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2020 Fiscal Year Annual Research Report

持続可能な節水型社会実現に向けた水使用量の「見える化」手法の検討

Research Project

Project/Area Number 18H03424
Research InstitutionHitotsubashi University

Principal Investigator

大瀧 友里奈  一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 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)
植田 一博  東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (60262101)
本田 秀仁  追手門学院大学, 心理学部, 准教授 (60452017)
大瀧 雅寛  お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (70272367)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords水需要マネジメント / 情報提供 / Tips / 機械学習 / ディスアグリゲーション
Outline of Annual Research Achievements

各家庭の全体の水使用量および用途別の水使用量の1秒データから、実流量測定データの波形切り出し作業と可視化を行った。それらを用いて機械学習によりディスアグリゲートする手法を検討し、個別家庭については正答率95%以上の精度が実現できた。一方、異なる家庭であっても普遍的にディスアグリゲートできる方法については、検討は行ったものの高い精度は実現ができなかった。
また、水使用に関する情報を提供する短期間でのフィールド実験を行った。家庭での水の使用量は、人の生活形態や自宅での滞在時間や頻度に大きく影響される。コロナ禍によるステイホームやテレワークの普及は人々の家庭での水使用行動や水使用量を大きく変化させ、また緊急事態宣言やまん延防止等重点措置の発出により、長期のフィールド実験は大きく影響を受ける。人々の生活形態はまだまだ安定しないため、緊急事態宣言があけるのを待ち、短期的なフィールド実験を行った。モニター会社を通じたフィールド実験を2か月間行い、水使用量の変化を観察した。加えて、情報を受け取ることに対するアンケート調査を行い、満足度や自由度(水使用を自分の自由意思で決定できていると感じているか)と情報提供方法との関係性を調査した。情報提供は、水使用に関するTipsを、水使用量で表現した場合と、CO2排出量で表現した場合の比較を行った。その結果、高消費者は、CO2排出量で表現した場合に水使用量を減少させることが明らかになった。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (1 results)

All 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results)

  • [Journal Article] What Are the Most Effective Neighborhood Ranges for Social Comparison to Improve Water Use Efficiency?2022

    • Author(s)
      Otaki Yurina、Honda Hidehito、Ueda Kazuhiro
    • Journal Title

      Frontiers in Water

      Volume: 4 Pages: 821896

    • DOI

      10.3389/frwa.2022.821896

    • Peer Reviewed / Open Access

URL: 

Published: 2024-12-25  

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