スマートフォンアプリを用いた省エネルギー効果と利用者の行動変容に関する研究
新盛
1. はじめに晃太郎

ビル特有の数値を含まない地域一帯の普遍的な気象庁

地球温暖化対策計画において、日本は全体の CO2 排データのみとなり、学習期間も含め出勤者数や換気状出量を 2030 年度に 2013 年度比で 46%削減し、業務部況など傾向の乏しい要素も多く予測精度が高いとはい

門では 51%削減することを明記しており、業務部門のえない。しかし本研究では省エネ自体ではなく省エネ省エネ対策の強化が求められている。目標達成に向けにつながる省エネ行動を評価し、予測はある程度の目て、オフィスビルなどにエネルギー情報を提供する安を設けるためのものなのでこの機械学習モデルを使BEMS やフィードバックの活用事例が注目を集めてい用した。

るが、いずれもビル全体を対象にしたものが多く、建物利用者それぞれに合わせたフィードバックを行って

3. スマホアプリ概要いるものは少ない。本研究では、個人の省エネ行動を今回開発したスマホアプリには、各階ごとの実際の自己申告制で把握し、機械学習で予測したエネルギー消費電力量と機械学習を用いて予測した消費電力量が消費量と実測したエネルギー消費量を比較し、その差閲覧できる画面や自身が行った省エネ行動を申告できを省エネ行動の効果として各個人にスマートフォンアる機能、申告した省エネ行動による消費電力削減量がプリ（以下、スマホアプリ）を通じてフィードバックわかるようなフィードバック機能やその削減量に応じする省エネ行動促進システムを ZEB 改修されたオフ

たポイントが蓄積されていく機能を搭載し、「照明を消ィスビルでインセンティブを設けて運用実験し、個人す」「階段で上る」「階段で下る」「コンセントを抜くに注目したフィードバックが被験者の省エネ意識や行（PC・モニター）」「空調の設定温度を下げる」の 5 つ動へ与える影響を検証することを目的とする。の省エネ行動を申告項目に設定した。
スマホアプリ画面

2. 機械学習を用いた電力消費量の推計

被験者が省エネ行動申告を完了するまでにメイン画

本研究では、被験者がオフィスビル内で行った省エ面、省エネ行動申告画面、申告完了画面の 3 つの画面ネ行動による消費電力の削減効果の目安を個人単位でがある。なおメイン画面には表示するものが異なるメフィードバックするために、機械学習を用いて被験者イン画面 A とメイン画面 B があり、それらを含めた 4が省エネ行動を行わなかった場合の消費電力量を予測つのスマホアプリの表示画面を図 1 に示す。また開発し、1 日の電力消費量のベースラインとした。使用すしたスマホアプリにはその他に TOP 画面、ギフト画面、る機械学習モデルは Artificial Neural Network(以下、入力画面があり計 7 つの画面が表示する。メイン画面ANN)を採用した。ANN の要素を表 1 に示す。曜日・A では前日の 8 時から 20 時までの勤務階数の実際の時刻および気象庁のホームページから取得した外気温

表 1度(℃)・外気湿度(%)・風速(m/s)・日照時間(min)の 6 要
素を入力変数とし、空調と照明の電力消費量をそれぞれのモデルで別々に出力した。学習期間は 2020 年 4 月
8 日から 2021 年 7 月 27 日までの約 15 ヶ月、テスト期

Input Layer

Hidden Layer

Day of the Week

2 Layers

Time & Minute

Active Function= SigmoidOutside Air Temperature

間は 2020 年 4 月 8 日から 2021 年 4 月 30 日までの 12（気象庁HPより）ヶ月とした。データ時間間隔は 10 分とし、学習期間がOutside Air Humidity（気象庁HPより）

55,296 データである。テスト時に一度に入力するデー

Wind Speed（気象庁HPより）

タ数である Batch-size はテストデータの約 10%である5,000 個とした。機械学習の精度に関して室内の二酸化Daylight Hours（気象庁HPより）炭素濃度が取れず今回の入力データは該当のオフィス
42-1

ANN の要素

Dropout= 0.2
Loss Function= categoricalcrossentropy
Optimization
Function= AdamOutput Layer

Air Conditioner
Power
Consumption
orLighting
PowerConsumption

消費電力量と機械学習によって導出したベースライン

れ 38 名、14 名、40 名の計 92 名である。実験は 2021である予測消費電力を重ねた折れ線グラフを表示した。

年 11 月 25 日から 2022 年 1 月 14 日まで行い、その後

なお、これらの値は前述の機械学習モデルでも触れた被験者にアンケート調査を行った。被験者個人の省エように照明系統と空調系統の合算値である。メイン画
面 B では前日の消費電力量の実測値と予測値の差で求める各階の電力削減量とその中で利用者個人が省エネ行動を行ったことで削減された消費電力量を照明・コンセント、空調、階段の 3 つの部門に分けて表示した。
照明・コンセント部門は照明系統の、空調部門は空調系統のデータを参考に個人が行った省エネ行動による削減量を算出した。この値は照明・コンセント部門では最低値 150Wh・最高値 300Wh、空調部門では最低値
200Wh・最高値 400Wh になるように制限を設けた。これは機械学習の予測精度が高くないことを考慮したためである。また階段部門に関しては実測データが取れていないため 1 回の階段利用につき 50Wh の固定値を設定した。申告画面では、昼（8 時～12 時）、夕方（12a) メイン画面Ab) メイン画面Bc) 省エネ行動申告画面d) 省エネ行動申告完了画面

時～17 時）、夜（17 時～20 時）のように 1 日を 3 つの時間帯に区分し、その時間帯に行った前述の 5 つの省エネ行動の回数を申告する画面を表示した。省エネ行
動申告完了画面では利用者の周りで省エネ行動を行っている人を見たかどうかの利用者自身の「気づき」を申告できる画面を追加して表示した。ギフト画面では任意の期間におけるメイン画面 B で表示される各個人の削減量の合計値を 10Wh = 1 ポイントで換算し表示した。このポイントは実験で実施するインセンティブの付与における付与条件として用いた。
データ共有システム概要
省エネ行動促進システムで扱うデータのやり取りの概要を図 2 に示す。今回、機械学習で用いた入力データである外気温度(℃)・外気湿度(%)・風速(m/s)・日

図 1

スマホアプリ表示画面

照時間(min)は気象庁のホームページから取得した。まオフィスビルた、オフィスビル内のデータは Google Drive を介して取得し、スマホアプリのデータは Firebase を用いて取得した。スマホアプリに表示する消費電力の実測値や機械学習で出された消費電力のベースライン、個人へ電力消費量（空調・照明）

Google Drive

気象データ
１０分間隔１０分間隔のフィードバックとなる省エネ行動がもたらした削減
量は Dropbox を介して共有した。
Dropbox4. 実験概要

研究室PC（AI）

開発したスマホアプリと機械学習モデルを使用してスマホアプリ省エネ効果の検証を行った。実験の概要を表 2 に示す。。被験者は大阪府吹田市内にあるダイキン工業株式Firebase

会社の江坂ビルの 2 階、4 階、5 階に勤務するそれぞビル・気象データ

図 242-2

アプリデータシステム概要図

機械学習データネ行動の申告回数と各階の空調と照明における消費電

スマホアプリを通して省エネ行動の申告を行った人の力量を測定した。また本実験では省エネ行動申告の外割合をその日の申告率とした。アンケートの問 4 の「各的動機付けとしてインセンティブの付与も行った。

検証期間において平均在宅勤務頻度を教えてください」

4.1. 実験計画という質問に対して週 4 日もしくは週 5 日と回答した

本実験では、個人に対するフィードバックによる省方はデータから除外した。実験期間ごとの各階の平均エネ行動促進効果を検証するため、対照実験を行った。

在宅勤務頻度は表 5 に示す。以上を踏まえて実験期間実験計画を表 3 に示す。2021 年 12 月 14 日までを実験①の申告率を図 3 に、実験期間②の申告率を図 4 に示

期間①、それ以降を実験期間②とした。実験開始直後す。図 3 を見ると 2 階・4 階と比較して 5 階の申告率

は 2 階と 4 階に勤務する被験者には図 1 に示したメイは低く、個人へのフィードバック画面の有無によるプン画面 A のみをスマホアプリに表示した。また、5 階

ラスの効果は見られなかった。図 1 のメイン画面 A・に勤務する被験者にはメイン画面 A に加えて、個人にB それぞれの閲覧頻度を尋ねたアンケートの問 5 の回対するフィードバック画面であるメイン画面 B を追加

答結果をそれぞれ図 5、図 6 に示す。メイン画面 A のし任意で切り替え可能なスマホアプリを配布した。

閲覧頻度に比べてメイン画面 B はかなり低く、そもそ

4.2. インセンティブ

表 2

図 2 に示したギフト画面に表示されるポイントに応じて被験者は飲料や菓子類などの商品を受け取り可能であった。各実験期間終盤に商品との交換期間を設けており、本実験ではポイントが多いほど商品の選択肢が増えその中から 1 つ商品を選ぶ形式とした。また交実験概要

実験対象

大阪府吹田市にある
ダイキン工業株式会社の江坂ビル利用者 92名（2階:38名 4階:14名 5階:40名）

実験期間

2021年11月25日～ 2022年1月14日

測定項目

省エネ行動申告回数
各階消費電力量（空調・照明）

換方法に関しては窓口を用意しており被験者は交換に

表 3

際して窓口まで出向く必要があった。

実験計画
スマホアプリ表示画面

4.3. アンケート調査

勤務階

被験者の省エネ行動と申告に対する行動動機や意識

実験期間①

実験期間②

2021年11月25日～同年12月14日

2021年12月15日～ 2022年1月14日

メイン画面A

メイン画面A+
メイン画面B

2階(38名)変化、スマホアプリについて改善点や要望、利用頻度4階(14名)を把握するために、回答期間を 2022 年 1 月 14 日から5階(40名)

同年 1 月 26 日までとして最大 15 問のアンケート調査

メイン画面A+メイン画面B

表 4

を Googl Forms を用いて行った。

アプリインストール状況

11月24日 11月25日 11月26日 11月29日 11月30日 12月1日

5. 実験結果
スマホアプリは実験開始前日に被験者 92 名に対いインストール済み(92人中)

29人

48人

49人

54人

57人

61人

百分率(％)

32%

52%

53%

59%

62%

66%

12月2日

12月3日

12月6日

12月9日

12月14日

1月7日

インストール済み(92人中)

62人

63人

64人

72人

73人

75人

百分率(％)

67%

68%

70%

78%

79%

82%て配布を行い、実験終了時にはそのうち 75 名がスマホアプリを実際にインストールし実験に参加した。インストール状況の詳細については表 4 に示す。スマホ
アプリ配布後は 2021 年 12 月 3 日までの 10 日間、2 日に 1 度の頻度でインストールが可能であることを知ら

表 5

平均在宅勤務頻度せるメールを送りインストールを促した。その後の 2

実験期間①週間で計 4 回同様のメールを送ったが同年 12 月 9 日

勤務階1日/週2日/週3日/週4日/週5日/週を除き大きな変化は見られず、これ以上呼びかけでの2階

11人

ー2人

2人1人

効果は期待できないと判断した。なお 12 月 9 日につ4階

6人

ー1人

4人

ー

いては実験期間①の商品交換期間であったことが影響

5階

10人

１人

1人

3人2人していると考えられる。アンケートに関しては 32 名

実験期間②の回答が得られた。
5.1. フロアごとの申告状況
既にインストールを済ませている人のうち、実際に42-3

勤務階1日/週2日/週3日/週4日/週5日/週

2階

10人

1人

1人

3人

1人

4階

6人

1人

ー

4人

ー

5階

10人

1人

1人

3人

2人

も見ていないという人も多数であった。そのため被験

全体

2階

4階

2・4階

5階

60%

者に対してフィードバックが十分に行き届いていなか面を表示するのに被験者側が切り替え操作を行う必要

図 3

12月14日

12月10日

12月13日

11月26日1 つとしてはスマホアプリの仕様でフィードバック画

12月8日

0%
12月9日

わらず参加意欲の増進にはつながらなかった。要因の

12月7日

10%
12月3日

も 2 階・4 階の申告率の変移の傾向は 5 階と大きく変

12月6日

20%

12月1日

え可能にして新規情報を追加したが図 3、図 4 を見て

12月2日

30%

11月30日個人へのフィードバックであるメイン画面 B に切り替

11月25日40%

11月29日50%った。また、2 階と 4 階の被験者には実験期間②から実験期間①における申告率全体2階4階2・4階5階60%があったことが考えられる。

50%

5.2. 申告項目の見直し

40%

図 7 は被験者が期間中に行った申告の回数と行わ30%れた省エネ行動の回数の散布図である。ただし 1 度で20%も申告を行った人のデータのみ扱う。この 2 つにはわ

10%

ずかに正の相関にあり、これにより省エネ行動を行っ図 4

1月14日

1月13日

1月12日

1月11日

1月7日

1月6日

1月5日

12月28日

12月27日

12月24日

12月23日

12月22日

12月21日

12月20日

12月17日る人は少ないことが分かる。図 8 は個人へのフィード

12月16日

12月15日0%ていないときに各項目について 0 回であったと申告す

実験期間②における申告率

バックであるメイン画面 B が見れることによる省エネ

2階

4階

5階

8

行動への意識調査の回答別に省エネ行動回数を分布さ6

回答者数(人)せたものである。
「すこし意識した」と答えた人たちが意識をしているが行動につながらなかったのは、設定した申告項目と方法に原因があると考える。図 7 から申告する行動を行えば申告を行う可能性は高いので、65444432222211

1２日 /週３日 /週４日 /週2 2
11 10
１日 /週

今回は項目を見直す必要がある。申告の時間は回数の図 5

記録だけでなく日常を振り返り、省エネを意識する機

５日 /週

見 ていないメイン画面 A の閲覧頻度
2階4階5階12

会をつくる意味合いも強いので申告項目も省エネ行動

10108

回答者数(人)に限らず既にある習慣やオフィス内での日課などを織り交ぜれば申告回数の向上につながるかもしれない。

8665644212

10 0

6. おわりに

100 0 00 0

３日 /週４日 /週

５日 /週

0１日 /週本研究では残念ながら個人に対するフィードバッ

２日 /週

図 660

示方法の問題により母数が足りなかった。しかしアン50

申告回数

クの省エネ行動促進効果への優位性を評価するには表ケートの自由記入欄でアプリへの要望や改善点として個人へのフィードバックについての意見やアドバイス見 ていない

メイン画面 B の閲覧頻度
R² = 0.6422

40302010が多く得られたことから少なからず利用者の興味や意0識が見られた。また本実験は現在も継続中であり 5 階

050100150200250

省エネ行動回数にのみカタリスト（行動誘発者）を配置し対照実験を

図 7

申告回数と省エネ行動回数行っているのでそちらの分析も行う。今後はさらなる省エネに向けより良いフィードバックのため、スマホかなり意識した
少し意識したアプリ UI や申告項目の検討をしていく。

あまり意識しなかった【謝辞】本研究においてダイキン工業株式会社の関係者の皆様に多大なご協力をいただきました。深く感謝いたします。
【参考文献】
1)
環境省：地球温暖化対策計画(令和 3 年 10 月 22 日閣議決定)(http://www.env.go.jp/earth/211022/mat01.pdf) , 2022 年 1 月参照全く意識しなかった
0

図 8

42-4

50

100

150

省エネ行動回数200

メイン画面 B による省エネ意識と行動250