DEIM Forum 2013 D6-6

EV エネルギー消費ログ DB を用いた多様な可視化システムと運転状況に基づく情報の提示
出縄

誠†

出口

達†

富井

尚志††

† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学大学院環境情報学研究院〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{idenawa-makoto-xm,deguchi-toru-mk,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

我々は自動車に搭載した簡易なセンサから得られた運転ログを蓄積する手法を提案した．蓄積された運転ログは，EV のエネルギー消費モデルに基づいて正規化され，データベースに蓄積される．さらに，このデータベースに対して様々な検索を行い，有用な情報を示すための状況提示システムを提案した．本論文では，大量に存在する運転ログを時間帯や道路区間等で集約することで，自分の生活や道路の傾向に応じた EV への置き換え効果を可視化する．例えば，エネルギー損失の多い傾向のある区間に対して，渋滞やエネルギー損失の傾向を知ることが可能とな
る．本システムを用いた状況提示の実現性・有効性を検証するために，実際に運転ログを収集し可視化を行った．その結果，大量にデータを集めることで道路区間の傾向が見えることを確認した．
キーワード

可視化, 電気自動車, V2X（Vehicle to X）, データベース, 運転ログ, 消費エネルギー推定

A Visualization System using the Database of Electric Vehicles’ Energy
Consumption and a Showing of Information on the base of Driving
Situations
Makoto IDENAWA† , Toru DEGUCHI† , and Takashi TOMII††† Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
79–7 Tokiwadai, Hodogaya, Yokohama, Kanagawa, 240–8501 Japan†† Faculty of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
79–7 Tokiwadai, Hodogaya, Yokohama, Kanagawa, 240–8501 Japan
E-mail: †{idenawa-makoto-xm,deguchi-toru-mk,tommy}@ynu.ac.jp
Abstract We proposed the model of database that accumulates daily driving logs acquired by vehicle-mounted
simple sensors. Driving logs are normalized by energy consumption model of electric vehicles (EVs). And, we
proposed the visualization system for retrieving useful information using this database. In this paper, we visualize
eﬀectiveness of replacing an existent vehicle with an EV. For example, we can know tendencies of roads on which
we often lost electric energy. For validating eﬃcacy of this visualization system, we have collected driving logs andvisualized various information. As a result, we conﬁrmed that we know tendencies of roads by collecting many logs.
Key words Visualization, Electric Vehicle, V2X（Vehicle to X）, Database, Driving Log, Estimation of Consumed
Energy1. は じ め に
近年，温室効果ガスの排出量の増加による地球温暖化の進行
や，化石燃料の枯渇問題などから省エネルギー化に対する要求が高まっている．日本国内のエネルギー消費量のうち 4 分の 1
が運輸部門によるものであり，さらにその 4 分の 3 が道路交通分野であることから道路交通分野における省エネルギー化が求められている [1]．

そこで道路交通分野では，省エネを実現するモビリティとしる [4] [5] [6]．

て電気自動車 (Electric Vehicle: EV) が注目を集めている．EV

また，EV に搭載されたバッテリーに充電した電力を，電力

はガソリン車に比べて燃料コストが低く，二酸化炭素排出量も網（Grid: V2G）や家（Home: V2H），ビル（Building: V2B）

大幅に削減される. また，EV は移動体としての役割の他にバッに提供する V2X（Vehicle to X）という技術が注目されている．

テリーとしての役割も持ち，非走行時には EV の内部電源かKempton ら [7] [8] は V2G をアメリカの電力市場に投入した際

ら電気を取り出すことが可能である．EV を利用した省エネのにどの程度の効果と利益を得られるかの検証を行った．Kamboj

手段として，運転に使用しない余剰電力を他の場所に供給する

ら [9] は送電網に EV を組み込むためにマルチエージェントシ

V2X(Vehicle to X) が考えられている．

ステムを適用し，実際の市場において収入が見込めることを実V2X の形の 1 つとして，事業所に集まった数台〜数十台の証した．Jansen ら [10] は既存の電力網に V2G を投入した際，EV から電力を取り出して事業所で利用する V2B(Vehicle toV2G が果たす役割について論じた．太田ら [11] は EV を家庭

Building) がある．夜間に各家庭で充電した電力を日中に通勤の電力網に接続することで，再生可能エネルギーのような不安

先の事業所で利用することで，電力のピークシフトを図ること

定な電源の補助として活用できることを検証した．また昨年にができる．しかし，事業所に集まる個々の EV はそれぞれ運転

は日産自動車が LEAF to Home [12] として，V2H の製品化を状況が異なるため，各 EV が日々どの程度の電力を消費するの行った．

かがわからなければ V2B として取り出す電力量の最適値を知

しかし，V2X 実現のためには様々な課題がある．その中でることはできない．EV から電気を取り出し過ぎてしまえば帰も EV 搭載のバッテリー容量の小ささは EV の普及においても宅するのに必要な電力が足りなくなってしまう恐れがあり，取問題とされている．この問題に対して，Zhang ら [13] はテレマ

り出す電力量が少なければ V2B の効果自体が少なくなってしティクスシステムの中でも重要な残余走行距離推定を，計算資

まうジレンマが存在する．

源の節約を行いながらも達成する手法を提案した．その他にも

また，EV の普及に際しての問題点として初期導入コストが課題として，充放電の繰返しによるバッテリー寿命の短縮，新高いことや，利用の見通しが立てづらいことが挙げられる．初技術ゆえの社会制度，十分な充電インフラの整備などがあり，期導入コストの面ではバッテリーが価格の大半を占めており，

これらに関しては EV の普及とともに官民が協力して解決する

同クラスのガソリン車の 2 倍程度のコストが必要になる．利用べき課題といえる [20]．

の見通しの面では，EV の走行可能距離が短いことや充電イン

2. 1. 2 センシングと可視化

フラの普及が進んでいないことから，実際の利用に対して EV

近年の情報技術の発達により，GPS や加速度センサのようなが耐えうるのかどうかが不明瞭だという事が挙げられる．各

センサ類を搭載した高度で安価な情報端末が登場した．これにメーカーや地方自治体によって EV の運用状況がある程度公表

より，いつでもどこでも誰でも計算機の恩恵を受けられるユビ

されているが，それらはモデルケースである事が多く，実際のキタス環境が実現された [14]．

自分の運転と照らし合わせた定量的な評価を行うことはできな

その発展として，前述のセンサ類を自動車に搭載することでい．これらのような問題点から EV は現在あまり普及しておら自動車自体を一つのセンサとする「プローブカー」に関する研ず，インフラ整備の遅れの一因となっている．

究も行われている．Manzoni ら [15] はバスのような運転スタ

以上のことから，本研究では自動車にスマートフォン等のセイルによって燃費が大きく影響される車両にセンサを搭載し，ンサを搭載して運転ログを収集する．そのログをデータベース

運転者別や時間帯別でエネルギー消費に差があることを確認しに蓄積し，運転に必要なエネルギー量の推定やドライバーが自た．森川ら [16] はプローブカーデータに気象状況や道路状況を分の運転の振り返りに利用できるようにする．事業所の観点で組み合わせた動的経路案内システムを開発し，その性能評価を

は，EV が多く集まる場合にどの程度の電力が EV から供給可行った．松本ら [17] は道路状況を集約する単位として，幹線道

能かを実際の運転ログを用いて把握することが可能になる．同路のリンク構成に着目し，基本区間を道路の特性から設定する

じ地点を走行したログを大量に集めることで，その地点に関すことを提案した．堀口ら [18] はマスメディアによるブロードバ

る統計的な知見を得ることができるようになる．また，本シスンド放送に向けた，プローブデータを利用したエリア交通流動

テムをガソリン車に適応した場合，EV に置き換えた際の効果

性の提示手法を提案した．秦ら [19] は新潟県中越沖地震におを計ることができる．

いて，プローブカーのリアルタイム情報を用いた「通れた道路

2. 研 究 背 景マップ」を実際に試験提供することで，プローブカー情報を減
災目的に利用した．

2. 1 先 行 研 究

近年，GPS や加速度センサを搭載したスマートフォンが登2. 1. 1 EV と V2X

場し, これを用いることで自動車走行ログを収集することが可EV はバッテリーを搭載し，モータによって駆動する新た能となった．そこで我々は，スマートフォンを自動車に搭載すなモビリティである．例えば日産の LEAF は 24kWh のバッることで自動車走行ログの収集を行った [21]．さらに，収集しテリー容量を持ち，最大 200km の走行が可能とされる [2] [3]．

た運転ログに対して電気自動車の走行モデルから消費エネル

EV の特徴としては燃料コストが低いこと，走行時に二酸化炭

ギー推定を行い，高速に検索可能なデータベースの構築を行っ素を排出しないことが挙げられ，今後の普及が期待されていた [22] [23]．このデータベースに利用手段の 1 つとして，蓄積されたデータを可視化するシステムの設計・実装を行った [24]．

2. 2 本研究で解決すべき課題
本研究では，前節で述べた可視化システムを利用し，大量に集められたログから EV への置き換え効果を見える化すること

3. 2 ECOLOGViewer の設計
ECOLOGViewer の設計については，以下の設計方針に従って行った．

ECOLOG モデルの可視化を目指す．特に，運転者が日々の通勤において考える燃費の悪

ECOLOG では，自動車にかかる抵抗から消費エネルギーのそうな地点や渋滞する傾向のある地点について，実際に収集し推定を行なっている．このモデルを基に，消費エネルギーを成たデータを用いて検証する．1 年以上に渡って収集したデータ

分分けしたグラフをパワーグラフと呼ぶ（図 3）．パワーグラ

から同じ地点を走行したデータを検索し，エネルギー消費や通フでは自動車が加速〜巡行〜減速する間にどのようにパワーが過に必要な時間等の統計的な情報を示す．

発生するのかを示している．更に，縦軸をエネルギーにし EV

3. ECOLOGViewer の設計のバッテリーからエネルギーがどのように消費されていくのかを示したグラフを作成し，エネルギーグラフと呼ぶ（図 4）．こ3. 1 ECOLOG システム全体の概要

れらのグラフは EV が走行する上でどのようにエネルギーを消本研究のシステムの全体像を図 1 に示す．自動車に搭載した費したのかを知るためには有用であるため，ECOLOGViewer

スマートフォンのセンサデータを自動車運転ログとして収集

ではこれらの可視化を行う．

し，データベースに蓄積する．データベース内ではセンサデー

ドライバーの感覚の可視化タに対して補正を行い，消費エネルギーの推定が行われる．推ドライバーは日々の運転経験から，渋滞の発生する交差点や定された消費エネルギーは 1 秒単位に正規化され，時刻や緯時間帯，燃費の悪そうな道路といったそれぞれの感覚を持って度経度等のデータとともに 1 つのテーブルに格納される（図いる. しかしこれらの感覚が実際に正しいのかを明示化するこ

2）．我々はこのテーブルの 1 レコードを ECOLOG(Energyとができず，運転改善の正しい判断基準にはなりえていない．

COnsumption LOG) と名付けた．システムの利用者はこの

そこで ECOLOGViewer では毎日収集した運転ログを用いたテーブルに対して検索を行うことで，高速にデータにアクセス

可視化を行うことで，このようなドライバーの感覚をデータでする事が可能になる．その検索結果を利用者に提示する可視化

示し運転改善に役立てることができる．

システムを ECOLOGViewer と名付けた.

多様な検索結果の提示

ECOLOG シ ス テ ム の 利 用 者 は ，ECOLOG デ ー タ ベ ー
ス に 対 し て 様々な 検 索 を 行 う 事 が 考 え ら れ る.

そこで，

ECOLOGViewer ではあらかじめ有用な定型クエリを用意しておくことで，利用者に特別な知識を要求することなく情報を提示することが求められる．また，提示する情報や集約の単位，
グラフの種類などの基本的な要素を組み合わせることで多様な可視化を実現する．
簡易な統計量を用いた比較
毎日の通勤ログを収集することで，平均や標準偏差といった統計量から全体の傾向の比較が可能になる．集約の単位として交差点から交差点を 1 つの単位とした物理的な道路リンクを用いることで，道路ごとの傾向を知ることができる．更に，道路図 1 ECOLOG システムの全体像

リンクの集合を 1 つの単位とするセマンティックリンクを定義することで，運転者が考える道路区間の単位で集約を行うことができる．
個人向け可視化と事業所向け可視化
個人ドライバーは ECOLOG に蓄積された日々の運転ログから自身の運転を振り返りや運転改善に役立てることができる．
一方で EV が集まる事業所を想定した場合，提供可能な電力量を推定するために複数台の EV の総余剰電力量を把握する必要がある．ECOLOGViewer では ECOLOG データベースのス
キーマを変更することなく，個人向けと事業所向けの大きく分
けて 2 種類の可視化を実現する．

EV への置き換え効果
図 2 ECOLOG テーブルEV の普及が進まない原因の 1 つに，EV に乗り換えた際の見通しが立てにくいという問題があげられる．そこで本研究のシステムでは，ガソリン車に対して EV のエネルギー消費モデルを適用することで EV への置き換え効果を推測することがでたか否かや，エネルギー消費の主要因を知ることができる．

きる．ECOLOGViewer では，ガソリン車を EV に置き換えた

また事業者向けとして，発生する残余電力を 1 日ごとにまと時の燃費改善効果や余剰電力量を個人のライフスタイルを考慮めたカレンダー表示を実装した（図 8）．残余電力とは，そのしてシミュレーションすることができ，家庭や事業所における日の往復トリップで消費されたエネルギーを 12kWh から引いEV の普及を促す.

た値である．今回想定した EV では，24kWh のバッテリーの
約 80%が利用可能であり，運転者の心理から帰宅時に最低でも30%の電力量はバッテリーに残しておくべきだと考え，50%の12kWh を V2X 提供可能上限とした．

図 3 パワーグラフ

図5

運転者向け画面

図 4 エネルギーグラフ

4. ECOLOGViewer の実装
4. 1 ECOLOGViewer の基本的な画面
本説では，ECOLOGViewer の基本的な画面について説明する．

図6

実データから作成したパワーグラフ

運転者による振り返りのための基本的な画面を図 5 に示す．
この画面では，1 回の運転（以降，トリップと呼ぶ）の詳細な振り返りを行う．運転者は，GoogleMap 上に表される軌跡やその地点における消費エネルギー，ある時点における各瞬時値やカメラ画像，その前後のパワーグラフ（図 6）を連動して確認することができる．地図上の消費エネルギーは赤色の面積で表され，平均を示す青色の面積と比較することでこれまでの運転と今回の運転を比較することができる（緑線の幅が標準偏差を表す）．地図上に表示する値は，消費エネルギーやエネルギー
ロスの他，速度や加速度等を簡単に切り替えることができるよ
うになっており，運転者の振り返りを補助することができる．
更に，EV のバッテリーからエネルギーが消費される様子を示すエネルギーグラフの可視化も実装した（図 7）．これらのグラフを用いることで，エネルギー消費が回収可能なものであっ

図7

実データから作成したエネルギーグラフ

図 8 V2X 提供可能量推定カレンダー

4. 2 セマンティックリンク
これまでの我々の研究では，地点毎の集約を行うために国土地理院が定義した道路リンク [25] を用いていた．しかし，道路図 10

セマンティックリンク集約表示画面

5. 可視化の実例

リンクは交差点から交差点という物理的な区切りで定義されて5. 1 サグ部でのエネルギー消費

おり，運転者が実際に燃費や通過時間を考えている単位とは異

本章では ECOLOGViewer を用いて得られた可視化例についなることが多い．そこで，運転者にとって意味のある道路の集て説明する．図 11 は，道路上に存在するサグ部をセマンティッ

約単位としてセマンティクリンクという単位を定義した．セマ

クリンクとして，その区間を走行するのに必要なエネルギーロ

ンティックリンクは複数の道路リンクの集合であり，高速道路

スの頻度分布を表したものである．サグ部とは，下り坂と上り区間や運転者が興味を示している区間等を元に作成を行った．

坂の組み合わせからなる道路区間であり，一般的にエネルギー

図 9 は道路上に存在するサグ部を 1 つのセマンティックリンク

を多く消費すると言われている．この被験者の場合でも，通勤としたものである．このセマンティックリンクは 13 個の道路リ経路上の他の一般道路と比較するとエネルギーロスが多く発生

ンクの集合であり，これを集約の単位とすることでこのサグ部する傾向があった．エネルギーロスとは，EV が走行する上でに関する情報を示すことが可能となる．

必ず発生するエネルギーの損失の事であり，パワーグラフの成更に，セマンティックリンクを用いた可視化を行うための機

分では空気抵抗，転がり抵抗，エネルギー変換ロス，回生限界能を実装した（図 10）．この画面では，セマンティックリンク

によるロスを指す．すなわち，このサグ部を走行するために消の地図や，集約を行う条件（セマンティックリンクや運転者，自費された回収不可能なエネルギー量がどの程度であったのかを

動車等の各 ID）が表示される．また，表示したいグラフの設

図 11 から知ることができる．

定の設定を UI 上で行う事で，簡単な操作のみで多様な情報をさらに被験者へヒアリングを行ったところ，この区間を走行可視化することが可能となる．表示可能なグラフの種類としてする際の状況は 2 つのパターンに分類できる事がわかった．こは，散布図，頻度分布，棒グラフを用意した．

のサグ部にはいくつかの信号があり，最初の 1 つを青信号で通過できた場合にはノンストップで最後まで通過できるが，赤信号で停車してしまった場合には後の信号まで赤信号でストップ
アンドゴーを繰り返さなくてはならなくなる．被験者からのヒアリングにより，赤信号での停車回数が多い場合にはエネルギーロスが多く発生しているのではないかと予測し，パターン分類を加えた可視化を行った．
この 2 つのパターンを「青パターン」，「赤パターン」と名付
け，蓄積されたデータの一部に対してヒアリングを基に分類を行い，頻度分布を作成した（図 12）．また図 12 において，青・赤パターンのどちらにも属さない走行を「黄パターン」とした．
図 12 から，赤パターンに陥ってしまった場合にはエネルギーロスが多く出る傾向があることがわかった．全体の傾向として
青・黄パターンが多いのは，被験者がこのパターン分類を知っ

図 9 定義したセマンティックリンクの例ておりできる限り青パターンになるような運転を行なっているからである．
それぞれのパターン毎にエネルギーロスの平均を求めたとこ

ろ，青パターン平均は 0.15kWh，黄パターン平均は 0.16kWh，
赤パターン平均は 0.19kWh であった．この差の原因は，赤パターンの場合にはストップアンドゴーを繰り返すことで，停車・発進時に発生するロスがより多く計上されたからであると考えられる．トリップ全体で消費されるエネルギーに対して

0.04kWh の削減量はかなり小さく，EV の場合にはサグ部の改善効果はガソリン車に比べると低いことがわかった．しかし毎日この道路区間を走行することを考えれば，月や年単位では無視できない量となる事は十分に考えられる．
また，通過時間とエネルギーロスの関係を散布図を用いて可視化したところ（図 13），赤パターンの走行では他のパターン
よりも通過時間が長いことがわかった．通過時間が長くなれば，
ライトやエアコン等の電装品を使用している場合にはより多くのエネルギーを損失することが見込まれる．すなわち，この道

図 13

サグ部を通過するための時間とエネルギーロスの関係

5. 2 高速道路でのエネルギー消費

路区間を EV で走行する際には「エネルギー損失の事をあまりある高速道路の一部分をセマンティックリンクとして，この考えずに青パターンの走行を目指せ」という助言を行うことがセマンティックリンクについての可視化を行った．このセマン

できる．本システムによる可視化を行うことで，運転者が納得

ティックリンクは複数の被験者が通勤で利用している共通区間のできる運転行動の選択を行う補助が可能となることが確認でであり，運転者や生活スタイルによってエネルギー消費の傾向

きた．

が異なるかどうかの検証が可能になる．被験者へのヒアリングから，この高速道路は通勤ラッシュ時には混雑していることが多く，渋滞の度合いが消費エネルギーの傾向として現れるのではないかと考えた．そこで，渋滞の傾向が時間帯に大きく依存する [26] ことから，通過した時間帯ごとにエネルギーロスの平均を求め，可視化を行った（図 14）．
この結果から，必ずしもラッシュアワーでエネルギーを多く損失する訳ではない事がわかった．車の流れがスムーズな場合には，高速走行を行うことで空気抵抗によるエネルギーの損失が発生する．被験者 A の場合，深夜帯では渋滞が発生していな
いためスムーズに走行することはできるが，空気抵抗によるエ
ネルギーロスが多く発生していたことがわかった．つまり EV
での走行を考える場合には，渋滞は通勤時間へは大きく影響を

図 11

サグ部を通過するために必要なエネルギーロスの頻度分布

与えるが，エネルギーの損失にはあまり影響が出ない事が確認できた．
また，同じ時間帯であっても運転者によってエネルギーロスの発生量が異なるという事がわかった．16〜17 時の時間帯で 2人の被験者を比較すると，被験者 A の方がエネルギーロスが多く発生していることが確認できる．そこで被験者 A へヒアリングを行ったところ，被験者 A はラッシュアワーに帰宅する際にVICS の渋滞情報を見て渋滞が確認できた場合には，この高速道路を回避していることがわかった．つまり同じ時間帯であっても，被験者 B のデータには渋滞時と非渋滞時のデータが含まれているのに対し，被験者 A のデータには非渋滞時のデータが多く含まれていることになる．この事は図 14 上で，被験者 Aのデータにおける空気抵抗成分（黄色）の割合が多い事からも伺うことができる．日々の運転ログを貯めることで，このよう
図 12

サグ部を通過するために必要なエネルギーロスの頻度分布（パターン分類済）な運転スタイルの差を見つけることが可能となる．

図 14ある高速道路における通過時刻とエネルギーロスの関連

5. 3 V2X の効果予測

V2X を適応した場合にどの程度の電力を賄うことができる

ECOLGViewer のカレンダー表示を用いて，2012 年 11 月ののか検討を行った．今回はピークシフトを行う 4 時間の間に実際のデータ（図 15）を用いて V2X 効果の推計を行った．こ

10.4kWh の電力を均等に供給し，1 時間辺り 2.6kWh の電力をの月には被験者 3 名による実験を行なっており，その内のデー賄うことができた場合を考える．この 2.6kW の電力は，日産

タが取得できた 2 名についての考察を行う．1 日平均の V2X 提LEAF（最大出力 80kW）を想定する場合には十分提供可能な

供可能電力量を求めたところ，1 名通勤の場合には 5.0kWh，2電力であると言える．

名通勤の場合には 11.0kWh（1 台換算にすると 5.5kWh）の電結果として得られたグラフ（図 16）から，ピーク時における力量が余ることが見込まれる．すなわち，この 2 名が EV に乗使用電力のほとんどを賄うことができる事が確認できた．このり換えた場合には，毎日 1 人辺り 5.0〜5.5kWh の電力を V2X

ように本システムと実際の電力使用状況を同時に見る事で，よのために利用できることになる．

り詳細な V2X の効果を推計することが可能となる．

別の研究 [27] で実測したオフィス環境における 1 日の使用電力量は約 40kWh であり，この値と比較した場合 1 台の貢献で10%以上の電力削減と同等の効果を得ることができる．このオ
フィスでは既に節電対策を行なっているため，節電の結果である 40kWh から更に 10%の削減が可能となる事は非常に有用であると考える．
節電の対象は大きく分けて 2 つ存在し，1 つは前述に挙げた総量（kWh）であり，もう 1 つはピーク（W）である．日中の電力と夜間の電力には価値の差が有り，社会的に電力を多く消費する日中にはピーク対策が重要となる．
そこで，この月のある一日について着目し，より詳細な考察を行った．11 月 29 日には 2 名の被験者が通勤しており，計

10.4kWh の電力を V2X の効果として見込むことができるという予測が立つ．そこで，通勤先のオフィス環境における 11 月

29 日の電力使用状況を計測した．さらに社会的な電力のピー
クとの関係を示すために，同日の電力会社の電力使用状況を調査した．それらを合わせたところ，16 時〜19 時の社会的ピー
クの時間帯にこの環境では多くの電力を使用していることがわ
かった．
本システムから得られたデータと外部データを合わせて，

図 15 2012 年 11 月の V2X 効果予測カレンダー

[10]

[11]

図 16 2012 年 11 月 29 日の V2X 適用結果

6. ま と め

[12]
[13]

[14]

本稿では，ECOLOG データベースに蓄積した運転ログを可視化するシステムの実装について述べた．更に，大量に蓄積さ[15]れた運転ログに対して，道路上に存在するサグ部や高速道路を

1 つの集約単位とする事で，その区間でのエネルギー損失や通過時間の傾向が見える事を示した．今後は可視化を行う集約単位や検索条件を増やし，より有益な情報を示すことを目指す．

[16]

また，本システムをデータロガーとして用いる端末からも利用可能にすることが必要となる．よって今後は，本システムを[17]

プラットフォームに依存しないシステムとして再度設計・実装することを目指す．

謝

[18]

辞
[19]

本研究の一部は公益財団法人日産財団研究助成による．また，横浜国立大学大学院環境情報研究院共同研究推進プログラム「家庭における省エネ行動メカニズムの分析と効果的な対策の[20]

提案」，および同研究院基軸プロジェクト「信頼と納得の情報学」の支援を受けた．

[21]

文

献

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