情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

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2021/3/10

実世界オブジェクトを用いた生活空間内における事故予測支援システムの試作
古田 瑛啓1

大河原 巧1

村山 優作1

富永 詩音2

呉 健朗3宮田 章裕1,a)

概要：生活空間内における事故を防ぐためにはありとあらゆる場所に気を配り，起こりうる事故を予測して原因を突き止める必要がある．しかし，多くの人にとって事故の原因を効率的かつ網羅的に把握するのは困難である．先行研究では生活空間内で起こりうる事故や危険を予測する手がかりをユーザに提示するコンセプトを提案し，実験室環境でのみ動作する検証用システムを用いて提案概念の妥当性を検証した．
本稿はこのコンセプトを実環境で動作させるためのプロトタイプシステムの試作方法について検討を行う．

1. はじめに国内外において死傷者を伴うような事故は幾度となく発生し，報道されている．人類は事故を極力減らすべく，さで本稿では，このコンセプトを実環境で動作させるためのプロトタイプシステムの試作方法について検討を行う．

2. 関連研究

まざまな事故防止策を提案してきた．しかし，生活空間内

本研究は，ユーザが将来起こりうる事故や危険を手間をでの事故を未然に防ぐ解決策が十分であるとは言い難い．

かけず，網羅的かつ効率的に予測することを目的としてい東京消防庁が発表した資料 [1] によると，生活空間内で起る．このため，本研究は事故を把握する研究分野，事故をこりうる事故である乳幼児の窒息・誤飲の事故は 2014 年予測する研究分野に関連する．2.1 節では，将来起こりうから 2016 年まで増加傾向にある．また，乳幼児の窒息・る事故の把握を支援する研究事例，2.2 節ではユーザの発誤飲の発生現場の 9 割以上が住宅などの生活空間内で起き想を支援する研究事例について説明する．ている．生活空間内の事故は乳幼児だけに限ったことではない．沸騰したお湯が入った電気ケトルが落ちて火傷をす

2.1 将来起こりうる事故の把握を支援する研究事例

る，刃物で指を切る，ケーブルの断線が原因の火災といっ

将来起こりうる事故や危険の把握を支援する研究事例がた普段使用するものにも我々が気が付きにくいような将来ある [4][5][6][7][8][9][10]．文献 [4] では小型の船舶で起こり起こりうる危険が潜んでいる．そのため，事故を防ぐためうる事故の予測を支援するシステムを提案している．文には生活空間のありとあらゆる場所に気を配り，起こりう

献 [5] では河川環境を想定した水難事故発生防止システム

る事故を予測して原因を突き止める必要がある．しかし，を提案している．このシステムは気圧センサを利用し，水特殊な訓練をしていない人が普段から日常の生活空間内で中に人が侵入したときに変化する気圧を検知して監視者に起こりうる事故や危険を予測することは困難である．

人が水中に入ったことを知らせる．文献 [6] では病院内でこの問題を解決するために，将来起こりうる事故や危険行われる医療活動で起こりうる事故の把握を支援していを把握する支援を行うことが有効だと考える．我々は生活る．医療従事者の動向をセンサで計測し，業務に必要な知空間内で起こりうる事故や危険を予測する手がかりをユー

識を医療従事者に提示している．文献 [7] ではバス停留所

ザに提示するというコンセプトを提案した [2][3]．しかし，付近で歩行者が飛び出す危険を予測する支援をしている．

現状では，実験室環境でのみ動作する検証用システムを用

バス停留所の位置情報・時刻表・カメラを用いて，前方にいてこのコンセプトの妥当性を検証したのみであり，実環停車中のバスの死角から現れる歩行者を検知し，運転者に境で動作するシステムを実現するには至っていない．そこ知らせる．文献 [8] はセンサを用いることで，仮想空間で作業者の正確な動きを再現し，起こりうる事故の把握を支

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日本大学文理学部
日本大学大学院総合基礎科学研究科
ソフトバンク株式会社
miyata.akihiro@acm.org© 2021 Information Processing Society of Japan援している．ユーザの頭・肩・腕・手，作業道具にセンサをつけることでトラッキングを行い，ユーザが装着している

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HMD に作業内容を表示する．文献 [9] では鉱山内の作業者

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4.2 要件定義の身体状況を監視者が把握することで起こりうる事故を防本研究の目的は生活空間内の将来起こりうる事故や危険止している．作業員につけたウェアラブルデバイスでストを手間をかけず，網羅的かつ効率的に予測することである．

レスの値を計測し，その値によって作業続行もしくは中止

さらに，3 章で述べた先行研究 [2][3] の問題点である簡略化を決定する．文献 [10] はウェアラブルセンサからのデータされた実装を実用的な実装に置き換えなければならない．

をもとに，作業現場における安全上の問題をリアルタイム

この 2 つの観点から次の要件をシステムが満たす必要があでユーザに提示するシステムである．より具体的にはウェると考える．

アラブルデバイスからのデータから安全上の問題をユーザ

要件 1 ユーザが操作する回数を極力減らす．に提示することで，ユーザの事故の把握を支援している．

要件 2 ユーザが危険を予測する対象になる実世界オブジェクトを認識する．

2.2 ユーザの発想を支援する研究事例
ユーザの発想を支援する研究事例がある [11][12]．文
献 [11] ではキーワードごとに意味のグループ化を行い，ユーザが入力した内容と同じグループのキーワードを提示することで発想を支援している．文献 [12] では知識が乏

要件 3 事故に関するデータを事前に用意する必要がない．
要件 4 実世界オブジェクトに関する事故と関連性の高い情報を取得する．
要件 5 事故を予測する手がかりとなるキーワードの表示件数を多くする．

しいユーザを対象とし，ユーザが入力したアイデアのテー

要件 1 はユーザの負担を減らすため必要である．要件 2

マに関連したキーワードを提示することで発想を支援しては何かしらの方法で受け取った情報から実世界オブジェクいる．

トの種類を判定する必要がある．要件 3 は事故に関する

3. 研究課題

データを事前に用意するための実装コストを下げ，より実用的なシステムにするために必要である．要件 4 は将来起生活空間内の将来起こりうる事故や危険の予測を支援す

こりうる事故や危険を正しく予測するために必要である．

る方法は充実しているとは言えない．この状況に鑑みて要件 5 はユーザがより網羅的に事故を予測するため必要で我々は，生活空間内での将来起こりうる事故の把握を支援ある．

するシステムの提案を行っている [2][3]．この先行研究では生活空間内を端末を用いて実世界オブジェクトを撮影し，それに関連する起こりうる事故や危険を予測する手がかりとなるキーワードをユーザに提示するコンセプトを検

5. 実装
図 1 は予定しているシステムの構成図である．システム
は入力部・分析部・出力部の 3 つで構成されている．

証している．しかし，先行研究のシステムはコンセプトの有用性を検証するためだけのものであるため，撮影対象の物体認識を行う処理を簡略化している．具体的には物体認識の代用として実世界オブジェクトに事前に QR コードを貼り付けて検証を行った．このため，先行研究で実装した検証用システムが実用的であるかどうかは未検証である．
上記を踏まえ，本稿では実世界オブジェクトを撮影することで，実世界オブジェクトに関連する将来起こりうる事故や危険をユーザに予測する手がかりとなるキーワードを出力させるシステムの設計と，その設計を元にしたプロトタイプシステムの試作方法の検討を研究課題とする．

図 1

システム構成4. 提案手法
4.1 提案システム

5.1 入力部

研究課題を達成する方法として，デバイスのカメラで撮入力部は撮影された実世界オブジェクトの一般的な名称影した画像に写った実世界オブジェクトの一般的な名称をを推定し，分析部へ渡す部分である．Deep Learning を用特定し，実世界オブジェクトに関連する将来起こりうる事いた画像認識手法をいくつか検討し，それに基づいたプロ故や危険を予測する手がかりとなるキーワードをユーザにトタイプシステムを試作する．1 つ目の手法は，今回は入提示するシステムを提案する．

力に画像を用いることから，一般的な画像認識手法である CNN の利用を検討している．2 つ目の手法は，Googleが提供している画像認識 API のクラウドサービスである© 2021 Information Processing Society of Japan622

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Cloud Vision API[13] の利用を検討している．画像認識に果をもらたすのかを分析し，実装したシステムの有用性をよる実世界オブジェクトの一般名称を特定する機能を実装検証することである．

することによって，ユーザ側の操作をカメラ機能で実世界オブジェクトを撮影することのみに減らすことが可能であ

参考文献

り（要件 1），実世界オブジェクトの名称を画像から推定で[1]きる（要件 2）．
[2]

5.2 分析部
分析部の実装は先行研究 [2][3] で実装した方法を採用する．まず，入力部から受け取った名称に関連する将来起こりうる事故や危険を予測させる手がかりとなる情報を Web[3]

上から収集する．事故や危険を予想する手がかりを Web
サイト上から収集することによって，事故に関するデータを事前に用意する必要がなくなる（要件 3）．次に，Web か[4]ら収集したデータから関連性の低い項目を除外する．これをすることによって，ユーザが将来起こりうる事故や危険をより正確に予測しやすくなる（要件 4）．

[5]

5.3 出力部
出力部の実装も 5.2 節と同様に先行研究 [2][3] で実装し[6]た方法を採用する．出力部では Web 上から収集した，手がかりとなるキーワードをユーザに提示する．図 2 は出力画面のイメージである．分析部で収集した事故を予測させ[7]る手がかりを画面領域中央部に表示する．図 2 の右上に存在する，次の 10 件ボタンを押すと次の 10 件のキーワードを表示し，左上に存在する前の 10 件ボタンを押すと前の[8]10 件のキーワードを表示する．これによって，関連性の高い情報を順に出力し，表示件数を多くすることでユーザがより網羅的に事故や危険を予測しやすくする（要件 5）．

[9]

[10]

[11]

[12]

図 2 ユーザへの出力画面（イメージ図，未実装）[13]

東京消防庁防災部防災安全課：救急搬送データからみる日
常生活事故の実態 https://www.tfd.metro.tokyo.lg.
jp/lfe/topics/201910/nichijoujiko/data/all.pdf
立花巧樹，大西俊輝，鈴木颯馬，富永詩音，呉 健朗，宮田章裕: 生活空間における危険予測支援システムの基礎検討，情報処理学会グループウェアとネットワークサー
ビスワークショップ 2019 論文集，Vol.2019, pp.99–102(2019).
立花巧樹，呉 健朗，富永詩音，大西俊輝，鈴木颯馬，諏
訪博彦，宮田章裕: 実世界オブジェクトを用いた生活空間内における事故予測支援文献，情報処理学会論文誌，Vol.62, No.1 (2021 掲載予定).
長尾和彦，瀬尾敦生，肥田琢弥，宇崎裕太: スマートフォンで動作する AIS と連携した小型船舶向け事故防止システムの開発，日本航海学会論文集，Vol.135, pp.11–18(2016).
成尾一征，岩井将行: WAPS:水難事故被害抑止を目的とした推移による河川の危険エリア侵入検知と通知システムの検討，情報処理学会研究報告，Vol.2020-HCI-190, No.1
(2020).
野間春生，土川 仁，桑原教彰，小暮 潔: E-Nightingale
プロジェクト–ヒヤリ・ハット防止を目的とした看護業務のための知識共有システム，体験の記録・利用とその意
義，特集号，Vol.50, No.1 pp.17–21 (2006).
加藤 葵，山口達也，澤野弘明，鈴木裕利，土屋 健，小柳惠一: バス停留所付近の停止車両検出に基づく危険予測システムの基礎検討，研究報告高度交通システムとスマー
トコミュニティ（ITS），Vol.2015-ITS-62, No.3 (2015).
Eduardo Zilles Borba，Marcio Cabral，Andre Montes，
Olavo Belloc，Marcelo Zuﬀo: Immersive and interactive procedure training simulator for high risk power line
maintenance，ACM SIGGRAPH 2016 VR Village，Article, No.7 (2016).
Weidong Huang，Leila Alem，Surya Nepal，Danan Thilakanathan: Supporting tele-assistance and telemonitoring in safety-critical environments，Proc. 25th AustralianComputer-Human Interaction Conference，pp.539–542(2013).
Yael Dubinsky，Lior Limonad，Nir Mashkif: Wearablebased Mobile App for Decision Making The Case of aSafe Workplace，Proc. 2nd International Workshop on
Mobile Development Lifecycle，pp.19–22 (2014).
森 康真，國藤 進: 情報フィルタリング機能をもつ発散的思考支援環境の試作，情報処理学会研究報告，Vol.1993GN-005, No.12, pp.133–140 (1994).
伊藤淳子，東 孝行，宗森 純: 単語共起度の低い単語を提示する発想支援システムの提案と適用，情報処理学会
論文誌，Vol.56, No.6, pp.1528–1540 (2015).
Cloud Vision API: https://cloud.google.com/
vision/.

6. おわりに
本稿はカメラで撮影した画像を入力することで，画像中の実世界オブジェクトに関連する将来起こりうる事故や危険をユーザが予測する手がかりを提示するシステムのプロ
トタイプ試作方法について検討を行った．今後の展望はこのシステムの本格的な実装を行い，ユーザにどのような効© 2021 Information Processing Society of Japan623