論文

IoT による室内環境変化のリモートセンシング
鈴木臣（愛知大学地域政策学部）

深沢圭一郎（京都大学学術情報メディアセンター）
村井孝子（純真学園大学保健医療学部）

要旨
近年の IoT 技術の発展により，計測機器の利便性が飛躍的に高まり測定データが様々な場面で利用されるようになってきた。特に，大量のデータが安定的に取得できる環境は，長期のモニタリングにおいて極めて有効である。我々は IoT を使ったセンサによって居室環境（気温，湿度，気圧，照度，騒音，TVOC 濃度，CO2 濃度）を常時観測し，データをリアルタイムでモニタし解析するシステムを開発した。福岡県下の介護福祉団体の協力のもと，介護施設や高齢者家庭で実証実験をおこなった結果，環境の変化からは居住者の生活パタンを把握することができ，起床・就寝や外出など基本的な行動の推定も可能であった。また，2022 年 1 月 15 日に発生したトンガの海底火山噴火に伴う明瞭な気圧変動も観測された。今後は装置を多地点で展開することによって，地球物理学分野での活用や理科教育にも貢献できると考えられる。

キーワード： IoT，センサ，リモートセンシング，環境測定，Raspberry Pi

１．はじめに家庭においても，スマート LED やスマー
ト ロ ッ ク が 普 及 し て お り，IoT に よ る「モ ノ の イ ン タ ー ネ ッ ト」 で あ る IoT「 快 適 な 生 活 」 が 実 現 し て い る。AI とは近年急速に実用化されている。従来のIoT に よ る 経 済 効 果 は 2016 年 と 比 較 し

情報端末だけでなく，さまざまな「モノ」て 2030 年 に 実 質 GDP を 132 兆 円 押 し 上がインターネットにつながることによっげると推測されており（総務省，2017），て，業務のコスト削減と生産性の向上が

今や IoT は社会基盤を支える重要な要素期待できる。また，大量のデータが蓄積といえる。

されていくことで更なる効率化が図られ『令和 3 年度版情報通信白書』（ 総務省，る こ と に な る。 す で に 多 く の 企 業 で AI2021）では，今後の IoT デバイス数の高を用いたビッグデータの解析が進められ

成 長 が 見 込 ま れ て い る 分 野 と し て， 医ており，IoT 利用の多様化によってデー療（デ ジ タ ル ヘ ル ス ケ ア）， コ ン シ ュ ー

タ自体の付加価値も高まっている。一般

マ，産業用途（工場，インフラ，物流），― 47―

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ている。

自動車・宇宙航空が挙げられている。特に，医療現場においては，機器の動作の我々は，介護者の負担軽減を目的とし監視，患者のリアルタイムなデータの取て，非接触の環境センサを高齢者（特に得において恩恵が大きく，医療現場で使認知症患者）の見守りシステムとして活われる IoT は IoMT（Internet of“Medical”

用 す る シ ス テ ム を 開 発 し た（深 沢 ほ か，Things） と も 呼 ば れ る。IoT（ あ る い は2022; 村井ほか，2021; Murai et al., 2022）。

IoMT） は， 医 療 従 事 者 の 慢 性 的 な 不 足

このシステムでは，環境センサが対象者と解消につながる実用的かつ有効な手段の室内環境を測定し，IoT 機器を通してと考えられている。

サーバにデータを転送することで準リア
ルタイムな居室環境変化の把握と対象者の行動認識，室内の最高・最低気温の予2007 年 に 超 高 齢 化 社 会 に 突 入 し た 日測をおこなっている。

本においては，介護問題も並行して対応しなければならない。特に認知症は，介本稿では，上記の見守り IoT システム

護が必要となった原因のトップでありの紹介と，得られたデータの地球物理学（ 内 閣 府，2022）， 患 者 は 増 加 の 一 途 を的計測への応用についての展望について辿っている。内閣府（2017）の報告では，述べる。

2025 年 に は 65 歳 人 口 の 5 人 に 1 人 が 認
２．見守りシステム知症になると予測されている。また，在宅介護においても，家族の介護負担が介

図 1 に見守りシステムの概要を載せ

護離職といった深刻な社会問題に発展し

環境センサ

対象者

セキュアネットワーク

送信用エッジコンピュータ（Raspberry Pi）

通信モジュール

就寝検知
20:30

就寝検知 20:30

図1

見守りシステムの概要。

受信端末― 48―

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仮想サーバ

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る。 計 測 系 は， 環 境 セ ン サ（ オ ム ロの関係式，および，Tetens（1930）の式

ン 2JCIE）， 送 信 用 エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー タ（Raspberry Pi 3 Model B）， お よ び 通 信（飽和水蒸気量）＝6.1078×10Kモジュールから成る。すべて比較的安価

K＝7.5×（温度［℃］）（/（温度［℃］）＋237.3）な商用品で構成されているため入手性が良 く， 故 障 か ら の 復 帰（ デ ー タ の 連 続から，ある閉じた空気塊で考えると，温性）の面でメリットが大きい。環境セン度が高く（低く）なると，湿度が低下（上サ は， 気 温， 湿 度， 気 圧， 照 度， 騒 音，昇）する。図 2 においても，冷房を作動

TVOC 濃度，CO2 濃度を測定できる。時させたことによる強制的な室内温度の低間 分 解 能 は 任 意 に 設 定 す る こ と が で き，

下 に 伴 っ て 湿 度 が 80% 近 く ま で 上 昇 し本システムにおいては基本的に 5 分間隔て い る。 た だ し 12：00 以 降 は 気 温 変 化

でサンプリングしているが，対象によっを伴わない湿度増加が見られるため，気て 1 分 間 隔 で 運 用 し て い る 物 も あ る。
センサで得られた各種の測定データは(a)Bluetooth LE 経由で，エッジコンピュー
タに送信され，暗号化された後，送信モ(b)

ジュールによってサーバに転送され日毎の CSV（Comma-Separated Values） ファ(c)イ ル と し て 格 納 さ れ る。 ま た サ ー バ では，測定データを基に対象者の行動の認(d)識が自動でおこなわれ，データの可視化(e)と行動推定結果が指定された受信端末に表示される。

(f )

図 2 に実際の測定結果の例（2021 年 7
月 3 日：5 分 分 解 能 ） を 載 せ る。5：15(g)

あ た り に エ ア コ ン（ 冷 房 ） が 作 動 し 気
温 が 低 下 し て い る 様 子 が 見 ら れ る（ 図2a）。 測 定 さ れ る 湿 度（図 2b） は， 相 対

図2

湿度であるため（相対湿度）=（水蒸気量）/（ 飽和水蒸気量）― 49―

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測定結果の例。2021 年 7 月 3 日における（a）気温，（b）湿度，（c）照度，（d）
気圧，（e）騒音，（f）TVOC 濃度，（a）
CO2 濃度。時間分解能は 5 分。赤および緑の破線と実線で囲まれた区間
はそれぞれ自動判定された起床・就寝および外出の時間を示す。

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圧低下（図 2d）を考慮すると，降雨があったと推測される。このように，室内環境の変化は気象変化だけでなく対象者の行動によっても顕著に変わることがわかる（行動推定については後述する）。
な お， 使 用 し た 環 境 セ ン サ に は VOC（揮 発 性 有 機 化 合 物） セ ン サ が 搭 載 さ れているものの，簡易的な物であるためガス 種 ま で は 判 定 で き ず，VOC ガ ス の 総量換算値（eTVOC）として算出される（図2f）。さらに二酸化炭素濃度（図 2g）は，測定された eTVOC から算出される換算値（eCO2） で あ る。 こ れ ら の ガ ス 測 定値は，人の密集，空気の澱み，換気の目安として使用できると考えられる。
装置の動作 確認やイベントの発見，研究者間での情報共有のために，サーバ上のデ ータをウェブブラウザ でプロットできる環境も整えている。Python の Web フ

図3

レームワークのひとつである Bottle を使Bottle と Plotly による測定結果のウェブ表示。2021 年 12 月 25 日の例。

用して，描画ライブラリの Plotly でプロットを作 成することで，ユーザ 側が 任意のた，複数の日付のデータを重ねて表示す装置，日付・時間のデータをインタラクティる機能も実装している（図 4）。 これは，ブに確認することが可能になっている。

対 象 者 の 通 常 の 生 活 パ タ ン（お お よ そ，図 3 に一例を示す。デバイス番号と日何時くらいに起床し，何時くらいに就寝付を入力フォームに指定すると結果のプする傾向にあるのか）を把握する際に有ロットが表示される。プロットにマウス用である。なお，曜日指定（図 4 上部のオーバーすることで各測定データの値がDOW ウィンドウで指定） も可能になっ表示され，横軸を任意の時間幅に変更すている。この機能は，特定の曜日におこることも可能である。そのため，データなわれる行動（通院やデイケアなどの外の特徴的な変化の時間とその値をプロッ出）と居室環境の変化を比較する場合にト か ら 直 接 確 認 す る こ と が で き る。 ま用いる。

― 50―

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とが可能である。
図 2 の赤線は対象者の起床と就寝（破線 と 実 線 の 間 で 行 動 が 起 こ っ た と 判 定）の時間を，緑線は対象者の外出時間（破線から実線まで）を自動で推定した結果である。部屋の照明が点けられ（照度が上 が る）， 活 動 を 始 め た（騒 音 が 大 き くな る） タ イ ミ ン グ で「起 床」 と 判 定 し，逆に部屋の照明が消え，騒音が下がった状態が続くと「就寝」と判定される。また， 部 屋 の 騒 音 が 小 さ い 状 態 が 60 分 経過した際に「外出」の判定となる。具体的な判定は， ある時刻 t において以下の条件を満たす時である。
〈起床〉
mI(t-2Ät : t-Ät)+óI(t-2Ät : t-Ät)
図4

 ラウザ上で 2022 年 3 月 1 日～ 3 月
ブ
7 日（1 週間分）のマルチプロットを表示。

<mI(t-2Ät : t)+óI(t-2Ät : t)
かつmL(t-2Ät : t-Ät)+óL(t-2Ät : t-Ät)<mL(t-2Ät : t)+óL(t-2Ät : t).

3．行動推定こ こ で，m(a : b) お よ び ó(a : b) は，前節で示したように，室内環境は気象

時刻 a から時刻 b までの平均値と時刻 aだけでなく，居住者の行動によっても大から時刻 b までの標準偏差を表し，添字きく変化する。特に，手動でエアコンをの I と L はそれぞれ照度と騒音を示す。

操作する場合は，気温の変化によって居住者の安否（エアコンが操作できる状態〈外出〉にあること）が確認でき，さらに照度やmL(t-2Ät : t-Ät)

騒 音 の 変 化 か ら は 対 象 者 の 起 床， 就 寝，<mL(t-Ät : t)+óL(t-Ät : t).

外出といった基本的な行動を推定するこ― 51―

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４．地球科学的計測への応用〈就寝〉
mI(t-2Ät : t-Ät)+óI(t-2Ät : t-Ät)<mI(t-2Ät : t)+óI(t-2Ät : t)

2022 年 1 月 15 日 04：10 UTC（13：10 JST） 頃 にトン ガ の 海 底 火 山（HungaTonga-Hunga Ha’apai）の大規模噴火が発かつmL(t-2Ät : t-Ät)+óL(t-2Ät : t-Ät)<mL(t-2Ät : t)+óL(t-2Ät : t).
な お， 図 2 の 例 で は，Ät=30 分 と して判定した。実際に装置を設置したある

生し，それに伴って生じた急激な気 圧変化が地球規模で伝搬した。日本各地においても 1 月 15 日 20：40 JST 頃に，気象庁の地上気圧計で 2 hPa 程度の気圧変化として観測されている。

対 象 者 の 20 日 間 の 行 動 の 自 動 判 定 の 成Otsuka（2022）は，日本の気象衛星「ひ功精度は， 起床が 90%， 就寝が 45%， 外まわり 8 号」の水 蒸 気画 像において噴 火

出 が 80% で あ っ た。 就 寝 を 除 き， お お直後から１週間に渡って全球を周回するラむね高い精度で行動を推定できているとム波が同心円状に広がっていく様 子を明

い え る。 行 動 推 定 に 使 用 さ れ る デ ー タ瞭に捉えた。ひまわり 8 号の 水 蒸 気 画 像

は， あ く ま で も 居 住 空 間 の 環 境 で あ り，に見られたラム波 が日本に到達した時 刻対象者そのものデータではないため，対と変 動 量は，地 上 気 圧 計の測定とよく一象者のプライバシー侵害は，カメラ映像致しており，噴火に伴うラム波の伝搬が地やウェアラブル装置の解析と比較すると上気圧の変化を作ったことが示された。

極めて限定的であるといえる。さらに判

また，Watanabe et al.（2022）は，ウェ定精度を向上させるためには，対象者のザーニュース社が日本で展開している気行動や室内環境の詳細を学ぶ必要がある

象 セ ン サ ネ ッ ト ワ ー ク（ ソ ラ テ ナ ） のと考えられる（深沢ほか，2022）。

気圧計アレイデータをから，2 hPa の気ま た， 通 常 の 生 活 パ タ ン と 異 な る 行

圧上昇をもたらしたラム波から 2 時間遅動（起きない，留守が続く，あるいは行れで到達したペケリス波による 0.1 ～ 0.2

動がない，など）や，特定の行動（トイhPa の気圧低下を捉えた。 これらの噴火レに行く，など）が検知された場合，あ起源の大気波動の気圧変化が海面変動にる い は 室 内 の 高 温 が 予 測 さ れ る 場 合 は，作用したことが示唆されている。

LINE 経 由 で 自 動 的 に 介 護 者 に 通 知 を 送

我 々 の 環 境 セ ン サ に お い て も，2022

ることで速やかに対応を促す環境も構築

年 1 月 15 日 20：40 に 明 瞭 な 気 圧 上 昇済みである。

（変化量は約 1.5 hPa） が観測された（図5a）。 こ の セ ン サ は 京 都 大 学 構 内（35.0°― 52―

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(a)(b)(c)

図5

 都で観測された（a）2022 年 1 月 15 日，（b）2022 年 1 月 16 日，京（c）2022 年 1 月 17 日の気圧変化。

N, 135.8°E） に 設 置され て おり， 噴 火し17：20（ 気 圧 上 昇： 約 0.2 hPa） に（ 図た火山（20.5°S, 175.8°E）との距 離は約5b），1 月 15 日 に 日 本 を 通 過 し た 後 に 地8018 km である。この急激な気圧変化は球を一周して再来した波と考えられる変噴火から 7 時間 25 分後であることから，化も 1 月 17 日 09：05（気圧上昇：約 0.7

気圧変化をもたらしたラム波の伝搬速度hPa） に確認することができた（図 5c）。

は 300 msと算出できる（ただしセンサ

こ れ ら の 変 化 は 1 月 15 日 に 到 達 し た 第時間分解能は 5 分である）。この速度は，1 波と比較すると， 伝搬距離が長いためOtuka（2022）のひまわり 8 号の結果（平減衰しているものの，安価な気象センサ

均 310 ms-1）とほぼ等しい。また，地上でも火山噴火に伴うラム波の伝搬の様子の音速（約 340 ms ）よりもやや遅いとを捉えることに成功している。

-1-1

いうラム波の特徴とも一致する。22：40

図 6 に福岡市および 北九州市のセンサ（ラ ム 波 到 着 の 2 時 間 後 ） に は， ペ ケ リ

で 観 測され た 2022 年 1 月 15 日の 気 圧 変ス 波 と 考 え ら れ る 0.2 hPa の 気 圧 低 下 も化 を 載 せ る。 す べ て の シ ステ ム で，20：見られた（図 5a の太矢印で示した変化）。

55 前後に明瞭な 1.5―2.0 hPa 程度の気圧上さ ら に， 火 山 噴 火 に 伴 っ て 同 心 円 状昇が見られた。それぞれのセンサで観測に 広 が る ラ ム 波 が， 地 球 の 反 対 側 か らされた気圧変化の到達時間差を計算する

到 達 し た と 考 え ら れ る 変 化 が 1 月 16 日

ことで，日本を通 過 するラム波の波 面を― 53―

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TVOC 濃度，CO2 濃度）を測定し，データ は IoT 機 器 を 経 由 し て サ ー バ へ 転 送される。測定値は逐次的に自動で解析され，対象者の行動推定の結果を準リアルタイムに提供することに成功している。
装置は安価であり非接触かつ自律的な測定であるため，大型設備やウェアラブ
ル装置と比較して，導入コストが抑えられ，対象者および介護者への精神的・身体的負担の軽減につながると期待される。システム自体も，堅牢性が高くメンテナンスが容易になるように設計しており，安定して長期間に渡り大量のデータ
図6

 岡市内および北九州市内に設置し福た 5 つのセンサで観測された 2022 年
1 月 15 日の気圧変化（点線がラム波到達時刻）。

を取得できるという IoT の特性が最大限に活かされているといえる。
ま た， 環 境 セ ン サ で は 2022 年 1 月 15日にはトンガの海底火山噴火に伴う気圧変動も観測された。また，地球の反対側描くことも可能である。ただし，これらのから回り込む波動や再来波による微小変センサは見 守りシステムとして運 用中で化についても認められた。到達時間や変あり，対 象 者のプライバシー保 護の理由

動量は，他の計測とおおむね一致しておで位置情報（個人の特定につながる自宅り，地球科学計測への活用も十分に可能や施 設の場 所）を得ることを禁じているであることが示された。
今後は，見守り以外の用途でも設置をため，水 平 構 造を議 論 することはできな協力してもらい，高い時間分解能（例えい。

ば 1 分 や 30 秒 な ど ） で 測 定 す る シ ス テ
5．おわりにムを多地点で展開することでより有用な観測体制が確立できると考えられる。こ我々の研究グループでは，IoT と環境

れらの測定は，オープンデータ化（参加センサを利用した見守りシステムを開者 は 他 者 の デ ー タ を 自 由 に 解 析 で き る）発・運用している。環境センサによってすることで，さらに多くのデータ集積さ室内環境（気温，湿度，気圧，照度，騒音，れる環境となるであろう。 特に， 中学・― 54―

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高校に設置することが高密度ネットワー

年 11 月15 日）．

ク 観 測 網 の 構 築 に は 非 常 に 有 効 で あ る。

4 ）内 閣 府 :『 平 成 29 年 版 高 齢 社 会 白 書 』

台風接近に伴う気圧変化や，センサに搭

https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/

載されている 3 軸加速度計による地震セ

w-2017/html/zenbun/index.html，2017（参照

ンシング，農作物の育成環境の管理など

日：2022 年 11 月15 日）．

理科教育およびデータ駆動型の情報科学

5 ）深沢圭一郎，鈴木臣，村井孝子 : 非接触セ

教育への活用も見込むことができると考ンサと IoT を用いた自律的遠隔見守りシスえられる。

テムの研究開発，情報処理学会研究報告，
2022-IS-159，Vol. 7，pp. 1―6, 2022．

謝辞6 ）村井孝子，深沢圭一郎，鈴木臣 : 環境セン

本 研 究 は，JSPS 科 研 費（JP20K21739，

サを用いた要介護者療養環境および行動JP18K03728）および純真学園大学共同研の認識・予測手法の検討，第 9 回看護理究費助成により実施した。データの取得

工学会学術集会，2021 年 10 月 22 日―11 月

は，福岡市役所保健福祉局，社会福祉法

22 日．

人敬愛園アットホーム福岡，社会福祉法

7 ）Murai T., K. Fukazawa, S. Suzuki: A

人 福 岡 市 民 生 事 業 連 盟 ケ ア タ ウ ン 茶 山，

Study on Predictive Detection of Excretion

株式会社ライフケアひかりの協力によるin Elderly Requiring Care Using Videoものである。ここに記して感謝の意を表Internet of Things, the 25th East Asia

す次第である。

Forum of Nursing Scholars（EAFONS）
Conference, 21―22 April 2022．

参考文献8 ）Tetens, O.: Uber einige meteorologische1 ）総 務 省 :『 平 成 29 年 版 情 報 通 信 白 書 』，

Begriffe., Z. Geophys, 6, 297―309, 1930

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/9 ）Otsuka, S.: Visualizing Lamb waves fromwhitepaper/ja/h29/index.html，2017（参照a volcanic eruption using meteorological

日：2022 年 11 月 14 日）．

satellite Himawari-8, Geophys. Res. Lett.,

2 ）総 務 省 :『 令 和 3 年 版 情 報 通 信 白 書 』，

10.1029/2022GL098324, 2022．

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/10）Watanabe, S., K. Hamilton, T. Sakazaki, andwhitepaper/ja/r03/index.html，2021（参照M. Nakano: First Detection of the Pekeris

日：2022 年 11 月 14 日）．

Internal Global Atmospheric Resonance:3 ）内閣府 :『令和 4 年版高齢社会白書』https://Evidence from the 2022 Tonga Eruption

www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2022/

and from Global Reanalysis Data, J. Atmos.

html/zenbun/index.html，2022（参照日：2022

Sci., 79, 10.1175/JAS-D-22-0078.1, 2022.

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