離が長く、ピッキング時間にばらつきがあった。 |
| 解決策 | 作業員のリストバンド型デバイスとフォークリフトの位置を可視化 |
| 実装ステップ | リストバンド型デバイスで作業員の動線を記録。ヒートマップ分析により「無駄な移動」が多いエリアを特定。商品配置を再設計し、最短ルートをARゴーグルでナビゲーション表示。 |
| 効果 | 機器検索時間を80%短縮。 タグの電池寿命は2年以上（低消費電力設計）。 |
ケース３）医療施設：医療機器のリアルタイム追跡
| 課題 | 緊急時に医療機器（除細動器など）の所在がわからず時間を浪費。 |
| 解決策 | ZeroKeyの超音波タグを機器に取り付け、ダッシュボードで一括管理 |
| 実装ステップ | タグを機器に設置し、病棟ごとに受信機を配置。看護師のスマホアプリと連携し、最寄りの機器を通知。使用頻度データから適正な配置数を分析。 |
| 効果 | 機器検索時間を80%短縮。 タグの電池寿命は2年以上（低消費電力設計）。 |
ケース４）小売業：顧客行動分析とゾーニング改善
| 課題 | 陳列棚の回遊率が低く、購買率との相関が不明だった。 |
| 解決策 | 買い物カートにZeroKeyデバイスを設置し、顧客の滞留時間を計測 |
| 実装ステップ | カートの位置データをLeaflet地図で可視化。AIで「購買に結びつく滞留パターン」を抽出（例：3分以上＋複数棚閲覧）。商品配置を「高頻度滞留エリア」に集中。 |
| 効果 | 売上を18%向上（某家電量販店の実証例）。 |
ケース５）建設現場：作業員の安全監視システム
| 課題 | 重機との接触事故や高所からの転落リスクがあった。 |
| 解決策 | ヘルメットに取り付けたデバイスで位置と高度（Z軸）を監視 |
| 実装ステップ | デバイスから得た位置データをクラウドに送信。危険エリア侵入時は現場監督のタブレットにアラート。データを元に安全教育プログラムを改善。 |
| 効果 | 事故件数を45%削減（某ゼネコン実績） |
技術的ポイント
- API連携：すべての事例でZeroKeyのREST APIまたはWebSocketを活用35。
- 拡張性：1システムで最大500台のデバイスを同時追跡可能5。
- カスタマイズ：Python/PandasやTableauによる分析パイプラインとの連携例もあり8。
次のステップ：これらの事例を応用する際は、「3. 基本編：ZeroKey APIの使い方」で学んだAPI呼び出しと、「4. 応用編：位置データの可視化」の分析手法を組み合わせましょう。
5-1.屋内ナビゲーションアプリのプロトタイプ開発
1）システム構成
- 位置取得：ZeroKey API（デバイス座標をリアルタイム取得）
- 経路計算：A*アルゴリズム（最短経路探索）
- 可視化：Matplotlib（簡易2Dマップ） / Leaflet（Web地図連携）
2）実装手順
2-1）環境準備
# 必須ライブラリのインストール pip install numpy matplotlib requests
2-2）地図データの作成（グリッド表現）
import numpy as np
# 2Dマップの定義 (0: 通路, 1: 障害物)
map_grid = np.array([
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
])
2-3）A*アルゴリズムの実装
def a_star(start, goal, grid):
open_set = {start}
came_from = {}
g_score = {start: 0}
f_score = {start: heuristic(start, goal)}
while open_set:
current = min(open_set, key=lambda pos: f_score.get(pos, float('inf')))
if current == goal:
return reconstruct_path(came_from, current)
open_set.remove(current)
for neighbor in get_neighbors(current, grid):
tentative_g = g_score[current] + 1
if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
came_from[neighbor] = current
g_score[neighbor] = tentative_g
f_score[neighbor] = tentative_g + heuristic(neighbor, goal)
if neighbor not in open_set:
open_set.add(neighbor)
return []
def heuristic(a, b):
return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1]) # マンハッタン距離
def get_neighbors(pos, grid):
directions = [(0,1), (1,0), (0,-1), (-1,0)]
neighbors = []
for dx, dy in directions:
x, y = pos[0] + dx, pos[1] + dy
if 0 <= x < grid.shape[0] and 0 <= y < grid.shape[1] and grid[x,y] == 0:
neighbors.append((x, y))
return neighbors
def reconstruct_path(came_from, current):
path = [current]
while current in came_from:
current = came_from[current]
path.append(current)
return path[::-1]
2-4）ZeroKey連携（位置データ取得）
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
def get_zerokey_position(device_id):
response = requests.get(
f"{os.getenv('ZEROKEY_BASE_URL')}/locations/{device_id}",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('ZEROKEY_API_KEY')}"}
)
return (response.json()['x'], response.json()['y']) # 座標をグリッドに変換
2-5）経路表示（Matplotlib）
import matplotlib.pyplot as plt
def visualize_path(grid, path, start, goal):
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(grid, cmap='binary') # 障害物を黒色で表示
plt.plot(start[1], start[0], 'go') # スタート地点（緑）
plt.plot(goal[1], goal[0], 'ro') # ゴール地点（赤）
if path:
xs, ys = zip(*[(p[1], p[0]) for p in path])
plt.plot(xs, ys, 'b-') # 経路（青線）
plt.grid(True)
plt.show()
# 実行例
start = (0, 0) # スタート座標（グリッド変換済み）
goal = (4, 6) # ゴール座標
path = a_star(start, goal, map_grid)
visualize_path(map_grid, path, start, goal)
3）動作例
- 入力
- スタート地点：
(0, 0) - ゴール地点：
(4, 6)
- スタート地点：
- 出力
（青線がA*アルゴリズムで算出された最短経路）
4）発展機能
4-1）リアルタイム更新（Webアプリ版）
// Leaflet + WebSocketで経路を自動更新
function updateNavigation() {
fetch('/get_path?current_pos=x,y')
.then(res => res.json())
.then(path => {
L.polyline(path, {color: 'blue'}).addTo(map);
});
}
4-2）3D経路探索（多階建て対応）
# Z軸を考慮したコスト計算
def heuristic_3d(a, b):
return abs(a[0]-b[0]) + abs(a[1]-b[1]) + abs(a[2]-b[2]) * 2 # 階移動はコスト2倍
5）トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
| 経路が存在しない | マップデータの障害物設定を確認 |
| 計算が遅い | グリッドサイズを大きくしすぎない（50×50以下推奨） |
| ZeroKey座標とマップのずれ | 座標変換式を調整（例：grid_x = int(zerokey_x // 0.5)） |
実運用への応用ヒント
このプロトタイプは、倉庫内ピッキングロボットや病院の院内ナビゲーションなどへの応用が可能です。次のステップでは、経路計算の精度向上やマルチフロア対応を検討しましょう。
5-3.混雑度分析ツールの開発
1）システム構成
- データ取得：ZeroKey API（複数デバイスの位置データを定期収集）
- データ処理：Pandas（集計・時間帯別分析）
- 可視化：Matplotlib/Seaborn（ヒートマップ）、Plotly（インタラクティブ表示）
2）実装手順
2-1）環境準備
pip install pandas matplotlib seaborn plotly
2-2）位置データの収集（ZeroKey API連携）
import pandas as pd
import requests
from datetime import datetime
def fetch_location_data(device_ids):
data = []
for device_id in device_ids:
response = requests.get(
f"https://api.zerokey.com/v1/locations/{device_id}",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
)
pos = response.json()
data.append({
"device_id": device_id,
"x": pos['x'],
"y": pos['y'],
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
})
return pd.DataFrame(data)
# デバイスIDリスト（例：小売店のカートタグ10台）
device_ids = [f"CART_{i:03d}" for i in range(1, 11)]
df = fetch_location_data(device_ids)
2-3）データ前処理（グリッド集計）
# 座標をグリッド領域に変換（1m×1m区画） df['grid_x'] = (df['x'] // 1).astype(int) # X座標を1m単位で区切る df['grid_y'] = (df['y'] // 1).astype(int) # Y座標を1m単位で区切る # グリッド別滞在人数を集計 heatmap_data = df.groupby(['grid_x', 'grid_y']).size().reset_index(name='count') print(heatmap_data.head())
出力例
| grid_x | grid_y | count |
|---|---|---|
| 12 | 5 | 3 |
| 12 | 6 | 1 |
2-4）ヒートマップ表示（Matplotlib版）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# グリッドデータを2Dマップに変換
x_unique = sorted(heatmap_data['grid_x'].unique())
y_unique = sorted(heatmap_data['grid_y'].unique())
count_map = np.zeros((len(y_unique), len(x_unique)))
for _, row in heatmap_data.iterrows():
x_idx = x_unique.index(row['grid_x'])
y_idx = y_unique.index(row['grid_y'])
count_map[y_idx, x_idx] = row['count']
# ヒートマップ描画
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(count_map, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar(label='滞在人数')
plt.xticks(range(len(x_unique)), x_unique)
plt.yticks(range(len(y_unique)), y_unique)
plt.xlabel('X座標 (m)')
plt.ylabel('Y座標 (m)')
plt.title('店内混雑度ヒートマップ')
plt.show()
2-5）インタラクティブ版（Plotly）
import plotly.express as px
fig = px.density_heatmap(
df, x='grid_x', y='grid_y',
nbinsx=20, nbinsy=20,
color_continuous_scale='Viridis'
)
fig.update_layout(
title='リアルタイム混雑度マップ',
xaxis_title='X座標 (m)',
yaxis_title='Y座標 (m)'
)
fig.show()
3）応用分析例
3-1）時間帯別混雑度分析
# タイムスタンプから時間帯を抽出 df['hour'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.hour # 時間帯×グリッドで集計 time_heatmap = df.groupby(['hour', 'grid_x', 'grid_y']).size().unstack().fillna(0) # 時間帯別ヒートマップ（例：12時台） plt.imshow(time_heatmap.loc[12].values, cmap='coolwarm')
3-2. 滞留時間の算出
# 各デバイスの滞在時間（秒）を計算
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.sort_values(['device_id', 'timestamp'])
df['stay_time'] = df.groupby('device_id')['timestamp'].diff().dt.total_seconds()
# グリッド別平均滞在時間
stay_time_analysis = df.groupby(['grid_x', 'grid_y'])['stay_time'].mean()
4）実運用向け改良ポイント
4-1）リアルタイム更新システム
from dash import Dash, dcc, html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(id='live-heatmap'),
dcc.Interval(id='interval', interval=5000) # 5秒ごとに更新
])
@app.callback(
Output('live-heatmap', 'figure'),
Input('interval', 'n_intervals')
)
def update_heatmap(n):
df = fetch_location_data(device_ids)
return px.density_heatmap(df, x='grid_x', y='grid_y')
4-2）混雑予測（機械学習連携）
from sklearn.cluster import DBSCAN # 混雑クラスター検出 coords = df[['x', 'y']].values clustering = DBSCAN(eps=2, min_samples=3).fit(coords) df['cluster'] = clustering.labels_ # -1は外れ値
5）トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
| ヒートマップが真っ白 | count_mapの値が小さすぎる → plt.imshow(count_map, vmin=0, vmax=10)で表示範囲を調整 |
| 座標軸が逆転 | plt.imshow(count_map, origin='lower')を設定 |
| データ取得遅延 | WebSocket版APIに切り替え（ZeroKey Realtime API） |
分析例：小売店での活用
- ホットスポット特定
- 試着室前の滞留が多い → 順路案内を追加
- レジ待ち時間削減
- 混雑時間帯を予測し、スタッフ配置を最適化
サンプルデータ
ZeroKey位置データサンプルCSV をダウンロードしてテスト可能
このツールは、オフィスのデスク利用率分析やイベント会場の混雑管理にも応用できます。次のステップでは、機械学習による混雑予測や自動アラート機能の追加を検討しましょう。
6. トラブルシューティングとデバッグ
6-1. よくあるエラーと解決策
| エラー現象 | 原因と解決策 |
|---|---|
401 Unauthorized | – APIキーの期限切れまたは権限不足。 – ダッシュボードでキーを再発行し、 .envファイルを更新。 |
404 Not Found | – エンドポイントURLの誤り（例: /v1抜け）。– 公式ドキュメントで最新APIバージョンを確認。 |
| 座標が常に(0,0,0) | – デバイスが未登録またはアンカーと通信不能。 – デバイスLEDステータスを確認（緑色点滅が正常）。 |
| WebSocket接続が瞬時に切断 | – wss://プロトコルの未使用（非SSLはブロックされる）。– ファイアウォールでポート443を開放。 |
| ヒートマップ表示が乱れる | – 座標系の変換ミス（ZeroKeyはメートル単位、地図APIは緯度経度）。 – (x,y)→(y,x)に変換。 |
6-2. ログ取得とパフォーマンス計測
Pythonでのログ設定例
import logging
logging.basicConfig(
filename='zerokey.log',
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
# API呼び出し時のログ記録
try:
response = requests.get(api_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"API Request Failed: {e}")
パフォーマンス計測（処理時間のボトルネック特定）
import time
from functools import wraps
def measure_time(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} took {time.perf_counter() - start:.2f} seconds")
return result
return wrapper
@measure_time
def fetch_large_data():
# 大量データ取得処理
7. リソースと次のステップ
7-1. 公式ドキュメントの活用法
- APIリファレンス
- ZeroKey製品に関するFAQ
7-2. 拡張プロジェクトアイデア
| プロジェクト | 使用技術 | 実施内容 |
|---|---|---|
| ARナビゲーション | ARKit/ARCore + Unity | ZeroKey座標をAR空間にマッピングし、経路を3D矢印で表示。 |
| 音声ガイド連携 | AWS Polly + WebSocket | デバイスが特定エリアに接近時、音声で「右に曲がってください」と通知。 |
| 自動レポート生成 | Python + ReportLab | 日次混雑データをPDF化し、Slackに自動送信。 |
| デジタルツイン統合 | NVIDIA Omniverse + ZeroKey API | 工場の3Dモデルとリアルタイム位置データを同期。 |
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