情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

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2016/3/2

個人ごとの体感状況に適応した住空間コモンセンスに基づく空調制御システム
田中 秀治†1川崎 進也†2柴田健一†2 石川翔吾†3桐山 伸也†3

筆者らはこれまでに体感情報を手掛かりに住空間コモンセンスに基づく知識構造でユーザの心的状況理解を行う仕組みを検討し，空調サービスを対象に実環境アプリケーションを開発してきた．同じ住空間内で過ごす各個人に適応した空調制御システムを実現するため体感評価実験で収集した体感入力と希望空調設定のデータ分析を行い，空調制御の個人カスタマイズに役立つ知見を獲得した．

Air Conditioning System Based on Indoor Commonsense
Adaptable to Individual Bodily Feeling Situation
HIDEHARU TANAKA†1SHINYA KAWASAKI†2 KENICHI SHIBATA†2SHOGO ISHIKAWA†3
SHINYA KIRIYAMA†3
We have studied a framework for user's mental situation understanding using bodily feeling information introducing a knowledge
structure based on indoor commonsense. Utilizing the framework, we have developed a real-world application for airconditioning service. In order to realize air conditioning functions adaptable for each user in the same living space, we haveanalyzed the relationship between bodily feeling information and air conditioning operation requests for each subject collected
through evaluation experiments. The results have provided valuable findings to customize air conditioning functions for eachuser

1. はじめに決定していたが，我々が開発したシステムでは体感情報を入力し，インドアコモンセンスに基づいて状況理解をした

近年，高齢化が進んでおり日本の総人口の 26.0％は 65結果から空調制御を決定している．これらのシステムでは歳以上の高齢者である[1]ことから高齢者を対象としたシ一部の人が不快に感じていても，要望が採用されず，希望ステムの開発が進んでいる．高齢者の身体，認知特性は多とは異なる制御が行われる可能性がある．そこで本システ

種多様であり，同じ住空間にいても個人ごとが感じる温度

ムでは部屋単位の出力でなく，インドアコモンセンスと個や湿度に関する体感情報は異なり，暑い，寒いなどの体感

人特性に基づいて居住者の一人ひとりに合わせた空調制御が同じでも希望空調制御は異なることがある．また高齢にを行いすべての居住者が安心，安全，快適に過ごせる住空なるにつれて身体のセンサが衰え，人によっては身体のセ間の提供を目指す．

ンサが鈍感になっていき，室温の変化や風向きで体調を崩してしまう恐れがある．これらのことから部屋単位の空調

2. マルチモーダル体感状況理解システム制御でなく，住空間にいるすべての人に合わせた空調制御

2.1 Indoor Interaction System

サービスが必要であると考える．
関連研究に居住者の温熱要望申告を利用した空調制御

Indoor Interaction System(以下 IIS)はセンサ情報やコモンセンス，居住空間モデルを用いて状況理解を行う統合シス[2]がある．複数の居住者の温度の上げる，下げるなどの要テムである．図 1 に既存システムである空調制御システム

望を聞き要望率に合わせ空調制御を行い，周りの状況や空を示す．住空間にいる人の体感情報は体感入力インターフ調の運転状況を提供することで居住者の納得のいく空調制ェースである RoomTouch（図 2）を用いて取得し，その後，御を行う研究である．

体感入力時の希望空調設定を入力する．また各種センサを

我々はこれまでに，体感入力に基づいた状況理解システ用いて温度や湿度などを取得し DB に蓄積している．そのムが開発している[3]．関連研究では温度を上げる，下げる

後ライフログとインドアコモンセンスで状況理解を行い，といった具体的な空調制御を入力し，要望率で空調制御をその環境に即した空調制御を推定する．IIS の情報提示部分†1 静岡大学 情報学部
Faculty of Informatics, Shizuoka University†2 静岡大学 創造科学技術大学院
Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University†3 静岡大学大学院 情報学研究科
Graduate School of Informatics, Shizuoka University

空調のモードと風量が表示され，また被験者が RoomTouchを図 3 に示す．現在の時刻，室内温度，湿度，設定温度，© 2016 Information Processing Society of Japanを使って入力した体感情報が表示される．

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これに改良を加え個人に合わせた空調制御を行う．一般的な常識だけでなく，個人ごとの特性に合わせた情報を考慮し，問題解決，動作決定を通して空調制御をするために
図 1:Indoor Interaction System の構成

個人ごとの特性などの情報をデータベースに蓄積する．

図 4：インドアコモンセンスを用いた状況理解

3. パーソナル空調制御システムの概要
図 2 ：体感入力インターフェース RoomTouch

温度の上げる幅，下げる幅や風向きの好みは人によって異なり，個人に合わせた空調制御を行うにはそれらの情報を集めデータベースに蓄積することが必要であると考えている．作成するパーソナル空調制御システムを図 5 に示す．
インドアコモンセンスを用いて状況理解をすることは既存システムと同じであるが，それに追加して個人用データベースを作成し，個人事の特性を加味した状況理解を行い，出力を部屋単位での一つの出力ではなく，住空間に属す個人ごとにするようにしている．また入力に関しては被験者

図 3：Indoor Interaction System 情報提示画面
2.2 インドアコモンセンスの体感入力の平均をとり，入力していたが，住空間に属す個人ごとの体感入力をそのまま入力として活用した．個人

インドアコモンセンスとは MIT が行っている Open Mind

用データベースの実装はまだ設計段階であり，現在は先行

Common Sense[5]プロジェクトの一部であり，コモンセンス研究と同じでインドアコモンセンスを用いて状況理解を行の中でも室内に関する情報に限定して収集している知識構っている．

造である．これらの知識構造を用いて既存システムにおいて我々の実験環境に合わせた 4 つの知識構造が作られており，以下のように定めている．
HelpDesire

人が何をしたいか目標・要求を表現
ものをどんな状態にしたいか目標・要求を表現


Cause
何が起きるか，何が原因かを表現Response
目標とする状況とその時の動作を表現

これら 4 つの知識構造を用いて状況理解を行う．行う例を
図 4 で示す．状況把握，問題解決，動作決定を行い，空調© 2016 Information Processing Society of Japan

図 5：パーソナル空調制御システムの構成

4. 空調制御に関する個人特性の分析
4.1 体感評価実験データ
冬季(2015 年 1 月)，夏季（2015 年 7 月）に行われた体感307情報処理学会 インタラクション 2016
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評価実験のデータを使用する．被験者は男性 4 人（被験者させないことを希望する．被験者 D は体感温度にかB，被験者 D, 被験者 E，被験者 F），女性 2 人（被験者 A，かわらず設定温度を変えない．被験者 E は体感入力が被験者 C）の計 6 人である．また 6 人は全員顔見知りであ

暑いの時以外は温度を変えず，体感入力が暑いの時はり全員 60 歳上である．冬季実験の体感入力数を表 2 に示し，夏季実験の体感入力数を設定温度を下げることを希望する．


表 1 で示す．被験者がいなかった場合空白になっている．

風向き
夏季実験では当てないと入力する被験者が多いの

RoomTouch を用いて体感情報と被験者の体感入力後の希に対して，冬季実験では足元の入力が多いことがわか

望空調設定を入力されている．また各種センサを用いて 30る．また夏季実験データを通して各被験者の風向きに秒毎に計測した机上，足元の温度と湿度がデータベースに関して以下の傾向が考えられる．被験者 E は体感入記録されている．

力が暑いの時のみ体全体を希望する．被験者 F は体表 1：冬季実験日の体感入力数

感入力にかかわらず体全体を希望する．この二人以外は体感入力にかかわらず当てないを希望する．また冬
季実験データを通して以下のことがわかった．被験者
A は 体感入力が暑いよりで体全体を希望する．被験者 B は体感入力が寒いで体全体を希望する．この二人以外の被験者は体感入力にかかわらず足元を希望する．
表 2：夏季実験日の体感入力数

風量
夏季実験，冬季実験ともに，体感入力の暑さ，寒さにかかわらず希望風量設定を弱めのものを希望している事がわかる．また夏季実験データを通して各被験者の風量に関して以下の傾向が考えられる．被験者 A
は体感入力が少し寒いの時，風量を上げる．被験者
B,C,F は体感入力にかかわらず，風量は変えない．被験者 E は体感入力が暑い関連の時，比較的に強めにし，体感入力が寒いの時は弱めにする．
また冬季実験データを通して以下のことがわかっ

4.2 体感情報と希望空調制御の分析た．被験者 B,F は体感入力にかかわらず，風量は変えパーソナル空調制御システムの個人用データベースへない．被験者 C，D は体感入力が少し寒いの時，比較個人特性の情報を蓄積するために各被験者の体感情報と希的に強める．被験者 E は体感入力を寒いから始め風量望空調制御の分析を行う．夏季と冬季に行われた実験からを強めて，弱めて，強めるという動作をしている．

体感入力後の希望空調設定の中で被験者ごとに一番多かっ

またこれらの傾向から各被験者には以下の傾向があるたパターンを抽出した．冬季実験の結果を表 3 に示し，夏と推測される．夏季実験において被験者 F は風を常に体に季実験の結果を表 4 に示す．

当て，体感温度に合わせた空調制御を希望し，寒いまたは

少し寒いの体感入力がないことから被験者 F は暑がりであ

設定温度
各体感温度での被験者による設定温度のばらつきること，また被験者 A は体感温度にかかわらず設定温度をはあまり見られないが，夏季実験の暑い，冬季実験の変えずまた自分に風を当てないことから暑さに対して耐性寒いに関してばらつきが見られた．また夏季実験デーがあるまたは冷房が苦手であること．被験者 B，C，E は体タを通して各被験者の設定温度に関して以下の傾向

感温度によって設定温度は下げるが風を当てないことからが考えられる．被験者 A は体感温度にかかわらず設冷たい風が苦手である．また夏季実験と冬季実験で同じ被定温度を変えない．被験者 B，C，F は体感温度にあ験者でも異なる傾向がみつかることから今まで夏，冬で同った温度変化を希望する．被験者 D は暑いと少し暑じインドアコモンセンスを使用してきたがインドアコモンいで下げ幅が異なっている．被験者 E は暑いと入力しセンスも夏と冬で分けて空調制御をするべきではないかとた時をのぞいて体感情報にあった温度変化を希望す考える．

る，暑いに関しては温度を変えないことを希望する．

これらのことから同じ環境にいても設定温度や風向きの好次に冬季実験データから以下のことが考えられる．

みは一人ひとり異なり，希望する空調制御が異なる事がわ

被験者 A，B，F は体感温度に合った温度変化を希望

かった．個人によって異なる空調制御を用いて，傾向を明する．被験者 C は少し暑いと入力した時に温度変化をらかにすることによって個人特性を発見しその特性をデー© 2016 Information Processing Society of Japan308

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タベースに蓄積し，状況理解に用いることで個人に適応し161B36
2016/3/2になると考える．

た空調設定が行えるのではないかと考える．
表 3：冬季実験の体感情報による希望空調設定

6. おわりに
本稿では，個人ごとの体感状況に適応し，住空間コモンセンスを用いて個人ごとに空調制御を行うことができるパーソナル空調制御システムの実装と，過去の実験データを用いた個人特性の分析を行った．設定温度，風向き，風量の希望空調設定を見ることで各被験者の特性を発見することができ，個人適応のためにデータベースに蓄積する情報を見出すことができた．今後は分析で得られた個人特性の違いを住空間コモンセンスに反映し，個人に適応した空調サービスを提供できるシステムへ進化させる．

表 4：夏季実験の体感情報による希望空調設定

参考文献
1)

内閣府：平成 27 年版高齢社会白書，高齢化の現状と将来像：

http://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2015/html/gaiyou/s
1_1.html
2）村上昌史，原田昌幸，久野覚，寺野真明: 居住者の温熱要望申告を利用した空調制御方式に関する研究，日本建築学会環境系論文集，73(626)， 535-542，2008-04-30
3) 池谷謙吾， 小川慧 他， “インドアコモンセンスに基づ
く 高齢者のマルチモーダル体感情報理解”， 情報処理学会
研究報告． SLP2013-SLP-95(16)，1-6 (2013-01-25)
4)川崎進也，柴田健一，石川翔吾，桐山伸也，竹林洋一 : 高
齢者向け住空間状況理解システム高度化のためのマルチモ

5. プロトタイプシステムの評価

ーダル体感分析, インタラクション 2015, A08, pp.172-174,2015

パーソナル空調制御システムの出力結果と各被験者の5) Push Singh, Thomas Lin, Erik T. Mueller, Grace Lim, Travell

希望空調設定とを比較した一致率の調査を行った．一致とPerkins, and Wan Li Zhu (2002). Open Mind Common Sense:

不一致の基準はパーソナル空調制御システムの出力と DB

Knowledge acquisition from the general public. Proceedings ofに蓄積されている被験者の入力である希望空調がマイナス

the First International Conference on Ontologies, Databases, andの温度を設定していた時パーソナル空調制御システムがエApplications of Semantics for Large Scale Information

アコン，下げるという出力していた場合一致，それ以外をSystems.Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg:

不一致とし，希望口調設定がプラスの温度を設定した時，Springer-Verlag.

パーソナル空調制御システムがエアコン，暖めるという出力していた場合一致，それ以外を不一致とした．
その結果，既存システムによる空調制御機構をそのまま個人ごとに適用した場合，28.3％の一致率となった．空調
制御出力を詳細分析したところ，個人ごとに異なる入力があっても出力される制御内容のバリエーションが限定的であり，特に寒暖の程度を考慮できていないことが主要因であることが分かった．そこで，体感温度の程度を細分化した知識を追加したプロトタイプシステムを実装し評価した
ところ，一致率が 68.0％まで改善されることを確かめた．
これよりインドアコモンセンスを増やすことや住空間の状況に応じた入力を増やすことでより詳細な状況理解が可能© 2016 Information Processing Society of Japan309