(PDF) 協働プロジェクト活動報告...2016/09/16 · 9 pre Start 新・協働プロジェクト『空気を読む家』取り組み開始を発表 2nd 3rd 9月企画合部会

協働プロジェクト活動報告

【第6期(2015年度) AITC成果発表会】

2016年9月16日

協働プロジェクト『空気を読む家』リーダー松山憲和（PFUテクノコンサル）

アジェンダ

協働プロジェクトについて

これまでの取り組み

課題

今後の取り組み

各部会の取り組み

2

各部会の取り組み（１）

3

Cloud Computing IoT/M2M/CPS AI(MachineLearning/DeepLearning) Robot Arduino/Raspberry Pi センサー/アクチュエータ

自然言語処理パターン認識電子署名 OpenCV MQTT AR Natural User Interface Wearable Devices Digital Gadget User Experience Design Service Design 集合知/社会知能：

各部会の取り組み（２）

4

コンテキストコンピューティング（コンテキスト・コンピューティング研究部会）

空間OS （ビジネスAR研究部会）

マンガ駆動開発（ユーザーエクスペリエンス技術部会）

協働プロジェクト

5

協働プロジェクト

ナチュラルユーザーインタフェース活用部会

クラウド・テクノロジー活用部会

コンテキスト・コンピューティング研究部会

ビジネスAR研究部会

ユーザーエクスペリエンス技術部会

協働プロジェクトテーマ

6

空気を

読む

家

『空気を読む家』コンセプト（１）

7

居心地の良さを考えて、実現する家

空気を読む家は、私たちに必要なことを考え、それを実現する家。赤ちゃんが泣いていたら、お父さんお母さんは何故泣いているのかを考え、ケガをしていないか確認して、オムツを替えたり、ミルクをあげたり、あやしたりします。お父さんお母さんは、赤ちゃんに対して常に目を配り、微妙な変化を読みとります。赤ちゃんにとって、お父さんお母さんは、安心できる、居心地のいいところです。家は私たちを守る、居心地のいいところです。空気を読む家は、私たちが泣いている時に私たちが笑えるように手助けをします。お父さんお母さんが赤ちゃんに何故泣いているのか説明を求めないように、空気を読む家も私たちに説明を求めません。私たちの行動を見て、世の中の知恵を取り入れて、空気を読む家は私たちといっしょに成長し、変化します。 7

『空気を読む家』コンセプト（２）

8

•CC 機械学習

•DeepLearninｇ • ：

•時系列DB •RDF

•SPARQL • ：

•家電 •住宅設備 •ロボット

• ：

•センサー •カメラ •マイク • ：

• 感情、状況を取得する

• 家の中だけではなく、家の外の出来事も含めて

• 行動を分析し、居心地の良さを定義する

• 何をすると居心地が良くなるか

• 居心地が良くなる

空間 OS

これまでの取り組み

9

pre

Start 新・協働プロジェクト『空気を読む家』取り組み開始を

発表 2nd

3rd

9月

企画

合同部会

10月 2月 9月総会 ITフォーラム成果発表会成果発表会

合同部会合同部会

1st 活動計画新シナリオ

新シナリオ

玄関寝室（目覚め）

空気を読む家：玄関

10

屋内屋外

室内灯

掃除機玄関照明

玄関扉カメラ

家の中に人がいないことを見計らって掃除訪問者を照明でそっと教えてくれる

空間OS

空気を読む家：寝室（快適な目覚め）

11

空間OS • DeepLearningで寝ている人の特定

• 画像処理による寝返り量検知→睡眠の深さ日の出のような照明制御

特定の人だけに音を伝える

パラメトリックスピーカー

『空気を読む家』の建て方

12

一つずつ部屋を建てていきます『玄関』→『寝室』→『居室』→・・・

大黒柱（空間OS）を太くしていきます

3ヶ月～半年の間隔で一部屋をリリース

協働プロジェクトのメンバーからの声

13

ちょっと高度な自動処理? 空気を読んでる感無い

≠ホームオートメーション

≠インテリジェントハウス

≠ IT住宅/ネット住宅

≠スマートハウス

便利そうなんだけど

空気を読む家

『空気を読む』再考（１）

14

課題

対策

原因

暑くて不快室温が高い

エアコンを入れて、室温を下げる

因果関係が単純でルールによる自動化が可能

『空気を読む』再考（２）

15

課題

原因

対策

因果関係が複雑でルール化が困難

『空気を読む』再考（３）

16

課題

原因

対策

『空気を読む家』における課題

17

空間 OS

予め、どんな情報を収集するかを決め打ち

関連する情報が他にもあるかもしれない

時系列データ

単純な因果関係( ルール)だけで解決できる?

※空間OS(CPLOD)を利用膨大なルールや

相反する結果にどう対応するか

そのフィードバックは正解だったのか?

『空気を読めない家』の睡眠（１）

18

空気を読めない家

マンガ駆動開発 by ユーザーエクスペリエンス技術部会

『空気を読めない家』の睡眠（２）

19

『空気を読めない家』の睡眠（３）

20

『空気を読めない家』の睡眠（４）

21

『空気を読めない家』の睡眠（５）

22

『空気を読めない家』の睡眠（６）

23

『空気を読めない家』の睡眠（７）

24

『空気を読めない家』の睡眠（８）

25

『空気を読めない家』の睡眠（９）

26

『空気を読めない家』の睡眠（１０）

27

『空気を読めない家』の睡眠（１１）

28

『空気を読めない家』の睡眠（１２）

29

睡眠の実例（１）

30 タニタ睡眠計スリープスキャン SL-504(http://www.tanita.co.jp/product/g/_TSL504WH/)

http://www.tanita.co.jp/product/g/_TSL504WH/

睡眠の実例（２）

31

0:00

3:00

6:00

9:00 深睡眠

浅睡眠

REM 覚醒

『空気を読む家』は安眠を阻害する要因を除去

32

寝付けない眠りが浅い

飲食

歯磨き

入浴

室温

照明

湿度

行動を促す

環境を変える

テレビ気圧

読書音

：：

•行動の順番 •環境の変動も影響するかも

『空気を読む家』の睡眠（１）

33

空気を読む家

マンガ駆動開発 by ユーザーエクスペリエンス技術部会

『空気を読む家』の睡眠（２）

34

『空気を読む家』の睡眠（３）

35

『空気を読む家』の睡眠（４）

36

『空気を読む家』の睡眠（５）

37

『空気を読む家』の睡眠（６）

38

実現方法/方向性

39

メンタル１

環境行動

室温湿度

気圧明るさ

音匂い

帰宅

食事

入浴

掃除宿題

食事食事

入浴美容

悩み家族

仕事

友人

趣味将来

睡眠

様々な情報をモデル化／パターン化→相関

今後の取り組み

40

データ採取、パターン化

相関モデル

フィードバックモデル

環境行動

『空気を読む家』の寝室

各部会の取り組み

41

ナチュラルユーザーインタフェース活用部会センシング/フィードバック

ビジネスAR研究部会空間OS（データの蓄積、デバイス総連系）

クラウド・テクノロジー活用部会分析、要求の決定

コンテキスト・コンピューティング研究部会分析、要求の決定

ユーザーエクスペリエンス技術部会マンガ駆動開発によるシナリオ

http://aitc.jp

https://www.facebook.com/aitc.jp

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