| 研究課題/領域番号 |
22K19827
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
大瀧 友里奈 一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)
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| 研究分担者 |
大塚 玲 情報セキュリティ大学院大学, その他の研究科, 教授 (50415650)
中田 亮太郎 一橋大学, 情報基盤センター, 講師 (10943566)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 水道使用量 / ディスアグリゲーション / AI / 行動別水使用量 / ビッグデータ / データ利活用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
内閣府の第5期科学技術基本計画において日本が目指すべき未来社会の姿として提唱されたSociety5.0では、「センサー情報からのビッグデータ解析による新たな価値創造」が打ち出されているが、水道使用は、生活の実態を表す有益な情報を内包しているにも関わらず、活用可能なデータが存在しないため、新たな価値を考える土俵にもあがることができていない。
そこで本研究では、水使用量の経時データを秒/分単位で把握するシステムを開発し、そこからのデータを用いて、行動別水使用量に分解することで家庭の生活様式や居住者の健康状態に関わる情報を抽出することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
AIを活用し、家庭での全水道使用量を行動別水使用量に分解することにより、生活や健康と深く関わる情報を創出し、将来的には介護や健康管理等に活用することを目指した。既に電力データにおいては、非侵入型負荷モニタリング (NILM) によりどの家電がいつ使われているかを推定する技術が開発されており、その技術との組み合わせが期待されてきた。
本研究では、日本において独自に取得したデータセットについて、1D-CNNやUNet-WD等を用いた検討を行ったが、行動別水使用量に分解することは非常に困難であり、また現在の1秒データから、現実社会で想定されている1時間データへの粒度の拡大は実現することができなかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、電気データにおいては、いつどのような用途に電気が使用されているかが明らかにできるようなNILM技術が開発され、高度な介護や健康管理への応用が期待されている。しかし電気データでは、トイレやお風呂のような利用が明らかにできないことから、水道スマートメータのデータからの行動推定による補完が期待されてきた。しかし、水道スマートメータから得られる1時間値では行動推定が非常に困難であることが明らかになったことで、水道スマートメータのデータの活用方法や粒度の高め方について考え方を転換する必要が明らかになった。
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